AI毫无疑问是2017年的头牌明星，在历程了两起两落后，终于以不容置喙的姿态第三出目前大家的视线中。
为了帮大伙回顾人工智能的进步的道路，亿欧整理了2017AI十大关键字：1、芯片据AI协会发布的《中国人工智能革新应用白皮书》显示，从1986年到2007年，全球单日信息存储能力增加了约120倍，在数据生成量方面，预计到2020年，将达到44ZB，是2009年的44倍。
数据量的成倍增长，随着的是芯片行业的如火如荼。
在这条赛道上，有智能设施厂家、云计算厂家、传统芯片厂家。
苹果、Microsoft和Google都在开发我们的处置器，应用于AI和其他的工作负载，其目的是达成在没云处置的状况下压缩算法。
云数据、AI与高性能计算和剖析愈加趋向于借助GPU。
这一趋势使英伟达成为要紧玩家，同时，也为AMD注入了新的活力。
英特尔将它布局从个人电脑转向数据中心和物联网。
除此之外，一些愈加垂直细分的初创企业的表现同样不容小觑。
最近，寒武纪、地平线、深鉴、Kneron、鲲云科技等AI芯片公司相继获得筹资，新一代计算芯片可以提供更强大的计算力，同时在集群上达成的分布式计算可以帮助AI模型在更大的数据集上运行。
2、智能音箱相对于传统音箱而言，智能音箱不止是音响商品，同时是涵盖了内容服务、网络服务及语音交互功能的自动化商品，不只拥有WiFi连接功能，提供音乐、有声读物等内容服务及信息查看、网上购物等网络服务，还能与智能家居连接，达成场景化智能家居控制。
也因此，2017年成为了百箱大战的一年，智能音箱的炙热战火从海外烧到了国内。
现在国内切入音箱市场的公司主要有三类：一是以喜马拉雅小雅为代表的内容基因的公司，他们和传统音箱最为接近，但内容的智能播放提高了用户在聆听场景下的交互体验。
二是包含Rokid、外出问问、Broadlink等在内的智能公司，在他们的商品里，音乐内容只不过海量功能之一，更多的闪光点在语音交互、连接智能家居上。
而第三种则是小米、阿里、京东、联想等大公司，他们背后是有庞大的商业生态。
3、医疗影像今年11月15日，科技部公布了首批国家新一代AI开放革新平台名单，其中，就包含依托腾讯建设的医疗影像诊断平台觅影。
人工智能+医疗是近年来资本投资和企业拓展新业务的热门，这其中又以医疗影像为甚缘由有两点：医疗影像是所有大病诊疗的入口和基础，放射科大夫是医疗行业最短缺的职员之一；AI技术爆发的核心深度学习，正好最善于剖析影像类数据。
这样，使得影像辨别技术成了最大概在医疗范围率先落地的技术。
短期来看，现在人工智能+医疗影像的商业模式肯定是To B，并且在角逐初期，途径为王；从长期来看，To C也有非常大的商机，伴随技术的成熟，将来患者可以自由选择人工智能医疗商的商品进行服务。
4、安防就现在来讲，安防本身具备两大特质，1、在传统的以视频为主的安防行业中，历经多年的进步，已经积累了很多的数据资源，满足了AI基于云数据为基础的算法模型练习的需要；2、安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的特质刚好吻合了AI的算法和技术。
也就是说，现在人工智能在安防范围的应用主要通过图像辨别、云数据及视频结构化等技术进行用途的。
而从行业角度来看，主要在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等范围应用较广，其中以公安应用最为核心。
另外，人工智能+安防在提前预防犯罪，和保障社会安全方面也起到了尤为重要用途。
现在来讲，虽然人工智能在安防范围的应用有着非常不错的前景，但还没达到真的好用的阶段，应用中存在很多的问题需要不断健全和解决，譬如环境适应性差、场景理解受限、人脸辨别准确率等等问题。
5、语音交互2017年，不少业内专家都觉得，语音将会成为下一代人机交互的主要方法。
其缘由有3、第一，语音交互更为自然和便捷；第二，语音交互相对于文字交互模式而言，可以解放大家更多的感官；第三，基于智能语音交互，无需对APP、浏览器进行点击操作，而是直接通过语音操作的特质，使其可以凌驾于浏览器、APP等其他应用的入口之上，成为一个新入口，而这个入口，将会变革更多的产业，诸如信息搜索、分发。
涉及语音交互的公司包含AI机器人厂家、人机交互技术和途径提供商，与基础平台支撑和关联技术提供商：
1、AI机器人厂家主要包含小i机器人等智能机器人厂家，同时还有清华、中科院等AI技术研究院校和科研院所。
2、人机交互技术或途径提供商包含科大讯飞、捷通华声、车音网、思必驰等语音技术提供商，与短信（移动、电信、联通）、QQ等服务提供商。
3、基础平台支撑和关联技术提供商包含IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。
6、筹资/回收大势所趋下，无论是国内还是国外市场，科技巨头正在以内生式人工智能范围的研发，和外延式的直接投资、或回收人工智能范围的创业团队等方法在人工智能范围进行积极部署。
而巨头们回收企业是什么原因，不外乎争夺团队、专利、人才，同时，也是对自己业务的补充，与为了公司在以后技术生态里的布局和站位考虑。
除去回收，2017年形成的另一个热浪是筹资。
大家来看今年发生的筹资大事件：2017年2月，三星、英伟达联手投资了人工智能智能语音助手公司SoundHound，这家公司以语音辨别与搜索技术获得了7500万USD的投资；2017年3月，蔚来汽车以自动驾驶、辅助驾驶获得了来自IDG资本、高瓴资本等投资方6亿USD投资；2017年3月，Geek+科技以智能机器人技术获得了火山石资本等投资方1.5亿USD投资；2017年4月商汤科技以计算机视觉技术获得了赛领资本6千万USD投资；2017年5月，深鉴科技以处置器/芯片获得了高榕资本等投资方数千万USD的投资；2017年十月，地平线机器人获得由英特尔投资、嘉实投资等资本方近亿USDA+轮筹资。
7、人才流动请戳图！8、政策自今年7月国务院发布《新一代AI进步规划》后，各区域都在从不同层面加大AI有关政策的部署。
今年十月，北京正式印发《中关村国家自主革新示范区AI产业培育行动计划（20172020年）》；11月14日，上海发布《关于本市推进新一代AI进步的推行建议》，提出到2020年，重点产业规模将超越1000亿元。
11月18日，有中国光谷之称的武汉东湖高新区，颁布全国首个地区性《促进AI产业进步的若干政策》，并发布《东湖高新区AI产业规划》，提出将来三年将每年设立高于2亿元的AI产业进步专项资金。
同时，也发布了国字号的AI开放革新平台。
11月15日，科技部宣布成立新一代AI进步规划推进办公室，并公布首批国家新一代AI开放革新平台名单：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代AI开放革新平台，依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代AI开放革新平台，依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代AI开放革新平台，依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代AI开放革新平台位列其中。
迹象显示，AI政策正在从中央传导至地方，人工智能政策自上而下开始发酵，国内已经进入人工智能产业的黄金窗口期，预计将来或有更多地方的政策文件颁布，从而形成多点齐放的局面。
9、智能制造波士顿咨询在一份名为《工业4.0将来生产力和制造业进步前景》的报告中明确指出，以云计算、云数据剖析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%25%的提高，智能制造，是在基于网络的物联网意义上达成的包含企业与社会在内的全过程的制造，把工业4.0的智能工厂、智能生产、智能物流进一步扩展到智能消费、智能服务等全过程的自动化中去，只在这类意义上，才能真的地认识到大家所面临的前所未有些形势。
这一年来，各大制造企业为了重塑自己在制造业的全球角逐优势，在各层面高度看重智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、互联网物理系统、工业机器人、先进测量与剖析、智能制造系统集成等智能制造重点要点的计划和项目，以对人工智能+制造的新竞争优势形成进行系统支持。
10、场景革新伴随社交和云技术的不断融合，移动终端设施从随身变得贴身，AI技术开始从技术平台走向产业平台，场景的价值愈加大，大家正在步入一个可以通过场景感知来迅速高效解决问题的场景年代。
怎么样达成AI的场景化，做好AI年代与场景年代的结合，是2017年与将来AI进步的要紧首要条件。
除此之外，AI的进步不能离开技术的不断革新，更不能离开场景的革新。
场景革新是AI进步的催化剂，当AI技术进步到肯定的程度后，怎么样让更多的AI技术走向前台转变为用户服务，怎么样激起商业化应用需要，通过需要创造供给将是将来AI进步的要紧方向。
