2、AI人工智能将来的市场大吗？

可以明确的指出：人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大

第一、人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。

a.数据与运算力是人工智能的基础

基础层主要涉及数据的收集以及运算。其中传感器以及数据服务机构主要负责收集数据，而 AI 芯片(GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片)和云计算负责运算。

b.芯片的快速发展带动运算力的提升

GPU 和云计算的兴起，为人工智能带来了质的飞跃。其中 GPU 等芯片性能的快速提升，为人工智能的快速发展提供了可能性。与此同时，分布式计算(云计算)的兴起，大大降低了计算的时间、硬件成本，也为人工智能的快速发展提供了契机。

国外知名 GPU 制造商 NVIDIA 已经将传统 PC GPU 业务进行了转型，并推出了专门运用与人工智能、深度学习、大数据研究和分析 GPU 芯片，如 Tesla 系列运算卡，并取得令人瞩目的成绩。人工智能的客户在 2 年内提升了 33 倍，并在 17 年 1 月的 FY2017 年报指出相关AI、深度学习以及云计算的 GPU 芯片收入的年增长率高达 145%并预测到 FY 2018 第一季度这个数字会继续增长到 186%。

研究积累与发达国家差距不大，然而国内目前专注于人工智能芯片开发的企业有限，且总体技术水平与发达国家存在较大的差距，高端芯片严重依赖国外进口。是人工智能芯片制造的后起之秀，目前已推出“寒武纪”、中星微“星光智能一号”等多款人工智能芯片，华为也表示将在年内推出人工智能芯片产品。国产人工智能芯片的崛起不仅带来计算能力的提升，同样也可以起到降低成本的作用。

c.大数据与云服务的热潮奠定数据基础

国际首个深度学习专用处理器芯片，性能超主流 CPU100 倍，但面积和功耗仅为十分之一。

基于 ASIC 架构的人工智能语音识别芯片，包含了脑神经网络处理硬件单元，能够完美支持 DNN 运算架构，进行高性能的数据并行计算，可极大的提高人工智能深度学习语音技术对大量数据的处理效率。自主设计研发高效的人工智能处理器架构 IP，支持 ARM/GPU/FPGA/ASIC 实现神经网络压缩、编译、神经网络处理器 DPU 设计、FPGA 开发正研发人工智能处理器 有望年内发布。

互联网与移动互联网的迅猛发展使得人们的生活中产生海量数据，并得益于大数据概念的爆发，国内对数据积累与标注十分重视，从数据收集、数据分析、数据管理到数据应用，已经形成了完整的产业链，这也为国内人工智能输入海量数据进行训练提供了坚实的基础。

企业与政府共同致力于实现数据共享与开放。相比于国外公司对数据的严密保护，国内公司对数据保持着较为开放的态度。谷歌旗下的 Waymo 以及特斯拉对其数据进行严格保密，而国内方面百度不仅对软件进行开源，而且打算进一步分享数据，创造一个无人驾驶汽车的开放数据平台。

手握巨量数据的政府也已制定好数据共享与开放计划，到 2018 年底前，中央政府层面实现数据统一共享交换平台的全覆，建成国家政府数据统一开放平台;2020 年底前，逐步实现多个民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。数据的开放共享使得数据能够大范围内的流动，并衍生出各类对数据处理与应用，做出更可靠的标注，从长期看给人工智能带来更大的市场价值。

在云服务领域，亚马逊由于起步较早，占据了最大的云计算市场份额。据 synergy researchgroup 的数据，在 16 年年底，亚马逊占据了公有云市场的 40%份额。而且据亚马逊今年 4 月公布的一季度财报中，AWS 的营业收入同比上涨了 42%，达到了 36.6 亿美元。 微软已将云计算列入自己的重点战略方向，2016 年上边年，微软智能云营业收入占比已经高达 26.32%。

d.人工智能技术逐渐成熟，驱动未来发展

在收集到数据之后，技术层所做的事就是模拟人脑，对数据进行有效的处理和分析。算法是技术层的一项核心内容，而在人工智能算法里最出名的，也是将人工智能推向发展的，就是深度学习算法。

人工智能产品与服务不断推出，得到市场的广泛认可

随着基础层和技术层的快速发展和逐渐成熟，AI 产业红利将传导至应用层。

AI 应用层主要是 AI 算法在传统行业的渗透和改造。

在国外，已推出多款人工智能产品与服务，并取得了十分成功的成绩。亚马逊 Echo 智能音箱的销量暴涨，2015 年 Q2 的销量仅为 20 万台，2016 年 Q2 销量已经较去年增加了 5 倍，预计 2017 年底销量会突破 1 千万台，为亚马逊贡献 10 亿美元的营收。

文章来源：《中国战略新兴产业》 网址: http://www.zgzlxxcy.cn/zonghexinwen/2022/1209/1295.html