計算機行業："人機協同"漸成主旋律

4月7日百度人工智慧機器人與人類最強大腦的PK 正式落幕，整個賽季先後與五位人類選手過招，最終四勝一平收場。4月10日由李開復發起的德撲人機大戰歷時五天以人類慘敗收場。4月10 日谷歌與棋院聯合宣布將於5月23-27日在烏鎮舉辦圍棋挑戰賽，AlphaGo 再戰以柯潔為代表的頂尖棋手。

一、氛圍轉向人機大戰顯協同

人機大戰逐漸由對抗氛圍轉向「人機協同」夥伴關係。在本月初IT 領袖峰會上，百度掌門人李彥宏認為「人工智慧永遠不可能超過人類的能力，但在逐步逼近人類能力的時候就足以顛覆一個個行業」，馬雲更直接地提出「機器要做人做不到的事情，讓機器成為人最好的搭檔，而不是對手。」從相關賽事來看，最強大腦最後一期畫風突變，往期渲染的人機對抗氛圍消失，即便人類輸掉比賽也未影響本期將「腦王」稱號頒給「人機整體」。同樣，在即將舉行的AlphaGo 圍棋賽事中，除了與世界排名第一的柯潔的三番棋對弈，還將會舉辦人與機器攜手的配對賽以及多人配合挑戰機器的團體賽。

二、人工智慧解決問題有限

人工智慧解決問題有限，替代首先發生在部分領域，依然離不開人機協同。人工智慧主要實現手段是機器學習，深度學習是實現機器學習的一種方式，圖像、語音、大規模數據處理分析等相對成熟的技術應用已逐漸達到甚至超過普通人類水平。儘管目前深度學習在眾多領域已取得非常好的效果，但涉及創造性、無法給出明確定義和邊界、缺乏現有可數字化的知識經驗的任務，機器可能就無能為力，並且在模型可解釋性、信息安全、能源消耗及道德倫理等方面存在亟待解決的問題。當前AI在安防、醫療及金融等領域的實際應用更多起到輔助功能，最終拍板決策依然離不開人類。人類未來的職業要麼選擇機器能做但做得不夠好的任務進行人機結合，藉助AI提升工作效率和效果;要麼就做機器無法完成的事情，在深度思考的基礎上向創作、創新和創造等領域轉型。

三、商業化落地不會一蹴而就

人機PK有助提升公眾對AI的認識和接受程度，但商業化落地不會一蹴而就。人工智慧在公眾面前頻繁露臉，不僅是為了與人類的一般或超一般水平進行直觀的對標展示，同時也是為了讓公眾了解和接受人工智慧已經或將要給人類生產生活帶來的變化。但同時也應當注意到，AI的商業化應用是一個逐步落地的過程，例如安防監控領域還存在誤報率過高的影響、醫療領域即便只是輔助診斷也同樣面臨醫療數據獲取等難題。

四、投資建議

看好具備AI技術與平台優勢，能在線下B端實際場景降低成本、提高效率及提升用戶體驗的相關標的。建議關註：科大訊飛、神州泰岳、北部灣旅、思創醫惠、東方網力。

風險提示。人工智慧的投入和應用落地進展可能不達預期，相關熱點事件不排除存在 PR炒作等人為輿論干擾的可能性。