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人機對戰引發人工智慧風潮 賣方搭臺A股公司

  • 發佈時間:2016-03-11 07:40:00  來源:中國經濟網  作者:佚名  責任編輯:劉小菲

  人機世紀大戰迎來第二輪。

  3月10日下午,谷歌人工智慧AlphaGo與南韓圍棋選手李世石九段之間的圍棋賽進展到第二輪,第二輪AlphaGo再次擊敗李世石。在3月9日的首輪交戰中,李世石執黑186手中盤投子告負。從3月9日到3月15日,AlphaGo和李世石將進行五場比賽。

  人機大戰在刷爆社交網路的同時,也引發資本市場對人工智慧的追捧。包括科大訊飛(00223.SZ)、機器人(300024.SZ)、東方網力(300367.SZ)等均受到關注,3月10日科大訊飛在早盤集合競價時更是一度漲停。

  3月10日下午1點,某大型券商也組織了科大訊飛、科遠股份(002380.SZ)、思創醫惠(300078.SZ)等相關公司進行了人工智慧的電話會議。

  同樣想趕上這趟人工智慧風潮的還有崑崙萬維(300418.SZ).

  3月9日晚間,崑崙萬維發佈公告稱,擬以全資子公司香港崑崙萬維股份有限公司(以下簡稱“香港崑崙”)為投資主體,出資300萬美元與其他方共同成立Kunlun AI(崑崙人工智慧科技公司,以下簡稱“崑崙人工智慧”),總股本1億股,香港崑崙佔比15%。

  3月10日,長江證券還發表研報稱,設立人工智慧公司顯示崑崙萬維極具前瞻視野,打開中長期發展想像空間。

  不過,也有投資者質疑其跟風性質,一位北京私募基金人士對21世紀經濟報道記者表示:“崑崙萬維我們之前看過,主業還是遊戲,最近又增加了網際網路金融、VR(虛擬現實),現在又多了人工智慧,你要説沾邊卻是也能沾邊,但是實際效果又能有多大呢。”

  “總有熱點”的崑崙萬維

  最為典型的案例即崑崙萬維,根據其公告,其以香港崑崙萬維股份公司為投資主體,出資300萬美元佔比15%參與成立崑崙人工智慧公司,註冊在開曼群島。

  崑崙萬維稱,該人工智慧公司致力於為企業提供人工智慧與大數據技術的行業解決方案,初步涉及領域為廣告、語音識別、內容推薦、安全、銷售與市場,以及金融。崑崙人工智慧成立於2016年,總部設在美國加州 Palo Alto 市。

  不僅是這次及時跟上了人工智慧的風潮,在此前的3月4日,崑崙萬維還宣佈投資VR概念,1000萬入股北京蟻視科技有限公司和南京睿悅資訊技術有限公司。對於投資VR,崑崙萬維稱VR在未來有可能成為取代傳統螢幕的全面性顯示設備,而現在投資則有助於打造未來網際網路生態鏈。

  而在此之前,崑崙萬維還曾宣佈擬以9300萬美元收購美國最大的同性戀社交應用New Grindr 60%的股權;去年則進軍了網際網路金融行業。

  不過,相比五花八門的概念,崑崙萬維的營業收入並未相應增加。

  崑崙萬維2015年業績快報顯示,總資産為38.92億,同比增長165.11%,其營業收入為17.89億,同比下降7.5%,歸屬上市公司股東凈利潤4.05億,同比增長24.14%,基本每股收益0.37元,同比下降5.13%。

  而對於營業收入的下降是不是因為另辟蹊徑搞並購的原因,崑崙萬維解釋道:“遊戲始終是公司的主營業務之一,2015年公司在IP儲備和研發實力上做足了儲備,屬於蓄力期。2016年,公司將迎來收穫期,如自研産品《艾爾戰記》等優質大作。另外公司與台灣大宇進行戰略合作,獲得了《軒轅劍》、《仙劍》等的系列IP,進行遊戲和影視劇等的開發和發行。網際網路金融、視頻直播等方向立足於‘打造國際網際網路生態體系’這一公司願景,並非另辟蹊徑。”

  人工智慧資本爆發?

  艾瑞諮詢發佈的《2015年中國人工智慧應用市場研究報告》中稱預測2020年全球人工智慧市場規模約1190億元人民幣,其中中國約在91億元。

  而渤海證券分析師齊艷莉則認為,今年是人工智慧在資本層面的爆發元年:“根據我們調研情況判斷,隨著資本層面投入的加大,人工智慧的加速發展將對生産、生活産生的革命性變革,加之大數據、雲計算等技術支撐,我們看好生物識別、智慧搜索等弱人工智慧及自動駕駛等強人工智慧未來巨大的産業前景。”

  在10日下午的電話會上,與會的專家稱圍棋只是人工智慧中的一塊,讓人工智慧理解這個棋盤十分簡單,而重要的是模擬演算法,並且使得其有自我增強的學習能力。

  思創醫惠也表示,在醫療方面已經積累了較多的大數據分析基礎,此後會在相關方面進行突破,目前重點方向是在小兒疾病診斷與腫瘤方面。。同時,很多參會投資者更關心數據的來源與採集,同時對數據的保密性也很關注。

  安信證券分析認為,作為資訊技術發展的趨勢,伴隨著産業的持續投入,人工智慧將成為2016年的科技焦點之一:“底層基礎技術和晶片計算能力的提高是實現人工智慧的基礎條件,各種連接的感測器智慧穿戴設備以及其他物聯設備將會産生海量數據,而這些海量數據+雲計算使得機器學習突破原有的瓶頸;而人工智慧演算法是整個人工智慧的核心,也是內在驅動因素。”

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