AlphaGo技术本质：大数据+深度学习。AlphaGo通过大量的训练数据（包括以往的棋谱和自我对局），训练了一个价值神经网络用以评估局面上的大量选点，又训练了一个策略神经网络负责走子，在蒙特卡罗树搜索中同时使用这两个网络。在硬件资源上，则使用了谷歌云计算资源，并结合使用CPU和GPU。特定领域的认知智能有望率先实现商业化。人工智能大体可分为感知智能（如语音识别）、认知智能（如自然语言理解）和决策智能。目前，感知智能已取得巨大的进步，甚至在某些方面已经超越人类，然而在强人工智能（有知觉、有自我意识）领域仍有较大提升空间，人工智能专家预计2040-2050年有50%的可能实现强人工智能，2075年将有90%的可能性。尽管强人工智能离实现仍有较长时间，但判断，特定领域的认知智能有望率先实现商业化（如IBMWatson）。自动驾驶是人工智能在特定领域应用的例子。以致力于汽车工业计算机视觉和ADAS研究的Mobileye为例，让计算机视觉学会通过关键特征和轮廓辨别周围环境，并计算障碍物与车辆的距离和接近速率，进而提醒驾驶者。2014年8月在纽交会次公开发行股票，市值超过80亿美元。
投资建议：KPMG预计3级和4级自动驾驶将分别于2018年和2025年产业化，判断，随着自动驾：驶产业化的临近，产业链相关标的将迎来投资机会。推荐保千里(12.70,-0.030,-0.24%)、均胜电子(28.13,-3.120,-9.98%)和索菱股份(26.77,-0.500,-1.83%)。
