主讲人介绍
惠军，上银基金权益投研部研究员
本科与硕士毕业于中国科学技术大学电子工程系，博士毕业于香港科技大学工业工程与决策分析系。在量子雷达、人工智能领域科研经历丰富，擅长分析科技行业成长趋势，目前主要覆盖电子等行业。
一、市场概况
上周A股延续调整，深证成指、创业板指数累计跌幅均超3%，市场情绪低迷，北向资金连续10日净流出，创历史最长连续净卖出天数记录。
我们认为，降息释放了积极的政策信号，有助于提升信心。 当前市场存量博弈为主，结合7月中央政治局会议及后续政策，加上A股估值绝对低位，可关注市场后续机会。
二、热点聚焦
生成式人工智能服务管理暂行办法实施，大模型后续行情如何看？
自2023年8月15日起，《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式实施。自今年4月公开征求意见、7月正式发布，再到8月落地执行，这一次对人工智能的监管节奏超出了市场预期。背后的原因也不言而喻：尽管生成式AI带来的技术和产业狂欢正在逐渐平息，企业竞争也从百模大战走向垂直应用的深水区，但AI所带来的社会焦虑却从未远离。AI换脸、诈骗、版权归属等问题一直存在争议，技术与法律、伦理之间的矛盾不断升级。深度学习之父杰弗里·辛顿曾警告称，人工智能对人类构成的威胁将比气候变化更加紧迫。若用于制作虚假图像、视频或传递错误信息，其破坏力远大于文字形式。
今年5月，欧盟通过了《人工智能法案》修正提案，进一步提高了违法处罚数额，最高可达4000万欧元或侵权公司上一年度全球营业额的7%，反映了欧盟当局对人工智能监管的决心与力度。
在AI引发的新一轮产业竞速中，监管的节奏如何适应技术创新的步伐，尽可能降低技术冲击的同时给予产业足够的发展空间成为技术规范的关键所在。监管太早可能扼杀创新，监管太晚则可能放任风险蔓延。
加速监管的同时，《办法》使用了4个“鼓励”以及多个“支持”、“推动”等措辞，惩罚也变得轻量化和贴合实际。例如相比此前版本的征求意见稿，《办法》要求提供者发现违法内容后应及时采取处置措施并向主管部门报告，表明监管部门认为AI只是一个工具，如果要求生成式人工智能服务提供者为生成的内容承担责任并不公平。
整体上能够看出监管部门的思路正在从风险预防为主向发展与安全平衡转变。形象地说，监管机构希望先装好刹车再上路，避免技术失控。这就向我国人工智能的整个产业链释放了一个积极的信号。中国要在人工智能领域取得领先地位，又要保证其“可靠和可控”，目前的监管至少要避免扼杀国内企业在国际竞争中的表现。
参考已有的《数据安全法》《个人信息保护法》等，我国的数据安全、个人信息和隐私保护已具备相对完善的制度工具。因此，不论技术如何变革，都可以通过拼图一样的方法，将既有成熟的法规重新组合后应用于新的技术场景。
当然，新问题始终在变化，我们对它的认识也会随之变化，对此法律需要有新的回应。例如《办法》的制定过程正是监管机构对理解不断深化的过程。因此，新的制度回应必然是“暂时”的，这就是《办法》中含有“暂行”一词的逻辑。
当前，我国大模型产品已经初步具备商用能力，部分产品已经在行业客户布局阶段得到较好评价。在政策落地后，问题变得更加明晰，例如之前无法跟踪收费和月活的情况也能解决了。有了文件的支持，可以期待C端收费、大模型能力以及加速竞争的可能性，投资思路也将变得更加清晰。
三、每周关注
如何看待当前位置的半导体投资机会？
7月17日至8月17日，数字芯片设计下跌12%，模拟芯片设计下跌3%，板块向下空间已经不大。从股价走势来看，当前TMT板块主题赛道投资情绪走弱，资金避险情绪浓，像被动元器件这样的顺周期底部品种成为了资金的选择。
2023年芯片设计板块业绩大概率回不到2021年。部分下游如汽车同比有所增长，但手机、PC 销量2023年预计同比下滑，建议谨慎看待第三季度消费电子需求改善的预期，关注低位的顺周期个股。如三季度业绩不及预期，股价将可能继续调整。
根据已经发布二季度业绩的公司数据，大多数电子行业的公司二季度业绩环比都有所改善，收入环比增长20%至30%。主要原因是疫情后的消费终端产业链存在补库存需求，再加上今年一季度春节期间低基数的影响，市场已经对此有所预期。而前期预期较高的AI应用和算力相关公司的第二季度业绩普遍表现一般，反映出基本面上复苏链景气度仍在磨底阶段，AI对算力和应用板块带来的成长性尚未显现。
对于后续板块的走势，市场仍处于观望状态。建议从周期性和成长性两个角度来布局相关公司。
1. 从周期性角度，可以关注半导体复苏链，如芯片设计、封测、被动元器件等环节。尽管这些环节的复苏节奏难以判断，整体位置仍然偏左，但后续景气度的改善是大概率事件，股价也有可能提前反应景气度的复苏。
2. 从成长性角度，AI是未来TMT板块中长期主线基本已成为市场共识，算力和应用环节的龙头公司仍然值得持续关注。
1. 对于复苏链，目前来看，电子行业1-5月份的补库存结束后，6-8月份的需求并没有进一步改善。如果简单按照7、8月份的需求乘以3个月来计算，大部分公司第三季度收入环比将持平或微增。但市场预期三季度收入将环比增长20%+，因此按照7月份的需求线性外推计算，大部分公司第三季度业绩可能不及预期。后续影响相关公司股价的核心因素取决于8-9月份终端需求是否能够恢复，需求情况有待观察。当前消费终端需求仍然疲软，建议谨慎看待第三季度消费电子需求改善的预期。低位的顺周期个股股价风险不大，但预期高的个股若需求复苏不及预期，存在一定风险。
2. 对于AI主题，当前市场已经告别普涨阶段，后续将更加关注AI业务的落地和业绩的兑现情况。对于一些市场预期过高的AI相关公司而言，如果二季度业绩不及预期，市场信心可能会动摇；如果第三季度业绩仍然不佳，则可能面临较大风险。
因此，TMT板块应该把握投资节奏，在板块中关注胜率最高的龙头标的。
四、每周一图
资料来源：央广网
近期机器人大事件梳理：
2023世界机器人大会于8月16日至22日在京举办，大会展示了机器人在商业社区服务、医疗健康、制造业等方面的应用。
8月16日，《北京市促进机器人产业创新发展的若干措施》发布，鼓励企业围绕机器人操作系统、高性能专用芯片和伺服电机、传感器等关键零部件以及人工智能、多模态大横型等相关技术进行攻关。
近期市场对机器人板块的关注度提高，核心在于ChatGPT为代表的生成式人工智能解决了机器人的众多痛点，使得人形机器人的落地应用变得触手可及。
机器人的开发是一个系统工程，一个简单的“拿薯片”指令就涉及多个计划步骤：走到抽屉旁、打开最上面的抽屉、拿起绿色的薯片、放在柜台上……传统的机器人很难完整执行此类复合型任务，主要困难集中在两个方面：
首先，传统机器人的操作流程通常从工程师开始，需要不断编写新的代码和规则来纠正机器人的行为。这个过程缓慢、昂贵且低效，需要多次交互才能使机器人正常运行。
其次，机器人通常在明确具体任务和奖励的情况下表现最好，但在学习执行多步骤任务和推理抽象、模棱两可的指令方面存在困难。
然而，以ChatGPT为代表的大模型开启了一种新的机器人范式。
一方面，机器人能够执行长跨度、复合型的任务。大模型允许非技术用户参与控制回路，可以直接为机器人场景生成代码，在没有任何微调的情况下，利用大模型的知识来控制不同的机器人动作，以完成各种任务。就像人类一样，机器人能响应完整的命令。换句话说，不再需要像以前那样分步地发出一连串简短指令，一步一步指导机器人的每个动作。
另一方面，大模型也改善了机器人对指令的理解，例如“我刚刚锻炼过，可以给我拿一份健康的零食吗？”在家庭、工厂等有限场景环境中，机器人的表现会更好。
技术的突破往往是非线性的，若以汽车工业化发展的时间线类比当前的机器人发展阶段，从1779年第一台蒸汽动力车问世，到1908年福特T型车从流水线走向市场的129年历史中，有103年处在蒸汽动力向柴油发动机过渡的阶段，而一旦新的驱动方式出现，产品迭代周期则数十倍缩短。因此乐观来看，计算难题得到解决后，机器人产业极有可能像汽车产业那般迎来快速发展。
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