传媒行业：计算机视觉赋能大文娱成就智能影像黄金赛道-20190613-东方证券-30页.pdf

HeaderTable_User 1376749982 1741957996 HeaderTable_Industry 13020900 看好 investRatingChange.same 173833639 深度报告 东方证券股份有限公司经相关主管机关核准具备证券投资咨询业务资格，据此开展发布证券研究报告业务。东方证券股份有限公司及其关联机构在法律许可的范围内正在或将要与本研究报告所分析的企业发展业务关系。因此，投资者应当考虑到本公司可能存在对报告的客观性产生影响的利益冲突，不应视本证券研究报告为作出投资决策的唯一因素。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。【行业证券研究报告】-44%-30%-15%0%15%18/0518/0618/0718/0818/0918/1018/1118/1219/0119/02传媒沪深300核心观点核心观点 计算机视觉领跑计算机视觉领跑 AI 行业，视频结构化技术应用前景广阔。行业，视频结构化技术应用前景广阔。计算机视觉作为AI 行业最具商业化价值赛道，应用场景丰富，商业化价值巨大，全球 40%AI企业集中在该领域。我国来看，计算机视觉亦是中国 AI 最大组成部分，市场规模占比 37%、融资规模占比 25%，均为细分领域第一；应用场景广阔，涵盖安防、广告营销、金融身份认证、移动互联网娱乐、自动驾驶、医疗影像等，其中以安防影像分析应用最深，市场占比达 68%，广告营销占比 18%紧随其后。AI 视觉赋能大视频行业，成就智能影像黄金赛道。视觉赋能大视频行业，成就智能影像黄金赛道。对于互联网大文娱行业，我们判断视频+AI 是未来发展趋势，该赛道新兴模式正快速发展，尤其看好计算机视觉领域下智能影像生产赛道，原因如下：1）定位黄金赛道：）定位黄金赛道：5G 渐行渐近，视频是未来最主要信息传播方式，预计 2020 年占互联网数据比有望达82%，视频中 AI 应用场景广阔；2）技术基础已具备可能性：）技术基础已具备可能性：深度学习推动计算机视觉算法突破式发展，视频结构化技术积累海量可用数据，AI 赋能下广告营销和内容制作有望迎来变革。广告营销成为智能影像落地最快商业模式，内容自动生成想象空间大广告营销成为智能影像落地最快商业模式，内容自动生成想象空间大。数据。数据和技术驱动视频广告智能化、场景化，商业模式初具规模和技术驱动视频广告智能化、场景化，商业模式初具规模：1）智能计算技术批量创建视频内广告位，视频结构化标签为精准营销提供丰富数据；2）智能植入具备三大优势：精准化（提升 CTR）、规模化（AI 批量生产）、门槛降低（效果化实时投放），将推动行业快速发展。此外，智能影像生产起步，智能影像生产起步，内容创作模式迎来变革：内容创作模式迎来变革：视觉 AI 赋能短视频生产、影视轻工业和信息可视化，视频自动化生产提升上游效率。内容审核、视频信息检索也是发展空间。影谱科技和极链科技领跑“视觉影谱科技和极链科技领跑“视觉 AI+大文娱”商业化。大文娱”商业化。智能营销均为两家公司目前主要业务，影谱科技依靠视觉 AI，对外输出可视化技术服务，打造智能营销平台和智能影像生产平台，创新视频营销模式、提高上游内容生产效率；极链科技利用视觉 AI 赋能场景经济，营销应用矩阵涵盖广告、直播和电商，同时提供视频小程序等开发者服务。投资投资建议建议 计算机视觉技术日益成熟，AI+大文娱空间广阔，建议关注 1）与“AI+大文娱”相关的智能影像企业及相关基础技术提供方，有望迎来高速增长；2）智能植入和直播电商丰富流量变现形式，有望为长视频和直播平台贡献增量分成收入，建议关注头部长视频平台和斗鱼（DOYU.N，未覆盖）、虎牙（HUYA.N，未覆盖）、欢聚时代（YY.O，未覆盖）等头部直播平台。风险提示风险提示 宏观经济下行风险、技术落地风险、监管政策风险、视频平台商业模式变化风险 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 传媒行业 行业评级 看好 中性 看淡(维持)国家/地区 中国/A 股 行业 传媒 报告发布日期 2019 年 06 月 13 日 行业表现 资料来源：WIND 证券分析师 项雯倩项雯倩 021-63325888*6128 执业证书编号：S0860517020003 联系人 高博文高博文 021-63325888-6089 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 3 图表目录 图 1：计算机视觉两大功能.5 图 2：计算机视觉的应用领域.5 图 3：计算机视觉认知智能示意.5 图 4：图像分类.6 图 5：物体定位.6 图 6：语义分割.6 图 7：三维重建.6 图 8：计算机视觉认知智能示意.7 图 9：2017 年中国人工智能市场结构.8 图 10：2016-2020 年中国计算机视觉市场规模（亿）.8 图 11：2018 年中美人工智能融资对比（亿元）.8 图 12：计算机视觉应用行业全图谱.9 图 13：计算机视觉应用于安防识别.9 图 14：计算机视觉应用于金融身份认证.9 图 15：计算机视觉应用于医疗影像分析.10 图 16：计算机视觉应用于无人驾驶.10 图 17：2017 年中国计算机视觉应用市场构成.10 图 18：计算机视觉主要应用的数据可得性与技术难度.10 图 19：智能影像成为黄金赛道.11 图 20：互联网信息入口进化历程.12 图 21：2015 年和 2019 年移动互联网 APP 使用时长.12 图 22：2018-2021 年互联网视频流量规模.13 图 23：2021 年视频在互联网数据中占比达 82%.13 图 24：5G 关键能力数据.13 图 25：深度学习方法 VS 传统方法.14 图 26：计算机视觉的图像识别竞赛成果（部分，截至 2017）.14 图 27：2012-2016 年 ImageNet 全球视觉识别大赛识别准确度.14 图 28：极链科技视频结构化技术体系.15 图 29：AI 视觉在营销领域的应用结构.16 图 30：智能植入平台商业模式.16 图 31：视频内容和场景标签.17 图 32：极链科技明星标签库.17 图 33：19Q1 极链科技广告主最喜欢的标签 TOP3.17 图 34：国内主要视频平台付费会员率.18 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 4 图 35：计算机视觉应用于自动驾驶.18 图 36：智能植入广告-长隆旅游场景关联投放.19 图 37：智能植入广告-直达电商购买.19 图 38：一集 45 分钟电视剧人工植入工时 VS 智能植入工时.19 图 39：某智能植入广告案例热点转化效果分析.20 图 40：极链科技智能植入广告投放刊例价（2017 年）.20 图 41：斗鱼 TV 8.18 天猫红包.21 图 42：熊猫 TV 直播综艺植入电商.21 图 43：极链科技直播电商服务.21 图 44：极链科技电商文娱系统一体化解决方案.21 图 45：PANDA TV 海鲜节直播电商.22 图 46：“太爽实验室”叫卖式直播电商.22 图 47：政治敏感人物识别.22 图 48：涉毒明星识别.22 图 49：全国政协委员“全息履职”案例.23 图 50：全国政协委员“全息履职”案例.23 图 54：影谱科技智能营销产品矩阵.24 图 55：商汤科技核心视觉技术矩阵.25 图 56：影谱科技合作广告主和流量方.25 图 57：极链科技业务和技术系统矩阵.26 图 58：极链科技接入的流量平台.26 图 59：ASMP 广告系统植入流程.27 图 60：ASMP 广告系统主要植入产品.27 图 61：美国三大视频流媒体网站用户规模和渗透率.28 图 62：2018 年 Netflix 收入结构.28 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 5 1.计算机视觉领跑计算机视觉领跑 AI 产业，产业，应用场景应用场景广阔广阔 1.1 什么是计算机视觉？让机器“看懂”影像的 AI 技术 计算机视觉是计算机视觉是 AI 核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。核心研究领域，目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的分支之一，目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像，让计算机具备和人一样的眼力，能够识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛（视觉），50%的大脑活动都与处理视觉信息有关，可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。应用场景广阔，技术价值巨大。应用场景广阔，技术价值巨大。计算机视觉应用领域广阔，包括安防中的智能监控、人脸识别，金融中的身份验证，零售中的商品识别，自动驾驶，文娱领域智能营销、AR 特效等，技术价值巨大。图 1：计算机视觉两大功能 图 2：计算机视觉的应用领域 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 为了“看懂”世界，计算机必须具备两大能力感知智能和认知智能，通过两大能力，计算机将感知到图像中包括哪些物体、人、物，并识别表达。能力能力 1 感知智能：图像中有什么感知智能：图像中有什么 感知能力既通过方法，机器可知道影像中有什么，主要是局部像素分类及识别，如物体和人的识别、分类、定位等。以下图为例，计算机视觉的感知智能即为识别出图像中包括了狗、猫、花朵、篮子、绿叶这些物体。图 3：计算机视觉认知智能示意 数据来源：百度图片，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 6 从具体从具体技术技术来看来看，视觉感知视觉感知智能智能有有 5 大大核心技术核心技术，分别，分别为图像分类、物体定位、物体为图像分类、物体定位、物体识别识别、语义分、语义分割、割、三维重建。三维重建。图像分类：根据图像主要内容进行分类。图像分类：根据图像主要内容进行分类。此为最基本视觉任务，它将一副图像分类到一个属于已知的类别集合中的类别，比如将带有猫的图片归属到猫类。流行的基本方法就是用深度卷积网络(CNN)提取特征并分类，将图片输入网络直接得到物体的类别。图 4：图像分类 图 5：物体定位 数据来源：中科院自动化研究所，东方证券研究所 数据来源：中科院自动化研究所，东方证券研究所 物体定位：定位包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。物体定位：定位包含主要物体的图像区域，以便识别区域中的物体。当一副图像内的不同位置存在不同物体时那就不能简单地将图片分为某一类了。这时需要找出图像中有几类物体，准确地标注出它们所在位置，并把物体在图像中框出来。语义分割：把图像中每一个像素分到其所属物体类别。语义分割：把图像中每一个像素分到其所属物体类别。用目标检测方法把物体在图像中框出来，框一般是用矩形框，但物体一般是流线形的，为了进一步标注出物体，需要指出图像中哪些像素是对应哪一类的物体既图像语义分割，效果如下图所示（图 3）。语义分割可看做分类问题，可以借鉴分类算法把每一个像素划分到某一类物体。图 6：语义分割 图 7：三维重建 数据来源：中科院自动化研究所，东方证券研究所 数据来源：中科院自动化研究所，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 7 物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。物体识别：定位并分类图像中出现的所有物体。这一过程通常包括：划出区域然后对其中的物体进行分类。此为图像分类、物体定位和语义分割的结合。三维重建三维重建：由由二维二维图像升级图像升级到到立体立体视觉视觉。三维重建一般是指基于二维图像通过图像预处理、点云配准与融合、生成表面等过程把真实的三维场景从二维图像中恢复出来。能力二能力二认知智能：认知智能：图像图像表达表达了什么了什么 在图像识别基础上，机器还需知道各个局部之间关系、整体关系，即理解和推断物体之间关联，推在图像识别基础上，机器还需知道各个局部之间关系、整体关系，即理解和推断物体之间关联，推测人的情绪和意图，对整体场景判断等，甚至进行决策。测人的情绪和意图，对整体场景判断等，甚至进行决策。具体如下图：具体如下图：1）图像识别：男士、女士、餐桌、酒杯、食物、鲜花、灯光 2）人物的动作、表情以及情绪：吃东西、微笑、快乐 3）图像各部分的关联：男女注视对方、男女是情侣关系、男女在餐桌上吃饭 4）整体场景的含义：一对情侣在餐厅约会，彼此很开心 图 8：计算机视觉认知智能示意 数据来源：百度图片，东方证券研究所 具备了感知智能和认知智能，计算机就可以像人脑一样处理视觉信息，甚至在识别人脸、物体和场景的准确率上超过人类，并且在此基础上进行推理、决策。而这种能力洽洽是安防、自动驾驶、金融、医疗等领域存在强烈需求，计算机视觉技术随着不断成熟将广泛应用于各个行业。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 8 1.2 计算机视觉领跑 AI 产业，安防领域应用最深 计算机视觉是中国计算机视觉是中国 AI 行业的最大组成部分，市场规模飞速增长。行业的最大组成部分，市场规模飞速增长。根据中国信通院报告数据，2017 年中国人工智能市场中计算机视觉占比 37%，据艾瑞咨询预测 2018 年计算机视觉市场规模达 120亿元。从全球来看，MarketsandMarkets 报告显示，2017 年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为 23.7 亿美元，预计 2023 年会达到 253.2 亿美元，预测期内复合年增长率 47.5%。图 9：2017 年中国人工智能市场结构 图 10：2016-2020 年中国计算机视觉市场规模（亿）数据来源：中国信通院，东方证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 从投融资从投融资角度来看，角度来看，计算机视觉最被国内一级市场看好计算机视觉最被国内一级市场看好。据清科资本研究中心,2018 年中国计算机视觉相关企业融资额达 158 亿元，占比 25%，位居大 AI 行业第一，同时也远超美国的 73 亿元。自动驾驶、智能机器人等 AI 方向同样依赖计算机视觉技术，所获融资中亦有大量投入到计算机视觉研发中。图 11：2018 年中美人工智能融资对比（亿元）数据来源：清科资本研究中心，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 9 计算机视觉应用场景广阔计算机视觉应用场景广阔,商业化变现空间大。商业化变现空间大。计算机视觉能极大提升机器的图像感知能力和认知能力，因此应用场景十分广阔，例如在安防影像分析、泛金融身份认证、手机和互联网娱乐、批发零售商品识别、工业制造、广告营销、自动驾驶、医疗影像分析等领域都具有巨大应用价值。图 12：计算机视觉应用行业全图谱 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 安防领域：落地最快。安防领域：落地最快。安防是人脸识别技术最成熟的落地领域，也是 AI 视觉公司普遍首先切入的细分领域。例如对道路卡口、车站、地铁站、机场等的监控视频进行智能分析，检测出视频中的人脸与黑名单库中的影像记录实时比对，比对成功则报警。金融领域：人脸识别广泛应用。金融领域：人脸识别广泛应用。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。图 13：计算机视觉应用于安防识别 图 14：计算机视觉应用于金融身份认证 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 10 医疗影像医疗影像：数据门槛高。数据门槛高。医疗影像的数据标注门槛较高，需由专业医师标注，且非典型病例的标注意见较难统一，因此数据可得性较差。标注工作之外，医疗影像分析对数字化程度、数据量、临床路径、对应检测量都有着苛刻的要求，无人驾驶：技术难度大。无人驾驶：技术难度大。无人驾驶涉及采集摄像头、雷达等多种数据，并根据多重数据进行车辆、物体、道路、行人等不同识别后进行决策，计算机视觉将在环境感知（周围有什么）和地图绘制（我在哪儿）中发挥重要作用。图 15：计算机视觉应用于医疗影像分析 图 16：计算机视觉应用于无人驾驶 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 安防行业应用程度最深、规模最大，广告营销紧随其后有望安防行业应用程度最深、规模最大，广告营销紧随其后有望加速发展加速发展。安防影像分析是目前计算机视觉最大的应用，2017 年在计算机视觉市场规模占比约 67.9%。广告营销作为第二大应用领域占比达 18%，计算机视觉技术能够智能挖掘影响内容广告位，构建新型营销模式，AI 营销市场份额或加速增长。图 17：2017 年中国计算机视觉应用市场构成 图 18：计算机视觉主要应用的数据可得性与技术难度 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：IDC，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 11 渗透率受数据可得性、算法难度和需求弹性影响，智能营销、自动驾驶、智能医疗或加速发展。渗透率受数据可得性、算法难度和需求弹性影响，智能营销、自动驾驶、智能医疗或加速发展。从目前的落地进展来看，安防、移动互联网领先，渗透率相对较高，医疗、无人驾驶则更多还在研发测试阶段，基本尚未商业化应用。安防行业、移动互联网由于人像数据相对易得、人脸识别需求迫切，成为较早应用视觉 AI 技术的行业，而医疗行业则由于数据不够系统化、识别专业性强，虽然有充足需求但尚未大规模应用。未来随着图像数据结构化和技术成熟，我们认为智能营销、自动驾驶、医疗影像分析、动态安防等垂直市场将加速增长。2.AI 视觉赋能大视频行业，成就智能影像视觉赋能大视频行业，成就智能影像黄金赛道黄金赛道 对于互联网大文娱行业来说，我们判断视频对于互联网大文娱行业来说，我们判断视频+AI 是未来发展趋势，是未来发展趋势，该赛道的新兴模式正快速发展，尤其计算机视觉领域下智能影像生产赛道，原因如下：1）定位黄金赛道，5G 渐行渐近，视频将是未来最主要的信息传播方式，视频中 AI 应用场景广阔；2）技术上已具备可能性，AI 赋能下，视频广告营销模式将走向精准化、实时化、智能化、文娱生产模式走向自动化，而且这两个赛道均是大规模赛道具有应用深度。图 19：智能影像成为黄金赛道 数据来源：清科资本研究中心，东方证券研究所 2.1 定位黄金赛道，视频成为最主要信息载体及传播方式 视频呈现已是互联网大势所趋。视频呈现已是互联网大势所趋。过去 20 年里，互联网的信息主阵地经历了门户网站到以谷歌、百度为代表的搜索引擎，再到 Facebook、Twitter、微博、微信社交平台的进化过程。当前随着各类PGC、UGC 平台、直播、短视频和 VR 的兴起，视频将逐渐取代图文成为主要的互联网信息表达和传递方式。正如谷歌、百度将文字结构化一样，在一个视频成为主要信息呈现方式的时代，计算机视觉也将作为一项不可或缺的底层技术，开拓诸多应用场景，提高生产效率和生活便利程度。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 12 图 20：互联网信息入口进化历程 数据来源：腾讯新闻、东方证券研究所 目前 BATT 的产品均主要以视频为呈现方式，如手百信息流（视频占比 80%）、字节跳动（抖音短视频、今日头条以短视频为体现方式）、甚至阿里淘宝/天猫（加入视频、直播等方式）等等。我们从总时长角度来看，中短视频已呈现爆发式增长。根据 QM 统计，从 2015 年至 2019 年 4 月，长短视频占互联网用户总时长由 9.7%提升至 21.1%，增长超 100%，尤其短视频，由之前仅占互联网用户总时长 0.5%到 13.4%，呈现爆发式增长。此外，新闻增长也因目前新闻产品均以视频信息流分发为主。总体上看，各大互联网公司均大力开发短视频产品。图 21：2015 年和 2019 年移动互联网 APP 使用时长 数据来源：Questmobile，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 13 2021 年预计视频流量将占据全球所有网络用户流量的年预计视频流量将占据全球所有网络用户流量的 82%，为计算机视觉奠定数据基础，为计算机视觉奠定数据基础。据思科公司评估，2021 年单月上传至网络的视频总时长将超过 500 万年，每秒将诞生 1 百万分钟的网络视频内容，网络视频流量将占据全球所有网络用户流量的 81.7%。快速增长的视频内容规模蕴含海量信息，也为计算机视觉的深度学习算法进化提供了大数据支持。图 22：2018-2021 年互联网视频流量规模 图 23：2021 年视频在互联网数据中占比达 82%数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：思科，东方证券研究所 5G 技术加速视频信息流增长，信息视觉化趋势继续强化。技术加速视频信息流增长，信息视觉化趋势继续强化。5G 将带来超高速（4G 速度 100X）、低延时（4G 延时 1/50）以及海量链接（连接设备超过地球人口 100 x）。复盘通讯技术从 2G 到 4G的进化对传媒内容形态的影响，可以看出随着 5G 时代渐行渐近，视频会越来越成为互联网主要信息表达方式。图 24：5G 关键能力数据 数据来源：IMT-2020，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 14 2.2 图像感知智能日益成熟，为商业化落地奠定基础支持 上文我们已经论证大视频行业是未来上文我们已经论证大视频行业是未来 3-5 年的黄金赛道年的黄金赛道,需求端有望持续高速增长需求端有望持续高速增长,同时同时,我们认为计我们认为计算机视觉技术也日益成熟算机视觉技术也日益成熟,为商业化落地奠定坚实基础，现有技术能力也已经能够支撑在广告营销、为商业化落地奠定坚实基础，现有技术能力也已经能够支撑在广告营销、内容自动、安防等领域的应用。内容自动、安防等领域的应用。深度学习推动计算机视觉算法取得突破式发展。深度学习推动计算机视觉算法取得突破式发展。2012 年深度学习方法应用于图像识别，将 ImageNet图像识别大赛的识别错误率由 25.8%降低至 16.4%，由此开启计算机视觉算法的飞跃发展，到 2017年图像识别错误率降低至 2.25%，人脸和物体识别准确度都已超过人类，商业化已具备基础技术支持，尤其是侧重于感知的图像分类和人脸识别技术已经在安防、身份认证和广告营销领域实现商用价值。图 25：深度学习方法 VS 传统方法 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 图 26：计算机视觉的图像识别竞赛成果（部分，截至 2017）图 27：2012-2016 年 ImageNet 全球视觉识别大赛识别准确度 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 数据来源：ImageNet，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 15 视频结构化技术将影像解析，积累海量可用数据。视频结构化技术将影像解析，积累海量可用数据。和文字、语音、图片相比，视频是信息容量最大、信息传递效率最高的载体，但也正因为信息容量大、信息组织方式非线性（不像文字、代码有标准规则），所以也最难转化为线性数据。而视频结构化技术系统通过图像处理、图像识别、内容识别、语义融合等技术，将视频转化为结构化的能被计算机处理的数据，而数据就是互联网时代的核心资源，奠定大视频行业发展基础。图 28：极链科技视频结构化技术体系 数据来源：极链科技，东方证券研究所 综上所述，综上所述，视频视频已逐步已逐步成为成为最主要的信息载体和呈现方式，视频行业必然为最主要的信息载体和呈现方式，视频行业必然为黄金赛道；同时算法进黄金赛道；同时算法进化推动图像感知智能日渐成熟，视频结构化技术将非线性的视频转化为线性数据。智能营销商业化化推动图像感知智能日渐成熟，视频结构化技术将非线性的视频转化为线性数据。智能营销商业化也已经落地，视频也已经落地，视频 AI+大文娱产业发展前景值得期待。大文娱产业发展前景值得期待。3.智能影像智能影像应用场景应用场景：智能营销：智能营销已已商业商业化化落地落地，内容，内容审审核、影像核、影像自动生产自动生产起步起步 智能影像智能影像目前已经商业化落地的领域主要是广告营销，即利用目前已经商业化落地的领域主要是广告营销，即利用 AI 技术创新视频广告生产模式，精技术创新视频广告生产模式，精准化场景营销，另外影像准化场景营销，另外影像自动化自动化生产也已展开探索，生产也已展开探索，下文我们将具体展开。下文我们将具体展开。3.1 视觉 AI+营销：智能植入广告成为主赛道，直播、电商跃跃欲试 我们可以将计算机视觉在广告营销领域的应用简单概述成，首先要有底层数据（视频流量、视频中包含的信息）的积累、通过中层技术（如何提取信息、分析信息）的信息处理、最终落实到上层应用（既落地的商业模式将数据变现），数据层和技术层两大驱动力的快速发展，目前文娱的垂直应用领域已涉及到植入广告、直播营销、文娱电商。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 16 图 29：AI 视觉在营销领域的应用结构 数据来源：极链科技，东方证券研究所 3.1.1 视频广告智能化，智能植入商业模式初具规模 商业模式商业模式利用计算机视觉为视频广告增量提价的平台生意。利用计算机视觉为视频广告增量提价的平台生意。智能植入平台输出计算机视觉技术，全网内容方或视频平台输出视频，二者共同创造出视频内广告位（具体可能以图贴、物体、热点链接、红包等形式出现），供所有广告主或代理商投放。所得广告费收入再向内容方或视频平台进行分成。此外，智能植入平台与传统 DSP、SSP 本质区别在于，它并不是简单的渠道方，更是技术服务提供者，通过视觉 AI 技术在原生视频中挖掘广告位，并根据场景。智能植入平台的价值不仅在于作为渠道连接视频流量方和广告主，更在于供给增量广告库存和通过精准投放提高广告价值。图 30：智能植入平台商业模式 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 17 视频结构化标签视频结构化标签为精准营销为精准营销提供提供丰富数据丰富数据。基于对人、物的数据的深度学习，计算机视觉可以进一步分辨出场景标签，形成自有的大数据沉淀及闭环。以极链科技的 VideoAI 视频结构化数据平台为例，依靠算法优化和深度学习，识别准确率已经满足商业化应用要求，积累了庞大的视频结构化标签数据库，明星的识别准确率已经达到 99.6%，物体识别准确率 99%，场景识别准确率 99.4%，品牌识别准确率 98.8%。图 31：视频内容和场景标签 数据来源：极链科技，东方证券研究所 更进一步，通过视频结构化技术扫描海量视频，对人物、物体、场景进行标签化处理，对明星进行标签化场景化标注，一方面效果广告主实时投放时可以更多匹配植入食品类广告，提升营销精准度；另一方面也可以为品牌广告主提供明星信息，寻找更合适的代言人，将明星与商品精准结合。图 32：极链科技明星标签库 图 33：19Q1 极链科技广告主最喜欢的标签 TOP3 数据来源：极链科技，东方证券研究所 数据来源：极链科技，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 18 此外，从替代角度来看，此外，从替代角度来看，在线长视频平台付费率加速提升，广告形式变化为必然趋势。在线长视频平台付费率加速提升，广告形式变化为必然趋势。我们从另一维度去验证产业发展轨迹，以季度末公布的付费会员数量和该季度移动端 MAU 的比率定义为付费渗透率，爱奇艺、腾讯视频的付费渗透率目前在 15%左右，相比 Netflix 40%的渗透率，趋势必然提升。用户成为会员后即可跳过贴片广告，而头部剧集、综艺的贴片广告时长在 60-90 秒左右，长期来看付费渗透率提升将对贴片广告总时长形成挤压是趋势所在。图 34：国内主要视频平台付费会员率 图 35：Netflix 美国渗透率（家庭口径）数据来源：各公司公告，Questmoile，东方证券研究所 数据来源：艾瑞咨询，东方证券研究所 3.1.2 植入广告优势明显 总结来看，我们认为相比贴片和传统植入广告，智能植入广告优势主要有以下 3 点：大幅优化转大幅优化转化效率化效率：可根据合适场景匹配广告内容进行投放，精准营销提升 CTR；规模化生产规模化生产：智能批量识别广告位，规模化高校植入；降低门槛，吸引更多广告主降低门槛，吸引更多广告主：效果化实时投放，降低投放门槛，吸引海量中小广告主投放。优势优势 1：识别场景精准投放，更可直达购买界面，闭环营销显著提升转化效率。：识别场景精准投放，更可直达购买界面，闭环营销显著提升转化效率。智能植入并不只是识别出视频中的可植入空间进行投放，更在于判断出视频的情景进行精准匹配。以极链科技广告案例为例，将长隆旅游广告植入电视剧人民的名义中，广告曝光量 381 万次，广告点击率 6306 次，CTR 为 0.16%；而植入综艺节目中海洋乐园的场景后，广告曝光量 224万，广告点击率 6.7 万次，CTR 为 1.96%，提升 10 倍以上。在场景基础上还可以通过植入电商链接，触发用户点击跳转至购买页面促进销售，长隆旅游电商平均跳转率 21.74%，而传统贴片电商转化率 0.3%，超出 72 倍。有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 19 图 36：智能植入广告-长隆旅游场景关联投放 数据来源：极链科技官网，东方证券研究所 图 37：智能植入广告-直达电商购买 数据来源：极链科技官网，东方证券研究所 优势优势 2：智能批量识别广告位，规模化高效植入。：智能批量识别广告位，规模化高效植入。无需人工判别，智能识别拆分视频流像素，低成本、高效率、精准发现增量广告位。传统植入方式工序繁琐，智能植入可以极大节省工时，效率提升在百倍以上。图 38：一集 45 分钟电视剧人工植入工时 VS 智能植入工时 传统制作方式传统制作方式 智能植入方式智能植入方式 人员人员 工时工时 模块步骤模块步骤 工时工时 广告创意人员 2-3h 像素参数提取 0.025-0.05h 视频剪辑人员 2h 像素流动轨迹计算 后期跟踪人员 10-12h 2D&3D 制作人员 36-78h 植入商品的像素动态模拟 后期合成人员 4h 后期抠像人员 8-10h 像素叠加或替换 后期合成人员 2-4h 合计 64-123h 数据来源：影谱科技公开转让说明书，东方证券研究所 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。HeaderTable_TypeTitle 传媒深度报告 计算机视觉赋能大文娱，成就智能影像黄金赛道 20 优势优势 3:降低投放门槛并提供效果监测，吸引更多中小广告主参与。降低投放门槛并提供效果监测，吸引更多中小广告主参与。传统植入广告一般发生在影视剧和综艺的制作过程中，需要提前签约且为品牌广告，广告效果好坏完全取决于电视剧或影片、节目的收视情况，之前门槛太高，只有大型品牌广告主才有实力做投放，大幅限制了视频广告的市场规模。而智能植入则可不受剧集或节目限制在进行全网投放（只要有空余广告位），实现实时投放和程序化购买，对广告曝光实现实时投放和程序化购买，对广告曝光、点击和转化效果实时、点击和转化效果实时监测，植入广告走向效果化。监测，植入广告走向效果化。智能植入广告实现以 CPC、CPM 计价，广告主可以像投放搜索广告、信息流广告等充值，不同预算体量可以灵活投放，例如极链科技 CPM 大多在 100-150 元左右，把原有动辄百万的传把原有动辄百万的传统植入门槛大大降低，能够充分吸引中小广告主投放。统植入门槛大大降低，能够充分吸引中小广告主投放。图 39：某智能植入广告案例热点转化效果分析 图 40：极链科技智能植入广告刊例价（元/CPM,2017 年）数据来源：极链科技官网，东方证券研究所 注：视频播放量指该节目在 1 小时内的移动端+PC 端播放次数；热点曝光量指植入广告的出现次数，点击量是观众点击广告次数，热点转化率=热点点击量/热点曝光量 数据来源：极链科技官网，东方证券研究所 综上所述，未来视频广告模式正在发生进化，智能植入广告将替代传统贴片广告成为重要的视频广告形态，相比贴片和传统植入，智能植入广告优势明显：精