人工智慧從幕後走向台前，一覽科技巨頭在人工智慧領域的版圖布局
人工智慧是一個很廣泛的概念，並沒有一個標準的定義。根據了解，人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，這個領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧發展史
1956年，「人工智慧」的概念被首次提出，往後從機器學習到深度學習，再到現在的人工智慧概念大爆炸，從概念的提出到演化落地，中間隔了大概60年底 時間。
2010年是一個關鍵節點，在這往後的幾年時間中，深度學習使語音識別、圖像識別、自然語言處理等技術有了驚人的發展，人工智慧的商業化浪潮和全球化浪潮席捲而來。
人工智慧發展脈絡及核心事件
人工智慧可以看做是一個最勤奮的「學習能手」，通過學習海量的數據資源，能夠根據此前輸入的信息去理解新鮮的信息，從而做出判斷。從這一個潛力點來看，人工智慧是人類工作中一個得力的助手。
人工智慧產業鏈
從圖上知道，人工智慧產業鏈大體分為基礎設施層、應用技術層，以及方案集成層。
基礎設施層主要有基礎數據提供商、半導體晶元提供商、感測器供應商和雲服務商。在過去的5到10年時間裡，人工智慧得以商業化，主要得益於感測器等硬體價格下降，雲服務的普及，以及GPU等晶元使大規模並行計算能力得以提升，人工智慧在基礎設施的層面已經基本形成。
應用技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商等。與其他技術相比，語音識別已經相對比較成熟，谷歌、亞馬遜、蘋果、阿里、百度等巨頭早已布局，科大訊飛和出門可可也嶄露頭角。此外，計算機的機器視覺如人臉識別、自然語言處理也在快速發展。
方案集成層，處於方案集成層的企業，主要是把人工智慧相關技術集成到自己的產品與服務中，然後切入特定的應用場景（金融、醫療、家居、安防、車載等）。目前來看，醫療、自動駕駛、安防、金融、營銷等領域是業內人士看好的領域。
人工智慧不斷壯大的巨頭版圖
2017年5月，谷歌以深度學習演算法再次吸引了全世界對人工智慧的關注。在谷歌開發的圍棋程序Master的對弈中，中國圍棋九段選手柯潔以0：3完敗。這是人類棋手在李世石之後又一次敗北。Master和AlphaGO的勝利背後，是包括谷歌在內的科技巨頭在深度學習與人工智慧領域的潛力引爆點。
據麥肯錫統計，2016年全球範圍內，包括谷歌、蘋果、Facebook等科技巨頭在人工智慧領域的投入不菲，已經達到200到300億美元。其中90%用於技術的研發和部署，10%用於收購。可以預見的未來，科技巨頭對人工智慧的布局將會更加廣泛且深入，「演算法」和「晶元」將會是重點領域。
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