人工智能产业亟待需要多层面突破四大要素

未来10年，将是世界经济新旧动能转换的关键10年。人工智能等新一轮科技革命和产业变革正在积聚力量，催生大量新产业、新业态、新模式，给全球发展和人类生产生活带来翻天覆地的变化。人工智能不但具有溢出带动性很强的“头雁”效应，而且带有多学科综合、高度复杂的特征。作为最为重要的新兴领域，目前人工智能产业在发展过程中的一些瓶颈问题亟待突破：

在算法层面，深度学习算法模型存在可靠性及不可解释性问题。

在数据层面，主要存在流通不畅、数据质量良莠不齐和关键数据集缺失等问题。

在软件框架层面，实现深度学习应用落地的推断软件框架质量参差不齐，制约了业务开展。

在AI计算芯片层面，云侧和终端侧对计算芯片提出了不同的要求，难以同时兼顾效率和成本。

基于这四个层面的瓶颈问题，未来人工智能发展重点呈现四大趋势：一是迁移学习的研究及应用将成为重要方向，深度学习训练软件框架将逐渐趋同；二是以计算模型为核心的深度学习应用导致中间表示层之争将愈演愈烈；三是AI计算芯片朝云侧和终端侧方向发展；四是行业巨头以服务平台为核心打造生态链等。