智能化

海外大模型龙头轮番抢占性能第一宝座，比拼整体性能和多模态交互。 大模型的宝座三次更迭：初代GPT-4o自我革命，持续刷新综合性能；二代谷歌Gemini更极限的上下文理解、更低延时；翘楚Claude3.5聚焦视觉和交互体验。 大模型高地争夺：多模态的理解和响应，原生多模态技术比拼。大模型的效果取决于多模态理解与生成，毫秒级响应，更先进的视觉与音频理解能力，智能感知语气与语态。端到端原生多模态技术、统一神经网络，是竞争的主要角力点。 大模型的比较维度升级：从模型到叠加终端，跨设备的使用效果体验。如谷歌推出AI Agent项目Astra模型，可以手机、眼睛镜头对准身边的物品，并向Project Astra提出一些疑问，它几乎能做到零延时地准确回答。

国内汽车工业在电动化和智能化领域的迅猛发展，正在重塑消费者的购车偏好，消费者对于自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。 超半数的汽车消费者将智能化水平作为购车时的关键考量因素，他们追求更先进的自动驾驶体验、更智能的座舱环境以及更个性化的驾驶乐趣。 智能化在购车决策中的重要性日益凸显，这也促使众多汽车制造商加快了智能化技术的研发和工程投入；继续航里程和用车成本之后，智能化已成为新能源汽车竞争的主要领域，未能跟上智能化步伐的汽车品牌可能会逐渐失去市场竞争力。

本报告由格物创新咨询与设计(GOWELL DESIGN) 以2024年北京⻋展信息为基础，将2024年整⻋智能体验热⻔⻋型信息进⾏收集和分析总结，并洞⻅前瞻趋势。我们希望本报告可以为关注智能汽⻋领域的设计学者、⻋企从业设计师及其他相关⻆⾊带来新的设计视⻆及创新启发。

2023 年 6 月，我们发布《AI 2.0：十年之后我们还能做什么》，建议投资人按照算力基础设施->硬件载体->大模型平台->应用的顺序寻找受益标的。回顾过去一年的表现，我们看到：1）以英伟达为代表的海外算力板块大幅上涨，但国内表现分化；2）AI 手机等硬件发展低于预期；3）百模大战告一段落；4）AI 应用生产力工具先行。展望未来，AI 大模型产业的快速发展，正在带动家电、PC、手机之后的第四次全球产业链重构，我们看好：1）中国消费电子企业在这轮 AI 换机周期下显著受益；2）包括设备、制造、芯片设计、整机在内的国产算力产业链稳步发展；3）中国大模型应用出海。我们认为：1）AI 手机的国产化和 2）国产算力链出海存在一定挑战。

云端持续高景气，看好全球 AI 算力机遇。GPU 出货增速的底层逻辑：Scaling Law。传统的小模型中，性能与计算量之间存在一个极限，当过度训练时反而会出现过拟合的状况，使得模型性能下降。但是Scaling Law 表明，对于大模型，通过增加数据量、扩大模型规模以及延长训练时间，可以实现模型性能的持续提升。ODM 厂商在算力产业链占据关键位置，关注服务器和交换机核心厂商。从上游看，服务器内部的 GPU 是基本的计算单元，通过高速交换机组成大型的运算网络。展望未来，伴随 AI 训练需求持续扩大，推理市场蓝海启航，服务器和交换机产业链上的优质厂商值得关注，包括 GPU、PCB、ODM、存储及各类零部件厂商。

随着22年11月OpenAI公司发布ChatGPT，海内外AI模型军备竞赛打响，全球对算力的需求激增，需要通信互联产业快速发展与之相匹配。持续重视AI核心标的的投资机会：海外线AI核心方向如光模块&光器件、液冷等领域值得重视，持续核心推荐；此外国产算力线如国产服务器，交换机，AIDC等方向核心标的建议积极关注。 风险提示：1. AI应用发展不及预期风险：AI应用持续迭代，存在技术发展不及预期的可能性，导致整体行业发展进度放缓。2. 海外大厂投资不及预期风险：海外厂商资本开支不及预期，影响下游供应链需求。3. 中美摩擦升级风险：中美科技、金融、贸易等领域摩擦加剧。4. 行业竞争加剧，价格和盈利能力下降风险：进入行业的厂商增加，价格竞争使得盈利能力下降。5. 公司业绩不及预期：相关公司产品研发、推广以及市场拓展不及预期。

机器人外部感知能力需求提升，传感器为发展重点。人形机器人产业发展速度快，特斯拉 Optimus、Figure、优必选等国内外机器人性能持续提升，有望步入量产阶段。对于人形机器人商业化而言，机器人内部与性能相关的力感知能力和与外部交互相关的触觉、视觉、听觉能力都极为关键，直接影响机器人可使用的范围。机器人各精密加工零部件国内产业链逐步走向成熟，传感器有望成为下一国产替代重点。

随着人工智能的兴起，对高算力和带宽的需求推动了存储的发展。相较于传统的DRAM，HBM技术采用垂直堆叠DDR芯片与GPU封装实现高带宽、低延迟和低功耗，突破了传统内存的限制，适应AI时代的新需求。目前全球市场由海力士、三星和美光主导，中国厂商如武汉新芯、长鑫存储和华为也在积极推进HBM国产化，市场供需缺口仍持续扩大，DRAM涨价周期叠加AI驱动下，HBM价格预计继续上涨，市场规模预计在2024年达到约70亿美金。

人形机器人浪潮带来丝杠国产替代机遇。人形机器人丝杠和汽车、机床丝杠的结构、精度、大小不同，我们认为未来人形机器人的量产是一场对丝杠技术的全新革命，有望间接缩短外资厂商和内资厂商之间的技术差距。此外未来人形机器人量产后或将将重心向规模化降本转移，与外资厂商相比，内资厂商具备人力成本低、国产设备采购价格低、工艺迭代速度快等多种优势，未来有望紧抓人形机器人产业化机遇，快速实现国产替代。

复盘乘用车关键的三个时代，发现不同时代消费者关注点持续变革升级：（1）燃油轿车和SUV时代，消费者更注重实用主义或综合性价比，爆款车依靠细分配置俘获更多消费者；（2）电动化时代，前期消费者更关注续航里程和充电便利性，在后期开始注重座舱的驾乘体验，冰箱、彩电、大沙发等成为焦点；（3）智能化时代，软硬件迭代速度明显加快，消费者对汽车的智能化水平关注度提高，智驾系统提升驾驶安全性和便捷性的同时，也为消费者提供全新的驾驶体验。在电动智能化变革之下，新平台、新车型推出开始加速。消费者需求关注点开始集中，品牌、车型、SKU等都逐渐集中化，爆款车对车企而言将愈发重要。

终端AI爆发元年，AI的Iphone时刻已到来：英特尔、AMD、高通、英伟达相继或即将发布AIPC产品，端侧AI争夺战已打响，以“CPU+GPU” 为主的芯片组竞争格局更加明确。整机端，联想、戴尔、惠普、华硕等全力支持AI 电脑。手机端，苹果正式宣布人工智能计划，苹果智能有望引领端侧AI全面爆发，原因是AI赋能Siri，深度联接多个APP，从而生成量身定做的生成式人工智能助手，类似于“钢铁侠”中的个人助理“贾维斯”。我们判断，AI的Iphone时刻已到来，AI需求有望带动换机潮。

中国作为全球新能源汽车最大的市场，是各车企发展智驾的最优之选；然而，缺乏冗余设计或引发的驾驶安全问题、以及缺少测绘资质或带来的数据安全问题，均成为阻碍特斯拉入华的重要因素。硬件设计方面，特斯拉在HW4.0中重新加入高精度4D毫米波雷达，纯视觉方案的驾驶安全性问题或有望改善；数据安全方面，特斯拉则借力百度获得车道级导航地图，并拟在中国建立数据中心。截止2023年年底，特斯拉在中国市场的累计销量超过170万辆；假设FSD在现役中国特斯拉汽车中渗透率为5%-36%，预计新增收入54.4亿元-391.68亿元。