虽然今年3月份的谷歌人工智能系统与李世石先生的人机大战，让普通大众第一次启蒙接触并认识人工智能深度学习，但在大多数人看来，依然把人工智能科幻化，对比好莱坞式的科幻片场景，把人工智能视作为“拟人类”。那么，人工智能真迎来了最好的时代吗?实际上作为支撑后端服务的人工智能，已经应用互联网服务、智能硬件、公共安全、工业制造等各行各业。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)说人工智能是科技界下一个浪潮。就目前来说，人工智能谈的更多的是深度学习，实际应用非常广泛，作为产品和服务后端技术，应用于包括Siri、Google Now、微软小冰等语音助手，以及改善搜索体验、翻译等大量互联网服务，甚至包括城市公共安全领域利用图像识别等技术，在这些服务背后，是听觉、语音、大数据、深度神经网络以及机器视觉等技术在支撑。
机器成劳动主力军?人工智能或致千万人失业
与人工智能息息相关的机器人产业，也逐渐从科幻、科研、生产走入人们的生活中，尤其服务型机器人领域最具有潜力市场，前景光明，全球至少有超过50个国家在发展相关机器人产业。
对于机器人取代人类部分工作媒体报道比较多，让人担心自身职业将在未来被机器所取代，的确是个坏消息，而“机器换人”又不可避免，尤其在工业制造领域。工业机器人相对成熟，部署规模也非常庞大，作为iPhone代工厂的富士康和和硕，其生产线装备机器人倍受行业关注，和硕称：因在生产线上装配了8000到1万台自动化生产的机器人，原来需要100名工人完成的工作，在机器人的辅助下现在只需要20人即可;早前也有报道称：富士康昆山工厂已经利用机器人技术，将员工由11万人降至到5万人，另外，富士康可能还会有机器换人计划，多年前，富士康郭台铭也曾设想，希望建造一支由百万机器人组成劳动力大军。
这个话题实际上是智能制造范畴，百度李彦宏在2016亚布力中国企业家论坛夏季峰会上发表演讲也谈到，当人工智能时代到来的时候，物联网就会变成一个很大的市场，它会彻底地改变我们的制造业。
另外，随着劳动力成本不断上升，通过“机器换人”战略，也将能弥补上涨的劳动力成本及劳动力不足的局面，只是我们需要深度思考一个问题，即对于“机器换人”是喜还是忧?在杨剑勇看来，“喜”的是“机器换人”不仅提升产品质量，降低产品不良率，也可弥补劳动力成本上涨等优势，而“犹”的是：会导致大量人类失业，甚至有大量制造业将回流至欧美等发达国家风险。
杨剑勇进一步指出，随着人工智能、机器人技术日益成熟，科技界、政商界尤为担心大量工作岗位被机器所取代，当然也会涌现出大量新的工作机会，只不过机器或将会成为劳动主力军。简单重复的工作由机器所取代，但要完全取代人类，可能是好莱坞科幻片看多了，当然对于人工智能的监管，也显得尤为重要。
另外，在机器取代人类部分工作，除工业制造领域来说，还有较多案例，包括客服、金融分析师、出租车司机、记者编辑、外科医生等职业都将会受到机器人的冲击，甚至红灯区从业者也将面临被机器人代替，只是现阶段没有规模化应用而已。
就在今年奥运会期间，人们不仅关注运动员、金牌数据等资讯信息，同样在奥运期间机器人写稿也吸引了民众的关注，机器人写稿其实在在多年前就有很多案例，包括《纽约时报》、美联社、《洛杉矶时报》等全球知名媒体，以及国内腾讯、搜狐等门户网站，透过人工智能机器撰写新闻，从速度、数量都高于人类，美联社机器人编辑每个季度可以撰写几千篇新闻报道。
发展人工智能有哪些瓶颈?
作为前沿科技技术，要推动人工智能发展的关键因素是人才和数据，而现阶段受到人才、数据和计算平台三个方面的制约。就目前来说，真正懂人工智能、深度学习的人才不多，所以导致科技巨头之间在人才争夺中不惜重金，甚至以不合理的价格疯狂挖人工智能的人才。甚至在美国硅谷给刚毕业的人工智能领域博士能开出超过百万美元的年薪。
人工智能领域人才不仅稀缺，也极为珍贵，在国内，百度、阿里巴巴同样也在全球范围内寻找人工智能的顶级人才，几年前百度还曾在全球启动“少帅计划”，主要针对30岁以下的优秀人才甄选和培养，面向全球范围招聘，年薪百万元人民币起步，且上不封顶，其中有一条招募标准：这个人必须在某一个或多个人工智能相关知识领域是顶尖牛人。
其次在于数据，缺乏数据是制约人工智能发展，如让阿尔法狗(Alpha Go)红遍全球的Deep Mind公司，希望将其人工智能技术应用到医疗科技领域，那么数据从哪里来?Deep Mind公司做法是和英国全民医疗系统(NHS)合作，达成一项数据共享协议，允许其访问NHS的约160万患者数据，利用庞大数据，旨在帮助医生和护士诊断急性肾脏损伤病例。
近两年在生命健康领域，一些国家在推动精准医疗项目，包括美国、中国等主要国家，生命的大数据是医学领域中的一个巨大飞跃，也使得“精准医疗”变为可能。
最关键是计算平台，庞大的数据中心及芯片技术为人工智能提供基础计算环境，熟悉“谷歌大脑”(Google Brain)的朋友应该知道，在2012年6月“谷歌大脑”运用深度学习的研究成果，使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”，使机器系统学会自动识别猫，成为国际深度学习领域广为人知的案例。
谷歌的神经网络早前有报道称已经具备了112亿参数，也就是说将有数万台服务器来支撑，就在今年3月的人机大战中，谷歌也调用了上千台服务器资源，可想而知，计算平台这一门槛，将会使得人工智能变成巨头们的游戏。
科技巨头们一致认为，量子计算机将使人工智能软件更强大，利用它人工智能研究人员或可以开发更智能、更灵敏的计算机学习系统，多年前谷歌曾联合NASA购买了一台量子计算机，并成立了谷歌量子人工智能实验室，在国内阿里巴巴也联合中科院成立“中国科学院—阿里巴巴量子计算实验室”，这一背后是量子芯片。
应用推动人工智能商业落地
科技推动着各行各业的变革，尤其老龄化促使更多的职业需要机器所取代，尤其日本老龄化严重的国家，积极发展机器人战略，以弥补严重短缺的劳动力，以及照顾老人和小孩，其中工业机器人的大规模部署相对成熟，前面有提到工业机器人实际应用。那么作为照顾老人和陪伴儿童的家庭服务型机器人更具市场潜力，是人工智能落地进入千万家庭的典型产品。
在此之前，和图灵机器人CEO俞志晨有过简短交流，他们致力于让智能机器人走进每个家庭，开发了聊天、音乐、拍照、英语等应用，作为中国服务机器人明星企业的图灵机器人，为了支撑机器人应用创新，助力智能机器人走进每个家庭，使人们能够享受更智能化的家庭生活，除了哆啦A梦和乐迪智能机器人，今年还将有7-8款机器人产品搭载其TuringOS正在研发，将在今年推上市场。
其次在人工智能落地应用，除机器人产业外，在消费类的智能家居、可穿戴设备等物联网设备是人工智能最大载体。物联网资深人士杨剑勇指出，未来几年内，物联网设备连接数量将会达数百亿，透过设备获得数据才是核心，任何可穿戴设备或其它智能设备，利用数据提升产品服务价值，通过运用物联网链接和数据将产品作为一种服务方式提供给客户。
可穿戴智能设备透过服务将是最大市场而非硬件本身，服务通过可穿戴智能设备来体现，提升用户科技体验，而基于数据采集、分析等环节，依托人工智能算法，为佩戴者提供一个完美的科技体验，数据将驱动现实世界与虚拟世界的融合。
在大规模应用中，搜索、图像识别、机器翻译、语音交互等等互联网产品，尤其作为人机交互主要模式的语音和图像(视频)，也被视作为物联网的超级入口，透过语音、图像使得机器能读懂你，之后执行精准命令。可以说物联网，包括物联网领域的硬件含可穿戴设备等智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式，百度首席科学家吴恩达(Andrew Ng)曾公开表示谁赢的了人工智能，谁就赢得互联网。
在智能制造领域，包括工业机器人、工业互联网，势必促进制造业智能化发展，其中昆山就将机器人产业及智能制造作为未来重点的经济发展领域，并提出《加快推进机器人产业及智能制造发展的实施意见》，把机器人产业及智能制造发展作为未来经济发展的主攻方向，助力昆山转型，其机器人产业将是昆山的下一个千亿产业。
在工业应用最典型的案例便是西门子旗下安贝格工厂，是欧洲乃至全球最先进的数字化工厂，该工厂的产能较26年前提升了8倍，产品合格率为99.9988%，是数字化工厂的早期案例，75%的生产过程都实现了自动化。作为全球领先的工业制造强国，西门子也被德国视作为制造业的“优等生”，工业4.0也成为德国一个标签，有数据显示，调查46%的德国企业在使用“工业4.0”。
而通用电气(GE)所倡导的工业互联网，由无数智能机器相互链接而构成，他的出现将赋予机器感知、学习、自我优化的能力，GE努力在推动物理世界和数字世界的融合，其首席执行官杰夫·伊梅尔特(Jeff Immelt)声称每一个工业企业都必须进行变革，成为数字化的企业。
工业4.0和工业互联网，本质是都一样，其核心都是智能制造，把人、机器、数据给连接起来，工厂将不断进化升级，将制造业向“数字制造”转型。
