行业或公司 * AI公司XAI * 游戏工作室Make Games Great Again * A股商业公司 * 海外头部公司 * AI社交产品Character AI * AI社交陪伴产品EVE * AI音乐社交产品麦 * 电竞社交产品 * 昆仑万维 * 声音网络 * 海音网络 * 巨人网络 * 长驱科技 * 牛猪网络 * 汤姆猫 * 神州太岳 * 氧气科技 * 完美世界 * ST华通 * 点点互动 核心观点和论据 * **AI应用在游戏领域的应用**： * AI应用在游戏领域的应用主要集中在模型研发、独立AI游戏探索、现有游戏加入AI玩法等方面[2]。 * AI应用从去年的降本增效转向AI Agent方向，关注游戏公司与AI社交、AI音乐等应用方向的结合机会[3]。 * AI社交是相对热点的一个赛道，游戏公司有天然的优势切入AI社交应用场景[3]。 * AI社交陪伴产品EVE有望解决当前AI社交陪伴产品的痛点，成为男性向AI社交陪伴或恋爱产品[4]。 * AI音乐社交产品麦和电竞社交产品也是值得关注的方向[6]。 * **游戏市场趋势**： * 小游戏市场持续增长，商业化程度加深[8]。 * 玩法创新推动长青品类增长，SLG玩法创新解决用户痛点，COK加X4玩法融合类SLG跑通国内市场[8]。 * 休闲放松轻度玩法需求持续验证[8]。 * 海外市场手游出海主要赛道为SLG，通过玩法和题材的创新推动出海加速[8]。 * **AI应用在游戏领域的应用前景**： * AI应用在游戏领域的应用前景广阔，包括降本增效、游戏研发、游戏发行营销、游戏玩法等方面[7]。 * A股游戏公司竞争格局有望改善，新品和IP储备丰富的个股值得关注[9]。 * AI的落地进度有望加快，尤其是agent这一块[9]。 * AI社交相关产品或场景有望受益于虚拟现实行情[10]。 其他重要内容 * 完美世界开启测试，铸铅世界定档公测，奥年也将上线[11]。 * ST华通旗下点点互动的《海上起诉录》海外流水超过1亿美元，对公司业绩贡献较大[11]。 * 会议内容不构成任何投资建议，据此作出的任何投资决策与国海证券无关[12]。

行业或公司 * 美国AI行业 * Workday * Autodesk * Zoom 核心观点和论据 * **美国AI行业变化**：美国AI行业在过去两三年一直在变化，股价已经涨了三个月，但行业本身也在不断演变。[1] * **AI应用关注度变化**：从2022年Q4到2024年Q4，大模型和应用的关注度有所变化，今年Q1关注度较低。[3] * **Workday AI进展**：Workday在AI上的进展较快，已有30%的老客户在使用其AI产品，AI商业化进展良好。[8] * **Autodesk AI产品**：Autodesk的AI产品还处于初级阶段，主要处于实验阶段。[13] * **Zoom AI商业化**：Zoom结合自身场景推出AI产品2.0，AI商业化进展良好。[16] * **AI商业化路径**：AI商业化路径包括将现有AI商业化、进入特定行业和企业处理领域。[19] * **AI商业化场景**：离大厂越近的场景或离程序员最近的场景，AI商业化实现起来更快。[24] * **AI商业化能力**：大模型能力不是最重要的，用户数据和产品数据更重要。[27] 其他重要内容 * **Synopsys EDA公司**：Synopsys在AI产业变化中的核心角色不强，但其在下一代以太网的IP授权上可能会发生变化。[4] * **Viva医药公司**：Viva是一家医药研发公司，关注度不高。[5] * **大模型进展**：O1模型预计在年底前后推出，Grok3和拉马斯模型也可能在年底前后推出。[29] * **Agent模型**：下一代Agent模型预计在明年推出，将解决更多复杂问题。[30]

行业或公司 * **AI行业**：讨论的核心是AI行业，特别是AI大模型和Agent领域的发展趋势和投资机会。 * **具体公司**：提到了一些具体公司，如汉博、一平线、百川智能、网易、Meta等，但没有详细讨论。 核心观点和论据 1. **AI大浪潮和范式转变**：当前正处于大模型驱动的新一轮AI大浪潮中，这是一个范式转变的过程，需要打破原有思维模式，以新的认知体系看待环境。[1] 2. **全球经济和政治不确定性**：全球经济和政治存在不确定性，地缘政治风险可能对投资稳定性产生冲击。[2] 3. **科技领域离散化趋势**：科技领域出现离散化趋势，挑战了全球化背景下的产业链投资机会。[2] 4. **AI技术发展趋势**：人工智能正在从认知智能向生成智能转变，生成式智能正在渗入各个领域。[3] 5. **硬件投资转向应用**：硬件投资开始向应用或软件方向转变，关注点从大模型参数转向应用场景。[4] 6. **Agent领域快速增长**：Agent领域预计到2028年之前年增速超过70%，产业链正在重构。[8] 7. **算力、数据和算法是关键**：算力、数据和算法是AI发展的关键，其中GPU算力、数据加工和深度挖掘、AI工具链等都有很大发展空间。[13] 8. **投资框架**：投资分为基础设施、模型层和应用层，重点关注GPU、推理芯片、大模型、AI芯片、服务器等。[14] 9. **算力持续增长**：算力增长持续，相关产业链投资机会依然存在。[17] 其他重要内容 * **嘉宾介绍**：介绍了多位嘉宾，包括投资专家、创业者、学者等，他们分享了各自对AI投资的看法和经验。[10] * **投资策略**：提出了“筛、调、优”的投资策略，强调识别分母端投资机会、动态调整投资组合、关注Beta和Alpha机会。[7] * **投资机会**：提到了多个投资机会，包括算力、数据、算法、AI工具链、AI芯片、服务器、软件、机器人等。[13-14]

行业分析 * **行业观点**： 大中华区半导体行业，AI 热潮持续，但需关注潜在风险。 * **核心观点**： * AI 半导体需求强劲，但整体半导体行业增长放缓。 * 技术降价预期将刺激技术产品需求。 * 中国晶圆厂资本支出增强，成熟节点晶圆厂利用率恢复较慢。 * 长期需求驱动因素： * 技术扩散：AI 半导体需求加速，受益于生成式 AI 的普及。 * 技术降价：预计“价格弹性”将刺激技术产品需求。 * 中国晶圆厂资本支出：中国资本支出增强，成熟节点晶圆厂利用率恢复较慢。 * **其他重要内容**： * 历史上，半导体库存天数上升对半导体股价上涨是一个负面信号。 * 长期需求驱动因素： * 技术扩散：AI 半导体需求加速，受益于生成式 AI 的普及。 * 技术降价：预计“价格弹性”将刺激技术产品需求。 * 中国晶圆厂资本支出：中国资本支出增强，成熟节点晶圆厂利用率恢复较慢。 公司分析 * **TSMC**： * 评级：增持 * 目标价：新台币 1,330.00 * 预测： * 2023 年收入增长 31.2% * 2024 年收入增长 22.5% * 2025 年收入增长 17.6% * 风险因素：AI 竞争、技术降价、中国资本支出放缓。 * **MediaTek**： * 评级：增持 * 目标价：新台币 1,588.00 * 预测： * 2023 年收入增长 26.5% * 2024 年收入增长 19.6% * 2025 年收入增长 27% * 风险因素：智能手机市场竞争、技术降价、中国资本支出放缓。 * **ASMedia**： * 评级：增持 * 目标价：新台币 1,600.00 * 预测： * 2023 年收入增长 51.1% * 2024 年收入增长 33.5% * 2025 年收入增长 27% * 风险因素：PC 市场竞争、技术降价、中国资本支出放缓。 * **Naura**： * 评级：增持 * 目标价：新台币 510.00 * 预测： * 2023 年收入增长 54.4% * 2024 年收入增长 38.9% * 2025 年收入增长 29.5% * 风险因素：半导体行业周期性波动、技术降价、中国资本支出放缓。 * **AMEC**： * 评级：增持 * 目标价：人民币 240.00 * 预测： * 2023 年收入增长 71.1% * 2024 年收入增长 9.7% * 2025 年收入增长 18.5% * 风险因素：半导体行业周期性波动、技术降价、中国资本支出放缓。 * **GlobalWafers**： * 评级：增持 * 目标价：新台币 430.00 * 预测： * 2023 年收入增长 17.658 亿美元 * 2024 年收入增长 5.928 亿美元 * 2025 年收入增长 18.5 亿美元 * 风险因素：半导体行业周期性波动、技术降价、中国资本支出放缓。 其他重要内容 * **AI 半导体供应链**： * TSMC 是 AI 半导体生产的关键推动者。 * AI 半导体收入占 TSMC 收入的 25%。 * 台湾半导体供应链对 AI 的收入敞口为 80%。 * **CoWoS**： * TSMC 将在 2025 年将 CoWoS 产能翻倍。 * NVIDIA 可能会占用 TSMC 2025 年 CoWoS 供应的一半以上。 * **ASIC**： * ASIC 设计比通用解决方案具有更高的能效和更低的成本。 * Google、AWS、Tesla、Microsoft 和 Meta 等互联网公司正在开发自己的 AI 专用芯片。 * **边缘 AI**： * 边缘 AI 计算将在设备上进行，以减轻云端的 AI 任务。 * 预计到 2028 年，AI PC 市场渗透率将达到 95%。 总结 大中华区半导体行业正处于转型期，AI 热潮持续，但需关注潜在风险。TSMC、MediaTek、ASMedia、Naura 和 AMEC 等公司有望受益于 AI 半导体需求的增长。

行业与公司 - 行业：AI产业、半导体、消费电子、面板、PCB - 公司：苹果、小米、高通、英伟达、微软、Salesforce、ServiceNow、Workday、北方华创、中微、中科飞测、新元威、拓荆、汇顶、百度、rocket、影目、立讯、比亚迪电子、Tata、上红科技、生意电子、LGD、提效科技 核心观点与论据 1. **全球AI产业节奏**： - 全球AI产业从Chatbot向Agent过渡，预计2024年Q1-Q2进入Agent商业化阶段[10][11] - 中国AI产业节奏比全球慢2-4个季度，目前处于Chatbot商业化阶段，预计2024年进入Agent产品化阶段[11] - 美股AI应用公司从8月初到11月涨幅达50%，主要因宏观经济预期修复、美联储降息、业绩超预期等因素[12][13] 2. **中国AI产业特色**： - 中国AI产业与国产化结合，国产化率较低的环节（如半导体设备、晶圆代工、基础软件）有望成为估值溢价最突出的环节[4][7] - AI与国产化交叉的环节将是科技行情中估值溢价最充分的点[8][21] 3. **AI产业链关注点**： - 算力和网络通信是AI基础设施建设的核心，未来关注点将向应用环节转移，特别是智能终端和软件应用[4][5] - 2024年2月是AI产业链重要时间点，美国大厂资本开支信息将更清晰，下一代AI大模型更新也将发布[5][6] 4. **国产化与半导体**： - 国产化率提升速度较慢，但外部环境压力（如制裁）将加速国产化进程，北方华创、中微等公司受益[22][25] - 芯片设计板块预计2024年收入增长20%，手机产业链受益于换新补贴政策，预计国内智能手机消费将达到3亿台[27][28] 5. **消费电子与AI硬件**： - AI眼镜和AI手机是智能终端的重要方向，预计2024年将有更多新品发布，小米、百度等公司已进入AI眼镜市场[31][33] - 苹果AI功能（Apple Intelligence）预计2024年4月推广至更多国家，iPhone 16系列销量受砍单担忧影响[35][36] 6. **PCB与面板行业**： - PCB板块自9月23日以来上涨16%，上红科技和生意电子表现突出，AI服务器需求推动PCB公司业绩增长[40][43] - 大尺寸LCD面板价格在10月结束下跌，国内家电补贴政策推动TV出货量改善，中国企业市占率进一步提升[44][45] 其他重要内容 - **美股AI应用上涨的三个阶段**：2022年Q2-Q4为第一阶段（AI产业倍差），2023年Q1-Q2为第二阶段（横盘震荡），2023年8月至今为第三阶段（涨幅50%）[12] - **AI商业化关键因素**：用户群体属性、特定场景、数据壁垒，模型能力差距将被拉平[14][15] - **制裁对国产化的影响**：美国制裁可能涉及120-200家中国芯片设计、制造、设备公司，国产化率提升将加速[22][23] 总结 - 全球AI产业正从Chatbot向Agent过渡，中国AI产业节奏稍慢，但国产化与AI结合将带来估值溢价 - 半导体、消费电子、PCB、面板等行业在AI和国产化推动下，有望迎来新一轮增长 - 美股AI应用公司涨幅显著，主要因宏观经济修复和业绩超预期，A股AI产业链关注点集中在算力、应用和国产化交叉环节

行业或公司 * **公司**： Hesai Group (HSAI.O) * **行业**： 激光雷达 (LiDAR) 领域，应用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶汽车 核心观点和论据 * **财务展望**： * 预计 2024 年第四季度 GAAP 净利润为 2000 万美元。 * 预计 2024 财年非 GAAP 净利润为正。 * 预计 2025 年交付量超过 10 万辆，主要来自 Li Auto 和 Xiaomi，其次是客户 B（国内高端电动汽车品牌）、GWM/Changan 和 4 家全球合资企业。 * 预计 2025 年 ATP 系列的平均售价将同比下降 10%。 * 预计 2024 财年 AM 部门将贡献约 40% 的总收入。 * **交付量**： * 重申 2025 年的交付目标为 10 万辆，这是一个保守的目标。 * Li Auto 和 Xiaomi 预计将在 2025 年显著增加其激光雷达的采用率，总交付量接近 10 万辆。 * 客户 B 将从单一供应商转变为双供应商，将 Hesai 纳入其激光雷达供应商基地。 * 国内高端电动汽车品牌计划从 2025 年开始将其两款最畅销的高端大型车型过渡到公司的激光雷达产品，作为独家供应商。 * GWM 和 Changan 正在加速 ADAS 的采用，2025 年激光雷达的产量将增加。 * 4 家全球合资企业将于 2025 年开始量产。 * 一家领先的全球原始设备制造商计划在 2025 年底或 2026 年初开始采用 Hesai 激光雷达，首先应用于高端车型，然后扩展到所有平台。 * **非经常性收入**： * 预计未来几个季度将会有持续的贡献，因为新项目和客户合作不断发展。 * **价格表现**： * 买入评级，目标价 7.50 美元，预期股价回报率为 9.3%。 * **估值**： * 目标价基于 2025 年 1.8 倍的销售收入对价，相当于 22 倍/10 倍 2025/26 财年的市盈率。 * **风险**： * 竞争加剧、潜在的产品缺陷、原材料成本增加、激光雷达/ADAS 渗透率低于预期、潜在的价格战、技术和知识产权风险以及监管风险。 其他重要内容 * ASP：ATP 系列的平均售价从 2023 年的 500 美元下降到 2024 年的 2.8 千元人民币，预计 2025 年将下降 10%。 * AM 部门：预计 2024 财年 AM 部门将贡献约 40% 的总收入，并保持高利润率业务。 * 竞争格局：国内竞争有限，包括 RoboSense、华为和公司自身。全球范围内，Valeo 是主要竞争对手，但 ASP 高达 1000 美元（与 AT 系列相当的产品）。 * 海外工厂：不立即建设。海外生产将取决于具体客户需求和足够的订单量。自动化生产线确保在需要扩张时资本支出较低。 * 收入贡献：截至 2024 年 12 月，12 家原始设备制造商和近 30 款车型将为 Hesai 的收入做出贡献。主要贡献者包括 Li Auto、Xiaomi 和 GWM。12 月 24 日后，还将有 8 家其他原始设备制造商开始量产，包括主要全球品牌。

行业概述 * **市场规模与增长**： 2024年全球AI智能眼镜销量预计为300万副，2025年预计增长至500万至1000万副，2026年市场规模有望达到1500万副以上[2]。 * **产业链**： 主要环节包括光学显示、组装、SOC和品牌厂商，其中国光天健等公司在光学显示领域占据领先地位，组装和SOC环节成本占比最高，竞争也最为激烈[2]。 * **关键成功要素**： 重磅厂商参与数量、市场关注度、AI与AR设备的差异化、产品性能与成本的平衡以及技术迭代经验[2]。 市场动态 * **产品发布**： 2024年11月，梅塔投资依视路集团5%的股份，带动了整个板块的行情。百度、Ok等品牌也纷纷发布了各自的智能眼镜产品[3]。 * **销量预期**： 2024年全球AI智能眼镜销量约为300万副，2025年出货量将在500万至1000万副之间[4]。 * **技术发展**： 各环节技术方案日趋成熟，为未来大规模生产奠定基础[6]。 消费者分析 * **全球框架眼镜出货量**： 2023年全球框架眼镜出货量约为15.6亿副，近视人群约27亿[7]。 * **价格敏感度**： 中国消费者对眼镜价格敏感，2000元以上价位段销量仅占1%[8]。 * **消费习惯**： 海外消费者对墨镜的佩戴较为普遍，而国内则主要以近视眼镜为主[7]。 投资机会 * **时间节点**： 明年前四个月主要是相关产品发布及行业催化剂事件，从明年4月份开始，将进入主线环节[16]。 * **产业链环节**： 组装和SOC环节值得关注，品牌厂商将在明年下半年受益更明显[20]。 * **细分领域**： 小品牌或白牌产品在主题交易中可能更具弹性[34]。 其他要点 * **成本与重量**： 不带显示的轻量化AI智能眼镜重量大约在40克左右，不带显示的AI智能眼镜终端售价大约在1500元左右[21]。 * **技术难点**： 带显示与不带显示AI智能眼镜在技术难点上的主要区别集中于迈克 LED 及数字光波导技术[22]。 * **AI芯片**： AI芯片是当前AR/VR设备的重要组成部分，目前市场上主流厂商如小米、三星等普遍使用高通AR1芯片[23]。 * **苹果AR眼镜**： 苹果目前在AR眼镜方面有两个并行的项目：一个是AI智能眼镜，另一个是以MR和AR为主的设备[26]。 * **光学方案**： 带显示的AR眼镜主要涉及几种不同的光学和显示方案，全彩MicroLED与衍射光波导是终局方案[27]。

行业概述 1. **行业背景**：汽车行业对智能化重视，消费者对高科技配置需求增长，智能座舱功能配置率上升。[1] 2. **市场规模**：2023年中国智能座舱市场规模约807.4亿，预计2030年将达到1626.9亿。[3] 3. **增长趋势**：2020-2023年，智能座舱行业年复合增长率24.2%，2024-2023年预计为9.5%。[3] 投资与融资 1. **投融资事件**：2022年智能座舱行业投融资事件数翻倍上升，但2024年上半年仅达到7件。[2] 2. **融资规模**：行业内大部分企业融资规模较小，融资轮次整体处于早期阶段。[2] 技术发展 1. **架构演变**：从独立的系统和SoC到集成于同一SoC，计算、给予人共享以及传感器的多系统附庸可以实现。[8] 2. **OneBox方案**：特斯拉在2019年率先实现，通过将多个系统集成于同一SoC，实现更高效的数据处理和角色能力。[12] 3. **OneChip方案**：座舱域和居家域的数据处理和计算由同一块SoC芯片进行，节省成本，提升系统互联速度。[10] AI赋能 1. **个性化服务**：提供关于车辆、技能、能源利用和驾驶行为的可视化数据。[14] 2. **环境感知**：利用深度神经网络和其他AI算法对传感性数据进行高效处理和分析。[14] 3. **安全性能**：分析驾驶员的驾驶习惯，识别可能导致交通事故的不良驾驶行为。[14] 交互方案 1. **多模态交互**：结合不同模态的优势，为用户提供更便捷的交互体验。[15] 2. **语音交互**：识别率已达到98%，可甄别驾驶人员与乘坐人员的语音指令。[16] 竞争格局 1. **品牌类型**：自主品牌、合资品牌、新势力品牌。 2. **智能座舱功能搭载率**：新势力品牌水平远高于自主品牌和合资品牌。[21] 3. **竞争格局演变**：新势力车企凭借高智能化产品占据领先地位，自主品牌和合资品牌在销量上占据传统地位。[22] 总结 智能座舱行业发展迅速，市场规模不断扩大，技术不断进步，AI赋能和交互方案的创新为行业发展提供动力。竞争格局不断演变，新势力车企在智能化方面占据领先地位，传统车企需要加快转型步伐。

行业或公司 * 互联网行业，尤其是内容类互联网平台 * 营销公司 * 游戏公司 * 影视内容公司 * AI模型和引擎公司 核心观点和论据 1. **AI对产业的影响**：AI对2B端产业的影响显著，能够提升利润率、收入和利润。[1] 2. **AI加与AI的区别**：AI加是指将AI技术应用于现有业务，提升效率；AI则是指寻找新的AI应用场景。[2] 3. **AI应用现状**：目前AI在2C端的应用场景尚未出现重大突破，但AI技术已广泛应用于2B端，如营销、游戏、影视等。[3] 4. **AI技术对广告转化率的影响**：AI技术已使大量互联网平台广告转化率和ROI提升。[7] 5. **AI技术对内容制作的影响**：AI技术已应用于内容制作，如自动生成剧本、脚本等，推动内容丰富和细分。[9] 6. **AI技术对营销的影响**：AI技术已应用于营销，如精准营销、降低成本等，推动营销公司增长。[16] 7. **AI技术对游戏行业的影响**：AI技术将推动游戏行业增长，尤其是AR眼镜和VR设备的应用。[19] 8. **AI技术对影视行业的影响**：AI技术将推动影视行业增长，尤其是微短剧和长视频的结合。[20] 9. **AI技术对版权行业的影响**：AI技术将推动版权行业增长，尤其是微短剧等新兴内容的需求。[21] 其他重要内容 1. **AI技术在国内的应用优势**：国内AI技术在算力和算法方面不落后于海外，且应用场景丰富。[17] 2. **AI技术对传统业务的影响**：AI技术对传统业务短期内可能产生影响，但长期来看将推动新业务增长和高毛率。[23] 3. **AI技术对传媒板块的影响**：AI技术将推动传媒板块增长，尤其是内容类互联网平台、营销公司和内容公司。[24]

行业概述 1. **行业定义**：端测AI是人工智能的一种实现方式，侧重于将AI的能力下沉到设备端，减少对云服务的依赖，实现更快的响应速度、更好的隐私保护和更低的网络需求。[doc id='1'] 2. **市场规模**：2023年中国端测AI市场规模已突破千亿人民币，预计将进一步扩张。[doc id='1'] 3. **应用层面**：端测AI涵盖四个应用层面：AI驱动系统融合、AI加速操作系统、实用功能（如图像处理、文档摘要）以及端测与云端同步协作。[doc id='2'] 4. **分类**：端测AI行业可以分为五大类：自然语言处理、计算机视觉、智能语音、全模态处理和科学计算端测AI。[doc id='2'] 行业发展 1. **发展历程**：2019年阿里集团多数移动应用端已融入端测AI技术，2023年华为在鸿蒙系统中集成了盘古大模型，2023年至2024年间，多个手机和电脑品牌推出搭载端测AI功能的设备。[doc id='3'] 2. **市场规模增长**：2023年中国端测AI市场规模达到1939亿人民币，年均负荷增长率为116.3%。[doc id='3'] 3. **应用领域**：智能安防和智能车载设备是端测AI的重要应用领域。[doc id='3'] 4. **新兴市场**：AI手机和AI PC的兴起将支撑端测AI行业迅速发展。[doc id='4'] 产业链分析 1. **上游产业链**：核心技术和硬件的提供。[doc id='5'] 2. **中游产业链**：端测AI的系统提成与软性开发。[doc id='5'] 3. **下游产业链**：应用领域和服务。[doc id='5'] 4. **算力规模**：2022年中国通用算力和智能算力分别同比增长25.7%和41.4%，中国在全球算力规模中份额分别为27%和39%。[doc id='5'] 5. **AI框架**：开发者最看重框架的易用性，其次为性能。[doc id='5'] 商业模式与竞争格局 1. **商业模式**：端测AI企业的商业模式包括硬件设备集成销售、咨询服务、产业定制化解决方案、招标项目、技术授权和订阅服务。[doc id='6'] 2. **主要参与者**：互联网企业、人工智能企业和端测AI终端应用企业。[doc id='6'] 3. **竞争格局**：分为三个梯队，第一梯队为互联网头部企业和QB的龙头企业，第二梯队为AI先行的企业，第三梯队为端测应用领域的企业。[doc id='15'] 代表性企业 1. **华为**：拥有先进的5G通信技术和AI运算能力，通过开放式平台鼓励开发者创建更多基于端测AI的应用和服务。[doc id='16'] 2. **商汤科技**：凭借全球尖端的车内视觉解决方案和卓越的融合创新能力，在全球最大的汽车市场中车内视觉软件中占据领导地位。[doc id='17'] 3. **中科创达**：与芯片厂商深度合作，拥有全站式的产品线和AI端测的落地经验。[doc id='19'] 限制因素与未来展望 1. **限制因素**：端测大模型的参数量小，主要原因是设备芯片的功耗高、存储设备不足以及算力不足。[doc id='12'] 2. **未来展望**：端测AI技术将允许开发者和提供商利用端测设备的计算资源，降低成本，同时混合式AI将在全球范围内提供高性能、个性化、隐私保护和安全保障等优势。[doc id='14'] 3. **政策支持**：端测AI将在国家层面得到更明确的发展路径、更强大的技术支持和更广阔的应用前景，从而加速AI技术的创新应用和产业生态的构建。[doc id='9']