我国在2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，人工智能从研究层面上升到了国家战略高度。人工智能的应用机器翻译近几年，随着采用深度学习和神经网络的方法，使机器翻译的技术有了很大进步。例如目前被广泛应用的是基于深度学习技术的长短时记忆循环神经网络的机器翻译模型，它可以转换任意长度的句子并对关键词进行“记忆”，从而解决了句子向量化的难题，也使机器对语言的处理提升至语义理解的高度。
然而，无论采用哪种方法，不可否认的是，目前机器翻译的最大困难在于译文的质量，机器翻译水平与人工翻译水平仍然相差甚远，不能相提并论。早在20多年前，国内著名语言学家周海中就认为要想达到翻译的“信、达、雅”机器翻译是做不到的。也可以说，机器翻译是人工智能领域中一个很难攻克的课题。在提高机译质量的困难面前，只靠机器本身根本无法做到，这有待未来科学技术的发展，尤其是人工智能在神经信息学研究上的重大突破。
生物特征识别生物特征识别技术是一种借助计算机、生物传感器等手段对人类所固有的生物特征如指纹、骨骼、视网膜和DNA 等，或行为特征如姿势和习惯等，进行个体身份识别认证的技术。这项技术的关键在于计算机如何获得个人独有的生物特征，在将之转换成数字信息后进行特征存储，并借助可靠的匹配算法进行分析，进而完成个人身份的识别与验证。
其中，它涉及到图像处理与模式识别等多项技术，并在教育、管理、金融、国家安全、信息安全等领域都得到了广泛应用。例如，目前成熟且大规模运用的人脸识别技术就是生物特征识别的热点技术之一，它是计算机视觉的典型应用，属于一种非接触型认证。此外，指纹识别、皮肤芯片、步态识别、虹膜识别、静脉识别、视网膜识别、DNA识别等也是生物特征识别的热点技术，它们在特定的领域都各有所长，是生物特征识别技术的突出发展成果。
无人驾驶视觉系统属于人工智能技术中的一个组成部分，可以指引汽车在行车道上以更加稳定的速度行驶.当前美国已经成功把这一项技术应用在微型汽车中，可以对汽车进行自主导航，而且行进大约2000 公里的路程在整个行驶的过程中有98%的时间都需要借助于这个系统对汽车进行相应的控制.根据对视觉系统相关内容的调查了解，人们一般会在寻找公路出口的时候对汽车进行控制.对于视觉系统的进一步完善可以让其积累更多的实用经验，进而计算出最佳的驾驶方向，实现对汽车的科学控制.通过人工智能技术的不断发展，在未来无人驾驶技术必然会得到实现。
百度致力于发展人工智能技术，有可能制造出下一个“阿尔法狗”吗？
不可能告诉我，送外卖的那什么跟做自动驾驶的比？百度在中国无疑是一家大公司，但是离成为一家伟大的公司还有很远的路要走。甚至有人在说BAT的B很快会掉队了。说到底，还是百度的产品方式太单一。比如腾讯有庞大的用户体系，和完善的娱乐体系。而且延生出来的服务和软件都在排行榜靠前。阿里依靠天猫、支付宝、淘宝已经占据了中国大部分的电子商务产值，而且也在不断的开发全新的服务体系。
反观百度。先是以竞价产品得到市场，但是随着移动互联网的发展，搜索引擎这样的东西实际上逐步的失去优势然后百度收购糯米。但是现在团购市场已经被新美大占领了。然后百度号称推出无人驾驶技术，而且短时间就要上市，但是google测试了那么多年都没有上市。最后我想说的是google和百度的价值观是有很大的不同的。
