國盛證券:車載數(shù)字人等應用加速滲透 建議圍繞AI應用、邊緣算力和光學硬件品種進行布局

新能源車銷量數(shù)據(jù)亮眼,后續(xù)在應用端圍繞AI的競爭不可避免,有望推動車載數(shù)字人等應用加速滲透。

智通財經APP獲悉,國盛證券發(fā)布研究報告稱,蔚來NOMI機器人人氣相當火熱,據(jù)2022年至簡車言統(tǒng)計的蔚來二手車數(shù)據(jù),NOMI選裝比例達到80%以上,持平增強現(xiàn)實,僅次于NIO Pilot自動駕駛功能包。該行認為新能源車銷量數(shù)據(jù)亮眼,后續(xù)在應用端圍繞AI的競爭不可避免,有望推動車載數(shù)字人等應用加速滲透,投資側建議圍繞AI應用、邊緣算力和光學硬件品種進行布局。

國盛證券觀點如下:

栩栩如生的座艙數(shù)字人,有望為駕駛者帶來“人人交互”的體驗。

在蔚來汽車上搭載的NOMI機器人一度成為蔚來品牌的當家賣點,NOMI百變的表情和花樣繁多的裝飾周邊讓NOMI成功“出圈”。該行認為,具有高度親和力、智能水平足夠高、能幫助駕駛者完成個性化任務,是產品經理定義一個汽車座艙數(shù)字人的核心要點,也是AI Agent未來上車的核心能力映射。

當下,座艙數(shù)字人因何而被催化?該行認為,生成式AI的爆發(fā)給予數(shù)字人“靈魂”,全息HUD和高算力智能模組給數(shù)字人添加“骨肉”。而座艙智能化時代,用戶在駕乘中會有各種個性化需求,數(shù)字人被給予更多的施展能力的空間,其終極使命是通過AI Agent實現(xiàn)AGI向汽車座艙滲透,實現(xiàn)三屏互動(手機屏、車載屏和家用屏)。

垂直領域大模型正在向汽車滲透,數(shù)字人有了“點睛之筆”。

此前OpenAI已經發(fā)布ChatGPT API語言模型接口和Whisper API語音識別接口,可以讓開發(fā)者調用API輸出回答并轉換為語音,為數(shù)字人交互奠定了技術基礎。眾多車企正在積極布局車載AI:吉利大模型囊括繪畫、音樂、語言和自動駕駛,豐富了汽車座艙體驗;奇瑞與科大訊飛合作,LION AI大模型專攻語義理解和豐富情感;廣汽大模型深度融合云+車兩端,劍指AI+V2X。

HUD技術成熟、邊緣計算芯片性能充足,數(shù)字人獲得“骨肉”。

HUD抬頭顯示已被廣大用戶接受,駕駛者不必低頭,從視野前方就可以查看各種車輛和道路信息,成為車載數(shù)字人的載體。在生成式AI爆發(fā)前,邊緣算力已經逐漸滲透進了部分商用場景,如手機云游戲、無人設備駕駛、自動視頻識別等。如今隨著MLC-LLM,谷歌模型體系等軟件基建加速,特斯拉機器人為具身智能完成物理基建,高通10月底發(fā)布的異構 AI 引擎性能達75TOPS,支持設備端運行參數(shù)量超過130億的大模型,汽車已逐步具備同物理世界自主交互的硬件條件。

AI Agent面向復雜任務處理,充分適合人車交互場景,是數(shù)字人的核心演進方向。

LLM在更新信息、多輪對話和復雜任務處理時存在局限,能夠獨立思考并擁有規(guī)劃+記憶+工具使用能力的AI Agent充分克服了這些不足,是LLM通向AGI的重要路線。這種“Agent+”能力具體到車載的應用場景中,可以將AI Agent的能力由易至難總結為5個層次:輔助操作——車身數(shù)據(jù)采集&可視化——汽車服務(導航、保養(yǎng)、保險等)——生活助理——具身智能。

座艙數(shù)字人市場潛力已被驗證,訂閱制打開AI應用盈利新思路。

蔚來NOMI機器人人氣相當火熱,據(jù)2022年至簡車言統(tǒng)計的蔚來二手車數(shù)據(jù),NOMI選裝比例達到80%以上,持平增強現(xiàn)實,僅次于NIO Pilot自動駕駛功能包。在汽車這一消費產品中,由于汽車本身價格相對高昂,這類智能助手幾千元的選裝邊際成本較低,因此就可以吸引到更多用戶選裝。而近年興起的車輛功能月/季/年度訂閱制,也為車載AI應用打開了全新盈利思路。

投資建議:

汽車數(shù)字人應用:中科金財(002657.SZ)、百度(BIDU.US)、微美全息(WIMI.US)等AI應用廠商;

邊緣算力芯片:瑞芯微(603893.SH)、全志科技(300458.SZ)、晶晨股份(688099.SH)、翱捷科技(688220.SH)、樂鑫科技(688018.SH)等;

邊緣算力承載平臺與終端:美格智能(002881.SZ)、中科創(chuàng)達(300496.SZ)、廣和通(300638.SZ)、移遠通信(603236.SH)等;

光學模組:中際旭創(chuàng)(300308.SZ)、新易盛(300502.SZ)、天孚通信(300394.SZ)、騰景科技(688195.SH)等。

風險提示:邊緣算力發(fā)展不及預期,智能座艙滲透率不及預期,市場競爭風險。

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