原標題：寒武紀新一代AI產品發布 概念股有哪些？
每經記者 楊建 每經編輯 何建川
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來源：道達號（微信號：daoda1997）
5月3日13點，AI創業公司寒武紀科技(Cambricon)在上海舉辦發布會，宣布公司首款劃時代的雲端AI人工智慧處理器，開啟雲端戰略，構建端-雲一體化的AI體系。據了解，科大訊飛是寒武紀科技的天使輪投資方，中科曙光、中科創達則是戰略合作方。
技術測市
周五大盤窄幅震蕩，成交量萎縮超10%，權重股集體低迷並拖累指數，次新股深度回調，農業股「翹尾」，醫藥板塊再獲資金青睞。
有私募人士認為，大盤縮量震蕩，一方面是市場關注中美貿易談判結果所致；另一方面，由於指數尚未突破趨勢，市場觀望氣氛依然濃厚。5月份是個反彈月，但反彈空間並不大（200點-300點），時間卻較長，所以反彈不會流暢，走勢反覆。維持反彈的觀點不變，耐心等待反彈的到來。策略上，持股觀察，保持耐心。關注道達號微信公眾號，微信搜索「道達號」或「daoda1997」，為你呈現市場熱點。
熱點板塊
據快科技等專業媒體報導，5月3日13點，AI創業公司寒武紀科技(Cambricon)在上海舉辦發布會，宣布公司首款劃時代的雲端AI人工智慧處理器，開啟雲端戰略，構建端-雲一體化的AI體系。 寒武紀科技2016年才剛剛成立，由在處理器架構和AI領域深耕十餘年的陳天石教授創立，迅速成為AI晶片領域的第一家獨角獸公司，估值超過百億元，並在2017年完成A輪1億美元融資。
2016年，寒武紀發布了世界首款終端AI處理器、首款商用深度學習專用處理器「寒武紀1A」(Cambricon-1A)，面向智慧型手機、安防監控、可穿戴設備、無人機和智能駕駛等各類終端設備，主流智能算法能耗比全面超越傳統CPU、GPU。
此後，寒武紀又陸續推出了多款新品，比如面向視覺領域的深度學習處理器「寒武紀1H8」，功耗更低，體積更小，比如寒武紀1A的升級版「寒武紀1H16」，能效比數倍提升，通用性更廣泛，比如面向智能駕駛領域的「寒武紀1M」，性能十倍於寒武紀1A，同時軟體開發環境也越來越成熟。
關於本次發布的首款雲端AI處理器，從邀請函上看到了「MLU100」的字樣——這正是寒武紀科技在2017年底預告的其中一款雲端高性能智能處理器，支持伺服器端的推理和訓練需求，尤其是側重推理，另有一款MLU200偏重訓練。
值得注意的是，為了區別之前的神經網絡處理器(NPU)，寒武紀科技特意將雲端晶片命名為機器學習處理器(MLU) ，意在強調其雲端處理器不再局限於深度學習加速，而是擴展到整個機器學習加速，同時搭建一整套生態。
目前，AI技術浪潮空前火熱，BATJ等巨頭紛紛跟進，比如阿里巴巴達摩院正在研發神經網絡晶片Ali-NPU，性價比是同類產品的40倍。智慧型手機也在不斷融合AI概念，比如華為麒麟970集成的首個神經網絡單元NPU，據悉就是基於寒武紀科技的技術。關注道達號微信公眾號，微信搜索「道達號」或「daoda1997」，為你呈現市場熱點。
板塊掘金
中科曙光：
新時代證券認為， 公司高端計算機伺服器發力，存儲、雲計算、自主可控業務快速增長。公司是中國科學院體系的上市公司，擁有領先的自主可控技術和專業的信息人才隊伍，在國家信息安全戰略中發揮著獨特的重要作用。在國家信息安全體系中,核心晶片、雲作業系統、雲存儲等領域尚存在國外廠商的技術壟斷。
公司在各級政府的支持下，積極參與到相關領域的核心技術研發中，公司基於指定的國產晶片研發了全自主計算和伺服器，滿足了國內特定高安全行業的應用需求。2016Q1公司參股子公司天津海光與AMD深度合作生產x86晶片，授權其生產伺服器處理器，提供x86晶片技術許可以及技術支持。
按照晶片2年研發周期的規律，天津海光x86晶片如果量產，將有望給公司業務帶來新看點。公司中高端存儲和NAS存儲在細分產品領域在中國市場保持領先地位。隨著雲計算、大數據、人工智慧等技術的進一步發展,存儲產品和技術成為公司未來發展的重要創新方向。
中科創達：
平安證券研報指出，中科創達致力於提供行動作業系統平臺技術及解決方案，在該領域處於全球領先地位。同時，公司擁有全方位的圖形圖像處理技術，並通過收購計算機視覺公司MM Solutions，躋身世界一流之列。圍繞作業系統技術，公司相繼布局智慧型手機、智能汽車、智能硬體三大業務板塊，並建立起全球化的技術支持和營銷網絡，與國內外諸多知名企業形成了穩定的合作關係。
智能硬體業務布局未來,具有爆發潛力。公司智能硬體業務定位於加速智能硬體產品化進程，主要圍繞TurboX平臺開展，特別在無人機、VR、機器人、Smart Camera方向進行了重點布局，客戶多為創業型智能硬體廠商。公司自2014年起涉足智能汽車業務，並相繼收購專業車載系統廠商愛普新思和慧馳科技、全球領先的車載交互技術公司Rightware。
（本文內容僅供參考，不構成投資建議。投資者據此入市，風險自擔。）