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讲到人工智能小编先带大家看两幅图：图一是移动处理芯片设计公司ARM在移动互联网变革初期涨幅近百倍；图二是人工智能芯片龙头股英伟达已经成为近两年来涨幅最大的美国科技股。 安信证券胡又文在2017年计算机年度策略中指出：群雄逐鹿人工智能芯片，先行指标意义重大。芯片作为IT产业最上游，投入大周期长风险高，需要对未来3-5年整个IT产业发展趋势有非常精准的前瞻判断。如今我们看到，从国内到国外趋势愈发明显，人工智能芯片层出不穷。无论是英伟达、谷歌、IBM、高通还是国内的中星微、寒武纪、商汤科技，人工智能芯片呈现百花齐放的局面，这是计算机历史上极其少见的巨大变革前奏，无论是新兴的芯片公司还是下游的应用产业，有望迎来空前的“繁荣盛世”。 如果说2016年是人工智能的元年，2017年将是各行业全面拥抱人工智能之年。 2017年1月17日上午，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏发内部信宣布，微软集团前全球执行副总裁陆奇已加盟百度公司，担任集团总裁兼首席运营官。外界关注的聚焦点是：陆奇居李彦宏一人之下，约5万名百度人之上，成为事实上的百度“二号人物”。然而，这项任命背后的交汇点却是：李彦宏正在把百度这艘倚仗搜索的广告“巨舰”，不惜一切代价转到人工智能的“航道”上。近两年，陆奇为数不多的公开演讲几乎都与“人工智能”有关。陆奇曾是微软人工智能产品“小冰”项目的主要负责人之一。 谷歌 AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石不到一年时间，AlphaGo 升级版“Master”在各大网络围棋对战平台战胜了柯洁、朴廷桓、井山裕太在内的数十位中日韩围棋高手，以60胜0负1和(唯一一场和棋是因棋手掉线系统自动判和)收场，再一次引发全社会对人工智能的高度关注和震惊。 此外，无论是1月6日晚百度的小度机器人在《最强大脑》中以人脸识别能力现场战胜最顶尖人类选手，还是卡耐基梅隆大学开发的“Libratus”人工智能系统将挑战全球最著名的4名职业扑克玩家，都显示了人机大战的范围不仅仅局限于棋类对弈，人工智能已经在多个领域具备挑战人类的能力。 如今，以谷歌、IBM、FaceBook、微软等为代表的人工智能国际巨头以及国内以阿里巴巴、百度、科大讯飞等为代表的互联网科技企业，都开始加强人工智能在各个行业的布局。 根据IDC的报告数据，由于各行各业对认知系统和人工智能(AI)的广泛采用，将使全球在这两方面的收入从2016年的近80亿美提升至2020年的逾470亿美元。也就是说，从2016年至2020年期间，认知/AI解决方案的复合年均增长率将达到55.1%。 去年12月，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，要求加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领域的基础软硬件开发。规划提出，到2020年新一代信息技术、高端装备、新材料等战略性新兴产业增加值占国内生产总值比重达到15%，新一代信息技术产业总产值规模超过12万亿元。 随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。未来将在制造、教育、环境保护、交通、商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点示范，推动人工智能规模化应用。 业界专家指出，在技术突破和应用机会不断扩展的双重推动下，人工智能已经走到了大规模应用的临界点，核心计算技术、算法、数据采集等均取得重大进展，将人工智能推向了“爆发临界点”。 “人工智能+”将成为引领发展的第一动力，人工智能将成为各个行业的基础设施。 AI+安防：安防行业是人工智能在视觉领域技术最直接的应用。安防行业以其海量集中的数据资源、巨大的市场空间、清晰的行业边界等行业特点构成人工智能应用的天然优势。因而A股的大部分安防信息化公司出现了争相引入人工智能技术的浪潮。 AI+金融：未来五年，消费及服务业必将成为拉动中国经济持续中高速发展的核心驱动力。然而，传统金融机构长期以来的业务框架及组织结构都是为服务地方政府、央企、国企、大型企业及高净值客户，长尾信贷及财富管理缺口巨大，长尾信贷及财富管理是当前金融服务的“处女地”。人工智能可以有效降低长尾客群征信及资金分配的边际成本，大幅度提高“信用”的量化效率。人工智能技术则可以应用这些大数据素材实现智能投顾，财富管理的批量化、自动化，从而降低财富管理的边际成本，使财富管理服务于长尾客户。 AI+医疗：医疗数据处理要求远超人类信息处理能力，人工智能助力核心业务解决方案。医疗行业数据量极大，一个癌症患者的基因组就相当于半个TB数据；而且非结构化数据众多，据 IBM研究人员估计，医疗影像在所有的医疗数据中占比达90%。但医生的记忆和能力却是有限的，人工智能可以提供医疗行业的核心业务解决方案，深入众多医疗相关行业的核心业务。 AI+汽车：人工智能技术推动下，ADAS处于黄金发展期。ADAS市场目前正处于高增长阶段。Strategy Analytics预测全球ADAS销量在2020年增长至300亿美金，年复增长率29%。目前欧美汽车一手市场的ADAS渗透率为10%左右，而在亚洲市场较为热情的日本也仅为5%，中国市场的渗透率只有2%-3%，成长空间广阔。 ADAS向无人驾驶发展，主要由四大模块驱动：环境感知模块、规划与导航模块、决策模块、主控模块。其中决策模块是无人驾驶汽车系统的核心，其主要任务是根据环境感知系统获得的环境信息、车辆当前状态以及任务规划层规划的任务目标，采取恰当行为，保证车辆顺利地完成任务。 AI+教育：难以因才施教是传统教育一直未解决的瓶颈问题。在线教育以视频的方式解决了教师重复教学的现状，大大降低人力成本。但无论是教师的一对一指导和网上课程的选择都没有完美解决这一问题。信息的不对称和成本所限，使得不论是教师、学生和客服都不能做到真正意义上的因才施教。 AI+信息安全：随着物联网、人工智能技术的发展，信息安全问题的严重性远超出了以往PC、移动互联网时代的安全问题。在 PC、移动互联网时代虽然也有比较严重的信息安全问题，但基本不会造成人身伤害，经济损失也有限，用户一般情况下不会因为信息安全问题弃用相应的信息产品和服务，但是进入智能化时代，信息安全程度不够将影响生命安全。用户对安全的关注度将远超过去PC和手机时代，信息系统安全性将与智能化程度并驾齐驱，成为判断产品竞争力的重要指标。 随着从“互联网+”向“人工智能+”晋升的大趋势，2017年将进入“人工智能+”时代，人工智能将在各领域开始进入应用落地阶段，建议从以下三个方向提前布局：1、以视觉、语音为代表的感知技术领域；2、以金融、医疗和教育为代表的大数据行业，能够向人工智能“升维”切入行业核心业务的行业信息化公司；3、无人驾驶及服务机器人领域。 最全国内AI标的： |
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