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　1、什么是ChatGPT？ 　　ChatGPT是什么？是將神經網絡算法中的Transformer模型從理論變為現實的劃時代應用。 　　ChatGPT強在哪？①算力強數據多。近4年，GPT歷代模型的開發和訓練得到了微軟在資金（110億美元）和算力（打造世界第五超級計算機）上的強力支持，目前能夠處理千億級參數，訓練百TB級數據。②訓練模式領先。前三代GPT均采取無人參與的預訓練機制，ChatGPT新增人類反饋強化訓練。③開生成式先河。以算力和訓練數據為支撐，ChatGPT能夠準確理解各類問題，給予具有一定邏輯的開放式回答；還能夠與提問者進行連續對話，不斷修正給出的答案，這是前所未有的語言理解和表達能力。潛在價值巨大，未來ChatGPT技術與其他人工智能技術耦合，徹底改變人工智能生態的可能性極大。 　　ChatGPT缺陷是？①語料來源：語料不夠充分或完全未覆蓋的空白領域，ChatGPT很可能會給出誤導性內容；與Bing搜索引擎耦合后，回答問題的準確性是否收到搜索引擎數據的干擾有待觀察。②運營成本：ChatGPT運營及訓練成本高企，恐將制約未來發展。③道德風險：無法避免ChatGPT故意提供虛假或提供帶有攻擊性的答案。 　　2、如何改變銀行業？ 　　機遇與挑戰：①銀行客服，對于客服、催收等人工的替代，與ChatGPT關聯最直接，或將開啟深度智能化階段。②業務前端：對于財富管理、小微客戶、個人消費貸款等標準化產品，客戶識別有望進一步細化，產品匹配有望更加精準。③業務中端：諸如授信報告、審批報告、貸后管理報告等強格式性案頭工作，如能以ChatGPT替代，可有效提高運營效率。④科技基礎：銀行投入人工智能相關研究需要持續投入資源，特別是要投入支持模型運轉及數據計算的算力資源。 　　合規與成本：①數據隱私：銀行數據的特殊性決定了應用第三方技術的審慎性，應用技術須考慮本地化、私有化部署模式。②系統穩定：銀行不掌握ChatGPT核心技術，很難控制內容輸出的正確性，也很難確保系統穩定運行，這在經營中存在很大風險。③成本投入：無論是接入ChatGPT，還是自主開發類似功能，均須較大成本投入，是否能夠實現預期收益，存在不確定性。 　　3、哪些銀行有機會？ 　　在金融科技持續投入資源的銀行。①科技人員：披露數據的21家上市銀行科技隊伍總人數11.6萬人，占從業總人數的5%；工行在絕對人數上一枝獨秀達3.5萬人以上，浦發、招行、工行科技人員占比最高。②科技投入：披露數據的24家上市銀行中科技投入近1600億元，占營收的3%。四大行在科技投入絕對規模占有優勢；長沙、平安、招行科技投入營收占比最高。

2021年12月，中國政府聯合15家機關部門發布了《“十四五”機器人產業發展規劃》，明確了機器人產業規劃的重大意義并提出了機器人產業規劃的目標，將中國機器人產業再一次推向新的高度。隨著語音識別、機器視覺、機器學習、自動導航與定位等多種智能技術的不斷發展與落地，智能機器人在多領域成為市場的“寵兒”，發展勢頭迅猛。

　　智能技術的加持，促進傳統機器人行業進入快速轉型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業仍然表現出較為強勢的增長力，2021年市場規模突破250億。疫情的反復爆發催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產力及勞動力的旺盛需求，整個機器人產業呈現健康走勢。艾瑞預測，2025年中國智能機器人市場規模接近千億。 　　技術與需求的碰撞、打磨，促進機器人產品向多樣領域滲透。本報告擇選了工業、商業服務、醫療、農業四大領域，從驅動因素、產品品類、智能功能、優勢技術、演進趨勢與落地難點等多維度展開分析。從不同角度展現機器人的智能化應用及細分場景下現階段亟待攻克的難點與發展走向，供行業相關主體參考。 　　技術側驅動機器人的智能化進程：提升自研硬件性能，軟件賦能硬件，以多源感知為基礎，依托海量數據改進以算法為核心的智能技術，通過“端-邊-云”協同架構，緩解終端數據處理壓力。產品側豐富機器人的多樣化應用：產品演進與市場的需求升級同步轉變，一方面將從廣度上拓展應用可能，推出新型品類；另一方面將破除壁壘，實現機器人全場景作業。產業側助推機器人的生態化融合：匯聚產業各方主體的資源力量，是智能機器人產業跨步向前的重要趨勢。

在2007年初的冬天，蘋果創始人史蒂夫·喬布斯發布了iPhone，不僅重新定義了手機，并且以此改變了世界，推動了移動互聯網的普及，如今，在智能制造時代，特斯拉制定了機器化大生產智能汽車的游戲規則，利用AI技術和機器自動化技術重塑了傳統汽車的制造模式和商業模式，定義了新能源汽車，也帶來了人形機器人“Optimus”原型機，這也意味著機器人智能時代下人形機器人規模化普及的可能性。我們認為，機器人從模仿人類到超越人類，未來將突破人類生物能力邊界，利用軟件+平臺升級實現全場景覆蓋。 工業機器人：機器人產業目前最大子賽道，細分應用場景下專用性強、規模化程度較高

**從何而來？**通過復盤中日韓三國工業機器人產業的發展歷程，我們發現“產業環境+人才培養+需求催化”是市場的核心發展驅動力，日本市場以產業環境成熟、支持政策力度較大、人才培養完善為特點，是工業機器人行業執牛耳者，韓國市場從需求端的角度來看已進入了成熟市場，但整體市場呈現應用>自產的特點，在核心技術、產業環境上仍較為薄弱，中國市場作為最大的工業機器人市場，整體還處于成長階段，上游零部件的核心技術突破將成為行業發展的重要方向。 **走向何方？**未來國內市場發展方向上，我們判斷工業機器人滲透率將有進一步提升，要密切跟蹤下游行業汽車、電子等制造工廠智能化發展情況與機器人產業鏈完善程度，結合日本工業機器人兩大巨頭發那科與安川電機的發展路徑，我們認為工業機器人企業未來發展的關鍵在于自身的產業鏈布局與關鍵零部件的技術突破，中短期來看，工業機器人也將往智能化、載荷提高、小型化與專業化的方向不斷進化；長期來看，工業機器人將實現完全的智能化與功能一體化，單個機器人有望實現產品制造流程的全覆蓋。 服務機器人：現有技術下，服務機器人應用場景高度細分，通用化或為盈利重要突破方向

**如何服務？**運輸機器人：不同配送需求下商業化應用程度不一，技術要求最低的送餐機器人因緊貼需求、實現降本增效，發展成熟；對負重能力等有更高要求的物流配送機器人，則因伺服電機技術不成熟+使用場景探索待深入，發展曲線滯后；清潔機器人：商用、民用需求不同，龍頭民用品牌多次探索商用技術，未來可期；交互性機器人：運用人工智能技術，可不斷重復相同信息的講解、全天候關注使用者情緒等功能，在教育、科研、醫療等領域應用豐富。技術進一步發展后，交互性機器人表現值得期待。 **如何突破？**中短期來看，將走向硬件標準化+軟件通用化，實現場景初步整合，零部件標準化：相似功能的機器人使用相同零部件，最大化單一零部件產量，降低成本。如在需求允許的情況下，送餐與配送機器人使用相同的傳感器；長期來看，有望實現人形機器人一套硬件+多套軟件，從而實現全場景應用，人形機器人：在技術突破后進一步標準化、通用化，一套硬件+多套軟件，實現硬件成本降低+使用場景豐富，深度探索盈利模式。 醫療機器人：高速成長賽道，需求、技術、政策驅動發展，手術機器人潛力大

**為何興起？**①需求端：新發腫瘤患者數攀升帶來腔鏡手術需求增加，老齡化帶來骨科、心腦血管手術需求增加，龐大的患者群體釋放外科手術高需求，為手術機器人市場孕育了增長空間。②供給端：技術及政策共同孕育行業發展，優良的人工智能技術土壤孕育醫療機器人成長，同時政策鼓勵發展醫療機器人，推進規范應用。 **誰具看點？**中國醫療機器人正處高速成長期，手術機器人潛力大。據億歐智庫披露，中國醫療機器人市場規模預計由2021年72億元增長至2025年250億元，屬于技術及資本密集型行業。具體可分為醫療服務機器人、康復機器人及手術機器人，其中手術機器人毫米級精度及多自由度運動技術，決定其用于高于人類能力的微創手術領域或實現對手術器械的精準控制，技術壁壘高且潛在市場規模大。 **關注指標？**手術機器人建議短期關注企業新機投放量，中長期關注耗材銷售及服務質量。康復機器人建議未來重點關注企業技術革新及相關醫保政策變動。 **未來趨勢？**中短期來看，5G+機器人的遠程操作或將解決醫療資源分布問題；長期來看，AI/VR/AR等新興技術發展或將助力醫療機器人走向數字化+平臺化+全自動化+智能化。

摘要

百年汽車行業正在經歷大變革時代，汽車向電動化、智能化轉化是大勢所趨，根據海思在2021中國汽車半導體產業大會發布的數據，預計2027年汽車半導體市場總額將接近1000億美元。而我國作為汽車制造大國，同樣對汽車半導體需求旺盛，預計到2025年市場總額將達到137億美元。

分開來說，電動化方面，汽車電動化最受益的是功率半導體，尤其是IGBT，預計到2025年全球新能源汽車IGBT規模接近40億美元，中國達22億美元。

智能化方面，當前汽車智能化處于0-1階段，自動駕駛、智能座艙等對汽車感知器件、運算能力、數據量需求日益提升，汽車控制芯片、存儲芯片、模擬芯片、傳感器成長空間廣闊。 展望未來，功能集中已然成為汽車芯片行業發展的必然趨勢。隨著汽車進入了電動化+智能網聯的時代，車聯網、新能源、智能化、自動駕駛四個領域趨勢帶來了新的半導體需求，也為國內新進芯片企業進入汽車領域帶來全新的產業機遇。

2021年8月，馬斯克在特斯拉首個AI開放日上發布人形機器人的概念圖及視頻，并預計會在2022年完成，第一版可在2023年投入生產。Optimus將使用了輕量化的材質，頭部有掃描外界信息的屏幕，具備人類級別的手以及2個用于保持平衡的軸腳，全身共搭載40個機電驅動器。我們推測Optimus的價格大概率可能會落在20-30萬區間，這將有望推動人形機器人在全球范圍的快速應用，改變整個人形機器人的生態及市場空間。 　　當前主要經濟體對于機器人產業鏈的發展均保持支持態度，且有出臺相關政策法規來扶持機器人產業鏈的發展。考慮到未來全球存在大量勞動力缺口，人形機器人有望成為解決方案。根據麥肯錫的報告顯示，預計到2030年全球勞動力缺口在1億人左右的水平，假設50%的缺口被人形機器人取代，結合特斯拉人形機器人在20-30萬元的售價，僅勞動力類型的人形機器人市場空間就在10萬億元以上。且隨著人形機器人智能化程度的提高，應用場景將會更加廣泛，可能遠不止我們預期的市場空間。 　　工業機器人最核心且成本最高的三個零部件分別是減速器、伺服電機、控制器，我們認為這三大塊可能也是人形機器人產業鏈中機會最大的部分。另外，在本體結構件部分，特斯拉人形機器人倡導輕量化，以往做汽車鋁合金壓鑄件的企業可能也會存在較多機會；在電池部分，工業機器人多使用鉛酸蓄電池或鎳氫電池，人形機器人出于對運動性的考量，會使用到鋰電池，我們認為鋰電池熱管理部分也將會有很大機會。

產業概況： 乘用車：2020年，我國乘用車產銷分別為1999.4萬輛和2017.8萬輛。在智能化、聯網化技術的推動下，智能聯網汽車逐漸接力成為乘用車市場中的主要增長動力。 商用車：2020年，嚴治超重、新老基建開工和國三汽車淘汰等因素促使商用車銷量呈現大幅增長態勢。

發展現狀： 壁壘：客戶定點、技術、人才和質量要求給企業進入智能駕駛行業創造了較大壁壘，但同時也保障行業有序長效發展。 市場規模：2021年，城區智能駕駛輔助系統市場規模約為58億元；高速智能駕駛輔助系統市場規模約為247億元；智能泊車輔助系統市場規模約為137億元；礦區自動駕駛市場規模約為21億元；港口自動駕駛市場規模約為2億元。

主要玩家： 國內主機廠：傳統主機廠輔助駕駛產品推進節奏相對保守，新勢力車企規劃布局較傳統車企更具前瞻性。 國內一級供應商：傳統供應商從零部件供應逐漸轉向自動化、智能化產品開發；高成長、高潛力的初創公司多聚焦整體解決方案。 國內二級供應商：隨著智能駕駛的發展，零部件仍然存在較大創新空間。

發展趨勢： 乘用車輔助駕駛：智能駕駛技術不斷成為行業標配，單項功能逐漸下沉至低端車型。 多傳感器融合：為了有效使得汽車感知系統形成冗余、互補，多傳感器融合已成為眾多主機廠提高智能駕駛能力的技術之一。