it桔子-行业2017计算机行业深度报告巨头人工智能布局梳理之国内篇

1、 计算机行业巨头人工智能布局梳理之国内篇中性 看淡 (维持)中国/A 股计算机 2017 年 08 月 22 日 看好行业评级国家/地区行业 报告发布日期我们在去年的报告中借鉴制造业质量管理方法，提出推动人工智能商业化进展的”人机料法环“五要素模型，概括为：人才储备、计算设施、数据积累、技术算法、应用场景。科技巨头大力投入，资本市场热情高涨，部分技术方向和场景应用逐渐成熟可商用，原有“人机料法环”五要素也将受到来自资金和政策的推动。本篇报告在此框架基础上就国内 BAT 在五要素方面的布局分别加以梳理。 核心观点行业表现计算机沪深30023%从源头来看，几乎可以认为是计算设施、数据积累和技术算法

2、三者共同推动了这一轮以深度学习为代表的人工智能的爆发，伴随着的是各路巨头对关键人才的激烈争夺。而随着技术层面的可用程度日益成熟，以及对更多高质量可用数据的渴求，应用场景也逐渐成为各方争夺的高地。 11%0%-11%百度目前在国内科技巨头中首先喊出“All in AI”，决心与魄力不可谓不大 并且在计算设施、数据积累以及算法、人才等多方面都拥有自己的竞争优势应用场景上除了将人工智能技术应用于自身原有的搜索、信息流内容以及广告推荐等核心业务之外，还在自动驾驶、虚拟助手、金融、医疗、智能硬件等众多领域早有布局，其中又以智能驾驶和人机交互为重。但关于未来的这 场压上全部身家性命的豪赌结果，依然需要时间

3、来检验。 -23%-34%深度报告资料来源：WIND阿里最核心的依然是云计算+海量数据。其中强大的云计算由阿里云提供，数 据则主要来自电商平台以及支付宝等产品沉淀的海量用户；然后在此基础上阿里将计算能力、数据处理以及人工智能技术应用在自身各业务条线的同时输出赋能到在线推广、线下零售、金融、物流、医疗、城市管理等各个领域 主要聚焦在 B 端应用。 腾讯在数据方面拥有无可比拟的优势，同时基于现有的产品和用户，可以快速找到 AI 落地的场景。而近年来在 AI 团队人才招募和计算能力设施上更是大手笔投入，其 AI 能力在内部社交、游戏和内容推荐等核心业务的同时 也逐渐加大通过平台对外输出的开放力度，并

4、通过投资、收购以及扶持、引 导等各种方式完善在医疗、金融、智能硬件、自动驾驶、工业互联网等多方面的生态布局。 证券分析师张6085执业证书编号：S0860514090001综合来看，互联网巨头在基础计算设施和线上用户数据方面拥有天然优势， 叠加研发投入和资金支持，对顶级人才有很大吸引力，进而算法上也能保持一定优势。但对于类似医疗、教育等专业性较高的垂直场景，不仅数据获取存在难度，而且对行业专家、业务理解、产品打磨能力的需求并不逊色于算法人才，巨头大而全的布局难以深度介入，这也正是初创企业以及正在转型 的非巨头上市公

5、司机会所在，找准自身优势场景，做深做透，做到难以取代 联系人邵进3209投资建议相关报告 AI 上升为国家战略，各方场景布局有所聚焦人工智能月报 2017 年 7 月期 巨头纷纷入场，是否意味着智能音箱真将迎来春天？ 智能语音：谈入口太早，但不可或缺 从新版 AlphaGo 及 GMIS 大会，看人工智能最新进展 【行业2017-08-04看好在线下部分垂直场景有深刻的业务理解和数据积累，并且已有产品应用或布局比较明确的相关公司。 2017-07-06证券研究报告】风险提示 前瞻性研发投入较高、人工智能应用进度可

6、能不及预期、过高预期的炒作可能导致挤泡沫过程加速到来 2017-06-072017-05-30东方证券股份东方证券股份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。 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。 16/0816/0916/1016/1116/1217/0117/0

7、217/0317/0417/0517/0617/07 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇目 录一、百度：孤注一掷，全面押注人工智能51.1 人才储备51.2 计算设施61.3 数据积累71.4 技术算法71.5 应用场景8二、阿里：融入人工智能，不断扩大云计算先发优势102.1 人才储备102.2 计算设施112.3 数据积累122.4 技术算法122.5 应用场景12三、腾讯：自带用户与数据，AI 与内在业务结合为主133.1 人才储备143.2 计算设施153.3 数据积累163.4 技术算法163.5 应用场景17风险提示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

8、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。2 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇图表目录图 1：“人机料法环”五要素模型 4图 2：基于百度大脑和智能云的人工智能 ABC 布局5图 3：近年来从百度离职的 AI 技术牛人6图 4：腾讯云 AI 产品服务矩阵图14图 5：腾讯人工智能相关实验室14表 1：百度通过收购获得人才加盟5表 2：百度硬件基础设施投入6表 3：百度相关平台建设7表 4：百度技术算法公开案例8表 5：百度技术算法相关投资案例8表 6：百度人工智能应用场景8表 7：阿里人工智能相关实验室10表 8：阿里人才招募11表 9

9、：阿里基础计算设施11表 10：阿里技术算法公开案例12表 11：阿里人工智能应用场景12表 12：腾讯人才招募及培养15表 13：腾讯硬件基础设施投入15表 14：腾讯相关平台建设15表 15：腾讯技术算法公开案例16表 16：腾讯人工智能应用场景17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。3 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇我们在去年的报告中梳理人工智能关键要素时，借鉴制造业领域质量管理方法，提出推动人工智能商业化进展的”人机料法环“五要素模型，具体而言将各方面要素概括为：人才储

10、备、计算设施、数据积累、技术算法、应用场景。 其中人才不仅指算法领才，也包括工程、产品甚至市场和战略相关的人才，计算设施也不仅指 拥有多少服务器、GPU 或者数据中心以及在芯片等领域的研发布局，同时也包括对内以及对行技术输出的平台及开源框架等。其他三个要素按字面意义理解即可，这里不作展开。 图 1：“人机料法环”五要素模型数据来源：东方证券研究所从源头来看，几乎可以认为是计算设施、数据积累和技术算法三者共同推动了这一轮以深度学习为 代表的人工智能的爆发，伴随着的是各路巨头对关键人才的激烈争夺。而随着技术层面的可用程度日益成熟，以及对更多高质量可用数据的渴求，应用场景也逐渐成为各方争夺的高地。

11、科技巨头大力投入，资本市场热情高涨，部分技术方向和场景应用逐渐成熟可商用，此时在原有“人 机料法环”五要素的基础上将会受到来自资金和政策的推动。正如今年 7 月发文将“人工智能”正式上升到国家战略的高度，背后必然还会有一系列细化政策及资金支持计划。人工智能已经成为不可阻挡的趋势！ 在这里我们基于以上思考框架，暂不考虑资金和政策因素，主要针对内在的“人机料法环”五个要 素，简要梳理国内 BAT 在人工智能领域的相关布局。 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。4 计算机深度报告 巨头人工智能布局

12、梳理之国内篇一、百度：孤注一掷，全面押注人工智能根据百度在今年 7 月份开发者大会的相关资料，在“All in AI”的基调之下，未来关于 AI 开放生态的布局将主要以百度大脑和智能云为基础，并在此基础上重点构建 DuerOS 智能语音交互平台和Apollo 智能驾驶开放平台。其中百度大脑和智能云的平台架构如下： 图 2：基于百度大脑和智能云的人工智能 ABC 布局数据来源：百度开发者大会、东方证券研究所目前百度是国内科技巨头中首先喊出“All in AI”，决心与魄力不可谓不大。通过以上不完全信息梳理也可以大致看出百度在多方面早有布局，并且在计算设施、数据积累以及算法、人才等多方面都拥有自己

13、的竞争优势，但关于未来的这场压上全部身家性命的豪赌结果，依然需要时间来检验。 1.1 人才储备 四年时间四大实验室：2013 年 1 月成立深度学习实验室 IDL，2014 年成立硅谷人工智能实验室，2014 年 7 月成立大数据实验室，2017 年 1 月成立 AR 实验室。 实验室的建立便于面向全球范围招揽顶尖人才，同时还能进行内部培养。例如百度深度学习实验室于 2014 年启动“少帅计划”，面向全球人工智能领域 30 岁以下的年轻研究人员提供 T9 甚至 T10 职级，年薪百万人民币起，上不封顶。 此外，2017 年 6 月度秘事业部宣布在硅谷设立研发团队，旨在吸引全球顶尖的智能语音对话

14、交互人才，专注于智能语音对话领域的科学研发以及创新应用。7 月在 AI 开发者大会上宣布推出“AI Star 计划”，通过资金、培训、市场、政策等配套措施，为 AI 开发者提供全方位支持，在三年内帮助培 养 10 万名 AI 工程师。 同时，近年来一部分收购举动在本质上也是为了获得对应的团队人才，例如：表 1：百度通过收购获得人才加盟数据来源：互联网，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。5时间事项2016 年 12 月 收购在营销方法论和产品化方面拥有独到之处的李叫兽团队 20

15、17 年 2 月 收购渡鸦科技，创始人吕骋携团队正式加盟百度 2017 年 4 月 收购美国硅谷计算机视觉 AI 初创公司 xPerception，核心团队加入百度 2017 年 7 月 收购专注语音唤醒和交互的 AI 初创公司 Kitt.AI，CEO 姚旭晨加入百度 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇当然，作为互联网巨头，在吸纳人才的同时也难以避免人才流失。据不完全统计梳理，近年来从百 度离职的牛人们主要聚焦到自动驾驶、语音语义、计算机视觉以及医疗等领域。 图 3：近年来从百度离职的 AI 技术牛人数据来源：互联网、东方证券研究所（注：其中倪凯据称已离开乐视）1.2 计算设施 在硬

16、件基础方面，百度从云计算中心到服务器、智能芯片等方面均有布局，今年 6 月率先推出基于FPGA 的云服务器。 表 2：百度硬件基础设施投入数据来源：互联网，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。6时间事项2012 年 8 月 百度云计算（阳泉）中心奠基开工，2014 年正式投入使用 2014 年 9 月 以数千万元 A 轮投资上海汉枫，布局智能芯片产业 2016 年 6 月 发布全球首个单机支持 16 块、最大扩展到 64 块 GPU 的服务器 X-Man GPU Box，将为

17、机器学习提供强大计算能力 2017 年 3 月 联合 ARM、紫光展锐和汉枫电子发布 DuerOS 智慧芯片，围绕成本、性能和易用性等方面打造一站式智能语音交互解决方案 2017 年 6 月 发布百度云 FPGA 云服务器内测版本，成为国内率先推出可用的 FPGA 云服务的厂商 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇在平台建设方面，除了开源分布式深度学习平台 PaddlePaddle，此外百度最主要的技术输出平台为人工智能操作系统 DuerOS 以及智能驾驶开放平台 Apollo。 表 3：百度相关平台建设数据来源：互联网，东方证券研究所1.3 数据积累 作为搜索起家的互联网巨头，基于互

18、联网积累的线上数据是最大优势，同时由于在本地生活、泛娱乐以及游戏、教育等领域的扩张延伸，同样积累起海量的用户数据。其中： 、互联网及移动互联网：国内份额第一的百度搜索、份额第二的百度输入法，2013 年 7 月以 18.5亿美元全资收购移动应用分发入口 91 无线； 、本地生活：百度外卖、地图，2014 年 1 月完成全资收购团购网站糯米网、2015 年战略入股百 姓网，10 月份与大众点评共同领投排队应用“美味不用等”5 亿元 C 轮融资、2016 年 4 月参与链家60 亿元融资； 、泛娱乐：视频、音乐、小说、爱奇艺，以及 2013 年 1 月投资乐彩网、5 月以 3.7 亿美元收购PPS

19、 视频并与爱奇艺合并、12 月以 1.915 亿元全资收购纵横中文网等； 、游戏：百度爱玩、多酷游戏中心以及投资的蓝港在线、07073 游戏网等；、教育：百度教育、文库、知道、作业帮、百科以及 2013 年 6 月 1000 万美元入股传课网、2015年 2 月 1 亿美元投资沪江网等。 1.4 技术算法 在技术算法上，百度在国内巨头中属于领先者，一方面大力投入推动现有团队的研发进程，另一方面招兵买马，通过“挖墙脚”或投资收购等多种手段维持自身的人才优势以及算法领先地位。 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

20、后一页的免责申明。7时间事项2012 年 9 月 推出面向用户的云服务平台 2014 年 9 月 发布智慧商业平台，面向传统商业企业进行智能数据合作 2016 年 7 月 举行云计算战略发布会，提出“云计算+大数据+人工智能”三位一体 2016 年 8 月 开源分布式深度学习平台 PaddlePaddle，大大降低用户使用深度学习技术成本 2016 年 9 月 开源 DeepBench 基准测试工具，AI 研究者和芯片制造商可以用来测试不同芯片性能，并于 2017 年 6 月的升级版中加入推理测量等功能 2016 年 11 月 宣布向公众免费开放包括情感合成、远场方案、唤醒二期技术和长语音方案

21、在内的四项全新语音技术接口； 发布基于云的人工智能应用平台“天智”，由感知平台，机器学习平台，深度学习平台组成 2017 年 1 月 推出对话式开放人工智能操作系统 DuerOS，支持多种硬件设备接入，并支持第三方接入 2017 年 4 月 发布自动驾驶开放平台 Apollo，向合作伙伴免费提供无人驾驶能力，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分，并于 7 月份正式开源 Apollo 1.0 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇表 4：百度技术算法公开案例数据来源：互联网，东方证券研究所 表 5：百度技术算法相关投资案例数据来源：互联网，东方证券研究所1.5 应用场景

22、 百度除了将人工智能技术应用于自身原有的搜索、信息流内容以及广告推荐等核心业务之外，还在自动驾驶、虚拟助手、金融、医疗、智能硬件等众多领域早有布局。 表 6：百度人工智能应用场景有关分析师的申明，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。8应用场景时间事项原有业务搜索、信息流内容及广告推荐、百度知道、百度贴吧等业务 自动驾驶2014 年 4 月 发布车联网解决方案 CarNet，实现手机与车机互联 2014 年 9 月 与宝马签署合作协议联手研发高度自动驾驶技术（该合作项目已于 2016 年 11 月终止） 201

23、6 年 9 月 百度无人车获得美国加州政府颁发的全球第 15 张无人车上路测试牌照 2016 年 9 月 百度智能汽车事业部正式升级为 L3 事业部，囊括 NTHSA 标准的 L3 自动驾驶解决方案以及 CarLife、MapAuto、CoDriver、MyCar 等车联网服务 2016 年 10 月 与福田汽车签署战略合作协议，无人驾驶超级卡车和车联网是本次合作两大核心内容，无人驾驶技术方面的合作基于百度高精度地图的 L3 自动驾驶技术 时间事项2013 年 4 月 入股捷通华声 2014 年 12 月 以 300 万美元投资以色列一家视频捕捉技术创业公司 Pixellot2016 年 9

24、月 成立风司 Baidu Venture，为人工智能以及 AR、VR 等下一代科技创新项目提供支持，第一期基金规模将达 2 亿美金 2017 年 2 月 参与了新西兰的一家专注于 VR/AR/MR 领域 3D 人物成像技术的人工智能初创公司 8i 的 2700 万美元 B 轮融资 2017 年 4 月 全资收购专注于机器视觉软硬件解决方案的 AI 初创公司 xPerception2017 年 7 月 全资收购专注于语音唤醒和交互的 AI 初创公司 Kitt.AI时间事项2014 年 4 月 发布大数据引擎，提供大数据存储、分析和挖掘技术 2014 年 9 月 百度云结合百度深度学习实验室提供的

25、人脸识别及检索技术，推出云端图像识别功能 2014 年 11 月 发布基于模拟神经网络的“智能读图”，识别、搜索图片中的物体 2014 年 12 月 福布斯文章表示吴恩达及研究团队基于深度学习的语音识别系统“Deep Speech可在嘈杂环境下实现将近 81%的辨识准确率 2016 年 9 月 宣称百度大脑语音识别准确率达到 97%，超过人对语音的识别能力 2017 年 2 月 麻省理工科技评论发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名 2017 年 5 月 提出语音合成技术 Deep Voice2，可以使用单个模拟生成不同的声音，支持多说话人的文本转语音 计算机深度报告 巨头人工

26、智能布局梳理之国内篇有关分析师的申明，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。92017 年 1 月 与北汽在拉斯维加斯举行战略合作发布会公布，将共同开发量产 L3 级别的自动驾驶汽车，其中百度提供 Learning Map 地图数据、百度汽车大脑、CarLife 等技术和服务，而北汽将在未来 1 - 2年内量产智能驾驶汽车 2017 年 3 月 自动驾驶和智能汽车业务整合，L3 与 L4 合并成立智能驾驶事业群组，由陆奇直接担任总经理 2017 年 4 月 发布“Apollo”新计划，向合作伙伴免费提供无人驾驶

27、能力，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分，将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具 2017 年 4 月 与博世、高德、四维图新签署基于高精地图的自动驾驶战略合作协议，百度主要提供高精度地图、自定位和 AR HMI 技术 2017 年 6 月 主导对蔚来汽车亿美元以上的 C 轮投资 2017 年 7 月 正式开源 Apollo 1.0，并与微软达成合作，由微软在中国以外的地区提供智能云 Azure 服务，共同推进全球自动驾驶技术的发展与应用 虚拟助手/ 语音助手2015 年 9 月 推出为用户提供秘书化搜索服务的语音控

28、制机器人助理“度秘”2017 年 1 月 CES 展推出对话式开放人工智能操作系统 DuerOS，该平台应用主要集中在语音、自然语言和图像识别等领域，面向开发者提供围绕对话交互的软硬件一体化解决方案，包括轻量版芯片、麦克风阵列技术等 金融2015 年 12 月 百度成立金融服务事业群组，在金融产品中依靠图像识别、数据风控技术等人工智能和大数据应用，“秒批”让用户获得相应信贷产品 2015 年 12 月以 1000 万美元认购宜人贷 1.71%股权，成为其基石投资者 2016 年 6 月 投资美国比特币创业公司 Circle Internet Financial，看中其全球化支付能力，为日后获取

29、海外高净值客户做准备 2016 年 7 月 战略投资将机器学习和大数据分析结合为客户提确信用评分的美国金融科技公司 ZestFinance2017 年 1 月 宣布与中信银行共同筹建的中信百信银行获批 2017 年 6 月 与农业银行达成战略合作，将在人工智能技术与金融结合方面展开深度合作，并共建“金融科技联合实验室”医疗2013 年 6 月 百度医前智能问诊平台上线 2013 年 12 月成立智能人体便携设备品牌 Dulife2015 年 2 月 战略投资医护网，提供图像语音识别、技术交互、大数据和人工智能等技术支持 2016 年 10 月 推出百度医疗大脑，基于大数据建立患者，主要通过海量

30、医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟问诊流程，与用户交流 2017 年 4 月 百度医疗大脑宣布与国内社区医疗服务领导者社区 580 合作，将为分级医疗注入人工智能的“技术大脑”，并将上线基于百度医疗大脑能力的“医生诊疗助手”智能硬件2014 年 正式开放创新智能硬件合作计划 Baidu inside，为加入 Baidu Inside 合作计划的创新硬件提供百度技术能力以及营销、数据等多方面支持 2014 年 4 月 举行百度智能硬件峰会，与佳能、海尔等厂商联合发布 20 多款搭载百度技术的智能硬件产品 2014 年 9 月 在百度世界大会上正式公布了两款智能硬件 Ba

31、iduEye 和 CoolBox，前者为用户提供所见事物背后的信息及相关服务，后者根据用户提问寻找答案 2014 年 10 月 参与发起中关村智能硬件联盟，百度、京东、奇虎、小米在内的联盟成员将在中关村核心区重点建设以智能硬件为主题的“平台+孵化+投资”创业孵化器 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇数据来源：互联网，东方证券研究所 二、阿里：融入人工智能，不断扩大云计算先发优势整体而言，阿里最核心的依然是云计算+海量数据，其中强大的云计算由阿里云提供，数据则主要来自电商平台以及支付宝等产品沉淀的海量用户；然后在此基础上，阿里将计算能力、数据处理以及人工智能技术应用在自身各业务条线的同

32、时，输出赋能到在线推广、线下零售、金融、物流、医疗、城市管理等各个领域，主要聚焦在 B 端应用。 2.1 人才储备 除了拥有阿里研究院、数据科学与技术研究院 iDST、人工智能实验室、VR 实验室，蚂蚁金服也具备自己的人工智能团队。此外，2017 年 3 月阿里宣布推出“NASA”计划，面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别这些核心技术组建新团队，建立新的机制和方法。 表 7：阿里人工智能相关实验室数据来源：互联网，东方证券研究所除了组建实验室，阿里在顶级人才招募和新人培养方面也毫不含糊，简要列举如下：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

33、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。10实验室简要介绍阿里研究院 2007 年 4 月成立，与业界顶尖学者、机构紧密合作，聚焦电子商务生态、产业升级、宏观经济等研究领域。2015 年 6 月，研究院宣布成立国内首个聚焦于数据经济领域的研究中心。 数据科学与技术研究院 iDST2014 年 10 月左右成立，直属于阿里巴巴集团，两位负责人分别是漆远、金榕，2014 年底涂子沛任阿里副总裁分管大数据，同时也成为 iDST 负责人之一，不过已于 2016 年离职； 后来由于技术与业务部门之间融合协作遇到的问题，2015 年 7 月 iDST 各团队被分散到不同部门，漆远到蚂蚁金服

34、任首席数据科学家，金榕加入淘宝和天猫搜索部门，原先漆远领导的语音团队留在阿里云。iDST 名称保留，级别从直属集团变成阿里云下属部门。 2017 年 3 月，此前拆分到各业务部门的团队重新拼装，目前 iDST 院长为金榕，副院长/首席科学家为任小枫，计算视觉组负责人为华先胜。 人工智能实验室 2016 年成立，2017 年 7 月首次亮相，主要负责消费级 AI 产品研发，例如智能音箱“天猫精灵 X1”，智能语音助手和开发者平台 AliGenie，开放核心技术包括深度学习、自然语言处理、搜索、推荐算法、知识表示以及推理问答系统 VR 实验室 2016 年 3 月成立，目标发挥平台优势，推动 VR

35、 内容培育和硬件孵化，并启动“Buy+”计划，引领未来购物体验 蚂蚁金服相关实验室 前 iDST 负责人漆远到蚂蚁金服任副总裁&首席数据科学家，人工智能部门 300 多人团队，领域包括智能客服以及营销、风控等科技金融相关领域。旗下有四个技术实验室，分别关注生物识别、区块链、人工智能和物联网 2016 年 8 月 百度未来商店联合创业家杂志发起“NOVA 创新产品扶持联盟”，专注扶持智能硬件初创企业 （百度未来商店已于 2016 年 6 月左右关闭） 2016 年 9 月 在百度世界大会发布智能后视镜 X7982017 年 基于 DuerOS 等平台将 AI 技术输出给合作伙伴，例如先声互联基于

36、全志科技处理器、自身前端处理技术以及百度 DuerOS SDK，为用户提供一站式智能音箱解决方案和开发评估平台 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇表 8：阿里人才招募数据来源：互联网，东方证券研究所在培养新人方面，2012 年推出“阿里星”人才计划，面向全球招募技术人才、培养年轻技术骨干； 2014 年 3 月马云在北京大学发起“天池大数据竞赛”，由阿里提供脱敏数据并对全球参赛队伍开放，吸引了以学生为主的众多新生代数据科学家参与，该项比赛每年都会举办。 2.2 计算设施 主要围绕阿里云展开，重点落在云计算和大数据处理。拥有分布式云计算操作系统“飞天”和移动端IoT 操作系统 YunO

37、S。在输出 AI 技术和赋能方面推出了：大数据计算平台 MaxCompute、人工智能服务平台 DTPAI、人工智能开发者平台 AliGenie、阿里云人工智能 ET 等。 表 9：阿里基础计算设施数据来源：互联网，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。11时间事项2009 年 创立云计算平台“阿里云”，2010 年 5 月对外公测，2011 年 7 月阿里云官网正式上线，开始大规模对外提供云计算服务 2011 年 7 月 发布基于云计算，以数据和服务为导向的 IoT 操作系统

38、YunOS，截至 2017 年 5 月，YunOS 智能终端累计激活突破 1.57 亿 2014 年 7 月 阿里云发布大数据计算平台 MaxCompute，中小公司花几百元即可开始分析海量数据 2014 年 8 月 阿里云发布“云合计划”，招募 1 万家云服务商，构建云生态系统 2015 年 7 月 联合中科院成立全新实验室，共同开展在量子信息科学领域的前瞻性研究，研制量子计算机 2015 年 8 月 阿里云推出人工智能服务 DTPAI 平台，整合机器学习及深度学习技术，并呈现在拖拽使用的简易界面上，开发者无需编写新代码即可利用 DT PAI 预测用户行为 2016 年 1 月 阿里云发布一

39、站式大数据平台“数加”，开放阿里巴巴十年的大数据处理能力，首批亮相 20 款产品 2016 年 8 月 阿里云小 Ai 机器人正式升级为阿里云人工智能 ET，具备并能输出语音识别、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能 2017 年 1 月 阿里云发布异构计算解决方案：弹性 GPU 实例和 FPGA 解决方案，能为客户提供高效率、低延迟的实时计算， 在数据安全性有保障的前提下，提供灵活弹性的异构计算资源，尤其适合人工智能创业者的应用 2017 年 3 月 发布向开发者提供人工智能技术的机器学习平台 PAI2.02017 年 8 月 参与人工智能芯片研发公司寒武纪 1 亿美元 A 轮融资 时间

40、事项2014 年 12 月 大数据和数据之巅作者涂子沛加入阿里并任副总裁，分管大数据，同时也成为 iDST 三位负责人之一。2016 年初已离开阿里，并于 2 月创立杭州观数信息科技（观远数据），提供基于大数据商业智能分析2016 年 7 月 微软前合伙人周靖人加盟并担任阿里云首席科学家；当月，IEEE 院士华先胜加入阿里云 iDST，担任计算机视觉负责人 2017 年 5 月 人工智能领域的世界级泰斗迈克尔欧文乔丹（Michael I.Jordan）正式受聘成为蚂蚁金服新成立的科学智囊团主席，同时也是蚂蚁金服首位技术顾问 2017 年 6 月 原亚马逊资深主任科学家任小枫正式确认加入阿里巴巴

41、，担任人工智能核心团队 iDST 副院长和首席科学家 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇2.3 数据积累 电商起家的阿里天生自带流量，近年来更是从线上到线下，再结合物流“菜鸟平台”，积累了海量、高位的用户数据。此外，阿里在金融、泛文娱、社交以及 O2O 等领域也有可观的数据积累。 、电商及物流数据： 自有的天猫、淘宝沉淀了海量、高维的用户数据，同时近年来还积极入股 传统线下零售商超等；此外 2013 年 5 月与银泰集团、复星集团以及传统快递公司共同组建大数据 物流平台“菜鸟网络”； 、金融数据： 蚂蚁金服旗下支付宝、余额宝、花呗、借呗以及阿里小贷、网商银行等；、泛文娱体育数据： 自

42、有的阿里影业、音乐、文学、体育以及投资的优酷土豆等；、社交数据： 自有的社交软件“来往”以及投资的新浪微博、陌陌等；、O2O 数据： 口碑外卖、淘点点以及投资的美团、饿了么等。2.4技术算法表 10：阿里技术算法公开案例数据来源：互联网，东方证券研究所2.5应用场景表 11：阿里人工智能应用场景有关分析师的申明，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。12应用场景时间事项电商零售及物流借助大数据和推荐算法，提升营销效果；通过人工智能进行最合理最优化的派单；帮助商家解决复杂的服务场景，协助决策 2013 年 5 月

43、 与银泰集团、复星集团以及相关物流公司共同组建大数据物流平台“菜鸟网络” 2016 年 9 月 发布末端智能配送机器人小 G，可以将包裹全自动配送到用户家门口 2017 年 7 月 无人零售商店“淘咖啡”在杭州亮相；未来将有望对线下实体商超便利店技术输出进行智能化升级改造 各类 ET 大脑基于阿里云人工智能 ET 的城市大脑、医疗大脑、工业大脑、环境大脑等 2016 年 10 月 与杭州市政府合作打造城市数据大脑，内核采用阿里云 ET 人工智能技术，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的 Bug2017 年 6 月 发布 ET 环境大脑，利用 AI 感知与解决雾霾、

44、排污和自然灾害问题 2017 年 3 月 在云栖大会深圳峰会上发布 ET 医疗大脑、ET 工业大脑 时间事项2016 年 9 月 蚂蚁金服宣布收购总部位于美国堪萨斯市的生物识别技术创业公司 EyeVerify2017 年 5 月 阿里巴巴“NASA 计划”有新进展，车辆检测准确率拉升至 90.46%，刷新了全球权威机器视觉算法测评平台KITTI 的世界 2017 年 6 月 阿里技术团队公开论文，用深度兴趣网络（Deep Interest Network，DIN）解决准确预测点击量的问题 2017 年 7 月 阿里云城市大脑三项技术论文同时入选国际顶级学术会议 ACM ，论文研究成果将用于智能

45、判断交通事故、人流轨迹，同时将解决研究过程中交通数据样本不足的等问题 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇数据来源：互联网，东方证券研究所三、腾讯：自带用户与数据，AI 与内在业务结合为主腾讯在人工智能领域的动作可以算是最为低调的，但近年来也已经不声不响地从底层 IaaS，往上延伸到 AI 平台、基础服务、具体应用和解决方案，已经形成了较为完成的布局。 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。13医疗2015 年 6 月 阿里云推出“医疗云”，为医疗健康行业提供云计算解决方案 2015

46、年 10 月携手华大基因推出精准医疗应用云平台 2017 年 3 月 推出 ET 医疗大脑 金融基于阿里云和大数据技术，在金融领域完成用户画像，并拓展征信、风控以及消费金融等产品， 例如蚂蚁金服旗下的芝麻信用分、花呗、借呗等 2017 年 3 月 阿里巴巴、蚂蚁金服与建设银行签署战略合作，用数据和技术助力金融发展 2017 年 6 月 蚂蚁金服向保险行业开放“定损宝”，应用深度学习图像识别检测技术，通过部署在云端的算法识别事故照片 智能家居2014 年 10 月 大华股份隆重发布旗下智能家居新品牌“乐橙”，并联手阿里云计算，打造智能家居互联网解决方案 2015 年 5 月 与海康威视达成深度合

47、作，阿里云计算和大数据能力与海康威视旗下的萤石云及产品结合，深度开拓潜力巨大的家居安防市场 智能客服2015 年 11 月 蚂蚁金服旗下的支付宝智能客服在双十一语音自助比例达到 94%，2016 年 97%，未来更关注问题解决率和满意度 2016 年 3 月 阿里巴巴全量推出人工智能客服“阿里”，会员可以通过手机淘宝任意二级页面便捷的找到，一站式体验服务、导购、咨询、智能助手等功能，8 月份推出商家版“店”，并在天猫荣耀官方旗舰店率先投入测试 2017 年 3 月 客服机器人的问题解决率超过在线人工，不到一年时间节约 1 个多亿成本 虚拟助手2016 年 4 月 发布人工智能程序小 Ai，实战

48、预测我是歌手歌王得主，6 月完成现场中文语音识别挑战；（阿里云小 Ai 后来于 2016 年 8 月升级为阿里云人工智能 ET） 2017 年 7 月 推出智能语音助手 AliGenie，并将其嵌入到智能音箱 智能硬件2015 年 10 月 阿里云和富士康共同发布“淘富成真”项目，为智能硬件创业者赋能；当月，阿里智能与上海庆科联手共创云+端的智能硬件一体化解决方案 2015 年 10 月 阿里 YunOS 宣布进军智能穿戴设备领域，发布两款与硬件厂商合作的智能手表 PAY WATCH 和inWatch Run2016 年 3 月 海尔发布的智能大吸力油烟机“云厨”搭载了阿里巴巴旗下的智能操作系

49、统 YunOS2017 年 2 月 全球最大玩具公司美泰宣布与阿里巴巴达成战略合作，并将与阿里巴巴人工智能实验合作开发新的创新性产品 2017 年 7 月 发布基于阿里智能语音助手 AliGenie 的智能语音音箱“天猫精灵 X1” 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇图 4：腾讯云 AI 产品服务矩阵图数据来源：互联网、东方证券研究所整体而言，腾讯在数据方面拥有无可比拟的优势，同时基于现有的产品和用户，可以快速找到 AI落地的场景。而近年来在 AI 团队人才招募和计算能力设施上更是大手笔投入，其 AI 能力在内部业务的同时也逐渐加大通过平台对外输出的开放力度，并通过投资、收购以及扶持

50、、引导等各种 方式完善自己的生态布局。 3.1 人才储备 自 2012 年以来腾讯已经先后成立了 4 个与 AI 直接相关的实验室，另外还分别与哈工大、港科大各成立了联合实验室。 图 5：腾讯人工智能相关实验室数据来源：互联网、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。14 计算机深度报告 巨头人工智能布局梳理之国内篇除了筹建实验室之外，在招募牛人、培养新人和扶持创业者方面腾讯也多有动作。表 12：腾讯人才招募及培养数据来源：互联网，东方证券研究所3.2 计算设施 在硬件基础方面，腾

51、讯云在全球布局了 20 个大区、31 个可用区的集成数据中心，超过 700 个 CDN 节点，服务器规模 50 多万台。 表 13：腾讯硬件基础设施投入数据来源：互联网，东方证券研究所在平台建设方面，除了智能硬件开放平台，腾讯还先后推出深度学习平台以及基于腾讯云的一系列 人工智能技术开放平台。 表 14：腾讯相关平台建设有关分析师的申明，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。15时间事项2014 年 发布 QQ 物联开启社交智能硬件开放平台，8 月微信公众平台新增功能支持可穿戴设备接入，2015 年 4 月与“

52、微信智能硬件”两个平台整合 2015 年 6 月 腾讯优图开放平台正式对外发布，人脸检测等核心技术开始对外开放 2017 年 3 月 腾讯云宣布推出 DI-X 深度学习平台，针对精准推荐、关系链、游戏行为洞察、个性化投放、广告用户画像 时间事项2010 年 腾讯数据中心开始对外开放，向各行各业提供云计算服务 2016 年 12 月 推出面向机器学习的“第三代高性能计算平台-Angel”，并于 2017 年 6 月发布 Angel 1.0 正式版 2017 年 1 月 腾讯云推出 FPGA 云服务器，成为国内首家在云端开放 FPGA 计算服务的云服务商 2017 年 3 月 宣布已经形成 FPG

53、A、GPU 和 25G 网卡云服务器的全矩阵 AI 基础设施计算平台，并且将先后推出 1 机 4 卡的 FPGA 云服务器、1 机 8 卡的 GPU 云服务器，以及将把 25G 网卡部署在 FPGA 和 GPU 云服务器上，为后续 GPU 集群和 FPGA 集群提供网络基础设施 分类事项招募牛人优图实验室成立最早，目前在上海、合肥各有一个团队，2017 年 5 月中文大学计算机科学工程系教授、终身教授贾佳亚全职加入 人工智能实验室 AI Lab 成立于 2016 年，2017 年 3 月先后公布了三位核心人物的加盟，前百度研究院副院长张潼做主任，前微软首席研究员俞栋做副主任，以及来自 IBM 的刘威担任计算机视觉中心总监，与此同时， AI Lab 副主任俞栋还负责领导西雅图 AI 实验室的运营和管理，进一步增强对海外人才的吸引力 培养新人腾讯 AI Lab 还有联合培养博士生项目、犀牛鸟精英研究生计划以