人工智能的機會

胡又文

互聯網紅利幾乎停滯的當下，人工智能發展一日千里，政策層面首次上升為國家戰略，產業層面也在加速落地。

2017年以來，人工智能成為計算機板塊表現最為亮眼的核心主線，龍頭企業科大訊飛全年上漲124%，一度站上千億元市值，成為板塊市值最高、漲幅最大（剔除新股）的公司。

從互聯網新增用戶和上網時長分布來看，互聯網紅利幾乎停滯，而人工智能發展則一日千里，政策層面不但首次上升為國家戰略，而且迅速進入全面啟動實施階段；技術層面，通過谷歌AlphaGo歷代版本表現，我們可以觀察到人工智能技術驚人的進步速度；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。

2018年有望成為人工智能從云到端的拐點。第一，手機、安防、汽車等終端AI芯片逐步走向成熟應用；第二，以百度、科大訊飛為代表的人工智能巨頭為占據數據生態的主導地位，提供軟硬件一體化解決方案，大大降低終端AI的準入門檻；第三，5G與IOT的迅猛發展將為終端AI提供空前的有利條件。

人工智能確立為計算機板塊主線

我們在2017年度策略報告《2017：“人工智能+”的春天》中提出：“互聯網用戶紅利正在逐步消失，人工智能成為后互聯網時代的發展路徑和方向。”2017年以來，這一趨勢愈發明顯：幾乎停滯的互聯網紅利與人工智能“一日千里”的發展形成鮮明對比。

截至2017年6月，中國網民規模達到7.51億，半年共計新增網民1992萬人。互聯網普及率為54.3%，較2016年年底僅提升1.1個百分點。

2017年上半年，中國網民的人均周上網時長為26.5小時，與2016年基本持平。從使用時長分布來看，越來越向APP集中。第三方數據顯示，微信APP人均月度使用時間在2016年12月達到了1967分鐘，超出第二名一倍以上。

與此同時，人工智能進入全面大發展時代。在國家戰略層面，人工智能不但首次上升為國家戰略，而且迅速進入全面啟動實施階段；技術層面進步之快舉世震驚，不到一年時間內，我們經歷了三個AlphaGo版本帶來的沖擊；產業層面的應用落地不斷提速，2017年12月，全球首個開放道路路試巴士——阿爾法巴（Alphabus）正式在深圳福田保稅區的開放道路進行路線信息采集和試運，百度與金龍合作的微循環巴士“阿波龍”計劃于2018年實現小規模量產及試運營。

人工智能與以往IT技術相比最大的差別在于數據的關鍵作用，人工智能必須通過數據的學習訓練才能獲取知識和能力，只靠通用計算機硬件和軟件算法是無法產生數據。任何數據都源自于數據產生的體系，這決定了人工智能必須依賴數據、軟件算法和各類硬件的結合。

未來人工智能計算平臺將由云和各類前端設備構成。

計算平臺在歷史上經過多次演變，前臺由人機交互的能力所驅動，后臺由計算資源的規模驅動。人工智能的后臺將是能夠提供各類通用AI技術能力和行業知識的云計算資源，其前臺將不再是通用的計算設備，而是傳感器+芯片+智能算法，它可以切入任何一個設備、任何一個事物、任何一個器件，使得每臺冰箱、每臺空調、每個電視、每一輛車都能聽、能說、能看，都能與云端連接在一起，獲得越來越多的數據，通過不斷學習訓練得到越來越多的知識與能力。AI的行業化途徑、商業化途徑，是數據加算法加軟件加硬件，達到用戶價值產生商業價值，從而導致更多的數據、更大的價值進入快速循環，創新速度越來越快。人工智能的商業化途徑就是通過數據+軟件算法+硬件來解決行業需求，從而獲得更多的數據提升價值，進入快速正循環的過程。

而數據決定人工智能從云到端發展將是必然趨勢。首先在訓練環節，需要大量數據提供給神經網絡來訓練從而獲得知識與能力，而訓練數據不可能都在云端憑空產生，需要各類前硬件的配合；其次在應用環節，數據的感知、處理和交互都需要本地的AI硬件配合，應用數據的實時、全方位獲取離不開各類前端硬件支持，數據處理的隨時性、實時性、隱私性要求需本地AI硬件，而數據交互向更自然方式發展要求終端硬件設備具備語音、圖像識別等AI能力。

2018年有望成為人工智能的拐點

2017年9月2日，華為在2017年德國柏林國際消費類電子展覽會發布首個移動AI芯片麒麟970，將用于最新款Mate 10手機。9月13日，蘋果緊隨其后發布iPhone X，其中將采用定制的芯片來處理人工智能工作負載，這是一個雙核“A11生物神經網絡引擎”芯片，每秒運算次數最高可達6000億次，成為人工智能又一里程碑事件。

全球芯片設計龍頭企業高通亦同時加大在人工智能領域的布局，為各類終端獲得AI芯片支支撐奠定基礎。高通最新驍龍835將機器學習作為改善用戶體驗的基礎性技術，由CPU、GPU、DSP和軟件框架組合提供了一個高性能的異構計算平臺。當負載優化到DSP，再利用以GPU為基礎的深度神經網絡，可實現相對于CPU高達8倍的性能提升、24倍的能效提升。

最為關鍵的是，全球AI芯片龍頭英偉達開源了終端深度學習加速器（DLA）的IP，其目標就是希望人工智能加速芯片像微處理器一樣普及，在設備中隨處可見。

終端芯片是一個長尾市場，智能手機、智能攝像頭、智能家電應用種類很多。每一芯片都有其對于性能和功耗不同的設計。英偉達不可能針對每一個終端芯片市場均專門設計相應產品，不如集中精力將自身最擅長的深度學習加速做好。開源DLA IP實際是借鑒了ARM在手機處理器芯片領域的成功商業模式，下游不同芯片廠商可以在DLA的基礎上進行一定程度的定制和優化，從而開發出適合自己的嵌入DLA IP的SOC芯片，英偉達與下游芯片廠商的關系由競爭變成了合作，將有助于迅速建立自身最頂端的生態優勢，避免競爭對手卡位。

全球人工智能開源分為兩個階段：第一個階段從2015年開始，以谷歌、Facebook等巨頭為代表，通過開源人工智能平臺框架促進了AI算法技術的普及；第二個階段從2016年年底開始，以百度、科大訊飛為代表的人工智能巨頭為了占據數據生態的主導地位，不再局限于算法框架開源，而是提供軟硬件一站式的產品解決方案，往往包括了多樣化的開發套件和一些完全開放的參考設計，極大促進了人工智能終端產品普及。endprint

而且，AI技術將與5G、智能IOT形成疊加效應。

“十三五”規劃綱要草案積極推進第五代移動通信（5G）和超寬帶關鍵技術研究，啟動5G商用。

與此同時，IOT物聯網將會在5G落地之后得到快速發展。根據市場調研機構Gartner最新調查結果，半數制造公司、政府機構和服務公司認為5G的最大好處是推動物聯網（IOT）的發展，而5G與IOT將為人工智能進入終端奠定堅實基礎。

2018年，人工智能將突飛猛進。人工智能除了繼續向金融、醫療等數據集中度高的行業縱深發展，還將加快“從云到端”的技術進程。人工智能將加快從云端進入與我們日常生活緊密相關的終端設備，其中，以手機、攝像頭、汽車三大終端設備市場最具代表性。

AI能力構筑獨立硬件載體

首先，家居方面將出現從智能音箱到“家庭大腦”等諸多獨立設備。亞馬遜Echo音箱成為現象級產品之后，阿里智能音箱僅“雙11”銷量就破100萬臺。而從百度世界大會發布的硬件產品來看，智能音箱正逐步脫離音箱形態，演變為家庭控制中心的獨立智能設備。

在增強現實（AR）方面，通過在實際環境中添加圖形和聲音來增強我們的視覺和聽覺，人工智能是其最重要基礎。相比于互聯網時代，AR能夠融合線上信息和線下操作，或比VR更具應用空間。根據科技媒體TechCrunch預計，到2021年，AR用戶數量將超過10億人，市場規模達到830億美元。

AR將形成四個不同的階段，包括移動AR軟件、移動AR硬件、捆綁式智能眼鏡以及獨立智能眼鏡。

我們目前正處于從AR軟件走向AR硬件的拐點，移動AR軟件已經成功證明了AR巨大的潛力，而移動AR硬件和基礎軟件平臺已經開始成熟應用。

從巨頭布局來看，捆綁式AR眼鏡時代已近在眼前。從蘋果的AR布局路線看，2015年收購德國公司Metaio，2016年開始在手機上引入環境光傳感器，2017年iPhone X引入OLED顯示屏、3D人臉識別，支持實景AR功能。2017年年中，蘋果收購了一家德國企業SensoMotoric Istruments（SMI），該公司主要開發用于AR眼鏡的視覺追蹤技術。2017年11月，蘋果收購了一家專職開發AR眼鏡的新創公司Vrvana。

根據TechCrunch預估，蘋果可能在2019年左右進入移動捆綁式智能眼鏡市場。

作者為2017年賣方分析師評選水晶球獎計算機行業第一名endprint