10月15日，华为“心声社区”披露了任正非不久前接受美联社的采访纪要，在问到华为未来的方向时，任正非表示未来的新兴技术应该是智能计算，从智能计算走向人工智能！能让华为作为终极目标的人工智能，烈炎认为，很可能是未来几十年最有发展潜力的行业，作为投资者应该提前重点关注！

整体趋势：

人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一，已经成为各国科技领域争夺的焦点。国内人工智能政策环境较好，产业基础初步具备，市场需求十分旺盛。按照中央规划，未来人工智能核心产业、“AI+”（AI与传统产业融合）均是战略发展重点。预计到2020年我国人工智能核心产业市场规模将超过1600亿元，带动相关产业市场规模将超过万亿元

人工智能产业架构图：

人工智能产业链构成

人工智能是典型的分层结构：一般分为基础层、技术层和应用层

国内人工智能发展现状：

l政策驱动：高层已经将人工智能作为信息技术发展的重要抓手。2017年开始，行业规划和扶持政策密集出台，确定了行业“三步走”发展战略。

技术驱动：国内在大数据、基础算力以及算法方面都取得了突破性进展。

需求驱动：国内工业化和信息化融合、“互联网+”等战略创造出了海量市场需求。

人工智能基础芯片分类：

所有能够用于人工智能的芯片，都可以称为AI芯片，包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC（专用芯片），也包括在研的类脑芯片、可重构AI芯片等；狭义上讲，主要是GPU、FPGA、ASIC。

GPU：擅长云端训练，短期内仍然是AI芯片市场的首选

GPU是一种由大量核心组成的大规模并行计算架构，专为同时处理多重任务而设计的芯片。

产品特点：（1）计算能力强大。GPU中超过80%部分为运算单元（ALU），擅长大规模并行运算。（2）产品成熟。目前，CPU+GPU异构模式已经在人工智能云端训练平台得到广泛应用。

市场格局：英伟达绝对领先，AMD跟随，英特尔规划进入。

FPGA芯片：算力强、灵活度高，但技术难度大、国内差距较为明显

PGA（现场可编程门阵列）芯片集成了大量的基本门电路以及存储器，灵活性介于CPU、GPU和ASIC之间，在硬件固定之前，允许使用者灵活使用软件进行编程

优势：（1）算力强劲。（2）功耗较低。相比CPU和GPU，FPGA没有取指和译码操作，能耗比指标优秀。（3）灵活性好，成本有优势。

国际格局：当前，全球FPGA市场被赛灵思、英特尔、莱迪思等巨头垄断。

专用芯片（ASIC）：百花齐放，可提供更高能效表现和计算效率

ASIC（专用芯片）是一种为特定目的、面向特定用户需求设计的定制芯片，具备性能更强、体积小、功耗低、可靠性更高等优点。

性能：ASIC芯片主要应用于深度学习加速。其中表现最为突出的ASIC就是Google的TPU（张量处理芯片）。

2018-2023年全球AI芯片市场规模

国内主要人工智能芯片企业情况

AI基础设施

随着AI算法和芯片的发展，GPU、FPGA以及ASIC芯片为核心计算单元的AI专用基础设施（简称：AI基础设施，下同）增多，其中GPU服务器最为主流。IDC最新发布的数据显示，2018年，中国AI基础设施市场销售额达到13.18亿美元，同比增长132%。

基础数据服务：国内产业链初步形成数据是人工智能的主要原材料。人工智能深度学习算法的最终功能，都是需要通过数据输入，训练和推理去实现。

技术篇：

软件框架：基础算法趋于稳定之后，软件框架尤其是开源框架成为巨头发力重点

算法定义：算法作为人工智能的核心，其主要机理是通过将现实问题抽象和分解为“回归、分类和聚类”三项任务，并对其进行求解。当前最为主流的基础算法是深度学习算法

AI

技术：语音、视觉、生物识别相对成熟，自然语言处理、知识图谱等关注度高

应用篇：

产品及解决方案：产品形式趋向多样化，AI解决方案正在加速赋能传统行业

智能机器人：应用场景日趋丰富，个人消费机器人、工业机器人发展快速

智能家居：技术相对成熟，已成为语音、视觉以及生物识别等技术主要落地场景

智慧医疗：医疗领域的AI应用还需观察，医院端的信息化推进较为顺利

智慧金融：目前应用场景较为初级，未来智能投顾、智能客服市场空间巨大

2019中国AI产业生态图谱

烈炎列举一批在A股上市的人工智能核心公司，以供参考：

科大讯飞，海康威视，汇顶科技，视源股份，虹软科技，中国长城，中科曙光，浪潮信息，卫宁健康，恒生电子。

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（来源：顾雲君的财富号 2019-10-17 14:46） [点击查看原文]