计算机-ChatGPT算法突破泛AI加速-221211.pdf

请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|行业点评 2022 年 12 月 11 日 计算机计算机 ChatGPT 算法突破，泛算法突破，泛 AI 加速加速 OpenAI 发布发布 ChatGPT，新一代对话式，新一代对话式 NLP 模型取得令人瞩目的算法突破。模型取得令人瞩目的算法突破。2022/12/1，OpenAI 发布了 NLP（自然语言识别）新模型 ChatGPT，一经面世就引发科技界的巨大关注。该模型是 OpenAI 基于先前推出的 NLP 预训练模型 GPT-3.5之上的衍生产品，使用简单，只需向 ChatGPT 文字提出需求即可。ChatGPT 可完成回答问题、书写代码、写诗、写小说等。由于 ChatGPT 通过有人类反馈的加强学习方法训练而成，对完成用户指令的响应度远强于两代前的 GPT-3。马斯克在推特上评价 ChatGPT 称：“ChatGPT 好得惊人。我们离强得可怕的 AI 不远了。”我们认我们认为，随着为，随着 ChatGPT 带来的算法突破，带来的算法突破，NLP 能力上限有望日益提升，在机器人、人能力上限有望日益提升，在机器人、人机交互、智能客机交互、智能客服、语音对话、服、语音对话、AI 视觉、视觉、AIGC、智能公文写作等领域持续落地，、智能公文写作等领域持续落地，不断拓宽泛不断拓宽泛 AI 技术在现实生活中的应用技术在现实生活中的应用。1）机器人：）机器人：ChatGPT 有望助力人机互动能力升级，加速人形机器人落地。有望助力人机互动能力升级，加速人形机器人落地。在面对C 端用户时，人形机器人需要人机交互能力作为指令接收的入口，而 NLP 技术是人机交互的刚需。特斯拉已经在今年 10 月发布了 Optimus 人形机器人的原型机，而机器人是超越版的智能手机，仅有硬件无法应用，需要配合软件算法形成综合协同。特斯拉机器人的软件算法将进入快速迭代时代，我们认为，ChatGPT 有望提升人形机器人的人机交互能力，加速算法迭代进程与机器人使用体验升级。2）AI 语音语义：语音语义：NLP 技术持续优化，加速落地。技术持续优化，加速落地。NLP 被称作人工智能皇冠上的明珠，由于语义理解需要海量数据让 AI 理解常识而壁垒较高。对话式 AI 与知识图谱带动产业规模增长，到 2026 年国内 NLP 带动相关产业规模可破千亿。我们认为，ChatGPT 作为一种 NLP 模型，其算法突破带来了 NLP 技术的进一步提升，有望加速NLP 技术在各行各业、各个领域的应用，例如智能语音、智能客服、各类机器人等，科大讯飞、托尔斯等 NLP 领军有望核心受益。3）AI 视觉：图像识别技术已成熟落地，而视觉：图像识别技术已成熟落地，而 AIGC 方兴未艾，有望受到方兴未艾，有望受到 NLP 技术催技术催化进一步迭代。化进一步迭代。人工智能图像识别技术已经进入广泛落地阶段，以海康、大华为首的 AI 视觉领军已将技术应用于安防、工业、文旅等领域，协助千行百夜降本增效。另一方面，AIGC 技术方兴未艾，这种基于 AI 的人工智能创作有望革新未来的内容生产方式，而 NLP 能力决定了 AIGC 应用对用户意图的理解力，是生产力的重要组成部分，ChatGPT 的到来有望加速其技术迭代。投资建议投资建议：建议关注 1）机器人：三花智控、绿的谐波、鸣志电器、双环传动；2）AI 语音语义：科大讯飞、拓尔思、汉王科技；3）AI 视觉：海康威视、大华股份、云从科技。风险提示风险提示：AI 技术迭代不及预期风险；人形机器人未来销量不达预期风险；经济下行超预期风险。增持增持（维持维持）行业行业走势走势 作者作者 分析师分析师 刘高畅刘高畅 执业证书编号：S0680518090001 邮箱： 相关研究相关研究 1、计算机：四川省数据条例落地，政务数据要素化正快速推进2022-12-07 2、计算机：白皮书发布，信创确定性不断增强2022-12-04 3、计算机：国资云大数据：新增数据要素内涵2022-12-04 -48%-32%-16%0%16%2021-122022-042022-082022-12计算机沪深300获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.3 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 1、ChatGPT 算法突破，泛算法突破，泛 AI 发展有望加速发展有望加速 OpenAI发布发布ChatGPT，新一代对话式，新一代对话式NLP模型取得令人瞩目的算法突破。模型取得令人瞩目的算法突破。2022/12/1，OpenAI 发布了 NLP（自然语言识别）新模型 ChatGPT，一经面世就引发科技界的巨大关注。该模型是 OpenAI 基于先前推出的 NLP 预训练模型 GPT-3.5 之上的衍生产品，利用 AzureAI 超级计算基础设施、通过有人类反馈的加强学习方法训练而成。ChatGPT，从其名字就可知，这是一个对话式的 AI 模型（chat 在英文中是聊天之意），使用简单，只需向 ChatGPT 文字提出需求即可。ChatGPT 可完成回答问题、书写代码、写诗、写小说等，对完成用户指令的响应度远强于两代前的 GPT-3。马斯克在推特上评价 ChatGPT称：“ChatGPT 好得惊人。我们离强得可怕的 AI 不远了。”图表 1：马斯克在推特盛赞 ChatGPT 资料来源：马斯克官方推特，国盛证券研究所 ChatGPT 可用于完成多种用户提问需求，例如回答问题、写代码、写诗等。可用于完成多种用户提问需求，例如回答问题、写代码、写诗等。1）回答问题：）回答问题：只需键入提问后回车，系统将自动输出回答。图表 2：ChatGPT 可回答提问 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 2）写代码）写代码：系统在通过问答确定用户需求后，将直接输出代码。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.4 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 3：ChatGPT 可用于自动输出代码 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 3）写诗）写诗：输入要求，系统可自动输出诗句（不过 ChatGPT 目前仍不具备押韵能力）。图表 4：ChatGPT 可以写诗 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 4）书写更长段落的文字：）书写更长段落的文字：比如小说。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.5 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 5：ChatGPT 可以生成小说 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 通过有人类反馈的加强学习（通过有人类反馈的加强学习（RLHF）训练，）训练，ChatGPT能够更好地理解用户指令。能够更好地理解用户指令。ChatGPT使用 RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）训练了一个初始模型：人类AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方用户和 AI 助手，AI 训练员可以访问模型编写的对话回复，以帮助 AI 调整回复内容。为了创建强化学习的奖励模型，该研究需要收集比较数据，其中包含两个或多个按质量排序的模型回复。该研究收集了 AI 训练员与聊天机器人的对话，并随机选择一条模型编写的消息，抽取几个备选回复，让 AI 训练员对这些回复进行排名。此外，该研究还使用近端策略优化算法（PPO）微调模型，并对整个过程进行了数次迭代。由于训练过程中加入了人类反馈，有别于前代 GPT-3 单纯使用海量数据的训练方法，ChatGPT 能够更好地理解用户指令，并作出反应。图表 6：ChatGPT 使用 RLHF 方法进行训练 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.6 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 相比过去的人机对话模型，相比过去的人机对话模型，ChatGPT 表现显著更优，能给出更具体的回答，并且可以表现显著更优，能给出更具体的回答，并且可以直接完成详细指令，甚至主动驳回一些危险提问。直接完成详细指令，甚至主动驳回一些危险提问。ChatGPT 模型比以往的人机对话模型（例如 GPT3 等）更强大，例如，其敢于质疑不正确的前提和假设、主动承认错误以及一些无法回答的问题、主动给拒绝不合理的问题、提升了对用户意图的理解以及结果的准确性。与之前的 GPT3 不同，相比于此前海量学习数据进行训练，ChatGPT 中，人对结果的反馈成为了 AI 学习过程中的一部分。初次之外，ChatGPT 甚至会主动驳回一些危险提问，例如：如果提问“如何霸凌 John”，上一代的模型 InstructGPT 会给出几种方法作为解答，而 ChatGPT 给出的答案则是“霸凌是不对的”。图表 7：ChatGPT 会主动驳回一些具有潜在道德风险的危险提问 资料来源：ChatGPT 官网，国盛证券研究所 我们认为，随着我们认为，随着 ChatGPT 带来的算法突破，带来的算法突破，NLP 能力上限会日益提升，有望在人机交能力上限会日益提升，有望在人机交互、智能客服、语音对话、互、智能客服、语音对话、AIGC、智能公文写作、机器人等领域持续落地，不断拓宽、智能公文写作、机器人等领域持续落地，不断拓宽泛泛 AI 技术在现实生活中的应用。技术在现实生活中的应用。2、机器人：、机器人：ChatGPT 有望助力人机互动能力升级有望助力人机互动能力升级 2C 场景，基于场景，基于 NLP 的人机交互能力是人形机器人的刚需。的人机交互能力是人形机器人的刚需。在面对 C 端用户时，人形机器人由于其仿人的形态特征，需要人机交互能力作为指令接收的入口。而在人机交互能力中，NLP 能力无疑是重中之重，人形机器人需要能够听得懂人类的指令，才能进一步去完成各类任务，基于 NLP 的人机交互能力是人形机器人的刚需。特斯拉特斯拉 Optimus 人形机器人原型机已于人形机器人原型机已于 2022 年年 10 月发布，并在上海进博会上首次月发布，并在上海进博会上首次面向公众展出。面向公众展出。2022 年 10 月 1 日，特斯拉在 AIDay 上发布了 Optimus 人形机器人的原型机，并于 2022/11/5 在上海进博会上展示了实物。现场展示的是已经安装外壳的二代机，虽然由于出厂时间短尚未将行走功能训练成熟，现场展示版本直立静止，但已经具备较高的完成度，现场播放视频显示原型机已经可以完成搬运物品、浇花等动作。这是TeslaBot 首次面向公众展出，为后续 B 端、C 端落地打下基础。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.7 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 8：上海进博会现场展示的特斯拉人形机器人 资料来源：IT 之家，国盛证券研究所 二代版本训练时间短未能行走，组合动作及手部动作惊艳。二代版本训练时间短未能行走，组合动作及手部动作惊艳。装有外壳的最新版本（二代机 Optimus），该版本刚出厂不久未得到充分训练，现场未展示其行走功能但视频展示了四肢组合运动及手部组合精细运动，指关节快速进行了 1、2、6、握拳等动作，展示了高精度与高灵敏度，给未来功能迭代提供了极大想象空间。图表 4：现场视频展示了 TeslaBot 手部精细度 资料来源：IT 之家，国盛证券研究所 以以 AI 算法为核心的运动迭代展现开创性思路，算法为核心的运动迭代展现开创性思路，5 个月时间从艰难移步到脚离地快速行个月时间从艰难移步到脚离地快速行走。走。在特斯拉之前，本田 ASIMO 与波士顿动力机器人等其他人形机器人问世已久，能够实现的功能大体为直立行走、挥手、握手、搬运物品、拧瓶盖等。而根据特斯拉发布会获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.8 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 官方说明，特斯拉 Optimus 开发至今仅六个月，却已经能基本实现直立行走、挥手、给植物浇水、搬运盒子等算法功能，平衡性及移动速度大幅提高仅用时 5 个月，软件迭代高效。当前，由于二代机面世仅一个月，尚未调试完全；但我们预计二代机在落地后能在应用中快速学习，实现技术的快速进步与迭代。图表 9：机器人共享汽车自动驾驶算法 图表 10：平衡性及移动速度大幅提高仅用时 5 个月 资料来源：特斯拉 AIday 现场直播，国盛证券研究所 资料来源：特斯拉 AIday 现场直播，国盛证券研究所 机器人是超越版的智能手机，仅有硬件无法应用，需要配合软件算法形成综合协同机器人是超越版的智能手机，仅有硬件无法应用，需要配合软件算法形成综合协同。1）统一的硬件是机器人作业的基础，要求的是高精度、高灵敏度、高力矩，以最大限度地满足不同活动对机器人活动的要求。2）而机器人的功能实际上则由综合算法来实现，需要智能感知能力、运动控制能力、感控一体技术、AI 算法等软硬件能力的综合配合。一言以蔽之，硬件是机器人的躯体，软件是机器人的灵魂，软硬综合、灵肉结合，才能形成完整可用的智能机器人。3）特斯拉机器人的产品迭代过程及大量算法、软件发布显示，软件生态进步才是推动目前机器人应用场景实现的关键要素。特斯拉人性机器人具备极强的特斯拉人性机器人具备极强的 AI 软硬件综合储备，提升后续开发效率。软硬件综合储备，提升后续开发效率。1）人形机器人除了对感知及控制算法的高要求外，其应用训练需要密集计算负载，需要强有力的硬件平台承载，也需要适宜的开发工具和软件框架来完成；2）同时，算法模型的迭代升级，可以促进 AI 芯片性能水平提升，协助解决长尾场景难题。融合软硬件与 AI 算法，更有利于进一步激活生态，促进机器人未来场景拓展。算法框架与算法框架与 AI 软硬件储备加速训练，软硬件储备加速训练，TESLABOT 将进入快速迭代时代。将进入快速迭代时代。极强的算法框架与 AI 软硬件储备是实现机器人功能的真正核心，未来随着 FSD 逐步成熟与 DOJO 的投入使用，其算法和数据的闭环将进一步巩固。人形机器人在各类场景中体现的精度、灵敏度将更易训练，TESLABOT 将进入快速迭代时代。我们认为，我们认为，ChatGPT 有望提升人形机器人的人机交互能力，加速算法迭代进程与机器有望提升人形机器人的人机交互能力，加速算法迭代进程与机器人使用体验升级。人使用体验升级。ChatGPT 的出现进一步提升了 NLP 技术前沿，使得人机对话体验持续优化，若接入机器人应用，有望带来更好的人形机器人交互体验，加速人形机器人的落地进程。3、AI 语音：语音：NLP 技术持续优化，加速落地技术持续优化，加速落地 NLP 被称作人工智能皇冠上的明珠，由于语义理解需要海量数据让被称作人工智能皇冠上的明珠，由于语义理解需要海量数据让 AI 理解常识而壁垒理解常识而壁垒获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.9 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 较高。较高。NLP，或者说自然语义理解，技术上指的是令 AI 理解人类预言背后的含义。由NLP 衍生出来的应用囊括方方面面，包括机器翻译、AI 应答机器人等等。从技术原理上而言，如果需要让 AI 理解人类的语言，最大的难度在于让机器明白人类对话背后大量的常识设定。因此，NLP 的训练需要海量数据，难度相对其他 AI 能力的训练更高，因而被称为“人工智能皇冠上的明珠”。对话式对话式 AI 与知识图谱带动产业规模增长与知识图谱带动产业规模增长，到，到 2026 年国内年国内 NLP 带动相关产业规模可破带动相关产业规模可破千亿。千亿。相较于其他 AI 技术，NLP 一般不单独作为独立的产品出售，而是作为底层技术，与智能语音、知识图谱等技术衔接捆绑在一起，常以对话式 AI、机器翻译、知识库等类型的产品出现，在独立的产品化模块方面发展较慢。近两年，受对话机器人这一应用的推动，智能知识库、分模块对话、对话语义理解、评论正负识别、对话自动输出等 NLP产品迎来了发展机遇，且随着通用或垂直行业知识图谱的构建，NLP 与知识图谱的捆绑关系将变得更为紧密。据艾瑞统计研究，2021 年，中国 NLP 核心产品规模为 171 亿元，带动规模为 450 亿元，而到 2026 年，核心产品规模将达到 459 亿元，带动规模将超过1000 亿元。图表 11：2019-2026 年中国 NLP 核心产品及带动相关产业规模 资料来源：艾瑞咨询，国盛证券研究所 我们认为，我们认为，ChatGPT 作为一种作为一种 NLP 模型，其算法突破带来了模型，其算法突破带来了 NLP 技术的进一步提升，技术的进一步提升，有望加速有望加速 NLP 技术在各行各业、各个领域的应用，例如智能语音、智能客服、各类机技术在各行各业、各个领域的应用，例如智能语音、智能客服、各类机器人等，科大讯飞、托尔斯等器人等，科大讯飞、托尔斯等 NLP 领军有望核心受益。领军有望核心受益。3.1 科大讯飞：基于科大讯飞：基于 NLP 能力的超脑能力的超脑 2030 计划进军服务机器人领域计划进军服务机器人领域 正式启动“讯飞超脑正式启动“讯飞超脑 2030 计划计划”，进军服务机器人领域。，进军服务机器人领域。2022 年 1 月，科大讯飞董事长在公司云年会上宣布正式启动“讯飞超脑2030计划”，目标就是要让人工智能懂知识、善学习、能进化，让机器人走进每个家庭。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.10 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 12：讯飞超脑 2030 计划的三个阶段 资料来源：科大讯飞官方微信公众号，国盛证券研究所 讯飞超脑计划分为三个阶段：讯飞超脑计划分为三个阶段：第一阶段第一阶段 2022-2023 年：年：要让软硬一体机器人发展为外骨骼机器人，做宠物型的机器智能硬件，要具备理解人多模态的认知能力，以陪伴为概念且可养成。并发布专业虚拟人家族，在医疗、教学等更多的领域帮助人类。第二阶段第二阶段 2023-2025 年年：要让外骨骼机器人进入生活，未来十年每个家庭都将有一个机器人，并发布陪伴虚拟人家族，可以陪伴老人，有温度的进行情感化交流。第三阶段第三阶段 2025-2030 年：年：要让懂知识、会学习的陪伴机器人进入家庭，且数字虚拟人能够自我学习和进化。人工智能将在 2030 年真正解决人类现在最关心的老龄化、人口出生率降低的问题，公司要用软硬一体化的实际能力，真正在刚需中帮助人类更好地面对未来。2022 年有望发布实际成果，年有望发布实际成果，2023 年前将发布数款重点产品。年前将发布数款重点产品。1）公司将 2022 年首发专业虚拟人，2023 年打造数字经济下的虚拟人家族。为数字经济虚拟世界和元宇宙提供切实帮助。公司的专业虚拟人并不仅仅呈现于虚拟世界，而是专业知识可定制、持续进化有温度。图表 13：讯飞 2030 超脑计划第一阶段重点产品：专业虚拟人 资料来源：科大讯飞官方微信公众号，国盛证券研究所 获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.11 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 2）2023 年发布可养成宠物玩具。利用主动对话、场景感知以及理解等技术，不断养成、不断学习，它将更有灵气、更加有趣、更能陪伴人类成长。图表 14：讯飞 2030 超脑计划第一阶段重点产品：可养成宠物玩具 资料来源：科大讯飞官方微信公众号，国盛证券研究所 科大讯飞真正的壁垒来源于语义和场景，消费品、汽车、教育、医疗背后都是语义和场科大讯飞真正的壁垒来源于语义和场景，消费品、汽车、教育、医疗背后都是语义和场景，未来各垂直领域的景，未来各垂直领域的 AI 落地有望快速增长。落地有望快速增长。科大讯飞作为国内 AI 语音领军，其深度神经网络融合端到端技术，推动语音识别准确率大幅提升，技术迭代和创新已推动语音识别率达到超越人类的较高水平。加深场景化语义理解，构建知识图谱是未来语音识别的关键，也是科大讯飞真正的壁垒所在。消费：每款产品背后都有其场景和客户需求痛点，2021 智能硬件业务已开始加速，同比增速高达 42%。医疗：基于医学深度模型，构建知识图谱进行推理，提升基层医疗机构的服务能力和效率。司法：通过图文识别、语义理解和司法要素提取，助力司法体制改革和智慧法院建设，提升司法质量、效率和公信力。我们认为上述垂直行业的持续深耕有望带来未来各版块收入端的加速。3.2 拓尔思：依托拓尔思：依托 NLP 能力助力机器人语义理解能力助力机器人语义理解 公司是国内政府领域公司是国内政府领域 NLP 领军，具备多年数据积累与语义理解能力。领军，具备多年数据积累与语义理解能力。拓尔思成立于 1993年，以“语义智能+”为发展战略深耕近 30 年，覆盖从党政机关到企事业单位的众多行业，提供大数据检索、智能风控营销、舆情监控等服务。公司拥有规模及质量均位列业界前茅的大数据资产。自 2010 年起，公司自主投资建设大数据中心，拥有规模及质量均位列业界前茅的大数据资产，能够为 NLP 技术迭代提供丰富养料，支持公司语义理解能力不断自我完善提升。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.12 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 15：拓尔思发展历程 资料来源：公司官网，国盛证券研究所 依托依托 NLP 拥有强大的数据获取分析能力，各类知识库与数据资产为公司带来行业领先拥有强大的数据获取分析能力，各类知识库与数据资产为公司带来行业领先的语义理解能力。的语义理解能力。公司 TRS 数据中心已具备数千亿数据量的数据索引、标记、查询、挖掘分析能力，万亿级数据总量的秒级检索能力，日均亿级数据获取能力。这不仅支撑公司多个专业化的数据智能服务，也具有对外的开放接口服务，可支撑面向政府、媒体、金融、公安、商业等多行业用户的大数据云服务。图表 16：公司大数据领域技术积累与数据资产情况 资料来源：公司公告，国盛证券研究所 基于基于 NLP 拓展智能虚拟人等创新业务，有望成为公司全新收入来源。拓展智能虚拟人等创新业务，有望成为公司全新收入来源。公司将以“虚拟获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.13 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 人+”场景为突破口，开发给虚拟人内容灵魂赋能的人工智能技术平台，通过生态共建的方式，积极投身 Web3.0 内容创作实践，推动虚拟人在各行业场景中的率先落地。在智能虚拟人领域，公司的业务定位就是用语义智能赋予虚拟人“实用的灵魂”：基于公司长期在中文自然语言处理核心技术、海量数据积累及具备行业专业能力的知识图谱等元宇宙技术基因的优势，拓尔思语义智能技术主要助力虚拟人智能对话、知识积累，理解语义和智能决策，不仅可成为虚拟客服、虚拟带货主播、虚拟审核员、虚拟编辑、虚拟记者、虚拟顾问、虚拟助教等专业虚拟人角色的智慧驱动引擎，同时也可以根据场景需要赋予智能虚拟人不同的专业风格特色。图表 17：拓尔思虚拟人业务定位是赋予智能虚拟人实用的灵魂智能驱动的大脑 资料来源：公司公告，国盛证券研究所 4、AI 视觉：图像识别技术已成熟落地，视觉：图像识别技术已成熟落地，AIGC 方兴未艾方兴未艾 4.1 图像识别技术已经相对成熟，进入广泛落地阶段图像识别技术已经相对成熟，进入广泛落地阶段 人工智能图像识别技术已经进入广泛落地阶段，以海康、大华为首的人工智能图像识别技术已经进入广泛落地阶段，以海康、大华为首的 AI 视觉领军已将视觉领军已将技术应用于安防、工业、文旅等领域。技术应用于安防、工业、文旅等领域。海康、大华等企业以视觉为切入点落地 AI 应用，赋能千行百业降本增效。基于人脸识别、温度识别、动态追踪等技术，海康、大华等 AI龙头为制造业、旅游业、金融行业等各行各业提出了智慧化解决方案，有效降本增效。1）在制造业，老板车间与海康威视合作，实现 AR 数字车间，助力智能生产。海康威视利用视频 AR 技术结合企业生产信息化，推出了 AR 数字车间业务，为老板电器无人工厂“九天中枢”智能制造平台提供助力。AR 数字车间能够为现场管理人员在直观物理世界画面上提供产线和设备的实时数据，将大量视频画面、生产数据、设备数据组合到一个视图中，帮助企业更快应对突发情况；还可以将现场人员与管理人员或远程专家联系起来，提供远程实时指导；同时，通过视频图像可以确定分配给高周转量产品的线边空间量，实时监测上下料情况、计划数据、产出数据来帮助企业优化空间。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.14 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 图表 18：海康威视 AR 数字工厂示意图 资料来源：海康威视官方公众号，国盛证券研究所 2）旅游景区：AI 机器视觉助力实现客流管理、智能运维、火情预警与环境动植物监测。基于智能探测终端、智能网络、物联网技术和移动应用，AI 机器视觉可实现景区地理、自然资源、基础设施和景区管理的数字化、可视化；解决景区车辆、人员、资产和事件的安全管理。同时，通过智能分析和数据应用，增强景区安全、优化景区管理、丰富游客服务，助力景区环境和经济的可持续发展。目前，大华股份的旅游景区智慧解决方案已应用于四川大邑县全域旅游项目、福建清源山景区等地。图表 19：大华股份智慧景区项目展示 资料来源：公司官网，国盛证券研究所 获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.15 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 4.2 AIGC 技术方兴未艾，基于技术方兴未艾，基于 NLP 技术未来有望革新内容创作方式技术未来有望革新内容创作方式 AIGC 是利用是利用 AI 技术自动生成内容的生产方式，覆盖文字、图像、视频等各类内容形技术自动生成内容的生产方式，覆盖文字、图像、视频等各类内容形式。式。AIGC 是 AI 化的内容生产，一般来说，使用形式为通过特定格式的语句描述自己需要生成的内容，然后令 AI 系统自动生成文字/图像/视频等等。目前，国内外许多厂商已在 AIGC 领域有所布局，比如国内的 AI 小说续写软件彩云小梦、OpenAI 推出的 AI 绘画模型 Dall-E、知名 AI 绘画网站 midjourney 等。图表 20：AIGC 应用领域一览 资料来源：红杉资本，国盛证券研究所 NLP 能力决定了能力决定了 AIGC 应用对用户意图的理解力，是生产力的重要组成部分，应用对用户意图的理解力，是生产力的重要组成部分，ChatGPT的到来有望加速其技术迭代。的到来有望加速其技术迭代。由于目前 AIGC 的生产模式，是通过语言文字的方式输入用户需求，所以，如何理解用户所描述的内容，就成为决定成品效果的重要因素。而 NLP技术，正是理解用户意图的关键所在。ChatGPT 作为当前效果最好的对话式 NLP 模型之一，它的出现有望提升 AI 理解人类意图的水平，从而加速 AIGC 技术的迭代。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666 2022 年 12 月 11 日 P.16 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 投资建议投资建议 建议关注：1）机器人：三花智控、绿的谐波、鸣志电器、双环传动。2）AI 语音语义：科大讯飞、拓尔思、汉王科技。3）AI 视觉：海康威视、大华股份、云从科技。风险提示风险提示 AI 技术迭代不及预期技术迭代不及预期风险：风险：若 AI 技术迭代不及预期，NLP 技术理解人类意图水平未能取得突破，则对产业链相关公司会造成一定不利影响。人形机器人人形机器人销量不达预期风险：销量不达预期风险：假若特斯拉人形机器人如期发布，并在 2023 年如期量产，但如果因为价格、消费者认可度等多重因素影响，产品销量不及预期，人形机器人对人力替代的效果不及预期，机器代人渗透率依旧缓慢，则对产业链发展造成不利影响。经济下行超预期风险：经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资额放缓，影响企业再投资意愿，从而影响消费者消费意愿和产业链生产意愿，对整个行业将会造成不利影响，人形机器人渗透率也会放缓。获取更多最新资料请加微信：ch e n s a s a 666