至今，我们看到 Chatbot 应用的能力 不断增强，从最初的文字问答，迅速向具有自主记忆、推理、规划和执行的 全自动能力的 AI Agent 发展。我们认为端侧智能是大模型发展的重要分支。 建议投资人沿着：1）大模型如何赋能终端，2）终端如何解决大模型普及难 点两条思路，寻找硬件的落地机会。我们看好 1）Apple Intelligence 推动苹 果用户换机，2）交互能力提升推动轻量级 AR 开始普及，3）隐私保护需求 开始普及，3）隐私保护需求 推动办公用 PC AI 化等三大机会。 具备记忆、推理、规划、执行能力的 AI Agent 可能是大模型的最终形态 大模型的应用能力最初功能仅限于文字问答，此后逐渐引入图像理解、文生 图功能，并通过 GPT Store 拓展功能，形成了 AI Agent 雏形，近期 GPT-4o 则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据 Similarweb，24 年 5 月 ChatGPT ChatGPT 的 PC+移动端独立访客数达到 3 亿，在全球所有网站中排名第 22。 我们认为大模型的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，最终形态是 AI Agent，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。 观点#1：Apple Intelligence 推动苹果用户换机，利好产业链业绩增长 6/11, 苹果 WWDC 2024 大会推出由苹果自研的端侧大模型、云端大模型、 以及 OpenAI

成本低廉的优势，吸引了大量国际订单，成为全球成衣制造的重要力量。 中国服饰时尚产业的崛起是政策、消费、科技、供应链及文化等多重因素协同作用的结果。未来，产业需继续强化设计创新、 品牌溢价和可持续能力，以应对国际竞争与产业升级挑战。中国服饰时尚产业发展的驱动因素可以从多个维度综合分析： 1)政策支持与战略规划 政策利好行业发展。作为国民经济的基础消费产业，服装行业在我国国民经济和社会发展中具有重要地位，国家相继出 直播 电商）快速发展，为国货品牌提供弯道超车的机会。 4)成熟供应链与产业基础 纺织业具备原材料优势和完整产业链。尽管劳动力成本上升，但技术升级与自动化缓解了部分压力。 5)品牌国际化与设计能力提升 中国品牌的全球影响力不断扩大，如周大福、波司登等品牌入选全球价值榜单，设计师走向国际舞台，推动“中国设计” 替代“中国制造”。政策与企业协同发展，政策提出培育3-5个国际品牌目标，企业通过并购、海外布局加速全球化发展进程。 金和市场基础。传统服饰美学与现代设计 融合，丝绸、植物染色等技术通过国际交流提升文化吸引力。 综上所述，中国服饰时尚产业的崛起是多方面因素共同作用的结果，未来需继续强化设计创新、品牌溢价和可持续能力， 以应对国际竞争与产业升级的挑战。 图：运动时尚服饰市场规模预计至2027E达1101亿元 （资料来源：开源证券《中高端男装领军者，多品牌运营打开成长空间》） 1)运动时尚服饰：2022年市场规模为751

务粘性增加回款。 一键看板 -- 数字业绩展 示 传统知识库 数据结构化 信息以预定义的格式存储（如 FAQ 、产品手册），依赖 关键词匹配。 响应不灵活 需预设标准化流程和文案，灵活性差处理能力僵化，难 以应对复杂问题 静态知识体系 更新缓慢，依赖人工，无法自动根据外部变化同步更新 查询效率有限 仅支持简单关键词搜索，对模糊或长尾问题无法精准匹 配，无法挖掘客户隐含需求或主动推荐解决方案 巢 考勤系统 + 班组管理小程序 + WFM 系统 人员履历 合规档案 质量档案 效能档案 软件使用 法规遵守 职业素养 基本信息 工作效率 就业经历 工作能力 学习经历 兴趣爱好 团队协作 工作态度 特长优势 人员招募中心 面试记录 成长轨迹 搭建一线坐席数字化档案 业务 平台 数据 平台 旅程 员工 承接 数据智能应用 人才画像 回巢营销 人岗匹配 岗位分配 做培训 提建议 工具箱 主要目的 u 提升员工能力 ：通过分级资质认证和阶段性培训 ， 可以针对员工进行专项分类培训。 u 激励员工积极性 ：通过绩效评估和资质认证升降级 ，激发员工工作积极性和主动性。 u 优化人力资源配置： 帮助项目更准确地了解员工能力 ，科学进行人力资源配置管理。 u 建立良好的企业文化 ：建立公平、 公正、 竞争与合作并存的文化

李开复定义 AI 2.0 时代的 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 04 0.94 1.35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 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 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 .............................. 5 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 ...................... ................................................ 10 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 5 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等 比例提升 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI

ChatGPT 爆火，其能力已接近人类水平。GPT 升级至四代，模型能力 高速提升。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣了多模态大模型 GPT- 4，ChatGPT4 将输入内容扩展到 2.5 万字内的文字和图像，较 ChatGPT 能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT- 3.5 基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在 ..................................................................... 5 1.2. AIGC 发展改革生产力，已具备多领域应用能力 ................................................................... 6 1.3. AI 向实际场景落地，边缘算力重要性加速凸显 ......................................................................... 16 图 34： Infinix 推出多语言对话能力 AI 向导 ................................................................................. 16 图 35： 2019-2025

题，促进城市高 质量发展。 本文针对当前停车服务面临的问题和挑战，分析总结了智慧停车的未来发展趋 势，并面向更高智能化的智慧停车应用场景，梳理了智慧停车基础设施需要具备的关 键技术能力和运营管理能力、以及相应的标准体系建议，希望联合产业链上下游对停 车场智慧化发展趋势做出研判，合作创新，并结合产业实践，共同完善标准体系和法 规认证体系，推进智慧停车商业化进程，为居民提供更加高效、便捷的出行体验。 据、物联网、第五代移动通信(5G)、“互联网+”等新技 术新模式，开发移动终端智能化停车服务应用 2020年以来，地方省市将发展智慧 停车纳入“十四五”发展目标。 北京将推动实施停车设施短板、智能交通能力建设等工 程，保持城市道路、停车设施等交通基础设施领域较高 强度的投资；上海市提出促进停车产业化与智慧停车融 合发展，推动停车设施新技术试点应用；广东省将推进 智能停车引导、智慧立体停车等智慧治堵措施广泛应用。 的感知能力和计算能力要求较 高，单车成本相应增加；在停车场不标准、反光等复杂环境下功能使用受限，功能可 靠性低；无法解决障碍物遮挡、全局调度等问题。 （2）场侧智能方案 以场为主导的自动代客泊车方案基于停车场侧安装的摄像头或激光雷达等传感 器，场侧通过环境感知技术观测车辆及障碍物，为车辆提供定位，以及障碍物位置。 相较于车端传感器，可以更好地监测盲区。此外，场侧还具备决策能力，通过发送行

采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 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 年 1 月， DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下， 极大提 升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 正式版。同时 DeepSeek 开源 R1 推理模型，允许所有人在遵循 MIT License 的情况 下，蒸馏 R1 训练其他模型。 DeepSeek-R1 正式发布，并同步开源模型权重，性能对齐 OpenAI-o1 正式版。 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在 仅有极少 标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 正式版。 l DeepSeek-R1 遵循 MIT License ，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型；同时上线 API

好的指导 能力和对城市运营和发展的管控能力。 在操作层面上，城市由关系到城市主要功能的不同类型的网络、基础设施和环境六个核心系统 组成：组织（人）、业务/政务、交通、通讯、水和能源。城市的组织系统包括公共安全、健康和教育， 这些是能否给市民提供一个高质量的生活的重心；城市的业务/政务系统代表着业务所面临的 政策和管制环境；城市通过交通系统提供给组织和业务/政务相互移动的能力；并通过通讯系统 活质量；当前的能源管理 监控系统常常不能提供稳定的检测并且管控效能低下，在安全和效率方面都需要改进。 当城市面临这些实质性的挑战时，可以见得当前的模式不再是可行的方式。城市必须使用新 的措施和能力使城市管理变得更加智能。城市必须使用新的科技去改善他们的核心系统， 从而最大限度地优化和利用有限的能源。 Source: IBM Institute for Business Value analysis analysis of United Nations data. 图1 1990~2050年（预期），居住在城市人口的百分比 智慧的地球从城市发生 03 一个更智慧的城市所展现的是一种可持续发展的能力。新科技为一个城市核心系统的设施、 连接和智能提供了更广阔的应用范围。纵观世界，主要的城市正在逐步建立一个更智能的 系统，例如Galway’s SmartBay先进的水资源管理系统，Songdo的宽带城市计划和新加坡的

进一步提升园区内部的政务管理能力, 增强园区在推 动企 业创新上的服务能力，提升管委会对入驻企业的综合管理能力; 二是 间接为园区内的企业服务, 通过综合经济园区的优良创新环境, 为企 业做宣传推广,消除企业发展的后顾之忧, 并提供更高层次的管理决 策支撑，智慧园区的重点在于 "智慧" ，其一, 它在现实的园区环境 之外, 还通过网络上虚拟园区等技术手段, 加强园区内部的互动沟通 和管理能力, 在更加广阔的范围内提高园区的知名度 政府, 园区企业等各个方面的资源整合能力,把园区内各方的专长资 源加以 整合推广为该园区打造一个整体的强势品牌,智慧园区的核心 在于盘活园区内各方角色的资源, 而非简单的园区管理方单方面投入, 为此, "智慧园区" 的解决方案始终关注着园区管委会各职能部门与 园区内的众多企业之间的关系,尤其关注通过技术手段加强各方之间 信息的互通性和人员的协作能力。 4 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 七、经济与社会效益 （一）经济效益 1、可为实现园区整体效益最大化提供有力的信息技术支持，快 速对突发事件进行应急响应，减少应急响应时间，提升事故处置效 率。此外，通过采用信息化技术提高应急管理、应急指挥能力和水 5 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 平，保障了职工和广大人民群众生命财产的安全，避免或减少国家 经济损失，具有重大潜在的经济效益。加强消防预案的管理、应急 资源的配置与度；最大程度上降低事故造成的损失，具有非常好的

平台 IaaS层采用分布式跨域一体化联通云 设备 资费 账单 账户 通信 能力开放 通用能力 5G运营专区 专网产品 创新产品 通用管理能力 业务使能 灵活计费 规则引擎 国际漫游 场景化能力 智能故障诊 断 eSIM运营 PSM节电 管理 智能连接能力 增值服务订阅 行业报表订购 服务运营能力 订购缴费 流量运营 跨域负载均衡 路由 高件能异步 API引警 分布式总线&批 分布式总线&批 处理引擎 物联网实时 计费引擎 网络 兼容 NB 4G（Cat.1) 5G(公专网) 物联网规则引 警 安全风险监测 安全管控 风险能力模型 泛在融合能力（卫星通讯-在建） 模式更灵活 elpful H 计费因子多 多APN分离、上下行非对称、带 宽、QoS等多因子融合计费 运营更智慧 legant E 保障更安全 eliable R 技术更先进 echnical 用等方面，提供端到端安全保障 业务更全面 ll-round A 场景覆盖广 全网络、全场景覆盖，差异化 赋能工业、车联网等30+行业 5G能力领先 率先支持切片/MEC和“视-维 -择-管-品”五大专网运营能力 依托CMP平台及网络优势，全面推进平台核心技术能力自主化，打造高中低速连接场景化产品体系，构筑 联通物联网连接生态，满足全场景差异化需求。 IOTE 2025 上海站：6 月 18-20