概述
2018年9月17日至2018年9月，以“人工智能賦能新時代”爲主題的2018世界人工智能大會（WAIC）在上海舉辦，由於今年世界人工智能大會時間（2018年9月19日-2018年9月22日）、地點（杭州）和雲棲大會有所衝突，最終選擇了阿里舉辦的雲棲大會，並通過世界人工智能大會的視頻回看BAT三巨頭李彥宏、馬雲、馬化騰、雷軍等大咖們對人工智能時代的理解和預判，簡單總結了下各位大咖的金句，用來總結未來AI的發展趨勢。
李彥宏
不夠AI化的企業，註定被新一代企業取代。20年前信息化即現代化，今天的現代化即AI化。提出三維一體的AI化公司的理念：
1、具備AI思維。企業必須基於萬物互聯，重新思考公司的戰略；
2、擁有AI能力。企業利用AI技術的能力，而不是發明AI技術；
3、遵循AI倫理。企業不僅在技術層面與AI緊密結合，其文化也需要AI化。
馬化騰
AI 技術在未來可能會變成萬能鑰匙
AI的發展，是一場跨國家、跨學科的挑戰，是不能拒絕的國際性奧林匹克競技，也不能閉門造車。
微信已經10億用戶了，完成了人與人之間的連接，下一步將連接人與服務，這會一個大社交時代，其中最關鍵的，就是AI的作用和力量。
馬化騰現場提出四個問題供在場人員思考：
1、未來AI能否做到可知？而不是黑匣子。
2、未來AI能否做到可控？避免危害個人、羣體的利益。發生危害是否可以追責到具體人？
3、未來AI能否做到可用？讓儘可能多的人使用。
4、未來AI能否做到可靠？能夠足夠迅速地自我修復漏洞？做到可靠？
雷軍
深度學習算法的發明使AI進入實用階段
人類已經進入人工智能時代，不管你走在哪裏，所有的巨頭都在討論人工智能。今天全球最頂尖的公司都把人工智能列成了公司的核心戰略。
人工智能的發展需要深度學習人才。
1、業務帶頭人；
2、研究深度學習的技術人員、數據科學家‘
3、製作系統，將模型納入系統的工程師；
4、爲業務人員、工程師、數據科學家之間架起溝通橋樑的人。
馬雲
機器一定比人更聰明，未來十到十五年，傳統製造業面臨的痛苦將會遠遠超過今天的想象。企業如果不能從規模化、標準化向個性化和智慧化轉型，將很難生存下去。
人工智能是技術，但是人工智能又不是具體的一項或者幾項技術，人工智能是我們認識外部世界、認識未來世界、認識人類自身，重新定義我們自己的一種思維方式，我們在重新定義自己未來的一種生活方式。
將“AI”翻譯成“人工智能”並不是很準確，其實“AI”最好的翻譯應該是“機器智能”。
未來，數據將會是生產資料，計算是生產力，互聯網是生產關係，智能時代是基於這些改變而隨之發生的巨大的社會變革。
未來30年，智能技術將深入到社會的方方面面，改變傳統製造業，改變服務業，改變教育、醫療，我們所有的生活會因爲數據、計算而改變。
AI技術、區塊鏈技術、IoT技術，這些技術再先進，如果不能和製造業、服務業相結合，不能推進轉型升級，不能推動社會更加綠色、更加持續發展、更加普惠的方向變革，不能讓我們的生活更加健康、更加快樂，這樣的技術將毫無意義
總結
人工智能是一個比較大的概念，一切科技類應用比如技術平臺，機器人自動化，芯片，語音處理、視覺圖像處理，人機互動、物聯網等等都將與人工智能有關。目前這些領域都僅處於研究發展的起始階段，未來會有極大的發展空間。深度學習技術與人工智能密切相關，該領域的人才也會成爲未來亟需。
名詞概念：
機器學習：
機器學習最基礎的用法，是通過演算法來分析數據、從中學習，以及判斷或預測現實世界裏的某些事，並非手動編寫帶有特定指令的軟體程序來完成某個特殊任務，而是使用大量的數據和演算法來“訓練”機器，讓它學習如何執行任務。最早提出人工智能概念的學者們構思出機器學習的概念，多年來也發展出決策樹學習、歸納邏輯編程、叢集、強化學習和貝葉斯網路等演算法，然而這些都沒有達到廣義人工智慧的最終目標，也未實現狹義人工智慧的一小部分目標。
深度學習:
深度學習開創出衆多機器學習方面的實際應用和全面推廣人工智能領域 ，解決了許多任務，看起來有可能實現機器助手的夢想。
個人理解公司在人工智能方面需要的做的事情：
1、數據基礎
數據是生產資料，計算是生產力，互聯網是生產關係，數據是人工智能的基礎，人工智能時代之前，大多數公司並沒有意識到數據的重要性，數據表現在各個方面，從用戶PC、移動端各類行爲數據，包括用戶瀏覽的網站、網頁的、使用的app等等，到用戶界面操作、具體業務處理的以及很多具體的基礎數據，例如專利、企業信息等等，數據體現在方方面面，現在很多公司寧願花錢讓用戶使用自己的軟件，充分證明了數據的重要性，公司在以後的系統設計中首先要注重數據的收集，尤其針對較系統獨特的價值數據。
2、正確理解並重視人工智能
人工智能並不是能夠一蹴而就的，人工智能概念比較大，現在各種場合都會提到各類人工智能概念，一定要認清人工智能對企業發展的重要所在，以及什麼的人工智能適合企業的發展，在企業發展過程中將人工智能提升到戰略目標，正確理解並使用人工智能將是企業發展的核心競爭力。
3、針對性研究
人工智能涉及面比較廣，提現在方方面面，但就企業發展而看，並不是所有的人工智能領域都適合自己，一定要找到適合並需要的人工智能去針對性的研究、突破。例如軟件優化、用戶體驗可以通過人工智能技術進行改善優化，以及輿情分析、方向預測等可以進行重點針對性的研究等等。
4、人才儲備
人工智能對企業來看一定要是長期的戰略目標，在戰術上充分利用人工智能技術，在這裏人工智能人才是基礎，包括技術人員、數據科學家以及系統模型設計人員等等。不能一味的爲了完成一個軟件項目爲目標，要將公司的方方面面融入人工智能，所以人才儲備並按公司發展的階段及時的引入人工智能是非常有必要的。