海外市场投资策略分析报告：低位港股科技拥抱AI新时代

证券研究报告低位布局港股科技，拥抱AI新时代海外市场2023年中期投资策略2023

年5月6日核心观点2023Q2-Q3为重要窗口期，港股科技板块低位入场机会值得重视（1）复盘：2022年11月-2023年2月恒生指数上行主要由分母端驱动：国内疫情防控措施优化、经济强复苏预期、以及空头平仓驱动港股估值迅速修复。2023年2月-2023年4月港股盘整：南向资金获利了结压力、中美关系反复、美国信贷危机担忧、中国经济预期由强复苏转为弱复苏。（2）展望：恒生科技指数重回历史低位，恒生科技指数PE-TTM约为35倍，接近2021年历史低点。短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素，重点关注二三季度低位布局机会，伴随中国经济增长动力加速、美债利率下行有望驱动港股科技板块估值上行。重点推荐：消费电子:重点推荐（1）舜宇光学科技，手机光学格局改善、海外大客户进展顺利从而驱动手机光学业务企稳回升，汽车及AR/VR业务驱动2024-2025年业绩重回快速成长。（2）高伟电子，2024年有望切入海外大客户后摄模组业务、同时布局MR/激光有望驱动2024-2025年业绩高成长。业务，半导体：重点推荐、华虹半导体，估值处于低位、布局半导体周期左侧型机会，晶圆代工行业有望于2023Q4明显复苏；受益标的ASM

Pacific，全球半导体封装设备龙头，行业景气度仍承压，但估值较低，适合底部布局。汽车：重点推荐（1）小鹏汽车，公司2023年管理优化有望驱动经营企稳，2024年新车矩阵及低成本ADAS方案再次确立产品卖点驱动预期反转。（2）英恒科技，少有的高增长低估值标的，受益汽车半导体价值量持续提升趋势。互联网：重点推荐美团，公司积极应对抖音在本地生活领域的竞争，到店业务持续快速增长及利润稳健兑现、有望驱动估值修复。受益标的腾讯，仍为互联网板块确定性机会，关注AI大模型及行业应用落地。计算机：重点推荐（1）金山软件，持续受益信创+AIGC趋势；（2）联想集团，PC行业龙头周期性企稳回升，同时AI智能服务器业务提振估值。目

录CONTENTS基于DCF模型，论港股投资与A股的异同1AIGC行业综述：产业链与生态体系23现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新风险提示451.1DCF模型，论港股投资和A股的同与不同基于投资本质上是“资金”不断给“资产”重定价的过程，资产价格的变化及未来方向也是主要跟踪预判“分子分母端”的方向。到底是投资A股还是港股，也是综合评估“分子”、“分母”端情况，考虑配置更高的基本面估值性价比。分子端是资产，核心变量是EPS盈利增长预期、其次是汇率转化:（1）港股和A股都是中国经济体，整体盈利预期变化情况趋势其实是比较接近的，不过因为两地市场的资产板块构成有不同、导致节奏频率还是有轻微差异。（2）汇率方面，中资股是中国香港市场的主要业绩及估值贡献，作为人民币资产，在人民币尚未完全国际化背景下，美元兑人民币汇率走势会影响中资股在全球范围内的定价。分母端是资金要求的投资回报率，决定变量是无风险利率、市场风险溢价：两地资产市场价格的核心区别最主要还是出现在“分母端”，

A股市场主要还是内地玩家，但港股市场的主要投资者来自海外和中国香港本地投资者，内资仅占比12%；这样的资金结构决定港股的无风险利率、市场风险溢价和A股是不一样的。（1）无风险利率方面，A股主要跟踪中国10年国债收益率变化，港股整体还是跟踪美国10年期国债收益率；（2）风险溢价方面，中国香港投资者整体比A股的风险偏好更低、要求更多的风险溢价补偿，影响因素主要有流动性风险溢价、国家风险溢价、资产构成情况、投资者类型、交易机制等等。1.2港股市场2020年以来走势复盘2020年港股恒生指数上行由分母端驱动：（1）全球货币宽松、美国大选落定提振风险偏好，无风险利率降低，分母端驱动估值上行；疫情虽然影响了全球经济表现，分子端承压，但由于中国更快更高效的疫情防控，中国经济体在全球范围内出现更快的经济复苏、也凸显出更高的相对配置机会。2021-2022年恒生指数下跌源自分子、分母端均承压：（1）分子端：盈利预期下修，2021年国内行业强监管影响资金的中长期盈利增速预期g；2022年疫情反复及防控升级亦是原因之一。（2）分母端：美债利率持续超预期上行（通胀超预期导致美元加息周期）、股票风险溢价上升（2021年主要源自国内政策监管、2022年源自俄乌冲突、中概股退市风险）。2022年11月-2023年2月恒生指数上行主要由分母端驱动：中国疫情防控优化、以及经济强复苏预期、以及空头平仓驱动港股估值迅速修复。2023年2月-2023年4月港股盘整：南向资金获利了结、中美关系反复、美国信贷危机担忧、中国经济预期由强复苏转为弱复苏图1：恒生指数于2023年2月后开启调整图2：恒生指数2023年EPS一致预期增速有所下修350030002500200035,000.002021/02：3118330,000.0025,000.0020,000.0015,000.0010,000.0015002023/01：227002023E

EPS增速：23%2024E

EPS增速：9%100050002022/10：1459720142020201520212016202220172023201820242019NTMA2018/4/262019/4/262020/4/262021/4/262022/4/262023/4/2恒生指数收盘价数据：Wind、开源证券研究所Bloomberg

、开源证券研究所数据：1.3港股科技板块低位入场机会值得重视恒生科技指数重回历史低位，恒生科技指数PE-TTM约为35倍，接近2021年历史低点。短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素，重点关注二三季度低位布局机会，伴随中国经济增长动力加速、美债利率下行有望驱动港股科技板块估值上行。（1）分子端：东升西落逻辑将持续获验证，二季度中国经济仍处在弱复苏轨道，伴随居民信贷回暖、工业补库存有望驱动经济动力增强。（2）无风险利率：美国劳动力市场与通胀水平连续放缓，预计5月或将进行本轮最后一次加息，有利于支撑港股估值。（3）流动性风险溢价：短期内中美关系反复、美股调整风险仍是扰动因素；当中国经济增长潜力优势前景获得兑现，港股作为外资买入中国资产的主要渠道，有望再次吸引资金面回流。图3：恒生科技指数PE-TTM估值接近2021年历史低点图4：恒生科技指数市盈率及市销率均处于历史较低水平70.060.050.040.030.020.07654321069.062.055.048.041.034.027.020.0恒生科技指数市盈率TTM

(左轴)+1标准差(48.9x)-1标准差(35.0x)恒生科技指数市销率(右轴)恒生科技指数市盈率TTM

(左轴)数据：Wind、开源证券研究所数据：Wind、开源证券研究所目

录CONTENTS基于DCF模型，论港股投资与A股的异同1AIGC行业综述：产业链与生态体系23现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新风险提示452.1GPT为代表的大模型催生AIGC的快速发展以•

AIGC即采用人工智能技术自动生产内容。主要指通过预训练大模型等人工智能技术生成图像、文本、音频、视频等内容，甚至包括游戏策略、编程代码、药物分子结构等更广义的细分行业内容。•

AIGC的发展主要历经三个阶段，基础大模型的开发与迭代离不开算力的快速发展和模型参数量的提升，随着大模型算法的进步和近期OpenAI团队旗下ChatGPT的问世，AIGC发展驶入快车道。表1：AIGC的发展大致可以分为三个阶段图5：基础大模型的发展离不开参数量的提升及算力的快速发展：“AI-GeneratedContent(AIGC):

ASurvey”、开源证券研究所资料：“A

Comprehensive

SurveyofAI-Generated

Content(AIGC):资料AHistoryof

Generative

AI

fromGAN

to

ChatGPT”2.2

AIGC有望塑造数字内容生产新范式•

创造性的内容生产能力曾长期被认为是人类的独有能力，而随着AIGC内容的逐渐丰富，这一认知已被颠覆。•

红杉资本预测，到2025年时AIGC产出文稿、编程代码的能力将高于人类平均水平，而产出图像能力也将达到直接用于产品设计、建筑设计等通用行业水平。这意味着AIGC将具备初步实际应用于生产生活中各个环节的能力。而到了2030年时，AIGC产出文稿水平将进一步超越专业作家，产出代码质量超越全职程序员，产出图像质量将超越职业艺术家及设计师。图6：到2025年预计AIGC产出文稿、代码能力将高于人类平均水平图7：文生图输出“一只演奏喷火喇叭的柯基”图片案例资料：“A

Comprehensive

SurveyofAI-Generated

Content(AIGC):

AHistoryof

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AI

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ChatGPT”资料：

SEQUOIA2.3

AIGC产业链及生态体系：基础层、中间层、应用层AIGC产业链从结构上大致可以分为三层，分别是基础层，中间层，以及应用层。其中基础层主要包括大模型的预训练及其所需要的模型设计、服务器、云服务环节；中间层主要包括各个垂直领域的场景化、个性化模型；而应用层则是由各类图片、文字、语音、代码等内容组成的具体AIGC内容及应用。图8：AIGC产业结构体系主要分为三层图9：大模型产业链中的主要参与者分布广泛资料：腾讯研究院资料：艾瑞咨询2.4AIGC

产业链港股科技板块公司深度参与•基础层：主要包括大模型开发者（百度、腾讯、阿里巴巴、商汤等），算力资源提供者（通讯等），以及训练所需数据提供者（如百度集团、微博、阅文集团、新华文轩等）。、联想控股、ASMPT、•中间层：主要包括基础大模型在细分行业的应用和模型微调参与者，比如网易受益于多模态在游戏开发领域的应用，金山软件受益于大语言模型在办公软件领域的应用，中国软件国际受益于

盘古行业模型在不同细分场景的落地开发等。•应用层：如IGG、中手游、心动公司等受益于AIGC在游戏领域的应用，京东、美团、微博等直接受益于AIGC在广告设计与投放领域的应用，阅文集团、百度集团等直接受益于AIGC在文生文、文生图等领域应用。图10：香港市场AIGC产业链相关上市公司一览基础层中间层应用层市值（HKD）/产业链环节受益于大模型的开发和调试(fine-tunning)，为大模型的开发主要包括基础大模型在细分行业的应用和模型微调参与者

直接受益于AIGC技术变革的内容生产者和调试提供基础的算法、算力、以及数据资源300亿以下ASMPT,新华文轩,万国数据中国软件国际商汤集团IGG，中手游，心动公司，美图公司阿里健康，微博,阅文集团,众安在线，金山300-1000亿商汤集团，华虹半导体,微博，阅文集团，联想集团软件腾讯控股，阿里巴巴，百度集团，网易，美团，京东集团，快手,京东健康，小米集团1000亿以上腾讯控股，阿里巴巴，百度集团，，通讯腾讯控股，阿里巴巴，百度集团，网易资料算）：Wind、开源证券研究所（注：市值按照2023年5月5日收盘价计目

录CONTENTS基于DCF模型，论港股投资与A股的异同1AIGC行业综述：产业链与生态体系23现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新风险提示453.1潜在规模：当前仍处培育摸索期，2030年有望达万亿级别当前我国AIGC行业仍处于摸索期，未来随底层大模型成熟带动应用层蓬勃发展，拓宽商业化场景，2030年整体市场规模有望超万亿。图11：我国AIGC产业当前仍处于培育摸索期，2030年市场规模有望超过万亿培育摸索期（2023-2025）应用蓬勃期（2025-2027）整体加速期（2028-）14,00012,00010,0008,0006,0004,0002,0000250%200%150%100%50%231%

AI在个性化、实时化、自主迭代等方向上的延展价值得到发挥，和其他业务系统紧密链接

底层：大模型发展加速，除原有玩家外，互联网巨头等大资金及人才体量的玩家开始入局

底层及中间层：主要玩家基本确定11,491应用层：随大模型开放API增多，大量应用层玩家进场

中间层：尚未出现相关公司172%应用层：整体处于业务场景验证及变现探索期。基于Stable

Diffusion等开源模型的上层应用迅速出现，由于受到底层大模型接口的限制，细分领域应用发展相对有限

人机共创逐渐被行业普遍长视应用，在内容咨询和娱乐传媒领域产生确定性价值，基本价值创作路径和112%

产业生态：相对封闭，研究机构作用明显，创业公司较少，大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平技术思路确认76%3,47233%23%20923%25721%1,2766033421700%20232024：量子位智库、开源证券研究所2025202620272028YOY（%，右轴）20292030资料市场规模（亿元，左轴）3.2现状：模型层互联网巨头全面布局，中小厂商蓄势待发通用大模型核心技术壁垒在于数据、算法、算力等要素资源组合。大模型训练及运营面临成本高、数据获取难、孵化周期长的挑战，考虑到运行成本，未来格局或仍以头部玩家为主。目前国内拥有资金、人才体量优势的互联网巨头争相布局底层通用大模型，尚未普遍形成对外开放生态。图12：互联网大厂开始入局底层通用大模型通用模型算力模态参数规模当前进展应用场景比较优势3月16日发布文心一言，C端类chatGPT、B端客3月27日发布文心千帆

服、对话问答、办公软件、先发优势、技术积累、搜索数据百度文心大模型百度云、昆仑芯片多模态2600亿大模型平台4月11日发布暂未发布数字人等电商数据、资金及人才优势C端游戏、新闻等内容数阿里巴巴腾讯通义大模型混元助手阿里云、平头哥芯片腾讯云、沧海芯片多模态多模态超10万亿参数接入阿里系所有产品万亿/据及场景能源开采、制造业生产、电网系统、智慧交通等B端场景盘古大模型Sigma云、晟腾芯片多模态1.08万亿4月9日发布资金及人才优势自研类ChatGPT大模型“商量”、文生图创作平台"秒画”、AI数字人视频生成平台“如影”、3D内容生成平台“琼宇”、“格物”商汤集团日日新SenseNova360智脑27000块GPU多模态多模态1800亿4月10日发布3月29日发布算力及技术积累360//搜索引擎搜索数据及安全场景资料：阿里云官网、商汤科技官网、文心大模型官网、盘古大模型发布会、

腾讯云官网、智东西公众号、36kr、开源证券研究所3.2现状：应用层消费内容生产落地较快从模态看，文本生成及图文生成已较为成熟；从应用场景看，可直接消费内容生产国内落地及变现进展较快。图13：从大模型应用场景及成熟度看，交互式文本生成及文图生成有望快速应用资料：北京智源人工智能研究院3.2现状：应用层消费内容生产落地较快基于不同模态的技术、落地成熟度及市场规模看：（1）基于模态分类，文字生成发展时间长，而跨模态生成赛道具有较大潜力；（2）基于应用场景看，可消费内容生成激发内容生成多样性同时能够降本增效，落地及变现进展较快。图14：从不同模态看，图像及视频生成潜在市场规模较大，仍有待变革资料：量子位智库3.3变现路径：目前产出量收费占据主流，未来MaaS将占据主要市场规模从变现路径看，目前国内按照内容产出量收费为主要商业模式，未来MaaS将成为主流：（1）底层大模型及中间层变现路径主要为MaaS，按照数据请求量和实际计算量付费，如OpenAI基于对外API收费模式；（2）应用层主要按产出内容量及软件订阅付费，如Deep

Dream

Generator按照计算请求量和训练次数付费，ChatGPT

Plus

20美元/月。图15：MaaS推动云计算整体架构体系演进升级图16：未来MaaS将占据AIGC市场主要份额资料：阿里研究院数据：量子位智库、开源证券研究所目

录CONTENTS基于DCF模型，论港股投资与A股的异同1AIGC行业综述：产业链与生态体系23现状：模型层互联网巨头蓄势待发，应用层消费内容生成进展较快应用：传媒及内容优先落地，短期看降本增效，长期看生态革新风险提示454.1产业影响：交互方式革新、丰富产品种类、新兴商业模式、构建生态平台图17：通用大模型落地有望改变现有数字产业生态资料：艾瑞咨询4.2当前应用：各行业均有所布局，内容消费领域变革及落地最快基于大模型在全球范围内的应用，目前行业变革主要包括游戏、影视内容、电商营销、在线教育、办公软件、社交及合成数据等，其中传媒领域落地较快、变革程度较高。从模态看，AIGC目前在基于自然语言的文本、音频和图片生成领域，尤其在知识类中短文、插画等图片创作等效果与有中级经验的创作者匹敌，在视频和3D媒介等复杂度较高的领域处于探索阶段。图18：AIGC在传媒及影视内容行业快速落地落地行业变革方式AI可优化从策划到剧情、音频、图像、动画制作再到宣发等制作全流程，提高开发人员效率，缩小研发周期和人员规模，降低游戏研发成本，在各行业中相对技术成熟度及接受度最高AI+游戏多模态内容生成增加多样性及降低成本，细分领域包括电影及长视频（换脸、背景渲染、广告自动植入）、直播（虚拟人）、短视频（影视作品剪辑）、在线音乐（自动编曲、作曲、AI声优）、图片（AI制图、修图）、网络文学（小说生成及续写等）AI+影视/内容消费端AI+电商AI+办公软件AI+教育虚拟人直播、个性化营销，如Shopify接入GPT依照风格与需求生成文稿、由文稿生成展示并自动精修细节、自动数据分析并输出逻辑依据，如Office

copilot个性化学习、适应性辅导，如cheggMateAI+社交设定特定性格的AI

NPC满足线上社交功能，如Glow通过AI从现有内容，如图片、音频、文本等，生成完全虚构但保持原始数据特定属性的全新数据，本质上是希望通过AIGC克服模型训练的原始数据短缺问题，实现不同机构间的数据转移及更新以避免隐私泄露、完成特定算法的训练及数据分析，且能够避免手工标注的高昂成本，目前在自动驾驶和医疗领域应用最多产业端AI+训练数据资料：量子位智库、36Kr、腾讯研究院、开源证券研究所4.2当前应用：各行业均有所布局，游戏、影视、资讯等内容消费领域落地最快基于目前大模型在全球范围内的应用落地，目前行业变革主要包括游戏、影视内容、电商营销、在线教育、办公软件、社交及合成数据等，其中传媒领域落地较快、变革程度较高。图19：各细分方向应用方向均有布局图20：AIGC对电商、影视、办公软件、游戏变革程度较高资料：普华永道公众号资料：量子位智库4.3游戏：AI助力游戏开发全流程，实现降本增效AIGC缩短游戏制作流程及周期，降低人员规模及研发成本。游戏开发过程包含策划、动画、特效、音频、美术等细分环节，对工业化程度、实时性、交互性要求高，需投入大量人力或延长制作周期，据36Kr，《荒野大镖客：救赎2》制作超28平方英里逼真地图和1,000个NPC，耗用8年时间、专职开发人员超1,200人、成本近3亿美元。随多模态通用模型出现，AIGC可优化从策划到剧情、音频、图像、动画制作再到宣发等游戏制作全流程，缩减人员成本及开发时间。图21：AIGC助力优化游戏全流程资料：腾讯AI

Lab公众号4.4影视内容：AIGC提升创作效率，增加内容多样性AIGC影视行业早有应用，大模型拓展应用边界。（1）提高制作效率，AI自动化处理电影制作过程中的任务，包括视频剪辑、音频处理、特效制作等方面，降低电影制作周期和成本。（2）提高内容多样性和创意灵感，如涉及多领域知识；（3）个性化、智能化剧本创作及推荐，改善用户体验。图22：AIGC提升影视内容创作效率及多样性应用技术路线代表产品Dramatron系AI剧本生成AI剧本拆解AI图像生成AI视频生成基于GPT生成具有一定逻辑及连贯性的内容，辅助编剧进行内容创作统AI+NLP自动对剧本角色、场景、道具、特效等元素进行罗列，转化程拍摄日期和预算FilmustageCuebric基于图文数据集对比训练，生成与文本匹配度较高的图像，提供贴合脚本的影视素材用于概念构思或虚拟制作随深度神经网络技术升级，生成更准确、真实、可控的高分辨率视频，与动作捕捉技术结合，由演员驱动虚拟角色表现，甚至创造出高度智能化的数字人RunwayRespeecherAI语音技术AI作曲AI语音处理包括语音识别ASR、自然语言处理NLP、语言生成NLG、语音合成TTS，作为成熟度较高的技术已应用到自动字幕生成、影视配音、多语言译制中、DeepdubAIVA、LifeScore大模型理解理解音乐旋律的抽象模式，强化学习算法，可以应用于背景音乐创作，激发创意及降低创作门槛AdobeSensei、DreamixAI视频编辑识别视频内容，自动填充关键帧产生时间上的连续，提高视频剪辑、修改、重制的效率资料：东西文娱公众号、开源证券研究所4.5电商：AIGC重塑人货场，短期看运营降本增效，长期看生态变革AIGC重塑人货场，短期内容生成带来运营降本增效，长期看交互方式变革有望打破原有格局。（1）人：用户端自然语言成为发布操作指令的新模态，商家端智能客服、虚拟人直播实现降本增效。（2）货：AIGC降低货品文图视频等展示素材生成成本，同时增强多样性，智能化选品提升ROI。（3）场：用户端自然语言的交互方式革新提升友好度和功能性，缩短交易链路，个性化营销改变原有流量分发模式。图23：AIGC重塑电商人、货、场变革方式应用用户端商家端自然语言成为发布操作指令的新模态智能客服及虚拟人直播实现降本增效：人（1）目前电商平台自动回复多以关键词进行识别，通用大模型提高用户体验同时降低人工成本；

（1）根据吉宏股份披露，根据公司公告，2023年1（2）虚拟人直播：AIGC降低虚拟人生成成本，同时可实现7*24小时直播，月吉宏股份接入ChatGPT，借助相关技术实现多环节优化：截至3月17日，ChatGPT技术已累计帮助公司上新品1W+、累计节省客服1000人次工时、生成新广告文案7W+、处理图像素材2W+；（2）根据京东灵小播，某头部电脑品牌商使用虚拟人直播月度店铺GMV提升28%（1）降低文案、图片、视频等货品展示素材制作成本；（2）人工素材无法满足不同用户兴趣，AIGC可实现不同营销创意短时间生成展示素材货场选品智能选品交互方式自然语言提升交互友好度和功能性，缩短交易链路，实现个性化营销Shopify推出shop

app资料：吉宏股份公告、京东云公众号、开源证券研究所4.6AIGC全面辅助办公，提升工作效率与质量办公软件：•

2023年3月16日，微软发布了基于Office

365及GPT-4.0开发的创新办公产品Office

Copilot，并开始了与20家合作伙伴的内部测试。•

2023年4月18日，金山办公官宣接入AI，其中包括生成文章、多轮对话、归纳总结等能力，且将逐步开始公测。图24：Office

Copilot提升办公效率CopilotWordExcelPPTTeamsOutlook1.自动分析数据的能力：通过与AI对话，1.通过文稿生成PPT：Copilot可

1.在会议中实时追踪进程：可以直接指示Copilot对数据进行分析，以直接将文档生成PPT展示，并且Copilot可以在会议中随时总得到如数据的变化趋势，极大极小值之按需做调整。同时，也可通过PPT结已经发生的事情，总结会议1.生成初稿的能力：输入简单而未整理的会议纪要或草稿，可以生成格式完整的文档初稿1.帮助用户区分重要邮件及普通邮件，并帮助用户构建回复邮件的优先顺序类的初步结论生成文稿。参与者的言论及观点2.总结参会者的观点：Copilot可以通过文字将每个会议参与者的观点总结，并以此形成会议风向的判断并总结尚未解决的问题2.自动打磨细节：通过与Copilot交流，可以直接添加或删除页面或部分内容，可以调整修辞，甚至加入动画效果2.帮助用户处理邮件：Copilot可以帮助用户总结邮件内容，帮助用户起草回复，甚至直接引用excel中的数据作为支撑2.按需修改稿件的能力：在提供模

2.自动构建数据集的能力：通过与AI进板文档后，可以将初稿的格式、内

一步沟通，可以由AI自动生成新的数据能力介绍容修改为尽量贴近模板的文档集，甚至生成相关图表。3.精修文档的能力：Copilot可以

3.自动构建模型的能力：在现有数据的建议或帮助作者直接生成内容插图，基础上，通过与AI对话，可以由AI构建并通过与作者沟通的方式建议作者

模型并对数据变化趋势做出判断，并给3.精细处理邮件草稿：Copilot可以在邮件草稿的基础上，依照用户喜好与需求对邮件进行精细修正，如内容写作风格、内容长度、字体3.生成演讲稿的能力：C