Stable Diffusion，实现本地运营 15 秒出图，证明了大模型本地化运行的可能，也体现出目前手机芯片的局限 性。根据 IDC 数据，1Q23 全球手机销量中主处理器频率超过 2.8GHz 的占比 36%，价格在 1000 美金以上的占比 13%，即旗舰机型占比较低，随着 AI 大模 型在边缘端落地，有望推动新一轮换机潮。 以大语言模型为核心，以语言为接口，控制多 AI 模型系统，构建“贾维斯” ........... 18 图35： 2019 年美国语音助理市场份额 ........................................................19 图36： 全球智能音箱市场下滑 .............................................................. 19 图37： 语音交互过程示意图 .... 不仅害怕数据失去独占优势，还担心 GPT4 通过推理洞悉尚未发现的业 务。我们认为，出于数据资源所有权分配以及数据安全的担心将推动终端部署大 模型的需求。 图30：Plugin 插件界面 资料来源：36 氪，国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 18 各家大厂对终端运行大模型的尝试频频，2023 年 5 月 11 日，Google 在其第 15

෻౟௦့௦ᄻ୙೴࡬ྑഭ඘ຂ ......................................... 36 4.1 ඔಖᆑ௶ᆇၗۤڳිࣂ޷έܤൟಽثᄉટॏ ..................... 36 4.1.1 ٲߙྡྷ඘ܤՎൟثᄉ೴࡬ݦ௜ટॏ ............................. 36 — 6 — ¤ ¤ 4.1.2 ညܤඔಖᆑՎ૱ՠಭιટॏ ........ ݦ௜ટॏēஜܤճྜ๠ڕस໻นԅՎൟ޳Љdަஜᆑ௶ᆇၗক့ฉ ৮ဤெۤ٤ᄹ޳՜໰๯ԅݦ௜ટॏd ߙोಓൟԸА޳Љ඘ຂdߙюભէ޳Љူغ଴ұ޳Љອࠒۦԅ ڳිࣂ޷ಓൟԸА޳Љฉ৮඘ຂēᅖྑͧࣳၽڳޥᄷԤಓൟٟટ — 36 — ¤ ¤ ௕cಓൟӃరਖ਼ث௕cᄷӖಓൟ༉؏ٝё௕ߙюނ“ཛිഃ୷ಓ”ྡྷ ඘ܤڔЉટॏԅಓൟ—ԙᄩԙੋڔЉႿฉē໹ю௦ڳcᄷԤԙ௕ԉ ϢලѤէԅಓൟ·Ԙcέܤெࣣྻރಓൟ༉؏ಬಠ໒ڴԉ޳Љ޳ڕ

ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24 年 7 月，全球 AI 大模型数量约 1328 个 ( 其中美国位居第一位，占比 44% ；中国位居第二位，占比 36%) ，模型的 迭代加速、 竞争加剧。同时， AI 模型向多模态全方位转变， AI 应用百花齐放，企业主动拥抱 AI 应用市场。因此，模型数量、模型参数、数据总量的持续增长及 AI 应用需求推动 ，代表性模型包括 OpenAI 的 GPT 、 Anthrop ic 的 Claude 、 Meta 的 Llama 、 Goog le 的 Gemini 等；中国 AI 大模型 数量位居第二位，占比 36% ，代表 性模型包括阿里的通义千问、腾讯的混元大模型、百度 的文心一言、月之暗面的 Kimi 、字节 跳动的豆包等。 l 模型参数规模呈现指数级增长，模型性能持续提升。近年来新推出的大语言模型所使用 H100 的 30 倍。 GB200 NVL72 是一套多节点液冷机架级扩展系统，适用于高度计算密集型的工作负载，它将 36 个 Grace Blackwell 超级芯片组合 在一起，其中包含通过第五代 NVLink 相互连接的 72 个 Blackwell GPU 和 36 个 Grace CPU 。 DGX SuperPOD 由 8 个或以上的 DGX GB200 NVL72 系统构建而成，

200 股权募资 323 0 0 0 资产减值损失 -85 -15 -14 -14 债务募资 2,390 262 296 285 投资收益 16 38 36 46 筹资活动现金流 2,075 -214 -101 -125 营业利润 1,184 2,660 3,292 4,420 现金净流量 387 -4,036 7 偿债能力 存货 1,124 1,355 1,492 1,838 流动比率 1.20 1.22 1.21 1.24 其他流动资产 30,297 36,252 38,976 48,735 速动比率 0.60 0.59 0.62 0.60 流动资产合计 42,309 44,642 55,256 60,484 现金比率 90 -3.23 其他流动负债 9,698 11,190 12,246 13,948 每股股利 0.08 0.00 0.00 0.00 流动负债合计 35,140 36,614 45,838 48,937 估值分析 长期借款 5,716 5,716 5,716 5,716 PE -227.16 127.75 74.48

................... 17 图 35 ：全球近视眼镜、太阳眼镜销售量 ................................................. 17 图 36 ：Curio 推出内置 OpenAI 模型的棉花玩偶 .......................................... 18 图 37 ：Curio 玩偶的电子模块 ..... 双向高清通话、AI 声境恒听 等功能，起售价为 1,399 元。2024 年 5 月，科大讯飞推出面向会议场景的 iFLYBUDS Pro2 真无线耳机，单次续航 9 小时，搭配充电盒续航时间 36 小时，搭载 viaim AI 会议助理， 能够智能分析耳机实时转写的内容，提取关键信息、生成会议摘要及待办事项，此外亦 具备录音转文字、多种语言及方言实时同传翻译的功能，首发价为 1,399 元。 399 搭载 viaim AI 会议助理，智能分析耳机实时转写的内容，提取关 键信息、生成会议摘要及待办事项，具备录音转文字、多种语言 及方言实时同传翻译的功能。单次续航 9 小时，搭配充电仓达 36 小时 SoundAI FairyClip C1 2024 年 7 月 199 接入 AzeroGPT 壹元大模型，支持实时转写、文件转写、多语翻译、 智能摘要等功能。续航时间 7 小时，搭配充电仓可达

人形机器人核心零部件生命周期 大模型发展进程 1.2.2 零部件接近成熟，大模型助力智能 10 资料来源：中国社科院工业经济研究所，Research Nester，Ameca官网，IFR，21财经，36氪，凤凰网，华西证券研究所  随着人口老龄化的加剧和社会对智能化生产、服务的需求增长，在养老陪护、医疗辅助、公共安全、智能制造等领域，人形机器人的市场需求迅速增长。 从下游应用看，人形机器人兼具 并采取相应的措施，保障实验室的安全。 • 安全隐患排查：通过数据记录和回放,有助于事后工作安全分析和隐患排查。 1.4 巨头布局构建生态 15 资料来源：相关公司官网，华尔街见闻，财联社，美股研究社，36氪，新浪财经，SemiAnalysis，华西证券研究所  英伟达的商业愿景是成为AI平台类公司，任何与AI加速相关的领域都会使用英伟达的硬件和软件。为了实现这一目标，机器人、自动驾驶等边缘 计算 间 约20%。 03 代表性厂商：巨头跨界，初创涌现 21 资料来源：华西证券研究所 3.1.1 特斯拉Optimus引燃行业热潮 22 资料来源：机器之心，来觅数据，新浪财经，华尔街见闻，36氪，The Humanoid Hub，华西证券研究所 特斯拉Optimus Gen 2的技术改进 特斯拉Optimus最新训练成果  采用了完全由特斯拉自主设计和制造的致动器和传感器，包括14个线性执行

目 录 03 2 保险、年金保险、健康保险、意外伤害保险等保险业务及其再保险业务。公司总部设在北京 ，机构网点布局完善， 在全国 31 个省、 自治区、直辖市和 5 个计划单列市设立 36 个省级分公司。 下拥有人保财险、人保寿险、人保资产、人保健康、 中诚信托、人保养老、人保投控、人保资本、人保再保、人 保 科技、人保香港等 11 家子公司及成员公司 ，业务范围覆盖财产险、人身险、再保险、资产管理、保险科技等 保宝—智能陪练 （五） 智能陪练： 智能化培训与学习训辅产品 ，构建智能训辅、 情感分析、 智能评分、 智能建课等一系列特色功能 ，提供多端 适 • 智能陪练系统 2024 年已覆盖寿险全国 36 家分公司 ，累计登录数十 万人、累计登录人次近百万人次 ，累计学习时长数万小时 • 大模型应用：提供智能建课功能 ，对文档进行深度理解 ，提取文 本、表格和图像等信息 交易模式 客户身份识别 可疑交易检测 回溯分析 AI 检测 全量 涉及保费 （三道防线案件） 涉及分公司 36 家 DeepSeek 上线后效果 身份特征 行为特征 亿 级 ii 审计岗 确认 反洗钱岗 排查 AI 模 型 检测 AI 模型分 析

HumanPlus[39], GELLO[40], GC-DA[41] MineDojo[31], VRB[32], Baker 等[33], RoboCLIP[34], Seo 等[35], Han 等[36] 图 1 基于大模型的具身智能工作概览 Fig. 1 Overview of embodied intelligence work based on large models 对象名称, 并关注手−对象关系以检测抓取和释放 的时刻. 这种时空定位允许视觉系统进一步收集对 机器人执行任务有价值的可供性数据 (如抓取类型、 路径点和身体姿势). 针对动物数据, Han 等[36] 提出了一个分层框 架, 旨在通过预训练模型和强化学习, 使四足机器 人展现出类似动物的敏捷性和游戏行为. 该框架包 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 13 含 3 个层次: 原始层 PreTraining (VPT): Learning to act by watching unlabeled online videos. In: Proceedings of the 36th Interna- tional Conference on Neural Information Processing Systems. New Orleans, USA: 2022

变[３５].Bai等 结 合 真 实 主 机 IP、操作系统类型等信息和添加的虚假主机构造虚假网络拓 扑,从跳变池中选择虚假网络拓扑进行随机拓扑跳变,并按照 拓扑差异值决定当前虚假拓扑的存活时间[３６]. ２)系统层 (１)容器迁移指将应用程序的镜像或容器镜像从一个主 机或容器集群移动到另一个主机或容器集群,动态地改变系 统的结构和配置,进而增加攻击者攻击系统的难度. Azab等通过入侵检测系统检测存在的持续性攻击 合端信息的跳变 [３１Ｇ３２] 路由跳变 通过更改路由表项或 控 制 SDN 流 表 等 方 式,改 变 链 路 路由或路径参数 [３３Ｇ３４] 网络拓扑跳变 周期性主动或被动地更改网络拓扑 [３５Ｇ３６] 容器迁移 将应用程序的镜像或容器镜像进行迁移,动态地改变系 统的结构和配置 [３７Ｇ３８] 虚拟机迁移 周期性地或随机地将虚拟 机 从 一 个 物 理 主 机 或 虚 拟 机 迁移到另一个物理主机或虚拟机 Target DefenseforCorporateNetworks[J]．INTLJournalofElectroniＧ csandTelecommunications,２０１９:５７１Ｇ５７７． [３６]BAISH,ZHANGZ,LIUSX．ProactiveDefenseMethodBased onFalseNetworkTopologyHopping[J]．JournalofInformation

AI AI AI 35 1.4.3 AI AI AI AI AI AI 1 AI • AI • AI 1 • • ◼ AI AI ABeam LLM AI 36 2 • 2 AI • AI • AI ◼ AI [1]. https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/waton-securities/ https://www.keguanjp.com/kgjp_zhengc/kgjp_zhengc/pt20240717000003.html 2024-07-17 [2]. https://www.36kr.com/p/2756839344716545 2024-05-06 [3]. AIGC https://news.qq.com/rain/a/20240715A00V2900 2024-07-15