证券研究报告·行业深度报告·电子 东吴证券研究所 1 / 28 请务必阅读正文之后的免责声明部分 电子行业深度报告 AI 系列深度：AI+降本增效拓宽应用，硬件 端落地场景丰富 2023 年 07 月 12 日 证券分析师 张良卫 执业证书：S0600516070001 021-60199793 zhanglw@dwzq.com 可以实现图像切割 图24：SAM 的应用场景 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 数据来源：远瞻智库，东吴证券研究所 从应用场景丰富和生态完善角度看，AI 与 VR/AR 技术的融合，将进一步丰富虚拟 40.5% 20.1% 8.9% 8.6% 7.7% 14.2% 游戏 视频 直播 医疗 教育 其他 请务必阅读正文之后的免责声明部分 技术 图32：ChatGPT 可在苹果应用商店下载安装 数据来源：谷歌，东吴证券研究所 数据来源：Apple，东吴证券研究所 AIGC 领域目前呈现内容类型不断丰富、内容质量不断提升、技术的通用性和工业 化水平越来越强等趋势，涌现了写作助手、AI 绘画、对话机器人、数字人等应用，支撑 着传媒、电商、娱乐、影视等领域的内容需求。未来随着智能手机硬件算力提升，相关

础业务人员，初级算法工程师，高级算法工程师等不同使用人 群，提供自动学习建模工具，可视化拖拽式建模工具，交互式 代码开发环境，训练软件开发包 (SDK) 等不同使用门槛的建模 工具。 丰富的可视化算子库 l 平台可视化拖拽式建模工具中预置了上百种丰富的可视化 算子组件，灵活组合预置算子组件可快速构建训练流程， 运行成功后，可直接进行模型部署， 预置的算子组件为算 法用户提供不同的能力项支持。 强大生态联动 TI-ONE 是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习平台 为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程支持 腾讯云 TI-ONE 训练平 台 差异化 建 模 丰富的 算子库 生态 全环节 落地 多种数 据接入 技术 3 2

如何提升数字化运营能力？需要掌握哪些新的 思路和方法？ 近期，《哈佛商业评论》中文版走访了来自 保险业、制造业、互联网电商等多个行业的典型 企业，它们是数字化转型的深度参与者和实践 者，在数字化价值变现方面积累了丰富的行业经 验。同时还邀请了学界专家来解读企业如何通 过建设数智价值链，来实现数字化价值变现；以 及三十多年来始终陪伴企业开展数字化转型的 Kyndryl 勤达睿公司作为行业观察者，分享其在 的技术能力，从而获得竞争优势的一个有效方 式。对友邦来说，Kyndryl 勤达睿则正是这样 的伙伴。“行业经验的数字化其实是很困难的 一部分，需要企业内外部的力量一起长时间地 合作，然后才能做到。勤达睿依靠对行业的认 知和丰富的经验，突破传统的机房服务，努力 帮助友邦将业务扩展到云端。”刘立民表示， 勤达睿的“伙伴式共创”模式将会在友邦下一 阶段的数字化进程持续提供支持。 当然，对企业来说，在数字化转型的道路 耐克就将企业在全球的第一个会员体系建立在 天猫旗舰店上，构建了一套会员积分、互动的 体系，为会员创造成就感与归属感，提升会员 运营能力。 第二类产业被称为“丰富度驱动型”，最 典型的行业是服饰，以及家居、百货。驱动消 费者下单的是独特的货品设计，丰富的货品种 类。因此，货品健康度、流转速度、基于货品 的推广等成为运营的重点。天猫也推出过一套 特色货品运营指南，从评分、行业对标、解决 方法等层面帮助企业提升货品的运营能力。

42 公司 核心商业模式 AI 应用 东方财 富 流量聚集 : 以东方财富网、股吧、天天基金网等互联网平台为基础，提供全面的财经资讯、互动社区和基金信息等内容，吸引 大量的投资者用户，聚集丰富的流量资源。 牌照变现 : 拥有基金销售牌照和证券牌照等金融牌照。通过天天基金网开展基金代销业务，利用平台流量优势，将用户转化为 基金购买客户 ; 借助东方财富证券开展证券经纪、融资融券等业务 当前负债端面临的痛点及大模型技术在相关场景的应用价值包括 : 报行合一政策的实施助力险企改善盈利能力，但也对费用管理的精细化水平提出了更高要求，尤其是代理人渠道的报行合一 ，涉及 到的数据更为丰富、实施复杂度更大。大模型技术有望助力保险公司更好地动态监测费用构成，更加精细化地分析各项费用，帮 助 保险公司更好管理费差表现。 预定利率与市场利率挂钩及动态调整机制已正式落地，保险公 标的预测，提高相关报表的生成 效率。 l 当前资产端面临的痛点及大模型技术在相关场景的应用价值包括 : 低利率环境下，资产负债匹配对保险公司的重要性更加凸显，保险公司可以通过大模型技术基于更丰富的数据以更高的频率对自身 的资产负债匹配情况进行动态深度跟踪，提升经营稳健性。 在长端利率下行和优质非标资产供给收缩的背景下，亟需挖掘与保险资金属性相契合的创新性投资机会，以此来增厚投资收益和提

度学习技术，通过对大量文本数据进行训练，从而具备了强大的语言理解 和生成能力。它能够理解自然语言，并能够生成自然语言文本 n 字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI，能理解你的需求并生成高质量回 应。它知识储备丰富，涵盖历史、科学、技术等众多领域，无论是日常问 题咨询，还是深入学术探讨，都能提供准确全面的信息。同时，具备出色 的文本创作能力，能撰写故事、诗歌、文案等各类体裁。并且擅长语言交 互，交流自然 如云端、边缘计算或本地服务器等。这要求 企业具备强大的技术实力和丰富的运维经验 模型部署 4.7 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计，需要综合考虑业务需求、数据安全、模型性能等多方面因素。以下是 一个典型的技术架构设计框架： 包括内部数据库、公共数据集、第三 方数据服务等，为AI大模型提供丰富 的数据支持 数据源层 使用爬虫、API、IoT设备等手段收集 大模型应用落地策略建议 聚焦业务场景需求 并合理选择模型 - 深入剖析业务需求，首选大 语言模型提升文本处理效率； 多模态业务需权衡技术成本， 采用合适架构融入系统 评估自身数据 丰富度及质量 - 评估数据丰富度、多样性、 时效性和隐私保护要求，确保 数据支持模型训练微调，符合 合规要求 建立持续学习 与迭代机制 - 建立性能监控和反馈机制， 定期评估模型效果，根据需求 和反馈调优迭代，确保模型持

AIGC成为了教学主体的一部分，其功能在于： • 使大规模个性化因材施教成为可能 • 强化每个学生的学习主体性 • 帮助教师完成非创造性机械劳动 • 成为教师提升自身水平的培训渠道 • 丰富而快速的知识反馈弥补师资的参差 AIGC作为一种教育自动化的解决方案完全替代 教师成为唯一教学主体，是学术界担忧的方向： • AIGC生成信息作为教学内容的精准度不足 • AIGC价值观并非完全中立，存在较大争议 为 每位学生制定更加精准和有效的教学策略和成长路径 教育数字化转型的技术支持：教学模式转向“师-生-机”三元结 构，提升教育效率与效果，结合翻转课堂、XR等技术激发学生 的学习动力，提供更为丰富和沉浸式的学习体验 AIGC 教研 工具 教学 工具 学习 工具 评价 工具 作为教师“外脑”的积极作用更受到认可 AIGC对学习评价工作带来显著挑战 AIGC对教育载体（工具）的影响讨论 度同步提升 不同学段的AIGC技术应用有着不同的侧重点。在K12阶段，侧重技术对日常教学练评测、管理功能的升级迭代，且随着出生人数的 持续下降，天花板总体可预见。其制约因素主要在数据层，数据质量、丰富度、颗粒度等决定教育模型的上限和使用体验。同时日 常的应用中，会有数据的反哺回流，随着使用频率和时间的拉长，体验会逐步优化；在高/职教实训阶段，侧重AIGC工程师的培养， 高职院校、普本、211院校

应用的开发成本和门槛，有望加速 AI 技术在多种设备上的应用突破， 包括 AI 手机、AI PC、AI 眼镜和 AI 玩具等。尤其是对于注重轻便性 的 AI 眼镜，AI 大模型的接入可以帮助厂商在不增加设备体积的前提 下，丰富其智能化功能，优化用户体验，推动 AI 眼镜产业落地进程。  DeepSeek 模型加速国内 AI 进程，推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息，华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 AI 渗透加速带来的产业 链发展机会，看好端侧 AI 潜力释放，建议关注水晶光电、立讯精密、 歌尔股份等。3）零组件有望受益于端侧 AI 发展。端侧 AI 有望提高 对芯片、通讯模组等的要求，并丰富使用场景，推动量价齐升。建议 关注通信模组、SoC、能源管理、传感器等环节，例如广和通、移远 通信、瑞芯微、恒玄科技、全志科技、圣邦股份、韦尔股份、兆易创 新等。  风险提示：市场竞争加

“数据”是可信数据空间的核心内容，权威且丰富的数据资源 是可信数据空间的核心所在。权威数据来源于具备公信力的官 方机构、专业的科研院所、行业领军企业等，这些数据经过严 格的审核验证流程，具备极高的准确性、可靠性与权威性。可 信数据空间可以链接上下游、构建共创生态，不同环节的参与 者相互协作、相互促进，不断丰富数据的类型与维度，极大地 丰富了可信数据空间的数据资源，为数据的深度挖掘与创新应 智能化水平，支撑城市建设、运营、治理体制改革。例如，通 过数据融合和智能分析技术，可以实现交通流量的实时监测和 优化调度，提高交通出行效率。 二是推动城市经济高质量发展。建设城市可信数据空间可 以为数字经济发展提供丰富的数据资源和创新应用场景，促进 数字技术与实体经济的深度融合，推动数字产业化和产业数字 化进程，培育新的经济增长点和竞争优势。例如，通过数据匹 配供需双方，可以提高资源利用效率和经济运行效率，培育数 方可以一站式选择所需服务，共同营造数据要素流通的生态。 应用场景层：为各方主体提供应用开发环境，以及标准化、 构件化、可复用、可组合的应用开发资源和能力，赋能数据资 源开发利用和数据要素价值共创，支持各方共同参与形成丰富 的数据产品和服务。 此外，还需要构建标准规范体系和运营保障体系。其中， 标准规范体系方面，包括技术标准规范和管理制度规范，推动 各数据空间之间按照统一标准规范进行互联互通，为数据的合

已适配主流国产软硬件生态系统；应用软件包括腾讯会议、企业微信、腾讯文档、腾讯乐享等，成为企业融合创新发展的核心助力。 不仅如此，腾讯云的全栈融合创新软件体系已经在政务、金融、交通、医疗、能源、传媒等行业中积累了丰富的融合创新落地实践， 并打造了众多国产数字化样板间。 在国产生态方面，腾讯在全国28个省份搭建起融合创新经销商体系。邀请上下游伙伴一起做标准、搞适配、建方案，让体系更稳、 生态更广。围绕基础软 全面的智能体开发框架 提供 LLM+RAG 、Multi-agent、Workflow 等多种智能体开发框架，支持智能体配置 - 评测 - 发布 - 调优一站式工具链，助力企业降低 智能体构建门槛。 丰富的智能体开发资源库 预置精选官方插件及 MCP 插件，支持含智能文档解析、多轮改写、embedding 等多项原子能力灵活接入，提供 Agent 开发所需的全部核 心技术。 助力客户构建“发展驱动”的数字安全体系 线性水平扩展：集群级的线性扩展；share-nothing分布式架构，水平扩展能力。 4.原生语法兼容性：集中式100%兼容开源数据库语法；兼容SQL2016标准；架构开放，数据库人才通用，人才选择性丰富。 5.企业级安全性：内核级减少用户误操作/黑客入侵的安全风险。 6.便捷的运维：运维能力完善，赤兔管理台覆盖95%以上运维操作。 成果及价值 国产数据库实践 上海银行 国产数字化升级标杆实践报告

的接入，有望通过高效模拟提升研发效率，降低实验的试错时间和成本，提升路径测 试效率，有望加快进口依赖产品的技术突破速度；另一方面，基础研究领域，企业可以通 过 AI 的高效应用加速实验速度，匹配路径，布局获取多丰富的数据库，为新品创新提供 前期基础。  加速材料领域的技术追赶，实现现有高端精细化工品的国产化突破。  通过终端的体系化布局，能够形成一揽子的供给能力，从而改善现有单品竞争力不足， 有需求：国内领军化工企业近十年内快速发展，部分企业已经形成了多业务、多基地、 多市场的综合布局，产品丰富繁杂，需要复杂的管理需求，人员配置也相对较多，在 公司治理，精准高效管控方面可以有明显的提升空间； 方向三：具有较高的行业敏感度，对接难度相对较小或者改造优势比较明显的意愿型企业 也将具有先期优势。化工行业赛道多、产品种类极其丰富，产品链涉及到有机、无机，加 工包括矿产加工、能源加工，方式包括化学合成、物理提纯还有生物发酵等等，其中部分 多数领域受至于技术和设备封锁，我国必须依靠自身的研究形成突破，差距短时间内难以 扭转，然而 AI 的升级优化有望率先在技术研发、产品体系、差别化应用等领域形成加速， 先期能够明显降低路径或方向确定的重复工作的时间和成本，进一步扩展至丰富品类和提 升产品差异化属性，进一步缩小和海外龙头企业在终端产品体系、平台体系，以及基础研 究的数据体系的差距。 技术引进 国产替代 产品输出 20年 20年 资本密集+劳动力密集 低成本优势+政策带来