计算机-ChatGPT算法突破，泛AI加速

证券研究报告|行业点评 2022年12月11日 计算机 ChatGPT算法突破，泛AI加速 OpenAI发布ChatGPT，新一代对话式NLP模型取得令人瞩目的算法突破。2022/12/1，OpenAI发布了NLP（自然语言识别）新模型ChatGPT，一经面世就引发科技界的巨大关注。该模型是OpenAI基于先前推出的NLP预训练模型GPT-3.5 之上的衍生产品，使用简单，只需向ChatGPT文字提出需求即可。ChatGPT可完成回答问题、书写代码、写诗、写小说等。由于ChatGPT通过有人类反馈的加强学习 增持（维持） 行业走势 方法训练而成，对完成用户指令的响应度远强于两代前的GPT-3。马斯克在推特上计算机沪深300 评价ChatGPT称：“ChatGPT好得惊人。我们离强得可怕的AI不远了。”我们认为，随着ChatGPT带来的算法突破，NLP能力上限有望日益提升，在机器人、人机交互、智能客服、语音对话、AI视觉、AIGC、智能公文写作等领域持续落地，不断拓宽泛AI技术在现实生活中的应用。 1）机器人：ChatGPT有望助力人机互动能力升级，加速人形机器人落地。在面对 C端用户时，人形机器人需要人机交互能力作为指令接收的入口，而NLP技术是人机交互的刚需。特斯拉已经在今年10月发布了Optimus人形机器人的原型机，而机器人是超越版的智能手机，仅有硬件无法应用，需要配合软件算法形成综合协同。特斯拉机器人的软件算法将进入快速迭代时代，我们认为，ChatGPT有望提升人形机器人的人机交互能力，加速算法迭代进程与机器人使用体验升级。 2）AI语音语义：NLP技术持续优化，加速落地。NLP被称作人工智能皇冠上的明珠，由于语义理解需要海量数据让AI理解常识而壁垒较高。对话式AI与知识图谱带动产业规模增长，到2026年国内NLP带动相关产业规模可破千亿。我们认为， ChatGPT作为一种NLP模型，其算法突破带来了NLP技术的进一步提升，有望加速NLP技术在各行各业、各个领域的应用，例如智能语音、智能客服、各类机器人等，科大讯飞、托尔斯等NLP领军有望核心受益。 3）AI视觉：图像识别技术已成熟落地，而AIGC方兴未艾，有望受到NLP技术催化进一步迭代。人工智能图像识别技术已经进入广泛落地阶段，以海康、大华为首 的AI视觉领军已将技术应用于安防、工业、文旅等领域，协助千行百夜降本增效。另一方面，AIGC技术方兴未艾，这种基于AI的人工智能创作有望革新未来的内容生产方式，而NLP能力决定了AIGC应用对用户意图的理解力，是生产力的重要组成部分，ChatGPT的到来有望加速其技术迭代。 投资建议：建议关注1）机器人：三花智控、绿的谐波、鸣志电器、双环传动；2）AI语音语义：科大讯飞、拓尔思、汉�科技；3）AI视觉：海康威视、大华股份、云从科技。 风险提示：AI技术迭代不及预期风险；人形机器人未来销量不达预期风险；经济下行超预期风险。 16% 0% -16% -32% -48% 2021-122022-042022-082022-12 作者 分析师刘高畅 执业证书编号：S0680518090001邮箱：liugaochang@gszq.com 相关研究 1、《计算机：四川省数据条例落地，政务数据要素化正快速推进》2022-12-07 2、《计算机：白皮书发布，信创确定性不断增强》 2022-12-04 3、《计算机：国资云大数据：新增数据要素内涵》 2022-12-04 请仔细阅读本报告末页声明 1、ChatGPT算法突破，泛AI发展有望加速 OpenAI发布ChatGPT，新一代对话式NLP模型取得令人瞩目的算法突破。2022/12/1， OpenAI发布了NLP（自然语言识别）新模型ChatGPT，一经面世就引发科技界的巨大 关注。该模型是OpenAI基于先前推出的NLP预训练模型GPT-3.5之上的衍生产品，利用AzureAI超级计算基础设施、通过有人类反馈的加强学习方法训练而成。ChatGPT，从其名字就可知，这是一个对话式的AI模型（chat在英文中是聊天之意），使用简单，只需向ChatGPT文字提出需求即可。ChatGPT可完成回答问题、书写代码、写诗、写小说等，对完成用户指令的响应度远强于两代前的GPT-3。马斯克在推特上评价ChatGPT称：“ChatGPT好得惊人。我们离强得可怕的AI不远了。” 图表1：马斯克在推特盛赞ChatGPT 资料来源：马斯克官方推特，国盛证券研究所 ChatGPT可用于完成多种用户提问需求，例如回答问题、写代码、写诗等。 1）回答问题：只需键入提问后回车，系统将自动输出回答。 图表2：ChatGPT可回答提问 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 2）写代码：系统在通过问答确定用户需求后，将直接输出代码。 图表3：ChatGPT可用于自动输出代码 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 3）写诗：输入要求，系统可自动输出诗句（不过ChatGPT目前仍不具备押韵能力）。 图表4：ChatGPT可以写诗 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 4）书写更长段落的文字：比如小说。 图表5：ChatGPT可以生成小说 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 通过有人类反馈的加强学习（RLHF）训练，ChatGPT能够更好地理解用户指令。ChatGPT使用RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）训练了一个初始模型：人类 AI训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和AI助手，AI训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助AI调整回复内容。为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了AI训练员与聊天机器人的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让AI训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了数次迭代。由于训练过程中加入了人类反馈，有别于前代GPT-3单纯使用海量数据的训练方法，ChatGPT能够更好地理解用户指令，并作出反应。 图表6：ChatGPT使用RLHF方法进行训练 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 相比过去的人机对话模型，ChatGPT表现显著更优，能给出更具体的回答，并且可以直接完成详细指令，甚至主动驳回一些危险提问。ChatGPT模型比以往的人机对话模型 （例如GPT3等）更强大，例如，其敢于质疑不正确的前提和假设、主动承认错误以及 一些无法回答的问题、主动给拒绝不合理的问题、提升了对用户意图的理解以及结果的准确性。与之前的GPT3不同，相比于此前海量学习数据进行训练，ChatGPT中，人对结果的反馈成为了AI学习过程中的一部分。初次之外，ChatGPT甚至会主动驳回一些危险提问，例如：如果提问“如何霸凌John”，上一代的模型InstructGPT会给出几种方法作为解答，而ChatGPT给出的答案则是“霸凌是不对的”。 图表7：ChatGPT会主动驳回一些具有潜在道德风险的危险提问 资料来源：ChatGPT官网，国盛证券研究所 我们认为，随着ChatGPT带来的算法突破，NLP能力上限会日益提升，有望在人机交互、智能客服、语音对话、AIGC、智能公文写作、机器人等领域持续落地，不断拓宽泛AI技术在现实生活中的应用。 2、机器人：ChatGPT有望助力人机互动能力升级 2C场景，基于NLP的人机交互能力是人形机器人的刚需。在面对C端用户时，人形机器人由于其仿人的形态特征，需要人机交互能力作为指令接收的入口。而在人机交互能力中，NLP能力无疑是重中之重，人形机器人需要能够听得懂人类的指令，才能进一步 去完成各类任务，基于NLP的人机交互能力是人形机器人的刚需。 特斯拉Optimus人形机器人原型机已于2022年10月发布，并在上海进博会上首次面向公众展出。2022年10月1日，特斯拉在AIDay上发布了Optimus人形机器人的原型机，并于2022/11/5在上海进博会上展示了实物。现场展示的是已经安装外壳的二代 机，虽然由于出厂时间短尚未将行走功能训练成熟，现场展示版本直立静止，但已经具备较高的完成度，现场播放视频显示原型机已经可以完成搬运物品、浇花等动作。这是TeslaBot首次面向公众展出，为后续B端、C端落地打下基础。 图表8：上海进博会现场展示的特斯拉人形机器人 资料来源：IT之家，国盛证券研究所 二代版本训练时间短未能行走，组合动作及手部动作惊艳。装有外壳的最新版本（二代机Optimus），该版本刚出厂不久未得到充分训练，现场未展示其行走功能但视频展示了四肢组合运动及手部组合精细运动，指关节快速进行了1、2、6、握拳等动作，展示了 高精度与高灵敏度，给未来功能迭代提供了极大想象空间。 图表4：现场视频展示了TeslaBot手部精细度 资料来源：IT之家，国盛证券研究所 以AI算法为核心的运动迭代展现开创性思路，5个月时间从艰难移步到脚离地快速行走。在特斯拉之前，本田ASIMO与波士顿动力机器人等其他人形机器人问世已久，能够实现的功能大体为直立行走、挥手、握手、搬运物品、拧瓶盖等。而根据特斯拉发布会 官方说明，特斯拉Optimus开发至今仅六个月，却已经能基本实现直立行走、挥手、给植物浇水、搬运盒子等算法功能，平衡性及移动速度大幅提高仅用时5个月，软件迭代高效。当前，由于二代机面世仅一个月，尚未调试完全；但我们预计二代机在落地后能在应用中快速学习，实现技术的快速进步与迭代。 图表9：机器人共享汽车自动驾驶算法图表10：平衡性及移动速度大幅提高仅用时5个月 资料来源：特斯拉AIday现场直播，国盛证券研究所资料来源：特斯拉AIday现场直播，国盛证券研究所 机器人是超越版的智能手机，仅有硬件无法应用，需要配合软件算法形成综合协同。1）统一的硬件是机器人作业的基础，要求的是高精度、高灵敏度、高力矩，以最大限度地满足不同活动对机器人活动的要求。2）而机器人的功能实际上则由综合算法来实现， 需要智能感知能力、运动控制能力、感控一体技术、AI算法等软硬件能力的综合配合。一言以蔽之，硬件是机器人的躯体，软件是机器人的灵魂，软硬综合、灵肉结合，才能形成完整可用的智能机器人。3）特斯拉机器人的产品迭代过程及大量算法、软件发布显示，软件生态进步才是推动目前机器人应用场景实现的关键要素。 特斯拉人性机器人具备极强的AI软硬件综合储备，提升后续开发效率。1）人形机器人除了对感知及控制算法的高要求外，其应用训练需要密集计算负载，需要强有力的硬件 平台承载，也需要适宜的开发工具和软件框架来完成；2）同时，算法模型的迭代升级，可以促进AI芯片性能水平提升，协助解决长尾场景难题。融合软硬件与AI算法，更有利于进一步激活生态，促进机器人未来场景拓展。 算法框架与AI软硬件储备加速训练，TESLABOT将进入快速迭代时代。极强的算法框架与AI软硬件储备是实现机器人功能的真正核心，未来随着FSD逐步成熟与DOJO的投入使用，其算法和数据的闭环将进一步巩固。人形机器人在各类场景中体现的精度、 灵敏度将更易训练，TESLABOT将进入快速迭代时代。 我们认为，ChatGPT有望提升人形机器人的人机交互能力，加速算法迭代进程与机器人使用体验升级。ChatGPT的出现进一步提升了NLP技术前沿，使得人机对话体验持续 优化，若接入机器人应用，有望带来更好的人形机器人交互体验，加速人形机器人的落地进程。 3、AI语音：NLP技术持续优化，加速落地 NLP被称作人工智能皇冠上的明珠，由于语义理解需要海量数据让AI理解常识而壁垒 较高。NLP，或者说自然语义理解，技术上指的是令AI理解人类预言背后的含义。由 NLP衍生出来的应用囊括方方面面，包括机器翻译、AI应