人工智能时代，AI赋能，世界重塑-计算机行业深度研究-20170918-国金证券-73页.pdf
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长期竞争力评级：高于行业均值
市场数据(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
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2017.9.15
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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
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
分析师 SAC 执业编号：S1130517060003
q ianlufeng@gjzq.com.cn
潘宁河
联系人
p anninghe@gjzq.com.cn
蒲梦洁
联系人
p umengjie@gjzq.com.cn
人工智能时代：AI 赋能，世界重塑
行业观点
密集投入，巨头引领，全球 AI 加速赋能：当前，全球每年有 100+亿美金，
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：（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 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，AI 上升到国家战略层面，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
超 10 万亿元。
AI 赋能行业，应用不断深化，同时 AIaaS 的发展，显著降低 AI 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：
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：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
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
161219
170319
170619
国金行业 沪深300
2017 年 09 月 18 日
计算机
评级：增持 维持评级 行业深度研究
证券研究报告
行业深度研究
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内容目录
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”
................................................................ ................................ ................. 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
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