$云从科技-UW(SH688327)$ $神州泰岳(SZ300002)$
内容源自安信证券的深度研报，本文主要是按自己的逻辑，进行裁剪与点评。
一、AI产业链及核心技术：
人工智能产业链主要分为基础层、技术层、应用层三个层级，1、基础层以数据、算力、算法为核心；2、技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策行动）等；3、应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外， 通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
整体而言，人工智能产业的发展仍处于初级阶段，从针对某个项目的落地来看，通常既需要考虑与业务场景的融合，又需要从技术层面具备适应业务场景变化的能力，还需要保证与硬件设备具有较高的兼容性，以及落地施工的工程能力，所涉及的业务链条较长，对 于单一的公司很难做到对多元的业务场景和完整的产业链条的兼顾，导致人工智能企业目前很难同时在技术领先性、规模化与商业化等维度之间做到很好的平衡，所以目前AI四小龙等人工智能算法企业多处于亏损状态。
二、国内AI的业务模式，目前主要有两种：
1）由系统集成商面向终端客户提供服务，其中人工智能企业聚焦于算法与模型生产等核心技术环节提供高毛利的软件服务，这需要持续大规模的研发投入与 AI基础设施建设，以保证技术领先性，如商汤科技所推出的SenseCore 的大模型装臵，通过大模型来实现低成本、高效率的模型量产；
2）聚焦于某一垂直场景，由人工智能企业向终端客户或者系统集成商提供软硬件一体综合解决方案，由于涉及部分硬件采购，会导致人工智能企业毛利率相对较低，但这种模式下能提高人工智能解决方案的交付能力，获得更好的客户体验，从而有利于持续获客，如云从科技聚焦于智慧治理、智慧金融领域，以提供软硬件一体解决方案为主，2021年人工智能解决方案营收占比达到86.87%。
(泰岳、云从科技其实是一类企业，都有自己的AI相关产品，但主要是通过项目落地方案，只是云从科技在AI业务上更单纯，而且目前收入有10亿的规模，而泰语鼎富估计2022年依然不到1亿的收入，且主要靠游戏业务在盈利，市场要炒作，肯定是先炒常年大幅亏损的云从这类公司。我对泰岳的期望是，等第一批炒完了，炒到了一定的高度，看看还有没有第二批次的机会。没有，关系也不大，从夹头角度看，依然值得买入)
三、人工智能未来市场空间广阔。
艾瑞咨询预计2021年人工智能核心产业规模为1998亿，带动相关产业规模7695亿。随着产业渗透的提升，预 计2026年人工智能核心产业规模将达到6050亿，复合增速 24.8%；同期人工智能所带动的产业规模将达到 2.1万亿，复合增速将为22.3%。我们认为随着人工智能技术的发展与 应用产品的成熟，人工智能将渗透千行百业，发挥类似 “水、电、煤”般的基础性作用， 因此从更长期来看，其市场将更为广阔，将面临持续的增长机遇。
(AI这个赛道，在没有chatGPT这种现象级产品引爆前，可能发展速度或关注度会低很多。《财务》、盖茨等，都对chatGPT给与了很高的评价。iphone诞生时，有一批对移动应用敏感的牛逼人物开始创业，刚好去年我研究游戏公司时，对此稍有了解，就取得了很好的成绩。如IM30-龙创等等。)
四、人工智能全面落地开花，增量来自于行业渗透率提升
政策支持等多重因素推动下，中国人工智能应用场景落地成果显著。政府的有力扶持、国内强大的数字基建能力叠加广阔的市场体系，中国人工智能应用场景遍地开花。AI被广泛应用至大数据研判、运筹优化、智能风控、人机交互等生产活动的各个环节，特别是在政府、金融、互联网、交通等行业的渗透率较高，AI所发挥的价值已被验证并且正在进入规模化阶段；在制造、能源等行业也已产生一些标杆案例，待进一步挖掘为典型应用场景。
对比国外在底层架构上的优势，我们认为中国在应用场景上的优势将尤为突出。
(这点与自己的预判是不谋而合的。牛逼也分很多层，应用层发力也能出来不错的公司)
政府城市治理与运营、互联网、金融为人工智能应用最为广泛的三大领域。从下游场景来看，政府城市治理与运营为最大的应用场景，市场份额接近一半（49%），互联网、金融行业市场份额分别为18%、12%，排名第二、三位。上述三大行业是人工智能应用最为 广泛的前三大领域。核心原因在于：1）所处行业数字基础设施完善，数字化程度较高，数据易获取，为人工智能的应用提供了丰富的“原材料”；2）资金实力较为雄厚，具有较强的付费意愿与付费能力。
(绝大多数企业都必须回到、面对现实，虽然这样貌似有些俗。泰岳目前主要是在公安、政府、电信行业的应用层发力，也是一种现实的选择，云从也一样。早年两家公司还有一起合作过。)
五、技术层：由单点突破向多点融合发展，或将成为基础设施之一
在互联网发特别是移动互联网发展的推动下，人工智能技术中最重要三大要素算力、数据、 算法均实现了质的飞跃：1）算力：芯片发展遵循摩尔定律，算力得到质的提升。2）数据：PC互联网与移动互联网的发展为人工智能模型训练提供了庞大的数据积累；3）算法：2006年Geoffrey Hinton和他的学生Ruslan Salakhutdinov 在《科学》上发表文章，给出多层神经网络更好训练方法，至此神经网络算法才开始真正具有深度，使深度学习算法能够支持训练更大规模的神经网络。 三重合力推动人工智能在计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等单点技术上实现重大突破， 比如2014年香港中文大学汤晓鸥教授团队发布 DeepID 系列人脸识别算法准确率达到98.52%，全球首次超过人眼识别率，突破了工业化应用红线；
(泰岳主要还是在NLP方面有些研究和产品，而海康、大华是在计算机视觉方面突破)
目前人工智能技术应用正在从单点突破向技术融合及业务链条融合的方向过渡。
人工智能经历了对单点技术的聚焦关注后，客户逐渐发现自身的复杂需求难以得到快速响应，转向寻求 获取人工智能综合解决方案，反映在技术层面表现为由计算机视觉等单点感知向视觉+语音等多模态感知、从人工智能在单个环节的应用向感知—认识—决策等多个环节进行融合，以及通过提供软硬件一体解决方案以实现对全业务链条赋能等方向发展，形成行业价值闭环。
六、云从科技的技术：
云从科技聚焦于技术层与应用层，通过对人工智能技术的积累与深刻理解，重点提供计算机视觉、语音识别等技术能力，并将其沉淀在人机协同操作系统之中， 基于此提供面向不同行业应用的技术解决方案。在基础层中，由于Tensor Flow、Pytorch 等开源算法体系等框架已经较为成熟，因此公司主要基于开源算法体系，未进行算法框架的自研以及芯片的开发等业务。(从技术侧重点来看，与泰岳有差异，但商业模式是差不多的)