过去的一年不像2015年那样跌宕起伏，不像2016年那样纷扰不定，但人们多年后回顾历史时，一定会铭记作为承前启后的2017年。
时代的潮流滚滚向前，而我们正处于伟大变革的前夜。
据传说，一门新技术的产生与成熟，会经历下面一条叫做“Gartner曲线”的过山车式发展轨迹，如下图所示。不过，人工智能的发展轨迹，却比这个要销魂地多，到目前可以说是三起三落，当然，这个第三落还没有到来，也未必一定会到来。
以史为鉴，可以知兴衰。为了探讨人工智能的发展前景，我们简单回顾一下人工智能前面发展的三起两落。
一、六十多年前的达特茅斯会议，提出了“Artifitial Intelligence”的课题，目的是让逐渐成熟的计算机能够代替人类解决一些感知、认知乃至决策的问题。这样一个课题是如此令人神往，也迅速吸引了大量学者的眼球，相关的研究也如火如荼地开展了起来。是为第一起。
二、初，学者们解决人工智能问题的思路，是以人为师，通过专家编制规则的方法，教机器下棋、认字乃至语音识别。在今天看来，这样的方法是完全南辕北辙的——人类的视听器官虽然很发达，却并没有能力总结提炼其中的规律。于是，人工智能的美好憧憬中迎来了残酷的现实，学者们发现解决问题是如此遥远，围观群众也一度认为人工智能的学者都是骗子。是为第一落。
三、既然靠人指导不行，那就要祭出“实事求是”的法宝，从数据里统计规律。在这样数据+统计的方法论下，诸如人脸识别、手写识别等一些较为简单的问题取得了重大进展，而在当时最困难的问题——大词表连续语音识别上，统计方法也是史无前例地造就了实验室中“基本可用”的系统。到此时，我们感觉找到了解决人工智能问题的基本思路。是为第二起。
四、数据+统计模型的方法盛行以后，也很快遇到了瓶颈：数据量的提升并不总能带来识别率的提高。当然，我们很早就知道“深度模型”比“浅层模型”学习数据的能力强，无奈这种模型的计算代价极高，只能望洋兴叹。拿语音识别为例，在“基本可用”到“实用”之间的鸿沟，十几年都没有跨过去，于是大家又转向悲观，觉得人工智能还只是个梦。是为第二落。
五、第二落以来，继续坚持在“深度神经网络”这条战线上的学者很少，因为做这个是拿不到funding的。其中有一位老前辈Jeffrey Hinton，和他的学生Alex一起，发现用GPU算神经网络，能大幅提高速度，于是这种模型居然可能实用了。一旦实用，深度模型可以疯狂吸收数据的优势就发挥出来了，于是在语音识别、图像识别等领域带来了飞跃式的进展。是为第三起。
当然，工业界的看到的这第三起，比我们上面轻描淡写提到的内容要波澜壮阔得多。不过，不要太在意，因为各路大佬不论过去是做黑产、卖假货还搞劫持的，都摇身一变成了人工智能的忠实拥趸和业界先驱——虽然他们的数学也就是初中肄业水平。去年，当我听到某此类上市公司老板歇斯底里地在财报中喊出要投入数千万美元搞人工智能时，不由心生感慨：修脚的可以挂妙手回春的锦旗，但千万别说自己是做精准医疗的！
虽然人工智能的第三起确实有了质的发展，但考虑到这些沉渣泛起的为人工智能从业者，我觉得第三落还是会来到，只不过并非对行业本身的怀疑，而是自我净化罢了。
而人工智能的行业发展趋势，由于大规模数据+大规模算力的基本方法论已经成熟，今后的发展路径是十分清楚的：在那些数据储备充分、商业价值清晰的场景，人工智能会迅猛发展，投身于这样的行业中期发展会非常好；而医疗、教育这类领域，由于电子化数据的整理与积累尚需时日，可以需要一个较为漫长的发展过程。
人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：
自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。
相比之下，中国基础研发人才薄弱，软件生态也比较脆弱。但是，胡晓明说，中国的优势在于，人工智能技术已经走出实验室，在城市、工业、零售以及金融、汽车、家庭等垂直行业领域进行“实践”，种种数据表明，中国在人工智能的生产应用上要“略胜一筹”。根据专家预测，人工智能作为未来的风口在金融、医疗、安防、教育、能源、机器人、互联网产业升级、传统行业的流程自动化及商业智能等领域都具有千亿美元以上的市场潜力。既然说到了人工智能，就不得不提另一个与之相关的产业了，那就是VR虚拟现实行业了，现如今随便走进一家大型购物中心我们都看到各种VR体验馆，但就总体而言虚拟现实仍处于早期起步阶段，供应链及各类配套设施还在摸索。
养老产业是为生命长期健康、幸福实现的各种产业和研究提供的服务；养老产业就一定是通过各种生命研发、科学研究、生产应用提供保持和延续生命活力的全方位针对性联通服务。
我们并不知道什么数据是准确的，但按照生命规律我们如果存在，必将面临进入老年人口阶段，所以为了我们，养老产业的科学化设计和准备是全社会重视的重要背景。
据数据显示，13-15年后中国养老产业将会替代房地产业，成为中国第一大行业，成为新的超级大产业。未来中国养老产业，得老人心则产业前景好，收获多。
养老产业是社会发展的必然产业，也是从各种具体需求延伸到第一、第二、第三产业托底服务，养老产业是生命存在的服务产业，切忌不可仅仅为满足部分生命的服务，并且养老产业绝对不可以只针对老年人群，应该是包含和覆盖老年人群，因为健康生命的延续和简单
人口老龄化是社会经济发展和科学技术进步的必然。早在1965年，法国成为第一个老年型国家，之后是瑞典。20世纪后，欧美一些发达国家相继步入此行列。
由于有经济实力的支撑和西方居家形态诸多方面的因素，这些国家养老对策的共同之处是依赖“社会养老”功能：在社会保障体制中，老年人被赋予了独立生活的经济能力；在福利设施、服务体系以及居住环境等方面，针对老年人的生理情况，采用不同层次、不同类别的设计。以美国为例，老年人的居住设施大致分为五类：独立式住宅、老年公寓、养老院、护理院、老年养生社区，每一类辅以相应的服务管理体制。
亚洲国家中，日本、新加坡等也逐步进入了老年型国家之列。因为有较雄厚的经济实力，这些国家一方面汲取了西方社会福利养老的特点，充分赋予老年人优厚的社保；另一方面，基于传统东方家庭观念的延续，它们还致力于开发家庭养老的功能，如提倡和鼓励“多代同居”（例如“两代居”集合住宅和“多代同堂组屋”等）。
俗话说，上有老下有小。老年市场固然庞大，但毕竟孩子才是未来。所以教育培训行业更将是未来最赚钱的行业之一。为了不让孩子输在起跑线上，家长们从幼儿教育开始就下足了功夫，各种线上线下培训机构也应运而生，分割着巨大的教育市场。另一方面，在这个激烈竞争的社会里，越来越多的人都在不断地努力完善和提升自己，各种职业教育培训机构与职业经验分享平台也是层出不穷。
教育培训是近年来逐渐兴起的一种将知识教育资源信息化的机构或在线学习系统。一般来说，这种机构或网站会包含从幼教到大学，甚至博士或者出国等各个阶层的教育信息。也有包括对现任职位的工作者或者下岗人员等类别的技能培训，是以提供教育资源和培训信息为主要内容的专门性网站或培训机构。
教育培训是近年来逐渐兴起的一种将知识教育资源信息化的机构或在线学习系统。一般来说，这种机构或网站会包含从幼教到大学，甚至博士或者出国等各个阶层的教育信息。也有包括对现任职位的工作者或者下岗人员等类别的技能培训，是以提供教育资源和培训信息为主要内容的专门性网站或培训机构。
2012年，整个中国的教育培训市场总值已经达到9600亿元，平均每年的复合增长率达到12%，教育培训业总量快速膨胀的同时。竞争也变得更加剧烈。以北京为例，北京市每年新增教育培训机构300多家，同期自然“死亡”的也有300家左右。
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