从去年的Alpha Go对战李世石开始，再到今年升级版的Alpha Go对战柯洁，人工智能经过一年多的发酵早已不再是一个陌生的名词。

　　截至目前，人工智能行业已发布了多篇报告，但我们仍致力于写出不一样的东西。除却老生常谈的算法、计算力、数据之外，我们认为人工智能的未来最重要的驱动力一定会是“场景驱动”。在人工智能的场景驱动阶段，不但可以针对不同用户做个性化服务，而且可在不同的场景下执行不同的决策，最终实现“给予决策支持”的目标。因此本报告中，我们用了较大的篇幅去描绘人工智能的场景应用。

　　那么，在不同的场景中，atv，人工智能是如何发挥作用的？带着这个问题，我们研究了国内外与此领域相关的企业，写出了这份人工智能行业的研究报告。

　　报告摘要：

　　人工智能（Artificial Intelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟。

　　在AI发展的不同阶段，驱动力各有侧重，我们可以将AI的发展划分为三个阶段：技术驱动阶段、数据驱动阶段和场景驱动阶段。其中技术驱动阶段集中诞生了基础理论、基本规则和基本开发工具。在此阶段，直播，算法和计算力对AI的发展起到主要推动作用，其中计算力主要包含芯片、超级计算机、云计算等三个维度。

　　在市场规模方面，综合考虑我国人工智能的爆发节点、技术成熟度以及全球AI市场规模等因素，我们保守估计最迟至2019年我国AI的市场规模将突破百亿元，而2022年这一数字应在700亿元左右。

　　人工智能目前仍处于发展的早期阶段，整体看来技术的发展将先于应用层面，但技术层面仍存在瓶颈需要突破；应用场景将不断丰富，它的扩充将会反过来驱动支撑技术的持续发展，AI的整体市场规模将继续扩大。

　　相比应用场景层面的发展，基础应用层的技术将会是AI中较早发展的部分。不过，从AI整体发展阶段来讲，我们认为AI仍处于早期，虽然语音识别、计算机视觉等感知层的技术目前已经取得了一定成就，但语义识别等认知层的技术仍不甚完善，即使是像计算机视觉这样的感知层技术也存在发展不均衡的问题。

　　随着AI支撑技术的不断发展，AI将持续拓展更多的应用场景；而愈发多样化的应用场景需求又会反过来驱动支撑技术，从而带动整个AI行业的持续发展。但各应用场景的发展并非均衡，整体看来将从垂直领域AI逐渐过渡到通用型AI。

　　总体来说，AI最重要的还是要将技术与应用场景相结合，无法落地的技术很难得到资本青睐和市场认可，而有闭环、垄断性的数据，并且其技术能够与实际应用场景结合的公司将有望产生难以被替代的商业价值。

　　以上是本期《人工智能研究报告》的摘要部分，以下附上付费版本的目录。