-1- 2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： 2024年 2025年1-10月 车企品牌 数量（个） 车型数量 （个） 17 22 35 25 33 63 2025年车载显示产业发展趋势回顾 -6- Part2. 2026年智能车载光领域十大产业趋势预测 -7- 趋势一：随着AR-HUD的使用体验不断优化，市场对其价值认可度持续提升。 预计2025年新车AR-HUD装配量增幅超50%，2026年AR-HUD将加速向25万元以下车型渗透 车灯彩色升级 的诉求强烈，2026年彩色照投一体车灯或将上车 趋势十： 车载投影凭借大画幅、多场景、可玩性等优势，高度契合智能化 趋势，将逐步成为中高端车型后排屏的重要选项 2026年智能车载光领域十大产业趋势

Deepseek 在药企研发领域的本 地 化部署和应用场景 智慧芽生物医药 2025 年 03 月 智慧芽 01 大模型的发展阶段和 deepseek 02 Deepseek-R1 在药企的本地化部 署 03 芽仔与 Deepseek-R1 对接 04 Al 融入智慧芽生物医药产品 智慧芽 @LS- GTM 智 慧 芽 2 2022.12 语义过进 θ 切换视图目 田只小 ◎字段显示设置 复制检索式 [ 保存检素式 O 公开 ( 公告 ) 号 标题 [ 标当前申请 ( 专利权 ) 人 应用领域分类 输入一段文本描述或专利公开号 1 ·WO2022123456A1 太阳能电池的阻隔组件 3M 创新有限公司 ( 美国 ) 光伏发电 半导体器件 过滤项 ln 智慧芽 Q (Hallucination), 虚构不存在的事实 RAG 先检索相关证据文档，要求模型严格基于检索内容生成，显著降低错误率 (3) 领域适配成本问题 微调 (Fine-tuning) 需要大量标注数据和计算资源 RAG 仅需构建领域文档库，即可让通用模型输出专业内容 ( 如法律 / 医疗场景 ) 13 智慧芽 模型平台

本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 （维持） 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权，关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号： S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq.com.cn 陈伟光 SAC 电话：0769-22119430 邮箱： chenweiguang@dgzq.com.cn 电子行业指数走势 资料来源：东莞证券研究所，Wind 相关报告 投资要点：  DeepSeek推动模型平权，关注AI终端及算力领域。2024年12月，DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 ， 在 多 项 评 测 成 绩 超 越 了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等 开 源 模 型 ， 并 在 国内 CSP为了保持竞争优势亦有望跟进，增加AI领域相关投入。同时AI应用 场景加速普及，也将反哺算力需求。  风险提示：终端需求不及预期；技术推进不及预期；资本开支投入不及 预期等。 深度报告 行业研究 证券研究报告 电子行业深度报告 2 请务必阅读末页声明。 目 录 1. DeepSeek 推动模型平权，关注 AI 终端及算力领域 ........................

006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺“利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点热点前沿⸺“基于深度学习的植物病害检测” 016 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 019 2.1 新兴前沿概述 019 2.2 重点新兴前沿⸺“花青素在食品智能包装膜中的应用” 019 生态与环境科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 021 1.1 生态与环境科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 021 1.2 重点热点前沿⸺“行星边界突破与地球系统风险治理” 022 1.3 重点热点前沿⸺“基于生物质的活性多孔炭吸附剂制备及二氧化碳捕集性能” 026 029 2.1 新兴前沿概述 029 2.2 重点新兴前沿⸺“污泥厌氧发酵产挥发性脂肪酸的微生物机制研究” 029 地球科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 031 1.1 地球科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 031 1.2 重点热点前沿⸺“中国陆相页岩油类型与重点地区资源潜力研究” 032 1.3 重点热点前沿⸺“骤旱事件成因与风险研究” 036 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读

向数据中心、游戏、移动设备、 汽车电子等市场发展。公司 GPU 产品能够并行计算的性能优势满足深度学习需求，通过对 GPU 架构升级不断推出新产 品，其运算性能得到显著提升，广泛 用于数据中心等计算密集领域。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 复盘英伟达的 AI 发展之 路 英伟达业务模式拟打造成类似于计算堆栈或神经网络，包含硬件、系统软件、平台软件和应用四层，公司结合芯片、系统和软件的全栈创新能力构建加 10 倍。 l 计算与网络事业部收入占比提升，数据中心超过游戏成为收入主要来源。 FY23 ，公司收入为 269.74 亿美元，同比增长 0.22% ，主要由于数据中心及汽车领域收入的高速增长抵消了游戏及专业可视化领域所带来的收入减少； 净 利润为 43.68 亿美元，同比减少 55.21% ，主要由于运营费用同比增长 50% 所致，包括与 Arm 交易相关的 13.5 亿美元收购终止费用。公司业务部门 亿美元收购终止费用。公司业务部门 包括计算 与网络事业部和图形事业部， FY23 收入占比分别为 55.86% 、 44.14% 。公司的平台及产品主要应用于数据中心、游戏、专业可视化、汽 车等四大领域， FY23 占比分别为 55.63% 、 33.61% 、 5.72% 、 1.69% 。分地区来看， FY23 来自美国地区的收入占比最高，达 30.7% 。公司 FY1Q24 实现收入 71.92 亿美元 (YoY

前言：本篇主旨在探讨AIGC相关概念及技术在医药产业方向上的潜在应用。AIGC突出创造性生产，依赖于多模型 的技术融合。整体来看，AIGC的创造力发展归功于算法领域的技术积累，而ChatGPT或将成为我们未来更为智能时 代的全新信息系统入口。此前，Meta 在2023年4月5日发布了机器视觉领域首个用于图像分割的通用大模型 Segment Anything Model（SAM）及其训练数据集 Segment Anything Anything 1-Billion（SA-1B），并将其开源于 GitHub。该模型的推出促进了机器视觉通用基础大模型的进一步研究，为图像分割领域的研究和应用提供更加完备 的解决方案，也逐步让我们看到了更多的AIGC在医药医疗端应用的潜在可能。 因此如下我们做了三方面的梳理。  AI 医疗器械：AI促进医疗器械创新，降本增效成果显著。 1) AI 医疗影像：进入发展快车道，辅助诊断为主 2) 企和20家CRO企业；相关互联网头部企业超31家，AI制药初创型企 业超过495家。 1) 逐渐完善的行业拼图 2) AI在多疾病领域广泛应用 3) AI可参与药物开发过程多个阶段  AI 智慧药房及药店分销：AI赋能连锁药店主要集中在四个领域：企业信息化系统基础、门店精细化运营管理系统、 新零售渠道融合、药店AI机器人应用。益丰药房、大参林、一心堂、老百姓结合公司发展战略，打造差异化AI能力

⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交 付，到⼯业、建筑、零售、酒店和护理领域的使⽤。我们对9个⽤例领域的专 有分析预测到2050年将有41亿个机器⼈。对于⼀个⽤例，⼈形机器⼈，我们 进⼀步将其分为7个领域。我们的⽅法论将在下⽂中进⾏总结。 3. 挑战 - 第10章探讨了值得关注、辩论和解决的12个挑战。 和解决⽅案。 尽管存在挑战 花旗GPS：全球视野与解决⽅案 2024年12⽉ 摘要与分析 AI并⾮新领域（1950年代）。机器⼈也并⾮新事物（1960年代）。能移动的AI机器⼈是新兴领域。 过去⼗年中，⼈⼯智能⽅⾯取得了⻓⾜进步，使机器⼈能够看、动、说、学习和执⾏动 作。本报告第1章介绍了其中9项技术进步。第2-8章讨论了AI机器⼈的不同⽤例和发展。 可以说，最复杂的领域之⼀是⾃动驾驶⻋辆（AVs），因为AV以每⼩时70英⾥的 速度 万台商业清洁机器⼈。 最新的机器⼈类别是⼈形机器⼈。这些机器⼈旨在适应⼈造环境，并在许多任务中提供多样性。在评估⼈形机器⼈的机会时， 我们⾸先在⼯业领域（即制造和仓储）看到最⼤潜⼒，然后是在家庭中。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照料。虽然这 个新领域需要时间建设，但我们预计到2050年将有6.48亿台单位和⼀个价值7万亿美元的⼈形机器⼈市场。 制造和仓库），然后是家庭。我们在家庭中看到的主要功能是清洁和照顾。尽管这个新⾏业需

年轻力量：核心成员全部46周岁以下 结构合理：教学型、科研型、实验工程师 专注专业：从2013年至今，11年专注于大数据教学 团队特点：眼光前瞻、紧跟技术、创新实干、执行力强 影响力高：多项指标在国内高校大数据教学领域领先 • 教材数量 • 教材占有率 • MOOC课程学习人数 • 师资培养 • 教学研讨会 • 教学网站访问量 • 在线讲座观看人数 • …… 目录 1. 大模型：人工智能的前沿 们在解决复杂问题和应对新的场 景时表现更加出色 学习能力强 大模型可以生成更自然、更流利 的语言，减少了生成输出时呈现 的错误或令人困惑的问题 语言生成能力 学习到的知识和能力可以在不同 的任务和领域中迁移和应用。这 意味着一次训练就可以将模型应 用于多种任务，无需重新训练 可迁移性高 1.2 大模型的发展历程 大模型发展历经三个阶段，分别是萌芽期、沉淀期和爆发期 1.2 大模型的发展历程 文心ERNIE ... ChatGPT 文心一言 1.4 大模型的分类 语言大模型 视觉大模型 多模态大模型 是指在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一类大模型，通常 用于处理文本数据和理解自然语言。这类大模型 的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练， 以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则。 代表性产品包括GPT系列（OpenAI）、Bard

材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 注合成生物方向，农药创制药赛道等； 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和 配方产品集合等要求，缩短和国际龙头之间的软实力差距，建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道， 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域；  行业领军企业的 AI 智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的 AI 对接节奏：领军型企业有资金、有要求、 智能化的先期参与者，能够形成成本和管理的改善，在产品落地兑现方面也有望 获得效率提升，建议关注央国企的 AI 对接情况以及实际性的变化；  AI 智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机：①我国的竞争优势延续，海内外在材料领域的软实力差距 降低，将有望形成进一步的产品竞争力输出；②AI 智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会，没有投入 产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰；③AI 智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的

人形机器人产业链中价值占比最高的零部件是传感器、电机、丝杠和减速器。随着机器人工作向复杂、多类型任务转变，灵巧手和柔性皮肤配合成为 人形机器人的“手”，使更精细、自主、安全的末端交互成为可能，可能成为未来人形机器人竞争的关键领域。随着国产机器人硬件迭代升级和逐步 量产化，成本和供应链优势将逐渐显现，预计国产替代将加速。  代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 近年来多方入局人形机器人市场，特别是特斯拉发布Optimus点燃 AI率先探索人形机器人实际应用， Figure 01已在宝马美国斯帕坦堡工厂进入试点环节，还与OpenAI合作推进机器人具身智能。  计算机领域：控制与感知 控制系统负责对人形机器人的行为和运动进行规划和控制，相当于“大脑”和“小脑”，视觉则是人形机器人对外感知的主要渠道，二者共同构成人 形机器人的核心领域。机器人控制器市场目前由机器人整机厂商主导。但控制器研发门槛较高，随着规模更小、资金更少的人形机器人创业公司的增 加 争加剧；3）技术开发与应用进度不及预期；4）需求不及预期等。 目录 3 01 人形机器人：承载AI未来 02 产业链：国产替代趋势明显 03 代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 04 计算机领域：控制与感知 05 投资建议与风险提示 01 人形机器人：承载AI未来 4 5 资料来源：深企投产业研究院，觅途咨询，高盛，财联社，IT之家，华西证券研究所  人形机器人又称仿生机器人，