2024 電子專題研究：AI大模型需要什么樣的硬件

證券研究報告電子華泰證券華泰研究2024年6月21日|中國內地專題研究華泰觀點：關注AI大模型x硬件的兩條思路從22年11月OpenAI推出ChatGPT至今，我們看到Chatbot應用的能力不斷增強，從最初的文字問答，迅速向具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動能力的AlAgent發(fā)展。我們認為端側智能是大模型發(fā)展的重要分支。建議投資人沿著：1)大模型如何賦能終端，2)終端如何解決大模型普及難點兩條思路，尋找硬件的落地機會。我們看好1)AppleIntelligence推動蘋果用戶換機，2)交互能力提升推動輕量級AR開始普及，3)隱私保護需求推動辦公用PCAI化等三大機會。大模型的應用能力最初功能僅限于文字問答，此后逐漸引入圖像理解、文生圖功能，并通過GPTStore拓展功能，形成了AIAgent雛形，近期GPT-4o則實現(xiàn)了具備情感的互動。用戶數(shù)方面，根據(jù)Similarweb,24年5月ChatGPT的PC+移動端獨立訪客數(shù)達到3億，在全球所有網(wǎng)站中排名第22。我們認為大模型的演進方向是智能化和自動化程度逐漸提升，最終形態(tài)是AlAgent,具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動能力。觀點#1:AppleIntelligence推動蘋果用戶換機，利好產(chǎn)業(yè)鏈業(yè)績增長6/11,蘋果WWDC2024大會推出由蘋果自研的端側大模型、云端大模型、以及OpenAI的ChatGPT組成的全新智能系統(tǒng)AppleIntelligence。從功能上來講，和OpenAl,Google的現(xiàn)有功能差異不大，但由于此類功能只在iPhone15pro/max及以后系列搭載，有望推動蘋果用戶換機。根據(jù)IDC數(shù)字，蘋果2023年銷量2.34億臺，華泰預測蘋果2024年銷量下降8.2%到2.15億臺。根據(jù)BankMyCell數(shù)字，2024年蘋果手機活躍用戶14.6億人，對應目前換機周期6.23年，如果AppleIntelligence能夠縮短換機周期3個月，可以帶動約1000萬臺新機銷售。蘋果產(chǎn)業(yè)鏈相關公司包括立訊、鵬鼎、環(huán)旭、水晶光電、藍思、東山精密、比電、鴻騰、瑞聲、長電等。觀點#2:交互能力提升推動輕量AR普及AR/VR被認為有望替代手機成為下一代移動終端。但由于缺少觸摸屏，人機交互困難一直是困擾其發(fā)展的一大難點。從最近谷歌推出的ProjectAstra以及Meta的雷朋眼鏡中我們看到，大模型所具備的圖像理解、語音交互，以及根據(jù)語音交互結果進行的執(zhí)行能力有望大幅度提高AR眼鏡的交互能力。目前具身智能的發(fā)展仍處于非常早期的階段，但是大模型所具備的以上能力有望大幅提高機器人對環(huán)境的理解能力，以及根據(jù)理解結果控制關節(jié)等的執(zhí)行能力。相關標的包括：Meta,奕瑞，龍旗，舜宇，水晶光電，歌爾。觀點#3:隱私保護需求推動辦公用PCAI化23年3月，微軟推出面向Office的Microsoft365Copilot以來，以辦公助手為切入點，重塑包括Word、Excel、Powerpoint等通用辦公軟件，以及Dynamics套件等專業(yè)軟件在內的生產(chǎn)力工具矩陣，向數(shù)據(jù)協(xié)同、功能聯(lián)動的方向發(fā)展。如何保護自身私域數(shù)據(jù)的安全是企業(yè)導入微軟Copilot的主要痛點之一。24年5月，微軟推出Copilot+PC,通過在終端側部署輕智能創(chuàng)作、文生圖等企業(yè)的基本辦公需求，是大模型時代生產(chǎn)力工具的主要支點。我們認為2025年AIPC滲透率有望大幅提升。電子電子增持(維持)行業(yè)走勢圖電子----滬深300重點推薦,華泰研究目標價立訊精密環(huán)旭電子水晶光電東山精密比亞迪電子瑞聲科技舜宇光學科技歌爾股份資料來源：華泰研究預測風險提示：AI及技術落地不及預期；硬件產(chǎn)品銷售不及預期，服務業(yè)務用戶增速放緩。本研報中涉及到未上市公司或未覆蓋個股內容，均系對其客觀公開信息的整理，并不代表本研究團隊對該公司、該股票的推薦或覆蓋。正文目錄摘要：大模型能力提升不斷解鎖新的應用場景 3大模型應用#1:從Chatbot到AIAgent,個人助理重塑手機應用生態(tài) 6AI手機：AI大模型驅動軟硬件升級 8 大模型應用#2:生產(chǎn)力工具的AI化有望推動新一輪PC換機周期 辦公：微軟、谷歌引領產(chǎn)品矩陣全面AI化 PC:AIPC24年下半年滲透率有望持續(xù)提升 大模型應用#3:AI大模型推動具身智能技術加速迭代 大模型應用#4:大模型是推動云計算發(fā)展的“錨” 大模型應用#5:大模型賦能搜索和廣告等互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)業(yè)務 廣告：AI算法優(yōu)化推送機制，生成式AI實現(xiàn)自動化廣告制作 海外：微軟&OpenAI與谷歌領先，Meta選擇開源的防御性策略 微軟&OpenAI:閉源模型全球領先，大模型產(chǎn)品化處于前沿 谷歌：閉源模型全球領先，自有業(yè)務生態(tài)及AI潛在落地空間廣闊 Meta:Llama開源模型領先 國內大模型：格局清晰，閉源追趕GPT-4,開源具備全球競爭力 百度：文心大模型持續(xù)迭代，B/C端商業(yè)化穩(wěn)步推進 阿里巴巴：通義大模型開源閉源兼具，落地行業(yè)廣泛 騰訊：混元大模型賦能自身業(yè)務生態(tài)實現(xiàn)智能化升級 風險提示 圖表1:AI大模型如何賦能各行業(yè)圖表1:AI大模型如何賦能各行業(yè)過去一年，大模型能力的發(fā)展速度超出我們預期。以衡量LLM的常用的多語言理解均值評測標準(MMLU)為例，2021年底全球最先進大模型的MMLU5-shot得分剛達到60%,2022年底超過70%,而2023年底已提升至超過85%。在語言能力之外，AI大模型的多模態(tài)能力也快速提升。2023年初，主流閉源大模型通常為純文本的LLM。2023年至今，閉源模型的多模態(tài)能力具有大幅度提升，目前主流閉源大模型通常具備圖像理解、圖像生成能力。部分最前沿的閉源大模型，例如GPT-4o、谷歌Gemini,支持的模態(tài)更加多元，能夠理解文本、圖像、音頻、視頻(幀),并生成文本、圖像、音頻。2022年9月，紅杉資本預計還需要近十年的時間，大模型才能實現(xiàn)實習生級別的代碼生成、好萊塢質量的視頻和區(qū)別于機械聲的人類質量語音，但是實際進展遠超當時預期，Sora已經(jīng)能夠生成60s的高質量視頻，GPT-40和谷歌Gemini都已經(jīng)能夠實現(xiàn)具備感情的實時人機語音交互。我們看到，隨著大模型能力的不斷增強，AI的作用不斷深化，生成式AI新的應用不斷被解鎖。通過對AI在搜索、電商零售、辦公、金融法律、影視游戲，醫(yī)藥、教育、汽車等行業(yè)應用前景的分析，我們認為，AI應用的落地節(jié)奏或與行業(yè)數(shù)字化程度成正比，我們看到AI大模型在互聯(lián)網(wǎng)(搜索+廣告營銷)、辦公、金融等領域率先迎來“iPhone時刻”。其中最值得關注的應用包括：1)文本生成在電商、金融、醫(yī)療等行業(yè)替代傳統(tǒng)客服；2)文本和圖像生成在辦公、廣告營銷、金融、影視游戲等領域成為下一代生產(chǎn)力工具；3)蛋白質生成能力拓寬人類探討世界的范圍，特別是在新藥開發(fā)上的應用前景。增效降本文本生成代碼生成圖像生成語音生成視頻生成蛋白質生成搜索電商零售營銷文案、客服營銷圖片辦公代碼生成AI作圖落地金融法律研報、文書生成金融客服進展影視游戲游戲代碼影視、游戲制作新藥發(fā)現(xiàn)教育課件生成課件生成課件生成汽車硬件是大模型的重要載體，什么是AI大模型時代的最佳硬件形態(tài)是投資人最關心的話題之1)大模型如何賦能終端，2)終端如何解決大模型普及難點兩條思路，尋找硬件的落地機PCPC智能手機ARVR智能電動車機器人通用智能?硬件形態(tài)相關公司交互系統(tǒng)思考行動感知大模型如何賦能終端：交互能力提升(輕量級AR),代碼執(zhí)行(具身智能)。AR/VR一直被認為有望替代手機成為下一代移動終端。但由于缺少觸摸屏，人機交互困難一直是困擾AR/VR發(fā)展的一大難點。從最近OpenAI推出的GPT-4o、谷歌推出的ProjectAstra以及Meta的雷朋眼鏡中我們看到，大模型所具備的圖像理解、語音交互，以及根據(jù)語音交互結果進行的執(zhí)行能力有望大幅度提高AR/VR產(chǎn)品的交互能力。另外，雖然目前具身智能的發(fā)展仍然處于非常早期階段，但是大模型所具備的以上能力，也有望提高機器人對環(huán)境的理解能力，以及根據(jù)理解結果控制關節(jié)等的執(zhí)行能力。終端如何解決大模型痛點：隱私保護(AIPC)。23年3月，微軟推出面向Office的Microsoft365Copilot以來，以辦公助手為切入點，重塑包括Word、Excel、Powerpoint等通用辦公軟件，以及Dynamics套件等專業(yè)軟件在內的生產(chǎn)力工具矩陣，向數(shù)據(jù)協(xié)同、功能聯(lián)動的方向發(fā)展。如何保護自身私域數(shù)據(jù)的安全是企業(yè)導入微軟Copilot的主要痛點之前提下，能夠實現(xiàn)會議紀要、文檔總結、PPT智能創(chuàng)作、文生圖等企業(yè)的基本辦公需求，是大模型時代生產(chǎn)力工具的主要支點。我們認為2025年AIPC滲透率有望大幅提升。終端如何解決大模型痛點：高頻使用(AI手機)。手機是人們日常生活最高的交互終端，具有普及率高、使用頻率高，考慮終端算力、存力以及客戶應用需求等因素，手機已經(jīng)成為AI大模型在C端落地的重要設備。去年底至今，隨著三星GalaxyS24、GooglePixel8等語音助手、修圖、寫作助手等功能成為主流。蘋果通過Siri,將AI當作手機不同App之間聯(lián)系的工具，而不是像此前三星和谷歌的AI應用更側重于讓AI去完成單一特定任務。未來AI軟件由誰付費或發(fā)展成手機品牌商、芯片廠商、軟件廠商、消費者的四方博弈，但隨著token成本的下降和蘋果較大的優(yōu)質用戶基數(shù)，模型API成本或持續(xù)下降，并推動應用加速普及，AI手機滲透率有望持續(xù)提升，形成正向循電子回顧2024年至今股價表現(xiàn)，受益于AI對云計算、軟件、廣告等業(yè)務的拉動，大模型/云服務板塊公司(微軟、谷歌、Meta、騰訊、商湯)普漲，其中Meta漲幅超過40%,騰訊漲幅超過30%,谷歌漲幅超過20%。智能硬件中，各品牌競逐AI手機，2023年底至今，多款搭載AI功能的安卓新機面世，小米年初至今漲幅達到18.7%,蘋果漲11.6%。自2023年底開始，多品牌密集發(fā)布AIPC產(chǎn)品，聯(lián)想年初至今漲10.3%,疊加AIPC產(chǎn)業(yè)鏈公司同時受益于AI服務器邏輯，戴爾漲幅達到96.6%。AI是汽車智能化階段競爭的關鍵，但受制于競爭加劇、銷量承壓，智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈普跌。人形機器人方面，優(yōu)必選漲72.6%。股票代碼公司名稱收盤價(當?shù)刎泿?市值(億元人民幣)張跌幅YTD大模型/云服務MSFTUSEquity微軟446.34236,02240.319.1%GOOGLUSEquity谷歌54,49128.025.5%METAUSEquityMeta499.4990,14328.222.820.06.7700HKEquity騰訊387.6033,2543.2%9988HKEquityBIDUUSEquity20HKEquity阿里巴巴百度商湯科技73.4090.872,273403-8.9 -21.2 1.69.11.52.00.90.92.20.82.4-0.8%23.7%硬件AIPCDELLUSHPQUSEquityEquity戴爾HPQ36.757,5272,55926.121.40.70.70.6na24.2%992HKEquity聯(lián)想0.32357TTEquity華碩512.008530.64.6%603296CHEquity華勤技術57.192.2600584CHEquity長電科技31.0838.54.1%002156CHEquity通富微電24.09370.840.02.34.2%2353TTEquity宏碁47.9540.5433.030.823.325.620.20.60.70.60.60.50.52.0na4.3-7.9%0.0%603341CHEquity龍旗科技Al手機/ARVRAAPLUSEquity蘋果214.29233,78834.131.757.147.444.3GOOGLUSEquity谷歌154,49128.025.5%METAUSEquityMeta499.4990,14328.222.820.06.741.4%005930KSEquity三星電子81,200.0025,32%4,22532.123.72.1002475CHEquity立訊精密37.268.2%002241CHEquity歌爾股份62249.32382CHEquity舜宇光學科技51.25-84.1656.0239.18.6nana27.3%002273CHEquity水晶光電22536.927.722.2%603341CHEquity龍旗科技688301CHEquity奕瑞科技40.5430.827.125.620.720.20.79.40.60.56.04.32.90.0%46.8%具身智能TSLAUSEquity特斯拉41,94665.369.48.6-25.6%MBLYUSEquityMobileye25.97-778.668.733.940.1%2015HKEquity理想-51.6%9866HKEquity蔚來34.25648-3.1-4.6-53.5%9880HKEquity優(yōu)必選9868HKEquity小鵬29.40-49.8-5.1-62.3-8.0-139.4-14.256.638.526.20.846.52.160.82.12.12.6%-48.1%注：2024年6月20日數(shù)據(jù)，預測數(shù)據(jù)來自彭博圖表4:A/H消費電子產(chǎn)業(yè)鏈公司(百萬元人民幣)主要產(chǎn)品代碼公司歌爾股份TWS耳機、VR、游戲機組裝，聲學、光學零部件立訊精密手機組裝、零部件鵬鼎控股PC軟板、高端HDI和SLP軟板，硬板，顯示模組，汽車結構件連接器信維通信手機天線/GPS/WIFI/手機電視/無線網(wǎng)卡/AP天線等長電科技芯片封裝水晶光電紅外濾光片、微棱鏡、薄膜光學面板藍思科技比亞迪電子組裝，結構件，智能產(chǎn)品，汽車零部件華勤技術手機、PC、服務器、Pad等產(chǎn)品組裝瑞聲科技揚聲器，麥克風，光學鏡頭，結構件，觸控馬達環(huán)旭電子SiP封裝長盈精密金屬結構件舜宇光學科技攝像頭鏡頭、模組順絡電子射頻電感、功率電感、車用磁性器件龍旗科技手機、平板、可穿戴產(chǎn)品組裝2,065攝像頭模組注：市值為2024年6月20日數(shù)據(jù)資料來源：,華泰研究電子華泰證券電子大模型應用#1:從Chatbot到AIAgent,個人助理重塑手機應用生態(tài)AI大模型的能力進步推動Chatbot在C端廣泛“出圈”。Chatbot(聊天機器人)通過自動化方式來處理和回復用戶輸入，可以模擬人類對話，通過文字或語音與用戶進行實時交互。2010年代，隨著NLP等技術的發(fā)展，Chatbot已經(jīng)在客服、營銷、企業(yè)信息服務等領域得到了廣泛應用。然而，由于語言理解及生成能力有限，因此Chatbot的落地范圍局限在B端特定服務型場景，并未誕生具有廣泛影響力的C端產(chǎn)品。2022年12月，ChatGPT在文本生成、代碼生成與修改、多輪對話等領域展現(xiàn)了大幅超越過去AI問答系統(tǒng)的能力，標志著Chatbot行業(yè)進入AI大模型時代。此后，Chatbot作為C端用戶體驗大模型門檻最低的產(chǎn)品，成為大模型廠商的“標配”,谷歌Bard、百度文心一言、阿里通義千問等產(chǎn)品在2023年紛紛推出。在文字對話功能之外，Chatbot功能隨著AI大模型能力的發(fā)展而迅速豐富。過去一年，我們看到，各大模型廠商的Chatbot產(chǎn)品普遍新增了圖像理解、文生圖功能，并且新增應用插件商店以拓展Chatbot功能。以ChatGPT為例，2023年9月，OpenAI將DALL-E3整合到ChatGPT中，從而支持文生圖功能。2024年1月，OpenAl正式上線應用商店GPTStore,當時用戶已經(jīng)創(chuàng)建超過300萬個GPTs,主要的GPTs涵蓋圖像生成、寫作、科研、編程軟件開發(fā)、教育、生產(chǎn)力工具和生活七大類別。GPTStore取代了此前的插件商店(2024年3月關閉),用戶不僅可以在平臺上分享自己創(chuàng)建的GPTs,還可以從其他人那里獲取各種GPTs,形成豐富的GPTs生態(tài)系統(tǒng)。GPTStore定制版本可以針對特定任務或行業(yè)進行優(yōu)化，允許用戶與外部數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫和電子郵件)進行簡潔的交互。2024年5月，隨著OpenAI更新GPT-4o模型，ChatGPT能夠識別用戶語音的感情，并輸出語音，實現(xiàn)如同與真人對話一般的沉浸式體驗。圖表5:圖表5:Chatbot、Copilot及AIAgent對比絕大多數(shù)工作仍然Al絕大多數(shù)工作可AI借助復雜的提示詞完成自動化人類完成絕大部分工作，向人類和AI進行協(xié)作，工作量人類負責設定目標、提供資提供信息和建議但不直接處成工作初稿，人類進行目標拆分，工具選擇，進度控制，理工作設定，修改調整，最后確認實現(xiàn)目標后自主結束工作AI通過設定目標完成自動化自動化的實現(xiàn)方式含義/華泰證券HUATAISECURITIEChatbot逐漸向AIAgent演進。AIAgent是指大模型賦能的，具備規(guī)劃、記憶、工具、行動能力的智能體。我們認為Chatbot的演進方向是智能化和自動化程度逐漸提升，需要人類參與的程度逐漸下降，逐漸過渡到人與AI協(xié)作的Copilot,最終形態(tài)是AIAgent,Agent只需要人類的起始指令和結果的反饋，具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動能力，執(zhí)行任務的過程中并不需要人的介入。從Chatbot向AIAgent的演進過程中，手機應用生態(tài)或將發(fā)生改變。我們認為手機或是向AIAgent演進率先落地的硬件載體，發(fā)揮AI個人助理的作用。AI個人助理可以記住生活和工作中的各種信息，如下周的晚餐計劃或工作會議的內容，并自動整理和索引這些信息；可以幫助用戶完成例如安排約會、預訂旅行、點餐、播放音樂、回答問題等各種任務。落地過程中，手機應用生態(tài)或將從目前以應用商店+APP的模式轉變?yōu)锳gentStore+Agent的模式，手機廠商可能都會發(fā)布自己的AgentStore。移動互聯(lián)網(wǎng)原生生態(tài)移動互聯(lián)網(wǎng)原生生態(tài)AlAgent原生生態(tài)服務用機打車、外賣智能體開發(fā)平臺少兒教育健康咨詢掛號原生化服務組件庫(生態(tài))格局賽道間差異大APP與硬件設備商格局相關集中度高開源+閉源并存資料來源：甲子光年《2024中國AIAgent行業(yè)研究報告》,IDC與OPPO《AI手機白皮書》(2024),華泰研究內嵌語音助手AgentStore健管理大模型大模型華泰證券AI手機：AI大模型驅動軟硬件升級手機是人們日常生活較高的交互終端，具有普及率高、使用存力以及客戶應用需求等因素，手機已經(jīng)成為AI大模型在C端落地的重要設備。去年底至今，隨著三星GalaxyS24、GooglePixel8等重要產(chǎn)品上市，以及蘋果WWDC推出AppleIntelligence,手機Al的功能逐漸清晰。目前語音助手、修圖、寫作助手等功能成為主流。以三星今年1月發(fā)布的以三星今年1月發(fā)布的GalaxyS24為例，該機型搭載自研大模型SamsungGauss,具備擬助手Bixby,為用戶提供豐富多樣的應用服務。據(jù)Techweb,Google有望在10月推出Pixel9系列，預計將搭載基于最新Gemini模型的AI助手，執(zhí)行復雜的多模態(tài)任務。芯片方面，下半年將發(fā)布的驍龍8Gen4較上一代產(chǎn)品有望進一步支持AI應用。個人助理生產(chǎn)力工具趨勢文案識別電話類型AI代接輔導作業(yè)待辦生成便簽同步智能圈選消除背景生成多模態(tài)自然對話語音、手勢全能控用戶專屬記憶圖像處理資料來源：OPPO《AI手機白皮書》(2024.2),華泰研究2024年6月舉行的蘋果WWDC2024大會推出全新個人化智能系統(tǒng)AppleIntelligence,由蘋果端側大模型、云端大模型、ChatGPT共同組成，算力足夠下依賴終端，復雜場景則使用私密云計算或ChatGPT,能夠1)增強Siri理解能力，配備多輪對話、總結信息、屏幕內容感知、應用智能交互等能力，2)提供郵件智能回復、通知整理，備忘錄和通話錄音tools,作為云端備選模型。我們看到AppleIntelligence核心能力包括文生文、文生圖、跨App交互與個人情境理解，并需要以OpenAIChatGPT4o作為云端備選模型，配備上了目前已有的大部分AI功能。蘋果通過Siri,把AI當作手機不同App之間聯(lián)系的工具，而不是像此前三星和谷歌的AI應用更側重于讓AI去完成單一特定任務。蘋果讓Siri在未來成為應用分發(fā)入口和流量入口，以超過13億臺用戶基數(shù)生態(tài)去提供好的產(chǎn)品解決方案。CreatingaCreatinga5-coursemealwithacedtomatoes,ba,and資料來源：蘋果官網(wǎng)，華泰研究IDC認為，新一代AI智能手機需擁有至少30TOPS性能的NPU,能夠在手機上運行LLMs,符合標準的SoC包括AppleA17Pro、MediaTekDimensity9300、QualcommSnapdragon8Gen3等。此類手機在2023年下半年開始進入市場。2)存儲：手機RAM升級至24GBLPDDR5X,相較當前主流的8GBLPDDR4X,成本提升300%;3)電源：電池/電源管理芯片升級，但彈性相對較小；4)光學：AI推動屏下攝軟件方面，與功能機和前代智能機相比，新一代Al智能手機更加注重場景化服務能力。前代智能機在功能機的基礎上增加了手機OS和內嵌語音助手，并針對用戶不同需求推出獨立APP進行響應。新一代AI手機在大模型和原生化服務組件庫的基礎上，提供用戶可定義的智能體開發(fā)平臺和專屬智能體，實現(xiàn)AI文本/AI圖像/AI語音/AI視頻等功能，滿足用戶功能機功能機OS+系統(tǒng)軟件硬件開放的算力和技術平臺應用生態(tài)用戶定義的智能體生態(tài)開發(fā)平臺手機OS/內嵌語音助手大模型硬件原生化服務組件庫(生態(tài))原生態(tài)服務組件+用戶定義智能體構建開放服務生態(tài)共贏的商業(yè)合作模式生態(tài)治理機制和行業(yè)聯(lián)盟資料來源：OPPO《AI手機白皮書》(2024.2),華泰研究據(jù)IDC,全球AI手機2024年出貨量有望同比增長233%至1.7億臺。中國AI手機所占份額自2024年以后會迅速增長，預計2024年中國市場AI手機出貨量為0.4億臺，2027年將達到1.5億臺，且AI手機滲透率有望在2027年超過50%。我們認為，AI手機以其智能化、個性化的特點，有望吸引更多用戶進行換機升級，從而引領新一輪的換機潮。(億部)(億部)20232024E注：預測數(shù)據(jù)來自IDC資料來源：IDC,華泰研究中國Al手機出貨量(億部)一——滲透率(右軸，%)20232024E2025E2026E2027E0注：預測數(shù)據(jù)來自IDC資料來源：IDC,華泰研究電子根據(jù)2024年4月7日發(fā)布的《4月手機觀察：華為份額繼續(xù)提升，關注P70等新機發(fā)布》,根據(jù)IDC數(shù)字，蘋果2023年銷量2.34億臺，華泰預測蘋果2024年銷量下降8.2%到2.15億臺。根據(jù)BankMyCell數(shù)字，2024年蘋果手機活躍用戶14.6億人，對應目前換機周期6.23年，如果AppleIntelligence能夠縮短換機周期3個月，可以帶動約1000萬臺新機銷售。利好蘋果產(chǎn)業(yè)鏈公司業(yè)績增長(立訊、鵬鼎、環(huán)旭、水晶光電、藍思、東山精密、比(百萬臺)201920202021202220232024E302240221023202AAAAAA全球智能手機市場303301269268304324同比增速-2.1%-6.7%6.2%-11.4%-3.4%3.0%-9.3%-18.2%-14.6%-6.8%0.3%7.8%中國大陸智能手機市場367326329286271278同比增速-7.6%-11.2%1.1%-13.3%-5.0%2.5%-11.4%-12.8%-12.1%-2.1%-6.7%1.1%中國大陸以外智能手機市場同比增速0.0%-5.0%7.9%-10.7%-2.9%3.2%-8.6%-19.8%-15.3%-8.3%2.5%10.0%蘋果52.372.155.444.554.180.2同比增速-8.5%6.5%159%-4.1%3.5%-8.2%2.2%-15.2%-1.9%-2.0%3.5%11.2%三星29625727226222723265.059.560.553.559.553.1同比增速1.2%-13.3%6.0%-3.7%-13.5%2.3%-6.5%-13.7%-18.7%-15.1%-84%-10.7%中國主流品牌出貨量633617603516529591134.4121.2113.7華為+榮耀同比增速同比增速9.4%-2.5%-21.5%2.3%-58.7%-14.5%12.1%2.6%28.2%-10.9%22.88.6%-15.4%4.7%-13.6%-8.0%0.2%6.0%27.720.2%華為8.68.66.79.68.310.6榮耀小米40.533.230.533.241.540.7同比增速5.5%17.6%29.3%-19.8%-4.7%9.6%-8.6%-26.3%-23.5%-15.9%2.3%22.8%OPPO25.825.327.625.427.223.4同比增速0.9%-2.8%20.1%-22.6%0.1%1.5%-22.3%-15.7%0.4%2.6%5.2%-7.8%vivO25.922.920.621.322.024.0同比增速8.6%-1.6%8.9%-15.8%-11.2%5.8%-14.2%-10.5%-18.4%-14.4%-15.2%4.8%傳音同比增速9.1%44.1%35.6%-19.9%43.5%-12.7%-19.0%-13.1%25.334.7%25.834.2%28.268.3%其他品牌出貨量同比增速-21.7%-19.2%22.0%-19.1%-13.2%-7.3%-17.8%32.0%-24.7%18.6%-6.7%-2.1%中國主流品牌出貨占比46.1%其他品牌出貨占比18.5%48.1%44.3%42.8%45.4%49.2%16.7%15.0%13.5%44.3%A?3%42.3%48.0%46.8%44.4%注：2024E預測值變動幅度是較2023年10月23日發(fā)布的《10月手機觀察：華為和新機補庫需求帶動產(chǎn)業(yè)鏈復蘇》中的預測值的變動幅度AR/VR:AI大模型交互能力，看好智能眼鏡等輕量級AR發(fā)展機遇AI大模型有望提升AR/VR交互能力，加速其進入主流市場。據(jù)IDC,2023年，AR/VR產(chǎn)品全球出貨量675萬臺，同比-23%。隨著蘋果VisionPro發(fā)布，AR/VR/MR出貨量在2024年有望溫和復蘇。AI大模型的出現(xiàn)驅動語音助手、物體識別和生活助理等功能賦能AR/VR設備，提升了用戶與虛擬環(huán)境的互動質量，據(jù)VR陀螺(2024/6/5),Meta雷朋智能眼鏡出貨量已超百萬副，AI大模型的出現(xiàn)有望加速AR/VR技術進入主流市場的步伐。語音助手、物體識別、生活助理等AI功能已在AR/VR產(chǎn)品中廣泛出現(xiàn)。語音助手功能讓AR眼鏡能夠通過上下文語義理解與用戶進行更自然的交流，如李未可MetaLensS3通過大型語言模型AI系統(tǒng)提供閑聊和建議。物體識別技術使AR眼鏡能夠識別現(xiàn)實世界中的物體，例如Meta雷朋智能眼鏡引入建筑識別和菜單翻譯功能。此外，生活助理功能與用戶的社交生活深度綁定，提供聊天回復、郵件整理、購物建議等個性化服務。這些AI功能的融合不僅提升了用戶體驗，還預示著AR/VR產(chǎn)品將更加智能化，為用戶提供更便捷和個性化的服務。隨著技術的不斷進步，預計未來AR/VR設備將實現(xiàn)更復雜的多模態(tài)AI應用，進一步增強其作為下一代計算平臺的潛力。產(chǎn)品大模型Al能力雷鳥X2自研大模型服務中臺翻譯RayNeoAlAl數(shù)字人APP《Chatbot》場景識物《VisionGo》致敬未知ARKnowA1StableDiffusion精靈球場景識物圖生圖ChatGPT語音助手Al助理場景識別翻譯大語言模型Al系統(tǒng)語音助手翻譯/口語訓練行程安排FlymeAI(基于開源模型)語音助手圖表14:圖表14:PC辦公軟件及負載變遷大模型應用#2:生產(chǎn)力工具的AI化有望推動新一輪PC換機周期生產(chǎn)力工具、溝通工具及協(xié)作工具經(jīng)歷了PC時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的演進，正在進入AI時代。微軟、谷歌與金山辦公等公司以AI大模型對原有的生產(chǎn)力工具應用進行升級，通常提供文檔理解、文字生成、圖片生成、數(shù)據(jù)分析與處理等等功能，提升用戶生產(chǎn)力。生產(chǎn)力工具演進溝通工具演進3協(xié)作工具演進PC計算機/互聯(lián)網(wǎng)云計算/移動互聯(lián)網(wǎng)Office系列ERP產(chǎn)品Salesf0Office混合式AI(云端協(xié)同)WPSAI微軟365谷歌DuetAlWPSAlCopilotZ電子郵件系統(tǒng)集成審閱協(xié)作視頻會議系統(tǒng)在線協(xié)作工具云視頻產(chǎn)品普及騰訊會議綜合移動辦公平臺重點摘要、自動回復功能FlowUs新一代知識管理與智能協(xié)作助手釘釘DocsQ企業(yè)微信傳統(tǒng)PC主流方案為“CPU+GPU”PC的功能專注于“計算+存儲”采用“CPU+GPU+NPU”的異構方案將功能擴展至“計算+存儲+傳感”資料來源：各公司官網(wǎng)，華泰研究微軟是全球生產(chǎn)力工具的領導企業(yè)，圍繞企業(yè)業(yè)務與管理流程，已經(jīng)形成了布局完整的產(chǎn)品矩陣，目前正主導生產(chǎn)力工具的AI化。微軟的產(chǎn)品矩陣覆蓋企業(yè)辦公、客戶關系管理、資源管理、員工管理、低代碼開發(fā)等業(yè)務環(huán)節(jié)，微軟已經(jīng)圍繞這些業(yè)務環(huán)節(jié)，推出相應的Copilot產(chǎn)品，對原有產(chǎn)品進行AI大模型賦能。從Copilot時點來看，微軟首先在主力產(chǎn)品Office套件上線Copilot,然后逐步在企業(yè)業(yè)務與管理流程的Dynamics套件、開發(fā)相關的PowerPlatform條件、員工管理的Viva套件上線Copilot。我們認為Copilot正以“通用助手”為切入點，重塑微軟生產(chǎn)力工具矩陣，向數(shù)據(jù)協(xié)同、功能聯(lián)動的方向發(fā)展。目前辦公場景Office、企業(yè)業(yè)務流程場景Dynamics下的Copilot已明確單品收費標準。微軟的Copilot產(chǎn)品分為和家庭兩大場景。工作場景方面：1)面向企業(yè)辦公場景推出CopilotforMicrosoft365,根據(jù)微軟FY3Q24(對應日歷季度1Q24)業(yè)績會，近60%的財富100強企業(yè)正在使用。2)面向企業(yè)流程中的財務、銷售和客服場景，分別推出CopilotforFinance/Sales/Service;3)面向云運營和管理場景，推出CopilotforAzure;4)面向IT安全場景，推出CopilotforSecurity;5)此外，微軟推出CopilotStudio支持用戶自定義Copilot,根據(jù)1Q24業(yè)績會，已有3萬名用戶使家庭應用方面：1)面向C端用戶辦公場景推出CopilotPro;2)面向Win11和部分Win10推出Copilotforows,支持通過任務欄上或鍵盤上的Copilot按鈕進行快速訪問；3)在Bing搜索、Edge瀏覽器推出Copilot。圖表15:圖表15:MicrosoftCopilot產(chǎn)品覆蓋情況梳理管理Goalt谷歌將Gemini大模型內置在其2B云端辦公套件Workspace中。谷歌將GeminiforWorkspace的功能定義為：1)寫作，例如生成項目計劃、提案、簡報等、以及優(yōu)化文本；2)整理，例如通過簡單描述創(chuàng)建項目跟蹤表格；3)創(chuàng)建圖像；4)聯(lián)系，例如在視頻通話中創(chuàng)建自定義背景，提高聲音和視頻質量；5)無代碼創(chuàng)建應用。表格、智能文檔、智能表格、智能表單等產(chǎn)品，涵蓋了金山辦公的主要產(chǎn)品。此外，金山(企業(yè)智慧助理)三大功能。編程：AI協(xié)助編程開發(fā)，提高開發(fā)效率與質量AI編程工具在功能上具有高度相似性，主要包括自動代碼生成、代碼分析與錯誤檢測、實時編程建議。Al工具的應用極大地提高了開發(fā)效率，自動完成編寫樣板代碼、設置環(huán)境和調試等重復性任務，使得開發(fā)者能騰出時間進行創(chuàng)造性開發(fā)；實時語法與錯誤檢查功能有助于提升代碼質量，減少代碼調試時間，加快開發(fā)過程。根據(jù)微軟官網(wǎng)調查數(shù)據(jù)，使用AI工具輔助編程后，74%的開發(fā)人員反映能夠專注于更令人滿意的工作，88%的使用者感覺工作效率更高，96%的開發(fā)人員在處理重復性任務時速度更快。華泰證券HUATAISECURITIGitHubCopilot是Al編程領域最具代表性的AI工具，由OpenAI與Microsoft合作開發(fā)。Copilot具備強大的網(wǎng)絡搜索和推理決策能力，能回答開發(fā)過程中的問題。比如通過自然語言描述需求，Copilot可以自動生成代碼，并提供部署建議。據(jù)微軟FY3Q24(對應日歷季付費用戶數(shù)已達到180萬，環(huán)比增速35%以上，收入同比增長超過45%。2024年5月微軟Build大會進一步升級GitHubCopilot,包括1)更新Extensions,提升開發(fā)者的效率。開發(fā)者在編寫代碼之外花費了75%的時間用于追蹤工作流和撰寫文檔。Extensions將所有流程整合在一起，可從Neovim、JetBrainsIDE、VisualStudio和VisualStudioCode等多種編輯器實時工作，減少上下文切換，開發(fā)者只需專注于核心代碼。2)推出CopilotWorkspace,提高團隊使用GitHub管理項目的效率，提供清晰的代碼變動可視化界面，增強項目掌控感。3)推出Copilotconnectors,便于開發(fā)者用第三方數(shù)據(jù)和應用定制Copilot,提升開發(fā)效率。例如，開發(fā)者可以用西班牙語語音要求Copilot用Java編寫代碼，或詢問Azure資源的可用性。阿里巴巴百度字節(jié)跳動智譜騰訊企業(yè)版：個人版：10美元/月商業(yè)版：19美元/年企業(yè)版：39美元/月免費提供給學生/開源維護者!海外AlphaCode2微軟&OpenAI免費使用高級版：免費免費免費個人版：免費未商業(yè)化谷歌泰研究PC:AIPC24年下半年滲透率有望持續(xù)提升AIPC=邊緣算力+內置大模型。目前AIPC定義眾多，芯片廠商、PC品牌廠商、第三方機構均各自有自己的定義。我們認為廣義來說，處理器具有NPU提供的邊緣算力能力，以及具有內置大模型，就可以稱之為一款AIPC。以聯(lián)想4/18推出的AIPC系列產(chǎn)品看，目前AIPC主流功能可以分為8類，PPT智能創(chuàng)作、文生圖、文檔總結、智能問答、AI識圖、會議紀要、智會分身、設備調優(yōu)，我們認為這是公司在AIPC的初期嘗試，預計24年底全新一代AIPC隨著處理器升級而推出后，全球AIPC滲透率有望更快提升。IDC預計全球PC出貨總量穩(wěn)定增長，AIPC滲透率持續(xù)提升，2027年或達60%。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2023年全球PC出貨量約2.5億臺，Al-capablePC出貨量0.25億臺，市占率約為10%;2024年全球PC出貨量2.75億臺，Al-capablePC市占率約19%;預計到2027年，全球PC出貨量為2.93億臺，屆時Al-capablePC市占率有望達到60%。電子AIPC下NPU與獨立GPU方案或將長期共存。AI應用落地將對PC算力提出更高要求，高通、英特爾、AMD等芯片廠商紛紛展開布局，陸續(xù)推出針對AIPC場景優(yōu)化的芯片產(chǎn)品。在PC側，使用獨立GPU運行AI運載，具備高性能、高吞吐量等優(yōu)勢，但功耗高；NPU方案更具高能效、低功耗等特點，但對高性能要求AI負載支持能力有限?？紤]AI任務需求以及用戶偏好不同，我們認為AIPC市場使用1)CPU+NPU+GPU處理器(英特爾MeteorLake/AMD8040等);2)CPU+獨立GPU;3)CPU+NPU+GPU處理器+獨立GPU等組合作為處理AI負載主力的算力架構方案或將長期共存。2022年，據(jù)IDC數(shù)據(jù)，ARM架構CPU在PC市場的市占率約11%,主要布局廠商為蘋果。2023年10月，高通推出的基于ARM架構XElite芯片具備突出的AI性能表現(xiàn)，符合AIPC發(fā)展趨勢，有望帶來ARMCPU在PC市場取得進一步突破。2024年6月舉行的COMPUTEX2024上，ARMCEOReneHaas表示稱，Arm預計將在五年內拿下owsPC市場50%以上的份額。AIPC推動存儲規(guī)格升級，DRAM最低16GB、LPDDR占比或逐漸提高。1)阿里通義千問7B模型的原始大小是14.4GB,在聯(lián)想的LenovoAInow中運行的模型則壓縮到了4GB。由此，AI大模型+電腦本身的緩存，大概只要5-6G內存能運行起來，而OS本身需占用5-6GB,故未來運存最低也需要16GB才能保證PC穩(wěn)定運行。2)根據(jù)Trendforce,QualcommSnapdragonXElite、AMDStrixPoint及英特爾LunarLake,三款CPU的均采用LPDDR5x,而非現(xiàn)在主流的DDRSO-DIMM模組，主要考量在于傳輸速度的提升；DDR5目前速度為對于需要接受更多語言指令，及縮短反應速度的AIPC將有所幫助。今年LPDDR占PCDRAM需求約30~35%,未來將受到AIPC的CPU廠商的規(guī)格支援，從而拉高LPDDR導入比重再提升。硬件級的安全芯片確保隱私安全。根據(jù)聯(lián)想和IDC聯(lián)合發(fā)布的《AIPC產(chǎn)業(yè)(中國)白皮書》,AIPC需要設備級的個人數(shù)據(jù)和隱私安全保護，除了個性化本地知識庫提供本地化的個人數(shù)據(jù)安全域以及本地閉環(huán)完成隱私問題的推理之外，還可能引入硬件級的安全芯片在硬件層面確保只有經(jīng)過授權的程序和操作才能讀取、處理隱私數(shù)據(jù)。此外聯(lián)想等廠商也同樣在自研AI芯片(如聯(lián)想拯救者Y7000P、Y9000P、Y9000X、Y9000K四款新品筆記本搭載的搭聯(lián)想自研AI芯片——LA系列芯片),實現(xiàn)智能的整機功耗分配。圖表17:AIPC對比產(chǎn)品SuferfacePro尚未發(fā)布QualcommXliteAppleM3NPU算力45TOPS內存最高32GB+1TB最高32GB+1TB最高128GB+TB尚未發(fā)布應用司官網(wǎng)，TechWeb,IT之家，華泰研究GPT-4o,Copilot+PC尚未發(fā)布尚未發(fā)布大模型應用#3:AI大模型推動具身智能技術加速迭代具身智能(EmbodiedAl)屬于人工智能領域的分支，典型應用為自動駕駛和機器人。具身智能是泛指具有物理身體可以與外界環(huán)境進行自主交互的AI智能載體。類似于人的自主性，即通過五官(感知)、大腦(規(guī)劃決策)、小腦(運動控制)完成一系列的行為，具身智能的行動一般也基于：(1)感知并理解與物理世界交互獲得的信息、(2)實現(xiàn)自主推理決策、(3)采取相應行動進行交互。目前典型的具有較大落地場景的具身智能應用包括自動駕駛和機器人，最具代表性產(chǎn)品如特斯拉的FSD自動駕駛系統(tǒng)和Optimus人形機器人等。過去一年，AI大模型助力具身智能的感知、決策等技術進展。如上所述，具身智能算法一般可以按環(huán)節(jié)拆解為感知模型(感知識別環(huán)境信息并預測環(huán)境變化)、規(guī)劃/決策模型(根據(jù)感知結果做出任務決策)、控制/執(zhí)行模型(將決策轉換指令轉換為行動方式)。我們以行業(yè)領軍企業(yè)特斯拉的發(fā)展為例子，觀測過去一年AI大模型的運用對具身智能技術帶來的促進：自動駕駛：受益于AI大模型發(fā)展，感知和決策層快速迭代。(1)感知層：過去傳統(tǒng)的自動駕駛感知技術主要系“2D直視圖+CNN”,核心是識別周遭的障礙物是什么及其大小和速度，效率和精度低。特斯拉2022年10月公布的OccupancyNetwork大模型(基于BEV+Transformer的延申),通過計算物體的空間體積占用來構建具有空間、時序的4D“實時地圖”,獲得更加連續(xù)、穩(wěn)定的感知結果。有利于解決障礙物無法識別從而消失問題；同時地圖以自車為中心坐標系構建，更好的統(tǒng)一了感知和預測的框架。(2)決策層：過去的決策算法基于一條條事先設定的rule-based的規(guī)則，在不同場景下觸發(fā)行為準則，因此難以解決長尾瓶頸問題。特斯拉決策算法采用交互搜索模型，機器可以自主預測周圍環(huán)境個體的交互軌跡，并對每一種交互帶來的風險進行評估，最終分步?jīng)Q定采取何種策略，讓車輛實現(xiàn)更快、更靈活、更擬人的決策行為。(3)控制層：由于汽車的自由度較低，自動駕駛的控制算法主要依據(jù)決策模型輸出指令，控制線控底盤等部件進行轉向、剎車，從而操控汽車駕駛。目前特斯拉FSDV12全面轉向端到端架構(一個大模型實現(xiàn)從感知到控制),開始推進商業(yè)落地，代碼僅2000多行，全面摒棄V11版本超過30萬行由工程師編寫C++人形機器人：技術難度遠高于自動駕駛，運動控制算法或是關鍵之一。(1)感知層：人形機器人的外部感知(獲取外部環(huán)境信息)主要包括視/聽/觸覺，內部感知(獲取自身狀態(tài)信息)主要是對身體的狀態(tài)和姿態(tài)控制。特斯拉FSD的視覺感知OccupancyNetwork,可以復用在機器人上，有利于加速機器人多模態(tài)感知的發(fā)展。(2)決策層：LLM/VLM/VLA等通用大模型的不斷發(fā)展和擴大運用，有望幫助提升機器人的語義和視覺理解能力、問題和任務拆解和推理能力。(3)控制層：機器人，特別是人形機器人的自由度較高，讓靈巧手/機械臂完成一系列復雜的任務以及控制直立行走/跑跳等動作需要具備較強的邏輯推理能力，然而大部分運控算法仍處于發(fā)展初期，指令生成速度慢且簡單，這也是機器人發(fā)展亟待突破的關鍵之一。我們看到特斯拉的人形機器人在2022年10月時只能實現(xiàn)緩慢行走與揮手，2023年12月已經(jīng)可以流暢的行走與抓取雞蛋等物品，顯示出運控能力的迭代加華泰證券攝像頭+激光雷達等攝像頭+力傳感器等對文本指令理解能力生成決策行動路徑機器人自由度高，運控是關鍵除決策路徑之外，可以4D地圖：障礙物+車道線感知預測行徑+風險評估+制定決策控制根據(jù)決策指令操控汽車駕駛語言理解行走規(guī)劃動作控制手控的直立行理能完成動活神經(jīng)網(wǎng)絡規(guī)劃器內部感知+外部感知執(zhí)行復雜任務VLMVLALLM資料來源：各公司官網(wǎng)，特斯拉AIDay,華泰研究英偉達構建三大計算機平臺推動具身智能發(fā)展。英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在2024年GTC大會上表示，“機器人時代已經(jīng)加快到來，所有移動的東西有朝一日都會是自主的，我們正在努力推進英偉達機器人相關產(chǎn)品，加速實現(xiàn)生成式實體人工智能”。英偉達同時升級了Issac機器人平臺，從訓練、仿真、推理三方面賦能機器人行業(yè)發(fā)展。在自動駕駛方面，英偉達同樣也推出了Drive平臺。1)訓練平臺：用于訓練機器人的基礎模型。包含英偉達推出的“ProjectGR00T”人形機器人通用模型、以及其他主流的VLM/LLM等生成式AI通用基礎模型，可以在此基礎上進行感知、決策、規(guī)控等方面訓練和強化學習。2)仿真平臺：在Omniverse基礎上打造了機器人仿真平臺IsaacSIM。在數(shù)字孿生環(huán)境中，實現(xiàn)和真實環(huán)境一樣的開發(fā)和測試效果，如獲取真實環(huán)境中難以得到的數(shù)據(jù)，可以加快開發(fā)流程和減少開發(fā)成本。3)端側平臺。機器人本體的部分做了低功耗高性能的嵌入式計算平臺，以及感知、決策規(guī)劃等的AI算法增強的應用部署。如英偉達推出的JetsonThorSoC片上系統(tǒng)開發(fā)硬件，內置了下一代BlackwellGPU(此前英偉達也推出過針對汽車的DRIVEThor套件),帶寬達到100GB/s,AI計算性能達到800TFLOPs。電子資料來源：GTC2024,華泰研究優(yōu)必選持續(xù)迭代推出WalkerX,加速國內人形機器人商業(yè)化落地。優(yōu)必選是國內最早開始研究人形機器人的企業(yè)之一。1)2016年開始研發(fā)人形機器人，推出能夠全向行走的Walker原型機；2)2017-2018年，推出第一代大型雙足仿人服務機器人Walker1,實現(xiàn)上下樓梯、跟球踢球、感知避障、擬人舞蹈、人機交互等功能；3)2019-2021年，推出第二代Walker,并登上2019年春晚進行表演；4)2021年，推出WalkerX,該機器人身高1.30m,體重63kg,擁有41個自由度，行走速度提升至3km/h,擁有復雜地形自適應、動態(tài)足腿控制手眼協(xié)調操作、柔順物理交互、U-SLAM視覺導航、智能家居控制、多模態(tài)情感交互及仿人共情表達環(huán)境和人體感知等特性。5)2022以來，WalkerX重點發(fā)展導覽/前臺/接待/家庭陪伴等場景，持續(xù)推進商業(yè)化進程。圖表20:優(yōu)必選人形機器人發(fā)展路徑圖表20:優(yōu)必選人形機器人發(fā)展路徑技術探索2016-2019發(fā)展導覽/前臺/接待/家庭陪伴等場景2019CESWAIC2019.022022-2023年：實現(xiàn)商業(yè)化落地，并提供更有活力的家庭陪伴資料來源：優(yōu)必選招股說明書，華泰研究新技術探索+商業(yè)準備+商業(yè)化2022年至今2020-2021:優(yōu)化算法的應用及整合，完成仿人機器人的技術準備2018-2020全面提升整機的設計水平和硬件性能技術提升+商業(yè)準備2019-2021電子華泰證券電子UATAISECURITIE高階自動駕駛有望逐漸開始規(guī)模落地，但人形機器人受制于成本和算法成熟度落地尚需等待。自動駕駛：特斯拉于2024年3月已推出FSDV12.3版本，正式更采用業(yè)內首個端到端大模型，并在北美大范圍推送免費試用服務。國內隨著大模型技術進步、傳感器成本的下降，2024年小鵬、華為、理想等在全國多城市開始推送城市NOA高階智駕，小米、比亞迪、蔚來等也積極布局高階智能駕駛，行業(yè)迎來快速發(fā)展。機器人方面，垂直類場景機器人如無人運送機、掃地機器人、工廠機械臂等在加速滲透，但通用型人形機器人由于其多模態(tài)感知、高精準運控、以及對泛化和涌現(xiàn)能力等要求高，受限于軟件難度和硬件高成本壓力，或尚難以在短期內實現(xiàn)快速降本及大規(guī)模應用。特斯拉研發(fā)的Optimus人形機器人作為行業(yè)內關注度極高的機器人產(chǎn)品，我們預計將首先量產(chǎn)應用于工廠和倉庫，從事較為清晰可控的揀選搬運工作，未來才會逐漸迭代擴大應用場景。圖表21:智能駕駛領先企業(yè)城市圖表21:智能駕駛領先企業(yè)城市NOA進展2020-20212024.03覆蓋中國大陸99%地縣級市，總數(shù)達到726城，4月30日起向近23萬名用戶推送2022.09XNGP城市NOA試點2024.05開放ADMAX3.0進階版內開方放到全國塔、智界智駕版月用戶正式推送全城市NOA開始測試環(huán)線華為ADS2.0,在全國15座城市實現(xiàn)城區(qū)NOA;目標年底全國都可開推送FSDBetaV11.3版統(tǒng)一了高速/城市NOA的視覺堆棧2023.03阿維塔在上海、深圳、重慶陸續(xù)開啟城區(qū)NCA測試NOP+累計開通里程超31萬公里，遍布208座城市2023.01向北美約40萬用戶推出2023.10XNGP上線深圳NOP+在上海北京在北美推送FSDBeta首個自動駕駛端到端2023.09在10城推送通勤NOA內測版2024.01XN(GP城市NOA于246個城市開放極狐于深圳、海推送城區(qū)NOA2023.06NOA早鳥測試V12版本，模型2022-2023約52座城2023.122024.2024資料來源：公司公告，汽車之家，華泰研究圖表22:小米、特斯拉、Figure發(fā)布的人形機器人特斯拉ore56.7kg靈巧手6*2,Gen-2升級為11*2旋轉20-180Nm可進行單腿瑜伽動作3.6km/h無靈巧手模組峰值扭矩300Nm雙足運動姿態(tài)平衡特斯拉ore56.7kg靈巧手6*2,Gen-2升級為11*2旋轉20-180Nm可進行單腿瑜伽動作3.6km/h無靈巧手模組峰值扭矩300Nm雙足運動姿態(tài)平衡靈巧手6*2行走動態(tài)良好與OpenAl合作理解指令/規(guī)劃任務強調全流程學習能力搭載視覺、力矩等多種傳感器Gen-2覆蓋智能表皮，感知溫度變化目標2萬美金以內自研Mi-Sense深度視覺模組感知45/85種人類/環(huán)境語義發(fā)布時間產(chǎn)品發(fā)布時間產(chǎn)品Figure01Figure01示例硬件運行走速度行走速度由度關節(jié)設計關節(jié)運動能力運動負載能力感知1交互及商業(yè)化應用能力感知層感知層交互&智能預計售價用途健康/康養(yǎng)、商業(yè)化應用工業(yè)、居家場景制造/物流/倉儲/零售場景團隊基因智能手機等智能駕駛人工智能機器人資料來源：各公司官網(wǎng)及發(fā)布會，華泰研究電子華泰證券HUATAISECURITI大模型應用#4:大模型是推動云計算發(fā)展的“錨”我們認為Al大模型是云計算業(yè)務的“錨”,云廠商以大模型為重要底座，推動云計算業(yè)務向MaaS轉型。MaaS是大模型廠商重要的商業(yè)模式，提供包括算力、模型、數(shù)據(jù)工具、開發(fā)工具等多種服務。目前已有多家科技巨頭將大模型能力部署在云端，或以私有化部署方式提供給企業(yè)用戶，以模型API調用費、模型托管服務費、按項目收費的定制化解決方案等形式獲得收入。海外，微軟推出了AzureOpenAI,谷歌推出了VertexAI,英偉達推出了AIFoundations;國內，阿里、百度、字節(jié)跳動、騰訊等公司均推出了基于自有云服務的MaaS模式，商湯等公司也推出了基于自有AIDC和大模型能力的MaaS服務。其中，大模型的來源包括廠商自身訓練的閉源模型和開源模型，以及第三方開源模型。以微軟Azure為例，用戶可選擇OpenAl的閉源模型，微軟自己的開源模型Phi系列，以及Llama等第三方開源模型。圖表23:大模型服務圖表23:大模型服務(ModelasaService)有望成為AI時代新業(yè)態(tài)應用沒有專有模型的面向最終用戶的B2B和B2C應-端到端應用具有專有模型的面向最終用如：Midjourney,Runway模型層開放訓練完成的的模型e2Alibaba.云計算平臺為開發(fā)者提供云計算服務基礎設施層計算硬件層提供模型訓練與推理的加速器芯片模型托管平臺儲存與分享模型Replica通過APIs開放的大模預訓東模型:OpenAl的Bai百度應用層nVIDIA.資料來源：a16z,公司官網(wǎng)，華泰研究AI開始拉動云計算收入增長。以微軟為例，從2Q23到1Q24的四個季度，A及其他云服務收入增速的1%/3%/6%17%。谷歌在4Q23、1Q24業(yè)績會上表示，AI對谷歌云的貢獻不斷提升，對垂直整合的AI產(chǎn)品組合的需求強勁，這為谷歌云在每個產(chǎn)品領域創(chuàng)造新的機會。亞馬遜在1Q24業(yè)績會上表示，基礎設施建設與AWSAl功能正在重新加速AWS的增長率。生成式AI和模型訓練需求驅動，AI收入占百度Al智能云收入在4Q23/1Q24分別達到4.8%/6.9%,其中大部分收入來自模型訓練，但來自模型推理的收入快速增長。UATAISECURITI圖表圖表24:AWS、Azure、谷歌云收入60,00050,00040,(00030,00020,000050%45%40%35%25%20%AWSAzure——大模型降價吸引客戶上云。2024年5月，字節(jié)、阿里云、百度、科大訊飛和騰訊相繼宣布降價策略，調低面向B端市場的大模型API調用費用。我們認為大模型API降價得益于算力芯片性能的提升與推理部署的優(yōu)化，其目的在于吸引客戶使用公有云，購買云廠商的計算、存儲、網(wǎng)絡和安全等基礎產(chǎn)品。電子大模型應用#5:大模型賦能搜索和廣告等互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)業(yè)務搜索、廣告是互聯(lián)網(wǎng)廠商的代表性傳統(tǒng)業(yè)務，AI大模型賦能業(yè)務效果提升。我們看到AI從算法優(yōu)化廣告推送機制、廣告內容生成2方面助力互聯(lián)網(wǎng)公司廣告業(yè)務。微軟推出CopilotinBing,Google發(fā)布生成式搜索體驗(SearchGenerativeExperience,SGE),提供更精準、更個性、更智能的搜索結果。其中，微軟Bing借力GPT模型能力，市場份額有所提升。廣告：AI算法優(yōu)化推送機制，生成式AI實現(xiàn)自動化廣告制作AI技術通過算法優(yōu)化推送機制，提高用戶流量與廣告轉化率。根據(jù)MetaAds公司官網(wǎng)數(shù)據(jù)，推出Reels短視頻后，得益于人工智能驅動的發(fā)現(xiàn)引擎，推送內容與用戶偏好更加貼用戶的平均使用時間增加了24%,超過40%的廣告主選擇投遞Reels形式的廣告。Google應用AI技術改進Lens視覺搜索以及圖片文本跨模態(tài)多重搜索，Lens21-23年用戶增長四倍，月使用數(shù)達到120億次。機器學習算法匹配廣告和最相關受眾，提高廣告轉化率。MetaAds引入類似受眾和細分定位功能，計算最佳受眾群體擴大方式來優(yōu)化轉化量和改善廣告表現(xiàn)。類似受眾功能通過一系列指標，如過去購買過同類商品、訪問過廣告主的網(wǎng)站等來挑選最有可能轉化的潛在用戶進行廣告推送。根據(jù)Meta官網(wǎng)數(shù)據(jù)，該工具令單次增量轉化費用中值降低37%。Google使用Al驅動的競價系統(tǒng)，通過排序最大點擊次數(shù)出價在整個營銷漏斗中進行優(yōu)化，以推動用戶對目標網(wǎng)站的訪問等購買意向性行為，并統(tǒng)計廣告轉化數(shù)據(jù)，生成歸因報告，向廣告主推薦值得出價的高效指標。生成式AI實現(xiàn)自動化廣告制作，提高廣告創(chuàng)意表現(xiàn)與營銷效果。1)MetaAds推出內置免費AI廣告創(chuàng)作工具Advantage+Creative,實現(xiàn)廣告簡化生成與標準美化，助力提高廣告創(chuàng)意表現(xiàn)與營銷效果。Advantage+Creative細分功能包含文本衍生、背景生成、智能擴圖、風格化制作等，廣告主只需提供廣告創(chuàng)意和業(yè)務受眾，AI即可創(chuàng)建多個版本的廣告，并挑選出最有可能得到目標受眾響應的版本。它也可對廣告進行細微改進——比如調整亮度、寬高比和文本布局。Advantage+Creative有效地降低廣告主投入的時間與成本，并提升廣告表現(xiàn)。根據(jù)Meta官網(wǎng)調查數(shù)據(jù)，采用Advantage+Creative的廣告主所獲得的廣告支出回報率(ROAS)提高了32%,其中77%的廣告主表示每周得以節(jié)約數(shù)小時的時間。2)Google利用人工智能，根據(jù)查詢上下文即時優(yōu)化搜索廣告，并通過機器學習算法增強廣告視覺呈現(xiàn)效果。借助生成式AI技術，PerformanceMax可以大幅簡化廣告主的廣告制作流程，根據(jù)廣告主提供的產(chǎn)品網(wǎng)址自動填充廣告文本與生成廣告圖片。此外，當目標受眾使用搜索引擎時，Google利用自動創(chuàng)建素材技術優(yōu)化搜索廣告(ACA),重組現(xiàn)有廣告生成更貼合查詢內容的新標題與圖文。廣告系列DemandGen亦能通過機器學習算法將最佳視頻和圖片素材資源集成到視覺效果最強的接觸點中，避免遮擋，幫助廣告主在最具沉浸感的視覺界面上吸引更多消費者。根據(jù)Google2022年中期報數(shù)據(jù)，采用PerformanceMax使得廣告主獲得轉化客戶的成本下降，單次操作費用(CPA)中值減少17.3%;在支付同等費用情況下，廣告轉化次數(shù)增長了18%。背景生成智能擴圖搜索：引入大模型后，Bing份額提升谷歌：從理解式AI到生成式AI,搜索引擎巨頭廣泛應用人工智能技術。谷歌享有搜索市場大部分份額，早期對人工智能技術的應用主要以理解式AI為主。根據(jù)StatCounter統(tǒng)計結果，2015年至今谷歌在PC與移動端綜合搜索量的市占率均超過90%。機器學習在谷歌產(chǎn)品中的第一個應用是2001年的拼寫糾正系統(tǒng)，幫助忽略人們搜索內容的拼寫錯誤而得到正確結果。隨后谷歌于2019年使用BERT進行檢索句子整體拼讀以優(yōu)化搜索排名系統(tǒng)，并開發(fā)能力優(yōu)于BERT1000倍的多模態(tài)、多線程統(tǒng)一大語言模型MUM,以理解和組