人工智能（AI）是物联网和工业4.0发展的核心。
一个国家对人工智能应用的接受程度越高，对其GDP的贡献就越大。
我国基于在半导体和ICT技术方面的现有优势和竞争力，开发了各种新型应用芯片，以满足各行业日益增长的需求。
人类一直对与自己相似的机器人以及人工智能（AI）的概念感兴趣。
好莱坞电影和科幻小说一直激励着科学家朝这个方向努力。
尽管AI泡沫已经多次破裂，但近年来的一些重大发展和突破再次让该领域重新回到公众视野。
目前来看，未来人工智能发展有八个新趋势。
1、行业垂直领域应用潜力巨大 人工智能市场在零售、交通与自动化、制造、农业等各行业垂直领域潜力巨大。
推动市场的主要因素是人工智能技术在各个终端用户垂直领域的应用不断增加，特别是改善对终端消费者的服务。
2.医疗健康产业快速增长。
机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。
基于人工智能的系统还可以帮助医院改进其运营流程和数据管理。
由于医疗保健专业人员在阅读剂量说明或诊断数据时不可避免地会犯错误，因此智能人工智能系统通过图像识别和光学字符识别功能对所有数据进行双重检查，以减少此类错误的发生频率。
人工智能引入医疗保健行业2018-2018年保持高速增长，预计将从6亿增长到79亿美元，年均复合增长率为52.68%。
3. AI取代屏幕成为新的UI/UX界面。
过去，从PC时代到手机时代，用户界面都是通过屏幕或键盘进行交互。
随着智能音箱、虚拟/增强现实（VR/AR）和自动驾驶汽车系统逐渐进入人类生活环境，人们无需屏幕即可轻松与计算系统交互。
交流。
例如：使用视觉图形的自动驾驶汽车通过人工神经网络实现实时翻译。
换句话说，人工智能让界面变得更简单、更智能，从而为未来的交互设定了高标准。
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4、手机芯片必须内置AI计算核心。
目前主流的ARM架构处理器速度不够快，无法执行大量图像运算，因此未来的手机芯片肯定会内置AI计算核心。
就像苹果将3D传感技术引入iPhone之后，Android阵营智能手机也将跟进，明年推出3D传感相关应用()。
5、AI芯片的关键是软硬件的成功融合。
AI芯片的核心是半导体和算法。
软硬件成功结合的关键在于先进的封装技术。
一般来说，GPU的速度比FPGA更快，而FPGA在功效方面又比GPU更好，因此AI硬件的选择取决于产品供应商的需求。
6.自主学习是最终目标。
AI“大脑”分阶段变得更加聪明，从机器学习进化到深度学习，再到自主学习。
首先是打造自主机器的AI平台；它还必须提供一个虚拟环境，允许自主机器自主学习。
必须符合物理定律，碰撞、压力、效果必须与现实世界相同；然后将AI的“大脑”放入自治机器的框架中；最后建立虚拟世界入口（VR）。
7.将CPU和GPU（或其他处理器）结合起来。
CPU是一种超性能处理器，普遍应用于各种设备，任何场景都可以应用，所以需要将CPU和GPU（或者其他处理器）结合起来，为开发者提供更多的算法等等。
AR成为了AI的眼睛，为机器人学习创造的虚拟世界本身就是虚拟现实。
如今，基于人工智能的开发已经成为主流，各类企业不仅热衷于改进现有流程，而且看到了人工智能可以给他们带来的潜在增长点，这就是为什么CIO应该关注战略。
人工智能的意义及其创新发展空间。