人工智能行业调研报告专题合集（精选48份）
人工智能行业调研报告专题合集（精选48份）
资料时间：2023年8月
海量精选报告来源：公众号《见鹿报告》
1. 2023年人工智能行业：AI算力报告，穿越AI的基石，算力基建的起始
算力是智能世界的基础，产业生态和投资图谱逐步清晰
智能世界三要素为算力、算法和数据，其中算力网络是一切的基础，且各类硬件发展迭代为算力狂飙提供强有力保障。海外以互联网大厂为主导，资本开支向AI大幅倾斜。国内参与全球AI基建供应链，海外大厂配套产品相对较少。
基础设备:数据中心加速升级，芯片PCB等上游部件量价齐升
Al服务器带动高端GPU用量及ASP提升，提升DRAM和NAND的需求，HBM未来的渗透率有望提升，对SERDES提出更高性能要求，带动PCB量价齐升。同时还带来服务器、交换机、液冷等产业和格局的变化。
网络连接:算力配套的核心，兼顾800G主线和扩散行情
AI对网络架构变化较大，无损流量传输使得光模块需求暴增，同时新的技术路线开始出现，或对供应链格局产生影响。800G主线从各大厂需求指引预测等不同维度看，2024-2025年需求乐观，同时考虑到供应链各类因素，预计龙头企业牢牢把握份额。
终端:边缘算力建设加速，MR是最具潜力的AI终端
小型A模型逐步植入本地终端，硬件性能有望迎大升级带来换机需求。同时Soc作为核心部件有望深度受益，具有先进制程&高算力&强解码能力的SoC，能够适应更多元的场景，提供更出色的性能。
2. 2023年人工智能行业：产业政策研究及法律风险防控白皮书
当前，数字经济占我国GDP的比重已经超过四成，已成为我国经济发展最为关键的领域。人工智能产业作为数字产业发展的基础，推动人工智能产业发展壮大，便是为了推动整个宏观经济的良性、健康、可持续发展。在经历多年的迭代进化之后，如今的人工智能技术已经越来越多地融入到社会发展的产业浪潮中，与其他行业联系愈发紧密，产业链条日益完善，助力传统行业实现数字化转型和智能化升级。
人工智能按照功能分类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。弱人工智能擅长于单一方面的人工智能，主要处于计算和感知的智能水平；强人工智能能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作，在各方面都能和人类比肩的人工智能；超人工智能知名人工智能思想家NickBostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑还聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能”。
人工智能覆盖的产业相对较广，主要包括基础层、技术层和应用层三个核心环节。基础层主要包括大数据、云计算和智能芯片等产业。技术层主要包括自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别等。应用层主要包括智能制造、智慧城市、智能z医疗、智能物流、智能家居、智能金融、智能交通、机器人等产业。2000年后，数据量上涨、运算力的提升和深度学习算法的出现极大地促进了人工智能产业的发展。
随着深度学习技术的突破，我国人工智能产业飞速发展，相关专利申请数量和专利权人数量呈现井喷增长态势，厂商对人工智能技术的市场价值已经有了一定认识，目前产业整体处在成长期早期。整个产业高速发展，具有明显的“风口”特征，大量资本涌入，几乎每季度都有非常多的初创公司诞生，众多传统企业也纷纷布局这一领域。人工智能技术影响深远，波及范围大，几乎所有的产业均有涉及，只是程度深浅不同。人工智能的兴起将使整个人类迈入下一次工业革命的浪潮中，这一点已经成为各国共识。
3. 2023年AI+保险深度报告：看好丰富数据积累及应用场景驱动下
垂直领域大模型或成细分领域公司AIGC发力方向，金融领域已率先落地。垂直AI大模型专注于特定的行业、领域或场景，且能够依托行业数据与知识壁垒，并为企业提供更准确、专业的解决方案，更好满足用户在某个领域的需求，有望成为后续细分领域企业的发力方向。彭博推出专为金融行业打造的500亿参数大语言模型BloombergGPT，依托其四十年来积累的大量金融数据源，基于通用和金融业务的场景进行混合模型训练，使得BloombergGPT在执行金融任务上的表现远超同等参数量级的通用大语言模型，为国内金融行业大模型的落地与使用提供了借鉴路径。
海外保险机构AI大模型布局正加速推进，国内也有望实现AI技术的迭代升级。海外方面，GPT技术已从销售助理、智能客户、核保核赔等多场景赋能保险业务，预计随着数据与训练的积累，未来长期AI大模型有望向个性化产品定价、核保核赔、风控减损等场景延伸，深度赋能全产业链。国内方面，近年来，我国大型保险机构持续关注科技投入，AI技术已广泛应用于前端销售、定损理赔、风控减损等领域，但主要仍以理解式AI为主，生成式AI仍在探索中。AI大模型可从产品研发、渠道营销、运营管理等各方位实现保险机构的全流程赋能，预计国内保险机构具备AI技术迭代升级的动力。
中国平安：人工智能等核心技术布局市场领先，AI大模型落地优势显著。中国平安是业内领先的科技型保险公司，以人工智能、区块链、云、大数据和安全五大核心技术为基础，深度聚焦金融科技与医疗科技两大领域，对内赋能金融发展：
一是助力代理人招募、培训、展业、客户经营全流程，
二是研发智能闪赔、智能预赔、AI坐席、智能辅助诊疗等核心应用，以科技全面优化改造业务流程，提升作业效率、优化客户体验，
三是打造鹰眼系统DRS2.0、平安企业宝等技术平台，提供线上线下多元化风险管理；对外，依托平安科技、金融壹账通、陆金所等科技子公司进行科技产品和服务的对外输出，截至2022年，中国平安在人工智能技术领域、金融科技和数字医疗业务领域的专利申请数排名均为全球第一位，技术市场领先，可以助力AI大模型的训练、推理和部署的高效进行，且AIGC技术已有多场景落地，在AI大模型落地优势显著。
4. 2023年AI+行业应用研究报告：AI+办公
人工智能驱动内容生成，为企业办公应用场景提供支撑
AI提升人机交互能力，降低办公产品使用成本
1）ChatGPT交互方式一一会话式交互
2）传统的单向交流一>对话式的双向交流
3）新版本的Bing让搜索与聊天相结合，提供聊天界面以聊天、编写文本、汇总网页并以对话方式响应查询，可以让用户获得更满意的全新交互搜索体验
AI提升处理非结构化数据的能力，帮助组织挖掘数据资源价值
1） 非结构化数据包括办公文件、文本、图像、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息
2） 未使用的非结构化数据正在消耗企业内复杂而昂贵的主存储容量
3） 企业更加需要数据资产管理工具来辅助数据处理
5. 2023年AI+医药健康系列报告：院内场景丰富，全流程AI赋能
医药健康领域是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分 为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。本篇报告重点聚焦 AI 在医院端的 场景，全面介绍 AI 在院内诊疗全过程以及 AI 基建的应用，并梳理相关公司。
❑ 2023 年新出版的《超越想象的 GPT 医疗》开篇描绘了一个虚构场景：面对 患者病情突然恶化，医学住院实习生克里斯腾·陈通过和 GPT-4 对话，完 成了对患者的救治、得到了心理安慰、并为患者向保险公司申请了授权；后 续在查房中，还为肿瘤复发患者寻找合适的临床试验等等（具体案例详见报告）。生动的描述，让人切实感受到了 AI 为医药健康带来的想象空间。
❑ 生成式 AI 爆火，“AI+医药健康”应用场景广阔。AI 在医药健康领域的应用 经过多年发展，ChatGPT 的爆火则再次引燃热情，应用领域百花齐放。其中 医院作为医疗行为核心发生地，数据资源丰富、应用场景多样，本篇从诊前/ 诊断、诊中治疗、医院 AI 基建全面梳理 AI 在医院场景下的应用。
❑ 诊前/诊断：
1）AI+检验：检验诊断是临床信息的主要来源，AI+检验具有高 临床应用价值，可用于辅助报告解读、检验项目推荐和疾病预测及治疗等领 域，相关公司：润达医疗、金域医学、迪安诊断等；
2）AI+病理：传统病理 诊断效率低，工作量大，以人工病理筛查为主的传统模式导致病理诊断供需 严重失衡，病理科医生存在长期缺口，AI 技术为核心的智慧病理有望成为关 键破局手段，AI 病理可以降低医生“无效”阅片时间，提升诊断准确率和特 异性，相关公司：安必平、麦克奥迪等；
3）AI+影像：AI 医疗影像将人工智 能技术应用于医学影像诊断，快速、低成本对 CT、MR、DR 和超声影像图 片精准诊断，中国近三年 AI 影像注册证获批呈加速态势，疫情期间多款 AI 影像产品获批用于肺炎筛查，AI 影像软件认可度提升，相关公司：鹰瞳科 技、万东医疗、数坤科技（拟港股 IPO）、推想医疗（拟港股 IPO）等。
❑ 诊中治疗：医疗器械与 AI 的软硬件结合带动院内诊疗向精准化、智能化方 向发展。
1）AI+诊疗器械：核心价值在于提升诊疗精准度，为医疗资源分布 不均提供解决方案，如 AI+超声、AI+放射治疗等，相关公司：迈瑞医疗 （“三瑞”AI 生态系统）、联影医疗（40+医疗 AI 产品，5 张 NMPA 三类 证）、华大智造（AI+超声）、祥生医疗（AI+超声）等；
2）AI+医疗机器 人：包括手术机器人、康复机器人、辅助机器人和服务机器人，其中手术机 器人和康复机器人应用最广，相关公司：天智航、伟思医疗等。
6. 2023年AI对于低代码工具发展的思考
•ChatGPT大幅提升人机交互体验，专业软件使用门槛快速降低。B端场景管理系统多且复杂，专业软件的学习成本极高。ChatGPT横空出世直接改善人机交互环节，提升用户对于专业软件的易用度，目前美国SaaS厂商已经开始探索场景落地，Salesforce接入GPT后帮助销售人员更好地使用CRM软件。
•模糊性开发需求增加，标准化软件将不复存在，开发工具价值量提升。ChatGPT结合低代码开发平台进一步简化应用开发流程，真正做到“全民开发”，应用的模糊性开发需求将大幅增加。目前微软已经发布PowerPlatformCopilot，用户可以通过自然语言描述应用的目的，自动生成数据表或流程应用，并通过自然语言描述来调整和优化应用，截至FY23Q3已有超过3.6万家企业客户在使用AI能力，MAU达到3,300万人，同比增长50%。
•软件厂商的商业模式将从标准化产品型向平台生态型演进。专业软件易用度的提升和开发流程的简化，将推动B端个性化应用的数量快速爆发，软件厂商从销售标准化产品或解决方案的角色真正开始向平台生态厂商转变，加速商业模式转型。
7. 2023年AI应用持续落地：暑期内容消费旺季来临
板块前期涨幅较大，叠加部分公司减持公告影响，上周传媒大幅调整，但产业仍快速发展。尤其是：
1）上游算力需求持续旺盛，阅读/办公/对话陪伴应用快速落地，国内AI应用进展较快；
2）首批“深度合成服务算法”备案信息公布，百度/阿里等在列，国内大模型许可落地可期；
3）传媒自身也进入暑期旺季：端午电影&出行恢复超19年，游戏新品旺盛，内容消费进入顺周期。
AI将落地+有新布局
1）游戏：巨人网络（Q3太空行动AI落地）、盛天网络（AI聊天）、完美世界（神魔大陆2+AINPC）、紫天科技（其他AI游戏）、神州泰岳（AI催收）。以及其他边际变化的掌趣科技（AI+UGC创作平台）、游族网络（《三体》游戏IP）、电魂网络（亚运会电竞）、世纪华通（腾讯系，AI算力）。
2）影视/虚拟人：芒果超媒（IP+虚拟人）、华策影视（AI+剧本/图像/3D垂类模型）、捷成股份（AI虚拟人+AI视频剪辑）、光线传媒（AI动画）。
3）出版&电商：世纪天鸿（AI助教+学生端产品）、浙版传媒（火把知识）、值得买（AI导购助手）。
4）产品已落地但持续迭代的：万兴科技（产品迭代快，定增11亿投入AI）、掌阅科技（阅爱聊）、视觉中国（AI搜索+AI生成，图库价值待重估）、天下秀（灵感岛排名快速攀升）。
8. 2023年AI应用革命正当时：传媒起舞再谱新篇
summaryAI应用大时代开启，传媒成为GPT板块主阵地。2023年2-3月见证了全球的AI大模型密集上线；Q2以来，应用层面的多重催化和落地正在持续亮相，下半年传媒行业作为兼具红利的AI主应用阵地将显著受益。当前传媒板块估值与基金持仓仍处于2016年以来的中枢以下，当前在成长赛道中仍具显著投资性价比。传媒板块今年享受“内容审核边际宽松+行业复苏+AI产业趋势”三重逻辑共振，作为兼具红利与性价比的AI应用主阵地，传媒投资机会将贯穿全年。建议投资者把握以下投资机会：
⚫游戏：AIGC在游戏研发的美术、音乐等环节能大幅提升生产效率，在游戏NPC中植入GPT能够显著增加玩家交互感。同时，游戏板块自身迎来估值和业绩提升的戴维斯双击：①当前游戏正向价值正逐渐得到重视与认可，板块估值有望持续修复；②2022年11月以来，游戏版号超预期下发，宽松趋势得到持续验证，未来发放数量有望持续提升；③版号发放加速产品上线节奏，近期多款大作开启公测或上线，叠加消费复苏推动ARPU值提升，上修板块业绩；④AIGC及XR技术为行业打开想象空间。推荐恺英网络、姚记科技、三七互娱、吉比特、完美世界、盛天网络、电魂网络、宝通科技等，建议关注游族网络、巨人网络等。
⚫出版：出版公司拥有稳定的业绩增长、充沛现金流与低估值特征，具备权威、优质的语料库资源，在AI教育领域具有独特优势；同时，AIGC能激发创作者创意，提升创作效率，有利于更多的优质内容涌现。推荐果麦文化，公司全力布局AI编校，运用最新最前沿的技术解决行业编校痛点，有望形成公司第二增长曲线，预计未来将给公司带来巨大的业绩增厚；推荐皖新传媒、中信出版，建议关注南方传媒、中原传媒、凤凰传媒、中南传媒等。
⚫数字营销：AIGC能够赋能广告内容素材的爆发式增长，并实现精准用户触达。随着防疫政策的优化，2023年汽车、奢侈品、传媒、娱乐等多个行业显现强劲的发展势头，带动中国广告市场的逐步恢复。推荐宣亚国际、浙文互联、利欧股份、三人行、蓝色光标。
9. 2023年AI应用行业深度研究报告：预期和落地，全面看好AI应用端
随着AI应用从预期走向兑现，我们看好AI应用端的中长线行情。复盘13-15年移动互联网行情，应用端走过了“预期—兑现—拔估值”三波行情。其中第一波炒预期弹性最大，β最强。我们认为本轮AI应用端有两波行情即目前在演绎的“预期”行情和预计可能在明年演绎的“兑现”行情。而能否走出第三波行情，可能取决于传媒板块收并购是否能放开等其他因素。
复盘年后至今AI行情，可以看到有明显的板块轮动现象。AI行情在大模型（最基础）、算力（最有确定性）、应用（最具想象力）三个方向的不断轮动中上涨。其中筹码结构最好、想象空间最大的传媒板块涨幅最大。
我们为什么格外看好应用？
1）中国人口基数可以支撑庞大的应用市场规模，想象空间巨大；
2）回望移动互联网时代发展历程，ios与安卓系统都产生于国外，但应用爆发始于中国，国内曾产出多款爆款应用。新一轮AI革命下或会复刻此前路径，应用端弹性较大。
逻辑演绎到哪一步？我们认为AI相关应用可以参考过去互联网浪潮中的产业周期，从“应用预期”到“应用落地”，再到“应用起量”，最后完成“应用变现”。目前A股企业大部在“应用预期”及“应用落地”（demo或者内测）阶段，接下来我们建议重点关注应用能够真正落地以及用户量有望上升的应用及相关企业。
10. 2023年北京市互联网3.0创新发展白皮书
在国外，元宇宙一词最早由美国科幻作家尼尔·斯蒂芬森1992年在其著作《雪崩》中提出。2021年，美国在线游戏创作平台Roblox公司首次在招股说明书中提及“元宇宙”，成为全球“元宇宙第一股”。2021年10月28日，美国社交媒体巨头脸书（Facebook）宣布更名为“Meta”，至此元宇宙概念在国内外掀起了流行热潮。
在国内，世界著名科学家、中国两弹一星功勋奖章获得者钱学森早在30多年前就曾预言过元宇宙。1990年，钱学森在信件中给VR（VirtualReality）取名为“灵境”，虽未对灵境做出明确定义，但对灵境技术未来发展做了展望与期待，在这份远大的设想中，多处内容与当前元宇宙的概念不谋而合。汪成为在1997年的著作《灵境（虚拟现实）技术的理论、实现及应用》中，对虚拟现实技术的发展史、理论、系统构成原理与设计方法，以及典型应用等作了全面介绍。汪成为给出了灵境的完整定义：灵境技术是一门由应用驱动的涉及众多学科的新的实用技术，是集先进的计算机技术、传感与测量技术、2仿真技术、微电子技术等为一体的综合集成技术，未来灵境技术的发展又将特别依赖于人工智能、图形学、网络、人机交互和高性能计算机等技术。
11. 2023年从Unity看AI赋能行业新机遇-海外互联网行业专题研究
◆游戏引擎是游戏开发的底层架构。在AIGC3D内容创作中，引擎将作为集成自动化生产的工具，功能组织更完善，是面向工作流的自动化工具集；制造高质量数据，帮助跨越模态；作为低成本的虚拟仿真环境的集成平台，帮助验证算法；创作交互式体验内容的环境，接收用户的多模态数据反馈。
◆Unity市场垄断地位。Unity实现客户成功导入,70%移动游戏市占率；产品性能优质，相对于Unreal按流水比例分成获取收入，按照订阅制收取费用性价比极高。高留存率。2022Q1-2023Q1基于美元的净扩张率为QoQ135%/121%/111%/116%/107%，均保持在100%以上，随着公司对ironSource业务的整合和协同及移动游戏市场回暖，公司净扩张率预期保持稳健增长。
◆第二增长曲线。客户范围拓展至建筑、汽车、动画等。通过与产业巨头战略合作的方式，持续扩大规模，有望通过新业务领域扩张给订阅式引擎业务带来第二增长曲线。
◆AI赋能提升开发效率及变现能力。AI可以改变虚拟人、虚拟场景、虚拟物品等数字资产的生产方式，让打造数字资产的生产流水线成为可能，实现规模化、批量化生产。Unity自研AI解决方案，UnityMuse及UnitySentis帮助游戏开发者创建内容资产、生成游戏开发方案，通过在运行时嵌入人工智能模型，使内容以新的方式对玩家和用户做出反应和响应，以改变玩家体验。AI工具有望短期内赋能产品开发流程提升公司盈利能力，降本增效。
12. 2023年国内重点AI大会有哪些亮点
WAIC——开启通用人工智能智慧新纪元。本届大会的主题是“智联世界，生成未来。重点关注大模型、智能芯片、科学智能、机器人、类脑智能、元宇宙、自动驾驶、数据论坛、法治与安全、区块链等十大前沿风向。海内外大模型集结，多重展示创新成果，30余个大模型重磅登场，全球领军企业大模型团队重磅亮相，展示大模型赋能各行各业的多元生态，拓展智能化应用场景，全面升级线上体验。重点关注四大领域产品，分别是芯片、数据库、大模型及应用。
华为开发者大会2023(Cloud)大会将于7月7日在东莞召开，华为相关负责人透漏，在此次大会上，华为云盘古大模型将迎来重大升级。盘古大模型是华为云发布的一系列超大规模预训练模型，可推动AI开发从“作坊式”到“工业化”升级。华为盘古大模型L0基础模型为NIP大模型、CV大模型、多模态大模型、科学计算大模型四个类别，四个类别“各司其职”逐步建起盘古大模型的“摩天大楼”。优势在于中文优化、技术支持、应用广泛、超大规模、可扩展性五大优点。
我们判断AI的趋势正从供给侧转向应用侧。大模型具有“预训练+精调”等功能，显著降低AI开发门槛，即“低成本”和“高效率”。模型侧，以OpenAI为例，模型迭代进度明显加快，GPT-4、多模态、AI生成图片、AI生成视频等算法逐步点燃AI领域，模型迭代速度持续加快，我国大模型“自研热”持续，自研速度处于加速状态。因此我们认为在供给侧持续高爆发的情况下，应用侧有望爆发，服务场景进一步拓宽，成为真正意义上解放生产力的双手，我们认为数据有望成为应用侧的核心壁垒。
13. 2023年可信AI技术和应用进展白皮书
人工智能的飞速进步和应用带来了前所未有的机遇和挑战，也将可信人工智能推向产业发展的前台。2021年，中国信通院《可信人工智能白皮书》首次系统提炼出业内较为统一的可信AI特征要素在安全鲁棒、隐私保护、公平性、可解释的大框架下，可信AI正在金融、保险、制造、医疗等领域加速落地。伴随人工智能技术底座不断夯实和大模型、AIGC等的爆发式增长，人工智能迈出了走向通用人工智能的关键一步，2023年4月中共中央政治局会议强调“重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”，可信AI成为新阶段平衡创新与风险的重要技术手段。
本报告基于统一的可信AI认知维度，梳理总结可信AI技术和应用发展现状，提炼面向新阶段大模型和AIGC引发的新需求，形成以技术为保障的可信AI评估体系和工具。全文主要观点如下：
一是归纳了可信AI发展变迁的产业技术背景，即近期算法、算力、数据基础不断夯实，人工智能固有技术风险持续放大，可信AI技术成为AI领域关键底层能力，各国也正在围绕生成式人工智能监管、人工智能伦理等推动治理。
二是梳理了现阶段可信AI四大技术方向发展情况。可信AI已在行业领域落实成具体产品和实践案例，总体上正从创新整合解决方案阶段迈向形成可信系统机制的阶段，完整的实践链路、健全的标准和系统机制将逐步落地。
14. 2023年量化专题报告：基于AI文本挖掘的波动率预测模型
波动率在期权和期货交易中都起到了关键作用，因此对波动率的研究具有重要意义。本文将研究重心聚焦在低频波动率上，进行了如下研究并得出了一定结论：
1）文本挖掘方法能够获取较全面的商品影响因素。
2）预测模型优于均值回归模型并出现了与历史波动率一样的翘尾效应。
3）在俄乌冲突前预测模型通过小众因子提前捕捉到了原油价格的异动。
4）根据最新预测情况，绝大部分商品的未来月波动率都将上升。
研究证明预测模型对于低频波动率的预测较准确，并且在识别非线性因素和尾部风险以及归因分析中更具优势。
波动率的判断在实际业务中具备较大的意义，它会显著影响期货做市商交易的成本与风险，也是期权定价的关键部分。本文研究的重点是对较低频的以日频数据计算的波动率，以月度为时间区间的波动率进行预测。
15. 2023年全面拥抱AI革命，数字中国建设加速101页
行业内生经营提质，外部需求逐季恢复：总体来看，2023H1在AIGC驱动下，计算机公司的估值水平PE（TTM）修复至52倍上下，位于历史中位数水平，机构持仓水平皆明显修复，23年Q1全部公募基金持有SW计算机板块的总市值占比为4.79%，环比大幅上升1.65pp。同时，过去一年计算机企业纷纷开始重视内部改革和提质增效，对人员招聘实施严格措施；后续下游订单与行业收入整体有望在2023年H2迎来关键拐点，“收入-成本”的正向剪刀差或将持续扩大，利润弹性有望逐步得到释放。
全面拥抱AI革命，产业趋势持续验证：AIGC大模型的突破意味着新一轮技术革命兴起，其优秀的生成能力和复杂任务处理能力，有望赋能千行百业，提升全要素生产率。与上半年的行情扩散不同，我们认为短期内AI主线可能趋于收敛，下半年需去伪存真，寻找产业趋势能够持续验证的方向。算力侧，大模型带来算力需求爆发，技术架构、需求弹性、供给格局均在发生深刻变化，建议重视算力自主可控的华为产业链；模型侧，垂类行业大模型相较通用大模型更能解决产业痛点且具备成本优势，建议关注自身具备场景和渠道优势的行业IT企业；应用侧，通用大模型打开C端应用量价提升空间，垂类模型加持的B端应用商业化落地已开始边际加速，建议关注后续产品的更新迭代，同时关注具身智能向自动驾驶、机器人等方向的外延。相关标的：金山办公（688111）、科大讯飞（002230）、海光信息（688041）、同花顺（300033）、中科创达（300496）等。
16. 2023年人工智能AI+电商，选品、营销、客服为重点方向，关注应用逐步落地
AI+电商：选品、营销、客服为应用重点布局方向
分功能：素材生成、数据分析为提效工具，购物助手或颠覆传统搜索及推荐逻辑。多元化的素材生成应用目前相对较为成熟。实证表明，AI在营销专业性上略逊于人类，但在消费者层面感知不明显。分析研究内容的产出成熟度次之，仍需要加入人的辨识和判断来做最终决定。购物助手或颠覆传统搜索及推荐逻辑，随着技术的成熟，聊天框或成为除了搜索框之外另一个重要的搜索及推荐入口。
分区域：技术成本及效率迎来优化，跨境电商或更为受益。垂类模型技术门槛逐渐降低。OpenAIAPI降价，接入其API的公司有望直接受益。
重点关注应用逐步落地的企业
值得买：公司在机器生成内容上已有多年深耕，AIGC将进一步提升内容制作效率、丰富平台内容生态，且消费内容数据储备丰富，为训练垂类模型提供素材库。2022年平台上机器贡献内容（MGC）发布量占比约20%，为第二大内容来源，内容发布量417万，同比40.73%。2016年至2022年值得买平台累计内容发布量超5500万条，2022年公司月平均活跃用户3889万人，互动内容总次数约23.6亿次。公司商品数据库已经收录了21万+品牌、978万+聚合商品。公司自4Q2022更多探索通过AIGC产生图片、产品亮点提炼等内容，未来希望引入对话式机器人助手的方式，提升商品匹配结果、消费决策效率。
焦点科技：公司主营业务为B2B跨境电商中国制造网业务，深耕26年，积累了大量数据沉淀AI外贸助手“麦可”于23年4月25日推出试用，产品能力比肩外贸业务员；5月15日对外正式发布，产品能力可及10年外贸专家；预计于7月26日发布迭代版本，迭代方向向“AI营销团队+24小时客服”发展，打造企业的AI管家。长期向“企业私域数智大脑”发展。目前定价1980元/月，随着技术成熟及用户粘性增加有望提升客单价。
17. 2023年人工智能AI时代投资逻辑
行业趋势：23年重点看好AI&VisionPro
AI：
1）发展复盘：复盘AI行业发展，AIGC大模型、多模态、商业化发展以算力为支撑，同时又推动算力需求持续扩大。
2）空间测算：根据测算，2030年GPT或能带动近千亿美元的服务器端成本。
3）上游机遇：各类器件/芯片作为服务器的核心组成，推动上游半导体+AI生态逐渐清晰，其中重点推荐关注AI芯片、定制化SoC、云端芯片、边端芯片、终端芯片、存储芯片和HBM/Chiplet等领域。
4）英伟达产品线：当前英伟达作为AI生态王者，具有从人工智能计算到网络端到端的技术，从处理器到软件的全堆栈产品。人工智能计算硬件方面，英伟达持续以提升算力为核心，优化其GPU处理器架构，至A100，2012年到2020年，处理器性能提升317倍，H100实时深度学习推理性能较A100提升高达30倍。软件方面，英伟达具备GPU调用开发、AI加速库和垂直领域应用三层能力，构建起良好的GPU用户生态。网络端到端的技术能力主要依靠内生和外延建立。DGXGH200AI超级计算机集成了英伟达最先进的加速计算和网络技术，算力达到1Eflop。
5）云服务厂商扩产：传统云厂商方面，2023Q1全球云基础设施服务支出增长19%至664亿美元，前三大云厂商AWS、微软Azure和谷歌云共同增长22%，投资扩建进程显著加快。专业云厂商方面，CoreWeave获英伟达、微软投资，与传统云服务商相比，专业云厂商CoreWeave深耕GPU加速并且具价格优势，扩张趋势逐渐明确。
18. 2023年人工智能AI世代102页半导体存储深度：穿越存储60年新周期
存储的需求基石，来源于与文明传承与延续
●信息存储的需求基石，来源于文明传承与延续，随着世界数字化趋势而爆发增长。按照存储介质的不同，现代数字存储主要分为光学存储、磁性存储和半导体存储三类。从存储市场规模来看，根据日本HDD协会数据，2022年机械硬盘市场规模约为183亿美元，占据总体市场的11.35%；根据CFM闪存市场数据，2022年DRAM市场规模约为791亿美元，占49.06%；根据CFM闪存市场数据，2022年NANDFLASH市场规模约为601亿美元，占37.28%。
DRAM市场从“群雄逐鹿”到“三国鼎立”
●历史50多年，DRAM每约5年价格降至1/10，杀伐惨烈。DRAM产品在成本、技术、品质等为核心竞争要素，而背后需要企业在融资能力、产业链配套及人才梯队等全方位储备，考验系统性资源调动能力。全球DRAM厂商已从“群雄逐鹿”形成“三国鼎立”，未来看中国企业制造端合肥长鑫、设计端兆易创新如何突围。
FLASH新一代存储主力，将成兵家必争之地
●近年来随着消费电子领域的需求增长。FLASH市场规模呈现快速增长趋势，特别是NANDFLASH已成为手机、笔记本等主力存储介质，而可穿戴设备、IOT等应用兴起驱动NORFLASH成长。NAND市场格局主要有三星、铠侠、西部数据等企业主导。NORFLASH主要有旺宏、华邦、兆易创新等主导。未来看长江存储自研3DNAND产品，有望迎来收获期。
19. 2023年人工智能AI系列深度，AI+降本增效拓宽应用，硬件端落地场景丰富
◼ChatGPT爆火，其能力已接近人类水平。GPT升级至四代，模型能力高速提升。2023年3月15日，OpenAI正式官宣了多模态大模型GPT4，ChatGPT4将输入内容扩展到2.5万字内的文字和图像，较ChatGPT能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的GPT-4在ChatGPT的GPT3.5基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于GPT-3.5，在各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现AI百花齐放的景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。
◼AI拓宽C端应用场景，推动创新需求。C端更注重用户体验和使用场景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI应用有望从PC延伸到手机、IOT等，赋能各类智能终端。举例来看：
1）AI的赋能有望提升XR交互体验和内容生态繁荣，XR产业有望迎来新发展阶段。
2）手机需求放缓，AIGC赋能智能手机或将成为刺激换机的重要动力。
3）AIoT融合在未来数年内不断突破数据处理和智能学习的界限，通过边缘AI赋能，智能机顶盒、智能音响、智能耳机等智能终端产品有望形成软硬件一体的智能语音交互助理载体。
20. 2023年人工智能AI在学习与人才发展领域的应用
UMU观点
人工智能（AI）是开启学习与发展（L&D）行业新的可能性，培养企业学习的有效性、效率和体验的关键。在整个培训的过程中，从“教与学”到“练习与评估”，AI赋能了企业和L&D部门并创造了新的学习场景来推动绩效。例如，企业已经将AI应用于销售能力的提升、增强其管理人员的辅导能力等场景，并且看到了行为上的显著变化。AI的时代已经到来，L&D行业将从它的使用中受益。
UMU很荣幸地支持了ATD主导的本项关于AI在人才培养方面的研究。得益于该领域最近的突破，我们相信企业很快就会发现AI是培训中不可或缺的强大工具。我们相信，尤其是在VUCA时代，拥抱AI的企业将在学习成果和绩效提升方面领先。世界正以前所未有的速度变化。AI正在以更快的速度发展，并将在人们意识到之前给L&D行业带来根本性变化。我们确信，有了AI，L&D专业人士将成为推动生产力和业务成果的强大力量。
关于UMU
UMU的使命是“发展全球学习资源，连接人与知识，加快知识的流动，让每个人参与、分享、收获”。UMU的AI驱动的效果学习平台让企业和L&D专业人士能够带来学习成果，并有效推动绩效改善。
UMU成立于2014年，迄今已经为200多个国家和地区的超过1亿的用户提供服务，并有数以千计的客户。在UMU的客户中，有18家全球排名前20的制药公司，4家全球排名前5的医疗器械公司，4家全球排名前10的保险公司，4家排名前10的汽车公司，以及其他行业领先品牌。
21. 2023年人工智能策略专题报告：历史经验对AI产业β的启示录
产业切换的三个条件：前产业的内生阻力、政策顶层设计和发展必需要素。复盘历史，经济发展经历多轮产业切换，劳动密集型的轻工业→资本密集型的重工业和房地产→技术密集型的移动互联网和新能源。
（1）移动互联网切换的条件：其一为房地产+出口增速中枢下行，全要素生产率放缓；其二为政策重心逐步转向“调结构”；其三为3G网络和移动手机构建爆发基础，用户规模迅速增长实现变现。
（2）新能源切换的条件：其一为移动互联网技术提升放缓和渗透率饱和；其二为双碳+能源安全加速新能源发展；其三为技术提升及前期示范推广加速渗透率提升。
AI+产业短期缺乏发展必需要素，大模型有望在1年落地。
（1）AI+数字经济满足两个条件：其一为新能源车销量增速下行，供给端产能过剩凸显；其二为国家部委+基础制度+产业政策持续催化；但仍欠缺发展必需要素包括高质量数据、算力基建和大模型。
（2）对比智能手机发展路径，从爆款推出、巨头入场、研发周期考虑，大模型有望在一年左右实现落地。
（3）元宇宙无法成为产业行情的原因在于技术难度和生态匮乏。
22. 2023年人工智能第一年度报告
The world has changed dramatically since the National Artificial Intelligence Advisory Committee (NAIAC or the “Committee”) was launched last May. Artificial intelligence (AI) now dominates the public discourse, catalyzing both excitement and concern across the globe. As a result, the relevance of our work as a Committee has increased, and we are grateful for our exceptional fellow Committee members who will ensure NAIAC achieves its mission.
It is no longer newsworthy to assert that AI is one of the most powerful and transformative technologies of our time. From automating everyday tasks to assisting medical and other scientific breakthroughs, AI is reshaping our society and opening up new opportunities. AI has the potential to assist individuals, organizations, and communities and enable important innovations. AI can also help address society’s most pressing challenges, such as climate change and early cancer detection. Once a mostly academic area of study, AI has and will continue to have a profound impact on nearly all sectors and every aspect of our lives.
23. 2023年人工智能行业海外市场：颠覆之间，AI时代的4个猜想
人工智能全面发展，算力层、模型层、应用层快速迭代。全球各大科技巨头纷纷布局AI大模型，模型迭代迅速、算力建设和应用落地也在加码。展望将来，我们对算力层、模型层、应用层提出4个猜想。我们猜想，AI模型能力将成为基础设施，模型和MaaS层或不存在绝对护城河。而产业链两头的算力层和应用层有望迎来爆发和变革，价值链或呈“U型分布”。
猜想1：算力竞赛加码，格局尚难稳定。大量AI模型的涌现带动了上游的算力需求。信通院报告预测，2030年全球算力规模有望达56ZFLOPS，2022-2030年复合增长率达65%。以AI芯片为例，英伟达率先卡位软硬件，并积极绑定下游需求；AMD、Google、Intel等纷纷挑战其软硬件产品性能及生态，跑步争夺市场地位。
猜想2：若模型同质化，则MaaS不稀缺。面对“百模大战”，我们倾向于认为，多数模型本身可能并不存在绝对的护城河。而基于这些模型的MaaS平台，如AWS、Salesforce、火山方舟等，也在积极采用多模型的开放合作模式。我们倾向于认为，MaaS作为基础设施、未来并不稀缺。MaaS的竞争将来或成为对算力资源、运营精细度、价格等因素的竞争。
猜想3：B端应用：SaaS服务迎来AI魔法加持。AI有望为各类SaaS公司赋予全新的能力、助力SaaS赛道迎来“奇点时刻”。
1）办公赛道，以微软为例，微软推出Microsoft365Copilot，嵌入Office等以及商务沟通环节，优化办公软件功能，提高办公效率，提升用户体验。
2）CRM赛道，以Salesforce为例，AI有望在销售服务、数据分析、营销商务、内部通讯、开发代码等方面赋能，实现效率和体验的提升。
3）设计赛道，以Adobe为例，AI能力嵌入后有望支持内容创作者使用文字生成图像、音频、插图、视频和3D图像等，大幅降低设计门槛、提升设计效率。
24. 2023年人工智能与教学的未来
人工智能可以被定义为"基于关联的自动化"。当计算机根据数据中的关联（或从专家知识中推导出的关联）进行自动化推理时，就会发生人工智能的两个基本转变，并使计算超越传统的教育技术：（1）从捕捉数据到检测数据的模式，以及（2）从提供对教学资源的访问到对教学和其他教育过程的自动化决策。检测模式和自动化决策是可以委托给计算机系统的责任水平的飞跃。开发人工智能系统的过程可能会导致在如何检测模式方面的偏见，以及在如何自动化决策方面的不公平。因此，教育系统必须管理他们对人工智能系统的使用。本报告描述了使用人工智能改善教育的机会，认识到将会出现的挑战，并制定建议以指导进一步的政策发展。
今天，许多改善教学和学习的优先事项都没有得到满足。教育工作者寻求技术增强的方法来解决这些优先事项，这些方法将是安全、有效和可扩展的。自然地，教育工作者想知道日常生活中技术的快速发展是否能有所帮助。像我们所有人一样，教育工作者在日常生活中使用由人工智能驱动的服务，如家中的语音助手；可以纠正语法、完成句子和写论文的工具；以及手机上的自动旅行计划。许多教育工作者正在积极探索人工智能工具，因为它们是新近向公众发布的1。教育工作者看到了利用人工智能驱动的能力（如语音识别）来增加对残疾学生、多语言学习者以及其他可以从数字学习工具的更大适应性和个性化中受益的人的支持的机会。他们正在探索人工智能如何能够帮助编写或改进课程，以及他们寻找、选择和改编用于课程的材料的过程。
25. 2023年生成式AI驱动算力芯片腾飞
当前AI作为本轮科技主浪潮的产业趋势已随英伟达数据中心需求的飙涨逐步落地，我们保守估计2023年全球训练侧/推理侧算力需求为243亿/110亿元。需求主要来自全球8家互联网科技大厂，其次是政府端。按下游行业看，中国AI算力投资有65%来自互联网，政府占15%次之。互联网需求以科技大厂为主：全球AI服务器下游需求78%来自全球8家科技大厂。政府项目方面，目前全国超30城市在积极推动智算中心建设。根据科技部新一代人工智能发展研究中心在5月28日发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》。中国已发布了79个大模型，中国研发的大模型数量排名全球第二，仅次于美国。从全国范围内的算力基础设施分布情况发现，北京、广东、浙江、上海等地的大模型数量最多，同时这4个地方也是近3年人工智能服务器采购数量最多的地区，大模型所在地域性与AI服务器的采购量强相关。
AI服务器价值量68%来自GPU，长期维度大厂自研芯片占有率有望提升，但短期维度其仍会选择加单英伟达GPU。GPU服务器占据了AI服务器90%以上的市场。AI服务器与传统服务器的区别主要在于GPU用量。一台AI服务器通常使用8张GPU，价值量占比约68%。AI服务器的整体单价也高于传统服务器。GPU的优势不仅仅依靠单核性能，英伟达的护城河更多在于其丰富的软件生态及超高的互联速率。目前英伟达凭借其10余年积累的CUDA加速库和A系列及H系列显卡，在高端GPU领域形成强力护城河，基本成为全球AI生态的标准选择。但英伟达高端显卡近期缺货涨价，一卡难求。科技大厂如亚马逊、微软和谷歌原本以软件为主要产品，但现在它们纷纷斥资数十亿美元用于自研芯片的开发和生产。
26. 2023年数智驱动的无人财务共享研究报告
随着数字技术的发展，企业数字化转型正如火如荼地席卷着各行各业。根据中国信息通信研究院发布的《全球数字经济白皮书（2022年）》，2021年中国数字经济规模达到7.1万亿美元，居全球第二。2022年1月12日，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，从顶层设计上明确数字经济及其重点领域发展的总体思路、发展目标、重点任务和重大举措，为推动数字经济高质量发展提供指导。企业数字化转型已经成为时代的热点和共识，财务数字化是企业实现全面数字化的最佳切入点，而财务共享建设被企业普遍视为是财务数字化的最佳突破口。
财务共享发源于20世纪80年代的欧美大型跨国企业，自2005年引入中国以来逐步被中国大型集团企业认知、探索和实践。经过近20年的发展，中国超过1500家大型企业从财务共享中心的建设中，建立健全了财务管理标准，规范了集团企业和分子公司财务管理模式，提高了工作效率，降低了运营成本，并逐步形成了符合中国商业环境要求和本土企业管理特色的财务共享管理模式。
随着云计算、大数据、人工智能等新一代数字技术的发展及其在财务领域的深入应用，我们可以预见未来财务处理方式、财务管理模式将得到极大改变，也会对财务会计和企业管理模式产生巨大冲击，企业财务共享服务中心的价值、构建和运营方式等正面临新一轮的变革和升级。
27. 2023年算力行业深度之云基建：AI浪潮持续催化，云端配套升级加速
大模型引领AI商业化进程，轻量化应用向终端蔓延：从算力来看，OpenAIChatGPT从2代-3代的升级，其参数数量升级趋势从15亿增长至1750亿级别。参数规模越大，也意味着算力负担越重，算力瓶颈将成为AI商业化进程必须解决的核心问题，为此云端和边缘侧正协同发力。同时，自ChatGPT正式发布以来，国内国际市场AI算力投资均表现亮眼。我们认为AI算力板块目前正处于分化调整阶段，伴随经济基本面的边际改善以及政策面的持续推出，AI算力板块有望再度迎来布局良机。
高算力芯片引巨头加码，国产AI芯片加速推进。算力需求引巨头加码，英伟达订单持续超预期，WSTS预计2025年AI芯片市场规模有望达到726亿美元。我们认为，受美国对中国GPU芯片出口管制影响，国产AI芯片替代进程将快速推进，同时，在英伟达GH200、AMDMI300带来“超异构计算”概念下，先进封测及制造产业链的协同发力值得关注。
DDR5渗透率盼加速，HBM助推AI算力突破存力瓶颈。在未来AI模型逐渐复杂化趋势下，算力推动存力逻辑进一步兑现，以DDR5、HBM为代表的高性能存储有望拓展其边际空间，根据我们的预测到2026年HBM市场规模有望达149亿美元，较2022年有3倍之余的增长。我们认为随着AI服务器整体出货量持续增长以及国内数据中心的持续建设，服务器DRAM、固态硬盘用量激增，存储有望走出周期底谷，相关厂商均有望受益。
AI+EGS新平台推动数通市场PCB及代工快速放量。在AI+EGS助推下，数通用板进一步迈向高多层、低损耗，更窄线宽线距带来的工艺难度升级推动单机价值量倍增。我国是PCB产业全球重要生产基地，有望在本轮“算力基建”中深度受益。同时，算力+新平台亦将推动其服务器代工领域实现增长。
28. 2023年智能家居系列：中国加湿器行业研究
纯净型加湿器将成为市场主流，带动加湿器行业发展
2022年，疫情常态化使消费者的消费意愿降低，总体市场规模显著下降，利于健康的纯净型加湿器实现逆势增长。2022年，加湿器市场规模为20.1亿元，较2021年减少6.0亿元。在细分赛道，超声波加湿器市场规模为12.9亿元，同比下降32.5%;纯净型加湿器市场规模为7.3亿元，同比上升4.3%。预计2025年纯净型加湿器的市场规模将超过超声波加湿器，达到14.0亿元。
纯净型加湿器对超声波加湿器形成直接替代效应
纯净型加湿器品牌开始调整定价策略，将更多的入门低端机型价格下调。由于纯净型加湿器的健康功能显著，对超声波加湿器的替代效应明显，超声波加湿器的市场份额被进一步抢占。2022年，200-300元价位的纯净型加湿器的零售量同比增长31.8%，而同价位的超声波加湿器零售量出现负增长，同比下降34.9%。
新进赛道的新锐国产加湿器品牌仍有发展机会
在线上加湿器零售渠道，TOP1、TOP2的竞争优势明显，市场份额占比分别为25%、14%.其余品牌之间没有明显差距。线上加湿器零售市场仍有挖掘的空间，新锐国产品牌有望后发抢占市场。由于线上加湿器头部品牌未能与其余品牌拉开明显差距，市场的消费需求尚未完全覆盖，新入赛道的品牌凭借技术积累选择特定的消费群体切入细分赛道，充分发挥“后发优势"。
29. 2023年中国XR产业的投融资热点
全球XR硬件行业进入恢复增长期，2022年出货量超1,000万台；技术迭代和内容生态完善将释放市场潜力；中国XR头显设备市场在全球市场的占比有望持续提升
•2021年以来，伴随互联网厂商的高调入局和XR游戏及其硬件设备的市场良好反响，虚拟现实产业迎来实质性复苏期。得益于技术条件日益成熟，内容生态不断完善，作为元宇宙生态下重要的硬件入口，XR硬件设备需求将不断提高，全球XR头显出货量预计将从2022年的1,028万台攀升至2026年的约5,300万台，期间复合年均增长率46.0%
•当前，XR头显的出货以消费端为主。随着以MetaQuest为代表的全球VR头显厂商开始向企业端市场发力，高校、医院以及工厂等下游行业将为VR市场提供新的发展空间。而AR头显将随着设备技术的积累进一步开拓消费端市场，消费者友好的AR产品将在未来更加普及
•以PICO为代表的国货头显厂商通过技术创新、完善内容生态等战略不断提升自己在全球市场的地位，2022年中国XR头显设备出货量达135万台，同比增长超过200%。未来，中国XR头显设备出货量全球占比预计将从2022年的约13%提升至2025年的约23%
VR硬件主要分为一体式VR硬件和外接式VR硬件；凭借轻便可移动的优势，一体式VR硬件逐渐成为主流；游戏社交和影视直播是VR目前最核心的应用场景，未来将持续挖掘消费级和企业级应用场景
•作为目前最被心的座用之一，VR游戏从听觉、视觉等感知方面为用户创造更沉漫式的体验:VR社交通过创建虚拟人在虚拟世界中与其他用户的康报人亚动
•VR影视直播实现了三雌空间展示功能，突破屏幕尺寸和空问住置的限制，为用户提供多角度、高清晰度、潭入变互的观看休验
•VR技术为章击、棍棒豹鲁尊运动带来了全新体验用户可以在以自然风光为背景的虚拟汤景和其他用户一起进行居家健身，并计算卡路直消耗
30. 2023年中国人工智能医学影像产品产品生态路线研究报告
老龄化、医疗资源不足、影像缺口使医生面临很大压力，由此政策支持国产医学影像设备和AI产品的落地应用，当前已有70个AI医学影像产品获得了三类证。在经历一段发展后，AI医学影像产品来到了优化阶段，根据亿欧预测，2023年人工智能医学影像的市场规模为24亿元。
AI医学影像等医疗人工智能已进入变局，产品种类增多，但研发投入与收益不一定匹配。产品生命周期管理成为企业成败关键，包括科研基础、临床评价、商业落地和生态格局。企业应理性、谨慎、综合评估产品未来市场空间，避免时间和资金浪费。
梳理AI医学影像企业七个生态路线。即
(1)构建手术机器人+人工智能医学影像生态路线;
(2)构建医疗信息化+人工智能医学影像生态路线;
(3)构建诊疗一体化+人工智能医学影像生态路线;
(4)构建人工智能医学影像出海的生态路线;
(5)构建人工智能医学影像产品进入医保的生态路线;
(6)构建消费者端人工智能医学影像生态路线;
(7)构建便携设备+人工智能医学影像生态路线。
未来趋势中，生成式人工智能将给AI医学影像企业带来指数级增长，而综合类的医学人工智能模型与医学影像领域的结合将释放巨大的潜力。因此，A医学影像企业将依托生态路线加速自身造血速度，提升商业化落地的能力。
31. 2023年中国数字与AI健康产业白皮书
我国数字医疗市场整体规模（以窄口径计算）从2015年的312亿元增长到了2022年的1792亿元，年复合增长率为28.3%，并且预计在2025年达到4256亿元。其中，2022年医疗信息建设市场份额占比64%，规模接近1158亿元；数字健康服务市场份额占比29%，规模达到511亿元；AI医学影像市场份额占比4.3%，规模接近77亿元；数字医疗营销市场份额占比2.3%，规模达到40亿元；数字医疗教育市场份额占比0.6%，规模约10亿元。
1、以现象级应用ChatGPT为代表的人工智能技术将成为数字医疗新的增长引擎，短时间将会迸发出大量行业创新，成为投资热门主题。以ChatGPT的横空出世为标志，LLM（大语言模型）下的AIGC（利用人工智能技术来生成内容）将给医疗行业带来极其深刻的变革，亦将重新定义AI在健康领域的价值。未来在医疗健康领域，只要有交互场景，就会有人工智能的应用，医疗交互沟通效率以及先进医疗经验的普惠性将得到指数级的提升。
2、围绕药品全生命周期的数字化基础建设将为医药产业全面降本增效，相关领域的投资将进入黄金时代，细分赛道行业格局逐步形成。中国医药产业正面临全面降本增效的重要课题。同时，在资本、政策的双重推动下，药企从实验室到生产车间、从研发环节到流通环节，全流程正在面临一轮新的数字化升级改造。基础信息化、流程自动化、全面智能化是药企将会面临的三大主要阶段，三大阶段中将会有多个细分赛道有望诞生产业巨头。
32. 2023汽车新势力品牌虚拟人IP打造方案
元宇宙时代：人人都将拥有虚拟形象
元宇宙的发展会产生新的社交关系链和更沉浸式的消费方式， “人人都能拥有虚拟形象”将成为现实。 在元宇宙概念中，未来每个用户都将依托虚拟人技术，拥有虚拟化身，进入元宇宙世界探索。
“虚拟人”热火朝天大受追捧，成功出圈
互联网原住民的Z世代已成汽车消费的主力，他们对各种新鲜的黑科技有更深的偏好，注重体验、追求新奇与个性、愿意尝试新事物， 对汽车也赋予更多的科技想象。 虚拟人，是品牌一种个性化、差异化的表达， 选择虚拟人,无疑也是拉近欧尚品牌与年轻人之间距离,获得年轻人喜爱的最有效方式之一。
33. 2023全球智能家居市场报告
随着智能科技的发展，疫情对人们生活造成方式的影响，智能家居步入全球各地千家万户。
近年来，全球智能家居市场呈现出快速增长的趋势，本次报告将从数据的维度带您了解全球智能家居的现状及未来趋势。同时我们将市场细分为北美、欧洲、东南亚三个区域，深入了解各区域智能家居市场的发展差异，渗透率表现、消费者画像及品牌集中度等。
伴随技术的进步和生活方式的改变，智能家居市场将持续快速增长，并成为未来家居生活的主流。
34. 2023智能制造厂商全景报告
技术层面，在新一轮技术革命下，各项新兴数字化技术如何在制造业场景落地，成为企业待探索的问题。例如，5G、VR/AR、边缘计算等新兴技术持续渗透，逐步释放价值。工业元宇宙、大模型等前沿技术，又带来了新的命题。
从需求侧来看，首先，消费端整体需求放缓，消费者对制造的精细化提出了更高要求，同时新消费时代下消费者对消费品个性化的要求逐步提升，对供应链提出了考验；其次，全球经济滞胀导致制造业出口增速降低，精益生产成为增长点，加之疫情以来，制造业人力短缺与资源流通不畅加剧，进一步倒逼中国制造企业进行自动化、数字化、智能化升级。如何以智能化能力满足消费端高端化、个性化需求，助推消费增长，又如何解决生产端的资源短缺问题，实现精益生产、增强协同能力，是制造企业必须面临的挑战。
为了帮助制造企业更好地理解智能制造的应用实践价值，了解智能制造各细分市场的优质厂商及其产品和技术能力，爱分析开展了《2023年智能制造厂商全景报告》相关研究。
35. 2023中国AI商业落地投资价值研究报告
本报告以AI商业落地投资价值为研究对象，其中AI商业落地指人工智能技术在各细分行业和领域中的具体落地场景，包括智慧城市、金融、制造、 医疗、零售、互联网、汽车和泛娱乐等领域中的商业落地场景。
AI商业落地投资价值指AI商业落地场景给下游甲方企业带来的综合投资价值，本报告从“战略价值、降本增效和创收创利”三个层面衡量AI商业落 地场景为企业带来的经济、成本和战略价值。
基于技术成熟度曲线，人工智能领域中计算机视觉、数据标签与注释等成熟度相对较高的技术在现有商业落地场景中应用广泛；以生成式AI为代表 的萌芽期技术具有较大发展潜力，有助于提升AI技术落地的可能性和场景的丰富度。
随着人工智能技术在中国的周期性变化，AI商业落地将迎来新一轮波峰， 技术与产业的融合度及场景应用丰富度将逐步提高。
36. 2023中国智能电动汽车及产业链出海商业矩阵研究报告
中国汽车工业与出海
•谈到出海，首先联想到历史上的“大航海时代”：中国明朝的郑和七下西洋、哥伦布发现美洲新大陆、达·伽马发现经非洲最南端通往印度的新航线、麦哲伦船队首次完成环球航行、库克发现澳大利亚东岸、新西兰……。当下的贸易全球化发展，就是地理大发现时代栽培的文明种子，如今已长成参天大树，下自成蹊。
•中国于2001年12月11日正式加入世界贸易组织，这标志着中国制造的汽车商品踏出了加入全球汽车消费市场的第一步。在过往的22年间，商业模式主要以燃油汽车整车、汽车关键件和零附件等出口为主。但仅用一代人的时间，中国汽车工业从一位笨手笨脚的学徒，成长为一名轮扁斫轮的巧匠。而当下，中国智能电动汽车及产业链正在谱写走出国门的新乐章：出口→出海→全球化。
关于《2023中国智能电动汽车及产业链出海商业矩阵研究》报告
•中国智能电动汽车及产业链国际化三部曲，已奏到第二乐章——出海阶段。已在国内市场打磨过的、较燃油车更具产品竞争力的智能电动汽车品牌相继出海，辅以全新的销售、售后服务模式，伴随智驾和智舱的伙伴企业服务配套，树立起中国智造品牌的新形象。
•本报告全面、深入的分析与研究2023年中国智能电动汽车及产业链出海背景、出海规模、海外市场现状、相关企业的出海商业矩阵以及洞察多维度的出海趋势，同时着力展现相关企业全球化商业布局、“能打”的产品、技术实力以及前沿战略规划。
•本报告3.2中国智能电动汽车及产业链出海的主要模式为核心章节，亿欧智库从巨头、舰队、比肩、共建、返销和云基建六种模式分析相关企业出海业务发展，其中模式的创建与命名分别借鉴乾、师、比、巽、兑和坤卦的象征意义。
37. 2023中国智能门锁行业发展报告
作为智能家居的重要组成，智能门锁是全屋智能的物理入口级产品正从观望、尝试、尝鲜，到喜爱、刚需、标配。
B端
•门业配套、房地产开发商工程、安防工程渠道在市场上仍然占据着主导地位。
•房地产行业政策调控等因素的影响，整体出现下滑。
C端
•零售市场近三年线上销量占比逐年提高。
•直播电商、O2O及社群电商的发展，未来线上渠道的销量仍然将高增长。
联网化
随着物联网技术的发展，智能门锁将更加管及，实现联网化远程控制和管理。
多元化
智能门锁将不仅仅是门锁，还将应用于更多领域如酒店、办公场所等。
安全
智能门锁的安全性将得到进一步提高，采用更加先进的加密技术和防盗措施。
38. 2023年ChatGLM + LangChain 实践培训
ChatGLM-6B简介
ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。
更新v1.1版本checkpoint，训练数据增加英文指令微调数据以平衡中英文数据比例，解决英文回答中夹杂中文词语的现象。
ChatGLM-6B应用
⼤语⾔模型通常基于通识知识进⾏训练，因此在⾯向如下场景时，常常需要借助模型微调或提示词⼯程提升语⾔模型应⽤效果：
l垂直领域知识
l基于私有数据的问答
39. 2023年How to Become an AI Prompt Engineer
The question is why?
What made this so different from other AI tools and software releases?
Because, to put it bluntly, it was unlike anything the world hadseen.
For the first time ever, you could ask AI complex questions andget clearly explained answers in seconds.
You could quiz it for fun facts and be delighted by its replies.
You could even tell it to write sketch comedy scenes that wouldmake even the most heavy critics crack a laugh.
40. 2023年大数据湖总体规划及大数据湖一体化运营管理建设方案
背景:数据快速入湖，分析更加智能，应用更加多样，服务更加开放
更多企业数据将进入数据湖，来自传统系统的数据和传感器等新型数据资源不断融合，数据孤岛将继续被打破。
随着大数据分析能力的不断提高，人工智能的重要性被逐步提升。当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的系统。
企业现在正处于大数据的“焦虑期”
存储成本问题:海量数据需要在多环境、多级下重复存储，存储开销大
数据形态问题:应用大多聚焦在经过加工后的再生数据，原始数据无法得到充分利用
业务响应问题:必须事先进行充分规划和较长周期加工，欠缺运营所需的灵活性和时效性
41. 2023年华为2030工业数字化智能化白皮书
放眼世界，中国、美国、德国、日本等主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推动工业数字化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。
中国在2015、2016年分别提出了“智能制造”和“工业互联网”建设目标，在新时代的征程中，又提出了新型工业化的新内涵，促进科技创新与产业升级，加速传统制造业向智能制造和服务型制造的转型，推进工业现代化进程，从而全面发展中国式现代化。
可见，各国都将工业数字化转型视为增长的“新动能”，期待工业企业探索传统制造升级、全新生产模式乃至商业范式的创新。
在新时代的征程中，中国式现代化是强国建设、民族复兴的唯一正确道路，而新型工业化则是推动中国式现代化的关键手段。通过实施新型工业化战略，促进科技创新与产业升级，加速传统制造业向智能制造和服务型制造的转型，我们将推进工业现代化进程，从而全面发展中国式现代化。新型工业化包含新的内涵与特征，把握新型工业化的要求，加速工业数字化转型，便是实现工业高端化的重要基础、实现工业智能化的关键路径以及实现工业绿色化的主要抓手。
42. 2023年量化专题报告：基于AI文本挖掘的波动率预测模型，既达万顷，又需见微
波动率在期权和期货交易中都起到了关键作用，因此对波动率的研究具有重要意义。本文将研究重心聚焦在低频波动率上，进行了如下研究并得出了一定结论：
1）文本挖掘方法能够获取较全面的商品影响因素。
2）预测模型优于均值回归模型并出现了与历史波动率一样的翘尾效应。
3）在俄乌冲突前预测模型通过小众因子提前捕捉到了原油价格的异动。
4）根据最新预测情况，绝大部分商品的未来月波动率都将上升。
研究证明预测模型对于低频波动率的预测较准确，并且在识别非线性因素和尾部风险以及归因分析中更具优势。
本文研究的重点是对较低频的以日频数据计算的波动率，以月度为时间区间的波动率进行预测。
1）对搜集网络上的各类商品品种新闻并采用DP-Sent-LDA机器学习模型进行文本挖掘分析，得出30多种商品影响因素，并对影响因素进行分类及寻找相应的代理指标用以进行数据分析。
2）对代理指标的数据进行日频转化、计算其波动率、z-score标准化等处理，代入回归模型得到预测波动率变化，再加上过去20日波动率最终预测未来20日的波动率。
3）预测模型的拟合优度要高于均值回归模型，通过引入更多影响波动率的重要指标，出现了和真实值一样的翘尾效应，部分捕捉到了均值回归无法捕捉的影响因子与波动率之间的非线性关系。
4）在俄乌冲突中预测模型对原油波动率的预测由于运输费用这一小众因子提前出现了反转，导致了该指标的波动率加大，从而提高了整体的预测效果。
5）模型最新预测结果表明，大部分品种未来波动率都将上升。
43. 2023年人工智能能推动多少经济增长？
数字基础设施的内涵
如何理解数字基础设施，包括哪些内容？根据中国互联网信息中心主任曾宇的阐释， 数字基础设施主要包括以下四类：
一是以 5G/6G、卫星互联网、新一代通信网络、 未来网络等为代表的网络基础设施；
二是以云计算中心、大数据中心、工业互联网 服务平台、物联网服务平台、平台型互联网企业应用服务平台等为代表的信息服务 基础设施；
三是以超级计算中心（智能计算中心）等为代表的科技创新支撑类基础 设施；
四是支撑社会治理、公共服务及关键行业信息化应用的重要信息基础设施等。
44. 2023年人工智能行业动态：FreeWilly1和FreeWilly2
StabilityAI发布开源大语言模型FreeWilly1和FreeWilly2。这两个模型在不同的基准测试中都表现出了卓越的推理能力，登顶HuggingFace的OpenLLM排行榜榜首。FreeWilly1基于原始的LLaMA65B基础模型构建，FreeWilly2利用LLaMA2-70B基础模型在某些任务上达到了与GPT-3.5相媲美的性能，成为首个真正可以和GPT-3.5抗衡的开源大模型。FreeWilly的发布无疑是开源语言大模型的胜利，开源LLM向前迈出了一大步，为后续创新创造前所未有的可能。
行业变化
StabilityAI和CarperAI实验室发布开源大语言模型FreeWilly1和FreeWilly2。这两个模型在不同的基准测试中都表现出了卓越的推理能力，登顶HuggingFace的OpenLLM排行榜榜首。FreeWilly1基于原始的LLaMA65B基础模型构建，并且在标准Alpaca格式下，使用新的合成数据集进行了仔细的有监督微调（SFT）。FreeWilly2利用LLaMA270B基础模型在某些任务上达到了与GPT-3.5相媲美的性能，成为首个真正可以和GPT-3.5抗衡的开源大模型。
45. 人工智能行业领域发展现状研究：科研&生产&消费分析
行业目前存在的问题：人工智能在发展过程中也存在诸多问题。在安全风险方面，会有信息泄露、学术造假等问题；在道德伦理方面，会存在算法偏见、数据偏见等；也存在就业压力增大，民众心理负担加剧等社会问题。
金融数据分析：人工智能板块的金融指标能够大体反映出中国的人工智能领域的发展。营业收入呈现增长趋势但增长率放缓，近十年来净利润总值呈上升趋势，但整体波动较大，总市值总体趋势向好，行业人均薪酬不断增长。可以说人工智能行业发展前景广阔，潜力巨大。
摘要：人工智能基础理论由来已久，且近年来取得了飞速的发展，全球人工智能市场更是呈现出蓬勃发展的态势，在社会现代化、智能化的发展中，人工智能也日益发挥出重要作用。本文基于查阅相关资料和整理政策文件，具体分析人工智能的发展及其在当代社会的意义，并对目前人工智能存在的问题和潜在风险进行详细论述。本文通过对近十年人工智能版块的金融数据做出统计，根据人工智能板块的营业收入、净利润、ROE、总市值等金融指标的分析，得出我国人工智能市场的发展态势为总体向好。本文研究方法对多领域发展态势的分析具有实践意义。
46. 智能网联汽车电子电气架构产业技术路线图
上世纪80年代起随着汽车电子技术的快速发展，电子控制单元（ECU）逐渐成为汽车的核心组成部分。汽车电子技术的演进历经从最早的发动机管理单元（EMS）、到防抱死控制系统（ABS）、到智能车控、智能驾驶、智能座舱和智能网关域控制器，以及智能传感器、智能执行器和线控系统等。
目前，智能网联汽车正从单车智能向车路云协同的方向转变。智能网联汽车不仅与基础设施网联通信，而且可进行更广泛的网联（V2V、V2I、V2P、V2N）。可以预见，智能网联汽车远期形态将向“车路云网图”协同发展模式演进。当云端得到充分发展后，车云通信技术可支持高实时、高可靠、低延时、大带宽的数据传输时，车端与5G、边缘计算和云计算技术可做到真正融合。同时，支持高级别自动驾驶和车路云协同的智能网联汽车要求电子电气架构在车载算力集中、车路云多源算力分配、时间敏感关键信息流、多核多任务软件架构等方面提供相应的技术支撑能力。
智能网联汽车的电动化、网联化、智能化、共享化发展需求对汽车电子电气架构（EEA）的技术演进和变革提出创新要求，也促进汽车电子电气架构技术向“软件定义汽车”方向逐步演绎和进化。
47. 智能制造企业数字化转型智慧工厂建设方案
先进的需求预测引擎
提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机架学习和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提供丰富的报表与KPI展示，快速精准捕捉市场波动。
需求驱动的智能补货决策
在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补货策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升服务水平的同时降低库存积压。
48. 自动驾驶行业报告
汽车产业的变革无疑是近几年科技行业最火热的话题之一。不断推进的电气化进程正在重塑汽车产业，不仅使汽车的动力来源从汽油变成了电池，更使得汽车产业由原来的以机械为核心变为了以半导体为核心。
当今汽车的创新重点大多围绕着汽车的智能化。行业玩家正在投资和开发多种技术，以提高自动驾驶汽车的感知、定位、规划、决策和执行能力。基于对自动驾驶未来的美好愿景，自动驾驶行业成为了过去几年最火热的融资板块之一。然而，与前几年市场充斥着大量乐观预期和大型交易不同的是，最近更多的是IPO的推迟、缩减业务规模等较为悲观的信息。
这一转变一方面是因为在具体实现自动驾驶过程中所面临的巨大挑战，另一方是由于美联储的持续加息使得资金成本攀升迫使投资者去寻找更稳健的财务回报。在当前的市场情况下，不可避免的是一些公司将无法保持资金偿付和产品交付能力，即公司在实现一定程度的商业化之前就已经面临破产。尽管加息在短期内会对该行业的投资活动有影响，但这同样迫使自动驾驶初创公司和资本市场回归理性。我们相信从长远看这将有利于自动驾驶行业的健康发展。
海量精选报告来源：公众号《见鹿报告》
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