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　　另外一个从技术层的角度，主要是从算法的一些模型，比方说围绕的图像识别或者语音识别或者手势控制，在技术领域比较专的，那么它未来可以通过云的形式或API的形式去输出主能力。
 

　　还有就是基础层，基础层主要就是像围绕着海量数据并行计算的一些基础的应用硬件和软件，包括芯片、传感器、计算平台等等，那么这是技术层。
 

　　这三个大的层面可以框出来，就是未来围绕着人工智能投资一些方向。
 

　　应用层的话我们现在会看到，有几个领域可能是人工智能比较容易落地的几个领域。比方说智能驾驶，因为这个领域目前来看很多的巨头已经在做，而且无论是从整车厂还是到终的消费者，都比较感兴趣。未来的确可以提升驾驶的安全性，这是非常重要的一点。另外一方面，比如像医疗，比方说医疗影像，传统来说，人力读起来比较慢，准确率可能会比较低，容易漏掉一些特征，那么机器可以比较快速的对这些影像进行判断。
 

　　像安防，涉及到就是它的视频，其实每一帧的图像里面包含着大量的信息，传统上对这种图像这种视频的信息处理还是比较难的，人工智能的介入，可以从大量的视频里面快速的提取到一些相对结构化的信息。
 

　　我们8月底的时候写过一个报告，讲人工智能在医疗影像的应用，这里正好可以稍微展开一下，医疗领域里面的数据80~90%基本上都是影像数据，这是跟影像数据本身这种非结构化的数据格式是有关系的。在过去这么多年里我们会发现医疗影像数据动作特别快，每年30%的增长；但是影像科医生的增速却很慢，基本上只有4%的增速。缺口越来越大，影像科医生面临的负担也越来越重，每天读大量的数据会造成负担比较重，而且疲劳的情况下会造成错误率提升，造成大量的误诊率。像*医院的医生大部分准确率是在70%左右，小医院的准确率可能只有50%-60%。
 

　　这种医疗影像，它是人工智能未来去渗透的非常好的一个方向，因为影像的基础就是图像识别，在过去这么多年来说，人工智能里面进步比较快的就是图像识别领域。从国外来看，有不少的厂商已经在包括肺结节、皮肤癌、乳腺癌等一些细的病种里面人工智能识别率可以做到非常高了，已经接近90%的准确率，基本是超过了专业的医生的准确率。
 

　　从安防角度来说，从研发角度来说，摄像机它在拍图像、拍视频的时候，它的后台就可以做到同步的分析。比方说视频中出现的人，这个人是男人女人？什么颜色的衣服？什么颜色的头发？有没有拿包？这些基本特征可以在视频获取的同时它会去提取里面一些结构化的信息。比方说当视频中出现一辆汽车的时候，它会自动去提取这辆汽车的颜色、提取他的车牌、提取它的车型……
 

　　那么需要去搜索视频中的一些特征的时候，比方说需要搜索黑色的奔驰汽车，这些特征输入以后，它可以在各个路口的各种治安卡口的视频里面快速把相应的符合特征的视频截图找出来，这个是可以大大提高从安防角度去做一些搜索的效果。以前基本是靠人去看的，这个来看肯定是好多了，所以说像安防也是未来渗透的一个非常好的场景。
 

　　从应用层面的话，我们去找公司一般是去看几个要素，比方说像影像，它过去有没有积累大量的影像数据，比方说它有没有做算法的能力，包括它未来有没有去变现的能力，有没有应用的场景，因为这种场景对于人工智能做英语的公司来说意味着两点。点，可以变现，可以*；第二点，就是它可以把它的产品在实际应用中有一个反馈，进一步提升它在实际中应用的准确率。
 

　　我们前段时间也写了一个报告，就是万东医疗，它主要是有一个子公司就做人工智能，它在过去很多年做远程影像诊断的时候记着大量的影像数据。而且它本身的二股东是阿里健康，在算法方面也是跟阿里一起协同。那么本身的话，它自己网联上用也是一个很好的应用场景，包括说的可以变现，也可以去进一步提升它实际应用的准确率，从这几个要素来看的话都是比较好的。
 

　　从安防角度来说，我们看目前包括像海滩、像大华他们积极的去应用，包括自己去开发一些人工智能一些算法，主要是用在后端，有些已经加在前端了。那么去实现一些视频的结构化信息的获取，就是我们刚才讲的应用层。
 

　　第二层面是技术层，技术层来说的话，在某一个领域里面有比较独特技术的公司比较典型。像科大讯飞这样的公司，现在科大讯飞主要是语音识别，还有像图像识别、人脸识别；比较典型的像商谈科技，它没有上市；包括像谷歌，它也是图像识别、语音识别很多领域都做得很好。
 

　　未来这种技术型公司他会通过语音的形式或者通过API的形式输出它的这种技术能力，比如像谷歌它又做了图像识别的API、包括语音识别apI；像科大讯飞做了它的语音。就是说一个创业公司，它只要把语音给扔上去，那么另外一端它就可以得到语音识别的结果。这种就是种技术性的公司。
 

　　技术性公司典型的看它的真正的技术实力，就是比较硬的一些实力，看它准确率提升。另一方面看他去获取合作伙伴、包括未来获取用户的能力，利用技术来去变现的能力。如果说他自己没有广泛的渠道，那肯定要借助合作伙伴去变现，就是说它这种技术是市场推广的能力，以及未来形成这种生态的一种可能，这种事比较重要的。
 

　　技术上来说，这里比较典型就是芯片，现在围绕人工智能做了一些优化的芯片开始出现，无论是用在大型的服务器端。尤其像GTO，它对于人工智能的运算是比较有优势，包括说现在也开始在移动端出现一些人工智能芯片，像苹果的新的手机芯片里面也是一些人工智能功能在里面，也就是说有些这种移动的芯片，它会加一些人工智能优化的东西。可以大大提升它的某些方面的速度，比如人脸识别速度，或者一些固定的某一种类型算法的速度。
 

　　基础领域的话拼的也就是一些底层的技术，谁能够把技术做好，而且在芯片上比较容易落地，或者说能做到好的性价比，那么这个是他一个真正的方向。基础层的公司并不特别多，从创业的角度来说，它也是创业门槛比较高的一个方向。像现在以中科院系的5G的芯片目前来说还是在市场上声誉比较高。也开始往移动端，包括说像跟华为的一些移动芯片已经开始合作。这些领域来说，未来也会出现一些比较牛的公司。
 

　　以上是我从三个角度：应用、技术和基础的三个层面去讲的一些投资方向，我们如果看得比较长远的话就是为了一个大的趋势或者一个大的格局，很可能慢慢的会类似于目前的rpc一个格局，一些巨头的会占据越来越垄断的地位，一些大型的公司甚至拥有类似于操作系统这样一个层面的优势。那么其他公司可能在技术上这些创业或做一些个别的应用集中度也会越来越高，那么但是中短期来看还是处于百花齐放的阶段，很多创业公司在一些细节领域都会做出比较好的一些东西来。
 

　　在应用市场的话，未来会出现一些细分的趋势，在某些应用里面也会容易出一些。这种独角兽公司啊在某些领域里会应用，里面会做得特别好，这个是从这个我们去看中短期的这么一个趋势。
 

　　好的，那么我今天就到这里，谢谢各位，大家有什么问题的话，我们可以再交流。(原标题：姜国平：人工智能意味着一个新时代的到来)