1分鐘點評大盤：
觀點：兩市高開低走，上證跌破5日均線，深市已經破了5日和20日均線，由於這兩天盤面的個股實在是太慘，大面一堆，因此，短線儘量只考慮績優大藍籌，否則，其他股，還是降低一下倉位！
連板情緒：不用看，遠離，暫時拉黑！！！
熱點結構：基因概念，智慧穿戴，生物疫苗，防禦板塊為主！
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10月15日，華為“心聲社群”披露了任正非不久前接受美聯社的採訪紀要，在問到華為未來的方向時，任正非表示未來的新興技術應該是智慧計算，從智慧計算走向人工智慧！能讓華為作為終極目標的人工智慧，烈炎認為，很可能是未來幾十年最有發展潛力的行業，作為投資者應該提前重點關注！
整體趨勢：
人工智慧作為第四次工業革命的重要抓手之一，已經成為各國科技領域爭奪的焦點。國內人工智慧政策環境較好，產業基礎初步具備，市場需求十分旺盛。按照中央規劃，未來人工智慧核心產業、“AI+”（AI與傳統產業融合）均是戰略發展重點。預計到2020年中國人工智慧核心產業市場規模將超過1600億元，帶動相關產業市場規模將超過萬億元
人工智慧產業架構圖：
人工智慧產業鏈構成
人工智慧是典型的分層結構：一般分為基礎層、技術層和應用層
國內人工智慧發展現狀：
l政策驅動：高層已經將人工智慧作為資訊科技發展的重要抓手。2017年開始，行業規劃和扶持政策密集出臺，確定了行業“三步走”發展戰略。
技術驅動：國內在大資料、基礎算力以及演算法方面都取得了突破性進展。
需求驅動：國內工業化和資訊化融合、“網際網路+”等戰略創造出了海量市場需求。
人工智慧基礎晶片分類：
所有能夠用於人工智慧的晶片，都可以稱為AI晶片，包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC（專用晶片），也包括在研的類腦晶片、可重構AI晶片等；狹義上講，主要是GPU、FPGA、ASIC。
GPU：擅長雲端訓練，短期內仍然是AI晶片市場的首選
GPU是一種由大量核心組成的大規模平行計算架構，專為同時處理多重任務而設計的晶片。
產品特點：（1）計算能力強大。GPU中超過80%部分為運算單元（ALU），擅長大規模並行運算。（2）產品成熟。目前，CPU+GPU異構模式已經在人工智慧雲端訓練平臺得到廣泛應用。
市場格局：英偉達絕對領先，AMD跟隨，英特爾規劃進入。
FPGA晶片：算力強、靈活度高，但技術難度大、國內差距較為明顯
PGA（現場可程式設計門陣列）晶片集成了大量的基本閘電路以及儲存器，靈活性介於CPU、GPU和ASIC之間，在硬體固定之前，允許使用者靈活使用軟體進行程式設計
優勢：（1）算力強勁。（2）功耗較低。相比CPU和GPU，FPGA沒有取指和譯碼操作，能耗比指標優秀。（3）靈活性好，成本有優勢。
國際格局：當前，全球FPGA市場被賽靈思、英特爾、萊迪思等巨頭壟斷。
專用晶片（ASIC）：百花齊放，可提供更高能效表現和計算效率
ASIC（專用晶片）是一種為特定目的、面向特定使用者需求設計的定製晶片，具備效能更強、體積小、功耗低、可靠性更高等優點。
效能：ASIC晶片主要應用於深度學習加速。其中表現最為突出的ASIC就是Google的TPU（張量處理晶片）。
2018-2023年全球AI晶片市場規模
國內主要人工智慧晶片企業情況
AI基礎設施
隨著AI演算法和晶片的發展，GPU、FPGA以及ASIC晶片為核心計算單元的AI專用基礎設施（簡稱：AI基礎設施，下同）增多，其中GPU伺服器最為主流。IDC最新發布的資料顯示，2018年，中國AI基礎設施市場銷售額達到13.18億美元，同比增長132%。
基礎資料服務：國內產業鏈初步形成資料是人工智慧的主要原材料。人工智慧深度學習演算法的最終功能，都是需要通過資料輸入，訓練和推理去實現。
技術篇：
軟體框架：基礎演算法趨於穩定之後，軟體框架尤其是開源框架成為巨頭髮力重點
演算法定義：演算法作為人工智慧的核心，其主要機理是通過將現實問題抽象和分解為“迴歸、分類和聚類”三項任務，並對其進行求解。當前最為主流的基礎演算法是深度學習演算法
AI
技術：語音、視覺、生物識別相對成熟，自然語言處理、知識圖譜等關注度高
應用篇：
產品及解決方案：產品形式趨向多樣化，AI解決方案正在加速賦能傳統行業
智慧機器人：應用場景日趨豐富，個人消費機器人、工業機器人發展快速
智慧家居：技術相對成熟，已成為語音、視覺以及生物識別等技術主要落地場景
智慧醫療：醫療領域的AI應用還需觀察，醫院端的資訊化推進較為順利
智慧金融：目前應用場景較為初級，未來智慧投顧、智慧客服市場空間巨大
2019中國AI產業生態圖譜
烈炎列舉一批在A股上市的人工智慧核心公司，以供參考：
科大訊飛，海康威視，匯頂科技，視源股份，虹軟科技，中國長城，中科曙光，浪潮資訊，衛寧健康，恆生電子。
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