人工智能立夏已至，得以普及的原因有三：1）计算能力的提升；2）并行计算的出现；3）海量数据的存在。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】我们将人工智能产业从上中下游切分成基础层、技术层和应用层，我们看好上游AI芯片在深度学习所提供的强大算力，中游语音识别算法驱动互联网生态圈跟生活的无缝衔接，和下游无人驾驶应用对于交通运输和汽车产业的革新。http://www.hibor.com.cn（慧博投研资讯）我们正在经历人工智能在金融、医疗、广告、安防、教育、能源等方面所带来的颠覆性改变。
        从产业布局和技术积累的角度来看，美国企业主要针对于基础层和技术层，而中国企业目前则利用丰富的场景数据优势搭建用户生态圈，在应用层更胜一筹。中美巨头角力的过程中，以BAT为代表的中国AI体系，和以FANGMA为代表的美国AI体系，纷纷在云计算下的芯片架构、算法架构和生态圈里布局，并将应用重心放在语音交互和识别、无人驾驶，以及机器视觉三大领域。
        AI芯片在AI运算中提供加速功能。目前，在人工智能普及化的驱动下，蛋糕正越来越大，并已进入“百家争鸣”的非零和博弈阶段。在深度学习上游训练端（主要用在云计算数据中心当中），GPU是当仁不让的第一选择，而ASIC包括谷歌的TPU和寒武纪的NPU等，也如雨后春笋般涌现。下游推理端更接近终端应用，需求更加细分，GPU为主流芯片之外，包括CPU、现场可编程逻辑门阵列、ASIC也可以在该领域发挥各自的优势特点。
        语音识别是当下最为成熟的人工智能算法之一。中美科技巨头们均选择以智能音箱作为载体，从高中低端不同角度切入市场。目前智能音箱的竞争已经从单品演化为产品生态。竞争对手必须抓住各自用户的不同场景需求，力求实现交互体验的差异化。
        我们认为2020年将开启无人驾驶的「黄金十年」，而无人驾驶的成功，将有赖于“车企+供应商+芯片巨头+打车软件+物流公司”的紧密合作。我们认为在共享经济下的租车打车、商业货运物流，以及低速半封闭场景领域，将会最快落地。而L4对比高级驾驶辅助系统，在单车系统零部件的支出将会增长470％，从545美元到3100美元/车。中美科技巨头和车企巨头们都纷纷布局，包括芯片、硬件传感器、激光雷达、机器视觉、地图、电动车，以及整体的无人驾驶解决方案。
        风险提示：人工智能、无人驾驶研发进度与市场需求不及预期，政策落地进度不及预期等。