企业如何发展人工智能？
谢邀 企业想要发展人工智能，需要从战略层面、组织架构层面、人才储备层面和技术实现层面来考虑。 一、战略层面 在这个层面，主要思考的问题是：公司是否把AI列为一个重要的战略发展方向？在战略规划中安排了哪些资源（人力、财力、技术等）来驱动这个业务的增长？有哪些关键举措来实现这些资源的配置和目标？举例来说，如果要把AI应用于客户的营销场景，可能需要增加对大数据技术的投入；可能需要在内部建立数据团队来挖掘数据价值并应用算法模型；可能需要聘请外部AI专家来指导业务开展或解决特定问题。那么在这个过程中，就需要有相应的预算安排、人员配备来进行推进。
二、组织架构层面 这个层面的问题是：为了达成战略目标，公司在组织结构上做了怎样的调整？在现有组织架构下，有哪些阻碍AI业务开展的瓶颈？如何突破这些瓶颈？比如说，如果把AI应用研发作为单独的部门进行建设，可能在人才引进入口就会遇到难题；而如果把AI应用研发整合到数据科学部门中，或许能比较容易吸引到人才，但有可能又会出现其他的问题。必须结合公司的实际情况来综合考虑。
三、人才储备层面 这个层面的问题在于：为支持AI业务的开展，目前的人才储备情况如何？与未来规划相比，还存在怎样的人力和经验上的缺口？如何尽快填补这些缺口？或者说，有没有可能外包一部分AI相关的工作？比如一些数据的清洗工作完全可以外包给第三方数据服务商来做，这样既节省了成本又能保证质量。
四、技术实现层面 这个层面的问题在于：要实现AI技术在业务场景中的应用，现阶段最迫切需要的技术或能力是什么？还需要补充哪些知识？或者学习哪些技能？能不能通过培训来解决这些问题？如果可以的话，具体应该培训哪些内容？ 五、资源保障层面 这个层面的问题是：要推行AI计划，现有的硬件资源、软件资源和资金预算够不够？如果不够，如何解决？比如说，有些企业虽然已经有不错的数据积累，但是缺乏相关的算法建模能力，这时候可以考虑引入外部AI算法咨询顾问公司来进行合作，达到双赢的目的。
1、发展重点
1、基础理论。以提升信息获取、感知、传输、处理、存储和安全能力为核心，发展脑认知和神经计算、知识计算、深度学习、大数据分析与处理等基础理论，推动计算机科学、材料科学、生命科学和认知科学等学科的交叉应用，为人工智能发展奠定科学理论基础。
2、关键共性技术。根据人工智能技术体系的要素分类框架，结合技术成熟度和应用需求，明确发展重点和路径，有所侧重地超前布局核心技术和应用技术，促进各种技术要素实现相互渗透、高度融合。
3、前沿技术。关注技术发展曲线，把握人工智能重大技术变革趋势，重点发展混合增强智能、跨媒体智能、群体智能、自主无人智能、虚拟现实和augmented reality（xr）等前沿技术，适时启动国家科技重大专项。
4、高端产品供给。推进人工智能与机器人技术融合，研究小型智能服务机器人、特种救援、军用机器人、家政服务、医疗康复等机器人产品。推进关键算法和智能软件技术突破，研究智能芯片、智能软件和智能控制系统。推进人工智能与终端、物联网融合，研究智能家居、智能运载工具、智能终端、智能无人办公系统。推进人工智能与制造业融合，推动智能制造成套装备与系统研发。
5、产业创新体系构建。搭建公共创新载体、服务平台。构建“产学研用”深度融合的技术创新体系，推动人工智能相关支撑产业发展，增强基础保障能力。建立人工智能伦理和法律法规体系，制定人工智能产业融合的监管措施。
2、发展现状和趋势
人工智能技术具有很强的领域专业性特征。在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、医学诊疗、智能机器人等领域，我国取得了一批技术发明和理论建树，与世界先进水平差距不大。在脑科学和类脑计算、知识计算、跨媒体分析推理、人机混合增强智能等前沿方向的理论探索和应用研究方面，我国具备了一定的实力和水平。在支撑人工智能发展的集成电路、专用芯片、微机电系统（mems）传感器和开源软硬件等核心技术能力方面，我国与其先进国家相比还存在较大差距。
从全球发展趋势看，人工智能技术体系在总体保持“弱人工智能”发展模式的前提下，将进一步向纵深发展，在感知智能和认知智能层面实现突破性发展。“弱人工智能”即是指擅长于某个方面的人工智能，未来，机器视觉、语音识别、自然语言处理等感知智能技术将得到进一步发展。
在认知智能层面，主要发展方向有三个。一是混合增强智能。主要方向是类脑人工智能及机器认知、推理与决策，结合脑科学和认知科学，综合基于神经科学启发的认知模型与大数据驱动的机器学习等技术路线。二是自主智能。从感知、模仿人类智能向增强、超越人类智能发展。主要方向是构建自主式、自学习、自进化人工智能系统及与复杂环境和用户交互的智能自主学习算法模型。三是群体智能。主要方向是分布式人工智能、复杂网络、群智计算等，发挥智能群体的协同智能和分布式智能相互转换的特征，实现群智决策。
从人工智能产业发展趋势看，在感知智能层面发展的技术和产品在近年内将保持良好的市场应用，而在认知智能上的重大技术突破和产品创造将在相当时期内对经济发展产生持续的推动作用。与国外相比，我国人工智能在技术和产业发展上优势与挑战并存。
