2017-人工智能行业深度报告：产业爆发的拐点_35页-4mb

人工智能产业爆发拐点分析报告总结

核心内容

人工智能技术正迎来产业爆发的拐点，主要得益于深度学习算法的优化、计算能力的提升和数据的积累。深度学习技术使人工智能达到商用化水平，运算力和数据量为人工智能提供了强大的引擎，资本持续投入加速产品化进程和产业链构建，政府政策不断加码，推动人工智能技术的发展。

主要观点

• 技术突破：深度学习技术显著提升了人工智能的性能，特别是在语音识别和计算机视觉领域。
• 计算能力提升：GPU、FPGA、NPU等专用芯片的出现，极大提升了深度学习的运算效率和速度。
• 数据积累：海量数据为人工智能提供燃料，成为算法训练的关键资源。
• 资本与政策支持：资本持续投入和政策支持共同推动人工智能的发展，形成完整的产业链。
• 应用场景落地：人工智能在安防、医疗、金融、教育、零售等领域应用不断拓展，数据化程度高的行业将率先爆发。

关键信息

人工智能产业化趋势

• 深度学习算法的突破，使得人工智能能够达到商用化水平。
• 计算能力的提升和数据的积累，为人工智能提供了强大的技术支撑。
• 人工智能在多个行业中应用，推动行业效率提升和智能化发展。

人工智能产业链结构

• 基础支撑层：包括算法模型（软件）和关键硬件（AI芯片、传感器）。
• 技术应用层：包括感知类技术（语音识别、计算机视觉、自然语言处理）和其他深度学习应用。
• 产品层：基于感知技术构建的终端产品或解决方案。

人工智能应用场景

• 安防：AI在视频监控中实现行人识别、车辆识别和人群分析。
• 医疗：AI用于医学图像识别、疾病诊断等，提高准确性和效率。
• 金融：AI用于智能投顾、风险评估等，提升决策效率。
• 教育：AI用于个性化学习、智能教学等，优化学习体验。
• 零售：AI用于智能推荐、无人商店等，提升用户体验和运营效率。

投资建议

• 基础技术：关注布局基础技术、与产业链上层深度融合的公司，如中科曙光。
• 感知技术：关注以视觉、语音为代表的感知技术领域，如科大讯飞。
• 大数据行业：关注将AI切入核心业务的公司，如海康威视、万东医疗。
• 无人驾驶及机器人：关注相关领域，如合众思壮、埃斯顿、机器人。

政策与行业动态

• 国内人工智能首次写入政府工作报告，政策不断落地。
• 国外各国也纷纷出台政策，推动人工智能发展，如美国的BRAIN计划、欧盟的人脑计划、日本的大脑研究计划。
• 科技巨头纷纷布局人工智能，包括打造开源平台、研发AI芯片、兼并收购AI企业等。

投资方向

• 深度学习技术：关注深度学习技术的公司，如百度、微软、谷歌等。
• AI芯片：关注AI芯片研发公司，如NVIDIA、谷歌、IBM、寒武纪等。
• 语音识别：关注语音识别技术的公司，如科大讯飞、云知声、思必驰等。
• 计算机视觉：关注计算机视觉技术的公司，如旷视科技、海康威视等。

结论

人工智能即将进入产业爆发的拐点，技术不断成熟，资本持续投入，政策不断加码，推动人工智能在多个行业中的应用落地。未来3-5年，人工智能将以服务智能为主要趋势，优先应用于数据化程度高的行业，如安防、医疗、金融、教育和零售等。