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李杉 陳樺 李林 編譯整理量子位 出品 | 公眾號 QbitAI高盛又有新AI研究報告發布！這份新報告的主題是：《China』s Rise in Artificial Intelligence》，其中主要分析了人工智慧崛起的各種因素，更重要的是，詳細剖析了受益於AI技術的一眾公司。其中包括百度、阿里巴巴、騰訊（BAT）三巨頭，以及美團點評、滴滴出行、科大訊飛、海康威視等主要AI公司，報告中還提及了出門問問、Rokid等眾多AI創業公司。不過在這份報告中，京東並沒有被單獨提及，而是被當作騰訊體系的一部分。去年11月發布的另一份報告中，高盛提出了AI創造價值的4個驅動力：人才、數據、基礎設施和計算能力。而這一次，高盛依然從這四方面入手，來分析的AI發展。人才上，科技公司這兩年不遺餘力地挖人，待遇上也不比美國公司差，還紛紛在矽谷開設了海外研究院；數據上，龐大的網民數量帶來了天生的優勢；基礎設施上，百度在跟隨趨勢，努力搞開源平台；只有計算能力，在晶元上還很依賴國外廠商。報告中指出，有著僅次於美國的全球第二大AI生態系統。在AI領域的投資額，在2016年前兩個季度達到26億美元，另外擁有AI領域的專利15700個，AI公司710家。△ 有全球第二大AI生態系統△ AI論文發表統計高盛表示：正在有條不紊地從工業經濟轉向消費經濟。在我們看來，接下來成為人工智慧和機器學習全球領導者的階段，也將是一個革命性的過程，因而對投資者非常重要。政府、公司以及他們的龐大資料庫將共同為這個經濟體的各個部分創造價值。我們在這份報告中闡述了野心勃勃的頂層計劃、的獨特之處，以及實現這一願景的公司。以下是量子位閱讀過這份報告的總結摘錄BAT三巨頭在「數據」這個重要因素的驅使下，AI崛起的主要受益者將是那些有獨特而龐大的數據集、又有合適規模的資源的公司，也就是BAT：百度、阿里巴巴、騰訊。高盛在報告中說：對這三大巨頭來說，人工智慧應該可以幫助他們把通過多樣化的業務獲得的數據所蘊含的價值體現出來。這些創新者已經建立起核心技術能力，而且正在推動人工智慧在多個不同行業的普及，從而創造新的需求。因此，巨頭之間的爭奪將擴大到人工智慧人才領域——在一個基本同質的市場中擁有龐大的受眾可以對國際人才形成吸引力。作為一份投行報告，高盛還給出了BAT三家公司的股票評級和目標價。△ 高盛對BAT股票的評級和目標價百度：維持買入評級，目標價240美元；阿里巴巴：確認買入，目標價208美元；騰訊：維持買入評級，目標價369港元。高盛如此看好的BAT手中，擁有怎樣的數據呢？△ BAT擁有的數據集從獲得數據的途徑來看，三家最核心的優勢一目了然，阿里在於搜索，騰訊在於社交，而百度在於搜索。阿里巴巴在電商方面，有淘寶、天貓；O2O業務上旗下有餓了么；金融業務有螞蟻金服；社交方面，持有微博的31%股份；物流和位置信息上，旗下有菜鳥、圓通等物流業務，還有掌握位置信息的高德地圖；此外，阿里旗下還有視頻網站優酷、UC瀏覽器、以及和UC共同推出的神馬搜索。騰訊，在電商方面雖然屢戰屢敗，但持有電商網站京東18.1%的股份；O2O類業務上，有58同城23.2%股份、美團15%的股份；金融上，有財付通、微信支付，還有個微眾銀行；社交，則是騰訊最擅長的領域，旗下的微信和QQ已經成了國民應用；另外，騰訊還有遊戲業務、騰訊視頻、騰訊地圖等。如果說騰訊在數據獲取上還有覆蓋不到的領域，微信小程序可能是個很好的補充。百度雖然沒有電商數據，但O2O方面還有糯米，百度外賣也積累了非常多的數據；金融上有百度金融集團FSG，其中包括消費者金融、百度錢包支付、互聯網保險等業務；位置信息上，有百度地圖，視頻有愛奇藝。而最核心、最獨特的，是web和移動端的搜索數據。從獲取的數據類型來看，阿里巴巴最核心的是交易和物流數據、支付數據、社交網路數據；騰訊最重要的是社交網路數據、支付數據、交易數據；而百度最核心的是搜索數據、位置數據、交易數據。從數據的用途來看，阿里巴巴用數據來進行目標營銷、提供個性化購物體驗、徵信、提高物流效率、提供雲服務；騰訊用數據來在社交和遊戲方面進行目標營銷、優化信息流推薦；百度用數據來進行目標營銷、優化搜索結果，並建立了百度大腦。有了大量獨特的數據和核心技術能力，BAT之間的爭奪將主要體現在人才上。高盛沒有在報告中列出三家公司分別為招攬人才開出了怎樣的價碼，但把百度給機器學習科學家開出的待遇，和美國科技巨頭做了比較：△ 百度為機器學習人才開出了不錯的待遇△ BAT研發資金和人力投入從來自來自人力資源行業調查公司Paysa的數據來看，百度平均為每位機器學習科學家開出的總年薪達到22萬美元，和美國科技巨頭們相比處於中等水平，平均還提供2.4萬美元的簽約獎金。另外，高盛還對三巨頭近年來在人工智慧上的布局做了比較全面的梳理：百度憑藉尖端技術在人工智慧研究中處於領先地位百度是全球人工智慧領域的先行者，在語音識別和自動駕駛領域擁有領先技術。作為2016年開放自家深度學習平台源代碼的第一家公司（可以用於語音/面部識別、數據分析、深度學習等方面的PaddlePaddle），該公司仍在通過2017年4月推出的阿波羅無人駕駛平台強化其人工智慧生態系統。△ 百度AI架構體系2015年9月 - 度秘語音控制的人工智慧個人助手（整合在百度移動搜索應用中）2015年11月 - Deep Speech 2包含了一個大型神經網路的語音技術，可以通過樣本學會將聲音與文字關聯起來，被《麻省理工科技評論》評選為 「2016年10大突破性技術」之一。2015年12月 - 無人駕駛部門百度的無人駕駛汽車在北京完成路測，該公司還在矽谷組建了新的無人駕駛部門。2016年8月 - 度視一個針對移動設備打造的增強現實平台（集成在百度移動搜索和地圖應用中），廣泛應用與搜索廣告領域2016年9月 - 百度大腦正式確立為百度的人工智慧平台2016年9月 - Paddle Paddle一個百度最新開放源代碼的深度學習工具包2016年9月 - 與哈曼合作雙方合作開發集成百度人工智慧技術的語音智能音箱。2016年10月 - 百度移動應用8.0升級后的移動搜索應用集成了智能搜索、人工智慧個性化信息流、NLP和深度學習。2016年12月 - 與肯德基合作合作開發智能餐廳，通過面部識別技術判斷年齡、性別和面部表情，從而推薦餐品。2017年1月 - 百度AR實驗室目的是研究和打造能夠與個人設備密切整合的數字體驗，並將增強現實整合到搜索中2017年1月 - 與北汽集團合作雙方合作開發智能汽車技術和3級自動駕駛技術2017年2月 - 百度投資Raven Tech這個實驗室的重點是人工智慧、大數據和下一代操作系統。他們已經開發了一個人工智慧語音助手平台2017年3月 - 與Comet Labs合作Comet Labs是一家位於舊金山的基金，專門關注機器智能的發展2017年4月 - 百度投資xPerceptionxPerception專註於計算機視覺，包括物體識別和深度識別等模塊。2017年4月 - 與哈曼合作雙方共同開發基於雲端的人工智慧車內應用解決方案2017年6月 - 與博世和大陸集團合作進一步開發無人駕駛和車內移動服務阿里巴巴擁有世界領先的人工智慧用例阿里巴巴龐大的電子商務平台2017財年的總交易額高達5470億美元，成為當今規模最大的人工智慧用例之一。阿里巴巴為其5億多購物者設計的個性化戰略所取得的成功，證明機器學習與數據結合之後所帶來的顛覆效應。我們預計阿里巴巴將繼續通過阿里雲利用其技術進一步改進演算法，加強旗下資產的效益。△ 阿里的技術與數據體系2015年7月 - 阿里小蜜虛擬人工智慧客服——該公司2016年10月稱它可以解決80%的問題。2015年8月 - DT PAI這款通過阿里雲提供的服務可以處理機器學習流程，該公司號稱是首款類似的人工智慧平台。2016年3月 - GnomeMagic Lab這個實驗室的重點是虛擬現實和增強現實技術，從而幫助阿里巴巴平台上的賣家設置3D產品庫存，甚至最終開設虛擬現實商店。2016年6月 - 阿里媽媽OCR這項技術打破了之前的記錄，在ICDAR Robust Reading競賽中贏得第一。2016年8月 - 阿里雲ET這是一套涵蓋視頻、圖像和語音識別技術的全套人工智慧解決方案。2016年8月 - Buy+這是一款2016年8月在淘寶造物節上推出的虛擬現實在線購物產品，並在2016年「雙11」當天推出，是全球範圍內首款同類產品。2017年1月 - 阿里雲上以GPU驅動的雲服務適用於人工智慧的GPU驅動的雲計算服2017年3月 - 阿里巴巴投資WayRayWayRay為智能汽車開發增強現實儀錶盤，包括全息導航系統2017年3月 - PAI 2.0支持深度學習和機器學習的阿里雲的新服務2017年5月 - Cainiao（阿里巴巴擁有47%）與北汽和東風汽車合作此項合作將在100萬輛廂式貨車上配備人工智慧輔助物流技術騰訊最大社交網路正在掌控人工智慧雖然在BAT三家中進入人工智慧領域稍晚，但騰訊2017年在西雅圖開張的人工智慧實驗室既標誌著神經網路時代的來臨，也表明轉向基礎研究。我們預計人工智慧將改進騰訊廣告和遊戲資產的精準度，從而幫助商業化程度普遍較低的產品組合提升回報，包括網民上網時花費時間最長的社交網路、全世界最成功的PC和智能手機應用，以及全世界最大的在線閱讀和音樂用戶群。△ 騰訊生態2014年6月 - 騰訊投資Scaled InferenceScaled Inference是一家通過雲計算服務提供人工智慧技術的神秘公司2015年5月 - 騰訊投資CloudMedxCloudMedx是一家醫療保健數據提供商，他們還會按照HIPPA標準進行健康分析和預測。騰訊在其種子輪投資630萬美元2015年6月 - 優圖騰訊向外部開發者開放面部識別和優圖科技的其他核心技術2015年8月 - 騰訊智能計算與搜索實驗室騰訊2015年成立的智能計算與搜索實驗室重點關注4個研究領域：搜索、自然語言處理、數據挖掘和人工智慧。2015年9月 - Dreamwriter騰訊發布了首款新聞寫作機器人2015年11月 - WHAT LAB微信與香港科技大學在2015年11月26日合作成立了人工智慧技術實驗室2016年2月 - 騰訊投資Diffbot騰訊和Felicis領投了Diffbot的1000萬美元A輪融資，這家已經盈利的人工智慧公司在評估跨網路非結構化數據時，已經能在商業應用上實現人類級別的精確度。2016年4月 - 騰訊人工智慧實驗室關注人工智慧基礎研究2016年4月 - 騰訊投資碳雲智能碳雲智能是首家生物科技獨角獸，這是一家採用人工智慧技術的健康數據挖掘創業公司，其2016年4月獲得騰訊領投的A輪融資時獲投10億元人民幣2015年9月 - 騰訊投資SkymindSkymind開發了Java開源深度學習庫，並在2016年9月通過騰訊和其他投資者融資300萬美元。2016年12月 - 與微軟亞洲研究院合作微軟開發的聊天機器人小冰將嵌入QQ厘米秀2016年12月 - 騰訊天使平台騰訊為機器學習和高性能分散式計算框架設計的第三代計算平台2017年2月 - 騰訊投資InnovegaInnovega開發了增強現實隱形眼鏡和護目鏡2017年3月 - 騰訊投資特斯拉（5%）此次投資是為了加強聯網汽車和人工智慧的開發2017年4月 - 騰訊人工智慧研究中心在西雅圖設立新的研究中心將專註於機器智能，並與舊產品相整合2017年8月 - 騰訊將在無人駕駛中支持人工智慧與多家業內企業（例如北汽集團）組建聯盟，在無人駕駛中開發人工智慧技術小巨頭美團點評美團點評（以下簡稱美團，未上市）2016年GMV達350億美元，總訂單數34億，平均訂單價格10.3美元，用戶的平均年度消費14次。美團覆蓋200個電商服務和產品類別，以及約2800萬POI和301萬活躍商家，在2800個城市提供服務。△ 美團點評業務架構截至2017年7月，美團的年度購買用戶2.7億，平均每天產生2000萬訂單（一年前為500萬），7月房間預定量為1800萬間夜（約佔總量的三分之一），而餐飲外賣訂單取得了同比200%的增長。數據：美團每日產生1.5PB的數據，公司存儲了200PB的數據。大數據是美團的關鍵，其業務模式需要為O2O和全渠道零售線上和線下數據的整合。數據採集、分析和應用能力，一起決定著美團平台的客戶體驗。技術基礎設施：美團的「O2O實時物流調度系統」，是整個供應鏈的「超級大腦」。調度系統基於大數據分析，包括數百萬曆史訂單、數十億快遞線路、數千萬不同的客戶和商家等數據，在100毫秒內生成最有效的快遞路線規劃。美團每次派單通常需要上億次的計算以優化路線。這套系統讓美團能在平均28分鐘內完成快遞訂單。這家公司成立了專門的團隊，在數據處理和預測建模中使用了機器學習技術。2017年，美團還招募了AI高手負責無人機和無人車業務，意在解決人口稠密地區的遞送需求。問答美團點評SVP陳少輝公司對AI的看法是什麼？美團的AI研發離不開具體的場景和業務規模，而且會是一個長期的創新投入。美團平台上的訂單非常高頻且涉及眾多碎片化的SKU。所以服務行業的訂單完成比電子商務更複雜，只有通過技術+運營的方式，公司才能擴大業務、更好的服務客戶。AI對美團業務的重要性體現在三個方面：1）個性化消費體驗，提高客戶留存率、購買率以及刺激消費 2）為商家提供智能解決方案，開拓新商機 3）演算法和機器學習對解決商家、消費者、騎手之間的匹配至關重要。陳少輝提供的數據顯示，本地服務市場每年增長約10%，整個市場規模約1.5萬億美元，假設互聯網滲透率能達到25%，美團能獲取其中10%的份額，運營利潤以25%計算，潛在利潤池接近100億美元。滴滴出行BAT共同參與投資的滴滴出行（未上市），是全球最大的移動交通平台，處理的數據超過4500TB，收到200多億的路線請求，每天處理2000萬個訂單。滴滴研究院正在專註於深度學習、人機交互、計算機視覺和智能駕駛技術。目前在AI方面的應用包括匹配司機和乘客，為客戶和司機提供更好的線路規劃，以及需求預測。滴滴研究院院長是何曉飛，曾在雅虎研究院擔任研究員，也是國際模式識別學會會士（IAPR Fellow）。滴滴今年一季度在美國加州山景城開設實驗室，滴滴美研由弓峰敏和卜崢領導。△ 滴滴正用機器學習提升用戶體驗科大訊飛科大訊飛（002230.SZ）在智能語音行業中佔有最大的市場份額，其產品的垂直應用領域包括教育、公共服務，汽車、客服、醫療保健以及其他消費品。△ 智能語音市場和份額海康威視經過16年的發展，海康威視（002415.SZ）已經成為全球最大的安防監控設備公司。在AI時代，我們認為來自龐大客戶基礎的數據集，會帶給海康威視強大的競爭優勢。我們給予海康威視的股票中性評級，12個月目標股價28元（基於20倍2018年預計EPS）。主要風險：公共支出波動，競爭態勢變化。其他AI公司還有數以百計的AI初創公司，滲透入的各個行業並建立不同的服務模式。目前，他們覆蓋的領域大致包括：基礎服務，例如數據資源和計算平台工業機器人和服務機器人智能服務，例如客服和商業智能技術服務，例如視覺識別和機器學習我們認為其中的重要公司（key players）包括：語音和自然語言思必馳雲知聲出門問問問答出門問問CEO李志飛出門問問從為手機研發語音技術起步，然後開始專註於設計面向消費者的終端產品，例如智能手錶Ticwatch，毛利率40%，平均售價200美元。李志飛表示，目前語音技術的瓶頸是自然語言理解，不幸的是短期內沒有解決方案。計算機視覺商湯科技Face++依圖晶元和硬體深鑒科技智能機器新松機器人自動化大疆創新安徽埃夫特智能裝備醫療健康碳雲智能農業北方天途航空智能駕駛圖森未來Minieye服務機器人優必選Rokid達闥科技Roobo旗瀚科技圖靈機器人問答Rokid CFO王舜德和產品總監吳睿智你們對行業有什麼看法？如何差異化競爭AI近年來越來越熱。Rokid一直專註於軟硬體的開發，現在處於發展的第二階段，我們計劃對外開放語音互動平台，並提供給外部公司使用。與大公司相比，Rokid更靈活，更願意嘗試和驗證新技術、新理念和新用戶體驗。我們還在矽谷設立了實驗室，有大約10名來自加州大學伯克利分校的博士，在北京的實驗室也有一個博士團隊。我們並不認為最近AI已經爆發到競爭階段，同行們都是從不同角度對消費者進行教育，市場仍然不成熟，行業是一片藍海。其他諾亦騰OMT高盛這份報告的主要內容，量子位就摘要總結到這裡。其實原文中還有更多的詳實數據和分析信息，真是一份非常出色的投行報告。— 完 —加入社群量子位AI社群8群開始招募啦，歡迎對AI感興趣的同學，加小助手微信qbitbot3入群；此外，量子位專業細分群(自動駕駛、CV、NLP、機器學習等)正在招募，面向正在從事相關領域的工程師及研究人員。誠摯招聘量子位正在招募編輯/記者，工作地點在北京中關村。期待有才氣、有熱情的同學加入我們！相關細節，)對話界面，回復「招聘」兩個字。量子位 QbitAIվ'ᴗ' ի 追蹤AI技術和產品新動態