多年来积累的深度学习技术研究成果的应用价值正在开始显现，产业界也已经将人工智能作为了重点发展和关注的领域。而为了在未来占据这个万亿级市场的优势，人才和技术积累就成了当前需要投资的关键。

　　2016 年，我们看到很多学术界的研究者和科学家开始进入到了产业领域，其中包括 8 月份中国科学院计算机视觉资深研究专家山世光创立人脸识别技术公司「中科视拓」、 10 月份卡耐基梅隆大学机器学习教授 Ruslan Salakhutdinov 加入苹果、10 月份加拿大蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio 参与创立深度学习孵化器 Element AI、11 月份斯坦福大学教授李飞飞加入谷歌和卡耐基梅隆大学教授邢波创立机器学习平台公司 Petuum。而其中一些研究者也表示在进入产业界之后仍然会保留在大学内的研究或教学职务。

　　学术界的人才在向产业界流动的同时，产业界也在凭借自身强大的优势资源产出高质量的学术成果。谷歌、微软、Facebook、腾讯、百度等科技巨头都已经有了自己专门的人工智能研究机构，这些机构不仅在帮助这些公司提升自己的产品和应用，也同时在将自己的研究成果公开发表出来。这样一片欣欣向荣共同进步的发展景象让一贯遵循保密策略的苹果公司也坐不住了，在今年 12 月份，前面提到的该公司的人工智能研究主管 Russ Salakhutdinov 在 NIPS 2016 上宣布「苹果的人工智能研究团队将公开发表他们的研究成果并更多地参与到广阔的学术圈中去。」之后不久，苹果发布了其第一篇人工智能论文《Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training》。

　　闭门造车的时代已经结束了，要想在人工智能时代继续保持领先，方法大概只有一个：参与进来。

　　参考阅读：

　　总结

　　除了上面的盘点中所提到的十大焦点，2016 年的人工智能领域还有更多值得我们关注的焦点事件和重要研究，其中至少包括：更为逼真的语音合成（WaveNet）、稳步推进的图像识别……此外在视频预测、阅读理解和生成对抗网络等领域也出现了一些非常之关注的研究进展。

　　另外，在一些相关的其它技术上，我们见证了很多重要的进步，其中至少包括量子计算、光计算、生物计算、脑机接口、机器人技术和新型加密技术等领域也都出现了一些重要的研究或应用进展。

　　现在，人工智能在我们的日常生活所发挥的作用正变得越来越大，一般人的生活在很大程度上已经离不开各种应用背后的人工智能技术了；所以，我们可以总结说：2016 年我们已经进入了人工智能时代。新的一年，人工智能又将会引来怎样的机遇和催生出怎样的应用和故事，就让我们拭目以待吧。

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