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证券研究报告 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明 行业行业深度深度报告报告计算机计算机行业行业 2017 年年 8 月月 7 日日 计算机人工智能行业报告计算机人工智能行业报告 计算机计算机行业行业 谨慎谨慎推荐推荐 维持评级维持评级 核心观点核心观点：人工智能人工智能基础与技术成熟，即将进入爆发性增长阶段。基础与技术成熟，即将进入爆发性增长阶段。ALphaGO连续战胜李世石和柯洁，将深度学习推到风口浪尖，引领本次人工智能的热潮，究其原因，是近几年来，GPU 等芯片性能的爆炸突破和云计算的兴起从而大大降低了计算的时间、硬件成本，为人工智能的发展奠定了基础。科技巨头加速布局人工智能领域科技巨头加速布局人工智能领域，抢占人工智能市场，抢占人工智能市场。FAAMA 科技五巨头持续发力，在人工智能领域加快布局，成立实验室研究涉及文本分析，面部识别，精准广告，设计人工智能应用，无人驾驶，医疗诊断，智能家居，智能搜索等。国内人工智能技术层方面的研究主要集中在计算机视觉、自然语言处理、以及机器学习等方面，计算机视觉方面更是占据半壁江山，资源的集中也使国内在这三个方面处于国际领先地位。国内政策密集出台，助力人工智能发展国内政策密集出台，助力人工智能发展。政府大力扶持人工智能产业，今年三月的政府工作报告与七月的新一代人工智能发展规划中提出，到 2020 年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心 人工智能的快速发展，促使一系列人工智能的快速发展，促使一系列 AI+产业落地，我们重点推荐：产业落地，我们重点推荐：海康威视(002415)，大华股份(002236)，东方网力(300367)，苏州科达(603660)，佳都科技(600728)，熙菱信息(300588)，同花顺(300033)，东方财富(300059)，恒生电子(600570)，和而泰(002402)，拓邦股份(002139)，四维图新(002405)，合众思壮(002383)，东软集团(600718)，科大讯飞(002230)，思创医惠(300078)，神思电子(300479)，东华软件(002065)，海虹控股(000503)，立思辰(300010)，全通教育(300359)分析师分析师 周颖周颖：010-83571701：zhouying_执业证书编号：S0130511090001 联系人：钱劲宇钱劲宇：021-20252621： 对本报告的编制提供信息 相关研究相关研究 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。2 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 目目 录录 一、人工智能的起源与发展一、人工智能的起源与发展.3（一）人工智能的起源（19431956）.3（二）人工智能的发展（1956至今）.3 2.1 第一个黄金发展期（19561974）.3 2.2 人工智能的冬天（19741980）.4 2.3 发展期(19802006).4 2.4 高速发展期（2006）.4 二、人工智能产业链明晰二、人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大未来市场规模巨大.6（一）数据与运算力是人工智能的基础.6 1.1 芯片的快速发展带动运算力的提升.6 1.2 大数据与云服务的热潮奠定数据基础.8（二）人工智能技术逐渐成熟，驱动未来发展.10 2.1 深度学习引领人工智能热潮.10 2.2 蒙特卡洛树搜索运用于 AlphaGo.11（三）人工智能产品与服务不断推出，得到市场的广泛认可.15 三三、国内国内政策政策密集出台密集出台，助力人工智能发展，助力人工智能发展.16 四四、“人工智能“人工智能+”重塑”重塑各行各业各行各业，推动，推动行行业革新业革新.17（一）AI+安防.17（二）AI+金融.22（三）AI+家居.27（四）AI+汽车.30（五）AI+医疗.37（六）AI+教育.42 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。3 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 一、人工智能的起源与发展一、人工智能的起源与发展 人工智能从 1956 年被正式提出以来，一共有 61 年的历史了，期间经历 3 次高潮，2 次低谷，而最后一次高潮开始于 2006 年，至今仍在延续，并随着各项技术的提升和相关应用的推广继续将人工智能推上新的高峰。图图 1：人工智能发展史人工智能发展史 资料来源：搜狐财经，中国银河证券研究部（一）人工智能的起源（19431956）1943 年，二战期间，各类科学家集聚一堂，人工神经网络和数学模型得以建立，人工神经网络时代开启。1950 年，图灵提出“图灵测试”，为智能机器设立了判断标准，如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有人工智能。1956 年达特矛斯会议正式提出人工智能这个术语，标志着人工智能领域的正式诞生，并设下了他们关于人工智能的目标使机器能够模拟人类智力行为的各个方面，如感知、学习、推理论证、交流等能力。这个核心观念持续推动了人工智能领域的发展。（二）人工智能的发展（1956至今）2.1 第一个黄金发展期（第一个黄金发展期（19561974）在此期间，全球政府投入并启动了大量关于人工智能领域的研究项目。与此同时，纽厄尔与西蒙开发了启发式搜索（heuristic search），这是一种在大型的组合空间寻求答案的有效程序。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。4 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 之后他们运用这种程序证明了各种数学定理，罗素的数学原理被全部证明。2.2 人工智能的冬天（人工智能的冬天（19741980）由于人工智能之前的投入，产出不成正比，四大预言遥遥无期。政府，投资者的信心急剧减弱，1973 年英国政府宣布从人工智能领域撤资。虽然这时是人工智能的低谷，但是人工智能也完成了重大的进展。比如逻辑程序设计法，常识推理领域均在此时期创立。2.3 发展期发展期(19802006)随着专家系统的繁荣发展，人工智能正式投入到了工业生产和政府应用中，再次掀起了AI 研究的投资浪潮。专家系统是存储了某个领域专家水平的知识和经验的数据，并能根据这些数据进行推理判断从而处理该领域专家才能处理的复杂问题的智能计算机程序系统。1986 年，BP 算法出现，神经网络重新受到重视。90 年代，机器学习被提出，并得到了迅速发展。新的研究领域也如雨后春笋般兴起。其中最出名的有人工神经网络和支持向量机。1997 年，深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里 卡斯帕罗夫。这是首次人工智能在人机大战中的胜利。2002 年，第一个成功的商业化家用机器人自动真空吸尘器 Roomba 诞生。2005 年，美军开始投资战争机器人 BigDog。2.4 高速发展期（高速发展期（2006）2006 年，当今人工智能最流行的方法深度学习被正式创立，人工智能再次得到了突破性的发展。2010 年，移动互联网发展，人工智能运用场景更加广泛。2012 年，深度学习算法在语音和图像识别上取得了突破，融资规模开始迅速扩大，人工智能商业化高速发展。2016 年，Alphago 战胜李世石，人工智能受到世界空前的关注。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。5 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 2：人工智能各领域现状人工智能各领域现状 资料来源：Forrester Research，中国银河证券研究部 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。6 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 二、二、人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大人工智能产业链明晰，未来市场规模巨大 人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。人工智能行业产业链明晰，可以分为基础层、技术层和应用层。图图 3：人工智能产业链人工智能产业链 资料来源：艾媒咨询，中国银河证券研究部（一）数据与运算力是人工智能的基础 基础层主要涉及数据的收集以及运算基础层主要涉及数据的收集以及运算。其中传感器以及数据服务机构主要负责收集数据，而 AI 芯片（GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片）和云计算负责运算。1.1 芯片的快速发展带动运算力的提升芯片的快速发展带动运算力的提升 GPU 和云计算的兴起，为人工智能带来了质的飞跃和云计算的兴起，为人工智能带来了质的飞跃。其中 GPU 等芯片性能的快速提升，为人工智能的快速发展提供了可能性。与此同时，分布式计算（云计算）的兴起，大大降低了 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。7 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 计算的时间、硬件成本，也为人工智能的快速发展提供了契机。图图 4：NVIDIA GPU 3 年把深度学习效率提升了年把深度学习效率提升了 50 倍倍 资料来源：NVIDIA 官网，中国银河证券研究部 国外知名 GPU 制造商 NVIDIA 已经将传统 PC GPU 业务进行了转型，并推出了专门运用与人工智能、深度学习、大数据研究和分析 GPU 芯片，如 Tesla 系列运算卡，并取得令人瞩目的成绩。人工智能的客户在 2 年内提升了 33 倍，并在 17 年 1 月的 FY2017 年报指出相关AI、深度学习以及云计算的 GPU 芯片收入的年增长率高达 145%并预测到 FY 2018 第一季度这个数字会继续增长到 186%。国内在人工智能领域的图图 5：NVIDIA 人工智能客户数人工智能客户数 图图 6：NVIDIA 同期年增长率同期年增长率 资料来源:NVIDIA 官网，中国银河证券研究部 资料来源:NVIDIA 官网，中国银河证券研究部 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。8 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 研究积累与发达国家差距不大，然而国内目前专注于人工智能芯片开发的企业有限，且总体技术水平与发达国家存在较大的差距，高端芯片严重依赖国外进口。中国是人工智能芯片制造的后起之秀，目前已推出中科院“寒武纪”、中星微“星光智能一号”等多款人工智能芯片，华为也表示将在年内推出人工智能芯片产品。国产人工智能芯片的崛起不仅带来计算能力的提国产人工智能芯片的崛起不仅带来计算能力的提升，同样也可以起到降低成本的作用。升，同样也可以起到降低成本的作用。表表 1：国内人工智能芯片国内人工智能芯片 公司公司 新盘新盘 简介简介 寒武纪 寒武纪一号 国际首个深度学习专用处理器芯片，性能超主流 CPU100 倍，但面积和功耗仅为十分之一。中星微 星光智能一号 全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，运用在人脸识别上，最高能达到 98%的准确率，超过人眼的识别率。启英泰伦 CI1006 基于 ASIC 架构的人工智能语音识别芯片，包含了脑神经网络处理硬件单元，能够完美支持 DNN运算架构，进行高性能的数据并行计算，可极大的提高人工智能深度学习语音技术对大量数据的处理效率。地平线机器人 BPU 自主设计研发高效的人工智能处理器架构 IP，支持 ARM/GPU/FPGA/ASIC 实现 深鉴科技 DPU 神经网络压缩、编译、神经网络处理器 DPU设计、FPGA开发 华为 寒武纪一号 正研发人工智能处理器 有望年内发布 资料来源：中国银河证券研究部 1.2 大数据与云服务的热潮奠定数据基础大数据与云服务的热潮奠定数据基础 互联网与移动互联网的迅猛发展使得人们的生活中产生海量数据，并得益于大数据概念的爆发，国内对数据积累与标注十分重视，从数据收集、数据分析、数据管理到数据应用，已经形成了完整的产业链，这也为国内人工智能输入海量数据进行训练提供了坚实的基础为国内人工智能输入海量数据进行训练提供了坚实的基础。企业与政府共同致力于企业与政府共同致力于实现实现数据共享与开放数据共享与开放。相比于国外公司对数据的严密保护，国内公司对数据保持着较为开放的态度。谷歌旗下的 Waymo 以及特斯拉对其数据进行严格保密，而国内方面百度不仅对软件进行开源，而且打算进一步分享数据，创造一个无人驾驶汽车的开图图 7：寒武纪芯片寒武纪芯片 图图 8：中星微“星光智能一号”中星微“星光智能一号”资料来源:中国银河证券研究部 资料来源:中国银河证券研究部 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。9 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 放数据平台。手握巨量数据的政府也手握巨量数据的政府也已制定好数据共享与开放计划已制定好数据共享与开放计划，到 2018 年底前，中央政府层面实现数据统一共享交换平台的全覆，建成国家政府数据统一开放平台；2020 年底前，逐步实现多个民生保障服务相关领域的政府数据集向社会开放。数据的开放共享使得数据能够大范围内的流动，并衍生出各类对数据处理与应用，做出更可靠的标注，从长期看给人工智从长期看给人工智能带来更大的市场价值能带来更大的市场价值。图图 9：国内大数据产业图谱国内大数据产业图谱 资料来源：艾瑞咨询，中国银河证券研究部 在云服务领域，亚马逊由于起步较早，占据了最大的云计算市场份额。在云服务领域，亚马逊由于起步较早，占据了最大的云计算市场份额。据 synergy research group 的数据，在 16 年年底，亚马逊占据了公有云市场的 40%份额。而且据亚马逊今年 4 月公布的一季度财报中，AWS 的营业收入同比上涨了 42%，达到了 36.6 亿美元。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。10 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 10：公共云服务市场份额公共云服务市场份额 资料来源：Synergy Research Group，中国银河证券研究部 微软已将云计算列入自己的重点战略方向，2016 年上边年，微软智能云营业收入占比已经高达 26.32%。（二）人工智能技术逐渐成熟，驱动未来发展 在收集到数据之后，技术层所做的事就是模拟人脑，对数据进行有效的处理和分析。算法是技术层的一项核心内容，而在人工智能算法里最出名的，也是将人工智能推向发展高潮的，就是深度学习算法。2.1 深度学习引领深度学习引领智能热潮智能热潮 假设一个系统 S 有 N 层，S1，它的输入是 I，输出是 O,如果输出的 O 正好等于 I，那么输入 I 进入系统后没有变化，这意味着输入 I 经过每一层 S，都没有任何信息损失，或者损失的信息都是多余的，也就是说在任何一层S的输出都输入 I 的另一种表达形式，深度学习的基本思想就是堆叠多个层，把上一层的输出作为下一层的输入，通过这种方式实现了对输入信息的分级表达。如图 1 就形象说明了深度学习是如何从一副图像中提取简单的特征。先输入图片的像素信息，然后经过一个映射，先得到图片的边缘信息，然后在第二层我们从第一层的边缘信息中总结出轮廓和拐角的信息，接着在第三层，我们继续对第二层的信息进行映射，提炼出目标部分的信息，最后在对第三层中的信息进行一次映射，我们就可以得到了我们的输出结果完成对图像的识别。从这个例子，我们可以看出这种分层的无监督的特征学习是深度学习的重要基础，它通过逐层的特征变换，将样本在原空间的特征表示映射到一个新的特征空间中，用大量简单的特征构建复杂的表示，消除输入数据中与学习任务无关因素的改变对学习性能的影响，保留对学习任务有用的信息。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。11 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 11：深度学习的例子深度学习的例子 资料来源：军事通信技术，中国银河证券研究部 2.2 蒙特卡洛树搜索运用于蒙特卡洛树搜索运用于 AlphaGo 2016 年 Alphago 战胜李世石，17 年战胜柯洁，正是因为它成功将深度学习算法和蒙特卡洛树搜索算法的结合在了一起。蒙特卡洛树搜索的每个循环包括四个步骤：1.选择（选择（Selection）：从根结点 R 开始，选择连续的子结点向下至叶子结点 L。下面的结点有更多选择子结点的方法，使游戏树向最优点扩展移动，这是蒙特卡洛树搜索的本质。2.扩展（扩展（Expansion）：除非任意一方的输赢导致游戏结束，否则 L 会创建一个或多个子结点或从结点 C 中选择。3.仿真（仿真（Simulation）：在结点 C 中进行随机布局。4.反向反向传播（传播（Backpropagation）：使用布局结果更新从 C 到 R 的路径上的结点信息。下列图中每一个节点的内容代表胜利次数/游戏次数 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。12 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 12：蒙特卡洛树搜索四个步骤蒙特卡洛树搜索四个步骤 资料来源：维基百科，中国银河证券研究部 最终，通过大量数据模拟后，每个节点上的数字，就是我们估计的移动到该节点的平均胜率。一般情况下，我们在移动时，选择平均获胜概率最高的子节点进行移动。同时，我们也可以选择一个包含其他因素的决策函数，把除了平均胜率以外的因素放到我们的决策之中。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。13 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 13：Alphago 的运作机理的运作机理 资料来源：CKDD，中国银河证券研究部 AI 技术的门槛较高，但国外巨头先后发力，在人工智能领域进行布局，形成了百花齐放技术的门槛较高，但国外巨头先后发力，在人工智能领域进行布局，形成了百花齐放的场面。的场面。与此同时，他们普遍看好人工智能的市场，加大了对 AI 科技人才的争夺，AI 新兴公司的收购以及建立 AI 实验室的力度，旨在提高自己人工智能技术的实力。他们大多数都将围绕自己的主业打造 AI 生态，并进行了相关领域的技术研究。表表 2：五大巨头争夺科技人才，建立五大巨头争夺科技人才，建立 AI实验室实验室 公司公司 AI 实验室实验室 专家代表专家代表 研究内容成果研究内容成果 Facebook FAIR 实验室 AML 实验室 Yann LeCun Joaquin Candela 文本理解、推理、表达分类，人工智能计算框架，通用人工智能 Facebook M Alphabet DeepMind AI 实验室 Demis Hassabis Geoffrey Hinton 谷歌大脑、AI 开源系统 TensorFlow 系统 AlphaGo Amazon Amazon AWS Matt Wood 智能音箱 Echo、Alexa 语音助手、云计算 Microsoft Macrosoft 研究院 艾伦人工智能研究院 Harry Shum、Michae Oren Etzioni 机器学习、自然语言理解程序 Eucid、机器阅读与推理程序 Anslo、语义理解收缩程序 SematicScholar、计算机视觉程序 Plalo 图像识别、AI+医疗、人机交互、人机合作、智能机器人 Apple 苹果人工智能研发中心 Russ Salakhutdinov 手机软硬件功能提升、如电池节能，音乐智能推荐、行程记录、Siri 资料来源：中国银河证券研究部 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。14 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 表表 3：国外五大公司人工智能发展状况国外五大公司人工智能发展状况 公司公司 AI 代表代表 研究方向研究方向 Facebook DeepText、DeepFace、Flow、Facebook M 文本分析、面部识别、精准广告、设计人工智能应用 Alphabet AlphaGo、Google Home、Google Lens 无人驾驶、医疗诊断、智能家居、智能搜索、语音图像识别、量子计算 Amazon Alexa智能语音助手、Echo智能音箱 智能家居、云计算 Microsoft Cortana、Skype Translator、Zo 语言识别、图像识别、计算机视觉、云计算、交互式智能 Apple Siri助理、Apple Watch 语音识别、图像识别、自然语言理解 资料来源：中国银河证券研究部 国内人工智能技术层方面的研究主要集中在计算机视觉、自然语言处理、以及机器学习国内人工智能技术层方面的研究主要集中在计算机视觉、自然语言处理、以及机器学习等方面等方面，计算机视觉方面更是占据半壁江山达到 55%，自然语言处理和机器学习分别占据 13%以及 9%，资源的集中也使国内在这三个方面处于国际领先地位。图图 14：国内人工智能技术层研究占比国内人工智能技术层研究占比 资料来源：Vertex，中国银河证券研究部 国内从事计算机视觉的公司数量较多，维持着较高的热度，据 36 氪研究院不完全统计，目前国内从事计算机视觉的公司有 104 家，但大部分公司的发展道路仍不清晰，其中人脸识别领域的公司竞争激烈。国内国内人脸识别准确率达到人脸识别准确率达到世界世界领先水平领先水平。国际权威人脸识别供应商测试 FRVT(Face Recognition Vendor Test)公布了最新测试报告，报告显示国内企业在本次评测中取得了四项第一名，这也是国内企业首次在 FRVT 中获得第一名，超过长期盘踞全球人脸识别算法第一名的公司 Vocord。请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。15 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 表表 4：国内企业人脸识别技术测试表现国内企业人脸识别技术测试表现 测试 依图科技 Vocord 腾讯优图 大华 百度 Face+商汤科技 Vocord FRVT 95.5%第一名 93.5%第二名 MegaFace 93.5%第二名 93.5%第二名 LFW 99.8%第二名 99.78%第四名 99.77%第七名 99.50%99.53%99.8%第二名 资料来源：雷锋网，中国银河证券研究部 国内企业在自然语言处理领域同样处于世界领先地位，目前研究并取得了一定成果的公司有科大讯飞、百度、思必驰、云知声等。科大讯飞是国内自然语言处理以及语音识别方面的科大讯飞是国内自然语言处理以及语音识别方面的领军者领军者，在语音识别、语音合成、口语评测等方面代表国际最高水平，在多次国际竞赛中拔得头筹，目前已占有中文语音技术市场 70%以上的市场份额。表表 5：国内研究国内研究语音识别与语音识别与自然语言处理自然语言处理的的企业企业 公司公司 技术研究技术研究 产品应用产品应用 科大讯飞 语音技术和自然语言处理 语音输入法，教育、电信等行业解决方案 思必驰 智能语音交互和自然对话 车载、智能家居和智能机器人等智能硬件的语音交互服务 云知声 语音技术和自然语言处理 车载、医疗和智能家居等物联网的智能语音解决方案 出门问问 语音技术和自然语言处理 智能手表和车载智能语音应用 资料来源：机器之心、中国银河证券研究部（三）人工智能产品与服务不断推出，得到市场的广泛认可 随着基础层和技术层的快速发展和逐渐成熟，随着基础层和技术层的快速发展和逐渐成熟，AI 产业红利将传导至应用层。产业红利将传导至应用层。AIAI 应用层主要是应用层主要是 AIAI 算法在传统行业的渗透和改造。算法在传统行业的渗透和改造。在国外，已推出多款人工智能产品与服务，并取得了十分成功的成绩。亚马逊 Echo 智能音箱的销量暴涨，2015 年 Q2 的销量仅为 20 万台，2016 年 Q2 销量已经较去年增加了 5 倍，预计 2017 年底销量会突破 1 千万台，为亚马逊贡献 10 亿美元的营收。图图 15：Echo 智能音箱销量智能音箱销量(万台万台)资料来源：亚马逊官网，中国银河证券研究部 0501001502002503002015Q12016Q22017Q3 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。16 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 全球最大社交网络网站 Facebook，充分利用 AI 分析社交网络大数据，来提升用户体验，持续扩大用户流量，2016 年，Facebook 越活跃用户达 18.6 亿，同比增长 17%。同时 Facebook将巨大的用户流量进一步变现为广告收入。2016 年，Facebook 实现营业收入 268.85 亿美元，同比上年增长 57%，实现净利润 102.17 亿美元，同比上年增长 177%。在国内人工智能的应用中，BAT 手握大量资源手握大量资源，无疑是其中的第一梯队，而三家之中的百度更是行业中的领军者；阿里巴巴与腾讯也在积极推进人工智能项目，凭借公司规模优势奋起直追，虽然目前落后于百度，但发展后劲不可小觑；而像地平线机器人这样独立人工智能独立人工智能企业企业，以及互联网细分领域互联网细分领域取得成绩的京东、搜狗、滴滴、今日头条等垂直优势同样值得关注。中国巨大的消费市场可以衍生出无数的细分领域，互联网对各行业各领域的渗透给人工智能应用提供了最真切的参考，并且相比于互联网，人工智能的应用场景只会更广阔相比于互联网，人工智能的应用场景只会更广阔。图图 16：国内人工智能应用层竞争格局国内人工智能应用层竞争格局 资料来源：艾瑞咨询，中国银河证券研究部 三三、政策密集出台，助力人工智能政策密集出台，助力人工智能发展发展 国家对于人工智能产业一直保持着密切的关注，相关政策频频出台，为人工智能产业的发展扫除障碍。目前新一代的人工智能发展规划出台，标志着顶层设计框架搭建完成，人工智能产业将在政策的助力下加速发展。表表 6：人工智能相关政策汇总人工智能相关政策汇总 时间时间 出台单位出台单位 具体文件具体文件 内容简介内容简介 2015.05 国务院 中国制造 2025 提出“加快发展智能制造装备和产品”，将“智能制造”定位为中国制造的未来主攻方向；统筹布局和推动智能交通工具、智能工程机械、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品研发和产业化。2015.07 国务院 国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见 明确指出人工智能作为 11个重点布局领域之一；发展“互联网互联网”人工智能人工智能，加快人工智能核心技术突破，培育发展人工智能新兴产业，推进智能产品创新，提升终端产品智能化水平 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。17 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 2016.03 国务院 国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要“人工智能“概念正式写入”十三五“规划纲要；布局未来网络架构、技术体系和安全保障体系。重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术。新兴领域人工智能技术。2016.05 国家发改委、科技部、工信部、中央网信办 “互联网+”人工智能三年行动实施方案 到 2018 年，中国将基本建立人工智能产业体系基本建立人工智能产业体系、创新服务和标准化，培育领先的人工智能领军企业，形成千亿级的市场应用规模。2016.07 国务院 “十三五”国家科技创新规划 指出要研究人工智能支持产业发展，重点发展大数据驱动的类人智能技术方案，明确人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向明确人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向。2016.11 国务院 “十三五”国家战略性新兴产业发展规划 培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用促进人工智能在经济社会重点领域推广应用；重点推进智能家居、智能汽车、智慧农业、智能安防、智慧健康、智能机器人、智能可穿戴设备等研发和产业化发展。2017.03 国务院 政府工作报告 全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。2017.07 国务院 新一代人工智能发展规划 到 2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点；到 2025年人工智能基础理论实现重大突破人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到 2030年人工人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平水平，成为世界主要人工智能创新中心 资料来源：中国银河证券研究部 四四、“人工智能“人工智能+”重塑各行各业，推动行业革新”重塑各行各业，推动行业革新 （一）AI+安防 未来国内安防市场可达万亿，保持高速未来国内安防市场可达万亿，保持高速迅猛迅猛增长。增长。2011-2016 年安防市场连续五年维持两位数的增长，2016 年国内安防市场规模达到 5000 亿以上，根据前瞻产业研究院的预测，到 2022 年国内安防市场规模将达到接近万亿的规模。2016 年安防市场规模中安防设备市场大约占比为 1900 亿，从产品形式上看，视频监控领域是安防行业最大的应用产品。图图 17：2011-2016 国内安防市场规模国内安防市场规模与增速与增速 图图 18：2017 到到 2022 国内安防市场规模预测国内安防市场规模预测 资料来源:中国产业信息网，中国银河证券研究部 资料来源:前瞻产业研究，中国银河证券研究部 0%5%10%15%20%25%0100020003000400050006000201120122013201420152016安防市场规模（亿元）增速 5958 6573 7251 8000 8826 9737 0200040006000800010000120002017E2018E2019E2020E2021E2022E 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。18 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 图图 19：安全应用场景分类安全应用场景分类分类分类占比占比 资料来源：中国产业信息网，中国银河证券研究部 安防行业正在向全面智能化迈进安防行业正在向全面智能化迈进。中国安防行业在过去十几年中经历了从高清化、网络化到现在智能化的升级换代，目前中国生产的视频监控摄像头基本实现高清录制，并能够通过网络对视频数据进行回收、储存与分析，安防行业也正在向智能化迈进。随着硬件、算法和数据等各项基础条件基本完善，安防行业完全智能化指日可待。硬件方面，前端摄像机逐步实现高清化，遍布广泛。硬件方面，前端摄像机逐步实现高清化，遍布广泛。目前国内生产的安防摄像机基本实现高清化，安防监控从过去的“看得见”，到现在的“看得清”，得益于数字百万高清视频监控技术的快速发展，此外安防摄像机遍布广泛，目前我国摄像头密度最高的北京市每千人拥有摄像头数量为 59 个，据不完全统计我国二线城市的摄像头数量在 5-10 万个；三线城市则在 5 万个以下。遍布广泛的清晰摄像机为智能安防奠定了数据基础。技术方面，深度学习算法成熟，带动图像识别精准度提升。技术方面，深度学习算法成熟，带动图像识别精准度提升。深度学习是近年来人工智能领域最重要的突破，深度学习出现之后，计算机视觉的主要识别方法发生了改变，机器自动学习成为了训练的主要方式，机器从海量数据中自动归纳物体的特征，使得识别精准度得到极大提升。51%8%14%10%4%14%视频监控 防盗报警 出入口控制 智能家居 平台 实体防护 图图 20：2012 年年-2016 年年安防摄像机清晰度变化安防摄像机清晰度变化 图图 21：安防摄像机码率占比安防摄像机码率占比 资料来源:中国产业信息网，中国银河证券研究部 资料来源:中国产业信息网，中国银河证券研究部 20%46%55%80%54%45%0%20%40%60%80%100%201220142016高清摄像机 标清摄像机 0123H.264H.265Smart H.265码率(M/bps)请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。19 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 数据方面，安防网络化使得海量数据得以实时储存。数据方面，安防网络化使得海量数据得以实时储存。数字摄像机采用数字信号传输，视频传输无损伤，使得长距离传输，云端存储成为可能，得以保存海量数据；网络化监控设备采用云端存储，传递实时图像，为实时动态分析提供基础。目前企业用于训练人工智能的标注数据主要来源于第三方数据库，而政府机构多年来所积累的数据则更为巨大且标注也更为清晰明确，随着政府数据的进一步公开透明，安防数据规模将以更快的速度进行增长。安防行业完全可以称为人工智能的“训练场”。图图 24：智能安防提取结构化数据与传统安防对比智能安防提取结构化数据与传统安防对比 资料来源：格灵深瞳，中国银河证券研究部 目前智能安防的落地产品已经能够实现以下几个主要目标：（1）识别目标的性状、属性以及身份识别目标的性状、属性以及身份 安防摄像头直接产生的数据不易对其进行分析，目前安防数据可通过云存储系统将各承建子系统数据进行有效关联，汇集海量数据，然后对视频非结构化数据进行处理，通过人工智能快速提取结构化数据，与数据库进行比对，实现对目标的性状、属性及身份的识别。图图 22：2010-2015 年年 ImageNet 比赛图像识别准确率比赛图像识别准确率 图图 23：商汤科技深度学习并行训练集群系统商汤科技深度学习并行训练集群系统 资料来源:艾媒咨询，中国银河证券研究部 资料来源:商汤科技，中国银河证券研究部 72.00%74.50%84.70%89.00%93.00%95.00%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%201020112012201320142015 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。20 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 （2）实时监控场景内目标数量与密度实时监控场景内目标数量与密度 在人群密集的各种场所内，实时估计人流的密集程度，根据形成的热度图判断是否出现人群过密、混乱等异常情况并即使报警；在交通方面，实时分析城市交通流量，调整红绿灯间隔，缩短车辆等待时间，提升城市道路的通行效率，为居民的出行畅通提供保障。图图 27：商汤科技人群分析：商汤科技人群分析 资料来源：商汤科技，中国银河证券研究部（3）事件检测与行为分析）事件检测与行为分析 目前智能安防已经可以实现对目标行为进行识别，能够对视频进行周界监测与异常行为分析，用于检测、分类、跟踪和记录过往行人、车辆及其它可疑物体，能够判断是否有行人及车辆在禁区内发生长时间徘徊、停留、逆行等行为，此外检测人员奔跑、打斗等异常行为。图图 25：人脸检测与分析：人脸检测与分析 图图 26：身份识别：身份识别 资料来源:腾讯云，中国银河证券研究部 资料来源:商汤科技，中国银河证券研究部 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。21 行业深度报告行业深度报告/计算机行业计算机行业 推荐标的：推荐标的：海康威视(002415)，大华股份(002236)，东方网力(300367)，苏州科达(603660)，佳都科技(600728)，熙菱信息(300588)海康威视：海康威视：安防行业龙头，全球与中国市场占有率第一，产品和方案面向 100 多个国家和地区。公司以研发为推动，早在 2014 年成立研究院，拥有雄厚的技术底蕴，在 ImageNet2016国际竞赛中取得优异成绩；“技术+产品+解决方案”全产业链布局；创新业务发展亮眼，布局智能家居、机器人与汽车领域；智能安防产品已应用在公安、金融和交通等领域。大华股份：大华股份：安防行业龙头之一。公司积极推进 PPP 项目，开拓新的市场空间，并计划港股上市，吸收资金助力发展；海外业务高速增长，收入同比增长 39.5%，在总收入占比中不断提高；成立人工智能研究院，研究深度学习等人工智能前沿技术；目前已推出一系列基于深度学习的智能化产品如前后端智能人脸识别等。东方网力东方网力：公司围绕安防进行技术研发，已形成多品种成熟的安防产品；通过整合与兼并收购，布局智能驾驶、机器人等领域；与多方进行合作成立万象人工智能研究院，加码人工智能领域，推进人工智能在其安防产品的应用。苏州科达苏州科达：网络视