人工智能行业主题研究计算机视觉商汤向左旷视右

证券研究 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 2018年9月5日研究计算机视觉：向左、旷视向右观点聚焦目标P/E(x)股票名称评级价格2018E2019E投资建议海康威视-A推荐51.0024.920.1计算机视觉是人工智能落地最顺利的技术。和语音相比，大华-A推荐25.0018.516.1计算机视觉是一条更有技术深度，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、旷视、为代表的AI头部企业战略出现向平台企业或软硬企业发展的分化趋势，深兰、扩博等新计算机视觉公司也在、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、主要涉及行业科技游戏、电商等移动互联网场景，以及门禁等安防领域，因为数据沪深300中金科技比较容易获得，以及对误判度相对较高，发展非常迅速。接120下来，我们预计零售、物流、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110要求高，数据复杂程度高，短期很难实现大规模。(%)10090向左，旷视向右，AI出现分化：过去一年，以、相对值旷视、代表的机器视觉算法头部企业快速崛起。从开始的80计算机视觉技术供应商，逐渐发生了战略的分化：1）打造算70法平台，致力于成为AI的电力公司；2）旷视强调软硬2017-092017-122018-032018-062018-09的垂直能力，以覆盖广泛应用领域；3）发挥云计算等技术优相关 研究报告 水源地可行性研究报告美术课题研究中期报告师生关系的个案研究养羊可行性研究报告可行性研究报告诊所 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、零售等新领域。目前各家孰优孰劣还•AI+汽车：通用无人驾驶距离我们还有多远？(2018.09.03)为时尚早，建议投资人密切关注行业发展趋势。•：自动驾驶推动汽车传感器市场快速发展(201808.20)•AI+安防：AI助力安防行业拓宽边界(2018.08.16)风险•金融,科技|AI+金融：人工智能成为长远发展的发动机(2018.08.13)计算机视觉技术发展不及预期。资料来源：万得资讯、资讯、中金公司研究部黄乐平杨俊杰分析员人le.huang@cicc.com.cnjunjie.yang@cicc.com.cnSAC执证编号：S0080518070001SAC执证编号：S0080117090047SFCCERef：AUZ066请仔细阅读在本报告尾部的重要法律中金公司研究部:2018年9月5日目录计算机视觉：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：提高精度，降低数据标注成本...........................................................................................................6企业发展战略开始分化，向左，旷视向右...................................................................................................................6建议关注公司：、旷视、、、深兰、扩博...................................................................................................8图表图表1:2017年工智能市场结构......................................................................................................................................3图表2:2017年计算机视觉行业市场..........................................................................................................................3图表3:2016年AI领域融资情况.........................................................................................................................................3图表4:2016年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:科技的美颜方案..............................................................................................................................................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:主要计算机视觉公司业务布局............................................................................................................................8图表17:主要计算机视觉公司情况....................................................................................................................................8图表18:AI+安防，结构化处理，打造智慧城市................................................................................................................9图表19: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:旷视科技圈解决方案的应用场景案例......................................................................................................10图表22:蜻蜓眼™车辆大平台应用场景............................................................................................................................11图表23:蜻蜓眼™人像大平台特点....................................................................................................................................11图表24:care.ai™智能医学影像平台的系统....................................................................................................................11图表25:“问诊熊”导诊小程序提高医患双方效率......................................................................................................11图表26:人证票核验系统..................................................................................................................................................12图表27:轨迹追踪系统......................................................................................................................................................12图表28:智能人脸检索系统..............................................................................................................................................12图表29:“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2中金公司研究部:2018年9月5日计算机视觉：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AI市场的最大组成部分。根据信通院2018年2月发布的报告数据，2017年，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，据咨询，2017年占比约67.9%。其他主要应用广告、互联网等。从AI领域融资规模来看，根据CBInsight的统计，2016年计算机视觉公司融资总额占AI总体24%，远超出的7%。图表1:2017年工智能市场结构图表2:2017年计算机视觉行业市场1.7%3.7%0.9%3.8%11%4.0%安防影像分析计算机视觉广告14%37%语音解决方案自然语言处理18.1%互联网娱乐基础算法及平台云服务、SDK等67.9%创新领域16%22%资料来源：信通院，中金公司研究部资料来源：咨询，中金公司研究部图表3:2016年AI领域融资情况图表4:2016年AI领域融资情况处理科技平台科技平台图像识别/NLP4%9%7%2%图像识别/NLP24%语音识别机器学习16%15%无人机处理5%32%7%汽车汽车7%17%语音识别24%无人机1%机器学习9%21%资料来源：CBInsights，中金公司研究部资料来源：CBInsights，中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律3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在开源的深度学习算法。这些带动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、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人脸识别（体态识别）物体识别场景识别移动互联网认证、AI美颜AI拍照/广告安防疑犯追踪车牌识别金融、刷脸取款教育校园认证机器阅卷落地进零售无人售货机人流管理/货架管理程物流仓储无人车无损检测业自动分拣医疗影像较为初步起步成熟成熟阶段汽车无人驾驶资料来源：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）数据可得性医疗影像难无人驾驶ADAS中安防安防安防车牌识别静态分析动态分析无人零售互联网金融易AI美颜技术难度文字人脸物体场景资料来源：中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律4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：1）互联网行业的主播美颜；2）鉴黄、广告推荐等分析；3）智能里的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）公共安全的应用，可极大提高效率；2）市场预算分级、高度碎片化，且订单为主，可有效贡献收入；3）深度赛道，不断新问题与新需求，问题难度跨度大（简单需求如车牌识别、需求如动态识别与预防等）。作为公共安全的应用，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:科技的美颜方案图表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，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如下：1）人脸与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5中金公司研究部:2018年9月5日►无人驾驶：无人驾驶涉及摄像头、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，在限定场景下实现的机会较大。图表11:肺癌影像智能系统图表12:Waymo的自动驾驶模拟系统Carcraft资料来源：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的种类从最初的文字，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，以及用在等场景的M:N动态。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CognitiveServices。科技、扩博智能等AI公司也通过运用半监督学习、迁移学习（transferlearning）、主动学习（activeLearning）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1:11：NM：N体态识别与人脸验证静态人脸识别动态人脸识别行为资料来源：中金公司研究部企业发展战略开始分化，向左，旷视向右计算机视觉技术的快速落地，吸引了以、旷视、代表的以算法为竞争力的AI初创公司，拥有强大及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、平安等科技行业巨头。经过一年多的发展，各个公司根据资源禀赋的不同，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6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QQ与的应用、今日头条的短甄别等。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，互联网巨头的，等初创企业或应依托已有的设计算法的能力，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AI头部初创企业AI初创企业互联网企业海康、等安防企业用外部开源算法或其他途资金实力雄厚，薪酬丰厚可广没有配备行业内顶尖的算法科算法有设计算法能力径获取算法泛吸引学家算力有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，依托于项目如果要达到全球一流水平，需招大量人可以解决工程能力问需要以足够的数据训练模型构竞争力有限，在差异化较高的其他评论要持续投入，是否愿意持续投题，但技术取决于研发能建护城河细分领域有一定机会入存疑力提高资料来源：中金公司研究部AI头部创业公司布局思路各异：在、旷视、等头部企业看，各家战略思路差异明显。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的解决方案。则表现出对安防、医疗两大领域的专注深耕，依托化、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赛道商业模式主要供应商竞争格局两强相争，互联网巨头移动互联网SDK；3D光学模块、旷视、旷视、化、工程化能力要求较安防AI引擎；整体解决方案、、深兰高，安防龙头的、旷视、技术门槛较低、价格敏感度金融人脸比对服务；验证服务、、深兰高、商业化程度高无人购物解决方案、消费者分、旷视、深兰析、货架分析、智能检测平台、扩博软硬件一体厂商较少，零售无人零售货柜、兜售制互联网巨头深兰造与销售驾驶员、碰撞预警系统、旷视尚处初期，难度较高，共享汽车自动驾驶、智能公交与销深兰机会售医疗影像识别系统、病例识别医疗参与者较少，难度较高系统、导诊程序资料来源：科技，旷视科技，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7中金公司研究部:2018年9月5日建议关注公司：、旷视、、、深兰、扩博图表16:主要计算机视觉公司业务布局安防金融零售/汽车教育物流医疗风电无人购物驾驶员系统人工智能消费者分析碰撞预警系统卡证OCR验证消费者分析驾驶人识别表情分析智能分拣旷视货架分析驾驶员异常检测刷脸考勤智能搬运人脸识别刷脸取款care.ai系列平人群分析验证台刷脸支付验证无人零售自动驾驶深兰手写识别智能物流移动零售智能公交叶片巡检智能监测平台扩博管理资料来源：中金公司研究部图表17:主要计算机视觉公司情况旷视科技科技科技科技深兰科技扩博智能创始人，，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，上海重庆上海上海创业公司及团计中文大学UCLA重庆研究所海归名校微软队背景算机科学实验班年月日年月日年月日年月日战年月年月最新融资情况2018723D201853120187172018672018420188轮6亿C+轮6.2亿C+轮1亿略投资亿元以上3亿元融资1,100万最新估值30亿45亿24亿220亿N.A.N.A.资料来源：科技、旷视科技、科技、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8中金公司研究部:2018年9月5日科技：致力成为AI的电力公司，行业科技成立于2014年，员工人约2,000人。主要业务是计算机视觉技术以及深度学习算法，创始人是全球知名人工智能学者。2001年，他建立了中文大学多媒体实验室，现任中文大学工程系系。Parrots是研发的深度学习平台。这个平台多年积累的算法库，以及支持超深的网络规模、超大的数据标注及训练的开发平台。加上其搭建的深度学习超算中心，大大了深度学习训练和算法模型的迭代速度。这样的平台及技术支持，将让研究的工作更为聚焦。这是能够同时十几个行业的强大基础。AI智慧安防，SenseFoundry保障城市安全。安防是AI重要的落地场景，SenseFoundry是为智慧城市专门开发的城市级超大规模分析平台，它可以扩展至10万路级别、千亿级别非结构化图像特征分析处理，可以对人脸、行人、车辆、非机动车进行识别和分析。同时，该平台可以进行自我训练，利用业务过程中累积的数据，通过训练系统，自动提升技术指标。该平台可以轻松实时100万人脸，并对长达数月的千亿级数据进行轨迹还原。目前，公司已在部署SenseFoundry平台。AI2C端，及娱乐互联网行业受益。行业，提供SensePhoto图像处理方案，基于深度学习，帮助智能终端实现人脸解锁、人脸检测、背景虚化等功能。已与众多国内厂商建立合作，比如VivoX20，OPPOR11s均利用了的技术，面部识别迅速，用户点亮屏幕瞬间即可解锁娱乐互联网行业（短等）SenseAR识别和绘制能力已从“脸部”扩至“全身”，可以实现对手势、肢体动作的全方位精确描述和跟踪，成为互联网娱乐领域的“黑科技”，比如主播做出心形手势，屏幕则会出现爱心气泡。截止2018年初，SenseAR为接近200家国内外App提供服务，占亚太市场的80%，每天服务10亿以上互联网终端客户。图表18:AI+安防，结构化处理，打造智慧城市图表19:SenseAR增强现实感特效引擎资料来源：公司资料，中金公司研究部资料来源：公司资料，中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律9中金公司研究部:2018年9月5日旷视科技：“端到端”的AI+IoT解决方案提供商2011年10月，旷视科技在中关村成立。创始人、毕业于计算机科学实验班。公司现任首席科学家是前微软亚研院首席研究员，公司正式员工约1,400人。旷视科技是一家“端到端”的AI+IoT解决方案提供商，旗下拥有全球最大的人脸识别开放平台Face++和第人脸验证平台FaceID。图表20:旷视科技Face++平台–人脸比对功能演示版图表21:旷视科技圈解决方案的应用场景案例资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部公司主要从个人IoT、公共IoT和商业IoT三个业务模块安防、金融、、互联网、汽车、教育等多个行业。►个人IoT解决方案：主要覆盖圈相关业务，提供在线验证和SDK等。在线验证技术已经被滴滴和一些互联网金融公司采用，按照调用次数收取费用；SDK主要是、小米、OPPO、Vivo等厂商直接出售2D解锁、3D解锁和影像算法（画质提升、背景虚化等）等SDK。公司已经联合合作方，开始逐步研发3D摄像头模组。我们预计未来3D摄像头模组市场价格因竞争加剧会有较大压力。►公共IoT解决方案：可提供安防领域从前端摄像头到后端识图器、SDK等的条服务。识别器内部搭载人脸识别算法，可配合传统摄像头使用，提供前端离线快速精准的人像抓取、识别能力；或结合旷视的智能摄像头（搭载，利用结构化系统提取画面中的人脸回传给识别终端）实现精准人脸捕捉。2017年，来自安防市场的收入视总收入的50%左右。►商业IoT解决方案：主要零售和物流仓储两个板块。零售板块主要为优化线下零售店的认知、识别、分析、决策过程，提供消费者数据抓取、消费者分析、货架分析服务。正如我们在《AI+零售：不只是无人零售，看人工智能如何撬动零售》中提到的，人工智能未来将在匹配客户需求、提高客单价、增加留店时间等方面助力零售商保持竞争优势，并进一步挖掘商品价值。物流仓储板块主要是推进传统物流仓储的数据化、智能化。2018年4月，旷视科技收购思技术，正式进军智能业务，为旷视科技加快技术应用落地、探索发展新零售、商业物联等领域提供了可能性。请仔细阅读在本报告尾部的重要法律10中金公司研究部:2018年9月5日科技：行业收敛，深耕安防、医疗领域科技由加州大学洛杉矶分校统计学博士、前阿里云计算联合创办。2012年成立至今，科技致力于人工智能创新性研究，战略定位十分清晰，在行业布局上收敛，深耕安防与医疗领域。安防领域：占据公司营收的八成以上。目前，安防领域误报率已达百亿分之一，其“蜻蜓眼™”平台已应用于多地省市区。着力提高化与工程化能力。通过访谈，认为在计算机视觉当前的ToG、ToB阶段，要塑造起算法、化、工程化、商务能力均优的综合实力，并强调化、工程化能力的重要性。图表22:蜻蜓眼™车辆大平台应用场景图表23:蜻蜓眼™人像大平台特点以图搜车交通管理公安卡口资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部医疗领域：影像、病例、大数据全面布局，已开始落地。C轮融资主要用于医疗领域，依图科技care.ai™的布局最为人所知。科技已经与协和医院、华西医院、浙江省人民医院、复旦大学附属肿瘤医院等多家顶级三甲医院合作，推出了care.ai医疗智能全栈式产品解决方案，为医院提供跨科室的多场景应用系统和数据分析平台，同时积累了海量的医疗大数据处理经验。目前，科技主要从单病种任务层级、跨学科层级、临床路径优化层级三个层级解决医疗行业痛点。1）单病种任务层级：科技单病种已覆盖乳腺、肺、心、脑科学等多门类，开发的肺癌影像智能系统现在已经达到敏感度95%以上，医生采纳率92%以上，提高了医生的阅片效率。2）跨学科层级：科技利用系统基于先进NLP技术和机器视觉算法，对病历、病理（例：化验结果）、医疗影像（例：CT影像）等多模态数据进行结构化和深度，以满足科研、临床、教学、管理等多场景需求。3）临床路径优化层级：2018年，科技联合腾讯睿知和广州市妇女儿童医疗中心，推出“问诊熊”导诊小程序。医生可直接码病患病情，提高双方效率。图表24:care.ai™智能医学影像平台的系统图表25:“问诊熊”导诊小程序提高医患双方效率肺癌影像智能系统儿童生长发育智能系统乳腺X线智能系统乳腺超声智能系统卒中多学科智能决策支持系统甲状腺超声智能系统资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律11中金公司研究部:2018年9月5日科技：专注银行和安防领域AI应用科技是重庆研究所孵化的计算机视觉与人工智能科技公司，成立于2015年4月，创始人博士师从四院院士、“计算机视觉之父”，带领团队多次获得计算机视觉国际比赛冠军。科技也参与了人脸识别、行业 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 起草与制定。目前，科技是银行业人脸识别第一大供应商。为积极推动与的全面合作，推出火眼大数据平台、铁路人证票核验系统、生物识别引擎、智慧鉴身簇和集成生物识别系统IBIS等一系列应用系统平台。另外，科技推出人脸互动大屏终端，智能门禁、人脸动/静态业务应用平台服务器、刷脸自动售卖机等多款智能硬件，结合技术，满足不同场景下的需求。2018年3月，与全球最大商intel合力打造推出“炬眼”智能人脸识别相机，可识别相机全面分析处理实时画面，识别出人脸后将“人脸图像”转变为“特征数据”再传回。图表26:人证票核验系统图表27:轨迹追踪系统资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部图表28:智能人脸检索系统图表29:“炬眼”智能人脸识别相机资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律12中金公司研究部:2018年9月5日深兰科技：以机器视觉技术为切入点，为传统行业深兰科技是一家图像识别领域公司，成立于2014年10月，一直致力于人工智能基础技术研究和应用开发，为零售、生物智能、自动驾驶等领域。智能零售智能零售是深兰科技切入的第一条人工智能赛道，从2015年开始连续推出多款相关和解决方案：2015第一家无人零售店店，2016年发布“quiXmart快猫智能零售系统”，2017年6月发布“AI自贩柜”，2018年初推出办公室货架的升级“小兰系列”。深兰科技认为基于动态视觉解决方案的无人货柜，相对于传统自动机的优势主要有以下两点：一方面升级用户购物体验，在购物过程中让用户可以近距离感受商品再支付，另一方面不限制商品形状，可以丰富商品品类，扩展无人零售柜的应用范围，如鲜食等。在技术层面，深兰科技采用动态视觉技术，解决了静态视觉解决方案限制货柜货品摆放数量，导致填充率低的问题，将坪效提升了3-4倍。除此之外，深兰科技无人货柜增加智能异常行为检测功能，可以检测用户是否出现不符合购买行为的其他动作，辅以人工，通过蚂蚁信用分和深兰支持的其他（办公楼闸机、公交付费系统）约束用户行为，降低无人货柜货损率。据公司提供数据，目前深兰科技的无人零售业务已与蒙牛、等品牌合作，并已有相关落地。生物智能深兰科技在生物智能领域深耕掌脉识别技术，使用近红外摄像头捕捉手掌分叉点，基于这一生物特征形成数字编码作为用户的唯一加密ID，进行用户的识别。由于掌脉识别基于内部的生长特征，无法被仿冒和复刻，相比主流的人脸识别和识别有更强的安全性。目前，深兰科技的掌脉识别技术已应用于深兰闸机、深兰结算台等中。2017年2月基于该技术，公司联合蚂蚁金服推出“takego结算系统”。据公司，深兰闸机已经被确认为上海智慧城市底层技术，未来将会应用于地铁、公交、酒店、校园、写字楼等场景，代替门禁、公交卡等终端，最终实现城市“一掌通”。由于实现掌脉识别前端需要红外摄像头这一硬件，目前公司主要依赖进口，成本较高。远期来看，公司有意基于国内的低成本红外摄像头，进行改造升级，实现硬件国产替代。自动驾驶深兰科技采用主流的计算机视觉与多传感器融合的自动驾驶解决方案，为城市公交车和移动零售。深兰科技认为，未来城市公交场景和零售业务可以深度结合，提供公交车上的零售服务，在无人驾驶技术的助力下，司机可以兼职移动零售销售员、公交车服务员等。在移动零售领域，深兰科技配合“叮咚打店”APP提供叫店服务，发布无人零售车，为消费者提供随时随地的购物服务。据公司，其公交车业务以整车销售为主，在BTR固定路线的简单场景下，2017年在长沙已有车辆落地，并完成了9公里路测。扩博智能：为企业用户提供端到端智能服务扩博智能2016年11月由严治庆等设立，总部位于上海，在和大连设有分支机构，在新加坡设有分公司西雅图设有研发中心。主要业务是利用计算机视觉技术为风电、零售和运营商等传统行业企业提供端到端智能服务。►视觉+风电：为解决风电行业风机叶片巡检和管理问题，扩博智能推出了扩博博云平台。利用搭载了计算机视觉技术的智能无人机，对风电进行无人智能化巡请仔细阅读在本报告尾部的重要法律13中金公司研究部:2018年9月5日检，帮助传统风电企业推动资产精细化管理，提高运营效率。智能巡检平台可提高风机叶片巡检效率40倍，且识别率达95%。►视觉+零售：零售行业中，存货管理、策略等问题对商品销量、购买力有很大影响。扩博智能为零售领域打造了线下零售实时智能监测平台扩博智维，利用视觉技术货架商品，通过结构化技术处理数据，并整理分析产生量化数据，对存货和商品进行实时追踪，帮助零售商实时掌握动态、分析销售数据，从而提高重复购买率和销量。►视觉+运营商：通过扩博智能研发的无人机数据即，通信运营商利用自身的LTE网络即能向无人机客户提供定制的模组、网络、平台方案。图表30:扩博业务#1：视觉+风电图表31:扩博业务#2：视觉+零售资料来源：公司官网，中金公司研究部资料来源：公司官网，中金公司研究部请仔细阅读在本报告尾部的重要法律14中金公司研究部法律本报告由国际金融（已具备的证券投资咨询业务资格）制作。本报告中的均来源于我们认为可靠的已公开资料，但国际金融及其关联机构（以下统称“中金公司”）对这些的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的、意见等均投资者参考之用，不对任何证券或其他金融工具的出价或征价或提供任何投资决策建议的服务。该等、意见并未考虑到获取本报告的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时不对任何人的个人推荐或投资操作性建议。投资者应当对本报告中的和意见进行评估，审慎做出决策并自行承担风险。投资者在依据本报告涉及的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 进行任何决策前，应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，并就相关决策咨询专业顾问的意见对依据或者使用本报告所造成的一切后果，中金公司及/或其关联均不承担任何责任。本报告所载的意见、评估及仅为本报告出具日的观点和。该等意见、评估及无需通知即可随时更改。在不同时期，中金公司可能会发出与本报告所载意见、评估及不一致的研究报告。本报告署名分析师可能会不时与中金公司的客户、销售、其他业务或在本报告中可能对本报告所涉及的标的证券或其他金融工具的市场价格产生短期影响的催化剂或进行策略的讨论。这种短期影响的分析可能与分析师已发布的关于相关证券或其他金融工具的目标价、评级、估值、等观点相反或不一致，相关的策略不同于且也不影响分析师关于其所研究标的证券或其他金融工具的基本面评级或评分。中金公司的销售、以及其他专业可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。中金公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。中金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做出与本报告中的意见不一致的投资决策。除非另行说明，本报告中所的关于业绩的数据代表过往表现。过往的业绩表现亦不应作为日后回报的预示。我们不承诺也不保证，任何所预示的回报会得以实现。分析中所做的可能是基于相应的假设。任何假设的变化可能会显著地影响所的回报。本报告提供给某接收人是基于该接收人被认为有能力评估投资风险并就投资决策能行使。投资的是指，投资决策是投资者自身基于对潜在投资的目标、需求、机会、风险、市场因素及其他投资考虑而做出的。本报告由受证券和期货委员会监管的国际金融证券（“中金”）于提供。的投资者若有任何关于中金公司研究报告的问题请直接中金的销售代表。本报告作者所持牌照的牌照编号已披露在报告首页的作者姓名旁。本报告由受新加坡金融管理局监管的国际金融（新加坡）(“中金新加坡”)于新加坡向符合新加坡《证券期货法》定义下的认可投资者及/或机构投资者提供。提供本报告于此类投资者,有将无需根据新加坡之《财务顾问法》第36条就任何利益及/或其代表就任何证券利益进行披露。有关本报告之任何，在新加坡获得可中金新加坡销售代表。本报告由受金融服务监管局监管的国际金融（英国）（“中金英国”）于英国提供。本报告有关的投资和服务仅向符合《2000年金融服务和市场法2005年（金融推介）令》第19（5）条、38条、47条以及49条 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 的提供。本报告并未打算提供给零售客户使用。在其他欧洲区，本报告向被其本国认定为专业投资者（或相当性质）的提供。本报告将依据其他或地区的和监管要求于该或地区提供本报告特别在法律的情况下，中金公司可能与本报告中提及公司正在建立或争取建立业务或服务。因此，投资者应当考虑到中金公司及/或其相关可能影响本报告观点客观性的潜在利益。与本报告所含具体公司相关的披露请访，亦可参见近期已发布的关于该等公司的具体研究报告。研究报告评级分布可从获悉。个股评级标准：分析员估测未来6~12绝对在20%以上的个股为“推荐”、在-10%~20%之间的为“中性”、在-10%以下的为“回避”。星号代表首次覆盖或再次覆盖。行业评级标准：“超配”，估测未来6~12某行业会跑赢大盘10%以上；“标配”，估测未来6~12某行业表现与大盘的在-10%与10%之间；“低配”，估测未来6~12某行业会跑输大盘10%以上。仅为中金，和个人不得以转发、、、刊登、。V160908编辑：上海国际金融国际金融上海分公司国际金融（）市建国门外大街1号上海市浦东新区陆家嘴环路1233号港景街1号国贸写字楼2座28层汇亚32层国际金融中心第一期29楼：100004：200120：(852)2872-2000：(86-10)6505-1166：(86-21)5879-6226传真：(852)2872-2100传真：(86-10)6505-1156传真：(86-21)5888-8976SingaporeUnitedKingdom国际金融分公司InternationalCapitalInternationalCapital市福田区益田路5033号Corporation(Singapore)Pte.LimitedCorporation(UK)Limited平安金融中心72层#39-04,6BatteryRoadLevel25,125OldBroadStreetSingapore049909：518000LondonEC2N1AR,UnitedKingdomTel:(65)6572-1999：(86-755)8319-5000Tel:(44-20)7367-5718Fax:(65)6327-1278传真：(86-755)8319-9229Fax:(44-20)7367-5719建国门外大街证券营业部科学院南路证券营业部上海浦东新区世纪大道证券营业部市建国门外大街甲6号市海淀区科学院南路2号上海市浦东新区世纪大道8号SK1层融科资讯中心B座13层1311单元上海国金中心办公楼二期46层4609-14室：100022：100190：200120：(86-10)8567-9238：(86-10)8286-1086：(86-21)2057-9499传真：(86-10)8567-9235传真：(86-10)8286-1106传真：(86-21)2057-9488上海黄浦区湖滨路证券营业部福华证券营业部杭州教工路证券营业部上海市黄浦区湖滨路168号市福田区福华6号杭州市教工路18号企业天地商业中心3号楼18楼02-07室免税商务裙楼201世贸丽晶城欧美中心1层：200021：518048：310012：（86-21)56386-1195、6386-1196：(86-755)8832-2388：(86-571)8849-8000传真：（86-21)6386-1180传真：(86-755)8254-8243传真：(86-571)8735-7743南京汉中路证券营业部广州天河路证券营业部成都滨江东路证券营业部南京市鼓楼区汉中路2号广州市天河区天河路208号成都市锦江区滨江东路9号亚太商务楼30层C区粤海天河城40层香格里拉办公楼1层、16层：210005：510620：610021：(86-25)8316-8988：(86-20)8396-3968：(86-28)8612-8188传真：(86-25)8316-8397传真：(86-20)8516-8198传真：(86-28)8444-7010厦门莲岳路证券营业部中南路证券营业部青岛中路证券营业部厦门市思明区莲岳路1号市武昌区中南路99号青岛市市南区中路9号磐基中心商务楼4层广场写字楼43层4301-B香格里拉写字楼中心11层：361012：430070：266071：(86-592)515-7000：(86-27)8334-3099：(86-532)6670-6789传真：(86-592)511-5527传真：(86-27)8359-0535传真：(86-532)6887-7018重庆洪湖西路证券营业部天津南京路证券营业部大连港兴路证券营业部重庆市北部新区洪湖西路9号天津市和平区南京路219号大连市中山区港兴路6号爵商务中心10层及天津环贸商务中心（天津中心）10层万达中心16层蓝爵1层：300051：116001：401120：(86-22)2317-6188：(86-411)8237-2388：(86-23)6307-7088传真：(86-22)2321-5079传真：(86-411)8814-2933传真：(86-23)6739-6636佛山季证券营业部云浮新兴东堤北路证券营业部长沙车站北路证券营业部佛山市禅城区季2号云浮市新兴县新城镇东堤北路温氏科技园服务长沙市芙蓉区车站北路459号卓远商务一座12层楼C1幢二楼证券附楼三楼：528000：527499：410001：(86-757)8290-3588：(86-766)2985-088：(86-731)8878-7088传真：(86-757)8303-6299传真：(86-766)2985-018传真：(86-731)8446-2455宁波扬帆路证券营业部福州路证券营业部西安雁塔证券营业部宁波市高新区扬帆路999弄5号福州市鼓楼区路128-1号恒力城办公楼西安市雁塔区二环南路西段64号11层38层02-03室广场21层02/03号：315103：350001：710065：(86-0574)8907-7288：(86-591)86253088：（+86-29）86486888传真：(86-0574)8907-7328传真：(86-591)86253050传真：（+86-29）86486868