计算机行业深度报告：人工智能研究系列：“互联网+”战略将升级至“AI+”，国内人工智能再遇风口

人工智能研究系列 “互联网+”战略将升级至“AI+”，国内人工智能再遇风口 行业深度报告 行业报告 计算机 2018年11月20日 请务必阅读正文后免责条款 强于大市（维持） 行情走势图 证券分析师 闫磊 投资咨询资格编号 S1060517070006 010-56800140 YANLEI511@PINGAN.COM.CN 研究助理 付强 一般从业资格编号 S1060118050035 FUQIANG021@PINGAN.COM.CN 陈苏 一般从业资格编号 S1060117080005 010-56800139 CHENSU109@PINGAN.COM.CN   人工智能硬件、算法及应用层均取得突破，行业进入爆发期：人工智能在60多年的发展过程中，经历了两次高潮和低谷，2017年以后再次进入爆发期。这一次的爆发，人工智能行业本身并未发生本质性的变革，而是源于三大要件的全面提升：（1）算力提升明显，计算成本显著下降；（2）算法取得重大突破，深度学习算法得到广泛应用；（3）海量数据为算法实现和优化提供支持。  人工智能将引领全球第四次工业革命浪潮，国内"AI+"战略轮廓已显现：随着人工智能渗透率的不断提升，其在全球经济发展中的影响力将逐步累积。麦肯锡研究显示，2030年AI可能为全球额外贡献 13 万亿美元的 GDP增量（相较于2018年），平均每年推动GDP增长约 1.2个百分点，足以比肩人类历史上前三次通用技术革命（蒸汽机、电气化、信息化）带来的影响。当前，主要国家均将AI作为战略选项，欧盟、日本等国家和地区已出台战略规划。我国“AI+”战略轮廓正在形成，AI已经被定位为深化经济结构调整的重要抓手，“互联网+”战略将向“AI+”战略延伸。  国内人工智能产业发展加速，与传统产业融合前景值得期待：我国人工智能产业不断发展完善，形成了相对完整的产业链条。目前，国内人工智能终端应用产品丰富，计算机视觉、自然语言处理、机器人等技术，正在与安防、交通、医疗、教育等传统领域深入融合。未来，“AI+”将是国内人工智能发展的主旋律，“政策、技术、需求”将共同推动该战略深化和落地。预计到2020年，我国人工智能核心产业的市场规模将超过1600亿元，而融合发展带来的相关产业市场规模将超过万亿。其中，北京、上海、广东等省市由于技术领先，且产业链完整，未来将引领行业发展。  投资建议：我们坚定看好国内人工智能产业的发展，尤其是党中央、国务院将人工智能作为经济转型的重要抓手之后，未来在融合发展上有着更大的发展空间。基础层方面，我们建议关注国内服务器、高性能计算企业浪潮信息、中科曙光在算力提供上的市场机会；在应用层方面，我们建议关注语音、计算机视觉、自动驾驶、预测分析等技术在AI+（客服、安防、医疗、汽车、金融等）市场上的应用，覆盖企业中，建议关注科大讯飞、海康威视、苏州科达、卫宁健康等标的。  风险提示：（1）政策支持力度不达预期或调整。当前，国内人工智能产业链各环节还较为薄弱，行业对政府政策支持还十分依赖，如果政策支持方向出现调整，或者力度不达预期，对企业的业务发展和业绩可能造成影响。（2）技术研发和产业化不及预期。近年来，人工智能创新明显加速，产品周期明显缩短，技术创新迭代加快，企业技术层面的竞争更为激烈。如果企业在技术研发投入不足或者产业化不及预期，对公司发展将造成严重影响。（3）市场竞争激化。当前，人工智能行业是IT行业投资热点，微创企业、传统互联网巨头、垂直行业企业都在积极进入，已形成“百家争鸣”的格局。未来，随着国家政策继续引导，新进入企业将进一步增多，市场、利润争夺将趋于白热化，企业盈利能力将可能受到挑战。 请通过合法途径获取本公司研究报 告，如经由未经许可的渠道获得研 究报告，请慎重使用并注意阅读研 究报告尾页的声明内容。 -40%-30%-20%-10%0%10%Nov-17Feb-18May-18Aug-18沪深300计算机证券研究报告 计算机·行业深度报告 请务必阅读正文后免责条款 2 / 27 股票名称 股票代码 股票价格 EPS P/E 评级 2018-11-16 2017A 2018E 2019E 2020E 2017A 2018E 2019E 2020E 苏州科达 603660 20.32 0.75 0.99 1.32 1.76 27.09 20.53 15.39 11.55 强烈推荐 浪潮信息 000977 20.32 0.39 0.46 0.65 0.89 52.10 44.17 31.26 22.83 推荐 科大讯飞 002230 25.51 0.33 0.28 0.41 0.64 77.30 91.11 62.22 39.86 推荐 海康威视 002415 28.80 1.03 1.25 1.52 1.85 27.96 23.04 18.95 15.57 推荐 卫宁健康 300253 14.11 0.14 0.20 0.27 0.35 100.79 70.55 52.26 40.31 推荐 中科曙光 603019 44.90 0.48 0.71 1.02 1.41 93.54 63.24 44.02 31.84 推荐 计算机·行业深度报告 请务必阅读正文后免责条款 3 / 27 正文目录 一、 人工智能硬件、算法及应用层均取得突破，行业进入爆发期 .............................. 5 1.1经历两次低潮之后人工智能走向务实，并在2017年进入第三次爆发期 ...................... 5 1.2行业发展路线之争也由来已久，但“弱”人工智能将是业界最终选择 ......................... 6 1.3硬件、算法以及数据三大要件全面提升，新一代人工智能得以快速发展 ..................... 7 二、 人工智能将引领全球第四次工业革命浪潮，国内“AI+”战略轮廓已显现 ......... 13 2.1 AI对经济贡献将逐步加速，2030年将为全球贡献13万亿美元增量GDP ................. 13 2.2主要国家均将AI作为战略选项，欧盟、中国、日本等已出台发展规划 ..................... 14 2.3受益于国内AI巨头及初创企业集群，中、美领先于欧洲处全球第一阵营 ................. 15 2.4中央政治局就新一代人工智能进行集体学习，国内“AI+”战略浮出水面 ................. 16 三、 国内人工智能产业发展加速，与传统产业融合前景值得期待 ............................ 17 3.1国内人工智能产业成长迅速，融合发展具备产业及技术基础但差距明显 ................... 17 3.2人工智能产品落地更为迅速，“AI+”行业推进较快但应用面仍需拓展 ......................... 19 3.3北京、上海等均在推动AI融合战略，工业、宜居社会等领域是推动重点 ................. 21 3.4政策、技术、需求三轮驱动，AI将延续高速增长且深度融合发展将加速 .................. 23 四、 投资建议及风险提示 .......................................................................................... 25 4.1投资建议 ..................................................................................................................... 25 4.2重点企业 ..................................................................................................................... 25 4.3风险提示 ..................................................................................................................... 26 计算机·行业深度报告 请务必阅读正文后免责条款 4 / 27 图表目录 图表1 人工智能发展历程 ...................................................................................................... 6 图表2 智能的构成以及人工智能分级 .................................................................................... 7 图表3 人工智能技术及应用架构 ........................................................................................... 8 图表4 人工智能相关的通用计算能力演变 ............................................................................. 9 图表5 主流GPU处理器与CPU在深度学习训练时长比较 .................................................. 9 图表6 TPU、GPU、CPU 和改进的 TPU 的性能对比 ...................................................... 10 图表7 每1000美元可购买的计算能力（每秒计算次数） .................................................. 10 图表8 2012-2017年ImageNet 大规模图像识别竞赛最佳误差率 ....................................... 11 图表9 AlphaGo不同版本所需的GPU/TPU资源 ............................................................... 11 图表10 数据输入量及算法模型准确性的关系 ....................................................................... 12 图表11 2017-2025年全球数据量预测 .................................................................................. 12 图表12 人工智能对全球经济的影响模拟（对比2018年） .................................................. 13 图表13 2018-2030年人工智能对经济影响的净贡献变化（%） .......................................... 14 图表14 2017年以来全球主要国家AI战略发布情况 ............................................................ 15 图表15 主要国家近年来政策规划及推动机构 ...........................................