50%、100%，则上述新增数据中心装机规模对应每年新增数据中心用电量 2024/25/26 年分别 365/530/633 亿度，拉动全国用电量 0.4/0.5/0.6pct，占全国电力需求比重达到 3.4%/3.6%/4.0%。若推理需求加速带来算力规模增长超预期，则有可能对电力负荷和 用电量形成进一步拉动。 图表2： 国内主要云厂商数据中心资本开支统计 资料来源：华泰研究预测 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 路融合创新，供电传输一步到位，使得在系统架构简洁的同时提升链路可靠性。根据台 达的数据，当前巴拿马电源系统整体效率为 97.5%（相比 UPS 方案高 2.4pct），全链路 效率为 90.6%（相比 UPS 方案高 4.0pct），并且占地面积相较 UPS 减少约 60%。 4） SST 固态变压器系统：SST 通过自动控制将电力系统资源池化，按需调度供电，增强 数据中心供配电的可靠性和利用率。SST 作为具备双向充放电的“能源路由器”，可以 少，以 ODCC《巴拿马技术白皮书》案例来看，降本主要来自于线缆等配套设备的成本，投资成 本大大降低。 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 6kW机柜 12kW机柜 30kW机柜 万平方米 机房面积 配电房面积

化拐点，消费者有望以更低的成本享受到高阶智能驾驶功能。 55.8% 54.0% 45.1% 10.8% 6.4% 7.0% 29.8% 33.4% 36.6% 2.6% 2.8% 4.0% 1.0% 3.5% 7.3% 2022 2023 2024 No ADAS/L0 L1 L2 L2+ L2++ 22.3% 53.1% 41.9% 30.1% 58.2% 51 此往复完成数据流的闭环。 算力：建设车端算力与超算中心。计算平台是自动驾驶系统的核心 硬件，涵盖车端算力和训练用超算中心。特斯拉从外购转向自研， 2019年4月推出自研车端芯片HW3.0，2024年2月升级至HW4.0，算力 提升至HW3.0的五倍。自动驾驶算力的瓶颈在于训练环节，特斯拉 为此开发了超级计算机Dojo，专注于深度学习模型训练，尤其是 FSD的支持。Dojo于2023年7月投产，预计到2024年底，特斯拉将投 0/HW2.5、 HW3.0以及最新的HW4.0。2019年，特斯拉在国内推出搭 载HW3.0的Model 3/Y，FSD为付费选装形式，只能实现自 动泊车、车道保持等基础功能。HW4.0的芯片算力提升五 倍，为FSD的后续迭代提供硬件基础，主要搭载于Model X/S/3/Y车型上。 表8：从HW3.0到HW4.0的硬件迭代 指标 HW3.0 HW4.0 成像 2D 3D 摄像头数量/像素

2G/3G WiFi（2.4GHz） Bluetooth 2.1 GPS 2G/3G WiFi（2.4GHz） Bluetooth 4.0 GPS/GlONASS 2G/3G/4G WiFi（2.4G/5GHz） Bluetooth 4.0 GPS/GlONASS 2G/3G/4G WiFi（2.4G/5GHz） Bluetooth 4.2 GPS/GlONASS NFC 03% 150,867 4.34% -6.93% Patron 161,180 4.6% 135,800 3.89% -15.75% 134,060 3.85% -1.28% 高伟 140,198 4.0% 112,900 3.23% -19.47% 100,583 2.89% -10.91% 其他 1,338,074 38.3% 1,291,106 36.99% -3.51% 1,132,470 105 大功率 切割 10.6 14.6 14.0 14.0 20.0 焊接 1.4 2.4 3.0 3.0 5.0 赛特维+其他（中功率 设备） 2.6 3.8 4.0 4.0 5.0 大功率合计 14.6 20.74 21.0 21.0 30.0 激光总和 51.5 93.2 82 94 135 PCB细分 LDI 0.95 1.9 2.5

Ampere ��� l CUDA �����6912� l �����80GB HBM2e� l �����1935GB/s� l ����� 250W� l ���PCIe 4.0 x16� 5.2.2 ���� ������������ l CUDA����� GPU ����� l vLLM�����������空���撰������ l P

个人用户和团体 多站点 无要求 通常需要；不受Matter影响 管理方式 用户自主管理、自助式服务、自动化管理 IT管理；企业工具 自动化系统 云服务提供商生态系统 工业应用（工业4.0） 设备信任 大众市场，隐式信任 定制化，显式信任 资料来源：Moor Insights & Strategy 第11页 人工智能物联网（AIoT）：将人工智能与现实世界相连

势，出货量实现了 快速增长。这一趋势不仅反映了AI技术在中国的广泛应用和普及，也揭 示了国内厂商对于高性能计算资源的迫切需求。 53.2% 17.8% 8.7% 4.2% 4.2% 4.0% 3.7% 4.3% 互联网 服务 政府 电信 制造 教育 金融 其他 中国各行业智能算力应用分布，2023 ➢ 互联网头部厂商大量采购智算芯片 相较海外，国内智算中心正处 推理终端 算力中心 物理距离越远，时延越长 资料来源：灼识咨询 模型名称 发布时间 输入费用1 （缓存命中/未命中） 输出费用1 DeepSeek-R1 2024年12月 1.0元 / 4.0元 16.0元 Open AI o1 2024年12月 53.5元/107.1元 428.4元 Claude 3.5 Sonnet V2 2024年10月 2.2元 / 21.8元 108.8元

国家有强大的潜力抓住前沿技术带来的机遇，以促进经济增长和发展。 表 2 发达国家对前沿技术准备得更充分。 13 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 （前沿技术准备指数得分与人均GDP的相关性） 在技术准备方面表现突出 指数得分 美国 瑞典 英国 大韩民国 某些 国家 表现更佳 预期之外 在其收入 由于级别 研发活动 并且行业

驶路线。其对传统意义上的高 精地图依赖较小。但即便如此，‘地图’或者说‘类地图’的环境理解与地理空间信息，在其FSD系统 中依然扮演着重要角色，尤其是在其本土化落地的过程中。 纯视觉为主：HW4.0高分辨率 ISP图像处理器增强感知能力 BEV+占用网络： • 统一鸟瞰视角三维空间表征 • 4D时空理解与预测 多模态融合 (训练端)： • 视觉、行为、车辆状态等 音频感知 (探索)：

V10OF 无人叉车 28 （二）行业应用案例 1、捷螺在半导体关灯工厂中的应用 捷螺智能设备（苏州）有限公司成立于 2020 年 12 月，专注于半 导体领域的智能机器人 AMR 以及工业 4.0 系统的研发、设计、生产和 销售。捷螺智能 AMR(Gyrobot)基于激光 SLAM 导航标准化移动机器人， 通过集成整合万向轮、AI 导航定位模组、六轴人机协作手臂、弹性 化高效率派车软体。实现

万英⾥。根据2023年8⽉加 州公共事业委员会做出的具有重⼤意义的决定，允许Waymo在旧⾦⼭⽆需⼈员操作 员的情况下⾏驶，该公司现在每周提供10万次出⾏。这是去年的10倍。 23 未来汽⻋ v4.0 更新：⽹络化移动性的未来之争 24 未来汽⻋：改变我们所认识的移动性 25 福特-⼤众⽆⼈驾驶汽⻋合资项⽬由于技术挑战⽽失败 26 AVIA - 2024年AV现状 27 Waymo安全影响 28