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　　硬件端：處理器架構變化，內存價值量提升。1）ARM架構因其低功耗的特點份額有望逐步提升，高通+微軟聯手發力推動WOA，Copilot+PC的推出可能是WOA的重要轉折點，根據counterpointresearch預測，2027年基于ARM架構的筆記本電腦市場份額有望達到25%。2）AIPC處理器異構計算成為共性，增加NPU本質是為了進行低功耗計算，NPU專為實現以低功耗加速AI推理而全新打造，并隨著新AI用例、模型和需求的發展不斷演進。引入NPU對于提升計算效率、降低能耗與成本具有重要意義。3）大模型的端側落地，同樣要求內存空間的提升，由此帶來內存需求的提升，單機價值量提升，根據集邦咨詢預測，DRAM于筆電的單機平均搭載容量年增率約12.4%，后續隨著AIPC量產后，2025年成長幅度會更明顯。 　 　　大模型端：輕量化小模型陸續推出，多模態大模型改變人機交互體驗。端云混合有望成為未來AI計算的最終解決方案，AI落地終端具有必要性。據高通《混合AI是AI的未來》，AI落地終端能夠在全球范圍帶來成本、能耗、性能、隱私、安全和個性化優勢。大模型壓縮技術使得復雜大模型在端側運行成為可能，多模態大模型，如GPT-4o和ProjectAstra，使得人機交互變得更加自然，豐富AI應用場景。 　　AI落地端側為產業鏈各環節帶來投資機會，首推比亞迪電子，建議關注蘋果、高通、微軟、聯想集團。從硬件層面來看，CPU是核心，高通具備先發優勢，有望在intel和AMD的產品尚未滿足微軟AIPC要求的情況下，率先搶占部分市場；從系統軟件層面來看，微軟copilot滲透率迅速提升，形成正向循環，一方面可以促進其windowsOEM業務增長，另一方面同樣可以促進其云業務需求；從整機組裝環節來看，比亞迪電子受益其海外大客戶落地AI，有望推動其手機出貨量，此外AI落地端側，推動消費電子景氣度復蘇，公司消費電子組裝和零部件業務有望受益；從品牌運營的角度來看，建議關注聯想集團，公司率先布局本地大模型，AIPC有望帶動公司智能設備業務恢復增長；此外建議關注蘋果，自身在硬件、軟件生態、終端產品具備一體化優勢，蘋果AI正式落地，多環節有望受益。

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。

　AI技(ji)術發展，機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)視(shi)覺(jue)正從(cong)傳統標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)場景過(guo)渡到非標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)應用(yong)(yong)場景。機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)視(shi)覺(jue)行(xing)業(ye)經過(guo)多年發展，目前已被(bei)廣泛應用(yong)(yong)在(zai)各行(xing)各業(ye)，發揮著識(shi)別、測量、定位及(ji)檢測功(gong)能，但其使用(yong)(yong)場景主要(yao)聚焦在(zai)標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)檢測領域，整體呈現出自動化(hua)(hua)、標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)程度高等特點，但伴隨AI技(ji)術發展，機(ji)(ji)(ji)器(qi)(qi)視(shi)覺(jue)有(you)望從(cong)過(guo)去(qu)標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)應用(yong)(yong)場景逐步(bu)過(guo)渡到非標(biao)準(zhun)(zhun)化(hua)(hua)應用(yong)(yong)場景，市場規模(mo)有(you)望進一步(bu)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 　

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