20160919-渤海证券-_人工智能+_产业系列专题报告_未来已来_重塑时代_22页_963kb

人工智能产业专题报告总结

核心内容

人工智能（AI）作为计算机科学的重要分支，正经历快速发展阶段，其核心要素包括数据、软件及算法。当前人工智能仍以弱人工智能为主，主要应用于图像识别、语音识别等感知智能领域，未来随着计算能力、数据量和算法的提升，将逐步向强人工智能进阶。

主要观点

• 人工智能发展阶段：人工智能已从早期的感知智能发展为当前的感知智能阶段，未来将向认知智能突破。
• 技术突破推动发展：深度学习技术的引入，使人工智能在识别与分类任务中表现优异，成为技术发展的关键驱动力。
• 计算能力与数据量提升：GPU的普及与计算成本的下降，为深度学习提供了强大的计算支持。同时，移动互联网和物联网推动数据量指数级增长，为人工智能发展奠定数据基础。
• 资本加速布局：全球范围内，科技巨头和风投机构对人工智能领域持续投资，推动产业发展。
• 产业链结构清晰：人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，其中算法层是核心，基础层逐渐成熟，应用层则与垂直行业结合，前景广阔。

关键信息

1. 人工智能的定义与分类

• 人工智能包含感知能力、记忆与思维能力、学习和自适应能力、决策与行为能力。
• 按照能力划分，分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。当前仍以弱人工智能为主。

2. 人工智能发展历程

• 人工智能经历了多次低谷与爆发期，2006年深度学习的提出标志着其进入快速发展阶段。
• 2013年深度学习在语音和视觉识别上取得成功，进入感知智能时代。
• 2016年AlphaGo击败李世石，标志着人工智能技术的重大突破。

3. 技术层突破

• 深度学习：通过多层神经网络模拟人脑学习过程，实现自动特征提取，成为当前人工智能的核心技术。
• GPU计算：GPU具备强大的并行计算能力，成为深度学习训练的首选硬件，其计算性能与带宽远超CPU。
• 数据量增长：全球数据量从2013年的3.5ZB增长至2020年的44ZB，为深度学习提供了丰富数据支持。

4. 资本层加速发展

• 科技巨头（如Google、Facebook、百度、腾讯）持续加大在人工智能领域的投入。
• 全球人工智能融资额持续增长，2014年突破10亿美元，2015年超过12亿美元，2016年前三个月已达4亿美元。
• 投资主要集中在机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。

5. 产业链分析

• 人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，其中基础层包含GPU、云计算、传感器和数据资源。
• 技术层涵盖算法、模型平台，是人工智能的核心。
• 应用层包括虚拟助手、智能客服、自动驾驶、智能安防等。

6. 市场空间与前景

• 全球人工智能市场规模预计从2016年的6.437亿美元增长至2025年的368亿美元。
• 中国人工智能市场规模预计从2015年的12亿元增长至2020年的91亿元。
• 人工智能在垂直行业（如汽车、安防、教育）的应用前景广阔，未来将带来巨大商业价值。

推荐标的

• 四维图新：人工智能+汽车，具备较强的算法与应用结合能力。
• 东方网力：人工智能+安防，已在安防领域实现广泛应用。
• 科大讯飞：人工智能+教育，拥有深厚的技术积累与行业应用经验。

风险提示

• 宏观经济风险：整体经济环境变化可能对人工智能产业发展产生影响。
• 产业发展进程不达预期：技术突破和应用落地可能不如预期，导致投资回报不及预期。

投资评级说明

总结

人工智能正处于快速发展阶段，技术层与应用层的突破将推动其从感知智能向认知智能迈进。当前，资本层的持续投入与科技巨头的布局，为人工智能产业提供了强劲动力。未来，人工智能将在汽车、安防、教育等多个垂直领域产生巨大变革，带来广阔的市场空间与投资机会。然而，产业发展仍面临宏观经济波动与技术突破不及预期等风险。因此，投资应关注具备核心算法优势的企业，以获取长期竞争优势。