AI領域隨著投入的加大以及各方面的重視正在加速前行：目前，全球有百億美金，持續投入全球AI的發展。巨頭企業引領，AI并購熱潮迭起，數據與人才成為爭奪重點。在資本和巨頭的悉心照料下，明星初創獨角獸不斷出現，AI加速賦能，面向醫療、金融、安防、教育、交通、物流等各類行業的企業級(B端)和消費級AI應用層出不窮。目前AI市場的發展速度遠超預期。
三大核心要素交互驅動：算法、數據、計算力：(1)優質算法的不斷迭代，以及算法隱含層數的增加(即深度神經網絡DNN出現)，使得AI仰仗的模型性能大幅優化;(2)互聯網的發展，特別是移動互聯網的快速繁榮，使得目前數據產生量已經遠遠超過用于訓練AI模型的數據量。在目前仍以監督學習為主流的背景下，“數據標注成本高、算法隱含層數增加要求更多標注數據來訓練模型”，這兩個原因使得“可用”數據仍不足夠;(3)計算力不斷提升，GPU+CPU是目前機器學習首選的芯片組合。計算效率更高的FPGA、
ASCI等新型芯片興起，不斷挑戰著GPU在機器學習領域中的地位。GPU、FPGA、ASCI各具優缺點，三種芯片的計算效率依次提高、靈活性依次降低、開發難度依次增加。
政策加碼，AI上升到國家戰略層面，存彎道超車可能：有別于傳統IT技術發展的滯后性，AI這一全新領域，國內的人才儲備、政策、資本，是緊跟全球領先地區的發展，這也給彎道超車提供了可能。美國和日本分別于2016年發布《美國國家人工智能研究與發展戰略規劃》、《人工智能研發目標和產業化路線圖》。而國內也于2017年7月重磅出臺《新一代人工智能發展規劃》，將AI發展上升到國家戰略層面，分三階段實施人工智能戰略(理論和技術體系建設、完善及配套法律體系建設、AI應用發展)，力爭在2030年成
為人工智能領域的世界領導者，核心產業規模超1萬億，帶動相關產業規模超10萬億元。
AI賦能行業，應用不斷深化，同時AIaaS的發展，顯著降低AI創新門檻：我們以語音識別、智能投顧、智能安防為例，系統地闡述了AI賦能行業帶來的顯著變化，并看好企業級市場(B端)市場深度發力。同時，消費級AI有望在巨頭的引領下產生質的變化。AIaaS實際上是AI應用服務收費方式從“許可授權”向“按需付費”的轉變，從而降低了客戶“智能化”實施的門檻。國內外AIaaS均從2016年底才開始起步，亞馬遜AWS、阿里云、百度云紛紛推出基于GPU/FPGA云化解決方案，面向中小企/創業者提供創新服務，加速AI創新應用滲透。
重點關注概念股：
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