2015年以来，我国密集出台一系列扶植人工智能发展的政策，2017年《新一代人工智能发展规划》 的颁布，标志着人工智能上升至国家战略的高度。2014-2018年，布局人工智能赛道的投资机构数量不断攀升，CAGR为39.4%，2018年突破1000家机构，可见资本市场对人工智能赛道的关注。
人工智能产业链分为基础支持层、通用技术层和垂直应用层。基础层主要提供硬件(芯片、传感器等)及软件(算法模型等) ;技术层主要解决语音识别、图形识别等具体类别的问题;应用层主要应用在安防、金融等行业中，解决具体的应用场景问题。
基础层主要指芯片、传感器、数据及云计算等支撑人工智能技术的核心能力，人工智能芯片从投入研发到规模化生产需要多年时间，投资回报周期较长。
目前我国在基础层的发展相对薄弱，与国外发达国家技术差距较大。ySol通用技术层主要包括视觉类技术(包括生物识别、图像识别、视频识别等)、语音类技术(包括语音识别、语音合成等)、自然语言处理类技术(包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等)、机器学习应用与决策支持类技术(包括类脑智能、推理智能、学习判断、逻辑思考等)以及知识图谱。
识别准确率等技术能力指标是核心关注点，目前我国公司在人脸识别、语音识别、自然语言处理等技术准确率屡创新高。垂直应用层主要应用在具体行业，解决应用场景中的具体问题。数据的可获得性及商业化落地是其主要考量标准，目前人工智能在安防、金融等领域应用较多,产业成熟度较高.
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