回望2020年，新冠疫情的突襲無疑是最大的「黑天鵝」事件，人們同時感受到渺小與慶幸——人類在大自然面前脆弱得不堪一擊，但幸好科技進步撐起了一把保護傘。
在抗擊疫情的過程中，人工智慧是構築科技保護傘的重要組成部分，診療、隔離、測溫……都離不開人工智慧技術的加持。自「2016年Alpha Go戰勝世界圍棋冠軍」這一人工智慧第三期潮起的標誌性事件後，人們終於感受到了人工智慧可以完成相對穩定的產品輸出。
人工智慧產業已到了成果收穫期，這在資本市場上亦有印證。2020年，人工智慧獨角獸接連進入衝刺IPO階段。尤其是年底，海天瑞聲、依圖科技、雲知聲、雲從科技、雲天勵飛，均進入了科創板上市受理及問詢階段。
展望2021年，人工智慧板塊被認為將迎來快速發展，有望進入大規模商用階段，產業鏈公司將從中受益。但也有業內人士指出，被寄予厚望的智能製造領域仍需首先打好行業數位化轉型的基礎。
攝圖網圖
行業迎規模商業化節點
根據中國信息通信研究院ICT+深度觀察報告會披露的信息，2020年，全球人工智慧產業規模約1565億美元，增長率是12%，中國人工智慧產業規模大約3100億元，同比增長15%。截至2020年10月，全球共有人工智慧企業將近5600家，中國有將近1450家。根據艾瑞諮詢的預測，2022年國內AI核心產業規模有望達到1573億元，複合增速58%，產業有望持續快速增長。
《中國新一代人工智慧科技產業發展報告·2020》中提到，人工智慧和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。
融合正是人工智慧「落地」的標誌之一，融合意味著技術的可實踐性，這也是本次浪潮中人工智慧技術發展的重要進展。業內普遍認為，當前人工智慧正處快速發展期，產業正進入規模商用的紅利兌現階段。
「當前相對容易建立知識圖譜的領域，有望成為人工智慧率先規模商用的產業，例如安防、教育、醫療等。隨著頭部企業對各行各業知識圖譜的積累和構建，人工智慧有望真正實現商用化落地。」某券商研報中寫道。
AI獨角獸上市步伐加快
2020年7月20日，「AI晶片第一股」寒武紀（688256，SH）於科創板上市，當前總市值約600億元。寒武紀的上市意味著中國AI公司首批上市潮開閘，海天瑞聲、依圖科技、雲知聲、雲從科技、雲天勵飛等AI獨角獸有望相繼登陸科創板。
「跟全球各個行業及領域一樣，2020年上半年人工智慧產業投融資情況並不好，但是第三季度有了強勁反彈。」中新社12月15日報導，中國信息通信研究院副總工程師王愛華透露，2020年人工智慧C輪以後投融資佔比超過50%，前期的投融資熱潮已經漸入尾聲，下一步需要在公開市場進行募資。
AI獨角獸企業上市步伐逐漸加快，有望帶動上市人工智慧企業的價值重估。根據Wind的分類，A股市場中的人工智慧概念股有37隻，以12月21日收盤價格為基準，總市值約為12153.37億元，在A股市場佔比僅為1.46%。
不過，人工智慧板塊整體向上趨勢明顯。Wind數據顯示，37家人工智慧概念股企業2020年三季度的平均營業總收入約43.26億元，平均同比上漲13.13%，2020年三季度的平均歸母淨利潤約為5.37億元，平均同比上漲46.75%，這一板塊從2020年初至12月21日收盤時的股價平均上漲13.05%。
以12月21日收盤價為節點日，當前Wind自動分類的人工智慧概念股中平均市值約328億元，其中有3個「千億俱樂部」成員，市值最高者為海康威視，約4222億元。該板塊平均市銷率（PS）為13.2倍，平均市盈率（PE）138倍，主要是受到北京君正2823.29倍市盈率的拉升，如果刨去最高值和最低值，人工智慧概念股的平均市盈率為72.65倍。
業內認為，AI獨角獸的上市有望帶動人工智慧概念股重點公司的估值提升。華安證券以《2020胡潤全球獨角獸榜》中正在IPO的依圖科技的一級市場估值及其2019年收入計算，該公司市銷率為20倍，已上市的人工智慧標誌性企業科大訊飛市銷率僅為8倍左右，而兩者商業模式並無本質區別。
落地場景仍待深耕
縱覽A股37家AI概念股，如科大訊飛等「為人工智慧而生」的企業標的並不多見，海康威視、北京君正等來自安防、集成電路等領域的巨頭標的也很多，這些企業多是「半路出家」，布局先後程度有異，但都是看到了人工智慧的機遇。
例如，安防巨頭海康威視最早於2013~2014年在智能算法上進行投入和預研，於2015~2016年進行了大規模的產業化投入。2020年4月，海康威視還披露擬分拆以安全智能為主業的控股子公司螢石網絡上市。
應用場景是人工智慧技術落地的關鍵因素。除前述海康威視所在的安防領域外，近年來，人工智慧的應用場景相對集中於汽車、金融、醫療和教育等領域，整體仍在拓展階段，尤其細分的垂直領域尚在探索和初步落地階段。
人工智慧在製造業的落地一直備受關注，但目前來看仍需時日。國家工業信息安全發展研究中心發布的《2020人工智慧與製造業融合發展白皮書》顯示，現階段「人工智慧+製造」依然面臨一些挑戰，部分企業尤其是中小企業應用人工智慧的動力不足，一些細分行業人工智慧應用路徑尚不明晰，部分領域數據資產管理能力有待提升。
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每日經濟新聞