20170509-天风证券-人工智能系列报告之三：AI的名义：未来已来，颠覆在即_127页_9mb

人工智能产业化发展报告总结

核心内容概述

本报告以2017年为时间节点，分析人工智能技术进入产业化阶段的背景、技术突破、应用领域及投资策略。报告指出，人工智能正从早期“算法红利”时代迈向以“数据能力、产品化能力、渠道能力”为核心的产业化阶段，其在多个垂直领域展现出巨大的应用潜力。同时，报告强调了人工智能在技术、硬件和应用层面上的持续突破，并提供了相关投资标的建议。

主要观点

1. 人工智能的三大背景

• 神经网络的出现：为人工智能提供了算法基础，模拟生物神经网络，实现模式匹配。
• 运算与存储能力的提升：GPU的出现推动了深度学习技术的发展，使得计算能力远超摩尔定律的预期。
• 各界需求的攀升：随着人工智能在各行业的应用，其完善和推广得到了有力支持。

2. 人工智能的三大核心能力

• 数据能力：获取和处理海量数据的能力是AI应用的基础。
• 产品化能力：将AI技术转化为实际产品的能力决定了企业的市场竞争力。
• 渠道能力：通过渠道资源将AI产品推广至市场，是实现商业化的重要手段。

3. AI在各行业中的应用前景

• AI+安防：作为最早落地的行业，AI在视频监控、人脸识别、行为识别等领域具有广泛的应用空间。
• AI+金融：金融数据的高价值和复杂性，使得AI在智能投顾、智能风控、智能资管等领域具有巨大的潜力。
• AI+医疗：借助AI对医学影像的分析和处理，可辅助医生诊断，提升医疗效率。
• AI+汽车：无人驾驶技术的推进，使AI成为智能驾驶的核心支撑。
• AI+服务：AI在语音识别、智能客服、智能玩具、教育、电商、云计算等领域的应用正在快速扩展。

4. 投资策略

• 估值应更加关注企业的PS（市销率）与PEG（市盈率-增长比率）。
• 重点关注具备技术优势和渠道资源的AI企业，如海康威视、大华股份、同花顺、万东医疗、拓普集团等。
• 海外AI巨头如苹果、谷歌、亚马逊、特斯拉、英伟达等也值得关注。

关键信息

1. AI技术突破

• 人脸识别准确率达到 99.80%，超越人类。
• **语音识别错误率降至 3%（中文）**和 5.5%（英文），接近人类水平。
• 机器翻译技术如谷歌神经机器翻译（GNMT）实现了从短语翻译向句级翻译的跃迁。

2. AI应用现状

• 安防领域：AI实现视频结构化、人脸识别、车牌识别、人群行为分析等，显著提升了城市安全。
• 医疗领域：AI用于医学影像分析、肺结节识别、患者行为监测，提升诊断效率。
• 金融领域：AI应用于智能投顾、智能风控、智能资管，提高资产配置效率。
• 汽车行业：无人驾驶技术加速发展，AI在传感器、算法、决策系统中扮演核心角色。

3. AI芯片与算法

• GPU成为AI计算的核心硬件，英伟达、AMD等企业布局AI芯片市场。
• 深度学习算法如CNN、RNN、迁移学习等推动AI技术不断突破。
• 非监督学习为AI提供新的算法方向，如Apriori、K-Means、高斯混合模型等。

4. 投资风险提示

• 算法研发进度不及预期。
• AI芯片研发进展不及预期。
• AI产业化速度不及预期。
• 下游需求不及预期。

重点关注的AI应用企业

人工智能发展历史

• 第一次浪潮（1956-1976）：以符号主义、专家系统为主，但因技术限制陷入低谷。
• 第二次浪潮（1976-2000）：链接主义兴起，深度学习尚未突破，但为AI发展奠定了基础。
• 第三次浪潮（2000-至今）：深度学习算法、GPU计算能力、大数据等共同推动AI进入产业化阶段。

未来展望与趋势

• 人工智能将逐步实现三维信息识别、大规模N对N比对、非确定性信息处理等多维度突破。
• 未来AI将更加注重自然语言处理和语义理解，以实现更人性化的交互。
• 无人驾驶将成为AI的最终应用场景，需依赖计算力、数据、算法与传感器技术的协同进步。

图表与数据支持

• 图1至图10：展示AI发展历史、神经网络结构、计算能力对比等。
• 表1至表5：涵盖AI最新进展、监督学习算法、LFW人脸识别榜单、智能安防企业比较、各国车辆安全体系评分等。

结论

人工智能正在经历从“算法红利”到“产业化”的转变，其技术成熟度和应用范围不断扩展。未来AI将在多个行业实现颠覆性变革，企业需关注其核心竞争力，如数据、产品化和渠道能力，以抓住AI产业化的机遇。同时，AI芯片、算法创新及下游应用的进一步发展，将成为推动AI全面落地的关键因素。