人工智能的产业链/机遇与挑战分析

　　新一轮产业变革中，人工智能推动科技快速发展。人工智能正逐步从技术研发阶段向商业化落地快速推进，目前已进入赋能传统产业链、与各产业深度融合的关键时期。近期，伴随部分AI公司IPO的关键推进，2021年有望迎来AI企业上市潮。我们看好技术积累深厚、产品优质、产业理解深入的AI公司，相关企业有望借助自身对赛道的控盘力实现产品和技术之间的优势转化，不断兑现AI产业的红利。

深度学习引领人工智能，开启新一轮产业变革

　　人工智能的三大支柱为“运算平台+数据资源+算法”，共同推动人工智能不断突破。深度学习在人工神经网络基础上发展而来，自2006年提出之后快速发展，在搜索技术，数据挖掘，机器翻译，自然语言处理，语音，推荐和个性化技术等领域不断取得突破，深度学习推动人工智能产业开启新一轮革命。艾瑞咨询数据显示，2020年，人工智能预计达到超过1500亿元规模；到2025年，产业规模预计超过4500亿元，市场空间巨大。下游渗透较多的行业包括安防、金融、教育、汽车、商业、医疗健康等。

　　人工智能产业链：三层结构——基础层、技术层、应用层

　　基础层：产业发展的支撑者与使能者。“运算平台+数据资源”属于基础层范畴，运算平台对应芯片、云计算等，数据资源对应传感器、行业数据和服务等。基础层通常需要大量资金、人力、核心数据的持续投入，竞争门槛较高。

　　技术层：底层框架、核心算法、通用技术。技术层“玩家”开发底层框架、研究新型算法、提高通用技术水平，主要包含计算机视觉、语音及自然语言处理、机器学习等领域，对研发能力要求较高，非巨头公司和巨头级公司分庭抗礼的格局初步形成。

　　应用层：百花齐放，充满机遇。应用层的主要任务是实现人工智能在各垂直行业的场景化落地。智慧城市、互联网、金融、教育、医疗、地产、零售等赛道是AI企业的重点关注领域。垂直领域场景化覆盖面广，充满机遇，未来有望呈现出百花齐放的格局。

　　人工智能的机遇与挑战

　　AI未来发展前景如何？——从历史来看，人工智能的发展呈现螺旋向上趋势，人工智能技术不断革新发展是推动产业升级的关键，以深度学习、智能语音、CV、NLP为代表的技术仍有巨大发展空间。

　　数据从何而来？——人工智能算法训练需要大量数据资源，可借助物联网、大数据等技术获取数据，AI公司有望依靠产品+技术+场景的完整解决方案，形成数据闭环，增强竞争优势。

　　商业模式路在何方？——软硬结合是AI商业化的典型特点，与生态伙伴加深合作关系，实现优势赛道突破与控盘至关重要；从边界来看，伴随AI产业化程度加深，AI应用有望从2B向2C全面渗透。
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