人工智慧的前世今生及投資機會

一、行業發展前沿

人工智慧可分為基礎層、技術層和應用層，基礎層為算力支撐（AI晶元、雲計算），技術層為演算法平台，應用層是AI 向各傳統行業滲透應用。

目前，海外科技巨頭的基礎層業務正持續爆發。AI 堪稱第四次產業革命，政府扶持力度正持續加大，國內AI 相關企業存在發展良機。6 月21日，人工智慧產業創新聯盟成立。計劃未來3 年將孵化50 項人工智慧產品、培育40 家人工智慧企業、建設3 個地方創新基地、推動20 項示範應用工程以及打造1 個通用技術平台。此外，聯盟還提出建立人工智慧開放創新平台、組建人工智慧創新發展基金、舉辦人工智慧產業創新大賽及建設人工智慧產業創新基地等四大工作任務。

國家高度重視人工智慧發展，自今年3 月AI上升為國家戰略，政策落地持續超預期：2017 年3 月，Li-ke-qiang總理指出要加快培育壯大包括人工智慧在內的新興產業，人工智慧首次寫入了《2017 年全國政府工作報告》。科技部部長萬鋼亦表示，《人工智慧（AI）創新發展的規劃》在兩會後將加快出台。後續國家將持續加大AI 領域資金、人才、技術等投入，人工智慧政策紅利有望持續釋放。

鑒於海外科技巨頭AI 基礎層（AI 晶元、雲計算）業務已經爆發，根據產業鏈傳導效應，未來AI 產業盈利亮點還將由基礎層（AI 晶元、雲計算）傳導至應用層。應用層而言，AI 將成為人類與虛擬世界之間的重要介面，助力VR 發展。人機反饋模式將反應模型轉向預測模型。AI、VR結合將使虛擬世界更加真實、智能、合理。以遊戲為例，AI 將確保玩家感覺他們在VR 故事中存在，且遊戲角色將對他們做出最適宜反應。扎克伯格認為，將AI 技術融入VR 世界，才能讓虛擬世界真正地活過來，並創造更多不可思議的事情，有智慧的世界才是真正的第二世界。

VR 行業前景廣闊，根據Digi-Capital，繼PC、互聯網和移動互聯網之後，以VR（虛擬現實）、AR（增強現實）和MR（混合現實）為代表的第四波科技革新浪潮將深刻顛覆社會經濟格局，預計到2020年VR 和AR 收入將達到1200 億美元。根據IDC 預測AR 和VR 的整體支出預計在2015 至2020 年之間達到210%的複合年增長率，到2020年共計257 億美元。製造，零售和公用事業行業預計將以最快的速度擴大其投資，其複合年增長率分別約為220%。

國內高層亦高度重視 VR、AI 技術發展。2016 年9 月，杭州G20 工商峰會開幕式上，習總書記多次強調人工智慧、虛擬現實等新技術的重要性。6 月20 日2017 國際VR/AR 技術與產業大會在浙江嘉興召開。下一步工業和信息化部擬重點從7 個方面開展工作：

一是加快制定虛擬現實產業發展指導意見。

二是支持突破虛擬現實核心關鍵技術。

三是推動豐富虛擬現實產品的有效供給。

四是推進虛擬現實和重點行業的融合應用。

五是推動建設產業發展公共服務平台。

六是構建虛擬現實標準規範體系。

七是充分發揮行業組織對產業發展的促進作用。

AI+是最大產業趨勢，供給創造需求帶領行業進入智能時代。移動互聯網的浪潮進入尾聲，而以人工智慧為核心的智能物聯網時代已加速到來。「AI+」將成為未來IT 技術革命的主旋律，數據稀缺性、產品化能力和渠道優勢三大壁壘推動變現，人工智慧技術革新在各領域創造增量需求。AI+投資機遇聚焦安防、金融、汽車等方向，「AI+安防」有望率先落地, 「AI+金融」重塑投資管理行業格局，「AI+汽車」解放人類雙手。

目前國內A股的人工智慧還停留在炒應用階段，還沒有到炒演算法、炒硬體的階段。但今年估計會擴散到真正的AI層。另外炒應用，除了語音和入口以外，AI+金融、AI+安防、AI+物流預計也會發力。

二、人工智慧發展現狀：

在人工智慧產業鏈上，基礎領域和行業領域備受關注。從產業鏈看，基礎層和技術層的二級市場投資機會值得關注，包括基礎層的晶元、演算法，技術層的生物識別、機器視覺、語音識別技術等。

下面是人工智慧三個層次的全景圖：

目前國內外最主要的技術階段—感知智能才剛剛起步，它屬於機器感知階段（能聽會說、能看會認），從而才會出現圖像識別、語音識別等，語音和自然語音是人類最自然的語言交互方式，具有快、簡單、自然等優點。

1、語音識別：

1）語音識別率已經接近99%，抗噪震識別技術、語音合成技術、多人對話技術已成為新的研究熱點；

2）對於自然語音的處理和理解仍沒有得到一個很好的突破，原因在於：

語音識別基於視覺或音頻的「底層認知特徵」，但語言理解是基於詞法、句法和語義學等「高層認知特徵」的，發音的音頻圖像可能是比較確定的，但由於不同的拆解可能有不同的含義。

2、圖像角度

目前的應用主要在人臉識別、照片自動歸類、圖片搜索、自動駕駛/ADAS等方面。但應用有前後之分，比如：醫療領域的人工影像的演算法研究比較滯后，識別率達到70%左右，這種識別不夠精確，不能很好地對醫生加以輔助。

在人工智慧領域，最為成熟的技術是圖像識別和語音識別，語音識別目前的準確率已經可以做到在安靜環境下達到97%，人臉識別目前已經到99.7%的準確率，可以達到比人眼更加準確的水平，目前在視覺識別、語音識別等領域是先技術突破，處於國際領先水平。

3、AI+金融

金融與科技融合分為三個階段：金融IT、互聯網金融與金融科技。金融服務已實現了從「電子化」到「移動互聯」的轉型，如今正在科技的驅動下朝著「人工智慧」轉變，智能投顧、智能客服、身份識別、大數據風控等技術從概念走向成熟，並開始商業化，未來將深刻改變金融行業格局。從銀行開始加大布局智能網點、證券公司布局智能投顧等可以看出，人工智慧技術將給金融行業更大的刺激和反思，也倒逼金融企業以更開放的態度，實現與科技公司的全面合作。在新金融時代的背景下，科技影響金融服務的驅動力會愈發凸顯。

1）熱點聚焦：中行與騰訊聯合共建科技金融

(1) 中行與騰訊聯合成立金融科技實驗室，將共建科技金融等領域；(2) 騰訊與華夏銀行將深化戰略合作，科技與金融的合流不可阻擋；(3) 百度攜手農行，用人工智慧勾畫Fintech 未來模樣；(4) 京東金融與工商銀行達成金融業務合作協議；(5) 華夏、微軟宣布在人工智慧投資領域戰略合作。

2）四大行與科技巨頭聯姻，優勢互補共推科技金融

四大行紛紛與科技巨頭聯姻：建行與螞蟻金服、工行與京東、農行與百度、中行與騰訊都宣布開展深度合作，共建普惠金融、雲上金融、智能金融和科技金融。在銀行面臨營收放緩，增長方式轉型的挑戰下，科技創新將加速重構銀行業的經營發展模式和市場競爭格局。傳統銀行有著龐大客戶資源、大額低成本資金、完備業務的優勢，而科技公司在技術、場景、產品體驗與創新上更勝一籌，因此雙方的合作是優勢互補，有利於實現各自業務成長，為雙方客戶提供成本更低、體驗更好的金融服務。

關注國內銀行核心繫統領先企業並與騰訊雲在金融專有雲及泛金融領域戰略合作的長亮科技，以及金融IT 龍頭恆生電子。

4、AI+安防

安防領域作為人工智慧技術落地的天然場景，也恰使其成為國內傳統安防企業和創業型公司的必爭之地。目前來看，主要包括了「從產品到技術、從技術到產品」 兩種不同的切入方向。一方面，傳統安防巨頭大華、威富集團、海康威視、東方網力、天創偉業等在不斷加大軟硬體安防產品的智能化；另一方面，以演算法見長商湯科技、曠視科技、雲從等也在將技術重點聚焦於人臉識別、行為分析等圖像智能領域。

5、AI+物流

如何革命性地提高快件周轉速度、持續提高效率、大幅降低成本、不斷優化用戶的服務體驗？科技進步一定是使這些得以實現的重要途徑之一。如我們所見，「人工智慧」正被迅速引入快遞業，甚至逐漸成為行業未來的發展趨勢和方向。

三、主要人工智慧的標的

1、科大訊飛："訊飛超腦"進軍認知智能制高點，訊飛開放平台是全球首個開放的智能交互技術服務平台，致力於為開發者打造一站式智能人機交互解決方案。

2、漢王科技：人臉識別、讀寫識別等領域領軍企業。

3、東方國信：大數據智能分析龍頭

4、東方網力：視頻大數據龍頭，參股全球領先的家用機器人和安防機器人。

5、長高集團：收購金惠科技，圖像視頻智能識別領域稀缺優質標的

6、思創醫惠：攜手全球人工智慧龍頭IBM 沃森。

7、賽為智能：公司是國內最專業的智能化系統解決方案提供商之一，擁有全自動化智能電網、人臉識別。

8、江南化工：研發有圖靈機器人，向第三方提供一體化、接入和使用門檻低的雲端機器人大腦服務，使第三方產品快速擁有智能人機交互功能。

9、高樂股份：子公司幽聯技術掌握研發了世界上第一台可工程化的人工智慧機器人。

10、科大智能：搬運機器人、焊接機器人。

11、佳都科技：旗下雲從科技的人臉識別技術已經在金融行業應用。

12、四維圖新：與東軟集團簽署戰略合作，整合資源，深度布局高精地圖，無人駕駛純正標的雛形已現。

13：三豐智能：傳輸機器人，自成立以來不斷致力於為客戶提供智能輸送成套設備的解決方案

14：川大智勝：飛行模擬器：塔台視景模擬器,擁有三維全臉照相機和三維人臉識別技術

15：機器人：公司工業機器人技術已達到國際先進水平。機器人單元產品已進入汽車整車、零部件等工業機器人的主要應用行業。

其他：海外科技巨頭（英偉達、亞馬遜）在基礎層（AI 晶元、雲計算）的業務已經爆發， AI 基礎層標的：景嘉微（GPU 晶元）、匯頂科技（手機電容式觸控晶元及解決方案供應商）、兆易創新（快閃記憶體晶元）及中科創達（智能車載及硬體）；考慮AI 產業鏈傳導效應，未來AI 產業盈利亮點還將傳導至應用層， AI應用層標的：海康威視（AI+安防）、熙菱信息（AI+安防）、匯納科技（AI+大數據+零售）、科大訊飛（AI+語音輸入+智能教育）、保千里（全景VR 技術）、佳士科技（焊接機器人）。