科技行业先锋系列报告12：Amazon_AI人工智能的全方位部署-20190109-中信证券-15页.pdf

中信证券研究部中信证券研究部 2019年年1月月9日日 许英博许英博 首席科技产业分析师首席科技产业分析师 科技先锋系列报告科技先锋系列报告12 Amazon AI：人工智能的全方位部署：人工智能的全方位部署 图片来源：venturebeat 1 1 Amazon AI 技术简介技术简介 资料来源：Amazon，中信证券研究部 自然语言理解(Amazon Lex)计算机视觉(Amazon Rekognition)Amazon AI 数据挖掘(Amazon Redshift,Mechanical Turk)机器学习(ML)深度学习(DL)2 2 Amazon AI 产品简介产品简介 资料来源：Amazon，中信证券研究部 软件 Inferentia芯片 Alexa语言助手 Amazon Go无人零售店 供应链预测和容量规划 Amazon Air无人机运输计划 仓库机器人 个性化推荐引擎 Echo智能音箱 硬件 其他 Amazon AI 为客户提供AI服务的AWS云 3 3 Amazon Alexa：从语音助手到智能家居：从语音助手到智能家居 资料来源：Amazon,Voicebot，环球网，中信证券研究部 2014 2015 2016 2018 搭载搭载Alexa语音助手的语音助手的Echo初代发布。初代发布。Alexa技能平台对外开放，目前该平台上的技能达到技能平台对外开放，目前该平台上的技能达到56,750个之多。个之多。可查询天气、可查询天气、Uber打车、语音购物、控制智能电器。打车、语音购物、控制智能电器。亚马逊智能音箱在美国市场占有率达到了巅峰的亚马逊智能音箱在美国市场占有率达到了巅峰的88%。发布内置发布内置Alexa的的5款新品：迷你音箱款新品：迷你音箱Echo Dot，智能时钟，智能时钟Echo Clock，用于汽车操作系统的，用于汽车操作系统的Echo Auto，智能微波炉，智能微波炉Basics Microwave，智能插座，智能插座Smart Plug 4 4 Amazon Alexa：从语音助手到智能家居：从语音助手到智能家居 资料来源：Amazon 目前，支持目前，支持 Alexa 的硬件除了亚马逊的的硬件除了亚马逊的 Echo 音箱系列，还包括音箱系列，还包括 LG 的智能冰箱、联想的智能音箱等等。的智能冰箱、联想的智能音箱等等。Alexa 不仅对第三方开发者开放，也已经对第三方硬件厂商开放。不仅对第三方开发者开放，也已经对第三方硬件厂商开放。截至截至2018年年9月全美有超过月全美有超过1亿台亿台Alexa设备在使用中，占美国智能音箱设备在使用中，占美国智能音箱66%的市场份额。的市场份额。Amazon EchoGoogle HomeApple Homepod资料来源：Voicebot，环球网 5 5 Amazon Go：无人线下新零售：无人线下新零售 资料来源：Amazon，维基百科 Amazon Go为亚马逊提出的无人商店概念，无人商店于为亚马逊提出的无人商店概念，无人商店于2018年年1月月22日在美国西雅图正式对外营运。日在美国西雅图正式对外营运。Amazon Go结合了云计算和机器学习，应用拿了就走技术结合了云计算和机器学习，应用拿了就走技术(Just Walk Out Technology)和智能识别技术（和智能识别技术（Amazon Rekognition）。）。6 6 Amazon Go：无人线下新零售：无人线下新零售 资料来源：Amazon，维基百科 店内的相机、感应监测器以及背后的机器算法会辨识消费者拿走的商品品项，并且在顾客走出店时将自动结账。店内的相机、感应监测器以及背后的机器算法会辨识消费者拿走的商品品项，并且在顾客走出店时将自动结账。7 7 AWS：提供不需要机器学习经验的：提供不需要机器学习经验的AI服务服务 资料来源：Amazon 从从AWS平台上可以选择预先训练的计算机视觉、语言、推荐和预测平台上可以选择预先训练的计算机视觉、语言、推荐和预测 AI 服务。他们可轻松与客户的应用程序集成，帮助处理常见使用案例，如个性化推荐、实现联络中心现代化、提升安全性和提高客户参与度。服务。他们可轻松与客户的应用程序集成，帮助处理常见使用案例，如个性化推荐、实现联络中心现代化、提升安全性和提高客户参与度。推荐推荐 预测预测 图像和视频分析图像和视频分析 文档分析文档分析 高级文本分析高级文本分析 语音语音 会话聊天代理会话聊天代理 翻译翻译 转录转录 8 8 AWS：提供可快速构建、训练和部署的：提供可快速构建、训练和部署的ML服务服务 资料来源：Amazon，中信证券研究部 Amazon SageMaker可以帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习（可以帮助开发人员和数据科学家快速轻松地构建、训练和部署任何规模的机器学习（ML）模型。它消除了各行业运用机器学习的复杂性。）模型。它消除了各行业运用机器学习的复杂性。构建构建 训练训练 部署部署 算法性能提高了算法性能提高了 10 倍：倍：在 Amazon SageMaker 中使用预先安装的优化算法性能提高了 10 倍。预构建的预构建的Jupyter笔记本：笔记本：用于训练数据和进行预处理的完全托管实例。算法市场：算法市场：AWS Marketplace 中选择各种可用的机器学习算法和模型。成本节省成本节省70%：使用Amazon SageMaker Ground Truth 构建准确度高的训练数据集，最多可节省 70%的数据标记成本。自动模型模型校正：自动模型模型校正：使用 AutoML 功能实现一键式训练和自动模型校正，可实现最准确的模型预测。训练一次、随处运行，性能提高训练一次、随处运行，性能提高 2 倍：倍：Amazon SageMaker Neo 支持训练模型一次，然后在多个硬件配置上运行，性能提高 2 倍。完全托管：完全托管：通过管理所有底层基础设施简化模型训练，以便可以轻松扩展模型。一键式部署：一键式部署：通过自动扩展分布在多个区域的集群进行部署，提供了高性能和高可用性。推理成本降低高达推理成本降低高达 75%：Amazon Elastic Inference 支持预置所需的适量 GPU 性能。自动执行自动执行 A/B 测试：测试：在多达五个不同的模型中执行托管模型 A/B 测试，为您进行实验提供灵活性。完全托管和自动扩展：完全托管和自动扩展：生产基础设施托管可执行运行状况检查、应用安全补丁和进行日常维护。9 9 AWS：客户广泛，市场占有率高：客户广泛，市场占有率高 资料来源：Amazon 从从Netflix、NASA到新涌现的初创企业，在到新涌现的初创企业，在AWS上部署的机器学习的服务是最多的。上部署的机器学习的服务是最多的。据据Amazon统计，统计，81%的云端深度学习项目部署在的云端深度学习项目部署在AWS上。在上。在2018年年11月月29日的日的AWS re:Invent大会上，大会上，AWS CEO Andy Jassy表示，目前表示，目前AWS在全球在全球IaaS的市场份额为的市场份额为51.8%。10 10 AI芯片芯片Inferentia：低延迟、性能强大、功耗比极佳 资料来源：搜狐科技，Amazon,中信证券研究部 2018年年11月月29日的日的AWS re:Invent大会上，亚马逊为进一步深入机器学习领域推出第一款大会上，亚马逊为进一步深入机器学习领域推出第一款AI芯片芯片Inferentia。此前，亚马逊安装了英伟达的高端特斯拉此前，亚马逊安装了英伟达的高端特斯拉GPU和英特尔的和英特尔的Xeon为自己提供强大算力。但亚马逊现在开始自主研发为自己提供强大算力。但亚马逊现在开始自主研发AI芯片，逐渐减少对英特尔和英伟达的依赖，芯片，逐渐减少对英特尔和英伟达的依赖，以加强对自身产业链的控制。以加强对自身产业链的控制。这款产品专为推理而设计，这方面与专为训练机器学习模型设计的这款产品专为推理而设计，这方面与专为训练机器学习模型设计的Google TPU不同。亚马逊称，若在已训练模型的基础上进行推理任务，不同。亚马逊称，若在已训练模型的基础上进行推理任务，Inferentia 芯片可以担负芯片可以担负 90%的算力，将推理成本降低的算力，将推理成本降低75左右。它支持多种机器学习框架，包括左右。它支持多种机器学习框架，包括TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch等。等。高吞吐量高吞吐量 低延迟低延迟 高功耗比高功耗比 TensorFlow Apache MXNet PyTorch 11 11 Amazon AI团队：人才荟萃团队：人才荟萃 资料来源：Amazon，Linkedin Sravan Bodapati，亚马逊理解团队的应用科学家，之前在Kindle的机器学习团队。Marcello Federico，负责AWS上基于AI的机器翻译和语言解析，之前在这些领域共同发表了200多篇学术论文，参与过20多个国际项目。Rishita Anubhai，人类语言科技组的应用科学家，之前先后是Facebook,Microsoft 以及百度的AI软件开发工程师，发表过4篇AI相关学术论文 Hassan Sawaf，人类语言科技组首席科学家，之前在eBay领导AI团队，曾是多家科技公司的共同创始人和CEO。Saab Mansour，亚马逊自然语言处理科学家，在自然语言处理领域有10多年的经验，发表过24篇有影响力的学术论文。Alex Smola，AWS机器学习主管。曾就职于Yahoo,Google的研究部门，在卡耐基梅隆大学创立了AI实验室，出版过6本AI相关书籍。12 12 Amazon AI团队：积极推进团队：积极推进AI研究，人才储备丰富研究，人才储备丰富 资料来源：Amazon，中信证券研究部 Amazon ML 研究资助计划研究资助计划 AWS Machine Learning 大学大学 AWS Machine Learning 研究奖计划旨在资助正在进行机器学习新领域研究的大学部门、教师、博士生以及博士后。目标是加快各种机器学习应用程序和重点领域的创新算法、出版物和代码的开发速度。获奖者将获得包括无限的现金支持和AWS促销优惠。获奖者将被邀请参加年度研讨会，并可能参加由亚马逊科学家和工程师讲授的一对一培训课程。AWS Machine Learning 大学设置了结构化课程，这些课程结合基础知识和实际应用。我们提供30多个机器学习课程，总计超过45小时，以及最初为亚马逊内部使用的动手实验室和文档。开发人员、数据科学家、数据平台工程师和业务决策者可以使用此培训来学习如何将机器学习、人工智能和深度学习应用于他们的企业，从而获得新的视野和价值。感谢您的信任与支持！感谢您的信任与支持！THANK YOU 许英博许英博 执业证书编号：S1010510120041 分析师声明分析师声明 主要负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此声明：（i）本研究报告所表述的任何观点均精准地反映了上述每位分析师个人对标的证券和发行人的看法；（ii）该分析师所得报酬的任何组成部分无论是在过去、现在及将来均不会直接或间接地与研究报告所表述的具体建议或观点相联系。评级说明评级说明 其他声明其他声明 本研究报告由中信证券股份有限公司或其附属机构制作。中信证券股份有限公司及其全球的附属机构、分支机构及联营机构（仅就本研究报告免责条款而言，不含CLSA group of companies），统称为“中信证券”。法律主体声明法律主体声明 本研究报告在中华人民共和国（香港、澳门、台湾除外）由中信证券股份有限公司（受中国证券监督管理委员会监管，经营证券业务许可证编号：Z20374000）分发。本研究报告由下列机构代表中信证券在相应地区分发：在中国香港由CLSA Limited分发；在中国台湾由CL Securities Taiwan Co.,Ltd.分发；在澳大利亚由CLSA Australia Pty Ltd.分发；在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas,LLC（下称“CLSA Americas”）除外）分发；在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注册编号：198703750W）分发；在欧盟由 CLSA（UK）分发；在印度由CLSA India Private Limited分发（地址：孟买（400021）Nariman Point的Dalamal House 8层；电话号码：+91-22-66505050；传真号码：+91-22-22840271；公司识别号：U67120MH1994PLC083118；印度证券交易委员会注册编号：作为证券经纪商的INZ000001735，作为商人银行的INM000010619，作为研究分析商的INH000001113）；在印度尼西亚由PT CLSA Sekuritas Indonesia分发；在日本由CLSA Securities Japan Co.,Ltd.分发；在韩国由CLSA Securities Korea Ltd.分发；在马来西亚由CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd分发；在菲律宾由CLSA Philippines Inc.（菲律宾证券交易所及证券投资者保护基金会员）分发；在泰国由CLSA Securities(Thailand)Limited分发。针对不同司法管辖区的声明针对不同司法管辖区的声明 中国中国：根据中国证券监督管理委员会核发的经营证券业务许可，中信证券股份有限公司的经营范围包括证券投资咨询业务。美国：美国：本研究报告由中信证券制作。本研究报告在美国由CLSA group of companies（CLSA Americas除外）仅向符合美国1934年证券交易法下15a-6规则定义且CLSA Americas提供服务的“主要美国机构投资者”分发。对身在美国的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。任何从中信证券与CLSA group of companies获得本研究报告的接收者如果希望在美国交易本报告中提及的任何证券应当联系CLSA Americas。新加坡：新加坡：本研究报告在新加坡由CLSA Singapore Pte Ltd.（资本市场经营许可持有人及受豁免的财务顾问），仅向新加坡证券及期货法s.4A（1）定义下的“机构投资者、认可投资者及专业投资者”分发。根据新加坡财务顾问法下财务顾问（修正）规例（2005）中关于机构投资者、认可投资者、专业投资者及海外投资者的第33、34、35及36条的规定，财务顾问法第25、27及36条不适用于CLSA Singapore Pte Ltd.。如对本报告存有疑问，还请联系CLSA Singapore Pte Ltd.（电话：+65 6416 7888）。MCI(P)024 11 2017。加拿大：加拿大：本研究报告由中信证券制作。对身在加拿大的任何人士发送本研究报告将不被视为对本报告中所评论的证券进行交易的建议或对本报告中所载任何观点的背书。英国：英国：本段“英国”声明受英国法律监管并依据英国法律解释。本研究报告在英国须被归为营销文件，它不按英国金融行为管理手册所界定、旨在提升投资研究报告独立性的法律要件而撰写，亦不受任何禁止在投资研究报告发布前进行交易的限制。本研究报告在欧盟由 CLSA（UK）发布，该公司由金融行为管理局授权并接受其管理。本研究报告针对2000年金融服务和市场法2005年（金融推介）令第19条所界定的在投资方面具有专业经验的人士，且涉及到的任何投资活动仅针对此类人士。若您不具备投资的专业经验，请勿依赖本研究报告的內容。一般性声明一般性声明 本研究报告对于收件人而言属高度机密，只有收件人才能使用。本研究报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布该研究报告的人员。本研究报告仅为参考之用，在任何地区均不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。中信证券并不因收件人收到本报告而视其为中信证券的客户。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，不应被视为对特定客户关于特定证券或金融工具的建议或策略。对于本报告中提及的任何证券或金融工具，本报告的收件人须保持自身的独立判断。本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但中信证券不保证其准确性或完整性。中信证券并不对使用本报告所包含的材料产生的任何直接或间接损失或与此有关的其他损失承担任何责任。本报告提及的任何证券或金融工具均可能含有重大的风险，可能不易变卖以及不适合所有投资者。本报告所提及的证券或金融工具的价格、价值及收益可能会受汇率影响而波动。过往的业绩并不能代表未来的表现。本报告所载的资料、观点及预测均反映了中信证券在最初发布该报告日期当日分析师的判断，可以在不发出通知的情况下做出更改，亦可因使用不同假设和标准、采用不同观点和分析方法而与中信证券其它业务部门、单位或附属机构在制作类似的其他材料时所给出的意见不同或者相反。中信证券并不承担提示本报告的收件人注意该等材料的责任。中信证券通过信息隔离墙控制中信证券内部一个或多个领域的信息向中信证券其他领域、单位、集团及其他附属机构的流动。负责撰写本报告的分析师的薪酬由研究部门管理层和中信证券高级管理层全权决定。分析师的薪酬不是基于中信证券投资银行收入而定，但是，分析师的薪酬可能与投行整体收入有关，其中包括投资银行、销售与交易业务。若中信证券以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构为此发送行为承担全部责任。该机构的客户应联系该机构以交易本报告中提及的证券或要求获悉更详细信息。本报告不构成中信证券向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议，中信证券以及中信证券的各个高级职员、董事和员工亦不为（前述金融机构之客户）因使用本报告或报告载明的内容产生的直接或间接损失承担任何责任。未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。未经中信证券事先书面授权，任何人不得以任何目的复制、发送或销售本报告。中信证券中信证券2019版权所有。保留一切权利。版权所有。保留一切权利。免责声明 免责声明 投资建议的评级标准投资建议的评级标准 报告中投资建议所涉及的评级分为股票评级和行业评级（另有说明的除外）。评级标准为报告发布日后6到12个月内的相对市场表现，也即：以报告发布日后的6到12个月内的公司股价（或行业指数）相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以摩根士丹利中国指数为基准；美国市场以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准。评级评级 说明说明 股票评级股票评级 买入 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅20%以上；增持 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于5%20%之间 持有 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%5%之间 卖出 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上；行业评级行业评级 强于大市 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅10%以上；中性 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%10%之间；弱于大市 相对同期相关证券市场代表性指数跌幅10%以上 证券研究报告证券研究报告 2019年年1月月9日日 起点财经，网罗天下报告S t a r t Y o u r F i n a n c e