莫霍克·史洛夫：综合来看，接下来的侧重点包括：隐私与安全问题、人工智能、大数据、云服务。过去，人们往往是通过自己的经验来判断目前的现状和未来的趋势，这种方式需要长期的积累并且不易传承。伴随着人工智能和大数据的发展，我们有越来越多的方法，去准确预测未来。

杨学成：人工智能的发展可以内化为新的资源，也就是智能资源。从过去历史发展来看，人类之前获取过畜力、自然力、机械力，而人工智能给我们带来智慧的力量。

另一个领域是智能辅助，包括服务性的机器人。美国开始在凤凰城进行一轮新的测试，这将对生活带来巨大改变。现在越来越多的机器人可以照顾老人，进行健康指导。

周鸿祎：万物互联带来的是物联网、车联网和工业互联网，网络攻击不再局限于用户电脑，而是可以通过连接攻击国家的基础设施、公共设施。

汉斯：5G可以满足对VR和AR产品等数据丰富的移动应用的需求，同时带来数据传输的预期价格下降。这意味着，这些应用程序可以处理所有传感器和位置数据，连接机器、工具、车辆、建筑物、电器甚至衣服的物联网将迎来另一大动力，这将为工业运输、安全等领域的新型应用铺平道路。

Google从最开始发表大数据划时代论文的时候，也许自己也没有想到，自己开启了一个大数据的新时代。今天大数据和人工智能的种种成就，离不开全球数百万大数据从业者的努力，这其中也包括你和我。

很多公司都在利用人工智能技术在不同市场上开发新的应用，比如无人汽车领域的Cruise和Waymo、货运物流领域的Samsara、医疗领域的Color Genomics和Athelas、金融科技领域的Affirm和Stripe等等。很多公司开发的产品已显著好于目前的主流产品，因为人工智能正是这些产品的核心特色。

AI不是技术概念，更不是单一维度的技术与产品。若用《技术的本质》或《复杂经济学》的框架说，它是基于人类需求而衍生的一种复杂技术组合与现实场景持续融合的解决方案。

王海峰负责包括语音技术图像技术视频技术VRNLP知识图谱数据智能以及深度学习平台在内的8个条技术研线。从框计算、阿拉丁计划到云计算服务，最终押注人工智能，百度10年来的技术发展更迭背后暗藏着怎样的逻辑？

有些人可能会说，计算机所缺乏想象力，或打破规则的好奇心——也就是发散性。可是，如果这种普遍观点是错误的呢？如果人工智能相对于人类的真正优势恰恰是它的发散性智能——它的创造潜力，那会出现怎样的状况？

法国的人工智能研究极其丰富，在自动化学习、知识表现、推理模型、启发性研究、自主因子、多元因子系统、网络语义描述、自然语言处理、机器人技术、可视技术、形状识别、认知建模、神经信息系统等众多领域表现出色，而且每个细分领域都拥有世界级的优秀研究人员。

一说到AI芯片，我们能想到寒武纪科技、地平线；一说起智能安防，我们能想到商汤科技等。如今，深兰科技缺的正是这种品牌标签，不利于企业后续的快速发展。