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人工智能更新迭代的阶段。一方面，强人工智能和通用智能在目前还未成熟，
特定场景下的垂直型人工智能深化应用成为方向；另一方面，随着人工智能进
入移动互联网时代，由于各类型的终端设备的使用，各个行业数据都呈现指数
级的增长，从图像、声音、视频到位臵、轨迹、动作等，多维度场景化的数据
分布使垂直化人工智能开发成为可能。从技术角度来看，大规模情景标签数据
集的可用性可以使模型性能不断优化，Google Brain的Jeff Dean在论文中说
明，即使在300倍ImageNet规模的数据集下，计算机视觉模型的性能仍没有
遭遇平台；从应用角度来看，场景化的数据对于垂直领域的人工智能开发应用
更具有实用性，完整性和准确性，在此驱动下真正实现商业化落地的可能性更
高
据最重要，没有场景的纯算法公司没有价值。以对于人工智能有天然应用场景
的安防为例，在深度学习、计算机视觉算法开源化的大趋势下，具有特征性的
场景数据集的获得，是对安防行业人工智能视频分析技术真正落地应用的关键
以海康威视和大华股份为代表的龙头企业，占据智能安防监控入口优势，其早
已不再是单纯的硬件公司，而是软件、场景和数据公司
四维图新、东软集团；金融：同花顺、恒生电子；医疗：思创医惠
行业相关股票
[Table_StockInfo]
股票代码 股票名称 EPS（元） 投资评级 2016 2017E 2018E 上期 本期
002415 海康威视 0.80 1.01 1.34 买入 买入
002236 大华股份 0.63 0.85 1.19 买入 买入
002405 四维图新 0.12 0.31 0.41 买入 买入
600718 东软集团 1.49 0.45 0.62 买入 买入
600570 恒生电子 0.03 0.77 1.00 买入 买入
300033 同花顺 2.25 3.30 4.03 买入 买入
300078 思创医惠 0.23 0.35 0.47 买入 买入
资料来源：Wind，海通证券研究所
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1. 算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键......... 5
1.1 场景化数据的获得，是当下人工智能发展之关键 ........ 5
1.2 经历二次低谷，算法和计算力的瓶颈已突破 .... 5
2. 人工智能下一阶段驱动力，超大场景化数据集 .......... 7
2.1 算法非门槛：模型性能随训练数据呈线性增长7
2.2 场景为王：场景化数据是人工智能产品商业化的根本 . 8
3. 天然具备场景化数据源的子行业猜想 .......... 10
3.1 安防场景：视频监控前端龙头，掌握数据入口优势 ... 10
3.1.1视频监控类公司拥有的场景化数据节点丰富 .......... 10
3.1.2海康威视和大华股份等前端龙头企业，占据数据入口优势11
3.1.3商汤等算法公司，与企业合作以获取数据支撑 ...... 11
3.2 医疗场景：医学图像数据及医疗数据为基点 .. 11
3.2.1IBM Watson通过并购获取数据源 .. 12
3.2.2思创医惠：医疗信息化提供商，以数据为源升级智能化平台 ........ 13
3.3 无人驾驶场景：对多维数据获取能力要求高 .. 13
3.3.1四维图新：入股HERE，高精地图数据实力再巩固 ........... 14
3.3.2东软集团：产品+解决方案双管齐下，智能驾驶业务稳健前行 ...... 14
3.4 金融场景：数据获取门槛较高 ......... 117
3.4.1恒生电子：从证券交易信息化切入智能投顾 .......... 15
3.4.2同花顺：从互联网金融信息服务向人工智能延伸... 15
4. 投资建议 ...... 16
5. 风险提示 ...... 16
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图1 人工智能发展历程........... 6
图2 模型容量和GPU计算能力显著提升，而训练数据集规模有限 ... 7
图3 模型性能随数据量呈线性增长 .... 8
图4 GE Predix平台应用---预测喷射发动机下次清洗时间 ..... 9
图5 Goole机器学习系统帮助数据中心节能 .. 9
图6 商汤科技SenseFace人脸布控系统 ..... 11
图7 商汤科技视频结构化系统 .......... 11
图8 IBM Watson的发展历史 ........... 12
图9 Watson通过并购以获取医疗数据源，扩大版图 ........... 13
图10 NHTSA无人驾驶等级 ... 14
图11 人工智能在金融领域的应用 ...... 15
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表 1 我国平安城市视频监控市场规模预测 .... 10
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