20171023-国金证券-通信2017年日常报告_NB-IoT集采落地_AI阿尔法元颠覆革新_12页_1mb

通信行业2017年日常报告总结

核心内容概述

本报告分析了2017年通信行业的发展动态，重点聚焦于物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的进展，以及相关企业的市场表现和投资价值。报告指出，通信行业长期竞争力高于行业均值，建议投资者关注物联网和AI领域的发展机会。

主要观点

1. 物联网行业进展

• 运营商集采推动发展：中国移动、中国联通和中国电信均发布物联网相关集采公告，显示出物联网建设的持续推进。
  • 中国移动2017-2018年窄带物联网天线集采预估总量为111万面。
  • 中国电信50万片NB-loT模组招标，中兴物联独家中标，补贴力度大。
• 芯片模组量产是关键：芯片和模组的量产将推动价格下降，从而促进产业链成熟和NB-loT的广泛应用。
  • 华为Boudica150芯片计划在2017Q4大规模商用出货。
  • 高通、华为、中兴等企业在NB-loT芯片和模组领域有重要布局。
• NB-loT模组价格仍高：尽管补贴拉低了价格，但与2G模组相比，NB-loT模组价格仍较高，制约其大规模推广。

2. 阿里云的物联网布局

• Link物联网平台发布：阿里云在云栖大会上推出Link物联网平台，旨在打造智联网。
  • 平台整合了云端一体化使能、物联网市场和ICA全球标准联盟。
  • 目标是服务100万开发者、沉淀100万应用解决方案、链接100亿设备。
• 平台端掌握最大价值：物联网的价值分布中，应用使能平台和应用服务占比最高（约60%），阿里重点布局这两部分。
  • 通过通用API和功能降低开发成本，推动产业价值向软件和数据服务迁移。

3. 人工智能的颠覆性发展

• AlphaGo Zero的突破：该论文在Nature上发表，展示了无监督式学习在AI领域的潜力。
  • 不依赖人类数据，依靠机器自学习。
  • 简化算法结构，提升学习效率，减少对算力和数据的依赖。
• 技术革新与行业影响：
  • 简化算法与训练方式，体现了“大道至简”的理念。
  • 大数据和大算力并非AI发展的最优解，反而可能带来干扰。
  • AI在金融、法务、语音语义等领域的应用仍面临挑战，如语义理解、图像识别、数据质量等。

关键信息

行业数据

投资建议

• 重点推荐公司：
  • 模组端：广和通、高新兴（中兴物联）
  • 平台端：宜通世纪（在CMP和AEP平台双重布局）
  • 终端侧：新天科技、金卡智能

风险提示

• 物联网连接数不及预期
• 物联网芯片模组的量产进度和降价进度低于预期

产业链与技术发展

• 物联网产业链：

  • 终端和传感器：约25%
  • 网络连接：约10%
  • 连接平台：约5%
  • 应用使能平台：约15%
  • 应用和服务：约45%

• NB-loT技术发展：

  • 中国电信补贴NB-loT模组，推动行业门槛和成本降低。
  • 高通、华为、中兴等厂商在NB-loT芯片和模组领域布局，但价格仍需进一步下降。

人工智能技术趋势

• AlphaGo Zero的影响：
  • 无监督式学习可以超越监督式学习。
  • 简化算法结构和训练方式，提升效率和效果。
  • 机器学习在规则明确的领域更具优势，如围棋。
  • 在金融、法务等复杂领域，AI应用仍面临挑战。

行业评级说明

风险提示

• 物联网连接数不及预期
• 物联网芯片模组的量产进度和降价进度低于预期

特别声明

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• 报告基于公开资料和实地调研，不保证信息的准确性和完整性。
• 报告仅供参考，不构成投资建议，投资者需自行判断。