计算机行业深度研究: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。