21,353 YoY 16.5% 9.0% 9.8% 22.7% 近年来在光学创新方面安卓阵 营更为积极：例如在双摄导入 上，呈现从华为→苹果→其他 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 LCD在模组段所用设备在工艺上通用性强，国内设备厂商 可基于LCD模组的技术储备进行产品的改造升级，向OLED领域积极渗透；预计每年后段模组设备的市场约100亿人民币左右。 受益标的：北方华创、联得装备、精测电子、智云股份 所属制程 检测设备 Array Array测试机、PS测试系统、 检测系统、AOI光学检测 系统等 Cell 亮点检测系统、AOI光学检测系统、 配向检测系统 Module 华为、中兴通讯、星网锐捷、汉威科技、高新兴、东土科技、启明星辰、360 通讯网 络 设备 华为、爱立信、中兴通讯、诺基亚、大唐移动、三星、烽火通信、TP-LINK 网络 中国移动、中国联通、中国电信 通信模组 Telit、U-Blox、日海通讯、广和通、和而泰、移远通信、有方科技、上海庆科、杭州古北 传感 传感器 霍尼韦尔、博世、歌尔股份、华工科技、易腾迈、高德红外、耐威科技、飞思卡尔、汉威科技、瑞声科

高快领航、易四方泊车等全域覆盖，比如在复杂城区道路自动避让行人、 高速自动变道超车，甚至能通过四轮独立驱动完成极限车位泊车。 天神之眼B - 高阶智驾激光版（DiPilot 300）：面向腾势及汉/唐等高配 车型，采用1-2颗激光雷达+Orin X芯片。除了支持城市领航和高快领航， 腾势Z9/Z9GT还具备易三方泊车能力，可实现狭窄车位自动泊入。 天神之眼C - 高阶智驾三目版（DiPilot 资料来源： 比亚迪智能化战略发布会，芝能智芯，国元证券研究所 比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 36 • 算力层面，天神之眼C配备英伟达Orin-N或黑芝麻，芯片算力为84TOPS，部分车型如24款汉EV采用的是地平线征程5， 算力128TOPS。天神之眼B配备英伟达Orin-X，算力为254TOPS。天神之眼A则配备双英伟达Orin-X。 • 数据层面，一是依托销量优势积累数据，催化大模型迭 竞争力体现在快速获取量产资源并实现迭代的能力。 53.70% 19.30% 11.20% 7.30% 4.10% 1.60% 0.90% 0.70% 0.60% 0.70% 博世 弗迪动力 伯特利 汉拿万都 大陆 采埃孚 利氪科技 菲格智能 拿森电子 其他 请务必阅读正文之后的免责条款部分 产业应用方面，部分企业已在低速无人车、无人专用车、科研教研平台等领域实现了小批量应用。例如，济驭科

及从数据分析的熟练程度到整合领域知识以解决复杂问题。 (b) 数据 输入数据是算法培训、验证和测试的主要输入，使人工智能系统能够对输入 进行分类、生成输出和做出预测。高质量、多样化和无偏见的语料对于构建有效且值 得信赖的人工智能系统至关重要。 在少数国家显著集中研发。 5 三个关键杠杆点的协同效应可以加速人工智能进步。 图4 基础设施 算法以优化使用 关于计算能力 数据以优化使用 基础设施的 导技术发展沿着促进包容性和造福所有人的道路前进 。 增强人类能力——前沿技术资本密集且可能节省劳动 力。对于许多发展中国家来说，这可能会侵蚀它们在 低成本劳动力方面的比较优势，从而危及几十年来取 得的成果。然而，通过适当政策，人工智能可以增强 而非替代人类能力，并有助于维持发展中国家的竞争 力。 三个关键杠杆点——三个可能导致人工智能变革级 联的关键杠杆点是基础设施、数据和技能。这些为评 估一 名第3 6；巴西排名第38；南非排名第52。 可以预期，人均GDP较高的国家在前沿技术方面会准备得更好。总体而言，这种情况 是存在的，但如图7所示，一些国家的表现远远超过其收入水平所暗示的，这表明这些 国家有强大的潜力抓住前沿技术带来的机遇，以促进经济增长和发展。 表 2 发达国家对前沿技术准备得更充分。 13 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 3.0 3.5

长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练 LLM 的关键，而不是更复杂的训练技巧。 长文本到短文本：通过长文本 CoT 模型来指导短文本 CoT 模型的训练，从而在有限的计算资源下 获 得更好的性能。 技术对比讨论： Kimi K1.5 Moonshot 28 在大规模 RL 实 验下，提升算力更直接 PRM 的潜力： PRM 总归是一种比较稠密的监督信号，对 reward 进行 shaping 可以使训练更稳 定或 收敛得更快 PRM 还有探索空间，可以让模型收敛得更快速或更稳定 (Scaling 曲线的斜率 更大 ) 和自动形式化验证的结合，提供 Rule-Based 之外辅助的 Reward Signal, 指导更 密集 的奖励优化 基于多模态模型做基座模型扩展到强推理场景， 另一种是利用 LLaVA 的思路，在原来的强推理基座模型上进行额外的模块扩 展； 冻结除投影层 Projector 外所有模型参数， 对投影层 Projector 进行预训练，使 得投 影层 Projector 能够将经过视觉编码器的视觉表征映射到语言表征空间。 同时微调投影层 Projector 和大语言模型，激发语言模型多模态推理能 力 技术对比讨论：从文本模态到多模态

同年，AlphaGo击败李在石，展示了 人工智能强大的学习和决策能力。 2017年，由香港公司Hanson Robotics开发人形机器人Sophia获得 沙特阿拉伯公民身份，成为第一个获 得国家公民身份的机器人。2021 年 ， 特斯拉宣布开发机器人Optimus，带 动人形机器人产业发展。 目前，受大模型的技术驱动，人形机 器人概念爆发，宇树科技、优必选、 傅利叶智能、智元机器人等企业频频 科技、昊志机电、伟创电气、 鸣志电器、汇川技术 末端执行器 优傲机器人、苏州淳栋触控 控制系统 埃斯顿、新松机器人、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术、固高 科技、英威腾、卡诺普、万讯自控、海得控制 大脑 芯片 英伟达、高通、安霸、英特尔、Mobileye、 地平线、全志科技、瑞芯微、星宸科技、国 芯科技、富瀚微、炬芯科技、晶晨股份、寒 武纪、商汤科技、海光信息、云天励飞 机器人本体及模型

我们可以就⾃动驾驶汽⻋撰写⼀份花旗GPS报告，事实上，花旗在过去⼗年中已经发表了四 份《未来汽⻋》报告，但本报告的篇幅允许我们在解释2050年之前的⼀些重点内容之前列 举⼀些要点。 花旗在2014年的⾸份《未来汽⻋》报告出现得较早，⽽⾃动驾驶汽⻋的发展提醒⼈们技术进步通常是缓慢的，然后迅速的。这 就是阿⻢拉定律。福特的道格·菲尔德指出，全⾯⽆⼈驾驶的⾃主性⽐将⼈类送上⽉球更困难，创造⼀款能够在拥挤的城市环境 中运⾏的L4级 倦、困倦、分⼼、愤怒或喝醉。Waymo报道称，与⼈类驾驶员相⽐，事故率减 少了 70%。 2. 服从规则-美国国家公路交通安全管理局的数据显⽰，每年有440万美国⼈闯红灯。 202235，导致许多死亡。⾃动驾驶汽⻋被设计得⽐⼈类更好地遵守交通规则。 更新的规则，⽐如速度限制，也可以同时传输给⾃动驾驶⻋队。 3. 省钱 - 美国国家公路交通安全管理局估计交通事故的年度社会成本⾼达数千亿美 元36。⽆⼈驾驶出租⻋承诺节省 投资这些领域。 机器⼈形态包括半⼈形和⼈形机器⼈，能⾃然地与⼈类互动，并处理更⼴泛范围 的任务。Pudu Robotics 正在积极投资这些领域。 降低组件成本并实现规模经济将使先进机器⼈更加负担得起，推动跨⾏业采纳。 增强的物联⽹连接性将提⾼实时数据处理和运营效率。 然⽽，随着机器⼈在⽇常运营中的整合以及处理敏感信息，强⼤的⽹络安全和数据隐 私措施将⾄关重要。 此外，公众看法、法规合规和员⼯

想要在各种自然语言处理的任务中都 能表现好，更通用 重点是为了搞定复杂的推理情况，比如 深度的逻辑分析和解决问题 性能展现 在数学题、多语言任务还有编码任务 里表现不错，像Cmath能得90.7分， Human Eval编码任务通过率是65.2% 在需要逻辑思考的测试里很棒，比如 DROP任务F1分数能达到92.2%，AIME 2024的通过率是79.8% 应用的范围 适合大规模的自然语言处理工作，像

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一代人工智能的探索才刚刚开始，鉴于如此高的风险， 企业现在开始至关重要，以免他们被远远抛在后面。 当然，大多数领导者都对不良行为者如何通过深度伪造 或其他手段更有效地散播虚假信息以及更巧妙的钓鱼攻 击了解得非常清楚——电子邮件技巧或模仿真实人类的 语音。或者偏见的决策如何在即使有AI的情况下崭露头 角。明确地说，这些是真的问题，内容水印技术或深度 伪造检测工具的需求不断增长，紧迫寻求解决这些问题 的措施 价值和数据，它们对于我们的许多客户和员工体验来说 是基础性的。当所有这些开始发生变化时，企业将如何 作出反应？ 加工、计算机辅助设计或图片编辑。这并不总是一个完 美的系统，但比起过去来说更好，在我们对数字需求更 明确的时候，它工作得极为出色。 在明天的技术范式即将到来之际，领导者们开始颠覆 我们设计软件的基本原理。通过利用代理或自主系统 提供的抽象，他们意识到我们可以解构长期以来定义 软件的功能/数据/界面范式，并发展出一个全新的范式 ，区分度变得更加困难。 实际上，企业正在将自主权融入客户体验。代理、机器 人和技术系统可以推动销售、解决问题、安排会议并为 客户做更多事情。但是，推动许多这些体验的基础模型 是由同几家组织构建的，并且有意设计得尽可能中性地 听起来。这是一个简单的 平淡无奇对客户来说。跨行业，企业正在寻找实施 生成式人工智能的方法。他们寻求运营效率，自动 化任务的方式以及扩大影响力的途径。许多人认为 以客户为中心的角色是一个自然的契合点。他们正