计算机行业人工智能2019年度策略：旗帜鲜明看好AI在政企场景先行落地

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1、有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分目录一、政策持续加码，巨头纷纷入局41.1、主流国家争夺科技主导权的战略级抓手41.2、科技巨头纷纷将AI提升至公司战略高度5二、软硬件技术可商用程度日益提高62.1、算法在部分领域逐渐可用，但提升空间依然巨大62.2、AI芯片备受青睐，计算硬设施奋力追赶82.3、高质量有标注数据稀缺，开放共享大势所趋102.4、人才争夺依然激烈，培养体系日益完善11三、政企场景先行落地成为发力主场133.1、C端成熟度尚低，B/G端先行成为发力主场133.2、明星创企拓场景、搭平台，积极推动技术落地163.3、传统厂商边合作、边自研，不甘受制于人1

2、7四、一级资金头部集中，龙头业务进展顺利174.1、一级市场资金向头部明星创企集中174.2、二级市场估值回调，但龙头公司快速落地19五、投资建议20六、风险提示21图表目录图1：众多因素助推AI技术发展和普及6图2：基于Switchboard语音识别词错率已达到人类水平7图3：ImageNet目标分类早已超越人类表现7图4：2018年1月SQuAD机器阅读理解评测结果7图5：人类信息获取来源8图6：人类信息表达方式8图7：中国集成电路贸易逆差扩大至接近2000亿美元8图8：国内集成电路自给率仍然处于较低水平8图9：算法训练数据的四个来源10图10：国内教育部高校AI创新人才培养规划13图

3、11：低价策略推动18Q3单季度智能音箱出货量同比增加两倍14图12：智能音箱常用功能排行（2018年1月）14图13：海康威视与众多院校共建联合实验室17图14：海康威视人工智能完整体系17图15：一级市场人工智能投融资单笔金额逐年走高(截至2018年11月底)18图16：计算机视觉明星创企融资历史18图17：今年以来人工智能板块市盈率显著回调19图18：科大讯飞自上市以来前复权股价&动态市盈率变化19图19：科大讯飞2018半年报业务拆分20表1：人工智能成为主流国家争夺科技主导权的战略级抓手4表2：国内自上而下人工智能政策规划文件密集出炉5表3：科技巨头高调宣布人工智能转型6表4：科

4、技巨头纷纷入局人工智能芯片9表5：科技巨头积极推动机器学习框架开源10表6：国家推动数据共享、开放及保护的相关政策文件11表7：借助机器学习提升数据标注效率的工具11表8：巨头公司积极扩张研发团队规模12表9：海康威视及商汤科技近年来政企战略合作梳理15表10：科大讯飞近年来频频与各地政府部门签署战略协议15有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分表11：计算机视觉明星创企纷纷对外投资完善场景布局16一、政策持续加码，巨头纷纷入局1.1、主流国家争夺科技主导权的战略级抓手人工智能成为主流国家争夺科技主导权的战略级抓手。正如习近平总书记在今年10月底中共中央政治局第九次集体学

5、习所说，“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”。自从国务院去年7月正式印发人工智能发展规划以来，今年3月起法国、欧盟、英国、德国、韩国、美国等纷纷先后通过类似的国家战略规划或白皮书文件，从财政补助、人才体系培养、基础设施建设以及AI应用落地等多方面提出各自的目标。表1：人工智能成为主流国家争夺科技主导权的战略级抓手国家时间政策文件中国2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，目标2020/2025/2030年，人工智能核心产业规模分别超过1500亿元/4000亿元/1万亿元，带动相关产业规模分别超过1万亿元/5万亿元/10万亿

6、元法国2018年3月总统公布《法国人工智能发展战略》，并表示今后5年法国政府将投入15亿欧元发展人工智能，致力于成为人工智能强国欧盟2018年4月欧盟委员会提交《欧盟人工智能》报告，制定欧盟AI行动计划，通过公私合作增加AI研发投资，到2020年整个欧盟的投资至少应达到200亿欧元英国2018年4月发布《英国人工智能发展的计划、能力与志向》报告，从概念、设计、研发和对工作、生活、医疗等领域的影响以及威胁应对、塑造人工智能未来等层面进行探索，呼吁英国政府制定国家人工智能战略德国2018年7月通过《联邦政府人工智能战略要点》，目标成为全球领先的人工智能科研场，将在现有执政纲领和2018年度财政

7、预算基础上开始实施，并将于今年11月底前完成一份关于人工智能发展的战略文件韩国2018年7月通过《人工智能研发战略》，分为确保人才、技术和基础设施三个方面，2022年之前将投资约20亿美元用于人工智能研究美国2018年9月发布《机器崛起：人工智能及对美国政策不断增长的影响》白皮书，总结关于人工智能监督和听证会的经验教训，提出前瞻性建议，并分析了在AI应用方面的挑战，关注失业、隐私、偏见和恶意使用4个问题领域并提出建议数据