AI+芯片：技術競備場

*數(shù)據(jù)中心軟、硬件市場份額比例

　　數(shù)據(jù)是AI的燃料，那么計算能力就是引擎了，人工智能芯片是集成電路中的一個新興分支。2016年人工智能芯片市場規(guī)模達到6億美金，預計到 2021年將達到52億美金，年復合增長率達到 53%。

*GPU 與 FPGA+CPU優(yōu)劣勢對比

　　目前，GPU由于海量數(shù)據(jù)并行計算優(yōu)勢，只需要進行高速運算而不需要邏輯判斷，在人工智能芯片領域具有統(tǒng)治地位，占有 36%的市場份額，而且有逐漸增長趨勢，2016 年營收同比增長 37%，歸母凈利潤同比增長 124%。

　　另外一個AI芯片設計方案是使用 CPU+FPGA 結(jié)構，利用 FPGA 動態(tài)處理數(shù)據(jù)的能力，數(shù)據(jù)中心就可以把單位功耗下的數(shù)據(jù)處理能力提高。全球有60多家公司先后斥資數(shù)十億美元研發(fā)FPGA，但最終成功的只有兩家：Xilinx與Altera（2015年被英特爾167億美元拍下）。FPGA 主要應用于通信、軍隊、工業(yè)、自動駕駛等領域，其中自動駕駛與數(shù)據(jù)中心將是未來增長的核心。

*人工智能芯片一覽（援引招商證券）

　　除了目前主流的這兩種改善通用芯片用于半定制的深度學習算法之外，業(yè)內(nèi)也在積極研發(fā)面向人工智能應用的新的芯片，包括谷歌的TPU、我國中科院計算所的寒武紀（面向感知智能技術，傳A輪融資1億美元，傳麒麟970芯片已搭載了寒武紀嵌入式IP），這類的針對特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，以及更近一步的，IBM 的TrueNorth這類的類腦芯片（BPU）。

*國內(nèi)AI芯片相關政策文件一覽

AI+安防：穩(wěn)增長 強需求

*安防政策匯總

　　受平安城市建設刺激，2016年我國安防行業(yè)市場規(guī)模已經(jīng)達到總產(chǎn)值達到5400億元，同比增加9%。預計未來幾年，中國安防行業(yè)市場規(guī)模將從2015年的近5000億元增長到2020年的8759億元，年增長率在 11%以上。

　　市場結(jié)構方面，視頻監(jiān)控在安防行業(yè)所占市場份額最大，占到了 50%，是構建安防系統(tǒng)中的核心；實體防護、樓宇對講占 25%；出入口控制占 13%；防盜報警占 8%；防爆安檢占 5%。

*智能安防流程

　　安防未來發(fā)展趨勢將從事后追查升級到事前預防，這一升級的關鍵是人工智能。目前智能安防系統(tǒng)可以實現(xiàn)目標檢測（車牌識別）、人臉識別（屬性提?。⒛繕朔诸悾ㄜ?、行人）等功能。主要應用包括運動目標檢測、周界入侵防范、目標識別、車輛檢測、人流統(tǒng)計等方面。

*安防系統(tǒng)主要構成

*智能安防中的主流AI芯片

　　安防系統(tǒng)主要由包括前段（感知）、傳輸、存儲、后臺顯示/控制、綜合管理平臺等構成。目前芯片主要應用于安防前端設備（SoC 芯片，包括CPU、圖像信號處理、視音頻編碼模塊、網(wǎng)絡接口模塊等）與后端系統(tǒng)（GPU為主，利用深度學習和大數(shù)據(jù)技術進行大數(shù)據(jù)歸納，實現(xiàn)在復雜環(huán)境下人、車、物的多重特征信息提取和事件檢測）。

AI+金融：場景多 剛起步

　　金融科技（Fintech）覆蓋一整個金融科技的生態(tài)圈，包括支付清算、融資、金融基礎設施建設、大數(shù)據(jù)、交易、保險以及投資管理等，其生態(tài)可歸類為智能投顧（私人財富管理）、區(qū)塊鏈（比特幣）、監(jiān)管科技、數(shù)字銀行、支付與清算以及其他多元金融七類，其中，智能投顧、保險科技以及監(jiān)管科技的發(fā)展較快。

*金融科技生態(tài)示意圖

　　根據(jù)巴曙松教授的《中國金融科技發(fā)展評估與趨勢展望》，金融科技有三個發(fā)展階段：

　　Fintech 1.0，金融行業(yè)通過傳統(tǒng)的IT軟、硬件的應用來實現(xiàn)辦公和業(yè)務的電子化、自動化，從而提高業(yè)務效率，這時候 IT 技術、IT 公司并沒有直接參與到公司的業(yè)務環(huán)節(jié)。

　　Fintech 2.0，主要是金融業(yè)搭建在線的業(yè)務平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)或者移動終端的渠道來收集用戶信息，實現(xiàn)金融業(yè)務中的資產(chǎn)端、交易端、支付端、資金端的任意組合的互聯(lián)互通，本質(zhì)上是對傳統(tǒng)金融渠道的變革，實現(xiàn)信息共享和業(yè)務融合，其中包括互聯(lián)網(wǎng)的基金銷售、P2P 互聯(lián)網(wǎng)借貸以及互聯(lián)網(wǎng)保險。

　　Fintech 3.0，金融業(yè)通過大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、區(qū)塊鏈這些新的 IT 技術來改變傳統(tǒng)的金融信息采集來源、風險定價模型、投資決策過程、信用中介角色，大幅提升傳統(tǒng)金融的效率，代表技術就是大數(shù)據(jù)征信、智能投顧以及供應鏈金融。

* 截至2016年末，我國風投對Fintech企業(yè)不同輪投資額度占比

　　目前，國內(nèi)Fintech多處于1.0末期，2.0初期，多為大數(shù)據(jù)調(diào)查、全金融產(chǎn)業(yè)鏈服務商和消費金融企業(yè)，未來發(fā)展空間較大。國務院發(fā)布《十三五國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》，規(guī)劃中稱，要促進科技金融產(chǎn)品和服務創(chuàng)新，建設國家科技金融創(chuàng)新中心等。此外，今年5月15日，央行發(fā)布消息，中國人民銀行成立金融科技（Fintech）委員會。

AI+汽車：傳統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)的兩種思路

*我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展目標及路徑

　　所謂“智能汽車”，就是在普通車輛的基礎上增加了先進的傳感器（雷達、攝像）、控制器、執(zhí)行器等裝置，通過車載傳感系統(tǒng)和信息終端實現(xiàn)與人、車、路等的智能信息交換，使車輛具備智能的環(huán)境感知能力，能夠自動分析車輛行駛的安全及危險狀態(tài)，并使車輛按照人的意愿到達目的地，最終實現(xiàn)替代人來操作的目的。目前，全球各國紛紛加快智能汽車相關立法工作。

*汽車電子模塊示意圖

　　根據(jù)汽車電動化、智能網(wǎng)聯(lián)化趨勢以及消費升級，未來汽車電子配臵功能日益增多，成本占比將逐步提高。渤海證券預測，到2020年國內(nèi)汽車電子市場規(guī)模將超 9000億元，2016-2020年復合增速超18%，而全球汽車電子市場規(guī)模2020年有望超2萬億元，市場空間巨大。

*ADAS主要功能及所需部件

*國外主流廠商ADAS產(chǎn)品及功能

　　從發(fā)展路勁來看，傳統(tǒng)車企與互聯(lián)網(wǎng)廠商在智能汽車發(fā)展路徑存在差異：

　　傳統(tǒng)車企遵循從功能車-智能車-自動駕駛汽車逐步發(fā)展的路徑，由易向難，從簡單到復雜，而互聯(lián)網(wǎng)廠商始終以顛覆式的姿態(tài)進入。整車廠商大多以輔助駕駛為核心，逐步試驗并裝配高級輔助駕駛系統(tǒng)，進而由輔助駕駛過渡到自動駕駛；

　　而互聯(lián)網(wǎng)廠商在整車制造、零部件制造等領域經(jīng)驗尚淺，但在云計算、大數(shù)據(jù)處理、人工智能、高精度地圖等領域有較為明顯的優(yōu)勢，以人工智能和高精度地圖等“軟實力”為核心推出無人駕駛解決方案，從“軟”向“車”。

*主要汽車企業(yè)與自動駕駛公司合作情況（援引車云網(wǎng)）

　　從目前發(fā)展情況看，豐田、沃爾沃、寶馬、Tesla 等主流跨國車企無人駕駛技術主要從自動駕駛 1 級（個別功能自動）向自動駕駛 4 級（完全自動駕駛）橫向發(fā)展，遵循由易到難，由簡單到復雜的發(fā)展路徑，通過車聯(lián)網(wǎng)和ADAS著手，自建或共建高精度地圖系統(tǒng)，不斷豐富自動駕駛功能及內(nèi)涵，循序漸進，最終實現(xiàn)真正意義上的無人駕駛。

*國外主要汽車企業(yè)無人駕駛技術發(fā)展概況

　　國內(nèi)的情況是，無人駕駛汽車技術發(fā)展仍以汽車廠商為主導，整體上處于自動駕駛 1 級（個別功能自動）到自動駕駛 2 級（多種功能自動）的過渡階段，智能網(wǎng)聯(lián)汽車已掌握了遠程遙控泊車、自動巡航、自動跟車、車道保持、換道行駛、自主超車等功能，根據(jù)各廠商規(guī)劃，2025 年多數(shù)廠商將有望實現(xiàn)高度自動駕駛功能。

*國內(nèi)主要車企智能汽車發(fā)展進展及規(guī)劃情況

AI+醫(yī)療：巨頭扎堆 前景龐大

如何讓新藥研發(fā)更便宜

　　近年生物創(chuàng)新藥研發(fā)成功率的上升帶動了新藥研發(fā)總體成功率的提升，2012-2014 年間達到了 本世紀以來的高點11.6%，但是距離前期高點仍然有差距。研發(fā)成功率下降意味著費用不斷攀升，每種新藥的平均研發(fā)成本上升，通過降低研發(fā)成本來提高新藥收益率也成為了擺在醫(yī)藥行業(yè)面前的重要課題。

*不同年代新藥研發(fā)成本（百萬美元）

　　目前來看，無論是 IT 業(yè)還是醫(yī)藥行業(yè)，業(yè)內(nèi)巨頭企業(yè)都已經(jīng)注意到了人工智能技術在創(chuàng)新藥研發(fā)領域應用的前景，紛紛展開布局。

　　Google 與斯坦福大學的 Pande Lab 合作，利用大規(guī)模多任務網(wǎng)絡進行了藥物篩選，通過深度學習來處理巨大的數(shù)據(jù)庫，加快藥物的開發(fā)速度。IBM Watso也能夠幫助研究人員確定新的藥物靶點和發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有藥物的新適應癥，閱讀和理解大量的科學論文、專利、臨床試驗數(shù)據(jù)、電子實驗室筆記、毒理學報告和其他專有數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，目前已與國際多家知名藥企（以色列Teva、輝瑞制藥等）合作。

*與國際醫(yī)藥巨頭開展合作的人工智能/新藥研發(fā)公司

*國內(nèi)外AI+ 新藥研發(fā)企業(yè)

如何優(yōu)化醫(yī)療服務

　　經(jīng)過 30 多年的快速發(fā)展，醫(yī)療機器人已在神經(jīng)外科、腹腔內(nèi)科、胸外科、骨外科、血管介入、顱面外科等多個領域得到了較廣泛的應用。根據(jù)使用領域的不同可以分為手術機器人、外骨骼機器人、護理機器人和康復機器人等。目前市場上手術機器人和康復機器人商業(yè)化應用最為廣泛，其中手術機器人市場份額約60%，居首位。

*2014年全球醫(yī)療機器人市場分布

　　據(jù) IFR 統(tǒng)計，2004 年全球醫(yī)療機器人銷量為 386 臺，2014 年達 1224 臺（外科手術輔助機器人銷量 978 臺，占比最高），年復合增速達 12.2%，預計 2018 年全球醫(yī)療機器人銷量達 4000 臺，2014-2018 年期間復合增速為 34.4%。從市場規(guī)模上看，據(jù)波士頓咨詢測算，2016 年全球醫(yī)療機器人銷售額超 70 億美元，其中手術機器人占 60%左右市場，預計 2016-2020 年復合增長率能穩(wěn)定在15.4%，至 2020 年全球醫(yī)療機器人規(guī)模有望達到 114 億美金。