三龙头领涨人工智能芯片概念股!机构力荐12只潜力牛股(名单)

三龙头领涨人工智能芯片概念股！机构力荐12只潜力牛股（名单）

撰写：偲蕴下半年以来科技股之风劲吹，人工智能、芯片替代、人脸识别等概念股气势如虹，成为市场的炒作热点之一。芯片概念股自横空出世后一路飙升，9月20日更是再爆高潮，截止周三午盘，通富微电涨停、紫光国芯涨逾9%、士兰微、兆驰股份、苏州固锝、中颖电子、国民技术等涨逾5%。但是上半年科技股曾因估值虚高的问题跌跌不休，那么芯片板块能否持续走出长牛行情呢？

英伟达成芯片股标杆

周一，英伟达创收盘纪录新高，收涨4.13%，盘中最高触及历史新高191.20美元。该股股价在过去一年里暴涨了187%，同期标普500指数上涨17%，而21个月以来累计涨幅竟逾450%。近期，多家机构纷纷将目标价上调至200美元及以上。上周五Evercore ISI更是将该股的目标价设定到250美元，是该股目前的最高定价。

在新技术浪潮中，英伟达是全球领先的视觉计算技术和图形处理单元(GPU)的发明者，业务已经由GPU迅速扩展到人工智能、自动驾驶汽车、云计算等新技术，未来将成为300亿美元人造智能芯片市场的主要供应商，成为了芯片股标杆。A 股的芯片概念股与英伟达的涨幅相比，其长牛行情或刚开始，而英伟达每一次刷新新高都将会刺激着芯片概念股上涨。

AI芯片迎来加速发展期

AI芯片就是能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片，而随着人工智能快速发展，在各方面对AI芯片的需求将越来越大。近期苹果和华为等巨头纷纷发布的手机上搭载AI芯片，终端智能化将成为标配。

根据中国产业发展研究网的报告，2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美金，预计到2021年将达到52亿美金，年复合增长率达到53%。人工智能芯片市场正处于迅猛增长的趋势，未来发展空间巨大。

芯片概念股还能持续上涨行情吗？

近期，芯片概念股持续上涨，自9月3日华为发布全球首款移动AI芯片以来，

激起了芯片股做多的热情，整个芯片板块近九成个股期间实现上涨。其中，芯片三大龙头股累计涨幅居前三，包括科大国创累计涨幅高达64.05%，国科微涨幅也达到了47.61%，富瀚微涨超30%。此外，全志科技、盈方微、兆易创新、士兰微等16只芯片概念股累计涨幅也超10%。

陆满平-企业科创板上市规则解读与操作(讲义)

企业科创板上市规则解读与操作中国社会科学院产业经济学博士深圳证券交易所金融证券博士后平安证券投行事业部执行总经理陆满平教授

一、科创板的提出和获得批准（一）科创板提出：顶层设计与定位——“资本市场的南巡讲话”

（二）上交所设注册备案制科创板的获得批准科创板的推出既是建设上海国际金融中心的需要，也是多层次资本市场体系中进一步进行差异化安排，为科技创新企业直接融资服务，是中国版的“纳斯达克的”，为金融服务实体经济，助力经济结构调整和企业转型升级。科创板更是国家竞争战略的重要组成部分，为大国崛起，国家振兴服务。上交所设科创板并试点注册制总体实施方案获批 2019-01-24 据新华社消息，1月23日，中央全面深化改革委员会第六次会议审议通过了《在上海证券交易所设立科创板并试点注册制总体实施方案》、《关于在上海证券交易所设立科创板并试点注册制的实施意见》。会议指出，在上海证券交易所设立科创板并试点注册制是实施创新驱动发展战略、深化资本市场改革的重要举措。要增强资本市场对科技创新企业的包容性，着力支持关键核心技术创新，提高服务实体经济能力。要稳步试点注册制，统筹推进发行、上市、信息披露、交易、退市等基础制度改革，建立健全以信息披露为中心的股票发行上市制度。在此前的召开的上海市政府新闻发布会上，上海市金融工作局局长郑杨透露，科创板相关规则、制度近期可能征求意见。发布会还透露，上海已经形成推进科创板的协调机制和配套方案，正在抓紧排摸筛选试点企业，做好试点企业储备。

（三）科创板规则体系

（四）科创板注册制五大制度

（五）科创板六大亮点

最新中国人工智能产业数据图谱：55家医疗人工智能企业全扫描

中国人工智能产业数据图谱 --55家医疗人工智能企业全扫描摘要：近两年，人工智能也深受资本的青睐，2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。随着计算和存储的成本大幅下降，计算能力的显著增长，以及IT巨头所搭建的人工智能生态逐渐完善，人工智能初创企业的难度在降低。可喜的是，近两年人工智能也深受资本的青睐，2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。在虚拟助理、医疗大数据、医学影像、等医学领域，人工智能已经不再仅仅是探讨、研究了，大多数产品已经在服务我们普通大众。对此，动脉网对中国的医疗人工智能企业进行了盘点，了解一下中国医疗人工智能企业的发展现状。此次，动脉网收集的医疗人工智能企业合计55家，共分为9个领域：虚拟助理、医疗大数据、医学影像、智能语音、健身生物技术、健康生活方式管理、医疗搜索、癌症早筛、人工智能芯片。其中，上市公司有5家，获得融资的有24家，不包含上市公司，医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币（数千万、数百万按照1000万、100万计算），未透露的有26家，参与医疗人工智能投资的机构和企业一共有59家（由于时间和信息量的关系，相信我们收集的数据并不全面，未收录到的企业和机构请与我们联系）。

数据来源：动脉网，蛋壳研究院数据库在动脉网统计的55家企业中，动脉网将其划分为9个领域。从事虚拟助手、医疗大数据、医学影像的企业最多。其中虚拟助手包括ET医疗大脑、百度医疗大脑、科大讯飞这些通用性医生助手，可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域，担当“医生助手”，当然虚拟助手也包含有若水医生、半个医生、多美小壹等这样的服务、导诊机器人。当然从事智能语音的企业不仅仅只有2家，但是云知声和中科汇能，科大讯飞也将智能语音应用在了医疗，但是科大讯飞在医疗领域有三大业务，目标不仅仅是智能语音录入，所以将其归入虚拟助手。

人工智能芯片的分类

人工智能芯片的分类近年来人工智能芯片领域的科学家们进行了富有成果的广泛研究，主要集中在AI芯片目前的两种发展方向。一个方向是继续延续经典的冯·诺依曼计算架构，以加速计算能力为发展目标，主要分为并行加速计算的GPU(图形处理单元)、半定制化的FPGA(现场可编程门阵列)、全定制化的ASIC(专用集成电路)。另一个方向就是颠覆传统的冯·诺依曼计算架构，采用基于类脑神经结构的神经拟态芯片来解决算力问题。一、按架构分类 (1)图形处理单元(graphics processing unit，GPU)。GPU是相对较早的加速计算处理器，具有速度快、芯片编程灵活简单等特点。由于传统CPU的计算指令遵循串行执行方式，不能发挥出芯片的全部潜力，而GPU具有

高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。在结构上，CPU主要由控制器和寄存器组成，而GPU则拥有更多的逻辑运算单元(arithmetic logic unit，ALU)用于数据处理，这样的结构更适合对密集型数据进行并行处理，程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。同时，GPU 拥有了更加强大的浮点运算能力，可以缓解深度学习算法的训练难题，释放人工智能的潜能。但是GPU也有一定的局限性。深度学习算法分为训练和推断两部分，GPU平台在算法训练上非常高效。但在推断中对于单项输入进行处理的时候，并行计算的优势不能完全发挥出来。 (2)现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件基础上进一步发展的产物。其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的基本门电路以及存储器，用户可以通过更新FPGA配置文件(即烧入)来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的，因此，它既解决了定制电路灵活性的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。与GPU不同，FPGA同时拥有进行数据并行和任务并行计算的能力，适用于以硬件流水线方式处理一条数据，且整数运算性能更高，因此常用于深度学习算法中的推断阶段。不过FPGA通过硬件的配置实现软件算法，

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。趋势一政策体系加速完善一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业

生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。趋势二产业规模快速增长自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。趋势三关键技术取得突破

人工智能芯片项目申报材料

人工智能芯片项目申报材料规划设计/投资方案/产业运营

报告说明— 该人工智能芯片项目计划总投资21266.68万元，其中：固定资产投资16354.87万元，占项目总投资的76.90%；流动资金4911.81万元，占项目总投资的23.10%。达产年营业收入36306.00万元，总成本费用28621.56万元，税金及附加352.90万元，利润总额7684.44万元，利税总额9097.26万元，税后净利润5763.33万元，达产年纳税总额3333.93万元；达产年投资利润率36.13%，投资利税率42.78%，投资回报率27.10%，全部投资回收期5.19年，提供就业职位532个。 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。

第一章总论一、项目概况（一）项目名称及背景人工智能芯片项目（二）项目选址某产业基地对各种设施用地进行统筹安排，提高土地综合利用效率，同时，采用先进的工艺技术和设备，达到“节约能源、节约土地资源”的目的。项目建设区域以城市总体规划为依据，布局相对独立，便于集中开展科研、生产经营和管理活动，并且统筹考虑用地与城市发展的关系，与项目建设地的建成区有较方便的联系。undefined （三）项目用地规模项目总用地面积56428.20平方米（折合约84.60亩）。（四）项目用地控制指标该工程规划建筑系数79.69%，建筑容积率1.52，建设区域绿化覆盖率5.64%，固定资产投资强度193.32万元/亩。（五）土建工程指标

主板、创业板、中小板、科创板上市条件比较

主板、创业板、中小板、科创板上市条件比较条件 A股主板创业板IPO办法中小板科创板主体资格依法设立且合法存续的股份有限公司依法设立且持续经营三年以上的股份有限公司依法设立股份有限公司已满 3年依法设立且持续经营3年以上的股份有限公司经营年限持续经营时间应当在3年以上 (有限公司按原账面净资产值折股整体变更为股份公司可连续计算) 持续经营时间应当在3年以上(有限公司按原账面净资产值折股整体变更为股份公司可连续计算) 持续经营时间应当在3年以上(有限公司按原账面净资产值折股整体变更为股份公司可连续计算) 持续经营时间应当在3年以上(有限公司按原账面净资产值折股整体变更为股份公司可连续计算) 盈利要求（1）最近3个会计年度净利润均为正数且累计超过人民币3,000万元，净利润以扣除非经常性损益前后较低者为计算依据；最近两年连续盈利，最近两年净利润累计不少于1000万元，且持续增长；或者最近一年盈利，且净利润不少于500万元，最近一年营业收入不少于5000万元，最近两年营业收入增长率均不低于30％。（1）最近3个会计年度净利润均为正数且累计超过人民币3,000万元，净利润以扣除非经常性损益前后较低者为计算依据； 2.1.2 发行人申请在本所科创板上市，市值及财务指标应当至少符合下列标准中的一项：（一）预计市值不低于人民币10亿元，最近两年净利润均为正且累计净利润不低于人民币5000万元，或者预计市值不低于人民币10亿元，最近一年净利润为正且营业收入不低于人民币1亿元；（二）预计市值不低于人民币15亿元，最近一年营业收入不低于人民币2亿元，且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%；（三）预计市值不低于人民币20亿元，最近一年营（2）最近3个会计年度经营活动产生的现金流量净额累计超过人民币5,000万元；或者最近3个会计年度营业收入累计超过人民币3亿元；净利润以扣除非经常性损益前后孰低者为计算依据（2）最近3个会计年度经营活动产生的现金流量净额累计超过人民币5,000万元；或者最近3个会计年度营业收入累计超过人民币3亿元；

人工智能芯片项目可行性报告

人工智能芯片项目可行性报告规划设计/投资分析/产业运营

摘要 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。该人工智能芯片项目计划总投资21775.70万元，其中：固定资产投资15290.38万元，占项目总投资的70.22%；流动资金6485.32万元，占项目总投资的29.78%。本期项目达产年营业收入45161.00万元，总成本费用35900.08 万元，税金及附加382.55万元，利润总额9260.92万元，利税总额10920.84万元，税后净利润6945.69万元，达产年纳税总额3975.15 万元；达产年投资利润率42.53%，投资利税率50.15%，投资回报率31.90%，全部投资回收期4.64年，提供就业职位841个。

人工智能芯片项目可行性报告目录第一章概况一、项目名称及建设性质二、项目承办单位三、战略合作单位四、项目提出的理由五、项目选址及用地综述六、土建工程建设指标七、设备购置八、产品规划方案九、原材料供应十、项目能耗分析十一、环境保护十二、项目建设符合性十三、项目进度规划十四、投资估算及经济效益分析十五、报告说明十六、项目评价十七、主要经济指标

人工智能芯片技术趋势研究分析报告

人工智能芯片技术趋势研究分析报告 2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。人工智能与深度学习深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值，通过学习处理，并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实，研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络）模型。作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外，SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。 1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试，到最初级的神经元模拟单元——感知机，再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过。上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。

七大高科技领域上市公司股票

七大高科技领域上市公司股票【七大高科技领域新机遇】 >> 智能制造智能制造将是未来中长期实现制造业与互联网融合以及全面提升制造业竞争力的重要抓手。从年内开始，将会推出一系列的支持政策和措施。而从辛国斌的介绍来看，智能制造在未来制造业发展中扮演的角色将更加重要，除了带动制造业的整体发展外，还有可能成为全新的产业机遇。国泰君安等券商研报认为，互联网化智能制造是制造业升级的最优方向，而近年来我国智能制造行业也呈现出蓬勃发展的趋势。在政策助力下，智能制造将毫无疑问是未来中长期最具增长潜力的产业领域，并将成为创投新热点。相关公司：机器人、博实股份、京东方A、美的集团 >> 5G

中国5G技术研发试验于今年1月启动，希望通过技术试验推动5G标准形成，带动产业成熟，促进应用创新发展。工信部表示预计2018年将完成5G国际标准的制定，2020年有望正式商用。中国移动也表态2020年实现5G网络商用化。相关公司：中兴通讯、烽火通信 >> 大数据在信息为王的经济发展时期，数据所到之处必然会触发全产业链的创新与变革。谁利用“大数据”的思维，谁就能赢得主动，赢得先机，占领发展的制高点。大数据就是打开未来通道的最权威与最科学的依据。数据与数据的聚核，所迸发出来的价值或将激活万亿产值。相关公司：银之杰、东方国信 >> 云计算云计算是未来5年至10 年高确定性增长的行业，预计公有

云服务市场规模在未来5年的年均复合增长率将超过100%，公有云整体市场规模年均复合增长率将达65%，私有云市场规模年均复合增长率将达到30%，全球云计算市场的整体规模在数千亿美元。预计到2020年，我国的云计算市场规模将达到2200亿元以上。相关公司：浙大网新、网宿科技 >> 人工智能在未来通用智能时代，除了自然语言处理、计算机视觉等AI 技术在某些领域的直接应用，人工智能更大的影响在于将重塑生活服务、医疗、零售、数字营销、农业、工业、商业等各行各业，并将引发新一轮IT设备投资周期。智能化的大潮即将来袭，万亿元的市场规模值得期待。相关公司：科大讯飞、川大智胜 >> 虚拟现实

人工智能芯片行业实施方案

人工智能芯片行业实施方案 —— 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。当前时期是我国以科学发展观为指导，实施新的国民经济和社会发展规划的重要时期，也是我国经济结束WTO过渡期，加快融入国际经济的关键时期。在这个时期，产业发展既要符合国家总体规划，满足全面建设小康社会的要求，也要适应全球化过程中更为严峻的国际竞争环境，不断提高竞争力，实现更快更好地发展。新的形势和任务，将对我国产业产生重要影响。

为推动区域产业转型升级、持续健康发展，制定本规划方案，请结合实际认真贯彻执行。第一部分指导思路产业的发展，要以核心领域为切入点，结合自身资源条件，重点积累关键技术，构建衔接有序的产业链条，以此推进行业的有效聚集发展，增强可持续发展动力，并成为服务区域建设的重要节点产业。第二部分指导原则 1、创新驱动，增强发展动力。将技术创新作为产业革命的驱动力量。改善创新科研体制机制，加强科技人才培养，鼓励企业科技创新，加快科技成果向现实生产力转化。 2、机制创新，部门协同。创新管理体制和运营监管机制，强化部门协同，持续推进产业发展，实现可持续发展。 3、区域协同，部门联动。深入推进区域产业发展协同发展，在更大区域范围内打造产业发展链条，形成错位发展、共同发展格局；加强部门间的统筹协调，建立联动机制，形成合力。第三部分背景分析 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年

“巧用联动玩做T,做错概率非常低”-做T“五大战法”-做T操盘修炼手记⑧

“巧用联动玩做T，做错概率非常低”-做T“五大战法”-做T操盘修炼手记⑧ 【编者按】做T王者，股圈琅琊榜顶尖高手之一，自2016年2月29日入驻股圈至今，收益率63.18%，其所著《做T 操盘手修炼记》以极其通俗易懂的语言风格，系统性的阐述了其做T理念，将在公众号【我的股圈】连载，欢迎添加。有兴趣的读者可以到【我的股圈】公众号留言【做T王者】，实时获取其调仓推送。引言前面的课程介绍了“紧跟暴力哥，有肉吃有汤喝”，“大单频出逃，早点跟着跑”，“练快手抢反弹，不是高手别乱玩”，这三种方法不需要判断大盘方向，就可以单独针对个股使用，但是这三种方法需要个股在较短时间内出现较大幅度的波动，才能使用。使用“震荡行情高点卖，回到低点买回来”这种方法做T时，要求个股出现比较规律的震荡（平行震荡、上行震荡或者下行震荡），但是个股出现规律震荡的频率不高，所以使用比较少。前面的课程还介绍了 “利用量价背离修复原理来指导做T”，但是利用量价背离修复原理来指导做T，需要个股出现比较严重的量价背离时，抓住量价背离修复的时间窗口，沿着量价背离修复的方向做 T。以上介绍的这些做T方法，都需要个股出现一些特殊情况才能使用，但是个股大多数时候，并不会出现以上情况，这个时候通过什么来判断股价运行的方向，寻找做T的机会

呢？当通过个股本身的量、价或者一些指标的变化，无法判断其股价运行的方向，找不到做T机会时，通常是采用联动的方法来判断股价运行方向，寻找做T机会。所谓联动，是指若干个相关联的对象（个股、大盘指数、板块指数、期指等），一个运动或变化时，其他的也跟着运动或变化。利用联动效应来指导做T，就是寻找与所操作个股在当日具有联动关系且其变化具有超前性的对象（包括其他个股、大盘指数、板块指数、股指期货等），利用该联动对象的超前性变化来判断所操作个股股价的运动方向，只要所操作个股出现了跟随联动对象变化的迹象或者趋势，且联动对象的变化幅度较大，能大概率引起所操作个股产生较大的变化幅度，保证所操作个股有足够的做T获利空间，就可以沿着该联动对象变化的方向完成做T。利用联动效应来做T，这是做T操盘手使用最普遍方法，每日必用，特别是针对那些无法判断股价运行方向的个股，利用联动效应来判断是最有用的方法。下面将详细介绍利用联动效应来指导做T的方法1联动的基本介绍在介绍利用联动效应来指导做T时，先介绍一下联动的分类。按照联动对象间联动关系的敏感程度，可以将联动分为强联动和弱联动。按照联动对象之间变化的方向的异同，可以将联动分为正联动和负联动。 1.1强联动联动对象产生一定幅

AI芯片什么是AI芯片的架构、分类及关键技术概述

AI芯片什么是AI芯片的架构、分类及关键技术概述人工智能芯片目前有两种发展路径：一种是延续传统计算架构，加速硬件计算能力，主要以3 种类型的芯片为代表，即 GPU、FPGA、ASIC，但CPU依旧发挥着不可替代的作用；另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构，采用类脑神经结构来提升计算能力，以IBM TrueNorth 芯片为代表。传统CPU 计算机工业从1960年代早期开始使用CPU这个术语。迄今为止，CPU从形态、设计到实现都已发生了巨大的变化，但是其基本工作原理却一直没有大的改变。通常CPU 由控制器和运算器这两个主要部件组成。传统的CPU 内部结构图如图所示：传统CPU内部结构图(ALU计算模块) 从图中我们可以看到：实质上仅单独的ALU模块(逻辑运算单元)是用来完成数据计算的，其他各个模块的存在都是为了保证指令能够一条接一条的有序执行。这种通用性结构对于传统的编程计算模式非常适合，同时可以通过提升CPU主频(提升单位时间内执行指令的条数)来提升计算速度。但对于深度学习中的并不需要太多的程序指令、却需要海量数据运算的计算需求，这种结构就显得有些力不从心。尤其是在功耗限制下，无法通过无限制的提升CPU 和内存的工作频率来加快指令执行速度，这种情况导致CPU 系统的发展遇到不可逾越的瓶颈。并行加速计算的GPU GPU 作为最早从事并行加速计算的处理器，相比CPU 速度快，同时比其他加速器芯片编程灵活简单。传统的CPU 之所以不适合人工智能算法的执行，主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式，没能发挥出芯片的全部潜力。与之不同的是，GPU 具有高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU 更高的效率。对比GPU 和CPU 在结构上的差异，CPU大部分面积为控制器和寄存器，而GPU 拥有更ALU(逻辑运算单元)用于数据处理，

人工智能概念股票汇总一览

人工智能概念股票汇总一览人工智能概念股活跃龙头：科大讯飞（002230）、蓝色光标（300058）、昆仑万维（300418）、慈星股份（300307）、骅威股份（002502）人工智能概念股相关上市公司汇总：沪市：中源协和（600645）、佳都科技（600728）、张江高科（600895）深市：天音控股（000829）、紫光股份（000938）中小板：江南化工（002226）、科大讯飞（002230）、奥飞动漫（002292）、康力电梯（002367）、科远股份（002380）、巨星科技（002444）、骅威股份（002502）创业板：机器人（300024）、蓝色光标（300058）、思创医惠（300078）、慈星股份（300307）、东方网力（300367）、昆仑万维（300418）、科大讯飞（002230）公司为中国最大智能语音技术提供商，在中文语音合成市场拥有70%以上市场份额，中文语音产业60%以上整体市场份额，处于语音市场绝对领先地位。高乐股份（002348）幽联科技共同出资设立子公司，专注语音智能玩具的研发。公司此次与幽联技术的合作，实现了真正意义上对人工智能领域的切入，是公司在“玩具智能化”与“教育智能化”两条发展路径上的必经之路，对公司未来“玩具+教育”

两大布局的意义深远。蓝色光标（300058）小i机器人专注于智能机器人核心交互技术的研发，并在大量的商业化应用中推动了该技术的产业化进程。在自然语言处理、语义分析和理解、知识工程和智能大数据等方面，小i走在行业的前列，获得了多项国家发明专利授权，并参与国际和国内的智能人机交互标准建设。蓝色光标公司以约5000万元增资“小i机器人”的拥有者上海智臻网络科技有限公司。增资后，公司将持有上海智臻125.16元出资额，占其总股本的7%。公司拥有最先进的智能人机对话引擎，曾起诉苹果公司的Siri语音系统涉嫌专利侵权并胜诉。康力电梯（002367）公司以现金5330万元增资参股紫光优蓝，其中4000万元用于增资，1330万元用于受让紫光股份所持有紫光优蓝14.285万元出资额，公司共持有紫光优蓝40%的股权。紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人研发销售企业，致力于民用智能机器人产品的研发及营销拓展，紫光优蓝的核心技术与管理团队2007年进入家用智能机器人研发领域，并与中国科学院、北京科技大学等国内外顶级科研机构形成战略合作，在AI（人工智能）、语音识别、智能感应、交互式软件等各方面都是行业的专家。昆仑万维（300418）出资300万美金与其他方共同成立Kunlun AI（昆仑人工智能科技公司）。拟新设的昆仑人工智能总股本为1亿股。

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

人工智能芯片项目可行性报告 (3)

人工智能芯片项目可行性报告 xxx有限公司

摘要近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、 IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。在市场调研机构CompassIntelligence2018年发布的AIChipsetIndexTOP24榜单中，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination(2017年被中国资本收购)、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪排23位，地平线机器人排24位。按厂商来看，Intel作为全球第二大半导体企业，在数据处理类芯片市场中拥有三成左右的份额。而与数据处理相关的DRAM/NAND存储芯片厂商合计市场份额达37%，三星、SK海力士、镁光均进入竞争。Nvidia/AMD/Xilinx虽绝对收入占比仍然较低，但将受益于“CPU+xPU”异构计算方式的普及，享受市场需求高速增长带来的红利。城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自

的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。通过对超过50 个AI技术细分应用行业、100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、500多个投资机构、7000家AI企业、10万名AI 领域核心人才的持续跟踪观察，总结了以城市为主体的AI技术及产业生态体系的特点、框架及发展路径。计算芯片(如CPU、GPU、FPGA、ASIC)在数据处理类芯片中占比最高，其中GPU拥有27%左右的份额，CPU和ASIC市占率不相上下，分别为17%/15%。FPGA灵活度强但普及度低，在开发早期和小规模应用时优势比较明显。该人工智能芯片项目计划总投资20648.88万元，其中：固定资产投资14195.56万元，占项目总投资的68.75%；流动资金6453.32万元，占项目总投资的31.25%。达产年营业收入46583.00万元，总成本费用35848.43万元，税金及附加383.86万元，利润总额10734.57万元，利税总额12599.06

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智能制造将成为行业主战场未来智能制造将是人工智能的主战场国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

2017年AI芯片行业深度研究报告

２０１７年ＡＩ芯片行业深度研究报告

投资要点： ?AI应用爆发，底层芯片架构亟待革新：科技巨头的大力投入及政策扶持正推动AI下游应用的迅猛增长，AI正在安防、无人驾驶、医疗等市场快速落地。而AI应用的发展离不开底层芯片架构的革新。传统芯片架构在处理神经网络算法时功耗较高，速度无法满足需求，因此催生了AI芯片的诞生，例如Google的TPU、寒武纪的NPU 等均是专门为AI应用度身定做的专有芯片，未来AI芯片将成为无论是移动端还是云端的标配，将成为下一阶段AI产业竞争的关键所在。 ?AI产业链中，最为看好上游AI芯片环节：目前时间点，AI产业链上游的芯片企业的成长性最为确定，盈利模式最为清晰，AI芯片市场是率先受益于AI产业高速发展的环节，无论下游哪个应用领域率先落地，AI芯片市场都将迎来数倍的高速增长。根据智研咨询统计，2016 年人工智能芯片市场规模达到6亿美元，预计到2021年将达到52 亿美元，年复合增长率达到53%。仅测算安防前端智能摄像头市场，目前国内安防芯片市场规模约30亿人民币左右，预计未来三年，搭载人工智能模块的安防芯片市场存在三倍以上的成长空间，可达百亿级。 ?看好低成本高性能的ASIC发展路线，国内厂商或将弯道超车：目前AI芯片技术主流路径为GPU、FPGA、ASIC等，场景方面分为云端、终端两大类，其中云端环境条件较为宽松，GPU暂时满足需求，未来AI ASIC芯片有望成为重要组成部分。终端受制于能耗，体积约束，同时应用场景相对明晰，对ASIC芯片需求强烈，我们看好ASIC路径发展前景。NVIDEA、INTEL、AMD等传统芯片巨头在GPU及FPGA领域具有不可撼动的优势，而国内中小芯片设计公司的优势在于细分场景下的ASIC芯片。随着AI芯片市场的快速发展，国内AI芯片设计公司在ASIC路线存在弯道超车的良好机遇。 ?行业评级及投资策略维持计算机行业“中性评级”，给予人工智能板块买入评级，AI应用普及，AI芯片市场需求迅速上升，我们看好国内公司在ASIC芯片方面存在弯道超车的机遇，未来三年迎来爆发式成长，建议积极关注行业投资机会，短期重点推荐智能安防芯片市场。 ?重点推荐个股1、富瀚微：安防芯片A股龙头，受益安防人工智能化发展；2、中科创达：芯片嵌入式解决方案A股龙头，麒麟970采用公司方案。建议关注：1、东软集团：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；2、四维图新：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；3、中科曙光：云端人工智能服务器潜力巨大；4、浪潮信息：与IBM建立合资企业研发人工智能服务器，前景远大。 ?风险提示：1）相关公司业绩不达预期的风险；2）行业政策变动风险；3）市场系统性风险。

目前真正涉及人工智能重点个股分析

目前真正涉及人工智能重点个股分析导语：人工智能是当前最火热的技术之一，该领域的融资金额不断创造新高，显示了资本对其未来的看好。并且美国和我国都将其列为重点战略之一。人工智能目前最前沿领域依次排序主要有机器学习、自然语音识别等。涉及到该领域的公司有望在新技术的发展中直接受益。目前人工智能还处在发展初期，技术壁垒较高，在股票上还是以题材炒作为主。下面梳理了相关有机器学习和语音识别的上市公司。重点人工智能公司江南化工（002230）：（机器学习类）公司主营业务炸药，公司出资5000万参股北京光年无限科技有限公司，参股14.4%，北京光年无限科技涉及机器学习领域，发布了机器人操作系统，并且具有虫洞语音助手等产品。北京光年无限公司为中国人工智能协会会员。奥飞娱乐（002292）：（机器学习类）公司主营动漫影视业务，公司出资5000万参股北京光年无限科技有限公司，参股5%。北京光年无限科技涉及机器学习领域，发布了机器人操作系统，并且具有虫洞语音助手等产品。北京光年无限公司为中国人工智能协会会员。东华软件（002065）：（机器学习类）公司主营软件业务，涉及到机器学习领域，例如公司为国家卫星气象中心做的项目用到了机器学习算法。公司为中国人工智能协会会员。博彦科技（002649）：（机器学习类）公司主营

大数据业务，子公司博彦多彩具有数字定制平台，且和京东在数据有合作。公司为中国人工智能协会会员。浪潮信息（000977）：（机器学习类）公司主营服务器业务，浪潮集团发布过深度学习计算框架Caffe-MPI。公司实际控制人浪潮集团中国人工智能协会会员。科大讯飞（002230）：（语音识别类）公司成立于1999年，在语音识别上造诣深厚，是我国唯一语音产业化方向的企业。2016年，国际语音识别大赛（CHiME）科大讯飞取得全部指标第一；公司的语音识别技术已经和众多厂商进行合作。并且公司是中国人工智能协会会员。歌尔股份（002241）：（语音识别类）公司主要生产扬声器类产品。公司子公司出资2000万美元参股了出门问问，参股12.5%。出门问问CEO原为GOOGLE科学家，公司具有语音识别技术，为GOOGLE穿戴语音搜索合作伙伴。

2019年中国半导体与AI芯片的市场现状及竞争格局分析

AI 芯片即为面向人工智能应用的芯片。人工智能与芯片的发展需紧密合作，但过去碍于跨学科合作困难，加上人工智能算法并未成熟，世界各国对于人工智能的多项投入最后都以失败告终。不过，现在与之前不同的是，AI 芯片或称神经网络芯片被Google 证实可以大幅加快人工智能模型的训练速度，训练加快意味算法/模型迭代加快，也使得人工智能产品的优化速度加快，有助于人工智能产业的发展。人工智能不再是科幻电影中的幻想，而是真实存在你我的生活之中，其中AI 芯片正是实现这个可能的关键。对于人工智能与芯片行业来说， AI 芯片也是吹皱一池春水，推进两个产业新发展的关键。序言INTRODUCTION

研究背景与目的研究背景与目的 ●在20世纪80年代时，日本即已开始尝试开发新一代的人工智能计算机，但当时碍于芯片算力不足，加上采用专家系统并不能让机器去学习“人类不知道”的事情，导致计划失败，因此人们认为人类无法在短期内实现人工智能。 ●20世纪80年代到现在，人工智能已经向前踏一大步，科学家在国际象棋和围棋的人机竞赛上的成果使世人惊艳，ImageNet计算机视觉竞赛的成果更是直接让AI算法落地发展成商业产品。 ●期间，有两则事件对于AI芯片的发展很重要：第一，陈天石博士团队的“DianNao”系列论文让科学界看到，在冯诺依曼架构下亦能实现AI专用芯片。第二，Google推出使用（AI芯片）TPU运算架构的AlphaGo，接连打败李世石和柯洁，让半导体和人工智能产业看到专用芯片的商业价值已到。 ●中、美两国自然不想错过这个趋势，纷纷推出相对应的政策引领行业发展，中国政府的《新一代人工智能发展规划》将神经网络芯片（即AI芯片）视作整个人工智能发展战略的基础元件，加强扶持行业发展，使中国不在未来芯片的发展上再次掉队。 ●现在，中国已经存在超过20家以上的新创AI芯片设计企业，融资总额超过30亿美元，但是市场上仍未见针对此景研究的行业研究报告，因此本报告将作为市场上第一份专以“AI芯片”行业发展现状和趋势研究的公开报告。