人工智能：产业已至，趋势向前201706_18页-2mb

人工智能产业总结

核心内容

2017年被视为人工智能产业的加速点，其基础软硬件和产品应用进入高速发展期。人工智能技术在算法、计算能力和数据量等早期瓶颈方面已取得突破，其中“深度学习”成为核心算法，GPU生态的完善为产业发展提供了强大支撑，应用领域也不断扩展。

主要观点

• 技术突破：深度学习技术已广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域，其特点在于能自动从数据中学习并泛化至新案例。
• 硬件创新：GPU芯片如英伟达在人工智能领域表现突出，其股价涨幅显著。IBM也推出了仿人脑芯片TrueNorth和相变神经元技术，为人工智能发展提供硬件基础。
• 应用场景：人工智能在金融、医疗、教育、安防等领域已初步实现商业化，如金融合同解析软件COIN、高考机器人、AlphaGo在医疗领域的应用等。
• 政策支持：中国在人工智能领域已有多项政策支持，包括《中国制造2025》、《“互联网+”行动实施方案》等，旨在推动人工智能发展。
• 投资机会：人工智能投资逻辑可划分为智能感知、智能分析和智能服务三大领域，重点关注科大讯飞、同花顺、北部湾旅、和而泰、四维图新、思创医惠等公司。

关键信息

1. 人工智能发展现状

• 2017年人工智能进入“超人”领域，AI-Math机器人在无网络情况下完成高考数学卷，得分105分。
• AlphaGo三比零击败世界冠军柯洁，其采用蒙特卡洛搜索算法，未来将应用于医疗、金融等领域。
• 金融行业将因人工智能而减少23万员工，德勤财务机器人已开始取代财务人员工作。

2. 技术与硬件发展

• 深度学习是当前人工智能软件技术的核心，与传统计算模式完全不同。
• GPU芯片如英伟达，其股价涨幅显著，成为人工智能发展的重要支撑。
• IBM的TrueNorth芯片和相变神经元技术，具备高速无监督学习能力，有望成为人工智能时代的“晶体管”。

3. 全球竞争格局

• 全球巨头如谷歌、微软、IBM、Facebook、英特尔、百度、阿里、腾讯等均在人工智能领域投入重金。
• 美国在算法和前沿研究方面具有优势，但中国在数据资源、市场规模、应用场景等方面具备弯道超车潜力。

4. 中国优势与政策支持

• 中国在人工智能领域拥有大量数据资源，数据标注成本较低，市场规模庞大，应用场景丰富。
• 中国已出台多项支持政策，如《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和《新一代人工智能发展规划》。
• 中国脑计划旨在研究大脑认知问题，包括感官认知、自我意识和语言认知，推动人工智能技术突破。

5. 投资机会领域

• 智能感知领域：包括语音识别和计算机视觉，如科大讯飞、海康威视等。
• 智能分析领域：涉及Fintech和智慧医疗，如同花顺、思创医惠等。
• 智能服务领域：涵盖安防、智能家居、无人驾驶和机器人，如北部湾旅、和而泰、四维图新、科大智能等。

风险提示

相关公司的距离业绩释放仍具有一定时间，需关注其未来的发展和市场表现。

产业联盟与未来展望

• 2017年6月21日，人工智能产业联盟成立，吸引超过150家企业和机构加入。
• 中国人工智能产业联盟未来3年工作目标为“54321”，即孵化50项人工智能产品、培育40家人工智能企业、建设3个地方创新基地、推动20项示范应用工程、打造1个通用技术平台。

结论

人工智能在2017年进入加速发展期，技术、硬件、应用场景和政策支持共同推动行业发展。中国在数据资源、应用场景和政策支持等方面具有优势，有望在人工智能领域实现弯道超车。投资者应重点关注三大投资领域，把握人工智能产业带来的投资机会。