来自：招商计算机团队
研报内容：【招商计算机】觉醒！中国软科技——计算机行业2019年中期投资策略
重点摘录：关于人工智能的部分，方便大家快速了解。
一：人工智能凸显相对优势
1）科研投入在快速加大
1998年至2018年，全球人工智能领域论文总数突破百万篇，其中论文产出量最多的国家是中国，为369588篇，其次是美国，为327034篇。从机构层面看，中国科学院系统、法国国家科学研究中心（CNRS）以及美国的加州大学系统三足鼎力，20年间论文产出均超过24000篇。
中国人工智能科研的主力集中在科研机构和大学，而美国的研究已经从学术环境向大型科技公司的研究运营。美国拥有谷歌、亚马逊、微软和Facebook等科技巨头，对高等院校中人工智能领域的顶尖人才吸引力强大，就企业而言，美国在人工智能领域的研究及储备远远领先中国。
我们认为论文是学术型研究的表现，而相关专利数量则是科技公司人工智能实力的最好体现。根据IPlytics的研究发现，近十年全球人工智能专利申请明显增加，2008年全球申请的人工智能有关的专利是22913项，2018年则增加到了78085项。其中，微软、IBM、三星三家企业专利数位居前三。
中国已经成为全球人工智市场能最“吸金”国家。根据前瞻产业研究院整理数据显示，2016年以来，中国在人工智能领域获得巨额投资次数累积达114次，在全球居首位。2019年第一季度，全球单笔融资金额超过一亿美元的交易共14笔，其中中国企业获投6笔，美国企业获投4笔，以色列、新加坡、德国和阿根廷企业各获投一笔。
2）人才储备较充足，但高端人才仍有差距
中国的人工智能人才在总数上位居世界第二，与美国的差距不大，但是杰出人才的数量和占比却远远小于美国的人数，甚至和英、法等发达国家相比也有一定的差距。中国的人工智能人才虽然排名较高，但是杰出人才数量却为世界第六，累计为977人，占人才总量的5.4%。
目前人工智能的九大热点领域可以分为基础层、技术层和应用层三个层面。
基础层主要为处理器/芯片领域；
技术层主要包括自然语言处理、计算机视觉与图像和技术平台三大领域；
应用层主要是智能无人机、自动驾驶/辅助驾驶、语音识别、机器应用学习和智能机器人五个领域。
基础层上，美国人数为18000，占总人数的22.1%，中国人数为1300，占总人数的3.9%，美国人数是中国的13.8倍；
技术层上，美国人数为29400，占总人数的37.3%，中国人数为7700，占总人数的23.2%，美国人数是中国的3.8倍；
应用层上，美国人数为31300，占总人数的39.8%，中国人数24200，占总人数的72.8%，美国人数为中国的1.3倍。
在基础层和技术层，中国和美国之间存在较大差距，在应用层基本和美国持平。
由于中国拥有BAT等大型互联网企业，因此中国AI产业偏重于应用层，如机器视觉、语音识别、智能机器人等领域。从热门领域来看，美国的人工智能人才分布均匀，并且主要集中在基础层和应用层；而中国的人工智能人才分布严重失衡，七成以上的人才集中在应用层，基础层的占比不到百分之五，基础层的人才太过薄弱，不利于中国未来在更高端和深入领域与其他国家竞争。
3）独角兽企业数量全球第一梯队
排除美国FAANG及中国BAT等科技巨头，美国人工智能独角兽企业数量最多，中国排名第二。从独角兽企业看，美国独角兽企业数量最多，为18家，中国为17家，英国3家，德国1家，日本1家，以色列1家。其中，医疗健康、智能驾驶、面部识别等领域独角兽公司较多。
二、人工智能已成必争之地
人工智能对交叉领域研发的要求更高。一套完整人工智能算法的实现往往需要来自生物、物理、统计、数学、计算机、电子、心理学等多个专业背景领域的人才的精诚合作。人工智能算法的最终实现不仅需要企业招揽各行业领域的顶尖人才，还需要学界培养一批具备多重专业背景的交叉学科领域研发带头人。只有真正投入核心技术研发、时刻与学界保持密切合作的企业才能最终实现技术的持续突破创新。
2.1 海外资本争相追逐
美国人工智能领域发展迅速，总体全面领先。尽管在计算机视觉、自然语言处理等应用领域，中国企业已经在不少指标上超越美国。但根据国内研究统计，国内93%的研究者均使用美国研究机构提供的人工智能开源软件包，其中又以谷歌的基础算法为主，底层算法平台对美国的依赖较为严重。在人工智能的基本算法、芯片、传感器等领域，欧美不少国家都领先于中国。
2.2 国内发展空间广阔
在人工智能领域，中国未来发展前景也十分广阔。尽管在基础算法、芯片、传感器等领域处于落后地位，但中国在计算机视觉、自然语言识别等领域已取得不少成果，并在应用方面走在前列，人工智能市场正在加速壮大。根据IDC发布的《中国人工智能软件及应用（2018下半年）跟踪》，2018中国人工智能市场规模达17.6亿美元，至2023年有望突破119亿美元，市场增长前景极大。人工智能的市场拓展动力并不只来源于需求方的扩张，还来源于对原有行业体系的重构所带来的存量替代和价值增值。
图像和语音识别技术是目前AI对外探测的主要分支，未来也有望成为其他人工智能技术发展的基础。在计算机视觉应用领域，商汤科技、旷视科技当之无愧地撑起了国内近半的市场份额。计算机视觉是人工智能主要应用领域之一。2018年，中国计算机视觉应用市场达7.5亿美元，平安城市中的安防是主要应用场景，其次为金融业使用的人脸识别身份验证、财务票据识别，医疗行业的人工智能辅助医疗影像诊断，零售业的商品识别等。商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技等是计算机视觉应用领域的翘楚。
在语音语义领域，科大讯飞占据绝对优势。语音语义市场上，免费策略为主的百度已经积累了不少客户。而在商业应用方面，科大讯飞已经取得了显著优势。当前，科大讯飞还在不断加大研发投入力度。2018年科大讯飞的研发费用总额已经达到12.63亿元，研发投入总量与研发投入占比均名列上市公司前茅。除了科大讯飞外，云知声、捷通华声、思必驰等也是智能语音领域的优秀公司。图像和语音识别是人工智能领域的基础性应用技术，可应用于金融、安防、医疗等诸多行业。
机器学习开发平台方面，一些企业已开始探索深度学习在提升预测准确率、处理非结构化数据、知识图谱技术判断相关性等领域的应用。百度、阿里云、金山云、华为云、AWS、微软等平台及公司以及第四范式、九章云极、美林数据、探智立方等创业企业均已开启机器学习平台的商业化。
AI的意义不仅在为已有产业蓄力赋能，其可催生出全新的应用需求。智能驾驶即是其中一例。近二十年来，在军界的孕育、业界的推动下，智能驾驶产业已迅速发展壮大，L3级以上自动驾驶汽车已经实现量产。国内产业链相关公司，包括上游的芯片制造、算法设计、传感器制造以及下游的智能网联、智能出行服务等都在智能驾驶的发展浪潮中取得了瞩目的成绩。
在高精地图领域，四维图新已有多年积累，在全国建成35个制图基地，有超过100辆作业车辆。其自主研发的高精地图采集车能够采集全景影像数据和亚米级高精度GPS数据。2016年底，四维图新已完成覆盖全国高速公路的基于ADAS级别高精地图的制作，L3级别的高精地图也以覆盖20多个城市。
在芯片领域，地平线已经形成由Matrix自动驾驶计算平台、ADAS、DMS、Face ID等构件的智能驾驶产品矩阵，能够为L2至L4不同级别的自动驾驶提供多种解决方案。此外，地平线也积极涉足高精地图领域。
在算法领域，百度推广的“小度车载OS”已经搭载在多款车型上，具备智能语音、智能小程序、主动推荐、内容服务生态、智能地图、车载安全等多项功能。禾多科技在高精度地图、高速公路自动驾驶解决方案等领域也有不小成就。华阳集团的ADAS产品也已经加强了向中低端车型的渗透。另外，智行者科技、驭势科技也在自动驾驶领域推出了可行的算法。
在传感器方面，禾赛科技的固态激光雷达PandarGT垂直角分辨率已经达到0.07度，最远探测距离达300米，已经达到国际领先水平。华域汽车也已经完成了77GHZ毫米波雷达的原理样机开发。
我国AI领域研发成果明显，相关专利数量已位居前列。在2019年《日经亚洲评论》发布的“日经人工智能专利50强”榜单中，百度在2016至2018年间申请的AI相关专利数量达1522项，仅次于IBM、微软、谷歌三大巨头。除了百度之外，国家电网、阿里巴巴、华为、腾讯等中国企业也榜上有名，且申请专利的数量与数年前均有明显的提升。
人工智能方兴未艾，一级资本仍在追加投资。目前，中国的人工智能领域还有很大的研发空间和市场潜力，一级资本还在不断涌入这一新兴科技市场。根据前瞻产业研究院的统计，2018年，中国人工智能行业共发生投融资事件602起，投融资金额共达1278亿元。相比往年，2018年人工智能行业的投融资无论从事件次数还是金额来看，都要明显更高。
2018年，阿里、腾讯、云锋基金、纪源资本、京东数科等多家国内外公司展开了向人工智能领域相关企业的投资。
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