人工智能行业前瞻研究：人工智能浪潮与投资

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1、人工智能内涵与时俱进Ø人工智能（ArtificialIntelligence）概念，在1956年首次提出Ø定义：使机器执行以往需要人类智慧才能完成的任务Ø移动互联网带来了应用及数据；加上算力与神经网络的突破，带给AI新机遇Ø机器与人的能力不断演进，需要用更动态的视野解读驱动AI的客观条件•资料来源：智东西1人工智能是数据化下一个进程1980网际网络1990电子商务2000移动互联2010应用生态用更宏观的视角来看人工智能：5AIOT=基础+网络+应用Ø数据除了是媒介与工具，将扩大参与分析与决策ØAI不应只限于科技或产品层面，而是数据的应用与生态Ø生态发展上，初期应该是传统场景+

2、AI•资料来源：。注：图片来自IT桔子，新浪财经，钛媒体2三大环节，应用层面发展滞后Ø基础层：算力单元和数据资源Ø技术层：机器学习和分析平台Ø应用层：场景与服务整体而言，基础层与技术高速进展，应用层面有待突破AI的生态层级应用层场景与产品智能产品家居金融客服机器人无人驾驶营销医疗教育农业制造应用平台智能操作系统技术层感知与认知通用技术自然语言处理智能语音机器问答计算机视觉算法模型机器学习深度学习增强学习基础框架分布式存储分布式计算神经网络基础层硬件算力数据资源通用数据行业数据系统平台智能云平台大数据平台硬件设施证GPU/FPGA等加速硬件智能芯片•资料来源：中国科学院自动化研究

3、所，中信券研究部•资料来源：国内市场的AI产业链•资料来源：易观全球的数据产业链•资料来源：注：公司logo来自相关公司网站。关键在于落地；行业需求优先nAI在通用领域仍是弱智能阶段，无法与人类竞争n在许多细分领域已实现商用，并且媲美人类表现。包括：l单次决策：图像、文字、声音的识别（实时美颜、语音转文字、安防监控）l连续决策：下棋程序、智能客服、智慧交通、语音助理l大型专业决策：智能投顾、无人驾驶、自动编程n投资焦点：不在于机器何时胜过人类，而在于落地的节奏与方式1容错犯错误的影响不大的场景2数据标签数据成本低，且容易获取3商业化技术成熟，具备可实现的切入点4生产力辅助人类完

4、成重复性工作，提高效率5封闭可控容易发现错误，并能纠正或控制资料来源：6算法：人工智能的技术核心n机器学习：通过分析海量数据来优化模型与相关参数的过程n算法在数据标签、深度学习和推理环节均是技术关键n相关算法的框架与平台成为科技巨头的布局重点n开源平台允许公开使用、复制和修改代码，具有更新快、拓展性强等特点，大幅降低开发与部署成本，因而被广泛应用并加速产品落地01数据库搜集大量标签数据作为学习材料。02学习建模输入数据，透过「训练」优化模型参数。深度学习三大步骤主要的算法框架（部分）03推理决策以模型来做决策或预测，推断在云端和设备端均可进行。资料来源：IDC，资料来源：DBE

5、ngine，n通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，对图像、声音等数据进行预测。n深度学习为一种进阶的机器学习，又称深度神经网络（DNN：DeepNeuralNetworks)Ø通过针对不同场景（信息）进行的训练和推断，建立不同的神经网络与训练方式Ø训练即是通过海量数据推演，优化每个神经元的权重与传递方向Ø卷积神经网络，能考虑单一像素与周边环境变量，并简化数据提取数量深度学习：神经网络衍生出各种架构简单神经网络和深度神经网络•资料来源：电子工程网，卷积神经的简单示意图•资料来源：电子工程网，nIDC估算，全球数据总量预计2020年将达到44ZB；中国届时将占全球总量的18%

6、，达到7.9ZB（1ZB约等于1012GB），人均5TBn对AI来说，数据多为无效或原始信息，需要进行大量的归类与标签工作，才能为后期的分析与学习所用n知识图谱与行业数据库，成为当前人工智能的积累重点；IT巨头与初创公司投入相关领域AI的柴火：数据与知识图谱2009—2020年全球数据生成量资料来源：IDC，部分AI公共数据集情况类型数据集名称特点自然语言WikiText维基百科语料库SQuAD斯坦福大学问答数据集CommonCrawlPB级别网络爬虫数据BillionWords常用语言建模数据库语音识别VoxForge带口音的语料库TIMIT声学-音素连续语音语料库CHIM

7、E包含环境噪音的语音识别数据集机器视觉SVHN谷歌街景中的图像数据集ImageNet基于wordnet构成，常用的图像数据集LabeledFacestheWildin面部图像数据集，用于人脸识别训练资料来源：中国信通院，n计算机视觉（ComputerVision，CV）:用机器替代人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等，并处理为人眼观察或易于机器检测的图像n语音识别（AutomaticSpeechRecognition，ASR）:将人发出的语音词汇内容，转换为文字或指令n自然语言处理（Natur