2015年3月，“大众创业、万众创新”写入《政府工作报告》；6月，国务院印发《关于大力推进大众创业万众创新若干政策措施的意见》，明确提出，要“坚持深化改革，营造创业环境；坚持需求导向，释放创业活力”。两年多来，小企业“铺天盖地”、大企业“顶天立地”的格局正在形成；新产品持续开发、新市场不断拓展的动力逐渐显现。
国家工商总局数据显示，上半年全国新登记市场主体887万户，同比增长13.2%，每天新登记市场主体4.9万户；新登记企业291万户，增速11%，每天新设企业1.6万家。创业企业“井喷”、创新热情高涨的背后是日益优化的营商环境。两年多来，围绕大众创业、万众创新的各项政策逐步落地，制度环境不断优化，“双创”在改革的保驾护航下愈行愈远、越走越好。
此外，科技成果转化、人才体制改革、规范产业用地、加强知识产权保护、培育创业文化等各类政策也在有条不紊地落实，各方齐心协力推动改革、双创活力持续迸发的局面已然形成。
随着双创的推进，以新一代信息技术为代表的新技术加速融合应用，新兴产业日益发展壮大，双创基地蓬勃发展，双创正为加速新旧动能转换、促进经济社会转型提供不竭动力。此外，区域示范基地、高校和科研院所示范基地、企业示范基地的快速发展，在积累大量可复制可推广经验的同时，也不断助力区域经济转型升级。
双创是以创业创新带动就业创富的有效方式，更是提升生活品质的现实途径。通过大力支持大学生、农民工、科研人员等群体创业，创业带动就业的倍增效应不断显现。平台创业、内容创业、技术创业等创业形式创造出大量新的就业岗位，催生了众多新就业形态；创业持续推动就业结构调整，服务业、第三产业创业吸纳就业能力进一步提升；共享经济、新兴产业创新创业活跃，也给生产生活带来极大便利。
人社部数据显示，2016年登记的大学生创业人数达到61.5万人。更有一大批双创人员投入现代农业和新农村建设。据农业部最新统计，全国各类返乡下乡人员已达700万人。农村双创人员广泛采用了新技术、新模式和新业态，现代要素投入明显增加。
大众创业、万众创新已进入提质增效新阶段，双创将为经济发展撑起新天地。
中国科协主席万钢在启动仪式上致辞
2017年全国大众创业万众创新活动周15日在上海主会场举行启动仪式，北京会场以及各地分会场同步举办相关活动。
今年是双创周活动举办的第三年，主题是“双创促升级，壮大新动能”。前两届主会场分别设在北京和深圳。由中国国家发改委牵头各部委和地方共同举办的双创周，自2015年举办首届以来，已经成为全民参与创新创业的重要载体，是中国近年来最具影响力的活动品牌之一。
当天，中共中央政治局常委、国务院副总理张高丽出席在上海举办的启动仪式并表示，推进创新创业是深化供给侧结构性改革的应有之义，是加快新旧发展动能转换的必然要求，是扩大就业的有效途径。
今年7月，国务院发布《关于强化实施创新驱动发展战略进一步推进大众创业万众创新深入发展的意见》，提出在更大范围、更高层次、更深程度上推进大众创业、万众创新。
近年来在大力倡导“双创”的背景下，中国的创新创业者得到了切实的鼓励，各领域成果层出不穷，这在本次双创周也有所体现。
老牌互联网巨头“BAT”纷纷将目光锁定在人工智能。百度着眼未来自动驾驶系统，阿里展示了最新的智能家电，腾讯也在人工智能加速器中孵化了多个优秀项目和人才。
作为企业代表，百度CEO李彦宏在启动仪式上表示，移动互联网的时代即将过去，人工智能的浪潮将要到来。未来中国社会将转向“智慧革命”，我们有信心继续保持中国在人工智能和深度学习领域技术上的领先性。
在上海主会场中，超过150个来自全国各地、代表中国最高水平的项目向公众展示，涵盖科技成果、科技企业和创新创业人物等内容。同时上海还开展了包括创新创业嘉年华、创客真人秀、创新创业七日谈以及创新创业零距离等重点活动。北京会场举办专题展示，同时举办央企成就展、双创白皮书的发布会等活动。各地分会场的一系列特色活动也精彩纷呈。
2017全国双创活动周在上海拉开帷幕，百度创始人李彦宏作为“双创”领袖代表在启动仪式上致辞。在发言中，“人工智能忠实粉丝”的他除了介绍了AI技术对于创新创业的推动作用外，还提到了一些神秘字符——
李彦宏双创周释疑“新动能”
9月15日，2017年全国大众创业万众创新活动周在上海举行，百度创始人李彦宏作为企业家代表进行发言。
今年活动周的主题是“双创促升级，壮大新动能”，在描绘“双创”升级之路时，李彦宏表示，近年来互联网的人口红利已经逐渐释放殆尽，但一个比互联网规模和影响都更大的新浪潮，正在扑面而来，就是人工智能。
李彦宏在发言中提到：技术在人工智能时代起到的作用非常大，而且技术进步的速度也很快……过去几年，深度学习从DNN，到RNN，到CNN，再到GAN，不停地在升级换代，触发新的创新。
掐指一算，这段话里一共出现了7个N。人工智能技术虽然现在已经不是新概念，但这些N究竟是什么意思？DNN（深度神经网络）、RNN（循环神经网络）、CNN（卷积神经网络）、GAN（生成式对抗网络）究竟代表了什么技术，为何最近人工智能技术会飞速发展，结合到人工智能的未来又将会如何呢？
李彦宏说道DNN、RNN、CNN、GAN其实都是深度学习的内容。这些名词听上去高深莫测。其实道理并不复杂——
DNN是啥？
所谓神经网络其实这个词是后来的，最早这个东西叫感知机，就是有一个输入层，一个隐含层，一个输出层。通过算法迭代完成一个解。
但是只有一层是处理不了复杂函数的，于是后来就发明了多层感知机，有多个隐含层，然后有算法让各个层的各个节点互相联通。
这种联通很像人体中的神经，于是这种多层的感知机就有了名字，叫神经网络。
理论上，隐含层当然是越多越好，但是科学家在使用中发现层数多了往往是局部最优。
就好比你下象棋，多层数的神经网络，算了很多步，计算怎么把对方的马吃了，然后选了最佳一步棋。但是下棋是杀死对方的帅啊，吃掉马能占据子力优势，但是并不一定赢啊。
为了吃掉对方马的最优步，不一定是赢棋的最优步，这个问题不解决，层数多了反而不好用。
同时层数多了，训练数据的有效性就弱了，整体学习的效率也就不行了。
这个难题一直到2006年才解决，然后DNN（深度神经网络）就流行了。
DNN引出的CNN
DNN已经可以实用，但是DNN的问题是参数太多，每个点连接产生的数据量太大，虽然有算法改良还是容易陷入局部最优，而现实中有些东西是固定，不需要一层层地去学习计算。
于是，科学家就提出一个叫“卷积核”的东西，用这个东西来降低参数量，参数量少了，计算效率就提升了，而且陷入局部最优解的概率也就下来了，深度计算就好用了。
时间问题引出的RNN
全部连接的DNN存在一个问题，就是没法按照时间序列的变化建立模型。但是人工智能深度学习的东西可不是静态的。
语音识别是动态的，手写也是动态的，需要解决时间序列的问题，于是就有了RNN（循环神经网络）。在DNN的基础上发展出时间戳，发展出长短时记忆单元，可以有解决时间序列的应用，这就是RNN。
以假乱真的GAN
GAN（生成式对抗网络）是给生成模型用的，机器出来的语言，图像能够以假乱真，需要一个标准，需要一个判定模型。譬如要模拟生成一张画，就有一个生成画的模型，有一张事实存在的画，有一个判定生成的画，与事实存在的画差异的模型。
首先固定生成模型，反复训练判断模型，让判断模型学会判断，判断模型学习好了，就可以训练生成模型，最终让生成模型生成的东西能以假乱真。
我们听到百度度秘能模仿人说话，就是这种技术在起作用。
在李彦宏看来，随着人工智能技术的进一步开放共享，它也将更好地赋能产业、完善生态、助力创新创业。在人工智能实际应用中，李彦宏说的DNN、CNN、RNN、GAN是混在一起用的。度秘看到你，识别你的面孔需要CNN，听取你的语音需要RNN，回答你生成语言需要GAN。
而在包括人工智能技术这些新动能发展起来之后，现代社会中简单的劳动都可以被取而代之了。
