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人工智能即將進入產業爆發的拐點
人工智能產業化受益于深度學習算法的優化、計算能力的突破以及數據的積累。www.【慧博投研資訊】深度學習技術使得感知人工智能達到商用化水平。www.（慧博投研資訊）計算機性能快速提升，GPU/FPGA并行計算等底層產品的出現加速深度學習過程，為人工智能提供加速引擎，隨著互聯網、物聯網、智能設備普及積累海量的數據，為人工智能提供燃料。資本的持續投入催化產品化進程與產業鏈的構建，同時政府政策不斷加碼，加速人工智能的發展。
人工智能產業鏈明晰，感知技術應用達到商業化高度
人工智能產業鏈可分為基礎支撐層、技術應用層和產品層。目前科技巨頭打造開源平臺，以開放謀求大生態；布局AI 芯片，搶占技術制高點；同時兼并收 購布局AI 應用技術。語音識別和計算機視覺等技術達到商業化階段，語音識別準確率在95%以上，諸多神經網絡深度學習模型的應用，使得計算機視覺達到商業化高度，ImageNet 計算機視覺識別挑戰中系統錯誤率已經低于人眼識別錯誤率，達到4.94%。
人工智能重塑各行業，場景應用優先爆發于數據化高的行業
未來3-5 年人工智能以完成具體任務的服務智能為主要趨勢，數據化程度高行業將率先爆發場景應用。安防、醫療、金融、教育、零售等行業數據電子化程度較高、數據較集中且數據質量較高，因此在這些行業將會率先涌現大量的工智能場景應用
投資建議
重點關注以下幾個方向布局，1、布局基礎技術與產業鏈上層深度融合，向上滲透的公司，中科曙光；2、以視覺、語音為代表的感知技術領域，科大訊飛；3、以安防、醫療為代表的大數據行業，能夠將AI 切入核心業務的公司海康威視、萬東醫療；4、無人駕駛及機器人領域，合眾思壯、埃斯頓、機器人。
研報原文件請看：http://www./docdetail_2066713.html
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