人工智能（AI）是物聯(lián)網(wǎng)及工業(yè)4．0發(fā)展的核心。如果一個國家AI應(yīng)用接受度越高，將對其GDP產(chǎn)生貢獻愈大。我國在既有半導體及ICT技術(shù)優(yōu)勢及競爭力的基礎(chǔ)上，迎合各產(chǎn)業(yè)的需求不斷增加，開發(fā)出各種新應(yīng)用晶片。

人類一直對于與自己相仿的機器人、以及人工智能（AI）的概念饒有興致。好萊塢電影和科幻小說也一直啟發(fā)著科學家們向著此方向不斷努力。雖然AI的泡沫曾經(jīng)破滅了多次，但是近年來，一些重大的發(fā)展與突破又一次將該領(lǐng)域帶回到了公眾面前。就目前而言，未來AI發(fā)展有八大新趨勢。

一、行業(yè)垂直領(lǐng)域應(yīng)用潛力大

人工智能市場在零售、交通運輸和自動化、制造業(yè)及農(nóng)業(yè)等各行業(yè)垂直領(lǐng)域具有巨大的潛力。而驅(qū)動市場的主要因素，是人工智能技術(shù)在各種終端用戶垂直領(lǐng)域的應(yīng)用數(shù)量不斷增加，尤其是改善對終端消費者服務(wù)。

二、醫(yī)療保健行業(yè)高速成長

機器學習和大數(shù)據(jù)都是掌握海量潛在醫(yī)療數(shù)據(jù)的關(guān)鍵因素�；�于AI的系統(tǒng)也能幫助醫(yī)院改善其操作的流程和數(shù)據(jù)的管理。鑒于醫(yī)療保健專業(yè)人員在閱讀劑量指示、或診斷數(shù)據(jù)方面難免會經(jīng)常犯錯，智能AI系統(tǒng)通過具有圖像識別和光學字符辨識的功能對所有的數(shù)據(jù)進行二次檢查，以減少此類錯誤的發(fā)生頻率。

人工智能導入醫(yī)療保健行業(yè)從2016年到2022年維持很高成長，預(yù)計從2016年的6．671億美元達到2022年的79．888億美元年均復合增長率為52．68％。

三、AI取代熒幕成為新UI ／ UX介面

過去從PC到手機時代以來，使用者介面都是透過熒幕或鍵盤來互動。隨著智能喇叭（Smart Speaker）、虛擬／擴增實境（VR／AR）與自動駕駛車系統(tǒng)陸續(xù)進入人類生活環(huán)境，加速在不需要熒幕的情況下，人們也能夠很輕松自在與運算系統(tǒng)溝通。

例如：使用視覺圖形的自動駕駛車，透過人工神經(jīng)網(wǎng)路以實現(xiàn)即時翻譯，也就是說，人工智能讓介面變得更為簡單且更有智慧，也因此設(shè)定了未來互動的高標準模式。

四、手機晶片一定內(nèi)建AI運算核心

現(xiàn)階段主流的ARM架構(gòu)處理器速度不夠快，若要進行大量的圖像運算仍嫌不足，所以未來的手機晶片一定會內(nèi)建AI運算核心。正如，蘋果將3D感測技術(shù)帶入iPhone之后，Android陣營智慧型手機將在明年（2017）跟進導入3D感測相關(guān)應(yīng)用。

五、AI晶片關(guān)鍵在于成功整合軟硬體

AI晶片的核心是半導體及演算法。軟件硬件成功相結(jié)合的關(guān)鍵在于先進的封裝技術(shù)。總體來說GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬體選擇就看產(chǎn)品供應(yīng)商的需求考量而定。

六、自主學習是終極目標

AI“大腦”變聰明是分階段進行，從機器學習進化到深度學習，再進化至自主學習。首先，是為自主機器打造一個AI平臺；還要提供一個能夠讓自主機器進行自主學習的虛擬環(huán)境，必須符合物理法則，碰撞，壓力，效果都要與現(xiàn)實世界一樣；然后再將AI的“大腦”放到自主機器的框架中；最后建立虛擬世界入口（VR）。

七、CPU和GPU（或其他處理器）結(jié)合起來

CPU是通用于各種設(shè)備的超強性能的處理器，什么場景都可以適用，所以就需要將CPU和GPU（或其他處理器）結(jié)合起來，做到最完美的構(gòu)架。為開發(fā)人員提供更多算法等。

八、AR和 AI共進退

AR成為AI的眼睛，兩者是互補、不可或缺，為了機器人學習而創(chuàng)造的在虛擬世界，本身就是虛擬現(xiàn)實。還有，如果要讓人進入到虛擬環(huán)境去對機器人進行訓練，還需要更多其它的技術(shù)。

如今，基于AI的發(fā)展已經(jīng)成為了主流。各種企業(yè)不僅熱衷于改進其現(xiàn)有的流程，而且還能看到AI給他們帶來的潛在增長點。這也就是為什么CIO們應(yīng)當重視AI的戰(zhàn)略意義和其創(chuàng)新發(fā)展的空間。