投资建议 

  目前海外科技巨头AI基础层（AI芯片、云计算）业务已经爆发，考虑AI产业链传导效应，我们认为，未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层。和国外科技巨头相比，国内互联网巨头数据资源占优，积极对标国外AI技术，未来有望弯道超车。AI促进中国制造业转型升级，根据艾瑞咨询，2020年中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速将超过50%，发展前景极为广阔。2017年3月，“人工智能”首次写入全国政府工作报告，本次科技部部长万钢表示《中国人工智能创新发展的规划》将两会后落地。未来，国家将加大人工智能领域“资金、技术、人员”投入，人工智能政策红利有望持续释放，2017年中国人工智能迎来发展新纪元。长期而言，我们建议投资者关注边际成本明显递减的感知方向，及技术近期有望突破的认知、逻辑思考等AI领域中的A股标的：同花顺（300033.SZ，人工智能+金融），思创医惠（300078.SZ，人工智能+医疗），汉邦高科（300449.SZ，人工智能+安防、驾驶），景嘉微（300474.SZ，人工智能+GPU）。主题投资中，龙头标的的市场关注度高，易于汇聚资金流入，往往再次领跑主题投资行情。鉴于2017年以来，AI重磅催化剂持续密集出台，AI主题经过上周市场预热后，主题行情表现有望大幅超预期，短期而言，我们建议关注前期AI龙头标的：科大智能（300222.SZ）、赛为智能（300044.SZ）、科大讯飞（002230.SZ）。

投资要点 

  事件：3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能（AI）创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。

  《中国人工智能创新发展的规划》两会后将落地，“AI算法及芯片”将成为重要看点：3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上指出，科技部一直在积极推动人工智能技术发展，并通过863、973、科技支撑计划等支持人工智能关键技术攻关。科技部重点支持了智能计算机系统、智能机器人、自动信息处理等AI领域，在智能交通、智能电网、智慧城市等方面也支持了一批项目。下一步，要在深度学习关键技术、跨界融合的信息技术、人机协同的操作和控制、群体智能和开放研究方面进行重点攻克。万钢表示，人工智能特别在精准医疗、养老服务等方面会有良好发展前景，目前科技部正在制定促进中国人工智能（AI）创新发展的规划，估计两会以后很快将出台。根据2015年7月《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，国家将重点促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用。而对比国外科技巨头人工智能技术，国内公司普遍在AI芯片、前沿算法等基础领域差距较大（百度作为国内AI龙头，AI算法已较为领先）。因此，我们预计即将出台的《中国人工智能创新发展的规划》，将重点加大对“人工智能芯片（高性能GPU）、人工智能前沿算法（如深度学习关键技术）”等领域的资金投入，并加快“智能家居、智能汽车、精准医疗、养老服务”等潜在市场巨大的关键技术攻克。

  政策利好持续释放，中国AI市场年增速高达50%：近年来，国家政策高度重视人工智能发展，2015年7月，国务院发布《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，加快推动“互联网+人工智能”的发展；2016年2月，科技部新闻发布会表示，“科技创新2030—重大项目”近期或将新增“人工智能2.0”试点。2017年3月，李克强总理指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次写入了《2017年全国政府工作报告》，2017年，中国人工智能迎来发展新纪元。本次科技部部长万钢表示，《中国人工智能（AI）创新发展的规划》在两会后将加快出台，中国人工智能发展规划等顶层设计日趋完善，后续国家将持续加大AI领域“资金、人才、技术”等投入，人工智能政策红利有望持续释放。据艾瑞咨询预计，2020年全球AI市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%，AI发展前景极为广阔。根据Gartner的“智能机器炒作周期图”，由人工智能驱动的应用中，语音识别产业化最高，自动驾驶汽车和智能顾问处于炒作最高点，智能机器人、自然语言处理/生成和虚拟个人助手则处于爬坡期，这些技术有望未来5-10年内突破，届时将对社会经济产生颠覆式影响。

  海外科技巨头AI基础层业务已经爆发，AI产业红利将传导至应用层：以物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）为代表的新兴产业崛起势头强劲，海外科技巨头争相布局。人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑（AI芯片、云计算），技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。通过总结海外科技巨头在过去一年的业绩表现，发现：①AI基础层（算力支撑）中，NVIDIA、Mobileye 的AI芯片盈利持续呈现爆发式增长，Intel耗费巨资并迅速转型AI芯片；亚马逊、微软云计算业务也已引爆。②AI技术层而言，算法龙头（Google、IBM）技术底蕴深厚，持续引领AI时代前沿，并加速各行业数据资源变现；③AI应用层而言，Facebook、苹果的语音/图像/助理等领域盈利模式尚不成熟，但垂直领域蓝海空间巨大。考虑AI产业链传导效应，AI利用“充足算力来训练大规模数据”最终形成模型并衍生盈利业务，鉴于当前AI基础层（AI芯片、云计算等算力支撑）盈利已经爆发，我们认为，未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层。

  国内互联网巨头数据资源占优，积极对标国外AI技术，未来有望弯道超车：AI需要数据与技术相结合才可衍生出盈利业务，国内互联网巨头数据优势较大，但和国际巨头（如IBM、Google等）在核心技术上差距较大，正处于积极对标和追赶状态，随着吴恩达重磅加入，目前国内AI龙头——百度已在AI算法领域走在国际前沿。AI堪称第四次产业革命，战略重要地位不言而喻，已被写入《2017年全国政府工作报告》，并即将出台《中国人工智能（AI）创新发展的规划》。我们预计，未来中国政府扶持力度有望加大，届时对中国庞大内需市场或将实行保护政策，国内AI相关企业存在发展良机。而汉语极为复杂，自然语言处理为AI关键环节，中国企业优势明显，国内企业或将弯道超车。

  AI促进传统行业升级，建议关注边际成本明显递减的感知方向，及技术近期有望突破的认知、逻辑思考等AI领域：近年来，中国制造业大而不强、位处产业链中低端，随着全球经济步入新常态，中国制造日益成为经济痛点。出口受阻&内需乏力倒逼制造业产业升级，为此，2015年5月，国务院刊发《中国制造2025》，推动“中国制造”向“中国智造”转变，AI是中国制造业转型升级主要动力。AI重塑传统产业格局的本质是替代，替代前提在于技术突破，替代人类工作的关键在于性价