2016年以來，谷歌人工智能程序AlphaGo在圍棋人機大戰中先后戰勝一流職業圍棋手李世石、柯潔，沉寂了60年的人工智能一下子成為全社會關注的焦點。放眼世界，人工智能技術成為科技熱點，人工智能科技公司成為風險資本追逐的對象，包括中國在內的科技大國紛紛制定人工智能發展戰略，可以說，人類進入了人工智能的新時代。
然而我們要看到，這一新時代的到來，離不開芯片、存儲器、光纖、移動通信、超算和大數據等底層技術的突破。以過去十年的時間為基準，光纖通信容量提升了100倍，移動通信速率提升了1000倍，超算能力提升了1000倍，數據量提升了32倍……信息采集、傳輸和存儲效率的提升，以及計算能力的迅猛發展，奠定了人工智能時代的基礎。以此為基礎，深度學習算法實現突破，則是揭開人工智能新時代序幕的轉折點。2006年，杰弗里.辛頓提出的深度置信網絡，解決了深層神經網絡的訓練問題，一舉開創人工智能發展的新局面。
在大數據、算力和算法三駕馬車的拉動下，人工智能技術快速進步，在許多方面超越了人類。在語音識別上，微軟的語音交互識別系統錯誤率低至5.1%，百度的漢語識別系統準確率高達97%，都優于專業速記員；在人臉識別上，中國依圖科技在千萬分之一誤報下，識別準確率接近99%，連續多年獲得美國國家標準技術局舉辦的人臉識別算法測試的冠軍……除此之外，人工智能可以做的事情還有很多，甚至可以顛覆科學技術的研究過程。例如，谷歌DeepMind利用深度學習開發Alpha Fold程序，能夠根據基因序列預測蛋白質的3D結構，有望治療包括癌癥在內的眾多疾病。再比如，美國斯坦福大學的科學家創建了一個人工智能程序，通過這一程序只需用幾小時就能完成元素周期表的重建。應該說，2019年以來，人工智能發展進入快車道，很快就滲透到醫療、交通、金融、農業、工業等各個領域，就像18世紀的蒸汽機、19世紀的電力和20世紀的信息技術一樣，工業機器人維修，以足夠大的技術輻射效應為全球經濟發展提供了新的強勁引擎。
關于人工智能對經濟效益的貢獻，普華永道會計師事務所曾做過預測，2017年到2030年，人工智能對經濟增長的貢獻將超過全部GDP的55%，其中中國占全球將近一半；2030年人工智能會帶來7萬億美元的GDP，占總GDP的26.1%。更重要的是，人工智能巨大的想象空間會帶來科學研究范式的革命，幫助人類破譯生物、天文、物理等領域的奧秘。在很多人看來，人工智能技術似乎已經無所不能，更有一些觀點認為，人工智能會導致人類大批失業，甚至在不遠的未來，人工智能將會統治人類。社會輿論的力量，似乎已經將人工智能推到了令人感到恐懼的高度。但事實上，KUKA機器人維修，人工智能發展仍然處在很初級的階段，需要解決的問題還有很多。
圖靈獎得主朱迪亞.珀爾講過，深度學習只是一種非常通用和強大的曲線擬合技術；諾貝爾經濟學獎獲得者托馬斯.薩金特認為，人工智能其實就是統計學，只不過用了一個“華麗的辭藻”。與大腦相比，人工智能還存在“算法黑箱”、數據需求量大、抗噪性差、能耗高等許多不足，離真正全面應用還很遠。雖然人工智能已經毫無疑問地成為世界各國競爭角逐的焦點，人工智能的發展水平是國家核心競爭力的重要體現，但就像前幾次工業革命一樣，人工智能的發展并不會一蹴而就，人工智能技術的發展、應用領域及其帶來的倫理挑戰還有許多值得討論的地方。這一顛覆性技術還需要經過幾代人的努力才會“遍地開花”。
因此，在人工智能發展的熱潮中，我們既要有把握人工智能技術、順應智能時代潮流的決心，工業機器人維修，也必須冷靜、客觀、審慎，以歷史眼光和全球視野看待人工智能的過去與未來，更加認真地審視中國在人工智能產業中的實力。每一位從業者不妨捫心自問：人工智能相比傳統模型的優勢到底是什么？人工智能產業的核心技術有哪些？中國企業在人工智能基礎算法上的投入和產出如何？回答不好這些問題，中國人工智能產業發展仍將有可能在未來喪失競爭優勢。