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什么是人工智能？ 概括而言，人工智能是指对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人 的能力。人工智能的概念早在上世纪五十年代就已经被提出，但是由于算力和算法不够成熟，一直未能真 正应用和推广。随着2006年“深度学习”神经网络算法的诞生，人工智能进入发展新阶段，在语音识别、 视觉识别和自然语言处理等方面均有了长足的进步，让世界再一次看到了人工智能解放人类劳动的可能性。 如今，布局人工智能，发展人工智能已经成为各国国家战略的一部分。  总体来看，人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。 基础层提供计算力，主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。其中芯片具有极高的技术门 槛，目前该层级的主要贡献者是 Nvidia、Mobileye 和英特尔在内的国际科技巨头。中国在基础层的实力相 对薄弱。  技术层解决具体类别问题。这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模， 开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷 歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，目前发展主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域。除了BAT在内的科技企业之外，出现了如商 汤、旷视、科大讯飞等诸多独角兽公司。 应用层解决实践问题，是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案，其核心是商业化。 中美人工智能PK 目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数 量以及人才数量上并驾齐驱，成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。 在人工智能领域的论文数量上，从1998年至2018年，全球论文产出量最多的是美国，14.91 万篇， 中国以 14.18 万篇位居次席，英国、德国和印度分别位列三至五位。2018年AAAI会议上，提交的论文中有70%来自美国或中国，接受的论文中则有67%来自中美两国。  在人工智能专利数量上看，中国已经超过美国成为人工智能领域专利申请量最高的国家，占全球专利 申请总数的37.1%，美国和日本则分别位居第二、第三，分别占比 24.8%和 13.1%。而在人工智能领域的人才投入上，中国与美国则还有较大的距离。截止2017年，美国在人工智能领域的人才投入量高达28536人，占世界总量的13.9%，而中国投入量位居第二，累计达 18232人，占世界总量的8.9%，是美国人数的65%。  看规模，中国人工智能投资额已超过美国，中国人工智能行业投融资额从2013年的37亿元增长到2018 年的1091.5亿元， 年复合增长率达96.8%，美国人工智能行业投融资额从2013 年的11.4 亿美元增长到2018年的 93.3亿美元，年复合增长率达 52.1%。  中美差异 中美两国在人工智能投资上最主要的差异体现在人工智能芯片和计算机视觉与图像这两个赛道上。截至2017 年，美国在人工智能芯片上累计投入308.18 亿元，而中国只有13.28 亿元，美国是中国的24倍。 中国在计算机视觉与图像领域累计投资158.3亿元，而美国为73.2亿元，中国是美国的2倍以上。从比例上看，2016年中国在人工智能芯片上的融资额只相当于全行业的2%，而美国为 32%；而中国图像识别/NLP的融资额占24%，美国这一数据只有7%。  看投向，中国重应用层，美国重基础层。美国在人工智能九大领域中累计投资额排名前三的为：芯片/处理器、机器学习应用和自然语言处理；中国累计投资额排名前三的为：计算机视觉与图像、自然语言处理和自动驾驶/ 辅助驾驶。中美两国在人工智投资上最主要的差异体现在人工智能芯片和计算机视觉与图像这两个赛道上。前者美国遥遥领先中国，后者中国领先美国。 计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 计算机视觉的应用场景主要有： 安防领域：中国安防市场广阔，细分门类众多，计算机视觉有很大的发挥空间。如人脸识别技术可用 于疑犯追踪、门禁等，车牌识别技术可用于智慧交通、智慧停车等，视频结构化技术可以有效帮助公安部 门检索分析安防影响，让案件侦办和治安布控更加便捷。 安防领域的特性在于：1）公共安全的刚需应用， 采用 AI 技术可极大提高效率；2）市场预算分级、高度碎片化，且以政府订单为主，可有效贡献收入；3） 深度赛道，不断面临新问题与新需求，问题难度跨度大（简单需求如车牌识别、困难需求如动态识别与犯 罪预防等）。作为公共安全的刚需应用，安防领域计算机视觉未来将继续向多模态融合、万路以上广联网 发展。 移动互联网：计算机视觉在移动互联网上的应用目前主要包括：1）互联网直播行业的主播美颜；2） 鉴黄、广告推荐等视频分析；3）智能手机里的AI美颜和人脸解锁。一方面，移动互联网行业数据较为丰富，数据可得性较高；另一方面，由于应用多为“锦上添花”型的娱乐、广告应用，容错率较高，技术难度相应下降。因此计算机视觉在移动互联网得以快速顺利落地。 金融领域：人脸识别在金融领域已出现多种解决方案，伴随识别准确率上升，远程开户已在互联网金 融行业得到广泛应用，人脸支付、刷脸取款等开始被各大银行采用。 自动驾驶/辅助驾驶：计算机视觉作为机器感知周围环境的基础技术，对驾驶的自动化起到重大作用。 计算机视觉可以帮助汽车完成：1）环境数据和地标收集；2)车道的定位、坡道与弯度的检测；3)交通信号的识别；4)车辆、行人等运动目标检测。 相关机会 华为：计算机视觉无冕之王 全国“最高”的视觉竞赛，华为Atlas打通遥感图像智能分析任督二脉。 海康威视：计算机视觉龙头 计算机视觉初创公司Movidius已与中国海康威视达成协议， 为智能相机带来更好的人工智能。根据这项协议，Movidius将为海康威视的智能相机系列提供深度神经网络处理。 海康威视将在新的智能相机系列中使用Myriad2视觉处理单元。Myriad2将提供深度神经网络处理，以提高视频分析的准确性。 胜利精密调研报告：布局智能制造与新材料 子公司富强科技收购瑞士的工业视觉公司，积极提升自身的智能硬件技术水平；2016年4月，富强科技与德国MES系统供应商Transfact合作，深入学习智能制造的软件知识，向定制化智能制造服务提供商转变。 保千里：智能视像平台呼之欲出 技术储备，增厚技术积淀。公司通过本次募集资金建设光机电基础研发实验室、仿生智能算法图像实验室和视像云平台等关键技术进行前瞻性研发，能够保证公司产品技术先进性的同时，强化公司在智能硬件领域的综合竞争力，巩固行业领先地位。 慈星股份：从工业机器人到服务机器人，智能化业务不断升级 公司先后布局机器人系统集成、机器视觉和核心零部件领域，形成了智能化业务的全面布局，2015年公司智能化业务取得一定突破，实现营业收入8000万，营业收入占比达到11%。2016年公司业务再次突破，以智能+IP的模式切入服务机器人领域，发布了两款服务机器人产品，针对儿童教育市场。 劲拓股份公司深度报告：电子装联设备龙头，将成机器视觉专家 凭借公司的研发能力，已经推进了机器视觉产品在触摸屏、新能源汽车等新领域的应用，已逐渐成为机器视觉行业专家。 微信公众号：ybs1088 |
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