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受大模型熱潮催化，向量數據庫方興未艾。NVIDIA CEO 黃仁勛在3月的NVIDIA GTC Keynote 中，首次提及向量數據庫，并強調其在構建專有大型語言模型的組織中的重要性。大模型作為新一代的 AI 處理器，提供了數據處理能力；而向量數據庫提供了存儲能力，成為大模型時代的重要基座。向量數據庫是一種專門用于存儲和查詢向量數據的數據庫系統，與傳統數據庫相比，向量數據庫使用向量化計算，能夠高速地處理大規模的復雜數據；并可以處理高維數據，例如圖像、音頻和視頻等，解決傳統關系型數據庫中的痛點；同時，向量數據庫支持復雜的查詢操作，也可以輕松地擴展到多個節點，以處理更大規模的數據。

　　百億藍海市場蓄勢待發，向量數據庫空間廣闊。據 Statista 數據，2021 年全球數據庫市場規模為 800 億美元，同比增長約20.3%。假設增速保持20%，預計到2025年，全球數據庫市場規模將達到1658.9 億美元。據中國信通院測算，2020年中國數據庫市場規模約241億元；預計到2025年，中國數據庫市場規模將達688億元，復合增長率為23.4%。隨著AI應用場景加速落地，我們預計2025年向量數據庫滲透率約為30%，則全球向量數據庫市場規模約為99.5億美元，中國向量數據庫市場規模約為82.56億元。 　 　　海外需求逐步爆發，新興賽道群雄并起。目前向量數據庫的賽道仍處于發展初期，隨著大模型日趨成熟，越來越多玩家瞄準向量數據庫的機會并選擇加入賽道，呈現百花齊放的競爭格局。向量數據庫的頭部企業包括Zilliz、Pinecone等，目前的主要的客戶還是互聯網廠商隨著大模型應用的不斷拓寬，預計向量數據庫的公司將受到更多投資者青睞，迎來投資井噴期。 Zilliz目前已與Nvidia、IBM、Mircosoft等公司展開合作，在一級市場獲得1.13億美元投資；Pinecone先后上架Google云和AWS，逐步打開市場，在一級市場獲得1.38億美元投資。 　

科技巨頭站臺，人形機器人與“具身智能”再受關注。特斯拉2023年股東會上，馬斯克表示，人形機器人將是今后特斯拉主要的長期價值來源，“如果人形機器人和人的比例是2比1左右，那么人們對機器人的需求量可能是100億乃至200億個，遠超電動車的數量”。英偉達創始人黃仁勛在ITFWorld2023半導體大會上也表示，AI下一個浪潮將是“具身智能”。

　　“具身智能”意指有身體并支持物理交互的智能體，人形機器人為標桿產品。具身智能，首先需要聽懂人類語言，分解任務、規劃子任務，移動中識別物體，與環境交互，最終完成任務。我們認為人形機器人很好的契合了具身智能的要求，有望成為標桿應用。機器人研究的關鍵在于讓機器人適應人類環境，最終走進千家萬戶的生活（工業、餐飲、醫療等多領域）。人形機器人有望率先在B端上量，最終打開C端市場。遠期市場空間可觀。

　　感知、運動、交互為三大模塊，重視機器視覺領域發展。減速器、電機、控制器、傳感器為核心零部件，前兩者構成機器人的關節，在價值量上占據大頭；傳感器是實現具身智能的基礎，作為“軟硬結合”的核心零組件，后續多模態GPT的發展同樣離不開傳感器，因此同樣值得重視。 　

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

1.自動駕駛與智能座艙芯片一體化趨勢明顯，自動駕駛芯片具有高算力發展趨勢。市場容量未來5年將會高速增長。 　　2.目前自動駕駛芯片企業中英偉達依托自己的前期GPU積累和算力優勢，CUDA生態占據市場領導地位。 　　3.市場滲透率仍低同時還未固化，需求和技術路線仍在探索。國內自動駕駛芯片企業有望依托國內強勢新能源車企業獲得突破。 　

傳統觀點認為，大量數據支撐起了尖端人工智能的發展，大數據也一直被奉為打造成功機器學習項目的關鍵之匙。但AI ≠ Big Data，該研究指出，制定規則時如果將——人工智能依賴巨量數據、數據是必不可少的戰略資源、獲取數據量決定國家（或公司）的人工智能進展—— 視為永恒真理，就會“誤入歧途”。介于當下大環境過分強調大數據卻忽略了小數據人工智能的存在，低估了它不需要大量標記數據集或從收集數據的潛力，研究人員從四個方面“縮短大小實體間AI能力差距、減少個人數據的收集、促進數據匱乏領域的發展和避免臟數據問題”說明了“小數據”方法的重要性。 //cset.georgetown.edu/publication/small-datas-big-ai-potential/

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

2021年自動駕駛正加速向L3買進。2020年L3級自動駕駛開始普及已成為行業共識。2021年作為自動駕駛技術進入L3等級的元年，是自動駕駛技術發展的重要節點。

全球自動駕駛邁入商用探索新階段。我們預計2024年全球L1-L5級自動駕駛汽車出貨量有望突破5000萬。據百度Apollo智能交通白皮書，預計2035年后可完全實現無人駕駛。

　　自動駕駛相關標準漸行漸近。LTE-V、5G等通信技術成為自動駕駛車輛通信標準的關鍵，將為自動駕駛提供高速率、低時延的網絡支撐。端、管、云服務體系逐漸推動人、車、路、云高度協同。

　　一方面，國內外協同推進LTE-V2X成為3GPP4.5G重要發展方向。另一方面，自動駕駛的發展正逐步向5G-V2X演進。未來將實現安全高帶寬業務應用和自動駕駛，完成汽車從代步工具向信息平臺、娛樂平臺的轉化，有助于進一步豐富業務情景。

　　產業鏈相關標的梳理：建議關注自動駕駛產業鏈中激光雷達相關標的：Velodyne、Luminar、禾賽科技、速騰聚創、Ouster、Aeva、Ibeo、Innoviz；毫米波雷達相關標的：德賽西威、和而泰等；高精密地圖相關標的：四維圖新等；車聯網模組相關標的：移遠通信、廣和通、日海智能、Telit、U-blox、Gemalto等；車聯網終端相關標的：華陽集團、銳明技術、鴻泉物聯、萬集科技等；AI芯片相關標的：地平線、Mobileye、英偉達、寒武紀等；AI算法相關標的：中科創達、千方科技等。

IDC報告指出，中國人工智能基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上。隨著AI算法突飛猛進的發展，越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施，算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。IDC預計，中國人工智能服務器將保持高速增長，并將在2024年達到78.0億美元。

歐盟委員會在2020年2月19日發布《人工智能白皮書》，提出一系列政策措施，旨在大力促進歐洲人工智能研發，同時有效應對其可能帶來的風險。

　　人工智能戰略是歐盟數字戰略的核心支柱之一。歐盟提出要建立一個“可信賴的人工智能框架”，重點聚焦三大目標：研發以人為本的技術；打造公平且具有競爭力的經濟；建設開放、民主和可持續的社會。并提出了一項雄心勃勃的投資計劃，將在今后10年內每年投入高達200億歐元的技術研發和應用資金。歐盟在保護公民隱私和數據安全方面制定了一系列措施。例如，人工智能企業必須通過相關部門的安全測試和資質審核才能進入歐盟市場。

　　《人工智能白皮書》將在未來三個月內接受各界人士的公開咨詢，再根據反饋結果進行相應修訂。根據計劃，歐盟將于今年年底制定出臺《歐盟數字服務法》等具有法律約束力的數字規則，從而對規范市場準入、強化企業責任和保護基本權利等問題作出明確規定。

　　分析人士指出，歐盟此舉不僅是要補足前沿科技短板，更是要搶抓數字時代的全球規則主導權。

白皮書指出，人工智能 (AI) 是一項戰略性技術，有益于社會、公司和個人。AI以人為本，基于道德，可持續發展，尊重最基本的權利和價值。AI帶來的效率和生產率不僅能夠提升歐洲的產業競爭力，提升人們的生活福祉，還能夠有效應對氣候變化、環境退化、人口變化、民主權益、社會犯罪等一些急迫解決的社會問題。

在激烈的全球競爭大背景下，歐盟需要在2018年4月發布的《歐盟AI戰略》基礎上找到一條堅實可靠的歐洲路徑。面對AI帶來的機遇與挑戰，歐盟需要秉持歐洲價值觀，以自己獨有的方式行動起來，推動AI的發展和部署。歐盟委員會致力于推動AI科技創新，保持歐盟AI科技的領先地位，確保新技術為全歐洲服務，在提升人們生活質量的同時尊重相關權益。為了抓牢本次AI帶來的機遇，歐洲必須加強產業和技術能力建設。與歐洲AI戰略相呼應的《歐洲數據戰略》中指出，仍需要采取措施使得歐洲成為全球數據中心。《歐洲數據戰略》旨在讓歐洲成為世界上最具吸引力、最安全、最動態的數據經濟體。

歐盟委員會支持的這項投資導向的監管路徑有著雙重目標：一是推動AI進步；二是應對在使用AI過程中產生的相關風險。歐洲AI路徑旨在提升歐洲在AI領域的創新能力，同時提升貫穿歐盟經濟的道德性和可靠性。AI應該服務于人類生活福祉的提升和社會更好的發展。

白皮書分六個章節。一是引言，包含問題界定、可能需要修訂的現存與AI相關的歐盟立法框架、未來歐盟監管框架范圍、要求類型。二是“利用產業和專業市場的優勢”。三是“抓住面前的機遇—下一個數據浪潮”。四是“卓越生態系統”。五是“信任生態系統—AI監管框架”。六是結束語。

白皮書主要圍繞“卓越生態系統”（ecosystemof excellence）和“信任生態系統”（ecosystem of trust）兩個方面的建設展開：

一、“卓越生態系統”。是要建設一個歐洲、國家和地區三個不同層面措施協同的政策框架。公共部門和私營部門共同合作，調動資源，沿著整體價值鏈建設“卓越生態系統”，從研發創新開始，建設正確的激勵機制來加快AI解決方案的在包括中小企業在內的應用。

二、“信任生態系統”。它是歐洲AI未來監管框架的關鍵要素。要做到這一點，必須確保體系遵守歐盟的規則，包括保護基本權利和消費者權利，尤其是那些在歐盟運行的、風險較高的AI系統。這個政策為市民使用AI應用增添了信心，為企業和公共組織的AI創新提供了法律保障。歐洲委員會強烈贊同“以人為本”。

白皮書指出，歐盟資金項目（EU fundingprogramme）在集中力量辦大事上具有重要貢獻，能夠避免重復建設，并撬動歐盟成員國公共部門和私營部門的投資。在過去的三年中，歐盟資金用于AI研究和創新的費用15億歐元，與之前相比增長了70%。

然而，歐洲的AI投入在世界也僅占一小部分。2016年，歐洲用于AI的投入為32億歐元。北美為121億歐元。亞洲為65億歐元。作為回應，歐洲需要大幅度提高AI研究和創新領域投資水平。目標是在未來10年，歐盟資金每年在成員國范圍內吸引200億歐元的AI技術研發和應用資金。

//ec.europa.eu/info/sites/info/files/commission-white-paper-artificial-intelligence-feb2020_en.pdf

?基于語音的交互逐漸成為數字時代人機交互的主流。與此同時，人工智能領域的不斷創新突破成為全球技術研究的焦點。德勤調查顯示，全球人工智能市場到2019年已達1.9萬億美元，預計到2025年將超過6萬億美元，2017 - 2025年復合增長率為30%。人工智能的快速發展為人機交互提供了理論和技術支持。因此，人工智能與人機交互相結合的對話式人工智能(CAI)降低了交互障礙，擴大了用戶基礎，在各個領域展示了廣泛的用例和無限的商業價值。在這個臨界點CAI的快速增強,德勤發布德勤會話人工智能白皮書,德勤的見解闡述CAI技術和在行業應用解決方案,并引入CAI四個愿景,設計工作的未來,重塑未來的生活,打破語言的障礙,和人類和機器連接。