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報告簡介
報告目錄
2015-2016年中國智能硬件創(chuàng)新行業(yè)分析報告
1、智能手機回歸平穩(wěn)，IA 引領(lǐng)新方向 4
1.1、智能手機高增長時代落幕 4
1.2、IA（智能增強）進(jìn)入4.0 時代，指引硬件和交互方向 5
1.3、IA 需要更好的“智能”、更加匹配的人機交互技術(shù) 6
2、AI 崛起， 解決IA 發(fā)展瓶頸 9
2.1、AI 崛起——深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成績斐然 9
2.2、AI 3.0 時代來臨 11
2.3、AI-更精準(zhǔn)的語音、圖像識別 14
2.4、AI 3.0 時代更好的“智能” 19
3、IA+AI—奠定新一輪硬件創(chuàng)新的基礎(chǔ) 21
3.1、新一輪硬件創(chuàng)新條件逐步成熟 21
3.2、科技巨頭全面布局開放平臺、場景應(yīng)用 23
3.3、GPU、FPGA 等的應(yīng)用還將進(jìn)一步縮短學(xué)習(xí)過程 24
3.4、計算機視覺等應(yīng)用走向成熟 26
4、新一輪智能硬件創(chuàng)新—AR、服務(wù)機器人等 28
4.1、AR、服務(wù)機器人、無人駕駛有望成為新方向 28
4.2、可穿戴設(shè)備的未來——個性化的計算（AR、手表） 30
4.3、服務(wù)機器人—智能家居等的落地形式 34
4.4、無人駕駛—IA+AI 促進(jìn)汽車智能化 38
5、2018 年有望進(jìn)入爆發(fā)階段 42
5.1、2018 年有望進(jìn)入高速增長期 42
5.2、平臺級公司、垂直應(yīng)用公司充滿機遇 44
6、風(fēng)險提示 46
圖表目錄
圖表 1：智能手機進(jìn)入個位數(shù)增長（百萬臺） 4
圖表 2：IA、AI 比較 5
圖表 3：智能增強（以人為本打造機器）引領(lǐng)了計算機時代的科技進(jìn)步 6
圖表 4：第一輪智能硬件創(chuàng)新 6
圖表 5：2011-2015年年智能硬件投資額大幅提升 7
圖表 6：智能硬件滲透率仍偏低 8
圖表 7：智能硬件產(chǎn)業(yè)鏈（智能手機紅利帶來第一輪智能硬件的創(chuàng)新） 8
圖表 8：“智能”的訴求&交互技術(shù)比較 9
圖表 9：大數(shù)據(jù)、算法、并行計算能力是人工智能發(fā)展主要因素 9
圖表 10：模擬神經(jīng)元的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 10
圖表 11：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近10 年迎來大發(fā)展 11
圖表 12：深度學(xué)習(xí)模型率先在機器翻譯、語音、圖像等實現(xiàn)突破 11
圖表 13：2006-2016 年3月以來人工智能投資金額 12
圖表 14：細(xì)分領(lǐng)域投資額 12
圖表 15：AI 進(jìn)入3.0 時代 14
圖表 16：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦感知過程 14
圖表 17：CNN、RNN 促進(jìn)圖像和語音識別準(zhǔn)確率提升 15
圖表 18：傳統(tǒng)圖像識別手動選取特征（模式識別） 16
圖表 19：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主提取特征 16
圖表 20：iMageNet 圖像識別大賽 17
圖表 21：圖片識別準(zhǔn)確率 17
圖表 22：語音識別準(zhǔn)確率提升 18
圖表 23：增強學(xué)習(xí)模型 19
圖表 24：大數(shù)據(jù)下深度學(xué)習(xí)算法表現(xiàn)更佳 20
圖表 25：deepmind 的打方塊游戲 20
圖表 26：AI 3.0——感知、理解、決策 20
圖表 27：人工智能的成熟水平 21
圖表 28：人工智能更多地將以云服務(wù)的形式促進(jìn)硬件創(chuàng)新 22
圖表 29：IA+AI 促進(jìn)新一輪硬件創(chuàng)新條件成熟 22
圖表 30：國際科技巨頭人工智能布局 23
圖表 31：計算、互聯(lián)網(wǎng)是IA 和AI 的共同基礎(chǔ) 24
圖表 32：GPU 與CPU 應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較 25
圖表 33：GPU 的使用提升人工智能學(xué)習(xí)效率 26
圖表 34：FPGA 有望進(jìn)一步提升 26
圖表 35：計算機對復(fù)雜場景的描述 27
圖表 36：多種視覺感知技術(shù)的融合 27
圖表 37：語音交互體現(xiàn)個性化的智能 28
圖表 38：IA+AI 促進(jìn)新一輪硬件創(chuàng)新 29
圖表 39：IA+AI 共同引領(lǐng)科技未來 30
圖表 40：可穿戴設(shè)備應(yīng)用方向 31
圖表 41：AR 的IA 部分——硬件和交互技術(shù)逐步成熟 32
圖表 42：Magic leap 顯示原理 32
圖表 43：虛擬個人助理與可穿戴設(shè)備的結(jié)合將釋放可穿戴設(shè)備應(yīng)用潛力 33
圖表 44：2016-2020年全球AR、VR 市場規(guī)模（億美元） 34
圖表 45：服務(wù)機器人 35
圖表 46：移動、感知、人機交互是服務(wù)機器人關(guān)鍵 35
圖表 47：服務(wù)機器人的傳感器 36
圖表 48：服務(wù)機器人應(yīng)用 37
圖表 49：2025年服務(wù)機器人市場規(guī)模（億美元） 37
圖表 50：大量傳感裝置 38
圖表 51：傳感裝置與高精度地圖的配合 39
圖表 52：海量數(shù)據(jù)將為人工智能算法訓(xùn)練提供基礎(chǔ) 40
圖表 53：IA+AI 推進(jìn)汽車智能化 40
圖表 54：2015-2020年全球ADAS 市場規(guī)模 41
圖表 55：Gartner 技術(shù)成熟度曲線 42
圖表 56：新一輪智能硬件市場規(guī)模 43
圖表 57：新一輪智能硬件滲透周期 43
圖表 58：IA+AI 產(chǎn)業(yè)鏈 44
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