苹果手机摄像头市场规模测算 随着iPhone双摄渗透率提升，2019年三摄导入，其摄像头市场规模将不断扩大了，为全球最大单一市场。根据我 们测算，iPhone摄像头市场规模有望从2016年的55亿美元增长至2020年的107.1亿美元，CAGR达18.2%。 项目 2016A 2017A 2018E 2019E 2020E 苹果 出货量（百万部） 205 215 205 185 205 后置单摄渗透率 安卓手机的顺序。在三摄方面， 也是由华为拔得头筹。进入 2018年，安卓阵营还引入了 伸缩式镜头（ViVO NEX）、 双轨潜望结构（OPPO Find X）。 市场规模：有望从2016年的 124.8亿美元增长至2020年的 213.5亿美元，CAGR达 14.4%。 数据来源：国泰君安证券研究 1.3 32 电子行业2019年春季投资策略 摄像头趋势：提升用户体验为核心诉求，手机拍照升级持续 近年 元年，2018年双摄加速渗透，同时安卓阵营高端旗舰手 机试水三摄，市场反馈良好。2019年安卓阵营更多品牌及机款将导入三摄，同时苹果也有望采用。全球手机摄像头 市场有望从2016年的180亿美元增长至2020年的320.6亿美元，CAGR达15.6% 手机摄像头总市场规模（百万美元）  总结 （1）图像数据在人工智能时代会变得更加重要，对 三维数据的采集和后续处理是AR、无人驾驶等领域 的核心环节；

力量，始终稳居全球机器人生产和消费国龙头地位，产业链全面 性、系统性、完整性全球领先。“十五五”时期，中国机器人产 业创新能力、发展基础、应用领域、生态支撑、载体建设等方面 将快速发展，产业规模预计将增长至 4000 亿元左右，且市场规 模稳居全球首位。赛迪顾问重磅推出《赛迪顾问“十五五”重点 产业落地工具册——机器人》，厘清当前中国机器人产业发展基 础、现状及技术发展趋势，研判“十五五”时期发展形势，为各 亿元。“十五五”时期，在关键技术持续突破、质量标 准持续优化、应用创新不断推进的支持下，中国工业机器人 渗透率有望大幅提升，预计到 2025 年中国工业机器人产业规 模将增长至 682.6 亿元，到 2030 年中国工业机器人产业规模 将增长至 1052.6 亿元。  服务机器人将针对更深层的需求精准开发产品服务。近年来 中国服务机器人产品品类和实用性不断提升，但目前更多为 一种人类的“辅助工具”执行简单任务，2023 人将针对用户更深层的需求精准开发产品和服务，持续提升 智能化水平、着力开发生态集成、持续提升自主品牌影响力， 预计到 2025 年中国服务机器人产业规模将增长至 388.0 亿元， 到 2030 年中国服务机器人产业规模将增长至 1413.8 亿元。  特种机器人将从试点示范阶段转入规模化应用阶段。近年来 中国特种机器人作业边界不断扩展，被更多用户单位熟知和 认可，2023 年中国特种机器人产业规模为

公平贸易联盟（简称“联盟”或“请愿人”） 提交了一份请愿书，针对从中国进口的亚甲基二苯基二异氰酸酯（MDI）提出了新的反倾销（AD）和反补贴税（CVD） 申请。根据请愿人计算出的倾销幅度估计在 305.81%至 507.13%之间。 投资组合推荐 东材科技 风险提示 国内外需求下滑，原油价格剧烈波动，国际政策变动影响产业布局。 行业周报 敬请参阅最后一页特别声明 新和成： VA、VE 市场行情先强后弱 VA：2 月 7 日有维生素 A 厂家恢复出厂报价至 160 元/公斤、170 元/公斤，下游对此价格 目前多持观望态度。2 月 12 日有二线厂家维生素 A 110 元/公斤有对外接单。上半周，受 厂家恢复报价提振，经销商市场行情偏强运行，主流成交价上涨至 115 元/公斤附近。但 价格上涨之后，市场需求跟进不佳，加之有二线厂家低价接单，叠加业内交投信心不足， 元/公斤，部分临期货源参考签单价在 90 多元/公 斤至 100 元/公斤附近。 VE：主流厂家参考出厂报价在 160-165 元/公斤，本周报价持稳，部分表示签单、发货价 不低于 150 元/公斤，但下游对此价格多持谨慎观望态度。另外本周有厂家 140 元/公斤对 外限量签单。上半周，DSM 瑞士工厂停产事件影响仍在发酵，推动 VE 市场交投活跃度提 升，贸易渠道价格上涨运行，主流成交价上涨至 133-138 元/公斤附近。但价格上涨之后，

等各界广泛关注 • 2024年9月，发布《全球人形机器人整机企业画像与能力评估报告》，完善中游整机环节产业洞察 • 2025年4月，发布本报告《人形机器人应用场景洞察白皮书-工业场景篇》持续贯穿至下游应用，聚焦汽车制造 • Next Step，计划发布人形机器人家用场景落地相关调研，从场景画像、用户画像等角度进一步打开 ◆ 本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： • 创新逻辑 Confidential All Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓ 迎宾引导 ✓ 导览讲解 ✓ … 多动作组合 ✓ 餐盘收集 ✓ 递送物品 电泳涂装 电泳烘干 打磨擦式 底漆喷涂烘干 面漆喷涂烘干 检验修补 底盘合装 内饰装配 管路连接 线束安装 车门安装 轮胎安装 液冷板铺设 电芯拣选 模组成型 模组安装至底板 气密性检测 高压线束安装 上盖安装 电池生产 汽车总装 整车调试 人形机器人主要以替代人工参与的工序为主，现有机械臂应用成熟环节暂不考虑直接替换（如涂装、焊接）。 • 在新能源汽车

署，部分主任在采访中没有直接表达采购意愿，只是强调高质量的 AI 产品自然会有用 武之地。 信息化 AI 方面，由于医院院长、信息科主任已经习惯了以采购的方式购置软件，且大 量 AI 可以直接快速地嫁接至现有系统。因而只要产品存在价值，能够为医院带来收益， 他们便愿意为这类产品付费。 4 尤其是在智慧运营、智慧后勤等场景，很多三级医院已经采购了相应的数智化系统，率 先享受到了 AI 赋能后的管理红利。 不过，大量医院并未在满足政策需求之后止步建设，而是主动开启高等级电子病历系统 的建设。5 级以上的电子病历评级需要医院在数字化建设的基础上实现智能化部署，这 意味着他们必须引入 AI 工具，并将其高度整合至已有的信息化体系。 2023 年 8 月，中国医学科学院阜外医院成为国内首家获得 8 级电子病历评级的医院， 17 突破了中国医疗信息化建设水平的上限。截至此时，全国总计 312 家医院获评高级别电 大模型落地的典例。 2.3 制药 AI：下行时期，在变化之中寻找新的机遇 自 2020 年制药 AI 在一级市场迎来爆发性增长后，大量创业公司将其管线推至临床阶段。 此前，AI 主导的进入临床试验阶段的创新药项目仅为个位数。2021 年这一数字已迅速 增长至 100 多个，2022 年维持增势突破 200，2023 年进一步提升，管线数量迈入 300 大关。 趋势之下，阿斯利康、拜耳、罗氏、礼来及赛诺菲等等

的工作压力。 19 （二）办理 政务热线的服务工作通常可以分为咨询类和办理类。咨询类服务大多是对市 民的政策疑问进行告知或解释，这类服务可在坐席侧内闭环完成。办理类服 务则需要通过坐席转派至各委办单位具体处理。因此，政务热线的办理工作通常 涉及较长业务链条，从派单到部门对接、联动、协同办公再到跟踪办理情况。由 于关联单位众多、业务分工精细，部分诉求办理过程复杂、时间周期较长。对此， 更加精准，市 民可以使用自然语言表达诉求，系统则通过自然语言处理（NLP）技术自动理解 并提供精准回复。例如，当市民询问“如何办理居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 民诉求的关键要素，并自动匹配最适合的政府部门，减少因人工判断失误造成的 流转延误。例如，对于涉及多部门协作的诉求，系统可以自动拆分任务并分配至 不同责任单位，确保诉求得到快速响应。 4.数据分析与趋势预警 政务热线每天接收大量市民诉求，如何有效利用这些数据以优化服务质量是 关键。大模型能够对历史数据进行深度挖掘，识别高频问题和突发事件，提前向

的工作压力。 19 （二）办理 政务热线的服务工作通常可以分为咨询类和办理类。咨询类服务大多是对市 民的政策疑问进行告知或解释，这类服务可在坐席侧内闭环完成。办理类服 务则需要通过坐席转派至各委办单位具体处理。因此，政务热线的办理工作通常 涉及较长业务链条，从派单到部门对接、联动、协同办公再到跟踪办理情况。由 于关联单位众多、业务分工精细，部分诉求办理过程复杂、时间周期较长。对此， 更加精准，市 民可以使用自然语言表达诉求，系统则通过自然语言处理（NLP）技术自动理解 并提供精准回复。例如，当市民询问“如何办理居住证”时，系统可自动提取核 心信息，提供详细的政策解读或引导至相关服务部门。 2.统一知识库建设 政务热线需要实时更新各类政策、法规及办事指南，而传统知识库的维护效 率较低。大模型结合知识图谱技术，可以构建动态知识库，自动解析并整合各类 政策文件，使热线 分类与转派，避免人工填写和筛选的低效问题。通过智能算法，系统能够识别市 民诉求的关键要素，并自动匹配最适合的政府部门，减少因人工判断失误造成的 流转延误。例如，对于涉及多部门协作的诉求，系统可以自动拆分任务并分配至 不同责任单位，确保诉求得到快速响应。 4.数据分析与趋势预警 政务热线每天接收大量市民诉求，如何有效利用这些数据以优化服务质量是 关键。大模型能够对历史数据进行深度挖掘，识别高频问题和突发事件，提前向

轻量化模型”的并行发展。超大参数模型（如千亿级以上）在复杂任务处理中展现出显著优势。 通过海量参数学习更复杂的特征和模式，支持定制化解决方案，满足企业和科研机构的高阶需求；轻量化模型（如参数在数十亿至百亿级）通过模型压缩、蒸馏等技 术实现高效部署，尤其在移动端和实时性要求高的场景中占据主流。兼顾性能与成本，且能通过端侧计算降低云端负载，优化隐私保护和用户体验 参数数量 时间 Wu Dao 2 持续 高涨的影响，目前两地算力中心的空置率正持续下降，呈现出供不应求的态势。 ➢ 北美算力中心的定价大幅上涨，以北弗吉尼亚地区为例，算力中心平均单价1从 2023年Q1的120美元/kW/月增长至2024年Q1的170美元/kW/月，同比增长超40%。 ◆ 算力中心作为算力基础设施，产业需求水涨船高 美国算力中心产业需求快速爆发，算力中心资源已供不应求 ➢ 以OpenAI为代表的美国科技 能耗占全国总用电量：~ 3% ➢ 电力成本对算力中心服务商的运营有重要 影响，电费支出占到算力中心运维成本的 七成。 ➢ 西部地区电价具有明显优势，部分地区算 力中中心用电成本经政策补贴后降低至0.3 元/kWh以下，成为算力中心服务商 “西迁” 的原生动力。 电费占到算力中心 运维成本的比例 ~70% 电费 其他 “东数西算”八大算力枢纽、十大集群十大集群积极落实算力规划，结合地方特色制定区域算力中心发展要领，

Autonomous Driving，国元证券研究所 6 端到端的发展历程 • 早期探索阶段（2016-2018年） 2016年：英伟达（NVIDIA）推出DAVE-2。端到端概念的提出 可 以 追 溯 至 英 伟 达 于 2016 年 发 表 的 论 文 《 End to End Learning for Self-Driving Cars》。同年，英伟达发布了 基于卷积神经网络（CNN）的端到端自动驾驶系统DAVE-2， K，et al，End-to-end Autonomous Driving： Challenges and Frontiers，国元证券研究所 端到端的发展历程（续） 7 端到端自动驾驶的起源可以追溯至1988年，当时ALVINN系统利用相机和激光测距仪的输入，通过简单神经网络生成转向指令。 2016年，英伟达开发了端到端CNN原型系统，推动了这一概念在GPU计算时代的发展。随着深度神经网络的进步，端到端自动驾 现高效训练。据NE时代新能源消息，这种方式可以节省约90%的标注成本，还可以生成海量的增强数据。据懂车帝消息，传统智驾系 统需6-12个月完成场景训练，而DeepSeek的MoE（混合专家）架构可将周期压缩至45天。（4）蒸馏技术提升研发效率、降低算力需求。 车企可以将云端大模型通过DeepSeek的知识蒸馏技术压缩为适合自动驾驶车端部署的小模型，无需单独对车端模型进行训练。不同版 本的智驾方案，在理想情

天在AI聊天机器人、总结和综合、创意生成器以及可能 最具有影响力的编码助手和代理工作流程等领域的创新 ——它们的全面影响潜力正在准备深入得多。 2024年9月，马克·贝尼奥夫宣布Salesforce将“硬转向” 至Agentforce，一个用于构建和部署自主人工智能代理 的平台。 27 这规模的企业如此转变是罕见的。但Sale sforce认识到一个具有突破性和威力的观点，这是每家 公司都需要认识的： 这些人 写协同飞行员，从而改变开发者效率的标准；代理商 比那些静态等待周期性指标来引发变化的阶段过渡期更 长。现在是时候停止将技术视为一个工具，而将其视为 您最大的竞争优势了。 这就是为什么领导者必须认识到二进制大爆炸的本质至 关重要： 在过渡的短暂时刻，企业可以审视不断变化的 技术格局并规划如何在未来竞争。那些把握这一时刻并 奠定能够自主创造新解决方案、识别故障（或成功！） 功能甚至自我修复的系统基础的公司，在这场竞争中将 验证方法上的改进，它们将能够承担更具挑战性的任务 集。 在过去两年中，研究人员发现了强大的方法来扩展大型语言模型（LLMs）的能力， 以创建AI代理和代理系统。公司正在迅速将这些研究努力转化为商业产品。 注意：*2024的数据截止至2024年10月 来源：埃森哲研究对arXiv论文的分析；20 20年1月–2024年10月 48% 46% 45% 45% 38% 33% 32% 29% 52% 54% 55%