人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。当今的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核心，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，已经开始像水电煤一样赋能于各个行业。我国也逐渐形成了涵盖计算芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较完善的人工智能产业链。
迁移学习的研究及应用将成为重要方向。迁移学习由于侧重对深度学习中知识迁移、参数迁移等技术的研究，能够有效提升深度学习模型复用性，同时对于深度学习模型解释也提供了一种方法，能够针对深度学习算法模型可靠性及不可解释性问题提供理论工具。
深度学习训练软件框架将逐渐趋同，开源推断软件框架将迎来发展黄金期。随着人工智能应用在生产生活中的不断深入融合，对于推断软件框架功能及性能的需求将逐渐爆发，催生大量相关工具及开源推断软件框架，降低人工智能应用部署门槛。
中间表示层之争将愈演愈烈。以计算模型为核心的深度学习应用，由于跨软件框架体系开发及部署需要投入大量资源，因此模型底层表示的统一将是业界的亟需，未来中间表示层将成为相关企业的重点。
AI计算芯片朝云侧和终端侧方向发展。从云侧计算芯片来看，目前 GPU 占据主导市场，以 TPU 为代表的 ASIC 只用在巨头的闭环生态，未来 GPU、TPU 等计算芯片将成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合；FPGA 有望在数据中心中以 CPU+FPGA 形式作为有效补充。从终端侧计算芯片来看，这类芯片将面向功耗、延时、算力、特定模型、使用场景等特定需求，朝着不同发展。
行业巨头以服务平台为核心打造生态链。对于国内外的云服务和人工智能巨头，如亚马逊、微软，阿里云、腾讯云、科大讯飞、旷视科技等企业，将围绕各自应用，与设备商、系统集成商、独立软件开发商等联合，为政府，企业等垂直领域提供一站式服务，共同打造基于服务平台的生态系统。（部分内容来源于网络如有侵权请联系删除）
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