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深度报告-20230507-天风证券-阿尔特(300825.SZ)-AI助力汽车设计降本增效-研发制造双轮驱动前行.pdf

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简介：
这份由天风证券于2023年发布的深度研究报告，聚焦于阿尔特公司（股票代码：300825.SZ），探讨了人工智能技术在汽车设计中的应用如何帮助降低生产成本并提升效率。报告还分析了公司在研发和制造领域的双轮驱动战略，为投资者提供了深入了解公司的视角。 深度报告-20230507-天风证券-阿尔特-300825.SZ-AI赋能汽车设计降本增效_研发制造双轮驱动扬帆出海__32页_3mb 该报告深入分析了AI技术在汽车设计中的应用，探讨了如何通过技术创新实现成本降低和效率提升。同时，报告还详细介绍了阿尔特公司在研发与制造领域的战略规划及其全球化布局的进展情况。

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    这份由天风证券于2023年发布的深度研究报告，聚焦于阿尔特公司（股票代码：300825.SZ），探讨了人工智能技术在汽车设计中的应用如何帮助降低生产成本并提升效率。报告还分析了公司在研发和制造领域的双轮驱动战略，为投资者提供了深入了解公司的视角。 深度报告-20230507-天风证券-阿尔特-300825.SZ-AI赋能汽车设计降本增效_研发制造双轮驱动扬帆出海__32页_3mb 该报告深入分析了AI技术在汽车设计中的应用，探讨了如何通过技术创新实现成本降低和效率提升。同时，报告还详细介绍了阿尔特公司在研发与制造领域的战略规划及其全球化布局的进展情况。
     
  • 计算机行业深度研究报告：AI+企业服务助力降本增效，“AI助理”新时代来临.pdf
    优质
    该报告深入分析了AI技术在企业服务领域的应用，探讨如何通过智能化手段实现成本控制与效率提升，并展望“AI助理”的广阔前景。 随着人工智能技术的快速发展以及大模型的不断推出，AI正在逐步深入各行各业，并在企业服务领域展现出巨大潜力。这种融合不仅有助于降低运营成本、提升工作效率，还能推动企业的数字化与智能化转型。 一、AI+ERP：企业资源规划的智能化升级 通过将AI融入ERP（企业资源规划）系统中，企业管理变得更加简洁高效： 1. 智能财务：自动化处理大量重复性高的财务工作，减轻人力资源负担，并在决策支持、流程优化和风险管理等方面提供智能服务。 2. 供应链管理：利用数据分析与操作改进供应链效率，加快响应速度并提高准确性。同时优化库存管理以降低运营成本。 3. 人力管理：革新从招聘到退休的全过程，实现人才匹配度提升及员工体验改善，确保人力资源策略紧密契合企业目标。 二、AI+CRM：客户关系管理智能化升级 在CRM（客户关系管理系统）中应用AI技术可帮助企业更精准地理解客户需求并提高营销效率： 1. 客户获取：深入分析用户行为以优化营销策略，减少人工成本并提升获客率。 2. 维系客户关系：改进传统客服模式提供全天候服务，并通过智能洞察力保证高效沟通。 3. 电商应用：助力自动化营销及个性化服务降低人力需求提高顾客忠诚度。 三、AI+OA：办公自动化的智能化革新 在OA（办公自动化）领域，AI技术改善了人机交互体验并使跨平台数据查询更加便捷： 1. 智能工作助手：快速匹配人员与应用程序，并简化协同工作的流程以提升工作效率。 2. 会议管理：改进会议组织和记录功能实现高效的信息管理和内容整理。 四、国内大厂的AI布局及企业服务 百度、阿里等科技巨头推出的大模型正加速推进AI在企业服务中的应用。结合AI+ERP、CRM与OA，为企业提供全面数字化转型机会。例如普联软件、金蝶国际和汉得信息等行业领军者有望在此轮变革中受益。 五、潜在风险 尽管前景光明，但依然存在海外技术限制、落地效果不及预期以及市场竞争加剧等挑战。企业需密切关注市场变化及时调整策略应对可能的风险。 综上所述，AI与企业服务的深度融合正以前所未有的速度重塑传统运营模式推动向更高效率更低成本方向发展。对于从业者而言掌握这些变革并利用AI提升自身竞争力将是未来成功的关键。
     
  • 安信证券-汽车零部件行业深度报告：自动驾驶中AI大模型的应用-230504.pdf
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    本报告由安信证券撰写，深入探讨了自动驾驶技术中人工智能大模型的应用现状与前景，旨在为投资者和业内专家提供详实的分析和见解。 安信证券发布的关于汽车零部件行业的深度分析报告指出，在自动驾驶领域，AI大模型的应用日益广泛，并且对行业的发展产生了深远的影响。该报告发布于2023年5月4日。
     
  • 智能汽车深度研究报告：汽车软件的广阔前景（2022）（39页）.pdf
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    本报告深入探讨了智能汽车行业的发展趋势与挑战，重点分析了汽车软件领域的广阔市场机遇，展望未来五年内软件在汽车产业中的核心作用。报告共39页，内容详实全面。 本段落是一份深度报告，主要探讨了智能汽车领域中软件的重要性和未来发展趋势。报告指出，软件将成为区分不同智能汽车的关键因素，并且汽车的软件架构将逐步向服务导向型架构（SOA）演进。相较于传统汽车，智能汽车能够为车主创造丰富的、可感知的价值以及全新的驾驶体验，这是当前不同车型形成差异化的主要原因；而软件则是实现这一目标的核心要素。预计到2030年时，汽车中由软件带来的价值占比将达到30%，届时全球汽车软件市场规模将会非常庞大。
     
  • 20210306-方正证券-电子行业深度报告：GPU研究分析框架.pdf
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    这份由方正证券于2021年发布的研究报告深入探讨了电子行业的GPU领域，提供了详尽的研究分析和评估框架。报告内容全面覆盖了GPU的技术进展、市场趋势及应用前景，为投资者与行业人士提供重要的参考信息。 2021年3月6日发布的方正证券电子行业深度报告《GPU研究框架》提供了关于图形处理器的深入分析。这份报告详细探讨了GPU的技术趋势、市场动态以及应用前景，为投资者和相关从业者提供有价值的参考信息。
     
  • 2022年汽车行业深度报告——理想汽车：解析One与L9产品策略，展望双平台增长潜力【28页】.pdf
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    本报告深入分析理想汽车的产品策略及市场表现，重点探讨ONE和L9车型的发展路径，并对其未来的双平台增长潜力做出展望。报告详尽，共28页。 2022年汽车行业深度研究报告：理想汽车——通过分析One和L9的产品策略来展望理想汽车未来双平台的增长潜力【共28页】
     
  • 【赠送】2023年AI行业应用深度研究报告(PDF).pdf
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    本报告为《2023年AI行业应用深度研究报告》，全面解析人工智能技术在各行业的最新应用与发展趋势。 【赠】AI 行业应用深度研究2023（PDF）
     
  • 【20230326】GPU行业深度研究报告：AI产业加速推进，智能新时代来临-华金证券_122页.pdf
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    这份由华金证券发布的长达122页的研究报告深入分析了当前GPU行业的趋势和发展机遇，特别是在人工智能技术的快速进步和广泛应用背景下，探讨了智能新时代的到来对行业的影响。报告详细解读了AI产业加速推进如何推动GPU市场的增长，并提供了对未来几年内GPU市场前景的专业预测与见解。 本报告深入探讨了GPU行业的发展前景，尤其是在AI产业加速推进及智能时代到来的背景下。报告指出，AI算法的进步经过长时间积累，并且在技术突破、应用落地以及产业链协同等方面的支持下逐步跨越科学与实际应用之间的障碍，其中最关键的因素是技术创新。 当前深度学习仍然是推动人工智能发展的主要路径。然而早期采用的监督式学习方法因依赖大量标注数据和模型通用性不足等问题正逐渐被新的算法所取代。随着芯片算力快速提升及海量数据积累，新算法正处于加速迭代升级阶段。自监督学习技术迅速发展，“预训练+精调”的开发模式已趋于成熟，并开启新一轮AI产业化进程。谷歌、脸书等公司相继推出基于自监督学习的模型，通过挖掘未标注的数据来减少人为干预。 此外报告还提到云端计算正在迈入高性能计算的新时代，在大规模模型训练方面GPU仍占据主导地位。由于几个关键因素的影响，我们预计未来一段时间内GPU将继续作为主流硬件用于训练各类AI模型。同时随着小型化技术的进步，从模型的开发阶段到实际部署应用将更加便捷灵活，并且在云端、边缘端和终端设备上实现全面覆盖。 最后报告建议重点关注四大投资方向：首先，在端侧设备上的AI应用普及趋势不可逆转；其次高数据传输需求需要大带宽的支持；再者Chiplet技术可以有效解决单芯片性能及良率方面的局限性。
     
  • ChatGPT与制造：AI大模型助力制造业升级.pdf
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    本PDF探讨了如何利用ChatGPT等AI大模型推动制造业转型升级，涵盖智能化生产、供应链优化及企业决策支持等方面。 ChatGPT+制造报告探讨了AI大模型如何赋能制造业升级的问题。生成式AI将赋予工业智能化制造更大发展潜力、更强劲增长动能以及更广阔的应用场景。该报告从三个方面分析了生成式AI在工业研发设计、生产制造和管理服务领域的应用。 首先，在工业研发设计领域，生成式AI能够与CAD（计算机辅助设计）、EDA（电子设计自动化）及CAE（计算机辅助工程）等软件融合，并连接云计算数据库，更好地调用已有的设计模块。这不仅提升了研发效率和开发精度，还促进了全球工厂之间的协作能力以及工作效能的优化。 其次，在工业生产制造领域，自然语言处理工具ChatGPT能够使机器像人类一样进行交流并执行任务。随着生成式AI的发展，制造业正在向智能化与数字化转型迈进。西门子将ChatGPT技术与其现有的自然语言交互系统相结合，实现了更加流畅的操作者和系统的沟通；宝马公司则通过英伟达Omniverse平台，在虚拟环境中优化生产线、机器人及物流系统的布局，并加强全球工厂之间的联系以提高服务效率。 最后，在工业管理与服务领域，生成式AI凭借其强大的通用性有望成为最容易突破的应用场景之一。微软推出的Dynamics 365 Copilot和Microsoft 365 Copilot产品显著提高了用户在经营管理软件上的工作效率；而国内的第四范式也推出了企业级4Paradigm SageGPT, 将大型生成式语言模型与垂直领域专业知识相结合，实现了多模态及Copolit能力。旷视科技则开始探索视觉大模型在仓储物流领域的应用潜力。 总体而言，报告认为生成式AI将极大地促进工业智能化制造的发展，并对其未来前景表示乐观态度。