深度学习推动AI技术逐步成熟和实用化:深度学习算法模型的提出、计算能力的增强、大数据的累积是人工智能发展获得突破的三大原因,其中2006年出现的深度学习是关键因素。正是深度学习,使得目前主流企业的语音识别准确度超过90%,图像识别风向标ImageNet大赛的Top5错误率从16.4%降低到3.5%,LFW人脸数据库上的算法识别率从2007年的60%上升到2014年的97%-98%,准确度超过肉眼,达到实用条件。目前人工智能历经1.0到3.0的发展,已迎来软硬件的起头并进,从信息到服务的大爆发。

巨头、资本、政策推动人工智能渐入佳境:谷歌、IBM、百度等众多巨头一方面通过对语音识别、计算机视觉的探索性研究极大推动AI进步,另一方面对外开源人工智能平台推动整个产业加速前进。目前全球已经超过千家AI创业公司,人工智能领域的投资金额也从2012年的6200万元增长到2015年的14亿元,同时各国政府推出多项政策支持产业发展,甚至上升为国家战略,人工智能渐入佳境。

AI产业千亿市场,技术层和应用层是二级市场主要投资方向:人工智能产业链自下而上依次为基础层的芯片和算法,技术层的生物识别、机器视觉,应用层的智能投顾、智能家居等,基础层和技术层即狭义的AI,发展有望先于应用层,其中人机交互新范式的语音识别、手势控制及人脸识别以及作为人工智能加速器的AI芯片在产业链占比最大。BBC预计全球狭义AI市场2020年将达到1190亿元,复合增长率19.7%;艾瑞咨询预测国内AI市场规模2020年将达到91亿,年复合增长率约50%。应用层作为人工智能与下游产业的结合,发展空间最大,我国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出计划在2018年形成千亿级人工智能产业应用规模。我们认为技术层和应用层是未来二级市场的主要投资方向。

人工智能+引领产业应用即将爆发:从产业发展的角度看,长期来说人工智能在规则清晰、信息比较有限的领域如物体识别、驾车、简单行医、高频交易等一定会超越人类,未来有望诞生过万亿的行业应用。目前底层的深度学习也已直接用于行业决策分析,技术层的生物识别技术已进入实用阶段,机器视觉尚处于成熟中,在中短期内,我们认为人工智能将在安防、交通、金融、家居、娱乐传媒、服务机器人等几大领域产生冲击,并最终导致这些领域某些环节的变革。

投资建议:考虑人工智能的发展阶段及应用场景,重点推荐:生物识别的远方光电、布局ADAS有望切入无人驾驶的索菱股份、人工智能+医疗的思创医惠、智能投顾同花顺、立足语音识别走向教育、家居等应用的科大讯飞、投资人工智能公司Cloudminds,落子AI+安全的启明星辰。关注景嘉微、方大化工、京山轻机;东方网力、川大智胜、北部湾旅、佳都科技、高新兴、汉王科技;拓尔思、科远股份;三板公司:智冠股份、英富森、智臻智能、捷通华声、海鑫科金、捷尚股份等。