AI行业深度报告：下游场景迭代创新，产业链轮动机遇涌现

AI行业深度报告：下游场景迭代创新，产业链轮动机遇涌现证券分析师侯宾联系邮箱：houb@dwzq.com.cn执业证号：S0600518070001日期：2022年03月22日证券研究报告·行业深度报告·通信 22目录“十四五 ”强调AI发展价值，技术创新日益成熟产业链协同发展，AI赋能多元场景建议关注的标的风险提示 3AI历经三次发展浪潮，开启认知智能时代AI发展历经60 余年，经历三次发展浪潮，当前正处于第三次发展浪潮之中。2011 年至今，大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能场景多元化。目前AI发展处于第三代，即认知智能时代。AI从技术阶段上主要分为运算智能、感知智能和认知智能三个层次。运算智能，即快速计算和记忆存储能力；感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力；认知智能即具有推理、可解释性的能力。目前AI在认知智能领域还处于初级阶段。数据来源：《人工智能发展报告2011-2020》，东吴证券研究所图：人工智能的发展历程 4数据来源：东吴证券研究所整理算法• AI产业诞生初期，算法是AI最底层框架，为抢占先发优势、形成技术壁垒、垄断数据以优化算法，AI行业掀起第一波投资热潮。算力•随着人工智能产业的发展和算力需求提升，高算力AI芯片成为必要，市场投资热情高涨。行业解决方案•当前AI技术逐步落地，下游需求多点爆发，不同场景AI差异化的需求使得行业综合解决方案环节成为更具备竞争优势的产业赛道。从算法到算力，综合解决方案成当前AI行业投资热点 5数据来源：东吴证券研究所整理算法：•通用算法趋于稳定：通用算法是AI产业的基本生产要素，差异化优势不明显，行业迭代速度开始放缓，竞争格局趋于稳定。•行业算法差异化优势明显：以大厂的通用算法为基础，构筑“行业+算法” 更加贴近客户需求，商业化能力强。针对特定的行业和场景，借助预置的行业工作流，灵活实现AI应用开发及持续迭代。算力：•海外龙头公司优势明显：由于深厚的历史积累，从竞争格局来看,国外科技巨头仍占据AI芯片主要市场份额。•国内厂商快速追赶：新兴应用场景给了国内芯片设计公司切入机会，以海思为首的国内AI芯片设计公司快速崛起。行业解决方案：•下游需求快速提升：国内安防、智能驾驶、医疗等应用场景协同AI技术构建数字化商业模式，数字经济加持下，行业需求提升较快。•针对细分行业的差异化服务能力的重要性仍然显著：对AI平台的需求从传统的一站式解决方案向差异化、定制化方案过渡，针对特定行业、特定业务的AI应用制定综合解决方案的重要性凸显。三大投资环节特征明显 6AI企业在人工智能多领域深入布局硬件层算法层应用层芯片传感器比特大陆海康威视数据来源：东吴证券研究所整理 7第一章：“十四五”强调AI发展价值，技术创新日益成熟 81.1 政策长期利好，十四五“打造数字经济新优势”强调AI发展价值国家高度重视AI 领域发展，不断推出相关政策助力AI持续进步。各地积极出台政策支持人工智能基础设施发展，已有较为清晰的建设思路，如北京、上海、广东聚焦基础研究领域，江苏、浙江、福建、山东偏重应用层面。工信部批复的八大人工智能创新应用先导区是我国人工智能基础设施建设的先行先试区。八大先导区先后发布人工智能行动方案，方案围绕公共数据集、先进计算/超级计算机/智能计算、智能感知/智能网联/智能芯片等人工智能基础设施进行重点布局。表：2016-2021年中国人工智能发展重要政策数据来源：《人工智能发展报告2011-2020》，十四五规划纲要，中国信通院，东吴证券研究所2016被写入“十三五”规划纲要《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《“十三五”国家科技创新规划》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》2017首次被写入政府工作报告，被写入十九大报告《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》2018再次被写入政府工作报告《高等学校人工智能创新行动计划》《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》2019将人工智能升级为智能+《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》2020人工智能成为“新基建”中重要一项《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》中央与一号文件提到加快人工智能等技术在农业领域的应用2021我国十四五规划纲要出台，提出“打造数字经济新优势”的建设方针并强调了人工智能等新兴数字产业在提高国家竞争力上的重要价值。序号 地域 发布时间政策1 北京2021.6《北京市加快新型基础设施建设行动方案(2020-2022年》2天津滨海新区2021.5《天津市制造强市建设三年行动计划》3 杭州2019.12《杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动方案》4 广州2020.2《广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案》2020.6《广州市关于推进新一代人工智能产业发展的行动计划》5 成都2021.5《成都高新区创建成都国家人工智能创新应用先导区行动计划》6 上海浦东2020.6《关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态的行动方案（2019-2021年）》7 深圳2019.5《深圳新一代人工智能发展行动计划(2019-2023年)》8 济南-青岛2020.5《济南-青岛人工智能创新应用先导区融合发展实施方案》表：八大先导区人工智能发展政策 9389,571 47,260 050,000100,000150,000200,000250,000300,000350,000400,000450,000中国日本世界知识产权组织专利申请数量1.2 AI研究水平稳步上升，中国AI学术能力位居世界前列AI领域学术研究水平稳步提升，中国高水平论文发表及专利申请具有领先优势。2011-2020年AI领域高水平论文发表量整体上呈现稳步增长态势，取得R-CNN 算法、神经机器翻译的新方法等科研成果。从高水平科研论文的国家分布来看，中国以22686篇人工智能领域论文的发表量位居第二，仅次于美国，遥遥领先于其他国家。2011-2020年全球人工智能专利申请量521264项。中国专利申请量为389571项，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2 倍。图：2011-2020年AI领域国际顶级期刊会议论文数量（篇）数据来源 ：《人工智能发展报告2011-2020》，东吴证券研究所图：2011-2020年AI领域高水平论文发表量前十国家（篇）数据来源：《人工智能发展报告2011-2020》，东吴证券研究所33,255 22,686 05,00010,00015,00020,00025,00030,00035,000美国中国德国英国日本 加拿大法国韩国 意大利 澳大利亚论文数量1823810,00011,00012,00013,00014,00015,00016,00017,00018,00019,0002010201120122013201420152016201720182019论文数量图：2011-2020年全球AI 专利申请量排名数据来源 ：《人工智能发展报告2011-2020》，东吴证券研究所 101.3 AI应用技术未来趋势：端-边-云算力协同端-边-云帮助缓解云端的工作负载的同时，解决了终端算力不足、计算功耗大的难题。设备端产生的大量数据，若直接上传到云端处理，会对云端的带宽、算力、存储空间等造成巨大压力。在算力协同的模式下，云端的云计算中心承担模型训练任务，贴近端侧的各设备进行模型推理，二者之间的边缘侧负责通用模型的转移学习。未来，边缘计算向算力集群异构设计发展，其异构化程度将会高于传统的数据中心，异构设计的突破将会进一步提高端边云的整体计算效能，进而加速AI模型的训练与推理。云cloud边缘Edge端Device算力: 100+TOPS功耗: 100+W延时: < 100ms算力: 10-100TOPS功耗: 10-100W云边缘延时: <30ms移动边缘延时: <20ms私有边缘延时: <2ms算力: 1-10TOPS功耗: 0. 1-10W延时: <1ms算法下行与数据上传训练推理STEP 1 算法输出：预训练阶段从通用数据池获取云端储存的公共数据云服务器算力集群预训练，此环节为边缘Al的底座输出基础的通用云端模型STEP 2 算法执行：边缘转移学习阶段从边缘数据池获取已存储的私有数据边缘服务器算力集群通过转移学习，对模型进行调优输出调优后的边缘模型STEP 3 信息输出：模型推理阶段从通用数据池获取云端储存的公共数据云服务器算力集群预训练，此环节为边缘Al的底座输出基础的通用云端模型生成最终的边缘模型边缘服务器算力集群进行增量学习边缘数据接入，获取已存储的增量数据图：端-边-云算力协同运算流程数据来源 ：艾瑞咨询，东吴证券研究所 111.4 AI市场规模保持高速增长，行业前景广阔2021年AI赛道火热，总投资额达到775亿美元，2022年全球AI市场规模预计超4000亿美元。根据IDC最新数据，全球人工智能收入预计到2022年同比增长19.6%，达到4328亿美元。预计2023年将突破5000亿美元大关。根据Tortoise Intelligence的最新报告，2021年AI投资总额达到775亿美元，较2020年同期360亿美元增长115%。中国人工智能产业市场规模保持高速增长，行业景气度高。据艾瑞咨询预测，2021年，人工智能核心产业规模预计达到1998亿元，2026年AI核心产业规模预计超过6000亿元，带动产业规模预计为21077亿元。未来市场约30%-45%是AI创业企业占据，外围赛道切换而来的互联网公司、云服务公司、大数据公司、信息技术服务公司、通信设备公司以及个别科研院所将切分其余市场。AI产业高景气和潜在巨大空间将会为整个产业链提供良好发展基础。图：2019-2025年中国人工智能产业规模（单位：亿元）数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所2019-2026年AI核心产品CAGR达24.8%AI带动相关产业CAGR达22.3%注：AI核心产业包括计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习、知识图谱与NLP、AI芯片等核心产业；相关产业指有相关性的软硬件产品和服务图：人工智能规模经济S曲线数据来源：信通院，东吴证券研究所199860502107705,00010,00015,00020,00025,00020192020e2021e2022e2023e2024e2025e2026e人工智能核心产业规模人工智能带动产业规模 12第二章：产业链协同发展，AI赋能多元场景 132.1AI产业链协同发展，赋能多行业应用人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。AI产业链基础层主要包括数据提供商、算力提供商、算力模型生产商；技术层包括关键技术领域和通用技术领域；应用层则包含安防、医疗等多场景应用。AI应用遍及各行各业，场景丰富。不同人工智能技术提供专属行业的解决方案，并不断探索更多行业应用。图：人工智能产业链图：2020年人工智能技术在企业中主要应用场景集中度数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所整理数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所整理应用层泛安防金融医疗互联网工业零售教育交通技术层机器学习知识图谱通用技术计算机视觉自然语言处理语音识别关键技术基础层大数据基础数据数据算力模型生产智能芯片智能服务器与计算中心算力智能云开放平台开源框架效率化生产平台计算机视觉智能安全监控50%智慧交互大屏38%知识图谱智能辅助指挥决策/商业情报分析决策46%智能诊断与维修助手41%语音识别AI客服系统76%智能语音助手71%机器学习预测模型42%智能风控36%自然语言处理文本智能审阅54%自动报告54% 142.2基础层：大数据平台技术