券商中国记者：大家好，今天我们非常荣幸邀请到了兴业证券研究所计算机及互联网行业首席分析师袁煜明老师。我们的话题主要围绕人工智能行业发展，第一个问题，今年上半年A股计算机板块表现不太好，但最近市场发生一些变化，尤其是以人工智能概念相关的公司股价有比较大的涨幅，您觉得变化背后的原因有哪些？
袁煜明：我觉得主要有两方面原因，包括产业层面和博弈层面。从产业层面来说，人工智能最早是上世纪五六十年代提出的，当时由于技术受限，没怎么发展就被冷落了，直到06年深度学习算法提出来以后，经过这十年其实算法已经相对比较成熟了，包括像去年阿尔法狗战胜了李世石，今年战胜了柯洁，也是一个里程碑意义的胜利。
现在各大科技巨头，包括像谷歌、Facebook、亚马逊等等都把人工智能作为他们非常重要的战略。国务院也在今年7月发布了一个人工智能发展规划，表现出国家对于人工智能的高度重视，这是产业层面。
那么再说博弈层面，A股市场炒概念喜欢去找一个是新、一个是大，当然人工智能不是个新概念，已经是几十年以前的，但那个时候还没有A股，有了A股以后其实最近这十年里面是没有什么被波澜壮阔地炒过的，所以相对比较新。
另外就是大，经常有很多公众号的PR性质的文章说什么“XX行业颤抖吧，马上你们要被替代了”，大家都会觉得这个行业的替代空间是非常大的，所以这也是得到资本市场青睐的一个主要原因。
券商中国记者：第二个问题，人工智能这个概念非常广，对于广大投资者来说比较抽象，那么在您眼中个人工智能应该怎样去理解？
袁煜明：可能很多人一提人工智能，首先想到是科幻片里面非常常见的说机器进化出人类的智商了，然后有人类的情感了，再开始造反把人类推翻了，这个是科幻片里面非常常见的套路。但我可以告诉大家可以先放心，在至少可见的未来还没有这样的风险，因为目前我们的科技对于人脑的运作原理其实不清楚的，不知道为什么人会有情感、会有审美等等，所以也无法去造一个人工智能出来。
我们现在用的是一种近似的方法，就是深度学习算法，这是一种近似的方法。
我大概解释一下，它的作用是什么？相当于是从以前的精确的计算到现在进行模糊的归纳和判断。就比如说以前你告诉机器1+1和2是一样的，2+2和4是一样的，它就明白了，但是你要告诉它这两张脸是长的一样的，那它就不明白。
但现在有了深度学习，只要给它几张脸说这几张脸是同一个人，它明白了，再给张侧脸它也会知道这是同一个人，这个过程中其实你是并没有办法去显性地给一个各种公式的特征，说到底这两个脸到底什么地方像，说不出来，机器它也没法表述出来，但是它就可以通过深度学习把特征提取到神经网络，然后就可以表达出来。
所以人工智能相比之前那些计算器，它的作用就在于从之前的精准计算到了可以去做这种比较模糊、没法显性表达的一些东西的判断，所以这的确也是算法的一个重大的突破，但是不要先指望这会进化出人类的感情。
券商中国记者：目前看您觉得人工智能领域有哪些相对成熟的细分子行业和商业模式，未来有哪些潜在的发展方向？国内相关领域发展情况又如何呢？
袁煜明：我觉得我们大概可以分几类，机器说到底是几个：一个是像人一样去感知，一个是运动，一个是思考，主要是这三种功能的应用。目前来看最主要的、比较成熟的还是在感知，包括一个是机器视觉和模式识别，这块相对比较成熟，像人脸识别、视频分析，包括危机预警等等这块是应用最早的，其他包括像智能驾驶、像医学影像识别这块可能还相对早一点，另外一个就是自然语言处理，包括智能客服、智能音箱，这块也都是现在应用比较多的，翻译可能需要的时间还要长一点，所以感知这一块目前是相对落地最快的。
除此以外，一个是运动。运动方面，现在也有这种小机器人，可以用来扫地、跳舞什么的，但是还没法像动画片里面那个“大白”那么牛，这肯定还需要很长时间。一个是思考，比如说像智能客服、产品的研发设计、大数据分析和数据挖掘，这一块现在也有一些应用，潜力还挺大，但是离成熟还是有比较大的距离，大概是这样的情况。
券商中国记者：围绕人工智能概念，您觉得应该如何进行股市的研究和投资？有哪些方面是应当注意的？我们看到A股有一些公司具备一定的技术，但是商业模式可能还不是很成熟，这在人工智能概念股里面还是比较普遍，这类公司应该如何进行合理的估值？哪些领域在您看来比较具有商业前景？
袁煜明：我觉得是这样的，这块最主要是看公司，一个是它所在的赛道，一个是看它的执行力，因为人工智能应该是一个非常长的一个长跑，比如说可能是个马拉松，那现在都是处在一个刚刚起步阶段，可能有些跑了50米，有些跑了100米，都还是比较前期，所以如果从竞争壁垒上来说，要说算法上有多大差异，那可能也有一些，有些可能领先一点，更重要的是，你能不能把这些比如说数据能够自己积累沉淀下来，然后应用到接下去的数据训练上去，来让自己的模型能够跑得更强。
所以这就取决于你本身的商业模式，是不是能够积累这么多的数据，所以我觉得赛道比较重要，就是你是不是有一个垂直领域有比较强的专业性，是能够有这种得天独厚的优势来积累这种数据资源。
另外一个就是执行力，因为前几年A股也是有很多各种各样的概念，很多公司都是属于闻风而上，浅尝辄止。所以我相信现在公司里面有一部分也是属于跟风性质的，当然也有一些它真正是有比较强执行力，是在扎扎实实地往里面去做，那么这个马拉松过程中它肯定是能够跑得更远的，所以我觉得还是这两个方面更重要。那么说到估值，人工智能，实事求是的说，目前并没有特别成熟的估值方法，比如说像云计算，可以用PS来估值，像互联网，可以用用户数来估值，但是人工智能可能不仅没有收入，没有利润，连用户数也不太有，所以这些方式可能都不太适用。
业内有笑谈说，可以用工程师来估值，数数有多少个博士生。但是我个人觉得，这个方式还是有待商榷的，所以我觉得人工智能这一块，如果公司业务做得不错的话，那么是可以给予一定的估值溢价的，但更多也还是要看它主业的成长性和估值。
券商中国记者：最后一个问题，有观点认为，人工智能现在正在“入侵”金融行业，会对投研领域带来比较大的影响，不知道您对这一点怎么看？
袁煜明：这个的确是大家，尤其是我们非常关心的问题，如果没有搞清楚，可能过几天我们得下岗了，赶紧要找再就业的方向了。但是，我觉得目前来看，还不至于。
人工智能最多是一个辅助，还没有到替代我们的程度。因为股市、炒股和围棋有个很大的不一样，就比如说围棋，它是一个信息输入是完全的，就是你机器看到这个棋盘上是这么一些招法，和我们人看到的信息输入是完全一致的，但是股市不是。
股市你看到的股价、交易量可以都输到系统里面去，你也可以把各种宏观、行业数据都输进去，比如GDP、CPI、PMI，都可以输进去。但还有很多东西，我们人是知道的，但机器不知道，比如说国家出了什么政策，比如说美国大选了，比如哪里出了一个自然灾害，那么这些事情，可能我们很难把这些信息都输入到机器里面去，所以下围棋机器和我们人的输入是一样的，但是炒股它和我们比是有信息劣势的，所以除非你是完全基于这种可量化的信息，比如说基于看图。
经常有一句话说“看图富三代，调研毁一生”，当然这句话本身可能未必正确，基本面研究还是有很大作用的，但是的确，我们要看到有很多人就是纯粹基于看图去炒股，那他的信息都是来自于股价、交易量这些方面，那么这些信息，我相信机器去提取、归纳、总结特征来做预判，会比人的效果会更好。
所以往后来说，如果你是一个看图大师，那你需要想一想，是不是你要找别的投资模式了？如果你本身是一个基本面研究的选手，那么你可以把人工智能应用起来，让它来帮你来做这种大势研判，做这种行业比较，做这种资金流向的这种分析，等等，但是不要用它来完全替代你来做投资决策。
