1. ChatGPT 快速疊代，OpenAI 模型演進，下遊應用百花齊放
GPT-4 是一個大型的多模态模型，相比上一代 ChatGPT 新增了圖像功能，同時具備更精準的語言了解能力。GPT 的更新背後是 OpenAI 的大語言模型的進一步演進，同時帶動下遊應用的拓展，湧現出新一批應用場景。
1.1. GPT 疊代更新，人工智能掀起科技潮
GPT 更新至四代，模型能力高速提升。ChatGPT 是由 OpenAI 開發的自然語言生成模型，采用 Transformer 神經網絡架構（又稱 GPT-3.5 架構），基于大量的語料庫使用訓示學習和人工回報的強化學習（RLHF）來指導模型訓練。模型可了解并生成對各種主題的類似人類的響應，是 AIGC 技術進展的成果。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣了多模态大模型 GPT-4，ChatGPT4 将輸入内容擴充到 2.5 萬字内的文字和圖像，較ChatGPT 能夠處理更複雜、更細微的問題。
ChatGPT 提供變革性的使用者體驗，使用者數量飙升。ChatGPT 釋出後爆火，僅用 5 天時間使用者量便破百萬，推出 2 個月後使用者量破億，通路量從 1830 萬增長到 6.72 億，成為史上使用者增長速度最快的消費級應用程式。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT-3.5 基礎上主要提升了語言模型方面的能力，并添加了多模态功能，可以接受圖像輸入并了解圖像内容，可接受的文字輸入長度也增加到 3.2 萬 token，在不同語言情景和内部對抗性真實性評估的表現都顯著優于 GPT-3.5，在各種專業和學術基準上已經表現出人類水準，為使用者提供變革性的使用體驗。
OpenAI 模型可以完成絕大多數文本和圖像任務，具有成熟的生産力。根據 OpenAI的官方介紹，GPT-4可以接受文本和圖像的資訊，并允許使用者指定任何圖像或語言任務，處理超過 25000 個單詞的文本。除了在各種标準考試和不同語言情景下都有突出的表現外，在圖像的處理分析上，GPT-4 能夠直接閱讀并分析帶有圖檔的論文，承擔文本、音頻、圖像的生成和編輯任務，并能與使用者一起疊代創意和技術寫作任務，例如創作歌曲、編寫劇本或學習使用者的寫作風格等。
ChatGPT 帶動 AI 潮流，多種相關産品推出。辦公領域，微軟将 GPT-4 整合到 Office應用程式，Teams Premium 中接入 Chat GPT 提供人工智能生成章節和字幕實時翻譯等功能；程式設計領域中，Viva Sales 将利用 ChatGPT 為電子郵件中客戶問題生成回複建議，Stripe 使用 GPT-4 掃描商業網站并向客戶支援人員提供摘要；軟體領域，Duolingo 将GPT-4 建構到新的語言學習訂閱層中，國内百度“文心一言”也正式推出，AI 的潮流開始遍布國内外多行業。
1.2. AIGC 發展改革生産力，已具備多領域應用能力
AIGC 發展改革生産力，已具備多領域應用能力。AIGC 可以利用大量無标注資料進行自監督學習再利用少量的标注資料進行遷移學習，能夠持續生成規模大、品質高、機關成本低的内容，在生産力上具有革命性的增長。在應用方面，按場景分類 AIGC 已經較為成熟地應用于文本和代碼撰寫、圖像識别和生成，在影視、傳媒、電商、C 端娛樂領域規模應用，未來将逐漸拓展到視訊和遊戲等其他領域，為各個行業和領域的創新和發展提供更多可能性。
舉例來看，OpenAI+傳統搜尋引擎=AI 智能搜尋引擎：ChatGPT 能了解并生成類人類思維方式與上下文聯系的結果，而傳統的搜尋引擎隻是給出網頁的連結，需要使用者自己閱讀、點選和判定。無論是知識的擷取效率、回答問題的深度，還是互動的延展性，ChatGPT 都對傳統搜尋引擎是一種颠覆式進化。
OpenAI+辦公軟體：以 Office 全家桶與微軟 Teams premium ChatGPT 為例，ChatGPT+Office 三大件 Word、Excel、PowerPoint 可完成從文字創作到可視化全程服務。ChatGPT 可以根據使用者的描述需求自動撰寫文檔内容，縮短文檔的創作時間；根據已形成文檔内容智能推薦文檔格式、排版等；并根據使用者描述制作個性化 PPT，同時智能生成朗讀語言助力 PPT 示範。Teams Premium ChatGPT 同樣具有多樣智能服務：1）自動提供實時翻譯；2）自動生成文本型會議紀要；3）自動記錄發言人員對話和内容；4）根據讨論上下文自動生成任務等。
1.3. AI 向實際場景落地，邊緣算力重要性加速凸顯
智能終端接入人工智能大模型的趨勢是明确的，預計很快在下遊應用層面将出現AI 百花齊放的景象。國産半導體産業已經加速了“創新車輪”，在端側圍繞計算、感覺、存儲等關鍵環節作充足準備，以迎接人工智能新機遇。作為人工智能算力主要供應商的英偉達，對人工智能下一個浪潮就提出了“具身智能”預測，即通過将智能算法與實體實體的感覺、行動和環境互動相結合，使機器能夠以更自然、更智能的方式與環境進行互動和解決問題的能力，打開了 AI 與機器進一步融合的想象空間。另外，近期 Open AI擴大開源插件數量，有望快速開啟 GPT 在垂直領域的大模型應用。
從 AI 産業鍊視角來看，半導體與通信行業是底層基礎，電子硬體是終端載體，傳媒與計算機側重于落地應用。基礎設施層核心的 AI 晶片産業是高技術壁壘行業，目前主要由英偉達壟斷，大陸與海外市場差距較為明顯，短闆突出且需要時間成本投入；算法層存在一定機會，但由于模型的訓練是一項長回報周期、高資金投入的工作，最終市場将呈現馬太效應，會由少數大廠具備通用大模型能力，并朝着基礎設施的方向演化。電子硬體作為承載應用的終端載體，在各類創新應用發展的推動下，将迎來需求的增長。
在 AI 商業化的程序中，在邊緣計算的加持下“端”的應用有望彌補 AI 大模型的局限性。邊緣計算指的是将計算和資料存儲能力移動到接近資料源的邊緣裝置，如 AI邊緣計算盒子、物聯網裝置等，而不僅僅依賴于遠端的雲伺服器。邊緣計算在成本、時延、隐私上具有天然優勢，也可以作為橋梁，預處理海量複雜需求，并将其導向大模型。人工智能的未來既需要終端側 AI，也需要雲端 AI。在終端側運作 AI 應用可提升成本效益、增強隐私性、個性化并降低延遲時間；與僅在 CPU 或 GPU 上進行 AI 工作負載處理比較，骁龍平台內建專用的高通 AI 引擎，處理 AI 工作負載可以更加高效，讓小巧輕薄的裝置也能支援終端側 AI。根據 STL Partners 統計，2030 年全球邊緣潛在市場将達 4450億美元，10 年 CARG 為 48%。根據億歐智庫，2025 年大陸邊緣計算市場空間達 1988億元，具備較大發展潛力。
2. C 端：AI+拓寬應用場景，推動創新需求
C 端更注重使用者體驗和使用場景的比對，随着輕量型大模型的釋出，AI 應用有望從PC 延伸到手機、IOT 等，賦能各類智能終端。
2.1. XR：AIGC 降本增效拓展應用場景，有望提升裝置滲透率
2.1.1. 終端裝置品牌廠商大力推動應用場景拓展
蘋果如期釋出首款 MR 頭顯 Apple Vision Pro，硬體層面規格拉滿，M2 計算+R1 傳感雙晶片，搭載單眼 4k 分辨率矽基 OLED+3p pancake 顯示方案，同時通過 12 攝像頭+5 傳感器+6 麥克風、沉浸式聲學系統、雙向透視、虹膜識别、瞳距調節等，僅依賴于語音、視覺、手感等即可高效實時互動。Vision Pro 聚焦遊戲、工作、交流，在工業、醫療、設計等多領域，有望成為增強生産力的工具，也意味着正式進入空間計算時代。Vision OS 提供了多項應用場景：
⚫ 高效辦公，打破遠端辦公地域限制。Vision OS 可以允許應用程式在任何比例下并排顯示，并提供無限螢幕空間。Vision Pro 可以相容并在虛拟空間中顯示Mac 螢幕，并與 iPhone、iPad 和 Mac 保持同步。FaceTime 通話讓群組溝通更加簡單自然，使辦公場景更加自如高效。
⚫ 3D 相機為照片和視訊增加新次元。空間計算使照片和視訊色彩驚豔，細節出衆，全景照片可展開并以實景大小環繞帶來身臨其境的感受。Vision Pro 是蘋果首台 3D 相機，可利用 3D 功能和空間音頻捕捉并貯存珍惜回憶。
⚫ 空間轉換帶來絕佳視聽體驗。通過兩塊 2300 萬像素的 Micro OLED 顯示屏，Apple Vision Pro 可将任何空間轉換成個人影院，螢幕感受如同 100 英尺之寬闊，Apple Immersive Videos 提供 180 度高分辨率視訊并搭載空間音頻。
⚫ Vision Pro 帶來沉浸式遊戲體驗。空間計算讓新遊戲類型得以成真，可提供各種沉浸程度的體驗，并支援常用的遊戲搖桿。蘋果與 Unity 合作，引入常用 Unity遊戲和 APP，可完全通路 Vision OS 功能，例如透視、高分辨率渲染和原生手勢，并可與其他 Vision OS APP 同步渲染，建構了一個出色的遊戲開發者平台。
Vision Pro 為開發者開啟無限可能。開發者可無縫遷移新平台，打造全新 APP。蘋果為 Apple Vision Pro 準備了全新的應用商店，使用者可以在這裡發現開發者為 visionOS開發的應用和内容，并通路成千上萬的相容 iPhone 和 iPad 應用程式，未來新平台生态将有無限可能。
眼球+手部追蹤，突破性系統級互動。Vision Pro 頭顯搭載外置 3D 攝像模組+Insideout 空間定位技術捕捉手部定位，同時配備内置傳感器讀取眼球相關資料，使用者可以僅通過視線瞄準選擇特定按鈕、應用程式或清單項目，然後通過拇指與食指捏合以激活任務。目前 Quest 2 僅允許使用者使用手部追蹤功能以控制界面，PSVR 2 僅提供眼動追蹤技術用于某些遊戲菜單選擇與導航，Quest Pro 雖然同時包括眼動與手部追蹤技術但并不能把二者串聯起來進行互動或選擇，Vision Pro 頭顯可以實作眼球與手部追蹤技術的突破性系統級互動功能。
2.1.2. 應用場景拓寬是行業發展重點，AI 和 XR 發展相輔相成
XR 裝置上遊主要為裝置零部件，按照零部件成本排序分為各類晶片單元（35-40%）、内置顯示屏（25-30%），内置鏡片（10-15%），外置攝像頭（10-15%），各類結構件（10-15%）以及互動搖桿（5-10%）。其中晶片、顯示及光學鏡片是決定裝置體驗的核心環節。
産業鍊中遊為代工內建方案商及終端裝置品牌方。主流 VR/AR 裝置品牌包括 Meta，PICO（位元組），大朋，HTC 以及愛奇藝。XR 裝置格局高度集中，Meta 推出的 Oculus 系XR 裝置市占率自 2020 年 Q4 以來長期維持在 50%以上，PICO 緊随其後。XR 産業鍊下遊方面分為 VR/AR 生态内容的制造者與提供生态内容的釋出平台。上遊的裝置硬體以及中遊的終端裝置廠商根據下遊客戶的應用需求推陳出新，下遊客戶分為 B 端（消費級應用市場）與 C 端（企業級應用市場）。B 端的應用場景主要分為視訊、直播、遊戲、教育和社交五大領域。總體來說，在 2020 年，遊戲在 VR 内容領域裡占 40.5%，緊随其後是視訊（20.1%），直播（8.9%），醫療（8.6%）以及教育（7.7%）。
AI 和 XR 發展相輔相成，互相促進。一方面，AI 技術可以收集 XR 裝置上的各類資料，并高效處理，另一方面 AIGC 的發展将進一步提升内容制作效率。XR 裝置的發展則反向推動 AI 技術深入和産業結合。
從資料處理角度看，近期，Meta 釋出 AI 新模型 Segment Anything Model（SAM），可以為任何圖像或者視訊中的任何物體生産 mask，甚至包括在訓練過程中沒有遇到過的物體和圖像類型。SAM 足夠通用，可以涵蓋廣泛的場景，并且可以在新的圖像領域上即開即用，無需額外的訓練。SAM 模型将為 AIGC 應用打開新的應用空間。通過研究和資料集共享，Meta 希望進一步加速對圖像分割以及更通用圖像與視訊了解的研究。Meta 預計，與專門為一組固定任務訓練的系統相比，基于 prompt 工程等技術的可組合系統設計将支援更廣泛的應用。SAM 可以成為 AR、VR、内容建立、科學領域和更通用AI 系統的強大元件。
從應用場景豐富和生态完善角度看，AI 與 VR/AR 技術的融合，将進一步豐富虛拟内容并提升研發效率。3D 内容（包括 3D 模型、3D 動畫，和 3D 互動等）是 VR/AR 核心之一，目前各個領域的 3D 内容尚需要大量人工進行制作，而且對制作人員的門檻要求相對較高，因而産能較低，這是制約相關行業發展的一大瓶頸。而 AI 則有望一定程度上實作 3D 内容制作的自動化，替代部分重複勞動，并提升制作效率。目前 AIGC 在文本、圖檔、音樂等内容生成領域已經展現出了強大的生産能力，與 AI 生成文字、圖像和視訊相比，目前 AI 生成 3D 内容還處于初級階段。但随着 AI 模型的發展與算力的提升，AI 有望帶來 3D 内容生成領域的變革。目前，AR/VR 的主要内容形式是遊戲，AI與 VR/AR 遊戲相結合，通過不斷用人體動态資料、語言、反應等資訊訓練 AI，VR/AR遊戲中的虛拟角色動作、行為或更加流暢，且更加智能化，進而大大增強遊戲的沉浸感。從終端硬體接入角度看，今年 4 月 11 日，尖端智能眼鏡商 Innovative Eyewear 公司旗下 brands 宣布推出一款名為 Lucyd 的新 iOS/Android 應用程式，可支援 ChatGPT 語音界面，使用者可以通過眼鏡内置的麥克風向 ChatGPT 提問，并通過立體聲揚聲器聽到回答，成為第一家提供支援 ChatGPT 的智能眼鏡公司。佳禾智能也表示，公司已出貨給客戶的智能眼鏡已搭載其 AI 語音助手模型，客戶也将根據其規劃搭載自身的 AI 大模型，公司産品會留有相應的接口供客戶選擇接入 AI 大模型，在産品規劃中已有相關布局。
2.2. 手機：有望成為出貨量最大，互動最頻繁的 AI 硬體入口
2.2.1. 手機需求放緩，科技創新或将成為刺激換機的重要動力
2023 Q1 中國智能手機出貨量同比下降 8%，比前幾個季度的同比下降幅度收窄。IDC 預計 2023 年中國手機市場出貨量同比下降 0.9%，降幅繼續收窄，2024 年有望迎來反彈。總體而言，大衆市場的需求仍然疲軟，所有主要的安卓手機制造商都出現了環比下降，在提高産量方面表現謹慎，需求管理程度弱，避免市場上出現任何不健康的庫存積壓。蘋果市場佔有率的提高在于 iPhone14 發售，向中國高端手機市場進行進一步擴張。
智能手機性能過剩，急需有明顯突破優勢的軟體或應用更新。Strategy Analytics 釋出的報告指出，使用者換新手機的決策有五種行為模式，分别為品牌熱愛者、低價實用者、渴求地位者、科技發燒友、價值最大化者。其中價值最大化者占比最高為 25%，科技發燒友占比緊随其後為 24%。可見，在剔除品牌附加值的前提下，擁有更高創新水準的手機應用體驗成為推動使用者更換手機的重要動力來源。
2.2.2. AIGC 賦能智能手機，有望成為新的需求推動點
在硬體創新力度逐漸收窄的背景下，AIGC 賦能智能手機有望成為新的需求推動點。
2023 年 5 月 19 日，Open AI 在官網宣布，在美國推出 iOS 平台的 ChatGPT 應用程式，将在未來幾周擴充至其他國家。該 APP 可向使用者提供定制化建議、激發創作靈感，或者讓使用者實作個性化學習。此外，Open AI 還表示将很快推出 Android 版ChatGPT 應用。
2023 年 5 月 11 日，谷歌在 I/O 大會上釋出 Android14，首次引入魔法撰寫（MagicCompose，在消息和對話中使用，以不同的風格重寫文本，通過 AI 修飾語言）、生成式AI 桌面（Generative AI Wallpapers，可選擇各種風格和關鍵詞，來生成高清圖檔）等功能，預計未來 AI 技術将進一步賦能智能機，進而加速智能機的普及和應用。
AIGC 領域目前呈現内容類型不斷豐富、内容品質不斷提升、技術的通用性和工業化水準越來越強等趨勢，湧現了寫作助手、AI 繪畫、對話機器人、數字人等應用，支撐着傳媒、電商、娛樂、影視等領域的内容需求。未來随着智能手機硬體算力提升，相關的 AIGC 應用在智能手機終端可能會得以普及。
以傳音控股為例，公司在今年 5 月釋出 TECNO Camon20 是全球首款接入 OpenAI并實作 ChatGPT“文字輸入文字輸出”AI 助手的手機；同時，公司旗下 Infinix 推出基于 AIGC 技術打造的具備多語言對話能力的 AI 向導 X-bartender。
傳音控股自 2018 年起着手 AI 相關技術布局，2020 年成立 AI 專門技術部門，目前在多語種 AI 語音助手、AI 場景識别、數字人技術、垂直領域多模态感覺與互動技術等均有布局。公司正加快布局新興市場智能語音技術，賦能智能終端産品及移動互聯服務多場景應用，由公司 AI 技術部和同濟大學聯合主導的“非洲本土語言 AI 言語技術開創者”項目斬獲 2022 中非青年創新創業大賽一等獎。此外，公司正式推出自研百億級參數大語言模型 Sahara，目前在部分場景問答評測接近 ChatGPT 的 92.35%，同時公司積極開展垂直領域多模态感覺與互動技術等研究，基于長期積累的針對非洲的語音、圖像、視訊等資料庫，我們預計公司未來有望打造超越通用大模型的垂直領域 AI 模型，為使用者帶來更佳使用體驗。
2.3. IOT 智能終端：AI 賦能拓展應用場景
全球物聯網仍保持高速增長。物聯網領域仍具備廣闊的發展空間，根據 GSMA 釋出的《The mobile economy 2020 (2020 年移動經濟)》報告顯示，2019 年全球物聯網總連接配接數達到 120 億，預計到 2025 年，全球物聯網總連接配接數規模将達到 246 億，年複合增長率高達 13%。大陸物聯網連接配接數全球占比高達 30%，2019 年大陸的物聯網連接配接數 36.3億。而根據 2021 年 9 月世界物聯網大會上的資料，2020 年末，大陸物聯網的數量已經達到 45.3 億個，預計 2025 年能夠超過 80 億個。2019 年大陸物聯網市場規模約在 1.76萬億元左右，2020 年根據賽迪公布的資料，大陸物聯網市場規模約達到 2.14 萬億元左右。初步統計，2021 年市場規模為 2.63 萬億元。未來廣闊的市場需求将為物聯網帶來難得的發展機遇和廣闊的發展空間。未來 6 年中國物聯網的發展将保持高速增長，到2027 年市場規模超過 7 萬億元。
物聯網由三項關鍵的新興技術支援：人工智能(AI)：使裝置能夠像人類一樣學習、推理和處理資訊的可程式設計功能和系統。5G 網絡：具有高速，接近零延遲的第五代移動網絡，用于實時資料處理。大資料：從衆多網際網路連接配接來源處理的大量資料。随着物聯網裝置數量的增加，資料的泛濫也将是自然而然的。這就是 AI 介入的地方——将其學習功能擴充到 IoT，增強它們的連接配接性。
2.3.1. 智能機頂盒：有望從視訊控制終端成為智能家居終端載體裝置
機頂盒作為各類媒資、内容的調用、控制終端，具備 AI 落地場景。基于 AI 功能，機頂盒有望從控制終端成為智能家居終端載體裝置：
1）拓展功能：通過融合近場及遠場語音，連結電視大屏，拓展搜尋、教育、遊戲、健康、AI 助理等功能；通過 AI 智能感覺實作對溫濕度、煙感、PM 值、老人兒童等的智能感覺；通過智能控制功能對電視、門鎖、攝像頭、燈光、窗簾等進行集中化控制。
2）實作語音控制：使用者在家庭通過語言控制，在遠端通過手機控制。并且通過OpenAI 的自定義語言模型實作高品質回答使用者問題，同時也能收集問題給開發者回報。
3）AIGC 智能搜尋，提升使用者體驗：基于 AIGC，實作使用者多輪對話操控終端裝置，調用媒資庫，實作影視片、體育直播、教育、電商、本地城市資訊等内容的推薦、調用及呈現，提升使用者使用便利性、頻率及使用者粘性。
2.3.1. 智能音響：語音識别+搜尋引擎相結合，有望成為智能家居的控制中心
智能音箱是普通音箱的更新版，通過語音指令達到與智能家居互動的目的。“智能”在于語音識别+搜尋引擎相結合，快速響應結果。在語音互動技術發展的大背景下，智能音箱産品在提供内容娛樂、生活服務的同時，逐漸向智能家居的控制中心拓展。
在百花齊放的智能音箱市場中，國内外科技巨頭和人工智能創業公司如雨後春筍般湧入。品牌端，阿裡巴巴釋出了“天貓精靈”，科大訊飛和京東合資成立靈隆科技并釋出“叮咚音箱”，聯想推出了“聯想智能”，小米推出了“小米 AI”，有谷歌投資背景的創業公司出門問問也釋出了“問問音箱”。目前，智能音箱市場的競争較為激烈，網際網路廠商占據主導地位，前四大品牌分别為百度、小米、天貓精靈、華為，2022 年市占率分别為 35%、31%、27%、4%，合計占據中國智能音箱 97%的市場佔有率。
組裝環節，國光電器 6 月 15 日在投資者互動平台表示，公司目前推出的搭載 ChatGPT 的智能音箱是依據雲端的算力提供回報内容的。未來，AI 音箱搭載的是大模型或小模型，并需要比對有不同的算力提供方案，公司針對各類型 AI 音箱均有研發、設計方案。
晶片環節，目前市場上主流的智能音箱主要晶片主要來自：蘋果、全志、晶晨、創銳訊、百度、博通、君正、英特爾、炬芯、傑理、瀾至、聯發科、美滿、瑞芯微等。既有自研晶片的蘋果、百度等終端品牌商，也有全志科技等專業從事音頻裝備 SoC 主要晶片的晶片設計廠商。
ChatGPT 有望解決智能音箱痛點問題，帶動智能音箱迎來新一輪的飛躍。語音互動是智能音箱核心的功能和賣點，傳統智能音箱産品難以實作類似人與人之間的“對話式”交流，難以應付複雜的對話場景。目前，随着 ChatGPT 等全新語言模型的到來，無論是對更加複雜語言的推理和分析，還是優秀的對話連貫性和流暢性，或是所能提供的更加個性化的服務，均有希望延展到智能音箱上。ChatGPT 的到來使智能音箱從自動了解、生成語言，到進行流暢的對話和問答，都可以給使用者提供更加全面、智能、個性化的服務，人工智能的發展有望拉動智能音箱迎來新一輪的飛躍。
2.3.2. 智能耳機：AI 服務向移動化、個人化方向發展
雖然同樣是智能音頻類産品，智能耳機與智能音箱類産品的定位有着根本性的差異。智能耳機背後隐藏的是 AI 服務和能力向移動化、個人化方向發展的趨勢，而這種随身随時随地的使用需求，最終催生的将是适合全場景的高度泛用型的 AI。耳機可以在不占用視覺的前提下，讓使用者保持全時線上，是人接入 AI 服務時更好的補充。
2023 年 5 月 24 日，訊飛正式釋出新一代錄音降噪會議耳機 iFLYBUDS Nano+，除了實作了全場景錄音轉文字、多語種錄音轉譯，還擁有 VIAIM AI 生成式會議助理等功能，将其核心功能聚焦于辦公上，賦予耳機更多實用性。VIAIM AI 是一項 AI 生成式會議辦公效率工具，它基于語言文本，進行智能處理、編輯及管理，滿足日常會議辦公需求。目前可實作摘要總結提取、待辦事項提取及待辦事項跟進等功能。
AI 翻譯也是耳機重要的使用場景之一。相較于傳統的手持式翻譯機和翻譯軟體，佩戴式 AI 翻譯耳機能真正做到解放雙手，以更便捷、高效的方式進行自由交流，使跨語言交流變得更加自然和流暢。AI 技術的應用使翻譯耳機能夠深入了解和分析語境，提供準确、自然且符合上下文邏輯的翻譯結果。
3. B 端：AI+提升生産效率，應用場景發展潛力逐漸釋放
随着技術和應用的發展，AI 的賦能将深刻改變很多 B 端的生産力及生産效率，其可以幫助企業提高生産效率、提升客戶體驗和創造新的商業價值。在未來，AI 技術的不斷發展和應用将為企業帶來更多的機會和挑戰。
3.1. 安防：AI+安防智能化變革，推進創新業務發展
伴随着數字經濟持續與實體經濟相結合，安防産業率先受益于 AI 産業的成熟發展。AI 使安防産業無論在産品上還是技術上都将迎來新一輪的發展與革新。
3.1.1. AI 助力傳統安防，智能化轉型成必然趨勢
中國安防在多年建設發展中已在全球市場占據較高份額，市場發展步入穩定成熟階段。安防行業受政策驅動影響明顯，平安城市、雪亮工程政策成為過去十年安防行業重要的政策推動力。2015-2018 年為雪亮工程大規模推廣的階段，全國公共安全财政支出增速均高于 10%；伴随兩大政策步入尾聲，安防行業的增速步入平穩增長期。2022 年國内經濟受多地疫情沖擊，項目實施放緩、工期延後、傳遞周期拉長、資金緊張以及最終結算問題，使得行業需求受到一定抑制。随着國内疫情防控政策優化調整，各地再次将經濟發展列為首要目标，預計 2023 年開始安防需求有望順經濟周期修複。
傳統安防智能化轉型為必然趨勢，AI 助力安防行業轉型。2020 年以來，國内安防市場軟體滲透率提高，項目轉向智慧化的趨勢更加明顯。智慧化成為安防行業的主流趨勢，推動安防市場維持正向增長。在智慧項目推動下，中國智能視訊監控市場規模增速高于全球市場，2019 年中國智能視訊監控市場規模達到 106 億美元，約占全球市場的48%，預計到 2024 年中國智能視訊監控市場将達到 167 億美元；5 年複合增長率預計為 9.6%，高于全球市場的 7.1%。
“十三五”期間，安防行業主要發展攝像頭等硬體裝置。“十四五”期間由于規劃政策綱要有所變化，軟體平台和業務系統的建設比重明顯提升，AI+安防賽道開始進入“資料智能”時代。未來，AI+安防領域收入将更集中于“視訊資料中台建設”及垂直業務系統開發。
3.1.2. 安防解決方案正在向雲+邊緣的方案演進
AI 在視訊監控領域的落地首先從雲端開始，即在後端産品加入 AI 計算功能，實作視訊資料的智能化分析。随着錄影機的清晰度提高、可拍攝距離增大，分辨率提高，通過網絡回傳的資料量也越來越大，将資料的結構化、處理與分析完全集中到雲端會有網絡傳輸壓力、實時性要求達不到、準确性降低等問題。
“雲+邊緣”的邊緣計算解決方案，把 AI 算力注入邊緣，提升 AI 伺服器的響應速度，也大幅降低了網絡營運成本。通過在網絡攝像頭上添加人工智能晶片，前端攝像頭可以實時對視訊資料進行結構化處理。例如，設定在交通路口的攝像頭可以提取車牌，車型等汽車資訊，和乘客數量，是否帶安全帶等乘客資訊回傳給資料中心，友善進行實時分析，優化系統反應能力。
根據智能化程度的不同，智能錄影機可以分為三個層次：智能網絡錄影機（Smart IPC）：在傳統 IPC 基礎上，增加了一些特定的識别功能（如行為分析、異常偵測、統計功能等），無需額外增加 AI 協處理器，有望率先大規模推廣。結構化分析錄影機：以北京君正的 T20+T01 方案為例，在 IPC SoC 基礎上加入了簡單的 NPU 淺層處理器，能夠從視訊資料中提取一些特定資訊比如車牌、車輛資訊等。深度學習錄影機：有單獨的 AI 晶片（GPU/FPGA/ASIC），采用深度學習算法，對視訊資料進行結構化處理，并做不同次元的分析，提高目标的識别準确性。
雲邊結合的趨勢下，前端智能晶片迎來更大機會。雲邊結合的關鍵在于将視訊分析的能力從完全雲端分析到雲端終端一起分析，是以前端的 AI 能力重要性将顯著增加。實作前端 AI 能力，前端裝置内置的 AI 晶片必不可少。
3.2. 機器視覺檢測：AI+提升檢測精度，替代傳統人眼檢測
人工智能亦将更加廣泛地應用到智能制造行業中。全球制造業先後經來，精密光學、計算機軟體算法、機械運動、電氣控制等軟、硬體技術的演進為智能制造奠定了深厚的底層技術基礎。國務院釋出的《新一代人工智能發展規劃》提到，将全面推動人工智能與制造業的融合，解決中國制造業在推進智能化轉型過程中面臨的問題。曆了手工制造、流水線、自動化、柔性自動化和內建自動化等過程，裝備的形态和複雜性也相應發生改變，經曆了機械化、電氣化、數字化三個曆史發展階段，智能化已成為發展趨勢。近年來，精密光學、計算機軟體算法、機械運動、電氣控制等軟、硬體技術的演進為智能制造奠定了深厚的底層技術基礎。國務院釋出的《新一代人工智能發展規劃》提到，将全面推動人工智能與制造業的融合，解決中國制造業在推進智能化轉型過程中面臨的問題。
機器視覺作為人工智能的一部分已經廣泛運用于智能裝備中，未來通過深度學習、增強學習、遷移學習等技術的應用，智能制造将提升制造領域知識産生、擷取、應用和傳承的效率。機器視覺是用機器代替人眼來進行檢測和判斷，主要是通過圖像傳感器将被攝取目标轉換成圖像資料，傳送給專用的圖像處理系統，圖像處理系統對這些圖像資料進行各種運算來抽取目标的特征，進而根據判别的結果來控制現場的裝置動作。
機器視覺檢測是 AI 技術在智能制造中最好的落腳點之一。舉例來看：
AI 圖像增強技術等技術可以通過人工智能機器學習算法預處理圖檔，提升工業相機拍攝照片或掃描出圖像的對比度，降低圖像噪點，增強圖像邊緣等，提升後續進一步檢測的準确度。
AI 缺陷檢測算法則可針對消費電子類産品常見的壓傷、凹凸、異物等各種缺陷完成大量模型預訓練。在具體項目中調用視覺檢測平台時則可通過小樣本訓練檢測技術，使用 50-100 張圖像資料建構适配項目需求的檢測參數，具有靈活性的特點，可以快速部署到項目應用中，更可以針對多種缺陷進行适配，解決複雜缺陷檢測。
雖然近年大陸智能裝備行業發展較快，但資金及專業人才的集聚困難一定程度上制約了行業内企業的規模化發展，行業内仍以中小規模企業為主。根據榮旗科技招股說明書，2020 年公司在大陸機器視覺行業的市場占有率約為 2%，其中在消費電子領域的市場占有率約為 4%，市場佔有率提升空間較大，成長空間廣闊。
4. 标的梳理
AI 産業鍊條長，各環節機遇頻現， AI 應用的發展将是推動産業鍊上下遊共同繁榮的動力，相關上市公司标的梳理：
終端品牌：傳音控股、漫步者、創維數字、國光電器。
B 端應用：海康威視、大華股份、天準科技、淩雲光。
伺服器端：PCB 龍頭滬電股份、全球代工龍頭工業富聯。
晶片端：大陸唯一先進制程晶圓廠中芯國際；
邊緣 SOC：瑞芯微、全志科技、中科藍汛、樂鑫科技、恒玄科技、晶晨股份；
存儲：兆易創新、瀾起科技、聚辰股份、北京君正。
零部件及組裝：領益智造、兆威機電、三利譜、歌爾股份、長盈精密。
傳輸端：中際旭創、新易盛、華工科技。
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