人工智能投资新算法 将终结主观交易格局
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核心提示：亚洲领先的智能投资引擎的研发设计理念、功能、核心特色等做了详细介绍。无论是操盘手孵化器，还是程序化交易系统、智能投资算法引擎，都昭示着国内智能投顾迈出了卓越一步。
在期货投资市场，随着投资者的逐渐成熟，程序化交易开始悄然流行。近来，许多期货投资公司开始着手开发程序交易系统，并将其列入核心业务。程序化交易俨然已经成为竞相追逐的热点。程序化交易是将金融投资与IT研发技术高度融合的产物。过去完全依靠投资经理人的投资经验和人工操作的模式，受到资金规模扩大、市场风险加剧等问题的挑战，而引入程序化交易系统能够极大地提高操作效率、解决风险管理等难题。因此，大型投资机构竞相投入研究，加紧开发程序化交易系统。 而国内方面，在期货市场中使用程序化交易的参与者数量也在增加。产品种类的丰富和完善的市场运作机制，为投资者实现程序化交易提供了非常有利的条件和广阔的发展空间。由于程序化交易（包含算法交易、高频交易）已经逐渐成为我国期货市场交易的重要组成部分，国内各大期货交易所近年来也对程序化交易给予了更多的关注和重视，正在不断地完善相关的监管制度。2010年7月，高频交易及程序化交易曾一度被中金所全面叫停，证监会开始监控程序化交易。几个月之后，为控制市场风险，确保金融市场的稳定运行，各期货交易所加强了对程序化交易的监管，陆续实行类程序化交易报备制度。程序化交易在其发展初期，可能仅仅是为了取得更有利的成交价。然而，最近几年“程序化交易”的概念在已被扩充至各种不类型的智能交易系统。因此，投资者可以完全实行自动化交易系统，处理包括大量数据、图表模式、甚至由各种指标构成的模型。此外，做市商也可以利用自动化系统，依据市场环境的动态变化来进行报价。在一段时间的快速发展之后，目前程序化交易已经成为了期货交易的一个重要组成部分。目前国内期货程序化交易主要使用的程序化交易平台有交易开拓者、达钱、文华财经、金字塔，另外一部分具有实力的机构投资者，为了保持交易平台具有较好的稳定性、保密性、交易速度等，开发并使用自己的交易平台。呼啸财经是由一支拥有十余年经验的互联网技术精英和金融专家团队，历经三年打磨而腾空出世的一款智能投资引擎。团队坚持以市场实际需求为导向，攻克了种种难关，公司更是不惜投入巨资，使产品细节和体验臻于完美。无论是操盘手孵化器，还是程序化交易系统、智能投资算法引擎，都昭示着国内智能投顾领域迈出的卓越一步。智能投顾是一种人工智能依托大数据的计算系统，在国外已经被广泛应用，比如在美国它就带动了大量互联网金融企业的发展。目前智能投顾系统在国内也逐渐兴起，据了解，由于程序化系统开发门槛高，简单单一的策略无法适应多变的行情，交易仍以人工为主。
来源：新华网编辑：黄捷人工智能的交易系统具体是什么样的理念，或者模式? - 知乎106被浏览<strong class="NumberBoard-itemValue" title="分享邀请回答66 条评论分享收藏感谢收起265 条评论分享收藏感谢收起人工智能打开新的产业蓝海 概念股投资机会凸显
　　券商研究报告认为，人工智能逐步打开新的产业蓝海，将成为资本关注的焦点，也是A股市场技术与成长领域的重要看点。当前时点投资应聚焦前景较优细分领域的技术突破者和商业化应用先行者。　　（）：人工智能——扬帆未知的蓝海　　Why：AI 或催化下一轮产业革命，打开一片新的产业蓝海。首先，历史上每一次社会飞跃都伴随着科技革命。其次，从劳动生产率角度来看，历史上，仅有的两次劳动生产率飞跃式提高也是技术进步带来的结果。最后，人工智能不仅具有坚实的科学基础，更在金融业、汽车制造业、医疗保健行业甚至艺术创作领域这些似乎与人工智能并不那么相关的行业，都已经逐步得到了应用。此外，由于在国家战略层面，资金和政策也都倾力支持人工智能的发展，我们认为，人工智能逐步打开新的产业蓝海，将成为资本关注的焦点，也是A股市场技术与成长领域的重要看点。　　How：从AI 历史看未来，国内机遇更多在集中在技术层与应用层。人工智能经历了三个浪潮：带有理想主义色彩的起步期，由“专家系统”大范围应用推动的第二波浪潮，以及由基础设施、技术融合与应用拓展共同推动的第三波浪潮(1993 年至今)。在国际上，深度学习成为所有公司共同追逐的热门领域，图像识别、语音识别、智能搜索已从试验论证阶段进入到相对成熟的应用阶段；而中国还处于应用层起步到快速发展的阶段，需求创造供给：应用层的投资机会和投入回报率远高于技术层和基础设施层，当这个阶段出现泡沫时，投资可能转移到技术层，当技术层停滞并出现泡沫时，投资机会可能下沉到基础设施层。从当前中国实际环境来看，应用领域和技术领域将成为人工智能进一步发展的核心驱动力。　　What：多维度筛选AI 技术前景较优的三大细分领域。AI 跨行业、跨学科：涵盖机器学习，自然语言处理，图像识别以及人机交互四大核心技术。随着技术的运用，有一部分开发的产品或服务演变出自己的领域并迅速发展。整体来看，AI 产业未来五年人工智能年复合增速高达36%，预计2020 年将达到700 亿美元。根据行业特性，人工智能产业链可细分成13个子领域，横向比较发现：1)发展速度最快、市场空间最大的三个领域是机器学习、图像识别和智能（），复合增速高达60%/42%/20%；2)产业资本最青睐的领域是机器学习、图像识别、智能机器人，原因在于投资回报率高，是最“年轻”的公司所集中的三个领域，市场空间广阔；3)机器学习、图像识别、自然语言识别和智能机器人拥有广泛应用范围。综合以上分析，我们认为，这些领域中机器学习、图像识别和智能机器人是目前整个人工智能产业链中发展前景最好的三大领域。　　Who：技术壁垒、跑对赛道、优先布局的公司能够脱颖而出。具体来看，第一，国际互联网巨头争相收购人工智能技术开发公司，抢夺核心技术，形成技术壁垒。第二，人工智能产业目前尚处于成长初期，企业难以在人工智能产业链全部领域全面开花，需要选择重点领域布局，寻求突破，所选的领域是否具有爆发潜力就成为“跑对赛道，脱颖而出”的关键，如上所述，机器学习、图像识别、智能机器人是三个前景较好的赛道。第三，在人工智能领域的商业化领域领先布局，占据市场、积累客户资源获得足够多的基础数据至关重要，海外主要是将技术开发拓展到商业领域，国内更加侧重于优化场景设计进行商业化落地。　　投资策略：聚焦前景较优细分领域的技术突破者和商业化应用先行者。基于发展潜力、市场空间、应用范围三个因素，推荐两条主线：主线一，聚焦发展技术优势，看好通过收购在短时间内形成技术优势或集中投入于最具前景细分领域企业：(1)看好投入研发资金，重点切入机器学习、图像识别和智能机器人三个最具发展领域的公司，深度学习推荐：科大迅飞、（）；人脸识别推荐：（）、（）；智能机器人推荐：（）、（）。(2)通过投资或收购初创技术公司，快速获得技术优势、领先布局人工智能领域的龙头企业，重点推荐（）。主线二，优先布局商业化应用，利用技术拓展和场景优化进行人工智能商业化落地的公司能快速享受成长。重点推荐将核心技术推广到商业应用（）；在传统领域优化场景设计，进行商业化落地的（）、（）、（）。(中信证券 秦培景)　　中信证券：生物识别多点开花，人工智能更上层楼　　人工智能第三次浪潮来袭，生物识别扬帆起航。生物识别包括指纹/人脸/虹膜/体态等技术，可拓展到图像/动作等智能识别领域，是人工智能重要感知方式并向认知智能延伸。深度学习算法、活体检测、多维验证提升识别性能(人脸识别准确率超99%)，公共安全和个人消费双重催化，商业化进程加快，预计2016 年生物识别重点应用市场空间超过200 亿元。　　产业链融合加速，多方卡位生物识别关键技术和重点应用。硬件层包括芯片和模组(如汇顶科技、（）)、采集终端(如海鑫科金)，基础软件层包括核心算法(如BAT、（）)、基础服务(如旷视科技、SenseTime)，应用层包括数据分析平台(如（）、（）)、行业应用方案(如佳都科技、东方网力、（）)。多方通过硬件终端、软件服务、解决方案等抢滩智能识别市场，行业融资扩展、吸收并购、互补合作层出不穷。　　生物识别行业热点开启，聚焦三大热点领域加快商业变现：　　1. 公共安全：政府采购为主，指纹管理、视频监控、警务大数据需求集中，带来公安系统智能化升级红利。指纹采集开启生物ID 时代，设备和数据库市场容量近20 亿元；城市监控联网让平安城市更加智能，平台升级带来增量空间近百亿元，基于数据的警务实战分析应用市场快速增长。　　2. 消费金融：个人消费拉动，生物识别关键器件和核心服务价值凸显，具备百亿级市场潜力。Touch ID 激活消费电子风潮，生物识别终端拓展个人市场，指纹模组、智能门锁模组需求强烈；2015 年网上支付额度占比超过80%，基于人脸等生物特征验证有望成为线上安全保障的基础服务。　　3. 智能互动：从智能识别向平台服务渗透，抢夺人工智能价值高地。基于语音识别和语义理解的智能助手应用不断扩展，智能客服可解决约80%同质化问题，手机/音箱有望成为智能家居统一管理入口；无人驾驶和服务机器人热点频出，智能识别增强感知能力并向综合服务拓展。　　风险因素：研发投入大回报周期长、行业整合风险、商业化不及预期。　　行业评级和投资策略：生物识别是连通人工智能和现实世界的重要桥梁，新技术、新模式、新场景加快催化生物识别商业化进程。从驱动因素、竞争壁垒和商业模式深入研究，重点推荐三条投资主线：1、深耕公共安全行业，具备合作资历和业务能力的综合解决方案提供商：重点推荐天源迪科(公安大数据快速复制)、佳都科技(视频/人脸识别全面布局)，建议关注东方网力、美亚柏科、欧比特；2、聚焦个人消费电子和金融支付领域，掌握关键芯片/器件、具备核心技术的企业：建议关注汇顶科技(指纹识别芯片国产龙头)、硕贝德(芯片封装和模组生产)、拥有人脸识别核心技术的创业公司；3、具备人工智能产业整合和平台服务能力的公司：重点推荐科大讯飞(语音商业化落地，超脑加快推进)。(中信证券 陈剑)　　中信证券：人工智能和大数据时代的广告营销变革与重构　　报告源起：人工智能时代的营销变革与重构。谷歌、Facebook、IBM、百度均重金布局人工智能(AI)产业，2016 年谷歌围棋人工智能AlphaGo 赢得人机大战更是引起了产业界和资本圈的高度关注。2014 年我国广告行业市场规模约5130 亿元，其中互联网广告市场规模约1500 亿元。广告主一直以来的目标就是将广告传达至目标用户，而人工智能和大数据正在与广告行业深度融合并对广告行业产生深远的变革和影响。目前最成熟的人工智能商业化应用之一就是在互联网及程序化广告行业，精准和高效的投放机制将彻底改变传统广告市场，媒介购买转变为受众购买将成为大势所趋。随着电视、报刊杂志等传统媒介的日渐式微，PC 和移动等新媒介，社交、电商和场景等新模式正在与智能营销浪潮深度融合。　　PC 端DSP 智能化已成熟，程序化投放实现ROI 最大化。程序化购买在过去三年内实现了从0 到100 亿元的高速增长，产业链日益成熟。目前程序化购买每天汇集的流量已达130 亿PV，占全部广告位流量的1/3。依赖大数据与机器学习算法，程序化购买破解了“劳动密集”魔咒，实现受众精准定位、广告投放价值最大化。程序化购买具有三大智能化优势：受众购买、广告主预算的动态分配及ROI 提升。　　移动DSP 引领智能化转型，移动广告出海趋势清晰。2015 年中国移动程序化购买展示广告的市场规模约34 亿元，同比增长763%，2018 年有望达到约250 亿元，4 年CAGR 为65%。相比PC 端，移动程序化购买从技术能力、广告形式创新、数据积累等三方面实现价值升级，增长空间巨大。移动广告平台纷纷推出DSPAN(广告平台+DSP)模式，积极转型移动程序化购买。国内移动互联网市场过度竞争引发挤出效应，海外移动营销市场广阔，出海成为移动营销行业最重要趋势之一。　　移动社交平台海量用户数据，O2O 场景营销需求巨大。微信作为移动互联网的超级入口，月活已超5.5 亿。在“互联网+”与传统产业融合的浪潮下，依托于微信等移动社交平台的O2O 模式将能有效对接线上线下商机，而营销有望成为其中的核心环节。目前，O2O 营销供需缺口巨大，营销精准度有待提升。场景营销可获取包含用户地理位置等在内的更丰富的用户数据，发展前景良好。　　风险因素：经济下滑致使广告主预算下降、市场竞争加剧等。　　行业判断和投资策略。人工智能和大数据时代，广告营销产业将发生深刻的变革，我们看好数字营销产业的发展前景，建议重点关注主板和新三板的相关公司。(1)主板投资策略：建议把握两条主线——拥有数字媒介和流量资源的平台型公司、拥有娱乐内容制作实力并积极谋划内容营销的公司，重点推荐（）、（）、（）。(2)新三板投资策略：建议重点把握拥有核心技术能力和深厚数据积淀的细分领域优质公司，重点推荐汇量科技、易点天下、有米科技、哇棒传媒、光音网络、点点客、亿玛在线、沃捷传媒；建议关注银橙传媒、璧合科技、木瓜移动、喜宝动力、随视传媒。(中信证券 胡雅丽，郭毅，殷睿)　　国泰君安：两条主线挖掘人工智能+趋势下上市公司的投资机会　　人工智能+：开辟智能创新时代。人工智能研究领域涵盖智能控制、数据挖掘与知识发现、智能检索、以及神经网络等众多技术领域，其核心在于应用环节，将改造各个行业的生产方式。目前AI细分技术在众多领域(如工业制造、地质勘探、石油化工、军事、医疗诊断等)已获得广泛应用，预计全球市场规模亿美元(年复合增长率近20%)。我们认为，人工智能应用于各行各业并改造生产方式将是人工智能的发展引擎，目前全球大批人工智能应用创新公司正在崛起。　　人工智能+X：改变人类生活方式，重点关注8大应用场景。从AI产品形态来看，AI应用主要包括硬件产品类应用和软件产品类应用。从应用场景来看，我们认为应重点关注八大领域：飞行器(消费级无人机)、汽车(无人驾驶技术)、虚拟场景(虚拟助手及游戏)、医疗(医疗大数据及医疗设备)、教育(智能教学系统开发)、电子商务(安全支付)、智能硬件(可穿戴智能设备)、工业(智能工厂)等应用领域产品。　　两条主线挖掘AI+趋势下上市公司的投资机会。主线一，已具备AI产品生产能力的公司(包括无人机、无人驾驶、以及生物识别等)，这类公司具备先发优势。主线二，具备产业链核心技术的公司，这类公司后续有望依托技术优势进行产业链延伸，其一，产业链核心技术模块提供商(包括深度学习、遗传算法等)；其二，数据传输、运算、存储过程所涉及基础设施运营商(重点包括芯片、云计算、以及服务器等)。　　“人工智能+”受益组合：（）(参股北京光年13.7%，其开发云端机器人大脑“图灵机器人”)、科远股份(拥有工业机器人/外骨骼机器人技术；战略合作方“东大机器人所”拥有脑-计算机接口技术)、（）(国内智能包装龙头，成立机器视觉公司“永创视觉”)、（）(CAN总线系统卡位客车数据总线，智能汽车潜在标的)、（）(拥有机器视觉技术)、（）(拥有驾驶员辅助系统(ADAS)技术)、（）(拥有驾驶员辅助系统(ADAS)技术及指纹识别技术)、以及科大讯飞(推出智能计算引擎“讯飞超脑”计划)等。　　事件催化剂：①人工智能应用产品发布(包括小米无人机、奥迪无人驾驶汽车等)；②“中国脑科学”计划正式发布等。(（） 孙金钜、王永辉、刘易)　　国泰君安：“人脑工程”打开人工智能应用空间　　人脑工程将使计算机像人类大脑一样思考工作。人脑是高度复杂的生物结构，其内部包含约1000亿一个神经元，日常通过形成约100万亿个突触进行相互协作。人类通过计算机模拟人脑需要掌握两类关键技术，其一，掌握人类大脑的关键生物特性，让计算机具有人脑类似的学习、识别、思考、以及情绪控制等能力；其二，计算机具备大规模计算能力。随着计算机、云计算、以及大数据等信息技术的高速发展，实现人工智能的核心关键在于掌握人脑的运作机制，使计算机如人类大脑一样主动思考。　　人脑工程：人工智能的下一个风口。其一，从研发角度来看，自2013年开始美国、欧盟、以及日本等国家相继发布“脑计划”研究战略，其中，美国“脑计划”主要绘制活体动物大脑的神经网络结构和活动图谱；欧盟“人脑计划”主要用于超级计算机来模拟人脑各种功能，建立人脑信息整合平台。而IBM、谷歌、脸谱等科技巨头陆续展开大脑研究，为人脑工程产业注入“强心剂”。其二，从应用角度来看，全球人脑工程市场处于发展初期，产业规模持续增长，预计2020年可达60亿美元(年复合增长率为25%)，其中，医药及计算机领域为重点应用领域。　　三条主线掘金人脑工程主题。其一，脑科学基础研究。目前脑科学研究主要集中在大学及研究所等机构(包括复旦大学、中科院自动化所等)，存在股权关联关系或基础研究产业化项目的公司，包括（）、科远股份等；其二，脑疾病研究及治疗。包括脑部疾病的诊断和治疗，脑疾病药物、检测仪器等公司，包括（）等；其三，类脑计算和智能应用。包括计算机和人工智能应用领域(类脑芯片、无人驾驶、生物识别、以及类脑计算等)布局的上市公司，如江南化工、科大讯飞等。人脑工程受益组合：江南化工(参股北京光年13.7%，其开发云端机器人大脑“图灵机器人”)、科远股份(战略合作方“东大机器人所”拥有脑-计算机接口技术)、复旦复华(控股股东复旦大学拥有类脑人工智能科学与技术研究院)、冠昊生物(掌握人工硬脑膜技术)、以及科大讯飞(推出智能计算引擎“讯飞超脑”计划)等。　　事件催化剂：①“中国脑科学”计划正式发布；②地方“脑科学”政策发布(上海、北京、以及江苏等省市已经启动)；③脑科学类大型项目落地(包括类脑计算研究平台、上海脑科学重大科技项目等)。(国泰君安 孙金钜、王永辉、刘易)　　海通证券：智能化时代，“人工智能+”的盛宴　　1. 深度学习、知识图谱、大数据及相关支撑技术推动人工智能发展。纵观人工智能发展，算法的基础性障碍、计算和数据成本是最大困难，目前两大核心问题都已跨越。人工智能已可以做到对大量带情景含义的数据进行分析，向能自主决策建议的强人工智能迈进。底层关键技术突破方面，如果把人工智能比作一个大脑，那么深度学习是“大脑”的运转方式，知识图谱是“大脑”的知识库，而大数据和GPU 并行计算、高性能计算等支撑技术是大脑“思维运转”的支撑。　　2. 政策驱动也是重要动力，科技巨头抢先布局引发示范效应。智能化时代，各国从国家战略层面加紧人工智能布局，美国的大脑研究计划(BRAIN)、欧盟的人脑工程项目(HBP)、日本大脑研究计划(Brain/MINDS)，而我国也在“十三五”规划中把脑科学和类脑研究列入国家重大科技项目。企业布局方面，谷歌、Facebook、微软、IBM 等均投入巨资，其示范效应是产业进步的先兆；国内百度、阿里、讯飞、360、华为、滴滴等也加紧布局。15 年行业投资金额增长76%，投资机构数量增长71%，计算机视觉和自然语言处理占比居前。　　3. 产业链格局已现，上游技术成型、下游需求倒逼，计算机视觉产业应用最成熟。产业链初步格局已现，从基础层和底层技术，再到应用技术，最后再到行业应用，除了近年来底层核心技术的突破，下游行业需求倒逼也是人工智能应用技术发展的重要动力，诸如人机互动多元化倒逼自然语义处理、人口老龄化倒逼智能服务机器人、大数据精准营销倒逼推荐引擎及协同过滤，等等。其中计算机视觉应用技术的发展可能是最先发力的，国内不乏世界一流水平公司。　　4. 人工智能+金融、安防领域应用。“人工智能+”将代替之前的“互联网+”，在各行业深化应用，安防、金融、大数据安全、无人驾驶等等。生物识别和大数据分析在安防和金融领域的应用则是目前技术最为成熟、产业化进程较快，如智能视频分析、反恐与情报分析、地铁等大流量区域的监控比对；金融领域的远程开户、刷脸支付、金融大数据采集、处理、人工智能自动交易、资产管理等。相关推荐标的：东方网力、佳度科技、川大智胜，建议关注（）、（）。　　5. 人工智能+无人驾驶领域应用。人工智能在无人驾驶领域的应用主要体现在三方面：(1)环境感知环节的图像识别；(2)基于高精度地图和环境大数据的路径规划、复杂环境决策；(3)车车交互、车与环境交互下的车联网，智能交通管理。其中机器视觉、语音识别、自然语言处理、以及给予深度学习的高级决策算法，都是人工智能应用技术在该领域的应用。相关推荐标的：（）、（）、（）。　　6. 人工智能+教育、体育、医疗等领域应用。教育领域应用方面，人机交互重构更互动性的教学；大数据和深度学习的结合使得个性化教学成为现实，这也是在线教育最重要的突破点；此外包括VR 在内的多载体应用和多屏互动也是发展趋势。体育应用方面，包括辅助裁判、解说、智能可穿戴、训练优化、机器人体育比赛等；医疗方面，包括辅助快速诊断案例、制定康复计划、对医学影像解读等等。AI 教育推荐标的：科大讯飞、（）、（）。　　风险提示。人工智能应用技术拓展低于预期；量子计算、人脑芯片等新技术发展不确定性。(（） 魏鑫)　　海通证券：加一点人工智能世界会更美好　　从传统个人计算机到VR 再到MR，是交互方式的升级。　　虚拟现实不仅是逼真的三维感观，更是一种新的人机交互计算平台，交互的加深会带来更为精确的临场感，从而带来更好的沉浸体验。其实传统的个人计算机和智能手机都可以看做是VR，只是VR 的初级阶段，即用屏幕作为观察虚拟环境的一个窗口，配合其他外部设备来控制虚拟环境。但这是一种底层及低效率的交互。而沉浸体验式的VR 则提供一种更为直接的与虚拟环境的互动模式。以及未来的仿真互联网、混合现实MR，可以想象，以往人与人的这种互动模式将扩展到人与环境，人与万物，虚拟环境边界在不断扩大。　　深度交互对人脸和语音识别技术要求高，人工智能应用场景拓展。　　在VR 产业链上，上游是硬件设备提供，下游是场景开发应用，而软件开发和技术提供商在其中也起到重要作用。除了广为应用的计算机图形处理、仿真、传感技术外，虚拟现实同样对生物识别技术有较高要求，可以说是人工智能领域应用场景的又一拓展。这次奥图科技酷镜的语音技术由科大讯飞提供，而人脸和行为模式识别方面，佳都科技参股的云从科技、东方网力参与成立的商汤，以及川大智胜的高精度三维人脸识别建模，都代表了国内最顶尖的的语音识别和人脸识别技术应用。　　目前人工智能还处于从感知智能到认知智能发展的阶段，模仿人类视觉和听觉的感知智能是最有希望最先进入产业化应用的领域，之前人们对其应用的认识普遍停留在安防、金融等传统领域，未来随着人们逐渐意识到增加产品的互动性可以给产品增值，对人工智能技术应用场景将大为拓展，虚拟现实就是最好的例子。试想一下，与你交互的将不再是一个冷冰冰的虚拟系统，而是能真正理解你背后的含义，真正做到让你有如处于真实世界一般。任何一个东西加上一点人工智能就会变得更好。　　推荐标的：语音识别龙头科大讯飞，人脸识别技术领先的东方网力、佳都科技、川大智胜。　　风险提示：虚拟现实拓展不达预期，对新一代交互式计算平台需求不达预期。(海通证券 魏鑫)　　中金公司：人工智能，魔鬼还是忠仆　　移动互联网也近十年之痒，下个平台是什么？　　移动互联网从2007 年苹果推出iPhone 算起，已近“十年之痒”，业界和投资者纷纷布局下一个计算平台。正如我们在《泡沫启示录：科技投资的胜者为王》中阐述，人们往往高估技术的短期影响而低估长期影响，每一次平台轮替都会创造更大的财富，催生新的巨头，但只有少数卓越公司可以成功跨越。我们无法确知下一个平台是什么，但Blockchain、机器人/人工智能、VR/AR 和物联网等皆有可能。　　两次寒冬后的爆发，巨头依然站在食物链顶端　　人工智能的概念从1956 年诞生至今，已经经历了两个春天和两个经费枯竭的寒冬。近年来，随着计算能力、大数据和深度学习算法的运用，出现了爆发性发展，并广泛与产业界融合。Alphabet、Facebook、百度等科技巨头拥有投资、收购和招聘顶级人才的资金实力，更有推动AI 应用的用户数据和场景，还受益于网络效应，将依然站在食物链顶端。　　AI+将成为普遍商业模式　　从现在到2040 年将是狭义人工智能快速发展，并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。由AI 驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手处于爬坡期。我们认为，自然语言处理/生成将开启人机交互新界面，也是其他许多AI 应用的基础，到2025 年市场规模达300 亿美元。具有自我学习、互相学习并与人密切协作的智能机器人到2025 年将成为服务机器人的主要形式，也在工业机器人中占25%的市场份额，规模可达700 亿美元。我们上调了自动驾驶汽车实现的时间表，并预计相关软硬件市场规模到2025 年达1,500 亿美元。Facebook M 等虚拟个人助手将越发全能，成为互联网的最大入口，并为人类生活带来便利。而具备预测和规划功能的智能顾问则将在医疗、金融、法律等具备大量动态数据又需要为终端用户提供个性化服务的行业，带来更大程度的效率提升，市场规模可达1,000 亿美元。　　召唤魔鬼还是培养忠仆？　　AI 专家预言广义人工智能将在 年间到来，而再过2~30 年，人类可能迎来福祸难料的超级人工智能。但即便短期来看，人工智能对人类就业、隐私、收入平等、个人自由等，就将造成巨大影响，推动人类向更高级进化。　　A 股标的　　我们推荐和关注的A 股标的包括：科大讯飞(未覆盖)、东方网力、思创医惠(未覆盖)、机器人和（）。(中金公司 何玫，史成波，吴慧敏)　　国金证券：人工智能正迎面走来　　投资建议　　医疗IT：大数据驱动的现代医疗随着医改的深入，进入了医改2.0时代，我们将医改分为三个时代，医改1.0为信息互联网互通，医改2.0为数据共享互换，医改3.0为医保实现控费。那么医改2.0的时代，我们重点推荐大数据驱动的新的商业模式、产品形态，例如社保大数据应用征信，医疗大数据之于保险，集资产、用户、交易于一体的消费金融等；按照弹性推荐组合如下：（）(增发停牌)、（）、（）、思创医惠、（）、（）、东软集团。　　人工智能：成都造"人脸识别"警车23号亮相，可扫描60m内嫌犯，带有智能识别功能的警车与公安大数据结合，随着反恐平台的大规模承建，警用服务机器人的行业应用有望规模化爆发，加上AR/VR+医疗等越来越多行业应用的拓展，人工智能应用正迎面走来，前期我们报告重点点评了人工智能的走入百姓家，拉开行业产品形态，商业模式创新的大幕；推荐组合如下：东方网力(警用机器人JIBO、knightscope)、（）(巡检机器人)、长高集团(巡检机器人)、佳都科技(人脸识别+金融)、科大讯飞(人工智能+教育)、（）(人工智能+金融)等。(（） 魏立)　　（）：AlphaGo带来True AI的震撼，“人工智能+”将成必然趋势　　AlphaGo 掀起AI 热潮，DeepMind 突破AI 发展瓶颈：DeepMind 在AlphaGo中构建的“深度增强学习”，使人工智能由AI 步入了True AI 的时代；其在与李世石的围棋人机对战中取得3:0 的完胜，显示出人工智能在围棋领域的能力已经达到了人类顶级水准。“深度增强学习”算法框架，不但使机器人能够模仿人的思维来认知事物，并且能够通过自我学习的方式提升思维能力；突破了前期人工智能发展瓶颈。我们认为人工智能发展的拐点已经到来；正如DeepMind 研究人员所述：AlphaGo 在围棋领域所取得的成就比预想至少提前10 年。　　True AI 推动“人工智能+”应用，商业化进程加速中：True AI 的快速发展，使得人工智能在语音识别、视频处理等领域的准确度得到大幅提升，大大加快了人工智能在商业化场景下的应用进程。从人脸识别到智能安防、从智能家居到智慧客服，人工智能在金融、安防、医疗、企业服务等领域已有诸多商业模式清晰的实际应用落地，“人工智能+”将成为“互联网+”之后的又一科技发展浪潮。　　人工智能是万物互联之后的必然趋势，商业模式维度升级带来巨大市场空间：互联网已经发展到了万物互联的阶段，连接突触的爆发式增长，催生了人们对所连接到的海量信息、终端及服务进行有效管理和筛选的需求；人工智能成为万物互联之后技术发展的必然趋势。我们认为以信息化为基础的互联网技术，带来了更多商业模式的可能性；那么同样，以万物互联为基础的人工智能技术革新将进一步深化商业模式的维度，“人工智能+”必将带来更大的市场空间。　　投资建议与投资标的　　2016 年，IT 行业逻辑将由商业模式驱动下沉为技术驱动。我们认为人工智能将成为继万物互联的下一轮科技革命，其所蕴含的商业价值将较互联网技术呈爆发式增长。当前时点，重点关注掌握人工智能核心技术的标的：　　东方网力(300367，未评级)：联网沉淀数据、AI 提升价值　　思创医惠(300078，买入)：打造医疗信息集成平台，设立研究院布局智慧医疗　　科大讯飞(002230，未评级)：语音技术王者，基础技术服务商打开变现空间　　佳都科技(600728，未评级)：轨交行业景气度持续，人脸识别应用场景扩围　　长高集团(002452，未评级)：收购郑州金惠，进军图像识别应用领域　　风险提示　　人工智能发展不及预期；板块估值偏高的风险。(东方证券 张颖，游涓洋)　　招商证券：区块链遇到人工智能，重构效应开始蔓延　　IBM宣布将区块链技术加入Watson之中。我们认为这标志着“区块链+”已从对各个行业的改造拓展至对技术学科的改造，重构效应开始蔓延。有望与各技术学科碰撞出新的火花。如区块链+人工智能、区块链+大数据、区块链+物联网等。　　事件：IBM在今年4月份宣布正在研究将区块链技术与旗下的人工智能产品Watson进行结合。将结合区块链无摩擦价值交换的特性和人工智能所具有的提高大规模数据分析速度的能力。　　“区块链+”的改造触角延伸至技术学科：我们在上一篇的区块链专题深度《让全世界做你的证人》中，讨论了区块链作为一种底层的技术方案，有望给金融、政务、医疗等各个行业不同场景带来改造升级，具备巨大的应用价值。而IBM将区块链与Watson的融合标志着“区块链+”已从对各个行业的改造拓展至对一些技术学科的改造，有望与各技术学科碰撞出新的火花。如区块链+人工智能、区块链+大数据、区块链+物联网等。　　区块链+人工智能，提升安全机制：区块链有助于人工智能实现契约管理，并提高人工智能的友好性。例如通过区块链对用户访问进行分层注册，让使用者共同设定设备的状态，并根据智能合约做决定，不仅可以防止设备被滥用，还能防止用户受到伤害，可以更好地实现对设备的共同拥有权和共同使用权。通过引入区块链技术，有助于提升人工智能的用户体验及安全可靠性。　　区块链+物联网，打造万物互联，去中心自我治理：根据Gartner预测，2015年全球的物联网设备数量将达到49亿台，2020年将达到250亿台左右。随着物联网中设备数量的增长，如果以传统的中心化网络模式进行管理，将带来巨大的数据中心基础设施建设投入及维护投入。此外，基于中心化的网络模式也会存在安全隐患。区块链的去中心化特性为物联网的自我治理提供了方法，可以帮助物联网中的设备理解彼此，并让物联网中的设备知道不同设备之间的关系，实现对分布式的物联网的去中心化控制。　　区块链+大数据，提升安全性，解决数据归属权问题：中心化数据库就像在狼群中的一块肉，随时会成为黑客们的下手对象，近年来的数据库泄露事件已屡见不鲜。通过区块链，可以保证不会由于单把私钥的泄漏导致整个数据库的泄漏，并且不能以管理员身份随意改变信息。此外，根据预测，到2020年，数字宇宙将会膨胀到40万亿GB。区块链有望解决大数据的归属问题，使每个人都能发掘自己数据的价值，让数据“取之于民，用之于民”。　　建议关注具备区块链技术和应用的IT厂商。我们认为区块链更像是一种机制或技术方案，未来能把这种机制结合到不同场景推广应用的厂商有望获得颠覆式的成功，建议关注：1)金融IT相关标的：（）、（）、（）、（）、（）、（）；2)加解密相关标的：卫士通、（）。(（） 刘泽晶)　　兴业证券：人工智能再获突破，谷歌AlphaGo已达职业围棋水平　　Google DeepMind团队在1月27日的《Nature》上发表论文称，Google的AI算法AlphaGo已经于2015年10月首次在围棋领域击败人类职业选手，并将在今年3月挑战韩国顶级围棋选手李世石。　　此次人工智能获得的进展具有里程碑意义：围棋具备远超象棋的局面数量，且难以评估某一步对全局的影响，因而在计算时难度远大于象棋。AlphaGo是基于多种现有技术的创新应用。它采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度神经网络相结合的算法，并经历了基于人类棋谱的可监督学习和自我对战模拟的增强学习两个阶段的培训，使用Value Networks来评估位置，使用Policy Network来选择步法，最终实现了对现有围棋程序的全面超越，代表了目前深度学习技术的最高水平。　　深度学习近年取得瞩目成就：深度学习是人工神经网络的现代更新。此前人工神经网络经历的几次"寒冬"存在客观和人为的原因。客观上讲，神经网络的"学习"过程需要计算能力和数据量两个条件，在神经网络刚刚兴起的80年代，数字信息非常有限，计算过程漫长。人为原因则是，研究人员倾向于用更加简单明了的方式，也很少有人愿意花费数年搭建新的架构。同时在概念兴起的炒作过程中，人们对人工智能抱有不切实际的期待。近年来Google、IBM、Facebook等巨头纷纷涉足深度学习领域，深度学习以优秀的图像处理、语音识别等能力再次进入主流视野。但技术的进步并非一蹴而就，我们希望看到深度学习能更加稳定、长久地发展进步。　　深度学习已经获得部分应用，具有广阔的应用空间：类似AlphaGo的人工智能可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。近几年，深度学习已经应用于语音助理、图像搜索程序等领域，未来在个人应用领域很可能带来更好的语音识别操作系统、翻译机、自动驾驶、机器人，社交网络兴趣推荐等。在行业应用方面，深度学习已在多个领域取得应用，未来更广阔的应用空间包括大数据分析、特征提取、预测预警、规划、研发设计等。在数据时代，如何有效利用、发掘数据成为了很重要的问题，人工智能和深度学习将为我们提供一种可行的解决方案。　　相关标的。目前国内公司相比国外IT巨头在技术上尚有差距。在人工智能方面走在最前面的A股公司为科大讯飞；其他标的主要是人工智能的行业应用开发探索，相关受益标的包括佳都科技、东方网力、四维图新、川大智胜、（）、（）等。(（） 袁煜明)　　安信证券：人工智能是怎样战胜欧洲围棋冠军的　　人工智能里程碑事件：AI 战胜欧洲围棋冠军。计算机在围棋领域战胜人类比在象棋等其他领域的挑战更大，因为：1、围棋每个回合可能存在的走法比国际象棋数量多得多。传统的遍历搜索去计算每一步走法所带来的所有结果是不可能的；2、没有一个简单的方法来评判每一步棋的优势。即使是最高段的围棋棋手也无法检查出每一步走法所带来的所有结果，所以棋手只能学着在棋盘上几百个棋子中识别出抽象模式，即使是专家也经常会很难解释为什么一步棋看起来很有优势或有问题。围棋也因此成为人工智能竞争的焦点。　　DeepMind 的人工智能围棋系统包括两种不同的深度学习神经网络架构: 1、策略网络(policy network)，用来预测下一步；2、价值网络(value network)，用来预测棋盘上不同的分布会带来什么不同的结果。使用它们的方法是，把非常复杂的搜索树减少到可操作的规模，并不是在每一步都要考虑几百种步数，而只考虑策略网络提供的几十种最有前景的步法，价值网络的作用是减少搜索的深度，所以，它的搜索深度并不是特别深，它并不是一下子搜索出直达比赛末尾的300 多步，而是搜索更少的步数，比如20 多步，并评估这些位置。这类搜索与人类直觉想象力类似。　　DeepMind 算法源于其对两种机器学习方法的结合：第一种是深度学习，深度学习系统能够从大量的非结构数据中获取复杂信息。Google 正在使用这种算法来自动分类图片，目的则是为了进行机器翻译。第二种算法是增强学习，该算法仅使用屏幕像素和游戏得分作为输入，为了在给定时间里，获取最大奖励，算法不断通过试错(比如该如何行动?左转、右转还是开火)进行学习。　　在每种游戏上花费数小时后，系统掌握了一系列经典街机游戏的操作方式，包括赛车、拳击和Space Invaders。　　Deepmind 对人工智能发展的影响：Deepmind 出色的通用学习能力为机器人“注入”自主学习能力；可以协助人类对重大科技项目进行攻关。例如可以在实验室里针对疾病生成和检验新的假设，谷歌内部已经考虑将其应用于Alphabet 旗下Calico---一个致力于延长人类寿命的公司。　　投资建议：谷歌旗下的DeepMind 团队研发的人工智能算法击败欧洲围棋冠军Fan Hui 是在迈向更类似人类直觉的人工智能道路上的里程碑事件，展现了人工智能的巨大潜力。人工智能也被我国科技界视为实现弯道超车的一次难得的历史机遇，我们继续坚定看好人工智能这一未来最重要的产业方向，建议重点关注：思创医惠(携手全球人工智能龙头IBM 沃森)，东方网力(视频大数据龙头，参股全球领先的家用机器人和安防机器人)，长高集团(收购金惠科技，图像视频智能识别领域稀缺优质标的)，科大讯飞("讯飞超脑"进军认知智能制高点)，汉王科技(人脸识别、读写识别等领域领军企业)，（）(大数据智能分析龙头)，佳都科技(旗下云从科技的人脸识别技术已经在金融行业应用)。　　风险提示：产业发展不及预期。(安信证券 胡又文)　　安信证券：人工智能再获重大突破　　机器通过视觉图灵测试，意义重大。《科学》杂志封面的论文研究者向其人工智能系统展示了它从未见过的书写(例如藏文)中的一个字符，并让它写出同样的字符(并不是让它复制出完全相同的字符，而是让它写出9 个不同的变体)，与此同时人类被试也被要求做同样的事情。最后，研究者要求裁判(来自亚马逊土耳其机器人，AmazonMechanical Turk)分辨出哪些字符是机器写的，哪些是人类写的。结果，裁判的正确率仅为52%，即几乎无法分辨机器和人的学习成果，该测试表明机器基本通过视觉图灵测试。　　有效弥补深度学习缺陷，应用空间广泛。以深度学习为代表的传统的机器学习具有局限性，方法需要大量的数据来训练，而人类的一个特殊天赋是从少量案例中通过研究推理学习新概念。《科学》杂志研究者的方法只需要一个粗略的模型，然后使用推理算法来分析案例，补充模型的细节，这种”一次性学习“正是研究者希望他们的系统能模拟的能力。这种方法和深度学习未来可在不同的任务优势互补：在数据量巨大但较混乱的情况下，深度学习能发挥优势；而在数据量少而清晰的情况下，该学习算法占领上风。在未来，这种机器学习的技术能够完成超乎想象的很多任务，比如可能只用向计算机展示一张人脸照片，它就能从任何角度识别出这个人。　　全球人工智能核心技术开源趋势将为我国产业应用崛起创造绝佳条件。马斯克发起的OpenAI 人工智能项目和Facebook 公司开源人工智能硬件平台Big Sur，都展示了全球领域的人工智能核心基础的开源趋势。实际上今年年初的时候Facebook 已经开源了自己的 AI 项目 Torch。Torch 得到了谷歌子公司DeepMind、AMD、英特尔、Twitte 等公司的应用，微软也以开源形式发布了多个人工智能程序和数据集，而谷歌最近也声势浩大开源了其人工智能系统。这种人工智能核心技术的开源趋势背后或有各个巨头希望在人工智能时代打造自己主导的产业生态的“私心”，但也有如马斯克在发展OpenAI 人工智能项目所提到的“先天下之忧”：“要防止人工智能被错误使用，最好的办法就是用它武装更多的人，让越来越多的人拥有人工智能。如果人们掌握了人工智能，就不会有任何个人或者小数派独霸人工智能的强大威力。”正因为这个考虑，OpenAI 旗下研究人员的成果将被鼓励发表成论文，而该公司获得的专利将被分享给全世界。我们认为这种开源趋势将逐步将人工智能的基础核心技术从全球范围类拉至同一起点，而对于拥有巨大产业应用优势和模式创新潜力的我国，这无疑提供了“弯道超车”的绝佳机遇。　　投资建议：《科学》杂志首先论文的重大突破突破了深度学习需要大量数据的瓶颈，使得人工智能向人类从少量案例中通过研究推理学习新概念的能力进一步靠近，有望加快推动产业应用，而OpenAI 人工智能项目和Facebook 等代表的开源趋势将为我国产业应用崛起创造绝佳发展条件，我们继续坚定看好人工智能这一未来最重要的产业方向，重点推荐标的：思创医惠(与全球人工智能领军企业IBM 合作),东方网力(视频大数据龙头，参股全球领先的家用机器人和安防机器人),科大讯飞("讯飞超脑"进军认知智能制高点),汉王科技(人脸识别、读写识别等领域领军企业)，东方国信(大数据智能分析龙头)，佳都科技(旗下云从科技的人脸识别技术已经在金融行业应用)。　　风险提示：产业发展不及预期。(安信证券 胡又文)　
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