計(jì)算機(jī)行業(yè)：AI大模型賦能千行百業(yè)

計(jì)算機(jī)行業(yè)專(zhuān)題研究證券研究報(bào)告股票研究計(jì)算機(jī)行業(yè)專(zhuān)題研究證券研究報(bào)告股票研究07.10AI大模型賦能千行百業(yè)證書(shū)編號(hào)李沐華(分析師)97limuhua@S519080009齊佳宏(分析師)7jiahonggtjascomS0880519080007李博倫(分析師)516libolun@S520020004本報(bào)告導(dǎo)讀：AI大模型加持下，辦公、智能駕駛、金融、設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域均將基于自然語(yǔ)言處理大模型技術(shù)的文字創(chuàng)作工具ChatGPT快速成長(zhǎng)為火國(guó)產(chǎn)廠商奮起直追，其中金山辦公是國(guó)內(nèi)辦公軟件廠商探索AI技術(shù)應(yīng)用AI駕駛的全面賦能，亦有助于工業(yè)發(fā)效率正變得越來(lái)越重要，AI大模型對(duì)于汽車(chē)設(shè)計(jì)師效率的提升意檻，進(jìn)一步提升生成式設(shè)計(jì)的能力，打破二維與三維設(shè)計(jì)的壁壘，賦能AI對(duì)于工業(yè)產(chǎn)品制造階段的增強(qiáng)主要在于AI算法的制造執(zhí)行和管理流、AI大模型加持下，辦公、智能駕駛、金融、設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件、網(wǎng)絡(luò)安全恒生電子、同花順(非銀組覆蓋)、凌志軟件；設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件推薦廣聯(lián)增持細(xì)分行業(yè)評(píng)級(jí)計(jì)算機(jī)增持相關(guān)報(bào)告計(jì)算機(jī)《AI大模型賦能智能駕駛，下游悲觀預(yù)期修復(fù)助股價(jià)上行》2023.07.05計(jì)算機(jī)《信創(chuàng)招標(biāo)有望加速，行業(yè)拐點(diǎn)將至》2023.07.04業(yè)再迎重磅催化》2023.07.02計(jì)算機(jī)《從大數(shù)據(jù)交易所發(fā)展看數(shù)據(jù)交易產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)》2023.06.27計(jì)算機(jī)《信創(chuàng)、數(shù)據(jù)要素和人工智能三大主線(xiàn)交相輝映》2023.06.23請(qǐng)務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分行業(yè)專(zhuān)題研究2of2of59 2.4.2.德賽西威：聯(lián)合高校推進(jìn)大模型本地化，賦能自動(dòng)駕駛.24 2.4.4.經(jīng)緯恒潤(rùn)：自主開(kāi)發(fā)駕駛仿真測(cè)試軟件，推出智能座艙AI單品25 8 4.2.2.AIGC能夠優(yōu)化并生成3D打印方案，降低使用門(mén)檻.......394.3.設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件主流玩家均加速布局AI，并已取得一定成效40 4.3.3.中控技術(shù)：自研國(guó)內(nèi)首個(gè)流程工業(yè)過(guò)程模擬與設(shè)計(jì)平臺(tái).42 5.1.3.大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)的供給側(cè)和需求側(cè)帶來(lái)巨大變化.46 ofof59 I 行業(yè)專(zhuān)題研究4of4of59AI、設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件、網(wǎng)絡(luò)安AIAIGC的核心，有望深刻改變辦公模式AIAIGC頭引領(lǐng)潮流點(diǎn)是基于自然語(yǔ)言處理大模型技術(shù)的文字創(chuàng)作工具ChatGPT快速成長(zhǎng)為火爆全球的現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用，隨后基于對(duì)圖像、視頻、音頻等進(jìn)行處理的型的應(yīng)用也快速推廣起來(lái)。AIGC即生成式人工智能天然是面向文字、音視頻、圖像等內(nèi)容自主創(chuàng)作場(chǎng)景的AI技術(shù)，因而其可以amsMicrosoftGraph是一個(gè)可以幫助訪(fǎng)問(wèn)在Microsoft365Apps上積累的用據(jù)的安全智能網(wǎng)關(guān)，這些數(shù)據(jù)來(lái)自于用戶(hù)的文檔、電子郵件、會(huì)議、聊天、日歷等環(huán)節(jié)；大語(yǔ)言模型(LLM)是一個(gè)創(chuàng)造性的引擎，，提示詞會(huì)通過(guò)Copilot系統(tǒng)進(jìn)行基礎(chǔ)訓(xùn)練，這一過(guò)程可以提高提示詞的質(zhì)量，使提示詞變得可以被執(zhí)行，在基礎(chǔ)訓(xùn)練的過(guò)程中最重MicrosoftGraph調(diào)用用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練后，在通過(guò)安全性、合規(guī)性和隱生成反饋答復(fù)，最后通過(guò)Copilot系統(tǒng)向用戶(hù)輸出反饋答Word件里通過(guò)自然語(yǔ)言下達(dá)指令，此后辦公軟件便自動(dòng)呈現(xiàn)出一個(gè)具有明顯個(gè)人信息特征的反饋初稿，極大提高了用戶(hù)的辦公可以改善用戶(hù)指令的質(zhì)量LLM最終答復(fù)行業(yè)專(zhuān)題研究ofof9Microsoft365Copilot為用戶(hù)辦公模式帶了個(gè)革命式的變化，有助于提高辦公創(chuàng)作效率。Microsoft365Copilot一方面會(huì)嵌入到用戶(hù)高頻Teams等，從而幫助用戶(hù)從繁瑣的事務(wù)性工作中解放出來(lái)，讓用戶(hù)更專(zhuān)注于創(chuàng)造性工作，從而提高辦公效率。另一方面還引入了全新的商務(wù)聊按照用戶(hù)需求生成全新的內(nèi)容，提高創(chuàng)作效率，例如用戶(hù)提出“請(qǐng)告訴團(tuán)隊(duì)成員如何更新銷(xiāo)售策略”指令后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶(hù)過(guò)往的會(huì)議討論可以對(duì)生成后的內(nèi)容進(jìn)行自主修改、保留或舍棄，使得Word更具創(chuàng)造辦公軟件WordExcelPowerPointOutlookTeamsAI創(chuàng)作功能?chē)?yán)謹(jǐn)?shù)?的文檔初稿以及摘要，還可以根據(jù)用戶(hù)歷史文檔慣用的文檔格式進(jìn)行自動(dòng)排版t司業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢(shì)提高效率：微軟官網(wǎng)，國(guó)泰君安證券研究eExcel功能是不被用戶(hù)使用的。我們認(rèn)為這一現(xiàn)象并不是因?yàn)檫@些功能所有的辦公軟件在右側(cè)都會(huì)形成一個(gè)聊天框，用戶(hù)將自己想要實(shí)現(xiàn)的效果(如進(jìn)行某種排班、添加某種動(dòng)畫(huà)效果或者進(jìn)行某種特殊運(yùn)算)以自然語(yǔ)言聊天的方式輸入后，軟件會(huì)直接實(shí)現(xiàn)相關(guān)的功能，從而使得豐富的軟件功能都得到應(yīng)用，極大降低了用戶(hù)的使用門(mén)檻，有助于進(jìn)一步提行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59Microsoft365Copilot的推出將為微軟帶來(lái)新的收入來(lái)源，提高付費(fèi)用nU實(shí)現(xiàn)接近翻倍增長(zhǎng)。0ofof59Adobe正式推出生成式AI模型集Firefly，隨后在可以自動(dòng)為圖像中的天空部分增添極光；2)生成填充能力，可以根據(jù)原始圖像中內(nèi)容，自動(dòng)拓展、填充、擴(kuò)容成為一個(gè)內(nèi)容更加豐富的圖像；3)文字效果：將特定紋理顯示到藝術(shù)字體 圖5：在Photoshop中使用Firefly可以將一張?jiān)紙D像(上)自動(dòng)擴(kuò)容為一張內(nèi)容更豐富的大圖(下)AIGC實(shí)現(xiàn)快速迭代AI在金山辦公內(nèi)部被首次上升到戰(zhàn)略層面，由姚冬組建了數(shù)百人的AI力、工程能力、數(shù)據(jù)采集和分析能力等。之后兩年公司開(kāi)始更加注重AIAI能美化、智能校對(duì)、智能輔助寫(xiě)作、全文翻譯、圖像識(shí)別等一系列的行業(yè)專(zhuān)題研究版等；智能校對(duì)可以一鍵識(shí)別并校對(duì)文檔中的錯(cuò)別字、多漏字、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤、敏感詞錯(cuò)誤等；智能輔助寫(xiě)作可以根據(jù)提綱自動(dòng)生成文字段落或者進(jìn)行句子補(bǔ)寫(xiě)，幫用戶(hù)打底稿，其儲(chǔ)備的數(shù)千萬(wàn)篇語(yǔ)料應(yīng)用。校對(duì)字?jǐn)?shù)超過(guò)了70億，智能生成的內(nèi)容占據(jù)了云端整體內(nèi)容資源的心已經(jīng)成為加速AI產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)化，可以改善用戶(hù)指令的質(zhì)量LLM最終答復(fù)AI作需求。家大模型，未來(lái)還有望接入新的大模型。目前市面上可供選擇的大模型正在持續(xù)增加，既包括百度、阿里、科大訊飛等巨頭的大模型產(chǎn)品，也包括初創(chuàng)公司的產(chǎn)品。各家大模型目前的表現(xiàn)各有所長(zhǎng)，并沒(méi)有哪一家有絕對(duì)領(lǐng)先的產(chǎn)品力表現(xiàn)，因而同時(shí)接入多家大模型，按照不同的用戶(hù)需求去匹配調(diào)用不同的大模型進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)作，能夠更好的滿(mǎn)足用戶(hù)的創(chuàng)CpoyDone型，可以生成豐富商品類(lèi)型、海量?jī)?nèi)容平臺(tái)風(fēng)格的文案、圖片、視頻內(nèi)容，因?yàn)槎嗄B(tài)大模型，在對(duì)華聊天等場(chǎng)景更有優(yōu)勢(shì)；百度文心則憑借其豐富的果。行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59opyDoneWPSAI公全線(xiàn)產(chǎn)品。率先進(jìn)入內(nèi)測(cè)階段的是具線(xiàn)內(nèi)容協(xié)作編輯工具，可以借助大模型自動(dòng)生成新聞稿、工作周報(bào)、運(yùn)營(yíng)策劃案等；也可以實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話(huà)，持續(xù)就某個(gè)主題進(jìn)行討論；也可以對(duì)現(xiàn)有文檔進(jìn)行改寫(xiě)、擴(kuò)寫(xiě)、縮短、潤(rùn)色等；還可以對(duì)指定文檔生成主PSAI金山辦公類(lèi)Copilot的客戶(hù)端產(chǎn)品仍在持續(xù)打磨之中，有望成為提升用采用自然語(yǔ)言作為人機(jī)交互方式，并將AI創(chuàng)作功能直接嵌入到包括文行業(yè)專(zhuān)題研究?jī)?nèi)容分析等方面獲得提升，有利于提高創(chuàng)作效率，提升F并定位到相應(yīng)段落。通過(guò)上述功能，可以顯著提高用戶(hù)的文檔閱讀效率一個(gè)新版本，持續(xù)拓寬AIGC技術(shù)在文檔領(lǐng)域的數(shù)字化場(chǎng)景應(yīng)用，優(yōu)化PT頁(yè)；文檔翻譯每用戶(hù)每日上限為50個(gè)指令，每個(gè)行業(yè)專(zhuān)題研究興播爆，可以實(shí)現(xiàn)文生視頻、虛擬人直播等AI功能；在繪圖創(chuàng)意產(chǎn)品字描述即可獲得多種藝術(shù)風(fēng)格的AI繪畫(huà)作品，或者輸入圖片后將其轉(zhuǎn)a云服務(wù)及AI技術(shù)領(lǐng)域全面深化合作，未來(lái)優(yōu)先使用微軟新品，目前正的文案腳本快速生成能力以及60多種國(guó)籍的數(shù)字人播報(bào)能力，還可以進(jìn)行數(shù)字人的定制服務(wù)，相較傳統(tǒng)視頻生產(chǎn)模式，萬(wàn)興播爆可以使成本行業(yè)專(zhuān)題研究AIGCARPU。公司傳萬(wàn)興播爆的年費(fèi)會(huì)員定價(jià)為1688元，相較傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品的定價(jià)有顯著0次圖片創(chuàng)作合計(jì)費(fèi)用為20元，按次收費(fèi)的方式在客戶(hù)需求行業(yè)專(zhuān)題研究2.智能駕駛是AI大模型落地的重要場(chǎng)景效率2.1.1.對(duì)小概率路況的覆蓋是自動(dòng)駕駛落地的核心問(wèn)題駕駛是一個(gè)對(duì)小概率情況L行業(yè)專(zhuān)題研究KPD公里/無(wú)接管0000L4智能駕駛L3智能駕駛30L2智能駕駛10最小車(chē)輛數(shù)2000+*200+*6~10*-52-3最小里程數(shù)據(jù)測(cè)試場(chǎng)景數(shù)/評(píng)價(jià)維度10億+/100+1000萬(wàn)+/5010萬(wàn)/10+1萬(wàn)+/1050/5通過(guò)自動(dòng)駕駛車(chē)隊(duì)進(jìn)行路測(cè)來(lái)覆蓋小概率路況的方法效率比較低。o解釋。比如，在高速公路等路況相顯變化(單位：次/百萬(wàn)公里)567891硬件的性能問(wèn)題0264問(wèn)題9353題382021010：歷年加州路測(cè)報(bào)告，國(guó)泰君安證券研究行業(yè)專(zhuān)題研究FreewayhighwayParkingFacilitystreetFreewayhighwayParkingFacilitystreet究眾包方式能在一定程度上提升對(duì)小概率路況的覆蓋效率。特斯拉采決場(chǎng)景的快速積累問(wèn)題。在這一模式下，即使在人進(jìn)行駕駛的時(shí)候特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)同樣也在進(jìn)行計(jì)算自己會(huì)怎么做，然后和人的選擇進(jìn)行對(duì)比。如果自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和人的選擇不一致，就對(duì)這類(lèi)數(shù)可以更快地實(shí)現(xiàn)對(duì)駕駛長(zhǎng)尾場(chǎng)景的積累，同時(shí)得到的結(jié)果也有更強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。截至2019年末，特斯拉累計(jì)交付搭載自動(dòng)輔助駕P有量持續(xù)攀升，其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和特斯拉之間在數(shù)據(jù)積累量以及長(zhǎng)尾斯拉申請(qǐng)了從車(chē)隊(duì)中獲取自動(dòng)駕駛訓(xùn)練數(shù)據(jù)的專(zhuān)利2.1.2.大模型對(duì)于覆蓋小概率路況意義重大行業(yè)專(zhuān)題研究.大模型可以大幅提升場(chǎng)景生成、標(biāo)注的效率場(chǎng)景生成單純的路測(cè)，直接進(jìn)行場(chǎng)景生成，并將仿真結(jié)果與路測(cè)相結(jié)合對(duì)于按照概率生成很多個(gè)場(chǎng)景序列，每個(gè)場(chǎng)景序列都是未來(lái)可能會(huì)在所有場(chǎng)景序列都產(chǎn)生的情況下，能對(duì)場(chǎng)景中最關(guān)注的自車(chē)行跡進(jìn)行量化?？梢詫?shí)現(xiàn)在生成場(chǎng)景的同時(shí)就產(chǎn)生自車(chē)未來(lái)基于所生成的軌跡，實(shí)現(xiàn)決策邏輯鏈的輸出。行業(yè)專(zhuān)題研究數(shù)據(jù)標(biāo)注比較高。尤其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，由于路況復(fù)雜，存在大量的標(biāo)注需求。基于大模型可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)注，從而大幅度降低此前采用普通的標(biāo)注方案標(biāo)注一張圖片需要約5元，而DriveGPT作為行業(yè)的領(lǐng)軍者，特斯拉給出了通過(guò)道路重建作為車(chē)道線(xiàn)感知真2020年：采用BEV空間進(jìn)行標(biāo)注，這里可以看到此時(shí)的建圖行業(yè)專(zhuān)題研究pixel；2021年至今：首先對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行重建后在4D空間(關(guān)于2021重建，然后再在重建的點(diǎn)云上進(jìn)行4D標(biāo)注)中進(jìn)行標(biāo)注，使用3D特征進(jìn)行多趟采集軌跡的聚合重建，重投影精度從(<7pixel)優(yōu)化到(<3pixel)，人工標(biāo)注耗時(shí)與2020相當(dāng)，但圖23：特斯拉利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)注和自動(dòng)駕駛模擬仿真2021-2022年特斯拉自動(dòng)標(biāo)注技術(shù)逐漸成熟，且受全球疫情影響，特斯拉宣布裁員計(jì)劃，將裁掉自動(dòng)駕駛部門(mén)200位負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注的員工模擬仿真視覺(jué)圖像的仿真一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱門(mén)方向，特斯拉目前的ai化方案僅需五分鐘就能夠設(shè)計(jì)一個(gè)負(fù)責(zé)的路口，而利用傳統(tǒng)建模渲染的方案則需要一個(gè)設(shè)計(jì)師兩周的時(shí)間意義重大帶來(lái)的問(wèn)題。大模型能力來(lái)自于深度學(xué)習(xí)，而不來(lái)自于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。從技術(shù)路線(xiàn)來(lái)T并沒(méi)有顯著改變基礎(chǔ)模型的能力，換句話(huà)說(shuō)，大模型的能力來(lái)自于型的輸出更符合人類(lèi)的意圖和習(xí)慣，而不是模型能力的提升(有時(shí)甚至?xí)档湍Ｐ偷目荚嚦煽?jī))。行業(yè)專(zhuān)題研究20of20of59表2：在一系列考試中，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)后模型的平均成績(jī)并沒(méi)有顯著優(yōu)于基礎(chǔ)模型BaseBase%0%%0%0%APPhysics2(MCQ)0%APPsychology(MCQ)8.0.%%GraduateRecordExamination(GRE)OuantitativeAPStatisticsMCQ)%0%%0%tMCQaduateRecordExaminationGRE%APUSHistory(MCQ)USNCOLocalSectionExam2022%WorldHistoryMCQ0%APArtHistory(MCQ)50%0%0%0%%8.00%4.00%%0%0.00%%APChemistry(MCQ)0%orySommelierknowledgeedSommeliertheoryknowledge0%APEnglishLiteratureandComposition%vancedSommeliertheoryknowledge.80%50%0%0%0%0%%0%OpenAI券研究既然大模型沒(méi)有擺脫深度學(xué)習(xí)框架，這就意味著現(xiàn)階段的AI背后無(wú)法徹底解決殘差問(wèn)題。換言之，“能力的不可解釋性”問(wèn)題依然無(wú)法在根本上得到解決，我們依然無(wú)法實(shí)現(xiàn)100%的正確，只能通過(guò)覆蓋更多小概率路況的方式來(lái)提升安全性。的100%覆蓋。從本質(zhì)AI但依然類(lèi)似窮舉。而通過(guò)窮舉法實(shí)現(xiàn)對(duì)小概率路況的全覆蓋從理論上不的原因在于“路況本身是一個(gè)無(wú)限場(chǎng)景”。試想全部嘗試一遍，箱子就必然已經(jīng)被打開(kāi)了；同樣的道理，在棋類(lèi)運(yùn)動(dòng)中，每一步可以“落子”的情況都是有限的集合，換句話(huà)說(shuō)，所而公開(kāi)道路自動(dòng)駕駛場(chǎng)景則是一個(gè)“無(wú)限場(chǎng)景”。但我們不能因大模型難以100%解決問(wèn)題而低估其對(duì)自動(dòng)駕駛行業(yè)的幫從而最終在一個(gè)可以接受的安全性范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)平衡?？梢栽囅胍幌?，如不會(huì)有人因?yàn)檫@一點(diǎn)抵制汽車(chē)這一為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)巨大幫助的發(fā)明。行業(yè)專(zhuān)題研究21of21of59型+微調(diào)”流水線(xiàn)可有效復(fù)用大模型為核心，效率/效能不受業(yè)務(wù)增多影響小模型APP工廠型+微調(diào)”流水線(xiàn)可有效復(fù)用大模型為核心，效率/效能不受業(yè)務(wù)增多影響小模型APP工廠大模型APP工廠開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)核心開(kāi)發(fā)模式其他定制開(kāi)發(fā)APPs復(fù)用性效能/效率人力釋放開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)護(hù)解耦合池核心型微調(diào)其他定制開(kāi)發(fā)APPs較低，場(chǎng)景模型強(qiáng)綁定，難以復(fù)用和積累隨業(yè)務(wù)線(xiàn)增多，人員效率降低，效能降低極大降低開(kāi)發(fā)成本當(dāng)前AI商業(yè)化痛點(diǎn)極大降低開(kāi)發(fā)成本2.2.AI助力智能座艙交互體驗(yàn)提升智能座艙交互屬性毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)不斷上升。市場(chǎng)轉(zhuǎn)向買(mǎi)方市場(chǎng)，行業(yè)演進(jìn)的過(guò)百年，隨著行業(yè)的高度成熟，這一市場(chǎng)正逐漸由賣(mài)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)橘I(mǎi)方市場(chǎng)，行業(yè)向前發(fā)展的關(guān)鍵因素也從技術(shù)的突破和產(chǎn)品的打磨圖26：國(guó)內(nèi)市場(chǎng)智能座艙滲透率提升速度有望快于全球市場(chǎng)30%25%20%%0%中國(guó)美國(guó)日本英國(guó)德國(guó)全球市場(chǎng)0%2019202020212022202320242025行業(yè)專(zhuān)題研究22of22of59比如選擇一條更快的路或是收費(fèi)更少的路；或者系統(tǒng)會(huì)對(duì)駕駛員的各種習(xí)慣進(jìn)行學(xué)習(xí)，比如什么時(shí)間在什么地方喜歡買(mǎi)咖啡，從而對(duì)駕駛員進(jìn)2.3.AI帶動(dòng)車(chē)輛研發(fā)設(shè)計(jì)效率提升隨著項(xiàng)目周期的壓縮，汽車(chē)研發(fā)效率正變得越來(lái)越重要。汽車(chē)的開(kāi)發(fā)周期正逐漸縮短，這使得供應(yīng)商的項(xiàng)目周期被大幅壓縮，主機(jī)廠的定制化需求卻越來(lái)越多，更短的開(kāi)發(fā)周期和更多的定制化隨著自動(dòng)駕駛功能模塊逐漸增加，需要測(cè)試的里程數(shù)快速增加，并沒(méi)有完全足夠的時(shí)間進(jìn)行路測(cè)，同時(shí)由于涉及到安全，測(cè)試環(huán)節(jié)本簡(jiǎn)化，所以設(shè)計(jì)、測(cè)試的效率在一定程度上正逐漸成為制約概念界定&業(yè)務(wù)案例開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略開(kāi)發(fā)階段＞30個(gè)月24個(gè)月18個(gè)月12個(gè)月6個(gè)月0概念界定&業(yè)務(wù)案例開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略開(kāi)發(fā)階段產(chǎn)產(chǎn)品/性質(zhì)轉(zhuǎn)換產(chǎn)品工程制造工程裝配場(chǎng)地準(zhǔn)備/營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃制定項(xiàng)項(xiàng)目執(zhí)行階段場(chǎng)地選擇場(chǎng)地選擇概念創(chuàng)作、輔助3D元素設(shè)計(jì)、輔助特效代碼生成和輔助場(chǎng)景搭建及制作多方面幫助設(shè)計(jì)師完成創(chuàng)作過(guò)程，從而優(yōu)化工作流程，并提高設(shè)期縮短到1行業(yè)專(zhuān)題研究23of23of59GeniusCanvas效率個(gè)具有強(qiáng)大實(shí)時(shí)3D渲染能力的工具。中科創(chuàng)達(dá)推出的智能駕駛艙3.0美對(duì)接，實(shí)現(xiàn)了3D唱片、可定制實(shí)景導(dǎo)航、實(shí)時(shí)界面?zhèn)€性化定制、跨24of24of59共駕，智能汽車(chē)所承載的駕駛員信息、車(chē)外環(huán)境信息、車(chē)輛信息等越來(lái)越多，需要有更多的空間、分區(qū)域地呈現(xiàn)給用戶(hù)，并確保和駕駛員有良KanziforAndroid航的過(guò)程中可以現(xiàn)地圖跨屏，全方位呈現(xiàn)3D導(dǎo)航；在導(dǎo)航結(jié)束時(shí)，可將地圖由副駕后，能夠利用大模型的知識(shí)庫(kù)及創(chuàng)新能力，快速創(chuàng)作豐富多彩的KanziHMID且在車(chē)機(jī)系統(tǒng)2.4.2.德賽西威：聯(lián)合高校推進(jìn)大模型本地化，賦能自動(dòng)駕駛洋理工大學(xué)等高校合作，通過(guò)嘗試和布局基于大模型的數(shù)字虛擬助手、行業(yè)專(zhuān)題研究25of25of59已經(jīng)在上海車(chē)展上亮相。在AI大模型本地化過(guò)程中，德賽西威能可以在感知融合、感知預(yù)測(cè)和規(guī)劃上實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)補(bǔ)充和預(yù)測(cè)，AI大模型技術(shù)可以和德賽西威現(xiàn)有技術(shù)形成完美融合CB模特的依賴(lài)，降低商品展示成本，實(shí)現(xiàn)對(duì)于原方案的替代。2)采用目前市場(chǎng)上的方案在3)公司計(jì)劃在2023年推出靜態(tài)商品展示圖解決方案，包括商品加背景靜態(tài)圖像的生成，以及商品加數(shù)字模特圖像生成，后續(xù)計(jì)劃推出動(dòng)態(tài)視費(fèi)和生產(chǎn)流量費(fèi)兩部分。1)在會(huì)員服務(wù)會(huì)部分，公司會(huì)根據(jù)不同的會(huì)員等級(jí)開(kāi)放不同的功能，比如不同的場(chǎng)景庫(kù)和模型庫(kù)；此外，公司可以針對(duì)一些增值的API做差異化的定制開(kāi)發(fā)。2)在生成流量費(fèi)部分，公產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值。虹軟作為安卓系手機(jī)拍攝算法的全球霸主和汽車(chē)視覺(jué)算法的領(lǐng)先者，在圖像處理方面擁有超過(guò)20年的技術(shù)積累，是非常稀缺26of26of59經(jīng)在環(huán)測(cè)試，半實(shí)物臺(tái)架測(cè)試，以及車(chē)輛在環(huán)測(cè)試。目前這一軟件已經(jīng)被在智能座艙交互方面，經(jīng)緯恒潤(rùn)基于AI技術(shù)開(kāi)發(fā)了音樂(lè)律動(dòng)氛圍燈等一系列產(chǎn)品。經(jīng)緯恒潤(rùn)音樂(lè)律動(dòng)氛圍燈具有實(shí)時(shí)歌曲特征識(shí)別和離線(xiàn)歌3.金融是AI落地核心場(chǎng)景之一是很重視新技術(shù)發(fā)展，并且敢于嘗試。因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)的日常業(yè)務(wù)活動(dòng)涉及大量交易，技術(shù)上的微小進(jìn)步有可能會(huì)為客戶(hù)帶來(lái)巨大的收益，因此金融機(jī)構(gòu)對(duì)于新技術(shù)很敏銳，會(huì)積極追求將新技術(shù)應(yīng)用于日常業(yè)務(wù)。第二個(gè)特點(diǎn)，是金融行業(yè)IT預(yù)算充足，對(duì)于性?xún)r(jià)比沒(méi)有其他行業(yè)那么敏IT。第三個(gè)特點(diǎn)，是金融機(jī)構(gòu)對(duì)于系統(tǒng)穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)安全有極高的要求。這在此底線(xiàn)之上才會(huì)去追求新技術(shù)的應(yīng)用。不管是證券、銀行還是保險(xiǎn)，一旦核心系統(tǒng)出現(xiàn)故障超過(guò)一定時(shí)間，就容易收到監(jiān)管函，相關(guān)IT部在過(guò)去十年里面，銀行、證券、保險(xiǎn)等行業(yè)都應(yīng)用了大量新技術(shù)，去提4建設(shè)銀行在年報(bào)中提到，金融科技人才工程被列為全行首個(gè)重大人才項(xiàng)行業(yè)專(zhuān)題研究27of27of59化IT人才”三類(lèi)人才隊(duì)伍建設(shè)，研發(fā)費(fèi)和科技人員人力費(fèi)用等費(fèi)用性支出3.2.AI技術(shù)能夠大幅提升金融行業(yè)工作效率和用戶(hù)體驗(yàn)2022年12月，全球管理咨詢(xún)公司麥肯錫發(fā)布《麥肯錫中國(guó)金融業(yè)CEO了人工智能。環(huán)節(jié)；在項(xiàng)目/產(chǎn)品落地速度、整體工作效率、綜合成本控制、安二是云計(jì)算。規(guī)模化上云趨勢(shì)加快，云計(jì)算與邊緣計(jì)算相得益彰；b五是下一代通信。高帶寬、低延遲、強(qiáng)安全的數(shù)據(jù)傳輸賦能技術(shù)解六是下一代集成開(kāi)發(fā)。平民開(kāi)發(fā)、靈活部署、智能輔助、自動(dòng)開(kāi)發(fā)開(kāi)展的主要方向。風(fēng)險(xiǎn)管理：金融領(lǐng)域的一個(gè)重要任務(wù)是風(fēng)險(xiǎn)管理。人工智能可以通監(jiān)管機(jī)構(gòu)更好地監(jiān)管金融市場(chǎng)和交易活動(dòng)，維護(hù)市場(chǎng)秩序和穩(wěn)定。金融創(chuàng)新：人工智能可以通過(guò)算法交易和智能合約等技術(shù)，推動(dòng)金行業(yè)專(zhuān)題研究28of28of59智能投研產(chǎn)品，研發(fā)金融大模型恒生電子基于大模型推出智能投研產(chǎn)品，包含了三個(gè)子產(chǎn)品。模型，通過(guò)這樣的技術(shù)來(lái)去調(diào)用整個(gè)恒生聚源的金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，第二款產(chǎn)品叫ChatMiner，是一個(gè)指定文檔的挖掘器。比如用戶(hù)自己有一篇文檔，上傳以后可以針對(duì)這一篇文檔去提問(wèn)，ChatMiner對(duì)問(wèn)題予以回答。底層的關(guān)第三個(gè)產(chǎn)品WarrenQ，是一個(gè)一站式的數(shù)智化投研端。WarrenQ里面有非常多的場(chǎng)景、功能，大模型的產(chǎn)品ChatMiner也在里面，以及在線(xiàn)分享腦圖等等都已經(jīng)在投研場(chǎng)景上去實(shí)現(xiàn)全面的打通,所舉一個(gè)例子，假設(shè)使用方是一個(gè)研究員，想針對(duì)一個(gè)主題去進(jìn)行信息搜態(tài)，可能回復(fù)一大段新聞事件集錦。假設(shè)對(duì)中間的一條比較感興趣，就可以去追溯原文，去查看新聞或是研報(bào)里面詳細(xì)的內(nèi)容。如果看到其中可以一鍵拖拽到筆記里,中間的數(shù)據(jù)可以在演算板里對(duì)數(shù)值模型，可以方便對(duì)其中關(guān)鍵假設(shè)指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。最后把所有已經(jīng)被研究小組內(nèi)化的信息，在一個(gè)在線(xiàn)協(xié)作的腦圖上匯總，進(jìn)行組內(nèi)的分恒生電子制定了大模型時(shí)代的數(shù)字化產(chǎn)品框架。最底層是數(shù)據(jù)層。它跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)層有一定區(qū)別,比如恒生幫金融機(jī)、第二層是模型層。恒生電子在做產(chǎn)品的過(guò)程中，試用了很多種，包第三層是插件層。與通用版的大模型不同，插件層在金融垂直領(lǐng)域行業(yè)專(zhuān)題研究29of29of59制定大模型時(shí)代數(shù)字化產(chǎn)品框架查恒生電子的行情，它在用這個(gè)大模型的接口返回一段話(huà)的同時(shí)，調(diào)了NL2SQL接口，到數(shù)據(jù)源庫(kù)里面去把恒生電子的行情的時(shí)間序列給查出二個(gè)搜索接口也很重要。第一個(gè)NL2SQL更多是解決的時(shí)間序列格式的數(shù)據(jù)即時(shí)查詢(xún)性的問(wèn)題，搜索接口解決的是文本類(lèi)的數(shù)據(jù)，因?yàn)榈谝粋€(gè)ChatGPT底層的技術(shù)就是向量數(shù)據(jù)庫(kù)，它涉及到私域的大量文檔怎樣去進(jìn)行向量化、做相似性的查詢(xún)和存儲(chǔ)。這個(gè)插件層很重要，它是金融領(lǐng)域要做垂域產(chǎn)品非常重要的支撐性力量。結(jié)合恒生電子訓(xùn)練出來(lái)的金融。號(hào)會(huì)開(kāi)放試用接口。到年底會(huì)把推理性能進(jìn)一步優(yōu)化，把邏輯能使得它和光子配套能夠統(tǒng)一構(gòu)成一個(gè)AI直通應(yīng)用行業(yè)專(zhuān)題研究ofof593.3.2.同花順：發(fā)布人工智能及虛擬人產(chǎn)品開(kāi)始布局人工智能領(lǐng)域，首推財(cái)經(jīng)搜索券數(shù)據(jù)，投資者輸入自然語(yǔ)言問(wèn)句，搜索想要的數(shù)據(jù)和信息。此外還有條件選股、研報(bào)、圖表精選策略、產(chǎn)品搜索、短線(xiàn)復(fù)盤(pán)、策略回測(cè)宏觀模態(tài)的交互及富媒體的表達(dá)，解決用戶(hù)個(gè)性化的投資問(wèn)題，提升用戶(hù)的d的基金和商業(yè)銀行，大部分媒體高校上市公司私募機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品涵蓋了全ofof59針對(duì)前述痛點(diǎn)，同花順研發(fā)了AI短視頻平臺(tái)，該平臺(tái)是一款基于人工智能技術(shù)的視頻制作和發(fā)布平臺(tái)，通過(guò)集成先進(jìn)的AI技術(shù)，自動(dòng)化的使用戶(hù)快速的制作出高質(zhì)量的短視頻，同時(shí)該平臺(tái)還提供了各種豐富的模板和主題，自動(dòng)化生產(chǎn)出個(gè)性化的短視頻。同花順AI短視頻提供快捷有趣的視頻創(chuàng)作體驗(yàn)，助力打造附文本向短視頻轉(zhuǎn)型的數(shù)字化服務(wù)體行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59能在銀行、證券、運(yùn)營(yíng)商、政務(wù)、醫(yī)療、教育等行業(yè)服務(wù)場(chǎng)景中，輔助現(xiàn)在大家看到的是具備了金融領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的數(shù)字人，能給用戶(hù)提供實(shí))同花順虛擬展廳：虛擬展廳是同花順利用虛擬人、人工智能、云計(jì)算等核心技術(shù)，助力企業(yè)便捷高效創(chuàng)造素質(zhì)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)全景展示與交流互動(dòng)，賦能企業(yè)宣傳推薦、科普教育等功能的產(chǎn)品。虛擬展廳以3D全景展示線(xiàn)上配合聲光動(dòng)畫(huà)等特效，可以給參觀者帶來(lái)全身心投入的沉浸式體驗(yàn)。虛擬展廳突破了時(shí)空限制，應(yīng)用3D全景展示線(xiàn)上產(chǎn)品和服務(wù)，配合聲光動(dòng)畫(huà)等特效，可以給參觀者帶來(lái)全身心投入的驗(yàn)。(6)小花探影：上消化道檢查功能板塊主要功能用術(shù)中對(duì)檢查部位進(jìn)行導(dǎo)航提示，漏檢部位、視野清晰度和病灶體提示。同時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)截取部位和病灶圖片保存，下消化道檢查功能板塊主要功能有手術(shù)技術(shù)術(shù)中識(shí)別回盲瓣和回腸末端等解剖位置，對(duì)視野清晰度評(píng)估和提醒出現(xiàn)異常病灶進(jìn)行提示，我們這個(gè)產(chǎn)品已經(jīng)取得了醫(yī)療器械二類(lèi)證，并與多家AI務(wù)包商建立了長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作伙伴關(guān)系。由于日本一級(jí)軟件承包商數(shù)量較少，公司與其建立穩(wěn)定合作關(guān)系后，能有效降低公司的銷(xiāo)售費(fèi)用和關(guān)系維護(hù)成本，并能提高合作效率。公司在與日本一級(jí)軟件承包商合作過(guò)程中，積累了豐富的金融、房地產(chǎn)、電信、電子商務(wù)等行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在客戶(hù)中贏得良好的口碑。目前，公司第一大客戶(hù)為全球頂尖金融服務(wù)技術(shù)供成了眾多金融行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，包括網(wǎng)上交易系統(tǒng)、客戶(hù)關(guān)系管理系統(tǒng)等，保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的核心系統(tǒng)、營(yíng)業(yè)支援系統(tǒng)、銷(xiāo)售平臺(tái)系統(tǒng)，銀行法，基于深度機(jī)器學(xué)習(xí)的文本糾錯(cuò)、文檔一致性對(duì)比、招股書(shū)審核、債券募集書(shū)審核、多文件交叉審核、通用文檔核查等功能也已經(jīng)完成，已AI目前暫時(shí)無(wú)法完全替代程序員，但可以完成簡(jiǎn)單內(nèi)容生產(chǎn)和測(cè)試工的編程工具。我們?cè)诰幋a的環(huán)節(jié)不能夠用AI替代人力，但諸如編寫(xiě)設(shè)計(jì)書(shū)、軟件測(cè)試等環(huán)節(jié)短期就可以實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用落地，助力企業(yè)降本增行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59面已經(jīng)上線(xiàn)AI應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)書(shū)的自動(dòng)化編寫(xiě)以及單體工程的自動(dòng)化測(cè)試。除遠(yuǎn)成辦公能力降低成本外，自動(dòng)化軟件服務(wù)是公司毛利率遠(yuǎn)高于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的關(guān)鍵因素。公司目前服務(wù)器直連日本客戶(hù)，未來(lái)有望通過(guò)37：公司已在詳細(xì)設(shè)計(jì)書(shū)編寫(xiě)和后續(xù)測(cè)試階段實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單自動(dòng)化導(dǎo)致在與現(xiàn)有供應(yīng)商大多是長(zhǎng)期的合作。日本客戶(hù)認(rèn)為新企業(yè)合作存在高風(fēng)險(xiǎn)，擔(dān)心新企業(yè)的管理能力、交付能力、合規(guī)性等，與新企業(yè)合作所付出的盡調(diào)成本是他們所不愿意承擔(dān)的。他們不愿意看到供應(yīng)商因利潤(rùn)空間被壓縮而失去長(zhǎng)期的合作伙伴。因此，日本客戶(hù)是不會(huì)因?yàn)楣?yīng)商的利潤(rùn)率高而對(duì)其降價(jià)，反而會(huì)認(rèn)為他們選擇了一家優(yōu)秀的供應(yīng)商。公司的商業(yè)模式非純?nèi)肆ν獍?，而是解決方案外包，軟件服務(wù)公司交付的是系統(tǒng)而非勞動(dòng)力，只不過(guò)這個(gè)系統(tǒng)的定價(jià)是由社會(huì)平均勞動(dòng)量決定合同中規(guī)定的人力，因此有效率提升的可能。因此大多數(shù)的解決方案外與代碼編寫(xiě)，有15%的前公司的成長(zhǎng)瓶頸不在需求端，而在供給端。假設(shè)未來(lái)公司業(yè)務(wù)上述環(huán)節(jié)由人工智能替代，公司有望依托現(xiàn)有團(tuán)隊(duì)承接更多的業(yè)務(wù)，打開(kāi)成長(zhǎng)行業(yè)專(zhuān)題研究ofof594.AI加持，設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件將實(shí)現(xiàn)降本增效4.1.AI對(duì)于設(shè)計(jì)效率提升大有裨益4.1.1.AIGC降低設(shè)計(jì)軟件使用門(mén)檻AI僅限于為用戶(hù)提出建議并代替部分重復(fù)性設(shè)計(jì)工部分負(fù)擔(dān)，并不能降低軟件使用門(mén)檻。以最新發(fā)布的對(duì)圖形文件的所有操作并對(duì)工作流程和操作提供建議，‘SmartBlocks’能夠根據(jù)之前繪圖的放置位置對(duì)新的block進(jìn)行自動(dòng)放置。這些功能對(duì)D用腳本語(yǔ)言MAXScript，以及用于AutoCAD平臺(tái)二次開(kāi)發(fā)軟件包行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59GitHub首席執(zhí)行官ThomasDohmke稱(chēng)，雖然自動(dòng)補(bǔ)全代碼已經(jīng)大大提升開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力，而全新的CopilotX能將開(kāi)發(fā)人員的生產(chǎn)力提升AI代碼編寫(xiě)和繪圖，大大降低使用難度。同時(shí)，設(shè)計(jì)人員也可以直接利用AI省去重復(fù)性的設(shè)計(jì)工作，提4.1.2.AIGC將進(jìn)一步提升生成式設(shè)計(jì)的能力I的時(shí)間內(nèi)探索更多設(shè)計(jì)選項(xiàng)，提高設(shè)計(jì)效率。傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法依賴(lài)于限制比如材料類(lèi)型、功能要求、性能限制、成本限制等信息，快速生成CAD決方案，而無(wú)需人工干預(yù)。設(shè)計(jì)師可以在短時(shí)間內(nèi)探索大量可能性，快速縮小選擇范圍并選擇更優(yōu)的解決方案。簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)流程，也有助于設(shè)計(jì)師能夠更快地做出決策提通過(guò)生成技術(shù)可以最大限度地降低成本并優(yōu)化性能。生成技術(shù)根據(jù)用戶(hù)要求和限制去創(chuàng)建優(yōu)化的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，而不是先制作幾何圖形再驗(yàn)證，所以設(shè)計(jì)會(huì)針對(duì)最小成本和重量等目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。這種方法能夠有效的減行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59會(huì)出現(xiàn)包括設(shè)計(jì)師和工程師難以發(fā)現(xiàn)的更好的獨(dú)特的解決方案，提高設(shè)Dreamcatcher。Dreamcatcher能夠基于設(shè)計(jì)師的要求，提供大量的解決方案和策略設(shè)計(jì)，并且設(shè)計(jì)師可以直接在設(shè)計(jì)空間里進(jìn)行調(diào)整。團(tuán)隊(duì)目DPTC的Creo同樣擁有生成式設(shè)計(jì)模塊GDX(GenerativeDesign和可持續(xù)性目標(biāo)。同時(shí)，他們可以一次性獲得正確的設(shè)計(jì)，而無(wú)需與分行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59創(chuàng)造更好的產(chǎn)品并更快地進(jìn)入市場(chǎng)。這也解放了分析師，使他們能夠?qū)eoAI實(shí)現(xiàn)精確轉(zhuǎn)換IC，的率先采用并取得顯著成效。瑞薩電子在減少功能覆蓋盲區(qū)方ofof59A4.2.AIGC將有效提升工業(yè)生產(chǎn)效率4.2.1.西門(mén)子與微軟攜手利用AIGC提升工業(yè)生產(chǎn)力西門(mén)子與微軟合作，共同為AIGC在工業(yè)方面的運(yùn)用樹(shù)立標(biāo)桿。2023(AIGC)改進(jìn)其工業(yè)控制工作流程，持續(xù)提升效率并推動(dòng)創(chuàng)新。門(mén)的協(xié)作能力。雙方將西門(mén)子的產(chǎn)品生命周期管理(PLM)軟件西門(mén)子和微軟還將合作幫助軟件開(kāi)發(fā)人員和自動(dòng)化工程師加快可編程邏輯控制器(PLC)的代碼生成。工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)可以使用自然語(yǔ)言輸入生成PLC代碼，從而減少時(shí)間成本并降低錯(cuò)誤率。同時(shí)還有助于維護(hù)西門(mén)子與微軟還會(huì)借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)等工業(yè)AI，使得質(zhì)量管理團(tuán)隊(duì)能夠行業(yè)專(zhuān)題研究ofof594.2.2.AIGC能夠優(yōu)化并生成3D打印方案，降低使用門(mén)檻40of40of594.3.設(shè)計(jì)與工業(yè)軟件主流玩家均加速布局AI，并已取得一定成效4.3.1.廣聯(lián)達(dá)：AIGC技術(shù)已被用于其核心產(chǎn)品成技術(shù)，利用大模型技術(shù)提供智能組價(jià)和智能算量等服務(wù)。施工業(yè)務(wù)方施工蜂鳥(niǎo)盒子產(chǎn)品，助力蜂鳥(niǎo)系統(tǒng)成功入選工信部《國(guó)家人工智能創(chuàng)新區(qū)域繼續(xù)擴(kuò)大領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，在英國(guó)、德國(guó)、意大利等重點(diǎn)拓展區(qū)域保持良的增長(zhǎng)勢(shì)頭。行業(yè)專(zhuān)題研究41of41of59AI業(yè)務(wù)中，概念設(shè)計(jì)的階段之前是由設(shè)計(jì)師做創(chuàng)意，然后一筆一筆畫(huà)出來(lái)，未來(lái)可以讓AI模擬人的創(chuàng)意快速索，在一些項(xiàng)目上已經(jīng)進(jìn)行了初步的試用，但整體上仍處于較早期的階幾十上百種的方案比選相比目前僅有幾種方案的對(duì)比有更大的價(jià)值量。流程的效率。DaisyAI是第一款由人工智能(AI)提供支持的木材設(shè)計(jì)DDaisy來(lái)生成詳細(xì)的平面圖，減少了地基中使用的混凝土，降低施工成42of42of594.3.2.中望軟件：已推出AI驅(qū)動(dòng)的生成式設(shè)計(jì)功能直接輸入大腦對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。使用大量虛擬模型可以縮短訓(xùn)練時(shí)間，降A(chǔ)PEX海量數(shù)據(jù)助力大模型訓(xùn)練從而優(yōu)化工程裝置。2022年11月，公計(jì)平臺(tái)。其基于機(jī)理模型打通了工藝設(shè)計(jì)到工廠運(yùn)行的數(shù)據(jù)流程，實(shí)現(xiàn)了工藝模擬、工藝瓶頸分析和運(yùn)行優(yōu)化等功能，提供從工程設(shè)計(jì)、工廠數(shù)字孿生、生產(chǎn)運(yùn)行到全生命周期運(yùn)維的智能化運(yùn)營(yíng)解決方案。通過(guò)I43of43of59該軟件可以實(shí)現(xiàn)從邊緣端到大規(guī)模集群部署，滿(mǎn)足流程工業(yè)全業(yè)務(wù)域AI習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI算法圖形化組實(shí)現(xiàn)了從算法組態(tài)到應(yīng)用場(chǎng)景組態(tài)的突破。其已在化工、水泥、新材料等領(lǐng)域的操作尋優(yōu)、智能決策、故障診斷等場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)閉環(huán)應(yīng)用，取得5.AI大模型背景下網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)遇與產(chǎn)業(yè)并存，各方加速布局AI。如今移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算在企業(yè)中的應(yīng)用日益普及，攻擊面也相統(tǒng)的靜態(tài)防御解決方案未必能對(duì)此有效檢測(cè)以及阻斷。另外，網(wǎng)絡(luò)攻擊CyberattackasaService普及，攻擊者自身不后這些信息被用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的襲擊。人工智能驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)還可以配置為為了應(yīng)對(duì)這一前所未有的挑戰(zhàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能工具和方法不斷發(fā)展，以更有效和高效的威脅檢測(cè)和威脅消除功能，幫助信息安全團(tuán)隊(duì)保服行業(yè)專(zhuān)題研究44of44of59保證也十分重要。在此方面，既要能應(yīng)對(duì)利用大模型等AI技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，又要保證大模型本身的安全性。要考慮前者的原因是，大模型降低了黑客代碼和攻擊策略設(shè)計(jì)的門(mén)檻，使得攻擊成本降低。要考慮后者的原因是，大模型本身的對(duì)齊、可解釋性等問(wèn)題使得其應(yīng)用存圖51：OpenAI發(fā)布了安全地部署和使用人工智能系統(tǒng)的六大策略綜上，新技術(shù)浪潮下的網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)需要考慮四重安全。第一步是做好傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)，第二類(lèi)是用人工智能相關(guān)算法或大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全段要保證AI大模型賦能證大模型輸出的AI能力的原生安全(在當(dāng)前對(duì)齊、可解釋性等問(wèn)題尚安全風(fēng)險(xiǎn)不能被AI放大)。最后，5.1.2.網(wǎng)絡(luò)安全與人工智能技術(shù)結(jié)合具備天然優(yōu)勢(shì)要弄清楚AI在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域中的作用，首先要回顧下網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品本行業(yè)專(zhuān)題研究45of45of59身的構(gòu)建思路。網(wǎng)絡(luò)安全的構(gòu)建思路以紅藍(lán)對(duì)抗為角度，即根據(jù)黑客攻擊的時(shí)間順序來(lái)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的防護(hù)。首先要進(jìn)行最大化收斂互聯(lián)網(wǎng)上的暴露面，第二步是對(duì)邊界的防護(hù)，也就是根據(jù)暴露內(nèi)容部署相應(yīng)的安全問(wèn)題防護(hù)以加固邊界，接著要進(jìn)行區(qū)域控制，即監(jiān)控手段建設(shè)，最后一步的產(chǎn)品防護(hù)架構(gòu)如下所示力可以基于人工智能算法得到增強(qiáng)。前期的資產(chǎn)產(chǎn)品部署，而與傳統(tǒng)的軟件驅(qū)動(dòng)或手動(dòng)方法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可通過(guò)結(jié)合來(lái)自主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和云上的反惡意軟件組件的大量數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)惡意軟件檢測(cè)；深度學(xué)習(xí)使用大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，此舉也能助力防子郵件、含有隱藏內(nèi)容的電子郵件，以及來(lái)自新形成域的通信，這有助式；深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可以用于發(fā)現(xiàn)隱藏或潛在的模式，并隨著時(shí)間的推移變得以E態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)是AI技術(shù)應(yīng)用的重要場(chǎng)景之一。面對(duì)越來(lái)越專(zhuān)業(yè)的惡意擊，已無(wú)法再用傳統(tǒng)的邊界隔離理念、日漸臃腫的攻擊特征庫(kù)與黑客變的滲透技術(shù)、隱蔽的信道相抗衡了。因此，通過(guò)態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)調(diào)動(dòng)46of46of59各類(lèi)單點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品來(lái)形成安全合力十分有效，因?yàn)楸举|(zhì)上講，網(wǎng)絡(luò)安全就是發(fā)生在虛擬世界的攻防戰(zhàn)，速度為王，而態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)的作用這個(gè)過(guò)程本就是人工智能的智能研判、決策分析的用武之地。例如，對(duì)示安全威脅與事件，利用關(guān)聯(lián)分析、威脅情報(bào)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)降低安全告警數(shù)量與誤報(bào)，融合資產(chǎn)、漏洞等上下文信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全整體態(tài)勢(shì)為應(yīng)對(duì)海量的告警以及高級(jí)持續(xù)性威脅(APT)，網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)也需要人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高效率。人工智能在安全運(yùn)營(yíng)中的其中一大作用是協(xié)助安全分析師的工作，畢竟它不太可能完全取代有經(jīng)驗(yàn)的人類(lèi)。反之，人工智能可以專(zhuān)注于比人類(lèi)擅長(zhǎng)的領(lǐng)域去協(xié)助人類(lèi)，如分析大數(shù)據(jù)、替人類(lèi)進(jìn)行繁瑣且重復(fù)的任務(wù)，以便分析師能夠發(fā)揮更復(fù)雜的用戶(hù)行為分析工具(UserbehaviorAnalytics,UBA)可以持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析用戶(hù)活動(dòng)、系統(tǒng)安全變化、網(wǎng)絡(luò)流量和對(duì)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)檢測(cè)和標(biāo)記異常情況，使得該威脅對(duì)環(huán)境造成破壞之前，企業(yè)可以把未知的威營(yíng)團(tuán)隊(duì)在AI工具協(xié)助下，可以采取更積極的策略，對(duì)事件作出相應(yīng)反應(yīng)。并且在事件響應(yīng)方面，相對(duì)于人工處理，基于人工智能的安全工具一旦發(fā)現(xiàn)威脅就可以對(duì)研究5.1.3.大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)業(yè)的供給側(cè)和需求側(cè)帶來(lái)巨大變化解語(yǔ)言意圖并根據(jù)意圖進(jìn)行任務(wù)分配，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)話(huà)、計(jì)算、制圖等能力，具有語(yǔ)言體系且流程性工作的占比較大的工作環(huán)節(jié)能被大模型所賦能。同時(shí)，出于工程落地難度及性?xún)r(jià)比考慮，大模型更適合用于規(guī)模較營(yíng)涉及大量流程性工作，部分環(huán)節(jié)人力需求較多，而大模型的應(yīng)用有望行業(yè)專(zhuān)題研究47of47of59在安全運(yùn)營(yíng)中心(SOC)場(chǎng)景中降低安全服務(wù)人員的數(shù)量，實(shí)現(xiàn)降本增效。例如在用戶(hù)行為分析(UEBA)方面，傳統(tǒng)的SIEM是基于特征和規(guī)則進(jìn)行分析，而用戶(hù)行為超越了規(guī)則和相關(guān)性，可通過(guò)大模型的賦能研究攻擊者行為模式，從而更加有效地檢測(cè)內(nèi)部威脅、針對(duì)性攻擊和欺件的警報(bào)并在受影響的系統(tǒng)上自動(dòng)執(zhí)行應(yīng)對(duì)操作，大模型的代碼生成能需求側(cè)方面，大模型被用于攻擊而催生出新的安全需求。例如，據(jù)Darktrace發(fā)現(xiàn)，自ChatGPT發(fā)布，網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)電子郵件的平均語(yǔ)言復(fù)雜度上升了17%。釣魚(yú)郵件數(shù)量顯著上升且語(yǔ)言復(fù)雜度快速上升的情形下，郵件安全領(lǐng)域正在發(fā)生變革——從“安全”電子郵件網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)為智能AI方法，只有深入了解每個(gè)員工的日?；?dòng)，才能準(zhǔn)確確定電子郵件是否歸屬其收件箱。另外，雖然直接要求ChatGPT生成攻擊代碼是大模型所拒絕的，但這一規(guī)則并非無(wú)法繞過(guò)，通過(guò)對(duì)生成惡意代碼的要求進(jìn)行修飾，可以規(guī)避ChatGPT的安全措施，達(dá)到曲線(xiàn)實(shí)現(xiàn)生成惡意代碼的目的，更為嚴(yán)重的是惡意人員無(wú)需任何編程經(jīng)驗(yàn)就能夠通過(guò)ChatGPT編寫(xiě)惡意軟件。AI5.1.4.大模型輸出的AI能力要有原生的安全性要，本質(zhì)上是因?yàn)锳I大模型作為一個(gè)工具，應(yīng)當(dāng)幫助人們而不是取代人們或?qū)θ祟?lèi)社會(huì)造成傷害。基于安全的大模型，其對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的賦能的有效性才能得到充“安全的AI”(AISafety)思想是致力于構(gòu)建安全的大模型，模型安全需要重點(diǎn)考慮三大因素。AISafety的具體內(nèi)容包括：與人類(lèi)意圖對(duì)齊(Alignment)、可解釋性(Interpreferability)、魯棒性(Robustness)。其中，對(duì)齊(Alignment)要求AI系統(tǒng)的目標(biāo)要和人類(lèi)的價(jià)值觀與利益相保持一致，但AI對(duì)齊的實(shí)現(xiàn)也存在三方面挑戰(zhàn)，一是選擇合適的價(jià)值A(chǔ)I統(tǒng)中，三是選擇合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；可解釋性是指對(duì)模型內(nèi)部機(jī)制的理解以及對(duì)模型結(jié)果的理解；魯棒性可以理行業(yè)專(zhuān)題研究48of48of59、魯棒性的詳細(xì)解釋如下所示安證券研究的模型改善是基本要求。發(fā)布前的嚴(yán)格測(cè)試包括聘請(qǐng)外部專(zhuān)家進(jìn)行反饋，I應(yīng)用于程序中，這有助于監(jiān)測(cè)濫用情況并采取行動(dòng)，建立緩解措施以應(yīng)要從本質(zhì)上保證大模型輸出的AI能力的安全，就要首先明確大模型系統(tǒng)全生命周期的機(jī)理。構(gòu)建大模型的生命周期一般可以分為五個(gè)階段：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型推理和系統(tǒng)集成。每個(gè)階段都容易受到不同的安全威脅。其中，在數(shù)據(jù)收集階段，針對(duì)硬件采集的代表性攻擊方式是通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)或篡改傳感器提供的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行傳感器欺騙段常常出現(xiàn)的攻擊方式是對(duì)抗攻擊。以上前四個(gè)階段的安全保障是大模行業(yè)專(zhuān)題研究49of49of59數(shù)據(jù)防泄漏(DLP)是企業(yè)客戶(hù)目前絕對(duì)的頭號(hào)安全需求。三星半導(dǎo)體工廠的員工在將源代碼輸入ChatGPT以識(shí)別和消除錯(cuò)誤并優(yōu)化程序的工使用AI聊天機(jī)器人總結(jié)會(huì)議記錄，導(dǎo)致該會(huì)議記錄被泄露。上述數(shù)基于人類(lèi)反饋機(jī)制，可以一定程度上保證大模型數(shù)據(jù)源的安全、隱私性以及準(zhǔn)確性。在訓(xùn)練模型中，可以通過(guò)在最大可行情況下刪除訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的個(gè)人信息，并且調(diào)整模型以拒絕對(duì)私人個(gè)人信息的請(qǐng)求，從而響應(yīng)個(gè)人從其數(shù)據(jù)集中刪除其個(gè)人信息的要求。這些步驟可以最大限度地提高了GPT-4的事實(shí)準(zhǔn)確性，從而GPT-4產(chǎn)生真實(shí)內(nèi)容的可能性比5.1.5.大模型本身的安全防護(hù)也同等重要AI應(yīng)用的系統(tǒng)集成不僅涉及人工智能技術(shù)本身的安全風(fēng)險(xiǎn)，還涉及車(chē)載系統(tǒng)、網(wǎng)火墻公司。ArthurSheild是首個(gè)用于大語(yǔ)言模型的防火墻，幫助公毒的且攻擊性的或有問(wèn)題的語(yǔ)言生成、防止幻覺(jué)、用戶(hù)惡意提示以及防行業(yè)專(zhuān)題研究ofof59ArthurSheild型防火墻的能力矩陣如下所示資料來(lái)源：安全內(nèi)參，國(guó)泰君安證券研究ArthurSheild構(gòu)如下所示M觀測(cè)性供應(yīng)商的需求。大模型還有一些區(qū)別于其他軟件開(kāi)發(fā)公司的安全平臺(tái)是一種基于軟件的非侵入式平臺(tái)，主要用于監(jiān)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)全的可見(jiàn)性。平臺(tái)基于不需要訪(fǎng)問(wèn)客戶(hù)數(shù)據(jù)或知識(shí)產(chǎn)權(quán)的云架構(gòu)，在不行業(yè)專(zhuān)題研究ofof5961：HiddenLayer是在理解機(jī)器學(xué)習(xí)特點(diǎn)基礎(chǔ)上進(jìn)行安全防御5.2.AI網(wǎng)絡(luò)安全市場(chǎng)高速增長(zhǎng)，海外巨頭布局迅速據(jù)保護(hù)的擔(dān)憂(yōu)不斷增加以及網(wǎng)絡(luò)攻防對(duì)抗持續(xù)升級(jí)等因素推動(dòng)著AI在網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的發(fā)展，越來(lái)越多的網(wǎng)絡(luò)安全廠商加大對(duì)AI安全市場(chǎng)的年AI在網(wǎng)絡(luò)安全市場(chǎng)規(guī)模為224億美元，預(yù)計(jì)到2028年將達(dá)到賦予安全專(zhuān)業(yè)人員洞察環(huán)境變化與態(tài)勢(shì)，快速檢測(cè)和響應(yīng)威脅，持續(xù)學(xué)云正式發(fā)布GoogleCloudSecurityAIWorkbench，該產(chǎn)品基于新型安全與平臺(tái)合作可緩解威脅數(shù)據(jù)和使用眾多安全工具所帶來(lái)的日常安全運(yùn)ofof59安證券研究海外頭部安全廠商也持續(xù)加碼AI相關(guān)產(chǎn)品應(yīng)用。IBMSecurityQradarSuiteAI響應(yīng)利用AI進(jìn)行事件調(diào)查響應(yīng)的解決方案，可以完全自動(dòng)化完成通常由經(jīng)驗(yàn)豐富的安全分析人員處理的安全運(yùn)營(yíng)流程，因而能夠跨廣泛的攻擊面AI加碼5.3.1.奇安信：把握AI新機(jī)遇，深入探索網(wǎng)絡(luò)安全藍(lán)海智能(AIGC)技術(shù)，公司結(jié)合“內(nèi)生安全”理念，利用多年以來(lái)的海量安安全產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、威脅檢測(cè)、漏洞挖掘、安全運(yùn)營(yíng)及自動(dòng)化、攻防對(duì)抗、反病毒、威脅情報(bào)分析和運(yùn)營(yíng)、涉網(wǎng)犯罪分析等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。奇安信在AI技術(shù)賦能安全方向成果頗豐，其研究成果廣泛應(yīng)用于公司產(chǎn)品中，在數(shù)據(jù)挖掘、異常檢測(cè)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析中都成功使用了深度學(xué)習(xí)理念主要由三部分組成批建設(shè)“軟件安全國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)”。平臺(tái)的目標(biāo)是解ofof59量復(fù)雜軟件的安全問(wèn)題，持續(xù)研究基于人工智能快速發(fā)現(xiàn)軟件安全問(wèn)題的方法，以夯實(shí)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。截至2022年，奇安信擁有187項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人工智能相關(guān)專(zhuān)利，是目前擁有最多相關(guān)專(zhuān)利的網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)。這些專(zhuān)利技術(shù)，將在軟件安全國(guó)家新一代開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)智能開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)——OpenI啟智社區(qū)也正式牽手。此次合作，奇安信OpenI分析用戶(hù)提供代碼智能安全檢測(cè)服務(wù)、風(fēng)險(xiǎn)智能判別及處置服務(wù)、安全智能分析據(jù)庫(kù)管理均需用到AI技術(shù)?；谠撔峦瞥龅娜庐a(chǎn)品體系架構(gòu)，可以全面提升性能、可靠性、安全和運(yùn)維管理方面的能力，并把這個(gè)能力稱(chēng)究AIOps本學(xué)習(xí)技術(shù)，僅依賴(lài)少量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)即可以充足的算力構(gòu)建AI模型，該模型在線(xiàn)下場(chǎng)景中