2021年计算机行业“智能网联”研报

中信证券

CITICSECURITIES

计算机行业“智能网联”系列专题11

人工智能：挑战与机遇

中信证券研究部计算机组

杨泽原丁奇

2021年1月22日

中信证券

核心观点eCITICSECURITIES

-深度学习引领人工智能，开启新一轮产业变革。人工智能的三大支柱为“运算平台+数据资源+算法”，

共同推动人工智能不断突破。深度学习在人工神经网络基础上发展而来，自2006年提出之后快速发展,

在搜索技术，数据挖掘，机器翻译，自然语言处理，语音，推荐和个性化技术等领域不断取得突破，

深度学习推动人工智能产业开启新一轮革命。根据艾瑞咨询预测，2020年，人工智能产业规模预计超

过1500亿元；到2025年，产业规模预计超过4500亿元，市场空间巨大。下游渗透较多的行业包括安防'

金融、教育、汽车'商业、医疗健康等。

■人工智能产业链：三层结构——基础层、技术层、应用层

＞基础层：产业发展的支撑者与使能者。“运算平台+数据资源”属于基础层范畴，运算平台对应芯片'

云计算等，数据资源对应传感器'行业数据和服务等。基础层通常需要大量资金'人力、核心数据

的持续投入，竞争门槛较高。

＞技术层：底层框架'核心算法'通用技术。技术层“玩家”开发底层框架'研究新型算法'提高通

用技术水平，主要包含计算机视觉'语音及自然语言处理'机器学习等领域，对研发能力要求较高,

非巨头公司和巨头公司分庭抗礼的格局初步形成。

＞应用层：百花齐放，充满机遇。应用层的主要任务是实现人工智能在各垂直行业的场景化落地。智

慧城市'互联网'金融、教育'医疗'地产、零售等赛道是AI企业的重点关注领域。垂直领域场景

化覆盖面广，充满机遇，未来有望呈现出百花齐放的格局。

-人工智能的机遇与挑战

＞AI未来发展前景如何？——从历史来看，人工智能的发展呈现螺旋向上趋势，人工智能技术不断革

新发展是推动产业升级的关键，以深度学习'智能语音'CV、NLP为代表的技术仍有巨大发展空间。

＞数据从何而来？——人工智能算法训练需要大量数据资源，可借助物联网'大数据等技术获取数据,

AI公司有望依靠产品+技术+场景的完整解决方案，形成数据闭环，增强竞争优势。

＞商业模式路在何方？——软硬结合是AI商业化的典型特点，与生态伙伴加深合作关系，实现优势赛

道突破与控盘至关重要；从边界来看，伴随AI产业化程度加深，AI应用有望从2B向2c全面渗透。

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投资建议CITICSECURITIES

■风险因素：人工智能相关技术发展不及预期；商业化推进速度不及预期；产品与解决方案市场需求放

缓。

-投资建议：新一轮产业变革中，人工智能推动科技快速发展。人工智能正逐步从技术研发阶段向商业

化落地快速推进，目前已进入赋能传统产业链与各产业深度融合的关键时期。近期，伴随部分AI公司

IPO的关键推进，2021年有望迎来AI企业上市潮。我们看好技术积累深厚'产品优质、产业理解深入

的AI公司，相关企业有望借助自身对赛道的控盘力实现产品和技术之间的优势转化，不断兑现AI产业

的红利。建议关注科大讯飞、中科创达、德赛西威、恒生电子、虹软科技，以及暂未上市的商汤科技、

云从科技等。

重点公司盈利预测、估值及投资评级

EPS（元）PE

公司名称收盘价（元）—评级

2020E2021E2022E2020E2021E2022E

科大讯飞51.780.560.730.96927154买入

中科创达146.421.011.371.8314510780增持

德赛西威122.90.921.111.3513411191买入

恒生电子101.991.131.381.68907461买入

资料来源：Wind,中信证券研究部注：股价为2021年1月21日收盘价

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目录

一、人工智能开启新一轮产业变革

二、人工智能产业链各环节机遇涌现

三、人工智能的挑战与机遇：能者为王

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-新一轮产业变革

1.1三大支柱支撑，向认知智能迈进

1.2资本+政策+需求驱动，产业高速增长

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1.1三大支柱：运算平台+数据资源+算法eCITICSECURITIES

■人工智能

＞通常是指“研究'开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用的一门新的

技术科学”。人工智能的发展需要“运算平台+数据资源+算法”。

-机器学习

＞属于人工智能的其中一个领域，通过经验学习优化计算机算法，其根本在于海量数据的训练。

-深度学习

＞在人工神经网络的基础上发展而来，实现了从大数据中自动提取数据特征并设计特征模型，摆

脱了传统神经网络算法中需要人工工程进行各层的特征设计的弊端。

人工智能发展的三大支柱人工智能'机器学习和深度学习的关系及发展时间

人工智能

19503194031”。319,032000s20103

资料来源：中信证券研究部整理资料来源：NVIDIA,中信证券研究部

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1.1发展历程：向认知智能迈进eCITICSECURITIES

-人工智能三次浪潮

＞首次提出：1955年的达特茅斯会议上；

＞在此之后的几十年里，人工智能的发展经历了两起两落；

＞从2006年起由于深度学习算法的出现，人工智能产业第三次浪潮开启。

■计算—感知—认知

＞人工智能已经跨过了能存会算（快速计算和记忆存储能力）的计算智能，正在处于能听会说'能看

会认（视觉'听觉'触觉等感知能力）的感知智能阶段。

》深度学习技术使机器的感知智能得到很好的发展,并推动人工智能迈向能理解会思考的认知篁能。

1955•达特茅斯会议标志着AI的侬

1957•罗森硒特发明第一款神经网络.

Perceptron,将人M蝴t向第典法

、一高修

.计算能力突破没能使机器完电他2

1970.夕・成大规模助g训赛和©杂f弗.

OrAliH入第—?＜谷

1982］上一•宦普菲尔甯神经网络植提出

1986・BP算法出现便得大规根裨.

控网络的训练成为可能，将二算法

\AI推向第二个黄金期

1990—•人工硼卅算机

DARPA；没能实现，政府

肛\编a.二次

，低谷感知智能髭理花会思考

2006・^*一・Hinton摆出..深度学习“棒经网

■K络便得人工留能使解获得突破性计算智能能所会说.能否会认

%进展能存会管

2013•蒯学习算法在语音也

视觉识别上取得就,识［算法

别率分别ig过99%«］95%.

嚼遏入塔知智能时代

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资料来源：艾瑞咨询资料来源：讯飞研究院

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1.1发展机遇：开启新一轮产业变革eCITICSECURITIES

■三次工业革命均引发人类社会格局发生颠覆性的改变，人工智能有望开启新一轮产业革

命

＞第一次（18世纪60s）：蒸汽机成为动力机，解放了生产力；

＞第二次（19世纪70s）：电力得到应用，推动电气、化学、石油等重工业的兴起；

＞第三次（20世纪40s）：进入信息时代。信息时代先后出现了计算机、互联网、移动互联网、物联

网等几次技术变革。但部分领域近年来放缓趋势已经开始出现。

人工智能掀起新一轮技术发展浪潮

连接学派

符号学派控制学派

深度学习

r

ICT云化"放自主学习潜力

蒸汽机内搬机机H定理证明

专次系蜿血用博经同第发事/亘联网.云计*、大H技

发动机电动机第S程厚

传感H应用J芯片计,能力爆升

LSP处理语言系统开始口有GPU.

机a人开嬉J深用（学习・法宴现应用

通南丽筑嘛程序・主学习■力

SAW-SWtt,资本大批送入

195〃这畤旃会1965年筑一RumvIhMt于

187冲比£队1.联个一T3t生1986fM比8PM法HintonTK2016^AlphaGo

1784年*茶生F正式摆右鳏击败人类

辛辛蚪―SV世界皿

・次挺d了，丁。•第

MT—人g

机失败&ft.过于皿I计W帏力不足

19,20世纪初20世汜五十年代20世纪七十年代25皿1十年代21世乳一十年代现在

第一次

n革聿

机国■动化机钝化今,出化横强化今败字化自动化今■能化

7

资料来源：《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》（中国信通院&Gartner）

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1.2投融资：资本争相涌入eCITICSECURITIES

-近年来人工智能投融资火热，资本争相涌入

＞随着AlphaG。等具有较大影响力的应用逐步落地，产业界与资本界均对人工智能前景充满期待，人

工智能有望开启新一轮产业革命，大型公司纷纷展开“AI军备竞赛”。

-二级市场助推人工智能企业发展

＞私募市场与二级市场逐渐形成衔接，助推AI企业向下一个阶段发展。在二级市场，最受资本青睐的

是行业解决方案和智能风控，其次是服务机器人'ADAS系统和AI芯片，最后是智能影像医疗和智

能营销。

＞近期，伴随部分AI独角兽IPO获受理，2021年有望迎来AI企业上市潮，二级市场助推AI企业发展。

2012-2020年中国人工智能私募股权投资市场情况人工智能二级行业投资热度

一^殳资事件数-----融资金额（亿元）总投资金额（亿元）

2,800

10002000

9072,600

900-178tp0°2,400

2,200

8007241600

2,000

665653

700-14001,800

590

60012001,600

1,400

500-1031000

4061,200

400-8001,000

721

服务机器人

300600800•

186600

,.ADAS越

200400400•

65/A底片智能常销智郎影像医疗

10045200200.••

100**总投资频数

00102030405060708090100-250

201220132014201520162017201820192020

资料来源：IT桔子，中信证券研究部资料来源：亿欧数据8

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1.2政策端：政策大力支持eCITICSECURITIES

■确立“三步走”目标，加速人工智能深度应用创新建设，全面推动AI产业落地。

＞国务院2017年《新一代人工智能发展规划》中确立“三步走”目标，第一步，到2020年人工智能

总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破'技术与

应用部分达到世界领先水平；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

-加强人工智能与经济社会深度融合，积累经验做法、标杆案例

＞科技部2019年8月发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，指出要充分发挥地

方在试验区建设中的主体作用，3年内形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积

累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。

-明确“新基建”，注入“新动能”

＞受疫情影响，数字经济发展迎来关键窗口期。2020年3月，中央明确“新基建”进度，加固'升级

人工智能长期发展创新的数字底座，开启AI发展新空间。

中国计划在2030年成为AI大国

2020年・AI赶上全球领先国家；AI应用成为经济增

长的主要驱动力

2025年・AI基础研究取得重大突破，在某些领域拥有世界

领先技术；AI成为产业变革的关键驱动力

・AI在基础研究和技术应用方面成为世界领先力量;

2030年AI对建立智能经济/社会，为中国成为世界经济领

袖奠定基础

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资料来源：《新一代人工智能发展规划》（国务院），中信证券研究部

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1.2应用场景：落地场景丰富eCITICSECURITIES

-Al的最终任务是实现人工智能在各垂直行业的场景化落地

＞从全球看，人工智能企业主要集中在AI+（各个垂直领域）、大数据和数据服务'视觉、智能机器

人领域，其中AI+企业主要集中在商业（主要包含市场营销和客户管理领域）、医疗健康、金融领

域。

＞从中国看，各垂直领域的AI企业同样集中在各类垂直行业中，渗透较多的包括医疗健康'金融、商

业'教育和安防等领域，根据中国信通院数据，其中医疗健康领域占比最大达到22%,其次在金融

和智能商业化领域占比分别达到14%和11%0

全球人工智能企业结构

资料来源：《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》（中国信通院&Gartner）,中信证券研究部10

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1.2市场规模：产业高速增长eCITICSECURITIES

■人工智能赋能实体经济，产品与产业将实现双向共建，推动AI产业高速增长。

＞根据艾瑞咨询预测，2020年，人工智能产业规模预计超过1500亿元；到2025年，产业规模预计超

过4500亿元。

＞我们判断市场将会百花齐放，人工智能创业企业有望是AI产业的主要力量，外围赛道切入的包括互

联网公司、云服务公司、大数据公司、信息技术服务公司、通信设备公司以及个别科研院所切分其

余市场。

中国计划在2030年成为AI大国

资料来源：艾瑞咨询（含预测），中信证券研究部11

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二、人工智能产业链各环节机遇涌现

2.1三层结构：基础层、技术层、应用层

2.2基础层：巨头角逐

2.3技术层：格局初定

2.4应用层：充满机遇

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2.1三层结构一基础层、技术层、应用层eCITICSECURITIES

人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层

1）基础层是指对AI提供支撑性服务的硬件平台，包括芯片'传感器'数据和服务、生物识别、云

计算等;

2）技术层是指实现计算机感知和认知的程序算法，主要包括机器学习'计算机视觉、语音及自

然语言处理等;

3）应用层是指将人工智能是现在垂直领域的应用，包括工业机器人、服务机器人'智能医疗、

智能金融等。

前文我们提到了一个观点—“运算平台+数据资源+算法”为人工智能提供三大支柱,

接下来我们将继续沿着这条线，分析人工智能产业链不同层次的投资机会。

人工智能产业链三层结构包含内容

•提供数据或计算能力支撑

基础层•芯片、行业数据、数据服务、云计算平台

・实现感知智能或认知智能的关键技术

技术层・机器学习、计算机视觉、自然语言处理……

•落地细分行业场景应用

应用层・智能金融、智能医疗、智能安防、智能驾驶、智能家居

资料来源：艾瑞咨询，中信证券研究部13

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22基础层：巨头角逐eCITICSECURITIES

-基础层：产业发展的支撑者与使能者BAT人工智能核心数据储备对比

公司数据技术人才战略方向

＞特点：提供“运算平台”和“数据资源”。数据聚合、语义重视培养相关领域注重研究与实

百度公共数据、需求数据

需要大量资金'人力、核心数据的持续投理解、深度学习高端人才用性相结合

底层系统、并发系统级别人才，如完善底层系统、

入，竞争门槛较高。电商数据、信用数据

处理、深度学习Linux、数据库等做分享平台

深度学习、语义技术执行力强，注面向产品、打

＞格局：巨头游戏腾讯社交数据、关系数据

理解、执行力强重生态合作造生态圈

基础层主要玩家图谱行业基础层主要玩家及布局

地区公司布局/产品类型

微软云计算平台

HVIDIA国❷地平经云和角右Softn«©识占"阪亚8FORWARD'国外Aruze云平台

**»•««/SC*UniMMaid

强旷视。引憎建黎里中gm数据资源

Cambricon..基于cortana和bing的数据资源

VftCMKBaidSSI?Bai&BBS亘通

研发FPGA芯片芯片运算平台

开源框架传感器云服务谷歌张量处理单元TPU芯片运算平台

Ba点百度用MS?Gogle海康周视@卜阳C3阿里三Q百度联三TensorFlow机器学习平台

=!MicrosoftfacebookWMW宇视⑷XBHB&)腾讯云¥峥HUAWE6I基于搜索业务的数据资源数据资源

IBMTrueNorth芯片芯片运算平台

GPU市场占有率量子计算平台、电路设计运算平台

基于Watson的行业数据数据资源

■AMD■Intel■NvidiaSystemML机器学习平台

WatsonloT平台数据资源

FacebookTorch深度学习平台

亚马逊AWS云计算平台

国内阿里巴巴阿里云基础层

数据库OceanBase基础层

YunOS底层操作系统

腾讯腾讯大数据数据资源

QQ物联数据资源

腾讯云云计算平台

百度百度云基础层

资料来源：艾瑞咨询，JonPeddieResearch,钛媒体公众号，中信证券研究部14

百度大数据+平台数据资源

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2.3技术层：格局初定SCITICSECURITIES

■技术层：底层框架、核心算法、通用技行业技术层主要玩家及布局

术计算机视觉「机器学习

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»特点：技术层公司可以使用基础层公司提Bai总百度