概述
2018年9月17日至2018年9月，以“人工智能赋能新时代”为主题的2018世界人工智能大会（WAIC）在上海举办，由于今年世界人工智能大会时间（2018年9月19日-2018年9月22日）、地点（杭州）和云栖大会有所冲突，最终选择了阿里举办的云栖大会，并通过世界人工智能大会的视频回看BAT三巨头李彦宏、马云、马化腾、雷军等大咖们对人工智能时代的理解和预判，简单总结了下各位大咖的金句，用来总结未来AI的发展趋势。
李彦宏
不够AI化的企业，注定被新一代企业取代。20年前信息化即现代化，今天的现代化即AI化。提出三维一体的AI化公司的理念：
1、具备AI思维。企业必须基于万物互联，重新思考公司的战略；
2、拥有AI能力。企业利用AI技术的能力，而不是发明AI技术；
3、遵循AI伦理。企业不仅在技术层面与AI紧密结合，其文化也需要AI化。
马化腾
AI 技术在未来可能会变成万能钥匙
AI的发展，是一场跨国家、跨学科的挑战，是不能拒绝的国际性奥林匹克竞技，也不能闭门造车。
微信已经10亿用户了，完成了人与人之间的连接，下一步将连接人与服务，这会一个大社交时代，其中最关键的，就是AI的作用和力量。
马化腾现场提出四个问题供在场人员思考：
1、未来AI能否做到可知？而不是黑匣子。
2、未来AI能否做到可控？避免危害个人、群体的利益。发生危害是否可以追责到具体人？
3、未来AI能否做到可用？让尽可能多的人使用。
4、未来AI能否做到可靠？能够足够迅速地自我修复漏洞？做到可靠？
雷军
深度学习算法的发明使AI进入实用阶段
人类已经进入人工智能时代，不管你走在哪里，所有的巨头都在讨论人工智能。今天全球最顶尖的公司都把人工智能列成了公司的核心战略。
人工智能的发展需要深度学习人才。
1、业务带头人；
2、研究深度学习的技术人员、数据科学家‘
3、制作系统，将模型纳入系统的工程师；
4、为业务人员、工程师、数据科学家之间架起沟通桥梁的人。
马云
机器一定比人更聪明，未来十到十五年，传统制造业面临的痛苦将会远远超过今天的想象。企业如果不能从规模化、标准化向个性化和智慧化转型，将很难生存下去。
人工智能是技术，但是人工智能又不是具体的一项或者几项技术，人工智能是我们认识外部世界、认识未来世界、认识人类自身，重新定义我们自己的一种思维方式，我们在重新定义自己未来的一种生活方式。
将“AI”翻译成“人工智能”并不是很准确，其实“AI”最好的翻译应该是“机器智能”。
未来，数据将会是生产资料，计算是生产力，互联网是生产关系，智能时代是基于这些改变而随之发生的巨大的社会变革。
未来30年，智能技术将深入到社会的方方面面，改变传统制造业，改变服务业，改变教育、医疗，我们所有的生活会因为数据、计算而改变。
AI技术、区块链技术、IoT技术，这些技术再先进，如果不能和制造业、服务业相结合，不能推进转型升级，不能推动社会更加绿色、更加持续发展、更加普惠的方向变革，不能让我们的生活更加健康、更加快乐，这样的技术将毫无意义
总结
人工智能是一个比较大的概念，一切科技类应用比如技术平台，机器人自动化，芯片，语音处理、视觉图像处理，人机互动、物联网等等都将与人工智能有关。目前这些领域都仅处于研究发展的起始阶段，未来会有极大的发展空间。深度学习技术与人工智能密切相关，该领域的人才也会成为未来亟需。
名词概念：
机器学习：
机器学习最基础的用法，是通过演算法来分析数据、从中学习，以及判断或预测现实世界里的某些事，并非手动编写带有特定指令的软体程序来完成某个特殊任务，而是使用大量的数据和演算法来“训练”机器，让它学习如何执行任务。最早提出人工智能概念的学者们构思出机器学习的概念，多年来也发展出决策树学习、归纳逻辑编程、丛集、强化学习和贝叶斯网路等演算法，然而这些都没有达到广义人工智慧的最终目标，也未实现狭义人工智慧的一小部分目标。
深度学习:
深度学习开创出众多机器学习方面的实际应用和全面推广人工智能领域 ，解决了许多任务，看起来有可能实现机器助手的梦想。
个人理解公司在人工智能方面需要的做的事情：
1、数据基础
数据是生产资料，计算是生产力，互联网是生产关系，数据是人工智能的基础，人工智能时代之前，大多数公司并没有意识到数据的重要性，数据表现在各个方面，从用户PC、移动端各类行为数据，包括用户浏览的网站、网页的、使用的app等等，到用户界面操作、具体业务处理的以及很多具体的基础数据，例如专利、企业信息等等，数据体现在方方面面，现在很多公司宁愿花钱让用户使用自己的软件，充分证明了数据的重要性，公司在以后的系统设计中首先要注重数据的收集，尤其针对较系统独特的价值数据。
2、正确理解并重视人工智能
人工智能并不是能够一蹴而就的，人工智能概念比较大，现在各种场合都会提到各类人工智能概念，一定要认清人工智能对企业发展的重要所在，以及什么的人工智能适合企业的发展，在企业发展过程中将人工智能提升到战略目标，正确理解并使用人工智能将是企业发展的核心竞争力。
3、针对性研究
人工智能涉及面比较广，提现在方方面面，但就企业发展而看，并不是所有的人工智能领域都适合自己，一定要找到适合并需要的人工智能去针对性的研究、突破。例如软件优化、用户体验可以通过人工智能技术进行改善优化，以及舆情分析、方向预测等可以进行重点针对性的研究等等。
4、人才储备
人工智能对企业来看一定要是长期的战略目标，在战术上充分利用人工智能技术，在这里人工智能人才是基础，包括技术人员、数据科学家以及系统模型设计人员等等。不能一味的为了完成一个软件项目为目标，要将公司的方方面面融入人工智能，所以人才储备并按公司发展的阶段及时的引入人工智能是非常有必要的。