封装天线（AiP，Antenna in Package）将成为5G毫米波频段主流：封装天线（AiP）是通过半导体封装技术将天线与芯片集成在 一起的技术，目前AiP技术已成为60GHz无线通信和手势雷达系统的主流天线技术，AiP技术在79GHz汽车雷达、 94GHz相控阵天 线、122GHz/145GHz和160GHz传感器以及300GHz无线链接芯片中广泛应用；5G毫米波频率达到26GHz以上，意味着天线尺寸 高 数据来源：国泰君安证券研究 1.3 44 电子行业2019年春季投资策略 3D竞争格局：产业壁垒高，中国厂商迎来突破  手机厂商需方案商密切配合 苹果通过收购构筑了3D成像的闭环生态系统，自主掌握了核心技术。除苹果外，别的手机品牌厂商需要更多的依赖 方案厂商的配合。小米8探索版采用的MV的方案，欧菲科技独家的模组。OPPO Find X采用的奥比中光的方案，丘 钛科技的模组。华为整 安卓双/三/潜模 组 iPhone前置3D iPhone前置3D 安卓屏下指纹 安卓屏下指纹 iPhone后置CCM 安卓Lens 安卓Lens 中控仪表 ADAS系统 中控仪表 ADAS系统 车载镜头 中控仪表 ADAS系统 车载镜头 盈利预测：我们预测公司2018-2020年的利润为18.4/23.2/29亿，同比增速124%/25%/25%，对应PE 17/14/11倍，维持 “增持”评级。

年，美国 Unimation 公司推 出通用工业机器人PUMA标志着工业 机器人技术已经成熟。 智能与消费类机器人 80年代，专家系统在医疗、化学领 域大显身手，工业机器人逐渐普及。 1997年，运行在IBM的Deep Blue深 蓝国际象棋专家系统，击败了人类 的国际象棋冠军，被认为是人工智 能历史上的一个里程碑。 1998年由索尼开发出机器狗AIBO， 这是第一个用于娱乐应用的大众市 能机器人完成复杂任务。 4 激光雷达 激光雷达随着在智能驾驶系统 中的规模化落地，已大幅降价。 据国联证券测算，2024年用于 ADAS系统的激光雷达均价，将 同比下跌15.56%至3800元。 3D视觉相机 六维力传感器 六维力传感器的生产涉及高精 度的制造工艺和复杂的装配流 程，成本居高不下。国内企业 正在进行技术攻克实现国产化， 如中航电测成功研发六维力传 感器。 集成边缘计算设备、第三方工 集成边缘计算设备、第三方工 具和相关配件提升性能，3D机 器视觉与深度学习融合，使检 测、拣选更加智能化。 人机交互 算法 自主站立 算法 群体控制 算法 导航与定 位算法 自适应轨 迹规划算 法 8 驱动因素 产业环境驱动：中国智能机器人产业呈现稳健增长态势，从 产业企业发展情况和专利情况看强劲发展潜力 • 中国智能机器人产业正在呈现稳健上扬的态势：从中国智能机器人产业企业数量

........................................................................................30 2.2.2 动力系统................................................................................................... .................. 42 2.2.7 大模型训练系统.....................................................................................................................45 2.2.8 仿真训练系统................................. ........................................................................................46 2.2.9 操作系统...................................................................................................

关注自研核心算法的整车企业 2.1 特斯拉：纯视觉方案+一体化端到端先驱 2.2 华为鸿蒙智行：模块化端到端，聚焦生态整合与全域协同 2.3 小鹏：云端蒸馏模型+纯视觉方案，大幅提升车端上限 2.4 理想：双系统并行，VLM规范端到端模型下限 2.5 比亚迪：智驾平权加速，边际变化可期 3.智能驾驶产业链 3.1 车端：电子电气架构向中央计算迈进 3.2 感知层 3.2.1 传感器数量减配、性能提升 3 拓普集团：业务体系多元化，已形成XYZ三大系列产品线 3.4.5 线控制动发展历程 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 4.投资建议 5.风险提示 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 征。 传统智驾系统的感知层、决策规划层和控制执行层之间 相互独立，信息传递容易积累误差，且智驾方案依赖于 工程师通过代码制定的规则，难以处理所有复杂场景， 边际效应随着智驾能力的提升呈现几何式骤减。与基于 规则的传统自动驾驶算法结构相比，端到端算法基于数 据驱动，可以实现信息的无损传递。同时，端到端架构 将感知、预测和规划结合为一个可以共同训练的单一模 型，整个系统都针对最终任务进行优化，并且共享的骨

例如，通过跨模态对齐技术，模型能将 CT 影像的灰度特征与病理报告的专业术语建立语 义关联， 在医疗诊断中同步分析 X 光片阴影分布与患者主诉症状。此外，这种时空关联推理能力使得自动 驾 驶系统能同时解析路况视频中的车辆轨迹、交通信号灯的闪烁频率以及周围环境的异常声响， 实 现更精确的多维度风险预判。 强推理能力在全模态场景下的扩展面临诸多挑战。文本模态场景下，许多复杂推理任务可 以 ：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向 于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 从最简单的弹簧系统建模，探究大模型内在抗拒对齐的机理 大模型存在弹性：模型在预训练阶段经过大数据、 大更新产生了具备通用能力的稳定分布 pθ, 而经 过对齐阶段的“小数据、小更新”表现出由对齐分 布 pθ’回弹到预训练分布 pθ’回弹到预训练分布 pθ 倾向，从而抗拒对齐 ; 胡克定律：在弹性限度内，弹簧弹力 F 和 长度变化量 x 成线性关系，即： F = — kx ， 弹力系数 k ，弹力与其形变方向相 反，表 示它有使系统不改变的趋势 ; 从胡克定律到大模型的弹性（而抗拒对齐） 模型是否具有与 弹簧类似的属性 从而抗拒改变？ pθ ’ pθ u 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是： 利用模型对每阶段的数据进行联合压缩；

象挖掘，映射绘制出端到端业务流程图。其次，再结合历史数据挖掘关键瓶颈。比如，制造企业可 以通过绘制端到端采购流程，评估各个流程节点耗时在全流程中占比，从而找到关键场景。 具体的场景选择，企业应遵循“痛点优先、价值可测”原则。比如，场景价值度高低的评判应当交 由业务专家定夺。业务专家组成评审团，定量打分与定性讨论相结合，评定场景价值度。 实践方法论 2，技术选择与整合 技术路径的选择需兼顾适配性与前瞻性。 AI 自动识别数据关联关系。价值穿透层面，企业基于知识图谱技术建立跨域语义关联。 为破除流程割裂建立统一流程，企业需遵循闭环原则。一方面是端到端流程闭环的建立，企业通过 流程挖掘技术识别跨系统断点。另一方面是决策闭环的建立，企业通过引入实时数据驱动的分析引 擎，实现“感知-认知-决策-执行”的闭环。 | 2025 爱分析 · 流程智能化实践报告 10 关键成功要素 标拆解为可量化的 业务指标，并基于流程价值贡献度模型明确资源投入优先级。 同时，企业需建立跨职能变革管理委员会，通过战略对齐度看板实时监控部门协同状态，确保组织 变革与流程重构同步演进。这种系统化治理模式能够突破传统机制下的决策迟滞，在战略层构建起 “目标-资源-行动”强关联的敏捷响应体系。 关键成功要素 2，流程梳理 流程智能化的基础在于流程梳理，其作为成功关键主要体现在五个维度。

⽇苏联抢先美国成功发射斯普特尼克 1 号⼈造卫星，是冷战中的其中⼀个重⼤事件及转 AI 的斯普特尼克时刻 被美国及其盟友列⼊各种限制 7 MLA （多头潜在注意⼒机制） • 注意⼒机制⽐作图书检索系统 • MLA 建⽴⼀个智能分类系统，不记具体 信息，⽽是⼀个“简单”标签 • 模型的占⽤率降低⾄传统的 MHA 5-13% NSA ( 原⽣稀疏注意⼒ ) • 像学霸⼀样把注意⼒消耗降到最低 • • 从海量数据中提炼⾼价值信息，提升模 型 学习 效率 • 蒸馏垂类⼩模型能⼒，不输于全尺⼨模 型 GRPO( 群体相对策略优 化 ) • ⼤道⾄简，⽤强化学习跳出题海和⼩ 测 让模型⾃⼰学会 思考 DeepSeek 的创新突破 效果体验惊艳，成本极致压缩 8 成本优势 技术震撼 开源引爆 垂直适配 • 550 万美元预训练成 本达到 GPT-4 级别性

每次推理仅激活相关专家，“术业有专攻” • “专事专办、要事要办 ⼩事不办 尽量不跨组解决” • 节省42.5%训练成本 MoEnSparsen(稀疏专家混合模型） • 注意⼒机制⽐作图书检索系统 • MLA%建⽴⼀个智能分类系统，不记具体 信息，⽽是⼀个“简单”标签 • 模型的占⽤率降低⾄传统的MHA%5-13% MLAn（多头潜在注意⼒机制） • 像学霸⼀样把注意⼒消耗降到最低 • “⼀⽬⼗⾏ 跳记重⼼ 提升训练速度同时保持精度，降低硬件门槛 FPBn混合精度训练 • 从海量数据中提炼⾼价值信息，提升模型 学习效率 • 蒸馏垂类⼩模型能⼒，不输于全尺⼨模型 数据蒸馏技术 • ⼤道⾄简，⽤强化学习跳出题海和⼩测 让模型⾃⼰学会思考 GRPO(群体相对策略优化) 效果体验惊艳，成本极致压缩 8 为什么⼈⼈都爱DeepSeek? 成本优势 • 550万美元预训练成 本达到GPT-4级别性 能，打破“算⼒军备