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计算机视觉研究报告.pdf

发布时间：2022-07-03 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：2.18M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    证券研究报告 2018 年 9 月 5 日 主题研究 目标 评级 价格 推荐 推荐 51.00 25.00 P/E (x) 2018E 2019E 24.9 18.5 20.1 16.1 科技 沪深300 中金科技 股票名称 海康威视-A 大华股份-A 主要涉及行业 ) % ( 值 对 相 120 110 100 90 80 70 2017-09 2017-12 2018-03 2018-06 2018-09 相关研究报告 • AI+汽车：通用无人驾驶距离我们还有多远？ (2018.09.03) • 汽车电子：自动驾驶推动汽车传感器市场快速发展 (2018.08.20) • AI+安防：AI 助力安防行业拓宽边界 (2018.08.16) • 金融,科技 | AI+金融：人工智能成为长远发展的有力发动机 (2018.08.13) 计算机视觉：商汤向左、旷视向右 观点聚焦 投资建议 计算机视觉是人工智能在中国落地最顺利的技术。和语音相比， 计算机视觉是一条更有技术深度，更多应用场景的好赛道。从目 前的落地进展来看，移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，医疗 /无人驾驶的商业化有待成熟。我们注意到，以商汤、旷视、依图 为代表的 AI 头部企业战略出现向平台企业或软硬一体化企业发展 的分化趋势，深兰、扩博等新计算机视觉公司也在机器人、零售 等新领域快速崛起，建议投资人密切关注行业发展趋势。 理由 计算机视觉是一条有深度有场景的好赛道：和语音相比，计算机 视觉有更丰富的应用场景，并且每个场景都对 1）数据的种类与数 量，2）技术的难易度，以及 3）误判的容忍度有不同的要求。这 些不同有利于技术公司通过提供差异化服务，实现其附加价值， 很难出现互联网行业那样赢者通吃的局面。 移动互联网/安防领跑，零售/物流跟进，医疗/无人驾驶有待成熟： 经过一年多的落地实践，落地的速度开始出现分化。社交、咨询、 游戏、电商等移动互联网场景，以及门禁等安防领域，因为数据 比较容易获得，以及对误判容忍度相对较高，发展非常迅速。接 下来，我们预计零售、物流、制造业等企业场景以及家庭安防等 家居场景开始成熟。另一方面，无人驾驶及医疗对辨别的准确性 要求高，数据复杂程度高，短期很难实现大规模商用。 商汤向左，旷视向右，AI 公司战略出现分化：过去一年，以商汤、 旷视、依图为代表的机器视觉算法头部企业快速崛起。从开始的 计算机视觉技术供应商，逐渐发生了战略的分化：1）商汤打造算 法平台，致力于成为 AI 时代的电力公司；2）旷视强调软硬一体化 的垂直能力，以覆盖广泛应用领域；3）依图发挥云计算等技术优 势，深耕安防与医疗两大领域。此外，深兰、扩博等后起之秀则 拓展机器人、零售等新领域。目前判断各家公司战略孰优孰劣还 为时尚早，建议投资人密切关注行业发展趋势。 风险 计算机视觉技术发展不及预期。 黄乐平 分析员 leping.huang@cicc.com.cn SAC 执证编号：S0080518070001 SFC CE Ref： AUZ066 杨俊杰 联系人 junjie.yang@cicc.com.cn SAC 执证编号：S0080117090047 资料来源：万得资讯、彭博资讯、中金公司研究部 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 目录 计算机视觉：商汤向左，旷视向右 ..................................................................................................................................... 3 计算机视觉是变现最顺利的人工智能技术 ........................................................................................................................... 3 落地速度出现分化，数据可得性，算法成熟度，服务的容错率是主要影响要素 ........................................................... 4 技术发展趋势：提高预测精度，降低数据标注成本 ........................................................................................................... 6 企业发展战略开始分化，商汤向左，旷视向右 ................................................................................................................... 6 建议关注公司：商汤、旷视、依图、云从、深兰、扩博 ................................................................................................... 8 图表 图表 1: 2017 年中国人工智能市场结构 ...................................................................................................................................... 3 图表 2: 2017 年中国计算机视觉行业市场构成 .......................................................................................................................... 3 图表 3: 2016 年中国 AI 领域融资情况 ......................................................................................................................................... 3 图表 4: 2016 年美国 AI 领域融资情况 ......................................................................................................................................... 3 图表 5: 各个场景落地速度开始分化 .......................................................................................................................................... 4 图表 6: 计算机视觉主要应用的数据可得性与技术难度（颜色越深表示容错率越小） ....................................................... 4 图表 7: 商汤科技的直播美颜方案 .............................................................................................................................................. 5 图表 8: 公安大数据分析平台 ...................................................................................................................................................... 5 图表 9: 支付宝人脸支付 .............................................................................................................................................................. 5 图表 10: 缤果盒子无人便利店 .................................................................................................................................................... 5 图表 11: 肺癌影像智能诊断系统 ................................................................................................................................................ 6 图表 12: Waymo 的自动驾驶模拟系统 Carcraft .......................................................................................................................... 6 图表 13: 计算机视觉技术不断演进 ............................................................................................................................................ 6 图表 14: 各类型公司优势比较 .................................................................................................................................................... 7 图表 15: AI 头部初创企业赛道选择呈现差异化 ......................................................................................................................... 7 图表 16: 中国主要计算机视觉公司业务布局 ............................................................................................................................ 8 图表 17: 中国主要计算机视觉公司情况 .................................................................................................................................... 8 图表 18: AI+安防，视频结构化处理，打造智慧城市 ................................................................................................................ 9 图表 19: 商汤 SenseAR 增强现实感特效引擎 ............................................................................................................................ 9 图表 20: 旷视科技 Face++平台 – 人脸比对功能演示版 ........................................................................................................ 10 图表 21: 旷视科技手机生态圈解决方案的应用场景案例 ...................................................................................................... 10 图表 22: 依图蜻蜓眼™车辆大平台应用场景 ............................................................................................................................ 11 图表 23: 依图蜻蜓眼™人像大平台特点 .................................................................................................................................... 11 图表 24: 依图 care.ai™智能医学影像平台的系统 .................................................................................................................... 11 图表 25: 依图“问诊熊”导诊小程序提高医患双方效率 ...................................................................................................... 11 图表 26: 云从人证票核验系统 .................................................................................................................................................. 12 图表 27: 云从轨迹追踪系统 ...................................................................................................................................................... 12 图表 28: 云从智能人脸检索系统 .............................................................................................................................................. 12 图表 29: 云从“炬眼”智能人脸识别相机 .............................................................................................................................. 12 图表 30: 扩博业务#1：视觉+风电 ............................................................................................................................................ 14 图表 31: 扩博业务#2：视觉+零售 ............................................................................................................................................ 14 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 2
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 计算机视觉：商汤向左，旷视向右 计算机视觉是变现最顺利的人工智能技术 计算机视觉是中国 AI 市场的最大组成部分。根据中国信通院 2018 年 2 月发布的报告数据， 2017 年，中国人工智能市场中计算机视觉占比 37%，以 80 亿元的行业收入排名第一。安 防影像分析是目前计算机视觉最大的应用，据艾瑞咨询预测，2017 年占比约 67.9%。其他 主要应用包括广告、互联网等。 从 AI 领域融资规模来看，根据 CB Insight 的统计，2016 年中国计算机视觉公司融资总额占 AI 总体 24%，远超出美国的 7%。 图表1: 2017 年中国人工智能市场结构 图表2: 2017 年中国计算机视觉行业市场构成 资料来源：中国信通院，中金公司研究部 资料来源：艾瑞咨询，中金公司研究部 图表3: 2016 年中国AI 领域融资情况 图表4: 2016 年美国AI 领域融资情况 资料来源：CB Insights，中金公司研究部 资料来源：CB Insights，中金公司研究部 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 3 37%22%16%14%11%计算机视觉语音自然语言处理基础算法及平台芯片67.9%18.1%4.0%3.8%3.7%1.7%0.9%安防影像分析广告营销解决方案互联网娱乐云服务、SDK 等手机创新领域图像识别/NLP24%语音识别24%机器人9%汽车17%无人机5%机器学习15%处理芯片2%科技平台4%图像识别/NLP7%语音识别16%机器人7%汽车7%无人机1%机器学习21%处理芯片32%科技平台9%
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 落地速度出现分化，数据可得性，算法成熟度，服务的容错率是主要影响要素 最近几年机器视觉行业实现快速发展的背景是：2015 年基于深度学习的计算机视觉算法在 ImageNet 数据库上的识别准确率首次超过人类，同年 Google 在开源自己的深度学习算法。 这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、 医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运用当中，由于数据可得性，算法成熟度，服 务的容错率等因素的影响，落地的速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑，零售/物流 跟进，医疗/无人驾驶发展较慢。 图表5: 各个场景落地速度开始分化 资料来源：中金公司研究部 图表6: 计算机视觉主要应用的数据可得性与技术难度（颜色越深表示容错率越小） 资料来源：中金公司研究部 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 4 物体识别场景识别人脸识别（体态识别）较为成熟初步成熟起步阶段制造业无损检测自动分拣教育机器阅卷校园身份认证物流仓储无人车无人驾驶汽车金融远程开户、刷脸取款医疗影像诊断零售无人售货机安防疑犯追踪车牌识别移动互联网身份认证、AI美颜AI拍照/视频广告落地进程人流管理/货架管理数据可得性技术难度文字人脸物体场景易中难安防车牌识别安防静态分析无人驾驶ADAS医疗影像安防动态分析互联网金融AI美颜无人零售
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 ► 移动互联网：计算机视觉在移动互联网上的应用目前主要包括：1）互联网直播行业的 主播美颜；2）鉴黄、广告推荐等视频分析；3）智能手机里的 AI 美颜和人脸解锁。一 方面，移动互联网行业数据较为丰富，数据可得性较高；另一方面，由于应用多为“锦 上添花”型的娱乐、广告应用，容错率较高，技术难度相应下降。因此计算机视觉在 移动互联网得以快速顺利落地。 ► 安防领域：安防领域是人脸识别技术最成熟的落地领域，也是 AI 视觉公司普遍首先切 入的细分领域。安防领域的特性在于：1）公共安全的刚需应用，可极大提高效率；2） 市场预算分级、高度碎片化，且政府订单为主，可有效贡献收入；3）深度赛道，不断 面临新问题与新需求，问题难度跨度大（简单需求如车牌识别、困难需求如动态识别 与犯罪预防等）。作为公共安全的刚需应用，安防领域计算机视觉未来将继续向多模态 融合、万路以上广联网发展。 图表7: 商汤科技的直播美颜方案 图表8: 公安大数据分析平台 资料来源：Hksilicon，中金公司研究部 资料来源：数字冰雹，中金公司研究部 ► 金融领域：人脸识别在金融领域已出现多种解决方案，伴随识别准确率上升，远程开 户已在互联网金融行业得到广泛应用，人脸支付、刷脸取款等开始被各大银行采用。 金融领域的计算机视觉应用面临如下挑战：1）人脸与身份证信息的人脸比对技术壁垒 相对较低，服务容易陷入同质化竞争，2）无现金趋势影响刷脸取款等服务的普及，银 行对更复杂的 AI 服务仍持较谨慎态度。 ► 零售领域：AI 在零售行业的应用不是简单的无人零售，而是需要利用 AI 技术改造零售 流程，实现提高效率降低成本的目的。AI 公司除了提供技术以外，可能需要提供包括 一系列咨询战略方案在内的整体方案。 图表9: 支付宝人脸支付 图表10: 缤果盒子无人便利店 资料来源：支付宝，中金公司研究部 资料来源：36 氪，中金公司研究部 ► 医疗领域：医疗数据碎片化严重，各种疾病需要的影像资料不同，数据标注需要有专 业医师参与，成本高，进展慢。导致发展低于预期。 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 5
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 ► 无人驾驶：无人驾驶涉及采集摄像头、雷达等多种数据，并根据多重数据进行车辆、 物体、道路、行人等不同识别后进行决策。我们认为离实现通用无人驾驶还早，在限 定场景下实现商用的机会较大。 图表11: 肺癌影像智能诊断系统 图表12: Waymo 的自动驾驶模拟系统Carcraft 资料来源：依图科技，中金公司研究部 资料来源：Waymo，中金公司研究部 技术发展趋势：提高预测精度，降低数据标注成本 随着技术的不断发展，计算机视觉能够识别信息的种类从最初的文字信息，到人脸，人的 体态识别，以及各种不同的物体。能够识别的精度也从最初的人 1:1 比对，到用于门禁系 统等 1：N 比对，以及用在黑名单监控等场景的 M:N 动态监控。 除了提高算法精度以外，提高数据标注的效率也是计算机视觉公司重要的课题之一。Google、 Microsoft 等互联网公司相继推出了自动标注系统 AutoML 和 Cognitive Services。商汤科技、 扩博智能等 AI 公司也通过运用半监督学习、迁移学习（transfer learning）、主动学习（active Learning）等技术，提高数据标注的自动化程度，达到提高效率，降低成本的目的。 图表13: 计算机视觉技术不断演进 资料来源：中金公司研究部 企业发展战略开始分化，商汤向左，旷视向右 计算机视觉技术在中国的快速落地，吸引了以商汤、旷视、依图为代表的以算法为核心竞 争力的 AI 初创公司，拥有强大数据采集及软件开发能力的互联网公司，海康、大华、宇视 等深耕安防行业的公司，以及华为、平安等科技行业巨头。经过一年多的发展，各个公司 根据自己资源禀赋的不同，企业战略出现了分化。 ► 各类公司初始时在产业环节中各有偏好：初创企业在算法与模型训练上占优；互联网 企业则拥有天然的数据优势；安防企业则凭借极强的工程能力加速安防项目落地。后 起之秀如深兰则选择细分市场广泛落地。 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 6 1:1人脸验证1：N静态人脸识别M：N动态人脸识别体态识别与行为预测
    中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 ► 从行业机会而言，互联网巨头利用自己强大的数据优势和丰富的内部应用场景，提升 自身业务场景的增值服务，如阿里巴巴的淘宝拍立淘、腾讯优图在手机 QQ 与微信的 应用、今日头条的短视频甄别等。AI 头部初创企业近年来融资动作频繁，受到资本市 场的青睐，在资金方面暂无瓶颈，然而面临互联网巨头的挑战，商汤等初创企业或应 依托已有的独立设计算法的能力，构建平台型解决方案，在研发能力与方案落地速度 上取胜。 图表14: 各类型公司优势比较 资料来源：中金公司研究部 AI 头部创业公司布局思路各异：在商汤、旷视、依图等头部企业看，各家战略思路差异明 显。商汤致力于构造平台，专注底层基础应用，力图在完善平台后于其他领域快速落地。 旷视则在致力于在安防、金融、零售、汽车、教育等广泛领域提供软硬件一体化的解决方 案。依图则表现出对安防、医疗两大领域的专注深耕，依托产品化、工程化能力深入落地。 图表15: AI 头部初创企业赛道选择呈现差异化 资料来源：商汤科技，旷视科技，依图科技，深兰科技，扩博智能，中金公司研究部 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 7 AI头部初创企业AI初创企业互联网企业海康、华为等安防企业算法有独立设计算法能力一般用外部开源算法或其他途径获取算法资金实力雄厚，薪酬丰厚可广泛吸引人才没有配备行业内顶尖的算法科学家算力有独立设计超算缺乏足够资金支持自身的超算强较强数据依靠客户提供依靠客户提供强安防等行业较强工程能力较弱，创始人学者居多弱强，首先应用于自身业务场景强，依托于政府项目其他评论需要以足够的数据训练模型构建护城河竞争力有限，在差异化较高的细分领域有一定机会如果要达到全球一流水平，需要持续投入，是否愿意持续投入存疑招大量人可以解决工程能力问题，但技术突破取决于研发能力提高赛道商业模式主要供应商竞争格局移动互联网软件SDK；3D光学模块商汤、旷视两强相争，面临互联网巨头挑战安防AI引擎；整体解决方案商汤、旷视、依图、云从、深兰产品化、工程化能力要求较高，面临安防龙头的挑战金融人脸比对服务；身份验证服务商汤、旷视、依图、云从、深兰技术门槛较低、价格敏感度高、商业化程度高无人购物解决方案、消费者分析、货架分析、智能检测平台商汤、旷视、深兰、扩博无人零售货柜、兜售机器人制造与销售深兰驾驶员、碰撞预警系统商汤、旷视自动驾驶、智能公交制造与销售深兰医疗医疗影像识别系统、病例识别系统、导诊程序依图参与者较少，难度较高零售汽车软硬件一体厂商较少，面临互联网巨头挑战尚处初期，难度较高，共享机会
    建议关注公司：商汤、旷视、依图、云从、深兰、扩博 图表16: 中国主要计算机视觉公司业务布局 中金公司研究部: 2018 年 9 月 5 日 资料来源：中金公司研究部 图表17: 中国主要计算机视觉公司情况 资料来源：商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技、深兰科技、扩博智能、中金公司研究部 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 8 商汤旷视金融医疗零售/营销云从安防依图汽车教育物流人脸识别人群分析刷脸支付身份验证刷脸取款身份验证卡证OCR身份验证消费者分析货架分析无人购物消费者分析care.ai系列平台人工智能教材智能分拣智能搬运驾驶员系统碰撞预警系统驾驶人识别驾驶员异常检测表情分析刷脸考勤深兰无人零售移动零售自动驾驶智能公交手写识别智能物流机器人扩博智能监测平台风电叶片巡检设备寿命管理无人零售移动零售智能监测平台旷视科技商汤科技依图科技云从科技深兰科技扩博智能创始人印奇，唐文斌汤晓鸥朱珑，林晨曦周曦陈海波严治庆成立时间2011年10月2014年8月2012年9月2015年3月2014.102016.11总部北京北京，深圳上海重庆上海上海创业公司及团队背景清华大学姚期智计算机科学实验班香港中文大学UCLA中科院重庆研究所海归名校微软最新融资情况2018年7月23日D轮6亿美元2018年5月31日C+轮6.2亿美元2018年7月17日C+轮1亿美元2018年6月7日战略投资亿元以上2018年4月3亿元融资2018年8月1,100万美元最新估值30亿美元45亿美元24亿美元220亿人民币N.A.N.A.
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