Part1 機器學習等人工智能領域的前沿技術介紹、展望、應用
對話式人工智能平台
對話式人工智能平台是指融合語音識别、語義了解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發者提供具備識别、了解及回報能力的開放式平台的技術。該技術能夠實作機器與人在對話服務場景中的自然互動，未來有望在智能可穿戴裝置、智能家居、智能車載等多個領域得到大規模應用。
智能腦機互動
智能腦機互動是指通過在人腦神經與具有高生物相容性的外部裝置間建立直接連接配接通路，實作神經系統和外部裝置間資訊互動與功能整合的技術。該技術采用人工智能控制的腦機接口對人類大腦的工作狀态進行準确分析，達到促進腦機智能融合的效果，使人類溝通交流的方式更為多元和高效，未來将廣泛應用于臨床康複、自動駕駛、航空航天等多個領域。
元學習
元學習是指将神經網絡與人類注意機制相結合，建構通用算法模型使機器智能具備快速自主學習能力的技術。該技術能夠使機器智能真正實作自主程式設計，顯著提升現有算法模型的效率與準确性，未來的進一步應用将成為促使人工智能從專用階段邁向通用階段的關鍵。
情感智能
情感識别已經在多個領域被廣泛的應用，但因為情緒本身包含了太多的類别，而且不同的類别之間又可能具有相似性，一個情緒詞在不同的語境下有可能表達的是不同的情緒類别，算法很難對其進行分類。
即使是人工對文本進行情緒類别标注也往往效果不佳，因為情緒是非常主觀性的，不同的人對不同的文本可能産生不同的了解，這使得人工标注情緒類比的過程異常困難。如何讓機器可以了解真實的情緒目前還是一個未能攻克的難題。
- 在商品零售領域，通過對海量使用者的評價進行情感分析，可以量化使用者對産品及其競品的褒貶程度，将自己産品與競品的對比優劣。
- 在社會輿情領域，通過分析大衆對于社會熱點事件的點評可以有效的掌握輿論的走向。
- 在企業輿情方面，利用情感分析可以快速了解社會對企業的評價，為企業的戰略規劃提供決策依據，提升企業在市場中的競争力。
- 在金融交易領域，分析交易者對于股票及其他金融衍生品的态度，為行情交易提供輔助依據。
Part2 中國發展人工智能的優勢與短闆
四個優勢：
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政策優勢：
人工智能現在已經被列為整個中國優先發展的領域，是以我們有非常好的政策優勢。
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海量資料資源：
我們國家人口是美國的四倍多；手機群體全球最大，用手機做支付也是全球最大；在醫院裡面看病、在旅遊、在物流方面，所有這些資料都是全世界規模最大的。這就是在應用方面，任何一個國家都和中國沒法比的一個主要原因。
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應用場景的優勢：
因為我們是開發中國家，從農業社會到工業社會，現代社會發展的時間非常短。是以很多東西，基礎設施都沒有到位，但是恰恰給人工智能的應用提供了一些深的場景。在醫療、教育一些民生方面的問題，有人工智能進來以後，都可以快速得到解決。
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青年人才優勢：
中國有一個特點，學理工科的比例很高，我們的青年人才優勢超過國外。<\font>
四個短闆：
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核心算法：
國内AI企業的核心技術大部分都是使用了國際上開源的人工智能算法，之後進行了二次開發，成為針對特定問題的人工智能應用軟體。使用開源的人工智能算法，可大大加快了開發程序和降低了開發成本，但也導緻“知其然不知其是以然”的尴尬局面，為今後的深入發展埋下“安全隐患”。
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高端器件（晶片）：
利用GPU（圖形處理器）做深度神經網絡訓練的這個晶片GPU（圖形處理器）晶片，目前英偉達（NVIDIA）一家公司就占了70%的市場佔有率。中國真正自己的GPU（圖形處理器）的生産廠商占的份額，還是比較低的。
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缺乏有影響的人工智能的開源開放平台：
人工智能這幾年能夠發展這麼快，和開源開放關系很密切。現在最好的算法有很多都開放了，源程式都在網絡上，但是最有影響的前五個平台，都是美國的企業，包括谷歌、亞馬遜、微軟、國際商業機器公司、臉書，這是五個人工智能開源開放做得最好的平台。
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高端人才：
具統計，中國最頂級的做人工智能的高端人才數量隻相當于美國的20%。