AI的运转需要全球10%用电量，为什么真的可以撑得下AI的发展吗？

今天，世界上数以百万计的数据中心所占用的用电量还不到2%——这个统计数据包含了在它们庞大的服务器阵列上处理的各种工作负载。Applied Materials估计，运行人工智能的服务器目前只占全球电力消耗量的01%。

其他的科技公司高管也发出了警告。华为的安德斯安德烈(Anders Andrae)认为，到2025年，数据中心最终可能消耗全球十分之一的电力 ，不过他的估算涵盖了数据中心的所有用途，而不仅仅是人工智能。

落基山研究所的特别顾问乔纳森·库米(Jonathan Koomey)则相对乐观。他预计，尽管人工智能相关活动呈井喷式增长，但数据中心的能源消耗在未来几年仍将保持相对平稳。

这些大相径庭的预测突显出，人工智能对大规模计算未来的影响以及对能源需求的最终影响存在着不确定性。

毫无疑问，人工智能电力消耗非常大。训练和运行像深度学习模型这样的东西需要处理大量的数据，因而占用内存和处理器。人工智能研究机构OpenAI的一项研究表明，驱动大型人工智能模型所需的计算能力已经每三个半月翻一番。

Applied Materials自己也承认，它的预测是一种最糟糕的情况，意在突出缺乏软硬件新思维可能会造成的状况。该公司的企业战略和市场情报主管桑迪普·巴吉卡尔(Sundeep Bajikar)表示，公司假定，随着时间的推移，被用来训练人工智能模型的信息组合将会发生改变，相对于文本和音频信息，视频和其他图像的占比将会攀升。视觉数据的计算量更大，因此需要消耗更多的能量。

随着自动驾驶汽车和嵌入其他智能设备的传感器等设备的兴起，人工智能模型还将要处理有更多的信息。超高速5G无线连接的普及，将使得数据更容易在数据中心之间传输。

但悲观的预测忽略了几个可能限制人工智能电力消耗的重要进展。其中之一是由Facebook和亚马逊等公司开创的“超大规模”数据中心的兴起。

这种数据中心使用大量专门为特定任务定制的基本服务器阵列。这些机器比传统数据中心的服务器更加节能，因为后者需要处理更广泛的功能。当前向超大规模数据中心的过渡，再加上冷却和其他技术的进步，是过去几年新数据中心的能源消耗基本上被运转效率提高所抵消的一个重要原因。

新型微芯片也会有所帮助。Applied Materials的预测假定，人工智能的工作负载将继续在现有硬件上运行，这些硬件的效率在未来几年将会逐步提高。但许多的初创企业以及英特尔、AMD等大公司，都在开发利用光子学等技术的、节能性大幅提升的半导体，来驱动神经网络和其他的人工智能工具。

具有讽刺意味的是，对人工智能功耗限制贡献最大的实际上可能是人工智能本身。谷歌已经在使用其2014年收购的DeepMind开发的技术，来更有效地冷却它的数据中心。通过向人类 *** 作员提出建议，人工智能已经帮助该公司削减了40%的冷却费用;现在它能有效地独立运行数据中心的冷却系统。

人工智能还将用于优化数据中心运营的其他方面。而且，就像谷歌在冷却方面的成果一样，这将使得各类工作负载受益。这并不意味着，数据中心最终不会因为对人工智能魔法的需求不断增长而消耗更多的能量，但这是当下做出预测如此困难的又一个原因。

今天是2020年八月的最后一天，突如其来的新冠疫情基本上把上半年完全打乱。随着新冠疫情继续在全球范围内肆虐，一些大型 科技 公司站在利用人工智能，大数据，机器人技术和传感器等新兴技术来研发疫苗和突破治疗方法的最前沿，以帮助受冠状病毒感染的人们。

2020年由于新冠病毒的“黑天鹅”事件，促进了人工智能（AI）在医疗，金融和制造业等许多领域的广泛应用。现在，我们正处于一个新的转折点，人工智能将永远改变我们的生活方式。一年还剩下四个月，我们想看看这些新兴技术迄今为止的发展情况。

以下列出了2020年以及之后将推动未来十年创新的十大新兴技术。

1 人工智能与机器学习 – AI和ML继续保持头把交椅。人工智能不仅统治着信息技术领域，而且渗透到我们的日常生活中。它管理着我们的电子设备和房屋，帮助我们导航，并建议我们观看，阅读，收听和购买什么。生物技术公司还将AI与其他技术集成在一起，以提供远程医疗，预防，诊断，医院护理，公共安全以及对行业，城市提供帮助的急需的解决方案。人工智能是新兴技术中的最大力量，其应用跨越其他领域，包括机器人技术，物联网（IoT），云计算，认知自动化，安全性，财务等等。今年，我们还看到了一种新型的人工智能，称为格式AI。与生成AI不同，形成性AI可以随着时间动态地适应并生成新颖的模型来解决特定问题。AI的其他新兴用途包括自适应机器学习，边缘AI，边缘分析，可解释的AI，AI平台即服务（PaaS），转移学习，生成对抗网络和图分析。

2传感和移动性 –当今世界各地有数百万人在远程工作，传感和移动性是对我们的生活产生影响的两项技术。正如Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）所描述的那样，“感觉和移动性听起来好像是两个截然不同的事物，但实际上它们之间有着密切的联系，因为它感觉到了实现移动性的能力。” 传感和移动技术涉及例如3D传感摄像头，AR云，轻型货运无人机，自动驾驶飞行器和自动驾驶的使用。

3下一代认知计算 - 认知计算是我们列表中的新功能。它是一种神经形态技术，它使用计算机模型来模拟复杂的情况下的人类思维过程，在这种情况下答案可能是模棱两可和不确定的。与人工智能不同，认知计算是一系列技术平台的集合，从广义上讲，它们是基于人工智能和信号处理的科学学科。不同于AI更加注重通过增强人类思维来解决复杂问题来提供准确的结果，而认知计算或思维则旨在模仿人类行为并适应人类推理，旨在以类似于人类解决问题的方式。

4 5G – 5G是第五代移动网络，与4G相比提供了改进，例如低延迟，智能功耗和高设备密度。借助5G，5G现在正被用于从远在千里之外进行远程手术，这可能会改变整个医疗保健行业。2019年，我国的医生使用5G进行了远程手术，将刺激设备插入了将近3000多公里之外的帕金森患者的大脑中。除了医学之外，5G还将使增强现实，智慧城市和联网车辆成为可能。

5增强现实/虚拟现实 –今年年初，AR和VR排名第9位。随着冠状病毒和大流行后工作未来的永久转变，虚拟现实和增强现实有可能极大地改善远程工作并改变我们永远的工作方式。今年年初，在冠状病毒大流行之前，Facebook提出了使用增强和虚拟现实进行远程工作的想法。长期以来，Facebook一直认为这些技术可以广泛用于 娱乐 之外。Facebook的AR和VR负责人Andrew“ Boz” Bosworth早在5月份表示，这家社交巨头已经在投资使用AR和VR技术“增强远程工作和生产力”。AR和VR还具有改变人类与机器，数据以及彼此互动的方式的潜力。

6无服务器计算的下一代云计算 –如今，云计算已渗透到我们生活的许多方面。无论我们是否意识到，日常语音通信中使用的大多数数据都是由阿里，腾讯，亚马逊等 科技 公司存储在云中的。无服务器计算是一种云计算执行模型，其中提供商按使用情况提供后端服务。服务器仍在使用，但是从无服务器的供应商那里获得后端服务的公司是根据使用情况收费的，而不是固定数量的带宽或服务器数量。无服务器计算也称为功能即服务（FaaS），它使公司能够构建可实时扩展的应用程序，以便它们能够响应随数量级而立即变化的需求。如上所述，

7自然语言处理 – NLP是人工智能领域，使计算机能够分析和理解人类语言。NLP使用自然语言处理计算机与人之间的交互。语音到文本将人类语言转换为编程语言，文本到语音将计算机 *** 作转换为声音响应。NLP被用于我们日常生活中的各种设备。AI芯片（也称为AI加速）的出现将进一步加速NLP的发展。例如，Alexa和Siri等语音助手具有内置的NLP引擎，可将语音转换为单词，声音和想法。不幸的是，当今的主流语音助手解决方案（Alexa，Siri和Google Home）并不是针对工业环境而设计的。下一代NLP现在正在工业IoT设备中使用。早在2019年，我们就Onvego进行了报道，这是一家位于以色列特拉维夫的AI技术创业公司，专注于智能语音，语音和语言处理以及下一代NLP和语言处理领域。使用NLP技术，Onvego使物联网设备即使在离线状态下也可以通过语音命令激活。

8机器人技术 –机器人出现的时间比您想象的要长。我们今天所知的最早的机器人最早是由肯塔基州路易斯维尔的发明家George C Devol开发的。自从1950年代初期首次开发机器人以来，发生了许多变化。机器人技术是产生机器的科学，工程和技术的交集，称为机器人。与十年前不同，机器人技术已经从工业用途转变为服务和食品交付。机器人在物理上和虚拟上都在影响着家庭和企业。如上所述，随着5G技术的到来，医生现在正在使用机器人进行远程手术。除了外科手术机器人以外，医院和治疗中心现在还使用机器人来提高护理质量和患者预后。

9物联网（IoT） –简而言之，物联网是将任何设备连接到Internet以及彼此连接的想法。该设备也称为IoT设备，是一种带有传感器的硬件，该传感器通过Internet将数据从一个地方传输到另一个地方。物联网设备包括无线传感器，软件，执行器和计算机设备等等。与物联网的早期不同，下一代物联网迎来了第四次工业革命的新时代，也被称为工业40。具体而言，工业40专注于依赖物联网的智能工厂。它影响从制造业到物流和供应链的每个工业过程。物联网是工业40的九大支柱或组成部分之一。

10量子计算 –与使用以0或1表示的位存储信息的常规计算机不同，量子计算机使用量子位或qubit将信息同时编码为0、1或两者。量子计算始于1980年代初，当时物理学家Paul Benioff提出了图灵机的量子力学模型。从那时起，诸如Google和IBM之类的技术巨头一直在努力将该技术引入主流。早在9月，该搜索巨头成为第一家实现“量子至上”的公司。量子计算将开辟新的可能性领域，并有助于解决以前不可能的计算问题。

2018年人工智能行业分析：细分领域存在更大发展空间

扶持政策持续加码出台 细分方向有“钱景”

当前从中央到各大部委、到地方，对于人工智能的扶持政策持续加码出台。我国人工智能产业景气度有望进一步上行，自动驾驶、智能服务机器人、金融科技、智能穿戴设备等细分方向有“钱景”。

人工智能加速发展

百度与一汽红旗联合推出中国首款L4级自动驾驶乘用车。李彦宏还与一汽集团董事长、党委书记徐留平共同发布了量产计划：2019年小批量下线示范运行、2020年大批量投放更多城市运营。

除了百度不断攻城略地，另一大人工智能巨头谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo近日发布声明称，已获美国加利福尼亚州机动车辆部(DMV)批准，成为全球首家获得前排无人类司机驾驶测试许可的公司。同时，人工智能也获得了全球多国政府的政策支持，特别是中国对人工智能产业的政策支持力度不断加大。预计到了2020年、2025年和2030年中国AI核心产业规模将分别超1500亿元、4000亿元和10000亿元，并且带动数万亿规模的相关产业。

中国计划推广新一代的人工智能即20版本，预计2020-2035年中国人工智能核心产业规模将大幅扩大，预计到2035年，人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升16个百分点。

据前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，截止到2017年全球人工智能核心产业规模已超过370亿美元，我国人工智能核心产业规模达到56亿美元左右。预计到2020年全球人工智能核心产业规模将超过1300亿美元，年均增速达到60%，其中基础层、技术层、应用层产业规模将分别突破270亿美元、342亿美元和672亿美元。我国核心产业规模将超过220亿美元，年均增速接近65%，三大层次产业规模将分别突破44亿美元、66亿美元和110亿美元。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。预计到2022年，国内中国人工智能行业市场规模将达到680亿元。

2014年-2022年中国人工智能行业市场规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

政策持续加码人工智能

智能语音是最早落地的人工智能技术，我国智能语音产业的产业规模、创新能力、企业实力、应用程度、公共服务体系建设等方面取得了显著的成绩，呈现出蓬勃发展的局面。下一步，工业和信息化部将进一步推动以智能语音为代表的人工智能核心技术发展，加强技术攻关、促进行业融合应用、优化发展环境，务实推动智能语音产业规模发展。

截止到2017年中国智能语音市场规模达到1057亿元，与2016年相比增长70%。随着智能语音应用产业的拓展，市场需求增大，预计2018年中国智能语音市场规模将进一步增长，达到1597亿元。

2014-2018年中国智能语音市场规模统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

日前，工业和信息化部印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》(以下简称《工作方案》)，其中指出，工业和信息化部将通过开展人工智能揭榜工作，征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的创新主体，在人工智能主要细分领域，选拔领头羊、先锋队，按照“揭榜挂帅”的工作机制，突破人工智能产业发展短板瓶颈，树立领域标杆企业，培育创新发展的主力军，加快我国人工智能产业和实体经济深度融合，促进创新发展。同时还确定了智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、智能传感器、神经网络芯片、智能工业机器人、智能控制装备等具体的重点任务方向。

国家发改委11月19日也表示，下一步发改委将会同有关部门抢抓人工智能发展战略机遇，提升新一代人工智能科技创新能力，加强产业链协同和产业生态培育。

地方政府扶持政策不断落地

在国家大力发展人工智能同时，各地方政府也不断出台扶持政策。日前，上海市政府与发改委、科技部等共同主办2018世界人工智能大会，并在会议期间推出加快推进人工智能高质量发展的22条具体措施;山东省人工智能产业联盟正式成立;南京市则发布生态科技岛人工智能示范区发展规划。

人工智能相关上市公司在与地方政府合作推进场景落地方面近来也捷报频传。例如科大讯飞先后与铜陵、阜阳、南宁、上海、贵州等省市签署战略合作，推进其人工智能产品体系落地;海康威视也先后与赣州、广州、龙口以及中山等市公安局签订警企合作协议，推进智慧公安建设;此外还有高乐股份与中国电信联合中标智慧教育项目;千方科技加入百度智能驾驶Apollo计划等。

当前人工智能发展仍然处于“婴儿期”，拥有巨大成长空间。人工智能在产业升级、产品开发、服务创新等方面具有很强的技术优势，应加强人工智能和产业发展融合，培育新增长点、形成新动能，以人工智能技术推动各产业变革，促进人工智能同一、二、三产业深度融合。

中国也吸引了越来越多的人工智能投资。截止到2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了686%。在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长6534%。在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长6534%。

2013-2017年中国人工智能投资统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

细分领域“钱景”光明

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。根据工信部《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》，未来人工智能将会像互联网一样持续渗透到各个行业和领域，通过对数据信息的高效处理，帮助企业和用户持续改善经营效率和使用体验。

对于行业投资机会，我国人工智能产业景气度有望进一步上行。建议关注自动驾驶、智能服务机器人、金融科技、智能穿戴设备等人工智能与实际应用相结合并已在一定程度上实现商业化应用的细分方向。

我国在人工智能、大数据、云计算、信息安全等领域已具有一定的技术实力，叠加多项政策出台推动人工智能产业在我国快速发展，AI+场景正在逐步落地。在金融、交通、安防等领域，人工智能相关技术的渗透率正在快速提升，这将带给相关领域企业的发展机遇。建议关注人工智能领域的语音识别领域、计算机视觉领域、无人驾驶领域的相关龙头个股。

坚定看好国内人工智能产业的发展，国家将人工智能作为经济转型的重要抓手之后，未来在融合发展上有着更大的发展空间。基础层方面，建议关注国内服务器、高性能计算企业浪潮信息、中科曙光在算力提供上的市场机会。在应用层方面，建议关注语音、计算机视觉、自动驾驶、预测分析等技术在AI+(客服、安防、医疗、汽车、金融等)市场上的应用，覆盖企业中，建议关注科大讯飞、海康威视、苏州科达、卫宁健康等标的。

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