5、试验验证和产线优化：仅在部分龙头企业开展探索 ...... 13 （二）应用行业：重点用于汽车、电子、金属三大行业 ..... 14 1、汽车：关注精细生产、高效物流和外观检测 ............ 15 2、半导体：重点在质量管理和柔性操作 .................. 18 3、钢铁：聚焦质量管理和安全管理 ...................... 20 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 5、艾吉威全球首台 AI 语音交互 AGV 小千斤 ............... 26 （二）行业应用案例 ................................... 28 1、捷螺在半导体关灯工厂中的应用 ...................... 28 2、珞石机器人在消费电子行业的应用 .................... 29 3、追觅配送机器人在装备制造行业的应用 IFR 发布的《2024 世界机器人报告》， 2023 年，全球工业机器人使用量最大的行业分别为汽车、电子/电气 和金属与机械。本报告收集的 88 个国内外“机器人+人工智能”应用 案例中，汽车、半导体和钢铁三大行业案例占比达 68.1%，占据绝对 优势（图 4），各行业应用场景分布见下图（图 5）。 图 4 88 个“机器人+人工智能”案例行业分布图 15 图 5 各行业“机器人+人工智能”应用场景分布

2.62 万人。 截至 2023 年 4 月 30 日，公司市值为 6854.00 亿美元。 资料来源： Omdia ，国信证券经济研究所整理 l 据 Omdia 数据，在 2022 年全球半导体收入前十公司中， 英伟 达排名第八，市场份额约 3.5% 。 l 公司在全球独立 GPU 市场及数据中心市场加速芯片中处于 领 先地位。据 Jon Peddie Research （ JPR 10 联发科 185.2 3.1% 6.1% 中国台湾省 英伟达是人工智能计算领域领导者，独立 GPU 出货量位居市场第 一 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 表： 2022 年全球半导体收入前十公司 图：全球 PC GPU 市场出货量占比 图：全球独立 GPU 市场出货量占比 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 年，由于游戏及数据中心等领域业务需求的快速增长大幅提升公司业绩，公司股价呈现大幅增长，由 2020 年初的 58.61 美元快速 上涨 至 2021 年 11 月末的 326.36 美元。而后一段时间内，由于全球半导体产业需求衰退、库存压力等因素影响下，公司股价出现大幅度回调。 l2022 年 9 月至今，受 AI 驱动下针对芯片算力需求提升，公司股价呈现大幅度反弹，由 2022 年 9 月末的 121.34 美元上涨至

lishuying@guosen.com.cn 市场走势 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《电子行业周报-AI+开启半导体新周期》 ——2023-05-29 《复盘英伟达的 AI 发展之路》 ——2023-05-29 《电子行业周报-半导体周期拐点临近，国产化进程提速》 —— 2023-05-24 《电子行业周报-景气拐点将至，以时间换空间》 —— 2023-05-15 《电 OpenAI 首次推 出 ChatGPT 移动端应用，各家大厂正式进入 AI 模型移动端创新、竞争时期。 智能音箱、全屋智能中控屏、手机、MR 等均有望成为这一时代的交互入口。 产业链相关公司：半导体：晶晨股份、瑞芯微、全志科技、北京君正、兆易 创新；消费电子：传音控股、歌尔股份、福立旺、闻泰科技、创维数字。 风险提示：AI 技术发展不及预期；边缘端芯片发展不及预期。 重点公司盈利预测及投资评级

形机器人、人工智能等领域原创性研发，并给予补 助。 2023.04 《山东省制造业创新能力提升三年行动计划 (2023-2025》 研究制定山东省未来产业高质量发展行动计划，加 快布局人形机器人、元宇宙、量子科技、未来网络、 碳基半导体等前沿领域。 国际政策 9 资料来源：达闼公司官网，觅途咨询，华尔街见闻，biocomm，华西证券研究所  硬件方面，人形机器人所需的大部分核心零部件已处于发展期，部分接近成熟期（如动力电池 机等设备制造行业有广泛应用 PC-Based 系统通用性强、可拓展性强，能满足复杂运动的 算法要求、抗干扰能力强，可根据需求，在 Windows等平台下自行开发应用软件 主要应用于电子、半导体、工业 机器人、包装等领域 4.1.2 第三方厂商有望主导人形机器人控制器市场 33 资料来源：Fact.MR，MIR，未来智库，华西证券研究所 • 根据Fact.MR数据，2023年全球机 并已批量出货。又推出X5000推理 卡（类似于H100 GPU），可用于机器人大模型运算，已适配多种百亿参数大模型（如SAMCV和Llama2）。二者均采用自主可控的国产工艺，可在 美国加大对中国半导体的出口限制时提供替代方案。据Precedence Search统计，未来10年边缘AI市场规模复合年均增长率超过20%；据Omedia统 计，英伟达H100 GPU对中国前4大客户的销量总计达12.

不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 8 / 28 智能终端接入人工智能大模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感知、 存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。作为人工智能算力主要供应商的 英伟达，对人工智能下一个浪潮就提出了“具身智能”预测，即通过将智能算法与物理 行 交互和解决问题的能力，打开了 AI 与机器进一步融合的想象空间。另外，近期 Open AI 扩大开源插件数量，有望快速开启 GPT 在垂直领域的大模型应用。 从 AI 产业链视角来看，半导体与通信行业是底层基础，电子硬件是终端载体，传 媒与计算机侧重于落地应用。基础设施层核心的 AI 芯片产业是高技术壁垒行业，目前 主要由英伟达垄断，我国与海外市场差距较为明显，短板突出且需要时间成本投入；算

中科长光精拓智能装备（苏州）有限公司，是一家专注于半导体集成电路先进封装测试高端装备研发制造和销售的高科 技企业，凭借多年深耕高端半导体集成电路技术领域，积累和掌握芯片级封装测试装备技术、工艺和市场，致力于打破 欧美企业行业与技术垄断，实现国产替代和技术自主可控。iDB-RT 设备是单道高速转塔式芯片封测机，采用高速转塔机构， 设备集成了在半导体芯片封测技术的积累，最高 UPH 每小时可超过 30000 30000 以上，可以处理 0.2*0.2mm 芯片。 全球领先的半导体集成电路先进制程装备服务商 物联网芯片电子标签封测生产线 iDB-RT 技术规格 iDB-RT 晶圆尺寸 8 寸、12 寸 芯片尺寸 0.2mm * 0.2mm ~ 1.3mm * 1.3mm 芯片厚度 0.05mm ~ 0.15mm 天线基材类型 PET/ 纸 天线规格 单排天线 , 幅宽 :35mm~180mm �����������������������������������������������109 深圳市先施科技股份有限公司��������������������������� 111 平头哥半导体有限公司��������������������������������� 115 PART 08 中国 5G-A 蜂窝无源物联网产业介绍 ·············· 117 8.1

能源供应以及能效成本问题是最关键的挑战。 这些挑战促使计算底层技术转向高能效的计算 范式革命。传统的冯 • 诺依曼架构面临着存算分 离导致的能效瓶颈。在摩尔定律放缓的背景下， 单纯依赖硅基半导体提升算力已难以满足指数 级的增长需求，同时成本上也很难满足要求。 计算技术的演进与革命 从 2025 年 迈 向 2035 年 的 十 年 间， 计 算 领域将迎来历史性变革——技术演进路径将从 大核心层面，协同实现颠覆性技术创新，重塑 “后摩尔时代”的算力生态。 （a）材料器件：从“硅基主导”到“多元融合” 在底层材料器件层面，以硅基半导体为核 心的技术体系将不再单一，而是朝着“多元材 料协同”的方向升级。一方面，宽带隙半导体、 氧化物半导体等新型材料将深度融入器件设计， 凭借其在耐高温、高击穿场强等方面的优势， 成为新型功率器件、存储器件的关键支撑；另 一方面，2D（二维）、1D（一维）乃至 维）低维材料将突破传统硅基材料的物理极限， 凭借量子尺寸效应、高载流子迁移率等特性， 为高性能逻辑器件的研发提供全新路径，从根本 上解决传统硅基器件“尺寸逼近极限”的瓶颈。 （b）工程工艺：从“制程依赖”到“多维创新” 当半导体工艺进入亚纳米时代，制程发展 路径将通过 CFET 与 M3D 这两种技术，不断 突破物理极限。同时算力密度的提升将告别对 摩尔定律延长线 非•冯诺依曼架构 新型计算兴起 2035 2025

年，原日立公司总工程师牧本次生提出牧本摆动，揭露半导体 产品发展历程总是在“标准化”与“定制化”之间交替摆动，大概每十年波动一次。牧本摆动背后是性能、功耗和开发效率 之间 的平衡，当算法发展达到平台期，无法通过进一步创新来推动发展时，就需要依赖于扩大规模来维持进步，这时转向 ASIC 的开发就变得至关重要。然而十年后，当规模扩张遭遇限制，又会重新聚焦于算法的创新，同时伴随半导体制造技术的 进步，一

重点布局全人形机器人；在应用场景上，分类施策场景牵引，“小应用， 大推广”。在重点行业和业务场景的选择上，遵循“循序渐进、由易到 难”的原则。首先，在重点行业方面，从汽车制造业导入，逐渐渗透到 半导体制造和医药等行业。制造业流程化的特点使得人形机器人技术落 地应用方面占据先发优势。工业人形机器人能够有效提升工厂生产任务 的灵活性与适应性。其次，在重点场景方面，前期规模化落地重点关注 制造行

验室有权追究侵权者的相关法律责任。 编写说明 主要编写单位： 紫金山实验室 江苏省未来网络创新研究院 北京邮电大学 主要编写人员： 张浩、李媛、张晨、黄韬、刘韵洁 I 前 言 从量子这个概念的提出，到以半导体技术为基础的第一次量子革 命，孕育出了现代计算机文明，给人们的社会生活带来了巨大的变化。 其中极具代表性的应用场景之一就是计算机通信和互联网，其使得人 与人之间的交流变得非常方便。近几十年来，以操控量子态为基础的 物体的运动状态。此时经典力学中的 F  ma 这个公式已经无法使用， 需要用薛定谔方程   H t i     来计算物体的波函数  。其实基于量 子力学的技术和产品早已被我们使用，比如电脑和手机中的半导体， 其中的原理就用到了量子力学能带理论。 1.1.2 量子态及其演化 上面说到了微观世界粒子的运动规律需要用量子力学所描述。而 在量子力学中，一个粒子的状态，也就是量子态，用波函数描述。在