科技行业产业年度投资策略：人工智能应用逐渐落地算力先行

证券研究报告请务必阅读正文之后第52页起的免责条款和声明人工智能应用逐渐落地，算力先行 中信证券研究部许英博科技产业首席分析师徐涛科技产业联席首席分析师杨泽原计算机行业首席分析师黄亚元通信行业首席分析师陈俊云前瞻研究首席分析师请务必阅读正文之后的免责条款和声明2王冠然传媒行业首席分析师袁健聪新能源汽车行业首席分析师尹欣驰汽车及零部件行业首席分析师潘儒琛云应用分析师核心观点展望2024年，我们认为AI将开始全面落地，持续驱动科技产业投资，与此同时，在新的外部再平衡条件下，关键科技领域的国产替代也将带来更多投资机会。站在投资维度，我们判断算力端将迎来重要投资机遇：一方面，光模块、服务器等在AI驱动下需求将持续增长；另一方面，半导体设备、AI芯片等在海外管制下发展紧迫性增强。在此基础上，部分应用场景结合国内大模型能力进行产业创新，通过AI+SaaS模式打开成长天花板，业绩将逐步释放。此外，我们亦建议关注大模型加速迭代开辟丰富场景下的智能驾驶、机器人板块；技术创新落地下的数据要素、消费电子、运营商板块，以及估值修复下的互联网板块等细分领域。▍市场回顾：AI引领产业创新突破，科技板块表现强劲。2023年初至今，伴随全球宏观因素改善，市场预期逐步修复，同时，ChatGPT引领生成式AI浪潮，算力、应用等方向趋热，带动科技板块整体上涨。年初至今，科技板块表现强劲并取得超额收8%/21%/8%/16%/9%，港股恒生科技、美股费城半导体指数分别下跌9%/上涨27%，优于大盘。展望2024年，我们判断随着经济持续复苏、需求逐步好转，叠加技术创新落地和估值修复，科技板块将迎来投资机遇，重点聚焦AI算力和应用领域，同时关注国产替代的机会。▍投资主线：聚焦AI产业链，算力和应用先行，同时关注国产替代机遇。展望2024年，我们判断A股科技板块投资将围绕AI主线展开，重点关注算力和部分应用领域，同时关注信创等国产替代机会。1）AI产业链：工信部等六部委近期印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，推动关键行业应用，助力形成产业正循环，在新的外部再平衡条件下，国产算力半导体产业链迎来更广阔发展机遇，半导体制造链条自主化的产业安全地位凸显。在此基础上，国内大模型持续升级，最终我们预计国内AI应用场景将基于与GPT4.0同等能力上的大模型进行产业创新，软件应用结合垂直场景多点开花，并通过AI+SaaS商业模式提升用户粘性、打开成长空间。此外，预计大模型也将加速推进智能驾驶和机器人智能化迭代。2）技术创新方向：我们认为技术创新落地将带来结构性投资机会，建议关注数据要素、消费电子和运营商等细分板块。▍AI产业链：算力叠加国产化先行，AI应用紧随其后，终端加速迭代。展望2024年，我们认为科技产业基本面将持续改善，AI产业链驱动科技产业发展成为最核心的投资主线，尤其需关注算力和部分应用领域。1）算力方面：AI的持续发展和科学研究的突破，需求增长拉动算力水平提升，光模块、服务器等领域带来持续增长的机会；与此同时，美商务部公布半导体出口管制最终规则，国内先进制程相关的算力及半导体产业链发展紧迫性增强，我们认为包括Al芯片设计、半导体制造&封测、设备&零部件等上中下游全链节的国产化发展将成为长期主线。2）应用方面：我们预计应用端将基于对标GPT4.0同等能力的国内大模型实现落地，考虑到行业大模型对场景、数据、容错、技术等方面的要求，我们看好在办公、教育、企业管理、传媒等领域的落地机遇，并通过AI+SaaS商业模式打开空间。3）国内大模型的发展和落地，以及通过大模型加速智能化迭代的智能驾驶和机器人场景亦值得关注。▍技术创新方向：重点关注数据要素、消费电子、运营商等细分板块结构性投资机会。展望2024年，我们建议关注技术创新落地下的细分板块投资机遇。1）数据要素：数据要素制度体系加速构建，数据交易流通持续完善，将推动算网融合、加速数据应用，拥有核心数据资产的数据供给方值得关注。2）消费电子：随着2023Q3去库逐渐行至尾声，补库周期开启渐近，我们预计2024年行业景气有望持续“L”型温和回暖趋势，建议关注结构性主线机会，部分高景气细分板块（如安卓链复苏、创新产品发布等）有望表现突出。3）运营商：移动和电信Q3财报继续保持稳健，基于PB/PE或股息率，长期估值仍有较大提升空间，宏观经济的恢复也有助推动ARPU提升、产业互联网加速、计提还账冲回。▍风险因素：宏观经济增长乏力导致国内政府与企业IT支出不达预期的风险；互联网平台经济监管持续趋严的风险；国际贸易摩擦加剧；相关产业政策不达预期的风险；全球流动性不及预期的风险；企业新业务投资导致利润与现金承压的风险；企业核心技请务必阅读正文之后的免责条款和声明3术、产品研发进展不及预期等；产业细分热门方向竞争加剧的风险。▍投资策略：展望2024年，我们认为AI将开始全面落地，持续驱动科技产业投资，与此同时，在新的外部再平衡条件下，关键科技领域的国产替代也将带来更多投资机会。成长性逻辑方面：1）AI产业链：算力领域建议关注AI芯片、半导体制造链条自主化等国产厂商的发展机会，以及服务器、光模块等环节需求持续增长的机会，具体标的包括海光信息、中国软件国际、中科曙光、工业富联、中际旭创、中兴通讯、英维克、沪电股份、北方华创、富创精密等；应用领域建议关注办公、教育、企业管理、传媒等领域业绩逐步释放的软件厂商，具体标的包括金山办公、科大讯飞、用友网络、腾讯控股、凤凰传媒、中南传媒等；其他方向建议关注大模型、智能驾驶、机器人等AI产业链环节，具体标的包括德赛西威、科博达、保隆科技、继峰股份、三花智控、拓普集团、双环传动、贝斯特等。2）技术创新方向：建议重点关注数据要素、消费电子、运营商等细分板块结构性投资机会，具体标的包括传音控股、比亚迪电子、恒玄科技、唯捷创新、中国移动等。估值修复逻辑方面，互联网板块当前基本面持续改善，估值处高性价比底部，投资价值显著，具体标的包括百度-SW、网易-S、快手-W、Boss直聘、满帮集团等。（详见内文产业投资全景图）重点公司盈利预测及投资评级A股99-12请务必阅读正文之后的免责条款和声明4876998请务必阅读正文之后的免责条款和声明5投资聚焦 92023年初以来全球科技市场回顾：AI引领产业创新突破，板块表现强劲 AI产业：算力叠加国产化先行，AI应用紧随其后，终端加速迭代 产业进展：大模型供给丰富，多模态技术、开源路线等热点不断 算力底座：AI算力需求爆发，外部环境变化下自主可控势在必行 行业应用：软件落地垂直场景，AI+SaaS提升粘性、打开成长空间 28终端延伸：大模型赋能各类智能终端，软硬件创新升级迎来升维 36技术创新：重点关注细分板块结构性投资机会 42数据要素：新型生产要素，制度体系构建、交易流通带动产业链发展 42消费电子：景气度“L”型温和回暖，结构性主线机会将表现突出 44运营商：业绩稳健、未来改善预期强，板块长期配置价值凸显 48风险因素 50投资策略 50请务必阅读正文之后的免责条款和声明6插图目录图1：科技产业投资版图 9图2：A股市场和科技指数2023年年初以来表现 图3：A股科技细分行业指数2023年年初以来表现 图4：港股市场和科技指数2023年年初以来表现 图5：产品化能力的进步让ChatGPT取得了史无前例的用户增长速度 图6：大模型赋能应用场景 图7：海外大模型已形成OpenAI及谷歌双龙头+Meta开源追赶+垂类特色厂商的格局.14图8：中国大模型主要参与者 图9：人工智能产业基础层主要厂商 图10：2021Q2-2022Q2全球独立GPU市场份额 图11：全球算力规模及发展预测 图12：中国智能算力需求规模及预测 图13：美国历次对华半导体限制措施梳理 图14：GPU市场空间广阔 图15：NVIDIAH100相较A100的6倍性能提升 图16：AMD从MI250到MI300升级芯片架构和互联结构 图17：海光产品代际演变 图18：华为昇腾技术矩阵 图19：英伟达DGXGH200系统网络架构进一步升级，单系统光模块用量大幅提升....20图20：HGXH100与A100融合总带宽相差1.5倍（FP16，PFOPS） 20图21：AI对算力需求与对光模块需求的映射关系 20图22：全球数通光模块市场空间及预测 21图23：技术周期+资本开支周期+全球竞争优势三重红利 21图24：2017-2025年全球服务器出货量及增速 22图25：2017-2022年全球服务器市场规模及增速 22图26：2019-2022年中国服务器出货量 22图27：2019-2022年中国服务器市场规模 22图28：2019-2022年中国服务器市场竞争格局 23图29：信创产业2+8+N落地节奏 23图30：中国服务器市场下游行业出货量占比（内环为2020，外环为2021） 24图31：2022-2026年全球AI服务器出货量 25图32：2019-2026年中国AI与通用算力需求 25图33：2019-2027年中国加速服务器市场规模 25图34：2019-2022年中国加速服务器市场厂商份额 25图35：长江存储近五年历年部分设备招标数量占比——国产持续提升 26图36：长江存储、上海华力、华虹无锡三座晶圆厂招投标设备合计国产化率排序 26图37：全球晶圆代工销售额及增速 27图38：中国半导体销售额与全球对比 27图39：制程节点遇瓶颈，性能提升可透过堆叠芯片增加数量 27图40：集成电路封装发展历程图 27图41：全球封测市场2020-2025整体CAGR为5.2% 28图42：全球先进封装市场2021-2027年CAGR达10.1% 28图43：先进封装占封装行业规模逐年提升,预计2025将达49% 28请务必阅读正文之后的免责条款和声明7图44：我国在线办公用户规模 28图45：各类互联网应用的网民使用率（截至2022.6） 28图46：Microsoft365Copilot全方位赋能微软办公产品 29图47：Microsoft365Copilot整合大语言模型与用户数据 29图48：金山办公积极拥抱大模型革命 29图49：WPSAI锚定AIGC、Copilot、Insight三大战略方向 30图50：Notion分为免费版、plus版、商业版、企业版 30图51：NotionAI在原有订阅计划之上加收8或10美元/人/月 30图52：Duolingo最新功能（左）和Khanmigo主要功能演示（右） 31图53：Cheggmate利用大模型实现个性化学习和智能问答 32图54：Q-Chat可进行答疑解惑 32图55：EinsteinGPT营销场景下的智能分析演示界面 33图56：EinsteinGPT开发场景下的代码生成功能演示 33图57：Joule助手在生产经营决策中扮演顾问角色 33图58：用友网络YonGPT大模型架构图 34图59：苍穹GPT大模型+金蝶云架构 34图60：大模型数字营销场景应用 35图61：中国广告市场规模预测 35图62：《王者荣耀》游戏绝悟AI的能力演进路线 35图63：《逆水寒》手游的智能NPC 35图64：传统自动驾驶方案是多个小模型的堆叠 36图65：视觉大模型、甚至端到端的模型成为可能 36图66：特斯拉的BEV+Transformer架构 37图67：BEV使用特征级融合 37图68：自动驾驶逐步由数据驱动替代传统基于规则的计算 37图69：特斯拉的决策树生成模型 37图70：智能驾驶芯片算力不断提升 38图71：微软“Chatgpt用于机器人应用程序框架”技术示意图 39图72：特斯拉机器人演变图 39图73：机器人发展前期产业链上中下游情况梳理 40图74：规模量产时人形机器人BOM成本测算（2023年） 40图75：特斯拉人形机器人全身28个执行器使用6种统一的规格 40图76：数据要素理论展示 42图77：中国数据要素对GDP增长贡献 42图78：数据要素化过程与数据要素市场对应关系 43图79：中国数据要素市场政策制度体系 43图80：中国数字经济发展情况 44图81：全球折叠屏手机出货量预测 46图82：2022Q2-2023Q2中国折叠屏市场各价格段出货份额趋势 46图83：运营商移动ARPU值持续回升 48图84：运营商算力投入持续加大 49图85：运营商行业收入增速总体稳健 49图86：运营商行业利润增速总体稳健 49请务必阅读正文之后的免责条款和声明8表格目录表1：2023年初至今A股、港股、美股市场及科技指数涨跌幅 表2：海外主流通用大模型汇总 表3：国内信创代表性流派以及公司 24表4：行业大模型企业管理领域潜在应用 32表5：行业大模型传媒领域潜在应用 34表6：一个有代表性的辅助驾驶硬件BOM拆分 38表7：机器人零部件介绍 41表8：华为新机参数对比 45表9：苹果首款MR创新点 47表10：科技产业重点跟踪公司盈利预测 50请务必阅读正文之后的免责条款和声明9▍投资聚焦展望2024年，我们判断A股科技板块投资将围绕AI主线展开，建议重点关注算力和部分应用领域，同时关注信创等国产替代机会。1）AI产业链：工信部等六部委2023年10月8日印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，推动关键行业应用，助力形成产业正循环，在新的外部再平衡条件下，国产算力半导体产业链将迎来更广阔发展机遇。在此基础上，国内大模型持续升级，最终我们预计国内AI应用场景将基于与GPT4.0同等能力上的大模型进行产业创新，软件应用结合垂直场景多点开花，并通过AI+SaaS商业模式提升用户粘性、打开成长空间。此外，大模型也加速推进智能驾驶和机器人智能化迭代。2）技术创新方面：技术创新方向：我们认为技术创新落地将带来结构性投资机会，建议关注数据要素、消费电子和运营商等细分板块。请务必阅读正文之后的免责条款和声明10▍2023年初以来全球科技市场回顾：AI引领产业创新突破，板块表现强劲市场回顾：AI引领产业创新突破，科技板块表现强劲。2023年初至今，伴随全球宏观因素改善，市场预期逐步修复，同时，ChatGPT引领生成式AI浪潮，算力、应用等方向趋热，带动科技板块整体上涨。年初至今，A股科技板块均实现不同幅度上涨，港股恒生科技、美股费城半导体指数分别下跌9%/上涨27%。展望2024年，我们判断科技板块在产业政策、经济复苏、需求好转等因素带动下有望进一步上行，建议重点聚焦AI方向投资机遇，同时兼顾结构性机会。年初至今，沪深300下跌8%，中信电子、通信、计算机、传媒、汽车指数分别上涨8%/21%/8%/16%/9%，表现均强于沪深300；港股方面，恒生指数下跌13%，恒生科技下跌9%；美股方面，标普500上涨9%，纳斯达克上涨23%，费城半导体上涨27%。A股-12%-15%-10%-16%-16%-18%-19%-13%-19%-15%-13%-16%-13%-19%-1%科技指数费城半导体科技行业：AI预期波动致指数涨幅回落，后续AI应用落地有望引领新表现。2023算力需求、应用展望带动TMT多板块轮动上涨。由于业绩承压、题材降温等因素，板块后续有所回调。展望2024年，伴随海外Microsoft365Copilot、AdobeFirefly、ChatGPT等应用的能力持续提升、商业化逐步落地，我们认为AI应用落地有望引领科技板块新表现，同时可兼顾结构性机会。请务必阅读正文之后的免责条款和声明11中概科技：板块进入配置期，静待基本面数据改善。2023年年初至今，恒生科技指数累计下跌9%，落后于全球主要资产指数表现，板块估值重回历史低位。我们认为，今年以来板块表现较弱主要系市场对经济周期、外资流出、海外流动性预期等存在担忧，而当前，美联储年内加息预期缓和、中美关系阶段性缓解、8月以来主要经济指标好转、头部互联网公司业绩改善、AI大模型商业化落地等积极因素有望推动板块价值重估。请务必阅读正文之后的免责条款和声明1230%25%20%15%10% 恒生指数恒生科技恒生电讯业未来展望：AI引领，本土需求、产业政策将带动科技产业逐步复苏。我们相信，科技创新在国民经济中的地位日益突出。展望2024年，预计ChatGPT等AI应用将赋能千行百业，成为移动互联网后的又一次产业风向标，有望引领科技板块表现；同时，本土需求复苏、产业政策推动业也有望助力板块表现边际好转。终端加速迭代人工智能历经计算-感知-认知三个阶段，大模型引领发展新阶段。2022年11月，OpenAl推出Al对话系统——ChatGPT，从GPT-3.5系列中的一个模型微调而成，创新性加入人类反馈强化学习以及对应的奖励模型，并在AzureAl超级计算基础设施上进行训练，能够进行有逻辑的对话、撰写代码、撰写剧本、纠正错误、拒绝不正当的请求等，效果超越大众预期。这标志着对话类人工智能可以在大范围、细节问题上给出较合理准确的答案，并根据上下文形成一定像人类一样有逻辑且有创造力的回答。请务必阅读正文之后的免责条款和声明13大模型以通用人工智能（AGI）为最终目标，追求模型效果的高泛化能力。过去几年，大模型领域主要针对通用大模型进行研发投入，涌现出GPT、Llama、PaLM等代表模型。通用大模型要求模型在不进行重新训练的情况下，在大多数场景下理解用户提出的非结构化提示词，并基于需求理解实现稳定且正确的文本生成。通用大模型最终目标为通用人工智能（AGI即人工智能单独完成人类可以完成的所有任务，要求模型具有高场景泛化能力，对新样本具有完全适应能力。对泛化能力的追求在通用大模型的训练数据和模型特点上得以体现，其参数和训练数据规模快速增长，模型以大体量承载大知识量。否是否Anthropic-否是否-是大模型高质量完成自然语言理解和生成任务，以“预训练+微调”模式加持应用场景。当前大模型底层基于Transformer框架，利用大量文本数据进行预训练，可以按用户需求高质量完成自然语言理解或生成任务，应用于机器翻译、文本摘要、内容创作、逻辑推理等诸多场景。随着技术发展，大模型逐步超越大语言模型范畴，输入输出上逐渐涵盖音频、图像、视频等模态，形成具备多模态能力的大模型。“预训练+微调”模式低成本地提升模型在特定行业领域的表现能力，成为伴随深度模型行业应用的通用模式：预训练阶段模型学习大量无标注文本数据，使其模仿人类语言构成的训练数据集，进而具备各场景通用的生成能力；微调阶段模型学习小规模行业专业知识，利用有标注的专业数据集针对模型输出层参数进行调整，强化模型对特定领域的生成能力。请务必阅读正文之后的免责条款和声明14海外模型供给：OpenAI打磨多模态能力、选择闭源路线，Meta等选取开源路线以加速追赶。ChatGPT在全球范围内快速传播，短时间内完成对企业和用户的市场教育，需求爆发倒逼供给创新。2023年9月25日，OpenAI正式发布ChatGPT-4V（ision）版本，新增图片输入和语音输出能力，多模态能力正式融入ChatGPT。海外大模型市场已形成较为清晰的OpenAI/谷歌双龙头+Meta开源追赶+垂类特色厂商繁荣的格局。国内模型供给：科网公司、初创公司等群雄逐鹿，竞争格局走向清晰仍需等待。国内大模型的参与者主要有代表性科技企业（百度、阿里巴巴等）、新兴创业公司（百川智能、MiniMax等）、传统AI企业（科大讯飞、商汤科技等）以及高校研究院（复旦大学、中科院等）。尽管国内大模型的能力差异及易用性仍在接受市场检验中，但互联网巨头在AI领域的长期投入已形成先发优势，在移动互联网时代积累的自有数据和应用场景也构成独有壁垒，叠加充足的算力、人才等资源优势，有望在大模型领域占据重要地位。请务必阅读正文之后的免责条款和声明15算力底座：AI算力需求爆发，外部环境变化下自主可控势在必行算力底座是人工智能产业发展基石，高门槛导致行业被巨头长期垄断。人工智能产业基础层提供基础算力，包括支撑计算、网络、存储、感知等功能芯片、传感器和云计算等细分领域，其任务是保障人工智能算法和系统功能的计算、存储和数据传输，在训练和推理两个阶段保障算力要求。基础层公司需要大量资金、人力、核心数据的持续投入，竞争门槛较高，容易形成强者恒强的局面。以GPU为例，NVIDIA依托先进性能和强大CUDA生态支持，长期在全球保持强控制力，2022Q2，NVIDIA全球独立GPU市占率达到79%。大模型拉动算力水平增长，市场空间广阔。NVIDIAH100搭载Transformer，使用每层统计分析来确定模型每层的最佳精度，在保持模型精度的同时实现最佳性能，相较于上一代产品提供9倍的训练吞吐量，性能提升6倍，但发展迭代速度仍慢于当前需求增长。OpenAI预计人工智能科学研究要想取得突破，所需消耗的计算资源每3-4个月就要翻一倍。随着多模态模型的推出，在算力层面，训练、推理算力需求均较单一语言模型呈量级式增长。2023年10月8日，工信部等联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到2025年，计算力方面算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达到35%。结合中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500、华为GIV等的预测，至2030年，全球算力规模将扩大到56Zflops，对应2021-2030年CAGR~65%，届时智能算力规模将占90%以上。请务必阅读正文之后的免责条款和声明160CAGR~65%资料来源：中国信息通信研究院、IDC、Gartner、TOP500、华为0海外制裁持续加码，产业链自主可控势在必行。2022年10月7日，美国商务部工业与安全局公布对中国出口管制新规，高算力芯片、超级计算、先进芯片制造、半导体设备领域对中国大陆的制裁再次升级，限制途径包括“物项”、“实体”、“用途”、“人员”四类。2023年10月17日，美国商务部发布对华半导体出口管制最终规则，在2022年10月7日出台的临时规则基础上，进一步加严对人工智能相关芯片、半导体制造设备的对华出口限制，并将多家中国实体增列入出口管制“实体清单”。整体而言，海外对我国半导体产业发展的限制持续收紧，倒逼本土产业加速突破。请务必阅读正文之后的免责条款和声明17GPU：需求稳步发展、高端算力供应尚存不确定性，自主趋势明晰大模型显著带动GPU市场空间打开。我们测算，1亿人使用的大模型有望带动2万片以上的A100需求，对应8卡GPU服务器(DGXA100)近2700台，对应2亿美元以上的GPU市场规模以及4亿美元以上的GPU服务器市场规模。假设有5家行业巨头推出1亿用户的语言模型，则预计GPU服务器市场空间达到20亿美元以上，如果考虑到图形AIGC，预计增量有望进一步达到40亿美元，假设按汇率1美元=6.9人民币计算，短期内增量市场空间有望达到276亿元。如果考虑长期，用户数量有可能达到类似谷歌搜索的量级（日搜索量30亿次以上乃至衍生出其他应用，则市场空间可能进一步提Amazon，中信证券研究部测算当前GPU市场由NVIDIA主导，AMD奋起直追，谷歌、特斯拉、微软开启自研竞NVIDIA：拥有技术+生态双重壁垒。H100拥有最强算力，使AI训练速度提升9倍、推理速度提升30倍。作为Ampere架构首发的A100，相较TeslaV100可提高2.5倍HPC运算量，单片价格约为8万元。相比于高端CPU服务器，其AI计算性能高出150倍，内存带宽高出40倍，IO带宽也高出40倍。AMD：全方位布局算力生态。AMD预计2023Q4将量产MI300加速卡，为AMD首款数据中心/HPC级APU，采用5nm工艺和Chiplet技术，共有1460亿个晶体管，为全球首款同时整合CPU+GPU的数据中心加速器，此外还将采用Xilinx的内存处理技术，可提供8倍于前代加速卡MI250的AI性能以及5倍AI能效，AMD在官网表示MI300将应用于美国即将推出的新一代ElCapitan超算，届时其有望成为世界上最快的超级计算请务必阅读正文之后的免责条款和声明18GPU的核心竞争力在于架构先进性能和生态丰富性，国产厂商正大力投入研发GPU架构创新升级和快速迭代，力争赶超国际领先水平；同时构建与主流适配良好的生态环境，打造自主开放的软硬件生态和信息产业体系。海光信息：基于通用GPGPU，推出深度计算处理器DCU。公司基于通用GPGPU架构，推出适合计算密集型和运算加速领域的深度计算处理器DCU，深算一号已实现商业化应用，包括大数据处理、人工智能、商业计算等领域。根据公司在上证路演中心发布的信息，深算二号于2023Q3上市，比深算一号性能翻倍，体现公司研发实力。海光DCU兼容“类CUDA”环境，完整支持大模型训练，实现LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟道、紫东太初等为代表的大模型的全面应用，与国内包括文心一言等大模型全面适配，达到国内领先水平。根据海光信息公告，海光DCU新产品深算三号研发进展顺利，产品持续迭代，我们认为其有望巩固公司国内领先地位，助力盈利水平提升。请务必阅读正文之后的免责条款和声明19华为昇腾：国产AI算力关键参与者，硬件性能领先。在通用算力CPU上，鲲鹏采用硬件开放+软件开源+输出能力的三重开放模式铸就服务器生态；在AI算力NPU上，昇腾对标NVIDIA，推出CANN底层异构计算框架，对上既能支持自研MindSporeAI框架，也能支持行业主流Pytorch、Tensorflow等主流开源框架；从进展上看，华为云昇腾+鲲鹏的双引擎在国产算力中市场份额较为领先。目前以昇腾AI芯片为底层算力的智算中心，已有20+城市启动建设，共提供2500P+AI算力。国内现有城市智算中心中，根据各地方政府门户网站、人民网、36氪等网站公布的数据，我们测算截至2023H1，以建设数量计，华为占据整体智算中心约79%的市场份额，在国产AI芯片中处于领先地位。投资建议：建议关注海光信息，行业信创恢复增长、AI算力自主化需求凸显，促进公司持续研发、推动产品迭代，有望进一步夯实公司CPU+GPU龙头地位。建议关注华为产业链相关公司，鲲鹏、昇腾生态完善将有望推动相关合作伙伴增长：1）基础设施层：神州数码等；2）软件层：中国软件国际等。AI应用将推动光模块需求爆发，带动更新换代。AI应用爆发带来的训练与推理需求正推动高性能算力设备发展，同时巨大的数据处理量也加速网络设备的应用。光模块作为数据中心中必不可少的网络设备，预计也将显著受益。1）数量增长：ChatGPT为代表的AIGC应用极大催化了AI服务器/架顶交换机/核心交换机等设备需求，针对AI应用的新型网络结构也驱动了对光模块数量的需求；2）更新换代：AI应用对于数据传输速率需求大幅上升，驱动光模块向更高速率进行升级。请务必阅读正文之后的免责条款和声明2000AI应用爆发对光模块提出新需求，高速率+低功耗成为趋势。AI应用需要高性能与低成本的算力基础设施，映射到光通信行业要求实现高速率与低功耗。高速率方面，AI/HPC驱动光模块向更高速率升级，英伟达推出的第三代DGXA100AI服务器的网络端口达200Gb/s，超大规模数据中心网络部署200G服务器需要800G网络架构。800G光模块已实现大规模放量，下一代1.6T新产品在2023年OFC会议上展出，AI服务器大规模部署将显著拉动800G及更高速光模块的需求。低功耗方面，电力是数据中心的主要运营成本，随着数据传输速率的上升，网络设备（尤其是光模块）的功率增长十分显著，如光电共封（CPO）与线性直驱（LPO）等低功耗方案（功耗降低将达50%）正日益受到关注。聚合总带宽需求(GB/s)A100AI预计将成为数通光模块市场未来增长的主要动力。根据LightCounting预测数据，2025年全球数通光模块市场规模有望增长至85.4亿美元，对应2022~2025年CAGR为18.6%。AI将成为主要成长驱动力，LightCounting预测，2025年AI相关数通光模块市场规模有望达到34.1亿美元，对应2022-2025年CAGR为44.9%，2025年数通光模块中AI占比将显著提高到40%。请务必阅读正文之后的免责条款和声明21AllOther($mn)AIClusters($mn)Pr020202021资料来源：Lightcounting（含预测中国产光模块厂商全球市占率较高，有望充分享受AI应用爆发带来的行业利好。随着国产光模块厂商研发与成本等优势日益显现，其在与海外厂商的竞争中开始占据上风。根据Lightcounting数据，2010年，全球光模块市场以海外玩家为主，国内厂商份额不足20%；但到2021年，国内厂商的市场份额已超过一半。2010年，全球前十大光模块厂商中仅有WTD一家（武汉电信器件有限公司，2012年与光迅科技合并到2021年，全球十大光模块厂商中，国产已占据六席。我们认为，国内龙头厂商规模优势明显，随着技术迭代、研发与扩产门槛提高，行业壁垒将愈发显著。国内光模块龙头厂商覆盖谷歌、英伟达、AWS、Meta等海外头部AI与云计算龙头，有望充分享受AIGC潮流带来的行业利好。投资建议：AI对于网络速率的高要求极大推动了光模块的需求与迭代速度，我们认为未来800G等高端模块将迎来巨大的需求爆发。建议关注在高端模块进展领先的行业龙头公司中际旭创、天孚通信、新易盛。请务必阅读正文之后的免责条款和声明22全球服务器稳健增长，市场规模增速10%左右。服务器作为成熟行业，增长较为平稳。根据IDC，全球服务器出货量2017-2022年复合增速为5.48%，近年全球出货量在1500万台左右。2017-2022年全球市场规模复合增速11.3%，近年规模在1000亿美元8006004000中国服务器市场规模增速高于全球，x86仍占据主导地位。根据赛迪顾问，2022年我国服务器出货量为447.8万台，其中x86服务器432.5万台，2019-2022年我国服务器出货量CAGR为12.03%，x86服务器出货量CAGR为10.82%。尽管非x86服务器增速更快，但目前x86服务器仍在我国市场居于主导地位。市场规模方面，根据IDC统计，2022年我国服务器市场规模为273.4亿美元，约合近2000亿人民币，2019-2022年复合增速为14.53%。综合来看，我国服务器行业也处于平稳增长态势，但增速高于全球平均水平。0201920202021请务必阅读正文之后的免责条款和声明23竞争格局基本稳定，市场份额小幅波动。近年来，我国服务器市场上，厂商份额有所波动，但并未出现根本性变化，头部厂商市场地位基本稳定。厂商份额的变化主要是由于地缘政治等外部因素导致供应链不稳定，另有新华三、中兴等厂商在部分厂商供应不稳定期间获取更多市场份额。公司市场地位基本维持稳定，下游政府/公共事业等客户相对稳定。2019信创服务器：自主可控需求稳定，国产化率稳步提升。信创体系覆盖“2+8+N”领域，即党、政，金融、电力、电信、石油、交通、教育、医疗、航空航天8个关于国计民生的重要行业，以及能够全面应用的其他市场。目前党政信创已取得显著成果，行业信创正在八大重点行业加速推进，并逐步在N个行业中普遍应用。行业信创规模较大，国产化服务器有望占据近半市场。根据IDC，2021年，在服务器市场下游需求中，排名前三为互联网、运营商和金融，占比分别为43.8%、10.6%和9.9%。除去互联网行业基本为商业市场外，随后的电信、金融是典型的信创行业，央国企在其中占据主导地位，此外能源、交通、公共事业等行业未来的国产化预期也较高。请务必阅读正文之后的免责条款和声明24综合来看，我们认为我国市场中有近半服务器都具备较强的国产化需求，都是信创业务的覆盖范围。互联网金融服务业教育公共事业能源媒体政府制造交通健康零售建筑竞争优势：生态集团、客户群体、联营公司。对于信创业务而言，良好合作关系、形成相对稳定生态集团较为重要。生态集团有利于提供更为系统的解决方案。在我国信创生态中获得成功的企业基本都具备上述特征，例如华为、CEC、CETC等都具备各自的生态集团（根据华为官方微信公众号，目前华为与CEC正在进行生态合并其中企业众多，能够凝聚较强战斗力。对于曙光而言，其背靠中科院体系，也具有相对较强的生态体系。华为、神州数码、拓维信中科曙光、海光信息、龙芯中科、寒武纪中国软件、麒麟软件、普华、太极股份(人大金仓)、卫士通、绿盟科技、海康威视太骏股份、神州信息、东华AI服务器：AI时代来临，AI服务器需求迎来快速增长。TrendForce预测，2023年全球AI服务器出货量将达到118.3万台。而我国在全球人工智能服务器市场中占据举足轻重的地位，算力需求旺盛。IDC预测，2021-2026年中国智能算力规模年复合增长率达52.3%，对应同期通用算力规模年复合增长率为18.5%。请务必阅读正文之后的免责条款和声明25020222023E202），AI算力通用算力02019202020212022E2023E2024E2025E2026E旺盛的算力需求带动我国AI服务器市场规模增长。IDC数据显示，2022年中国加速服务器市场规模达到67亿美元，其中GPU服务器占据89%的市场份额。而曙光在GPU服务器领域具备强劲实力，其于2018-2022年连续占据国内前三的市场份额。020192020H12021投资建议：建议关注中科曙光、浪潮信息。半导体：半导体设备与零部件产业安全，关注订单释放及扩产节奏设备/零部件：制造短期扰动，长期拉动，国内份额提升空间大，关注国产化率提升有弹性的细分行业。近年来设备国产化率显著提升，美系设备占比逐渐下降。以长江存储为例，过去五年间（2018-2022年）中国大陆厂商中标项目数量占比呈上升趋势，美国厂商占比呈下降趋势。当前进展来看，1）国内晶圆厂整体设备国产化率方面，根据中国国际招标网，2014-2022年长江存储、上海华力、华虹无锡累计设备国产化率（按照设备台数占比）分别为18.3%、13.6%、18.1%。2）从各类型设备来看，去胶、清洗、氧化扩散/热处理、刻蚀、化学机械抛光领域国产化率均可达到20%以上，而涂胶显影、光刻、离子注入、过程控制（量测检测）、薄膜沉积等设备国产化率尚低。后续国产设备请务必阅读正文之后的免责条款和声明26份额有望迅速提升，在贸易摩擦中长期趋紧的背景下，晶圆厂制定国产化计划，加快国产化验证工作。图35：长江存储近五年历年部分设备招标数量占比——国产持续提升201720182019图36：长江存储、上海华力、华虹无锡三座晶圆厂招投标设备合投资建议：1）设备：建议关注北方华创、芯源微、拓荆科技、中微公司、至纯科技、盛美上海、华海清科；同时关注精测电子、华峰测控等。2）零部件：建议关注行业龙头企业富创精密，关注新莱应材、江丰电子等。制造：全球晶圆代工市场快速成长，但中国半导体制造自给率仍处于较低水平。ICInsights统计，2021年全球整体晶圆代工销售额为1101亿美元，同比增长26%，且预测2022年晶圆代工市场将继续增长20%，达到1321亿美元。晶圆代工行业增速有望超过半导体行业整体增长。WSTS预测，2022年全球半导体销售规模将增长11%。但聚焦国内晶圆制造环节。根据ICInsights，中国公司产值仅覆盖国内市场6.6%的芯片需求，仍有显著提升空间：2021年中国集成电路行业产值312亿美元，仅能覆盖国内16.7%的需求，占全球集成电路市场销售额的约6.1%；而在中国312亿美元的集成电路产值中，约39.4%是由总部位于中国的公司生产的，中国公司仅能覆盖国内集成电路市场6.6%的需求，国产替代空间巨大。请务必阅读正文之后的免责条款和声明27全球晶圆代工制造市场规模（亿美元)YoY02016201720182019202投资建议：建议关注中芯国际、华虹半导体。先进封装：后摩尔时代提升系统性能的重要路径。随着延续摩尔定律所需新技术研发门槛提高、研发周期拉长，制程工艺迭代需花费更长时间，且成本提升明显。当前封装技术朝小型化、多引脚、高集成目标持续演进。半导体下游去库存持续，封装需求及稼动率逐步回升，先进封装稼动率维持高位。封测国内发展较成熟，先进封装市场需求及国产替代空间巨大，技术涵盖及性能表现是核心逻辑。资料来源：IRDS（InternationalRoadmapforDevicesandSystems™)网站,中信证券研究部2027年全球先进封装市场规模有望达572亿美元，对应CAGR高达10.1%。Yole统计（转引自天天IC微信公众号2020年全球封装市场规模660亿美元，且预计2025年将提升到850亿美元左右，对应CAGR达5.2%。中国作为全球最大的芯片消费国，对于封测的需求也日益增加。据中国半导体行业协会，2021年市场规模为2763亿元，2013-2021年CAGR为12.2%。Yole预计2027年全球先进封装市场规模达572亿美元，带动封测市场发展。在封测市场中，先进封装为主要成长动能。Yole统计（转引自QYResearch微信公众号2016-2021年全球先进封装市场CAGR达7.9%，2021年市场规模321亿美元，且预计2027年将达到572亿美元，对应2021-2027年CAGR高达10.1%，高于传统封装市场增速。此外，Yole预计（转引自天天IC微信公众号）到2026年，先进封装市场将会追赶上传统封装的规模，占整体规模比例的50%，先进封装的市场应用规模不断扩大。请务必阅读正文之后的免责条款和声明2800先进封测市场规模(亿美元) 传统封测市场规模(亿美元)0资料来源：Yole（含预测，转引自天天IC图42：全球先进封装市场2021-2027年 YoYQYResearch微信公众号），中信证券研究部图43：先进封装占封装行业规模逐年提升,资料来源：Yole（含预测，转引自天天IC投资建议：国内先进封装行业发展较成熟，市场需求及国产替代空间巨大，技术涵盖及性能表现是核心逻辑。建议关注国内先进封装测试平台公司，长电科技、通富微电、甬矽电子、华天科技、汇成股份、颀中科技、晶方科技、环旭电子。行业应用：软件落地垂直场景，AI+SaaS提升粘性、打开成长空间办公场景天然具备高复杂度，办公软件预计将是GPT落地后效率提升最为显著的核心应用之一。工作实质可以概括为发现、解决问题并创造更多可能，既涉及独立的劳动生产，也涉及大量内外部协作。由工作衍生出的办公场景天然具备高复杂度。办公软件作为生产力工具，实现对工作效率的提升，深度嵌入到G/B端以及C端用户工作日常。在办公软件行业新的技术突破暂不明朗之时，ChatGPT的超预期试用体验以及强大潜力展望提供了新的可能，我们认为办公软件将是GPT落地后效率提升最为显著的核心应用之一。02020H120202021H1短视频搜索引擎短视频搜索引擎在线办公在线旅行预定在线医疗请务必阅读正文之后的免责条款和声明29微软Office接入GPT-4，Microsoft365Copilot引领办公软件生成式AI革命浪潮。微软CEO纳德拉在2023年达沃斯世界经济论坛上表示，微软计划将包括ChatGPT、DALL-E2在内的AI工具整合进旗下所有产品中。当地时间3月16日，微软发布Microsoft365Copilot，其结合大语言模型以及用户在MicrosoftGraph（包括日历、电子邮件、聊天、文档、会议等）、Microsoft365应用程序中的数据，在保证数据安全的情况下实现最强生产力工具的打造，帮助用户专注于最重要的工作内容。我们认为，Microsoft365Copilot有望从根本上改变用户与电脑、AI技术的交互方式，用户通过对话可更高效便捷地完成工作任务，并充分利用组织内部的共享数据，达成用户对AIGC在办公领域应用的期待。金山办公高度重视大模型革命，在国内率先落地WPSAI。2023年4月18日，公司宣布WPSAI将最先应用于轻文档，功能包括生成各类文档、多轮对话迭代内容、对已有内容或文档进行加工等；5月16日，公司宣布WPSAI将嵌入文字、表格、演示、PDF组件，支持桌面和移动端，展现良好的多屏适应性；6月15日，WPS通过官方社区发起智能办公体验官招募，用户可申请体验WPSAI；7月6日，WPSAI亮相世界人工智能大会并正式推出，C端用户和B端WPS365用户均可申请。根据WPSAI官网，WPSAI能力覆盖文字、演示、表格、PDF、智能文档、智能表格、智能表单、随手拍等组件以及移动APP。请务必阅读正文之后的免责条款和声明30锚定AIGC、Copilot、Insight三大战略方向，接入组件、产品能力持续丰富。首先，金山办公在生成式AI上的战略方向逐步明确，以AIGC为起点，迈向Copilot、Insight，公司将Copilot视作改变软件行业“二八定律”的抓手，简化办公软件界面，降低使用门槛，将Insight视作激活企业、个人文档资源的抓手，实现数据特别是非结构化数据的激活；其次，接入组件持续完善，以轻文档为起点，延拓至文字、演示、表格等各主要组件。中长期展望来看，我们预计WPSAI或将重塑WPS整个产品；此外，产品能力不断丰富，基于接入大模型能力提高，公司强化产品对接，并展开自研小模型布局。根据WPS办公助手微信公众号，基于WPSAI，公司未来有望打造全面嵌入AI能力的WPS超级会员，通过更大用户价值创造实现商业化潜力再突破。C端订阅：WPSAI变革办公体验，引领付费率、客单价天花板打开，基于产品可用、好用，WPSAI商业化路径逐步清晰。B端业务：WPSAI结合至WPS365，开发新型企业知识库、数据分析能力，助力智能办公，我们预计WPSAI将强化办公软件订阅趋势、落实账号体系，为WPS在B端做足渗透率提供新机遇，同时，我们看好公司B端业务客单价提升机遇。投资建议：建议关注金山办公、福昕软件。请务必阅读正文之后的免责条款和声明31“教、管、学、考”，融入教育应用环节。“学”和“考”针对学生，大模型的生成能力融入线下和线上促进学生教学提质增效，以数据驱动科学备考和科学练习，学生在学习过程中使用大模型技术，能够帮助学生提高学习效率。“教”和“管”针对教育者，行业大模型可以利用数据整合能力实现科学的教师和学生评价管理体系，利用大模型工具学习能力和知识整合能力实现高效备课，将有效减少教师的工作量，并实现更好地因材施教。Duolingo和Khanmigo实现大模型线上辅助教学，取得良好市场反馈。Khanmigo为KhanAcademy推出的针对专业教育的模型产品，支持解释概念、提供提示、检查答案，并通过个性化教学和自适应辅导增强学生对知识的掌握程度。作为语言教育软件，Duolingo在最新“Max订阅方案”中推出两项基于GPT-4的设计的教辅功能，分别是答案解释和角色扮演。根据Duolingo财报，23Q2月活用户达7410万，同比增长50%；日活用户数2140万，同比增长62%；付费订阅用户为520万，同比增长59%，取得良好市场反馈。Cheggmate和Q-Chat利用模型文本生成和逻辑能力，落地智能答题和自适应学习系统领域。3月，知识记忆工具Quizlet基于GPT推出Q-Chat，可作为学习助手为学生答疑解惑，并辅助学生记忆学科知识。4月，互联网学习平台Chegg推出Cheggmate利用GPT-4构建AI学习伴侣，加持线上题目问答和课程学习业务。基于Chegg高质量数据集，Cheggmate提供个性化的学习规划、考试设计、智能问答等服务，其中智能问答功能支持文字、图片、图表等多模态输入知识点和题目等，有效帮助学生理解知识和题请务必阅读正文之后的免责条款和声明32投资建议：建议关注科大讯飞、佳发教育。数据驱动科学决策实现整体提升，工作助手带动个人效率提升。行业大模型有望落地ERP系统助力企业管理，通过两大方式实现降本增效：1）企业整体角度，行业大模型利用异构复杂数据流处理能力实现公司内外知识和数据整合，经营上实现数据驱动企业科学决策，内部管理上实现工作流程优化，实现企业经营能力全面提升。2）个人工作效率上，行业大模型利用多模态能力开发多样化工作助手，包括智能表单生成、代码开发助手、一键OA生成等功能，辅助员工提升工作效率。行业大模型融入ERP系统实现企业整体和员工个人能力提升，从宏观和微观全面提升企业生产经营效率。大模型潜在应用模式利用大模型多模态能力实现企业经营实时监大模型整合企业内部数据和个人数据，实现一键出差、报Salesforce推出EinsteinGPT，实现企业对话助手。2023年3月7日，Salesforce基于ChatGPT推出企业对话助手EinsteinGPT，该模型产品在ChatGPT基础上融合行业知识，涵盖客服、营销、市场推广、开发四大应用场景，以对话助手的方式为员工提供快速会议创建、智能建议、内容生成等功能。同时产品采用开放和可扩展战略，允许订阅用户进行差异化定制开发，提升了行业模型落地的灵活性。请务必阅读正文之后的免责条款和声明33SAP推出Joule助手，全面融入企业经营管理。2023年9月27日，SAP推出生成式AI助手Joule，为企业员工提供基于第三方海量商业数据的智能问答。与EinsteinGPT项目，Joule更加深入公司核心生产经营，可以在人力、财务、供应链管理等领域提供专业意见，将公司和外部数据结合带来经营状况综合分析，并实现数据驱动的科学决策。Joule同样包含便捷化的销售服务、差旅工具等流程优化工具，有效提升员工个人工作效率。国产ERP龙头加速布局，模型产品逐步落地。国产ERP龙头积极跟进大模型，相继发布产品。2023年7月27日，用友网络发布行业首个企业服务大模型YonGPT，形聘；4）智能大搜。8月8日，金蝶国际发布“苍穹GPT”大模型，将作为金蝶云的智能新引擎，融合打造“最懂管理”的企业级大模型平台，并基于模型能力发布四大应用场请务必阅读正文之后的免责条款和声明34景：1）财务、2）HR、3）供应链与制造、4）开发，助力公司大企业产品智能化发展。投资建议：建议关注用友网络、金蝶国际。大模型多模态能力应用广泛，细分场景层出不穷。传媒行业长期需求高质量文本和图像，行业大模型多模态能力具有广泛应用空间。当前大模型在传媒行业主要应用于营销、游戏、出版领域，聚焦C端用户内容生成和B端专业内容生产，实现文本和图片生成、创意生成、用户个性化等功能。随着大模型技术持续进展，尤其是多模态能力快速发展，传媒领域新应用场景层出不穷。例如基于大模型多模态能力开发的文生图功能实现广告和游戏素材生成，代表应用StableDiffusion和Midjourney快速取得千万级别用户大模型潜在应用模式利用大模型文本处理能力和多模态能力，实现自数字营销实现个性化高效营销，整体市场空间快速增长。大模型在数字营销上表现优秀，2023年5月GoogleMarketingLive上，谷歌展示了最新的广告推送方案，利用大模型实现针对用户特点的个性化广告内容生成，实现有针对性的精准营销。同时展示了ProductStudio产品，帮助用户生成高质量商品图片，助力高效产品营销。据群邑全球2023年3月9日发布的《聚焦中国（ChinaSpotlight2023）》报告显示，预计2023年中国广告市场将增长6.3%，扭转2022年度负增长0.6%的状况，重回快速增长轨道，2024年增幅将达到6.4%，数字营销市场将保持快速增长。请务必阅读正文之后的免责条款和声明35AI赋能游戏开发，大幅提升玩家体验。游戏行业在政策端、产品周期、业绩端均有较强逻辑，AI赋能带来巨大想象空间。产业方面，1）游戏消费复苏不断验证，2023年以来，重点游戏依然取得亮眼表现；2）版号常态化发放，2023年1-4月分别发放88/87/86/86个版号，腾讯、网易、三七互娱、完美世界、吉比特等均有重点产品获发版号，增长确定性有所提升；3）游戏出海持续推进，逐步打开增长天花板。AI赋能方面， 1）生产端，通过AI辅助美术和建模，游戏开发者可以提高生产效率并降低成本；2）用户端，AI提升游戏体验，为玩家提供更丰富、个性化的游戏内容，提高玩家的用户粘性和付费意愿，例如，网易《逆水寒》手游率先将AI融合进玩法，拥有AI捏脸、AINPC交互、AI作词等功能，根据公司游戏官网，截至投资建议：在AI产业进程下，建议关注两条投资主线：1）数据资产型：推荐具备优质内容资产储备、积极推行创新业务的地方国有出版龙头，建议关注凤凰传媒、中南传媒、中原传媒、浙版传媒、新华文轩等出版公司；2）平台优势型：推荐具备强大研发能力和数据资源优势的头部文娱平台，建议关注腾讯控股、网易、快手、哔哩哔哩、阅文集团、猫眼娱乐、心动公司、腾讯音乐、爱奇艺、微博等头部内容平台。请务必阅读正文之后的免责条款和声明36终端延伸：大模型赋能各类智能终端，软硬件创新升级迎来升维AI+智能汽车：大模型赋能汽车，智能驾驶迎来蜕变时刻Transformer架构有利于解决图像尺度问题和遮挡问题，更好地实现向量空间的构建；其次在规控算法上，有望提升其泛化能力，优化在复杂场景下的表现。大模型从NLP领域，延伸至自动驾驶。传统自动驾驶解决方案是多个小模型的堆叠，好处是可以快速上线例如高速NOA等功能，局限在于安全性和准确性较低；并且在复杂的城市场景，用小模型很难获得较好的体验。Transformer方案为代表的大模型最早诞生于NLP领域，特斯拉2021年8月AIDay上发布，用Transformer将多相机的图片投射到俯视图（BEV）中。目前，在感知端使用深度学习大模型，已经成为了行业的主流、共识的做法。对于是否将深度学习应用在规划控制方面，目前各家主机厂的做法有一定的差异。特斯拉表示在V12.0版本FSD上将实现“端到端”的模型应用。BEV+Transfomer架构已成为现阶段感知层最佳方案。BEV有助于解决图像尺度问题和遮挡问题，Transformer能够更好地识别图像中的关联关系。BEV能够通过上帝视角，获取车辆360°范围内的感知信息，从而解决图像尺度问题和遮挡问题。另一方面，BEV使用的是特征级融合，将原始传感器采集的数据经过特征提取后再进行融合，融合之后再进行训练、学习，进而提升感知精度。2021年，特斯拉引入BEV+Transfomer架构，彻底重写了FSD算法。与CNN等神经网络相比，Transformer能够更好地在海量图像数据中识别道路之间的关联关系，从而更有利于进行向量空间的构建。根据各公司产品发布会，小鹏、理想、华为等产业链公司，均在跟进BEV+Transfomer架构。请务必阅读正文之后的免责条款和声明37大模型开始融入规控算法，以应对复杂场景。传统的规控算法为基于规则的算法。城市场景中交通参与者的种类繁多，行驶方向与行驶速度各异，己方车辆更容易与其他交通参与者发生干涉，在此情况下一定会出现博弈。同时，人类的驾驶行为中经常有突破规则的个例，算法中的规则不断增多，不易维护。与基于规则的算法相比，人工智能模型的泛化能力强、平滑性好，能够更好地应对复杂场景。另一方面，自动驾驶对于可解释性有很高的要求，以保证安全性。例如在基于规则的算法中，软件工程师会对问题进行拆解，再进行定向优化。人工智能模型存在黑盒效应，可解释性不足。因此未来一段时间内的规控算法，将是基于规则的算法和人工智能模型的结合。硬件端：随着智驾SoC、激光雷达逐步成熟，智驾硬件BOM成本降幅有望达50%。自动驾驶单一芯片算力在5年里提升100倍；智能驾驶大模型软件得以部署上车。 2018年辅助驾驶主流芯片EyeQ4算力为2.5Tops，虽然Mobileye的软件与芯片硬件的配合度很高，让2.5Tops的算力能发挥出很强的功能，但是功能上限很低，且安全性受限。2022年H2，英伟达Orin芯片开启大规模量产上车，单芯片2