AI 手机：大模型技术引发智能手机交互革命，自然语言处理和多模态信息智能感知推动 AI 手机智能化迈向新高度。根据 IDC 预测，随着新芯片和用户使用场景的快速迭代，叠加移动端大模型的加速发展，新一代 AI 手机出货量有望自 2024 年起快速增长，预计 2024 年全球 AI 手机出货量将达 2.34 亿台，2027 年有望增长至 8.27 亿台，2023 - 2027 年年复合增长率达 100.7%。国内市场方面，预计 2024 年中国 AI 手机出货量将达 0.4 亿台，2027 年有望增长至 1.5 亿台，占中国手机整体市场比例达 51.9%，2023 - 2027 年年复合增长率达 96.8%。AI 手机的核心硬件升级主要集中在 SOC（系统级芯片）和存储方面 1。

• AI 医疗：中国 AI 医疗行业起步较晚，近年来进入加速发展时期。2019 - 2023 年，在产业政策支持下，中国 AI 医疗市场规模从 27 亿元快速增长至 88 亿元，年复合增速达 34%。未来，AI 医疗行业发展趋势包括规范化、远程化、便捷化、个性化、精准化。AI 医疗的供给主体类型多样，包括国外厂商、智能医疗设备厂商、医疗大数据模型企业、AI 药物研发企业、AI 诊疗服务企业等 2。
• AI 交通：
• 智能导航：利用实时数据和智能算法为用户提供个性化导航服务，提升出行便捷性和效率。
• 自动驾驶技术：辅助驾驶，为车主创造更舒适和自由的出行体验。政策支持为 AI 在交通领域的发展提供保障，如工信部等五部门联合下发《关于开展智能网联汽车 “车路云一体化” 应用试点工作的通知》等。交通问题日益凸显，人们对 AI 交通的需求不断增加，且 AI 技术在交通领域的应用已取得长足进展，用户接受度不断提高。
• AI 教育：人工智能正以前所未有的速度渗透到教育行业，为教育带来变革新机遇。AI 可以使教育做到平台化，产生规模效应，打破时间和空间的限制，实现教学成本下降，并能针对不同学生进行个性化教育，打破教育资源受限制的边界。大模型的 “智能涌现” 推动了 AI 技术阶跃，也为教育行业的革新与转型带来希望，相关企业利用大模型技术加上大量数据与教育资源的支撑，未来几年内可能实现 AI 教育场景落地。目前，AI 在教育领域的应用场景包括个性化学习、智能辅导与评估、虚拟助教与特殊需求支持等，前景广阔 3。
• AI 金融：AI 大模型被不少业内人士视为金融领域第二次数字化浪潮，是金融科技向智能金融的进阶升级。目前，银行、保险、证券等金融行业对人工智能技术的应用主要包括产品创新、客服营销、运营管理、风控合规四大方向，例如智能客服机器人、智能风控和反欺诈、投资分析和预测、个性化推荐和财务规划等。但智能金融的应用、监管都还处于探索阶段，存在一定风险与挑战，如可信度、业务、成本投入等方面的问题，以及 AI 算法和模型不够清晰透明、存在技术缺陷等

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