人工智能
2021，人工智能（AI）产业化与资本化加速之年悄然而来，市场认知尚不充分。
01
产业端，技术迭代奇点临近
计算机行业发展的核心驱动力是数字化的广度与深度，而数字化的进程基本上都是由大规模的计算平台驱动。
陆奇在奇绩创坛指出，从历史上看，平均每 12 年左右都有一代新的计算平台出现。
我们已经经历了 IBM主机、PC、互联网、移动互联网四次计算平台的更迭，目前正处于从移动互联网向 AIoT 时代发展的“分水岭”。
图：计算平台发展趋势
AIoT改变了前端的人机交互的效率和覆盖度，更多的数据集采提供了更多的可能和想象空间。
而基础技术的指数式迭代，使AI正从堂吉诃德式的技术追求变成有暴利可图的商业规划。
图：人工智能的三次发展浪潮
对AI技术底座系统梳理，半导体的迭代与AI算法效率提升使得AI算力成本从2017年至2020年下降了100倍。
CPU有摩尔定律，GPU有“黄氏定律”。“黄氏定律(Huang’s Law)”由英伟达创始人黄仁勋名字命名，对 AI 性能的提升作出预测：预测 GPU 将推动 AI性能实现逐年翻倍。
这一方面来自于半导体制造工艺的演进。
从2017到2020，可以代表芯片先进制程的台积电已经从10nm迈向5nm。根据搜狐援引IT时报消息，随着先进工艺的发展，单位算力成本的逐步下降，比如基于16nm工艺节点的每TOPS的成本为0.67美元，基于5nm工艺节点的每TOPS的成本就只有0.08美元了。
另一方面来自于芯片和系统设计的优化。
2017年以来，芯片和系统的设计不断发展，为深度学习添加了专用硬件，从而使性能提高了16倍。例如Nvidia2017年发布的V100显卡，比三年前发布的K80快1800%。在2018年至2019年间，由于麻省理工学院、谷歌、Facebook、微软、IBM、Uber等公司的软件创新，V100的训练性能提高了大约800%。
同时，AI模型改进带来算法效率提升，达到同一效果的计算量大幅缩减。据权威机构OpenAI，自2012年以来，人工智能模型在ImageNet分类中训练神经网络达到相同性能所需的计算量，每16个月减少了2倍。
图：2017-2020 年训练一个神经网络所需的成本
这就使得机器学习训练系统越来越便宜，2017年，在公共云上训练像ResNet-50这样的图像分类器的成本约为1000美元，到了2019年只需大约10美元。
AI算力成本的下降有利于在更加复杂、性能更强大的模型上取得成功，从而实现应用的智能化升级。
02
需求端，后疫情时代多场景加速落地
技术很美好，但实现场景化应用才能赚钱。
技术趋于成熟的背景下，2020年新冠疫情带来了场景加速落地的趋势。
疫情防控中，一系列基于AI算法的软硬件设施方方面面发挥巨大作用。例如：人脸识别、机器人筛查、影像辅助诊断、远程教学、无人配送等。
本次疫情催化下智能赛道化赛道万象更新，场景落地全面加速，带来外部需求加速释放（如教育/医疗/驾驶等），行业迎来发展拐点。
相应的，不同于16年前后的技术为王，现阶段AI投资，谁能实现场景化解决方案的成功落地，推动商业飞轮的自转，谁或更胜一筹。
申万宏源团队以海康威视官方公众号提供的 AI 案例为计算依据，计算得到客户采购后 ROI 大多为50%-150%。AI方案的快速普及，是有着商业合理性的。
比如AI数羊，原来人数羊，年薪6万，现在用红外监控+AI，成本是4000元+2000元，且机器不会累，相比人更不容易数错，这里面的投资回报是显而易见的。
03
政策端，十四五重点方向
人工智能是新基建的核心构成：
1）在信息基础设施领域，人工智能与云计算、区块链一起被视为一种新技术基础设施；
2）在融合基础设施领域中，人工智能则被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。
两者结合来看，足见人工智能在产业升级、新旧动能转化中的重要战略地位。
此前发布的十四五建议规划显示，在列举出的几大前沿科技中，人工智能、量子信息、集成电路位列前三，进一步从侧面证明其优先级。
在强有力的政策支撑下，人工智能将发展成为我国战略科技力量。人工智能产业有望在下一个五年规划中加速发展、引领新基建工程。
04
资本端，2021是人工智能IPO大年
当前正值产业爆发前的关键窗口期，多家人工智能企业接连启动了 IPO 进程，进一步寻求资本加持。
根据上交所的信息披露，2020 年云知声、海天瑞声、依图科技、云从科技、云天励飞等多家人工智能独角兽公司披露招股说明书，2021 年初医渡科技也完成港股上市，判断 2021 年将是人工智能企业 IPO 大年。
云从科技：科创板IPO审核状态为“已问询”，2019年营收8.07亿元，同比增长67%，归母净利润亏损17.08亿元；公司2017年营收0.65亿元，17-19年复合增长率达 254%。
依图科技：科创板上市申请已受理，2019年营收7.17亿元，同比增长136%；，归母净利润亏损36.42亿元；公司2017年营收0.69亿元，17-19年复合增长率223。
旷视科技：科创板上市辅导阶段，2018年营收14.27亿元，同比增长355%，归母净利润亏损33.52亿元；公司2016年营收0.68亿元，16-18年复合增长率358.8%；2019 年上半年，该公司的收入为 9.49 亿元，同比增长了 322.1%。
商汤科技：2019年营收50.6亿元，同比增长超过200%。
以上多家公司招股书披露的财务数据，也印证了阿策对产业趋势的判断。
阿策认为，市场对人工智在2021年的产业化与资本化进程仍有预期差，值得持续关注。
梳理产业链，受益产业红利的核心标的如下：
1）基础层：AI芯片龙头寒武纪、细分领军云天励飞（将上市）；
2）技术层：计算机视觉领域龙头海康威视、大华股份、虹软科技，以及四小龙依图科技（将上市）、云从科技（将上市）、商汤科技（将上市）、旷视科技（将上市）；智能语音领域龙头科大讯飞、云知声（将上市）、海天瑞声（将上市）、思必驰（将上市）；
3）场景应用层：细分赛道龙头中科创达、千方科技、四维图新、医渡科技等。
鉴于海康威视等已被市场较多关注，这里阿策想单独强调一下科大讯飞，核心逻辑有四：
1）疫情后各行业智能化应用加速，公司提前卡位智慧教育、智慧医疗、智能驾驶等多条赛道，先发优势明显；
2）公司2B区域因材施教解决方案实现异地复制，高标准化推动产品化率提升；同时2C个性化学习手册+学习机加速渗透，判断公司产品化水平将在2021年加速向好；
3）公司逐步在主赛道上形成闭环生态，并产生了标杆案例、标准化产品，规模化商用已经开启，行业拐点趋势下有望上线爆发；
4）公司实控人选择在公司市值超千亿的时刻全额认购定增，给市场一个明确的拐点信号，彰显其对于公司发展的绝对信心。
1月18日晚公司发布定增预案，募资20-26亿元用于补流，限售期18个月。公司董事长、总裁、实控人刘庆峰以自有或自筹资金认购18-24亿元，言知科技（刘庆峰持股75.48%）以自有或自筹资金认购2亿元。
参考研报：
《安信证券-2021：智能花开，AI 满天下》
《华安证券-人工智能从算法突破迈向行业赋能，关注企业全栈能力》
《华西证券-科大讯飞-后疫情时代的AI领航者》
《华西证券-政策/产业/需求三端共振，AI拐点看龙头》
《海通证券-人工智能从2017到2020年的三个变化》
《申万宏源-AI 产业化：2021 高景气主线》
《中信证券-人工智能：挑战与机遇》