20170712-申万宏源-人工智能行业投资展望：“技术冲击”AI细分行业的演进猜想_26页_2mb

AI行业投资展望总结

核心内容概述

本报告主要分析人工智能行业的发展历程、技术演进、产业节奏及各细分行业的发展现状与未来趋势，旨在为投资者提供清晰的行业洞察与投资方向建议。

主要观点

• 人工智能经历了多次技术浪潮与寒冬，每次寒冬均与技术、资金、数据及商业化能力相关。
• 技术成熟度、应用落地速度与行业特性决定了AI技术的产业化节奏。
• 投资应关注技术成熟度、应用前景及商业化路径，而非仅依赖算法的先进性。
• AI技术的商业化往往受限于行业Know-how、数据获取难度、算力成本及政策法规。

技术演进与产业节奏

1.1 第一次寒冬：技术的浅薄与理想的绝望

• 时间范围：1960s~1970s
• 技术进展：感知机模型、专家系统
• 资金支持：DARPA资助，但后期撤资
• 商业化瓶颈：算法局限、数据匮乏、维护成本高
• 启示：算法与技术的成熟需时间积累，且应与实际应用结合。

1.2 第二次寒冬：类人思维的局限

• 时间范围：1990s~2000s
• 技术进展：BP算法、CNN雏形
• 商业化应用：专用专家系统（如XCON）取得初步成功
• 限制因素：数据获取困难、算法通用性差、应用验证周期长

1.3 第三次浪潮：深度学习与数据、算力的结合

• 时间范围：2006年起
• 技术进展：深度学习、RNN、CNN
• 数据与算力：互联网提供数据，GPU提升算力
• 应用深化：安防、工业、无人驾驶、医疗等方向实现初步落地

技术成熟度与产业成熟度

2.1 Gartner曲线：技术成熟度的阶段性划分

• 技术成熟度分为期望膨胀期、复苏期、成熟期与衰退期。
• 投资方向应结合技术成熟度与应用前景，分层次进行投资决策。

2.2 技术成熟度与投资象限

• 高变革性、短周期：机器学习、区块链、4D打印
• 中变革性、中周期：自然语言问答、802.11ax、增强现实
• 低变革性、长周期：情感运算、脑机接口、虚拟现实
• 投资逻辑：重视技术成熟度、数据获取难度及算力支持。

行业细分与投资机会

3.1 金融：技术冲击有限，应用落地正当时

• 主要应用：智能投顾、征信风控、金融搜索引擎、身份验证、智能客服
• 技术成熟度：部分技术已成熟，但数据与应用验证仍是关键
• 商业化路径：从辅助决策到独立智能投顾，需算法革新
• 市场空间：智能投顾、金融搜索引擎等市场逐步扩大

3.2 教育：数据与应用壁垒造就规模优势

• 主要技术：语音识别、知识图谱、适应性学习算法
• 产业趋势：2B2C模式逐步形成，AI技术推动教育效率提升
• 商业化路径：从B端数据获取到C端市场拓展
• 市场空间：一旦突破使用阈值，AI教育可实现近乎零边际成本的大规模推广

3.3 医疗：空间确定，需耐心与资质

• 主要应用：医疗影像分析、自然语言处理辅助系统
• 技术成熟度：深度学习在图像与语音处理上取得突破，但NLP与知识图谱仍待发展
• 商业化路径：从试点到全国推广，需产品验证与资质认证
• 市场空间：医疗费用占GDP比例低，但智能耗材市场潜力大

3.4 自动驾驶：产业承接新能源与车联网浪潮

• 技术趋势：L1/L2 ADAS技术成熟，L4/L5完全自动驾驶将逐步放量
• 产业趋势：技术路线融合（激光雷达与视觉），政策法规逐步完善
• 商业化路径：从基础ADAS到L4/L5自动驾驶，需产业链协同
• 市场空间：未来几年将逐步释放，但受政策与法规影响较大

3.5 安防：摄像头市场延续，视频分析进入推广期

• 技术趋势：网络摄像头占比提升，智能化程度提高
• 产业趋势：公安系统推动视频分析与指挥调度发展
• 商业化路径：从单一识别到智能分析，逐步集中化
• 市场空间：全球安防摄像头市场预计持续增长，2020年达128.4亿美元

3.6 工业：AI增强精度，推动自动化发展

• 技术趋势：机器视觉提升检测精度，实现90%以上准确率
• 产业趋势：工业机器人向AI转型，形成独立市场
• 商业化路径：从自动检测到流程优化，依赖制造业与技术公司合作
• 市场空间：2019年全球工业机器人出货量超400万台，市场空间持续扩大

投资建议

• 适合产业价值投资的技术：机器视觉、自然语言处理
• 适合产业趋势投资的技术：认知专家顾问、虚拟个人助理、商业无人机、智能机器人
• 适合主题方向投资的技术：自动驾驶汽车、通用机器智能、脑机接口
• 投资逻辑：需关注技术成熟度、数据获取难度、算力支持及政策法规影响

机构信息

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资料来源

• Hilton论文、吴军《智能时代》、海康威视、科大讯飞、IHS、申万宏源研究等