人工智能行業(yè)報(bào)告上篇造將崛起數(shù)據(jù)以及平臺(tái)類(lèi)公司前景廣闊招商銀行

1、獲取報(bào)告1、2、3、每周群內(nèi)7+報(bào)告；當(dāng)日華爾街日?qǐng)?bào)、4、行研報(bào)告均為公開(kāi)利歸原作者所有，起點(diǎn)財(cái)經(jīng)僅分發(fā)做內(nèi)部學(xué)習(xí)。掃一掃關(guān)注 回復(fù)：加入“起點(diǎn)財(cái)經(jīng)”群。行業(yè)研究行業(yè)深度目 錄1人工智能：新一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí)的推動(dòng)力11.1 人工智能當(dāng)前處于第三次大發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)升級(jí)11.2 人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層21.3 數(shù)據(jù)、算法、算力、領(lǐng)域?qū)I(yè)能人工智能效果的關(guān)鍵3戰(zhàn)略41.4 人工智能發(fā)展“雙雄并立”，成為2. 國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈初步成型，市場(chǎng)空間超千億元102.1 產(chǎn)業(yè)鏈上中下游各司其職，將技術(shù)轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力10上游提供基礎(chǔ)計(jì)算能力、方法和數(shù)據(jù)11中游將基礎(chǔ)計(jì)算能力和

2、方法轉(zhuǎn)化成四類(lèi) AI 技術(shù)11下游綜合利用各類(lèi) AI 技術(shù)解決各自行業(yè)的應(yīng)用問(wèn)題122.1 人工智能在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間超千億元，國(guó)際市場(chǎng)空間達(dá)數(shù)百億. 13智能語(yǔ)音在國(guó)內(nèi)外均進(jìn)入穩(wěn)定中高速增長(zhǎng)期13計(jì)算機(jī)視覺(jué)在國(guó)內(nèi)將持續(xù)爆發(fā)式增長(zhǎng)14自然語(yǔ)言處理將穩(wěn)步發(fā)展，技術(shù)將是關(guān)鍵15其他類(lèi)技術(shù)也具備很大市場(chǎng)空間153. 上游 AI3.1 AI3.2 數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)企業(yè)較為弱小，數(shù)據(jù)公司提供服務(wù)將長(zhǎng)期受益16類(lèi)公司國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)大，云端終端均. 16公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)健康，未來(lái)成長(zhǎng)空間可期183.3 產(chǎn)業(yè)鏈上游公司選擇標(biāo)準(zhǔn)以及204中游技術(shù)平臺(tái)將是產(chǎn)業(yè)鏈中的玩家204.1 中游技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的環(huán)節(jié)，在產(chǎn)業(yè)鏈中地

3、位相對(duì)有利21技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司具備較強(qiáng)壁壘，規(guī)模提升能帶來(lái)馬太效應(yīng)21技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司具備較強(qiáng)上下游擴(kuò)展能力224.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音類(lèi)公司競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定，具備長(zhǎng)期合作價(jià)值23計(jì)算機(jī)視覺(jué)和智能語(yǔ)音類(lèi)公司技術(shù)相對(duì)成熟、國(guó)內(nèi)企業(yè)實(shí)力較強(qiáng)23競(jìng)爭(zhēng)格局逐步穩(wěn)固，頭部企業(yè)脫穎而出244.3 技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司選擇標(biāo)準(zhǔn)以及. 251/3行業(yè)研究行業(yè)深度圖目錄圖 1：人工智能三次發(fā)展2圖 2：人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層3圖 3：全球 AI圖 4：全球 AI產(chǎn)出最多的 20 個(gè)和地區(qū)（1997-2017）5趨勢(shì)5最多的 8 個(gè)的圖 5：全球人工智能分布6工智能企業(yè)數(shù)量變化6圖 6：圖 7：2018 年 6

4、月全球人工智能企業(yè)數(shù)量6圖 8：中國(guó)以及全球人工智能領(lǐng)域投融資變化趨勢(shì)7層面AI 政策數(shù)量8層面AI 政策數(shù)量8工作報(bào)告人工智能相關(guān)內(nèi)容8圖 9：圖 10：省級(jí)圖 11：近年圖 12：新一代人工智能發(fā)展主要內(nèi)容9圖 13：工信部行動(dòng)計(jì)劃的具體部署9人工智能10圖 14：主要發(fā)達(dá)圖 15：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖10圖 16：智能語(yǔ)音國(guó)際市場(chǎng)空間14圖 17：智能語(yǔ)音國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間14圖 18：ILSVRC 圖像識(shí)別賽分類(lèi)錯(cuò)誤率14圖 19：計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間14圖 20：國(guó)際自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間15圖 21：國(guó)內(nèi)自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間15（億）16（億）16圖 22：美國(guó)智能投顧市場(chǎng)空間圖 23：

5、中國(guó)智能投顧市場(chǎng)空間圖 24：2018 年 IC 設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)按地域劃分（%）17圖 25：全球 AI企業(yè)排名18圖 26：數(shù)據(jù)公司提供服務(wù)示意19圖 27：主要 AI企業(yè)綜合評(píng)定20圖 28：主要平臺(tái)類(lèi)企業(yè)創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)21圖 29：準(zhǔn)獨(dú)角獸企業(yè)不同崗位薪酬對(duì)比22圖 30：科大訊飛 2018 年增發(fā)資金需求22圖 31：科大訊飛開(kāi)放平臺(tái)開(kāi)發(fā)者數(shù)量22圖 32：典型技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司的上下游擴(kuò)展情況23圖 33：國(guó)內(nèi)外人工智能企業(yè)應(yīng)用技術(shù)分布24圖 34：2017 年中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)份額24圖 35：2018 年中國(guó)智能語(yǔ)音市場(chǎng)份額242/3行業(yè)研究行業(yè)深度圖 36：主要平臺(tái)類(lèi)公司 2018 融資額25

6、3/3行業(yè)研究行業(yè)深度1人工智能：新一輪產(chǎn)業(yè)升級(jí)的推動(dòng)力人工智能，英文縮寫(xiě)為 AI（Artificial Intelligence），指的是由人類(lèi)發(fā)明設(shè)計(jì)的智能系統(tǒng)，能夠模仿人類(lèi)的思考方式，實(shí)現(xiàn)人腦的部分功能，替代人腦解決特定問(wèn)題。1.1 人工智能當(dāng)前處于第三次大發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)升級(jí)人工智能的概念最早在 20 世紀(jì) 50 年代提出，1956 年的暑期會(huì)議上正式提出了人工智能的概念。期間經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，當(dāng)前處于第三次大發(fā)展期。第一次浪潮發(fā)生在 19561976 年，主導(dǎo)理論是邏輯了一些定理證明以及邏輯程序語(yǔ)言 prolog。，主要成果是完成第二次浪潮發(fā)生在，19762006 年，主導(dǎo)理論是連接，

7、主要成果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的提出以及應(yīng)用。但是在實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)可以解決一些簡(jiǎn)單單一問(wèn)題，對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題的處理效果不盡理想。第三次浪潮發(fā)生在 2006現(xiàn)在，可以稱(chēng)之為基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，將大數(shù)據(jù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法結(jié)合在一起。第三次浪潮的理論基礎(chǔ)和第二次浪潮類(lèi)似，主要的差別在于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法取得了巨大的。這里的主要推動(dòng)因素包括了硬件的進(jìn)步、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化、參數(shù)訓(xùn)練技巧的發(fā)展等。1/26行業(yè)研究行業(yè)深度圖 1：人工智能三次發(fā)展熱度第一階段第二階段第三階段人工智能起步期人工智能迎來(lái)爆發(fā)人工智能步入邏輯盛行連接盛行 深度學(xué)習(xí)尚未深度學(xué)習(xí)應(yīng)用 互聯(lián)網(wǎng)奠定基礎(chǔ)1956會(huì)議標(biāo)志AI誕

8、生1980系統(tǒng)問(wèn)世2006 Hinton提出深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1957 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知機(jī)被發(fā)明1986 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提出，使得多層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)成為可能2013 深度學(xué)習(xí)算法在語(yǔ)音和視覺(jué)識(shí)別上有，識(shí)別率超過(guò)99%和95%1970 受限于計(jì)算能力 進(jìn)入第一個(gè)寒冬1990 人工智能計(jì)算機(jī)DARPA失敗， 入縮減，進(jìn)入第二次低谷投2016 DeepMind團(tuán)隊(duì)的AlphaGo運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法戰(zhàn)勝?lài)骞谲?010197019801990200019561960時(shí)間資料來(lái)源：招商前兩次浪潮解決了人工智能的一些基礎(chǔ)理論問(wèn)題，第三次浪潮的發(fā)展已經(jīng)使得人工智能技術(shù)的發(fā)展程度（識(shí)別率、準(zhǔn)確率等）可以實(shí)際

9、解決很多傳統(tǒng)需要人類(lèi)大腦才能解決的問(wèn)題，具備了很強(qiáng)的實(shí)用性，獲得生產(chǎn)力。1.2 人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層?；A(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了根本保障，主要包括AI和深度學(xué)習(xí)算法。AI的發(fā)展進(jìn)步，提供了越來(lái)越強(qiáng)的計(jì)算能力；深度學(xué)習(xí)算法的建立，提供了 AI 解決問(wèn)題的計(jì)算方法。技術(shù)層是基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計(jì)出的解決某一類(lèi)過(guò)去需要人腦解決問(wèn)題的通用方法，具體包括智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及其他類(lèi)這四大人腦功能的處理方法。這些方法基于深度學(xué)習(xí)算法，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)以及處理場(chǎng)景，形

10、成了專(zhuān)門(mén)的成套技術(shù)處理方法和最佳實(shí)踐。通過(guò)技術(shù)層的實(shí)現(xiàn)，我們可以將基礎(chǔ)層提供的算力以及計(jì)算方法運(yùn)用到具體領(lǐng)域，去真實(shí)對(duì)應(yīng)到大腦的某一類(lèi)功能以及實(shí)踐能力。應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，去解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。比如利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)金融、安防等多個(gè)領(lǐng)域的人臉識(shí)別；利用智能語(yǔ)音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能音箱、筆等的語(yǔ)音識(shí)別；利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于智能的問(wèn)答。在實(shí)際的應(yīng)用中，技術(shù)層和應(yīng)用層的關(guān)系是相互交叉的，某個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用可能用到多個(gè)維度的技術(shù)層的能力，比如金融行業(yè)的應(yīng)用對(duì)于智能語(yǔ)音、2/26行業(yè)研究行業(yè)深度計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理技術(shù)都會(huì)有需求；同樣某個(gè)技術(shù)層的以廣泛應(yīng)用到多個(gè)不同的應(yīng)用領(lǐng)域，比如計(jì)算

11、機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以廣泛應(yīng)用到金融、安防、醫(yī)療、交通、教育等多個(gè)維度。圖 2：人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層教育金融安防智能穿戴解決方案醫(yī)療其他類(lèi)自動(dòng)駕駛智慧城市應(yīng)用平臺(tái)智能操作系統(tǒng)自然語(yǔ)言處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)其他類(lèi)技術(shù)通用技術(shù)智能語(yǔ)音技術(shù)層感知與認(rèn)知算法學(xué)）底層框架TensorflowTorchMXNetCaffe數(shù)據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)通用數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層算力+數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)大數(shù)據(jù)平臺(tái)云平臺(tái)硬件設(shè)施及傳感器研發(fā)資料來(lái)源：招商1.3 數(shù)據(jù)、算法、算力、領(lǐng)域?qū)I(yè)能人工智能效果的關(guān)鍵當(dāng)前的人工智能應(yīng)用的，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，該方法的特點(diǎn)是需要根據(jù)特定應(yīng)用目的，利用大量且優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，對(duì)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，通過(guò)算法，不斷自動(dòng)變

12、換各層以及各節(jié)點(diǎn)的參數(shù)，以最終得到符合實(shí)際應(yīng)用要求的訓(xùn)練結(jié)果。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練特點(diǎn)，決定了數(shù)據(jù)、算法、算力、領(lǐng)域?qū)I(yè)能人工智能效果的關(guān)鍵：數(shù)據(jù)：深度學(xué)習(xí)算法的在于通過(guò)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，是否取得任務(wù)相關(guān)的足量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集是人工智能技術(shù)取得的關(guān)鍵。科大訊飛在智能語(yǔ)音領(lǐng)域的重要優(yōu)勢(shì)，是有足夠優(yōu)秀的方言訓(xùn)練數(shù)據(jù)，因此其語(yǔ)音識(shí)別能夠較好應(yīng)對(duì)各種方言的情況，形成護(hù)城河。3/26其他：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、回歸、分類(lèi)等深度學(xué)習(xí)應(yīng)用層場(chǎng)景及行業(yè)研究行業(yè)深度算法：雖然深度學(xué)習(xí)的框架相對(duì)固定，但是為了使得學(xué)習(xí)模型在特定應(yīng)用場(chǎng)景取得較好效果，往往需要做很多的算法優(yōu)化和工程優(yōu)化，以使得模型最終在具體場(chǎng)景取得更好的效果，比如更快的計(jì)算

13、效率，更準(zhǔn)確的分類(lèi)概率等。每年的人工智能頂級(jí)會(huì)議 IJCAI 、AAAI 等均由大量，針對(duì)很多具體應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)深度學(xué)習(xí)算法從各個(gè)角度進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。因此對(duì)特定領(lǐng)域，具備強(qiáng)大的算法能和企業(yè)的保障。算力：由于現(xiàn)在需要解決的具體問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，云端的人工智能算法對(duì)硬件的計(jì)算能力需求近乎無(wú)止境。雖然當(dāng)前技術(shù)不斷進(jìn)步，云計(jì)算的提供越來(lái)越完善，但是對(duì)于一些高難度高復(fù)雜度的人工智能工作，依然需要非常大的算力才能訓(xùn)練出足夠好的解決模型。這樣強(qiáng)大的算力也非常昂貴，很多小公司無(wú)力承擔(dān)。領(lǐng)域?qū)I(yè)能力：最后，人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用，最終還是要和應(yīng)用場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)，往往需要最終的實(shí)施公司，既理解行業(yè)痛點(diǎn)，又具備豐富的行業(yè)

14、實(shí)施經(jīng)驗(yàn)以及能力，方能更好地將技術(shù)和具體硬件以及流程結(jié)合，取得好的實(shí)施效果。1.4人工智能發(fā)展“雙雄并立”，成為戰(zhàn)略相比之前歷次工業(yè)中的落后狀態(tài)，中國(guó)在人工智能從技術(shù)到產(chǎn)業(yè)的多方面已經(jīng)進(jìn)入了國(guó)際領(lǐng)先。國(guó)際范圍來(lái)看，人工智能行業(yè)呈現(xiàn)美國(guó)相對(duì)領(lǐng)先，“雙雄并立”第一，英日法德等傳統(tǒng)發(fā)達(dá)第二的競(jìng)爭(zhēng)局面。同時(shí)全球各國(guó)AI 領(lǐng)域的發(fā)展均出臺(tái)政策大力支持，其中又尤以中國(guó)和美國(guó)的支持力度較大，上升到戰(zhàn)略層面。中國(guó)的人工智能基礎(chǔ)研究能力僅次于美國(guó)，處于第二基礎(chǔ)研究能衡量一個(gè)行業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)志，其研和是指標(biāo)，綜合這兩個(gè)指標(biāo)來(lái)的人工智能基礎(chǔ)研究能力僅次于美國(guó)，處于第二。中國(guó)AI數(shù)量從2000 年開(kāi)始快速攀升，根

15、據(jù)的統(tǒng)計(jì)，我國(guó)（含臺(tái)）的 AI數(shù)量，從 1997 年的 1000 余篇快速增長(zhǎng)至 2017 年的 37000多篇；占全球的比例也從 4.26%增長(zhǎng)至 27.68%。4/26行業(yè)研究行業(yè)深度經(jīng)過(guò)這些年的快速進(jìn)步，我國(guó)的人工智能數(shù)量無(wú)論是累計(jì)值還是當(dāng)期值都處于國(guó)際領(lǐng)先地位，和美國(guó)共同了第一。英國(guó)、德國(guó)、印度、法國(guó)等的數(shù)量處于第二。圖 3：全球 AI（1997-2017）產(chǎn)出最多的 20 個(gè)圖 4：全球 AI勢(shì)最多的 8 個(gè)和地區(qū)的趨資料來(lái)源：、招商資料來(lái)源：、招商雖然中國(guó)的 AI數(shù)量已經(jīng)處于世界領(lǐng)先地位，但是在科研方面還有較大提升空間。的研究表明，美國(guó)的 AI 領(lǐng)域杰出1數(shù)量遙遙領(lǐng)先，是第二名英國(guó)

16、的接近五倍。中國(guó)的 AI 科研2數(shù)量也很多，但是杰出很低，數(shù)量上和英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)、意大利相近處于第二。將科研和綜合來(lái)看，不難看出中國(guó)的 AI 基礎(chǔ)研究能力僅次于美國(guó)。1 杰出科研：人工智能H 因子排名全球前 10%的科研2 普通科研：在人工智能領(lǐng)域公開(kāi)過(guò)文章或者取得專(zhuān)利的科研5/26行業(yè)研究行業(yè)深度圖 5：全球人工智能分布資料來(lái)源：、招商兩國(guó)的人工智能人工智能行業(yè)的程度全球領(lǐng)先程度可以從企業(yè)數(shù)量以及投融資額這兩個(gè)維度進(jìn)行，而兩國(guó)和其他相比，在這兩個(gè)維度上的優(yōu)勢(shì)都非常明顯。近年工智能企業(yè)數(shù)量快速涌現(xiàn)。信通院的數(shù)據(jù)表明，工智能企業(yè)的數(shù)量從 2012 年的 300 家迅速增長(zhǎng)到 2017 年末的

17、1000 家左右。橫向來(lái)的人工智能企業(yè)數(shù)量在全球范圍內(nèi)僅次于美國(guó)，穩(wěn)居第二。信通院的數(shù)據(jù)顯示，截止 2018 年 6 月，美國(guó)和中國(guó)的人工智能企業(yè)數(shù)量分別為 2028、1011 家，分列一二名，隨后排名第三的英國(guó)的企業(yè)數(shù)量?jī)H有392 家，排名第九的瑞典僅有 55 家，和差距較大。圖 6：圖 7：2018 年 6 月全球人工智能企業(yè)數(shù)量工智能企業(yè)數(shù)量變化17新加坡25262629313340404053愛(ài)爾蘭澳大利亞荷蘭瑞典55111法國(guó)120121152285英國(guó)3921011美國(guó)202805001000150020002500資料來(lái)源：信通院、招商資料來(lái)源：信通院、招商6/261200 10

18、00800600400228 192200128985702000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017新增企業(yè)數(shù)量累計(jì)企業(yè)數(shù)量杰出人工智能數(shù)量人工智能總量=杰出美國(guó)51582853618.1%英國(guó)1177799814.7%德國(guó)1119944111.9%法國(guó)1056639516.5%意大利987474020.8%中國(guó)977182325.4%西班牙772494215.6%651311720.9%606422814.3%澳大利亞515318616.2%行業(yè)研究行業(yè)深度

19、近年隨著人工智能應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，全球和中國(guó)的人工智能領(lǐng)域的投融資規(guī)模都呈上漲趨勢(shì)，其中來(lái)自中國(guó)的增長(zhǎng)尤其迅速，也越來(lái)越高。據(jù)信通院的統(tǒng)計(jì)，2017 年全球人工智能投融資總規(guī)模為 395 億，中國(guó)達(dá)到了277.1 億，占全球融資總額的 70%。2013 年到 2018 年的第一季度全球 AI行業(yè)累計(jì)投融資數(shù)據(jù)中，中國(guó)60%，美國(guó) 29%，合計(jì)接近 90%。圖 8：中國(guó)以及全球人工智能領(lǐng)域投融資變化趨勢(shì)資料來(lái)源：信通院、招商人工智能成為戰(zhàn)略，政策重心各有特點(diǎn)近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，全球展開(kāi)了 AI 軍備競(jìng)賽，各主要發(fā)達(dá)均出臺(tái)了不少支持和引導(dǎo) AI 行業(yè)發(fā)展的政策，其中又尤以中國(guó)和美國(guó)

20、的支持力度較大，上升到戰(zhàn)略層面。我國(guó)人工智能政策的一個(gè)突出特點(diǎn)是數(shù)量非常多，持續(xù)性強(qiáng)，并且充分涵蓋了和地方。唯安公司和公共管理學(xué)院的研究表明，我層面的人工智能政策逐年增加，近年發(fā)布量維持在 30 以上。而我的 AI 政策則數(shù)量，在 2015 年達(dá)到了峰值 276，近兩年雖有所國(guó)省級(jí)回落也都保持在 50 以上。這些以及省級(jí)層面的政策相互呼應(yīng)，從資金、稅收、項(xiàng)目等多個(gè)層面持續(xù)支持人工智能行業(yè)的發(fā)展。7/26行業(yè)研究行業(yè)深度圖 9：層面AI 政策數(shù)量圖 10：省級(jí)層面AI 政策數(shù)量AI政策數(shù)量（個(gè)）AI政策數(shù)量（個(gè)）605030025020015010050403020100020092010 20

21、11 20122013 20142015 201620172009 201020112012 2013 2014 2015 2016 2017資料來(lái)源：唯安、招商資料來(lái)源：唯安、招商從 2017 年開(kāi)始，人工智能連續(xù)三年進(jìn)入工作報(bào)告，而 2019 年的工作報(bào)告不僅繼續(xù)大力推進(jìn)人工智能發(fā)展，更首次提出智能+的概念，充分體現(xiàn)我國(guó)從頂層設(shè)計(jì)的角度，將人工智能視為戰(zhàn)略中重要的基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)其與產(chǎn)業(yè)的融合，結(jié)構(gòu)升級(jí)?？梢哉f(shuō)我國(guó)對(duì)于人工智能的重視程度非常高，已經(jīng)上升到戰(zhàn)略的層面。圖 11：近年工作報(bào)告人工智能相關(guān)內(nèi)容資料來(lái)源：招商具體到實(shí)施層面，我國(guó)的政策體現(xiàn)出涵蓋面廣全面發(fā)展的特點(diǎn)，既重視產(chǎn)業(yè)落地又積極

22、推進(jìn)補(bǔ)短板。2017 年 7 月的新一代人工智能發(fā)展既提出了我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)層面的具體目標(biāo)，2030 年人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò) 1 萬(wàn)億元，又明確了我國(guó)的人工智能基礎(chǔ)研究、等短板，提出設(shè)立新一代人工智能科技項(xiàng)目，重點(diǎn)攻關(guān)。2017 年 12 月工信部頒布的促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020 年)，對(duì)人工智能行業(yè)的發(fā)展，從四個(gè)方面給出了具體部署安排。8/26年份關(guān)于人工智能具體描述2017加快加快人工智能技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化，做大做強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集群2018加強(qiáng)加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用，發(fā)展智能產(chǎn)業(yè)，拓展智能生活。運(yùn)用新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新模式，大力改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)2019深化、智能+打

23、造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，拓展“智能+”，為制造業(yè)升級(jí)，深化人工智能等研發(fā)應(yīng)用，壯大數(shù)濟(jì)行業(yè)研究行業(yè)深度圖 12：新一代人工智能發(fā)展主要內(nèi)容圖 13：工信部行動(dòng)計(jì)劃的具體部署資料來(lái)源：招商資料來(lái)源：招商雖然美國(guó)的 AI 實(shí)力全球領(lǐng)先，但美國(guó)20162017 年才開(kāi)始逐步發(fā)布，如的人工智能相關(guān)政策人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)備計(jì)劃、人工智能、自動(dòng)化和、人工智能白皮書(shū)等。近一年以來(lái)美國(guó)的重視程度大為提高， 2019 年的財(cái)政預(yù)算要求是美國(guó)歷史上第一個(gè)制定人工智能和無(wú)自助、無(wú)人系統(tǒng)作為行政研發(fā)重點(diǎn)的預(yù)算。而 2019 年 2 月， 總統(tǒng)簽署的行政命令創(chuàng)建了一個(gè)名為美國(guó)人工智能倡議（American AIInitia

24、tive）的項(xiàng)目，集之力“優(yōu)先考慮 AI 投資”，標(biāo)志著人工智能也已經(jīng)成為美國(guó)的戰(zhàn)略。美國(guó)的這些政策總體來(lái)說(shuō)聚焦于應(yīng)對(duì)人工智能蓬勃發(fā)展的大趨勢(shì)，著眼長(zhǎng)期對(duì)安全與穩(wěn)定的影響與，保持美國(guó)對(duì)人工智能發(fā)展始終具有主動(dòng)性與預(yù)見(jiàn)性，對(duì)于重要的人工智能領(lǐng)域力圖保持世界領(lǐng)先地位。由于其他的人工智能綜合實(shí)力相比美中兩國(guó)有一定差距，因此其往往是聚焦于其本身原有的和人工智能能夠較好結(jié)合的優(yōu)勢(shì)行業(yè)，去發(fā)展在局部領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。如德國(guó)的優(yōu)勢(shì)在于利用人工智能和工業(yè) 4.0 的結(jié)合，英國(guó)致力于人工智能和硬件的結(jié)合，而則試圖利用人工智能打造新一代人。9/26領(lǐng)域特點(diǎn)具體發(fā)展目標(biāo)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、智能服務(wù)人、智能無(wú)人機(jī)、現(xiàn)有優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域

25、醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)、圖像識(shí)別系統(tǒng) 、智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)、智能翻譯系統(tǒng)、智能家居、集成應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈上的薄弱環(huán)節(jié)智能傳感器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)“中國(guó)制造2025”深化發(fā)展智能制造，鼓勵(lì)新一代人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域各環(huán)節(jié)的探索應(yīng)用，提升智能制造關(guān)鍵技術(shù)裝備創(chuàng)新能力，培育推廣智能制造新模式痛點(diǎn)和制約構(gòu)建行業(yè)訓(xùn)練 庫(kù)、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試及知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)平臺(tái)、智能化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、保障等產(chǎn)業(yè)公共支撐體系，完善人工智能發(fā)展環(huán)境年份競(jìng)爭(zhēng)力產(chǎn)業(yè)規(guī)模相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模2020國(guó)際第一方陣1500億元1萬(wàn)億元2025全球價(jià)值鏈高端4000億元5萬(wàn)億元2030國(guó)際領(lǐng)先水平1萬(wàn)億元10萬(wàn)億元行業(yè)研究行業(yè)深度圖 14：主要發(fā)達(dá)人工智能資料

26、來(lái)源：招商2國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈初步成型，市場(chǎng)空間超千億元2.1 產(chǎn)業(yè)鏈上中下游各司其職，將技術(shù)轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力從宏觀視角來(lái)看，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上中下游，其中上游提供的是基礎(chǔ)能力；中游將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成具體的 AI 技術(shù)；下游則將 AI 技術(shù)具體運(yùn)用到各行各業(yè)，形成生產(chǎn)力。下圖代表的是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的全景示意。圖 15：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖AI數(shù)據(jù)AI算法上游智能語(yǔ)音技術(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)自然語(yǔ)言處理技術(shù)其他類(lèi)技術(shù)中游智能語(yǔ)音平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)平臺(tái)自然語(yǔ)言處理技術(shù)平臺(tái)其他類(lèi)平臺(tái)下游金融安防教育醫(yī)療自動(dòng)駕駛智慧城市智能穿戴其他類(lèi)資料來(lái)源：招商10/26重點(diǎn)研發(fā)領(lǐng)域重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域德國(guó)人機(jī)交互、及、云計(jì)算及識(shí)別

27、、智能服務(wù)、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)、微電子、大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能交通、健康護(hù)理、農(nóng)業(yè)、能源英國(guó)硬件CPU、識(shí)別水下人、海域工程、農(nóng)業(yè)、太空宇航、礦產(chǎn)法國(guó)超級(jí)計(jì)算機(jī)、平等、智能人、腦信息通信、聲音識(shí)別、語(yǔ)言翻譯、知識(shí)解析、創(chuàng)新性網(wǎng)絡(luò)建設(shè)、大數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療健康護(hù)理、自動(dòng)駕駛行業(yè)研究行業(yè)深度上游提供基礎(chǔ)計(jì)算能力、方法和數(shù)據(jù)上游代表的是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和方法，主要包括 AI 芯片、數(shù)據(jù)以及 AI 算法。AI是支撐人工智能行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)硬件，提供適配于 AI 算法的計(jì)算能力，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外都有不少公司專(zhuān)注于 AI的設(shè)計(jì)，同時(shí)部分中游公司也進(jìn)行AI的設(shè)計(jì)以更好匹配公司的計(jì)算模型

28、。數(shù)據(jù)對(duì)于 AI 技術(shù)在具體行業(yè)的應(yīng)用有非常重要的作用，主要的數(shù)據(jù)掌握在行業(yè)中下游公司中，但是數(shù)據(jù)的處理是一個(gè)較為專(zhuān)業(yè)化的工作，當(dāng)前國(guó)內(nèi)外均出現(xiàn)少數(shù)公司專(zhuān)注于數(shù)據(jù)處理，為行業(yè)中下游提供數(shù)據(jù)服務(wù)。當(dāng)前的主流 AI 算法一般基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行 AI 算法研究的主力軍一般是各大院校以及科研機(jī)構(gòu)，部分實(shí)力較強(qiáng)的中游企業(yè)也具備很強(qiáng)的研究能力。中游將基礎(chǔ)計(jì)算能力和方法轉(zhuǎn)化成四類(lèi) AI 技術(shù)中游代表的是基于現(xiàn)有的 AI 算法，在實(shí)際應(yīng)用中能達(dá)到較好智能效果，具備擴(kuò)展性，在各行各業(yè)的應(yīng)用的基礎(chǔ)性技術(shù)。當(dāng)前的基礎(chǔ)技術(shù)可以分為智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及其他類(lèi)技術(shù)。智能語(yǔ)音指的是利用計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)音信息

29、進(jìn)行分析處理，以模仿人類(lèi)實(shí)現(xiàn)能聽(tīng)、能說(shuō)等語(yǔ)音能力的技術(shù)，語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音目前是其應(yīng)用。智能語(yǔ)音技術(shù)當(dāng)前的發(fā)展已經(jīng)比較成熟，在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)接近人類(lèi)的水平，比如智能語(yǔ)音交互就在迅速成為主流的人機(jī)交互方式。計(jì)算機(jī)視覺(jué)指的利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像或信息進(jìn)行處理分析，以模擬實(shí)現(xiàn)人類(lèi)通過(guò)眼睛觀察和理解外界世界的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括了圖像視頻的復(fù)原和增強(qiáng)、分割和識(shí)別、理解和自動(dòng)匹配等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)給機(jī)器安上了智慧的眼睛，能替代很多原本需要人類(lèi)才能完成的工作。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用取得，目前其已成為人工智能最為炙手可熱的技術(shù)分支。自然語(yǔ)言處理指的是利用計(jì)算機(jī)對(duì)語(yǔ)言文字進(jìn)行分析，以模擬實(shí)現(xiàn)人

30、類(lèi)對(duì)于語(yǔ)言的理解和掌控的技術(shù)，當(dāng)前的主要應(yīng)用包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成。自然語(yǔ)言處理是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的，雖然當(dāng)前依然較大，但其未來(lái)的進(jìn)步和對(duì)人類(lèi)的意義將十分深遠(yuǎn)。11/26行業(yè)研究行業(yè)深度其他類(lèi)指的是基于人工智能算法對(duì)一些特定類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行方案設(shè)計(jì)，利用計(jì)算機(jī)將其智能解決的技術(shù)，其從實(shí)際效果來(lái)看，相應(yīng)問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了模擬人類(lèi)智能。這類(lèi)技術(shù)相比前三類(lèi)技術(shù)，其應(yīng)用范圍相對(duì)較窄，基礎(chǔ)性較弱，為了便于分類(lèi)，這些技術(shù)統(tǒng)稱(chēng)為其他類(lèi)。典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括棋類(lèi)的 AlphaGo，智能選手 AlphaStar，金融領(lǐng)域的反反洗錢(qián)、智能投顧、自動(dòng)等。中游技術(shù)類(lèi)企業(yè)具備很強(qiáng)的研發(fā)能力，占據(jù)了行業(yè)內(nèi)軟件類(lèi)技術(shù)的高地，并且在發(fā)展

31、過(guò)程中也逐步建立了資金和數(shù)據(jù)的壁壘。同時(shí)中游人工智能技術(shù)是產(chǎn)業(yè)上下游的關(guān)鍵，且具備較強(qiáng)基礎(chǔ)性和橫向擴(kuò)展性，需要利用這些技術(shù)的下游廠商很多。因此其中的競(jìng)爭(zhēng)獲勝者未來(lái)有可能成為人工智能行業(yè)的公司，當(dāng)前的領(lǐng)先公司非常具備長(zhǎng)期跟蹤的價(jià)值。但是技術(shù)類(lèi)的公司存在變現(xiàn)的問(wèn)題。雖然一些基礎(chǔ)技術(shù)比如人臉識(shí)別的擴(kuò)展速度很快，的機(jī)場(chǎng)都已鋪開(kāi)，但是短期內(nèi)依靠技術(shù)輸出獲得的營(yíng)收和現(xiàn)金流收入依然較為有限，這些企業(yè)主要通過(guò)股權(quán)融資的方式獲取資金，信貸業(yè)務(wù)合作的難度較大。下游綜合利用各類(lèi) AI 技術(shù)解決各自行業(yè)的應(yīng)用問(wèn)題產(chǎn)業(yè)鏈下游指的是人工智能技術(shù)在各個(gè)行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，是技術(shù)和場(chǎng)景結(jié)合并落地的環(huán)節(jié)。當(dāng)前人工智能應(yīng)用落地比較

32、多的下業(yè)包括金融、安防、教育、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛、智慧城市、智能穿戴等，產(chǎn)業(yè)鏈的中下游企業(yè)均有參與。對(duì)于中游企業(yè)而言，一般來(lái)說(shuō)其會(huì)利用在具體某項(xiàng) AI 技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，承接自身技術(shù)優(yōu)勢(shì)占重要地位且市場(chǎng)空間較大的下業(yè)應(yīng)用，親自下場(chǎng)參與競(jìng)爭(zhēng)，以期盡快獲得較好的市場(chǎng)份額。如科大訊飛就利用的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，在智能語(yǔ)音+教育領(lǐng)域承接了較多的下游具體訂單。下游企業(yè)指的是產(chǎn)業(yè)+人工智能的復(fù)合類(lèi)企業(yè)。這類(lèi)企業(yè)的特點(diǎn)是首先在某個(gè)行業(yè)背景深厚，專(zhuān)業(yè)能力、項(xiàng)目實(shí)施與能力都十分優(yōu)秀；其次是具備技術(shù)創(chuàng)新的，能快速利用最新的人工智能技術(shù)，將其應(yīng)用到的行業(yè)或項(xiàng)目中，實(shí)現(xiàn)行業(yè)+人工智能的結(jié)合，進(jìn)一步提升在行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)力，打造更好的或者

33、服務(wù)。12/26行業(yè)研究行業(yè)深度下游企業(yè)雖然技術(shù)上和中游企業(yè)相比有一定差距，但是由于其直接面向客戶，進(jìn)行項(xiàng)目建設(shè)或者銷(xiāo)售，能短時(shí)間內(nèi)獲得較大的銷(xiāo)售收入以及現(xiàn)金流，同時(shí)部分項(xiàng)目和研發(fā)需要前期投入，也有一定的資金需求，相對(duì)適合進(jìn)行信貸類(lèi)業(yè)務(wù)。同時(shí)由于這些企業(yè)在特定領(lǐng)域內(nèi)的積累和優(yōu)勢(shì)較大，其未來(lái)的行業(yè)+人工智能模式也將具備較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，也具備長(zhǎng)期合作價(jià)值。由于人工智能是未來(lái)全的基礎(chǔ)服務(wù)，其產(chǎn)業(yè)鏈下游所包括的領(lǐng)域非常多，限于篇幅，在下一篇報(bào)告里對(duì)下游的行業(yè)、企業(yè)進(jìn)行詳細(xì)分析。2.1 人工智能在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間超千億元，國(guó)際市場(chǎng)空間達(dá)數(shù)百億當(dāng)前的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，中游是環(huán)節(jié)且掌握技術(shù)，因此人工智能市場(chǎng)根據(jù)智能

34、語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等中游技術(shù)進(jìn)行劃分，分別計(jì)算基于各項(xiàng)技術(shù)而發(fā)展出的市場(chǎng)的空間，來(lái)估算總體的人工智能市場(chǎng)空間。進(jìn)行這樣的估算后，我們可以知道未來(lái)三年在國(guó)內(nèi)的市場(chǎng)空間有望達(dá)到千億元量級(jí)，國(guó)際市場(chǎng)空間將達(dá)到數(shù)百億。智能語(yǔ)音在國(guó)內(nèi)外均進(jìn)入穩(wěn)定中高速增長(zhǎng)期智能語(yǔ)音是人工智能技術(shù)中成熟度較高，較早開(kāi)始進(jìn)程的技術(shù)，近年形成了較為廣泛的客戶群體和應(yīng)用領(lǐng)域，保持了較為穩(wěn)定的中高速增長(zhǎng)。中商預(yù)計(jì)到 2018 年，國(guó)際和國(guó)內(nèi)的智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模將分別達(dá)到以及 159.7 億元。由于國(guó)內(nèi)的智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模相比國(guó)際差距較141.1 億大，未來(lái)幾年仍有望保持 40%左右的中高速增長(zhǎng)。13/26行業(yè)研究行業(yè)深度

35、圖 16：智能語(yǔ)音國(guó)際市場(chǎng)空間圖 17：智能語(yǔ)音國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間100100505000201420152014資料來(lái)源：、招商資料來(lái)源：、招商計(jì)算機(jī)視覺(jué)在國(guó)內(nèi)將持續(xù)爆發(fā)式增長(zhǎng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從 2012 年開(kāi)始取得了性的進(jìn)步，權(quán)威的 ILSVRC 挑戰(zhàn)賽的錯(cuò)誤率迅速降低，進(jìn)而在很多領(lǐng)域的應(yīng)用逐步跨過(guò)了識(shí)別率的門(mén)檻，使其具備了很強(qiáng)的價(jià)值；同時(shí)隨著國(guó)內(nèi)平安中國(guó)建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)，金融科技的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的下游需求迅速擴(kuò)大，兩者的疊加造成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)這兩年在國(guó)內(nèi)迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，同時(shí)這樣的趨勢(shì)仍在延續(xù)。預(yù)計(jì)到 2020 年，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)空間將達(dá)到 755.5億元，連續(xù)四年保持 100%以上的

36、增長(zhǎng)速度。國(guó)際市場(chǎng)空間方面 Forrester、Tractica 公司分別未來(lái)全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)空間將超過(guò) 200 億、260 億。相比而言，國(guó)內(nèi)企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用走在了國(guó)際前列。圖 18：ILSVRC 圖像識(shí)別賽分類(lèi)錯(cuò)誤率圖 19：計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)空間80030%25%20%15%10%6004002005%00%2016201020112012資料來(lái)源：招商資料來(lái)源：、招商14/26行業(yè)研究行業(yè)深度自然語(yǔ)言處理將穩(wěn)步發(fā)展，技術(shù)將是關(guān)鍵自然語(yǔ)言處理技術(shù)（NLP）的理論下游空間十分廣闊，但是當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展離真正實(shí)用，即接近人類(lèi)的語(yǔ)言理解能力還有較大距離。信通院全球的自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)

37、模預(yù)計(jì)將從 2016 年的 76.3 億增長(zhǎng)到 2021 年的 160.7 億，復(fù)合年增長(zhǎng)率 16.1%，國(guó)內(nèi) 2017 年的自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)規(guī)模大約為 49.77 億元，相對(duì)國(guó)際來(lái)說(shuō)較為落后?；?NLP 技術(shù)得不到進(jìn)步的保守預(yù)期下，我們到 2021 年，國(guó)內(nèi)的 NLP 市場(chǎng)大約保持 20%的中速增長(zhǎng)。圖 20：國(guó)際自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間圖 21：國(guó)內(nèi)自然語(yǔ)言處理市場(chǎng)空間市場(chǎng)規(guī)模（億）市場(chǎng)規(guī)模（億元）20012010015080100604020050020162017E2018E2019E2020E2021E20172018E2019E2020E2021E資料來(lái)源：信通院、招商資料來(lái)源：招商

38、其他類(lèi)技術(shù)也具備很大市場(chǎng)空間其他類(lèi)技術(shù)中比較重要的包括智能投顧和反洗錢(qián)技術(shù)。智能投顧過(guò)去幾年呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的趨勢(shì)，據(jù)智研咨詢(xún)、花旗，美國(guó)智能投顧規(guī)模到2020 年將達(dá)到 2.2 萬(wàn)億，復(fù)合增長(zhǎng)率 82%；據(jù) Statisa，中國(guó)智能投顧規(guī)模到 2022 年將達(dá)到 6651 億，復(fù)合增長(zhǎng)率 87%。若假設(shè)率為百分之一，那么國(guó)際國(guó)內(nèi)的智能投顧市場(chǎng)空間分別達(dá)到百億以及的量級(jí)。15/26行業(yè)研究行業(yè)深度圖 22：美國(guó)智能投顧市場(chǎng)空間（億）圖 23：中國(guó)智能投顧市場(chǎng)空間（億）25000700060002000050001500040003000100002000500010000020162017E201

39、8E2019E2020E201620172018E2019E2020E2021E2022E資料來(lái)源：Statisa、招商資料來(lái)源：智研咨詢(xún)、花旗、招商反洗錢(qián)類(lèi)應(yīng)用的市場(chǎng)空間也十分巨大。ReportLinker2019 年最新發(fā)反布的報(bào)告顯示，2018 年全球反洗錢(qián)軟件市場(chǎng)規(guī)模為 9.057 億，預(yù)計(jì) 2027年將達(dá)到 49.932 億，復(fù)合增長(zhǎng)率 21.1%。未來(lái)的反洗錢(qián)軟件基本用人工智能技術(shù)，有望成為百億的市場(chǎng)。3上游 AI服務(wù)將長(zhǎng)期受益國(guó)內(nèi)企業(yè)較為弱小，數(shù)據(jù)公司提供人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上游的算法環(huán)節(jié)，主要以高校和科研機(jī)構(gòu)為主，算法信息一般都是及時(shí)公開(kāi)的，因此在上游環(huán)節(jié)，的業(yè)務(wù)合作的主要對(duì)象是 A

40、I 芯片以及數(shù)據(jù)公司。當(dāng)前上游 AI國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)能力較為弱小，其中云端國(guó)外的英偉達(dá)、INTEL 等幾大巨頭的競(jìng)爭(zhēng)，雖然具備但風(fēng)險(xiǎn)較大；終端由于要求較低具備一定的機(jī)會(huì)但市場(chǎng)空間有限，因此該領(lǐng)域總體能投放的信貸量有限。數(shù)據(jù)公司國(guó)內(nèi)當(dāng)前規(guī)模較小，但是數(shù)據(jù)服務(wù)好比人工智能行業(yè)的鏟子，未來(lái)的需求將十分巨大，這類(lèi)公司的成長(zhǎng)空間和現(xiàn)金流都將較好，其中的優(yōu)秀公司將具備很多業(yè)務(wù)合作的機(jī)會(huì)。3.1 AI類(lèi)公司國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)大，云端終端均當(dāng)前國(guó)內(nèi)的 AI類(lèi)公司主要集中在設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，而國(guó)內(nèi)的設(shè)計(jì)行業(yè)和國(guó)際差距較大。IC insights 的數(shù)據(jù)表明，2017 年陸的設(shè)計(jì)產(chǎn)16/26行業(yè)研究行業(yè)深度業(yè)市場(chǎng)份額占全球比例只有 11%

41、，而其中 5%還是的內(nèi)部轉(zhuǎn)移支付。（）、中興、大唐圖 24：2018 年 IC 設(shè)計(jì)產(chǎn)業(yè)按地域劃分（%）資料來(lái)源：IC insights，招商雖然 AI是一個(gè)新領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)廠商更具備的可能，但由于國(guó)內(nèi)整體設(shè)計(jì)能力較低，其和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的競(jìng)爭(zhēng)很大。AI和并不是完全割裂的關(guān)系，從原理上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的 CPU 和顯卡都可以傳統(tǒng)進(jìn)行 AI 運(yùn)算， 只是在效率和性?xún)r(jià)比上會(huì)和 AI有差距。由于深度學(xué)習(xí)程序的設(shè)計(jì)特點(diǎn)，決定了其需要的是大規(guī)模并行計(jì)算能力，這一點(diǎn)恰好是顯卡的強(qiáng)項(xiàng)，因此顯卡龍頭英偉達(dá)可以將其在傳統(tǒng)領(lǐng)域的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，迅速?gòu)?fù)用到深度學(xué)習(xí)的計(jì)算領(lǐng)域，成為 AI的者。我們可以看到，當(dāng)前國(guó)際上 AI 芯片的領(lǐng)先

42、企業(yè)主要集中在國(guó)外，且一般具備十年以上的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)。17/26行業(yè)研究行業(yè)深度圖 25：全球 AI企業(yè)排名資料來(lái)源：Compass intelligence、招商AI分為云端和終端，云端一般用于數(shù)據(jù)中心，通用性強(qiáng)市場(chǎng)空間大，但是競(jìng)爭(zhēng)也更為激烈。終端一般用于各種智能硬件設(shè)施，需要適應(yīng)特定場(chǎng)景的特定需求，具備定制化的特點(diǎn)，因此每個(gè)特定市場(chǎng)的空間相對(duì)小，競(jìng)爭(zhēng)較小。國(guó)內(nèi)堅(jiān)持進(jìn)行云端設(shè)計(jì)的廠商很少，少數(shù)隊(duì)企業(yè)如紀(jì)科技雖然技術(shù)在國(guó)內(nèi)領(lǐng)先，想象空間很大，但其未來(lái)的不確定性依然很大；國(guó)內(nèi)進(jìn)行終端設(shè)計(jì)的廠商相對(duì)較多，部分企業(yè)如思必馳、能夠快速獲得一定的營(yíng)收，但特定領(lǐng)域的市場(chǎng)有限，企業(yè)成長(zhǎng)空間受限。3.2 數(shù)據(jù)公司

43、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)健康，未來(lái)成長(zhǎng)空間可期數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能的效果有非常重要的作用，產(chǎn)業(yè)鏈中下游公司均可以通過(guò)自身的項(xiàng)目和獲得一定數(shù)據(jù)，但是由于對(duì)于數(shù)據(jù)的處理也需要更加專(zhuān)業(yè)的技能，同時(shí)單個(gè)公司的數(shù)據(jù)總存在不夠完善的地方，中小公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相對(duì)匱乏，因此專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)公司應(yīng)運(yùn)而生。這些公司通過(guò)數(shù)據(jù)定務(wù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)等方式為人工智能行業(yè)提供數(shù)據(jù)支持，具體如下：數(shù)據(jù)定務(wù)：根據(jù)客戶對(duì)人工智能算法模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、拓展及優(yōu)化等過(guò)程所需數(shù)據(jù)的個(gè)性化需求，為客戶量體裁衣地提供定制化數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)服務(wù)，對(duì)客戶提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最終形成符合客戶18/26排名公司AI發(fā)展指數(shù)1英偉達(dá)85.302intel82.90

44、3IBM80.20478.005Apple75.306AMD74.707ARM73.00873.009三星72.1010恩70.2011博通68.201264.50行業(yè)研究行業(yè)深度需求的定制化數(shù)據(jù)，客戶享有最終形成的定制化數(shù)據(jù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。數(shù)據(jù)庫(kù)：根據(jù)對(duì)人工智能算法模型應(yīng)用領(lǐng)域、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)、市場(chǎng)需求等的評(píng)估和研判，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)多種數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)完成后給客戶使用。數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)屬于數(shù)據(jù)公司。數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)：直接為下游客戶提供有效的數(shù)據(jù)相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)，協(xié)助客戶實(shí)現(xiàn)人工智能算法模型的識(shí)別率提升、語(yǔ)言種類(lèi)拓展和垂直應(yīng)用領(lǐng)域拓展等，助力人工智能技術(shù)及應(yīng)用的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和領(lǐng)域拓展。這三類(lèi)服務(wù)均覆蓋智能語(yǔ)音

45、、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等人工智能的主要技術(shù)領(lǐng)域。以智能語(yǔ)音為例，這三類(lèi)服務(wù)/的具體作用如下：圖 26：數(shù)據(jù)公司提供服務(wù)示意資料來(lái)源：海天瑞聲、招商數(shù)據(jù)類(lèi)公司起步較晚，公司較少，國(guó)內(nèi)主要有海天瑞聲、慧聽(tīng)科技、標(biāo)貝科技，國(guó)外的領(lǐng)軍企業(yè)是 appen。但這些公司發(fā)展較快，財(cái)務(wù)指標(biāo)也非常健康 。海天瑞聲近三年凈利潤(rùn)均為正且增長(zhǎng)六倍，經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流的增長(zhǎng)和凈利潤(rùn)基本同步；appen 近三年的營(yíng)收和凈利潤(rùn)也均有翻倍的增長(zhǎng)。從業(yè)務(wù)特點(diǎn)、行業(yè)發(fā)展的角度來(lái)看，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)類(lèi)公司和創(chuàng)新藥領(lǐng)域的 CRO/CMO 公司有較多相似的地方，都屬于朝陽(yáng)行業(yè)中提供服務(wù)的公司。未來(lái)其中的領(lǐng)先公司將能保持業(yè)務(wù)拓展和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的穩(wěn)

46、步發(fā)展。19/26行業(yè)研究行業(yè)深度3.3 產(chǎn)業(yè)鏈上游公司選擇標(biāo)準(zhǔn)以及AI類(lèi)公司具備技術(shù)要求高、投入大、風(fēng)險(xiǎn)大的特點(diǎn)，在發(fā)展初期需要支持，因此對(duì)于這類(lèi)公司，主要從其技術(shù)實(shí)力、股東資金背景、的角度進(jìn)行：技術(shù)實(shí)要看相應(yīng)公司是否具備領(lǐng)先的科研隊(duì)伍，擁有、劃或者國(guó)際大廠經(jīng)驗(yàn)技術(shù)。隊(duì)或者 BAT 等頂股東資金背景：主要看相應(yīng)公司的重要股東是否有尖企業(yè)，歷次融資情況是否充足，滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求。：主要看歷史上是否真的產(chǎn)出過(guò)比較的，較大規(guī)模運(yùn)用到實(shí)踐中，如云端服務(wù)器、知名設(shè)備等。我們根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)國(guó)內(nèi)主要的 AI企業(yè)進(jìn)行了評(píng)價(jià)和劃分，我們認(rèn)為，綜合評(píng)價(jià)第四檔的企業(yè)暫時(shí)不具備業(yè)務(wù)合作的必要，綜合評(píng)價(jià)第三檔及以上

47、的公司值得長(zhǎng)期跟蹤。圖 27：主要 AI企業(yè)綜合評(píng)定（具體請(qǐng)參照原報(bào)告，如需報(bào)告原文請(qǐng)以文末方式招商）資料來(lái)源：招商數(shù)據(jù)公司的競(jìng)爭(zhēng)力包括技術(shù)、數(shù)據(jù)積累、客戶：技術(shù)：技術(shù)以及在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)積累。數(shù)據(jù)積累：在智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等各領(lǐng)域積累的重要數(shù)據(jù)。客戶：是否覆蓋行業(yè)內(nèi)客戶，如 BAT、知名中游技術(shù)公司等當(dāng)前國(guó)內(nèi)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)公司非常少，主要參與者有海天瑞聲、慧聽(tīng)科技、標(biāo)貝科技，其中海天瑞聲由于擬申報(bào)科創(chuàng)板，信息披露較為完善。從披露的信息來(lái)看，海天瑞聲在技術(shù)、數(shù)據(jù)積累、客戶等方面的積累均處于非常優(yōu)秀的水平，是一家非常值得長(zhǎng)期合作的企業(yè)。慧聽(tīng)科技、標(biāo)貝科技這兩家企業(yè)的非常缺乏，若能獲得

48、相應(yīng)數(shù)據(jù)，可以和海天瑞聲的業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)進(jìn)行對(duì)比，以確定這些公司的行業(yè)地位。4中游技術(shù)平臺(tái)將是產(chǎn)業(yè)鏈中的玩家20/26行業(yè)研究行業(yè)深度在整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，我們認(rèn)為中游的技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司將有望成為產(chǎn)業(yè)鏈中的環(huán)節(jié)，具備更大的不可替代性和護(hù)城河，長(zhǎng)期而言有望持續(xù)輸出價(jià)值。其中智能語(yǔ)音類(lèi)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)類(lèi)公司經(jīng)歷了幾輪洗牌后，當(dāng)前脫穎而出的頭部公司具備相對(duì)穩(wěn)定的競(jìng)爭(zhēng)格局，新入局的廠家想要的難度較大。同時(shí)這兩類(lèi)公司當(dāng)前的技術(shù)成熟度較高，潛在應(yīng)用場(chǎng)景又非常廣泛，可拓展性很強(qiáng)，具備長(zhǎng)期合作的價(jià)值。4.1 中游技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈的業(yè)鏈中地位相對(duì)有利環(huán)節(jié)，在產(chǎn)在人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中，中游技術(shù)平臺(tái)類(lèi)公司的地位比較，主要是因?yàn)槠渚邆漭^強(qiáng)壁壘，同時(shí)向產(chǎn)業(yè)鏈上下游的擴(kuò)張較為容易。技