智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、智能社区等多个领域全面刺激人工智能产业发展，尤其是以机器视觉为主的各类感知处理设备。截至2016年底,我国智慧城市建设数量已经达到597个，智慧城市的建设以及产品应用的推广，都要以机器学习为依托，未来，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。
 

　　3.新兴AI机遇点加速凸显
 

　　所谓边缘计算，是指设备能在本地化实现初级的人工智能功能，例如智能摄像头识别，服务机器人语音对话芯片等。目前，智能硬件对运算实时性和低延时性的需求越发严格，而依靠传统的云计算平台上的深度学习功能，很难满足大量爆发的产品需求。因此，针对边缘计算的设计开发正在成为各大厂商的新焦点。在过去的人工智能发展中，GPU的高速计算性能为其奠定了天然优势，而随着新一轮边缘计算的需求爆发，基于FPGA、ASIC等体系的设计模式也在逐渐成熟。未来将形成边缘计算和云计算双轨并行的人工智能计算范式。

　　5.AI价值曲线—未来3年内语音识别迎来快速商业部署
 

　　原标题 中国AI市场全面爆发，新兴机遇点不断涌现

　　中国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《机器人产业规划(2016-2020)》的出台、中国“十三五规划”的脑科学与类脑研究重大工程项目，将极大提升中国人工智能市场的供给质量。同时，以百度为代表的互联网企业已经充分认识到人工智能的未来前景，纷纷开展大规模的投入和布局，也将充分刺激中国人工智能市场的活跃度。2016年中国人工智能市场规模达到255.6亿元，预计2019年将达到514.2亿元，未来三年年均复合增长率将达到26.2%。
 

　　同时，前瞻性的对具价值且临近爆发期的技术点进行投资是回报率高的，深度学习作为2006年重新提出的神经网络算法，已经为人工智能产业刮起了强劲飓风，AlphaGo的成功核心的价值就归功于它。深度学习正处在面临爆发的临界点，各大公司纷纷在跑马圈地，距离未来预期全面部署7年时间。国内而言，互联网厂商纷纷推出深度学习云平台(阿里DTPAI、百度大脑)、硬件厂商则忙着推出深度学习一体机(中科曙光联手英伟达推出XSystem、华硕携吉浦迅推深度学习一体机ZenSystem)，一场本地化和云端化的争夺正在上演。虽然背负着不同的利益，但就未来而言，云计算和开源化仍将成为主流，也是更能推动技术进步的模式。因此，基于云平台的深度学习的投资价值不言而喻。

　　4.机器视觉、深度学习等环节将成为投资热点

　　图像识别的技术成熟度低于自然语言处理，为新兴企业从软件技术为突破带来了机遇，在软件图像识别领域，尤其以face++和格灵深瞳两家为代表，通过招揽研发人员在短时间内迅速脱颖而出。而中国人工智能市场中自然语言处理属于技术成熟而且高度竞争状态，科大讯飞占据了国内语音识别领域70%以上的市场，并且多年的技术积累已经在语义分析等领域具备了一定技术壁垒。同时，百度、阿里、腾讯依托技术优势都对语音市场虎视眈眈，因此，语音识别领域已经较难切入。

人工智能价值曲线

　　【中国安防展览网 媒体导读】“世界围棋人”柯洁两场连败于AlphaGo又勾起人们对人工智能(AI)的热议。曾创造了60连胜的AlphaGo似乎已经成了围棋界的“神”，，而大多数看客焦急等待的似乎只是又一场人工智能意料之中的胜利。

　　2.边缘计算的爆发将快速提升AI产品渗透度

　　目前人工智能产业链的数据支撑环节，依然存在数据流通法律法规缺失，高价值数据难以得到有效利用的问题；在感知环节，仿人体五感的各类传感器都有成熟产品，但缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。

　　1.智慧城市的建设将为AI市场创造巨大空间

人工智能市场

　　通过利用机器学习技术进行自然语言的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。在人工智能的各项领域中，自然语言处理是为成熟的技术，由此引来各大企业纷纷进军布局。国内外代表产品有苹果Siri、谷歌Allo、微软Cortana、百度度秘、讯飞语音云等，产品在语音识别的准确度上已经达到95%以上，基本可以应对人类日常生活中的各项需求。各大公司也在积极部署针对不同方言的商业化产品。在未来3年内，成熟化的语音产品将通过云平台和智能硬件平台快速实现商业化部署。
 

　　未来的新兴AI点也逐渐凸显，主要发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为人工智能的核心，算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面，针对人工智能算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点，不论是NVIDIA的Tesla P100，IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，还是中科院的寒武纪，都试图打破冯·诺依曼架构，依托人脑模式构建出更快更适用的新体系，而这将为人工智能未来的良性发展奠定坚实基础。