拓爾思:NLP——人工智能“皇冠上的明珠”

股道茶經老陸:300229拓爾思:NLP——人工智能“皇冠上的明珠”

最近人工智能板塊的風口很大,中軍 002230 科大訊飛趨勢長牛,黑馬 300678 中科信息暴力美學,上週聽人工智能領域一位靠譜的賣方研究員推薦,買入了可以比肩科大訊飛,秒殺中科信息的人工智能NLP自然語言處理龍頭——300229拓爾思(該研究員曾在六月份002230起飛前30塊位置力推,故我覺得他很靠譜)。他說後面會連續出賣方研究報告力推人工智能NLP龍頭300229。

但是一個禮拜快過去了,賣方還沒出報告,我表示很著急。也許是這個領域涉及交叉學科較多,賣方還在準備資料。可以這麼說,大多數研究員基本講不清楚拓爾思是幹嘛的,投資者對拓爾思也大多停留在大數據 和信息安全的概念上,殊不知這家毛利率高達68%,就是研發投入太多(研發佔比70%),所以業績一直這麼低調溫和的公司,未來將是人工智能領域偉大的公司。

首先,簡單說下什麼是自然語言處理Natural Language Processing

簡單地說,自然語言處理(簡稱NLP)就是用計算機來處理、理解以及運用人類各種語言,它屬於人工智能的一個分支,是計算機科學與語言學的交叉學科,又常被稱為計算語言學。由於自然語言是人類區別於其他動物的根本標誌。沒有語言,人類的思維也就無從談起,所以自然語言處理體現了人工智能的最高任務與境界,也就是說,只有當計算機具備了處理自然語言的能力時,機器才算實現了真正的智能。

從研究內容來看,自然語言處理包括語法分析、語義分析、篇章理解等。

事實上,“人工智能”被作為一個研究問題正式提出來的時候,創始人把計算機國際象棋和機器翻譯作為兩個標誌性的任務,認為只要國際象棋系統能夠打敗人類世界冠軍,機器翻譯系統達到人類翻譯水平,就可以宣告人工智能的勝利。四十年後的1997年,IBM公司的深藍超級計算機 已經能夠打敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。而機器翻譯到現在仍無法與人類翻譯水平相比,從此可以看出自然語言處理有多麼困難!

一句話總結就是,語言是文明的標誌,是人類思維邏輯和情感線索的載體,自然語言處理正是人工智能的最高境界。

為什麼說NLP是人工智能皇冠上的明珠呢?

我們國家在語言文字信息處理方面誕生了三家上市公司,從上市的順序來說,最早是漢王,做模式識別,後來的科大訊飛做語音識別 ,然後是拓爾思的信息檢索和文本挖掘。最近5年和語音相關的投資非常大,除了科大訊飛以外,還有云知聲等等,這兩年視覺領域的投資非常熱,現在技術的門檻已經變低了,這些東西已經基本成熟,關鍵是要找到應用場景。如果沒有這個應用場景,變現就非常困難。而且這些公司基本上很貴,大家的目標都是獨角獸,我們投資就要投資未來。

為什麼說前沿的機會在NLP相關領域呢?人工智能從計算到感知的技術(如圖像、語音)現在已經取得了非常大的突破,但是認知這一塊還是很難的,比如說認知領域的自然語言處理。

我們看了一下國外調研公司的數據,最值得關注的100家AI公司中,25%的項目和自然語言直接或者間接相關。從另外一個角度,福布斯TOP50AI公司的融資中,16.2%的資金投向了NLP直接或者間接相關的領域,所以這個領域大有可為。我們投資很多時候是跟風的,都跟著美國跑,可以看出一些趨勢。另外,從商業的視角來看,很多具有重要影響的技術和自然語言直接或者間接相關。為什麼說是AI皇冠上的明珠呢?微軟前不久提出一個口號是“自然語言是人工智能皇冠上的明珠”,現在我們中文信息處理界一致認為這個口號恰如其分。

拓爾思在自然語言處理(NLP)領域的深耕二十年,厚積薄發,商用爆發臨界點。

拓爾思在NLP這領域耕耘了二十多年, 那時候人工智能領域還沒有百度, 沒有谷歌……公司是人工智能領域核心標的,其大數據戰略日漸清晰,作為 NLP 龍頭多領域開始發力。 公司圍繞自然語言理解( NLP)、大數據採集和分析核心技術,在泛安全、傳媒、政府、金融四大行業拓展客戶的同時,升級服務方式,數據運營戰略穩步推進。報告期內,公司研發並推出了海貝大數據管理系統、DL-CKM、政府集約化智能門戶平臺、 “ 數家” 媒體大數據雲服務 和網脈用戶行為分析雲服務等產品服務的全新版本。目前,公司絕大多數產品線均涉及人工智能核心技術。作為人工智能三層次(計算智能、感知智能、認知智能)中的最高層, NLP 和人工智能其他層面一樣,同樣需要技術 場景 數據的三要素積累,拓爾思在中文語言處理技術和多垂直行業應用中積累的場景數據,將助力公司升級為平臺 雲服務型企業,並帶來更多的應用和市場拓展空間。

我們看好公司在中文檢索、自然語言處理等領域的先發優勢,以及在安全、傳媒、政府、金融四大行業的客戶資源優勢,隨著大數據需求不斷增長,以及人工智能應用的多場景推進,公司的核心優勢將轉換為更多的變現機會。作為 A 股的 NLP 龍頭,公司目前估值已被低估。

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