2017-人工智能系列-AI主题会议精要_32页_3mb

人工智能行业发展与应用总结

核心内容

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，其目标是研究如何使计算机完成需要人类智能才能完成的任务。人工智能的发展经历了三次浪潮，当前正处于深度学习推动的第三次浪潮中。深度学习技术通过多层感知机、卷积神经网络、深度信念网络和深度自编码器等算法，使得AI在多个领域实现突破。AI与大数据的融合是未来发展的趋势，但同时也面临抽样简化、缺乏语义、对经验知识考虑不足等挑战。

主要观点

• AI技术发展：AI技术从符号主义转向联接主义，深度学习成为主流，其核心在于模拟人类神经网络，通过增加网络深度提升数据处理能力。
• 应用场景广泛：AI在无人驾驶、智能识别、智能游戏、智能机器人、金融、医疗等多个领域得到应用，尤其在机器翻译、语音识别、图像识别、视频监控等领域表现突出。
• 行业趋势：服务机器人市场潜力巨大，是蓝海市场；智能驾驶是未来交通的重要组成部分，ADAS技术已开始普及，但无人驾驶仍需技术与政策的双重推动；VR技术在直播、娱乐、新闻、旅游等领域具有巨大潜力，但需解决成本与内容问题。
• 技术与市场结合：AI在金融领域实现了远程开户、线上理财、呼叫中心智能客服、柜台人证合一、客户行为分析等应用，推动行业变革。
• 深度学习应用：深度学习在视频监控中实现个体与群体分析，提升安全性和效率；在智能教育中实现作文自动评测，准确率接近人工水平。
• 产业布局：中国在AI领域具备用户与数据优势，但部分核心技术仍受制于国外，需突破技术垄断，推动国产替代。

关键信息

AI产业现状

• 中国在AI领域拥有最大的用户和数据规模，具备爆发潜力。
• 人工智能产业目前处于发展初期，未来将逐步渗透到各个行业，成为基础设施。
• 服务机器人、家用机器人、智能驾驶、VR、深度学习等技术将成为推动AI发展的关键。

行业应用

• 智能工业：中国工业机器人市场发展迅速，但与国外仍有差距，需提升技术与产业链水平。
• 智能游戏：VR技术在游戏领域有广泛应用，是未来交互平台的有力候选。
• 智能驾驶：无人驾驶技术依赖深度学习、电子地图、数据更新和法制体系，ADAS渗透率较低，但未来潜力巨大。
• 智能识别：国内智能识别技术处于国际领先水平，已在金融、安防、教育等领域广泛应用。
• 金融应用：AI在远程开户、线上理财、呼叫中心、客户行为分析等方面显著提升效率，降低风险。
• 视频监控：深度学习促进视频监控智能化，实现个体与群体行为分析，提升安全指数。

技术与企业

• 深度学习技术：在语音识别、图像识别、人脸识别等领域取得重大突破，如AlphaGo击败人类围棋冠军。
• 讯飞超脑计划：整合产学研资源，推动认知智能发展，目标是2020年实现计算机考上一本，2025年考入重点高校。
• 商汤科技：专注于计算机视觉和深度学习，已取得人脸识别、物体识别等领域的领先成果。
• 深网视界：结合东方网力和商汤科技，推动深度学习在视频监控领域的应用，实现智能化分析。

投资与市场

• 投资评级：对AI行业看好，认为其在12个月内表现优于市场。
• 市场前景：AI与VR等技术将带来新的商业模式，如IP聚合、线下实体与线上融合。
• 风险提示：AI技术研发不及预期、市场拓展不及预期是主要风险点。

图表与数据

• 图1：人工智能经历的三次浪潮
• 图2：人工智能的研究领域划分
• 图3：深度学习的底层算法类型
• 图4：百度大脑的布局
• 图5：机器人关键技术
• 图6：服务机器人市场现状
• 图7-8：贤二机器僧与图灵机器人
• 图9：超级飞侠产品
• 图10：人机交互发展
• 图11：IP对购买意愿的影响
• 图12-16：VR在各行业的应用
• 图17-22：智能汽车与ADAS技术
• 图23-27：AI在金融领域的应用
• 图28-33：深度学习在视频监控中的应用
• 图34-38：讯飞超脑计划与应用场景

相关研究与报告

• 《长江电子日观点荟萃(2016.04.28)》
• 《长江计算机“七日谈”20160427——“科技新知”之虚拟照进现实》
• 《长江电子日观点荟萃(2016.04.27)》

联系信息

• 分析师：马先文，联系方式：maxw@cjsc.com.cn，执业证书编号：S0490511060001
• 联系人：王懿超、刘慧慧、联系人信息与电话见文档
• 报告发布地：北京“播种·未来”人工智能主题策略会

总结

人工智能作为新一代信息技术的核心，正以前所未有的速度发展。其在多个行业中的应用已经取得显著成果，尤其是在智能识别、智能驾驶、VR技术及金融服务等领域。AI的发展不仅依赖于技术突破，还需要与市场、政策及产业链的深度融合。未来，AI有望成为基础设施，推动各行各业的智能化转型。