人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经嵌入到多个生活场景中，成为下一轮技术革命的重要驱动力。从微观层面来看，机器翻译、资讯分发和辅助驾驶等AI应用已经让人类生活更加美好和便捷。而在宏观层面，AI也被寄望为经济增长的新引擎，具有替代繁琐、重复人类工作，提升资源配置效率并减少生产损耗等优势。
人工智能前景判断：1）技术层面：短期或不及预期，长期仍有望引爆新一轮技术革命。2）产业层面：短期看商业模式，中期看公司技术研发，长期看基础研究突破。
人工智能是模拟人类思维和行为的系统，当前处于弱AI时代。人工智能旨在模拟人类思考方式、行为规划和学习能力，*终像人类一样感知周边环境并且做出反应。当前人工智能处于仅能解决特定问题且往往扮演辅助角色的弱AI时代。
人工智能螺旋式发展，经历三个时期：1）起步时期：1956年达特茅斯会议提出人工智能概念，计算机性能和数据量制约AI发展。2）专家系统时期：“知识库+推理机”实现AI商用化，台式机性能提升终结专家系统。3）深度学习时期：2006年Hinton论文开启当前深度学习时代。
人工智能已是新风口，技术是核心驱动力。2017年全球AI融资超150亿美元，谷歌、亚马逊、苹果以及百度、腾讯等中美科技巨头纷纷布局。算法、算力和数据是AI发展的核心驱动力：深度学习算法使AI迈入数据驱动时代，互联网孕育海量的多维度数据，GPU并行计算能力为“大数据+神经网络”提供算力。
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，中国产业布局偏好技术成熟、应用性强的领域，对需要长周期、基础研究的芯片的关注度小。
1）基础层提供算力和“操作系统”。芯片赛道，GPU仍是人工智能*，产业格局呈三足鼎立，AI专用芯片中国企业存弯道超车机会。开发框架赛道，“开源+巨头支持”是主流模式，TensorFlow、Torch等各有所长。
2）技术层解决具体类别问题。语音识别负责语音转文本，技术和行业格局趋于成熟，但智能音箱等消费级产品或已侵蚀Nuance等头部企业先发优势。自然语言处理实现机器“听得懂”，技术成熟度较低，市场分散且未形成头部企业，新入局者仍有机会。计算机视觉实现机器“看得懂”，静态物体识别趋于成熟，安防厂商、互联网巨头和创业公司是主要玩家。
3）应用层解决实践问题。目前AI产品普遍是人类辅助者，自动驾驶或是下一个重量级市场。语音场景，智能音箱流量入口属性使科技巨头群雄逐鹿，生态整合决定发展前景。安防场景，视频结构化、人脸比对助力警务管理，误报率、动态人脸监控仍是短板。金融场景，应用于身份认证、征信风控和投顾理财。医疗场景，应用于医学影像、辅助诊疗和语音电子病例，腾讯觅影已筛查400多例早期食道癌病例。自动驾驶场景，主流系统处于辅助驾驶级别，谷歌、特斯拉和百度领跑中美自动驾驶赛道。
机器如何像人类和动物一样高效地学习？机器如何学习*的运作方式并获得常识？机器如何学会推理和计划？当前的人工智能架构，如自回归大型语言模型，是不是人工智能技术的*终走向？日前，纽约大学教授、Meta副总裁和首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）做客华盛顿大学Lytle电子和计算机工程公益讲堂，发表了自己的见解。
LeCun认为，目前计算机尚未真正建立起人类一般的“*模型（World Model）”，目前的大语言模型尽管“丝滑”，但规划、推理能力非常有限，况且人类大多数知识不是文字性的。回顾过去人工智能发展的历程，人类总是陷入“莫拉维克悖论（Moravec’s paradox）”，即对人来说简单的事情，对机器很难；反之亦然。他提出，要模仿人类思维的根本模式构建“目标驱动的人工智能系统（Objective-Driven AI Systems）”。他还指出，研究人工智能技术对全人类是有益的，人工智能系统不可能成为与我们展开生存竞争的“第二主体”。
常见问题解答
什么是人工智能？
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是一种计算机科学的分支，它旨在模仿人类智能的行为和能力。人工智能的主要目标是构建智能的计算机系统，这些系统可以理解自然语言、进行推理、学习新知识、解决问题、作出决策等。
什么是基于模型的人工智能？
基于模型的人工智能(Model-Based AI)是一种新的人工智能方法，它旨在模仿人类思维。这种方法的核心思想是使用数学模型来描述和预测系统的行为。数学模型可以表示系统的状态、行为和关系，并且可以用于生成新的知识和推理。
基于模型的人工智能与其他人工智能方法的区别？
基于模型的人工智能与其他人工智能方法的主要区别在于它使用数学模型来描述和预测系统的行为。这种方法可以生成高质量的推理和决策，并且可以适应新的环境和任务。其他人工智能方法，如深度学习和机器学习，通常使用数据驱动的方法来学习系统的行为，这些方法可能无法生成高质量的推理和决策，并且可能难以适应新的环境和任务。
基于模型的人工智能的应用领域？
基于模型的人工智能可以应用于各种领域，例如自动驾驶、医疗诊断、金融风险管理、物流管理、语音识别、机器翻译等。这种方法的潜力在于它可以生成高质量的推理和决策，并且可以适应新的环境和任务。
