人工智能技术经过了2017年的加速发展，在特定场景认知领域已经基本可以实现。AI芯片的应用场景主要包括安防、智能驾驶、金融领域、零售、医疗等。

安防领域：AI芯片可以提高人车和行为的识别智能化水平，降低人工成本。

智能驾驶领域：AI芯片搭配软件算法也将提高ADAS智能化水平。

金融领域：目前人工智能在金融领域的应用场景包括身份验证、征信、风险控制、智能投顾、智能客服等，其中在智能投顾领域，可以降低资产管理费率，吸引中低净值客户。同时建立在大数据基础上的智能投顾策略可以辅助投资。

零售：通过大数据分析用户习惯，实现精准营销；无人零售，通过机器视觉、射频等技术实现无人化超市等。

医疗：医疗机器人通过机器学习、语音识别、图像识别等技术，在微创、康复领域辅助医生。通过AI 手段提高患者自查率，更早发现、更好管理疾病；另外，医疗影像可以通过深度学习技术实现对医学影像的分析判断，筛查有潜在病症影像片。

国内在人工智能领域的弯道超车机会不仅表现为国家对人工智能产业的重视与支持，我们也需要看到中国科学院、BAT、华为等国内巨头的深耕，带动人工智能产业的发展。

发展人工智能已提至国家战略层。今年两会，我国将人工智能写入政府工作报告，并在7月20日发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提至国家战略层，其中明确表示在第一阶段(2017年-2020年)的主要任务是侧重理论和技术体系的建设，在 2020 年与国际 AI 理论技术领先的国家看齐。在7月23日成立人工智能产业技术创新战略联盟后，又在10月13日正式成立人工智能产业发展联盟。十九大报告中再一次强调了发展人工智能的重要性。要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。

国内的人工智能产业前景巨大。人工智能目前在国内的发展仍处于初级阶段。国内的下游应用主要以语音、图像识别等为主，尚未进行大规模的商业应用，其中商业模式也主要以专利授权为主。

国内巨头对人工智能领域的布局，主要集中在芯片和应用两大领域：

基础层：芯片领域

以寒武纪、华为等为典型的企业主攻芯片领域。寒武纪作为人工智能芯片领域的独角兽，公司聚焦于为人工智能算法提供硬件支持，其设计性能/功耗远远超过目前主流方案的专用硬件加速器。华为Mate 10就采用了麒麟970芯片，这是一块搭载寒武纪授权IP的海思芯片，该芯片是全球首颗带有独立神经网络单元(NPU)的手机芯片，也是华为和国内芯片产业发展的重要里程碑。此外，也有部分国内企业与国外企业在人工智能领域实现深度合作。商汤科技和美国高通公司将分别发挥各自在计算机视觉算法和芯片研发方面的优势，进一步推动人工智能在手机等终端的普及。

技术层：算法平台，图形识别等

目前国内有多家在图像识别领域成绩非常突出的企业，海康威视是安防领域的龙头企业；旷视科技旗下的Face++是目前世界上使用量最大的人脸识别引擎，与阿里巴巴、微博等多家企业达成合作关系，主要通过“脱敏”技术拥有500万张人脸图片的数据库，识别正确率达到99.6%。科大讯飞则是中国智能语音和人工智能产业领域的龙头企业，在语音合成、语言处理、机器翻译等人工智能核心领域技术领先。

应用层：BAT为先行者

以BAT为代表的企业布局AI应用领域。百度明确表示AI First，自2015年两会即提出“中国大脑”计划。百度大脑分为基础层、感知层、认知层、平台层四个层次。其中基础层是算法层，包括深度学习等机器学习平台能力。感知层则主要是语音识别、图像识别、视频理解、增强现实和虚拟现实的能力。认知层则主要是自然语言处理能力。平台层上，百度将所有AI 能力以最简单方式提供给每个开发者。同时，百度还推出了DuerOS和Apollo来构建AI生态。腾讯和阿里巴巴对均瞄准了人工智能的应用场景。腾讯在2016年成立AI实验室，专注于人工智能的基础研究及应用探索阿里巴巴在2012年启动机器人项目ET，并在今年陆续启动NASA计划，并成立达摩院，力求在高新技术上取得突破。

市场人士建议从人工智能的三个维度进行布局：

第一，AI+是这个时代的主要发展方向，芯片作为基础，将成为承载发展的主要力量，建议关注国内芯片设计制造厂商，如中科曙光、富瀚微等；

第二，关注在算法平台、图像处理等方面技术领先的企业，如科大讯飞(语音识别)、海康威视(机器识别)、四维图新(无人驾驶)等；

第三，关注在人工智能应用领域可以率先落地的企业，关注万东医疗(智慧医疗)、东方财富(智能投顾)等。

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