我们认为，人工智能科技革命是人类史上的第四次科技革命。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。在人口老龄化、劳动力短缺、用工成本上行的时代背景下，机器人因其具备移动和感知等性能有望成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体。人工智能科技革命的基础设施是云计算、物联网和算力支持，其所必备的“原材料”主要是半导体。
　　人工智能科技革命是第四次科技革命
　　科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动，重塑人和机器的关系，进一步解放人类的创造力，增加闲暇时间，扩宽人们生活休闲娱乐方式，社会面貌有望发生翻天覆地的变化，人工智能将广泛地、深刻地改变各行各业。
　　人工智能科技革命的具体应用是机器人
　　机器人将成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体，这里包括广义机器人和狭义机器人两层含义。在人口老龄化、劳动人口出现拐点、用工难及用工贵的大背景下，机器替代人已经成为必然趋势。
　　广义机器人即具有一定脑力或体力的机器，可以取代或帮助人类完成人类不想或不能完成的工作，如无人驾驶车、扫地机器人等；狭义机器人（人形机器人）是指一种拥有人形外观、具备人类特征，以代替或辅助人类工作的机器人产品。我们认为，人形机器人可以自然地适应目前人类所处的环境，极有可能会成为第四次科技革命的代表性产品。
　　人工智能科技革命基础设施是什么？
　　人工智能行业已发展近70年，理论突破固然重要，但促进人工智能行业发展的关键是在数据量、存储量、计算量、算力等硬件基础设施层面的提升。本轮人工智能科技革命是以生成式AI的出现为始的，随着人工智能自身演进及逐步扩展应用，与之相关的基础设施需求也大幅提升。我们认为，云计算、物联网和算力支持是人工智能基础设施，海量算力需求不仅需要先进芯片算力的提升，还催生了对云计算服务的广泛需求，特别是人工智能行业在生产生活的广泛应用，将进一步增加对云计算服务的需求；此外，物联网也是重要的基础设施，万物互联的物联网通过收集数据，提供给人工智能进行决策并将决策内容进行反馈响应，得以实现真正的“智能”。
　　人工智能科技革命的“原材料”是半导体
　　人工智能引领新一轮科技革命，关键“原材料”是半导体。从人工智能行业发展角度来看，关键原材料在于半导体，需要半导体产业的全面支持。算法的突破是建立在拥有超强计算能力的芯片基础上，通过大数据“投喂”得以发现了大模型的“涌现能力”，大数据的存储和调用也是建立在不断迭代的存储设备之上，需要半导体产业不断技术迭代满足存储需求；而算力需求提升本身就对应着芯片技术和性能的提高。从产业发展角度来看，上游关注半导体材料的突破和半导体设备的创新；中游关注后摩尔定律时代，半导体设计、制造和封测技术路径的提升和创新；下游则在于发展人工智能，并拓展人工智能应用场景，推动半导体产业发展。
　　结合我国半导体行业发展现状，我们认为在新型举国体制的支持下，或持续加大对半导体科技创新的投入力度，缩小相关领域差距。回顾日韩等国家半导体行业的崛起历史，在全球半导体行业相对低迷（当前全球半导体销售额处于周期底部）的阶段，更应积极加大资本开支，并积极通过收购、重组等方式吸收海外先进技术、设备和厂房等资源，通过吸收消化和自研创新推动半导体行业加速成长，缩小与领先国家的差距。特别是本轮由人工智能革命引领的科技革命方兴未艾，我国拥有庞大的终端市场和积极友好的政策环境，半导体行业的多点开花将成为我国人工智能行业发展的重要基石。
　　风险提示
　　人工智能技术发展不及预期；半导体下游需求不及预期等。

研究报告全文：证券研究报告宏观专题研究中国宏观宏观专题研究报告日期2023年09月12日人工智能科技革命推演人工智能如何影响宏观经济系列报告之一核心观点分析师李超执业证书号S1230520030002我们认为人工智能科技革命是人类史上的第四次科技革命科技革命爆发的标志就lichao1stockecomcn是新一代科技成果开始广泛应用生产生活解放生产力发展生产力提高全要素生分析师张迪产率在人口老龄化劳动力短缺用工成本上行的时代背景下机器人因其具备移执业证书号S1230520080001zhangdistockecomcn动和感知等性能有望成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体人工智能科技革命的基础设施是云计算物联网和算力支持其所必备的原材料主要是半导体分析师张浩执业证书号S1230521050001zhanghao1stockecomcn人工智能科技革命是第四次科技革命相关报告科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活解放生产力18月金融数据总量超预发展生产力提高全要素生产率人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力期结构仍需改善劳动重塑人和机器的关系进一步解放人类的创造力增加闲暇时间扩宽人20230911们生活休闲娱乐方式社会面貌有望发生翻天覆地的变化人工智能将广泛地28月通胀CPI触底回暖深刻地改变各行各业PPI同比改善20230909人工智能科技革命的具体应用是机器人38月外储国际收支稳健机器人将成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体这里包括广义机器人和预计年内仍有降准降息狭义机器人两层含义在人口老龄化劳动人口出现拐点用工难及用工贵的大20230908背景下机器替代人已经成为必然趋势广义机器人即具有一定脑力或体力的机器可以取代或帮助人类完成人类不想或不能完成的工作如无人驾驶车扫地机器人等狭义机器人人形机器人是指一种拥有人形外观具备人类特征以代替或辅助人类工作的机器人产品我们认为人形机器人可以自然地适应目前人类所处的环境极有可能会成为第四次科技革命的代表性产品人工智能科技革命基础设施是什么人工智能行业已发展近70年理论突破固然重要但促进人工智能行业发展的关键是在数据量存储量计算量算力等硬件基础设施层面的提升本轮人工智能科技革命是以生成式AI的出现为始的随着人工智能自身演进及逐步扩展应用与之相关的基础设施需求也大幅提升我们认为云计算物联网和算力支持是人工智能基础设施海量算力需求不仅需要先进芯片算力的提升还催生了对云计算服务的广泛需求特别是人工智能行业在生产生活的广泛应用将进一步增加对云计算服务的需求此外物联网也是重要的基础设施万物互联的物联网通过收集数据提供给人工智能进行决策并将决策内容进行反馈响应得以实现真正的智能人工智能科技革命的原材料是半导体人工智能引领新一轮科技革命关键原材料是半导体从人工智能行业发展角度来看关键原材料在于半导体需要半导体产业的全面支持算法的突破是建立在拥有超强计算能力的芯片基础上通过大数据投喂得以发现了大模型的涌现能力大数据的存储和调用也是建立在不断迭代的存储设备之上需要半导体产业不断技术迭代满足存储需求而算力需求提升本身就对应着芯片技术和性能的提高从产业发展角度来看上游关注半导体材料的突破和半导体设备的创新中游关注后摩尔定律时代半导体设计制造和封测技术路径的提升和创新下游则在于发展人工智能并拓展人工智能应用场景推动半导体产业发展结合我国半导体行业发展现状我们认为在新型举国体制的支持下或持续加大对半导体科技创新的投入力度缩小相关领域差距回顾日韩等国家半导体行业httpwwwstockecomcn119请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究的崛起历史在全球半导体行业相对低迷当前全球半导体销售额处于周期底部的阶段更应积极加大资本开支并积极通过收购重组等方式吸收海外先进技术设备和厂房等资源通过吸收消化和自研创新推动半导体行业加速成长缩小与领先国家的差距特别是本轮由人工智能革命引领的科技革命方兴未艾我国拥有庞大的终端市场和积极友好的政策环境半导体行业的多点开花将成为我国人工智能行业发展的重要基石风险提示人工智能技术发展不及预期半导体下游需求不及预期等httpwwwstockecomcn219请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究正文目录1人工智能科技革命是第四次科技革命5112010年前后新一轮科技革命开始孵化512科技革命爆发的标志是新一代科技成果开始广泛应用生产生活62人工智能科技革命的具体应用是机器人821机器人是人工智能科技革命的最佳载体8211用工成本上行的大背景下机器替代人已经成为必然趋势8212人工智能加持下广义机器人的应用能进一步提升生产效率8213机器人因其具有的移动和感知等性能具备大规模应用于生产生活的条件922机器人具有广义机器人和狭义机器人两层含义10221广义机器人将在生产生活领域广泛应用10222狭义机器人人形机器人有望成为人工智能科技革命的代表性产品113人工智能科技革命基础设施是什么134人工智能科技革命的原材料是半导体175风险提示18httpwwwstockecomcn319请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究图表目录图1人工智能与芯片云计算物联网等技术共同迭代升级5图22010年之后机器学习算力增长明显加速2010-2022年12年间增长了100亿倍6图3人工智能是人类历史上第四次里程碑式的科技革命7图4人工智能已经开始广泛应用于汽车家居家电等行业7图5用工成本上升就业人员平均工资水平持续增长8图6以特斯拉Optimus为例人形机器人感知执行系统拆分9图7特斯拉人形机器人从概念到原型机落地11图8特斯拉机器人展示了行走挥手摇摆等动作11图9数据算力和算法是推动AI技术迭代和商业化落地的关键13图10数据决定了生成式AI的性能和应用效果14图112022年GPU芯片占中国人工智能芯片89份额15图12人类反馈强化学习的突破推动通用人工智能发展15图132021年各国计算力指数及排名15图142021年各国计算力发展水平涨幅15图15我国智能算力不断增长16图16我国通用算力快速发展16图17半导体产业链17图182021年全球半导体产业链地域分布格局18表1工业机器人服务机器人特种机器人对比10表2国内外代表性人形机器人进展及特点12httpwwwstockecomcn419请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究1人工智能科技革命是第四次科技革命我们认为人工智能科技革命是第四次科技革命科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活解放生产力发展生产力提高全要素生产率人工智能的发展将极大地替代人类重复的脑力劳动重塑人和机器的关系进一步解放人类的创造力增加闲暇时间扩宽人们生活休闲娱乐方式社会面貌有望发生翻天覆地的变化112010年前后新一轮科技革命开始孵化实际上在2010年前后随着芯片云计算物联网等技术的不断发展人类收集和处理大数据的能力极大地提高算力大幅提升算法不断改善人工智能科技革命已经开始孵化孕育和成长ChatGPT版本的快速迭代智能驾驶技术的不断进步以及人形机器人雏形的出现等等一系列现象都是人工智能科技革命的缩影我们已经可以预见到人工智能技术广泛地应用于生产生活的可能性随着芯片云计算物联网等技术快速发展2010年前后人工智能科技革命开始孵化孕育和成长几项技术之间相互促进不断迭代使得超大规模的数据收集信息处理和模型训练等过程变成现实图1人工智能与芯片云计算物联网等技术共同迭代升级资料来源浙商证券研究所整理芯片是人工智能的心脏人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片可以处理人工智能应用中的大量任务最早诞生于2008年以英伟达重要的AI芯片Tegra芯片诞生为标志2010年IBM首次发布类脑芯片原型模拟大脑结构该原型具有感知认知能力和大规模并行计算能力芯片领域实现重大突破深度学习是目前实现人工智能的主流方法即通过使用归纳和综合等手段使计算机具有智能其应用遍及人工智能的各个领域于2012年进入技术爆发期2006年大规模深度神经网络学习的可能性首次被验证随后在2012年深度神经网络因错误率较低在比赛中脱颖而出行业进入爆发期httpwwwstockecomcn519请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究图22010年之后机器学习算力增长明显加速2010-2022年12年间增长了100亿倍资料来源ParameterComputeandDataTrendsinMachineLearningbyJaimeSevilla2021浙商证券研究所整理大模型是基于深度学习的人工智能网络模型于2014年进入发展期2014年被誉为21世纪最强大算法模型之一的对抗式生成网络诞生标志着深度学习进入了生成模型研究的新阶段2018年预训练pre-trained大模型成为自然语言处理领域的主流大模型能够大幅缩减特定模型训练所需要的算力和数据量缩短模型开发周期还能得到更好的模型训练效果云计算是人工智能的基础计算平台帮助人工智能实现应用落地于2009年进入快速完善期人工智能则不仅丰富了云计算服务的特性更让云计算服务更加符合业务场景的需求并进一步解放人力催生了如AI绘画AI写作等等的应用2009年开始云计算种类增多功能逐步完善相关企业通过兼并收购不断扩大规模加速云计算市场的扩张进入2010年后云计算广泛推广人工智能的研究人员可以通过云计算借助大量CPU和GPU进行混合运算另外数据中心和新型电力系统也是人工智能发展的必要条件深度学习需要大量的数据传输和运算背后需要强大的电力支撑由于需要大规模接入信息电力结构电力设备以及数据交互更加复杂繁多调度等系统核心业务面临的不确定性问题日渐凸显因此支撑人工智能的数据传输和运算需要庞大的电力支撑才能在较为特定的场景中进行相关的工作此外通过深度学习算法可以降低人工智能技术自身在数据中心运行模型开发过程中的碳排放从而辅助构建新型的电力支撑系统实现双碳目标12科技革命爆发的标志是新一代科技成果开始广泛应用生产生活科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活解放生产力发展生产力提高全要素生产率第一次科技革命是以蒸汽机技术为基础的革命以瓦特的蒸汽机诞生为标志其广泛应用于生产生活发生于1830年英国棉纺业基本实现了以蒸汽机为动力的机器大工业从httpwwwstockecomcn619请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究而大面积提高机器的工作效率第二次科技革命是以电力技术为基础的电气革命以内燃机和电气机械的出现为标志内燃机等推动了钢铁石油开采石化工业和精密仪器仪表工业的发展电话家用电器大规模进入家庭第三次科技革命是以计算机技术为基础的信息技术革命以家用计算机和互联网为载体并在短时间内呈现出在企业和居民端快速渗透的特征迅速提升了经济效率即互联网革命图3人工智能是人类历史上第四次里程碑式的科技革命资料来源浙商证券研究所整理第四次科技革命将再一次提高全要素生产率人工智能将广泛地深刻地改变各行各业当前人工智能已经开始应用于汽车家居家电建筑医疗和教育等诸多方面在可预见的未来人工智能将在更多领域实现广泛的应用图4人工智能已经开始广泛应用于汽车家居家电等行业资料来源浙商证券研究所整理httpwwwstockecomcn719请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究2人工智能科技革命的具体应用是机器人机器人将成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体这里包括广义机器人和狭义机器人两层含义广义机器人即具有一定脑力或体力的机器可以取代或帮助人类完成人类不想或不能完成的工作如无人驾驶车扫地机器人等狭义机器人人形机器人是指一种拥有人形外观具备人类特征以代替或辅助人类工作的机器人产品21机器人是人工智能科技革命的最佳载体我们认为机器人将成为人工智能科技革命的具体应用和最佳载体其一从客观规律上来看在人口老龄化劳动力短缺用工成本上行的时代背景下机器替代人已经成为必然趋势其二从主观能动性上来看科技革命成果的体现方式之一就是通过机器完成人类不想和不能完成的工作切实提高生产效率在人工智能技术加持下传统的机器将被赋予大脑进而成为广义机器人其三机器人因其具有的移动和感知等性能具备大规模应用于生产生活的条件尤其是人形机器人可以自然地适应目前人类所处的环境极有可能会成为第四次科技革命的代表性产品类似于第二次科技革命的电器或者第三次科技革命的电脑和手机211用工成本上行的大背景下机器替代人已经成为必然趋势从客观规律上来看在人口老龄化劳动力短缺用工成本上行的时代背景下机器替代人已经成为必然趋势当前人口老龄化问题严峻全球65岁及以上人口的增长速度超过年轻群体世界人口展望2019年修订版的数据显示到2050年全世界每6人中就有1人年龄在65岁16以上而这一数字在2019年为11人9到2050年在欧洲和北美每4人中就有1人年龄在65岁或以上人口老龄化所带来劳动力短缺和劳动成本上升会驱动一个国家更多地将人工智能技术应用于经济生产机器代替人在此背景下成为必然趋势图5用工成本上升就业人员平均工资水平持续增长就业人员平均工资合计元就业人员平均工资合计同比右轴12000002018100000016800000140126000001008400000062000000400200资料来源国家统计局浙商证券研究所212人工智能加持下广义机器人的应用能进一步提升生产效率人工智能加持下机器人可以替代人来完成人类不想和不能完成的工作从而提升全要素生产率在应用场景中机器人可以替代人来完成人类不想和不能完成的工作其中人类不想完成的多为负重或重复性的工作例如黑灯工厂又称智慧工厂即从原材料到最终成品所有的生产存储搬运和检测环节无需人工操作主要由智能机器人或自动httpwwwstockecomcn819请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究化设备按照软件系统的指令自行完成黑灯工厂的自动化车间较传统车间总体生产效率提升79生产运营成本降低34能源利用率提升17大大提高了生产效率有利于制造业智能化进程的加速实现人类不能完成的多为高危工作例如涉及辐射高压消防救援等危险场景的工作智能消防救援机器人接到指令后可以进入火场内部代替消防战士完成危险环境下的侦查作业其的激光雷达可以实时扫描周围环境接收现场声音通过相机获取现场实时画面利用红外探测生命体征将火情和被困人员位置发送给消防员整体来看机器人在替代人类完成工作的过程中不仅实现了对劳动力的代替也减少了不必要的人员伤亡从而提高生产效率213机器人因其具有的移动和感知等性能具备大规模应用于生产生活的条件机器人因其具有的移动和感知等性能具备大规模应用于生产生活的条件首先机器人具备的体力和脑力功能能够更好的移动接收信息完成和人的交互人类也无需刻意学习机器人的语言来完成人和机器之间的沟通其次机器人自由度和灵活度更高比其他形态能够更好的适应人类所处的环境从而顺利实施工作这是由于当前生产生活中所有场景是根据人类的身体特征来设计的无需改变场景就可以使机器人在现有场景中完成相应的工作再次机器人可以根据视听触等功能自主完成工作形成工作循环因此能够完成接收信息实施工作及自主工作的工作闭环的最佳形态是人形机器人此外机器人衍生出的数字孪生可以反哺人工智能促使技术更新迭代数字孪生是通过对物理世界的所有要素数字化在网络空间再造一个与之对应的虚拟世界利用数字化方式为物理对象创建虚拟模型由此来模拟其在现实环境中的行为数字孪生反哺AI大模型生成数据供以AI模型训练不同于金融等其他行业工业场景相对来说数据样本量较小AI训练相对困难在此背景下机器人衍生出的工业数字孪生可以通过仿真的方式生成大量数据帮助AI模型深度优化从而更好地使AI应用于已知工业场景图6以特斯拉Optimus为例人形机器人感知执行系统拆分资料来源2022特斯拉AIDay浙商证券人形机器人聚焦具身智能产业化提速httpwwwstockecomcn919请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究22机器人具有广义机器人和狭义机器人两层含义据国际标准化组织ISO机器人是具有一定程度的自主能力可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执行机构广义机器人一般指自动化控制机器即有体力或脑力能力拥有代替人的部分功能狭义机器人指一种拥有人形外观具备人类特征以代替或辅助人类工作的机器人产品在人工智能科技革命的进程中广义机器人和狭义机器人均将得到极大发展和推广221广义机器人将在生产生活领域广泛应用广义机器人一般指自动化控制机器即有体力或脑力能力拥有代替人的部分功能在分类上中国电子学会将机器人划分为工业机器人服务机器人和特种机器人三类其中工业机器人在汽车电子金属制品塑料及化工产品等行业已经得到了广泛的应用一般用于制造业生产环境比如机床机器人搬运机器人焊接机器人等而服务机器人应用场景和服务模式正不断拓展推动市场规模逆势增长服务机器人一般用于生活等非制造业环境例如家用清洁机器人餐饮服务机器人医疗服务机器人等现阶段考虑到我国在应对自然灾害和公共安全事件中对特种机器人有着相对突出的需求中国电子学会发布的中国机器人产业发展报告2022年预计2022年全球机器人市场规模将达到513亿美元2017至2022年的年均增长率达到14其中工业机器人市场规模将达到195亿美元服务机器人达到217亿美元特种机器人超过100亿美元整体来看全球机器人应用场景不断拓展已经大致覆盖汽车制造电子制造等领域2021年机器人安装量创历史新高机器人产业迎来升级换代跨越发展的窗口当前新一代信息技术生物技术新能源技术新材料技术等与机器人技术加快融合机器人产业发展日新月异新技术新产品新应用层出不穷新生态加速构建为推动全球经济发展造福人类提供更好的服务2020年之后各行业使用机器人的意愿进一步提升全球机器人产业发展按下快进键机器人产业迎来升级换代跨越发展的窗口据IFR统计2021年全球机器人市场规模持续扩大工业机器人市场强劲反弹安装量创下历史新高服务机器人和特种机器人持续高速发展创新活跃有力促进全球经济的回暖表1工业机器人服务机器人特种机器人对比工业机器人服务机器人特种机器人1精度较服务机器人高1精度相对较低1精度相对较低特点2通过执行明确的程序进行重复性2形态多样模仿人类能力2形态单一处理危险任务居多工作代替人类执行危险任务焊接搬主要协助人类工作医疗餐饮酒店应用领域涵盖医疗和军事等领域运喷涂装配磨削等物流等单笔机器人双臂机器人移动机器人形机器人车型机器人无人机智能形态典型一般具有躯干头部人固定机器人家居瑞典ABB日本Fanuc日本安川电波士顿动力FestoVideoRay主要制造商科沃斯美国iRobot海康等机德国库卡等Soil等示意图资料来源ABBFanuc安川电机德国库卡科沃斯iRobot海康波士顿动力FestoVideoRaySoil公司官网浙商证券研究所整理httpwwwstockecomcn1019请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究222狭义机器人人形机器人有望成为人工智能科技革命的代表性产品狭义机器人多指同时具有体力和脑力能力的人形机器人是人工智能集成电路新材料先进制造等前沿技术系统集成的产品当前海内外人形机器人的发展均处于中早期且由于体力和脑力能力相关技术方面亟待提升成本难以快速降低暂时未得到大面积的普及运用在国际上人形机器人的技术研发以企业实验室为主根据适用的工作环境人形机器人分三大梯队其中第一梯队在体力和脑力能力方面都有较强的技术支撑以美国的波士顿动力和特斯拉为代表第二梯队是同时具备体力和脑力能力但多数应用在非野外环境的人形机器人以日韩为代表第三梯队是仅适用于平滑路面的机器人在国内人形机器人的研究设计以高校实验室为主此外也包含研究机构和高科技公司目前国内在基础器件新材料与新结构控制理论识别算法智能理论等方面已经取得重要进展各类专业机器人已经广泛应用于工业医疗农业服务等领域2023年8月17日世界机器人大会现场发布中国机器人技术与产业发展报告报告显示我国机器人产业总体发展水平稳步提升应用场景显著扩展核心零部件国产化进程不断加快协作物流特种机器人等产品优势不断增强创新型企业大量涌现我国人形机器人有望率先应用于真实场景占据市场先机图7特斯拉人形机器人从概念到原型机落地图8特斯拉机器人展示了行走挥手摇摆等动作资料来源2022特斯拉AIDay浙商证券研究所资料来源2022特斯拉AIDay浙商证券研究所相较于广义机器人狭义的人型机器人的主要应用领域是在医疗和教育领域当前人形机器人处于发展早期在技术上仍存在软件与硬件相关瓶颈暂时还不能更高效地帮助人类完成各种服务但未来在人工智能相关技术的加持下算法对机器人运动能力的控制算法与硬件的匹配度等都有望提升例如在机器人任务层语音大模型对于机器人任务描述分解代码编程的作用有望改善在实时控制层人工智能大模型有望加速仿真虚拟训练快速实现算法迭代并扩大算法多场景处理能力httpwwwstockecomcn1119请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究表2国内外代表性人形机器人进展及特点机器人ASIMOAltasWalkerGingerXR-1AmecaCyberOneOptimusGR-1Engineered厂商本田波士顿动力优必选达阀小米特斯拉傅里叶Arts国家日本美国中国中国英国中国美国中国发布时间2000年2013年2016年2019年2021年2022年2022年2023年突破了波动地可感知人类情具有自由行走采用自研FSA实现小跑单形上的自平具备抓取负载能实现人类面部高动态的运动绪视觉敏和自我组装的高性能一体化跳上下楼梯衡力位混合力能完成端茶倒表情的高度模产品特点性能能做高锐可对真实能力可以在执行器拥有以及踢足球等控制不平整水穿针引线等高仿但运动功难度运动动作世界三维虚拟不同的环境中强大且灵活的系列复杂运动地面行走等技难度复杂工作能非常有限重建自主导航运动性能术其高昂的价格很难找到成熟已实现成本可还不具备量产还不具备量产一两年内实现进展导致未进行商的市场落地场控以及稳定量可规模化量产24年底量产能力能力量产交付业化景产交付示意图资料来源本田波士顿动力优必选达阀EngineeredArts小米特斯拉和傅里叶官网浙商证券研究所整理httpwwwstockecomcn1219请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究3人工智能科技革命基础设施是什么AIGC开启人工智能新纪元罗马非一日建成人工智能行业也并非新生事物中国科学院院士谭铁牛表示1956年夏麦卡锡明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨如何用机器模拟人的智能首次提出人工智能ArtificialIntelligence简称AI这一概念标志着人工智能学科的诞生自此近70年的历程中人工智能行业不断发展初期主要在于发展理论和用于文本识别图像识别的感知式AI1960s分析式AI开始以逻辑推理数据挖掘等方式出现1970s开始出现决策性AI进行智能决策1980s后机器学习开始演进其背后的向量机神经网络决策树等算法快速发展同时在这一阶段芯片算力在硬件领域的大幅度提升也为人工智能行业发展推波助力进入2010s伴随着大数据云计算和物联网等产业快速发展人工智能行业在数据量计算量存储量和算力需求上以指数级增长量变推动质变生成式AIAIGC得以出现2023年ChatGPT的发布进一步引爆了各界对生成式AI的关注人工智能行业进入新纪元人工智能基础设施是推动行业发展的重要力量AIGC科技革命对基础设施的要求进一步提升从人工智能行业的发展历程来看理论突破固然重要但更重要的是在数据量存储量计算量算力等硬件层面的提升早期以规则导向的感知式AI和分析式AI随着硬件水平的提升和算法层面的突破实现了机器学习到深度学习的快速发展和应用人工智能行业取得长足进步2023年ChatGPT引爆了新一轮AIGC科技革命也使得我们可以对未来自主学习的超人工智能阶段一窥究竟以ChatGPT为例它需要以大量数据训练和海量存储需求为支撑在多模态和大模型基础上依赖巨大算力基础为使用者提供持续性的服务可以完成聊天写邮件编辑视频脚本写文案翻译和写代码等服务可以看到考虑AIGC的背后需要多模态认知大模型海量数据实时计算智能交互与硬件算力等支撑对科技基础设施的要求也将进一步提升早在ChatGPT问世前美欧等发达经济体早已开始布局根据中国信通院人工智能基础设施发展态势报告2021年版2021年7月美国国家科学基金会计划投资22亿美元新建11个国家人工智能研究中心覆盖人工智能和高级网络基础设施人机交互与协作等研究领域2020年2月欧盟委员会提出超过40亿欧元的数字欧洲计划来支持高性能计算和量子计算包括边缘计算和人工智能数据和云基础设施我们预计随着本轮人工智能科技革命的发展相关基础设施的发展也将加速图9数据算力和算法是推动AI技术迭代和商业化落地的关键数据算力算法数据决定应用效果算力是AI的生产力算法突破是重要亮点高精大数硬件算力核心技术突破度训据语练集料库本地化多模态认知计算投喂实时算力感知交互云计算训标数虚练注字拟孪现智能交互生实计算任务边缘计算全息立体应用场景数据算力算法三大核心要素推动AI技术迭代和商业化落地资料来源浙商证券研究所整理httpwwwstockecomcn1319请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究人工智能产业发展的关键在于数据算力和算法三大要素本轮人工智能科技革命从其技术演化和迭代到商业应用关键在于数据算法和算力三大领域的发展数据决定了生成式AI的性能泛化能力和应用效果在数据收集阶段需要从不同数据源音频视频图像等获取数据通过人工或者半自动方式对原始数据进行标注按照数据类型与需求进行数据清洗然后根据算法需要进行存储以备后续训练和测试使用一言以蔽之人工智能进行反馈响应的基础是数据投喂数据的质量决定了其表现效果和泛化能力图10数据决定了生成式AI的性能和应用效果定义通过爬虫API接口数据采购等方式从不同的数据源中获取数据例如文本图像视频音频等数据收集特点数据来源1公共数据库API接口等2企业自行收集爬虫问卷访谈等3第三方数据供应商采购4经授权的客户数据5平台模拟生成数据定义人工或半自动对原始数据进行标注包括分类语义分割图像背景物人目标检测标注边界框关键信息序数据标注列标注序列数据文本音频中类别实体关键字等特点1无监督学习无需数据标注部分简单数据机器学习平台可自动化标注2监督学习仍需标注数据3专业领域图像等复杂数据基本仍需人工标注数据清洗定义根据数据类型和需求进行缺失值处理异常值处理噪声处理重复数据处理数据格式转换等特点减少错误和不准确数据对模型的干扰提高模型准确性和可靠性定义将机器学习算法需要用到的数据保存到磁盘或内存中以便后续的训练测试和预测数据存储特点数据分为训练集约60验证集约20测试集约20需要选择合适的数据格式存储不同格式会影响读取速度空间占比等大规模数据集需要进行分割后存储资料来源浙商证券研究所整理算力是人工智能的生产力基础算力是人工智能的生产力基础是实现人工智能产业化的核心算力是通过对信息数据进行处理实现目标结果的计算能力其关联技术包括数据中心分布式计算边缘计算和高性能计算与之对应的是对不同类型芯片的需求根据IDC发布的中国人工智能计算力发展评估报告2022-20232022年我国人工智能芯片市场89是GPU芯片NPUASIC和FPGA分别占9610和04随着人工智能科技革命的发展面对数据攀升算法和模型领域的突破大脑需要尽可能快速精准地处理大量数据或执行复杂的指令这将对AI算力提出更高的需求算法突破推动通用人工智能发展ChatGPT引爆新一轮人工智能科技革命关键在于通用人工智能的出现这是多模态和大模型算法的胜利本次算法的突破体现在大模型当模型规模超过某个阈值后对于通用任务的效果显著提升也称为涌现能力人类反馈强化学习能够凭借强化学习的方式不断优化人类反馈的语言模型思维链该算法使得模型生产推理路径并在敏感话题方面避免无法回答的问题无监督学习可以在无人工标注的条件训练数据更多成本更低模型返回能力更强等方面本轮算法突破是生成式AI出现和通用人工智能发展的重要基石httpwwwstockecomcn1419请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究图112022年GPU芯片占中国人工智能芯片89份额图12人类反馈强化学习的突破推动通用人工智能发展2022年中国人工智能芯片市场规模占比人类反馈强化学习RLHF学习机制0401960阶段1阶段2阶段3收集演示数据并训练通过人工标注训练数据来训练回使用PPO强化学习法优化回报模型报模型根据RM评分结果更新预训练模型的参数随机从信息库抽取标注一批模型产出指令从用户提交的指令及提示问题中随机抽取一批新的命令专业的标注者对制由监督模型初始化定的提示给出高质PPO模型的参数量回答PPO模型生成回答标注人员根据多种89标准对许多答案从专业人员用标注数优到差进行排序用回报模型计算前据来调优一阶段训练好的模GPT-35型给出的回答得利用以上排序结果到分数来训练回报模型回报分数策略梯GPUNPUASICFPGA度可以更新PPO模型参数资料来源IDC浙商证券研究所资料来源OpenAI浙商证券研究所云计算物联网和算力支持是人工智能基础设施考虑数据算力和算法三大要素之间的关系人工智能技术迭代与演进的历程对相关基础设施的需求提升我们认为云计算物联网和算力支持是人工智能基础设施是未来推进我国人工智能行业发展的核心方向图132021年各国计算力指数及排名图142021年各国计算力发展水平涨幅各国计算力指数及排名计算力发展水平涨幅90167713514807070125560521049848284455041404086465663837593534544065464826253031422021000美中日德英法加韩澳印意巴俄南马-2国国本国国国拿国大度大西罗非来大利利斯西南非中国日本德国英国法国韩国印度巴西美国-4亚亚意大利俄罗斯加拿大-35马来西亚澳大利亚-6领跑者追赶者起步者资料来源IDC2021-2022年全球计算力指数评估报告浙商证券研究所资料来源IDC2021-2022年全球计算力指数评估报告浙商证券研究所1算力支持我国算力水平处于全球前列根据IDC浪潮信息清华全球产业院联合发布的20212022全球计算力指数评估报告我国计算力指数达到70排名全球第二仅落后于评分77的美国计算力发展水平涨幅达到135印证我国算力发展较快根据IDC发布的中国人工智能计算力发展评估报告2022-2023未来我国算力规模仍将保持高速增长预计2026年智能算力和通用算力规模将分别达到12714EFLOPS和1113EFLOPS具体来看芯片领域我国仍面临GPU的对外依赖和自研瓶颈服务器我国领跑全球未来关注绿色发展计算架构仍需进一步技术创新的支撑httpwwwstockecomcn1519请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究图15我国智能算力不断增长图16我国通用算力快速发展中国智能算力规模及预测2019-2026百亿亿次浮点运算秒EFLOPS中国通用算力规模及预测2019-2026百亿亿次浮点运算秒EFLOPS14001201271411131200100955100092288038067980056664076047460042739640400301268155220020753170020192020202120222023E2024E2025E2026E20192020202120222023E2024E2025E2026E资料来源IDC浙商证券研究所资料来源IDC浙商证券研究所2云计算云计算是一种基于互联网通过共享软硬件资源向用户提供大量计算资源和应用程序统一管理和调动的资源池以此实现资源最大化并降本增效最常见的三种云计算服务方式是软件即服务SaaS平台即服务PaaS和基础设施即服务IaaS由于人工智能技术迭代和演进产生的巨量算力需求云计算需求显著增加此外随着人工智能商业应用未来的广泛扩展云计算的需求也将进一步提升3物联网物联网是一个由相互关联的计算设备机械和数字机器物体动物或人组成的系统能够通过网络传输数据而不需要人与人或人与计算机的互动从而实现万物互联的状态全面感知可靠传递智能处理和人工干预最少是物联网独特而又重要的四大特征在万物互联的基础上与物联网的结合是实现人工智能广泛应用于生产生活的关键以人工智能农业为例通过各类温度传感器湿度传感器光传感器CO2传感器等物联网设备将农业涉及的温度湿度光照土壤养分等数据进行记录和收集依赖人工智能进行决策做出增补水分调升温度和增减光照等反馈进而服务于农业生产2021年我国发布的物联网新型基础设施建设三年行动计划2021-2023年明确提出致力于到2023年底在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施社会现代化治理产业数字化转型和民生消费升级的基础更加稳固httpwwwstockecomcn1619请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究4人工智能科技革命的原材料是半导体人工智能引领新一轮科技革命关键原材料是半导体结合人工智能三大要素数据算法和算力我们认为人工智能科技革命的关键原材料在于半导体算法的突破是建立在拥有超强计算能力的芯片基础上通过大数据投喂得以发现了大模型的涌现能力大数据的存储和调用也是建立在不断迭代的存储设备之上需要半导体产业不断技术迭代满足存储需求而算力需求提升本身就对应着芯片技术和性能的提高因此综合来看我们认为本轮由人工智能引领的新一轮科技革命关键原材料是半导体图17半导体产业链上游半导体IPEDA半导体材料和设备中游集成电路设计集成电路制造封装测试下游数据处理汽车电子消费系统厂商工业物联网计算机资料来源中国电子信息产业发展研究院浙商证券研究所整理人工智能发展需要半导体产业的全面支持半导体产业链包含上中下游上游包括四部分EDAIP核半导体材料和半导体设备中游可分为设计制造和封测三大环节包含集成电路IC传感器光电子器件和半导体分立器件四大产品下游广泛应用于消费电子汽车电子医疗通信技术人工智能物联网新能源和工业电子等领域从人工智能行业发展角度来看需要半导体产业的全面支持上游关注半导体材料的突破和半导体设备的创新中游关注后摩尔定律时代半导体设计制造和封测技术路径的提升和创新下游则在于发展人工智能并拓展人工智能应用场景推动半导体产业发展中游可以视为核心产业链包括设计制造和封测三个环节设计环节主要指根据终端客户需求设计出相应的电路图并最终输出版图供晶圆制造企业使用在设计电路中需要使用自动设计软件EDA部分设计还需要使用授权的IP核制造环节指由晶圆制造厂完成的前道工艺包括氧化扩散光刻刻蚀离子注入薄膜生长清洗与抛光金属化等七大工艺步骤在制造过程中需要使用各类半导体前道设备和半导体材料封测是封装与测试的简称封测环节是指由封测厂完成的后道工艺包括贴膜磨片贴片划片装片键合测试等在封测过程中需要使用各类封装材料和半导体后道设备我国半导体设备仍待发展半导体设备根据应用环节不同主要分为前道工艺设备晶圆制造和后道工艺设备封装测试两大类细分又可以划分出百种不同的机台占较大市场份额的主要有光刻机刻蚀机薄膜沉积设备离子注入机测试机分选机探针台等半导体设备方面比如光刻机目前高端光刻机如EUV光刻机被荷兰ASML公司垄断中低端光刻机供应商有Canon和Nikon等国产光刻机进展较慢自主研发仍有很大空间推动我国人工智能行业发展关键在于促进我国半导体行业多点开花根据SIA最新数据2021年全球半导体产业链的区域分布主要集中在南美与亚太地区其中美国市场份额占比最高约占总市场的一半韩国日本欧洲中国台湾与中国大陆的市场份额分别占到19998与7从产业链细分行业来看不同国家地区具有不同优势半导体设备与半导体设计环节这类研发密集型细分行业主要由美国韩国日本和欧洲主导半导httpwwwstockecomcn1719请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究体材料这类资源密集型以及半导体制造与封测等劳动密集型细分行业主要由中国台湾中国大陆主导关于我国人工智能行业的发展前景我们认为促进我国半导体行业多点开花较为重要一方面利用在我国具备相对优势的封测等领域积极推进发展缩小与海外半导体产品的差距另一方面在中美博弈的大背景下我国在半导体材料设备及先进制造方面距离美欧日韩等国家仍有差距我们认为在新型举国体制的支持下或持续加大对半导体科技创新的投入力度缩小相关领域差距结合日韩等国家半导体行业崛起历史在全球半导体行业相对低迷当前全球半导体销售额处于周期底部的阶段更应积极加大资本开支并积极通过收购重组等方式吸收海外先进技术设备和厂房等资源通过吸收消化和自研创新推动半导体行业加速成长缩小与领先国家的差距特别是本轮由人工智能革命引领的科技革命方兴未艾我国拥有庞大的终端市场和积极友好的政策环境半导体行业的多点开花将成为我国人工智能行业发展的重要基石图182021年全球半导体产业链地域分布格局资料来源SIA浙商证券研究所5风险提示人工智能技术发展不及预期从技术层面来看若人工智能基础设施建设不及预期可能会拖累大模型训练进度从市场层面来看若ChatGPT等技术发展不及预期人工智能相关产品渗透率未能继续提升应用场景可能会受限潜在市场规模较难充分释放半导体下游需求不及预期半导体产业下游需求主要来自手机电脑及其他消费电子产品而消费电子是典型的可选消费品其需求变动受经济景气的影响突出因此半导体产业具备明显的顺周期属性当前居民消费处于渐进修复阶段消费电子产品需求可能不足从而使得半导体下游需求不及预期httpwwwstockecomcn1819请务必阅读正文之后的免责条款部分宏观专题研究股票投资评级说明以报告日后的6个月内证券相对于沪深300指数的涨跌幅为标准定义如下1买入相对于沪深300指数表现20以上2增持相对于沪深300指数表现10203中性相对于沪深300指数表现1010之间波动4减持相对于沪深300指数表现10以下行业的投资评级以报告日后的6个月内行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅为标准定义如下1看好行业指数相对于沪深300指数表现10以上2中性行业指数相对于沪深300指数表现1010以上3看淡行业指数相对于沪深300指数表现10以下我们在此提醒您不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准我们采用的是相对评级体系表示投资的相对比重建议投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论法律声明及风险提示本报告由浙商证券股份有限公司已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格经营许可证编号为Z39833000制作本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料但浙商证券股份有限公司及其关联机构以下统称本公司对这些信息的真实性准确性及完整性不作任何保证也不保证所包含的信息和建议不发生任何变更本公司没有将变更的信息和建议向报告所有接收者进行更新的义务本报告仅供本公司的客户作参考之用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅反映报告作者的出具日的观点和判断在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估并应同时考量各自的投资目的财务状况和特定需求对依据或者使用本报告所造成的一切后果本公司及或其关联人员均不承担任何法律责任本公司的交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和或交易观点本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务本公司的资产管理公司自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策本报告版权均归本公司所有未经本公司事先书面授权任何机构或个人不得以任何形式复制发布传播本报告的全部或部分内容经授权刊载转发本报告或者摘要的应当注明本报告发布人和发布日期并提示使用本报告的风险未经授权或未按要求刊载转发本报告的应当承担相应的法律责任本公司将保留向其追究法律责任的权利浙商证券研究所上海总部地址杨高南路729号陆家嘴世纪金融广场1号楼25层北京地址北京市东城区朝阳门北大街8号富华大厦E座4层深圳地址广东省深圳市福田区广电金融中心33层上海总部邮政编码200127上海总部电话862180108518上海总部传真862180106010浙商证券研究所httpswwwstockecomcnhttpwwwstockecomcn1919请务必阅读正文之后的免责条款部分