得益于互联网、大数据、云计算等领域的飞速进步，过去两年，人工智能的效率和精准性不断提升，在生活和工作中的应用也越来越广泛。一些应用人工智能的机器在制造业中已经开始代替人类劳动，而机器学习仍在继续，它会沿着价值链向上攀升，未来甚至有可能自行研发新药和诊断疾病，也可能在法律、金融等领域大量替代人类

如今，人工智能已经不是一项虚无缥缈的实验室科技，它已经融入我们生活的方方面面。BBC Future 栏目撰写了一篇轻松愉快的文章，选出了首字母 A 到 Z 的 26 个单词，借助它们介绍机器的思考方式。

而在虚拟世界中，人工智能助手的平权则走上了一条完全不同的路——让人工智能助理回归本来的面貌，即没有明确的、固定的性别。现在已经有很多科技公司意识到了这一点，大多数的智能助手开始向无性别的趋势发展。

如果从材料角度看，目前芯片上游原材料公司主要是硅的生产企业。因为硅是芯片的原材料，硅实际上来自于最不起眼的沙子。当沙子经过硅提纯后，切割晶圆，影印，蚀刻，重复、分层以及封装多个工序，才能变成价格昂贵、结构复杂、功能强大的芯片。想想手机，人工智能以后都要用到这些硅。所以股市上相关于硅的资源，硅的生产

人工智能有时还是会出现错误。而且，对于何时出错、出了错如何修补，用户还难以确定。著名案例包括：微软聊天机器人“耍流氓”、维基百科的机器编辑互结梁子、Uber的自动驾驶汽车闯红灯、俄罗斯机器人Promobot逃离实验室。

像传统车企那样选择渐进式无人驾驶发展道路，虽然风险低、产业重构难度小，也符合正常的发展逻辑，但Waymo这样的“颠覆者”一旦实现突破，并进而发展成为无人驾驶领域异军突起的“安卓操作系统”，传统车企恐怕有沦为汽车组装厂的危险。

孙茂松：有理解的人工智能是指，让机器的判断和决策具有可解释性，让机器具有推理能力。有理解的人工智能是下一步需要攻克的难关。机器有自主能力威胁人类更是为时太早，一些影视作品出现相关场景，或许属于一种哲学思考。

目前在中国，还没有已经成型的，面向个人的众包数据标注平台，目前百度众测官方平台仅对企业开放。一个现实的问题是，众包模式如何保证质量？这也是王馨认为众包模式现阶段并不可行的主要原因。华为轮值董事长徐直军在台上说，数据标注师这样的职业很有可能被颠覆，华为要做的改变是提升AI自身的自动化水平。

莫霍克·史洛夫：综合来看，接下来的侧重点包括：隐私与安全问题、人工智能、大数据、云服务。过去，人们往往是通过自己的经验来判断目前的现状和未来的趋势，这种方式需要长期的积累并且不易传承。伴随着人工智能和大数据的发展，我们有越来越多的方法，去准确预测未来。

杨学成：人工智能的发展可以内化为新的资源，也就是智能资源。从过去历史发展来看，人类之前获取过畜力、自然力、机械力，而人工智能给我们带来智慧的力量。

另一个领域是智能辅助，包括服务性的机器人。美国开始在凤凰城进行一轮新的测试，这将对生活带来巨大改变。现在越来越多的机器人可以照顾老人，进行健康指导。

周鸿祎：万物互联带来的是物联网、车联网和工业互联网，网络攻击不再局限于用户电脑，而是可以通过连接攻击国家的基础设施、公共设施。