20211219-西南证券-人工智能行业专题（一）_寒冬_or_拂晓_捕捉AI企业上市潮机遇_98页_8mb

人工智能行业专题（一）总结

核心内容

人工智能（AI）已成为我国数字化转型的关键支撑，与5G、工业互联网、物联网等并列为新型基础设施建设。当前我国AI产业处于融合发展阶段，技术、资本和应用场景持续突破，AI企业即将迎来上市潮，投资机遇显著。然而，行业仍面临技术发展不及预期、竞争加剧、业绩可预见性受限等风险。

主要观点

• 技术突破：AI技术已从单点应用向融合创新演进，处于从“弱人工智能”向“强人工智能”过渡的关键阶段。深度学习、计算机视觉、语音识别等核心技术逐步成熟，AI芯片、知识图谱、脑机接口等领域的突破为技术发展注入新动力。
• 资本市场：2019年起，AI企业早期融资显著减少，中后期融资占比增加，资金和资源向优质企业集中。2020年AI企业平均单笔融资金额升至3.3亿元，地平线、涂鸦智能等企业融资额超过30亿元，显示出行业洗牌加速。
• 应用场景：AI已在泛安防、企业服务、医疗、教育、交通等多个领域深入落地，成为推动传统行业智能化转型的重要力量。后疫情时代，AI在抗疫和复工中发挥了重要作用，居民对AI的乐观态度提升至90%。
• 国际竞争：AI成为各国竞争焦点，中国AI企业数量占比提升至25%，在应用层和部分技术层表现突出，但在基础层（如AI芯片、传感器）仍与欧美存在差距。

关键信息

人工智能产业链结构

• 基础层：提供数据与算力支撑，目前我国基础层企业占比仅2.8%，主要依赖国外技术。
• 技术层：构建AI通用技术能力，包括底层算法理论、开发平台和应用技术，国内在计算机视觉、语音识别等领域已达到全球领先水平。
• 应用层：覆盖多个垂直领域，如安防、金融、医疗、教育、城市管理等，我国应用层企业占比达77%，市场潜力巨大。

技术发展与挑战

• 感知智能：在人脸识别、目标识别等领域已接近或超越人类水平，但依赖海量数据训练，且泛用性差。
• 认知智能：AI开始从感知向认知演进，涉及常识推理、语义理解、规划决策等，未来十年将是关键突破期。
• 技术成熟度：根据Gartner Hype Cycle，语音识别已进入成熟期，而自然语言处理、知识图谱等仍处于早期阶段。

AI芯片发展

• GPU：目前主导AI芯片市场，英伟达和AMD占据主导地位，中国企业尚未在云端训练芯片领域形成竞争力。
• FPGA：被Xilinx与Altera双寡头垄断，国内企业如阿里、百度等开始布局，但短期内难以撼动市场格局。
• ASIC：适用于特定场景，国内寒武纪、地平线等企业在部分领域已具备领先优势，但整体市场格局仍分散。

AI基础数据服务

• 数据是AI产业的燃料，AI依赖数据训练和优化。
• 国内每年清洗和标注的语音数据超过200万小时，图片数据数亿张。
• AI基础数据服务市场预计在2025年突破百亿元规模，行业由野蛮生长转向规范成长。

AI应用场景

• AI+安防：市场规模显著增长，2020年达到453亿元，海康威视和大华股份占据全球领先地位。
• AI+企业服务：通过智能客服、销售线索评级等方式帮助企业降本增效，潜在市场规模超万亿。
• AI+金融：AI在金融领域的应用已覆盖授信、交易、分析、风险防控等环节，2017-2021年CAGR约26.6%。
• AI+医疗：在电子病历、影像诊断等领域发展成熟，但手术机器人、心电图识别等仍需突破。
• AI+城市管理：智慧城管市场规模近1500亿元，AI技术助力城市功能优化。
• AI+汽车：L3+自动驾驶技术开始商用，未来十年AI将成为最重要的终端之一。

产业趋势

• AI与实体经济融合加速，CAGR超60%，在智能制造、智慧城市等领域发展迅速。
• 中国AI企业数量和融资规模持续增长，政策支持力度大，行业格局逐步清晰。
• 技术层与应用层快速发展，基础层仍需突破，整体AI产业处于快速发展期，有望成为未来十年的重要增长点。

风险提示

• 技术发展不及预期
• 业绩可预见性受限
• 行业竞争加剧

结论

当前我国AI产业正处于技术突破、资本集中与应用场景拓展的关键阶段，尽管在基础层与部分技术层仍存在短板，但整体发展态势积极。AI企业上市潮即将来临，投资机遇显著。随着政策支持和技术进步，AI将在更多行业实现深度落地，推动传统行业智能化转型，成为数字经济的重要底座。