人工智能挑戰(zhàn)與機遇

1、核心觀點深度學習引領人工智能，開啟新一輪產(chǎn)業(yè)變革。人工智能的三大支柱為“運算平臺+數(shù)據(jù)資源+算法”， 共同推動人工智能不斷突破。深度學習在人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上發(fā)展而來，自2006年提出之后快速發(fā)展， 在搜索技術，數(shù)據(jù)挖掘，機器翻譯，自然語言處理，語音，推薦和個性化技術等領域不斷取得突破， 深度學習推動人工智能產(chǎn)業(yè)開啟新一輪革命。根據(jù)艾瑞咨詢預測，2020年，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計超 過1500億元；到2025年，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計超過4500億元，市場空間巨大。下游滲透較多的行業(yè)包括安防、 金融、教育、汽車、商業(yè)、醫(yī)療健康等。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈：三層結(jié)構(gòu)基礎層、技術層、應用層基礎層：產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐者與使能者

2、?！斑\算平臺+數(shù)據(jù)資源”屬于基礎層范疇，運算平臺對應芯片、 云計算等，數(shù)據(jù)資源對應傳感器、行業(yè)數(shù)據(jù)和服務等。基礎層通常需要大量資金、人力、核心數(shù)據(jù) 的持續(xù)投入，競爭門檻較高。技術層：底層框架、核心算法、通用技術。技術層“玩家”開發(fā)底層框架、研究新型算法、提高通 用技術水平，主要包含計算機視覺、語音及自然語言處理、機器學習等領域，對研發(fā)能力要求較高， 非巨頭公司和巨頭公司分庭抗禮的格局初步形成。應用層：百花齊放，充滿機遇。應用層的主要任務是實現(xiàn)人工智能在各垂直行業(yè)的場景化落地。智 慧城市、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育、醫(yī)療、地產(chǎn)、零售等賽道是AI企業(yè)的重點關注領域。垂直領域場景 化覆蓋面廣，充滿機遇，未來

3、有望呈現(xiàn)出百花齊放的格局。人工智能的機遇與挑戰(zhàn)AI未來發(fā)展前景如何？從歷史來看，人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)螺旋向上趨勢，人工智能技術不斷革 新發(fā)展是推動產(chǎn)業(yè)升級的關鍵，以深度學習、智能語音、CV、NLP為代表的技術仍有巨大發(fā)展空間。數(shù)據(jù)從何而來？人工智能算法訓練需要大量數(shù)據(jù)資源，可借助物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術獲取數(shù)據(jù)，AI公司有望依靠產(chǎn)品+技術+場景的完整解決方案，形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，增強競爭優(yōu)勢。商業(yè)模式路在何方？軟硬結(jié)合是AI商業(yè)化的典型特點，與生態(tài)伙伴加深合作關系，實現(xiàn)優(yōu)勢賽道突破與控盤至關重要；從邊界來看，伴隨AI產(chǎn)業(yè)化程度加深，AI應用有望從2B向2C全面滲透。12投資建議資料來源：Wind，中信證券

4、研究部注：股價為2021年1月21日收盤價風險因素：人工智能相關技術發(fā)展不及預期；商業(yè)化推進速度不及預期；產(chǎn)品與解決方案市場需求放 緩。投資建議：新一輪產(chǎn)業(yè)變革中，人工智能推動科技快速發(fā)展。人工智能正逐步從技術研發(fā)階段向商業(yè) 化落地快速推進，目前已進入賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈與各產(chǎn)業(yè)深度融合的關鍵時期。近期，伴隨部分AI公司 IPO的關鍵推進，2021年有望迎來AI企業(yè)上市潮。我們看好技術積累深厚、產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)、產(chǎn)業(yè)理解深入 的AI公司，相關企業(yè)有望借助自身對賽道的控盤力實現(xiàn)產(chǎn)品和技術之間的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化，不斷兌現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè) 的紅利。建議關注科大訊飛、中科創(chuàng)達、德賽西威、恒生電子、虹軟科技，以及暫未上市的商湯科技、

5、 云從科技等。重點公司盈利預測、估值及投資評級公司名稱收盤價(元)EPS(元)PE評級2020E2021E2022E2020E2021E2022E科大訊飛51.780.560.730.96927154買入中科創(chuàng)達146.421.011.371.8314510780增持德賽西威122.90.921.111.3513411191買入恒生電子101.991.131.381.68907461買入CONTENTS目錄3一、 人工智能開啟新一輪產(chǎn)業(yè)變革二、 人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)機遇涌現(xiàn)三、 人工智能的挑戰(zhàn)與機遇：能者為王4一、人工智能開啟新一輪產(chǎn)業(yè)變革三大支柱支撐，向認知智能邁進資本+政策+需求驅(qū)動，產(chǎn)業(yè)

6、高速增長51.1 三大支柱：運算平臺+數(shù)據(jù)資源+算法人工智能通常是指“研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用的一門新的 技術科學”。人工智能的發(fā)展需要“運算平臺+數(shù)據(jù)資源+算法”。機器學習屬于人工智能的其中一個領域，通過經(jīng)驗學習優(yōu)化計算機算法，其根本在于海量數(shù)據(jù)的訓練。深度學習在人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上發(fā)展而來，實現(xiàn)了從大數(shù)據(jù)中自動提取數(shù)據(jù)特征并設計特征模型，擺 脫了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法中需要人工工程進行各層的特征設計的弊端。人工智能發(fā)展的三大支柱人工智能、機器學習和深度學習的關系及發(fā)展時間資料來源： 中信證券研究部整理資料來源： NVIDIA，中信證券研究部運算平臺數(shù)據(jù)資源算

7、法人工智能61.1 發(fā)展歷程：向認知智能邁進人工智能三次浪潮首次提出：1955年的達特茅斯會議上；在此之后的幾十年里，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了兩起兩落；從2006年起由于深度學習算法的出現(xiàn)，人工智能產(chǎn)業(yè)第三次浪潮開啟。計算感知認知人工智能已經(jīng)跨過了能存會算（快速計算和記憶存儲能力）的計算智能，正在處于能聽會說、能看會認（視覺、聽覺、觸覺等感知能力）的感知智能階段。深度學習技術使機器的感知智能得到很好的發(fā)展，并推動人工智能邁向能理解會思考的認知智能。人工智能發(fā)展的三次浪潮人工智能發(fā)展階段資料來源：艾瑞咨詢資料來源：訊飛研究院71.1 發(fā)展機遇：開啟新一輪產(chǎn)業(yè)變革三次工業(yè)革命均引發(fā)人類社會格局發(fā)生顛覆

8、性的改變，人工智能有望開啟新一輪產(chǎn)業(yè)革 命第一次（18世紀60s）：蒸汽機成為動力機，解放了生產(chǎn)力；第二次（19世紀70s）：電力得到應用，推動電氣、化學、石油等重工業(yè)的興起；第三次（20世紀40s）：進入信息時代。信息時代先后出現(xiàn)了計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián) 網(wǎng)等幾次技術變革。但部分領域近年來放緩趨勢已經(jīng)開始出現(xiàn)。人工智能掀起新一輪技術發(fā)展浪潮資料來源：2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書（中國信通院&Gartner）81.2 投融資：資本爭相涌入近年來人工智能投融資火熱，資本爭相涌入隨著AlphaGo等具有較大影響力的應用逐步落地，產(chǎn)業(yè)界與資本界均對人工智能前景充滿期待，人 工智能有望

9、開啟新一輪產(chǎn)業(yè)革命，大型公司紛紛展開“AI軍備競賽”。二級市場助推人工智能企業(yè)發(fā)展私募市場與二級市場逐漸形成銜接，助推AI企業(yè)向下一個階段發(fā)展。在二級市場，最受資本青睞的 是行業(yè)解決方案和智能風控，其次是服務機器人、ADAS系統(tǒng)和AI芯片，最后是智能影像醫(yī)療和智 能營銷。近期，伴隨部分AI獨角獸IPO獲受理，2021年有望迎來AI企業(yè)上市潮，二級市場助推AI企業(yè)發(fā)展。資料來源：IT桔子，中信證券研究部2012-2020年中國人工智能私募股權投資市場情況資料來源：億歐數(shù)據(jù)人工智能二級行業(yè)投資熱度456518640659072490766565327521003243897211345103316

10、001400120010008006004002000178108002000100090080070060050040030020010002012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020投資事件數(shù)融資金額（億元）91.2 政策端：政策大力支持確立“三步走”目標，加速人工智能深度應用創(chuàng)新建設，全面推動AI產(chǎn)業(yè)落地。國務院2017年新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃中確立“三步走”目標，第一步，到2020年人工智能 總體技術和應用與世界先進水平同步；第二步，到2025年人工智能基礎理論實現(xiàn)重大突破、技術與 應用部分達到世界領先水平；第三步，到2030年人工智能理論、

11、技術與應用總體達到世界領先水平。加強人工智能與經(jīng)濟社會深度融合，積累經(jīng)驗做法、標桿案例科技部2019年8月發(fā)布國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設工作指引，指出要充分發(fā)揮地 方在試驗區(qū)建設中的主體作用，3年內(nèi)形成一批人工智能與經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合的典型模式，積 累一批可復制可推廣的經(jīng)驗做法，打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創(chuàng)新高地。明確“新基建”，注入“新動能”受疫情影響，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展迎來關鍵窗口期。2020年3月，中央明確“新基建”進度，加固、升級人工智能長期發(fā)展創(chuàng)新的數(shù)字底座，開啟AI發(fā)展新空間。中國計劃在2030年成為AI大國資料來源：新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃（國務院），中信證券研究

12、部2020年AI趕上全球領先國家；AI應用成為經(jīng)濟增 長的主要驅(qū)動力2025年AI基礎研究取得重大突破，在某些領域擁有世界 領先技術；AI成為產(chǎn)業(yè)變革的關鍵驅(qū)動力2030年AI在基礎研究和技術應用方面成為世界領先力量； AI對建立智能經(jīng)濟/社會，為中國成為世界經(jīng)濟領 袖奠定基礎101.2 應用場景：落地場景豐富AI的最終任務是實現(xiàn)人工智能在各垂直行業(yè)的場景化落地從全球看，人工智能企業(yè)主要集中在AI+（各個垂直領域）、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)服務、視覺、智能機器 人領域，其中AI+企業(yè)主要集中在商業(yè)（主要包含市場營銷和客戶管理領域）、醫(yī)療健康、金融領 域。從中國看，各垂直領域的AI企業(yè)同樣集中在各類垂直行業(yè)

13、中，滲透較多的包括醫(yī)療健康、金融、商 業(yè)、教育和安防等領域，根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，其中醫(yī)療健康領域占比最大達到22%，其次在金融 和智能商業(yè)化領域占比分別達到14%和11%。資料來源：2018世界人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書（中國信通院&Gartner），中信證券研究部全球人工智能企業(yè)結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)服務, 12%視覺, 11%智能機器人, 8%自然語言處理, 7%基礎硬件, 5%無人機, 1%智能駕駛, 3%語音, 4%AR/VR, 1%商業(yè), 11%金融, 11% 醫(yī)療健康, 9%網(wǎng)絡安全, 4%文體, 3%社交, 3%安防, 2%教育, 2%人力資源, 2%其他, 2%AI+, 49%111.2

14、 市場規(guī)模：產(chǎn)業(yè)高速增長人工智能賦能實體經(jīng)濟，產(chǎn)品與產(chǎn)業(yè)將實現(xiàn)雙向共建，推動AI產(chǎn)業(yè)高速增長。根據(jù)艾瑞咨詢預測，2020年，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計超過1500億元；到2025年，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計超 過4500億元。我們判斷市場將會百花齊放，人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)有望是AI產(chǎn)業(yè)的主要力量，外圍賽道切入的包括互 聯(lián)網(wǎng)公司、云服務公司、大數(shù)據(jù)公司、信息技術服務公司、通信設備公司以及個別科研院所切分其 余市場。中國計劃在2030年成為AI大國資料來源：艾瑞咨詢（含預測），中信證券研究部1088.61512.51898.12340.42968.93714.64532.63821.55725.77442.19200.

15、811374.813939.816648.302000400060008000100001200014000160001800020192020E2021E2022E2023E2024E2025EAI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）AI帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）預計2019-2025年人工智能核心產(chǎn)品CAGR 26.8%預計2019-2025年人工智能帶動相關產(chǎn)業(yè)CAGR 27.8%12二、人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)機遇涌現(xiàn)三層結(jié)構(gòu)：基礎層、技術層、應用層基礎層：巨頭角逐技術層：格局初定應用層：充滿機遇132.1 三層結(jié)構(gòu)基礎層、技術層、應用層人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括基礎層、技術層和應用層1）基礎層是指對AI提供支撐性服務

16、的硬件平臺，包括芯片、傳感器、數(shù)據(jù)和服務、生物識別、云 計算等；2）技術層是指實現(xiàn)計算機感知和認知的程序算法，主要包括機器學習、計算機視覺、語音及自然語言處理等；3）應用層是指將人工智能是現(xiàn)在垂直領域的應用，包括工業(yè)機器人、服務機器人、智能醫(yī)療、智 能金融等。前文我們提到了一個觀點“運算平臺+數(shù)據(jù)資源+算法”為人工智能提供三大支柱， 接下來我們將繼續(xù)沿著這條線，分析人工智能產(chǎn)業(yè)鏈不同層次的投資機會。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈三層結(jié)構(gòu)包含內(nèi)容資料來源：艾瑞咨詢，中信證券研究部142.2 基礎層：巨頭角逐基礎層：產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐者與使能者特點：提供“運算平臺”和“數(shù)據(jù)資源”。 需要大量資金、人力、核心數(shù)據(jù)的持續(xù)

17、投 入，競爭門檻較高。格局：巨頭游戲行業(yè)基礎層主要玩家及布局資料來源：艾瑞咨詢，Jon Peddie Research，鈦媒體公眾號，中信證券研究部公司數(shù)據(jù)技術人才戰(zhàn)略方向百度公共數(shù)據(jù)、需求數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)聚合、語義 理解、深度學習重視培養(yǎng)相關領域高端人才注重研究與實 用性相結(jié)合阿里巴巴電商數(shù)據(jù)、信用數(shù)據(jù)底層系統(tǒng)、并發(fā) 處理、深度學習系統(tǒng)級別人才，如Linux、數(shù)據(jù)庫等完善底層系統(tǒng)、 做分享平臺騰訊社交數(shù)據(jù)、關系數(shù)據(jù)深度學習、語義 理解、執(zhí)行力強技術執(zhí)行力強，注重生態(tài)合作面向產(chǎn)品、打造生態(tài)圈BAT人工智能核心數(shù)據(jù)儲備對比地區(qū)公司布局/產(chǎn)品類型國外微軟Aruze云平臺云計算平臺基于cortana和bin

18、g的數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)資源研發(fā)FPGA芯片芯片運算平臺谷歌IBMFacebook亞馬遜國內(nèi)阿里巴巴騰訊百度張量處理單元TPU芯片運算平臺TensorFlow機器學習平臺基于搜索業(yè)務的數(shù)據(jù)資源數(shù)據(jù)資源TrueNorth芯片芯片運算平臺量子計算平臺、電路設計運算平臺基于Watson的行業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資源SystemML機器學習平臺Watson IoT平臺數(shù)據(jù)資源Torch深度學習平臺AWS云計算平臺阿里云基礎層數(shù)據(jù)庫OceanBase基礎層YunOS底層操作系統(tǒng)騰訊大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)資源QQ物聯(lián)數(shù)據(jù)資源騰訊云云計算平臺百度云基礎層百度大數(shù)據(jù)+平臺數(shù)據(jù)資源13%16%19%72%65%63%15%19%18%100%

19、90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%2018Q42019Q32019Q4AMDIntelNvidia基礎層主要玩家圖譜GPU市場占有率152.3 技術層：格局初定技術層：底層框架、核心算法、通用技 術特點：技術層公司可以使用基礎層公司提 供的“運算平臺”，主要參與對核心AI算 法領域的研發(fā)， 研究算法和通用技術（NLP、ML、CV等），需要具備強大的研發(fā)實力格局：格局初定行業(yè)技術層主要玩家及布局資料來源：艾瑞咨詢，中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，中信證券研究部技術層參與者技術層中巨頭與非巨頭公司分庭抗禮技術層與基礎層包含內(nèi)容162.3 技術層：計算機視覺邁向千億市場占比超過五成，有望邁向

20、千億市場根據(jù)艾瑞咨詢預測，2020年我國計算機視覺市場規(guī)模占工AI行業(yè)的57%，達到862.1億元，帶動相 關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過2200億元。從感知到認知，蓄力下一輪技術革命CV熱門賽道集中于零售、安防、制造、政務、醫(yī)療等，但多以分類、定位、檢測、分割等基本語 義感知任務為主。面向未來，進行多模態(tài)信息融合分析、適應三維世界、突破依賴數(shù)據(jù)輸入的局限、與知識和常識結(jié) 合解決高層次問題、主動感知與適應復雜變化等有望成為計算機視覺技術可期待的下一次技術革命。資料來源：艾瑞咨詢（含預測），中信證券研究部計算機視覺技術工業(yè)界落地效用曲線2019-2025年中國計算機視覺核心產(chǎn)品及帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模862.1969

21、.11054.11231.81410.21537.11438.62249.22658.83035.73601.34351.24858.401000633.3200030004000500020192020E2021E2022E2023E2024E2025E核心產(chǎn)品規(guī)模（億元）相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）6000預計2020年中國CV市場在AI整體中占比57%預計2019-2025年CV核心產(chǎn)品CAGR 15.9%預計2019-2025年CV帶動相關產(chǎn)業(yè)CAGR22.5%資料來源：艾瑞咨詢172.3 技術層：智能語音應用深化資料來源：艾瑞咨詢（含預測），中信證券研究部智能硬件語音交互技術提供方商業(yè)模式進

22、階及價值突破2019-2025年中國智能語音垂直行業(yè)應用核心產(chǎn)品及帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模應用程度不斷加深智能語音技術通過前端處理、語音識別、自然語言處理、語音合成等形成完整的人機語音交互，不 斷加深應用程度。根據(jù)艾瑞咨詢預測，2020年智能語音技術在教育、醫(yī)療、司法、公安、互聯(lián)網(wǎng)等 垂直行業(yè)應用的核心產(chǎn)品規(guī)模達到57.7億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模達317.1億元。商業(yè)模式持續(xù)升級，謀求更大市場空間第一層級：向各類B端設備商提供AI技術授權；第二層級：提供語音AI芯片、麥克風陣列解決方案、智能語音算法等軟硬解決方案，打造生態(tài)優(yōu)勢和賽道把控力；第三層級：C端收費有望成為持續(xù)增長的重要突破點。各廠商可在繁

23、雜的智能硬件品類中強化對應 用場景的理解、打磨交互功能和用戶體驗至關重要，有助于占位C端的重點流量入口。45.357.772.789.5108.3131.1159.1231317.1414.1483.4573.8875.11000900800700600500400300200100020192020E2021E2022E2023E2024E2025E核心產(chǎn)品規(guī)模（億元）相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）預計2019-2025年智能語音垂直行業(yè)應用核心產(chǎn)品CAGR 23.3%預計2019-2025年智能語音垂直行業(yè)應用帶動相關產(chǎn) 681.5業(yè)CAGR 24.9%資料來源：艾瑞咨詢182.3 技術層：知識圖譜

24、與自然語言處理漸成焦點從數(shù)據(jù)和文字信息中理解自然世界自然語言處理本質(zhì)是一個文本處理+機器學習的過程，NLP的快速發(fā)展持續(xù)推動感知層的智能化能力。根據(jù)艾瑞咨詢預測，2020年，中國知識圖譜與NLP核心產(chǎn)品規(guī)模達到133.7億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模655.8億元。數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對數(shù)據(jù)的有效利用至關重要，NLP有望成為未來焦點之一在各行各業(yè)，對于信息的合理運用、信息的組織方式都有著很大的需求，知識圖譜和NLP以業(yè)務本 身的需求為目標，幫助決策者進行觀察、決策、預測。資料來源：艾瑞咨詢（含預測），中信證券研究部數(shù)據(jù)治理是挖掘數(shù)據(jù)價值的第一道關卡2019-2025年中國知識圖譜與NLP核心產(chǎn)

25、品及帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模92.8133.7199.2262.4322.4399.8464.9476.2655.8938.91229.11445.717040500100015002000250020192020E2021E2022E2023E2024E2025E核心產(chǎn)品規(guī)模（億元）相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模（億元）預計2020年中國知識圖譜與NLP行業(yè)應用市場在AI整體中占比8.8%預計2019-2025年知識圖譜與NLP行業(yè)應用核心產(chǎn)品CAGR 30.8%預計2019-2025年知識圖譜與NLP行業(yè)應用帶動相關產(chǎn)業(yè)CAGR 1938.126.4%資料來源：艾瑞咨詢192.4 應用層：充滿機遇應用層：百花齊放，

26、充滿機遇特點：探索人工智能在垂直領域落地，真 正解決行業(yè)實際問題成為關鍵。中國人工 智能企業(yè)更聚焦于ToB端業(yè)務，行業(yè)解決方 案、企業(yè)服務、機器人、大健康、安防等 賽道是AI企業(yè)的重點關注領域。格局：格局未定資料來源：艾瑞咨詢，中國產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)，億歐智庫，中信證券研究部人工智能企業(yè)的主要應用領域我國人工智能企業(yè)垂直行業(yè)分布Top10應用層主要玩家圖譜817777989511313115316346050100150200行業(yè)解決方案企業(yè)服務 機器人 大健康安防互聯(lián)網(wǎng)服務金融基礎元件汽車 教育個人 助理醫(yī)療 健康安防駕駛金融教育智能投顧、智能客服、安防監(jiān)控、金融監(jiān)管智能手機上的語音助理、 語音輸入

27、、家庭管家和陪 護機器人智能評測、個性化輔 導、兒童陪伴醫(yī)療健康的監(jiān)測診斷、 智能醫(yī)療設備人工 智能智能汽車、公共交通、 自動快遞用車、工業(yè)應用倉儲物流、智能導購 電商和客服零售智能監(jiān)控、 安保機器人202.4 應用層：應用領域分化資料來源：艾瑞咨詢，中信證券研究部應用領域存在一定分化，政府城市治理、互聯(lián)網(wǎng)、金融、教育等行業(yè)位居前列下游行業(yè)較為集中。艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2020年，中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和 運營（包括公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等）、互聯(lián)網(wǎng)、 金融行業(yè)，市場份額占比分別為49%/18%/12%。中期看，行業(yè)格局或發(fā)生一定變化，

28、教育、醫(yī)療、地產(chǎn)、零售等行業(yè)有望隨著AI技術與核心痛點匹 配度的上升、產(chǎn)品體系逐步完善，激發(fā)更大價值，對人工智能的應用節(jié)奏將有望不斷加深。部分領域落地周期更長。制造行業(yè)由于基礎設施建設復雜、數(shù)據(jù)獲取存在一定難度，且實際智能應 用較為邊緣，AI應用釋放周期相對較長；農(nóng)業(yè)領域因技術、購買能力等問題，AI賦能周期也會相對 拉長。49%18%12%5%4%2%4%6%政府城市治理和運營互聯(lián)網(wǎng)金融地產(chǎn)和零售醫(yī)療和生命科學工業(yè)教育其它人工智能下游行業(yè)占比2019年人工智能產(chǎn)業(yè)成熟度評估模型資料來源：艾瑞咨詢212.4 應用層：安防行業(yè)安防行業(yè)：“你是我的眼”智能安防 VS 傳統(tǒng)安防由被動監(jiān)控向主動監(jiān)控邁進

29、，通過網(wǎng)絡攝 像機+網(wǎng)絡硬盤錄像機等的一體化解決方案 實現(xiàn)，以云端結(jié)合方式完成對比、識別等格局：傳統(tǒng)安防公司如?？低?，場景理 解和實施落地能力較強，AI企業(yè)如商湯科 技、云從科技，技術實力較強，行業(yè)百花 齊放。資料來源：易觀智庫，?？低暪倬W(wǎng)，中信證券研究部智能安防 VS 傳統(tǒng)安防視頻監(jiān)控發(fā)展階段與應用?？低曋悄墚a(chǎn)品家族應用范圍功能人臉識別抓捕犯罪嫌疑人，身份認證等智能交通疏導交通等視頻監(jiān)控人群分析，風險預警等機器人智能泊車機器人看到 視頻監(jiān)控 的普及看清 高清攝像 頭的普及看懂 智能攝像 頭的普及222.4 應用層：金融行業(yè)金融行業(yè)：AI重塑Fintech資料來源：螞蟻集團官網(wǎng)，各公司官

30、網(wǎng)，中信證券研究部整理國際及國內(nèi)部分Fintech參與公司金融領域人工智能主要應用螞蟻集團業(yè)務體系應用場景功能 國內(nèi)布局情況對外的客戶服務通道智能化，提供多模式融合（包括電話、網(wǎng)頁在線、微信、短信及APP等）的在線智能智能客服 客服，客服助理通過實時語音識別，實時語義識別，實時語義理解，掌握客戶需求，自動推送客戶特征、 知識庫等內(nèi)容。借助于微信公眾號等平臺，推出語音問答系統(tǒng)，打造個人金融助理形象。京東JIMI機器 人、螞蟻集團等挖掘語音數(shù)據(jù) 基于語音和語義技術，可自動將電話銀行海量通話和各種用戶單據(jù)內(nèi)容結(jié)構(gòu)化，打上各類標簽，挖掘分析 有價值信息，為服務與營銷等提供數(shù)據(jù)和決策支持。捷通華聲等增加

31、網(wǎng)點和ATM攝像頭的人像識別功能，提前識別可 身份認證疑人員或者VIP客戶；或者簡化身份確認流程，可以 應用于簡化支付，開辦賬戶流程等一系列活動中。螞蟻集團刷臉支付等大規(guī)模采用機器學習，導入海量金融交易數(shù)據(jù)，使用金融預測 深度學習技術，從金融數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，預測未來數(shù)據(jù)走勢。-通過數(shù)據(jù)篩選、建模和預測打分，并將不同的資產(chǎn)分 類和做分別處理。借助機器學習完成傳統(tǒng)金融企業(yè)無授信融資 法做到的房貸過程中對借款人還貸能力的實時監(jiān)控，從而及時對后續(xù)可能無法還貸的人進行事前的干預，以減少因壞賬而帶來的損失。螞蟻集團等量化交易在機構(gòu)投資者的日常交易中，利用歷史海量交易數(shù)據(jù) 提供買入或賣出、交易量和交易時

32、間的決策量邦科技、天軟科技等根據(jù)用戶畫像，確定用戶的投資習慣、風險承受能力 智能投顧 和意愿等基本信息，進行智能選股或股票推薦；基于 風險分散等考量為顧客提供投資組合的參考建議。招商銀行、同 花順、廣發(fā)基金等交通銀行、工商銀行等網(wǎng)點智能 智能客服的升級版本，該終端可以代人工柜員處理相 銀行終端對簡單流程化的業(yè)務，提升業(yè)務效率。 知識圖譜利用語義網(wǎng)絡從“關系”的角度去分析問題可以分析企業(yè)的上下游、合作、競爭對手、子母公司 公司研究 投資、對標等關系，也可以研究高管與企業(yè)間的任職 等關系，也可以是行業(yè)間的邏輯關系從而進行更深入的知識推理。-核 心 產(chǎn) 品 服 務第三方支付業(yè)務互聯(lián)網(wǎng)理財服務云計算信

33、用評級網(wǎng)商銀行支付寶：集團旗下獨立的第三方支付平臺螞蟻聚寶：智慧理財平臺，用 戶可以在螞蟻聚寶上進行理財 產(chǎn)品交易螞蟻金融業(yè)：集團旗下云計算 服務平臺芝麻信用：集團旗下獨立的第 三方征信機構(gòu)，通過分析用戶 交易行為提供用戶的信用狀況浙江網(wǎng)商銀行：螞蟻集團作為 大股東的首批民營銀行之一， 專注于服務小微企業(yè)的銀行大數(shù)據(jù)分析下產(chǎn)品個性化推薦自然語言理解下精準搜索利用AI算法提升系統(tǒng)靈活性、 可靠性機器學習技術使得信用評估更 加具體利用機器學習的“310貸款”利用人臉識別進行身份驗證計算機視覺設計AR實景紅包核心業(yè)務代表產(chǎn)品及介紹AI技術應用232.4 應用層：教育行業(yè)教育行業(yè)：AI助推教、學、考、

34、管人工智能在教育行業(yè)的具體落地形態(tài)是多樣 的，比如，因材施教、機器人助教、個性化 學習、智能閱卷等。依托大數(shù)據(jù)、知識圖譜、NLP、智能語音及 手寫識別等技術，構(gòu)建教、學、考、管四大 場景的智慧教育體系，是AI教育的核心發(fā) 展方向。資料來源：中國教育信息化網(wǎng)，艾瑞咨詢研究院，各公司官網(wǎng)，中信證券研究部AI智能化在線教育路徑教育信息化2.0“三全兩高一大”發(fā)展目標AI+教育部分參與者242.4 應用層：智能駕駛智能駕駛：AI引領自動駕駛起航智能化趨勢不可逆，伴隨自動駕駛技術逐 漸成熟，自動駕駛有望逐步向L3及以上級 別邁進。面向未來，汽車作為新一代智能終端入口， 將成為大數(shù)據(jù)的載體，四類廠商競逐智

35、能 駕駛市場，包括汽車電子廠商、傳感器制 造商、車企、互聯(lián)網(wǎng)廠商。智能駕駛四類參與者廠商類型主要參與者汽車電子廠國外廠商包括博世集團、大陸集團、德爾福、電裝、奧拓立夫等； 商國內(nèi)廠商如德賽西威、華陽集團、均勝電子等。車企國外品牌豐田、奔馳、寶馬、福特、沃爾沃等；自主品牌包括一 汽、長城、北汽、吉利、長安等；造車新勢力如特斯拉、理想、 蔚來、小鵬等傳感器制造攝像頭領域的Mobileye，激光雷達領域的Velodyne，毫米波雷達 商天線PCB板領域的Schweizer?；ヂ?lián)網(wǎng)騰訊WeDrive、百度CarLife、華為Hicar資料來源：自動駕駛技術概論-清華版，雷鋒網(wǎng)，中信證券研究部自動駕駛分

36、級標準車載攝像頭進行環(huán)境識別的原理25三、人工智能的挑戰(zhàn)與機遇：能者為王AI未來發(fā)展前景如何？技術持續(xù)迭代創(chuàng)新推動應用深化數(shù)據(jù)從何而來？產(chǎn)品+技術+場景完整方案形成數(shù)據(jù)閉環(huán)商業(yè)化路在何方？實現(xiàn)優(yōu)勢賽道控盤突破263.1 挑戰(zhàn)一：AI未來發(fā)展前景如何？挑戰(zhàn)：人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)螺旋向上趨勢計算能力上，經(jīng)歷了早期計算、LISP機器、GPU/TPU的發(fā)展；算法演化上，經(jīng)歷了Perceptron、專 家系統(tǒng)、BP、深度學習的技術發(fā)展；核心數(shù)據(jù)上，經(jīng)歷了從少量到大量再到海量的遞進；實用效果 上，歷經(jīng)感知、認識、決策的步步推進。解決方案：以商業(yè)化為核心，推動技術能力升級與應用深化人工智能技術的不斷革新發(fā)展是

37、推動產(chǎn)業(yè)升級的關鍵，以深度學習、智能語音、CV、NLP為代表的 技術仍有巨大發(fā)展空間。資料來源：中科院自動化所，中信證券研究部人工智能三次浪潮人工智能技術演進資料來源：NIPS 2016273.1 機遇一：技術持續(xù)創(chuàng)新迭代推動應用深化技術：新興AI技術快速發(fā)展，推動認知智能不斷升級以機器學習為主流方向的人工智能基礎技術包括有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等技術，但這 些技術只是針對部分特定場景，比如說分類、聚類、求最優(yōu)解等，而現(xiàn)實世界往往是復雜的，深度 強化學習等新興技術的快速發(fā)展推動AI向更接近人類思維的方向進步，解決更復雜的認知智能問題。深度強化學習：強化學習與深度學習結(jié)合。深度學習具有較

38、強的感知能力，但是缺乏一定的決策能 力；而強化學習具有決策能力，對感知問題束手無策。將兩者結(jié)合起來，優(yōu)勢互補，為復雜系統(tǒng)的 感知決策問題提供了解決思路。應用：深度強化學習等新技術應用前景光明谷歌阿爾法圍棋（AlphaGo）結(jié)合深度學習和強化學習技術，以接近人類的思維方式進行自適應學 習，擊敗多位職業(yè)圍棋選手；新技術的迭代與發(fā)展不斷推動社會變革，提高社會效率。資料來源：知網(wǎng)，中信證券研究部深度強化學習學術論文快速增長（篇）谷歌AlphaGo采用兩個大腦進行學習資料來源：Google DeepMind1727953478441394020040080060010001400120016002014

39、201520162017201820192020深度強化學習283.2 挑戰(zhàn)二：數(shù)據(jù)從何而來？挑戰(zhàn)：人工智能算法訓練需要大量數(shù)據(jù)資源例：百度人臉識別系統(tǒng)在2015年FDDB檢測數(shù)據(jù) 集和LFW識別數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果均獲得世界最 高的準確率ImageNet數(shù)據(jù)庫包括1000類150萬張圖片百度使用了 200 萬類2 億張圖片， 數(shù)量上是ImageNet數(shù)據(jù)庫的一百多倍解決方案：大數(shù)據(jù)+物聯(lián)網(wǎng)資料來源：前瞻產(chǎn)業(yè)研究院，智研咨詢（含預測），中信證券研究部人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)相互關系中國物聯(lián)網(wǎng)連接規(guī)模及預測2331427034.78%35.48%55 30.95%27.27%25%20%15%10

40、%5%0%30%40%35%80706050403020100201820192020E2021E2022E中國物聯(lián)網(wǎng)連接規(guī)模（億）增長率（%）1826334150.516.13%44.44%26.92%24.24%23.17%0%10%20%30%40%50%605040302010020162017201820192020E數(shù)據(jù)量（ZB）增速（%）全球數(shù)據(jù)生產(chǎn)量及預測人工智能運算平臺數(shù)據(jù)資源算法大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)運算平臺、數(shù) 據(jù)資源、算法 是AI三大支持大數(shù)據(jù)+物聯(lián) 網(wǎng)提供數(shù)據(jù)資 源293.2 機遇二：產(chǎn)品+技術+場景完整方案形成數(shù)據(jù)閉環(huán)大數(shù)據(jù)：人工智能發(fā)展的三大重要基礎之一（算力、算法、數(shù)據(jù)）大數(shù)據(jù)的作用包括挖掘、傳輸、存儲、分析、分類等；大數(shù)據(jù)是人工智能“思考”和“決策”的重 要參考，提供數(shù)據(jù)支持；物聯(lián)網(wǎng)是促進大數(shù)據(jù)和AI結(jié)合的重要方式，大數(shù)據(jù)和AI的結(jié)合反哺物聯(lián)網(wǎng) 應用的發(fā)展AI公司有望依靠產(chǎn)品+技術+場景的完整解決方案，構(gòu)筑數(shù)據(jù)閉環(huán)2B/2C提供龐大的數(shù)據(jù)來源；物