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全球AI大模型高速發展，算力需求高增驅動AI服務器三年CAGR約為29%的增長，帶動算力芯片與光模塊產業鏈受益。2023年以來，以ChatGPT、Sora為代表的多模態AI大模型橫空出世，標志著人工智能技術已經進入一個新的紀元。未來，通用人工智能（AGI）有望集多模態感知、大數據分析、機器學習、自動化決策于一體，重塑人類工作和生產生活的方式，引領人類步入第四次工業革命。算力的高速增長需要更多的AI服務器支撐，2023年全球AI服務器約85.5萬臺，到2026年預計將達到236.9萬臺，CAGR為29.02%，從而驅動AI算力芯片與配套的光模塊產業高增長。

　　GPU是常見的AI芯片種類，AI芯片一般占據AI服務器成本70%左右，國產算力芯片在海外壟斷格局下有望實現國產替代。AI芯片按照技術架構和應用需求可分為GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片四大類，GPU是多功能的并行處理器，由于其通用程度高、軟件生態豐富、制造工藝相對成熟，是目前最為普遍的AI芯片類型，占到中國AI運算市場的約89%。GPU是AI服務器的核心，約占近90%AI芯片市場份額，其價值量占AI服務器高達70-75%。2023Q4英偉達、AMD、英特爾分別占據全球GPU市場份額是80%、19%、1%。中國AI算力在文心一言、訊飛星火、通義千問等大模型支持下，長期需求規模較大。 　 　　HBM一定程度解決了算力增速大于存儲增速的內存墻問題，由于其極高帶寬、低功耗、小體積優勢，成為GPU顯存的最佳方案，隨著AI算力芯片的高增長，HBM飛快發展，國內相關產業鏈企業或將受益。近幾十年來，處理器的性能以每年大約55%速度快速提升，而內存性能的提升速度則只有每年10%左右。不均衡的發展速度造成了當前內存的存取速度嚴重滯后于處理器的計算速度，內存瓶頸導致高性能處理器難以發揮出應有的功效。HighBandwidth Memory，即高帶寬內存，是一種新興的DRAM解決方案。HBM具備極高帶寬：達到1T/s；體積減小：比GDDR降低94%的尺寸；低功耗：高度集成后比GDDR擁有更小的電壓與功耗。這些顯著優勢促使HBM快速發展，目前全球主要被韓美企業壟斷，國內廠商紛紛布局，適合國產HBM發展的產品即將問世。 　　光模塊受益算力需求高增長，我國模塊封裝能力成熟，或將受益高速光模塊需求增長，同時受益光芯片國產化進程。光模塊用于服務器或者數據中心的高速互聯，主要下游在電信與IDC，隨著AI服務器發力發展，數通光模塊在2026年或將占據60%份額。全球TOP10大光模塊企業中，中國大陸占據5家，封裝能力全球領先。從光模塊成本結構看，光模塊器件占據了光模塊73%的成本，而光芯片與電芯片占據光器件的主要成本，高端光芯片（25G以上）國產替代率較低，國內企業在2.5G和10G光芯片領域基本實現了核心技術的掌握，國產化率分別為90%和60%，但是25G光芯片國產化率為20%，25G以上光芯片國產化率僅為5%，國產替代空間較大。

近期，OpenAI的Sora的橫空出世再一次引發市場對AIGC的關注，文生視頻領域取得重大突破，效果遠超預期。我們將圍繞Sora的核心優勢、技術特點、行業影響、未來趨勢等方面進行闡述。 　　相較于此前的文生視頻模型，Sora取得哪些突破？ 　　近期，OpenAI發布了文生視頻模型Sora，可以用文字指令生成長達1分鐘的高清視頻。相較于此前市場上的同類模型，如Runway、Pika等，Sora的生成效果有大幅提升，遠超預期： 　　首先，視頻長度方面，Sora可以生成長達60秒的視頻，長度遠遠大于其他AI視頻模型的幾秒鐘長度。 　　其次，Sora在視頻內容質量穩定性方面有大幅的提升，鏡頭多角度切換，視頻中的主角和背景能夠保持高度一致性和穩定性。 　　此外，Sora還展示了其對物理世界部分規律的理解，這也是一重大突破，甚至能夠實現一定程度的物理交互。 　　Sora的核心優勢和技術特點體現在哪些方面？ 　　Sora的技術優勢在于“Patches”和深度語言理解。Sora是一個在不同時長、分辨率和寬高比的視頻及圖像上訓練而成的擴散模型，同時采用了Transformer架構。Sora模型的技術優勢和特點主要在于： 　　視覺數據Patches化：相較于大語音模型把所有的文本、符號、代碼都抽象為Tokens，Sora則把視頻抽象為Patches（補片），是一種具備高度擴展性且適用于視頻和圖片生成式模型訓練的有效表示； 　　視頻壓縮網絡（Video compression network）：將原始視頻進行壓縮，從而降低視覺數據維度，用于訓練并生成視頻； 　　時空補片技術（Spacetime latent patches）：給定一個壓縮的輸入視頻，模型提取一系列時空補片（patches），用于對不同分辨率、時長和長寬比的視頻和圖像進行訓練； 　　擴展Transformer視頻生成：Sora是一個擴散Transformer模型，通過輸入噪聲patches訓練來預測除噪的原始patches。OpenAI在這項研究中發現，擴散型Transformer同樣能在視頻模型領域中完成高效擴展； 　　視頻多樣化：相較于一些模型使用標準尺寸視頻用于訓練或生成，Sora能夠處理不同分辨率、時長、寬高比的視頻，在采樣靈活性、改進框架和構圖方面有顯著優勢； 　　語言理解：基于GPT模型的深度語言理解，能夠更加準確地理解提示詞所表達的真實需求； 　　圖生視頻、視頻生視頻：除了文生視頻外，Sora也能夠通過輸入圖像和視頻用于生成視頻，能夠實現靜態圖片動態化、視頻向前和向后拓展、視頻編輯等能力。 　　Sora模型對哪些行業影響更大？ 　　Sora最直接的影響主要是對視頻行業造成沖擊，這將對于廣告業、電影預告片、短視頻行業以及游戲帶來顛覆。Sora大大降低了視頻制作的門檻和成本。 　　對于國內AI創業公司的影響：和ChatGPT一樣，我們認為Sora的出現也會吸引國內玩家追隨，但由于文生視頻模型的訓練難度和成本更大，準入門檻也進一步提高。 　　Sora影響最大的將是短視頻行業，未來或將極大地提升內容供給及創作質量，尤其是流量熱點驅動的內容，或將進入“全民創作”時代。同時，文生視頻技術或將為當下熱門的短劇市場帶來變數，短劇重心有望回歸高質量劇本創作。 　　長視頻由于對內容質量等專業化要求較高，AI生成視頻在精準度、可編輯性等方面仍需進一步打磨，高額的成本也或是短期應用落地阻礙，但長期來看其未來發展空間足夠廣闊。 　　對于游戲行業，Sora模型有助于進一步提高開發效率。文生視頻能力可降低游戲CG和PV制作成本，可用于豐富游戲劇情和故事情節，提升玩家代入感。 　　視頻相較于文字而言，對于算力的需求將會是幾何式的增長。我們認為算力限制可能是影響文生視頻類應用開放使用的重要因素。 　　2024年AIGC行業有哪些趨勢？ 　　多模態模型或在2024年迎來爆發。此前大模型在各個領域的應用，主要集中在文生文、文生圖之上，而在文生視頻領域卻進步緩慢。此次文生視頻模型Sora的發布，將給長短視頻，游戲和廣告行業帶來顛覆性創新。隨著文生圖、圖片對話技術的成熟，文生視頻已成為多模態大模型下一步發展的重點。大模型領域的競爭將進一步白熱化，多模態大模型將成為生成式AI的重點發展方向，并有望推動本輪AI行情進一步擴散。 　　除了在計算機視覺、自然語言處理等特定領域模型的發展，多模態大模型的進一步交叉融合或將成為未來重要的應用方向。未來人與機器之間的交互方式將更加豐富，或通過文字、視覺、語音等多維度溝通，進而提升效率。AI所創造的虛擬世界與現實世界的邊界逐漸模糊，逐漸向AGI方向邁進。

AIGC前景道路寬闊，海內外相繼布局。Open AI2022年11月推出ChatGPT，突破一億用戶僅用不到三個月，引領AI迎來“奇點”時刻，其顛覆式的生成能力帶來一場技術革命。此次AIGC概念火熱的底層邏輯主要是技術端取得突破性進展及商業模式上大模型使用性價比顯著提升，具備廣闊商業化前景，海內外也相繼進行布局。 　　AI賦能“千行萬業”，重視AIGC應用端機遇。AI浪潮下，重視AIGC應用端新機遇，辦公、教育、虛擬人、電商四個行業深度受益AI賦能： 　 　　辦公：辦公場景憑借著適配大語言模型能力強、覆蓋用戶數量多、用戶付費率高等特點，成為了大模型率先落地的場景之一。接入大模型的辦公軟件產品力提升，其有望進一步提升滲透率觸及更廣闊的市場規模，未來能為辦公軟件公司帶來明顯業績提升。辦公行業代表企業金山辦公長期深耕AI賦能產品，于今年上半年推出WPSAI，并嵌入旗下金山文檔、演示等多個產品。金山辦公產品矩陣有望在AI賦能下深度受益，打開B、C端空間。 　 　　教育：AI賦能智慧教育應用場景廣闊，不僅能為學生提供個性化教育，對于教師也能夠解放更多時間去進行更高質量的教育，學校端則也能顯著降本增效并且建設更好的校園環境。隨著ChatGPT引領著AI技術升級，AI教育產品具備更強的價值量，智慧教育課堂、學習機等AI教育產品滲透率有望持續提升，教育領域代表產品訊飛學習機搭載了科大訊飛發布的訊飛星火1.5大模型，訊飛AI學習機GMV在5月和6月分別增長136%和217%，科大訊飛也有望通過AI產品打開C端空間。 　 　　虛擬人：AIGC技術進步使得數字虛擬人主要在制作、應用、價值三方面受益，制作上AIGC的技術進步提升了AI數字人制作效率，制作門檻降低，應用上大模型多模態生成能力提升了虛擬人交互能力，真人替代能力提升，價值上AI賦能虛擬人越來越“聰明”，可以具備更強的創造力。虛擬人行業實現了向更高階段邁進，未來行業規模也將保持持續增長。萬興科技新開發的“萬興播爆”不僅能借虛擬數字人技術讓生產周期較長的視頻變成源源不斷產出的“工業品”，為用戶提供了創新高效的出海營銷口播短視頻制作工具,也能幫助用戶降本增效,價值量明顯。萬興科技也有望通過新推出的“萬興播爆”為公司打開第二增長曲線。 　 　　電商：電商AI賦能電商領域價值量明顯，不僅能夠為企業降本增效，還能通過促進下單轉化率實現創收，AIGC技術進步有望為行業帶來革新。B2B跨境電商龍頭企業焦點科技于今年推出外貿助手“麥可”，能夠有效幫助客戶降本增效，為客戶賦能，有望提升公司ARPU值。 　

邊緣域AI的“寒武大爆發”。自ChatGPT問世以來，從GPT-1到GPT-3.5，GPT模型的智能化程度不斷提升，GPT-4多模態模型的發布進一步加速產業革命。ChatGPT對智能終端的賦能開啟新一輪“寒武大爆發”時代。

　　大模型發展歷程復盤，AI全面重構科技產業。ChatGPT引領大模型浪潮，AI的“iPhone“時刻來臨。3月21日，英偉達CEO黃仁勛在GTC2023大會上將ChatGPT比作AI的“iPhone“時刻，AI時代加速來臨。國際科技巨頭加緊布局多模態模型領域。2023年3月，微軟和谷歌兩大巨頭相繼推出大模型，OpenAI推出GPT-4模型，谷歌推出PaLM-E模型；隨后，OpenAl推出APIplugins，進一步擴大了ChatGPT的應用能力并催化至多場景的業務處理能力，AI的“APPStore“時代到來。2023年4月，Meta發布SAM模型，機器視覺顛覆式創新。2023年5月，谷歌發布輕量級PaLM2模型，能夠運行于移動端，有望帶動邊緣AI計算成長，邊緣AI迎“安卓時刻”。

　　從音頻到視頻，探討硬件終端的重估值潛力。我們看好AI+智能終端的趨勢，AI將帶來產品邏輯的深度變革，加速硬件的智能化、伴侶化趨勢。無論是手機、PC、AIOT、MR、汽車電子，都有重估值的潛力。當下，各大廠商紛紛布局，應用端革新漸漸開：1）手機端：高通利用驍龍AI軟件棧，運行StableDiffusion模型；華為P60率先搭載多模態大模型智慧搜圖；2）PC端：蘋果推出M2Ultra，配備32核神經網絡引擎，AMD、Intel均推出嵌入專用AI模塊的x86處理器，AIPC呼之欲出；3）AIOT：百度融合文心一言，打造AI音箱“小度靈機”；阿里巴巴天貓精靈，接入“通義千問”大模型；4）MR：蘋果發布AppleVisionPro，推出首款空間計算設備；5）智能汽車：奔馳與微軟AzureOpenAIService達成合作；特斯拉的FSD將取消Beta版本，V12有望落地。

　　從計算到連接，芯片為邊緣算力核心。邊緣AI芯片是邊緣算力的核心，主要可分為“計算+連接”兩方面，其中：計算芯片處于邊緣AI的核心，用于接受感知外界環境，同時對視頻語音信息加以處理運算，實現邊緣AI功能，賦能硬件終端；連接芯片位于諸多終端，更多是通過網絡協議接收指令，執行功能。伴隨產業發展，計算+連接芯片有二者融合的趨勢。當前，邊緣計算市場上參與者眾多，不同陣營廠商正以不同的路線共同推動邊緣計算快速發展。海外以英特爾、AMD等為代表的芯片廠商積極推出CPU、GPU、FPGA、DPU、IPU等邊緣算力芯片；國內芯片廠商則發揮在邊緣智能終端的優勢，加大邊緣AI芯片的布局。 　

　AI技術發展，機器視覺正從傳統標準化場景過渡到非標準化應用場景。機器視覺行業經過多年發展，目前已被廣泛應用在各行各業，發揮著識別、測量、定位及檢測功能，但其使用場景主要聚焦在標準化檢測領域，整體呈現出自動化、標準化程度高等特點，但伴隨AI技術發展，機器視覺有望從過去標準化應用場景逐步過渡到非標準化應用場景，市場規模有望進一步打開。

　　在AI賦能下，行業有望迎來空前發展機會。（1）深度學習算法不斷迭代，人工智能生成內容百花齊放。根據GGII數據，國內機器視覺市場規模有望從21年138億元增長至25年349億元。（2）AI背景下，SAM模型應用不斷拓展。近日Meta發布SAM模型是機器視覺領域的底層突破性技術，極大降低了圖像處理門檻，有望更好推動機器視覺在下游各場景領域的應用。 　 　　國產機器視覺廠商正逐步崛起，成為國內市場中堅力量。雖然國內機器視覺行業起步較晚，但經過多年發展，目前也已陸續涌現出優秀的機器視覺廠商，逐步實現進口替代。如以光源為代表的核心零部件已逐步實現國產替代，且正往高端化趨勢發展；3D視覺傳感器正不斷探索潛在的細分領域應用，尋找潛在的增長爆點；而軟件算法亦伴隨AI技術發展不斷升級更新。我們認為：伴隨以SAM模型為代表的AI技術發展，軟件算法門檻有望極大降低，因此更應該關注具備核心技術能力 　

海外發展：現階段海外大模型發展領先，GPT4已呈現出色的內容生成與交互能力，Google、Meta等也已發布相關產品，預計將帶來可觀的增量市場與效率提升，已給相關應用（微軟、彭博等）帶來巨大變化，預計相似的變革也將在國內發生。

　　國內大模型：國內成熟大模型落地具備較好的條件：業內已有相對成熟的方法路徑（Transformer等）、大模型（GPT2、Meta-LLaMA等）及相關數據基礎，而芯片短期看并未成為發展限制，百度、阿里、字節、華為、騰訊等巨頭均加速布局，百度、阿里、商湯發布大模型且迭代進展迅速，預計國內GPT3級模型或在不久的將來出現，對國內產業鏈形成巨大影響。 　 　　應用場景展望：考慮現階段國內大模型未完全成熟，因此更多是借鑒海外路徑演繹國內發展。目前看海外應用端已經百花齊放，辦公、搜索、教育、對話社交、游戲、金融、電商、圖片視頻等領域已出現大量產品創新，GPTplugin插件推出后相關產品和場景有望進一步擴展。 　 　　投資策略： 　　1）大模型環節：具備哪些稟賦的企業更可能在大模型競爭中脫穎而出？我們認為，大模型整體來說還是大廠的生意，綜合算力資源、算法人才、數據積累及產品先發四個核心要素，目前百度領先，關注字節、阿里、華為、騰訊等企業進展。 　 　　2）應用場景環節：具備哪些稟賦的企業能夠在技術變革下守住基本盤并更上一層樓，而哪些企業可能面臨被替代的風險？我們認為，有以下稟賦的企業：①原有產品場景壁壘高，且受益于AIGC出色的信息獲取、內容生成能力；②有獨特垂直的高質量數據；③有用戶粘性與深度；④本身有較強的AI技術研發與落地能力；加持自有大模型或外部模型API有望上臺階，關注騰訊、阿里、百度，以及游戲、金融、教育、辦公等垂直領域有高質量數據與場景的優質企業。反之，如無上述稟賦，或面臨被大模型降維競爭風險。 　

AI+制造業賦能，META發布SAM助力機器視覺迎來GPT時刻。機器視覺技術使得工業設備能夠“看到”它正在進行的操作并進行快速決策，完整機器視覺系統由硬件+軟件組成，分別進行成像和圖像處理工作。目前，以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術開始逐漸滲透至工業制造各環節，機器視覺作為AI+制造業的種業落地技術已經介入制造業生產環節的跟蹤、產品質量的檢測等。我們認為人工智能是機器視覺的母身，深度學習為機器視覺的技術堡壘，近期Meta發布SAM模式有望助力機器視覺迎來GPT時刻。　　機器視覺下游的高景氣反哺明顯，AI與機器視覺成為剛需。AI+機器視覺技術優勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業4.0等概念的持續深化+研發技術的不斷突破，AI+機器視覺持續賦能下游工業應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣，從行業領域來看，高景氣賽道的半導體、汽車、新能源有望成為未來行業的最重要驅動力之一，電子領域在中長期仍是應用范圍最廣的下游。從應用深度來看，AI賦予機器視覺的高精度優勢，使得機器視覺成為不少行業的剛需標配，機器視覺已逐漸嵌入半導體、汽車、新能源鋰電池與光伏的生產檢測環節，提高汽車電子的裝配質量、突破光伏缺陷檢測瓶頸以提高產品良率等。　　機器視覺成本集中在上游，核心環節的國產替代化方興未艾。25年全球有望達到千億市場規模，中國增速領先全球（CAGR為15%）。剖析產業鏈，機器視覺產業鏈的上游硬件（奧普特/海康/大恒/中光學/舜宇/福光）鏡頭、工業相機、光源以及軟件（凌云光/奧普特/海康/鼎捷），中游為裝備制造/系統集成廠商（天準/凌云光/大恒/矩子/華興源創/精測電子），成本集中在技術壁壘高筑的工業相機（價值量占比23%）以及軟件算法（35%）；競爭格局方面，全球機器視覺市場以康耐視（美國）、基恩士（日本）、巴斯勒（德國）為代表的企業占據全球>50%市場份額，以康耐視和基恩士為代表的雙巨頭以入局早、扎實產品技術、廣泛應用場景經驗的優勢提前據市場優勢。國內機器視覺上游行業仍處于成長階段，增長速度大致相當，關注國產替代+AI迭代下工業相機與軟件環節發展。

來源：艾瑞咨詢 　　ChatGPT被稱為AI的“iPhone時刻”，以ChatGPT為代表的生成式AI讓每個人命令計算機解決問題成為了可能。可對生產工具、對話引擎、個人助理等各類應用，起到協助人、服務人甚至超越人的角色。 　　通用基礎大語言模型的價值與自研卡點

　　大廠的絕對戰略優先級，但也是一場重投入的持久戰。 　　2023年3月中，OpenAI宣布ChatGPT整合GPT4，實現多模態交互、大幅提升復雜長文本理解與生成能力、可控性增強，引起全球科技界震動。 　　在國內科技及投資各領域的高度關注下，百度舉辦了“文心一言”產品發布會，雖說從產品功能、成熟度、支持用戶并發等維度距ChatGPT還有不足，但也是中國在這新一輪“科技軍備競賽”中的勇于嘗試與發聲，目前百度也已啟動API接口開放測試，瞄準B端市場。 　　緊隨其后，360、阿里、華為、商湯、京東、科大訊飛、字節跳動等巨頭企業也動作頻頻。 　　從自研通用預訓練大語言模型的必要性角度分析：在全球政治經濟局勢下，自主可控是保障網絡安全、信息安全的前提，自研基石模型具有高度戰略意義；從自研的可行性角度分析：基于前文討論的通用基礎LLMs研發所需的算力、數據、算法、人才、資金儲備等，中國僅有少數頭部互聯網企業具備研發“入場券”。 　　宣布入局的頭部企業基于自身業務生態選擇的戰略路線也不盡相同。但可以大膽假設，未來若形成大模型能力領先，誰擁有通用基礎大模型與生態和流量入口，誰就更有可能擁有從應用層到算力層的營收話語權。 　　價值：自主可控的戰略意義、大模型的商業價值 　　卡點：高端AI算力、數據、算法、人才、資金儲備 　　調用國外大模型將涉及數據跨境的合規風險、中國中大型企業與政府部門均存在私有化部署需求、以及受美國科技保護主義影響。種種原因，國內必將且必需產生自主可控的通用基礎大模型產品與服務。 　　“滾雪球效應”使通用基礎大模型的門檻越來越高，但其可以提供“超級大腦”一樣的價值。OpenAI與微軟的成功路線表明，依托ChatGPT有望打造新的個人與企業應用開發生態以及拉升云廠商業務營收。 　　美國芯片禁令下高端AI算力資源不足，算力資金投入上還需支撐智算集群的訓練與運營成本。 　　互聯網中文高質量數據資源小于英文，差距20-30倍，需要高質量數據清洗。 　　通用基礎大模型開發是一個系統工程，需具備分布式訓練、模型蒸餾等各類技術能力與工程化能力。 　　如何把know-how數據轉化成Q&A的能力，需要大量提示（人與機器進行交互的指令語言）工程師。 　**　中國大語言模型產業參與廠商類型與定位邏輯**

　　垂直基礎大模型廠商與應用開發廠商需在窗口期加快建立“數據飛輪”壁壘。 　　此輪基于ChatGPT的大模型浪潮興起伊始，結合我國AI產業鏈與競爭格局現狀，一種判斷是：基于大模型的通用和泛化性提高，未來手握通用基礎大模型的巨頭企業會逐漸侵蝕垂直領域廠商業務。這種壓力長期來看的確存在，但大模型與產品結合，尤其在非檢索或開放域交互等場景中，需要依賴垂直領域數據和行業know-how、應用場景和用戶數據反哺、一站式端到端工程化能力等。

　　在此窗口期，垂直領域與應用層廠商應積極將大模型能力整合入自己的技術棧，服務于產品功能優化，建立“數據飛輪”壁壘。在下游豐富的基于大語言模型、AIGC應用開發需求的影響下，還將分化出一類工具型或平臺型廠商，主要提供基于各類大模型的開發平臺服務，幫助客戶實現便捷的AIGC應用開發與落地。 　　大語言模型落地應用對數字產業影響

　　1）變革人機交互方式：既有軟件將接入對話能力，交互界面發生變革，自然語言成為用戶發布操作指令的新模態。這一影響將從搜索引擎等知識信息平臺拓展到一切人機交互型應用。友好度和功能性的顯著提升將激活軟件服務的增量用戶市場；

　　2）豐富產品種類：將誕生新一批AI-first的應用，如創意設計、AI營銷、AI運營等領域； 　　3）塑造新興商業模式：AI主導的“模型即服務”商業邏輯將重構應用開發流程，傳統企業可享受低成本構建應用模型的便利； 　　4）構建新興生態平臺：超級應用的出現，本質上搭建了用戶需求與各類信息服務之間的基于自然語言交互的平臺生態，塑造了移動互聯網后新的流量入口。 　　具體內容如下:

ChatGPT引領AI突破，伴隨通用AI技術同工業領域融合應用的滯后周期不斷縮短，工業AI應用落地進展有望加速。ChatGPT通過突破性的“Transformer架構大模型+RLHF（人類反饋強化學習）算法”帶來自然語言處理在表述邏輯性、自然性等人機交互體驗領域的巨大提升，掀起AI產業一輪新高潮。工業領域因對AI可解釋性等嚴苛要求導致技術創新與應用落地錯位時間相對較長，但隨著人工智能技術可用性增強及工業信息化水平的大幅提升，近年通用AI技術的工業落地間隔由20年逐步縮短至小于5年，伴隨ChatGPT帶來的通用AI大模型突破，工業AI亦有望迎來快速發展。

　　研發設計環節：AI可賦能創成式設計、仿真優化、電子設計優化等。CAD領域：通過AI賦能，工程師可通過交互方式向設計軟件指定他們的要求和目標，創成式引擎將自動生成設計方案，目前AI驅動的創成式設計功能已在Siemens Solid Edge、PTC Creo及Autodesk FUSION 360等主流CAD產品中使用。CAE領域：AI可賦能仿真優化，提升仿真效率，而工業數字孿生通過仿真運行生成數據，又可反哺工業AI模型訓練，目前微軟ProjectBonsai正使用Ansys Twin Builder仿真軟件創建設備或流程的數字孿生，以助力其模型訓練。EDA領域：AI可有效賦能EDA工具，大幅提升設計生產效率及設計產品的PPA（功耗、性能、面積），Cadence于2021年推出的AI驅動的EDA設計工具Cerebrus較傳統EDA產品可實現10倍的生產效率提升和設計產品20%的PPA（功耗、性能、面積）提升。我們認為，AI賦能帶來的CAD/CAE/EDA等研發設計軟件能力提升，有望同步提升其軟件價值量，進一步打開研發設計類軟件更高市場天花板。　　生產運維環節：AI可賦能早期缺陷檢測、預測性維護、產品質量分析、生產預測等。早期缺陷檢測方面：AI可使用實際運營數據，根據各種參數有效預測資產狀況，使工程師在資產發生故障前就能關注并維護資產；預測性維護方面：AI模型可使用來自設備端的運行數據，并根據這些數據對預測性維護進行科學規劃，同時工程師可通過AI持續監控設備運行狀態，大幅減少人工監控時間，有效降低資產設備維護成本；產品質量分析方面：通過機器視覺能夠找出會被肉眼漏過的缺陷，提高質量分析效率，同時AI還可用于檢測運行環境中的異常，從而改進質量流程；生產預測方面：企業可通過準確收集生產時序數據和關聯的生產參數創建AI預測模型，并通過生產流程仿真生成數據優化模型，通過這些模型找出生產過程中發生異常的原因及潛在問題，并持續修改資源規劃策略，達到精益生產目的。以上只是AI在生產運維環節已經應用的部分功能，伴隨AI模型算法能力進一步加強，AI在生產運維環節的應用廣度和深度亦有望進一步提升。　　經營管理環節：AI可賦能CRM、SCM、ERP等經營管理類軟件。CRM領域：AI可通過幫忙編寫回復客戶郵件、提升虛擬客服交流能力、通過語言交互方式幫助銷售人員準確分析和定位特定客戶群體等方式大幅提升客戶關系管理和營銷管理效率；SCM領域：AI可通過主動對影響供應鏈流程的事件發出告警，并預測篩選出受影響的訂單和自動郵件反饋供應商等方式大幅提升供應鏈敏捷性，此外AI還可助力企業招投標信息、商品價格信息、競品信息等市場信息采集分析，提升企業供應鏈決策有效性。ERP領域：AI可在財務領域、信息采集等多場景提升ERP產品能力。　　工業互聯網平臺匯聚算力、算法、數據和應用，是工業AI的絕佳入口。工業互聯網平臺的本質是通過工業互聯網網絡采集海量工業數據，并提供數據存儲、管理、呈現、分析、建模及應用開發環境，匯聚制造業企業及第三方開發者，開發出覆蓋產品全生命周期的工業APP應用，以提升工業生產經營效率。工業互聯網平臺匯聚了算力、數據、算法及應用場景的AI全要素，有望成為工業AI融合應用的絕佳入口。此外，工業互聯網平臺的重要能力之一是通過封裝在其PaaS平臺層的大量通用的行業Know-how知識經驗或知識組件以及算法和原理模型組件，以低代碼方式構建上層工業APP應用，而ChatGPT代碼生成能力的跨越式進步有望重塑工業PaaS低代碼開發平臺，有望使得非程序員的工程師能夠使用自然語言指令進行零錯誤的工業APP開發，大幅提升工業互聯網平臺的應用創建能力、降低應用開發成本。 　

智能語音即聲音信息在人機間的交互模擬，為人工智能的核心技術賽道。1980s至今智能語音經歷三個階段發展，2016年開始進入落地期，智能語音助手、智能音箱相繼落地，后續多類場景有望加速兌現產業紅利。

就產品和場景而言， 智能語音相關應用正沿2C消費級和2B企業級兩大分支漸次綻放。

2C 消費級市場，AloT背景下的終端互聯是主邏輯，場景包括：1)智慧生活場景(空間達240億元)，如智能手機助手、智能可穿戴等；2)智能家居場景(空間達2400億元)，智能音箱、智能家電等；3)智能駕駛場景(空間達600億元)，如車載語音等；4)智慧辦公場景，如翻譯機、錄音筆等。對消費級市場而言，商業模式多元化與技術落地曲線的加速度是產業紅利兌現的關鍵，具備全鏈條語音交互技術能力與建立強用戶聯系的廠商具備最大競爭優勢。

　　2B 企業級市場，深耕行業Know-How是主邏輯，場景包括：1)智慧教育場景(空間達370億元；其中學習機空間超過150億元)；2)智慧醫療場景(整體空間超千億元)，如電子語音病例等；3)應用于電信/金融/電商等場景的智能呼叫/客服等。受新冠疫情催化，2B場景受到加速推廣，一系列基于AI算法的軟硬件設施在抗疫的方方面面發揮巨大作用。

　　后疫情時代，AI行業大概率迎來爆發，實現戴維斯雙擊。智能語音賽道有望迎頭趕上，縮短與機器視覺產業的商用推廣差距。

　　首先，新冠疫情對于公共衛生領域非接觸應用的強烈需求，促進解決了智能語音行業的商業認知問題。其次，疫情同時促進智能語音行業解決了行業應用的技術驗證問題。最后，疫情也在一定程度上緩和了智能語音行業的隱私安全問題。