今年10月，一群盲童学校的孩子，在北京亦庄体验过百度Apollo无人车后，激动地期待未来可以和普通人一样出行。
在农村，无人机帮农民播种、施肥、打药。在城市，工业机器人将车间变成黑灯工厂。在实验室，AI算法助力科学家研发新药。
这是一个崭新的人机共生时代，它的到来，标志着人工智能已处在一个从狭义AI到通用AI的转折点上。
这个转折点的到来，离不开过去十年，数据、算法和算力的大爆炸。
AI的背后是算法，算法需要大数据来训练。2007年，人们以一幅喇叭口图感叹，人类信息相比1986年的大爆炸。
但仅仅十年后，全球总数据量在2007年基础上，又增长了2000多倍，达到44ZB。
数据大爆炸的同时，算法也开始进化。
2012年，加拿大教授杰弗里·辛顿带领两名学生，以深度学习算法，赢得ImageNet大规模图像识别挑战赛，引发新一轮人工智能革命。
数据量和算法的大爆炸，倒逼算力需求升级。
从2012年深度学习革命，到谷歌AlphaGo，人类对AI算力的需求增长近30万倍。
为了满足这一庞大的算力需求，一方面，传统芯片制造工艺不断升级，另一方面，更擅长AI计算的芯片大量涌现，从GPU、TPU到NPU。
由此带来的是，算力成本的指数级下降。
从1960年至今，1GFLOPS（每秒10亿次运算）的成本，从187亿美元降至3美分，平均每5年下降一个数量级。
从数据、算法到算力的大爆炸，最终引发新一轮人工智能革命，并将人类带进了人机共生时代。
与PC、网时代相比，今天，中国在AI时代有了更多优势。
首先，14亿人口的统一大市场，让中国拥有其他市场难以匹敌的。其次，中国有繁荣的移动生态、丰富的应用场景，以及全世界最完善的产业链之一。
更重要的是，中国政府积极鼓励人工智能发展。
