2025字節跳動AI領域布局情況及旗下豆包大模型發展現狀、競爭優勢分析報告（32頁）.pdf

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1、 2025 年深度行業分析研究報告 目 錄 一、字節在 AI 領域的布局：長坡厚雪，后發先至.5 1.1 分工清晰指明落地方向，硬件“預埋”奠定發展基礎.5 1.2 后發先至：豆包大模型短時間內取得快速進步，對標 GPT-4o.7 1.3 獨具流量及生態優勢，快速登頂月活數據國內榜單.11 1.4 戰略層面看，字節在大模型領域的大規模投入具備中長期確定性.13 二、豆包有望賦能多個賽道快速實現進階智能化.15 2.1 Agent 市場有望率先起量，扣子平臺助力低代碼開發智能體.15 2.2 火山引擎+實施伙伴，為 B 端數智化應用注入新活力.19 2.3 智能可穿戴設備與 AI 周邊產品，帶來

2、端側智能芯片需求增量.22 三、相關標的.27 3.1 樂鑫科技：智能終端加速芯片領軍者，豆包大模型物聯設備合作伙伴.27 3.2 漢得信息：與字節在 B 端大模型深度合作，尋求企業數字化新增量.29 3.3 潤澤科技：AIDC 先行者，算力基礎設施存量及增量兼備.31 3.4 聯想集團：AIPC 步入現實，結合豆包打造端側智能助理.32 表 目 錄 表 1：字節跳動的 AI 團隊與代表性產品.5 表 2：字節、智譜、月之暗面的大模型價格.10 表 3：通義千問的價格（單位：元/千 Token）.11 表 4：AI 交互模式.15 表 5：AI agent 市場規模測算.16 表 6：火山引擎

3、 AI 數字化案例.22 表 7：AI 智能眼鏡分類.23 表 8：AI 玩具相關技術.25 圖 目 錄 圖 1：2024 年全球服務器市場上下游前十供需方規模統計.6 圖 2：火山云太行算力中心二期項目規劃許可公示牌.6 圖 3：中國 Top5 GenAI IaaS 服務廠商市場份額，2023H2.7 圖 4：中國 Top5 GenAI IaaS 服務廠商市場份額，2024H1.7 圖 5：豆包視覺理解模型使用實例（一）.7 圖 6：豆包視覺理解模型使用實例（二）.7 圖 7：豆包實時語音模型評測.8 圖 8：豆包大模型 12 月相比 5 月的提升，以及同 GPT-4o 的對比.9 圖 9：

4、豆包視覺理解模型 1.5（Doubao-1.5-vision-pro）.9 圖 10：豆包視覺理解模型價格與 Claude、GPT 的對比.11 圖 11：產品投放金額.11 圖 12：在大規模廣告投入后，豆包 MAU 迅速超過競爭對手.12 圖 13：豆包在抖音平臺的官方賬號.12 圖 14：2024 年 12 月全球 AI 應用產品 MAU 數據排名.12 圖 15：2024 年 12 月國內 AI 應用產品 MAU 數據排名.12 圖 16：火山方舟大模型服務平臺功能全景圖.13 圖 17：飛書 AI 功能.14 圖 18：AI agent 行業市場規模 2023-2028E.16 圖

5、19：扣子 Agent 平臺.17 圖 20：扣子 Agent 編輯步驟（一）.18 圖 21：扣子 Agent 編輯步驟（二）.18 圖 22：2023-2028E 年中國 B 端和 C 端的 AI Agent 市場規模（億元）.19 圖 23：大模型帶來的企業收益和企業擁抱 AI 程度的關系.20 圖 24：B 端大模型的落地階段.21 圖 25：火山引擎 HiAgent.21 圖 26：2020-2025 年全球 AI 智能眼鏡市場規模預測（億美元）.23 圖 27：AI 智能眼鏡銷量規模（萬副）.24 圖 28：ola friend 耳機.24 圖 29：2023-2030 年全球 A

6、I 玩具市場規模預測.25 圖 30：“顯眼包”.26 圖 31：樂鑫科技推薦用于豆包大模型 LLM 方案的芯片型號.27 圖 32：樂鑫科技為客戶提供的端到端解決方案.28 圖 33：ESP-ADF 豆包 SDK 和豆包語音對話例程的開發資源.28 圖 34：漢得 AI PaaS 平臺.29 圖 35：漢得信息光伏切片 AI 應用案例.30 圖 36：漢得億砹物流供應鏈管理系統.31 圖 37：潤澤科技在建工程賬面價值變化情況.31 圖 38：AIPC 滲透情況預測.32 圖 39：消費市場 AI PC 平均單價預測.33 一、字節在 AI 領域的布局：長坡厚雪，后發先至 1.1 分工清晰指

7、明落地方向，硬件“預埋”奠定發展基礎 模型模型+應用應用+硬件硬件的三大板塊格局的三大板塊格局，從后端到前端全棧式鋪開，從后端到前端全棧式鋪開。2023 年 2 月，字節在大模型上部署了代號為“seed”的團隊，專注于模型層。2023 年底，字節正式組建 Flow 部門，致力于于 AI 大模型的應用研發。模型研發+應用落地基本完整了字節從 AI 基礎模型到落地應用的團隊構成。目前字節已經開發的 AI 模型涵蓋語言、語音、圖片、音樂、視頻、3D 模型，乃至具身智能。對應落地應用端產品包括豆包、貓箱、星繪、即創、即夢等。此外，字節也將 AI 能力用于端側智能硬件，目前主要有 Ola friend

8、智能體耳機、顯眼包智能玩偶、智能學習燈等。我們認為，到目前為止到目前為止一張覆蓋全領域，從后端到前端的大模型研發一張覆蓋全領域，從后端到前端的大模型研發-產品體系產品體系已經已經基本基本搭建完成。搭建完成。表表 1：字節字節跳動的跳動的 AI 團隊團隊與代表性產品與代表性產品 資料來源：第一財經、新皮層公眾號，信達證券研發中心 分類研發團隊類型產品分類研發團隊類型產品分類研發團隊類型產品分類研發團隊類型產品Doubao-pro豆包Doubao-liteCiCi（海外）Seed-ASR（語音識別）小悟空Seed-TTS（語音生成）ChitChop（已停止運營）SDXL-Lightning（文生圖

9、）貓箱SeedEdit（圖像編輯）AnyDoor（海外）音樂模型Seed-Music（可控音樂生成、譜轉曲、詞曲編輯、零樣本人聲克?。┬抢LBoximator（視頻編輯）PicPic（海外）MagicVideo-V2（文生視頻）扣子AnimateDiff-Lightning（文生視頻）Coze（海外）PixelDance（文生視頻、圖生視頻）即夢 AISeaweed（文生視頻、圖生視頻）Dreamina（海外）多模態模型BuboGPT剪映3D 模型MVDreamCapcut（海外）GR-2教育豆包愛學Gauth（海外）GR-1抖音 AI 分身（KOL 內測）TikTok AI 網紅抖音TikTo

10、k抖音電商內容生成即創豆包 MarsCodeMarsCode（海外）模型分享社區爐米 Lumi教育識典古籍音樂生成海綿音樂Ola Friend其他硬件FoloyToy+火山引擎智能玩偶顯眼包大力教育智能臺燈大力智能學習燈Oladance+Flow剪映圖片/視頻生成視頻剪輯大力教育數字人字節跳動開發者服務團隊編程助手應用Flow智能助手工具集社交圖像智能體開發平臺智能體耳機具身智能模型模型ByteDanceResearch圖片模型視頻模型Seed語言模型語音模型 2024 年年字節跳動居字節跳動居全球全球科技企業科技企業 AI 投入規模投入規模前列前列，可以從服務器購置、，可以從服務器購置、ID

11、C 建建設、設、AI IaaS 服務規模，三個維度進行分析服務規模，三個維度進行分析。服務器服務器購置規?？捎^購置規?？捎^。全球口徑，據 Omdia 預測，2025 年服務器資本支出將增長 22%，突破 2800 億美元大關。這種強勁的增長趨勢預計將持續整個 2020 年代，到 2028 年服務器市場規模將達到 3800 億美元，并在 2030 年接近 5000 億美元。全球 2024 年服務器市場達到 2290 億美元，需求方前五排名依次為微軟、亞馬遜、谷歌、Meta 和字節跳動，其中字節跳動在這一領域的開支為 80 億美元億美元，是國內相關企業的第一名。圖圖 1：2024 年全球服務器市場

12、上下游前十供需方規模統計年全球服務器市場上下游前十供需方規模統計 資料來源:Omdia公眾號，信達證券研發中心 注：為避免重復計算，Omdia在統計ODM公司（如富士康、Pegatron和Flex）時，只計入其直接面向用戶的銷售額。為OEM（如Dell、HPE和Cisco）制造的服務器收入不被計算在內。ODM不會將其OEM客戶實現的銷售納入統計。推進大規模推進大規模 IDC 建設。建設。根據云頭條公眾號消息，火山云（大同）科技有限公司火山云太行算力中心二期項目于 2025 年 1 月 13 日獲得批復，該項目總投資45 億元，共規劃 12 kW 服務器機柜 15604 臺，規劃網絡機柜 510

13、 架。作為參照，火山云太行算力中心一期項目總投資為 28 億元。圖圖 2：火山云太行算力中心二期項目規劃許可公示牌火山云太行算力中心二期項目規劃許可公示牌 資料來源:廣靈縣政府官網，信達證券研發中心 AI IaaS 服務規模方面，服務規模方面，以生成式 AI（GenAI）為口徑，IDC 咨詢的數據顯示，2024H1 中國智算服務整體市場同比增長 79.6%，市場規模達到 146.1 億元人民幣。細分來看：1)GenAI IaaS 市場同比增長 203.6%，市場規模達 52.0 億元人民幣；2)Other AI IaaS 市場同比縮減 13.7%，市場規模達 37.1 億元人民幣；3)智算集成

14、服務市場同比增長 168.4%，市場規模達 57.0 億元人民幣。GenAI IaaS 市場表現最為亮眼，或意味著資本投向從非生成式 AI（用于傳統渲染、仿真、視聯網推理等業務場景）向大模型為代表的生成式 AI 轉移?；鹕揭婊谄溟L期儲備的算力資源，發力 GenAI IaaS 服務，2023H2 及2024H1 分別獲得了國內市場份額的第一和第二名，前三名包括阿里巴巴、火山引擎和商湯科技。疊加快速攀升的市場總規模，火山引擎的算力儲備和疊加快速攀升的市場總規模，火山引擎的算力儲備和 IaaS 資源有能力資源有能力支撐其大模型訓練、云算力輸出及支撐其大模型訓練、云算力輸出及 B 端端應用應用落地

15、落地，并保持競爭優勢，并保持競爭優勢。圖圖 3：中國中國 Top5 GenAI IaaS 服務廠商市場份額，服務廠商市場份額，2023H2 圖圖 4：中國中國 Top5 GenAI IaaS 服務廠商市場份額，服務廠商市場份額，2024H1 資料來源：IDC咨詢公眾號，信達證券研發中心 資料來源：IDC咨詢公眾號，信達證券研發中心 1.2 后發先至：豆包大模型短時間內取得快速進步，對標 GPT-4o 豆包視覺理解模型發布，豆包視覺理解模型發布，通用模型能力全面通用模型能力全面對標對標 GPT-4o。豆包視覺理解模型于 12 月 18 日在火山引擎 Force 原動力大會首次亮相。該模型可以通過

16、視頻聊天視頻聊天的方式，看懂世界的方式，看懂世界，思考分析思考分析，輔助決策。輔助決策。完成諸多復雜的邏輯計算任務，包括解微積分題、分析論文圖表、診斷真實代碼問題等挑戰性任務。識別方面識別方面，不僅了解物體類型、文字信息，更能通過光影紋理細節作出深度識別。理解推理方面理解推理方面，解答數學題、解析論文、情景提問、分析代碼都可以實現。圖圖 5：豆包視覺理解模型豆包視覺理解模型使用實例（一）使用實例（一）圖圖 6：豆包視覺理解模型豆包視覺理解模型使用實例（二）使用實例（二）資料來源：豆包大模型團隊官網，信達證券研發中心 資料來源：豆包大模型團隊官網，信達證券研發中心 豆包實時語音模型正式推出，豆包

17、實時語音模型正式推出，真人級語音對話真人級語音對話助力助力邁向邁向 AGI。2025 年 01 月 20日，豆包實時語音大模型正式推出，并在豆包 APP 全量開放。根據外部用戶真實反饋，該模型整體滿意度較 GPT-4o 有明顯優勢，語音語氣自然度和情緒飽滿度遠高于后者。團隊認為，該模型貼合中國用戶實際需求，且發布即上線，有能力直接服務億萬用戶，而非停留于演示 Demo 層面。采用采用端到端框架，深度融合語音與文本模態。端到端框架，深度融合語音與文本模態。面向語音生成和理解進行統一建模，最終實現多模態輸入和輸出效果。在預訓練（Pretrain）階段，團隊對各模態交織數據進行深入訓練，精準捕捉并高

18、效壓縮海量語音信息，通過 Scaling，最大程度實現語音與文本能力深度融合和能力涌現。在后訓練階段，團隊使用了高質量數據與 RL算法，進一步提供模型高情商對話能力與安全性，并在“智商”與“情商”之間尋求平衡。圖圖 7：豆包實時語音豆包實時語音模型評測模型評測 資料來源：豆包大模型團隊官網，信達證券研發中心 后發而先至，大模型能力比肩后發而先至，大模型能力比肩 GPT-4o。相比 5 月版本，豆包最強模型 Doubao-pro 能力大幅提升。面向 MMLU_pro 評測集，模型綜合能力提升 32%，和 GPT-4o 持平，使用價格僅為 GPT-4o 的八分之一。分項目看，Doubao-pro

19、指令遵循能力提升 9%，代碼能力提升 58%，GPQA 專業知識方面能力提升 54%，數學能力提升 43%，推理能力提升 13%，全面對齊 GPT-4o 水平。圖圖 8：豆包大模型豆包大模型 12 月相比月相比 5 月的提升，以及同月的提升，以及同 GPT-4o 的對比的對比 資料來源：豆包大模型團隊官網，信達證券研發中心 僅僅過去一個月，豆包大模型僅僅過去一個月，豆包大模型 1.5 再探新的能力邊界。再探新的能力邊界。2025 年 1 月 22 日，豆包大模型 1.5 正式發布，模型綜合能力顯著增強。相比上一版本，Doubao-1.5-vision-pro 在多模態數據合成、動態分辨率、多模

20、態對齊、混合訓練上進行了全面的技術升級，進一步增強了模型在視覺推理、文字文檔識別、細粒度信息理解、指令遵循方面的能力。該模型在知識、代碼、推理、中文等多個權威測評基準上獲得最佳成績，綜合得分優于 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等業界一流模型，模型效果達到全球領先水平。圖圖 9：豆包豆包視覺理解模型視覺理解模型 1.5（Doubao-1.5-vision-pro）資料來源：火山引擎公眾號，信達證券研發中心 打破價格壁壘，推動大模型能力下沉。打破價格壁壘，推動大模型能力下沉。以旗艦產品 Doubao-pro-32k 為例，輸入價格為 0.0008 元/千 token，輸出價格為

21、 0.002 元/千 token，相比月之暗面 Moonshot-v1-32K 的 0.024 元/千 token 更為便宜，與降價后的通義千問 qwen-plus 模型價格齊平，但顯著低于 qwen-max 模型。相比國外相比國外競品競品，豆包的價格優勢則更為明顯，豆包的價格優勢則更為明顯，豆包視覺理解的輸入價格為每千tokens 0.003 元，比行業平均價格降低 85%，顯著低于 Claude 的 0.021 元、GPT-4o 的 0.0175 元（2024 年 12 月 18 日數據）。此外，豆包也可采取使用市場付費的方式計價，這為數據接口使用者提供了結構性優化費用的窗口。表表 2：字

22、節、智譜、月之暗面的大模型價格字節、智譜、月之暗面的大模型價格 資料來源：火山引擎官網，信達證券研發中心 模型名稱服務類型模型名稱服務類型定價（元/千 token）定價（元/千 token）計費方式計費方式推理服務（輸入）0.0008后付費推理服務（輸出）0.002后付費推理服務（輸入）0.005后付費推理服務（輸出）0.009后付費推理服務（輸入）0.0003后付費推理服務（輸出）0.0006后付費推理服務（輸入）0.0003后付費推理服務（輸出）0.0006后付費推理服務（輸入）0.0003后付費推理服務（輸出）0.0006后付費推理服務（輸入）0.0008后付費推理服務（輸出）0.001

23、后付費推理服務（輸入）0.0008后付費推理服務（輸出）0.002后付費推理服務（輸入）0.0008后付費推理服務（輸出）0.002后付費推理服務（輸入）0.005后付費推理服務（輸出）0.009后付費推理服務（輸入）0.005后付費推理服務（輸出）0.009后付費0.0040.0020.0160.008推理服務（輸入）0.0015后付費推理服務（輸出）0.006后付費推理服務（輸入）0.0006后付費推理服務（輸出）0.0024后付費推理服務（輸入）0.002后付費推理服務（輸出）0.008后付費GLM3-130B推理服務0.001后付費GLM3-130B 金融模型推理服務0.001后付費M

24、oonshot-v1-8K推理服務0.012后付費Moonshot-v1-32K推理服務0.024后付費Moonshot-v1-128K推理服務0.06后付費Deepseek-r1-distill-qwen-7bDeepseek-v3推理服務（輸入）后付費推理服務（輸出）后付費Deepseek-r1-distill-qwen-32bDoubao-lite-128kDoubao-pro-4kDoubao-pro-128kDoubao-pro-256kDeepseek-r1Doubao-pro-32kDoubao-1.5-pro-32kDoubao-1.5-pro-256kDoubao-1.5-l

25、ite-32kDoubao-lite-4kDoubao-lite-32k本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:93117下載,文檔Id:615609,下載日期:2025-03-05 圖圖 10：豆包豆包視覺理解視覺理解模型價格模型價格與與 Claude、GPT 的對比的對比 表表 3：通義千問的價格（通義千問的價格（單位：元單位：元/千千 Token）資料來源：火山引擎公眾號，信達證券研發中心 資料來源：通義千問官網，信達證券研發中心 1.3 獨具流量及生態優勢，快速登頂月活數據國內榜單 從從 C 端看，端看，字節通過旗下抖音、今日頭條、字節通過旗下抖音、今日頭條、巨量引擎巨量引擎等等流

26、量入口和推流方式流量入口和推流方式幫幫助豆包建立助豆包建立用戶規模用戶規模優勢。優勢。在各家大模型的投放渠道中，基本都離不開字節的巨量引擎，字節憑借資源池的優勢可以幫助旗下大模型更好地獲取流量優勢。有了最大規模的資源投入和領先的流量池，豆包大模型有望形成用戶規模、知名度、模型能力的正反饋機制加速其生態成長，并助推 B 端落地。財聯社數據顯示，截至 2024 年 11 月15 日，國內十款 AI 原生應用合計投放金額達 15 億元。其中，豆包投放超過 4 億元，排名第二。圖圖 11：產品投放金額產品投放金額 資料來源：AppGrowing，中商產業研究院，信達證券研發中心 投流投流能力能力對于建

27、立對于建立 C 端認知端認知和和用戶用戶規模增長規模增長至關重要。至關重要。根據第一財經雜志所引模型系列模型介紹適用場景輸入 0.0003輸入 0.0008輸入 0.020.0020.0040.04輸出 0.0006輸出 0.002輸出 0.060.0060.0120.12模型價格簡單任務，可訓練支持復雜任務適合復雜任務qwen-turboqwen-turboqwen-plusqwen-plusqwen-maxqwen-max高效率，低成本極強推理效果極強推理能力通義千問系列大模型通義千問系列大模型 用的 AppGrowing 數據統計，豆包智能助手在 2024 年 4 月、5 月的投放金額接

28、近1800 萬元，6 月上旬投放金額飆升至 1.24 億元。而豆包 MAU 正是在 6 月、7 月開始迅速起量并超過競爭對手。圖圖 12：在大規模廣告投入后，豆包：在大規模廣告投入后，豆包 MAU 迅速超過競爭對手迅速超過競爭對手 圖圖 13：豆包在抖音平臺的官方賬號豆包在抖音平臺的官方賬號 資料來源：新皮層，第一財經，信達證券研發中心 資料來源：抖音，信達證券研發中心 國內月活躍人數（國內月活躍人數（MAU）維度）維度，豆包國內登頂并維持增長。，豆包國內登頂并維持增長。根據 36 氪數據，2024年 12 月豆包第一、Kimi 第二、文小言第三，豆包環比增加 18.64%，月活人數達到711

29、6 萬，相比競爭對手優勢明顯。全球數據，豆包月活低于 ChatGPT 的 3.15 億，但仍能位居第二，環比增速則位居排名前十的最高位置。圖圖 14：2024 年年 12 月全球月全球 AI 應用產品應用產品 MAU 數據排名數據排名 圖圖 15：2024 年年 12 月月國內國內 AI 應用應用產品產品 MAU 數據數據排名排名 資料來源:36氪公眾號，信達證券研發中心 資料來源:36氪公眾號，信達證券研發中心 從從 B 端看，火山引擎端看，火山引擎及飛書及飛書提供了完整的提供了完整的生態生態保障保障?；A設施方面，基礎設施方面，火山引擎強勁的系統承載力保證大模型應用發揮乘數效應?；鹕揭嫣?/p>

30、供領先的算力供給、推理層優化策略和高水平系統調度能力，保證企業面臨大模型需求涌現時可以擁有瞬時可用、高彈性的計算和通信資源。軟件層面，軟件層面，豐富的插件生態使得企業更好對接外部內容。豐富的插件生態使得企業更好對接外部內容?；鹕椒街圩匝新摼W插件、內容插件和 RAG 知識庫插件，將運營內容和技術積累共享給企業，以增強模型落地效果。例如，聯網插件提供頭條、抖音同款搜索能力，可實時連接獲取互聯網海量優質可信數據，大幅提升用戶的意圖識別檢索水平；內容插件可對接更多新聞、視頻和垂類內容信息；RAG 知識庫插件基于飛書文檔解析技術，可自動將輸入文檔內容切片、歸類、嵌入，并達到百億數據的毫秒級檢索，大幅提高

31、企業內部知識搜索的相關性和準確性。圖圖 16：火山方舟大模型服務平臺火山方舟大模型服務平臺功能全景圖功能全景圖 資料來源：火山引擎，IDC，信達證券研發中心 1.4 戰略層面看，字節在大模型領域的大規模投入具備中長期確定性 我們認為，我們認為，C 端領域，字節端領域，字節有望有望通過在通過在 AI 領域積極投入，助力其內容生成及分領域積極投入，助力其內容生成及分發業務，鞏固領先優勢。發業務，鞏固領先優勢。字節跳動作為國內領先的互聯網企業，目前其核心業務圍繞內容生成與分發展開，旗下主要產品包括：1）以文本、圖片內容為主的今日頭條；2）以短視頻及直播電商為主的抖音；3）以長視頻內容為主的西瓜視頻；

32、4）視頻剪輯工具軟件“剪映”；5）數字營銷平臺“巨量”；6）美顏相機應用“Faceu 激萌”和“輕顏相機”。這些產品均需要進行文本、圖片、視頻，乃至數字人的生成和應用，這與 AIGC 目前的功能領域高度契合。面向未來，大模型生成有望成為僅次于相機和。面向未來，大模型生成有望成為僅次于相機和特效的內容生成工具，并普及至每位短視頻作者，平臺內嵌特效的內容生成工具，并普及至每位短視頻作者，平臺內嵌 AI 功能或功能或將成為用戶選將成為用戶選擇平臺的勝負手之一。擇平臺的勝負手之一。B 端領域，火山引擎端領域，火山引擎有望有望以大模型為抓手實現企業用戶的廣泛突破以大模型為抓手實現企業用戶的廣泛突破。國內

33、上一輪云計算浪潮的贏家有阿里、騰訊、華為，主營 B 端云計算業務的火山引擎，有意在新一輪大模型浪潮下，有望以大模型為抓手實現企業用戶的廣泛突破，在 B 端市場占據一席之地?；鹕揭嬖谕卣?B 端用戶過程中，需要解決兩個問題：一是如何觸達用戶，二是如何將其的 AI 能力嵌入用戶信息化系統中。這個過程需要專攻企業信息化解決方案的計算機公司來實現，所以字節需要通過合作伙伴協助來實現其 B 端業務的廣泛推廣。圖圖 17：飛書飛書 AI 功能功能 資料來源：飛書官網，信達證券研發中心 二、豆包有望賦能多個賽道快速實現進階智能化 2.1 Agent 市場有望率先起量，扣子平臺助力低代碼開發智能體 人類與人

34、類與 AI 協同的三種模式包括嵌入模式（協同的三種模式包括嵌入模式（Embedding）、副駕駛模式（）、副駕駛模式（Copilot）和智能體（和智能體（agent）。）。AI agent（人工智能體）是一種能夠感知環境、進行決策和執行動作的智能實體。不同于傳統的人工智能，AI agent 具備通過獨立思考、調用工具去逐步完成給定目標的能力。AI 智能體相較于前兩種模式，AI 的參與度更高、智能體模式更為高效，或將成為未來人機協同的主要模式。表表 4：AI 交互模式交互模式 AI 交互模式交互模式 簡介簡介 嵌入式模式嵌入式模式 用戶通過語言與 AI 交流，以提示的方式設定目標，然后 AI 協

35、助用戶實現這些目標。這種模式下，用戶完成絕大部分工作，其中某幾個任務由 AI 提供信息或建議；副駕駛模式副駕駛模式 AI 根據用戶設定的流程執行任務。2021 年，微軟在 GitHub 上首次引入 Copilot 概念。并于 2023 年 5 月，在大模式的加持下，Microsoft Copilot 迎來全面升級。在這種模式下，人類和 AI 協同工作，AI 從提供建議到協助完成流程的各個階段，發揮各自的作用。智能體模式智能體模式 人類設定目標并提供必要的資源(如算力)，而后由 AI 獨立承擔大部分工作，最后由人類監督整個過程并評估最終結果。在這種模式下，AI 體現出互動性和自主適應性，接近于獨

36、立的行動者，人類更多扮演監督和評估者。資料來源：觀研報告網、信達證券研發中心 中國中國 AI agent 行業經歷兩個階段：前期鋪墊階段、起步探索階段。行業經歷兩個階段：前期鋪墊階段、起步探索階段。2018-2022年，全球科技企業陸續推出大型語言模型（LLM），為 AI agent 在各個領域的多樣化應用奠定更廣泛的基礎。從 BERT 到 GPT-3.5，大語言 模型能力逐年增強，同時中國大模型數量增加迅速。2023 年至今，全球 LLM 應用趨于成熟，基于 OpenAI 設計更高效的模型架構以及更大規模參數，標志著 AI agent 概念的雛形誕生。同時國內互聯網企業積極投入 AI age

37、nt 研發，包括百度、華為、字節跳動等，未來 AI agent行業有望逐漸向產品化和市場化發展。全球數據量高速增長，為全球數據量高速增長，為 AI agent 發展提供數據資源。發展提供數據資源。根據觀研天下數據，根據觀研天下數據，2022年，全球數據規模已達到 103ZB，預計 2027 年，全球數據規?？蛇_到 284.3ZB，2023-2027 年 CAGR 可達到 22%。中國數據量增長速度超過全球，中國數據量增長速度超過全球，2022 年中國數據規模達到 23.9ZB，占比 23.2%。2027 年中國數據量規?？蛇_到 76.6ZB，占比26.9%，2023-2027 年中國數據規模

38、CAGR 為 26%。中國中國 AI agent 市場空間廣闊，其中以市場空間廣闊，其中以 B 端應用為主，端應用為主，C 端成長潛力大。端成長潛力大。AI agent 市場規模包括 To C 端和 To B 端的應用價值。在 To B 端，AI agent 將逐漸把 SaaS應用全面進行改寫重構；而在 ToC 端，AI agent 作為生成式 AI 的商業化應用。AI agent B 端應用占比大。端應用占比大。2023 年 B 端 AI Agent 市場規模為 550 億元，占比 99.3%；C 端 AI Agent 市場規模為 4 億元，占比 0.72%。根據觀研天下數據，根據觀研天下數

39、據，2023 年中國年中國 AI Agent 市場規模為市場規模為 554 億元，預計至億元，預計至 2028年年有望有望達達 8,520 億元，其年均復合增長率為億元，其年均復合增長率為 72.7%。其中，預計 2028 年 B 端 AI agent市場規模為 8390 億元，占比 98.5%；C 端 AI Agent 市場規模為 130.35 億元，占比1.53%。表表 5：AI agent 市場規模測算市場規模測算 2023 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 中國 SaaS 市場規模（億元）550 688 859 1074 1343 1678 增長率（%）25.

40、09%24.85%25.03%25.05%24.94%SaaS 重構應用價值倍數 1 1 2 3 4 5 B 端 AI agent 市場規模（億元）550 688 1718 3222 5372 8390 中國生成式 AI 市場規模（億元）80 104 156 234 304 395 增長率（%）30%50%50%29.91%29.93%AI agent 滲透率 5%7%11%16%23%33%C 端 AI agent 市場規模（億元）4 7.28 17.16 37.44 69.92 130.35 中國 AI agent 市場規模（億元）=B 端+C 端 554 695 1735 3259 54

41、42 8520 資料來源：頭豹研究院、信達證券研發中心 在在 AI agent 市場規模測算中，分為市場規模測算中，分為 4 個部分：個部分：a)中國 SaaS 市場規模；b)SaaS重構應用價值倍數；c）中國生成式 AI 市場規模；d）AI agent 滲透率。其中，B 端AI agent 市場規模=中國 SaaS 市場規模SaaS 重構應用價值倍數；C 端 AI agent市場規模=中國生成式 AI 市場規模AI agent 滲透率。圖圖 18：AI agent 行業市場規模行業市場規模 2023-2028E 資料來源：觀研天下、信達證券研發中心 在在 ToB 端，預計在未來十年內，端，預

42、計在未來十年內，AI agent 將會實現整個將會實現整個 SaaS 應用的重構，并應用的重構，并其市場規模將達其市場規模將達 SaaS 應用的十倍。應用的十倍。與傳統知識庫基于文本的結構化管理模式相比，AI agent 的向量數據庫能自動學習和理解各種文檔格式，實現更高效的知識管理和問題解答。在 To C 端，目前 AI agent 已較大范圍的落地在電商、教育、旅游、酒店以及客服領域。從 OpenAI、谷歌、Salesforce,Servicenow、Hubspot 等全球頭部的 AI550688171832225372839047.2817.1637.4469.22130.3555469

43、51735325954428520010002000300040005000600070008000900020232024E2025E2026E2027E2028EB端（億元）C端（億元）總規模（億元）應用公司新產品即將發布情況來看，AI Agent 有望成為 2025 年 AI 應用的新趨勢，市場規模和應用場景持續擴大。字節跳動推出的新一代字節跳動推出的新一代 AI agent 開發平臺扣子開發平臺扣子，允許用戶快速搭建基于大模型的各種智能體 bot，并發布到各個社交平臺、通訊軟件或部署到網站等其他渠道。目前，扣子專業版集成了 1 萬+插件，可以調用國內流行的大語言模型如豆包、通義千問等。

44、2024 年年 12 月月 18 日，在火山引擎日，在火山引擎 FORCE 原動力大會上，正式發布了扣子原動力大會上，正式發布了扣子 1.5版本。版本?？圩?1.5 集成了視覺理解、音樂、圖像生成等模型，多模態能力進一步提升；目前扣子超過 100 萬活躍開發者，已發布超過 200 萬個智能體。隨著未來豆包等大模型的發展以及應用渠道的開拓，扣子有望上線或更新更多功能與插件。圖圖 19：扣子扣子 Agent 平臺平臺 資料來源：扣子官網，信達證券研發中心 扣子提供低代碼及可視化開發環境，用戶和產品經理可低門檻上手扣子提供低代碼及可視化開發環境，用戶和產品經理可低門檻上手。在基礎大模型能力的幫助下，

45、用戶只需要幾步就能開發一個有特定的角色設定、語言風格、知識庫的智能體。具體開發步驟如下：第一步第一步，在人設與回復邏輯面板中描述智能體的身份和在人設與回復邏輯面板中描述智能體的身份和需要完成的任務或使命需要完成的任務或使命。用提示詞定義智能體的特征，交代智能體的技能和表述限制，用戶可以使用大模型對其編輯的人設進行結構化重塑以達到大模型運行的合適格式。例如以下是“夸夸機器人”的設定提示詞：圖圖 20：扣子扣子 Agent 編輯步驟（一）編輯步驟（一）資料來源：扣子官網，信達證券研發中心 第二步，第二步，在技能面板為智能體配置各種擴展能力。在技能面板為智能體配置各種擴展能力。比如理解或總結 PPT

46、、圖片等多模態內容需要加入多模態插件，對于垂類模型需要添加專屬的知識和數據庫、外部搜索工具的搜索能力等等。這一步對于具有商用價值的大模型應用至關重要。圖圖 21：扣子扣子 Agent 編輯步驟（編輯步驟（二二）資料來源：扣子官網，信達證券研發中心 第三步，第三步，調試智能體調試智能體并發布并發布。配置好智能體后，就可以在預覽與調試區域中測試智能體是否符合預期，之后可一鍵發布至公域。目前扣子支持將智能體發布到飛書、飛書、微信、抖音、豆包微信、抖音、豆包等多個渠道中。2.2 火山引擎+實施伙伴，為 B 端數智化應用注入新活力 我們認為，大模型在我們認為，大模型在 B 端市場的落地速度和端市場的落地

47、速度和可達可達市場規模市場規模相比相比 C 端端存在差異。存在差異。具體來看，大模型在 c 端的主要變現方式包括：提供內容創作與生產力工具變現；廣告變現；通過 AI 賦能硬件變現等。其中，賦能硬件帶動的產業變化和增值最值得期待。在 B 端，目前主要通過輸出 Agent 進行變現，嵌入到現有企業 IT 的方方面面，成為企業級軟件服務加質量提升的重要突破口。在商用領域，在商用領域，大模型的代碼能力和基礎應答能力已經得到初步驗證，能夠在一定程度上幫助企業降低經營成本、提高 IT 開發效率，其市場的快速成長符合經濟規律。這意味著這意味著，對于對于 AI 大模型廠商而言大模型廠商而言 B 端市場在收入兌

48、現層面的確定性端市場在收入兌現層面的確定性和重要性和重要性較較高高。以 AI Agent（智能體）為例，在 B 端場景下，Agent 能主動學習企業知識庫并完成設定的任務目標，充當數字員工、個人助理、營銷客服等基礎工種，隨著大模型本身能力的強化，商務領域的基礎性、制式化工作或將借助 AI 提高自動化程度，B 端AI Agent 市場或將持續增長。市場規模層面，市場規模層面，觀研天下預測，我國 B 端 AI Agent 市場規模有望在 2025 年增長至 1718 億元，對比 C 端 17.16 億元，B 端市場占比超過99%，且這一趨勢有望在中長期持續。圖圖 22：2023-2028E 年中國

49、年中國 B 端和端和 C 端的端的 AI Agent 市場規模市場規模（億元）（億元）資料來源:觀研天下，信達證券研發中心 企業加速擁抱大模型，百舸爭流下市場快速成長。企業加速擁抱大模型，百舸爭流下市場快速成長。根據火山引擎給出的數據，目前 64%的中國企業預計其對 AI 的投資將增長 10%-30%，企業實現大模型部署的周期已縮短至平均 6-12 個月，尤其在數字化領先的企業中，這一過程更為迅速。且整體來看，企業越早擁抱 AI，越有可能獲得市場的先發優勢。圖圖 23：大模型帶來的企業收益和企業擁抱大模型帶來的企業收益和企業擁抱 AI 程度的關系程度的關系 資料來源:火山引擎公眾號，IDC，信

50、達證券研發中心 大模型的大模型的 B 端落地過程，與端落地過程，與 ERP 實施實施具備一定相似性具備一定相似性。企業大模型業務落地能力建設可分為三階段：階段一：計劃準備階段階段一：計劃準備階段（可對比（可對比 ERP 售前咨詢）售前咨詢）。從企業整體的層面明確落地 AI大模型的原始驅動力，分析與 AI 結合的可能性、行動路線并做好預期收益的管理。在確定需求和目標后，從資源盤點、流程梳理、能力自查三個方面來考慮并拆解目標，充分參考了解大模型落地所需的企業資源投入，制定詳細周密的時間和建設計劃。階段二：模型部署階段階段二：模型部署階段（可對比（可對比 ERP 實施）。實施）。模型選擇：結合具體的

51、需求從模型精度、效果、參數規模、場景匹配度來篩選適合自身的模型。效果預測：預測 AI 大模型上線后的實際效果，包括準確率、用戶體驗、響應時間、TPM、RPM（TPM：Tokens Per Minute 每分鐘 Tokens 數量；RPM：Requests Per Minute 每分鐘請求數）。之后開展算力準備、開發平臺搭建、模型接入方式選型、效果調優、安全測試等環節。階段三：迭代優化階段階段三：迭代優化階段（可對比運維和二次開發）。（可對比運維和二次開發）。智能體優化，即針對基于大模型的智能體的能力和水平的持續提升。業務擴展，即將已成功的基于大模型的應用擴展至相關或更復雜的業務領域以挖掘更多的

52、價值。借助這一特性，包括火山引擎在內的大型云計算服務商，其售前咨詢、技術支持借助這一特性，包括火山引擎在內的大型云計算服務商，其售前咨詢、技術支持團隊能夠很好地復制其在團隊能夠很好地復制其在 SaaS 應用領域的成功經驗，實現大模型在應用領域的成功經驗，實現大模型在 SaaS 應用內應用內的嵌入和新型的嵌入和新型 AI 應用的落地。應用的落地。圖圖 24：B 端大模型的落地階段端大模型的落地階段 資料來源:火山引擎公眾號，IDC，信達證券研發中心 火山引擎發力火山引擎發力 B端大模型應用，落地案例端大模型應用，落地案例不斷不斷積累。積累?；诙拱竽Ｐ偷?AI能力，加上火山方舟一站式大模型服務

53、平臺，以及扣子、HiAgent 等智能體開發平臺，結合多行業落地經驗和高效服務，火山引擎發力 AI 的 B 端落地。HiAgent 是火山引擎上線的企業專屬的 AI 應用創新平臺，高度適配企業個性化需求，讓業務人員可以輕松構建智能體，讓業務創新不受生產技能的限制。其核心能力包括：1）支持私有化部署，保護企業的數字資產和知識產權；2）通過豐富的企業級插件及靈活的自定義插件，讓智能體可執行企業特有的操作和流程；3）支持多模型適配、按需使用不同模型；4）專屬功能定制，按照行業屬性和企業特點定制專屬應用。圖圖 25：火山引擎火山引擎 HiAgent 資料來源:火山引擎官網，信達證券研發中心 表表 6：

54、火山引擎火山引擎 AI 數字化案例數字化案例 資料來源:火山引擎公眾號，信達證券研發中心 2.3 智能可穿戴設備與 AI 周邊產品，帶來端側智能芯片需求增量 AI 眼鏡眼鏡作為作為集傳統眼鏡功能與智能化升級于一體的可穿戴設備集傳統眼鏡功能與智能化升級于一體的可穿戴設備，通過搭載 AI 語音助手、攝像頭等組件實現多模態交互，具有智能化、多功能、時尚便攜等優點。通過嵌入生成式人工智能模型應用，AI 眼鏡一般具備語音交互、物體識別、實時翻譯、導航、社交互動等功能。目前目前 AI 眼鏡的發展有三個階段，分別為無攝像頭智能眼鏡、帶攝像頭智能眼鏡眼鏡的發展有三個階段，分別為無攝像頭智能眼鏡、帶攝像頭智能眼

55、鏡和帶顯示屏智能眼鏡和帶顯示屏智能眼鏡。1）無攝像頭智能眼鏡在傳統眼鏡功能上集成音頻模塊、無線通訊模塊、AI 加速器等器件，主要交互手段依靠語音交互和觸摸交互；所提供功能相對較少，相應研發和硬件成本也最低。2）帶攝像頭智能眼鏡，在原有基礎上集成攝公司名稱公司名稱賽力斯攜手豆包大模型提升用戶滿意度上汽乘用車有效提升“用戶之聲”的反饋處理效率海爾消費金融豆包大模型為信貸資產管理提質增效中國飛鶴構建AI能力中臺，落實集團信息化藍圖中手游為仙劍世界打造豐富的AI NPC生態海底撈基于智能化客戶評價分析，打造更好餐飲服務浙江大學落地全方位大模型應用體系，構造智能化教育環境招商銀行落地智能體加速AI應用和

56、府撈面以模型能力提效用戶評論分析蘇泊爾構建AI驅動的“居家食養健康”物聯場景生態領克汽車將AI打造成銷售顧問的得力助手想法流基于模型多模態能力保障更強用戶互動深維智信借大模型獲營銷能力、培訓效率雙提升應用案例應用案例 像頭器件，根據內置的 AI 算法，實現圖像識別功能。3）帶顯示屏智能眼鏡，嵌入顯示屏模塊之后成為三種類型中集成度最高，但相應研發、硬件成本也最高。目前無攝目前無攝像頭智能眼鏡和帶攝像頭智能眼鏡發展成熟，工藝成熟，市場上已經存在成熟的產品，像頭智能眼鏡和帶攝像頭智能眼鏡發展成熟，工藝成熟，市場上已經存在成熟的產品，而帶顯示屏智能眼鏡也有產品出現，但需要突破一些技術工藝而帶顯示屏智能

57、眼鏡也有產品出現，但需要突破一些技術工藝。表表 7：AI 智能眼鏡分類智能眼鏡分類 無攝像頭無攝像頭 AI 智能眼鏡智能眼鏡 帶攝像頭帶攝像頭 AI 智能眼鏡智能眼鏡 帶顯示屏帶顯示屏 AI 智能眼鏡智能眼鏡 集成模塊 音頻模塊、無線通訊模塊、AI 加速器 音頻模塊、無線通訊模塊、AI加速器、攝像頭器件 音頻模塊、無線通訊模塊、AI 加速器、顯示模塊 代表性產品 李未可 Meta Lens Chat Ray-Ban Meta 雷鳥 X2 產品基礎功能 支持定制近視鏡片以及磁吸式墨鏡片 支持選配定制近視鏡片或墨鏡片 不支持選配定制近視鏡片或墨鏡片 重量 38.3g（不含鏡片）50g（含鏡片）11

58、9g（含鏡片）AI 能力 支持語音交互、不支持圖像識別 支持語音交互和圖像識別 支持語音交互和圖像識別 交互能力 語音能力、雙鏡腿觸摸交互 語音交互、單鏡腿觸摸交互 語音交互、雙鏡腿觸摸交互、戒指交互 成本 發售價 699 元起 發售價 299 美元起 發售價 4999 元起 資料來源：智研咨詢、信達證券研發中心 AI 智能眼鏡智能眼鏡代表代表傳統眼鏡的電子化和智能化傳統眼鏡的電子化和智能化趨勢趨勢，其潛在的市場規模和銷量空，其潛在的市場規模和銷量空間與傳統眼鏡規模正相關。間與傳統眼鏡規模正相關。傳統眼鏡行業技術龐大、市場廣闊，隨著近些年 AI 智能眼鏡產業鏈結構成熟完善，AI 眼鏡的市場需求

59、和規模也在持續增長。根據觀研報告網以及中商情報網的數據，2014-2023 年全球智能眼鏡市場規模從 1.35 億美元增至36 億美元；全球智能眼鏡出貨量從 19.38 萬臺增長至 675.53 萬臺。其中，2021 年為行業規模峰值，全球智能眼鏡市場規模達到 50.31 億美元，出貨量突破千萬臺。近兩年隨著技術迭代升級，2024 年全球智能眼鏡市場規模有望達到 40 億美元，2025年達到 48 億美元。圖圖 26：2020-2025 年全球年全球 AI 智能眼鏡市場規模預測智能眼鏡市場規模預測（億美元）（億美元）資料來源：中商情報網、信達證券研發中心 目前目前 AI 智能眼鏡發展仍處于探索

60、期，智能眼鏡發展仍處于探索期，維深信息預計在 2025 年將會有更多參與者進場競爭，推動 AI 智能眼鏡的發展趨向成熟，無顯示 AI 眼鏡有望走向大規模增長；到 2030 年后，AI+AR 技術發展到成熟階段，AI+AR 智能眼鏡進入高速發展期，28.9650.31 40.00 36.00 40.00 48.00 010203040506020202021202220232024E2025E 最終實現對傳統智能眼鏡的替代，達到 70%的滲透率。圖圖 27：AI 智能眼鏡銷量規模（萬副）智能眼鏡銷量規模（萬副）資料來源：中商情報網、信達證券研發中心 多家公司布局探索多家公司布局探索 Al 智能眼

61、鏡方案智能眼鏡方案，包括傳統手機廠商、互聯網大廠以及初創，包括傳統手機廠商、互聯網大廠以及初創公司等。公司等。其中，2024 年 9 月字節跳動已完成對開放式耳機品牌 Oladance，Oladance作為全球開放式音頻引領者，擁有 OWS 專利技術。開放式耳機音頻技術和 AI 大模型技術正是 AI 智能眼鏡產品所需的兩大關鍵模塊，另外字節跳動致力于探索豆包大模型與智能可穿戴設備的結合，并已經深度布局 XR 領域，旗下 PICO 處于國內 XR頭顯領域領先地位。未來，字節憑借自身強大的技術實力、龐大的用戶基數等優勢，有望在 AI 眼鏡領域取得領先地位。圖圖 28：ola friend 耳機耳機

62、 資料來源:olafriend官網，信達證券研發中心 人工智能以及物聯網等前沿技術支持人工智能以及物聯網等前沿技術支持 AI 玩具的多功能發展。玩具的多功能發展。語音識別、圖像識21 200 400 900 1800 3500 5500 8000 15000 35000 60000 100000 140000 02000040000600008000010000012000014000020232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E2031E2032E2033E2034E2035E 別、自然語言處理、情感分析等不斷進步為 AI 玩具提供了強大的技術支持，使得 A

63、I玩具能夠實現更加豐富的交互體驗和學習功能。表表 8：AI 玩具相關技術玩具相關技術 技術技術 簡介簡介 語音識別技術語音識別技術 AI 玩具可以通過語音識別技術，識別語音指令，進行互動。傳感器技術傳感器技術 AI 玩具內置各種傳感器，如重力傳感器、距離傳感器等，可以感知使用者的動作和位置，進行相應的互動。圖像識別技術圖像識別技術 AI 玩具采用圖像識別技術，可以識別孩子的圖像和表情，進行相應的互動。云計算和大數據技術云計算和大數據技術 AI 玩具可以通過云計算和大數據技術，收集和分析用戶數據，優化玩具的功能和互動方式。資料來源：觀研天下、信達證券研發中心 消費者需求增加使消費者需求增加使 A

64、I 玩具迎來良好發展機遇。玩具迎來良好發展機遇。隨著生活節奏加快等因素，越來越多家長需要 AI 玩具來陪伴和教育孩子。AI 玩具能夠實時感知孩子的情緒變化并進行適時回應，能夠通過深度學習等技術，了解孩子的興趣和喜好，提供個性化的學習和娛樂體驗。AI 玩具以其獨特的互動性、個性化、教育性和創新等特點，在市場上展現出強玩具以其獨特的互動性、個性化、教育性和創新等特點，在市場上展現出強大的競爭力。大的競爭力。1）AI 玩具能夠實時感受到輸入，包括語音、動作等并作出適當的響應；2）AI 玩具可以學習孩子的喜好、習慣等，從而提供個性化的互動體驗；3）AI 玩具與大模型結合，能夠在玩樂中傳授知識、培養技能

65、；4）隨著 AI 技術的發展，AI 玩具也不斷創新互動方式和內容。AI 玩具市場規模玩具市場規模有望有望快速增長。根據觀研天下快速增長。根據觀研天下和共研網和共研網數據，數據，2023 年全球年全球 AI玩具市場規模超玩具市場規模超 18 億美元，預計億美元，預計 2030 年全球年全球 AI 玩具市場規模將達到玩具市場規模將達到 351 億美元，億美元，2023-2030 年年復合增長率超年年復合增長率超 50%。圖圖 29：2023-2030 年全球年全球 AI 玩具市場規模預測玩具市場規模預測 資料來源：共研網、信達證券研發中心 國內外企業紛紛布局國內外企業紛紛布局 AI 玩具，字節跳動

66、有望憑借豆包大模型等技術優勢占據有玩具，字節跳動有望憑借豆包大模型等技術優勢占據有利地位。利地位。海外企業特斯拉、OpenAI 等公司已上線多種 AI 玩具，受到消費者追捧。國內 AI 玩具參與者分為傳統玩具企業和新興科技企業，其中字節跳動作為國內前沿科技大廠，于 2024 年推出了自己的 AI 玩具“顯眼包”，其搭載了豆包大模型和集成了18351 05010015020025030035040020232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030EAI玩具市場規模（億美元）火山引擎的多項 AI 技術，不僅能理解并回應復雜問題，還可承擔陪練口語、講故事等多種功能。202

67、4 年 12 月 18 日舉辦的冬季 FORCE 原動力大會上，字節跳動和樂鑫科技以及 ToyCity 加深關于 AI 玩具領域的合作，通過整合樂鑫科技的物聯網芯片技術和字節跳動的 AI 大模型技術，開發出更加智能、高效的玩具產品。圖圖 30：“顯眼包”“顯眼包”資料來源:財聯社，信達證券研發中心 三、相關標的 3.1 樂鑫科技：智能終端加速芯片領軍者，豆包大模型物聯設備合作伙伴 樂鑫科技的物聯網芯片被廣泛應用于各種物聯網樂鑫科技的物聯網芯片被廣泛應用于各種物聯網 IoT 設備設備。從硬件特性來看，樂鑫的物聯網芯片可以做到以下特性：1）卓越的無線鏈接性能；2）高速、穩定的云端連接；3）強大的邊

68、緣處理能力；4）完善的功耗管理策略；5）豐富的開源開發資源。AI 支持方面，支持方面，以 ESP32-S3 為例，該產品增加了用于加速神經網絡計算和信號處理等工作的向量指令，支持 AI 加速，可以實現高性能的圖像識別、語音喚醒和識別等應用。本地化的 AI 加速能力對于追求自然對話的大模型陪伴類設備至關重要，一方面，快速識別能力能較為明顯地降低云一方面，快速識別能力能較為明顯地降低云-端通信延遲，并提高客戶使用體驗。另端通信延遲，并提高客戶使用體驗。另一方面，隨著精簡后的小參數模型適配完成，本地運行一方面，隨著精簡后的小參數模型適配完成，本地運行 AI 也將成為可能。也將成為可能?；鹕揭嬉曨l云

69、 RTC 聯合樂鑫、移遠等物聯網芯片制造商、解決方案供應商，推出實時對話式 AI 嵌入式硬件解決方案。硬件設備通過方案的 AI 語音交互框架即可無縫對接火山引擎 RTC 的實時通信能力和云端智能體服務。在端側，芯片集成了先進的音頻處理技術，包括自動喚醒功能和音頻 3A 等，以提升音頻輸入的清晰度。同時，火山引擎 RTC 提供音視頻傳輸，并具備抗弱網特性，以及智能體管理功能，確保設備即使在網絡條件不佳的情況下也能穩定通話。在云端，智能體服務則可提供 Function calling 和知識庫支持，使得硬件設備能夠提供個性化服務和智能決策，滿足用戶的深層次需求。圖圖 31：樂鑫科技樂鑫科技推薦推薦

70、用于用于豆包大模型豆包大模型 LLM 方案方案的的芯片芯片型號型號 資料來源:樂鑫科技官網，信達證券研發中心 針對針對大模型終端開發者大模型終端開發者，提供提供一站式端一站式端到端開發支持體系到端開發支持體系。樂鑫基于深厚的技術沉淀與豐富的生態經驗，全力打造從芯片選型、硬件參考設計、軟件方案到云平臺集成的支持體系。以 ESP-ADF 多媒體軟件框架為例，針對各種音視頻應用精心設計，模塊獨立運行，可靈活插入各類算法，能適配 LLM 應用拓展，推動交互式開發工作。樂鑫的一站式支持體系，以更低成本、更高效率解鎖智能設備交互的樂鑫的一站式支持體系，以更低成本、更高效率解鎖智能設備交互的廣闊空間廣闊空間

71、。圖圖 32：樂鑫科技為客戶提供的端到端解決方案樂鑫科技為客戶提供的端到端解決方案 資料來源:樂鑫科技官網，信達證券研發中心 圖圖 33：ESP-ADF 豆包豆包 SDK 和豆包語音對話例程和豆包語音對話例程的的開發資源開發資源 資料來源:樂鑫董辦公眾號，信達證券研發中心 3.2 漢得信息：與字節在 B 端大模型深度合作，尋求企業數字化新增量 作為火山引擎生態合作伙伴，漢得信息已獲得火山引擎頒發的漢得信息已獲得火山引擎頒發的 2023 年度“方案年度“方案生態優秀伙伴”獎項生態優秀伙伴”獎項，充分體現了其和火山引擎之間的合作深度和對生態建設作出的有效貢獻。我們認為，大型科技企業提供大模型的基礎

72、服務和持續迭代的能力，深耕各個行業的 IT 服務商借助原有客戶資源和渠道優勢提供高效、低成本的 IT 咨詢和方案部署，二者相互配合有望成為未來 B 端 AI 大模型落地的重要形式。數字營銷仍是企業數字化的重點投入方向之一數字營銷仍是企業數字化的重點投入方向之一。秒針營銷科學院數據顯示，2024年，中國互聯網廣告市場收入增長 13.55%，至 6508.63 億元，廣告與營銷市場規模合計約為 14,274 億元人民幣，同比增長 14.35%，增速較為可觀。公司覆蓋客群主要為各行業或專業領域排名靠前的企業，其數字營銷需求較為豐富和復雜，客戶希望通過數字化轉型，建立互聯網全渠道線上交易體系，建立品牌

73、自主可控的私域電商，提高對消費者/客戶的觸達能力和影響力，提升營銷轉換效率和復購率，提高對傳統渠道的管控效率等。生成式 AI 和大模型技術的高速發展，智能化已是大勢所趨，大多數產品和流程都值得用 AI 重做一遍有望成為共識。在營銷領域，漢得信息基于自研在營銷領域，漢得信息基于自研 AIGC 平臺，借助火山引擎平臺，借助火山引擎 HiAgent 平臺和豆平臺和豆包大模型包大模型，通過 OTO 模式（線上到線下），構建智能交互引擎，打造線上線下一體化智能交互平臺，陸續推出一系列智能體，包括智慧導購智能體、導購訓練智能體、智慧服務智能體、運營質量檢查智能體、競品洞察智能體、SEO 優化智能體等諸多智

74、能體，并在客戶項目中場景化落地，加速營銷智能化升級。圖圖 34：漢得漢得 AI PaaS 平臺平臺 資料來源:漢得信息公眾號，信達證券研發中心 智能制造領域，智能制造領域，工信部數據，2023 年，軟件產品收入 29030 億元，同比增長 11.1%，增速較上年同期提高 1.2 個百分點，占全行業收入比重為 23.6%。其中，工業軟件產品實現收入 2824 億元，同比增長 12.3%。利用利用 AI 技術，切實提高產品良率并實現可量化收益。技術，切實提高產品良率并實現可量化收益。以公司完成的某光伏企業項目為例，對于光伏切片行業而言，良品率提升對于光伏切片行業而言，良品率提升 1 個點，對企業每

75、年帶來的收益可達個點，對企業每年帶來的收益可達數千萬元。數千萬元。漢得信息通過對影響良率的 60 多個參數建立模型，建立 AI 模型，在車間用該模型實時監測產線上參數數據的變動趨勢，當呈現良品率下降趨勢的概率達到某一閾值時，對產線進行干預以避免良品率快速下降。這一應用在該客戶成功上線后繼續不斷迭代調優，6 個月后，整體生產良品率提升了 1 個點。同時該客戶自有 IT 團隊在這一過程中學習了 AI 的技術，在除良品率以外的其他各環節上已經能自主進行AI 開發應用創新和迭代，目前每天在運行的 AI 任務已經達到 120 多個。圖圖 35：漢得信息光伏切片漢得信息光伏切片 AI 應用案例應用案例 資

76、料來源:漢得信息公眾號，信達證券研發中心 在供應鏈領域，在供應鏈領域，漢得信息子公司億砹科技專注于供應鏈物流數字化云平臺與產業生態建設，從物流管理、效率工具、平臺連接三個維度為企業數智化轉型賦能。億砹供應鏈物流 EI-SCM 平臺全面轉型 AIGC 應用、甄零電子合同管理系統疊加 AIGC 能力、甄知燕千云客戶服務系統疊加 AIGC 能力、漢得大數據平臺基于 AIGC 打造的 Chat BI 產品等等陸續發布。通過將多系統入口集成到同一個交互入口、自動化處理，提升生產效率，降低系統應用門檻。圖圖 36：漢得億砹漢得億砹物流供應鏈管理系統物流供應鏈管理系統 資料來源:漢得信息公眾號，信達證券研發

77、中心 3.3 潤澤科技：AIDC 先行者，算力基礎設施存量及增量兼備 存量方面，存量方面，截止 2024H1，公司已在京津冀廊坊、長三角平湖、大灣區佛山和惠州、成渝經濟圈 重慶、甘肅 蘭州和海南 儋州等全國 6 大區域建成了 7 個AIDC 智算基礎設施集群，基本完成了全國“一體化算力中心體系”框架布局，全國合計規劃 61 棟智算中心、約 32 萬架機柜。增量方面，公司在建工程賬面價值快速增長，展業趨勢明確。增量方面，公司在建工程賬面價值快速增長，展業趨勢明確?；仡欉^去公司報表端在建工程科目的賬面價值在 2021 年前后迎來快速上量，2021/2022/2023/2024H1分別為 23.52

78、/55.90/69.26/79.08 億元，顯示出公司堅定投入數據中心及 AI 基建發展的信心。圖圖 37：潤澤科技在建工程賬面價值變化情況潤澤科技在建工程賬面價值變化情況 資料來源:IFinD，信達證券研發中心 AIDC 方向方向，公司敏銳地抓住了 AI 技術革新為 IDC 領域帶來的機遇，吸引了眾多 AI 頭部客戶將核心訓練模組部署于公司智算中心，取得了大規模 AIDC 訂單，為公司持續高速發展注入新動力。2024 年上半年，公司 AIDC 業務實現高速增長，收入達到 20.6 億元，同比增長 1147.85%。液冷能力領先行業液冷能力領先行業，公司將自研的液冷技術全面應用于全國多園區的下

79、一代新型智算中心項目中，創造性地完成了高功率、高算網、高存儲、多模組的多元融合架構智算集群基礎設施設計，可實現單體建筑面積約 22 萬平米、IT 功率超 200MW，在理論距離約束范圍內可聚集 13 萬張以上算力卡的集群，為高復雜度、高計算需求的萬億級大模型訓練提供全方位的服務支持與技術保障。3.4 聯想集團：AIPC 步入現實，結合豆包打造端側智能助理 AIPC 有望逐漸成為主流。有望逐漸成為主流。IDC 預測，AI PC 在中國 PC 市場中新機的裝配比例有望在未來幾年中快速攀升，有望于 2027 年達到 85%，成為 PC 市場主流。短期內，AIPC 有望釋放用戶換機需求，提振市場規模。

80、中長期看，AIPC 有望擴大單機價值量，使得全產業鏈獲益。圖圖 38：AIPC 滲透情況預測滲透情況預測 資料來源:聯想、IDC，信達證券研發中心 圖圖 39：消費市場消費市場 AI PC 平均單價預測平均單價預測 資料來源:聯想、IDC，信達證券研發中心 聯手火山和豆包，強化端側聯手火山和豆包，強化端側 AI 能力。能力。12 月 26 日，在 2024 聯想天禧生態伙伴大會上，聯想正式宣布與火山引擎牽手合作，為其 AI 桌面助手如意（AI Stick），植入豆包大模型“超強大腦”，全方位提升用戶體驗。三大核心能力得以顯著提升：1）AI 搜索，超越傳統搜索，就像裝上了“信息雷達”，讓每一次點擊都更加精準、高效；2）AI 寫作，無論是撰寫深度文章、個人博客，還是快速生成營銷文案、專業郵件模板，都能勝任；3）AI 聊天，整合了豆包通用模型 pro 的 AI 聊天，可以實現用戶在辦公、學習、休閑娛樂等過程中的多樣化場景需求。