我们认为ChatGPT作为AIGC领域顶尖的模型，有望对现有生产力工具进行变革，其商业化有望加速推动语言AI及AI领域整体的显著进步。人机交互系统作为人形机器人的“大脑”，语音语义分析作为人机交互核心途径，可帮助机器人具备听、说、理解和思考的能力。伴随人机交互技术逐渐成熟，人形机器人商业化未来可期。
核心零部件占比工业机器人成本约70%，人形机器人相较于传统工业机器人，自由度大幅提升，预计将使用比工业机器人更多的减速器与电机，核心零部件（减速器、伺服电机等）需求有望大幅提升。
结合人工智能的发展历程和 AI 框架的技术特性来看，AI 框架的发展大致可以分为四个阶段，分别为萌芽阶段（2000 年初期）、成长阶段（2012~2014 年）、稳定阶段（2015 年~2019 年）、深化阶段（2020 年以后）。其发展脉络与人工智能，特别是神经网络技术的异峰突起有非常紧密的联系。
ChatGPT是一种由OpenAI开发的大型语言模型，目的是为人类提供更智能的对话体验，它可以对各种自然语言的输入进行理解和生成适当的响应，T可以应用于包括自然语言生成、聊天机器人、语音识别、机器翻译、智能客服等多种领域。
GPT即生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer），是解决NLP（自然语言处理）任务的训练模型之一。GPT模型采用了Transformer架构，其中包含了多个自注意力机制和前馈神经网络层，以实现对序列数据的建模和处理。GPT模型的预训练过程采用了基于掩码的语言模型任务，即通过在序列中随机掩盖一部分单词，让模型来预测被掩盖的单词，从而学习到单词之间的上下文关系。
大模型，又称为预训练模型、基础模型等，是“大算力+强算法”结合的产物。大模型通常是在大规模无标注数据上进行训练，学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时，将大模型进行微调，如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务。
相比传统 AI 模型，大模型的优势体现在：1）模型的泛用性提升；2）具备自监督学习功能，训练成本降低；3）数据规模大，模型精度提升。
从技术角度看，目前大模型已经深入各个AI领域，如NLP、CV、科学计算等，但它最早发端于NLP，以谷歌的BERT、OpenAI的GPT和百度文心大模型为代表，参数规模逐步提升至千亿、万亿，同时用于训练的数据量级也显著提升。
与此同时，Open AI推出 Whisper官方API，该模型可实现语音-文本的跨模态任务，费用为0.006美元/每分钟。
此前一些公司已经率先接入ChatGPT 和Whisper API，包括生鲜电商平台Instacart、跨境电商平台Shopify、照片分享应用Snap、学习工具Quizlet 等，用于提高客户服务、营销、教育等效率及体验。本次开放API后，第三方开发者可以通过API将人工智能和Whisper模型集成到他们的应用程序和产品中，商业化落地潜力巨大。
伴随ChatGPT API开放，商业化应用场景有望拓宽。我们认为机械领域可能有以下改变：
1）通用人工智能（AGI）应用领域，如服务机器人（含医疗机器人）、人形机器人等领域发展；
2）基础设施及应用建设过程中，相关设备的需求提升。主要系因算力提升带来的数据量提升，光模块需求增长下相关设备需求的提升。
根据论文《人形机器人干预联合体感游戏在孤独症谱系障碍儿童康复治疗中的应用》（《中国疗养医学》2021 年第 002 期）实验结果，人形机器人干预联合体感游戏对孤独症谱系障碍患儿有较好干预效果，可改善其情感状况，提高其社交行为。
儿童医疗：ChatGPT 是人工智能语言处理领域的一项重要技术突破，部分企业已开始尝试应用ChatGPT模型进行AI语音互动产品功能原型测试，未来人形机器人+ChatGPT组合在医疗场景达到辅助心理咨询，自闭症治疗等效果。
养老方面：目前优必选推出指挥康养全体系解决方案，未来人形机器人+ChatGPT组合有望实现交互陪伴，使老年康养体验升级。
环境感知上，小米自研Mi-Sense深度视觉模组+AI算法帮助CyberOne实现对真实世界的三维虚拟重建。
情绪感知上，CyberOne 搭载自研MiAI环境语义识别引擎+MiAI语音情绪识别引擎，能够实现85种环境音识别和6大类45种人类情绪识别。
2023年3月：历时5个月开发，视频中显示人形机器人可以实现基础的直立行走，且能在另一台机器人上实现装配任务，手指关节可满足抓取电动工具、螺丝、覆盖在相框上的布等任务要求
中性预计2021-2030年全球人形机器人三大系统市场规模CAGR约65%
中性预计2021-2030年全球人形机器人核心零部件市场规模CAGR约91%
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