2020大牛市未来前瞻系列从AI说开来大数据自动化处理程序个股名单-吸收财讯

2020大牛市未来前瞻系列从AI说开来大数据自动化处理程序个股名单

简单来讲是我们对讯飞翻译说话(输入数据),讯飞翻译(AI)接受到我们语音数据后反馈出一个目标语言的语音(输出数据)。 我们把以上例子用最简单的例子总结一下AI是怎么来的和AI是什么的问题。

未来前瞻系列(一)——从AI说开来

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系列前言

近期二级市场里关于AI的讨论开始逐步升温,有不少人认为今年大主题是消费(白酒+猪肉),明年的大主题有可能就是AI。但是从各个讨论群反馈的情况来看,大多数人对什么是AI,AI能干什么几乎都没有清晰的认识,导致各个讨论群的讨论往往是鸡同鸭讲的状态,讨论几乎没有价值可言。有感于此,我将未来科技前瞻系列文章的第一个系列定义为AI系列文章。主要是希望给大家正本清源,告诉大家什么是AI?AI能干什么?以及对A股AI上市公司展开巡礼式分析,最后也会有总结式前瞻。

本文前言

本文是AI系列文章的第一篇,主要为大家解决AI是什么AI有什么用的问题。

AI是什么?

AI是什么,这原本是最不需要讨论的问题,因为AI就是人工智能的翻译。但是在近期大家讨论中,大家对人工智能是什么都没有统一的认识,导致原本应该有价值的讨论因为缺乏统一的讨论基础,沦为情绪发泄或无脑站队的场合。这里我们尝试从大家常识中认为的人工智能场景为大家抽离出人工智能的核心本质,来帮大家认识什么是人工智能。

说起人工智能大家第一反应也许各种科幻电影里的人工智能程序,包括不限于《生化危机》系列电影里的红皇后系统,《终结者》系列里面的智能机器人,以及《黑客帝国》里的机器人帝国。当然这些电影形象离我们比较远,也许要很久很久之后的未来才会有类似的产物,那么我们生活的现在有没有原理比较类似的商品供我们体验并理解背后的原理呢?

有,小米的小爱AI.

也许有人会说你说的电影里的AI离我们太远,而小米的小爱AI又看不到什么用处,真正的AI应该是类似谷歌的阿尔法围棋程序这样成熟的程序。毕竟阿尔法可以让我们切实的感知到我们人类目前的围棋能力极限在哪里,也可以帮我们提高围棋技艺,很多国家队也应用类似的程序来作为标配的训练设备了。这样的AI才是真正的AI。

也有朋友会说谷歌的阿尔法虽然好,但是又不在A股对我炒股没有帮助,我认为AI应该就是科大讯飞这样的智能语音设备。你看他又有落地(司法应用),又有高成长,未来炒AI的龙头肯定是它。

大家有没有发现举例中的这些大家常识中认为应该是AI的东西看上去完全不同,不要说是不是同一类东西,甚至相关产品的出品企业也被大家认为不是一个行业的。比如小米是手机制造业,谷歌是互联网业,科大讯飞是软件业。那么这些东西都是AI么?他们有什么共性的东西么?

它们确实都是AI,也有共性。

共性就是他们都是大数据自动化处理程序。

大数据自动化处理程序这个名词很长,也看上去不好理解,那么我们就看怎么从以上三个例子里提炼出来这个词语来理解这个长长的名词。

首先从电影里的AI和现实里的小爱来说起,这两者虽然看上去智能程度天差地远,但是它们都是和我们人类交流自如的程序,只是智能程度有所差别。

那么它们背后的原理也很简单,大体上是把我们人类的语音程序转为文字,然后上传到云服务器,通过一个由无数交流数据训练出的自动化程序计算后,返回一个最适合的文字答案,最后将文字答案转为语音播报给我们。

虽然原理讲的很长,但是每一步都是很简单的环节,大家只要理解每一个环节后整个原理也就理解了。而整个反馈链条的核心就是第三步里的自动化程序,这是怎么来的?

讲原理很复杂,简单的讲就是用无数的交际互动数据(大数据)来训练一个算法(或算法组合),使得这个算法(算法组合)不断优化,最终让算法(算法组合)变成一个自动化程序,可以自动将我们输入的问题(数据)转换为我们想要的答案(输出数据)。

以小爱举例就是我们对小爱说一句话(输入数据),小爱(AI)听到后反馈给我们一个我们想要的答案(输出数据)。这个例子可能还是不太好理解,我们可以通过后边两个例子对比来理解AI到底是什么?

第二个例子是谷歌的阿尔法。阿尔法的原理就要简单点,就是通过用无数的围棋对弈数据(大数据)来训练阿尔法(算法),使得阿尔法(算法)不断优化,最终让阿尔法(算法)变成一个自动化程序,可以自动将我们输入的围棋行棋数据(输入数据)转换为最优应对策略来(输出数据)获取胜利。

简单来讲是我们对阿尔法下棋(输入数据),阿尔法(AI)接受到我们行棋数据后反馈出一个最优应对着数(输出数据)从而战胜我们。这个例子要比小爱要简单一点,因为两者程序的复杂度也是小爱胜过阿尔法的。而讯飞的语音程序原理是最简单也最好理解的,如果有看不太明白的朋友可以倒着从讯飞的原理往上看到小爱的原理解释。

第三个例子是讯飞的语音自动化处理程序。讯飞主打的两大语音程序分别是讯飞语记(语音转文字)和讯飞翻译(同声传译——语音翻译)。前者原理更简单而后者稍微复杂,我们先解释前者。

讯飞语记是用无数的语音转文字数据(大数据)来训练语记程序(算法),使得语记程序(算法)不断优化,最终让语记程序(算法)变成一个自动化程序,可以自动将我们输入的语音数据转换为文字。

简单来讲就是我们对讯飞语记说话(输入数据),讯飞语记(AI)接受到我们语音后反馈出一个文字结果。而我们要求文字结果和我们的说话一模一样。

讯飞翻译是用无数的语音翻译数据(大数据)来训练讯飞翻译(算法),使得讯飞翻译(算法)不断优化,最终让讯飞翻译(算法)变成一个自动化程序,可以自动将我们输入的语音数据转换为目标语言的语音。

简单来讲是我们对讯飞翻译说话(输入数据),讯飞翻译(AI)接受到我们语音数据后反馈出一个目标语言的语音(输出数据)。

我们把以上例子用最简单的例子总结一下AI是怎么来的和AI是什么的问题。

AI是怎么来的?

用无数的相关数据(大数据)来训练AI(算法组合),使得AI(算法组合)不断优化,最终让AI变成一个自动化处理程序(算法组合),可以自动将我们输入的问题(数据)转换为我们想要的答案(输出数据)。

AI是什么?

简单来讲是我们对AI发问(输入数据),AI接收到我们的数据(问题)后反馈出一个最优化数据(答案)。这句话总结一下就是AI就是一个大数据自动化处理程序。

为什么我们需要AI?

在弄清楚AI是什么后,我们问题就转为了我们为什么需要AI?AI为什么会在明年爆发?的问题了。

先说一下为什么我们需要AI?

以已经有落地场景的讯飞产品举例,就是爆发的数据处理需求和高昂的人力成本倒逼出了大数据自动化处理程序(AI)。

比如讯飞语记最大的落地场景就是司法语音记录,在这个场景里讯飞语记起到的作用就是将庭审各方的语音数据转化文字记录。

首先我们讲下爆发的数据处理需求。在以前庭审记录没有这么规范,记录也没有这么详细,但是随着人们对司法公平等相关的要求呼声下,完整而详细的庭审记录就成了庭审的一个必备项。而在之前庭审记录都是由庭审书记员来记录的,作为庭审书记员要求有两大必备技能:速记能力和一定法律素养,而这两项技能的培养成本是很高的。也就是说即使案件量不变,我们对书记员的要求也是大幅上升的,而现实是各级法院每年的案件量都是爆炸性上升的,这就导致了对书记员的要求量是加倍的爆炸性上升。

而由于社会平均工资的持续上升,书记员的薪酬也必须要保持较高的增幅,否则就会出现离职潮导致法院的案件审理工作不能正常进行。

一面是爆发的数据处理需求(语音转文字数据需求),一面是不断上升的书记员人力成本。而讯飞语记的主要成本是程序开发成本,但是程序开发成本可以平摊到全国司法系统里,相比书记员的培养费用和工资成本,讯飞语记的开发成本和维护成本就相当低廉了。再加上讯飞语记作为程序可以短时间大量复制扩张满足暴涨的数据需求,但是书记员不可能短时间快速培养出来,所以讯飞语记在司法记录市场成功开发出相当成功市场。

而讯飞翻译,则满足的是人们的翻译需求,包括同声传译需求及其他翻译需求。讯飞翻译的主要成本同样在于程序开发成本,优势同样在于可以在将成本大规模平摊到更广泛用户客群里。与同声传译小时费用约千元相比,讯飞翻译机整机费用约两三千元,可谓是十分低廉。特别是随着“一带一路”战略的持续推进,出国旅游工作等各类人群有非常强大的翻译需求,而翻译人少且成本高昂,特别是小语种的翻译需求更是有着非常强烈的供需矛盾,所以讯飞翻译机也在推出后出货量快速走高。

总结一下,我们为什么需要AI(大数据自动化处理程序)?

爆发的数据处理需求和高昂的人力成本倒逼出来了对AI(大数据自动化处理程序)的需求。

AI会在现在爆发么?

刚刚我们举例的是讯飞所在的语音AI(语音大数据自动化处理程序)赛道的情况,那么其他行业现在也有很强的AI(大数据自动化处理程序)需求么?

是的。

为什么呢?

以讯飞的产品为例,我们看到它是把人们的技能和经验通过算法模型的方式固化下来,并且大规模的复制以满足人们爆炸的需求和低成本的要求。

我们目前的经济环境是什么样的呢?

快速增长的经济发展速度(相对于世界上绝大多数国家),特别是“一带一路”走出去战略下,对高技能丰富经验的人群是非常渴求的。但是老龄化、少子化等社会现实使得高技能丰富经验的人群是逐步减少的,包括经济发展下社会平均工资的上升,使得我们目前在人力资源方面同时面对需求增长、供给减少、成本上升的三重困境。而AI(大数据自动化处理程序)将很多简单技能岗位上的人力资源释放出来,通过培养进入高技能要求高收入的岗位。这样的人力资源转移既可以实现在人力资源供给减少情况下满足岗位需求的增长要求(AI填补占岗位需求主流的低技能岗位),也可以满足人们对高收入岗位的追求(由低工资低技能岗位转移到高技能高工资岗位)。

所以目前的经济发展现实是支持AI(大数据自动化处理程序)需求大规模爆发的。

而且在经历过2002到2005年以数据库、ERP为主的工作资料数据化,以及2004至今的互联网化浪潮,让数据化的工作资料上网形成了大数据。至此AI(大数据自动化处理程序)发展所需要的大数据基础,以及现实情况的需求、供给、成本三角倒逼都确认了AI(语音大数据自动化处理程序)必须要在现在爆发,而且要尽快的爆发来满足现实的需求。

AI的机会在哪里?

从现实情况来看,绝大多数行业都需要AI(语音大数据自动化处理程序)来帮助行业(公司)来提高效率降低成本,只是因为各个行业的矛盾情况不同,有些矛盾非常突出的行业有非常强烈的变革需求,而有些矛盾不算突出的行业变革需求也自然较为软弱。我将在未来一段时间逐个带大家对A股AI(语音大数据自动化处理程序)公司进行巡礼式了解,让大家对AI(大数据自动化处理程序)行业有更清晰的认识。

暂定后续个股名单如下(以下排名不分先后):

科大讯飞(002230)——语音转译赛道AI化方向,个股看法:玄级—

万兴科技(300624)——影音数据管理AI化方向 ,个股看法:玄级—

广联达(002410)——模型管理AI化方向 ,个股看法:玄级++

泛微网络(603039)——流程管理AI化方向 ,个股看法:玄级++

石基信息(002153)——酒店管理AI化方向 ,个股看法:黄级+

恒生电子(600570)——金融管理AI化方向 ,个股看法:玄级

四维图新(002405)——地图生产AI化方向,个股看法:玄级

用友网络(600588)——综合管理AI化方向,个股看法:黄级+

宝信软件(600845)——工业管理AI化方向,个股看法:玄+

海康威视(002415)——光控交互AI化方向,个股看法:地级

大华股份(002236)——视频服务的AI化方向,个股看法:黄级

美亚柏科(300188)——数据分析AI化方向,个股看法:玄级

佳都科技(600728)——数据整合AI化方向,个股看法:

卫宁健康(300253)——医疗管理AI化方向,个股看法:黄+

万达信息(300168)——政务信息AI化方向,个股看法:黄—

注:本次个股巡礼只列入在所在行业已深耕多年且占营收有较高比例个股,如有遗漏欢迎补充。

注:个股看法说明:按天地玄黄排列。本看法只针对公司竞争力,未考虑股价因素。

天级:传奇级。在赛道、公司两方面都要有超越时代的表现。

地级:时代之上。在赛道选择或公司层面有一个方面有超越所在时代的表现,另一个至少在所在时代是优秀级。

玄级:时代领导者。在赛道认知或者公司层面,处于时代领导者的地步,但是没有超脱时代。

黄级:时代亮点。公司在赛道认知或公司层面有堪称时代亮点的表现,但是其他方面有明显不足。

@雪球达人秀 @今日话题 @路雨路雨

#人工智能#

 

 

$小米集团-W(01810)$ $谷歌A(GOOGL)$ $科大讯飞(SZ002230)$



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