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2019世界人工智能大会近日在上海举办，在中国国际金融股份有限公司（中金公司）承办的“投融资主题论坛”中，中金公司推出人工智能产业投资研究报告《AI+5G推动社会变革，关注十大投资机会》。报告主要作者、中金研究部董事总经理黄乐平在现场对该报告进行了详尽的解读。
中金分析认为，5G的商用将为中国人工智能行业的发展打开新的成长空间。科创板更加灵活的上市机制，亦将助推AI企业加速发展。根据测算，2019年至2023年，AI+5G有望在全球直接创造7千亿美元的新增产业机会。
具体中金看好AI与5G芯片、通信及云计算基础设施、智能手机、云游戏和AR/VR、服务机器人、物联网及传感器、公有云、工业互联网平台、无人驾驶、RPA和企业数字化等十大行业的投资机会。
过去一年AI技术四个变化
1）算法：人脸识别准确率趋于无误，计算机视觉技术在人脸识别的识别率已经接近100%，未来提升空间有限，但是在无人驾驶等复杂问题上目前遇到发展的瓶颈。计算机视觉在互联网传媒、物流、金融、交通等行业加速商业化，智能影像生产、物流机器人、远程开户、人流车流分析等应用逐渐成熟；与此同时，刷脸支付、垃圾分类检测、明厨亮灶等新的应用也在不断涌现。
自然语言处理取得突破，自然语言处理（NLP）的技术进步使机器逐渐能够胜任从文章中抽取所需信息，并根据抽取信息进行问答和判断等工作。中金看好NLP在医疗、教育、金融、司法等需要大量文字处理的行业里，成为企业数字化转型的重要工具。
2）数据的垄断：流通和隐私保护成为全球监管的关注焦点。各国政府都认识到AI时代数据的的重要性。欧盟通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月正式实施，对企业使用数据和数据的跨国境流通进行了详细的规范。美国国会2019年6月宣布开始对谷歌、苹果、脸书和亚马逊等四家企业展开反垄断调查，是否有利用数据上的垄断优势妨碍竞争也是一个关注焦点。
3）算力：伴随全球云计算市场的快速增长，单位成本算力价格不断下降。2018年谷歌提出了BERT预训练模型实现了迁移学习。初创企业可以基于预训练好的BERT模型开发各种NLP应用，这也大规模降低了对算力的要求。
4）5G：电信运营商2019年6月开始提供5G商用服务。2019年6月工信部发放5G商用牌照以后，三大运营商加快网络建设速度，计划2019年底5G信号覆盖50余个城市，2020年年底覆盖地级市以上城市。目前已经开始基于手机的5G服务。
中金认为AI+5G是未来中国科技行业发展的主线。参考4G投资周期，AI+5G时代将延续如下发展路线：
①基础设施（AI与5G芯片、通信和云计算设备）；②终端（AR/VR、服务机器人、物联网终端，智能手机）；③平台与算法（公有云、工业互联网平台、AI算法与数据）；④应用（无人驾驶、RPA等企业级软件和SaaS服务）。
报告里中金系统介绍了在这些领域的52家上市及非上市公司，帮助投资人梳理产业链公司分布。此外，中金认为科创板采取更加灵活的上市机制，更加关注企业的研发能力和发展潜力，有利于帮助AI+5G企业尽早登陆国内资本市场，实现加速发展。
AI+行业带来的影响
互联网传媒：以智能手机为载体的移动互联网和传媒行业是AI落地最成熟的赛道之一。移动互联网及智能手机等消费电子厂商拥有大量场景与客户数据，以及AI算法开发能力。其中案例包括：今日头条利用NLP技术进行用户画像，从而推送用户感兴趣的内容，实现“内容找人”而非“人找内容”；影谱科技利用AI视觉技术自动进行影像的生产与存量视频的增量价值开发等。
安防：软硬件+云端结合的全产业链竞争成为主流，关注未来行业整合。为地方政府提供安防软硬件一体化解决方案是过去几年中国AI行业最主要的商业模式。这个市场的优点是体量大、技术要求高、客户自研能力较差，是主要安防及计算机视觉初创公司的必争之地。2019年，海康、大华、宇视等传统安防厂商，商汤、旷视、依图等算法企业，以及华为、阿里等科技巨头，在安防领域都不断拓宽自己能力，各个玩家之间的边界逐渐模糊。
未来不排除各个参与者有进一步资本合作的可能。
消费电子：AI和5G机器人技术结合，正在不断催生新的消费电子产品。AI解决机器理解世界，以及人机交互的问题。5G拓展机器人的活动边界，并为机器人提供更大的算力和存储空间（云协作机器人）。
5G解决了困扰云游戏及AR/VR很多年的网络带宽和延迟问题，3D视觉、语音交互等AI功能也为游戏带来更好的体验。根据IDC数据，2019年全球AR/VR市场规模204亿美元。中金预计2023年这一数字将增长至900亿美元，CAGR约为45%。
中金认为云游戏有望进入发展快车道，看好服务机器人和云游戏及AR/VR发展。
金融：金融行业的日常工作中，存在大量需要阅读、理解文本信息的工作。虽然目前NLP技术还无法完全替代人类，但我们已经看到投资银行、会计及事务所等开始运用NLP提升招股书、审计报告校验审核环节的工作效率。此外，银行、保险等传统金融机构也开始尝试AI技术进行金融风险控制，例如反欺诈等。未来随着金融机构数字化程度逐渐增加，专注风控的Fintech公司将会与传统金融机构合作更加紧密。
制造业（工业互联网）：从推动技术落地到探索商业模式。工业互联网是5G与AI技术的一个重要应用场景。在政府的大力推动下，中国在过去一年已经初步建立产品标识体系、国家级节点和重点平台设备上云等工作。机器视觉技术已经被用于产品瑕疵的自动检测。边缘计算也正在提高制造执行系统效率。
对工业互联网企业来说，如何找到一条不同于GE Predix、西门子的商业模式是下一步需要解决的问题。富士康、海尔、航天云网等龙头企业积极探索咨询服务、工业云服务、供应链金融等不同的商业模式。
在制造领域，5G提供的低延迟特性与计算机视觉相结合，能够使机器人从简单加工向人机协作生产（协作机器人）升级，最终实现工业互联网目标。
汽车：通用领域无人驾驶面临挫折。大部分传统车厂放弃L4的商业化计划，转而通过投资Cruise、ArgoAI等无人驾驶企业的形式继续无人驾驶的探索，在物流、农业、园区、矿区、港口等限定封闭场景下，自动驾驶的落地速度相对较快。
车联网方面，基于4G技术，车厂能够面向乘用车市场提供信息娱乐功能。在出行领域，利用4G和5G技术可实现车与车、车与路之间的通信，为AI算法提供多维数据，将为辅助驾驶、无人驾驶打开一条新的发展路径。看好车联网领域。
《AI+5G推动社会变革，关注十大投资机会》报告同时提示，目前AI在很多行业的商业化速度仍然较慢。一方面是由于AI在认知智能层面还有待突破；另一方面，如医疗/自动驾驶等行业，还面临安全、数据隐私等技术之外的问题。這条大赛道还存在人工智能技术发展不及预期；5G商用竞争和商业模式的不确定性；AI+5G在各行业落地不及预期；软件盗版风险；核心技术迭代较快等风险。
中金分析认为，5G的商用将为中国人工智能行业的发展打开新的成长空间。科创板更加灵活的上市机制，亦将助推AI企业加速发展。根据测算，2019年至2023年，AI+5G有望在全球直接创造7千亿美元的新增产业机会。
具体中金看好AI与5G芯片、通信及云计算基础设施、智能手机、云游戏和AR/VR、服务机器人、物联网及传感器、公有云、工业互联网平台、无人驾驶、RPA和企业数字化等十大行业的投资机会。
过去一年AI技术四个变化
1）算法：人脸识别准确率趋于无误，计算机视觉技术在人脸识别的识别率已经接近100%，未来提升空间有限，但是在无人驾驶等复杂问题上目前遇到发展的瓶颈。计算机视觉在互联网传媒、物流、金融、交通等行业加速商业化，智能影像生产、物流机器人、远程开户、人流车流分析等应用逐渐成熟；与此同时，刷脸支付、垃圾分类检测、明厨亮灶等新的应用也在不断涌现。
自然语言处理取得突破，自然语言处理（NLP）的技术进步使机器逐渐能够胜任从文章中抽取所需信息，并根据抽取信息进行问答和判断等工作。中金看好NLP在医疗、教育、金融、司法等需要大量文字处理的行业里，成为企业数字化转型的重要工具。
2）数据的垄断：流通和隐私保护成为全球监管的关注焦点。各国政府都认识到AI时代数据的的重要性。欧盟通用数据保护条例（GDPR）于2018年5月正式实施，对企业使用数据和数据的跨国境流通进行了详细的规范。美国国会2019年6月宣布开始对谷歌、苹果、脸书和亚马逊等四家企业展开反垄断调查，是否有利用数据上的垄断优势妨碍竞争也是一个关注焦点。
3）算力：伴随全球云计算市场的快速增长，单位成本算力价格不断下降。2018年谷歌提出了BERT预训练模型实现了迁移学习。初创企业可以基于预训练好的BERT模型开发各种NLP应用，这也大规模降低了对算力的要求。
4）5G：电信运营商2019年6月开始提供5G商用服务。2019年6月工信部发放5G商用牌照以后，三大运营商加快网络建设速度，计划2019年底5G信号覆盖50余个城市，2020年年底覆盖地级市以上城市。目前已经开始基于手机的5G服务。
中金认为AI+5G是未来中国科技行业发展的主线。参考4G投资周期，AI+5G时代将延续如下发展路线：
①基础设施（AI与5G芯片、通信和云计算设备）；②终端（AR/VR、服务机器人、物联网终端，智能手机）；③平台与算法（公有云、工业互联网平台、AI算法与数据）；④应用（无人驾驶、RPA等企业级软件和SaaS服务）。
报告里中金系统介绍了在这些领域的52家上市及非上市公司，帮助投资人梳理产业链公司分布。此外，中金认为科创板采取更加灵活的上市机制，更加关注企业的研发能力和发展潜力，有利于帮助AI+5G企业尽早登陆国内资本市场，实现加速发展。
AI+行业带来的影响
互联网传媒：以智能手机为载体的移动互联网和传媒行业是AI落地最成熟的赛道之一。移动互联网及智能手机等消费电子厂商拥有大量场景与客户数据，以及AI算法开发能力。其中案例包括：今日头条利用NLP技术进行用户画像，从而推送用户感兴趣的内容，实现“内容找人”而非“人找内容”；影谱科技利用AI视觉技术自动进行影像的生产与存量视频的增量价值开发等。
安防：软硬件+云端结合的全产业链竞争成为主流，关注未来行业整合。为地方政府提供安防软硬件一体化解决方案是过去几年中国AI行业最主要的商业模式。这个市场的优点是体量大、技术要求高、客户自研能力较差，是主要安防及计算机视觉初创公司的必争之地。2019年，海康、大华、宇视等传统安防厂商，商汤、旷视、依图等算法企业，以及华为、阿里等科技巨头，在安防领域都不断拓宽自己能力，各个玩家之间的边界逐渐模糊。
未来不排除各个参与者有进一步资本合作的可能。
消费电子：AI和5G机器人技术结合，正在不断催生新的消费电子产品。AI解决机器理解世界，以及人机交互的问题。5G拓展机器人的活动边界，并为机器人提供更大的算力和存储空间（云协作机器人）。
5G解决了困扰云游戏及AR/VR很多年的网络带宽和延迟问题，3D视觉、语音交互等AI功能也为游戏带来更好的体验。根据IDC数据，2019年全球AR/VR市场规模204亿美元。中金预计2023年这一数字将增长至900亿美元，CAGR约为45%。
中金认为云游戏有望进入发展快车道，看好服务机器人和云游戏及AR/VR发展。
金融：金融行业的日常工作中，存在大量需要阅读、理解文本信息的工作。虽然目前NLP技术还无法完全替代人类，但我们已经看到投资银行、会计及事务所等开始运用NLP提升招股书、审计报告校验审核环节的工作效率。此外，银行、保险等传统金融机构也开始尝试AI技术进行金融风险控制，例如反欺诈等。未来随着金融机构数字化程度逐渐增加，专注风控的Fintech公司将会与传统金融机构合作更加紧密。
制造业（工业互联网）：从推动技术落地到探索商业模式。工业互联网是5G与AI技术的一个重要应用场景。在政府的大力推动下，中国在过去一年已经初步建立产品标识体系、国家级节点和重点平台设备上云等工作。机器视觉技术已经被用于产品瑕疵的自动检测。边缘计算也正在提高制造执行系统效率。
对工业互联网企业来说，如何找到一条不同于GE Predix、西门子的商业模式是下一步需要解决的问题。富士康、海尔、航天云网等龙头企业积极探索咨询服务、工业云服务、供应链金融等不同的商业模式。
在制造领域，5G提供的低延迟特性与计算机视觉相结合，能够使机器人从简单加工向人机协作生产（协作机器人）升级，最终实现工业互联网目标。
汽车：通用领域无人驾驶面临挫折。大部分传统车厂放弃L4的商业化计划，转而通过投资Cruise、ArgoAI等无人驾驶企业的形式继续无人驾驶的探索，在物流、农业、园区、矿区、港口等限定封闭场景下，自动驾驶的落地速度相对较快。
车联网方面，基于4G技术，车厂能够面向乘用车市场提供信息娱乐功能。在出行领域，利用4G和5G技术可实现车与车、车与路之间的通信，为AI算法提供多维数据，将为辅助驾驶、无人驾驶打开一条新的发展路径。看好车联网领域。
《AI+5G推动社会变革，关注十大投资机会》报告同时提示，目前AI在很多行业的商业化速度仍然较慢。一方面是由于AI在认知智能层面还有待突破；另一方面，如医疗/自动驾驶等行业，还面临安全、数据隐私等技术之外的问题。這条大赛道还存在人工智能技术发展不及预期；5G商用竞争和商业模式的不确定性；AI+5G在各行业落地不及预期；软件盗版风险；核心技术迭代较快等风险。