在眾多媒體眼中，2016年是AI崛起的元年，AlphaGO擊敗李世石一舉成名，眾多互聯網巨頭紛紛布局人工智能。2017年的人工智能會發展成什么樣？我們認為，2017年，人工智能領域將會出現以下幾大趨勢。

　　第一個趨勢是，全體IT巨頭將重兵布局AI云服務，AI-a-a-S，意思是人工智能即服務，將成為未來趨勢。AI是未來，已經是不證自明的事實，新老IT巨頭不僅在自身業務里積極運用人工智能，同時也在積極利用云計算平臺將AI服務提供給第三方。

　　從供給方來說呢，IT巨頭們都很清楚，只要第三方使用自己的平臺，就會把數據留在平臺上，而這些數據將會是人工智能時代的一座大金礦。從需求方來說呢，那些應用企業可以利用大公司提供的AI云服務，提升自己的競爭力。所以，無論對于AI服務的提供商，還是使用AI服務的企業，這都是一種雙贏的合作。

　　第二個趨勢是，新老人工智能企業將圍繞智能入口展開白熱化的爭奪。在互聯網時代，幾乎每個入口都會引起爭奪，而每個入口爭奪的成功者都會變成下一個巨頭。比如在Web2.0時代，互動社交的興起形成了社交入口，造就了Facebook和騰訊。人工智能時代也不例外，激烈的爭奪過后，必然會誕生下一個巨大的超級企業。

　　人工智能時代，服務的入口主要是自然語言的語音交互，自然語言處理會是人機交互的主要模式，誰能讓機器更懂人類的語言，誰就能有可能取勝。人工智能會全面包圍我們生活的方方面面，這意味著，人工智能入口的競爭會更加慘烈，而越早參與，獲得越多的用戶，勝利的幾率就越大。

　　第三個趨勢是，人工智能將占領客廳，語音交互將成為主流電視應用。智能家居概念喊了很多年了，比爾·蓋茨在1995年出版的《未來之路》里就做出了清晰的描述，但是這樣的描述迄今都沒有成為事實，核心原因就在于用戶缺乏需求。

　　現在隨著電視屏幕尺寸增大、視頻內容爆炸性增長，傳統的遙控器越來越難以滿足人們使用電視的需求，語音為主的智能搜索和智能互動正在迅速崛起，自然語言交互將會成為操縱電視機的標準方式。三星等傳統的電視廠商、Netflix和亞馬遜等視頻內容提供商、微軟和谷歌等IT廠商都已經或將要推出自己的以電視為核心的語音互動產品，智能家居正在從電視機切入成為現實。

　　第四個趨勢是，智能玩具將成為AI最早成功的應用領域之一。如果利用AI來診斷病情，或是制造自動駕駛汽車，人們往往無法容忍它犯錯誤。但是玩具不同，人們對玩具的出錯容忍度高。所以，在人工智能還沒辦法超越人類智能的今天，智能玩具恰恰是能夠讓人工智能獲得初期市場認可的切入點。

　　事實上，現在已經有不少成功的案例了，比如2016年底，能和人玩游戲的智能玩具Cozmo熱賣到斷貨。2017年更會有一大批的智能玩具上市。中國的玩具制造業雖然強大，但是沒有什么品牌優勢，如果中國的玩具公司和高科技公司合作，借助自己強大的制造實力和市場推廣實力，順勢推出自己的品牌，將會獲得巨大的商機。

　　第五個趨勢是，商用機器人將在特定的商業場景中發揮巨大潛力。這類機器人往往針對某個特定場景而制作，比如導購、前臺、送貨，因此見效程度顯而易見，在小范圍里也更容易推廣。

　　很多有實力的機器人公司，都會開發可用在多個商業領域的通用型機器人，它們能適應不同的環境，缺點是比較昂貴，比如日本軟銀的pepper機器人，每臺約20萬元人民幣，這還不包括后續服務費和保險費。而專業型機器人更偏重于針對性地解決問題，但是因為能力有限，很容易被競爭對手模仿或是被吞并。

　　2017年，我們會在很多有一定特點的營業廳里，看到專業型機器人的身影。未來，熱點會由專業型機器人向通用型機器人轉變，通用型機器人將會迅速崛起。

　　第六個趨勢是，輔助駕駛會成為AI的第一個大規模應用。自動駕駛一直是人工智能領域最熱門的應用，但是由于之前特斯拉的自動駕駛功能造成了致命事故，谷歌又放棄了自己生產自動駕駛汽車，轉而和成熟的汽車廠商合作，這些事實都說明，完全實現自動駕駛，還有很長的一段路要走。

　　同時，各大汽車公司都在自動駕駛上進行努力，越來越多的汽車上將會配置一定的自動駕駛能力，也就是在有司機的情況下，在高速公路上，或者城市里慢速行駛的情況下實現自動駕駛。

　　第七個趨勢是，人工智能應用會在各個應用領域迅速普及，有大數據支持的應用創業公司會迎來最好的機遇。雖然人工智能領域的競爭非常激烈，尤其是底層技術上的競爭，但是別忘了，真正的贏家不會產生在技術層、平臺層，而是產生于應用層。比如移動互聯網的興起，最大的贏家不是通信運營商，而是構建了社交網絡帝國的Facebook。

　　而應用對于創新企業來說，人工智能恰恰是它們真正的機會。特別是在IT巨頭紛紛開源的情況下，創新企業是有機會利用這些資源，成為下一個霸主的。對于創新者來說，一定要到敵人最薄弱的環節去尋找突破口，最值得下手的地方就是數據豐富、但是應用貧瘠的地方。

　　第八個趨勢是，在智能芯片方面，GPU將進一步得到更廣泛的應用。GPU，也就是我們所說的圖形處理器，一直都是AI應用的主導硬件處理器，在圖像語音識別、無人駕駛等人工智能領域，GPU正迅速擴大市場占比。

　　盡管有不少IT巨頭和創新企業在嘗試定制新的硬件架構，力圖在性能、成本和功耗上與GPU競爭，但是由于英偉達公司投入巨資成功建立了產業生態，可以肯定的是，GPU仍然會在相當長的一段時間內得到更廣泛的應用。很多人都認為GPU的主導地位會被非GPU方案終結，例如FPGA或ASIC，但是非GPU方案都將面對兩個艱巨的挑戰：第一，能否實現量產，第二，整個產業生態鏈是否完整。目前，能夠實現大規模商用、取代GPU地位的硬件尚未出現。