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摘要
1、人工智能(Artificial Intelligence，简称 AI)嵌入多个生活场景, 被寄望为下一轮技术革命。微观层面，机器翻译、资讯分发和辅助驾驶等 AI 应用已让人类生活更美好。宏观层面，AI 能替代繁琐、重复人类工作, 提升资源配置效率并减少生产损耗,其被寄望为经济增长新引擎。
2、人工智能前景判断：1)技术层面:短期或不及预期,长期仍有望引爆 新一轮技术革命。2)产业层面:短期看商业模式,中期看公司技术研发, 长期看基础研究突破。
3、人工智能是模拟人类思维和行为的系统，当前处于弱 AI 时代。人工 智能旨在模拟人类思考方式、行为规划和学习能力,最终像人类一样感知 周边环境并且做出反应。当前人工智能处于仅能解决特定问题且往往扮 演辅助角色的弱 AI 时代。
4、人工智能螺旋式发展，经历三个时期：1)起步时期：1956 年达特茅 斯会议提出人工智能概念,计算机性能和数据量制约 AI 发展。2)专家系统时期：“知识库+推理机”实现 AI 商用化,台式机性能提升终结专家系 统。3)深度学习时期：2006 年 Hinton 论文开启当前深度学习时代。
5、人工智能已是新风口，技术是核心驱动力。2017年全球AI融资超150 亿美元,谷歌、亚马逊、苹果以及百度、腾讯等中美科技巨头纷纷布局。 算法、算力和数据是 AI 发展的核心驱动力:深度学习算法使 AI 迈入数 据驱动时代,互联网孕育海量的多维度数据,GPU 并行计算能力为“大数 据+神经网络”提供算力。
6、人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层,中国产业布局偏好技 术成熟、应用性强的领域,对需要长周期、基础研究的芯片的关注度小。
1)基础层提供算力和“操作系统”。芯片赛道,GPU 仍是人工智能首选, 产业格局呈三足鼎立,AI 专用芯片中国企业存弯道超车机会。开发框架 赛道,“开源+巨头支持”是主流模式,TensorFlow、Torch 等各有所长。
2)技术层解决具体类别问题。语音识别负责语音转文本，技术和行业格局趋于成熟，但智能音箱等消费级产品或已侵蚀 Nuance 等头部企业先发 优势。自然语言处理实现机器“听得懂”，技术成熟度较低,市场分散且 未形成头部企业,新入局者仍有机会。计算机视觉实现机器“看得懂”，静态物体识别趋于成熟，安防厂商、互联网巨头和创业公司是主要玩家。
3)应用层解决实践问题。目前 AI 产品普遍是人类辅助者，自动驾驶或是下一个重量级市场。语音场景,智能音箱流量入口属性使科技巨头群雄 逐鹿,生态整合决定发展前景。安防场景,视频结构化、人脸比对助力警 务管理,误报率、动态人脸监控仍是短板。金融场景,应用于身份证认证、 征信风控和投顾理财。医疗场景,应用于医学影像、辅助诊疗和语音电子 病例,腾讯觅影已筛查 400 多例早期食道癌病例。自动驾驶场景,主流系 统处于辅助驾驶级别,谷歌、特斯拉和百度领跑中美自动驾驶赛道。
以下为本报告部分截图
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