數據爆發(fā)，“數據”+“人工智能”將成為未來5-10年的科技投資主線。互聯網和物聯網蓬勃發(fā)展，帶來數據量爆發(fā)。在過去的十年中，全球每年產生的數據量以50%以上的CARG增長，2015年全球產生數據8 ZB (1ZB = 1012 GB)。據IDC預測，2020年全球產生數據量將超過40ZB，相當于地球上每個人產生5200 GB的數據。我們判斷，基于海量數據深度學習的人工智能第三次浪潮可能走的更遠。從互聯網到物聯網，“深度學習”概念讓新興企業(yè)崛起。

數據源：從“互聯網”到“物聯網”

物聯網：高速增長，百花齊放

物聯網高速增長，2018年將超越手機成為數量最多的互聯終端。愛立信預計，2015至2021年，物聯網(IoT)將以23%的年復合增長率增長。到2021年，全球預計將有280億臺互聯終端，其中大約有160億臺為物聯網終端。此外，手機端將維持3%左右的緩慢增速，而PC、固定電話則基本保持不變。

　　從互聯網到物聯網 “深度學習”概念讓新興企業(yè)崛起

物聯網產業(yè)規(guī)模快速增長，2020年全球市場可達1.7萬億美元。我們預計，2016到2020年間，全球物聯網終端數將由64億增長為208億，對應市場規(guī)模由7千億美元增長至1.7萬億美元；國內物聯網終端數將由17億增長為9千億，對應市場規(guī)模由62億元增長至1.9萬億元。物聯網將成未來5年增速最高的市場之一。

物聯網產業(yè)鏈：感知層、網絡層、應用層。感知層包括傳感器、芯片，以及搭載的控制軟件，主芯片或控制器結合通信模塊是趨勢，仍有較大的進口替代成長空間。網絡層包括通信終端、通訊網點、運行服務等，目前運營商仍處于拓展階段，尚未達到獲利規(guī)模。應用層以數據管理平臺為基礎，支持多種場景應用，包括智能生活、智慧城市、車聯網、工業(yè)互聯等，運營商及互聯網廠商皆有可能提供數據管理平臺，專業(yè)的第三方應用目前較少，仍需依賴于平臺或硬件廠商來集成。

　　物聯網感知層：MCU控制核心，RFID/MEMS標識傳感

感知層用于物品標識和信息的智能采集。包括標識和傳感器件，如RFID標簽和讀寫器、各類傳感器、攝像頭、GPS/北斗、二維碼標簽和識讀器等。在所有的標識和傳感器件中，RFID引領了標識器件的發(fā)展，傳感器中MEMS大有所為。此外，MCU作為控制核心也是物聯網智慧終端的必要元素。

MCU(微控制器)芯片是物聯網的終端智慧節(jié)點，嵌入式應用的核心器件。MCU是各種物聯網應用的控制核心，因其高性能、低功耗、可編程、靈活性在消費電子、醫(yī)療電子、工業(yè)控制、汽車電子和通信等領域廣泛應用。工業(yè)控制領域(遠程數據收集、安全控制、家庭自動化、環(huán)境監(jiān)控)及家庭智能化領域(智能電表、家庭網關產品、智能醫(yī)療產品)相關產品的不斷普及和發(fā)展，都離不開MCU 作為其控制芯片、閃存作為其存儲芯片。

全球近200億美元市場空間，預計未來三年復合增速5.1%。據IC Insight預計，全球MCU出貨量2015年為209億顆，2019年有望增長至273億顆，CAGR約7%；銷售額方面，全球MCU市場規(guī)模2015年達166億美元，2018年有望增長至193億美元，CAGR達5.1%。出貨量CAGR增速快于銷售額CAGR原因是隨市場規(guī)模擴大、工藝提升導致的成本降低及MCU廠商間競爭，單顆產品價格預計略有下降。

RFID優(yōu)勢眾多，成為物聯網標識主流。RFID(Radio FrequencyIdentification)即射頻識別技術，是一種無線通信技術，可以通過無線電訊號識別特定目標并讀寫相關數據，而無需識別系統(tǒng)與特定目標之間建立機械或者光學接觸。物聯網感知層中用于物品標識的元件種類繁多，包括二維碼、條形碼、磁卡及RFID等，但是其中的二維碼、條形碼及磁卡等受外界環(huán)境限制較大，或讀取量較小，均無法滿足物聯網市場發(fā)展下對于信息讀取的要求。而RFID因其讀取信息量大，可實現非接觸識別及受外界環(huán)境影響較小等多方面優(yōu)勢而成為市場主流。

2015年全球RFID市場達百億美元，步入高速發(fā)展通道。2010年以來，由于經濟形勢的逐漸好轉及物聯網產業(yè)的發(fā)展推動，RFID市場逐漸升溫，步入高速發(fā)展通道，截至2015年RFID全球市場規(guī)模為95.6億美元。據IDTechEx估計，到2020年全球RFID市場規(guī)模將會達到234億美元，年復合增長率約為19.6%。

RFID應用場景豐富。RFID的應用領域包括制造、物流、零售、醫(yī)療、身份識別等，為智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧農業(yè)、智能安防、智能家居等行業(yè)打造基礎數據入口。

MEMS傳感器具有小型、低功耗特點，成為物聯網重要數據入口。MEMS(Micro Electro MechanicalSystems，微機電系統(tǒng))具有以下特點：1)小型化，MEMS芯片的尺寸已經發(fā)展到毫米、微米甚至納米的量級，各種功能卻日益復雜和完善；2)低功耗，一般的MEMS傳感器工作電流在毫安級別，先進技術已經可達微安級別；3)集成化，前端傳感器、后端執(zhí)行器都集成在一起，實現多參數檢測、處理；4)智能化，系統(tǒng)可實現自診斷、自校準、信號處理、通信等功能。MEMS傳感器的小型低功耗特點尤其適合物聯網應用，成為關鍵的數據入口。

2015年全球MEMS市場過百億美元，預計未來數年內保持高速增長，至2020年可望突破200億美元大關。Yole Development數據顯示，2015年全球MEMS市場總體規(guī)模約為120億美元，2020年預計可超200億美元，年復合增長率為10.8%。

MEMS傳感器市場格局較為分散。2014年MEMS市場前5大競爭者分別為Bosch、STM、TI、HP以及Knowles，其中Bosch年銷售額達12億美元，位于銷量額榜首，且增長態(tài)勢良好，同比增加20%。其余4家分別貢獻銷售額8.1億美元、7.8億美元、5.4億美元以及4.6億美元，排名前5的公司合計占MEMS市場的31%。此外，排名前十的公司還有Avago、Denso、Panasonic、Qorvo、Invensense等，排名前10的公司合計占MEMS市場的46%。

　　物聯網網絡層：5G標準快速推進，NB-IoT拔得頭籌

通信協議進化加速物聯網普及。無線通信協議經歷了RFID、Wi-Fi、藍牙、ZigBee、LoRa的發(fā)展，NB-IoT、5G時代即將強勢來襲。NB-IoT主要解決廣覆蓋、低終端耗電、低終端成本的問題，NB-IoT系統(tǒng)帶寬為180kbps，支持三種模式：獨立部署、LTE保護帶部署，LTE帶內部署場景。5G移動通信的技術研究和標準化提上議程，將有全新的空中接口和網絡架構；同時LTE-APro (4.5G)持續(xù)演進，包含面向低功率、廣覆蓋(LPWA)與車聯網的解決方案。進化的通信協議帶來了更廣的覆蓋面積、更快的傳輸速度、更低的終端功耗、海量的連接節(jié)點，這些都加速了物聯網的發(fā)展與普及。

5G通信標準快速推進，通信速率大幅提升。2016年11月18日，在美國內華達州的國際移動通信標準化組織3GPP RAN1 #87次會議上，經過與會公司代表多輪技術討論，3GPP最終確定了5G eMBB(增強移動寬帶)場景的信道編碼技術方案，其中華為主推的PolarCode碼作為控制信道的編碼方案，高通主推的LDPC碼作為數據信道的編碼方案。預計我國的5G基礎研發(fā)試驗將在2016年-2018年進行，2020年將啟動5G商用，屆時數據傳輸速率可達10~50Gbps，時間延遲僅1ms，可支持500km/h的終端移動速度。

移動通信運營商已經展開NB-IoT部署。相較于私人部署的DSRC，LoRa，SigFox等通信協議，運營商的NB-IoT在成本及跨網兼容性具有先天優(yōu)勢，讓物聯網更容易普及。2017年，預計全球將有20個運營商啟用NB-IoT網絡，另有24個運營商計劃部署；國內的中移動與電信皆已進行網絡現場試驗，并即將展開商用。

　　物聯網應用層：巨頭搶灘CMP，應用落地AEP

物聯網應用層包括兩大平臺：數據管理平臺CMP和應用支持平臺AEP。其中CMP(ConnectionManagement Platform)主要負責設備連接管理、注冊鑒權等，使得上層應用無須關心終端設備具體的物理連接和數據傳輸問題；AEP(Application Enablement Platform)主要負責數據結構化存儲、分析等，向應用層開放接口，滿足行業(yè)應用的快速開發(fā)需求。

運營商及互聯網平臺商布局CMP，具備網絡連接優(yōu)勢。目前全球三大CMP平臺供應商分別為思科、愛立信和沃達豐。國內三大運營商亦參與物聯網平臺建設，其中聯通與思科旗下的Jasper公司達成戰(zhàn)略合作，移動成立國內第一家專業(yè)化經營物聯網的公司——中移物聯網有限公司，電信與愛立信簽署了物聯網連接管理合作諒解備忘錄，尋求技術合作。

語音識別：應用加速落地，龍頭具有先發(fā)優(yōu)勢

國內外語音識別霸主產生：全球Nuance、谷歌、蘋果占據75%，國內科大訊飛、百度語音占據72%。據統(tǒng)計，2015年Nuance市場份額為31.6%，隨后為谷歌28.4%、蘋果15.4%、微軟8.1%、科大訊飛4.5%、IBM4.1%；在國內市場，科大訊飛占據絕對優(yōu)勢，市場份額44.2%，百度語音緊隨其后占據27.8%，此外還有蘋果、Nuance、小i機器人、捷通華聲等。

國內語音識別創(chuàng)業(yè)公司涌現。近年來，國內出現一批語音識別初創(chuàng)公司，包括平臺類公司云知聲、易手邦、普強科技、凌聲芯語音、智齒科技、思必馳等，應用類公司出門問問等，智能機器人類公司小i機器人、公子小白機器人等。

圖像識別：應用加速落地，龍頭具有先發(fā)優(yōu)勢

受益于深度學習，圖像識別準確率已超過人眼。ImageNet是國際主流的計算機視覺比賽項目，由斯坦福大學視覺實驗室主辦，在1千多萬張圖片中有共計2萬多個標簽類別。2010年，國際圖像識別大賽冠軍在識別分類中的錯誤率為28%；隨后在2011年略降至26%。2012年，深度學習的應用起到至關重要的作用，錯誤率降低為16%。隨后數年，錯誤率不斷降低，直到2015年已經超過人眼，錯誤率僅為3.57%。

國外巨頭：自研、收購雙管齊下，視覺技術應用于自身產品升級。國外巨頭均在圖像識別領域有所布局，利用視覺技術升級自身產品，持續(xù)提升影響力。

國內巨頭：百度相對激進，阿里、騰訊基于自身產品進行功能試水。百度內部成立了深度學習基礎研究院，已經推出了以圖搜圖的基本功能，還將圖片識別用于無人駕駛、智能醫(yī)療等前沿領域。阿里將圖像識別用于提升自身產品，包括拍立淘、支付寶人臉識別、螞蟻金服生物識別等，并對外投資了計算機視覺創(chuàng)業(yè)公司依圖科技。騰訊的優(yōu)圖團隊對外提供鑒黃服務，并為內部P圖產品提供技術支持，還推出了搜狗以圖搜圖功能。

國內圖像識別創(chuàng)業(yè)熱度高漲，仍處于市場早期探索階段。截至2016年第三季度，國內圖像識別創(chuàng)業(yè)公司包括意圖科技、格靈深瞳、商湯科技、曠視科技等。創(chuàng)業(yè)方向多集中于安防、金融、互聯網、無人駕駛等。

　　大數據：市場規(guī)模可觀，新興企業(yè)崛起

在大數據產業(yè)鏈中，綜合數據服務的市場規(guī)模最大。全球大數據產業(yè)Wikibon數據顯示，大數據逐漸成為全球IT支出新的增長點，2015年全球大數據市場規(guī)模達到384億美元，同比增長34.7%，預計到2017年市場收入將超過500億美元。在細分市場中，專業(yè)數據服務占比最高，可達35%左右，對應2015年市場規(guī)模135億美元，預計2017年市場規(guī)模172億美元。

國內大數據產業(yè)：整體快速發(fā)展，但仍處于初級階段。市場整體規(guī)模上看，根據易觀數據統(tǒng)計，2015年國內大數據市場預計實現收入102億元，較2014年增長35%左右，并有望在2018年突破200億元，達到258.6億元。市場的細分結構上看，相較于全球市場數據分析服務占主要份額(47.6%)，國內市場數據分析服務在整體收入中占比仍處于較低水平，主要企業(yè)仍停留在前期的基礎軟硬件設施投入和部署階段。因此，總體來說，我們判斷國內大數據市場已經進入快速增長通道，但仍處于增長的早期階段，特別是產業(yè)鏈結構稍落后于全球市場的發(fā)展步伐。如果簡單類比國內軟件服務市場/全球市場的比重(20%)，參考目前全球大數據市場400億美元的規(guī)模，我們估算國內大數據市場中短期合理空間應在500億元左右，存在廣闊的發(fā)展空間。

具體分析詳見英博前瞻2017年3月14日發(fā)布的《從“數據主義”到“人工智能”》報告。