人工智能如何影響宏觀經(jīng)濟(jì)系列報告之一：人工智能科技革命推演

請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分——人工智能如何影響宏觀經(jīng)濟(jì)系列報告之一核心觀點(diǎn)我們認(rèn)為，人工智能科技革命是人類史上的第四次科技革命?？萍几锩l(fā)的標(biāo)志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活，解放生產(chǎn)力、發(fā)展生產(chǎn)力，提高全要素生產(chǎn)率。在人口老齡化、勞動力短缺、用工成本上行的時代背景下，機(jī)器人因其具備移動和感知等性能有望成為人工智能科技革命的具體應(yīng)用和最佳載體。人工智能科技革命的基礎(chǔ)設(shè)施是云計算、物聯(lián)網(wǎng)和算力支持，其所必備的“原材料”主要是半導(dǎo)體。zhanghao1@stocke.co人工智能科技革命是第四次科技革命科技革命爆發(fā)的標(biāo)志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活，解放生產(chǎn)力、發(fā)展生產(chǎn)力，提高全要素生產(chǎn)率。人工智能的發(fā)展將極大地替代人類重復(fù)的腦力勞動，重塑人和機(jī)器的關(guān)系，進(jìn)一步解放人類的創(chuàng)造力，增加閑暇時間，擴(kuò)寬人們生活休閑娛樂方式，社會面貌有望發(fā)生翻天覆地的變化，人工智能將廣泛地、深刻地改變各行各業(yè)。人工智能科技革命的具體應(yīng)用是機(jī)器人機(jī)器人將成為人工智能科技革命的具體應(yīng)用和最佳載體，這里包括廣義機(jī)器人和狹義機(jī)器人兩層含義。在人口老齡化、勞動人口出現(xiàn)拐點(diǎn)、用工難及用工貴的大背景下，機(jī)器替代人已經(jīng)成為必然趨勢。廣義機(jī)器人即具有一定腦力或體力的機(jī)器，可以取代或幫助人類完成人類不想或不能完成的工作，如無人駕駛車、掃地機(jī)器人等；狹義機(jī)器人（人形機(jī)器人）是指一種擁有人形外觀、具備人類特征，以代替或輔助人類工作的機(jī)器人產(chǎn)品。我們認(rèn)為，人形機(jī)器人可以自然地適應(yīng)目前人類所處的環(huán)境，極有可能會成為第四次科技革命的代表性產(chǎn)品。人工智能科技革命基礎(chǔ)設(shè)施是什么？人工智能行業(yè)已發(fā)展近70年，理論突破固然重要，但促進(jìn)人工智能行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵是在數(shù)據(jù)量、存儲量、計算量、算力等硬件基礎(chǔ)設(shè)施層面的提升。本輪人工智能科技革命是以生成式AI的出現(xiàn)為始的，隨著人工智能自身演進(jìn)及逐步擴(kuò)展應(yīng)用，與之相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施需求也大幅提升。我們認(rèn)為，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和算力支持是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，海量算力需求不僅需要先進(jìn)芯片算力的提升，還催生了對云計算服務(wù)的廣泛需求，特別是人工智能行業(yè)在生產(chǎn)生活的廣泛應(yīng)用，將進(jìn)一步增加對云計算服務(wù)的需求；此外，物聯(lián)網(wǎng)也是重要的基礎(chǔ)設(shè)施，萬物互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)通過收集數(shù)據(jù)，提供給人工智能進(jìn)行決策并將決策內(nèi)容進(jìn)行反饋響應(yīng)，得以實(shí)現(xiàn)真正的“智能”。人工智能科技革命的“原材料”是半導(dǎo)體人工智能引領(lǐng)新一輪科技革命，關(guān)鍵“原材料”是半導(dǎo)體。從人工智能行業(yè)發(fā)展角度來看，關(guān)鍵原材料在于半導(dǎo)體，需要半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的全面支持。算法的突破是建立在擁有超強(qiáng)計算能力的芯片基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)“投喂”得以發(fā)現(xiàn)了大模型的“涌現(xiàn)能力”，大數(shù)據(jù)的存儲和調(diào)用也是建立在不斷迭代的存儲設(shè)備之上，需要半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)不斷技術(shù)迭代滿足存儲需求；而算力需求提升本身就對應(yīng)著芯片技術(shù)和性能的提高。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度來看，上游關(guān)注半導(dǎo)體材料的突破和半導(dǎo)體設(shè)備的創(chuàng)新；中游關(guān)注后摩爾定律時代，半導(dǎo)體設(shè)計、制造和封測技術(shù)路徑的提升和創(chuàng)新；下游則在于發(fā)展人工智能，并拓展人工智能應(yīng)用場景，推動半導(dǎo)體發(fā)展。結(jié)合我國半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，我們認(rèn)為在新型舉國體制的支持下，或持續(xù)加大對半導(dǎo)體科技創(chuàng)新的投入力度，縮小相關(guān)領(lǐng)域差距?；仡櫲枕n等國家半導(dǎo)體行業(yè)相關(guān)報告宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分的崛起歷史，在全球半導(dǎo)體行業(yè)相對低迷（當(dāng)前全球半導(dǎo)體銷售額處于周期底部）的階段，更應(yīng)積極加大資本開支，并積極通過收購、重組等方式吸收海外先進(jìn)技術(shù)、設(shè)備和廠房等資源，通過吸收消化和自研創(chuàng)新推動半導(dǎo)體行業(yè)加速成長，縮小與領(lǐng)先國家的差距。特別是本輪由人工智能革命引領(lǐng)的科技革命方興未艾，我國擁有龐大的終端市場和積極友好的政策環(huán)境，半導(dǎo)體行業(yè)的多點(diǎn)開花將成為我國人工智能行業(yè)發(fā)展的重要基石。風(fēng)險提示人工智能技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期；半導(dǎo)體下游需求不及預(yù)期等。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分正文目錄 51.12010年前后，新一輪科技革命開始孵化 51.2科技革命爆發(fā)的標(biāo)志是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活 62人工智能科技革命的具體應(yīng)用是機(jī)器人 82.1機(jī)器人是人工智能科技革命的最佳載體 82.1.1用工成本上行的大背景下，機(jī)器替代人已經(jīng)成為必然趨勢 82.1.2人工智能加持下，廣義機(jī)器人的應(yīng)用能進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率 82.1.3機(jī)器人因其具有的移動和感知等性能，具備大規(guī)模應(yīng)用于生產(chǎn)生活的條件 92.2機(jī)器人具有廣義機(jī)器人和狹義機(jī)器人兩層含義 102.2.1廣義機(jī)器人將在生產(chǎn)生活領(lǐng)域廣泛應(yīng)用 102.2.2狹義機(jī)器人（人形機(jī)器人）有望成為人工智能科技革命的代表性產(chǎn)品 11 134人工智能科技革命的“原材料”是半導(dǎo)體 17 18宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分圖1：人工智能與芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)共同迭代升級 5圖2：2010年之后，機(jī)器學(xué)習(xí)算力增長明顯加速，2010-2022年12年間增長了100億倍 6圖3：人工智能是人類歷史上第四次里程碑式的科技革命 7圖4：人工智能已經(jīng)開始廣泛應(yīng)用于汽車、家居、家電等行業(yè) 7圖5：用工成本上升：就業(yè)人員平均工資水平持續(xù)增長 8圖6：以特斯拉Optimus為例，人形機(jī)器人感知、執(zhí)行系統(tǒng)拆分 9圖7：特斯拉人形機(jī)器人：從概念到原型機(jī)落地 11圖8：特斯拉機(jī)器人展示了行走、揮手、搖擺等動作 11圖9：數(shù)據(jù)、算力和算法是推動AI技術(shù)迭代和商業(yè)化落地的關(guān)鍵 13圖10：數(shù)據(jù)決定了生成式AI的性能和應(yīng)用效果 14圖11：2022年GPU芯片占中國人工智能芯片89%份額 15圖12：人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的突破推動通用人工智能發(fā)展 15圖13：2021年各國計算力指數(shù)及排名 15圖14：2021年各國計算力發(fā)展水平漲幅（%） 15圖15：我國智能算力不斷增長 16圖16：我國通用算力快速發(fā)展 16圖17：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈 17圖18：2021年全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈地域分布格局 18表1：工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人對比 10表2：國內(nèi)外代表性人形機(jī)器人進(jìn)展及特點(diǎn) 12宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分1人工智能科技革命是第四次科技革命我們認(rèn)為，人工智能科技革命是第四次科技革命?？萍几锩l(fā)的標(biāo)志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活，解放生產(chǎn)力、發(fā)展生產(chǎn)力，提高全要素生產(chǎn)率。人工智能的發(fā)展將極大地替代人類重復(fù)的腦力勞動，重塑人和機(jī)器的關(guān)系，進(jìn)一步解放人類的創(chuàng)造力，增加閑暇時間，擴(kuò)寬人們生活休閑娛樂方式，社會面貌有望發(fā)生翻天覆地的變化。1.12010年前后，新一輪科技革命開始孵化實(shí)際上在2010年前后，隨著芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，人類收集和處理大數(shù)據(jù)的能力極大地提高，算力大幅提升、算法不斷改善，人工智能科技革命已經(jīng)開始孵化、孕育和成長，ChatGPT版本的快速迭代、智能駕駛技術(shù)的不斷進(jìn)步以及人形機(jī)器人雛形的出現(xiàn)等等一系列現(xiàn)象都是人工智能科技革命的縮影，我們已經(jīng)可以預(yù)見到人工智能技術(shù)廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)生活的可能性。隨著芯片、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)快速發(fā)展，2010年前后，人工智能科技革命開始孵化、孕育和成長，幾項技術(shù)之間相互促進(jìn)、不斷迭代，使得超大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集、信息處理和模型訓(xùn)練等過程變成現(xiàn)實(shí)。芯片是人工智能的“心臟”。人工智能芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計的芯片，可以處理人工智能應(yīng)用中的大量任務(wù)，最早誕生于2008年，以英偉達(dá)重要的AI芯片Tegra芯片誕生為標(biāo)志。2010年，IBM首次發(fā)布類腦芯片原型模擬大腦結(jié)構(gòu)，該原型具有感知認(rèn)知能力和大規(guī)模并行計算能力，芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破。深度學(xué)習(xí)是目前實(shí)現(xiàn)人工智能的主流方法，即通過使用歸納和綜合等手段使計算機(jī)具有智能，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，于2012年進(jìn)入技術(shù)爆發(fā)期。2006年，大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的可能性首次被驗證，隨后在2012年，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因錯誤率較低在比賽中脫穎而出，行業(yè)進(jìn)入爆發(fā)期。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分資料來源：Parameter,ComputeandDataTrendsinMachineLearningb大模型是基于深度學(xué)習(xí)的人工智能網(wǎng)絡(luò)模型，于2014年進(jìn)入發(fā)展期。2014年，被譽(yù)為21世紀(jì)最強(qiáng)大算法模型之一的對抗式生成網(wǎng)絡(luò)誕生，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)進(jìn)入了生成模型研究的新階段。2018年，預(yù)訓(xùn)練（pre-trained）大模型成為自然語言處理領(lǐng)域的主流。大模型能夠大幅縮減特定模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型開發(fā)周期，還能得到更好的模型訓(xùn)練效果。云計算是人工智能的基礎(chǔ)計算平臺，幫助人工智能實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地，于2009年進(jìn)入快速完善期。人工智能則不僅豐富了云計算服務(wù)的特性，更讓云計算服務(wù)更加符合業(yè)務(wù)場景的需求，并進(jìn)一步解放人力，催生了如AI繪畫、AI寫作等等的應(yīng)用。2009年開始，云計算種類增多、功能逐步完善，相關(guān)企業(yè)通過兼并收購不斷擴(kuò)大規(guī)模，加速云計算市場的擴(kuò)張。進(jìn)入2010年后，云計算廣泛推廣，人工智能的研究人員可以通過云計算借助大量CPU和GPU進(jìn)行混合運(yùn)算。另外，數(shù)據(jù)中心和新型電力系統(tǒng)也是人工智能發(fā)展的必要條件。深度學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)傳輸和運(yùn)算，背后需要強(qiáng)大的電力支撐。由于需要大規(guī)模接入信息，電力結(jié)構(gòu)、電力設(shè)備以及數(shù)據(jù)交互更加復(fù)雜繁多，調(diào)度等系統(tǒng)核心業(yè)務(wù)面臨的不確定性問題日漸凸顯。因此，支撐人工智能的數(shù)據(jù)傳輸和運(yùn)算需要龐大的電力支撐，才能在較為特定的場景中進(jìn)行相關(guān)的工作。此外，通過深度學(xué)習(xí)算法可以降低人工智能技術(shù)自身在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行、模型開發(fā)過程中的碳排放，從而輔助構(gòu)建新型的電力支撐系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。1.2科技革命爆發(fā)的標(biāo)志是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生科技革命爆發(fā)的標(biāo)志就是新一代科技成果開始廣泛應(yīng)用生產(chǎn)生活，解放生產(chǎn)力、發(fā)展生產(chǎn)力，提高全要素生產(chǎn)率。第一次科技革命是以蒸汽機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的革命，以瓦特的蒸汽機(jī)誕生為標(biāo)志，其廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活發(fā)生于1830年，英國棉紡業(yè)基本實(shí)現(xiàn)了以蒸汽機(jī)為動力的機(jī)器大工業(yè)，從宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分而大面積提高機(jī)器的工作效率。第二次科技革命是以電力技術(shù)為基礎(chǔ)的電氣革命，以內(nèi)燃機(jī)和電氣機(jī)械的出現(xiàn)為標(biāo)志，內(nèi)燃機(jī)等推動了鋼鐵、石油開采、石化工業(yè)和精密儀器儀表工業(yè)的發(fā)展，電話、家用電器大規(guī)模進(jìn)入家庭。第三次科技革命是以計算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的信息技術(shù)革命，以家用計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為載體并在短時間內(nèi)呈現(xiàn)出在企業(yè)和居民端快速滲透的特征，迅速提升了經(jīng)濟(jì)效率，即“互聯(lián)網(wǎng)革命”。第四次科技革命將再一次提高全要素生產(chǎn)率。人工智能將廣泛地、深刻地改變各行各業(yè)。當(dāng)前人工智能已經(jīng)開始應(yīng)用于汽車、家居、家電、建筑、醫(yī)療和教育等諸多方面。在可預(yù)見的未來，人工智能將在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛的應(yīng)用。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2人工智能科技革命的具體應(yīng)用是機(jī)器人機(jī)器人將成為人工智能科技革命的具體應(yīng)用和最佳載體，這里包括廣義機(jī)器人和狹義機(jī)器人兩層含義。廣義機(jī)器人即具有一定腦力或體力的機(jī)器，可以取代或幫助人類完成人類不想或不能完成的工作，如無人駕駛車、掃地機(jī)器人等；狹義機(jī)器人（人形機(jī)器人）是指一種擁有人形外觀、具備人類特征，以代替或輔助人類工作的機(jī)器人產(chǎn)品。2.1機(jī)器人是人工智能科技革命的最佳載體我們認(rèn)為，機(jī)器人將成為人工智能科技革命的具體應(yīng)用和最佳載體。其一，從客觀規(guī)律上來看，在人口老齡化、勞動力短缺、用工成本上行的時代背景下，機(jī)器替代人已經(jīng)成為必然趨勢。其二，從主觀能動性上來看，科技革命成果的體現(xiàn)方式之一就是通過機(jī)器完成人類不想和不能完成的工作，切實(shí)提高生產(chǎn)效率，在人工智能技術(shù)加持下，傳統(tǒng)的機(jī)器將被賦予大腦，進(jìn)而成為廣義機(jī)器人。其三，機(jī)器人因其具有的移動和感知等性能具備大規(guī)模應(yīng)用于生產(chǎn)生活的條件，尤其是人形機(jī)器人可以自然地適應(yīng)目前人類所處的環(huán)境，極有可能會成為第四次科技革命的代表性產(chǎn)品，類似于第二次科技革命的電器或者第三次科技革命的電腦和手機(jī)。2.1.1用工成本上行的大背景下，機(jī)器替代人已經(jīng)成為必然趨勢從客觀規(guī)律上來看，在人口老齡化、勞動力短缺、用工成本上行的時代背景下，機(jī)器替代人已經(jīng)成為必然趨勢。當(dāng)前人口老齡化問題嚴(yán)峻，全球65歲及以上人口的增長速度超過年輕群體?！妒澜缛丝谡雇?019年修訂版）》的數(shù)據(jù)顯示，到2050年，全世界每6人中，就有1人年齡在65歲（16%）以上，而這一數(shù)字在2019年為11人（9%到2050年，在歐洲和北美，每4人中就有1人年齡在65歲或以上。人口老齡化所帶來勞動力短缺和勞動成本上升，會驅(qū)動一個國家更多地將人工智能技術(shù)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)，機(jī)器代替人在此背景下成為必然趨勢。就業(yè)人員平均工資:合計元就業(yè)人員平均工資:合計同比%右軸02.1.2人工智能加持下，廣義機(jī)器人的應(yīng)用能進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率人工智能加持下，機(jī)器人可以替代人來完成人類不想和不能完成的工作，從而提升全要素生產(chǎn)率。在應(yīng)用場景中，機(jī)器人可以替代人來完成人類不想和不能完成的工作。其中人類不想完成的多為負(fù)重或重復(fù)性的工作。例如黑燈工廠，又稱智慧工廠，即從原材料到最終成品，所有的生產(chǎn)、存儲、搬運(yùn)和檢測環(huán)節(jié)無需人工操作，主要由智能機(jī)器人或自動請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分化設(shè)備按照軟件系統(tǒng)的指令自行完成。黑燈工廠的自動化車間較傳統(tǒng)車間總體生產(chǎn)效率提升79%，生產(chǎn)運(yùn)營成本降低34%，能源利用率提升17%，大大提高了生產(chǎn)效率，有利于制造業(yè)智能化進(jìn)程的加速實(shí)現(xiàn)。人類不能完成的多為高危工作，例如涉及輻射、高壓、消防救援等危險場景的工作。智能消防救援機(jī)器人接到指令后可以進(jìn)入火場內(nèi)部，代替消防戰(zhàn)士完成危險環(huán)境下的偵查作業(yè)，其的激光雷達(dá)可以實(shí)時掃描周圍環(huán)境，接收現(xiàn)場聲音，通過相機(jī)獲取現(xiàn)場實(shí)時畫面，利用紅外探測生命體征，將火情和被困人員位置發(fā)送給消防員。整體來看，機(jī)器人在替代人類完成工作的過程中，不僅實(shí)現(xiàn)了對勞動力的代替，也減少了不必要的人員傷亡，從而提高生產(chǎn)效率。2.1.3機(jī)器人因其具有的移動和感知等性能，具備大規(guī)模應(yīng)用于生產(chǎn)生活的條件機(jī)器人因其具有的移動和感知等性能，具備大規(guī)模應(yīng)用于生產(chǎn)生活的條件。首先，機(jī)器人具備的體力和腦力功能，能夠更好的移動、接收信息、完成和人的交互，人類也無需刻意學(xué)習(xí)機(jī)器人的語言來完成人和機(jī)器之間的溝通；其次，機(jī)器人自由度和靈活度更高，比其他形態(tài)能夠更好的適應(yīng)人類所處的環(huán)境從而順利實(shí)施工作，這是由于當(dāng)前生產(chǎn)生活中所有場景是根據(jù)人類的身體特征來設(shè)計的，無需改變場景就可以使機(jī)器人在現(xiàn)有場景中完成相應(yīng)的工作；再次，機(jī)器人可以根據(jù)視、聽、觸等功能自主完成工作，形成工作循環(huán)。因此，能夠完成接收信息、實(shí)施工作及自主工作的工作閉環(huán)的最佳形態(tài)是人形機(jī)器人。此外，機(jī)器人衍生出的數(shù)字孿生可以反哺人工智能促使技術(shù)更新迭代。數(shù)字孿生，是通過對物理世界的所有要素數(shù)字化，在網(wǎng)絡(luò)空間再造一個與之對應(yīng)的“虛擬世界”，利用數(shù)字化方式為物理對象創(chuàng)建虛擬模型，由此來模擬其在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的行為。數(shù)字孿生反哺AI大模型，生成數(shù)據(jù)供以AI模型訓(xùn)練。不同于金融等其他行業(yè)，工業(yè)場景相對來說數(shù)據(jù)樣本量較小，AI訓(xùn)練相對困難，在此背景下，機(jī)器人衍生出的工業(yè)數(shù)字孿生可以通過仿真的方式生成大量數(shù)據(jù)幫助AI模型深度優(yōu)化，從而更好地使AI應(yīng)用于已知工業(yè)場景。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.2機(jī)器人具有廣義機(jī)器人和狹義機(jī)器人兩層含義據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO機(jī)器人是具有一定程度的自主能力，可在其環(huán)境內(nèi)運(yùn)動以執(zhí)行預(yù)期任務(wù)的可編程執(zhí)行機(jī)構(gòu)。廣義機(jī)器人一般指自動化控制機(jī)器，即有體力或腦力能力，擁有代替人的部分功能。狹義機(jī)器人指一種擁有人形外觀、具備人類特征，以代替或輔助人類工作的機(jī)器人產(chǎn)品。在人工智能科技革命的進(jìn)程中，廣義機(jī)器人和狹義機(jī)器人均將得到極大發(fā)展和推廣。2.2.1廣義機(jī)器人將在生產(chǎn)生活領(lǐng)域廣泛應(yīng)用廣義機(jī)器人一般指自動化控制機(jī)器，即有體力或腦力能力，擁有代替人的部分功能。在分類上，中國電子學(xué)會將機(jī)器人劃分為工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人和特種機(jī)器人三類。其中工業(yè)機(jī)器人在汽車、電子、金屬制品、塑料及化工產(chǎn)品等行業(yè)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，一般用于制造業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，比如機(jī)床機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人、焊接機(jī)器人等；而服務(wù)機(jī)器人應(yīng)用場景和服務(wù)模式正不斷拓展，推動市場規(guī)模逆勢增長，服務(wù)機(jī)器人一般用于生活等非制造在應(yīng)對自然災(zāi)害和公共安全事件中，對特種機(jī)器人有著相對突出的需求。中國電子學(xué)會發(fā)布的《中國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2022年）》預(yù)計，2022年，全球機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到513億美元，2017至2022年的年均增長率達(dá)到14%。其中，工業(yè)機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到195億用場景不斷拓展，已經(jīng)大致覆蓋汽車制造、電子制造等領(lǐng)域。2021年機(jī)器人安裝量創(chuàng)歷史新高，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來升級換代、跨越發(fā)展的窗口。當(dāng)前，新一代信息技術(shù)、生物技術(shù)、新能源技術(shù)、新材料技術(shù)等與機(jī)器人技術(shù)加快融合，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，新技術(shù)新產(chǎn)品新應(yīng)用層出不窮，新生態(tài)加速構(gòu)建，為推動全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展、造福人類提供更好的服務(wù)。2020年之后，各行業(yè)使用機(jī)器人的意愿進(jìn)一步提升，全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展按下“快進(jìn)鍵”，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迎來升級換代、跨越發(fā)展的窗口。據(jù)IFR統(tǒng)計，2021機(jī)器人和特種機(jī)器人持續(xù)高速發(fā)展、創(chuàng)新活躍，有力促進(jìn)全球經(jīng)濟(jì)的回暖。運(yùn)、噴涂、裝配、磨削等單筆機(jī)器人、雙臂機(jī)器人、移動機(jī)器人形機(jī)器人、車型機(jī)宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2.2.2狹義機(jī)器人（人形機(jī)器人）有望成為人工智能科技革命的代表性產(chǎn)品狹義機(jī)器人多指同時具有體力和腦力能力的人形機(jī)器人，是人工智能、集成電路、新材料、先進(jìn)制造等前沿技術(shù)系統(tǒng)集成的產(chǎn)品。當(dāng)前海內(nèi)外人形機(jī)器人的發(fā)展均處于中早期，且由于體力和腦力能力相關(guān)技術(shù)方面亟待提升，成本難以快速降低，暫時未得到大面積的普及運(yùn)用。在國際上，人形機(jī)器人的技術(shù)研發(fā)以企業(yè)實(shí)驗室為主，根據(jù)適用的工作環(huán)境，人形機(jī)器人分三大梯隊。其中第一梯隊在體力和腦力能力方面都有較強(qiáng)的技術(shù)支撐，以美國的波士頓動力和特斯拉為代表；第二梯隊是同時具備體力和腦力能力，但多數(shù)應(yīng)用在非野外環(huán)境的人形機(jī)器人，以日韓為代表；第三梯隊是僅適用于平滑路面的機(jī)器人。在國內(nèi)，人形機(jī)器人的研究設(shè)計以高校實(shí)驗室為主，此外也包含研究機(jī)構(gòu)和高科技公司。目前國內(nèi)在基礎(chǔ)器件、新材料與新結(jié)構(gòu)、控制理論、識別算法、智能理論等方面已經(jīng)取得重要進(jìn)展，各類專業(yè)機(jī)器人已經(jīng)廣泛應(yīng)用于工業(yè)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、服務(wù)等領(lǐng)域。2023年8月17日，世界機(jī)器人大會現(xiàn)場發(fā)布《中國機(jī)器人技術(shù)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》，報告顯示，我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)總體發(fā)展水平穩(wěn)步提升，應(yīng)用場景顯著擴(kuò)展，核心零部件國產(chǎn)化進(jìn)程不斷加快，協(xié)作、物流、特種機(jī)器人等產(chǎn)品優(yōu)勢不斷增強(qiáng)，創(chuàng)新型企業(yè)大量涌現(xiàn)。我國人形機(jī)器人有望率先應(yīng)用于真實(shí)場景，占據(jù)市場先機(jī)。相較于廣義機(jī)器人，狹義的人型機(jī)器人的主要應(yīng)用領(lǐng)域是在醫(yī)療和教育領(lǐng)域。當(dāng)前人形機(jī)器人處于發(fā)展早期，在技術(shù)上仍存在軟件與硬件相關(guān)瓶頸，暫時還不能更高效地幫助人類完成各種服務(wù)。但未來在人工智能相關(guān)技術(shù)的加持下，算法對機(jī)器人運(yùn)動能力的控制、算法與硬件的匹配度等都有望提升。例如在機(jī)器人任務(wù)層，語音大模型對于機(jī)器人任務(wù)描述、分解、代碼編程的作用有望改善，在實(shí)時控制層，人工智能大模型有望加速仿真虛擬訓(xùn)練，快速實(shí)現(xiàn)算法迭代，并擴(kuò)大算法多場景處理能力。請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分機(jī)器人ASIMOAltasAmecaArts發(fā)布時間2000年術(shù)很難找到成熟景宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分訓(xùn)練高精度訓(xùn)練集大數(shù)據(jù)語料庫虛擬現(xiàn)實(shí)訓(xùn)練高精度訓(xùn)練集大數(shù)據(jù)語料庫虛擬現(xiàn)實(shí)AIGC開啟人工智能新紀(jì)元。羅馬非一日建成，人工智能行業(yè)也并非新生事物。中國科學(xué)院院士譚鐵牛表示，1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國達(dá)特茅斯學(xué)院開會研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）”這一概念，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生，自此近70年的歷程中，人工智能行業(yè)不斷發(fā)展，初期主要在于發(fā)展理論和用于文本識別、圖像識別的感知式AI，1960s分析式AI開始以邏輯推理、數(shù)據(jù)挖掘等方式出現(xiàn)，1970s開始出現(xiàn)決策性AI進(jìn)行智能決策，1980s后機(jī)器學(xué)習(xí)開始演進(jìn)，其背后的向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等算法快速發(fā)展，同時在這一階段芯片算力在硬件領(lǐng)域的大幅度提升，也為人工智能行業(yè)發(fā)展推波助力。進(jìn)入2010s，伴隨著大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，人工智能行業(yè)在數(shù)據(jù)量、計算量、存儲量和算力需求上以指數(shù)級增長，“量變”推動“質(zhì)變”，生成式AI（AIGC）得以出現(xiàn)，2023年ChatGPT的發(fā)布進(jìn)一步引爆了各界對生成式AI的關(guān)注，人工智能行業(yè)進(jìn)入新紀(jì)元。人工智能基礎(chǔ)設(shè)施是推動行業(yè)發(fā)展的重要力量，AIGC科技革命對基礎(chǔ)設(shè)施的要求進(jìn)一步提升。從人工智能行業(yè)的發(fā)展歷程來看，理論突破固然重要，但更重要的是在數(shù)據(jù)量、存儲量、計算量、算力等硬件層面的提升，早期以規(guī)則導(dǎo)向的感知式AI和分析式AI隨著硬件水平的提升和算法層面的突破，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展和應(yīng)用，人工智能行業(yè)取得長足進(jìn)步，2023年ChatGPT引爆了新一輪AIGC科技革命，也使得我們可以對未來“自主學(xué)習(xí)”的超人工智能階段一窺究竟。以ChatGPT為例，它需要以大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和海量存儲需求為支撐，在多模態(tài)和大模型基礎(chǔ)上，依賴巨大算力基礎(chǔ)為使用者提供持續(xù)性的服務(wù)，可以完成聊天、寫郵件、編輯視頻腳本、寫文案、翻譯和寫代碼等服務(wù)。可以看到，考慮AIGC的背后需要多模態(tài)認(rèn)知、大模型、海量數(shù)據(jù)、實(shí)時計算、智能交互與硬件算力等支撐，對科技基礎(chǔ)設(shè)施的要求也將進(jìn)一步提升。早在ChatGPT問世前，美歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體早已開始布局，根據(jù)中國信通院《人工智能基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展態(tài)勢報告（2021年版）》，2021年7月，美國國家科學(xué)基金會計劃投資2.2億美元新建11個國家人工智能研究中心，覆蓋人工智能和高級網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、人機(jī)交互與協(xié)作等研究領(lǐng)域；2020年2月，歐盟委員會提出超過40億歐元的“數(shù)字歐洲計劃”來支持高性能計算和量子計算，包括邊緣計算和人工智能、數(shù)據(jù)和云基礎(chǔ)設(shè)施。我們預(yù)計，隨著本輪人工智能科技革命的發(fā)展，相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展也將加速。數(shù)據(jù)算力算法數(shù)據(jù)決定應(yīng)用效果投喂投喂標(biāo)標(biāo)注計算任務(wù)計算任務(wù)算力是AI的生產(chǎn)力硬件算力硬件算力本地化實(shí)時算力云計算智能交互智能交互邊緣計算 算法突破是重要亮點(diǎn) 核心技術(shù)突破 多模態(tài)認(rèn)知計算感知+交互數(shù)數(shù)字孿生全息立體應(yīng)用場景數(shù)據(jù)、算力、算法三大核心要素推動AI技術(shù)迭代和商業(yè)化落地宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、算力和算法三大要素。本輪人工智能科技革命，從其技術(shù)演化和迭代到商業(yè)應(yīng)用，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)、算法和算力三大領(lǐng)域的發(fā)展：數(shù)據(jù)決定了生成式AI的性能、泛化能力和應(yīng)用效果，在數(shù)據(jù)收集階段需要從不同數(shù)據(jù)源（音頻、視頻、圖像等）獲取數(shù)據(jù)，通過人工或者半自動方式對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，按照數(shù)據(jù)類型與需求進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，然后根據(jù)算法需要進(jìn)行存儲，以備后續(xù)訓(xùn)練和測試使用。一言以蔽之，人工智能進(jìn)行“反饋響應(yīng)”的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，“投喂”數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了其表現(xiàn)效果和泛化能力。數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)存儲【定義】通過爬蟲、API接口、數(shù)據(jù)采購等方式，從不同的數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)，例如文本、圖像、視頻、音頻等?！咎攸c(diǎn)】數(shù)據(jù)來源：1)公共數(shù)據(jù)庫(API接口等)；2)企業(yè)自行收集(爬蟲、問卷、訪談等)；3)第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商采購；4)經(jīng)授權(quán)的客戶數(shù)據(jù)；5)平臺模擬生成數(shù)據(jù)。【定義】人工或半自動對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，包括分類、語義分割(圖像背景，物、人)、目標(biāo)檢測標(biāo)注(邊界框、關(guān)鍵信息)、序列標(biāo)注(序列數(shù)據(jù)文本音頻中，類別、實(shí)體、關(guān)鍵字等)?！咎攸c(diǎn)】1)無監(jiān)督學(xué)習(xí)無需數(shù)據(jù)標(biāo)注，部分簡單數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺可自動化標(biāo)注；2)監(jiān)督學(xué)習(xí)仍需標(biāo)注數(shù)據(jù)；3)專業(yè)領(lǐng)域、圖像等復(fù)雜數(shù)據(jù)基本仍需人工標(biāo)注?！径x】根據(jù)數(shù)據(jù)類型和需求，進(jìn)行缺失值處理、異常值處理、噪聲處理、重復(fù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等?！咎攸c(diǎn)】減少錯誤和不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)對模型的干擾，提高模型準(zhǔn)確性和可靠性?！径x】將機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要用到的數(shù)據(jù)保存到磁盤或內(nèi)存中，以便后續(xù)的訓(xùn)練、測試和預(yù)測?！咎攸c(diǎn)】數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集(約60%)、驗證集(約20%)、測試集(約20%)；需要選擇合適的數(shù)據(jù)格式存儲，不同格式會影響讀取速度、空間占比等；大規(guī)模數(shù)據(jù)集需要進(jìn)行分割后存儲。算力是人工智能的生產(chǎn)力基礎(chǔ)。算力是人工智能的生產(chǎn)力基礎(chǔ)，是實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)化的核心。算力是通過對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)結(jié)果的計算能力，其關(guān)聯(lián)技術(shù)包括數(shù)據(jù)中心、分布式計算、邊緣計算和高性能計算，與之對應(yīng)的是對不同類2022年我國人工智能芯片市場89%是GPU芯片，NPU、ASIC和FPGA分別占9.6%、1.0%和0.4%。隨著人工智能科技革命的發(fā)展，面對數(shù)據(jù)攀升、算法和模型領(lǐng)域的突破，“大腦”需要盡可能快速、精準(zhǔn)地處理大量數(shù)據(jù)或執(zhí)行復(fù)雜的指令，這將對AI算力提出更高的需求。算法突破推動通用人工智能發(fā)展。ChatGPT引爆新一輪人工智能科技革命，關(guān)鍵在于“通用人工智能”的出現(xiàn)，這是多模態(tài)和大模型算法的勝利，本次算法的突破體現(xiàn)在大模型（當(dāng)模型規(guī)模超過某個閾值后，對于通用任務(wù)的效果顯著提升，也稱為涌現(xiàn)能力）、人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（能夠憑借強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式不斷優(yōu)化人類反饋的語言模型）、思維鏈（該算法使得模型生產(chǎn)推理路徑，并在敏感話題方面避免無法回答的問題）、無監(jiān)督學(xué)習(xí)（可以在無人工標(biāo)注的條件訓(xùn)練，數(shù)據(jù)更多、成本更低、模型返回能力更強(qiáng)）等方面，本輪算法突破是生成式AI出現(xiàn)和通用人工智能發(fā)展的重要基石。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分2022年中國人工智能芯片市場規(guī)模占比0.40%0.40%9.60%89%GPUNPUASICFPGA云計算、物聯(lián)網(wǎng)和算力支持是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施?？紤]數(shù)據(jù)、算力和算法三大要素之間的關(guān)系，人工智能技術(shù)迭代與演進(jìn)的歷程對相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的需求提升，我們認(rèn)為，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和算力支持是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，是未來推進(jìn)我國人工智能行業(yè)發(fā)展的核心方向。086420馬來西亞俄羅斯巴西意大利印度澳大利亞韓國法國英國德國日本中國美國馬來西亞俄羅斯巴西意大利印度澳大利亞韓國法國英國德國日本中國美國5521）算力支持：我國算力水平處于全球前列，根據(jù)IDC、浪潮信息、清華全球產(chǎn)業(yè)院聯(lián)合發(fā)布的《2021~2022全球計算力指數(shù)評估報告》，我國計算力指數(shù)達(dá)到70，排名全球第二，僅落后于評分77的美國，計算力發(fā)展水平漲幅達(dá)到13.5%，印證我國算力發(fā)展較快。根據(jù)IDC發(fā)布的《中國人工智能計算力發(fā)展評估報告（2022-2023）》，未來我國算力規(guī)模仍將保持高速增長，預(yù)計2026年智能算力和通用算力規(guī)模將分別達(dá)到1,271.4（EFLOPS）和111.3（EFLOPS）。具體來看，芯片領(lǐng)域我國仍面臨GPU的對外依賴和自研瓶頸，服務(wù)器我國領(lǐng)跑全球，未來關(guān)注綠色發(fā)展；計算架構(gòu)仍需進(jìn)一步技術(shù)創(chuàng)新的支撐。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分0002019202020212022202）云計算：云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)、通過共享軟硬件資源向用戶提供大量計算資源和應(yīng)用程序統(tǒng)一管理和調(diào)動的資源池，以此實(shí)現(xiàn)資源最大化并降本增效。最常見的三種云計算服務(wù)方式是軟件即服務(wù)（SaaS平臺即服務(wù)（PaaS）和基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS由于人工智能技術(shù)迭代和演進(jìn)產(chǎn)生的巨量算力需求，云計算需求顯著增加，此外隨著人工智能商業(yè)應(yīng)用未來的廣泛擴(kuò)展，云計算的需求也將進(jìn)一步提升。3）物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)是一個由相互關(guān)聯(lián)的計算設(shè)備、機(jī)械和數(shù)字機(jī)器、物體、動物或人組成的系統(tǒng)，能夠通過網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)，而不需要人與人或人與計算機(jī)的互動，從而實(shí)現(xiàn)“萬物互聯(lián)”的狀態(tài)，全面感知、可靠傳遞、智能處理和人工干預(yù)最少，是物聯(lián)網(wǎng)獨(dú)特而又重要的四大特征。在萬物互聯(lián)的基礎(chǔ)上，與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合是實(shí)現(xiàn)人工智能廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活的關(guān)鍵。以人工智能農(nóng)業(yè)為例，通過各類溫度傳感器、濕度傳感器、光傳感器、CO2傳感器等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，將農(nóng)業(yè)涉及的溫度、濕度、光照、土壤養(yǎng)分等數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和收集，依賴人工智能進(jìn)行決策，做出增補(bǔ)水分、調(diào)升溫度和增減光照等反饋，進(jìn)而服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。2021年我國發(fā)布的《物聯(lián)網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)三年行動計劃（2021-2023年）》明確提出，致力于到2023年底在國內(nèi)主要城市初步建成物聯(lián)網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施，社會現(xiàn)代化治理、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和民生消費(fèi)升級的基礎(chǔ)更加穩(wěn)固。宏觀專題研究請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分人工智能引領(lǐng)新一輪科技革命，關(guān)鍵“原材料”是半導(dǎo)體。結(jié)合人工智能三大要素數(shù)據(jù)、算法和算力，我們認(rèn)為，人工智能科技革命的關(guān)鍵原材料在于半導(dǎo)體，算法的突破是建立在擁有超強(qiáng)計算能力的芯片基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)“投喂”得以發(fā)現(xiàn)了大模型的“涌現(xiàn)能力”，大數(shù)據(jù)的存儲和調(diào)用也是建立在不斷迭代的存儲設(shè)備之上，需要半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)不斷技術(shù)迭代滿足存儲需求；而算力需求提升本身就對應(yīng)著芯片技術(shù)和性能的提高。因此，綜合來看，我們認(rèn)為，本輪由人工智能引領(lǐng)的新一輪科技革命，關(guān)鍵“原材料”是半導(dǎo)體。工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)、計算機(jī)人工智能發(fā)展需要半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的全面支持。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈包含上中下游，上游包括四部集成電路（IC）、傳感器、光電子器件和半導(dǎo)體分立器件四大產(chǎn)品；下游廣泛應(yīng)用于消費(fèi)電子、汽車電子、醫(yī)療、通信技術(shù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、新能源和工業(yè)電子等領(lǐng)域。從人工智能行業(yè)發(fā)展角度來看，需要半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的全面支持，上游關(guān)注半導(dǎo)體材料的突破和半導(dǎo)體設(shè)備的創(chuàng)新；中游關(guān)注后摩爾定律時代，半導(dǎo)體設(shè)計、制造和封測技術(shù)路徑的提升和創(chuàng)新；下游則在于發(fā)展人工智能，并拓展人工智能應(yīng)用場景，推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。中游可以視為核心產(chǎn)業(yè)鏈，包括設(shè)計、制造和封測三個環(huán)節(jié)。設(shè)計環(huán)節(jié)主要指根據(jù)終端客戶需求設(shè)計出相應(yīng)的電路圖，并最終輸出版圖供晶圓制造企業(yè)使用，在設(shè)計電路中需要使用自動設(shè)計軟件EDA，部分設(shè)計還需要使用授權(quán)的IP核。制造環(huán)節(jié)指由晶圓制造廠完成的前道工藝，包括氧化/擴(kuò)散、光刻、刻蝕、離子注入、薄膜生長、清洗與拋光、金屬化等七大工藝步驟，在制造過程中需要使用各類半導(dǎo)體前道設(shè)備和半導(dǎo)體材料。封測是封裝與測試的測試等，在封測過程中需要使用各類封裝材料和半導(dǎo)體后道設(shè)備。我國半導(dǎo)體設(shè)備仍待發(fā)展。半導(dǎo)體設(shè)備根據(jù)應(yīng)用環(huán)節(jié)不同主要分為前道工藝設(shè)備(晶圓制造)和后道工藝設(shè)備(封裝測試)兩大類，細(xì)分又可以劃分出百種不同的機(jī)臺，占較大市場份額的主要有：光刻機(jī)、刻蝕機(jī)、薄膜沉積設(shè)備、離子注入機(jī)、測試機(jī)、分選機(jī)、探針臺等。半導(dǎo)體設(shè)備方面，比如光刻機(jī)，目前高端光刻機(jī)（如EUV光刻機(jī)）被荷蘭ASML公司壟斷，中低端光刻機(jī)供應(yīng)商有Canon和Nikon等，國產(chǎn)光刻機(jī)進(jìn)展較慢，自主研發(fā)仍有很大空間。推動我國人工智能行業(yè)發(fā)展，關(guān)鍵在于促進(jìn)我國半導(dǎo)體行業(yè)多點(diǎn)開花。根據(jù)SIA最新數(shù)據(jù)，2021年全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的區(qū)域分布主要集中在南美與亞太地區(qū)，其中美國市場份額占比最高，約占總市場的一半。韓國、日本、歐洲、中國臺灣與中國大陸的市場份額分別占到19%、9%、9%、8%與7%。從產(chǎn)業(yè)鏈細(xì)分行業(yè)來看，不同國家/地區(qū)具有不同優(yōu)勢。半導(dǎo)體設(shè)備與半導(dǎo)體設(shè)計環(huán)節(jié)這類研發(fā)密集型細(xì)分行業(yè)主要由美國、韓國、日本和歐洲主導(dǎo)，半導(dǎo)請務(wù)必閱讀正文之后的免責(zé)條款部分體材料這類資源密集型、以及半導(dǎo)體制造與封測等勞動密集型細(xì)分行業(yè)主要由中國臺灣、中國大陸主導(dǎo)。關(guān)于我國人工智能行業(yè)的發(fā)展前景，我們認(rèn)為，促進(jìn)我國半導(dǎo)體行業(yè)多點(diǎn)開花較為重要，一方面利用在我國具備相對優(yōu)勢的封測等領(lǐng)域積極推進(jìn)發(fā)展，縮小與海外半導(dǎo)體產(chǎn)品的差距；另一方面在中美博弈的大背景下，我國在半導(dǎo)體材料、設(shè)備及先進(jìn)制造方面距離美歐日韓等國家仍有差距。我們認(rèn)為在新型舉國體制的支持下，或持續(xù)加大對半導(dǎo)體科技創(chuàng)新的投入力度，縮小相關(guān)領(lǐng)域差距。結(jié)合日韓等國家半導(dǎo)體行業(yè)崛起歷史，在全球半導(dǎo)體行業(yè)相對低迷（當(dāng)前全球半導(dǎo)體銷售額處于周期底部）的階段，更應(yīng)積極加大資本開支，并積極通過收購、重組等方式吸收海外先進(jìn)技術(shù)、設(shè)備和廠房等資源，通過吸收消化和自研創(chuàng)新推動半導(dǎo)體行業(yè)加速成長，縮小與領(lǐng)先國家的差距。特別是本輪由人工智能革命引領(lǐng)的科技革命方興未艾，我國擁有龐大的終端市場和積極友好的政策環(huán)境，半導(dǎo)體行