AI行业研究报告:人工智能时代:AI赋能世界重塑(1).pdf
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1、 - 1 - 敬请参阅最后一页特别声明 长期竞争力评级长期竞争力评级:高于行业均值高于行业均值 市场数据市场数据( (人民币)人民币) 行业优化平均市盈率 48.81 市场优化平均市盈率 18.46 国金计算机指数 7002.59 沪深 300 指数 3831.30 上证指数 3353.62 深证成指 11063.10 中小板综指 11783.01 相关报告相关报告 1.无人零售: 技术破局引领商业变革 , 2017.9.15 2.企业级服务景气度提升,AI 延伸至消 费电子端 ,2017.9.11 3.计算机行业研究周报 ,2017.8.14 4.特斯拉 Model3 正式交车,关注智能驾
2、驶主题性机会 ,2017.7.31 5.基金板块持仓进入低配状态,抓住分化 行情中结构性 ,2017.7.24 钱路丰钱路丰 分析师分析师 SACSAC执业编号:执业编号:S1130517060003S1130517060003 qianlufengqianlufeng 潘宁河潘宁河 联系人联系人 panninghepanninghe 蒲梦洁蒲梦洁 联系人联系人 pumengjiepumengjie 人工智能时代:人工智能时代:AIAI 赋能,世界重塑赋能,世界重塑 行业观点行业观点 密集投入,巨头引领密集投入,巨头引领,全球,全球 AIAI 加速赋能加速赋能:当前,全球每年有 100+亿美金
3、, 累计 1000+亿美金(Pitchbook 数据统计) ,持续投入到全球 AI 的发展。巨 头(谷歌/亚马逊/苹果等)引领,AI 并购潮起,数据和人才成为并购争夺的 重点。在资本和巨头的悉心呵护下,明星初创独角兽的不断涌现,AI 加速赋 能,面向医疗、金融、安防、教育、交通、物流等各类行业的企业级(B 端)和消费级(C 端)AI 应用层出不穷。存量市场的革新,增量市场的创 造,AI 赋能加速,整体发展有超预期。 三大核心要素交互驱动:算法、数据、计算力三大核心要素交互驱动:算法、数据、计算力: (1)优质算法的不断迭代, 以及算法隐含层数的增加(即深度神经网络 DNN 出现) ,使得 AI
4、 仰仗的模型 性能大幅优化; (2)互联网的发展,特别是移动互联网的快速繁荣,使得目 前数据产生量已经远远超过用于训练 AI 模型的数据量。在目前仍以监督学 习为主流的背景下, “数据标注成本高、算法隐含层数增加要求更多标注数 据来训练模型” ,这两个原因使得“可用”数据仍不足够; (3)计算力不断 提升,GPU+CPU 是目前机器学习首选的芯片组合。计算效率更高的 FPGA、 ASCI 等新型芯片兴起,不断挑战着 GPU 在机器学习领域中的地位。GPU、 FPGA、ASCI 各具优缺点,三种芯片的计算效率依次提高、灵活性依次降低、 开发难度依次增加。 政策加码,政策加码,AIAI 上升到国家
5、战略层面,上升到国家战略层面,存弯道超车可能:存弯道超车可能:有别于传统 IT 技术 发展的滞后性,AI 这一全新领域,国内的人才储备、政策、资本,是紧跟全 球领先地区的发展,这也给弯道超车提供了可能。美国和日本分别于 2016 年发布美国国家人工智能研究与发展战略规划 、 人工智能研发目标和产 业化路线图 。而国内也于 2017 年 7 月重磅出台新一代人工智能发展规 划 ,将 AI 发展上升到国家战略层面,分三阶段实施人工智能战略(理论和 技术体系建设、完善及配套法律体系建设、AI 应用发展) ,力争在 2030 年成 为人工智能领域的世界领导者,核心产业规模超 1 万亿,带动相关产业规模
6、 超 10 万亿元。 AIAI 赋能行业,应用不断深化,同时赋能行业,应用不断深化,同时 AIaaSAIaaS 的发展,显著降低的发展,显著降低 AIAI 创新门槛:创新门槛: 我们以语音识别、智能投顾、智能安防为例,系统地阐述了 AI 赋能行业带 来的显著变化,并看好企业级市场(B 端)市场深度发力。同时,消费级 AI 有望在巨头的引领下产生质的变化。AIaaS 实际上是 AI 应用服务收费方式从 “许可授权”向“按需付费”的转变,从而降低了客户“智能化”实施的门 槛。国内外 AIaaS 均从 2016 年底才开始起步,亚马逊 AWS、阿里云、百度云 纷纷推出基于 GPU/FPGA 云化解决
7、方案,面向中小企/创业者提供创新服务, 加速 AI 创新应用渗透。 投资建议:投资建议: 我们通过深度 AI 产业链调研和上市公司调研(详见正文第五部分) ,看好 AI 加速赋能带来的行业快速成长趋势。重点推荐:重点推荐:科大讯飞、中科曙光、同花 顺、苏州科达、熙菱信息、思创医惠、四维图新、东方网力、拓尔思,建议 关注富瀚微、中科创达、浪潮信息、浙大网新、佳都科技、汉王科技、工大 高新等(各公司 AI 方面的布局和进展,详见正文第五部分) 。 风险提示风险提示 技术的应用落地不及预期 行业竞争加剧风险 5967 6536 7104 7673 8241 8810 9378 160919 1612
8、19 170319 170619 国金行业 沪深300 2017 年年 09 月月 18 日日 计算机计算机 评级:评级:增持增持 维持评级维持评级 行业深度研究行业深度研究 证券研究报告 用使司公限有理管金基银瑞投国供仅告报此 此报告仅供国投瑞银基金管理有限公司使用 行业深度研究 - 2 - 敬请参阅最后一页特别声明 内容内容目录目录 1、黎明已至,未来已来 . 6 1.1、群雄逐鹿,人工智能掀全球并购浪潮 .6 1.2、渗透加速:B/C 端,应用不断创新.8 2、三大驱动要素相继突破瓶颈,人工智能已至爆发节点 . 9 2.1、算法:层数更深使模型性能更优,巨头开源 DL 框架意在“集思广益
9、” .10 2.2、数据:数据“量”已足够,标注成本大成“隐忧” .16 2.3、计算力:GPU 为密集计算提速,专用芯片兴起大势所趋 .19 3、政策密集发布,推动我国 AI 水平赶超国外 . 25 3.1、国外政策已先行,AI 成为各国争抢的高地 .25 3.2、 发展规划出台,我国 AI 上升至国家战略层面 .26 4、多领域应用落地,引领智能化升级浪潮 . 29 4.1、语音识别:DNN 助力模型性能提升,中美应用场景存异 .29 深度学习使得语音识别技术上获得突破,但仍有多种困难待解决 .29 国内外语音龙头公司对比:语音电子病历能否成为讯飞第一营收来源?.31 4.2、智能投顾:美
10、国领跑全球市场,中国监管环境使得智投受限 .45 美国领跑全球智能投顾市场,呈现出“低管理费率、低门槛”特征.46 案例:嘉信理财智能投顾产品零费率模式下转向 B端收费 .49 中美对比之下,国内智能投顾因面临多重监管限制而掣肘.50 4.3、智能安防:智能化是未来增长引擎,前后端智能分工协作 .54 简单算法往前端迁移,后端与前端智能化分工协作 .56 行业标准出炉,加速视频监控智能化步伐 .59 高成本不会阻碍智能化过程,可用数据和算法是未来竞争高点.59 4.4、AI 正成为基础设施,AI-aaS 降低企业智能化实施门槛 .62 5、投资建议 . 66 6、风险提示 . 71 行业深度研
11、究 - 3 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表目录图表目录 图表 1、从 2011 年开始全球人工智能/机器学习领域的风投投资额显著上升 . 6 图表 2、科技巨头纷纷加入人工智能并购之战 . 6 图表 3、各科技巨头公司频频并购人工智能领域初创公司 . 7 图表 4、AI 技术深入各大垂直领域使得 C 端新品不断涌现 B 端应用日渐成熟 . 9 图表 5、人工智能从 1956 年发展至今一共经历了三次浪潮 . 10 图表 6、机器学习的实施步骤 . 11 图表 7、深度学习网络(算法)实际上是由一组复杂的函数构成 . 11 图表 8、常见的神经网络提出的时间及其应用领域 . 12 图表 9、
12、机器学习常用的神经网络模型(算法)结构汇总 . 13 图表 10、语音识别词错误率与训练小时数量及算法模型之间的关系 . 14 图表 11、百度在语音识别技术中通过不断迭代算法,使得模型的准确率不断提高 . 14 图表 12、在 ImageNet 竞赛中,深度学习算法隐含层数越深,则图像识别错误率随之显著降 低 . 15 图表 13、GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名 . 16 图表 14、已经开源的主流深度学习框架 . 16 图表 15、近年数据产生速度不断上升而数据的储存成本在不断下降 . 17 图表 16、智能安防带标记的数据价格一览表 . 17 图表 17、随着训练集样本数
13、量的不断增加,CT 图像识别准确率随之增加 . 18 图表 18、训练深度学习模型的时间很大程度上取决于硬件配置 . 20 图表 19、计算机的硬件体系可分为主机和外部设备两部分,其中芯片是硬件体系的核心 . 20 图表 20、CPU 是基于低延时的设计而 GPU 是基于大吞吐量的设计 . 21 图表 21、在“CPU+GPU”的组合中 5%的任务交给了 GPU 来执行 . 22 图表 22、利用 GPU 加速后,浮点运算性能得到极大提升 . 22 图表 23、专用芯片(ASIC)的计算效率虽然最高,但是灵活性最低 . 23 图表 24、CPU、GPU、TPU 在 LSTM、CNN 等六种神经
14、网络上的性能表现 . 24 图表 25、CPU、GPU、FPGA、ASIC 在处理计算密集型任务时的性能比较 . 24 图表 26、CPU、GPU、FPGA、ASIC 的实现比较 . 24 图表 27、各类芯片主要厂商 . 25 图表 28、美国人工智能产业政策梳理 . 25 图表 29、日本人工智能产业政策梳理 . 26 图表 30、中国政府密集出台人工智能相关政策 . 27 图表 31、 “新一代人工智能发展规划”与其他“6+9”个重大项目处于同样的战略地位 . 28 图表 32、 新一代人工智能发展规划三个阶段的战略目标侧重点各有不同 . 28 图表 33、 新一代人工智能发展规划六大重
15、点任务 . 29 图表 34、典型的语音识别(ASR)原理概要 . 29 图表 35、语音识别经过多年发展目前正处于第三阶段 . 30 图表 36、基于深度学习算法(DNN)的语音识别词错误率较传统方法(GMM)明显下降 . 30 图表 37、目前语音识别还面临着多种技术困难 . 31 图表 38、噪声数据库 Aurora4 世界最高水平研究机构的系统性能对比 . 31 图表 39、2002 年全球语音识别市场份额 . 32 图表 40、2015 年全球语音识别市场份额 . 32 图表 41、2015 年中国语音识别市场份额 . 32 图表 42、Nuance 主要产品、解决方案及其盈利模式
16、. 33 图表 43、Nuance 在 2006 年通过收购 Dictaphone 进入医疗市场 . 33 行业深度研究 - 4 - 敬请参阅最后一页特别声明 图表 44、科大讯飞主要产品、解决方案及其盈利模式 . 34 图表 45、教育行业是科大讯飞第一大营收来源(2016 年) . 35 图表 46、医疗业务是 Nuance 的第一大营收来源,但是近几年业务已“增长乏力” . 35 图表 47、Nuance 各业务毛利率变化情况 . 36 图表 48、近三年 Nuance 各业务营收比重变化情况 . 36 图表 49、在政策推进上中国正式启动电子病历建设的时间晚于美国 5 年 . 37 图
17、表 50、美国电子病历分级情况 . 37 图表 51、中美电子病历系统发展情况对比 . 38 图表 52、美国语音输入电子病历的需求在 2005 年开始爆发 . 38 图表 53、从 2005 年到 2012 年底,美国语音电子病历的渗透率提高了 35.39% . 39 图表 54、深度学习出现之后语音识别词错误率明显下降 . 40 图表 55、美国医学转录(MT)工作流程 . 41 图表 56、中国医生每天需要花费大量时间用于病历书写 . 42 图表 57、中国医生使用电子模板书写病历,只需对模板中的文字稍作修改即可 . 42 图表 58、北大口腔医院使用语音电子病历系统为病人看诊 . 43
18、 图表 59、医院规模越大,语音电子病历的渗透率越高 . 43 图表 60、我国大中型医院的数目远超美国 . 44 图表 61、2009 年医疗语音市场竞争格局 . 44 图表 62、构建医学语料库需要和各大医院合作 . 45 图表 63、“AI+金融”细分应用领域及典型公司 . 46 图表 64、美国智能投顾市场发展历程 . 46 图表 65、智能投顾全球客户数量及市场渗透率 . 47 图表 66、智能投顾全球资产管理规模预测(AUM) . 47 图表 67、全球明星智能投顾公司资产管理规模(AUM)排名(截至 2017.2) . 48 图表 68、2017 年全球 TOP15 的智能投顾公
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