20170724-长城证券-人工智能主题周报_新一代人工智能发展规划_出台_助力人工智能产业发展_26页_1mb
报告摘要
人工智能产业分析报告总结
核心内容
2017年7月20日,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,提出面向2030年的三步走战略目标,标志着人工智能产业正式上升为国家战略。该规划强调了人工智能在基础层、技术层和应用层的发展路径,推动AI与各行业深度融合,加速产业智能化升级。
人工智能产业分为三部分:
- 基础层:主要涉及AI芯片、云计算等算力支撑技术
- 技术层:涵盖算法平台等核心技术研发
- 应用层:AI向传统行业的渗透与应用,如智能制造、智能医疗、智能安防等
据艾瑞咨询预测,2020年全球AI市场规模将达到1190亿元,年复合增速约19.7%;中国AI市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。AI发展前景广阔,国内在基础层和技术层仍与美国存在一定差距,但正加速追赶。
主要观点
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短期投资建议
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行业趋势
- AI基础层已爆发,NVIDIA、Mobileye、英特尔等海外科技巨头在AI芯片、云计算等领域的业务增长显著,AI产业红利将逐步传导至应用层。
- 中国AI产业政策支持力度加大,国内企业有望在AI应用层实现突破。
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细分行业表现
- 上周人工智能指数下跌2.56%,但部分细分行业表现较好,如智能物流、生物识别、智能穿戴等。
- 大数据、智能医疗、物联网等细分行业表现较差,跌幅分别为-6.61%、-5.49%、-5.07%。
关键信息
重点公司表现
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佳士科技(300193.SZ)
- 市值40亿,账上现金16亿
- 16/17年业绩分别为1亿和1.2亿
- 市盈率仅为20倍,PB不到2倍
- 建议关注其在焊接机器人领域的布局
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安车检测(300572.SZ)
- 国内机动车检测市场预计未来5年将保持25%以上的增速
- 建议关注其在智能检测领域的龙头地位
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科大讯飞(002230.SZ)
- 亚太地区最大的AI和智能语音上市公司
- 涨幅为17.06%,表现优异
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佳都科技(600728.SH)
- 中标2.38亿元新疆巴楚平安城市项目
- 在智能安防领域具有领先优势
行业重点新闻
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国务院发布《新一代人工智能发展规划》
- 提出2030年AI发展三步走战略目标
- 推动AI与各行业深度融合,加快智能化升级
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中国中车发布智能电动客车
- 实现无人驾驶,推动智能驾驶普及
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西门子在华设立数字化体验中心
- 展示工业4.0解决方案,助力“中国制造2025”
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联想与京东启动AI大数据平台合作
- 共同打造AI大数据平台,目标三年内实现800亿销售
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腾讯与江苏省消防总队合作推进智慧消防
- 依托腾讯大数据能力,构建“互联网+消防”模式
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NVIDIA、Mobileye等海外科技巨头AI业务增长显著
- NVIDIA数据中心业务同比增长186%,AI芯片需求旺盛
- Mobileye营收增速高达67.36%,ADAS系统需求强劲
- 英特尔数据中心及物联网业务增长远超传统PC芯片业务
投资建议
- 短期建议:关注AI基础层、技术层及应用层的龙头公司,如科大讯飞、海康威视、佳士科技等,以及具备高增长潜力的中小市值公司。
- 长期建议:关注AI在制造业、医疗、安防等传统行业的应用前景,以及国内企业在AI核心技术上的突破。
风险提示
- 海外科技巨头AI研发受政策影响,如特朗普政府可能抑制AI发展
- 海外融资受美联储加息影响,AI产业融资进程可能受阻
- AI应用推广不及预期
- 芯片、算法研发存在未知障碍
- 应用层企业难以适应快速变化的技术环境
- 国内企业依赖国际开源平台,缺乏核心竞争力,产品同质化严重
表格摘要
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重点公司盈利预测
- 佳士科技:17E EPS 0.24,18E EPS 0.28
- 瑞凌股份:17E EPS 0.19,18E EPS 0.20
- 汉邦高科:17E EPS 0.48,18E EPS 0.65
- 兆易创新:17E EPS 2.60,18E EPS 3.49
- 中科创达:17E EPS 0.55,18E EPS 0.84
- 熙菱信息:17E EPS 0.73,18E EPS 1.13
- 汇纳科技:17E EPS 0.64,18E EPS 0.83
- 安车检测:17E EPS 0.85,18E EPS 1.03
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AI产业链传导效应
- 基础层(AI芯片、云计算)盈利爆发,技术层(算法平台)持续发展,应用层(各行业渗透)将逐步受益
图表摘要
- 图1:本周及下周人工智能相关会议时间表
- 图2:上周人工智能相关概念板块涨跌情况
- 图3:近两年人工智能相关指数波动较大
- 图4:近半年人工智能指数表现弱于大盘
总结
人工智能产业正迎来快速发展阶段,政策支持与市场前景广阔。短期来看,AI基础层和龙头公司表现突出,建议投资者关注相关标的。长期来看,AI将推动传统行业升级,形成新的经济增长点。国内企业在AI应用层具备潜力,但需在核心技术上加强突破,以提升竞争力。
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