AI+组合系列报告之二：AI赋能 垂直应用势不可挡

　　组合说明：

    　　此前我们讨论的“AI+云”为AI 浪潮中的资源，而极具潜力的变现赛道则为AI 应用。全球范围内AI 赋能垂直应用的浪潮势不可挡，中国拥有庞大的用户基数，2024 年12 月中国互联网用户规模达到11.08 亿人，海量的数据资源与日益成熟的AI 技术结合，预计将很快迭代出强大的垂直应用。

    　　AI+垂直应用势不可挡，最应该关注领域或将具有三大特征：需求明确、数据集中、场景专业化。（1）需求明确——我们理解的AI 能力边界是执行、但不验收，如果给AI 足够明确的需求，执行效果能足够好；（2）数据集中——保证模型的训练量，例如政务、教育、交通、金融领域数据相对集中；（3）场景专业化——能够以知识库的形式被AI 学习。短期内更难被AI 取代的是：环境与任务复杂、人类经验与直觉发挥作用、专业知识或应用场景复杂多样的领域。

    　　基于以上原则，我们认为当下可重点关注的垂直领域有：

    　　（1）AI+办公：重塑生产力。“人机协同”工作模式将成为主流，文档记录、归纳和数据处理环节效率将显著提升。

    　　（2）AI+娱乐：生成式AI 的先行者。例如，短视频领域可以依托AI 推荐算法，提升用户黏性。游戏领域AI 可进行场景建模、定制化NPC 与关卡，降低开发成本的同时提升用户体验。中国庞大的用户基础下，2012-2015 年移动互联网浪潮的历史或将重演，AI+娱乐或成为爆款应用的孵化器。

    　　（3）AI+金融：数据价值显著体现。AI 能够在市场分析、智能投顾、金融问答、舆情监测与风控等环节，优化客户服务体验，金融从业人员也将建立Agent 工作流以提高效率。

    　　（4）AI+教育：定制化趋势的代表。语音识别与自然语言处理技术日益成熟，AI 能够学习优秀教师的教学逻辑，通过分析学生的学习数据，量身定制学习计划，例如动态调整课程难度和讲解方式，形成个性化的学习计划和反馈。

    　　（5）AI+医疗：预期差巨大。例如影像分析技术偏成熟，AI 能够辅助识别医学影像中的病灶；此外随着基因识别技术的发展，可以通过分析患者的基因数据，为其提供个性化的治疗方案。医学场景复杂多样，AI+医疗落地的难度更高，但对应的市场空间非常广阔。

    　　此外，还值得关注的领域是AI+交通、AI+政务等。

    　　构建AI 垂直应用-20 组合！一个可商业化的AI 垂类应用需要结合数据、模型、政策、市场的协同推动，因此，我们结合各公司数据资源潜力（包括行业数据、用户数据），以及公司在AI 智能化方面的战略，综合筛选出“AI+垂直应用”的20 个可关注标的，列示于表1 中，以供参考。

    　　风险提示：对产业趋势发展的预测存在局限性，个股业绩不及预期。