2019F 2020F 苹果指纹渗透率 苹果3D渗透率 3D渗透率曲线预计与指纹识别类似 数据来源：国泰君安证券研究 数据来源：Yole 41 电子行业2019年春季投资策略 3D竞争格局：产业壁垒高，中国厂商迎来突破  结构光：苹果抢占全球成熟资源，安卓加速跟进 苹果结构光产业链梳理：外资为主，国内厂商有所卡位 目前结构光产业链一流供应商皆已被苹果锁定，包括整体方案商PrimeSen se，核心部件VCSEL、DOE、WLO、Fliter中 的一流供应商与苹果合作。目前国内厂商在窄带滤光片（水晶光电）、接收端模组（欧菲科技）已进入苹果产业链。 部件 苹果供应链 进入壁垒 IR发射模组 VCSEL 设计：Lumentum，Finisar；代工： Win Semi；晶圆：IQE； 高 DOE TSMC（patterning），Xintec(堆叠、切 割)，Visera(ITO) 综合技术方案 PrimeSense 高 数据来源：国泰君安证券研究 1.3 42 电子行业2019年春季投资策略 3D竞争格局：产业壁垒高，中国厂商迎来突破  结构光：苹果抢占全球成熟资源，安卓加速跟进 非苹果结构光产业链 部件 其他业内供应商 进入壁垒 IR发射模组 VCSEL 设计：II-VI、Finisar、ams（Princeton）光迅科技、长春光机所；代工/测试：Win

www.iresearch.com.cn C端AI产品生态位分析 AI阶段性产品壁垒仍然非常低，终极产品形态及生态优势尚未形成 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，中国AI产品在C端发展迅速，产品类型涵盖内容创作、智能对话、情感陪伴、效率工具及音视频生成等，应用场景广泛。从商业 语言类产品，如剪映、美图 等产品的会员制AI功能，或无界AI、触手AI等产品的会员制订阅及资源购买。整体来看，大多数C端 AI产品仍然面临用户黏性不足，收费 持续性不足的问题，产品形态尚未稳定，生态壁垒尚未建立。相较于互联网较为稳定的生态格局，AI产品的头号位交椅仍是悬念。 近十年中国AI发展阶段及关键性节点 AI认知与应用度 时间轴 • 2012年，深度学习AlexNet 在ImageNet竞赛中夺冠，标 Agent或AI助理定位 AI产品的渠道与流量池仍与互联网产品高 度交集，互联网大厂有强生态优势，而从 kimi→豆包→DeepSeek的热度转变可知， 目前AI产品仍处于阶段性发展，用户粘性 与产品壁垒尚未培养 ◆ C端用户主要通过B端产业 渗透感知AI产品，如人脸 识别、人脸闸机等 22 ©2025.3 iResearch Inc.

www.iresearch.com.cn C端AI产品生态位分析 AI阶段性产品壁垒仍然非常低，终极产品形态及生态优势尚未形成 来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 2024年，中国AI产品在C端发展迅速，产品类型涵盖内容创作、智能对话、情感陪伴、效率工具及音视频生成等，应用场景广泛。从商业 语言类产品，如剪映、美图 等产品的会员制AI功能，或无界AI、触手AI等产品的会员制订阅及资源购买。整体来看，大多数C端 AI产品仍然面临用户黏性不足，收费 持续性不足的问题，产品形态尚未稳定，生态壁垒尚未建立。相较于互联网较为稳定的生态格局，AI产品的头号位交椅仍是悬念。 近十年中国AI发展阶段及关键性节点 AI认知与应用度 时间轴 • 2012年，深度学习AlexNet 在ImageNet竞赛中夺冠，标 Agent或AI助理定位 AI产品的渠道与流量池仍与互联网产品高 度交集，互联网大厂有强生态优势，而从 kimi→豆包→DeepSeek的热度转变可知， 目前AI产品仍处于阶段性发展，用户粘性 与产品壁垒尚未培养 ◆ C端用户主要通过B端产业 渗透感知AI产品，如人脸 识别、人脸闸机等 22 ©2025.3 iResearch Inc.

众源数据是鲜活地图的生命线。未来大量智能汽车本身就是数据采集车。 但这引出了数据归属、价值评估等复杂问题。车企与图商的关系，正从 简单授权走向深度数据合作，但如何建立公平、高效的共赢模式仍在探 索。 安全红线、法规壁垒与公众信任: L3/L4的商业化，安全是底线，这需要海量数据（千亿公里级）验证。 同时，数据安全法规（尤其在中国）是高门槛，任何安全事件都会引发 监管收紧和公众信任危机。 极致降本与性能保障的平衡: 新一代AI与大模型驱动: 世界模型、端到端方案打开地图向“智能知识库”转型新空间， 为自动驾驶决策与仿真赋能。 数据闭环护城河: 量产车队实时回传，地图与智驾系统双向迭代，形成“软硬数据 壁垒”，赋能车厂实现快速进化和降本。 出海东风: 法规日趋严苛下，国内数据闭环和地图AI方法，正成中国智能汽 车出海的“桥头堡”，全球汽车地图体系重构窗口期已到。 舱驾一体带来全新用户体验:

领域，定制系统培训规划，提升员工专业素养。同时，挖掘内部潜力人才，培育变革型领导骨 干，使其能精准洞察转型趋势，带领团队攻克难关，推动企业战略目标达成。此外，营造人才 多元化发展生态，打破部门与领域壁垒，搭建跨部门交流协作平台，激发员工创新思维与活力。 第 9 页 四、人才赋能：数字化转型的核心驱动力 在数字化转型大环境下，诸多企业的业务和工作流程终将面临着全面的转型或变革，岗位 技能也或 高度创新以及快速应变等特性，高校授课难以达成与市场同步、与时代同频的预期效果 。岗 位经验的匮乏，也使得高校学生无法将专业技能与专业技术充分结合，所以培育出的数字化人 才不能满足市场和企业的需求。 企业的业务层面往往有较高壁垒，尤其是传统行业，纯粹的数据技术人才不理解业务，和 业务团队沟通协作困难，数字化建设和业务打通困难，因此很难取得显著成效。企业要加强数 字化人才的业务接触，也要有意识地挖掘业务部门数字人才的潜能，加强业务的数字化能力和 业团 队精心打磨，涵盖从基础理论到高阶应用的全方位内容。学员可随时随地通过 IT 云课登 录学习，根据自身进度灵活安排课程，反复观看重点难点内容。 在线直播： 实时互动的在线直播课程打破地域壁垒，为学员带来身临其境的学习体验。讲师通过 直播平台与学员实时交流，解答疑问，分享最新行业动态与技术趋势。在直播过程中，设 置课堂提问、小组讨论、案例实操等环节，增强学员参与感。 定制培训：

可快速构建教育、金融、医 疗等垂直领域应用，推动社区协同创新。 • 低成本：普惠企业级AI应用 做了大量的模型架构优化和系统工程优化。 训练成本仅$557w ：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 推理成本降低83%：千亿参数模型适配中小企业需求，加速商业化落地。 • 国产化：技术自主，缩短差距 将国产模型与美国的代际差距从3-5年缩短至3-5个月，突破“卡脖子”技术瓶颈。 构建多

OpenAI’s $100M+ 使⽤ ~2,000 GPUs, 竞品使⽤ 10,000+ GPUs 再看 DeepSeek, ⼜⼀个“⼯程奇 迹” 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌 5,900 亿 开源模型⽐肩头部闭源 60%+ 指标优于 Llama3.1 Claude-3.5 GPT-4o 数据来源： * 仅涵盖预训练成

%OpenAI’s%$100M+ 使⽤~2,000%GPUs,%竞品使⽤% 10,000+%GPUs 开源模型⽐肩头部闭源 60%+%指标优于 Llama3.1 Claude-3.5%GPT-4o% 打破⼤模型技术壁垒 重挫美国科技公司股价，英伟达 市值下跌5,900亿 AI的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 数据来源：*仅涵盖预训练成本，不包含研发、推理、后训练、员⼯等其他成本；2.(Spu

重构与效率提升场景。 企业探索流程智能化，一方面是为了在疲弱的宏观经济形势下取得成本优势，另一方面也是为了在 存量市场竞争中寻求创新点。技术与商业的共振，昭示着流程智能化已从成为企业重塑竞争壁垒的 核心引擎。 1. 技术拐点爆发，AI 大模型开启流程智能化新时代 AI 大模型在认知层级的突破，使得传统流程自动化执行场景范畴得以扩充。 首先，大模型在非结构化数据的处理与分析能力层面实现了跃迁。过去的

越这一阶段,企业将在智能化的赛 道上实现质的飞跃, 获得更强的竞争力和更广阔的发展空间。 4. 中国企业智能化转型步伐开始分化, 领先企业加速迈进创新发展 新阶段 这不仅为自身塑造了强大的竞争壁垒, 也为整个行业的 变革注入了新动力。 数据表明,达到创新发展水平 (L5) 的企业比例提升了 5 个百分点。这些处 于 L5 阶段的企业在智能化转型方面取得了显著成果。 (1) 雄厚的技术积累 专业服务行业的众多企业敏锐察觉到, 若想实现智能化的重大突 破, 必须从根源上革新组织文化。例如专业服务行业业务复杂,往往涉及多个专 业领域,需要不同部门间密切配合。 某软件开发公司率先打破部门壁垒,搭建了 跨部门协作平台。同时,积极从互联网企业、科技公司引进具有丰富数字化经验 的人才。通过内外兼修的方式,打造出一支适应智能化发展需求的专业人才队伍。 再比如,某大型咨询公司发布了生成式人工智能解决方案