重要報告提出“人工智能+”行動，助力產業鏈發展

一、前言 3月5日，重要報告指出，要深入推進數字經濟創新發展。制定支持數字經濟高質量發展政策，積極推進數字產業化、產業數字化，促進數字技術和實體經濟深度融合。深化大數據、人工智能等研發應用，開展“人工智能+”行動，打造具有國際競爭力的數字產業集群。 人工智能已成為產業創新的關鍵抓手和引擎之一。早在此前各省市召開的地方兩會上，人工智能、大模型、數據基礎建設、算力基礎設施發展等話題就已經被廣泛熱議。比如上海提出集成電路、生物醫藥、人工智能三大先導產業規模要達到1.6萬億元；廣東強調要加強大模型關鍵技術攻關，加快組建千億級人工智能基金群；江蘇則明確以人工智能全方位賦能新型工業化，深入實施“智改數轉網聯”。 AI賽道或將成為今年上半年乃至全年的重點投資主線，板塊存在持續性機會；受益于AI技術的迭代發展，工業制造、自動駕駛等行業加速變革。建議關注人工智能AIETF（515070）、5GETF（515050）、機器人 ETF（562500）、智能車 ETF（159888）及芯片ETF（159995）。 二、熱門解讀 （1）AI大模型賦能制造業升級 隨著人工智能技術進入實用階段，以人工智能和制造業深度融合為主線，以大模型能力賦能重點產業體系，推動產業數字化向智能化升級，正在成為我國經濟社會高質量發展的全新動力。今年兩會，360集團創始人周鴻祎就通用大模型垂直化、產業化問題帶來了相關提案，并表示2024年是大模型應用場景元年，中國完全可以走出一條具有中國特色的大模型發展之路。中國發展大模型的一個重要方向是借助產業和場景的優勢，將大模型與業務流程、產品功能相結合，尋求垂直化和產業化落地，賦能百行千業，助力加快形成新質生產力。 從生產制造環節來看，AI有望強化工業機器人的信息處理、感知執行等能力。自然語言處理工具ChatGPT的出現，可以幫助機器逐漸實現真正像人類一樣交流、執行大量任務。隨著生成式AI的發展，將真正促進制造環節向智能化和數字化轉型，而工業機器人和自動化工廠作為智能制造的核心載體，將作為生成式AI與智能制造的中間橋梁。根據微軟發布的《ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities》，目前生成式AI主要通過兩個層面對工業機器人進行輔助，第一，ChatGPT作為預訓練語言模型，可以被應用于人類與機器的自然語言交互。機器通過ChatGPT理解人類的自然語言指令，并根據指令進行相應的動作。第二，GPT可以幫助機器在執行路徑規劃、物體識別等任務時做出相應的決策。 同時，生成式 AI 依托工業大模型打造工程制造引擎，不斷提高生產力，國內方面已有企業開始針對此領域落地應用。例如國內“AI+制造”解決方案供應頭部玩家創新奇智， 已于2023年4月13日發布“奇智孔明” AIGC 引擎（AInnoGC），該產品是針對制造業垂直場景的AIGC工程算法引擎，依托于創新奇智自研MMOC人工智能技術平臺，以工業預訓練大模型為核心。奇智孔明擁有五大能力，分別是內容生成、智能問答、多輪對話、推理能力、代碼生成，能夠滿足制造行業企業的個性化需求。本引擎將著重應用于制造業、工業軟件領域，有效解決行業中大客戶的專屬需求， 如交互式動態業務報表生成，智能產線設計等，打破垂類信息孤島，提升生產力，實現更全面的數字化轉型。 AI正在重塑制造業，制造業作為我國產業核心，將充分受益于和AI的深度融合，進一步實現智能化升級，提升全球競爭力，建議關注AI賦能新型工業化。 圖1：AI+工業應用場景 資料來源：華泰證券 （2）AI大模型賦能智能駕駛高速發展 智能駕駛是AI最重要的落地場景之一，在大模型浪潮的賦能下，智能駕駛有望擁有更多新的可能。小米創辦人、董事長兼CEO雷軍提議，進一步規范智能駕駛產品安全應用。同時，小鵬汽車董事長兼CEO何小鵬建議，探索限定場景低速無人駕駛的政策法規，開展限定場景夜間低速無人駕駛+補能試點應用。 自動駕駛功能實現依賴于算法、數據與芯片閉環。 從算法層來看，深度學習具有擬合能力優、表征學習能力強、適用范圍廣的優勢，可有效提升自動駕駛的表現。近十年來Waymo、百度等科技企業，造車新勢力及傳統OEM均加大在深度學習的布局，大力發展自動駕駛技術。 從芯片層來看，算力為汽車智能化發展的核心驅動力之一，驅動汽車芯片高速增長。隨著AI技術在智能駕駛的應用日趨豐富，算力需求也逐步增長。車載計算芯片的應用場景主要包括車身域、座艙域、底盤域、動力域及智駕域。其中，自動駕駛場景將會是未來車載計算芯片激烈競爭的關鍵場景之一。目前智駕芯片市場由Mobileye與英偉達二分天下，以地平線、海思為代表的本土化品牌憑借在AI計算與大算力領域的顯著優勢，率先打入自主品牌車企市場，實現國產芯片量產上車。算力需求增長有力驅動下汽車芯片市場或將強勢增長，車載計算芯片市場有望迎來高速發展期。據易觀分析發布的《中國智能汽車車載計算芯片產業報告》，2023年，車載計算芯片市場規模將達到2054億元。 此外，大算力的AI芯片將成為自動駕駛芯片的主流發展方向，L2及以下的自動駕駛輔助功能所需數據量較小、算法模型較簡單，小算力芯片與算法強耦合即可滿足主機廠需求。而L3級以上智駕系統的傳感器增加以及分辨率提升均增加了海量數據處理需求，提高了算法模型復雜度，算力需求從而增加，大算力芯片成為智能汽車進化的關鍵“基礎設施”。看好AI賦能下的智能駕駛行業，建議關注國產大算力芯片、上游硬件供應商、下游多模態應用落地等投資機會。 圖2：自動駕駛汽車功能與AI技術的對應關系 資料來源：中金證券 相關產品： 1、 人工智能AIETF（515070）及其聯接基金（008585/008586）：中證人工智能主題指數（指數代碼:930713.CSI，指數簡稱：CS人工智）選取為人工智能提供基礎資源、技術以及應用支持的公司中選取代表性公司作為樣本股，反映人工智能主題公司的整體表現。 2、 機器人 ETF（562500） 及其聯接基金（018344/018345）：中證機器人指數(指數代碼： H30590.CSI)選取系統方案商、數字化車間與生產線系統集成商、自動化設備制造商、自動化零部件商以及其他相關公司作為樣本股，以反映機器人產業相關股票的走勢。 3、 智能車 ETF（159888）：中證智能汽車主題指數（指數代碼： 930721.CSI，指數簡稱： CS 智汽車）選取為智能汽車提供終端感知、平臺應用的公司，以及其他受益于智能汽車的代表性滬深 A 股作為樣本股，反映智能汽車產業公司的整體表現。 4、 芯片ETF（159995）及其聯接基金（008887/008888）：國證半導體芯片指數（980017.CNI，指數簡稱：國證芯片）旨在反映A股市場芯片產業相關上市公司的市場表現，國證半導體芯片指數成分股“少而精”，聚焦優質個股，且流動性更高，長期收益較好。國證半導體芯片指數作為半導體芯片行業的代表性指數，能夠反映該行業市場機遇。 5、 5GETF（515050）及其聯接基金（008086/008087）跟蹤中證5G通信主題指數（指數代碼：931079.CSI，指數簡稱：5G通信）選取產品和業務與5G通信技術相關的上市公司股票作為樣本股，包括但不限于電信服務、通信設備、計算機及電子設備和計算機運用等細分行業，旨在反映相關領域的A股上市公司整體表現，每半年進行一次靈活調整，捕捉5G術革新帶來的機遇。