2017互联网科技创新白皮书(电子杂志)(txt+pdf+epub+mobi电子书下载)

作者：腾讯研究院,腾讯开放平台

出版社：浙江出版集团数字传媒有限公司

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2017互联网科技创新白皮书(电子杂志)试读：

推荐序

过去一年，整个经济社会都迈入了全面数字化的进程。以云、大数据、人工智能等为代表的新型基础设施，不但开始为各个产业的革新提供源动力，而且逐渐构成新型社会管理的主平台，并为前沿科技的发展与应用打造强载体。各行各业的商业企业、公共服务部门、教育科研机构、公益机构以及文化创意组织等，都希望搭上数字化转型升级的快车。

这些变化正重塑着互联网生态，并让我们更深刻地意识到，这“一片森林”并非沙漠中孤独的绿洲，它植根于更庞大而多样的生态环境中。在数字化背景下，不同产业和区域的生态之间，开始发生越来越多的关联。它们可能将不再羁于行业、地域等因素带来的条块分割，紧密地交错起来，让跨界地带产生丰富的创新空间，从而形成一个“数字生态共同体”。

这无疑将给我们每一个企业乃至个人，带来了巨大的创新机会与发展空间。在这里，我希望用七个关键词来描述最近一年来的观察与思考，跟各位合作伙伴一起分享。

下面简要展开，与大家一一探讨：

1.深度融合：以互联网为代表的数字信息技术，开始由表及里地融入各行各业的全流程，线上线下开始打通成为一体。

过去几年，“互联网+”项目纷纷落地。我们看到，越来越多的企业从简单“触网”，发展到整体“上云”，把全产业流程镶嵌到更为开放的网络中以激发更多创新，并将决策控制建立在流动的实时数据上，以大幅优化资源配置，提升效率。

北京大学周其仁教授认为，中国创新在“上下行”两条路上求索。我粗浅地理解为，一条是技术寻求产品落地，另一条是应用需求找技术支持。目前互联网与各行各业的纵深融合，正是在“上下行”两条路上发力：一条是从线上往线下做，这是多数互联网公司目前倾力而为的方向；另一条是线下大量的传统企业“反攻”线上，无论是商业零售，还是物流交通，甚至是制造业、农业等传统行业，都希望借助数字化实现产业迭代。

打通线上线下的数字化创新，如今全世界都没有现成的地图，更不会是一路坦途。把“上下行”两条路结合起来，让互联网企业与各行各业结伴而行，才是我们穿越路途中那些险峻峡谷的最优选择。

2.云化分享：云在数字时代的重要性，不亚于电在工业时代。作为重要的数字创新模式，“云化”程度体现着互联网与各行业的融合深度。

过去我们说“插上电”，今天我们说“接入云”。云已经成为数字时代的一种基本需求。我认为，就像“用电量”在工业经济中的指标意义，“用云量”也将成为数字经济的一个重要指标。

我们还处在数字时代的初始阶段，很多跟云相关的重要事物都还没有被发明出来。比如，电气时代后期出现了计算机，数字时代与之匹敌的发明是什么？我觉得，也许是未来的强人工智能。云、大数据与人工智能三者不离彼此。我曾用这样一句话来描述数字时代的图景：各行各业在云端用人工智能处理大数据。“云化”是数字时代的一种重要创新模式。数据和算力在“边缘”分布还是在“云端”集中，并不互斥，而是相辅相成。去年我提过，分享经济就是生产力的云化。换句话说，各种资源和能力只有实现“云化”，才能从“冰块”变成“活水”流动起来，才能真正纳入数字化管理，实现大范围匹配后的精准分配或科学分工。

通过“云化”创新，数字时代将能够更好地实现“人尽其才，物尽其用”。比如，我们一直有个愿望是，在我们开放平台上，哪怕只有一两个人的小公司，只要有好的创意，我们就可以帮助它把注意力集中在产品开发上，其他问题不用考虑太多。这个愿望的实现，得益于我们这几年借助“云化分享”的方式，通过腾讯众创空间为创业者提供各种工具和能力。

3.智慧连接：连接，是所有智慧解决方案的基础。在不同的场景中，连接匹配着不同的智慧解决方案，它依赖生态合作才能实现。

腾讯多年来一直专注做连接，我们希望连接人与人、人与物以及人与服务。这是实现深度融合、云化分享以及未来一切变化的基础。随着整个实体经济社会的全面数字化，我们不但要通过更多的连接减少“信息孤岛”，更需要通过更好的连接来实现沟通协作的持续优化。

如果未来所有云与端都具有人工智能，那么连接将意味着“心”与“芯”之间的沟通。在数字时代，只有匹配相应智慧解决方案的连接，才能更好地优化“智慧体”之间的沟通协作。在不同的场景中，连接匹配着不同的智慧解决方案，例如智慧交通、智慧医疗、智慧城市、智慧零售等等。连接，不再是一件腾讯自己开发个APP就能完全搞定的事，它需要我们与各行各业合作伙伴以及大量专业服务机构一起，携手打造不同的智慧解决方案。继公众号之后，微信去年与各个领域合作伙伴一起推出了小程序，可以说这是我们对智慧连接的又一种探索与尝试。

最近推出的“京腾无界零售解决方案”，就启用了微信小程序进行智慧连接。这是腾讯、京东以及生态服务机构联手打造的一个具有行业标杆意义的智慧零售解决方案。以往我们在电商平台选购商品，在社交媒体里浏览品牌广告，以及在线下门店购物，这些场景都是孤立分割的。消费者、品牌商和零售商之间没有建立跨场景的有效连接，更没有做到线上线下数据、营销方案、会员体系以及物流系统的一体化贯通，难以为消费者进行个性化定制。

腾讯将把社交平台、内容平台与京东的交易体系全面打通，有望实现零售行业线上线下跨场景的智慧连接。这不但能大大提升消费体验，而且将真正赋能商家。它的创新意义将远远超出流量导入的概念。

4.全用户：以互联网为基础的数字平台，正在从“多用户”平台，变成“全用户”平台，它像水电设施一样，成为今天人类社会所有个人和组织的基本需求。

过去一年，腾讯内部出现了一个有意思的现象：我们不少内部职能部门，开始变成了生产力部门。例如，负责我们深圳滨海大厦新办公大楼的工程部门，开始将自己的智慧建筑方案输出给贵州等地的开发商。我们开始并不太在意，后来发现这个趋势越来越明显，许多职能部门都能对外输出自己专业领域的数字化解决方案。目前外界的市场需求也非常大。

为什么出现这样的现象？原因正是在于：以互联网为基础的数字平台，正在从“多用户”平台，转变为“全用户”平台。随着实体经济与社会的全面数字化升级，数目庞大的企业和机构用户正不断Log in进来，成为数字平台的使用者。数字平台的用户光谱，正在从C端个人用户迅速拉长到B端几乎所有商业企业用户、甚至G端的公共服务机构用户等。由于传统企业、机构等在数字化转型过程中，没有多少可参考的经验。身处数字化前沿的互联网企业，自然成为了第一个可供参照的数字化样本。

过去，“全用户”平台仅仅局限于像水、电与交通网络这样的基础设施平台。今天，以互联网为基础的数字平台，正越来越凸显出基础设施的特性。随着用户迅速扩容，这对互联网公司的业务模式、组织形态和企业责任等都将提出新的要求。

作为“全用户”平台，互联网通过解决不同类型用户之间的信息不对称问题，将会有助于C端、B端和G端等平台用户之间形成更好的信任与合作关系。这有极其重要的经济与社会意义，也是未来各种创新的基础。例如，传统制造业只有实现动态感知消费者需求，来组织研发、制造和服务，才能实现智能制造。再比如，我们帮助成都国税开发小程序，让办税人员通过微信进行在线实名认证，缓解了办税的时候排长队“爆厅”的情况。“全用户”平台解决了传统政务服务难以触达“最后一公里”的痛点，让C端用户感受到政务服务的便捷实惠。

5.大内容：无论是消息、短视频等数字资讯产品，还是网络文学、动漫、影视、游戏和音乐等数字文化产品，海量数字内容的生成与分发正在促成“大内容”战略。

只有内容足够“大”，才能匹配“全用户”需求。当然“大”并不仅仅指规模数量和品种类型多，更包括内容生成土壤的肥沃、不同内容间交融创新的活跃、内容分发渠道的丰富等。随着各行各业的数字化转型，数字内容将获得更多的生成土壤、交融机会和传播媒介，变得更“大”。“IP”知识产权，作为数字内容的头部力量，也可以看做是数字时代一种重要的过滤器，为普通用户找到相应领域数字内容提供了方便。未来各行各业都可能产生自己的IP。它们是各个领域通往数字生态广场的“门和窗”，具有枢纽节点的价值。数字内容是腾讯的核心业务之一。过去几年，我们对泛娱乐生态和IP打造的探索，正是对“大内容”战略的一种初步尝试。

对于海量的长尾内容，我们需要更多地借助机器来完成“大内容”的集成与分发。数字内容天然具有流动性，它比线下资源更有优势采用“云化分享”。与其他资源一样，海量集成与大规模分发，能够充分发挥云、大数据与人工智能等数字生态基础设施的优势。在这个过程中，机器会替代许多人力，但它需要既理解用户，也理解内容，才能完成最优的个性化匹配，从而解决内容的无限膨胀与用户的有限注意力之间的矛盾。当然，机器要成为足够理想的过滤系统，还有很长的路要走。

6.新科技：无论是互联网企业还是传统企业，今天都在强调自己的科技属性。这不仅仅是口号，因为颠覆性技术的出现将可能改变现有的行业格局。

在全球新一轮产业革命的面前，各个传统企业都开始招募大量的技术人员。这既是为了数字化转型升级的需要，也是为了应对未来颠覆性技术可能带来的威胁。

今天，软件、硬件和服务三者正在变得越来越紧密，甚至在融为一体。未来“科技企业”的称谓不再是TMT公司专享。各行各业的传统企业都需要借助数字化升级成为科技企业，每一家企业都希望掌握新技术这个战略制高点，因为其科技属性的强弱，决定着未来竞争力的大小。未来新技术的变革，一定会带来很多重新洗牌的机会。

过去，中国企业主要扮演技术跟随者与借鉴者，但今天我们在全球范围内已经没有多少可供借鉴和参考的经验，我们需要逐渐成为技术的驱动者和贡献者，通过持续创新来开辟前路。过去一年，腾讯在新技术领域加码投入，并取得了一些成果。我们在各业务研发团队之外，成立了公司级的AI Lab，并在美国西雅图设立首个海外实验室。同时我们的众创空间和AI加速器也开始走向海外，希望携手海外高科技创业企业共同成长。

作为产业一线的工作者，我们深感，中国科技企业的成长与国内教育科研机构的发展密切相关。我们需要更重视基础和前沿科学的研究，更需要发展创新产学研体系。近几年，腾讯与清华大学等高校建立紧密的合作关系，包括今年我们合办了“清华-青腾未来科技学堂”，正是希望帮助国内创业企业了解前沿科技，同时探索创新产学研生态。

7.宽平台：如果说“窄平台”遵从零和博弈，那么“宽平台”会坚持共生共赢。在“数字生态共同体”中，大家的命运越来越紧密地交织在一起，倡导共生共赢才能可持续发展。尽管现状并不理想，我们仍然期望一步步往这个方向走。

我在公司内鼓励大家要有运动员精神，不断拼搏，力争上游。但运动员之间不是只有竞争。在需要组队比赛时，互相竞争的运动员会成为紧密合作的队友，一起配合打出精彩的比赛。很多时候参与比取胜更重要。

无论是企业内，还是企业外，今天我们在“数字生态共同体”中都需要有足够大包容力的“宽平台”。

平台型生态企业，作为基础设施提供者，在“数字生态共同体”中承担着更大责任。例如，一方面我们肯定希望越多人用我们的云越好；但另一方面，云和电一样都是基础设施，如果电网只有一家供电会有很大风险，我停你也停了，这样肯定不好。这就要求我们需要包容“另一种选择”的存在，因为用户比竞争更重要。

腾讯即将以“去中心化”的方式、以及全方位的平台能力，为广大商家提供一个更为包容、创新和具有可持续性的智慧零售解决方案，持续地赋能广大品牌商、线下零售平台以及商业地产等相关机构。我们希望通过真正让商家拥有自主运营流量与粉丝的能力，破除目前零售行业中的“窄平台”规则，帮助大家从“二选一”的困境中走出来，为数字化转型中的零售生态开拓更大的蓝海。

同样，数字经济的发展让跨地域的协作创新产生了更多可能。比如今年我多次谈到的粤港澳大湾区，也需要采用“宽平台”思维来鼓励协作创新，过去大家之间有竞争，现在更需要握成一个拳头去向全球要市场、要人才，共同把数字科技的创新生态做大。

随着以互联网为基础的数字平台的发展，每一个人、每一家企业或组织都通过数字技术紧密地联系在一起，大家生活、生产以及各种生命活动都交织在一起。我们在这个“数字生态共同体”中命运与共。我想，在这个“共同体”中，竞争的目标并不是要你死我活，而是更好地激发创新来解决用户痛点，让整个生态更有可持续性。

我相信，自己对这些新变化的认识还处于非常初始的阶段。整个实体经济社会的全面数字化是前所未有的。这既让每一个互联网与科技工作者兴奋欣喜，大家有了更多一展身手的机会。同时，这也让我们心怀敬畏：我们越来越需要关注整个互联网生态可能产生的外部性，需要去研究万物互联可能带来的风险与隐患，也越来越更深刻地意识到自己肩负着沉甸甸的责任。

让我们一起携手努力！谢谢大家！前言Preface

从经济社会跨入技术社会，这是摆在我们当前的一个重要历史机遇。

全球面临重大技术变革，AI创业热潮伴以移动宽网技术和智能IOT共同发展，在三浪叠加的技术变革之下，一个全新的AI世界即将到来，未来三五年内，AI技术、5G技术与IOT将逐步走向融合。一场大融合的序幕正在缓缓拉开，我们需要从未来的角度重新审视创新创业的使命。

技术社会发展的引擎正由互联网逐步转换为AI。在这次史无前例的技术发展高潮中，技术创新是时代主旋律，新的技术文化正在逐渐形成，创业家精神和产业森林是其最新的音符，而挟知识产权和技术交易而来的技术商业文明正在为社会奠定新的基调。

从技术创新来看，在可预见的未来的智能IOT时代，所有的智能终端都将植入智能芯片，未来的不再有云计算一统天下，而智能计算、认知计算、网络计算、边缘计算将大行其道。这一切有赖于进一步加强技术创新，方能到达可预见的技术社会的未来。

从技术文化来看，AI技术也将成为一种新的文化力量，按照自己的逻辑前进，支配并决定着人类社会的发展。技术文化实践共同体，首先是创业共同体，包括创业家、技术创新者和发明家；其次是产业共同体，包括商业生态和产业森林；最后是技术的使用和消费意义上的消费共同体，由各种平台或社区构成。

从技术商业来看，如何利用资本市场等要素的力量，培养我们商业运作乃至产业化落地的意识对于技术商业化至关重要。中国正在进入技术商业化的加速推进时代，一个完整的技术商业化过程将成为科技创新的重要根基。

一些有富有远见卓识的创业者，已经意识到如何抓住这次机遇。他们依据自身资源，加入不同的创业共同体，将自身价值与产业生态资源对接，在产业森林中刻下自己的坐标，加速自身价值的提升，快速成为独角兽。

技术社会的主角永远是科技公司。科技公司肩负实现技术变革和推动产业革命的时代使命，只有通过技术的不断变革和创新，完善新型的技术文化，推动技术商业繁荣，才能促进技术社会的进步，为AI社会创造更多可能。

腾讯一直在努力。  第一篇 技术社会的崛起The Rise of Technological Society

从经济社会到技术社会，是当前中国社会发展的重大机遇。随着供给侧改革的推进，以信息技术为主导的双创经济在国民经济中占据愈发重要的地位。经济社会的发展重心，正逐步转移至以信息科技创新为主导。

图1-1 技术社会演进形态

近40年以来，技术社会的演进经历了四大形态：IT信息时代、互联网时代、移动互联网时代、AI时代。现在正处于一个三浪叠加的时代，即AI时代伴以移动宽网技术和智能IOT共同发展。

IT信息时代指的是上世纪80年代，PC的出现和快速普及，把信息技术提高到一种史无前例的重要地位，信息化成为时代主题。

互联网时代的主要标志是90年代的互联网商业化浪潮。计算机技术、通信技术以及互联网技术得到了迅猛的发展，技术社会进入互联网时代的大门，互联网信息共享是时代主题。

21世纪的前十年，移动互联网肇兴。随着智能手机和多种移动设备的爆发，信息个人化出现，互联网+成为时代主题。

2010年后，以算法为核心的AI时代来临。人工智能是当前人类所面临的最为重要的技术社会变革，是互联网诞生以来的第二次技术社会形态在全球的萌芽。在《新一代人工智能发展规划的通知》中，中国确立了人工智能发展目标：到2030年中国人工智能产业竞争力达到国际领先水平。

技术社会的演进图谱中即将出现超越历史以往的峰值。该峰值源于三个技术热潮的叠加：未来三五年内，AI技术、5G技术与IOT将逐步融合为一体。三浪叠加带来的智能社会的前景，远超互联网开辟的市场空间，俨然已是清晰可预见的未来。下文简称为AI技术社会。

就当前的发展来看，5G移动宽带技术有望在3年内落地。“十三五”规划纲要草案明确，积极推进第五代移动通信(5G)和超宽带关键技术研究，启动5G商用。为加快5G研发，我国“新一代宽带无线移动通信网”科技重大专项全面部署5G标准、关键技术和产品研发工作，支持涵盖系统芯片、终端和测试仪表的完整产业链建设，为2020年启动5G商用奠定基础。

与此同时，全世界都在讨论的IOT物联网，将会在5G落地之后得到快速发展。根据市场调研机构Gartner最新调查结果显示，半数制造公司、政府机构和服务公司表示，他们认为部署5G的最大好处是推动物联网（IoT）的发展。2017年，工信部正式发布了关于推进移动物联网（NB-IoT）建设发展的通知，要求加快推进移动物联网部署，构建NB-IoT网络基础设施。NB-IoT建设被推进到国家政策层面，今后发展必将更加红火。同时它也是适应互联网+、中国制造2025以及欧洲工业4.0发展的一种联网新技术。

而当前技术的渗透力和影响力已经延伸到现代社会的各个角落，在三浪叠加的技术变革之下，一个全新的AI世界即将到来，技术创新将成为未来社会越来越重要的核心驱动力。1.1 AI技术社会的三要素Three Elements of AI Technological Society

当下并非是人类历史上第一次关注“技术社会”的影响。国内外学者对此已有较为深入的研究。德国哲学家马丁·海德格尔在《对技术的追问》中明确地指出了现代技术社会所具有的特征——“技术时代的人类以一种特别显眼的方式被逼入解蔽之中，现今人类生活在被现代技术所笼罩的座架之下，技术所体现出的自主性，似乎将一切都置于它的掌控之中”。

对于技术之于社会的关系，美国学者怀特做了一个形象表述。他认为，作为人类生存方式的文化是一个具有内部结构的大系统，这个系统由居于结构底层的技术系统、居于结构中层的社会系统和居于结构上层的观念系统这三个亚系统构成：技术的系统是基本的和首要的；社会系统是技术的功能；而哲学则在表达技术力量的同时反映社会系统。因此，技术因素是整个文化系统的决定性因素。它决定社会系统的形式，而技术和社会则共同决定着哲学的内容与方向。

20世纪60年代末开始，西方国家产生了“科学、技术与社会（STS）”的研究思潮。STS从自然科学、工程技术和社会科学三方面综合考察当今世界中出现的复杂性问题。21世纪来临后，技术特有的实践性和可操作性使人们对技术导致的问题更加敏感，即对“技术与社会”问题的关注，包括技术后果所对应的责任问题；科技工作者所需要承担的社会责任以及技术的价值与伦理问题等。

技术的创新可以促进经济增长，提升社会治理水平；反过来，高水平的社会治理，也会促进技术创新的活跃，推动经济增长。

因而，无论是研究经济还是社会发展，我们都必须关注技术本身，关注技术发展的社会机制，关注技术的社会功能。

我们认为，技术社会的三要素主要包括技术创新、技术文化和技术商业。

技术创新，下文主要指以AI等信息技术为主的创新，包括开发新的信息技术，或者将已有的数字网络技术进行应用创新。科学研发是技术之源，技术创新是产业之源，技术创新建立在科学原理的研究发现基础之上，而产业创新主要建立在技术创新基础之上。

技术文化源于技术创新。技术创新所带来的生产方式的变革改变着传统的学习、生产力和行为表现，机器开始与人交流并在某些领域取代人类进行工作，衍生出科技时代独有的技术型社会文化。AI技术文化首先关注的是以技术和技术交往为中心的交往实践共同体。

技术商业是促进技术和经济发展的重要动力。技术创新通过交易才能衍生出商业价值，转而应用于社会各个领域，它的核心是知识产权，提供全面而完善的知识产权保护，才能赋予技术创新不断发展的动力，促进国民经济增长。1.1.1 AI技术创新

AI时代的技术创新，主要是AI技术，这是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的物质手段、方法和知识等各种活动方式的总和。AI技术赋予了机器一定的视听感知和思考能力，不仅会促进生产力的极大发展，而且也会对经济与社会的运行方式产生积极作用。

AI技术创新包括产业自身的创新和产业应用创新。

从产业创新来看，借助算法、芯片和数据能够实现人工智能自我的不断超越。通俗来讲，人工智能就是让机器实现完成以往只有人类才能完成的任务，其完成程度在未来甚至能超越人类。人工智能的核心是算法，基础层是人工智能芯片，比如GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片。人工智能核心的芯片和传感器的数据是未来大数据的核心，因此不管是巨头公司还是初创公司都尝试在AI基础层的处理器/芯片上加强研发力度，掌握核心技术。

从产业应用创新来看，人工智能在技术层和应用层领域也在不断突破。中国有600多家创新企业正致力于AI技术层和应用层的研发，在语音识别、自然语言处理、图像识别及人脸识别等领域取得显著进步，围绕语音、图像、机器人、自动驾驶等人工智能技术的创新创业大量涌现，人工智能迅速进入发展热潮。相关技术开始从实验室走向应用市场，特别是在交通、医疗、工业、农业、金融、商业等领域应用加快，带动了一批新技术、新业态、新模式和新产品的突破式发展，给传统行业带来深刻的产业变革，进而有望重塑全球产业格局。但对于人工智能的应用来说，技术平台、产业应用环境、市场、用户等因素都对人工智能的产业化应用市场有很大的影响。在这一轮的人工智能技术的应用中，自动驾驶、智能医疗、智能安防、服务型机器人、智能交通、智能制造、智能娱乐等应用成为了全球人工智能市场的热点。

面向未来10年思考，可以发现，如何实现人工智能产业自身的创新并应用到具体场景中将会是技术社会发展的关键点。在可预见的未来的智能IOT时代，所有的智能终端都将植入智能芯片，未来将不再由云计算一统天下，而智能计算、认知计算、网络计算、边缘计算将大行其道。只有依靠不断加强的技术创新，才能使这可预见的技术社会的未来成为现实。1.1.2 AI技术文化

所谓AI技术文化可以理解为用现代AI技术、数字通信网络、计算机等科技设备为载体的技术能力，改进人类学习、生产和社会行为表现。正如过去20多年中，以互联网为主导的信息技术构成了一种新的文化体系，这种文化体系又重塑了整个社会。AI技术也将成为一种新的自律的力量，按照自己的逻辑前进，支配并决定着人类社会的发展。

从创新创业的角度来看，技术文化首先关注的是以技术和技术交往为中心的交往实践共同体。这些所谓共同体（community），在社会学意义上是指“社会中存在的，基于主观上或客观上的共同特征（这些特征包括种族、观念、地位、遭遇、任务、身份等等）（或相似性）而组成的各种层次的团体、组织”。

我们认为，在AI时代，技术文化实践共同体的构成，可分为三个组成部分：首先是创业共同体，包括创业家、技术创新者和发明家；其次是产业共同体，包括商业生态和产业森林；最后是技术的使用和消费意义上的消费共同体，主要由平台或社区构成。

创业共同体表现为创业家精神。

创新活动之所以发生，是因为创业家的创新精神。经济学家熊彼特指出，这里的创业家与只想赚钱的普通商人和投机者不同，个人致富只是他的部分动机，而最突出的动机是“个人实现”，即“创业家精神”。熊彼特认为创新必须能够创造出新的价值，强调先有发明，后有创新；发明是新工具或新方法的发现，而创新是新工具或新方法的应用。

管理学大师彼得·德鲁克则进一步强调，创业家精神中最主要的是创新，创业家的领导能力可以与管理能力等同，他认为“企业管理的核心内容，是创业家在经济上的冒险行为，企业就是创业家工作的组织”。因此在技术社会中，创业家精神也成为了技术文化的重要内容。

产业共同体表现为以技术创新为载体的新型商业文化，包括商业生态和产业森林。

美国学者James F. Moore在其l996年出版的《竞争的衰亡》中，借鉴生物学中的生态系统要义，创造性地提出“商业生态系统”这一全新的概念，来描述当今市场中的企业活动。

商业生态系统作为一种新型的企业网络，能充分体现企业间资源的相互协调和聚集，既暗示各业务之间的有机联系，又隐含对外部合作伙伴的招揽，传递了非常积极正面的信号。“应用型公司值十亿量级，平台型公司值百亿量级，生态型公司值千亿量级”的说法也形象地揭示了生态型公司在全球范围内的稀缺性和无可比拟的价值优越性。

产业森林是由多个商业生态组成，各生态系统中处于不同生态位的企业和个人在核心企业带领下，以互联网技术为纽带通过资源共享、信息互通、能量传递，共享一套依赖关系，形成一个互相协同、共生与互生的价值网络。

产业森林的出现，打破了传统的行业界线，通过跨界融合，把不同的行业连接为一个整体，从而增加各自的市场机会。产业森林中各个商业生态之间不是食物链上吃与被吃的关系，而是互相协作、资源共享、互有竞合的关系。

在产业森林中，核心企业与生态企业共同应对复杂的商业环境，实现大规模化的社会化协同。产业森林中的一个生态出现问题，其他的生态资源可以与之匹配相应的资源，实现产业森林中各生态的互补。

消费共同体表现为技术使用和消费意义上的新兴社会文化。

人工智能是目前最为先进的科技之一。人工智能与文化产业的融合，集中体现在软件/平台、视觉识别系统、可穿戴设备、游戏操控平台、虚拟现实、精准营销、电商零售、影视、创作/翻译等等行业。互联网时代的文化本质上基于互联网平台，上面的文字、图片、视频和各种其他信息则越来越趋向于由用户提供。科技在文化领域的介入呈现出更加开放、去中心化、大规模定制化、多元和个性化并行的技术文化趋势。比如Web2.0文化，比如网络游戏文化。AI时代下，人和机器都有能力去自由传递信息，构建文化，这在过去是几乎不可能做到的。AI时代技术创新使得机器为人类推荐个性化信息，机器与人类对话和游戏等成为可能，传统的文化形态开始被颠覆，技术文化呈现出全新的发展气象。1.1.3 AI技术商业

技术商业是指通过鼓励技术交易和技术授权等方式而产生的创新扩散活动。熊彼特认为，“只要发明还没有得到实际上的应用，那么在经济上就是不起作用的。”因此新工具或新方法的使用在经济发展中起到作用，最重要的含义就是能够创造出新的价值。而通过创新扩散则能让通过技术创新产生新的经济价值。

技术社会的商业行为在内容产业上的表现形式多是无形产品的交易，其核心是版权（IP）交易。内容产业是技术文化的重要模板，而版权交易则是指内容作品中全部或部分经济权利，通过版权许可或版权转让的方式，以获取相应经济收入的交易行为，是无形财产权贸易。

除去版权交易这一种交易类型，技术商业还有其他的一些交易模式。例如，技术的转移、买卖等都属于技术社会的商业交易内容，可统称为技术交易。

版权交易和技术交易都属于技术创新成果转化成商业价值的方式，而只有不断地传播、讨论和实践才能从上千个好的技术中筛选整合出来可以成功商业化的创意，弥补技术创新到商业市场的鸿沟，从而真正实现技术社会的经济价值。

技术的演进和改善离不开商业的力量，技术商业化的重点并不仅仅在于技术，还在其商业化的过程。如何利用资本市场等要素的力量，培养我们商业运作乃至产业化落地的意识对于技术商业化至关重要。中国正在进入技术商业化的加速推进时代。而从产业发展的全过程来看，技术原始创新到成果转化落地，再到商业化拓展，一个完整的技术商业化全过程将成为科技创新的重要根基。1.2 当下的AI技术创新浪潮The Tide of AI Technology Innovation

影响创新的不外乎是两大因素：人的因素和制度的因素。

从人的因素来说，一个社会的创新水平关键在于该社会中要有足够比例的人具备创新能力，以及该社会能够为他们提供有效的激励。这两者取决于一个社会的制度环境，即影响创新的制度因素。

从人的因素来看，新经济即创业经济，按照德鲁克的说法，围绕着新经济的创新则是“近代经济和社会史上发生的最重要、最有希望的事件”。而如今技术创新正引领着技术社会走向AI时代，AI时代下全国科技创新创业者也开始掀起全国范围内的AI创业浪潮。

中国AI产业在1996年进入萌芽期，2003年进入发展期，国内部分企业如科大讯飞开始崛起。企业数量从2004年的29家增长到2007年的57家。在2008年短暂回落后进入高速成长期，增速历经5年一路上扬到48.11%，在2015年达到峰值166家后进入平稳期。2015年的峰值，相当于1999到2012新增企业数量的总和。截止到2017年6月，中国企业总量人工智能企业总量全球排名第二，拥有592家，占比23%。

国家战略、市场创投和技术突破的三重推动力对构建人工智能创业生态，扶持创业者，助力人工智能的技术产业化具有重要作用。AI创业开始从大海孤舟走向众多军舰护航，并且成为独角兽诞生的风口。1.2.1 有史以来最强的推动力

十八大以来的五年，创新创业对中国社会的影响已经超越了工具主义，AI双创虽然刚刚萌芽，但人们对此的期许已经贯穿了顶层设计和产业实践，这种期许表现为三重强大动力，第一重动力来源于国家战略积极推动，第二重动力来源于资本市场积极参与。第三重动力来自于积极的技术创新。三重动力的叠加，为AI创业浪潮提供了有史以来最强大的推动力。

国家战略推动

双创活动肩负着重大的国家战略使命。中国政府充分认识到人工智能的战略意义，从国家战略层面来布局AI领域的技术研发和引导商业发展。联合科学技术部、国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、中国工程院等多个部门共建AI推进机制。

在《新一代人工智能发展规划的通知》中，中国确立了人工智能“三步走”目标：10年为一阶段，到2030年中国人工智能产业竞争力达到国际领先水平，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。

政府从国家层面对人工智能进行系统布局，提出六个重点任务：一是构建开放协同的人工智能科技创新体系；二是培育高端高效的智能经济，发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能创新高地；三是建设安全便捷的智能社会；四是加强人工智能领域军民融合；五是构建泛在安全高效的智能化基础设施体系；六是前瞻布局重大科技项目。

2017年7月20日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出，加强技术研发，增加AI软硬件基层实力；推进AI+，推动传统产业的智能升级。政策上的大力鼓励，给风生水起的人工智能领域再添了一把火。

AI技术的不断创新使越来越多的创业者不断涌现，掀起一波波的创业浪潮，而创业浪潮的扩张也需要国家创新创业大环境土壤的孕育。下中国创新创业源源不断的动力引入与良好的发展状况使得当下成为创新创业的最好时代。

创业投资激励

AI创业浪潮少不了资本市场的积极参与。AI技术引发了全球性创业投资热情，并创造着超越人类预想的科技成果。

自1999年美国第一笔人工智能风险投资出现以后，全球AI加速发展。在18年内，投资到人工智能领域的风险资金累计人民币1914亿元。

首先是初创企业快速增长，1996年起步，在2015年掀起了一波创业热潮，中国的企业数量在20年里从0一路飙升至592家，占据全球企业总量的23%。

其次，融资规模呈爆炸型剧增态势，据IT桔子数据显示，截止至2017年6月，我国创业投资机构共发生767项针对人工智能的投资案例。从投资金额来看，2014-2016年，年均涨幅在80%左右，据不完全统计，2017上半年产生的融资已经超过150亿元，累积融资额攀升到635亿元，占据全球融资总额的33.18%。

创业资金大量迅速涌入，各地孵化器快速出现，在各地政府配套政策的支持下，众创空间带动就业数量、质量显著提升和区域经济转型发展。在市场这只“看不见的手”的强大推动下，AI创业在经济领域呈现出从点到面，从软件走向智能硬件、从互联网走向传统行业，并向各种前沿科技延伸的趋势。

技术瓶颈突破

人工智能正在迈向技术奇点。

人工智能技术自发展以来经历了三个技术创新阶段。

第一阶段在20世纪50年代，神经网络相关基础理论的提出，奠定了里程碑；第二阶段，20世纪80年代初，算法应用升级，将人工智能推向新的高峰；第三阶段，2006年深度学习相关技术崛起。自此，深度学习（深度神经网络）基本理论框架得到了验证，伴随着芯片算力和数据的突破，人工智能开启了新一轮的繁荣。2010年率先在语音、自然语言处理领域取得突破，紧接着2012年又在计算机视觉领域异军突起。

另外，随着人工智能相关算法应用的全面开花和迅速增长，人工智能的计算力平台越来越备受关注。相对于数据中心与云计算的模式，嵌入式人工智能设备对高性能计算的要求也越来越急迫。目前各个芯片巨头都在接连发布AI芯片产品，并且为各个应用场景定制的深度学习计算框架的创业公司也如雨后春笋悄悄林立。比如，专用于自动驾驶汽车的芯片、处理监控视频的交通安防领域计算平台等。另外智能家居、智能机器人、无人机、智能硬件的AI芯片等需求也日益扩大。1.2.2 AI产业风口积蓄势能

大规模的创新创业正在酝酿

自1996年中国第一家人工智能企业未来机器人在上海成立后，中国人工智能产业萌芽，进入了长达7年的蛰伏期，在这一时期，每年成立的人工智能企业仅有零星三两家。人工智能产业面临着无人投资的资本寒冬，艰难前行。

2003年至2008，中国AI产业出现了第一个春天。受到美国AI初创企业高速增长的影响，一些中国的创业者瞄准这一新领域发力，这段时间，年均成立企业不超过十家。虽然企业稀少，但是一些前瞻意识较强的投资方开始试水，2001年成立的小i机器人在2005年获得IDG资本投资2040万元，打响了中国企业获投的第一炮。

2008年以后，中国人工智能企业进入快速增长阶段，涨幅最高超过100%，并在2015年达到最高峰值。虽然增势在2015年后回落，但是按照产业发展规律来看，这一趋势是产业发展的必然。

现在，国内正处于AI产业发展高位区。首先，从融资上来分析，企业融资从2013年开始激增，截止至2017上半年，中国累积融资超过600亿元，2016非但不显颓势，反而更加强劲。企业获投率达到惊人的69.13%，远超互联网行业。其次，BAT等科技巨头纷纷为AI产业布局，争先发布开源平台助力企业发展。2016年，百度开放了其深度学习平台Paddle-Paddle，其技术覆盖搜索、图像、语音识别、语义处理等诸多领域。腾讯在不同领域展开AI研究。其中，腾讯AI Lab注重将技术与腾讯业务场景相结合，即游戏、社交、内容生态。阿里巴巴主要围绕自身的电商业务进行布局。BAT试图通过开源来构建AI生态和护城河，完善AI产业生态。最后，国务院近期刊发了《新一代人工智能发展规划》，提出了2030年发展目标，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。这一来自于政府的强大动力，将会逐一得到落实与规划，成为AI产业发展的支柱。

AI时代期待未来独角兽企业

AI创业浪潮下，创业创新环境将不断助力人工智能技术的发展，对于初创公司而言，AI正在成为下一个风口，未来有望成为众多独角兽的诞生地。

独角兽企业一般都是百战成钢的行业领军公司，往往意味着一定的行业垄断性。研究认为，诞生“独角兽”主要有四大基本条件。

第一是大市场，潜在市场规模越大，独角兽体量和数量越大。一般而言，独角兽需要面向全球市场。

第二是大平台，独角兽公司需构筑大流量池，以形成容纳亿级用户的平台。

第三是大资金，独角兽公司是资金高密集型企业，估值突破10亿美元的公司，累计融资往往数亿美元，若超过100亿美元，融资量也会同步大幅增长。

第四是大创新，独角兽企业崛起的背后是信息化与全球化两条支柱，本质是互联网技术创新及由此带动的一系列创新。

AI俨然已成为当下的创新创业风口，但当人工智能领域的发展回归到价值投资的本质后，只有那些真材实料的公司才能脱颖而出,成为行业独角兽。

在人工智能领域，和西方国家相比，中国是这个行业的后来者，整体技术水平上与美国、英国等国家还有差距。虽然从研发能力，相关的企业数量和专利申请数量等这些客观因素的角度来看，西方国家相比中国还有较强优势，中国在人工智能的基础层领域技术比较薄弱，人才也较为欠缺，但是中国在技术层和应用层领域正努力缩小同西方国家的差距，争取早日跻身全球人工智能第一梯队。

未来希望国内创业者们能够做好足够的技术储备。人工智能具有战略意义，虽然目前我国在技术领域仍有较大成长空间，甚至创业浪潮中还存在泡沫，但是人工智能技术会是值得期待的长远投资，AI也将在多个方面反哺创业企业的产品、服务与业务发展。1.3 AI技术文化的产业突破口The Impact of AI on Cultural Industry

在技术文化的精神和物质产品这一层面上，AI技术文化率先在内容产业实现突破。AI技术从根本上改变了内容生产、分发和变现的一系列过程，AI时代下内容产业出现了全新的生态系统。

在内容生产上，生产者由用户变为机器，最后将变成人机协同生产；生产工具也由人脑变为算法学习；生产方式由UGC转换为MGC，最终将是人机协作的IGC模式，即智能化内容生产模式。

在内容分发上，AI技术对内容产业的生产对象进行变革，即从大众传播走向单用户沟通。数字内容产业已经不仅仅是互联网平台与单一某一类传统内容产业的简单叠加，内容产业未来的业务形态将会由“内容分发”演变为“内容直达”，“分发”的过程将会演变成“用户的具体需求传达”“服务商对内容的精准细分定位”“人工智能对内容的快速挑选”三者的结合。AI时代下内容产业将走向C2M（单用户沟通）之路，从传统的机器学习走向深度学习过程中不断迭代算法的过程，就是跳出大众传播/分众传播窠臼站在单个用户的角度来进行个体化沟通的过程。

在内容变现上，AI技术有助于冲破内容产业变现困境，即便在内容生产和分发上AI技术仍需完善，但是人工智能的介入未来一定是高质量的生产过程和精准化的推荐结果，这将为用户的服务体验带来革命性提升。此外，日益新生的以AI为连接的跨界产业新形态，与层层叠出的优质IP内容，还进一步彰显着数字内容产业的无限想象。1.3.1 内容生产走向IGC

技术创新推动内容生产由UGC逐步转为MGC，未来将走向人机协作的IGC之路。

UGC是随着互联网2.0的兴起而诞生的一种“用户原创生产内容”的模式，比如微信、微博等社交平台的图文、知乎的答文、豆瓣的点评、秒拍的各类视频等，属于UGC。用户能够通过PC端或者移动端的平台自行编辑、上传并发布内容，UGC这种大众生产内容的模式能够最低成本的提升用户活跃度，提升转化率。

而AI时代下，MGC模式（机器生产内容Machine-generated Content）开始成为一种新型内容生产模式。机器和人一样开始生产内容，甚至质量要高于人类生产内容水平，生产者的转变也导致生产工具由人脑转换为算法，计算机视觉与图像、语音识别、自然语言处理、机器学习等方面的技术积累是MGC生产模式下的重要工具。

以新闻写作为例，内容理解、语言生成、知识推理、机器学习等技术是智能机器写作的基础。AI技术能够处理大量数据进行新闻写作，也能够对语音、文字、人脸、物体等多维度智能分析，输出内容标签，实现机器翻译、自动校轴、内容去重、封面推荐等，随时随地生产优质内容。

早在1980年代后期，耶鲁大学就曾开发出人类第一个故事编写算法，此后这套算法被改进为了不同的自动化写作服务Narrative Science和Automated Insights。直到2014年世界最大的通讯社——美联社自动生成财经新闻、报道每季度上市公司发布的财报数据也是得益于Automated Insights公司的产品Wordsmith Platform。2015年7月，腾讯财经宣布通过一款名为Dreamwriter的机器人以算法生成稿件，直至今日由Dreamwriter自动生成的大部门稿件在腾讯相关网站上屡见不鲜，腾讯在自动化写作的尝试中实现了瞬时输出分析和研判，能够在一分钟内将重要资讯和解读送达给用户；而2016年8月今日头条小明机器人自动生产的“奥运女子羽毛球赛的新闻”又一次将MGC模式推向了高潮，该新闻很快便获得了5W阅读量，并且据报道称Xiaomingbot曾在短短6天内生成了超过200篇简讯和资讯，工作效率远高于人类。

MGC生产模式不仅在新闻写作方面颇有建树，人工智能在内容领域的生产能力还体现在聊天助手机器人、智能剪辑等多个层面。比如随着语音识别、自然语言处理技术的成熟推出的腾讯叮当、苹果“Siri”、微软“小冰”和百度“小度”等。而同样处于内容生产的风口的短视频，也随着AI时代下逐步成熟的视频快速剪辑、视频理解等技术有了更大的市场空间。

算法完全介入内容生产可能是伪命题，近期内将是人机协作的IGC（Intelligence-generated Content智能化内容生产）生产模式。人和机器协同生产的状态，可以归为两种方式：一是机器代替人类部分工作：将重复性、规范性写作和客观数据聚合类劳动用机器进行替代，致力于帮助内容创作者减少重复劳动，节省更多精力去撰写更加优质的深度内容。二是机器服务人类生产内容：人工智能可以通过语料、素材与数据的搜集处理与高效率加工等完成内容生成工作，内容生产者在此基础上充分发挥人类的演绎、推理和联想能力，从而完成更深层次的内容处理工作。通过这两种模式能够将机器与人有机结合起来，使得内容生产流程与组织结构更加灵活高效。1.3.2 内容分发走向C2M

C2M信息分发模式是对内容产业生产对象的变革，而要完成这场AI带来的内容分发革命，为何要走和如何走将是不可规避的两大问题。

为何要走C2M之路？

步入IT时代以来，对冗余信息的提取分拣成为用户一大痛点，AI技术创新能够让内容分发走向个性化沟通之路。信息超载消耗着用户的精力和流量，传统的千人一面的宣灌或传播让人很难从大量的信息中快速找到自己想要的内容。AI时代，机器推荐能够基于用户行为习惯、特征和诉求，对海量的信息进行提取、分拣然后传递给用户，内容产业赢来C2M（单用户沟通Customer-to- Manufactory）革命，这是克服痛点的秘密。

C2M并不是AI时代下才衍生出的新词，过去曾有许多不成功的技术方案都尝试分拣信息、对用户进行个性化推荐。个人门户昙花一现，RSS订阅不成气候，跨站跟踪上不了台面。而AI技术的到来则真正为内容产业的分发带来了一场革命，真正将内容分发模式从大众传播走向单用户进行沟通，能引领未来者，只有C2M；能支撑C2M者，AI技术不容忽视。

内容产业的个性化推荐技术的源头可以追溯到90年代初的协同过滤算法，中期的代表则是传统的机器学习算法，比如Netflix大赛所推动的隐语义模型，现在则是更加复杂的深度学习模型。

从技术创新的角度看，协同过滤确实属于AI范畴，但必须指出的是，协同过滤算法有很多无法规避的缺点和内容，无论是基于用户的协同过滤，还是基于物品的协同过滤，推荐效果总是差强人意。因此如何通过一个成体系的方法论来引导推荐系统的不断优化成为又一关键问题。传统机器学习虽然也开始加速，但主要适应于小型系统。

大体量大内容平台对推荐系统提出了新的技术要求。如果说人工内容推荐如同司机开车，那么深度学习所带来的内容推荐，则如无人驾驶汽车。这种技术是利用用户数据来“感知”用户喜好，其推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层，当数据层生成和存储的数据进入候选层后，也就触发了核心的推荐任务。

在这种模式下，机器全然接管了平台。在深度学习的持续训练下，机器越来越聪明，算法的不断演进为内容分发奠定了技术基础，也将AI时代的内容革命推至一个又一个高峰。1.3.3 内容变现开始加速

内容产业是以IP（知识产权）为核心，以技术为基础，利用信息资源和其他相关资源，创作、开发、分发、销售和消费信息产品与服务的产业。内容产业因其产品特殊性变现一直是产业发展一大问题。AI技术的发展带动内容产业的发展，使变现成为可能，其次，技术所带来的从内容产业的生产到分发再到消费者变现这一系列的改变，构建一个更高效的内容生态，内容变现开始加速。

技术的不断演进使得内容创业成为一大风口，基于两方面原因：其一，技术革新进一步解放并发展了生产力，经济增长大环境下带来了强大的内容消费能力。其二，人工智能技术以及互联网发展使得越来越多的人力被解放，大家开始更多地从事与创意相关的工作，如写作、娱乐行业等等，内容产业迎来创业浪潮。

人工智能连接内容生产、分发和变现各个环节，在流量分成之外，为内容创作者提供更高效的变现模式，构建一个更高效的内容生态。内容生态从生产、分发和变现三个方面积极布局，AI技术带来的生产和分发革命加速变现环节。

在内容生产上，IGC模式下人机能够共同协作生产，内容消费者不仅可以很快转换为内容生产者，又可以在机器的协同帮助下实现大规模定制化生产，能够有效节约生产成本，加速内容变现。

在内容分发领域，单用户沟通对用户来说是一场内容定制革命，足以刷新用户的内容体验。精准化的内容推荐通过满足用户的个性化需求，与用户的交流与互动，增加用户粘性，为内容生产平台吸引流量，这也是内容变现的基础。C2M模式能够能够通过协同过滤中基于用户的推荐技术将小众喜欢的长尾内容扩散开来，产生长尾金矿，提高平台商业价值。1.4 科技公司的时代使命The Mission of Tech Company in the Era of AI

技术社会下科技公司背负着实现技术变革和推动产业革命的时代任务，只有通过技术的不断变革和创新才能充分发挥AI技术的社会功能，为AI社会创造更多可能。1.4.1 创造知识产权，促进技术变革

在技术社会可预见的六大历史阶段中，我们目前处在AI时代，AI技术是引领和支撑着该阶段技术变革的主要力量。所谓AI技术，是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的物质手段、方法和知识等各种活动方式的总和。AI技术赋予了机器一定的视听感知和思考能力，不仅会促进生产力的极大发展，而且也会对经济与社会的运行方式产生积极作用。

放眼技术社会变迁，IT时代Win Tel联盟一统江山；互联网时代，谷歌、亚马逊异军突起雄霸天下；移动时代，又有苹果、谷歌引领世界潮流，科技公司一直在技术社会里发挥着中坚力量。

据BBC预测，全球人工智能市场在2020年将达到183亿美元，约1190亿元人民币。人工智能拥有令人难以置信的力量，可以全面提升一个国家的实力。国家实力的提升来源于科技企业创新。

美国以绝对实力处于领先地位，在朝着技术变革努力的道路上，科技巨头公司头Google、微软、IBM、Facebook、Amazon等都希望能跑在最前面。例如在芯片领域，2016年5月，Google自主研发新型芯片支持人工智能；英特尔在该年8月宣布将开发AI专用芯片；此外IBM也正在设计基于大脑结构的芯片，Facebook、微软等通过设计新的芯片加强AI研发。

目前Google、Facebook、微软等纷纷打造了开源的机器学习平台，让商业客户都可以免费使用TensorFlow、TorchNet、CNTK等AI产品。免费开源的AI平台服务能够更大力量地整合多方资源，毕竟单独个体的力量有限，通过资源的互通有无实现AI技术的共同促进，从而促进技术创新的活跃，推动经济增长。

一批中国企业也在人工智能领域蓄势待发。中国科技企业正在快速铺建围绕自身技术展开的商业生态。

虽然技术社会的历史阶段不会止步于此，即使AI系统有无限潜力，但是在某些问题上，他们的能力依然远不如人类，比如涉及手眼协调或者手工灵巧度的任务。大多数交易、工艺和手工艺仍大大超出AI的能力范围。对于没有明确定义的任务，亦是如此。同时AI还缺乏创新与发明能力，缺乏同情心，无感知能力。但是，重复性的脑力工作，正如重复性的体力工作早已被自动化取代一样，亦将很快被AI取代。

因此我们仍处于AI技术变革的早期，并且AI的巨大潜力依然是个未知数，但是毋庸置疑地使AI技术已经推动着技术社会的不断变革，并且已经引领我们走向了AI时代，但是技术社会发展阶段究竟能在AI时代停留多久，又将以一个怎样的方式进入到移动宽网时代和智能IOT时代，未来也许还有更多可能。1.4.2 繁荣技术交易，推动产业革命

如《智能时代》一书所指出，在过去的300年里，人类所经历的重大技术革命都沿袭这样的规律：“现有产业+新技术=新产业”。在智能革命的影响下，旧的产业会以新的形态出现形成新产业，现有很多产业会因为人工智能而发生大规模变化。

人工智能是制造业革命的重要推动力，是计算、硬件和数据的一个重要结合点。

AI在语音、语言、视觉、图像等多个领域开始纵深发展、集中发力。语音和语义识别的突破带动了一系列的新兴产业：语音交互技术、聊天机器人、声纹识别、智能家居等；计算机视觉与图像的突破则带动了图像属性识别、人脸识别、视频/监控分析、机器人视觉、智能交通、智能安防等产业；技术之间的重混创新更是催生出了全新的业态：智能机器人、智能无人机、自动驾驶/辅助驾驶等。

智能农业

在引入人工智能技术之后，农业这个人类最古老的产业也将会以崭新的形态出现在人们面前。

人工智能在农业领域的研发及应用早在本世纪初就已经开始，这其中既有耕作、播种和采摘等智能机器人，也有智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统，还有在家畜养殖业中使用的

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