20180102-光大证券-计算机行业_展望2018_AI+的时代机遇_15页_1mb
报告摘要
2018年AI+时代机遇分析总结
核心内容
2018年被视为人工智能(AI)与各行各业深度融合的“AI+”时代机遇年。2017年,人工智能产业在政策、芯片、应用端等多个方面取得了显著进展,为2018年的爆发式发展奠定了坚实基础。在政策层面,AI首次写入全国政府工作报告,随后国务院和工信部相继出台发展规划,推动AI产业从目标走向实际落地。在芯片领域,传统巨头与创业公司共同推动了芯片终端化趋势,使得AI应用从云端向终端迁移。在应用端,AI在语音、图像识别、无人驾驶等领域不断拓展,逐步渗透至医疗、教育、法院等新场景。
主要观点
- 政策支持:2017年AI相关政策密集出台,推动行业快速发展。
- 芯片终端化:芯片技术逐渐向终端设备迁移,满足功耗、响应速度、用户体验等需求。
- AI+应用场景扩展:AI技术逐步向医疗、教育、法院等领域拓展,形成规模化应用。
- 技术突破:在语音识别、图像识别、自动驾驶等技术领域,出现了多个突破性进展。
- 投资机遇:AI+行业应用成为投资热点,重点推荐科大讯飞、万东医疗、四维图新等具备较强市场能力和数据积累的企业。
关键信息
2017年AI行业大事回顾
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政策面:
- 2017年3月:人工智能首次写入全国政府工作报告。
- 2017年7月:国务院发布《新一代人工智能发展规划》。
- 2017年12月:工信部发布《人工智能三年计划》。
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芯片端:
- 2017年3月:Intel收购Mobileye,金额达153亿美元。
- 2017年5月:Google发布第二代TPU芯片。
- 2017年6月:IBM突破5nm芯片工艺。
- 2017年9月:华为发布麒麟970,搭载寒武纪NPU。
- 2017年11月:寒武纪发布三款智能处理器IP产品。
- 2017年12月:地平线发布“征程”和“旭日”两款AI视觉芯片。
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应用端:
- 2017年4月:百度发布Apollo自动驾驶平台。
- 2017年7月:李彦宏乘坐无人驾驶汽车上五环。
- 2017年9月:iPhone X发布,首次搭载人脸识别功能。
- 2017年11月:科大讯飞“智医助理”通过医师考试。
- 2017年12月:中通集团与阿里巴巴合作,语音购票、刷脸进站等应用落地。
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应用竞技端:
- 2017年1月:Libratus战胜4位德扑世界顶级选手。
- 2017年5月:AlphaGo以3:0战胜柯洁。
- 2017年10月:AlphaGo Zero问世,刷新AI在棋类竞技领域的新高峰。
2018年AI+投资建议
- 投资建议:看好AI+行业应用的崛起,尤其是具备市场份额和数据积累的企业。
- 推荐公司:
- 科大讯飞:语音交互领域领军者,未来交互方式变革机遇。
- 万东医疗:AI+医疗影像技术,推动传统影像行业变革。
- 四维图新:无人驾驶逐步落地,提供地图与导航服务。
2017年AI行业指数表现
- 人工智能指数:近两周下跌4.92%。
- 沪深300指数:上涨1.26%。
- 创业板指数:下跌1.76%。
- 计算机指数:下跌3.36%。
重点融资与并购案例
- 基础层:
- 海普洛斯完成2.1亿元A+轮融资,聚焦精准医疗和基因大数据。
- 技术层:
- 叠境数字获数亿元A轮融资,阿里巴巴参投,推动光场内容技术。
- 灵犀微光获得红杉中国千万级A轮融资,专注AR光学显示技术。
- 图漾科技完成数千万元A轮融资,聚焦计算视觉技术。
- 时代拓灵获千万元融资,发力智能音频技术。
- 应用层:
- 助理来也完成千万美元B轮融资,推出企业智能助理产品“吾来”。
- YI Tunnel完成Pre-A轮融资,推出无人收银机和智能售卖机。
- 人和未来完成A轮2.5亿元融资,聚焦医学诊断与智慧健康管理。
- 希氏异构完成Pre-A轮融资,专注AI消化内镜医疗科技。
- 南燕保险科技获数千万美元B轮融资,推动保险科技发展。
- 大疆推出新型植保无人机,定位“无人机界小米”。
- 科大讯飞导购机器人上岗红星美凯龙全国门店。
- 微软、小米合作推出Yeelight语音助手,整合AI技术。
- 上海交大与依图医疗成立联合实验室,探索AI肿瘤诊断。
风险提示
- 计算能力提升不及预期:影响AI应用的落地与性能。
- 模型算法改进缓慢:限制AI技术的进一步发展。
- 平台发展缓慢:可能影响AI生态的完善与拓展。
总结
2018年AI+将成为推动行业变革的重要力量。随着芯片技术的终端化、AI应用的多样化,以及各大企业在AI领域的布局,AI将逐步成为各行业的标配。同时,行业在政策支持、资本助力、技术突破和应用落地等方面取得了显著进展,为2018年AI+的全面爆发提供了坚实基础。投资方面,推荐具备较强市场能力和数据积累的企业,如科大讯飞、万东医疗、四维图新等。然而,行业仍面临计算能力提升、模型算法改进及平台发展等潜在风险,需谨慎对待。
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