未来版图
人工智能的三大支柱是算法（Algorithm）、大数据（Big data）和计算能力（Computation），代表着人工智能的ABC。
今天，主流的硅谷基金合伙人会坐在阳光明媚的Sand Hill红绿灯旁边的落地窗会议室里面，尴尬地表示“我们现在都是看中国，Copy from China”。
对技术的商业化而言，吸引资本和注意力，始终是第一要务。
投放广告，直至公开张扬地挑战人类智能，
复合型科学家带动的人工智能发展，可能是通向未来的最佳交通工具。
百度在人工智能研究上投入了大量成本，能否将这些项目商业化还有待时间的检验，但中国政府选择了百度来领导中国的第一个国家级人工智能研究实验室。
早在2015年，谷歌的人工智能专家就创建了一套名为Tensor Flow的软件，当时这款软件鲜为人知。借助 TensorFlow，公司的工程师们可以更容易地将新的人工智能方法翻译成实用代码；同时进一步提高搜索和语音识别服务的精确性。令人惊讶的是,在将TensorFlow开放给公司内部的程序员数月后，谷歌随即宣布该软件免费向全球开放。
谷歌用了一个很好的策略改变了其在云服务领域落后的局面。TensorFlow就是这个策略的核心。
最流行的人工智能技术都需要大量的数据来训练系统。
在2016年收购自然语言创业公司MetaMind之后，该公司于2017年推出了一种算法，展示了未来工作与生活方式可能的演化方向之一。它应用机器学习对文档进行总结，制作出了连贯而准确的概要；它还可以帮助整理电子邮件或当天的新闻报道。
人工智能技术的发展亟待深度学习和强化学习之后新的理论突破。
EmTech China 全球新兴科技峰会上所说，深度学习可以帮助我们解决10%的难题，剩下的90%需要来自神经科学以及认知科学的研究，需要更好地了解人的思维和大脑。
奥迪对于无人驾驶的开发理念，可以说是“自动驾驶”。
雷克萨斯认为的“自动驾驶”不等于“无人驾驶”。显然，雷克萨斯的“自动驾驶”不如说是“辅助驾驶”。
特斯拉则更接近奥迪，远比丰田积极，而和谷歌保持着距离。
2014年，排在“全球50大最聪明公司”榜单第7位的是德国宝马公司。这家传统汽车制造厂商通过在汽车上增加无人驾驶技术，走在了最前沿。公司的目标是在2020年成为世界第一家在高速公路上引入无人驾驶技术的汽车制造商。
德国、美国、日本的汽车厂商都决定规划以自动驾驶为方向的时间表。宝马、奥迪、梅赛德斯—奔驰和大众都忙着试图将自主驾驶从实验室里的研究转化为最新车型上的可选模式。
宝马的前后保险杠内部隐藏着2个激光扫描仪和3个雷达传感器，前后可扫描大约200米的范围。在挡风玻璃和后窗的顶部嵌入了跟踪道路标记和检测路标的相机。每个后视镜附近都有广角激光扫描仪，每个都有近180°的视角，可以观看左右。车轮上方的4个超声波传感器监测靠近车辆的区域。最后，差分全球定位系统接收机将地面站信号与卫星信号相结合，确定汽车的位置，误差只有几厘米。
通过软件控制的汽车可能成为远程操控犯罪的目标。2010年2月，得克萨斯州数十辆汽车突然拒绝启动，莫名其妙地开始响起喇叭。这些汽车属于一家租赁公司，公司在车上安装了跟踪设备，如果驾驶员没能付款，软件可以停用这辆车，付款后则可恢复。结果，一个不满该公司的前雇员访问了该公司的后台系统，使用这个小工具造成了严重破坏。2013年，在拉斯维加斯的DEF CON大会（世界黑客大会）上，两名计算机安全专家Charlie Miller和Chris Valasek表示，他们劫持了一辆2010年款丰田普锐斯的内部网络，并远程控制了关键功能，包括转向和制动。
在硅谷，竞争性合作在汽车制造商和互联网高科技公司之间贴身展开。苹果和谷歌这样的公司正在通过为汽车提供更好的智能手机型接口而介入车辆的操作系统。它们成功利用了一个统计事实：根据非营利组织美国国家安全委员会的研究，超过25%的道路交通事故是因司机玩手机导致的。
2013年年底，特斯拉面临安全恐慌，数辆Model S在驶过碎石路后电池组遭到破坏，引发火灾。特斯拉工程师认为火灾是罕见的事件，通过简单的补救就能修正，但这意味着路上的每一辆Model S的悬挂系统都需要升级。特斯拉没有像传统汽车制造商那样要求车主将车带到修车点，而是发布了调整悬挂系统的软件补丁，让车辆在更高的速度下也能保持悬挂的高度，从而大大减少了事故发生的概率。
2016年7月，英特尔加入了宝马与Mobileye的合作，一起开发无人驾驶汽车，目标是在2021年之前让无人驾驶汽车开上街道。
2017年1月，宝马、英特尔和Mobileye宣布，年底之前会安排40辆无人驾驶宝马汽车上路测试。
百度并不自行造车，而是与第三方汽车厂商进行合作——百度已经与宝马等汽车厂商签订了合作协议。
百度的无人驾驶车也是中国国内唯一通过 ISO26262（《汽车安全完整性水平》）的全自动驾驶研究项目。
丰田每年都会在研发上投入100亿美元，超过了除大众汽车以外的任何其他汽车制造商。
代工与仿制的创新升级 创新大国的制造复兴 “聪明巨人”之乡 人工智能竞赛 全球化不会止步
不断地增加芯片的计算能力，提高有线和无线互联网的覆盖范围和转输速度，建立各类云服务，满足随之而来的服务器、网络和终端设备的安全需求，可以想象成在一代人的时间里从无到有地完成以下任务：
Mayhem是由安全公司For All Secure设计的一款软件，可以自动查找和修复软件中的漏洞。
Mayhem于2016年战胜了100多台自动化机器，赢得了美国国防部高级研究计划局在拉斯维加斯举办的网络挑战大赛（Cyber Grand Challenge， CGC）和200万美元奖金。该比赛首次证明全自动化系统可以实时保护用户免受软件漏洞的危害。
在那场比赛中率领Mechanical Phish软件获得第三名的加州大学圣巴巴拉分校教授Giovanni Vigna则表示，包括美国政府在内，许多人更喜欢人为干预系统，而不是让软件自动运行。这会减慢整个进程。他希望网络安防软件最终被允许在较少的人类监督下自动执行。
D-Wave称，网络安全公司Temporal Defense Systems以1500万美元的价格购买了2000Q，用于开发网络安全应用。
在美国，生物技术每年都会吸引数十亿美元的风险投资，仅次于软件行业。
Third Rock Ventures还要求一个项目必须在三年内实现临床试验，这是风险资本十年融资周期一个残酷且必要的条件。
这款名为“Argus II”的装置有3个主要部分：一个装在眼镜上的摄像机;一台便携式计算机；一个植入在视网膜附近的芯片。摄像机将图像数据发送到戴在腰带上的计算机上，处理器将图像数据转换成电信号，该电信号被发射到植入在视网膜附近的芯片，然后芯片将信号发送到刺激视网膜细胞的60个电极阵列中。
以Opdivo为商品名销售的Nivolumab是一种人类IgG4抗PD-1单克隆抗体。Nivolumab作为检查点抑制剂起作用，阻断可能阻止活化的T细胞攻击癌症的信号，从而使免疫系统清除癌症。
美国食品和药物管理局于2013年11月要求23andMe下架所有关于疾病风险评估的服务与广告。直到在提交了足够的证据后，美国食品和药物管理局才于2015年同意23andMe提供关于36种疾病的携带状态分析（限于有没有相关突变，而不是最初的患病概率预测）。
因此，23andMe放弃了对新一代测序技术的研发，专心增加拥有成本优势的原有技术的用户数量。
Cellectis从2011年开始研发这种可以控制T细胞（即免疫系统中所谓的杀伤性细胞）的疗法：从一个人的血液中提取T细胞，然后通过一种病毒在这些细胞中注入新的DNA指令，使之杀灭白血病中的癌变细胞。2016年，这项技术已经在超过300名患者身上进行了测试，效果显著。十余家制药公司和生物技术公司正致力于将这种疗法推向市场。
研发阻断信使RNA技术的Alnylam生物技术公司十几年来已投入了约15亿美元，但仍未完成其第一款产品。
在传统新药市场，永远的悖论是最好的商品（治愈）会极快地抑制需求（病患）。
从2013年起至少有106家以人工智能来帮助生物医疗行业的算法创业公司如雨后春笋般涌现出来，且经营得不错。2017年排名第30位的Sophia Genetics就是这样一家公司。
谷歌的绝大多数收入依然来自2001—2002年推出的搜索结果广告和广告分发平台服务。它需要一些新的强大的商业模式来支持发展。
特斯拉成功的部分原因在于它自己设计电池、发动机、电子设备和控制软件。比如，Model S 的充电速度比其他电动汽车快两倍以上。要做到这一点，所有的部件在工作时要完美同步，包括冷却系统、控制充电器的电子设备以及与电网的连接。如果把各部分的生产外包，公司的创新速度、推出新产品的速度都会慢很多。
帕尔默·费里曼·拉奇在虚拟实境爱好者经常浏览的论坛网页MTBS （Meant to be Seen）3D上发布更新信息。这一信息引起了约翰·D.卡马克二世（John D.Carmack II）的注意。约翰·D.卡马克二世是美国游戏开发商id Software的创始人之一。
排在2017年“全球50大最聪明公司”榜单第24位的优达学城就花了很长时间来完善自己的创新。通过免费在线课程赚钱的计划遭遇挫折后，优达学城转而提供针对科技公司的专业技能的教学课程，例如数据分析、数字营销和无人驾驶汽车工程。 该公司为各种工作所需的技术提供15个“纳米学位”。
新的微型卫星技术正在使卫星互联网服务可能达到数十亿新用户。这是SpaceX和维珍银河关注的大市场。当然，埃隆·马斯克和理查德·布兰森并不是唯一一个认识到市场潜力的人。除了投资SpaceX的卫星互联网项目，谷歌继续研发它的“Loon”项目——高空气球互联网。Facebook正在开发高海拔、长航程的无人机互联网。
更重要的是，使用强化学习来编写控制程序，当几个机器人协同工作时就可以通过分享各自的数据以及学到的知识来加速学习。8台机器人协同工作一小时后的表现和一台机器人工作8小时后的表现是极其相似的。这种分散学习的技巧被称为“云机器人”，是目前机器人行业中最火的潮流。
富士康是苹果手机的制造商，并在中国的合约制造业中占有主导地位，据公司董事长郭台铭说，富士康正考虑为美国的显示设备制造业投资70亿美元，并可能雇佣数以万计的员工。此外，郭台铭谈到可能会雇佣美国工人。在国内市场上，富士康大力投资自动化，以应对上升的劳动力成本。该公司制造了被称为Foxbots的制造机器人，有40000台已经投入使用。最后，富士康执行董事长戴家鹏表示，该公司的目标是实现个人计算机和显示器的全自动化生产，当然，也包括苹果手机。 关键词：60000——在一个中国工厂中，自动化导致的工作岗位消失的数量。
For All Secure的网络安全工具，依靠着卡内基梅隆大学十多年来的研究成果，可以自动查找和修复软件中的漏洞。匹兹堡的这家初创公司在2012年从卡内基梅隆大学中脱颖而出，并于2016年引起全球瞩目：它们的网络安全系统战胜了100多台自动化机器，赢得了美国国防部高级研究计划局（DARPA）举办的“网络挑战大赛”（Cyber Grand Challenge）。该比赛首次证明了，全自动化系统可以实时保护人们免受软件漏洞的危害。该公司正在签约第一批客户，其中可能包括联邦政府机构、金融服务公司和互联网连接设备制造商等。
Salesforce及其销售平台2016年营收为84亿美元，该公司预计，未来五年人工智能将改变人们的工作方式，并推动客户关系管理软件的发展。在2016年收购自然语言创业公司Meta Mind之后，该公司于2017年推出了一种算法，展示了未来工作生活方式可能的演化方向之一。它应用机器学习对文档进行总结，制作出了连贯而准确的概要，它还可以帮助我们整理电子邮件或当天的新闻报道。它足够聪明，避免了其余总结算法的通病：产生太多重复文本。然而，和人类总结结果相比，却还是略逊一筹。