2017年中国人工智能产业链专题分析报告

2016年12月出版正文目录第一章、前言：专用人工智能产业架构已经明朗 (4)一、三大基础因素准备就绪驱散发展阴霾 (4)二、各方参与热情高涨，专用智能产业链已经清晰 (5)1、从政府、产业巨头到创投圈，人工智能正火爆 (5)2、专用人工智能已经成熟，产业结构明确 (8)第二章、基础资源层：算法、计算能力和数据积累，三大要素促成AI爆发 (9)一、核心算法实现突破，深度学习引领智能浪潮 (9)1、从数据中学习规律，机器学习由浅入深 (9)2、特征提取表现优异，深度学习独占鳌头 (12)二、计算能力不断提升，高性能计算是AI引擎 (15)1、算法需要强大计算能力匹配，摩尔定律发展助力突破瓶颈 (15)2、GPU并行领军模型训练，FPGA、寒武纪芯片值得期待 (16)3、高性能计算进入异构阶段，量子计算或是下一突破口 (18)三、数据资源成为关键，物联网将助力数据积累 (21)1、数据是实现AI的燃料，数据资源至关重要 (21)2、数据积累将持续，物联网兴起提高数据完备性 (22)第三章、技术应用层：技术应用大幅优化，场景应用想象空间巨大 (25)一、计算机视觉——开启机器之眼 (26)1、卷积神经网络革命，计算机视觉精度不断提高 (26)2、多项细分技术探索如火如荼，人脸识别、视频监控等较成熟 (27)（1）生物特征识别技术成熟，人脸识别将成主流 (28)（2）视频对象提取和分析仍存难点，安防监控等领域商业化成熟 (30)（3）光学字符识别研究较透彻，优化非结构化数据采集 (31)（4）物体与场景识别技术初起步，主要着力于上游数据标记 (32)二、语音识别——人机交互第一入口 (33)1、Siri掀起语音风潮，机器语音识别率赶超人类 (33)2、应用需求不断增加，百亿智能语音市场将至 (35)三、自然语言处理（NLP）——让机器理解语言 (36)1、从规则到统计，自然语言处理重获新生 (37)2、深度学习革新NLP，优化多项应用 (37)第四章、应用领域层：人工智能将改造未来社会，高数据可得性应用场景先行 (39)一、机器人革命即将到来，服务与工业应用齐头并进 (40)二、借机器之眼，打造安全未来 (41)三、城市计算整合数据，使生活更智能 (42)四、医疗机器人走进现实，人工智能推展精准医疗 (43)五、智慧教育将进一步普及，个性化教学是亮点 (45)六、音响成智能家居最佳入口，巨头纷纷构建平台生态 (46)七、人工智能重塑法律服务业，相关技术已经成熟 (48)第五章、投资思路以及重点公司分析 (49)一、投资思路：三种产业布局模式 (49)二、重点公司分析 (50)1、科大讯飞：语音巨头厚积薄发，平台生态日渐成熟 (50)2、东方网力：视频安防领导者，布局人脸识别与机器人领域 (52)3、数字政通：外延收购切入智能管线，完善智慧城市布局 (53)4、华宇软件：电子政务法检龙头，发力法律服务智能化 (55)5、中科曙光：HPC领军企业，合作寒武纪布局专用芯片 (56)。

2017年人工智能行业分析报告
一、人工智能重新进入高速发展期 (2)
二、人工智能产业链已经成型，科技巨头纷纷进驻 (6)
三、我国政策大力支持人工智能产业发展 (9)
四、人工智能应用场景丰富 (11)
1、智能安防 (11)
2、无人驾驶 (13)
3、智慧医疗 (16)
五、人工智能领域投融资迅速增长，市场前景无限 (18)
一、人工智能重新进入高速发展期
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。

凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。

人工智能是一项基础技术，因此理论上可以用于所有基础行业实现部分人类职能的替代。

人工智能基础要素获得突破性进展使得行业重新进入高速发展期。

人工智能发端于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷。

2016 年谷歌所收购的DeepMind 公司的人工智能AlphaGo 赢得与世界围棋冠军的比赛重新点燃了大众对人工智能的热情并且持续升温。

催生这波人工智能热潮的原因是产业发展的三个重要基础要素：超大规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法都获得了突破性的进展。

也可以看出，此前人工智能的发展一旦遇上三大要素的一个瓶颈就会陷入低潮。

产业数据报告报告显示人工智能是全球2017年信息通信领域的最大热点远高于物联网5g安全与隐私区块链等
2017年中国人工智能产业数据分析：全年投融资规模达1800亿元
中商情报网讯：日前，中国信通院发布《2017年中国人工智能产业数据报告》，报告显示，人工智能是全球2017年信息通信领域的最大热点，远高于物联网、5G、安全与隐私、区块链等。长期来讲，人工智能行业总体处于爆发增长趋势，公司和产品数量众多，并在垂直行业中开始渗透。此前积累的技术潜力迅速释放，新技术发展迅猛，算法和算力的突破为技术创新奠定了良好的基础。

2017年人工智能AI行业分析报告2017年9月目录一、计算瓶颈突破，AI迎来第三次爆发，颠覆传统竞争模式 (9)1、AI同时实现“低成本与差异化”，增强企业竞争力 (9)（1）“以人工智能为代表的新兴产业”正引导第四次产业革命 (9)（2）人工智能可同时实现“成本降低、及差异化”，大幅增强竞争优势 (10)（3）国内人力红利消退，AI可提高工作效率 (11)（4）个性化需求崛起，定制化生产成为潮流 (12)（5）实例分析：汽车制造业的变迁 (14)2、产学研全面推进，AI迎来第三次爆发 (16)（1）算法、数据、算力遭遇研究瓶颈，AI历经数次起伏 (16)（2）人工智能正处于第三轮爆发时期 (17)（3）AI上升为国家战略，政策红利有望持续释放 (19)3、“计算瓶颈突破&商用价值提升”引爆AI产业链 (20)（1）传统神经网络算法难以有效训练 (21)（2）深度学习可有效刻画复杂事物属性 (21)（3）英伟达GPU芯片突破“深度学习模型计算能力瓶颈” (23)（4）深度学习算法效果显著，语音识别/图像识别接近或达到人类水平，产业化进程有望加速 (24)二、各科技巨头加速布局，AI芯片进展迅速 (25)1、芯片制造工艺提升，“GPU、FPGA、ASIC”计算能力持续改善 (25)（1）CPU串行计算难满足深度学习需要 (25)（2）“芯片的计算效率与通用性”难以兼顾 (29)（3）芯片制造工艺提升，“GPU、FPGA、ASIC”计算能力改善，人工智能逐步走向实用 (30)（4）推理输出环节的AI芯片市场更为巨大，对芯片“实时性、能效性”要求较高 . 31（5）AI生态系统有望决定“AI芯片竞争态势” (31)（6）国内芯片进口依赖度较大、集中于产业链低端，国家高度重视芯片发展 (32)2、Google：通过“TensorFlow系统、TPU芯片”再塑AI时代生态 (34)（1）Google 拥有“TensorFlow、AlphaGo”两套AI系统 (34)3、NVIDIA：受AI市场强劲需求驱动，AI芯片业务持续爆发 (36)（1）NVIDIA业务重点从PC GPU转向人工智能领域 (36)（2）AI芯片业务营收呈现爆发增长 (38)4、英特尔：收购FPGA龙头Altera，巨资研发AI专用芯片（Xeon Phi）.. 40（1）Intel业务重心由PC芯片、移动芯片拓展至云计算、物联网及AI等领域 (40)5、IBM：重磅推出多款并行式类脑芯片，大幅提升AI算力 (41)（1）重磅推出多款并行式类脑芯片，大幅提升AI算力 (41)6、苹果：iPhoneX集成A11人工智能芯片，以支持Core ML及AI应用 (42)7、华为：发布全球首款AI移动芯片（麒麟970） (45)三、AI易取代“确定规则”的工作，关注智能安防、无人驾驶等领域 (47)1、AI可进行模式识别，易取代“确定规则”任务 (47)（1）人机结合，AI必然逐步取代人类工作 (47)（2）AI易于取代“具有明确规则的工作” (48)2、自然语言处理应用领域广泛，是当前AI技术瓶颈 (49)（1）自然语言处理实现“人机自由沟通”，带来极大便利 (49)（2）自然语言处理作为人机接口，应用前景广泛，是当前AI技术发展的瓶颈 (50)3、AI商业潜能受“技术成熟度、行业规模、渗透率”驱动 (51)（1）“AI商业潜能”取决于“技术成熟度、细分行业规模、及渗透率高低” (51)（2）“大数据+行业理解”构成AI企业的竞争壁垒 (53)4、智能安防：国内安防市场增速较快，智能安防成为行业趋势 (54)（1）国内安防市场增速较快，智能安防成为行业趋势 (54)（2）东方网力：国内领先的视频监控管理产品与解决方案提供商 (55)5、无人驾驶：行业前景广阔，ADAS系统受益行业快速发展 (57)（1）无人驾驶技术较为成熟、行业前景广阔，ADAS系统受益行业快速发展 (57)（2）Mobileye：全球ADAS芯片和自动驾驶解决方案的顶尖提供商 (57)（3）受ADAS系统强劲需求驱动，Mobileye在2011-2015年营收年增速高达65.90% (58)人工智能（AI）本质为“用机器取代人类工作”，结合了“机器规模化生产、与人工个性化生产的优势”。