科大讯飞的中报业绩预告同比下降71%—80%，扣非后净亏损2.7亿元-3.3亿元。这份业绩预告看起来比较丑， 但机构的关注更多在他二季度的环比增速上 。
科大讯飞第二季度的经营扭转了第一季度业绩下滑的不利局面 ，营收预计环比增长约70%，毛利预计环比增长约60%。同时公司提到下半年会all in 大模型，加快星火大模型的商业落地，引发今日资金关注，带动AI板块反弹。
那么 ，科大讯飞all in 的大模型优势有哪些？现在国内有哪些知名大模型？大模型加速了AI在哪些产业场景的落地？哪些公司涉及到大模型。 我们今天深度了解下。
一、ChatGPT带来的变革——大模型算法
1. 大模型的优势。
以往的数学理论表明，随着参数增多、模型增大，过拟合导致模型的误差会先下降后上升，这使得找到精度最高误差最小的点成为模型调整的目标。而随着人工智能算法算力的不断发展，研究者发现如果继续不设上限的增大模型，模型误差会在升高后第二次降低，并且误差下降会随着模型的不断增大而降低， 通俗而言模型越大，准确率越高。 因此人工智能发展进入了大模型时代。
资料来源：华安证券研究所
相比传统AI模型， 大模型的优势体现在：
1）解决AI过于碎片化和多样化的问题，极大提高模型的泛用性。 应对不同场景时，AI模型往往需要进行针对化的开发、调参、优化、迭代，需要耗费大量的人力成本，导致了AI手工作坊化。大模型采用“预训练+下游任务微调”的方式，首先从大量标记或者未标记的数据中捕获信息，将信息存储到大量的参数中，再进行微调，极大提高模型的泛用性。
2）具备自监督学习功能，降低训练研发成本。 我们可以将自监督学习功能表观理解为降低对数据标注的依赖，大量无标记数据能够被直接应用。这样一来，一方面降低人工成本，另一方面，使得小样本训练成为可能。
3） 摆脱结构变革桎梏，打开模型精度上限。 过去想要提升模型精度，主要依赖网络在结构上的变革。随着神经网络结构设计技术逐渐成熟并开始趋同，想要通过优化神经网络结构从而打破精度局限变得困难。 而研究证明，更大的数据规模确实提高了模型的精度上限。
2. 首要关键技术：Transformer模型
选择合适的模型架构是至关重要的一步，模型的架构决定了它处理数据和学习任务的能力。在对9家中国AI团队的调研中，我们发现 Transformer架构是这些公司最大模型普遍采用的架构 ，这一发现揭示了Transformer架构在当下AI领域的重要地位。
在未来的一段时间内，Transformer可能会保持相对的领导地位。 2017年transformer架构首次被提出，至此以后该架构构成了现代AI训练神经网络的基石，从google的BERT到现在OPEN AI的GPT4，都是基于Transformer的自注意力机制上建立的。
资料来源：华安证券研究所
3. AI模型新发布可期，复杂数据处理升级。
大模型预计发布的领域主要集中在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和跨模态三个方面。目前，NLP和CV是人工智能领域较成熟和活跃的两个方向， 而跨模态是近年来兴起的一个新兴方向。这些领域都拥有丰富的数据资源和多样化的应用场景，为大模型的发展提供了基础和动力。
资料来源：天风证券研究所
二、国内大模型布局梳理
1. 科大讯飞星火大模型。
2023年6月9日， 公司正式推出星火认知大模型V1.5版本，开放式知识问答取得突破，多轮对话、逻辑和数学能力再升级。 8月15日，将突破代码能力，多模态交互再升级；10月24日，通用模型对标ChatGPT（中文超越，英文相当）。
资料来源：德邦证券研究所
2. 腾讯：混元大模型。
2022年4月， 腾讯首次对外披露HunYuan大模型 ，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。
HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。
依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时， 也初步验证了大模型的商业化潜力。
资料来源：德邦证券研究所
3. 阿里：通义大模型：让AI更通用
2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上， 发布“通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。
阿里达摩院基于其AI 统一底座构建了通用模型与专业模型协同的层次化人工智能体系。
统一底座层： M6-OFA模型作为单一模型，在不引入新增结构的情况下，可处理超过30种跨模态任务。
通用模型层： NLP模型“通义–AliceMind”；CV模型“通义-视觉”；多模态模型“通义-M6”。
专业模型层： 深入电商、医疗、娱乐、设计、金融、工业、制造业等行业。
资料来源：德邦证券研究所
三、大模型加速AI在产业场景的落地
AI已深度赋能各行各业，大模型的出现有望加速落地进程。 工信部数据显示，截至2022年底国内已有近4000家AI企业在各自细分赛道深耕，包括安防、互联网、金融、工业、医疗等诸多行业。受技术水平的限制，此前部分功能的实现效果差强人意。大模型的出现有望加速落地此前未能落地之应用、或实现此前未能实现之功能，其优势得以显现。
1. 大模型在工业，协助提升机器视觉定位、识别任务的效率。 机器视觉系统是“工业之眼”，由光源、镜头、相机、软件等构成，实现识别、测量、检测、定位等功能。 大模型优势在于识别、定位等任务，在测量、检测等精细化任务中，仍需要与AI小模型相结合，才能更好地满足下游垂类应用场景的需求。
资料来源：中金公司研究所
2.大模型在汽车，加速驾驶算法迭代，优化座舱交互体验。 根据高工智能汽车，2022年国内乘用车L2 ADAS与数字座舱渗透率分别达29.4%、39.9%，汽车智能化方兴未艾。
大模型如何赋能智能汽车产业？
1）智能驾驶中 ，大模型能够在云端算法训练环节，生成罕见路况用于训练，补充corner case， 提升长尾场景决策能力 ；
资料来源：中金公司研究所
2）智能座舱中 ，以语音交互为例，虽渗透率已近80%，但交互形式以指令问答为主，较为机械。“重体验、强交互”趋势下，大模型能够增强车载语音多轮对话、上下文理解能力， 有望革新交互体验 。
资料来源：中金公司研究所
3.大模型在安防，赋能“城市之脑”，提升城市运转效率。 智慧城市、智慧交通等新兴应用需求不断增长，数字乡村、数字经济等领域相关政策持续加码，社会数字化转型趋势有望拉动城市安防需求的成长。
大模型有望赋能城市底层业务的统一感知、关联分析和态势预测， 更好地实现城市决策与治理 ，城市安防作为感知、决策、预测的重要窗口有望充分受益。
资料来源：中金公司研究所
四、大模型相关公司梳理
1. 大模型算法：商汤科技、科大讯飞、云从科技、依图科技、旷视科技。
2. 游戏线： 神州泰岳、名臣健康、完美世界、网易、巨人网络、昆仑万维、三七互娱、吉比特、恺英网络、汤姆猫、腾讯控股、中手游、盛天网络、电魂网络、星辉娱乐、游族网络、宝通科技、冰川网络。
3. 教育+出版线： 南方传媒、凤凰传媒、浙版传媒、中南传媒、佳发教育、盛通股份、学大教育、科德教育等。
4. 电商&零售线： 焦点科技、孩子王，华凯易佰、吉宏股份、值得买、阿里巴巴、京东集团。
5. 影视及粉丝经济线，1）影视版权+网红艺人经纪： ①动漫影视IP线，上海电影、奥飞娱乐、光线传媒、百纳千成、中国电影、万达电影、文投控股等。②艺人经纪+影视版权线，华策影视、欢瑞世纪、光线传媒、华谊兄弟、唐德影视、慈文传媒、捷成股份、博纳影业、北京文化、横店影视、中广天择等； 2）场景承接线： 掌阅科技、中文在线、盛天网络； 3）网红+直播电商+名人素材+数字人线： 遥望科技、天娱数科、捷成股份、天地在线等
6. 广告营销线： 蓝色光标、浙文互联、天下秀、三人行、利欧股份、引力传媒、易点天下、省广集团等。