人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大，目前来看，未来AI发展有八大新趋势：

趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI及支持AI的智能手机等领域。

趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。

趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口

过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。

趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。

趋势六：AI自主学习是终极目标

AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。

趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺

未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对进行训练，还需要更多其它的技术。

展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色！

01 人工智能的基本概念和发展历程

1. 人工智能学科的起源

2. 人工智能的基本概念

研究目的:探寻智能本质，研制出具有类人智能的智能机器

研究内容:能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统

会看:图像识别、文字识别、车牌识别

会听:语音识别、说话人识别、机器翻译

会说:语音合成、人机对话

会行动:机器人、自动驾驶汽车、无人机

会思考:人机对弈、定理证明、医疗诊断

会学习:机器学习、知识表示

3. 人工智能的发展历程

4. 人工智能发展历程的重要启示

尊重发展规律是推动科技健康发展的前提

基础研究是科技可持续发展的基石

应用需求是科技创新的不竭之源

学科交叉是创新突破的”捷径”

宽容失败应是支持创新的题中应有之义

02 人工智能的发展现状

人工智能60余年的发展道路虽然起伏曲折，但成就可谓硕果累累。无论是基础理论创新、关健技术突破，还是规模产业应用，都是精彩纷呈，使我们每一天都享受着这门学科带来的便利。

人工智能因其十分广阔的应用前景和重大的战略意义，近年来日益得到社会各界的高度关注。

1. 专用人工智能取得突破性进展

面向特定领域的人工智能(即专用人工智能)由于应用背景需求明确、领域知识积累深厚、建模计算简单可行，因此形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。

专用人工智能成功应用↓

2. 统计学习成为人工智能走向实用的理论基础

通过奖惩机制构建智能体与环境的交互与行为策略，能够与深度学习相结合在策略类问题上达到实用。

构建生成器模型与判别器模型，通过相互博弈，达到生成器与判别器性能的协同提升。

3. 产业史:新老IT巨头抢滩布局IT生态

人工智能创新创业如火如荼:

2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。

4. "智能+"成为人工智能应用的创新范式

"智能＋X"应用范式日趋成熟，AI向各行各业快速渗透融合进而重塑整个社会发展，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。

5. 世界各国人工智能竞争白热化

6. 人工智能的社会影响得到广泛关注

7. 人工智能领域的误解和炒作普遍存在

专用人工智能≠通用人工智能

8. 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段

通用人工智能研究与应用依然任重道远。

现有人工智能的局限性:

9. 人工智能发展的瓶颈问题

10.人工智能的未来发展趋势

03 人工智能有望引领新一轮科技革命

人工智能将是未来十年最具变革性的技术，无处不在的人工智能将成为趋势。

1. 从专用智能到通用智能

如何实现从专用智能到通用智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的挑战问题。

2. 从机器智能到人机混合智能

人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长．因此需要取长补短，融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。"人＋机器"的组合将是人工智能研究的主流方向，"人机共存"将是人类社会的新常态。

3. 从"人工+智能"到自主智能系统

4. 学科交叉将成为人工智能创新源泉

5. 人工智能产业将蓬勃发展

6. 人工智能的法律法规将更为健全

7. 人工智能将成为更多国家的战略选择

8. 人工智能教育将会全面普及

人工智能经过60多年的发展已取得了重大进展，但总体上还处于初级阶段。

人工智能既具有巨大的理论与技术创新空间，也具有广阔的应用前景。

高科技本身没有天使和魔鬼之分，人工智能亦是如此。人工智能这把双刃剑是天使还是魔鬼取决于人类自身。

我们应未雨绸缪，形成合力，确保人工智能的正面效应，确保人工智能造福于人类。

11月25日，模式识别与人工智能学科前沿研讨会在自动化所召开。会上，谭铁牛院士做“人工智能新动态”报告，回顾了近代以来历次科技革命及其广泛影响，并根据科学技术发展的客观规律解释了当前人工智能备受关注的深层原因。报告深入分析了其当前存在的局限性和面临的瓶颈问题，整理并列举了2017年人工智能的十件大事，全方位、多维度展示了人工智能所取得的最新进展。基于对这些事件的深入分析，报告总结了人工智能未来的发展趋势和值得关注的研究方向。

在科学研究中，从方法论上来讲都应先见森林，再见树木。为了更好地带领大家认识人工智能的发展趋势，报告回顾了近代世界科技发展的历史进程，主要包括从16世纪到现在，世界上发生的两次科学革命与三次技术革命。

报告指出，这五次科技革命对人类文明进程带来了根本性的变革，也影响了整个国际格局的调整，伴随着大国兴衰。过去的五次科技革命，我们国家都没有占据主导地位甚至严重缺席，因此我们国家的GDP从曾经占全球的三分之一以上下滑到新中国建立前仅占全球大约百分之几，我们应该从这惨痛的经历中吸取教训。

最近的一次科技革命是一次技术革命，其开始于上世纪四十年代，以1946年计算机的出现为标志，距今已有六十多年。这六七十年中科学技术没有大的突破与进展，没有取得能够与上个世纪上半叶相提并论的科学与技术成果，谭老师将这段时间称为科技革命的空窗期。

报告认为，科学沉寂了大概60多年，新一轮的科技革命正处于孕育过程中并且已经曙光可见。新一轮的科技革命会是一次技术革命，而且人工智能有望引领这一轮新的技术革命。以1776年蒸汽机的发明为标志的第一次科技革命解放了人类的体力，使人类社会发展进入第一次重大飞跃，其为第一次机器革命。现在以人工智能为代表的第二次机器革命，以及以其为主要核心技术驱动的新一轮技术革命和产业变革将极大的拓展人的脑力，成为人类社会发展进程的又一次重大飞跃。相比较而言，脑力的拓展比体力的拓展更为重要。

报告还回顾了人工智能60多年的发展过程，并指出应该从曲折的发展过程中吸取教训，不要给人工智能设置不切实际的过高目标，尤其是在人工智能特别火爆的时候。报告指出，这两年人工智能有些过火，应降降温，回归理性。

　　现在人工智能再我们身边应用已经很广泛了我们几乎都可以使用或多或少的人工智能相关的产品，在现在快速发展中机器人流程自动化RPA在我们的工作中应用比较多，现在很多的行业都在使用，那么接下来RPA的发展前景如何，在后面发展的趋势是什么？带着我们的疑问一起去看看吧！

　　近年来，由于“自动化”的原因，RPA和AI受到了广泛的关注。目前，人工智能技术的应用尚处于探索的初级阶段，而规范化、流程化的RPA更为务实，已成为人工智能登陆的重要载体。人工智能支持的成熟RPA产品将使用更多的NLP、OCR、ML等技术，更好地实现人机协作，打造更强大、更智能的数字生态系统。一些组织预测，在未来几年，超过40%的组织将通过RPA + AI解决更复杂的业务流程管理问题。2020年，RPA技术将与更多的AI技术融合，RPA + AI模式将成为RPA产品的规范，进一步扩大自动化的深度和广度。

　　二、云RPA和在线购物中心

　　云计算为RPA带来了计算能力支持。云计算提供的RPA称为云RPA (SaaS类型)。Cloud RPA不需要在计算机上下载和安装大型客户机。只要有一个Internet环境，就可以立即应用它。其部署成本低，成果转化快，用户操作相对简单。现在，中国的一些RPA制造商已经推出了RPA机器人商城。用户可以登录在线商城，根据自己的需要下载RPA机器人应用程序。商城模式不仅可以节约RPA厂商的资源成本，而且可以加快RPA在各行业的应用，有利于RPA产品的迭代和改进。到2020年，更多的RPA解决方案将从本地部署转移到云上。

　　三、低代码技术降低了使用门槛

　　低代码开发平台是一种不需要编码或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。它允许终端用户使用易于理解的可视化工具开发自己的应用程序，并构建所需的功能，如业务流程、逻辑和数据模型。目前，许多RPA产品已经实现了基于拖放图形操作模式的RPA流程设计。低代码技术的应用将有助于快速设计RPA工作流。2020年将推出更多低代码或无代码编辑器的RPA产品，减少手写代码数量，加速应用程序交付，降低使用门槛和部署成本。

　　四、RPA创造新的就业系统

　　在未来，RPA会对人们的工作产生一定的影响，但不能完全取代人类对员工的需求。许多人工和创造性的任务仍然需要手工完成。此外，RPA促进了业务流程自动化的发展，同时也会创造更多的工作岗位。2020年，随着RPA在企业中的普及，将进一步促进人机合作。到那时，RPA将创造一个新的就业制度和更广阔的就业市场。

　　五、RPA培训的兴起

　　随着RPA的普及和推广，激烈的市场需求将导致RPA人才的短缺。现在很多企业已经开始招聘RPA工程师、技术顾问、产品经理、实施开发工程师、售前工程师、产品培训师等。2020年，一些第三方培训机构将与RPA制造商合作，共同开展RPA相关培训，提供工程师等相关认证，甚至推荐相关岗位。

　　以上都是关于RPA未来趋势的发展的解答，我们可以看到激烈的市场需求将导致RPA人才的短缺。很多的行业和企业需要这方面的人才，如果你需要了解更多的关于RPA的咨询欢迎拨打我们的电话进行咨询。