1、人工智能產業鏈明晰， 算法處核心地位

　　人工智能產業鏈可簡單劃為三層，即底層基礎層、中間層技術層與上層應用層。其中， 1）基礎層包含硬件存儲與計算資源和數據資源等， GPU 芯片、云計算平臺、傳感器、數據等均包含在此層中； 2）技術層包含算法、模型平臺，感知智能算法、認知智能算法等均在此層中； 3）應用層包含硬件產品和軟件與服務，硬件中包含無人機、機器人及其他智能硬件等，軟件與服務包含語音輸入法、虛擬助手、自動駕駛及智能安防等。

人工智能產業鏈

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　　從目前的發展情況看，算法層為人工智能產業鏈的核心，支撐上層應用的發展，目前感知智能已加速發展，認知智能為人工智能在算法層面的下一個突破方向。而底層基礎層中的數據能力與計算能力主要的發展方向為低成本與小型化，數據采集的發展方向為多樣化，移動互聯網的發展已經為產業積累了一定的數據，未來隨著物聯網的發展將積累更多的環境與行為層面數據，豐富數據構成。應用層主要與各垂直行業結合開發深度人工智能應用。

人工智能發展三個階段

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　　隨著計算機、互聯網與移動互聯網等網絡技術的發展， 基于計算機、互聯網、物聯網在數據生成、采集、存儲、計算等環節的突破，推進人工智能發展。

不同發展階段數據處理與應用流程

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　　2、基礎層相對成熟，認知智能尚待突破

　　目前，全球人工智能產業在基礎層發展已相對成熟， 1）計算能力方面。目前云計算+大規模 GPU 并行計算的計算方式已較為成熟，本地化高性能運算芯片也在加速發展中； 2）數據層面。互聯網、移動互聯網的發展為人工智能發展積累了海量數據，目前此類數據已能支撐技術開發與應用開發。近期，物聯網標準統一，未來物聯網發展在行為、環境層獲取并積累更為全面和豐富的數據，支撐人工智能應用開發。
而與基礎層相對應的是，目前人工智能在技術開發與應用層面仍有較大的發展空間。目前在人工智能的應用主要在感知層面，如聲音、圖像等，感知層技術儲備相對豐富，而在認知層仍未能獲得大幅突破，諸如無人駕駛、全自動智能機器人等仍處于開發中，與大規模應用仍有一定距離。

2015 年 Gartner AI 相關技術成熟度曲線

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　　從我國目前人工智能產業發展情況看，我國互聯網巨頭、創業公司在人工智能基礎層、技術層與應用層的參與熱情均較高，產業鏈各環節均已涌現出龍頭公司。在基礎層中，有百度、阿里為代表的互聯網巨頭也有數據堂為代表的專業化數據公司；技術層中，百度在機器學習、語音識別與視覺方面均有較深布局，此外如曠視科技、科大訊飛等也分別在其垂直領域有叫深厚的技術儲備積累；應用層中，虛擬助手、智能客服、 BI 與語音識別和圖像識別等軟件與服務產品較為豐富，硬件產品中諸如服務機器人、教育機器人等產品也處于快速發展中。我國人工智能產業目前發展現狀與國外類似，在基礎層與感知智能技術方面積累較為深厚，圖像識別、語音識別等感知層技術與應用發展較為完善，而在諸如認知智能技術開發與應用方面尚未找到突破口。

中國人工智能產業全景圖

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　　3、政策支持產業騰飛

　　國內近幾年密集出臺了相關扶持人工智能發展的政策，積極推動人工智能在各個細分領域的滲透。 2017 年 3 月“人工智能”首次被列入政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內的新興產業。這表明國家對新興產業的重視，人工智能將成為新一輪技術變革的核心。除去國家層面的政策之外，各地政府也開始密集出臺人工智能產業政策。據賽迪顧問數據，截至 2016 年底，已有超過 30個城市將機器人產業作為當地重點發展對象，各地政府建成和在建的機器人產業園達 40 余家，政策的推動持續帶動產業發展。

國內人工智能相關政策

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　　我們認為，隨著國家一系列政策的密集出臺和逐步落地， 人工智能與各個細分行業結合的應用將加速落地，進而促進人工智能技術的產業化和市場化，為人工智能產業的騰飛提供助力。

　　4、市場空間大，下游應用前景廣闊

　　2016 年全球人工智能收入預計將達到 6.437 億美元，到 2025 年將增長至 368 億美元。2015 年我國人工智能市場規模約為 12 億人民幣，其中語音識別和視覺識別占比分別約為 60%和 12.5%，其他約占 27.5%，預計到 2020年，中國 AI 市場規模將達到 91 億人民幣。

全球人工智能產業規模

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　　我們認為，目前人工智能應用尚不完善，以國內市場為例，商業模式主要集中在License 授權、項目等模式中，應用也多局限在以語音識別、語義理解為核心的智能客服、語音助手等及以人臉識別為代表的門禁、打卡及安防領域。由于目前人工智能技術主要應用感知智能技術，因此市場空間尚未打開，預計隨著諸如無人駕駛汽車等認知智能技術的加速突破與應用，人工智能市場將加速爆發，未來人工智能+汽車、人工智能+醫療等產業均將創在巨大的商業價值。