“硅谷密探”是一家立足硅谷的科技媒体，为用户报道硅谷的前沿产品，带用户探访硅谷的创业公司。“硅谷密探”主笔卢毅应就人工智能主流应用的发展趋势进行了阐述。
第一个是深度学习的进展。深度学习是机器学习的一个新领域，出发点在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习的整个学习过程中，几乎可以做到直接把海量数据投放到算法中，让数据自己说话，系统会自动从数据中学习。从输入到输出是一个完全自动的过程。比如，战胜李世石的Alpha Go，背后的DeepMind团队用的就是深度增强式学习，这是深层神经网络用于决策领域的成果。DeepMind深度增强学习可以用在游戏方面，也可以用于导航，甚至还能用于个性化推荐系统。
第二个是无人车。目前的话题中心在于，该领域成熟的技术将会在几年内到来。特斯拉曾宣布了一项十年计划，准备建一个无人车的共享网络，并且特斯拉未来出厂的汽车，都配有自动驾驶所需的所有硬件，软件更新也会慢慢推出。福特、奔驰、宝马、丰田和沃尔沃，都计划在未来五年推出无人驾驶汽车的共享服务。智能汽车组件的提供商也纷纷加入战局。英特尔今年围绕无人车领域，收购了好几家公司，其中有一家就是做视觉处理器芯片的。英特尔还在2016年和宝马等公司合作，共同开发无人驾驶汽车，产品将在2020年问世。谷歌也成立了无人驾驶项目的实体公司，这个公司将专注于无人车驾驶技术，而不是整车制造。苹果的无人车项目也转向了无人车驾驶技术研发，而不是造一辆无人驾驶电动车。不过无人车驾驶是一场混战，除了技术之外，如何赚钱也成为厂商必须思考的问题，一个成功的典范就是英伟达，他们的无人车芯片已经卖给特斯拉等厂商开始赚钱了。
第三个是聊天机器人和语音智能助理。Facebook曾宣布了旗下聊天机器人计划，目前能够帮助人们在网上订餐、订票、订鲜花等，谷歌也推出了带有聊天机器人的聊天软件Allo。微软也在今年推出了智能机器人开发框架。语音助理和聊天机器人有不少使用场景。比如，物理上决定了眼睛和手被占据的时候，都非常适合语音智能助理。最典型的就是在家里，我们不愿意去找手机在哪里，只需要声音就能完成，因为语音是人的物理延伸。另一个典型场景就是开车的时候。
再比如，聊天机器人可能也非常适合交互很多的场景。以前我们的交互，都是通过图形界面来完成，但图形界面并不是一个完美的方案，这只是一个权宜之计。举个例子，人类最早的购物模式中有一大类是交互式的，我们可能没有特别明确要买什么，通过与店员或者导购的交流来决定买什么。通过聊天这种自然灵活的方式来做电商，是非常值得电商领域来探索的。
第四个是计算机视觉。人类认识了解世界的信息中大部分来自视觉，同样，计算机视觉也成了机器认知世界的基础，终极目的是让计算机能像人一样“看懂世界”。目前计算机视觉主要应用在人脸识别、图像识别、增强现实等方面，而技术上还有一定的挑战。微软发布了一款售价3000美元的增强现实眼镜。这类被誉为黑科技产品的增强现实产品，背后需要大量计算机视觉的技术，比如对手速的识别，还需要通过传感器获取环境的视觉信息。
此外，计算机视觉也是和无人驾驶紧密结合的领域，比如与英特尔合作，研发无人车的MobiEye，就是比较出名的计算机辅助驾驶芯片提供商。除了上面几个方向，计算机视觉还可用于人脸识别、安防，以及工业机器人等领域。
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，任何技术层面的进步，必须与实际行业相结合，以此得到检验与优化，人工智能也不例外。目前，人工智能的进程依然处在发展的初级阶段，即，实验室与实践应用相结合的过程中。同时，对于传统行业的改造也只是开端。未来，“人工智能+”必将成为科技界的主流发展方向，可提供实践的领域也将覆盖到各个传统行业。因此，所谓“拥抱未来”不只是一种理念态度，更是一种正确的打开方式。因为人工智能的到来已成定势，只是它对你所处行业的改造来得早与迟的问题。
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