人工智能产业化的发展七大现状：工智能投融资环境空前看好、产业化技术起点更高、人工智能人才紧缺
在机器认知上向前迈进一步，因此新一代智能，认知智能体系正在到来，全新的智能体系正在到来
斯坦福大学（Stanford University）计算机科学家克里斯·皮奇（Chris Piech）及其同事开发了一种由人工智能（AI）推动的在线视力测试系统，该系统仅需进行四步操作，即可完成视力测试，且结果十分精准
，根据战略合作协议，安徽省人民政府、阿里巴巴集团、蚂蚁集团三方将深化合作，带动物联网、大数据、人工智能、区块链等高技术产业在安徽集聚发展
人工智能想通过计算机模拟人类认知过程，但因为机器不具有意向性，机器只能识别语法、不能识别语义以及理解形式化难题导致机器并不能真正具有人类的理解能力
智慧交通企业：海康威视 上海电气 一汽解放 四维图新 佳都科技 易华录 新大陆 广电运通 滴滴出行 凯乐科技 福田汽车 超图软件 强生控股
深度学习的黑箱性主要来源于其高度非线性性质，可以用隐层分析方法、模拟/代理模型、敏感性分析方法来理解神经网络的运作方式
整体来看，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美
美国信息技术与创新基金会发布报告《谁会在人工智能角逐中获胜:中国、欧盟或美国》对中国、欧盟和美国人工智能发展的现状进行测算，分析半导体销售量、半导体研发支出、设计AI芯片的公司数量、超级计算机数量及该系统的综合性能情况
人工智能技术发展首先需要一个务实的环境,人工智能学习能力的基础科学问题需要长期探索,需要坚持把应用场景落地作为推动新一代人工智能发展的抓手
人工智能对联合国所有17 个可持续发展目标均具有适用性，但只能帮助解决169 个细分目标中约一半的目标，因此需要克服一些瓶颈以便更好地发挥AI 的作用
AI产业链的三个核心环节：上游是基础能力提供商，中游是服务及技术提供商，下游是应用提供商。但AI产业链的发展远远落后于发达国家
