1、1 1 行 业 及 产 业 行 业 研 究 / 行 业 深 度 证 券 研 究 报 告 计算机 2020 年 12 月 31 日 AI 产业化:2021 高景气主线 看好全行业 AI 赋能系列深度之一 相关研究 AI 技术 “平民化” 后的应用红利期 2020 下半年 AI 行业投资策略 2020 年 7 月 1 日 海康威视(002415)深度:统一软件 架构,软化里程碑! ( “智”造 TMT 系列 深度之九) 2020 年 2 月 18 日 本期投资提示: 本篇报告核心判断是:2021 为 AI 产业化/资本化大年,同时 AI 将成为计算机 2021 年高 景气投资主线,看好 AI 领军
2、。给出 5 个维度的理由:1)AI 技术底座足以支撑应用爆发, AI 芯片大量成熟量产且性能逐年翻倍、AI 算法效率每 16 个月翻倍;2)AI 新三要素“产 品/方案/工程化”是竞争焦点,行业 Know-How 为何成为关键变量;3)AI 领军的工程 化能力是护城河,项目的成本、效率、质量均占优,中台化后优势扩大;4)借助智能化 转型提效降费成为刚需,智能方案采购的 ROI 达到 50%-150%;5)AI 产业生态“合- 分-合”三阶段推演,当前分散,但行业领军通过 AI 平台,未来实现整合。2016-2017 市场对 AI 预期高但实际经历调整,此轮热潮与之相比,关键提升也在上述 5 个
3、维度。 首先,对 AI 技术底座系统梳理。分析了 2020 版 AI 芯片选型目录中的 37 款成熟量产 AI 芯片方案,结合 AI 芯片性能逐年翻倍的“黄氏定律” 、AI 算法效率每 16 个月提高一倍的 规律,以及云厂商开放大量云化 AI 能力,推断当前 AI 技术积累足以支撑行业应用爆发。 其次,提出 AI 新三要素“产品/方案/工程化”是当前竞争焦点。AI 产业从早期“技术驱 动”向“商业驱动”阶段发展。AI 商业化落地需要算法/产品/系统/解决方案的整体交付, 过程中,不同 AI 厂商的行业 Know-How 形成明显分化。详述各细分领域痛点和智能化应 用场景,并根据电力行业智能化、
4、零售行业货架分析两个案例给出具体解释。 第三,工程化能力是 AI 领军的优势和护城河。结合客户对智能系统的期待值曲线,证明 领军公司借助强工程化能力,用更低的成本、更高的效率落地更优质的智能化方案。且 AI 领军中台化后,成本和效率的优势进一步提升,海康 EBG 大量落地 AI 赋能项目即是证明。 第四,需求端借助智能化转型提效降费,已经成为刚需。宏观环境转向高质量发展、存量 市场竞争压力放大、 政策导向突出科技应用三重因素均推动 AI 产业化加速; 我们计算客户 采购智能化方案后的 ROI,大多为 50%-150%,证明客户持续智能化升级的内生动力。 最后,AI 产业生态“合-分-合”三阶段
5、推演。目前正处在需求快速扩大、技术供应商数量 大量涌现的 2.0 阶段,在一些平台复制难度较高的垂直赛道仍然存在机会窗口。但 Al 开放 平台的模式,逐步成为行业领军的共识。随着这些 AI 平台成熟度和影响力不断提升,未来 行业将走向整合,AI 产业链条从上下游关系演化为平台型关系。推测最终产业格局以横向 扩张的平台型 AI 为主导,垂直型 AI 公司在一些细分领域提供补充。 结合上述对行业的判断,我们认为 AI 领军在 2021 年较有机会。催化因素包括:a)享受 AI 行业需求爆发带来的高景气,获得业绩增长的持续动力;b)具备显著工程化优势、人 员成本优势、中台化的效率优势,在竞争中将扩大
6、市占率;c)领军公司通常已建成 AI 开 放平台,借助生态圈建设整合产业生态,或成为 AI 产业走向 3.0 阶段的最大赢家;d)AI 独角兽纷纷开启 IPO 进程,预计带来板块更高关注度。重点关注 AI 领军:海康威视、虹 软科技、科大讯飞、金山办公。建议关注 AI 基础设施受益的浪潮信息、中科曙光、寒武 纪;拟 IPO 的 AI 公司云从科技、依图科技、旷视科技、云天励飞、云知声等。 风险提示:由于应用场景碎片化,下游落地慢于预期;部分 AI 芯片可能面临制造方面的瓶 颈;部分 AI 新秀企业的自我造血能力较弱,长期生存能力有待证明。 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 2 2 行