进入 2016，移动互联网人口红利开始趋薄，行业发展逐渐出现瓶颈。在这样的背景下，人工智能的出现俨然成为了“业界新宠”，各路创业者和投资人纷纷把人工智能看成是革新产业困局、提高行业运营效率和激发创新的关键要素，人工智能似乎比以往任何时候要更加深入公众的视野与日常生活中。处于这个新旧技术革命的交汇点，本年度人工智能技术的发展状况也尤为引人关注。未来人工智能技术将会在哪个应用行业、哪些地区大放异彩?又有哪些机构表现得最为活跃?
全球& 中国投资概况
上图展示的是不同国家拥有的人工智能企业数目及地域布局状况，可以看出人工智能行业企业已经开始了全球化的布局进程。总体来看，美国的人工智能企业仍然处于世界第一，而英国则紧跟其后，排名第二。
上图列出了在关于人工智能风险投资领域最为活跃的是无价投资商及各个投资商投资的数额(绿色)及投资企业数目(蓝色)。
关于近十年来人工智能行业的企业收购项目状况，可以看出截至 2016 年，该领域的企业收购数目已经达到了近几年来的最大值，人工智能已经越来越广泛地引起了大企业的重视。
而从 CB Insight 发布的关于美国人工智能融资交易情况统计中我们可以看出，人工智能初创企业的融资额在过去短短四年时间里增长几乎达到 10 倍。
人工智能投资行业细分及其具体投资数据
≥ Venture Capital 调查报告，截至 2016 年 11 月，全球范围内跨 13 个种类、总计 1485 家与人工智能技术有关公司的融资总额达到了 89 亿美元。在这里，Venture Scanner 将人工智能行业细分为了 13 个类别，其中包括：
计算机视觉/图像识别(应用)
这一类别下的企业主要从属于各行业的垂直细分行业，他们利用图像处理技术应用到各种具体的实际应用中，例如面部识别、图片识别、图像检索等等。在 Venture Scanner 统计的 176 家企业中，这一类别的融资金额达 6.44 亿美元。
计算机视觉/图像识别(平台)
这一类型的企业主要提供分析图像采集和识别相关信息的底层支持技术解决方案，例如图像搜索平台的搭建等等。在 Venture Scanner 统计的 166 家企业中，这一类别的融资金额达 7.99 亿美元。
深度学习/机器学习(应用)
这一类型的企业主要通过利用特定的学习算法，对已有的信息进行学习和操作以供某一特定领域使用。在 Venture Scanner 统计的 166 家企业中，这一类别的融资金额达 36 亿美元。
深度学习/机器学习(平台)
这一类型的企业主要专注于算法的开发研究，旨在实现通过已有数据进行学习，包括搭建用于预测用的数据模型、分析行为数据等等。在 Venture Scanner 统计的 180 家企业中，这一类别的融资金额达 10 亿美元。
自然语言处理
这一类型的公司研发和搭建的算法主要用于处理人类语言输入，并将其转化为多种其他的表现形式，例如语音与文字的双向转换等等。在 Venture Scanner 统计的 232 家企业中，这一类别的融资金额达 11 亿美元。
语音识别
这一类型的公司研发能够处理人类语音并准确识别其含义的技术产品，例如通过接收语音指令实现要求的相关操作等。在 Venture Scanner 统计的 120 家企业中，这一类别的融资金额达 5.62 亿美元。
智能机器人
这一类型的公司主要研发能够利用经验学习并可以根据周围环境变化进行自主活动的机器人，例如家用机器人、销售机器人等等。在 Venture Capital 统计的 103 家企业中，这一类别的融资金额达 11 亿美元。
虚拟个人助手
这一类型的公司主要研发能够基于用户指令完成日常任务与服务的助理软件，例如个人助理 APP 和网络客服等等，帮助企业管理产品售后服务或负责管理私人日程安排等。在 Venture Capital 统计的 130 家企业中，这一类别的融资金额达 5.7 亿美元。
手势控制
这一类型的公司主要研发可以让用户通过手势与计算机交互的技术，例如让用户通过肢体动作控制游戏角色或者其他应用产品。在 Venture Capital 统计的 55 家企业中，这一类别的融资金额达 6.3 亿美元。
推荐引擎和协助过滤算法
这一类型的公司主要研发能够预测用户对电影、餐厅等偏好并依此做出个性化推荐的技术。在 Venture Capital 统计的 86 家企业中，这一类别的融资金额达 1.47 亿美元。
情景感知计算
这一类型的公司主要研发能够自动感知周围环境(位置、方向、光度、温度等)并基于感知到的信息进行自身调整的软件。在 Venture Capital 统计的 33 家企业中，这一类别的融资金额达 1.31 亿美元。
视频内容自动识别
这一类型的公司主要研发可将视频内容样本与源内容文件进行比较识别的技术，可以应用于识别用户上传视频与版权视频文件比较以检测是否侵权。在 Venture Capital 统计的 20 家企业中，这一类别的融资金额达 0.82 亿美元。
语音翻译
这一类型的公司主要研发可以识别人类语音并实时从一种语言翻译至另一种语言的技术，如视频谈话、网络研讨会或者网络直播的实时翻译。在 Venture Capital 统计的 19 家企业中，这一类别的融资金额达 0.34 亿美元。
根据这些企业的平均融资情况及成立年限，这 13 个企业还可以分别归类到 4 个发展阶段之下：Heavyweights(平均融资及成立年限都很高的企业)、Established(平均融资低、成立年限久的企业)、Disruptors(平均融资高、成立年限短的企业)、Pioneers(平均融资及成立年限都低的企业，一般指成立初期不成熟的企业)。
从上图的分类布局中我们可以看到，处于 Heavyweights 的企业大部分集中在智能机器人行业;处于 Disruptors 阶段的多为手势控制、机器学习领域;处于 Established 阶段的为语音翻译和语音识别领域的企业;自然语音识别、视频内容识别、图像识别、推荐引擎、情景感知计算、虚拟助手这些领域的企业大多处于 Pioneers 阶段，即成立初期。
结语
2016 是人工智能发展的重要拐点，无论是从我们看到的 Alpha Go 打败人类围棋冠军和越来越流畅的谷歌翻译，还是从多个角度的统计数据中，我们都不难看出这一点。在《乌镇指数：全球人工智能发展报告 2016》中甚至显示全球平均每 10.9 个小时就有一家人工智能企业诞生。
整个行业势头非常强劲，但是从弱人工智能到强人工智能的实现依旧还有很长的路要走。“A 股概念丛生符合资本市场逐利的特征，强人工智能代表着未来科技发展的方向，高科技企业普遍将其作为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点，其发展有着巨大的想象空间，虽然强人工智能离真正的商业化还有很长的一段路要走，却并不能阻碍市场对强人工的热情。也正因为其发展还相当不成熟，这里面蕴藏的风险也是巨大的，投资者在选择投资对象时，应该理性分析。”中投顾问咨询顾问崔瑜在接受《证券日报》采访时评论道。因此，无论是对于创业者还是投资者而言，在热潮前保持应有的冷静，才能保证整体产业保持良性降发展。
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