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新基建系列之人工智能篇：昙花一现，还是落地元年？( 二 )



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产业链：

基础层格局稳定 ， 应用层发展空间大


人工智能的产业链可以分为基础层、技术层和应用层（图 1） 。

新基建系列之人工智能篇：昙花一现，还是落地元年？
文章图片
图 1 人工智能产业链

资料来源：恒大研究院 ， 中欧商业评论-启信宝产业研究院


基础层主要是指提供基础算力的芯片和算法框架 。 人工智能依赖芯片提供强大的运算能力 ， 人工智能的相关芯片主要包括通用芯片和专用芯片 。 通用芯片是指各类PC、服务器的CPU ， 主要包括英特尔和AMD两大厂商 。 通用芯片是人工智能行业最为底层的技术支持 ， 通用芯片也是调度其他专用芯片的基础 ， 该行业除英特尔和AMD两大玩家外 ， 几乎没有其他厂商能够介入 。

通用芯片被设计为可以执行各类运算 ， 而人工智能的运算则聚焦于几类特定的运算模式上（如单精度浮点运算） ， 因此为提高特定运算的执行效率 ， 擅长浮点和并行运算的GPU在人工智能领域得到广泛的应用 。 目前英伟达的GPU是人工智能行业应用最广的专用芯片 。 除此之外 ， 聚焦于特定人工智能运算场景 ， 谷歌推出了针对神经网络加速运算的TPU 。 从芯片技术的总体演进来看 ， 通用的CPU最为基础 ， 一切应用均构建在CPU之上 。

GPU分担CPU的浮点和并行运算中 ， 充当了加速作用 ， TPU等定制芯片 ， 则更进一步的起到特定场景的加速作用 。 三者之间不存在替代关系 。 基础层应用的另一重要组成部分是算法框架 ， 包括操作系统、算法等 。 操作系统方面 ， 基于Linux内核开发的操作系统居于绝对主流 。 在操作系统之上 ， 则是人工智能的运算框架、开发语言等平台 。 比较有代表性的是谷歌的TensorFlow、微软的CNTK等 。

技术层则是解决人工智能几大具体分类应用的场景 ， 如自然语言处理、计算机视觉、图像识别等 。 技术层主要侧重于识别率的提高、运算效率的提升等 。 在技术层 ， 虽然国外的谷歌、微软、亚马逊等公司依然占据主导地位 ， 但国内的商汤、旷视、科大讯飞等公司在人脸识别、语音识别等领领域 ， 也占有一席之地 。 由于技术层的应用 ， 大多基于开源算法 ， 因此对训练数据的获得 ， 往往决定了企业的竞争力 。

应用层是将技术应用于具体的商业场景 。 如将语音识别用于智能客服 ， 将图像识别用于医疗影像诊断等 。 目前安防、智能客服、智能音箱等领域应用的较为成熟 。 由于应用层面对海量的应用场景 ， 目前在应用层并没有产生垄断性的巨头 。 中国人工智能企业 ， 多集中在应用层 。 由于中国市场的商业场景更为丰富 ， 我们预计在应用层的细分领域 ， 中国人工智能有望实现突破 。

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产业地理：

北京持续领跑 ， 上海创业氛围活跃


人工智能产业对我国赢得全球科技竞争主动权和经济社会高质量发展至关重要 。 近年来 ， 地方政府积极响应国家人工智能发展战略 ， 但受政策环境、科技基础、经济水平等综合因素影响 ， 各城市人工智能产业发展呈现出不同态势 。

其中 ， 沿海发达地区成为我国人工智能企业的主要聚集地 ， 数据显示 ， 截止到2019年7月 ， 广东省拥有人工智能领域注册企业9806家 ， 北京由于其政策的便利与首都优势跃居第二 ， 而上海、江苏、浙江、山东等沿海地区紧随其后 。

地方政府积极响应国家人工智能发展战略 ， 其中 ， 《中国制造2025》处于人工智能政策应用网络的核心 ， 在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用 。 通过政策发布数量来看 ， 目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区 。 各省的政策主题也大有不同 ， 比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域 ， 广东省关注制造和机器人等人工智能应用 ， 而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权 ， 各地政策与地方发展条件密切相关 。


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