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1、 Table_yemei1 觀點聚焦 Investment Focus Table_yejiao1 本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司，海通證券印度私人有限公司，海通國際株式會社和海通國際證券集團其他各成員單位的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。關于海通國際的分析師證明，重要披露聲明和免責聲明，請參閱附錄。(Please see appendix for English translation of the disclaimer)研究報告 Research Report 7 Feb 2023 中國計算機和軟件中國

2、計算機和軟件 China Computer&Software MaaS Model as a Service 模型即服務 MaaS Model as a Service Table_Info 股票名稱 評級 商湯集團 Outperform 科大訊飛 Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform

3、 Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform Outperform 資料來源：Factset,HTI Related Reports 全面實行股票發行注冊制改革正式啟動，或帶來證券 IT 全新增量需求（Full Implementation of Stock Issuance Registration System Reform Officially Launched,May

4、Bring New Incremental Demand for Securities IT）(2 Feb 2023)商湯作為富時全球指數成分股候選將被評估，美國投資者或可投資商湯（Sense Time Group Will Be Evaluated as an FTSE Global Index Constituent Candidate,U.S.Investors May Be Able to Invest in Sense Time Group）(2 Feb 2023)計算機行業跟蹤周報 295 期：計算機行業春季行情綜述（Computer Industry Weekly Report(

5、295):Computer Industry Spring Market Preview）(29 Jan 2023)(Please see APPENDIX 1 for English summary)大模型是人工智能的發展趨勢和未來。大模型是人工智能的發展趨勢和未來。大模型是“大算力+強算法”結合的產物。目前，大模型生態已初具規模。大模型能夠實現 AI從“手工作坊”到“工廠模式”的轉變，大模型通常是在大規模無標注數據上進行訓練，學習出一種特征和規則，基于大模型進行應用開發時，將大模型進行微調，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務；并且，大模型具有自監督學習能力，不需要或很少需要通過人

6、工標注的數據進行訓練，降低訓練成本，因而能夠加速 AI產業化進程，降低 AI 應用的門檻。另外，隨著大模型不斷地迭代，大模型能夠達到更強的通用性以及智能程度，從而使得 AI 能夠更廣泛地賦能各行業應用。我們認為，大模型是人工智能的發展趨勢和未來。模型公司將是模型公司將是 AI 世界的基礎類公司。世界的基礎類公司。大模型在能力泛化與技術融合方面的優勢，使其在應用支撐方面具有先進性；同時大模型做到了相對標準化，能夠降低 AI 技術應用于下游場景的成本。因此，大模型在大模型在 AI 產業鏈中將承擔產業鏈中將承擔“基礎設施基礎設施”式的功能，作為底座將式的功能，作為底座將 AI技術賦能千行百業技術賦能

7、千行百業。我們認為，模型公司能夠發揮大模型作為 AI基礎設施與底座的能力，基于大模型“大規模預訓練微調”的范式滿足 AI 產業鏈下游各行業客戶的應用需求，模型公司將成為 AI 世界中的基礎類公司。模型公司將對科技公司競爭格局帶來顛覆。模型公司將對科技公司競爭格局帶來顛覆。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發布 ChatGPT，一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具，能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話和互動，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。ChatGPT 對搜對搜索領域或帶來巨大沖擊。索領域或帶來巨大沖擊。由于 ChatGPT 能夠與用戶進行交流明確需求并

8、具備文本生成能力進行回復，其相對于傳統搜索引擎在輸入端和輸出端都具有難以替代的優勢。因而 ChatGPT 可能對搜索帶來一個重大變化：用戶將會轉向聊天機器人尋求幫助，而不是通過谷用戶將會轉向聊天機器人尋求幫助，而不是通過谷歌提供的網站進行過濾歌提供的網站進行過濾。同時，技術上，ChatGPT 也可能會降低搜索引擎的門檻?？梢哉f，ChatGPT 已經真真切切地改變了搜索領域，對眾多科技公司產生了巨大的挑戰。MaaS 將成為人工智能公司的核心商業模式。將成為人工智能公司的核心商業模式。模型是 MaaS 的最重要基座；單點工具，如基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，是大模型的直接產品；可以預見

9、，隨著未來大模型的發展持續進行，大模型以及其產生的產品的應用場景將會持續擴展。MaaS 公司的收費已經開始，ChatGPT 采取訂閱制收費模式訂閱制收費模式，并且收費版的 ChatGPT Plus 的確擁有廣泛的市場空間；Table_Author 鄭宏達鄭宏達 Nathan Zheng 楊林楊林 Lin Yang 洪琳洪琳 Lin Hong 557085100115Feb-22May-22Aug-22Nov-22Feb-23HAI China Computer&SoftwareMSCI China 7 Feb 2023 2 Table_header1 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 類似的

10、AI 聊天公司 Jasper 分三檔同樣實施訂閱服務的收費。而除了模型本身進行訂閱收費以外，嵌入其他產品獲得引流式收入嵌入其他產品獲得引流式收入也是模式之一，例如，微軟宣布推出高級付費版 Microsoft Teams Premium，訂閱者可享用由 OpenAI GPT-3.5 提供支持的“智能回顧（Intelligent Recap）”這一重要功能，該功能將提供自動生成的會議記錄、推薦任務和個性化標亮；微軟旗下 Dynamics 365 產品線宣布旗下客戶關系管理軟件 Viva Sales 也將集成 OpenAI 的技術，通過人工智能幫助銷售人員完成許多繁雜且重復的文字工作。其它的收費模式

11、還包括不同的不同的Model應對不同的客戶需求和客戶定價應對不同的客戶需求和客戶定價，如OpenAI在推出 ChatGPT 以前，其主要收入來源于對外部客戶開源自身大模型，通過提供 API接口調用來收費?？蛻舻囊笤礁?，使用的模型越好，那么大模型的收費也將會更高。建議關注。建議關注。商湯集團，云從科技，科大訊飛，百度，華為。風險提示。風險提示。行業應用不及預期，AIGC 技術發展不及預期的風險。mWjWpZvXmWeX9W8VrUeX9P9R7NnPrRoMsRlOpPmOiNrRyQaQpPzQuOsPpPvPnRtQ 7 Feb 2023 3 Table_header2 中國計算機和軟件中

12、國計算機和軟件 1.大模型是人工智能的發展趨勢和未來大模型是人工智能的發展趨勢和未來 大模型，又稱為預訓練模型、基礎模型等，是“大算力+強算法”結合的產物。大模型通常是在大規模無標注數據上進行訓練，學習出一種特征和規則?；诖竽Ｐ瓦M行應用開發時，將大模型進行微調，如在下游特定任務上的小規模有標注數據進行二次訓練，或者不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務。遷移學習是預訓練技術的主要思想。當目標場景的數據不足時，首先在數據量龐大的公開數據集上訓練基于深度神經網絡的 AI 模型，然后將其遷移到目標場景中，通過目標場景中的小數據集進行微調，使模型達到需要的性能。在這一過程中，這種在公開數據集訓練過

13、的深層網絡模型,即為“預訓練模型”。使用預訓練模型很大程度上降低了下游任務模型對標注數據數量的要求，從而可以很好地處理一些難以獲得大量標注數據的新場景。大模型正是人工智能發展的趨勢和未來。1.1 國內外公司與機構競相研發，大模型生態已初具規模國內外公司與機構競相研發，大模型生態已初具規模 從參數規模上看，從參數規模上看，AI 大模型先后經歷了大模型先后經歷了預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型三個階段，參數量實現了從億級到百萬億級的突破。從模態支持上看，預訓練模型三個階段，參數量實現了從億級到百萬億級的突破。從模態支持上看，AI 大模型從支持圖

14、片、圖像、文本、語音單一模態下的單一任務，逐漸發展為支持大模型從支持圖片、圖像、文本、語音單一模態下的單一任務，逐漸發展為支持多種模態下的多種任務。多種模態下的多種任務。國外的超大規模預訓練模型起步于國外的超大規模預訓練模型起步于 2018 年，并在年，并在 2021 年進入年進入“軍備競賽軍備競賽”階段。階段。2017 年，Vaswani 等提出 Transformer 架構，奠定了當前大模型領域主流的算法架構基礎；Transformer 結構的提出，使深度學習模型參數達到了上億的規模。2018 年，谷歌提出了大規模預訓練語言模型 BERT，該模型是基于 Transformer 的雙向深層預

15、訓練模型，其參數首次超過 3 億規模；同年，OpenAI 提出了生成式預訓練Transformer 模型GPT，大大地推動了自然語言處理領域的發展。此后，基于BERT 的改進模型、ELNet、RoBERTa、T5 等大量新式預訓練語言模型不斷涌現，預訓練技術在自然語言處理領域蓬勃發展。2019 年，OpenAI 繼續推出 15 億參數的 GPT-2，能夠生成連貫的文本段落，做到初步的閱讀理解、機器翻譯等。緊接著，英偉達推出了 83 億參數的 Megatron-LM，谷歌推出了 110 億參數的 T5，微軟推出了 170 億參數的圖靈 Turing-NLG。2020 年，OpenAI 推出了超大

16、規模語言訓練模型 GPT-3，其參數達到了 1750 億，在兩年左右的時間實現了模型規模從億級到上千億級的突破，并能夠實現作詩、聊天、生成代碼等功能。此后，微軟和英偉達在 2020 年 10 月聯手發布了 5300 億參數的 Megatron-Turing 自然語言生成模型（MT-NLG）。2021 年 1 月，谷歌推出的 Switch Transformer模型以高達 1.6 萬億的參數量成為史上首個萬億級語言模型；同年 12 月，谷歌還提出了 1.2 萬億參數的通用稀疏語言模型 GLaM，在 7 項小樣本學習領域的性能超過GPT-3?？梢钥吹?，大型語言模型的參數數量保持著指數增長勢頭。這樣

17、高速的發展并沒有結束，2022 年，又有一些常規業態大模型涌現，比如 Stability AI 發布的文字到圖像的創新模型 Diffusion，以及 OpenAI 推出的 ChatGPT，ChatGPT 是由效果比GPT3 更強大的 GPT-3.5 系列模型提供支持，并且這些模型使用微軟 Azure AI 超級計算基礎設施上的文本和代碼數據進行訓練。7 Feb 2023 4 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖1 國外大模型發展歷程國外大模型發展歷程 資料來源：IT 之家，人工智能學家公眾號，騰訊新聞，HTI 而在國內，超大模型研發展異常迅速，而在國內，超大模型研

18、發展異常迅速，2021 年成為中國年成為中國 AI 大模型的爆發年。大模型的爆發年。2021年，商湯發布了書生（INTERN）大模型，擁有 100 億的參數量，這是一個相當龐大的訓練工作。在訓練過程中，大概有 10 個以上的監督信號幫助模型，適配各種不同的視覺或者 NLP任務，截至2021年中，商湯已建成世界上最大的計算器視覺模型，商湯已建成世界上最大的計算器視覺模型，該模型擁有超過該模型擁有超過 300 億個參數億個參數；同年 4 月，華為云聯合循環智能發布盤古 NLP 超大規模預訓練語言模型，參數規模達 1000 億；聯合北京大學發布盤古 超大規模預訓練模型，參數規模達 2000 億。阿里

19、達摩院發布 270 億參數的中文預訓練語言模型PLUG，聯合清華大學發布參數規模達到 1000 億的中文多模態預訓練模型 M6；7月，百度推出 ERNIE 3.0 知識增強大模型，參數規模達到百億；10月，浪潮信息發布約 2500 億的超大規模預訓練模型“源 1.0”；12 月，百度推出 ERNIE 3.0 Titan 模型，參數規模達 2600 億。而達摩院的 M6 模型參數達到 10 萬億，將大模型參數直接提升了一個量級。2022 年，基于清華大學、阿里達摩院等研究成果以及超算基礎實現的“腦級人工智能模型”八卦爐（BAGUALU）完成建立，其模型參數模型突破了 174萬億個，完全可以與人腦

20、中的突觸數量相媲美。部分公司中國公司雖然目前還沒有正式推出自身大模型產品，但是也在積極進行研發，例如云從科技，公司的研究團隊高度認同例如云從科技，公司的研究團隊高度認同“預訓練大模型預訓練大模型+下游任務遷移下游任務遷移”的技的技術趨勢，從術趨勢，從 2020 年開始，已經陸續在年開始，已經陸續在 NLP、OCR、機器視覺、語音等多個領域開展、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實踐，預訓練大模型的實踐，不僅進一步提升了公司各項核心算法的性能效果，同時也大幅提升了公司的算法生產效率，已經在城市治理、金融、智能制造等行業應用中體現價值。而且，中國的超大模而且，中國的超大模型并不落后于國外同

21、類產品，在某些領域還能實現反超。型并不落后于國外同類產品，在某些領域還能實現反超。以商湯科技的書生（INTERN）為例，書生（INTERN）在分類、目標檢測、語義分割、深度估計四大任務 26 個數據集上，基于同樣下游場景數據（10%），相較于同期OpenAI 發布的最強開源模型 CLIP-R50 x16，平均錯誤率降低了 40.2%，47.3%，34.8%，9.4%。同時，書生只需要 10%的下游數據，平均錯誤率就能全面低于完整（100%）下游數據訓練的 CLIP。7 Feb 2023 5 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖2 “書生書生”相較于同期最強開源模型

22、相較于同期最強開源模型 CLIP 在準確率和數據使用效率上均取得大幅提升在準確率和數據使用效率上均取得大幅提升 資料來源：商湯科技官微，HTI 注：CLIP 為 OpenAI 在 2021 年發布 可以看到，國內外眾多公司和研究機構積極開展對大模型的研發。目前，大模型參數規模最高可達百萬億級別，數據集達到 TB 量級，且面向多模態場景（同時支持文字、圖像、聲音、視頻、觸覺等兩種及以上形態）的大模型已成為趨勢。大模型生態已初具規模。表表 1 國內外主要大模型梳理，大模型生態已初具規模國內外主要大模型梳理，大模型生態已初具規模 企業企業 大模型大模型 參數參數 算力算力 數據量數據量 模型類型模型

23、類型 商湯科技等 書生（INTERN+）100 億 商湯 AIDC，峰值算力 3740 Petaflops-計算器視覺模型 商湯科技 某世界上最大的計算器視覺模型 300 億 商湯 AIDC，峰值算力 3740 Petaflops-計算器視覺模型 清華大學等“八卦爐”（腦級 AI 模型）174 萬億參數（與人腦中突出數量媲美）“海洋之光”超級計算機（國產超算）中文多模態數據集 M6-Corpus 多模態預訓練模型 阿里 M6 10 萬億 5 12 塊 GPU 1.9TB 圖像和 292GB 文本 多模態預訓練模型 騰訊“混元”HunYuan_tvr 萬億 騰訊太極機器學習平臺 五大跨模態視頻檢

24、索數據集 多模態預訓練模型 微軟和英偉達 Megatron-Turing 5300 億 280 塊 GPU 3390 億條文本數據 NLP 大模型 百度和鵬城實驗室 ERNIW 3.0 Titan 2600 億 鵬城云腦算力集群（2048 塊CPU）和百度飛槳深度學習平臺 純文本和知識圖譜的4TB 語料庫 NLP 大模型 浪潮信息 源 1.0 2457 億 4095（Pflops-day）/2128 張GPU 5000GB 高質量中文數據集 NLP 大模型 OpenAI GPT3.5 1750 億 3640（Pflops-day）/上萬塊V100 GPU 組成的 gao 帶寬集群算力 超過萬億

25、單詞的人類語言數據集 多模態預訓練模型 華為云 盤古系列大模型 千億 鵬城云腦和全場景 AI 計算框架 MindSpore，2048 塊 GPU 40TB 訓練數據 多模態預訓練模型 中科院自動化所 紫東太初 千億 昇騰 AI 基礎軟硬件平臺 基于萬條小規模數據集 圖、文、音三模態 瀾舟 孟子 10 億 16 塊 GPU 數百 G 級別不同領域的高質量語料 多模態預訓練模型 資料來源：商湯科技官微，天翼智庫，HTI 注：Pflops-day 為算力單位，意為一天可以進行約 10 20運算 7 Feb 2023 6 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 1.2 大模型能給

26、大模型能給 AI 產業帶來什么產業帶來什么 1.2.1 大模型加速大模型加速 AI 產業化進程，降低了產業化進程，降低了 AI 應用的門檻應用的門檻 人工智能正處于從“可以用”逐漸走向“好用”的落地應用階段，但目前仍處于商業落地早期，主要面臨著場景需求碎片化、人力研發和應用計算成本高、長尾場景數據較少導致模型訓練精度不夠、模型算法從實驗室場景到真實場景效果差距大等行業痛點。而大模型的出現能夠在在提高模型的通用性、降低訓練研發成本方面等方面降低 AI 落地應用的門檻。（1）大模型能夠實現）大模型能夠實現 AI 從從“手工作坊手工作坊“到到”工廠模式工廠模式”的轉變的轉變 過去十年中，通過“深度學

27、習+大算力”從而獲得訓練模型是實現人工智能的主流技術途徑。由于深度學習、數據和算力這三個要素都已具備，全世界掀起了“大煉模型”的熱潮，也催生了大批人工智能企業。但是，在深度學習技術興起的近 10 年間，AI模型基本上是針對特定應用場景需求進行訓練的，即小模型，屬于傳統的定制化、作坊式的模型開發方式。傳統的 AI 模型從研發到投入應用需要完成包括確定需求、數據收集、模型算法設計、訓練調優、應用部署和運營維護等階段組成的整套流程。這意味著除了需要優秀的產品經理準確確定需求之外，還需要 AI 研發人員扎實的專業知識和協同合作能力完成大量復雜的工作。圖圖3 傳統的定制化、作坊式模型開發流程傳統的定制化

28、、作坊式模型開發流程 資料來源：中國科學院自動化研究所官微，HTI 傳統模式中，研發階段研發階段，為了應對各式各樣的場景需求，AI 研發人員需要設計專網專用的個性定制化神經網絡模型。模型設計過程要求研究人員具有充分的網絡結構和場景任務專業知識，且需承受人力設計網絡結構的試錯成本和時間成本。一種降低專業人員設計門檻的思路是通過網絡結構自動搜索的技術路線，但是這種方案對算力要求很高，并且不同場景任務都要調用大量機器進行自動搜索以獲取最優模型，算力成本和時間成本仍然很高。一個項目往往需要專家團隊實地駐場數月才能完成，其中數據收集和模型訓練評估是否能夠達到指標要求往往需要多次循環迭代，人力成本很高。落

29、地階段落地階段，經“一個場景一個模型”式的作坊式模型開發得到的模型在許多垂直行業場景任務不通用。譬如無人自動駕駛全景感知領域，常常需要多行人跟蹤、場景語義分割、視野內目標檢測等多個模型協同作戰才行；而同樣是目標檢測和分割應用，在醫學圖像領域訓練的皮膚癌檢測和分割 AI 模型也無法直接應用到監控場景的行人車輛檢測和場景分割。模型無法復用和積累，同樣導致了 AI 落地的高門檻、高成本與低效率。7 Feb 2023 7 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 而大模型通過從海量的、多類型的場景數據中學習，并總結不同場景、不同業務下的通用能力，學習出一種特征和規則，成為具有泛化能

30、力的模型底座?；诖竽Ｐ瓦M行應用開發或面對新的業務場景時，將大模型進行微調，例如在下游特定任務上的小規模有標注數據進行二次訓練，或不進行微調，就可以完成多個應用場景的任務，實現通用的智能能力。由此利用大模型的通用能力可以有效的應對多樣化、碎片化的 AI 應用需求，為實現規模推廣 AI 落地應用提供可能。圖圖4 AI 大模型大模型“工廠模式工廠模式”的開發方式的開發方式 資料來源：百度文心大模型官微，HTI（2）大模型具有自監督學習能力，能夠降低）大模型具有自監督學習能力，能夠降低 AI 開發以及訓練成本開發以及訓練成本 傳統的小模型訓練過程中，涉及眾多調參、調優的手動工作，需要大量的 AI 專

31、業研發人員來完成；同時，模型訓練對數據要求高，需要大規模的標注數據。然而許多行業數據獲取困難、標注成本高，同時項目研發人員需要花費大量的時間收集原始數據。譬如，人工智能在醫療行業病理學、皮膚病學和放射學等醫學圖像密集領域的影響擴展增長，但是醫學圖像通常涉及到用戶數據隱私，很難大規模獲取到用于訓練 AI 模型。而在工業視覺瑕疵檢測領域，以布匹瑕疵為例，市場上需要檢測的布匹種類包括白坯布、色坯布、成品布、有色布、純棉、混紡等等，瑕疵種類繁多，顏色、厚薄難以識別，需要在工廠里長時間地收集數據并不斷優化算法才能做好瑕疵檢測。工業視覺應用場景千變萬化，每個場景都具有專業知識的個性化的需求，而不同行業的數

32、據在另一個場景或任務可能并不適用，還需重新收集、標注數據和訓練模型，造成重復造車輪子現象，研發流程雖然相通，但研發的模型卻難以復用。此外，AI 模型也需要完整的、實時的支持機器自學習的數據閉環，從而能夠不斷迭代優化。這一方面整體也導致了當前 AI 研發整體門檻、成本較高。而大模型通過自監督學習功能將輸入的原始數據直接進行自動學習區分，合理構造適合模型學習的任務，不需要或很少需要通過人工標注的數據進行訓練，很大程度上解決了人工標注數據標簽的高成本、長周期和精確度的問題，并降低了訓練所需要的數據規模。這在很大程度上減少了大模型訓練數據獲取、標注的成本，也更適合于小樣本學習，從而有利于將傳統的、有限

33、的 AI 擴展到更多的應用場景。7 Feb 2023 8 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 我們認為，大模型相對于傳統 AI 模型開發模式在研發時擁有更標準化的流程，在落地時擁有更強的通用性，可以泛化到多種應用場景；并且大模型的自監督學習能力相較于傳統的需要人工標注的模型訓練能夠顯著降低研發成本，共同使得大模型對于 AI 產業具有重要意義，為解決 AI 落地難、促進 AI 產業化進程這一問題提供方向。1.2.2 大模型帶來更強大的智能能力大模型帶來更強大的智能能力 除通用能力強、研發過程標準化程度高外，大模型最大的優勢還是在于“效果好”，其通過給模型“填喂”大數據提

34、高其自學習能力，進而具有更強的智能程度。比如在自然語言處理領域，百度、谷歌等巨頭的探索表明，基于預訓練大模型的基于預訓練大模型的 NLP 技術技術的效果，已超過過去最好的機器學習能力的效果，已超過過去最好的機器學習能力。OpenAI 的研究表明，2012 至 2018 年 6年間，在最大規模的人工智能模型訓練中所使用的計算量呈指數級增長，其中有 3.5個月的時間計算量翻了一倍，比摩爾定律每 18 個月翻一倍的速度快得多。下一代 AI大模型，參數數量級將堪比人類大腦突觸的水平，并且或將不僅能處理語言模型，將更是一個能處理語言、視覺、聲音等多任務的多模態 AI 模型。大模型為通往強人工智能提供了一

35、條可能的通道。圖圖5 弱人工智能仍屬于計算機弱人工智能仍屬于計算機“工具工具”范疇范疇，強人工智能能自適應地完成任務強人工智能能自適應地完成任務 資料來源：知乎，HTI 從大模型發展歷程中能夠看出，多模態大模型是發展趨勢之一。由于具有在無監督情況下自動學習不同任務、并快速遷移到不同領域數據的強大能力，多模態大模型多模態大模型被廣泛認為是從限定領域的弱人工智能邁向強人工智能的路徑探索。OpenAI 聯合創始人、首席科學家 Ilya Sutskever 也曾表示，“人工智能的長期目標是構建多模態神經網絡，即 AI 能夠學習不同模態之間的概念，從而更好地理解世界”。將文本、語音、圖像、視頻等多模態內

36、容聯合起來進行學習，大模型由單模態向多模態方向發展，能夠對更廣泛、更多樣的下游任務提供模型基礎支撐，從而實現更加通用的人能夠對更廣泛、更多樣的下游任務提供模型基礎支撐，從而實現更加通用的人工智能模型工智能模型。更具體來看，大模型帶來的更強大的智能能力，能夠推動人工智能向更高級智能應能夠推動人工智能向更高級智能應用領域邁進用領域邁進，例如 AIGC、更智能的對話客服等領域。GPT-3 等大模型在新聞文本生成、商業文本分析、法律文本分析等領域具有較高的產業應用價值。2022年 OpenAI發布的基于 GPT-3.5 的 ChatGPT 則能夠以對話方式進行交互；除問答以外，ChatGPT能夠完成編

37、程、寫稿等眾多超出人們想象的任務。甚至有研究人員表示未來ChatGPT 這樣的新興人工智能技術很可能會影響白領的工作。在一項由醫療初創公司 Ansible Health 領導的研究中，ChatGPT 參加美國醫生執照的三項考試，考試成績可以達到或接近達到及格；ChatGPT 在法律領域的表現甚至更加優秀，研究人員發現，ChatGPT 可以取得美國多州律師考試的及格分數；ChatGPT 的能力也已經獲得了大型科技企業的認可，谷歌公司指出，如果 ChatGPT 參加谷歌的面試，理論上會得到入門級程序員的聘任。7 Feb 2023 9 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖

38、圖6 ChatGPT 的功能及特點的功能及特點 資料來源：鈦媒體公眾號，HTI 圖圖7 ChatGPT 能夠持續多輪對話，并具備一定寫作能力能夠持續多輪對話，并具備一定寫作能力 資料來源：OpenAI 官網，HTI 圖圖8 ChatGPT 能夠修改程序中的錯誤能夠修改程序中的錯誤 資料來源：OpenAI 官網，HTI 2022 年，大模型正在成為 AIGC 領域發展的算法引擎。在大模型的能力加持下，包括以文生圖以及虛擬數字人等 AIGC 類應用將快速進入到商業化階段，并為元宇宙內容生產帶來巨大的變革。大模型正在讓人工智能技術從五年前的“能聽會看”，走到今天的“能思考、會創作”，未來有望實現“會

39、推理、能決策”的重大進步。我們認為，隨著大模型不斷地進步、迭代、向多模態方向發展，大模型能夠達到更強的通用性以及智能程度，從而使得 AI 能夠更廣泛地賦能各行業應用，尤其是更高級智能應用領域，這是大模型能夠給 AI 產業帶來的突破之一，也是大模型構成人工智能發展趨勢和未來的原因之一。7 Feb 2023 10 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 2.模型公司將是模型公司將是 AI 世界的基礎類公司世界的基礎類公司 2.1 大模型，智能時代的基礎設施大模型，智能時代的基礎設施 大模型的“大規?！焙汀邦A訓練”屬性，決定了其具有能力泛化、技術融合、應用支撐三大核心作用。能力

40、泛化能力泛化方面，AI 大模型預先在海量通用數據上訓練并具備多種基礎能力，可結合多種垂直行業和業務場景需求進行模型微調和應用適配，能夠擺脫傳統 AI 能力碎片化、作坊式開發的束縛。AI 大模型得益于其“大規模預訓練微調”的范式，可以很好地適應不同下游任務，展現出它強大的通用性。技術融合技術融合方面，單個 AI 大模型通過端到端聯合訓練調優，能有效集成自然語言處理、計算機視覺、智能語音、知識圖譜等多個 AI 核心研究領域的多項技術，性能上可實現“1+12”的效果，可顯著提升 AI 大模型的功能豐富性和性能優越性。應用支撐應用支撐方面，AI 大模型已成為上層應用的技術底座，能夠有效支撐智能終端、系

41、統、平臺等產品應用落地，可解決傳統 AI 應用過程中存在的壁壘多、部署難問題。從人工智能到各行業的商業應用，可以看作是上下游的關系。而 AI 大模型因為其自身而也正是大模型在能力泛化與技術融合方面的優勢，使其在應用支撐方面具有先進性；同時大模型做到了相對標準化，下游可以降低對算法的使用成本，以及商業應用的適配成本。因此，大模型在 AI 產業鏈中將承擔“基礎設施”式的功能，作為底座將 AI 技術賦能千行百業。也就是說，在基于數據的互聯網時代、基于算力的云計算時代之后，將進入基于大模型的 AI 時代。在未來，基于大模型，人工智能將如供水供電一般流向終端，流向用戶和企業。圖圖9 大模型將作為一種基礎

42、設施將大模型將作為一種基礎設施將 AI 賦能千行百業賦能千行百業 資料來源：智源研究院，HTI 如果將 AI 比作電力，那么大模型則相當于“發電機”，能將智能在更大的規模和范圍普及。大模型的智能能力在未來將成為一種公共基礎資源，像電力或自來水一樣隨取隨用。每個智能終端、每個 APP，每個智能服務平臺，都可以像接入電網一樣，接入由 IT 基礎設施組成的“智力”網絡，讓 AI 算法與技術能夠更廣泛地應用于各行各業。7 Feb 2023 11 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 基于大模型形成的大規模智能網絡和云計算完全不同。云計算盡管也將算力比作隨取隨用的資源，但目前仍然

43、做不到像電力一樣的方便。這是因為云計算本質上需要云和用戶進行雙向的資源交換，用戶需要經過繁瑣的數據準備、計算過程定義等過程，將數據和算法轉移到云端，再由云端完成任務后傳回本地。而基于大模型的大規模智能網絡則不需要用戶定義計算過程，只需要準備好數據，大模型強大的能力能夠在少量微調甚至不微調的情況下直接完成用戶所需的工作。這一智能能力生產和消費的網絡，未來或將成為人類社會產業發展的主流模式。我們認為，大模型在能力泛化、技術融合、研發標準化程度高等方面的優勢讓其有能力支撐各式應用，使其正在成為人工智能技術及應用的新基座。正如發電廠和高速公路一樣，大模型將成為各行各業應用 AI 技術的底座和創新的源頭

44、。2.2 模型公司以大模型為基礎賦能模型公司以大模型為基礎賦能 AI 產業鏈下游應用產業鏈下游應用 從當前階段來看，國際上大模型研究開展的時間較早，在研發過程中積累了一些經驗。目前有商業化應用案例的大模型主要包括 BERT、GPT-2、T-NLG、GPT-3 等。BERT 主要適用于搜索、營銷、金融等依賴深層語義理解的領域，例如，在檢索領域，谷歌目前已將 BERT 整合到搜索引擎中，為知識卡片和內容索引提供更為準確的結果。在營銷領域，一些企業采用了開源的 BERT 模型，BERT 能夠將大量的用戶反饋內容進行整合，為下游的營銷動作提供支持；GPT-2 更適合文本生成領域的任務，在營銷、文案、對

45、話、媒體等領域的應用較多；T-NLG 模型是自然語言生成模型，在文本生成、摘要等方面具有更強的性能；GPT-3 是目前商業化進展最快，應用案例最多的大模型?；?GPT-3 的下游應用主要集中在內容創意生成、語言/風格互譯、對話、搜索、游戲輔助開發等其它場景。圖圖10 GPT-2 根據關鍵詞擴寫營銷文案根據關鍵詞擴寫營銷文案 資料來源：Narrativa 官網，HTI 圖圖11 T-NLG 應用案例應用案例 資料來源：微軟官網，HTI 國內，商湯的業務模式能夠大致體現 AI 大模型、AI 大裝置承擔基礎設施功能，搭載各式平臺從而賦能百業。商湯擁有強大的人工智能基礎設施 SenseCore，它以

46、低成本、高效率大規模生產高性能的人工智能模型。SenseCore生產的人工智能模型具備感知智能、決策智能、智能內容生成及智能內容增強等功能，被集成到公司的產品及軟件平臺中以支持智慧城市、智慧商業、智慧生活以及智能汽車等垂直行業。業務模式上，公司使用 SenseCore 在模型庫中組裝現有模型，并針對增量需求訓練新模型，從而以經濟高效的方式配置產品方案。這類產品方案可通過軟件平臺向其他客戶提供。7 Feb 2023 12 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 SenseCore 提供強大的人工智能模型，可擴展及適應廣泛的應用場景。SenseCore 可以按需提供人工智能模

47、型生產、訓練、部署及迭代，以更大的靈活性服務于客戶，并縮短商業化時間。每一次 SenseCore 隨著技術突破而升級，公司針對不同領域垂直行業的軟件平臺都會同步升級，功能和性能方面得到明顯改善。另一方面，眾多垂直行業也為 SenseCore 提供了豐富的場景及反饋，以促進 SenseCore 的演進。這種飛輪效應使公司在與從事單一垂直行業人工智能公司競爭當中處于更有利的地位。圖圖12 商湯在商湯在 SenseCore 基礎上搭載行業軟件平臺基礎上搭載行業軟件平臺 資料來源：商湯集團招股說明書（聆訊后資料集），HTI 圖圖13 SenseCore 帶來的飛輪效應帶來的飛輪效應 資料來源：商湯集團

48、招股說明書（聆訊后資料集），HTI 又比如云從科技，公司的研究團隊高度認同“預訓練大模型+下游任務遷移”的技術趨勢，從 2020 年開始，已經陸續在 NLP、OCR、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實踐，不僅進一步提升了公司各項核心算法的性能效果，同時也大幅提升了公司的算法生產效率，已經在城市治理、金融、智能制造等行業應用中體現價值；其次，公司一直以來都在人機協同領域布局，打造了像人一樣思考和工作的人機協同操作系統（CWOS），致力于整合打通視覺、語音、NLP 等多個領域的大模型，要徹底打通數字世界和物理世界，為“像人一樣思考和工作”打下堅實的技術基礎；公司也通過開放的人機協同操作系

49、統實現了技術平臺化，加上多年的行業深耕，能夠通過“平臺化的通用模型+帶行業 knowhow 的專用模型”來幫助各行各業快速實現智能化升級。圖圖14 云從科技人機協同操作系統（云從科技人機協同操作系統（CWOS）致力于整合多個領域的大模型）致力于整合多個領域的大模型 資料來源：云從科技官網，HTI 我們認為，模型公司能夠發揮大模型作為 AI 基礎設施與底座的能力，基于大模型“大規模預訓練微調”的范式形成產品方案，并滿足 AI 產業鏈下游各行業客戶的應用需求，模型公司將成為 AI 世界中的基礎類公司。7 Feb 2023 13 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 3.模型

50、公司將對科技公司競爭格局帶來顛覆模型公司將對科技公司競爭格局帶來顛覆 3.1 OpenAI 的前世今生的前世今生 OpenAI 成立于 2015 年 12 月，是所處于美國舊金山的一個人工智能研究實驗室，由非營利性的 OpenAI Inc.及其營利性的子公司 OpenAI LP 組成。OpenAI 開展人工通用智能（AGI）研究，為了確保 AI 能夠造福全人類，OpenAI 提供了一個基于 AI 的開發和研究框架，這也是其名字的來源（開放 AI 能力）。利用 OpenAI 的平臺，客戶可以快速提升開發技能并獲取 AI 領域的專業知識，這有助于安全有效的通用人工智能（AGI）技術的發展。Open

51、AI 開發、維護和訓練了一批可用于通用活動的 AI 模型，包括寫作、閱讀、編程和圖像處理寫作、閱讀、編程和圖像處理等，OpenAI 始終相信 AGI 對我們日常生活的影響將遠遠超過早期的 AI 技術。馬斯克、奧特曼和其他投資者于 2015 年 12 月宣布創建 OpenAI，并承諾向該項目投入超過 10 億美元。通過公布其專利和研究成果，OpenAI 將與其他組織和研究人員“自由互動”?！癘penAI Gym”的公測版本于 2016 年 4 月 27 日發布，這是一個加強OpenAI 研究領域的平臺。2016 年 12 月 5 日，OpenAI 發布了“Universe”，這是一個用于開發和測

52、試 AI 的平臺，智能能力可以覆蓋全球的網站、游戲和其他應用程序。2019 年 3 月 11 日，OpenAI 宣布從“非盈利（non-profit）”性質過度到“有限盈利（capped for profit）”，利潤上限為任何投資的 100 倍（創立了 OpenAI LP 公司）。也是在 2019 年，微軟向 OpenAI 投資了 10 億美金，并獲得了 OpenAI 技術的商業化授權。從此，OpenAI的一些技術開始出現在微軟的產品和業務上。不過，OpenAI與微軟的合作其實從 2016 年就開始，2016 年，微軟的云服務 Azure 為 OpenAI 提供了大規模實驗的平臺。Azure

53、 彼時已經為他們提供了帶有 InfiniBand 互連的 K80 GPU 的算力資源，以優化深度學習的訓練。2020 年 9 月 22 日，OpenAI 開始授權微軟使用他們的 GPT-3 模型，也是全球首個可以享受 GPT-3 能力的公司。2020 年 6 月 11 日，OpenAI 發布了 OpenAI API，這也是 OpenAI 第一個商業化產品。官方解釋了，他們認為開發商業產品是確保 OpenAI 有足夠資金繼續投入 AI 研究的有效手段。自此，OpenAI 也正是開始商業化運作。官方也解釋了，使用 API 的方式提供模型而不是開源模型也將降低模型的使用門檻，畢竟對于中小企業來說，部

54、署強大的 AI 模型所需要的成本可能更高。2016 年至今，OpenAI 發布了很多人工智能相關的技術，從工具到算法到論文到模型，都有涉及。2016 年年 2016 年 4 月 27 日，OpenAI 發布了他們的第一個項目OpenAI Gym Beta，這是一個用來開發和比較不同強化學習算法的工具。2017 年年 2017 年 5 月 24 日，OpenAI 開 源 了 一 個 重 現 強 化 學 習 算 法 的 工 具 OpenAI Baselines。目標是提供用于正確的強化學習算法實現的一些最佳實踐，以幫助大家提高強化學習的研究效率。7 Feb 2023 14 Table_header

55、2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 2018 年年 2018 年 6 月 11 日，OpenAI 公布了一個在諸多語言處理任務上都取得了很好結果的算法，即著名的 GPT，這也是該算法的第一個版本。GPT 是第一個將 transformer 與無監督的預訓練技術相結合，其取得的效果要好于當前的已知算法。這個算法算是OpenAI 大語言模型的探索性的先驅，也使得后面出現了更強大的 GPT 系列。同樣是在 2018 年 6 月份，OpenAI 的 OpenAI Five 已經開始在 Dota2 游戲中擊敗業余人類團隊，并表示在未來2個月將與世界頂級玩家進行對戰。OpenAI Five使用了256個

56、 P100 GPUs 和 128000 個 CPU 核，每天玩 180 年時長的游戲來訓練模型。在隨后的幾個月里 OpenAI Five 詳情繼續公布。在 8 月份的專業比賽中，OpenAI Five 輸掉了 2場與頂級選手的比賽，但是比賽的前 25-30 分鐘內，OpenAI Five 的模型的有著十分良好的表現。OpenAI Five 繼續發展并在 2019 年 4 月 15 日宣布打敗了當時的 Dota2世界冠軍。圖圖15 OpenAI 發展時間線（發展時間線（2015-2018）資料來源：公開資料整體，HTI 2019 年年 2019 年 2 月 14 日，OpenA 官宣 GPT-2

57、 模型。GPT-2 模型有 15 億參數，基于 800 萬網頁數據訓練。2019 年 11 月 5 日，15 億參數的完整版本的 GPT-2 預訓練結果發布。2019 年 3 月 4 日，OpenAI 發布了一個用于強化學習代理的大規模多代理游戲環境：Neural MMO。該平臺支持在一個持久的、開放的任務中的存在大量的、可變的代理。2019 年 4 月 25 日，OpenAI 公布了最新的研究成果：MuseNet，這是一個深度神經網絡，可以用 10 種不同的樂器生成 4 分鐘的音樂作品，并且可以結合從鄉村到莫扎特到披頭士的風格。這是 OpenAI 將生成模型從自然語言處理領域拓展到其它領域開

58、始。2020 年年 2020 年 4 月 14 日，OpenAI 發布了 Microscope，這是一個用于分析神經網絡內部特征形成過程的可視化工具，也是 OpenAI 為了理解神經網絡模型所作出的努力。2020 年 5 月 28 日，OpenAI 正式公布了 GPT-3 相關的研究結果，其參數高達 1750億，這也是當時全球最大的預訓練模型，同年9月，GPT-3的商業化授權給了微軟。7 Feb 2023 15 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 2020 年 6 月 17 日，OpenAI 發布了 Image GPT 模型，將 GPT 的成功引入計算機視覺領域。20

59、21 年年 2021 年 1 月 5 日，OpenAI 發布 CLIP，它能有效地從自然語言監督中學習視覺概念。CLIP 可以應用于任何視覺分類基準，只需提供要識別的視覺類別的名稱，類似于GPT-2 和 GPT-3 的 zero-shot 能力。2021 年 1 月 5 日，OpenAI 發布了 DALL E 模型，其為 120 億個參數的 GPT 3 版本，它被訓練成使用文本-圖像對的數據集，從文本描述中生成圖像。2021 年 8 月 10 日，OpenAI 發布了 Codex。OpenAI Codex 同樣是 GPT 3 的后代；它的訓練數據既包含自然語言，也包含數十億行公開的源代碼，包括

60、 GitHub 公共存儲庫中的代碼。OpenAI Codex 就是 Github Coplilot 背后的模型。2022 年年 2022 年 1 月 27 日，OpenAI 發布了 InstructGPT。這是比 GPT 3 更好的遵循用戶意圖的語言模型，同時也讓它們更真實，且 less toxic。2022 年 3 月 15 日，OpenAI 新版本的 GPT-3 和 Codex 發布，新增了編輯和插入新內容的能力。2022 年 4 月 6 日，DALL E2 發布，其效果比第一個版本更加逼真，細節更加豐富且解析度更高。2022 年 6 月 23 日，OpenAI 通過視頻預訓練（Video

61、 PreTraining，VPT）在人類玩Minecraft 的大量無標簽視頻數據集上訓練了一個神經網絡來玩 Minecraft，同時只使用了少量的標簽數據。通過微調，該模型可以學習制作鉆石工具，這項任務通常需要熟練的人類花費超過 20 分鐘（24,000 個動作）。它使用了人類原生的按鍵和鼠標運動界面，使其具有相當的通用性，并代表著向通用計算機使用代理邁出了一步。2022 年 9 月 21 日，OpenAI 發布了 Whisper，這是一個語音識別預訓練模型，結果逼近人類水平，支持多種語言。圖圖16 OpenAI 發展時間線（發展時間線（2019-2022）資料來源：公開資料整體，HTI 7

62、 Feb 2023 16 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 3.2 ChatGPT 的橫空出世，對搜索領域或帶來巨大沖擊的橫空出世，對搜索領域或帶來巨大沖擊 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 發布 ChatGPT，這是一個 AI 對話系統，一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具。它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。ChatGPT 經歷了 OpenAI 開發的四代 GPT 模型的進化。此前的三代模型數據質量和數據規模不斷提升，使得其生成能力

63、不斷精進，已經能夠執行閱讀理解、機器翻譯、自動問答等任務，但本質上只是語言模型，不具備回答問題的能力。針對 GPT-3，OpenAI引入了1750億的訓練參數，開啟了超大模型時代，專家普遍認為，在封閉、靜態和確定性環境中，該模型已經可以達到人類的決策水平。而 ChatGPT 模型基于GPT-4優化，引入了新的算法從人類反饋中強化學習（RLHF），在訓練中，訓練師會對答案進行排序、打分或者給出高質量答案，令令 ChatGPT 具備一定邏輯和常具備一定邏輯和常識，成為現階段全球所發布的功能最全面的識，成為現階段全球所發布的功能最全面的 AI 模型，遠超同類產品的智能化水平模型，遠超同類產品的智能化

64、水平。圖圖17 ChatGPT 實現機理實現機理 資料來源：OpenAI 官網，HTI 正由于“通過文本與人對話”這一特點，ChatGPT 獲得了得天獨厚更為靈活的使用功能。以前也曾有其他 AI 聊天機器人，但沒有一款能與 ChatGPT 相提并論。ChatGPT能進行天馬行空的長對話，可以回答問題，還能根據人們的要求撰寫各種書面材料，例如商業計劃書、廣告宣傳材料、詩歌、笑話、計算機代碼和電影劇本等。7 Feb 2023 17 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖18 ChatGPT 協助用戶進行代碼修改協助用戶進行代碼修改 資料來源：ChatGPT 官網，HTI

65、 圖圖19 ChatGPT 解答生活問題解答生活問題 資料來源：ChatGPT 官網，HTI 正是由于 ChatGPT 優秀的使用體驗，使得其用戶量獲得了快速增長，發布短短 5天，其用戶數就超過 100 萬，而 Facebook 獲得 100 萬用戶，則用了整整 10 個月。2023 年年 1 月，月，ChatGPT 的月活躍用戶數預計已達的月活躍用戶數預計已達 1 億，成為歷史上用戶增長最快的億，成為歷史上用戶增長最快的消費應用。消費應用。相比之下，達到 1 億月活躍用戶數，TikTok 花了約 9 個月的時間，Instagram 則花了兩年半。在高技術力、優質體驗、巨大客戶群的背景下，Ch

66、atGPT背后的模型公司 OpenAI 開始對科技公司產生巨大的沖擊，而首當其沖的就是搜索領域的各大巨頭。在在 ChatGPT 發布的第一天，就有生成式發布的第一天，就有生成式 AI 將取代搜索引擎的聲音出現。將取代搜索引擎的聲音出現。ChatGPT 雖然常常被用于信息查找，但它本質上屬于 AIGC（人工智能生產內容），是一種文本創造方式；而搜索引擎的思路是信息查找與整合，無法創造文本。也正由于這一特點，ChatGPT 能夠給出更加“人性化”的交互問答服務。ChatGPT 相對于傳統搜索引擎具有難以替代的優勢。輸入端，ChatGPT 能夠通過文本對話的方式與用戶進行深入交流，從而更加明確用戶需

67、求，給出恰當的回復；相較之下，用戶使用傳統搜索引擎只能通過反復修改搜索關鍵詞進行深入查找，過程繁復，且常常很難得到滿意的回復。輸出端，ChatGPT 更貼近“人性化”的輸出，通過生成文本的方式模擬對話給出確定的答案；傳統搜索引擎更貼近“搜索”，只能給出大量網站鏈接，需要用戶自行甄別信息。這就使得，這就使得，ChatGPT 可能對搜索帶來一個重大變化：用戶將會轉向聊天機器人尋求可能對搜索帶來一個重大變化：用戶將會轉向聊天機器人尋求幫助，而不是通過谷歌提供的網站進行過濾。幫助，而不是通過谷歌提供的網站進行過濾。ChatGPT 有可能改變用戶的搜索方式。與用戶在搜索引擎（谷歌）中嘗試許多不同的搜索詞

68、并查看結果列表（和廣告）不同，大型語言模型可以做不同的事情。用戶可以用正常的句子問語言模型一個問題，它可以用一段漂亮的文字進行總結，并提供使用過的源網頁鏈接。這種方法的優點是用戶不再需要閱讀長長的結果列表，可預計在搜索領域，可預計在搜索領域，ChatGPT 帶來帶來了一個了一個破壞性創新破壞性創新，有望顛覆整個搜索領域的商業模式。，有望顛覆整個搜索領域的商業模式。根據 Statcounter，截止 2023.01，谷歌在搜索引擎市場的市占率達到了 92.09%，但是，一旦 ChatGPT 對“搜索”這一行為所帶來的破壞性創新不斷被用戶接受，未來可能用戶都不會再去使用“搜索引擎”去進行“搜索”這

69、一行為了，就類似馬車被汽車替就類似馬車被汽車替換一樣，雖然初期汽車不如馬車，但是隨著不斷完善，汽車將最終替代馬車，即使換一樣，雖然初期汽車不如馬車，但是隨著不斷完善，汽車將最終替代馬車，即使某家公司在馬車領域市占率再高，但是馬車市場的空間將不斷縮減直至最終消失。某家公司在馬車領域市占率再高，但是馬車市場的空間將不斷縮減直至最終消失。對于谷歌來說，即使在搜索引擎領域，谷歌的市占率再高，但是如果 ChatGPT 使得整個搜索引擎市場的流量將不斷下降，這對于 2022Q4 廣告營收（主要來源于巨大流量）占比高達 78%的 Alphabet 來說，將會帶來巨大的沖擊。7 Feb 2023 18 Tab

70、le_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖20 主流搜索引擎市場占比（數據截止主流搜索引擎市場占比（數據截止 2023.01）資料來源：Statcounter，HTI 圖圖21 谷歌母公司谷歌母公司 Alphabet 第四季度各業務營收占比第四季度各業務營收占比 資料來源：Alphabet 2022 四季報，HTI 同時，從技術上來講，ChatGPT 也可能會降低搜索引擎的門檻。谷歌搜索分很多層，從最開始的用戶關鍵詞輸入到最后的信息提取，中間有一步叫做用戶的關鍵詞改寫，因為用戶的關鍵詞可能是比較模糊，改寫就能夠把這個關鍵詞變得更清楚，然后變成一個更加方便去提取信息的方式。如果

71、中間的這一層讓各個搜索公司自己管理，但是這些中間層最后都指向 ChatGPT，那么搜索引擎這一個業務的門檻就會降低，任何一個想做搜索的公司都可以基于 ChatGPT 開發自己的搜索引擎。從 Alphabet 目前的反應來看，也能看出 ChatGPT 對于谷歌造成的沖擊。在圍繞谷歌AI 戰略的會議中，谷歌 CEO 桑達爾 皮查伊要求公司重新集中精力解決 ChatGPT 對其搜索引擎業務構成的威脅。近日，有消息稱，谷歌正在測試一款類似 ChatGPT 的聊天機器人 Apprentice Bard，該產品基于谷歌對話模型 LaMDA，員工可以向其提問并獲得類似 ChatGPT 的詳細答案。據悉，即便

72、近期剛發生的事，Apprentice Bard 也能回答出來。2 月 2 日，桑達爾 皮查更是表示，該公司很快將在其搜索引擎中添加高級人工智能功能。他預計，谷歌將在“未來幾周或幾個月”推出類似 ChatGPT 的基于人工智能的大型語言模型。皮查伊在財報電話會議上透露，用戶很快就能以“搜索伴侶”的形式使用語言模型。他說，“很快，人們將能夠直接與我們最新、最強大的語言模型互動，作為搜索的伴侶，以實驗和創新的方式?！薄叭斯ぶ悄苁俏覀兡壳罢谘芯康淖钌羁痰募夹g。我們的人工智能之旅才剛剛開始，最好的還在后面?！彼a充說。谷歌更是早在谷歌更是早在 2022 年年 12 月就發布了月就發布了“紅色代碼紅色代

73、碼”，以緊急應對，以緊急應對 ChatGPT 的崛起所帶的崛起所帶來的威脅。來的威脅。谷歌也正在要求員工測試 ChatGPT 的競爭對手，作為“紅色代碼”計劃的一部分。而中國的百度，同樣也意識到了 ChatGPT 所帶來的巨大挑戰。根據報道，百度就計劃在 3 月推出類似于 ChatGPT 的 AI 聊天機器人服務，百度文心（Ernie）大模型將成為其基礎。百度計劃在 3 月首次推出 ChatGPT 式的應用程序，最初將其嵌入百度主要的搜索服務中，該工具的名稱尚未確定，將允許用戶獲得對話式的搜索結果，很像 ChatGPT。經過數年數據訓練的大規模機器學習模型文心大模型，將成為百度即將推出的類似

74、ChatGPT 的工具的基礎。1 月初，百度搜索杰出架構師辜斯繆曾在一次小范圍的媒體溝通會上說：“我們預計我們預計在在 3 月會做一個比較大的升級。月會做一個比較大的升級?！惫妓箍娞岢鏊阉黝I域的三個重點技術趨勢：第一是搜索從信息檢索到檢索+生成的混合系統。第二是搜索變成跨模態的理解和交互，搜索將以圖片、視頻、音頻等各種媒介形式理解用戶輸入的信息。第三是在知識的理解和組織基礎上完成搜索。據辜斯繆介紹，百度搜索今年最重要的工作是要把整據辜斯繆介紹，百度搜索今年最重要的工作是要把整個檢索系統變成個檢索系統變成“檢索檢索+生成生成”雙模系統。雙模系統。具體從終端用戶體驗而言，變化主要體現在 7 Feb

75、 2023 19 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 三個方面。第一，搜索結果的信息整合推理效果明顯提升。第二，搜索有了創作能力。第三，個性化內容體驗?？梢钥闯?，百度也在嘗試推出自己的“類 ChatGPT”產品，并對自身搜索引擎的功能進行大改，改動的方向同樣也是再向“過去的百度引擎+類 ChatGPT”方向去推動?？梢哉f，ChatGPT 已經真真切切地改變了搜索領域，對眾多科技公司產生了巨大的挑戰。4.MaaS Model as a Service 模型即服務的產業結構模型即服務的產業結構 從 MaaS 整個的產業結構來看，核心應該是“模型模型單點工具單點工具應用場景

76、應用場景”這樣一個路徑。以 ChatGPT 為例，其所用的底層模型就是 GPT-4，而產生出的單點工具就是ChatGPT，最終ChatGPT又能落地在對話、撰寫書面材料、修改代碼等多個細分的應應用場景用場景。圖圖22 MaaS 基本產業架構基本產業架構 資料來源：阿里云棲大會，HTI 4.1 大模型，大模型，MaaS 的最重要基座的最重要基座 以 OpenAI 為例，雖然目前其已經擁有類似于 ChatGPT 這類“單點工具”，但是其主要提供的還是各類大模型，包括：訪問執行各種自然語言任務的 GPT-3（GPT-3 以后的 GPT 系列，如 ChatGPT 的底座模型 GPT-3.5 目前不對除

77、微軟以外的客戶開放使用）將自然語言翻譯成代碼的 Codex 創建和編輯原始圖像的 DALL E 7 Feb 2023 20 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 通過這三大模型系統，其他公司可以通過調用 API 實現自身 AI 產品的創造。以DALL E 為例，開發人員可以通過 OpenAI 的 API 將 DALL E 直接集成到他們的應用程序和產品中。超過 300 萬人已經在使用 DALL E 來擴展他們的創造力并加快他們的工作流程，每天生成超過 400 萬張圖像。開發人員可以在幾分鐘內開始使用相同的技術進行構建自己的產品。又例如商湯科技，旗下的旗下的 AIDC 就

78、是商湯的大模型就是商湯的大模型。在 WAIC 2022 上，商湯在 AI 大裝置基礎上衍生出四大平臺體系：大裝置 AI 云、車路協同、游戲、未來醫院。SenseCore 商湯大裝置 AI 云是基于 AI 大裝置的一套開箱即用的工業級 AI 工具鏈，而而另外三大平臺可以理解為商湯另外三大平臺可以理解為商湯“裁剪裁剪”出的行業大模型。出的行業大模型。大裝置 AI 云無需前期投入，從工業 AI 流水線到大模型訓練、驗證、推理，它都能成倍提高研發效率，基礎設施費用就大大降低。圖圖23 商湯大裝置運行機理商湯大裝置運行機理 資料來源：SenseCore 官網，HTI 4.2 單點工具，大模型應用的補充單

79、點工具，大模型應用的補充 單點工具往往是基于大模型產生的能實際應用的產品，例如 ChatGPT，它就是在GPT-3.5 模型的基礎上，產生出的能“對話”的 AI 系統。除了 ChatGPT 以外，也有許多類似的單點工具存在，例如 Jasper，其是一個內容寫作工具，它使用人工智能為用戶編寫內容。它基于開源的 GPT-3 模型（同樣為OpenAI 出品），Jasper 聲稱可以創造 100%的原創內容，還整合了著名的原創檢測的工具 Copyscape。它也可以幫助重寫用戶不滿意的段落，或糾正用戶的語法。7 Feb 2023 21 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖

80、24 Jasper 功能介紹功能介紹 資料來源：Jasper 官網，HTI 又例如商湯科技基于自身“大裝置+大模型”推出的 OpenXRLab 擴展現實平臺，也是擴展現實平臺，也是一個單點工具。一個單點工具。該平臺擁有領先算法，結合大量真人動作數據，商湯打造了一套基于深度學習的動作捕捉及生成解決方案。該方案適配性強、自由度高、易于部署、無需綠幕和專業動捕設備，即可高效率、低成本地實現 AIGC 內容生成。即便在日常直播等低算力設備應用場景，也可進行流暢、高精度的視頻創作和實時互動。該方案還可配套提供用于虛擬 IP 生成的大規模、高質量、語義化的 3D 動作庫，供企業進行數字人相關的自主高效創作

81、，從而滿足企業在虛擬 IP 內容定制、直播運營等活動中的廣泛需求。結合企業品牌符號、標簽等元素，商湯“虛擬 IP 解決方案”可智能生成符合品牌性格和調性的專屬形象，讓品牌形象更年輕、更鮮活、更具辨識度和記憶點，打破刻板印象，拉近與用戶的距離。圖圖25 商湯科技為寧波銀行創造的商湯科技為寧波銀行創造的“數字人數字人”資料來源：阿里云棲大會，HTI 7 Feb 2023 22 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 4.3 應用場景，大模型應用的變現應用場景，大模型應用的變現 雖說目前仍沒有出現適合所有應用場景的“全能共通性”模型，但是單個大模型覆蓋的應用場景仍在持續擴展。以

82、商湯科技的“書生”大模型為例，一個“書生”基模型即可全面覆蓋分類、目標檢測、語義分割、深度估計四大視覺核心任務。在 ImageNet 等 26 個最具代表性的下游場景中，書生模型廣泛展現了很強的通用性，顯著提升了這些視覺場景中長尾小樣本設定下的性能。圖圖26 MaaS 基本產業架構基本產業架構 資料來源：百度文心大模型官網，HTI 又例如 GPT 模型系列，該模型本身是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型，學習模型，但是該模型的產品，如ChatGPT、Jasper等，目前應用場景卻持續擴展。例如，Jasper 雖然是文本書寫工具，但是內置了 50

83、 多個模板，適用于廣告，博客，電商，郵件，SEO，視頻，網站等多種使用場景。而 ChatGPT 作為對話式 AI 程序，其使用范圍目前更是得到了很大的擴展，修改代碼、撰寫文字、搜索資源等等，已經成為了重要生產力工具之一?？梢灶A見，隨著未來大模型的發展持續進行，大模型以及其產生的產品的應用場景將會持續擴展。7 Feb 2023 23 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 5.MaaS 將成為人工智能公司的核心商業模式將成為人工智能公司的核心商業模式 5.1 訂閱制收費訂閱制收費 OpenAI 在 2 月 1 日正式官宣了 ChatGPT 的試點訂閱計劃，這項付費服務被命名

84、為 ChatGPT Plus，每月收費每月收費 20 美元，訂閱者將獲得許多好處，包括：美元，訂閱者將獲得許多好處，包括：在高峰時段享有優先訪問 ChatGPT 的權利 更快的應用響應時間 優先使用新功能和改進 此前推出的 ChatGPT 版本被 OpenAI 稱為 Research Preview Launch（研究預覽版）。ChatGPT 推出一周，即收獲 100 萬注冊用戶，2023 年 1 月，ChatGPT 的活躍用戶數的活躍用戶數或已達或已達 1 億，它可能是史上增長最快的消費者應用，億，它可能是史上增長最快的消費者應用，但這也導致了許多問題，上線首周 ChatGPT 就多次因用戶

85、訪問量過大導致服務器崩潰。此后為了應對訪問量過大而導致的服務器壓力，OpenAI 對對 ChatGPT 進行了大規模限流，包括禁止來自云服務進行了大規模限流，包括禁止來自云服務器的訪問，限制每小時的提問數量，以及高峰時段排隊等舉措?？梢钥闯?，器的訪問，限制每小時的提問數量，以及高峰時段排隊等舉措?？梢钥闯?，ChatGPT Plus 有效的改善了目前免費版面臨的諸多痛點。OpenAI 在聲明中表示，ChatGPT Plus 將在未來幾周率先在美國推出未來幾周率先在美國推出，之后盡快推行至其他國家。公司表示，有興趣的用戶可以注冊 ChatGPT Plus 的等待名單，未來幾周會發出邀請。目前 Ch

86、atGPT 已經成為一款重要的生產力工具，被廣大用戶證明，可以寫文案、寫小說，寫代碼、改 bug、查資料，還能幫忙對資料進行歸納總結。所以，收費版的ChatGPT Plus 的確擁有廣泛的市場空間。我們可以做一個簡單的計算，假設在目前我們可以做一個簡單的計算，假設在目前的的 1 億用戶中，有億用戶中，有 30%愿意付費，按照年付費愿意付費，按照年付費 240 美元計算，年收費就美元計算，年收費就能達到能達到 72 億億美元，如果未來美元，如果未來 ChatGPT 作為能夠對標作為能夠對標 office 的生產工具，付費用戶數突破的生產工具，付費用戶數突破 10 億億人，市場將達到人，市場將達到

87、 2000 億美元以上，而且這還僅僅是按照目前億美元以上，而且這還僅僅是按照目前 20 美元一個月的收費美元一個月的收費來計算的，并沒有考慮未來公司可能推出更高價格的訂閱計劃等，而如果加上未來來計算的，并沒有考慮未來公司可能推出更高價格的訂閱計劃等，而如果加上未來可能存在的廣告等盈利方法，整個市場空間將會更加廣闊?？赡艽嬖诘膹V告等盈利方法，整個市場空間將會更加廣闊。其實，就在之前，有網友就發現 OpenAI 似乎在內測另一付費版 ChatGPT“ChatGPT Pro”，而這一計劃的收費更是高達每月 42 美元。雖然這一計劃最終未能正式發布，但是也不排除未來 OpenAI 針對 ChatGPT

88、 推出更多價位的不同計劃。7 Feb 2023 24 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖27 傳聞中的傳聞中的 ChatGPT Pro 和普通版和普通版 ChatGPT 對比對比 資料來源：Twitter，HTI 而除了 ChatGPT，其他 MaaS 公司同樣推出了許多商業訂閱計劃。以類似的 AI 聊天公司 Jasper 為例，該公司產品 Jasper 以 GPT-3（同樣為 OpenAI 產品，但已經開源）為基座，通過在底層調用 GPT-3 模型研發出屬于自己的文本生成 AI 模型，并推出了多項訂閱服務。其中，訂閱服務的收費主要分為三檔：Starter 檔的

89、收費標準 29 美元月起，更為常用的 Boss Mode 會員則是 59 美元/月起，另外還有更高昂的企業級收費。圖圖28 Jasper 公司收費模式公司收費模式 資料來源：Twitter，HTI 7 Feb 2023 25 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 即使是 59 美元/月的 Boss Mode 最基礎檔，其也只提供 5 萬字/月的服務，對比ChatGPT 不限量的生成字數，我們認為，ChatGPT 這類產品的訂閱收費未來的天花板遠不止 20 美元，這背后自然是更為廣闊的藍海市場。5.2 嵌入其他產品獲得引流式收入嵌入其他產品獲得引流式收入 而除了模型本身進

90、行訂閱收費以外，MaaS 目前也在積極嘗試其他各類收費模式。例如，2 月 1 日，微軟也宣布推出其視頻會議及遠程協作平臺的高級付費版Microsoft Teams Premium，這項高級服務將在 6 月份每月收費 7 美元，然后在 7 月份恢復到正常的 10 美元。訂閱者可享用由 OpenAI GPT-3.5（支撐 ChatGPT 的底層模型）提供支持的大型語言提供支持的大型語言模型技術模型技術，即“智能回顧（智能回顧（Intelligent Recap）”這一重要功能這一重要功能，該功能將提供自動生成的會議記錄、推薦任務和個性化標亮。圖圖29 智能回顧將會為智能回顧將會為 Teams Pr

91、emium 提供許多重要的新功能提供許多重要的新功能 資料來源：微軟官網，HTI 基于 OpenAI 的 GPT-3.5 模型，即使用戶沒有參加會議，智能回顧也能生成會議記錄和要點。當會議在尷尬的時間舉行時，或者當員工在不同的時區以及不在辦公室時，這項功能使緊張的工作變得更容易了。筆記、提到的內容和完整的文字記錄都是可用的，每個發言者的貢獻都會在一個整齊的主題和章節的時間軸上突出顯示。如果有同事在會議中提到用戶，用戶還會得到個性化的時間線標記，以快速查看分享和討論的內容。雖然大多數智能回顧功能目前已經可以使用，但微軟表示有些功能要到 2023 年第二季度才會出現。此外，2 月 2 日，微軟旗下

92、 Dynamics 365 產品線（ERP+CRM 程序）發布視頻，宣布旗下客戶關系管理軟件 Viva Sales 也將集成 OpenAI 的技術，通過人工智能幫助銷售人員完成許多繁雜且重復的文字工作。7 Feb 2023 26 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 利用 OpenAI 的 GPT-3.5 模型，Viva Sales 可以為電子郵件里客戶的問題生成回復建議。該產品在 Outlook 電子郵件客戶端中提供了創建特定回復的選項。例如，銷售人員可以從“提供折扣”（Offer a discount）、“回復詢問”（Reply to an inquiry）或“自行

93、創建”（Suggest your own）等選項中進行選擇，然后人工智能將創建可使用的內容。AI 程序從客戶記錄和 Office 電子郵件軟件中提取數據，將它們用于生成個性化文本、定價細節和促銷信息的電子郵件。圖圖30 GPT-3.5 將幫助將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復用戶自動編寫郵件回復 資料來源：微軟官網，HTI 雖然，GPT-3.5 并未在 Viva Sales 中作為單獨的收費項目存在，但是 Viva Sales 作為CRM 產品本身每月就收費 40 美元，假設有假設有 1000 萬客戶是因為萬客戶是因為 GPT-3.5 而選購而選購 Viva Sales，則代表

94、，則代表 GPT-3.5 每年能夠為微軟帶來每年能夠為微軟帶來 48 億美元的收入億美元的收入。5.3 不同的不同的 Model 應對不同的客戶需求和客戶定價應對不同的客戶需求和客戶定價 仍以 OpenAI 為例，在推出 ChatGPT 以前，其主要收入來源于對外部客戶開源自身大模型，通過提供 API 接口調用來收費。例如用于創建和編輯原始圖像的 DALL E 模型，就有大量對 AI 生成圖像這一功能存在需求的公司選擇調用該模型制造自身的產品，如 Mixtiles，其是一家發展迅速的照片創業公司，其利用 DALL E API 來創建和構建能引起情感共鳴的藝術品（圖片），通過引導用戶完成捕捉童年

95、記憶、夢想目的地等的創作過程。7 Feb 2023 27 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖31 GPT-3.5 將幫助將幫助 Viva Sales 用戶自動編寫郵件回復用戶自動編寫郵件回復 資料來源：OpenAI 官網，HTI 而 CALA 同樣調用了 DALL.E 模型，但是 CALA 作為數字平臺，將整個設計流程從產品構思一直到電子商務支持和訂單履行統一到了一起，DALL.E 僅在這一流程中起到了支持作用，使得CALA的智能工具允許用戶從自然文本描述或上傳的參考圖像中生成新的設計理念圖。圖圖32 GPT-3.5 將幫助將幫助 Viva Sales 用戶自動

96、編寫郵件回復用戶自動編寫郵件回復 資料來源：OpenAI 官網，HTI 可以看出，相較于 Mixtiles，CALA 對于 DALL.E 模型的應用更偏商業，對于細節的要求也更高，那在這種情況下，CALA 和 Mixtiles 兩者調用 DALL.E 模型的收費肯定是有所不同的。7 Feb 2023 28 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 而這都是針對圖像生成模型DALL.E，而文本生成模型的GPT-3，其收費肯定跟DALL.E又有許多的不同。又比如，前文提及的 Jasper 對于 GPT-3 的調用是需要收取費用的，如果未來的 GPT-4 恢復對外商用，那么作為比

97、 GPT-3 更強大的模型，相信其的收費也會高于調用 GPT-3?？偨Y來說，不同的 Model 應對不同的客戶需求和客戶定價肯定也會有所不同，客戶的要求越高，使用的模型越好，那么大模型的收費也將會更高。6.全球重要人工智能全球重要人工智能 MaaS 公司公司 6.1 商湯科技：商湯科技：A2.0 時代的全球領導者時代的全球領導者 商湯科技擁有深厚的學術積累，并長期投入于原創技術研究，不斷增強行業領先的全棧式人工智能能力，涵蓋感知智能、決策智能、智能內容生成和智能內容增強等關鍵技術領域，同時包含 AI 芯片、AI 傳感器及 AI 算力基礎設施在內的關鍵能力。此外，商湯前瞻性打造新型人工智能基礎設

98、施SenseCore商湯AI大裝置，打通算力、算法和平臺，大幅降低人工智能生產要素價格，實現高效率、低成本、規?；?AI 創新和落地，進而打通商業價值閉環，解決長尾應用問題，推動人工智能進入工業化發展階段。商湯科技業務涵蓋智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊，相關產品與解決方案深受客戶與合作伙伴好評。近年來人工智能已經邁入到一個新的階段，即現在正在進入一個超大模型的時代，超大模型的訓練超大模型的訓練 pipeline，需要，需要相當相當大的算力支撐，而這恰恰是商湯的優勢所在。大的算力支撐，而這恰恰是商湯的優勢所在。2022 年 1 月 24 日，商湯人工智能計算中心 AIDC 正式

99、啟動運營。AIDC 是 SenseCore商湯 AI 大裝置的重要算力基座，其設計峰值算力超過 3740 Petaflops，是亞洲最大的人工智能計算中心之一。商湯人工智能計算中心 AIDC 配合商湯自研的資源管理和調度框架，能夠實現資源支持按需調用、動態伸縮，從而在模型訓練中，支持不同優先級訓練任務的資源調度和資源搶占。但在商湯 AI 大裝置中，AIDC 不到 1/9。SenseCore 商湯商湯 AI 大裝置大裝置是商湯打造的高效率、低成本、規?；男滦腿斯ぶ悄芑A設施。SenseCore 商湯 AI 大裝置由計算基礎設施、深度學習平臺、模型層三個架構組成，分別對應算力層、平臺層、算法層。

100、SenseCore 商湯 AI 大裝置能夠大幅降低人工智能生產要素的成本，提高人工智能的生產效率，實現人工智能以自動化、自適應的方式進行生產和落地，全面實現企業服務智能化、城市管理智能化和個人生活智能化，推動人工智能進入工業化發展階段。商湯 AI 大裝置 SenseCore 的全貌，包含了三層：算力層（AI 芯片及處理卡+AIDC+AI 傳感器）平臺層（模型生產+訓練平臺+數據平臺）算法層（算法工具箱+開源框架）7 Feb 2023 29 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖33 SenseCore 商湯商湯 AI 大裝置組成結構大裝置組成結構 資料來源：商湯科技

101、官網，商湯集團招股說明書（聆訊后資料集），HTI 區別于“AI 模型”小作坊式的打造，AI 大裝置更像流水線工廠，可以實現不同場景的算法模型的底層抽象，以模塊化平臺套件打造通用型服務平臺。特別是針對 AI 落地中更長尾的客戶和場景，能夠在組合不同算法套件的基礎上完成新場景的定制，以低邊際成本實現對新場景的規?；采w。并且商湯基于 AI 平臺基礎設施的系統協同性，可以以半自動化、自適應半自動化、自適應的方式，就能實現批量的算法模型生產和迭代升級。對于商湯來講，一方面商湯的超算中心有大量的算力支撐，能夠更有效做數據挖掘。另一方面是有超大模型，能夠快速生成高精度的偽標簽，以及賦能業務端的模型。這樣在

102、超大模型跟超算中心的加持下，可以更好地解決這些數據閉環里特定場這樣在超大模型跟超算中心的加持下，可以更好地解決這些數據閉環里特定場景的問題。截至景的問題。截至 2021 年中，商湯已建成世界上最大的計算模型，該模型擁有超過年中，商湯已建成世界上最大的計算模型，該模型擁有超過300 億個參數。億個參數。這能夠幫助公司實現快速模型迭代，從而為公司大模型在各行各業快速模型迭代，從而為公司大模型在各行各業的持續落地奠定堅實的基礎。的持續落地奠定堅實的基礎。6.2 云從科技：云從科技：AI 人工智能基礎模型賦能應用人工智能基礎模型賦能應用 云從科技成立于2015年，是一家提供高效人機協同操作系統和行業解

103、決方案的人工是一家提供高效人機協同操作系統和行業解決方案的人工智能企業智能企業。公司一方面憑借著自主研發的人工智能核心技術打造了人機協同操作系統，通過對業務數據、硬件設備和軟件應用的全面連接，把握人工智能生態的核心入口，為客戶提供信息化、數字化和智能化的人工智能服務；另一方面，公司基于人機協同操作系統，賦能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業等應用場景，為更廣泛的客戶群體提供以人工智能技術為核心的行業解決方案。公司秉持開放的人機協同發展理念，與上下游獨立硬件供應商、獨立軟件供應商、平臺及行業應用提供方共建共享。公司的人機協同操作系統一方面包括根據不同應用場景客戶需求提供的多種人機協同應用產品

104、和整體操作系統，服務于客戶單點業務效能提升和整體業務場景智能化升級；另一方面也包括輕量化且功能全面的“輕舟平臺”（即通用服務平臺），通過開放式地引入生態伙伴共同開發 AI 應用及配套 SaaS 服務，使人工智能服務惠及更廣泛的各行業客戶。根據財經網，全世界 AI 頭部公司基本都在 10億以上收入水平，中國 AI 領域平臺型企業只有 2-3 家。公司同時滿足了公司同時滿足了“10 億收入億收入”與與“平臺型企業平臺型企業”，作為業內稀缺的，作為業內稀缺的 AI 平臺型龍頭企業，未來發展前景廣闊平臺型龍頭企業，未來發展前景廣闊。7 Feb 2023 30 Table_header2 中國計算機和軟

105、件中國計算機和軟件 公司的研究團隊高度認同公司的研究團隊高度認同“預訓練大模型預訓練大模型+下游任務遷移下游任務遷移”的技術趨勢，從的技術趨勢，從 2020 年開年開始，已經陸續在始，已經陸續在 NLP、OCR、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實、機器視覺、語音等多個領域開展預訓練大模型的實踐踐，不僅進一步提升了公司各項核心算法的性能效果，同時也大幅提升了公司的算法生產效率，已經在城市治理、金融、智能制造等行業應用中體現價值；其次，公司一直以來都在人機協同領域布局，打造了像人一樣思考和工作的人機協同操作系統（CWOS），致力于整合打通視覺、語音、NLP 等多個領域的大模型，不止于像C

106、hatGPT 那樣在文本世界實現超級智能，還要徹底打通數字世界和物理世界，為“像人一樣思考和工作”打下堅實的技術基礎；公司也通過開放的人機協同操作系統實現了技術平臺化，加上多年的行業深耕，能夠通過能夠通過“平臺化的通用模型平臺化的通用模型+帶行業帶行業knowhow 的專用模型的專用模型”來幫助各行各業快速實現智能化升級。公司認為，大模型給來幫助各行各業快速實現智能化升級。公司認為，大模型給AI 行業帶來了巨大的想象空間和市場機會，也是公司的巨大想象空間和市場機會。行業帶來了巨大的想象空間和市場機會，也是公司的巨大想象空間和市場機會。圖圖34 云從科技人機協同操作系統五大特色云從科技人機協同操

107、作系統五大特色 資料來源：云從科技官網，HTI 此外，根據公司招股說明書，公司的股權結構全由內資組成，而純內資的背景和技術實力的領先，也使得公司承擔了多項國家級項目。2022 年 10 月，科技部正式批復了最新一批國家人工智能開放創新平臺名單，支持云從科技建設視聽交互國家新一代人工智能開放創新平臺，這是人工智能行業第一個融合多種技術的智能交互平臺。此次云從科技承建該平臺也是繼國家發改委“人工智能基礎資源公共服務平臺”和“高準確度人臉識別系統產業化及應用項目”之后的又一國家級重大項目建設任務。這是云從科技全力打造的人機協同操作系統重要組成部分，根據規劃，平臺總體建設目標是要打造國際領先的視聽交互

108、支撐平臺，形成視聽交互技術創新領域的策源地、成果轉化的助推器和開放服務體制機制的試驗田。在自主可控受重視度不斷提升的當下，公司這類純內資的 AI 領軍企業有望成為重要的 AI 基礎設施提供商。6.3 科大訊飛：有望在預訓練認知智能大模型上代表中國實現突破科大訊飛：有望在預訓練認知智能大模型上代表中國實現突破 科大訊飛股份有限公司成立于 1999 年，是亞太地區知名的智能語音和人工智能上市企業。自成立以來，一直從事智能語音、自然語言理解、計算機視覺等核心技術研究并保持了國際前沿技術水平；積極推動人工智能產品和行業應用落地，致力讓機器“能聽會說，能理解會思考”，用人工智能建設美好世界。作為技術創新

109、型企業，科大訊飛堅持源頭核心技術創新，多次在語音識別、語音合成、機器翻譯、圖文識別、圖像理解、閱讀理解、機器推理等各項國際評測中取得佳績。兩次榮獲“國家科技進步獎”及中國信息產業自主創新榮譽“信息產業重大技術發明獎”，被任命為中文語音交互技術標準工作組組長單位，牽頭制定中文語音技術標準。7 Feb 2023 31 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 科大訊飛堅持“平臺+賽道”的發展戰略?；趽碛凶灾髦R產權的核心技術，2010年，科大訊飛在業界發布以智能語音和人機交互為核心的人工智能開放平臺訊飛開放平臺，為開發者提供一站式人工智能解決方案。截至 2022 年 5 月

110、31 日，訊飛開放平臺已開放 493 項 AI 產品及能力，聚集超過 337.3 萬開發者團隊，總應用數超過 150.1 萬，累計覆蓋終端設備數 35.1 億+，AI 大學堂學員總量達到 69.9 萬，鏈接超過 420 萬生態伙伴，以科大訊飛為中心的人工智能產業生態持續構建?？拼笥嶏w在智能語音和人工智能核心研究和產業化方面的突出成績得到了社會各界和國內外的廣泛認可，作為“中國人工智能國家隊”一員已形成共識。2018 年起，預訓練模型范式就逐步開始在自然語言處理領域應用，科大訊飛也正是年起，預訓練模型范式就逐步開始在自然語言處理領域應用，科大訊飛也正是在那一時期推出了預訓練模在那一時期推出了預訓

111、練模型。型?？拼笥嶏w人工智能高級階段認知智能領域的首個國家級重點實驗室。2022 年在國家重點實驗室重組后的首批 20 個國家標桿實驗室中，訊飛是唯一一家承建認知智能全國重點實驗室。同時，訊飛面向認知智能領域陸續開源了 6 大類、超過 40 個通用領域的系列中文預訓練語言模型，開源 3 年模型庫月均調用量超 1000 萬，成為業界最廣泛流行的中文預訓練模型之一，在 Github平臺的中文預訓練模型的星標數達 13346 位列第一（第二名為 6351）。2022 年，訊飛進一步發布了面向多模態領域的兩個輕量級預訓練模型，實現多尺度層級預訓練、有監督強化聚類表征、多預訓練任務聯合優化框架等創新點，

112、在參數量遠小于業界公開模型（參數量小 20 倍以上）的情況下識別效果提升了 2030%，效果上實現了業界領先，同時也獲得全球多模態閱讀理解評測冠軍等優異成績。公司有信心在預訓練認知智能大模型上代表中國實現突破。公司有信心在預訓練認知智能大模型上代表中國實現突破。首先，科大訊飛承建了中國唯一的認知智能國家重點實驗室，具備算法實現和持續創新的能力，已經在眾多國際比賽中奪得冠軍；其次，公司的訓練服務器、推理服務器在國產自主平臺運行至關重要+；第三，預訓練模型在專業領域，諸如在教育領域，醫療領域，如果能夠和行業場景深度結合，潛在商業價值的機會空間巨大。圖圖35 訊飛工業級預訓練模型已在多個技術方向實現

113、了行業落地應用訊飛工業級預訓練模型已在多個技術方向實現了行業落地應用 資料來源：科大訊飛 2022 全球 1024 開發者節官網，HTI 在人工智能的特定領域如智能語音、機器翻譯、OCR 等方面，科大訊飛一直保持國際領先，并相繼在知識推理閱讀理解比賽 OpenBookQA、QASC 中奪冠，超過人類平均水平，同時在邏輯推理閱讀理解比賽 ReClor 中刷新全球最好成績。第二，在教育、醫療等關乎到行業知識和專業理解能力的專業領域，科大訊飛持續形成“從 0 到1”的突破，形成綜合優勢。例如，在醫療領域，從基層醫生看病的“從 0 到 1”，到三甲醫院醫生 AI 助手的“從 0 到 1”，不斷突破。與

114、其他大廠相比，科大訊飛在典型行業賽道上的相關核心技術始終保持領先，而且不但保持領先，同時能形成商業變現，形成了從核心技術，到合作資源，到數據迭代的綜合優勢。第三，認知智能方面，科大訊飛將是這一輪技術突破的受益者?？拼笥嶏w在國家平臺上有唯一的認知智能國家重點實驗室。在教育醫療這些民生領域，國際大廠難以進入中國，科大訊飛一直持續在該領域深耕，已經具備這樣的技術、人才，特別是具備品牌影響力和公信力。在未來的技術紅利兌現中，科大訊飛將是顯著的受益者。7 Feb 2023 32 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 公司在 2022 年啟動了訊飛超腦 2030 計劃，是一個規劃并

115、指引公司中長期的技術與產品發展路線的重大項目，構建基于認知智能的人機協作自我進化的復雜智能系構建基于認知智能的人機協作自我進化的復雜智能系統，讓機器的感知能力能夠適應各種復雜場景，深度理解領域專業知識，具備持續統，讓機器的感知能力能夠適應各種復雜場景，深度理解領域專業知識，具備持續自主學習的能力。即讓機器全方面感知人和環境，懂各行各業知識，有通識和情自主學習的能力。即讓機器全方面感知人和環境，懂各行各業知識，有通識和情感，能靈活運動，會多維表達，打造可持續自主進化的復雜智能系統，助力家庭陪感，能靈活運動，會多維表達，打造可持續自主進化的復雜智能系統，助力家庭陪伴機器人走進千家萬戶。伴機器人走進

116、千家萬戶。6.4 百度：文心大模型持續賦能各產業智能化升級百度：文心大模型持續賦能各產業智能化升級 2021 年 12 月，百度發布了百度發布了全球首個知識增強千億級大模型全球首個知識增強千億級大模型鵬城鵬城-百度百度 文心大模文心大模型，產業級知識增強型，產業級知識增強“文心大模型文心大模型”系列大模型也正式對外。系列大模型也正式對外。百度文心大模型正從技術自主創新和加速產業應用兩方面，推動中國 AI 發展更進一步。2022 年 11 月，百度發布了文心大模型的最新升級，包括新增 11 個大模型，大模型總量增至 36 個，構建起業界規模最大的產業大模型體系，并通過大模型工具與平臺的升級和文心

117、一格、文心百中等基于大模型技術的產品應用，進一步降低大模型產業化門檻，讓更多企業和開發者步入 AI 應用的新階段。目前，文心大模型已經擁有了：文心 NLP 大模型：面向語言理解、語言生成等 NLP 場景，具備超強語言理解能力以及對話生成、文學創作等能力。文心 CV 大模型：基于領先的視覺技術，利用海量的圖像、視頻等數據，為企業和開發者提供強大的視覺基礎模型，以及一整套視覺任務定制與應用能力。文心 跨模態大模型：基于知識增強的跨模態語義理解關鍵技術，可實現跨模態檢索、圖文生成、圖片文檔的信息抽取等應用的快速搭建，落實產業智能化轉型的 AI助力。文心 生物計算大模型：融合自監督和多任務學習，并將生

118、物領域研究對象的特性融入模型。構建面向化合物分子、蛋白分子的生物計算領域預訓練模型，賦能生物醫藥行業。行業大模型：文心大模型與各行業企業聯手，在通用大模型的基礎上學習行業特色數據與知識，建設行業 AI 基礎設施。7 Feb 2023 33 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖36 文心大模型全景圖文心大模型全景圖 資料來源：百度文心大模型官網，HTI 為了讓開發者更加方便、快速地使用大模型的最新能力，文心大模型工具與平臺進行了全面更新。在工具方面，文心大模型開發套件全面升級，發布行業大模型定制工具，同時提供更加完備的場景化建模工具、更為豐富的模型精調工具，以及大模

119、型可信學習工具，讓大模型開發訓練更加靈活高效；文心 API 服務支持多種模型尺寸的精調，體驗專區提供更多可體驗能力，同時基于大規模集群算力分布式推理加速能力，可滿足大規模高性能產業級調用。飛槳（百度深度學習平臺）企業版 AI 開發平臺 EasyDL 和 BML 也圍繞大模型的技術應用進行了全新升級，發布了提供全流程開箱即用的大模型平臺能力，加速大模型的產業化落地。EasyDL 零門檻 AI 開發平臺預置了各種通用任務場景大模型，可以讓AI 應用開發者獲得更好的模型訓練效果。在 BML 全功能 AI 開發平臺上，端到端的并行訓練優化方案大幅提升了大模型訓練性能；預置的基于大模型的場景模型生產線，

120、讓開發者在主流的場景開箱即用，快速構建大模型場景應用；新增的自動化推理服務監控能力，及時感知變化和問題，驅動反饋和迭代，讓 AI 應用的高效迭代閉環。目前，百度文心大模型已經產生了多款面向 C 端的單點產品，例如產業級搜索系統“文心百中”。文心百中具有三大特性：簡單、強大、高效。文心百中采用純神經搜索架構加數據驅動搜索效果優化策略設計而成，應用簡便，僅需三步即可在線完成搜索引擎的構建；文心百中擁有強大的語義理解能力，相比傳統模型實現了質的提升，已在多個場景展現驚艷的搜索效果；文心百中具備搜索系統從 0 到 1 的高效建設能力，相比傳統搜索系統可減少人力成本 90%以上；同時，基于強大的小樣本學

121、習能力的文心大模型，文心百中僅需少量的數據，即可實現不同行業的搜索效果優化，十分高效。7 Feb 2023 34 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖37 文心百中：大模型驅動的產業級搜索系統文心百中：大模型驅動的產業級搜索系統 資料來源：百度文心大模型官網，HTI 文心大模型與飛槳共享生態，圍繞“產業級”和“知識增強”兩大特色，持續構建適合產業應用的模型體系。未來，將有越來越多的企業和開發者通過大模型加深度學習未來，將有越來越多的企業和開發者通過大模型加深度學習平臺的模式，步入平臺的模式，步入 AI 應用的新階段，進一步加速產業智能化升級。應用的新階段，進一步加

122、速產業智能化升級。6.5 華為：以華為：以昇騰騰 AI 芯片為基聯合產業界開創大模型產業化新模式芯片為基聯合產業界開創大模型產業化新模式 華為的大模型之路與其騰 AI芯片有著密不可分的關系，騰 AI 芯片總共有兩款，一個是 2018 年發布的騰 310，它主要針對的是推理應用；另一個是 2019 年發布的針對訓練應用的騰 910，其也被稱為算力最強的 AI 處理器。而正是在昇騰 AI 芯片的支持下，華為與合作伙伴共同開啟了大模型之路，華為通過前期與業界伙伴的共同探索，開創了一條大模型產業化落地的新模式，即圍繞某個開創了一條大模型產業化落地的新模式，即圍繞某個領域的大模型成立產學研用的產業聯合體

123、，打通科研創新到產業落地整個流程領域的大模型成立產學研用的產業聯合體，打通科研創新到產業落地整個流程。這樣一來，大模型的創新既可以更準確地契合行業場景需求，又能夠促進產業合作伙伴直接基于大模型創新孵化行業應用。這種大模型產業化新模式已經取得豐碩成果。2021 年底，華為與合作伙伴基于全球首個三模態大模型“紫東.太初”和全球首個智能遙感框架“武漢.LuoJia”，分別成立了多模態人工智能產業聯合體和智能遙感開源生態聯合體。2022 年 9 月，華為圍繞業界首個工業流體仿真大模型東方.御風以及西工大的 AI 湍流大模型成立了智能流體力學產業聯合體。2022 年 6 月，在華為伙伴暨開發者大會 20

124、22 上，華為更是發布人工智能大模型全華為更是發布人工智能大模型全流程使能體系，該體系流程使能體系，該體系包含從規劃、開發到產業化全流程，使能大模型發展，與業包含從規劃、開發到產業化全流程，使能大模型發展，與業界共筑中國大模型生態，開創大模型產業化新模式。界共筑中國大模型生態，開創大模型產業化新模式。這一全流程體系包括：（1）規劃昇騰大模型沙盤，與產業界共筑中國大模型創新高地。過去的一年，產業界基于騰 AI 先后推出鵬程.盤古、鵬程.神農、紫東.太初、武漢.LuoJia、華為云盤古系列有影響力的大模型。今年，為進一步鼓勵大模型的研究與創新，華為推出騰科研創新使能計劃，通過資金、算力和技術的扶持

125、，鼓勵高校及科研院所，基于昇 7 Feb 2023 35 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 騰大模型沙盤，開展大模型的研究和創新，在前沿領域和熱點行業打造出領先的大模型。圖圖38 華為聯合華為聯合產業界規劃產業界規劃昇騰大模型沙盤騰大模型沙盤 資料來源：中青在線，HTI （2）打造大模型開發使能平臺，讓大模型易開發、易適配、易部署。針對基礎模型開發，華為推出基于昇思 MindSpore 和 ModelArts 結合的大模型開發套件，通過算法開發、并行計算、存儲優化、斷點續訓，實現大模型的高效開發；為快速適配行業應用，推出基于 MindX 的大模型微調組件，實現一鍵式

126、微調和低參數調優功能；在模型推理部署方面，推出基于 MindStudio 大模型部署套件，實現分布式推理服務化、模型輕量化和動態加密部署功能。（3）從科研創新到行業落地，開創產業聚集新模式。去年，基于全球首個智能遙感框架及數據集武漢.LuoJia 和全球首個三模態大模型紫東.太初，成立智能遙感開源生態聯盟和多模態人工智能產業聯盟，60 余家伙伴已陸續孵化出多個行業解決方案。今年，華為將與伙伴一起，共同成立 AI 流體力學、AI 生物醫藥、以及智慧育種等產業聯盟，助力相關領域的大模型創新和產業化發展?？梢钥闯?，華為自身在整個大模型領域中處于基礎建設者的位置，它致力于聯合學界和業界伙伴形成完整的大

127、模型發展路徑，從基礎的計算設備，到大模型的訓練、微調、推理部署全流程，再到創建大模型產業聯合體，構建了一套融合了易用性與強性能的大模型完整解決方案，這在有望持續推動我國大模型在融合科技創新、賦能產業化落地中重要作用的發揮。6.6 OpenAI：AIGC C 端商業化落地領軍者，與微軟加大合作端商業化落地領軍者，與微軟加大合作 ChatGPT 發布短短 5 天，其用戶數就超過 100 萬，而 Facebook 獲得 100 萬用戶，則用了整整 10 個月。2023 年年 1 月，月，ChatGPT 的月活躍用戶數預計已達的月活躍用戶數預計已達 1 億，成為歷億，成為歷史上用戶增長最快的消費史上用

128、戶增長最快的消費應用。應用。相比之下，達到 1 億月活躍用戶數，TikTok 花了約9 個月的時間，Instagram 則花了兩年半。OpenAI 在很短的時間內，就獲得了廣泛的C 端用戶群，而隨著 ChatGPT Plus 這一收費項目的推出，可以說，OpenAI 已經成為了 AIGC 在 C 端商業化落地的領軍者。7 Feb 2023 36 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 1 月 23 日，OpenAI 正式在官方博客宣布，將擴展與微軟的合作關系，微軟將會對OpenAI 進行一項為期多年、價值數十億美元的投資，以加速其在人工智能（AI）領域的技術突破。根據聲明

129、：“過去，OpenAI 與微軟合作構建了多個由 Azure 提供支持的超級計算系統，用來訓練 OpenAI 所有的模型。Azure 獨特的架構設計對于為 OpenAI 的 AI 訓練和推理工作負載提供一流的性能和規模至關重要。微軟將增加對這些系統的投資，以加速 OpenAI 的獨立研究，而 Azure 仍將是 OpenAI 研究、API 和產品中所有工作負載的獨家云提供商?！睋蟮?，此次微軟計劃向 OpenAI 投資高達 100 億美元。OpenAI 此次融資對象還包括其他風險投資公司在內。這次最新融資中，OpenAI 的估值將達到 290 億美元，而在上輪融資時，公司的估值僅 140 億美元

130、。OpenAI 這筆交易的條款較為復雜。報道稱，若這筆交易達成，微軟將獲得 OpenAI 的 75%利潤，直到它收回投資，而在此期間 OpenAI 需要明確如何通過 ChatGDP 和圖像創建工具 Dall-E 等其他產品獲取利潤。一旦 OpenAI 的利潤達到了微軟的“門檻”，微軟將收回投資。此后，微軟將持有OpenAI 49%的股份，其他投資者將持有另外的 49%，OpenAI Inc 將獲得 2%。OpenAI 目前商業價值的飆升，也佐證了市場對于其商業模式的認可，作為 AIGC C 端商業化落地領軍者，在微軟加大投資的背景下，其發展速度或進入快車道，據報道，日前，GPT 系列最新版模型

131、 GPT-4 或已經面試，日前，集成了 GPT-4 的微軟旗下搜索引擎 Bing 新版本悄然上線，但在被少數用戶體驗之后又迅速下線，在資金充裕的背景下，OpenAI 未來產品更新速度有望持續加快。6.7 微軟：高度重視微軟：高度重視 AI 大模型，將大模型融入全產品線大模型，將大模型融入全產品線 除了上文介紹的 Microsoft Teams Premium、Viva Sales 以外，微軟也在加速將大模型融入其其他產品線。1 月，瑞士達沃斯論壇期間，微軟 CEO 納德拉就曾表示，AIGC堪比工業革命，微軟也將全線接入 ChatGPT。微軟正在迅速推進 OpenAI 的工具商業化，計劃將包括

132、ChatGPT、DALL-E 等人工智能工具整合進微軟旗下的所有產品中，并將其作為平臺供其他企業使用。這些產品包括且不限于這些產品包括且不限于 Bing 搜索引擎、包含搜索引擎、包含Word、PPT、Excel 的的 Office 全家桶、全家桶、Azure 云服務、云服務、Teams 聊天程序等等聊天程序等等?！拔覀儗阉–hatGPT）整合到我們自己的應用程序中，所以你完全可以期待?！奔{德拉在采訪中提到，“微軟的每個產品都將具有一些相同的 AI 功能，以徹底改變產品?！奔{德拉表示，在微軟產品中使用人工智能是該公司計劃將其對 OpenAI 的早期投資商業化的第三部分。第一部分是通過其 Az

133、ure 云計算平臺訪問 OpenAI 的工具，這家科技巨頭正在全面推出 Azure OpenAI 服務，此前在 2021 年 11 月首次亮相后，首次允許有限數量的企業客戶訪問該服務；第二部分是將 OpenAI 的基礎模型作為平臺提供，以便任何行業的任何實體都可以在其上構建組織。納德拉強調，納德拉強調，ChatGPT和和 GPT 模型是多年來和模型是多年來和 OpenAI 深入合作下的產物。深入合作下的產物。根據媒體 Semafor 的一份新報告，微軟計劃在未來幾周內將 GPT 的下一代版本 GPT-4 整合到旗下搜索引擎必應（Bing）中。而在 2 月 5 日，集成了 GPT-4 的新版 B

134、ing 就曾短暫上線，部分幸運用戶提前訪問了新版 Bing。新版 Bing 在頁面中不再僅僅只是一個搜索框，而是描述為“你身邊的研究助理、個人規劃師和創意伙伴”。新版 Bing和傳統網絡搜索引擎第一個主要區別是搜索框，它不是一個搜索欄，而是一個聊天框。它的尺寸要大得多，并且鼓勵使用自然語言而不是關鍵字驅動的搜索詞。用戶可以讓 Bing 查找特定的主題或想法，甚至征求它的意見，它會在聊天氣泡中回復你的問題。據悉，新的 Bing 還能夠根據您的想法調整其搜索查詢。用戶可以用自然語言告訴它自身的計劃或要求，例如飲食需求或日程安排沖突，它會盡力考慮這些要求來調整搜索結果。7 Feb 2023 37 T

135、able_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖39 集成了集成了 GPT-4 的的 Bing 全新版本全新版本 資料來源：Twitter，HTI 除了對 OpenAI 的投資，微軟自身也從未放松對大模型的重視，2021 年，微軟就和英偉達的共同造出了超大語言模型：高達 5300 億參數的Megatron-Turing?？梢钥闯?，微軟始終高度重視 AI 大模型領域，與 OpenAI 的獨家合作，更是使得微軟能直接享受到 GPT 大模型家族最新版本的強大能力，例如目前的 GPT-3.5 和即將推出的 GPT-4，這對于微軟未來的發展將起到重要的助力。6.8 谷歌：谷歌：AI 大模

136、型領域的領軍人之一，積累深厚大模型領域的領軍人之一，積累深厚 谷歌是大模型領域的領軍人之一，谷歌早在就 2018 年 10 月發布了 BERT 大模型，它利用 BooksCorpus 和英文維基百科里純文字的部分，無須標注數據，用設計的兩個自監督任務來做訓練，訓練好的模型通過微調在 11 個下游任務上實現最佳性能。2021 年，在一篇學術論文中，Google AI 介紹了 Pathways 語言模型(PaLM)，這是一這是一個使用個使用 Pathways 系統訓練的系統訓練的 5400 億參數、密集解碼器的億參數、密集解碼器的 Transformer 模型模型，它使我們能夠有效地訓練一個模型并

137、跨越多個 TPU。Google AI 在數百個語言理解和生成任務上對 PaLM 進行了評估，發現它在大多數任務中實現了最先進的小樣本性能，在許多情況下都有顯著的優勢。Pathways 系統通過 PaLM 訓練的 5400 億參數語言模型進行了首次大規模使用演示，訓練任務成功擴展到 6144 個芯片上，這是迄今為止用于訓練的最大基于 TPU 的系統配置。PaLM 實現了 57.8%的 FLOP 硬件訓練效率，這是該規模的 LLM 所達到的最高水平。由于采用并行策略和 Transformer 相結合的新構架，允許并行計算注意力和前饋層，從而實現TPU編譯器優化加速。PaLM使用英語和多語言數據集進

138、行訓練，這些數據集包括高質量的網絡文檔、書籍、維基百科、對話和 GitHub 代碼。為此，GoogleAI還創建了一個“無損”詞匯表，保留所有空格（對代碼尤其重要），將詞匯表外的Unicode 字符拆分為字節，并將數字拆分為單獨的標記，每個數字一個。7 Feb 2023 38 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖40 5400 億參億參數使得數使得 PaLM 跨任務性能顯著提高跨任務性能顯著提高 資料來源：谷歌研究院官網，HTI 在 PaLM 大模型的基礎上，谷歌于 2022 年 12 月發布了 Med-PaLM 這一產品，首先，谷歌研究院和 DeepMind 團

139、隊以醫療問答為研究對象，提出了一個醫學問答基準MultiMedQA，包括醫學考試、醫學研究和消費者醫學問題；在 MultiMedQA 上評估了 PaLM 及微調變體 Flan-PaLM；提出了指令提示 x 調整，讓 Flan-PaLM 進一步與醫學接軌，最終產生了 Med-PaLM。在經歷一系列考核后，該模型被證實“幾乎達到”了人類醫生的水平。Med-PaLM在科學常識方面的正確率在 92%以上，在理解、檢索和推理能力方面，也幾乎達到了人類醫生的水平，并在克服隱性偏見方面略勝一籌。不過，該研究負責人也表示，Med-PaLM 給出的答案在整體上仍然不如臨床醫生，該模型在實際應用前有待進一步完善。

140、2022 年 8 月份，谷歌就將大型語言模型首次集成到機器人中，有了 AI 模型的加持，機器人能像人類一樣響應完整的命令。谷歌研究人員就此做了演示。當對機器人說：“我餓了，你能給我點零食嗎？”機器人在自助餐廳中搜索一番后，打開了一個抽屜，找到一袋薯片并將它拿給研究人員。除此以外，谷歌在 2021 年開發者大會上還公布了 LaMDA（Language Model for Dialogue Applications），這是一個大型自然語言對話模型。LaMDA 也基于Transformer 架構。后者是谷歌公司于 2017 年發布并開源的神經網絡架構。利用該架構生成的模型，可以被訓練閱讀一組單詞（比

141、如一句話或一個段落），并且關注這些單詞之間的聯系，然后預測接下來會是什么單詞。與其他模型不同的是，LaMDA 在對話方面接受了更多訓練。在預訓練階段，谷歌從公共數據中創建了一個 1.56T 的數據集投喂給 LaMDA，讓它對自然語言有一個初步的認識。到這一步，LaMDA 就可以根據給到的句子預測上下文。但這種預測通常還是不夠精準，所以需要進一步微調。在對話期間，LaMDA 會根據對話生成幾個備選回答，并通過LaMDA分類器預測每個回答的有趣程度（SSI）和安全程度（Safety）的得分。安全分數低的答案就會首先被過濾掉。其余的答案會根據有趣程度排序，并將分數最高的備選答案作為回答。從 LaMD

142、A 的訓練過程可以看到，它并不理解自己的回答。但機器學習的優勢就在于它可以從大量的數據中尋找規律，通過自己的量化評價體系，找出最接近正確的那個回答。LaMDA 最為核心的就是進行“開放域”（Open Domain）對話的能力。而這項能力的重要依托，就是相比于現有的對話模型，LaMDA 更能理解對話的語境。它可以通過閱讀句子或段落來“破譯”對話意圖，發現單詞之間的關聯，并能預測接下來可能出現的單詞，從而做出合乎語境的回答。在這樣的能力支撐下，LaMDA 能夠和人在無窮無盡的話題轉換中聊下去，進行長時間的開放性對話。用谷歌官方的話來形容，就是“能夠用自由流動的方式，談論無窮無盡的主題”。7 Feb

143、 2023 39 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 圖圖41 LaMDA 訓練模式訓練模式 資料來源：谷歌研究院官網，HTI 面對 ChatGPT 的崛起，谷歌內部也在積極開發與 ChatGPT 類似的Apprentice BardAI 聊天系統。它便是基于 LaMDA 大模型，用戶可在文本框中輸入問題或提示，之后就能得到文字答復。據稱谷歌已要求 LaMDA 團隊把Apprentice Bard作為首要任務，并告訴他們不要去參加無關的會議。在目前的示范樣本中，Apprentice Bard給出的回答內容包含了最近發生事件的信息，而這是認知基本停留在而這是認知基本停留

144、在 2021 年之前的年之前的 ChatGPT暫時還無暫時還無法做到的。法做到的?？梢钥闯?，雖然 ChatGPT 的發布的確領先了谷歌的步伐，但是谷歌過去在大模型領域擁有深厚的積累，這些能力將幫助谷歌在未來較短的時間迎頭趕上。7.風險提示風險提示 行業應用不及預期，AIGC 技術發展不及預期的風險。7 Feb 2023 40 Table_header2 中國計算機和軟件中國計算機和軟件 APPENDIX 1 Summary Big models are the trend and future of AI.Model companies will be the basic class of c

145、ompanies in the AI world.Model companies will bring disruption to the competitive landscape of technology companies.MaaS will become the core business model of AI companies.Top picks:Sense Time Group(20 HK),Cloudwalk Group(688327 CH),Iflytek(002230 CH),Baidu(BIDU US),Huawei(unlisted).Risk:industry a

146、pplication is not as expected,AIGC technology development is not as expected.41 Table_APPENDIX Table_disclaimer 附錄附錄APPENDIX 重要信息披露重要信息披露 本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司(HTIRL)，Haitong Securities India Private Limited(HSIPL)，Haitong International Japan K.K.(HTIJKK)和海通國際證券有限公司(HTISCL)的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通

147、國際證券集團(HTISG)各成員分別在其許可的司法管轄區內從事證券活動。IMPORTANT DISCLOSURES This research report is distributed by Haitong International,a global brand name for the equity research teams of Haitong International Research Limited(“HTIRL”),Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),Haitong International Japan K.

148、K.(“HTIJKK”),Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),and any other members within the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”),each authorized to engage in securities activities in its respective jurisdiction.HTIRL分析師認證分析師認證Analyst Certification:我，鄭宏達，在此保證（i）本研

149、究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Nathan Zheng,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject companies or issuers referred t

150、o in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securities of the subject compan

151、ies discussed.我，楊林，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Lin Yang,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or all of the subject compani

152、es or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in the security or securiti

153、es of the subject companies discussed.我，洪琳，在此保證（i）本研究報告中的意見準確反映了我們對本研究中提及的任何或所有目標公司或上市公司的個人觀點，并且（ii）我的報酬中沒有任何部分與本研究報告中表達的具體建議或觀點直接或間接相關；及就此報告中所討論目標公司的證券，我們（包括我們的家屬）在其中均不持有任何財務利益。I,Lin Hong,certify that(i)the views expressed in this research report accurately reflect my personal views about any or al

154、l of the subject companies or issuers referred to in this research and(ii)no part of my compensation was,is or will be directly or indirectly related to the specific recommendations or views expressed in this research report;and that I(including members of my household)have no financial interest in

155、the security or securities of the subject companies discussed.利益沖突披露利益沖突披露Conflict of Interest Disclosures 海通國際及其某些關聯公司可從事投資銀行業務和/或對本研究中的特定股票或公司進行做市或持有自營頭寸。就本研究報告而言，以下是有關該等關系的披露事項（以下披露不能保證及時無遺漏，如需了解及時全面信息，請發郵件至ERD-D）HTI and some of its affiliates may engage in investment banking and/or serve as a ma

156、rket maker or hold proprietary trading positions of certain stocks or companies in this research report.As far as this research report is concerned,the following are the disclosure matters related to such relationship(As the following disclosure does not ensure timeliness and completeness,please sen

157、d an email to ERD-D if timely and comprehensive information is needed).海通證券股份有限公司和/或其子公司（統稱“海通”）在過去12個月內參與了BABA.US的投資銀行項目。投資銀行項目包括：1、海通擔任上市前輔導機構、保薦人或主承銷商的首次公開發行項目；2、海通作為保薦人、主承銷商或財務顧問的股權或債務再融資項目；3、海通作為主經紀商的新三板上市、目標配售和并購項目。Haitong Securities Co.,Ltd.and/or its subsidiaries(collectively,the Haitong)hav

158、e a role in investment banking projects of BABA.US within the past 12 months.The investment banking projects include 1.IPO projects in which Haitong acted as pre-listing tutor,sponsor,or lead-underwriter;2.equity or debt refinancing projects of BABA.US for which Haitong acted as sponsor,lead-underwr

159、iter or financial advisor;3.listing by introduction in the new three board,target placement,M&A projects in which Haitong acted as lead-brokerage firm.0020.HK目前或過去12個月內是海通的投資銀行業務客戶。0020.HK is/was an investment bank clients of Haitong currently or within the past 12 months.阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件

160、技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司 及杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司目前或過去12個月內是海通的客戶。海通向客戶提供非投資銀行業務的證券相關業務服務。阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司 and杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司 is/was a client of Haitong currently or within the past 12 months.The client has been provided for non-investment

161、-banking securities-related services.海通在過去12個月中獲得對0020.HK提供投資銀行服務的報酬。Haitong received in the past 12 months compensation for investment banking services provided to 0020.HK.海通預計將（或者有意向）在未來三個月內從0020.HK獲得投資銀行服務報酬。Haitong expects to receive,or intends to seek,compensation for investment banking service

162、s in the next three months from 0020.HK.42 海通在過去的12個月中從阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司 及杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司獲得除投資銀行服務以外之產品或服務的報酬。Haitong has received compensation in the past 12 months for products or services other than investment banking from 阿里巴巴（北京）軟件服務有限公司,阿里巴巴（成

163、都）軟件技術有限公司,阿里巴巴（中國）網絡技術有限公司,杭州阿里巴巴創業投資管理有限公司 and杭州阿里巴巴澤泰信息技術有限公司.海通擔任0700.HK有關證券的做市商或流通量提供者。Haitong acts as a market maker or liquidity provider in the securities of 0700.HK.評級定義評級定義（從（從2020年年7月月1日開始執行）日開始執行）：海通國際（以下簡稱“HTI”）采用相對評級系統來為投資者推薦我們覆蓋的公司：優于大市、中性或弱于大市。投資者應仔細閱讀HTI的評級定義。并且HTI發布分析師觀點的完整信息，投資者應仔

164、細閱讀全文而非僅看評級。在任何情況下，分析師的評級和研究都不能作為投資建議。投資者的買賣股票的決策應基于各自情況（比如投資者的現有持倉）以及其他因素。分析師股票評級分析師股票評級 優于大市優于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10%以上，基準定義如下 中性中性，未來12-18個月內預期相對基準指數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。弱于大市弱于大市，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下 各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國 KOSPI,臺灣 TAIEX,印度 Nifty100,美國 S

165、P500;其他所有中國概念股 MSCI China.Ratings Definitions(from 1 Jul 2020):Haitong International uses a relative rating system using Outperform,Neutral,or Underperform for recommending the stocks we cover to investors.Investors should carefully read the definitions of all ratings used in Haitong International R

166、esearch.In addition,since Haitong International Research contains more complete information concerning the analysts views,investors should carefully read Haitong International Research,in its entirety,and not infer the contents from the rating alone.In any case,ratings(or research)should not be used

167、 or relied upon as investment advice.An investors decision to buy or sell a stock should depend on individual circumstances(such as the investors existing holdings)and other considerations.Analyst Stock Ratings Outperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to exceed the r

168、eturn of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Neutral:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating

169、 falls into a hold rating category.Underperform:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as follows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100,

170、US SP500;for all other China-concept stocks MSCI China.評級分布評級分布Rating Distribution 43 截至截至2022年年12月月31日海通國際股票研究評級分布日海通國際股票研究評級分布 優于大市優于大市 中性中性 弱于大市弱于大市 (持有)海通國際股票研究覆蓋率 89.4%9.2%1.5%投資銀行客戶*5.2%7.3%8.3%*在每個評級類別里投資銀行客戶所占的百分比。上述分布中的買入，中性和賣出分別對應我們當前優于大市，中性和落后大市評級。只有根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們才將中性評級劃入持有這一類別。請注

171、意在上表中不包含非評級的股票。此前的評級系統定義（直至此前的評級系統定義（直至2020年年6月月30日）：日）：買入，未來12-18個月內預期相對基準指數漲幅在10%以上，基準定義如下 中性，未來12-18個月內預期相對基準指數變化不大，基準定義如下。根據FINRA/NYSE的評級分布規則，我們會將中性評級劃入持有這一類別。賣出，未來12-18個月內預期相對基準指數跌幅在10%以上，基準定義如下 各地股票基準指數：日本 TOPIX,韓國 KOSPI,臺灣 TAIEX,印度 Nifty100;其他所有中國概念股 MSCI China.Haitong International Equity Re

172、search Ratings Distribution,as of Dec 31,2022 Outperform Neutral Underperform (hold)HTI Equity Research Coverage 89.4%9.2%1.5%IB clients*5.2%7.3%8.3%*Percentage of investment banking clients in each rating category.BUY,Neutral,and SELL in the above distribution correspond to our current ratings of O

173、utperform,Neutral,and Underperform.For purposes only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.Please note that stocks with an NR designation are not included in the table above.Previous rating system definitions(until 30 Jun 2020):BUY:The stocks t

174、otal return over the next 12-18 months is expected to exceed the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.NEUTRAL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be in line with the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.For purpose

175、s only of FINRA/NYSE ratings distribution rules,our Neutral rating falls into a hold rating category.SELL:The stocks total return over the next 12-18 months is expected to be below the return of its relevant broad market benchmark,as indicated below.Benchmarks for each stocks listed region are as fo

176、llows:Japan TOPIX,Korea KOSPI,Taiwan TAIEX,India Nifty100;for all other China-concept stocks MSCI China.海通國際非評級研究：海通國際非評級研究：海通國際發布計量、篩選或短篇報告，并在報告中根據估值和其他指標對股票進行排名，或者基于可能的估值倍數提出建議價格。這種排名或建議價格并非為了進行股票評級、提出目標價格或進行基本面估值，而僅供參考使用。Haitong International Non-Rated Research:Haitong International publishes qua

177、ntitative,screening or short reports which may rank stocks according to valuation and other metrics or may suggest prices based on possible valuation multiples.Such rankings or suggested prices do not purport to be stock ratings or target prices or fundamental values and are for information only.海通國

178、際海通國際A股覆蓋股覆蓋：海通國際可能會就滬港通及深港通的中國A股進行覆蓋及評級。海通證券（600837.CH），海通國際于上海的母公司，也會于中國發布中國A股的研究報告。但是，海通國際使用與海通證券不同的評級系統，所以海通國際與海通證券的中國A股評級可能有所不同。Haitong International Coverage of A-Shares:Haitong International may cover and rate A-Shares that are subject to the Hong Kong Stock Connect scheme with Shanghai and S

179、henzhen.Haitong Securities(HS;600837 CH),the ultimate parent company of HTISG based in Shanghai,covers and publishes research on these same A-Shares for distribution in mainland China.However,the rating system employed by HS differs from that used by HTI and as a result there may be a difference in

180、the HTI and HS ratings for the same A-share stocks.海通國際海通國際優質優質100 A股股（Q100）指數指數：海通國際Q100指數是一個包括100支由海通證券覆蓋的優質中國A股的計量產品。這些股票是通過基于質量的篩選過程，并結合對海通證券 A股團隊自下而上的研究。海通國際每季對Q100指數成分作出復審。Haitong International Quality 100 A-share(Q100)Index:HTIs Q100 Index is a quant product that consists of 100 of the highes

181、t-quality A-shares under coverage at HS in Shanghai.These stocks are carefully selected through a quality-based screening process in combination with a review of the HS A-share teams bottom-up research.The Q100 constituent companies are reviewed quarterly.MSCI ESG評級免責聲明條款：評級免責聲明條款：盡管海通國際的信息供貨商（包括但不限

182、于MSCI ESG Research LLC及其聯屬公司（ESG方）從其認為可靠的來源獲取信息（信息）,ESG方均不擔?；虮ＷC此處任何數據的原創性，準確性和/或完整性，并明確表示不作出任何明示或默示的擔保，包括可商售性和針對特定目的的適用性。該信息只能供閣下內部使用，不得以任何形式復制或重新傳播，并不得用作任何金融工具、產品或指數的基礎或組成部分。此外，信息本質上不能用于判斷購買或出售何種證券,或何時購買或出售該證券。即使已被告知可能造成的損害,ESG方均不承擔與此處任何資料有關的任何錯誤或遺漏所引起的任何責任，也不對任何直接、間接、特殊、懲罰性、附帶性或任何其他損害賠償（包括利潤損失）承擔任

183、何責任。MSCI ESG Disclaimer:Although Haitong Internationals information providers,including without limitation,MSCI ESG Research LLC and its affiliates(the“ESG Parties”),obtain information(the“Information”)from sources they consider reliable,none of the ESG Parties warrants or guarantees the originality

184、,accuracy and/or completeness,of any data herein and expressly disclaim all express or implied warranties,including those of merchantability and fitness for a particular purpose.The Information may only be used for your internal use,may not be reproduced or redisseminated in any form and may not be

185、used as a basis for,or a component of,any financial instruments or products or indices.Further,none of the Information can in and of itself be used to determine which securities to buy or sell or when to buy or sell them.None of the ESG Parties shall have any liability for any errors or omissions in

186、 connection with any data herein,or any liability for any direct,44 indirect,special,punitive,consequential or any other damages(including lost profits)even if notified of the possibility of such damages.盟浪義利（盟浪義利（FIN-ESG）數據通免責聲明條款：）數據通免責聲明條款：在使用盟浪義利（FIN-ESG）數據之前，請務必仔細閱讀本條款并同意本聲明：第一條 義利（FIN-ESG）數據系由

187、盟浪可持續數字科技有限責任公司（以下簡稱“本公司”）基于合法取得的公開信息評估而成，本公司對信息的準確性及完整性不作任何保證。對公司述的評估結果造成的任何直接或間接損失負責。第二條 盟浪并不因收到此評估數據而將收件人視為客戶，收件人使用此數據時應根據自身實際情況作出自我獨立判斷。本數據所載內容反映的是盟浪在最初發布本數據日期當日的判斷，盟浪有權在不發出通知的情況下更新、修訂與發出其他與本數據所載內容不一致或有不同結論的數據。除非另行說明，本數據（如財務業績數據等）僅代表過往表現，過往的業績表現不作為日后回報的預測。第三條 本數據版權歸本公司所有，本公司依法保留各項權利。未經本公司事先書面許可授

188、權，任何個人或機構不得將本數據中的評估結果用于任何營利性目的，不得對本數據進行修改、復制、編譯、匯編、再次編輯、改編、刪減、縮寫、節選、發行、出租、展覽、表演、放映、廣播、信息網絡傳播、攝制、增加圖標及說明等，否則因此給盟浪或其他第三方造成損失的，由用戶承擔相應的賠償責任，盟浪不承擔責任。第四條 如本免責聲明未約定，而盟浪網站平臺載明的其他協議內容（如盟浪網站用戶注冊協議盟浪網用戶服務（含認證）協議盟浪網隱私政策等）有約定的，則按其他協議的約定執行；若本免責聲明與其他協議約定存在沖突或不一致的，則以本免責聲明約定為準。SusallWave FIN-ESG Data Service Discla

189、imer:Please read these terms and conditions below carefully and confirm your agreement and acceptance with these terms before using SusallWave FIN-ESG Data Service.1.FIN-ESG Data is produced by SusallWave Digital Technology Co.,Ltd.(In short,SusallWave)s assessment based on legal publicly accessible

190、 information.SusallWave shall not be responsible for any accuracy and completeness of the information.The assessment result is for reference only.It is not for any investment advice for any individual or institution and not for basis of purchasing,selling or holding any relative financial products.W

191、e will not be liable for any direct or indirect loss of any individual or institution as a result of using SusallWave FIN-ESG Data.2.SusallWave do not consider recipients as customers for receiving these data.When using the data,recipients shall make your own independent judgment according to your p

192、ractical individual status.The contents of the data reflect the judgment of us only on the release day.We have right to update and amend the data and release other data that contains inconsistent contents or different conclusions without notification.Unless expressly stated,the data(e.g.,financial p

193、erformance data)represents past performance only and the past performance cannot be viewed as the prediction of future return.3.The copyright of this data belongs to SusallWave,and we reserve all rights in accordance with the law.Without the prior written permission of our company,none of individual

194、 or institution can use these data for any profitable purpose.Besides,none of individual or institution can take actions such as amendment,replication,translation,compilation,re-editing,adaption,deletion,abbreviation,excerpts,issuance,rent,exhibition,performance,projection,broadcast,information netw

195、ork transmission,shooting,adding icons and instructions.If any loss of SusallWave or any third-party is caused by those actions,users shall bear the corresponding compensation liability.SusallWave shall not be responsible for any loss.4.If any term is not contained in this disclaimer but written in

196、other agreements on our website(e.g.User Registration Protocol of SusallWave Website,User Service(including authentication)Agreement of SusallWave Website,Privacy Policy of Susallwave Website),it should be executed according to other agreements.If there is any difference between this disclaim and ot

197、her agreements,this disclaimer shall be applied.重要免責聲明：重要免責聲明：非印度證券的研究報告非印度證券的研究報告：本報告由海通國際證券集團有限公司（“HTISGL”）的全資附屬公司海通國際研究有限公司（“HTIRL”）發行，該公司是根據香港證券及期貨條例（第571章）持有第4類受規管活動（就證券提供意見）的持牌法團。該研究報告在HTISGL的全資附屬公司Haitong International(Japan)K.K.（“HTIJKK”）的協助下發行，HTIJKK是由日本關東財務局監管為投資顧問。印度證券的研究報告：印度證券的研究報告：本報告由

198、從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所發行，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）上市公司（統稱為印度交易所）的研究報告。HTSIPL于2016年12月22日被收購并成為海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的一部分。所有研究報告均以海通國際為名作為全球品牌，經許可由海通國際證券股份有

199、限公司及/或海通國際證券集團的其他成員在其司法管轄區發布。本文件所載信息和觀點已被編譯或源自可靠來源，但HTIRL、HTISCL或任何其他屬于海通國際證券集團有限公司（“HTISG”）的成員對其準確性、完整性和正確性不做任何明示或暗示的聲明或保證。本文件中所有觀點均截至本報告日期，如有更改，恕不另行通知。本文件僅供參考使用。文件中提及的任何公司或其股票的說明并非意圖展示完整的內容，本文件并非/不應被解釋為對證券買賣的明示或暗示地出價或征價。在某些司法管轄區，本文件中提及的證券可能無法進行買賣。如果投資產品以投資者本國貨幣以外的幣種進行計價，則匯率變化可能會對投資產生不利影響。過去的表現并不一定

200、代表將來的結果。某些特定交易，包括設計金融衍生工具的，有產生重大風險的可能性，因此并不適合所有的投資者。您還應認識到本文件中的建議并非為您量身定制。分析師并未考慮到您自身的財務情況，如您的財務狀況和風險偏好。因此您必須自行分析并在適用的情況下咨詢自己的法律、稅收、會計、金融和其他方面的專業顧問，以期在投資之前評估該項建議是否適合于您。若由于使用本文件所載的材料而產生任何直接或間接的損失，HTISG及其董事、雇員或代理人對此均不承擔任何責任。除對本文內容承擔責任的分析師除外，HTISG及我們的關聯公司、高級管理人員、董事和雇員，均可不時作為主事人就本文件所述的任何證券或衍生品持有長倉或短倉以及進

201、行買賣。HTISG的銷售員、交易員和其他專業人士均可向HTISG的相關客戶和公司提供與本文件所述意見相反的口頭或書面市場評論意見或交易策略。HTISG可做出與本文件所述建議或意見不一致的投資決策。但HTIRL沒有義務來確保本文件的收件人了解到該等交易決定、思路或建議。請訪問海通國際網站 ，查閱更多有關海通國際為預防和避免利益沖突設立的組織和行政安排的內容信息。非美國分析師披露信息：非美國分析師披露信息：本項研究首頁上列明的海通國際分析師并未在FINRA進行注冊或者取得相應的資格，并且不受美國FINRA有關與本項研究目標公司進行溝通、公開露面和自營 45 證券交易的第2241條規則之限制。IMP

202、ORTANT DISCLAIMER For research reports on non-Indian securities:The research report is issued by Haitong International Research Limited(“HTIRL”),a wholly owned subsidiary of Haitong International Securities Group Limited(“HTISGL”)and a licensed corporation to carry on Type 4 regulated activity(advis

203、ing on securities)for the purpose of the Securities and Futures Ordinance(Cap.571)of Hong Kong,with the assistance of Haitong International(Japan)K.K.(“HTIJKK”),a wholly owned subsidiary of HTISGL and which is regulated as an Investment Adviser by the Kanto Finance Bureau of Japan.For research repor

204、ts on Indian securities:The research report is issued by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research reports cove

205、ring listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).HSIPL was acquired and became part of the Haitong International Securities Group of Companies(“HTISG”)on 22 December 2016.All the research reports are

206、globally branded under the name Haitong International and approved for distribution by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”)and/or any other members within HTISG in their respective jurisdictions.The information and opinions contained in this research report have been compiled o

207、r arrived at from sources believed to be reliable and in good faith but no representation or warranty,express or implied,is made by HTIRL,HTISCL,HSIPL,HTIJKK or any other members within HTISG from which this research report may be received,as to their accuracy,completeness or correctness.All opinion

208、s expressed herein are as of the date of this research report and are subject to change without notice.This research report is for information purpose only.Descriptions of any companies or their securities mentioned herein are not intended to be complete and this research report is not,and should no

209、t be construed expressly or impliedly as,an offer to buy or sell securities.The securities referred to in this research report may not be eligible for purchase or sale in some jurisdictions.If an investment product is denominated in a currency other than an investors home currency,a change in exchan

210、ge rates may adversely affect the investment.Past performance is not necessarily indicative of future results.Certain transactions,including those involving derivatives,give rise to substantial risk and are not suitable for all investors.You should also bear in mind that recommendations in this rese

211、arch report are not tailor-made for you.The analyst has not taken into account your unique financial circumstances,such as your financial situation and risk appetite.You must,therefore,analyze and should,where applicable,consult your own legal,tax,accounting,financial and other professional advisers

212、 to evaluate whether the recommendations suits you before investment.Neither HTISG nor any of its directors,employees or agents accepts any liability whatsoever for any direct or consequential loss arising from any use of the materials contained in this research report.HTISG and our affiliates,offic

213、ers,directors,and employees,excluding the analysts responsible for the content of this document,will from time to time have long or short positions in,act as principal in,and buy or sell,the securities or derivatives,if any,referred to in this research report.Sales,traders,and other professionals of

214、 HTISG may provide oral or written market commentary or trading strategies to the relevant clients and the companies within HTISG that reflect opinions that are contrary to the opinions expressed in this research report.HTISG may make investment decisions that are inconsistent with the recommendatio

215、ns or views expressed in this research report.HTI is under no obligation to ensure that such other trading decisions,ideas or recommendations are brought to the attention of any recipient of this research report.Please refer to HTIs website for further information on HTIs organizational and administ

216、rative arrangements set up for the prevention and avoidance of conflicts of interest with respect to Research.Non U.S.Analyst Disclosure:The HTI analyst(s)listed on the cover of this Research is(are)not registered or qualified as a research analyst with FINRA and are not subject to U.S.FINRA Rule 22

217、41 restrictions on communications with companies that are the subject of the Research;public appearances;and trading securities by a research analyst.分發和地區通知：分發和地區通知：除非下文另有規定，否則任何希望討論本報告或者就本項研究中討論的任何證券進行任何交易的收件人均應聯系其所在國家或地區的海通國際銷售人員。香港投資者的通知事項：香港投資者的通知事項：海通國際證券股份有限公司(“HTISCL”)負責分發該研究報告，HTISCL是在香港有權實

218、施第1類受規管活動（從事證券交易）的持牌公司。該研究報告并不構成證券及期貨條例（香港法例第571章）（以下簡稱“SFO”）所界定的要約邀請，證券要約或公眾要約。本研究報告僅提供給SFO所界定的“專業投資者”。本研究報告未經過證券及期貨事務監察委員會的審查。您不應僅根據本研究報告中所載的信息做出投資決定。本研究報告的收件人就研究報告中產生或與之相關的任何事宜請聯系HTISCL銷售人員。美國投資者的通知事項：美國投資者的通知事項：本研究報告由HTIRL，HSIPL或HTIJKK編寫。HTIRL，HSIPL，HTIJKK以及任何非HTISG美國聯營公司，均未在美國注冊，因此不受美國關于研究報告編制和

219、研究分析人員獨立性規定的約束。本研究報告提供給依照1934年“美國證券交易法”第15a-6條規定的豁免注冊的美國主要機構投資者（“Major U.S.Institutional Investor”）和機構投資者（”U.S.Institutional Investors”）。在向美國機構投資者分發研究報告時，Haitong International Securities(USA)Inc.（“HTI USA”）將對報告的內容負責。任何收到本研究報告的美國投資者，希望根據本研究報告提供的信息進行任何證券或相關金融工具買賣的交易，只能通過HTI USA。HTI USA位于340 Madison Av

220、enue,12th Floor,New York,NY 10173，電話（212）351-6050。HTI USA是在美國于U.S.Securities and Exchange Commission（“SEC”）注冊的經紀商，也是Financial Industry Regulatory Authority,Inc.（“FINRA”）的成員。HTIUSA不負責編寫本研究報告，也不負責其中包含的分析。在任何情況下，收到本研究報告的任何美國投資者，不得直接與分析師直接聯系，也不得通過HSIPL，HTIRL或HTIJKK直接進行買賣證券或相關金融工具的交易。本研究報告中出現的HSIPL，HTIRL

221、或HTIJKK分析師沒有注冊或具備FINRA的研究分析師資格，因此可能不受FINRA第2241條規定的與目標公司的交流，公開露面和分析師賬戶持有的交易證券等限制。投資本研究報告中討論的任何非美國證券或相關金融工具（包括ADR）可能存在一定風險。非美國發行的證券可能沒有注冊，或不受美國法規的約束。有關非美國證券或相關金融工具的信息可能有限制。外國公司可能不受審計和匯報的標準以及與美國境內生效相符的監管要求。本研究報告中以美元以外的其他貨幣計價的任何證券或相關金融工具的投資或收益的價值受匯率波動的影響，可能對該等證券或相關金融工具的價值或收入產生正面或負面影響。美國收件人的所有問詢請聯系：Hait

222、ong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 聯系人電話：(212)351 6050 DISTRIBUTION AND REGIONAL NOTICES Except as otherwise indicated below,any Recipient wishing to discuss this research report or effect any transaction in any security discussed in HTIs research sh

223、ould contact the Haitong International salesperson in their own country or region.46 Notice to Hong Kong investors:The research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited(“HTISCL”),which is a licensed corporation to carry on Type 1 regulated activity(dealing in securit

224、ies)in Hong Kong.This research report does not constitute a solicitation or an offer of securities or an invitation to the public within the meaning of the SFO.This research report is only to be circulated to Professional Investors as defined in the SFO.This research report has not been reviewed by

225、the Securities and Futures Commission.You should not make investment decisions solely on the basis of the information contained in this research report.Recipients of this research report are to contact HTISCL salespersons in respect of any matters arising from,or in connection with,the research repo

226、rt.Notice to U.S.investors:As described above,this research report was prepared by HTIRL,HSIPL or HTIJKK.Neither HTIRL,HSIPL,HTIJKK,nor any of the non U.S.HTISG affiliates is registered in the United States and,therefore,is not subject to U.S.rules regarding the preparation of research reports and t

227、he independence of research analysts.This research report is provided for distribution to“major U.S.institutional investors”and“U.S.institutional investors”in reliance on the exemption from registration provided by Rule 15a-6 of the U.S.Securities Exchange Act of 1934,as amended.When distributing re

228、search reports to“U.S.institutional investors,”HTI USA will accept the responsibilities for the content of the reports.Any U.S.recipient of this research report wishing to effect any transaction to buy or sell securities or related financial instruments based on the information provided in this rese

229、arch report should do so only through Haitong International Securities(USA)Inc.(“HTI USA”),located at 340 Madison Avenue,12th Floor,New York,NY 10173,USA;telephone(212)351 6050.HTI USA is a broker-dealer registered in the U.S.with the U.S.Securities and Exchange Commission(the“SEC”)and a member of t

230、he Financial Industry Regulatory Authority,Inc.(“FINRA”).HTI USA is not responsible for the preparation of this research report nor for the analysis contained therein.Under no circumstances should any U.S.recipient of this research report contact the analyst directly or effect any transaction to buy

231、 or sell securities or related financial instruments directly through HSIPL,HTIRL or HTIJKK.The HSIPL,HTIRL or HTIJKK analyst(s)whose name appears in this research report is not registered or qualified as a research analyst with FINRA and,therefore,may not be subject to FINRA Rule 2241 restrictions

232、on communications with a subject company,public appearances and trading securities held by a research analyst account.Investing in any non-U.S.securities or related financial instruments(including ADRs)discussed in this research report may present certain risks.The securities of non-U.S.issuers may

233、not be registered with,or be subject to U.S.regulations.Information on such non-U.S.securities or related financial instruments may be limited.Foreign companies may not be subject to audit and reporting standards and regulatory requirements comparable to those in effect within the U.S.The value of a

234、ny investment or income from any securities or related financial instruments discussed in this research report denominated in a currency other than U.S.dollars is subject to exchange rate fluctuations that may have a positive or adverse effect on the value of or income from such securities or relate

235、d financial instruments.All inquiries by U.S.recipients should be directed to:Haitong International Securities(USA)Inc.340 Madison Avenue,12th Floor New York,NY 10173 Attn:Sales Desk at(212)351 6050 中華人民共和國的通知事項：中華人民共和國的通知事項：在中華人民共和國（下稱“中國”，就本報告目的而言，不包括香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣）只有根據適用的中國法律法規而收到該材料的人員方可使用該材

236、料。并且根據相關法律法規，該材料中的信息并不構成“在中國從事生產、經營活動”。本文件在中國并不構成相關證券的公共發售或認購。無論根據法律規定或其他任何規定，在取得中國政府所有的批準或許可之前，任何法人或自然人均不得直接或間接地購買本材料中的任何證券或任何實益權益。接收本文件的人員須遵守上述限制性規定。加拿大投資者的通知事項：加拿大投資者的通知事項：在任何情況下該等材料均不得被解釋為在任何加拿大的司法管轄區內出售證券的要約或認購證券的要約邀請。本材料中所述證券在加拿大的任何要約或出售行為均只能在豁免向有關加拿大證券監管機構提交招股說明書的前提下由Haitong International Sec

237、urities(USA)Inc.（“HTI USA”）予以實施，該公司是一家根據National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations（“NI 31-103”）的規定得到國際交易商豁免（“International Dealer Exemption”）的交易商，位于艾伯塔省、不列顛哥倫比亞省、安大略省和魁北克省。在加拿大，該等材料在任何情況下均不得被解釋為任何證券的招股說明書、發行備忘錄、廣告或公開發行。加拿大的任何證券委員會或類似的監管機構均未審查或以

238、任何方式批準該等材料、其中所載的信息或所述證券的優點，任何與此相反的聲明即屬違法。在收到該等材料時，每個加拿大的收件人均將被視為屬于National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions第1.1節或者Securities Act(Ontario)第73.3(1)節所規定的認可投資者（“Accredited Investor”），或者在適用情況下National Instrument 31-103第1.1節所規定的許可投資者（“Permitted Investor”）。新加坡投資者的通知事項：新加坡投資者的通知事項：本研究報告由Haitong Inter

239、national Securities(Singapore)Pte Ltd（“HTISSPL”）公司注冊編號201311400G 于新加坡提供。HTISSPL是符合財務顧問法（第110章）（“FAA”）定義的豁免財務顧問，可（a）提供關于證券，集體投資計劃的部分，交易所衍生品合約和場外衍生品合約的建議（b）發行或公布有關證券、交易所衍生品合約和場外衍生品合約的研究分析或研究報告。本研究報告僅提供給符合證券及期貨法（第289章）第4A條項下規定的機構投資者。對于因本研究報告而產生的或與之相關的任何問題，本研究報告的收件人應通過以下信息與HTISSPL聯系：Haitong Internationa

240、l Securities(Singapore)Pte.Ltd 50 Raffles Place,#33-03 Singapore Land Tower,Singapore 048623 電話:(65)6536 1920 日本投資者的通知事項：日本投資者的通知事項：本研究報告由海通國際證券有限公司所發布，旨在分發給從事投資管理的金融服務提供商或注冊金融機構（根據日本金融機構和交易法（“FIEL”）第61（1）條，第17-11（1）條的執行及相關條款）。英國及歐盟投資者的通知事項：英國及歐盟投資者的通知事項：本報告由從事投資顧問的Haitong International Securities C

241、ompany Limited所發布，本報告只面向有投資相關經驗的專業客戶發布。任何投資或與本報告相關的投資行為只面對此類專業客戶。沒有投資經驗或相關投資經驗的客戶不得依賴本報告。Haitong International Securities Company Limited的分支機構的凈長期或短期金融權益可能超過本研究報告中提及的實體已發行股本總額的0.5。特別提醒有些英文報告有可能此前已經通過中文或其它語言完成發布。澳大利亞投資者的通知事項：澳大利亞投資者的通知事項：Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong Inte

242、rnational Securities Company Limited和Haitong International Securities(UK)Limited分別根據澳大利亞證券和投資委員會（以下簡稱“ASIC”）公司（廢除及過度性）文書第2016/396號規章在澳大利亞分發本項研究，該等規章免除了根據2001年公司法在澳大利亞為批發客戶提供金融服務時海通國際需持有澳大利亞金融服務許可的要求。ASIC的規章副本可在以下網站獲?。簑ww.legislation.gov.au。海通國際提供的金融服務受外國法律法規規定的管制，該等法律與在澳大利亞所適用的法律存在差異。印度投資者的通知事項：印度投資

243、者的通知事項：本報告由從事證券交易、投資銀行及證券分析及受Securities and Exchange Board of India（“SEBI”）監管的Haitong Securities India Private Limited（“HTSIPL”）所發布，包括制作及發布涵蓋BSE Limited（“BSE”）和National Stock Exchange of India Limited（“NSE”）（統稱為印度交易所）研究報告。47 版權所有：海通國際證券集團有限公司2019年。保留所有權利。Peoples Republic of China(PRC):In the PRC,the

244、 research report is directed for the sole use of those who receive the research report in accordance with the applicable PRC laws and regulations.Further,the information on the research report does not constitute production and business activities in the PRC under relevant PRC laws.This research rep

245、ort does not constitute a public offer of the security,whether by sale or subscription,in the PRC.Further,no legal or natural persons of the PRC may directly or indirectly purchase any of the security or any beneficial interest therein without obtaining all prior PRC government approvals or licenses

246、 that are required,whether statutorily or otherwise.Persons who come into possession of this research are required to observe these restrictions.Notice to Canadian Investors:Under no circumstances is this research report to be construed as an offer to sell securities or as a solicitation of an offer

247、 to buy securities in any jurisdiction of Canada.Any offer or sale of the securities described herein in Canada will be made only under an exemption from the requirements to file a prospectus with the relevant Canadian securities regulators and only by Haitong International Securities(USA)Inc.,a dea

248、ler relying on the“international dealer exemption”under National Instrument 31-103 Registration Requirements,Exemptions and Ongoing Registrant Obligations(“NI 31-103”)in Alberta,British Columbia,Ontario and Quebec.This research report is not,and under no circumstances should be construed as,a prospe

249、ctus,an offering memorandum,an advertisement or a public offering of any securities in Canada.No securities commission or similar regulatory authority in Canada has reviewed or in any way passed upon this research report,the information contained herein or the merits of the securities described here

250、in and any representation to the contrary is an offence.Upon receipt of this research report,each Canadian recipient will be deemed to have represented that the investor is an“accredited investor”as such term is defined in section 1.1 of National Instrument 45-106 Prospectus Exemptions or,in Ontario

251、,in section 73.3(1)of the Securities Act(Ontario),as applicable,and a“permitted client”as such term is defined in section 1.1 of NI 31-103,respectively.Notice to Singapore investors:This research report is provided in Singapore by or through Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd(“HTISSP

252、L”)Co Reg No 201311400G.HTISSPL is an Exempt Financial Adviser under the Financial Advisers Act(Cap.110)(“FAA”)to(a)advise on securities,units in a collective investment scheme,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts and(b)issue or promulgate research analyse

253、s or research reports on securities,exchange-traded derivatives contracts and over-the-counter derivatives contracts.This research report is only provided to institutional investors,within the meaning of Section 4A of the Securities and Futures Act(Cap.289).Recipients of this research report are to

254、contact HTISSPL via the details below in respect of any matters arising from,or in connection with,the research report:Haitong International Securities(Singapore)Pte.Ltd.10 Collyer Quay,#19-01-#19-05 Ocean Financial Centre,Singapore 049315 Telephone:(65)6536 1920 Notice to Japanese investors:This re

255、search report is distributed by Haitong International Securities Company Limited and intended to be distributed to Financial Services Providers or Registered Financial Institutions engaged in investment management(as defined in the Japan Financial Instruments and Exchange Act(FIEL)Art.61(1),Order fo

256、r Enforcement of FIEL Art.17-11(1),and related articles).Notice to UK and European Union investors:This research report is distributed by Haitong International Securities Company Limited.This research is directed at persons having professional experience in matters relating to investments.Any invest

257、ment or investment activity to which this research relates is available only to such persons or will be engaged in only with such persons.Persons who do not have professional experience in matters relating to investments should not rely on this research.Haitong International Securities Company Limit

258、eds affiliates may have a net long or short financial interest in excess of 0.5%of the total issued share capital of the entities mentioned in this research report.Please be aware that any report in English may have been published previously in Chinese or another language.Notice to Australian invest

259、ors:The research report is distributed in Australia by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited in reliance on ASIC Corporations(Repeal and Transitional)Instrument 2016/396,which exempts those

260、HTISG entities from the requirement to hold an Australian financial services license under the Corporations Act 2001 in respect of the financial services it provides to wholesale clients in Australia.A copy of the ASIC Class Orders may be obtained at the following website,www.legislation.gov.au.Fina

261、ncial services provided by Haitong International Securities(Singapore)Pte Ltd,Haitong International Securities Company Limited,and Haitong International Securities(UK)Limited are regulated under foreign laws and regulatory requirements,which are different from the laws applying in Australia.Notice t

262、o Indian investors:The research report is distributed by Haitong Securities India Private Limited(“HSIPL”),an Indian company and a Securities and Exchange Board of India(“SEBI”)registered Stock Broker,Merchant Banker and Research Analyst that,inter alia,produces and distributes research reports cove

263、ring listed entities on the BSE Limited(“BSE”)and the National Stock Exchange of India Limited(“NSE”)(collectively referred to as“Indian Exchanges”).This research report is intended for the recipients only and may not be reproduced or redistributed without the written consent of an authorized signatory of HTISG.Copyright:Haitong International Securities Group Limited 2019.All rights reserved.http:/