2016年，人工智能却成了一个时髦术语，包括机器学习、自然语言处理、语音识别和数据挖掘等一系列技术在内。如今，一些大企业也在努力将人工智能整合到他们的产品之中。

    随着人工智能的进步，创业家和初创企业所使用的资源和经验也日益增多，并积极推动人工智能技术的商业化。如今，变革性的合作伙伴关系异军突起，例如大学与科技/风投行业专家之间的合作等，这种合作关系有助于大规模地推进那些有用的人工智能技术。

　　从聊天机器人到数据分析，再到自动化，人工智能初创企业都在开发能够让现有处理技术和相关业务更加有效的解决方案。例如，Salesforce公司尽管让传统CRM（客户关系管理）处理方式更加容易，但该公司仍在或多或少地模拟运营。新的人工智能技术，包括机器学习和自然语言处理等，可以通过整合数据与人工界面等方式，来让处理流程更加有效。随着我们向着基于短消息的社会迈进，这种效率会对人工智能业务起到重要作用。
　　尽管人工智能支持的聊天机器人走向完善仍需要再等待几年的时间，但是，对于各种规模的企业而言，那种能够提供基于规则答复的人工智能机器人都是至关重要的资产。如同传统的半导体行业和当今的自动驾驶汽车行业那样，大学也与行业伙伴展开了更加密切的合作，以便让人工智能成为类似于上世纪50年第一批硅片那样的变革性产品，并产生与2007年诞生的iPhone那样的影响力。在这样的发展势头下，人工智能必将迎来令人振奋的广阔前景。
　　人工智能作为一项技术范畴，尽管近年来取得了突破性进展，但目前来看，包含多项技术巅峰的通用人工智能发展仍有障碍。由此，资本目光正聚焦于人工智能的特定应用场景。由于科技在计算处理能力、算法以及大数据三方面的进步，人工智能获得了突破性进展，资本圈随之火热，而基于特定场景的聊天机器人正成为投资热点。
　　自动驾驶作为人工智能技术的交叉应用领域正被资本看好。正如外媒所言“中国2035年将成全球最大无人驾驶汽车的市场”。得益于庞大人口基数以及传统汽车业，无人驾驶产业一旦发展起来，将形成不止于千亿、万亿级别的市场规模。
　　而基于特定场景的聊天机器人正成为投资热点。业内人士表示，目前通用聊天机器人商业化难度太高，所需语义理解、图像识别等一系列技术难以攻克，所以资本更为关注能在特定领域代替人工的机器人。人工智能产业受应用和场景牵引，技术应藏在应用后面，真正的商业化价值，取决于技术在哪一个场景中应用成功，在哪一方面能为人类生产生活带来价值。

　　但与此同时必须认识到，人工智能在服务机器人方面的发展仍未成熟，受一系列人工智能技术限制，服务机器人产品往往无法解决现实问题，企业得不到良好的客户反馈，收益较差，导致资本的投资回报率较低，因此资本仍须谨慎介入。