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辅助驾驶行业现状：随行业平均水平提升，技术路线收敛，车企辅助驾驶能力难以做出差异化；向高级别辅助驾驶跃迁的发展下，除场景覆盖广度外，细分安全功能有待提升；在辅助驾驶功能向用户普及的过程中，人机交互边界感仍然模糊，系统能力边界不清晰带来商业化落地的焦虑和安全隐患。

AI系列深度报告：全球AI竞速，重视海外映射+国内创新

随着人工智能技术从云端向终端迁移，端侧 AI 正成为推动智能设备革新的核心力量。当 AI 开始拥抱终端硬件，端侧 AI 以实体的方式切实让消费者感受到 AI 技术与终端硬件结合后带来的功能变革。端侧 AI 直接在终端设备，如智能手机、汽车、智能家居等上运行 AI 模型算法，实现本地化数据处理，具有低延迟、高隐私性、低成本等优势。

亿欧EqualOcean出海国别季报-沙特（2025Q2）-AI专题

在大模型引领的技术潮流下，AI 能力加速赋能各类硬件终端，与一般硬件终端应用 AI 能力的方式不同，智能驾驶将 AI 能力应用于改变物理世界。当前正值高阶智能驾驶商业落地的关键时点，为探讨这一投资机遇，本报告从底层技术变迁和商业落地这两方面，分析智能驾驶的产业趋势和影响。我们认为，随着智驾技术范式快速迭代、中国车企竞争策略驱动，智能驾驶有望成为物理 AI 率先落地的场景，带动产业链企业的投资机遇。

液冷技术可以分为直接接触式和间接接触式两种，直接接触式包括单相浸没式液冷、两相浸没式液冷、喷淋式液冷；间接接触式包括单相冷板式液冷、两相冷板式液冷。多条液冷技术路线快速发展，针对不同应用场景各具优势，其中单相冷板式液冷在液冷数据中心的应用占比达 90%以上，是现阶段及未来一段时间业内主流的液冷技术方案。单相浸没式液冷节能优势更突出，且近年来该技术逐步趋于成熟，相关产业链快速发展完善，小规模商用不断推进。此外，喷淋式、两相冷板式、两相浸没式这 3 种液冷方案的技术研究和产业生态尚需完善。

公司以玻璃盖板业务为基础，依托大客户进行产业链上下游延伸、产品线拓展，同时拓展汽车、智慧零售、机器人等下游领域，打造平台化一站式精密制造企业。2025Q1 公司实现营收 170.63 亿元，同增 10.10%；归母净利润 4.29 亿元，同增 38.71%。

上半年主题行情的涨幅与时长随着时间推移在不断缩减，背后或在于催化密集性和延续性降低、市场博弈情绪较重、缺乏主导资金等因素所致。展望下半年，宏观环境或仍处于弱基本面、流动性充裕、风险偏好上行的环境下，主题投资依然有表现土壤。从我们的五维定量打分模型来看，当前排名靠前的主题包括多模态模型、低空经济、大数据等，下半年或可重点关注。结构上，AI 上游端，新一轮开支延续，关注基本面改善机会。AI 下游端，继续关注 AI agent、AI 眼镜的进展。此外，并购重组仍是非产业类主题中政策重点支持方向，建议关注。

本报告深度拆解端侧 AI 行业的驱动因素、技术演进、场景落地与产业链图谱，聚焦核心标的，揭示端侧 AI 如何重构终端价值链，开启新一轮换机潮与生态红利。希望这些内容能为读者了解端侧 AI 行业提供帮助。

本研究报告聚焦探讨大模型训练数据的特点、类型、风险、未来发展趋势等，提出了大模型训练数据全生命周期安全管理框架及技术防护对策、管理运营体系等，促进数据准备、模型构建、系统应用、数据退役等环节更加合规、透明、可控。报告号召产业链各主体共同关注大模型训练数据的安全，加强合作并实现资源共享、优势互补，共同推动大模型技术健康可持续发展。

从生成式 AI 模型出现至今，国内外的 AI 视频图像模型不断迭代，整体上呈现开源与闭源生态并行的发展趋势。海外及国内 AI 大厂（如Google、Adobe、OpenAI、字节跳动）在闭源模型竞争上日趋激烈，不断在各自领域加速渗透大型商业化市场，例如广告、影视制作等场景；开源模型的落地更多集中在降低中小开发者门槛，在游戏、短视频等交互场景中推动技术普惠化。

伴随更多玩家入局以及消费者对AI智能眼镜的认知提升，AI智能眼镜在出行、娱乐、学习、办公等场景中的应用渗透率也将持续提高，预计2026年全球AI智能眼镜销量将突破1000万副，至2029年全球AI智能眼镜市场规模将突破1000亿元，市场呈现几何级的爆发式增长。