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銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

將通過對內容生產方式和人機交互方式的改變，深刻影響個人的生產與消費生活。對比國外，我國在開源生態、付費能力和創新力等方面的差距是AIGC應用發展必須面臨的挑戰。AIGC應用可分為個人消費和企業服務兩個賽道。在個人消費領域，AIGC將以消費級內容和內容創作工具為載體，率先通過UGC進行產業滲透，壟斷內容分發的各大流量、社交、視頻平臺將作為本輪變革的核心，借助AIGC內容與工具進行商業模式創新。在企業服務領域，AIGC技術在SaaS、決策AI、生成AI等多個領域的賦能路徑已初步明朗，而在商業價值上，引入AIGC技術能為AI廠商帶來顯著降本效果，同時廠商借助AIGC技術能滿足客戶更多場景化需求，帶來營收的第二曲線增長。

　　算力層

　　算力層是AIGC發展不可忽視的資源引擎。在OpenAI的GPT模型涌現能力后，AI產業迅速進入以大模型為技術支撐的AIGC時代，巨量訓推算力需求讓本就供需不平的算力產業結構進一步承壓。算力產業模式將在AIGC時代有所演變，智能算力資源或將更多承載于云服務產品，以MaaS模式服務千行百業。大模型時代下，數據中心將進一步優化網絡帶寬、能源消耗與散熱運維等，AI芯片需進一步升級內存、帶寬、互聯等能力。整體來看，中國正大力推進“東數西算”工程，引導新型數據中心實現集約化、高密化、智能化建設，并堅持自主創新道路，靜待國產替代曙光，實現國產“算力+應用”的正循環。

　　趨勢挑戰

　　從技術突破來看，當前Transformer仍具明顯優勢，但學界和業界都在積極突圍，未來Transformer不會是唯一解；從應用前景來看，軟硬結合、物聯網應用升級是趨勢，大模型低參化處理后帶來全新的手機拍照、語音交互、具身智能機器人應用體驗；從社會影響來看，AI將成為基礎設施，將替代部分專業性崗位，進而帶來社會人力結構和分配方式的重塑；從監管展望來看，政策鼓勵AIGC相關研究，放寬了內容容錯率，積極推動公開數據建設，但也強調了AI生成標識、境外服務嚴格監管等方向，寬松鼓勵與整頓規范并存。 　

人工智能是當今最熱門的技術領域之一，也是中國互聯網公司的重要戰略方向。本報告基于對9位來自中國AI科技團隊的產業人士問卷調研，分析了中國AI產業在資源投入、模型發展、數據隱私保護和行業合作等方面的表現，以及面臨的挑戰和機遇。用科學數據證據給讀者提供全面的視角洞察中國AI產業的發展現狀和未來趨勢。

　　億級資金有望注入，團隊擴容力度加大。根據公司戰略定位和發展重點，在技術研發、算力資源投入、數據采集與標注以及市場推廣與商業化擴展方面存在投入差異。同時， AI人力資源也在不斷擴張，采取多元化的策略來吸引和培養人才。 　 　　AI模型新發布可期，復雜數據處理升級。下半年有多個AI模型發布計劃，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和跨模態領域。在模型發布中， Transformer架構是主流選擇。數據挑戰、模型優化和商業化仍是AI團隊面臨的瓶頸。雖然大模型在應用場景中擴展，并非模型規模越大越好，也需綜合考慮數據和模型的質量。 　 　　數據多樣性、數據合作和數據隱私保護是中國AI公司在數據領域的關鍵關注點。數據多樣性與合作是關鍵，共享數據合作是重要趨勢。圖像和自然語言數據集普及度高，物體檢測數據集應用較少。中國AI公司重視數據安全與隱私保護，采取多層防護措施、動態處理與隱私保護并重，以用戶為中心保護用戶數據。 　 　　AI硬件投入將繼續保持強勁的發展勢頭。服務器部署反映算力需求，大部分公司有服務器擴張計劃。不同公司在計算資源的使用量、成本和供應商選擇上存在差異，反映出它們在AI技術發展上的投入和戰略規劃。中國本土公司在半導體領域的發展也不容忽視。 　 　　AI商業化需要持續投入和優化，而營銷策略中突出大模型的創新性和應用價值是至關重要的。按交易量費和定制開發費是中國AI科技團隊主要的收費模式，顯示出對需求敏感性和靈活盈利模式的重視。調研結果還揭示了AI服務費用反映了模型復雜性、服務質量和市場競爭的因素，需要綜合評估選擇。 　 　　AI的跨行業應用和行業合作是推動技術發展和創新的關鍵。AI應用有廣闊的發展空間，需要各行業積極與AI公司合作推動數字化和智能化轉型，同時加強數據隱私保護。我們認為，未來行業整合、競爭加劇和新興創業公司崛起的可能性較大。 　

人形機器人產業發展仍處于 0-1 階段， 當前行業投資邏輯偏向事件驅動型的主題投資，但可落地服務場景的人形機器人成長空間非常廣闊，值得長期關注。本文將圍繞以下熱點問題作出討論：①當前節點人形機器人產業有哪些變化？②如何判斷其市場空間？③我國在 Tesla 人形機器人產業鏈中哪些環節具體受益？④各環節供應格局及壁壘如何？⑤市場化如何展望？我們認為 AI 賦能及多方入局情形下人形機器人產業發展明顯加速，商業化節奏值得期待，我國制造企業憑借成本優勢有望在人形機器人硬件端獲益。本文亮點在于，我們對 Tesla Optimus 制造成本進行拆分，討論各零部件基本原理、技術壁壘及供應格局， 并從價值量/壁壘等維度指出可重點關注電機、滾珠絲杠、減速器、傳感器等部件，進而跟蹤各環節中的有望進入 Tesla 供應鏈或能實現技術突破、國產替代及產能釋放的優秀國產制造企業。

　　市場邊際變化：AI 超預期發展及多方玩家入局， 關注 Tesla AIDAY 等事件催化。我們認為 2023 年相對于 2022 年而言，市場最大的邊際變化在于：一方面，人形機器人是 AI+機械的最大落地場景， ChatGPT 接入機器人，有望使得人機互動更加智能，更多元化，產業落地有望加速。另一方面，全球范圍內興起人形機器人熱潮， 特斯拉、波士頓動力、 Engineered Arts、 1X Technologies、優必選、達闥、小米、 傅利葉智能等海內外企業紛紛入局，風投企業軟銀集團創始人孫正義亦在今年 6 月股東大會中表示出對 AI革命的強烈興趣。展望未來，我們認為短期可以重點關注今年 7月傅利葉智能的新品發布會及 9 月 Tesla AI DAY，長期需要跟蹤人形機器人于明后兩年的量產進度。 　　市場空間判斷：成長性明確，長期價值有望超過電動車。據高盛預測， 在技術得到革命性突破的理想情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 94%， 2035 年市場規模達 1540 億美元。若參照電動汽車發展歷程，則樂觀情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 59%。從勞動力替代角度來看，人形機器人在兩年投資回報期情形下將逐步實現從 B 端至 C 端的量產推廣。TeslaCEO 馬斯克在今年 5 月股東大會中指出長期維度人形機器人價值將超過電動車。

　　受益環節：把握我國制造企業在人形機器人硬件端受益機會。參照智能手機及電動汽車的發展， 蘋果 IOS 系統及特斯拉 FSD 系統均由企業自研自控，是軟件算法的核心部分。而硬件方面，為達降本訴求通常采取外購形式，因此我們認為中國制造企業有望憑借明顯的成本優勢在人形機器人硬件產業鏈上獲得受益機會。 　

在全球貿易保護主義抬頭與新冠疫情的雙重夾擊之下，在國產化替代與數智化的浪潮之中，中國半導體IC產業數智化升級迎來升溫局面。好風憑借力，揚帆正當時，相關數智化服務商正需牢牢把握機會。基于此，億歐聯合芯榜發布《2022中國半導體IC研發制造數智化服務商研究報告》，剖析半導體IC研發制造數智化的現狀、痛點與解決方向，數智化服務商為半導體IC提供的產品服務及其能力，以期助力產業快速發展，實現產業報國。 報告摘要

內憂外患，半導體IC數智化迫在眉睫

社會方，半導體產業需求旺盛，但自給率嚴重不足；人才方，半導體從業人員缺口巨大，產業領軍人才與尖端人才尤其緊缺；政策方，美國系列科技法案層層加碼，國內半導體政策由頂層設計向應用落地；資本方，半導體投融資熱情高漲，國家大基金鼎力支持但效果不佳；技術方，半導體“卡脖子”嚴重，新興技術迭代有望賦能。 良莠不齊，半導體IC數智化仍需深耕

由于半導體產業作為資本密集型、技術密集型且高度垂直分工的產業，其產品開發周期長、工藝制程高度復雜精確、設備運維成本高昂、全鏈條協同要求高、數據孤島治理迫切、行業know-how壁壘高、良率要求高。雖然同制造業中的其他行業相比，半導體自動化基礎設施水平高；但從行業內部來看，半導體各流程環節數智化程度不一，且總體均不夠深入，流于形式。 百舸爭流，半導體IC數智化服務商榜單

基于對半導體數智化全流程分析，億歐從產品服務、效率、價值、美譽度、廣度等層面，篩選出各個環節相關新銳半導體IC服務商，并列出兩大榜單，分別為：《2022中國半導體IC研發制造數智化核心流程服務商榜單TOP30》、《2022中國半導體IC研發制造數智化支撐環節服務商榜單TOP10》 蓄勢待發，良性互動共建數智化生態圈

本輪半導體周期上行在2022年初達到頂點，受消費市場疲軟疊加多輪美國制裁影響，市場進入景氣下行階段。塞翁失馬焉知非福。億歐智庫預測，景氣下行階段半導體產能不緊，企業進入養精蓄銳階段，更傾向于運營開銷，數智化投入意愿增強，服務商應抓住商機。未來半導體數智化既需要服務商提升水平并做好能力嫁接，也需要半導體企業適應服務商平臺運作、提高數智化認知水平，構建雙向良性互動的數智化生態。

//baai.org/l/Frontiers2021

本報告總結2021年人工智能前沿科技主要趨勢如下：

1. 信息模型、具身模型和腦模擬機器人的結合將誕生超級人工智能。

2. 系統研究超大規模智能模型發展和影響的新興領域已經形成，超大規模預訓練模型研發競賽進入白熱化階段，多模態預訓練模型成為下一個大模型重點發展領域。

3. Transformer成為計算機視覺領域的重要網絡架構，并開始向強化學習、圖神經網絡等領域滲透。

4. 加速方法創新提升了超大參數規模模型的訓練效率，催生更大規模參數的巨型模型。

5. Prompt Tuning成為自然語言處理領域預訓練語言模型新型訓練范式，預訓練語言模型發展的新路線是提升訓練和推理的效率。

6. 遮蓋圖像建模、非Transformer架構、神經輻射場等技術快速發展，成為計算機視覺的熱點研究領域；脈沖視覺領域發展，將開辟機器視覺新路線

7. 生物神經元與芯片結合成為類腦芯片的研究熱點。

8. 高性能、低能耗AI芯片不斷涌現的同時，由AI輔助設計成為芯片發展新趨勢；存算一體AI芯片設計、應用步伐加快。

9. Web模型成為新型信息搜索范式的核心支撐，預訓練語言模型助力信息檢索性能提升。

10. 借鑒腦神經和認知科學研究成為啟發類腦智能研究的重要來源。

11. 無線高帶寬、微創、結合AI算法等成為腦機接口的發展重點。

12. 傳統科研領域成為人工智能發展的“新戰場”，人工智能在輔助基礎和應用科學研究的同時，也提升了智能產品和服務的性能。

13. 強化學習環境成為發展泛化性更強、適應復雜環境智能體的重要支撐，而提升訓練效率成為強化學習領域的研究重點。

14. 因果推斷在經濟學、社會學研究中實現突破。

15. 基于超大規模預訓練模型的平臺和系統成為研發機構和企業的發展思路。

16. 面向更為復雜任務和需求的基準測試和數據集不斷涌現。

17. AI為人類科學家提供領域數據集，助力基礎科學研究。

18. AI算力成為超算性能比拼的“新擂臺”。

本報告總結2021年人工智能產業主要趨勢如下：

1. 智能醫療賽道持續火熱，各大醫療AI企業紛紛沖刺IPO，“燒錢”成為今年這一賽道最鮮明的標簽。
2. 國家開始逐步發放各類醫療影像AI軟件三類證，為醫療影像的發展提供了契機。
3. 資本助力下，新興AI創企、互聯網科技巨頭和傳統藥企在AI制藥領域百花齊放。
4. 2021年被業界公認為數字療法產業元年，一批數字療法企業嶄露頭角。
5. 醫保的推進可為手術機器人打開市場，全民可用的時代或可指日可待。
6. 腦機接口不再只是“意念打字”的融資噱頭，逐漸從實驗室走向臨床實踐，從科幻照進了現實。
7. 自動駕駛行業迎來新的投融資熱潮，2021年是十年來自動駕駛賽道資本熱度最高的一年。
8. 今年，國內大批Robotaxi企業已進入車隊測試及服務試運營的階段，未來行業的競爭核心也將會轉向運營規模與測試里程的比拼。
9. 乘用場景以外，物流、港口、礦區、城市環衛等細分場景成為自動駕駛落地新風口。
10. 今年，國內外激光雷達企業也得到了資本市場大力支持。新舊車企紛紛表示，其新車將首次搭載激光雷達，引發激光雷達量產落地的新紀元。
11. 計算機視覺，在技術成熟度、商業化進程、市場增長速度、投融資熱度等方面，是人工智能產業當前熱門的發展賽道。2021年，我國計算機視覺產業快速發展，企業加快上市步伐，爭奪“視覺AI第一股”。
12. 隨著AI芯片技術的不斷發展，芯片制程不斷優化，工藝逐步提升，AI芯片功能的細分程度進一步提升，形成異構形態的計算格局。
13. 高效、節能成為AI芯片發展的長期目標。追求在提升算力的前提下降低功耗，是近年來企業關注的重點。
14. GPU依然是AI芯片企業研發關注的重點方向。GPU性能較高，且兼具計算的靈活性，適用于構建大規模的AI計算集群，在研發超大規模AI模型方面具有應用前景。

據德勤最新發布的《2021年中國生命科學與醫療行業并購市場白皮書》，盡管面臨多重經濟、商業和社會顛覆變革，2020年中國生命科學與醫療行業并購交易依然穩健發展，增長勢頭預計將持續高漲。

《白皮書》按行業細分領域并結合前十大交易分析了2020年中國生命科學與醫療行業的并購活動，揭示重大并購投資背后的潛在動因，同時評估了私募股權、風險投資活動及上市融資狀況。《白皮書》還深入分析了中國作為全球第二大醫療市場在2021年上半年的最新并購趨勢。

《白皮書》顯示，2020年中國生命科學與醫療行業并購交易規模創下歷史新高，而中國也正快速發展成為全球生命科學與醫療行業投資者的“首選市場”。

//www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/life-sciences-health-care/deloitte-cn-lshc-2021-china-lshc-ma-market-whitepaper-zh-210927.pdf

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort

本報告對中國工業互聯網與工業智能行業進行研究分析，詳細梳理了工業互聯網與工業智能的概念界定、供給需求、商業模式、競爭格局與戰略發展路徑，以及行業發展趨勢與建議，并以上述內容為框架植入了企業案例，旨在展現和突出企業在工業互聯網與工業智能所做的布局、已有的產品或解決方案，更好地體現企業在工業互聯網與工業智能所創造的價值與貢獻。

億歐智庫對2021年中國AI企業商業落地的最新情況進行了延續性研究，重點關注了現階段人工智能企業獲得競爭優勢的關鍵影響因素，從而發掘AI產業的“行業贏家”。報告通過問卷調研、訪談、案頭資料等方式形成了百強企業系列榜單，展現了具備商業落地規模潛力的企業全貌及其在各個垂直領域的分布情況。

報告亮點

解析2021年中國人工智能產業發展的最新背景

對2021年中國AI企業商業化落地情況做出評估，并評選百強企業榜單

展現各領域產業數字化轉型中AI服務商的典型應用案例

一、技術突破：AI從單點技術應用走向集成化創新發展

深度學習開啟了人工智能第一發展階段，隨著AI技術的場景應用不斷深化，單一技術閉環逐步難以滿足復雜場景下的智能化需求。當前，我國人工智能在國家戰略層面上越來越強調系統、綜合布局。AI技術的集成化創新逐漸成為主流，汽車電子、虛擬現實、5G通信等與AI集成化發展后，將帶來更大的社會經濟價值。

二、產業融合：人工智能進入深化融合發展期，各區域各行業全面鋪開

中國人工智能企業在企業服務和機器人等垂直行業的分布最為集中，提供通用型方案的AI企業緊隨其后，體現出我國AI產業正逐步由應用層向技術和基礎層擴展。

近年來我國各地區新建人工智能產業園區近百個，在經濟較發達的長三角、珠三角、京津冀城市，代表性AI產業聚集區已經形成。

三、數字經濟：數字化變革驅動人工智能產業底層支撐能力持續提升

自2018年12月，中央經濟工作會議把人工智能與5G、工業互聯網、物聯網等定義為新型基礎設施建設后，以“新基建”賦能傳統產業成為當前發展數字經濟的關鍵所在。多樣化的人工智能產業應用數據和更復雜的深度學習算法對AI的底層基礎能力提出了更高要求。

四、資本市場：一級市場趨于飽和，AI投融資向二級市場銜接過渡

中國人工智能投融資向二級市場銜接過渡的趨勢已經顯現，部分AI企業規模顯著增大。截至2020年底，C輪以后的AI投融資占比超過50%。2021年，在融資頻次較低的情況下，平均單筆融資金額數卻出現明顯增長，從單筆1億元左右躍升至3億元以上。

億歐EqualOcean CEO黃淵普認為：“2021年年內會有標桿性的AI企業成功上市，繼而帶動更多的AI企業在2022年登陸資本市場。”

五、后疫情時代：AI有效助力抗疫與復工，解鎖落地新場景

后疫情時代，在助力抗疫與復工復產過程中，身份識別、服務機器人在各地各領域加速推廣普及。與此同時，隨著健康碼等聯系人追蹤應用的普及，以及國家明確數據成為數字經濟時代生產要素，如何規范和促進數據使用成為發展人工智能的重要課題。

六、國際競爭：AI成為各國科技角逐焦點，中國的影響力持續提升

億歐智庫統計，2018-2020年中國AI企業數量在全球占比由20%提升至約25%。2020年以來全球人工智能進入戰略布局加快、產業應用加速發展落地階段，主要國家和地區相繼出臺了人工智能相關戰略和規劃文件，人工智能成為改變世界科技競爭格局的重要籌碼。以人為本、公平可信、產業融合是當前AI領域的熱點話題。