SVIP免费
发展机遇与技术趋势探析：深圳“20+8”之智能机器人产业
近年来，深圳智能机器人产业发展迅速，产业规模稳步增长。2023年机器人产业链总产值为1787亿元，同比增长8.7%。同时，深圳还是2023年我国机器人产业投融资事件最多的城市。融资事件主要集中在服务机器人、工业机器人、机器人零部件、医疗机器人、人工智能等5大领域，新型核心零部件及人工智能中的机器视觉成为投资热门方向
大模型“引爆”行业新一轮变革：2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研报告
本报告由深圳前瞻产业研究院、首钢基金CANPLUS联合华为云共同撰写，并于2024年4月下旬正式联合发布。
报告显示，2023年我国AI大模型行业规模已达到147亿元。AI大模型的行业应用及技术进步能有效提升各行业生产要素的产出效率并提高了数据要素在生产要素组合中的地位。供给方面，当前AI大模型企业主要通过深化通用大模型能力或打造垂类行业大模型两种路径为下游行业提供AI大模型应用服务，商业模式则较为灵活且多元化；需求方面，企业需求特征表现为满足可落地的前提下实现价格、私密安全性和大模型能力效果的三者平衡，因此大部分的规模企业用户主要选择参数规模在100~200亿之间的AI大模型和本地化部署的落地方式。
从消费者体验的角度看AI对手机行业的影响
Counterpoint Research 将“GenAI 智能手机”定义为：利用大型预训练的生成式人工智能模型来创建原创内容或执行上下文感知任务的移动设备。此类设备具备多模态能力，能够处理文本、图像、语音和其他输入方式，以生成各种类型的内容输出，并提供流畅无缝的用户体验。
全球各主要手机厂商均已布局 AI 手机，刺激行业需求回暖。2024 年 Q2 全球智能手机市场实现连续三个季度的增长，出货量同比增长 12%，达 2.88 亿台。Canalys 预测 2024 年全球 AI 手机的渗透率将达到 16%，到 2028 年达到 54%。可以说具备生成式 AI 能力的智能手机正将手机行业推进一个新时代。
丝杠行业专题报告：如何看待齿轮和轮毂轴承厂商在丝杠赛道的竞争优势？
以特斯拉Optimus为例，单台人形机器人需要14个行星滚柱丝杠，单价约2,000元/个，单台价值量在2.8万元以上。横向对比机器人其他部件，行星滚柱丝杠占人形机器人价值量较高，盈利能力位居前列。主要原因在于丝杠、螺母和滚柱的加工精度决定丝杠整体传动精度，高精度、传动效率、寿命要求使得行星滚柱丝杠的螺纹加工工艺壁垒极高，精密行星滚柱丝杠市场被国外所垄断，国产化率低。随着未来磨削、硬车等工艺趋于成熟，行星滚柱丝杠制造成本有进一步下探空间。
VIP免费
量化专题报告：StockFormer，基于Transformer的强化学习模型探究
强化学习通过训练智能体直接输出投资决策。强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互来训练智能体，使其在不同状态下采取能够最大化累积奖励的行动。在强化学习中，智能体（Agent）通过与环境的互动不断学习，通过奖励和惩罚来调整其策略，以便在长期内获得最大回报。在股票市场中，强化学习可以通过市场状态的输入，不断调整交易策略，最大化长期的投资回报。强化学习在金融领域中的应用主要在状态输入，奖励函数及优化算法三个方面进行了创新。
SAC 强化学习加入多项改进以避免模型过拟合。在 SAC 中，价值网络是一个双 Q 网络（Double DQN），即使用两个独立的 Q 网络的同时对目标函数进行估计，在目标值计算时选择最小的一个，从而降低 Q 值的高估风险，防止模型陷入局部最优或者过拟合。此外，SAC 在策略优化过程中引入了熵正则化项，熵正则化项的引入使得策略在早期阶段保持一定的随机性，避免策略网络和价值网络的学习模式过于重合以陷入局部最优，从而提高整体的策略探索能力。对于熵正则项，SAC 还引入了自适应熵系数α，通过优化熵系数来自动调整策略的探索程度，使得模型能够根据当前的训练情况动态调整探索与开发的平衡。
AI行业专题报告：从模型视角看端侧AI-模型技术持续演进，交互体验有望升级
基础的构建：模型实现高效压缩是端侧AI的第一步。模型尺寸变小、同时具备较好性能，是端侧AI的前提。目前，在10B参数规模以下的模型中，7B尺寸占据主流，3B及以下小模型仍在探索，部分小模型性能正逐步接近更大参数模型，如谷歌Gemini-Nano模型在部分测试基准上接近GeminiPro、Meta Llama-3-8B模型表现可与Llama-2-70B匹敌。模型厂商为兼顾模型尺寸与性能，在算法优化上进行积极探索，在模型压缩技术、稀疏注意力机制、多头注意力变体等领域取得持续进展，帮助模型减少参数、降低存算需求，同时保持较好的性能，为端侧AI奠定小模型的基础。
盛科通信研究报告：国内商用以太网芯片领队，AI驱动高端产品加速迭代
国内商用以太网交换芯片及设备领队。盛科通信自 2005 年在苏州成立以来，始终致力于以太网交换芯片的研发与生产，专注于企业网络、运营商网络、数据中心网络和工业网络的核心芯片。公司从最初的小规模生产，逐步扩展到拥有全球市场影响力的生产能力，推出了 CTC7132、CTC8096、CTC5160等多款主要产品。盛科通信的产品不仅满足了各类网络环境的高标准需求，还通过持续的技术创新和质量提升，赢得了行业的广泛认可，其产品质量和技术水平在全球市场上取得了一致口碑。盛科通信的产品获得了中国电子学会“国际先进、部分国际领先”的科技成果鉴定。
SVIP免费
AI手机芯片行业分析：AI手机芯片有望成为最大端侧芯片市场
1、AI手机高渗透率有望推动AI手机芯片发展。据Canalys预测2024年，全球16%的智能手机出货为AI手机，到2028年，这一比例将激增至54%。受消费者对AI助手和端侧处理等增强功能需求的推动，2023年至2028年间， AI手机市场以63% 的年均复合增长率(CAGR)增长。我们认为AI手机的高渗透率将促进AI手机芯片发展。
2、AI手机芯片目前竞争者集中，有望成为AI端侧标杆性市场。经过我们梳理，目前布局AI手机芯片的厂商主要是原来5G手机芯片厂商苹果/高通/联发科等。目前AI技术的落地不断加速，而作为与每个人生活密切相关的智能手机品类，其也成为了AI技术在消费端应用落地的桥头堡，手机芯片AI能力的提升，势必会进一步催化AI技术的应用成熟。同时我们认为AI手机芯片有望成为最大端侧芯片市场。
SVIP免费
智微智能研究报告：物联网硬件底座厂商，积极推进智能终端AI化升级
公司为深耕行业十余年的物联网硬件底座提供商，AI 时代积极推进智能终端 AI化升级融合，此外公司入局鸿蒙生态+工控自有品牌放量打造新增长点。
❑ 物联网硬件底座厂商，OPS 和云终端占据较大市场份额。公司致力于为产业数智化发展提供强大硬件底座，产品包含行业终端、ICT 基础设施和工业物联网三大板块。公司早于 2012 年便成为英特尔核心战略合作伙伴，并与英特尔共同发布 OPS 规范标准，奠定 OPS 产品行业领先地位。公司在行业终端、ICT 基础设施领域技术积累深厚，下游客户多为锐捷网络、鸿合科技、深信服等优质头部供应商，业务基本盘稳定；工业物联网新兴自主品牌业务板块，行业客户开拓初见成效。AI 开启新硬件创新周期，公司紧跟 AI 时代步伐，积极推进 AI PC、AI 服务器等智能终端 AI 化升级融合；我们同时看好公司强强联合布局鸿蒙生态，工控自有品牌快速增长。
SVIP免费
智微智能研究报告：工控+AI+开源鸿蒙三轮驱动，公司成长动力充足
公司是国内领先的智联网硬件产品及解决方案提供商，商业模式不断迭代。公司的商业模式逐渐迭代，从 ODM 模式变成以生产工业物联网产品为代表的自主品牌产品，公司产品核心竞争力持续提升。
1、工控：工控领域发展自主品牌，盈利能力有望进一步提升
智能制造持续推进，工业物联网发展迅速，在各行业稳步推进。公司积极布局工业物联网领域，提供自主品牌整体解决方案。目前方案已广泛应用于智能制造、物联网、医疗、能源、交通等多个领域。
我们判断，智微智能工控业务向自主品牌发展，有望受益于国内和全球的工业智能化进程，走上和全球工控龙头企业研华科技类似的高速增长道路。
SVIP免费
新质生产力加速AI+行业应用落地
大模型商业化路径展望：B 端大模型虽迎来降价潮，但通过技术优化以及与提供商（云厂商等）其他产品交叉销售，仍能带来不错的收入增量。而受降价潮影响的创业者将通过垂直应用场景加速产品落地，同时通过与通用大模型的差异化竞争优势，继续推动行业理性发展。而 C 端产品仍未见杀手级应用，现阶段 C 端应用也仍以功能性尝试为主，或有待硬件迭代后探索更优可能。我们认为，AI 智能体或可能成为未来大模型商业化落地的重要支撑，其具备门槛低、生态潜力大的优点，只需调用已有 API，根据不同场景数据训练的智能体可以更好地发挥数据价值和竞争优势。
温控行业研究报告：AI算力需求高增，液冷技术加速发展
液冷技术是助力数据中心、储能电站、5G 基站等控制温度、降低能耗的有效途径，有利于实现我国碳达峰与碳中和“双碳”目标，随着 AI 算力需求高速增长，液冷产品厂商有望充分受益。推荐标的为英维克、高澜股份，受益标的为曙光数创、申菱环境、同飞股份。
算力需求爆发增长，液冷技术加速发展。IDC 数据显示 2022-2027 年期间，预计我国通用算力规模 CAGR 将达到 16.6%，同期智能算力规模 CAGR 将达到 33.9%，同时 CCID 预计 2025 年全球数据中心单机柜平均功率有望达到 25kW，数据中心未来的功耗仍将处于持续上升趋势。液冷技术可满足数据中心对于散热与节能需求，有望在数据中心加速普及。