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三类人工智能企业或终将同台竞技

文化传媒2022-01-14夏瀛韬、焦娟安信证券变故
三类人工智能企业或终将同台竞技

1 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 xml 三类人工智能企业或终将同台竞技 ■回溯人工智能的发展史,奠定当下的商业化的理论知识,可以追溯到70年前,发展至今,我们认为其大体可以划分为三个阶段:  第一阶段(1943-2006年):这是奠定人工智能发展的理论知识积累的时期,期间也曾产生过一些阶段性成果,但总体而言受限于数据规模与算力,相关研究进展缓慢;  第二阶段(2006-2016年):算法、算力与数据都较前期有了质的飞跃,三重合力推动人工智能应用效果显著,在计算机视觉、语音识别等多领域取得了重大技术突破,人工智能开始具备商业价值;  第三阶段(2016年至今):以Alpha Go打败李世石为里程碑事件,人工智能开始全面推向商业化应用,全球各国都高度关注人工智能的发展,中国尤甚。在政策扶持、强大数字基建支撑等多重因素下,中国在人工智能应用场景上的优势尤为突出。 ■三类企业各有所长,或终将同台竞技。我们将人工智能行业的参与方概括为三类,并总结了其在竞争中的优势与相对劣势:  互联网科技巨头:以谷歌、百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动为代表。具备较强的算法能力,掌握数据资源(特别是C端数据),且品牌效应显著,能力最为全面,在竞争中占有较大优势;但确容易面临内部资源分配问题;  AI创业企业:以商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技为代表。研发能力突出,且多以自研框架为主,特定场景算法能力的优势凸显;但缺少行业与客户的积累;  传统硬件厂商等:以海康威视、大华软件为代表。在特定场景中有多年业务积累,向智能化方向升级适应AI时代。其优势在于具有强大的销售渠道与客户拓展能力,但在算法能力上相对弱势。 三类企业将在未来一段时间内共享行业增长红利,但随着行业增速放缓,或终将同台竞技,产生客户资源竞争或价值链的再分配,竞争格局有望进一步清晰。 ■AI创业企业面临的共同课题。我们认为下一阶段,AI创业企业都将面临以下两个课题:  盈利的压力:目前AI四小龙都处于亏损状态,实现盈利的路径反映在业务层面可以重点关注客户拓展与模式创新带来的收入增长,以及规模效应逐步显现推动费用率显著下降;  路径的选择:人工智能场景落地复杂且业务链条长,我们判断上述厂商势必需要进行一定的取舍,具体有两条路径:一是沿着场景进行取舍,从而产生业务场景的垂直化;二是沿着产业链环节进行取舍,从而带来产业链的分工化。 ■风险提示:行业增长不及预期、行业竞争格局恶化。 Table_Tit le 2022年01月14日 传媒 Table_BaseI nfo 行业深度分析 证券研究报告 投资评级 领先大市-A 维持评级 Table_Fir st St ock 首选股票 目标价 评级 Table_Char t 行业表现 资料来源:Wind资讯 % 1M 3M 12M 相对收益 15.38 25.46 37.67 绝对收益 9.76 22.45 24.79 焦娟 分析师 SAC执业证书编号:S1450516120001 jiaojuan@essence.com.cn 021-35082012 夏瀛韬 分析师 SAC执业证书编号:S1450521120006 xiayt@essence.com.cn 相关报告 传媒互联网2022年策略报告:虚拟数字人与NFT的交集——IP孵化与商业化的新逻辑 2022-01-03 科技巨头布局元宇宙系列报告14:Apple,肩负着将 AR/VR 设备推向通用型硬件的使命 2021-12-30 科技巨头布局元宇宙系列报告13:HTC&索尼&小米—以硬件为始,构筑内容生态闭环 2021-12-28 科技巨头布局元宇宙系列报告12:阿里巴巴&亚马逊——云计算巨头布局元宇宙的同与异 2021-12-19 科技巨头布局元宇宙系列报告11:以Epic Games的虚幻引擎为代表的游戏引擎对比,以Valve的SteamVR为代表的VR社交平台对比 2021-12-13 -13%-7%-1%5%11%17%23%202 1-01202 1-05202 1-09媒体(中信) 沪深300 行业深度分析/传媒 2 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 内容目录 1. 人工智能:将“人”由现实映射到虚拟世界的技术脉络之一............................................... 4 2. 奠定当下的商业化的理论知识,可以追溯到70年前 .......................................................... 5 2.1. 1943-2006年:理论知识积累的时期,相关研究进展缓慢 .......................................... 5 2.2. 2006-2016年:算法、算力与数据三重合力推动,人工智能取得重大突破 ................. 6 2.3. 2016年至今:人工智能全面走向商业化应用,中国在应用场景优势突出 ................... 8 3. 基础层蓬勃发展,关注场景规模的增长 .............................................................................11 3.1. 基础层:算法实力大幅提升,ASIC与云计算将进一步释放算力 ...............................11 3.1.1. 算法:算法实力大幅提升,Tensor flow与Pytorch为主流框架....................... 12 3.1.2. 算力:芯片逐步走向定制化,云计算将进一步释放算力 .................................. 13 3.2. 技术层:以计算机视觉为核心,广泛作用于多个场景 .............................................. 15 3.2.1. 计算机视觉:人工智能最大细分市场,在安防领域应用最为广泛 .................... 15 3.2.2. 自然语言处理:语音助手快速发展,广泛应用于物联网 .................................. 16 3.3. 应用层:城市治理相关占比近半,关注传统场景渗透率提升与新场景突破............... 17 4. 三类企业各有所长,或终将同台竞技................................................................................ 18 4.1. 互联网科技巨头: 资源最为全面,竞争优势突出 ...................................................... 18 4.1.1. 谷歌:AI First,人工智能领域综合实力Top1 ................................................. 18 4.1.2. 百度:中国最早all in AI的科技巨头,率先抢占AI时代 ................................. 20 4.2. AI创业企业:多以自研框架为主,技术优势突出...................................................... 22 4.2.1. 商汤科技:以强大底层基建支撑长尾场景布局,规模效应初现 ....................... 23 4.2.2. 旷视科技:重点布局三大物联网场景,打造“算法-软件-硬件”协同模式 ....... 24 4.3. 传统硬件厂商:推进智能化业务布局,在客户资源与产品交付方面占优 .................. 25 4.3.1. 海康威视:安防龙头向智能化升级,积极布局全方位产品生态 ....................... 25 4.4. 三类企业对比:当前共享增长红利,长期看或终将同台竞技.................................... 27 5. AI创业企业面临的共同课题.............................................................................................. 28 5.1. 盈利的压力:强化获客与商业化能力,重视规模化产出水平.................................... 28 5.2. 路径的分歧:场景垂直化or产业链分工化,终将面临选择 ...................................... 28 6. 投资建议.......................................................................................................................... 30 7. 风险提示.......................................................................................................................... 30 图表目录 图1:人工智能系统构成......................................................................................................... 4 图2:人工智能的三个阶段 ..................................................................................................... 5 图3:人工智能发展历程(1942-2016年) ............................................................................ 6 图4:与传统学习算法相比较,深度学习能显著提升表现........................................................ 6 图5:1970-2020年处理器中晶体管数量的增长趋势(纵坐标为指数增长) ........................... 7 图6:2010-2025年全球数据规模的变化 ................................................................................ 7 图7:计算机视觉识别突破98.52% ........................................................................................ 8 图8:2012-2015年语音识别错误率显著下降至4.7%............................................................. 8 图9:2016年Alpha Go 4:1击败李世石 .............................................................................. 8 图10:2013-2020年中国AI投融资事件数及融资总额 .............................................

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