人工智能的机会

胡又文

互联网红利几乎停滞的当下，人工智能发展一日千里，政策层面首次上升为国家战略，产业层面也在加速落地。

2017年以来，人工智能成为计算机板块表现最为亮眼的核心主线，龙头企业科大讯飞全年上涨124%，一度站上千亿元市值，成为板块市值最高、涨幅最大（剔除新股）的公司。

从互联网新增用户和上网时长分布来看，互联网红利几乎停滞，而人工智能发展则一日千里，政策层面不但首次上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面，通过谷歌AlphaGo历代版本表现，我们可以观察到人工智能技术惊人的进步速度；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

2018年有望成为人工智能从云到端的拐点。第一，手机、安防、汽车等终端AI芯片逐步走向成熟应用；第二，以百度、科大讯飞为代表的人工智能巨头为占据数据生态的主导地位，提供软硬件一体化解决方案，大大降低终端AI的准入门槛；第三，5G与IOT的迅猛发展将为终端AI提供空前的有利条件。

人工智能确立为计算机板块主线

我们在2017年度策略报告《2017：“人工智能+”的春天》中提出：“互联网用户红利正在逐步消失，人工智能成为后互联网时代的发展路径和方向。”2017年以来，这一趋势愈发明显：几乎停滞的互联网红利与人工智能“一日千里”的发展形成鲜明对比。

截至2017年6月，中国网民规模达到7.51亿，半年共计新增网民1992万人。互联网普及率为54.3%，较2016年年底仅提升1.1个百分点。

2017年上半年，中国网民的人均周上网时长为26.5小时，与2016年基本持平。从使用时长分布来看，越来越向APP集中。第三方数据显示，微信APP人均月度使用时间在2016年12月达到了1967分钟，超出第二名一倍以上。

与此同时，人工智能进入全面大发展时代。在国家战略层面，人工智能不但首次上升为国家战略，而且迅速进入全面启动实施阶段；技术层面进步之快举世震惊，不到一年时间内，我们经历了三个AlphaGo版本带来的冲击；产业层面的应用落地不断提速，2017年12月，全球首个开放道路路试巴士——阿尔法巴（Alphabus）正式在深圳福田保税区的开放道路进行路线信息采集和试运，百度与金龙合作的微循环巴士“阿波龙”计划于2018年实现小规模量产及试运营。

人工智能与以往IT技术相比最大的差别在于数据的关键作用，人工智能必须通过数据的学习训练才能获取知识和能力，只靠通用计算机硬件和软件算法是无法产生数据。任何数据都源自于数据产生的体系，这决定了人工智能必须依赖数据、软件算法和各类硬件的结合。

未来人工智能计算平台将由云和各类前端设备构成。

计算平台在历史上经过多次演变，前台由人机交互的能力所驱动，后台由计算资源的规模驱动。人工智能的后台将是能够提供各类通用AI技术能力和行业知识的云计算资源，其前台将不再是通用的计算设备，而是传感器+芯片+智能算法，它可以切入任何一个设备、任何一个事物、任何一个器件，使得每台冰箱、每台空调、每个电视、每一辆车都能听、能说、能看，都能与云端连接在一起，获得越来越多的数据，通过不断学习训练得到越来越多的知识与能力。AI的行业化途径、商业化途径，是数据加算法加软件加硬件，达到用户价值产生商业价值，从而导致更多的数据、更大的价值进入快速循环，创新速度越来越快。人工智能的商业化途径就是通过数据+软件算法+硬件来解决行业需求，從而获得更多的数据提升价值，进入快速正循环的过程。

而数据决定人工智能从云到端发展将是必然趋势。首先在训练环节，需要大量数据提供给神经网络来训练从而获得知识与能力，而训练数据不可能都在云端凭空产生，需要各类前硬件的配合；其次在应用环节，数据的感知、处理和交互都需要本地的AI硬件配合，应用数据的实时、全方位获取离不开各类前端硬件支持，数据处理的随时性、实时性、隐私性要求需本地AI硬件，而数据交互向更自然方式发展要求终端硬件设备具备语音、图像识别等AI能力。

2018年有望成为人工智能的拐点

2017年9月2日，华为在2017年德国柏林国际消费类电子展览会发布首个移动AI芯片麒麟970，将用于最新款Mate 10手机。9月13日，苹果紧随其后发布iPhone X，其中将采用定制的芯片来处理人工智能工作负载，这是一个双核“A11生物神经网络引擎”芯片，每秒运算次数最高可达6000亿次，成为人工智能又一里程碑事件。

全球芯片设计龙头企业高通亦同时加大在人工智能领域的布局，为各类终端获得AI芯片支支撑奠定基础。高通最新骁龙835将机器学习作为改善用户体验的基础性技术，由CPU、GPU、DSP和软件框架组合提供了一个高性能的异构计算平台。当负载优化到DSP，再利用以GPU为基础的深度神经网络，可实现相对于CPU高达8倍的性能提升、24倍的能效提升。

最为关键的是，全球AI芯片龙头英伟达开源了终端深度学习加速器（DLA）的IP，其目标就是希望人工智能加速芯片像微处理器一样普及，在设备中随处可见。

终端芯片是一个长尾市场，智能手机、智能摄像头、智能家电应用种类很多。每一芯片都有其对于性能和功耗不同的设计。英伟达不可能针对每一个终端芯片市场均专门设计相应产品，不如集中精力将自身最擅长的深度学习加速做好。开源DLA IP实际是借鉴了ARM在手机处理器芯片领域的成功商业模式，下游不同芯片厂商可以在DLA的基础上进行一定程度的定制和优化，从而开发出适合自己的嵌入DLA IP的SOC芯片，英伟达与下游芯片厂商的关系由竞争变成了合作，将有助于迅速建立自身最顶端的生态优势，避免竞争对手卡位。

全球人工智能开源分为两个阶段：第一个阶段从2015年开始，以谷歌、Facebook等巨头为代表，通过开源人工智能平台框架促进了AI算法技术的普及；第二个阶段从2016年年底开始，以百度、科大讯飞为代表的人工智能巨头为了占据数据生态的主导地位，不再局限于算法框架开源，而是提供软硬件一站式的产品解决方案，往往包括了多样化的开发套件和一些完全开放的参考设计，极大促进了人工智能终端产品普及。endprint

而且，AI技术将与5G、智能IOT形成叠加效应。

“十三五”规划纲要草案积极推进第五代移动通信（5G）和超宽带关键技术研究，启动5G商用。

与此同时，IOT物联网将会在5G落地之后得到快速发展。根据市场调研机构Gartner最新调查结果，半数制造公司、政府机构和服务公司认为5G的最大好处是推动物联网（IOT）的发展，而5G与IOT将为人工智能进入终端奠定坚实基础。

2018年，人工智能将突飞猛进。人工智能除了继续向金融、医疗等数据集中度高的行业纵深发展，还将加快“从云到端”的技术进程。人工智能将加快从云端进入与我们日常生活紧密相关的终端设备，其中，以手机、摄像头、汽车三大终端设备市场最具代表性。

AI能力构筑独立硬件载体

首先，家居方面将出现从智能音箱到“家庭大脑”等诸多独立设备。亚马逊Echo音箱成为现象级产品之后，阿里智能音箱仅“双11”销量就破100万台。而从百度世界大会发布的硬件产品来看，智能音箱正逐步脱离音箱形态，演变为家庭控制中心的独立智能设备。

在增强现实（AR）方面，通过在实际环境中添加图形和声音来增强我们的视觉和听觉，人工智能是其最重要基础。相比于互联网时代，AR能够融合线上信息和线下操作，或比VR更具应用空间。根据科技媒体TechCrunch预计，到2021年，AR用户数量将超过10亿人，市场规模达到830亿美元。

AR将形成四个不同的阶段，包括移动AR软件、移动AR硬件、捆绑式智能眼镜以及独立智能眼镜。

我们目前正处于从AR软件走向AR硬件的拐点，移动AR软件已经成功证明了AR巨大的潜力，而移动AR硬件和基础软件平台已经开始成熟应用。

从巨头布局来看，捆绑式AR眼镜时代已近在眼前。从苹果的AR布局路线看，2015年收购德国公司Metaio，2016年开始在手机上引入环境光传感器，2017年iPhone X引入OLED显示屏、3D人脸识别，支持实景AR功能。2017年年中，苹果收购了一家德国企业SensoMotoric Istruments（SMI），该公司主要开发用于AR眼镜的视觉追踪技术。2017年11月，苹果收购了一家专职开发AR眼镜的新创公司Vrvana。

根據TechCrunch预估，苹果可能在2019年左右进入移动捆绑式智能眼镜市场。

作者为2017年卖方分析师评选水晶球奖计算机行业第一名endprint