弱的人工智能有三个定义，它主要具备了3C特性，个就是人工智能通过深度学习和神经网络算法，能够对人类的一些知识感知实现机器理解。第二个就是机器视觉和语音识别，能够通过机器对外界的行为进行一个感知。第三，协作的关系。这个协作是指运动器官，通过机器外部控制器完成人类对他指令行为习惯的驱使，这是3C的特征。
基于这样的概念定义基础之上，我们会对整个人工智能产业链进行详细分析。整个产业链定位分为三个层次：是下层的基础设施层，很多的机器视觉，包括语音识别需要很多的算法、硬件计算平台和一些软件的开发平台，还有刚才说的图像库资源，包括语音识别库资源，都是有基础设施层的布局。
第二个是技术研发层面，涵盖了包括机器学习、语音识别和机器视觉，还有智能机器人等三到四个重要的纬度，其中汉柏科技，在机器视觉领域做得就非常出色。
第三个是应用层，在人工智能产业行业应用主要几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。
从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们开始不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。
通过对产业全景图梳理的大体的框架可以看到，整个人工智能全产业链包括基础设施、技术研发和应用层三个层面。
通过对整个基础设施层的深入剖析，包括一些重点厂商和重点行业应用，其实可以看到，基础设施层存在问题。现在很多的传感器，包括一些机器视觉的识别，它的多元数据是很难融合，去协同的，它的数据不能对多元化协同开发，还存在着一定的障碍，这是目前在基础设施层存在的一些问题。我们认为未来的突破，一个是软件算法的快速迭代、快速的更新。在这个层面上中国其实是跟全世界很多国家一样，都处在非常相似的起跑线上，大家对这个算法的突破能力都是非常强的。在软件算法层面是我们未来的重要突破方向。另一方面就是硬件的计算芯片，这是未来的主攻方向，尤其是现在热门的AI芯片，这是未来重点发展方向。
简单分析一下目前主流的计算芯片包括GPU，这包括服务器，还有边缘计算，基本上都用这两类计算芯片完成人工智能，包括机器视觉整个运算能力。从整个趋势来讲，基本上分为两个特征，就是云端会存在高吞吐，本地化存在小快灵的特征。这是什么意思呢?现在很多的机器视觉、很多的数据源汇总到云端需要占用大量网络带宽，这对我们提出很严峻的挑战，交通、安防数据都需要通过云端处理，业界同行都认为未来的趋势，就是需要将这种运算的功能边缘化，当然提供一些时延必须要低，这是未来主要的方向，本地的移动化AI芯片。 当然这是技术研发层层面，其实核心的问题就是一点，机器学习是推动了整个计算机视觉的精度，包括效率的提升，这是在机器学习领域对整个计算机视觉重要的突破性影响。
分析应用层场景发现机器视觉对硬件推动非常明显，比如说无人机，可能早不具备机器视觉，例如大疆无人机，它推出智能避障，现在添加了是为了提升产品的性价比。
通过分析在应用层的产品存在的问题，我们认为机器视觉未来的突破领域，也是刚才说的，还有就是三维的视觉重建，这当然是技术视觉的算法层面。另一方面未来的无人设备，将会是一个非常重要的突破点。
对比全球目前主要国家在人工智能包括机器视觉方面的战略部署，我们可以看到，在美国、日本、欧洲已经很早就提出了相应的重大的战略部署，而且从他们的战略的实施层面和纬度，以及深度和力度来讲，可以看出美日韩在抢跑战略。从具体几个目标来看，美国关注的非常早，在去年白宫提出了人工智能计划之后，其实已经紧密召开了四次，从学界、企业，包括社会的整个沟通会讨论，相当于社会整个伦理，包括科技进步的征集形式，在声势上非常浩大。
日本也是处在非常迅猛推进的阶段。近大家看到波士顿动力，后来被丰田收购了，他们之后做了非常大力度的推动，这家公司早专注于做工业机器人，但是丰田收购之后，很快转型做服务机器人，这跟美国另一家做扫地机器人公司非常类似，我们认为日本在人工智能下一阶段上会抢跑的重要原因。
说到欧盟整个包括两大旗舰项目，一是人脑计划，二是石墨烯，这是从战略上推出非常强大的动力，这是全球的战略动向。
从企业方面来讲，现在很多企业，尤其是IT龙头企业，都是以软件和硬件平台为统一部署商业化的运作，从图中可以看出，这里面列举了一些重点的产品和软件的平台，其实都是一体化的推动，当然这是企业的普遍思路。
赛迪顾问预测到2018年中国人工智能市场规模会超过406亿，这个复合增长率会达到25.8%，增速是快于全球的整个增长率的。在市场结构上来讲，也是存在着整体的情况。投资规模来讲，在去年一年，从投资的整个额度包括投资笔数都呈快速增加的态势，而且很多从事人工智能和机器视觉的企业数量也在快速地增加。
从区域布局的分析可以看到，各个国家、各个层次都在推广一些自己的战略。通过人工智能方面利好的政策，未来在这四个领域会有比较大的机遇，安防、交通，金融，消费电子这是机器视觉领域重点关注的应用行业方向。
