高盛又有新AI研究報告發布!
這份新報告的主題是:《China’sRiseinArtificialIntelligence》,其中主要分析了中國人工智能崛起的各種因素,更重要的是,詳細剖析了受益于AI技術的一眾中國公司。
其中包括百度、阿里巴巴、騰訊(BAT)三巨頭,以及美團點評、滴滴出行、科大訊飛、海康威視等主要AI公司,報告中還提及了出門問問、Rokid等眾多AI創業公司。不過在這份報告中,京東并沒有被單獨提及,而是被當作騰訊體系的一部分。
去年11月發布的另一份報告中,高盛提出了AI創造價值的4個驅動力:人才、數據、基礎設施和計算能力。而這一次,高盛依然從這四方面入手,來分析中國的AI發展。
人才上,中國科技公司這兩年不遺余力地挖人,待遇上也不比美國公司差,還紛紛在硅谷開設了海外研究院;數據上,中國龐大的網民數量帶來了天生的優勢;基礎設施上,百度在跟隨趨勢,努力搞開源平臺;只有計算能力,中國在芯片上還很依賴國外廠商。
報告中指出,中國有著僅次于美國的全球第二大AI生態系統。中國在AI領域的投資額,在2016年前兩個季度達到26億美元,另外中國擁有AI領域的專利15700個,AI公司710家。
高盛表示:
中國正在有條不紊地從工業經濟轉向消費經濟。在我們看來,接下來成為人工智能和機器學習全球領導者的階段,也將是一個革命性的過程,因而對投資者非常重要。政府、公司以及他們的龐大數據庫將共同為這個經濟體的各個部分創造價值。我們在這份報告中闡述了野心勃勃的頂層計劃、中國的獨特之處,以及實現這一愿景的公司。
以下是量子位閱讀過這份報告的總結摘錄
BAT三巨頭
在“數據”這個重要因素的驅使下,中國AI崛起的主要受益者將是那些有獨特而龐大的數據集、又有合適規模的資源的公司,也就是BAT:百度、阿里巴巴、騰訊。
高盛在報告中說:
對這三大巨頭來說,人工智能應該可以幫助他們把通過多樣化的業務獲得的數據所蘊含的價值體現出來。這些創新者已經建立起核心技術能力,而且正在推動人工智能在多個不同行業的普及,從而創造新的需求。
因此,中國巨頭之間的爭奪將擴大到人工智能人才領域——在一個基本同質的市場中擁有龐大的受眾可以對國際人才形成吸引力。
作為一份投行報告,高盛還給出了BAT三家公司的股票評級和目標價。
百度:維持買入評級,目標價240美元;
阿里巴巴:確認買入,目標價208美元;
騰訊:維持買入評級,目標價369港元。
高盛如此看好的BAT手中,擁有怎樣的數據呢?
從獲得數據的途徑來看,三家最核心的優勢一目了然,阿里在于搜索,騰訊在于社交,而百度在于搜索。
阿里巴巴在電商方面,有淘寶、天貓;O2O業務上旗下有餓了么;金融業務有螞蟻金服;社交方面,持有微博的31%股份;物流和位置信息上,旗下有菜鳥、圓通等物流業務,還有掌握位置信息的高德地圖;此外,阿里旗下還有視頻網站優酷、UC瀏覽器、以及和UC共同推出的神馬搜索。
騰訊,在電商方面雖然屢戰屢敗,但持有電商網站京東18.1%的股份;O2O類業務上,有58同城23.2%股份、美團15%的股份;金融上,有財付通、微信支付,還有個微眾銀行;社交,則是騰訊最擅長的領域,旗下的微信和QQ已經成了國民應用;另外,騰訊還有游戲業務、騰訊視頻、騰訊地圖等。如果說騰訊在數據獲取上還有覆蓋不到的領域,微信小程序可能是個很好的補充。
百度雖然沒有電商數據,但O2O方面還有糯米,百度外賣也積累了非常多的數據;金融上有百度金融集團FSG,其中包括消費者金融、百度錢包支付、互聯網保險等業務;位置信息上,有百度地圖,視頻有愛奇藝。而最核心、最獨特的,是web和移動端的搜索數據。
從獲取的數據類型來看,阿里巴巴最核心的是交易和物流數據、支付數據、社交網絡數據;騰訊最重要的是社交網絡數據、支付數據、交易數據;而百度最核心的是搜索數據、位置數據、交易數據。
從數據的用途來看,阿里巴巴用數據來進行目標營銷、提供個性化購物體驗、征信、提高物流效率、提供云服務;騰訊用數據來在社交和游戲方面進行目標營銷、優化信息流推薦;百度用數據來進行目標營銷、優化搜索結果,并建立了百度大腦。
有了大量獨特的數據和核心技術能力,BAT之間的爭奪將主要體現在人才上。高盛沒有在報告中列出三家公司分別為招攬人才開出了怎樣的價碼,但把百度給機器學習科學家開出的待遇,和美國科技巨頭做了比較:
從來自來自人力資源行業調查公司Paysa的數據來看,百度平均為每位機器學習科學家開出的總年薪達到22萬美元,和美國科技巨頭們相比處于中等水平,平均還提供2.4萬美元的簽約獎金。
另外,高盛還對三巨頭近年來在人工智能上的布局做了比較全面的梳理:
百度
憑借尖端技術在人工智能研究中處于領先地位
百度是全球人工智能領域的先行者,在語音識別和自動駕駛領域擁有領先技術。作為2016年開放自家深度學習平臺源代碼的第一家中國公司(可以用于語音/面部識別、數據分析、深度學習等方面的PaddlePaddle),該公司仍在通過2017年4月推出的阿波羅無人駕駛平臺強化其人工智能生態系統。
2015年9月-度秘
語音控制的人工智能個人助手(整合在百度移動搜索應用中)
2015年11月-DeepSpeech2
包含了一個大型神經網絡的語音技術,可以通過樣本學會將聲音與文字關聯起來,被《麻省理工科技評論》評選為“2016年10大突破性技術”之一。
2015年12月-無人駕駛部門
百度的無人駕駛汽車在北京完成路測,該公司還在硅谷組建了新的無人駕駛部門。
2016年8月-度視
一個針對移動設備打造的增強現實平臺(集成在百度移動搜索和地圖應用中),廣泛應用與搜索廣告領域
2016年9月-百度大腦
正式確立為百度的人工智能平臺
2016年9月-PaddlePaddle
一個百度最新開放源代碼的深度學習工具包
2016年9月-與哈曼合作
雙方合作開發集成百度人工智能技術的語音智能音箱。
2016年10月-百度移動應用8.0
升級后的移動搜索應用集成了智能搜索、人工智能個性化信息流、NLP和深度學習。
2016年12月-與肯德基合作
合作開發智能餐廳,通過面部識別技術判斷年齡、性別和面部表情,從而推薦餐品。
2017年1月-百度AR實驗室
目的是研究和打造能夠與個人設備密切整合的數字體驗,并將增強現實整合到搜索中
2017年1月-與北汽集團合作
雙方合作開發智能汽車技術和3級自動駕駛技術
2017年2月-百度投資RavenTech
這個實驗室的重點是人工智能、大數據和下一代操作系統。他們已經開發了一個人工智能語音助手平臺
2017年3月-與CometLabs合作
CometLabs是一家位于舊金山的基金,專門關注機器智能的發展
2017年4月-百度投資xPerception
xPerception專注于計算機視覺,包括物體識別和深度識別等模塊。
2017年4月-與哈曼合作
雙方共同開發基于云端的人工智能車內應用解決方案
2017年6月-與博世和大陸集團合作
進一步開發無人駕駛和車內移動服務
阿里巴巴
擁有世界領先的人工智能用例
阿里巴巴龐大的電子商務平臺2017財年的總交易額高達5470億美元,成為當今規模最大的人工智能用例之一。阿里巴巴為其5億多購物者設計的個性化戰略所取得的成功,證明機器學習與數據結合之后所帶來的顛覆效應。我們預計阿里巴巴將繼續通過阿里云利用其技術進一步改進算法,加強旗下資產的效益。
2015年7月-阿里小蜜
虛擬人工智能客服——該公司2016年10月稱它可以解決80%的問題。
2015年8月-DTPAI
這款通過阿里云提供的服務可以處理機器學習流程,該公司號稱是中國首款類似的人工智能平臺。
2016年3月-GnomeMagicLab
這個實驗室的重點是虛擬現實和增強現實技術,從而幫助阿里巴巴平臺上的賣家設置3D產品庫存,甚至最終開設虛擬現實商店。
2016年6月-阿里媽媽OCR
這項技術打破了之前的記錄,在ICDARRobustReading競賽中贏得第一。
2016年8月-阿里云ET
這是一套涵蓋視頻、圖像和語音識別技術的全套人工智能解決方案。
2016年8月-Buy+
這是一款2016年8月在淘寶造物節上推出的虛擬現實在線購物產品,并在2016年“雙11”當天推出,是全球范圍內首款同類產品。
2017年1月-阿里云上以GPU驅動的云服務
適用于人工智能的GPU驅動的云計算服
2017年3月-阿里巴巴投資WayRay
WayRay為智能汽車開發增強現實儀表盤,包括全息導航系統
2017年3月-PAI2.0
支持深度學習和機器學習的阿里云的新服務
2017年5月-Cainiao(阿里巴巴擁有47%)與北汽和東風汽車合作
此項合作將在100萬輛廂式貨車上配備人工智能輔助物流技術
騰訊
中國最大社交網絡正在掌控人工智能
雖然在BAT三家中進入人工智能領域稍晚,但騰訊2017年在西雅圖開張的人工智能實驗室既標志著神經網絡時代的來臨,也表明中國轉向基礎研究。
我們預計人工智能將改進騰訊廣告和游戲資產的精準度,從而幫助商業化程度普遍較低的產品組合提升回報,包括網民上網時花費時間最長的社交網絡、全世界最成功的PC和智能手機應用,以及全世界最大的在線閱讀和音樂用戶群。
2014年6月-騰訊投資ScaledInference
ScaledInference是一家通過云計算服務提供人工智能技術的神秘公司
2015年5月-騰訊投資CloudMedx
CloudMedx是一家醫療保健數據提供商,他們還會按照HIPPA標準進行健康分析和預測。騰訊在其種子輪投資630萬美元
2015年6月-優圖
騰訊向外部開發者開放面部識別和優圖科技的其他核心技術
2015年8月-騰訊智能計算與搜索實驗室
騰訊2015年成立的智能計算與搜索實驗室重點關注4個研究領域:搜索、自然語言處理、數據挖掘和人工智能。
2015年9月-Dreamwriter
騰訊發布了中國首款新聞寫作機器人
2015年11月-WHATLAB
微信與香港科技大學在2015年11月26日合作成立了人工智能技術實驗室
2016年2月-騰訊投資Diffbot
騰訊和Felicis領投了Diffbot的1000萬美元A輪融資,這家已經盈利的人工智能公司在評估跨網絡非結構化數據時,已經能在商業應用上實現人類級別的精確度。
2016年4月-騰訊人工智能實驗室
關注人工智能基礎研究
2016年4月-騰訊投資碳云智能
碳云智能是中國首家生物科技獨角獸,這是一家采用人工智能技術的健康數據挖掘創業公司,其2016年4月獲得騰訊領投的A輪融資時獲投10億元人民幣
2015年9月-騰訊投資Skymind
Skymind開發了Java開源深度學習庫,并在2016年9月通過騰訊和其他投資者融資300萬美元。
2016年12月-與微軟亞洲研究院合作
微軟開發的聊天機器人小冰將嵌入QQ厘米秀
2016年12月-騰訊天使平臺
騰訊為機器學習和高性能分布式計算框架設計的第三代計算平臺
2017年2月-騰訊投資Innovega
Innovega開發了增強現實隱形眼鏡和護目鏡
2017年3月-騰訊投資特斯拉(5%)
此次投資是為了加強聯網汽車和人工智能的開發
2017年4月-騰訊人工智能研究中心
在西雅圖設立新的研究中心將專注于機器智能,并與舊產品相整合
2017年8月-騰訊將在無人駕駛中支持人工智能
與多家業內企業(例如北汽集團)組建聯盟,在無人駕駛中開發人工智能技術
小巨頭
美團點評
美團點評(以下簡稱美團,未上市)2016年GMV達350億美元,總訂單數34億,平均訂單價格10.3美元,用戶的平均年度消費14次。美團覆蓋200個電商服務和產品類別,以及約2800萬POI和301萬活躍商家,在中國2800個城市提供服務。
截至2017年7月,美團的年度購買用戶2.7億,平均每天產生2000萬訂單(一年前為500萬),7月房間預定量為1800萬間夜(約占中國總量的三分之一),而餐飲外賣訂單取得了同比200%的增長。
數據:美團每日產生1.5PB的數據,公司存儲了200PB的數據。大數據是美團的關鍵,其業務模式需要為O2O和全渠道零售線上和線下數據的整合。數據采集、分析和應用能力,一起決定著美團平臺的客戶體驗。
技術基礎設施:美團的“O2O實時物流調度系統”,是整個供應鏈的“超級大腦”。調度系統基于大數據分析,包括數百萬歷史訂單、數十億快遞線路、數千萬不同的客戶和商家等數據,在100毫秒內生成最有效的快遞路線規劃。
美團每次派單通常需要上億次的計算以優化路線。這套系統讓美團能在平均28分鐘內完成快遞訂單。
這家公司成立了專門的團隊,在數據處理和預測建模中使用了機器學習技術。2017年,美團還招募了AI高手負責無人機和無人車業務,意在解決人口稠密地區的遞送需求。
問答美團點評SVP陳少輝
公司對AI的看法是什么?
美團的AI研發離不開具體的場景和業務規模,而且會是一個長期的創新投入。美團平臺上的訂單非常高頻且涉及眾多碎片化的SKU。所以服務行業的訂單完成比電子商務更復雜,只有通過技術+運營的方式,公司才能擴大業務、更好的服務客戶。
AI對美團業務的重要性體現在三個方面:1)個性化消費體驗,提高客戶留存率、購買率以及刺激消費2)為商家提供智能解決方案,開拓新商機3)算法和機器學習對解決商家、消費者、騎手之間的匹配至關重要。
陳少輝提供的數據顯示,中國本地服務市場每年增長約10%,整個市場規模約1.5萬億美元,假設互聯網滲透率能達到25%,美團能獲取其中10%的份額,運營利潤以25%計算,潛在利潤池接近100億美元。
滴滴出行
BAT共同參與投資的滴滴出行(未上市),是全球最大的移動交通平臺,處理的數據超過4500TB,收到200多億的路線請求,每天處理2000萬個訂單。
滴滴研究院正在專注于深度學習、人機交互、計算機視覺和智能駕駛技術。目前在AI方面的應用包括匹配司機和乘客,為客戶和司機提供更好的線路規劃,以及需求預測。
滴滴研究院院長是何曉飛,曾在雅虎研究院擔任研究員,也是國際模式識別學會會士(IAPRFellow)。滴滴今年一季度在美國加州山景城開設實驗室,滴滴美研由弓峰敏和卜崢領導。
科大訊飛
科大訊飛(002230.SZ)在中國智能語音行業中占有最大的市場份額,其產品的垂直應用領域包括教育、公共服務,汽車、客服、醫療保健以及其他消費品。
海康威視
經過16年的發展,海康威視(002415.SZ)已經成為全球最大的安防監控設備公司。在AI時代,我們認為來自龐大客戶基礎的數據集,會帶給海康威視強大的競爭優勢。
我們給予海康威視的股票中性評級,12個月目標股價28元(基于20倍2018年預計EPS)。主要風險:公共支出波動,競爭態勢變化。
其他中國AI公司
還有數以百計的AI初創公司,滲透入中國的各個行業并建立不同的服務模式。目前,他們覆蓋的領域大致包括:
基礎服務,例如數據資源和計算平臺
工業機器人和服務機器人
智能服務,例如客服和商業智能
技術服務,例如視覺識別和機器學習
我們認為其中的重要公司(keyplayers)包括:
語音和自然語言
思必馳
云知聲
出門問問
問答出門問問CEO李志飛
出門問問從為手機研發語音技術起步,然后開始專注于設計面向消費者的終端產品,例如智能手表Ticwatch,毛利率40%,平均售價200美元。李志飛表示,目前語音技術的瓶頸是自然語言理解,不幸的是短期內沒有解決方案。
計算機視覺
商湯科技
Face++
依圖
芯片和硬件
深鑒科技
智能機器
新松機器人自動化
大疆創新
安徽埃夫特智能裝備
醫療健康
碳云智能
農業
北方天途航空
智能駕駛
圖森未來
Minieye
服務機器人
優必選
Rokid
達闥科技
Roobo
旗瀚科技
圖靈機器人
問答RokidCFO王舜德和產品總監吳睿智
你們對行業有什么看法?如何差異化競爭
AI近年來越來越熱。Rokid一直專注于軟硬件的開發,現在處于發展的第二階段,我們計劃對外開放語音互動平臺,并提供給外部公司使用。
與大公司相比,Rokid更靈活,更愿意嘗試和驗證新技術、新理念和新用戶體驗。我們還在硅谷設立了實驗室,有大約10名來自加州大學伯克利分校的博士,在北京的實驗室也有一個博士團隊。
我們并不認為最近AI已經爆發到競爭階段,同行們都是從不同角度對消費者進行教育,市場仍然不成熟,行業是一片藍海。
其他
今日頭條
諾亦騰