從AlphaGo與李世石人機大戰以來，人工智能受到前所未有的關注，算法、計算能力與數據的積累促進人工智能的爆發，隨著資本的持續投入以及政府政策的不斷加碼，2017年將是人工智能產業化的拐點。
國內人工智能處于上升階段
中國人工智能產業規模2016年已突破100億，以43.3%的增長率達到了100.60億元，預計2017年增長率將提高至51.2%，產業規模達到152.10億元，并于2019年增長至344.30億元。
據統計，中國人工智能相關專利申請從2010年開始出現持續增長，2015年開始大幅增長，達到28022項，2016年中國人工智能相關專利申請數為29023項。
中國人工智能產業起步相對較晚，但產業布局、技術研究等基礎設施正處于進步期，隨著科技、制造等業界巨頭公司的布局深入，人工智能產業的規模將進一步擴大。而隨著眾多垂直領域的創業公司的誕生和成長，人工智能將出現更多的產業級和消費級應用產品。
產業鏈明晰到商業化高度
人工智能產業鏈可分為基礎支撐層、技術應用層和產品層。目前科技巨頭打造開源平臺，以開放謀求大生態；布局購布局AI應用技術。語音識別和計算機視覺等技術達到商業化階段，語音識別準確率在95%以上，諸多神經網絡深度學習模型的應用，使得計算機視覺達到商業化高度，ImageNet計算機視覺識別挑戰中系統錯誤率已經低于人眼識別錯誤率，達到4.94%。
重塑各行業，數據化高的行業占優
目前為止，人工智能還停留在“專有人工智能”階段，未來3-5年人工智能以完成具體任務的服務智能為主要趨勢，數據化程度高行業將率先爆發場景應用。
圖表1：人工智能發展層次
資料來源：優品金融研究所
安防、醫療、金融、教育、零售等行業數據電子化程度較高、數據較集中且數據質量較高，因此在這些行業將會率先涌現大量的人工智能場景應用。
（1）AI+安防：與智慧城市攜手并進
安防是人工智能最先產業化的行業。近些年由于國家“平安城市”建設的推進，安防領域的政府投資力度較大，全國過半攝像頭已完成高清攝像頭部署，警務電子化與信息化已逐步完成，為人工智能技術部署提供了基礎條件。且隨著安防數據爆炸式的增長，智能化安防已經是安防領域新的訴求。
國內安防領域人工智能技術成熟度高。安防龍頭海康威視一直走在技術的前沿，海康威視研究院在基于深度學習的“文字識別技術OCR”國際ICDAR競賽中獲取第一名的成績。曠視科技Face++代表國內人臉識別的最高水平，其十萬分之一的誤識率水平已經超過金融安全要求。
（2）AI+醫療：人力驅動轉為技術驅動
AI在醫療中的應用場景包括醫療機器人、醫療影像、遠程問診、藥物挖掘、擁有醫療數據、醫療合作資源的公司將建立壁壘。
“AI+醫療”將改變行業的投資邏輯。以往投資者以及創業者均認為醫療行業還處于人力驅動的邏輯，即如何圈住醫生、醫院才是核心所在。而人工智能技術的成熟和普及將讓醫療行業步入技術驅動的軌道，從基于醫生經驗醫學到循證醫學（統計學+小樣本數據）的階段再進一步進化到基于大數據以及人工智能的個性化診療，醫療行業將發生根本性的變革。
從患者的角度來看，個性化診療無疑將大大提高治療方案的準確性和針對性；從醫生角度來看，人工智能機器醫生的到來，則將根本性的解決醫生資源緊缺的問題。
（3）AI+金融：智能投顧定制理財
智能投顧就是人工智能＋投資顧問的結合體，借助大數據識別用戶的風險喜好，再通過通過算法和模型定制風險資產組合。優勢在于費用低、服務效率高、覆蓋人群廣，且在一定程度上滿足了“千人千面”的理財需求。
據不完全統計，目前國內從事智能投顧的公司超過20家，按照研發主體來分，中國目前的智能投顧產品可分為三類。首先為傳統金融公司研發的智能投顧，以平安一賬通、嘉實基金為代表。其次為獨立第三方類智能投顧平臺，彌財、藍海財富、積木盒子為其中代表。最后是互聯網公司研發的智能投顧,以京東智投、雪球財經、同花順為代表。
此外，在征信、風控方面，大數據和人工智能是其核心技術。利用知識圖譜提供更深度、更有效的借款人、將企業間、行業間的信息維度關聯，將企業子母公司、上下游、合作商、競爭對手、高管信息等信息深度呈現。
（4）AI+家居：語音交互切入，整合平臺做大生態
亞馬遜Alexa語音助手引爆智能家居的熱潮。智能家居的重點之一是人機交互，語音交互是首選，交互體驗自然，幾乎不存在額外學習的成本。亞馬遜推出智能音響Echo，引起領域的熱潮，隨后谷歌推出GoogleHome，京東聯合科大訊飛推出叮咚音響。
整合智能家居平臺，做大生態。語音入口是智能家居第一步，更重要的是整合平臺，以便所有設備聽候管家的調遣。各大企業基于自身平臺內數據和終端資源提供給軟硬件服務。這些智能平臺不僅包含自身產品，還面向第三方廠商開放，以做大智能家居生態。以亞馬遜為例，其Alexa開放給開發者，向開發者提供工具，讓它們將服務和設備整合到Alexa中。目前很多家電廠商如三星、格力、海爾等均采用亞馬遜的Alexa平臺研發智能家電產品。
投資方向
人工智能產業鏈分為基礎層、技術層和應用層，相關公司的布局主要有三種模式：基礎層硬件設施提供者、平臺生態構建者、垂直應用場景先行者。
圖表2：中國人工智能產業生態圖譜
資料來源：艾媒咨詢、優品金融研究所
基層硬件設施提供者：提供芯片、服務器以及相關智能硬件等基礎設施，從基礎設施切入，與產業鏈上層各產業深度融合，向上滲透。代表性公司：中科曙光。
平臺生態構建者：占據流量入口，積累海量、多維度數據，并且對計算資源、人才培育長期投入，基礎資源積累豐厚，在語音、圖像、自然語言處理等技術上實現突破，并構建通用的技術平臺，為多個垂直領域提供解決方案及產品，形成生態圈。代表性公司：科大訊飛。
垂直細分應用場景先行者：多為安防、交軌等行業傳統廠商，積累了大量的行業數據供分析、提煉，這些廠商通過自主積累或外延收購、合作方式實現圖像識別、數據挖掘等技術應用的突破，并整合到相關行業中形成智能化的解決方案，實現業務的轉型升級，進一步還可以橫向擴展行業應用。代表性公司：海康威視、佳都科技、萬東醫療。
投資標的
投資策略上，重點關注以下幾個方向布局：1、布局基礎技術上滲透的公司，中科曙光；2、以視覺、語音為代表的感知技術領域，科大訊飛；3、以安防、醫療為代表的大數據行業，能夠將海康威視、萬東醫療；4、無人駕駛及機器人領域，合眾思壯、埃斯頓、機器人。
圖表3：人工智能A股相關標的
資料來源：優品金融研究所
（研究員/Wesker）
