智能化

Robotaxi的关注度，被⻢斯克带到了前所未有的⾼度。就在特斯拉正式发布Robotaxi⻋型（Cybercab/Cybervan），进军Robotaxi赛道之后，全球对于Robotaxi的关注度达到了新热度。 ⽽在此之前，在深度学习推动下开启⽆⼈驾驶探索的玩家，也都纷纷完成了第⼀阶段竞速。在第⼀阶段中，瞄准L4、L5的玩家，以打造Robotaxi为最终⽬标，勇攀珠峰，推进技术、定义产品、落地运营、开启商业化，以及在过程中不断教育市场和推动政策制定。

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回顾 2024 年，OpenAI 发布 GPT-4o 及 o1，AI 大模型持续迭代，英伟达发布基于 Blackwell 架构的 GB200 超级芯片及机柜解决方案GB200 NVL72，人工智能创新从云侧延展到端侧，AI 手机及 AI PC新品密集发布，AI 眼镜及 AI 耳机开始兴起，苹果和微软分别推出Apple Intelligence 及 Copilot+PC 加速终端变革；随着行业库存去化及下游需求回暖，半导体行业前三季度明显复苏，我们认为半导体行业已进入新一轮上行周期，AI 为推动半导体行业成长的重要动力。展望 2025 年，AI 算力需求仍然旺盛，推动云侧 AI 算力硬件基础设施需求高速成长，端侧 AI 在手机、PC 及可穿戴设备上加速推进，有望引领终端新一轮创新周期；半导体周期继续上行，产业链有望延续复苏态势，半导体产业链卡脖子核心环节自主可控需求迫切，国产替代有望加速推进。

大模型及AI应用进展：Agents时代到来，多个美股软件24年10月来上涨，编程、企业服务、网络安全、陪伴、广告等多领域初步商业化。（1）大模型：RL推动性能提升，算法优化带动价格下降，大模型正从推理进入AI Agent爆发阶段，有助于AI应用爆发。24年底至25年初新一代大模型及AI Agent密集发布期将至。（2）AI应用：过去一年变化较多。初创公司看：AI创意工具中，图像式微，字节、Minimax等国内AI视频产品亮眼；编程、法律、搜索、企业服务等领域企业估值提升。上市公司：美股ServiceNow为代表的企业服务方向、以Palantir为代表的数据分析方向、以Palo Alto为代表的网络安全方向在AI收入兑现上的进度较快，AI广告Meta和Applovin、AI教育Duolingo24年10月以来表现突出。（3）国内字节、阿里、腾讯等大厂复制海外大厂，算力、算法、应用加大投入。

从模拟、感知、交互三方面训练具身智能：模拟器在训练具身智能中扮演了重要角色，通过提供逼真的虚拟环境进行算法开发和模型训练，帮助研究人员在降低成本、提高安全性和加速迭代的同时，将研究成果更快地转化为现实应用。另外，具身感知让智能体理解物理世界中的视觉推理和空间，技术包括视觉同步定位与绘图（vSLAM）和 3D 视觉定位，帮助智能体在动态环境中移动和互动。具身交互则强调智能体在物理或模拟空间中与环境和人类的互动能力，典型任务如具身问题解答（EQA），需要智能体主动探索环境，整合信息并执行目标导向的动作。

特斯拉向员工推出 FSD V12 最新版本，小鹏、华为等国内厂商不断进展。BEV+Transformer 架构成为行业主流，对智驾系统软硬件提出更高要求。

AI Agent：大模型开启推理时刻，算力成本降低推动产业化进程。AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，具备通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标的能力，可拆解为大模型+规划+记忆+工具使用四个组成部分。我们认为， AI Agent的产业发展离不开AI大模型的进步和推理成本的下降，当前已初步具备发展条件。1）o1掀起推理的划时代革命，通过思维链开启推理Scalling Law时刻。根据The Information，传统的大模型Scaling Law已经撞墙，OpenAI发布了全新的多模态Self-play RL模型o1，o1开创模型scaling的新维度，模型性能不再仅仅受限于预训练阶段，现在可以通过增加推理计算资源来提升模型表现。2）国内外算力供需错配现象改善，算力部署成本有望下降，有利于Agent产业化推广。从AI算力租赁成本来看，租赁价格今年较去年缩水70%。根据PANews，去年由于AI算力供应紧张，H100的租赁价格高达每小时8美元，但现在市场上算力供应过剩，价格降到了每小时2美元以下。

随着 AI 应用进程提速以及场景落地案例持续涌现，叠加云端应用与终端智能双轮驱动产业升级，AI 赛道公司迎来重要发展机遇。建议重点关注以下方向：具备产品力驱动的头部应用企业，尤其是在既有领域已形成技术壁垒和用户粘性的公司；在云端应用创新和终端智能升级方面具备先发优势的企业，以及在医疗、金融、教育等高壁垒场景已实现商业化落地的公司；在中文语料建设领域具备核心技术和资源积累的企业。这些公司将在 AI 应用生态完善过程中获得持续性竞争优势。

2025 年，AI 将迎来模型与应用的双向奔赴： - 模型侧，模型将朝大小模型互补的方向演进，聚焦增强推理能力以突破当前的 Scaling Law 瓶颈。大型预训练市场逐渐收敛，由 OpenAI、Meta 的 Llama、Mistral、阿里通义等主导，更多中小厂商则专注于特定任务的微调与Agent 业务。新兴技术路径如测试时训练、合成数据应用及感知量化训练将推动模型能力提升，而多模态融合模型在实时交互、音频与视觉生成领域展现出巨大潜力。 - 应用侧，渗透率持续快速上升，ChatGPT 活跃度持续攀升，视频生成模型如 Runway 和可灵国际版表现稳定。我们持续看好如下应用方向：1）AI 程序员在企业中得到广泛应用，显著提升开发效率；2）数据重要性大幅提升推动SaaS 平台如 Snowflake、Datadog 和 Databricks 等业务高速增长；3）通用 SaaS 平台如 ServiceNow 和 Salesforce受益于大企业 AI 投入增加；4）AI 搜索有望在 2025 年诞生超级 APP；5）AI 眼镜作为综合体验最好的 AI 硬件新形态，预计将在 2025 年迎来大规模出货。

智驾进入平价时代，需求拐点将至。智能网联汽车政策主要分为道路测试、示范应用、产品准入、市场监管四大阶段。目前产品准入试点工作正有序推进，为自动驾驶上路全面放开奠定基础。随着技术降本，新车型供给增加，功能体验持续提升，24 年下半年搭载高阶智驾的车型价格带进入 20 万元以下，进入平价时代，渗透率呈现快速提升趋势。根据汽车之家和中汽协的数据统计，不含特斯拉的高阶智驾渗透率从 23年 1 月的 1.6%提升到 24 年 10 月的 5.2%，同比提升 3.6pct。 主机厂：能力不同导致自研方案分化，形成三大模式。高阶智驾是实现产品差异化竞争的重要因素之一，是车企技术角逐的重点。自研高阶智驾应该具备关键要素：算力（车载算力、云端算力）、基础软件、算法、数据。车载算力代表车企发展高阶智驾的决心；算法代表车企发展高阶智驾的能力；功能（场景定义的能力）是检验高阶智驾的法宝；云端算力使数据-算法形成闭环；渗透率（智能汽车才能收集数据）是消费者认可高阶智驾的准绳。通过评估，主机厂因能力强弱导致自研方案分化。以特斯拉为代表的一梯队主机厂有望发展成为类似苹果模式，芯片和软件算法一体化自研使得适配性更好，系统更流畅，产品力和盈利能力引领行业。二梯队主机厂外采芯片，算法自研，主机厂利用算法和定义功能实现产品的差异化。三梯队及以下主机厂：自研能力弱，需要借助外部供应商提供系统解决方案，典型代表如华为解决方案。

当前 AI 发展如火如荼，海外大厂资本开支持续增长，并已能够看到由 AI 带来的收入增量，强化了 AI 发展动力，通信行业作为相关基础设施及配套硬件产品提供商深度受益。以光模块、服务器代工厂商为代表的细分行业 2024 年已兑现业绩，2025 年仍有较大成长空间。建议重点关注光模块、服务器、交换机、液冷、连接器、运营商等细分板块。此外，从市值空间和成长性角度看，通信 AI 芯片国产替代逻辑加强，想象空间大、业绩弹性大，建议重点关注光模块上游光芯片厂商、国产 AI 芯片厂商等。

煤炭是我国的主体能源，肩负着国家能源安全的兜底保障作用。近年来，我国煤炭行业在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，践行“四个革命、一个合作”能源安全新战略，按照“数字中国”“网络强国”等战略部署，大力推进 5G、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与煤炭工业深度融合，深入开展“数字煤炭”建设，煤炭企业数字化转型和煤矿智能化水平显著提高，有力地支撑了煤炭产业转型升级和高质量发展。煤炭行业数字化智能化政策、制度和标准体系不断完善，煤炭数字经济产业蓬勃发展，各类新技术、新平台、新模式与产业链各类场景加速融合并迸发出新的商机与活力；特别是无人驾驶、5G、机器人、人工智能大模型等在煤炭行业成功实现了商用落地，走在了各工业行业的第一梯队。