正成为未来最大的投资风口的是它？
从近期一系列资本动态来看，人工智能已成为了全球一致看好的前沿领域，AI人才争夺已呈现白热化。与AI相关的汽车无人驾驶领域，更已成为了全球资本竞逐的新对象。
目前人工智能主要应用于无人驾驶的三个领域——图像处理+语音识别+视觉感知。通过人工智能，视觉感知可以获取周围的状况，包括信号灯、道路、路障、过往车辆和行人等；控制系统也是通过AI来不断优化，就如alphago下围棋一样，无人驾驶汽车随着驾驶次数增多，驾驶水平也会不断提高；语音识别（自然语言处理）也是十分重要，加入AI技术后我们可以通过说话告诉汽车去哪儿，要不要打开空调，车窗或者播放音乐等。
可以预计的是，无人驾驶将成为未来投资的蓝海，值得投资者长期重点关注。而对于人工智能在无人驾驶的相关投资概念，我们则建议把握“传感+计算+数据+运营”的投资思路主线，关注相关投资标的。
人工智能正成为下一个风口
12月13日，Google宣布，谷歌AI中国中心在北京成立，以进一步抢夺人工智能人才。
上周，小米刚刚澄清“目前没有任何汽车制造的计划”，近日公布的其向印度监管机构提交的一份文件，又引发了造车联想。
目前阿里巴巴战略投资互联网电动车企小鹏汽车已完成交割，至此BAT在新造汽车领域都已完成布局。腾讯已两次领投造车企业蔚来汽车的融资；百度也投资了蔚来汽车和威马汽车。
……
显然，人工智能已成为了全球一致看好的前沿领域，AI人才争夺已呈现白热化。据《2017中国准独角兽公司薪酬调研报告》显示，行业风口的人工智能薪酬水平明显高于市场其余岗位整体水平，几乎是薪酬水平最低的岗位-客服的3倍。具体来看，其高级岗位高出整体水平55%，中级岗位高出90%，初级岗位更是高达110%。
进一步来看，与AI相关的汽车无人驾驶领域，更已成为了全球资本竞逐的新对象。
仅概念定义来看，智能驾驶汽车是一种自动化载具，能够部分或者全面代替驾驶员迚行驾驶行为，无人驾驶汽车是智能汽车发展的最高形态。仅原理角度看，无人驾驶控制系统模拟人类驾驶模式，由传感器、控制器、执行器组成，对应感知、决策、执行三大功能模块。仅技术角度看，无人驾驶在实现的过程中需要融合和运用多种技术，涉及到人工智能、云技术以及机器人技术等。
无人驾驶本质是产业升级，产业链包括：硬件组件——激光雷达、摄像头等各类传感器、集成计算处理平台以及发劢机、车身、集成控制总线等传统汽车组件；软件组件——无人驾驶操作系统（包括感知、规划、控制以及汽车于联、数据平台接口等），高精度地图数据等；整车制造；运营服务。
人工智能主要应用于无人驾驶的三个领域——图像处理+语音识别+视觉感知。通过人工智能，视觉感知可以获取周围的状况，包括信号灯、道路、路障、过往车辆和行人等；控制系统也是通过AI来不断优化，就如alphago下围棋一样，无人驾驶汽车随着驾驶次数增多，驾驶水平也会不断提高；语音识别（自然语言处理）也是十分重要，加入AI技术后我们可以通过说话告诉汽车去哪儿，要不要打开空调，车窗或者播放音乐等。
无人驾驶发展至今，全球已有多家企业审布在2020 年前后推出无人驾驶汽车。波士顿咨询（BCG）预测，自动驾驶汽车的全球市场份额需要花15-20 年时间达刡25%；到2022 年，带有城市自动驾驶模式汽车上路；2025年以后，完全无人驾驶汽车才会大量出现，全球市场价值将达刡约420 亿美元；到2035 年，带有自动驾驶功能的汽车渗透率将达到25%，半自动驾驶（15%）和完全无人驾驶（9.8%）组合极成的市场价值约770 亿美元。IHS Automotive 预测，据2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆。参考2015年全球汽车年销量突破8000万台，中国销量接近2500万台。庞大的汽车销量和消费者对科技的需求，中国有望成为最大的无人驾驶市场。
在此背景下，无人驾驶将成为未来投资的蓝海，值得投资者长期重点关注。而对于人工智能在无人驾驶的相关投资概念，我们则建议把握“传感+计算+数据+运营”的投资思路主线。
◆传感局面，无人驾驶传感器融合成为趋势，摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器不可缺少。随着ADAS 渗透率不断提升以及无人驾驶发展，核心传感器厂商将享受第一波红利，相关标的有：巨星科技、大族激光、欧菲光；复杂的交通路况是实现无人驾驶汽车的难点之一，单车智能化+路+智能交通网络一体化真正实现无人驾驶，V2X/车联网延伸无人驾驶感知，具备中长期投资价值，相关标的有千斱科技、索菱股仹、路畅科技、华阳集团、盛路通俆、高新兴。
◆计算局面，包含核心算法以及计算平台。随着各家传感器配置的越来越趋同，制约无人驾驶汽车研发的瓶颈在于算法，包括环境感知、物体识删、极端情况下的车辆控制等，核心算法提供商重要性凸显。相关标的有中科曙光、中科创达、诚迈科技。
◆数据局面，包括驾驶数据以及高精度地图数据。人工智能算法的成熟需要数据，关于现实世界中不同场景下人类司机的行为和反应数据收集得越多，算法就可以更好地理解现况并规下一步劢作；关次高精度地图数据可以作为传感器的增强和补充，提供认知和决策的参考，国内市场处于起步阶段，具有中长期投资价值。相关标的有四维图新、超图软件。
◆运营局面。驾驶数据是具备网络效应的，运行的车辆越多，搜集的数据越多，模拟训练越精确，算法就能发得更好。能够迅速极建应用场景，实现商业化运营，并通过数据采集加速技术迭代，形成商业闭环能力的厂商将具备长期投资价值。
