对传统企业，人工智能既是“新商机”，也是“新危机”。传统企业面临“创新者的窘境”，担心错过从新技术中诞生的每一个新的商业机会，所以他们关注技术发展新动态，选择合适的时机、以合适的角色进入，依靠其原有的资源能力、资金实力和人才创造力，在新的商业市场中占据一席之地。虽然并非每一次新商业的诞生都会为其带来重大的商业价值，但可以一定程度上避免错失新商业的机会。
投资视角：优质投资标的下，技术与商业能力的综合评估
科研进展+精英创业+国家战略：具有“三重保障”的投资标的
2014年，国内数十家人工智能技术服务类创企获得风险投资，人工智能创业热潮初见端倪。2016年，“人工智能”陆续成为众多投资机构的投资标的，人工智能投资市场迅速升温。据亿欧智库统计，2014-2017年间，国内约700家人工智能创企获得投资，投资总额超过1000亿人民币。
2017年，“人工智能”首次被写入中国政府工作报告，成为国家战略。在科研进展、精英创业与国家战略的“三重”保障下，人工智能投资市场一片乐观。
技术实力 ≠ 变现能力，投资者更关注应用场景与商业模式
“应用场景”是2017年人工智能创业者与投资人最常提起的名词。投资者发现，虽然创业精英们拥有领先的技术实力，但利用技术打造什么产品和服务，又如何商业变现，并不是所有创业者都可以给出答案，特别是部分“学院派”创业者并不具备商业思维。
2017年下半年，投资市场开始收紧，投资决策日趋谨慎。“投资有相对明确的应用场景与商业模式的、具备一定竞争壁垒的人工智能创企”，成为了当前主流投资逻辑。
聘用 ai 技术专家，躲避“站在风口圈钱”的伪人工智能企业
伴随投资风口的形成，许多企业主动贴上ai标签，以期“站在风口圈钱”。考虑到人工智能技术类投资的专业性，投资机构纷纷聘用ai技术专家，或聘请外部智囊，协助进行技术甄别，躲避伪人工智能企业，降低投资风险。
国家视角：经济转型的技术先导，提升国际竞争力的新机遇
中国正处于经济转型的攻坚阶段，全国经济转型的重点是用现代技术改造传统产业，使之具有可持续发展能力，“技术改造升级”、“淘汰落后产能”几乎出现于每一项产业结构调整的规划文件之中。国家经济结构从劳动密集型产业主导向技术密集型产业主导过渡的过程中，需培育具有国际竞争力的、低能耗高效益的技术型产业。
人工智能为中国经济实现大转型提供了发展机遇。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，其中提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心。”在《新一代人工智能发展规划》中，“人工智能”具有多重含义，例如：
国家战略规划中，人工智能已超越技术概念，上升为国内产业转型升级、国际竞争力提升的发展立足点和新机遇。
行业视角：颠覆式创新与改良式创新并存，后者居多
人工智能技术在部分行业的应用，是颠覆式创新，具有重塑行业的能量。而在大多数行业，人工智能技术仅仅是改良式创新，为行业提供新的辅助性工具，促进行业进步。
亿欧智库对13个行业、61项技术应用进行了梳理，主要从“商业化程度”和“技术应用深度”两个维度进行了研究，如下图所示。
公众视角：热点事件引发公众关注，职业危机感提供驱动力
公众对于人工智能的关注度在2016年起整体呈现上升趋势，主要推手是具有话题性的热点新闻。2016年3月，alphago击败围棋世界冠军李世石，自此人工智能开始成为舆论焦点[a]。至今，7件热点事件构成了公众对人工智能关注度的主要影响：
公众所关注的人工智能话题，主要围绕两类心理活动，均体现出公众的职业危机感：
第一，人工智能是否替代我的工作?是否会统治、甚至毁灭人类?
第二，人工智能将为自己或周围人创造什么新机会?为此要做何准备?
以上内容，我们从学术、企业、投资、国家、行业和公众六个视角对人工智能进行了系统性诠释。
一文看懂人工智能产业链，未来10年2000亿美元市场
前言：据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
根据艾瑞咨询的数据，2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场，空间非常巨大。
本文针对人工智能产业链的三个核心，底层硬件、通用ai技术及平台、应用领域相关公司盘点。
底层硬件：国际芯片巨头长期盘踞，中国初创企业很难进入
在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。
基础层主要以硬件为核心，其中包括gpu/fpga等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以国际芯片巨头为主。
目前在gpu领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并于日前推出了基于volta、首款速度超越100tflops的处理器tesla;英特尔主要围绕fpga构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代tpu芯片，为自己的开源tensorflow框架提供芯片支撑。
除了这些国外的芯片行业巨头，在ai芯片领域国内还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面还远不足以匹敌国外芯片巨头。
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