2016年10月18日的世界人工智能大会上，新智元正式发布《中国人工智能产业发展报告》。这份报告分为产业篇、技术篇、应用热点篇和“新智元100报告”四个部分，力图为当下的中国人工智能发展描绘清晰全景图。
60年前，人工智能概念起源于西方，这技术最早得到发展和应用也是在西方。时间走到2016年，在这波人工智能有史以来最强大的发展浪潮中，中国相关产业发展如何，处于世界什么水平？当下最火热的技术有哪些，中国企业有哪些布局？人工智能近年来最火热的应用是什么，在中国的发展情况如何？中国的人工智能创业是怎样一番图景，有哪些公司取得了令人瞩目的进展，竞争力如何？
竞争日趋激烈，互联网巨头纷纷布局
进入2016年，人工智能仿佛一夜之间成了各大互联网巨头的必争之地：Facebook CEO 马克·扎克伯格在2016年3月划定了以人工智能为核心的“十年路线图”；谷歌CEO Sundar Pichai 在2016年4月第一次明确提出，将人工智能优先作为公司大战略；微软 CEO 萨提亚·纳德拉也在10月提出，人工智能将会成为微软的下一件大事。
这些互联网巨头都在把更多的人工智能技术应用到公司的产品中，并组建专门的研究机构进一步加速技术的发展。以谷歌为例， 这家公司以深度学习技术为依托，涉足人机交互、自然语言理解、机器人等人工智能核心技术应用领域，全方位布局人工智能产业。技术方面，谷歌通过基于深度学习的人工智能技术，提升了谷歌传统搜索、翻译和社交业务，推动集视、听、说、感知和控制于一体的无人驾驶汽车发展，并先后开源了第二代机器学习平台TensorFlow以及自然语言理解软件SyntaxNet的源代码，引领互联网巨头在人工智能领域开源的趋势。谷歌通过对DeepMind等人工智能行业创业企业的并购以及与强生、福特等传统产业巨头的合作，实现人工智能领域全面布局及纵深式发展。
在中国，以BAT（百度、阿里巴巴和腾讯）为代表的互联网大公司也逐渐展开人工智能布局。报告将对这几家公司的人工智能布局展开全面分析，其中包括人才、技术方向、应用、现阶段重点等等。
此外，在中国，以单项人工智能技术为产业化突破点逐渐发展，并展开整体布局的企业近两年也获得了高速的发展。以语音为核心技术的人工智能企业科大讯飞是其中的典型代表，科大讯飞的发展之路也将在报告中得到呈现，其中不乏神秘的“863计划”和“讯飞超脑计划”，这家公司希望在近几年让机器人参加高考并考上清华、北大这样的顶级学府。
产业政策环境方面，《中国人工智能产业发展报告》梳理了中、美、日、韩四国政府从2013年到2016年出台的人工智能相关政策。例如，在中国，2016年5月发改委发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，方案指出，到2018年，打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。
人工智能市场规模方面，报告援引多家分析机构的数字评估认为，2016年年底，世界人工智能市场规模将突破100亿美元，其中，中国市场规模将达到15亿美元左右。未来，人工智能市场有望进一步扩大，到2020年，全球人工智能市场将发展到200亿美元左右的规模。
深度学习：人工智能再次起飞背后的神秘技术
人工智能近年来不断突破新的极限，部署新的应用，获得快速和普遍的发展，与深度学习技术的进步密不可分。深度学习的概念并不新颖，但直到近年才得到认可。业界普遍认为，是超大规模训练数据、复杂的深层模型和分布式并行训练造就了今天深度学习的繁荣。具体来讲，包含多个隐藏层的神经网络，利用现在的高性能计算机和人工标注的海量数据，通过迭代得到超过浅层模型的效果。深度学习带来了模式识别和机器学习方面的革命。
为了更全面地理解新一轮人工智能浪潮的本质，新智元《2016中国人工智能产业发展报告》深入分析了深度学习的发展历史，报告认为，深度学习的发展有三座里程碑：
1.模型初步。2006年前后，深度模型初见端倪，这个阶段主要的挑战是如何有效训练更大更深层次的神经网络。2006年，Geoffery Hinton提出了深度信念网络，一种深层网络模型。使用一种贪心无监督训练方法来解决问题并取得良好结果。这一训练方法降低了学习隐藏层参数的难度。并且该算法的训练时间和网络的大小和深度近乎线性关系。这被认为是深度学习的开端，Hinton也被称为“深度学习之父”。
2.大规模尝试。2011年底，大公司逐步开始进行大规模深度学习的设计和部署。“Google大脑”项目启动，由时任斯坦福大学教授的吴恩达和Google首席架构师Jeff Dean主导，专注于发展最先进的神经网络。初期重点是使用大数据集以及海量计算，尽可能拓展计算机的感知和语言理解能力。该项目最终采用了16000个GPU搭建并行计算平台，以Youtube视频中的猫脸作为数据对网络进行训练和识别，引起业界轰动，此后在语音识别和图像识别等领域均有所斩获。
3.遍地开花。近年来深度学习获得了非常广泛的关注，其进展的一个直观的体现就是ImageNet竞赛。2012年，Hinton带领的研究团队赢得ILSVRC-2012 ImageNet，计算机视觉的识别率一跃升至80%，标志了人工特征工程正逐步被深度模型所取代。另外，强化学习技术的发展也取得了卓越的进展。2016年Google子公司DeepMind研发的基于深度强化学习网络的AlphaGo，与人类顶尖棋手李世石进行了一场“世纪对决”，最终赢得比赛，这被认为是深度学习具有里程碑意义的事件。
报告还具体介绍了各家公司，比如Facebook、谷歌、百度、科大讯飞的深度学习技术，对人工智能行业中前沿企业的深度学习技术应用情况进行纵深介绍。报告综合分析认为，深度学习主要在三个领域掀起了革新，分别是：图像识别、语音识别和自然语言处理。
近年来，人工智能技术和行业发展中，开源成为最新并且最强大的趋势之一。经过分析，新智元《2016中国人工智能产业发展报告》认为，深度学习目前表现出来的趋势，不光是技术，还有商业模式的转变。过去几个月，所有巨头都将自己的深度学习IP开源。核心目的是为了吸引用户、扩大市场，吸引人才、加速创新。开源会使技术发展更快，但主宰市场的仍将是巨头。
除了对著名的TensorFlow、Torchnet、Paddle和Caffee等开源平台进行详尽介绍之外，报告还收集汇总了Github上星级超过1500的深度学习大型开源项目。
