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■2017 年将是人工智能产业的加速点：人工智能此轮产业浪潮经历了 5
年的发展，其基础软硬件和产品应用都已经进入高速发展期。人工智
能早期研发的瓶颈（算法、计算能力、数据量）已经突破：‚深度学习‛
成为引领此轮人工智能浪潮的核心算法，围绕 GPU 的基础芯片生态的
成功加速了人工智能产业的发展，应用领域则随着软硬件技术突破而
不断扩张边界。
■产业联盟成立，新一代规划即将发布：2017 年 6 月 21，人工智能产
业联盟成立。该联盟将团结联盟内人工智能领域领军企业、成长型中
小企业、科研机构、投资机构以及第三方产业服务平台，自下而上、
抱团取暖、共谋发展。目前，申请入盟的企业和机构已经超过 150 家，
包括多家上市公司。6 月 29 日上午，科技部部长万钢在首届世界智能
大会上透露，党中央国务院及科技部、发改委等多个部委推动制定的
新一代人工智能发展规划和重大项目规划即将发布。这将是中国面向
2030 年的人工智能发展规划，未来行业有望迎来更多的政策催化。
■人工智能全球竞赛，中国具备弯道超车的潜力：全球顶尖巨头谷歌、
微软、苹果、IBM、Facebook，英特尔、百度、阿里，腾讯等都将人工
智能视为下一次技术革命的突破点重资研究。在人工智能领域，虽然
美国有先发优势，尤其在前沿基础算法领域强于中国，但中国在数据
资源、标注成本、市场规模、应用场景四大方面具有优势，在未来仍
有机会超过美国。
■三领域看人工智能投资机会：我们将人工智能投资逻辑分为三个逻
辑，智能感知领域（语音识别、机器视觉等），智能分析领域（Fintech，
智慧医疗等），智能服务领域（安防，智能家居，无人驾驶，机器人等）。
这三个逻辑各有交叉相互侧重，既包含硬件也包含软件，均为当前最
有可能变现的人工智能应用项目，基本囊括当前人工智能的全部投资
热点。我们建议重点关注：科大讯飞、同花顺、北部湾旅、和而泰、
四维图新、思创医惠等。
■风险提示：相关公司的距离业绩释放仍具有一定时间
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2017 年 06 月 30 日
人工智能：产业已至，趋势向前
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投资策略主题报告
证券研究报告
陈果 分析师
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chenguo@
021-35082010
彭玮骏 报告联系人
pengwj@
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投资策略主题报告
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内容目录
1. 2017 年将是人工智能产业的加速点 ........................................................................................ 4
. 应用初显：进入‚超人‛领域 ....................................................................................... 5
. 软件突破：深度学习为核心算法 ................................................................................... 7
. 硬件创新：智能芯片刷新纪录 ....................................................................................... 8
. 大数据：为 AI 进化提供养料 ....................................................................................... 10
2. 制霸人工智能，技术革命的核心先导 ................................................................................... 10
. 巨头布局 AI，兼并投资稳步上升 ................................................................................. 10
. 发达国家抓紧布局人工智能，争夺未来话语权 ........................................................... 11
. 多维度看中国在 AI 领域弯道超车机会 ........................................................................ 12
3. 三领域看人工智能投资机会 .................................................................................................. 15
. 智能感知领域 .............................................................................................................. 16
. 智能分析领域 .............................................................................................................. 16
. 智能服务领域 .............................................................................................................. 16
图表目录
图 1：人工智能投资逻辑图 ......................................................................................................... 4
图 2：人工智能多领域投资热度情况 ........................................................................................... 5
图 3：人工智能基础、技术、应用层的进入门槛和价值 .............................................................. 5
图 4：人工智能将完成人体，公司和产业的重构 ......................................................................... 5
图 5：高考机器人初考 22min 得 105 分 ...................................................................................... 6
图 6：高考机器人解题逻辑思维 .................................................................................................. 6
图 7：AlphaGo 三比零完胜世界冠军柯洁 ................................................................................... 6
图 8：AlphaGo 采用的蒙特卡洛搜素算法（深度学习的一种） .................................................. 6
图 9：至 2025 年人工智能的应用将减少 23 万金融员工 ............................................................ 7
图 10：德勤财务机器人应用范围广大，可取代财务人员 ............................................................ 7
图 11：深度学习是人工智能软件技术的核心 .............................................................................. 8
图 12：深度学习与传统计算模式完全不同.................................................................................. 8
图 13：GPU 芯片龙头英伟达自宣告投资人工智能芯片至今涨幅已达 309% .............................. 9
图 14：IBM 仿人脑芯片 truenorth 构建电子动物大脑 ................................................................. 9
图 15：IBM 制成首个相变神经元,可实现高速无监督学习........................................................... 9
图 16：大数据是 AI 的基础 ....................................................................................................... 10
图 17：全球人工智能投资交易次数和投资额 ............................................................................ 11
图 18：谷歌 5 年来收购人工智能公司不断，巩固其领军地位 .................................................. 11
图 19：2017 年各大公司人工智能商用化程度 .......................................................................... 11
图 20：全球人工智能投资额份额，美国遥遥领先 ..................................................................... 12
图 21：美国初创企业占全球人工智能投资交易的 70% ............................................................ 12
图 22：新一代人工智能发展规划主要推动四个方面的工作 ...................................................... 14
图 23：中国脑计划一体两翼战略 .............................................................................................. 15
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投资策略主题报告
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表 1：当前已经公布的人工智能芯片 ......................................................................................... 10
表 2：美日欧国家层面驱动人工智能进入实质性发展阶段 ........................................................ 12
表 3：中国在人工智能领域的优势 ............................................................................................ 13
表 4：中国人工智能支持性文件和官方举动 .............................................................................. 13
表 5：国内人工智能产品概览 .................................................................................................... 15
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投资策略主题报告
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写在前面的话：2017 年将是人工智能产业开始加速井喷的变速点。人们忽然发现，这个世
界好像有点不一样了，第四次工业革命正在全球兴起，这将是一次以人工智能为主导的全产
业性质的升级。届时智慧工业，智能农业，智慧医疗，普惠金融，智能机械等都将实现：个
人将解放双手，去从事更有创造力的事物……当然，人工智能作为最有前景的行业面临着最
激烈的竞争，国际巨头争相推出人工智能研究成果试图抢攻行业制高点，各发达国家都率先
出台人工智能支持政策。当前中国同美国人工智能仍有差距，未来中国人工智能产业是否能
取得竞争优势，有哪些投资机会，且听本文为您阐述。
图 1：人工智能投资逻辑图
资料来源：安信证券研究中心
1. 2017 年将是人工智能产业的加速点
人工智能此轮浪潮经历了 5 年的发展，其基础软硬件和产品应用都已经进入高速发展期。人
工智能早期研发的瓶颈（算法、计算能力、数据量）已经突破：‚深度学习‛成为引领此轮
人工智能浪潮的核心算法，围绕 GPU 的基础芯片生态的成功加速了人工智能产业的发展，
应用领域则随着软硬件技术突破而不断扩张边界。
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投资策略主题报告
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图 2：人工智能多领域投资热度情况
资料来源：CBinsights，安信证券研究中心 注：不含 AR/VR, 打车软件，机器人硬件制造商
. 应用初显：进入‚超人‛领域
当前人工智能应用进入‚超人‛领域，大幅超越人类的同时费效比实现了几何级别降低。
AI-Math 机器人断网情况下 22min 完成北京高考数学卷，得分 105（满分 150），击败了大部
分北京考生。同样的领域出现在围棋，人工智能 AlphaGo 已经成为棋坛不可战胜的神话，人
类学完 2000 万个棋谱需要 570 年，而 AlphaGo 只要几天并且能永久记忆。除此以外，还有
财务机器人，律师机器人粉墨登场，异彩纷呈。所谓的学习生活中很多都是周而复始的机械
劳动，而人工智能恰恰能快速学习，快速计算，机械重复，永不疲倦，这种‚超人特征‛极
大提高了生产生活效率，解放了人类大脑。
图 3：人工智能基础、技术、应用层的进入门槛和价值 图 4：人工智能将完成人体，公司和产业的重构
资料来源：阿里研究院 资料来源：安信证券研究中心计算机团队
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投资策略主题报告
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高考机器人断网高考，三年后计划考取清北：6 月 7 日在没有网络和题库支持下，高考机器
人 Al-Maths 在 22min 内完成了一张北京文科数学考卷，得分 105 分(满分 150)，其解答一道
题目的时间最快不到一秒，考前除输入 500 套数学卷子外未有其他培训。根据‚超脑计划‛，
我国的‚高考机器人‛计划在 2020 年考上清华北大。高考机器人是国家 863 计划信息技术
领域‚基于大数据的类人工智能关键技术与系统‛项目的重要目标之一。该项目由科大讯飞
联合 30 多家科研院校企业共同参与，旨替代传统测试人工智能水平的‚图灵测试‛，并将技
术成果拓展到翻译和车载控制领域。高考机器人只是我国人工智能发展的一个缩影，应用层
的推出也预示我国 AI 技术层的突破。
图 5：高考机器人初考 22min 得 105 分 图 6：高考机器人解题逻辑思维
资料来源：新浪科技 资料来源：搜狐科技
围棋造诣独孤求败，人工智能进入新领域：当前人工智能最大的热点莫过于人
机大战 , AlphaGo 三比零完胜世界冠军柯洁。中国国家队围棋教练刘小光言：我们不
能否认的一个事实是，人类在围棋上确实已经很难打败人工智能了，它彻底改变了很多我们
过去的思路与看法。我们一生的研修达到的水平只是‘AlphaGo’研发过程中‘水平’提升
的一瞬间，这是一个令人类倍感悲哀的事实……AlphaGo 在令棋手绝望的同时给人类带来新
希望：Google 大中华区总裁石博盟透露，AlphaGo 的第一个结合点会是医疗领域，AI 将在
一定准确率的情况下，给予医生诊疗判定方面的辅助，对于糖尿病、癌症等疾病的治疗和研
究大有裨益。而未来在更大的深度和广度上，AlphaGo 积累的决策模型，将逐渐把人力从需
要反复的劳动中解放出来，同时对脑力劳动进行反哺，对绝大多数社会元素进行快速解构并
解读，再反馈给人类。
图 7：AlphaGo 三比零完胜世界冠军柯洁 图 8：AlphaGo 采用的蒙特卡洛搜素算法（深度学习的一种）
资料来源：搜狐科技 资料来源：网易科技
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投资策略主题报告
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人工智能应用场景丰富，最先在金融领域出现：摩根大通开发的金融合同解析软件 COIN，
只需几秒就能完成原先律师和贷款人员每年需要 36 万小时才能完成的工作。2017 年 3 月贝
莱德( Black Rock ) 宣布裁掉 40 多个主动型基金部门的岗位，其中包括 7 名投资组合经理，
转而用计算机与数学模型进行投资的量化投资策略代替。2017 年 5 月德勤财务机器人横空
出世，开始取代财务人员的大部分工作。高盛纽约总部现金股票交易柜台仅剩 2 名交易员留
守，计算机工程师人数占据高盛三分之一。
美国咨询公司 Opimas 的数据显示，预计到 2025 年为止，AI 的运用将使得对资本市场，包
括证券服务、交易和结算、资产管理、私人银行和财富管理等业务在内的员工减少 23 万人。
其中资产管理行业的收缩最大，约有 9 万人将被机器取代。人工智能将率先颠覆金融部门，
然后向各行各业渗透，目前这个速度正在加快。
图 9：至 2025 年人工智能的应用将减少 23 万金融员工 图 10：德勤财务机器人应用范围广大，可取代财务人员
资料来源：OPIMAS 资料来源：德勤官网
. 软件突破：深度学习为核心算法
机器学习是人工智能的核心技术，指从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进
行预测的技术，是计算机具有智能的根本途径。机器学习中一个重要分支就是深度学习技术，
其已经遍及人工智能的各个领域，它的工作流程表现为利用感知层产生大数据，进而进行数
据分析处理，处理后数据最后反哺给前台应用系统，使得系统做出相应的反应。深度学习与
传统计算机软件不同，它并不要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律。它能够从输
入的大量数据中自发的总结出规律，自适应调整自身结构从而举一反三，泛化至从未见过的
案例中。用一句化来概括，深度学习最重要的特点就是能自动从历史数据中学习进步。
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投资策略主题报告
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图 11：深度学习是人工智能软件技术的核心
资料来源：艾瑞咨询
图 12：深度学习与传统计算模式完全不同
资料来源：安信证券研究中心
深度学习技术将大量应用于计算机视觉，语音识别，自然语言识别等应用场景，是当前人工
智能变革中最先进的计算机软件技术，其理论架构已经基本完成，部分应用如 AlphaGo，
高考机器人都已经出现，接下来人工智能软件的主要发展方向是场景的细化应用和其他机器
学习方式的发现。
. 硬件创新：智能芯片刷新纪录
人工智能的应用需要强大的计算力来支持其海量数据运算，尤其是大规模并行计算能力，这
就要求 GPU 的发展必须跟进人工智能软件的研发速度。市场也比较看好人工智能芯片生产
厂家，全球 GPU 芯片龙头英伟达 2016 年 4 月 6 日宣布投资 20 亿美金布局‚人工智能超级
芯片‛至今涨幅已达 313%。
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投资策略主题报告
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图 13：GPU 芯片龙头英伟达自宣告投资人工智能芯片至今涨幅已达 309%
资料来源：Bloomberg，数据日期 20160406-20170629
距离模拟人脑又进一步，IBM 仿真大脑芯片取得成功。2015 年 8 月， IBM 用 48 块 TrueNorth
试验芯片构建了一个电子的啮齿动物大脑，每一块芯片都可以模拟大脑的一个基本构件。IBM
的长期计划是推出越来越大的大脑式神经形态计算机型号，用目前的芯片可打造的最大的神
经形态计算机的神经元数目可达人类大脑的百分之一。虽然此构件体积庞大且昂贵，相信在
计算机摩尔定律情况下，未来 3-5 年会得到较大突破。
人工智能时代‚晶体管‛面世，人工智能芯片可以期待。2016 年 8 月 3 日，IBM 宣布制成
世界上第一个人造纳米尺度随机相变神经元，可用于制造高密度、低功耗的认知学习芯片。
IBM 已经构建了由 500 个该神经元组成的阵列，并让该阵列以模拟人类大脑的工作方式进行
信号处理。相变神经元因为充分模拟了大脑神经元的基本物理机制，具备高信号传输速度却
功耗极低的特性，且能够实现生物神经元的随机性。更重要的是该神经元采用的相变材料
GST 合金是相当成熟的材料（蓝光光盘功能材料），可历经几十亿次工作而不损坏（寿命长），
体积极小（IBM 论文中提出可以做到 14 纳米），因此是制造高密度、低功耗的人工智能芯
片的绝佳器件。IBM 人造相变神经元有望成为人工智能时代的"晶体管"，从基础器件层面引
领人工智能时代的到来。
图 14：IBM 仿人脑芯片 truenorth 构建电子动物大脑 图 15：IBM 制成首个相变神经元,可实现高速无监督学习
资料来源：网易科技 资料来源：网易科技
AI 是芯片巨头必争之地。芯片需求的爆发最能反映人工智能的需要：作为芯片老牌企业英特
尔，英伟达，高通，IBM 都已经斥巨资投入人工智能芯片的研发，IBM 更是取得了丰硕的成
果。中国的后起之秀，如寒武纪，中星微也都开始加紧布局，这是以往计算机芯片竞争中不
曾出现的景象，也预示着人工智能将在芯片成果爆发（2017,2018,2019 年）之时出现大变
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英伟达收盘价(美元)
英伟达收盘价(美元)
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革。
表 1：当前已经公布的人工智能芯片
国家 人工智能芯片 简介
国外
高通“Zeroth”芯片 按照人类神经网络传输信息的方式而设计
IBM“TrueNorth”芯片 TrueNorth 以分布式、平行的方式来储存处理信息
谷歌 Cloud TPU 整合谷歌云计算平台，深度学习算法 Tensor Flow 设计的专用集成芯片
英伟达 Tesla P100 首次设计研发了专为人工智能加速深度学习的图形处理芯片架构
英特尔的神经形态芯片 英特尔神经形态芯片设计基于两项技术：横向自旋阀和忆阻器
Audience 神经形态芯片 可以模拟人耳抑制噪音，应用于智能手机
Numenta 类脑芯片 “分层时空记忆”计算机平台
国内
中星微 中国首个嵌入式神经网络芯片 NPU
寒武纪 世界首款商用深度学习专用处理器
地平线机器人 专注于人工智能本地化机器学习芯片
鉴深科技 利用 FPGA 平台打造人工智能芯片 DPU
资料来源：安信证券研究中心计算机团队
. 大数据：为 AI 进化提供养料
人工智能的成熟依赖于大数据的培育，AlphaGo 的深度学习系统的多层人工神经网络有 70
多层，每一层均为一个人工智能分析维度，AlphaGo 的一流围棋水平的根源来自其 2000 万
局棋谱的‚死记硬背‛。由于深度学习算法模型依赖于大量数据的培训，数据的数量和质量
直接关系到人工智能的发育潜力、先进程度和最终可实现的理论场景。就目前看，金融行业、
教育行业和医疗行业的人工智能进展较快，最根本的原因是数据量足够多，数据足够可靠。
图 16：大数据是 AI 的基础
资料来源：idg 咨询报告，安信证券研究中心
2. 制霸人工智能，技术革命的核心先导
. 巨头布局 AI，兼并投资稳步上升
顶级互联网巨头重金布局人工智能，全球人工智能投资提速：全球顶尖巨头谷歌、微软、苹
果、IBM、Facebook，英特尔、百度、阿里，腾讯等都将人工智能视为下一次技术革命的突
破点重资研究。全球人工智能产业投资热度空前提升，据 CBinsights 统计，2016 年全球人
工智能投资交易为 658 宗，同比增长 36%（2015 年 481 宗），投资额超过 51 亿美元，同比
增长 39%（2015 年 31 亿美元）。
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投资策略主题报告
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图 17：全球人工智能投资交易次数和投资额
资料来源：CB insights
人工智能竞争归根结底是人才的竞争，谁‚兼并收购‛最多的人才，谁就能在竞争中脱颖而
出。比如谷歌 2011 年成立了 AI 部门，至今已经耗资数十亿美元收购人工智能相关公司。截
止目前谷歌内部有 100 多个团队使用机器学习技术，谷歌大部分服务早已采用AI 技术驱动：
如搜索引擎服务，Android 操作系统，鉴别 Google+社交网络图像等技术。同时在人工智能
直接应用层，谷歌也早已在自动驾驶汽车、智能语音助手、语音处理、互联网搜索，地图等
人工智能应用项目中走在世界前列。
图 18：谷歌 5 年来收购人工智能公司不断，巩固其领军地位 图 19：2017 年各大公司人工智能商用化程度
资料来源：谷歌官网，安信证券研究中心 资料来源：2017 年麦肯锡人工智能报告
BAT 紧追人工智能发展，不遑多让。百度 2015 年至今已经投入 200 亿人民币的研发经费至
人工智能中，阿里依托云平台和淘宝大数据早已实现初步的人工智能服务，腾讯则于去年组
建强劲人工智能团队,并有突破。全球互联网巨头在人工智能领域抢占地盘，最先受益的不是
那些研究做的很强的公司。而是那些首先推出可应用人工智能技术的产品的公司，比如谷歌，
Facebook 的广告推送，淘宝的产品定向推送。这个道理也同样适用于 A 股上市公司。
. 发达国家抓紧布局人工智能，争夺未来话语权
国际巨头技术竞争的背后是国家间的较量，在这场技术革命中，谁先取得优势地位谁就将拥
有先发竞争优势。目前看美国是人工智能领域当之无愧的老大，中国正在蓄力赶超。2016
年全球人工智能初创企业投资交易创造了新的纪录，从 2012 年的 160 宗增长至 2016 年的
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投资策略主题报告
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658 宗。美国企业仍然主宰人工智能投资交易，占过去 5 年该领域投资交易的 70%。目前美
国，欧盟，日本政府均提出人工智能支持计划，中国在人工智能也有实质性进展。全球各高
校从 2012 年开始培养人工智能人才，人才紧缺现象会在 2017 年及以后得到缓解。
‚互联网女皇‛玛丽米克在 2017 年互联网趋势报告中大篇幅提及图像识别，语音交互，智
能推荐等 AI 技术，该报告相较 2016 年进一步分析了 AI 在游戏、媒体、医疗健康等领域的
落地情况和发展空间。AI 在互联网中的地位越来越高，与世界各国于过去‚史诗般的 5 年‛
在算法、算力和大数据积累的突破密切相关。2017 年将是人工智能发展的变速点，互联网
巨头可以巩固优势，新兴初创企业仍有进入的空间，市场环境总体是有利于人工智能行业的。
表 2：美日欧国家层面驱动人工智能进入实质性发展阶段
各国人工智能发展规划
欧盟
欧盟‚人脑工程项目（HBP）‛，被确定为未来新兴技术的旗舰项目，汇聚了来自 24 个国家的 112 家企业、
研究所、高校等机构，总投资预计将达到 亿欧元，计划在 2018 年前开发出世界上第一个具有意识和
智能的人造大脑。欧盟官员认为，欧洲人脑工程项目（HBP）如果在人工智能领域占据领先地位，则对保
持欧洲在世界经济中的竞争地位起到关键作用。
美国
美国‚大脑研究计划（BRAIN）‛。该计划由美国国家卫生研究院、国防高级研究计划局及国家科学基金会
等单位组织实施。该计划被誉为人类基因组计划后最宏大的研究项目。美欧人脑计划的共同目的，是采用计
算机模拟法绘制详细的人脑模型，促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，实现人工智能由低级
别人脑模拟向高级别人脑模拟的飞跃，从而助推人工智能实现终极理想和目标。
日本
日本政府联合各大企业推出了机器人计划，意图通过机器人、无人搬运机等人工智能技术的应用，使日本工
业再次走上了世界前列。
资料来源：网络资料整理, 安信证券研究中心
图 20：全球人工智能投资额份额，美国遥遥领先 图 21：美国初创企业占全球人工智能投资交易的 70%
资料来源：CB insights 资料来源：CB insights
. 多维度看中国在 AI 领域弯道超车机会
中国人工智能软硬件齐备，有望快速形成产业。在人工智能领域，虽然美国有先发优势，在
当前无论在算法，算力领域目前强于中国，但中国在数据资源、标注成本、市场规模、应用
场景四大方面具有优势，在未来仍有机会超过美国。中国在人工智能最关键的数据资源上主
要拥有三大优势：
第一， 庞大的人口和发达的互联网提供了任何国家都难以企及的数据量优势；
第二， 数据使用的限制性因素较少，中国较欧美国家对于数据隐私限制较少；
第三， 数据标注的成本较低，可以较低成本快速培训大量人才进行数据标注工作。
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表 3：中国在人工智能领域的优势
优势领域 积淀表现
数据资源
1、庞大的人口和发达的互联网提供了任何国家都难以企及的数据量优势；2、 数据使用的限制性因素较少，中国较欧美国家对于数据隐
私限制较少；
标注成本 1、数据标注的成本较低，可以较低成本快速培训大量人才进行数据标注工作。2、大规模带标签的数据可获得性强，也能节约成本。
市场规模
1、中国传统企业的软件应用基础薄弱，如引入人工智能可实现跨代升级。2、中国 AI 应用基础薄弱，工业偏向流水线程度较高的劳动密
集型行业，这些行业都很需要人工智能。3、中国人口和产业众多，足以消化人工智能各个领域的细分市场。4、中国庞大的市场有充足
的数据来训练人工智能。普华永道咨询预计至 2030 年人工智能将为中国创造 7 万亿美元 GDP。
应用场景
大的消费市场促使细分领域获得足够的成长，人工智能应用场景可应用于 Finetch，智慧医疗，智慧教育，无人驾驶，机器人，智能家居，
智慧农业，休闲娱乐等无数细分领域，尤其在中国这个大市场下，人工智能细分行业目前属于蓝海可以得到足够的成长而不必面对较多
的竞争
资料来源：麦肯锡咨询，，普华永道咨询，安信证券研究中心
除以上优势外：我国的其他优势有①人工智能论文发表数量位居世界第一，2015 年达到 1
万篇。中国拥有 30 多家大学研究实验室在专注于人工智能，未来可能会有更多。②人才后
劲更大，美国半数以上的数据科学家拥有 10 年以上工作经验，而中国超过 40%的科学家工
作经验尚不足 5 年，这也意味着未来 5-10 年有望成为中国科学家的黄金时期。
官方推动意愿强烈，民间呼声强，《人工智能创新发展规划》有望近期出台。6 月 29 日上午，
科技部部长万钢在首届世界智能大会上透露，党中央国务院及科技部、发改委等多个部委推
动制定的新一代人工智能发展规划和重大项目规划即将发布。这将是中国面向 2030 年的人
工智能发展规划，未来行业有望迎来更多的政策催化。
2016 年《十三五战略新兴产业规划》指出要支持人工智能进步，促进智能产业发展；2017
年两会，人工智能被首次写入政府工作报告，继续助力中国智造。同时民间寻求支持呼声强
烈，中国互联网巨头纷纷向官方建言助力人工智能项目：百度总裁李彦宏是两会中提及人工
智能最多的代表，在过去五年提交了五个人工智能方案，2017 年提案为加强 AI 行业应用，
构建国家创新型经济；利用 AI 解决走失儿童问题。小米总裁雷军在今年两会建言将人工智
能列入国家战略。腾讯总裁马化腾在今年两会则指出要用人工智能技术应对电信诈骗。
表 4：中国人工智能支持性文件和官方举动
时间 官方政策及行动
国务院发布《中国制造 2025》，将‚智能制造‛定位为中国制造的主攻方向。
2015 年 7 月 5 日，国务院发布《‚互联网+‛行动指导意见》，意见指出‚人工智能‛为重点发展领域。
2016 年 4 月，工信部联合发改委及财政部发布了《机器人产业发展规划（2016-2020 年）》，为我国机器人产业发展描绘了清晰的蓝图。
2016 年 5 月 23 日，发改委、工信部、科技部和网信办联合发布了《‚互联网+‛人工智能三年行动实施方案》，方案住处，到 2018 年，
中国将基本建立人工智能产业体系、创新服务体系和标准化体系，形成千亿级的人工智能市场应用规模。
2016 年 7 月 28 日，国务院印发《‚十三五‛国家科技创新规划》，规划指出，要研发人工智能支持智能产业发展。
2016 年 12 月 19 日，国务院发布《‚十三五‛国家战略性新兴产业发展规划》，规划指出，支持人工智能领域软硬件开发及规模化应用。
2017 年 1 月 16 日，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于促进移动互联网健康有序发展的意见》，意见指出，要加紧布局人工只
能关键技术。
2017 年政府工作报告：首次提及人工智能，并继续强调‚互联网+‛同政务改革以及为‚中国制造 2025‛助力。
人大代表雷军今年两会提交议案，希望将人工智能列入国家战略。在雷军看来，去年 AlphaGo 击败了人类的围棋高手的突破不亚于一
次技术革命，可以预见在 10 年之内，人工智能会取代超过 50%的人工。
2017 年 3 月 11 日，科技部部长万钢表示，目前正与相关方面共同起草促进中国人工智能创新发展的规划，规划有望在两会后不久发
布。
2017 年 5 月 14 日，在一带一路高峰论坛上习近平表示，创新是推动发展的重要力量。“一带一路”建设本身就是一个创举，搞好“一带
一路”建设也要向创新要动力。我们要坚持创新驱动发展，加强在数字经济、人工智能、纳米技术、量子计算机等前沿领域合作，推动
大数据、云计算、智慧城市建设，连接成 21 世纪的数字丝绸之路。
国家发改委又联合科技部、工信部等共同制定《‚互联网+‛人工智能三年行动实施方案》，首次明确提出到 2018 年基本建立人工智能
产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，形成千亿级的人工智能市场应用规模。
6 月 29 日上午，科技部部长万钢在首届世界智能大会上透露，党中央国务院及科技部、发改委等多个部委推动制定的新一代人工智能
发展规划和重大项目规划即将发布。这将是中国面向 2030 年的人工智能发展规划。
资料来源：网络资料整理，安信证券研究中心
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图 22：新一代人工智能发展规划主要推动四个方面的工作
资料来源：21 世纪经济报道，安信证券研究中心
中国企业迎头赶上，BAT 均有人工智能计划。表现为：百度 AI 事业部成立：今年 3 月前 AI
首席科学家吴恩达离职，百度同时宣布将进一步深度整合包括 NLP、KG、IDL、Speech、
Big Data 等在内的百度核心技术，组成百度 AI 技术平台体系（AIG），任命百度副总裁王海
峰为 AI 技术平台体系（AIG）总负责人，同时晋升为 Estaff 成员，转向百度集团总裁和首席
运营官陆奇汇报。阿里巴巴在人工智能领域布局表现为与电商相结合。阿里前期以阿里云为
主，深耕大数据云计算和企业服务，目前其成熟的云计算能力、淘宝大数据让阿里厚积薄发，
2016 年 8 月推出 ET 机器人，已经具备初步的人工智能应用条件。腾讯 2016 年组建强劲人
工智能团队，包含 30 多个科学家，90%以上的人都是博士学历以上，来自哈佛、麻省理工、
哥伦比亚大学等高校。旗下的深度学习平台 DI-X 更是集数据开发、训练、预测和部署于一
体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域，目前该四个领域由四只
团队同步研究跟进。在今年 6 月 20 日由腾讯承办的首届粤港澳大湾区论坛上，马化腾在谈
及腾讯在创新科技方面时说：移动浪潮已经过去，人工智能已经站在风口，每个领域的后台
和前端都要考虑人工智能，否则将会失去先机。除此以外，还有科大讯飞，海康威视等，在
人工智能多有布局。
中国的人工智能发展在 2017 年进入加速发力阶段，最近比较标志性的事件是 2017 年 6 月
21 日机器人与人工智能大会在北京召开，人工智能产业联盟成立。该联盟将团结联盟内人工
智能领域领军企业、成长型中小企业、科研机构、投资机构以及第三方产业服务平台，自下
而上、抱团取暖、共谋发展。目前，申请入盟的企业和机构已经超过 150 家，包括多家上市
公司。中国人工智能联盟未来 3 年的工作目标可以概括为‚54321‛——孵化 50 项人工智
能产品;培育 40 家人工智能企业;建设 3 个地方创新基地;推动 20 项示范应用工程;打造 1 个
通用技术平台。
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表 5：国内人工智能产品概览
代表产品 发展简述
百度
无人车，DurOS, 百度输入法，小度机器人，
百度大脑，百度 AR，百度
2013 年百度深度学习研究院成立，2014 年吴恩达加
盟百度研究院担任首席科学家，2014 年成立硅谷人工
智能实验室，2017 年 1 月陆奇加入百度担任 COO，
2017年 3月百度发布首款搭载DuerOS对话式人工智
能操作系统的智慧芯片。
阿里巴巴 阿里云计算，阿里云 ET，阿里小蜜，
阿里云将提供更具性价比的公共云计算能力，在混合
云领域加快推进速度，基于海量淘宝天猫用户数据推
出人工智能。
腾讯 腾讯智能云服务，优图开放平台，小微等
腾讯 2016 年刚建立人工智能部门。拥有计算机视觉、
语音识别、自然语言处理和机器学习四个团队，腾讯
拥有海量用户数据，具备后发赶超优势。
资料来源：公司网站整理，安信证券研究中心
当前中国在人工智能同美欧日仍有差距，但中国基础研究优势、人才优势、政策优势、市场
优势有望快速催生出一大批人工智能应用行业。中国脑计划在 2016 年正式开始，其规模不
输于美欧大脑研究计划。“中国脑计划”主要解决大脑三个层面的认知问题：1）大脑对外界环
境的感官认知，即探究人类对外界环境的感知，如人的注意力、学习、记忆以及决策制定等；
2）对人类以及非人灵长类自我意识的认知，通过动物模型研究人类以及非人灵长类的自我
意识、同情心以及意识的形成；3）对语言的认知，探究语法以及广泛的句式结构，用以研
究人工智能技术。如今的摩拜单车利用人工智能解决单车区域性供给不平衡问题，饿了么与
阿里巴巴联合开发人工智能调度 100 万家餐厅和 180 万个骑手的出餐送餐情况。庞大的消费
市场将为人工智能提供足量的数据和应用场景，市场反哺也有望加快人工智能的升级迭代，
这是中国人工智能发展弯道超越的核心竞争力之一。
图 23：中国脑计划一体两翼战略
资料来源：新华网，安信证券研究中心
3. 三领域看人工智能投资机会
我们将人工智能投资逻辑分为三个逻辑，智能感知领域（语音识别、机器视觉等），智能分
析领域（Fintech，智慧医疗等），智能服务领域（安防，智能家居，无人驾驶，机器人等）。
这三个逻辑各有交叉相互侧重，既包含硬件也包含软件，均为当前最有可能变现的人工智能
应用项目，基本囊括当前人工智能的全部投资热点。我们建议重点关注：科大讯飞、同花顺、
北部湾旅、和而泰、四维图新、思创医惠等。
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. 智能感知领域
人工智能的智能感知反馈领域主要包含语音识别技术和计算机视觉（人脸识别技术，静物、
动物识别技术），是通过人工智能分析传感器传回的模拟视觉，听觉信号，进而反馈出结果
的技术。语音识别则广泛应用于智能手机，商务应用，智慧家居中；计算机视觉广泛应用于
人脸识别场景（支付，身份认定，安防识别），无人驾驶识别周围环境场景，无人机技术等
场景中；语音识别：科大讯飞等；重点关注机器视觉：海康威视、汉王科技等。
. 智能分析领域
智能分析领域主要涉及数据服务提供（搜集，分析，处理，反馈），当前最主要应用领域为
金融 IT 领域，智慧医疗领域。在数据智能分析领域，人工智能可以在降低成本的同时获得更
精准完美的服务，以便服务更多长尾客户群体。建议重点关注 Fintech：同花顺、恒生电子
等；智慧医疗：思创医惠等。
. 智能服务领域
智能服务领域包含安防，智能家居，无人驾驶，服务机器人等领域，是人工智能直接进行物
理服务的领域。这是人工智能科技发展的综合应用，将重塑当前产业格局。我们建议重点关
注的公司有：安防：北部湾旅、苏州科达等；智能家居：和而泰等；无人驾驶：四维图新等；。
机器人：科大智能等；
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尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合
规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特
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关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，
并向本公司的客户发布。
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