全球人工智能已入元年,AlphaGo燃起燎原之势。人工智能系统AlphaGo战胜世界顶尖围棋高手李世石，是继IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫后的跨越式突破，是人工智能发展史上又一里程碑，也奠定了年是个不平凡的一年，是人工智能元年。海内外IT大佬的集中布局更是为人工智能的快速发展、普及提供了助推器，IBM、谷歌、Facebook、微软、百度、科大讯飞等公司都把人工智能放到了集团未来战略规划的高度，未来5年内人工智能必将在语音识别、“工业眼”、辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等前沿领域崭露头角。

“AI革命”帷幕拉开，科技巨头纷至沓来。全球互联网巨头纷纷在人工智能领域加强技术创新和产品布局，从谷歌到Facebook，都在尝试将深度学习运用到产品开发中，提升产品服务的智能化，一场“人工智能时代”的革命已然拉开帷幕。（1）谷歌：将人工智能与核心业务融合起来，“人机大战”让AlphaGo名声大噪；（2）IBM：通过Watson的开放，从硬件公司转型为认知解决方案云平台；（3）微软：通过云服务统治移动市场，智能助手“小娜”和“小冰”已为大众熟知；（4）Facebook：围绕庞大的社交关系和社交信息展开AI布局。

人工智能公司正被疯狂抢购。从年至年，超过45家公司风投部门投资了人工智能创业公司，投资金额增长了15倍，年共有12亿美元的总投资额，成为人工智能的大丰收年。硅谷的科技巨头正疯狂地抢购英国AI公司，Autonomy、DeepMind、SwiftKey、VocalIQ等都是英国AI和机器学习创业公司，都分别被HP、Google、Microsoft和苹果收购。据BBC预测，年全球人工智能市场规模约亿，届时这些科技巨头将会分享AI带来的巨大红利。

聚焦三条主线，推荐“AI四大天王”。主线一：核心技术模块提供商。深度学习、自然语言交互、模式识别、智能视觉等底层技术进入加速成熟阶段，为人工智能形成良好的技术支撑；主线二：数据传输、运算、存储过程所涉及基础设施运营商；主线三：下游应用环节看好服务机器人、医疗机器人、无人驾驶、工业眼等场景领域。“AI四大天王”推荐股票组合：科远股份（）、江南化工（）、劲拓股份（）、慈星股份（）。

事件催化剂：电竞游戏的AlphaGo人机大战；人工智能产品发布（如奥迪无人驾驶汽车等）；IBM和XPrize联合举办人工智能大赛。

人工智能系统AlphaGo战胜世界顶尖围棋高手李世石，是继IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫后的跨越式突破，是人工智能发展史上又一里程碑，也奠定了年是个不平凡的一年，是人工智能元年。海内外IT大佬的集中布局更是为人工智能的快速发展、普及提供了助推器，IBM、谷歌、Facebook、微软、百度、科大讯飞等公司都把人工智能放到了集团未来战略规划的高度，未来5年内人工智能必将在“工业眼”、医疗机器人、服务机器人、灾害预测、无人驾驶、航空探索等前沿领域崭露头角。

国泰君安中小盘团队认为“人工智能”是年资本市场最重要的主题投资之一。我们通过系列报告/电话会议/联合调研/研讨会沙龙等形式对“人工智能”主题进行了持续深入地挖掘，本文是我们“人工智能”主题系列报告之五，主要带投资者回顾下人工智能技术的发展脉络，及对当下海外科技巨头的AI布局进行剖析。

我们认为可以从三条主线挖掘“人工智能”风口下的主题投资机会。主线一：核心技术模块提供商。深度学习、自然语言交互、模式识别、智能视觉等底层技术进入加速成熟阶段，为人工智能形成良好的技术支撑；主线二：数据传输、运算、存储过程所涉及基础设施运营商；主线三：下游应用环节看好服务机器人、医疗机器人、无人驾驶、工业眼等场景领域。

“AI四大天王”推荐组合：科远股份（）、江南化工（）、劲拓股份（）、慈星股份（）。

系列报告：

“AI+”研究：《人工智能+：开辟智能创新时代》0425

“人脑工程”研究：《“人脑工程”打开人工智能应用空间》0419

“工业眼”研究：《“工业眼”：“智”与“制”的点睛》0229

“人工智能”研究总论：《是遥远科幻还是就在眼前》0413

活动会议：

研讨会：.4.7-深圳朗廷-“视觉体验专题研讨会”

研讨会：.3.9-上海金茂-“春季策略会-人工智能专场”

研讨会：.9.23-上海裕景-“人工智能专题研讨会”

研讨会：.8.19-北京洲际-“汽车无人化与联网化研讨会”

联合调研：.4.12-人工智能北京行联合调研

联合调研：.5.19-北京人工智能联合调研

1.1人工智能—人类智慧的“延伸”

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一种技术，一种对人的思想、意识、智慧的模拟甚至超越，在了解智能的本质后产生的一种能以人类智能相似的模式进行反应的智能机器，其中学习能力和推理能力是其核心内容，人工智能主要研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。自诞生之日起，人工智能的理论和技术便不断发展壮大，应用领域日益广泛，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“延伸”。

根据人工智能的研究成果，我们认为人工智能包含以下几种能力：

感知能力。感知能力即对外界情况的感受与认知，其中包含两种处理方式：一种是面对简单或紧急情况，可不经大脑思考进行本能反应与应对。另一种是面对复杂情况，需要经大脑皮层进行处理与思考后，做出反应与应对。

记忆与思维能力。记忆是对感知到的外界信息或由思维产生的内部知识的存储过程，思维是对所存储的信息或知识的本质属性、内部规律等的认识过程。过去几年的深度学习，通过联合嵌入——深度分布式表征，亚符号知识和推理逐渐被系统明确理解。

学习和决策能力。现在人工智能通过对直观概念之间关系的理解拥有了越来越强的深度学习能力，通过对信息或知识判别后，能够进行主观决策。科学家们将卷积神经网络应用在机器人视觉上，然后将它们与那些能够训练机器人有效行走的算法结合起来，从而使机器人能够去做一些人类要求的事情。

模式创造能力。人工智能不仅擅长模式识别，还确实能进行模式理解，并继而进行模式创造，例如：麻省理工学院和微软研究院联合开发的深度卷积逆图形网，密歇根大学的团队创造的深度类比系统等。

仿生机械能力。人工智能领域的进步并不只局限在算法和分析层面，更多地还需要反应在硬件反馈层面，如日本擅长的仿生机器人用于代替人类完成简单工作，德国将灵长类动物神经联系的精细运动技巧教给机器臂打造神经强化的假肢。

人工智能作为智能技术的统称，向下可以细分为多个子技术和分支，VentureScanner将人工智能技术细分为13类：

1）深度学习/机器学习（通用）：这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。典型例子包括数据模型预测与行为数据分析的软件平台。

2）深度学习/机器学习（应用）：这类公司同样使用计算机算法，但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。

3）自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法主要处理自然语言的输入，并将其转化为可理解的表达。例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。

4）自然语言处理（语音识别）：公司产品能够处理人类语音的片段，准确识别单词并推测含义。典型的例子是语音指令的检测并将其转化为可执行的操作。

5）计算机视觉/图像识别（通用）：这类公司研发的技术主要是图像处理、分析，可从中提取信息、识别图像中的物体。典型例子包括图像搜索平台和研发员使用的图像标签应用程序接口。

6）计算机视觉/图像识别（应用）：这类公司是在非常垂直的案例中使用图像处理技术。典型案例包括面部识别软件和能让用户通过拍照搜索商品的软件。

7）手势控制：公司产品可让用户通过手势与计算机互动或交流。典型例子包括让人们通过肢体动作控制游戏角色的软件以及仅用手势就能控制计算机和电视的软件。

8）虚拟个人助理：这是一类基于反馈和指令来为个体完成日常任务和服务的软件助理。典型例子有网络客服助理和个人助理app。

9）智能机器人：可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人。典型例子有家庭机器人，可以在互动中根据情感做出反应。

10）推荐引擎和协助过滤算法：软件能够预测用户对电影、餐厅等的偏好，并推荐个性化的内容。典型例子有音乐推荐app和基于用户过去选择进行推送的美食推荐网站。

11）情景认知计算：软件能够自动感知周围环境以及使用背景，例如位置、方向、光度，并以此调整行为。典型例子包括感知环境的黑暗度并调高亮度的应用。

12）语音翻译：识别人类语音并立刻自动从一种语言翻译至另一种语言的软件。典型例子是自动以及实时的将视频谈话或网络研讨会翻译为多种语言的软件。

13）视频内容识别：这类软件可以将视频内容的一个样本与源内容文件相比较，通过它独特的特点识别内容。典型例子有对用户上传的视频与版权视频文件比较以侦测是否侵权的软件。

人工智能概念诞生于上世纪四五十年代，经历了两次繁荣、两次低谷，传统人工智能受制于计算能力，并没能完成大规模的并行计算和并行处理，直到年Hinton教授提出“深度学习”神经网络理论，人工智能性能实现突破性进展。同时，互联网和大数据的大发展，推动着人工智能进入新的春天，语音识别、图像分类、机器翻译、可穿戴设备、无人驾驶汽车等新兴技术纷纷涌现。

人工智能的诞生（-）

20世纪40年代至50年代是人工智能真正诞生的时间，在这段时间内，数学、心理学、工程学、经济学、政治学等领域的科学家们开始探索制造人工大脑的可行性。年，人工智能被确立为一门学科。

年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，计算机科学家约翰?麦卡锡说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。这次会议被公认为人工智能正式诞生的标志。

人工智能的第一个黄金年代（-）

年达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。在这段时间内，计算机被用来解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语，当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。麻省理工、卡内基梅隆大学、斯坦福大学、爱丁堡大学建立的人工智能项目都获得了来自ARPA（国防高等研究计划署）等政府机构的大笔资金。

人工智能的第一次低谷（-）

到了70年代，由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题，一些难题看上去好像完全找不到答案，比如像今天已经比较常见的机器视觉功能在当时就不可能找到一个足够大的数据库来支撑程序去学习。

人工智能开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难，AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断，研究经费也被转移到那些目标明确的特定项目上。尽管人工智能遭遇了6年左右的低谷，但AI在逻辑编程，常识推理等一些领域还是有所进展。

人工智能的第二个黄金年代（-）

在80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。80年代早期另一个令人振奋的事件是JohnHopfield和DavidRumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。

人工智能的第二次低谷（-）

80年代，商业机构对AI的追捧一步步走向失望。年AI硬件市场需求的突然下跌，苹果和IBM生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用型计算机，专家系统自然风光不再；到了80年代晚期，战略计算促进会大幅削减对AI的资助，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目；年，人们发现日本人设定的“第五代工程”也没能实现。尽管遇到各种批评，AI仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的RodneyBrooks和HansMoravec提出了一种全新的人工智能方案。

人工智能的新时代（至今）

随着计算机性能的不断提升，人工智能在技术产业中的应用日益成熟，人工智能也取得了一些突破性的进展。年，深蓝成为战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的第一个计算机系统；年，机器学习领域泰斗Hinton教授提出的深度学习模型，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮；年，洛桑联邦理工学院发起的蓝脑计划宣布已经成功模拟了部分鼠脑；年，“围棋人机大战”中AlphaGo4:1战胜李世石，轰动全世界，成为人工智能历史上影响最深远的里程碑事件。

一般，人工智能的发展将会经历三个阶段：

1）计算智能阶段：机器能够像人类一样进行计算，诸如神经网络和遗传算法的出现，使得机器能够更高效、快速处理海量的数据。

2）感知智能阶段：机器能听懂我们的语言、看懂世界万物。语音和视觉识别就属于这一范畴，这些技术能够更好的辅助人类高效完成任务。

3）认知智能阶段：在这一阶段，机器将能够主动思考并采取行动，比如无人驾驶汽车，实现全面辅助甚至替代人类工作。

目前的人工智能仍处于感知智能的发展阶段。

年3月9日至15日的围棋“人机大战”中，谷歌的AlphaGo以4:1的总比分战胜韩国九段棋手李世石，让AlphaGo所代表的人工智能获得了前所未有的 　　Autonomy、DeepMind、SwiftKey、VocalIQ等，每一个都是英国人工智能和机器学习创业公司，都分别被美国科技巨头——HP、Google、Microsoft和苹果收购。根据BBC预测，年全球人工智能市场规模约亿元，届时，硅谷的这些科技巨头将会分享AI带来的巨大红利。

据市调公司CBInsights研究，自年以来，超过45家公司风投部门投资了人工智能创业公司。彭博的风投公司彭博Beta（投资对象包括Howdy、DominoDataLab和DiffBot）、三星风投（投资对象包括ExpectLabs、Idibon和Winston），以及日本乐天的风投部门（投资对象包括ViSenze和Algorithmia）是过去一年中人工智能市场最主要的投资者。

对人工智能的投资于年四季度达到最高峰，8笔大规模交易的投资总额为1.52亿美元。

从年至年，对人工智能创业公司的投资增长了15倍。

年是人工智能的大丰收年，有着12亿美元的总投资金额。

年，有家人工智能公司创立，排名第一，年以家的数量排行第二。

5.1三条主线分享“人工智能”亿万蓝海市场

自年“谷歌大脑”项目首次实现了机器在猫图自动识别方面堪比人类的正确率后，在模式识别和仿人反馈方面机器不断给人类带来惊奇，尤其是在深度学习、GPU模拟人工神经网络和互联网大数据基础的支撑下，人工智能发展迅猛，谷歌、Facebook、IBM、微软等IT巨头通过招聘顶级研究人员、对外收购团队，展开了激烈的AI竞争。人工智能催生了数以万亿计的广阔市场，在这片广阔的蓝海中，语音识别、“工业眼”、辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等人工智能领域个股，有望受到市场资金的持续追捧。我们认为可以从以下三方面来挖掘人工智能浪潮下的上市公司投资机会：

主线一，核心技术模块提供商。人工智能是一个统称，是一系列智能化感知、存储、处理、反馈的技术发展到一定阶段的结果，近几年人工智能的加速发展也是源于这些分支技术的研究突破和应用加深，具体包括深度学习、符号主义、遗传算法、模式识别、以及自然语言理解等分支技术。我们在此时点向市场重点推荐“人工智能”，甚至是引导市场聚焦到“人工智能”领域，关键原因就是各分支技术已经跨过渗透率拐点，进入加速成熟阶段，为人工智能形成良好的技术支撑，打开了潜在万亿应用市场空间。人工智能语义识别平台推荐标的江南化工；自然语言交互领域受益标的科大讯飞；机器视觉推荐标的劲拓股份；深度学习领域受益标的东方网力；模式识别受益标的汉王科技、川大智胜；

主线二：数据传输、运算、存储过程所涉及基础设施运营商。人工智能的实现既需要人工智能算法，也需要云计算中心、IDC、交换机、服务器等提供硬件支持。以百度大脑为例，通过深度学习构建出世界上最大规模的深度神经网络来模拟人类大脑的神经元，参数规模达到百亿级别，对应地需要十几座云计算中心、规模化ARM服务器、并行GPU等支持生成、配置针对不同应用和场景的网络结构，从而为人工智能提供有力的硬件支持。受益标的中科曙光、网宿科技、华胜天成等；

主线三：下游应用环节看好服务机器人、医疗机器人、无人驾驶、工业眼等场景领域。人工智能属于基础型技术，智能水平的提升将带来多领域的应用扩展，目前下游应用领域面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、无人化生产对工业眼的需求、安全驾驶对无人驾驶的需求等，而人工智能的实现将解决需求面临的技术瓶颈，产生10-倍的溢出效应。重点推荐科远股份、慈星股份，受益标的光韵达、天泽信息、万安科技、赛为智能等。

5.2人工智能主题推荐股票组合—“AI四大天王”

科远股份()：机器人和人工智能应用核心标的机器人和人工智能应用核心标的。随着近年来公司传统工业自动化与信息化产品增幅放缓，公司积极进行战略转型，重点围绕机器人和高端制造进行布局。16年3月5日公司与东南大学机器人研究所签署康复机器人合作协议，我们认为康复机器人是公司机器人产业布局的又一重要领域，此次合作标志着公司业务布局正式进入服务机器人和医疗健康产业。同时，公司有望依托东大机器人所科研基础，在人工智能（智能感知、脑-计算机接口、人机交互等）及虚拟现实等领域展开更深度合作。

江南化工()：云端布局人工智能，为实体机器人注入智慧大脑。公司15年9月参股北京光年14.44%的股权，作为向人工智能机器人领域转型的第一步，后续或将围绕机器人、智能云重点发力。北京光年是国内最早从事人工智能机器人商业化的公司之一，在语义理解和机器学习方面拥有核心算法，语义识别准确率高达85%。主打产品云端机器人大脑“图灵机器人”平台和虫洞语音助手受到下游实体机器人、车载、家电、VR、穿戴设备等硬件载体的高度认可：图灵机器人平台开放API端口，目前已接入合作方超7万名；虫洞语音助手使用用户超万。

劲拓股份()：深耕电子行业，开拓高端机器视觉检测市场，旨在搭建基于云计算的在线AOI。虽然传统自动光学检测AOI设备面临着激烈的市场竞争，但年三季度新推出了3DSPI等高端机器视觉产品，且正在研发银浆线路自动光学检测系统，将机器视觉检测业务线扩充到触摸屏行业，打开了百亿成长空间。公司的在线式AOI无需人工，可实现自动检测，销售增长迅猛，未来将配合着云计算分析管理、大数据统计管理等云端平台支持，将实现生产制程快速优化和远程监测的终极目标。

慈星股份()：控股苏州鼎纳掌握机器视觉核心技术，控股开心果机器人定位服务机器人和AR智能。慈星股份通过万出资获得苏州鼎纳68%股份，并且根据协议，苏州鼎纳将以其子公司苏州图测为唯一平台研发机器视觉控制器，并在增资完成后立刻启动机器视觉控制器项目。通过这一布局，除了打开机器视觉市场外，后续也将与公司整体的机器人系统集成业务形成协同效应。公司与阿优文化等合资设立的开心机器人公司持股51%，近日发布阿U兔智（儿童机器人）和阿U幻境（儿童AR智能产品），现已拿到订单1.02亿元。后续，公司将以“文化+科技”作为双轮战略，基于知名动漫IP的用户群体，通过优质儿童文化内容增强服务机器人产品粘性。

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