人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命。微观层面，机器翻译、资讯分发和辅助驾驶等AI应用已让人类生活更美好。宏观层面，AI能替代繁琐、重复人类工作，提升资源配置效率并减少生产损耗，其被寄望为经济增长新引擎。

人工智能前景判断：

1)技术层面：短期或不及预期，长期仍有望引爆新一轮技术革命。

2)产业层面：短期看商业模式，中期看公司技术研发，长期看基础研究突破。

人工智能是模拟人类思维和行为的系统，当前处于弱AI时代。人工智能旨在模拟人类思考方式、行为规划和学习能力，最终像人类一样感知周边环境并且做出反应。当前人工智能处于仅能解决特定问题且往往扮演辅助角色的弱AI时代。

人工智能螺旋式发展，经历三个时期：

1)起步时期：1956年达特茅斯会议提出人工智能概念，计算机性能和数据量制约AI发展。

2)专家系统时期：“知识库+推理机”实现AI商用化，台式机性能提升终结专家系统。

3)深度学习时期：2006年Hinton论文开启当前深度学习时代。

人工智能已是新风口，技术是核心驱动力。2017年全球AI融资超150亿美元，谷歌、亚马逊、苹果以及百度、腾讯等中美科技巨头纷纷布局。算法、算力和数据是AI发展的核心驱动力：深度学习算法使AI迈入数据驱动时代，互联网孕育海量的多维度数据，GPU并行计算能力为“大数据+神经网络”提供算力。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，中国产业布局偏好技术成熟、应用性强的领域，对需要长周期、基础研究的芯片的关注度小。

1)基础层提供算力和“操作系统”。芯片赛道，GPU仍是人工智能首选，产业格局呈三足鼎立，AI专用芯片中国企业存弯道超车机会。开发框架赛道，“开源+巨头支持”是主流模式，TensorFlow、Torch等各有所长。

2)技术层解决具体类别问题。语音识别负责语音转文本，技术和行业格局趋于成熟，但智能音箱等消费级产品或已侵蚀Nuance等头部企业先发优势。自然语言处理实现机器“听得懂”，技术成熟度较低，市场分散且未形成头部企业，新入局者仍有机会。计算机视觉实现机器“看得懂”，静态物体识别趋于成熟，安防厂商、互联网巨头和创业公司是主要玩家。

3)应用层解决实践问题。目前AI产品普遍是人类辅助者，自动驾驶或是下一个重量级市场。语音场景，智能音箱流量入口属性使科技巨头群雄逐鹿，生态整合决定发展前景。安防场景，视频结构化、人脸比对助力警务管理，误报率、动态人脸监控仍是短板。金融场景，应用于身份认证、征信风控和投顾理财。医疗场景，应用于医学影像、辅助诊疗和语音电子病例，腾讯觅影已筛查400多例早期食道癌病例。自动驾驶场景，主流系统处于辅助驾驶级别，谷歌、特斯拉和百度领跑中美自动驾驶赛道。