(电子商务研究中心讯)　　谷歌和百度纷纷转向人工智能为先,软硬两个层面突飞猛进

　　本篇半年度策略软硬结合,先讲述软的人工智能的模型、策略、算法层面,再讲述各大巨头的硬件产品层面。我们认为,硬件层面的参数是容易观察的,而软层面的大模型、大算法的演进更需要进行长期深入分析。2017年6月8日,百度集团总裁兼COO陆奇表示百度不再是互联网公司,而是人工智能公司。早在2016年,谷歌CEO桑德尔·皮蔡就表示,谷歌已经从一家移动为先的公司,成为了一家人工智能为先的公司。基于对AI的理论和应用的内在认识,我们长期看好人工智能行业及相关公司。

　　真实经济向虚拟经济迁移,是宏观干预失效后解决危机新方式

　　解决经济危机的教科书方式有战争自然灾害,以及凯恩斯主义的宏观调控。但是从2008年开始的这一轮经济危机,却是以货币膨胀为代表的宏观调控的失效而告终。在美联储缩表,中国实行中性货币政策的背景下,真实经济复苏动力不足,而新兴的信息虚拟经济却在2017年显示出强大的增长力。我们在游戏行业一季度综述中已经指出:全球经济正在从真实经济向信息虚拟经济迁移,消费主力正从货币幻觉过渡到智能幻觉。我们明显看到美国科技公司R&D费用的增长中位数约26.4%,远远超过中国科技公司。我们认为以科技创新为核心的经济内生增长力才是未来重要看点。

　　大模型、大计算、大数据是深度学习三大支柱,需要多维度更新

　　深度学习的成功主要归功于三大因素--大数据、大模型、大计算。模型技术的发展使得训练大模型成为了可能,例如上千层的深度神经网络都已经发展成为现实。同时硬件的提升可以实现大计算,从CPU到GPU,可获取的计算资源越来越丰富。人工智能的模型算法可以分为两个方向:以统计方法为主的机器学习,和以神经网络架构为主的深度学习。近十年来深度学习有了长足的发展,神经网络被应用到图像识别、语音识别、自然语言处理、无人驾驶等许多细分领域。伴随着CPU、GPU、FPGA、ASIC等硬件的更迭,深度学习的平台和系统也逐步建立完善。预计未来硬件和软件的结合将会更加紧密。

　　谷歌等软技术公司引领AI主流,电商和社交巨头耕耘垂直领域

　　谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac。另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法、语音开放平台、长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用。通过Mariana,识别准确率获得了极大的提升,目前识别能力已经跻身业界一流水平。从上述全球前十大科技公司对人工智能的投入程度和应用的实现,人工智能已经成为2017年行业的风向标,是移动互联网之后的科技高地所在。（来源：华安证券 编选：网经社）