行业空间巨大，未来增速可观

全球人工智能市场规模

预计，到2017年，人工智能市场规模预计会增长到约12．5亿美元。到2025年，市场规模将达369亿美元，年均复合增速达50．7％， 2017年全球人工智能市场增速将达94％。 目前人工智能主要应用在图像识别、物品识别、检测和归类还有自动化的地球物理学特征分析等。人工智能产业最大的一块收入来自企业级的应用市场。

2016－2025年全球人工智能市场规模情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

中国人工智能市场规模

随着中国人工智能技术的快速发展以及和商业应用的快速推广，人工智能才插上了腾飞的翅膀，已成为各国之间的竞争新赛道。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2017年中国人工智能市场规模将达到152．1亿元，增长率达到51．2％。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238．2亿元，增长率达到56．6％。

2014－2018年中国人工智能市场规模及增速情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能热度渗透到产业链各阶层

人工智能产业链分为基础层、技术层以及应用层。基础层为人工智能提供基础服务，包括人工智能芯片、人工智能训练算法框架、数据库等；技术曾包括语音识别、图像识别、语意理解等；应用层则是具体将人工智能技术应用到各行业（安防、教育、金融、工业、医疗等）。

人工智能产业链

数据来源：公开资料整理

人工智能市场热度不断提高

人工智能初创企业的数量在这两年呈现了爆发式的增长。到2016 年增长到了389 家，一直保持着两位数的增长。人工智能企业的融资额，到2016 年发展到了50 亿美元；人工智能企业的并购数量在2016 年达到了85 家；而人工智能企业的股权融资数量达到了658 家，人工智能市场热度不断提升。

人工智能初创企业数量、融资额、企业并购数量统计情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

人工智能专用芯片有望成为下一个爆发点

发展人工智能，芯片先行。 深度学习通过构建很多隐层的机器学习模型和海量的数据来训练机器，使机器去学习更有用的特征，从而最终提升分类和推理的准确性，引领当今人工智能算法方向。

深度学习需要进行大量的并行计算，而传统的CPU往往需要数百甚至成千上万条指令才能完成一个神经单元的处理，无法支撑深度学习大规模数据的并行计算，深度学习需要新的芯片来对大规模的并行计算进行加速。目前常用的加速深度学习并行计算的人工智能芯片有GPU、 FPGA、ASIC和处于理论阶段的类脑芯片。

万物互联的背景下， AI芯片的应用拥有广阔的想象空间

未来每一个机器人、每一辆无人驾驶汽车、每一个摄像头甚至绝大多数硬件都将具有智能，而这其中充当其大脑的就是芯片。 X86架构和 ARM 分别在互联网和移动互联网时代充当了霸主， Intel收购FPGA公司，英伟达专门针对人工智能的深度学习开发了TeslaP100，国内中科院的寒武纪公司以及地平线机器人也正在发力人工智能芯片，充分说明了AI 芯片领域被产业界看好，在新的智能时代， AI芯片作为人工智能底层的核心基础无疑将拥有非常广阔的应用空间。

由于人工智能市场持续爆发，所带来的计算平台需求也快速增长，传统服务器、计算平台提供商也纷纷嗅到巨大的市场机遇，联合相关厂商推出了相应产品以布局AI计算平台市场。与此同时，随着人工智能相关的应用场景、解决方案在各垂直细分行业成熟落地，除GPU的大规模应用外，计算平台厂商纷纷探索以FPGA和ASIC为代表的其他加速计算解决方案，以满足差异化应用需求。