AI代理崛起：產(chǎn)業(yè)鏈重塑與投資新視角

計算機行業(yè)首席分析師：吳硯靖計算機行業(yè)分析師：鄒文倩計算機行業(yè)研究助理：胡天昊2024年11月27日●大模型從“訓練”向“推理”演繹，AI代理(AIAgent)將成為通往AGI時代的必經(jīng)之路。隨著大型模型快速迭代升級，基于大型模型技術的AIAgent迎來了快速發(fā)展的階段，AIAgent是一種能自主感知周遭環(huán)境，通過內(nèi)在的智能處理進行決策，并執(zhí)行相應行動以達成特定目的的智能體。AIAgent推理和規(guī)劃的能力由LLM來實現(xiàn)，推理和規(guī)劃賦能Agent學習能力，關鍵在于推理能力，未來AIAgent廣泛滲透時，對于推理算力的需求將是指數(shù)級爆發(fā)增長，推理的Capex的日常經(jīng)營性質(zhì)越發(fā)明顯?！馎IAgent的崛起正重塑AI產(chǎn)業(yè)鏈并帶來投資新機遇。預計到2028年，中國AI代理市場規(guī)模將激增至8520億元，年復合增長率達72.7%。AI代理從研發(fā)性資本支出為主到經(jīng)營性資本支出為●AIAgent產(chǎn)業(yè)鏈是多元化且高度協(xié)同生態(tài)系統(tǒng)，未來市場空間廣闊。隨著技術的不斷進步，預計2025年將突破千億市場規(guī)模，到2028年，中國AIAgent市場規(guī)模將達到8520億元，年均復合增長率為72.7%。產(chǎn)業(yè)鏈的上游●AIAgent推動APP生態(tài)逐漸向端側(cè)生態(tài)轉(zhuǎn)變，將成為AI應用發(fā)展新趨勢。傳統(tǒng)端側(cè)AI之前的痛點之一是無法通過用戶指令調(diào)用操作界面并實現(xiàn)用戶目標。AIagent模型通過實現(xiàn)自然語言與硬件的交互，解決端側(cè)AI痛AIAgent模型改變C端流量入口的分配，其將取代APP的地位，并與奪流量入口。ICT未來發(fā)展趨勢將從當前的APP生態(tài)轉(zhuǎn)向模型生態(tài)或終端設將成為AI落地的最佳選擇，2025年將成為AI應用發(fā)展的新趨勢。計算機行業(yè)資料來源：Wind,中國銀河證券研究院，資料來源：中國銀河證券研究院●投資建議：建議投資者關注端側(cè)AI相關具備核心技術優(yōu)勢公司，以及具備垂直領域卡位優(yōu)勢的AI應用類軟件公司，建議重點關注金山辦公、同花順、2233中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·計算機行業(yè)目錄一、AI代理市場空間測算 4二、AI代理繁榮標大模型從“訓練”向“推理”演進 7三、AIAgent的三種交互模式及四大模塊 9 9 11 五、AIAgent商業(yè)價值與發(fā)展趨勢 13 15(一)ICT未來發(fā)展趨勢將從當前的APP生態(tài)轉(zhuǎn)向模型生態(tài)或終端設備生態(tài) (二)生態(tài)應用統(tǒng)一接口條件下，端側(cè)AI迎來巨大發(fā)展機遇 (三)AIAgent有望成為2025年AI應用的新趨勢 七、投資建議 19八、風險提示 194請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。4AI大模型浪潮席卷全球，AIAgent將成為智能終極體。AIAgent的起源最早可以追溯到20的概念逐漸形成，通常是指能夠使用傳感器感知其周圍環(huán)境、做出決策、然后使用制動器采取響應類之間的交互是通過Prompt實現(xiàn)的，而AIagent只需要給出一個設定目標，就能根據(jù)目標進行獨立思考并拆解出每一步的計劃，通過自出創(chuàng)建Prompt來實現(xiàn)目標。AIAgent市場從技術架構角度可以劃分為基礎層、平臺層和應用層?；A層是指支持AIAgent的基礎環(huán)境，包括大模型、算力基礎設施和數(shù)據(jù)基礎設施。平臺層是基礎層和應用層之間的橋梁，有利于大模型在各種實際場景以AIAgent的形態(tài)快速落地，包括AIAgent開發(fā)管理平臺、也有業(yè)務流程自動化、數(shù)據(jù)分析、協(xié)同辦公金融業(yè)務流程自動化LLMOps工具AI芯片智算中心向量數(shù)據(jù)庫知識庫應用層平臺層基礎層AIAgent開發(fā)管理平臺消費零售汽車能源教育營銷資料來源：愛分析，中國銀河證券研究院中國AIAgent產(chǎn)業(yè)鏈上游可以分為基礎設施與技術供應商，國內(nèi)主要可以分為AI芯片、服務商，主要可以分為系統(tǒng)集成廠商、軟件開發(fā)廠商以及解決方案供應商55算法框架上游數(shù)據(jù)服務實在賀能華為云百度智能云華為云百度智能云下游山9格靈深瞳66圖3:全球數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，為AIAgent發(fā)展提供數(shù)據(jù)資源00億元，預計至2028年將達8520億元，其年均復合增長率為72.7%。AIAgent于2023年被業(yè)內(nèi)正式引入并重新定義，隨著人工智能技術的迅速發(fā)展，垂直領域的AIAgent正逐漸成為科技行業(yè)的新寵，垂直領域的AI代理市場規(guī)模可能達到SaaS的十倍，創(chuàng)造超過3000億美元的獨角獸企業(yè)。應用進行全面重構，與傳統(tǒng)知識庫結(jié)構化管理模式相比，AIAgent的向量數(shù)據(jù)庫能自動學習和理解文檔，實現(xiàn)更加高效知識管理；2)在C端場景下，AIAgent作為生成式AI的商業(yè)化應用，可以廣泛應用于電商、教育、旅游、酒店以及客服等行業(yè)，帶來傳統(tǒng)行業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。中國SaaS市場規(guī)模(億元) 112345 B端AIAgent市場規(guī)模=中國Sa中國生成式AI市場規(guī)模(億元) C端AIAgent市場規(guī)模=中國生成式AI市場規(guī)?！罙IAgent滲透率4中國AIAgent市場規(guī)模=B端AIAgent02023伴隨AI大模型快速迭代升級，2023年5月24日微軟Copilot助手的出現(xiàn)標志著人工智能技術在辦公自動化進入新時代，也是生產(chǎn)力工具的新里程碑。隨著大模型能力持續(xù)增強以及RAG等技術的成熟，賦予了AIAgent更接近人類的思維能力，AIAgent的能力得到了質(zhì)的飛躍，使得AIAgent在處理復雜任務時表現(xiàn)出前所未有的靈活性和效率，或?qū)⒊蔀橥苿痈餍袠I(yè)自動化和智能化的關鍵。人指示AI成人指導AIAIAgent是一種能自主感知周遭環(huán)境，通過內(nèi)在的智能處理進行決策，并執(zhí)行相應行動以達77成特定目的的智能體。它基于大型語言模型(LLM),集成了規(guī)劃、記憶、工具和行動能力。從智AI代理的工作流程比傳統(tǒng)的LLM交互方式更高效：通過迭代式的AI代理工作流程(例如：先寫提綱，再進行網(wǎng)絡搜索，再寫初稿，再修改),可以顯著提高AI模型的輸出質(zhì)量，其提升程度甚自動化的實現(xiàn)方式-人類完成絕大部分工作，類似于向AI詢問意見，了解信息：AI提供接處理工作。人類和AI進行寫作，工作量相當：AI根據(jù)人類的指令完成工作的初AI完成絕大部分工作，人類負責設定目標、提供資源和監(jiān)督結(jié)果：AI負責任務拆具選擇、進度控制，在達到目標后，AI能夠自主結(jié)束工作。資料來源：甲子光年，中國銀河證券研究院AIAgent的發(fā)展可以分為四個階段。經(jīng)歷了從基于規(guī)則的專家系統(tǒng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習方法，再到深度學習和強化學習的新時代。隨著技術的不斷進步，AIAgent將在未來發(fā)揮越來越早期階段：Agent主要是基于規(guī)則的機器學習方法：Agent開始嘗試通過數(shù)據(jù)深度學習時代：Agent的發(fā)展帶來了革命性的變革。深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)資料來源：CSDN,中國銀河證券研究院強化學習時代：Agent通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略的方法。近年來，強化學習在AIAgent領域取得了重要突Agent能夠在復雜的環(huán)境中實現(xiàn)自主學習和決策，AIAgent技術的關鍵在于推理，Capex逐漸轉(zhuǎn)向經(jīng)營性性質(zhì)。傳統(tǒng)訓練任務的Capex是研發(fā)型投入，而近期OpenAI發(fā)布的GPT-01所采用的推理模型，是被設計用來處理長時間的思考和多步驟的復雜任務，為用戶的決策提供支持，GPT-01在推理過程中的成本被描述為數(shù)百萬甚至數(shù)推理的Capex的日常經(jīng)營性質(zhì)越發(fā)明顯。AI從錯誤中吸取經(jīng)驗，并為接下來的行動進行糾正，從而適應環(huán)境、更有效88請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。(一)Agent的三種交互模式生成式AI的交互模式演進為嵌入式(Embedding)、副駕駛(Copilot)、和智能體(Agents)三種模式。流，以提示的方式設定目標，然后AI協(xié)助用戶實現(xiàn)這些目標。例如，普通用戶向生成式AI輸入提示，創(chuàng)作小說、音樂作品、3D內(nèi)容等。在這種模式下，AI的角色相當于執(zhí)行命令的工具，而人類則扮演決策者和指揮者的角色，即人類完成大部分任務，AI只完成少量指令。2)副駕駛(Copilot)模式：AI根據(jù)用戶設定的流程執(zhí)行任務。2021年，微軟在GitHub上首次引入Copilot概念。2023年5月，在大模式的加持下，MicrosoftCopilot迎來全面升級，推出了Dynamics365Copilot、Microsoft下，人類和AI協(xié)同工作，共同參與工作流，發(fā)揮各自的作用。3)智能體(Agents)模式：AI參與度更高，人類負責設立目標、提供資源、監(jiān)督結(jié)果。人類設定目標并提供必要的資源(如算力),而后由AI獨立承擔大部分工作，最后由人類監(jiān)督整個過程并評估最終結(jié)果。人類AI人類AI其中某(幾)個任務其中某(幾)個流程99基于大語言模型的Agent,以下簡稱LLMAgent,這些應用程序可以通過使用將LLM與關鍵模塊(如規(guī)劃和內(nèi)存)相結(jié)合的架構來執(zhí)行復雜的任務。在構建LLMAgent時，LLM充當主控制器或“大腦”,控制完成任務或用戶請求所需的操作流。LLMAgent所需的四大模塊包括記憶、規(guī)劃、工具使用及行動。用戶用戶I.記憶(內(nèi)存)模塊有助于存儲代理的內(nèi)部日志，包括過去的想法、行為和對環(huán)境的觀察，包括代理和用戶之間的所有交互。LLMAgent具有兩種主要的記憶類型：短期記憶：所有的上下文學習都是利用模型的短期記憶來學習的。長期記憶：為Agent提供了在較長時間內(nèi)保留和調(diào)用(無限)信息的能力，通常是通過利用外部向量存儲和快速檢索。II.規(guī)劃模塊有助于分解代理將單獨解決以響應用戶請求的必要步驟或子任務。此步驟對于使代理能夠更好地推理問題并可靠地找到解決方案至關重要。規(guī)劃模塊將利用LLM來分解一個詳細的計劃，其中將包括子任務以幫助解決用戶問題。用于任務分解的常用技術包括思路鏈和思念之樹可分別分為單路徑推理和多路徑推理。子目標和分解：Agent將大型任務分解為較小的、可管理的子目標，從而能夠高效處理復雜任反思和完善：Agent可以對過去的行為進行自我批評和自我反省，從錯誤中吸取教訓并為未來的步驟進行改進，從而提高最終結(jié)果的質(zhì)量。II.工具使用可使LLMAgent能夠與外部環(huán)境(如Wikipedia搜索API、代碼解釋器和數(shù)學引擎)進行交互。Agent學習調(diào)用外部API以獲取模型權重中缺少的額外信息(通常在預訓練后很難更改),包括當前信息、代碼執(zhí)行能力、對專有信息源的訪問等。工具還可以包括數(shù)據(jù)庫、知識庫和外部模型。當Agent與外部工具交互時，可通過工作流執(zhí)行任務，這些工作流可幫助Agent獲取觀察或必要信息以完成子任務并滿足用戶請求。夠保障其在面對新的或復雜情況是，調(diào)用以往的經(jīng)驗和知識。工具使用工具使用模塊指的是智能體利用外部資源或工具來執(zhí)行任務。行動行動模塊是智能體實際執(zhí)行決定或響應的部分。AIAgent產(chǎn)業(yè)鏈包括上游基礎設施與技術提供商，中游AIAgent研發(fā)與集成商，下游應用廠商、終端用戶等：1.上游基礎設施與技術提供商智能算力中心建設：隨著AIAgent的發(fā)展，對智能算力的需求不斷增加。政府和企業(yè)正在加快智能算力中心的建設，以滿足這一需求。這些基礎設施為AIAgent的研發(fā)和應用提供了必要的計算資源。大模型開發(fā)：AIAgent的核心驅(qū)動力是大語言模型。因此，大模型的開發(fā)者在產(chǎn)業(yè)鏈中占據(jù)重要地位，提供基礎模型和算法支持，使得AIAgent能夠具備感知、理解、決策和執(zhí)行的能力。技術提供：除了大模型開發(fā)者外，還有許多技術提供商為AIAgent產(chǎn)業(yè)鏈提供各種技術支持和服務，如數(shù)據(jù)標注、模型訓練、優(yōu)化工具等。2.中游AIAgent研發(fā)與集成商負責將大模型與其他技術組件(如規(guī)劃、記憶、工具使用和行動模塊)相結(jié)合，開發(fā)出具有特定功能和應用場景的AIAgent產(chǎn)品。通常擁有強大的研發(fā)團隊和技術實力，能夠不斷優(yōu)化和迭代產(chǎn)品以滿足市場需求。3.下游應用廠商AIAgent的應用場景廣泛，包括智能客服、個人助理、自動駕駛、軟件開發(fā)、財務管理等多個領域。應用廠商根據(jù)不同行業(yè)和場景的需求，利用AIAgent技術開發(fā)出各種應用產(chǎn)品和服務，直接面向終端用戶，負責產(chǎn)品的推廣和銷售。中游中游大模型AI芯片服務器下游上游GPTs可以看作是AIAgent的早期產(chǎn)品，但在技術棧、構建者技能水平、任務處理等方面存在差異。通過與GPTBuilder簡單對話，用戶無需繁瑣編程即可定制出滿足從學習娛樂到工作分析各種需求的GPTs。GPTs的推出不僅展現(xiàn)了GPT模型技術的強大，更預示著個性化AI助手的時代即將來臨。隨著技術進步和行業(yè)競爭，GPTs有望接近Agent標準，具備更強自主決策和跨應用任務執(zhí)行能力，未來AIAgent將受多種因素的影響發(fā)展。受大模型發(fā)展、輕量化技術的應用、用戶需求變化、隱私安全考慮等因素推動，AIAgent應用向端側(cè)發(fā)展趨勢明顯。1)大模型發(fā)展：生成式人工智能的發(fā)展，尤其是大語言模型的出現(xiàn)，為AIAgent提供了強大的能力基礎。大模型具備理解、分析、決策和執(zhí)行任務的能力，使得AIAgent在感知環(huán)境、收集信息、自主執(zhí)行任務等方面表現(xiàn)出色。例如，基于大語言模型的AIAgent在代碼生成、數(shù)據(jù)分析、通用問題解答等領域展現(xiàn)出顯著潛力。未來AIAgent將更加擅長處理不同類型的數(shù)據(jù)輸入，如文本、圖像、音頻和視頻等。多模態(tài)集成的進步意味著AIAgent可以從多種感官輸入中獲取信息并做出更為全面的決策。例如，集成多模態(tài)數(shù)據(jù)的智能客服AIAgent不僅可以處理文字聊天，還能分析客戶的表情和語調(diào)，提供更為人性化的服務。2)自主學習和自適應：通過強化學習等技術，AIAgent將變得更加自主和適應性強，能夠在不斷變化的環(huán)境中自我優(yōu)化，持續(xù)改進其行為和決策過程。這對于在復雜、動態(tài)的應用環(huán)境中提高AIAgent的實用性至關重要。例如，自適應學習能力可以使工業(yè)機器人在生產(chǎn)線上自動調(diào)整操作方式，以應對不同產(chǎn)品和生產(chǎn)需求。3)輕量化技術應用：隨著輕量化技術的發(fā)展，各終端設備制造商紛紛發(fā)布搭載端側(cè)大模型的終端產(chǎn)品，這在一定程度上解決了AIAgent在算力、數(shù)據(jù)等方面的限制，使其能夠更廣泛地適應不同場景，推動智能技術的普及與應用深化。4)用戶需求變化：用戶對于智能化產(chǎn)品和服務的需求不斷增加，希望能夠獲得更加便捷、個性化的體驗。AIAgent與端側(cè)結(jié)合，能夠在本地設備上快速響應用戶指令，提供精準的服務，滿足用戶的即時需求。5)隱私安全考慮：端側(cè)AI能夠更好地保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。將AIAgent部署在本地設備上，可以減少對云服務的依賴，降低數(shù)據(jù)泄露的風險。AIAIAgent應用向端側(cè)發(fā)展主導因素慮(一)行業(yè)通用應用企業(yè)服務AIAgent旨在企業(yè)系統(tǒng)之上的新應用程序?qū)?包括應用程序、記錄系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫以及非結(jié)構化文檔)進行訪問、解釋和處理內(nèi)容，同時保證公司的安全和訪問策略。AIAgent企業(yè)服務助力數(shù)據(jù)服務、銷售服務等多板塊應用效率，需求前景廣闊。企業(yè)服務Agent可確保業(yè)務線控制權掌握在特定崗位的員工手中，使其能夠靈活地適應不斷變化的需求，而無需持續(xù)依賴開發(fā)人員例如，Salesforce提供的Agent類應用程序(包括SalesCloud、ServiceCloud、MarketingCloud、CommerceCloud和Industries)被分解為精細操作，可使Salesforce的Agentforce或提示模板提供支持的自定義操作來擴展標準AgentforceAgent的功能。訪問公司數(shù)據(jù)：操作為Agent提供客戶和企業(yè)數(shù)據(jù)的訪問權限。在允許任何Agent訪問數(shù)據(jù)外部系統(tǒng)集成及自定義操作：Agent能夠執(zhí)行操作并與外部系統(tǒng)集成。標準Agentforce操作板構建可作用于Salesforce或外部系統(tǒng)的自定義操作。(二)行業(yè)垂類應用I.電商領域1)個性化推薦系統(tǒng)：AIAgent能夠根據(jù)用戶的購物歷史、瀏覽行為和偏好，提供個性化的產(chǎn)2)智能客服與支持：通過自然語言處理和機器3)語音助手與購物體驗：AIAgent集成到智能音箱和手機應用中，用戶通過語音命令進行購5)庫存管理和需求預測：利用大數(shù)據(jù)分析和機器學習預測產(chǎn)品需求，優(yōu)化庫存水平。II.教育領域1)個性化學習平臺：根據(jù)學生的學習進度、興趣和能力提供個性化的學習資源和輔導。2)智能輔導和答疑：提供7*24的在線答疑服務，幫助學生解決學習中遇到的問題。3)自適應測評系統(tǒng)：自動批改作業(yè)和考試，提供即時反饋，生成個性化的學習報告和建議。III.客服領域1)自動化客戶服務：通過自然語言處理和機器學習技術，自動處理客戶咨詢，提高響應速度和準確性。2)多渠道集成：整合電話、郵件、社交媒體等多種溝通渠道，提供一致的服務體驗。AIagent模型通過實現(xiàn)自然語言與硬件的交互，解決端側(cè)AI痛點。端側(cè)AI之前的痛點之一是無法通過用戶指令調(diào)用操作界面并實現(xiàn)用戶目標。最新的agent智能體模型比如Claude3.5Sonnet、智譜AutoGLM以及OpenAI即將發(fā)布的“Operator”可以解決這一難題。Sonnet模型。Claude3.5Sonnet模型的升級，得益于Anthropic推出的API,它允許Claude感知并與計算機界面進行交互，開發(fā)者可以通過集成這一API,將用戶的指令翻譯成計算機可以執(zhí)通過自然語言更好地完成與硬件的交互，能理解屏幕信息、規(guī)劃任務、自我判亮度模式、規(guī)劃路線等。同時在線強化學習系統(tǒng)加入自適應學習策略，解決訓練任務和反饋信號問題，使AutoGLM不斷進化，貼近人類需求。OpenAI計劃于2025年1月，以研究預覽和開發(fā)工具的形式，推出名為“Operator”的自動化AI智能體，可以獨立控制計算機并執(zhí)行各種任務。理(NLP)技術，使其能夠理解用戶意圖并生成相應的操作命令。并且Operator意味著它能夠處理文本、圖像等多種信息類型，從而在執(zhí)行任務時進行更為靈活的適配。例如，在AIagent模型與硬件爭奪流量入口，ICT未來發(fā)展趨勢將從當前的APP生態(tài)轉(zhuǎn)向模型生態(tài)或終端設備生態(tài)。在互聯(lián)網(wǎng)時代，C端用戶通過自發(fā)向APP輸入指令來實現(xiàn)功能；而在AIagent時地完成與硬件的交互。這改變了流量入口的分配，AIagent模型將取代APP的地位，并與硬件爭圖13:Agent模型與硬件爭奪流量入口圖13:Agent模型與硬件爭奪流量入口C端C端終端硬件Al手機微軟Al助手模型AutoGLMAI眼鏡文心智能體資料來源：中國銀河證券研究院資料來源：中國銀河證券研究院微軟、百度、小米等多家科技公司已在旗艦產(chǎn)品中融入大模型，促使應用生態(tài)調(diào)整接口。頭部科技公司均在悄然發(fā)力C端市場，推出了自研AIagent,并在新旗艦產(chǎn)品中融入大模型，促使應用生態(tài)調(diào)整接口，逐步形成模型生態(tài)。表4:微軟、百度、小米、字節(jié)等公司在旗艦產(chǎn)公司布局產(chǎn)品發(fā)布時間提示了基于LLM的應用開發(fā)范式，即Agent;在后續(xù)更新中更新了多程，實時生成會議筆記，實時提供口譯，自動執(zhí)行項目管理等。MicrosoftCopilotStu后臺響應的助理。AI應用平臺，支持自定義和創(chuàng)建AI助理，通過在新的Azure百度著百度在AI領域的又一進展。和氛圍歌單，重量輕(45g),搭載1600萬像素超廣角攝像頭自研的AI防抖算法。時，支持藍牙5.4,支持多點連接。首款中國消費者可以體驗AIAgent的手機，創(chuàng)新包括YOYO智能體，要。榮耀文檔APP具備強大的AI功能，輸入必要的關鍵詞和信息，AI模式，通過AI智能識別人像場景，優(yōu)化光影、資料來源：InfoQ,科創(chuàng)板日報，智東西，華爾街見聞，IT之家，CSDN,百度開發(fā)者中心，澎湃，搜狐，52AUDIO,中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·計算機行業(yè)發(fā)展機遇。AI手機硬件升級提速，2024年行業(yè)創(chuàng)新重點聚焦端側(cè)AI應用。華為鴻蒙通過軟硬芯云整合構建了鴻蒙原生智能架構，使AI與操作系統(tǒng)深度融合，用戶可通過全局拖拽方式直接處理文字、圖片、文檔，實現(xiàn)摘要、潤色、提取表格等功能；OPPO在FindX7系列中率先集成了端側(cè)AIGC消除、AI通話摘要功能；vivo推出了從10億到1750億參數(shù)的不同規(guī)模端側(cè)模型，構建起較為完整的AI能力矩陣；小米14Ultra搭載首個AI大模型計算攝影平臺AISP,通過整合CPU、AIagent對手機界面的操作是一個復雜任務，而這一難題正通過AI與端側(cè)結(jié)合得以實現(xiàn)。端云結(jié)合的方式使得手機既能使用端側(cè)模型，也能利用云端模型，使用agent方式完成操作，以平衡性能、參數(shù)和能耗等不足。華為AI助手小藝搭載盤古大模型，現(xiàn)已具備23類TOP場景的記憶感知能力，任務成功率達90%,已實現(xiàn)與300多個重點服務的無縫對接。內(nèi)存內(nèi)存系統(tǒng)級AlAgent內(nèi)存端云協(xié)同端云協(xié)同端側(cè)模型簡單場景復雜場景AIPC智慧加速，帶來革命性突破。英特爾酷睿Ultra處理器搭載英特爾vPro平臺的AIPC在生產(chǎn)力、安全性、可管理性、穩(wěn)定性多個層面實現(xiàn)了躍升。AI性能最高可提升2.2倍，生產(chǎn)力提升47%,在專業(yè)應用中的性能提升甚至可以達到12倍，其具有AIChatbot、AIPC助理、AIOffice高13TOPS的AI算力，平臺總體算力最高可達36TOPS。并且集成了WiFi6E、Bluetooth5.3,聯(lián)想YogaPro9i和Yoga9i二合一搭載最新的英特爾酷睿Ultra處理器和聯(lián)想AI芯片，配備YogaCreatorZone生成式AI軟件，可將基于文本的描述或草圖轉(zhuǎn)換為圖像；Aura系列由聯(lián)想與英特爾合作打造，以“至輕、至強、至AI”為特性，內(nèi)嵌“天禧個人智能體系統(tǒng)”,具備自然交互AI眼鏡搭載大模型，功能漸全，迎來發(fā)展新機遇。GygesLabs自研的DigiWindow技術基于視網(wǎng)膜投影原理，創(chuàng)造了全球最輕、小的近眼顯示光學方案，使得智佩戴。這款AI眼鏡不僅體積小、重量輕，還能降低功耗，并實現(xiàn)對于近遠視的完全視光學兼容。GygesLabs將協(xié)同式AI融入技術中，為可穿戴硬件設備賦予了感知與交互能力，從而進一步拓展千問、百度文心一言等，提供物體識別、文字翻譯、數(shù)學題解答等多任務處理(三)AIAgent有望成為2025年AI應用的新趨勢即將發(fā)布情況來看，AIAgent有望成為2025年AI應用的新趨勢。Agent將成為AI落地的最佳選擇，市場規(guī)模和應用場景將持續(xù)擴大。全球頭部公司的一致布局代表對AIAgent發(fā)展前景的認公司即將發(fā)布的新產(chǎn)品升級的EinsteinCopilot資料來源：opendatascience,cxtoday,bing,salesforce,hubspot,appmaster,中國銀河證券研究院建議投資者關注端側(cè)AI相關具備核心技術優(yōu)勢公司，以及具備垂直領域卡位優(yōu)勢的AI應用類軟件公司，建議重點關注金山辦公、同花順、金蝶國際、科大訊飛、中科創(chuàng)達、彩訊股份、萬興科技、拓爾思、致遠互聯(lián)、三六零等公司投資機會。11月25日同花順拓爾思技術研發(fā)進度不及預期風險；政策推進不及預期風險；需求不及預期風險；行業(yè)競爭加劇風險。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·計算機行業(yè)圖表目錄 4 5圖3:全球數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，為AIAgent發(fā)展提供數(shù)據(jù)資源 6 6圖5:2023-2028中國AIAgent行業(yè)市場規(guī)模及預測 7圖6:AIAgent處于早期階段，逐漸由Copilot進入到AIAgent探索階段 7圖7:AIAgent經(jīng)歷四個發(fā)展階段，目前 8 9 圖10:AIAgent行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構示意圖 圖11:AIAgent應用向端側(cè)發(fā)展主導因素 圖12:企業(yè)AIAgent的五大特征 圖13:Agent模型與硬件爭奪流量入口 圖14:Agent模型生態(tài)或終端設備生態(tài) 圖16:端云結(jié)合模式提升端側(cè)AI應用能力 表1:AIAgent可以通過設定目標完成自動化 6表2:AIAgent可以通過設定目標完成自動化 8 表4:微軟、百度、小米、字節(jié)等公司在旗艦產(chǎn)品中融入大模型 表5:全球頭部AI應用公司新產(chǎn)品即將發(fā)布情況 表6:建議關注公司與估值 分析師承諾及簡介本人承諾以勤勉的執(zhí)業(yè)態(tài)度，獨立、客觀地