2017年，人工智能彻底燥起来了：顶层设计相继出台，科技巨头扎堆布局生态，创投界狠下血本，细分产业频爆独角兽。那么，不说远的，不玩虚的，当前技术发展的势态如何？各个细分领域是怎样收到影响的？巨头和创企都在做啥，怎么做？
＊人工智能分类与应用场景
从目前人工智能的应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。商业模式主要集中在应用感知智能技术，如身份认证，基于人脸识别的门禁、打卡及安防，以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。
而涉及到垂直行业，人工智能多以辅助的角色来辅佐人类进行工作，诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚不能实现。预计随着认知智能技术的加速突破与应用，运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，人工智能市场将加速爆发，未来人工智能＋汽车、人工智能＋医疗等产业均将创在巨大的商业价值。
AI＋通信：规划海量数据
一直以来，由于通信产业的发展可以推动经济增长，通信产业是世界各国和地区高度重视产业，相关政策扶持和资金投入可观。5G、物联网、光网等更是行业中的重点。
＊北美地区2888家物联网相关企业，融资1250亿美元，价值6130亿美元
根据规划，5G服务将在2020年推出，但是国内外多家运营商将加快推出5G业务技术。物联网方面，已经出现比较成熟的商业模式，包括智能抄表、智能穿戴以及环境监控等。宽带固网方面，全光网已经成为标配，宽带战略已成各国基本策略，宽带市场主流数量级是“千兆”。
＊5G网络逻辑视图
有分析认为，2020年将有超过500亿台机器和设备进行互联，超过2000亿个联网传感器产生海量数据。联网汽车每天将产生4TB数据，一个联网工厂每天将创造超过1PB数据。
大数据正式人工智能的燃料，而传输这些海量数据还是依靠5G等高速宽带的通信技术。5G边缘计算将使机器人、自动驾驶汽车、可穿戴设备、无人驾驶飞机和其它对网络延迟敏感的系统，比如VR／AR等，自己成为一个微数据中心。
＊5G边缘计算：一旦实现，可带来毫秒单位级别的网络延迟，使得海量数据实时处理成为可能
与此同时：面对越来越复杂的无线通信网络系统，以往的设计与管理方式已经不能满足，引入人工智能可以帮助通信行业进行分布式网络创新设计，不断增强通信网络的性能和容量，用于帮助电信运营商管理和优化其技术设施的工具和服务，如智能化网络监测与维护、自动化管理和闭环优化、新型的网络规划流程、网络自主安全防护等。
此外，对于通信行业，AI技术可以最大限度地有效利用带宽和信息存储和检索的自动化，改进数字通信中过滤、搜索和语言翻译等技术，将会极大的拓展未来通信技术的应用空间，为5G应用开辟一个新的蓝海。