原來AI＋還有這些骨感？

以 AI技術為代表的「第四次工業革命」正在興起，無形的AI之戰已然開篇，而「AI+」也將是國內AI發展的主旋律，「政策、技術、需求」將共同推動該戰略深化和落地。業界要思考的是如何順勢而為，加強火力？

文｜艾檬

校對｜范蓉

圖源｜網路

無形的AI之戰已然開篇。隨著AI在硬體、演算法以及應用領域的不斷發展，其正在爆發驚人的影響力。據麥肯錫研究數據顯示，AI平均每年有可能推動 GDP 增長約 1.2 個百分點，足以比肩歷史上工業化、電氣化和信息化帶來的變革性影響，以 AI 技術為代表的「第四次工業革命」正在興起。而「AI+」也將是國內AI發展的主旋律，「政策、技術、需求」將共同推動該戰略深化和落地。業界要思考的是如何順勢而為，加強火力？

全面補給

從本質上來說，AI之戰的過程即是資本、技術、人才的博弈，而中國的表現可圈可點。據清華髮布的《中國AI發展報告2018》指出，雖然中國在AI方面的人才擁有量上排名全球第二，但傑出人才佔比偏低；在吸金能力上，中國AI投資更是憑一己之力佔到了全球的60%；在全球AI專利布局上，中國已超美國和日本。

而從生態角度來看，在AI的基礎層、技術平台層以及應用層面，仍或多或少地要加強「補給」。

在基礎層方面，無論是技術架構如GPU、FPGA、ASIC、類腦晶元等，還是雲側與端側的訓練與推理功能，國外晶元巨頭均佔據領先優勢，國內雖百家爭鳴，但恐雲側機會寥寥，或將圍繞端側逐鹿。

而國內AI要實現突破性發展，還需要解決若干問題。平安證券分析指出，一是我國在晶元領域的研發還相當薄弱，在 GPU、NPU 以及晶元模塊等領域還需不斷發力，提高自主可控能力；二是平台建設方面存在較大差距，AI的發展離不開平台和生態的建設，Google、IBM等巨頭在這方面的投入巨大，已形成了TensorFlow、Caffe、CNTK 等開源深度計算技術平台，並吸引了大量的開發人員進行模型的學習和訓練，國內雖然有一些類似平台，但差距依然較為明顯；三是國內在人才體系建設和培養方面缺口也較大，國內在該領域的教育和培訓積累較少，人才不足的問題也在制約著AI向行業滲透。

而應用也是業界最為倚重的，畢竟與場景結合才意味著能產生現金流。

應用推進

AI的應用層較為豐富，包括終端產品以及行業解決方案（AI+）。可以說，AI應用知易行難。如華芯通CEO汪凱所言，目前中國在AI領域投了更多的精力，但AI不是簡單地做產品，最大的問題是必須要有應用場景，無論是圖像識別、語音識別，還是自動駕駛等，一定要先定義出應用場景。

而在各種AI技術分支中，應用也在深淺不一地推進。

計算機視覺已在安防、金融、智能終端、工業製造、醫療影像、自動駕駛等領域都得到了廣泛應用。平安證券指出，尤其是在安防市場，隨著各地平安城市、雪亮工程等項目的推進，視頻監控等產品的市場在持續擴大，圖像識別、目標檢測等計算機視覺應用明顯增多。

而智能語音的交互功能在汽車、智能家居、醫療、教育等行業都存在大量的應用場景。除了科大訊飛在該領域耕耘時間較長之外，百度、騰訊、雲知聲等企業也取得了長足的進步。

在機器人領域，由於技術門檻相對較低，人機交互和圖像識別等技術融合較為成熟，在教育、娛樂以及智能家居等方面都有著較為廣泛的應用。

從Gartner最新發布的技術成熟度曲線可樂觀估計，除了目前已經成功落地的語音識別之外，計算機視覺、自動駕駛等有可能在未來 5 年內實現大規模產業化，正在與安防、交通、醫療、教育等傳統領域深入融合。而能否藉此產生可促進AI晶元不斷迭代和優化、形成供應鏈正循環體系的殺手級應用，也將影響未來的走勢。

AI+仍需拓展

而隨著互聯網+和工業 4.0兩個戰略的推進，國內企業也開始認識到，單純解決連接、信息化和自動化，已難以滿足未來企業發展的需要，企業需要實現智能化的決策能力，即尋找「互聯網+」和「工業 4.0」的「大腦」，AI+成為最好的選項。

因而，「AI+」將是國內AI發展的主旋律，「政策、技術、需求」將共同推動該戰略深化和落地。預計到2020 年，我國AI核心產業的市場規模將超過1600億元，而融合發展帶來的相關產業市場規模將超過萬億元。但平安證券指出，國內的發展還是側重於AI產品，而在與傳統製造業和服務業融合領域，尚處在試水階段。

在融合應用方面，我國同國外企業布局方面依然存在較大的差距，未來需加強拓展。按照清華大學中國科技政策研究中心的報告顯示，國外77%的企業都在關注 AI+，即AI與傳統行業的融合應用，而在國內這個比例僅為46%。在消費互聯網提振乏力的情形下，產業互聯網已成下半場的逐鹿之地，AI+仍有極大的潛力產生作為。

而AI+在安防、醫療、金融、自動駕駛中落地的變數，已潛伏著無數的暗礁。醫療的困境在於AI需大量共享數據，而醫院和患者的數據如同孤島；與智能醫療面臨相同數據問題的金融領域，利用知識圖譜挖掘潛在客戶、進一步深挖客戶潛在需求的技術已較為成熟，而如何撬動數據源的問題以推動金融科技的創新仍是挑戰。而自動駕駛何時能「上路」進而推動整個產業變革的答案仍然存疑。或許，AI+應用的深入不僅涉及技術、成本以及數據源，傳統行業的開放與融合亦是生態成形的關鍵。

平安證券最後指出，在基礎層方面，建議關注國內伺服器、高性能計算企業浪潮信息、中科曙光在算力提供上的市場機會；在應用層方面，則關注語音、計算機視覺、自動駕駛等技術；在AI+市場上的應用，建議關注科大訊飛、海康威視、蘇州科達、衛寧健康等標的。

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