“2018看得見的未來”系列報道現在繼續。本期重磅推出由雲報和O'Reilly Media共同策劃的2018人工智慧發展趨勢。

本系列報道將邀請內業的重量級廠商、專家、大咖，一起暢想2018年IT領域的大事小情、熱點焦點。也歡迎有興趣的廠商都參與進來，與我們分享您在自己專業領域的真知灼見。

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4月10-13日，O'Reilly Media與Intel攜手，將矽谷原裝的AI Conference 2018帶到北京。在此之前，中國雲報與會議主辦方之一的O'Reilly Media共同歸納了2018年人工智慧的幾個重要發展趨勢。

2017年3月，“人工智慧”這一表述首次出現在政府工作報告中。

2017年7月8日，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》，明確提出“三步走”的戰略目標。

人工智慧已經上升為國家戰略。

2018年3月，“兩會”進行中，人工智慧仍是一大熱點。2018及未來，人工智慧將何去何從？人工智慧的落地渠道和通路又是什麼？

1.機器學習取得實質性的進展

從機器學習演進到新的深度學習，其架構和訓練演算法將在多個領域（比如計算機視覺、語言和文字等）帶來更多令人驚豔的效果和應用。可以預見，一些“先行”的企業將利用邊緣裝置進行高效的模型訓練、推斷和資料處理。神經網路系統將得到更充分的利用。2018年，增強深度學習在理論上的理解，以及普及教育是一項艱鉅的工作。

2.更好的資料收集和更快的深度學習

硬體上的很多進步都與深度學習的訓練及推斷相關聯。隨著更新的處理器及其配套的軟體框架的深度融合，以及專整合和優化的系統出現，企業在深度學習方面的實驗將更深更廣。隨著新的感測器以及新的收集和使用資料的方法的出現，與資料相關的花費將會慢慢降低。

3.開發者工具持續演進

雖然TensorFlow仍是最流行的深度學習庫，但是像Caffe、PyTorch、BigDL等也是使用者的選擇之一。未來，新的深度學習工具還將會不斷出現，用於簡化神經網路的體系結構、引數調優、分散式訓練、模型部署和管理等。

4.有更多自動化的應用案例湧現

越來越多的公司與人工智慧產生千絲萬縷的聯絡。企業將更多地使用人工智慧技術提升業務和應用的自動化水平，比如使用語音和自然語言技術的自動化產品、工業自動化和機器人、藥物研發和基因組學等。人們也會更自然地使用人工智慧技術進行創造性的活動，比如用人工智慧創作音樂、影象和視覺。

5.人工智慧高階人才培養提上日程

無論是什麼新的技術或應用，最終比拼的還是人才。加速人工智慧在中國的落地，就要不斷加強基礎科研的創新，推進關鍵技術的攻關，培養大量高階專業人才，提升其研發能力。接下來，我們應聚焦人工智慧的前沿理論、科技與人才培養。在人工智慧領域，我們要打一場持久戰。

6.人工智慧可以率先從垂直行業入手

企業在實現向AI的轉型時，必須明確應用場景，思考哪些業務可以成為AI應用的場景，定義必須清晰而明確。AI的通用化也許還遠，但可以從垂直領域先入手，比如在生產製造的某些特定場景中就可以使用AI技術，降低成本，提高效率。未來，我們應逐步深化人工智慧在實體經濟中的場景化探索。