数字时代，人工智能（AI）即将引发新一轮技术革命。
全球人工智能市场将呈现快速增长。
其快速发展的动力来自于持续的技术突破、强有力的政策支持和充沛的资本投入。
如何寻找AI行业的切入点和投资机会，是很多决策者关心的重要问题。
随着人工智能黄金时代的到来，我们能否顺势而为，将其价值最大化？十年后，AI市场将突破万亿美元。
多年来，人工智能一直是新技术革命的热点。
尽管人工智能热潮经历了数次波动，但越来越多的实际应用让投资者和企业保持着热情。
尽管仍处于起步阶段，但人工智能市场预计将在未来十年呈指数级增长。
我们预计AI市场将以每年64%的速度增长，2020年突破1万亿美元。
AI发展的驱动力是什么？人工智能技术和市场的蓬勃发展是由技术的不断进步和成熟、政府政策的鼓励和资金的大量投入等多种力量推动的。
深度学习算法、人工智能芯片、大数据的可用性和可用性推动了人工智能技术的创新。
人工智能技术的快速发展使其从学术阶段发展到实际应用阶段，结合最先进的技术和系统突破传统计算技术。
限制。
云存储和计算技术的成熟，为处理大量图像、文本等类型数据奠定了基础。
通过大数据，人工智能可以使企业实现以前难以想象的转型。
不断完善AI算法，帮助AI技术实现突破性创新。
自 2001 年以来，音频和图像识别的准确性显着提高，超越了人类的基本能力。
Tensorflow、Caffe、Neon、Torch、Theano、CNTK等开源框架降低了开发深度学习算法的门槛。
大数据的可用性为深度学习算法提供了充足的学习材料。
到2020年，全球每月上传的在线视频总长度预计将达到10000个，即每分钟在线上传10000分钟的视频。
硬件的成熟为深度学习算法提供了充足的算力。
图形处理器GPU、现场可编程门阵列FPGA、专用集成电路ASIC（TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表）等AI芯片的使用，大大提高了AI训练和推理的计算效率。
毫无疑问，创新技术将继续推动AI革命。
政府积极引导，加速人工智能发展。
人工智能对国家具有重大战略意义，世界主要国家政府纷纷启动人工智能发展规划。
中国一月份发布了人工智能标准化白皮书。
这是引领我国人工智能产业高水平发展的重要战略。
此前，国务院于2020年7月发布了下一代人工智能发展规划，制定了人工智能发展的总体思路、战略目标、主要任务和配套措施，努力把我国建设成为世界领先的人工智能强国。
到2020年建成智能创新中心。
美国12月发布了《人工智能、自动化与经济》报告，重点关注人工智能驱动的自动化的经济学并提出了政策应对建议。
今年6月，网络与信息技术研究与发展小组委员会（NITRD）制定了《国家人工智能研究与发展战略计划》，为联邦资助的人工智能研究设定了一系列目标。
同样，日本政府颁布了第五次基础科学技术计划（-），进一步推动人工智能、边缘计算和高速处理设备技术的发展，作为构建超智能社会服务平台所需的基础技术。
大量的资本投入是人工智能从实验室走向应用的基础。
持续的资本投入推动了全球人工智能产业的发展。
2017年，人工智能初创企业获得1亿美元投资，其中近48%为种子轮或天使轮融资。
此外，谷歌、百度等互联网巨头2016年在AI领域投资约1亿美元，其中90%用于研发，10%用于收购。
无论是战略投资者还是财务投资者都在大力寻找AI行业的优质资产。
人工智能是如何运作的？人工智能是指为机器提供“思考”的能力。
一般来说，人工智能由三层架构组成：底层硬件和服务、算法和框架、垂直应用。
底层硬件和服务人工智能底层基础设施是扩展、加速和自动管理大量数据处理的重要基础。
AI数据的编程和存储是AI技术实施的最大挑战之一。
尤其是随着数据量的快速增长，需要利用AI芯片强大的算力来支撑基础设施环境的建立，为AI提供充足的算力。
如果从计算效率和可编程性的维度来评价不同类型的芯片，ASIC是最快的计算引擎，而CPU是最灵活的。
企业在决定选择不同的人工智能基础设施之前，应充分评估其业务所需的容量。
算法和框架人工智能主要包括各种算法和技术。
机器学习是一种统计学习方法，旨在用大量数据训练模型。
模型从已知数据中“学习”“规则”，并自动更新模型中的相关参数。
训练有素的“规则”和“模型”可以用来预测现实世界中的未知数据。
深度学习是机器学习的一个子领域。
广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
深度学习可以实现无监督学习——无需手动提取规则或特征。
卷积神经网络（CNN）是一种典型的深度学习算法，已被证明在图像识别和分类等领域非常有效。
CNN通过分层多个（通常是4到5层或更多层）非线性函数来模拟人类神经系统的工作过程。
AI框架的核心竞争力在于计算能力和训练效率。
数据并行和模型并行是提高计算能力和效率的两种方式。
在数据并行中，数据被放置在并行计算环境中的多个处理器上，不同的机器具有模型的完整副本。
每台机器只是获取数据的不同部分并对其进行训练。
关键是要整合不同机器的结果，实现快速收敛。
在模型并行中，分布式系统中的不同机器负责单个网络不同部分的计算，例如，神经网络中的每一层都可以分配给不同的机器。
模型并行的优点是可以通过使用多台机器同时更新多个参数来加速算法。
垂直应用AI的商业价值仍然需要在垂直领域的应用中体现。
成功的应用需要将人工智能与特定行业的专业知识相结合，将人工智能产品转化为为最终用户定制的解决方案/服务。
人工智能目前应用于许多行业，包括医疗保健、工业、安全、金融科技等。
人工智能能实现什么？通过监督学习、无监督学习和强化学习，机器可以利用统计模型达到一定水平的“思考”能力。
图像识别和人类语音识别已经成为目前人工智能最重要的两个应用。
人工智能的准确率已经达到满足日常生活和工作需求的水平。
未来，随着数据变得更加结构化和准确，其应用将变得更加广泛。
机器学习与其他技术相结合以支持各种应用。
DoNotPay 等聊天机器人使用机器学习来解释用户响应并确定后续查询。
特定于服务的语音命令正在成熟。
语音识别可用于检测法庭上的情绪和谎言。
可以实施内部数据分析（例如通过机器学习）来协助起草简报和语言优化行动等文件。
对于企业来说，人工智能可以提高运营效率、促进创新、降低员工劳动强度。
AI应用中面临哪些挑战？数据可用性、实施复杂度、商业价值开发是人工智能应用推广面临的挑战。
数据可用性：用于训练模型的数据集的数量和质量在许多情况下已成为人工智能应用的瓶颈。
AI模型训练需要基于足够的历史或参考数据。
很多情况下，企业缺乏有效的数据跟踪和访问系统，甚至可能没有数据的访问权限。
另一些情况下，可能面临的问题包括可用数据不足、现有数据格式无法用于模型训练等。
实现复杂性：在某些领域（如语音识别、安防监控、图像读取）可以使用AI作为一个平台（AI-as-a-platform）。
但大多数情况下，需要开发一套行业统一的AI解决方案，更不用说跨行业的解决方案了。
人工智能的实施需要广泛的定制和行业专业知识。
商业价值的开发：人工智能的应用必须建立在给行业带来真正的价值的基础上，无论是创收还是节省成本，还是给企业带来实实在在的竞争优势。
我们预测人工智能将首先应用于能够产生直接效益的领域，例如：增加收入：根据客户的定制建议节省成本：提高工作效率，预测异常情况切实的竞争优势：例如利用AI赋能成像设备、金融投资决策层和其他企业应该为AI时代的到来做好哪些准备？首先，公司管理层要清楚发挥人工智能技术优势的方式方法。
他们应该评估人工智能应用的短期和长期价值以及相应的财务影响。
其次，企业应有效评估其内部IT能力和基础设施。
通常，不同行业的企业能力和资源有很大差异。
许多传统行业企业或小型企业很难依靠自身投资有效实现技术升级。
此时，企业应仔细评估是否需要引入外部合作伙伴，如云服务平台、AI解决方案提供商、AI系统集成商等。
最后，主要利益相关者应共同努力制定明确的人工智能实施路线图以及绩效跟踪机制。
管理层应强调人工智能项目对业务的重要性，并分配足够的资源以确保预期结果和按时交付。
AI技术供应商的市场格局如何？越来越多的玩家瞄准不同的业务领域，进入AI市场整合行业巨头：AI生态系统包括芯片核心基础设施、算法和框架以及行业垂直应用。
谷歌、亚马逊、百度等IT巨头已渗透到价值链的各个组成部分，并提供种类繁多的产品和服务。
他们是人工智能市场的领导者。
芯片供应商：部分企业专注于AI芯片的生产和销售，AI芯片是AI基础设施的核心部分。
在这一细分市场中，英特尔、高通、nVIDIA等IC巨头凭借丰富的设计、制造和丰富的行业经验占据了行业领先地位。
其他初创公司如寒武纪、DeepcreatIC、中科院微电子研究所（IME）等也纷纷进入AI芯片领域，成为新兴竞争者。
他们通常得到大学和研究机构的支持，并以扎实的学术背景进入市场。
算法和框架供应商：在AI算法和框架行业，不乏与IT巨头全面竞争的新兴公司。
以商汤科技为例，利用其在深度学习算法框架方面的优势，为公安行业提供视觉分析和人脸识别服务，同时与教育、零售、汽车等其他行业实现广泛的垂直行业覆盖。
垂直应用提供商：不少AI公司专注于特定行业细分领域或先进技术领域，专注于垂直行业应用的开发，如科大讯飞、碳云智能等。