人工智能板块介绍
2017-03-11 15:28:32更新
在3月5日举行的全国人大第五次会议上，李克强总理所作的2017年《政府工作报告》中首次提及人工智能：“加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、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”。不难发现，近一年我国在人工智能领域的政策提速非常明显，光是2016年就接连有来自国务院、工信部、发改委、财政部、科技部、网信办等部门的四个重要政策文件，预计未来两年我国人工智能的政策氛围将快速发酵，产业将迎来进一步爆发，2017年将是关键一年。
（一）产业链初具雏形，核心技术屡有突破
1. 产业链条日渐明晰
基础层， 计算平台搭建由 BAT 等巨头企业主导，数据资源获取、存储及传输以数多多、数据堂等创业型企业为主，发展前期体验优良的软硬件供应商将优先分享行业发展红利；
技术层，机器学习、视觉识别、语音识别及自然语言处理等领域技术领先的厂商商业价值有望得到最先体现；
应用层，硬件层面以机器人与其他智能硬件为主，软件层面智能客服、 无人驾驶等领域多点开花，相关产业链厂商及科研机构已经具备一定规模共同推动产业发展。
2. 核心技术应用轮番突破， 在资本与产业的叠加驱动下，人工智能正迎来加速拐点，生物识别、自然语言处理、机器学习、机器人及计算机视觉等细分领域技术进展显著， 并屡有惊艳产品及业态出现。其中，视觉及语音识别等细分领域国内技术领先全球。
（二）全场景应用行路致远，特定领域应用先行
1. 认知智能尚待突破， 一般可将人工智能分为计算智能、感知智能及认知智能三个层级。其中计算智能最为初级， 其主要依赖数据资源及硬件性能提升实现突破；感知智能主要依赖机器视觉与各种识别技术；认知智能是最高形态，然而由于人类认知机理尚不清晰，认知算法的突破时间尚不明朗。
2. 颠覆革命或是长征： 从产业周期来看，人工智能的全面爆发尚需过程，当前存在两个主要问题： 1）软硬件尚需完善，比如算法与高性能类人脑芯片依旧需要提升； 2）场景应用深度不足，主要体现在智能化程度欠缺。
3. 金融、医疗、安防、教育、农业等特定领域投资机会已经凸显。
1）、金融领域：以 Rebellion 为代表的全球顶尖对冲基金已经开始人工智能技术进行交易，并且效果显著；
2）、医疗领域：以 IBM 的沃森为代表的医疗机器人已经实现自动诊疗；
3）、安防领域：各种生物识别技术的场景应用已经星火燎原；
4）、教育领域：科大讯飞的人工智能技术应用在教育领域以实现智能阅卷、智能辅导等；
5）、工业领域：工业 4.0 的实现需要机器人的规模化推进作为支撑。
（一）人工智能核心技术
计算机视觉：
计算机视觉是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
机器学习
机器学习是计算机模拟人类的学习活动， 通过对已有的案例进行学习，借助归纳和总结的方法，对本身的能力加强或改进，使机器获得新知识和新技能，在下一次执行相同或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。日前颇受瞩目 AlphaGo的深度学习就是集中于深层神经网络的机器学习的一个分支。
自然语言处理
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力，比如从文本中提炼出核心信息，从自然语言写成的文本中计算机可自主解读出含义，做到对文本的“理解”能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
机器人技术
机器人即机器＋人工智能， 将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、致动器、以及设计巧妙的硬件中，使得机器人有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。 近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。
生物识别技术
生物识别可融合计算机、 光学、声学、生物传感器、 生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、 虹膜、静脉、 声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。近年来，随着暴恐、偷盗等各种危害社会治安的事件纷至沓来， 对体征形态的数据采集、比对、分析需求迫切， 生物识别由此迎来发展良机。
（二）人工智能全场景应用
认知智能突破尚不明朗， 在行业前景高景气的背景下，人工智能的发展尚存在认知智能突破尚不明朗这一关键问题：人工智能分为计算智能、感知智能及认知智能三个阶段。其中，计算智能旨在协助存数和快速处理海量数据，是认知和感知的基础；感知智能旨在让机器看懂与听懂，并据此辅助人类高效地完成“看”与“听”相关工作；而认知智能的目标为让机器学会主动思考及行动，实现全面辅助或替代人类工作。 当前时点，数据、计算能力及深度学习算法的提升已经辅助感知智能实现突破，但是基于认知机理与认知算法的限制，认知智能实现突破的时间尚不明朗。
A 股市场人工智能主要概念标的简介：
科大讯飞：国内智能语音及人工智能领域龙头。讯飞超脑在语音合成/识别及语义理解、口语翻译等方向阶段性成果显著，同时，公司研发了对人工智能产业意义重大的AIUI语音交互平台，并切入图形识别、大数据等多项人工智能技术，极具看点。
科大智能：提供定制化工业生产智能化与配用电自动化系统综合解决方案，智能物流。
赛为智能：公司是国内最专业的智能化系统解决方案提供商之一，拥有全自动化智能电网、人脸识别。
川大智胜：飞行模拟器、塔台视景模拟器,拥有三维全脸照相机和三维人脸识别技术。
巨轮智能：自主开发的机器人本体及智能化生产线已经成功运用到了现有轮胎模具关键零部件的加工生产线中。
思创医惠：战略牵手IBM沃森及各大医疗机构，设立浙江省沃森智慧医疗研究院，积极开展医疗大数据的基础研究，推动基于大数据的医疗+人工智能研究分析。
中科创达：移动智能终端操作系统龙头， 基于传统手机业务轻型转向无人机、 VR、汽车等各类智能终端产品。当前，公司正在积极谋求商业模式转型。
千方科技：积极布局无人驾驶与智能交通产业链，联合乐视、百度等15家企业成立产业链和创新中心推进“基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通示范应用”，负责智慧路网、智能驾驶、便捷停车及智慧管理四大核心领域。
东软集团：公司在智慧医疗与汽车电子(无人驾驶)等人工智能细分领域积累深厚，定增资金到位后，相关业务有望加速推进，开启全新征程。
佳都科技：公司在轨交与安防领域积累了领先同行的技术优势，同时为人脸识别场景应用提供了极佳入口，增资人脸识别领航企业云从科技后，该块业务爆发可期。
神思电子：公司是最早开始布局人脸识别的企业之一，其可基于在身份识别领域的领先地位最充分受益智能身份识别行业的高景气，将先发优势转化为业绩增长
东方网力：视频大数据龙头，通过内生外延并举切入智能轨道、智能交通、视频侦查，同时布局机器人、可穿戴设备进军C端消费市场，智能生态圈日臻完善
东方国信：大数据领航者，目前公司的大数据技术在电信与BI领域占据绝对优势，大数据作为人工智能产业链基础资源核心必将受益行业的爆发
四维图新：国内高精度地图领域领头羊，在智能车载操作系统、混合导航引擎等领域积淀深厚，拥有针对车载领域最完整的车联网方案；联袂腾讯发布控股图吧，入股好帮手、腾瑞碗里积极布局无人驾驶。
汉王科技：公司的两大核心技术OCR与人脸识别历经十余载的技术创新与积淀，先发优势显著。
运达科技：增资入股司姆泰克，公司基于轨交运营仿真培训系统积累了大量VR核心技术，有望将其迁移至司姆泰克的文化创意领域，实现VR技术的跨行业变现。
长高集团：收购国内领先的图像识别公司，切入深度学习。公司的人工智能技术有望在信息安全与智能视频分类领域实现突破。
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发表于 2017-3-11 20:29
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