倪荣页
2019世界人工智能大会近日在上海举办,在中国国际金融股份有限公司(中金公司)承办的“投融资主题论坛”中,中金公司推出人工智能产业投资研究报告《AI+5G推动社会变革,关注十大投资机会》。报告主要作者、中金研究部董事总经理黄乐平在现场对该报告进行了详尽的解读。
中金分析认为,5G的商用将为中国人工智能行业的发展打开新的成长空间。科创板更加灵活的上市机制,亦将助推AI企业加速发展。根据测算,2019年至2023年,AI+5G有望在全球直接创造7千亿美元的新增产业机会。
具体中金看好AI与5G芯片、通信及云计算基础设施、智能手机、云游戏和AR/VR、服务机器人、物联网及传感器、公有云、工业互联网平台、无人驾驶、RPA和企业数字化等十大行业的投资机会。
过去一年AI技术四个变化
1)算法:人脸识别准确率趋于无误,计算机视觉技术在人脸识别的识别率已经接近100%,未来提升空间有限,但是在无人驾驶等复杂问题上目前遇到发展的瓶颈。计算机视觉在互联网传媒、物流、金融、交通等行业加速商业化,智能影像生产、物流机器人、远程开户、人流车流分析等应用逐渐成熟;与此同时,刷脸支付、垃圾分类检测、明厨亮灶等新的应用也在不断涌现。
自然语言处理取得突破,自然语言处理(NLP)的技术进步使机器逐渐能够胜任从文章中抽取所需信息,并根据抽取信息进行问答和判断等工作。中金看好NLP在医疗、教育、金融、司法等需要大量文字处理的行业里,成为企业数字化转型的重要工具。
2)数据的垄断:流通和隐私保护成为全球监管的关注焦点。各国政府都认识到AI时代数据的的重要性。欧盟通用数据保护条例(GDPR)于2018年5月正式实施,对企业使用数据和数据的跨国境流通进行了详细的规范。美国国会2019年6月宣布开始对谷歌、苹果、脸书和亚马逊等四家企业展开反垄断调查,是否有利用数据上的垄断优势妨碍竞争也是一个关注焦点。
3)算力:伴随全球云计算市场的快速增长,单位成本算力价格不断下降。2018年谷歌提出了BERT预训练模型实现了迁移学习。初创企业可以基于预训练好的BERT模型开发各种NLP应用,这也大规模降低了对算力的要求。
4)5G:电信运营商2019年6月开始提供5G商用服务。2019年6月工信部发放5G商用牌照以后,三大运营商加快网络建设速度,计划2019年底5G信号覆盖50余个城市,2020年年底覆盖地级市以上城市。目前已经开始基于手机的5G服务。
中金认为AI+5G是未来中国科技行业发展的主线。参考4G投资周期,AI+5G时代将延续如下发展路线:
①基础设施(AI与5G芯片、通信和云计算设备);②终端(AR/VR、服务机器人、物联网终端,智能手机);③平台与算法(公有云、工业互联网平台、AI算法与数据);④应用(无人驾驶、RPA等企业级软件和SaaS服务)。
报告里中金系统介绍了在这些领域的52家上市及非上市公司,帮助投资人梳理产业链公司分布。此外,中金认为科创板采取更加灵活的上市机制,更加关注企业的研发能力和发展潜力,有利于帮助AI+5G企业尽早登陆国内资本市场,实现加速发展。
AI+行业带来的影响
互联网传媒:以智能手机为载体的移动互联网和传媒行业是AI落地最成熟的赛道之一。移动互联网及智能手机等消费电子厂商拥有大量场景与客户数据,以及AI算法开发能力。其中案例包括:今日头条利用NLP技术进行用户画像,从而推送用户感兴趣的内容,实现“内容找人”而非“人找内容”;影谱科技利用AI视觉技术自动进行影像的生产与存量视频的增量价值开发等。
安防:软硬件+云端结合的全产业链竞争成为主流,关注未来行业整合。为地方政府提供安防软硬件一体化解决方案是过去几年中国AI行业最主要的商业模式。这个市场的优点是体量大、技术要求高、客户自研能力较差,是主要安防及计算机视觉初创公司的必争之地。2019年,海康、大华、宇视等传统安防厂商,商汤、旷视、依图等算法企业,以及华为、阿里等科技巨头,在安防领域都不断拓宽自己能力,各个玩家之间的边界逐渐模糊。
未来不排除各个参与者有进一步资本合作的可能。
消费电子:AI和5G机器人技术结合,正在不断催生新的消费电子产品。AI解决机器理解世界,以及人机交互的问题。5G拓展机器人的活动边界,并为机器人提供更大的算力和存储空间(云协作机器人)。
5G解决了困扰云游戏及AR/VR很多年的网络带宽和延迟问题,3D视觉、语音交互等AI功能也为游戏带来更好的体验。根据IDC数据,2019年全球AR/VR市场规模204亿美元。中金预计2023年这一数字将增长至900亿美元,CAGR约为45%。
中金认为云游戏有望进入发展快车道,看好服务机器人和云游戏及AR/VR发展。
金融:金融行业的日常工作中,存在大量需要阅读、理解文本信息的工作。虽然目前NLP技术还无法完全替代人类,但我们已经看到投资银行、会计及事务所等开始运用NLP提升招股书、审计报告校验审核环节的工作效率。此外,银行、保险等传统金融机构也开始尝试AI技术进行金融风险控制,例如反欺诈等。未来随着金融机构数字化程度逐渐增加,专注风控的Fintech公司将会与传统金融机构合作更加紧密。
制造业(工业互联网):从推动技术落地到探索商业模式。工业互联网是5G与AI技术的一个重要应用场景。在政府的大力推动下,中国在过去一年已经初步建立产品标识体系、国家级节点和重点平台设备上云等工作。机器视觉技术已经被用于产品瑕疵的自动检测。边缘计算也正在提高制造执行系统效率。
对工业互联网企业来说,如何找到一条不同于GE Predix、西门子的商业模式是下一步需要解决的问题。富士康、海尔、航天云网等龙头企业积极探索咨询服务、工业云服务、供应链金融等不同的商业模式。
在制造领域,5G提供的低延迟特性与计算机视觉相结合,能够使机器人从简单加工向人机协作生产(协作机器人)升级,最终实现工业互联网目标。
汽车:通用领域无人驾驶面临挫折。大部分传统车厂放弃L4的商业化计划,转而通过投资Cruise、ArgoAI等无人驾驶企业的形式继续无人驾驶的探索,在物流、农业、园区、矿区、港口等限定封闭场景下,自动驾驶的落地速度相对较快。
车联网方面,基于4G技术,车厂能够面向乘用车市场提供信息娱乐功能。在出行领域,利用4G和5G技术可实现车与车、车与路之间的通信,为AI算法提供多维数据,将为辅助驾驶、无人驾驶打开一条新的发展路径。看好车联网领域。
《AI+5G推动社会变革,关注十大投资机会》报告同时提示,目前AI在很多行业的商业化速度仍然较慢。一方面是由于AI在认知智能层面还有待突破;另一方面,如医疗/自动驾驶等行业,还面临安全、数据隐私等技术之外的问题。這条大赛道还存在人工智能技术发展不及预期;5G商用竞争和商业模式的不确定性;AI+5G在各行业落地不及预期;软件盗版风险;核心技术迭代较快等风险。