人類(lèi)歷史上的三次產(chǎn)業(yè)革命均帶來(lái)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的巨大飛躍，我們認(rèn)為，人工智能引領(lǐng)的第四次產(chǎn)業(yè)革命必將改變世界。AI產(chǎn)業(yè)千億市場(chǎng)待挖掘，投資機(jī)會(huì)將聚焦三條主線：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。
　　人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，投資巨頭們旗下的理財(cái)精英團(tuán)紛紛認(rèn)為可以沿著產(chǎn)業(yè)鏈三層尋找相關(guān)投資機(jī)會(huì)。
　　總體來(lái)看，基礎(chǔ)層和技術(shù)層難度******，而一旦獲得突破，則會(huì)帶來(lái)上層應(yīng)用質(zhì)變。因此，從投資機(jī)會(huì)看，突破基礎(chǔ)層和技術(shù)層的公司一定會(huì)受到追捧，應(yīng)用層則相對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈，但投資機(jī)會(huì)精彩紛呈。
　　基礎(chǔ)層——AI產(chǎn)業(yè)的基石
　　基礎(chǔ)層是人工智能的基石。
　　基礎(chǔ)層主要是支持人工智能產(chǎn)業(yè)一些基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如芯片、存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)等，主要目的在于輔助人工智能的運(yùn)行，如芯片是為了提升計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)為人工智能提供全面完備的學(xué)習(xí)素材。因此，基礎(chǔ)層的核心驅(qū)動(dòng)力量是技術(shù)創(chuàng)新。
　　1、計(jì)算機(jī)芯片
　　GPU是當(dāng)前人工智能的主流硬件加速器，但未必是唯一解決方案。
　　GPU因其具備大規(guī)模并行計(jì)算能力而被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)之中，但GPU的樹(shù)形拓?fù)渫ㄐ沤Y(jié)構(gòu)也決定了其未必適合所有AI應(yīng)用場(chǎng)景。GPU的樹(shù)狀拓?fù)鋫鬏斝枰粩嗤ㄟ^(guò)寫(xiě)入/讀取存儲(chǔ)來(lái)進(jìn)行通信，而不是直接的I/O，數(shù)據(jù)傳輸量大時(shí)甚至有可能造成堵塞，這必然會(huì)限制GPU的處理速度。同時(shí)GPU優(yōu)勢(shì)在于計(jì)算并行度和計(jì)算吞吐量，而在計(jì)算精度、實(shí)時(shí)性以及并行進(jìn)程交互方面則顯得乏力。

　　FPGA/ASIC未來(lái)或?qū)V泛應(yīng)用。
　　與GPU相比，F(xiàn)PGA在處理數(shù)據(jù)時(shí)是直接的I/O方式;同時(shí)FPGA一般主頻遠(yuǎn)低于GPU，因此在能耗上也低于GPU。新一代FPGA/ASIC在能耗效率上顯著優(yōu)于GPU，谷歌的TPU即宣稱(chēng)比此前GPU方案在能效上高出一個(gè)數(shù)量級(jí)。而隨著國(guó)內(nèi)外巨頭對(duì)于FPGA的青睞，如英特爾167 億美元收購(gòu)Altera、IBM與Xilinx 的合作、百度大腦采用FPGA芯片，F(xiàn)PGA/ASIC或?qū)⒃谌斯ぶ悄茴I(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。
　　未來(lái)將是GPU、FPGA/ASIC等多種加速芯片共存的局面，可根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景各取所需。
　　盡管新一代芯片在能效上高于GPU，但GPU仍是圖像處理領(lǐng)域的王者。因此，這幾種芯片都有其擅長(zhǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景，未來(lái)一段時(shí)間仍將活躍在人工智能領(lǐng)域。生產(chǎn)GPU的公司主要有Nvidia、AMD、景嘉微等，生產(chǎn)FPGA的公司有Altera、Xilinx、Actel Altera、紫光國(guó)芯、寒武紀(jì)、嘉楠耘智、比特大陸、地平線等。
　　2、大數(shù)據(jù)
　　大數(shù)據(jù)助力人工智能的持續(xù)優(yōu)化。
　　人工智能訓(xùn)練需要大量的素材，只有全面、完備的數(shù)據(jù)才能使人工智能持續(xù)優(yōu)化。人工智能近些年突飛猛進(jìn)，一個(gè)非常重要的原因即是移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代帶來(lái)數(shù)據(jù)量的爆棚。大數(shù)據(jù)與人工智能是相輔相成的關(guān)系，優(yōu)質(zhì)的大數(shù)據(jù)可以令深度學(xué)習(xí)得到更完美的結(jié)果，而人工智能的發(fā)展也進(jìn)一步推動(dòng)了大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)
　　優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)平臺(tái)在人工智能時(shí)代具有******的價(jià)值。
　　大數(shù)據(jù)從產(chǎn)業(yè)鏈上可以劃分為采集與整合、存儲(chǔ)和運(yùn)算、分析、應(yīng)用四個(gè)環(huán)節(jié)。分析和應(yīng)用階段是大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合的部分，而經(jīng)過(guò)采集、初步清洗后的大數(shù)據(jù)則為分析應(yīng)用提供基礎(chǔ)。政府?dāng)?shù)據(jù)管理部門(mén)、通訊運(yùn)營(yíng)商和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)使數(shù)據(jù)源的主要提供者，如中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通、中國(guó)電信、百度、騰訊、阿里等;此外還包括一些第三方數(shù)據(jù)提供商，如數(shù)據(jù)堂、數(shù)多多等公司。
　　3、存儲(chǔ)
　　人工智能的發(fā)展必然會(huì)帶動(dòng)IDC機(jī)房的需求提升。
　　大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是預(yù)處理后一項(xiàng)必不可少的環(huán)節(jié)，存儲(chǔ)設(shè)施的硬件設(shè)備和軟件設(shè)施直接影響了大數(shù)據(jù)存取效率。IDC一般為用戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)化一體化網(wǎng)絡(luò)解決方案，提供數(shù)據(jù)傳輸和接入服務(wù)，需要滿足網(wǎng)絡(luò)帶寬容量大、數(shù)據(jù)存取速度快、信息安全和可即時(shí)監(jiān)控等條件。
　　我國(guó)IDC市場(chǎng)規(guī)模未來(lái)將維持快速增長(zhǎng)。
　　2014年我國(guó)IDC市場(chǎng)規(guī)?？偭窟_(dá)到372.2億元，增長(zhǎng)率達(dá)到41.8%。預(yù)計(jì)到2017年市場(chǎng)總量將達(dá)到910億以上。目前我國(guó)IDC業(yè)務(wù)仍以電信運(yùn)營(yíng)商占主導(dǎo)地位，民營(yíng)企業(yè)所占市場(chǎng)份額較少。未來(lái)發(fā)展方向?yàn)榻⒔y(tǒng)一的數(shù)據(jù)語(yǔ)言以便數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)之間進(jìn)行連接、由集中化數(shù)據(jù)中心走向分散化數(shù)據(jù)中心等。相關(guān)公司主要有美利紙業(yè)、光環(huán)新網(wǎng)、寶信軟件、鵬博士、中興通訊等。
　　技術(shù)層——AI產(chǎn)業(yè)的靈魂
　　技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的靈魂，沒(méi)有技術(shù)層就沒(méi)有人工智能。
　　技術(shù)層包括算法以及利用算法開(kāi)發(fā)的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用。算法包括工程學(xué)法和模擬法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬法中最成功的一種。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶動(dòng)了人工智能的崛起，而當(dāng)前通過(guò)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了諸多的成功技術(shù)應(yīng)用，如機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言識(shí)別及處理。技術(shù)層的核心在算法的創(chuàng)新和相應(yīng)技術(shù)的突破及成熟應(yīng)用。

1、圖象識(shí)別

　　圖像識(shí)別的核心是讓圖像計(jì)算機(jī)像人一樣能讀懂圖像的內(nèi)容。
　　圖像識(shí)別是指通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層對(duì)圖像的特征進(jìn)行提取，以識(shí)別不同模式目標(biāo)的技術(shù)。廣義上的圖像識(shí)別即機(jī)器視覺(jué)主要包括圖片識(shí)別、視頻識(shí)別、生物特征識(shí)別等等。識(shí)別過(guò)程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。當(dāng)前圖像識(shí)別技術(shù)已比較成熟，百度已將準(zhǔn)確率提高到95.42%，超過(guò)人類(lèi)水平。而在人臉識(shí)別和指紋識(shí)別的領(lǐng)域，排名TOP5的公司準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到99%以上。
　　圖像識(shí)別在圖像識(shí)別諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。
　　圖像識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如社交網(wǎng)站的人臉識(shí)別、金融領(lǐng)域的指紋虹膜識(shí)別、安防和交通監(jiān)控領(lǐng)域、產(chǎn)品安全檢測(cè)、工業(yè)4.0甚至無(wú)人駕駛等領(lǐng)域已經(jīng)有了比較成熟的應(yīng)用，未來(lái)將大規(guī)模應(yīng)用于智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)中。艾瑞咨詢(xún)預(yù)測(cè)，2015年國(guó)內(nèi)圖像識(shí)別占人工智能技術(shù)市場(chǎng)總規(guī)模的12.5%，未來(lái)仍將維持高速增長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)外圖像識(shí)別不乏優(yōu)秀的公司，如Clarifai、Madbits、DNNresearch、川大智勝、佳都科技、漢王科技、曠視科技、商湯科技等公司。

2、自然語(yǔ)言識(shí)別及處理

　　自然語(yǔ)言識(shí)別是人機(jī)交互的前提。
　　自然語(yǔ)言識(shí)別是指讓計(jì)算機(jī)能夠聽(tīng)懂、理解人類(lèi)的語(yǔ)言，使人機(jī)交互更加簡(jiǎn)單直接，主要包括語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義識(shí)別。語(yǔ)音識(shí)別是讓機(jī)器能夠“聽(tīng)懂會(huì)說(shuō)”人類(lèi)的語(yǔ)言，語(yǔ)義識(shí)別是讓機(jī)器能夠理解文字后面的真實(shí)內(nèi)涵。自然語(yǔ)言識(shí)別的目的是讓人機(jī)交流回歸到人類(lèi)交流最自然的方式，因此讓所有信息設(shè)備能夠聽(tīng)懂理解人類(lèi)的語(yǔ)言是未來(lái)的必然趨勢(shì)。
　　當(dāng)前自然語(yǔ)言處理已經(jīng)達(dá)到實(shí)用水平，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。
　　隨著深度學(xué)習(xí)的不斷推進(jìn)，目前語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率已達(dá)到95%以上，Nuance的語(yǔ)音辨識(shí)率已經(jīng)達(dá)到99%，國(guó)內(nèi)百度和科大訊飛也超過(guò)97%;語(yǔ)義識(shí)別方面，江南化工的圖靈機(jī)器人的準(zhǔn)確率也在95%以上，均已達(dá)到實(shí)用水平。當(dāng)前自然語(yǔ)言識(shí)別在各類(lèi)智能機(jī)器人和智能助手、機(jī)器翻譯、信息收集與監(jiān)測(cè)等多領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。

3、智能機(jī)器人

　　智能機(jī)器人是多種技術(shù)的集合體。
　　智能機(jī)器人是將機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)言識(shí)別、分析預(yù)測(cè)、動(dòng)作控制等多種技術(shù)結(jié)合到一體，以輔助或者替代人類(lèi)在復(fù)雜環(huán)境中從事各種任務(wù)。智能機(jī)器人可分為工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人，服務(wù)機(jī)器人又分為家庭服務(wù)和專(zhuān)業(yè)服務(wù)兩類(lèi)。家庭服務(wù)包括家政服務(wù)、兒童老人看護(hù)和教育娛樂(lè)等等;專(zhuān)業(yè)服務(wù)包括醫(yī)療、安防、軍事、救援、勘探等多類(lèi)機(jī)器人。當(dāng)前通用機(jī)器人短期內(nèi)還比較困難，但某一垂直領(lǐng)域的機(jī)器人已經(jīng)逐漸開(kāi)始商用。
　　智能機(jī)器人借助人工智能快速發(fā)展，應(yīng)用前景廣闊。
　　隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能機(jī)器人也越發(fā)成熟，并參與到越來(lái)越多的領(lǐng)域之中。根據(jù)MarketsAndMarkets的機(jī)器人市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器人行業(yè)的總市值以每年20%的增速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2020年可達(dá)到80億美元。國(guó)內(nèi)外智能機(jī)器人制造商主要有Fanuc、Yaskawa、Kuka 、ABB、科大智能、機(jī)器人、紫光股份、慈星股份、康力電梯、北冥星眸、祈飛科技。
　　應(yīng)用層——AI產(chǎn)業(yè)的終極目的
　　應(yīng)用層是AI產(chǎn)業(yè)的終極目的。
　　應(yīng)用層是依托于基礎(chǔ)層和技術(shù)層并與實(shí)際場(chǎng)景相結(jié)合形成的具體解決方案，從而真正為人類(lèi)社會(huì)服務(wù)，是人工智能發(fā)展的真正目的。具體表現(xiàn)形式為人工智能與行業(yè)結(jié)合而形成的裂變，如無(wú)人駕駛、工業(yè)4.0、智能安防等等。應(yīng)用層市場(chǎng)空間******，2015年應(yīng)用層企業(yè)占人工智能企業(yè)總數(shù)的70%，因此投資機(jī)會(huì)必將精彩紛呈。

1、無(wú)人駕駛

　　無(wú)人駕駛是人工智能對(duì)傳統(tǒng)汽車(chē)的顛覆。
　　無(wú)人駕駛是集自動(dòng)控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺(jué)計(jì)算等眾多技術(shù)于一體的產(chǎn)物?；跓o(wú)人駕駛的汽車(chē)，實(shí)質(zhì)上是一臺(tái)移動(dòng)的智能機(jī)器人，通過(guò)智能感知技術(shù)、智能決策和控制技術(shù)、高精度地圖自動(dòng)完成駕駛過(guò)程。其中智能決策和控制是核心，其背后的算法是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)可以對(duì)系統(tǒng)精確度、地圖精度等進(jìn)行訓(xùn)練，從而使駕駛技術(shù)得到提升。
　　無(wú)人駕駛商業(yè)化進(jìn)程漸行漸近，發(fā)展前景無(wú)限。
　　無(wú)人駕駛可以使出行更加經(jīng)濟(jì)、安全、高效而備受期待。當(dāng)前在技術(shù)上已經(jīng)相對(duì)成熟，Mobileye的ADAS已非常先進(jìn)，谷歌、特斯拉的無(wú)人駕駛汽車(chē)也早已完成數(shù)千公里的路測(cè)。當(dāng)前雖然在法律和倫理上還存障礙，但無(wú)人駕駛商用時(shí)代已經(jīng)不遠(yuǎn)。根據(jù)麥肯錫的預(yù)測(cè)，未來(lái)十年內(nèi)無(wú)人駕駛將走進(jìn)普通人的生活，2025年無(wú)人駕駛可產(chǎn)生2000-19000億的產(chǎn)值。國(guó)內(nèi)外無(wú)人駕駛相關(guān)的公司主要有谷歌、特斯拉、Mobileye、百度、長(zhǎng)安汽車(chē)、萬(wàn)安科技、亞太股份、保千里、四維圖新等。

2、工業(yè)4.0

　　工業(yè)4.0是人工智能對(duì)傳統(tǒng)工業(yè)的深度重塑。
　　工業(yè)4.0是利用人工智能將自動(dòng)化和信息化深度融合到工業(yè)生產(chǎn)中，從而實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)和智能工廠，使生產(chǎn)效率得到極大提升。智能生產(chǎn)涉及主要涉及整個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機(jī)互動(dòng)以及3D技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用等;智能工廠重點(diǎn)研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)及過(guò)程，以及網(wǎng)絡(luò)化分布式生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)現(xiàn)。
　　工業(yè)4.0細(xì)分領(lǐng)域廣泛，萬(wàn)億市場(chǎng)空間被引爆。
　　工業(yè)4.0細(xì)分領(lǐng)域包含運(yùn)動(dòng)控制及機(jī)器人、工業(yè)軟件、傳感檢測(cè)、變頻傳統(tǒng)、監(jiān)控系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域。而最直接的應(yīng)用工業(yè)機(jī)器人，可以在焊接、刷漆、組裝、采集與放置(包裝、碼垛等)、產(chǎn)品檢測(cè)和測(cè)試等方面高效、持久、精確的完成相關(guān)任務(wù)。政策上，我國(guó)也將“中國(guó)制造2025” 提升到國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略的高度，未來(lái)必然帶來(lái)萬(wàn)億的市場(chǎng)空間。與工業(yè)4.0相關(guān)的公司包括科遠(yuǎn)股份、慈星股份、華中數(shù)控、機(jī)器人、京山輕機(jī)等。

3、智能安防

　　人工智能助力安防從被動(dòng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)，真正實(shí)現(xiàn)智能化。
　　安防系統(tǒng)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，以往只能被動(dòng)的靠人力篩選，效率低下。而人工智能技術(shù)可以對(duì)圖像視頻、人臉甚至面部表情進(jìn)行自動(dòng)分析、識(shí)別、理解、反向追蹤、自動(dòng)報(bào)警等，從而實(shí)現(xiàn)高精度、高效率、全天候的主動(dòng)防護(hù)體系。同時(shí)人工智能還可以應(yīng)用于反恐與情報(bào)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行云端數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)，如Palantir曾通過(guò)情報(bào)分析協(xié)助美軍抓獲本拉登。
　　智能安防未來(lái)市場(chǎng)空間巨大。
　　安防從經(jīng)歷了數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡(luò)化的過(guò)程，未來(lái)的趨勢(shì)一定是智能化。而隨著外部環(huán)境日益復(fù)雜、恐怖事件頻發(fā)，智能安防需求也必將被引爆。我國(guó)主導(dǎo)的193個(gè)智慧城市項(xiàng)目前處于第二輪建設(shè)周期，總投資近3萬(wàn)億。2016年要開(kāi)展100個(gè)智慧城市項(xiàng)目建設(shè)，也就意味著智能安防需求進(jìn)入加速階段。國(guó)內(nèi)外智能安防的公司有Palantir、佳都科技、東方網(wǎng)力、天源迪科、美亞柏科、藍(lán)燈數(shù)據(jù)、智器云等。

4、智慧醫(yī)療

　　人工智能將醫(yī)療帶入新紀(jì)元。
　　“人工智能+醫(yī)療”主要表現(xiàn)在醫(yī)療診斷、健康管理和新藥研發(fā)三個(gè)方面，可直擊傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)“機(jī)器人醫(yī)生”可以掌握所有最新的醫(yī)學(xué)知識(shí)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)分析迅速協(xié)助做出診斷;個(gè)人健康助手可以整合分析生活中的健康數(shù)據(jù)，對(duì)健康情況及時(shí)做出預(yù)警;藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)同樣可以對(duì)新藥進(jìn)行大量模擬實(shí)驗(yàn)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析提高研發(fā)效率。
　　人工智能巨頭爭(zhēng)相進(jìn)入醫(yī)療行業(yè)，智慧醫(yī)療進(jìn)入爆發(fā)階段。

　　IBM 的Watson是智慧醫(yī)療最典型的應(yīng)用，它具有強(qiáng)大的語(yǔ)言理能力，通過(guò)云平臺(tái)建立醫(yī)療領(lǐng)域的云數(shù)據(jù)中心，協(xié)助醫(yī)生了解病人的病歷、藥物、行為信息、治療方案等多方面信息，指導(dǎo)醫(yī)生做出準(zhǔn)確診斷和治療決策。日前，谷歌的Deepmind也宣布進(jìn)入醫(yī)療保健領(lǐng)域。相信在巨頭的示范作用之下，未來(lái)人工智能對(duì)醫(yī)療行業(yè)的滲透將進(jìn)一步加速。智慧醫(yī)療的相關(guān)公司包括IBM、谷歌、Enlitic、榮科科技、三諾生物、海虹控股等。

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