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核心觀點(diǎn)
　　結(jié)論：大模型的出現(xiàn)促進(jìn)底層技術(shù)迭代，衍生出AIGC應(yīng)用受到關(guān)注；大小模型路線分化加劇，傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)關(guān)注下游場(chǎng)景落地情況
　　回顧：AI傳統(tǒng)領(lǐng)軍全面下跌，行業(yè)多方面挑戰(zhàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)下行初期需求增量釋放緩慢。
　　落地場(chǎng)景需探索，人臉等已經(jīng)紅海，工業(yè)、醫(yī)療等尚在早期，AI獨(dú)角獸IPO后股價(jià)表現(xiàn)較弱，與收入-薪酬匹配度仍然較低有關(guān)。
　　行業(yè)熱點(diǎn)在大模型：大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+無(wú)監(jiān)督，大幅提升AI效率
　　以GPT-3為代表的大模型，可以從大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)，極大擴(kuò)展模型的泛化能力。
　　但仍存在缺陷：對(duì)邏輯理解欠缺，訓(xùn)練成本過(guò)高，普通機(jī)構(gòu)難以復(fù)現(xiàn)。
　　大模型應(yīng)用：AIGC圖像生成、GPTChat、自動(dòng)駕駛等成為熱點(diǎn)
　　隨著模型改進(jìn)和像素提升，DALL-E2、Stable Diffusion等圖像生產(chǎn)AIGC應(yīng)用爆發(fā)；
　　 InstructGPT在GPTChat工具中應(yīng)用效果提升，做到與人類進(jìn)行談話般的交互。
　　重點(diǎn)行業(yè)AI落地場(chǎng)景逐一分析：智能制造、智慧倉(cāng)儲(chǔ)物流、智慧金融、智慧醫(yī)療、智能家居等。成熟的AI應(yīng)用場(chǎng)景正在涌現(xiàn)，領(lǐng)軍AI公司已有大量標(biāo)桿案例
　　相關(guān)標(biāo)的：1）小模型和AI落地：推薦科大訊飛、大華股份、虹軟科技、云從科技UW、格靈深瞳-U等；2）大模型和基礎(chǔ)算法，建議關(guān)注商湯-W、百度等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：由于應(yīng)用場(chǎng)景碎片化，下游落地慢于預(yù)期；數(shù)據(jù)保護(hù)政策強(qiáng)化，可能限制C端的AI應(yīng)用；政府財(cái)政若持續(xù)緊張，可能暫緩或削減部分投資，則會(huì)對(duì)to G類的AI業(yè)務(wù)造成影響