從語音識別到智能音箱，從無人駕駛到人機對戰，近年來，人工智能給人類社會帶來了一次又一次驚喜。或許正如有句話所說，智慧不是一個名詞，而是一個形容詞。在那些被統稱為“人工智能”技術的賦能下，各行各業都在煥發新的生機。
智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走進我們生活的各個領域，當然了，人工智能在各垂直領域商業化大繁榮的背後，是基礎層的軟硬件支撐，以及技術層的語音識別/自然語言處理、計算機視覺等應用的漸入佳境，雖然離成熟應用還相距甚遠，但從1到100的創新已經準備騰飛。
從1到100的創新即將開始加速
過去幾年，對於人工智能來說，儘管從0 到1的探索依然充滿了許多未知，但是從1到100的創新已經在悄然興起。國內人工智能應用層面創新加速的條件已經成熟。
1、資本青睞：國內資本關注應用層的垂直細分領域
“人工智能+垂直細分領域”的商業化發展途徑正在得到投資者的青睞。如果把人工智能產業鏈分為基礎層（大數據、雲計算等基礎技術和設施）、技術層（AI核心技術）、應用層（人工智能+垂直細分領域）三類，那麼相比周期長、成本高、風險大的技術層來說，應用層的智能投顧、智能醫療、智能教育等似乎更能吸引投資者。
2、行業驅動：人工智能基礎技術的成熟為商業化奠定了基礎
數據、算法和算力是人工智能的三駕馬車，2012年以後，得益於數據量的上漲、機器學習新算法（深度學習）的出現和運算力的提升，人工智能開始大爆發。
數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的“養料”，市場調研機構IDC預計，到2020年，全球數據總量將達到40ZB，我國數據量將達到8.6ZB，佔全球的21%左右。
算法方面，深度學習的出現突破了過去機器學習領域淺層學習算法的侷限，顛覆了語音識別、語義理解、計算機視覺等基礎應用領域的算法設計思路。
算力方面，GPU、NPU、FPGA等專用芯片的出現，使得數據處理速度不再成為人工智能發展的瓶頸。
3、政策支持：更加關注人工智能技術落地與應用
人工智能商業化也得到了政策的支持。從15年至今的一系列政策可以看出，國家對人工智能發展的關注重心開始向技術的落地和應用上轉移。
智慧生活從未如此接近
技術的成熟，加上政策、資本的支持，人工智能在各垂直領域的應用已經全面綻放。機器人和智能家居受到互聯網公司、傳統企業追捧的同時，移動互聯網服務也由於人工智能算法的應用在變得越來越高效，各領域核心玩家在湧現：全面佈局人工智能各領域的BAT、獵戶星空，語音領域的科大訊飛，視覺領域的商湯，機器人領域的優必選……可以預見，在算法日益精進，基礎設施日益完善的今後，還會有更多領域被人工智能改造，“智慧”生活正離我們越來越近。
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