边缘AI行业研究报告：边缘AI硬件，引领硬件创新时代
边缘 AI 是云端算力的有效补充，也是 AI 应用落地的必要工具，长期成长空间巨大，当前已处于爆发前期。伴随 AI 应用范围扩大，整体算力需求日益增长，同时对于算力及时性、安全性等个性化需求凸显，边缘端算力增长已经成为趋势，以 PC、手机、汽车等终端作为载体的边缘算力将对硬件产业链产生新一轮革新。
PEEK及碳纤维行业专题分析：AI赋能人形机器人，PEEK及碳纤维或迎新增长极
AI 赋能人形机器人，或开启产业化元年2023 年 12 月，特斯拉发布人形机器人 OptimusGen2，相较于前代行走速度提高 30%，重量减轻 10kg；2024 年 3 月，全球首个 OpenAI 大模型加持下的机器人 Figure01 发布，可实现与人类的对话和互动；AI 大模型的快速发展，推动人形机器人技术发展持续进步。AI 赋能人形机器人，行业产业化加快。国内来看，政策持续重磅支持，行业投融资金额亦呈上升趋势。据 Markets and Markets 预测，2023 年全球人形机
人形机器人之六维力传感器行业研究：人机末端力觉来源，行业格局变化在即
六维力传感器是维度最高的力传感器，已成为高性能人形机器人的标配。根据所测力的维数不同，力传感器可被分为一到六维力传感器；根据其测量原理不同，又可以分为光电式、应变式、电容式、压电式等类型。六维力传感器是维度最高的力传感器，能给出最为全面的力觉信息、提升传感精度，并非是多个低维力传感器可替代的。在人形机器人领域，六维力传感器可提升机器人手部操作的精细化与柔性化程度以及脚部行走的稳定性，主要安装手腕、脚踝等的末端部位，已成为高性能人形机器人的标配。
技术雷达行业针对当今科技领域发展的前沿指南
技术雷达持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。在技术雷达中，我们使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而圆环则代表我们对它作出的成熟度评估。
精密减速器行业研究：机器人核心部件，有望持续受益人形机器人产业带动
减速器：传动系统关键部件，下游应用丰富。减速器可以分为通用减速器、专用减速器以及精密减速器，其中通用减速器以中小规格为主，模块化、系列化、应用较为广泛；专用减速器一般以大型、特大型为主，需要根据不同的应用场景进行专业化定制；精密减速器质量轻、易控制功率较大，主要应用于机器人、数控机床等行业。
机器人行业春季策略报告：AI赋能，人形机器人开启产业化元年
通用性是人形机器人商业化的关键, AI大模型赋能加速机器人产业化。大模型通过深度学习和强化学习，能够理解和执行复杂的任务。它们不仅能够处理视觉和语言信息，还能够理解物理世界的基本规律。这种强大的泛化能力，使得人形机器人能够在多种场景中执行任务，极大地提高了其通用性。大模型兼顾预训练和微调功能，是机器人的理想“大脑”。大模型(Foundation Models)能够实现在无标注的数据.上进行预训练，从而根据数据特征探索普适的规律，形成强大的泛化能力，后续仅需利用专用的小规模的标注数据对模型进行微调
半导体行业投资策略：AI有望推动新一轮半导体周期上行
预计2024年半导体周期有望开启复苏全球半导体销售额（三月平均）连续4个月同比正增长。行业库存：预计1H24回到正常水位，AI驱动的环节或将有补库动力。产能端：扩张趋于理性，新需求普及或加快扩产进度。价格端：以存储为代表的电子产品开始涨价，市场信心逐步建立。需求端：AIGC快速迭代，需求端创新确立方向。
立讯精密研究报告：深耕精密互联，AI赋能向前
国内精密制造龙头，布局汽车/通信把握长期成长：立讯精密是我国精密制造龙头，业务覆盖零组件、模组、系统，下游覆盖消费电子、汽车、通信等领域。看过去，公司在消费电子业务深度绑定大客户实现业绩快速增长，2012-2022十年利润复合增速超40%，2023前三季度实现归母净利润73.7亿元；看未来，重点布局汽车+通信业务，蓄力长期成长动能，2022-2025 年归母净利润复合增速有望超过 20%。
AR光学部件产业链专题报告
AR 采用 OST 方式将数据直接叠加于现实世界，交互及融合感更自然。AR眼镜的微显示屏与光学方案是当前产业链发展的关键。光学方案中，光波导为当前主流，表面浮雕光栅衍射光波导依靠微纳制造，我们认为光栅设计/光栅母版加工/纳米压印三大技术决定波导性能，关注纳米压印设备精度及效率提升。显示方案中，Micro LED 具有低功耗、高亮度等优势适配光波导方案，有望成为 AR 眼镜微显示器的最优选择。Micro LED 当前需克服巨量转移和全彩显示两大难题，后续关注激光巨量转移设备在 Micro LED
人形机器人专题报告：MEMS IMU或为人形机器人实现两足运动平衡的最佳方案
IMU 是辅助人形机器人实现双足运动最为可行的解决方案。惯性传感器是人形机器人本体感觉传感器的重要组成部分，也是辅助人形机器人修正预定步行模式的重要方案，对于防止人形机器人跌倒以及产生动态稳定的步行运动有重要意义。相较于光学/机器视觉进行动作捕捉、被动外骨骼和手动引导等技术路线，惯性测量单元（IMU）能够有效规避障碍物遮挡问题和复杂运动的执行问题，是辅助人形机器人实现双足运动的解决方案中可行性最高的。
中科创达研究报告：全球领先智能操作系统提供商迎终端AI机遇
中科创达作为全球领先的智能操作系统产品和技术提供商，坚定扮演"技术基座提供商"角色。通过"收购+自研"的发展策略，公司背靠高通，已在行业中建立了难以复制的生态卡位优势。凭借全栈操作系统技术，中科创达专注于智能软件业务，积极推动智能汽车和智能互联网的发展，以迎接智能化浪潮。此外，公司成立晓悟智能，提升机器人业务战略地位，加速在机器人业务领域的布局，有望为未来增长创造新的空间。
人工智能行业专题研究：如何实现AGI，大模型现状及发展路径展望
目前大模型能力仍处于 Emerging AGI 水平，就模型成熟度而言，语言大模型>多模态大模型>具身智能大模型。根据DeepMind 的定义，AGI 应能够广泛学习、执行复杂多步骤的任务。模型的 AGI 水平可分为 Level-0 至 Level-5 共 6个等级，现阶段大模型在处理任务的广泛性上还有很大提升空间，即使是国际顶尖的大模型也仍处于 Level-1 Emerging AGI 阶段。不同类型大模型成熟度差异较大，目前大语言模型能力相对完善，落地应用场景丰富，底层技术路线较