人工智能的巨大能量，帶動(dòng)了從微觀至宏觀的各種智能化需求，進(jìn)而催生一系列新的技術(shù)、產(chǎn)品、業(yè)態(tài)與模式。

根據(jù)中國(guó)信通院與Gartner聯(lián)合發(fā)布的《2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展白皮書(shū)》（以下簡(jiǎn)稱“白皮書(shū)”）顯示，1999年至2017年，全球人工智能領(lǐng)域中圖像識(shí)別、生物特征識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)分支的發(fā)明申請(qǐng)及授權(quán)專利數(shù)量（合并同族后）超過(guò)10萬(wàn)項(xiàng)。

伴隨技術(shù)的密集而生，是相關(guān)企業(yè)數(shù)量的暴漲。根據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)研究中心全球ICT監(jiān)測(cè)平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)，截至2018年上半年，全球范圍內(nèi)共有4998家人工智能企業(yè)。其中，美國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量2039家，位列全球第一，其次是中國(guó)（不含港澳臺(tái)地區(qū)）1040家，之后依次是英國(guó)392家、加拿大287家、印度152家。

然而，這一輪人工智能熱潮的源頭，來(lái)自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念網(wǎng)絡(luò)可使用非監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練算法，使深度學(xué)習(xí)持續(xù)升溫。那么，除了當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)之外，人工智能還將如何向前發(fā)展？還擁有怎樣的解決方案？

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