其他流动资产 30,297 36,252 38,976 48,735 速动比率 0.60 0.59 0.62 0.60 流动资产合计 42,309 44,642 55,256 60,484 现金比率 0.26 0.14 0.27 0.15 长期股权投资 1,778 2,152 2,528 2,903 资产负债率 80.8% 79 1.03 1.07 1.09 1.12 非流动资产合计 10,531 11,277 11,948 12,604 每股指标（元） 资产合计 52,840 55,919 67,204 73,088 每股收益 -0.14 0.25 0.43 0.73 短期借款 1,851 2,113 2,409 2,694 每股净资产 4 7,530 9,479 股东权益合计 10,126 11,731 13,792 16,577 负债和股东权益合计 52,840 55,919 67,204 73,088 证券研究报告|公司动态报告 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明

Prompt2Walk[59], Gato[60], RoboFlamingo[61], ManipLLM[62], RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55] RT-1[53], RT-2[54], RT-X[55], InteractiveAgent[56], VIHE[57], ALOHA[37], ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51] CoT) 是一种用于 增强人工智能模型, 特别是大语言模型在复杂任务 中表现的技术, 该方法通过模拟人类的思考过程, 将 复杂问题分解为一系列更小、更易于处理的步骤[118]. EmbodiedGPT[55] 通过 CoT 生成更详细和可执行 的计划, 从而提高机器人执行任务的成功率. 首先, 模型识别任务的关键要素, 例如目标、所需对象和 预期的结果, 将任务分解为一系列子目标. 这些子 目标是实现最终目标所需的中间步骤 户命令的响应中进行基本推理等新兴能力. 此外作 者也强调了数据集多样性与规模对机器人适应性与 泛化性的重要性, 提出如何让机器人通过新的数据 收集范式 (如人类视频) 来获取新技能是一个值得 探索的问题. 谷歌团队在后续的 RT-X[55] 中进一步 增加了数据的规模与多样性, 如图 6 所示. InteractiveAgent[56] 提出了一个名为“交互式代 理基础模型”的人工智能系统, 通过多任务代理训 练范式训练能够在多个领域、数据集和任务中表现

成立，全球第一大企业管理软件及协同化商务软件供应商，总部在德国沃尔多夫 • 超过 109,000 家公司运行着 SAP 软件 (2010 年 12 月 31 日 ) • 提供 25 行业解决方案 • 约 55,765 名员工 (2011 年 12 月 31 日 ) 全球在 120+ 国家有 172,000 用户与 SAP 一起… • 集成应用 SAP 于他们的业务流程 • 提升他们的竞争能力 • 以较低的总体拥有成本（ 无库存处理 - 办公材料 : 分配到成本中心 - 计算机系统 : 分配到资产 维护 物料 1 维护 物料 2 采购类型 © 2011 82 - All rights reserved 55 库存物料 <=> 消耗型物料  输入要求的物料编号  无科目设置类别  过帐到库存科目  在物料主记录中更新数量和价值  移动平均价格被调整  可以输入物料编号，但不是必须的  2% cash discount for payment within 10 days 。 Account no 。 11223344 ， Bank of Florida (code 300 210 55) 。 Thompson & Sons 39 Second St 。 Tampa ， Fl 24973 Motor Sports International 672 Lancaster Ave 。

4 4.1 4.1.1 4.1.2 4.2 4.2.1 4.2.2 XR 4.3 4.3.1 4.3.2 52 53 54 55 57 58 60 61 61 62 63 64 66 66 67 68 68 69 70 70 71 50 52 XR2+ Gen2 ◼ XR2+ Gen2 AI , 90FPS 4.3K XR2 Gen2 CPU 20% GPU 15% 12 Pancake * ABeam 55 1.2.2 ◼ Meta Quest Pro PICO 4 6DoF ◼ HoloLens 2 Vision Pro Meta Quest Pro Pico 4

NeRF in a user- friendly way, using either a short text prompt or an exem- plar image. DreamCraft3D [55] introduces a hierarchical process for 3D content creation that employs bootstrapped score distillation 3D modeling, technologies such as DreamFusion [51], Magic3D [52], CLIP-NeRF [54], and DreamCraft3D [55] have emerged as revolutionary archi- tectural design and visualization tools. They empower architects architec- tural styles and forms to optimize design schemes. More- over, CLIP-NeRF [54] and DreamCraft3D [55] enable de- signers to extract 3D information from existing architectural images, facilitating the

Weather Small(129) Medium(515) Full(4478) 100 95 90 85 80 75 70 65 60 55 50 Re-implementation of Kurata Ours 100 90 80 70 60 50 100 90 80 70 60 50 Baseline(500) 开放域用户意图、情感建模、用户画像 • 回复一致性、多样化、个性化、风格化 • 上下文建模、隐式反馈 • 任务型人机对话 • 领域、意图、语义槽联合建模 • 多轮语境下的自然语言理解 • 数据自动扩充 v.s. 小样本学习 55 谢谢！

身高1.65m 体重55kg 身高1.78m 体重70kg 身高1.75m 体重55kg 单臂最大负 载3kg 身高1.68m 体重60kg 身高1.71m 体重63kg 身高1.27m 体重35kg 身高1.65m 体重30kg 身高1.75m 体重83kg 自由度数量 41 躯干：28 灵巧手：22 躯干：21 40 躯干：19 49+ 46 41 55 ≤43个 灵巧手: 20 承轴 电池 其他 腿部 灵巧手 肩部 脚部 手臂 盆部 手腕 头部 其他 2.2 人形机器人核心零部件 20 资料来源：摩根斯坦利，华尔街见闻，华西证券研究所 核心零部件国产化率 60% 55% 50% 45% 30% 25% 20% 15% 10% 0% 15% 30% 45% 60% 核心零部件国产替代趋势显著，未来随着国产机器人硬件不断 迭代升级和逐步量产化，我国成本和供应链优势将逐渐显现， 海外厂商探索应用场景 资料来源：高工移动机器人，新智元，量子位等，华西证券研究所 02 04 01 03 28 傅利叶  2023年发布了人形机器人GR-1。GR-1高1.65米， 重55kg，使用自研FSA高性能一体化执行器，拥有 高度仿生的躯干和拟人化的运动控制。全身40个 自由度使其具备快速行走、敏捷避障、稳健上下 坡、抗冲击干扰的能力。此外，GR-1出色的可扩 展性允

部分集群未来将迈向高度自主化 自主化成熟度 [全球专家组观点] 预警、风险、改进 5 运营采购 8 设置、维修与切换 9 25 50 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 未来状态描述 主要由 人工驱动 主要为 自动化 增强型 人工决策 自主化 质量与生产控制 1 生产制造 2 客户与现场支持 3 6 运输 7 计划与排程 航空航天和国防 3 6 高科技消费与企业技术 7 工业设备 金属与采矿 11 石油与天然气 12 10 运输与物流 消费品与服务 4 行业 0 5 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 自主化 增强型人工决策 主要为自动化 主要由人工驱动 16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 于战略性创新。 然而，对当今许多企业而言，其供应链数据 现状依旧存在着分散割裂、效率低下和陈旧过 时的痼疾。我们此前的研究发现，67%的企业对 其数据的信任度不足，难以有效利用并从中获取 价值；而55%的企业在内部数据发掘方面仍主要 依赖人工方式。 许多企业所欠缺的，正是一种能够将所有 要素整合起来的关键技术能力⸺我们称之为 “数字核心”5。它整合了云、数据、AI和安全等 关键组成部分，以及来自生态系统合作伙伴的数

Jiang仅考虑单阶段博弈系统,提出了一种基于信号博弈 的移动目标防御决策模型,根据贝叶斯法则求解最优防御策 略.但单阶段博弈模型只考虑了攻防过程中各种随机因素稳 定不变的情况,并不符合真实网络攻防情景[５５]. ②多阶段博弈指所有参与者可以在多个阶段进行决策, 根据其他参与者的决策及时调整策略,每个阶段的决策都可 能影响后续阶段的决策和收益.参与者之间进行相互博弈, 力求自身收益最大化.多阶段博弈模型考虑了长期攻防对抗 地址、线程地址等 [５３Ｇ５４] 基于攻击面的 转换策略 基于博弈论 攻防双方根据实际网络攻防场景进行攻防博弈,力求自 身收益最大化,利用博弈论来确定一种系统安全性和可 用性之间较为均衡的最优防御策略 [５５Ｇ５８,６１] 基于机器学习 利用机器学习技术自动 分 析 攻 击 行 为,检 测 异 常 流 量, 激活跳变策略等,根据实时的网络状态动态调整网络防 御策略 [６２Ｇ６３] 随机策略 由人工制定的随机策略 Randomization for MultiＧTenant CloudSystems[J]．JournalofParallelandDistributedCompuＧ ting,２０１９,１３７:７７Ｇ９０． [５５]JIANGL．ResearchonMovingTargetDefenseDecisionＧmaking MethodBasedon DynamicAttackＧdefenseGame Model[D]．

GPT-3 需推理 token 数为 79330 亿个，则推理所需运算次数为 4760*10^21FLOPs；考虑推理时间以每 日为单位（推理时间为 86400 秒），则对应 GPT-3 推理所需算力为 55*10^6TFLOPS； 结合 A100 有效算力 78TFLOPS，得到所需 GPU 数量为 706315 个，对应 AI 服务器为 8.8 万台。 图12：算力计算公式 图13：近年推出的大预言模型有效算力比率 756TFLOPS 有效算力 78TFLOPS 378TFLOPS GPT-3 推理所需运算次数 4760*10^21FLOPs 4760*10^21FLOPs GPT-3 推理所需算力 55*10^6TFLOPS 55*10^6TFLOPS 所需 GPU 数量 706315 145748 GPU 单价 1.5 万美元 3.65 万美元 对应 GPU 价值 105.95 亿美元 53.2 亿美元