5G+AI投资策略研究 目录 CONTENTS 5G：终端发布在即，射频、光学、面板行业迎新机遇 1 5G将开启手机新一轮换机周期 1.1 射频端：需求增加、技术升级、集成度提升 1.2 摄像头：5G智能化时代最核心传感器，持续升级 1.3 面板：柔性OLED趋势不改，大尺寸LCD静待行业价格拐点 1.4 设备和材料：国产替代加速进行 1.5 AI：安防、汽车和IoT将是率先爆发的三个场景 AI：安防、汽车和IoT将是率先爆发的三个场景 2 安防行业：需求逐渐回暖、AI加速、海外拓展 2.1 智能汽车：5G+AI促进无人驾驶加速落地 2.2 IoT：技术逐渐突破，巨头加速布局 2.3 目录 CONTENTS 半导体：新需求拉动叠加进口替代，行业迎来黄金机遇 3 行业变局：需求多元、龙头集中、周期减弱 3.1 供需格局：库存主导行业短期景气波动 3.2 大陆半导体行业：贸易战和库存短期扰动不改加速发展大趋势 3.3 产业链分析：建厂潮拉动设备材料、5G+AI带来设计领域新机遇 3.4 PCB：内资大厂加速崛起，5G拉动新需求 4 行业变局：行业集中度提升，加速向大陆转移 4.1 供需格局：主要原料价格震荡回调，创新应用带来新需求 4.2 通信板：4G扩容+5G推进，通信板迎来加速发展期 4.3 4 1 5G：终端发布在即， 射频、光学、面板行业迎新机遇 5 eMBB 增强移动宽带

AI 驱动政务热线发展研究报告 （2025） 清华大学数字政府与治理研究院 2025 年 2 月 目录 前言................................................................................................................................ 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板...............................37 案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用....................................... 系 统通过接入智谱 GLM 大模型，以松耦合的方式嵌入海淀区交易平台的原始系统 中。这一集成不仅提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，还确保了文档 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI 问答、数据统计分析、智能检 索等服务。 大模型与政务服务咨询问答场景结合，依托政务大模型及工程化手段，从政 策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等 方面，提

AI 驱动政务热线发展研究报告 （2025） 清华大学数字政府与治理研究院 2025 年 2 月 目录 前言................................................................................................................................ 1 一、大模型赋能政务热线：从数字化到数智化跃迁 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板...............................37 案例三 蜜巢多领域政务服务大模型应用....................................... 系 统通过接入智谱 GLM 大模型，以松耦合的方式嵌入海淀区交易平台的原始系统 中。这一集成不仅提升了交易主体处理投标文件的效率和准确性，还确保了文档 的合规性。系统为交易主体提供了智能批注、AI 问答、数据统计分析、智能检 索等服务。 大模型与政务服务咨询问答场景结合，依托政务大模型及工程化手段，从政 策数据实时抓取、知识处理、多模态解析存储、问答效果测评、回流数据分析等 方面，提

01 AI 的迅猛发展，正将全球经济推向新一轮技术革命的浪潮之巅。如同 90 年代的互联网 革命和 2015 年后的移动互联网浪潮，这场 AI 驱动的变革预示着规模经济的兴起和商业 模式的深刻变革。 麦肯锡最新研究表明，到 2030 年中国关键产业将通过 AI 创造逾 6000 亿美元经济价 值。然而，这场技术革命所带来的价值红利呈现出显著的"马太效应"。 数据显示，2024 年 AI 在互联网行业的渗透率已高达 布局 AI 的企业通过业务创新实现了利润 增长，而迟滞转型的企业则面临被市场淘汰的风险。这种持续扩大的"数字鸿沟"，正在重 构产业竞争格局。 值得注意的是，AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作模式的重构与组织能 力的重塑。在这场变革中，人才既是 AI 的使用者，更是推动企业转型的核心引擎。唯有将 人才置于 AI 转型的核心，构建组织和人才系统化应用 AI 的能力，才能实现 AI 与企业运 营的深度融合，把握智能时代的战略先机。 AI 引言 AI 力，即与 AI 协作、驾驭 AI 的综合能力，正在成为继智商 (IQ)、情商 (EQ)、团队合作力、领导力之后，影响组织和个人发展的关键指标。 面对 AI 的快速发展，企业对 AI 人才的需求已经发生质的转变，从早 期单纯的技术人才扩展到具备 AI 思维和应用能力的复合型人才，我们 必须重新思考大模型时代对人才的能力要求。这种转变既反映了 AI 应用的深化，也体现了企业对人才能力的新要求。

AI转型白皮书 洞见AI新机遇 当下，全球食品饮料行业正经历一场由技术革命与消费变革交 织的深度重构。人口结构变迁、消费行为分层分化、需求个性 化升级、供应链不确定性加剧，叠加气候与资源约束，传统生 产模式和增长逻辑面临前所未有的挑战。 与此同时，以人工智能为核心的新一代数字技术，正穿透从田 间到餐桌的全产业链条，为行业打开效率跃迁与价值重塑的想 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进 象空间。以大语言模型为代表的生成式AI技术取得了突破性进 展，从最初简单的文本生成，到如今能够生成高质量的图像、 音频、视频等多模态内容，其应用范围不断拓展，潜力也愈发 凸显。如何借助AI技术实现转型升级，已成为食品饮料行业发 展的关键命题。 本白皮书旨在为食品饮料行业的AI转型提供一份前沿的、真实 的、本土化的落地指南。我们深知，在AI转型的道路上，企业 面临着诸多困惑和难题，需要有一份具有针对性和可操作性的 经验总结来引领方向。 第一章深入洞察了食品饮料行业的变化趋势，并简述了AI技术 的演变路径、大语言模型的技术原理，以及现阶段应用大模型 技术的主流路径，和未来通用人工智能的趋势。第二章遴选了 食品饮料行业的典型十大场景，用具体案例，详细描述了需求 场景、解决路径、应用成果和经验反思，为行业企业实践提供 参考。受限于篇幅和案例落地时间，已经在行业内深度应用的 决策式AI、小模型算法等案例在白皮书中仅占据较少的篇幅，

3 关于汽车领域的AI假设 人工智能的能力正从生成式AI发展到代理式AI，然而实现盈利效果的进程比乐观者所希望的更长。 最高短期影响体现在客户支持/体验、软件开发和选定的企业职能上。 人工智能在超越传统“建设方法”的合作伙伴关系中大规模释放其潜力。 赢家从基础人工智能工作开始，迅速聚焦于主要成本/收入类别，并与合作伙伴生态系统高效扩展。 缩写：AI = 人工智能 来源：Strategy& • • • 4 现实的AI演变场景需要首席执行官们立即采取行动 人工智能预期影响的演变 人工智能正从炒作走向现实，尽管采取行动的紧迫性仍然很高。 预期 影响 物理/类似人类的AI 生成式/代理式人工智能 狭窄/敏锐的AI 颠覆性的 情景 新一代 人工智能作为最高发展阶段 人工智能（AI）策略所需以应对风险 风险规避与业务连续性 – 与人工智能努力的快速加速 OpenAI 发布 ChatGPT OpenAI 发布 生成式人工智能 GPT3 基底 情景 监管或成本阻碍 进一步 人工智能的进步 亚马逊推出 智能虚拟助手Alexa 该操作完成购物任务。 AI策略作为加速器 效率提升 – 与确保[潜在增长]的可能性相关 差异化与新的价值池 计算机深度 蓝色战胜冠军 卡斯帕罗夫与国际象棋 用例扩展 上升于已选 高价值 区域 总体上 影响滞后于 过分炒作

Michael Brown CEO Skyline Rob otics Ben Reed Felix Zhang 创始⼈ 兼⾸席执⾏官 Pudu Robotics ⾸席营销官 Sanctuary AI Dr Harry Kloor 联合创 始⼈兼⾸席执⾏官 Beyo nd Imagination William Santana Li 主席兼⾸席执⾏官 Kn ightscope 公司 Aleksandra Aleksandra Faust 研 究主管 Google Deep Mind Ingmar Posner 应⽤ ⼈⼯智能教授 ⽜津⼤ 学⼯程学系 3 2024年12⽉ Citi GPS：全球展望与解决⽅案 AI机器⼈的崛起 物理⼈⼯智能即将到来 我们正在进⼊⼀个新时代，⼈⼯智能机器⼈和⼈形机器⼈将在我们周围移动。我们的分析 表明，到2035年，可能会有13亿个⼈⼯智能机器⼈，到2050年将达到40亿个。 特斯拉CEO埃隆·⻢斯克表⽰，某种形式 的机器⼈市场——⼈形机器⼈——可能每年超过10亿台，我们最终将拥有的机器⼈数量将超过 ⼈类。2 这个新市场有3个主要推动因素: 1. 技术-多项技术进步，特别是⼈⼯智能（AI）的发展，已经显著改变了机器 ⼈的前景 2 经济-机器⼈可以解决劳动⼒短缺问题。随着⼈⼝⽼龄化和更为严格的移⺠政策加剧，短 缺问题变得更加棘⼿ 此外，对于功能强⼤的机器⼈来说，投资回报周期相对于⼈类的吸引⼒越来越⼤。劳动

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 工业/能源 DeepSeek 冲击下，AI 产业对国内电 力行业的变与不变 华泰研究 工业 增持 (首评) 能源 增持 (维持) 研究员 刘俊 SAC No. S0570523110003 SFC No 动态点评 DeepSeek 带来 AI 行业变革，但对电力行业仍有三个不变的影响 DeepSeek R1 开源模型于 1 月 20 日发布，在更低的成本下实现和 OpenAI o1 相当的数学、代码、自然语言推理能力，不仅推动国内 AI 产业对海外的 快速追赶，也为 AI 相关行业带来较大变化。我们认为 DeepSeek 带来 AI 行业三个变化：成本变革，训练成本和 Token 30%； 技术变革，突破 CUDA 依赖，支持多样化 GPU；生态变革，开源模型，打 开多元化应用时代。我们也维持三个前期观点不变：算力需求增长不变；能 效追求不变；绿色发展不变。 AI 应用加速，进入全民 AI 时代，有望构成国内电力需求新增长极 相比美国，中国虽然互联网大厂在过去 2 年资本开支有 12%的复合增长，但 仅为美国同行增速的不到三分之二、总量的不到十分之一。根据 IDC 预测

4 一、AI大模型的技术历史回顾 （一） 4 20 世纪50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。20 世纪80 年代，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的AI应用开 始出现。20 世纪90年代，随着计算机运算能力的提升，更复杂的智能算法被开发出来，用于生产规划和调度。21世纪初开始， 大数据和云计算兴起，机器学习等算法被提出。2010年，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现；2020年至今 术出现；2020年至今 AI 大模型出现并得到迅速发展，以Deepseek为代表的语义大模型出现。 4二、AI大模型的核心技术与特点 （一） 5 AI 大模型的成功是多类技术的积累，但其中最为核心的是自注意力 机制和Google 在2017 年提出的Self-Attention、Transformer 架构。 ChatGPT,Deepseek,豆包，Kimi都是基于该架构提出，具有以下三个特 下三个特 点。 1、参数规模庞大。AI 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征，提高了任务的准确性。 2、训练数据海量。AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能，这些数据来自于各种来源，如互联网、企业内部数据等。 3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU 集群、分布式训练框架等。 4能源行业部分大模型