人工智能的高速发展，不仅人工智能技术得到了完善，同时对于企业发展和人们生活工作都产生了一定的影响。为了能够更好地使用和了解人工智能，需要明白人工智能的发展现状以及前景。

随着应用模式与商业模式的成形，人工智能产业发展将持续向好，中国人工智能企业超过2500家，已成为全球独角兽企业主要集中地之一。2021年，人工智能领域专业化和细分化程度将进一步提升，人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。

人工智能技术发展趋势

第一、深度学习技术从单模态向多模态发展。未来甚至可以对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合，实现多个模态的联合分析，将推进深度学习从感知智能升级为认知智能，在更多场景、更多业务上辅助人类工作。一方面，多模态融合能够推动人机交互模式的升级，人机交互过程中可以从视觉、听觉、触觉等多方面体会机器的情感和表达的语义，通过图文、语音、动作等多方式互动，从整体上提高人机交互的自然度和精确度。另一方面，多模态融合技术，能够对人体的形态、表情和功能进行模拟仿真，打造出高度拟人化的虚拟形象，像真人一样与人沟通互动，不断提升交互体验。

第二、边缘人工智能兴起。边缘人工智能是人工智能领域引人注目的新领域之一，其目的是让用户运行人工智能流程而不必担心隐私或数据传输较慢带来的影响。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，使智能设备在无需接入云平台的情况下对输入做出快速反应。边缘人工智能变得越来越重要，这是因为越来越多的设备需要在无法访问云平台的情况下使用人工智能技术。在自动化机器人或配备计算机视觉算法的智能汽车的应用中，数据传输的滞后可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测道路的人员或障碍时不能受到延迟的影响，由于快速响应时间是如此重要，必须采用边缘人工智能系统，允许实时分析和分类图像，而不依赖云计算连接。

第三、人工智能将呈现多平台多系统协同态势。未来，人工智能产业将逐步向工业化迈进。标准化的产品、规模化的生产、流水线式的作业将是人工智能实现产业化的发展方向。企业在行业实践中的大量人机协同经验沉淀将通过开放平台扩散至更多行业。既拥有行业知识又拥有智能技术的企业通过提供标准化、模块化的产品和服务，为横向多行业全场景赋能。“开放、共享”将成为下一阶段人工智能产业发展的关键词。

第四、人机协同将成为未来产业发展新模式。在深度学习技术开启的人工智能第一发展阶段，单点技术的革新在市场中快速形成小型的技术应用闭环，技术为驱动的商业模式快速形成。计算机视觉、自然语言处理、语音处理等人工智能核心技术领域的突破开启了全球智能时代的新浪潮。以计算机视觉为例，门禁、考勤、人证核验、刷脸支付等场景问题在活体检测、ReID、动作识别等计算机视觉技术应用后能够高效地被解决。然而未来随着人工智能技术在场景中应用的不断深化，单一技术实现的技术闭环难以满足复杂场景下的智能化需求。人们对于智能算法的能力要求持续升高，核心技术能力的研发难度开始加大。

目前，人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下，传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入，行业中深层次的知识和经验尤为重要。简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。例如在金融领域，虚假申请、伪冒交易、内容违规给传统金融信贷造成巨大风险，传统的用户信用评估使得企业和个人信贷申请流程较为繁琐，金融机构的风险把控力不足。人机协同则通过融合专家能力与机器能力，将风控专家的知识技能模型化、结构化，再运用深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等技术手段自动学习贷款者的行为消费细节，实现用户画像的精准定位，从而提高风险识别能力，对全局的风险做到有效控制。