人工智慧產業望彎道超車 晶片和應用兩大領域備受關注
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人工智慧技術經過了2017年的加速發展，在特定場景認知領域已經基本可以實現。
AI晶片的應用場景主要包括安防、智能駕駛、金融領域、零售、醫療等。
安防領域：AI晶片可以提高人車和行為的識別智能化水平，降低人工成本。
智能駕駛領域：AI晶片搭配軟體算法也將提高ADAS智能化水平。
金融領域：目前人工智慧在金融領域的應用場景包括身份驗證、徵信、風險控制、智能投顧、智能客服等，其中在智能投顧領域，可以降低資產管理費率，吸引中低凈值客戶。
同時建立在大數據基礎上的智能投顧策略可以輔助投資。
零售：通過大數據分析用戶習慣，實現精準營銷；無人零售，通過機器視覺、射頻等技術實現無人化超市等。
醫療：醫療機器人通過機器學習、語音識別、圖像識別等技術，在微創、康復領域輔助醫生。
通過AI 手段提高患者自查率，更早發現、更好管理疾病；另外，醫療影像可以通過深度學習技術實現對醫學影像的分析判斷，篩查有潛在病症影像片。
國內在人工智慧領域的彎道超車機會不僅表現為國家對人工智慧產業的重視與支持，我們也需要看到中國科學院、BAT、華為等國內巨頭的深耕，帶動人工智慧產業的發展。
發展人工智慧已提至國家戰略層。
今年兩會，我國將人工智慧寫入政府工作報告，並在7月20日發布《新一代人工智慧發展規劃》，將人工智慧發展提至國家戰略層，其中明確表示在第一階段(2017年-2020年)的主要任務是側重理論和技術體系的建設，在 2020 年與國際 AI
理論技術領先的國家看齊。
在7月23日成立人工智慧產業技術創新戰略聯盟後，又在10月13日正式成立人工智慧產業發展聯盟。
十九大報告中再一次強調了發展人工智慧的重要性。
要推動網際網路、大數據、人工智慧和實體經濟深度融合。
國內的人工智慧產業前景巨大。
人工智慧目前在國內的發展仍處於初級階段。
國內的下游應用主要以語音、圖像識別等為主，尚未進行大規模的商業應用，其中商業模式也主要以專利授權為主。
國內巨頭對人工智慧領域的布局，主要集中在晶片和應用兩大領域：
基礎層：晶片領域
以寒武紀、華為等為典型的企業主攻晶片領域。
寒武紀作為人工智慧晶片領域的獨角獸，公司聚焦於為人工智慧算法提供硬體支持，其設計性能/功耗遠遠超過目前主流方案的專用硬體加速器。
華為Mate
10就採用了麒麟970晶片，這是一塊搭載寒武紀授權IP的海思晶片，該晶片是全球首顆帶有獨立神經網絡單元(NPU)的手機晶片，也是華為和國內晶片產業發展的重要里程碑。
此外，也有部分國內企業與國外企業在人工智慧領域實現深度合作。
商湯科技和美國高通公司將分別發揮各自在計算機視覺算法和晶片研發方面的優勢，進一步推動人工智慧在手機等終端的普及。
技術層：算法平台，圖形識別等
目前國內有多家在圖像識別領域成績非常突出的企業，海康威視是安防領域的龍頭企業；曠視科技旗下的Face++是目前世界上使用量最大的人臉識別引擎，與阿里巴巴、微博等多家企業達成合作關係，主要通過「脫敏」技術擁有500萬張人臉圖片的資料庫，識別正確率達到99.6%。
科大訊飛則是中國智能語音和人工智慧產業領域的龍頭企業，在語音合成、語言處理、機器翻譯等人工智慧核心領域技術領先。
應用層：BAT為先行者
以BAT為代表的企業布局AI應用領域。
百度明確表示AI First，自2015年兩會即提出「中國大腦」計劃。
百度大腦分為基礎層、感知層、認知層、平台層四個層次。
其中基礎層是算法層，包括深度學習等機器學習平台能力。
感知層則主要是語音識別、圖像識別、視頻理解、增強現實和虛擬現實的能力。
認知層則主要是自然語言處理能力。
平台層上，百度將所有AI
能力以最簡單方式提供給每個開發者。
同時，百度還推出了DuerOS和Apollo來構建AI生態。
騰訊和阿里巴巴對均瞄準了人工智慧的應用場景。
騰訊在2016年成立AI實驗室，專注於人工智慧的基礎研究及應用探索阿里巴巴在2012年啟動機器人項目ET，並在今年陸續啟動NASA計劃，並成立達摩院，力求在高新技術上取得突破。
市場人士建議從人工智慧的三個維度進行布局：
第一，AI+是這個時代的主要發展方向，晶片作為基礎，將成為承載發展的主要力量，建議關注國內晶片設計製造廠商，如中科曙光、富瀚微等；
第二，關注在算法平台、圖像處理等方面技術領先的企業，如科大訊飛(語音識別)、海康威視(機器識別)、四維圖新(無人駕駛)等；
第三，關注在人工智慧應用領域可以率先落地的企業，關注萬東醫療(智慧醫療)、東方財富(智能投顧)等。
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