【西南证券】海外科技2024年投资策略：把握科技创新趋势，关注AI软硬件机会.pdf

2023-12-29

71页

4MB

1 港股市场：科技板块涨幅居前，互联网公司兼顾增长与效率

1.1 港股市场表现：科技板块涨幅居前，自动驾驶和消费电子龙头表现突出

港股市场科技板块涨幅居前，自动驾驶和消费电子龙头个股表现突出。  行业层面：2023年1月1日至12月22日，能源、电信服务板块分别上涨33%、22%。  个股层面：2023年1月1日至12月22日，恒生指数中涨幅前五个股分别为联想集团、理想汽车-W、中国石油股份、小米集团-W、中国海洋石油；恒生科技指数中涨幅前五个股分别为联想集团、理想汽车-W、小米集团-W、小鹏汽车-W、比亚迪电子。

2023年1月1日至12月22日，理想汽车/小鹏汽车/比亚迪股份/联想集团/小米集团分别上涨 51.1%/29.3%/0.5%/58.7%/39.8%。

1.2 基金对港股行业的持仓情况

年内基金投资港股市值保持稳定。截至23Q3，沪港深基金投资港股的持仓市值为2705.26亿元。根据GICS一级行业分布情况来看，沪港深基金在可选消费、电信服务、医疗保健行业投资占比较大，其中，23Q1-23Q3医疗保健行业投资占比略有提升，从12.3%增长至14.0%；可选消费、电信服务略有回落，分别从23.3%和25.9%回落至21.8%和24.3%。

1.3 港股市场流动性政策

政策密集出台，提升港股市场活跃度，增强金融市场流动性。香港交易所于2023年6月19日推出 “港币-人民币双柜台模式” 及双柜台庄家机制(DCMM），以提升流动性并收窄两个柜台之间的价差，双柜台模式同时提供港币柜台及人民币柜台的证券供投资者交易。2023年7月4日，ETF纳入互联互通机制，将有助于内地与香港市场进一步融合，完善互联互通品种，拓展市场广度与深度。 8月29日，中国香港特区政府宣布成立促进股票市场流动性专责小组，以全面检视影响股票市场流动性的因素，香港促进股票市场流动性专责小组成立以来已召开两次会议，集中讨论提升香港股市竞争力的总体方向和中长期建议。

1.4 互联网公司情况：股份回购彰显增长信心

持续回购彰显公司信心。2023年5月22日，快手宣布启动总金额不超过40亿港元的回购计划。 23H2，电商平台阿里巴巴、唯品会均持续回购，其中阿里巴巴在23Q3回购17亿美元的基础上，仍有146亿美元的剩余回购额度；2023年12月11日，阅文公告股份回购计划，根据建议股份回购计划拟使用的最高资金总额为10亿元人民币。  派息提升股东回报。2023年11月，阿里巴巴董事会批准派发23财年现金股息，股息总额约25亿美元，未来将每年重新审视并决定股息金额。

2 美股市场：主要指数年内涨势强劲，AI产业链维持高景气

2.1 美国宏观数据情况

美国CPI增速持续回落，较美联储通胀目标2%尚有距离。根据美国11月宏观数据，11月美国CPI同比增长3.1%，低于10月的3.2%，CPI实现连续2个月下降；核心CPI同比增长4.0%，和10月持平；失业率降低至3.7%，低于10月的3.9%；制造业PMI为46.7，处于荣枯线下方，环比增长1.52%；非制造业PMI为52.7，环比下降2.23%。

2.2 美联储加息进程

美联储加息周期进入尾声。面对高通胀，美联储2023年已进行五次加息，分别在2 月2日加息25个bp、3月23日加息25个bp、 5月4日加息25个bp、7月27日加息25个 bp 。2023年9月19日后，美联储连续3次暂停加息。美联储将联邦基金利率目标区间维持在5.25%-5.5%不变，符合预期。根据CME数据，2024年1月31日议息会议维持在525-550bp不变的概率达89%，后续进一步加息的可能较低。

2.3 美股市场AI硬件端个股表现

AI硬件端：受业绩率先兑现催化实现领涨。芯片厂商方面：自2022年11月30日ChatGPT推出至 2023年6月30日，英伟达/AMD/高通分别上涨161.2%/51.6%/1.7%；2023年1月1日至12月22日，英伟达/AMD/高通/英特尔分别上涨241.1%/118.1%/33.9%/79.6%。终端设备厂商方面： 2023年 1月1日至12月22日，特斯拉和苹果分别上涨133.6%/54.8%。

2.4 美股市场AI软件端个股表现

AI软件端：算法及应用概念股涨势强劲。模型层：自2022年11月30日ChatGPT推出至2023年6月 30日，微软/谷歌/脸书/亚马逊分别上涨40.1%/25.1%/157.2%/38.4%；2023年1月1日至12月22 日，分别上涨56.3%/58.8%/183.3%/78.8%。应用层：赛富时/奥多比/snap/Shopify自2022年11 月30日ChatGPT推出至2023年6月30日分别上涨38.7%/48.0%/18.9%/71.6%，2023年1月1日至 12月22日，分别上涨97.6%/77.7%/92.7%/115.3%。

3 核心主线：把握AI软硬件机会，模型&应用&终端走向深度融合

3.1 AI+软件：多模态趋势明显，AI赋能多场景应用

3.1.1 AIGC多模态应用趋势：文本端文生图像文生视频文生3D

应用趋势：文本生成日渐成熟，图像生成加速发展，视频生成仍处于发展早期阶段，3D生成将成为下一阶段趋势。1）文本：2017年6月Transformer架构提出，逐步成为大语言模型的主流架构， 2022年11月ChatGPT推出，两个月后实现月活过亿，成为文本领域的爆款应用，文本领域成为AI发展最早且最为繁荣的模态形式和模型方向。2）文生图：文生图的代表基础理论为2020年6月提出的扩散模型，DALLE-2、Imagen、Stable diffusion均属于文本和图像的多模态扩散模型，2023年3 月Midjourney V5推出，成为图像领域的代表应用。3）文生视频：文生视频仍处于发展早期阶段，当前相关应用仍存在视频长度较短、分辨率较低等问题，2023年11月，AI视频生成工具Pika1.0推出，使视频领域受到大众关注，视频生成的杀手级应用有望加速到来。

文本端AI应用：自2022年11月ChatGPT推出以来，文本端成为AIGC发展最早的领域，目前已出现众多热门应用，应用生态繁荣，市场格局呈现一超多强局面，ChatGPT领先优势明显，谷歌Bard及文心一言的访问量保持增长态势。当前及未来文本端应用的优化方向将主要集中于Token长度、速率限制、更丰富的知识、更好的理解和推理能力、个性化定制、幻觉问题的控制等。

文生图AI应用：自2023年3月Midjourney V5推出以来，文生图应用日益受到大众关注，目前市场上已出现众多AI图像应用。我们认为，文生图应用成功的关键在于图像生成速度、图像生成质量、及其图像内在的逻辑能力。根据Similarweb数据，从AI应用的访问量来看，Canva基于其庞大的原始用户，以及在其出图速度超快的加持下，访问量优势突出，位于千万级/第一梯队；第二梯队包括 Leonardo.Ai、Adobe Firefly、Photoroom AI，周度日均访问量处于30~50万次；第三梯队包括 midjourney和Stable Diffusion，访问量在万次级别。综合访问量和访问时长表现， Canva和 Photoroom AI两大应用的访问量波动较小、上升趋势明显，且访问时长保持稳定。

文生视频：自2023年11月AI视频生成工具Pika1.0推出以来，AI视频生成领域受到大众关注。当前，相较于文本端和文生图应用，文生视频应用数量略少，处于发展初期，市场主要由少数初创公司和大厂主导，代表公司和应用包括：1）初创公司Runway的Runway Gen2、Pika Labs的Pika 1.0、 Invideo的Invideo AI；2）科技大厂Meta的Emu Video、微软的GAIA、阿里的Animate Anyone、字节的MagicAnimate等。当前，文生视频应用的发展仍不成熟，视频生成长度、分辨率、连贯性将是未来优化的重点方向。根据Similarweb数据，在三大初创公司的文生视频应用中，Runway于 2023年12月之前领先优势明显；2023年12月以后，三大应用的访问量出现激增，其中Invideo发展势头强劲，用户访问量和访问市场均超过runway和Pika。

文生3D：当前文生3D主要基于扩散模型，将输入的文本转换为相应的3D物体。3D物体包括多种表征方式，如点云、网格、NeRF等。目前，文生3D技术仍处于起步阶段，但其应用场景十分广阔，如AR/VR、游戏建模、室内设计、数字人、元宇宙等。2023年12月，初创公司VAST发布自研3D 生成产品Tripo，目前支持文生3D和图生3D两种能力，已经实现8秒钟生成带纹理3D网格的模型，可以进入传统管线进行二次编辑和调整，并在此基础上可以再用5分钟的时间进行优化，优化后的 3D模型可以接近人类手工制作的3D模型质量，成功率超过95%。VAST的Tripo标志着文生3D应用已迈入发展阶段，若未来3D赛道出现类似于文本端ChatGPT的现象级产品，则将催化文生3D成为下一个热点赛道。

3.1.2 AIGC多模态技术趋势：单模态模型修改or扩展多模态原生

技术趋势：多模态原生逐步成为共识，模型厂商加速构建AGI。  定义：原生多模态大模型可以通过共享和转移不同模态的知识和特征，将各种不同模态的信息映射为统一表示空间，最终实现不同模态的信息互换。  对比：与原生多模态大模型相对的是单模态模型。过去，大语言模型和扩散模型原本设计为单模态模型，而后经过修改或扩展，逐步具备处理其他模态的能力。本质上，众多跨模态大模型更像是一个单任务模型，主要基于文本向量做decoding，很难做到真正的跨模态交互。  核心事件：2023年12月，谷歌发布Gemini大模型，通过引入Pathways架构以支持多模态原生。从训练方式来看，OpenAI的GPT-4V基于预先训练好的单模态大模型，在训练阶段对图片进行 tokenization以提取信息。而Gemini从一开始就对不同的模态进行预训练，再用额外的多模态数据进行微调和对齐，使Gemini可以互通和推理各种模态信息。  未来趋势：未来模型厂商有望相继尝试多模态原生的训练方式，加速AGI的构建。

3.1.3 AI应用场景多元，赋能互联网平台发展

短视频赛道：  AI赋能短视频创作，逐步渗透全流程。AI技术在视频生产、传输、消费等各阶段逐步渗透。在用户创作阶段，基于人脸识别及跟踪技术可实现美颜功能；视频上传到服务端之后，可利用AI对视频内容进行审核、去重、溯源等处理，并进一步对视频打标、分类；同时采用AI技术去定义最有美学感的封面，便于完成用户个性化搜索、智能推荐等动作，提升用户的点击率和体验；AI在内容创作方面，可以生成视频素材及内容，数字人直播能力，可以快速生成"真人"营销短视频。  抖音&快手月活人数保持增长，人均使用时长趋于稳定。根据易观千帆数据，截至2023年9月，快手主版/快手极速版/抖音主版/抖音极速版的当月活跃人数分别为5.5/3.3/8.0/1.1亿人，当月人均使用时长分别为32.4/19.4/27.5/11.4小时。

内容平台赛道：23H2，头部公司继续布局AIGC应用，包括IP全流程改编的提效、AI辅助文字/图片 /视频创作、试卷批改/用户对话等用户交互等多环节，未来有望进一步探索更多落地场景。

移动社交赛道：  社交平台接入AI聊天机器人，提升用户体验。社交媒体通过嵌入聊天机器人，可以帮助用户实时解决问题，同时聊天机器人在上下文理解能力的赋能下，兼具聆听、陪伴等更多功能。  移动社交用户规模持续提升，多个社交平台MAU实现增长。根据中商情报网数据，中国移动社交用户规模持续增长，2022年超过10亿人，23Q3达12.2亿人。根据腾讯财报，23Q3微信及Wechat 的合并MAU达13.36亿，在高基数下实现持续增长，QQ的MAU达5.58亿，实现同比增长；根据微博公司公告，微博月活用户数量稳中有升；根据36氪，近年来小红书活跃用户实现快速增长；根据挚文集团公司公告，陌陌MAU较2022年有所增长，移动社交活跃度提升。总体来看，微信、微博、小红书活跃用户数实现增长，微信保持领先地位。

电商赛道（国内）：  AI助力电商降本增效，重塑流量入口。AI可以改变搜索和人机交互方式，交易类互联网流量入口有望重塑，信息匹配效率进一步提升，甚至改变消费者与平台的互动方式以及商家的运营模式。  国内23年双11快递业务量新高，平台间增速分化。根据国家邮政局监测数据，2023年11月1日至 11日，全国邮政快递企业共揽收快递包裹52.6亿件（yoy+23.2%），11月11日当天共揽收快递包裹6.4亿件（yoy+15.8%），快递业务量再次刷新纪录。根据星图数据，23年10月31日晚8点-11月 11日23:59，全网综合电商平台+直播电商平台总销售额11386亿元（yoy+2.1%）。

电商赛道（跨境电商）：  跨境电商行业具备增长潜力，多平台多模式共存。根据沙利文数据，按交易额计，中国2022年跨境电商零售市场规模4425亿美元，预计2027年增至1.1万亿美元，23-27年CAGR为19.5%，是具备增长潜力的电商细分板块。目前跨境电商的平台包括：Temu（拼多多旗下）、SHEIN、阿里速卖通（阿里巴巴旗下）、TikTok Shop等，模式包括全托管、半托管、商家自营等。  23年黑五亚马逊遥遥领先，Temu快速增长。根据Insider Intelligence数据，2023年黑五网一假日季（11月17日至27日活动期间）亚马逊销售额1061亿美元（yoy+2.4%），沃尔玛以204亿美元位居第二。根据Similarweb的数据，23年黑五美国电商网站的整体访问量同比下降7％，有所降温，而Temu独立访客数同比增91%，增速领先。

3.2 AI+硬件：终端厂商与模型厂商深入联盟，重点关注端侧AI进展

3.2.1.1 AI PC

PC市场：传统PC渗透率临近天花板，市场需求主要依靠自然换机周期。从出货量看，PC市场呈现周期性的特征。根据IDC数据，2011-2022年全球PC出货量呈现先降后升态势。1）2011-2018年 PC行业已从增量市场转为存量市场，且由于技术发展缓慢，全球PC需求逐渐疲软；2）2019-2022 年线上办公需求增加，带动全球PC出货量持续回升；3）进入2023年后，全球消费需求下降， 23Q1-23Q3全球PC出货量合计1.87亿台，同比下降17.1%。PC行业经过30余年发展，PC形式历经桌面PC笔电平板电脑的变化，渗透率临近天花板，过去几年，PC产业尚无突破式创新，人们对传统PC的需求更多来自于自然的换机周期。

AI PC 模型端：轻量化模型持续推出，端侧运行可期。受制于本地算力、存储、通信等性能限制，与PC结合的AI模型走轻量化路线，参数普遍在100亿级别，甚至要求能离线稳定运行。目前，代表轻量化AI模型包括Google PaLM2的Gecko版本、Meta的Llama 2、以及Google Gemini的Nano 版本。AI PC通过整合轻量化AI模型，将有助于多中国生成式AI应用在AI PC上顺利地运行。AI模型与PC的结合也将为PC产业带来硬件设计、交互方式、应用生态等各方面的变革。  以2023年12月最新推出的Google Gemini为例，Gemini系列模型共有三个版本：1）Gemini Ultra：谷歌迄今为止创建的最强大LLM，能够完成高度复杂的任务，主要面向数据中心和企业级应用；2）Gemini Pro：可扩展性最好的模型，适用于广泛的任务，将为许多谷歌的AI服务提供动力，并且已接入Bard；3）Gemini Nano：最高效的模型，适用于设备端任务，可以在安卓设备上本地和离线运行，即将上线Pixel 8 Pro，其中Nano-1参数为1.8B，Nano-2为3.25B。

AI PC 软件端：AI软件创造新功能，新功能催生新需求。PC端需要增加新功能以提升销量，AI PC 通过集成更多高效的AI功能，有望推动PC市场重新增长。当前，以微软、Adobe、谷歌为代表的生产力工具提供厂商在AI软件方面取得积极进展，办公软件和流程管理等产品应用场景丰富。  以微软为例：1）微软将AI Copilot整合至Windows 11，Windows 11更新Copilot后将拥有150多项新功能，用户可体验Copilot和全新的AI功能，如画图、照片、剪贴板等；2）微软将于2025年 10月终止Windows 10的支持服务，将变相推动用户转向使用Windows Copilot；3）微软与联想合作开发个人及企业AI Twin，提出AI助手解决方案，AI应用的创新将为PC创造新需求。

AI PC 硬件端：X86架构维持PC主导地位，长期或面临ARM架构竞争。PC的主芯片包括CPU和 GPU，目前以X86架构为主。根据Statista数据，在全球PC GPU市场中，英特尔、AMD和英伟达为主要玩家，22Q4分别占有71%/12%/17%的市场份额，英特尔市占率优势明显，PC GPU市场竞争格局基本保持稳定。根据Counterpoint Research数据，全球Notebook CPU/SoC市场由英特尔、 AMD和ARM主导，2022年市占率分别为69.6%/17.6%/12.8%。据Counterpoint Research预测，随着ARM芯片迭代及性能持续提升，苹果、三星、联发科等国际大厂纷纷试水基于ARM架构的PC 芯片，未来ARM将受益于其芯片体积小、功耗低、成本少、效能高等优势，有望于2027年占据全球Notebook CPU/SoC出货量25%的市场份额。

3.2.1.2 AI Phone

智能手机市场：存量市场亟需创新，端侧AI有望助力智能手机飞跃发展。近年来，智能手机市场已从增量市场转变为存量市场，产品整体缺乏创新。我们认为，生成式AI和LLM的飞跃发展，正逐渐变革大众的生活与工作方式。智能手机作为触达终端用户最为直接、最为频繁的载体，正成为AI未来发展落地的重要突破口。AI手机通过与AI轻量化模型、AI应用结合，将为传统智能手机产业带来创新性变革，或带来智能手机行业的新一轮出货周期。

AI Phone App端：轻量型工具优化用户体验。近年来，手机终端已转变为存量市场，智能手机市场同样迫切需要新功能以提升销量，手机作为大众日常使用最为频繁的终端设备，其AI应用体验的提升有望刺激智能手机市场新需求。当前，手机终端的AI软件以轻量化工具为主，相较于PC端的办公软件等，制作门槛较低。目前AI图像处理类App和教育类App探索较多，AI图像处理代表性应用包括美图秀秀（AI扩图）、妙鸭相机（AI生成写真）等；AI+教育代表性应用包括Duolingo（语言学习）、Khan Academy（辅助教学）、Speak（口语训练）等。

AI Phone 硬件端：手机应用处理器技术壁垒高，传统六强仍是主要参与者。根据Counterpoint Research数据，在全球手机AP市场中，苹果、高通、联发科、三星、以及国内领先的通信厂商等为主要玩家，TOP6几乎形成垄断局面，头部厂商竞争优势明显，市场竞争格局基本保持稳定。从具体厂商布局来看，苹果和H厂商最早在手机处理器中引入NPU单元，主要用于人脸识别、图像优化等轻度AI应用上。高通、联发科于23H2陆续发布支持终端运行AI模型的手机芯片。未来，TOP6 厂商得益于长年的技术积累和专利壁垒，未来依然有望是AI手机主芯片市场的主要参与者。

AI Phone 硬件端：手机本地运行AI模型带来更高算力和存储需求，高通和联发科芯片性能领先。  高通新一代骁龙平台8Gen3：采用4nm制程；相比上一代骁龙8平台，骁龙8Gen3在NPU/CPU/ GPU性能上分别提升98%/30%/25%，整体功耗降低10%；是全球首个支持终端运行100亿参数模型的芯片平台，针对70亿参数LLM每秒能生成20个tokens；多种AI应用可在搭载骁龙8Gen3的手机上实现稳定运行，包括GPT聊天机器人、本地实时翻译、极速双语生成、各类虚拟助手等。  联发科天玑9300：采用全大核架构，8核CPU搭载4个Cortex-X4超大核和4个Cortex-A720大核，相比前代单核性能提升超15%、多核性能提升超40%；内置第七代AI处理器APU790，AI性能提升 200%，功耗降低45%；GPU相比前代其峰值性能提升46%，功耗降低40%；最高可支持330亿参数AI大模型；跑分测试达到同级顶尖性能；联发科与Vivo深度合作，实现10亿和70亿参数的AI大语言模型、以及10亿参数AI视觉大模型在手机侧的落地。

AI Phone 整机端：端侧AI趋势明显，AI手机将密集发布。2023年10月以来，谷歌、小米、vivo、 OPPO相继发布AI手机，如谷歌Pixel 8、小米14系列、vivo X100、OPPO Reno11新机。2024，华为、三星、荣耀同样预计发布新产品，终端设备接入AI大模型是未来大势所趋。

3.2.1.3 AI XR

VR/AR市场：空间计算时代开启，AI XR市场有望加速兴起。  根据IDC数据，2023年，受宏观因素因素影响，以及AR/VR头显创新产品不足，全球AR/VR市场出现短期停滞，IDC预计2023年全球AR/VR头显出货量约为850万台，仅略高于2017年。  而从细分赛道来看，市场格局已发生明显变化，IDC预计2023年全球市场中，一体机头显出货630 万，系留头显出货220万，而以三星Gear VR为代表的插手机式设备已基本消失。  我们认为，2024年受苹果Vision Pro正式上市的推动，AR/VR市场有望受到更多关注。根据IDC预计，到2027年，全球VR/AR销量将达到3030万台，2023-2027年CAGR为37.3%。

AI XR 硬件端：高通深耕XR领域多年，苹果坚持芯片自研。主流VR头戴设备中：1）系留头显为达到更加优秀的显示效果，需要连接PC，如Sony的PSVR需要连接PS4，从而使用PC的CPU和显卡来进行运算；2）一体机头显自带显示器、陀螺仪、计算模块等，无需额外插入手机即可运行，通常使用移动芯片，如高通骁龙系列芯片，来进行图像和定位计算。  高通骁龙XR芯片：2023年9月高通推出第二代骁龙XR2和第一代骁龙AR1，当前有众多头显厂商已采用高通骁龙移动端芯片。全新骁龙XR2 Gen2平台的图形处理能力达到上一代的两倍，首次内置特征检测和6DoF跟踪功能，可提供全彩直通视频，平均延迟仅为12毫秒。  苹果M2芯片+R1芯片：M2芯片负责执行任务、瞬时交互、运行计算，使用户可以通过头显设备访问应用，此前多用于笔记本电脑中；R1处理器属于低功耗芯片，由苹果全新设计，专为头显处理摄像头、传感器的数据传输，官方表示传输速率仅需12毫秒便可将内容同步到Vision Pro屏幕。

AI XR 应用端：从消费级应用到多行业应用，打造深度VR/MR体验。XR领域正逐步构建自身应用生态体系，包括游戏、健身、娱乐、购物、导航等消费级应用，也涵盖教育、医疗等行业应用。  以苹果Vision Pro应用系统为例：1）视频通话方面，FaceTime Persona功能可以在视频通话时显示真人大小的人物，提前录入3D面孔，生产出3D建模渲染的人物画像；2）文旅方面，与迪士尼构建合作伙伴关系，Disney+将登陆Vision Pro，与可穿戴技术实现完美融合。3）办公方面，用户可通过Vision pro接入并使用Adobe Lightroom、微软Office、思科Zoom等视频会议等办公软件带动工作效率和生产力提升；4）工业软件和流程管理方面，企业经营者可以用PTC的Stages，在正式投产前审阅产线。5）文娱方面，DJay可以用于创作作音乐，SkyGuide可以把用户领入私人天文馆，JigSpace 让设计师能可视化的审阅自己的草稿等。

AI XR 设备端：设备厂商构建硬件生态，24年重点关注苹果Vision Pro上市表现。  1）用户操作：HTC Vive XR Elite、PlayStation VR 2和PICO 4 Pro需要手柄进行操作，而苹果 Vision Pro得益于其先进的眼动和手部追踪技术，可摆脱对手柄的依赖，实现使用体验的升级。  2）产品定位：HTC Vive XR Elite和Meta Quest 3主要针对游戏玩家，索尼PlayStation VR 2和字节旗下的PICO 4 Pro侧重流媒体视频领域，苹果的Vision Pro将更多地面向生产力和娱乐，有望更多赋能办公场景。

3.2.1.4 AI 耳机

AI耳机：便携优势明显，有望向移动信号联网方向发展。相较于PC、手机和VR/AR头显等端侧设备，耳机在边缘侧AI终端中便携性优势明显。目前，耳机主要通过蓝牙连接，需要借助手机或PC连接至云端进行交互。末来，耳机可能会向WiFi连接发展，可随时随地访问边缘侧AI大模型。  高通S7系列音频平台：2023年10月24日，骁龙推出面向耳塞、耳机和音箱设计的第一代高通S7和 S7 Pro音频平台，通过结合高性能、低功耗计算、终端侧AI和先进连接，或将开启音频创新新时代，帮助音频设备厂商开发更先进的产品，为消费者带来更丰富、更多元的音频体验。  科大讯飞iFLYBUDS Nano+耳机：2023年5月24日，科大讯飞发布新款智能耳机nano系列，通过搭载基于大模型开发的VIAIM AI，可实现多国语言实时翻译、完成会议助理工作等，当前已落地相关办公垂直场景。

3.2.1.5 AI 音箱

AI音箱：AIoT智能家居先行品类，“有屏+智能”趋势明显。当前，智能音箱逐步从无屏走向有屏，开辟视觉场景价值，同时加大对智能生活的赋能，通过与AI大模型的深度结合，降低智能音箱的学习成本，将智能物联优势同步发挥至更多硬件设备，向生活解决方案服务商方向发展。

3.2.1.6 AI Pin

AI Pin：AI穿戴设备新形态，开拓终端新可能。2023年11月10日，由OpenAI、微软等巨头投资的 Humane发布一款可吸附在衣服上的新型无屏穿戴设备AI Pin，AI Pin作为AI穿戴设备的新形态，为AI端侧硬件设备的发展提供了更多可能。  产品功能：AI Pin内置OpenAI的GPT大模型，可通过语音、触摸板、激光投影和手势进行交互；可执行撰写文稿、整理电邮、实时翻译、识别食物并提供营养信息等任务，Humane还计划未来为AI Pin增加导航和购物功能，并提供开发工具。  产品定价：AI Pin整套系统起售价699美元，另外有每月24美元的订阅费。根据Humane的综合订阅计划，每月收取的24美元包括一个专用电话号码和无限的通话时长、数据、文本、以及云存储等，由T-Mobile独家提供无线网络。

3.2.2 智能汽车：软件定义硬件趋势明显，单车价值量提升

汽车市场：未来将以自动驾驶技术为驱动，逐步迈向规模化量产。2016-2022年，汽车行业迎来技术发展的上半场，发展方向以电动化为主，核心驱动力与能源电池紧密相关；2023年以来，汽车行业开启下半场，发展方向以智能化自动驾驶为主，核心驱动力在于高阶辅助驾驶和自动驾驶技术的创新升级。  国内新能源汽车：根据乘联会数据，2023年1-11月，国内新能源汽车累计销售680.8万辆，同比增长35.2%，其中，23年2-11月份均实现同比正增长。  国内自动驾驶汽车：根据麦肯锡预测，国内自动驾驶乘用车数量有望于2030年和2040年分别达到 800和1350万辆；自动驾驶汽车总销售有望于2030年和2040年分别实现2300和3600亿美元。

智能汽车-模型端：大模型赋能自动驾驶，单车软件价值量提升。当前，自动驾驶厂商纷纷推出自动驾驶大模型，BEV+Transformer架构已成为主流，汽车软件已成为智能汽车的差异化卖点，未来，汽车厂商在售卖整车的同时还将提供相关服务套件，在AI赋能下，自动驾驶系统将持续优化迭代，单车软件价值逐步增长，整车价值量提升，软件定义硬件趋势明显。

智能汽车-整车端：智能驾驶汽车再升级，各品牌厂商推出新车型。特斯拉预计于2024-2025年开售全新入门级车型 Model 2，海外市场起售价预计为25,000欧元，布局10~20万元（人民币）价格带；2024年，理想基于其优秀的产品定义能力，将推出多款高端车型，有望帮助理想进一步提高在中高端市场中的份额；华为系品牌阿维塔将于2024年推出阿维塔E15、阿维塔E16等车型；小鹏将于2024年推出MONA、X9等新车型。

3.2.3 机器人：应用场景多元，引领具身智能

机器人：机器人结合大模型，或成具身智能的最佳载体。产品定位及应用场景不同，决定其模型、训练数据和应用效果的不同。谷歌RT-2由移动机器人和机械臂组成；特斯拉Optimus为人形机器人。谷歌RT-2主要在办公室厨房进行训练，训练任务集中在完成台面或桌面的操作指令，更偏向服务于人的机器人；特斯拉Optimus产品形态贴近真实人类，可进行路径规划、搬运等工作，更偏向部分可替代人的特种或工业机器人。

（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。）