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4月8日，華為發布盤古大模型，指出人工智能與科學計算的交匯將會深刻影響工業、氣象、能源、生物醫學等領域。行業模型方面，盤古在礦山、電力等場景均有成熟的垂類模型落地應用。同時，據悉阿里將繼發布“通義千問”之后于4月18日發布行業應用類模型。我們認為，未來大模型+垂類行業模型的方式更有可能去完成實際場景的落地應用，基于AGI通用能力+細分場景的模型訓練有望率先在礦山、電力、工業場景落地。

　　AI+礦山：智慧礦山。戰略意義層面，AI+能源行業有望助力“3060達峰中和”；實際操作層面，華為云盤古礦山大模型推動AI開發“工廠式”升級，“礦鴻”工業操作系統打通軟硬件一體化平臺，實現礦山全域萬物互聯，CV大模型落地皮帶智能檢測，提供礦山無人化智能解決方案。同時，全國煤炭智能化改革開出明確時間表，疊加煤礦行業自身降本增效需求或將率先受益于本輪AI+賦能。

　　AI+電力：智慧電力。戰略意義層面，AI+能源行業有望助力“3060達峰中和”；實際操作層面，AI大模型推動“源網荷儲”智能化變革。電源側：新能源電力的平滑上網離不開準確、高頻的氣象預測數據，華為云盤古大模型與阿里通義千問大模型均已發布相關行業模型，或將賦能傳統新能源電站運營系統精細化、智能化升級。電網側：BIM設計是貫穿電網全域的精細建模、微觀選址、建筑算量軟件。AI大模型有望打破二維與三維壁壘，實現有效轉換高度聯動，提升設計效率。電荷及儲能側，AI大模型有望賦能電力市場交易，推動智慧能源管理系統通過高頻實時響應決策機制，幫助售電公司、工商業用戶、城鄉家庭用戶在上游發電峰值低價購入電能，在上游發電供應短缺時高價賣出電能，通過微電網儲能或電動汽車、小型光伏面板及蓄電池進行調蓄，從而在電力交易行為當中獲益，打破此前電力IT作為成本中心的預算剛性關系。

　　AI+流程：智慧流程。戰略意義層面，AI+工業有望夯實“中國制造2035”數字化底座；實際操作層面，傳統化工分離分液程序人工值守依賴較重，“AI大模型+機器視覺+DCS系統”的智能化解決方案有望實現監測實時化、工藝精細化與廠房無人化的現代化工分離分液流程變革。

　　AI+離散：智慧離散。戰略意義層面，AI+工業有望夯實“中國制造2035”數字化底座；實際操作層面，智能制造落地數字工廠，AI大模型賦能工業互聯網，結合離散生產企業柔性制造、個性定制、快速交付的需要，推出自主智能制造產品，實現生產控制體系數據自動報警、設備智能化運行、智能化工位、業務鏈質量動態監控等功能。 　

AI等新應用場景的出現，有望成為未來云基建投資的重要推動力。云基建作為算力底座持續受益于數據流量的增長，AI等新應用場景的出現有望推動行業新一波的建設周期，疊加傳統投資動能的底部復蘇，我們未來云基建行業將會呈現總量增長疊加技術等級持續升級的趨勢。 　　AI大模型所需要的基礎算力投資將大大增加。根據微軟等前期對大模型的基礎設施投入，從體量上看，單臺GPU服務器（內配8張A100GPU卡）及套網絡等產品整體造價有望達到170萬元以上；以微軟提出的針對chatGPT4.0版本看，訓練所需約2.4萬片A100GPU，對應約3千臺GPU服務器（內含8張GPU卡），參考目前產品價值量，我們測算上述上大模型訓練的前期投資規模總計有望接近50億元（含數據中心基礎設施投資）。服務器環節為價值彈性最高環節；網絡設備和光模塊受益于速率升級，溫控設備隨著液冷的滲透率提升在機電設備總投入占比有望進一步提升。 　　在AI帶動下，我們認為云基建產業鏈有望呈現以下趨勢： 　　數據中心：智算中心和超算中心占比有望進一步提升、在大模型訓練需求下，有望帶動西部數據中心需求及上架率提升； 　　服務器：AI服務器加速出貨，占比有望快速提升； 　　網絡架構：IP網絡加速向IPV6升級，高速IB網絡占比進一步提升（200G及以上加速普及），內外部網絡互聯加速； 　　光模塊：高速光模塊占比進一步提升，數據中心內部800G光模塊產品升級提速。 　　基礎設施：智算/超算中心單機柜功率進一步提升至15KW及以上，直流供電和高功率UPS占比進一步提升；溫控環節液冷滲透率快速提升，數據中心液冷產品大大增加了后期運維的支出和維護成本（定期做腐蝕、密封性、可靠性等檢測），相較于國外企業，國產品牌在服務響應效率、產品設計靈活度、運維服務等方面更具有優勢，預計國內溫控廠商未來有望占據國內液冷市場主要份額（未考慮冷卻液環節）。

中國汽車產業與智能電動汽車發展

隨著中國新能源汽車銷量的逐漸增長，集前沿科技于一體的智能電動汽車成為新能源汽車最重要的細分品類。智能電動汽車產業發展同樣有兩條主賽道，先行者是電動化，后進者是智能化。從投融資的角度分析，2021年起雙主賽道的趨勢愈發明顯。 動力電池的品質和性能不僅影響力了智能電動汽車的品牌質感，更直接影響客戶的駕乘體驗感。完善動力電池系統安全性和提升補能、用能便捷性，是各車企、動力電池生產企業積極參與技術革新的核心驅動力。更多技術即將量產上車，第二階段的電動化競爭初露崢嶸。 以智能駕駛、智能座艙為首的智能化企業是中國智能電動汽車行業競爭的后起之秀。在智能駕駛領域，企業為打造差異化優勢，自研智駕系統，甚至部分車企為搶奪市場話語權，自研智駕芯片。與智能駕駛相比，智能座艙技術更具智慧生態優勢和人本主義設計理念，頭部互聯網企業、軟硬件服務商聯合主機廠，共同創建智能座艙生態系統。 關于《2022中國智能電動汽車產業發展藍皮書》

智能電動汽車是未來中國汽車工業的明珠，本藍皮書詳細闡述智能電動汽車的定義和“三智、三電”等核心要素。通過億歐智庫多年在汽車產業的沉淀與2022年專業成熟的研究成果，本藍皮書展現對智能電動汽車行業主要賽道的總覽、判斷和分析。 通過回顧2022年中國智能電動汽車行業發展的里程碑，本藍皮書展示歲序更迭的既往市場行情和萬象更新的未來技術變革，同時聯合智能化和電動化等細分賽道的優秀企業，共同對2023年的市場發展趨勢和競爭格局進行前瞻性預測。

如同蒸汽時代的蒸汽機、電氣時代的發電機、信息時代的計算機和互聯網，人工智能正成為推動人類進入智能時代的決定性力量。全球產業界充分認識到人工智能技術引領新一輪產業變革的重大意義，紛紛轉型發展，搶灘布局人工智能創新生態。人工智能細分賽道持續創新下變革在即，本報告重點關注AIGC領域。

　　AIGC顛覆傳統內容產出模式，或為web3.0內容創造新引擎。AIGC本質上是一種AI賦能技術，能夠通過其高通量、低門檻、高自由度的生成能力廣泛服務于各類內容的相關場景及生產者。隨著人工智能生成能力的突破進展，內容生產已經從專業生成內容（PGC）、用戶生成內容（UGC），進入到人工智能生成內容（AIGC，AI generated content）時代，AIGC被認為是web3.0的重要基礎設施。AIGC的快速興起源于深度學習技術的快速突破和日益增長的數字內容供給需求；應用價值層面，AIGC有望成為數字內容創新發展新引擎，為數字經濟發展注入新能量。數據+算法+算力三大核心要素，決定AIGC產出質量。①數據，海量優質的應用場景數據是訓練算法精確性關鍵基礎。②算法，神經網絡、深度學習等算法是挖掘數據智能的有效方法。與傳統機器深度機器學習算法不同，神經網絡在學習范式+網絡結構上的迭代提升了AI算法的學習能力，未來多模態大模型或為核心趨勢，賦能產業空間及實踐潛力。③算力，計算機、芯片等載體為AIGC提供基本的計算能力。 　 　　AIGC技術場景中，個性化及自動化內容產出為核心價值。①技術成熟度較高結構化領域大部分是在和人力生成內容進行競爭。其中的存量價值來源于同類內容的降本增效，而增量價值則來源于跨模態的內容生成以及AI本身帶來的科技感。對內容渠道的把控將成為核心競爭力。發行商、內容最終消費渠道具有強的產業鏈話語權。②底層技術基本明確/仍待完善的原創性創作領域，本質為AI下的個性化數字內容的自動化構建。該領域重點關注和其配套數據或底層原理是否清晰、商業化路徑。目前AIGC整體影響仍十分有限，主要是中國市場供給端仍處于起步階段。 　 　　AIGC應用場景中，數字化程度高及內容需求豐富的領域有廣闊應用空間。隨著AIGC技術快速迭代，其可高效生成不同模態的信息產出（包括文字、音頻、視頻及跨模態），以真實性、多樣性、可控性及綜合性等特征，有望幫助企業提高內容生產的效率，以及為其提供更加豐富多元、動態且可交互的內容，或將率先在傳媒、電商、影視、娛樂等數字化程度高、內容需求豐富的行業取得重大創新發展。 　 　　深度學習模型+開源模式加速AIGC普及，海外AIGC已到了“快速發展階段”。①隨著深度學習模型不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放，產出效果逐漸逼真直至人類難以分辨。2018年，人工智能生成的畫作在佳士得拍賣行以43.25萬美元成交，成為首個出售的人工智能藝術品；2019年，DeepMind發布DVD-GAN模型用以生成連續視頻；2022年11月，OpenAI上線了智能對話系統（聊天機器人）ChatGPT，引發全球熱潮。ChatGPT的成功離不開參數競賽時代下的“大模型”，顯卡等硬件優化帶來的“大算力基礎”與基于“大數據”的RLHF訓練模式。但由于訓練數據的缺乏及訓練數據的偏差，ChatGPT仍需要高成本的調優及持續訓練，進而實現商業化落地。②“開源模式”加速AIGC產業發展。以深度學習模型CLIP為例，開源模式加速CLIP模型的廣泛應用，使之成為當前最為先進的圖像分類人工智能，并讓更多機器學習從業人員將CLIP模型嫁接到其他AI應用。 　 　　中國AIGC仍處“萌芽期”，技術能力與產品形態的成熟、核心場景的確定及產業的接納態度為行業關鍵發展節點。據量子位預測，AIGC在中國發展可分為三個階段：助手階段（摸索磨合期，2021年~2026年）：AIGC輔助人類進行生產，優先變現的關鍵在于編輯優化功能，行業創新關鍵能力為素材模塊分拆+個性化推薦；協作階段（推廣應用期，2026年~2028年）：人機共創，主要價值為降本增效及提供創意，預計互聯網大廠將普遍布局，競爭熱度提升；原創階段（價值增長期，2028年之后）：AIGC將獨立完成內容創作，產生附加價值。中國AIGC企業均在初創階段，機會也許藏在垂直應用領域中，對賽道的選擇十分關鍵。 　

車聯網是汽車、電子、信息通信、交通運輸和交通管理等行業深度融合的新型產業形態，是5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等行業應用的重要體現。自動駕駛是汽車智能化、網聯化發展的核心應用，也是車聯網、智慧交通部署發展的核心服務。我國在車聯網技術創新、應用實踐、產業生態構建等方面已經走在了世界前列，將有利于探索實現一條具有我國特色的網聯自動駕駛發展路徑。

埃森哲（紐交所代碼：ACN）最新發布的《2021中國企業數字轉型指數研究》指出，轉型成效顯著的中國企業比例持續上升，由去年的11%躍升至16%。領軍企業在數字化能力、經營績效等方面，與其他企業進一步拉開了差距。隨著轉型分水嶺的形成，加速推動轉型取得成效，實現可持續發展，成為了企業的當務之急。埃森哲連續四年與國家工業信息安全發展研究中心（工信部電子第一研究所）合作，進行中國企業數字轉型指數研究。此次研究抽樣調研了九大行業560余家中國企業，持續追蹤和分析中國企業的數字轉型進程。相較往年，中國企業數字化轉型的整體水平穩步提升，平均得分首次突破50分（以未來理想數字企業的滿分100分計），更多的企業將數字化投入轉化為出色的經營績效。

同時，憑借著更高的數字化成熟度，領軍企業擴大競爭優勢，在國內疫情得到有效控制后實現了增長提速。對受訪企業中上市公司進行的分析表明，從2020年的營收增速看，領軍企業的營收增幅是其他企業的3.7倍，遠超2016年至2019年的營收年平均增速差距（1.4倍）。埃森哲全球管理委員會成員、大中華區主席朱虹表示：“全球企業中，中國企業對于達成今年的增長目標最具信心。中國企業正在變得更具競爭力，然而行業間、企業間的差距也在逐年加大。疫情和多變市場環境的影響深遠而持續，如何實現技術投入的價值、加速產業整體革新，拓展可持續發展的業務實踐，是當下和未來企業轉型的著力點，也是檢驗轉型成色的試金石。”