报告行业投资评级 无相关内容 报告的核心观点 1) 公司正在进行客户中心化转型,以数据和人工智能为关键驱动力,同时人类仍发挥关键作用 [3][4] 2) 公司建立了客户职能部门,负责制定客户策略、发挥客户倡导者作用,并建设核心能力 [9][10][11][12] 3) 公司大量应用人工智能和数据分析,提升决策、风险管理和客户体验 [13][15][16][17][18] 4) 公司正在通过培养员工的正确思维、技能和工具,推动数字化转型 [20][21][22][23][25] 5) 公司正在建立统一的数据平台,以统一数据结构和治理,推动跨市场的客户中心化举措 [27][28] 6) 公司正在培养客户中心文化,通过倾听客户声音、尊重数据隐私等方式,建立客户信任 [33][34][37][38][39] 7) 公司采用客户满意度作为关键指标,并制定目标成为行业领先水平 [42][43]

报告行业投资评级 报告对行业投资评级未做具体评述。 报告的核心观点 1) 尽管2023年整体市场环境充满挑战,但前沿技术的持续投资仍有望带来可观的未来增长 [12][13][14] 2) 生成式AI(gen AI)是2022年以来最引人注目的趋势之一,其快速发展推动了包括机器人和沉浸式现实等其他相关趋势的创新 [15][16] 3) 电气化和可再生能源是另一个引人注目的趋势,在投资和关注度方面均位居前列 [22][26] 4) 尽管许多趋势在2023年投资和人才需求有所下降,但长期前景仍然乐观 [23][28] 分组1: 人工智能革命 1) 生成式AI(gen AI)的发展迅速,推动了文本、图像和视频生成等多种新能力的出现 [86][87][88][89][90] 2) 生成式AI正在被集成到各种企业软件工具中,并被用于客户服务、广告创意、药物发现等多个领域 [105][106] 3) 生成式AI的发展需要解决偏见、虚假信息和深度伪造等风险 [136][137][138][139][140][141] 4) 企业需要关注生成式AI的成本变化、开源与专有模型的市场格局、以及相关的数据隐私和知识产权问题 [142][143][144][145][146][147][148][149] 5) 应用AI正在广泛应用于各行各业,帮助企业自动化流程、转型业务并做出更好的决策 [152][153][154] 6) 应用AI的采用面临文化转型、数据管理和模型解释等挑战,需要建立相应的治理机制 [198][199][200][201] 7) 工业化机器学习有助于提高机器学习应用的可持续性和可扩展性,是支撑生成式AI等技术发展的关键 [208][209][219][220][221][222] 分组2: 构建数字未来 1) 下一代软件开发正在利用生成式AI等技术革新软件开发全生命周期,提高开发效率和可访问性 [258][259][268][269][270][271][272] 2) 数字信任和网络安全对于管理技术和数据风险、加速创新、保护资产至关重要 [313][314][315] 3) 生成式AI带来的风险,如偏见、隐私和知识产权问题,正推动企业和监管机构关注数字信任和网络安全 [325][326][327][328] 分组3: 计算和连接前沿 1) 先进连接技术如5G、卫星互联网等正在推动各行业的创新应用,但电信行业的盈利能力仍面临挑战 [392][393][402][403][404][405][406][407] 2) 沉浸式现实技术正在向消费者和企业市场渗透,但硬件和内容成本、安全隐私等问题仍待解决 [449][450][459][460][461][462][463] 3) 云计算和边缘计算正在支撑人工智能等新兴技术的发展,但在扩展性、安全性和成本效益等方面仍存在挑战 [506][507][515][516][517][518][519][520] 4) 量子技术在安全性、计算能力等方面取得进步,但实现大规模容错量子计算仍需克服诸多技术障碍 [560][561][567][568][569] 分组4: 前沿工程 1) 机器人技术正在向更自主、更灵巧的方向发展,在制造、服务等领域有广泛应用前景 [608][609][619][620][621][622][623] 2) 未来出行技术如自动驾驶、电动车等正在取得进展,但安全性、成本和基础设施建设仍是制约因素 [656][657][665][666][667][668][669][670] 3) 生物工程技术在医疗、农业等领域展现出巨大潜力,但监管、公众接受度和生态影响等问题仍待解决 [717][718][729][730][731][732][733] 4) 空间技术正在推动卫星互联网、遥感等应用的发展,但成本、监管和安全等问题需要进一步解决 [773][774][783][784][785][786][787][788] 分组5: 可持续世界 1) 电气化和可再生能源是实现全球碳中和目标的关键,但成本、基础设施和人才供给仍是制约因素 [832][833][834][843][844][845][846][847] 2) 循环经济、碳捕集利用与封存、自然气候解决方案等技术正在推动可持续发展,但需要政策支持和跨产业协作 [892][893][905][906][907][908][909]