在过去的五年中，我国移动互联网的应用创新震惊了世界。技术的积累和数据的沉淀直接促进了人工智能的爆炸式增长。 2017年，人工智能在投资界，商业界和政策中的全面表现不仅使外界对移动互联网时代以后的AI有期望，而且还实现了空前的技术崇拜。人工智能在2018年的发展方向如何？在新的一年中，企业界如何对“未来就在这里”，国家政策的战略规划以及对社会技术的信任与对智能时代的一点点忧虑交织在一起？从商业角度来看，“工业AI”是指加剧了人才战争，但投资者和企业家需要更加清醒。如果2017年的人工智能仍然有点浮躁，那么在2018年，更多的工业化行动（不仅仅是概念）可能会逐步落地。鉴于目前的人才缺口，2018年的人才战争可能会更加激烈。相比之下，企业家精神和投资则需要更多的思考。继续前进，这不应该是2018年人工智能行业的调性。阿里云总裁胡晓明也认为，人工智能的发展将是泡沫式的，下一站将是``工业AI''。 ＆quot;所谓的“工业AI”指的是“工业AI”。也可以说是“去车间写代码”，这意味着更多地考虑了技术登陆的问题。换句话说，那些可以实现的人工智能应该是2018年的主角。一些先进的人工智能距离工业化还很遥远，不适合持续大肆宣传。实际上，行业目前掌握的人工智能技术，在对传统子行业的深入了解，整理和重组过程的基础上，已经足以大大提高工业效率。人工智能需要回归工业化。可以预见的是，在2017年的人工智能投资和创业浪潮中，由于风口周期的结束和收益周期的崩溃，可能会出现一些初创公司。在2017年底，企业家和i Dark Horse联合发布了“ 2017企业家精神”榜单“死亡名单”，宣布企业家精神的寒冬已经到来。不断上升的利率和混合的创业项目都是某些创业项目突然结束的原因。人工智能显然更受欢迎，但注定也无法逃脱创业和投资的周期性规律。就社会规范而言，业务属于业务，但是必须具备必要的技术道德和正确的“数据概念”。是必不可少的。业务就是业务-业务就是业务。在人工智能时代，这种西方谚语似乎有些过时了。近年来，国内大型互联网公司侵犯数据隐私的话题屡屡出现在舆论中，这并非巧合，而庞大的数据资源恰恰是我国人工智能发展的核心优势。技术发展与社会道德之间的冲突不是一个新话题，但是人工智能面临的问题似乎更加尖锐。在该领域的所有问题中，解决数据隐私问题的紧迫性要强于人工智能可能带来的失业问题。您知道，与美国的硅谷相比，我国的AI公司的估值要高出好几倍。重要原因之一是我们拥有大量数据。之所以拥有这些数据，是因为我们的移动互联网发展较快，我国手机用户超过13亿，数字经济规模达到3.4万亿美元，占GDP的30％。这也是因为我们在数据中缺乏保护意识和行动，在美国，隐私保护更加成熟，因此难以获取和合法使用个人用户数据。与发达国家相比，我国互联网行业的竞争失范和价值取向问题更加突出。这是由于缺乏法律环境和发展滞后造成的，从根本上说，这是由经济发展阶段决定的。现在的问题是，数据隐私是人工智能开发中无法避免的问题。而且，根据发达国家的经验，中国的经济发展