证券研究报告

AI大模型赋能千行百业

2023年07月16日

行业评级：增持

姓名：李沐华（分析师）

邮箱： limuhua@gtjas.com

电话：010-83939797

证书编号：S0880519080009

姓名：陈筱 (分析师)

邮箱：chenxiao@gtjas.com

电话：021-38675863

证书编号：S0880515040003

姓名：齐佳宏 (分析师）

邮箱：qijiahong@gtjas.com

电话：010-83939837

证书编号：S0880519080007

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投资要点 (行业评级：增持)

AI+办公与内容生成是此次AIGC浪潮中的核心受益方向

1)AI+办公方面，随着ChatGPT火爆全球，基于对图像、视频、音频等进行处理的多模态大模型的应用也得到快速推广。微软已推出Microsoft365Copilot为用户办公模式带了个革命式的变化，国产厂商也奋起直追，其中金山办公是国内办公软件厂商探索AI技术应用的先行者之一，接入多个大模型供应商，可更精准满足用户A创作需求。2)AI全方位赋能，掀起内容创新浪潮。在游戏行业中，AI能够帮助用户体验再升级，并助力大众创作降本增效；在教育行业，智能教育迈向因材施教阶段，A服务在学生、教师两端均有落地；在影视行业，AI可以助力特效内容生成；在电商行业，从产品上架到售后服务，AIGC将多方位赋能品牌商家；在营销行业，创意文案能够通过AI迅速生成，实现千人千面个性化推荐。

AI+智能驾驶与工业：大模型实现对智能驾驶的全面赋能，亦有助于工业场景效率提升

在智能驾驶领域，AI大模型可以大幅提升场景生成效率，丰富人与车辆的交互方式，提升驾乘体验；在工业领域，AIGC将降低设计软件使用门槛，提升生成式设计能力，实现降本增效；AIGC的生成和推理能力将进一步优化执行和管理流程。

金融、网络安全等行业也是AI技术落地的重要场景

未来，AI技术在金融行业的落地方向贯穿了金融机构业务开展的主要方向，如风险管理、投资管理、客户服务、交易监管、金融创新等；对于网安行业而言，AI大模型的出现既有机遇也有挑战。一方面，人工智能技术可以帮助组织降低入侵风险，并改善其整体安全状况，赋能网安行业；另一方面，AI大模型本身的安全保证也十分重要。

AI大模型加持下，办公、内容创作、智能驾驶、金融、设计与工业软件、网络安全等领域均将受益

AI+办公推荐金山办公，受益福昕软件、万兴科技；AI+智能驾驶推荐中科创达、德赛西威、虹软科技、经纬恒润；AI+金融推荐恒生电子、同花顺（非银组覆盖）、凌志软件；设计与工业软件推荐广联达、中控技术、中望软件；AI+网络安全推荐奇安信、深信服、天融信、绿盟科技、安恒信息、启明星辰。

风险提示

AI技术落地不及预期、AI大模型受到政策强监管

目录/CONTENTS

01AI+办公是AIGC浪潮的核心，有望深刻改变办公模式

02智能驾驶是AI大模型落地的重要场景

03金融是AI落地核心场景之一

04AI加持，设计与工业软件将实现降本增效

05AI+游戏：用户体验再升级，大众创作降本增效

06AI+教育：智能教育迈向因材施教阶段，学生、教师两端均有落地请参阅附注免责声明

目录/CONTENTS

07AI+影视：助力特效内容生成

08AI+电商：从产品上架到售后服务，AIGC多方位赋能品牌商家

09AI+营销：创意文案迅速生成，实现千人千面个性化推荐

10AI大模型背景下网络安全机遇与产业并存，各方加速布局

11 投资建议

12风险提示

01 AI+办公是AIGC浪潮的核心，有望深刻改变办公模式

01AI+办公是AIGC浪潮的核心，海外巨头引领潮流

■ AI+办公是此次AIGC浪潮中的核心受益方向

√AIGC即生成式人工智能，是一种面向文字、音视频、图像等内容自主创作场景的AI技术；

√基于自然语言处理大模型技术的文字创作工具ChatGPT快速成长为火爆全球的现象级应用，引爆了本轮AIGC浪潮。随后，基于对图像、视频

、音频等进行处理的多模态大模型的应用也快速推广起来；

√AIGC可以直接提升现有各类型办公软件的产品力，从而推动办公软件的迭代升级。

图1：AIGC应用功能涉及视频、音频、图像、文本等多个维度

视频画质增强视频内容创作视频风格迁移

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图像图片编辑图片生成3D图像生成
音频文本合成语音语音克隆音乐生成
跨模态文字合成图片文字合成视频

01微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

微软推出Microsoft365Copilot订阅服务，用AIGC技术重塑办公体验

√ 2023年3月16日，微软正式发布Microsoft 365 Copilot订阅服务，其背后技术支撑是Copilot引擎，使用了Microsoft 365 Apps、MicrosoftGraph和Large Language Model三大核心基础技术

Microsoft 365 Apps是Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等一系列常见的微软办公软件；Microsoft Graph是一个可以帮助访问在Microsoft 365 Apps上积累的用户业务数据的安全智能网关，这些数据来自于用户的文档、电子邮件、会议、聊天、日历等环节；大语言模型（LLM）是一个创造性的引擎，能够解析并产生人类可以阅读的文字，其使用了OpenAI的ChatGPT及最新发布的GPT4模型。

图2 :Microsoft 365 Copilot的使用流程

用户在Microsoft 365 Apps里使用自然语言输入提示词后提示词会通过Copilot系统进行基础训练，提高提示词的质量，使提示词变得可以被执行。

将改善后的提示词发送给LLM，前述过程叫做预处理。LLM对提示词进行响应并进行后处理，这个过程会再次通过Microsoft Graph调用用户数据进行训练后，在通过安全性、合规性和隐私审查之后，生成反馈答复

最后通过Copilot系统向用户输出反馈答复并驱动APP执行相关的命令

通过这样一套完整的处理流程，用户可以在Word等办公软件里通过自然语言下达指令，此后办公软件便自动呈现出一个具有明显个人信息特征的反馈初稿，极大提高了用户的办公效率。

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01微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

■Microsoft 365Copilot为用户办公模式带了个革命式的变化，有助于提高办公创作效率

Microsoft 365Copilot一方面会嵌入到用户高频使用的各类办公软件之中，包括了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等，从而帮助用户从繁琐的事务性工作中解放出来，让用户更专注于创造性工作，从而提高办公效率；

√Microsoft365Copilot还引入了全新的商务聊天（BusinessChat）应用场景，可以基于用户过往积累各项业务数据，按照用户需求生成全新的内容，提高创作效率。

图3：Microsoft 365 Copilot全面重塑Office套件功能，有助于提高办公创作效率

Teams

Copilot可以根据聊天对华的上下文提供实时摘要对视频会议生成实时字幕、会议纪要及要点摘要便于未参会的用户直接浏览要点，提高效率

PowerPoint

Copilot可以将用户的Word文档直接生成具有设计感的PPT，且自动生成演示者备注，可以根据用户需求调整PPT风格

Word

Copilot可以根据用户的命题，并引用用户历史文档中的数据，直接草拟一篇不同文风（简洁、详尽、活泼、严谨等）的文档初稿以及摘要，还可以根据用户历史文档惯用的文档格式进行自动排版

Outlook
Copilot可以自动将用户收到的邮件梳理
出关键要点，且根据用户的行文习惯自动草拟答复初稿

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Microsoft 365 Copilot

Excel

Copilot可以根据用户数据直接生成可视化图表以及文字性的分析内容，例如根据公司财务报表数据自动分析公司业务发展趋势

01|微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

Microsoft365Copilot使用自然语言作为人机交互的渠道降低了Office办公软件的使用门槛

根据微软发布会披露，有90%以上的PowerPoint、Excel功能是不被用户使用的；

这一现象并不是因为这些功能无用，而是过往通过菜单按钮或者函数公式的方式进行交互的门槛较高，多数用户未经过系统学习就无法直接调用相关功能；

引入Copilot之后，所有的办公软件在右侧都会形成一个聊天框，用户将自己想要实现的效果（如进行某种排班、添加某种动画效果或者进行某种特殊运算）以自然语言聊天的方式输入后，软件会直接实现相关的功能，从而使得丰富的软件功能都得到应用，极大降低了用户的使用门槛，有助于进一步提高用户规模和粘性，从而提高付费月活用户数量。

图4：在PowerPoint中使用Copilot对话框以自然语言输入希望实现的效果，降低了软件使用门槛

01微软发布Microsoft 365Copilot，AIGC技术重塑办公体验

Microsoft365Copilot的推出将为微软带来新的收入来源，提高付费用户ARPU

目前Microsoft 365Copilot仍处于内部测试阶段，根据科技媒体TheInformation报道，微软正在向包括美国银行、沃尔玛、福特和埃森哲等在内的600多家大型机构客户测试具备Al能力的Microsoft365Copilot订阅服务；

在已经付费订阅Microsoft365年费会员的基础上，每1000名员工使用Copilot服务需要支付的额外年费为10万美元，对应额外的ARPU为100美元，目前试点客户的付费意愿超出微软早先预期；

根据微软财报数据测算，2022年Microsoft 365机构订阅的ARPU约为103美元，此次Copilot服务的试点价格有望推动ARPU实现接近翻倍增长。

图5：Microsoft 365商业版ARPU约为103美元

01]Adobe推出生成式Al模型集Firefly

■Adobe推出生成式Al模型集Firefly，展示出强大的设计创作能力

2023年3月21日，Adobe正式推出生成式Al模型集Firefly，随后在Photoshop应用中进行了测试上线。

Firefly的推出有望极大提高设计创作效率，降低设计创作用户门槛，改变目前的创意设计行业格局。

图6：Adobe推出AIGC模型集Firefly，展示出强大的设计创作能力

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文字效果：将特定纹理显示到艺术字体中等。后续Firefly还将探索视频自动处理、文字生成3D/矢量文件、草图变全彩图像等一系列AI功能

图7：在Photoshop中使用Firefly可以将一张原始图像自动扩容为一张内容更丰富的大图

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01国内办公软件厂商奋起直追，AIGC功能实现快速迭代

金山办公是国内办公软件厂商探索AI技术应用的先行者之一

√在AI团队成立的前两年，团队主要强调积累AI研发能力，包括算法能力、工程能力、数据采集和分析能力等；

后两年公司开始更加注重AI技术的产品化，在公司产品中增加了一系列AI功能，推出了包含智能美化、智能校对、智能辅助写作、全文翻译、图像识别等一系列的AI辅助办公功能，来帮助提高用户的办公效率。

图8：金山办公是国内办公软件厂商探索AI技术应用的先行者之一

AI在金山办公内部被首次上升到战略层面，由姚冬组建了数百人的AI团队，主要负责AI算法改进和工程产品的落地

金山办公正式对外提出了“多屏、内容、云、AI"的发展战略，AI战略公开亮相

截止2021年7月，WPS的智能美化月活用户超过百万，智能校对的月校对字数超过了70亿，智能生成的内容占据了云端整体内容资源的33.6%，AI战略对公司产品力和用户粘性的提升已经体现出明显的帮助

未来，公司发展战略的重心已经成为加速AI产品的产业化，强化对公司营收增长的积极作用，从而实现长期的可持续发展

图9：预处理过程可以改善用户指令的质量

01金山办公推动AIGC功能快速迭代

■金山办公接入多个大模型供应商，可以更精准的满足用户AI创作需求

√目前市面上可供选择的大模型正在持续增加，各家大模型表现各有所长，并没有哪一家有绝对领先的产品力表现；

√目前金山办公的产品已经接入了MiniMax、百度文心、CopyDone等多家大模型，未来还有望接入新的大模型；

√同时接入多家大模型，按照不同的用户需求去匹配调用不同的大模型进行内容创作，能够更好的满足用户的创作需求。

图10：金山办公接入多个大模型供应商，可以更精准的满足用户AI创作需求

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图11：CopyDone大模型擅长文案营销场景

01金山办公推动AIGC功能快速迭代

■基于AI大模型的WPS轻文档率先进入内测阶段，展示出较强的文字创作能力

√ 2023年4月18日，金山办公发布了WPSAI的Demo演示视频，官宣WPSAI将嵌入金山办公全线产品；

√率先进入内测阶段的是具备AI能力的WPS轻文档，这是一款对标NotionAI等轻办公产品的在线内容协作编辑工具。

图12：WPSAI显示出较强的文字创作能力，有望提升用户创作效率

对指定文档生成主旨摘要、文章大纲等功能

实现多轮对话，持续就某个主题进行讨论；也可以对现有文档进行改写、扩写、缩短、润色等

借助大模型自动生成新闻稿工作周报、运营策划案等

图13：WPSAI轻文档可以提供丰富的创作辅助功能

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01 金山办公：推动AIGC功能快速迭代

金山办公类Copilot的客户端产品仍在持续打磨之中，有望成为提升用户付费率的重量级手段

类比微软Copilot，语义理解是大模型为办公软件带来的核心能力，使WPS可以在用户需求理解、内容创作、内容分析等方面获得提升，有利于提高创作效率，提升付费率；

人机交互方式的创新则是大模型为办公软件带来的创新能力，用户只需关注最终要实现的创作目的，用自然语言下达指令，WPS可以自动完成相关运算并输出最终结果，从而大幅度降低使用壁垒，扩大用户群，进一步打开公司的长期成长空间。

图14:WPS的类Copilot功能丰富

01福昕软件:在PDF Editor Cloud中集成ChatGPT

■福昕软件在海外版PDF Editor Cloud中集成ChatGPT，向用户提供AIGC功能

√福昕软件是PDF板式办公软件龙头企业，其推出的Foxit PDF EditorCloud是一款在线PDF编辑器，用户可通过该工具在线阅读及编辑PDF文件；
√2023年4月25日，海外版的FoxitPDFEditorCloud成功集成ChatGPT，付费用户目前主要可以使用多项AIGC功能。

图15：福昕软件在海外版PDF EditorCloud中集成ChatGPT，向用户提供AIGC功能

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文档摘要

根据文档内容快速生成简洁、准确的摘要

文档改写

在不改变文档原意的情况下进行重写，优化文档的表述方式，提高可读性

文档翻译

将选定内容或者摘要翻译成指定语言

文档内容回答

可以在对话框中就感兴趣的内容进行提问，其将根据文档内容生成答案，并定位到相应段落

01|福昕软件：在PDF Editor Cloud中集成ChatGPT

1AIGC功能有望提升福昕软件ARPU

√由于FoxitPDF EditorCloud提供的AI功能基于ChatGPT，因而对用户均有次数/字数限制，文档改写每用户每月上限为100页；文档翻译每用户每日上限为50个指令，每个指令最多2000字；文档内容问答每用户每日上限为50个指令或问题；一旦超过相应限制，用户需要进行额外付费，从而有助于提高用户ARPU。

图16：PDF EditorCloud借助ChatGPT的能力可以提供文档摘要、文档重写、文档翻译、文档问答等功能

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01万兴科技：加码AI技术研发投入

■万兴科技拥有完善的创意办公软件产品线，是国内创意办公软件的领跑者

√公司产品涵盖视频创意、绘图创意、文档创意和实用工具四大类别，形成了万幸瞄影、万兴播爆、亿图脑图、万兴爱画、万兴PDF等具有广泛影响力和庞大用户群的核心创意办公软件产品。

图17：万兴科技拥有完善的创意办公软件产品线

亿图图示/EdrawMax

万兴喵库/Filmstock
视频创意
绘图创意

亿图脑图/EdrawMind

万兴优转/Uniconverter

墨刀/Mockitt

Beat.ly

万兴爱画

万兴PDF/PDFelement

文档创意

实用工具
万兴恢复专家/Recoverit

万兴数据管家

万兴PDF阅读器/PDFReader

万兴易修/Repairit

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万兴手机管家/Dr.Fone

01万兴科技：加码AI技术研发投入

万兴科技长期加码AI技术研发投入，AI产品逐渐进入落地期

图18：万兴科技A产品逐渐落地

公司从2020年就开始洞察到AI技术的发展前景，并快速组建了一支上百人的高素质技术研发团队，近两年在视频生成算法、图像生成算法、GAN生成算法、音频生成算法等AI前沿算法等领域均取得多项技术研发成果

2022年公司完成了万兴喵影大版本更新，上线了AI分割AI抠像、AI降噪、AI音频重组、AI文案生成等AI功能套件，并在2022年底发布了基于AIGC技术的数字人营销视频创作工具万兴播爆，可以实现文生视频、虚拟人直播等AI功能

2022年下半年以来公司视频创意、文档创意、绘图创意等主要产品线均陆续发布了带有AI功能的新版本，并推出融入多项AI技术的新产品。在视频创意产品线

2022年11月公司上线全新的AIGC图像生成工具-万兴爱画，支持AI文字绘画AI以图绘图、AI简笔画种创作模式，用户输入-段文字描述即可获得多种艺术风格的AI绘画作品，或者输入图片后将其转化为绘画作品

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图19：万兴播爆、万兴爱画新品上线

01|万兴科技：加码AI技术研发投入

1万兴科技积极拥抱大模型技术，推动AI产品力实现快速提升图20：万兴播爆发展迅猛

2023年2月

公司宣布其在海外运营的视频创意软件Wondershare
Filmora已经全面接入ChatGPT母公司pneAI的商用服务

2023年3月31日

2023年3月31日，公司发布基于AIGC大模型的“真人"出海营销短视频工具-万兴播爆

2023年3月
开通了GPT-4模型的
商用账号权限推出桌面版产品，万兴播爆基于AIGC大模型可以提供
120多种语言的文案脚本快速生
成能力以及60多种国籍的数字
人播报能力，还可以进行数字
人的定制服务，相较传统视频
生产模式，万兴播爆可以使成
本投入降低至原先的1/5，并大幅提升用户的生产效率。

2023年4月

与微软签订云服务框架协议，双方将在云服务及AI技术领域全面深化合作未来优先使用微软新品目前正在持续推动多个海外产品接入GPT大模型

2023年6月

图21：万兴播爆可以大幅降低营销视频生产成本，并提高生产效率

01万兴科技：加码AI技术研发投入

图22：AIGC新品万兴播爆、万兴爱画为公司带来新的赢利点，提升用户ARPU

AIGC新品为万兴科技带来新的盈利点，有望提升用户ARPU

公司传统的万兴瞄影个人年费会员定价为269元，5年期会员的年费进步降低至120元；万兴瞄影企业年费会员定价为3299元，可支持5台设备同步使用，相当于单设备年费价格为660元；

公司推出的AIGC新品中，万兴播爆的年费会员定价为1688元，相较传统软件产品的定价有显著提升；

万兴爱画则按照创作次数进行付费，10次图片创作合计5元，最便宜的100次图片创作合计费用为20元，按次收费的方式在客户需求侧有更高的成长上限。

总体来看，AIGC新品的定价要高于传统创意软件，有望为万兴科技带来新的盈利点，提升用户ARPU。

02 智能驾驶是AI大模型落地的重要场景

02自动驾驶：AI大模型有助于我们提升覆盖小概率路况的效率

对小概率路况的覆盖是自动驾驶落地的核心问题

公司由于一旦发生事故造成的后果极为严重，自动驾驶是一个对小概率情况非常敏感的场景。由于交通事故将会产生非常严重的后果，对于主机厂而言，在责任明晰之前，即使是99.99%的可靠性也是不能接受的，因为这可能意味着每卖出10000台车可能就会产生一起事故。行业特点决定了要实现自动驾驶就必须先对长尾场景进行有效覆盖。

测试里程的积累是有效覆盖小概率路况的前提。根据广汽的预测，要实现L4级自动驾驶所需要的长尾场景覆盖程度，至少需要完成10亿个测试场景，最小测试里程也需要10亿公里，这两个数据分别是实现L2级自动驾驶的10万倍、1万倍。

图23：达到L3及以上级别自动驾驶需要大量测试

KPD 公里/无接管最小车辆数 10000		最小里程数据	测试场景数/评价维度
L4智能驾驶 1000 L3智能驾驶 100	2000+*	109	个 10亿+/100+
	200+*	108	1000万+/50
	10+	106	10万/10+
30 L2智能驾驶 10 1 0	6~10*	105	1万+/10
	3-5	104	1千/5
	2-3	103	100/5

02 测试里程的积累主要有两种方式

■此前，测试里程的积累主要有两种方式。一种是通过自动驾驶车队来进行数据采集，以Waymo为代表；一种是通过私家车进行数据采集，以特斯拉为代表。

图24：测试里程积累有两种主要方式

通过自动驾驶车队进行路测来覆盖小概率路况的方法效率比较低。Waymo是自动驾驶领域的霸主，但是在过去很多年里，感知问题、行人问题、软件问题等方面，Waymo的接管频率并没有收敛。。毫无疑问，Waymo的自动驾驶能力是逐年增强的。那么Waymo在软件问题、行人问题等方面的表观“退步”就只能用它在覆盖更多的小概率路况来解释。

诚信·责任·亲和·专业·创新众包方式能在一定程度上提升对小概率路况的覆盖效率。特斯拉采用影子模式取代测试车队。影子模式本质上是通过众包的方式来解决场景的快速积累问题。在这一模式下，即使在人进行驾驶的时候特斯拉自动驾驶系统同样也在进行计算自己会怎么做，然后和人的选择进行对比。如果自动驾驶系统和人的选择不一致，就对这类数据进行汇集，然后交由工程师判断自动驾驶系统的选择是否合理。

02大模型对于覆盖小概率路况意义重大

大模型可以大幅提升场景生成的效率

随着AI大模型的出现，我们覆盖自动驾驶小概率路况的效率有望大幅提升，利用AI大模型进行场景生成是覆盖小概率路况的新思路。相对于单纯的路测，直接进行场景生成，并将仿真结果与路测相结合对于快速实现路况覆盖大有裨益。

毫末智行已发布DriveGPT雪湖·海若，可以实现三项能力：按照概率生成很多个场景序列，每个场景序列都是未来可能会出现的一种实际路况；在所有场景序列都产生的情况下，能对场景中最关注的自车行为轨迹进行量化。可以实现在生成场景的同时就产生自车未来的行车轨迹；基于所生成的轨迹，实现决策逻辑链的输出。

值得注意的是，毫末的雪湖·海若引入了类似于GPT系列模型中的人类反馈强化学习机制。即把系统和驾驶员的判断和决策进行对比，若对比结果一致，系统会被打高分，反之则会被打低分。这与特斯拉FSD的模式有异曲同工之妙。

图25：毫末智行利用大模型进行驾驶场景的生成

图19：毫末基于海量接管数据对模型进行训练，从而选出最优策略

02|大模型对于覆盖小概率路况意义重大

除场景生成外，AI大模型在自动标注方面同样能够发挥重要作用。

基于大模型可以实现自动标注，从而大幅度降低成本，提升效率。在AI的1.0时代，数据标注主要依赖于人工，导致数据的标注时间很长，且成本比较高。尤其在自动驾驶领域，由于路况复杂，存在大量的标注需求。

如毫末智行的雪狐海若将场景识别能力对外开放。此前采用普通的标注方案标注一张图片需要约5元，而DriveGPT雪湖·海若只需要0.5元，大幅节约了成本。

图26：毫末智行将海若场景识别能力对外开放

02|特斯拉利用AI技术实现自动标注和自动驾驶模拟仿真

■特斯拉通过道路重建作为车道线感知真值进行4D标注，其本质上是一个基于Tesla强大视觉感知能力的众包建图。

图27：特斯拉利用AI技术实现自动标注和自动驾驶模拟仿真

2018年之前

采用纯人工进行2维图像标注，效率较低。

2020年

采用BEV空间进行标注，这里可以看到此时的建图已经是基于BEV感知进行的建图，重投影精度<7pixel，人工标注耗时小于0.1小时，已经基本可以实现自动标注。

自动标注

2021 -2022年特斯拉自动标注技术逐渐成熟，且受全球疫情影响：特斯拉宣布裁员计划将裁掉自动驾驶部门200位负责数据标注的员工

2019年

人工进行3D 固定框的图像标注，当时的拓扑只是基于单趟轨迹，重投影精度<3pixel，整个标注还比较依赖人工，需要3.5小时进行一个clip标注。

2021年以后

首先对场景进行重建后在4D空间（关于2021年开始采用的4D标注，早在19年AutonomousDay上Karpathy就做过了介绍，当时Tesla使用的是SfM的方式进行周围场景重建，然后再在重建的点云上进行4D标注）中进行标注，使用3D特征进行多趟采集轨迹的聚合重建，重投影精度从（<7pixel）优化到（<3pixel），人工标注耗时与2020相当，但计算时间从2hrs降低到0.5和hrs，可扩展性也变得非常强，可以取代500万小时的人工作业量，人工仅需要检查补漏。

模拟仿真

视觉图像的仿真一直是计算机视觉的热门方向，特斯拉目前的ai化方案仅需五分钟就能够设计一个负责的路口，而利用传统建模渲染的方案则需要一个设计师两周的时间

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02|大模型依然无法帮助我们100%解决小概率路况带来的问题

大模型没有摆脱深度学习框架，这就意味着现阶段的AI背后依然是统计学，无法彻底解决残差问题。

从本质上来说，利用AI大模型进行路况生成虽然能大幅提升效率，但依然类似穷举。而通过穷举法实现对小概率路况的全覆盖从理论上不太可能实现，本质的原因在于“路况本身是一个无限场景”。试想一下，如果我们要打开一个密码箱，我们只需要从“000”到“999”全部尝试-遍，箱子就必然已经被打开了；同样的道理，在棋类运动中，每一步可以“落子”的情况都是有限的集合，换句话说，所有可能性是也是可以被遍历的，所以这两个场景都是“有限场景”，而公开道路自动驾驶场景则是一个“无限场景”

但我们不能因大模型难以100%解决问题而低估其对自动驾驶行业的帮助。无法单纯从技术上解决问题并不意味着大模型对于自动驾驶的落地没有意义。我们认为，技术的突破和法律、伦理的放缩将“相向而行”，从而最终在一个可以接受的安全性范围内实现平衡。大模型核心解决的是成本和效率问题。

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图28：大模型核心解决的是成本和效率问题

	小模型APP工厂		大模型APP工厂
开发模式	开发团队核心 V		开发团队维护 K 核心
	数据处理1-n 数据处理1-n 模型设计1-n 模型设计1-n 参数调优1-n 参数调优1-n ?	大模型人力释放 V	解耦合工程库池
	模型1-n 其他定制开发	微调模型1-n	其他定制开发
	APPs		APPs
复用性	较低，场景模型强绑定，难以复用和积累		高，“大模型+微调” 流水线可有效复用
效能/ 效率	随业务线增多，人员效率降低，效能降低当前AI商业化痛点极大降低开发成本		大模型为核心，效率/ 效能不受业务增多影响

02 AI助力智能座舱交互体验提升

智能座舱交互属性毫无疑问会不断上升。

从必要性角度：汽车行业正从卖方市场转向买方市场，行业演进的核心驱动因素由技术与产品转变为消费者需求。传统汽车工业已走过百年，随着行业的高度成熟，这一市场正逐渐由卖方市场转变为买方市场，行业向前发展的关键因素也从技术的突破和产品的打磨转向消费者的需求变化。

从可行性角度：随着EE架构的集中化，以及主控芯片算力的提升，将可以支撑越来越多新的功能点。

AI大模型可以丰富和革新人与车辆的交互方式。在座舱内，驾驶员会与汽车通过语音、视觉等多种方式产生交互，毫无疑问，AI大模型有助于交互体验的提升。如驾驶员将可以通过自然语言的方式和系统进行沟通，比如选择-条更快的路或是收费更少的路；或者系统会对驾驶员的各种习惯进行学习，比如什么时间在什么地方喜欢买咖啡，从而对驾驶员进行建议；再或是基于天气提示驾驶员带雨伞等等。

图29：国内消费者购车决策中座舱智能科技因素占比达26.7%

图30：国内市场智能座舱渗透率提升速度有望快于全球市场

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02|AI带动车辆研发设计效率提升

随着项目周期的压缩，汽车研发效率正变得越来越重要。

√汽车产业更短的开发周期和更多的定制化需求对Tier1的智能制造能力提出了更高的要求。汽车的开发周期正逐渐缩短，这使得供应商的项目周期被大幅压缩，此前项目可能是2-3年，而现在可能是1年多甚至不到1年，同时主机厂的定制化需求却越来越多，

自动驾驶功能模块逐渐增加，需要测试的里程数快速增加，这些都对汽车研发效率带来了新的挑战。没有完全足够的时间进行路测，同时由于涉及到安全，测试环节本身不能简化，所以设计、测试的效率在一定程度上正逐渐成为制约项目能否快速及时交付的重要因素。

图31：汽车的开发周期正逐渐缩短

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02|AI带动车辆研发设计效率提升

1中科创达GeniusCanvas将语言能力、视觉渲染以及特效制作能力结合在一起，多方面帮助设计师完成创作过程，从而优化工作流程，并提高设计师的工作效率。

图32：Genius Canvas大幅提升设计师效率

概念创作

Genius Canvas能够把3-4周的工作周期缩短到1周，节省70%的时间。

3D元素设计

Genius Canvas能够把4\~6周的工作周期缩短到3天，节省85%的时间。

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特效及场景制作

Genius Canvas能够节省90%的时间。

02|中科创达：推出Genius Canvas，提升HMI交互体验

中科创达重视AI技术，利用kanzi推动智能驾驶舱的发展。在2022年，中科创达公布与地平线成立合资公司，聚焦智能驾驶赛道。kanzi是个具有强大实时3D渲染能力的工具。中科创达推出的智能驾驶舱3.0使用了Kanzi for Android这种新技术，使得Android系统和Kanzi完美对接，实现了3D唱片、可定制实景导航、实时界面个性化定制、跨屏幕跨系統应用等功能。

中科创达GeniusCanvas赋能汽车产业发展，打造全新HMI交互体验。Genius Canvas的一个工具是大模型引擎。它能够把想法和理念转化为文案，并进一步转化为创意和作品，最终通过技术手段转化为应用程序。GeniusCanvas的第二个工具来源于KANZI产品。Kanzi与大模型结合后，能够利用大模型的知识库及创新能力，快速创作丰富多彩的Kanzi HMI概念效果及特效，构建多样的3D模型及形象库，并且在车机系统中能够实现实时预览功能。目前，全球已有超过百款车型选用了Kanzi，每年有数干万辆搭载Kanzi技术的量产车型落地。

图33:中科创达推出Genius Canvas

02德赛西威：联合高校推进大模型本地化，赋能自动驾驶

德赛西威联合高校推进大模型本地化部署。德赛西威已和中山大学、南洋理工大学等高校合作，通过尝试和布局基于大模型的数字虚拟助手、图像数据自动标注、自动场景创建、自动编程等，构建技术支撑，相关方案已经在上海车展上亮相。在AI大模型本地化过程中，德赛西威能够为客户提供差异化、全方位的技术支持和解决方案。

AI大模型技术可以和德赛西威现有技术形成完美融合。比如，AI大模型可以在感知融合、感知预测和规划上实现更为精准的数据补充和预测，从而在行为预测方面给予自动驾驶更多地帮助，并给出更多的控制选择。

图34：AI大模型技术可以和德赛西威现有技术形成完美融合

全场景出行模型云边节端四层AI架构

德赛西威V2X对行标的各个场景都有个性化模型，能针对不同的用户特性，构建个性化出行模型，包括：安全通行类、轨迹回归类、防碰撞驾驶类、增值服务类等，并在数据中断智能驾驶场景下，拥有完善的解决方案和专利。

行业内，德赛西威首次提前布局云端计算、边缘计算、节点计算和车端计算四层架构，这也是V2X对全场景出行模型选择的架构设计，此架构可以对感知融合、轨迹预测、行为预测和多场景融合的AI模型，实现分层计算。

先进经验及多元产品线

德赛西威具有丰富的技术积累和研发经验，拥有全球领先水平的ADAS（高级驾驶辅助系统）、智能驾驶控制单元等多种汽车电子产品线，在AI大模型本地化过程中，能够为客户提供差异化、全方位的技术支持和解决方案。

D2虹软科技：非常稀缺的能够将AIGC技术进行产品化落地的公司

图35：公司已发布AIGC产品，助力小B客户大幅降低商品展示成本

在目前阶段，投资者非常关注哪些公司能在AIGC方面形成真正的产品，并产生商业价值。虹软作为安卓系手机拍摄算法的全球霸主和汽车视觉算法的领先者，在图像处理方面拥有超过20年的技术积累，是非常稀缺的能够在现阶段将AIGC技术进行产品化落地的公司。

商业AIGC商业模式分为会员服务费和生产流量费两部分。会员服务费部分，公司会根据不同的会员等级开放不同的功能，比如不同的场景库和模型库；此外，公司可以针对一些增值的API做差异化的定制开发。在生成流量费部分，公司将按照生成内容的实际算力消耗直接定价。

降低成本

商业拍摄市场空间超500亿元，虹软方案能大幅降低对模特的依赖，降低商品展示成本，实现对于原方案的替代。

提高还原度

目前市场上的方案在很多细节处存在畸变和失真，虹软的方案能使得商品展示“所见即所得”。

推出新产品

公司计划在2023年推出静态商品展示图解决方案，包括商品加背景静态图像的生成以及商品加数字模特图像生成，后续计划推出动态视频以及3D内容。

02经纬恒润：自主开发驾驶仿真测试软件，推出智能座舱AI单品

图36：经纬恒润依托大模型助力产业升级

经纬恒润自主开发仿真软件，助力驾驶测试。经纬恒润自主研发了综合驾驶测试仿真软件ModelBase，这一软件可以被用于乘用车、商用车的整车电控系统、ADAS系统的设计测试和验证。涉及电控系统的全开发周期，包括早期的算法仿真测试，控制器的硬件在环测试，半实物台架测试，以及车辆在环测试。目前这一软件已经被已应用于一汽、东风、蔚来等50余个项目中。

在智能座舱交互方面，经纬恒润基于AI技术开发了音乐律动氛围灯等一系列产品。经纬恒润音乐律动氛围灯具有实时歌曲特征识别和离线歌曲特征识别两种模式。其中离线歌曲特征识别模式的相关功能就是基于AI音乐风格分类算法和AI音乐段落划分算法进行实现。通过音乐特征识别，为氛围灯音乐律动提供丰富的效果组合，提升用户体验。

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金融是AI落地核心场景之一

03金融行业敢于尝试新技术，是AI落地核心场景之

！相比于其他行业，金融行业在新技术应用上有三个特点

图37：金融行业在新技术应用上有三个特点

金融机构对于系统稳定性和数据安全有极高要求

金融行业的日常业务活动涉及大量交易，技术上的微小进步有可能会为客户带来巨大的收益，因此金融机构对于新技术很敏锐，会积极追求将新技术应用于日常业务

系统安全永远是金融机构的底线，在此底线之上才会去追求新技术的应用。不管是证券、银行还是保险，一旦核心系统出现故障超过一定时间，就容易收到监管函相关IT部门领导需要承担管理责任

金融行业IT 预算充足

金融行业对于性价比没有其他行业那么敏感，在IT乙方的眼里，金融机构甲方客户往往是最好吃的一块蛋糕

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【03]金融行业敢于尝试新技术，是AI落地核心场景之

■过去十年，金融行业应用了大量新技术以提升系统的安全性、可用性。在信息系统的国产化方面也做了大量的工作，这背后是金融机构的大量科技投入

√2022年，6家国有大行在金融科技方面投入金额均超百亿元

图38：金融行业运用新技术提升系统安全性

工商银行科技投入金额达262.24亿元，位居国有大行榜首

建设银行、农业银行分别以232.90亿元的金融科技投入和232.11亿元的信息科技投入资金紧跟其后

建设银行在年报中提到，金融科技人才工程被列为全行首个重大人才项目，着力推进“懂科技的管理人才”“懂业务的科技人才”“懂行情的市场化IT人才”三类人才队伍建设，研发费和科技人员人力费用等费用性支出保持持续增长

该行金融科技人员3.6万人，占全行员工的8.3%，数据分析师超7700人

建设银行农业银行

中国银行、交通银行、储蓄银行

【03]AI技术能够大幅提升金融行业工作效率和用户体验

■ 2022年12月，全球管理咨询公司麦肯锡发布《麦肯锡中国金融业CE0季刊》一一《今日科技重塑明日金融：影响全球金融业未来格局的七大科技》，《报告》总结了七大重塑金融业未来格局的新技术，其中就包括了人工智能。

图39：重塑金融业未来格局的新技术

区块链与Web30

互联网范式迭代，颠覆未来商业模式；区块链、数字资产、去中心化架构将颠覆原有的门户平台商业模式，甚至催生新的金融服务领域

下一代通信

高带宽、低延迟、强安全的数据传输赋能技术解决方案，物联网技术持续推动新用例落地；高通量卫星网络、5G/6G、低能耗局域网等从天到地的通信技术各自发展和互相融合，将赋能更快速、更安全的金融产品和应用

下一代集成开发

平民开发、灵活部署、智能辅助、自动开发将变革传统技术密集的开发流程，进一步降低开发门槛，科技能力不再是技术企业独有的护城河

人工智能

从单点尝试走向全面应用，深度融合业务与运营各环节；在项目/产品落地速度、整体工作效率、综合成本控制、安全保障上为金融机构提供额外价值

云计算

规模化上云趋势加快，云计算与边缘计算相得益彰；得以灵活布置的前端网点和后端算力，将解锁-系列高客户感知的应用场景

元宇宙与全面虚拟技术

虚拟感知构筑虚拟世界，重塑客户服务与内部运营；空间计算技术、AR/VR/MR技术的不断发展将重新定义客户体验和内部运营

信任架构与数字身份

构建数字信任体系，夯实金融科技安全基石；零信任架构、数字身份、隐私工程等技术保障金融和隐私安全，增强信任

03|AI技术能够大幅提升金融行业工作效率和用户体验

■未来，AI技术在金融行业的落地有几个大的方向，贯穿了金融机构业务开展的主要方向

图40：AI+金融行业的新方向

金融创新

人工智能可以通过数据挖掘和机器学习技术，帮助金融监管机构更好地监管金融市场和交易活动，维护市场秩序和稳定

交易监管

人工智能可以通过算法交易和智能合约等技术，推动金融创新和业务模式的改变提高金融行业的竞争力和创新力

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风险管理

金融领域的一个重要任务是风险管理。人工智能可以通过数据挖掘和机器学习技术，帮助金融机构更好地识别和评估风险，提高风险管理的精度和效率

投资管理

人工智能可以通过数据分析和预测技术，帮助投资者更好地理解市场趋势和机会提高投资管理的收益和效率

客户服务

传统的金融客服都是人工的，而通过人工智能技术和自然语言处理，可以将客户问题进行分析，通过算法给出准确的回复，这就大大节省了金融服务的成本

【03恒生电子：推出智能投研产品，研发金融大模型

■恒生电子基于大模型推出智能投研产品，包含了三个子产品一— CHAT、ChatMiner和WarrenQ

CHAT—一数据访问

它就像是一个金融资讯数据的情报员，使用方可以问F9、问行情、问研报、公告资讯、问观点提取等等，它底层的关键性技术用到了搜索加上大模型，通过这样的技术来去调用整个恒生聚源的金融资讯数据库，从而能够实现语控万数

ChatMiner——文档的挖掘器

用户自己有一篇文档，上传以后可以针对这一篇文档去提问ChatMiner就可以根据这篇文章里面提到的内容去对问题予以回答。底层的关键技术是向量数据库加上大模型

WarrenQ—-一站式数智化投研端

WarrenQ里面有非常多的场景、功能，大模型的产品ChatMiner也在里面，再到阅读器、云笔记、原文引文和溯源、演算板、其中的估值模型，以及在线分享脑图等等都已经在投研场景上全面打通

图41：恒生电子金融大模型操作流程

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想针对一个主题去进行信息搜集和检索，可以先问CHAT最近跟这个大模型相关的有哪一些厂商的新动态，可能回复一大段新闻事件集锦

假设对中间的一条比较感兴趣，就可以去追溯原文，去查看新闻或是研报里面详细的内容。如果看到其中的干货想把它留存下来，在下一次写报告的时候，跟领导汇报、跟同事分享的时候，可以一键拖拽到笔记里，中间的数据可以在演算板里对数据进行制图制表

对于涉及到上市公司估值的内容，产品内置了在线估值模型，可以方便对其中关键假设指标进行动态调整

最后把所有已经被研究小组内化的信息，在一个在线协作的脑图上汇总，进行组内的分享和汇报

03恒生电子：推出智能投研产品，研发金融大模型

恒生电子制定了大模型时代的数字化产品框架

与通用版的大模型不同，插件层在金融垂直领域非常重要。因为绝大多数的金融场景，不是仅仅输出一篇文字就够了而是在绝大多数情况下要引用数据，并且对数据的及时性要求很高。比如当天的市场点评里面的数据不能是三个月前GPT训练所用的数据，一定要是实时的数据

与传统数据层有一定区别,比如恒生帮金融机构去建一个数智化的平台，底层可能很多是一些公开数据再加上机构自有知识库。现在金融机构的自有知识库会加上金融的基础语料、微调场景的语料，再加上公开的大模型语料，一起构成大模型时代的数字化产品底层

恒生电子在做产品的过程中试用了很多种，包括LLaMa、Bloom、清华等等大模型。在这个基础开源模型上，将准备好的数据和语料结合在一起，然后可以做金融数据集的训练也可以做有监督微调，调完了以后就会得到一个金融版大模型。有了这个大模型以后，再

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图42：恒生电子制定大模型时代数字化产品框架

03恒生电子：推出智能投研产品，研发金融大模型

插件层可以解决数据即时性的问题

图43：插件层可以解决数据即时性的问题

插件层

NL2SQL

解决的时间序列格式的数据即时查询性的问题，让用户看到最及时、最更新的行情

搜索接口

解决文本类的数据，因为NL2SQL接口没办法获取最新消息、事件、新闻研报公告

ChatGPT

是金融领域要做垂域产品非常重要的支撑性力量，解决涉及到私域的大量文档的向量化、做相似性的查询和存储问题结合恒生电子训练出来的金融大模型，向上可以去做各种各样的应用，包括智能投研、智能投顾、财富管理等服务

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【03恒生电子：推出智能投研产品，研发金融大模型

恒生电子的大模型到9月30号开放试用，年底会进一步优化

√恒生专门为金融行业打造的大模型的能力，已经提升到可用的程度，9月30号会开放试用接口；

√到年底会把推理性能进一步优化，把逻辑能力进一步升级，和光子配套统一构成一个AI直通应用的体系。

图44：恒生电子大模型9月30号开放试用接口

【03同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

i问财投研平台：提供多维度的股票、基金、债券数据，投资者输入自然语言问句，搜索想要的数据和信息

i问财投研平台提供了多维度的股票、基金、债券数据，投资者输入自然语言问句，搜索想要的数据和信息；

此外还有条件选股、研报、图表精选策略、产品搜索、短线复盘、策略回测宏观经济等功能；

同花顺i问财智能头部数字人致力于用人工智能技术多模态的交互及富媒体的表达，解决用户个性化的投资问题，提升用户的投资能力，辅助完成投资目标。

图45：同花顺首推财经搜索引擎i问财

【03同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

iFind：融合了金融数据专业咨询投研分析工具的智能终端

iFind大金融数据终端是一款融合了金融数据专业咨询投研分析工具的智能终端；

目前覆盖了国内全部的证券期货公司，超80%的基金和商业银行，大部分媒体高校上市公司私募机构的产品；

涵盖了全球主要资本市场的股票、债券、外汇、商品、基金等品种，拥有超600万宏观行业指标，年增超50万篇，研报10余万新闻数据源；

iFind为用户提供全面的市场信息，运用AI算法为用户提供智能预测、智能搜索和智能脉络等创新应用，让用户的体验更加高效便捷。

√2023年iFind将会借助AI技术，AIGC系列，进一步提升用户体验和工作效率。

图46：同花顺iFind终端融合了金融数据

产品介绍：同花顺iFinD

03 同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

1 AI短视频平台：基于人工智能技术的视频制作和发布平台

当前短视频是财经信息用户获取信息的主流方式，受限于制作门槛高，缺乏金融数据等痛点，导致短视频的生产效率低；

针对前述痛点，同花顺研发了AI短视频平台，该平台是一款基于人工智能技术的视频制作和发布平台，通过集成先进的A技术，自动化的处理视频素材，包括剪辑配音字幕等，结合数据的酷炫可视化展示能力，使用户快速的制作出高质量的短视频，同时该平台还提供了各种丰富的模板和主题，自动化生产出个性化的短视频；

同花顺AI短视频提供快捷有趣的视频创作体验，助力打造附文本向短视频转型的数字化服务体系。

图47：同花顺AI短视频平台深耕金融行业

产品介绍：同花顺AI短视频平台

同花顺-AI短视频生成平台应运而生，核心解决上述三大痛点：

·整合AI全链路能力（包括：NLP，语音，图像，视频，虚拟人等技术），大幅降低短视频制作的技术门槛；

·让零基础的内容生产者通过简单的拖拽和拼装，即可批量产出短视频内容，并实现视频的自动化生产与发布。

03 同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

■数字人交互一体机：具备金融领域专业知识的数字人，给用户提供实时金融数据

√数字人具有媲美真人的专业知识人设和情感，能在银行、证券、运营商、政务、医疗、教育等行业服务场景中，辅助完成业务咨询办理，营销推广宣传等任务，提升客户体验和营销成功率。

图48：同花顺发布数字人交互一体机

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【03同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

同花顺虚拟展厅：利用虚拟人、人工智能、云计算等核心技术，实现企业产品和服务全景展示与交流互动

虚拟展厅是同花顺利用虚拟人、人工智能、云计算等核心技术，助力企业便捷高效创造素质，实现企业产品和服务全景展示与交流互动，赋能企业宣传推荐、科普教育等功能的产品；

虚拟展厅以3D全景展示线上配合声光动画等特效，可以给参观者带来全身心投入的沉浸式体验；

虚拟展厅突破了时空限制，应用3D全景展示线上产品和服务，配合声光动画等特效，可以给参观者带来全身心投入的沉浸式体验

图49：同花顺虚拟展厅

【03同花顺：发布人工智能及虚拟人产品

■小花探影：对检查部位进行导航提示，漏检部位、视野清晰度和病灶体提示

√上消化道检查功能板块主要功能用术中对检查部位进行导航提示，漏检部位、视野清晰度和病灶体提示。

同时系统会自动截取部位和病灶图片保存，下消化道检查功能板块主要功能有手术技术术中识别回盲瓣和回肠末端等解剖位置，对视野清晰度评估和提醒出现异常病灶进行提示；

√该产品已经取得了医疗器械二类证，并与多家知名医疗机构达成合作。

[03凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

公司主要客户为日本的金融保险企业

√公司已与日本优秀的一级软件承包商建立了长期稳定的合作伙伴关系。

图50：凌志软件通过AI技术为日本金融企业提供服务

目前，公司第一大客户为全球顶尖金融服务技术供应商野村综研，2019年野村综研在世界金融科技排行榜上位列第十，是全球非常优秀的金融科技公司

日本一级软件承包商数量较少，公司与其建立稳定合作关系后，能有效降低公司的销售费用和关系维护成本，并能提高合作效率

公司在与日本一级软件承包商合作过程中，积累了丰富的金融、房地产、电信、电子商务等行业经验，在客户中赢得良好的口碑

目前野村综研除了服务母公司野村证券，也在积极对外输出IT能力，尤其是AI方面的能力。

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【03|凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

■公司全面参与海外金融企业IT系统建设，并落地AI能力

√公司参与完成了众多金融行业核心业务系统开发，基本做到金融行业各系统全覆盖；

√其中基于OCR、NLP的工作底稿系统，在包含券商和基金公司的41家客户处上线运行，使用深度学习中的Transformer模型和CV目标检测算法，基于深度机器学习的文本纠错、文档一致性对比、招股书审核、债券募集书审核、多文件交叉审核、通用文档核查等功能也已经完成，已开始在多家券商进行体验测试，陆续对客户进行升级。

图51：凌志软件全面参与海外金融企业IT系统建设

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【03凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

■AI目前暂时无法完全替代程序员，但可以完成简单内容生产和测试工作

图52：AI目前暂时无法完全替代程序员，但可以完成简单内容生产和测试工作

目前虽然ChatGPT可以辅助写代码，但只能完成部分内容，无法完全取代程序员在编码的环节不能够用AI替代人力，但诸如编写设计书、软件测试等环节短期就可以实现AI应用落地，助力企业降本增效

数据来源：国泰君安证券研究

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图53：公司已在详细设计书编写和后续测试阶段实现简单自动化

[03凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

■公司目前已经使用AI代替部分人工，未来引入ChatGPT将进一步提升效率

图54：公司使用AI代替部分人工，未来引入ChatGPT将进一步提升效率

目前已用AI代替部分人工

目前公司的业务流程中，详细设计书的编写以及单体工程检测方面已经上线AI应用，实现设计书的自动化编写以及单体工程的自动化测试

除远程办公能力降低成本外，自动化软件服务是公司毛利率远高于竞争对手的关键因素

公司目前服务器直连日本客户，未来有望通过接入ChatGPT在详细设计书编写、简单代码生成、单体工程测试领域实现进一步降本增效，打破现有瓶颈

未来引入ChatGPT进一步提升效率

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图55：未来引入ChatGPT技术将进一步提升软件开发和测试效率

【03凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

■对日客户关系稳定，客户只看中结果

图56：公司对日客户关系稳定，客户只看中结果

因为日本相对保守的商业环境，导致在与现有供应商大多是长期的合作；日本客户认为新企业合作存在高风险，担心新企业的管理能力、交付能力合规性等，与新企业合作所付出的尽调成本是他们所不愿意承担的。他们不愿意看到供应商因利润空间被压缩而失去长期的合作伙伴。

日本客户是不会因为供应商的利润率高而对其降价，反而会认为他们选择了一家优秀的供应商。公司的商业模式非纯人力外包而是解决方案外包，软件服务公司交付的是系统而非劳动力，只不过这个系统的定价是由社会平均劳动量决定的。

在这种情况下，软件服务公司若能高效完成任务，其实不需要投入合同中规定的人力，因此有效率提升的可能；

因此大多数的解决方案外包毛利率是要高于单纯人力外包的，而目前来看，凌志基本所有的项目，都是解决方案外包。

【03]凌志软件：通过AI技术为日本金融企业提供服务

■AIGC将助力公司降本增效，释放利润弹性

√公司能够提供给客户的服务中，有8%的工作量是参与代码编写，有15%的工作量是与详细设计书撰写有关，另有14%工作量与单元测试有关；

目前公司的成长瓶颈不在需求端，而在供给端。假设未来公司业务上述环节由人工智能替代，公司有望依托现有团队承接更多的业务，打开图5感长窑得助芳芸司薛盛，放幅操升盈利能力。

目前公司的成长瓶颈不在需求端，而在供给端

假设未来公司业务上述环节由人工智能替代，公司有望依托现有团队承接更多的业务，打开成长空间

进一步降低成本，大幅提升盈利能力

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04 U

AI加持，设计与工业软件将实现降本增效

04 AI对于设计效率提升大有裨益

1AIGC降低设计软件使用门槛

目前的AI辅助的能力仅限于为用户提出建议并代替部分重复性设计工作，减轻设计师部分负担，并不能降低软件使用门槛。以最新发布的AutoCAD2024中的AI辅助功能为例，‘ActivityInsights'可以记录用户对图形文件的所有操作并对工作流程和操作提供建议，‘SmartBlocks'能够根据之前绘图的放置位置对新的block进行自动放置。这些功能对设计师的帮助有限，也无法降低使用门槛。

ChatGPT能够按照开发者的自然语言指示生成CAD代码，并给出相应的解释。目前在CAD领域，ChatGPT能够支持Autodesk公司开发的Visual LISP/AutoLISP语言Maya核心脚本语言MEL、3dsMax相关产品的通用脚本语言MAXScript，以及用于AutoCAD平台二次开发软件包 ObjectARX的VisualC++语言等。

微软代码平台GitHub发布编程辅助Copilot最新版本CopilotX，实现Al语音交互辅助编程。2023年3月23日，微软旗下代码托管平台 GitHub发布了编程辅助工具Copilot的全新版本Copilot X，新版本接入GPT-4。GitHub首席执行官ThomasDohmke称，虽然自动补全代码已经大大提升开发人员的生产力，而全新的CopilotX能将开发人员的生产力提升10倍。

工业设计软件也将出现自己的"Copilot”，显著降低软件使用门槛并提升生产力。工业设计软件有较高的使用门槛，但未来用户可以直接使用自然语言提出要求和限制调用A进行代码编写和绘图，大大降低使用难度。同时，设计人员也可以直接利用AI省去重复性的设计工作，提升工作效率。

图58:使用ChatGPT生成CAD代码

使用AutoLISP在autocad画一个矩阵

当使用AutoLISP在AutoCAD中绘制一个矩形时，您可以编写以下代码：

上述代码定义了一个名为"drawRectangle"的AutoLISP命令。当执行这个命令时，它会提示用户输入矩形的基准点坐标，然后根据给定的宽度和高度计算出矩形的终点坐标，并利用"command"函数调用AutoCAD的"_rectangle"命令来绘制矩形。

04 AIGC将进一步提升生成式设计的能力

1AIGC降低设计软件使用门槛

图59：AIGC降低设计软件使用门槛

AI可以自动生成大量符合要求的多样化设计方案，使得设计师能在更短的时间内探索更多设计选项，提高设计效率。传统的设计方法依赖于“建模然后分析”的循环，但在生成技术中，AI能够根据用户要求和限制比如材料类型、功能要求、性能限制、成本限制等信息，快速生成大量满足要求的CAD解决方案，并最佳解决方案，而无需人工干预设计师可以在短时间内探索大量可能性，快速缩小选择范围并选择更优的解决方案。简化了设计流程也有助于设计师能够更快地做出决策提高工作效率。

通过生成技术可以最大限度地降低成本并优化性能。生成技术根据用户要求和限制去创建优化的产品设计，而不是先制作几何图形再验证，所以设计会针对最小成本和重量等目标进行优化。这种方法能够有效的减少材料使用，降低成本。

生成技术也可以帮助设计师创新AI自动生成的大量设计方案中可能会出现包括设计师和工程师难以发现的更好的独特的解决方案，提高设计方案上限。

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04|AI大模型助力生成式设计行业

海外多家厂商已经布局生成式设计并落地应用，AI大模型有望使生成式设计跨向新台阶。

Autodesk FUSION 360拥有生成式设计的拓展模块Project Dreamcatcher。Dreamcatcher能够基于设计师的要求，提供大量的解决方案和策略设计，并且设计师可以直接在设计空间里进行调整。团队目前正在与汽车、航空航天和其他制造行业的领导者合作，为最复杂的3D设计提供解决方案。

PTC的Creo同样拥有生成式设计模块GDX（GenerativeDesign Extension）。其能够辅助用户针对特定目标进行优化，降低材料等成本，短时间内生成满足要求的最佳设计。Creo的生成功能帮助全球领先的动力设备制造商康明斯将零件的材料减少了10-15%，帮助他们实现了成本和可持续性目标。同时，他们可以一次性获得正确的设计，而无需与分析师反复沟通以确保组件满足其所需的设计限制。有助于他们降低成本、创造更好的产品并更快地进入市场。这也解放了分析师，使他们能够专注于更复杂的分析任务。

图61:Dreamcatcher的方案实现降本增效

图62：Creo可以对生成的方案进行对比并展示结果

04AI打破二维与三维的壁垒，实现精确转换

AI多模态大模型有望打破壁垒，实现二维图纸与三维BIM模型有效转换，提升设计效率。

目前国内仍有大量BIM翻模需求，虽然已有插件和算法能够实现维图纸翻模三维BIM模型，但翻模效果普遍较差，需要大量人工修正，AI大模型经过训练后有望提升翻模的准确率与精细度，取代人工翻模，实现降本增效。

图63：二维图纸与三维模型的转换

04|AI赋能EDA，实现降本增效

Synopsys推出首个AI EDA套件并取得成效，未来可能利用AIGC编写代码。

2023年4月，全球领先EDA厂商Synopsys宣布推出业界首个全栈式A驱动型EDA解决方案Synopsys.ai，涵盖设计、验证、测试和模拟电路设计阶段，旨在帮助客户持续创新，更快实现更高质量的设计，同时降低成本。Synopsys.ai已获得包括IBM、英伟达、微软在内的多家领先企业的率先采用并取得显著成效。

瑞萨电子在减少功能覆盖盲区方面实现了10倍优化，并将IP验证效率提高了30%。SK海力士将先进工艺技术的芯片尺寸缩小了5%。目前仍由工程师来编写芯片制造的C语音，未来可能由AIGC辅助甚至代替。

图64:Synopsys.ai将AI应用到全栈 EDA软件环节

04 AIGC将有效提升工业生产效率

西门子与微软携手利用AIGC提升工业生产力

AIGC助力工业AI进一步发展。目前AI对于工业产品制造阶段的增强主要在于AI算法的制造执行和管理流程，AIGC的生成和推理能力都将为AI应用带来显著提升，进一步优化执行和管理流程。

西门子与微软合作，共同为AIGC在工业方面的运用树立标杆。2023年4月，西门子宣布与微软达成合作，在多个方面使用生成式人工智能（AIGC）改进其工业控制工作流程，持续提升效率并推动创新。

图65：依托AI的产品制造流程

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04微软与西门子依托AIGC打造工业生产新动力

图66：微软与西门子依托AIGC打造工业生产新动力

西门子Teamcenter针对微软Teams打造全新应用软件，增强跨职能协作能力。双方将西门子的产品生命周期管理（PLM）软件Teamcenter?与微软的协同平台Teams、Azure OpenAI服务中的语言模型，以及其它Azure AI功能进行集成。该软件可为无法使用PLM工具的工作人员提供更多支持，使其能够以简单的方式参与设计和制造流程，同时让企业的服务工程师或生产操作人员可以通过移动设备，使用自然语言记录并报告产品设计或质量问题。

西门子和微软还将合作帮助软件开发人员和自动化工程师加快可编程逻辑控制器（PLC）的代码生成。工程设计团队可以使用自然语言输入生成PLC代码，从而减少时间成本并降低错误率。同时还有助于维护团队以更快的速度识别错误，并逐步生成解决方案。

西门子与微软还会借助计算机视觉等工业AI，使得质量管理团队能够更轻松地扩大质量控制规模，识别产品差异，并更快地进行实时调整。使用微软Azure机器学习和西门子IndustrialEdge工业边缘解决方案，使用机器学习系统对摄像机捕捉的图片和视频进行分析，并将其用于在车间构建、部署、运行和监控人工智能视觉模型。

数据来源：国泰君安证券研究

04|AIGC能够优化并生成3D打印方案，降低使用门槛

1 AIGC能都进行调参优化，提高使用效率。

研究发现ChatGPT能够对3D打印参数进行微调优化，甚至提供合适的3D打印的解决方案，有效降低工作门槛并提高效率。Gcode是3D打印领域使用的一种编程语言，向3D打印机提供如何打印物体的特定指令。但是编写Gcode需要对3D打印流程有深入了解，手动编写非常耗时且容易出错。生成优化的Gcode能够确保产品质量并减少漫长的试错时间，从而节省材料和时间。研究人员发现ChatGPT在1小时内成功优化了15个打印参数并解释了每个参数更改的原因，这项任务本来需要大约三周才能完成。

图67：ChatGPT在短时间内优化Gcode完善打印方案

B
C

04|广联达：AIGC技术已被用于其核心产品

■广联达2015年就已经布局AI，把AI技术确立为公司核心技术，持续多年重点投入并取得成就。

图68：AIGC技术已被用于广联达核心产品

造价业务方面，突破基于深度学习的交互式生成技术，利用大模型技术提供智能组价和智能算量等服务。

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施工业务方面，劳务人脸识别终端实现量产，多项CV安全隐患识别算法集成进入施工蜂鸟盒子产品，助力蜂鸟系统成功入选工信部《国家人工智能创新应用先导区“智赋百景”》建设施工现场AI智能安全巡检应用场景典型案例。

数字施工国际化方面，MagiCAD发布AI辅助设计功能，在核心区域继续扩大领先优势，在英国、德国、意大利等重点拓展区域保持良好的增长势头。

【04广联达：AIGC技术已被用于其核心产品

■广联达在设计业务中提前布局生成式AI。

在设计业务中，概念设计的阶段之前是由设计师做创意，然后一笔一笔画出来，未来可以让AI模拟人的创意快速生成各种草图。针对智能设计领域，公司目前已有一个专门的团队在探索，在一些项目上已经进行了初步的试用，但整体上仍处于较早期的阶段。比如AI强排的功能（按照建筑强制性规范布置建筑），在拍地阶段，几十上百种的方案比选相比目前仅有几种方案的对比有更大的价值量。目前强排工具已进入用户验证，实时日照分析性能国内领先。

√公司重要研发项目逐渐完成，AI应用有望加快落地。公司的造价大数据及AI应用项目、数字项目集成管理平台项目已于2023年2月开发完成并转入无形资产。造价大数据及AI应用项目目标为开发基于造价大数据及AI应用的智能计价与智能算量的下一代造价产品，随着开发完成，AI相关应用也将加速落地，进一步提升公司产品的竞争力。

04|中望软件：已推出AI驱动的生成式设计功能

■中网软件利用AIGC在工业软件领域大放异彩。

在CAD方面，公司可以根据已有数据研发内置的生成式设计功能。工程师可通过AIGC向软件指定他们的要求和目标，从而自动生成大量设计方案。目前Al驱动的生成式设计功能已在Siemens Solid Edge、PTCCreo 及Autodesk FUSION360等主流CAD产品中投入使用。

在CAE方面，AI可赋能仿真优化，提升仿真效率，助力公司工业AI模型训练。通过与AnsysTwin Builder合作，微软Project Bonsai可同时运行数百个机器或者应用的虚拟模型，并将这些数字孪生生成的数据，直接输入大脑对其进行优化。使用大量虚拟模型可以缩短训练时间，降低成本，并学习了解所有可能遇到的情况，增加工业AI模型精确度。

图69：AI在混合数字孪生中发挥关键作用

04中控技术：自研国内首个流程工业过程模拟与设计平台

中控技术致力打造工业领域supGPT

APEX海量数据助力大模型训练从而优化工程装置。2022年11月，公司正式发布了自主研发的APEX，成为国内首个流程工业过程模拟与设计平台。其基于机理模型打通了工艺设计到工厂运行的数据流程，实现了工艺模拟工艺瓶颈分析和运行优化等功能，提供从工程设计、工厂数字孪生、生产运行到全生命周期运维的智能化运营解决方案。通过APEX运行得到的海量数据也将投入AI大模型对装置进行优化，进一步提升工厂效率。

AI大模型将进一步加速InPlantIBD对于流程工业的智能化建设和数字化转型。公司在2022年11月发布了工业AI应用开发软件（InPlant IBD），该软件可以实现从边缘端到大规模集群部署，满足流程工业全业务域AI应用的需求。它不仅能实现机器学习、深度学习等AI算法图形化组态建模，还将工业知识和AI算法深度融合封装了大量的工业应用场景，实现了从算法组态到应用场景组态的突破。其已在化工、水泥、新材料等领域的操作寻优、智能决策、故障诊断等场景中实现闭环应用，取得了显著的节能减排效果。AI大模型的强大推理能力也将进一步推动流程工业的AI运用落地。

图70：公司将打造工业领域supGPT

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AI+游戏：用户体验再升级，大众创作降本增效

05Unity发布AI平台及方案，望直接助力开发环节降本增效

全球头部游戏引擎厂商Unity发布AI产品Muse、Sentis。6月27日，Unity正式发布两款AI产品，其中Unity Muse是集合多种工具的Al辅助创作平台，Unity Sentis是将Al 模型嵌入到实时3D引擎中的跨平台解决方案。

Unity Muse：支持智能对话、动画生成、纹理生成等多种功能，从而加速游戏等3D应用的创作。在Unity Muse平台上，创作者可通过智能对话获得应用开发相关建议，如询问“如何创作一款三消游戏” “如何生成Unity资产”；创作者可通过文本指令生成人物动作、编辑草图并生成2D资产、生成逼真的地貌纹理等。

Unity Sentis:支持在游戏运行过程中随时嵌入AI模型，并实时更新玩家体验。Unity Sentis 能将Al模型嵌入到游戏或应用的Unity Runtime（实时应用驱动工具）中，从而实现Al模型以原生运行的方式运行在用户设备上，达到游戏玩法增强等效果，并且在此过程中不会出现画面延迟或性能损耗等问题。

图71:在UnityMuse平台上，创作者可通过文本指令生成人物后空翻动作

图72：通过Unity Sentis，创作者可直接在用户终端平台上增强游戏玩法

资料来源：Unity官方公众号请参阅附注免责声明

【05AI大型开放世界游戏初步落地，用户体验再升级

·最大化游戏参与度，满足个性化需求。网易MMO手游《逆水寒》公测首日登顶iOS免费榜榜首，AI应用初步落地。该游戏设置了数百位具备智能对话能力的AINPC，亦实装了AI捏脸系统，玩家可通过文本指令为角色生成相匹配的外貌。

·游戏中的实时交互元素，还有很大挖掘潜力。例如可按需生成动态游戏场景、背景音乐、个性化道具等，甚至记忆玩家的行为，影响实际互动结果，并由“蝴蝶效应”产生一系列支线任务。

图73：《逆水寒》运用AI文字捏脸技

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图74：《逆水寒》上线两周iOS端下载量近200万次

05 更多游戏新业态亦有望迎来机遇

·助力元宇宙概念游戏与B端商家的合作。例如Roblox的“experience”，中手游《仙剑世界》的元宇宙若与实体B端商业、虚拟演出和娱乐消费结合，则可以借由AIGC完成实体商品导入，简化B端商家合作的门槛与流程，打通线上线下消费链

·游戏生态或面临巨大改变。传统游戏往往是封闭形态，通过故事情节、画面设计、角色扮演等方式让玩家沉浸其中，而ChatGPT的引入有望助力元宇宙形成联通化虚拟世界，或基于大众创新打造更多定制化的虚拟游戏，游戏丰富性将大大提升

图75：2022-2027年中国元宇宙行业市场规模（亿元)

诚信：责任：亲和：专业·创新费料采源：观磷报告网，国泰君婴券

图76：中手游《仙剑世界》通过AI技术设计品牌店铺

06 AI+教育：智能教育迈向因材施教阶段，学生、教师两端均有落地

06教师端：减轻教师备课负担

教师端：智能扩充题库，辅助教师批改作业、因材施教等。AIGC可基于历史真题生成同类型新题库，并实现全学科智能批改，如科大讯飞所积累的AI技术在高考作文、雅思英语作文方面的批改水平已经超过人工，有助于减轻教师负担。此外AIGC还可辅助教师了解学生各科知识水平、学习风格从而提供个性化的辅导建议。

图77：ChatGPT提供点云算法笔试题

出几道点云算法笔试题，并给出答案

很抱歉，作为一个没有实际执行能力的AI，我不能为您出题目，但是我可以回答一些关于点山云算法的综合知识问题。请问您有什么具体的问题要咨询？

可以出几道点云算法的笔试题么？

好的，以下是几道点云算法的笔试题：

1．点云降采样的主要方法有哪些？

答案：常用的点云降采样方法包括随机采样、聚类采样、平面投影采样、距离采样和泊松采样。

2．对于点云的点对距离的计算，有哪些方法？

答案：常用的点云点对距离计算方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。

3．在点云数据处理中，什么是分割？

答案：分割是指将点云数据分成多个部分，每个部分都有自己的特征，便于后续的数据分析和处理。常用的分割方法包括聚类分割、分层分割、边界检测分割等。

这些题目仅仅是点云算法的简单示例，希望对您有所帮助。

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06 学生端：辅助学生情景训练

·学生端：在非标准问答环境下人机交互进行辅导，如口语训练、面试以及心理测评等。AIGC可根据学生表现智能反馈，适用于大量非标准问答场景。

图78：目前AI口语训练在科大讯飞AI学习机中已有应用，公司将在5月6日发布类ChatGPT的升级版产品

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图79：ChatGPT作为“面试官”提出地产行业相关问题，并根据用户回答给出下一步反馈

0 AI+影视：助力特效内容生成

视觉特效在PGC中的应用迅速扩大，相关人力成本增长显著

·全球TOP5大片制作成本达2-4亿美元，其中视觉特效团队或构成主要开支。根据BoxOfficeMojo数据，全球票房TOP5影片为《阿凡达》《复联4》等特效大片，其制作成本达2-4亿美元。根据KSNT等媒体报道及艺恩咨询数据，此类效大片成本中约60%为视觉特效成本，进一步拆分来看，其中约60%为人力成本，即视觉特效人力成本占总制作成本比例或达到1/3。

图80：全球票房TOP5影片均为特效大片，制作成本达2-4亿美元

图81：视觉特效成本中，约60%为人力成本

视觉特效在PGC中的应用迅速扩大，相关人力成本增长显著

图82：视觉特效制作过程较为复杂，具备劳动密集型、资金密集型两大特点

【07AI动画短片已有高质量呈现，时长问题逐步实现突破

海外，AI已可实现10分钟内精致动画的生成：Netflix《犬与少年》的制作过程可划分为草稿布局一AI生成一一AI生成一一终稿四个步骤，其中草稿、终稿由画师敲定，最为繁琐的两个步骤由AI实现，整体精度及连贯性已达到较高水准。Corridor《石头剪刀布》为真人实拍，后期通过AI工具StableDiffusion及Dreambooth将真人转化为《吸血鬼猎人 D》风格的动画形象并绘制场景。对于更长时长的视频生成，微软NUWA-XL已支持根据16句简单描述生成11分钟动画片。

国内，AI已用于部分动画特效生成：动画电影《雄狮少年》中，雄狮比赛决赛场上1800余名观众为AI基于4个基础人物形象自动生成的动画，训练时木棉花飘落场景亦为AI生成，在AI技术助力下，150人团队仅用16个月便完成全片制作，效率或提升50%以上。

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图83：2月1日，Netflix发布首支AIGC动画短片《犬与少年》时长约4分钟

图85：4月，微软利用超长视频生成模型NUWA-XL生成动画片《TheFlintstones》时长约11分钟

图84：2月27日，工作室Corridor发布由真人实拍+AI风格化完成的动画短片《石头剪刀布》时长约7分钟

图86：2021年百纳千成出品动画电影《雄狮少年》中木棉花飘落场景为AI生成

AIGC为电影锦上添花，未来更多环节有望趋向自动化生成

·AIGC对电影等PGC的赋能有望扩充优质内容供给，刺激更多内容消费需求。根据猫眼专业版数据，2014-2019年，我国电影市场票房收入由294亿元增至641亿元，年复合增长率达16.9%，影片数量由425部增至611部，年复合增长率达7.5%。影片数量增速远低于票房收入增速，一方面头部影片票房屡创新高，另一方面也体现出头部影片供不应求，AIGC对电影的降本增效作用有望提升优质影片产能，创造更多观影需求。

图87：2014-2019年，我国电影市场票房CAGR达16.9%

图88：2014-2019年，我国影片数量CAGR达7.5%

08 AI+电商：从产品上架到售后服务，AIGC多方位赋能品牌商家

[08产品介绍：智能扩充详细内容、美化产品配图

ChatGPT生成的产品描述更为灵活智能：

·基于简单描述扩充内容

·智能调整产品介绍格式

·智能插入引流关键词

图89：ChatGPT可根据用户描述生成产品描述

AI绘画工具用于产品配图

·产品配图美化

·扩展图片想象力，提供产品适用的多种场景

图90：DALL·E可根据用户描述智能配图

给OutdoorGenerators产品写一个亚马逊的英文标题，标题字符在180个左右；然后写产品的五点英文描述，每个英文描述要点需要150到200个字符之间，包含关键词：PortablePowerStation、BackupLithiumBattery、SolarGenerator

ProductTitle: PortablePower Station-Reliable Backup Lithium Battery with Solar Charging Capabilities Product Descriptions:

1.VersatilePowerSource:Theportablepowerstationservesasareliablebackuplithiumbatery delivering efficientpowersupplyforvariousdevicesduringoutdooradventures oremergencies.

2.SolarCharging Capability:Equipped with solarpanels,thispower station harnessesrenewable energy,alowingyoutorechargeitunderthesunforasustainableandeco-friendlypowersolution.

3.CompactandPortableDesign:Designedwithportabilityinmind,thispowerstationislightweight andeasytocarry,making itperfectforcamping,hiking,oranyotheroutdooractivities.

4.MultipleChargingOptions:BesidessolarchargingitcanalsobechargedviaACoutletsorcar chargers,providing flexibilityand conveniencewherever you go.

5.Reliable Power Backup:Witha high-capacity lithium batterythis power station offers reliable power backup,ensuring your essential devices stay powered upwhen you need them themost.

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【08]营销文案：基于提示词或图像迅速生成创意文案

ChatGPT等文本生成工具已可实现多类营销文案的智能生成：

·生成主副标题、应用/商品描述

·给定用户画像、投放场景等条件生成干人干面的产品页内容

图91：示例——利用ChatGPT生成“滴滴出行”的主副标题、应用描述

生成“滴滴出行”的主副标题、应用描述

主标题：滴滴出行，让出行更轻松！

副标题：安全、便捷、舒适的出行体验！

应用描述：滴滴出行，为您提供安全、便捷、舒适的出行体验！滴滴出行拥有丰富的出行路线、出行时间、出行费用、出行安全、出行提醒、出行路况等服务，让您的出行更加轻松、愉快！

》大模型对视觉能力的扩充有望进一步拓展文案生成场景：

·依据产品图片内容生成相应文案

·总结产品核心亮点

图92：APUS多模态大模型AiLMe可根据图片及提示词生成文案

【08智能客服：答复更精准，实现千人千面个性化推荐

目前预设脚本的传统AI客服仅能回复简单、重复的常规问题，更为复杂的问题仍需人工客服处理。与传统AI客服相比AIGC客服将更精准地回答用户提出的问题，并且基于更强的泛知识储备，还可与用户闲聊并在适当时刻还可提供情感关怀，并且在人机交互过程中，AIGC客服可以根据用户喜好进行干人千面的个性化推荐。

图93：ChatGPT模拟牙科客服提供更具情感关怀的建议

假如你是一个牙科的客服人员，我是访问你们网站的顾客，你的目的是获取我的电话号码，但是为了获取电话号码，你要帮我解决一些我提出的问题，你觉得解决了问题之后，你向他要电话号码，这样成功率会比较高。现在让我们开始吧

好的，您好！欢迎访问我们的网站。我是牙科的客服人员，请问有什么我可以为您解答的问题吗？

同时，如果您需要任何进一步的帮助，我可以给您提供我的联系方式，这样您可以随时联系我以获取更多信息。那么，您有任何问题需要解答吗？

我牙齿疼

很抱歉听到您的牙齿疼痛，我可以为您提供一些帮助。首先，我建议您尽快到我们的牙科诊所进行检查和治疗，以便我们的牙医帮助您确定疼痛的原因，并为您制定一个适合您的治疗计划。

在您等待就诊之前，您可以尝试用温盐水漱口来减轻疼痛和肿胀。另外，您也可以尝试避免吃硬食物或用疼痛的一侧咀嚼食物。如果您需要进一步的帮助，请告诉我您的位置，我可以帮您预约一个牙医检查。

同时，为了方便我们的服务，我是否可以请您提供您的电话号码，以便我们可以在需要时与您联系？

【08智能物流：及时提供数据信息，提高物流管理水平

ChatGPT等大模型的智能对话能力还可延伸至物流管理等方向，根据《中国物流与采购杂志》刊文，ChatGPT有望在以下方面赋能物流供应链：

·更及时地提供所需信息：如收集各国的关税、法规、海关情况、集装箱情况等信息，并进行不同国家间的比较以寻求最佳方案；

·提高风险应对能力以及物流管理水平：如根据历史经验以及新闻报道选择最优的运输路线，以避免潜在冲突或恶劣天气；根据证书、延误、事故等信息筛选承运人；

·实现货物清单自动化：以优于人工的精度挑选产品、安排发货、通知故障等。

图94：AI可提高机器人自主决策能力，帮助优化拣选方案

图95：人工智能算法提升仓库调度能力

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AI+营销：创意文案迅速生成，实现千人千面个性化推荐

【09营销文案：基于提示词或图像迅速生成创意文案

ChatGPT、百度文心一言已可实现多类营销文案的智能生成：

图97：示例——百度文心一言生成小红书探店文案

·生成主副标题、应用描述

·给定用户画像、投放场景等条件生成干人干面的产品页内容

·给定店铺、场景等条件生成各类探店文案进门，就被那典雅的装饰和诱人的酒香迷倒，仿佛置身于一个奢华的世界。

图96：示例一一百度擎舵平台生成信息流广告标题

资料来源：百度营销，和讯网

首先，我要隆重推荐他们家的招牌一一长岛冰茶。这款饮品在他们手中变得魔法般的美妙，茶香清新，口感醇厚，带着丝丝甜美。我亲自尝试后，发现它比我想象中的要美味得多，真是让人爱不释手！

接着是威士忌，这款经典的酒品在钻石酒吧同样表现出色。每一口威士忌都在口中散发出浓郁的香气，口感醇厚且略带烟熏感，余味悠长。无论是独自品味还是和朋友共饮，都是极好的选择。

来这家店，记得要带上你的好心情，因为这里的环境和酒水都会让你感到无比的舒适和放松。不论是独自一人享受闲暇时光，还是和朋友一起度过愉快的夜晚，钻石酒吧都能为你提供一个难忘的体验。

总之，如果你是一个热爱美酒的人，那么你一定会喜欢上这里的。来钻石酒吧，让我们用一杯长岛冰茶或威士忌，为你献上一场难忘的美酒盛宴！在这里，你不仅能品尝到优质的美酒，还能感受到他们用心营造的舒适氛围。快来加入我，一起探索这个美妙的酒吧吧！

资料来源：文心一言，量子位

国泰君安证券诚信·责任·亲和·专业·创新GUOTAI JUNANSECURITIES

【09营销文案：基于提示词或图像迅速生成创意文案

ChatGPT等文本生成工具已可实现多类营销文案的智能生成：

·撰写营销博客、海报及邮件等

·根据差异化的用户特征属性，生成微信图文、短视频脚本、口播稿等

图98：Typeface根据用户指令生成图文并茂的博客内容

》大模型对视觉能力的扩充有望进一步拓展文案生成场景：

·依据产品图片内容生成相应文案

·总结产品核心亮点

图99：GPT-4可以根据论文截图整理总结出该论文的核心结论

请参阅附注免责声明89

【09智能推广：突破时空界限，实现千人千面个性化推荐

》AI工具可辅助达成范围更广、随时随地、个性化的效果：

·基于大模型回答知识库中超出预设流程的问题

·多终端、多平台嵌入，消费者与品牌随时随地互动

·根据用户数据训练智能客服，更好模拟人工客服服务

图100：用户可将自身数据注入到CopilotChat中训练独一无二的智能客服，为客户提供拟人化客服体验

Simplechat summary	Useready-to-use skillsand get those skillsinto your app easily.
Book creator	Useplanner todeconstructacomplexgoalandenvisionusing theplannerin your app.
Authentication andAPIs	Useabasic connectorpattern toauthenticateand connecttoan APland imagineintegrating external data into yourapp'sLLMAl.
GitHub repositoryQ&A	Useembeddingsand memory tostorerecentdataand alowyoutoqueryagainst it.
Copilot Chat SampleApp	Build your own chat experience based on Semantic Kernel.

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图101:Shopify内置ChatGPT导购

AI大模型背景下网络安全机遇与产业并存，各方加速布局

10网络安全威胁日益加剧

■网随着互联网应用普及化，所对应的网络威胁数目随之上升，而且其复杂性也相对增加，对网络安全带来了巨大挑战。

图102：网络安全威胁日益加重

如今移动设备、物联网、云计算在企业中的应用日益普及，攻击面也相对增加。

黑客可以利用人工智能来不断变形病毒/恶意软件，而传统的静态防御解决方案未必能对此有效检测以及阻断。

网络攻击服务化（Cyberattack-as-a-Service）令网络攻击变得普及，攻击者自身不须拥有强大的黑客知识亦可以通过支付加密货币获得攻击工具。

10AI大模型催化，网络安全产业机会与挑战并存

■人工智能在网络安全方面的作用是帮助组织降低入侵风险，并改善其整体安全状况。

图103：人工智能推动网络安全水平的提高

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，人工智能通过从过去的数据中识别模式和趋势，然后这些信息被用来预测未来的袭击。

，人工智能驱动的系统还可以配置为自动响应威胁，并在更快的时间内对抗网络威胁。

随着企业攻击面不断发展和演变，时而必须处理多达数干亿的时变信号以正确地计算风险。为了应对这一前所未有的挑战，神经网络等人工智能工具和方法不断发展，以更有效和高效的威胁检测和威胁消除功能，帮助信息安全团队保护敏感信息、降低入侵风险、降低安全运营成本、改善安全态势。

随着大模型潮流兴起，网络安全的产品能力、平台运营能力以及安全服务都有望迎来全面的优化升级。

10|AI大模型本身的安全十分重要

■“AI安全”与“安全的AI”同等重要

虽然AI及大模型能够有效赋能网络安全产业，但AI大模型本身的安全保证也十分重要。在此方面，既要能应对利用大模型等AI技术进行网络攻击的风险，又要保证大模型本身的安全性。要考虑前者的原因是，大模型降低了黑客代码和攻击策略设计的门槛，使得攻击成本降低。要考虑后者的原因是，大模型本身的对齐、可解释性等问题使得其应用存在一定隐患。

OpenAI对安全构建AI系统尤为重视。2023年4月6日，OpenAl官方发布了《Our approach to Al safety》文章，探讨了如何安全地构建、部署和使用人工智能系统的六大策略。SamAltman在北京智源人工智能大会上，也主要强调了AGI安全的重要性。AGI未来将在诸多领域超越人类智慧，正因如此，AG风险空前高涨，若没有控制和约束AGI，AG可能会往人类无法预测的方向发展，对人类生活造成严重威胁。

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图104：OpenAI发布了安全地部署和使用人工智能系统的六大策略

构建安全、可靠的AI产品

OpenAI表示，在发布任何新系统之前，会进行严格的测试。聘请外部专家提供反馈，通过人工反馈强化学习等技术改进模型的行为，并构建广泛的安全和监控系统。

从实践中学习、优化、改善

尽管进行了严谨、广泛的测试仍然无法预测人们使用ChatGPT所产生的各种意外后果。所以，从实践项目中学习、优化和改善产品，成为重中之重。

保护儿童

OpenAI不允许其产品用于生成仇恨、骚扰、暴力或成人内容等。与GPT-3.5相比，OpenAI最新的模型GPT-4响应，非法内容请求的可能性降低了82%，并且已经建立了一个强大的系统来监控滥用情况。GPT-4现在可供ChatGPTPlus用户使用，OpenAl希望随着时间的推移让更多人可以使用它。

·尊重隐私

虽然OpenAI的一些训练数据包括可在公共互联网上获得的个人信息。但只是希望大语言模型了解世界，而不是了解个人。因此，OpenAl努力在可行的情况下，从训练数据集中删除个人信息，微调模型以拒绝对私人个人信息的请求，并对个人提出的从数据库中刪除其个人信息的请求做出回应。

·提高生成数据准确性

提高生成数据的准确性，是OpenAI和许多其他AI开发人员的重点正在取得进展。通过用户对被标记为不正确的主要数据源的ChatGPT输出的反馈，GPT-4产生真实数据的性能比GPT-3.5高了40%。

·持续的研究和参与

OpenAl认为，解决AI安全问题的实际方法是投入更多时间和资源来研究有效的缓解和对齐技术，并测试它们在现实世界中的滥用情况。

10新技术浪潮下的网络安全产业需要考虑四重安全

■大模型赋能下，网络安全产业要考虑四重安全保障

√第一步是做好传统网络安全防护。

第二步是用人工智能相关算法或大模型对网络安全产品进行增强，以及对服务的优化赋能。该阶段要保证AI大模型赋能网安的过程中，AI系统和网络安全产品的集成能有效融合。

第三步是保证大模型输出的AI能力的原生安全（在当前对齐、可解释性等问题尚未有效解决的前提下，也至少要保证安全风险不能被AI放大）。

第四步是聚焦大模型本身的安全防护，因为其作为AI能力输出的基石，本身的安全稳定有着根本性支撑作用。

图105：大模型赋能下，网络安全产业要考虑四重安全保障

10网络安全与人工智能技术结合具备天然优势

■人工智能对网络安全的提升来源于三个方面：增强网络安全单点产品的能力；态势感知平台的应用；应对海量的告警以及高级持续性威胁。

图106：人工智能对网络安全的提升来源于三个方面

前期的资产梳理、安全漏洞排查以及边界的防护方面，都需要防火墙、IDS/IPS等产品部署，而与传统的软件驱动或手动方法相比，机器学习技术可通过结合来自主机、网络和云上的反恶意软件组件的大量数据来改进恶意软件检测；深度学习使用大量数据来训练深度神经网络，此举也能助力防范各类攻击。

面对越来越专业的恶意攻击，已无法再用传统的边界隔离理念相抗衡了。因此，通过态势感知平台调动各类单点网络安全产品来形成安全合力十分有效，因为本质上讲，网络安全就是发生在虚拟世界的攻防战，速度为王，而态势感知平台的作用就是分析安全环境信息、快速判断当前及未来形势，以作出正确响应。这个过程本就是人工智能的智能研判、决策分析的用武之地。

网络安全运营团队在AI工具协助下，可以采取更积极的策略，对事件作出相应反应。并且在事件响应方面，相对于人工处理，基于人工智能的安全工具一旦发现威胁就可以对其自动作出反应。

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10大模型对网络安全产业的供给侧和需求侧带来巨大变化

■大语言模型技术的广泛应用，能够赋能网络安全产业的诸多环节，甚至可能对部分环节带来颠覆性的改变。

√以GPT为代表的大模型的本质是理解语言意图并根据意图进行任务分配，从而实现对话、计算、制图等能力，具有语言体系且流程性工作的占比较大的工作环节能被大模型所赋能。同时，出于工程落地难度及性价比考虑，大模型更适合用于规模较大、所需人工较多的环节。

图107：大模型引起网络安全产业变化

供给端

大模型的语义理解及代码生成等能力可以有效赋能安全产品及服务。网安的日志为计算机领域的语言体系，GPT在Github中预训练之后，对于日志的理解具有天然优势。同时，安全运营涉及大量流程性工作，部分环节人力需求较多，而大模型的应用有望在安全运营中心（SOC）场景中降低安全服务人员的数量，实现降本增效。

需求端

大模型被用于攻击而催生出新的安全需求。例如，邮件安全领域正在发生变革，从“安全”电子邮件网关转为智能A方法，只有深入了解每个员工的日常互动，才能准确确定电子邮件是否归属其收件箱。

在大模型时代，无论ChatGPT还是Google的PaLM，都以API的方式交付其能力，必将导致API安全需求的井喷。大模型爆火前，AP在物联网、微服务、云原生等场景加速应用。GPT引爆的AI大模型带来的API安全需求或将成为2023年甚至AI大模型时代长期的安全重点。对于LLM的AP使用者来说，API安全供应商可以让企业管理者对内部的AP使用情况保持可见性，并尽可能避免经过身份验证的、无法防范的AP使用威胁。

10大模型输出的AI能力要有原生的安全性

大模型所输出AI的安全性需要得到保障

虽然大模型能够带来网络安全性能的较大飞跃，但也要考虑大模型所输出的AI能力的安全性。大模型输出能力的安全性，即“安全的AI”，在其产业应用过程中跟传统网络安全防护同等重要，本质上是因为AI大模型作为一个工具，应当帮助人们而不是取代人们或对人类社会造成伤害。基于安全的大模型，其对传统网络安全的赋能的有效性才能得到充分保证。

"安全的AI”（AISafety）思想是致力于构建安全的大模型，模型安全需要重点考虑三大因素。AISafety的具体内容包括：与人类意图对齐（Alignment）、可解释性（Interpreferability）、鲁棒性（Robustness）。其中，对齐（Alignment）要求Al系统的目标要和人类的价值观与利益相保持一致，但AI对齐的实现也存在三方面挑战，一是选择合适的价值观，二是将价值观编码到AI系统中三是选择合适的训练数据；可解释性是指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解；鲁棒性可以理解为模型对数据变化的容忍度。

诚信·责任·亲和·专业·创新■要求AI系统的目标要和人类的价值观与利益相保持一致；

图108：对齐、可解释性、鲁棒性的详细解释如下所示

可解释性(Interpreferability)□人工智能应用以输出决策判断为目标的情况下所产生的决策的原因能够被人类理解的程度。■人工智能模型的可解释性越高，人们就越容易理解大模型为什么会做出某些决定或预测。

■如果AI和人类的价值观并不能对齐，可能会出现AI的行为并不符合人类意图的目标，在多种设定目标冲突时做出错误取舍，伤害人类的利益，脱离控制等问题

□模型对数据变化的容忍度□假设数据出现较小偏差，只对模型输出产生较小的影响，则称模型是鲁棒的。

10AI大模型能力的防范，要从模型构建的五个阶段分别入手

要从本质上保证大模型输出的A能力的安全，就要首先明确大模型系统全生命周期的机理。

构建大模型的生命周期一般可以分为五个阶段：数据收集、数据预处理、模型训练、模型推理和系统集成。每个阶段都容易受到不同的安全威胁。其中，在数据收集阶段，针对硬件采集的代表性攻击方式是通过访问或篡改传感器提供的数据来进行传感器欺骗攻击（sensor spoofing attacks）而针对软件采集的方式会产生数据偏差、虚假数据、数据泄露等安全风险在预处理阶段容易受到图像缩放攻击；在模型训练阶段，AI大模型最容易受到的攻击类型是投毒攻击；推理阶段常常出现的攻击方式是对抗攻击。以上前四个阶段的安全保障是大模型能力安全的主要着力点。

图109：针对AI大模型能力的防范，要从模型构建的五个阶段分别入手

模型训练阶段03

Al大模型最容易受到的攻击类型是投毒攻击（poisoningattacks）。投毒攻击将有毒数据注入从而污染和篡改训练好的模型。传统机器学习方法没有假设输入模型的数据可能有误，意图不轨的攻击者可以通过注入大量“错误”的数据来搅乱数据的分布，调教大模型向他们所期望的道路偏移。另外一种经常被归类于投毒攻击的攻击类型是后门攻击。通过输入触发指令（trigger）后，模型进入深度神经网络中的隐藏模式，产生特定的隐藏行为。

预处理阶段02

预处理阶段容易受到图像缩放攻击(image scalingattacks），即攻击者篡改图像并滥用人与机器之间的（视觉）认知差异，以实现欺骗和逃避攻击。例如，通过使用缩略图的方式降低原始图片的分辨率，显示的缩略图会对原始图片进行采样缩小分辨率，点击打开后的图片与缩略图在图像数据上会有巨大差异，而对于肉眼不会被察觉。

数据收集阶段01

针对硬件采集的代表性攻击方式是通过访问或算改传感器提供的数据来进行传感器欺骗攻击（sensor spoofingattacks）；而针对软件采集的方式会产生数据偏差(databiases)、虚假数据(fakedate）、数据泄露(datebreach）等安全风险

推理阶段04

推理阶段常常出现的攻击方式是对抗攻击（adversarial attacks），即对输入样本故意添加一些人为无法察觉的细微干扰，导致模型以高置信度给出一个错误的输出。对抗攻击与投毒攻击不同的是，对抗攻击并不会改变模型。

AI的系统集成阶段05

在实际应用场景中，人工智能应用的系统集成不仅涉及人工智能技术本身的安全风险，还涉及车载系统、网络、软件、硬件的结合点问题。这些威胁包括人工智能数据和模型的机密性（confidentiality）、代码漏洞、人工智能偏见等。

10数据防泄漏（DLP）是企业客户目前绝对的头号安全需求

基于人类反馈机制，可以一定程度上保证大模型数据源的安全、隐私性以及准确性。

数据泄漏事件频繁发生。根据CYBERHAVEN在3月21日发布的调查，8.2%的员工在工作场合使用过ChatGPT，6.5%的员工曾经将公司数据粘贴进去过，3.1%的员工曾经将公司敏感数据喂给过ChatGPT，而敏感数据占员工粘贴总数据的11%。

在训练模型中，可以通过在最大可行情况下删除训练数据集中的个人信息，并且调整模型以拒绝对私人个人信息的请求，从而响应个人从其数据集中删除其个人信息的要求。这些步骤可以最大限度地减少模型可能生成包含个人信息的响应的可能性。又例如，OpenAI通过利用用户对被标记为不正确的ChatGPT输出的反馈作为主要数据来源，提高了GPT-4的事实准确性，从而GPT-4产生真实内容的可能性比GPT-3.5高40%。

图110：使用ChatGPT导致了数据泄露的高风险性

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10大模型本身的安全防护也同等重要

大模型的安全防护受到重视

在AI大模型的系统集成阶段，情况就变得更加复杂。人工智能应用的系统集成不仅涉及人工智能技术本身的安全风险，还涉及车载系统、网络、软件、硬件的结合点问题，这些威胁包括AI数据和模型的机密性、代码漏洞、人工智能偏见等。

因此，针对大模型使用过程中的隐患点，海外已经出现了专注于大模型的防火墙公司。ArthurSheild是首个用于大语言模型的防火墙，帮助公司更快、更安全地部署ChatGPT等大模型应用程序，保障模型部署和运行安全。ArthurSheild能力可以包括：防止PII或敏感数据泄露、防止有毒的且攻击性的或有问题的语言生成、防止幻觉、用户恶意提示以及防止恶意注入。

图111：Arthur Sheild发布的大语言模型防火墙的能力矩阵如下所示

资料来源：安全内参，国泰君安证券研究

图112：Arthur Sheild大语言模型防火墙架构如下所示

10大模型需要多样化安全防护

大模型除了需要传统的企业安全堆栈保护，还有一些区别于其他软件开发公司的安全防护需求。

在传统保护方面，比如使用Cloudflare、Autho来管理流量和用户身份。ChatGPT在三月份经历了RedisBug导致的信息泄漏和宕机，这就产生了对例如Datadog和SumoLogic等APM、可观测性供应商的需求。

大模型还有一些区别于其他软件开发公司的安全防护需求，比如Prompt注入攻击等，则对安全公司提出了更高的要求。海外已出现许多专注于SecurityforAI的公司，比如HiddenLayerMLSEC平台是一种基于软件的非侵入式平台，主要用于监测机器学习（ML）算法的输入和输出，可以阻止对抗性攻击并提供对ML资产的健康和安全的可见性。平台基于不需要访问客户数据或知识产权的云架构，在不影响速度、效率和可靠性的情况下保护客户的ML资产。同时，平台可帮助客户维护ML算法，保护其免受推理、数据中毒、逃避或模型注入等攻击，并防止敏感训练数据被公开。

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图113：HiddenLayer是在理解机器学习特点基础上进行安全防御

10AI网络安全市场高速增长，海外巨头布局迅速

全球AI网络安全的投资呈现高速增长态势

物联网的日益普及、对数据保护的担忧不断增加以及网络攻防对抗持续升级等因素推动着AI在网络安全行业的发展，越来越多的网络安全厂商加大对AI安全市场的投资力度，抢占“AI+安全”制高点。MarketsAndMarkets调研数据显示，2023年Al在网络安全市场规模为224亿美元，预计到2028年将达到606亿美元，CAGR为21.9%，同时，MarketsAndMarkets认为在预测期内，北美将占据Al网络安全市场最大份额。

图114：网络安全行业下的AI市场规模正快速攀升

22.4十亿美元2023-@

60.0十亿美元2028-p

CAGR到2023年，网络安全领域的人工智能市场规模将达到224亿21.9%美元，预计到2028年将达到600亿美元；从2023年到2028年的复合年增长率为21.9%

物联网的日益普及和连接设备数量的增加以及网络威胁的增加是推动网络安全市场人工智能增长的关键因素

在预测期内，北美将占据AI网络安全市场最大份额

主要参与者的产品发布、伙伴关系、合作和收购提供了重要的市场增长机会

网络和通信技术的进步有望为市场参与者创造有利可图的机会

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10AI网络安全市场高速增长，海外巨头布局迅速

海外巨头加速布局“AI+安全"

微软和谷歌争相依托AI大模型布局网络安全产业。2023年3月，微软公司宣布推出下一代AI产品Microsoft Security Copilot，该产品将Ai技术融入网络安全领域赋予安全专业人员洞察环境变化与态势，快速检测和响应威胁，持续学习和做出更明智高效的决策的能力。同年4月，在RSAC2023上，谷歌云正式发布GoogleCloud Security Al Workbench，该产品基于新型安全专用大型语言模型Sec-PaLM，集成了包括Mandiant态势感知、VirusTotal查杀平台和ChronicleAI聊天在内的众多谷歌安全能力。企业用户通过与平台合作可缓解威胁数据和使用众多安全工具所带来的日常安全运营压力。

海外头部安全厂商也持续加码AI相关产品应用。IBM Security Qradar Suite产品嵌入AI和自动化，加快了安全团队对攻击链每个步骤的响应速度；CrowdStrike公司与Cribl联合推出CrowdStream，旨在提供更加快捷和准确的网络安全数据采集与分析；Fortinet打造的FortiXDR是首款利用AI进行事件调查响应的解决方案，可以完全自动化完成通常由经验丰富的安全分析人员处理的安全运营流程，因而能够跨广泛的攻击面更快速地缓解威胁。

图115：谷歌AI安全工作台模式如下所示

10奇安信：把握AI新机遇，深入探索网络安全蓝海

■把握新技术浪潮，推出最贴合市场的新产品和新服务

针对生成式人工智能（AIGC）技术，公司结合“内生安全”理念，利用多年以来的海量安全大数据和知识积累，积极训练专有的类ChatGPT安全大模型。公司计划在安全产品开发、威胁检测、漏洞挖掘、安全运营及自动化、攻防对抗、反病毒、威胁情报分析和运营、涉网犯罪分析等领域实现广泛应用。奇安信在AI技术赋能安全方向成果颇丰，其研究成果广泛应用于公司产品中，在数据挖掘、异常检测、复杂网络分析中都成功使用了深度学习和机器学习技术。

携手生态伙伴，助力我国人工智能开源生态新局面。2022年，奇安信获批建设“软件安全国家新一代人工智能开放创新平台”。平台的目标是解决海量复杂软件的安全问题，持续研究基于人工智能快速发现软件安全问题的方法，以夯实我国数字经济的基础。截至2022年，奇安信拥有187项网络安全领域的人工智能相关专利，是目前拥有最多相关专利的网络安全企业。这些专利技术，将在软件安全国家新一代开放创新平台的建设过程中发挥重要作用。2023年2月24日，奇安信与新一代人工智能开源开放平台—一Openl启智社区也正式牵手。此次合作，奇安信将助力Openl启智社区为软件开发用户、软件应用用户及安全分析用户提供代码智能安全检测服务、风险智能判别及处置服务、安全智能分析算法的训练服务。

图116：奇安信"内生安全"理念主要由三部分组成

10深信服：AI布局前瞻，大模型领域先发优势显著

深信服以AI技术研究及应用赋能云产品升级

公司采用“AIFirst”理念构建云全产品体系，超融合、托管云服务、桌面云、存储和数据库管理均需用到AI技术。基于该新推出的全新产品体系架构，可以全面提升性能、可靠性、安全和运维管理方面的能力，并把这个能力称为AFOPS、AIRUN 和AISEC。AISEC保证上云即安全；AIRUN 使得客户使用云的时候更加方便、有效、快捷；AIOPS使得使用云的时候维护能力提高，自动化的水平提高，而不再需要更多的人力。

深信服的AIOps天工引擎是AI技术的关键应用。AIOps天工智能运维引擎是国内首创的O20场景下的智能运维引擎，作用于云计算业务，全生命周期覆盖了150+的运维场景，可以做到7-30天提前预测、1分钟及时发现、3分钟快速定位的核心能力。基于深信服独有的O2O数据，完成了各类AI算法的研发与适配，表现为预测、分析、处置三大能力。

图117：基于AIFirst理念，深信服超融合运作模式如下

10深信服：AI布局前瞻，大模型领域先发优势显著

安全GPT+XDR引领行业新趋势

2023年5月18日，深信服发布了其自研安全大模型。据深信服强调，安全GPT是完全自主可控的，不依赖开源模型服务（但架构于开源大模型之上），由深信服自主训练训练数据部署在深信服托管云上，实现数据不出境。

安全GPT赋能XDR后，在高级威胁检测、安全监测调查、热门漏洞排查等安全运营工作中表现出色。首先是实现了准确率的提高，通过前期5000万样本数据测试，相较传统检测引擎，赋能安全GPT技术的深信服XDR高级威胁检测率高达95.7%，误报率（安全告警里判错的比例）仅4.3%；其次是效率提高，运营人员花费3-6小时才能完成的安全监测调查工作，由安全GPT来完成只需5-10分钟，几番简单的对话就可以快速有效完成任务。

图118：深信服安全GPT的主要能力维度如下所述

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10天融信：AI与产品深度融合，竞争力持续提升

创新融入AI，持续增强产品核心竞争力。

天融信在AI安全领域布局较早，且早在2019年与IDC联合发布了国内首个《融入人工智能的下一代防火墙》白皮书。公司主要运用AI技术进行威胁情报分析、网络应用分类、未知威胁检测等，并已实际应用于公司产品，已发布的产品有防火墻、入侵防御、僵木蠕、沙箱、大数据分析、态势感知、EDR、数据防泄漏等。2022年订阅收入3.13亿元，其中至少一半来源AI生产的知识。

公司自2020年开始部署和使用类大模型，目前已训练出用于安全服务的基础模型，同时正在训练用于非核心模块（例如自动化测试）的代码自动编写模型，提升开发效率。

图119：天融信融入AI的下一代防火墙运作模式如下

10绿盟科技：打造AI实验室，加码GPT智能应用

积极探索以AISecOps、SecXOps和安全知识图谱为代表的新型AI技术。

绿盟科技于2016年成立了八大实验室，其中天枢实验室专注于AI方向的研究，积累深厚，目前已取得多项研究成果，包括：发布了安全知识图谱，推出了AISecXOps概念和产品，以及与高校研究机构合作发布了白皮书等。

公司高度重视以ChatGPT、GPT-4.0为代表性的大语言模型对安全产业的影响力，开展了对安全攻防、安全运营、GPT内容识别等领域类GPT技术的研究；凭借长期积淀的攻防知识、运营数据与威胁情报，将在2023年第三季度发布基于类GPT技术的智能安全服务机器人，旨在把大模型能力用到代码安全、安全运营效率提升、安全分析研判准确度提升等方面。

图120:SecXOps核心技术能力拆解如下

10|安恒信息：数据安全体系完备，A赋能下优势凸显

安恒的大数据及数据安全相关产品广泛使用了AI技术，产品力逐年提升。

数据安全是安恒的重大战略方向。而数据安全与人工智能也具有天然的结合性，公司常年来的产品打磨中均有效利用了AI技术优势，产品力持续提升，尤其体现在AiSort数据安全分级、AiMask数据脱敏、AiGate数据安全网关、AiThink行为分析以及AiTrust零信任等产品体系中。

基于强化学习的人工智能模型已经在安恒信息AiSort数据安全分级产品中部署应用。产品基于AI算法实现对敏感数据准确高效识别，系统支持对用户数据资产进行漏洞评估、安全风险评估，帮助用户从多个维度感知数据资产安全状况。AiSort内置了融合法律法规、行业标准等领域知识的预训练模型，同时支持模型有监督训练。用户利用有标签的数据源对模型进行训练，学习数据的特征与类别级别之间的内在关联可预测出其它类似数据源的分类分级结果。

安恒MSS平台积淀的大量数据为后期智能应用的铺开奠定坚实基础。在云环境下，依托安恒信息MSS（托管安全服务）平台积累的大量数据，利用强化学习训练模型和人工反馈不断调试优化，另外，基于所积累的数据，安恒已经训练了初步的模型来构建智能客服问答系统，并在公司内部开始试用。

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图121：安恒信息AiGuard数据安全全景图谱如下所示

10启明星辰：“盘小古”助力AI安全研发运营一体化

“盘小古”是启明星辰探索网络安全领域的重要成果。

人工智能赋能安全一直是启明星辰重点探索的方向。公司自主研发的人工智能安全建模和赋能平台，被威胁检测、安全大数据分析、威胁情报、UEBA等多个产品广泛采用，全面提升了安全数据治理、安全模型构建、模型安全检测、模型推理赋能等能力，实现了基于ModelOps和AIOps的人工智能应用快速搭建、模型全生命周期管理和多重赋能助力流量检测技术、威胁检测技术等实现智能化，推动公司网络安全产品向自动化、智能化进阶。

启明星辰于2022年发布了“PanguBot(盘小古)”安全智慧生命体。公司基于人工智能技术的智能化安全运营解决方案，构筑了以全生命周期人工智能安全服务、运营（AISecOps）为目标的Al安全研发运营一体化平台。“PanguBot”由启明星辰盘古人工智能平台提供模型运行算力和环境，以Chat为窗口，应用基于安全运营专用语料库训练的自然语言模型，能够接收文字、语音、图片、视频等方式的信息输入，通过文字和图片的形式向用户反馈，并能够整合各种运营工具，实现安全分析处置自动化，此成为启明星辰智能化安全运营的有力支撑。

图122：“盘小古"安全智慧生命体功能概况如下所示

投资建议

注：同花顺盈利预测来自国泰君安非银团队，其余公司盈利预测来自国泰君安计算机团队数据来源：wind，国泰君安证券研究

11投资建议

■AI大模型的出现将为各个行业带来不同程度的变化，我们认为办公、智能驾驶、金融、设计与工业软件、网络安全等领域均将受益。AI+办公推荐金山办公，受益福昕软件、万兴科技；AI+智能驾驶推荐中科创达、德赛西威、虹软科技、经纬恒润；AI+金融推荐恒生电子、同花顺（非银组覆盖）、凌志软件；设计与工业软件推荐广联达、中控技术、中望软件；AI+网络安全推荐奇安信、深信服、天融信、绿盟科技、安恒信息、启明星辰。表3:相关公司估值情况

股票代码	证券名称	收盘价（元）	EPS（元）		PE（倍）				评级
股票代码	证券名称	收盘价（元）	2022A	2023E	2024E	2022A	2023E	2024E	评级
688111	金山办公	20230714 439.23	2.42	3.54	4.93	181.50	124.08	89.09	增持
300496	中科创达	100.07	1.77	2.81	3.75	56.39	35.61	26.69	增持
002920	德赛西威	160.00	2.15	2.81	3.79	74.42	56.94	42.22	增持
688088	虹软科技	40.90	0.14	0.52	0.62	292.14	78.65	65.97	增持
688326	经纬恒润-W	166.60	2.13	2.38	3.15	78.22	70.00	52.89	增持
600570	恒生电子	37.70	0.57	1.21	1.54	66.14	31.16	24.48	增持
300033	同花顺	169.51	3.15	3.77	4.51	53.81	44.96	37.59	增持
688588	凌志软件	14.11	0.35	0.58	0.76	39.97	24.33	18.57	增持
002410	广联达	30.00	0.82	0.80	1.07	36.52	37.50	28.04	增持
688777	中控技术	54.03	1.61	1.41	1.87	33.56	38.32	28.89	增持
688083	中望软件	156.09	0.07	2.81	3.79	2229.86	55.55	41.18	增持
688561	奇安信-U	50.85	0.08	0.74	1.03	635.63	68.72	49.37	增持
300454	深信服	113.81	0.47	0.99	1.74	242.15	114.96	65.41	增持
002212	天融信	9.52	0.18	0.35	0.43	52.74	27.20	22.14	增持
300369	绿盟科技	12.90	0.04	0.87	1.18	322.50	14.83	10.93	增持
688023	安恒信息	176.80	-3.23	4.56	5.85	-54.74	38.77	30.22	增持
002439	肩明星辱	30.37	0.67 山产5	1.40	1.70	45.33	21.69	17.86	增持

请参阅附注免责声明

风险提示

12 风险提示

1）AI技术落地不及预期

√由于AI大模型的能力源于“涌现”，后续新版本模型将“涌现”出哪些新能力无法准确预估，如果技术迭代速度低于预期，可能会影响AI的商业落地节奏。

2）AI大模型受到政策强监管

√由于AI大模型的能力来源无法解释，政府、学界、业界对于AI被滥用均存在一定程度的担忧。若AI被强监管，甚至AI大模型研发被暂停，可能会导致AI的商业落地受限。

免责声明

分析师声明

作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。分析师薪酬的任何组成部分，均与其在本研究报告中所表述的具体建议或观点无直接或间接的关系。特此声明。

免责声明

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评级说明
		评级	说明
1.投资建议的比较标准	股票投资评级	增持	相对沪深300/恒生指数涨幅15%以上
投资评级分为股票评级和行业评级。以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的		谨慎增持	相对沪深300/恒生指数涨幅介于5%~15%之间
公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。		中性	相对沪深300/恒生指数涨幅介于-5%~5%
2.投资建议的评级标准	行业投资评级	减持	相对沪深300/恒生指数下跌：5%以上
		增持	明显强于沪深300/恒生指数
		中性	基本与沪深300/恒生指数持平
报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深 300指数的涨跌幅。		减持	明显弱于沪深300/恒生指数：

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投资要点 (行业评级：增持)

AI+办公与内容生成是此次AIGC浪潮中的核心受益方向

AI+智能驾驶与工业：大模型实现对智能驾驶的全面赋能，亦有助于工业场景效率提升

金融、网络安全等行业也是AI技术落地的重要场景

AI大模型加持下，办公、内容创作、智能驾驶、金融、设计与工业软件、网络安全等领域均将受益

风险提示

目录/CONTENTS

目录/CONTENTS

01

AI+办公是AIGC浪潮的核心，有望深刻改变办公模式

01AI+办公是AIGC浪潮的核心，海外巨头引领潮流

■ AI+办公是此次AIGC浪潮中的核心受益方向

01微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

微软推出Microsoft365Copilot订阅服务，用AIGC技术重塑办公体验

01微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

■Microsoft 365Copilot为用户办公模式带了个革命式的变化，有助于提高办公创作效率

Teams

PowerPoint

Word

Excel

01|微软发布Microsoft 365 Copilot，AIGC技术重塑办公体验

Microsoft365Copilot使用自然语言作为人机交互的渠道降低了Office办公软件的使用门槛

01微软发布Microsoft 365Copilot，AIGC技术重塑办公体验

Microsoft365Copilot的推出将为微软带来新的收入来源，提高付费用户ARPU

01]Adobe推出生成式Al模型集Firefly

■Adobe推出生成式Al模型集Firefly，展示出强大的设计创作能力

01国内办公软件厂商奋起直追，AIGC功能实现快速迭代

金山办公是国内办公软件厂商探索AI技术应用的先行者之一

01金山办公推动AIGC功能快速迭代

■金山办公接入多个大模型供应商，可以更精准的满足用户AI创作需求

01金山办公推动AIGC功能快速迭代

■基于AI大模型的WPS轻文档率先进入内测阶段，展示出较强的文字创作能力

01 金山办公：推动AIGC功能快速迭代

01福昕软件:在PDF Editor Cloud中集成ChatGPT

文档摘要

文档改写

文档翻译

文档内容回答

01|福昕软件：在PDF Editor Cloud中集成ChatGPT

1AIGC功能有望提升福昕软件ARPU

01万兴科技：加码AI技术研发投入

■万兴科技拥有完善的创意办公软件产品线，是国内创意办公软件的领跑者

01万兴科技：加码AI技术研发投入

万兴科技长期加码AI技术研发投入，AI产品逐渐进入落地期

01|万兴科技：加码AI技术研发投入

2023年2月

2023年3月31日

2023年4月

2023年6月

01万兴科技：加码AI技术研发投入

AIGC新品为万兴科技带来新的盈利点，有望提升用户ARPU

02

智能驾驶是AI大模型落地的重要场景

02自动驾驶：AI大模型有助于我们提升覆盖小概率路况的效率

对小概率路况的覆盖是自动驾驶落地的核心问题

02 测试里程的积累主要有两种方式

02大模型对于覆盖小概率路况意义重大

大模型可以大幅提升场景生成的效率

02|大模型对于覆盖小概率路况意义重大

02|特斯拉利用AI技术实现自动标注和自动驾驶模拟仿真

■特斯拉通过道路重建作为车道线感知真值进行4D标注，其本质上是一个基于Tesla强大视觉感知能力的众包建图。

图27：特斯拉利用AI技术实现自动标注和自动驾驶模拟仿真

2018年之前

2020年

自动标注

2019年

2021年以后

模拟仿真

02|大模型依然无法帮助我们100%解决小概率路况带来的问题

02 AI助力智能座舱交互体验提升

智能座舱交互属性毫无疑问会不断上升。

02|AI带动车辆研发设计效率提升

02|AI带动车辆研发设计效率提升

概念创作

3D元素设计

特效及场景制作

02|中科创达：推出Genius Canvas，提升HMI交互体验

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人工智能行业：AI大模型赋能千行百业-20230716-国泰君安-117页