智能手机出货量同比 中国移动4G用户渗透率 发售新机中4G机型渗透率 阶段2：4G导入期 （2014年） 阶段3：4G替换期 （2015~2016年） 阶段4：4G成熟期 （2017年~2018年） 15到16年，4G用户渗透率从 10%提升到65%，国内手机出 货量连续两年增长超过10%， 在此之前和之后，手机出货量都 出现了负增长，换机效应明显 阶段1：Pre-4G期 （2013年） 数据来源：工信部，中国移动，国泰君安证券研究 数据来源：工信部，中国移动，国泰君安证券研究 1.1 10 对于5G换机周期的几个判断  5G换机高峰期将出现在2020~2023年，届时手机出货量将恢复增长：国内4G建设相对较晚，换机高峰集中在15~16年，两 年内4G用户渗透率从10%提升到65%，从欧美经验来看，换机高峰一般延续3年左右，考虑到5G建设我国相对领先，我们判 断2020~2023年将是5G换机高峰期，预计国内5G用户渗透率将从 4）天线调谐器：市场规模将从2017年的4.7亿美元， 增加到2023年的10亿美元，复合增速15%； 5）LNA：市场规模将从2017年的2.5亿美元，增 加到2023年的6亿美元，复合增速16%； 6）毫米波射频前端：2023年市场规模将达到4亿 美元； 数据来源：Yole，国泰君安证券研究 1.2 15 射频器件价值量：5G手机射频前端ASP将大幅提升 射频前端价值量/美元

.......................................... 16 需求侧：看好 HVDC 在 AIDC 需求驱动下突破渗透率瓶颈 ......................................................................... 16 供给侧：AI 数据中心相关设备厂商投资机会涌现 ................. ............................................................................. 9 图表 8： 主流 AI 芯片 FP16 和 INT8 算力功耗比一览 ................................................................................... 可减少配套设施（冷却+供电系统）和机组电能消耗 ..................................................................... 12 图表 16： 高压全直流供电架构示意图 ....................................................................................

..................................................... 16 6.2.1 ����������������� ........................................................... 16 6.2.2 �������������� ............................... NVIDIA A800 80GB GPU�� 16 � GPU �⼦������ ��� l �����GA100��� Ampere ��� l CUDA �����6912� l �����80GB HBM2e� l �����1935GB/s� l ����� 250W� l ���PCIe 4.0 x16� 5.2.2 ���� ������������ �������� DeepSeek R1 DeepSeek V3 模型C 模型D 模型E ������������������������������������������ 16 2) ���研�� �����������DeepSeek R1�DeepSeek V3 ���� C ��� ��������模�������� 90%�副�������������

年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 11 最大的障碍之一是企业数据的质量、可访问性和安全性。利用内部专有数据对生成式 AI 模型进 行培训，对于帮助企业利用 AI 获得优势至关重要。然而，只有 16% 的技术领导者确信他们目 前的云计算和数据能力能够支持生成式 AI， 15 而且只有 21% 的受访高管强烈同意其组织拥有 在整个企业扩展 AI 所需的数据。 为了在不加重技术债务的情况下扩展 要能够在合适的公共云或 私有云环境中运行每个系统和应用――我们称之为混合设计。平均而言，采用混合设计推动数 字化转型的企业 IT 高管表示所实现的 ROI 要比不采用混合设计的企业高出三倍。 16 这就是未雨绸缪的有力论据。但目前，三分之二的受访 CEO 表示他们是通过重新分配长期工 作资源来实现短期目标的。 17 如果领导者不转变这种思维模式，即便在快速成效能推动增长或 盈利的当下，技术债务也可能会阻碍进展。 长战略时都有所选择，但国际市场仍然是优先考虑的对象。 企业正在寻找扩展 AI 所需的人才、数据生态系 统和基础架构，同时正在将业务转移到能提供 最大战略优势的位置。 2025 年五大趋势：人智共创未来 点燃创新纪元 16 对战略进行压力测试。 开发专用于监测全球不稳定局势的 AI 模型， 利用预测分析技术，及时掌控动荡地区不断 变化的监管、供应链挑战和劳动力市场动 态。将最关键且最具差异化优势的供应链工

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 特斯拉 鸿蒙智行 理想 蔚来 小鹏 超16亿英里（2024年中报） 4.6亿公里（2024.08） 29.3亿公里（2024.12） 14.8亿公里（2024.11） 756万公里（实车测试里程， 2024.07） 资料来源：汽车之心， 规模接入车路云网络后，交通的通行效率将得到大幅提升；另一方面， 该网络中大量的数据可以反哺真实世界模型、自动驾驶模型及机器人模型的训练。截止2024年5月，全国已有47个国家级智能网联测 试示范区，16个双智试点城市，7个智能网联先导区，包括武汉、重庆、深圳、北京等无人驾驶提前布局的重点城市。全国共开放自 动驾驶示范道路3.2万多公里，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路测单元部署超过8700套。 能够实现更精准、流畅的语音 交互，理解驾驶员的模糊指令，快速准确执行操作，将传统“指令式交互”转变为“场景化服务”。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10万级别智驾落地推动行业进入智驾平权 16 随比亚迪引领的10万级别智驾落地，视觉感知方案与端到端大模型共同推动 行业进入“智驾平权”时期。过去，由激光雷达、高算力芯片和海量数据训 练等筑成的高门槛，使智能驾驶功能主要集中在豪华车上。2024年，中国市

在机器⼈领域尤为重要。 SLMs最显著的优势之⼀是减少训练所需数据量，这直接转化为减少的训练时间和 成本。对于AI能⼒的机器⼈，这可以导致更快地在实地部署。 © 2024 Citigroup 16 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ SLM（Small Language Models）的另⼀个关键优势是它们相对于LLM（Large L anguage Models）具 。到2004年，Roomba销量超过100万台。预计2023年各发达经济体的渗透率为20 %，发展中经济体如中国的渗透率为12%。市场依然以快速速度扩⼤中。 图11.家用吸尘机器人渗透率（%） 20% 中国。 美国 16% 12% 8% 4% 0% 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 来源：花旗全球洞察，Statista 这些机器⼈的⼯作很简单 - 根据预设时间表在家⾥四处吸尘和拖地，当电池电量低 平均家庭规模。这156个国家按发展⽔平分为3个地区 © 2024花旗集团 22 Citi GPS: 全球观点与解决⽅案 2024年12⽉ 根据联合国的划分: 更发达地区14，较不发达地区15 和最不发达地区16. 世界人口分析 根据联合国⼈⼝署的预测，世界⼈⼝在2024年⾄2050年间预计增⻓18.7% 这⼀增⻓速度远远慢于2024-50年间的36.7% 以及2024年之前26年间的53.7%.

IT........................................16 2.2.1 乘着 AI 迈向高等级评级..........................................................................................16 2.2.2 大模型要将医疗 IT 逐一重做一遍.................. ........... 15 图表 9 人工智能在放疗领域中的扩展应用（下）.......................................................... 16 图表 10 电子病历系统整体应用水平分级评价基本要求...............................................17 图表 11 8 级电子病历需要达成的条件 .........19 图表 15 讯飞星火医疗大模型赋能全线医疗服务体系................................................... 19 图表 16 百度灵医智惠技术框架........................................................................................

30年后世界会是什么样子？在卡斯帕罗夫开创性比赛进 行的时候，笔记本电脑才刚开始在企业工作者中流行起 来，没有人听说过iPhone，经济学家保罗·克鲁格曼著名 地宣称互联网的价值将证明不会超过传真机。 16 现在，我们看到了未来AI认知数字大脑为社会各个层面 提供动力、相互互动、并将新的智慧带进一切和更多的 自主权给每个人的初步迹象。企业需要自问的问题不是 这是否会成功，而是他们将如何投资以培养实现这一未 数字核心 如何与之关联？ 它是啥？ 二进制大爆炸16 16 数字核心中的代理 谁正在做这件事？ 升级和现代化 功能和集成 确保数字质量 功能和系统 访问函数从 内部系统 构建解决以下问题的自动化流程： 特定任务 从各个渠道获取数据 该组织 Dwivedi-Yu, J., 等人. (2023年2月9日). Toolformer: 语言模型能够自学 使用工具. arXiv.org: https://arxiv.org/ abs/2302.04761 16. 杂项。（不详）。拉法姆季刊： https://www.laphamsquarterly.org/ revolutions/mi scellany/paul-krugmans-poor-prediction

...13 3.2 智能移动机器人电机市场规模及未来空间预测 ...................................................................16 3.3 电机市场竞争格局及态势 ................................................................................. 智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书 2025 智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书 新 战 略 咨 询 新 战 略 咨 询 NEW STRATEGY CONSULTING NEW STRATEGY CONSULTING 16 17 请务必阅读正文之后的免责条款部分 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2025 智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书 2025 智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书 新 战 略 咨

AI应用即将迎来全面爆发 算力中心 目录 15 I. 引言及算力中心发展概况 II. 算力中心需求分析 III. 算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 16 资料来源：灼识咨询 • 当下模型参数量大规模提升，同时影响训练数 据量及训练次数，推动训练阶段算力及对应的 微调阶段算力提升。 • 模型参数量基本确定，随着应用场景、适用 人群数量增加，导致推理数据及模型数量增 训练时间是大模型厂商的关键竞争要素 以训练15TB数据，5,000 亿参数的大模型为例： A100 单卡算力 ~ 0.6 P 1,000P 算力 1,600 卡 10,000P 算力 16,000 卡 训练时间 > 3年 训练时间 <1个月 ✓ 集群规模：构建千卡、万卡集群 定制化高带 宽服务通道 定制化基础 设施采购 更高带宽、更 低延迟 多元化电力 供应系统 建设专用变 2020 2021 2022 115 203 314 473 569 703 914 1,235 1,721 智能算力1 通用算力2 单位：EFLOPS 注：1.智能算力基于FP16计算；2.通用算力基于FP64计算。 27 资料来源：中国政府网，灼识咨询 算力中心行业相关政策梳理 能源政策：“3060”双碳目标下，算力中心行业高耗能问题亟待缓解 东数西算：驱动算力中心行业合理化布局，避免无序竞争