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計算機:首批國家AI開放創(chuàng)新平臺公布‚國家人工智能戰(zhàn)略加速落地可期

2017.11.16 11:15

事項:

11月15日,科技部在京召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項目啟動會。會上公布了首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單,BAT與科大訊飛一同入選;同時,新一代人工智能重大科技項目實施方案已印發(fā),年底前相關項目指南也將編制完成。平安觀點:

BAT與科大訊飛入選首批國家Al開放創(chuàng)新平臺:會上,科技部公布了首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單,BAT與科大訊飛四家企業(yè)入選。其中,將分別依托百度、阿里、騰訊、科大訊飛建設自動駕駛、城市大腦、醫(yī)療影像、智能語音領域的國家人工智能開放創(chuàng)新平臺。實際上,早在10月中旬,科技部便表示正考慮依托BAT與科大訊飛四家企業(yè)試點建設國家人工智能開放創(chuàng)新平臺,本次平臺名單正式公布落實了此前的預期。

國家開放創(chuàng)新平臺的推出有助于AI產業(yè)加速發(fā)展:從四大創(chuàng)新平臺聚焦領域來看,覆蓋了當前人工智能產業(yè)的主要熱點。其中,智能語音技術已頗為成熟,近期正在客服、消費電子等領域加速滲透;城市大腦作為智慧城市的升級版本,其技術和應用水平提升明顯,是政府與企業(yè)共享數(shù)據(jù)及公共資源調配的大平臺;自動駕駛、醫(yī)療影像作為Al的深度應用和長期演進方向,技術要求遠高于一般應用領域,中短期仍難以完全成熟,Al將以人類輔助性伙伴的形式參與到實際應用之中。我們認為,國家人工智能開放創(chuàng)新平臺的推出,不僅有助于BAT、科大訊飛四家企業(yè)的業(yè)務發(fā)展,更重要的意義是為Al應用加速推廣提供算法、模塊、SDK等在內的開放性類基礎設施,明顯利好國內人工智能產業(yè)。

會議召開代表新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃正式啟動:今年7月,國務院印發(fā)了長達兩萬余字的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,對人工智能產業(yè)的戰(zhàn)略目標、總體要求、重點任務等作出了明確規(guī)劃。根據(jù)規(guī)劃,中國AI產業(yè)將在2020年與世界先進水平同步,2025年部分技術與應用達到世界領先水平,2030年總體達到世界領先水平,成為世界主要Al創(chuàng)新中心;對應Al核心產業(yè)規(guī)模分別超過1500億元、4000億元、1萬億元,帶動相關產業(yè)規(guī)模分別超過1萬億元、5萬億元、10萬億元。本次會議的召開代表著該規(guī)劃正式啟動,同時推出的四個國家人工智能開放創(chuàng)新平臺表明規(guī)劃落實之迅速。此外,基于新一代人工智能重大科技項目實施方案已印發(fā),年底前相關項目指南也將編制完成,我們認為國家人工智能戰(zhàn)略將加速落地,明年或將有更多利好政策出臺。

體制優(yōu)勢有望助中國AI產業(yè)彎道超車:自“人工智能”一詞首次出現(xiàn)在3月兩會政府工作報告中以來,人工智能產業(yè)已成為政府產業(yè)政策的重要關注點,而面向未來10 15年的十九大報告中所提出的建設“創(chuàng)新型國家”以及“人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”的要求,無疑在政策層面為國內Al產業(yè)發(fā)展提供了一項長期保障。就產業(yè)環(huán)境來看,由龐大人口及終端數(shù)量衍生的海量大數(shù)據(jù)、龐大的市場規(guī)模、人才紅利均是中國Al產業(yè)發(fā)展的有利因素,而“集中力量辦大事”的舉國體制和政府對Al產業(yè)的高度重視更是錦上添花。我們認為,國家人工智能開放創(chuàng)新平臺的推出正是國家力量用于扶持Al產業(yè)的一種體現(xiàn),考慮到Al技術在產業(yè)升級中的顛覆性潛力和在經(jīng)濟、社會、安全中的戰(zhàn)略性地位,對體制優(yōu)勢的運用有望進一步加強,看好中國Al產業(yè)實現(xiàn)彎道超車。

投資建議:在技術迅猛發(fā)展、應用加速滲透、政策利好不斷的大環(huán)境下,我們十分看好人工智能產業(yè)的發(fā)展前景。作為具有顛覆性潛力的IT產業(yè)新風口,我們認為國內人工智能產業(yè)將在明后年起加速成長,產值或將明顯放量,有望成為科技板塊下一階段最為重要的投資主線。除了本次入選首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺的BAT外,我們還建議緊密關注Al芯片獨角獸寒武紀的動向;A股上市公司中,我們建議重點關注科大訊飛、中科創(chuàng)達、中科曙光。

風險提示:人工智能產業(yè)政策落地力度不及預期;人工智能技術發(fā)展遭遇瓶頸;人工智能應用落地進度遲緩。

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