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互联网红利几乎停滞的当下,人工智能发展一日千里,政策层面首次上升为国家战略,产业层面也在加速落地.
2017年以来,人工智能成为计算机板块表现最为亮眼的核心主线,龙头企业科大讯飞全年上涨124%,一度站上千亿元市值,成为板块市值最高、涨幅最大（剔除新股）的公司.
从互联网新增用户和上网时长分布来看,互联网红利几乎停滞,而人工智能发展则一日千里,政策层面不但首次上升为国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面,通过谷歌AlphaGo历代版本表现,我们可以观察到人工智能技术惊人的进步速度；产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地.
2018年有望成为人工智能从云到端的拐点.第一,手机、安防、汽车等终端AI芯片逐步走向成熟应用；第二,以百度、科大讯飞为代表的人工智能巨头为占据数据生态的主导地位,提供软硬件一体化解决方案,大大降低终端AI的准入门槛；第三,5G与IOT的迅猛发展将为终端AI提供空前的有利条件.
人工智能确立为计算机板块主线
我们在2017年度策略报告《2017：“人工智能+”的春天》中提出：“互联网用户红利正在逐步消失,人工智能成为后互联网时代的发展路径和方向.”2017年以来,这一趋势愈发明显：几乎停滞的互联网红利与人工智能“一日千里”的发展形成鲜明对比.
截至2017年6月,中国网民规模达到7.51亿,半年共计新增网民1992万人.互联网普及率为54.3%,较2016年年底仅提升1.1个百分点.
2017年上半年,中国网民的人均周上网时长为26.5小时,与2016年基本持平.从使用时长分布来看,越来越向APP集中.第三方数据显示,微信APP人均月度使用时间在2016年12月达到了1967分钟,超出第二名一倍以上.
与此同时,人工智能进入全面大发展时代.在国家战略层面,人工智能不但首次上升为国家战略,而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面进步之快举世震惊,不到一年时间内,我们经历了三个AlphaGo版本带来的冲击；产业层面的应用落地不断提速,2017年12月,全球首个开放道路路试巴士——阿尔法巴（Alphabus）正式在深圳福田保税区的开放道路进行路线信息采集和试运,百度与金龙合作的微循环巴士“阿波龙”计划于2018年实现小规模量产及试运营.
人工智能与以往IT技术相比最大的差别在于数据的关键作用,人工智能必须通过数据的学习训练才能获取知识和能力,只靠通用计算机硬件和软件算法是无法产生数据.任何数据都源自于数据产生的体系,这决定了人工智能必须依赖数据、软件算法和各类硬件的结合.
未来人工智能计算平台将由云和各类前端设备构成.
计算平台在历史上经过多次演变,前台由人机交互的能力所驱动,后台由计算资源的规模驱动.人工智能的后台将是能够提供各类通用AI技术能力和行业知识的云计算资源,其前台将不再是通用的计算设备,而是传感器+芯片+智能算法,它可以切入任何一个设备、任何一个事物、任何一个器件,使得每台冰箱、每台空调、每个电视、每一辆车都能听、能说、能看,都能与云端连接在一起,获得越来越多的数据,通过不断学习训练得到越来越多的知识与能力.AI的行业化途径、商业化途径,是数据加算法加软件加硬件,达到用户价值产生商业价值,从而导致更多的数据、更大的价值进入快速循环,创新速度越来越快.人工智能的商业化途径就是通过数据+软件算法+硬件来解决行业需求,從而获得更多的数据提升价值,进入快速正循环的过程.
而数据决定人工智能从云到端发展将是必然趋势.首先在训练环节,需要大量数据提供给神经网络来训练从而获得知识与能力,而训练数据不可能都在云端凭空产生,需要各类前硬件的配合；其次在应用环节,数据的感知、处理和交互都需要本地的AI硬件配合,应用数据的实时、全方位获取离不开各类前端硬件支持,数据处理的随时性、实时性、隐私性要求需本地AI硬件,而数据交互向更自然方式发展要求终端硬件设备具备语音、图像识别等AI能力.
2018年有望成为人工智能的拐点
2017年9月2日,华为在2017年德国柏林国际消费类电子展览会发布首个移动AI芯片麒麟970,将用于最新款Mate 10手机.9月13日,苹果紧随其后发布iPhone X,其中将采用的芯片来处理人工智能工作负载,这是一个双核“A11生物神经网络引擎”芯片,每秒运算次数最高可达6000亿次,成为人工智能又一里程碑事件.
全球芯片设计龙头企业高通亦同时加大在人工智能领域的布局,为各类终端获得AI芯片支支撑奠定基础.高通最新骁龙835将机器学习作为改善用户体验的基础性技术,由CPU、GPU、DSP和软件框架组合提供了一个高性能的异构计算平台.当负载优化到DSP,再利用以GPU为基础的深度神经网络,可实现相对于CPU高达8倍的性能提升、24倍的能效提升.
最为关键的是,全球AI芯片龙头英伟达开源了终端深度学习加速器（DLA）的IP,其目标就是希望人工智能加速芯片像微处理器一样普及,在设备中随处可见.
终端芯片是一个长尾市场,智能手机、智能摄像头、智能家电应用种类很多.每一芯片都有其对于性能和功耗不同的设计.英伟达不可能针对每一个终端芯片市场均专门设计相应产品,不如集中精力将自身最擅长的深度学习加速做好.开源DLA IP实际是借鉴了ARM在手机处理器芯片领域的成功商业模式,下游不同芯片厂商可以在DLA的基础上进行一定程度的和优化,从而开发出适合自己的嵌入DLA IP的SOC芯片,英伟达与下游芯片厂商的关系由竞争变成了合作,将有助于迅速建立自身最顶端的生态优势,避免竞争对手卡位.
全球人工智能开源分为两个阶段：第一个阶段从2015年开始,以谷歌、Facebook等巨头为代表,通过开源人工智能平台框架促进了AI算法技术的普及；第二个阶段从2016年年底开始,以百度、科大讯飞为代表的人工智能巨头为了占据数据生态的主导地位,不再局限于算法框架开源,而是提供软硬件一站式的产品解决方案,往往包括了多样化的开发套件和一些完全开放的参考设计,极大促进了人工智能终端产品普及.
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参考文献：
1、 人工智能时代已来，如何抓住创业机会 AI虽已来，未来还未知。2006年，人工智能迎来大爆发。可以说这一年注定是不平凡的一年，因为深度学习（DeepLearning）的提出，人工智。
2、 期指有望恢复常态，第二梯队机会多 ·主持人语·最近市场好消息不断：先是7月20日晚间出台的“资管新规细则”以及“银行理财新规”，表明监管层在去杠杆的节奏和力度上有所放缓；紧接着。
3、 人工智能离我们的生活还有多远 在2018年的国际消费电子展（CES）的会场里，你很难直接看见人工智能这种说法。几乎没有公司会把“AI”两个字母放到海报里，贴得到处都是；甚至在。
4、 人工智能提升中国经济愿景和路径 制造业、农林渔业、批发和零售业将是从人工智能获益最多的三个行业。2017年业已过半，我们似乎有这样一种感觉，人们比以往任何时候看到了更丰富多彩。
5、 人工智能令人类智而不智 人工智能使用大数据和概率数学，使我们能够根据现有的最先进的知识进行外推，但总是会存在不确定因素——已知的未知数和未知的未知数，包括不可知的事物。。
6、 小米天花板和新机会 5月3日，小米向港交所递交了IPO招股书，有望成为香港“同股不同权”的第一股。届时小米或将成为继2014年阿里巴巴后，四年来全球最大IPO。关。