人工智能报告

1.0 自动驾驶、AI医疗及AI金融有望引领AI下一个时代 1.1 2019-2021年MIT年度十大突破性技术——AI相关 1.2 2019-2021年达摩院科技趋势——AI相关 1.3 加速底层算力需求的爆发，英伟达是当仁不让的首选相关 2.1 自动驾驶：产业链图谱 2.2 自动驾驶：车载芯片和传感器存在巨大投资机会 2.3 自动驾驶：无人驾驶两大技术阵营「Diversity and Redundancy」  2.4 自

AIoT 进入发展“加速段”：智能化技术配套已成熟，未来十年快速成长。 AIoT 即智能物联网，在物联网的基础上加上人工智能技术；2021 年受到疫情影响下带动防疫+居家的双重需求，助推大量 AIoT 场景快速落地。国内AIoT 龙头连接设备量环比快速上升，大量 AIoT 应用场景快速落地；是中国AIoT 应用成熟需求快速融合的阶段，叠加 2020 年疫情催化智能类产品快速放量，成为快速发展的元年；预计未来十年各应用持续普及，为国内 AIoT发展的黄金十年。 AIoT

2021人工智能发展白皮书，主要围绕人工智能这个主题词汇分别展开讲述了人工智能和人工智能企业的定义和其产业生态。该白皮书界定的人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，其使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。

党中央、国务院高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”。为应对新冠肺炎疫情的冲击，党中央国务院将新型基础设施建设上升为国家战略，其中重要的一项就是人工智能。国务院发布实施了《新一代人工智能发展规划》等文件，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，以加快人工智

软件定义汽车时代，车规级 AI 芯片黄金赛道汽车由分布式架构向域控制/中央集中式架构方向发展的过程中，AI 芯 片作为计算的载体逐渐成为智能汽车时代的核心。集成更多 AI 单元是智能芯片技术发展大趋势，AI 芯片通过添加神经网络单元实现 AI 运算的更高效。经我们测算，我国汽车 AI 芯片市场规模由 2019 年的 9 亿美元提升到 2025 年的 92 亿美元，复合增速 45.0%;到 2030 年将达 181 亿美元，十年复合增速 28.8%。特斯拉 FSD 引领产业发展，AI 芯片格局逐渐

国产化平台的AI赋能，主要内容包括：讯飞人工智能技术简介；国产平台AI赋能实践；未来发展的展望。

畅享未来智能世界，人们无需再排队等候，无需再重复单调乏味的工作，任何商品和服务都会在你最需要的时候即时送达。 未来全球数据将进入YB时代，智能和宽带将像空气一样无所不及，几乎所有家庭、车辆和个人都能享受万兆网络。 在这样的世界中，健康将可计算，诊疗将更高效，抗击癌症和疫情将取得显著成果。 在这样的世界中，我们可以用工业化的方式解决农业问题，打造不受气候和土地资源影响的农场，用数据换产量，解决全球饥饿问题。 在这样的世界中，无人驾驶汽车将开启第三空间，满足人们出行时的学习和娱乐等需求。无人

伴随着人工智能（artificial intelligence, AI）三大驱动力——算力、算法和数据相关技术的不断发展，AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地，作为 AI 技术的一个重要研究方向，机器学习（machine learning, ML）利用了深度神经网络（deep neural network，DNN）的非线性处理能力，成功地解决了一系列从前难以处理的问题，在图像识别、语音处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能，因此近来受到了越

随着人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴科技发展，全球制造业开始进入新一轮变革浪潮。从18世纪60年代蒸汽机的发明引爆第一次工业革命以来，制造业己经历机械化、电气自动化和数字化三个阶段,正进入以网络化。智能化为代表的工业4.0发展阶段。甲国己发展成为制造大国，正向制造强国迈进，制造业转型升级,特别是在新兴技术应用方面己形成了较好的发展基础，但与美国、德国、日本等主要国家相比仍有一定的差距，甲美贸易摩擦以来全球产业链的深刻调整和变化，进一步凸显了中国把握本轮制造业网络化、智能化发展机遇的紧迫性和

我们认为，数字化长期推动科技产业发展，当前产业数字化向纵深方向演进，智能化逐渐开始落地，将持续带来发展红利和投资机会。行业机会方面，互联网行业在产业互联网、云、AI 等领域布局扎实，预计是产业数字化转型的重要参与者，我们看好互联网在 2022 年的投资机会；云计算、工业软件、信息安全领域基本面支撑较强，企业端数字化转型加速发展，推荐重点关注。AloT、高性能半导体、物联网、运营商亦将持续受益于数字化深入发展带来的红利。建议重点关注互联网、云计算、工业软件、信息安全、高性能半导体、消费电子、物联网

行业背景：近年来，国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富，在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而，当前国内甲方企业在进行人工智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比不达预期等问题，亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。 产品&关键技术：云原生AI开发平台融合了成熟的人工智能开发框架以及云原生工具灵活调用云资源、高效部署云应用的能力，一方面帮助企业开发者提高算法模型的开发效率，另一方面提升交付、部署、运维环节的效

1、在人工智能时代，终端AI芯片针对特定场景实现优化方案 AI芯片主要承担推断任务，通过将终端设备上的传感器（麦克风阵列、摄像头等）收集的数据代入训练好的模型推理得出推断结果。由于终端场景多种多样各不相同，对于算力和能耗等性能需求也有大有小，应用于终端芯片需要针对特殊场景进行针对性设计以实现最优解方案，最终实现有时间关联度的三维处理能力，这将实现更深层次的产业链升级，是设计、制造、封测和设备材料，以及软件环境的全产业链协同升级过程。  2、GPU服务器渗透率提升，自动驾驶等级提升推