人工智能的“支撑技术们”取得了发展和突破，降低了人工智能的进入门槛。但这种“泛滥式”的爆发，放到整个信息技术历史长河中来看，并非坏事。因为，从另一个方面来讲，它代表了一种技术的成熟。而这种技术的成熟，是一个产业发展的必备条件。

2016年，科技圈最火的三件事：AI、VR和基因检测。其中，有着最悠久发展历史的是AI——人工智能。一般来说，一个事物最火的时候，也就是它进入泡沫期的时候。

人工智能爆发背后的技术推动力：GPU、云计算、大数据、机器学习

就以人工智能为例，据北京捷通华声股份有限公司董事长张连毅介绍，2010年前，中国从事人工智能技术及服务的企业不到20家。但是2010年以后，人工智能企业便如雨后春笋般，前仆后继了。据某细分领域研究机构出具的统计报告显示：2016年，中国的人工智能企业有709家，美国有2095家，英国有366家。

这些数据或许不尽准确，但是起码说明时至2016年，几乎随处都能”偶遇”人工智能企业，不管是做技术服务的，还是做软件应用的，还是做实体机器人的。总之，就是随时随地都能感受到人工智能“爆发”。尤其是2016年的机器人大会在天津成功举办后，因为各界领导人的莅临与关注，又把人工智能推向了新高。

提及这背后的原因，借用在人工智能领域有二十五六年从业经验的张连毅的话：“应该说是最近几年，几个变量同时发生了。一是GPU服务器的出现及商用；二是云计算的成熟，三是大数据的商用。”“打个比方说，就是GPU服务器和云计算让我们有了一个好的灶台和做菜工具，大数据为我们提供了很好的材料，这让我们炒一大锅菜成为了可能；与此同时，机器学习也趋向成熟了。这让我们不仅有了灶台和材料，还有了易学简用的方法。在这样工具、材料和方案都具备的条件下，人工智能技术获得了史无前例的突破，而其更大的意义在于，只要掌握了工具、材料、方法这三个要素，人工智能从此不再因神秘而高不可攀，就变成了一个人人都有可能掌握的能力。”

换句话说，就是人工智能的“支撑技术们”取得了发展和突破，降低了人工智能的进入门槛。

人工智能爆发的产业化意义：物联网产业发展的有力推手

但是，这种“泛滥式”的爆发，放到整个信息技术历史长河中来看，并非坏事。因为，从另一个方面来讲，它代表了一种技术的成熟。而这种技术的成熟，是一个产业发展的必备条件。

首先，我们看一下人工智能的定义。某百科上对它的释义是：它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的，能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

这段很抽象很晦涩，但是实际参与人工智能技术及服务的公司们，已经把人工智能“肢解”的非常具体化了。比如捷通华声这家定位于人工智能技术服务的公司，开发出了9项人工智能技术：语音合成、手写识别、语音识别、图像识别（OCR）、语义理解、机器翻译、声纹识别、人脸识别、指纹识别。目的就是让机器拥有“能说会听、能写会识，能思考会判断”的能力。
　　
　　这种能力正是物联网的终端所必须的。比如，我们希望物联网时代能够实现设备与设备的交互，设备与人的交互。比如冰箱会告诉我们现在还有几只雪糕；空调会告诉我们房间里现在温度如何等等。如果要实现这些，设备就必须具备“能听能看，能说会动、能思考会判断”。当然，会动要按设备的应用场景而分。不过不排除未来有一天我们的桌子、椅子、冰箱、洗衣机都是能走会动的，只要有需求，比如洗衣机洗完衣服，可以自己凉；桌子坏了，自己修等（未来是一个让人变得更懒的世界）。

同时，从物联网技术路线图的层面上来看，其感知层、传输层和数据处理层分别涉及到传感技术、通信技术和计算机技术。物联网能够从设想变成现实离不开这三大技术的进步。比如，传感器在小型化、低功耗和智能化方面的突破；通信技术在低功耗广域网方面取得的突破；计算机技术在云计算、大数据和人工智能方面取得的突破等。正是在这些技术进步的基础之上，物联网才有了产业化的可能。也就是说，在物联网时代，这些要素缺一不可。

所以，两三年前我们曾经探讨过，未来的物联网操作系统是否会以人工智能为基础。今天看来，这已是不争的事实。