1、两次 ai 策略逐步验证，预期发酵考验产业成长
2017ai年度策略：人工智能处于know-how时代。从目前瓶颈、技术、发展阶段、未来机会来看，人工智能发展正处于know-how时代，即基础算法已成熟，行业应用型算法及各类应用、商业模式快速丰富的时代。
2017h2ai策略：算力、算法、数据技术三要素决定冲击层次。 一线为安防、工业，特征为收入、利润将快速兑现。二线为教育、医疗。特征为技术确定性高、空间较大、具有规模化优势而进展较慢。三线为金融、与智能驾驶，特征为目前技术未证明绝对可行，产业处于快速尝试期。
2、算力是核心需求、寒武纪全球领先
算力需求分为云与端，遍布整个人工智能发展。云端需求以训练及比对类推理为主（如识别），终端需求以执行类为主。
算力是ai基础需求
ai 计算需求与通用计算特征（ cpu ）不同
人工智能下的算力特征是矩阵/求导（以训练阶段举例）：通常使用梯度下沉法（二维情况下为最小二乘法，偏导数为0，多维情况下为梯度最低）；大量的浮点运算，需要计算单元；大规模矩阵计算，需要并行指令。
ai算法训练过程框架图
传统的算力（cpu）：处理所有的指令与运算；以逻辑顺序为核心，计算单元比例约20%，处理分支与跳转的判断能力强，大量缓存空间cache，方便快速提取数据。
gpu架构和cpu架构对比
3行业切入成长期
手机、安防商业化场景形成，教育、医疗正孕育，ai行业从导入期切入成长期。我们在2016年11月发布的ai年度策略《人工智能的know-how时代》中预计，2017年人工智能行业处于通用技术与行业知识结合，逐步形成商业化场景阶段。
在2017年7月发布的ai中期策略《技术冲击-ai细分行业的演进猜想》中根据技术演进路线，提出人工智能商业场景逐步成熟的三个层次：一线为安防、工业；二线为教育、医疗；三线为金融无人驾驶。从目前总体来看，手机。安防场景将马上步入商业化，教育、医疗正孕育商业模式。
ai技术场景推进图
手机、安防行业商业化场景形成。1）2017年9月，华为与苹果公司相继推出麒麟970与a11soc芯片，均具备机器学习处理单元，奠定人工智能处理硬件基础（更优秀效率与能耗）。赋能手机以机器学习识别功能。顶级旗舰手机推出商业化平台通常为相关应用成熟起点，在可预见未来，预计相关应用将逐步产生（如视觉导航等应用）。2）国内安防行业快速推进，产业调研（商汤、旷世、海康）显示视频分析系统推进迅速，预计2018年，安防相关ai产业链（端处理、云分析、算力）快速爆发。
旷视智能安防解决方案