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人工智能从2016年起，就是创业公司的主战场，也是VCPE公司投资的一大方向。小兴将从今天开始为各位客官进行与人工智能发展有关的一系列分享。今天，我们主要来回顾人工智能的发展历史，目前发展现状以及人工智能产业链。
各行业企业智能化程度偏低，发展仍处初期
根据企业智能化成熟度模型（AIMM），可以将企业按照智能化的程度划分为0~5级6个发展阶段：
0级——企业无信息化
1级——数字化：企业核心流程标准化和数字化
2级——商业智能：在业务中运用数据挖掘和数据分析，实现描述性分析
3级——算法模型：企业运用机器学习算法建立模型，预测和优化决策
4级——AI采用：在业务中使用AI为基础的解决方案，实现创新和效率的提升
5级——AI驱动：以AI为核心的全新企业形态和商业模式
但是，在目前的中国市场，22%的企业还未进行信息化改造，51%的企业刚刚在核心业务中实现了核心流程标准化和数字化。
人工智能发展历史关键点
人工智能作为一门前沿交叉学科，目前还没有统一的定义。行业中共识的定义为：人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
人工智能发展时间关键节点如下：
1.1950年图灵发表论文，提出著名的图灵测试，成为了AI历史上第一个严肃提案；
2.1956年达特茅斯会议聚集了最早的一批研究者，确定了人工智能的名称与任务，被称为AI诞生的标志；
3.1974-1980年，AI发展遇到瓶颈，迎来第一次低谷，数据的缺失和算力的不足使整个人工智能领域陷入莫拉维克理论，AI受到了业界批评；
4.1980年诞生了一款名为XCON的专家系统，以其高效运行能力带动了大公司在AI上的投入，至1987年人工智能又经历了短暂的繁荣期；
5.1987年，由于XCON为代表的专家系统只局限于某些特定场景，高昂的维护费导致第二波浪潮由热转冷；
6.1997年深蓝计算机战胜国际象棋冠军，成为AI历史上的里程碑事件，受到摩尔定律的影响，计算性能大幅提升；
7.2016年AlphaGo战胜围棋选手李世石，再次将AI推向高点，政府扶持的轮回再次开启。
值得关注的是，与以往的几次兴盛不同，在最近的一波人工智能浪潮中，产业公司代替大学或政府的科研机构成为了人工智能推动的主力军。
人工智能产业链——基础层薄弱、应用层繁荣
人工智能产业可以分为三层，分别是基础层、技术层和应用层。其中，基础层包括数据、芯片和算法三个方面；技术层是应用技术的提供方；应用层则大多是技术使用者。
就基础层而言，中国实力仍处弱势。芯片领域，美国诞生了英伟达、英特尔等重量级玩家，而中国研究芯片的仍是初创型公司，差距较大；在基础技术框架领域，国外有Google、微软、亚马逊等，国内有BAT。
就技术层而言，主要分为三个领域：机器学习、语音识别和自然语言处理，以及计算机视觉。除BAT涉足之外，语音识别和自然语言处理领域的代表公司有科大讯飞、云知声、思必驰等，计算机视觉领域的代表公司有商汤科技、旷视科技、依图科技等。
就应用层而言，中国市场呈现爆发的态势。目前主要是将人工智能应用到安防、金融、医疗、教育、零售、机器人以及智能驾驶等领域。
