20170509-天风证券-人工智能系列报告之三_AI的名义_未来已来_颠覆在即_126页_8mb

AI 的名义：未来已来，颠覆在即

核心内容

人工智能技术在2017年正式进入产业化阶段，标志着全球IT行业从移动互联网向智能物联网时代转型。本报告深入探讨了人工智能的前沿技术、应用场景及投资策略，揭示了其在多个垂直行业的应用潜力，并指出未来技术发展和产业化的关键因素。

主要观点

• 人工智能进入产业化元年：人工智能技术已从算法红利阶段过渡到产业化阶段，开始对各行业产生实质性影响，成为企业业绩增长的重要驱动力。
• 三大核心竞争力：企业在人工智能产业化过程中，需关注数据能力、产品化能力和渠道能力，这三者构成了人工智能应用的核心壁垒。
• 重点行业：安防、金融、医疗、汽车和服务行业是人工智能变革的主要市场，其中安防行业率先实现技术落地，金融和医疗因数据价值高且易于实现技术突破，成为重点投资领域。
• 投资策略：随着人工智能对业务的渗透，估值更应关注企业的PS（市销率）和PEG（市盈率-增长比率）等指标，以反映其成长性。

关键信息

技术突破

• 感知智能：人工智能在人脸识别和语音识别方面已全面超越人类。人脸识别准确率可达 $99.80%$，语音识别错误率降至 $3%$（中文）和 $5.5%$（英文），接近人类水平。
• 认知智能：在围棋、德州扑克等复杂决策任务中，AlphaGo和Libratus的胜利表明人工智能在认知智能方面取得了突破性进展。
• 算法创新：深度学习、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法推动了人工智能在多个领域的应用。
• 非监督学习：Apriori、K-Means、高斯混合模型等非监督学习算法为人工智能提供了新的发展方向。

下游应用

• AI+安防：人工智能在视频监控、人脸识别、车牌识别、行为分析等方面广泛应用，构建城市“最强大脑”。
• AI+金融：人工智能在智能投顾、智能风控、智能资管等场景中发挥重要作用，提升资产配置效率。
• AI+医疗：医疗影像分析、辅助诊断、患者监护等应用显著提升医疗效率和精准度。
• AI+汽车：无人驾驶技术快速发展，依赖于AI芯片、传感器、图像识别等技术。
• AI+服务：人工智能在客服、教育、智能玩具、电商等领域广泛应用，提升用户体验。

投资标的

• 国内企业：海康威视、大华股份、同花顺、万东医疗、拓普集团、科大讯飞、阿里、京东等。
• 海外企业：苹果、谷歌、亚马逊、特斯拉、英伟达、AMD、赛灵思等。

风险提示

1. 算法研发进度不及预期
2. AI芯片研发进展不及预期
3. AI产业化速度不及预期
4. 下游需求不及预期

技术与产业生态

• 人工智能的演化历史：经历了三起两落，当前处于第三次浪潮，受益于云计算、大数据、深度学习等技术发展。
• AI在IT架构中的地位：人工智能成为IT架构中的核心部分，推动技术与应用的深度融合。
• AI产业生态：包括底层基础资源支持层、中层AI技术层和顶层AI应用层，形成完整的生态圈。

未来趋势与挑战

• 技术发展趋势：探索新的机器学习方法、推动非确定性信息处理、发展三维信息识别和大规模N对N比对技术。
• 应用场景拓展：从单一的语音识别、图像识别，向更复杂的认知智能和行为识别拓展。
• 挑战与机遇：人工智能在实际应用中仍面临实验环境不理想、技术瓶颈等问题，但随着技术不断突破，未来应用潜力巨大。

结论

人工智能正处于从技术成熟向产业落地的关键阶段，其在多个行业展现出巨大潜力。随着技术的不断进步，企业需加强数据、产品化和渠道建设，以应对未来市场竞争。投资应更加关注企业的成长能力和变现潜力，合理评估其估值。