電子春晚下周召開 有望掀起新一輪交互變革 它率先占據C位 人工智能產業建設方案

• 李波 2024年1月8日 來源：中研普華集團、央視財經、中研網 1480 98
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中國的企業便有1115家，Intel、英偉達、AMD、高通等芯片廠商，將集中推出支持“本地”AI、生成式AI、或算力增強芯片;AI+消費電子、汽車、智能家居、機器人等全場景終端，多維創新產品亮相。民生證券等總結，此次CES有望掀起新一輪交互變革

美國時間2024年1月9日，國際消費類電子產品展覽會(CES)將在拉斯維加斯舉辦。根據CES展會官方的數據，CES 2024參展企業達到了4000+家，而其中來自中國的企業便有1115家，Intel、英偉達、AMD、高通等芯片廠商，將集中推出支持“本地”AI、生成式AI、或算力增強芯片;AI+消費電子、汽車、智能家居、機器人等全場景終端，多維創新產品亮相。民生證券等總結，此次CES有望掀起新一輪交互變革。

首先是，智能芯片發展推動AIPC和AI手機落地。相較于普通PC、手機，AIPC和AI手機具有以下五大核心特質：其一是它們可以運行經過壓縮和性能優化的個人大模型，其二是具備更強算力，可以支持CPU、GPU、NPU在內的異構計算，其三是具備更大的存儲，能夠容納更多個人全生命周期的數據并形成個人知識庫，為個人大模型的學習、訓練、推理、優化提供燃料，其四是具備更順暢的自然語言交互，甚至可以用語音、手勢進行互動，其五是具備更加可靠的安全和隱私保護。

其次，汽車智能化提升，L3自動駕駛、車載AI Agent或成主旋律。AI Agent及自動駕駛是當下智駕體驗的兩個重要的發展方向，其中AI Agent作為智能化駕駛助手，其可以為駕駛員提供定制化、私人化服務。同時，智駕用戶也對智能車型、智能車部件有了新要求。

此外，新式的可穿戴智能終端(MR、VR、AR設備)極大地擴展了人機交互的內容、場景、感受，創新性可穿戴設備帶來人機交互新范式，開辟了新式消費電子潮流。

申萬宏源也表示，AIPC(端側AI)、MR、新型顯示和智能汽車為2024年度四大重點創新方向。CES 2024強調是AI+全場景終端的拐點之年，AI+終端生態勝負未定，但AIPC率先占據C位。

公司方面，德邦證券總結包括：1)整機及ODM：聞泰科技、華勤技術、億道信息;2)零部件：光大同創、春秋電子、領益智造、翰博高新[833994.BJ、301321.SZ]、萊寶高科;3)IC設計：芯海科技、龍迅股份。

人工智能(AI)行業又有新消息傳來。美國超威半導體公司(AMD)于當地時間12月6日舉行“Advancing AI”發布會，發布了備受外界期待的MI300系列芯片產品，新產品可用于訓練和運行大型語言模型，比前代產品擁有更好的內存容量和更高的能效。AMD首席執行官蘇姿豐(Lisa Su)更是將其中一款產品Instinct MI300X加速器描述為“世界上性能最高的加速器”。AI應用快速發展正在推動芯片行業的競爭日趨白熱化。

Instinct MI300X加速器由8個MI300X GPU組成，GPU即高級圖形處理器，最初設計用于圖形渲染和處理，后來被發現在處理并行計算方面具有較強性能，可以用來加速各種計算密集型的應用程序。

和CPU、FPGA等芯片相比，GPU是目前最新一代的AI訓練芯片。英偉達的“明星產品”GPU芯片H100一年賣出數十萬塊，得益于此，公司業績屢創新高，三季度實現收入181.2億美元，同比增長206%。

人工智能的數據模型對高性能、高算力的AI芯片需求極大。有預測顯示，未來4年內，AI芯片行業的規模將超過4000億美元。在強勁的需求下，AMD、英特爾、IBM等科技巨頭都在研發AI芯片，谷歌、微軟、阿里、百度等公司也紛紛布局自研芯片。

本次AMD推出的MI300X芯片就被寄予厚望，其有著超過1500億個晶體管，內存是英偉達H100芯片的2.4倍，在訓練大型語言模型方面與英偉達的H100芯片相當，但在推理方面表現更好。AMD的新產品得到了不少大客戶的青睞，微軟、Meta、甲骨文等都宣布將采用AMD的芯片產品。

人工智能算力布局初步形成，國產人工智能芯片和深度學習框架等基礎軟硬件產品市場占比顯著提升，算力芯片等基本實現自主可控。國產硬件比例顯著提高，全面兼容國產深度學習框架。人工智能算力資源并網互聯，推動基礎軟硬件實現高質量自主可控。

2023年中國人工智能產業建設方案

近日，北京市人民政府印發《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案(2023-2025年)》，其中提出，充分發揮北京市在人工智能領域的創新資源優勢，持續提升全球影響力，進一步推動人工智能占先發展。

目標到2025年，人工智能核心產業規模達到3000億元，持續保持10%以上增長，輻射產業規模超過1萬億元。人工智能領軍企業科研投入持續增加，初創企業數量不斷增長，企業總數保持國內領先，新培育獨角獸企業5-10家。人工智能應用深度廣度進一步提升，生成式產品成為國內市場主流應用和生態平臺，推動產業高端化發展。

其中還提出，推動國產人工智能芯片實現突破。面向人工智能云端分布式訓練需求，開展通用高算力訓練芯片研發;面向邊緣端應用場景的低功耗需求，研制多模態智能傳感芯片、自主智能決策執行芯片、高能效邊緣端異構智能芯片;面向創新型芯片架構，探索可重構、存算一體、類腦計算、Chiplet等創新架構路線。積極引導大模型研發企業應用國產人工智能芯片，加快提升人工智能算力供給的國產化率。

人工智能(AI)產品市場份額占比

近期投資銀行摩根大通在其投資報告中稱，憑借GPU和網絡產品等硬件產品，英偉達今年將在人工智能(AI)產品市場中占據高達60%的份額。

據悉，由于游戲部門的周期性放緩，該公司2024財年第一財季的營收同比下降13%，至71.9億美元。但同期，其數據中心業務營收達到創紀錄的42.8億美元，同比增長14%，這部分營收占其總營收的60%;游戲業務營收為22.4億美元，同比下降38%，占其總營收的31%。

目前，英偉達在AI領域處于領先地位，它在AI處理器市場上占據大約80%的份額，其高端處理器已被用于訓練和運行各種聊天機器人。該公司備受投資者青睞，被認為是滿足AI計算能力需求的關鍵供應商。

根據中研普華研究院《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》顯示：

AI產業鏈通常由上游的數據和算力層、中游算法層和下游應用層構成。近期，市場更為關注上游產業鏈，尤其是算力板塊。AI硬件涌現出很多新的投資機會，AI軟件應用的背后靠硬件的算力支撐。

國內AI算力需求將保持增長勢頭

在ChatGPT持續催化下，國內AI算力需求將保持增長勢頭，算力服務器廠商有望受益。據估算，ChatGPT的總算力需要7個至8個投資規模30億元、算力500P的數據中心支撐運行。在數字經濟時代，全球數據總量和算力規模將呈現高速增長態勢。

隨著AI服務器與AI芯片需求同步看漲，預計2023年AI服務器(包含搭載GPU、FPGA、ASIC等主芯片)出貨量將接近120萬臺，年增38.4%，占整體服務器出貨量近9%，至2026年占比將進一步提升至15%，該機構同步上修2022-2026年AI服務器出貨量年復合增長率至22%，而AI芯片2023年出貨量預計將增長46%。

該機構表示，英偉達GPU已成為AI服務器所搭載芯片的主流，市占率約60-70%，其次為云計算廠商自主研發的ASIC芯片，市占率逾20%。

相比通用服務器,AI服務器使用多張加速卡,其PCB采用高多層HDI結構,價值量較高,而且主板層數也遠高于通用服務器,AI服務器PCB價值量是普通服務器的價值量的5-6倍。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛在NVIDIA Computex2023演講中宣布，生成式AI引擎NVIDIA DGXGH200現已投入量產。從演示中可以觀察到新發GH200服務器架構相對DGXH100有較大變化。

GH200相對DGXH100的PCB變化，減少的是1張UBB和1張CPU母板，增加的是3張NVLink模組板，同時加速卡性能大幅度提升，PCB單機價值量應當有所增加，由此可見AI升級將持續帶動PCB板塊價值增值。

算力資源作為數字經濟發展的重要底座，數字化新事物、新業態、新模式推動應用場景向多元化發展，算力規模的不斷擴大帶動算力需求持續攀升。據工信部數據披露，2022年全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架;近5年，算力總規模年均增速超過25%。

當算力在千行百業落地應用時，不同精度的算力需要“適配”多樣化的應用場景。特別是隨著人工智能技術的高速發展，算力結構隨之演化，對智能算力的需求與日俱增。

政策層面看，我國高度重視AI產業發展，智能算力發展的基礎逐漸夯實。2022年2月，四部委再次聯合印發通知，同意在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃10個國家數據中心集群。

至此，全國一體化數據中心體系完成總體布局設計，隨著“東數西算”工程全面實施，智算中心建設也進入了加快發展的新階段。數據中心作為數據樞紐和應用載體，是人工智能發展的基礎，長期來看數據中心需求有望恢復。預計2024年IDC市場規模達6123億元，2022-2024年復合增速達15.9%，數據中心將進入新一輪上升期。

人工智能的未來發展方向

人工智能屬于很多概念的總和，但其中有些概念很難被測量和驗證，例如讓機器理解什么是社會、什么是責任，雖然能輸出一個表征，但很難檢驗機器是否真正理解這些概念，因此可在一些可驗證、可測量的概念上做出一個閉環，而具身智能剛好是這樣的閉環，是邁向通用智能很好的起點。

不斷高速發展的AI大模型，有望突破局限，讓機器人生“智”。

機器人的大模型包含LLM(大語言模型)、VLM(視覺-語言模型)、VNM(視覺導航模型)。機器人的“大腦”AI域不局限于ChatGPT運用的語言大模型，谷歌在LM-Nav的研究中提到，LLM+VLM+VNM三個模型相互結合，從自然語言(冗余口語化描述)到文本(地標的字符串)到圖像(根據文本找圖像中的物體)，能夠最終生成機器人的路徑規劃。以此行為模式為基礎，機器人能進行人機互動，同時實現一定程度的“隨機應變”。

不久前，上海交通大學盧策吾教授在機器之心AI科技年會上發表主題演講《具身智能》，提出PIE方案，認為具身智能包括3個模塊：具身感知(Perception)、具身想象(Imagination)和具身執行(Execution)，有望加速推動具身智能落地。

目前看來，AI+機器人或許正是“具身智能”當前的落點。

由于具身智能相較于非智能普通人形機器人有更高的工作效率，其具備的理解力、交互力、規劃能力等，在機器人進入千行百業后，擁有極強的落地實用性。同時其能夠用自然語言控制的特性，是未來規模化協助普通工作人員的必要條件。

因此，未來可關注目前可用大模型進行改造的硬件機器人類型及應用場景，例如對話為主的服務機器人、工業機器人、復雜場景下的人形機器人等領域。

諸多大廠已在具身智能領域進行布局，谷歌發布史上最大通才模型PaLM-E;微軟探索如何將ChatGPT擴展到機器人領域;阿里巴巴-千問大模型正在實驗接入工業機器人等。

其中特斯拉人形機器人Optimus讓人眼前一亮。

自去年10月特斯拉人形機器人Optimus首次亮相無法自主行走需要人攙扶，5月17日，特斯拉股東大會展示視頻中Optimus已經可以在車間靈活行走、抓取物體，已經擁有環境探索與記憶、電機轉矩控制能力、基于人類跟蹤運動的AI訓練以及物體操縱能力，且已打通了FSD底層模塊，實現了一定程度的算法復用。

《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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