2019年AI行业投资策略分析报告.pptx

2019年AI行业投资策略分析报告,2018.11.20,主要内容,1. AI 步入下半场,2. 三大因素助力AI算力爆发3. AI算法日趋成熟,4. 安防、医疗与金融有望率先应用,2,2020sAI物联网代表公司英伟达特斯拉,1970s大型机代表公司IBMControl DataSperryBurroughs,1980s小型机代表公司DEC惠普PrimeData General,1990s个人电脑代表公司微软思科英特尔戴尔,2000s桌面互联网代表公司GoogleeBay新浪BAT,2010s移动互联网代表公司苹果Facebook高通腾讯（微信）,1.1 IT每十年一阶段形成六大阶段 每一轮科技革命都会带来新的赢家IT发展六阶段,1.2 基础设施通用平台应用层的发展路径, 每一轮科技革命均印证基础设施先行的发展路径 基础设施与通用平台易形成寡头垄断 应用层的发展愈来愈依托于生态,历代IT浪潮的发展路径,1.3 云计算厂商的资本开支规律 基础设施的高投入带来云收入的高增长，反之未必成立 17-18年为此轮基础设施投入的高峰 2020年，随着5G的大规模应用有望带来又一次的AI IaaS的军备竞赛,未来全球数据量将指数级增长,37%,23%,7%,24%,28%,58%,0%,30%25% 20%10%,60%50%40%,70%,0,4020,1008060,120,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018E,2019E,主要云厂商资本支出总合（10亿美元）,yoy(%),基础设施投入存在周期性,1.4 AI 基础设施处于爆发前夜, AMD 7nm GPU 面世加速AIaaS普及。AMD 7nm GPU 打破NVIDIA垄断，,动辄上万的AI GPU 有望降价。, 传统服务器无法满足日益增长的AI 算力需要。,1.5 互联网巨头开始争夺下一代通用平台, 云、边、端统一管理平台成为新一代企业上云关键。华为AI全栈解决方案，分层API和预集成方案，以期实现任何场景性价比的最优化 。微软Kubernetes开源架构，将云边端操作系统打通。阿里云云边端一体化计算平台，设备端：提供物联网操作系统AliOS Things；边缘端：IoT边缘计算产品Link Edge。,1.6 行业Know-How 成为AI 场景核心壁垒, 各细分行业积累要求不同，行业属性强。金融、医疗、政务等均有各自独特,行业属性，龙头普遍积累时间长护城河深。, BAT 加速入股布局B端。今年以来，BAT加速入股抢占AI场景入口。,主要内容,1. AI 步入下半场,2. 三大因素助力AI算力爆发3. AI算法日趋成熟,4. 安防、医疗与金融有望率先应用,9,2.1 传统服务器难以满足AI算力需求, 摩尔定律失效，CPU性能提升遭遇瓶颈。Intel 宣布正式停用“Tick-Tock”处理器研发模式，未来研发周期将从两年周期向三年期转变。单颗CPU性能的提升在放缓。, 传统服务器难以满足并行算法需求。服务器CPU出货量增长停滞。,全球CPU性能增长遇到瓶颈（per socket，%）,0,10,20,30,40,50,60,2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016,2.2 AI 芯片步入成长期 AI GPU 不断成熟。英伟达凭借在GPU领域的深厚积淀，推出P4、P40、P100等多系列多款可用于深度学习、推理等AI领域的GPU产品。,服务器成为未来GPU的主要出货选择,以英伟达为主导的AI服务器产业链情况,2.3 7nm制程的突破有望带来AI GPU大规模商用 AMD 7nm AI GPU 面世，功耗比再次提升。同等功耗下，新核心性能提升超过25%，同等频率下，功耗降低50%。拥有世界最快的FP64/FP32 PCI-E浮点性能，可进行机器学习训练和推理、硬件虚拟化和端到端的ECC纠错保护。,1.25倍性能提升的同时降低50%功耗,相比于10nm GPU 优势明显,2.4 FPGA 云端加速布局 FPGA的优势主要体现在拥有更高的每瓦性能、非规整数据计算更高的性能、更高的硬件加速性能、更低的设备互联延迟。微软基于FPGA的ProjectBrainwave云端单个图像只需要在1.8毫秒内就能处理，超过了现存的所有云服务。阿里FPGA云服务器平台FaaS主要面向人工智能、半导体设计、基因计算、视频图像处理、数据分析决策等场景。,阿里云异构计算产品体系图示,微软Project Brainwave的硬件示例,2.5 ASIC 芯片：华为与寒武纪成为主导, 华为AI全栈解决方案进军AI芯片。2018年10月，华为正式发布两颗AI芯片，分别为华为昇腾910和昇腾310。两款芯片都采用达芬奇架构，其中华为昇腾910的单芯片计算密度最大，比目前最强的NVIDIA V100的125T还要高上一倍，预计在明年第二季度正式推出；而昇腾310则是昇腾的mini系列，主打终端低功耗AI场景，具有极致高效计算低功耗AI SoC，目前已经量产。据介绍，2019年昇腾还有3个系列，将用于智能手机、智能穿戴、智能手表等。” 寒武纪IP授权+芯片出售，与华为错位竞争。Dainnaoyu为全球首个深度学,习指令集。,2.6 开源AI软件带动AIaaS需求, 越来越多的企业选择AI开源平台及软件。TensorFlow、Caffe、CNTK等AI开源平台及诸如Google、Facebook、Microsoft和BAT等采用越来越多的AI算法。, 到2022年，一半以上的AI服务器收入有望来自于AI开源软件。根据IDC的统计，AI服务器中来自于AI开源软件的比例将由2017年的38.6%上升到53.8%。,2.7 定制化：互联网巨头AI服务器个性化定制需求增强 浪潮信息：面向不同下游客户与行业提供定制化AI服务器解决方案,通过与下游客户合作为客户提供定制化AI服务器解决方案，2017年9月，浪潮与百度联合发布ABC一体机；2018年4月与科大讯飞联合发布“AI Booster”方案，提供面向语音识别、智能翻译的训练方案。面向多行业提供定制化AI解决方案，目前包括智能视频分析IVA、医疗影像、电力设备巡检、金融汇率预测、语音识别等多行业人工智能解决方案。浪潮智能视频分析IVA人工智能解决方案,2.8 下一代算力：量子计算,时间2015年7月2017年3月2017年5月2017年9月2017年10月2018年1月2018年2月2018年5月,阿里巴巴量子计算进展成立“中国科学院-阿里巴巴量子计算实验室”阿里云在云栖大会深圳峰会公布首个云上量子加密通讯案例中科大、中科院-阿里巴巴量子计算实验室等研制完成超越早期经典计算机的光量子计算机，可操纵超导量子比特从9个提升到10个密歇根大学安娜堡分校的终身教授和量子科学家施尧耘博士加盟阿里巴巴，组建阿里云量子实验室AQL并担任首席科学家达摩院“量子计算云平台”上线，前端对用户提供云端的量子算法开发测试环境，后端连接经典计算仿真环境和真实超导量子计算两次理论计算机最高奖哥德尔奖得主、匈牙利裔美国计算机科学家马里奥塞格德入职阿里巴巴达摩院的阿里云量子实验室（AQL）中科院与阿里云发布11比特云超导量子处理器，并在在量子计算云平台上线达摩院量子实验室研制出世界最强的量子电路模拟器“太章”并模拟了81比特的随机量子电路，预计两至三年内推出量子芯片,2030年（规划） 中科院-阿里巴巴量子计算实验室将研制具有50-100个量子比特的通用量子计算原型机，全面实现通用量子计算功能,国内外科技企业均已进军量子计算领域，国内阿里起步较早，百度与腾讯尚处于前期阶段,谷歌2018年3月推出了拥有世界第一72量子比特的量子芯片Bristlecone；阿里于2018年5月研,制出世界最强的量子电路模拟器“太章”并模拟了81比特的随机量子电路，预计两至三年内推出量子芯片；华为于2018年10月发布了量子计算模拟器HiQ云服务平台，包含量子计算模拟云服务和量子编程框架，模拟了全振幅42量子比特，单振幅81量子比特的量子计算。表：阿里持续布局量子计算,2.9 AI与云产生交集，AIaaS刺激更多产业机会 容器是一种新兴的轻量架构方案，能够高效利用系统资源（相同的硬件可以创建的容器数量是虚拟机的4-6倍）。,虚拟机管理程序对整个设备进行抽象处理，通常对系统要求很高，而容器只是对操作系统内核进行抽象处理，使用共享的操作系统，高效、成本低、可快速按需扩容、简化部署管理。, 容器非常有潜力替换虚拟机成为云计算的基础架构，并成为主流的软件应用承载模式。,相关标的：深信服、紫光股份相关标的：赢时胜、恒生电子,容器架构与虚拟化架构对比,主要内容,1. AI 步入下半场,2. 三大因素助力AI算力爆发3. AI算法日趋成熟,4. 安防、医疗与金融有望率先应用,19,创新萌芽期,期望膨胀的,顶峰期,泡沫化的底谷期,稳步骤升的光明期,实质生产,高峰期,GPU加速器,语音识别,知识管,理工具,虚拟现实,NLP,计算机视觉,无人驾驶车辆,人工智能PAAS,与人工,智能相关的C&SI服务,3.1 AI 算法日趋成熟 语音识别、虚拟现实与机器视觉已从导入期进入成长期。智能应用图形化分析,聊天机器人,3.2 算力的发展为算法实现创造条件, 深度学习的大规模实现需要算法的支持。 互联网与移动网同样带来大量的训练数据。,AI 算力发展情况,3.3 语音识别与计算机视觉开始商用 标准化的数据集丰富。语音与图像数据较易标签化。15年图像识别准确率变已超过人类 CNN、RNN等神经网络基础算法成熟。根据Imagenet等测试结果，语音识别与机器识别准确率均已在90%以上。,AI 算力发展情况,ILSVRC 最佳分类准确率,好处,获得主流接受的年数,不到2年具有变革性 语音识别,超过十年通用人工智能无人驾驶车辆,2-5年与人工智能相关的C&SI服务深度神经网络智能应用机器学习,5-10年认知计算会话用户界面神经形态硬件NLP,虚拟助手VPA无线扬声器,集成学习GPU加速器机器人流程自动化软件,人工智能治理人工智能PAAS图形分析规范性分析智能机器人,高中等,人工智能开发人员工具包商用UAV(无人机）计算机视觉自然语言生产预测分析FPGA加速器,知识管理工具虚拟现实低,任务分类匹配翻译结构化预测,具体方式赋予字符串标签匹配字符串转换字符串将字符串匹配至类中,应用领域文字归类、敏感性分析搜索、问题回答机器翻译、单匝的对话词性标注、语义解析,深度学习CNNacc=86.8%CNNp1=49.6%NMTBLEU=39.0acc=91.8%,传统方法SVMacc=79.4%MLPp1=36.1%SMTBLEU=37.0acc=90.7%,3.4 语义识别获突破性进展 自然语言处理（NLP）为语义识别的主要基础算法。简单来说，就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，属于人工智能的一个分支，又常被称为计算语言学。 深度学习与NLP的结合加速语义识别突破。语义识别需要完成5个阶段：分类、匹配、翻译、结构化预测、序贯决策过程。目前深度学习有助于解决前四个任务，并已经成为解决这些问题的当前最佳技术。与深度学习结合的NLP与传统方法对比,3.5 Google 宣布开启NLP新时代 Google宣布BERT模型开启NLP新时代。BERT是一种预训练语言表示的新方法，机器阅读理解较高级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类。模型的地位类似于ResNet在图像识别的地位，将成为NLP基础算法。,EM82.30487.43385.08385.35685.95484.454,F191.22193.1691.83591.20291.67790.49,Rank1Oct 05,20182Oct 05,20182Sep 09,20182Sep 26,20183Jul 11,2018,ModelHuman PerformanceStanford University(Rajpukar et al.16)BERT(ensemble)Google A.I.BERT(single model)Google A.I.nlnet(ensemble)Microsoft Research Asianlnet(ensemble)Microsoft Research AsiaQaNet(ensemble)Google Brain & CMU,Google与微软完成NLP突破,注：EM是指精确匹配，也就是模型给出的答案与标准答案一模一样；F1，是根据模型给出的答案和标准答案之间的重合度计算出来的，也就是结合了召回率和精确率。,BERT 理解上下文架构示意图,进，园区公交开始商用。,3.6 无人驾驶算法不断成熟, 智能驾驶尝试步入L4阶段。Tesla与百度算法不断迭代，BATJ 车载OS不断推,BATJ在自动驾驶的最新进展,主要内容,1. AI 步入下半场,2. 三大因素助力AI算力爆发3. AI算法日趋成熟,4. 安防、医疗与金融有望率先应用,26,4.1 语音识别：AI音箱风靡全球 语音交互打造智能家居。根据Canalys的统计2018年第二季度，全球智能音箱出货量总计达到了1680万台，相比去年同期的580万台增长了187%。 海外Google与Amazon，国内阿里、小米与讯飞成为代表。,2018 Q2AI音箱最新出货量,中国成为下一个爆发市场,4.2 机器视觉的直接应用：安防与医疗AI “云边结合”前置智能算法，以边缘计算替代后端智能NVR实现特征提取，人员检索功能，将成为安防智能化主体。 海康以“视觉大数据”构建AI Cloud平台。18年4月，海康宣布采用云边融合独特架构，基于 “萤石+行业+平台”战略，在其安全生活业。务平台萤石云平台上提供服务。,海康 AI cloud架构图,安防 AI 逐渐在全国推广,4.3 医疗AI：医疗影像诊断率先突破 多层神经网络算法的成熟,多层神经网络构建的深度学习模型（DNN）是2017年发展最快的一项技术。DNN 的可解释性得到突破：将每一个神经元都与一个 topic 进行关联，于是整个网络变得具有可解释性。, 标准化影像数据的大量积累。医疗信息化红利开始兑现。 医疗影像公司解决方案的不断成熟。代表公司：卫宁健康、万里云、和仁科技等肝脏及肝肿瘤自动分割重建系统,4.4 医疗AI：诊疗市场与IT投入进入爆发期 云平台方式提供影像拍摄和辅助诊断。以公有云或私有云的方式部署，有效提升医生诊断效率。根据IDC统计，影像AI至少提高数倍工作效率，每年可为医院节约几百万元的费用或者增加百万甚至千万元的收入。 由影像AI向全医疗领域AI横向拓展。根据IDC 预测，2017 年医疗人工智能（AI）诊疗服务市场规模达到1.83 亿元，预计到2022 年将达到58.75亿元，2017 至2022 年的年复合增长率为100.1%。2017 年医疗人工智能（AI）的IT 投入规模为1.1 亿元，预计到2022 年将达到16.5 亿元，2017 至2022 年的复合增长率为71.8%,1.83,6.60,15.21,26.27,39.43,58.75,0,2010,504030,60,70,2017,2018,2019,2020,2021,2022,AI诊疗服务市场规模（亿元）,1.1,3.2,5.9,8.8,12.2,16.5,0,642,1412108,16,18,2017,2018,2019,2020,2021,2022,AI的IT投入规模（亿元）,4.5 工业AI :机器视觉与激光的完美结合, 相关标的: 宝信软件、新北洋、海康威视、汉得信息、 Keyence、Cognex、,Isra Vision, 重新定义工业，有望实现对检测人员的大量替代 检测数据的积累分析可进一步提升良率,激光检测在工业中的应用,4.6 金融AI：智能风控与影像采集 相关标的： 广电运通、同花顺、赢时胜、恒生电子、东方财富 AI策略从动量/舆情走向风控/数据库，开始反转 金融反诈骗。分析用户登陆行为、用户图关系、弱可信关系等 影像采集。金融以身份认证为主,金融AI主要应用场景,广电运通“生物识别+信用支付”闸机方案,4.7 自然语言处理：法律成为下一个风口, 司法AI分析技术日趋成熟。目前的NLP算法已经把法律领域从为大的文档制作预测编码系统，转移到为诉讼提供分析。硅谷律师事务所已使用LexMachina AI算法分析收集竞争情报，从而做出更好的决策、资源调配和调整客户计费。,文智中文语义开放平台,4.8 推荐标的（海康/曙光/赢时胜/华宇）与关注 算力芯片：,推荐 中科曙光（唯一兼具X86/GPU生态与技术的公司）, AI服务器推荐：,推荐 浪潮信息（最高AI服务器市占率且利润高增）, AI云：,推荐 赢时胜（唯一Docker产生大量新收入）关注 广联达、石基信息、恒生电子, AI场景：,语音推荐 科大讯飞法院推荐 华宇软件（法院最高AI市占率）安防 推荐 海康威视（工业& 安防 最高AI收入与市占率）医疗推荐 和仁科技，关注 卫宁健康金融关注 广电运通、同花顺、东方财富,4.9 重点公司估值表行业重点公司估值表,PB,收盘价（元）,总市值（亿元）,2017A,2017A,2018E,2019E,2020E,2018E,2019E,2020E,603019.SH000977.SZ300377.SZ300271.SZ002415.SZ002410.SZ002153.SZ600570.SH300253.SZ300033.SZ002230.SZ300059.SZ,中科曙光浪潮信息赢时胜华宇软件海康威视广联达石基信息恒生电子卫宁健康同花顺科大讯飞东方财富,43.4619.3013.1214.8026.7225.3531.4655.9113.7142.8324.7513.38,279249971122,466284336345222230518692,8.883.423.613.028.129.206.3911.248.547.276.714.71,0.480.330.280.501.020.420.390.760.141.350.210.12,0.770.490.380.651.240.440.460.960.201.090.300.21,1.430.730.570.851.530.490.551.230.271.410.440.65,2.341.650.741.031.880.600.681.630.361.560.650.94,563935232258685869398364,302623171752574551305621,191218141442463438273814,PE,证券代码 证券简称,2018/11/20,申万预测EPS,谢谢观看,