2017-人工智能行业：软硬件基础逐渐成熟，人工智能临界点即将到来_14页-1mb

人工智能行业深度报告总结

核心内容

本报告分析了人工智能行业在过去一年中的政策支持、投资增长、技术发展及行业应用等多方面进展，指出人工智能行业正迎来快速发展阶段，具备广阔的应用前景和市场潜力。

主要观点

• 人工智能已成为国家战略，政策支持力度持续增强。
• 行业投资规模迅速扩大，资本与人才加速汇聚，推动技术创新和应用落地。
• AI芯片技术快速发展，专用芯片（如ASIC）在性能和能效方面表现优异，未来有望成为终端设备标配。
• 计算机视觉、智能医疗、无人驾驶、智能零售等应用领域进展显著，成为行业增长的重要驱动力。

关键信息

1. 人工智能成为国家战略

• 2017年7月发布的《新一代人工智能发展规划》标志着人工智能上升为国家战略。
• 规划提出三步走目标：2020年产业竞争力进入国际第一方阵；2025年进入全球价值链高端；2030年达到国际领先水平。
• 政策覆盖广泛，包括基础理论、算法、基础设施、设备、行业应用等，同时注重法律法规、伦理规范、劳动力培训和科普教育。

2. 人工智能产业投资持续增长

• 2016年AI行业融资规模翻倍，2017年预计继续快速增长。
• 并购和布局频繁，如英特尔以153亿美元收购Mobileye，标志着行业进入整合阶段。
• 芯片、技术平台、自然语言处理、语音识别、机器学习、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶等领域均出现大量融资和并购。

3. AI芯片发展迅速

• CPU+GPU架构在AI训练和推断中存在瓶颈，FPGA和ASIC成为新的发展方向。
• ASIC芯片在训练和推断中表现出高效、低能耗的优势，如谷歌TPU在训练效率上超越英伟达GPU。
• 华为海思发布的麒麟970是首个大批量应用的终端AI芯片，集成NPU，显著提升手机AI处理性能。

4. 行业应用加速

• 计算机视觉：技术已超越人类水平，应用广泛，特别是在安防和智慧城市领域。
• 智能医疗：AI在疾病诊断上表现优异，市场潜力巨大，相关企业如思创医惠与IBM合作。
• 无人驾驶：技术发展迅速，有望显著提升运输效率并降低交通事故率。
• 智能零售：阿里“淘咖啡”无人超市成为行业标杆，依赖AI技术实现商品识别和自动结算。

5. 重点公司与投资建议

6. 风险提示

• 人工智能技术发展可能不及预期。
• 市场竞争加剧可能导致利润空间压缩。
• 数据隐私和伦理问题可能影响行业健康发展。

结构清晰总结

1. 政策与战略

• 人工智能被提升为国家战略，政策支持力度持续增强。
• 政策覆盖全面，包括技术研发、产业应用、教育培训和安全监管。
• 未来政策支持有望进一步落地，推动行业快速发展。

2. 投资与资本

• 人工智能行业投资规模快速增长，资本与人才加速聚集。
• 并购活动频繁，如英特尔收购Mobileye，表明行业整合趋势明显。
• 芯片、技术平台、应用领域均出现融资热潮。

3. 技术发展

• AI芯片技术突破显著，ASIC成为未来趋势。
• 麒麟970作为首个大批量应用的终端AI芯片，提升手机AI处理能力。
• 计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术持续进步，推动多行业应用。

4. 行业应用

• 计算机视觉：技术成熟，应用广泛，尤其在安防、智慧城市等领域。
• 智能医疗：AI在疾病诊断中表现优异，市场空间巨大。
• 无人驾驶：技术快速发展，有望显著提升交通效率。
• 智能零售：无人超市等新场景开始落地，提升运营效率和消费者体验。

5. 投资建议

• 关注计算机视觉、AI芯片、智能医疗、无人驾驶等领域的龙头企业。
• 重点推荐佳都科技、东方网力、中科曙光、四维图新、思创医惠等公司。

6. 风险提示

• 技术发展不及预期可能影响行业增长。
• 行业竞争加剧可能导致利润下降。
• 数据安全和伦理问题可能带来监管风险。

未来展望

• 人工智能行业将在政策、资本、技术等多重因素推动下实现加速发展。
• 行业有望在多个细分领域实现突破，带来巨大的市场空间和商业价值。
• 芯片、算法、应用场景等多方面协同进步，推动人工智能进入大规模应用阶段。