21世紀以來，人工智能的迅猛發(fā)展使其再次進入公共視野，例如，人工智能的“深度學習”，能夠做出類似于人腦神經(jīng)系統(tǒng)的反應，進行學習、分析問題，并就事物發(fā)展做出自己的推測與布局。金融風波平息后，西方發(fā)達國家加大了對人工智能領域的投資力度，該領域內的3D智能打印、人腦研究等項目的發(fā)展都取得了顯著成就。

目前人工智能研究的關注點主要集中在云機器人技術以及人腦仿生計算技術兩方面。包括日本、美國在內的多個國家都十分關注云機器人的研究與開發(fā)，并通過發(fā)展相關技術，如機器人網(wǎng)絡系統(tǒng)的計算方法、圖像分析及處理技術、機器人控制系統(tǒng)的開放體系結構等，促進該領域的發(fā)展。

對于人腦仿生計算技術的發(fā)展，多建立在“深度學習”的基礎上，該技術的應用能夠使電腦在某些方面像人類大腦那樣去工作，完成知識學習與總結。目前，IBM公司正專注于仿生芯片的開發(fā)，如果發(fā)展順利，2019年就能推出在各方面與人類大腦工作原理相一致的高端技術產(chǎn)品。如今，很多國家都已加入研究隊伍，想要率先把握發(fā)展先機。

目前，以微軟、谷歌、Facebook、IBM為代表的實力型科技企業(yè)都已經(jīng)進軍人工智能行業(yè)，不少公司還建設了獨立的人工智能實驗室。

近年來，很多實力型企業(yè)出于為研究人員提供平臺支持的目的，不再將研究資源平臺的使用僅限于公司內部。舉例來說，谷歌于2015年推出新型機器學習平臺—TensorFlow（谷歌張量流圖），用來分析數(shù)據(jù)資源并實現(xiàn)價值挖掘，世界范圍內所有國家和地區(qū)的研究者及科技人士都有使用權。

Facebook的專業(yè)研究機構利用機器學習技術開發(fā)出與人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)配套的平臺，并向外界研究者提供平臺接口。與此同時，該公司還將與神經(jīng)網(wǎng)絡研究相關的服務器接口提供給廣大研究者。另外，IBM公司為了方便研究者使用專業(yè)算法解決有關矩陣分解、描述性分析等相關問題，向外界提供機器學習平臺SystemML（開源機器學習系統(tǒng)）的接口。還有一個典型代表是亞馬遜，它為研究者提供機器學習服務Amazon Machine Learning（亞馬遜機器學習），供研究人員查找以往的數(shù)據(jù)信息，據(jù)此推斷事物未來的發(fā)展趨勢。

人工智能的蓬勃發(fā)展既能使人類從中受益，也能使人類遭遇潛在危機。斯蒂芬·威廉·霍金認為，等到人工智能具備獨立意識后，很可能實現(xiàn)自身系統(tǒng)構造的升級與完善，屆時，這些機器系統(tǒng)的能力將超越人類�；艚鹋c美國電腦工程師史蒂夫·沃茲尼亞克、埃隆·馬斯克等精英人士聯(lián)名發(fā)表公開信，希望相關部門停止開發(fā)人工智能武器，防止出現(xiàn)大規(guī)模軍備競賽，導致整個世界陷入危機。知名企業(yè)家及學者雷·庫茨維爾認為，在21世紀中期以前，人工智能就有可能趕超人類，如今，雷·庫茨維爾擔任“奇點大學”的校長，探索能夠解決未來全人類危機的完善方案。

另外，人工智能的普遍應用，可能給人們的就業(yè)帶來巨大壓力。伴隨著人工智能的發(fā)展，將有大批勞動力密集型崗位被機器人代替，若技術水平達到一定程度，很多偏向服務甚至知識類的工作任務也將交給機器人。根據(jù)美國美林銀行的推測，伴隨著人工智能的普遍應用，英國會有35％的人力工作轉換為機器操作，而美國的此數(shù)據(jù)指標將比英國高出12個百分點。

不過，也有相當一部分人更看重人工智能帶來的益處。在他們看來，不管人工智能的應用范圍多么廣泛，人類所富有的同情心、理性分析能力、創(chuàng)新思維等，都是機器人無法替代的，而且根據(jù)華盛頓皮尤研究中心的統(tǒng)計，超過一半的專家認為，因人工智能的發(fā)展催生的新崗位，將超出由人工轉化為機器操作的崗位數(shù)量。

隨著以美國、日本、德國為代表的發(fā)達國家掀起新一輪制造業(yè)升級革命，人工智能硬件平臺將迎來爆發(fā)式增長期。人工智能產(chǎn)品可以分為智能硬件平臺及軟件集成平臺兩種類型。2015年全球人工智能市場銷售的產(chǎn)品中智能硬件平臺產(chǎn)品占據(jù)的市場份額為62．6％。

為了搶灘登陸人工智能市場，歐盟推出“人腦工程”，美國提出“國家機器人計劃”，日本公布“新產(chǎn)業(yè)結構藍圖”。從企業(yè)角度來看，美國的谷歌、微軟、英特爾等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，日本的發(fā)那科、德國庫卡等工業(yè)機器人生產(chǎn)商都在積極進軍人工智能領域。

以美國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展為例，IT領域的巨頭企業(yè)在人工智能方面不斷增加投入，主要表現(xiàn)之一就是人才投入的增加。目前，各巨頭企業(yè)在搜羅人工智能領域人才方面可謂是費盡心機。

2013年，谷歌收購DNNresearch，聘請深度學習技術的發(fā)明者杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）教授；Facebook成立人工智能實驗室，聘請Yann LeCun教授（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡研究者）為負責人；百度重金邀請Andrew Ng（吳恩達）加盟擔任首席科學家，領導百度研究院的各項工作，全權負責“百度計劃”。

除了人才投入之外，人工智能領域的資金投入也呈現(xiàn)出了前所未有的增長之勢。據(jù)調查發(fā)現(xiàn)，從2009年開始，人工智能領域的投資就有了大幅增長，吸引的投資總額超過170億美元；2013年以來，雅虎、領英等企業(yè)都加入了收購人工智能公司的行列；僅2015年全年，獲投資的涉及人工智能技術的企業(yè)就有322家，其融資總額達到了20億美元。據(jù)統(tǒng)計，2011—2015年，人工智能領域的融資速率以每年62％的速度增長，未來，這一增長速率只會加快，不會變緩。

從整體來看，美國與日本，無論是在人工智能技術，還是在投資力度上都領先于其他國家，在這場以人工智能為核心的產(chǎn)業(yè)革命中，二者已經(jīng)搶占先機。