AI行業深度報告:下游場景迭代創新,產業鏈輪動機遇涌現

1評論 2022-03-23 08:44:34 來源:金融界 作者:東吳證券

  AI歷經三次發展浪潮,開啟認知智能時代

  AI發展歷經 60 余年,經歷三次發展浪潮,當前正處于第三次發展浪潮之中。2011 年至今,大數據、云計算、互聯網和物聯網等信息技術的發展,泛在感知數據和圖形處理器等計算平臺推動以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發展,人工智能場景多元化。

  目前AI發展處于第三代,即認知智能時代。AI從技術階段上主要分為運算智能、感知智能和認知智能三個層次。運算智能,即快速計算和記憶存儲能力;感知智能即視覺、聽覺、觸覺等感知能力;認知智能即具有推理、可解釋性的能力。目前AI在認知智能領域還處于初級階段。

  算法:

  AI產業誕生初期,算法是AI最底層框架,為搶占先發優勢、形成技術壁壘、壟斷數據以優化算法,AI行業掀起第一波投資熱潮。

  算力:

  隨著人工智能產業的發展和算力需求提升,高算力AI 芯片成為必要,市場投資熱情高漲。

  行業解決方案:

  當前AI技術逐步落地,下游需求多點爆發,不同場景AI 差異化的需求使得行業綜合解決方案環節成為更具備競爭優勢的產業賽道。

  算法:

  通用算法趨于穩定:通用算法是AI產業的基本生產要素,差異化優勢不明顯,行業迭代速度開始放緩,競爭格局趨于穩定。

  行業算法差異化優勢明顯:以大廠的通用算法為基礎,構筑“行業+算法”更加貼近客戶需求,商業化能力強。針對特定的行業和場景,借助預置的行業工作流,靈活實現AI應用開發及持續迭代。

  算力:

  海外龍頭公司優勢明顯:由于深厚的歷史積累,從競爭格局來看,國外科技巨頭仍占據AI芯片主要市場份額。

  國內廠商快速追趕:新興應用場景給了國內芯片設計公司切入機會,以海思為首的國內AI芯片設計公司快速崛起。

  行業解決方案:

  下游需求快速提升:國內安防、智能駕駛、醫療等應用場景協同AI技術構建數字化商業模式,數字經濟加持下,行業需求提升較快。

  針對細分行業的差異化服務能力的重要性仍然顯著:對AI平臺的需求從傳統的一站式解決方案向差異化、定制化方案過渡,針對特定行業、特定業務的AI應用制定綜合解決方案的重要性凸顯。

  風險提示:

  技術革新與成果轉化風險:人工智能行業技術迭代速度快,行業內企業要根據市場需求變動和前沿技術發展保持技術和產品及解決方案的市場競爭力。人工智能行業尚處于發展初期,未來發展趨勢存在較大不確定性。

  數字經濟發展進度不及預期:國家政策支持力度不及預期,人工智能規;瘧貌患邦A期,對行業內公司業務產生不利影響。

  中美貿易摩擦的不確定風險:2020年5月至今,美國商務部宣布將多家中國公司及機構列入“實體清單”,可能會對未來行業內公司境外業務拓展和人工智能理論研究和學術交流帶來一定不利影響。

  宏觀經濟環境惡化:受疫情及國際形勢等影響,國內經濟增速逐步放緩,如果經濟增速不及預期,可能導致企業資金預算不足,從而影響業務發展。

  來源為金融界股票頻道的作品,均為版權作品,未經書面授權禁止任何媒體轉載,否則視為侵權!

(責任編輯:李欣 RF12607)

關鍵詞閱讀:AI

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