騰訊控股-港股公司研究報告-騰訊AI戰略、布局、大模型及應用跟蹤-230420（25頁）.pdf

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1、 港股港股公司公司報告報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 1 騰訊控股騰訊控股（00700）證券證券研究報告研究報告 2023 年年 04 月月 20 日日 投資投資評級評級 行業行業 資訊科技業/軟件服務 6 個月評級個月評級 買入（維持評級）當前當前價格價格 357.2 港元 目標目標價格價格 476 港元 基本基本數據數據 港股總股本(百萬股)9,570.51 港股總市值(百萬港元)3,418,585.91 每股凈資產(港元)84.72 資產負債率(%)50.39 一年內最高/最低(港元)416.60/198.60 作者作者 孔蓉孔蓉 分析師 SAC

2、執業證書編號：S1110521020002 王夢愷王夢愷 分析師 SAC 執業證書編號：S1110521030002 李澤宇李澤宇 分析師 SAC 執業證書編號：S1110520110002 資料來源：聚源數據 相關報告相關報告 1 騰訊控股-公司點評:盈利復蘇軌跡相對清晰，估值水平處于歷史底部區間 2023-03-23 2 騰訊控股-公司點評:騰訊游戲迎版號豐收，供給加速釋放，增長彈性改善可期 2022-12-30 3 騰訊控股-公司點評:盈利修復趨勢再度確認，資本回報率優秀，中期風險收益比高 2022-11-22 股價股價走勢走勢 騰訊騰訊 AI 戰略、布局、大模型及應用跟蹤戰略、布局、大

3、模型及應用跟蹤 騰訊騰訊 AI 整體戰略跟蹤：整體戰略跟蹤：2016 年開始投入基礎研究，年開始投入基礎研究，2018 年研發矩陣年研發矩陣成型，成型，2023 年年判斷判斷 AI 技術技術有望成為重要增長乘數有望成為重要增長乘數 回顧騰訊 AI 戰略演變：公司擁有開發和應用 AI 技術的長期歷史，早期以各事業群AI團隊為主，2016年騰訊開始從公司層級投入年騰訊開始從公司層級投入AI基礎研究，基礎研究，2017年提出“基礎研究年提出“基礎研究場景共建場景共建能力開放”的三層戰略架構。能力開放”的三層戰略架構。2018/2019年騰訊人工智能和前沿科技兩大實驗室矩陣成型人工智能和前沿科技兩大實

4、驗室矩陣成型，并將 AI 研究聚焦更高層級的多模態研究和通用人工智能。2022 年騰訊首次披露混元大模型研發進展，并在年末推出混元年末推出混元 NLP 萬億大模型萬億大模型。2023 年 3 月管理層在業績會上將 AI 技術看作未來重要的增長乘數，表示正在快速推進混元技術看作未來重要的增長乘數，表示正在快速推進混元 AI 大模型。大模型。未來前端應用可以與現有業務結合提升商業化效率，推進人機交互業務也可帶來新增長機遇。騰訊騰訊 AI 實驗室矩陣：實力雄厚，各有側重實驗室矩陣：實力雄厚，各有側重 目前騰訊人工智能研發矩陣主要包括：1）隸屬于技術工程事業群、作為）隸屬于技術工程事業群、作為雙基礎研

5、究部門的騰訊雙基礎研究部門的騰訊 AI Lab 和和 Robotics X 實驗室；實驗室；2）隸屬于云與智慧）隸屬于云與智慧產業事業群的騰訊優圖實驗室；產業事業群的騰訊優圖實驗室；3）隸屬于微信事業群的微信）隸屬于微信事業群的微信 AI 團隊。團隊。其中，騰訊 AI Lab 研發團隊實力雄厚，擁有擁有 100 多位頂尖研究科學家及多位頂尖研究科學家及 300 多位應用工程師，多位應用工程師，專注于機器學習、計算機視覺、語音技術及自然語言處理方向的基礎研究和應用探索。騰訊優圖實驗室成立于 2012 年，專注于圖像技術的深入研究及應用探索，2018 年升級為計算機視覺研發中心。微信 AI 團隊由

6、微信內部孵化，主要包含專攻語音的微信智聆團隊（成立于 2011 年）和專攻智能對話/NLP 的微信智言團隊（2019 年 1 月亮相微信公開課）?；煸竽Ｐ透櫍夯煸竽Ｐ透櫍嚎缒B視頻檢索、中文語義理解能力領先；跨模態視頻檢索、中文語義理解能力領先；4 月月 14日發布新一代計算集群，日發布新一代計算集群，算力算力性能目前居于國內首位性能目前居于國內首位 騰訊 2022 年 4 月首次披露混元大模型進展。該模型完整覆蓋完整覆蓋 NLP、CV、多模態、文生圖等基礎模型和眾多行業多模態、文生圖等基礎模型和眾多行業/領域領域/任務模型，跨模態視頻檢索、任務模型，跨模態視頻檢索、中文語義理解能力領

7、先。中文語義理解能力領先。2022 年四季度混元推出國內首個低成本、可落地的 NLP 萬億大模型。據職場 Bonus 報道，騰訊針對類 ChatGPT 對話式產品已成立【混元助手】項目組，第一負責人為騰訊 AI Lab 及 Robotics X 實驗室主任、首席科學家張正友，將聯合公司內部多方團隊構建大參數語言模型，目標打造騰訊智能大助手?；煸獔F隊集合騰訊計算集群、高速網絡設施、機器學習平臺的技術實力，混元團隊集合騰訊計算集群、高速網絡設施、機器學習平臺的技術實力，并在模型結構和算法等方面研究優化，大幅降低了萬億大模型的訓練成并在模型結構和算法等方面研究優化，大幅降低了萬億大模型的訓練成本。本

8、。4 月月 14 日，騰訊云發布新一代日，騰訊云發布新一代 HCC 高性能計算集群高性能計算集群，搭載了英偉達最新代次 H800 GPU，服務器接入帶寬從 1.6T 提升到 3.2T，算力性能算力性能較較上上一代提升一代提升 3 倍，進一步縮短訓練時間，是目前國內性能最強的大模型計算倍，進一步縮短訓練時間，是目前國內性能最強的大模型計算集群，為混元大模型訓練拓寬道路。集群，為混元大模型訓練拓寬道路。騰訊騰訊 AI 技術應用的探索：技術應用的探索：2021 年來年來 AI 應用探索已有加速；應用探索已有加速；微信微信 ToC入口優勢明顯，入口優勢明顯，未來未來有機會有機會把握把握新一輪“人機交互

9、”入口變遷的機遇新一輪“人機交互”入口變遷的機遇 我們認為，騰訊 ToC 方向具備天然的交互入口優勢。微信是目前國內用戶規模最大的應用，且足夠高頻。類 ChatGPT 產品落地后，微信有機會從當前“人人交互”核心入口升級為“人人+人機交互”的核心入口，并通過小程序等組件完成生態內服務閉環。騰訊騰訊 AI+游戲的游戲的應用應用探索：探索：2021 年【絕悟】團隊開始嘗試將 AI 能力應用于游戲制作、運營及周邊生態的全鏈路。短期內關注 AI 生成 3D內容的技術探索和應用，以及 AI Bot 在運營環節的嘗試。中長期來看，如工業化開發、運營、生態全鏈條均實現“AI”化，潛在增量價值值得期待。騰訊騰

10、訊 AI+廣告的應用探索：廣告的應用探索：2022 年騰訊廣告系統全面升級，在太極機器學習平臺基礎上，通過廣告混元大模型和廣告精排大模型，完善廣告理解、用戶理解、需求匹配全流程，提升廣告主的推薦精準度和轉-45%-36%-27%-18%-9%0%9%18%2022-042022-082022-12騰訊控股資訊科技業 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 2 化率。大模型商業化潛力露出“冰山一角?！彬v訊騰訊 AI+內容服務的內容服務的應用應用探索：探索：2022 年以來 AI 內容生產探索加速，上線智能寫作助手【文涌(Effidit)】（部分

11、功能以混元大模型為底座），推出首個 AI 驅動游戲解說服務，近期發布 AI 智能創作助手“騰訊智影”，可快速生成自身數字人播報視頻。投資建議投資建議 我們相信，騰訊廣泛的應用場景、長期數據和技術積累、高性能的算力和網絡底座、領先的機器學習平臺，將有助于加快推進混元大模型的迭代優化和應用落地。微信具備天然 ToC 入口優勢，或在“人機交互”入口爭奪中處于相對有利位置。建議持續關注。我們認為騰訊社交流量以及核心業務層競爭格局穩固，降本增效成果明顯，中期基本面恢復較高增長的基礎扎實。游戲供給彈性相對充足，后續重量級新作值得期待；視頻號為微信流量和廣告增長提供有利支持，直播電商具備潛力；金融科技及企業

12、服務有望恢復增長動能。中長期來看，AI 技術或有望成為騰訊的重要增長乘數。我們維持 2023-2025 年預測 Non-IFRS凈利潤至 1470/1722/1950 億元，對應同比+27%/+17%/+13%。維持目標價476 港元，維持“買入”評級。風險風險提示提示：大模型能力涌現存在不確定性；AI 技術商業化節奏慢于預期；消費復蘇不及預期。OXlZkZRUhVhUnOpMmO6MbPbRmOnNmOnOjMmMsOiNpNrQ9PrRwPNZmPxPMYnPtP 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 3 內容目錄內容目錄 1.騰訊騰訊

13、 AI 整體戰略跟蹤：整體戰略跟蹤：2016 年開始投入基礎研究，年開始投入基礎研究，2018 年研發矩陣成型，年研發矩陣成型，2022 年公年公布混元大模型進展，未來有望成為重要增長乘數布混元大模型進展，未來有望成為重要增長乘數.5 2.騰訊騰訊 AI 實驗室矩陣：實力雄厚，各有側重實驗室矩陣：實力雄厚，各有側重.10 3.混元大模型跟蹤：歷史測評中文語義理解能力領先；混元項目或為跨事業群聯合開發；混元大模型跟蹤：歷史測評中文語義理解能力領先；混元項目或為跨事業群聯合開發；全套技術體系助力訓練成本下降全套技術體系助力訓練成本下降.12 4.前端應用場景廣泛，微信提供前端應用場景廣泛，微信提供

14、“絕佳絕佳”的的 ToC 交互入口交互入口.16 4.1.AI+游戲的探索：游戲的探索：AI 技術應用可覆蓋制作、運營及周邊生態的全鏈路，未來將聚焦技術應用可覆蓋制作、運營及周邊生態的全鏈路，未來將聚焦 AIGC和和 AI Bot 兩大方向兩大方向.16 4.2.AI+廣告的探索：廣告的探索：2022 年騰訊廣告系統全面升級成效明顯，大模型商業化潛力顯露年騰訊廣告系統全面升級成效明顯，大模型商業化潛力顯露“冰山一角冰山一角”.20 4.3.AI+內容服務的探索：內容服務的探索：2022 年以來年以來 AI 內容生產探索加速，混元大模型已應用于智能內容生產探索加速，混元大模型已應用于智能寫作助手

15、寫作助手.22 5.投資建議投資建議.23 6.風險提示風險提示.23 附錄附錄.24 圖表目錄圖表目錄 圖 1：2017 年騰訊 AI 戰略.6 圖 2：2019 年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊已建立四大人工智能實驗室，涵蓋全面的基礎研究到多種應用開發.7 圖 3：2019 年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊 AI 技術發展方向將更聚焦兩大核心問題：多模態研究、通用人工智能.7 圖 4：泛在智能：新連接、新安全和新制度構成智能底座，算力、算法、數據要素構筑智慧中臺，在“智能+”層面 AI 應用到四大類場景.8 圖 5：綜合人工智能、大數據、云計算、物聯網的“ABC

16、I 云智融合新架構”.8 圖 6：各模型方法在 5 個公開數據集上指標對比.9 圖 7：AI 技術或將成為騰訊未來重要的增長乘數之一.9 圖 8：騰訊 AI Lab 主要研究方向.11 圖 9：HunYuan_tvr 模型在五大跨模態視頻檢索數據集榜單中的指標對比.12 圖 10：CLUE 1.1 總排行榜 TOP10（截止 2023/4/11）.13 圖 11：AI 大模型概覽.13 圖 12：HunYuan 協同了騰訊預訓練研發力量，旨在打造業界領先的 AI 預訓練大模型和解決方案.14 圖 13：太極 AngelPTM.15 圖 14：新一代 HCC 高性能計算集群將進一步縮短大模型訓練

17、時間.15 圖 15：AI 技術在游戲產業全鏈路中的研究與應用能力.16 圖 16：AI NPC 可做出高擬真表情.17 圖 17：AI 輔助生產游戲角色動作.17 圖 18：【絕悟】AI 通過分布式平臺和推理優化節省了大量的時間.17 圖 19：AI 自動生成關卡流程（以一款騰訊自研的 2D 小游戲作為案例）.18 圖 20：2023 年 GDC 大會上，騰訊 AI Lab 分享了運用自研的 3D 虛擬場景自動生成解決方 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 4 案，從零制作一座 25 平方公里的 3D 虛擬城市的過程.18 圖 21：【

18、王者絕悟】實現 AI 教學.19 圖 22：面向游戲行業，騰訊 AI Lab 表示未來將聚焦 AI Bot 與 AIGC 兩大方向.20 圖 23：2022 年升級后的騰訊廣告系統.20 圖 24：以騰訊廣告混元 AI 大模型為底座，形成了廣告內容理解、廣告智能創作、廣告智能審核、廣告指紋系統等四大技術平臺.21 圖 25：【文涌(Effidit)】風格化的文本續寫功能展示.22 圖 26：據職場 Bonus 報道，騰訊【混元助手】項目團隊構成豪華，形成跨多個事業群聯合開發體系.24 表 1：騰訊主要 AI 實驗室研發矩陣.10 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正

19、文之后的信息披露和免責申明 5 1.騰訊騰訊 AI 整體戰略跟蹤：整體戰略跟蹤：2016 年開始投入基礎研究，年開始投入基礎研究，2018 年年研發矩陣成型，研發矩陣成型，2022 年公布混元大模型進展，未來有望成為年公布混元大模型進展，未來有望成為重要增長乘數重要增長乘數 回顧騰訊回顧騰訊 AI 戰略演變：公司擁有開發和應用戰略演變：公司擁有開發和應用 AI 技術的長期歷史，早期以各事業群技術的長期歷史，早期以各事業群 AI 團團隊為主，隊為主，2016 年騰訊開始從公司層級投入年騰訊開始從公司層級投入 AI 基礎研究，基礎研究，2017 年提出“基礎研究年提出“基礎研究場景場景共建共建能力

20、能力開放”的三層戰略架構。開放”的三層戰略架構。2018/2019 年騰訊人工智能和前沿科技兩大實驗室矩年騰訊人工智能和前沿科技兩大實驗室矩陣成型，并將陣成型，并將 AI 研究研究聚焦更高層級的聚焦更高層級的多模態研究和通用人工智能。多模態研究和通用人工智能。2022 年騰訊首次披露年騰訊首次披露混元大模型研發進展，混元大模型研發進展，并在年末并在年末推出推出混元混元 NLP 萬億大模型。萬億大模型。2023 年年 3 月管理層在業績會月管理層在業績會上將上將 AI 技術看作未來重要的增長乘數，技術看作未來重要的增長乘數，表示表示正在快速推進混元正在快速推進混元 AI 大大模型模型。未來前端應

21、用。未來前端應用可以與現有業務可以與現有業務結合結合提升商業化效率，提升商業化效率，推進推進人機交互人機交互業務也業務也可帶來新增長機遇?？蓭硇略鲩L機遇。公司擁有開發和應用公司擁有開發和應用 AI 技術的長期歷史，早期主要由各事業群的技術的長期歷史，早期主要由各事業群的 AI 團隊推動團隊推動，比如社交網絡事業群（原）旗下的優圖實驗室、微信事業群旗下的微信 AI 團隊，圖像識別、語音識別等 AI 技術已廣泛應用于騰訊多個產品。2016 年起，年起，騰訊開始從公司層級投入騰訊開始從公司層級投入 AI 基礎研究基礎研究。2016 年年 4 月成立了第一個公司月成立了第一個公司層級的層級的 AI

22、研究機構，騰訊研究機構，騰訊 AI Lab，全球招募頂尖科學家，專注于包括計算機視覺、專注于包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習方向的基礎研究語音識別、自然語言處理和機器學習方向的基礎研究，和內容、社交、游戲等方向的應用探索。2017 年公司提出了“Make AI Everywhere”的戰略愿景，和“基礎研究“基礎研究場景共建場景共建能力能力開放”的三層開放”的三層 AI 戰略架構戰略架構。在 2017 年二季度業績會時，騰訊總裁劉熾平將人工智能定位為基礎能力。2018 年 3 月，騰訊宣布將成立機器人實驗室“Robotics X”，與”，與 AI Lab 成為騰訊成為騰訊 AI

23、產業的雙基礎部門產業的雙基礎部門，打造虛擬世界到真實世界的載體與連接器。同時騰訊 AI Lab 宣布將致力于發展通用人工智能的研究，而“致力于發展通用人工智能的研究，而“AI+游戲”仿真真實世界或將是最佳實現方游戲”仿真真實世界或將是最佳實現方向。向。2019 年 5 月在騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊騰訊已建立人工智已建立人工智能與前沿科技為基礎的兩大實驗室矩陣。能與前沿科技為基礎的兩大實驗室矩陣。2016 年以來，騰訊諸多年以來，騰訊諸多 AI 技術在消費互聯技術在消費互聯網領域（如微信的語音識別、照片濾鏡、物體識別、翻譯等）和產業互聯網領域（如網領域（如微信的語音識別、照片

24、濾鏡、物體識別、翻譯等）和產業互聯網領域（如機器自動識別檢測在智能工業領域、為無人商場提供底層基礎能力等）落地。機器自動識別檢測在智能工業領域、為無人商場提供底層基礎能力等）落地。未來騰未來騰訊訊 AI 基礎研究將聚焦基礎研究將聚焦長期核心問題，即長期核心問題，即多模態研究和通用人工智能。多模態研究和通用人工智能。此后，騰訊 AI 發展在技術積累、商業應用、能力開放三方面不斷進步。2022 年年 4 月，月，騰訊首次對外披露“混元”騰訊首次對外披露“混元”AI 大模型的研發進展。大模型的研發進展。2022 年 12 月，混元推出國內首個低成本、可落地的 NLP 萬億大模型。2023 年 2 月

25、末，據 36 氪旗下的職場 Bonus 報道，騰訊針對類 ChatGPT 對話式產品已成立【混元助手（HunyuanAide）】項目組。2023 年 3 月，騰訊管理層在 2022 年第四季度業績會上對于騰訊的 AI 布局作出進一步闡釋：公司認為 AI 技術將有望成為公司中長期重要增長乘數之一。技術將有望成為公司中長期重要增長乘數之一。正在快速推進正在快速推進自有的混元自有的混元 AI 模型，未來將在后端逐步推出模型，未來將在后端逐步推出/優化基礎模型的同時，加強前段場景的優化基礎模型的同時，加強前段場景的應用應用，利用，利用 AI 技術促進產品創新、商業化和運營效率。技術促進產品創新、商業化

26、和運營效率。騰訊豐富的場景場景和和數據、非數據、非常強大的云計算基礎設施、應用常強大的云計算基礎設施、應用 AI 技術輔助業務的長期歷史，技術輔助業務的長期歷史，將為將為訓練模型訓練模型提供支提供支持持。在商業化前景方面，一方面 AI 技術技術應用應用將將在在現有現有廣泛的廣泛的業務方向業務方向上上提升商業化提升商業化。另一方面，另一方面，AI 技術發展也將隨時間推移催生更多新的商業機會。技術發展也將隨時間推移催生更多新的商業機會。根據英國金融時報中文網對于騰訊前副總裁姚星的采訪，騰訊或自 2015 年下半年開始，投入基礎研究的意愿有所加強。2016 年公司發現人工智能需要長時間的基礎研究積年

27、公司發現人工智能需要長時間的基礎研究積累技術。累技術。2016 年年 4 月，騰訊月，騰訊 AI Lab 正式成立，是公司第一個原創科研單位。而在此之前，正式成立，是公司第一個原創科研單位。而在此之前，騰訊多個事業部下設有騰訊多個事業部下設有 AI 團隊，較多業務已在應用團隊，較多業務已在應用 AI 技術。技術。2017年年3月初，公司董事會主席馬化騰在記者溝通會中闡釋了騰訊在人工智能上的布局月初，公司董事會主席馬化騰在記者溝通會中闡釋了騰訊在人工智能上的布局，既有做基礎性 AI 研究的 Lab，各個事業群也有 AI 團隊。過去幾年 AI 技術應用一直在做，港股港股公司報告公司報告|公司專題研

28、究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 6 比如優圖實驗室的人臉識別技術、微信 AI 團隊的語音識別。2017 年 3 月，騰訊發布 2016 年財報，其中提及“正在投資前沿科技（如人工智能及機器“正在投資前沿科技（如人工智能及機器學習）以布局未來的【連接】策略?！睂W習）以布局未來的【連接】策略?！薄袄脵C器學習在數字內容服務中進行個性化推薦，“利用機器學習在數字內容服務中進行個性化推薦，提升廣告定向能力，豐富社交互動（如動態面具功能），以及節省成本（如優化客服需求）?！碧嵘龔V告定向能力，豐富社交互動（如動態面具功能），以及節省成本（如優化客服需求）?！?017 年年 6 月，

29、騰訊云發布月，騰訊云發布“AI 即服務”即服務”戰略新品【戰略新品【智能云】，智能云】，開放騰訊在計算機視覺、智開放騰訊在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理的三大核心能力。能語音識別、自然語言處理的三大核心能力。2017 年 8 月，公司總裁劉熾平在第二季度財報公布后的分析師會議上表示：1）AI 是一項是一項基礎能力，基礎能力，具有戰略意義，騰訊將持續、長期而有耐心的投資，不急于短期回報具有戰略意義，騰訊將持續、長期而有耐心的投資，不急于短期回報。另一方面，AI 也將在多個方面助力于現有的產品、服務與業務發展助力于現有的產品、服務與業務發展。2）在騰訊的戰略優勢方面，劉熾平強調了騰訊在計算

30、能力、大數據、應用工程、技術及應用場景的優勢，以及核心人計算能力、大數據、應用工程、技術及應用場景的優勢，以及核心人才方面的主動布局。才方面的主動布局。公司廣泛多元的業務內容廣泛多元的業務內容，為機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理等領域的 AI 基礎研究提供了提供了豐富應用場景豐富應用場景。3）關于 AI 在騰訊各類產品中的運用，劉熾平指出，在面向消費者面向消費者的產品中，AI 讓騰訊更了解用戶，從而提升其產品體驗讓騰訊更了解用戶，從而提升其產品體驗；在企業服務企業服務方面，AI 可以優化算法，從而加強精準定向技術優化算法，從而加強精準定向技術；在騰訊的生態系統生態系統中，強大的 A

31、I 能力可賦能騰訊的投資公司和合作伙伴賦能騰訊的投資公司和合作伙伴，讓大家能互惠互利。據騰訊研究院公眾號，2017 年 11 月騰訊全球合作伙伴大會上發布了2017 互聯網科技創新白皮書，詳解騰訊 AI 戰略。騰訊在騰訊在人工智能戰略人工智能戰略方向提出了較為平實的愿景：方向提出了較為平實的愿景：“Make AI Everywhere”（讓”（讓 AI 無處不在）。騰訊正在從技術、場景和平臺無處不在）。騰訊正在從技術、場景和平臺三方面三方面打造打造人工智能人工智能這這項基礎能力。項基礎能力。在技術方面，長期持續投入組建研發共同體（包括優圖實驗室、在技術方面，長期持續投入組建研發共同體（包括優圖

32、實驗室、AI Lab、微、微信信 AI 團隊等）。在場景方面，團隊等）。在場景方面，騰訊的騰訊的 AI 布局在游戲、內容、社交、金融、醫療等方面正布局在游戲、內容、社交、金融、醫療等方面正在快速展開在快速展開。在平臺方面，。在平臺方面，推出“推出“AI 即服務”戰略，滿足市場對即服務”戰略，滿足市場對 AI 能力多維度的需求；能力多維度的需求；并且在語音識別、圖像識別、語義識別、以及深度學習框架多個維度對外開放并且在語音識別、圖像識別、語義識別、以及深度學習框架多個維度對外開放 AI 能力，能力，開源開源 Angel、ncnn 兩大機器學習、深度學習平臺。兩大機器學習、深度學習平臺。圖圖 1：

33、2017 年騰訊年騰訊 AI 戰略戰略 資料來源：騰訊研究院公眾號、天風證券研究所整理 技術：組建研發共同體核心人才布局、組建AI實驗室、夯實基礎研究1）優圖實驗室：成立于2012年，專注在圖像處理、模式識別、機器學習、數據挖掘等領域。2）騰訊AI Lab：企業級AI實驗室，成立于2016年4月，西雅圖實驗室成立于2017年4月。專注于計算機視覺、語音識別、自研語言處理和機器學習的基礎研究。3）微信AI團隊：由微信團隊內部孵化且專注于人工智能技術探索與應用的研究團隊。人工智能戰略：“Make AI Everywhere”場景：注重場景應用，構建消費共同體，布局多維應用場景1）游戲AI：應用方向

34、包括游戲設計、游戲運營、游戲安全。2）內容AI：AI在內容搜索、推薦分發、創作領域落地。3）社交AI：語音和音頻、自然語言處理、圖像和視頻、數據挖掘和文檔理解研究。4）金融AI：智能客服、智能投顧、風險控制、身份認證等。5）醫療AI：2017年騰訊首款AI 醫學影像產品“騰訊覓影”發布。平臺：構建產業共同體，賦能全行業推出“AI 即服務”戰略，滿足市場對AI 能力多維度的需求；并且在語音識別、圖像識別、語義識別、以及深度學習框架多個維度對外開放AI 能力，開源Angel、ncnn 兩大機器學習、深度學習平臺，降低AI 開發門檻，推動更多現實場景落地。AI是基礎能力，長期投入，不急于短期回報 港

35、股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 7 2018 年 3 月，騰訊宣布將成立機器人實驗室“騰訊宣布將成立機器人實驗室“Robotics X”，機器人實驗室和”，機器人實驗室和 AI Lab 一樣一樣隸屬騰訊技術工程事業群（隸屬騰訊技術工程事業群（TEG），兩個實驗室將協力合作成為騰訊），兩個實驗室將協力合作成為騰訊 AI 產業的雙基礎部門，產業的雙基礎部門，打造虛擬世界到真實世界的載體與連接器。打造虛擬世界到真實世界的載體與連接器。同時騰訊 AI Lab 宣布戰略：目前行業在人工智能上專注于具體應用的開發，而在通用人工智能方面相對欠缺。騰訊

36、騰訊 AI Lab 將致力于發展將致力于發展通用人工智能的研究，通過“通用人工智能的研究，通過“AI+游戲”來仿真真實世界，構建虛擬世界，探索通用人工游戲”來仿真真實世界，構建虛擬世界，探索通用人工智能的發展。智能的發展。2018 年 9 月，世界人工智能大會上，馬化騰表示人工智能的發展將讓人與物、人與服務實現更好的連接，通向“大社交”時代，騰訊要發揮好“連接器”和“生態共建者”的角色。在騰訊分論壇中，騰訊發布騰訊發布 AI 開放平臺開放平臺 AI.QQ.COM，該平臺依托騰訊 AI Lab、騰訊優圖、WeChat AI 等實驗室，匯聚騰訊匯聚騰訊 AI 技術能力，開放技術能力，開放 100

37、余項余項 AI 能力接口能力接口，供行業使用。大會時公布騰訊 AI 開放平臺已開放的 AI 技術能力，日均調用已過億次，累計調用百億次。2019 年 5 月，騰訊數字生態大會上公司前副總裁姚星表示，騰訊已建立人工智能與前沿科技為基礎的兩大實驗室矩陣。其中人工智能實驗室矩陣包括：致力于基礎研究與應用的騰人工智能實驗室矩陣包括：致力于基礎研究與應用的騰訊訊 AI Lab（深圳及西雅圖深圳及西雅圖）、聚焦聚焦視覺視覺研究研究的優圖的優圖實驗室實驗室、聚焦聚焦語音與自然語言理解語音與自然語言理解 WeChat AI 團隊團隊。2016 年以來，騰訊諸多 AI 技術在消費互聯網領域（如微信的語音識別、照

38、片濾鏡、物體識別、翻譯等）和產業互聯網領域（如機器自動識別檢測在智能工業領域、為無人商場提供底層基礎能力等）落地。姚星表示，過往過往行業行業 AI 研究是沿著感知（如人臉和研究是沿著感知（如人臉和語音識別處理）、認知（實時翻譯、智能對話、閱讀理解）、決策（如圍棋語音識別處理）、認知（實時翻譯、智能對話、閱讀理解）、決策（如圍棋 AI、農業、農業 AI 需需要處理大數據并給出結論與建議要處理大數據并給出結論與建議）三個方向進行“單一”優化，未來騰訊）三個方向進行“單一”優化，未來騰訊 AI 研究將更加研究將更加聚焦兩大問題：多模態研究（跨學科、跨模態交叉研究，不斷靠近人類智慧）、通用人工聚焦兩大

39、問題：多模態研究（跨學科、跨模態交叉研究，不斷靠近人類智慧）、通用人工智能（打造通用、普世、終極的算法，最大釋放技術原力）。智能（打造通用、普世、終極的算法，最大釋放技術原力）。圖圖 2：2019 年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊已建立四大人工智能實驗室，涵蓋全面的基礎研究到多種應用開發年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊已建立四大人工智能實驗室，涵蓋全面的基礎研究到多種應用開發 資料來源：騰訊技術工程公眾號、天風證券研究所 圖圖 3：2019 年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示年騰訊數字生態大會上，公司前副總裁姚星表示騰訊騰訊 AI 技術發展方向將更聚焦兩大核

40、心問題：多模態研究、通用人工智能技術發展方向將更聚焦兩大核心問題：多模態研究、通用人工智能 資料來源：騰訊技術工程公眾號、天風證券研究所整理 感知認知決策如人臉和語音識別處理類似技術如實時翻譯、智能對話、閱讀理解等如圍棋AI、農業AI，需要處理大數據并得出結論與建議沿著三個方向單一優化更聚焦兩大問題多模態研究探索面向未來的人機交互方式。進行跨學科、跨模態的交叉研究，不斷向真正的人類智慧考慮通用人工智能打造一種通用、普適、終極的算法，最大釋放技術原力 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 8 2020 年 7 月在世界人工智能大會云端會議上，

41、騰訊騰訊 COO 任宇昕表示，任宇昕表示，AI 技術正在深深“嵌技術正在深深“嵌入”各行各業，變得無所不在。日益完善的新基建和產業互聯網，將為各行各業帶來新增入”各行各業，變得無所不在。日益完善的新基建和產業互聯網，將為各行各業帶來新增量，為經濟發展帶來新增長。量，為經濟發展帶來新增長。騰訊研究院發布2020 騰訊人工智能白皮書：泛在智能，判斷下一階段的人工智能將呈現“泛在智能”下一階段的人工智能將呈現“泛在智能”，即 1）人工智能將逐漸轉變為像網絡、電力一樣的基建基建，向全行業全領域提供通用 AI 能力；2）人工智能將應用于更加多元的場景和更加多元的場景和更大規模的受眾更大規模的受眾，未來將

42、催生出更多新業態、新模式。騰訊人工智能實驗室矩陣繼續在機騰訊人工智能實驗室矩陣繼續在機器學習、計算機視覺、語音技術、自然語音處理四大方向上進行技術積累，并不斷探索相器學習、計算機視覺、語音技術、自然語音處理四大方向上進行技術積累，并不斷探索相關技術在數字內容（游戲、影視、短視頻、社交分享等）、城市治理、醫療、智能制造、關技術在數字內容（游戲、影視、短視頻、社交分享等）、城市治理、醫療、智能制造、智慧服務、農業等多個場景的應用。智慧服務、農業等多個場景的應用。圖圖 4：泛在智能：新連接、新安全和新制度構成智能底座，算力、算法、數據要素構筑智慧中臺，在“智能泛在智能：新連接、新安全和新制度構成智能

43、底座，算力、算法、數據要素構筑智慧中臺，在“智能+”層面”層面 AI 應用到四大類場景應用到四大類場景 資料來源：騰訊研究院公眾號、天風證券研究所 2021 年 7 月，世界人工智能大會騰訊分論壇上，宣布推出騰訊云 TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth 三大 AI 底層平臺，可以提供包括算法開發、模型訓練、數據標注和數據處理等一系列開發能力。2021 年 11 月，騰訊數字生態大會上騰訊研究院發布 上云賦智：2021 云上智能白皮書，提出綜合人工智能、大數據、云計算、物聯網的“人工智能、大數據、云計算、物聯網的“ABCI 云智融合新架構”云智融合新架構”，人工智能與云計算

44、的融合不僅有助于 AI 技術落地，也會激發更多新模式、新業態。圖圖 5：綜合人工智能、大數據、云計算、物聯網的“：綜合人工智能、大數據、云計算、物聯網的“ABCI 云智融合新架構”云智融合新架構”資料來源：騰訊研究院公眾號、天風證券研究所 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 9 2022 年年 4 月，騰訊首次對外披露“混元”月，騰訊首次對外披露“混元”AI 大模型的研發進展。大模型的研發進展?！盎煸盇I 大模型包含但不限于：計算機視覺、自然語言處理、多模態內容理解、文案生成、文生視頻等多個方向的超大規模 AI 智能模型?！盎煸盇I

45、大模型基于騰訊太極機器學習平臺進行研發，借助GPU 算力，實現快速的算法迭代和模型訓練。在全球最具權威的 MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo 和 ActivityNet 五大跨模態視頻檢索數據集榜單中，“混元”AI 大模型先后拿下第一名的成績，實現了該領域的大滿貫。2022 年 12 月，混元推出國內首個低成本、可落地的 NLP 萬億大模型。2023 年 2 月末，據 36 氪旗下的職場 Bonus 報道，騰訊針對類 ChatGPT對話式產品已成立【混元助手（HunyuanAide）】項目組。圖圖 6：各模型各模型方法在方法在 5 個公開數據集上指標對比個公開數據集上指標對比

46、資料來源：鵝廠技術派公眾號、天風證券研究所 2023年3月，騰訊管理層在 2022年第四季度業績會上對于騰訊的AI布局作出進一步闡釋：公司認為 AI 技術將有望成為公司技術將有望成為公司未來一個未來一個重要重要的的增長乘數。增長乘數。公司核心業務聚焦社交、通訊和游戲等領域，這些業務是基于用戶對用戶的網絡、以及非常高質量的內容，由此不會像用戶對機器類服務（如搜索）一樣輕易地被 AI 技術顛覆，反而基礎模型的發展將有助于公司推進如數字助理、搜索等的人機交互服務，提供新的增長點。對于公司而言，AI 技術技術發展是一個機會，而非風險。騰訊發展是一個機會，而非風險。騰訊一直在發展自己的基礎模型，目前正在

47、快速推進自有的一直在發展自己的基礎模型，目前正在快速推進自有的混元混元 AI 模型，未來將模型，未來將在后端逐步推出在后端逐步推出、優化、優化基礎模型的同時，加強前段場景的應用，利基礎模型的同時，加強前段場景的應用，利用用 AI 技術促進產品創新、商業化和運營效率。技術促進產品創新、商業化和運營效率。在基礎模型研發優勢方面，公司管理層表示，騰訊擁有廣泛的應用場景廣泛的應用場景（微信、游戲、（微信、游戲、SaaS、娛樂服務等）、在自然語言處理和計算機視覺等方向的技術團隊和知識積累娛樂服務等）、在自然語言處理和計算機視覺等方向的技術團隊和知識積累、廣度和深度廣度和深度優勢都很明顯的數據積累、優勢都

48、很明顯的數據積累、非常強大非常強大的云計算基礎設施，可以支持訓練模型的云計算基礎設施，可以支持訓練模型。在商業化前景方面，一方面 AI 技術技術應用應用將在現有業務方向上提升商業化將在現有業務方向上提升商業化。比如高度匹配比如高度匹配用戶的內容生成將有助于提升廣告轉化率；比如內容業務可以利用用戶的內容生成將有助于提升廣告轉化率；比如內容業務可以利用 AI 技術提升效率和用技術提升效率和用戶體驗；比如將生成式戶體驗；比如將生成式 AI 技術納入微信和技術納入微信和 QQ（如提供客服助理、聊天機器人、輔助小程（如提供客服助理、聊天機器人、輔助小程序開發），可以提高效率和用戶體驗。另一方面，序開發）

49、，可以提高效率和用戶體驗。另一方面，AI 技術發展也將隨時間推移催生更多新技術發展也將隨時間推移催生更多新的商業機會。的商業機會。圖圖 7：AI 技術或將成為騰訊未來重要的增長乘數之一技術或將成為騰訊未來重要的增長乘數之一 資料來源：騰訊官網、天風證券研究所 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 10 2.騰訊騰訊 AI 實驗室矩陣實驗室矩陣：實力雄厚，各有側重：實力雄厚，各有側重 根據我們整理，目前騰訊人工智能研發矩陣主要包括：根據我們整理，目前騰訊人工智能研發矩陣主要包括：1）隸屬于技術工程事業群、作為）隸屬于技術工程事業群、作為雙基礎

50、研究部門的騰訊雙基礎研究部門的騰訊 AI Lab 和和 Robotics X 實驗室；實驗室；2）隸屬于云與智慧產業事業群的）隸屬于云與智慧產業事業群的騰訊優圖實驗室；騰訊優圖實驗室；3）隸屬于微信事業群的微信）隸屬于微信事業群的微信 AI 團隊。其中，騰訊團隊。其中，騰訊 AI Lab 研發團隊實研發團隊實力雄厚，專注于機器學習、計算機視覺、語音技術及自然語言處理方向的基礎研究和應用力雄厚，專注于機器學習、計算機視覺、語音技術及自然語言處理方向的基礎研究和應用探索。騰訊優圖實驗室和微信探索。騰訊優圖實驗室和微信 AI 團隊成立較早，在各自擅長的圖像技術、語音團隊成立較早，在各自擅長的圖像技術

51、、語音/語言技術語言技術方面擁有長期的技術積累和應用實踐。方面擁有長期的技術積累和應用實踐。2022 年 9 月，在世界人工智能大會騰訊論壇上，騰訊副總裁、華東總部總經理張立軍表示騰訊人工智能中國專利申請超過5600件，AI領域專利申請總量位于國內互聯網公司第一。表表 1：騰訊主要騰訊主要 AI 實驗室研發矩陣實驗室研發矩陣 主要主要 AI 實驗室實驗室 成立時間成立時間 現任負責人現任負責人 現歸屬事業群現歸屬事業群 研究方向研究方向 騰訊 AI Lab（深圳）2016 年 4 月 張正友博士 技術工程事業群TEG 基礎研究方向包括計算機視覺、語音技術、自然語言處理、機器學習 騰訊 AI L

52、ab（西雅圖）2017 年 5 月 俞棟博士 技術工程事業群TEG 專注于語音識別及自然語言理解等 AI領域的基礎研究 騰訊 Robotics X 實驗室 2018 年 3 月 張正友博士 技術工程事業群TEG 目前主攻移動、靈巧操作和智能體等三大通用機器人技術的研究與應用 騰訊優圖實驗室 2012 年 騰訊云副總裁、騰訊優圖實驗室總經理吳運聲 云與智慧產業事業群 CSIG 聚焦計算機視覺，專注人臉識別、圖像識別、OCR 等領域 微信 AI 團隊 微信智聆語音團隊成立于 2011 年 微信事業群 WXG 語音識別、自然語言處理、計算資料機視覺、數據挖掘和機器學習等領域 資料來源：騰訊 AI L

53、ab 官網、騰訊優圖官網、Tencent AI Lab 官網公眾號、騰訊研究院公眾號、職場 Bonus 公眾號等、天風證券研究所整理 騰訊騰訊 AI Lab：成立于：成立于 2016 年，專注于人工智能基礎研究，科研團隊實力雄厚年，專注于人工智能基礎研究，科研團隊實力雄厚 騰訊 AI Lab 成立于 2016 年 4 月，總部位于深圳，2017 年 4 月成立西雅圖實驗室。2018年 12 月張正友博士接替張潼博士成為騰訊 AI Lab 負責人。西雅圖實驗室負責人為俞棟博士。張正友博士目前擔任騰訊 AI Lab 及騰訊 Robotics X 實驗室主任，騰訊首席科學家。他是ACM Fellow

54、（國際計算機學會院士）和 IEEE Fellow（國際電氣電子工程師學會院士）。在立體視覺、三維重建、運動分析、圖像配準、攝像機自標定、人臉表情識別，機器人導航，語音增強與識別，沉浸式遠程交互，視頻會議系統等方面都有開創性的貢獻，參與了多項歐洲及微軟的計算機視覺、多媒體和機器人重大項目。俞棟博士是 IEEE Fellow（國際電氣電子工程師學會院士）、ISCA Fellow，語音識別與深度學習領域的專家，100 項專利的發明人，多次獲得最佳論文獎，深度學習開源軟件 CNTK的發起人和主要作者之一，引領了語音技術領域多項突破性工作，是首次將深度學習技術應用在語音識別領域的研究領頭人之一，該成果極

55、大推動了語音識別的技術發展。騰訊騰訊 AI Lab 目前有目前有 100 多位頂尖研究科學家及多位頂尖研究科學家及 300 多位應用工程師。多位應用工程師。在斯坦福大學發布的 2022 年度“全球前“全球前 2%頂尖科學家榜單”頂尖科學家榜單”（Worlds Top 2%Scientists 2022）中，騰訊，騰訊AI Lab 共有共有 5 人入選，其中張正友博士排名全球“終身科學影響力排行榜”第人入選，其中張正友博士排名全球“終身科學影響力排行榜”第 1002 名，名，中國排名中國排名 Top 10。在信息與通信技術、人工智能與圖像處理、網絡與通訊等子領域，世。在信息與通信技術、人工智能與

56、圖像處理、網絡與通訊等子領域，世界排名分別為第界排名分別為第 36 名，第名，第 30 名，第名，第 30 名，中國排名名，中國排名 Top3。騰訊 AI Lab 在基礎研究方面基礎研究方面，關注機器學習、計算機視覺、語音技術及自然語言處理等四關注機器學習、計算機視覺、語音技術及自然語言處理等四大方向，大方向，780 多篇研究論文已覆蓋國際頂級學術會議。在技術應用方面，聚焦在游戲、數。在技術應用方面，聚焦在游戲、數字人、內容、社交四大領域，字人、內容、社交四大領域，在微信、QQ 等 100 多個產品中落地；行業應用不斷取得突破，研發出屢獲國際大獎的棋牌類 AI【絕藝】，攻克 MOBA、FPS、

57、RTS、3D 開放世界等多類游戲的決策智能 AI【絕悟】，推進多模態虛擬人前沿技術，支持國家級 AI 醫療標桿產品【騰訊覓影】與【騰訊醫典】，自研智能顯微鏡及 AI 藥物發現平臺【云深】，并初步探索 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 11 AI 在工業、農業、生命科學等領域的研究應用。騰訊騰訊 AI Lab 在游戲、內容、數字人方向上的在游戲、內容、數字人方向上的應用應用探索包括：探索包括：1）在“）在“AI+游戲”領域游戲”領域：棋牌類 AI【絕藝】、決策智能 AI【絕悟】、AI 智能體【TStarBot】、AI+游戲開放平臺【開悟】

58、、3D 虛擬場景自動生成解決方案等。2）在“）在“AI+內容”領域內容”領域：文本理解系統【TexSmart】、交互翻譯系統【TranSmart】、智能寫作助手【文涌（Effidit）】、AI 驅動的游戲解說服務。3）在“）在“AI+數字人”領域數字人”領域：2020 年 5 月推出 AI 虛擬人【艾靈】，截止 2022 年騰訊 AI Lab 數字人技術已驅動超過 70 個角色，落地于廣告、游戲、教育、金融等不同場景，虛擬角色生成效率提升 8 倍。圖圖 8：騰訊騰訊 AI Lab 主要研究方向主要研究方向 資料來源：騰訊研究院公眾號、天風證券研究所 騰訊騰訊優圖實驗室：成立于優圖實驗室：成立于

59、 2012 年，年，2018 年升級為計算機視覺研發中心，現歸屬年升級為計算機視覺研發中心，現歸屬 CSIG 騰訊優圖實驗室成立于 2012 年，重點專注于圖像技術的深入研究及應用探索，同時提升在人臉、音頻上的技術能力。圖像技術包含圖像識別、智能鑒黃、OCR 技術、圖像分割以及超分辨率技術等。人臉識別包含人臉配準追蹤技術、人臉核身技術、活體檢測技術、海量人臉檢索技術等。音頻技術包含原音識別與哼唱識別技術、原音消除技術、語音合成技術和聲紋識別技術等。截止 2017 年，優圖 AI 技術已經廣泛應用在金融、鑒黃、安防、醫療、尋親等領域，在手機 QQ、QQ 空間、QQ 音樂、微信、廣點通、全民 K

60、歌、騰訊覓影等眾多明星產品中落地，并成功打造了滴滴、福建公安廳、蘇州公安，順豐、中國聯通、成都國稅等眾多政企客戶合作案例。2018 年 9 月優圖實驗室升級為騰訊計算機視覺研發中心，同一時間段，騰訊組織架構調整，優圖實驗室分屬事業群由 SNG 調整為 CSIG，向湯道生匯報。升級后的優圖實驗室核心戰略為以計算機視覺為核心，圍繞社交娛樂、工業生產、社會進步、前沿探索四大方向，深入到包括醫療、自動駕駛、工業、零售、辦公、文化、社會公益等十大領域的具體應用，加速研究成果的轉化。微信微信 AI 團隊：微信內部孵化，語音識別、團隊：微信內部孵化，語音識別、NLP 等技術廣泛應用于微信產品各項功能等技術廣

61、泛應用于微信產品各項功能 微信 AI 團隊由微信團隊內部孵化，研究方向包括語音識別、自然語言處理、計算機視覺、數據挖掘和機器學習等人工智能技術。微信 AI 團隊已將人工智能研究成果應用于微信產品的語音輸入、語音轉文字、聲紋鎖、對話機器人、搖一搖歌曲/電視、掃一掃封面、掃一掃翻譯和微信廣告等功能，同時為騰訊各業務產品線提供語音識別和語義分析等核心技術能力支撐。微信 AI 團隊主要包含專攻語音的微信智聆團隊（成立于 2011 年）和專攻智能對話/NLP的微信智言團隊（2017 年 12 月開始籌備，2019 年 1 月亮相微信公開課）。2019 年 1 月微信公開課上，張小龍提及對 AI 的看法，

62、微信投入了很多精力來做 AI，比如 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 12 語音識別，他強調 AI 要落地實際功能或場景，技術為產品服務。同時，微信智言團隊攜其建立的智能對話系統【小微】亮相微信公開課。2020 年 1 月微信公開課上，微信 AI 團隊發布了微信對話開放平臺（提供接口搭建客服機器人）、騰訊小微硬件開放平臺（定位偏向于語音助手的智能對話系統）和 NLP 基礎技術平臺（開放 NLP 技術棧）。3.混元大模型跟蹤：混元大模型跟蹤：歷史測評歷史測評中文語義理解中文語義理解能力能力領先；混元項目領先；混元項目或為跨事業群聯合開發；

63、或為跨事業群聯合開發；全套全套技術技術體系體系助力訓練成本下降助力訓練成本下降 2021 年以來，騰訊多條業務線技術團隊推出了自己的年以來，騰訊多條業務線技術團隊推出了自己的預訓練模型，在反哺業務的同時，預訓練模型，在反哺業務的同時，也在不斷積累也在不斷積累 Knowhow。除了混元系列大模型，騰訊各業務團隊。除了混元系列大模型，騰訊各業務團隊 2021 年末以來推出年末以來推出/測測試的試的 NLP 方向預訓練模型包括：方向預訓練模型包括：2021/6/25，騰訊 QQ 瀏覽器搜索語義團隊推出的摩天（Motian）預訓練模型登頂 CLUE 總排行榜單，登頂下游 4 個分榜（分類、閱讀理解、自

64、然語言推理和 NER）。該模型為十億級別參數量。2021/9/19，騰訊 QQ 瀏覽器實驗室研發的預訓練模型【神舟】（Shenzhou）在 CLUE 榜單中登頂，成為首個在中文自然語言理解綜合評測數據上超過人類水平的預訓練模型。該模型為百億參數量級。2021 年 10 月【神舟】模型已逐步應用于 QQ 瀏覽器的搜索、看點資訊、小說等多個場景。2021/10/13，騰訊云小微與騰訊AI Lab聯合團隊提出了基于知識的中文預訓練模型【神農】，該模型僅包含十億級參數量，一舉登頂 CLUE 總排行榜、1.1 分類任務、閱讀理解任務和命名實體任務四個榜單。2021/10/19，騰訊云和優圖實驗室的加速團

65、隊推出的 TI-NLP 模型在在 CLUE 語言分類任務上進行試驗，在 CLUE 分類任務 1.0 和 1.1 中獲得第一。2022 年 10 月，微信 AI 團推出百億級參數規模的自研 NLP 大規模語言模型 WeLM，能在零樣本及少樣本的情境下完成對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續寫、多語言閱讀理解等 NLP 任務，具備記憶能力、自我糾正和檢查能力?；煸竽Ｐ停和暾采w混元大模型：完整覆蓋 NLP、CV、多模態、文生圖等基礎模型和眾多行業模型；跨、多模態、文生圖等基礎模型和眾多行業模型；跨模態視頻檢索、中文語義理解能力領先；已推出模態視頻檢索、中文語義理解能力領先；已推出 NLP 萬億大

66、模型，據萬億大模型，據職場職場 Bonus 報報道成立混元項目組，多團隊聯合打造騰訊智能大助手道成立混元項目組，多團隊聯合打造騰訊智能大助手 2022 年 4 月騰訊首次披露混元大模型研發進展。在全球最具權威的在全球最具權威的 MSR-VTT 等五大跨模等五大跨模態視頻檢索數據集榜單中，混元大模型先后拿下第一名的成績態視頻檢索數據集榜單中，混元大模型先后拿下第一名的成績，實現了該領域的大滿貫。圖圖 9：HunYuan_tvr 模型在模型在五大跨模態視頻檢索數據集榜單中五大跨模態視頻檢索數據集榜單中的指標對比的指標對比 資料來源：鵝廠技術派公眾號、天風證券研究所 2022 年 4 月，混元大模型

67、混元大模型在在 CLUE 榜單（中文語言理解評測集合）中，以榜單（中文語言理解評測集合）中，以 80.888 分的成分的成績取得第一名，刷新分類榜單歷史紀錄績取得第一名，刷新分類榜單歷史紀錄。一方面，驗證混元大模型在中文 NLP 領域的領先 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 13 實力，另一方面也預示著大模型正在通過技術創新實現更為全面的能力。從從 2022 年年 4 月披露的信息來看，混元大模型是騰訊月披露的信息來看，混元大模型是騰訊 TEG 數據平臺部和機器學習平臺部聯數據平臺部和機器學習平臺部聯合主導，通過開源協同合主導，通過開源

68、協同訊廣告技術力量所研發的超大規模預訓練模型，具備自然語言理解、訊廣告技術力量所研發的超大規模預訓練模型，具備自然語言理解、計算機視覺、多模態內容理解、文案生成、視覺生成等能力。計算機視覺、多模態內容理解、文案生成、視覺生成等能力。根據量子位公眾號，2022 年四季度，年四季度，混元混元推出國內首個低成本、可落地的推出國內首個低成本、可落地的 NLP 萬億大模萬億大模型，在型，在 CLUE 總榜、分類榜和閱讀理解榜登頂總榜、分類榜和閱讀理解榜登頂。當前混元大模型當前混元大模型完完整覆蓋整覆蓋 NLP、CV、多模、多模態、文生圖態、文生圖等基礎模型等基礎模型及眾多行業及眾多行業/領域領域/任務模

69、型。任務模型。圖圖 10：CLUE 1.1 總排行榜總排行榜 TOP10（截止（截止 2023/4/11）資料來源：CLUE 官網、天風證券研究所 圖圖 11：AI 大模型概覽大模型概覽 資料來源：datalearner 官網、天風證券研究所 2023 年年 2 月末，據月末，據 36 氪旗下的職場氪旗下的職場 Bonus 報道，騰訊針對類報道，騰訊針對類 ChatGPT 對話式產品已成對話式產品已成立【混元助手（立【混元助手（HunyuanAide）】項目組。）】項目組。該項目組將聯合騰訊內部多方團隊構建大參數語言模型。目標是“通過性能穩定的強化學習算法訓練，完善騰訊智能助手工具，打造騰Hu

70、nYuan-NLP 1T 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 14 訊智能大助手，并能成為國內的業界標桿?！睋殘?Bonus 報道，【混元助手】項目組由騰訊 AI Lab 及 Robotics X 實驗室主任、首席科學家張正友為第一負責人，此外集合了來自 TEG 和戰略發展總部的 3 位 PM，來自 PCG、TEG、騰訊云等部門的 7 位組長，以及來自 TEG、CSIG、CDG、騰訊云 AI、PCG、WXG、IEG 的 7 位 Sponsor（見附錄）。項目組的豪華陣容項目組的豪華陣容側面反映了管理層對大模型的重視。側面反映了管理層對大

71、模型的重視。我們推測，盡管此前騰訊各業務線我們推測，盡管此前騰訊各業務線擁有多個擁有多個 AI 大模型技術品牌，未來或以混元系列為主。大模型技術品牌，未來或以混元系列為主。全套研發體系實力顯現，大模型訓練進一步降本提速全套研發體系實力顯現，大模型訓練進一步降本提速 根據量子位，根據量子位，混元團隊集合騰訊計算集群、超算網絡、機器學習平臺的技術實力，并在混元團隊集合騰訊計算集群、超算網絡、機器學習平臺的技術實力，并在MoE 模型結構、模型結構、熱啟動和課程學習、熱啟動和課程學習、注意力權重復制注意力權重復制、詞向量路由機制詞向量路由機制等方面研究優化等方面研究優化，大幅降低萬億大模型的訓練成本，

72、彰顯全套技術體系的實力。大幅降低萬億大模型的訓練成本，彰顯全套技術體系的實力。圖圖 12：HunYuan 協同了騰訊預訓練研發力量，協同了騰訊預訓練研發力量，旨在旨在打造業界領先的打造業界領先的 AI 預訓練大模型和解決方案預訓練大模型和解決方案 資料來源：量子位公眾號、天風證券研究所 1）模型結構選擇和算法的研究優化模型結構選擇和算法的研究優化 混元 NLP 萬億大模型采用了 MoE 稀疏模型稀疏模型。對比 Dense 稠密模型，相同規模的大模型，MoE 模型的訓練和推理效率更高，對資源的消耗更小?；煸?NLP 萬億大模型采用熱啟動熱啟動+模型規模課程學習的策略模型規模課程學習的策略，首先在

73、小規模的模型上訓練收斂，然后將小模型的知識遷移到大模型，逐步增加模型的規模。具體來說，先訓練只有一個專家的 Dense 模型，然后通過擴展專家數量把模型規模提升到千億規模并訓練收斂，最后繼續通過增加專家數量把模型規模提升到萬億直至收斂。在此方法在此方法下，在千億模型的基礎上擴展萬億下，在千億模型的基礎上擴展萬億模型模型，只需，只需 256 卡訓練卡訓練 1 天，即可在下游任務效天，即可在下游任務效果上超過千億模型約果上超過千億模型約 10%?；煸?NLP 萬億大模型通過改進注意力權重復用方法改進注意力權重復用方法，使得注意力權重總的時間復雜使得注意力權重總的時間復雜度降低度降低 50%，大模型

74、預訓練提速，大模型預訓練提速20%，下游任務指標略正。，下游任務指標略正?；煸?NLP 萬億大模型引入了額外的詞向量用于專家的路由，把路由和 Attention 層輸出解耦。使得相同的詞的路由向量相同，從始至終分配到相同的專家提取特征，不僅保證了路由穩定性而且加速了收斂。2）計算平臺：計算平臺：太極機器學習平臺太極機器學習平臺能力領先，太極能力領先，太極 AngelPTM 訓練框架訓練框架僅需要僅需要 192 張卡就張卡就 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 15 可以訓練萬億模型可以訓練萬億模型 太極機器學習平臺 1.0 誕生于 201

75、5 年。2018 年太極平臺深度學習訓練加速上線。2019 年太極平臺聯合騰訊云，打造了“年太極平臺聯合騰訊云，打造了“TI-ONE 機器學習平臺”，將機器學習平臺能力輸機器學習平臺”，將機器學習平臺能力輸出給公網和私有云用戶出給公網和私有云用戶，太極平臺服務騰訊內部業務。太極平臺服務騰訊內部業務。2020 年，太極平臺機器學習研發能力再度升級為統一的云原生架構，平臺服務騰訊廣告、游戲、信安、金融等多個核心 AI 業務場景。2022 年，太極廣告一站式平臺上線太極廣告一站式平臺上線，目標將廣告模型迭代業務流程通過“上太極”產品化，為廣告業務提供端到端的一站式模型研發體驗。整合后的廣告多媒體 A

76、I 技術矩陣已成為騰成為騰訊廣告的訊廣告的 AI 基礎設施基礎設施，騰訊 2022 財年年報中專門提及了“提升后的機器學習基礎設施提升了廣告主的廣告轉化效率及投資回報率，同時實現更高的訓練效率”隨著預訓練模型的參數不斷增大，模型訓練需要的存儲空間顯著增加，僅依靠顯存嚴重束縛著模型參數的擴大。為了降低顯存的壓力同時擴大模型參數，騰訊基于 Zero-Infinity 的理念開發了太極 AngelPTM 訓練框架。根據量子位公眾號，在太極機器學習平臺 1T 內存+單卡 40G 顯存硬件環境下，Zero-Infinity 單機最大可容納 30B 模型，需要至少 320 張卡訓練萬億模型，太極太極 An

77、gelPTM 單機最大可容納單機最大可容納 55B 模型，需要模型，需要 192 張卡就可以訓練萬億張卡就可以訓練萬億模型。相比模型。相比 Zero-Infinity，太極，太極 AngelPTM 訓練速度有訓練速度有 2 倍提升，節省倍提升，節省 40%訓練資源。訓練資源。2023年 3 月 16 日，騰訊宣布內部成熟落地的太極 AngelPTM 訓練框架上線公有云，對外輸出能力。此外，騰訊研發了業界首個支持萬億級 MoE 預訓練模型應用的分布式推理和模型壓縮套分布式推理和模型壓縮套件“太極件“太極-HCF ToolKit”，”，實現了無需事先從大模型蒸餾為中小模型進而推理，即可使用無需事先

78、從大模型蒸餾為中小模型進而推理，即可使用低成本的分布式推理組件低成本的分布式推理組件/服務直接進行原始大模型推理部署，充分發揮了超大預訓練模服務直接進行原始大模型推理部署，充分發揮了超大預訓練模型帶來的模型理解和生成能力的型帶來的模型理解和生成能力的躍升。躍升。圖圖 13：太極：太極 AngelPTM 資料來源：CSDN 公眾號、騰訊太極機器學習平臺公眾號、天風證券研究所 3）算力底座算力底座：新一代：新一代 HCC 高性能計算集群為大模型訓練“修路”高性能計算集群為大模型訓練“修路”4 月月 14 日，騰訊云面向大模型訓練場景，發布新一代日，騰訊云面向大模型訓練場景，發布新一代 HCC 高性

79、能計算集群，高性能計算集群，采用最新一采用最新一代騰訊云星星海自研服務器，搭載英偉達最新代次代騰訊云星星海自研服務器，搭載英偉達最新代次 H800 GPU，服務器接入帶寬從服務器接入帶寬從 1.6T提升到提升到 3.2T，算力性能和上一代相比提升算力性能和上一代相比提升 3 倍倍，是目前國內性能最強的大模型計算集群。是目前國內性能最強的大模型計算集群。2022 年四季度，騰訊完成年四季度，騰訊完成混元混元 NLP 萬億萬億大模型訓練大模型訓練的的時間為時間為 11 天，如果基于新一代集天，如果基于新一代集群，訓練時間將縮短至群，訓練時間將縮短至 4 天。天。圖圖 14：新一代新一代 HCC 高

80、性能計算集群將進一步縮短大模型訓練時間高性能計算集群將進一步縮短大模型訓練時間 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 16 資料來源：騰訊云公眾號、天風證券研究所 4.前端應用前端應用場景場景廣泛，微信提供“絕佳”的廣泛，微信提供“絕佳”的 ToC 交互入口交互入口 我們認為騰訊擁有廣泛的前端應用場景，覆蓋游戲、社交、內容、廣告、搜索、企業服務我們認為騰訊擁有廣泛的前端應用場景，覆蓋游戲、社交、內容、廣告、搜索、企業服務等多領域，其中多個方向已有等多領域，其中多個方向已有 AI 技術應用的長期歷史。目前混元大模型先后支持了包括技術應用的長期

81、歷史。目前混元大模型先后支持了包括微信、微信、QQ、游戲、騰訊廣告、騰訊云等眾多產品和業務，未來大模型的迭代升級以及相、游戲、騰訊廣告、騰訊云等眾多產品和業務，未來大模型的迭代升級以及相關工具關工具/產品落地，有望進一步創造增量價值、降低成本。產品落地，有望進一步創造增量價值、降低成本。國內大模型相對成熟后，絕大多數互聯網產品或都將進行國內大模型相對成熟后，絕大多數互聯網產品或都將進行 AI 能力改造（如阿里巴巴宣布能力改造（如阿里巴巴宣布所有產品將接入“通義千問”大模型）。我們認為，如在國內廠商大模型能力未明顯分化所有產品將接入“通義千問”大模型）。我們認為，如在國內廠商大模型能力未明顯分化

82、的情況下，交互入口、場景匹配性或是影響未來技術應用的核心因素。的情況下，交互入口、場景匹配性或是影響未來技術應用的核心因素。對于對于騰訊而言，騰訊而言，ToC 方向具備天然的交互入口優勢。微信是目前國內用戶規模最大的應用，方向具備天然的交互入口優勢。微信是目前國內用戶規模最大的應用，且足夠高頻。類且足夠高頻。類 ChatGPT 產品落地后，微信有機會從當前“人人交互”核心入口升級為產品落地后，微信有機會從當前“人人交互”核心入口升級為“人人“人人+人機交互”的核心入口，并通過小程序等組件完成生態內服務閉環。人機交互”的核心入口，并通過小程序等組件完成生態內服務閉環。在在 ToB 辦公辦公場景方

83、面，騰訊三大效率辦公場景方面，騰訊三大效率辦公 SaaS 產品（騰訊會議、企業微信、騰訊文檔）也為產品（騰訊會議、企業微信、騰訊文檔）也為 AI 工具工具應用提供了良好基礎。應用提供了良好基礎。4.1.AI+游戲游戲的探索的探索：AI 技術應用可覆蓋制作、運營及周邊生態的全鏈路，技術應用可覆蓋制作、運營及周邊生態的全鏈路，未來將聚焦未來將聚焦 AIGC 和和 AI Bot 兩大方向兩大方向 游戲是真實世界的模擬和仿真，由于游戲本身的數字性質，數據較實體產業更易采集，模游戲是真實世界的模擬和仿真，由于游戲本身的數字性質，數據較實體產業更易采集，模型鍛煉效率更快，成為了理想的虛擬測試場，騰訊亦長期

84、深耕游戲型鍛煉效率更快，成為了理想的虛擬測試場，騰訊亦長期深耕游戲 AI 開發，探索邁向通開發，探索邁向通用人工智能的道路。用人工智能的道路。AI 技術在游戲中得到不斷磨煉的同時，又反哺游戲產業。技術在游戲中得到不斷磨煉的同時，又反哺游戲產業。騰訊游戲 AI 探索不斷進步，典型代表包括：屢獲國際大獎的棋牌類 AI【絕藝】、攻克 MOBA、FPS、RTS、3D 開放世界等多類游戲的決策智能 AI【絕悟】。2021 年【絕悟】團隊初步嘗試將年【絕悟】團隊初步嘗試將 AI 能力應用于游戲開發和運營流程中。能力應用于游戲開發和運營流程中。2021、2022、2023 年年 GDC 大會上，大會上，騰訊

85、騰訊 AI Lab 展示了以【絕悟】為代表的展示了以【絕悟】為代表的 AI 技術在游戲產業全鏈技術在游戲產業全鏈路中的研究應用能力。路中的研究應用能力。一方面，橫向來看一方面，橫向來看 AI 技術可應用在游戲制作、運營及周邊生態的全鏈路上；另一方面，技術可應用在游戲制作、運營及周邊生態的全鏈路上；另一方面，縱向上，縱向上，AI 技術也正在拓展到更多元的游戲品類上，如棋牌類、體育競技類、及技術也正在拓展到更多元的游戲品類上，如棋牌類、體育競技類、及 MOBA、FPS 等復雜策略類游戲。等復雜策略類游戲。圖圖 15：AI 技術在技術在游戲產業全鏈路中的研究與應用能力游戲產業全鏈路中的研究與應用能力

86、 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 17 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 在游戲制作環節，騰訊在游戲制作環節，騰訊 AI Lab 的重點探索包括：的重點探索包括：1）NPC 動作生成：動作生成：傳統方法生成 NPC 成本很高，制作一分鐘的人物動畫需要耗費數天，AI 技術應用具備較大潛力。騰訊騰訊 AI Lab 持續探索低成本、大規模地生產持續探索低成本、大規模地生產 NPC（包括面部、（包括面部、表情、動作等）表情、動作等）相關技術。相關技術。在視覺上，騰訊 AI Lab 通過 AI 對抗生成網絡實現“千人千面”，快

87、速生成高保真 AI NPC。再整合文字轉語音技術，生成自然語音，同步驅動嘴型、表情等面部變化，達到高度逼真。最后利用相位神經網絡技術控制人物運動，將原本數周工作量減少到幾小時。AI 在大量的運動數據集上學習人體動作，將捕獲的運動數據與場景地形數據相匹配，完成準確、流暢的動作反應，如行走、跑步、跳躍等。圖圖 16：AI NPC 可做出高擬真表情可做出高擬真表情 圖圖 17：AI 輔助生產游戲角色動作輔助生產游戲角色動作 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 2）平衡性測試）平衡性測試：AI 技術有助于技術有助于提高性能、提高性能、

88、縮短時間?？s短時間。以王者榮耀為例，傳統的平衡性測試是調整數值后在測試服上驗證，周期較長，每個英雄測試大約需要 1-2 個月。此外，由于正式服和測試服玩家的真實能力和游戲心態不一致，會導致測試結果不準確?！窘^悟】AI 通過強化學習的方法來模仿真實玩家，將測試的總體準確性提升到 95%。同時，【絕悟】AI 通過分布式平臺和推理優化節省了大量的時間。分布式平臺支持大規模并發測試，開發者只需要輸入英雄的修改數值，平臺就會在短時間內自動輸出測試報告。推理優化則通過模型剪裁、量化、自研推理框架來減少模型的計算量和加快推理速度，實現 3 小時完成 20萬場對局。圖圖 18：【絕悟】：【絕悟】AI 通過分布

89、式平臺和推理優化節省了大量的時間通過分布式平臺和推理優化節省了大量的時間 輔助游戲制造流程中的一些環節，降低創造新游戲的門檻提升游戲體驗，讓游戲更有趣味性美術設計內容設計測試體驗優化運營優化場景生成動作生成超分辨率AI玩法設計地圖設計關卡設計平衡性測試游戲跑圖測試智能NPC智能BOT掉線托管違規審判平衡匹配對局陪伴游戲周邊賦能游戲競技，帶動線上線下同步發展直播訓練集錦自動生成比賽解說語音互動針對性的跟AI Team訓練模擬對手打法、風格游戲前游戲中 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 18 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究

90、所 3）關卡設計：）關卡設計：由于消耗速度快于生產，程序化生成游戲關卡需求突出。利用利用 AI bot 技術技術自動生成游戲關卡的優勢明顯，自動生成游戲關卡的優勢明顯，AI bot 可以代替人類進行大規模地關卡評估和測試，降低可以代替人類進行大規模地關卡評估和測試，降低人力成本；還能提供更多語義信息，減少對訓練數據的依賴；以及根據語義信息提升生成人力成本；還能提供更多語義信息，減少對訓練數據的依賴；以及根據語義信息提升生成關卡的游戲體驗。關卡的游戲體驗。騰訊騰訊 AI Lab 正探索將正探索將 AI 自動生成關卡技術應用于自動生成關卡技術應用于 2D、3D 等類型的游戲之中。以一款自等類型的游

91、戲之中。以一款自研的研的 2D 小游戲作為案例，只需要不到一百個訓練關卡作為輸入，小游戲作為案例，只需要不到一百個訓練關卡作為輸入，AI 即可在幾個小時內生即可在幾個小時內生成一千多個可玩的、高質量、多樣化的關卡。成一千多個可玩的、高質量、多樣化的關卡。圖圖 19：AI 自動生成關卡流程（自動生成關卡流程（以一款以一款騰訊騰訊自研的自研的 2D 小游戲作為案例小游戲作為案例）資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 4）3D 場景生成：場景生成：在 3A 游戲中，高擬真的 3D 場景是玩家沉浸感的核心來源之一。傳統的 3D 制作需要耗費大量時間和人力成本。2023 年年 GDC 大會

92、上，騰訊大會上，騰訊 AI Lab 提出提出自研的自研的 3D 虛擬場景自動生成解決方案虛擬場景自動生成解決方案，其中包括，其中包括城市布局生成、建筑外觀生成、室內映射生成城市布局生成、建筑外觀生成、室內映射生成三大核心能力三大核心能力，可以，可以幫助游戲開發者以更低成本創造風格多樣、貼近現實的虛擬城市，大幫助游戲開發者以更低成本創造風格多樣、貼近現實的虛擬城市，大幅提升幅提升 3D 虛擬場景的生產效率。虛擬場景的生產效率。圖圖 20：2023 年年 GDC 大會上，騰訊大會上，騰訊 AI Lab 分享了運用自研的分享了運用自研的 3D 虛擬場景自動生成解決方案虛擬場景自動生成解決方案，從零制

93、從零制作一座作一座 25 平方公里的平方公里的 3D 虛擬城市的過程虛擬城市的過程 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 19 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 在游戲中優化用戶體驗和運營環節在游戲中優化用戶體驗和運營環節 AI 既既能能是運營者也是陪伴玩家的智能伙伴。是運營者也是陪伴玩家的智能伙伴。AI 能扮演玩家的對手或隊友，提供創新玩法，提升用戶體驗。同時，AI 也能為玩家智能匹配合適的隊友，接管掉線玩家，還能利用自然語言處理等技術，在監測到不當發言時予以屏蔽?；跀M人化 AI 研究，騰訊 AI Lab 與穿越火線手

94、機版合作打造了【明星玩法】挑戰職業選手。AI 通過模仿職業選手的典型個人風格，玩家感覺像在與真實的職業選手對抗。該玩法上線后大受歡迎，對局數量較平時平均數提升了 3-4 倍。騰訊 AI Lab 通過人機協作技術成功讓【王者絕悟】實現 AI 教學。在游戲內“絕悟試煉”玩法中，【王者絕悟】身兼隊友及老師，與玩家在真實對戰環境中交流協作，并在過程中向玩家傳授職業級的策略與操作技術，幫助玩家迅速熟悉英雄操作與游戲玩法。數據顯示，在引入【王者絕悟】AI 教學后，玩家單局游戲主動溝通的次數提高了 56%，提高了 PVE 玩法的可玩性。圖圖 21：【王者絕悟】實現：【王者絕悟】實現 AI 教學教學 資料來源

95、：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 騰訊 AI Lab 擁有業內頂尖的游戲 AI 研究團隊。2023 年 GDC 大會上，騰訊 AI Lab 表示面向游戲行業，未來將聚焦聚焦 AI Bot 與與 AIGC 兩大方向，兩大方向，探索 AI 與游戲產業的深度融合，覆蓋從游戲研發到運營的全鏈路 AI 解決方案。港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 20 圖圖 22：面向游戲行業，面向游戲行業，騰訊騰訊 AI Lab 表示未來將聚焦表示未來將聚焦 AI Bot 與與 AIGC 兩大方向兩大方向 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研

96、究所 我們我們在前期在前期報告報告GPT 三定律：超級流量入口和三定律：超級流量入口和 AI 時代的操作系統，邁向數字文明新階時代的操作系統，邁向數字文明新階段指出，段指出，“AIGC 應用有望帶動游戲制作成本率先下降，游戲內場景和劇情有望實現自循應用有望帶動游戲制作成本率先下降，游戲內場景和劇情有望實現自循環。環?！彬v訊游戲業務規模居國內首位，短期內關注騰訊游戲業務規模居國內首位，短期內關注 AI 生成生成 3D 內容的技術探索和應用，以內容的技術探索和應用，以及及 AI Bot 在運營環節的嘗試。中長期來看，如工業化開發、運營、生態全鏈條均實現“在運營環節的嘗試。中長期來看，如工業化開發、

97、運營、生態全鏈條均實現“AI”化，潛在增量價值值得期待?；?，潛在增量價值值得期待。4.2.AI+廣告的探索廣告的探索：2022 年騰訊廣告系統全面升級成效明顯，大模型年騰訊廣告系統全面升級成效明顯，大模型商業化潛力顯露“冰山一角”商業化潛力顯露“冰山一角”2022 年騰訊廣告系統全面升級，在太極機器學習平臺提供計算基建支持的基礎上，通過年騰訊廣告系統全面升級，在太極機器學習平臺提供計算基建支持的基礎上，通過騰訊廣告混元騰訊廣告混元 AI 大模型和廣告精排大模型，完善廣告理解、用戶理解、需求匹配的全流大模型和廣告精排大模型，完善廣告理解、用戶理解、需求匹配的全流程，提升廣告主的推薦精準度和轉化率

98、。程，提升廣告主的推薦精準度和轉化率。圖圖 23：2022 年升級后的騰訊廣告系統年升級后的騰訊廣告系統 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 21 資料來源：騰訊廣告公眾號、天風證券研究所 騰訊廣告混元騰訊廣告混元 AI 大模型包括多模態內容理解大模型、多模態文案生產大模型、跨模態檢大模型包括多模態內容理解大模型、多模態文案生產大模型、跨模態檢索大模型。以此為底座，支持索大模型。以此為底座，支持廣告內容理解廣告內容理解、廣告智能創作廣告智能創作、廣告智能審核、廣告指紋系、廣告智能審核、廣告指紋系統等四大技術平臺。其中：統等四大技術平臺。其

99、中：1）廣告內容理解技術目的在于建設）廣告內容理解技術目的在于建設多維度多粒度的廣告語義理解系統，提高廣告側特征多維度多粒度的廣告語義理解系統，提高廣告側特征生產與應用效率生產與應用效率，目前已完成目前已完成 60+項特征理解能力建設，覆蓋商品、創意、落地頁等多個項特征理解能力建設，覆蓋商品、創意、落地頁等多個維度維度。2）廣告智能創作技術）廣告智能創作技術實現多項自動化視頻創作能力，支撐多大項產品形態，日均生產數實現多項自動化視頻創作能力，支撐多大項產品形態，日均生產數十萬條量級視頻廣告。十萬條量級視頻廣告。3）廣告智能審核）廣告智能審核涵蓋超涵蓋超 100 項項 AI 審核能力，將以往的審

100、核能力，將以往的人工審核人工審核方式，進化到“機方式，進化到“機器主器主導導+人工配合”的高效方式，為騰訊廣告節約人力超千人人工配合”的高效方式，為騰訊廣告節約人力超千人，有效提升了廣告主投放效率，有效提升了廣告主投放效率，把控了平臺的廣告風險，也為用戶帶來良好的廣告體驗。把控了平臺的廣告風險，也為用戶帶來良好的廣告體驗。4）廣告指紋系統廣告指紋系統服務服務騰訊廣告投放、廣告召回、廣告推薦模型及廣告效果分析等全鏈路騰訊廣告投放、廣告召回、廣告推薦模型及廣告效果分析等全鏈路環節，有效解決相似廣告重復曝光、廣告推薦不穩定等問題，改善廣告生態，并為廣告鏈環節，有效解決相似廣告重復曝光、廣告推薦不穩定

101、等問題，改善廣告生態，并為廣告鏈路降本增效作出一定貢獻。路降本增效作出一定貢獻。圖圖 24：以騰訊廣告混元以騰訊廣告混元 AI 大模型為底座，形成了大模型為底座，形成了廣告內容理解、廣告智能創作、廣告智能審核、廣告指紋系統等四大技術平臺廣告內容理解、廣告智能創作、廣告智能審核、廣告指紋系統等四大技術平臺 資料來源：騰訊廣告算法大賽公眾號、天風證券研究所 對于廣告系統，除精準理解廣告內容外，下游推薦任務同樣重要。騰訊廣告精排大模型單騰訊廣告精排大模型單模型推理參數達到千億級別模型推理參數達到千億級別，序列化后大小可達數百 GB，浮點數計算量最高每秒超過 10 億次，在行業位于先進水平。在此運算能

102、力支持下，實現了以系統為主導的全域搜索，更在此運算能力支持下，實現了以系統為主導的全域搜索，更快地搜索并挖掘用戶與商品的潛在關系，提升人貨匹配效率?？斓厮阉鞑⑼诰蛴脩襞c商品的潛在關系，提升人貨匹配效率。騰訊廣告精排大模型全流量上線后，相比以前的小模型算法，已累計給廣告主帶來已累計給廣告主帶來 15%的的 GMV 提升（截止提升（截止 2022 年年 6月）。月）。港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 22 騰訊廣告精排大模型也可以作為通用底座，搭建定制化模型騰訊廣告精排大模型也可以作為通用底座，搭建定制化模型，適配各類型應用場景。實際實際處

103、理業務中，騰訊廣告采用了大模型處理業務中，騰訊廣告采用了大模型+定制模型的技術思路定制模型的技術思路，充分發揮廣告精排大模型的強運算能力的同時，快速搭建業務相關的定制化模型，滿足廣告主差異化、精細化需求。以某網服廣告主為例，得益于廣告精排大模型的運算能力，騰以某網服廣告主為例，得益于廣告精排大模型的運算能力，騰訊廣告實現快速建模，將定訊廣告實現快速建模，將定制模型上線時間從業內普遍的兩個月縮短至了制模型上線時間從業內普遍的兩個月縮短至了 7 天，并在天，并在 30 天內完成優化迭代，助力天內完成優化迭代，助力該網服廣告主搶占流量先機，最終買量該網服廣告主搶占流量先機，最終買量 ROI 提升了提

104、升了 20%，平均出價和，平均出價和 eCPM 提升了提升了 50%。4.3.AI+內容服務的探索內容服務的探索：2022 年以來年以來 AI 內容生產探索加速，混元大內容生產探索加速，混元大模型已應用于模型已應用于智能寫作助手智能寫作助手 目前騰訊在 AI+內容的探索主要包括：內容搜索、推薦分發、內容生成等。其中搜索與個性化推薦技術長期應用于騰訊線上視頻、音樂、閱讀平臺和新聞 app 等，相關技術不斷迭代優化。在內容生成方面，騰訊的探索包括：新聞寫作機器人：新聞寫作機器人：早在 2015 年，騰訊財經已推出自動化新聞寫作機器人【Dream Writer】，主筆發布了首篇新聞8 月 CPI 同

105、比上漲 2.0%創 12 個月新高，該報道抓取了國家統計局發布的 CPI 相關數據，同時援引了行業專家和業內人士的分析。交互翻譯：交互翻譯：2018 年騰訊 AI Lab 發布了 AI 交互翻譯產品【TranSmart】，2020 年開啟商業化。經過五年技術沉淀與兩年商業化探索，2022 年【TranSmart】已建設了包含公有云、私有化部署等服務形態，以及網頁端、客戶端、瀏覽器插件等產品形態，提供的服務包括交互翻譯、文檔翻譯、自動翻譯、定制引擎等，并可支持各類計算機輔助翻譯軟件（CAT）集成。翻譯服務受到了各類垂直行業頭部客戶的青睞和內外合作伙伴的廣泛認可，包括但不限于：聯合國、新華社、央視

106、、CGTN、Memsource、華泰證券、閱文集團、Denso、富途證券、寶馬、騰訊云官網、騰訊會議等。智能寫作助智能寫作助手：手：2022 年 4 月騰訊 AI Lab 發布智能寫作助手【文涌(Effidit)】，12 月更新至 2.0 版本。功能包含幫助寫作者開闊思路的【文本補全】和【超級網典】、重在提升創作后的文本水平和質量的【智能糾錯】和【文本潤色】?！疚挠俊疚挠?Effidit)】的實】的實現融合了知識抽取、文本理解、文本生成、大規模預訓練模型、經典語言模型、搜索現融合了知識抽取、文本理解、文本生成、大規模預訓練模型、經典語言模型、搜索等技術。部分功能的實現使用等技術。部分功能的實現

107、使用【混元混元】系列】系列 AI 大模型作為底層預訓練模型。大模型作為底層預訓練模型。AI 游戲解說：游戲解說：騰訊 AI Lab 推出業界首個 AI 驅動的游戲解說服務驅動的游戲解說服務，并于王者榮耀游戲電競場景嘗試落地。該服務融匯了騰訊 AI Lab 在自然語言處理、機器學習、語音合成等前沿 AI 技術的深厚技術積淀?？苫谕婕覍崟r的游戲局面，通過智能策略理解可基于玩家實時的游戲局面，通過智能策略理解局面亮點予以導播切鏡，生成符合語境且有趣味性的解說詞，實時合成高度擬真、抑局面亮點予以導播切鏡，生成符合語境且有趣味性的解說詞，實時合成高度擬真、抑揚頓挫的解說語音。揚頓挫的解說語音。智能創作

108、助手：智能創作助手：3 月 30 日，騰訊正式發布了 AI 智能創作助手“騰訊智影”智能創作助手“騰訊智影”，提供虛擬數字人、文本配音、智能去水印、文章轉視頻、模板創作、在線視頻剪輯等功能。其中，智影數字人能實現“形象克隆”和“聲音克隆”，創作者通過智影數字人能實現“形象克隆”和“聲音克隆”，創作者通過輸入輸入圖片、視頻圖片、視頻和音頻素材，可生成數字人分身和定制音色，進而快速生成數字人播報視頻和音頻素材，可生成數字人分身和定制音色，進而快速生成數字人播報視頻。圖圖 25：【文涌【文涌(Effidit)】風格化的文本續寫功能展示風格化的文本續寫功能展示 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公

109、司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 23 資料來源：騰訊 AI 實驗室公眾號、天風證券研究所 5.投資建議投資建議 我們相信，騰訊廣泛的應用場景、長期數據和技術積累、高性能的算力和網絡底座、領先的機器學習平臺，將有助于加快推進混元大模型的迭代優化和應用落地。微信具備天然 ToC入口優勢，或在“人機交互”入口爭奪中處于相對有利位置。建議持續關注。我們認為騰訊社交流量以及核心業務層競爭格局穩固，降本增效成果明顯，中期基本面恢復較高增長的基礎扎實。游戲供給彈性相對充足，后續重量級新作值得期待；視頻號為微信流量和廣告增長提供有利支持，直播電商具備潛力；金融科技及企業服務有望恢復增長動能

110、。中長期來看，AI 技術或有望成為騰訊的重要增長乘數。我們維持 2023-2025 年預測Non-IFRS 凈利潤至 1470/1722/1950 億元，對應同比+27%/+17%/+13%。維持目標價 476港元，維持“買入”評級。6.風險提示風險提示 1）大模型能力涌現存在不確定性；2）AI 技術商業化節奏慢于預期；3）消費復蘇不及預期。港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 24 附錄附錄 圖圖 26：據據職場職場 Bonus 報道報道，騰訊騰訊【混元助手混元助手】項目項目團隊構成豪華，形成跨多個事業群聯合開發體系團隊構成豪華，形成跨多

111、個事業群聯合開發體系 資料來源：職場 Bonus 公眾號、天風證券研究所 港股港股公司報告公司報告|公司專題研究公司專題研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 25 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的所有觀點均準確地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與，不與，也將不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。一般聲明一般聲明 除非另有規定，本報告中的所有材料版權均屬天風證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）及其附屬機構（以下統稱“天

112、風證券”）。未經天風證券事先書面授權，不得以任何方式修改、發送或者復制本報告及其所包含的材料、內容。所有本報告中使用的商標、服務標識及標記均為天風證券的商標、服務標識及標記。本報告是機密的，僅供我們的客戶使用，天風證券不因收件人收到本報告而視其為天風證券的客戶。本報告中的信息均來源于我們認為可靠的已公開資料，但天風證券對這些信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考，不構成所述證券買賣的出價或征價邀請或要約。該等信息、意見并未考慮到獲取本報告人員的具體投資目的、財務狀況以及特定需求，在任何時候均不構成對任何人的個人推薦?？蛻魬攲Ρ緢蟾嬷械男畔⒑鸵庖娺M行獨立評估，并

113、應同時考量各自的投資目的、財務狀況和特定需求，必要時就法律、商業、財務、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據或者使用本報告所造成的一切后果，天風證券及/或其關聯人員均不承擔任何法律責任。本報告所載的意見、評估及預測僅為本報告出具日的觀點和判斷。該等意見、評估及預測無需通知即可隨時更改。過往的表現亦不應作為日后表現的預示和擔保。在不同時期，天風證券可能會發出與本報告所載意見、評估及預測不一致的研究報告。天風證券的銷售人員、交易人員以及其他專業人士可能會依據不同假設和標準、采用不同的分析方法而口頭或書面發表與本報告意見及建議不一致的市場評論和/或交易觀點。天風證券沒有將此意見及建議向報告所有接收者進行

114、更新的義務。天風證券的資產管理部門、自營部門以及其他投資業務部門可能獨立做出與本報告中的意見或建議不一致的投資決策。特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，天風證券可能會持有本報告中提及公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行、財務顧問和金融產品等各種金融服務。因此，投資者應當考慮到天風證券及/或其相關人員可能存在影響本報告觀點客觀性的潛在利益沖突，投資者請勿將本報告視為投資或其他決定的唯一參考依據。投資評級聲明投資評級聲明 類別類別 說明說明 評級評級 體系體系 股票投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期恒 生指數的漲跌幅 行業投資評級 自報告日后的 6 個月內

115、，相對同期恒 生指數的漲跌幅 買入 預期股價相對收益 20%以上 增持 預期股價相對收益 10%-20%持有 預期股價相對收益-10%-10%賣出 預期股價相對收益-10%以下 強于大市 預期行業指數漲幅 5%以上 中性 預期行業指數漲幅-5%-5%弱于大市 預期行業指數漲幅-5%以下 天風天風證券研究證券研究 北京北京 ?？诤？?上海上海 深圳深圳 北京市西城區佟麟閣路 36 號 郵編：100031 郵箱： 海南省?？谑忻捞m區國興大道 3 號互聯網金融大廈 A 棟 23 層 2301 房 郵編：570102 電話：(0898)-65365390 郵箱： 上海市虹口區北外灘國際 客運中心 6 號樓 4 層 郵編：200086 電話：(8621)-65055515 傳真：(8621)-61069806 郵箱： 深圳市福田區益田路 5033 號 平安金融中心 71 樓 郵編：518000 電話：(86755)-23915663 傳真：(86755)-82571995 郵箱：