人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái)，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。
這里光大證券計(jì)算機(jī)行業(yè)首席分析師姜國(guó)平，為大家分析了當(dāng)下的熱點(diǎn)話題“人工智能時(shí)代的投資機(jī)會(huì)”。
姜國(guó)平演講實(shí)錄
大家好，我是光大證券的計(jì)算機(jī)研究員姜國(guó)平，在開始講之前根據(jù)合規(guī)的要求我有一個(gè)小的聲明，就是交流不代表個(gè)股的推薦，所有關(guān)于具體的股票推薦以我們光大證券計(jì)算機(jī)團(tuán)隊(duì)所發(fā)出的正式報(bào)告為準(zhǔn)。我在交流過(guò)程中可能會(huì)提到一些公司的名字，這只是為了整個(gè)行業(yè)研究的需要，也不代表股票的推薦。
那么正式開始，最近人工智能非常的熱，無(wú)論是從創(chuàng)業(yè)的一級(jí)市場(chǎng)到二級(jí)市場(chǎng)到國(guó)家的政策層面都非常熱。我們?cè)趺慈タ慈斯ぶ悄艿臋C(jī)會(huì)，我今天會(huì)簡(jiǎn)單介紹一下，從大背景包括一個(gè)大的分類，包括未來(lái)的一些細(xì)化的方向，包括選擇的一些標(biāo)準(zhǔn)。
人工智能從大的方面來(lái)說(shuō)，它意味著是一個(gè)新的時(shí)代的到來(lái)。我們從歷史上去看，可以去看幾個(gè)大的階段。從最早的農(nóng)業(yè)文明到工業(yè)文明到信息文明以及未來(lái)智能文明，它所在這幾個(gè)大的階段里，它的要素是不一樣的。
農(nóng)業(yè)時(shí)代的話，包括像農(nóng)具、農(nóng)產(chǎn)品、人力；工業(yè)時(shí)代的話，主要是機(jī)械設(shè)備、工業(yè)品、石油；信息時(shí)代的話，信息設(shè)備、數(shù)據(jù)電力；智能時(shí)代的話，未來(lái)就是數(shù)據(jù)、智能工具、智能產(chǎn)品。這個(gè)將是未來(lái)的智能式的核心，我們現(xiàn)在就慢慢進(jìn)入一個(gè)所謂的智能時(shí)代。
人工智能發(fā)展其實(shí)已經(jīng)有很長(zhǎng)的歷史了，最早可以追溯到1943年到1956年這個(gè)階段，是人工智能誕生的階段。當(dāng)時(shí)主要以控制論和早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為標(biāo)志，真正的行業(yè)上比較認(rèn)同的就是人工智能誕生的點(diǎn)是1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議，它標(biāo)志就是人工智能理論的誕生。
接下來(lái)其實(shí)發(fā)展的并不是特別順利，經(jīng)過(guò)了早期的一大發(fā)現(xiàn)到后面的兩次低谷，中間的再度繁榮，以及到了2000年前后再次新的探索，基本上到了2002/2003年以后，行業(yè)開始加速，就是一個(gè)新的浪潮。也是從語(yǔ)音、視覺這些技術(shù)取得了比較大的進(jìn)展，尤其是深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，引領(lǐng)人工智能進(jìn)入了一個(gè)新的浪潮。
我們?nèi)ビ^察的話，從2015年開始整個(gè)的人工智能浪潮開始加速，趨勢(shì)出現(xiàn)了幾個(gè)特征。第一個(gè)就是出現(xiàn)了一個(gè)開源的浪潮，越來(lái)越多的公司開始把自己的機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，作為工具去開放給全球的開發(fā)者去使用。
第二個(gè)就是創(chuàng)業(yè)融資升溫，就是創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域非常多。
第三個(gè)特點(diǎn)就是巨頭加速布局，從15年開始我們看到各個(gè)科技巨頭，對(duì)人力、人才的需求增強(qiáng)已經(jīng)成為一個(gè)非常重要的特征；大家無(wú)論是從應(yīng)用到技術(shù)的一些基礎(chǔ)研究，都在加快布局。
第四個(gè)特征就是產(chǎn)品應(yīng)用落地，我們看到一些陸陸續(xù)續(xù)的產(chǎn)品出現(xiàn)，這些產(chǎn)品無(wú)論是面向普通消費(fèi)者的還是面向行業(yè)應(yīng)用的，都開始慢慢推向市場(chǎng)。從15年開始，我會(huì)看到人工智能今天是開始加速了。
之所以人工智能快速加速，有幾個(gè)先決的條件。第一個(gè)是大量的數(shù)據(jù)，尤其是過(guò)去幾年信息文明的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，帶來(lái)了大量的數(shù)據(jù)。無(wú)論是圍繞個(gè)人生活領(lǐng)域的一些數(shù)據(jù)，還是圍繞著金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，包括醫(yī)療、交通、安防等等。積累大量的數(shù)據(jù)，無(wú)論是結(jié)構(gòu)化的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的積累成為了人工智能高速發(fā)展的一個(gè)重要的基礎(chǔ)。
第二點(diǎn)就是算力的便宜，就是芯片的高速發(fā)展，機(jī)器的運(yùn)算速度的提升，以及并行計(jì)算的成熟，使得這種算力比較容易獲取而且成本也在大幅下降。
另外，從產(chǎn)業(yè)參與者來(lái)說(shuō)，過(guò)去經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)30年的發(fā)展，它的業(yè)態(tài)和格局相對(duì)的穩(wěn)定，很多的巨頭或者一些新的挑戰(zhàn)者，它們需要找一個(gè)新的方向、找到新的領(lǐng)域，那么人工智能的未來(lái)是具備這樣的特征，一個(gè)足夠大的市場(chǎng)有足夠大想象力的一個(gè)趨勢(shì)。很多創(chuàng)業(yè)公司也在里面，紛紛涌起。而且再加上巨頭的大量布局，所以說(shuō)這幾年人工智能開始加速發(fā)展。
說(shuō)到人工智我們一定要提一下深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)它的出現(xiàn)是加速了人工智能的發(fā)展，尤其是在一些領(lǐng)域加速了它的落地。比如說(shuō)，原來(lái)有些人工智能產(chǎn)品能做一些事情但是它的準(zhǔn)確率比較低，使它可能永遠(yuǎn)停留在一個(gè)實(shí)驗(yàn)室階段，具體使用的話比較遙遠(yuǎn)。但是深度學(xué)習(xí)出來(lái)了以后，在一些領(lǐng)域里面使得人工智能的準(zhǔn)確率大幅提高，產(chǎn)品的出來(lái)了以后就接近這種實(shí)用，這是一個(gè)非常大的進(jìn)展。
深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它是一種比機(jī)器學(xué)習(xí)更具備了一定智能化的這種學(xué)習(xí)，我們傳統(tǒng)講的機(jī)器學(xué)習(xí)一般是我們會(huì)去給它替代幾個(gè)特征，然后機(jī)器根據(jù)這些特征給你一些結(jié)果，它自己去找一些正中間的對(duì)應(yīng)的一些函數(shù)的關(guān)系。
對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，可以舉一個(gè)例子，比方說(shuō)我們統(tǒng)計(jì)了一些芒果它的一些物理特征，顏色、大小、形狀、產(chǎn)地，把這些特征跟它的甜度、多汁的程度、成熟度直接去做一個(gè)對(duì)應(yīng)，這樣的對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，然后機(jī)器去學(xué)習(xí)這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)里面東西，從而得出一個(gè)特征，就我們說(shuō)的這個(gè)顏色、大小、形狀、產(chǎn)地這些特征跟這個(gè)甜度、多汁度、成熟度這個(gè)列的一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，這個(gè)就是他學(xué)習(xí)的一個(gè)結(jié)果。
當(dāng)我們把一個(gè)芒果的特征輸入進(jìn)去以后，它能根據(jù)這些特征去發(fā)展出這個(gè)芒果甜不甜，它的成熟程度怎么樣。這是我們說(shuō)它學(xué)習(xí)出來(lái)一個(gè)產(chǎn)品，那么這個(gè)產(chǎn)品就是傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)。
因?yàn)樵谶@里面需要我們?nèi)斯とザx它，需要根據(jù)哪些特征去得出這個(gè)結(jié)果。而深度學(xué)習(xí)，它不需要我們?nèi)巳ソo它限制或者說(shuō)幫它去歸納哪些特征，它會(huì)自己去學(xué)習(xí)，就完成了特征提取的過(guò)程，這是它更為智能的一個(gè)方面。
剛剛我們也提到，目前來(lái)說(shuō)開源是人工智能行業(yè)里面非常重要的一個(gè)趨勢(shì)，尤其是一些像谷歌，微軟，它們都在做這樣一些東西，它們的一些項(xiàng)目相對(duì)來(lái)說(shuō)是屬于巨頭們搶占自己地盤，站在人工智能話語(yǔ)權(quán)的一個(gè)重要的手段。它開源以后會(huì)引來(lái)很多人去學(xué)習(xí)去完善去應(yīng)用它，那么未來(lái)占據(jù)一定的地位以后，它可能會(huì)形成類似于生態(tài)的一種效果，甚至提升成一種人工智能操作系統(tǒng)的這么一個(gè)地位。
所以說(shuō)使大家紛紛的去開源去搶占，那么這樣帶來(lái)的一個(gè)結(jié)果是什么呢？未來(lái)的從算法的門檻可能會(huì)越來(lái)越低。一些技術(shù)的話，可能會(huì)以云的形式或者API的形式去提供，數(shù)據(jù)包括未來(lái)的場(chǎng)景可能慢慢的會(huì)越來(lái)越重要，這是開源對(duì)于未來(lái)的一個(gè)影響。
人工智能未來(lái)如果去找投資的方向的話，可以從三個(gè)層面去看，分別是應(yīng)用層、技術(shù)層和基礎(chǔ)層。應(yīng)用層很簡(jiǎn)單，主要是講的是從應(yīng)用的角度，應(yīng)用軟件、應(yīng)用終端，比方從醫(yī)療、金融、智能駕駛，從這些角度切入進(jìn)去的圍繞著應(yīng)用的場(chǎng)景，這種我們叫應(yīng)用層。
另外一個(gè)從技術(shù)層的角度，主要是從算法的一些模型，比方說(shuō)圍繞的圖像識(shí)別或者語(yǔ)音識(shí)別或者手勢(shì)控制，在技術(shù)領(lǐng)域比較專的，那么它未來(lái)可以通過(guò)云的形式或API的形式去輸出主能力。
還有就是基礎(chǔ)層，基礎(chǔ)層主要就是像圍繞著海量數(shù)據(jù)并行計(jì)算的一些基礎(chǔ)的應(yīng)用硬件和軟件，包括芯片、傳感器、計(jì)算平臺(tái)等等，那么這是技術(shù)層。
這三個(gè)大的層面可以框出來(lái)，就是未來(lái)圍繞著人工智能投資一些方向。
應(yīng)用層的話我們現(xiàn)在會(huì)看到，有幾個(gè)領(lǐng)域可能是人工智能比較容易落地的幾個(gè)領(lǐng)域。比方說(shuō)智能駕駛，因?yàn)檫@個(gè)領(lǐng)域目前來(lái)看很多的巨頭已經(jīng)在做，而且無(wú)論是從整車廠還是到最終的消費(fèi)者，都比較感興趣。未來(lái)的確可以提升駕駛的安全性，這是非常重要的一點(diǎn)。另外一方面，比如像醫(yī)療，比方說(shuō)醫(yī)療影像，傳統(tǒng)來(lái)說(shuō)，人力讀起來(lái)比較慢，準(zhǔn)確率可能會(huì)比較低，容易漏掉一些特征，那么機(jī)器可以比較快速的對(duì)這些影像進(jìn)行判斷。
像安防，涉及到就是它的視頻，其實(shí)每一幀的圖像里面包含著大量的信息，傳統(tǒng)上對(duì)這種圖像這種視頻的信息處理還是比較難的，人工智能的介入，可以從大量的視頻里面快速的提取到一些相對(duì)結(jié)構(gòu)化的信息。
我們8月底的時(shí)候?qū)戇^(guò)一個(gè)報(bào)告，講人工智能在醫(yī)療影像的應(yīng)用，這里正好可以稍微展開一下，醫(yī)療領(lǐng)域里面的數(shù)據(jù)80~90%基本上都是影像數(shù)據(jù)，這是跟影像數(shù)據(jù)本身這種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式是有關(guān)系的。在過(guò)去這么多年里我們會(huì)發(fā)現(xiàn)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)動(dòng)作特別快，每年30%的增長(zhǎng)；但是影像科醫(yī)生的增速卻很慢，基本上只有4%的增速。缺口越來(lái)越大，影像科醫(yī)生面臨的負(fù)擔(dān)也越來(lái)越重，每天讀大量的數(shù)據(jù)會(huì)造成負(fù)擔(dān)比較重，而且疲勞的情況下會(huì)造成錯(cuò)誤率提升，造成大量的誤診率。像三甲醫(yī)院的醫(yī)生大部分準(zhǔn)確率是在70%左右，小醫(yī)院的準(zhǔn)確率可能只有50%-60%。
這種醫(yī)療影像，它是人工智能未來(lái)去滲透的非常好的一個(gè)方向，因?yàn)橛跋竦幕A(chǔ)就是圖像識(shí)別，在過(guò)去這么多年來(lái)說(shuō)，人工智能里面進(jìn)步比較快的就是圖像識(shí)別領(lǐng)域。從國(guó)外來(lái)看，有不少的廠商已經(jīng)在包括肺結(jié)節(jié)、皮膚癌、乳腺癌等一些細(xì)的病種里面人工智能識(shí)別率可以做到非常高了，已經(jīng)接近90%的準(zhǔn)確率，基本是超過(guò)了最專業(yè)的醫(yī)生的準(zhǔn)確率。
從安防角度來(lái)說(shuō)，從研發(fā)角度來(lái)說(shuō)，攝像機(jī)它在拍圖像、拍視頻的時(shí)候，它的后臺(tái)就可以做到同步的分析。比方說(shuō)視頻中出現(xiàn)的人，這個(gè)人是男人女人？什么顏色的衣服？什么顏色的頭發(fā)？有沒有拿包？這些基本特征可以在視頻獲取的同時(shí)它會(huì)去提取里面一些結(jié)構(gòu)化的信息。比方說(shuō)當(dāng)視頻中出現(xiàn)一輛汽車的時(shí)候，它會(huì)自動(dòng)去提取這輛汽車的顏色、提取他的車牌、提取它的車型……
那么需要去搜索視頻中的一些特征的時(shí)候，比方說(shuō)需要搜索黑色的奔馳汽車，這些特征輸入以后，它可以在各個(gè)路口的各種治安卡口的視頻里面快速把相應(yīng)的符合特征的視頻截圖找出來(lái)，這個(gè)是可以大大提高從安防角度去做一些搜索的效果。以前基本是靠人去看的，這個(gè)來(lái)看肯定是好多了，所以說(shuō)像安防也是未來(lái)滲透的一個(gè)非常好的場(chǎng)景。
從應(yīng)用層面的話，我們?nèi)フ夜疽话闶侨タ磶讉�(gè)要素，比方說(shuō)像影像，它過(guò)去有沒有積累大量的影像數(shù)據(jù)，比方說(shuō)它有沒有做算法的能力，包括它未來(lái)有沒有去變現(xiàn)的能力，有沒有應(yīng)用的場(chǎng)景，因?yàn)檫@種場(chǎng)景對(duì)于人工智能做英語(yǔ)的公司來(lái)說(shuō)意味著兩點(diǎn)。第一點(diǎn)，可以變現(xiàn)，可以賺錢；第二點(diǎn)，就是它可以把它的產(chǎn)品在實(shí)際應(yīng)用中有一個(gè)反饋，進(jìn)一步提升它在實(shí)際中應(yīng)用的準(zhǔn)確率。
我們前段時(shí)間也寫了一個(gè)報(bào)告，就是萬(wàn)東醫(yī)療，它主要是有一個(gè)子公司就做人工智能，它在過(guò)去很多年做遠(yuǎn)程影像診斷的時(shí)候記著大量的影像數(shù)據(jù)。而且它本身的二股東是阿里健康，在算法方面也是跟阿里一起協(xié)同。那么本身的話，它自己網(wǎng)聯(lián)上用也是一個(gè)很好的應(yīng)用場(chǎng)景，包括說(shuō)的可以變現(xiàn)，也可以去進(jìn)一步提升它實(shí)際應(yīng)用的準(zhǔn)確率，從這幾個(gè)要素來(lái)看的話都是比較好的。
從安防角度來(lái)說(shuō)，我們看目前包括像海灘、像大華他們積極的去應(yīng)用，包括自己去開發(fā)一些人工智能一些算法，主要是用在后端，有些已經(jīng)加在前端了。那么去實(shí)現(xiàn)一些視頻的結(jié)構(gòu)化信息的獲取，就是我們剛才講的應(yīng)用層。
第二層面是技術(shù)層，技術(shù)層來(lái)說(shuō)的話，在某一個(gè)領(lǐng)域里面有比較獨(dú)特技術(shù)的公司比較典型。像科大訊飛這樣的公司，現(xiàn)在科大訊飛主要是語(yǔ)音識(shí)別，還有像圖像識(shí)別、人臉識(shí)別；比較典型的像商談科技，它沒有上市；包括像谷歌，它也是圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別很多領(lǐng)域都做得很好。
未來(lái)這種技術(shù)型公司他會(huì)通過(guò)語(yǔ)音的形式或者通過(guò)API的形式輸出它的這種技術(shù)能力，比如像谷歌它又做了圖像識(shí)別的API、包括語(yǔ)音識(shí)別apI；像科大訊飛做了它的語(yǔ)音。就是說(shuō)一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司，它只要把語(yǔ)音給扔上去，那么另外一端它就可以得到語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果。這種就是種技術(shù)性的公司。
技術(shù)性公司最典型的看它的真正的技術(shù)實(shí)力，就是比較硬的一些實(shí)力，看它準(zhǔn)確率提升。另一方面看他去獲取合作伙伴、包括未來(lái)獲取用戶的能力，利用技術(shù)來(lái)去變現(xiàn)的能力。如果說(shuō)他自己沒有廣泛的渠道，那肯定要借助合作伙伴去變現(xiàn)，就是說(shuō)它這種技術(shù)是市場(chǎng)推廣的能力，以及未來(lái)形成這種生態(tài)的一種可能，這種事比較重要的。
技術(shù)上來(lái)說(shuō)，這里比較典型就是芯片，現(xiàn)在圍繞人工智能做了一些優(yōu)化的芯片開始出現(xiàn)，無(wú)論是用在大型的服務(wù)器端。尤其像GTO，它對(duì)于人工智能的運(yùn)算是比較有優(yōu)勢(shì)，包括說(shuō)現(xiàn)在也開始在移動(dòng)端出現(xiàn)一些人工智能芯片，像蘋果的最新的手機(jī)芯片里面也是一些人工智能功能在里面，也就是說(shuō)有些這種移動(dòng)的芯片，它會(huì)加一些人工智能優(yōu)化的東西。可以大大提升它的某些方面的速度，比如人臉識(shí)別速度，或者一些固定的某一種類型算法的速度。
基礎(chǔ)領(lǐng)域的話拼的也就是一些底層的技術(shù)，誰(shuí)能夠把技術(shù)做好，而且在芯片上比較容易落地，或者說(shuō)能做到好的性價(jià)比，那么這個(gè)是他一個(gè)真正的方向。基礎(chǔ)層的公司并不特別多，從創(chuàng)業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，它也是創(chuàng)業(yè)門檻比較高的一個(gè)方向。像現(xiàn)在以中科院系的5G的芯片目前來(lái)說(shuō)還是在市場(chǎng)上聲譽(yù)比較高。也開始往移動(dòng)端，包括說(shuō)像跟華為的一些移動(dòng)芯片已經(jīng)開始合作。這些領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，未來(lái)也會(huì)出現(xiàn)一些比較牛的公司。
以上是我從三個(gè)角度：應(yīng)用、技術(shù)和基礎(chǔ)的三個(gè)層面去講的一些投資方向，我們?nèi)绻吹帽容^長(zhǎng)遠(yuǎn)的話就是為了一個(gè)大的趨勢(shì)或者一個(gè)大的格局，很可能慢慢的會(huì)類似于目前的rpc一個(gè)格局，一些巨頭的會(huì)占據(jù)越來(lái)越壟斷的地位，一些大型的公司甚至擁有類似于操作系統(tǒng)這樣一個(gè)層面的優(yōu)勢(shì)。那么其他公司可能在技術(shù)上這些創(chuàng)業(yè)或做一些個(gè)別的應(yīng)用集中度也會(huì)越來(lái)越高，那么但是中短期來(lái)看還是處于百花齊放的階段，很多創(chuàng)業(yè)公司在一些細(xì)節(jié)領(lǐng)域都會(huì)做出比較好的一些東西來(lái)。
在應(yīng)用市場(chǎng)的話，未來(lái)會(huì)出現(xiàn)一些細(xì)分的趨勢(shì)，在某些應(yīng)用里面也會(huì)容易出一些。這種獨(dú)角獸公司啊在某些領(lǐng)域里會(huì)應(yīng)用，里面會(huì)做得特別好，這個(gè)是從這個(gè)我們?nèi)タ粗卸唐诘倪@么一個(gè)趨勢(shì)。
（來(lái)源：證通財(cái)富）
