人工智能（AI）的研发动力主要来源于以下几个方面：
1. 技术进步：随着计算机科学、机器学习、深度学习、神经网络等技术的发展，人工智能的理论基础和技术手段得到了极大的丰富和提高。这些技术的进步为人工智能的发展提供了强大的技术支持，使得人工智能在各个领域的应用变得更加可行和高效。
2. 数据驱动：大数据是人工智能发展的重要驱动力。随着互联网、物联网、传感器等技术的发展，产生了海量的数据。这些数据为人工智能提供了丰富的训练材料，使得人工智能能够从数据中学习、提取规律，从而实现智能化的决策和预测。
3. 市场需求：随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，对于智能化产品和服务的需求日益增长。企业和个人都希望能够通过人工智能技术提高效率、降低成本、提升体验。这种市场需求为人工智能的研发提供了动力。
4. 政策支持：各国政府对人工智能的发展给予了高度重视，纷纷出台了一系列政策和规划，以推动人工智能产业的发展。这些政策支持为人工智能的研发提供了良好的外部环境。
5. 投资热潮：近年来，人工智能领域的投资热潮不断升温，吸引了大量的风险投资和私募股权基金。这些投资者看好人工智能的发展前景，纷纷投入资金进行研发和产业化，推动了人工智能的快速发展。
6. 跨学科融合：人工智能是一个跨学科的领域，涉及到计算机科学、数学、统计学、心理学、语言学等多个学科。这种跨学科的融合为人工智能的研发提供了丰富的理论和方法，促进了人工智能技术的不断创新和发展。
7. 社会认知：随着人工智能技术的广泛应用，人们对人工智能的认知逐渐加深。越来越多的人开始关注人工智能的发展，认为人工智能将对社会产生深远的影响。这种社会认知为人工智能的研发提供了广泛的社会基础和动力。
8. 竞争压力：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业和研究机构加入到人工智能的研发中来。为了在竞争中取得优势，各方都在加大研发投入，推动人工智能技术的创新和应用。
综上所述，人工智能的研发动力主要来源于技术进步、数据驱动、市场需求、政策支持、投资热潮、跨学科融合、社会认知和竞争压力等方面。这些因素共同推动了人工智能的快速发展，使其成为当今科技领域的热点和前沿。
