近年来，随着PC市场、移动终端市场渐于饱和，互联网迎来人工智能时代。根据艾瑞咨询预计，2020年全球AI市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。事实上，随着人口老龄化、人力成本攀升，以及危重工种从事意愿降低，AI的商业化进程正逐步加快。目前AI在众多细分领域表现已优于人类，未来或通过移动互联网、云计算等将千千万万“专用脑”连接成“一脑万用”的人造生物脑。数据显示，2015年，我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，投资额为14.2亿元，同比增长分别为71.4%、75.7%。相关预测，中国市场规模将达到15亿美元左右，而到2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元。
人工智能爆发前夜 看国内外巨头如何布局
除了中国广阔的人工智能市场以外，近年来的中国人工智能技术的迅速发展也是国外巨头们关注的焦点之一。不但以BAT为代表的互联网巨头已开始在人工智能上发力，上百家人工智能相关的企业也开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。这条人工智能生态产业链覆盖了机器学习、自然语言处理、大数据处理、计算机图像识别、人工智能认知等多个细分领域。
|百度：外放型人工智能战略，成功逆袭
百度是在声誉下跌，总营收下降情况下，“移情”人工智能的。目前，百度一些业务已和人工智能天然关系密切，比如在百度最为基础的搜索业务当中，早年百度大搜索用的是词频统计、超链分析专利，近五年百度的搜索自然结构功能的排序基本上变成机器学习。近期手机百度8.0上线，借助百度人工智能等技术，个性化推荐给用户不同的资讯内容。
在面向未来的人工智能应用方面，百度积极参与无人机、无人车等的开发。此外依靠图像识别和数据风控技术的“秒批”技术是其在金融领域的一项应用。总体来说，百度在人工智能领域的战略属于外放型。
|阿里：布局全产业链生态
对阿里来说，云计算是其面向未来的核心部分，阿里希望构建以场景应用作为突破口的全产业链生态。云计算与人工智能虽然属于两个范畴，但二者之间也有交叉，并且，目前阿里在人工智能方面的尝试，很多出自云平台。比如在云栖大会上，杭州市政府公布了一项“疯狂”的计划，为这座城市安装一个人工智能中枢——杭州城市数据大脑，其内核采用的即是阿里云ET人工智能技术。
阿里在人工智能方面也有其他尝试，但也中规中矩，比如和旷视科技达成战略合作，利用后者的人脸识别技术开启“人脸支付”功能。基于语音识别、语义理解、个性化推荐、深度学习等人工智能技术的应用，推出新一代智能客服产品——阿里小蜜等。
|腾讯：内部业务嵌入外部投资
腾讯在人工智能方面的布局颇有点“投机主义”，腾讯高级副总裁姚星在接受媒体采访时表示，腾讯越来越重视在人工智能领域的技术开发，这包括两个路径：一是整合腾讯自身的技术资源，形成体系和重点；二是加快对优秀公司的收购和合作步伐。
对于前者，腾讯的人工智能应用更多体现在内部产品的应用上，比如微信语音转文字、声纹识别、电视节目中的摇一摇等功能，以及内部产品“天天P图”等。此外在搜狗业务中（腾讯于2013年入股搜狗），人工智能也有较大发挥空间，比如输入法在语义理解、识别和人积交互方面的探索等；投资方面，腾讯的“投机”更多体现在对外投资上。2014年以来，腾讯先后投资了面向所有个人的云计算服务商ScaledInference,主要业务为开源项目Deep Learning4j的Skymind公司，医疗健康数据收集和分析服务提供商CloudMedX公司，由前华大基因董事合伙人王俊创立的iCarbonX（中文名为碳云智能）公司和数据公司Diffbot。
总体来看，百度在人工智能领域发力最早，布局最成体系；阿里倚重电商数据，构建阿里云全产业链生态；腾讯则是“内部业务嵌入外部投资”并举。
看过国内BAT在人工智能产业的布局，我们不妨也来看下，国外科技巨头在人工智能领域的布局。以IBM、谷歌、NVIDIA、英特尔来看，国际AI市场竞争正在走向多样化、个性化。
|IBM：入局早，深刻受益行业发展红利
人工智能是IBM在2014年后的重点关注领域。IBM在AI领域无出其右，如80年代的专家系统、1997年击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的深蓝计算机、2011年在美国智力竞赛节目《危险边缘》中战胜其人类对手的沃森系统均出自IBM。IBM在AI领域布局围绕沃森和类脑芯片展开，试图打造AI生态系统。目前IBM已撤销全球业务咨询GBS和技术服务GTS等部门，并转型成认知解决方案和云平台公司。
IBM未来十年战略核心是“智慧地球”计划，IBM每年在其投入研发投资约在30亿美元以上。未来IBM的创新解决方案在智慧能源、智慧交通、智慧医疗、智慧零售、智慧能源和智慧水资源等领域全面开花，涵盖节能减排、食品安全、环保、交通、医疗、现代服务业、软件及服务、云计算、虚拟化等热点方向。
|谷歌：软硬件结合，开源系统构建AI生态
谷歌大数据检索核心技术领先于全世界，并建立了全球最大的数据库系统。广告盈利是谷歌的主要盈利模式，目前九成以上营收来自其广告系统。2015年8月，谷歌宣布架构重组，设立母公司Alphabet，谷歌由搜索引擎公司全面转向为覆盖诸多领域的高科技企业。
谷歌在2011年成立AI部门，目前已经有100多个团队用上了机器学习技术，包括谷歌搜索、GoogleNow、Gmail等，并往其开源Android手机系统中注入大量机器学习功能（如用卷积神经网络开发Android手机语音识别系统）。谷歌目前产品和服务依靠主要AI技术驱动，如谷歌使用深度学习技术改善搜索引擎、识别Android手机指令、鉴别其Google＋社交网络的图像。
|NVIDIA：GPU大势中，布局端到端AI平台
基于传统PCGPU业务渐于饱和、及对AI潜在市场强烈看好，NVIDIA正积极谋求战略转型。2015年Q1已不再提及传统PCGPU业务，并将战略重点投向游戏、专业工作站、数据中心和汽车电子等四大市场，NVIDIAGPU芯片目前在虚拟现实、人工智能和无人驾驶汽车等领域位于重要中心。2016年Q2，NVIDIA实现营收高达14.3亿美元，同比上年增长24%，同比2016年Q1增长9%，这主要是受游戏、数据中心及专业虚拟化、Tegra无人驾驶系等产品强劲需求驱动。
AI领域，NVIDIA不想做单纯的硬件或者软件厂商，致力于打造于基于AI平台化公司，构建端到端的深度学习平台。NVIDIACEO黄仁勋表示，未来NVIDIA将是基于人工智能平台化的公司，业务将涵盖智慧城市、交通、超级运算等领域。
|英特尔：研发＋收购抢夺芯片市场份额
近年来，英特尔传统业务表现不佳，为避免对PC、服务器的过度依赖，公司基于主业积极谋求战略转型，将业务从PC芯片、移动芯片拓展至数据中心（云服务）、物联网、人工智能等领域，还提出“2016重建计划”，将未来工作重心从PC芯片转向物联网和云计算。
未来英特尔将打通从云端数据中心到设备终端，历经大数据处理环节，再回到云端数据中心等AI闭环，打造AI生态系统以谋求领导地位。英特尔AI终端布局聚焦于人机交互，通过提供英特尔Curie模块、Edison计算平台、CedarTrail芯片平台、RealSense实感技术及凌动处理器等技术，进一步提升终端设备智能化水平，并将设备数据上传至后端数据中心。AI后端布局主要是研发适合机器学习CPU芯片（如XeonPhi）、及FPGA芯片，以拓展AI计算性能。
随着全球人工智能产业的发展，人工智能应用延伸到越来越多的领域，以安防来说，作为科技创新的重要领域之一，人工智能给安防带来了新的发展思路与方向，国内几大安防龙头企业都在积极布局人工智能领域的产品与技术应用。海康威视智能泊车机器人、大华股份人脸识别技术在LFW（国际权威人脸识别公开测试集）上取得了99.78%的准确率、宇视科技“昆仑”大容量分布式的云结构化智能分析服务器、科达猎鹰智能分析系统、高新兴立体防控云防系统、中兴力维智慧城市信息共享平台等。
结语：人工智能近年来不断突破新的极限，部署新的应用，在深度和广度上都得到了很好的发展。而中国在人工智能领域，不论是市场还是实力，都让国外的行业巨头们神向往之，这对于中国人工智能的发展同样带来了巨大的促进作用。尤其是当中国本土企业带上最前沿的人工智能技术走向海外市场，输出中国的产品技术，能够在行业内赢得良好的口碑。通过与其它国家企业的交流合作，进一步帮助中国人工智能企业开拓国外市场，提升全球化背景下的企业发展战略。同时，得益于政策的东风，和上下游的密切联动，未来中国人工智能产业的发展潜力必将难以限量。