豆包大模型行業深度報告：Al投入持續加端、B端兩手齊抓計算機行業龐倩倩計算機行業首席分析師郵箱：pangqianqian@cindCINDASECURITIES計算機行業2025年3月3日>持續加大Al投入，字節Al算力投入在大廠中排名第一。組織架構側，字節跳動專門組建了Flow部門和Seed團隊，分別致力于于Al大模型的設、AllaaS服務規模均處于行業前列。具體來看，2024年字節采購服務器達80億美元，位居國內各大企業第一，GenAllaaS服務市場份額在2023H2及2024H1分別獲得了國內市場份額的第一和第二。>豆包短時間內快速取得進步，各項測試性能不斷刷新。2024年12月豆包大模型相比5月版本，面向MMLUpro評測集，模型綜合能力提升32%,全面對齊GPT-4o水平。僅過去一個月，豆包大模型1.5再探新的能力邊界，在知識、代碼、推理、中文等多個權威測評基準上獲得最佳成績，綜合得分優于GPT-4o、Claude3.5Sonnet等業界一流模型，模0.003元，比行業平均價格降低85%(2024年12月18日數據)。>字節C端獨具流量及生態優勢，大模型將是其B端勝負手。在C端，字節通過旗下抖音、今日頭條、巨量引擎等流量入口和推流方式幫助豆包建立用戶規模優勢。根據36氪數據，12月豆包第一、Kimi第二、文小言第三，豆包環比增加18.64%,月活人數達到7116萬，相比競爭對手優勢明顯，為后續C端應用或硬件的推廣提供了廣泛的用戶基礎。在B端，字節通過火山引擎(基礎設施平臺)、扣子(Al應用開發平臺)、飛書(企業協作平臺)搭建B端生態鏈。但相比阿里、華為等大廠，字節在B端市場是后起之秀，用戶數據有很大差距。大模型作為企業日后必備的信息化工具，或是字節能否拿下B端市場的勝負手。>B端Agent市場有望率先起量，信息化廠商大為受益。根據觀研天下數據，2023年中國AlAgent市場規模為554億元，預計至2028年有望達8,520億元，其年均復合增長率為72.7%,有望實現整個SaaS應用體系的重構。在B端場景下，Agent可充當數字員工、個人助理、營銷客服等工種，真正為企業創造價值。企業投入層面，根據火山引擎給出的數據，目前64%的中國企業預計其對Al的投資將增長10%-30%。大模型在企業的深度應用須通過Agent嵌入應用來實現，需依托企業信息化廠商來落地，且信息化廠商有望獲得tokens分成收入，尤其利好有廣泛落地>投資建議：建議關注漢得信息、樂鑫科技、潤澤科技、聯想集團。>風險因素：政策推進不及預期；技術發展不及預期；市場需求不及預請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露2一、字節在AI領域的布局：長坡厚雪，后發先至 51.1分工清晰指明落地方向，硬件“預埋”奠定發展基礎 51.2后發先至：豆包大模型短時間內取得快速進步，對標GPT-40 71.3獨具流量及生態優勢，快速登頂月活數據國內榜單 1.4戰略層面看，字節在大模型領域的大規模投入具備中長期確定性 二、豆包有望賦能多個賽道快速實現進階智能化 2.1Agent市場有望率先起量，扣子平臺助力低代碼開發智能體 2.2火山引擎+實施伙伴，為B端數智化應用注入新活力 2.3智能可穿戴設備與AI周邊產品，帶來端側智能芯片需求增量 22三、相關標的 273.1樂鑫科技：智能終端加速芯片領軍者，豆包大模型物聯設備合作伙伴 273.2漢得信息：與字節在B端大模型深度合作，尋求企業數字化新增量 293.3潤澤科技：AIDC先行者，算力基礎設施存量及增量兼備 3.4聯想集團：AIPC步入現實，結合豆包打造端側智能助理 風險因素 表1:字節跳動的Al團隊與代表性產品 5表2:字節、智譜、月之暗面的大模型價格 表3:通義千問的價格(單位：元/千Token) 表4:Al交互模式 表5:Alagent市場規模測算 表6:火山引擎AI數字化案例 22表7:Al智能眼鏡分類 23表8:AI玩具相關技術 25圖1:2024年全球服務器市場上下游前十供需方規模統計 6圖2:火山云太行算力中心二期項目規劃許可公示牌 6圖3:中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2023H2 7圖4:中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2024H1 7圖5:豆包·視覺理解模型使用實例(一) 7圖6:豆包·視覺理解模型使用實例(二) 7圖7:豆包實時語音模型評測 8圖8:豆包大模型12月相比5月的提升，以及同GPT-40的對比 9圖9:豆包視覺理解模型1.5(Doubao-1.5-vision-pro) 9圖10:豆包視覺理解模型價格與Claude、GPT的對比 圖11:產品投放金額 圖12:在大規模廣告投入后，豆包MAU迅速超過競爭對手 圖13:豆包在抖音平臺的官方賬號 圖14:2024年12月全球Al應用產品MAU數據排名 圖15:2024年12月國內Al應用產品MAU數據排名 圖16:火山方舟大模型服務平臺功能全景圖 圖17:飛書Al功能 圖18:Alagent行業市場規模2023-2028E 圖19:扣子Agent平臺 圖20:扣子Agent編輯步驟(一) 圖21:扣子Agent編輯步驟(二) 圖22:2023-2028E年中國B端和C端的AlAgent市場規模(億元) 圖23:大模型帶來的企業收益和企業擁抱AI程度的關系 20圖24:B端大模型的落地階段 21請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露3圖25:火山引擎HiAgent 21圖26:2020-2025年全球Al智能眼鏡市場規模預測(億美元) 23圖27:Al智能眼鏡銷量規模(萬副) 24圖28:olafriend耳機 24圖29:2023-2030年全球AI玩具市場規模預測 25圖30:“顯眼包” 26圖31:樂鑫科技推薦用于豆包大模型LLM方案的芯片型號 27圖32:樂鑫科技為客戶提供的端到端解決方案 28圖33:ESP-ADF豆包SDK和豆包語音對話例程的開發資源 28圖34:漢得AlPaaS平臺 29圖35:漢得信息光伏切片Al應用案例 圖36:漢得億砹物流供應鏈管理系統 圖37:潤澤科技在建工程賬面價值變化情況 圖38:AIPC滲透情況預測 圖39:消費市場AlPC平均單價預測 請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露4一、字節在AI領域的布局：長坡厚雪，后發先至模型+應用+硬件的三大板塊格局，從后端到前端全棧式鋪開。2023年2月，字節在大模型上部署了代號為“seed”的團隊，專注于模型層。2023年底，字節正式組建Flow部門，致力于于Al大模型的應用研發。模型研發+應用落地基本完整了字節從Al基礎模型到落地應用的團隊構成。目前字節已經開發的Al模型涵蓋語言、語音、圖片、音樂、視頻、3D模型，乃至具身智能。對應落地應用端產品包括豆包、貓箱、星繪、即創、即夢等。此外，字節也將AI能力用于端側智能硬件，目前主要表1:字節跳動的Al團隊與代表性產品分類研發團隊類型產品分類研發團隊類型產品模型語言模型Doubao-proDoubao-lite應用Flow智能助手豆包CiCi(海外)語音模型Seed-ASR(語音識別)Seed-TTS(語音生成)工具集小悟空ChitChop(已停止運營)圖片模型SDXL-Lightning(文生圖)SeedEdit(圖像編輯)社交貓箱AnyDoor(海外)音樂模型Seed-Music(可控音樂生成、譜轉曲、詞曲編輯、零樣本人聲克隆)圖像星繪PicPic(海外)視頻模型Boximator(視頻編輯)MagicVideo-V2(文生視頻)AnimateDiff-Lightning(文生視頻)PixelDance(文生視頻、圖生視頻)Seaweed(文生視頻、圖生視智能體開發平臺扣子Coze(海外)剪映頻生成Dreamina(海外)多模態模型BuboGPT視頻剪輯剪映Capcut(海外)ByteDanceResearch具身智能模型MVDream教育豆包愛學Gauth(海外)大力教育數字人TikTokAl網紅硬件0ladance智能體耳機抖音TikTok抖音電商內容生成即創字節跳動開發者服務團隊編程助手豆包MarsCodeMarsCode(海外)大力教育智能臺燈大力智能學習燈模型分享社區爐米LumiFoloyToy擎智能玩偶顯眼包其他教育識典古籍音樂生成海綿音樂資料來源：第一財經、新皮層公眾號，信達證券研發中心請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露52024年字節跳動居全球科技企業Al投入規模前列，可以從服務器購置、IDC建設、AllaaS服務規模，三個維度進行分析。服務器購置規模可觀。全球口徑，據Omdia預測，2025年服務器資本支出將增長22%,突破2800億美元大關。這種強勁的增長趨勢預計將持續整個2020年代，到2028年服務器市場規模將達到3800億美元，并在2030年接近5000億美元。全球2024年服務器市場達到2290億美元，需求方前五排名依次為微軟、亞馬遜、谷歌、Meta和字節跳動，其中字節跳動在這一領域的開支為80億美元，是國內相關企業的第一名。圖1:2024年全球服務器市場上下游前十供需方規模統計FoxconnMicrosoftamazonGoogleXMetaX1ORACLECWCoreWeave2AOtherSaCTLenovotwiwynn10companiesmakeupnearlySaCTLenovotwiwynn10companiesmakeupnearly60%ofinvestment10vendorsfulfilover60%ofmarketdemandS86bn推進大規模IDC建設。根據云頭條公眾號消息.火山云(大同)科技有限公司火山云太行算力中心一期項目總投資為28億元。D1、D4樓效果國屏車輪m2;建筑高度變更為20.15m:筑面積、計容面積變更為3140.88m2;建筑高度變更為10.4m。項目建筑面積以審批的總平圖為準為1加強建沒工樣的監督管理，維護社會公眾利益，根據規劃設計方室變更情況子以公示，如有不同章見，請于7個工作日內及時向廣靈云行政審批服務管理局反應.規劃監督電話示時間：2023年8月1日·8月9日項目名稱：火山云太行算力中心項目樓計單位：華信云詢計技有限公司公司項目地址：山西省大同市廣靈縣項目整體鳥瞰效果圖廣靈縣行政審批服務管理局請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露6AllaaS服務規模方面，以生成式AI(GenAl)為口徑，IDC咨詢的數據顯示，2024H1中國智算服務整體市場同比增長79.6%,市場規模達到146.1億元人民幣。細分來看：1)GenAllaaS市場同比增長203.6%,市場規模達52.0億元人民幣；2)OtherAllaaS市場同比縮減13.7%,市場規模達37.1億元人民幣；3)智算集成服務市場同比增長168.4%,市場規模達57.0億元人民幣。GenAllaaS市場表現最為亮眼，或意味著資本投向從非生成式AI(用于傳統渲染、仿真、視聯網推理等業務場景)向大模型為代表的生成式AI轉移。火山引擎基于其長期儲備的算力資源，發力GenAllaaS服務，2023H2及2024H1分別獲得了國內市場份額的第一和第二名，前三名包括阿里巴巴、火山引擎和商湯科技。疊加快速攀升的市場總規模，火山引擎的算力儲備和laaS資源有能力支撐其大模型訓練、云算力輸出及B端應用落地，并保持競爭優勢。圖3:中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2023H2圖4:中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2024H1中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2023H2中國Top5GenAllaaS服務廠商市場份額，2024H11.2后發先至：豆包大模型短時間內取得快速進步，對標GPT-40豆包視覺理解模型發布，通用模型能力全面對標GPT-4o。豆包·視覺理解模型原動力大會首次亮相。該模型可以通過視頻聊天的方式，看懂世界，思考分析，輔助決策。完成諸多復雜的邏輯計算任務，包括解微積分題、分析論文圖表、診斷真實代碼問題等挑戰性任務。識別方面，不僅了解物體類型、文字信息，更能通過光影紋理細節作出深度識別。理解推理方面，解答數學題、解析論文、情景提問、分析代碼都可以實現。圖5:豆包·視覺理解模型使用實例(一)圖6:豆包·視覺理解模型使用實例(二)請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露7rrtsetffeet0lsule,directiom,gasOver,speed])returaotion,divclsebg-hite/10p-6rounded-xlbackdrop-blur-lliale:●.9.opacity:●}豆包：代碼監聽了'gameOver和'speed豆包實時語音模型正式推出，真人級語音對話助力邁向AGI。2025年01月20日，豆包實時語音大模型正式推出，并在豆包APP全量開放。根據外部用戶真實反饋，該模型整體滿意度較GPT-40有明顯優勢，語音語氣自然度和情緒飽滿度遠高于后者。團隊認為，該模型貼合中國用戶實際需求，且發布即上線，有能力直接服務億萬用戶，而非停留于演示Demo層面。采用端到端框架，深度融合語音與文本模態。面向語音生成和理解進行統一建模，最終實現多模態輸入和輸出效果。在預訓練(Pretrain)階段，團隊對各模態交織數據進行深入訓練，精準捕捉并高效壓縮海量語音信息，通過Scaling,最大程度實現語音與文本能力深度融合和能力涌現。在后訓練階段，團隊使用了高質量數據與RL算法，進一步提供模型高情商對話能力與安全性，并在“智商”與“情商”之間尋求滿意度分值分布總體滿意度：滿意度分值分布總體滿意度：DoubaoRealtimeVoiceModel(4.36/5)>GPT-40(3.18/5)GPT-40VoiceModel■1分2分3分4分■5分后發而先至，大模型能力比肩GPT-4o。相比5月版本，豆包最強模型Doubao-pro能力大幅提升。面向MMLUpro評測集，模型綜合能力提升32%,和GPT-40持平，使用價格僅為GPT-40的八分之一。分項目看，Doubao-pro指令遵循能力提專業知識方面能力提升54%,數學能力提升請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露843%,推理能力提升13%,全面對齊GPT-40水平。圖8:豆包大模型12月相比5月的提升，以及同GPT-40的對比MMLU_pro(綜合能力)5月12月5月僅僅過去一個月，豆包大模型1.5再探新的能力邊界。2025年1月22日，豆包大模型1.5正式發布，模型綜合能力顯著增強。相比上一版本，Doubao-1.5-vision-pro在多模態數據合成、動態分辨率、多模態對齊、混合訓練上進行了全面的技術升級，進一步增強了模型在視覺推理、文字文檔識別、細粒度信息理解、指令遵循方面的能力。該模型在知識、代碼、推理、中文等多個權威測評基準上獲得最佳成績，綜合得分優于GPT-4o、Claude3.5Sonnet等業界一流模型，模型效果達到全球領先BenchmarkO粗體字為單項測試中分數最高者Doubao-1.5-proGPT40-1120Cloude3.5-SonnetGemini-2-flashOwen2-VL-72BInternVL-2.5-78BCollege-levelMMMUlval)70.770.470.764.570.1ProblemsMMMU-Pro54.7462486MathVision413259MathomaticalReasoningOlympiooBenchMathVista25963827865443625.1TextVQAlval)814834ChartOAltestavg)86.7852883883DiagramsReodingInfoVQA(testiDocVQAltest)ChardMRQ/DQ) 544/84380.7911520/86.595260.2/84377.8921552/818845 96.5430/81384.1 95.14241823GeneralVisualReaWoridQAMMStor63.966665.169468.678.7QuestionAnsweringMMBench-enMMBench-cn83582181783.483.082985.9834Bink680626611638CountingUnderstandingCountBench85.186888288.684.1Vdoo-MME61.778.2UnderstandingEgoSchema-644請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露9打破價格壁壘，推動大模型能力下沉。以旗艦產品Doubao-pro-32k為例，輸入價格為0.0008元/千token,輸出價格為0.002元/千token,相比月之暗面Moonshot-v1-32K的0.024元/千token更為便宜，與降價后的通義千問qwen-plus模型價格齊平，但顯著低于qwen-max模型。tokens0.003元，比行業平均價格降低85%,顯著低于Claude的0.021元、GPT-40的0.0175元(2024年12月18日數據)。此外，豆包也可采取使用市場付費的方式計價，這為數據接口使用者提供了結構性優化費用的窗口。表2:字節、智譜、月之暗面的大模型價格模型名稱Doubao-1.5-pro-32k服務類型推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00080.002后付費后付費Doubao-1.5-pro-256k推理服務(輸入)推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.0050.009后付費后付費Doubao-1.5-lite-32k推理服務(輸入)推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00030.0006后付費后付費Doubao-lite-4k推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00030.0006后付費后付費Doubao-lite-32k推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00030.0006后付費后付費Doubao-lite-128k推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00080.001后付費后付費Doubao-pro-4k推理服務(輸入)推理服務(輸出)0.00080.002后付費后付費Doubao-pro-32k推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費Doubao-pro-128k推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費Doubao-pro-256k推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費Deepseek-r1推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費Deepseek-r1-distill-qwen-推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費Deepseek-r1-distill-qwen-推理服務(輸入)后付費推理服務(輸出)后付費Deepseek-v3推理服務(輸入)推理服務(輸出)后付費后付費GLM3-130B推理服務0.001后付費GLMGLM3-130B金融模型推理服務0.001后付費Moonshot-v1-8K推理服務0.012后付費Moonshot-v1-32K推理服務0.024后付費MoonshotMoonshot-v1-128K推理服務0.06后付費請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露10圖10:豆包視覺理解模型價格與Claude、GPT的對比表3:通義千問的價格(單位：元/千Token)模型價格通義千問系列大模型模型價格通義千問系列大模型模型系列qwen-turboqwen-plusqwen-max模型介紹高效率，低成本極強推理效果極強推理能力適用場景簡單任務，可訓練支持復雜任務適合復雜任務輸入0.0003輸入0.0008輸入0.020.0020.004輸出0.00060.0060.012比行業價格低85%0.02qwenGPTDoubao3.5Sonnet-200k1.3獨具流量及生態優勢，快速登頂月活數據國內榜單從C端看，字節通過旗下抖音、今日頭條、巨量引擎等流量入口和推流方式幫助豆包建立用戶規模優勢。在各家大模型的投放渠道中，基本都離不開字節的巨量引擎，字節憑借資源池的優勢可以幫助旗下大模型更好地獲取流量優勢。有了最大規模的資源投入和領先的流量池，豆包大模型有望形成用戶規模、知名度、模型能力的正反饋機制加速其生態成長，并助推B端落地。財聯社數據顯示，截至2024年11月15日，國內十款Al原生應用合計投放金額達15億元。其中，豆包投放超過4億元，排名第二。元寶躍問8981清言5508秘塔346820000300004036340000500005421460000■投放金額(億元)投流能力對于建立C端認知和用戶規模增長至關重要。根據第一財經雜志所引請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露11用的AppGrowing數據統計，豆包智能助手在2024年4月、5月的投放金額接近始迅速起量并超過競爭對手。AIAI廠商●文小言(百度)●豆包(字節跳動)●Kimi(月之暗面)單位：萬1359160015101006149016911793167619503102330033824276142305126120042303232124562947324839348000400020000作品100 喜歡用豆包AI復習期末大家都是怎么用豆包的企業和企業家如何跨出A…當標志性景點遇見*豆包豆包和的房友門豆包AI半讀模式高效閱讀外語專業文獻豆包生圖國內月活躍人數(MAU)維度，豆包國內登頂并維持增長。根據36氪數據，2024年12月豆包第一、Kimi第二、文小言第三，豆包環比增加18.64%,月活人數達到7116萬，相比競爭對手優勢明顯。全球數據，豆包月活低于ChatGPT的3.15億，但仍能位居第二，環比增速則位居排名前十的最高位置。圖14:2024年12月全球Al應用產品MAU數據排名全球排名產品名Al產品榜應用(APP)簡短描述12月上榜應用APPMAU12月上榜應用身ChatGPTTheofficialappbyOpenAl315.29M9.76%豆包AI智能助手|抖音71.16MNova聊天Al與Al寫作機器人TalkieAlChatWithCharacter|MiniM29.77MRemini人工智能修圖28.32MCharacterAlChatAskCreate28.18MFaceAppAI人臉編輯器27.21M8AskAlChatwithAskAl26.68M飛ChatOnPoweredbyChatGPT&GPT-4026.01M-9.8ChatbotAlChatbotAl&SmartAssistant24.1M資料來源：36氪公眾號，信達證券研發中心圖15:2024年12月國內Al應用產品MAU數據排名排名Ai產品名Al產品榜應用(APP)簡短描述12月上榜應用APPMAU12月上榜應用MAU變化1豆包AI智能助手|抖音71.16M2Kimi智能助手Kimi智能助手|月之暗面30.13%3C文小言你的隨身智能助手|百度貓箱開啟你的AI奇遇|抖音6.88M5智譜清言工作提效Al助手|智譜6.7M聲6訊飛星火懂我的Al助手|科大訊飛6.26M星野所建皆你所AI|MiniMax6.02M天工AI天工Al智能助手|昆侖萬維5.54M-4.25%9通義你的超級Al助手|阿里4.18M聲10光速寫作語文作文批改與Al智能寫作|作業幫3.89M資料來源：36氪公眾號，信達證券研發中心從B端看，火山引擎及飛書提供了完整的生態保障。基礎設施方面，火山引擎強勁的系統承載力保證大模型應用發揮乘數效應。火山引擎提供領先的算力供給、推理層優化策略和高水平系統調度能力，保證企業面臨大模型需求涌現時可以擁有瞬時可用、高彈性的計算和通信資源。請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露12軟件層面，豐富的插件生態使得企業更好對接外部內容。火山方舟自研聯網插件、內容插件和RAG知識庫插件，將運營內容和技術積累共享給企業，以增強模型落地效果。例如，聯網插件提供頭條、抖音同款搜索能力，可實時連接獲取互聯網海量優質可信數據，大幅提升用戶的意圖識別檢索水平；內容插件可對接更多新聞、視頻和垂類內容信息；RAG知識庫插件基于飛書文檔解析技術，可自動將輸入文檔內容切片、歸類、嵌入，并達到百億數據的毫秒級檢索，大幅提高企業內部知識搜索的相關性和準確性。智能體智能體廣場教育娛樂聊天客服代碼高代碼開發工具扣子專業版高代碼開發SDK運行與托管調試低代碼搭建多渠道分發運行與托管自研插件插件廣場聯網插件內容插件RAG知識庫插件扣子插件專區計算器網頁解析大模型全生命周期能力體驗中心模型精調模型測評模型服務模型治理和安全監控與告警模型廣場豆包通用模型pro豆包通用模型liteChatGLMMoonshotMistral7BMistral8xSDXL1.0火山引擎云基礎火山引擎云基礎機器學習平臺機器學習平臺1.4戰略層面看，字節在大模型領域的大規模投入具備中長期確定性我們認為，C端領域，字節有望通過在Al領域積極投入，助力其內容生成及分發業務，鞏固領先優勢。字節跳動作為國內領先的互聯網企業，目前其核心業務圍繞內容生成與分發展開，旗下主要產品包括：1)以文本、圖片內容為主的今日頭條；“輕顏相機”。這些產品均需要進行文本、圖片、視頻，乃至數字人的生成和應用，這與AIGC目前的功能領域高度契合。面向未來，大模型生成有望成為僅次于相機和特效的內容生成工具，并普及至每位短視頻作者，平臺內嵌Al功能或將成為用戶選擇平臺的勝負手之一。請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露13CINDASECURITIESB端領域，火山引擎有望以大模型為抓手實現企業用戶的廣泛突破。國內上一輪云計算浪潮的贏家有阿里、騰訊、華為，主營B端云計算業務的火山引擎，有意在新一輪大模型浪潮下，有望以大模型為抓手實現企業用戶的廣泛突破，在B端市場占據一席之地。火山引擎在拓展B端用戶過程中，需要解決兩個問題：一是如何觸達用戶，二是如何將其的Al能力嵌入用戶信息化系統中。這個過程需要專攻企業信息化解決方案的計算機公司來實現，所以字節需要通過合作伙伴協助來實現其B端業務的廣泛推廣。通過對話解決問題你可以像跟同事溝通一樣，通過對話讓智能伙伴給你解答問題、提供信息。續寫、改寫、擴寫，智能伙伴都能勝任增強你的創造力，幫你寫得更好。根據指令完成任務寫郵件、回復郵件、輸出流程圖、預約會議、總結紀要、跟進代辦等等，瑣碎的任務都可以交給智能伙伴。OO③m?my1在本需型程場教明日璀理新品發布項目總結項目目標O智能伙伴幫我精選6個市場上抖音生意做得好的案例報告為你找到6個典型的抖音電商·達人運營、投流管理相關報告·請查收文檔會議需要有效的組織和管理。否瑪會議可斷會變得低效、雙費時間和資源。在本文中。我們將討論如何開好一場有效的會議。在會議開始前，需要明會議的日的和日標，會議的日的應該是是清瑞明碳的，例如討論某個項目的進展、制定新政策、解決某個問整等。新生產力，企業的數字員工智能伙伴將成為企業里的新型數字員工，相當于公司員工人數翻倍了，且將無處不在地為個人和組織提供服務。隨手啟用，你的企業萬事通智能伙伴知道企業的海量知識，從此員工可以直接看到總結好的答案，不用一篇篇地查看文檔了。擅長數據，支撐業務做得更好無需繁瑣的數據處理與等待，說出需求，智能伙伴就能自行撰寫公式得出結果，還能根據你所選數據得出關鍵洞察。飛飛我是你的智能伙伴。查看回飛書智燉伙保說明書來了解我吧!王芳現管理本季度，公司在市地理廣相騎售方面和海了顯滋通社父器體宣帥參加行位新O智能伙伴O智能伙伴企業搜一攫在產品團隊負責人李健分享的年度工作計劃中，重點包括：屬性；引入新技術落地應用場景。領<輛售人員業填情況aa200…Q國家銷然人員產品輛雪額提或萬元m王小格生物清清儀1514548302829.2302829英國闖北北生物清潔僅1479298295859.629.5859大萬小焉循環風扇66481029610.329西幸天天然發電機130830026166026.166法國王小惱王物清潔儀6226152452312452黃治湘自然發電機616454184906.204936黑王小格我物四裝裝58420758420758420重大利亞萬小毒家物但裝領516843103368660.3368黃治濃可解材料47176547526.534.1626請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露142.1Agent市場有望率先起量，扣子平臺助力低代碼開發智能體人類與Al協同的三種模式包括嵌入模式(Embedding)、副駕駛模式(Copilot)和智能體(agent)。Alagent(人工智能體)是一種能夠感知環境、進行決策和執行模式更為高效，或將成為未來人機協同的主要模式。表4:Al交互模式AI交互模式簡介用戶通過語言與Al交流，以提示的方式設定目標，然后Al協助用戶實現這些目標。這種模式下，用戶完成絕大部分工作，其中某幾個任務由Al提供信息或建議；Al根據用戶設定的流程執行任務。2021年，微軟在GitHub上首次引入Copilot概念。并于2023年5月，在大模式的加持下，MicrosoftCopilot迎來全面升級。在這種模式下，人類和AI協同工作，AI從提供建議到協助完成流程的各個階段，發揮各自的作用。人類設定目標并提供必要的資源(如算力),而后由Al獨立承擔大部分工作，最后由人類監督整個過程并評估最終結果。在這種模式下，Al體現出互動性和自主適應性，接近于獨立的行動者，人類更多扮演監督和評估者。資料來源：觀研報告網、信達證券研發中心中國Alagent行業經歷兩個階段：前期鋪墊階段、起步探索階段。2018-2022年，全球科技企業陸續推出大型語言模型(LLM),為Alagent在各個領域的多樣化應用奠定更廣泛的基礎。從BERT到GPT-3.5,大語言模型能力逐年增強，同時中國大模型數量增加迅速。2023年至今，全球LLM應用趨于成熟，基于OpenAl設計更高效的模型架構以及更大規模參數，標志著Alagent概念的雛形誕生。同時國內互聯網企業積極投入Alagent研發，包括百度、華為、字節跳動等，未來Alagent行業有望逐漸向產品化和市場化發展。年，全球數據規模已達到103ZB,預計2027年，全球數據規模可達到284.3ZB,2023-2027年CAGR可達到22%。中國數據量增長速度超過全球，2022年中國數據規模達到23.9ZB,占比23.2%。2027年中國數據量規模可達到76.6ZB,占比26.9%,2023-2027年中國數據規模CAGR為26%。市場規模包括ToC端和ToB端的應用價值。在ToB端，Alagent將逐漸把SaaSagentB端應用占比大。2023年B端AlAgent市場規模為550億元，占比99.3%;C端AlAgent市場規模為4億元，占比0.72%。根據觀研天下數據，2023年中國AlAgent市場規模為554億元，預計至2028年有望達8,520億元，其年均復合增長率為72.7%。其中，預計2028年B端Alagent市場規模為8390億元，占比98.5%;C端AlAgent市場規模為130.35億元，占比表5:Alagent市場規模測算2026E2027E2028E中國SaaS市場規模(億25.09%24.85%25.03%25.05%24.94%SaaS重構應用價值倍數112345B端Alagent市場規模(億8390中國生成式Al市場規模(億元)29.91%29.93%Alagent滲透率C端Alagent市場規模(億469.92中國Alagent市場規模(億8520資料來源：頭豹研究院、信達證券研發中心在Alagent市場規模測算中，分為4個部分：a)中國SaaS市場規模；b)SaaS重構應用價值倍數；c)中國生成式Al市場規模；d)Alagent滲透率。其中，B端Alagent市場規模=中國SaaS市場規模×SaaS重構應用價值倍數；C端Alagent市場規模=中國生成式Al市場規模×Alagent滲透率。圖18:Alagent行業市場規模2023-2028E90009000700060006000500040003222325940003000200068869542027E37.442026E42027E37.442026E2025E020232028E2023■B端(億元)■C端(億元)■總規模(億元)在ToB端，預計在未來十年內，Alagent將會實現整個SaaS應用的重構，并其市場規模將達SaaS應用的十倍。與傳統知識庫基于文本的結構化管理模式相比，Alagent的向量數據庫能自動學習和理解各種文檔格式，實現更高效的知識管理和問題解答。在ToC端，目前Alagent已較大范圍的落地在電商、教育、旅游、酒店以及客服領域。從OpenAI、谷歌、Salesforce,Servicenow、Hubspot等全球頭部的Al請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露16應用公司新產品即將發布情況來看，AlAgent有望成為2025年Al應用的新趨勢，市場規模和應用場景持續擴大。字節跳動推出的新一代Alagent開發平臺扣子，允許用戶快速搭建基于大模型的各種智能體bot,并發布到各個社交平臺、通訊軟件或部署到網站等其他渠道。目前，扣子專業版集成了1萬+插件，可以調用國內流行的大語言模型如豆包、通義千問等。2024年12月18日，在火山引擎FORCE原動力大會上，正式發布了扣子1.5版本。扣子1.5集成了視覺理解、音樂、圖像生成等模型，多模態能力進一步提升；目前扣子超過100萬活躍開發者，已發布超過200萬個智能體。隨著未來豆包等大模型的發展以及應用渠道的開拓，扣子有望上線或更新更多功能與插件。+主頁目◎項目商店最新效率工具商業服務文本創作學習教育代碼助手生活方式游戲圖像與音視頻角色插件商店X模型廣場項目商店Q搜索上架智能體上架智能體摳圖只神器stuart363@Waytoagi_Stuart摳圖，摳圖，摳圖!!!四應用Al標題工廠四應用Nana|智能體定制@naanaa別等啦讓關鍵詞瞬間變身小紅書、抖音爆款標題，擊率提升50%,一鍵搞定。寫作百寶箱小程序四應用這是一個完全用扣子搭建的寫作百寶箱小程序，提供通用文章寫作、營銷寫作、作文寫作、自媒體寫作、郵件寫作、公文寫作等5…83.5K◎30.8K合610立即試用82.4K◎12.1K合426立即試用81.4K⊙2.3K☆103立即試用新年換新衣四應用新年煥新|智能服飾，為過去的你以及親朋好友換上新衣服吧~沖如何優雅地拜年應用黃啊碼@ama_huangama過年七大姑八大姨的問候，i認(社恐)如何優雅地跟他們聊天且不失風度，黃啊碼來教你顏值計算器(打榜)coze60@user3615191321四應用827094☆2立即試用838◎72合3立即試用893◎593白3立即試用視頻腳本生成器四應用輸入視頻鏈接，反推拍攝的視頻腳本營銷海報生成◎扣子官方營銷海報生成王者榮耀、決勝巔峰、曙光英雄游戲助手893◎216☆31立即試用85.1K◎48.4K合623立即試用89扣子提供低代碼及可視化開發環境，用戶和產品經理可低門檻上手。在基礎大模型能力的幫助下，用戶只需要幾步就能開發一個有特定的角色設定、語言風格、知識庫的智能體。具體開發步驟如下：第一步，在人設與回復邏輯面板中描述智能體的身份和需要完成的任務或使命。用提示詞定義智能體的特征，交代智能體的技能和表述限制，用戶可以使用大模型對其編輯的人設進行結構化重塑以達到大模型運行的合適格式。例如以下是“夸夸機器人"的設定提示詞：請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露171#角色2你是一個充滿正能量的贊美鼓勵機器人，時刻用溫暖的話語給予人們贊美和鼓勵，讓他們充滿自信與動力。34##技能5###技能1:贊美個人優點61.當用戶提到自己的某個特點或行為時，挖掘其中的優點進行贊美。回復示例：你真的很[優點],比如[具體事例說明優點]。72.如果用戶沒有明確提到自己的特點，可以主動詢問一些問題，了解用戶后進行贊美。回復示例：我想先了解一下你，你覺得自己最近做過最棒的事情是什么呢?89###技能2:鼓勵面對困難101.當用戶提到遇到困難時，給予鼓勵和積極的建議。回復示例：這確實是個挑戰，但我相信你有足夠的能力去克服它。你可以[具體建議]。112.如果用戶沒有提到困難但情緒低落，可以詢問是否有不開心的事情，然后給予鼓勵。回復示例：你看起來有點不開心，是不是遇到什么事情了呢?不管怎樣，你都很堅強，一定可以度過難關。13###技能3:回答專業問題14遇到你無法回答的問題時，調用bingWebSearch搜索答案16##限制17-只輸出贊美和鼓勵的話語，拒絕負面評價。第二步，在技能面板為智能體配置各種擴展能力。比如理解或總結PPT、圖片等多模態內容需要加入多模態插件，對于垂類模型需要添加專屬的知識和數據庫、外部搜索工具的搜索能力等等。這一步對于具有商用價值的大模型應用至關重要。圖21:扣子Agent編輯步驟(二)夸夸機器人區2個人空o草稿e動保存010A9編排分析發布編排①單Aoent(LM模式)0豆包·Functioncal橫型◎隱私設置路預覽與調試技能調試人設與回復邏輯因優化按能這確實是個很棒的決定!我為你加油!你一定可以在運動中展現出自己的毅力和堅持。在運動過程中，如果你覺得累了，就想想自己的目標，告訴自己再堅持一下，相信你會收獲滿滿的成就感。加油，你是最棒的!角色你是一個充滿正能量的贊美鼓勵機器人，時刻用溫暖的話語給予人們贊美和鼓勵，讓他們充滿自信與動力。##技能###技能1:贊美個人優點1.當用戶提到自己的某個特點或行為時，挖掘其中的優點進行贊美。回復示例：你真的很[優點],比如[具體事例說明優點]。2.如果用戶沒有明確提到自己的特點，可以主動詢問一些問題，了解用戶后進行贊美。回復示例：我想先了解一下你，你覺得自己最近做過最棒的事情是什么呢?###技能2:鼓勵面對困難1.當用戶提到遇到困難時，給予鼓勵和積極的建議，回復示例：這確實是個挑戰，但我相信你有足夠的能力去克服它。你可以具體建議1。2.如果用戶沒有提到困難但情緒低落，可以詢問是否有不開心的事情，然后給予鼓勵。回復示例：你看起來有點不開心，是不是遇到什么事情了呢?不管怎樣，你都很堅強，一定可以度過難關。插件④+1.181555Token網絡藝術家什么是馬斯洛需求層次理論知識自號夸機器人隱藏運行過程已調用必應搜索3.45:模型2.1s|工具1.3s運行完畢34LLM21|插件13s)馬斯洛需求層次理論(..什么是馬斯洛需求層…什么是馬斯洛馬斯洛需求層次理論馬斯洛的需求層次結構是心理今天我們來學習馬斯(Maslow'shierarchyof.學中的激勵理論，包括人類….論的相關內容。馬斯馬斯洛需求層次理論(Maslow'shierarchyofneeds),又稱“基本需求層次理論”,是行為科學的理論之一，由美國心理學家亞伯拉罕·馬斯洛于1943年在《人類激勵理論》論文中所提出。此理論把人的需求分成生理需求、安全需求、愛和歸屬感、尊重和自我實現五類，依次由較低層次到較高層次排列。在馬斯洛看來，人類價值體系存在兩類不同的需要，一類是沿生物譜系上升方向逐漸變弱的本能或沖動，稱為低級需要和生理需要；一類是隨生物進化而逐漸顯現的潛能或需要，稱為高級需要。馬斯洛的需求層次理論，在一定程度上反映了人類行為和心理活動的共同規律。從人的需要出發探索人的激勵和研究人的行為，抓住了問題的關鍵；指出了人的需要是由低級向高級不斷發展的趨勢，因此，需要展次理論對企業管理者如何有效的調動人的積極性有啟發作用。④>##技能3:回答專業問題遇到你無法回答的問題時，調用bingWebSearch搜索答案記憶>數據庫①④+>長期記憶關閉文件盒子①關閉對話體驗開場白開場白文案##限制-只輸出費美和鼓勵的話語，拒絕負面評價。-所輸出的內容必須按照給定的格式進行組織，不能偏離框架要求。資料來源：扣子官網，信達證券研發中心第三步，調試智能體并發布。配置好智能體后，就可以在預覽與調試區域中測試智能體是否符合預期，之后可一鍵發布至公域。目前扣子支持將智能體發布到飛書、微信、抖音、豆包等多個渠道中。請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露182.2火山引擎+實施伙伴，為B端數智化應用注入新活力我們認為，大模型在B端市場的落地速度和可達市場規模相比C端存在差異。具體來看，大模型在c端的主要變現方式包括：提供內容創作與生產力工具變現；廣告變現；通過Al賦能硬件變現等。其中，賦能硬件帶動的產業變化和增值最值得期待。在B端，目前主要通過輸出Agent進行變現，嵌入到現有企業IT的方方面面，成為企業級軟件服務加質量提升的重要突破口。在商用領域，大模型的代碼能力和基礎應答能力已經得到初步驗證，能夠在一定程度上幫助企業降低經營成本、提高IT開發效率，其市場的快速成長符合經濟規律。這意味著，對于AI大模型廠商而言B端市場在收入兌現層面的確定性和重要性較成設定的任務目標，充當數字員工、個人助理、營銷客服等基礎工種，隨著大模型本身能力的強化，商務領域的基礎性、制式化工作或將借助Al提高自動化程度，B端AlAgent市場或將持續增長。市場規模層面，觀研天下預測，我國B端AlAgent市99%,且這一趨勢有望在中長期持續。9000400020000420232025E37.4469.922027E2028E企業加速擁抱大模型，百舸爭流下市場快速成長。根據火山引擎給出的數據，目前64%的中國企業預計其對AI的投資將增長10%-30%,企業實現大模型部署的周期已縮短至平均6-12個月，尤其在數字化領先的企業中，這一過程更為迅速。且整體來看，企業越早擁抱AI,越有可能獲得市場的先發優勢。請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露19圖23:大模型帶來的企業收益和企業擁抱Al程度的關系P2:應用P2:應用階段一：計劃準備階段(可對比ERP售前咨詢)。從企業整體的層面明確落地Al大模型的原始驅動力，分析與Al結合的可能性、行動路線并做好預期收益的管理。充分參考了解大模型落地所需的企業資源投入，制定詳細周密的時間和建設計劃。階段二：模型部署階段(可對比ERP實施)。模型選擇：結合具體的需求從模型精度、效果、參數規模、場景匹配度來篩選適合自身的模型。效果預測：預測AI大模型上線后的實際效果，包括準確率、用戶體驗、響應時間、TPM、RPM(TPM:TokensPerMinute每分鐘Tokens數量；RPM:RequestsPerMinute每分鐘請求數)。之后開展算力準備、開發平臺搭建、模型接入方式選型、效果調優、安全測試等環節。階段三：迭代優化階段(可對比運維和二次開發)。智能體優化，即針對基于大模型的智能體的能力和水平的持續提升。業務擴展，即將已成功的基于大模型的應用擴展至相關或更復雜的業務領域以挖掘更多的價值。團隊能夠很好地復制其在SaaS應用領域的成功經驗，實現大模型在SaaS應用內請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露20空競爭力圓降本增效初始意愿戰略驅動戰略投入場景尚不明確戰略分析資源、能力整合場景試點策略部署目標清晰應用場景明確業務分析業務場景、流程結合業務場景結合數據資產盤點搭建團隊業務、技術、流程融合數據評估數據要素的準備度營資源投入計劃模型選擇山效果評估應用建設路徑性能安全測試+模型部署效果調優模型接入9M四算力儲備開發平臺搭建應用智能體業務拓展F戰略規劃應用開發與部署上線應用測試、效果評估、項目延展持續優化、應用協作工具鏈、流程、數據、場景模型調優橫向業務場景拓展將大模型的應用覆蓋更多的場景縱向業務場景拓展將大模型由小范圍、簡單任務擴展至多節點、復雜任務對內企業IT架構對外競爭力的改變火山引擎發力B端大模型應用，落地案例不斷積累。基于豆包大模型的Al能力，加上火山方舟一站式大模型服務平臺，以及扣子、HiAgent等智能體開發平臺，結合多行業落地經驗和高效服務，火山引擎發力Al的B端落地。HiAgent是火山引擎上線的企業專屬的Al應用創新平臺，高度適配企業個性化需求，讓業務人員可以輕松構建智能體，讓業務創新不受生產技能的限制。其核心能力包括：1)支持私有化部署，保護企業的數字資產和知識產權；2)通過豐富的企業級插件及靈活的自定義插件，讓智能體可執行企業特有的操作和流程；3)支持多模型適配、按需使用不同模型；4)專屬功能定制，按照行業屬性和企業特點定制專屬應用。企業應用經營助手員工助手產品培訓智能客服金融投研智能導購營銷文案資產助手數字人對話應用模版應用調測應用發布應用集成應用觀測提示工程提示詞優化插件公共插件自定義插件全文檢索智能分段工作流工作流邏輯串聯多技能多模型適配豆包大模型(方舟)豆包大模型(私部)開源模型三方商業模型Embedding模型表6:火山引擎Al數字化案例應用案例賽力斯上汽乘用車海爾消費金融中國飛鶴中手游海底撈浙江大學招商銀行和府撈面蘇泊爾領克汽車想法流深維智信攜手豆包大模型提升用戶滿意度有效提升“用戶之聲”的反饋處理效率豆包大模型為信貸資產管理提質增效構建Al能力中臺，落實集團信息化藍圖為《仙劍世界》打造豐富的AINPC生態基于智能化客戶評價分析，打造更好餐飲服務落地全方位大模型應用體系，構造智能化教育環境落地智能體加速Al應用以模型能力提效用戶評論分析構建Al驅動的“居家食養健康”物聯場景生態將Al打造成銷售顧問的得力助手基于模型多模態能力保障更強用戶互動借大模型獲營銷能力、培訓效率雙提升資料來源：火山引擎公眾號，信達證券研發中心2.3智能可穿戴設備與Al周邊產品，帶來端側智能芯片需求增量AI眼鏡作為集傳統眼鏡功能與智能化升級于一體的可穿戴設備，通過搭載Al語音助手、攝像頭等組件實現多模態交互，具有智能化、多功能、時尚便攜等優點。通過嵌入生成式人工智能模型應用，AI眼鏡一般具備語音交互、物體識別、實時翻譯、導航、社交互動等功能。目前Al眼鏡的發展有三個階段，分別為無攝像頭智能眼鏡、帶攝像頭智能眼鏡和帶顯示屏智能眼鏡。1)無攝像頭智能眼鏡在傳統眼鏡功能上集成音頻模塊、無線通訊模塊、Al加速器等器件，主要交互手段依靠語音交互和觸摸交互；所提供功能相對較少，相應研發和硬件成本也最低。2)帶攝像頭智能眼鏡，在原有基礎上集成攝請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露22像頭器件，根據內置的AI算法，實現圖像識別功能。3)帶顯示屏智能眼鏡，嵌入顯示屏模塊之后成為三種類型中集成度最高，但相應研發、硬件成本也最高。目前無攝像頭智能眼鏡和帶攝像頭智能眼鏡發展成熟，工藝成熟，市場上已經存在成熟的產品，而帶顯示屏智能眼鏡也有產品出現，但需要突破一些技術工藝。集成模塊音頻模塊、無線通訊模塊、Al加速器音頻模塊、無線通訊模塊、Al加速器、攝像頭器件音頻模塊、無線通訊模塊、Al加速器、顯示模塊代表性產品李未可MetaLensChat產品基礎功能支持定制近視鏡片以及磁吸式墨鏡片支持選配定制近視鏡片或墨鏡片不支持選配定制近視鏡片或墨鏡片重量38.3g(不含鏡片)50g(含鏡片)119g(含鏡片)Al能力支持語音交互、不支持圖像識別支持語音交互和圖像識別支持語音交互和圖像識別交互能力語音能力、雙鏡腿觸摸交互語音交互、單鏡腿觸摸交互語音交互、雙鏡腿觸摸交互、戒指交互成本發售價699元起發售價299美元起發售價4999元起資料來源：智研咨詢、信達證券研發中心Al智能眼鏡代表傳統眼鏡的電子化和智能化趨勢，其潛在的市場規模和銷量空間與傳統眼鏡規模正相關。傳統眼鏡行業技術龐大、市場廣闊，隨著近些年Al智能眼鏡產業鏈結構成熟完善，AI眼鏡的市場需求和規模也在持續增長。根據觀研報告網以及中商情報網的數據，2014-2023年全球智能眼鏡市場規模從1.35億美元增至36億美元；全球智能眼鏡出貨量從19.38萬臺增長至675.53萬臺。其中，2021年為行業規模峰值，全球智能眼鏡市場規模達到50.31億美元，出貨量突破千萬臺。近兩年隨著技術迭代升級，2024年全球智能眼鏡市場規模有望達到40億美元，2025年達到48億美元。圖26:2020-2025年全球Al智能眼鏡市場規模預測(億美元)200202020212023202240目前Al智能眼鏡發展仍處于探索期，維深信息預計在2025年將會有更多參與者進場競爭，推動AI智能眼鏡的發展趨向成熟，無顯示AI眼鏡有望走向大規模增長；到2030年后，Al+AR技術發展到成熟階段，Al+AR智能眼鏡進入高速發展期，請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露23最終實現對傳統智能眼鏡的替代，達到70%的滲透率。圖27:Al智能眼鏡銷量規模(萬副)6000020232024E20232024E02028E2031E2029E2030E2025E2026E2027E2032E2028E2031E2029E2030E2025E2026E2027E多家公司布局探索Al智能眼鏡方案，包括傳統手機廠商、互聯網大廠以及初創公司等。其中，2024年9月字節跳動已完成對開放式耳機品牌Oladance,Oladance作為全球開放式音頻引領者，擁有OWS專利技術。開放式耳機音頻技術和Al大模型技術正是AI智能眼鏡產品所需的兩大關鍵模塊，另外字節跳動致力于探索豆包大模型與智能可穿戴設備的結合，并已經深度布局XR領域，旗下PICO處于國內XR頭顯領域領先地位。未來，字節憑借自身強大的技術實力、龐大的用戶基數等優勢，有望在Al眼鏡領域取得領先地位。隨身百事通隨身百事通開日說英語不再有壓力旅行導游情緒加油站人工智能以及物聯網等前沿技術支持Al玩具的多功能發展。語音識別、圖像識請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露24別、自然語言處理、情感分析等不斷進步為AI玩具提供了強大的技術支持，使得Al玩具能夠實現更加豐富的交互體驗和學習功能。表8:Al玩具相關技術技術簡介語音識別技術Al玩具可以通過語音識別技術，識別語音指令，進行互動。傳感器技術Al玩具內置各種傳感器，如重力傳感器、距離傳感器等，可以感知使用者的動作和位置，進行相應的互動。Al玩具采用圖像識別技術，可以識別孩子的圖像和表情，進行相應的互動。Al玩具可以通過云計算和大數據技術，收集和分析用戶數據，優化玩具的功能和互動方式。資料來源：觀研天下、信達證券研發中心消費者需求增加使Al玩具迎來良好發展機遇。隨著生活節奏加快等因素，越來越多家長需要Al玩具來陪伴和教育孩子。Al玩具能夠實時感知孩子的情緒變化并進行適時回應，能夠通過深度學習等技術，了解孩子的興趣和喜好，提供個性化的學習Al玩具以其獨特的互動性、個性化、教育性和創新等特點，在市場上展現出強2)Al玩具可以學習孩子的喜好、習慣等，從而提供個性化的互動體驗；3)Al玩具與大模型結合，能夠在玩樂中傳授知識、培養技能；4)隨著Al技術的發展，AI玩具也不斷創新互動方式和內容。AI玩具市場規模有望快速增長。根據觀研天下和共研網數據，2023年全球Al玩具市場規模超18億美元，預計2030年全球Al玩具市場規模將達到351億美元，2023-2030年年復合增長率超50%。40025020002023■Al玩具市場規模(億美元)資料來源：共研網、信達證券研發中心國內外企業紛紛布局Al玩具，字節跳動有望憑借豆包大模型等技術優勢占據有利地位。海外企業特斯拉、OpenAI等公司已上線多種Al玩具，受到消費者內AI玩具參與者分為傳統玩具企業和新興科技企業，其中字節跳動作為國內前沿科技大廠，于2024年推出了自己的Al玩具“顯眼包”,其搭載了豆包大模型和集成了火山引擎的多項Al技術，不僅能理解并回應復雜問題，還可承擔陪練口語、講故事等多種功能。2024年12月18日舉辦的冬季FORCE原動力大會上，字節跳動和樂鑫科技以及ToyCity加深關于Al玩具領域的合作，通過整合樂鑫科技的物聯網芯片技術和字節跳動的AI大模型技術，開發出更加智能、高效的玩具產品。請閱讀最后一頁免責聲明及信息披露26三、相關標的3.1樂鑫科技：智能終端加速芯片領軍者，豆包大模型物聯設備合作伙伴樂鑫科技的物聯網芯片被廣泛應用于各種物聯網loT設備。從硬件特性來看，樂鑫的物聯網芯片可以做到以下特性：1)卓越的無線鏈接性能；2)高速、穩定的云端連接；3)強大的邊緣處理能力；4)完善的功耗管理策略；5)豐富的開源開發資源。Al支持方面，以ESP32-S3為例，該產品增加了用于加速神經網絡計算和信號處理等工作的向量指令，支持Al加速，可以實現高性能的圖像識別、語音喚醒和識別等應用。本地化的Al加速能力對于追求自然對話的大模型陪伴類設備至關重要，一方面，快速識別能力能較為明顯地降低云-端通信延遲，并提高客戶使用體驗。另一方面，隨著精簡后的小參數模型適配完成，本地運行Al也將成為可能。火山引擎視頻云RTC聯合樂鑫、移遠等物聯網芯片制造商、解決方案供應商，推出「實時對話式Al嵌入式硬件」解決方案。硬件設備通過方案的Al語音交互框架即可無縫對接火山引擎RTC的實時通信能力和云端智能體服務。在端側，芯片集成了先進的音頻處理技術，包括自動喚醒功能和音頻3A等，以提升音頻輸入的清晰度。同時，火山引擎RTC提供音視頻傳輸，并具備抗弱網特性，以及智能體管理功能，確保設備即使在網絡條件不佳的情況下也能穩定通話。在云端，智能體服務則可提供Functioncalling和知識庫支持，使得硬件設備能夠提供個性化服務和智能決策，滿足用戶的深層次需求。ESP32-S3ESP32ESP32-S3ESP32 ·高集成度2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE)SoC ·雙核處理器，主頻高達240MHz,內置512KBSRAM ·支持Al加速，單芯片實現本地語音喚醒和識別 ·高度集成，專為AloT市場打造ESP32-P4·RISC-V雙核處理器，主頻高達400MHz·支持以太網和SDIOHost ·豐富的HMI接口，打造高清屏顯和攝像頭應用3.0,以實現高速連接 ·硬件級媒體編碼與壓縮技術(JPEG、MJPEG、H.264) ·增強的連接性能，支持2.4&5GHzWi-Fi6(802.11ax)、Bluetooth5(LE)和Thread/Zigbee·RISC-V單核處理器，主頻高達240MHz,內置384KBSRAM ·硬件級媒體編碼與壓縮技術(JPEG、MJPEG、H.264)ESP32&ESP32·支持從機模式，可作為外部主機的協處理器 針對大模型終端開發者，提供一站式端到端開發支持體系。樂鑫基于深厚的技術沉淀與豐富的生態經驗，全力打造從芯片選型、硬件參考設計、軟