智能化

AI 引领半导体市场迈向万亿美金纪元。台积电在北美技术研讨会中认为全球半导体市场规模将在 2030 年达到 1 万亿美元，AI 引领新一轮半导体市场强增长周期，预计 HPC/AI 终端市场的市场份额将在 2030 年占据半导体市场的 45%。计算与能效性能成为 AI 时代关键，通过制程升级、先进封装及设计架构革新等多维度努力，台积电实现 EEP 每两年 3 倍的效能提升。台积电先进封装平台 3D Fabric 不断升级完善，CoWoS 集成度进一步提升，公司将于 2026 年将推出 5.5 倍光罩尺寸的 CoWoS-L，2027 年推出集成 SoIC 和 12 个 HBM 的 9.5 倍光罩尺寸 CoWoS-L，与此同时台积电发布 SoW（System on Wafer）先进封装平台，其将与 CoWoS 技术平台并行推进，SoW 将拥有 40 倍光罩尺寸，面向 HPC 与 AI 日益增长的算力和效能需求，先进封装重要性日益提升。

在生成式人工智能技术重构全球数字经济版图的当下，AI陪伴聊天赛道成为大模型商业化落地的黄金入口。随着模型参数规模突破万亿级，该领域正迎来从工具属性向情感交互生态跃迁的临界点，孕育现象级产品的产业土壤已然成熟。当技术红利与用户期待形成共振，如何系统性构建兼具技术可行性与用户体验价值的AI陪伴聊天应用，已成为行业关注的焦点命题。

Meta 端云协同引爆轻量化刚需场景，国产链光波导/芯片降本重构 BOM，AI 眼镜正重构终端消费市场格局。本报告从整理 AI 眼镜市场的核心增长逻辑与主要市场品类出发，搭建 AI 眼镜市场空间推演框架，梳理上下游产业链标的，构建完整 AI 眼镜千亿级终端市场进化论。

本篇文章是 AI 系列深度报告第二篇，着重从 AI for Science 的演变，化工落地角度，应用切入口等进行分析，AI4S从效率工具升级成为智能辅助，在 AI 传统关注的硬件、软件之上，更多聚焦化工的应用层研究。我们从几个维度进行了方向性梳理：①AI4S 发展演进，开始逐步形成了专业服务和内生研究两大方向；②AI4S 先期落地解决行业痛点着重关注三个维度；③创新应用中梳理出六大方向或赛道，优化改进能够有三个维度的赋能；④高质量数据的积累和获取成为拉大企业差距的重要方向。

汽车智能化技术日益更新，自动驾驶产业也在蓬勃发展。自动驾驶汽车通过制定合理的行驶路径能够有效减缓交通拥堵，通过合理、精准地控制车辆行驶方式能够减少环境污染，减少了对驾驶员的依赖，提升了用车效率，增进驾驶安全，带来明显的社会效益和经济效益。未来自动驾驶将成为交通出行的主要工具。与此同时中国、美国、日本、德国、荷兰等国家相继出台了自动驾驶相关政策，对自动驾驶产业进行顶层设计，保障自动驾驶产业健康发展。国内各地方政府也相继出台自动驾驶道路测试管理政策，加快了自动驾驶产业化的步伐。

近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为智能汽车领域带来了前所未有的机遇。智能座舱作为智能汽车的重要部分，得益于 AI 技术的支持，有了很大程度上的进步，也逐步向着实际应用靠齐。作为智能交通的重要组成部分，智能汽车正逐步走向商业化，并成为全球汽车产业技术创新和竞争的核心。

车用 AI 技术通过整合人工智能技术和汽车系统，实现车辆的自动化、智能化和智能交互，为驾驶员和乘客提供更加安全、舒适、便捷的出行体验，同时也为交通管理和城市交通发展带来新的机遇与挑战。

在大模型技术浪潮的推动下，摄像头等硬件的消费属性正经历着深刻且不可逆的变革。产品形态被重塑，价值体系被重新定义，共同驱动人们迈向更加智能、便捷、美好的未来生活。

面对市场机遇，中国联通深度融合 DeepSeek 大模型生态，全新升级先进的“星罗”算力调度平台 2.0，打造全域算网一体化调度服务，提供全球跨域一体化调度服务。

2024年“人工智能+”行动的提出持续提高人工智能产业战略定位，“人工智能+”将打开新质生产力的大门，AI将逐渐成为产业创新的关键抓手和驱动新质生产力的关键引擎。 而2025年是国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》中的关键节点。 2025年AI商业应用呈现“算力普惠化、场景纵深化、生态开源化”趋势，因此我们认为2025年AI商业落地主基调是，构建基础资源、技术生态与场景应用的“三重螺旋”架构。

我们正生活在一个连接驱动变革的时代。从最初的火种互传到互联网的万物互联，技术不断延展着人类文明的边界。然而，当数十亿设备接入网络，数据以指数级增长之势涌来，文明的下一跳究竟会通往何处？答案，正逐渐浮出水面：智能体的有机互联，将是人类数字文明跃迁的下一个起点。

物理 AI 通过将 AI 大模型、物理引擎、多学科仿真等方法结合起来，可实现对现实世界高精度动态模拟预测优化，以 AI 赋能传统产业。海外物理 AI 已应用于具身智能等领域，英伟达的Cosmos、Omniverse 等一系列平台以及底层算力工厂实现全产业覆盖；国内物理 AI 仍处于初步发展阶段，索辰科技、中望软件、霍莱沃等 CAE 厂商在业务基础上探索物理 AI 在国防、具身智能、低空经济等方向的应用落地。总体看，物理 AI 作为 A I 技术演进的下一个方向，随着算力芯片和融合物理规律的模型能力升级，有望应用于更广阔场景，全面赋能制造、科研等领域智能化升级。