首先，我們通常所說的AI是Artificial intelligence的縮寫，翻譯為“人工智能”，雖然這個概念在半個多世紀以前就出現了，但是直到今天為止，要想為人工智能下一個確切的定義，還是非常困難的，一方面原因是人工智能本身的技術體系還遠沒有成熟，另一方面原因是人工智能概念本身也是一個動態的概念，今天的人工智能已經被賦予了很多新的含義。

人工智能概念從提出的那天開始，就吸引著大量的科學家，比如圖靈就被廣泛認為是人工智能領域的開創者之一，實際上在20世紀，有很多偉大的科學家都對人工智能概念表現出了極大的興趣，這也在很大程度上推動了人工智能領域的發展。

人工智能的發展歷程經歷了多次波折，在互聯網的推動下，人工智能再次成為了整個科技領域關注的重點，伴隨著算力（云計算）的不斷提升和數據量（大數據）的不斷增大，人工智能領域也獲得了一定的突破，一系列人工智能產品也正處在落地應用的初期，相信在5G通信和產業互聯網的聯合推動下，未來人工智能領域很有可能會打開一個巨大的價值空間。

雖然當前要想給人工智能下一個明確的定義依然比較困難，但是當前人工智能的研究領域還是相對比較集中的，主要集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、自動推理、知識表示和機器人學等六大領域。當前計算機視覺和自然語言處理這兩個領域已經有了不少較為成熟的產品（特定場景下），一部分大型科技公司也基于這兩個領域，推出了自己的人工智能平臺。

當前在談到人工智能時，一定離不開應用場景，因為當前的人工智能尚處在“弱人工智能時代”，所以人工智能產品對于應用場景依然有比較高的要求，當前脫離場景來探討人工智能往往也并沒有太大的意義。目前人工智能技術在自動駕駛領域的應用前景還是比較廣闊的，自動駕駛也很有可能會為人工智能技術的全面落地應用打開一個突破口。

除了自動駕駛之外，當前人工智能基于很多行業領域都有比較多的結合點，比如與醫療領域、教育領域、裝備制造領域等，都有比較多的結合點，這些領域對于人工智能產品的訴求也比較高。

    實際上，相對于醫療、教育等高附加值領域來說，很多低附加值領域對于人工智能產品的訴求同樣非常高，這些領域往往存在招聘難的問題，而人工智能技術很有可能會從根本上解決這些行業的可持續發展問題。