【国盛证券】2024年六大猜想：科技群星闪耀时.pdf

2023-12-28

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猜想一、eVTOL 飞行器：低空通航成为现实

1.1 定位：安全性高成本低的轻量化空中交通工具

10月 13日，亿航智能（EH.O）旗下的 EH216-S获得中国民航局颁发的无人驾驶 eVOTL 型号合格证，这也是全球 eVTOL 行业第一张型号合格证。

作为更轻量级的“直升机”，eVTOL 全称电动垂直起降飞行器（Electric Vertical Takeoff and Landing），其与直升机相比的核心差异点包括： ⚫ 电动：eVTOL 以电为主要动力来源，而传统的固定翼飞机和直升机基本以燃油为主。 ⚫ 安全冗余：当前的 eVTOL 机型大多采用多电机驱动多旋翼的分布式动力，以多套动力系统来为机型提供安全冗余。 ⚫ 成本更低：分布式动力使得 eVTOL 的机械结构更加简单，让 eVTOL 拥有了更低的制造成本和维护成本。制造成本方面，以亿航 216-S 为例，其单台售价仅约 200 万元左右，制造成本更低。维护成本方面，麦肯锡认为，如果 eVTOL 未来大规模采用，相比现如今直升机每可用座英里的成本 6-8美元（约合 44-59元）的运营成本将大大降低，可达到 0.5-2.5 美金（约合 3.7-18 元人民币）。 ⚫ 更环保：eVTOL 较直升机噪音更低、对停机坪要求也更低。

国内领先的 eVTOL 企业包括亿航智能（EH.O）、峰飞科技、时的科技、吉利沃飞长空、小鹏汇天等。国际领先的 eVTOL 企业则包括 JOBY（JOBY.N）、ARCHER（ACHR.N）等。他们也在探索不同的旋翼构型。不同于直升机单旋翼或少旋翼，eVTOL 机型通常有多个旋翼，其类别包括单旋翼型、多旋翼型、复合翼型、矢量推进型，其中主流的为多旋翼、矢量推进型。截至 2022 年年底，美国垂直飞行协会（VFS）宣布所收录的电动垂直起降（eVTOL）飞行器设计概念已超过 750 个，其中包含矢量推力构型 258 个、多旋翼构型 215 个、复合翼构型 138 个、单旋翼构型 51 个。以多旋翼型 eVTOL 为例，其将传统直升机单个旋翼的升降、转向等任务分解为多个旋翼的转速，因此机械构造更加简单。

1.2 需求：eVTOL 场景望从观光开始外扩

从领头企业亿航智能来看，EH216-S 成功取证后，亿航智能将在保持安全的基础上把握飞行节奏，从体验飞行、旅游观光开始，逐步开展商业运营。2023H1，亿航智能总共交付了 16 台 EH216-S 系列自动驾驶飞行器。从政府支持来看，根据“深圳发布”公众号，深圳正拓展低空经济应用场景，筹划开通全国低空物流、短途运输等 eVTOL 商业化航线，并逐步推广至空中物流、城际交通、市内出行等多场景。从整个行业应用场景的发展看，我们认为 eVTOL 未来的运营场景包括载人/载物、以及 to C/to B&G 等多个维度。 ⚫ 短期而言，观光旅游和低空出行将是主要的应用场景。 ⚫ 长期而言，eVTOL 的潜在应用场景还包括物流运输、应急救援、农林植保、航空医疗、电力巡检、警务航空等。

1.3 资质：型号许可证，是起点，是难点，也是突破点

以 FAA（Federal Aviation Administration，美国联邦航空管理局）对于 eVTOL 的认证为例，相关资质许可主要包括三种证书（型号合格证、生产许可证、运行许可证） +单机适航证。只有当 1）eVTOL 主机厂和运营商获得三证，2）每款机型获得单机适航证，主机厂和运营商才能够开展商业载客飞行。 ⚫ 型号合格证 TC（Type Certficate，简称 TC）是 FAA 对飞机设计的安全性和可量产性的认可；FAA 允许飞机制造商生产有限的且设计方案获批的机型。在颁发 TC 之前，飞机制造商必须证明其设计和初始生产过程的可行性。除非重新进行部分必要的取证程序，飞机的设计方案不能轻易变更。

生产许可证 PC（Production Certificate，简称 PC）是 FAA 对飞机制造商生产能力的认可，即飞机制造商已经证明其生产体系能够确保每架飞机的制造都符合 TC 的要求。飞机制造商必须先获得 TC 且证明他们可以生产与 TC 要求合格的飞机才能获得 PC 证。但 PC 取证的流程可以与 TC 取证同时进行。 ⚫ 运行许可证 OC（Operations Certificate，简称 OC）是 FAA 对飞机运营商满足所有相关要求的批准，飞机运营商还需展示其相关运行流程以及员工培训。只有在获得 OC 后，飞机运营商才可以开展商业服务。除了这 3 种证书外，每架飞机还需持有适航证（Airworthiness Certificate，简称 AC），它是 FAA 对特定飞机允许飞行的批准。

适航证有两种类型：标准适航证（Standard Airworthiness Certificate）是由 FAA 向符合其 TC 要求的单一型号飞机颁发的适航证。这标志着 FAA 已认可该型飞机可以投入商业运营。飞机制造商在获批标准适航证之前必须先持有已获批的 TC。特殊适航证（Special Airworthiness Certificate）是由 FAA 为适用于标准适航证（Standard Airworthiness Certificate）以外的其他类别飞机颁发的适航证。飞机可以在 FAR规定的限制条件下或由 FAA监察员签发的规定下安全运行。此外，对于尚未取得有效适航证或目前可能不符合有关适航要求，但在一定限制条件下能够安全飞行的飞行器，其所有人或占有人可申请特许飞行证（Special Flight Permit，简称 SFP）。有的国家将 SFP 也视为特殊适航证的一种。

中国相关的监管限制也是类似的。根据《中华人民共和国民用航空法》和《中华人民共和国适航管理条例》，任何单位或者个人设计民用飞行器，应当向民航局申请并获得型号合格证（TC）；制造民用飞行器，需要经生产许可审定并获得生产许可证（PC）；使用民用飞行器，需要经单机适航检查并获得单机适航证（AC）。此外，只有获得运营合格审定后，特定型号的飞机才能够正式投入商业运营。全球许多企业获得适航证（AC），包括特殊适航证/特许飞行证等，从而获得试飞的资格。但在取证流程（TC-PC-OC）的难点和卡点在于需首先获得型号合格证（TC）。 ⚫ 2022 年 11 月 25 日，吉利沃飞长空宣布，旗下沃飞天驭研制的 AE200 电动垂直起降飞行器（eVTOL）于 2022 年 11 月 23 日正式获得中国民用航空局型号合格证（TC）申请的受理。 ⚫ 2023 年 9 月 28 日，沃兰特 VE25-100 载人 eVTOL 的型号合格申请得到中国民航局受理。 ⚫ 2023 年 10 月 30 日，时的科技宣布，旗下倾转旋翼载人电动垂直起降（eVTOL）飞行器 E20 提交的型号适航审定申请于 10 月 27 日获得中国民航局华东局受理。

2023 年 10 月 13 日，亿航智能获得中国民航局颁发的 EH216-S 无人驾驶载人飞行器系统型号合格证。这是全球第一张 eVTOL 飞行器的型号合格证，填补了全球城市空中交通（UAM）行业的空白。这意味着，EH216-S 的型号设计符合中国民航局的安全标准与适航要求，具备了载人运营的安全能力，后续即可申请制造及运营相关资质。由于型号合格证的申请周期较长（亿航智能的例子长达接近三年），因此，我们判断，未来两三年内，亿航智能或也是国内唯一一家拥有型号合格证以及可以进入制造、运营阶段的 eVTOL 企业。

1.4 空间：eVTOL 销售及运营，或是千亿规模市场

首先，我们初步测算得出，由于制造和维护成本较低，eVTOL 运营的商业模式是可行的。

其次，从市场空间角度，我们可以分别估算国内和全球的 1）运营市场，以及 2）整机销售市场的市场规模。基于粗略的需求测算，我们认为当前 eVTOL 供给在相当一段时间内仍处于供不应求的状态，因此以下测算以产能作为估算依据。 ⚫ 国内： ✓ 整机销售：结合亿航智能年产能 600 架（订单来源包括国内与国际），假设中期，国内市场年销售 1000 台类似机型的飞行器。按单台机器售价平均 200 万元，则中期，eVTOL 赛道的国内年度整机销售收入规模约 20 亿人民币级别。 ✓ 运营市场：结合亿航智能年产能 600 架，假设中期，国内市场存量拥有 5000 台类似机型的飞行器。按单台机器年运营收入接近 200 万，则中期，eVTOL 赛道的国内年度运营收入规模约 100 亿人民币级别。 ⚫ 全球： ✓ 我们看到，国际市场 eVTOL 销售定价较国内更高，比如，斯洛伐克的 Aeromobil 定价高达 120 万欧元，德国的 Lilium Jet 定价 450 万美元。因此，我们初步假设，国际市场待 eVTOL 进入商业运营阶段后，市场规模亦是数倍于国内市场。 ✓ 因此，我们估算，中期结合国内和国际市场，全球的 eVTOL 销售及运营市场可达千亿人民币以上规模。

我们的测算结果与一些第三方机构在数量级上相吻合。根据全球市场调研机构 MarketandMarket 的报告，从 2023 年到 2030 年，全球 eVTOL 市场规模有望从 12 亿美元大幅增长至 234 亿美元，CAGR 为 52%。

猜想二、智能车：20-30 万价格带拥挤、出海更快、智能更强

2.1 整车销售：2024 车型大年，20-30 万价格带拥挤

经过对新能源汽车市场格局分析，我们认为： ⚫ 定性角度：基于预期的车型节奏，我们判断 2024 年 20-30 万价格带相对拥挤。激烈的竞争使得出海成为更多车企消化产能的方式。 ⚫ 定量角度：我们依据车型信息，自下而上对各家车企销量进行了测算：自主品牌长安、吉利、长城、奇瑞等后来者有望在 2024 年迎来车型大年。与此同时，理想、小鹏、零跑等新势力品牌亦有望在 2024H2 迎来更多车型推出。比亚迪、特斯拉等明年或相对寡淡。 1）车型快速推出，预计 2024 年 20-30 万价格带拥挤历史数据看，过去几年新能源汽车表现出整体价格带上探。30 万以上价格带在零售结构中占比从 2017 年的 3%、提升到 2020 年的 9.3%、以及 2023 年 1-11 月的 14.6%。 20 万以上价格带在零售结构中占比也从 2017 年的 5.1%、提升到 2020 年的 33.5%、以及 2023 年 1-11 月的 35.1%。

从新车型角度看，我们统计了 2023年主要的现售新能源车型和 2024年预计开始交付的部分新车型。可以直观看到，2024 年 20 万以下价格带车型供给相对有限，新增车型更加集中在 20 万以上价格带，尤其是 20-30 万价格带。因此我们预计，2024 年 20-30 万价格带的新能源汽车市场或许更加拥挤。

2）出海新战场，本地化生产或可成新热潮根据乘联会，2023 年新能源汽车出口旺盛，1-11 月新能源乘用车出口量 93.4 万，同比增长 73%。伴随着中国新能源汽车的规模经济优势和市场扩张需求，叠加海外各地区渗透率仍然有较大发展空间，我们预计 2024 年中国新能源产品品牌有望继续走出国门，前景可期。

在此背景下，各新能源车企正积极布局海外市场。一方面，本地化生产或海外低成本产地建设将继续推进。尤其在产能方面，上汽、奇瑞、长安、吉利、长城、比亚迪等企业都在海外扎根建厂。另一方面，与海外车企展开合作也是另一种出海方式。例如，零跑汽车与 Stellantis 建立合资公司，通过借助 Stellantis 的海外市场积淀、加速出海布局。

3）国内新能源汽车零售市场：各品牌车型分析 2023 年，比亚迪、特斯拉、埃安的国内新能源乘用车销量居前。根据乘联会报告，1- 10 月，比亚迪、特斯拉、广汽埃安新能源狭义乘用车销量分别为 214.3 万、46.2 万、 39.9 万，市场份额 35.7%、7.7%、6.6%。位列其后的分别为吉利、上汽通用五菱、长安、理想、长城、蔚来、奇瑞等。展望 2024年，国内市场竞争趋于激烈。我们采用自下而上的测算，预计 2024年新能源汽车市场集中度呈现下降趋势，竞争格局将产生明显变化： a) 比亚迪、特斯拉、埃安等龙头增速承压； b) 自主品牌：长安、吉利、长城、奇瑞即将迎来车型大年； c) 新势力：理想、小鹏、问界、零跑高增速。

2.2 智能化：无图化、低成本化，驶进更多城市

有图向无图方案的迁移，使得更多城市的智能驾驶全场景落地成为可能。2023 年，继一些 L4 公司的探索后，小鹏、华为、理想等车企也开始尝试不依赖高精地图的城区自动驾驶。小鹏提出，2023 年底要将无图城市 XNGP 覆盖到 50 座城市，而华为则提出年底要实现城区 NCA 全国都能开。理想则在城市 NOA 上绕过有图方案，直接推进不带高精地图的方案。展望 2024 年，更多主机厂将在更多的城市推出覆盖更多场景的无图城区智能驾驶。除了当前率先占据用户心智的华为、小鹏，以及奋起直追的理想、蔚来、零跑以外，比亚迪也更加重视智能驾驶。在北美表现优异的特斯拉 FSD，或许也正在考虑何时进入中国市场。我们认为 2024 年，各主机厂的智能驾驶在用户体验上更多是“竞”（同向），大家一起做大市场；在用户心智上更多是“争”（异向），抢占滩头阵地。

当前各家主机厂的智能驾驶硬件成本偏高，后续主机厂将探索更低的自动驾驶硬件成本。我们估算，小鹏汽车 Max 版本自动驾驶硬件 BOM 成本在 2 万元以上，蔚来由于全系标配 4 颗 OrinX，整体自动驾驶硬件 BOM 成本更高。对下游的消费者而言，只有同时满足使用体验好、成本不高的前提下，才能够实现大范围的推广。因此，小鹏率先提出 2024 年新车 XNGP 硬件 BOM 成本目标砍半，这意味着 10-20 万价格带的新能源车未来也有能力实现高阶辅助驾驶。

除了新势力们相对“豪华”的辅助驾驶方案，大疆也推出了低成本智能驾驶硬件方案。其凭借超强的双目立体视觉算法，减少了对于硬件的依赖，仅配置 32TOPS 算力、7 个摄像头、12 个超声波雷达，BOM 成本只需数千元。诸如此类的低成本方案，有望成为 15 万价格带以下车型的重要选择。我们认为随着 1）场景从高速辅助驾驶向城区全场景辅助驾驶推进，2）BOM 成本下降、使用门槛降低，2024 年智能驾驶渗透率望快速提升，且有望成为消费者决策中的重要因素，从而使得厂商的智能驾驶能力转化为实实在在的销售量。

猜想三、AI PC/AI Phone：凛冬已过，拥抱创新之春

我们认为，消费电子在 2024 年以大盘复苏为总基调，与此同时更有创新科技驱动： ⚫ 大盘角度： ✓ PC 市场：处于周期底部，换机周期已至，Canalys 预期 2024 年全球 PC市场恢复同比 8%的正增长。 ✓ 手机市场：已呈现一定复苏迹象，预计 2024 年有望实现缓慢增长。 ⚫ 创新角度： ✓ PC 市场：关注 AI PC 带来的产业链投资机会。 ✓ 手机市场：关注折叠屏、AI 手机、万物互联、光学升级带来的投资机会

3.1 PC：2024 年恢复增长，AI PC 变革之年

我们分析了 2024 年 PC 市场整体发展趋势，认为： 1） PC 市场大盘企稳，2024 年有望回升。受益于库存去化完成、Windows10 向 11 的升级周期、AI PC 带动、采用 Arm 架构电脑的崛起等因素，预计 2024 年 PC 大盘有望恢复增长，实现高个位数的增长。 2） 2024 年是 AI PC 的革命之年。其将生成式 AI 的功能带到终端，降低大模型使用成本的同时保障用户的隐私。预计其渗透率在未来 3 年内快速提升，窗口期短暂，尤其是中国市场。 3）从产业链变化的角度看，算力、存储、散热、软件、品牌为核心受益方。

首先，从大盘角度，我们认为此前 PC 市场同比降幅已逐步收窄，2024 年 PC 行业将迎来换机周期。此前，全球 PC 市场受疫情影响需求旺盛，2020-2021 年出货量同比增长 13.1%/15.7% 至 3.0/3.5 亿台，2022 年疫后需求减弱、渠道库存积压影响下，下降 16.5%至 2.9 亿台。经过一年时间，渠道库存逐步去化，2023Q2 全球出货量同比降幅从 Q1 的-29%收窄至-14%，Q3 进一步收窄到-8%。市场格局相对稳定。根据 Canalys，2023Q4 全球个人电脑市场预计增长 5%，2023 年出货量预计 2.49 亿台， 2024 年全年出货量预计达到 2.67 亿台，同比增长 8%。根据 TechInsights，2023Q4 全球笔记本电脑有望实现同比增长 7%，2024 年望同比增长 11%。核心的驱动因素包括：

库存去化完成。联想早在 2023 年 8 月的业绩会上便表示“PC 渠道库存消化即将结束，出货和激活的趋势变得更加一致”。IDC 的数据亦显示，2023Q3 全球 PC 出货量降幅大幅收窄。PC 去库已经持续超过 1 年的时间，我们认为，2024 年全球 PC 市场预计恢复正常供需循环。 ⚫ Window10 到 11 的升级周期。根据微软官网，Windows 10 将在 2025 年 10 月 14 日终止支持。我们预计 PC 换机有望在 2024 年受益于 Windows10 向 Windows11 的切换。 ⚫ AI PC 带动换机。2024 年为 AI PC 的元年，各家企业纷纷布局，将允许消费者在 PC 终端体验大模型推理能力，从而带动消费者换机。 ⚫ 采用 Arm 架构电脑的崛起。采用 Arm 架构打造的芯片可以满足用户对强大性能和较低功耗的双重要求，有望拉动市场增长。

其次，从创新科技角度，我们认为 AI PC 打响 AI 硬件第一枪，2024 年将是 AI PC 革命之年。 2023 年 10 月 24 日，联想在 2023 Tech World 创新科技大会上率先发布了 AI PC 概念机。从大模型和 PC 的特点上看，二者天然契合：1）模态方面，AI 大模型需要进行多模态自然语言交流，而 PC 具备全模态的人机自然交互条件；2）场景方面，AI 大模型在压缩之后仍然具备通用场景服务能力，而 PC 是承载最多场景的个人通用设备；3）在算力方面，AI 大模型需要强 AI 算力进行推理，而 PC 是迄今为止最强的个人计算平台； 4）在存储和隐私方面，AI 大模型需要基于个人数据和隐私信息进行微调和个性化服务，而 PC 是存储容量大、最受信赖的安全终端。因此，AI 从软件走向硬件的过程中，PC 是最近的终端。

相较传统 PC，AI PC 给用户带来的核心价值在于：将生成式 AI 的功能带到终端。这使得 AI PC 可以实现个性创作、秘书服务功能，担任设备管家的角色。例如，工作场景中，AI PC 可以帮助用户进行会议总结和纪要、邮件起草、会议时间推荐；学习场景中，AI PC 可以提供 AI 课堂笔记和纪要；生活场景中，AI PC 可为用户提供 AI 游记、AI 旅行计划、智能互联等功能。相较云端的大模型，AI PC 给用户带来的核心价值在于： 1）通用场景下的个性化服务：AI PC 更“懂你”； 2）即时、可靠的智能服务：AI PC 以本地推理为主、边缘和云端推理为辅，有效缩减响应速度，离线也可操作； 3）更低的大模型使用成本：相较当前大模型的订阅费用，AI PC 一次性付费后可享受全生命周期的本地免费推理服务，大幅降低使用成本； 4）可信、安全的个人数据和隐私保障：采用混合模型的 AI PC，既可以享受公有域上面的好处，又能够保证数据安全和个人隐私。

市场预期，AI PC 渗透率将在未来 3 年内快速提升，AI PC 有望在 2026 年占据一半以上的 PC 市场份额。 ⚫ Canalys 认为，2024 年兼容 AI 的个人电脑出货量占比有望从 2023 年 10%提升到 19%，2027 年预计提升至 60%。 ⚫ 根据群智咨询预测，2024 年全球 AI PC 整机出货量将达到约 1300 万台。在 2025 年至 2026 年，AI PC 整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率，并在 2027 年成为较为主流的 PC 产品类型。

最后，从产业链投资角度，我们认为我们认为 AI PC 带来的核心变化体现在算力、存储、散热、软件、品牌等参与者上。具体而言： ⚫ 算力：普通的 PC 更多是 CPU 和 GPU，AI PC 可能额外增加 NPU 或者其他的算力硬件，因此单机芯片价值量将更高； ⚫ 存储：由于在端侧运行大模型，AI PC 压缩的大模型将需要更多的存储； ⚫ 散热：由于大模型的运行需要较高的功耗，对 PC 的散热性能也提出更高的要求； ⚫ 软件：在 AI PC 中，厂商需要将压缩的大模型植入本地，因此也需要软件企业的广泛参与； ⚫ 品牌：品牌厂可以进行模型训练、模型压缩、软硬件整合，因此需要较好的软硬件整合能力。品牌厂在这个过程中，有望获得更高的单机价值和盈利水平。

从以上各家的进展来看，联想率先在 10 月发布全球首款 AI PC 的概念机，12 月中旬三星电子的首款 AI PC、英特尔的全球首个 AI PC 处理器 Meteor Lake 发布。当前各家品牌厂积极绑定芯片企业，共同推进 AI PC的发展。2024年，我们有望看到联想、惠普、宏碁等诸多品牌厂的更多 AI PC 产品。由此带来的投资机会值得关注。

3.2 手机：寒冬即将过去，高端化带来结构型机会

全球手机市场持续疲软，当前市场已呈现一定复苏迹象。我们预计： ⚫ 大盘：出货量有望实现温和增长，Canalys 预计 2024 年手机全球出货量增长 4%。 ⚫ 结构型机会：华为“鲶鱼”回归，有望刺激其他手机厂之间彼此竞争，带动整体高端化趋势。 ✓ 从整机环节看，我们推荐关注折叠屏手机、AI 手机等结构性机会； ✓ 从零部件看，我们认为光学是重要的升级方向，建议关注潜望式、玻塑混合机会。

首先，全球智能手机过去两年需求疲软，当前市场呈现初步的复苏迹象。 ⚫ 回看 2023 年，根据 Canalys，2023Q3 全球智能手机市场出货量下降 1%至 2.9 亿部，相比较 Q1 和 Q2 分别同比下降 13%和 10%，Q3 表现出明显的降幅收窄。各机构预计 Q4 有望呈现一定上涨。Canalys 预计，2023 年全球智能手机出货量将达到 11.3 亿部，据此测算其对 2023Q4 的增速预测约为 4%。Counterpoint 预计 2023Q4 全球智能手机的出货量增速大约为 3%。从国内市场看，中国信通院在 12 月 13 日发布的报告显示，2023 年 10 月国内市场手机出货量 2916.2 万部，同比大幅增长 19.7%，需求旺盛。 ⚫ 展望 2024 年，随着消费者换机、消费者购买力趋稳，手机市场有望复苏。报告 Canalys 预测，全球智能手机出货量预计将在 2024 年恢复增长，预计为 11.7 亿，与 2023 年相比，预计上涨 4%。Counterpoint 预计 2024 年市场增速大约为 3%。

其次，华为新机型配置高端，我们预计“鲶鱼”回归有望刺激手机厂升级，带来高端化的结构型机会。 2023 年 8 月 29 日，华为推出“HUAWEI Mate60Pro 先锋计划”，搭载麒麟 9000S 芯片的 Mate60 系列等新品未发布就陆续开售。从配置上看，Mate60 全系标配 12GB 内存，采用第二代昆仑玻璃和玄武钢化昆仑玻璃，全系 IP68级 4m抗水，延续高端光学体验，高端机型可支持卫星通话。Mate 60 系列销售火爆、一时间各个渠道供不应求。与此同时，华为在国内市场的渗透率快速攀升。随着销量的增长，华为屡次提高 2024 年的销售目标，市场预期亦越来越高。我们认为，华为的回归有望带动手机厂商配置升级，加剧手机市场在高端领域的彼此竞争。

从整机环节来看，我们看到的高端化机会包括： ⚫ 折叠屏手机：折叠屏符合消费者既要大屏、又要轻便的需求，渗透率仍有较大提升空间，望持续高增，2024 年可能实现高双位数增长； ⚫ AI 手机：AI 手机的技术方向仍在探索中，各个厂商积极布局，短期使得应用更智能、交互更顺畅，长期可从被动智能升级为主动智能。受益环节与 AI PC 类似，包括存储、主芯片、散热等。折叠屏方面，其符合消费者既要轻便又要大屏的需求，中国折叠机市场规模高速增长。 ⚫ 需求端看，2023 年虽然手机市场出货量整体下滑，但是折叠屏手机表现出高速增长。根据 Counterpoint，2023H1 全球折叠屏手机大约出货 460 万，其中中国贡献约 50%。根据 IDC，2023Q1-3 中国折叠屏手机出货量同比大幅增长 53%、173%、 90%，Q3 手机销售旺季出货量高达近 200 万台。

供给端看，2023 年，各厂商继续推出大量折叠屏手机产品。2023Q1-3，华为大约占据国内折叠屏手机的 31.7%，OPPO、三星和荣耀各自占据 15%-20%。华为、 Vivo、小米的折叠机主要面向国内市场，主要的产品包括 Mate X3、P60 Pocket、 Vivo X Fold2、Vivo X Flip。OPPO、三星、荣耀、摩托罗拉则面向全球市场。展望 2024 年，全球折叠屏手机市场有望实现高双位数增长。全球 2023 年上半年折叠机销量460万，智能手机大约5.28亿，据此测算渗透率不足1%。Counterpoint在2023 年 11 月的调研报告显示，64%的中国高端智能手机用户表示在下一次购买时有意愿选择折叠屏手机、89%的潜在买家偏好大折叠形态。因此我们认为折叠机渗透率仍有较大提升空间。Counterpoint 预测，2023 年全球折叠屏手机有望实现 1670 万销量，2024 年则望超 3000 万台，同比增长 83%。

AI 手机方面，近期，各大手机厂商加速推进“手机+大模型”： ⚫ 海外：谷歌发布了搭载 AI 基础模型的 Google Pixel 8 系列手机，三星发布自研 AI 聊天机器人 Gauss、并计划整合到 Galaxy S24 系列智能手机中，苹果发布 A17 Pro 芯片、探索 AI 嵌入应用程序。 ⚫ 国内：华为 Mate60 接入盘古大模型；小米 14 系列搭载澎湃 OS 将 AI 大模型植入系统、并将率先支持 NPU 部署；Vivo OriginOS 4 正式亮相、将蓝心大模型能力与系统结合，新旗舰 X100 手机首发搭载；OPPO 正式推出 AndesGPT 并接入新操作系统 ColorOS 14；荣耀宣布 Magic6 系列将支持自研 70 亿端侧 AI 大模型。

短期看，AI 手机的应用更智能、交互更顺畅。通过端侧大模型，AI phone 将会使得 AI 至少在文字、图片、音视频等模态，以及通话、出行规划、运动健身、日常办公等场景落地。例如，AI Phone将可以在图片上实现魔法消除、在音频上实现去除噪音、过滤垃圾电话、提供动态锻炼建议等等。展望未来，终端有望通过端侧大模型训练，成为符合用户日常习惯、私人定制的个性化“AI 助理”，从被动响应到主动智能。

从上游零部件环节来看，我们看到的高端化机会来自光学。光学仍是重要的升级方向，我们关注潜望式、玻塑混合等投资机会。结构创新方面，我们看好潜望式镜头。潜望式长焦镜头依赖于一个棱镜，这个棱镜将光线以 90 度角反射到内置镜头上。将变焦时镜头的运动方向由垂直于手机方向改为手机平面内横向运动。这使得镜头的长度比普通长焦镜头长得多，从而产生更好的光学变焦效果，同时兼顾了手机厚度。

早在 2015 年，潜望式摄像头便已经出现，但其真正掀起智能手机“潜望式”风暴的是在 2019 年，华为 P30 Pro 面世之后，“拍月亮”一时成为风尚。华为遭遇打击后，其他手机厂商在光学领域没有表现出在光学尤其是潜望式镜头上的强烈升级意愿。直到 2023 年，华为和苹果相继推出潜望式镜头，有望带动其他安卓厂商跟随。

除了结构创新之外，材料方面，玻塑混合也是一个潜在的发展方向。与潜望式镜头类似，相较传统的塑料镜头，玻塑混合镜头可以很好的平衡光学质量和厚度。当前部分安卓厂商已经在有限的机型上采用了玻塑混合镜头。在光学升级的大背景下，倘若 2024 年头部手机厂商开始采用玻塑混合镜头，以玻塑混合见长的舜宇和瑞声科技，有望在长期获益。

猜想四、可穿戴：从 AI Pin 到 Vision Pro，AI 可穿戴时代来临

4.1 从 Pendant 到 AI Pin，AI+可穿戴开启新时代

AI 硬件浪潮开启，AI+可穿戴新型便携产品迭起。近期 AI 硬件浪潮开启，AI+可穿戴新型便携产品迭起，AI 赋能可穿戴产品更智能、交互更顺畅、提升用户体验。 ⚫ 人工智能公司 Rewind 的首款设备 Rewind Pendant 开始接受预订，售价为 59 美元，其形态类似吊坠，可以捕捉所说和所听的内容，转录、加密并完全存储在手机上。 ⚫ Humane 于 11 月 10 日发布无屏幕可穿戴设备 AI Pin，可实现语音通话、写文稿、听音乐、处理电子邮件、实时翻译等任务，未来计划增加导航和购物功能。 ⚫ Meta Ray-Ban 眼镜内置 Meta AI。Meta Quest 3 今年已抢先亮相，起售 499 美元。 ⚫ 苹果首款 Vision Pro 或于 2024 年初面世、或将包含多模态 AI 助手 Otter。

IDC 预测，到2026年，中国市场中近50%的终端设备的处理器将带有AI引擎技术。未来 AI 终端将在创作与创意、游戏和虚拟世界、语音合成与转换、视觉和图像处理、聊天机器人、个性化推荐、医疗辅助等领域广泛落地发展。

4.2 Meta Quest 3 及苹果 Vision Pro 新品迭出，引领 MR 创新体验

据 IDC，预计 2023 年全球 VR 设备出货量 760 万台、同比下滑 10.7%，到 2027 年 VR 设备出货量有望达到 2190 台，CAGR 为 30.1%，实现快速增长。AR 设备出货量将从 2023 年的 50 万台增长至 2027 年的 680 万台，CAGR 高达 96.5%。根据工信部、教育部、文旅部、广电总局、体育总局等五部门联合印发《虚拟现实与行业应用融合发展行动计划（2022-2026 年）》，到 2026 年，我国虚拟现实产业总体规模（含相关硬件、软件、应用等）超过 3500亿元，虚拟现实终端销量超过 2500万台。

作为 MR 龙头，苹果 Vision Pro 有望开启“空间计算”时代，拓展应用场景、推进生态打通。苹果 Vision Pro 是一款增强现实头显，将 AR 与 VR 融合，通过一个旋钮可在 AR 和 VR 之间切换。用户既可以沉浸式体验 VR 的功能如玩游戏、看电影、办公等，也可以利用头显表面的传感器，将外部世界的人和物投射入虚拟世界，从而实现 AR 功能。我们认为 Vision Pro 具备几大创新亮点： ⚫ 创新交互方式：手眼语音交互+Eyesight 反向透视 ✓ 眼球追踪+语音+手势控制：用户不需要通过手柄控制，只需通过眼睛注视浏览应用图标，手部轻点选择、轻扫滚动，或语音呼叫 Siri 发布指令，还可以使用虚拟键盘输入文字。 ✓ 具备 Eyesight 反向透视功能：Vision Pro 的黑色外壳可以变得透明，让周围的人看到用户的眼睛，并让周围的人意识到用户正在关注什么事情。 ⚫ 芯片配置：搭载 M2+R1 双芯片 ✓ R1 芯片主要负责传输，能够提供超强的算力以及超低的延时。同时还能还原自己真实的人物形象，呈现出真实的空间感。官方称传输数据 12 毫秒就可以触达，快于眨眼速度。

自研系统 visionOS、专用应用生态 ✓ 自研系统 visionOS：Vision Pro 搭载全球首创的空间操作系统 visionOS，打造无边际画布。提供 3D 界面，应用体验不受显示器边界限制，用户可以将应用放大至任意尺寸、并放置在想要的任何位置。 ✓ 具备专门的应用商店：具备专用 App Store，可以下载 Vision Pro 应用程序以及兼容 iPhone 和 iPad 应用程序。 ⚫ 显示：Micro OLED 单眼分辨率达到 4K ✓ Vision Pro 主显示屏采用 Micro OLED，单眼分辨率达到 4K，为市场上首次出现的使用 Micro OLED 实现双目 8K 效果的产品。 ⚫ 极致隐私：虹膜识别 ✓ Vision Pro 采用 Optic ID 虹膜识别，用户的 Optic ID 信息完全加密存储在设备上，用户使用 Apple Vision Pro 时的浏览内容和眼追踪信息均不会与 Apple、第三方 apps 或网站分享。 ⚫ 应用场景持续拓展 ✓ Vision Pro 展示几大应用场景，如办公、视频、游戏、居家等，与苹果已有硬件系列实现打通互联。

iPhone 15 pro 推出空间视频拍摄功能、可在 Vision Pro 观看，推进苹果生态打通。 11 月 10 日，苹果发布 iOS 17.2 Beta 2 更新，新增 iPhone 15 Pro、iPhone 15 Pro Max 录制空间视频功能，并且可在苹果 Vision Pro 头显上观看、带来沉浸式的 3D 视频体验。 Vision Pro 搭载全球首创的空间操作系统 visionOS，具备专用 App Store，可下载 Vision Pro 应用程序以及兼容的 iPhone 和 iPad 应用程序。

作为另一家 MR 龙头，Meta 亦在持续布局其 VR 和 MR 产品。Meta 和苹果相比，生态不同带来交互差异。 Meta 今年推出新一代消费级 MR 产品 Quest 3，售价 499 美元起。其创新变化在于从 VR 变为 MR、交互模式为手柄（变小）+引入手部追踪、提升芯片性能等。 ⚫ 传感方面：增加了 2 颗摄像头和 1 颗传感器，让原来的 VR 设备升级成为能够看到外界的 MR 设备。 ⚫ 交互方面：手柄变小、引进了手部追踪功能。 ⚫ 芯片方面：搭载高通骁龙 XR2 Gen2，大幅度提升了底层芯片功能。

Meta 和苹果由于其产品生态不同，带来其 MR 产品的交互模式也有不同。 ⚫ Meta： ✓ 生态：Meta 的 MR 设备主要场景为游戏，因此需手柄操作。但 Meta 没有硬件基础，向其他通用场景、如办公等方向的扩展相对困难。 ✓ 交互：Meta Quest 3 以手柄为主，裸手交互等自然交互为辅助。 ⚫ 苹果： ✓ 生态：苹果具备强大的软硬件生态，但此前无 VR 硬件和内容基础。VisionPro 展示的几大重点场景如办公、视频、游戏、居家、观影等，可以与苹果已有硬件系列实现打通互联。而 VR 游戏内容目前非苹果 MR 重心。 ✓ 交互：Vision Pro不含手柄操作，而是以眼球追踪+语音+手势控制三大自然交互协同。

猜想五、人形机器人：进入量产元年，AI 开启“具身智能” 时代

5.1 特斯拉人形机器人迭代加速，引领商业化落地

特斯拉人形机器人快速迭代，动作更为顺畅灵活，且可实现端到端训练。 ⚫ 2021 年特斯拉 AI day 展示人形机器人概念机 Tesla Bot，并于 2022 年 2 月推出原型机。 ⚫ 后续特斯拉持续推进更多关节解锁、移动速度提升：2022 年 4 月首次步态行走、移动速度缓慢，2022 年 7 月解锁了骨盆的应用来保持平衡，2022 年 8 月手臂开始发挥作用、实现手臂摇摆动作，2022 年 9 月解锁脚趾、实现趾间离地动作。 ⚫ 2022 年 9 月 AI Day 上，特斯拉展示最新一代原型机，可以实现在办公室搬运箱子，给花浇水以及在特斯拉超级工厂中工作。特斯拉将汽车 FSD 复用在机器人上，机器人采用了与汽车一样的视觉感知，使用摄像头输入数据，以神经网络进行计算。

2023 年 3 月，特斯拉投资者日公布 Optimus-Gen 1 视频，更加精致，能够行走。 ⚫ 2023 年 5 月，特斯拉股东大会上发布了 Optimus 最新展示视频，全面升级、可完成更复杂的任务，比如集体步行、灵活抓取放下物体、环境发现和记忆、电机扭矩控制使得力度控制更精确、可根据人类动作范例进行端到端动作操控。此时 Optimus 的脚步更加顺畅，动作也更加熟练。 ⚫ 2023 年 9 月，特斯拉公布了人形机器人 Optimus 的最新进展，Optimus 能够仅依靠视觉来对物体进行分类、还能完成瑜伽动作，展现出众的姿态控制能力。其神经网络完全端到端训练，输入视频信号、输出控制信号。

2023 年 12 月，特斯拉公布 Optimus-Gen 2 的视频，包含由特斯拉设计的执行器与传感器、2-DOF 驱动颈部、响应更快的 11-DOF 灵巧手、触觉传感器（十指）、执行器集成电子和线束、足部力/扭矩传感器、铰接式脚趾等。此外，第二代 Optimus 多项性能显著提升，比如行走速度提高 30%，重量减轻 10kg，平衡力及全身控制均得到提高。

5.2 国内外企业积极布局，人形机器人大有可为

据 GGII，2026-2030 年全球人形机器人市场规模 CAGR 达 78%。当前国内外企业积极布局人形机器人赛道，相关产品密集发布： 1）海外：起步相对更早、但商业化之路受挫，特斯拉 Optimus 有望率先突破 ⚫ 科技巨头：海外科技巨头如特斯拉、三星、亚马逊等积极切入人形机器人赛道。2022 年特斯拉推出人形机器人 Optimus，并且实现快速迭代、引领行业。亚马逊投资 Agility Robotics，其研发出人形机器人“Digit”。三星投资韩国人形机器人企业 Rainbow Robotics、旗下两足步行机器人产品为“HUBO”。、

机器人公司：比如波士顿动力发布了 Atlas，本田发布 ASIMO（2000 年发布、现已退役），EngineeredArts 发布 Ameco，1XTechnologies 发布了 EVE、2024 年将发布 NEO 等。海外机器人公司起步更早，但商业化之路尚未走通，我们认为主要由于成本高昂、不够智能以及场景局限等问题，而特斯拉 Optimus 有望率先打破这一僵局。

2）国内：新势力群雄并起，开启积极布局国内来看，2022 年以来人形机器人参与热度空前高涨，包含众多科技新秀，如优必选、小米、追觅、傅利叶、达闼、帕西尼、科大讯飞、小鹏、宇树科技、智元、星动纪元等。优必选 WalkerX 是国内首个商业化的双足真人尺寸人形机器人。2022 年小米发布全尺寸人形仿生机器人 CyberOne。2023 年，傅利叶通用人形机器人 GR-1 已实现量产，并在 2023 年 9 月份开启预售。小鹏发布自研人形机器人 PX5。科大讯飞发布了首个“大模型+具身智能”的人形机器人。

随着后续人形机器人起量，产业链成熟有望推动降本降价。过去人形机器成本高昂，据新京报，本田 ASIMO 的单台价值 250 万美元，波士顿动力 Atlas 单台价值为 200 万美元、且无商业化落地，Agility 的 Digit 机器人售价 25 万美元，小米 CyberOne 大约成本预计在六十到七十万元、目前尚未实现量产。我们预计随着后续人形机器人起量，产业链成熟有望推动降本降价。据优必选，优必选已将大型人形机器人 Walker 系列的成本降至 10 万美元以下，预计在 2025 年左右、人形机器人的成本可以降到 5 万美元。据 2022 年 9 月的特斯拉 2022 AI day，马斯克表示，Optimus 的制造规模可能将达到数百万台，预计其量产成本将比汽车低得多，价格可能会少于每台 2 万美元。

5.3 AI 多模态大模型应运而生，“具身智能”时代将到来

多模态大模型兴起，有望推动人形机器人实现“具身智能”。今年以来，机器人领域相关多模态大模型或算法层出不穷，我们预计将加速推动人形机器人实现“具身智能”： ⚫ RoboCat：基于多模态大模型 Gato 开发而成，将 Gato 的架构与图像序列和各种机器人手臂动作的训练数据集相结合，解决数百个不同的任务。 ⚫ PaLM-E：机器人通过 PaLM-E 自主学习可执行多步骤、长跨度任务，如拿薯片、积木分类移动等。

RoboAgent：通用机器人智能体 RoboAgent 仅在 7500 个轨迹上完成了训练。实现 12 种不同的复杂技能，烘培、拾取物品、上茶、清洁厨房等，能力还能够泛化到 100 种未知的场景中。 ⚫ RT-X：由控制模型 RT-1-X和视觉模型 RT-2-X 组成，在特定任务（搬运东西、开窗等）的工作效率是同类型机器人的 3 倍，同时可执行未训练动作。 ⚫ Eureka：可以自主编写奖励算法来训练机器人。可以教会机器人复杂的运动控制技能，比如转笔、打开抽屉和柜子、抛球和接球、操作剪刀。 ⚫ Habitat 3.0：第一个支持在多样化、逼真的室内环境中，就人机交互任务进行大规模训练的模拟器。

我们认为人形机器人的行为链路包含三大核心，感知层、决策层和控制执行层。其中，我们预计 AI 大模型技术有望在感知层和决策层发挥较大作用。以优必选为例，优必选具备机器人与人工智能融合技术，其中机器人技术包含伺服驱动器、机器人运动规划与控制，人工智能技术包含计算机视觉和语音交互等。我们预计 AI 将赋能人形机器人，有望开启“具身智能”时代。

5.4 2024 年或为人形机器人量产元年，关注零部件与本体制造

我们预计2024年将为人形机器人量产元年，产业链关注电机、减速器、传感器、丝杠等。人形机器人上游核心部件主要包括感知系统、执行系统、控制系统及其他零部件。我们对特斯拉Optimus机器人部分零部件成本进行拆解，其中电机（无框力矩电机、空心杯电机）、减速器（谐波减速器、行星减速器）、传感器（力矩传感器、位置传感器、触觉传感器）、丝杠（行星滚柱丝杠、滚珠丝杠等）价值量相对较高。

猜想六、AI 应用：从 World Model 到“AI4S”，在更广阔的天地遇见 AI 产业的星辰大海

6.1 多模态：进入黄金应用期

大语言模型方面，海外主要以 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude 系列、Character.ai LLM 模型、Inflection AI 模型、Meta LLaMA 系列开源模型、谷歌 PaLM 系列大模型等为主。国内大语言模型主要包括百度文心一言、商汤日日新、科大讯飞星火、华为盘古、字节云雀、腾讯混元等。随着模型迭代，大语言模型也在向着多模态发展，比如 2023 年 12 月谷歌推出多模态大模型 Gemini。

文生图模型方面，海外代表模型是 OpenAI 的 Dall·E 系列模型、谷歌的 Imagen 系列模型、Stability AI 的 Stable Diffusion 系列模型、以及 Midjourney 模型、Adobe 的 Firefly Image 2 模型、Meta 的 Emu Edit 模型等。国内代表模型包括阿里通义万相、百度文心一格、美图 MiracleVision、商汤秒画、快手可图等。

文生视频信息量更大，进入加速发展期。与文字和图片相比，视频可以承载更多信息，可融合文本、图像、声音及视觉效果等多种信息形式。文生视频模型近期有较多更新： 1）海外：文生视频模型主要包括谷歌的 Imagen Video 和 Phenaki，Meta 的 Make-AVideo，Runway的 Gen-1、Gen-2等。11月，Runway对其自研视频生成模型 Gen2 进行了功能更新，Meta 发布了 Emu Video 模型，Stability AI 推出 Stable Video Diffusion 的视频生成模型、提供 SVD 和 SVD-XT 两个模型。Pika labs 发布了 Pika 1.0，能够生成和编辑 3D 动画、动漫、卡通和电影。12 月，谷歌宣布与李飞飞团队合作推出了 AI 视频生成模型 W.A.L.T。2）国内：字节跳动、阿里等科技大厂均也在加速布局。11 月字节跳动推出了文生视频模型 PixelDance，基于文本指导+首尾帧图片指导的视频生成方法使得动态性更强。阿里上线 Animate Anyone 模型，用户提供静态角色图像和预设动作（或姿势序列）、可生成该角色的动画视频。

多模态进入应用黄金期。随着多模态的快速发展，应用场景将不断丰富。 ⚫ 文生文大模型的主要应用一般是文字创作、聊天机器人等，比如海外的 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Bard、Anthropic 的 Claude2、Inflection AI 的 Pi 等，以及国内的百度文心一言、腾讯混元助手、阿里通义千问、字节豆包等。 ⚫ 文生图方面，主要运用在创意设计赛道如图片生成、处理修改等。典型应用包括 Midjourney、Adobe Firefly、Runway Gen1/2、Leonardo.Ai、Cutout.pro、Pixlr Editor、Playground 等，以及国内的美图 WHEE、万兴 AI 绘画、百度文心一格、妙鸭相机、商汤秒画等。 ⚫ 文生视频应用方面，包括 Runway Gen2、Pika 1.0、Synthesia、 Fliki.ai、Meta Emu Video、阿里 Animate Anyone 等。

据 COATUE，2023 年 6 月，Runway 的 AI 视频工具使用量超过 1600 万，较 2022 年 11 月的 100 万提升 2219%。2023 年 6 月 Midjourney 的 Discord 用户数超过 1700 万，较 2022 年 11 月的 400 万提升 342%。据 Pika 11 月底官网宣布，Pika 社区用户五十万、每周生成数百万个视频。

6.2 云到端：端侧 AI 渐行渐近

随着 AI 应用的逐渐迭代，人们在 AI 应用的 1）隐私安全、2）响应的即时性、3）算力节省等方面的需求也越来越强。 1）隐私性：用户数据保存在个人硬件端侧，可有效保护用户的个人数据隐私和安全。 2）算力节省：在当前算力稀缺和高成本情况下，通过端侧部署、利用模型压缩及终端算力分担，可以实现成本减少、效率提升。 ⚫ 模型压缩：与上千亿参数的“通用”大模型不同，手机端侧大模型一般会通过剪枝、蒸馏、量化等方法进行压缩，缩减到百亿级、十亿级和亿级。 ⚫ 端云协同：如果端侧算力不足，可能也会涉及云端+本地端侧协作。端侧进行预处理、解决简单问题，复杂部分上云，节省算力。

3）响应的及时性：与纯云端部署相比，端侧部署可以节约网络连接传输和反馈时间，且可以在断网情况下运行，提升实时性。因此在追求即时响应的场景下，端侧部署或能够提供更好的用户体验。以高通为例，高通发布 2 大产品骁龙 X Elite（面向 PC）和骁龙 8Gen 3（面向手机），满足端侧生成式 AI 需求,能够以极致速度处理生成式 AI 任务。如骁龙 8Gen 3 支持手机运行高达 100 亿参数的模型，基于 Llama2 的 AI 助手每秒生成高达 20 个 token，或仅需不到一秒就能使用 Stable Diffusion 在智能手机上生成图像。

因此，越来越多的 AI 模型企业和硬件企业开始进行端侧 AI 落地的探索。 ⚫ 一方面，越来越多的模型企业在进行 AI 模型的端侧适配。当前，Llama-2 70B 以及 NomicAI 推出的 GPT4All 等端侧适配的模型在本地运行的速度已经接近同类别大模型在 GPU 上运行的速度。另一方面，越来越多端侧 AI 芯片的突破使得 AI 应用的端侧落地成为可能。例如，高通骁龙 8Gen3 芯片针对 70 亿参数 LLM 每秒能够生成 20 个 token，骁龙 X Elite 芯片最高可以在 PC 端运行高达 130 亿参数的大语言模型、Token 生成速度达到每秒 30 个。联发科天玑 9300 芯片支持终端运行 10 亿、70 亿、130 亿、最高可达 330 亿参数的 AI 大语言模型，提供端侧生成式 AI、游戏、影像等方面新体验。

基于以上端侧芯片的突破及端侧模型的适配，我们看到越来越多的 AI 硬件开始面世。从 PC、手机、可穿戴设备、到智能音箱、智能车、机器人，我们预计 2024 年将成为 AI 硬件量产元年。

6.3 破圈层：从 World Model，到 AI For Science

我们认为，接下来生成式 AI 的价值体现，除了可以在内容生成领域以外，会在更多的领域和圈层落地。我们期待 2024 年，生成式 AI 在科技、制造等研究及生产领域创造突破以及带来商业价值。首先，以自动驾驶领域为例，各类 AI 工具被广泛地应用在数据合成、4D 标注、感知模型、决策规划模型、以及当前的端到端模型探索中。其中，视频生成技术可以为仿真数据环境的构建带来巨大的贡献。由于 1）数据采集成本日益提高、2）真实场景的数据采集涉及隐私安全信息，3）有效 corner case 的收集密度太低等原因，自动驾驶的训练往往面临数据不足的问题。基于此，自动驾驶领域一些创业公司和龙头已经开始通过生成式 AI 模型来创建驾驶场景视频，用以更好地辅助自动驾驶端侧模型的开发。

英国创业公司 Wayve 在 2023 年 6 月首次推出了 GAIA-1（Generative Artifitial Intelligengce for Autonomy）、并在 2023 年 9 月更新了最新进展。GAIA-1 模型核心是一个基于自回归 Transformer 的世界模型（world model）：在输入视频、文本、动作指引后，能预测序列中下一组图像 token；这些预测的图像 token 不仅在视觉上连贯、而且和此前的文字和动作指引保持一致。随后，视频解码器（video diffusion model）将这些图像 token 转换回像素空间。

GAIA-1 的突破在于： ⚫ 更长：可以基于较短的视频、来生成后续较长的视频预测。 ⚫ 更多样：可以基于给定的输入，生成不同的可能的未来预测。 ⚫ 可控：通过控制模型生成特定的驾驶场景，“定制”场景需求。

当前，除了 Wayve 以外，Tesla、百度等都在尝试通过建立仿真场景来辅助自动驾驶模型的训练。 ⚫ Tesla 在 CVPR 2023 workshop 展示了其“General World Model”，市场普遍认为其除了可以为自动驾驶决策规划模型的训练提供“模拟器”环境外、后续作用还可能体现在自动驾驶算法本身。 ⚫ 百度亦在 2023年 10月的论文《DrivingDiffusion: Layout-Guided multi-view driving scene video generation with latent diffusion model》展示了其多视角的场景视频生成和预测未来的能力。我们认为，生成式 AI 模型有望大大降低自动驾驶模型训练的门槛、以及提升决策规划的能力天花板。

同样，在生物及材料科学领域，我们也看到了生成式 AI 在蛋白质预测、新型材料生成等“AI For Science（AI4S）”方面的巨大潜力。 ⚫ 谷歌 Deepmind 旗下的 Alphafold 是生物医学领域比较早出圈的 AI 工具，此前就可以进行单链蛋白质的预测、以及后续扩展至具有多条蛋白质链的复合物。2023 年 10 月底，新一代 Alphafold 进一步加强，不仅可以预测蛋白质结构，还可以进行对核酸、小分子配体等生物分子结构的预测。该工具有助于加速生物医学的进展。 ⚫ 谷歌 Deepmind 旗下的另一个工具 GNoMe，则是将类似能力应用在了新材料的发现上。GNoMe 基于图神经网络对晶体材料进行预测和筛选。当前 GNoMe 发现了 220 万种新晶体材料，而且将预测材料稳定性的准确率从 50%拉高到 80%。

微软 MatterGen 的突破则在于，可以针对所需要的特性，直接生成相应的新型材料。 MatterGen 基于类似 Diffusion Model 的方法，为晶体材料选取了定制的扩散过程、得出基础模型。然后引入适配器模块，在带有属性标签的附加数据集上对基础模型进行微调，最终引导生成的结果符合目标属性约束。这一技术有望大大加快设计所需特性材料的速度。

当前，越来越多的企业在通过生成式 AI 进行生产力提升。算力基础设施巨头英伟达在基于其 NVIDIA DGX Cloud 推出的 AI Foundations 中，提供了语言模型 NeMo、视频模型 Picasso、以及生物模型 BioNeMo，通过“算力基础设施+模型代工厂”的服务来帮助各行业加速生产过程。我们期待，生成式 AI 作为一种“创造力引擎”，有望成为科技、制造等各个产业的重要生产力。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）