人類歷史上的三次產(chǎn)業(yè)革命均帶來了社會經(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)千億市場待挖掘，投資機(jī)會將聚焦三條主線：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。
　　總體來看，基礎(chǔ)層和技術(shù)層難度******，而一旦獲得突破，則會帶來上層應(yīng)用質(zhì)變。因此，從投資機(jī)會看，突破基礎(chǔ)層和技術(shù)層的公司一定會受到追捧，應(yīng)用層則相對競爭激烈，但投資機(jī)會精彩紛呈。
　　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、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)動力量是技術(shù)創(chuàng)新。
　　1、計算機(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)模并行計算能力而被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)之中，但GPU的樹形拓?fù)渫ㄐ沤Y(jié)構(gòu)也決定了其未必適合所有AI應(yīng)用場景。GPU的樹狀拓?fù)鋫鬏斝枰粩嗤ㄟ^寫入/讀取存儲來進(jìn)行通信，而不是直接的I/O，數(shù)據(jù)傳輸量大時甚至有可能造成堵塞，這必然會限制GPU的處理速度。同時GPU優(yōu)勢在于計算并行度和計算吞吐量，而在計算精度、實(shí)時性以及并行進(jìn)程交互方面則顯得乏力。

　　FPGA/ASIC未來或?qū)V泛應(yīng)用。
　　與GPU相比，F(xiàn)PGA在處理數(shù)據(jù)時是直接的I/O方式;同時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即宣稱比此前GPU方案在能效上高出一個數(shù)量級。而隨著國內(nèi)外巨頭對于FPGA的青睞，如英特爾167 億美元收購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的應(yīng)用場景，未來一段時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)，一個非常重要的原因即是移動互聯(lián)時代帶來數(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)平臺在人工智能時代具有******的價值。
　　大數(shù)據(jù)從產(chǎn)業(yè)鏈上可以劃分為采集與整合、存儲和運(yùn)算、分析、應(yīng)用四個環(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、通訊運(yùn)營商和互聯(lián)網(wǎng)平臺使數(shù)據(jù)源的主要提供者，如中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、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
　　人工智能的發(fā)展必然會帶動IDC機(jī)房的需求提升。
　　大數(shù)據(jù)存儲是預(yù)處理后一項(xiàng)必不可少的環(huán)節(jié)，存儲設(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一般為用戶提供專業(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、信息安全和可即時監(jiān)控等條件。
　　我國IDC市場規(guī)模未來將維持快速增長。
　　2014年我國IDC市場規(guī)?？偭窟_(dá)到372.2億元，增長率達(dá)到41.8%。預(yù)計到2017年市場總量將達(dá)到910億以上。目前我國IDC業(yè)務(wù)仍以電信運(yùn)營商占主導(dǎo)地位，民營企業(yè)所占市場份額較少。未來發(fā)展方向?yàn)榻⒔y(tǒng)一的數(shù)據(jù)語言以便數(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，沒有技術(shù)層就沒有人工智能。
　　技術(shù)層包括算法以及利用算法開發(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)展帶動了人工智能的崛起，而當(dāng)前通過深層神經(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、自然語言識別及處理。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、圖象識別

　　圖像識別的核心是讓圖像計算機(jī)像人一樣能讀懂圖像的內(nèi)容。
　　圖像識別是指通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層對圖像的特征進(jìn)行提取，以識別不同模式目標(biāo)的技術(shù)。廣義上的圖像識別即機(jī)器視覺主要包括圖片識別、視頻識別、生物特征識別等等。識別過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。當(dāng)前圖像識別技術(shù)已比較成熟，百度已將準(zhǔn)確率提高到95.42%，超過人類水平。而在人臉識別和指紋識別的領(lǐng)域，排名TOP5的公司準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到99%以上。
　　圖像識別在圖像識別諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用。
　　圖像識別的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如社交網(wǎng)站的人臉識別、金融領(lǐng)域的指紋虹膜識別、安防和交通監(jiān)控領(lǐng)域、產(chǎn)品安全檢測、工業(yè)4.0甚至無人駕駛等領(lǐng)域已經(jīng)有了比較成熟的應(yīng)用，未來將大規(guī)模應(yīng)用于智能機(jī)器人開發(fā)中。艾瑞咨詢預(yù)測，2015年國內(nèi)圖像識別占人工智能技術(shù)市場總規(guī)模的12.5%，未來仍將維持高速增長。國內(nèi)外圖像識別不乏優(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、自然語言識別及處理

　　自然語言識別是人機(jī)交互的前提。
　　自然語言識別是指讓計算機(jī)能夠聽懂、理解人類的語言，使人機(jī)交互更加簡單直接，主要包括語音識別和語義識別。語音識別是讓機(jī)器能夠“聽懂會說”人類的語言，語義識別是讓機(jī)器能夠理解文字后面的真實(shí)內(nèi)涵。自然語言識別的目的是讓人機(jī)交流回歸到人類交流最自然的方式，因此讓所有信息設(shè)備能夠聽懂理解人類的語言是未來的必然趨勢。
　　當(dāng)前自然語言處理已經(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)，目前語音識別準(zhǔn)確率已達(dá)到95%以上，Nuance的語音辨識率已經(jīng)達(dá)到99%，國內(nèi)百度和科大訊飛也超過97%;語義識別方面，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)前自然語言識別在各類智能機(jī)器人和智能助手、機(jī)器翻譯、信息收集與監(jiān)測等多領(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、語言識別、分析預(yù)測、動作控制等多種技術(shù)結(jié)合到一體，以輔助或者替代人類在復(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)和專業(yè)服務(wù)兩類。家庭服務(wù)包括家政服務(wù)、兒童老人看護(hù)和教育娛樂等等;專業(yè)服務(wù)包括醫(yī)療、安防、軍事、救援、勘探等多類機(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，并參與到越來越多的領(lǐng)域之中。根據(jù)MarketsAndMarkets的機(jī)器人市場研究數(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，預(yù)計2020年可達(dá)到80億美元。國內(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)際場景相結(jié)合形成的具體解決方案，從而真正為人類社會服務(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，如無人駕駛、工業(yè)4.0、智能安防等等。應(yīng)用層市場空間******，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)會必將精彩紛呈。

1、無人駕駛

　　無人駕駛是人工智能對傳統(tǒng)汽車的顛覆。
　　無人駕駛是集自動控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、視覺計算等眾多技術(shù)于一體的產(chǎn)物?；跓o人駕駛的汽車，實(shí)質(zhì)上是一臺移動的智能機(jī)器人，通過智能感知技術(shù)、智能決策和控制技術(shù)、高精度地圖自動完成駕駛過程。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。
　　無人駕駛商業(yè)化進(jìn)程漸行漸近，發(fā)展前景無限。
　　無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)相對成熟，Mobileye的ADAS已非常先進(jìn)，谷歌、特斯拉的無人駕駛汽車也早已完成數(shù)千公里的路測。當(dāng)前雖然在法律和倫理上還存障礙，但無人駕駛商用時代已經(jīng)不遠(yuǎn)。根據(jù)麥肯錫的預(yù)測，未來十年內(nèi)無人駕駛將走進(jìn)普通人的生活，2025年無人駕駛可產(chǎn)生2000-19000億的產(chǎn)值。國內(nèi)外無人駕駛相關(guān)的公司主要有谷歌、特斯拉、Mobileye、百度、長安汽車、萬安科技、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)涉及主要涉及整個企業(yè)的生產(chǎn)物流管理、人機(jī)互動以及3D技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)過程中的應(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，萬億市場空間被引爆。
　　工業(yè)4.0細(xì)分領(lǐng)域包含運(yùn)動控制及機(jī)器人、工業(yè)軟件、傳感檢測、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)品檢測和測試等方面高效、持久、精確的完成相關(guān)任務(wù)。政策上，我國也將“中國制造2025” 提升到國家發(fā)展戰(zhàn)略的高度，未來必然帶來萬億的市場空間。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轉(zhuǎn)向主動，真正實(shí)現(xiàn)智能化。
　　安防系統(tǒng)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，以往只能被動的靠人力篩選，效率低下。而人工智能技術(shù)可以對圖像視頻、人臉甚至面部表情進(jìn)行自動分析、識別、理解、反向追蹤、自動報警等，從而實(shí)現(xiàn)高精度、高效率、全天候的主動防護(hù)體系。同時人工智能還可以應(yīng)用于反恐與情報分析，通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行云端數(shù)據(jù)分析預(yù)測，如Palantir曾通過情報分析協(xié)助美軍抓獲本拉登。
　　智能安防未來市場空間巨大。
　　安防從經(jīng)歷了數(shù)據(jù)化、網(wǎng)絡(luò)化的過程，未來的趨勢一定是智能化。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。我國主導(dǎo)的193個智慧城市項(xiàng)目前處于第二輪建設(shè)周期，總投資近3萬億。2016年要開展100個智慧城市項(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)三個方面，可直擊傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)。通過深度學(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，通過海量數(shù)據(jù)分析迅速協(xié)助做出診斷;個人健康助手可以整合分析生活中的健康數(shù)據(jù)，對健康情況及時做出預(yù)警;藥物研發(fā)機(jī)構(gòu)同樣可以對新藥進(jìn)行大量模擬實(shí)驗(yàn)，通過數(shù)據(jù)分析提高研發(fā)效率。
　　人工智能巨頭爭相進(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)大的語言理能力，通過云平臺建立醫(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，未來人工智能對醫(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。

更多咨詢請多關(guān)注http://jshclhe.cn