人工智能系列一：AI发展渐入高潮，未来有望引爆新一轮技术革命

　　人工智能：已融入多个生活场景，未来有望引爆新一轮技术革命

　　人工智能已嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命。从机器翻译、资讯分发到辅助驾驶，AI应用让人类生活更加便捷。在宏观层面，AI能替代繁琐、重复的工作，提升资源配置效率并减少损耗，被视为经济增长的新引擎。

前景判断

技术层面：短期内AI的发展可能不及预期，但长期来看仍有望引爆新一轮技术革命。

产业层面：短期内看商业模式，中期看公司技术研发，长期看基础研究突破。

概念、标准与分类

概念：人工智能是模拟人类思维和行为的系统，旨在像人类一样感知周边环境并做出反应。目前处于弱AI时代，仅能解决特定问题且往往扮演辅助角色。

标准：图灵测试是判定机器智能与否的经典方法。

分类：弱AI、强AI和超强AI。当前处于弱AI时代，系统仅能解决某个特定问题。

人工智能的“前身今世”

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。

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。

深度学习时期：2006年Hinton论文开启当前深度学习时代，Alphago战胜人类世界冠军。

技术+政策+资本助力行业发展

新风口：未来十年人工智能或使全球GDP增长12%。

核心驱动力：算法、算力和数据。深度学习算法使AI迈入数据驱动时代，互联网孕育海量数据，GPU并行计算能力为“大数据+神经网络”提供算力。

政策+资本：政策支持力度不断加大，2017年全球AI融资额超过150亿美元。

人工智能产业链

基础层：提供算力和“操作系统”，芯片赛道GPU仍是首选，开发框架赛道“开源+巨头支持”是主流模式。

技术层：解决具体类别问题，语音识别、自然语言处理和计算机视觉是主要方向。

应用层：将技术应用于商业场景，目前AI产品普遍是人类辅助者，自动驾驶是下一个重量级市场。

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、基础研究的芯片关注度小。在基础层、技术层和应用层的布局上，中国偏好技术相对成熟、可应用性强的领域。例如，在语音识别和计算机视觉领域，中国企业的数量和融资规模已超过美国，但在芯片领域，中国企业的数量仅为美国的42.4%。