华泰证券-人工智能主题系列报告之一:人工智能主题:产业化新篇章开启

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作者: 戴康
发布机构: 华泰证券
发布日期: 2017-03-08
证券研究报告 策略研究/专题研究 2017年03月07日 戴康 研究员 执业证书编号:S0570516060001 021-28972238 daikang@htsc.com 李弘扬 0755-82492080 联系人 lihongyang@htsc.com 相关研究 1《觅首提,寻变化》2017.03 2《布局年报“高送转”正当时》2017.03 3《再融资新规影响哪些标的?》2017.02 人工智能主题:产业化新篇章开启 人工智能主题系列报告之一 政府工作报告首提人工智能,重视主题逻辑变化 我们在 3 月 5 日报告《觅首提,寻变化—2017 政府工作报告解读》中提出 重视“两个变化”,人工智能作为战略性新兴产业,首次列入政府工作报告。 人工智能主题的历史行情主要由海外催化因素主导(如 AlphaGo 人机对 战),市场认知多停留在概念与实验层面,对人工智能的各行业应用及产业 化落地进度认识不足,担心国内上市公司业绩无法兑现。然而我们认为, 政策推动叠加国内巨头发力,开启人工智能产业化新篇章,将加速相关上 市公司业绩兑现。 政策推动叠加国内巨头发力,开启产业化新篇章 政策层面,除政府工作报告首提人工智能之外,两会前国家发改委正式批 复了 19 个国家工程实验室,其中有 3 个分属人工智能领域;科技部正在制 定人工智能专项规划,并加快项目立项、加大经费支持。百度李彦宏与小 米雷军相继提出相关两会提案,BAT 均已布局 AI 领域:百度牵头的深度学 习国家实验室已于 3 月 2 日揭牌;阿里云人工智能 ET 已具备智能语音交 互、情感分析等技能;腾讯已研发智能撰稿机器人。 人工智能行业应用空间广,产业化应用已初露端倪 人工智能将率先在医疗、金融、零售、交通等数据电子化水平较高、数据 较集中等行业大量涌现,市场规模具有足够想象空间。人工智能产业化应 用已初露端倪:百度“刷脸支付”入选 MIT 全球十大技术突破;人工智能 在精准医疗、安防监控、教育等领域已积累大量实验数据。在数据支撑、 技术突破、需求引导和政策推动的合力下,人工智能规模化应用已经具备 一定爆发基础。 政策助推产业发展趋势下,主题催化剂密集 人工智能作为政策扶持的新兴成长行业,潜在催化剂密集,关注产业政策、 技术突破、产品发布等。近期催化剂包括:1)人工智能专项规划有望近期 出台,覆盖大数据、计算平台、算法以及产业应用在内的四大维度;2)2017 年 IT 领袖峰会将于 4 月 1 日举行,BAT 三巨头将同台共话“智能新时代” 议题;3)柯洁等人类顶尖棋手将于 4 月再战 AlphaGo 等。 布局技术与应用两主线,关注“科赛飞”组合 两主线布局人工智能主题,关注“科赛飞”组合(科大智能、赛为智能、 科大讯飞):1)AI 技术层,具优势底层技术的公司享产业化先发优势,关 注:科大智能(与复旦合作类脑人工智能技术)、赛为智能(智能识别技术 应用于智慧交通等);2)AI 应用层,特定行业应用取得突破进展的公司, 关注:科大讯飞(智能语音交互产品) 。 风险提示:政策落地不及预期;产业发展不及预期。 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 1 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 老树新花,重视人工智能主题逻辑变化 市场普遍认为人工智能技术停留于概念和实验阶段,离产业化应用尚远。我们认为,政策 推动叠加科技巨头发力,将加速人工智能产业化落地。人工智能主题逻辑由海外因素主导 转为国内因素主导。 人工智能主题迎逻辑变化,由海外因素转为国内因素主导 人工智能主题的历史行情多由海外催化因素主导。例如最著名的 AlphaGo 战胜人类棋手 李世石之战,催化了 2016 年 3 月人工智能主题行情。市场对人工智能应用的认知,多停 留在机器学习的层面,对人工智能的各行业应用及产业化落地进度认识不足,担心上市公 司业绩无法兑现。 政府工作报告首提人工智能,开启产业化新篇章 从政策层面来看,在最近一年内,涉及人工智能产业的政策越来越频繁,中国对发展人工 智能的战略意图越来越凸显。国务院总理李克强在第十二届全国人大第五次会议发表的政 府工作报告中,首次提及了人工智能产业,报告中指出将加快培育壮大新兴产业,其中就 包括对新材料、人工智能、集成电路等技术的研发和转化;两会前国家发改委正式批复了 19 个国家工程实验室,其中有 3 个分属人工智能领域,涉及深度学习技术及应用、类脑 智能技术及应用及虚拟现实/增强现实技术及应用;2017 年年初的全国科技工作会议上, 科技部部长万钢透露目前正在编制人工智能的专项规划,并研究论证人工智能重大项目的 立项工作。如果参照相关政策在“互联网+”概念下掀动的浪潮,可以预期更多热钱和创 业者会涌入人工智能领域,开启国内人工智能产业化篇章。 国内科技巨头发力人工智能,引领产业化落地 百度李彦宏与小米雷军相继提出相关两会提案,倡导人工智能上升为国家战略。百度牵头 的深度学习国家实验室已于 3 月 2 日揭牌。李彦宏两会三个提案聚焦人工智能。百度关于 人工智能的提案分别是《关于利用人工智能和大数据技术,帮助解决走失儿童问题》、 《关 于打造智能交通信号灯,缓解交通拥堵问题》和《关于加强人工智能行业应用,构建国家 创新型经济》。我们认为,人工智能在交通信号上的应用,可在很大程度上改善目前城市 交通拥堵状况,在中国显得尤为迫切;人工智能在各行业应用,很可能进一步得到资本和 政策的支持。 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 2 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 人工智能行业空间广,产业化发展已初露端倪 市场对人工智能应用认知多停留在深度学习领域(如 AlphaGo),我们认为人工智能产业 化应用已初露端倪。百度“刷脸支付”入选 MIT 全球十大技术突破,人工智能在精准医疗、 安防监控、教育等领域已积累大量实验数据。在数据支撑、技术突破、需求引导和政策推 动的合力下,人工智能规模化应用已经具备一定爆发基础,行业想象空间大。 政策与技术合力推动,国内产业爆发条件初步具备 目前来看,政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破已为人工智能的发展提供了 基础条件;在数据支撑、技术突破和政策推动的合力下,人工智能规模化应用已经具备一 定爆发基础。 从技术层面来看,二十一世纪前十年一系列奠定人工智能研究进程的技术,如大数据、物 联网和深度学习算法的发展,为人工智能的爆发提供了基础。根据统计,2015 年全球产 生的数据总量达到了十年前的 20 多倍,物联网提供了计算机感知和控制物理世界的接口 与手段,摄像头和相机记录了关于世界的大量图像和视频,麦克风记录语音和声音,各种 传感器将它们感受到的世界数字化。这些技术带来了海量数据和人机频繁互动,使人工智 能变得更加实用,并已经通过多种方式在逐渐改变着我们的行业,渗透进我们的生活。 图表1: 全球传感器市场规模逐年扩大 资料来源:中国传感器制造行业发展前景与投资预测分析报告,华泰证券研究所 应用场景广泛,行业空间大 机器学习是人工智能的核心。机器可以利用算法分析数据、学习数据并不断进行“自我训 练” ,随后对现实世界情况作出判断和预测。Google 旗下的 DeepMind 已经成为人工智能 领域的明星,其团队开发的围棋人工智能程序 AlphaGo 在 2016 年与围棋世界冠军、职业 九段选手李世石进行人机大战,并以 4:1 的总比分获胜;随后又在中国棋类网站上以“大 师” (Master)进行注册,并与中、日、韩等国数十位围棋高手进行快棋对决,连续 60 局 无一败绩;中国第四范式拟打造大规模分布式机器学习建模平台和人工智能应用者开发平 台,为数据科学家和系统工程师等提供支持。机器学习拓展了人工智能的领域范围,越来 越多的机器辅助功能正逐渐变为可能。 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 3 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 图表2: 机器学习相关公司产品应用和融资额 公司 国家 产品应用 市值/估值/融资额 DeepMind 英国 AlphaGo、医疗健康、谷歌内部产品应用。 以 4 亿英镑被谷歌收购 Bonsai 美国 Inkling 脚本语言和集成开发环境 Mastermind 新获 600 万美元融资 Skymind 美国 深度学习企业应用包 SKIL、开源框架 Deeplearning4j 种子轮融资 300 万美元 Preferred Networks 日本 深度学习操作系统 Chainer,机器学习在物联网的应 用 三轮融资 1730 万美元 Uptake 美国 为铁路、建筑等大行业提供数据预测分析 SaaS 服务 估值 11 亿美元 Indico 美国 为数据科学家提供图像、文本的识别和分析的工具 三轮融资 318 万美元 第四范式 中国 金融应用和「先知」平台 A 轮融资数百万美元 资料来源:机器之心, 华泰证券研究所 人工智能产业链可以根据技术层级从上到下,分为基础层、技术层和应用层,不同层级需 要不同规模的投入,具有不同的战略布局。基础层是构建生态的基础,价值最高,布局时 间也最长,众多互联网公司拥有大量的用户注册和运营信息,通过整合可以搭建“硬件+ 软件+数据”的整体方案解决平台,如谷歌、Facebook 和百度等企业;技术层是由基础层 过渡到应用层的中间环节,需要进行中长期布局,软件公司作为以软件技术为基础的公司, 拥有大量的研究型与技术型人才,可以通过对算法的研究与创新,以技术作为突破口,建 立技术优势,如微软、IBM 等老牌巨头;应用层直接对接解决方案,投入低,变现能力快, 直接面向消费者群体,可以通过细分市场数据,建立多维度的场景应用,逐步积累用户, 如苹果、亚马逊和众多创业公司等。 图表3: 人工智能广义产业链全景 资料来源:艾瑞咨询,华泰证券研究所 人工智能将率先在医疗、金融、零售、交通等数据电子化水平较高、数据较集中等行业大 量涌现,用以解决行业痛点。在医疗领域,人工智能可以为千百万人改善健康状况,提供 临床决策支持、病人监控、医疗管理等技术;在金融领域,智能个人身份识别可以解决金 融终端安全隐患,智能高频交易可以提高金融决策效率;在零售领域,人工智能将提供精 准化、个性化搜索,降低营销和运营成本,提升用户体验并迎合消费升级;在交通领域, 人工智能将会用于无人驾驶、智能汽车、智能交通分流等场景,从而有效解决现行交通中 普遍存在的驾驶感受差、事故易发、道路交通拥堵等问题。 市场投入增大,巨头押注布局 科技巨头在人工智能上的投入明显增大,一方面网罗顶尖人工智能的人才,另一方面加大 投资、并购力度,行业发展空间巨大,昭示着人工智能的春天已经到来。 人工智能市场规模和全球投资总额逐年增长,各国对人工智能的发展日益重视。数据显示, 2015 年全球人工智能市场规模到达 1683.9 亿元,预计 2020 年将达到近 3700 亿元,年 复合增长率预计 17%;2014 年人工智能领域全球投资额为 10 亿美元,同比增长近 50%。 欧美等发达国家纷纷从国家战略层面加紧布局人工智能,各自推出国家大脑计划,如美国 的“国家机器人计划” 、欧盟的人脑工程、日本经济产业省的“新产业结构蓝图”等。 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 4 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 图表4: 全球人工智能领域市场规模 图表5: 人工智能领域全球投资总额 资料来源:物联中国,华泰证券研究所 资料来源:VentureScanner,华泰证券研究所 全球科技巨头纷纷在基础层、技术层、应用层全面布局人工智能,通过深厚的技术底蕴, 持续扩展应用场景。 “人工智能+医疗”的龙头 IBM Watson 在全球智能医疗决策支持市场 的规模预计在 2019 年达到 2000 多亿美元,IBM 智慧医疗业务前景广阔;Google 则聚焦 于机器学习,如建设以 Nest 为基础的智能家居生态系统、开发全球第一款完全自动驾驶 原型车“豆荚车” 、探索智慧医疗细化领域的应用前景;Facebook 成立了人工智能研究团 队,并专注于图像识别领域,近年来收购的初创企业都与人脸识别技术有关。 众多国内企业嗅到人工智能领域所蕴含的巨大商机,纷纷投入到人工智能的研发之中。作 为天然的大数据企业,百度拥有强大的数据获取能力和数据挖掘能力,已于 2014 年正式 发布整合了大数据、百度地图 LBS 的智慧商业平台,由其牵头筹建的深度学习国家实验 室已于 3 月 2 日揭牌;阿里云宣布推出的人工智能 ET 已具备智能语音交互、图像/视频识 别、交通预测、情感分析等技能;腾讯研发出的智能撰稿机器人 Dreamwriter 可以在第一 时间自动生成稿件,一分钟内将重要资讯送达用户。 图表6: 科技巨头在人工智能领域的竞争与布局 公司 国家 产品应用 谷歌 美国 第二代深度学习系统 Tensorflow、机器学习技术、智能家居系统、 市值 5437 亿美元 无人驾驶原型车、TPU 芯片 市值/估值/融资额 Facebook 美国 多个开源框架和硬件平台,Messenger、社交网络和定向广告等多 市值 3682 亿美元 项产品和服务 亚马逊 美国 云服务、Echo 等智能家居、机器人、电商产品应用 市值 3969 亿美元 微软 美国 CNTK 等开源框架,Cortana、小冰等多项产业和服务,硬件 市值 4488 亿美元 IBM 美国 Watson、行业认知计算解决方案、量子计算机等 市值 1518 亿美元 苹果 美国 基于智能手机等硬件的多项产品和硬件、智能助手、智能家居、医 市值 6091 亿美元 疗等 百度 中国 开源框架 PaddlePaddle、百度大脑、自动驾驶、互联网应用 阿里巴巴 中国 云服务、人工智能平台 DT PAI、人工智能系统 ET、电商产品应用 市值 2635 亿美元 腾讯 中国 互联网应用 NVIDIA 美国 GPU、深度学习超级计算机 DGX-1、自动驾驶超级计算机 Xavier 市值 366 亿美元 英特尔 美国 CPU、Xeon Phi、Nervana 市值 1782 亿美元 高通 美国 移动智能设备芯片 市值 970 亿美元 市值 636 亿美元 市值 2645 亿美元 资料来源:机器之心,华泰证券研究所 产业化拐点到来,应用初现端倪 图像识别技术率先产业化。依托计算机视觉和深度学习技术,计算机可以对图像进行处理、 分析和理解,从而为用户提供信息并进行人机交互。在图像识别技术具体应用方面,旷视 科 技 旗 下 产 品 Face++ 现 已 成 长 为 世 界 最 大 的 人 脸 识 别 技 术 平 台 , 并 推 出 了 Face++Financial、Face++Security、Face++BI 等人脸验证解决方案产品,以应用于金融、 安防、零售等领域;百度“Paying with Your Face”刷脸识别技术荣登 MIT 全球十大突破 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 5 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 性技术榜单;美国 Affectiva 公司在情绪识别技术方面、新加坡 ViSenze 在商品推荐导购 技术方面进行了实践。随着专门的神经网络和专门的视觉硬件等技术的成熟,计算机视觉 和人类视觉之间的差距正不断缩小,计算机视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。 图表7: 计算机视觉相关公司产品应用和融资额 公司 国家 产品应用 市值/估值/融资额 Clarifai 美国 图像及视频识别 API A 轮融资 1000 万美元 Affectiva 美国 实时面部表情分析和情绪识别解决方案 四轮融资 3372 万美元 ViSenze 新加坡 电子商务、移动商务、在线广告等图像识别解决方案 两轮融资 1400 万美元 Ditto Labs 英国 数字媒体、广告营销、社交图片识别分析 四轮融资 968 万美元 商汤科技 中国 人脸识别、危险品识别、行为检测、车辆检测等的安防监 B 轮融资数千万美元 控系统 旷视科技 中国 Face++人脸识别云服务平台、Image++图像识别平台、 估值约 10 亿美元 VisionHacker 移动游戏工作室 依图科技 中国 图像识别、智能审核、图片增值等云服务 B 轮融资千万美元 图普科技 中国 云服务、人工智能平台 DT PAI、电商产品应用 A 轮融资百万美元 资料来源:机器之心, 华泰证券研究所 智能驾驶产业化趋势明确。智能驾驶可以实现交通交由自动驾驶汽车接管,实现人与货物 的实时接取和运送,从而彻底改变城市运行机制和居民生活。目前,打车软件公司 Uber 已推出无人驾驶汽车载客服务,在美国东部宾夕法尼亚州匹兹堡市上路试运行;福特宣布 计划在 2021 年前开发出没有方向盘和踏板的全自动驾驶汽车;特斯拉一直是智能网联汽 车领域的先行者,并在不断尝试打造基于大数据和深度学习的系统,在全世界范围内,特 斯拉汽车通过与驾驶员互动收集信息,通过空中升级的方式将各种信息推送给车辆,致力 将智能驾驶打造成更安全的交通方式。此外,智能汽车的出现将会重塑整个汽车产业链, 用于辅助驾驶系统和互联泊车方面的传感器技术和电池技术将会进一步得到提升。 图表8: 智能驾驶相关公司产品应用和融资额 公司 国家 产品应用 市值/估值/融资额 Tesla 美国 电动汽车 20 亿美元融资 Drive.ai 美国 自动驾驶汽车 1200 万美元融资 Mobileye 以色列 汽车工业的计算机视觉算法和驾驶辅助系统的 芯片技术的研究 5.15 亿美元融资 nuTonomy 新加坡/美国 城市自动驾驶的算法和软件 A 轮融资 1600 万美元 Peloton 美国 自动驾驶卡车 四轮融资 1840 万美元 SmartDrive 美国 交通安全和表现的智能解决方案 六轮融资 1.8 亿美元 Zoox 美国 全自动驾驶 A 轮融资 2 亿美元 图森互联 中国 计算机视觉和深度学习 A 轮融资 5000 万人民币 Minieye 中国 辅助驾驶系统 A 轮融资数千万元 资料来源:机器之心,华泰证券研究所 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 6 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 主题催化剂密集,关注“科赛飞”组合 政策助推产业发展,主题催化剂密集 人工智能作为新兴成长行业,在政策扶持趋势下,后续潜在催化剂密集,配套政策、技术 突破等行业进展会加快到来。近期催化剂包括: 1) 人工智能专项规划有望近期出台。2017 年 1 月 10 日,在全国科技工作会议中,科技 部部长万钢透露,目前正在编制人工智能的专项规划,同时还在研究论证人工智能重 大项目的立项工作。媒体称,专项规划内容将会覆盖大数据、计算平台(如人工智能 芯片)、算法以及产业应用在内的四大维度。 2) 2017 年 IT 领袖峰会将于 4 月 1 日在深圳举行,会议将邀请马云、李彦宏、马化腾、 李开复、熊晓鸽等 80 多名知名学者、企业领袖和投资家参会,BAT 三巨头将同台共 话“智能新时代”议题; 3) 柯洁将于今年 4 月在乌镇挑战 AlphaGo 慢棋,与人工智能较量。人类在慢棋上优势大 于快棋,因此本次比赛可视为深度学习算法更高层面的测试,是人类与 AlphaGo 的终 极一战。 关注“科赛飞”组合:科大智能、赛为智能、科大讯飞 紧跟国家工程实验室人工智能规划方向,把握技术层和应用层两条主线: 1) 技术层。有重大项目、与政府和高校有深度合作的公司优先受益,关注:科大智能 (2016.12.27 公司公告表明与复旦大学签署《关于共建复旦大学-科大智能智能机器 人联合实验室合作协议》 ,围绕类脑人工智能在医疗康复中的应用立项,与发改委今日 批复国家实验室的人工智能领域方向一致) 、赛为智能(主营业务包含城市轨道交通智 能化系统等产品,智能无人机产品曾受习近平总书记视察) ; 2) 应用层。已经具备行业应用产品且获得突破性进展的公司,有望引领人工智能产业化, 关注:科大讯飞(智能语音应用方向拥有语音合成,DingDong 智能音箱、AIUI、讯 飞听见、讯飞车载语音系统、讯飞智能阅卷系统等,国内智能语音领域的领先公司)。 风险提示:政策落地不及预期;产业发展不及预期。 谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准 7 策略研究/专题研究 | 2017 年 03 月 07 日 免责申明 本报告仅供华泰证券股份有限公司(以下简称“本公司”)客户使用。本公司不因接收人 收到本报告而视其为客户。 本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制,但本公司对该等信息的准确性及完整 性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在 不同时期,本公司可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时, 本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。本公司不保证本报告 所含信息保持在最新状态。本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改, 投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本公司力求报告内容客观、公正,但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考,不构成所 述证券的买卖出价或征价。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务 状况以及特定需求,在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身 特定状况,并完整理解和使用本报告内容,不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对 依据或者使用本报告所造成的一切后果,本公司及作者均不承担任何法律责任。任何形式 的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。 本公司及作者在自身所知情的范围内,与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的 利害关系。在法律许可的情况下,本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司 所发行的证券头寸并进行交易,也可能为之提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金 融产品等相关服务。本公司的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做 出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。 本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可,任何机构或个人不得以翻版、复制、 发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊 发的,需在允许的范围内使用,并注明出处为“华泰证券研究所”,且不得对本报告进行 任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权力。所有本报告中使用 的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。 本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格,经营许可证编号为:Z23032000。 全资子公司华泰金融控股(香港)有限公司具有香港证监会核准的“就证券提供意见”业 务资格,经营许可证编号为:AOK809 ©版权所有 2017 年华泰证券股份有限公司 评级说明 行业评级体系 公司评级体系 -报告发布日后的 6 个月内的行业涨跌幅相对同期的沪深 300 指数的涨跌 幅为基准; -报告发布日后的 6 个月内的公司涨跌幅相对同期的沪深 300 指数的涨 跌幅为基准; -投资建议的评级标准 -投资建议的评级标准 增持行业股票指数超越基准 买入股价超越基准 20%以上 中性行业股票指数基本与基准持平 增持股价超越基准 5%-20% 减持行业股票指数明显弱于基准 中性股价相对基准波动在-5%~5%之间 减持股价弱于基准 5%-20% 卖出股价弱于基准 20%以上 华泰证券研究 南京 北京 南京市建邺区江东中路 228 号华泰证券广场 1 号楼/邮政编码:210019 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