节点研究中心 “区块链+人工智能”行业分析报告 “区块链+人工智能”行业分析报告 2018.08.23 引言 如果将人工智能比作建造太空火箭,那么数据和算力是燃料,算法就是发动 机。但传统人工智能公司在数据层面上面临着被大型机构垄断等困境,在算力层 面上面临着购置硬件资源导致的资金难题,在算法层面上面临着算法运行不稳定 等难题。 区块链可以看做是分布式的数据、算力、算法的资源集合体,所以“区块链 +AI”被看做是一种解决传统 AI 难题的良药。本文立足于传统人工智能的现状 与痛点,重点分析了 11 个区块链+AI 项目,总结了区块链与人工智能在数据、 算力、算法三方面的优势。 AI 和区块链的发展是由区块链引发的,不是 AI 领域的单边需求,因此投资 逻辑在于探索交叉领域给双边的机遇。文章最后给出了区块链+人工智能类未来 的发展趋势。 节点研究中心 作者 赵越 朱子川 编辑 郎瀚威 本文顾问 田甲 汪婷婷 王超 节点研究中心 “区块链+人工智能”行业分析报告 目录 1 人工智能行业现状 ....................................................................................................... 3 1.1 人工智能的概念 ................................................................................................ 3 1.2 人工智能的历史 ................................................................................................ 3 1.3 人工智能产业图谱 ............................................................................................ 4 2 人工智能行业的痛点 ................................................................................................... 4 2.1 数据:被大型机构垄断,数据标注质量差 .................................................. 4 2.2 算力:硬件成本高 ........................................................................................... 5 2.3 算法:人才短缺,研发进度缓慢 .................................................................. 5 3 区块链+人工智能行业整体分析................................................................................ 6 3.1 区块链+人工智能行业项目一览 .................................................................... 6 3.2 区块链+人工智能赛道市值与总市值关系 .................................................. 8 4 区块链+人工智能类项目 ............................................................................................ 9 4.1 数据类项目 ........................................................................................................ 9 4.2 算力类项目 ...................................................................................................... 12 4.3 算法类项目 ...................................................................................................... 15 4.4 项目投资明细 .................................................................................................. 18 5 区块链+AI 项目投资逻辑 ......................................................................................... 19 5.1 整体逻辑 ......................................................................................................... 19 5.1 数据 .................................................................................................................. 20 5.2 算力 .................................................................................................................. 20 5.3 算法 .................................................................................................................. 20 6 区块链+AI 项目未来趋势 ......................................................................................... 20 6.1 技术总体趋势:此领域成熟还有大量条件待满足.................................... 20 6.2 隐私:首要因素 ............................................................................................. 21 6.3 经济模型:给予角色正确的激励 ................................................................ 21 6.4 扩容:更好的解决方案 ................................................................................ 21 6.5 存储:未来会出现更好的垂直性储存。 ................................................... 21 6.6 硬件:期待专用芯片的出现 ........................................................................ 21 6.7 AI 算法安全性趋势 ........................................................................................ 21 7 参考资料 ...................................................................................................................... 23 节点研究中心 “区块链+人工智能”行业分析报告 1 人工智能行业现状 1.1 人工智能的概念 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI。日常生活中接触的人工智 能多指深度学习,即多层神经网络,如图 1 所示。它是研究、开发用于模拟、延 伸和扩展人的智能的技术科学。本质上是通过统计数据,并从中归纳出模型。 图 1 深度学习模型 1.2 人工智能的历史 “人工智能”一词最初是在 1956 年 DARTMOUTH 学会上提出,1975 年之后 学者开始着手研究 BP(Back Propagation,后向传播)算法,现在使用神经网络 时,大多是在使用 BP 算法进行训练。1986 年之后,学者们实现了 BP 网络,同 时期计算机硬件能力快速提升。2006 年之后,随着移动互联网发展,海量数据 爆发,深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破,人工智能商业化高速发展, 人工智能关键时间节点如图 2 所示。 图 2 人工智能关键时间节点 节点研究中心 “区块链+人工智能”行业分析报告 1.3 人工智能产业图谱 人工智能产业图谱的角色包括了数据和计算资源的提供方,算法、产品及解决方 案提供者,终端落地行业如金融、公共安全、教育等 如图 3 所示,数据、运算力和算法模型是影响人工智能行业发展的三大要素。 图 3 人工智能产业图谱 图片来源:艾瑞咨询中国人工智能行业研究报告(2018 年) 2 人工智能行业的痛点

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