隨著《新一代人工智慧發展規劃》的發布，國務院開始從整體上部署我國的人工智慧發展規劃，並對2030年前的我國新人工智慧發展的總體思路、戰略目標和主要任務、保障措施進行系統的規劃和部署。

從國家戰略來看，未來一段時間內，人工智慧和製造業的結合將成為推進智能製造的主要手段。

從產業發展情況來看，人工智慧產業架構已經初具雛形，主要包括基礎支撐層、技術驅動層和場景應用層。

在人工智慧領域，傳統的晶片計算架構已無法支撐深度學習等大規模並行計算的需求，這就需要新的底層硬體來更好地儲備數據、加速計算過程。

基礎層主要以硬體為核心，其中包括GPU/FPGA等用於性能加速的硬體、神經網絡晶片、傳感器與中間件，這些是支撐人工智慧應用的前提。

這些硬體為整個人工智慧的運算提供算力，目前多以國際IT巨頭為主。

來源：慧聰網

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http://info.secu.hc360.com/2017/10/130932901295.shtml

NO.2 媒體：人工智慧下一步機會在垂直領域

10月12日在廣州舉行的2017小蠻腰科技大會上，人工智慧（AI）成為最熱的議題。

美國高通集團全球副總裁、投資部中國區總經理沈勁在接受第記者專訪時表示，人工智慧下一步的投資機會在垂直領域，比如農業領域。

他還認為，人工智慧的平台級機會已經沒有了，下一步人工智慧的機會在應用級。

而AI應用「不是燒錢能燒出來的」，關鍵還是在於突破技術難點，打造好的應用方案。

沈勁透露，高通在人工智慧領域已進行一系列投資。

其投資的相關公司和項目包括：美國大腦集團(brain)，它用七年時間，從研究人的大腦開始，到提供軟體，應用於機器人，實現移動性、導航性；還有美國人臉識別公司Clarifai；中國智能語音公司雲知聲等。

來源：網易

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http://money.163.com/17/1013/06/D0JU6G3E002580S6.html

NO.3人工智慧成「競爭武器」，四大科技巨頭都是如何做的？

據國外媒體Fast Company報導，美國四大科技巨頭蘋果、Facebook、亞馬遜和谷歌都是如何利用人工智慧來提升自己的競爭力的呢？人工智慧近年來儼然成了新的競爭武器，它將決定科技巨頭們如何相互競爭。

想想時下大型科技公司悉數追逐的最火爆、競爭最激烈的那些行業：家居自動化，無人駕駛汽車，增強現實。

而貫穿所有這些商業機會的主題又是什麼呢？人工智慧。

擁有雲計算業務的科技巨頭相繼增加AI服務，寄望藉此實現產品的差異化。

但最好的技術它們還是只留給自己使用，它們將人工智慧視作戰略武器，利用其來實現它們的雄心壯志。

來源：36氪

連結：

http://36kr.com/p/5097094.html

NO.4半導體、電子設備：AI晶片行業迎來黃金髮展期

人工智慧晶片的崛起之路傳統CPU的架構在解決深度學習任務時效率低、成本高，催生新硬體。

人工智慧晶片的出現不是為了執行指令，而是為了大量數據訓練和應用的計算。

其中，GPU因其海量數據並行運算能力被首先引入深度學習。

人工智慧是網際網路誕生以來的第二次技術社會形態在全球的萌芽，中國和海外國家也分別從國家層面對人工智慧產業進行戰略布局。

AI晶片三種技術路線，ASIC是終端應用趨勢目前適合深度學習的人工智慧晶片主要有GPU、FPGA、ASIC三種技術路線。

三類晶片代表分別有英偉達（NVIDIA）的Tesla系列GPU、賽靈思（Xilinx）的FPGA和Google的TPU。

GPU最先被引入深度學習，技術最為成熟；FPGA具有硬體可編程特點，性能出眾但壁壘高。

ASCI由於可定製、低成本是未來終端應用的趨勢。

來源：中證網

連結：

http://www.cs.com.cn/gppd/hyyj/201710/t20171012_5510693.html

NO.5Tractica：2025年全球醫療保健AI市場將達到193億美元

醫療保健在過去幾年經歷了重大轉型，從紙質記錄系統轉向電子記錄，並結合了數字健康監測設備和其他先進的患者篩查系統。

這些進展導致數據爆炸式增長，而人工智慧技術則能更好地操作和分析這些數據。

根據Tractica的新數據，人工智慧被用於更有效和準確地審查數據，並發現可用於改進分析、提高效率和簡化護理的數據模式。

Tractica預測，2025年21個重點醫療保健AI使用案例的全球軟體收入將從2017年的1.65億美元增長到56億美元，包括硬體和服務銷售。

預計到2025年，醫療保健AI市場將達到193億美元。

來源：極客網

連結：

http://www.fromgeek.com/ai/117302.html

NO.6 江西將重點打造10個人工智慧和智能製造產業基地

江西將加快推進人工智慧和智能製造發展，重點打造10個人工智慧和智能製造產業基地，並在引進和培育龍頭企業、推廣智能裝備、財稅金融支持和人才引進等方面進行激勵。

江西新近出台的《關於加快推進人工智慧和智能製造發展的若干措施》提出，「十三五」期間，江西將重點打造10個人工智慧和智能製造產業基地，支持打造南昌世界級VR中心、鷹潭全國物聯網產業基地，並由省級財政對每個產業基地安排1000萬元用於公共平台建設。

該文件還明確，對新引進國內行業前十強、具有核心技術的人工智慧和智能製造企業，實際到位資本金達到1億元以上，企業所在地政府給予獎勵。

來源：同花順財經

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http://news.10jqka.com.cn/20171013/c600785126.shtml

NO.7 麥肯錫：汽車和移動出行將成為AI下一個戰場 從中盈利還需這三點

人工智慧(AI)如今是每個人侃侃而談的詞。

但在今天的汽車行業中，許多標註這樣的產品和服務實際上依賴於一種高級分析(從常規算法演變而來)的形式，也就是可以支持這些功能——例如生產中的預測性維護。

AI的理論自1950年以來就已經存在。

然而，隨著機器學習和深度學習的興起，AI本身在過去幾十年中其功能獲得了更廣泛的適用性。

這也得益於諸如算法和訓練方法的改進，更強大的計算能力和大量雲數據的可獲得性。

儘管有了這些發展，汽車行業仍然只處於AI顛覆性的初始階段。

最先進的AI應用仍然是狹義的——它們的表現可以比人類更好，但只能在非常具體的任務中執行。

AI技術的水平和性質差異很大；例如，「狹義AI」包括經典導航系統以及每秒處理1 GB數據的自主駕駛任務，或比當前導航系統多處理數百萬次數據。

在更多的情況下達到人的能力還要好多年。

來源：中金在線

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http://news.cnfol.com/chanyejingji/20171012/25460067.shtml

NO.8 邢波公司獲軟銀 9300 萬美元投資，打造 AI 基礎平台

近日，根據媒體消息，由卡內基梅隆大學機器學習系副主任邢波教授創立的 Petuum 公司，完成來自軟銀領投的 9300 萬美元 B 輪融資。

與一般人工智慧公司聚焦於機器視覺不同，Petuum 的目標是打造一個 AI 基礎平台，讓各行業用戶能夠輕鬆構建機器學習應用，由於有跨平台和標準化等特性，所以這個平台能夠實現 AI 的普及化。

在今年 8 月極客公園前沿社「夏季會晤」活動上，邢波教授詳細介紹了 Petuum 公司這套「AI 界的安卓系統」的基礎平台系統。

邢波認為，目前 AI 行業依然是「手工作坊」形態，而 Petuum 的願景則是實現 AI 的真正的工業化。

來源：鳳凰網

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http://tech.ifeng.com/a/20171013/44714017_0.shtml