昔日六朝风雅，今朝都市繁华
南京独行故游&新街口杂碎考察记
（一）
以1996年建立的孙先生铜像为核心的新街口，是南京最为繁华的商圈，其辉煌历史可追溯到民G时期我国第一个现代城市规划——首D计划。即使近年来大力发展河西（建邺，第一轮新区建设）、江北（浦口，第二轮新区建设，国家级新区）以及南部新城、大校场等地区，新街口在百年之际仍能稳固南京中心地位，长盛不衰。
引入南京地铁1/2号线的新街口站也是我国早期地下综合开发（非严谨TOD概念）的代表，远期规划南京南北穿心快线18号线站点（待定）。超20个出入口与周围综合业态毛细管式紧密相连。各综合体在地上独立开发，在地下构建综合交通系统，与地铁无缝衔接。要说新街口站何能成功，天时地利人和的历史背景是最好的解答。
（二）
说到南京酒店发展史，不得不提到新街口西北角的金陵饭店，不少南京人对其有着特殊情感。这家酒店于1983年开业，曾是中国第一高楼，也是中国第一家自主管理的大型现代酒店，ZZ地位极高，常接待Z要。
长江后浪推前浪，金陵饭店即使风流名G仍存，但终将退下历史中的鼎盛舞台。
（三）
一条马路之隔的南京丽思卡尔顿被称为中国大陆的“狮王”，国内也许只有澳门能与之叫板媲美，2020年一经面世网红至今。业主德基集团是一个舍得投入重金打造且审美奢华而不俗的公司，实属难得，楼下商场常年稳居全国商业Top榜，从频频出圈的百万千万厕所到德基艺术博物馆便可见一斑。万豪旗下丽思卡尔顿的绅士淑女们在南京便能名副其实。
德基二期超高层高度337.5米/62层，中低区为办公，高区为酒店。建筑设计就是非常普通的Box，虽没有450米的南京紫峰大厦（内设洲际酒店）气势磅礴，但简约更代表历久弥新，KPF的上海静安嘉里中心就是跨越周期的典例。在高处眺望南京城，玄武湖、紫金山、长江尽收眼底。
室内设计由日本的Design Studio Spin担任，东京四季和丽思卡尔顿均出自其手。完美诠释了中西合璧的理念，随处可见的中国传统元素，融入至现代建筑和室内设计之中，配合烧钱的精细复杂工艺，使得落地完成度极高。
一与众不同之处，无论公共区域亦或者客房内，都摆放着大量书籍、书法作品，这也许是业主精心布置，想让住客受到金陵文人墨客的熏陶。
曾在南京游玩多次，遂本次行程极少，算是慕名而来专程体验。本次入住行政楼层（55-60层）行政套房，面积130㎡，是整个酒店除2间特殊房型外的最高级别房型。
每部分若要展开能滔滔不绝，今日就作罢。
南京独行故游&新街口杂碎考察记
（一）
以1996年建立的孙先生铜像为核心的新街口，是南京最为繁华的商圈，其辉煌历史可追溯到民G时期我国第一个现代城市规划——首D计划。即使近年来大力发展河西（建邺，第一轮新区建设）、江北（浦口，第二轮新区建设，国家级新区）以及南部新城、大校场等地区，新街口在百年之际仍能稳固南京中心地位，长盛不衰。
引入南京地铁1/2号线的新街口站也是我国早期地下综合开发（非严谨TOD概念）的代表，远期规划南京南北穿心快线18号线站点（待定）。超20个出入口与周围综合业态毛细管式紧密相连。各综合体在地上独立开发，在地下构建综合交通系统，与地铁无缝衔接。要说新街口站何能成功，天时地利人和的历史背景是最好的解答。
（二）
说到南京酒店发展史，不得不提到新街口西北角的金陵饭店，不少南京人对其有着特殊情感。这家酒店于1983年开业，曾是中国第一高楼，也是中国第一家自主管理的大型现代酒店，ZZ地位极高，常接待Z要。
长江后浪推前浪，金陵饭店即使风流名G仍存，但终将退下历史中的鼎盛舞台。
（三）
一条马路之隔的南京丽思卡尔顿被称为中国大陆的“狮王”，国内也许只有澳门能与之叫板媲美，2020年一经面世网红至今。业主德基集团是一个舍得投入重金打造且审美奢华而不俗的公司，实属难得，楼下商场常年稳居全国商业Top榜，从频频出圈的百万千万厕所到德基艺术博物馆便可见一斑。万豪旗下丽思卡尔顿的绅士淑女们在南京便能名副其实。
德基二期超高层高度337.5米/62层，中低区为办公，高区为酒店。建筑设计就是非常普通的Box，虽没有450米的南京紫峰大厦（内设洲际酒店）气势磅礴，但简约更代表历久弥新，KPF的上海静安嘉里中心就是跨越周期的典例。在高处眺望南京城，玄武湖、紫金山、长江尽收眼底。
室内设计由日本的Design Studio Spin担任，东京四季和丽思卡尔顿均出自其手。完美诠释了中西合璧的理念，随处可见的中国传统元素，融入至现代建筑和室内设计之中，配合烧钱的精细复杂工艺，使得落地完成度极高。
一与众不同之处，无论公共区域亦或者客房内，都摆放着大量书籍、书法作品，这也许是业主精心布置，想让住客受到金陵文人墨客的熏陶。
曾在南京游玩多次，遂本次行程极少，算是慕名而来专程体验。本次入住行政楼层（55-60层）行政套房，面积130㎡，是整个酒店除2间特殊房型外的最高级别房型。
每部分若要展开能滔滔不绝，今日就作罢。
神经拟态视觉传感公司普诺飞思（Prophesee）今日宣布，推出业界首款专为超低功耗边缘视觉设备集成设计的 Metavision® 事件视觉传感器 GenX320。该新品为Prophesee第五代Metavision 传感器产品，采用尺寸为 3x4mm 的裸片。GenX320的推出将 Prophesee开创性的事件视觉技术平台的应用范围拓宽，扩展至快速增长的边缘市场领域，覆盖 AR/VR 设备、可穿戴设备、游戏、机器人、笔记本和平板电脑、物联网设备等。
Prophesee Metavision® 事件视觉传感器 GenX320裸片尺寸
Prophesee 联合创始人兼首席执行官 Luca Verre 表示：“事件视觉传感器具备卓越的性能及能效，非常适合低功耗边缘人工智能市场各式各样的应用。基于在其它应用领域取得商业成功，我们开发了这款全新的 Metavision 事件视觉传感器，专门满足边缘系统开发人员的需求。该款传感器易于集成、配置和优化，适用于运动和物体检测、存在感知、手势识别、眼动追踪，以及其它高增长市场的多种用例。“
基于 Prophesee 丰富经验和多年的技术积淀，GenX320 事件视觉传感器能够为各种应用带来速度、低延迟、动态范围和能效方面的优势。GenX320 事件视觉传感器采用 BSI 堆栈式技术，像素尺寸为 320x320 6.3μm，采用微型的 1/5” 光学格式，因此，在能源、计算和尺寸都受制约的嵌入式边缘视觉系统中，GenX320 事件视觉传感器正契合其对于高效集成事件视觉传感的技术要求。即使在极具挑战性的操作和照明条件下，GenX320 仍能以超低功耗提供稳定、高速的视觉感知。
GenX320 带来的优势包括：
•低延迟的事件时间戳，分辨率为微秒，且数据格式灵活。
•片上智能电源管理模式，可将功耗降至 36uW，并支持智能唤醒事件，同时支持深度睡眠和待机模式。
•与标准 SoC 轻松集成/连接，具备多个集成事件数据预处理、过滤和格式化功能，可最大程度地减少外部处理开销。
•MIPI 或 CPI 数据输出接口为嵌入式处理平台（包括低功耗微控制器和现代神经拟态处理器架构）提供低延迟连接。
•AI-ready：片上直方图输出可兼容多个 AI 加速器。
•传感器级别隐私保护：得益于事件传感器固有的稀疏无框事件数据，以及静态场景去除功能，能够从传感器层面保护隐私。
•与 Prophesee Metavision Intelligence 原生兼容，Metavision Intelligence 是当前业界最全面的免费事件视觉软件套件，目前在全球拥有超过 10,000 名用户。
潜在应用场景
•用于 AR/VR/XR 头显中的注视点渲染或无缝交互的高速眼动追踪
•消费电子设备（电视、PC、游戏机、智能家居等）中低延迟、无接触的人机交互界面
•物联网摄像头中的智能存在检测和人数统计
•超低功耗 always-on 区域监控系统
•家庭及医疗设备中检测跌倒的摄像头
Prophesee Metavision事件视觉传感器 GenX320, 专为超低功耗边缘视觉设备开发设计
商业可用
GenX320 现可从 Prophesee 及其销售合作伙伴处购买。GenX320 配套一整套开发工具，包括装有板载芯片 (COB) GenX320 模组或紧凑型光学柔性模组的综合评估套件 (Evaluation Kit)，可帮助开发人员轻松探索和开展优化工作。此外，Prophesee 还提供一系列适配器套件，可无缝连接到各种嵌入式平台（例如 STM32 MCU），从而缩短产品上市时间（Time-to-Market）。
合作客户
Zinn Labs
“基于 Prophesee Metavision 事件传感器的独特功能，Zinn Labs 正在开发新一代视线跟踪系统。 Prophesee 新型 GenX320 传感器能够以毫秒为时间单位，捕捉眼睛和注视动作的变化。相比传统的基于视频的视线跟踪模式，使用 GenX320 传感器，Zinn Labs 能够以更小的功率及计算量来跟踪眼睛的特征变化（视线追踪系统的功率低于 20 mW）。此外，由于新款传感器的封装尺寸更小，使得事件视觉传感器能够首次应用于空间有限的 AR/VR 头显设备中。Zinn Labs 很高兴能与 Prophesee 合作，我们正在将 GenX320 传感器集成到即将推出的客户项目中。”
Kevin Boyle
Zinn Labs 创始人兼首席执行官
YunX
“YunX 是一家致力于物联网技术与医疗应用的企业。随着全球人口老龄化现象日益加剧和医疗科技的快速发展，照护市场迎来前所未有的机遇。如何在注重隐私保护的同时实时提供对人体更精准、更可靠的 AI 监测分析，成为当前的最主要的挑战。基于 Prophesee 所开发的事件传感 EVS 的 Metavision影像技术，YunX 为这一市场提供了两种需求兼顾的理想方案，并在其高阶产品中已得到功能验证。全新面市的第五代 GenX320 传感器在紧凑性、低功耗和边缘 AI 能力及降低成本方面实现了重大突破，同时通过算法革新在性能上也保持了巨大的优势。”
鲍柏君
YunX 首席执行长
XPERI
“每当将视觉技术应用于驾驶员监控解决方案（DMS）和电视服务等产品中时，隐私总是消费者最关心的问题之一。通过 Prophesee Metavision 事件视觉技术，我们无需对场景进行明确的视觉表征即可理解场景，将我们的“隐私设计 (PbD)”原则提升至更安全的水平。只需捕获每个像素的变化，无需像传统图像传感器那样捕获整个场景，我们的算法可通过捕获的内容来感知到场景中的细节，不用再对其进行详细表征。我们还开发了一个概念验证演示，证明使用神经拟态传感器完全可以实现驾驶员监控解决方案。使用 1MP 神经拟态传感器，我们可以推断出与基于主动 NIR 照明 2MP 视觉传感器的解决方案类似的性能。未来，我们将重点关注GenX320 神经形态传感器，它适用于隐私敏感的智能设备，将帮助我们进一步提升用户体验。”
Petronel Bigioi
XPERI 首席技术官
ULTRALEAP
“通过在 Ultra Leap 的 TouchFree 应用中的高精度手势识别和手部跟踪功能，我们看到了 Prophesee 事件视觉传感器在实现无接触交互方面的优势。Prophesee 事件视觉传感器能够在极具挑战性的环境条件下，以极为高效的能耗水平和低系统延迟运行，从而增强我们无接触用户界面（UI）的整体用户体验和直观性。随着新款 Genx320 传感器的推出，将有更多的应用和设备，包括电池供电的小型系统以及不断增加的无接触式用例，都将受益于事件视觉传感器的稳健性、低功耗、低延迟以及高动态范围的优势，进一步提升各类数字内容交互的便利性和易用性。”
Tom Carter
ULTRALEAP 联合创始人兼首席执行官
Prophesee Metavision® 事件视觉传感器 GenX320裸片尺寸
Prophesee 联合创始人兼首席执行官 Luca Verre 表示：“事件视觉传感器具备卓越的性能及能效，非常适合低功耗边缘人工智能市场各式各样的应用。基于在其它应用领域取得商业成功，我们开发了这款全新的 Metavision 事件视觉传感器，专门满足边缘系统开发人员的需求。该款传感器易于集成、配置和优化，适用于运动和物体检测、存在感知、手势识别、眼动追踪，以及其它高增长市场的多种用例。“
基于 Prophesee 丰富经验和多年的技术积淀，GenX320 事件视觉传感器能够为各种应用带来速度、低延迟、动态范围和能效方面的优势。GenX320 事件视觉传感器采用 BSI 堆栈式技术，像素尺寸为 320x320 6.3μm，采用微型的 1/5” 光学格式，因此，在能源、计算和尺寸都受制约的嵌入式边缘视觉系统中，GenX320 事件视觉传感器正契合其对于高效集成事件视觉传感的技术要求。即使在极具挑战性的操作和照明条件下，GenX320 仍能以超低功耗提供稳定、高速的视觉感知。
GenX320 带来的优势包括：
•低延迟的事件时间戳，分辨率为微秒，且数据格式灵活。
•片上智能电源管理模式，可将功耗降至 36uW，并支持智能唤醒事件，同时支持深度睡眠和待机模式。
•与标准 SoC 轻松集成/连接，具备多个集成事件数据预处理、过滤和格式化功能，可最大程度地减少外部处理开销。
•MIPI 或 CPI 数据输出接口为嵌入式处理平台（包括低功耗微控制器和现代神经拟态处理器架构）提供低延迟连接。
•AI-ready：片上直方图输出可兼容多个 AI 加速器。
•传感器级别隐私保护：得益于事件传感器固有的稀疏无框事件数据，以及静态场景去除功能，能够从传感器层面保护隐私。
•与 Prophesee Metavision Intelligence 原生兼容，Metavision Intelligence 是当前业界最全面的免费事件视觉软件套件，目前在全球拥有超过 10,000 名用户。
潜在应用场景
•用于 AR/VR/XR 头显中的注视点渲染或无缝交互的高速眼动追踪
•消费电子设备（电视、PC、游戏机、智能家居等）中低延迟、无接触的人机交互界面
•物联网摄像头中的智能存在检测和人数统计
•超低功耗 always-on 区域监控系统
•家庭及医疗设备中检测跌倒的摄像头
Prophesee Metavision事件视觉传感器 GenX320, 专为超低功耗边缘视觉设备开发设计
商业可用
GenX320 现可从 Prophesee 及其销售合作伙伴处购买。GenX320 配套一整套开发工具，包括装有板载芯片 (COB) GenX320 模组或紧凑型光学柔性模组的综合评估套件 (Evaluation Kit)，可帮助开发人员轻松探索和开展优化工作。此外，Prophesee 还提供一系列适配器套件，可无缝连接到各种嵌入式平台（例如 STM32 MCU），从而缩短产品上市时间（Time-to-Market）。
合作客户
Zinn Labs
“基于 Prophesee Metavision 事件传感器的独特功能，Zinn Labs 正在开发新一代视线跟踪系统。 Prophesee 新型 GenX320 传感器能够以毫秒为时间单位，捕捉眼睛和注视动作的变化。相比传统的基于视频的视线跟踪模式，使用 GenX320 传感器，Zinn Labs 能够以更小的功率及计算量来跟踪眼睛的特征变化（视线追踪系统的功率低于 20 mW）。此外，由于新款传感器的封装尺寸更小，使得事件视觉传感器能够首次应用于空间有限的 AR/VR 头显设备中。Zinn Labs 很高兴能与 Prophesee 合作，我们正在将 GenX320 传感器集成到即将推出的客户项目中。”
Kevin Boyle
Zinn Labs 创始人兼首席执行官
YunX
“YunX 是一家致力于物联网技术与医疗应用的企业。随着全球人口老龄化现象日益加剧和医疗科技的快速发展，照护市场迎来前所未有的机遇。如何在注重隐私保护的同时实时提供对人体更精准、更可靠的 AI 监测分析，成为当前的最主要的挑战。基于 Prophesee 所开发的事件传感 EVS 的 Metavision影像技术，YunX 为这一市场提供了两种需求兼顾的理想方案，并在其高阶产品中已得到功能验证。全新面市的第五代 GenX320 传感器在紧凑性、低功耗和边缘 AI 能力及降低成本方面实现了重大突破，同时通过算法革新在性能上也保持了巨大的优势。”
鲍柏君
YunX 首席执行长
XPERI
“每当将视觉技术应用于驾驶员监控解决方案（DMS）和电视服务等产品中时，隐私总是消费者最关心的问题之一。通过 Prophesee Metavision 事件视觉技术，我们无需对场景进行明确的视觉表征即可理解场景，将我们的“隐私设计 (PbD)”原则提升至更安全的水平。只需捕获每个像素的变化，无需像传统图像传感器那样捕获整个场景，我们的算法可通过捕获的内容来感知到场景中的细节，不用再对其进行详细表征。我们还开发了一个概念验证演示，证明使用神经拟态传感器完全可以实现驾驶员监控解决方案。使用 1MP 神经拟态传感器，我们可以推断出与基于主动 NIR 照明 2MP 视觉传感器的解决方案类似的性能。未来，我们将重点关注GenX320 神经形态传感器，它适用于隐私敏感的智能设备，将帮助我们进一步提升用户体验。”
Petronel Bigioi
XPERI 首席技术官
ULTRALEAP
“通过在 Ultra Leap 的 TouchFree 应用中的高精度手势识别和手部跟踪功能，我们看到了 Prophesee 事件视觉传感器在实现无接触交互方面的优势。Prophesee 事件视觉传感器能够在极具挑战性的环境条件下，以极为高效的能耗水平和低系统延迟运行，从而增强我们无接触用户界面（UI）的整体用户体验和直观性。随着新款 Genx320 传感器的推出，将有更多的应用和设备，包括电池供电的小型系统以及不断增加的无接触式用例，都将受益于事件视觉传感器的稳健性、低功耗、低延迟以及高动态范围的优势，进一步提升各类数字内容交互的便利性和易用性。”
Tom Carter
ULTRALEAP 联合创始人兼首席执行官
全球产业｜疫情催化新一个AI的“黄金时代”，将由自动驾驶、金融服务和医药疫苗研发带领：2021年投资策略
人工智能从来不是新的概念。但摩尔定律的突破、云计算的发展、以及海量数据的垂手可得让人工智能开始得以普及。我们认为人工智能在2016 年开始经历过以机器视觉、语音识别、和自然语言处理所带动的安防和音箱应用的高增发展后，新的AI 应用，包括医疗医药研发、金融服务和自动驾驶等领域，叠加疫情的催化，将为产业发展带来新一个“黄金时代”。
▍自动驾驶，已经 ready！自动驾驶是目前人工智能技术中最前沿和涉及最广阔的方向。
迈向新一个 10 年，在“多样性+冗余性”的安全前提下，车载芯片和传感器存在巨大的投资机会。我们认为乘用车中短期内难以承担 L4 往上的传感器配置成本，所以现阶段从 ADAS 往 L3 的递进式升级，以及智能座舱应用或更为可行。
我们预测从现在到2030年，中国乘用车在自动驾驶的渗透率将从20%提升到75%。到2025 年，乘用车的自动驾驶功能将会从 ADAS 往 L3 迈进，2026 年将会是自动驾驶产业的分水岭。往后到 2030 年，L2+和 L3 的渗透率将继续提高。商用车方面，我们认为 2023-2025 年将会出现由科技巨头和初创企业主导的L4-L5 量产落地和变现。
自动驾驶“场景为王”的路径已初现端倪，商用车追求“一步到位”，由此衍生出四大场景：1）自动驾驶出租车 Robotaxi；2）自动驾驶货运卡车；3）半封闭场景微循环或固定路线；和 4）最后一公里物流配送。
车载芯片是自动驾驶系统的大脑。我们预测中国自主及合资乘用车品牌的车载芯片市场规模将会从目前的5亿元增长到2030年的逾280亿元，当中包括自动驾驶芯片和驾驶员检测系统芯片 (DMS)，主要玩家包括国内的地平线、黑芝麻、华为以及国外的 Mobileye和英伟达。
传感器相当于自动驾驶系统的五官。摄像头、毫米波雷达及超声波雷达、以及激光雷达四者各有优势，为自动驾驶系统提供全天候全方位的环境感知能力。我们认为车载摄像头行业有望复制消费电子摄像头行业的发展路径，产业里主要厂商包括舜宇光学科技、安森美、豪威科技、松下、索尼、法雷奥和富士通等。我们预测车载摄像头国内市场有望从 2019 年约24亿元增长至 2030 年的280亿元。
毫米波雷达是目前最具性价比的测距传感器，包括短距应用的 24GHz 和探距更长、精度更高的 77GHz。全球毫米波雷达市场集中度高，主要玩家有世博、大陆和海拉等传统零部件供应商，国内玩家则主要有华域汽车和德赛西威。我们预测毫米波雷达国内市场有望从 2019 年约50亿元增长至 2030 年的310亿元。
激光雷达的技术壁垒较高，主要提供精度和3D模型，国外玩家主要有 Velodyne、Quanergy、Ibeo 和 Innoviz，国内玩家包括禾赛科技、速腾聚创和览沃科技等。
作为传感器环节最贵的零部件之一，我们认为其价格会随着技术从机械转换到固态而逐渐下探，从数万美元级降至数百美元级别，进而带动在 L3 和 L4/5 级别的配置。我们预测激光雷达国内市场有望在 2030 年增长至约300亿元规模。
▍金融行业是目前人工智能渗透较为深入的行业之一，鉴于AI 技术与金融业的属性不谋而合。
传统金融行业的底层存在海量的数据。若要将这些非结构化的数据进行分析及预测，将耗费大量人力、时间及运营成本。此外疫情造成的金融行业节流增效和无接触营销的需求，也助推了 AI 金融的加速发展。
AI可以全面赋能金融业前中后台。前台应用包括身份识别、理赔、及扩大营销半径获取长尾客户，并高效定制服务以提高客户体验及粘性，创造收入；中台应用包括优化授信定价、贷前贷后管理、风控、防欺诈及洗钱、交易等，AI 可提高运营效率、降低运营成本及潜在损失等；后台业务以运营管理为主。
AI 旨在优化流程，进一步降低管理成本。根据Research And Markets的预测，2019 年，全球金融业的 AI 直接投资约为 67 亿美元，预计到 2025 年可达 226 亿美元，年化增速达 23.4%。另外，据 Business Insider 预计，2020-2023 年间 AI 或可为银行和保险公司节省 4470/3900 亿美元的运营成本。我们认为 AI 金融产业也是“场景为王”，深耕细分领域的公司存在较大投资机会。
AI 金融的主要玩家包括传统金融机构、互联网巨头、传统金融 IT 公司、支付公司、投资及顾问公司，以及新兴的初创金融科技公司六大类。
我们认为传统金融公司和互联网公司受益于其海量的客户数据及强大的资金实力，发力全环节，有望占据先机，代表机构包括摩根大通、花旗、平安集团、招商银行及以 FMAAG和 BATJ 为代表的中美互联网巨头。目前银行和保险业的AI 应用相对成熟，但尚未完成形成前中后台联动的整体规划。而互联网巨头或将面临更多监管限制的新常态。支付公司作为连接银行与客户的中间环节，主要布局在中台风险管理及交易诈骗等，例如 Visa 及 Mastercard 等。
此外，在例如自然语言处理、生物识别、 防欺诈反洗钱等细分赛道内，传统金融 IT 公司及新兴的初创金融科技公司也有望通过深耕产品取胜，例如 Salesforce、Oracle 等，初创 SaaS 服务商及一体化 AI 保险企业，例如 Comply Advantage、Hyperscience、Lemonade 及 Zesty.ai 等。
最后，投资及顾问公司则着重发力定制化产品及交易环节，以吸引更多长尾中低净值客户青睐，例如 Betterment、 Wealthfront 等。
▍在人口老龄化、慢性病增加、研发成本高企、和医护人员短缺的大环境下，AI 是缓解医疗资源供需矛盾的一个重要解决方案。
美国医学院联合会 AAMC 预计到 2033 年美国将面临 5.4 万-13.9 万名医务人员缺口，而新冠疫情的出现加剧了供需缺口。AI能为现有医疗体系带来流程改进与效率提升，减轻医务人员的工作负担。Markets and Markets 预测全球 AI 医疗市场规模有望从 2019 年的 49 亿美元增长至 2026 年的 452 亿美元，年化增速达45%。
AI 医疗产业结构从基础层、技术层、到应用层呈现倒金字塔形态。从跨行业科技巨头，到细分应用市场的创业公司，均参与到AI医疗当中。从底层算力和数据支持开始，以英伟达、英特尔、赛灵思的芯片巨头为代表。而科技巨头贯穿基础层到技术层，以 IBM 为早期布局者，与众多医疗机构建立合作实验室。此外包括苹果、谷歌、微软、阿里、腾讯、百度等科技互联网巨头，到通用电气、西门子、美敦力等专业市场龙头，均在 AI 医疗领域深挖掘。应用方面我们划分为四个主要方向：
1）药物及疫苗研发：传统医药研发巨头如辉瑞、GSK、默沙东，以及 Moderna、阿斯利康为代表的疫苗研发公司。《麻省理工科技评论》也将基于 AI 的药物分子筛选列为 2020 年的全球十大突破性技术之一；
2）医疗影像诊断：是AI医疗里最多且最成熟的场景，包括深睿医疗等初创企业。Markets and Markets 预测全球医疗影像市场规模到 2024 年将达 335 亿美元；
3）基因组学：在本次疫情中扮演重要角色，包括学术研究机构到基因测序巨头 Illumina、华大基因、贝瑞基因等；
4）智能医院在疫情中催化发展为以 AI+公共卫生管理的新重点，同时互联网医疗以平安好医生、阿里健康等在远程医疗、健康管理等方面切入。而医疗仪器则以 AI 与机器人结合，主要参与公司包括 Intuitive Surgical、Stryker Corporation 等。在这个细分市场 Markets and Markets 预测全球市场规模将从 2018 年的 65 亿美元增长至 2023年的167 亿美元。
▍风险提示：
人工智能技术发展不及预期，自动驾驶、金融服务、医疗医药等行业发展不及预期，法规政策推进和支持不及预期，新冠疫情影响大于预期，全球经济恢复进度不及预期等。#股票##A股##投资#
人工智能从来不是新的概念。但摩尔定律的突破、云计算的发展、以及海量数据的垂手可得让人工智能开始得以普及。我们认为人工智能在2016 年开始经历过以机器视觉、语音识别、和自然语言处理所带动的安防和音箱应用的高增发展后，新的AI 应用，包括医疗医药研发、金融服务和自动驾驶等领域，叠加疫情的催化，将为产业发展带来新一个“黄金时代”。
▍自动驾驶，已经 ready！自动驾驶是目前人工智能技术中最前沿和涉及最广阔的方向。
迈向新一个 10 年，在“多样性+冗余性”的安全前提下，车载芯片和传感器存在巨大的投资机会。我们认为乘用车中短期内难以承担 L4 往上的传感器配置成本，所以现阶段从 ADAS 往 L3 的递进式升级，以及智能座舱应用或更为可行。
我们预测从现在到2030年，中国乘用车在自动驾驶的渗透率将从20%提升到75%。到2025 年，乘用车的自动驾驶功能将会从 ADAS 往 L3 迈进，2026 年将会是自动驾驶产业的分水岭。往后到 2030 年，L2+和 L3 的渗透率将继续提高。商用车方面，我们认为 2023-2025 年将会出现由科技巨头和初创企业主导的L4-L5 量产落地和变现。
自动驾驶“场景为王”的路径已初现端倪，商用车追求“一步到位”，由此衍生出四大场景：1）自动驾驶出租车 Robotaxi；2）自动驾驶货运卡车；3）半封闭场景微循环或固定路线；和 4）最后一公里物流配送。
车载芯片是自动驾驶系统的大脑。我们预测中国自主及合资乘用车品牌的车载芯片市场规模将会从目前的5亿元增长到2030年的逾280亿元，当中包括自动驾驶芯片和驾驶员检测系统芯片 (DMS)，主要玩家包括国内的地平线、黑芝麻、华为以及国外的 Mobileye和英伟达。
传感器相当于自动驾驶系统的五官。摄像头、毫米波雷达及超声波雷达、以及激光雷达四者各有优势，为自动驾驶系统提供全天候全方位的环境感知能力。我们认为车载摄像头行业有望复制消费电子摄像头行业的发展路径，产业里主要厂商包括舜宇光学科技、安森美、豪威科技、松下、索尼、法雷奥和富士通等。我们预测车载摄像头国内市场有望从 2019 年约24亿元增长至 2030 年的280亿元。
毫米波雷达是目前最具性价比的测距传感器，包括短距应用的 24GHz 和探距更长、精度更高的 77GHz。全球毫米波雷达市场集中度高，主要玩家有世博、大陆和海拉等传统零部件供应商，国内玩家则主要有华域汽车和德赛西威。我们预测毫米波雷达国内市场有望从 2019 年约50亿元增长至 2030 年的310亿元。
激光雷达的技术壁垒较高，主要提供精度和3D模型，国外玩家主要有 Velodyne、Quanergy、Ibeo 和 Innoviz，国内玩家包括禾赛科技、速腾聚创和览沃科技等。
作为传感器环节最贵的零部件之一，我们认为其价格会随着技术从机械转换到固态而逐渐下探，从数万美元级降至数百美元级别，进而带动在 L3 和 L4/5 级别的配置。我们预测激光雷达国内市场有望在 2030 年增长至约300亿元规模。
▍金融行业是目前人工智能渗透较为深入的行业之一，鉴于AI 技术与金融业的属性不谋而合。
传统金融行业的底层存在海量的数据。若要将这些非结构化的数据进行分析及预测，将耗费大量人力、时间及运营成本。此外疫情造成的金融行业节流增效和无接触营销的需求，也助推了 AI 金融的加速发展。
AI可以全面赋能金融业前中后台。前台应用包括身份识别、理赔、及扩大营销半径获取长尾客户，并高效定制服务以提高客户体验及粘性，创造收入；中台应用包括优化授信定价、贷前贷后管理、风控、防欺诈及洗钱、交易等，AI 可提高运营效率、降低运营成本及潜在损失等；后台业务以运营管理为主。
AI 旨在优化流程，进一步降低管理成本。根据Research And Markets的预测，2019 年，全球金融业的 AI 直接投资约为 67 亿美元，预计到 2025 年可达 226 亿美元，年化增速达 23.4%。另外，据 Business Insider 预计，2020-2023 年间 AI 或可为银行和保险公司节省 4470/3900 亿美元的运营成本。我们认为 AI 金融产业也是“场景为王”，深耕细分领域的公司存在较大投资机会。
AI 金融的主要玩家包括传统金融机构、互联网巨头、传统金融 IT 公司、支付公司、投资及顾问公司，以及新兴的初创金融科技公司六大类。
我们认为传统金融公司和互联网公司受益于其海量的客户数据及强大的资金实力，发力全环节，有望占据先机，代表机构包括摩根大通、花旗、平安集团、招商银行及以 FMAAG和 BATJ 为代表的中美互联网巨头。目前银行和保险业的AI 应用相对成熟，但尚未完成形成前中后台联动的整体规划。而互联网巨头或将面临更多监管限制的新常态。支付公司作为连接银行与客户的中间环节，主要布局在中台风险管理及交易诈骗等，例如 Visa 及 Mastercard 等。
此外，在例如自然语言处理、生物识别、 防欺诈反洗钱等细分赛道内，传统金融 IT 公司及新兴的初创金融科技公司也有望通过深耕产品取胜，例如 Salesforce、Oracle 等，初创 SaaS 服务商及一体化 AI 保险企业，例如 Comply Advantage、Hyperscience、Lemonade 及 Zesty.ai 等。
最后，投资及顾问公司则着重发力定制化产品及交易环节，以吸引更多长尾中低净值客户青睐，例如 Betterment、 Wealthfront 等。
▍在人口老龄化、慢性病增加、研发成本高企、和医护人员短缺的大环境下，AI 是缓解医疗资源供需矛盾的一个重要解决方案。
美国医学院联合会 AAMC 预计到 2033 年美国将面临 5.4 万-13.9 万名医务人员缺口，而新冠疫情的出现加剧了供需缺口。AI能为现有医疗体系带来流程改进与效率提升，减轻医务人员的工作负担。Markets and Markets 预测全球 AI 医疗市场规模有望从 2019 年的 49 亿美元增长至 2026 年的 452 亿美元，年化增速达45%。
AI 医疗产业结构从基础层、技术层、到应用层呈现倒金字塔形态。从跨行业科技巨头，到细分应用市场的创业公司，均参与到AI医疗当中。从底层算力和数据支持开始，以英伟达、英特尔、赛灵思的芯片巨头为代表。而科技巨头贯穿基础层到技术层，以 IBM 为早期布局者，与众多医疗机构建立合作实验室。此外包括苹果、谷歌、微软、阿里、腾讯、百度等科技互联网巨头，到通用电气、西门子、美敦力等专业市场龙头，均在 AI 医疗领域深挖掘。应用方面我们划分为四个主要方向：
1）药物及疫苗研发：传统医药研发巨头如辉瑞、GSK、默沙东，以及 Moderna、阿斯利康为代表的疫苗研发公司。《麻省理工科技评论》也将基于 AI 的药物分子筛选列为 2020 年的全球十大突破性技术之一；
2）医疗影像诊断：是AI医疗里最多且最成熟的场景，包括深睿医疗等初创企业。Markets and Markets 预测全球医疗影像市场规模到 2024 年将达 335 亿美元；
3）基因组学：在本次疫情中扮演重要角色，包括学术研究机构到基因测序巨头 Illumina、华大基因、贝瑞基因等；
4）智能医院在疫情中催化发展为以 AI+公共卫生管理的新重点，同时互联网医疗以平安好医生、阿里健康等在远程医疗、健康管理等方面切入。而医疗仪器则以 AI 与机器人结合，主要参与公司包括 Intuitive Surgical、Stryker Corporation 等。在这个细分市场 Markets and Markets 预测全球市场规模将从 2018 年的 65 亿美元增长至 2023年的167 亿美元。
▍风险提示：
人工智能技术发展不及预期，自动驾驶、金融服务、医疗医药等行业发展不及预期，法规政策推进和支持不及预期，新冠疫情影响大于预期，全球经济恢复进度不及预期等。#股票##A股##投资#
✋热门推荐