人工智能是致力于让机器变得智能的活动，而智能就是使实体在其环境中有远见地、适当地实现功能性能力。

——Nils J. Nillson斯坦福大学计算机系教授

粗略地来讲，人工智能指的是获取某一领域(如贷款偿还记录)的海量信息，并利用这些信息对具体案例(是否该给某人贷款)做出判断，以达成某一特定目标(贷方利益最大化)的技术。

——创新工场创始人CEO 李开复

人工智能就是学习和设计一种Inteligent Agent，这个Agent本身能够感知环境、采取行动和实现一定的目标。Agent 指能够执行AI的载体，可能是最大规模的、抽象的能够实现上述功能的集合，有可能只是一些程序的集合。

——地平线机器人联合创始人兼兼软件副总裁杨铭

人工智能是一个很广泛的概念，并没有一个标准的定义。根据了解，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，这个领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能发展史

1956年，“人工智能”的概念被首次提出，往后从机器学习到深度学习，再到现在的人工智能概念大爆炸，从概念的提出到演化落地，中间隔了大概60年底 时间。

2010年是一个关键节点，在这往后的几年时间中，深度学习使语音识别、图像识别、自然语言处理等技术有了惊人的发展，人工智能的商业化浪潮和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展脉络及核心事件

人工智能可以看做是一个最勤奋的“学习能手”，通过学习海量的数据资源，能够根据此前输入的信息去理解新鲜的信息，从而做出判断。从这一个潜力点来看，人工智能是人类工作中一个得力的助手。

人工智能产业链

从图上知道，人工智能产业链大体分为基础设施层、应用技术层，以及方案集成层。

基础设施层主要有基础数据提供商、半导体芯片提供商、传感器供应商和云服务商。在过去的5到10年时间里，人工智能得以商业化，主要得益于传感器等硬件价格下降，云服务的普及，以及GPU等芯片使大规模并行计算能力得以提升，人工智能在基础设施的层面已经基本形成。

应用技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商等。与其他技术相比，语音识别已经相对比较成熟，谷歌、亚马逊、苹果、阿里、百度等巨头早已布局，科大讯飞和出门可可也崭露头角。此外，计算机的机器视觉如人脸识别、自然语言处理也在快速发展。

方案集成层，处于方案集成层的企业，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品与服务中，然后切入特定的应用场景(金融、医疗、家居、安防、车载等)。目前来看，医疗、自动驾驶、安防、金融、营销等领域是业内人士看好的领域。

2017年5月，谷歌以深度学习算法再次吸引了全世界对人工智能的关注。在谷歌开发的围棋程序Master的对弈中，中国围棋九段选手柯洁以0：3完败。这是人类棋手在李世石之后又一次败北。Master和AlphaGO的胜利背后，是包括谷歌在内的科技巨头在深度学习与人工智能领域的潜力引爆点。

据麦肯锡统计，2016年全球范围内，包括谷歌、苹果、Facebook等科技巨头在人工智能领域的投入不菲，已经达到200到300亿美元。其中90%用于技术的研发和部署，10%用于收购。可以预见的未来，科技巨头对人工智能的布局将会更加广泛且深入，“算法”和“芯片”将会是重点领域。