一、人工智能现状概述
2016 年可以说是人工智能发展元年，谷歌围棋人工智能 AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石，基于深度学习算法的人工智能发展水平在围棋这项极具人类思维和智力的运动中得到了最有力的验证。近三年来，以 NVIDIA 为代表的芯片公司转型人工智能芯片，取得了极大成功；以谷歌 TensorFlow 为代表的各大 IT 互联网公司发力人工智能软件算法并陆续开源其深度学习系统框架，大大降低了技术门槛；以无人驾驶为代表的人工智能新应用，在各行业领域快速崛起。深度学习技术应用是最受关注的门类领域。根据国外机构 Venture Scanner 统计数据，2016 年全球范围内，13 类 1485 家人工智能公司总融资额高达 89 亿美元，其中深度学习算法应用类 436 家公司融资 36 亿美元，以不到 30%的公司数量获得了超过 40%的融资额。
从技术架构分析，基于深度学习的人工智能已经形成了完整的技术体系，深度学习算法快速发展使得 AI 核心的基础算法技术，引发了从核心芯片到全新行业应用的系统性变革。
AI 是目前所有新兴行业中唯一推动芯片变革的行业。CPU 为通用计算而设计，以整数型数据处理为主，同时还需兼顾计算的逻辑和控制，面向深度学习算法的大量矢量和浮点计算能力不足。GPU 强大的浮点并行计算能力，让 NVIDIA 公司看到机会并开始发力，在 GPU 基础上研制了 GPGPU（通用图形处理单元），在加强 GPU 并行计算的同时引入通用计算功能，目前已成为人工智能首选商用芯片。为了具有更快的深度学习推理计算能力，谷歌 TPU、寒武纪 1A NPU（神经网络处理器）两款深度学习专用芯片于 2016 年分别推出，华为公司在 2017 年 9 月发布的麒麟 970 芯片中集成了 NPU，成为了全球首款 AI 芯片产品，官方数据显示相较于四个 ARM Cortex-A73 CPU 核心，处理相同 AI 任务，NPU 计算架构拥有约 50 倍能效和 25 倍性能优势，图像识别速度可达到约 2000 张/分钟。
AI 应用以无人驾驶系统为标杆推动各行业进入变革的时代。从谷歌、百度、优步、滴滴等互联网公司到大众、宝马、福特、丰田、特斯拉等各大车企均早早发力无人驾驶领域，而无人驾驶市场需求与日俱增，也促进了创业团队不断投身其中。相对于无人驾驶技术和商业模式的探索，语音识别、自然语言理解、计算机视觉等人工智能技术已经实现了产品化和商业化，包括图片搜索、即时翻译、智能客服、智能音箱、运动机器人、增强现实等等。
二价值模型分析
根据上述分析，绘制人工智能行业价值模型如下图 4-17。
参考观研天下发布《2018-2024年中国人工智能产业市场竞争现状调研及未来发展趋势预测报告》
根据价值模型分析，AI 行业的网络价值达到最大，AI 通过搜索引擎、移动 APP、智能硬件等产品可触达十亿级个人用户，其影响力基本达到最大水平，但目前AI的计算价值比最大的计算平台小一级，因此 AI 也难以成为移动互联网或者过去 PC 互联网那样的时代。
横向对比，AI 的行业价值模型面积要明显大于云计算、大数据、AR/VR 行业，对比物联网行业也更大一些（网络价值大一级）。因此，易观认为，AI 是目前 IT 互联网领域价值最大的明星行业，未来的国内市场规模将超过物联网，预期达到数万亿，值得全产业界、投资界和各行业高度关注，但同时也该清醒认识到，由于 AI 仍然具有较高的技术门槛，刚起步、投入大、产出慢、变现周期长，未来 3-5 年业内需要保持耐心和信心。
对于未来 AI 技术发展，易观认为，AI 已经推动了芯片领域的发展变革，但在核心的个人操作系统平台并没有出现与 Windows、Android 类似的新平台，因此 AI 的计算价值在相当一段时期内仍将处于整机系统区间，但是随着未来 AI 技术和应用下沉，出现 AI 芯片+AI 操作系统的全新个人计算平台也并非不可能，如果成为现实，那么 AI 将足以引领 IT 互联网技术和产业的发展方向，成为 IT 互联网真正的大时代。
2016 年可以说是人工智能发展元年，谷歌围棋人工智能 AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石，基于深度学习算法的人工智能发展水平在围棋这项极具人类思维和智力的运动中得到了最有力的验证。近三年来，以 NVIDIA 为代表的芯片公司转型人工智能芯片，取得了极大成功；以谷歌 TensorFlow 为代表的各大 IT 互联网公司发力人工智能软件算法并陆续开源其深度学习系统框架，大大降低了技术门槛；以无人驾驶为代表的人工智能新应用，在各行业领域快速崛起。深度学习技术应用是最受关注的门类领域。根据国外机构 Venture Scanner 统计数据，2016 年全球范围内，13 类 1485 家人工智能公司总融资额高达 89 亿美元，其中深度学习算法应用类 436 家公司融资 36 亿美元，以不到 30%的公司数量获得了超过 40%的融资额。
图表：AI技术架构
AI 是目前所有新兴行业中唯一推动芯片变革的行业。CPU 为通用计算而设计，以整数型数据处理为主，同时还需兼顾计算的逻辑和控制，面向深度学习算法的大量矢量和浮点计算能力不足。GPU 强大的浮点并行计算能力，让 NVIDIA 公司看到机会并开始发力，在 GPU 基础上研制了 GPGPU（通用图形处理单元），在加强 GPU 并行计算的同时引入通用计算功能，目前已成为人工智能首选商用芯片。为了具有更快的深度学习推理计算能力，谷歌 TPU、寒武纪 1A NPU（神经网络处理器）两款深度学习专用芯片于 2016 年分别推出，华为公司在 2017 年 9 月发布的麒麟 970 芯片中集成了 NPU，成为了全球首款 AI 芯片产品，官方数据显示相较于四个 ARM Cortex-A73 CPU 核心，处理相同 AI 任务，NPU 计算架构拥有约 50 倍能效和 25 倍性能优势，图像识别速度可达到约 2000 张/分钟。
AI 应用以无人驾驶系统为标杆推动各行业进入变革的时代。从谷歌、百度、优步、滴滴等互联网公司到大众、宝马、福特、丰田、特斯拉等各大车企均早早发力无人驾驶领域，而无人驾驶市场需求与日俱增，也促进了创业团队不断投身其中。相对于无人驾驶技术和商业模式的探索，语音识别、自然语言理解、计算机视觉等人工智能技术已经实现了产品化和商业化，包括图片搜索、即时翻译、智能客服、智能音箱、运动机器人、增强现实等等。
二价值模型分析
图表：人工智能行业价值分析
根据上述分析，绘制人工智能行业价值模型如下图 4-17。
参考观研天下发布《2018-2024年中国人工智能产业市场竞争现状调研及未来发展趋势预测报告》
图表：AI行业价值模型
根据价值模型分析，AI 行业的网络价值达到最大，AI 通过搜索引擎、移动 APP、智能硬件等产品可触达十亿级个人用户，其影响力基本达到最大水平，但目前AI的计算价值比最大的计算平台小一级，因此 AI 也难以成为移动互联网或者过去 PC 互联网那样的时代。
横向对比，AI 的行业价值模型面积要明显大于云计算、大数据、AR/VR 行业，对比物联网行业也更大一些（网络价值大一级）。因此，易观认为，AI 是目前 IT 互联网领域价值最大的明星行业，未来的国内市场规模将超过物联网，预期达到数万亿，值得全产业界、投资界和各行业高度关注，但同时也该清醒认识到，由于 AI 仍然具有较高的技术门槛，刚起步、投入大、产出慢、变现周期长，未来 3-5 年业内需要保持耐心和信心。
对于未来 AI 技术发展，易观认为，AI 已经推动了芯片领域的发展变革，但在核心的个人操作系统平台并没有出现与 Windows、Android 类似的新平台，因此 AI 的计算价值在相当一段时期内仍将处于整机系统区间，但是随着未来 AI 技术和应用下沉，出现 AI 芯片+AI 操作系统的全新个人计算平台也并非不可能，如果成为现实，那么 AI 将足以引领 IT 互联网技术和产业的发展方向，成为 IT 互联网真正的大时代。
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