人工智能作为新经济形式的重要代表，但并不是一个新名词。该领域其实从20世纪50年代就已经开始启动，在这一时期，科学家们明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标，从此研究人员开展了一系列的研究项目，这些项目表明，计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务，例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作，甚至是模拟心理学家、谱曲这样的活动。
而从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、通用技术层、行业赋能层组成。由于更容易进行商业变现，行业赋能层更受投资人关注。AI技术公司也积极探寻落地方法以求更好体现技术价值。本次由鲸准研究院发布的《人工智能行业应用价值报告》重点关注人工智能赋能医疗、教育、制造三个核心行业，主要观点如下：
人工智能划分为“弱人工智能”和“强人工智能”，二者本质区别在于有没有意识，如果有意识、自我、创新思维等即为强人工智能。AlphaGo运用深度学习和增强学习技术的人工智能依然只是属于“弱人工智能”，电影中出现的那种具有独立意志、具有情感认知能力的“强人工智能”对于现有技术来说还难以做到，在近期不可预见其能够出现。
从2017年1月开始，人工智能应用top领域热度呈逐步上升趋势，虽然在2017年底略微下降，但总体保持稳定。其中自动驾驶和AI医疗的热度位列top2，且近期AI教育的热度有显着提升，AI金融和AI制造的热度趋近。
从AItop领域投资事件的数量来看，自动驾驶是2017年人工智能应用中最热门的领域，AI医疗居次位。
AI医疗，部分细分领域如医疗影像已经有巨头入局，兼收并购在所难免；若AI+其他细分领域落地状况依旧不理想，医疗专业领域的投资人会继续持观望态度，这可能会带来一阵AI医疗寒潮。AI教育，正处于泡沫期早期，相对落后于AI+其他行业。公众预期过高，理解欠缺；社会基础设施成熟度有待提高；企业积极涌现，但产品渗透困难。AI制造现阶段AI对制造业的赋能，主要集中在1个工业平台和3个生产环节，即工业互联网、缺陷检测、无序分拣以及智能搬运。AI金融，概念重于形式，虽然知名度较高，但国内金融机构的AI产品离真正的人工智能还有距离，各金融机构大都停留在具有噱头的大力宣传和前期造势上，目前中国也没有出台正式的关于智能投顾监管规则。AI自动驾驶领域，运用渗透其环境感知、行为预测、行为决策三大模块，不仅提高了安全性和可靠性，而且是未来智能化突破的关键。
在此次鲸准研究院发布的《人工智能行业应用价值报告》中，对AI的发展大势观点为人工智能已到技术曲线定点或将近期滑落。人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革，近年来AI的厚积薄发，基础驱动力是算力的提升和数据的利用，主要原因是深度学习获得了突破，创业和投资由此情绪高涨。但技术的发展是循序渐进的，市场热炒的人工智能技术和产品的成熟度仍然有限。行业泡沫或将出现，从两个方面来看：
1.项目少。大量资金涌入AI领域带来一定程度上的供需失衡，AI企业成立数量的增速在近两年开始逐步放缓甚至出现下滑，能投的项目越来越少、价格越来越贵。2.周期长：许多项目和技术在短期内无法从消费者端获得回报，还需要相当长的时间才能走向成熟。各个细分领域的融资都集中在前期，依然处于商业化的探索阶段，没有亮眼的财务数字却顶着极高的估值，轮次越往后，投资人对行业规模、投资回报的要求也更高，AI领域的创业者同样面临着“C轮死”魔咒。