行業觀點:

密集投入，巨頭引領，全球AI加速賦能:當前，全球每年有100+億美金，累計1000+億美金(Pitchbook數據統計)，持續投入到全球AI的發展。巨頭(谷歌/亞馬遜/蘋果等)引領，AI并購潮起，數據和人才成為并購爭奪的重點。在資本和巨頭的悉心呵護下，明星初創獨角獸的不斷涌現，AI加速賦能，面向醫療、金融、安防、教育、交通、物流等各類行業的企業級(B端)和消費級(C端)AI應用層出不窮。存量市場的革新，增量市場的創造，AI賦能加速，整體發展有超預期。

三大核心要素交互驅動:算法、數據、計算力:

(1)優質算法的不斷迭代，以及算法隱含層數的增加(即深度神經網絡DNN出現)，使得AI仰仗的模型性能大幅優化;

(2)互聯網的發展，特別是移動互聯網的快速繁榮，使得目前數據產生量已經遠遠超過用于訓練AI模型的數據量。在目前仍以監督學習為主流的背景下，“數據標注成本高、算法隱含層數增加要求更多標注數據來訓練模型”，這兩個原因使得“可用”數據仍不足夠;

(3)計算力不斷提升，GPU+CPU是目前機器學習首選的芯片組合。計算效率更高的FPGA、ASCI等新型芯片興起，不斷挑戰著GPU在機器學習領域中的地位。GPU、FPGA、ASCI各具優缺點，三種芯片的計算效率依次提高、靈活性依次降低、開發難度依次增加。

政策加碼，AI上升到國家戰略層面，存彎道超車可能:有別于傳統IT技術發展的滯后性，AI這一全新領域，國內的人才儲備、政策、資本，是緊跟全球領先地區的發展，這也給彎道超車提供了可能。美國和日本分別于2016年發布《美國國家人工智能研究與發展戰略規劃》、《人工智能研發目標和產業化路線圖》。而國內也于2017年7月重磅出臺《新一代人工智能發展規劃》，將AI發展上升到國家戰略層面，分三階段實施人工智能戰略(理論和技術體系建設、完善及配套法律體系建設、AI應用發展)，力爭在2030年成為人工智能領域的世界領導者，核心產業規模超1萬億，帶動相關產業規模超10萬億元。

AI賦能行業，應用不斷深化，同時AIaaS的發展，顯著降低AI創新門檻:

我們以語音識別、智能投顧、智能安防為例，系統地闡述了AI賦能行業帶來的顯著變化，并看好企業級市場(B端)市場深度發力。同時，消費級AI有望在巨頭的引領下產生質的變化。AIaaS實際上是AI應用服務收費方式從“許可授權”向“按需付費”的轉變，從而降低了客戶“智能化”實施的門檻。國內外AIaaS均從2016年底才開始起步，亞馬遜AWS、阿里云、百度云紛紛推出基于GPU/FPGA云化解決方案，面向中小企/創業者提供創新服務，加速AI創新應用滲透。

投資建議:

我們通過深度AI產業鏈調研和上市公司調研(詳見正文第五部分)，看好AI加速賦能帶來的行業快速成長趨勢。重點推薦:科大訊飛、中科曙光、同花順、蘇州科達、熙菱信息、思創醫惠、四維圖新、東方網力、拓爾思，建議關注富瀚微、中科創達、浪潮信息、浙大網新、佳都科技、漢王科技、工大高新等(各公司AI方面的布局和進展，詳見正文第五部分)。

風險提示。

技術的應用落地不及預期。

行業競爭加劇風險。（來源：國金證券 文/錢路豐 編選：中國電子商務研究中心）