中国人工智能核心产业？(中国人工智能核心产业？)
1. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
2. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
3. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
4. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
5. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
6. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
7. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
8. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
9. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
10. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
11. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
12. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
13. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
14. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
15. 中国人工智能核心产业？
核心产业如下
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。全文
16. 人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
