AlphaGo Zero戰勝AlphaGo Lee 、AlphaGo Master
2017年10月19日，在國際學術期刊《自然》（Nature）上發表的一篇研究論文中，谷歌下屬公司Deepmind報告了新版程序AlphaGo Zero的相關情況，它能夠從空白狀態學起，在無任何人類輸入的條件下，能夠迅速自學圍棋，並以100:0的戰績擊敗“前輩”。 它經過3天的訓練以100：0的戰績擊敗了他的哥哥AlphoGo Lee，經過40天的訓練便擊敗了它的另一個哥哥AlphoGo Master。AlphaGo Zero最大的亮點是採用了新的reinforcement learning（強化學習的算法），並給該算法帶了新的發展。DeepMind的新算法AlphaGo Zero開始擺脫對人類知識的依賴，在學習開始階段無需先學習人類選手的走法，另外輸入中沒有了人工提取的特徵。
AlphaGo Zero戰勝AlphaGo Lee 、AlphaGo Master是新算法的勝利，它的昭示意義是，在尋找更優質、更好的算法道路上，人類總是在不斷進步。“沒有最好，只有更好”用於人類對算法的探索非常貼切。
英特爾153億美元收購Mobileye
3月13日，英特爾公司以153億美元收購以色列無人駕駛技術公司Mobileye，這是以色列高科技公司最大的收購案。英特爾在交易完成後將原來的自動駕駛事業部（ADG）與Mobileye合併，成立新的自動駕駛部門。數據資源是此次收購的核心價值。Mobileye的自動駕駛解決方案需要大量數據積累，Mobileye經過十幾年的積累已經形成了千萬級別的海量數據資源。英特爾CEO科再奇在談及收購Mobileye的原因時明確指出是數據是核心要素：“未來推動汽車產業發展的將會是數據與計算能力，而不是馬力”。
此次收購透露出來幾個關鍵信息，其一是未來在通往人工智能的關鍵路徑上，數據+算法+計算是關鍵的“三劍客”，要想成為其中關鍵路徑上的關鍵企業，需要“三箭齊發”，僅僅有芯片是不夠的。其二智能駕駛將是未來 AI最大的風口，所以英特爾溢價收購Mobileye也在所不惜，目標是搶先拿下風口 “船票”。
IBM研發出50量子位計算機
11月10日，在美國電氣和電子工程師協會（IEEE）的工業峰會上，IBM對外宣佈已經成功研發20位量子比特的量子計算機，可在年底向付費客戶開放,同時IBM還宣佈已經成功開發出了一臺50位量子比特的原型機，50量子比特的計算機在計算機科學史是一個重要里程碑。今年3月份，IBM就曾對外宣佈，今年要推出全球第一個商業化量子計算雲服務：IBM Q。這也是全球第一個收費的量子計算雲服務系統。量子計算機處理能力比當前傳統超級計算機高几個數量級，量子計算機將完成以前被認為是不可能完成的任務，例如模擬化學催化劑、建立超級複雜系統的模型、破解加密密碼等。
IBM開發出50量子比特的計算機在人類計算機科學史是一個重要里程碑事件。今年英特爾公司也宣佈該公司已經使用先進材料科學和製造技術開發出了一種新型超導芯片，發現了一種製造17量子位芯片的方法。12月12日，微軟也發佈了量子編程語言 “Q#”以及一些模擬器，讓程序員在傳統臺式計算機上測試軟件。一系列事件表明，量子計算的商業化應用進程比此前預想的要快了。
人形機器人Atlas 實現後空翻
11月16日，波士頓動力開發的(Boston Dynamics) 人形機器人Atlas實現了後空翻。身高約1.8米的Atlas是一個雙足的機器人，雙足機器人要在移動過程中保持平衡本來比一般的四足機器人就要難很多，還要用兩條腿來平衡體積龐大的上半身，並且是後空翻這種連普通人都不一定能完成的高難度動作，Atlas是巨大進步。在過去的幾年裡，Atlas學會了後空翻，且變得更加輕便和更加靈巧，更加不容易跌倒了。即使它真的跌倒，它也能自己爬起來。按照這樣的推進節奏，其參加奧運會比賽似乎指日可待有朝一日必然能夠進入人類不敢踏足的地方。
人類一直希望能夠造出從“腦力”、“體力”和“能力”全方位與人類似的“類人”機器人。Atlas實現後空翻對於機器人的發展是一個巨大跨越，目前，類人機器人發展還有很大的發展和探索空間，在操控性、電池壽命以及機器人平衡上都還有很多問題需要解決。
國務院發佈《新一代人工智能戰略》
7月8日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，重點對2030年我國人工智能發展的總體思路、戰略目標和主要任務、保障措施進行系統的規劃和部署，為推動我國人工智能的長期發展指明瞭方向。11月15日，《新一代人工智能發展規劃》暨重大科技項目啟動，新一代人工智能發展規劃推進辦公室成立，聚焦基礎理論研究、關鍵技術研發及支撐平臺建設等工作。12月14日，工業和信息化部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，以三年為期限明確了人工智能發展多項任務的具體指標，操作性和執行性很強。一系列關於人工智能發展政策的出臺，加速中國人工智能發展進入快車道。
中國政府對於人工智能產業的發展高度重視，從頂層設計到理論、平臺關鍵技術研發以及具體產業發展給出了完整、清晰的路線圖，舉全國之力，為中國抓住人工智能浪潮加速發展贏得了先機。
四公司獲批成為國家人工智能開放平臺
11月17日，首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單公佈，分別為依託百度公司建設自動駕駛國家新一代人工智能開放創新平臺；依託阿里雲公司建設城市大腦國家新一代人工智能開放創新平臺；依託騰訊公司建設醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺；依託科大訊飛公司建設智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺。這標誌著新一代人工智能發展規劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。
中國要實現第四次工業革命的彎道超車，要舉全國之力，要搶佔人工智能全球制高點。在搶佔人工智能制高點這場戰這場戰鬥中，百度、阿里、騰訊、科大訊飛等四家在AI領域先行一步是開路先鋒。
2017年7月5日的百度AI開發者大會上，百度宣佈自動駕駛平臺 Apollo的開源項目，目前已經開放部分代碼在Github上,遵守Apache-2.0開源協議。Apollo 開放平臺完整的技術架構包括軟件平臺、雲端服務平臺、參考硬件平臺、參考車輛平臺四大部分，通過四層架構全方位構建能夠實際運行的自動駕駛系統，並將通過開放代碼、開放能力和開放數據三種形式逐步賦能開發者及生態合作伙伴。百度自駕車軟件開源且免費，此舉能把更多用戶及開發者吸引到百度的開源人工智能平臺，隨著Apollo開放平臺合作伙伴的增多，共享的數據、資源和技術將成倍增加。
Apollo開源，意味著開發者和企業將不用再進行基礎的重複工作，而是直接進入自動駕駛高階研究，這將大幅提升自動駕駛行業的發展速度。12月18日《北京市關於加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見(試行)》出臺，自動駕駛汽車有望上路，自動駕駛走進我們生活的腳步越來越快了。
華為發佈麒麟970智能芯片
9月2日，華為正式對外發布了最新的麒麟970芯片。麒麟970首次採用臺積電10nm工藝，與高通最新的驍龍835芯片是一個工藝，但集成55億個晶體管遠比高通的31億顆、蘋果A10的33億顆的多，帶來的是功耗降低20%。AI是此次麒麟970最大亮點，麒麟970在繼承過去數代成果的基礎上，首次集成NPU專用硬件處理單元，創新設計了HiAI移動計算架構，其AI性能密度大幅優於CPU和GPU。相較於四個Cortex-A73核心，在處理同樣的AI應用任務時，新的異構計算架構擁有大約50倍能效和25倍性能優勢，這意味著麒麟970芯片可以用更高的能效比完成AI計算任務。例如在圖像識別速度上，可達到約2000張/分鐘，遠高於業界同期水平。其NPU單元，來自寒武紀科技公司IP授權。
華為海思採用寒武紀的NPU，讓其成為全球第一個用友AI能力的手機芯片，搶跑於高通與蘋果之前，贏得了一定的話語權，華為與寒武紀的互動與聯手，讓中國手機芯片的換道超車有了良好的開端。
阿里成立達摩研究院
在10月11日，阿里巴巴集團首席技術官張建鋒宣佈成立“達摩院”，將在全球各地建立實驗室，並引入更多高校教授參與其中，未來三年投入1000億元進行基礎科學研發。達摩院”首批公佈的研究領域包括：量子計算、機器學習、基礎算法、網絡安全、視覺計算、自然語言處理、人機自然交互、芯片技術、傳感器技術、嵌入式系統等，涵蓋機器智能、智聯網、金融科技等多個產業領域。目前，“達摩院”已經開始在全球各地組建前沿科技研究中心，包括亞洲“達摩院”、美洲“達摩院”、歐洲“達摩院”，並在北京、杭州、新加坡、以色列、聖馬特奧、貝爾維尤、莫斯科等地設立不同研究方向的實驗室，初期計劃引入100名頂尖科學家和研究人員。
“達摩院”的目標是要超越微軟、英特爾、IBM的研究院，以解決人類社會面臨的重大挑戰為責任，成為一個能解決問題同時有利潤有快樂的機構。這些年中國的技術產業發展一直處於跟隨，一直 沒有能夠給世界貢獻顛覆性的科學技術，希望達摩院能夠！
寒武紀、地平線發佈AI芯片
11月6日，寒武紀科技發佈三款AI處理器產品,型號分別為1H8、1H16以及1M。其中,1H8主要面向低功耗視覺應用領域, 其性能功耗比比此前的1A 處理器優出2.3倍;1H16擁有更高通用性和更高性能;1M 主要面向智能駕駛領域。寒武紀還發布了兩款面向雲端的高性能處理器產品MLU100和MLU200,均支持服務器端的推理和訓練需求。12 月 20 日，國內知名的人工智能公司地平線機器人（Horizon Robotics）在北京召開產品發佈會，分別針對自動駕駛以及嵌入式智能視覺處理推出了征程與旭日兩大全新處理器，並推出雨果 3.0 平臺，主要服務智能汽車、智慧城市、智慧商業市場。
寒武紀和地平線為中國兩家AI芯片的創業公司，其“算法 +芯片+雲”的戰略佈局再次印證了人工智能領域雲端與終端結合、軟件與硬件結合的發展趨勢。中國AI芯片與中國龐大的數據源以及豐富的應用場景組合出拳， 加速中國AI快速發展。
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