人工智能的巨大能量，带动了从微观至宏观的各种智能化需求，进而催生一系列新的技术、产品、业态与模式。
根据中国信通院与Gartner联合发布的《2018世界人工智能产业发展白皮书》（以下简称“白皮书”）显示，1999年至2017年，全球人工智能领域中图像识别、生物特征识别、语音识别、语音合成、自然语言理解、机器学习等关键技术分支的发明申请及授权专利数量（合并同族后）超过10万项。
伴随技术的密集而生，是相关企业数量的暴涨。根据中国信通院数据研究中心全球ICT监测平台实时监测的数据，截至2018年上半年，全球范围内共有4998家人工智能企业。其中，美国人工智能企业数量2039家，位列全球第一，其次是中国（不含港澳台地区）1040家，之后依次是英国392家、加拿大287家、印度152家。
然而，这一轮人工智能热潮的源头，来自2006年Geoffrey Hinton提出的基于深度信念网络可使用非监督学习的训练算法，使深度学习持续升温。那么，除了当前的深度学习之外，人工智能还将如何向前发展？还拥有怎样的解决方案？
接下来的文章将为您分解。
