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  • 【观察】人工智能投资研究:如何以正确地方式打开?

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    • 时间:2016-09-02
    • 来源: 头条号
    • 编译:zy
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       导读: 随着谷歌、IBM、微软、百度、阿里等国内外互联网巨头纷纷布局人工智能,在不久的将来,相信很多有关人工智能的应用将逐渐出现在我们的生活当中。
     
      说起人工智能,小伙伴们可能还沉浸在今年3月,阿尔法狗大战围棋专业九段李世石,那场人机大战,给全球带来震撼。除此以外,人工智能,给更多人的感觉是,似乎离我们很远。而事实上呢,需要和小伙伴们分享的是,人工智能正在悄悄地靠近我们。使用支付宝的小伙伴,是否近期发现支付宝最新的一项功能,刷脸登陆。这里其实已经涉及到人工智能的应用了。随着谷歌、IBM、微软、百度、阿里等国内外互联网巨头纷纷布局人工智能,在不久的将来,相信很多有关人工智能的应用将逐渐出现在我们的生活当中。谷歌的阿尔法狗大战围棋高手,IBM造出世界首个人造纳米随机相变神经元,英特尔收购人工智能公司Nervana(该公司在人工智能芯片领域已进行长远布局);百度前不久试驾无人驾驶……BBC预测,人工智能市场将继续保持高速增长,2020年全球市场规模将达到183亿美元,约合人民币1190亿元;艾瑞咨询认为,2015年中国AI(人工智能)市场规模约12亿人民币,其中60%分布在语音识别,12.5%分布在视觉识别领域,未来5年的增长率约为50%,到2020年中国AI市场规模约91亿人民币。市场上,关于人工智能的概念有很多,比如大数据、云计算、人脸识别、图像识别、语音识别、无人驾驶、工业4.0、智能机器、智能安防、智能医疗、智能家居等等概念,那么到底我们应该怎么去理解人工智能呢?不知道小伙伴是否还有印象,今年1月,我们曾对无人驾驶进行了一个主题分享。德林社的主题投资沙龙,并不会推荐标的和股票,以及预测点位等;而是根据现有的资料和数据等信息,帮助小伙伴去梳理、理解投资行业或者投资概念,辅助大家投资。
     
      今天要和大家分享的人工智能,到底怎么理解呢?人工智能进入了爆发式的产业拐点么?德林社的小伙伴们,我们以什么方式去打开呢?
     
      人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的爆发式产业发展,有几个方面值得关注。第一是,深度学习技术使得人工智能能够达到商业化水平。第二是,云计算和大数据能为人工智能的发展提供基础的设施保障。第三是,资本的持续投入使得人工智能的进程加速,产业链不断完善。深度学习是人工智能领域的颠覆新创新。以前机器学习,需要计算机在一些编程等操作下,进行工作;深度学习,对认知智能、感知智能等提出新的要求。比如深度神经网络算法将人脸的图画信息提炼并分析,进而实现对人脸的识别。在这过程中,则需要对不同的图画信息提炼的单元特征等进行模型计算和数据处理。再比如,语音识别在不同领域的应用等等。
     

     
      那么,人工智能的发展,使得哪些细分领域和应用领域值得关注和研究呢?
     
      人工智能应用的主要影响因素有五大类:人才储备、计算设施、数据积累、技术算法、应用场景。这是东方证券给出的参考:模型构建及训练存在较多技术诀窍,对专业人才要求很高,而数据积累除了常见的互联网大数据,还存在较多线下垂直领域的数据待挖掘,产品及应用的最终落地则需要结合具体的场景。1)按照基础配套等去考虑,会涉及基础的芯片、大数据存储和处理、云计算等领域;2)按照技术实现方式,则会涉及图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索和数字营销等领域;3)按照最后的应用场景,需要考虑智能机器人及工业4.0、智能玩具、智能家居或家电、智能驾驶及无人驾驶、智能医疗、智能安防、智能交通、互联网金融中智能投顾、人脸识别、智慧城市等领域。
     

     
      研究机构认为,从目前人工智能产业的发展来看,投资逻辑短期主要看三点:云端化、模块化、垂直化。云端化注重数据存储和计算等,实现优化数据的输出;模块化注重语音或者图像等深度学习,形成成熟的模块产品;垂直化更多注重的是不同垂直领域的精准应用,产生细分领域的核心竞争力产品。投资者可以根据这几类方向,研究一些不错的投资机会或者投资标的。在云计算业务方面,最近较为抢眼的新闻便是,阿里巴巴发布的财报。8月11日,阿里巴巴发布2017财年第一季度财报,云计算业务抢眼,阿里云连续五个季度增幅超过100%。云端化的背后是计算机运算能力的指数提升以及大数据时代数据量的爆炸式增长。由于人工智能无论从技术还是从应用面都涉及非常广,按照上述几个类别,各个细分领域都有值得细细研究;而从投资研究的角度考虑,我们仅能从中选取一些案例或者标的作为给大家加强学习和深入研究的对象。
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