自20世纪50年代以来，三次技术革新浪潮中，人工智能诞生并发展。现阶段，人工智能正在从专有人工智能向通用人工智能发展过渡，由数据、算法、计算等互联网技术群和应用场景互为推动，协同发展，自我演进。人工智能已不再局限于模拟人的行为结果，而拓展到“泛智能”应用，即更好地解决问题、有创意地解决问题和解决更复杂的问题。这些问题既包含人在信息爆炸时代面临的信息接受和处理困难，也包含企业面临的运营成本逐步增加、消费者诉求和行为模式转变、商业模式被颠覆等问题，同时还包含社会亟需解决的对自然／环境的治理、对社会资源优化和维护社会稳定等挑战。
人工智能未来格局 人工智能产业链人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。
· 基础层（按技术层级从上到下，下同）
计算能力层：大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、神经网络芯片等计算能力提供商；数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据。
· 技术层框架层：TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, DMTK, DTPAR, ROS等框架或操作系统；
算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法；
通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件。
· 应用层应用平台层：行业应用分发和运营平台、机器人运营平台；
解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用；在人工智能产业链中，基础层是构建生态的基础，价值最高，需要长期投入进行战略布局；通用技术层是构建技术护城河的基础，需要中长期进行布局；解决方案层直戳行业痛点，变现能力最强。
未来人工智能竞争格局和企业制胜之道在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。
· 模式一：生态构建者——“全产业链生态+场景应用”作为突破口。
以互联网公司为主，长期投资基础设施和技术，同时以场景应用作为流量入口，积累应用，成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者（如谷歌、亚马逊、脸书、阿里云等）。
关键成功因素： 大量计算能力投入，积累海量优质多维度数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。
· 模式二：技术算法驱动者——“技术层+场景应用”作为突破口。
以软件公司为主，深耕算法平台和通用技术平台，同时以场景应用作为流量入口，逐渐建立应用平台（如Microsoft、IBM Watson等）。
关键成功因素： 深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。
· 模式三：应用聚焦者——场景应用。
以创业公司和传统行业公司为主，基于场景或行业数据，开发大量细分场景应用。
关键成功因素： 掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。
· 模式四：垂直领域先行者——“杀手级应用+”逐渐构建垂直领域生态。 以垂直领域先行者为主，在垂直领域依靠杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等）积累大量用户和数据，并深耕该领域的通用技术和算法，成为垂直领域的颠覆者（如滴滴出行、旷视科技等）。关键成功因素： 在应用较广泛且有海量数据的场景，能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。
· 模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展。
以芯片或硬件等基础设施公司为主，从基础设施切入，提高技术能力，向数据、算法等产业链上游拓展。
关键成功因素： 开发具有智能计算能力的新型芯片，如图像、语音识别芯片等，拓展芯片的应用场景；在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备 、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。
目前，互联网公司和软件公司巨头都在产业链的技术层和应用层着手布局。
在产业链的基础层，科技巨头通过推出算法平台吸引开发者，希望实现快速的产品迭代、活跃的社区、众多的开发者，从而打造开发者生态，成为行业标准，实现持续获利。谷歌、脸书、IBM、微软等科技巨头已经相继推出并在近期开源自家的人工智能工具。
其中，脸书开源多款深度学习人工智能工具；谷歌发布新的机器学习平台TensorFlow并将其开源，被称为人工智能界的Android；IBM也宣布通过Apache软件基金会，免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码；微软宣布将开源旗下的人工智能（AI）平台Project Malmo，所有研究者均可以廉价、有效地对人工智能算法和程序进行测试。
在产业链的应用层，科技巨头都借助积累的个人用户数据，开发针对个人用户和企业用户的解决方案。
在个人用户应用上，Apple推出Siri个人助手，脸书推出虚拟用户助手Moneypenny，亚马逊推出智能家居硬件Echo，谷歌推出家具中枢GoogleHome，阿里巴巴推出个人助手阿里小蜜和智能家居等。个人用户应用既可以吸引用户和流量，又可以收集数据，验证商业模式，从而开发新场景应用。在针对企业用户的解决方案上，谷歌、苹果布局无人驾驶，IBM Watson推出医疗、金融、政府、呼叫中心等企业应用， 阿里巴巴布局智能金融解决方案等。针对企业用户的应用/解决方案未来的变现模式除直接出售解决方案外，还可以从流量和广告中转化价值。
创业企业除直接布局场景应用解决方案外，更有效的方式是采取从深挖技术到拓展应用的发展路径。
例如，旷视科技以机器视觉技术为突破点，深耕先进的人脸识别、图像识别技术，进而拓展到行业智能解决方案、智能硬件及智能云服务。在发展前期（2011-2014年），旷视科技定位为商用机器视觉开放平台，深耕Face++人脸识别云服务、Image++图像识别云服务和Brain++人工智能深度学习系统。2014年后，Face++开始发力智能行业解决方案，主攻覆盖银行、保险、互联网金融的泛金融行业解决方案，和覆盖地产、零售、公安的泛安防解决方案。目前已形成远程核实身份、智能企业、智能商超、智能生活、智慧安防等多种解决方案和人脸识别智能摄像机等智能硬件。未来，旷世科技将向纵深拓展，构建人工智能云、智能感觉网、服务机器人等智能生态基础架构。
人工智能对企业和政府的启示企业：抓住人工智能风口，构建新的竞争优势传统企业的竞争优势主要来自于两方面，其一，在企业布局上，企业有专有的固定资产、品牌、知识产权等资源，在所在领域取得规模经济和范围经济，并通过门店和经销商网络建立稳定的客户关系；其二，在企业自身的能力上，企业积累独特的人力资源和技能，并在流程上尽可能精简。
大数据和人工智能将企业竞争带入新的纪元，互联网不仅连接虚拟空间，还连接人和资产所在的现实空间。
人工智能时代，企业竞争优势转变为算法和数据资产，建立学习网络和数据生态，360度洞察消费者，通过人工智能不断地学习产生新的知识，同时再数据驱动下，进行即时自动决策。
为实现快速转型，在人工智能阶段构建新的竞争优势，传统企业需要携手互联网企业，探索新的商业模式。
通用电气（GE）公司与微软公司近期宣布合作将通用电气用于工业互联网的Predix平台登陆Microsoft Azure云平台为工业客户提供服务。2015年，富士康和阿里巴巴合作发起“淘富成真”项目，这一项目开放富士康世界级的设计、研发、专利、供应链、智造等能力，阿里云的云计算平台和大数据处理能力，YunOS物联网操作系统能力，阿里电商平台、淘宝众筹能力，同时引入基金和孵化器等企业为创业者提供全链路创新创业服务，目的是帮助中小智能硬件的创业者，完成硬件创业孵化的闭环。
政府：全方位政策支持，构建人工智能产业体系人工智能产业已充分得到我国政府的重视，近期国家级人工智能扶持政策相继出台。
2015年7月，国务院《关于积极推进‘互联网+’行动的指导意见》中指出，“将推进人工智能产业在技术和应用层面加速发展……人工智能作为重点布局的11个领域之一，将会在智能家居、智能终端、智能汽车及机器人等领域进一步推广应用。”为落实该指导意见，加快人工智能产业发展，国家发改委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了《‘互联网+’人工智能三年行动实施方案》，指出，“到2018年，中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。”为加快人工智能产业发展，政府应从以下三个维度加强对人工智能产业的政策支持：· 开放政府及公共领域数据，打造国家级人工智能资源平台。
数据是人工智能的基础。为鼓励人工智能产业发展，应开放公共数据，并优化数据质量，建立系统化结构化的数据库平台，为人工智能的发展提供资源。
· 建立企业主导、高校研发、国家投入的人工智能产业一体化发展模式。
人工智能在未来数年内将以服务智能为主，因此需要树立企业在人工智能行业的主导地位，鼓励企业积极开发人工智能的场景应用，以将人工智能科研成果转变为商业价值。同时，鼓励高校研发、增加国家科研投入，为长期人工智能基础科技突破做准备。
· 以产业基金、专项基金等激励人工智能创新，提供针对人工智能创业企业的税收优惠，以人才为导向，配套全球人工智能人才安家政策，提供宽松的人工智能法律法规环境。
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