智能化

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。

板块景气度：总量平淡，出口/新能源/天然气是亮点。复盘2024上半年乘用车/重卡/客车景气度共同特征是：内需拖累，外需亮眼；预计该趋势依然延续到2024H2。2024Q3核心数据：乘用车批发销量/上险/出口分别704/535/133万辆，同比增速+4.2%/-2.6%/+26.1%；重卡批发/上险/出口分别23.5/17.3/7.1万辆，同比增速+7.5%/+12.6%/-0.7%；客车批发/上险/出口分别3.2/2.1/1.1万辆，同比增速+29%/+17%/+32%。

算法/功能理论层面：特斯拉FSDv12版本持续迭代，感知-规控全栈端到端落地，支持北美地区完全点到点领航驾驶。国内车企以BEV+Transformer实现精准感知，并逐步提升learning-base占规控算法比例，整体算法框架趋向全面端到端；华为/小鹏预计24Q3落地端到端智驾算法，步伐相对靠前。

从根本上讲，如果工具能让用户直接以自然语言获取所需的关键业务数据，将成为弥合组织当前技能缺口的一大助力。 预计从 2024 年开始，更多企业用户将使用搜索技术与数据“对话”，并利用对话式界面创建报告、信息中心和直观、智能的可视化图表，同时将这些集成到办公工具和业务应用中。许多应用都可让用户查看他人是如何找到问题的适当解答，这样，人们不仅可以集思广益，还能深入分析哪些互动在一天、一季度或一年内带来了最大的影响。

目前广受热议的“AIGC”实际是对此次AI技术变革的一种描述概念，如果说2023年是“大模型”元年，那么2024年则是“AIGC”应用元年。 而我们今天谈论的AIGC概念是泛化的，包括具备狭义和广义概念，狭义概念更强调内容属性，广义概念强调AI的技术属性： 狭义的概念重点关注的是数字内容的生产形式（Synthetic Media），和人类生成内容方式对比，例如文字、图片、视频等常规内容形式如何一步通过AI生产；

人形机器人：24 年步入发展加速之年，未来星辰大海。2023 年以来围绕人形机器人产业发展，国家及地方层面陆续颁布了一系列重要政策。其中，《人形机器人创新发展指导意见》作为人形机器人行业顶层设计文件，指出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。