1. 寒武紀合作內容介紹
2. 峰會內容
2.1. 青島副市長張德平致歡迎詞
2.2. 中科院科技發展局處長付廣義
2.3. 中科曙光總裁歷軍致辭
2.4. AI走向2.0的挑戰 中國工程院 潘雲鶴
2.5. 夯實發展智能產業的基礎 李國傑院士
2.6. 從未知到可能 中科曙光副總裁 沙超群
投資要點：
公司前期對寒武紀保密工作優秀（參照各類調研紀要，主動表示寒武紀伺服器晶片還需要研發），本次直接發布AI伺服器且宣布後續計劃，實際影響極其深遠。
我們對寒武紀在AI未來極有競爭力的判斷基於對各類論文（ISCA）、Intel/AMD/IBM/Google及寒武紀本身的調研研究，理論能效在GPU100倍+（實際產品也優於，需要論文歡迎聯繫我們）。合作只是開始，雖然我們預計合作會走向深入（驗證我們產業研究還行），但如果只是做主題催化沒有任何意義，這標誌著中科曙光在AI整個算力層進入了核心卡位，AI強則曙光強。
公司一定是晶片5年國產化與人工智慧10年最核心公司，晶片國產化領導們認為沒有有效標的，中科曙光實際是整個領域絕對領軍，且預計進展、訂單、收入、利潤快速推進，建議領導們持續重視，加深研究。近期少量路演認為預期差極大！
具體細節、估值參照深度報告並歡迎聯繫，連結:http://mp.weixin.qq.com/s/ZDH_tb7MjCYjsd6YYDjE4w
聯繫人:孫家旭、劉高暢/劉洋等
【寒武紀合作內容介紹】
數據中國智能計劃的推出，打造完整的人工智慧計算產品線。這是繼2015年推出「數據中國」戰略之後，中科曙光在重大戰略方面的新舉措。目標是通過先進、高效的智能計算，讓數據變成智慧知識和智能服務能力。公司正式推出「全浸沒式液冷AI訓練專用伺服器」。這是針對AI伺服器集群存在的高耗能、空間部署密度低、高噪音等痛點給出的產品方案。該伺服器在效能上，可以實現相較節電40%的效果，同時可以消除對數據中心運維環境和科研辦公室噪音汙染等困擾。
Phaneron是全球首款基於寒武紀晶片的AI推理專用伺服器，性能是普通用於推理的伺服器的20倍。Phaneron基於X86架構，不僅支持硬體神經元虛擬化、寒武紀深度學習指令集、Caffe、Mxnet、TensorFlow等各種深度學習框架，同時性能均得到大幅提升。預計明年推出的Phaneron 2將會是目前Phaneron性能的6倍。
人工智慧管理平臺「SothisAI」的推出將嘗試打造曙光的AI生態圈。在提供AI計算硬體的基礎上，曙光在此次峰會上推出了人工智慧管理平臺——「SothisAI」。「SothisAI」主打異構融合、簡單易用、彈性靈活、可快速部署等，希望協助用戶快速釋放AI所需的計算力。
寒武紀發現算法個性中的共性，拓展了ASIC應用範圍，使之適用於整個神經網絡。傳統的神經網絡晶片的做法是把硬體運算單元和算法神經元一一對應，這樣只能對一個固定的神經網絡進行計算。寒武紀採用了對小尺度神經網絡分時復用的方法來支持任意規模的神經網絡，極大地提高了晶片對於不同算法的能力。
作為晶片的核心技術，指令集是寒武紀殺手鐧創新。寒武紀於2016年推出國際首個神經網絡通用指令集DianNaoYu（電腦語），ISCA2016接收，分數第一。2016年國際計算機體系結構年會中，約有1/6的論文都引用寒武紀開展神經網絡處理器研究。根據相關新聞，智能IP指令集可授權集成到手機、安防、可穿戴設備等終端晶片中，客戶包括國內頂尖SoC廠商，目前已經開始投入市場。而2016年全年就已拿到1個億元訂單。在未來發展中，指令集專利優勢將是競爭核心。
深厚淵源奠定基礎，ASIC需要數年的合作測試，曙光具有絕對先發優勢。中科曙光與寒武紀有深厚基礎，寒武紀創始人陳天石是李國傑院士學生的學生。GPU與FPGA的計算平臺研發速度相對較快，一般在1到2年（參照主流伺服器廠商經驗），但單片成本與耗能較高。ASIC產品發出推測曙光已經大規模研發投入數年，根據產業調研安防等雲應用爆發在即，預計曙光研發優勢將迎來爆發。
綜合收入、毛利率、費用、少數股東權益假設，預計2017-2021年公司營業收入分別為55.0/77.1/104.2/151.9/185.5億元，預計歸屬上市公司股東的淨利潤分別為2.9/5.32/10.09/16.46/22.13億元。一年目標市值為420億元，維持「買入」評級。
【峰會內容】
數據思考IT，業務思考決策，商業思考模式，醫療思考治療，教育思考成長，交通思考安全出行，城市思考每個人的衣食住行，經濟思考下一個增長，數據憑藉智能改變我們，從無限的未知抵達未來無限的可能。
青島副市長張德平致歡迎詞：
青島製造是青島重要的本土產業，隨著網際網路+和標準化+實施，智能製造成為新路徑新政策。目前正圍繞人工智慧，謀劃科技創新建設，吸引相關高端人才，推動科技向現實生產力轉化，中科曙光是領先者，本次有幸邀請到各方人才，探討創新應用和產業前沿趨勢，深入交流，加強合作，真誠要求各方合作企業來青發展，營造一流環境，提供相應服務。
中科院科技發展局處長付廣義：
萬物物聯和大數據的爆炸增長促進AI的進化，成為移動網際網路之後的又一變革，進入了任何機器共同進化的時代。《未來簡史》描述了AI可能的場景，AI已經滲入了學習生活。需要國家層面的支持和產學研各個方面的緊密結合。積極通過產學研的深度合作，轉化為產業優勢。中科曙光有先進理念和強大實力，並擔任中國科學院先進創新與產業化聯盟的理事長。相信能夠為用戶提供優秀的解決方案。中科院願意與全國合作夥伴一起，探索推進AI技術創新和產業發展。
中科曙光總裁歷軍致辭：
希望此次大會探討未來高性能計算領域和AI未來發展前景以便形成合力共識，使中國走向全球領先。曙光重視產品發展，已經在高性能計算方面取得一些成就，新疆實時圖像分析和處理，幫助反恐的檢測，同時，百城百行城市數據近十年積累，在未來城市智能化中AI一定會帶來重要的作用。算法應用較高，但核心微處理器晶片編程環境相對不足，希望能夠5-10年走到全球領先地位。曙光科研基地圍繞AI，大數據，高性能計算機在青島展開。
AI走向2.0的挑戰 中國工程院 潘雲鶴
1. AI走向2.0
61年前在美國達特茅斯學院首次提出「人工智慧」的概念，「讓機器能夠像人那樣去認知、思考和學習，即用計算機模擬人的智能」
AI的典型任務
形成符號、連接、行為學派，最火的是神經網絡所在的聯結學派
2. AI2.0的技術方向
大數據智能，數據量巨大
群體智能，用網際網路把很多人連在一起
跨媒體智能，圖像和聲音方面的模式識別，人在處理的時候不是按照多媒體分開處理，認知畫面是跨媒體處理
人機混合增強智能，機器和人結合在一起以更加強大
自主智能系統，將機器人的概念擴大解放出來
3. AI2.0原因分析
兩元空間（PH）進入三元空間（CPH）（信息空間、物理空間和人類社會空間），兩元空間（物理空間和人類社會空間）雖有很多信息，但所有信息都來自於人類，後來有了互聯和移動通信。後來走到了第三部，有了傳感器，衛星等搜集信息，太大人類無法處理，故來到了大數據時代，CPH形成了三元空間。
兩元空間中人不斷認識合理空間，即自然科學；人要改造世界，這些技術叫做工程技術；人要了解人類社會自身，叫做社會科學；現在出現了一個新類空間，信息空間。人類可以通過改編自主社會，人類自己認識也可從數據了解。新的通道帶來新的計算和需求，這些引起了AI的變革，提供了研究的新途徑新方法。
第一是由信息產品的變革引起的，環境巨變；從幾個人一臺計算機到一個人有很多臺計算機，網際網路，移動計算，穿戴式設備，搜尋引擎方面的迅速變化
第二需求有了巨大變化，社會需求爆發；智慧城市，智慧醫療，智能交通，智能遊戲，無人駕駛，智能製造等興起帶來了需求。
第三AI的基礎和目標巨變；大數據，多媒體，傳感器等作為基礎，由知識驅動轉為大數據驅動，目標從計算機模擬人的智能到人機融合再到群體智能，網際網路智能技術產生的新的AI一定是群體智能，多媒體傳感器技術方面產生的AI一定是跨媒體智能。
五種技術初露端倪
端倪1：大數據上的深度學習和自我博弈進化技術
自我博弈進化技術已經產生很多算法，算法並不是學習人類棋譜產生的，自己和自己下棋產生的。Deepmind控制了120個變量，使google用電效率提高了15%。
端倪2：基於網絡的群體智能已經萌芽
Science去年英文雜誌英文題目是群體智能的力量，將群智計算按難易程度分為三類，眾包模式，群智模式和協同求解問題額生態系統模式，可以完成很多人類完成不了的工作。如美國普林斯頓大學用纖維鏡很精確的把視神經進行顯示出來，第一次提供了哺乳動物視網膜神經元和組織如何產生監測運動的功能。
端倪3：人機一體技術導向混合智能
各種穿戴設備，人車共駕等機器人已經大量出現，將成為新的領域
端倪4. 跨媒體推理
這方面最引人注意的是AR。 Animation和video結合在一起，跨媒體的方式十分引人注目。比如Google眼鏡，看到產品便能搜索產品信息，又或者照片生成油畫、國畫技術也逐漸成熟。今後二十年，將大大提高機器與人的智能水平。
端倪5.無人系統迅速發展
無人系統是近十年來發展最快的方向。之前提出 「機器換人」，原本人們認為是機器把人換掉，而現在大家則理解核心為機器智能化自助化。舉兩個例子：boston dynamics 仿人和仿動物機器人和海康威視智慧機器人。
新一代人工智慧應用的挑戰
新一代人工智慧有極大的延展性，兩個例子：
智能音箱
本質上是大數據智能，核心把語音識別和智能語音綜合一起使用，比如科大訊飛的語音，Microsoft的語音助手等。亞馬遜生產的智能音箱，主要內部安裝五個麥克風，可以保證五米以外，360度收音，銷量非常好。因而，京東，阿里，Google紛紛進入。而亞馬遜則繼續開發軟硬體，想要做到app鑲嵌在音箱中，比如臉上打車，手機等一百多種應用，充分體現 人工智慧的延展性。
智能製造
這一種屬於應用系統，包括智能企業
總而言之，人工智慧2.0 發展方向順應信息化發展方向。很高興能夠看到很多城市、企業都在新一代人工智慧上進行發展規劃。相信未來人工智慧產業會迎來更好地發展期。
夯實發展智能產業的基礎 李國傑院士
國際上，一般將人工智慧發展分為三個時代，第一 ，50-80年代，主要為邏輯推理和手工推理為主。第二段，80年代，主要是統計學習、概率推理、神經網絡，這一方面，感知學習能力比較強，抽象推理比較弱。而第三代，保留感知學習能力的基礎上，加強推理和環境自適應性，更通用化。
從時代曲線來看人工智慧
90年代新周期為物聯網，到08年開始走下坡路，之後不是高潮，大概2%世界增長。二人工智慧的發展則不是由於大數據、人工智慧新技術，而是由於產業跨界融合的已知技術新組合促進了人工智慧產業的發展。而因此，應該重視基礎技術的發明，如電子計算機，集成電路等。大家流行說法：A+B+C也就是算法加大數據加計算力，而我的看法A+B+C+D+E 即算法+基礎設施+ 計算能力+知識+生態系統。
1.重視剛性的需求
人工智慧為大眾，大數據也得為大眾，重視大眾的需求，不能只製作「維生素」，更要做「抗生素」。智能化階段應當是注重建立大數據中心和智慧機器人學習的訓練平臺。每個行業都要AI ，有區別又有共性，因此，可能需要一個AI引擎生產線作為基礎設施。
2.高度重視計算機系統結構和基礎軟體
人工智慧公司的兩個命運，收購和倒閉。像科大訊飛，市值700億，怎麼提高利潤成為重點？因此，人工智慧企業，光有算法不夠，得有自己的平臺，軟硬體都得有自己的實力。整體而言，中國基礎軟硬體跟國外有差距。人工智慧就像大樹，而它需要更多基礎，比如晶片等。新一代人工智慧項目必須關注整體基礎，發展大數據和人工智慧需要的基礎設施，而這方面偏少，需要加強。
3.判斷
人工智慧，科學上，是計算機科學前沿研究。應用上，是計算機技術的非頻繁應用。 因此，人工智慧當前更多還是算計算機。而人工智慧是研究還沒解決的計算機問題，這個定義說明和計算機斷不開。而也要學習教訓：不是走面向高級語言而是走底層語言，因此既要重視人工智慧的科學要求，也不能忽視巨大包容能力。
如何看待領域知識
還是得重視領域知識，可能特定領域無需人類知識可能能做得更好，但但更多還是需要。
從未知到可能 中科曙光副總裁 沙超群
最近兩個話題熱議，第一次，阿爾法元的誕生，由於沒有對標識數據的學習，顛覆了整個產業的觀點。第二個，發現引力波，通過無線波和電磁波偵測到，利用了大量gpu和算法能夠實時看到引力波。
因此，人工智慧時代，可以依賴計算方法，來改變世界認知。
回顧探索世界，原始社會依賴自然力，農業工業時代，依賴人力電力改變世界，而資訊時代進入cph三元空間，初期應用計算機IT輔助決策。今天，信息技術起越來越重要支撐作用。智能時代，未來探索社會推動生產力更多依賴計算力和方法。
量子計算科學家預計五到十年，將計算迎來商用，而這將迎來計算力指數模式提升。之前，曙光推出數據中國 2016 數據中國加速計劃，今天提出曙光數據中國智能計劃，其中，有三部分。
計算力，持續不斷地研究創新，提供面向不同應用負債的計算平臺
計算服務化，將計算封裝成服務給客戶
推動智能計算生態 ，促進人工智慧
曙光專注於智能計算，因此這計劃也專注在計算力模塊。
計算力在未來發揮的作用？
通過多元計算和持續計算，不斷轉化數據類型，利用不同計算模式計算數據。
需求：不同應用負載需要不同的計算平臺。
曙光能夠提供不同負載平臺，小規模一直到億級的計算機。由於訓練設備和推理設備 AI 基礎架構面臨巨大挑戰，1.高性能gpu堆積2.散熱問題 3.噪音問題4.pue能耗
而曙光解決了以上問題今天發布，第一產品
x860-LE，浸沒式伺服器產品
浸沒式液冷解決了gpu熱量問題，不需要額外散熱技術，此外AI訓練器數據中心同樣液體製冷。有兩個特點，第一業界最高密度的訓練平臺，具備10U的設備以及第一 pue最低的訓練平臺，只有泵在工作，零噪音，pue1.02，製冷可以節省180w，一個gpu省電 1200 塊，而大多數公司GPU在兩萬到三萬片。
推理專用伺服器 phaneron
首款推理上使用神經元來計算的伺服器產品。兩個x86產品，峰值120T flops，可以頂上20臺通用的伺服器產品。而明年年底，phaneron 2將推出，性能提升5-6倍。
曙光計算服務化思路是推出1雲作業系統，AI操作系,2訓練的公共平臺。
人工智慧管理平臺SothisAI
第一個目的是人工智慧簡單化，初步配置就能使用平臺。
第二個目標建立生態，支持更多硬體，有更多性能。
1.0架構
底層，計算資源數據資源，中層集成管理系統和應用管理系統，也是 AI 高性能計算的分支，再之上，資源管理任務調度平臺，框架封裝容器中提供在線推理引擎，界面上配置。在這上面提供了統一的計算框架，統一異構編程模型，底層支持更多軟體，支持各種gpu產品形成曙光統一編程環境和不同的計算接口。由於各種優化，大部分性能提升20%-30% 。
我們目標和特點是比較簡單易用和快速部署。
曙光城市雲來提供AI城市服務，科學大腦提供AI科學服務乃至行業的AI服務，這是公共方面的服務。
明立波：AI在公共視頻領域的應用，重點建設領域——動態人臉布控，實現面向多類型對象
創新在高效支持萬路定理，主要對神經網絡做加速、簡化的處理。已上線的系統，只用了300多臺機器。
10萬億數據秒級查詢響應：為了增強結構化處理效果，結合自己特徵，運用50臺機器，完成千億數據的秒級響應
明年年終，上線10萬億數據查詢，具體技術細節在分會場1進行
語音應用：科大訊飛運營總監——劉志朋-AI在智能語音領域的應用
2010年科大訊飛建立語音雲，去年到今年的數據變化：語音雲總用戶數 8.5億（2016,9）至15.9（2017）。
科大訊飛人工智慧將在更多領域發揮作用：教育、司法（智慧庭審系統，刑事案件輔助辦案系統）、醫療（醫療影像輔助診斷系統）、政務、金融等。
Sugon AI開放實驗室計劃
包括1000開發者、40城市雲平臺、大科學裝置、先進計算中心、協調開發、服務部署。
深度學習廣泛運用方面
深度學習部署在各類平臺（交通標識符的識別、道路行人等的檢測）
趨勢前沿：智能晶片 寒武紀副總裁郭崎
深度學習廣泛運用，很多戰勝人類。也部署在各類平臺上。
為什麼要深度學習處理器？
通用CPU/GPU處理效率低下，如谷歌大腦、早期阿爾法狗：能耗高
開創深度學習處理器方向
2013：國際首個深度學習處理器架構
2014：國際首個多核深度學習處理器架構（大電腦）
2015：國際首個通用機器學習處理器架構、攝像頭上的智能識別處理器架構
2016：國際首個神經網絡通用指令集
寒武紀商業方面
1A商用智能處理器：世界網際網路領先科技成果
性能：相比主流CPU處理器性能提升兩個數量級
功耗/面積：相比主流CPU處理器降低1/10
能效比：相比主流CPU處理器提升三個數量級
傳統方法為算法神經元和硬體運算單元一一映射，這會導致訪問帶寬受限。
當前的方法則為硬體神經元的復用：神經元虛擬化和優化片上優化。
寒武紀目標建立以晶片為物質載體、指令集為核心的自主智能產業鏈，應用到更多的方向。
產業觀點分享：商湯智能 驅動未來 商湯集團副總裁張望
10年深度學習突破性進展，商湯積極布局取得不錯的成就。
兩大平臺：深度學習GPU應用和訓練平臺
四大優勢：開放的軟體平臺、良好的拓展能力、先進的計算架構和算法的自適應學習
應用層面：軌跡還原、人臉檢索、大數據分析等
公安塊：靜態人臉比對、動態人臉布控
安防智慧城市：人臉天網、視頻結構化平臺
金融、網際網路身份認證
移動智能
無人駕駛
新的技術
晶片：戰略性產品，壓縮龐大算法到晶片，500兆壓到3.5兆左右。
肢體跟蹤技術：人臉活肢體跟蹤 ，可以運用於體育，如運動員訓練，和電影，如特效。
超解析度技術:低解析度處理成高解析度。
跟其他公司區別：關注原創技術。
申萬宏源計算機2017年的AI研究成果和觀點更新：
1）在市場沉浸在TMT迷茫和對「網際網路」迷茫中，201607 【申萬宏源跨行業-重磅思考】「遺」技之長--全行業技術滲透之「漢諾塔」 是框架級深度研究，認為全行業都需要尋找高技術壁壘的企業
2）在2016年買入AI股票仍然無法獲利時， 2016年11月人工智慧深度研究《人工智慧的"know-how"時代》 認為 2017年才是AI商業化元年，或持續驗證，2016年買入AI股票需要等待。
2016年12月點評科大訊飛重大進展：《訊飛新東方合作，人工智慧Know-how時代迎標誌性事件！》
短網址: http://dwz.cn/6vz6Mj
3）發布TMT四個行業統一的2017年投資策略，認為尋找技術（算法）類企業才是未來，電子直接指出半導體晶片，計算機直接註明人工智慧算法。201612【重磅思考！】極簡TMT框架（入門）及2017年策略（買入算法類）。 目前這成為全年科技主線。
4）2017年2月，通過海外產業鏈研究，證明AI是景氣最高四個細分領域，並排序首位：
【申萬宏源跨行業-重磅思考】17Q1全球TMT產業鏈研究真相在這！（"洞見5CAVE」深度之二）上【申萬宏源跨行業-重磅思考】17Q1全球TMT產業鏈研究真相在這！（"洞見5CAVE」深度之二）下
5）3月直接推薦標的，發布AI核心同花順基本面進展：【重磅思考！！】同花順深度研究：算法系列深度研究之二：四核心因素全超市場預期，上調17/18盈利預測6%/9%
6） 此後2-7月更新AI各產業觀點，包括醫療、金融、中美比較。
20170211是評論醫療領域AI。【申萬宏源計算機】百度裁撤醫療事業部！是智能醫療已死嗎？—申萬宏源計算機周報20170206-0212
20170313是評論FINTECH。【申萬宏源計算機】最新產業進展？AI/Fintech/軍工信息化高歌猛進！更驗證2017策略！—周報20170306-0312
20170513更新AI進展 【申萬宏源計算機】AI、信安產業推進，繼續選擇具有估值比較優勢的計算機白馬！-周報20170508-0514
20170603 【申萬宏源計算機】中美AI競賽是否偽命題？另加推3股
20170708 【申萬宏源計算機】手算最熱30家中報！深析新零售IT三生三世！
7）6月，還研究谷歌、NVIDIA、AMD等後，從海外映射找到AI明顯表現的證據。
20170625 【申萬宏源跨行業-洞見研究】龍頭優勢加劇/預計H2信息安全、數據中心設備、AI處於向上期（"洞見5CAVE」深度之五）上
20170625 【申萬宏源跨行業-洞見研究】龍頭優勢加劇/預計H2信息安全、數據中心設備、AI處於向上期（"洞見5CAVE」深度之五）下
8）進入下半年，AI關注度大幅提高，市場從2016年買入AI無法獲利的糾結中走出，2017AI有機會的判斷恰好迎來股價表現。但是每個領域都要AI改造、哪種算法更有效？市場需要從算法和各個細分領域AI的深入研究。
9）20170701發布【申萬宏源計算機】除類白馬漲，為何AI表現？看AI投資層次與展望
20170715 我們發布靜心製作的AI2017H2策略， 【最前瞻】「技術衝擊」，AI細分行業的演進猜想！，論述不一樣的AI思考。它從AI技術成熟推演產業發展路徑，關鍵邏輯恰獲政策驗證。2016年11月人工智慧深度研究《人工智慧的"know-how"時代》 認為 2017年才是AI商業化元年，或持續驗證。之後約10篇報告跟蹤醫療、物流、教育、金融等各行業AI進展。2017年7月重要深度報告《「技術衝擊」，AI細分產業的演進猜想-人工智慧行業投資展望》創新性的將產業劃分為三個層次：
1）一線為安防、工業。預計技術2-5年內成熟，數據極易獲取，應用無渠道壁壘。 2) 二線為教育、醫療。預計算法5-10年內成熟，數據獲取有難度。
3）三線為金融、無人駕駛。技術相關性較弱，數據難獲得，應用需要長期測試及行政允許。從投資看，一、二線領域將處於極快的產業趨勢驗證期，一線領域可能進入價值投資區間。
10）20170721 《國務院關於印發新一代人工智慧發展規劃的通知》點評。
11）20170722 下一次布局，有哪些景氣方向？ 直接指出AI和雲是下一個景氣方向，恰好伴隨科大訊飛和廣聯達表現！
12）進入8月，AI當時連續首推科大訊飛連續大漲。投資者關注人工智慧產業是否進入加速期（行業觀點連續四周周報闡釋：【申萬宏源計算機】若2018機會成一致預期，現在選什麼？20170807-0813；【申萬宏源計算機】若挑股，20家全在這裡！—計算機周報20170731-0806；【申萬宏源計算機】下一次布局，有哪些景氣方向？；【申萬宏源計算機】"雷報"之餘,聰明投資者在盤算什麼）。
8月AI大跌時，認為不是博弈，而是產業必然。發布《未來已來，無差別的「AI+」是前瞻還是博弈？》 http://dwz.cn/6vuJFd
13）9月9日，直接將重心再擴散到AI 晶片和國產化
20170909【申萬宏源計算機】重磅討論：AI芯首發、軟體國產化
此外組織了曠視科技、科大訊飛專家的高端電話會議
14）發布中科曙光深度研究《中科曙光深度研究：最佳超算產品商接力AI的重磅產品時代！》。是中期股票，慢慢互動
http://t.cn/Rpj8OE7
15）【重磅思考！】IC高級工程師作品：寒武紀與AI晶片—新財富水晶球希望支持登頂！
16）【申萬宏源計算機】AI晶片外，來看AI平臺軟體吧！
17）IC高工速評：兩大事字字在生態！NV GTC及中資收Imagination【申萬宏源計算機&電子】
18）【重磅】「謎之計算機與AI」，長期投資才好品的美酒！【申萬宏源計算機】
【申萬宏源計算機】「雲棲達摩院」的重大啟發與疑惑！
19) 【重磅思考！】GPU當紅，寒武紀擁抱未來
20)【申萬宏源計算機】細細斟酌，Alpha-zero還說明什麼？
以下為重點個股研究，非重度內容研究員可忽略~~
中科曙光新深度研究：萬億逆差破局，通用、AI算力浪潮之巔：【重磅思考！】中科曙光新深度研究：萬億逆差破局，通用、AI算力浪潮之巔
東方財富深度研究2017：【申萬宏源計算機】目標千億！東方財富深度—— 劍指財富管理長尾市場，打造綜合金融服務在線平臺
中科曙光深度研究2017：【重磅思考！】17年第14篇AI報告-中科曙光深度研究：最佳超算產品商接力AI的重磅產品時代！
廣聯達深度研究2017：【重磅思考！】可能答您所有疑惑的廣聯達深度研究—5年CAGR34%世界領軍追求者（洞見系列深度之八）
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