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1、 行業行業報告報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 1 計算機計算機 證券證券研究報告研究報告 2024 年年 12 月月 09 日日 投資投資評級評級 行業評級行業評級 強于大市(維持評級)上次評級上次評級 強于大市 作者作者 繆欣君繆欣君 分析師 SAC 執業證書編號：S1110517080003 劉鑒劉鑒 聯系人 資料來源：聚源數據 相關報告相關報告 1 計算機-行業點評:資金支撐疊加供需共振，泛信創自主可控有望加速 2024-11-11 2 計算機-行業點評:TSMC 事件的長期影響:加速國產算力行業格局集中，利好具備全國產供應鏈頭部廠商 2024-1

2、1-10 3 計算機-行業點評:跳出成交量看同花順:居民財富管理被動化的長期核心受益者 2024-11-10 行業走勢圖行業走勢圖 AI Agent 與端側新入口共筑與端側新入口共筑 AI 應用未來應用未來 AI Agent 正在快速發展，正在快速發展，海外大廠積極布局海外大廠積極布局 Agent 構建應用構建應用 全球 AI Agent 市場正以高速增長的趨勢重塑各行業的運營模式和客戶交互體驗。AI Agent 通過記憶能力、規劃能力、行動能力和工具能力，與人類用戶、外界環境、其他 Agents 及系統開發者實現高效協作。LLM 作為 AI Agent的核心能力構建基礎，結合規劃、記憶、工具

3、和行動四大能力模塊，實現了對復雜任務理解、分解與執行。海外頭部企業在 AI Agent 上持續發力，微軟在 Ignite 大會宣布了全球最大規模的企業級 AI Agent 生態，同時 M365 Copilot 也增加了更多的 Agent 功能；Salesforce 于 2024 年 9 月 12 日發布Agentforce，旨在將 AI 智能體與人類協作、數據云、CRM 等核心模塊相結合，為企業提供全面的客戶服務和銷售解決方案。從從 Claude3.5 到到 GLM，Agent 在在 C 端端硬件硬件落地正進入臨界點落地正進入臨界點 Claude3.5 推出最新 Sonnet 模型新增 Com

4、puter use 功能，可以類似人一樣使用電腦，輸入語言指令后模型感知界面互動，自然語言控制硬件更進一步。同時智譜推出 AutoGLM，實現了在安卓系統手機和 Web 端的自然語言交互功能；硬件廠商中，我們看到蘋果帶頭推出 Apple Intelligence，華為也相應推出了 Harmoney Intelligence。C 端入口迎來重塑，互聯網巨頭有望加速逆向端入口迎來重塑，互聯網巨頭有望加速逆向 AI 硬件卡位布局硬件卡位布局，同時云端，同時云端協同技術路線有望帶來云端推理算力增量協同技術路線有望帶來云端推理算力增量 端側 AI 有望成為下一代流量入口的關鍵，手機、耳機等硬件廠商正在集

5、體加入大模型能力，以 Apple intelligence 為首，三星、華為等硬件廠商正在探索在其新系統中集成自然語言處理能力，或有望簡化硬件交互流程。我們認為互聯網公司有望借助模型與軟件能力逆向卡位爭奪流量入口，長期來看，專業化端側與全能云端協同或是端側 AI 的最優解，AI Agent 是端側 AI 的重要一環考慮到 AI agent 需要規劃+多次調用大模型，以 Anthopic 為例，其新推出的 Claude Sonnet 模型在使用 Computer Use 功能時展現出較高的成本，我們認為端側 AI 會帶來大量的云端推理算力增量。建議關注：建議關注：國產算力：寒武紀、海光信息、盛科

6、通信（通信覆蓋）、神州數碼、中科曙光、景嘉微 AI 應用：金山辦公、金蝶國際、科大訊飛、泛微網絡、致遠互聯、鼎捷數智、用友網絡、漢得信息、恒生電子、萬興科技、虹軟科技 端側硬件：高通（美股）、炬芯科技、中科藍訊、恒玄科技 風險風險提示提示：AI 應用進展不及預期、算力受到制裁的風險、大模型技術推進不及預期 -38%-29%-20%-11%-2%7%16%2023-122024-042024-08計算機滬深300 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 2 內容目錄內容目錄 1.AI Agent 逐步發力，構筑大模型應用未來逐步發力，構筑大模型應用未來

7、.4 1.1.AI Agent 臨界點即將到來，為 AI 應用構筑基石.4 1.2.海外頭部企業在 AI Agent 上持續發力.5 1.2.1.微軟在推出大規模企業級 AI Agent 生態.5 1.2.2.Salesforce 正式推出 Agentforce 并在某些場景取得了 PMF.6 1.2.3.HubSpot：全新 AI 品牌 Breeze 打造營銷和銷售新體驗.8 2.從從 Claude3.5 到到 AutoGLM，Agent 在在 C 端應用正進入臨界點端應用正進入臨界點.9 2.1.Claude3.5 推出最新 Sonnet 與 Haiku 模型，同時推出 Use compu

8、ter 功能.9 2.2.智譜推出 AutoGLM，助力硬件交互.12 3.端側端側 AI 成為海內外大模型重要方向與大廠必爭之地成為海內外大模型重要方向與大廠必爭之地.13 3.1.蘋果領銜，在 iPhone 推出 Apple Intelligence 與應用.14 3.2.華為鴻蒙推出 Harmoney Intelligence.14 3.3.智譜推出最新 Chat-GLM4V 模型提供端側多模態交互能力.15 3.4.騰訊混元大模型與高通芯片在端側深度合作.15 4.AI Agent 成為端側應用重要支柱成為端側應用重要支柱.16 5.端側應端側應用依托云端算力有望帶來大量推理需求用依托

9、云端算力有望帶來大量推理需求.17 6.建議關注建議關注.17 7.風險提示風險提示.18 圖表目錄圖表目錄 圖 1：2023 年-2030 年全球 AI Agent 市場規模預計（億美元）.4 圖 2：AI Agent 架構.4 圖 3：Agent 編排層作為連接基礎設施與應用的智能核心.5 圖 4：Copilot Studio 整合 Azure AI Search 構建向量化知識庫.6 圖 5：開發者通過 Copilot Studio 集成 Azure AI 自定義模型.6 圖 6：Agentforce人類+智能體+數據+CRM 協作的全新業務模式.7 圖 7：Agentforce 主要應

10、用場景：賦能企業服務、銷售與個性化體驗.7 圖 8：Agentforce 相關產品定價.8 圖 9：Agentforce 為企業客戶帶來的實際價值與成果展示.8 圖 10：Anthropic 推出新的 Claude3.5 模型，新 Sonnet 和 Haiku 模型在能力上得到顯著提升.10 圖 11：Claude Sonnet 模型控制電腦的方法.11 圖 12：Alex Albert 演示第一步：Claude 在 Chrome 瀏覽器中導航到 Claude.ai，并創建一個有趣的、以 90 年代為主題的個人主頁.11 圖 13：Alex Albert 演示第二步：想要對這個網站做一些修改，

11、要求 Claude 點擊下載并保存文件，然后在 VS Code 中將其打開.11 圖 14：Alex Albert 演示第三步：讓 Claude 啟動一個服務器，以便在瀏覽器中查看該文件.11 圖 15：Alex Albert 演示第四步：發現終端輸出中有個錯誤，要求 Claude 自己識別并將其修復.11 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 3 圖 16：AutoGLM 使用示例.12 圖 17：AutoGLM 在 AndroidLab 上的成功率行業領先.13 圖 18：生成式 AI 手機未來有望迎來快速增長.13 圖 19：Apple In

12、telligence 的全景圖.14 圖 20：Harmony Intelligence 全景圖.15 圖 21：高通推出最新一代 CPU 與 NPU.15 圖 22：智譜 GLM-4V 在端側的應用.15 圖 23：使用 Computer Use 查找 top5 的電影.17 圖 24：使用 Computer Use 根據城市天氣查找最佳餐廳.17 圖 25：使用 Computer Use 在線訂購食品.17 圖 26：使用 Computer Use 在 Amazon 上購物.17 表 1：Breeze Agents 主要應用功能及操作界面.9 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請

13、務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 4 1.AI Agent 逐步發力，構筑大模型應用未來逐步發力，構筑大模型應用未來 1.1.AI Agent 臨界點即將到來，為臨界點即將到來，為 AI 應用構筑基石應用構筑基石 全球全球 AI Agent 市場正以高速增長的趨勢重塑各行業的運營模式和客戶交互體驗。市場正以高速增長的趨勢重塑各行業的運營模式和客戶交互體驗。根據Grand View Reasearch 數據，全球 AI 智能體市場在 2023 年的規模已達到 38.6 億美元，并預計從 2024 年到 2030 年將以 CAGR 45.1%快速增長，2030 年市場規模有望突破 503 億美

14、元；推動這一增長的核心驅動力包括自動化需求的增加、自然語言處理（NLP）等技術的進步，以及消費者對個性化體驗和實時服務的期望不斷提升。AI Agent 通過分析客戶行為、優化產品推薦和提高客戶參與度，廣泛應用于電商、醫療和安全等多個領域，顯著提升了企業在營銷、銷售和客戶服務方面的效率，同時降低了運營成本，為企業創造了更大的商業價值。圖圖 1：2023年年-2030 年全球年全球 AI Agent 市場規模預計（億美元）市場規模預計（億美元）資料來源：Grand View Research，天風證券研究所 AI Agent（智能體）（智能體）通過記憶能力、規劃能力、行動能力和工具能力，與人類用戶

15、、外界通過記憶能力、規劃能力、行動能力和工具能力，與人類用戶、外界環境、其他環境、其他 Agents 及系統開發者實現高效協作。及系統開發者實現高效協作。分工上，人類用戶通過接口與 Agent 交互，作為監督者、合作者和決策者；外界環境為 Agent 提供感知和反饋交互空間；多個 Agent之間通過協作整合任務結果，形成群體智能；系統開發者則負責設計開發 Agent 的相關能力模塊，確保其功能可靠和高效運行。圖圖 2：AI Agent 架構架構 資料來源：甲子光年公眾號，天風證券研究所 LLM 作為作為 AI Agent 的核心能力構建基礎，結合規劃、記憶、工具和行動四大能力模塊，的核心能力構

16、建基礎，結合規劃、記憶、工具和行動四大能力模塊，實現了對復雜任務理解、分解與執行。實現了對復雜任務理解、分解與執行。LLM 不僅提升了 AI Agent 的理解能力和泛化能力，還顯著增強了其在多任務處理和上下文信息解析方面的效率。我們認為，結合規劃、記憶、38.654761091582303405030.0100.0200.0300.0400.0500.0600.020232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 5 工具和行動四大能力模塊，AI Agent 能夠更好地支持復雜任務

17、執行和多樣化場景需求，提供高效且連貫的交互體驗。在此基礎上，在此基礎上，Agent 專有的專有的編排層在編排層在 AI 生態系統中發揮著核心作用，通過整合大模型（如生態系統中發揮著核心作用，通過整合大模型（如OpenAI 和和 Anthropic 等等）與云服務）與云服務（如（如 AWS、Google Cloud、Azure），實現任務的動態），實現任務的動態分配與高效協作。分配與高效協作。它不僅作為連接基礎設施與應用程序的橋梁，還為上層應用提供智能化支持，極大地提升了 AI 系統的靈活性和創新能力。我們認為，Agent 編排層是驅動 AI 生態高效運行的關鍵環節。圖圖 3：Agent 編排層

18、作為連接基礎設施與應用的智能核心編排層作為連接基礎設施與應用的智能核心 資料來源：靈犀科技公眾號，天風證券研究所 人工智能著名學者、斯坦福大學教授人工智能著名學者、斯坦福大學教授吳恩達認為，吳恩達認為，智能體智能體 AI Agent 領域有領域有 4 種種模式，包模式，包括反思、工具使用、規劃和多智能體協作。括反思、工具使用、規劃和多智能體協作。使用使用 AI agent，AI 能做的事情會大幅擴展。能做的事情會大幅擴展。Reflection（反思）：（反思）：讓 LLM 審視并修正自己生成的輸出。Tool Use（工具使用）：（工具使用）：LLM 使用網絡搜索、代碼執行等工具來幫助它收集信息

19、、采取行動或處理數據。Planning（規劃）：（規劃）：LLM 分解復雜任務，制定并執行多步驟計劃來實現目標。Multi-agent Collaboration（多智能體協作）：（多智能體協作）：多個 AI Agent 協同工作，通過分解任務、討論和辯論來提出比單個智能更好的解決方案。1.2.海外頭部企業在海外頭部企業在 AI Agent 上持續上持續發力發力 1.2.1.微軟在微軟在推出大規模企業級推出大規模企業級 AI Agent 生態生態 微軟在微軟在 Ignite 大會宣布了全球最大規模的企業級大會宣布了全球最大規模的企業級 AI Agent 生態，同時生態，同時 M365 Copi

20、lot 也也增加了更多的增加了更多的 Agent 功能。功能。公司宣布企業可以在 agent 中使用 Azure 目錄中 1800 個 LLM中的任何模型，不再依賴于 OpenAI 的獨家模型。此前微軟推出了此前微軟推出了 Copilot Studio，一個一個可以可以讓用戶能夠創建、管理和將讓用戶能夠創建、管理和將 Agent 連接到連接到 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 6 Copilot 的平臺的平臺。自 Copilot Studio 推出以來，已經有超過 10 萬家公司，用 Copilot Studio創建了自己的 AI Agent。

21、在微軟 Ignite 2024 大會中，Copilot Studio 迎來了重點以下更新：1）擴展知識管理功能：擴展知識管理功能：開發者可以使用最新的生成模型，實時更新并引用第三方數據源(如 Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk)，利用檢索增強生成（RAG）功能，提升其 Agent的質量。同時，該功能還整合了 Azure AI Foundry，以支持更復雜、更定制化的場景。此外，還引入了更高級的 Azure AI 功能，支持訪問 Azure AI 模型目錄中的 1800 個模型，并支持開發者直接在 Copilot studio 中訪問并調用自己定制微調的模型。2）新增

22、分析功能：新增分析功能：開發者可以根據特定結果篩選圖表，以了解關鍵績效指標和客戶滿意度。3）新增語音和圖像功能：新增語音和圖像功能：現在可以加入語音解決方案，包括互動語音應答（IVR）系統；或者將智能體部署到應用程序中，讓用戶通過語音與智能體互動。用戶不僅可以與智能體進行語音交流，還可以上傳圖片并要求智能體分析并回答有關該圖片的問題。4）定制自主智能體功能進入預覽階段：定制自主智能體功能進入預覽階段：開發者可以創建無需人工提示的智能體，它們檢測到特定事件后可隨時做出響應，并觸發一系列業務操作。5）Mircosoft 365 Agents SDK 進入預覽階段：進入預覽階段：有了 SDK，開發者

23、如今可以通過代碼擴展智能體的功能，構建企業級、可擴展的多渠道智能體。圖圖 4：Copilot Studio 整合整合Azure AI Search 構建向量化知識庫構建向量化知識庫 圖圖 5：開發者通過開發者通過Copilot Studio 集成集成 Azure AI 自定義模型自定義模型 資料來源：新智元公眾號，天風證券研究所 資料來源：新智元公眾號，天風證券研究所 此外，微軟此外，微軟 Ignite 大會推出了一系列強大的大會推出了一系列強大的 Agent，涵蓋多個場景，涵蓋多個場景：SharePoint Agent 可快速提取項目詳情、總結備忘錄或查找文檔，為銷售等團隊提供高效支持；In

24、terpreter Agent 為 Teams 會議提供實時語音翻譯并模擬用戶聲音，增強跨語言溝通體驗；Employee Self-Service Agent 簡化 HR 和 IT 任務，如福利查詢或設備申請，并可在 Copilot Studio 中定制。同時，Facilitator Agent 實時記錄會議筆記，Project Manager Agent 自動創建計劃并完成任務。合作伙伴如 ServiceNow、Workday 和 Cohere 等也將其 Agent 整合到Copilot 中，覆蓋 HR、財務和銷售領域的核心知識。S&P Global 和 CB Insights 等公司還引入

25、了新型連接器，使 Copilot 能夠引用更多類型的業務數據，進一步推動工作流智能化發展。1.2.2.Salesforce 正式推出正式推出 Agentforce 并在某些場景取得了并在某些場景取得了 PMF Salesforce 于 2024 年 9 月 12 日發布 Agentforce，旨在將 AI 智能體與人類協作、數據云、CRM 等核心模塊相結合，為企業提供全面的客戶服務和銷售解決方案。該平臺可以自動處該平臺可以自動處理客戶請求、優化銷售流程，并以低成本高效執行任務，從而提升客戶體驗并顯著提高投理客戶請求、優化銷售流程，并以低成本高效執行任務，從而提升客戶體驗并顯著提高投資回報率。截

26、至資回報率。截至 2024 年年 Q2，Agentforce 已管理了已管理了 2.3 千萬億條數據記錄，并幫助企業千萬億條數據記錄，并幫助企業客戶實現了客戶實現了 130%客戶數量年增長率客戶數量年增長率。行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 7 圖圖 6：Agentforce人類人類+智能體智能體+數據數據+CRM 協作的全新業務模式協作的全新業務模式 資料來源：Salesforce 咨詢公眾號，天風證券研究所 Agentforce 通過智能化、自動化的通過智能化、自動化的 AI 助手，將客戶服務中的長時間等待和繁瑣的人工流助手，將客戶服務中的

27、長時間等待和繁瑣的人工流程降至最低，為客戶提供快速、高效的服務體驗程降至最低，為客戶提供快速、高效的服務體驗，主要應用場景可分為服務代理（Service Agent）、銷售助手（SDR）、銷售導師（Sales Coach）、個人購物助手（Personal Shopper）、活動策劃助理（Campaign Assistant）。Agentforce 由由 Agent Builder 和和 Agentforce Service Agent 兩部分組成：兩部分組成：Agent Builder 讓用戶可以通過簡單的配置，輕松打造定制化的 AI 助手。無論是內置功能還是自定義選項，Agentforce

28、都支持靈活擴展，滿足不同業務場景需求。Agentforce Service Agent 是面向客戶的 AI 服務助手，支持多渠道（語音、WhatsApp、Facebook Messenger）自助服務，幫助企業快速響應客戶需求。圖圖 7：Agentforce 主要應用場景：賦能企業服務、銷售與個性化體驗主要應用場景：賦能企業服務、銷售與個性化體驗 資料來源：Salesforce 官網，天風證券研究所 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 8 Agentforce 的定價模式為按次付費，具體為每次客戶交互對話收費的定價模式為按次付費，具體為每次客戶交

29、互對話收費 2 美元。美元。這一靈活的定價結構適合各種規模的企業，尤其在客戶服務和銷售場景中具有顯著的成本效益。通過該定價模式，企業可根據實際使用量控制運營成本，同時高效利用 AI 驅動的自動化工具優化業務流程。此外，Salesforce 還推出了 Agentforce Foundations 計劃，為企業提供包含 1,000次對話、潛在客戶管理以及 250,000 個 Data Cloud 積分的基礎套餐，以支持企業在現有CRM 系統中快速集成智能功能。圖圖 8：Agentforce 相關產品定價相關產品定價 資料來源：Salesforce 官網，天風證券研究所 Agentforce 的成功

30、案例展示了其在優化企業服務效率、提升客戶體驗以及的成功案例展示了其在優化企業服務效率、提升客戶體驗以及提升企業客戶提升企業客戶ROI 方面的顯著成效。方面的顯著成效。通過 Agentforce，Wiley 的投資回報率達到了 213%，顯著降低了成本并提高了生產力；OpenTable 借助 AI 智能代理優化客戶服務，大幅提升服務代表的效率；Saks 通過統一數據與 AI Agent，進一步增強了其奢侈購物體驗；ezCater 則通過Agentforce 的自動化客戶服務，簡化了工作場所的食品訂單流程。圖圖 9：Agentforce 為企業客戶帶來的實際價值與成果展示為企業客戶帶來的實際價值與

31、成果展示 資料來源：Salesforce 官網，天風證券研究所 1.2.3.HubSpot：全新：全新 AI 品牌品牌 Breeze 打造營銷和銷售新體驗打造營銷和銷售新體驗 HubSpot 推出全新推出全新 AI 品牌品牌 Breeze，賦能企業營銷、銷售和客戶服務團隊。，賦能企業營銷、銷售和客戶服務團隊。2024 年 HubSpot在 INBOUND 大會和秋季 Spotlight 發布會上，推出的全新 AI 品牌 Breeze。作為一個面向GTM 團隊的完整 AI 解決方案，Breeze 簡單易用、快速高效，且能與企業的客戶數據完美整合。Breeze 由一系列創新組件組成，主要包含以下部

32、分：行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 9 Breeze Copilot：提供易用的生成式 AI 助手，能夠基于 CRM 數據快速生成內容、總結信息、安排任務，提高工作效率。Breeze Agents：AI 專家團隊，專家團隊，覆蓋從內容營銷到客戶服務的多個領域，自動化工作流程，助力企業擴展業務規模。Breeze Intelligence：AI 數據分析師，數據分析師，結合先進的語言模型和 AI 數據源，提供超過 2 億個買家和公司信息，為企業決策提供可操作的深度洞察。Breeze Features：通過集成式工具解決創意資源不足的問題，優化內容

33、創作和團隊寫作效率。Breeze Agents 作為作為 HubSpot 推出的推出的 AI 專家團隊解決方案專家團隊解決方案，旨在全面提升企業運營效，旨在全面提升企業運營效率與業務增長表現。率與業務增長表現。目前它的主要應用包括內容營銷專家(Content Agent)、社媒專家(Social Media Agent)、銷售專家(Prospecting Agent)和客服專家(Customer Agent)。這些智能代理利用 HubSpot 智能 CRM 數據，分別實現高質量內容生成、優化社媒表現、提高銷售轉化率，以及全天候高效客服支持。這些功能幫助企業簡化任務、優化資源分配，并提升客戶互動

34、體驗，顯著提高團隊整體生產力。表表 1：Breeze Agents 主要應用功能及操作界面主要應用功能及操作界面 應用應用 主要功能主要功能 操作界面操作界面 內容營銷專家 可自動生成高質量的營銷內容，例如落地頁、播客、博客文章、案例研究等，并能根據企業品牌風格進行定制。社媒專家 可分析企業社交媒體表現，并根據用戶的受眾、行業趨勢和最佳實踐來創建帖子。用戶只需要點擊“批準”即可發布。銷售專家 可研究潛在客戶，并向 HubSpot 智能 CRM 中的潛在客戶發送個性化的郵件進行跟進，從而提高轉化率?？头＜?全天候自動回復客戶問題，提供即時支持。通過學習企業知識庫、網站和博客內容來快速上手，還能

35、自動將復雜問題轉交給人工客服。資料來源：HubSpot 社區公眾號，天風證券研究所 2.從從 Claude3.5 到到 AutoGLM，Agent 在在 C 端端應用應用正進入臨界點正進入臨界點 2.1.Claude3.5 推出最新推出最新 Sonnet 與與 Haiku 模型，同時推出模型，同時推出 Use computer功能功能 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 10 10 月月 23 日凌晨，日凌晨，Claude 3.5 重磅升級，重磅升級，首發全新模型首發全新模型 Claude 3.5 Haiku，并同時推出，并同時推出新新版版 Cl

36、aude 3.5 Sonnet。從能力上看，新版 Claude 3.5 Sonnet 各項能力都得到顯著提升，在多項能力超過 GPT-4o，例如在 GPQA、MMLU、HumanEval 等測試數據集上的得分均達到目前的領先水平。升級后的升級后的 Claude 3.5 Sonnet 在行業基準測試中也有大幅改進，尤其在自主編碼和工具使在行業基準測試中也有大幅改進，尤其在自主編碼和工具使用任務上尤為突出。用任務上尤為突出。在編碼方面，Claude 3.5 Sonnet 在 SWE-bench Verified 上的表現從 33.4%提升至 49.0%，超過所有公開可用的模型，包括 OpenAI

37、o1-preview 和專為自主編碼設計的系統。不僅如此，它在 TAU-bench（一個自主工具使用任務）中的表現也有顯著提升，成功率從 62.6%增加到 69.2%，在更具挑戰性的航空領域從 36.0%提升到 46.0%。圖圖 10：Anthropic推出新的推出新的Claude3.5模型，新模型，新Sonnet和和 Haiku 模型在能力上得到顯著提升模型在能力上得到顯著提升 資料來源：Anthropic 官網，天風證券研究所 升級版升級版 Claude 3.5 Sonnet 具備一項突破性的全新能力“具備一項突破性的全新能力“Computer use”，即開發者可以”，即開發者可以通過通

38、過 API 指示指示 Claude 像人一樣使用計算機，包括觀察屏幕、移動光標、點擊按鈕和輸像人一樣使用計算機，包括觀察屏幕、移動光標、點擊按鈕和輸入文本等。入文本等。在實現該功能的過程中，Anthropic AI 嘗試了一種新方法，教會它通用計算機技能，使其能夠使用一系列為人設計的標準工具和軟件程序?；谶@樣的設計理念，Anthropic AI 構建了一個 API，使 Claude 能夠感知并與計算機界面互動。開發者可以集成該 API，使 Claude 能夠將指令轉化為計算機命令，實現任務的自動化和智能化。Anthropic 研究員研究員 Alex Albert 親自錄制了一個親自錄制了一個

39、 demo，如何利用如何利用 Claude 自動完成一個自動完成一個網站編碼任務網站編碼任務。解決這個問題共分為四個步驟：（1）要求 Claude 在 Chrome 瀏覽器中導航到 Claude.ai，并創建一個有趣的、以 90 年代為主題的個人主頁；（2）想要對此網站做一些修改，可要求 Claude 點擊下載并保存文件，然后在 VS Code 中將其打開；（3）讓 Claude 啟動一個服務器，以便在瀏覽器中查看該文件。（4）Alex Albert 發現終端輸出中有個錯誤，即頂部還缺少了一個文件圖標，便要求 Claude 自己識別并將其修復。結果：Claude 順利找到并刪除了引發錯誤的代碼

40、行。行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 11 圖圖 11：Claude Sonnet 模型控制電腦的方法模型控制電腦的方法 資料來源：匯智網，天風證券研究所 圖圖 12：Alex Albert 演示第一步：演示第一步：Claude 在在 Chrome 瀏覽器中瀏覽器中導航到導航到 Claude.ai，并創建一個有趣的、以，并創建一個有趣的、以 90 年代為主題的個人年代為主題的個人主頁主頁 圖圖 13：Alex Albert 演示第演示第二二步：想要對這個網站做一些修改，要步：想要對這個網站做一些修改，要求求 Claude 點擊下載并保存文件，然

41、后在點擊下載并保存文件，然后在 VS Code 中將其打開中將其打開 資料來源：CSDN 學習公眾號，天風證券研究所 資料來源：CSDN 學習公眾號，天風證券研究所 圖圖 14：Alex Albert 演示第演示第三三步：讓步：讓 Claude 啟動一個服務器，以啟動一個服務器，以便在瀏覽器中查看該文件便在瀏覽器中查看該文件 圖圖 15：Alex Albert 演示第四步：演示第四步：發現終端輸出中有個錯誤，要求發現終端輸出中有個錯誤，要求 Claude 自己識別并將其修復自己識別并將其修復 資料來源：CSDN 學習公眾號，天風證券研究所 資料來源：CSDN 學習公眾號，天風證券研究所 行業報

42、告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 12 Claude 3.5 Sonnet 已在公測階段，且是業內首個在公測階段提供“Computer use”功能的前沿 AI 模型。目前模型仍處于實驗階段，存在一定的出錯可能。例如，在一項旨在測試 AI Agent 幫助完成機票預訂任務的評估中，升級版 Claude 3.5 Sonnet 成功完成的任務不到一半；在另一項涉及發起退票等任務的測試中，Claude 3.5 Sonnet 的失敗率也超過了 30%。Anthropic 承認，目前 Claude 3.5 Sonnet 的“Computer use”功能仍不完

43、美。一些人們能輕松完成的操作（如滾動、拖動、縮放）目前對 Claude 來說仍具挑戰性，整體速度也很慢，因此鼓勵開發者從低風險任務開始探索。盡管如此，盡管如此，Anthropic 依舊對“依舊對“Computer use”的前景充滿期待，并相信它將隨著時間的”的前景充滿期待，并相信它將隨著時間的推移迅速改善。推移迅速改善。據悉，目前 Asana、Canva、Cognition、DoorDash、Replit 和 The Browser Company 等公司已經開始探索 Claude 3.5 Sonnet 的可能性，嘗試令其自動執行需要數十，甚至上百個步驟才能完成的任務。2.2.智譜推出智譜推

44、出 AutoGLM，助力硬件交互，助力硬件交互 2024 年年 10 月月 25 日，日，智譜智譜 AI 推出自主智能體推出自主智能體 AutoGLM，一個能代替你在手機和網頁上，一個能代替你在手機和網頁上完成各種操作的完成各種操作的 AI 助手。助手。AutoGLM 是基于圖形用戶界面實現自主任務完成，模擬人類在手機操作。AutoGLM 能接收簡單的文字或語音指令，自動完成復雜的操作流程，無需用戶手動干預。AutoGLM 的主要功能特點包括（1）實時操作:能實時響應指令，在手機上執行復雜的任務序列（2）無需 API 調用:不依賴于特定的 API 接口，直接與圖形用戶界面交互（3）自動化任務執

45、行:在真實環境中執行自動化任務，簡化用戶操作流程。圖圖 16：AutoGLM使用示例使用示例 資料來源：AutoGLM:Autonomous Foundation Agents for GUIs（作者包括 Xiao Liu、Bo Qin 等），天風證券研究所 AutoGLM 在手機端可以使用的場景包括：（1）社交媒體管理，在社交平臺上自動執行點贊、評論、分享等操作。（2）在線購物，在電商平臺上搜索商品、比較價格、下單購買、跟蹤物流等旅行預訂，在旅游網站上搜索并預訂酒店、機票、火車票等。（3）外賣訂購，在外賣平臺上瀏覽菜單、下單、支付以及追蹤訂單狀態。（4）日常信息查詢:如查詢天氣、新聞、股票信

46、息等。技術核心包括基礎智能體解耦合中間界面和自進化在線課程強化學習框架，讓技術核心包括基礎智能體解耦合中間界面和自進化在線課程強化學習框架，讓 AutoGLM能精確執行動作、靈活規劃任務，克服傳統大模型智能體在動作執行精確度和任務規劃靈能精確執行動作、靈活規劃任務，克服傳統大模型智能體在動作執行精確度和任務規劃靈 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 13 活性上的挑戰?；钚陨系奶魬?。首先，設計一個中間接口可以將基礎 GUI 代理中的規劃和基礎行為分開，分離使開發更加敏捷并增強了性能。此外，錯誤恢復對于代理應用程序至關重要，但僅通過離線培訓很難獲得

47、，公司通過自我發展的 RL 來應對這一挑戰，根據漸進的弱到強課程表以在線方式實施。最終，AutoGLM 在 Web 端和安卓端都取得了超過 SOTA 的能力，以安卓系統為例，在 Androidlab Success Rate 數據集上，AutoGLM 實現了 36.2%的成功率，超過 GPT-4o與 Claude 等大模型。圖圖 17：AutoGLM在在 AndroidLab 上的成功率行業領先上的成功率行業領先 資料來源：AutoGLM:Autonomous Foundation Agents for GUIs（作者包括 Xiao Liu、Bo Qin 等）。天風證券研究所 3.端側端側 A

48、I 成為海內外大模型重要方向與大廠必爭之地成為海內外大模型重要方向與大廠必爭之地 作為爭奪下一代流量入口的關鍵機遇，端側作為爭奪下一代流量入口的關鍵機遇，端側 AI 已然成為各大廠商必爭之地。已然成為各大廠商必爭之地。雖然短期內還存在各種困難，包括電池續航和散熱問題顯存帶寬GPU 算力和顯存容量，成為一系列亟待解決的難點。盡管如此，終端生態多方的信心并沒有受到影響，各行業正在使盡渾身解數共同促進端側 AI 的實現。IDC 最新預測估計，2024 年生成式 AI 手機的出貨量將同比增長 364%，達到 2.342 億部。到 2028 年，全球生成式 AI 智能手機的出貨量將達到 9.12 億部，

49、按照這個預測，2023 年-2028 年生成式 AI 的智能手機的 CAGR 高達 78.4%。從從 2022 年年 ChatGPT 引發的生成式引發的生成式 AI迅速崛起迅速崛起以來，谷歌、三星等各大廠商，都在嘗試將以來，谷歌、三星等各大廠商，都在嘗試將 AI 大模型內置于手機，完成大模型內置于手機，完成 AI在手在手機終端的部署。機終端的部署。圖圖 18：生成式生成式 AI手機未來有望迎來快速增長手機未來有望迎來快速增長 資料來源：新智元公眾號，天風證券研究所 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 14 3.1.蘋果領銜，在蘋果領銜，在 iPh

50、one 推出推出 Apple Intelligence 與應用與應用 在今年在今年 6 月的月的 WWDC24 蘋果全球開發者大會上，全世界第一次聽到“蘋果全球開發者大會上，全世界第一次聽到“Apple Intelligence”蘋果蘋果定義了自己的定義了自己的 Apple AI。Apple Intelligence 也是今年 iOS 18、iPhone 16 系列的最大亮點。Apple Intelligence 功能能深刻理解語言含義，支持郵件、備忘錄、Safari 瀏覽器、Pages 文稿、Keynote 講演以及第三方 App，大幅提升用戶體驗。另外，Apple Intelligence

51、也讓 Siri 有了大幅升級，在處理復雜指令時，蘋果結合了 ChatGPT 的能力，Siri 不僅能精準理解用戶意圖，還能提供更為智能的回應 Apple Intelligence 目前僅支持美國英語版本，蘋果計劃在 12 月份開放支持澳大利亞、加拿大、新西蘭、南非和英國等地的英語方言。中文、法語、日語和西班牙語版本將于明年正式推出。圖圖 19：Apple Intelligence 的全景圖的全景圖 資料來源：騰訊科技公眾號，天風證券研究所 在 Apple Intelligence 全景圖中，個人智能系統層可以說是 Apple Intelligence 最為核心的結構。這其中包含 AFM-on-

52、device（Apple Foundation Model 端側模型）與云端模型（AFM Server）。編排層來負責判斷用戶需求是依靠端側解決還是要上傳云端。蘋果在這里沒有進行任何人工干預，完全依靠算法自行判斷，用戶無法決定自己的數據是不是僅放在端側。3.2.華為鴻蒙推出華為鴻蒙推出 Harmoney Intelligence 6 月 21 日，華為在其 2024 開發者大會上宣布 HarmonyOS NEXT（鴻蒙星河版）即日起面向開發者和先鋒用戶啟動測試，正式版將在今年第四季度推出，可升級設備包括 Mate 60系列、Mate X5 系列、Pura 70 系列、MatePad Pro 等

53、。此外，HarmonyOS NEXT 首次將首次將AI 融入系統，推出融入系統，推出 Harmony Intelligence（鴻蒙原生智能），依托昇騰的算力和盤古大模（鴻蒙原生智能），依托昇騰的算力和盤古大模型，提供系統級的型，提供系統級的 AI 能力。能力。Harmony Intelligence 端云結合，允許在端側處理圖像、通話、文檔、搜索領域的 AI 功能，而云側調用華為盤古大模型及其他第三方大模型。整個架構的最頂層是鴻蒙原生應用和小藝智能體。行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 15 圖圖 20：Harmony Intelligence

54、 全景圖全景圖 資料來源：新皮層 NewNewThing 公眾號，天風證券研究所 3.3.智譜推出最新智譜推出最新 Chat-GLM4V 模型提供端側多模態交互能力模型提供端側多模態交互能力 10 月 21 日，高通驍龍峰會在夏威夷毛伊島開幕，高通公司正式發布了新一代年度旗艦手機 SoC 驍龍 8 Elite 和用在 AI PC 里的第二代高通 Oryon CPU，其新的 Hexagon NPU 支持了端側多模態，支持 4k 上下文窗口。智譜與高通技術公司宣布合作將智譜與高通技術公司宣布合作將 GLM-4V 端側視覺端側視覺大模型面向驍龍大模型面向驍龍 8 至尊版進行深度適配和推理優化，支持豐

55、富的多模態交互方式，至尊版進行深度適配和推理優化，支持豐富的多模態交互方式，進一步推動多模態生成式 AI 在終端側的部署和推廣，賦能更加情境化、個性化的終端側智能體驗。多模態生成式 AI 模型能夠利用終端側豐富的傳感器數據，例如文本、圖像、音頻、視頻等，打造更加直觀、無縫的智能交互體驗。通過與驍龍 8 至尊版進行深度適配和推理優化，終端側多模態應用 ChatGLM 能夠支持三種終端側交互方式：使用相機進行實時語音對話、上傳照片進行對話、上傳視頻進行對話。GLM-4V-Mini、GLM-4V-Nano 端側視覺大模型和端側視覺大模型和GLM-4-9B 模型即將在模型即將在高通高通 AI Hub

56、上線，搭載驍龍上線，搭載驍龍 8 至尊版的商用手機均可支持。至尊版的商用手機均可支持。圖圖 21：高通推出最新一代高通推出最新一代CPU 與與 NPU 圖圖 22：智譜智譜GLM-4V在端側的應用在端側的應用 資料來源：高通中國公眾號，天風證券研究所 資料來源：智譜公眾號，天風證券研究所 3.4.騰訊混元大模型與高通芯片在端側深度合作騰訊混元大模型與高通芯片在端側深度合作 驍龍峰會期間，高通技術公司宣布與騰訊混元合作，基于驍龍驍龍峰會期間，高通技術公司宣布與騰訊混元合作，基于驍龍 8 至尊版移動平臺，共同推至尊版移動平臺，共同推 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的

57、信息披露和免責申明 16 動了騰訊混元大模型動了騰訊混元大模型 7B 和和 3B 版本的終端側部署，展示了此合作實現出色的運行表現。版本的終端側部署，展示了此合作實現出色的運行表現。騰訊混元大模型已為騰訊內部超過 700 個業務場景和 C 端應用提供底層技術支持，包括微信輸入法、騰訊手機管家、QQ、騰訊視頻、QQ 瀏覽器、企業微信、騰訊會議等，通過實現面向驍龍 8 至尊版的終端側部署，能夠利用終端側生成式 AI 的豐富優勢，更好地滿足廣泛的終端側業務需求。例如，騰訊手機管家短信智能識別功能率先利用騰訊混元的終端側模型能力，通過海量數據結合深度神經網絡與預訓練，讓模型具備極強的語義理解能力，通過

58、結合上下文語境信息更準確地理解短信意圖，使短信召回率大幅提高將近200%，識別準確率提升 20%。由于部分短信涉及用戶個人敏感信息，端側 AI 還可以在保證出色性能表現的同時，有效保護用戶的個人信息隱私安全。4.AI Agent 成為端側應用重要支柱成為端側應用重要支柱 端側模型有一個不可能三角：性能、參數量和內存及功耗占用端側模型有一個不可能三角：性能、參數量和內存及功耗占用。性能優異需要大參數量；而參數量大就意味著內存占用大，功耗也會大；功耗過大又可能會影響性能。AGI 是一個是一個長期演進的過程，長期演進的過程，Agent 有望成為當務之急的“解決問題”有望成為當務之急的“解決問題”，這

59、一特性在端側尤為重要，這一特性在端側尤為重要。通過主動工作流的配置輔以性能不錯的模型解決問題，而主動工作流的配置離不開 Agent 技術的應用。根據騰訊研究院公眾號的內容指出，根據騰訊研究院公眾號的內容指出，從電池容量的角度來看，通過工作流優化任務的實現從電池容量的角度來看，通過工作流優化任務的實現是剛需。是剛需。目前，由于手機和 PC 的保有量占據絕對優勢，它們理所當然地成為了端側 AI 的最佳落地方向，但在落地過程中，由于面臨的芯片和電池的挑戰，為了實現大模型的終端落地，需要進行大量的適配工作。微軟作為端側模型的有力競爭者 Phi-3/3.5 的開發者，除了模型本身，還提供了一套名為Age

60、nts 的工具。通過 Microsoft Copilot Studio 的升級，Copilot+PC 不僅可以調用 Windows附帶的 40 多個端側 AI 模型提供支持，還可以構建成百上千的自動化業務流程，在客戶需求下獨立工作，從而實現長期運行的業務流程自動化。未來，移動端和 PC 端體驗到的端側 AI，大部分將是通過適配器和分類器挑選的微調小模型，以及針對特殊需求開發的自定義 Agents，而無需調用全量的模型參數，是更具性價比的方案。另一方面，從生態搭建的維度，需要另一方面，從生態搭建的維度，需要 Agent 調用多方資源以實現繁榮。調用多方資源以實現繁榮。無論是端側還是云端 AI，大

61、模型都只是底層計算；要實現用戶價值，還需要一個繁榮的應用生態和強大的工具集來提供支持。不論是現有的 APP 形態，還是未來可能實現的“去皮化”的 API 形態，除了底層計算，還需要通過 Agent 來實現價值的連接。在 6 月的 Apple Intelligence 發布會上，蘋果表示，Siri 的全新形態將改變交互規則，大量 AI 新功能將很快上線；此外，屏幕讀取以及 App內與 App之間的操作等能力預計明年到位，這將使 AI 真正串聯起蘋果生態下的諸多應用。蘋果提前承諾的這項能力，源自其在 4 月份發布的一項名為“Ferret-UI”的新技術。Ferret-UI 能夠“看懂”手機屏幕，建

62、立對 UI 元素的基本理解，奠定了執行復雜任務的基礎，并通過分層次的任務設計，最終實現對用戶指令的理解和響應。這本質上是一種通過視覺方式來構建主動工作流 Agent 的思路。底層模型本身并不能直接創造價值，蘋果需要維持其最強的盈利因素：生態位。長期來看，專業化端側與長期來看，專業化端側與全能全能云端協同云端協同或是或是端側端側 AI 的的最優解。最優解。云端模型比端側模型先進一個數量級。雖然許多小模型在特定能力上已經具備了媲美十倍甚至百倍參數大模型的實力，但事實上，當前基礎模型的綜合能力依然基本遵循 Scaling Law 法則。千億、萬億參數的大模型以及實驗版本模型，作為探索 AGI 的最前

63、沿模型，其整體智力水平無疑會持續領先。云端大模型始終比端側大模型先進一個以上的數量級。例如，8 月份谷歌發布的輕量級小模型 Gemma 2 2B，是從 6 月份發布的 Gemma 27B 和 9B Gemma 2 模型中蒸餾而來的；微軟開發的 AI 小語言模型（SLMs）Phi-3 系列有多個版本，包括 mini（3.8B）、small（7B）和 medium（14B）。根據微軟公布的不同表現水平，在同一時間段內，參數規模仍然是決定大模型綜合能力的關鍵因素。蘋果的 Apple Intelligence 通過一個對標 GPT-4 的云端模型 Apple Server 來處理復雜任務，這不僅是因為

64、終端設備受限于芯片、電池和發熱等因素的選擇，更是為端側提供“無所不知、無所不能”的云端支持保留了重要的接口。行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 17 5.端側應用依托云端算力有望帶來大量推理需求端側應用依托云端算力有望帶來大量推理需求 根據根據云端協同的技術路線云端協同的技術路線，我們認為端側的，我們認為端側的廣泛應用廣泛應用有望帶來大量云端推理算力。有望帶來大量云端推理算力。端側 AI正處于一個積極探索的過程。純端側 AI 雖然是各大廠商追求的終極形態，但它并不會太快到達，甚至不一定會到來；就像大模型通往 AGI 的過程，這大概會是一個相當漫長

65、的過程。然而，這并不妨礙端側 AI 體驗的提前實現，通過高質量數據、專業化目標任務訓練以及云端隱私方案的混合協同與優化，端側 AI，也可以逐漸從“可用”發展到“好用”。以以 Anthopic 為例，其為例，其新推出的新推出的 Claude Sonnet 模型在使用模型在使用 Computer Use 功能時功能時展現出展現出較高的成本。較高的成本。根據 Meidum 官網的演示過程，單次使用 Computer Use 功能的成本為 0.88美元。單從成本上看，模型仍處于早期階段。整個過程較為緩慢且經常超過 API 速率限制。簡單的任務也都需要反復看屏幕，這意味著更多的截圖和 Tokens 消耗

66、。但我們認為這是一個里程碑式的功能，未來代表著模型有望理解并控制計算機等設備。Composio 上開發者的測試上開發者的測試也表明了也表明了 Computer Use 會帶來大量的會帶來大量的 tokens 消耗和推理算消耗和推理算力，力，開發人員使用 Claude 的 Computer Use 功能執行了 4 項任務，包括查找 Top5 的電影并生成 CSV 文件、尋找某城市的最佳餐廳、在線訂餐和購物，上述四項簡單測試花費 30美元，代表了大量的 tokens 消耗。AI Agent 是端側是端側 AI 的重要一環的重要一環，我們預計端側應用我們預計端側應用在很長一段時間都將是端側在很長一段

67、時間都將是端側+云端搭配使用，考慮到云端搭配使用，考慮到 AI agent 需要規劃需要規劃+多次調用大模型，多次調用大模型，我們認為端側我們認為端側 AI 會帶來大量的云端推理算力增量會帶來大量的云端推理算力增量。圖圖 23：使用使用Computer Use 查找查找top5的電影的電影 圖圖 24：使用使用Computer Use 根據城市天氣查找最佳餐廳根據城市天氣查找最佳餐廳 資料來源：Composio 官網，天風證券研究所 資料來源：Composio 官網，天風證券研究所 圖圖 25：使用使用Computer Use 在線訂購食品在線訂購食品 圖圖 26：使用使用Computer U

68、se 在在Amazon 上購物上購物 資料來源：Composio 官網，天風證券研究所 資料來源：Composio 官網，天風證券研究所 6.建議關注建議關注 國產算力：國產算力：寒武紀、海光信息、盛科通信（通信覆蓋）、神州數碼、中科曙光、景嘉微 AI 應用：應用：金山辦公、金蝶國際、科大訊飛、泛微網絡、致遠互聯、鼎捷數智、用友網絡、漢得信息、恒生電子、萬興科技、虹軟科技 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 18 端側硬件端側硬件：高通（美股）、炬芯科技、中科藍訊、恒玄科技 7.風險提示風險提示（1）AI 應用進展不及預期：Agent 帶來的 A

69、I 應用需要行業檢驗，未來可能應用進展不及預期（2）算力受到制裁的風險：中美競爭可能造成算力供應不足（3）大模型技術推進不及預期：大模型技術本身發展不及預期，可能影響產業進展 行業報告行業報告|行業深度研究行業深度研究 請務必閱讀正文之后的信息披露和免責申明 19 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

70、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

71、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

72、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

73、 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 指數的漲跌幅 行業投資評級 自報告日后的 6 個月內，相對同期滬 深 300 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 北京市西城區德勝國際中心B座 11 層 郵編：100088 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：