证券研究报告|欧亿·体育（中国）有限公司周报
2023 年 03 月 12 日
计算机
ChatGPT 应用第三次展望
基础模型+细分领域微调，GPT 可落地千行百业。预训练大模型相对通用，通过 增持（维持）
结合细分领域数据与KNOW-HOW，大模型可以针对垂直领域做微调优化，在各
行各业落地。相比细分领域模型，使用基础模型做细分领域数据微调具备极大优
势，效果上基础模型通用性高，并且预训练的无监督数据获取难度低；微调基础 欧亿·体育（中国）有限公司走势
模型的欧亿·体育（中国）有限公司效果更好，在各领域应用中可以不断学习专业数据提升基础模型。
输入输出信号多模态，是大模型改变物理世界的关键。多模态是 AI 真正全面渗计算机 沪深300
透各行各业的必经之路，也是通用人工智能实现的关键。即使在单一模态应用 16%
上，多模态模型的能力也往往比单模态模型更强。微软，谷歌等大厂相继推出多
0%
模态大模型KOSMOS-1 和 PalM-E562B，微软德国首席技术官透露 GPT4 或为多
模态大模型。展望未来，大模型的输入输出信号会走向多模态，可能是图像、视-16%
频甚至机器人决策指令，潜在应用空间更广泛。
-32%
产业节奏展望：现阶段主要用于搜索及聊天机器人，1-5 年内简单多模态应用，
2022-03 2022-07 2022-11 2023-03
5-10 年内用于复杂问题决策。我们认为，多模态 GPT 落地应用速度将会很快，
国内有望复现类似模型并快速在细分场景使用。1）现阶段，大模型主要用于搜索、
航程辅助、聊天机器人变种（猎头使用软件、智能客服，智能音箱、游戏 NPC 等）；
2）1-5 年内，会用于 Office 类工具，简单多模态方案（智能家居、工业视觉、行 作者
业化机器人）、欧亿·体育（中国）有限公司专家（医疗、教育等）、智能助理（即时、工作安排、点外
分析师 刘高畅
卖、购物等）；3）5-10 年内，会用于复杂多模态方案（通用机器人、虚拟现实）
执业证书编号：S0680518090001
等。
邮箱：liugaochang@gszq
现阶段 赋能：智能办公最先落地，类聊天机器人应用快速产生。智能办公领
AI相关研究
域，微软已经宣布将 ChatGPT 与其低代码应用平台Power Platform 应用，并且微
软首席执行官纳德拉或将于 3 月 16 日举办的在线活动中，展示类似 ChatGPT 的 1、《计算机：向世界一流企业持续迈进，国企价值创造
人工智能如何在 Teams、Word 和 Outlook 等 Office 生产力套件中发挥作用。在 大有可为》2023-03-05
智能家居领域，ChatGPT 有望助力智能家居产品渗透率提升，而其中智能音箱是
2、《计算机：多模态 GPT，比我们想象的更近》2023-
重要抓手，随着 ChatGPT 提高智能音箱交互体验，有望使得智能音箱从非刚需产
品逐步转型为家庭必备产品。在智能电商领域，智能客服可为商家提升效率。未 03-05
来随着人形机器人发展，人类将走向通用人工智能时代。 3、《计算机：国产AI 算力生态一览》2023-03-05
建议关注：
算力及数据公司：中科曙光、海光信息、拓维信息、常山北明、浪潮信息、寒武
纪、景嘉微、工业富联、光通信产业链。
核心技术公司：百度、阿里、华为、科大讯飞、360、海天瑞声、云从科技、拓尔
思、腾讯、字节跳动等。
应用：1）对标微软办公：金山办公；2）多模态（输入输出信号变化）：大华股
份、海康威视、当虹科技、万兴科技、新国都、中科创达、泽宇智能。3）互联网
传媒：汤姆猫、昆仑万维、立方数科、中文在线、蓝色光标、利欧股份、视觉中
国。4）智能音箱：漫步者、国光电器。5)国内巨头合作或场景型公司：光云科技、
同花顺、宇信科技、高伟达、方直科技、寺库、知乎、神思电子、汉王科技。6）
医疗应用：嘉和美康、卫宁健康、润达医疗、药石科技。7）通过 CHATGPT 写代
码提升效率：赛意信息、润和软件、法本信息等一系列软件公司。8)机器人：三花
智控、鸣志电器、绿的谐波、晶品特装。
风险提示：AI技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；欧亿·体育（中国）有限公司竞争加剧风险。
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3、最新欧亿·体育（中国）有限公司报告、公司研究、专业大咖分享2023 年 03 月 12 日
内容目录
1、基础模型在细分领域微调 .................... 3
2、多模态快速发展，结合大模型带来更多应用场景 .............. 4
3、产业节奏展望 ...................... 6
4、下游应用 ...................... 6
4.1AI 办公：落地最快的领域之一，AI 赋能智能办公 .............. 6
4.2 智能家居：AI赋能智能家居，AI 音箱率先受益 ................ 7
4.3AI 电商：大模型赋能电商环节，智能客服提升效率 ........... 8
4.4 人形机器人:迈向通用人工智能时代 ................... 8
5、投资建议 ...................... 9
6、风险提示 .................... 10
图表目录
图表 1：AI 从训练到落地应用流程 ................. 3
图表 2：OpenAI 微调模型价格表.................... 4
图表 3：KOSMOS-1 可以接受多模态输入，学习上下文信息，进行推理和回答 ........... 5
图表 4：PaLM-E 操控机器人将绿色块推到海龟，机器人之前没见过海龟 ............ 5
图表 5：微软宣传语“Give the power of AI to everyone” ................. 7
图表 6：利用 ChatGPT 结合 Siri Shortcuts 制作语音助手 .............. 8
图表 7：光云科技为阿里系SaaS 公司.................... 8
图表 8：上海进博会现场展示的特斯拉人形机器人 ................ 9
P.2请仔细阅读本报告末页声明
2023 年 03 月 12 日
1、基础模型在细分领域微调
基于预训练大语言模型GPT3.5 加入监督数据微调得到的ChatGPT，在对话、写作等多
方面的优秀表现，掀起了预训练大模型的浪潮。
所有大模型的训练都分为两步：通用性的预训练(pre-training)，形成预训练大模型，或
称为基础模型(Foundation Model)，然后针对特定领域做微调(fine-tuning)。通过这种过
程，原则上来说只要有细分领域数据，大模型就可以针对垂直领域做优化，可在各行各
业落地，充满无限可能。目前，OpenAI 已经向用户提供上传数据微调模型的付费服务。
图表 1：AI 从训练到落地应用流程
欧亿·体育（中国）有限公司来源：国盛证券研究所
P.3请仔细阅读本报告末页声明
2023 年 03 月 12 日
图表 2：OpenAI 微调模型价格表
欧亿·体育（中国）有限公司来源：OpenAI 官网，国盛证券研究所
相比细分领域模型，使用基础模型做细分领域数据微调具备成本和效果两方面的优势。
1）成本优势主要可以模型搭建成本以及数据获取成本两方面考虑。一方面如果每个细分
领域完成不同的任务都需要从头搭建和训练一个模型，而使用预训练的基础模型做微调，
在规模效应下会显著降低模型的落地成本。一方面基础模型可以大量使用获取成本较低
的公开数据、无监督数据用于预训练，学习海量数据中的知识和逻辑，在微调时只需要
少量获取成本较高的细分领域高质量标注数据。另外，拥有基础模型的厂商，在对接众
多下游应用的过程中，也会积累工程上的经验，形成日益完备的解决方案。
2）效果优势也可以从当前大模型的效果和未来提升空间两方面考虑。首先预训练基础模
型+专业数据微调往往能表现地比单一领域训练的数据效果更好，这点在 ChatGPT 上就
能体现，之前NLP 各领域有不同模型，而现在ChatGPT 在对话、翻译、写作甚至写代码
等任务上都表现出了更好效果。其次基础模型相对单一领域模型，能力提升空间更大，
如果一个厂商推出的基础模型效果好，在使用细分领域数据微调做细分应用时，获取的
数据可以反哺自己的基础模型，不断提升自己的基础模型能力，而基础模型的能力越强，
便越会加速应用到更多领域，产生正向循环。
2、多模态快速发展，结合大模型带来更多应用场景
众多科技巨头争相推出多模态模型。2 月 27 日，微软推出KOSMOS-1 模型，能够感知
图片、文字等不同模态输入，并学习上下文，根据给出的指令生成回答。3 月 6 日，谷
歌推出 palm-E 模型，以将真实世界的连续传感器模态直接结合到语言模型中，输入是多
模态语句，交织了视觉、连续状态估计和文本输入编码，可以执行多种具体任务，包括
机器人操作规划、视觉问题解答等。并具备能与数据集中不存在的物体交互的泛化能力。
GPT4 将是多模态模型，德国媒体Heise 报道称。3 月 9 日，微软德国首席技术官 Andreas
Braun 在活动中透露，GPT4 或将在下周推出，并且将是一个多模态模型，会提供完全不
同的可能性—例如支持视频。此外，之前DALLE2、Stable diffusion 等多模态 AI 绘画模
型在 AIGC 领域也有出色表现。我们相信，伴随着多模态大模型的不断涌现，更多场景
的 AI 应用将会加速落地。
P.4请仔细阅读本报告末页声明