未來將扎實推進理論發展，加強新技術整合能力
如今，“智能＋”社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智能巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，工業機器人維修，可以總結為三點：基礎研究能力強、跨界創新密集、人才紅利持續發揮。
我國在深度學習、識別技術等領域實力突出，在人工智能市場應用層面走在世界前列。但在基礎技術、產業鏈跨界協同、核心人才培養方面則存有短板。業內專家呼吁，未來我國人工智能行業和學界應重點關注以上三項弱點，審時度勢、全盤考慮、抓緊謀劃、扎實推進，在鞏固現有優勢的同時，補足短板，推動中國人工智能產業可持續發展。
基礎層研究成人工智能“硬指標”
人工智能研究可以分為基礎層、技術層、應用層，美國在技術難度大、技術帶動效應強的基礎層方面，不斷取得研究以及實踐進展；而中國在基礎層方面能力稍弱，在技術層和應用層發力更多。
基礎層主要指處理器、芯片等支撐人工智能技術的核心能力；技術層包括自然語言處理、計算機視覺、技術平臺等通用技術；應用層是指自動駕駛、智能機器人等實際應用主體。
人工智能浪潮的興起，使得美國大公司紛紛進軍基礎層的研究。以芯片為例，美國的芯片制造企業英偉達推出了世界首款120萬億次級處理器VoltaV100GPU，可以將機器學習指令傳達的效率從幾周的時間縮短至幾個小時，幫助客戶更加快速地迭代并優化各自產品的上市時間。過去3年中，英偉達為深度學習提供了10倍的性能加速，被評論界稱為“摩爾定律的平方”，保持目前的性能提升速率，到2025年，GPU將可實現比CPU快1000倍的性能。
谷歌、亞馬遜、微軟、蘋果等最初并不研發芯片的公司，也開始發力芯片和處理器，這使得美國在全球人工智能基礎層研究地位進一步增強。微軟公司公布了其人工智能芯片制造項目，展示了一款專門為微軟增強現實眼鏡HoloLens打造的新型芯片。谷歌已于2016年宣布了其深度學習芯片的研發，并聲稱，隨著語音識別技術的爆發，高性能處理器TPU已為公司省下了打造15個新數據中心的成本。谷歌同時在與生物公司合作開發高效計算DNA信息的芯片。2017年4月，蘋果公司宣布蘋果將通過自主研發和生產芯片，進一步掌握產業鏈主導權。消息一出，蘋果芯片供應商英國公司Imagination的股價應聲暴跌。
但是，中國在芯片基礎研發領域仍然落后于美國企業，對進口芯片的需求居高不下。
從事計算機視覺識別的中國公司“曠視科技”品牌與市場中心總經理謝憶楠表示，在圖像識別領域，公司同時應用英偉達和英特爾的芯片，目前還沒有國產芯片能夠完全取而代之。英特爾中國研究院院長宋繼強也承認，我國人工智能領域不足之處在于我們原創理論創新、基礎人工智能研發能力還不太夠。中國學者需要在理論上有所突破。地平線機器人技術創始人余凱表示，在PC電腦與移動互聯網時代，我們都錯失了如操作系統等基礎平臺性技術，人工智能時代需要迎頭趕上。
中國電子學會發布《中國機器人產業發展報告》指出，我國機器人領域核心技術積累不足，資金投入相對有限且分散，高端市場長期被外資企業占據，很大程度上以依托進口零部件和本體組裝、集成為主營業務，雖有一定突破但基本上是被動地、跟隨式發展，難以獲得產業發展主動權。
計算機學家、圖靈獎唯一的華人得主姚期智表示，中國想在2030年實現世界主要人工智能創新中心的戰略目標，首先要解決人工智能發展缺少理論的問題。中國在下一波人工智能的發展上，應取得一些原創性的、有知識產權的成果，而不是追趕別人發明的科技。
跨界融合創新為智能生態“必修課”
未來人工智能領域不僅僅是單一的技術和產品，KUKA機器人維修，而是一個整合的“生態系統”。數字技術將結合神經研究等醫學領域、自動化機械臂等工業領域共同組成人工智能的底層技術。
以人工智能為依托的機器人一方面會以“軟件”形式融入社會，如自動翻譯、圖像識別等。另一方面也將通過集成“硬件”深入到百姓生活中，如特種機器人、醫療機器人等。
正是在這種“共識”的指引下，“不務正業”幾乎成為美國人工智能巨頭都在做的事，從IBM、蘋果，到谷歌、臉書、英偉達，所有的人工智能巨頭都在嘗試軟件、硬件、應用場景的聯通，不再單一專注于自己的傳統業務，而是著眼布局未來。2016年9月，谷歌、微軟、臉書、亞馬遜、IBM更是組成人工智能聯盟，大有形成合力、制定行業標準之意。
目前，谷歌的跨界非常廣泛，跨越了芯片、機器學習平臺、軟件、云計算等各個領域。其人工智能學習系統TensorFlow目前是全世界應用最為廣泛的人工智能軟件平臺。研發芯片起家的高通，也推出了自己的攝像頭SpectraModule，旨在優化VR、AR的效果。最近，這一攝像頭又添加了一些新的功能，如深度檢測和生物認證，用戶可以通過虹膜掃描來解鎖認證。
IBM中國研究院認知交互技術總監秦勇表示，IBM打造人工智能平臺，最終目的就是形成生態圈，可以滿足客戶的不同需要。比如IBM的WDC（WatsonDeveloperCloud），已經有很多應用程序編程接口公布出來，比如知識圖譜、語音識別、計算機視覺、性格分析、對話管理等等。在教育領域和芝麻街合作，利用人工智能幫助小孩，用游戲的方式來做輔助學習。這一平臺還和美敦力（Medtronic）合作，提前兩三小時就可以準確預測一個人的血糖指標。
英偉達不僅有芯片，還發布了高效的深度學習軟件平臺，為客戶提供綜合全面的服務，其客戶涵蓋汽車、虛擬現實、圖像識別、基因分析等各領域。電商起家的亞馬遜，憑借其深度學習能力，崛起成為人工智能的巨頭。去年，其發布的三大人工智能技術（圖像識別、自動語音發音、語音互動）廣受歡迎，中國的社群電商軟件“小紅書”就利用了亞馬遜的人工智能技術開發了人臉識別痘痘的功能。
除以技術優勢加速全鏈條布局外，國外巨頭憑借投資并購等資本運作手段，提升自身技術實力，在人工智能領域迅速占據制高點，也有部分巨頭在我國建立產業基地，搶占中國市場。如微軟收購位于多倫多的人工智能初創企業Maluuba，KUKA機器人維修，谷歌收購數據科學公司Kaggle。庫卡也宣布建設中國二期廠房，繼續擴大產能。
而中國人工智能產業的跨界互動能力不足，部分企業存在短期套利思維。業內人士認為，從技術到產品的跨越非常之困難。不同于硅谷技術公司的“一呼百應、迅速抱團”，中國企業之間的“門戶之見”較深，產業鏈傾向于為了短期利益，維護已有的客戶鏈條，而不會積極擁抱新產品，這使得一項技術需要投產時，找生產商就十分困難，更別提以后的推廣、應用了。