科幻元素里，AI被描述成心思縝密的電子人。實際上，考慮人工智能的實現程度，通常需精準地用強人工智能和弱人工智能來劃分?！皬姟笔侵赣嬎銠C不僅作為一種工具，只要運行適當程序，其本身就是有思維的。這樣的機器有知覺、有自我意識。

　　而“弱”則是認為不可能制造出真正進行推理和解決問題的機器，其終是沒有自主意識的工具。近年的主流研究正是圍繞“工具”展開的，成就還算可觀。因此我們所說的AI，指的就是這個囊括了信息收集、分析、決策、傳輸直至執行的完整系統。

       AI近年大熱，但它的技術并非一夜爆紅，而是新世紀以來，IT技術在運算、存儲、傳輸、安全等幾大核心環節上的量變積累，讓AI開始得到產業化的現實基礎。

　　運算能力的提升，表現在芯片技術(CPU\GPU)的突破，芯片的發展極大提升了數據的收集、抓取、整理等能力，加上存儲設備等硬件成本的降低，實現了大數據的獲得與存儲。而5G時代的到來，更讓數據的傳輸與反饋速度得到了質的躍升，執行更加高效快速，AI生態的構建也完成了最后一步的閉環。

　　但我們需要看到，AI大熱背后也有以手機為代表的硬件領域的發展降速，互聯網創新進入瓶頸期，資本、產業需要找尋新題材的利益驅動與炒作。

　　與當前很多“討論熱、應用冷”的新技術一樣，AI的全面產業化、實用化尚未進入倒計時階段。翻譯、答題、下棋軟件的出現，目前，并不能意味著AI可以回答經濟、社會、法律、倫理乃至國際關系等方方面面的深層次問題。

　　嚴格地說，就AI當前的發展態勢而言，不存在絕對領先的壟斷者。這緣于整個行業的基礎，即實現應用閉環的各環節還不牢靠。比如，一個“環境感知與系統反應的效率”問題，就讓無人駕駛長年處于“實驗不斷、上路沒譜”的尷尬之中。

　　一般而言，新技術的成長發展，軍事、工業都是最先投入實踐的領域，企業則作為創新的主要載體。AI的發展路徑同樣如此。

　　正在召開的“Transform 2019”大會以企業為主體，在高度市場化的美國并不令人意外。數十年的前瞻性探索和試錯后，各環節具備一定基礎的美國各界，正在就技術產業化的問題與出路，尋找新的共識和協作。按照慣例，承擔主要職責的，自然是企業。

　　不過，在這一波AI浪潮中，美國企業并沒有將其他國家甩出太遠。他們的領先，更多建立在IT產業上一個發展階段的成功慣性之上。包括中國企業在內的他國同行，同樣有著異軍突起的機會。華為5G的勝出，就是例證。

　　“人工智能是未來所向”的判斷，無可置疑，但過熱和泡沫化的風險，存在于各國。發展AI，始終要剝掉新事物的時髦外衣，從基礎與本質出發，充分考慮到新技術的局限性及其發展的長期性和艱巨性，理性分析需求，理性設定目標，理性選擇路徑，務實推進AI發展舉措，只有這樣，才能確保AI健康可持續發展。