近年来，深度学习算法推动人工智能实现了快速发展，但深度学习的成功，不是理论方法的突破，而是在大数据和大规模计算资源驱动下的技术突破。因此，业内专家认为，人工智能仍处于一个较为初始的发展阶段。

“未来十几年最大的机会一定是所谓的弱人工智能，也就是说完全不需要达到人脑的所有功能。”在近日举行的2018北京人工智能产业高峰论坛上，创新工场董事长李开复如是说。

在他看来，现阶段的人工智能是应用型人工智能，简单而言是在某一特定领域，用大量的数据来做出比人更精确的判断，来创造价值、创造效率，能够解放人类不再需要做重复性的工作，而是做更有创意和更有爱的工作。

“但仅仅弱人工智能，也会带来巨大的变革与机会。”李开复说。据某财务机构预测，到2030年，中国的GDP将达到38万亿美元，其中7万亿美元是人工智能带来的。

有人说，人工智能的未来将是美国和中国。对此，李开复表示，中国的优势是学术水平的提升、巨大的市场和数据量以及国家政策的支持，但在人才、专利和资金投入方面，中美人工智能产业的落差仍较大。

人工智能在中国的发展机遇在哪儿呢?专家分析，人工智能加上实体经济，这方面中国有特别大的动力。

人工智能与先进制造的深度融合，成为了新一轮工业革命的核心驱动力。中科院计算机网络信息中心副主任迟学斌接受《中国科学报》采访时表示，智能制造为中国的制造业提供了弯道超车的机遇，不仅可以有效提高传统制造业的生产效率和降低各类成本，同时也有利于培育和推进新兴产业的发展。

此外，他认为，人工智能在促进科研方面也大有可为。“我国各方面的数据量很大，科学研究的样本非常多，就很有可能通过数据分析来获得新的科学发现，甚至可能是世界领先的。”

“人工智能是解析、挖掘遗传密码当中跟生物医学相关知识的一种工具。”中科院院士陈润生举例说，“2017年底Google发布了基于深度学习人工智能技术的基因组变异精准识别工具DeepVariant，用深度神经网络来从DNA测序数据中快速精确识别碱基变异位点。”

他认为，生物医学是人工智能应用的一个重要方向。人工智能可用于疾病的诊断与治疗，全新的药物设计与研发，动植物新品种、新性状的培育等方面。

而这些都离不开“基础设施”——平台。迟学斌表示，就像高速公路一样，提供方便的工作平台，才能使研究人员将更多的精力放在模型调试等方面，从而促进科技成果转化和应用更快落地。