复盘3G/4G：每一轮技术升级都会带来射频市场规模的大扩张 从全球射频前端三大巨头（Avago、Skyworks、Qorvo）的成长史可以看出，每一轮无线通信技术的升级都将带来射频前端市 场规模的大扩张。 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 1.2 14 展望5G：射频前端将进入新一轮的高速成长期 根据Yole的预测，2023年射频前端的市场规模将达 到350亿美元，较2017年150亿美元增加130%， %， 未来6年复合增速高达14%： 1）滤波器：市场规模将从2017年的80亿美元，增 加到2023年的225亿美元，复合增速19%，是成长 最快的领域； 2）PA：市场规模将从2017年的50亿美元，增加 到2023年的70亿美元，复合增速7%； 3）射频开关：市场规模将从2017年的10亿美元， 增加到2023年的30亿美元，复合增速15%； 4）天线调谐器：市场规模将从2017年的4 电子行业2019年春季投资策略 【002475】立讯精密：5G智能化时代的精密制造平台 消费电子业务：多品类布局助力持续高增长 通信业务：受益5G建设，业务进入爆发期 汽车业务：围绕电动化、智能化布局，打开成长新空间 分类 产品 进展 射频端 基站天线和滤波器等 诺基亚、爱立信5G、4G基站天 线、滤波器重要ODM供应商， 华为射频产品OEM供应商 连接端 高速传输线/连接器、高速 DAC&ACC、光模块等

数字化技术的应用往往跨越多个领域，要求人才具备跨学科融合的能力。当前教育体系中 的学科间融合较少，导致数字化人才在面对复杂问题时，缺乏全方位的视角和提出综合解决方 案的能力。这种跨学科能力的缺失，不仅限制人才的成长空间，也制约了数字化技术在各领域 的深度应用。 第 17 页  人才流失与缺乏激励机制 尽管数字化人才需求极大，但许多企业仍面临人才流失问题。一方面，优秀的数字化人才 常常被其他待遇更为 常常被其他待遇更为优渥的企业吸引，导致企业难以留住核心人才；另一方面，部分企业缺乏 有效的激励机制，难以激发人才的创新活力和积极性。人才流失和激励不足，不仅影响了企业 的可持续发展，也对数字化人才的培养和成长造成了制约。  文化冲突与团队协作的难题 数字化人才的培养过程中，有时会遇到不同文化背景和价值观的冲突。在全球化的背景下， 数字化人才需要具备良好的跨文化沟通与团队协作能力。但在实际操作中，由于文化差异和语 从初级管理者逐 步晋升为中层、高层管理者，甚至进入企业核心领导层。 管理能力培养：提供系统的管理培训课程，包括领导力、团队协作、项目管理等，帮 助人才提升综合管理能力。  技术通道 专业成长路径：为专注于技术研发的人才设立技术职称体系，如初级工程师、高级工 程师、技术专家等，鼓励其在技术领域深耕细作。 技能提升资源：提供最新的技术学习资源和实战机会，包括内部培训、外部专家讲座、 第

资料来源：小鹏汽车官网，浙商证券产业研究院 今年两会上，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏认为机器人可分为五个智能等级：L1级（完全由人控制）、L2级（基础辅助智能）、L3级（具身 智能和训练监督）、L4级（自成长智能）和L5级（完全自主智能）。当前，人形机器人产业正朝着L3级迈进，这一阶段的机器人能够在大量 场景中独立运行，但在复杂情况下仍需人工监督。何小鹏预计，到2026年，具备L3初阶能力的人形机器人将进入适度规模的商业化量产阶段。 产阶段。 结合何小鹏对于机器人分级以及我们对于机器人能力程度的拆解，我们将具身机器人分级进一步细化。 L1 L2 L3 L4 L5 等级分类 完全由人控制 基础辅助智能 具身智能和训练监督 自成长智能 完全自主智能 代表产品 传统机械产品 工业机器人、AGV、扫地机 器人 现有人形机器人 尚未出现 尚未出现 拥有的能力 被人类完全操控的能力 基于人类制定规则进行执行 的能力，需要人类监督 基于人类指定的规则及训 练的成果进行一定的自主 运行的能力，复杂情况下 仍需人工监督 基于人类指定的规则及训练 的成果进行一定的自主运行 的能力，少量人工监督，具 有自成长能力 无需人类监督，能够在人类 规则下自主智能化运行，并 且具有自成长能力，具有情 感化交流能力 对于大脑能力的需求 解析指令，执行指令 感知环境，解析规则，自动 化执行 多模态感知理解，解析规 则，自动化解析执行复杂 的运动

使用。 模型： 大型生成式AI模型以及经典机器学习和深度学习模型执行批判性思考和推理功能，以将数 据转化为可行的成果。 代理商： 设计为问题解决者，以最小的人为干预处理任务，并在时间推移中学习和成长，人工智 能代理将规划、反思和适应性融入其中。 一个人可以利用这种力量做什么？一家企业如何在 全体员工中部署它呢？ 在我们的生活的每一个维度上扩散，即时可获取，并且 ——实际上——始终存在。 这是为什么它是一个“自治宣言”。 的， 比如婴儿床里的那些，到比喻意义上的，比如切食物 或在家里的尖锐角落上贴上软垫。随着他们成长，我 们开始更多地信任他们。他们过马路时不需要你牵着 他们的手，但你仍然会陪在他们身边。他们可以自己 在外面玩耍，但只能在围栏内。随着我们的信任不断 增强，我们绘制的护栏边界也越来越宽。直到有一天 ，他们完全成长为了成年人。我们还会检查他们的情 况——但现在，他们是独立个体，拥有做出自己决定 的自主权。 关键在于，这个例子展示了信任和自主性是如何密不可 分的。但它也表明了信任领导者现在需要考虑的细微差 别。父母与子女之间的关系取决于信任的情感和认知两 个方面。安全护栏有助于营造一个充满爱心、培养和安 全的成长环境，同时也帮助父母建立对孩子决策能力的 信心。当涉及到人时，我们不需要在这两个维度之间进 行区分，但与技术相比，它们是不同的挑战，需要不同 的解决方案。 截至目前，技术系统主要基于规则。尽管这些系统相对

• 10 领先者迅速从人工智能基础转向大项目。 来源：Strategy& 分析 数据与人工智能发展阶段：从起步到规模化 （影响时间）的增幅 从基础开始 短期（1-2年） 与高价商品一起成长 中长期（3-5年） 与重大变革一起扩展规模。 长期（5年以上） 显著的商业价值 数据/模型效率 主 目标 已知、可测量和快速 结果 跨业务单元的合作 竞争差异化 飞行员和灯塔 推动与拉动文化

业态。 二是挖掘特色资源、基于资源谋发展，对本地具有与机器人相关 技术基础的企业和高校院所开展调研摸排，在大需求、高价值的 细分环节寻找潜在发展机遇，支持相关企业与领先地区机器人整 机企业达成长期、稳定的协作关系，借力强化自身实力。三是紧 抓产业链供应链合作、新技术转化和产业转移等机遇，积极与领 先高校院所和优秀企业建立常态化联系机制，关注其新技术转化 和产能扩张动态，优化配套政策支持，力争引入高质量成果和项

企业从智能终端领域的 "一体多端" , 到智能 基础设施领域的 "一横五纵" ,再到面向不同客群的智能解决方案领域的 "一擎 三箭" , 全方位勾勒出人工智能蓬勃发展的壮丽画卷, 为新质生产力的茁壮成长 培土施肥。 从企业的实践与探索中, 我们也看到, 与以往的技术革命不同, 此次 AI 带 来的革命是一场全方位的变革。 它并非仅靠单一技术的突破来驱动, 而是技术、 产品与生态的协同共进。在技术层面 为企业创造直 接收益, 同时从长期助力品牌建设;建立韧性发展能力有助于企业应对市场不确 定性, 确保中长期稳定发展;推动行业变革则是企业基于长期战略布局, 引领行 业发展趋势, 实现自身与行业共同成长的关键举措。在未来的发展中, 企业应继 续坚定智能化转型的步伐,合理配置资源,充分发挥智能化技术在这三个方面的 作用, 以实现可持续发展的宏伟目标, 在不断变化的市场环境中保持竞争力, 为 经济社会的发展贡献更大力量。 虚幻构想迈向实际落地应用, 诸多领域纷纷开启元宇宙探索之旅,展现出蓬勃的 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 36 发展态势。 综上所述, 在智能化转型 2.0 时代, 企业面临的短暂回调是成长中的阵痛。 通过积极应对回调中的各种问题,企业在技术、组织和业务等方面不断积累能量, 为即将到来的加速发展做好充分准备。一旦跨越这一阶段,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。

实情况。因此，调整长尾场景在训练数据中的分布比例有很大的探索价值。目前的普遍解决方案是采用合成数据来模 拟真实世界数据的特征分布。合成数据能够以较低成本增加训练数据的规模、丰富泛化场景的多样性，并有效生成长 尾场景。例如，英伟达通过其Omniverse平台，利用合成数据提升模型对复杂场景的适应性。此外，特斯拉也采用合 成数据生成边缘场景来扩充数据集，通过迭代方法捕捉更多边缘情况。 表2：主要车企辅助驾驶里程累计情况 多传感器方案具备鲁棒性高、星系互 补以及系统冗余的优势，可以弥补视觉算法研发经验的不足，更有利于实现全场景的NOA功能。 对于L3及以下自动驾驶，端到端模型上车让视觉方案的 能力上限显示出非常好的成长性，削弱了激光雷达的必 要性。小鹏科技日上宣布P7+不再区分Max和Pro版，均不 使用激光雷达，后续大部分车型也计划采用纯视觉方案， 进一步把高阶智驾功能下放到不带激光雷达的车型上。 去掉激光雷达的好处是节省成本，将省下的成本用于堆 2018年，发明全球首款双控EPB，并率先实现量产； 2019年，发布线控制动系统WCBS，成为中国首家发布 ONE-BOX线控制动的企业，并于2021年实现量产。至此， 公司从最初的机械制动产品供应商成长为具备整车制动 系统开发能力的企业。2022年5月，公司收购万达转向， 业务拓展至线控转向，迈向打造智能底盘总体技术目标。 2023年，公司新增固定式卡钳、电动助力转向系统 （EPS）产线。未来，公司计划不断加大研发投入，加

散，知识吸收效率低下，且难以将理论快 速转化为实践技能，最终制约了企业人才培养的质量与效率。 《发展大模型时代的AI力》线上课程颠覆了传统培训“先学后用”的低效模式，倡导“在 实践中学习，在应用中成长”的敏捷赋能理念。课程通过系统讲解 AI 工作原理，结合 AI 工具的实际操作和基于业务场景的提示词练习，帮助从 C-Level 高管、HR 专家、部门 经理到一线员工，掌握在组织和工作场景中应用AI的核心素养和策略，快速提升「AI

政企、创业者必读 人人智能 万物智能 数转智改 未来产业 科学研究 安全 应用爆发的六大方向 38 政企、创业者必读 DeepSeek的开源和低成本使得个人也能够拥有自有大模型，实现超能力， 成长为超级个体 DeepSeek六大应用方向之一 人人智能：人人都要用AI 39 政企、创业者必读 真正的机会是利用AI把所有的硬件重做一遍 DeepSeek六大应用方向之二 万物智能：所有智能硬件都用AI重做