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1分钟点评大盘：
观点：两市高开低走，上证跌破5日均线，深市已经破了5日和20日均线，由于这两天盘面的个股实在是太惨，大面一堆，因此，短线尽量只考虑绩优大蓝筹，否则，其他股，还是降低一下仓位！
连板情绪：不用看，远离，暂时拉黑！！！
热点结构：基因概念，智能穿戴，生物疫苗，防御板块为主！
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10月15日，华为“心声社区”披露了任正非不久前接受美联社的采访纪要，在问到华为未来的方向时，任正非表示未来的新兴技术应该是智能计算，从智能计算走向人工智能！能让华为作为终极目标的人工智能，烈炎认为，很可能是未来几十年最有发展潜力的行业，作为投资者应该提前重点关注！
整体趋势：
人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一，已经成为各国科技领域争夺的焦点。国内人工智能政策环境较好，产业基础初步具备，市场需求十分旺盛。按照中央规划，未来人工智能核心产业、“AI+”（AI与传统产业融合）均是战略发展重点。预计到2020年我国人工智能核心产业市场规模将超过1600亿元，带动相关产业市场规模将超过万亿元
人工智能产业架构图：
人工智能产业链构成
人工智能是典型的分层结构：一般分为基础层、技术层和应用层
国内人工智能发展现状：
l政策驱动：高层已经将人工智能作为信息技术发展的重要抓手。2017年开始，行业规划和扶持政策密集出台，确定了行业“三步走”发展战略。
技术驱动：国内在大数据、基础算力以及算法方面都取得了突破性进展。
需求驱动：国内工业化和信息化融合、“互联网+”等战略创造出了海量市场需求。
人工智能基础芯片分类：
所有能够用于人工智能的芯片，都可以称为AI芯片，包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC（专用芯片），也包括在研的类脑芯片、可重构AI芯片等；狭义上讲，主要是GPU、FPGA、ASIC。
GPU：擅长云端训练，短期内仍然是AI芯片市场的首选
GPU是一种由大量核心组成的大规模并行计算架构，专为同时处理多重任务而设计的芯片。
产品特点：（1）计算能力强大。GPU中超过80%部分为运算单元（ALU），擅长大规模并行运算。（2）产品成熟。目前，CPU+GPU异构模式已经在人工智能云端训练平台得到广泛应用。
市场格局：英伟达绝对领先，AMD跟随，英特尔规划进入。
FPGA芯片：算力强、灵活度高，但技术难度大、国内差距较为明显
PGA（现场可编程门阵列）芯片集成了大量的基本门电路以及存储器，灵活性介于CPU、GPU和ASIC之间，在硬件固定之前，允许使用者灵活使用软件进行编程
优势：（1）算力强劲。（2）功耗较低。相比CPU和GPU，FPGA没有取指和译码操作，能耗比指标优秀。（3）灵活性好，成本有优势。
国际格局：当前，全球FPGA市场被赛灵思、英特尔、莱迪思等巨头垄断。
专用芯片（ASIC）：百花齐放，可提供更高能效表现和计算效率
ASIC（专用芯片）是一种为特定目的、面向特定用户需求设计的定制芯片，具备性能更强、体积小、功耗低、可靠性更高等优点。
性能：ASIC芯片主要应用于深度学习加速。其中表现最为突出的ASIC就是Google的TPU（张量处理芯片）。
2018-2023年全球AI芯片市场规模
国内主要人工智能芯片企业情况
AI基础设施
随着AI算法和芯片的发展，GPU、FPGA以及ASIC芯片为核心计算单元的AI专用基础设施（简称：AI基础设施，下同）增多，其中GPU服务器最为主流。IDC最新发布的数据显示，2018年，中国AI基础设施市场销售额达到13.18亿美元，同比增长132%。
基础数据服务：国内产业链初步形成数据是人工智能的主要原材料。人工智能深度学习算法的最终功能，都是需要通过数据输入，训练和推理去实现。
技术篇：
软件框架：基础算法趋于稳定之后，软件框架尤其是开源框架成为巨头发力重点
算法定义：算法作为人工智能的核心，其主要机理是通过将现实问题抽象和分解为“回归、分类和聚类”三项任务，并对其进行求解。当前最为主流的基础算法是深度学习算法
AI
技术：语音、视觉、生物识别相对成熟，自然语言处理、知识图谱等关注度高
应用篇：
产品及解决方案：产品形式趋向多样化，AI解决方案正在加速赋能传统行业
智能机器人：应用场景日趋丰富，个人消费机器人、工业机器人发展快速
智能家居：技术相对成熟，已成为语音、视觉以及生物识别等技术主要落地场景
智慧医疗：医疗领域的AI应用还需观察，医院端的信息化推进较为顺利
智慧金融：目前应用场景较为初级，未来智能投顾、智能客服市场空间巨大
2019中国AI产业生态图谱
烈炎列举一批在A股上市的人工智能核心公司，以供参考：
科大讯飞，海康威视，汇顶科技，视源股份，虹软科技，中国长城，中科曙光，浪潮信息，卫宁健康，恒生电子。
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