猜想一：人脸识别或迎产业爆发期
目前人脸识别已经在金融、安防等领 域开始应用，随着试点的不断推进，2017年人脸识别的应用范围和 数量将快速增加，尤其是在机场、车站、边检等场所的场景应用将快速铺 开。
猜想二：人工智能助力安防视频分析
目前我国一线、二线、三线城市已经基本完成城市监控与报警系统由标清改高清的建设。下一步目标就是要 实现智能视频分析。从多个城市的试点情况来看视频分析能够大幅提升办 案效率，预计明年将会有多个示范项目的出现作为人工智能在视频分析领 域的标杆。
猜想三：医保控费智能审核系统落地实现
2015年，人社部印发了《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控经办规程》要求用两年时间在全 国推开基本医疗保险医疗服务智能监控工作。预计2017年智能审核系 统将在全国进行试点。
猜想四：Bots开始平台化，逐渐取代App
随着自然语言处理等人工智能技术的成熟、智能移动互联设备的普及，Bots已经具备了行业爆发的基础。 Bots所具有的易使用、易开发、易传播、接口统一等优点，会来带更自然、 更便捷，更轻松的人机交互，越来越多的用户和流量将汇集到Bots上。Bots将开始平台化，并逐渐取代App,预计未来3年的复合增长率 在 100%。
猜想五：人工智能芯片成为战略制高点，向专业定制化发展
目前人工智能芯片涵盖了三个阶段：于FPGA的半定制、针对深度学习算的全定 制以及类脑计算芯片。目前软件企业采取的主流方案是图形处理器（GPU ) 和现场可编程门阵列（FPGA)。而人工智能芯片研发公司正在积极布局针 对深度学习算法的全定制芯片。预计2017年各大巨头在人工智能芯片 上的争夺将更加激烈。英伟达的GPU出货量将成为人工智能领域发展的风 向标。
猜想六：多领域服务助力无人驾驶汽车实现商业化价值
预计2017年基于无人驾驶汽车服务方向的商业化应用和探索形式会更加多，无人驾驶汽 车的软硬件研发和商业化应用会继续高增长势头。预计无人驾驶在卡车领 域的应用将扩大规模，同时无人驾驶物流车AGV将大规模放量。
猜想七：认知医疗助力智慧医疗项目加速落地
预计在2017年，随着我国对于智慧医疗以及“健康中国”规划，无论是旧M Watson在中国 的布局或是以百度为首的国内大企业在认知领域的拓展，都会为认知医疗在国内的普及作出巨大的贡献，但是其中需要首先解决的是医疗大数据的 共享和联通，这是未来智慧医疗和认知医疗开展的基础。
猜想八：低成本激光雷达将加速无人驾驶到来
激光雷达传感器技术作为计算机感知外界地形、障碍的有效工具，是无人驾驶技术得以应用的最为重要的传感器。预计激光雷 达受益于技术提升及产能提升,2020年单只激光雷达成本有望达到400元，中国市场规模有望近200 亿。预计随着国内外对于无人驾驶汽车的进一步量产的需求和商业化前景，随着技术的发展和激 光雷达传感器成本的降低，会加速无人驾驶汽车商业化的到来。
猜想九：海量金融信息智能搜索与分析技术接入更多金融商业系统
海量金融信息智能捜索与分析技术在2017年预计被集成接入更多的金融商业系统中，将有效地减少金融从业人员的信息检索工作量, 同时其基于海量数据的分析也会帮助从业人员得出更准确而全面的结论。行业的进一步发展取决于人 工智能技术的发展和海量信息分布式采集技术在金融行业的推行效果。
猜想十：全流程管理个人投顾进入快速发展期
智能投顾极大地降低了传统人力投资顾问的工作量同时提高了效率，从而可以覆盖到更多的用户。智能投顾的平均管理费率为0.36%,仅为传统个人投顾 管理费率的26%。预计市场模式和格局在不断的探索和资金投入中会渐渐清晰并且进入快速发展时期。
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