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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。

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。 　

人形機器人產業發展仍處于 0-1 階段， 當前行業投資邏輯偏向事件驅動型的主題投資，但可落地服務場景的人形機器人成長空間非常廣闊，值得長期關注。本文將圍繞以下熱點問題作出討論：①當前節點人形機器人產業有哪些變化？②如何判斷其市場空間？③我國在 Tesla 人形機器人產業鏈中哪些環節具體受益？④各環節供應格局及壁壘如何？⑤市場化如何展望？我們認為 AI 賦能及多方入局情形下人形機器人產業發展明顯加速，商業化節奏值得期待，我國制造企業憑借成本優勢有望在人形機器人硬件端獲益。本文亮點在于，我們對 Tesla Optimus 制造成本進行拆分，討論各零部件基本原理、技術壁壘及供應格局， 并從價值量/壁壘等維度指出可重點關注電機、滾珠絲杠、減速器、傳感器等部件，進而跟蹤各環節中的有望進入 Tesla 供應鏈或能實現技術突破、國產替代及產能釋放的優秀國產制造企業。

　　市場邊際變化：AI 超預期發展及多方玩家入局， 關注 Tesla AIDAY 等事件催化。我們認為 2023 年相對于 2022 年而言，市場最大的邊際變化在于：一方面，人形機器人是 AI+機械的最大落地場景， ChatGPT 接入機器人，有望使得人機互動更加智能，更多元化，產業落地有望加速。另一方面，全球范圍內興起人形機器人熱潮， 特斯拉、波士頓動力、 Engineered Arts、 1X Technologies、優必選、達闥、小米、 傅利葉智能等海內外企業紛紛入局，風投企業軟銀集團創始人孫正義亦在今年 6 月股東大會中表示出對 AI革命的強烈興趣。展望未來，我們認為短期可以重點關注今年 7月傅利葉智能的新品發布會及 9 月 Tesla AI DAY，長期需要跟蹤人形機器人于明后兩年的量產進度。 　　市場空間判斷：成長性明確，長期價值有望超過電動車。據高盛預測， 在技術得到革命性突破的理想情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 94%， 2035 年市場規模達 1540 億美元。若參照電動汽車發展歷程，則樂觀情況下人形機器人 2025-2035 年銷量 CAGR 可達 59%。從勞動力替代角度來看，人形機器人在兩年投資回報期情形下將逐步實現從 B 端至 C 端的量產推廣。TeslaCEO 馬斯克在今年 5 月股東大會中指出長期維度人形機器人價值將超過電動車。

　　受益環節：把握我國制造企業在人形機器人硬件端受益機會。參照智能手機及電動汽車的發展， 蘋果 IOS 系統及特斯拉 FSD 系統均由企業自研自控，是軟件算法的核心部分。而硬件方面，為達降本訴求通常采取外購形式，因此我們認為中國制造企業有望憑借明顯的成本優勢在人形機器人硬件產業鏈上獲得受益機會。 　

近日，第三屆阿里 U 設計周2 層展廳，無論是生產場景、設計工具還是消費產品的展位，AIGC 的足跡都不可忽視。

尤其是在科技技術展廳——英偉達展臺大屏展示了其AI 數字人情感交互產品，這幾乎吸引了大多數看展者在此駐足。

現場觀察到，與 AIGC 相關的路演項目，大致分為 2 類：

一是輔助專業設計師的 AIGC 設計平臺，如 Nolibox 旗下的圖宇宙、畫宇宙、Yeahpix，以及 Getcreate 等，前者能夠完成文生圖、圖生圖、圖融合等功能，后者能夠形成設計師自己的 AI 分身。

二是為游戲（資產）生產效率的 AIGC 工具，如行者 AI、澤森科工等，在原畫制作、渲染等方面利用 AI 加速了流程。

國內大模型研發應用領域熱潮持續高漲。據不完全統計，目前國內至少有19家企業及科研院所涉足人工智能大模型訓練， 主要分為大型科技公司、科研院校和初創科技團隊三類。從大模型的布局體系來看，百度、阿里、華為等大型科技公司從算力層、 平臺層、模型層、應用層進行了四位一體的全面布局，科研院校及初創科技公司主要以研發大模型算法及細分領域應用為主；從大模型參數量看，大型科技公司的參數量遠大于科研院所，但基本都處于千億及以上規模；從大模型應用方向看，大部分企業前期以內部應用為主，后續主要向B端企業拓展服務，預計少數企業將在C端市場形成規模。總體來說，業界普遍認為國內大模型與GPT-3的水平相當，與 GPT-4仍有較大差距。

自然語言處理（NLP）是人工智能最為關鍵的核心技術之一

　　自然語言處理（NLP）技術是計算機理解和生成自然語言的過程，使計算機具有識別、分析、理解、加工和生成自然語言文本的能力，實現人機間的信息交流

　　中國NLP市場規模于2021年達到181.3億元；在AI技術不斷融合與迭代升級的背景下，預計中國NLP市場于2026年達到836.6億元

　　中國NLP行業市場規模2021年達到181.3億元，CAGR為87.4%。隨著人工智能技術的不斷融合與提升以及高度智能化機器人ChatGPT的問世，NLP技術的應用邊界不斷拓寬至營銷、客服、智能問答、虛擬人、人機交互等領域，新興技術將逐漸替代傳統軟件和應用市場，預計未來中國NLP行業市場規模于2026年達到836.6億元

　　NLP技術在金融領域的功能作用主要包括語言交互和金融分析，分別應用于交互型場景和分析型場景

　　在交互型場景中NLP產品的核心價值在于快速理解客戶表達的語義信息并進行恰當的回復，多用于流程化和標準化的業務環節中有利于金融機構精簡客服人員并提升客服效率與質量。在分析型場景中NLP產品的核心價值在于對市場的海量金融資訊進行信息處理，提供智能分析結論，為金融機構作出決策行為提供輔助

類人智能學習是AI界始終追逐的終極目標。自2006年以來，深度學習的出現極大的推動了人工智能的研究進展，人類似乎找到了解決“抽象概念”的方法。人工智能借助深度學習的力量，已可以在多個應用場景落地，特別是互聯網領域。但就總體發展而言，目前的人工智能距離類人類智能還有很長的路要走。類人智能學習是AI界始終追逐的終極目標。

　　類人智能的小樣本學習。如果用形象的比喻來說，深度學習（DL）是解決計算機“運籌帷幄”的問題（大量數據形成規律和抽象概念），而小樣本學習是解決計算機“照貓畫虎”的問題（少量數據形成決策）。深度學習更擅長分析規律和預測趨勢，而小樣本學習則具備舉一反三的能力。小樣本學習相當符合人類的思維推理模式，是實現類人人工智能的必由之路。 　 　　小樣本研究領域的發展現狀。2011年至2015年，由于小樣本理論不完整，相關論文較少。自2015年以來，隨著深度學習的興起，小樣本學習進入深度學習階段，相關研究論文的數量呈線性大幅增長。國家間，在小樣本學習研究領域的競爭也十分激烈，美國和中國是最大的兩個研究產出國，而美國的私營部門在小樣本學習的投入領先于其他國家。 　 　　小樣本學習可以解決AI商業落地難題。2015年是小樣本學習研究進展的分水嶺，開始真正進入深度學習階段，進而帶動AI產業的實質性應用落地。小樣本學習算法的性價比最優，不需要大量數據的標注準備，極大降低了數據標注、算力以及AI交付的工程化成本，對AI應用普惠化起到了至關重要的作用。 　 　　工業視覺檢測是小樣本學習的典型應用場景。小樣本學習相關的任務中，計算機視覺是最活躍的研究領域，而AI視覺檢測是小樣本學習在工業領域的突出應用。 　

日前，埃信華邁發布了《中國自動駕駛和未來出行服務市場展望》(以下簡稱“報告”)。

根據報告，當前我國乘用車市場進入平穩發展階段，以自動駕駛技術為主導的新興技術成為熱門競爭戰場，2021年，市場新車主要搭載L0/L1/L2技術，截止至年底L2技術搭載率在20%左右;在政策的驅動下，L2技術將在短時間內成為自動輔助駕駛的主導技術，預計在2030年搭載率在50%左右。

出行服務方面，共享出行市場快速發展，將是未來最重要的出行服務之一。報告數據顯示，2020-2025年整個共享出行市場規模的年復合增長率預計達到28%，而從2025-2030年仍維持高速的20%年復合增長率。

中國乘用車市場未來將進入平穩發展階段。市場增長空間有限的前提下，新車之間的競爭更為激烈，自動駕駛技術成為新車的主要賣點。中國的乘用車銷量預計在“后疫情時期”的反彈增長結束后，迎來平穩階段，增長率逐步下降，整體市場進入穩定成熟期。隨著市場增長空間逐漸飽和，用戶需求趨于平穩，新車之間的競爭更為激烈。新興技術，尤其是自動駕駛技術，成為熱門的競爭戰場。

同時，中國智能汽車行業已經進入快速發展階段。國家級別智能汽車發展路線圖2.0版本的發布為整個市場未來發展指明了政策方向。

自動駕駛市場的發展取決于四個層面的因素。其中，政策和應用成本是影響自動駕駛市場發展趨勢的主要層面。

政策法規：相關法律法規修改制定情況，是否根據具備前瞻性。

應用成本：整車成本是否因為搭載先進的自動駕駛方案而大幅提升，影響市場競爭度。

參與者：市場參與者能否形成規模效應，培養用戶習慣以推動整個市場的發展。

技術成熟度：安全性、智能化和操作流暢度等影響用戶是否接受自動駕駛服務。

AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一，2020年，AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇，2021-2025年市場將進入產業結構調整期，市場規模增速將有所放緩，預計2025年規模超900億元，AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。

公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量，貢獻近86%的市場份額，但隨著雪亮工程進入收尾階段，預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右；社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下，預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。

與行業發展初期相比，現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點：

政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變； 產品技術方面，算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯，國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇； 需求端，AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商，除了要滿足現階段建設需求，未來還可提供長期的運維管理與技術服務； 供給端，安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降，市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。

AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期，賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點，在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展，尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來，隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化，AI安防賽道的邊界也將愈發模糊，其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。

//report.iresearch.cn/report/202110/3864.shtml

必要性："新基建"背景下，人工智能的發展逐漸突破感知智能階段走向認知智能。知識圖譜技術使機器具備理解、分析和決策的能力成為可能，是認知智能的底層支撐和核心技術。

重要性：2019年知識圖譜相關的融資金額較2018年增長超過200%，成為人工智能的又一熱門產業，對知識圖譜行業的發展情況進行全面的分析和梳理，能為市場提供更多的參考依據，為知識圖譜相關企業提供一定的幫助。

客觀性：白皮書通過大量桌面研究和專家訪談，對知識圖譜的整體市場和細分賽道進行分析，推算知識圖譜產業的未來市場規模，梳理知識圖譜的產業鏈和重要參與者，剖析知識圖譜技術在各個領域的主要應用場景和解決方案，最后結合市場經濟環境和技術發展熱點，對知識圖譜技術的發展進行預測和展望。