科幻元素里，AI被描述成心思缜密的电子人。实际上，考虑人工智能的实现程度，通常需精准地用强人工智能和弱人工智能来划分?！扒俊笔侵讣扑慊唤鲎魑恢止ぞ撸灰诵惺实背绦?，其本身就是有思维的。这样的机器有知觉、有自我意识。

　　而“弱”则是认为不可能制造出真正进行推理和解决问题的机器，其终是没有自主意识的工具。近年的主流研究正是围绕“工具”展开的，成就还算可观。因此我们所说的AI，指的就是这个囊括了信息收集、分析、决策、传输直至执行的完整系统。

       AI近年大热，但它的技术并非一夜爆红，而是新世纪以来，IT技术在运算、存储、传输、安全等几大核心环节上的量变积累，让AI开始得到产业化的现实基础。

　　运算能力的提升，表现在芯片技术(CPU\GPU)的突破，芯片的发展极大提升了数据的收集、抓取、整理等能力，加上存储设备等硬件成本的降低，实现了大数据的获得与存储。而5G时代的到来，更让数据的传输与反馈速度得到了质的跃升，执行更加高效快速，AI生态的构建也完成了最后一步的闭环。

　　但我们需要看到，AI大热背后也有以手机为代表的硬件领域的发展降速，互联网创新进入瓶颈期，资本、产业需要找寻新题材的利益驱动与炒作。

　　与当前很多“讨论热、应用冷”的新技术一样，AI的全面产业化、实用化尚未进入倒计时阶段。翻译、答题、下棋软件的出现，目前，并不能意味着AI可以回答经济、社会、法律、伦理乃至国际关系等方方面面的深层次问题。

　　严格地说，就AI当前的发展态势而言，不存在绝对领先的垄断者。这缘于整个行业的基础，即实现应用闭环的各环节还不牢靠。比如，一个“环境感知与系统反应的效率”问题，就让无人驾驶长年处于“实验不断、上路没谱”的尴尬之中。

　　一般而言，新技术的成长发展，军事、工业都是最先投入实践的领域，企业则作为创新的主要载体。AI的发展路径同样如此。

　　正在召开的“Transform 2019”大会以企业为主体，在高度市场化的美国并不令人意外。数十年的前瞻性探索和试错后，各环节具备一定基础的美国各界，正在就技术产业化的问题与出路，寻找新的共识和协作。按照惯例，承担主要职责的，自然是企业。

　　不过，在这一波AI浪潮中，美国企业并没有将其他国家甩出太远。他们的领先，更多建立在IT产业上一个发展阶段的成功惯性之上。包括中国企业在内的他国同行，同样有着异军突起的机会。华为5G的胜出，就是例证。

　　“人工智能是未来所向”的判断，无可置疑，但过热和泡沫化的风险，存在于各国。发展AI，始终要剥掉新事物的时髦外衣，从基础与本质出发，充分考虑到新技术的局限性及其发展的长期性和艰巨性，理性分析需求，理性设定目标，理性选择路径，务实推进AI发展举措，只有这样，才能确保AI健康可持续发展。