量子计算突破人工智能算力瓶颈。人工智能有三大基础：算法、数据和硬件算力。其中“算力”一直以来都是人工智能非常重要的因素，在机器视觉领域，GPU的大量应用已大幅提升了人工智能的计算能力。但在我们看来，GPU可以很好地应用在对视频数据的处理和分析，但对于其他结构或非结构化数据的处理方面，无论CPU还是GPU可能都无法满足人工智能的进一步发展和应用。量子计算相较于传统经典CPU，算力有数亿倍的提升，有望助力人工智能产业的加速成熟，为人工智能带来革命性的算力提升。
大数据爆发，量子计算有望大显身手。大数据快速爆发，根据IDC数字宇宙报告，全球所有信息数据中90%产生于近几年，数据总量正在以指数形式增长。从2003年的5 EB，到2013年4.4ZB，并将于2020年达到44 ZB（人均5200GB）。但目前受制于算力等因素，我们还无法对数据做有效地分析和应用，人工智能的学习过程也无法大幅加快。而量子计算的算力相较于传统计算机的算力有了指数级别的提升，在低耗能情况下、短时间内处理大量数据成为可能，同时完全可以摆脱目前单纯依靠芯片数量的叠加提高数据处理能力的方式。
量子计算可使人工智能小型化、移动化，加快商业化进程。我们认为人工智能的发展可能存在三个阶段：服务器时代、云计算时代、量子计算时代。现阶段人工智能基本只能依靠集中处理的方式实现相关功能和应用，也即是通过云计算的方式。根据我们的判断，量子计算有望给人工智能带来的变革性的变化：小型化、移动化。当量子芯片中的量子比特数量达到一定数量后，计算能力将满足人工智能对运算能力需求，人工智能将不再依赖于大型服务器集群。未来量子芯片小型化之后，人工智能前端系统的快速实时处理便成为可能，比如车载智能系统，无人机智能系统等。
投资建议。人工智能产业的突破需要借助相关产业链的进一步完善，量子计算的超强算力有望加速人工智能的突破和商业化应用，我们建议提前布局量子计算产业相关标的。2017年5月3日，中科院宣布首台光量子计算机在我国诞生，标志着我国量子计算已处于世界领先水平。建议从中科院与中科大的技术导入产业的途径中寻找投资机会，首推：中科曙光。推荐：神州信息、浙江东方（中小盘覆盖）、亨通光电（通信覆盖）。
风险提示：1、技术难以突破，产业落地较难；2、被其他技术替代。
以上内容均为报告摘要。
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