9月24日，易方达基金指数投资部基金经理张湛做客今日头条基金频道线上访谈栏目《基金微访谈》，详解人工智能行业的意义与投资价值。#对话张湛#@易方达张湛

嘉宾简介：张湛，理学硕士；曾任易方达基金投资发展部数量化投资研究员、指数与量化投资部量化研究员、指数及增强投资部投资经理，现任易方达基金指数投资部基金经理。

问：欢迎易方达基金指数投资部基金经理张湛老师做客今日头条基金频道线上访谈栏目《基金微访谈》，什么是人工智能，我们为什么要发展人工智能，人工智能对经济发展有什么重要的意义？

张湛：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，主要领域包括机器学习、语言识别、图像识别和自然语言处理等。在我们的早期印象中，一提到人工智能，可能会首先联想起一部部经典科幻电影里生动的AI机器人形象，也可能会想起AlphaGo与李世石的经典对决中强大的AI实力。然而，随着近年来5G、大数据、算法及计算机能力的发展，人工智能已经从理论研究逐步进入实际应用，其应用场景涉及各行各业以及人类生活的方方面面，成为新时代经济的重要推手。

人类历史上经过了蒸汽机、电动机、信息科技为代表的三次重大技术变革，给生产力带来了巨大的跃迁。在即将到来的智能时代，人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，能够进一步有效地解放人类生产力，提高生产效率，对于经济发展有着重要的意义。根据埃森哲对中国以及全球12个发达经济体的研究，到2035年，人工智能将帮助各国显著扭转经济增速近年来的下滑趋势。有效应用人工智能，中国经济增长率有望上升至7.9%，增长额高达7.1万亿美元。此外根据麦肯锡的预测，人工智能将每年为中国经济增长贡献0.8-1.4%。

全球各国已充分认识到人工智能技术对于社会与经济发展的重要意义，纷纷抢滩布局人工智能创新生态。我国政府对人工智能产业也尤为重视，将人工智能定位为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，并将其纳入新基建的范畴。

问：目前人工智能的具体应用场景有哪些？在我们的生活中，人工智能已经应用于哪些领域？

张湛：人工智能的应用场景非常广泛，涉及金融、汽车、零售、大健康、安防、互联网、企业服务、教育、工业等多个领域。具体而言，人工智能可应用于金融领域的智能支付与智能风控，汽车领域的自动驾驶与激光雷达，医学领域的智能导诊与影像诊疗，安防领域的人像识别与车辆大数据，工业领域的AI芯片、视觉检测和机器人视觉等等。

目前，人工智能在我们生活中的许多方面已经有着成熟的应用。例如利用图像识别技术的车牌识别已经广泛应用于高速公路与停车场，基于深度学习的人脸识别、虹膜识别已经应用于网络支付、门禁系统与身份辨识，而融合环境感知、行为决策和车辆控制技术的辅助驾驶和自动驾驶正在如火如荼的发展之中。人工智能与我们的生活息息相关，人工智能技术的应用也为我们的生活带来了许多便利。

问：人工智能与云计算、芯片等科技领域有什么关系，与大数据中心、5G等新基建领域有什么联系？

张湛：人工智能（Artificial intelligence）、大数据（Big data）以及云计算（Cloud computing）组成的"ABC"已经成为公认的技术趋势。云计算主要提供基础的计算、存储、网络能力，大数据对海量数据进行采集清洗、并行处理、分布式存储，人工智能则基于数据，通过训练、推理两个环节，实现智能分析。云计算及大数据分别为人工智能提供了算力及数据支持。

无论云端还是终端，人工智能的算力发展都离不开半导体芯片技术的进步，例如诸多深度学习算法都需要进行海量数据的训练，传统计算架构无法支撑这些AI算法的大规模计算需求，而针对AI算法设计的AI芯片，在执行算法时，会更快更高效。

在今年举办的2020年世界人工智能大会上，百度的CEO李彦宏先生表示新基建是以人工智能为核心的基础设施建设，将在交通、能源等领域大大提升效率，推动经济增长。对此，我们可以发现5G、大数据中心等"新基建"实质上是人工智能技术应用不可或缺的基础设施，"新基建"将打造一条通往智能时代的高速公路。

问：决定人工智能长期发展的关键因素有哪些？

张湛：影响人工智能长期发展的关键因素包括数据、算力、算法和应用场景等四个主要维度。首先，数据是AI时代的的石油，为了模拟人类的智慧与习惯，需要大量的数据对机器进行训练。得益于人口优势，我国在互联网及移动互联网时代积累了大量可用的数据，基于这些海量数据，在很早之前就有了AI的大量应用，比如抖音、头条新闻根据用户习惯与兴趣，进行精准推送。其次，算力即计算能力，在利用大数据对机器进行训练的背后是极大的运算量，这也意味着人工智能的发展对算力有着更高的要求。近年来，得益于芯片处理能力的提升，计算机的计算能力与运行效率取得了巨大的突破，为人工智能的发展奠定了基础。此外算法也同样重要，算法是在数据的基础上，通过训练等方式，让机器在合理时间内输出所需要的结果或功能。人工智能算法中最底层的是深度学习、神经网络等机器学习算法，在此基础上衍生出计算机视觉、语音识别、自然语言处理等更为复杂的应用型算法。最后是应用场景，应用场景是人工智能商业化的落脚点，广大用户群体和不断拓展的需求是人工智能未来发展最主要的推动力。

问：我国人工智能发展的现状如何？

张湛：从全球AI发展指数来看，目前我国在人才储备、创新研究以及商业化三个维度仍有较大的提升空间。从人工智能产业链视角（基础层、技术层、应用层）来看，在基础层方面，美国的半导体行业在全球仍然占主导地位，特别是在GPU等高性能芯片上，美国企业目前处于垄断地位，中国企业在此领域也不断加大投入、奋力追赶。在技术层方面，美欧日等发达国家和地区的语音识别、自然语言处理、计算机视觉等技术层产业起步较早，目前拥有较成熟的算法平台；而我国技术层产业围绕垂直领域持续突破技术壁垒，率先在安防监控、智能家居及教育培训等特定领域，重点研发人脸检测识别、指纹识别、语音识别在公共场所管控、重大案件的预测、智能家居控制与反馈、远程教育、个性化学习测评和辅导等场景的应用，逐渐打造出具有应用深度的成熟产品和服务。目前我国人工智能企业总数超过2000家，其中应用层占比77%，技术类型以机器学习、大数据云计算、机器人技术，计算机视觉等成熟应用为主，人工智能技术正逐渐与各行业融合，产业发展趋势向好。

问：能否介绍一下跟踪人工智能主题的指数，包括特色以及投资机会？

张湛：中证人工智能主题指数选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。

指数在人工智能主题上的覆盖全面，成份股业务囊括云计算、AI芯片、智能制造、智能家居等十大人工智能热点主题。从行业分布看，指数成份股基本均处在科技尖端领域，计算机、电子、通信行业累计权重占比达到94%，科技属性纯粹。此外，人工智能指数呈现科创企业的研发双高特征，成份股平均研发强度（研发支出在营收中占比）达到11.5%，平均研发人员占比达到39.2%，均高于A股各板块。未来，人工智能产业仍有巨大的发展空间，伴随着产业的快速发展与渗透，相关标的有望持续受到资金关注，中证人工智能主题指数具有较高的投资价值。

数据来源：Wind

问：如何看待人工智能指数的估值，当下是否是一个良好的参与时点？

张湛：当前中证人工智能主题指数的估值相对合理。纵向对比来看，在人工智能产业快速发展与国家政策大力扶持的背景下，指数估值有所提振。截至2020/9/14，人工智能指数的估值（PE_TTM）水平约为57，相对历史百分位为62.9%（统计区间2015/7/31-2020/9/14，下同）。横向对比来看，其他与科技和新基建相关的指数估值相对更高，例如中证新能源汽车当前市盈率为176，相对历史百分位达到99.5%；中证全指半导体指数当前市盈率94，相对历史百分位为81.0%。作为新基建支柱产业，人工智能在中长期有着巨大的发展前景，未来估值仍有进一步抬升的可能，因此当前依然是参与人工智能指数投资的良好时点。

问：人工智能主题的ETF产品将会表现出什么样的风险收益特征？个人投资者投资这类产品应建立怎样的认知和预期？

张湛：人工智能主题指数的收益风险比（即年化收益率与年化波动率的比值）为0.52，优于主流宽基指数，长期持有的投资性价比较高。此外，指数展现出高弹性的特征，且在牛市中收益表现突出。因此，以该指数为跟踪标的的主题ETF是"长短皆宜"的工具产品，可供投资者结合自身的需求和习惯形成不同的投资策略。

例如，投资者可以采用定投的方式进行长期投资。人工智能产业正处在一个蓬勃向上的态势中，中国企业也将立于浪潮之巅，投资者通过对相关ETF的定投，可以优化持仓成本，分享中国人工智能产业发展的长期红利。定投策略简单易行，适合大多数个人投资者。

对于需要根据短期行情和市场情绪进行波段交易的投资者来说，人工智能主题指数收益弹性大，概念热度高，利用ETF交易便利的特点进行择时和波段交易也有较大的潜在获利机会和空间。然而，波动交易难度相对较大，对投资者的短期择时能力要求更高。

基金有风险，投资需谨慎。以上为嘉宾访谈问答实录，仅代表被访者个人看法，不代表今日头条观点。