编 | 十四

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2017年，人工智能彻底燥起来了：顶层设计相继出台，科技巨子扎堆布局生态，创投界狠下血本，细分居当频爆独角兽。
那么，不说远的，不玩虚的，当前技能发展的势态如何？各个细分领域是若何收到影响的？巨子和创企都在做啥，怎么做？

本期的智能内参，我们推举来自渤海证券的人工智能行业专题报告，从通信（数据）、芯片两大底层发展，以及安防、金融、汽车、医疗四个细分领域盘点当下AI技能的影响力，解读投资热点及其背后的逻辑。

以下为智能内参整理呈现的干货：

人工智能分类与运用处景

从目前人工智能的运用处景来看，当古人工智能仍因此特定运用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别剖析，如智能搜索、智能推举、智能排序等智能算法等。
商业模式紧张集中在运用感知智能技能，如身份认证，基于人脸识别的门禁、打卡及安防，以语音识别、语义理解为核心的智能客服、语音助手等。

而涉及到垂直行业，人工智能多以赞助的角色来辅佐人类进行事情，诸现在朝的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完备摆脱人类且能达到乃至超过人类的人工智能尚不能实现。
估量随着认知智能技能的加速打破与运用，运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，人工智能市场将加速爆发，未来人工智能+汽车、人工智能+医疗等家当均将创在巨大的商业代价。

一、AI+通信：方案海量数据

一贯以来，由于通信家当的发展可以推动经济增长，通信家当是天下各国和地区高度重视家当，干系政策扶持和资金投入可不雅观。
5G、物联网、光网等更是行业中的重点。

北美地区2888家物联网干系企业，融资1250亿美元，代价6130亿美元

根据方案，5G做事将在2020年推出，但是国内外多家运营商将加快推出5G业务技能。
物联网方面，已经涌现比较成熟的商业模式，包括智能抄表、智能穿着以及环境监控等。
宽带固网方面，全光网已经成为标配，宽带计策已成各国基本策略，宽带市场主流数量级是“千兆”。

5G网络逻辑视图

有剖析认为，2020年将有超过500亿台机器和设备进行互联，超过2000亿个联网传感器产生海量数据。
联网汽车每天将产生4TB数据，一个联网工厂每天将创造超过 1PB 数据。

大数据正式人工智能的燃料，而传输这些海量数据还是依赖5G等高速宽带的通信技能。
5G边缘打算将使机器人、自动驾驶汽车、可穿着设备、无人驾驶飞机和其它对网络延迟敏感的系统，比如 VR/AR 等，自己成为一个微数据中央。

5G边缘打算：一旦实现，可带来毫秒单位级别的网络延迟，使得海量数据实时处理成为可能

与此同时：面对越来越繁芜的无线通信网络系统，以往的设计与管理办法已经不能知足，引入人工智能可以帮助通信行业进行分布式网络创新设计，不断增强通信网络的性能和容量，用于帮助电信运营商管理和优化其技能举动步伐的工具和做事，如智能化网络监测与掩护、自动化管理和闭环优化、新型的网络方案流程、网络自主安全防护等。

此外，对付通信行业，AI 技能可以最大限度地有效利用带宽和信息存储和检索的自动化，改进数字通信中过滤、搜索和措辞翻译等技能，将会极大的拓展未来通信技能的运用空间，为5G运用开辟一个新的蓝海。

二、AI+芯片：技能竞备场

数据中央软、硬件市场份额比例

数据是AI的燃料，那么打算能力便是引擎了，人工智能芯片是集成电路中的一个新兴分支。
2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美金，估量到 2021年将达到52亿美金，年复合增长率达到 53%。

GPU 与 FPGA+CPU利害势比拟

目前，GPU由于海量数据并行打算上风，只须要进行高速运算而不须要逻辑判断，在人工智能芯片领域具有统治地位，霸占 36%的市场份额，而且有逐渐增长趋势，2016 年营收同比增长 37%，归母净利润同比增长 124%。

其余一个AI芯片设计方案是利用 CPU+FPGA 构造，利用 FPGA 动态处理数据的能力，数据中央就可以把单位功耗下的数据处理能力提高。
环球有60多家公司先后斥资数十亿美元研发FPGA，但终极成功的只有两家：Xilinx与Altera（2015年被英特尔167亿美元拍下）。
FPGA 紧张运用于通信、军队、工业、自动驾驶等领域，个中自动驾驶与数据中央将是未来增长的核心。

人工智能芯片一览（援引招商证券）

除了目前主流的这两种改进通用芯片用于半定制的深度学习算法之外，业内也在积极研发面向人工智能运用的新的芯片，包括谷歌的TPU、我国中科院打算所的寒武纪（面向感知智能技能，传A轮融资1亿美元，传麒麟970芯片已搭载了寒武纪嵌入式IP），这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，以及更近一步的，IBM 的TrueNorth这类的类脑芯片（BPU）。

海内AI芯片干系政策文件一览

三、AI+安防：稳增长 强需求

安防政策汇总

受安然城市培植刺激，2016年我国安防行业市场规模已经达到总产值达到5400亿元，同比增加9%。
估量未来几年，中国安防行业市场规模将从2015年的近5000亿元增长到2020年的8759亿元，年增长率在 11%以上。

市场构造方面，视频监控在安防行业所占市场份额最大，占到了 50%，是构建安防系统中的核心；实体防护、楼宇对讲占 25%；出入口掌握占 13%；防盗报警占 8%；防爆安检占 5%。

智能安防流程

安防未来发展趋势将从事后追查升级到事前预防，这一升级的关键是人工智能。
目前智能安防系统可以实现目标检测（车牌识别）、人脸识别（属性提取）、目标分类（车、行人）等功能。
紧张运用包括运动目标检测、周界入侵戒备、目标识别、车辆检测、人流统计等方面。

安防系统紧张构成

智能安防中的主流AI芯片

安防系统紧张由包括前段（感知）、传输、存储、后台显示/掌握、综合管理平台等构成。
目前芯片紧张运用于安防前端设备（SoC 芯片，包括CPU、图像旗子暗记处理、视音频编码模块、网络接口模块等）与后端系统（GPU为主，利用深度学习和大数据技能进行大数据归纳，实现在繁芜环境下人、车、物的多重特色信息提取和事宜检测）。

四、AI+金融：场景多 刚起步

金融科技（Fintech）覆盖一全体金融科技的生态圈，包括支付清算、融资、金融根本举动步伐培植、大数据、交易、保险以及投资管理等，其生态可归类为智能投顾（私人财富管理）、区块链（比特币）、监管科技、数字银行、支付与清算以及其他多元金融七类，个中，智能投顾、保险科技以及监管科技的发展较快。

金融科技生态示意图

根据巴曙松教授的《中国金融科技发展评估与趋势展望》，金融科技有三个发展阶段：

Fintech 1.0，金融行业通过传统的IT软、硬件的运用来实现办公和业务的电子化、自动化，从而提高业务效率，这时候 IT 技能、IT 公司并没有直接参与到公司的业务环节。

Fintech 2.0，紧张是金融业搭建在线的业务平台，利用互联网或者移动终真个渠道来网络用户信息，实现金融业务中的资产端、交易端、支付端、资金真个任意组合的互联互通，实质上是对传统金融渠道的变革，实现信息共享和业务领悟，个中包括互联网的基金发卖、P2P 互联网借贷以及互联网保险。

Fintech 3.0，金融业通过大数据、云打算、人工智能、区块链这些新的 IT 技能来改变传统的金融信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色，大幅提升传统金融的效率，代表技能便是大数据征信、智能投顾以及供应链金融。

截至2016年末，我国风投对Fintech企业不同轮投资额度占比

目前，海内Fintech多处于1.0末期，2.0初期，多为大数据调查、全金融家当链做事商和消费金融企业，未来发展空间较大。
国务院发布《十三五国家科技创新方案》，方案中称，要促进科技金融产品和做事创新，培植国家科技金融创新中央等。
此外，今年5月15日，央行发布，中国公民银行成立金融科技（Fintech）委员会。

五、AI+汽车：传统与互联网的两种思路

我国智能网联汽车发展目标及路径

所谓“智能汽车”，便是在普通车辆的根本上增加了前辈的传感器（雷达、摄像）、掌握器、实行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交流，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动剖析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，终极实现替代人来操作的目的。
目前，环球各国纷纭加快智能汽车干系立法事情。

汽车电子模块示意图

根据汽车电动化、智能网联化趋势以及消费升级，未来汽车电子配臵功能日益增多，本钱占比将逐步提高。
渤海证券预测，到2020年海内汽车电子市场规模将超 9000亿元，2016-2020年复合增速超18%，而环球汽车电子市场规模2020年有望超2万亿元，市场空间巨大。

ADAS紧张功能及所需部件

国外主流厂商ADAS产品及功能

从发展路劲来看，传统车企与互联网厂商在智能汽车发展路径存在差异：

传统车企遵照从功能车-智能车-自动驾驶汽车逐步发展的路径，由易向难，从大略到繁芜，而互联网厂商始终以颠覆式的姿态进入。
整车厂商大多以赞助驾驶为核心，逐步试验并装置高等赞助驾驶系统，进而由赞助驾驶过渡到自动驾驶；

而互联网厂商在整车制造、零部件制造等领域履历尚浅，但在云打算、大数据处理、人工智能、高精度舆图等领域有较为明显的上风，以人工智能和高精度舆图等“软实力”为核心推出无人驾驶办理方案，从“软”向“车”。

紧张汽车企业与自动驾驶公司互助情形（援引车云网）

从目前发展情形看，丰田、沃尔沃、宝马、Tesla 等主流跨国车企无人驾驶技能紧张从自动驾驶 1 级（个别功能自动）向自动驾驶 4 级（完备自动驾驶）横向发展，遵照由易到难，由大略到繁芜的发展路径，通过车联网和ADAS动手，自建或共建高精度舆图系统，不断丰富自动驾驶功能及内涵，循规蹈矩，终极实现真正意义上的无人驾驶。

国外紧张汽车企业无人驾驶技能发展概况

海内的情形是，无人驾驶汽车技能发展仍以汽车厂商为主导，整体上处于自动驾驶 1 级（个别功能自动）到自动驾驶 2 级（多种功能自动）的过渡阶段，智能网联汽车已节制了远程遥控停车、自动巡航、自动跟车、车道保持、换道行驶、自主超车等功能，根据各厂商方案，2025 年多数厂商将有望实现高度自动驾驶功能。

海内紧张车企智能汽车发展进展及方案情形

六、AI+医疗：巨子扎堆 前景弘大

如何让新药研发更便宜

近年生物创新药研发成功率的上升带动了新药研发总体成功率的提升，2012-2014 年间达到了 本世纪以来的高点11.6%，但是间隔前期高点仍旧有差距。
研发成功率低落意味着用度不断攀升，每种新药的均匀研发本钱上升，通过降落研发成本来提高新药收益率也成为了摆在医药行业面前的主要课题。

不同年代新药研发本钱（百万美元）

目前来看，无论是 IT 业还是医药行业，业内巨子企业都已经把稳到了人工智能技能在创新药研发领域运用的前景，纷纭展开布局。

Google 与斯坦福大学的 Pande Lab 互助，利用大规模多任务网络进行了药物筛选，通过深度学习来处理巨大的数据库，加快药物的开拓速率。
IBM Watso也能够帮助研究职员确定新的药物靶点和创造现有药物的新适应症，阅读和理解大量的科学论文、专利、临床试验数据、电子实验室条记、毒理学报告和其他专有数据，创造数据之间的联系，目前已与国际多家有名药企（以色列Teva、辉瑞制药等）互助。

与国际医药巨子开展互助的人工智能/新药研发公司

国内外AI+ 新药研发企业

如何优化医疗做事

经由 30 多年的快速发展，医疗机器人已在神经外科、腹腔内科、胸外科、骨外科、血管参与、颅面外科等多个领域得到了较广泛的运用。
根据利用领域的不同可以分为手术机器人、外骨骼机器人、照顾护士机器人和康复机器人等。
目前市场上手术机器人和康复机器人商业化运用最为广泛，个中手术机器人市场份额约60%，居首位。

2014年环球医疗机器人市场分布

据 IFR 统计，2004 年环球医疗机器人销量为 386 台，2014 年达 1224 台（外科手术赞助机器人销量 978 台，占比最高），年复合增速达 12.2%，估量 2018 年环球医疗机器人销量达 4000 台，2014-2018 年期间复合增速为 34.4%。
从市场规模上看，据波士顿咨询测算，2016 年环球医疗机器人发卖额超 70 亿美元，个中手术机器人占 60%旁边市场，估量 2016-2020 年复合增长率能稳定在15.4%，至 2020 年环球医疗机器人规模有望达到 114 亿美金。

医疗机器人发展进程中代表性产品

106家医疗保健领域的新兴AI企业

2016年IBM Watson在医疗领域的大事记一览

如何进行国民康健管理

人工智能技能另一个可能得到广泛运用的领域便是康健管理和养老。
在国务院发布的《新一代人工智能发展方案》中提出，要加强群体智能康健管理，打破康健大数据剖析、物联网等关键技能，研发康健管理可穿着设备和家庭智能康健检测监测设备，推动康健管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。

部分可穿着设备功能先容

中国医疗东西市场规模 （亿元）

如何进行医保控费

城镇基本医疗保险基金支出增速超过收入增速已成常态。
近年，我国医保基金支出水平增长迅猛，城镇基本医疗保险基金支出增速在 2009、2010、2013 以及2014 年度均超过收入增速，医保基金面临的压力越来越大，控费已刻不容缓。

近年我国城镇基本医疗保险基金收入与支出情形

随着信息技能特殊是人工智能技能的不断发展，医保监测逐步走向智能化时期，即借助医保信息化系统而建立的一种更加科学的医疗保险监管体系，涵盖事前、事中、事后的诊疗全过程，管理工具包括参保人、医师、医院和药店，管理的处方内容包括药品、考验检讨及医用材料。

如果发生违规问题，监控系统会及时预警，医疗保险包办机构会立即采纳方法。
医疗做事机构和医师在做事过程中如果不按规则办事，监控系统会立即警告或者制止，医疗保险包办机构则会立即进行跟踪管理。

近年我国政府出台的鼓励医保智能监管的干系

医疗保险智能监管改变了以往缺少专业支持、手段单一、效率低下的审核模式，实现了医保监管向智能化、精准化、高效化转变。
除监管办法和工具方面的履历外，在监管形式上，发达国家开始更多地利用信息技能来对医保基金利用的全流程进行监管。

智东西认为，正如第170期智能内参指出的，人工智能爆发的路线是场景化运用→万物互联→真·人工智能。
其背后的逻辑是，目前的技能水平仅支持特定需求的定制的弱人工智能，更多的布局方向于感知技能，而非认知技能，因此，基于模式识别的身份认证、安防，以及赞助性的驾驶、医疗、金融（专业）数据剖析将成为紧张的落地产品。
与此同时，各大科技巨子也在积极布局根本层技能，包括通信（大数据的根本）和芯片，以及面向专业领域的认知技能，在这些方面，海内确实略为逊色。

附：国内外巨子的AI布局

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