1、人類進入了智能機器時代，人工智能技術將帶來新的產業發展浪潮。未來人工智能系統可從環境中采集全息信息，網絡化將虛擬的世界變得無限大。
2、在國內市場，小i機器人在人工智能技術創新和市場應用方面處于領先地位，其盈利模式和市場轉化能力開始清晰。
一、引言
2016年10月18日，錘子在上海舉辦了一場盛大的“錘子M1手機”全球發布會，本次發布會對“錘粉”和“錘黑”們來說是個狂歡的重要日子。不過對于大多數普通看客來講，“錘子”只是一種情懷甚至于是有點悲情的代名詞而已。
不過發布會中演示的另一款神器，在整場3小時發布會中，羅永浩出人意料的針對語音輸入法展開了近20分鐘的演示，期間毫無吝惜地用盡溢美之詞。
因為語音識別是一個世界性的難題，而錘子用的輸入法的語音識別準確率高于97%，1分鐘可識別400字。
相信講到這里，有人不禁會問：這不就是一款將語音翻譯成文字的軟件嗎?這項發明有這么偉大嗎?能改變我們的生活嗎?
那么我們的回答是：是的!非常偉大!
偉大之處在于，引領人類打開未來與電腦進行言語交流的一扇大門，屬于人機交互輸入端的一項重要技術。
人工智能無疑已經成為未來科技發展的主要方向之一。“新三板在線研究中心” 借此與大家一起去了解一下這個新興行業以及新三板中AI行業公司的投資機會。
二、2016年AI(人工智能)發展大事記
自2010年以來，國內人工智能逐漸進入爆發期，人工智能企業大量增長，一系列人工智能領域的創業公司和投融資機構進入大眾視野。
2016年3月，谷歌舉辦了一場人機圍棋對戰賽，勝者可以獲得100萬美元的獎勵。但是很可惜，人類代表李世石九段1：4大敗于谷歌開發的“人工智能系統AlphaGo”。
在本次人機大戰前夕，圍棋大師們紛紛寄言。聶衛平表示：我對人工智能有極大的懷疑，你們都是忽悠!圍棋，電腦絕不可能戰勝人類!李世石本人也曾說：除非出現不可理喻的低級失誤，否則我絕不會輸。人工智能向人類發起挑戰，還屬起步階段。我想下一次的人機大戰才會撞出火花，但這次不會。
可事實勝于雄辯，本次AlphaGo的表現確實可圈可點，不僅戰勝了前圍棋世界第一人李世石九段，更顛覆了許多人對于圍棋的理解，并掀起了一股職業棋手學習AlphaGo招數的熱潮。
有些偏激的人順勢又把“電腦威脅論”搬了出來，其實客觀的看待本次比賽，人類依舊是最終獲勝者。可以這么說，人工智能并不可怕，只要運用得當益處將大大高于威脅。
三、AI的發展歷史及趨勢
(1)AI的發展歷史
“人工智能”這一概念最早是在1956年的Dartmouth學會上被提及。“人工智能”是計算機科學的一個重要分支，它企圖窺探“智能”的實質是怎樣的，進而通過人工手段讓計算機具備像人類一樣的“智能”。
1956年的Dartmouth會議推動了人工智能第一次進步，出現了第一個計算機神經網絡模型，到了20世紀70年代由于該模型理論進步緩慢及計算機運算速度的限制，發展遇到瓶頸。
20世紀90年代，計算機技術的發展和理論創新再次推動AI的發展，現代計算機學習模型趨向成熟。IBM的深藍電腦在1997年戰勝國際象棋大師卡斯帕羅夫，說明計算機已經具備了一定獨立處理問題的能力。
進入21世紀，2006年計算機學習領域專家Hinton與其學生Salakhutdinov 在《Scinced》發表關于深度學習的論文，再次掀起了研究熱潮。谷歌開發的AlphaGo正是基于最新的深度學習技術，再加上大數據與數據分析能力，最終在2016年3月大比分戰勝了前圍棋世界第一人李世石九段。
(2)圖靈測試
圖靈測試是一項用于判斷計算機是否具備“智能”的測試。由阿蘭·麥席森·圖靈在1950年設計，其內容是，如果電腦能在5分鐘內回答人類測試者提出的一系列問題，且其超過30%的回答讓測試者誤認為是人類所答，則電腦通過測試，并被認為具有人類智能。
從以上例子就可以明顯看出，普通電腦的回答是基于程序預先設定的數據庫來回答的。而人工智能的回答經過明顯的分析，隨后給出具備人類情感的類似回答。
(3)AI的未來發展
《科學畫報》曾對人工智能的發展有過大致的劃分。
第一階段，應用階段(1980-2010)，在這一階段里，人工智能技術在軍事、工業和醫學等領域中的應用顯示出一定的經濟效益。
第二階段，融合階段(2010-2020)，人們可以用語言來操縱和控制智能計算機、互聯網、電視機和移動電話等。遠程醫療和遠程保健等遠程服務變得更為完善。
第三階段，自我發展階段(2020-2030)，智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行科學研究，還能自己生產產品。用可植入芯片實現人類、計算機和鯨目動物之間的直接通信。
第四階段，升華階段(2030-2040)，人工智能系統可從環境中采集全息信息，身處某地的人們可以更容易地了解和知曉其他地方的情況。人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更清楚的認識和更完善的解釋，并將這些全新的知識應用在醫療、保健和安全等領域。網絡化將虛擬的世界變得無限大，屆時，足不出戶將成為一種習慣。
四、AI主要派別和產業分層
(1)AI的理論派別
人工智能理論目前主要有符號主義、聯結主義、行為主義三大派別。聯結主義主要研究對象是模仿人的形象思維;符號主義則注重人腦的抽象思維;行為主義探索的是人類智能的行為特性和進化過程。現在最流行的深度學習技術就屬于聯結主義。
深度學習模型又分為淺層學習和深度學習。淺層學習是機器學習的第一次浪潮，反向傳播算法(BP算法)的發明，給機器學習帶來了希望。人們發現，利用BP算法可以讓一個人工神經網絡模型從大量訓練樣本中學習統計規律，從而對未知事件做預測。深度學習模型對疊多個層次，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實現對輸入信息進行分級表達。
(2)AI產業鏈分層
AI產業鏈可分為基礎層、技術層、行業應用層。
基礎層包括芯片、傳感器、存儲設備等硬件及大數據資源;技術層包括機器學習、自然語言處理、計算機視覺等;應用層主要分布在金融、醫療、安防、教育等領域。
五、AI應用層個股研究——智臻智能(新三板代碼834869)
(1)公司概況
上海智臻智能網絡科技股份有限公司由袁輝、朱頻頻和王俊共同出資組建，于2009年8月27日經上海市工商行政管理局嘉定分局批準，取得注冊號為310114002017985號《企業法人營業執照》。法人代表：袁輝。注冊資本：19,812,291.00萬人民幣。
由于公司經過多輪融資，導致股權比較分散，前十大股東中袁輝和朱頻頻系一致行動人。兩人作為公司創始人，合計持有股份占總股本比例21.94%，存在被第三方收購的風險。
(2)主營業務介紹
公司主要致力于智能服務機器人的技術提供和平臺運營，形成了以自然語 言處理、人機交互為核心技術的小i智能機器人平臺。
通過多年的技術積累以及大量的商業化應用，公司在自然語言處理、人機交互等方向掌握了一系列核心技術。基于核心技術，公司推出智能客服、智能知識庫、智能營銷以及相關的運營維護等一系列產業應用的解決方案，通過將小i機器人智能模塊加載在不同的軟件、硬件產品上，提升產品的智能化水平。
目前，公司客戶覆蓋通信、金融、電子政務、電子商務、智能家居和智能交通等多個領域。
銀行業和電信運營商屬于客服密集型行業，對智能客服機器人及其相關產品和技術開發的需求較高，因此，目前銀行業和電信運營商行業的收入仍占公司總收入較大比例，根據半年報顯示銀行和電信客戶貢獻占比為31.48%。
(3)財務分析
◆營業收入分析
本期營業收入與上一年比較增長4.03%，相對穩定。這是由公司客戶的性質決定的，公司目前收入來源主要是為銀行和電信企業提供“智能客服”。銀行和電信客戶貢獻占總收入31.48%。
此類大客戶的開發周期長，不過一旦開發成功，客戶粘性和轉換供應商成本很高，一般不會再選擇其他公司的服務，所以對收入穩定性貢獻度較高。
根據公司2016年10月17日披露的一份《重大合同》的公告顯示，公司控股子公司貴州小愛機器人科技有限公司在2016年10月14日與貴陽智能通簽訂《貴陽市人工智能大數據云服務平臺合同》，總金額5074.7萬元。
這項合同金額超過2015年全年營收，2015年全年營收4515萬元。本合同為2017年的公司業績提供了保障。
◆毛利率分析
本期毛利率為60.47%，與上一期比較略有提高，但整體變動不大。說明公司整體經營穩健，并且產品的定價和需求也處于穩定階段。高毛利率為今后的規模擴張和用戶收割提供了較高的安全邊際。
◆銷售費用與管理費用分析
本期銷售費用17,540,650.29元，較上一期增加79.55%，但是營收卻沒有明顯的增長，結合“營業收入分析”部分的解讀，這與大客戶開發的特點有關。因為大客戶開發周期較長且難度大，所以往往營收的增長會滯后于銷售費用的增長。
本期管理費用30,314,353.98元，較上一期下降41.95%。作為一家科技推動型公司，可以將管理費用與研發投入關聯起來。本期研發投入下降，一方面可能是優化財務的考慮;另一方面也與公司的商業模式轉型有關。
董事長曾坦言，作為一家企業，不光要專心做好產品核心，同時也要考慮投資者的感受。因此把握投入和產出的節奏也是未來重點考慮的環節。
◆凈利潤分析
本期凈利潤-30,663,182.76元，較上一期減少虧損18,931,084.84元。從營收和毛利角度看，對本期凈利潤虧損減少的貢獻不大。詳細分析可知，本次虧損減少的主要“功臣”是，管理費用大幅降低以及政府補貼的共同作用。本期政府補貼金額達到10,204,118.11元，比上期增加9,149,431.61元。
政府補貼計入損益比去年同期增加了914萬左右，管理費用減少2191萬元左右，銷售費用增加778萬左右。此三項變動占到本次凈利潤變動的八成左右，為主要變動。
(4)公司經營戰略及行業壁壘
公司目前主打的是企業級平臺，主要采取“軟件+服務”的運營模式。在軟件開發階段，公司先進行客戶調研、知識庫整理和應用開發，根據客戶需求定制開發智能機器人軟件，屬于定制模式，是公司主要的收入來源。
云平臺的運營屬于SAAS運營模式，客戶在云平臺上開立帳戶后，由公司協助客戶進行知識庫整理和日常運營維護。根據客戶所需交互服務量，公司分別采取免費、會員收費以及定制服務收費等模式。
此外，公司通過OEM、第三方合作的形式將核心交互能力加載到智能硬件產品上，使硬件產品具備語音對話交互、人臉識別和跟蹤、情緒識別和情緒表達、運動控制等多種擬人化功能。隨著公司核心技術在不同商業領域的應用，公司將采取更為靈活的商業模式，擴大產品影響力和市場份額，提高公司整體盈利能力。
公司管理層一方面堅持以市場需求為導向，繼續專注于主營業務的穩健發展;另一方面積極展開行業拓展和渠道下沉，擴大客戶行業覆蓋，豐富和優化現有產品，進一步增強產品和服務的競爭力，使公司主營業務保持穩步增長。
行業壁壘方面，智能機器人最主要分為三個層次的技術。第一層是算法和技術研究;第二層是具有高質量的數據;第三層是特定應用場景的積累。
這三層中，第二層和第三層的行業性壁壘最高。由于高質量的數據是需要時間積累的，所以行業經驗成為了主要壁壘。第三層是與具體客戶的定制場景有關，就以銀行“智能客服”系統舉例，只有積累了相關行業的成功經驗后才更容易幫助其他銀行做服務，知道消費者的需求點在哪里。
對于智臻智能的小i機器人來說，在2008年就與江蘇移動合作上線了智能客服系統;在2009年為交通銀行總行開發的智能MSN機器人上線，成為第一個金融領域服務的智能機器人。
根據公司統計，智臻智能的“智能客服”為建設銀行節省了約9000名電話客服人員，為招商銀行節省了約3000名電話客服人員。因此智能客服市場潛力巨大。
由此可見，小i機器人很早就已經介入金融和電信行業，因此有較深的行業經驗與場景積累，這是剛出道的科技類企業所不具備的。
(5)智臻智能評級參考
◆小i機器人并駕于微軟小冰、蘋果siri等世界級的智能語音機器人
◆已經擁有大品牌客戶的成功案例，如招商銀行，江蘇移動等
◆2016年10月簽下5074.7萬元重要合同
◆國內暫時找不到第二家類似的標的
◎公司處于持續虧損狀態，短期內扭轉困難
◎銷售收入增長速度高于營收增長，開發大客戶進度緩慢
◎研發投入有所減少，后續技術儲備需要加強
※綜合考慮，新三板在線研究中心認為給予適當的評級參考為——積極關注。
