推广 | 戊戌狗年，人工智能投资仍在“蜜月期”？

让我们先看一段两分钟的视频，听听安联投资专家为您生动解说人工智能新世代。

科技板块去年表现抢眼，预计2018继续发力

2017 年，科技板块的表现异常抢眼，特别是Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google、百度、阿里巴巴和腾讯等大型消费科技巨头的回报相当强劲²。

这些都要归功于智能手机普及率的不断增长，目前智能手机的数量已接近30 亿台³。随着智能手机的功能愈发强大，消费者花在智能手机上的时间越来越多，

而这些公司利用人工智能的优势来分析消费者习惯的数据，并将其转化为可付诸实际行动的深刻见解。我们看到这种现象正在延伸，很多传统公司也采取行动，引进人工智能技术从而更好地提高效率以及推动创新。我们相信未来科技板的表现将持续良好。可以预见的是，未来几十年，人工智能可能会成为最具颠覆性也最富影响力的技术，重塑我们生活的方方面面。

未来几十年，预估创新型投资公司利润增长喜人

然而，近年来，市场经历了多种因素引发的一系列调整期。比如发生在2017年11-12月间的科技行业波动，就是投资者转向金融、媒体和电信等板块，因为这些板块都和美国税改息息相关，且前期表现欠佳。其结果就是，已连涨数年的科技板块，成为人们获利了结从而实现板块轮动的受害者。此番获利了结不是由于技术板块的基本面前景恶化所致；恰恰相反，在人工智能、大数据和云计算等终端需求的推动下，预计技术板块的基本面前景依然强劲。

虽然一些股票在短时间内出现了相对较大幅度的回调，但证券的走势仍在预期的统计区间内。整个市场的杠杆率并不高，也没有任何迹象表明杠杆在持续减少。另外从表面来看，美国消费者债务水平回升，但消费者资产负债表没有过度杠杆化。从政治角度来看，美联储的一举一动都牵扯金融市场的神经，市场也有可能跟着受到波动，然而，我们认为，这些问题从长远来看并不构成威胁，因为美联储的最终政策目标，还是刺激美国经济的增长。

我们认为，未来几年，企业层面的情况可能非常有趣，因为企业将增加商业投资，并通过人工智能等技术提高生产率，而这将进一步推动更可持续的增长。对那些在创新领域投资正确的公司而言，企业利润可能比以往任何一个商业周期都更强劲、更持久，在未来几年内，它们的股价表现可能超越同行。

想知道人工智能影响了生活中的哪些领域吗？不妨看看下面的例子：

金融 :人工智能已渗透到金融领域的每一层面，许多机构正在投资人工智能和区块链，为客户创造更好的解决方案，实现更有效地运作。

• 在财富管理方面，机器人顾问正在帮助覆盖服务相对匮乏的低端市场。

• 人工智能正在革新贷款业务，利用机器学习来分析潜在借款人的更多数据来源，而不仅仅是信用评分。

• 人工智能监控工具正被用来减少诈骗和打击金融犯罪。

• 许多保险公司现在都在日常决策中使用自动化的承保工具。

• 区块链可以通过降低基础设施成本、提高数据质量和交易透明度，实现成本节约。

医疗 :人工智能正在接受有关X光图像的培训，这样他们在诊断多种癌症、肺结核、糖尿病眼部损伤、肺炎和血液感染等疾病时，可以比大多数人类医生更加准确。在电子病历方面，人工智能有助于预测心脏病或其他疾病的风险。最近，人们还训练了神经网络来预测化学反应，这将大大加速新药的研发。

对于人工智能技术将如何帮助医生提高效率、提高未来的医疗质量，我们的了解才刚刚起步。

零售 : 人工智能让买东西变得有趣、亲切，比如，零售商正在利用人工智能和机器学习技术，为消费者带来更多互动和个人体验。

当你走进一家实体店，人工智能助手现在可以回答有关产品和购买的问题。深度学习正被于更好地理解顾客的个人风格，并寻找具有特点不同而具有相似元素的服装，比如不同的裁剪或颜色组合。3D感知和增强现实技术使得虚拟试衣间/展厅能够在购买前，给消费者提供更丰富的体验。

法律 : 人工智能能根据客户的详细信息、抗辩和法律判例来模拟法庭裁决，从而提高律师的效率。另外，法院正在使用预测工具帮助他们在战略层面确定保释金数额、刑期和假释机会。

制造 : 人工智能进入制造业，效率可高多了。机器视觉和人工智能图像识别被用于提供实时产品识别、项目计数和质量检查。融合人工智能和轻触功能的协作机器人可以通过与人类一起工作实现学习和改进。

能源 :目前，许多公司正在利用人工智能决定钻探的地点和进行钻探流程的优化，通过合并实时操作和环境数据来预测可能发生的破坏事件。人工智能还被用于使电网更智能、更高效，更好地预测和平衡电力需求和风能太阳能等间歇性可再生能源之间的关系。

教育 :人工智能也在改变着教育行业，比如一些智能教辅系统的成本正在大规模降低，学生们可以得到更多实惠。人工智能现在还承担了非常耗时的评分工作，使老师可以将更多的时间用于备课和与学生互动。

广告 : 目前机器学习算法越来越热，它可以允许在线零售商根据年龄、地点、喜好、生活方式和购买历史等多种因素，对广告进行个性化设置。除此之外，人工智能还能进行实时调整，比如，以优化营销活动，过滤不恰当的广告，利用离线数据推荐其他消费者感兴趣的产品。

农业 : 如今一些企业使用自动驾驶的无人机就可以帮助农民调查他们的土地，拍摄的图像能显示特定土地的肥力以及农作物需要多少水分等信息。人工智能还能预测各种环境变化和杂草或疾病的存在，来提高作物产量。

航空航天 : 通过观察人类飞行员的行为，下一代人工智能自动驾驶系统的多元神经网络正在接受训练。而且人工智能能在云端处理来自飞机上的数千个传感器的数据，从而监测飞行性能，并能通过前瞻性维护提高安全性能。

无人驾驶汽车 : 先进的驾驶员辅助系统例如车道偏离警告、自动刹车和停车辅助，将真正开启未来出行新模式。比如，特斯拉、宝马、奔驰和英菲尼迪都能提供具有自动驾驶功能的汽车。另外，在一些国家正在公共道路上测试完全自动的无人驾驶汽车，我们相信，这些技术正在推进，自动驾驶汽车将在2020 年到2025 年间实现商业化。

AI这么火，考验投资者选股能力的时候到了

人工智能让越来越多公司从中受益，比如，改善产品和消费者体验、提高效率、激发竞争优势等。

在最近的调查中，近75%的受访高管认为，人工智能将帮他们更快打入新的市场4，而 84%的高管认为，这将使他们的公司取得竞争优势4。尽管高管们如此笃信，但很显然，并非人人都能成功，许多企业才刚刚开始投资人工智能项目。

一些企业相信人工智能有助其取得竞争优势，公司可能面临基础技术执行的失败，另一些可能在文化上无法融入，还有一些公司可能输在市场动向的捕捉上。并非所有的公司都能成功利用人工智能提供的机会，但我们相信几乎每家公司都会受到技术的影响。我们认为，这一创新加速期带来的动荡，意味着选股和主动管理将愈发重要。 

AI投资诀窍---选股和主动管理

未来，我们继续看好人工智能板块这块“大蛋糕”，而它背后所隐藏的增长潜力将不可低估。

在基础设施方面，我们预计人工智能基础设施建设将会有稳定的需求。

过去几年，其驱动力主要来自对新的计算架构的早期应用，从而训练深层神经网络实现机器学习。这种训练包含一种以理解大量数据集为目的的算法开发，而推理是指，机器能利用其所见的数据进行推论并从中学习。

随着训练不断深入即将跃过试点阶段，下一阶段的重点，将是关于人工智能推理和将人工智能从云端部署到数十亿边缘设备上所需的新的处理和存储类型。我们估计，下一阶段的市场规模将是当前市场规模的三至五倍，并预计在未来几年内将看到许多新的产品创新。

在人工智能应用方面，我们看到人工智能正被嵌入到越来越多的软件应用程序和系统中，以帮助做出更明智的决策。这些新的人工智能感知应用程序能够利用现有的业务流程，并结合大数据来提出有价值的新见解。

在某些方面，人工智能为企业资源规划(Enterprise resource planning，简称ERP)软件和商业再造繁荣开启了一个新时代，在上世纪 90 年代，它们曾为不少公司创造了巨大的价值。人工智能正显示它的威力，比如提高自动化水平，提出更好的建议，更快决策以及节约成本。相信，有人工智能的加入，未来将创造出比以往IT产业大革命更大的市场机遇。

在人工智能所支持的行业，我们看到越来越多的公司开始利用人工智能推动新的创新。在许多汽车、消费、医疗和金融领域的公司中，人工智能带来的好处都已初现端倪，令他们能够推出独特的产品和服务，超越其他的同行。而这种超越，让这些公司以前所未有的速度成长起来，更丰厚的利润回报又带来更好的相对股价表现。

看好美国以外市场的AI潜力

我们相信，2018年，美国以外的受益于人工智能的创新型企业将存在更多投资机会。

早期的人工智能发展最初是以硅谷为中心，而美国公司更早地进行了技术投资。正如我们在过去的12-24 个月里看到的那样，现在中国、日本和欧洲都在进行大规模的投资，每个大国都在竞相打造自己的人工智能。

随着全球越来越多的公司开始应用人工智能，以及过去几年内大规模投资开始开花结果，我们预计随着时间的推移，全球多样化程度将进一步提升。

虽然市场刚刚经历了一轮波动，但在良好的经济和金融市场背景下，未来一年内，我们对市场走强仍持乐观态度。随着人工智能的大规模渗透，行业正悄然改变着世界的整体格局，而目前仍处于初级阶段。为股东创造价值的机会仍然很多，并且还在不断增长。与此同时，我们认为，选股、主动管理将是抓取投资时机并从中受益的关键。农历土狗年，市场将何去何从，人工智能将带来怎样的新机遇，我们翘首以盼。

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1.人工智能是指模仿人类活动或行为或其他能力的机器或技术,包括但不限于机器学习、机器人技术、视像或语言处理及信息处理。人工智能的定义可能随着时间增加或改变。

2.以MSCI World Information Technology Index 与 MSCI WorldIndex 对比，数据截至2017年9月29日。

3.数据来源：Statista，截至2018年1月。

4 数据来源：波士顿咨询公司及麻省理工斯隆管理评论，截至2017年9月。