“硅谷密探”是一家立足硅谷的科技媒體，為用戶報道硅谷的前沿產品，帶用戶探訪硅谷的創業公司。“硅谷密探”主筆盧毅應就人工智能主流應用的發展趨勢進行了闡述。
第一個是深度學習的進展。深度學習是機器學習的一個新領域，出發點在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡。深度學習的整個學習過程中，幾乎可以做到直接把海量數據投放到算法中，讓數據自己說話，系統會自動從數據中學習。從輸入到輸出是一個完全自動的過程。比如，戰勝李世石的Alpha Go，背後的DeepMind團隊用的就是深度增強式學習，這是深層神經網絡用於決策領域的成果。DeepMind深度增強學習可以用在遊戲方面，也可以用於導航，甚至還能用於個性化推薦系統。
第二個是無人車。目前的話題中心在於，該領域成熟的技術將會在幾年內到來。特斯拉曾宣佈了一項十年計劃，準備建一個無人車的共享網絡，並且特斯拉未來出廠的汽車，都配有自動駕駛所需的所有硬件，軟件更新也會慢慢推出。福特、奔馳、寶馬、豐田和沃爾沃，都計劃在未來五年推出無人駕駛汽車的共享服務。智能汽車組件的提供商也紛紛加入戰局。英特爾今年圍繞無人車領域，收購了好幾家公司，其中有一家就是做視覺處理器芯片的。英特爾還在2016年和寶馬等公司合作，共同開發無人駕駛汽車，產品將在2020年問世。谷歌也成立了無人駕駛項目的實體公司，這個公司將專注於無人車駕駛技術，而不是整車製造。蘋果的無人車項目也轉向了無人車駕駛技術研發，而不是造一輛無人駕駛電動車。不過無人車駕駛是一場混戰，除了技術之外，如何賺錢也成為廠商必須思考的問題，一個成功的典範就是英偉達，他們的無人車芯片已經賣給特斯拉等廠商開始賺錢了。
第三個是聊天機器人和語音智能助理。Facebook曾宣佈了旗下聊天機器人計劃，目前能夠幫助人們在網上訂餐、訂票、訂鮮花等，谷歌也推出了帶有聊天機器人的聊天軟件Allo。微軟也在今年推出了智能機器人開發框架。語音助理和聊天機器人有不少使用場景。比如，物理上決定了眼睛和手被佔據的時候，都非常適合語音智能助理。最典型的就是在家裡，我們不願意去找手機在哪裡，只需要聲音就能完成，因為語音是人的物理延伸。另一個典型場景就是開車的時候。
再比如，聊天機器人可能也非常適合交互很多的場景。以前我們的交互，都是通過圖形界面來完成，但圖形界面並不是一個完美的方案，這只是一個權宜之計。舉個例子，人類最早的購物模式中有一大類是交互式的，我們可能沒有特別明確要買什麼，通過與店員或者導購的交流來決定買什麼。通過聊天這種自然靈活的方式來做電商，是非常值得電商領域來探索的。
第四個是計算機視覺。人類認識瞭解世界的信息中大部分來自視覺，同樣，計算機視覺也成了機器認知世界的基礎，終極目的是讓計算機能像人一樣“看懂世界”。目前計算機視覺主要應用在人臉識別、圖像識別、增強現實等方面，而技術上還有一定的挑戰。微軟發佈了一款售價3000美元的增強現實眼鏡。這類被譽為黑科技產品的增強現實產品，背後需要大量計算機視覺的技術，比如對手速的識別，還需要通過傳感器獲取環境的視覺信息。
此外，計算機視覺也是和無人駕駛緊密結合的領域，比如與英特爾合作，研發無人車的MobiEye，就是比較出名的計算機輔助駕駛芯片提供商。除了上面幾個方向，計算機視覺還可用於人臉識別、安防，以及工業機器人等領域。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，任何技術層面的進步，必須與實際行業相結合，以此得到檢驗與優化，人工智能也不例外。目前，人工智能的進程依然處在發展的初級階段，即，實驗室與實踐應用相結合的過程中。同時，對於傳統行業的改造也只是開端。未來，“人工智能+”必將成為科技界的主流發展方向，可提供實踐的領域也將覆蓋到各個傳統行業。因此，所謂“擁抱未來”不只是一種理念態度，更是一種正確的打開方式。因為人工智能的到來已成定勢，只是它對你所處行業的改造來得早與遲的問題。
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