在數(shù)字時(shí)代，人工智能（AI）即將引起新一輪的科技革命。全球AI市場將呈現(xiàn)迅猛的增長。推動它快速發(fā)展的動力來源于技術(shù)的不斷突破、強(qiáng)勁的政策支持和充沛的資金投入。如何尋找AI行業(yè)切入點(diǎn)和投資機(jī)會是眾多決策者關(guān)注的重要問題。隨著AI黃金時(shí)代的到來，我們是否能乘風(fēng)破浪，發(fā)揮它的最大價(jià)值？

十年后，AI市場規(guī)模將會超過萬億美元

AI多年來一直是新技術(shù)革命的熱點(diǎn)。雖然AI的熱潮經(jīng)歷了幾次波動，但是越來越多的實(shí)際落地應(yīng)用使投資者和企業(yè)始終保持熱情。

盡管處于萌芽階段，AI市場預(yù)計(jì)將在未來十年呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。我們預(yù)計(jì)AI市場的年增長率將達(dá)到64％，在2027年超過1萬億美元。

AI的發(fā)展驅(qū)動力是什么？

AI技術(shù)和市場的蓬勃發(fā)展受技術(shù)的不斷進(jìn)步與成熟、政府政策的鼓勵(lì)和資金的大量投入等眾多力量的推動。

深度學(xué)習(xí)算法、AI芯片和大數(shù)據(jù)的可獲性與可用性推動AI技術(shù)的創(chuàng)新

AI技術(shù)的快速發(fā)展，使其從學(xué)術(shù)階段發(fā)展到實(shí)際應(yīng)用階段，結(jié)合最先進(jìn)的技術(shù)和系統(tǒng)，突破了傳統(tǒng)計(jì)算技術(shù)的極限。云存儲和計(jì)算技術(shù)的成熟為處理大量圖像、文本和其他類型的數(shù)據(jù)奠定了基礎(chǔ)。通過大數(shù)據(jù)，AI可以讓企業(yè)實(shí)現(xiàn)以往都無法想象的轉(zhuǎn)變。

不斷改進(jìn)的AI算法，助力AI技術(shù)能實(shí)現(xiàn)突破性的創(chuàng)新。自2012年以來，音頻和圖像識別的準(zhǔn)確性得到了顯著提高，已經(jīng)超越人類的基本能力。

開源框架，例如Tensorflow、Caffe、Neon、Torch、Theano、CNTK，降低了開發(fā)深度學(xué)習(xí)算法的障礙。大數(shù)據(jù)的可用性為深度學(xué)習(xí)算法提供了充足的學(xué)習(xí)材料。到2020年，全球每月上傳的在線視頻總長度預(yù)計(jì)為500萬年，即每分鐘在線上傳100萬分鐘的視頻。

硬件的成熟為深度學(xué)習(xí)算法提供了足夠的計(jì)算能力。采用圖形處理器GPU、現(xiàn)場可編程門陣列FPGA、專用集成電路ASIC（TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表）等AI芯片，大大提高了AI訓(xùn)練和推理的計(jì)算效率。毫無疑問，創(chuàng)新技術(shù)將繼續(xù)推動AI革命。

政府的積極引導(dǎo)，加快AI的發(fā)展

AI對于國家來說戰(zhàn)略意義重大，全球主要國家政府紛紛啟動AI發(fā)展計(jì)劃。

中國于2018年1月發(fā)布了人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書。這是指導(dǎo)中國人工智能產(chǎn)業(yè)高水平發(fā)展的重要戰(zhàn)略。在此之前，國務(wù)院于2017年7月發(fā)布了下一代人工智能發(fā)展計(jì)劃，制定了人工智能發(fā)展的總體思路、戰(zhàn)略目標(biāo)、主要任務(wù)和配套措施，努力到2030年把中國打造成世界領(lǐng)先的人工智能創(chuàng)新中心。

美國于2016年12月發(fā)布了“人工智能、自動化和經(jīng)濟(jì)”報(bào)告，重點(diǎn)關(guān)注人工智能驅(qū)動的自動化經(jīng)濟(jì)學(xué)和推薦的政策反應(yīng)。 2016年6月，網(wǎng)絡(luò)與信息技術(shù)研究與發(fā)展小組委員會（NITRD）制定了國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃，為聯(lián)邦政府資助的人工智能研究制定了一系列目標(biāo)。

類似的，日本政府頒布了第五個(gè)科學(xué)技術(shù)基本計(jì)劃（2016－2020），進(jìn)一步推動AI、邊緣計(jì)算和高速處理設(shè)備技術(shù)的發(fā)展，作為構(gòu)建超智能社會服務(wù)平臺所必需的基礎(chǔ)技術(shù)。

大量的資金投入，是AI從實(shí)驗(yàn)室走向應(yīng)用的基礎(chǔ)

持續(xù)的資本投入促進(jìn)了全球AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。 2017年，AI初創(chuàng)公司獲得了152億美元投入，其中近48％是種子或天使輪融資。 此外，谷歌和百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在2017年在AI領(lǐng)域投入了約300至400億美元，其中90％用于研發(fā)，10％用于收購。戰(zhàn)略和財(cái)務(wù)投資者都在大力尋找AI行業(yè)的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)。

AI是如何工作的？

AI是指給機(jī)器提供“思考”的能力。通常，AI由3層架構(gòu)組成：底層硬件與服務(wù)、算法與框架、以及垂直應(yīng)用。

底層硬件與服務(wù)

AI的底層基礎(chǔ)設(shè)施是擴(kuò)展、加速、自動化管理大量數(shù)據(jù)處理的重要基礎(chǔ)。AI數(shù)據(jù)的編程和存儲是AI技術(shù)落地最大的挑戰(zhàn)之一，尤其是隨著數(shù)據(jù)量飛速的增長，需要通過AI芯片的強(qiáng)大的計(jì)算能力支持基礎(chǔ)架構(gòu)環(huán)境建立，為AI提供充足的算力。如果從計(jì)算效率和可編程性的維度上評估不同類型的芯片，ASIC是最快的計(jì)算引擎，而CPU是最靈活。在對選擇不同的AI基礎(chǔ)架構(gòu)做決策之前，企業(yè)應(yīng)該充分評估其業(yè)務(wù)需要的容量。