Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 性。根据 IDC 数据，1Q23 全球手机销量中主处理器频率超过 2.8GHz 的占比 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 大模 型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 AI 模型系统，构建“贾维斯” ........... 18 图35： 2019 年美国语音助理市场份额 ........................................................19 图36： 全球智能音箱市场下滑 .............................................................. 19 图37： 语音交互过程示意图 .... 不仅害怕数据失去独占优势，还担心 GPT4 通过推理洞悉尚未发现的业 务。我们认为，出于数据资源所有权分配以及数据安全的担心将推动终端部署大 模型的需求。 图30：Plugin 插件界面 资料来源：36 氪，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 18 各家大厂对终端运行大模型的尝试频频，2023 年 5 月 11 日，Google 在其第 15

ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24 年 7 月，全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位，占比 44% ；中国位居第二位，占比 36%) ，模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时， AI 模型向多模态全方位转变， AI 应用百花齐放，企业主动拥抱 AI 应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 ，代表性模型包括 OpenAI 的 GPT 、 Anthrop ic 的 Claude 、 Meta 的 Llama 、 Goog le 的 Gemini 等；中国 AI 大模型 数量位居第二位，占比 36% ，代表 性模型包括阿里的通义千问、腾讯的混元大模型、百度 的文心一言、月之暗面的 Kimi 、字节 跳动的豆包等。 l 模型参数规模呈现指数级增长，模型性能持续提升。近年来新推出的大语言模型所使用 H100 的 30 倍。 GB200 NVL72 是一套多节点液冷机架级扩展系统，适用于高度计算密集型的工作负载，它将 36 个 Grace Blackwell 超级芯片组合 在一起，其中包含通过第五代 NVLink 相互连接的 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU 。 DGX SuperPOD 由 8 个或以上的 DGX GB200 NVL72 系统构建而成，

................... 17 图 35 ：全球近视眼镜、太阳眼镜销售量 ................................................. 17 图 36 ：Curio 推出内置 OpenAI 模型的棉花玩偶 .......................................... 18 图 37 ：Curio 玩偶的电子模块 ..... 双向高清通话、AI 声境恒听 等功能，起售价为 1,399 元。2024 年 5 月，科大讯飞推出面向会议场景的 iFLYBUDS Pro2 真无线耳机，单次续航 9 小时，搭配充电盒续航时间 36 小时，搭载 viaim AI 会议助理， 能够智能分析耳机实时转写的内容，提取关键信息、生成会议摘要及待办事项，此外亦 具备录音转文字、多种语言及方言实时同传翻译的功能，首发价为 1,399 元。 399 搭载 viaim AI 会议助理，智能分析耳机实时转写的内容，提取关 键信息、生成会议摘要及待办事项，具备录音转文字、多种语言 及方言实时同传翻译的功能。单次续航 9 小时，搭配充电仓达 36 小时 SoundAI FairyClip C1 2024 年 7 月 199 接入 AzeroGPT 壹元大模型，支持实时转写、文件转写、多语翻译、 智能摘要等功能。续航时间 7 小时，搭配充电仓可达

人形机器人核心零部件生命周期 大模型发展进程 1.2.2 零部件接近成熟，大模型助力智能 10 资料来源：中国社科院工业经济研究所，Research Nester，Ameca官网，IFR，21财经，36氪，凤凰网，华西证券研究所  随着人口老龄化的加剧和社会对智能化生产、服务的需求增长，在养老陪护、医疗辅助、公共安全、智能制造等领域，人形机器人的市场需求迅速增长。 从下游应用看，人形机器人兼具 并采取相应的措施，保障实验室的安全。 • 安全隐患排查：通过数据记录和回放,有助于事后工作安全分析和隐患排查。 1.4 巨头布局构建生态 15 资料来源：相关公司官网，华尔街见闻，财联社，美股研究社，36氪，新浪财经，SemiAnalysis，华西证券研究所  英伟达的商业愿景是成为AI平台类公司，任何与AI加速相关的领域都会使用英伟达的硬件和软件。为了实现这一目标，机器人、自动驾驶等边缘 计算 间 约20%。 03 代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 21 资料来源：华西证券研究所 3.1.1 特斯拉Optimus引燃行业热潮 22 资料来源：机器之心，来觅数据，新浪财经，华尔街见闻，36氪，The Humanoid Hub，华西证券研究所 特斯拉Optimus Gen 2的技术改进 特斯拉Optimus最新训练成果  采用了完全由特斯拉自主设计和制造的致动器和传感器，包括14个线性执行

目 录 03 2 保险、年金保险、健康保险、意外伤害保险等保险业务及其再保险业务。公司总部设在北京 ，机构网点布局完善， 在全国 31 个省、 自治区、直辖市和 5 个计划单列市设立 36 个省级分公司。 下拥有人保财险、人保寿险、人保资产、人保健康、 中诚信托、人保养老、人保投控、人保资本、人保再保、人 保 科技、人保香港等 11 家子公司及成员公司 ，业务范围覆盖财产险、人身险、再保险、资产管理、保险科技等 保宝—智能陪练 （五） 智能陪练： 智能化培训与学习训辅产品 ，构建智能训辅、 情感分析、 智能评分、 智能建课等一系列特色功能 ，提供多端 适 • 智能陪练系统 2024 年已覆盖寿险全国 36 家分公司 ，累计登录数十 万人、累计登录人次近百万人次 ，累计学习时长数万小时 • 大模型应用：提供智能建课功能 ，对文档进行深度理解 ，提取文 本、表格和图像等信息 交易模式 客户身份识别 可疑交易检测 回溯分析 AI 检测 全量 涉及保费 （三道防线案件） 涉及分公司 36 家 DeepSeek 上线后效果 身份特征 行为特征 亿 级 ii 审计岗 确认 反洗钱岗 排查 AI 模 型 检测 AI 模型分 析

AI AI AI 35 1.4.3 AI AI AI AI AI AI 1 AI • AI • AI 1 • • ◼ AI AI ABeam LLM AI 36 2 • 2 AI • AI • AI ◼ AI [1]. https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/waton-securities/ https://www.keguanjp.com/kgjp_zhengc/kgjp_zhengc/pt20240717000003.html 2024-07-17 [2]. https://www.36kr.com/p/2756839344716545 2024-05-06 [3]. AIGC https://news.qq.com/rain/a/20240715A00V2900 2024-07-15

0年间，⼤多数数字化企业的证据 表明 5 ⼈⼯智能机器⼈的崛起- humanoid正在追踪你 [1] https://www.ft.com/content/4329a987-9256-3059-b36f-1aba9338b800 © 2024 花旗集团 9 Citi GPS：全球展望与解决⽅案 2024 年 12 ⽉ 市场份额的竞争已成为取胜即拥有⼤部分份额的经济形势。如果这种情况发⽣在⼈⼯智 我们估计到2035年，全球总单位数量将达到1400万（年复合增⻓率：23%），然后进⼀步增 ⻓到2050年的2450万（年复合增⻓率：3%）。整体渗透率将在2023年⾄2035年之间从3%增 加到28%，然后到2050年达到36%。 © 2024 花旗集团 29 花旗GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 交通运输 ⾃动驾驶汽⻋（AV） 我们可以就⾃动驾驶汽⻋撰写⼀份花旗GPS报告，事实上，花旗在过去⼗年中已经发表了四 202235，导致许多死亡。⾃动驾驶汽⻋被设计得⽐⼈类更好地遵守交通规则。 更新的规则，⽐如速度限制，也可以同时传输给⾃动驾驶⻋队。 3. 省钱 - 美国国家公路交通安全管理局估计交通事故的年度社会成本⾼达数千亿美 元36。⽆⼈驾驶出租⻋承诺节省成本，因为没有⼈类司机，以及相对于贬值的 停放资产⽽⾔降低了所有权成本。⾃动驾驶汽⻋还降低了停⻋费⽤，并且随着 时间的推移可能会降低保险费。 4. 节省时间 - 美国⼈平均

量化整改要求（如“3 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”）） （35）整改效果评估是否滞后？（如一年后才复查问题是否解决，需要建 立 90 天闭环跟踪机制，通过系统日志自动验证措施执行情况） （36）审计报告是否缺乏风险预警？（如仅描述已发现问题未提示潜在风 险， 需要增加“风险前瞻”章节，基于历史数据预测未来 3 个月高风险领域） （37）知识库更新是否及时？（如未将典型案例纳入内部培训教材，需要 押品 估值 调整记录） 11、内部控制体系 13 （35）三道防线职责是否存在交叉或空白，风险管理部门是否独立于业务 条 线？（分析部门职责说明书，测试重大风险事项报告路径） 13 （36）重要岗位强制休假制度是否落实，交接期间业务连续性是否受影 响？ （统计强制休假执行率，抽查交接记录完整性） （二）大数据审计场景应用问题 1 、通过图计算技术分析客户资金交易网络，能否识别出多层嵌套账户、 零逃避授权 或 系统自动越权处理？（调取交易流水与授权记录比对） （35）模型风险管理是否覆盖开发、验证与监控全生命周期，是否定期评 估 模型假设失效风险？（审查模型验证报告与迭代记录） （36）押品估值是否由独立部门复核，是否对抵押物产权瑕疵或价值波动 设 置风险预警阈值？（抽查押品评估报告与重估频率） （37）线上业务身份认证是否多因素验证，是否建立反欺诈系统识别异常 登 录或交

参考文献...................................................................................................36 算力城域网白皮书（2025 版） 1 一、引言 数字经济已经成为全球经济发展的强大引擎，世界各国都在积极 推进数字化经济新质生产力的建设。算力作为数字经济时代的核心生 产力，正在加速数字经济和实体经济的深度融合。以 队列对 TB TeraByte 太字节（字节） TTFT Time To First Token 首 token 时间 TPOT Time Per Output Token 每 token 时间 36 参考文献 [1] 以网补算，构筑智算时代新底座[EB/OL](2024-5-50)[2024-8-1]. ht tps://xueqiu.com [2] Gemini Team, Google

初创型企业和互联网头部企业。其中 大型药企包括传统药企及CRO企业。根据Deep Pharma Intelligence数据，截至2022Q1，全球参与AI药物研发 的大型药企超过56家，其中包括超36家传统药企和20家CRO企业；相关互联网头部企业超31家，AI制药初创型企 业超过495家。 1) 逐渐完善的行业拼图 2) AI在多疾病领域广泛应用 3) AI可参与药物开发过程多个阶段 即大型药企、AI制药初创型企业和互联网头部企业，其中大型药企包括传统药企及CRO企业。根据Deep Pharma Intelligence数 据，截至2022Q1，全球参与AI药物研发的大型药企超过56家，其中包括超36家传统药企和20家CRO企业；相关互联网头部企业 超31家，AI制药初创型企业超过495家。 当前国内外AI制药行业的主要玩家主要有三类 AI制药行业主要玩家 资料来源：头豹研究院，西南证券整理 《Artificial intelligence to deep learning: machine intelligence approach for drug discovery》，西南证券整理 36  药物剂量和给药效果的识别：多年来，确定以最小毒副作用达到预期效果的药物最佳剂量一直是一个挑战。随着AI出现，研究 人员正在借助ML和DL算法来确定合适的药物剂量。Shen等人开发了基于AI