未来人工智能产业主要趋势方向。

计算机视觉(R&D类)是目前中国人工智能领域投资最多的五大细分领域；计算机视觉、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能产业的资本将主要涌向机器学习和场景应用两个方向。

1、机器学习和场景应用将迎来下一轮爆发。

在全球人工智能领域获得投资的公司中，计算机视觉(R&D类)是目前中国人工智能领域投资最多其中自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别作为次多。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能产业的资本将主要涌向机器学习和场景应用两个方向。

数据存储容量和技术能力的提高为机器学习的爆发提供了基本保障，机器学习是人工智能的核心技术和最广泛的应用手段；但由于目前计算能力的限制和一般解决方案研发门槛的限制，基于安全、智能生活、教育、健康等场景的场景应用成为国内大多数企业在人工智能领域的突破口。

2、专业领域的智能化仍然是发展的核心。

随着GPU(图形处理器)计算速度的快速发展(半年性能翻倍)和基础技术平台的快速发展，企业在构建人工智能神经网络方面取得了突破。然而，由于人工智能技术和算法在各个领域的复杂性，人工智能在未来20年的应用仍将集中在人脸和图像识别、语音助手和智能家居等特殊领域。

从上述产业链的构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中在特定领域的专业技术研发上；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已经达到了国际水平，专业应用机器人的研发也有望在过去10年内迎来突破性发展。

在从专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理和计算机视觉将成为人工智能通用应用的两个突破。未来20年，随着各专业领域差异化发展的日益成熟，通用领域研发所需的技术和数据将迎来突破。

3、产业分工日益明确，企业合作大于竞争。

随着特殊领域应用开发的成熟和技术门槛的差异化，国内人工智能产业将逐步分为三个方向:基础设施、通用场景应用和特殊应用研发。

4、系统级开源将成为常态。

任何人工智能研究分支都涉及巨大的代码计算。此外，任何企业都不可能在封闭的环境中取得阶段性突破，因为漏洞调查和跨领域交叉。

开源并不意味着核心技术和算法的完全转移。底层系统的开源将使更多的企业从不同的维度参与人工智能相关领域的研发，为行业层面新产品的快速迭代和试错提供了良性规范的共生平台。对于开放企业来说，这也保证了它们与行业前沿技术的同步。

5、算法突破将拉开竞争差距。

算法作为人工智能实现的核心，将成为未来国内人工智能行业的竞争门槛。以谷歌为例，谷歌旗下的搜索算法实验室为了完成从关键词到知识地图和语义搜索的算法创新，每天要进行200多次改进。

在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和加强算法学习的竞争将进入白热化阶段。正是算法的突破，使企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展，技术水平在国际一线。

但就国内人工智能算法的整体发展而言，虽然工程算法取得了阶段性突破，但基于认知的算法水平仍有待提高，这也是未来竞争的核心领域。

虽然基础技术的成熟带来了人工智能技术的提高，如存储容量和机器学习，但目前国内人工智能的发展主要集中在计算机视觉、语音识别、智能生活等方向。由于目前计算能力和大规模CPU和GPU并行解决方案的限制。

标签：计算机视觉,人工智能,虚拟助理,智能机器人,语音识别