智能領域，說神秘也不神秘
人工智能-用計算機來模擬人的思維
人工智能是指計算機系統具備的能力，這種能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的複雜任務。未來人工智能的應用領域主要包括：自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯）、計算機視覺（圖像識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習、機器人學。
機器人-智慧和執行器的合體
機器人是一種可編程和多功能的，用來搬運材料、工具的操作機或是為了執行不同的任務而具有可改變和可編程動作的專門系統。可以簡單地把機器人分為工業機器人與服務機器人，只有人工智能技術的突破，才能帶來服務機器人在生活服務場景的應用突破。
智能領域遠未達到大眾期望，發展前景巨大
未來需要的是一臺“顛覆人類生活方式的機器”，而非一臺聰明的機器。不過目前無論是人工智能還是機器人，都與大眾期望的高度還相去甚遠。服務機器人可以廣義理解為智能玩具（機器人+玩具）、智能車載（人工智能+車載）、智能家居（人工智能+家居硬件）等。
盡管互聯網的普及打造了包括谷歌、亞馬遜、百度、阿里等一批巨頭以及數量更為龐大的中小企業，基於網絡的創新應用和服務類型也多種多樣，但技術瓶頸的制約已越來越明顯：生活方面需求痛點的解決、物流體系中更加方便快捷的配送方式建設等問題，都面臨智能化程度不足帶來的障礙。只有人工智能才能為“萬物互聯”之後的應用問題提供最完美的解決方案，所以人工智能的價值相當重要，它可能成為IT領域最重要的技術革命。
機器人發展階段情況：工業機器人主要涉及機械，控制，傳感器等技術，傳統技術占比比較高，發展相對成熟，技術發展多是點狀改進型，近二十年沒大的整體突破性發展；服務機器人除了包含工業機器人基礎技術外，目前在行走奔跑、視覺、智能分析與判斷等方面還處在技術開發和突破階段，整體上還在技術成熟待突破階段。
三層基礎架構形成人工智能產業格局生態圈
人工智能產業格局：“基礎資源支持－AI技術層－AI應用層”三層基礎架構形成生態圈。未來AI的生態格局，無論專用還是通用領域將圍繞這三層基本架構形成。基礎資源支持層由運算平臺和數據工廠組成；AI技術層，通過不同類型的算法建立模型，形成有效的可供應用技術；AI應用層輸出技術為用戶提供智能化的服務和產品。
人工智能與機器人+ 是未來要重點關註的投資領域
工業機器人是以需求為導向來推動市場的發展，比如化工工廠應用、汽車行業應用等，這塊德國日本已經走了很遠我們覺得機會比較少了；反看服務機器人是以技術的發展推動需求的發展，那麽我覺得機會來了。現階段AI技術容錯度能達到70%的應用市場都有機會，建議大家盡早布局。 我舉例幾個應用場景，AI技術＋玩具＝智能玩具市場/AI技術＋教育＝解決教育師資問題/AI技術＋保安＝解決24小時精準安保問題/AI技術＋虛擬現實＋老人市場＝老人智能陪伴/AI技術＋售貨員＋收銀＝解決超市銷售問題……其實我們不用懂那麽高深的AI技術知識，只要我們跟現階段的AI技術合作，就能實現我們自己的機器人＋。
未來通用智能時代，進入門檻最高、護城河最寬的是底層AI資源支持的平臺企業；其次是技術層中在細分領域具備核心競爭力的領先企業；門檻最低的是應用層的企業。該階段最值得投資的是已經具備先發優勢的AI企業，無論他目前處於哪一層都可以。
現階段智能語音變現能力差，缺乏殺手級應用，需向語義理解及深度學習發展，所以自然語言處理、計算機視覺等AI技術在某些領域的直接應用，目前應用集中在軟件應用，未來考慮智能家居，智能教育等行業的變現。人形機器人的核心價值點是操作系統，擬人化思維及行為模式只能通過操作系統實現。關註人工智能技術的轉換，行業產學研轉換的可能性，人機交互是重點。
目前市場關心的IT和互聯網領域的幾乎所有主題和熱點（智能硬件、O2O、機器人、工業4.0），發展突破的關鍵環節都是人工智能。未來在AI應用領域還存在很多的投資機會，人工智能與機器人+是我們未來重點關註的投資領域，只有人工智能與機器人結合的閉環投資鏈條，同時以技術層+應用層的雙重投資理念，才能創造出最優的投資組合。
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