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具身智能+人形機器人或將成為AI終極形態：人工智能的進步正在成為機器人產業發展的關鍵引擎。生成式人工智能的爆發，催生了初代“AI+機器人”的人形機器人。 　　政策推進人形機器人發展：國家層面頻繁發布關于機器人的相關政策，特別關注人形機器人這一未來產業的關鍵領域。相關政府部門調整戰略方向，出臺一系列政策推動和引領中國人形機器人產業向高質量方向發展。 　　市場空間廣闊：隨著人形機器人功能邁向多樣化和普適化，產業分工日趨成熟，成本持續下探，潛在應用場景有望涵蓋制造業、家庭服務等多個領域，市場機遇廣闊。中國電子學會數據顯示，到2030年，中國人形機器人市場規模有望達約8700億元。 　

全面對標英偉達，華為開啟國產自主可控新征程。我們認為英偉達作為全球AI算力芯片龍頭坐擁三大法寶，分別是高性能芯片、其中IC設計是重點，CUDA架構、助力AI加速計算生態，Nvlink、NVSwitch助力芯片快速互聯互通與InfiniBand配合組網技術實現高效互聯互通；而華為作為國產計算之光全面對標英偉達，在算力方面，昇騰910芯片單卡算力已經可以與英偉達A100相媲美；統一達芬奇架構助力AI計算引擎；HCCS互聯技術，實現卡間高速互聯。 　　華為構筑世界AI算力第二選擇:全連接大會上，華為發布多款AI產品，為世界AI算力第二選擇。華為Atlas900SuperCluster、全新的華為星河AI智算交換機亮相，打開國產算力集群想象空間，同時發布“三力四總線”，打造智能世界數字基礎大設施，此外發布星河AI網絡解決方案，以高運力釋放AI時代的高算力；軟件方面，華為攜手基礎軟硬件創新，開啟國產AI生態；華為鯤鵬、昇騰、AI助力國產千行百業數字化升級，包括金融、智能制造、工業、教育、醫療等方面。 　　為領銜演繹國產AI計算產業崛起:我們認為華為AI計算產業的核心在于芯片的自主可控，其中以鯤鵬和昇騰為主導的海思芯片尤為重要，因此與之相關的國產集成電路產業突圍尤為重要，其中重中之重是EDA、光刻、代工產業；AI與信創雙輪驅動，國產服務器需求火爆，AI服務器中的主要元器件包括CPU、GPU板組、內存、硬盤、網絡接口卡組成，配合電源、主板、機箱、散熱系統等基礎硬件以提供信息服務，計算服務器基礎硬件供應商和華為生態伙伴也將迎來發展機遇；算力組網方面，華為有望帶動相關產品快速放量，其中包括國產AI服務器、交換機、光模塊等產品，此外，在算網的趨勢下，網絡可視化將迎來黃金發展周期。

近年來，學術界在大規模深度神經網絡、多模態人工智能方面的探索表明大模型具備易擴展性，能夠實現跨模態的知識沉淀。去年亮相的Stable Diffusion以及ChatGPT成功商業化也證明了以大模型為基礎模型，通過對基礎大模型進行業務封裝可以較好滿足多個行業需求。 本次調研旨在使大家對AIGC行業建立一定了解。政策方面，國外/國內政府對該行業既有扶持也有監管。目前AIGC主要應用在桌面辦公，電商，游戲娛樂與影視行業，計算任務主要圍繞圖片和文本生成展開。雖計算任務相較傳統判別模型有一定挑戰性，但巨大的市場潛力也吸引了全球AI芯片廠商的目光。 本報告將從市場和技術路徑兩方面對隱私計算行業展開分析。

一、 產業端看好人形機器人商業化， 投資端看好核心零部件 　　隨著特斯拉人型機器人產業化推進、 ChatGPT等AI技術加速， 人工交互及人工智能成為一大趨勢， 人形機器人作為“ 具身智能” 最理想載體， 站在多重產業共振的交匯點， 有望引領未來產業變革。特斯拉作為目前人形機器人技術領先廠商， 基于FSD自動駕駛技術可遷移性、 具備工廠應用場景的特點， 解決了此前人型機器人產業化的兩大痛點， 產業端看好Tesla Bot突出重圍。為了實現人形機器人2萬美金/臺的平價目標， 產業化過程中離不開國產硬件供應鏈的支持， 沿著產業鏈降本主線脈絡， 投資端我們看好核心零部件。從市場規模看， 按照短中長期分場景滲透率， 即初期特斯拉超級工廠人數5%、 中期工業及服務業人數5%-8%、 長期家庭戶數15%-35%測算，未來人形機器人市場規模有望達到萬億+級別， 其中人形機器人零部件價值量占比61%， 拉動機器人零部件萬億藍海賽道啟航。 　 　　二、 人形機器人產業鏈縱析， 尋找供應鏈“ 隱形冠軍” 　 　　按照一臺人型機器人成本2萬美金， 我們預計核心零部件價值量占比排序如下：①FSD系統占比39%， 即自動駕駛系統系統+D1超算芯片， 組成核心控制系統， 相當于機器人“ 大腦” ， 為特斯拉核心能力體現， 自研為主；②電機占比19%， 包含28個應用于大關節的無框電機， 12個應用于手指的空心杯電機， 價值量占比分別為15%、4%， 主要廠商包括三花智控、 鳴志電器、 鼎智科技、 拓普集團等。③減速器占比14%， 應用于16個旋轉關節， 其中包括12個諧波減速器+4個行星減速器， 主要廠商為綠的諧波、 雙環傳動、 中大力德等；④行星滾柱絲桿占比9%， 應用于12個線性關節， 主要廠商為拓普集團、 秦川機床等；⑤傳感器占比3%左右， 包括視覺傳感及力傳感器， 主要廠商包括奧比中光、 舜宇光學及柯力傳感等。 　

虛擬人產業受技術與需求驅動，擬人化是重要發展方向：虛擬人可分為功能型與身份型虛擬人，功能型虛擬人主要以替代日常工作為主要目的；身份型虛擬人以IP形象為特征，是認知與需求的投射，市場空間更廣闊。虛擬人已進入快速成長期，AI大背景下虛擬人產業從基礎層、平臺層、應用層到交互層均迎來較大變革，傳統虛擬人已過渡至AI虛擬人時期，根據艾媒咨詢數據，到2025年虛擬人核心市場規模有望達到480.6億元。

　　AI推動虛擬人降本增效，交互能力提升，技術、應用、商業化良性循環：AI與虛擬人產業結合度持續提升，AI逐步實現虛擬人制作全流程覆蓋，虛擬人制作降本增效，AI建模、驅動替代傳統的CG建模與中之人驅動；虛擬人接入大模型大幅提升虛擬人多模態交互能力，應用場景持續拓展。AI帶來降本增效，打開虛擬人行業商業化空間，應用場景拓展進一步豐富虛擬人產業的商業模式，AI虛擬人產業有望實現商業化、技術進步、應用拓展良性循環。

　　AI驅動虛擬人應用場景加速拓展，細分賽道有望受益于AI賦能：隨著AI等技術進步對虛擬人形象與交互能力的提升，AI能夠在更多場景替代人力。廣告營銷領域，虛擬人通過第三方合作與品牌自有的形式提升營銷效果；直播電商領域，AI數字人替代真人直播，直播時長大幅提升；陪伴場景下，虛擬人交互能力提升，能夠滿足人的情感需求；泛娛樂場景下，數字人擬人化程度提升，能夠參與泛娛樂活動，實現與真人交互。 　

　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 　

大模型出現有望帶動AI服務器需求爆發

　　我們認為ChatGPT具備跨時代的意義的本質是AI算法大模型，因此科技巨頭已經開始算力“軍備賽”，大模型的出現有望帶動AI服務器需求爆發。服務器架構隨負載量擴張不斷優化，已經經歷傳統單一部署與集群模式，目前正處于分布式模式的轉變階段。CPU、內部存儲和外部存儲是服務器的核心部件。 　　加速計算是服務器成長的核心驅動力 　 　　按照CPU指令集架構的差異，服務器可分為CISC(復雜指令集)、RISC(精簡指令集)、VLIM等架構，代表架構為X86。人工智能應用場景下的加速計算服務器是中國服務器的核心驅動力，AI服務器相較于通用服務器區別在于硬件架構、加速卡數量與設計方面；我們認為AI服務器眾芯片組為服務器的核心，且價值成本占比較高。 　　算力時代到來，服務器價值再次凸顯 　 　　我們認為服務器是“伴科技類”的硬件產品，隨著科技的服務形式和應用方式不斷進步，服務器同樣在不斷迭代升級或更新換代，近年來隨著互聯網+、云計算、AI+、邊緣計算的出現，服務器市場迎來了極大的發展；根據IDC的數據顯示，國家計算力指數與GDP/數字經濟的走勢呈現出了顯著的正相關，而AI服務器作為算力載體為數字經濟時代提供廣闊動力源泉，更加凸顯其重要性。

　AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進

　　AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 　　（1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 　　（2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 　　AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 　　（1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 　　（2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 　　（3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 　　（4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 　　（5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 　　（6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。

ChatGPT引領AI技術新一輪熱潮，預示著NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。2022年11月30日，OpenAI公司上線了聊天機器人模型ChatGPT，迅速引發了全球的熱潮。ChatGPT是一種預訓練的語言大模型，采用大量的參數和大量的數據進行訓練，基于人類反饋的強化學習算法，將NLP技術和機器學習結合，極大地提升了模型算法的效率和能力。隨著ChatGPT的熱度不斷攀升，多家科技公司都開始布局ChatGPT相關技術領域，NLP技術有望迅速進入平民化應用時代。

　　ChatGPT具有良好的商業價值，未來應用空間廣闊。ChatGPT相關技術不僅對眾多的C端應用帶來革新，同時也將對B端應用產生重大影響，企業數字化轉型有望真正從數字化走向智能化，ChatGPT在企業辦公中的應用，具備很大的想象空間。我們認為，協同辦公類應用作為企業各類應用的入口，同時具備知識管理、流程引擎等功能，具備很強卡位價值，在把ChatGPT技術引入后，可以極大提升產品的功能與應用體驗。員工僅需給出想要辦理的流程，由ChatGPT進行智能化辦理，從而改變過去員工需要自行在OA、ERP及業務系統中完成信息錄入、功能查找、業務辦理的現狀，將極大地提升辦公效率和使用體驗。目前微軟已經將ChatGPT應用到了Dynamics365、Teams等產品線，未來將要應用到Bing搜索中，未來的商業價值空間十分可觀。 　 　　AIGC有望成為未來人工智能的重要方向，商業化模式仍需摸索。AIGC即人工智能內容生成，ChatGPT就是典型的文本生成式的AIGC，其目前的成功也有望帶動AIGC在圖像、音樂、視頻等其他領域落地。Gartner曾多次將生成式AI列為未來的重要技術趨勢，是當下最引人注目的人工智能技術之一。據Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%，而目前這一比例還不到1%。隨著ChatGPT開啟付費訂閱試點，AIGC的商業化進程正式拉開帷幕。據量子位報告統計，到2030年，AIGC的市場規模將超過萬億人民幣，但由于AIGC目前產業化程度有限，大量業務場景尚未成功變現，商業模式也還處于探索階段。我們認為，在當下時點，AIGC基于其出色的降本增效能力，在企業級市場的應用前景較為明朗和穩定，在C端消費市場的商業模式仍需進一步摸索。 　

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。