目前，我国人工智能领域获得投资最多的五个主要细分领域分别是计算机视觉（研发）、自然语言处理、个人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能产业的资金将主要流向机器学习和场景应用两个方向。1.机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发据VentureScanner统计，截至2015年9月，全球人工智能领域获得投资的企业中，排名前五的企业如下：到平均融资金额的分别是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。目前，获得投资最多的五个子行业中国的人工智能领域是计算机视觉（研发）、自然语言处理、个人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能产业的资金将主要流向机器学习和场景应用两个方向。数据存储能力和技术能力的提升为机器学习的爆发提供了基础保障，而机器学习是人工智能的核心技术和最广泛的应用手段；但由于现阶段算力的限制和通用解决方案的开发门槛限制，基于安防、智慧生活、教育、健康等场景的场景应用成为国内大部分企业在人工智能领域的突破口。2.专业领域智能化仍是发展核心。基于GPU（图形处理单元）计算速度（性能每六个月翻一番）和基础技术平台的快速发展，企业在人工智能神经网络的建设上取得了很大的成绩。突破。但由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来20年人工智能的应用仍将集中在人脸和图像识别、语音助手、智能家居等专业领域。从上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中在特定领域的专项技术研发；其中，计算机视觉和语音识别的研发和应用已经处于国际领先水平，专业应用机器人的研发也有望在近10年迎来突破。可以预见，在从专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理和计算机视觉这两个方向将成为人工智能通用应用的两大突破口。未来20年，随着各专业领域差异化发展的成熟，通用领域研发所需的技术和数据也将迎来突破。3、产业分工日趋清晰，企业合作大于竞争。随着特殊领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐步分化为底层基础设施建设、通用场景应用和专用应用研发三个方向。在底层基础设施建设方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势，为产业链企业提供基础资源支撑，同时转化自身优势进入通用和专业应用领域的研究，从而在自身生态内形成人工智能产业链的闭环。在通用场景应用方面，以科大讯飞（002230）、格灵神通、融合现实、旷视科技为代表的公司将主要围绕计算机视觉和语音识别，为安防、教育、金融等领域提供通用解决方案。解决方案。在专注的应用研发方面，大部分硬件和初创公司集中，包括以小米、博联为代表的智能家居解决方案提供商，以及出门问问、联脸科技、优必选等差异化公司。应用程序提供商。4、系统级开源将成为常态。人工智能研究的任何分支都涉及极其庞大的代码计算。除了漏洞排查和横切，任何公司都不可能在封闭的环境中实现突破的可能。可以看到的趋势是，谷歌、微软、Facebook、雅虎等未来将人工智能作为核心竞争力的顶级公司，相继开放了自己的人工智能系统。需要明确的是，开源并不意味着核心技术和算法的完全转让。底层系统的开源，将让更多的企业从不同维度参与人工智能相关领域的研发。联合试错提供了一个良性的、标准化的共生平台。对于开放的企业来说，这也保证了他们与行业最前沿的技术同步。基于此，腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等在人工智能领域取得领先优势的企业纷纷在不同维度和空间开辟了自己的人工智能体系。未来，随着特殊领域应用的普及和通用技术应用需求的增强，这种开放程度将不断提高。5、算法突破将拉开以人工智能落地为核心的竞争差距，算法将成为未来国内人工智能产业最具竞争力的门槛。以谷歌为例。谷歌旗下搜索算法实验室每天进行200多项改进，完成从关键词匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面的算法竞争将进入白热化阶段。正是算法层面的突破，造就了腾讯优图、科大讯飞、歌灵申通等企业在图像识别、计算机视觉领域的突破和国际一线技术水平。但就国内人工智能算法的整体发展而言，虽然工程算法取得阶段性突破，但基于认知的算法水平仍亟待提升，这也是未来竞争的核心领域.总的来说，虽然基础技术的成熟带来了存储容量、机器学习等人工智能技术的提升，但受限于当前计算能力和大规模CPU、GPU并行解决方案，目前国内人工智能的发展智能主要关注计算机视觉、语音识别、智能生活等方向。
