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計算機行業“智能網聯”系列報告36:大模型:多模態引領新篇章

通用大模型追求高泛化能力,可以高質量完成自然語言理解和生成任務。基于底層Transformer,模型形成三大主流技術路線,OpenAI 的GPT 模型采用解碼器路線,得到廣泛關注和認可。海外大模型技術保持高速推進,以視覺能力為核心的大模型多模態能力不斷展現,模型視覺理解和生成能力快速發展,有望帶來廣闊市場機遇,推動AI 商業化進程加速和市場天花板打開。我們持續看好大模型千行百業的落地機遇,建議關注相關領域AI 公司。


大模型概述:具備強大生成能力,訓練趨于標準化。通用大模型追求高泛化能力,可以高質量完成自然語言理解和生成任務。大模型訓練流程趨于標準化,大致可分為通用能力培養和行業能力提升兩大階段,其中通用能力培養階段主要包括無監督預訓練、價值觀對齊等核心步驟,行業能力提升階段主要包括監督微調、行業數據預訓練、模型偏好對齊等步驟。當前海外通用大模型主要有OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Anthropic 的Claude 2、Meta 的Llama 2 等。


大模型技術:形成三大技術路線,GPT 路線得到認可。Transformer 引入自注意力機制,徹底解決了遠距離信息丟失和并行計算效率的問題。基于底層Transformer,模型形成編碼器、解碼器、編碼器-解碼器三大主流技術路線,OpenAI 的GPT 模型采用解碼器路線,得到廣泛關注和認可,最新的GPT-4 模型在環境科學、歷史、生物等高文本量的學科中取得前10%的成績,引領行業發展。但當前大模型和通用人工智能在通用性、認知能力、工具能力、多模態協同等方面仍有較大差距,技術具備較大發展潛力。


多模態:視覺能力為核心,能力升級帶動應用落地。多模態主要包括視覺和語音,其中視覺能力對模型感知能力和應用開發潛力提升具有重要價值,成為當前多模態大模型發展的核心方向。多模態能力打開模型學習空間,突破文本對模型訓練的限制,在高質量文本數據規模年化增速不及5%的情況下,保障模型規模高速增長。語音能力方面,大模型可以利用STT+TTS+GPT 模式快速實現語音對話,整體技術成熟度較高,門檻相對較低。視覺能力方面,視覺理解領域主要形成模塊化和一體化兩大路線,其中模塊化設計靈活度更高并具備更高性價比,而一體化(原生)架構下模型多模態融合能力更突出。視覺生成領域,主要利用擴散模型實現圖片和視頻生成,底層技術來看,圖像和視頻生成技術具有一致性。


大模型視覺理解和生成能力提升,有望重塑部分行業,帶動全新應用落地。其他模態上,代碼大模型快速發展,國內外廠商加速布局,國內廠商位于行業第一梯隊。短期來看,海外高質量源生多模態大模型技術和商業化進程高速推進,國產多模態大模型有望加速追趕,推動行業保持高速發展。


行業落地:大模型賦能千行百業,應用市場蓬勃發展。根據前瞻產業研究院數據,我國AI 市場規模有望在中短期保持高速成長,2025 年有望超過2000 億。


未來大模型有望以“訂閱+流量”和“項目+服務”等模式落地行業,我們看好大模型在千行百業的落地機遇。


1)辦公:應用落地的核心場景,打造智能辦公助理。考慮到AI+辦公應用場景扎實、效率提升明確、功能演進清晰、商業落地加速,辦公軟件成大模型應用落地的核心場景之一。


2)教育:全面引領教學變革,海外產品落地獲得認可。分別面對教師和學生,形成“教、管、學、考”四大場景。行業應用場景豐富,擁有成熟商業化道路,有望加速實現行業大模型落地。


3)企業管理:助力企業降本增效,國內龍頭產品逐步落地。大模型融入ERP實現降本增效,如:1)企業經營管理,如企業財務分析、人才管理等,提升企  業整體經營效率。2)個人工作助手,包括智能表單生成、代碼開發助手、一鍵OA 生成等功能,輔助員工提升工作效率。


4)消費娛樂:新場景層出不窮,數字營銷與游戲行業有望快速落地。5 月GoogleMarketing Live 上,谷歌展示了最新的廣告推送方案和Product Studio 產品,驗證大模型在個性化推送和廣告素材生成上的潛力。游戲領域,育碧、虛幻引擎、網易等國內外知名廠商均推出相關產品,加速探索模型應用。


風險因素:AI 核心技術發展不及預期風險,企業數據安全風險,信息安全風險,行業競爭加劇風險,地緣政治風險,監管政策風險。


投資策略。大模型技術不斷成熟,展現強大生成能力和通用性,模型規模提升和多模態能力增強帶動基礎設施需求。海外大模型技術保持高速推進,指引國產大模型發展方向,國內大模型行業發展有望逐步加速。未來大模型多模態能力不斷展現,有望帶來廣闊市場機遇,推動AI 商業化進程加速和市場天花板打開。我們持續看好大模型千行百業的落地機遇,建議關注大模型在辦公、企業管理、教育、圖像視頻等領域的應用機會,建議持續關注相關領域的頭部AI 公司:


1)應用層:


AI+辦公—金山辦公、萬興科技、福昕軟件等;AI+管理—用友網絡、金蝶國際、稅友股份、北森控股、泛微網絡、致遠互聯等;AI+設計—廣聯達、華大九天、中望軟件、概倫電子等;AI+教育—科大訊飛等;


AI+醫療—創業慧康、衛寧健康、嘉和美康等;AI+金融—同花順、東方財富、恒生電子等;


AI+消費—石基信息、光云科技、中國有贊、微盟集團等;AI+遙感/GIS—航天宏圖、超圖軟件、中科星圖等;AI+圖像視頻—當虹科技、虹軟科技等;


2)算法/數據處理:科大訊飛、商湯科技、達夢數據、星環科技、云從科技等。


3)算力層:海光信息、中科曙光、浪潮信息、工業富聯、景嘉微、寒武紀、神州數碼等。


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轉自中信證券股份有限公司 研究員:楊澤原/丁奇/馬慶劉

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2023-2029年中國智能網聯(車聯網)行業市場全景調研及未來趨勢研判報告
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《2023-2029年中國智能網聯(車聯網)行業市場全景調研及未來趨勢研判報告》共八章,包含城市級/企業級智能網聯(車聯網)示范區情況,中國智能網聯(車聯網)示范區案例分析,中國智能網聯(車聯網)示范區發展策略建議等內容。

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