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随着大模型参数规模的迅速增大，参数规模迈入千亿级和万亿级时代，通用大模型性能优秀，但也带来更大的硬件投入和功耗。近期Meta、微软、谷歌、苹果、英特尔等科技龙头公司均加快部署生成式AI，并探索在手机、PC 等终端的应用。高通在《混合 AI 白皮书》中提出，混合 AI 是 AI 规模化发展的必然趋势，混合 AI 是指终端和云端协同工作，在适当的场景和时间下分配 AI 计算的工作负载，模型训练在云端实现；根据模型复杂度，推理工作部分放在终端侧。能够带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势，助力实

展望 2024 年，我们认为行业整体景气度复苏、AI 大模型算力升级和半导体国产化带来的投资机会值得关注，行业景气度复苏方面看好手机和PC产业链相关公司，AI算力升级方面看好数据中心产业链和下游智慧物联、汽车等应用领域投资机会，半导体国产化方面关注半导体设备/存储的国产替代机遇。

制造强国&自主可控背景下，关注设备国产替代机会：1）政策扶植力度加码：中美贸易摩擦后供应链安全逐步被重视，同时在国家政策和资金扶持引导下，国内企业自主创新能力会进一步提升。另外，制造强国也是国家建设需要，半导体制造值得期待；2）国产核心芯片自给率不足 10%，制造环节是重要短板：国内半导体需求供给严重不平衡，高度依赖进口，国产核心芯片自给率不足 10%。相比国内半导体销售 28%的份额占比，生产制造环节（晶圆代工市场份额占比不到 10%）是制约国内集成电路产业发展的最大短板。3）国产设备

在上篇百页生成式AI报告中，我们详细介绍了生成式AI的技术发展、应用领域与未来展望。本篇报告我们着眼梳理海内外有相关布局的上市公司。1、海外：弯道超车的微软（MSFT.O）与蓄势待发的谷歌（GOOGL.O）1）微软：老牌PC软件&云业务厂商，19年来不断加深与OpenAI投资、合作，近期通过ChatGPT出圈一定程度实现弯道超车，OpenAI也有望发布GPT4；2）谷歌：搜索引擎龙头，14年即收购AI实验室Deepmind并始终保持投入，也曾诞生Alpha GO等出圈成果，23年有望测试

构建全栈自研技术壁垒，特斯拉 AI 科技公司定位充分获证。复盘特斯拉从 HW1.0 到 HW4.0 的历史，FSD 引领全球自动驾驶发展进程。伴随 Dojo 投产，特斯拉覆盖了从云到端、从芯片到算法、从硬件到软件的全栈自研技术领域，正从汽车制造商向 AI 科技公司转型。尤其是纯视觉方案引领 FSD 持续迭代，构建其他车企难以超越的软硬件技术与数据双壁垒。随着 Autotaxi 等自动驾驶的商业模式以及 FSD的规模化拓展，未来 FSD 或将成为众多汽车厂商嵌入自动驾驶技术的首选，特斯拉亦或将踏上

专注生物识别技术，多领域应用落地。公司成立于 2007 年，成立至今专注于生物识别技术，在智慧出入口管理、智慧身份核验、智慧办公三大应用场景进行产品化、商业化落地。在各应用场景中，公司均布局有智能终端产品和应用软件与平台。从收入构成来看，智慧出入口管理领域多年来占据公司收入 7 成左右份额，其中以门禁产品为主，在 2021 年占总营收的 44.3%。技术与应用场景驱动生物识别市场稳步增长。生物识别技术种类繁多，包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、声纹识别等。各种单一生物识别技术特征各异，

◼ 海康威视由传统安防行业拓展至空间更大的智能物联市场：随着人工智能、大数据、云计算等技术的发展，安防行业进入泛安防时代。泛安防将传统安防与新兴技术相结合，形成覆盖更广、终端应用更多元的行业格局。根据 IDC 的数据与预测，2019 年全球 AIoT 市场规模达到 2264亿美元，预计到 2022 年达到 4820 亿美元，2019~2022 年复合增长率为28.65%。未来十年，正是迎接智能物联黄金时代到来的十年。◼ 降本增效驱动企业数字化转型，海康威视三大事业群发展空间依旧广阔：数字化转型是

今天，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI ）和机器学习（Machine Learning, ML）技术的日益成熟，人工智能与机器学习技术早已脱离了资本炒作，正在迈向全面的商业化阶段，并与产业深度融合。正如历史上交通工具引擎的演进，车从蒸汽机车进化到内燃机车，再演进到电力机车，到今天的高铁，新引擎不断带给交通工具更快的速度、更高的效率、更好的体验，并让系统更加的安全稳定。而人工智能与机器学习技术也正在协助企业构建业务发展的“新引擎”，帮助企业获客，提升运营与生产效

软件定义汽车背景下，芯片是汽车核心技术生态循环的基石。在智能网联汽车产业大变革下，软件定义汽车理念已成为共识。传统汽车采用的分布式 E/E 架构因计算能力不足、通讯带宽不足、不便于软件升级等瓶颈，不能满足现阶段汽车发展的需求，E/E 架构升级已成为智能网联汽车发展的关键。E/E 架构升级包括硬件、软件、通信架构三大升级，硬件架构升级表现为分布式 ECU 向域控制器/中央计算平台方向发展。芯片+操作系统+应用算法+数据构建核心技术闭环，汽车芯片是软件定义汽车生态循环发展的基石。MCU 引领汽车由机

智能化自动驾驶汽车是AI（人工智能）技术落地的最大应用场景之一；智能化汽车可能成为未来万物互联的终端，成为继智能手机之后，深刻改变社会形态的产品。 拥有自动驾驶（辅助）功能的车辆将会迎来大幅度增长；自动驾驶产业链市场广阔，我们预计五年内将成长为近八百亿美元的市场：我们预计，2025年，全球自动驾驶（辅助）功能的汽车出货量（包含L1~5级）为6332万辆，其中L1为3900万辆，L2为2320万辆，L3+为60万辆；2020~2025年的CAGR为17.8%。与单车自动驾驶相关的革新性部件，其市

领先的第三方广告技术平台，行业机遇下发展不断加快。作为全球性技术平台，公司致力于推动数字时代的全球商业增长，公司核心业务 Mintegral 平台是全球领先的第三方广告技术平台，根据AppsFlyer《广告平台综合表现报告》第十四版，Mintegral 在 2021年下半年是全球全品类留存实力榜 iOS 和安卓双端的四强，成为五强中唯一的中国平台；同时列席 690 多项覆盖多品类的榜单，实现了“量与质”俱全。随着中国流量红利逐渐消失，出海成为潮流，根据亚马逊云科技，计划出海的企业中，中小企业占6

前言：在2007年初的冬天，苹果创始人史蒂夫·乔布斯发布了iPhone，不仅重新定义了手机，并且以此改变了世界，推动了移动互联网的普及，如今，在智能制造时代，特斯拉制定了机器化大生产智能汽车的游戏规则，利用AI技术和机器自动化技术重塑了传统汽车的制造模式和商业模式，定义了新能源汽车，也带来了人形机器人“Optimus”原型机，这也意味着机器人智能时代下人形机器人规模化普及的可能性。我们认为，机器人从模仿人类到超越人类，未来将突破人类生物能力边界，利用软件+平台升级实现全场景覆盖。➢ 工业机器人：