最近几个月，我们可以明显感觉到市场好像比较“热闹”、却没什么“方向”。原因可能是因为一方面我们面临着政策态度的转向，对未来预期改善，风险偏好上行，成交额持续高位；另一方面是政策生效需要时间，政策出台节奏和力度也会根据经济现状“边走边看”，市场行情无法一蹴而就。所以市场呈现出来一种宽幅震荡，主题行情快速轮动的状态。
那么这些热门“主题”的发展情况如何？未来发展趋势又如何呢？就让我们一起来“围观”一下吧。
一、AI大模型
1、国内模型经过不断迭代，表现不断提升
据SuperCLUE数据显示，总体趋势上，国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小，从2023年5月的30.12%的差距，缩小至2024年8月的1.29%。目前国内大模型正在持续接近Claude 3.5 Sonnet和ChatGPT-4o-latest的能力，但o1-preview的推出进一步拉大了与其他模型的差距，国内大模型与o1-preview在中文难任务（Hard任务）上相差约为14%，在中文通用能力上相差约8%。
2、推理成本下降
过去制约大模型应用的两个要素：模型能力和模型成本，模型能力不管是基础理解能力还是多模态能力去年都取得了快速进步，在模型成本上，海外GPT从发布后已经经历了4轮降费，国内大模型在一个月前也经历了一轮快速的成本下降，部分轻量级模型甚至免费开放，大模型应用的前置因素目前已经具备，大模型在B端应用场景的商业价值可能会开始初步显现了。
3、目前，AI大模型在金融、工业、教育、交通、医疗等领域开始落地
金融端，大模型逐步成为更好的投研助手、财富管理虚拟人、金融知识库等。
工业端，大模型已经开始在CAD等软件提供人机交互、AIGC生成样本等，重点关注中控技术。
在机器人领域，接入大模型后的机器人智能化程度快速提升，已经开始在工厂等场景替代人完成简单任务。
教育领域，AI逐步在更多学科成为虚拟教师。
在交通领域，车路云协同对基础设施提出更高要求，赋能智能交通管理的同时，能够有效降低智能驾驶车端成本。
医疗领域，过往AI本身在医疗影像，新药研发等领域均有较为深入的应用（传统模型），生成式模型的出现使得上述领域的AI发展得到进一步深化。
中信建投认为，未来，随着大模型技术不断演进，赋能千行百业的能力不断提升。短期看，金融、教育、文娱传媒、办公、营销等领域能够实现快速场景落地；中期看，政务、制造、智慧城市等领域市场潜力不断释放；长期看，大模型有望为医疗、汽车、科研等领域带来颠覆性变革，推动生产力高质量发展。
二、终端侧AI
根据高通《混合AI是AI的未来》白皮书，随着生成式AI正以前所未有的速度发展以及计算需求的日益增长，AI处理必须分布在云端和终端进行，才能实现AI的规模化扩展并发挥其最大潜能。与仅在云端进行处理不同，混合AI架构可以根据模型和查询需求的复杂度等因素，在云端和边缘终端之间分配并协调AI工作负载。云端和边缘终端如智能手机、汽车、个人电脑和物联网终端协同工作，能够实现更强大、更高效且高度优化的AI。
终端侧AI具有成本、能耗、可靠性、隐私、安全和个性化优势。其实，在生成式AI出现之前，AI处理已在终端侧获得应用，现在越来越多的AI推理工作负载在手机、PC等边缘终端上运行。
1、新一代AI手机有望改善用户体验、创造差异化竞争优势
当下随着终端侧的算力持续提升，软件侧加强对大模型的蒸馏，边缘端设备逐步具备运行丰富的生成式AI功能。例如Stable Diffusion等参数超过10亿的模型已经能够在手机上运行，且性能和精确度达到与云端处理类似的水平。未来，拥有100亿或更多参数的生成式AI模型说不定也能够在边缘端运行呢！
与此同时，AI大模型的复杂性和所需的计算资源远远超出了传统手机应用的范畴，但它们的成功激发了将更先进的AI能力集成到移动设备中的愿景。将AI大模型运用到手机上可能会大大提升手机的智能化程度，使得设备能够执行更复杂的任务，提供更个性化的体验，并更有效地处理大量数据。
新一代AI手机具备可端侧运行AI大模型，且AI算力较高的特征。AI赋能操作系统内核，个人智慧助理式操作系统成为趋势。未来有望通过自研端侧大模型赋能操作系统“个性化成长”，加持意图识别人机交互，基于用户自己的行为和数据去学习和理解他人的意图，形成个人智慧助理式个人化操作系统。
若AI手机实现使用体验的革命性创新，将复刻智能手机取代功能手机的高速增长。通过融入AI大模型，新一代AI手机有望改善用户体验、创造差异化竞争优势，成为缩短手机换机周期和加速市场复苏的关键驱动力。
2、AIoT有望迎来供给爆发（例如，AI智能眼镜等）
随着AI大模型逐步成熟，几乎所有硬件产品都可以加入AI元素来提升表现能力。人工智能（AI）与物联网（IoT）的结合创造出了智能装置，这些智能装置能够自行学习、分析并做出决策，为人类带来更加便利的生活，例如：自动驾驶、智能穿戴装置等，可以应用于各种产业。
在AI大模型向着多模态、端侧应用逐步发展背景下，这种“AI+硬件”相结合的AIoT 也在各类应用场景落地，催生出多种品类。例如AI眼镜、AI耳机、AI智能音箱。这些AI终端最大的变革在于重塑了从触屏向语音与多模态升级的交互范式，从而带来更加简洁高效的使用体验。
目前，AIoT虽落地节奏较慢但弹性更大，2025年相关新品、爆品有望持续上线，尤其是AI眼镜有望迎来供给爆发式增长。
2023年9月，Meta与雷朋合作推出了名为Ray-Ban Meta的智能眼镜。Meta眼镜为眼镜增加了摄像头、喇叭、麦克风。最重大的更新是Meta眼镜融入了AI功能，与一般智能耳机用语音实现音量调节、拨打电话等简单指令类操作不同，Meta眼镜可以拍下用户当前正在观看的场景，调用Llama3多模态大模型的能力，回答用户的相关问题，例如户外逛街查美食餐馆信息，室内做饭时查询菜单和烹饪方法。Meta眼镜的AI功能使其获得了不错的销售成绩，根据The Verge数据显示，截至2024年5月，Ray-Ban Meta出货量已超过100万副，全年出货量预计超过200万副。
接下来，伴随更多海内外大厂的入局，中信证券认为以AI智能眼镜为代表的AIoT有望逐步占领消费者心智，从“趋势”走向“共识”。
三、智能制造
1、智能驾驶从1到10
在过去的十年中，汽车行业经历了前所未有的转型。从电动化到无人驾驶技术，汽车已不再是单纯的交通工具，而是变成了集成了人工智能、物联网和大数据技术的新型智能终端。
这些技术的发展赋予了汽车强大的计算能力、精密的传感器系统和互联互通的网络功能，极大地改变了我们的出行方式，并为现代生活带来了新的可能性。智能汽车通过其先进的技术，满足了人们对出行的基本需求，同时在安全性、舒适性和个性化体验上实现了突破。
2024年，国内领先的汽车制造商已经推出了适用于全国城市的城区NOA（导航辅助系统）功能。
此前汽车的智能驾驶主要依赖于高精地图导航，这种方式在一些地图清晰的大型城市可能会表现较好，但是在复杂路况、偏僻城镇等区域，就难以使用了。使用高精地图的自动驾驶就好比一个重度依赖装备的超级英雄，在这些装备没法用的地方，就难以有所表现；
而不依赖高精地图的NOA，能够在没有外部高精度地图支持的情况下，通过车辆自身的传感器和智能系统来实现自动驾驶功能。就好比超级英雄可以不依赖装备，而是凭借自身实力的不断升级来进行战斗了。这使得车辆能够在更多变、更复杂的实际道路条件下实现自动驾驶。
目前，这项功能通过优化体验、降低硬件成本以及市场教育，逐渐赢得了消费者的认可。消费者开始愿意为智能化驾驶体验买单。中信证券认为，未来，城区NOA功能将从早期尝鲜者过渡到早期消费者，新车渗透率有望达到10%-15%。可以说，智能驾驶实现了“从1到10”的突破。
智能汽车的未来，可能会更加注重与用户的连接，通过产品创新满足用户对出行的多样化需求。随着5G、6G等通讯技术的推广，智能汽车将实现更高效、更低延迟的车联网互联功能，车辆之间、车辆与基础设施之间的互动将更加紧密，推动城市交通管理的进一步智能化。AI技术在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破，将使智能汽车能够更精准地理解并适应驾驶者的需求，提供更加个性化的服务，进一步提升用户体验。同时，智能汽车将更加注重环境保护和可持续发展，随着新能源技术的进步，智能汽车将朝着更加环保、高效的方向发展，逐步实现零排放、绿色出行的目标。
2、人形机器人从0到1
今年以来，全球及国内主流的科技和制造巨头纷纷开始布局机器人产业，使得此行业在2024年达到了一个密集催化期。一些全球优秀机器人主机厂商已陆续开始出货或加速出货，这使得人形机器人已经不再是某种“科幻故事”，根据中信证券整理统计，2024年全球人形机器人出货数量将达到2000台以上，因此，2024年也正式确立为人形机器人“商业化元年”。 目前主流厂商在手订单累计已超过1万台，中信证券统计2025年全球人形机器人出货将达到1万-2万台。
目前，许多国内外的科技巨头，都在推动人形机器人应用的落地；同时，不少制造业龙头也公开表示正在布局机器人产业，这一趋势预示着产业的明确爆发。
中金公司认为，未来人形机器人的发展主要受政策、技术水平、产业需求等多环节驱动：
政策层面，人形机器人的战略地位得到提升。以人形机器人为代表的具身智能（本体与智能体的结合）是本国发展新质生产力、实现产业升级的重要方向，《人形机器人创新发展指导意见》已将人形机器人提升至战略高度。全球各地区均积极通过政策或补贴的方式支持本国产业的发展，中金公司认为人形机器人已成为各国AI竞争的重要舞台。
供给侧，技术进步加速行业发展。具身智能“具身”的特点对算法、算力和数据提出了更高的要求。在大模型AI的推动下，算法引入多模态大模型，提升算法的泛用性与涌现能力；端侧算力由分布式向集中式演进且向更高算力迭代，计算能力与实时性要求大幅提升；数据侧，产业正通过现场收集、仿真模拟、大规模数据集开源等方式，解决行业高质量数据不足的问题。在价值量较大的传感器以及精密机械件（行星滚珠丝杠）等领域依然以海外供应商为主，但在广阔的市场空间预期推动下，本土品牌正加大研发投入缩小与海外头部公司的差距。
需求侧，产业落地想象空间广阔。具身智能是AI落地的重要抓手，代表了新质生产力的先进方向，既能提升产业效率，亦有望助力工业能力进一步升级，对高质量发展有着重要意义。中金公司认为国内有望凭借大工业、大消费的资源禀赋实现具身智能率先落地。早期阶段，人形机器人有望用于执行简单任务，实现对各行业重复性工作以及危险性工作的替代，帮助企业进一步提高生产效率。远期阶段，伴随性能的提升以及劳动力结构的变化，具身智能也有望从简单功能向更通用化的场景拓展，落地千行百业。
四、低轨卫星
由于互联网的普及和全球覆盖需求的增加，特别是在偏远地区和海上，对高效、高质量通讯网络的要求日益迫切。但是地面通信技术存在很多天然的阻碍。于是这些年，人们开始探索把基站建到太空中，让卫星成为移动的基站，对地面通信网络进行有力的补充和增强。
卫星互联网就是这样一种“在太空中建基站”的技术，通过发射一定数量的卫星，形成规模组网辐射全球，实现向地面和空中终端提供宽带互联网接入等通信服务。
在对卫星互联网需求的推动下，低轨卫星网络以其较低的延迟和较高的数据传输速率，成为了实现全球互联网覆盖的关键技术。
因此，近些年来各国政府对航天产业的支持不断增加，特别是在卫星互联网领域。政策的扶持和私人投资的涌入为卫星组网和火箭技术的发展提供了资金保障；同时，国际间的竞争和合作也在推动卫星组网的进程。SpaceX的星链计划已经发大量卫星，这促使其他国家和公司加快自己的卫星网络建设，以避免在未来的太空竞赛中落后。
2024年，我国也启动了低轨卫星组网的建设，计划打造一个面向普通大众通信需求建设的低轨宽带卫星互联网星座——“千帆星座”。
今年8月6日，我们进行了千帆星座的首次成功发射，目前，在轨卫星数量已达36颗。第一阶段目标为计划到2025年底，实现648颗星提供区域网络覆盖；第二阶段计划到2027年底，648颗星提供全球网络覆盖；到2030年底，实现15000颗星提供手机直连多业务融合服务。
到时候，我们将要拥有一个用万颗卫星打造的属于自己的“星座”了，是不是很浪漫？
同时，这也标志着我国商业航天已经完成“从0到1”的阶段，这不仅是技术突破的体现，也是本土在全球卫星互联网领域竞争力提升的信号。
篇幅有限，更多精彩主题热点主题分析，请关注本周即将推出的下篇，敬请期待。
参考文献：
1、主题聚焦 2025年十大产业趋势展望，中信证券研究 ，中信证券研究，2024年12月18日
2、中信建投：AI应用2025年投资展望，中信建投证券研究，2024年11月29日
3、中信建投：通信行业2025年投资策略报告：通信视角下的新质生产力：科技自强，先进发展，2024年11月25日
4、中信建投：人工智能2025年投资策略报告：算力为基，自主可控大势所趋，Agent及B端应用崛起，2024年11月25日
5、新材料 国网星座开始部署，看好低轨卫星基本面行情，中信证券研究，中信证券研究，2024年12月17日
6、商业航天 卫星互联网低轨01组卫星发射成功，星网进入批量化发射阶段，中信证券研究，中信证券研究，2024年12月17日
7、中金2025年展望 半导体及元器件：云、端AI落地，国产化迎来新周期，中金点睛，2024年12月13日
8、中金 | 具身智能系列（一）：智机融合，人工智能时代的星辰大海，中金点睛，2024年08月28日
9、中金 | 智能驾驶系列九：汇川入海，跨域融合成行业新趋势，中金点睛，2024年12月13日
#小米正搭建GPU万卡集群 # #铜缆高速连接狂飙，背后逻辑是什么？# #Meta智能眼镜应用下载量爆炸式增长#
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