报告：人工智能行业分析和投资机会

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　　2. 图像角度

　　目前的应用主要在人脸识别、照片自动归类、图片搜索、自动驾驶/ADAS等方面。但应用有前后之分，比如：医疗领域的人工影像的算法研究比较滞后，识别率达到70%左右，这种识别不够精确，不能很好地对医生加以辅助。

　　促使计算机在图像感知、图像识别上发生飞跃的技术主要有以下三个方面：

　　算法、深度学习网络和模型；

　　海量深度数据的训练模型；

　　从CPU到GPU的使用。

　　3. 产品角度

　　（1）人工智能的应用给生活带来的影响及场景描述：

　　从信息到服务：

　　举例：从原来人工找咖啡馆喝咖啡到之后享受被送到指定地点咖啡的服务；从原来人工订票到使用人工智能技术享受订好票订的过程。

　　从软件到软硬结合：

　　无人车等都具备软件和硬件结合交互的特征，将具备可移动性、可随身携带性，从但一到综合，会有更多传感器、更丰富交互性（视觉、语音、语言、手势、移动等）。

　　（2）常见的AI产业化路线：

　　在已有的产品中实现AI first战略 例如：Google；

　　AI作为技术API提供给第三方；

　　创业公司从技术或者应用入手。

　　（3）toB还是toC？

　　目前大部分公司定位为toB，需求明确、市场接受度高，将率先落地，同时较容易普及。而toC除了扫地机、无人机等品类外，其它领域的需求还不够强劲、市场接受度较差、技术和市场成熟还需时日，但是目前有越来越多定位toC的产品出来,例如Amazon Echo、出门问问的ticwatch等。

　　4. 人才角度

　　深度学习的再一次兴起起源于学术界，但目前学术界的大牛大部分被挖到巨头公司。之前是学术界的研究领先于工业界，但现在人才、计算资源等条件，巨头已领先于学术界，研究的中心已转移到工业界。

　　现在来看美国比中国还是领先不少，美国有4大名校：MIT、斯坦福、卡内基梅隆、纽约大学，还有Google、Facebook、MS这些大牛公司，培养了很多人才。在语音识别，图像处理等领域国际很多顶级专家都是华人。国内也有很多专家，行业薪资待遇越来越好，会吸引更多的优秀人才进来。这批人目前可能在百度、腾讯和阿里，将来可能加入创业大军（已经出现）。

　　中国的优势在于有大量互联网用户，很多的数据，有和各行各业结合紧密的应用，未来美国技术+中国商业模式会引领人工智能的发展。

　　相较于O2O、直播等领域，人工智能创业门槛较高，创始人以及核心团队一般均有极强的科研背景，行业人才较为稀缺，导致了行业创业公司总体数量较少。

　　巨头参与加剧竞争，创业者要思考“你与BAT竞争有什么优势”，选好产品定位和切入点。

　　人工智能不仅对于创业者来说门槛较高，对于投资人同样如此，要结合技术和应用前景作出准确判断挑战较大。

　　全球融资历史

　　1. 融资额