2016年，被称为人工智能的元年。因为在这一年，大数据、云计算支撑的人工智能产业爆发，使人工智能成为下一轮技术变革的核心。同时，谷歌的alphago以绝对的优势战胜韩国围棋名将李世石，这场比赛汇聚了全球的眼光。
2017年，人工智能逐步走入人们的生活，手机行业、汽车行业、零售行业都开始引入人工智能元素来提升行业效率。
2017年11月15日，《新一代人工智能发展规划》暨重大科技项目在京启动，会上公布了首批共四家国家人工智能开放创新平台名单：
① 依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；
② 依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平；
③ 依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；
④ 依托科大讯飞建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。
从中选方向上，也不难看出各大公司在人工智能领域的发力方向：百度、阿里、腾讯、科大讯飞各自在自动驾驶、智慧城市、医疗影像识别、语音识别都是各自最具建树的领域。同时，这四个方向，也将是中长期内，人工智能的主要发展方向。除了以上四家巨头，国内还有很多小公司进行的某一领域或者几个领域的研究，下面进行一下盘点：
一、智能语音分析与识别
2012年以来，智能语音产业快速发展，与移动终端、社会信息服务、网络信息搜索等产业方向融合逐渐加深。2017年，全球智能语音产业规超过100亿美元，而中国的智能语音产业规模将超过100亿人民币，年均复合增长很快。由于行业壁垒高且具有马太效应，从全球范围来看，仅有少数商场在语音市场具备较强的市场竞争力，在国内市场尤其如此。
国内主流的语音识别公司
语音识别产业以技术为导向，具有很强的马太效应：①核心技术壁垒，需要专业的科研团队开展长期公关研究；②行业应用壁垒，主要应用在电信、电力、交通等基础行业，这些行业需要经过严格的评定去选择提供商，通常会保持长期稳定，新企业面临很大障碍；③语音资源壁垒，作为一种直接体验和交互的技术，语音技术的应用需要积累真实环境下的文本和语音资料，数据资源的优势将不断增加资源壁垒。
国内的语音产业从最初的萌芽到技术突破，再到产业化阶段及目前的快速应用阶段，已经形成了相当成熟的产业。早期的语音技术公司主要依靠科研机构在市场上立足，但一些新的初创公司通过资本迅速的在智能语音产业获得一席之地。
智能语音产业包括核心技术及服务、 知识库、 网络及服务运营、应用服务等环节。其中核心技术及服务是基础环节，国内有科大讯飞、百度、捷通华声、云知声等提供商；知识库是重要支撑环节，可以提升语音识别效果，主要参与者是互联网企业；网络及服务运营为语音服务提供网络和计算支持，主要包括网络运营商和云服务提供商；应用服务是语音技术的应用环节，目前主要应用于智能家居、智能移动终端、客服、智能电视、车载等，参与者为相关行业厂商。
国内语音市场格局基本稳定，科大讯飞凭借着其先发优势和积累积累占据49.6的市场份额，成为当之无愧的国内领军者。同时，科大讯飞目前占有中文语音技术市场60%以上的市场份额，语音合成产品市场份额达到70%以上，在电信、金融等主流行业的份额达80%以上，开发伙伴超过 1500家， 是国内语音市场行业龙头。
二、计算机视觉与图像识别
计算机视觉是模拟人类视觉的人工智能技术，用机器来“看”图像，“理解”图像。人类通过肉眼识别场景是大自然赋予人类与生俱来的天赋，无需刻意练习，而利用计算机完成对场景的识别却是一项难度极高的挑战。
2006年，深度学习的出现使计算机视觉的发展发生了一个比较本质的变化，在某种程度上彻底改变了我们前面对计算机视觉的定义。经过10多年的发展，计算机视觉也已经成为人工智能很重要的一个领域，正处在高速发展期。技术的加速发展助推产业热度提升，国内公司在技术实力、应用落地能力方面可与国外科技巨头相匹敌，在安防、无人驾驶等领域的应用也有望推动计算机视觉产业加速爆发。
据麦姆斯咨询报道，2016年，全球图像识别市场规模为159.5亿美元，到2021年将达到389.2亿美元，期间的复合年增长率将达到19.5%，主要推动因素：①高带宽数据服务在零售业、金融等领域快速增长；②图像识别功能的安全应用和产品的需求快速增长；③零售、医疗、国防等领域的各家公司采用图像识别技术的趋势增长明显。
国内主流的图像识别公司
在计算机视觉和图像识别的公司中，人脸识别和智能监控最受资本的青睐，也是目前大多数公司主攻的方向：
（1）人脸识别技术可以广泛应用于金融、边检、政府、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析，我国的人脸识别产业的需求旺盛，需求推动导致企业敢于投入资金。目前，该技术已具备大规模商用的条件，未来三到五年将高速增长。
（2）智能安防，人工智能可以对视频内容信息进行快速检索、查询，对人群进行定向身份识别。同时，商业模式既可以提供行业整体解决方案，也可以销售集成硬件设备。
三、服务机器人
目前世界上至少有50个国家在发展机器人， 其中近一半国家已经开始涉足服务机器人的开发。在服务机器人领域，发展处于前列的国家中，西方国家以美国、 德国和法国为代表，亚洲以日本和中国为代表。
服务机器人的核心是人工替代，根据目前的发展来看，已经实现产业化或者半产业化的领域主要是扫地机器人、教育机器人、医用机器人。
国内主流的服务机器人公司
国内目前的扫地机器人公司有科沃斯、银星智能、宝乐机器人和小米客户：①科沃斯前国内最大的家用清洁机器人公司， 占据着国内家务机器人市场50%以上的市场份额；②银星智能2005年成立就进军扫地机器人市场。同时，在国内市场上还活跃着福玛特、飞利浦、地贝等品牌。
随着steam理念深化，教育机器人的产业化逐步加快，主要分两类：①是以优必选为代表的“技术流派”公司；②以乐创教育为代表的 “教育流派”公司，前者主要提供机器人产品，后者着重培训教育。
医用机器人可以分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人、服务机器人：①手术机器人大类包括腹腔镜手术机器人系、统矫形外科机器人系统、神经外科机器人系统、可操纵的机器人导管、及其他临床手术，如深圳罗伯医疗手术机器人；②康复机器人可以帮助行动障碍的患者（如因脑卒中、创伤性神经损伤、脊髓损伤、肢体残疾、老龄化引起的行动障碍等）进行高效治疗和康复，如广州一康，产品可以帮助人们进行上、下肢智能反馈训练；③辅助机器人包括胶囊机器人、输液药物配置机器人、辅助手术的机器人、虚拟助理、导诊机器人等；④服务机器人主要包括帮助护士进行输液服务、配药服务、体检服务、情绪抚慰的企业和家庭看护、服务、陪护等。
四、无人驾驶技术
无人驾驶标准国内难产：2016年10月，中国汽车工程协会发布了无人驾驶技术路线图，这是首个国家制定的技术标准。2017年4月25日，三部委发布《汽车产业中长期发展规划》，号召加快智能网联汽车的技术创新。要求到2020年，汽车da（驾驶辅助）、pa（部分自动驾驶）、ca（有条件自动驾驶）系统新车装配率超过50%。尽管战略上无比重视，但法律法规的滞后令车企施展不开。2016年，我国颁布禁令，正在制定监管自动驾驶汽车测试的法律法规，在法规发布前车企不能在高速路上测试自动驾驶车。
尽管法规还不允许自主驾驶上路，但不能阻碍自动驾驶技术的研发步伐。
2011年7月14日，红旗hq3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验，实测全程自主驾驶平均时速87公里，创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。
2015年8月29日，国内首辆无人驾驶客车路测完成，共行驶32.6公里，最高时速68公里，全程无人工干预，不过为了保障安全客车上还是配备了司机。这也是国内首次自动驾驶试验。
2015年12月，百度无人驾驶汽车完成北京开放高速路的自动驾驶测试。
2016年4月，长安汽车成功完成2000公里超级无人驾驶测试，历时近6天，途经四川、陕西、河南、河北等全国多个省市及地区后，最终抵达北京。
参与无人驾驶研究的企业可以分为三类：①以百度、谷歌为首的互联网企业，直接切入自动驾驶；②传统的汽车企业，与技术单位合作，从辅助驾驶一步步升级，如奔驰、沃尔沃、大众、一汽、长安、等，从实用角度讲搭载adas的汽车可以直接售卖变现；③初创企业，如蔚来汽车、伟景智能、小鹏汽车等。
近两年，自动驾驶汽车的市场需求以及研发呈现白热化状态， 为了加速推出无人车，抢占市场先机， 车企与初创公司，科技公司等结成联盟，部署自动驾驶技术， 跨界合作成为趋势。
国内主流的无人驾驶公司
在无人驾驶汽车上， 巨头间的跨界合作已经屡见不鲜。2017年11月8日，蔚来汽车融资10亿美元，由腾讯领投；2017年12月5日，威马汽车宣布完成新一轮10亿美元融资，由百度资本领投 ；2017年12月12日，阿里巴巴战略投资小鹏汽车正式交割完毕，占股10%；无人驾驶领域成为bat的又一战场。
总结语：
尽管人工智能已经存在多年，但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。从语音识别、图像识别、机器人到自动驾驶，尽管现在已经出现了大量的人工智能用例，但是大多数都是为了改进配置，做更好的辅助。此外，在人工智能行业中，没有多少玩家，因此碎片将不会出现，而非结构化数据和算法将会变得十分可用。
总之，人工智能的生命刚刚开始，而且它还有很长的路要走。