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IDC機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)稱，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理技術(shù)和機(jī)器人在媒體、廣告、零售、金融和保健領(lǐng)域以及工廠的廣泛應(yīng)用，全球人工智能市場規(guī)模預(yù)計2017年將達(dá)到1650億美元，到2018年更將超過2000億美元。研究機(jī)構(gòu)Gartner稱，預(yù)計2018年，全世界將有60億臺設(shè)備用上人工智能技術(shù)，屆時人們將在互聯(lián)網(wǎng)家電、汽車、家居等產(chǎn)品上與人工智能零距離接觸。

事實上，目前人工智能的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，數(shù)字廣告、農(nóng)業(yè)、健康照護(hù)、家庭、銷售，甚至包括音樂、藝術(shù)、心理、寵物、服飾、婚禮及慈善等，都派的上用場，對于亟思轉(zhuǎn)型升級的中國產(chǎn)業(yè)而言，AI的確提供了很好的機(jī)會。不過，觀察中國發(fā)展環(huán)境，面臨了一些亟待政府與產(chǎn)業(yè)攜手共同克服的挑戰(zhàn)： 
　　首先是數(shù)據(jù)供應(yīng)生態(tài)的不健全。由于數(shù)據(jù)面臨碎片、零散及隱私規(guī)定等問題，針對所要解決的人工智能議題經(jīng)常因數(shù)據(jù)不足而放棄。 
　　其次是人才的巨大缺口：中國擁有新AI技術(shù)的人才多在學(xué)研單位，故產(chǎn)業(yè)在進(jìn)行研發(fā)時面臨極大人才缺口。 
　　再者，運(yùn)算資源不足也是挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)在實驗的過程中需要大量運(yùn)算資源，而目前研發(fā)新算法及應(yīng)用時常以時間換取效率，造成研發(fā)時程延宕。 
　　最后是應(yīng)用場域未能落實和擴(kuò)散：雖然國際有許多人工智能技術(shù)成果，但我國廠商在技術(shù)和應(yīng)用場域的落實及效益評估，仍多以觀望的心態(tài)。 
　　因此如何選擇特定的在地需求，中國具有優(yōu)勢，且有全球市場潛力的領(lǐng)域，如智能工廠、照顧服務(wù)、安全監(jiān)控，智能能源系統(tǒng)等，進(jìn)行場域及系統(tǒng)試煉，并盡速向外拓展，應(yīng)該是現(xiàn)階段需要積極投入的方向。