智能化

024 年 AI 应用市场加速商业化落地，企业级应用成为主流路径。AI 技术已融入企业营销、客户运营、协同办公等众多业务环节，其中前台业务如营销及渠道、客户运营更是落地焦点，具备良好商业化基础与市场空间。其优势在于企业需求旺盛、付费群体优质且可快速扩张。同时，AI 应用市场呈现出三大趋势，包括供需两端发力使落地场景持续丰富、企业因 AI 技术浪潮启动改革升级、AI agent 打开企业场景应用想象空间，整体企业级 AI 应用市场商业化前景可观。

人工智能行业专题报告指出，交互型多模态大模型有望带来应用的爆发起点 。这类大模型能跨越单一模态限制，支持多种模态的输入输出并实时做出 “类人” 的理解与反馈，实现与人无缝交流，如具有代表性的 OpenAI 的 GPT - 4 。多模态人机交互是 AI 领域的重点研究方向之一，GPT - 4O 的发布迎合了业内对多模态大模型的期待，它展示出的多模态交互能力，促使多模态综合交互成为生成式 AI 的重点发展方向 。多模态大模型在智能客服、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域有广阔应用前景，能更全面理解用户需求、提供更智能化服务，也为人机交互带来革命性变化 。当前，多模态大模型呈现出多模态技术储备与强大算力构成发展基础、商业场景与训练数据质量影响技术竞争力、研发投入显著增加、少数领军企业能实现输出端多模态内容生成但与国际领先水平有差距、意图识别准确率和泛化能力偏低等特点和趋势，不过其商业变现途径日益清晰，将爆发出更大商业价值和市场规模 。

《2024 中国 AI 商业落地投资价值研究报告：论决策式与生成式 AI 在垂类行业的应用价值》指出，当前人工智能分为决策式 AI 和生成式 AI 两条路线并行发展 。决策式 AI 通过对数据 “打标签” 来区分和预测，常见应用有人脸识别、自动驾驶等；生成式 AI 分析归纳数据后生成新内容，常见应用于内容创作、营销等领域 。二者在不同行业场景及应用环节创造的价值各异，决策式 AI 在高精度输出需求环节（如生产制造、供应链管理等）综合投资价值更高，生成式 AI 在创造性要求高的环节（如内容生产、营销与销售等）综合投资价值高 。报告显示近 3 年内 94.9% 的受访企业认为决策式 AI 需求大于生成式 AI，因其在行业积累、可靠性等方面具优势，短期内商业应用需求更高，但长期趋势是二者融合发展，将决策式 AI 的优势与生成式 AI 的强泛化和高复杂任务处理能力相结合 。报告还从战略价值、成本价值和经济价值三个维度，通过 sce 评估模型对 AI 商业落地场景进行评估，认为 B 端工具商业落地价值大于 C 端 。

行业发展：人形机器人行业受重要行业事件及特斯拉机器人进展影响，历经五个阶段发展，目前处于从 1 到 N 的量产阶段，核心影响因素为特斯拉机器人量产进度、AI 大模型迭代以及海内外产业化落地进程。海外厂商在人形机器人核心零部件领域起步早，国内企业性能正逐步赶上 。 核心技术与零部件：人形机器人复杂程度高，由电机、减速器、丝杠、传感器等核心零部件组成。各零部件有不同的技术发展方向和提升空间，如电机需突破高功率、高扭矩密度等；减速器要实现高精度、大减速比等；丝杠方面，性价比更高、效率更高的人形机器人专用丝杠有望打开市场；具备高功率密度、高精度、高爆发力的一体化关节是零部件趋势之一 。

端到端自动驾驶技术成为汽车行业新趋势。众多头部厂商加速迭代端到端智驾技术，如特斯拉的 FSD V12 系统。这种技术直接从传感器信息输入到控制命令输出映射，简化了传统自动驾驶系统的复杂模块。它具有明显的技术优势，一方面提升了系统响应速度和泛化能力，能更快速做出决策，适应各种复杂驾驶场景；另一方面降低了开发成本和复杂性，减少了模块间的耦合性。 领先的智能驾驶企业拥有大量高质量驾驶数据，涵盖不同路况、天气和交通场景下的车辆传感器及驾驶员行为数据等。这些数据是训练和优化智能驾驶模型的关键，企业可借此不断改进算法，提升系统性能和准确性。而新进入者在数据积累上相对困难，难以在短时间内追赶。

第一、2024上半年电子行情回顾-电子表现中等偏上，AI为主要驱动要素 第二、AI算力投入持续提升，端侧AI有望引来爆发 持续关注算力英伟达产业链体系； 关注端侧AI，苹果产业链体系； 第三、国产替代：向算力IC、先进制程等国产化率低方向拓展 海外供给受限，国产替代诉求紧迫 关注算力ic体系及配套供应链国产替代投资机会： 围绕低国产化领域，关注半导体设备及仪器替代机会。

中国AI Agent市场正经历快速增长，得益于人工智能技术的飞速发展和广泛应用。该市场主要由智能客服、个人助理、智能家居控制等应用场景驱动，企业纷纷投入研发，以提升用户体验和运营效率。随着大数据、云计算等基础设施的不断完善，以及消费者对智能化服务的需求日益增长，中国AI Agent市场展现出巨大的发展潜力。 同时，市场竞争也日趋激烈，技术创新成为企业脱颖而出的关键。领先的AI企业正不断探索新的算法、模型和应用场景，以提升AI Agent的智能水平和服务质量。此外，政策支持和市场需求的双重推动下，中国AI Agent市场将持续拓展，为相关行业带来更多发展机遇。

科技产业展现出鲜明的轮动规律，从基础技术突破到应用创新，再到产业生态的成熟，形成了周期性的发展轨迹。理解并把握这一规律，对于投资者而言，是洞察科技产业未来趋势、捕捉投资机会的关键。同时，针对AI硬件这一前沿领域，我们构建了周期跟踪框架，旨在从技术创新、市场需求、竞争格局等多个维度，全面监测AI硬件的发展动态，为投资者提供科学、系统的决策支持。 该框架不仅关注AI硬件技术的最新进展，如芯片性能提升、算法优化等，还深入分析其对产业链上下游的影响，以及市场需求的演变趋势。通过构建多维度数据指标体系，我们能够及时捕捉AI硬件市场的细微变化，为投资者精准把握投资时机、规避风险提供有力保障。同时，该框架还注重国际比较，关注全球范围内AI硬件产业的发展动态，为企业的国际化战略提供参考。

智慧灯塔项目通过成功部署AI Agent，不仅显著提升了企业自动化与智能化水平，实现了业务流程的高效优化与精准决策支持，还为企业探索AI技术应用提供了宝贵的实践经验与成功案例。该项目展现了AI Agent在提升企业运营效率、降低成本及增强市场竞争力方面的巨大潜力。 智慧灯塔项目作为AI Agent应用的典范，为企业指明了AI技术落地的清晰路径。它强调了前期需求调研、系统架构设计、数据准备与治理、模型训练与优化、以及持续迭代与监控等关键环节的重要性，为其他企业实施AI Agent项目提供了可借鉴的框架与方法论，助力企业在数字化转型的浪潮中稳健前行。

关于AI专题中“Scale Up”与“Scale Out”组网变化趋势的总结如下： Scale Up（垂直扩展）趋势：随着AI模型的复杂度和计算需求不断增长，Scale Up成为提升单节点计算能力的关键。通过增加CPU核心数、提升GPU性能或采用更先进的硬件加速器，Scale Up能够有效应对AI训练和推理过程中的高计算密度需求，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。然而，其成本较高且存在物理限制。 Scale Out（水平扩展）趋势：面对AI任务的分布式特性，Scale Out通过增加计算节点数量来分散负载，实现系统整体的扩展性和灵活性。这种方式不仅降低了单点故障的风险，还能根据任务需求动态调整资源分配。随着云计算和容器化技术的发展，Scale Out变得更加便捷和高效，成为构建大规模AI系统的重要策略。未来，随着AI应用场景的多样化和计算需求的持续增长，Scale Out组网模式预计将继续占据主导地位，并与Scale Up策略相结合，共同推动AI技术的普及和发展。

汽车零部件行业正经历着深刻的变革，其中全球化和智能化成为驱动行业发展的关键因素。首先，随着全球汽车市场的不断扩大和整合，中国汽车零部件企业积极出海，通过海外扩张来寻求新的增长点和发展机会。例如，福耀玻璃作为全球汽车玻璃行业的领导者，其海外业务拓展历程可分为三个阶段：起初利用国内生产成本优势出口海外，随后筹备海外产能，最终实现海外本地化配套，成功提升了海外生产本地配套的收入占比。 其次，智能化作为汽车产业发展的重要方向，为零部件企业带来了新的增长点。汽车电子、智能驾驶等智能化相关细分赛道展现出强劲的增长势头，预计未来单车配套价值量将得到显著提升，并在全球范围内实现更多项目的突破

首先，该指南明确指出AI原生时代已全面到来，云平台需从Cloud for AI向AI Native Cloud转变。这一转变要求云平台具备承载大规模模型训练、高效能集群调度、全域数据检索等关键能力，为AI应用开发提供坚实的基础设施和平台支撑。 其次，腾讯云作为AI原生云时代的领航者，其AI原生云平台架构涵盖了基础设施层、模型层、工程层、应用层和全栈安全防护五大核心能力。这一架构通过提供全栈式人工智能开发服务平台，助力企业快速搭建和部署AI应用，加速AI原生应用的落地，从而推动各行各业的创新和发展。