发布需求
随着大数据时代的来临，数据呈现爆发式增长，计算能力也必须得到相应的提升,而计算能力也可以分为硬件和软件,硬件方面，近年来芯片、传感器技术越来越先进，为机器人技术以及智能穿戴设备等硬件AI打下了基础,从算法层看，深度学习算法不断突破，大多数应用（图像、语言、语音）都依赖于机器学习的分类算法，最近三十多年来人工智能技术的进步主要依赖于机器学习（Machine learning）的发展。
但仅仅是算法层的成熟还远远不够，产业链下端的应用也很重要。具体到应用技术层的不同方面，人工智能技术又可以分为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、虚拟个人助理、智能机器人、搜索引擎、情境感知等方面。根据Venture Scanner的统计数据，截止2015年8月，全球有共计855家人工智能企业。除了机器学习（通用）外，计算机视觉行业数量最多，投融资情况也领先。实时语音翻译、语音识别、自然语言处理均是较为成熟的行业。
信息技术的作用在国家发展战略中越来越被重视
相较于前几次大会报告，“十九大”报告在信息技术方面做了更全面、充分的阐述。报告特别提到要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，并对之前的“以信息化带动工业化”的战略作了新的表述，强调建立“新型工业化”，首次提出要加快军事智能化发展，对比往届党代表大会对信息科技发展战略的阐述，无论是广度还是深度都越加详实，IT科技产业的影响早已不可同日而语。
工信部于2016年12月的的世界智能制造大会上发布了《智能制造发展规划（2016-2020年）》,将智能制造正式上升至国家战略层面。《规划》提出2025年前，推进智能制造实施“两步走”战略：第一步，到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显进展；第二步，到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
根据对于智能制造产业的规划，预计“十三五”期间，智能制造装备产业销售收入年复合增长率达24.58%，发展前景广阔。
小编认为作为面向未来最具变革性的力量，人工智能已经驶上发展的“高速路”，并将对世界经济带来重大影响。随着数字化革命进程的加快，数据越来越多、越来越复杂、越来越多样，企业必须迅速做出关键决策，拥抱人工智能战略，驾驭数字洪流，不断增强经济创新力和竞争力。
