摘要
■以大模型、生成式为代表的新一代人工智能技术与产业变革如火如茶，从Chat GPT代表的文生文，到
DALL-E代表的文生图，再到Sora代表的文生视频，“暴力美学”在持续突破技术的天花板，多模态也成为了共识的发展趋势，继文本、代码、图片、视频之后，我们认为下一个有可能实现突破的模态大概率
是3D。
Al+3D建模技术具备广阔的发展前景，但其当前也面临较多挑战，如3D数据与资产缺乏、Al训练难度高、AI实时泣染技术有限、商业化落地难度大等问题。
■目前海外在Al+3D技术上主要分为工业场景探索与非工业场景探索。非工业场景应用探索主要以谷歌的DreamFusion和英伟达的Magic3D为代表，主要面向游戏、元宇宙中的3D资产设计；工业场景应用则主要以衍生式设计软件为主，如PTC的Creo以及Autodesk的Fushion 360均提供衍生式设计能力。
■投资建议：产业视角建议持续跟踪关注文生3D建模领域的进展，标的视角BIM领域重点关注广联达、盈建科：CAX领域重点关注中望软件、索辰科技、浩辰软件；EDA领域重点关注华大九天、概伦电子。
■风险提示：AI技术发展不及预期；核心Al技术投权断供的风险；行业竞争加剧的风险；产品研发打磨不及预期；研报使用信息更新不及时的风险等■文生文(TexttoText)是AIGC行业最先实现的功能，也是ChatGPT等一系列大模型诞生以来被大家体验最多的功能。
目前，文生文模型中被应用较多的是OpenAI的GPT系列大模型。
■ ChatGPT率光支持以更进黄自热的语法对输入的问题进行回答。GPT系列基于Transformer架构对序列数据中的长距离依赖进行建模，同时OpenAl使用了来自互联网的大量文本数据，包括书藉、文章和网站，来对GPT模型进行无监督学习训练。目前，GPT系列已被用于广泛的自然语言处理任务，包括语言翻译、文本补全和文本生成。
·GPT-1:发布于2018年6月，参数量1.17亿：
·GPT-2:发布于2019年2月，参数量15亿：
·GPT-3:发布于2022年5月，参数量1750亿：
·ChatGPT:发布于2022年11月，参数量15亿，专门为会话任务而设计和训练。
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