赛迪顾问人工智能行业分析师向阳表示，2016年中国AI市场规模快速增长，达到239亿元。预计，2018年中国AI市场规模将突破380亿元，复合增长率为26.3%。
　　人工智能（AI）再次受到关注。3月5日， 《政府工作报告》提到，加快培育壮大新兴产业，其中，AI首度被列入政府工作报告中。实际上，AI产业和相关公司在2016年就颇受政策和资本青睐。2016年7月，在国务院印发的《“十三五”国家科技创新规划》中，AI就被列为新一代信息技术中的一项。
　　在2016年，中国AI市场规模快速增长，达到239亿元。其中，智能硬件平台市场规模为152.5亿元，软件集成平台市场规模为86.5亿元。预计2018年中国AI市场规模将达到381亿元，复合增长率为26.3%。
　　新兴AI机遇点逐渐凸显
　　在中国AI结构中，智能硬件平台占比高于软件集成平台，达到63.8%。
　　但未来AI的新机遇点将主要发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为AI的核心，算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面，针对AI算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点，不论是NVIDIA的Tesla P100、IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，还是中科院的寒武纪，都试图打破冯·诺依曼架构，依托人脑模式构建出更快更适用的新体系，而这将为AI未来的良性发展奠定坚实基础。
　　未来，随着语音识别和图像识别技术商业化的推广，软件集成平台的市场份额将进一步增大。
　　机器视觉、深度学习等环节将成投资热点
　　图像识别的技术成熟度低于自然语言处理，为新兴企业从软件技术突破带来了机遇。在软件图像识别领域，尤其以Face 和格灵深瞳两家为代表，它们通过招揽优秀研发人员在短时间内迅速脱颖而出。而中国AI市场中，自然语言处理属于技术成熟而且高度竞争状态，科大讯飞占据了国内语音识别领域70%以上的市場，并且多年的技术积累已经在语义分析等领域具备了一定技术壁垒。同时，百度、阿里、腾讯依托技术优势都对语音市场虎视眈眈。因此，语音识别领域已经较难切入。
　　同时，前瞻性地对具有高价值且临近爆发期的技术进行投资是回报率最高的。深度学习作为2006年重新提出的神经网络算法，已经在AI产业刮起了强劲飓风，AlphaGo的成功最核心的价值就归功于它。深度学习正处在面临爆发的临界点，各大公司纷纷跑马圈地，预期全面部署需7年时间。就国内而言，互联网厂商纷纷推出深度学习云平台（阿里DTPAI、百度大脑）、硬件厂商则忙着推出深度学习一体机（中科曙光联手英伟达推出XSystem、华硕携吉浦迅推深度学习一体机ZenSystem），一场本地化和云端化的争夺正在上演。虽然背负着不同的利益，但就未来而言，云计算和开源仍将成为主流，是推动技术进步的主要模式。因此，基于云平台的深度学习，投资价值不言而喻。
　　未来3年内语音识别迎来快速商业部署
　　通过利用机器学习技术进行自然语言的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。在人工智能的各项领域中，自然语言处理是最为成熟的技术，由此引来各大企业纷纷进军布局。国内外代表产品有苹果Siri、谷歌Allo、微软Cortana、百度度秘、讯飞语音云等，产品在语音识别的准确度上已经达到95%以上，基本可以应对人类日常生活中的各项需求。各大公司也在积极部署针对不同方言的商业化产品。在未来3年内，成熟化的语音产品将通过云平台和智能硬件平台快速实现商业化部署。
　　开源合作发展将成为标准竞争主流趋势
　　近两年来，以谷歌为代表的巨头公司纷纷开始开源自身核心产品。从2015年到2016年的开源化事件中看到，不仅有机器学习软件平台，还有相关硬件平台和完整软件源代码。
　　如今的共识是，各家人工智能公司都在积极招募机器学习人才，而开放源代码则可以吸引外部人才参与项目协作，并改进相关技术。厂商也有可能从第三方社区中招募一些人才。
　　当然，这些公司还是保留了一些能保持自身独特性的环节，如海量的数据、可以运行软件的计算机网络，以及庞大的可以调整算法的人工智能专家团队。