2020年，人工智能（AI）技術開始進入後深度學習時代。
以深度學習為代表的AI技術在感知層麵突破後開始演進。
應用仍在追趕技術的步伐，並深入挖掘深度學習技術體係紅利。投資規模降低、商業模式轉變等多方麵因素導致產業發展放緩。
雖然AI已經廣泛用於日常生活中，但當前仍然處於弱AI階段，強AI“道艱且長”。認知AI是實現強AI的必經之路，但缺乏突破，融合不同機器學習流派開始活躍。
在2019年，基於深度學習的視覺、語音、自然語言處理等研究仍占據主流，人們開始聚焦技術的“理解”。
軟件訓練框架開始收斂，用於推斷的專用芯片日益增多。
AI應用門檻將不斷降低，人人可用的AI技術將深刻改變人類生產生活。目前，AI研究持續火熱態勢，新技術和新算法百花齊放，我國學術界及產業界貢獻巨大。以深度學習為代表的AI技術將對傳統ICT技術產業體係帶來深遠影響。應用領域不斷擴大，弱AI服務應用大放異彩，但強AI技術突破還需時日。
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- 創澤智能機器人
- 中國智能服務機器人領軍企業，涵蓋商用、家庭、特種等多用途的智能機器人產品體係，十幾年行業應用解決方案提供商
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AI產業鏈的三個核心環節：上遊是基礎能力提供商，中遊是服務及技術提供商，下遊是應用提供商。但AI產業鏈的發展遠遠落後於發達國家
人工智能對聯合國所有17 個可持續發展目標均具有適用性，但隻能幫助解決169 個細分目標中約一半的目標，因此需要克服一些瓶頸以便更好地發揮AI 的作用
人工智能技術發展首先需要一個務實的環境,人工智能學習能力的基礎科學問題需要長期探索,需要堅持把應用場景落地作為推動新一代人工智能發展的抓手
美國信息技術與創新基金會發布報告《誰會在人工智能角逐中獲勝:中國、歐盟或美國》對中國、歐盟和美國人工智能發展的現狀進行測算，分析半導體銷售量、半導體研發支出、設計AI芯片的公司數量、超級計算機數量及該係統的綜合性能情況
整體來看，國內人工智能完整產業鏈已初步形成，但仍存在結構性問題。從產業生態來看， 我國偏重於技術層和應用層，尤其是終端產品落地應用豐富，技術商業化程度比肩歐美
深度學習的黑箱性主要來源於其高度非線性性質，可以用隱層分析方法、模擬/代理模型、敏感性分析方法來理解神經網絡的運作方式
智慧交通企業：海康威視 上海電氣 一汽解放 四維圖新 佳都科技 易華錄 新大陸 廣電運通 滴滴出行 凱樂科技 福田汽車 超圖軟件 強生控股
人工智能想通過計算機模擬人類認知過程，但因為機器不具有意向性，機器隻能識別語法、不能識別語義以及理解形式化難題導致機器並不能真正具有人類的理解能力
，根據戰略合作協議，安徽省人民政府、阿裏巴巴集團、螞蟻集團三方將深化合作，帶動物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等高技術產業在安徽集聚發展
斯坦福大學（Stanford University）計算機科學家克裏斯·皮奇（Chris Piech）及其同事開發了一種由人工智能（AI）推動的在線視力測試係統，該係統僅需進行四步操作，即可完成視力測試，且結果十分精準
在機器認知上向前邁進一步，因此新一代智能，認知智能體係正在到來，全新的智能體係正在到來
人工智能產業化的發展七大現狀：工智能投融資環境空前看好、產業化技術起點更高、人工智能人才緊缺
