正文
两百年前，最大的产业农业在2010年占GDP的比重仅有2.81%，在智能社会我们可以大胆想象，基于人工智能和创造性的产业占比将达到90%，因此这个社会的财富会再一次被分配，中间的机会非常之多，只有静止不动的企业和静止不动的个人一定会被时代淘汰。
人工智能为什么在这两年爆发？数据、算力和算法遇到最佳时机
人工智能有三个要素：数据、算法和运算能力。
人工智能发展60多年，算法也出现几十年，但是唯有今天的数据和运算能力才促使人工智能突飞猛进。就像爱因斯坦的E=mc^2的公式，很早就提出来了，但只有到了原子弹爆炸和核电站，才实现了应用。
人类的数据以每年50%的速度增长，而根据摩尔定律，运算能力也是每1.5年-2年翻番，数据和运算能力成咬合级、指数级提升，终于爆发出威力。
同时，算法也不断演进。
在有监督的学习上，深度学习的表现可以随着数据可以不断增长（蓝线），而一般学习算法到了一定数据之后增长就停滞了（红线），所以当我们学更长尾更复杂的东西的时候，它没有能力学了。
谷歌去年发表的一篇论文结果显示，在视觉任务上，性能随数据集的量级提升而线性提升。同时，模型容量也很重要，数据量越大，对模型复杂度要求越高，模型复杂度越高，它的提升越有效，这也就是为什么ResNet-152的提升远高于ResNet-50。
以深度学习为基础的一系列的高复杂度、高运算量的学习算法打开了一扇门，让机器对原来复杂的能力可以进行学习了。
以视觉识别为例，过去的模式识别主要是找特征点，特征即便抽取数百甚至上千都不可能完全准确，深度学习就能够避免这种情况，这也就是为什么当复杂度很高的时候，很多经典的算法就遇到了瓶颈，而深度学习在一定程度上可以解决这些问题，只有高复杂性模型才能Hold住高复杂性经验，从而进步。
工业机器人和智能工厂。
工厂里工人的岗位已经逐渐在消失掉，留下的是一些工程师，像特斯拉这些现代的工厂里，工人已经很少了。
自动驾驶和智能交通。
Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo已经估值700亿美金，已经直接做L4，测试300万英里；百度今年将与金龙客车合作，小规模量产自动驾驶汽车。这些告诉我们，人工智能已经落地了。
智慧医疗。
以前谈人工智能，很多医生不认可。但现在医生们也开始以开放的态度来对待、拥抱人工智能，看它的能力到底在哪儿。中国的AI医学影像有超过20家创业公司获得融资；美国的FDA已经开始审批AI辅助诊断产品，有消息说，CFDA也在酝酿对AI的医学产品如何评审，今年应该会有明确的方式方法出台。
智能金融
也应用广泛，比如智能投顾、信贷评估、保险等。
上述讲到的是过去产业与AI相融合，AI在其中起到替代作用，并且大量是基层、技术含量不高的职业。AI的新机会在哪儿？
新机会很多情况下是“无中生有”的机会，而服务机器人和人机交互就是这样的机会。以家庭助理机器人为例，这个东西它以前不存在，人工智能的出现让人们拥有了个人秘书，产业机会巨大，因此，谷歌、苹果、亚马逊、阿里、百度等巨头都在做智能助理。
