电子行业深度报告：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GPT-4，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GPT-3.5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。 AI+提升生产效率，B端应用场景发展潜力逐渐释放。随着技术和应用的发展，AI的赋能将深刻改变很多B端的生产力及生产效率，其可以帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为AI技术落地应用较为领先的领域，率先受益于AI技术的成熟发展：随着AI逐步渗透到视频前后端设备中，AI技术能够对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实时的大量视频数据，而是经过AI分析后的结果。传统安防产业在产品、技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是AI技术在智能制造中最好的落脚点之一，AI图像增强技术、AI缺陷检测算法等技术的发展有望提升机器检测效率，从而逐步代替人工目检。 投资建议：AI产业链条长，各环节机遇频现，AI应用的发展将是推动产业链上下游共同繁荣的动力，相关标的梳理如下：1、终端品牌：传音控股、漫步者、创维数字、国光电器。2、端应用：海康威视、大华股份、天准科技、凌云光。3、芯片端：大陆唯一先进制程晶圆厂中芯国际；边缘SOC端包括瑞芯微、全志科技、中科蓝汛、乐鑫科技、恒玄科技、晶晨股份；存储产业链包括兆易创新、澜起科技、聚辰股份、北京君正。 4、零部件及组装：领益智造、威机电、三利谱、歌尔股份、长盈精密。 5、服务器端：PCB龙头沪电股份、全球代工龙头工业富联。6、传输端：源杰科技、中际旭创、新易盛、华工科技。 风险提示：AI应用推广不及预期；AI技术发展低于预期导致应用面狭窄。 1.ChatGPT快速迭代，OpenAI模型演进，下游应用百花齐放 GPT-4是一个大型的多模态模型，相比上一代ChatGPT新增了图像功能，同时具备更精准的语言理解能力。GPT的升级背后是OpenAI的大语言模型的进一步演进，同时带动下游应用的拓展，涌现出新一批应用场景。 1.1.GPT迭代更新，人工智能掀起科技潮 GPT升级至四代，模型能力高速提升。ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言生成模型，采用Transformer神经网络架构（又称GPT-3.5架构），基于大量的语料库使用指示学习和人工反馈的强化学习（RLHF）来指导模型训练。模型可理解并生成对各种主题的类似人类的响应，是AIGC技术进展的成果。2023年3月15日，OpenAI正式官宣了多模态大模型GPT-4，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。 表1：历代GPT表现情况 ChatGPT提供变革性的用户体验，用户数量飙升。ChatGPT发布后爆火，仅用5天时间用户量便破百万，推出2个月后用户量破亿，访问量从1830万增长到6.72亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。最新版的GPT-4在ChatGPT的GPT-3.5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，可以接受图像输入并理解图像内容，可接受的文字输入长度也增加到3.2万token，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，为用户提供变革性的使用体验。 图1：GPT-4和GPT-3.5的考试表现 图2：OpenAI网站12-2月访问量 OpenAI模型可以完成绝大多数文本和图像任务，具有成熟的生产力。根据OpenAI的官方介绍，GPT-4可以接受文本和图像的信息，并允许用户指定任何图像或语言任务，处理超过25000个单词的文本。除了在各种标准考试和不同语言情景下都有突出的表现外，在图像的处理分析上，GPT-4能够直接阅读并分析带有图片的论文，承担文本、音频、图像的生成和编辑任务，并能与用户一起迭代创意和技术写作任务，例如创作歌曲、编写剧本或学习用户的写作风格等。 图3：GPT-4理解图片含义 图4：GPT-4理解图表中数据的含义并做进一步计算 ChatGPT带动AI潮流，多种相关产品推出。办公领域，微软将GPT-4整合到Office应用程序，TeamsPremium中接入ChatGPT提供人工智能生成章节和字幕实时翻译等功能；编程领域中，VivaSales将利用ChatGPT为电子邮件中客户问题生成回复建议，Stripe使用GPT-4扫描商业网站并向客户支持人员提供摘要；软件领域，Duolingo将GPT-4构建到新的语言学习订阅层中，国内百度“文心一言”也正式推出，AI的潮流开始遍布国内外多行业。 1.2.AIGC发展改革生产力，已具备多领域应用能力 AIGC发展改革生产力，已具备多领域应用能力。AIGC可以利用大量无标注数据进行自监督学习再利用少量的标注数据进行迁移学习，能够持续生成规模大、质量高、单位成本低的内容，在生产力上具有革命性的增长。在应用方面，按场景分类AIGC已经较为成熟地应用于文本和代码撰写、图像识别和生成，在影视、传媒、电商、C端娱乐领域规模应用，未来将逐步拓展到视频和游戏等其他领域，为各个行业和领域的创新和发展提供更多可能性。 图5：AIGC相关技术场景及成熟度分类 表2：“AI+行业”赋能梳理 举例来看，OpenAI+传统搜索引擎=AI智能搜索引擎：ChatGPT能理解并生成类人类思维方式与上下文联系的结果，而传统的搜索引擎只是给出网页的链接，需要用户自己阅读、点击和判定。无论是知识的获取效率、回答问题的深度，还是交互的延展性，ChatGPT都对传统搜索引擎是一种颠覆式进化。 OpenAI+办公软件：以Office全家桶与微软Teams premium ChatGPT为例，ChatGPT+Office三大件Word、Excel、PowerPoint可完成从文字创作到可视化全程服务。 ChatGPT可以根据用户的描述需求自动撰写文档内容，缩短文档的创作时间；根据已形成文档内容智能推荐文档格式、排版等；并根据用户描述制作个性化PPT，同时智能生成朗读语言助力PPT演示。Teams Premium ChatGPT同样具有多样智能服务：1）自动提供实时翻译；2）自动生成文本型会议纪要；3）自动记录发言人员对话和内容；4）根据讨论上下文自动生成任务等。 图6：ChatGPT+Bing 图7：Teams Premium生成任务 1.3.AI向实际场景落地，边缘算力重要性加速凸显 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。作为人工智能算力主要供应商的英伟达，对人工智能下一个浪潮就提出了“具身智能”预测，即通过将智能算法与物理实体的感知、行动和环境交互相结合，使机器能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互和解决问题的能力，打开了AI与机器进一步融合的想象空间。另外，近期Open AI扩大开源插件数量，有望快速开启GPT在垂直领域的大模型应用。 从AI产业链视角来看，半导体与通信行业是底层基础，电子硬件是终端载体，传媒与计算机侧重于落地应用。基础设施层核心的AI芯片产业是高技术壁垒行业，目前主要由英伟达垄断，我国与海外市场差距较为明显，短板突出且需要时间成本投入；算法层存在一定机会，但由于模型的训练是一项长回报周期、高资金投入的工作，最终市场将呈现马太效应，会由少数大厂具备通用大模型能力，并朝着基础设施的方向演化。 电子硬件作为承载应用的终端载体，在各类创新应用发展的推动下，将迎来需求的增长。 图8：2023年中国AIGC产业应用图谱 在AI商业化的进程中，在边缘计算的加持下“端”的应用有望弥补AI大模型的局限性。边缘计算指的是将计算和数据存储能力移动到接近数据源的边缘设备，如AI边缘计算盒子、物联网设备等，而不仅仅依赖于远程的云服务器。边缘计算在成本、时延、隐私上具有天然优势，也可以作为桥梁，预处理海量复杂需求，并将其导向大模型。 人工智能的未来既需要终端侧AI，也需要云端AI。在终端侧运行AI应用可提升成本效益、增强隐私性、个性化并降低时延；与仅在CPU或GPU上进行AI工作负载处理比较，骁龙平台集成专用的高通AI引擎，处理AI工作负载可以更加高效，让小巧轻薄的设备也能支持终端侧AI。根据STL Partners统计，2030年全球边缘潜在市场将达4450亿美元，10年CARG为48%。根据亿欧智库，2025年我国边缘计算市场空间达1988亿元，具备较大发展潜力。 图9：全球边缘计算潜在市场规模（亿元） 图10：中国边缘计算行业市场规模（亿元） 2.C端：AI+拓宽应用场景，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。 2.1.XR：AIGC降本增效拓展应用场景，有望提升设备渗透率 2.1.1.终端设备品牌厂商大力推动应用场景拓展 苹果如期发布首款MR头显Apple Vision Pro，硬件层面规格拉满，M2计算+R1传感双芯片，搭载单眼4k分辨率硅基OLED+3p pancake显示方案，同时通过12摄像头+5传感器+6麦克风、沉浸式声学系统、双向透视、虹膜识别、瞳距调节等，仅依赖于语音、视觉、手感等即可高效实时交互。Vision Pro聚焦游戏、工作、交流，在工业、医疗、设计等多领域，有望成为增强生产力的工具，也意味着正式进入空间计算时代。 图11：VisionPro实物图 图12：内设苹果M2芯片以及R1全新芯片 Vision OS提供了多项应用场景： 高效办公，打破远程办公地域限制。VisionOS可以允许应用程序在任何比例下并排显示，并提供无限屏幕空间。Vision Pro可以兼容并在虚拟空间中显示Mac屏幕，并与iPhone、iPad和Mac保持同步。FaceTime通话让群组沟通更加简单自然，使办公场景更加自如高效。 3D相机为照片和视频增加新维度。空间计算使照片和视频色彩惊艳，细节出众，全景照片可展开并以实景大小环绕带来身临其境的感受。Vision Pro是苹果首台3D相机，可利用3D功能和空间音频捕捉并贮存珍惜回忆。 图13：VisionPro效果图 图14：VisionPro沉浸演示示意图 空间转换带来绝佳视听体验。通过两块2300万像素的Micro OLED显示屏，Apple Vision Pro可将任何空间转换成个人影院，屏幕感受如同100英尺之宽阔，Apple Immersive Videos提供180度高分辨率视频并搭载空间音频。 Vision