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1、 港股港股公司公司报告报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 1 腾讯控股腾讯控股（00700）证券证券研究报告研究报告 2023 年年 04 月月 20 日日 投资投资评级评级 行业行业 资讯科技业/软件服务 6 个月评级个月评级 买入（维持评级）当前当前价格价格 357.2 港元 目标目标价格价格 476 港元 基本基本数据数据 港股总股本(百万股)9,570.51 港股总市值(百万港元)3,418,585.91 每股净资产(港元)84.72 资产负债率(%)50.39 一年内最高/最低(港元)416.60/198.60 作者作者 孔蓉孔蓉 分析师 SAC

2、执业证书编号：S02 王梦恺王梦恺 分析师 SAC 执业证书编号：S02 李泽宇李泽宇 分析师 SAC 执业证书编号：S02 资料来源：聚源数据 相关报告相关报告 1 腾讯控股-公司点评:盈利复苏轨迹相对清晰，估值水平处于历史底部区间 2023-03-23 2 腾讯控股-公司点评:腾讯游戏迎版号丰收，供给加速释放，增长弹性改善可期 2022-12-30 3 腾讯控股-公司点评:盈利修复趋势再度确认，资本回报率优秀，中期风险收益比高 2022-11-22 股价股价走势走势 腾讯腾讯 AI 战略、布局、大模型及应用跟踪战略、布局、大

3、模型及应用跟踪 腾讯腾讯 AI 整体战略跟踪：整体战略跟踪：2016 年开始投入基础研究，年开始投入基础研究，2018 年研发矩阵年研发矩阵成型，成型，2023 年年判断判断 AI 技术技术有望成为重要增长乘数有望成为重要增长乘数 回顾腾讯 AI 战略演变：公司拥有开发和应用 AI 技术的长期历史，早期以各事业群AI团队为主，2016年腾讯开始从公司层级投入年腾讯开始从公司层级投入AI基础研究，基础研究，2017年提出“基础研究年提出“基础研究场景共建场景共建能力开放”的三层战略架构。能力开放”的三层战略架构。2018/2019年腾讯人工智能和前沿科技两大实验室矩阵成型人工智能和前沿科技两大实

4、验室矩阵成型，并将 AI 研究聚焦更高层级的多模态研究和通用人工智能。2022 年腾讯首次披露混元大模型研发进展，并在年末推出混元年末推出混元 NLP 万亿大模型万亿大模型。2023 年 3 月管理层在业绩会上将 AI 技术看作未来重要的增长乘数，表示正在快速推进混元技术看作未来重要的增长乘数，表示正在快速推进混元 AI 大模型。大模型。未来前端应用可以与现有业务结合提升商业化效率，推进人机交互业务也可带来新增长机遇。腾讯腾讯 AI 实验室矩阵：实力雄厚，各有侧重实验室矩阵：实力雄厚，各有侧重 目前腾讯人工智能研发矩阵主要包括：1）隶属于技术工程事业群、作为）隶属于技术工程事业群、作为双基础研

5、究部门的腾讯双基础研究部门的腾讯 AI Lab 和和 Robotics X 实验室；实验室；2）隶属于云与智慧）隶属于云与智慧产业事业群的腾讯优图实验室；产业事业群的腾讯优图实验室；3）隶属于微信事业群的微信）隶属于微信事业群的微信 AI 团队。团队。其中，腾讯 AI Lab 研发团队实力雄厚，拥有拥有 100 多位顶尖研究科学家及多位顶尖研究科学家及 300 多位应用工程师，多位应用工程师，专注于机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理方向的基础研究和应用探索。腾讯优图实验室成立于 2012 年，专注于图像技术的深入研究及应用探索，2018 年升级为计算机视觉研发中心。微信 AI 团队由

6、微信内部孵化，主要包含专攻语音的微信智聆团队（成立于 2011 年）和专攻智能对话/NLP 的微信智言团队（2019 年 1 月亮相微信公开课）。混元大模型跟踪：混元大模型跟踪：跨模态视频检索、中文语义理解能力领先；跨模态视频检索、中文语义理解能力领先；4 月月 14日发布新一代计算集群，日发布新一代计算集群，算力算力性能目前居于国内首位性能目前居于国内首位 腾讯 2022 年 4 月首次披露混元大模型进展。该模型完整覆盖完整覆盖 NLP、CV、多模态、文生图等基础模型和众多行业多模态、文生图等基础模型和众多行业/领域领域/任务模型，跨模态视频检索、任务模型，跨模态视频检索、中文语义理解能力领

7、先。中文语义理解能力领先。2022 年四季度混元推出国内首个低成本、可落地的 NLP 万亿大模型。据职场 Bonus 报道，腾讯针对类 ChatGPT 对话式产品已成立【混元助手】项目组，第一负责人为腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任、首席科学家张正友，将联合公司内部多方团队构建大参数语言模型，目标打造腾讯智能大助手。混元团队集合腾讯计算集群、高速网络设施、机器学习平台的技术实力，混元团队集合腾讯计算集群、高速网络设施、机器学习平台的技术实力，并在模型结构和算法等方面研究优化，大幅降低了万亿大模型的训练成并在模型结构和算法等方面研究优化，大幅降低了万亿大模型的训练成本。本

8、。4 月月 14 日，腾讯云发布新一代日，腾讯云发布新一代 HCC 高性能计算集群高性能计算集群，搭载了英伟达最新代次 H800 GPU，服务器接入带宽从 1.6T 提升到 3.2T，算力性能算力性能较较上上一代提升一代提升 3 倍，进一步缩短训练时间，是目前国内性能最强的大模型计算倍，进一步缩短训练时间，是目前国内性能最强的大模型计算集群，为混元大模型训练拓宽道路。集群，为混元大模型训练拓宽道路。腾讯腾讯 AI 技术应用的探索：技术应用的探索：2021 年来年来 AI 应用探索已有加速；应用探索已有加速；微信微信 ToC入口优势明显，入口优势明显，未来未来有机会有机会把握把握新一轮“人机交互

9、”入口变迁的机遇新一轮“人机交互”入口变迁的机遇 我们认为，腾讯 ToC 方向具备天然的交互入口优势。微信是目前国内用户规模最大的应用，且足够高频。类 ChatGPT 产品落地后，微信有机会从当前“人人交互”核心入口升级为“人人+人机交互”的核心入口，并通过小程序等组件完成生态内服务闭环。腾讯腾讯 AI+游戏的游戏的应用应用探索：探索：2021 年【绝悟】团队开始尝试将 AI 能力应用于游戏制作、运营及周边生态的全链路。短期内关注 AI 生成 3D内容的技术探索和应用，以及 AI Bot 在运营环节的尝试。中长期来看，如工业化开发、运营、生态全链条均实现“AI”化，潜在增量价值值得期待。腾讯腾

10、讯 AI+广告的应用探索：广告的应用探索：2022 年腾讯广告系统全面升级，在太极机器学习平台基础上，通过广告混元大模型和广告精排大模型，完善广告理解、用户理解、需求匹配全流程，提升广告主的推荐精准度和转-45%-36%-27%-18%-9%0%9%18%-082022-12腾讯控股资讯科技业 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 2 化率。大模型商业化潜力露出“冰山一角。”腾讯腾讯 AI+内容服务的内容服务的应用应用探索：探索：2022 年以来 AI 内容生产探索加速，上线智能写作助手【文涌(Effidit)】（部分

11、功能以混元大模型为底座），推出首个 AI 驱动游戏解说服务，近期发布 AI 智能创作助手“腾讯智影”，可快速生成自身数字人播报视频。投资建议投资建议 我们相信，腾讯广泛的应用场景、长期数据和技术积累、高性能的算力和网络底座、领先的机器学习平台，将有助于加快推进混元大模型的迭代优化和应用落地。微信具备天然 ToC 入口优势，或在“人机交互”入口争夺中处于相对有利位置。建议持续关注。我们认为腾讯社交流量以及核心业务层竞争格局稳固，降本增效成果明显，中期基本面恢复较高增长的基础扎实。游戏供给弹性相对充足，后续重量级新作值得期待；视频号为微信流量和广告增长提供有利支持，直播电商具备潜力；金融科技及企业

12、服务有望恢复增长动能。中长期来看，AI 技术或有望成为腾讯的重要增长乘数。我们维持 2023-2025 年预测 Non-IFRS净利润至 1470/1722/1950 亿元，对应同比+27%/+17%/+13%。维持目标价476 港元，维持“买入”评级。风险风险提示提示：大模型能力涌现存在不确定性；AI 技术商业化节奏慢于预期；消费复苏不及预期。OXlZkZRUhVhUnOpMmO6MbPbRmOnNmOnOjMmMsOiNpNrQ9PrRwPNZmPxPMYnPtP 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 3 内容目录内容目录 1.腾讯腾讯

13、 AI 整体战略跟踪：整体战略跟踪：2016 年开始投入基础研究，年开始投入基础研究，2018 年研发矩阵成型，年研发矩阵成型，2022 年公年公布混元大模型进展，未来有望成为重要增长乘数布混元大模型进展，未来有望成为重要增长乘数.5 2.腾讯腾讯 AI 实验室矩阵：实力雄厚，各有侧重实验室矩阵：实力雄厚，各有侧重.10 3.混元大模型跟踪：历史测评中文语义理解能力领先；混元项目或为跨事业群联合开发；混元大模型跟踪：历史测评中文语义理解能力领先；混元项目或为跨事业群联合开发；全套技术体系助力训练成本下降全套技术体系助力训练成本下降.12 4.前端应用场景广泛，微信提供前端应用场景广泛，微信提供

14、“绝佳绝佳”的的 ToC 交互入口交互入口.16 4.1.AI+游戏的探索：游戏的探索：AI 技术应用可覆盖制作、运营及周边生态的全链路，未来将聚焦技术应用可覆盖制作、运营及周边生态的全链路，未来将聚焦 AIGC和和 AI Bot 两大方向两大方向.16 4.2.AI+广告的探索：广告的探索：2022 年腾讯广告系统全面升级成效明显，大模型商业化潜力显露年腾讯广告系统全面升级成效明显，大模型商业化潜力显露“冰山一角冰山一角”.20 4.3.AI+内容服务的探索：内容服务的探索：2022 年以来年以来 AI 内容生产探索加速，混元大模型已应用于智能内容生产探索加速，混元大模型已应用于智能写作助手

15、写作助手.22 5.投资建议投资建议.23 6.风险提示风险提示.23 附录附录.24 图表目录图表目录 图 1：2017 年腾讯 AI 战略.6 图 2：2019 年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯已建立四大人工智能实验室，涵盖全面的基础研究到多种应用开发.7 图 3：2019 年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯 AI 技术发展方向将更聚焦两大核心问题：多模态研究、通用人工智能.7 图 4：泛在智能：新连接、新安全和新制度构成智能底座，算力、算法、数据要素构筑智慧中台，在“智能+”层面 AI 应用到四大类场景.8 图 5：综合人工智能、大数据、云计算、物联网的“ABC

16、I 云智融合新架构”.8 图 6：各模型方法在 5 个公开数据集上指标对比.9 图 7：AI 技术或将成为腾讯未来重要的增长乘数之一.9 图 8：腾讯 AI Lab 主要研究方向.11 图 9：HunYuan_tvr 模型在五大跨模态视频检索数据集榜单中的指标对比.12 图 10：CLUE 1.1 总排行榜 TOP10（截止 2023/4/11）.13 图 11：AI 大模型概览.13 图 12：HunYuan 协同了腾讯预训练研发力量，旨在打造业界领先的 AI 预训练大模型和解决方案.14 图 13：太极 AngelPTM.15 图 14：新一代 HCC 高性能计算集群将进一步缩短大模型训练

17、时间.15 图 15：AI 技术在游戏产业全链路中的研究与应用能力.16 图 16：AI NPC 可做出高拟真表情.17 图 17：AI 辅助生产游戏角色动作.17 图 18：【绝悟】AI 通过分布式平台和推理优化节省了大量的时间.17 图 19：AI 自动生成关卡流程（以一款腾讯自研的 2D 小游戏作为案例）.18 图 20：2023 年 GDC 大会上，腾讯 AI Lab 分享了运用自研的 3D 虚拟场景自动生成解决方 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 4 案，从零制作一座 25 平方公里的 3D 虚拟城市的过程.18 图 21：【

18、王者绝悟】实现 AI 教学.19 图 22：面向游戏行业，腾讯 AI Lab 表示未来将聚焦 AI Bot 与 AIGC 两大方向.20 图 23：2022 年升级后的腾讯广告系统.20 图 24：以腾讯广告混元 AI 大模型为底座，形成了广告内容理解、广告智能创作、广告智能审核、广告指纹系统等四大技术平台.21 图 25：【文涌(Effidit)】风格化的文本续写功能展示.22 图 26：据职场 Bonus 报道，腾讯【混元助手】项目团队构成豪华，形成跨多个事业群联合开发体系.24 表 1：腾讯主要 AI 实验室研发矩阵.10 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正

19、文之后的信息披露和免责申明 5 1.腾讯腾讯 AI 整体战略跟踪：整体战略跟踪：2016 年开始投入基础研究，年开始投入基础研究，2018 年年研发矩阵成型，研发矩阵成型，2022 年公布混元大模型进展，未来有望成为年公布混元大模型进展，未来有望成为重要增长乘数重要增长乘数 回顾腾讯回顾腾讯 AI 战略演变：公司拥有开发和应用战略演变：公司拥有开发和应用 AI 技术的长期历史，早期以各事业群技术的长期历史，早期以各事业群 AI 团团队为主，队为主，2016 年腾讯开始从公司层级投入年腾讯开始从公司层级投入 AI 基础研究，基础研究，2017 年提出“基础研究年提出“基础研究场景场景共建共建能力

20、能力开放”的三层战略架构。开放”的三层战略架构。2018/2019 年腾讯人工智能和前沿科技两大实验室矩年腾讯人工智能和前沿科技两大实验室矩阵成型，并将阵成型，并将 AI 研究研究聚焦更高层级的聚焦更高层级的多模态研究和通用人工智能。多模态研究和通用人工智能。2022 年腾讯首次披露年腾讯首次披露混元大模型研发进展，混元大模型研发进展，并在年末并在年末推出推出混元混元 NLP 万亿大模型。万亿大模型。2023 年年 3 月管理层在业绩会月管理层在业绩会上将上将 AI 技术看作未来重要的增长乘数，技术看作未来重要的增长乘数，表示表示正在快速推进混元正在快速推进混元 AI 大大模型模型。未来前端应

21、用。未来前端应用可以与现有业务可以与现有业务结合结合提升商业化效率，提升商业化效率，推进推进人机交互人机交互业务也业务也可带来新增长机遇。可带来新增长机遇。公司拥有开发和应用公司拥有开发和应用 AI 技术的长期历史，早期主要由各事业群的技术的长期历史，早期主要由各事业群的 AI 团队推动团队推动，比如社交网络事业群（原）旗下的优图实验室、微信事业群旗下的微信 AI 团队，图像识别、语音识别等 AI 技术已广泛应用于腾讯多个产品。2016 年起，年起，腾讯开始从公司层级投入腾讯开始从公司层级投入 AI 基础研究基础研究。2016 年年 4 月成立了第一个公司月成立了第一个公司层级的层级的 AI

22、研究机构，腾讯研究机构，腾讯 AI Lab，全球招募顶尖科学家，专注于包括计算机视觉、专注于包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习方向的基础研究语音识别、自然语言处理和机器学习方向的基础研究，和内容、社交、游戏等方向的应用探索。2017 年公司提出了“Make AI Everywhere”的战略愿景，和“基础研究“基础研究场景共建场景共建能力能力开放”的三层开放”的三层 AI 战略架构战略架构。在 2017 年二季度业绩会时，腾讯总裁刘炽平将人工智能定位为基础能力。2018 年 3 月，腾讯宣布将成立机器人实验室“Robotics X”，与”，与 AI Lab 成为腾讯成为腾讯 AI

23、产业的双基础部门产业的双基础部门，打造虚拟世界到真实世界的载体与连接器。同时腾讯 AI Lab 宣布将致力于发展通用人工智能的研究，而“致力于发展通用人工智能的研究，而“AI+游戏”仿真真实世界或将是最佳实现方游戏”仿真真实世界或将是最佳实现方向。向。2019 年 5 月在腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯腾讯已建立人工智已建立人工智能与前沿科技为基础的两大实验室矩阵。能与前沿科技为基础的两大实验室矩阵。2016 年以来，腾讯诸多年以来，腾讯诸多 AI 技术在消费互联技术在消费互联网领域（如微信的语音识别、照片滤镜、物体识别、翻译等）和产业互联网领域（如网领域（如微信的语音识别、照片

24、滤镜、物体识别、翻译等）和产业互联网领域（如机器自动识别检测在智能工业领域、为无人商场提供底层基础能力等）落地。机器自动识别检测在智能工业领域、为无人商场提供底层基础能力等）落地。未来腾未来腾讯讯 AI 基础研究将聚焦基础研究将聚焦长期核心问题，即长期核心问题，即多模态研究和通用人工智能。多模态研究和通用人工智能。此后，腾讯 AI 发展在技术积累、商业应用、能力开放三方面不断进步。2022 年年 4 月，月，腾讯首次对外披露“混元”腾讯首次对外披露“混元”AI 大模型的研发进展。大模型的研发进展。2022 年 12 月，混元推出国内首个低成本、可落地的 NLP 万亿大模型。2023 年 2 月

25、末，据 36 氪旗下的职场 Bonus 报道，腾讯针对类 ChatGPT 对话式产品已成立【混元助手（HunyuanAide）】项目组。2023 年 3 月，腾讯管理层在 2022 年第四季度业绩会上对于腾讯的 AI 布局作出进一步阐释：公司认为 AI 技术将有望成为公司中长期重要增长乘数之一。技术将有望成为公司中长期重要增长乘数之一。正在快速推进正在快速推进自有的混元自有的混元 AI 模型，未来将在后端逐步推出模型，未来将在后端逐步推出/优化基础模型的同时，加强前段场景的优化基础模型的同时，加强前段场景的应用应用，利用，利用 AI 技术促进产品创新、商业化和运营效率。技术促进产品创新、商业化

26、和运营效率。腾讯丰富的场景场景和和数据、非数据、非常强大的云计算基础设施、应用常强大的云计算基础设施、应用 AI 技术辅助业务的长期历史，技术辅助业务的长期历史，将为将为训练模型训练模型提供支提供支持持。在商业化前景方面，一方面 AI 技术技术应用应用将将在在现有现有广泛的广泛的业务方向业务方向上上提升商业化提升商业化。另一方面，另一方面，AI 技术发展也将随时间推移催生更多新的商业机会。技术发展也将随时间推移催生更多新的商业机会。根据英国金融时报中文网对于腾讯前副总裁姚星的采访，腾讯或自 2015 年下半年开始，投入基础研究的意愿有所加强。2016 年公司发现人工智能需要长时间的基础研究积年

27、公司发现人工智能需要长时间的基础研究积累技术。累技术。2016 年年 4 月，腾讯月，腾讯 AI Lab 正式成立，是公司第一个原创科研单位。而在此之前，正式成立，是公司第一个原创科研单位。而在此之前，腾讯多个事业部下设有腾讯多个事业部下设有 AI 团队，较多业务已在应用团队，较多业务已在应用 AI 技术。技术。2017年年3月初，公司董事会主席马化腾在记者沟通会中阐释了腾讯在人工智能上的布局月初，公司董事会主席马化腾在记者沟通会中阐释了腾讯在人工智能上的布局，既有做基础性 AI 研究的 Lab，各个事业群也有 AI 团队。过去几年 AI 技术应用一直在做，港股港股公司报告公司报告|公司专题研

28、究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 6 比如优图实验室的人脸识别技术、微信 AI 团队的语音识别。2017 年 3 月，腾讯发布 2016 年财报，其中提及“正在投资前沿科技（如人工智能及机器“正在投资前沿科技（如人工智能及机器学习）以布局未来的【连接】策略。”学习）以布局未来的【连接】策略。”“利用机器学习在数字内容服务中进行个性化推荐，“利用机器学习在数字内容服务中进行个性化推荐，提升广告定向能力，丰富社交互动（如动态面具功能），以及节省成本（如优化客服需求）。”提升广告定向能力，丰富社交互动（如动态面具功能），以及节省成本（如优化客服需求）。”2017 年年 6 月，

29、腾讯云发布月，腾讯云发布“AI 即服务”即服务”战略新品【战略新品【智能云】，智能云】，开放腾讯在计算机视觉、智开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。能语音识别、自然语言处理的三大核心能力。2017 年 8 月，公司总裁刘炽平在第二季度财报公布后的分析师会议上表示：1）AI 是一项是一项基础能力，基础能力，具有战略意义，腾讯将持续、长期而有耐心的投资，不急于短期回报具有战略意义，腾讯将持续、长期而有耐心的投资，不急于短期回报。另一方面，AI 也将在多个方面助力于现有的产品、服务与业务发展助力于现有的产品、服务与业务发展。2）在腾讯的战略优势方面，刘炽平强调了腾讯在计算

30、能力、大数据、应用工程、技术及应用场景的优势，以及核心人计算能力、大数据、应用工程、技术及应用场景的优势，以及核心人才方面的主动布局。才方面的主动布局。公司广泛多元的业务内容广泛多元的业务内容，为机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等领域的 AI 基础研究提供了提供了丰富应用场景丰富应用场景。3）关于 AI 在腾讯各类产品中的运用，刘炽平指出，在面向消费者面向消费者的产品中，AI 让腾讯更了解用户，从而提升其产品体验让腾讯更了解用户，从而提升其产品体验；在企业服务企业服务方面，AI 可以优化算法，从而加强精准定向技术优化算法，从而加强精准定向技术；在腾讯的生态系统生态系统中，强大的 A

31、I 能力可赋能腾讯的投资公司和合作伙伴赋能腾讯的投资公司和合作伙伴，让大家能互惠互利。据腾讯研究院公众号，2017 年 11 月腾讯全球合作伙伴大会上发布了2017 互联网科技创新白皮书，详解腾讯 AI 战略。腾讯在腾讯在人工智能战略人工智能战略方向提出了较为平实的愿景：方向提出了较为平实的愿景：“Make AI Everywhere”（让”（让 AI 无处不在）。腾讯正在从技术、场景和平台无处不在）。腾讯正在从技术、场景和平台三方面三方面打造打造人工智能人工智能这这项基础能力。项基础能力。在技术方面，长期持续投入组建研发共同体（包括优图实验室、在技术方面，长期持续投入组建研发共同体（包括优图

32、实验室、AI Lab、微、微信信 AI 团队等）。在场景方面，团队等）。在场景方面，腾讯的腾讯的 AI 布局在游戏、内容、社交、金融、医疗等方面正布局在游戏、内容、社交、金融、医疗等方面正在快速展开在快速展开。在平台方面，。在平台方面，推出“推出“AI 即服务”战略，满足市场对即服务”战略，满足市场对 AI 能力多维度的需求；能力多维度的需求；并且在语音识别、图像识别、语义识别、以及深度学习框架多个维度对外开放并且在语音识别、图像识别、语义识别、以及深度学习框架多个维度对外开放 AI 能力，能力，开源开源 Angel、ncnn 两大机器学习、深度学习平台。两大机器学习、深度学习平台。图图 1：

33、2017 年腾讯年腾讯 AI 战略战略 资料来源：腾讯研究院公众号、天风证券研究所整理 技术：组建研发共同体核心人才布局、组建AI实验室、夯实基础研究1）优图实验室：成立于2012年，专注在图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域。2）腾讯AI Lab：企业级AI实验室，成立于2016年4月，西雅图实验室成立于2017年4月。专注于计算机视觉、语音识别、自研语言处理和机器学习的基础研究。3）微信AI团队：由微信团队内部孵化且专注于人工智能技术探索与应用的研究团队。人工智能战略：“Make AI Everywhere”场景：注重场景应用，构建消费共同体，布局多维应用场景1）游戏AI：应用方向

34、包括游戏设计、游戏运营、游戏安全。2）内容AI：AI在内容搜索、推荐分发、创作领域落地。3）社交AI：语音和音频、自然语言处理、图像和视频、数据挖掘和文档理解研究。4）金融AI：智能客服、智能投顾、风险控制、身份认证等。5）医疗AI：2017年腾讯首款AI 医学影像产品“腾讯觅影”发布。平台：构建产业共同体，赋能全行业推出“AI 即服务”战略，满足市场对AI 能力多维度的需求；并且在语音识别、图像识别、语义识别、以及深度学习框架多个维度对外开放AI 能力，开源Angel、ncnn 两大机器学习、深度学习平台，降低AI 开发门槛，推动更多现实场景落地。AI是基础能力，长期投入，不急于短期回报 港

35、股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 7 2018 年 3 月，腾讯宣布将成立机器人实验室“腾讯宣布将成立机器人实验室“Robotics X”，机器人实验室和”，机器人实验室和 AI Lab 一样一样隶属腾讯技术工程事业群（隶属腾讯技术工程事业群（TEG），两个实验室将协力合作成为腾讯），两个实验室将协力合作成为腾讯 AI 产业的双基础部门，产业的双基础部门，打造虚拟世界到真实世界的载体与连接器。打造虚拟世界到真实世界的载体与连接器。同时腾讯 AI Lab 宣布战略：目前行业在人工智能上专注于具体应用的开发，而在通用人工智能方面相对欠缺。腾讯

36、腾讯 AI Lab 将致力于发展将致力于发展通用人工智能的研究，通过“通用人工智能的研究，通过“AI+游戏”来仿真真实世界，构建虚拟世界，探索通用人工游戏”来仿真真实世界，构建虚拟世界，探索通用人工智能的发展。智能的发展。2018 年 9 月，世界人工智能大会上，马化腾表示人工智能的发展将让人与物、人与服务实现更好的连接，通向“大社交”时代，腾讯要发挥好“连接器”和“生态共建者”的角色。在腾讯分论坛中，腾讯发布腾讯发布 AI 开放平台开放平台 AI.QQ.COM，该平台依托腾讯 AI Lab、腾讯优图、WeChat AI 等实验室，汇聚腾讯汇聚腾讯 AI 技术能力，开放技术能力，开放 100

37、余项余项 AI 能力接口能力接口，供行业使用。大会时公布腾讯 AI 开放平台已开放的 AI 技术能力，日均调用已过亿次，累计调用百亿次。2019 年 5 月，腾讯数字生态大会上公司前副总裁姚星表示，腾讯已建立人工智能与前沿科技为基础的两大实验室矩阵。其中人工智能实验室矩阵包括：致力于基础研究与应用的腾人工智能实验室矩阵包括：致力于基础研究与应用的腾讯讯 AI Lab（深圳及西雅图深圳及西雅图）、聚焦聚焦视觉视觉研究研究的优图的优图实验室实验室、聚焦聚焦语音与自然语言理解语音与自然语言理解 WeChat AI 团队团队。2016 年以来，腾讯诸多 AI 技术在消费互联网领域（如微信的语音识别、照

38、片滤镜、物体识别、翻译等）和产业互联网领域（如机器自动识别检测在智能工业领域、为无人商场提供底层基础能力等）落地。姚星表示，过往过往行业行业 AI 研究是沿着感知（如人脸和研究是沿着感知（如人脸和语音识别处理）、认知（实时翻译、智能对话、阅读理解）、决策（如围棋语音识别处理）、认知（实时翻译、智能对话、阅读理解）、决策（如围棋 AI、农业、农业 AI 需需要处理大数据并给出结论与建议要处理大数据并给出结论与建议）三个方向进行“单一”优化，未来腾讯）三个方向进行“单一”优化，未来腾讯 AI 研究将更加研究将更加聚焦两大问题：多模态研究（跨学科、跨模态交叉研究，不断靠近人类智慧）、通用人工聚焦两大

39、问题：多模态研究（跨学科、跨模态交叉研究，不断靠近人类智慧）、通用人工智能（打造通用、普世、终极的算法，最大释放技术原力）。智能（打造通用、普世、终极的算法，最大释放技术原力）。图图 2：2019 年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯已建立四大人工智能实验室，涵盖全面的基础研究到多种应用开发年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯已建立四大人工智能实验室，涵盖全面的基础研究到多种应用开发 资料来源：腾讯技术工程公众号、天风证券研究所 图图 3：2019 年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示年腾讯数字生态大会上，公司前副总裁姚星表示腾讯腾讯 AI 技术发展方向将更聚焦两大核

40、心问题：多模态研究、通用人工智能技术发展方向将更聚焦两大核心问题：多模态研究、通用人工智能 资料来源：腾讯技术工程公众号、天风证券研究所整理 感知认知决策如人脸和语音识别处理类似技术如实时翻译、智能对话、阅读理解等如围棋AI、农业AI，需要处理大数据并得出结论与建议沿着三个方向单一优化更聚焦两大问题多模态研究探索面向未来的人机交互方式。进行跨学科、跨模态的交叉研究，不断向真正的人类智慧考虑通用人工智能打造一种通用、普适、终极的算法，最大释放技术原力 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 8 2020 年 7 月在世界人工智能大会云端会议上，

41、腾讯腾讯 COO 任宇昕表示，任宇昕表示，AI 技术正在深深“嵌技术正在深深“嵌入”各行各业，变得无所不在。日益完善的新基建和产业互联网，将为各行各业带来新增入”各行各业，变得无所不在。日益完善的新基建和产业互联网，将为各行各业带来新增量，为经济发展带来新增长。量，为经济发展带来新增长。腾讯研究院发布2020 腾讯人工智能白皮书：泛在智能，判断下一阶段的人工智能将呈现“泛在智能”下一阶段的人工智能将呈现“泛在智能”，即 1）人工智能将逐渐转变为像网络、电力一样的基建基建，向全行业全领域提供通用 AI 能力；2）人工智能将应用于更加多元的场景和更加多元的场景和更大规模的受众更大规模的受众，未来将

42、催生出更多新业态、新模式。腾讯人工智能实验室矩阵继续在机腾讯人工智能实验室矩阵继续在机器学习、计算机视觉、语音技术、自然语音处理四大方向上进行技术积累，并不断探索相器学习、计算机视觉、语音技术、自然语音处理四大方向上进行技术积累，并不断探索相关技术在数字内容（游戏、影视、短视频、社交分享等）、城市治理、医疗、智能制造、关技术在数字内容（游戏、影视、短视频、社交分享等）、城市治理、医疗、智能制造、智慧服务、农业等多个场景的应用。智慧服务、农业等多个场景的应用。图图 4：泛在智能：新连接、新安全和新制度构成智能底座，算力、算法、数据要素构筑智慧中台，在“智能泛在智能：新连接、新安全和新制度构成智能

43、底座，算力、算法、数据要素构筑智慧中台，在“智能+”层面”层面 AI 应用到四大类场景应用到四大类场景 资料来源：腾讯研究院公众号、天风证券研究所 2021 年 7 月，世界人工智能大会腾讯分论坛上，宣布推出腾讯云 TI ONE、TI Matrix、TI DataTruth 三大 AI 底层平台，可以提供包括算法开发、模型训练、数据标注和数据处理等一系列开发能力。2021 年 11 月，腾讯数字生态大会上腾讯研究院发布 上云赋智：2021 云上智能白皮书，提出综合人工智能、大数据、云计算、物联网的“人工智能、大数据、云计算、物联网的“ABCI 云智融合新架构”云智融合新架构”，人工智能与云计算

44、的融合不仅有助于 AI 技术落地，也会激发更多新模式、新业态。图图 5：综合人工智能、大数据、云计算、物联网的“：综合人工智能、大数据、云计算、物联网的“ABCI 云智融合新架构”云智融合新架构”资料来源：腾讯研究院公众号、天风证券研究所 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 9 2022 年年 4 月，腾讯首次对外披露“混元”月，腾讯首次对外披露“混元”AI 大模型的研发进展。大模型的研发进展。“混元”AI 大模型包含但不限于：计算机视觉、自然语言处理、多模态内容理解、文案生成、文生视频等多个方向的超大规模 AI 智能模型。“混元”AI

45、大模型基于腾讯太极机器学习平台进行研发，借助GPU 算力，实现快速的算法迭代和模型训练。在全球最具权威的 MSR-VTT，MSVD，LSMDC，DiDeMo 和 ActivityNet 五大跨模态视频检索数据集榜单中，“混元”AI 大模型先后拿下第一名的成绩，实现了该领域的大满贯。2022 年 12 月，混元推出国内首个低成本、可落地的 NLP 万亿大模型。2023 年 2 月末，据 36 氪旗下的职场 Bonus 报道，腾讯针对类 ChatGPT对话式产品已成立【混元助手（HunyuanAide）】项目组。图图 6：各模型各模型方法在方法在 5 个公开数据集上指标对比个公开数据集上指标对比

46、资料来源：鹅厂技术派公众号、天风证券研究所 2023年3月，腾讯管理层在 2022年第四季度业绩会上对于腾讯的AI布局作出进一步阐释：公司认为 AI 技术将有望成为公司技术将有望成为公司未来一个未来一个重要重要的的增长乘数。增长乘数。公司核心业务聚焦社交、通讯和游戏等领域，这些业务是基于用户对用户的网络、以及非常高质量的内容，由此不会像用户对机器类服务（如搜索）一样轻易地被 AI 技术颠覆，反而基础模型的发展将有助于公司推进如数字助理、搜索等的人机交互服务，提供新的增长点。对于公司而言，AI 技术技术发展是一个机会，而非风险。腾讯发展是一个机会，而非风险。腾讯一直在发展自己的基础模型，目前正在

47、快速推进自有的一直在发展自己的基础模型，目前正在快速推进自有的混元混元 AI 模型，未来将模型，未来将在后端逐步推出在后端逐步推出、优化、优化基础模型的同时，加强前段场景的应用，利基础模型的同时，加强前段场景的应用，利用用 AI 技术促进产品创新、商业化和运营效率。技术促进产品创新、商业化和运营效率。在基础模型研发优势方面，公司管理层表示，腾讯拥有广泛的应用场景广泛的应用场景（微信、游戏、（微信、游戏、SaaS、娱乐服务等）、在自然语言处理和计算机视觉等方向的技术团队和知识积累娱乐服务等）、在自然语言处理和计算机视觉等方向的技术团队和知识积累、广度和深度广度和深度优势都很明显的数据积累、优势都

48、很明显的数据积累、非常强大非常强大的云计算基础设施，可以支持训练模型的云计算基础设施，可以支持训练模型。在商业化前景方面，一方面 AI 技术技术应用应用将在现有业务方向上提升商业化将在现有业务方向上提升商业化。比如高度匹配比如高度匹配用户的内容生成将有助于提升广告转化率；比如内容业务可以利用用户的内容生成将有助于提升广告转化率；比如内容业务可以利用 AI 技术提升效率和用技术提升效率和用户体验；比如将生成式户体验；比如将生成式 AI 技术纳入微信和技术纳入微信和 QQ（如提供客服助理、聊天机器人、辅助小程（如提供客服助理、聊天机器人、辅助小程序开发），可以提高效率和用户体验。另一方面，序开发）

49、，可以提高效率和用户体验。另一方面，AI 技术发展也将随时间推移催生更多新技术发展也将随时间推移催生更多新的商业机会。的商业机会。图图 7：AI 技术或将成为腾讯未来重要的增长乘数之一技术或将成为腾讯未来重要的增长乘数之一 资料来源：腾讯官网、天风证券研究所 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 10 2.腾讯腾讯 AI 实验室矩阵实验室矩阵：实力雄厚，各有侧重：实力雄厚，各有侧重 根据我们整理，目前腾讯人工智能研发矩阵主要包括：根据我们整理，目前腾讯人工智能研发矩阵主要包括：1）隶属于技术工程事业群、作为）隶属于技术工程事业群、作为双基础

50、研究部门的腾讯双基础研究部门的腾讯 AI Lab 和和 Robotics X 实验室；实验室；2）隶属于云与智慧产业事业群的）隶属于云与智慧产业事业群的腾讯优图实验室；腾讯优图实验室；3）隶属于微信事业群的微信）隶属于微信事业群的微信 AI 团队。其中，腾讯团队。其中，腾讯 AI Lab 研发团队实研发团队实力雄厚，专注于机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理方向的基础研究和应用力雄厚，专注于机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理方向的基础研究和应用探索。腾讯优图实验室和微信探索。腾讯优图实验室和微信 AI 团队成立较早，在各自擅长的图像技术、语音团队成立较早，在各自擅长的图像技术

51、、语音/语言技术语言技术方面拥有长期的技术积累和应用实践。方面拥有长期的技术积累和应用实践。2022 年 9 月，在世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯副总裁、华东总部总经理张立军表示腾讯人工智能中国专利申请超过5600件，AI领域专利申请总量位于国内互联网公司第一。表表 1：腾讯主要腾讯主要 AI 实验室研发矩阵实验室研发矩阵 主要主要 AI 实验室实验室 成立时间成立时间 现任负责人现任负责人 现归属事业群现归属事业群 研究方向研究方向 腾讯 AI Lab（深圳）2016 年 4 月 张正友博士 技术工程事业群TEG 基础研究方向包括计算机视觉、语音技术、自然语言处理、机器学习 腾讯 AI L

52、ab（西雅图）2017 年 5 月 俞栋博士 技术工程事业群TEG 专注于语音识别及自然语言理解等 AI领域的基础研究 腾讯 Robotics X 实验室 2018 年 3 月 张正友博士 技术工程事业群TEG 目前主攻移动、灵巧操作和智能体等三大通用机器人技术的研究与应用 腾讯优图实验室 2012 年 腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声 云与智慧产业事业群 CSIG 聚焦计算机视觉，专注人脸识别、图像识别、OCR 等领域 微信 AI 团队 微信智聆语音团队成立于 2011 年 微信事业群 WXG 语音识别、自然语言处理、计算资料机视觉、数据挖掘和机器学习等领域 资料来源：腾讯 AI L

53、ab 官网、腾讯优图官网、Tencent AI Lab 官网公众号、腾讯研究院公众号、职场 Bonus 公众号等、天风证券研究所整理 腾讯腾讯 AI Lab：成立于：成立于 2016 年，专注于人工智能基础研究，科研团队实力雄厚年，专注于人工智能基础研究，科研团队实力雄厚 腾讯 AI Lab 成立于 2016 年 4 月，总部位于深圳，2017 年 4 月成立西雅图实验室。2018年 12 月张正友博士接替张潼博士成为腾讯 AI Lab 负责人。西雅图实验室负责人为俞栋博士。张正友博士目前担任腾讯 AI Lab 及腾讯 Robotics X 实验室主任，腾讯首席科学家。他是ACM Fellow

54、（国际计算机学会院士）和 IEEE Fellow（国际电气电子工程师学会院士）。在立体视觉、三维重建、运动分析、图像配准、摄像机自标定、人脸表情识别，机器人导航，语音增强与识别，沉浸式远程交互，视频会议系统等方面都有开创性的贡献，参与了多项欧洲及微软的计算机视觉、多媒体和机器人重大项目。俞栋博士是 IEEE Fellow（国际电气电子工程师学会院士）、ISCA Fellow，语音识别与深度学习领域的专家，100 项专利的发明人，多次获得最佳论文奖，深度学习开源软件 CNTK的发起人和主要作者之一，引领了语音技术领域多项突破性工作，是首次将深度学习技术应用在语音识别领域的研究领头人之一，该成果极

55、大推动了语音识别的技术发展。腾讯腾讯 AI Lab 目前有目前有 100 多位顶尖研究科学家及多位顶尖研究科学家及 300 多位应用工程师。多位应用工程师。在斯坦福大学发布的 2022 年度“全球前“全球前 2%顶尖科学家榜单”顶尖科学家榜单”（Worlds Top 2%Scientists 2022）中，腾讯，腾讯AI Lab 共有共有 5 人入选，其中张正友博士排名全球“终身科学影响力排行榜”第人入选，其中张正友博士排名全球“终身科学影响力排行榜”第 1002 名，名，中国排名中国排名 Top 10。在信息与通信技术、人工智能与图像处理、网络与通讯等子领域，世。在信息与通信技术、人工智能与

56、图像处理、网络与通讯等子领域，世界排名分别为第界排名分别为第 36 名，第名，第 30 名，第名，第 30 名，中国排名名，中国排名 Top3。腾讯 AI Lab 在基础研究方面基础研究方面，关注机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理等四关注机器学习、计算机视觉、语音技术及自然语言处理等四大方向，大方向，780 多篇研究论文已覆盖国际顶级学术会议。在技术应用方面，聚焦在游戏、数。在技术应用方面，聚焦在游戏、数字人、内容、社交四大领域，字人、内容、社交四大领域，在微信、QQ 等 100 多个产品中落地；行业应用不断取得突破，研发出屡获国际大奖的棋牌类 AI【绝艺】，攻克 MOBA、FPS、

57、RTS、3D 开放世界等多类游戏的决策智能 AI【绝悟】，推进多模态虚拟人前沿技术，支持国家级 AI 医疗标杆产品【腾讯觅影】与【腾讯医典】，自研智能显微镜及 AI 药物发现平台【云深】，并初步探索 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 11 AI 在工业、农业、生命科学等领域的研究应用。腾讯腾讯 AI Lab 在游戏、内容、数字人方向上的在游戏、内容、数字人方向上的应用应用探索包括：探索包括：1）在“）在“AI+游戏”领域游戏”领域：棋牌类 AI【绝艺】、决策智能 AI【绝悟】、AI 智能体【TStarBot】、AI+游戏开放平台【开悟】

58、、3D 虚拟场景自动生成解决方案等。2）在“）在“AI+内容”领域内容”领域：文本理解系统【TexSmart】、交互翻译系统【TranSmart】、智能写作助手【文涌（Effidit）】、AI 驱动的游戏解说服务。3）在“）在“AI+数字人”领域数字人”领域：2020 年 5 月推出 AI 虚拟人【艾灵】，截止 2022 年腾讯 AI Lab 数字人技术已驱动超过 70 个角色，落地于广告、游戏、教育、金融等不同场景，虚拟角色生成效率提升 8 倍。图图 8：腾讯腾讯 AI Lab 主要研究方向主要研究方向 资料来源：腾讯研究院公众号、天风证券研究所 腾讯腾讯优图实验室：成立于优图实验室：成立于

59、 2012 年，年，2018 年升级为计算机视觉研发中心，现归属年升级为计算机视觉研发中心，现归属 CSIG 腾讯优图实验室成立于 2012 年，重点专注于图像技术的深入研究及应用探索，同时提升在人脸、音频上的技术能力。图像技术包含图像识别、智能鉴黄、OCR 技术、图像分割以及超分辨率技术等。人脸识别包含人脸配准追踪技术、人脸核身技术、活体检测技术、海量人脸检索技术等。音频技术包含原音识别与哼唱识别技术、原音消除技术、语音合成技术和声纹识别技术等。截止 2017 年，优图 AI 技术已经广泛应用在金融、鉴黄、安防、医疗、寻亲等领域，在手机 QQ、QQ 空间、QQ 音乐、微信、广点通、全民 K

60、歌、腾讯觅影等众多明星产品中落地，并成功打造了滴滴、福建公安厅、苏州公安，顺丰、中国联通、成都国税等众多政企客户合作案例。2018 年 9 月优图实验室升级为腾讯计算机视觉研发中心，同一时间段，腾讯组织架构调整，优图实验室分属事业群由 SNG 调整为 CSIG，向汤道生汇报。升级后的优图实验室核心战略为以计算机视觉为核心，围绕社交娱乐、工业生产、社会进步、前沿探索四大方向，深入到包括医疗、自动驾驶、工业、零售、办公、文化、社会公益等十大领域的具体应用，加速研究成果的转化。微信微信 AI 团队：微信内部孵化，语音识别、团队：微信内部孵化，语音识别、NLP 等技术广泛应用于微信产品各项功能等技术广

61、泛应用于微信产品各项功能 微信 AI 团队由微信团队内部孵化，研究方向包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和机器学习等人工智能技术。微信 AI 团队已将人工智能研究成果应用于微信产品的语音输入、语音转文字、声纹锁、对话机器人、摇一摇歌曲/电视、扫一扫封面、扫一扫翻译和微信广告等功能，同时为腾讯各业务产品线提供语音识别和语义分析等核心技术能力支撑。微信 AI 团队主要包含专攻语音的微信智聆团队（成立于 2011 年）和专攻智能对话/NLP的微信智言团队（2017 年 12 月开始筹备，2019 年 1 月亮相微信公开课）。2019 年 1 月微信公开课上，张小龙提及对 AI 的看法，

62、微信投入了很多精力来做 AI，比如 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 12 语音识别，他强调 AI 要落地实际功能或场景，技术为产品服务。同时，微信智言团队携其建立的智能对话系统【小微】亮相微信公开课。2020 年 1 月微信公开课上，微信 AI 团队发布了微信对话开放平台（提供接口搭建客服机器人）、腾讯小微硬件开放平台（定位偏向于语音助手的智能对话系统）和 NLP 基础技术平台（开放 NLP 技术栈）。3.混元大模型跟踪：混元大模型跟踪：历史测评历史测评中文语义理解中文语义理解能力能力领先；混元项目领先；混元项目或为跨事业群联合开发；

63、或为跨事业群联合开发；全套全套技术技术体系体系助力训练成本下降助力训练成本下降 2021 年以来，腾讯多条业务线技术团队推出了自己的年以来，腾讯多条业务线技术团队推出了自己的预训练模型，在反哺业务的同时，预训练模型，在反哺业务的同时，也在不断积累也在不断积累 Knowhow。除了混元系列大模型，腾讯各业务团队。除了混元系列大模型，腾讯各业务团队 2021 年末以来推出年末以来推出/测测试的试的 NLP 方向预训练模型包括：方向预训练模型包括：2021/6/25，腾讯 QQ 浏览器搜索语义团队推出的摩天（Motian）预训练模型登顶 CLUE 总排行榜单，登顶下游 4 个分榜（分类、阅读理解、自

64、然语言推理和 NER）。该模型为十亿级别参数量。2021/9/19，腾讯 QQ 浏览器实验室研发的预训练模型【神舟】（Shenzhou）在 CLUE 榜单中登顶，成为首个在中文自然语言理解综合评测数据上超过人类水平的预训练模型。该模型为百亿参数量级。2021 年 10 月【神舟】模型已逐步应用于 QQ 浏览器的搜索、看点资讯、小说等多个场景。2021/10/13，腾讯云小微与腾讯AI Lab联合团队提出了基于知识的中文预训练模型【神农】，该模型仅包含十亿级参数量，一举登顶 CLUE 总排行榜、1.1 分类任务、阅读理解任务和命名实体任务四个榜单。2021/10/19，腾讯云和优图实验室的加速团

65、队推出的 TI-NLP 模型在在 CLUE 语言分类任务上进行试验，在 CLUE 分类任务 1.0 和 1.1 中获得第一。2022 年 10 月，微信 AI 团推出百亿级参数规模的自研 NLP 大规模语言模型 WeLM，能在零样本及少样本的情境下完成对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写、多语言阅读理解等 NLP 任务，具备记忆能力、自我纠正和检查能力。混元大模型：完整覆盖混元大模型：完整覆盖 NLP、CV、多模态、文生图等基础模型和众多行业模型；跨、多模态、文生图等基础模型和众多行业模型；跨模态视频检索、中文语义理解能力领先；已推出模态视频检索、中文语义理解能力领先；已推出 NLP 万亿大

66、模型，据万亿大模型，据职场职场 Bonus 报报道成立混元项目组，多团队联合打造腾讯智能大助手道成立混元项目组，多团队联合打造腾讯智能大助手 2022 年 4 月腾讯首次披露混元大模型研发进展。在全球最具权威的在全球最具权威的 MSR-VTT 等五大跨模等五大跨模态视频检索数据集榜单中，混元大模型先后拿下第一名的成绩态视频检索数据集榜单中，混元大模型先后拿下第一名的成绩，实现了该领域的大满贯。图图 9：HunYuan_tvr 模型在模型在五大跨模态视频检索数据集榜单中五大跨模态视频检索数据集榜单中的指标对比的指标对比 资料来源：鹅厂技术派公众号、天风证券研究所 2022 年 4 月，混元大模型

67、混元大模型在在 CLUE 榜单（中文语言理解评测集合）中，以榜单（中文语言理解评测集合）中，以 80.888 分的成分的成绩取得第一名，刷新分类榜单历史纪录绩取得第一名，刷新分类榜单历史纪录。一方面，验证混元大模型在中文 NLP 领域的领先 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 13 实力，另一方面也预示着大模型正在通过技术创新实现更为全面的能力。从从 2022 年年 4 月披露的信息来看，混元大模型是腾讯月披露的信息来看，混元大模型是腾讯 TEG 数据平台部和机器学习平台部联数据平台部和机器学习平台部联合主导，通过开源协同合主导，通过开源

68、协同讯广告技术力量所研发的超大规模预训练模型，具备自然语言理解、讯广告技术力量所研发的超大规模预训练模型，具备自然语言理解、计算机视觉、多模态内容理解、文案生成、视觉生成等能力。计算机视觉、多模态内容理解、文案生成、视觉生成等能力。根据量子位公众号，2022 年四季度，年四季度，混元混元推出国内首个低成本、可落地的推出国内首个低成本、可落地的 NLP 万亿大模万亿大模型，在型，在 CLUE 总榜、分类榜和阅读理解榜登顶总榜、分类榜和阅读理解榜登顶。当前混元大模型当前混元大模型完完整覆盖整覆盖 NLP、CV、多模、多模态、文生图态、文生图等基础模型等基础模型及众多行业及众多行业/领域领域/任务模

69、型。任务模型。图图 10：CLUE 1.1 总排行榜总排行榜 TOP10（截止（截止 2023/4/11）资料来源：CLUE 官网、天风证券研究所 图图 11：AI 大模型概览大模型概览 资料来源：datalearner 官网、天风证券研究所 2023 年年 2 月末，据月末，据 36 氪旗下的职场氪旗下的职场 Bonus 报道，腾讯针对类报道，腾讯针对类 ChatGPT 对话式产品已成对话式产品已成立【混元助手（立【混元助手（HunyuanAide）】项目组。）】项目组。该项目组将联合腾讯内部多方团队构建大参数语言模型。目标是“通过性能稳定的强化学习算法训练，完善腾讯智能助手工具，打造腾Hu

70、nYuan-NLP 1T 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 14 讯智能大助手，并能成为国内的业界标杆。”据职场 Bonus 报道，【混元助手】项目组由腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任、首席科学家张正友为第一负责人，此外集合了来自 TEG 和战略发展总部的 3 位 PM，来自 PCG、TEG、腾讯云等部门的 7 位组长，以及来自 TEG、CSIG、CDG、腾讯云 AI、PCG、WXG、IEG 的 7 位 Sponsor（见附录）。项目组的豪华阵容项目组的豪华阵容侧面反映了管理层对大模型的重视。侧面反映了管理层对大

71、模型的重视。我们推测，尽管此前腾讯各业务线我们推测，尽管此前腾讯各业务线拥有多个拥有多个 AI 大模型技术品牌，未来或以混元系列为主。大模型技术品牌，未来或以混元系列为主。全套研发体系实力显现，大模型训练进一步降本提速全套研发体系实力显现，大模型训练进一步降本提速 根据量子位，根据量子位，混元团队集合腾讯计算集群、超算网络、机器学习平台的技术实力，并在混元团队集合腾讯计算集群、超算网络、机器学习平台的技术实力，并在MoE 模型结构、模型结构、热启动和课程学习、热启动和课程学习、注意力权重复制注意力权重复制、词向量路由机制词向量路由机制等方面研究优化等方面研究优化，大幅降低万亿大模型的训练成本，

72、彰显全套技术体系的实力。大幅降低万亿大模型的训练成本，彰显全套技术体系的实力。图图 12：HunYuan 协同了腾讯预训练研发力量，协同了腾讯预训练研发力量，旨在旨在打造业界领先的打造业界领先的 AI 预训练大模型和解决方案预训练大模型和解决方案 资料来源：量子位公众号、天风证券研究所 1）模型结构选择和算法的研究优化模型结构选择和算法的研究优化 混元 NLP 万亿大模型采用了 MoE 稀疏模型稀疏模型。对比 Dense 稠密模型，相同规模的大模型，MoE 模型的训练和推理效率更高，对资源的消耗更小。混元 NLP 万亿大模型采用热启动热启动+模型规模课程学习的策略模型规模课程学习的策略，首先在

73、小规模的模型上训练收敛，然后将小模型的知识迁移到大模型，逐步增加模型的规模。具体来说，先训练只有一个专家的 Dense 模型，然后通过扩展专家数量把模型规模提升到千亿规模并训练收敛，最后继续通过增加专家数量把模型规模提升到万亿直至收敛。在此方法在此方法下，在千亿模型的基础上扩展万亿下，在千亿模型的基础上扩展万亿模型模型，只需，只需 256 卡训练卡训练 1 天，即可在下游任务效天，即可在下游任务效果上超过千亿模型约果上超过千亿模型约 10%。混元 NLP 万亿大模型通过改进注意力权重复用方法改进注意力权重复用方法，使得注意力权重总的时间复杂使得注意力权重总的时间复杂度降低度降低 50%，大模型

74、预训练提速，大模型预训练提速20%，下游任务指标略正。，下游任务指标略正。混元 NLP 万亿大模型引入了额外的词向量用于专家的路由，把路由和 Attention 层输出解耦。使得相同的词的路由向量相同，从始至终分配到相同的专家提取特征，不仅保证了路由稳定性而且加速了收敛。2）计算平台：计算平台：太极机器学习平台太极机器学习平台能力领先，太极能力领先，太极 AngelPTM 训练框架训练框架仅需要仅需要 192 张卡就张卡就 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 15 可以训练万亿模型可以训练万亿模型 太极机器学习平台 1.0 诞生于 201

75、5 年。2018 年太极平台深度学习训练加速上线。2019 年太极平台联合腾讯云，打造了“年太极平台联合腾讯云，打造了“TI-ONE 机器学习平台”，将机器学习平台能力输机器学习平台”，将机器学习平台能力输出给公网和私有云用户出给公网和私有云用户，太极平台服务腾讯内部业务。太极平台服务腾讯内部业务。2020 年，太极平台机器学习研发能力再度升级为统一的云原生架构，平台服务腾讯广告、游戏、信安、金融等多个核心 AI 业务场景。2022 年，太极广告一站式平台上线太极广告一站式平台上线，目标将广告模型迭代业务流程通过“上太极”产品化，为广告业务提供端到端的一站式模型研发体验。整合后的广告多媒体 A

76、I 技术矩阵已成为腾成为腾讯广告的讯广告的 AI 基础设施基础设施，腾讯 2022 财年年报中专门提及了“提升后的机器学习基础设施提升了广告主的广告转化效率及投资回报率，同时实现更高的训练效率”随着预训练模型的参数不断增大，模型训练需要的存储空间显著增加，仅依靠显存严重束缚着模型参数的扩大。为了降低显存的压力同时扩大模型参数，腾讯基于 Zero-Infinity 的理念开发了太极 AngelPTM 训练框架。根据量子位公众号，在太极机器学习平台 1T 内存+单卡 40G 显存硬件环境下，Zero-Infinity 单机最大可容纳 30B 模型，需要至少 320 张卡训练万亿模型，太极太极 An

77、gelPTM 单机最大可容纳单机最大可容纳 55B 模型，需要模型，需要 192 张卡就可以训练万亿张卡就可以训练万亿模型。相比模型。相比 Zero-Infinity，太极，太极 AngelPTM 训练速度有训练速度有 2 倍提升，节省倍提升，节省 40%训练资源。训练资源。2023年 3 月 16 日，腾讯宣布内部成熟落地的太极 AngelPTM 训练框架上线公有云，对外输出能力。此外，腾讯研发了业界首个支持万亿级 MoE 预训练模型应用的分布式推理和模型压缩套分布式推理和模型压缩套件“太极件“太极-HCF ToolKit”，”，实现了无需事先从大模型蒸馏为中小模型进而推理，即可使用无需事先

78、从大模型蒸馏为中小模型进而推理，即可使用低成本的分布式推理组件低成本的分布式推理组件/服务直接进行原始大模型推理部署，充分发挥了超大预训练模服务直接进行原始大模型推理部署，充分发挥了超大预训练模型带来的模型理解和生成能力的型带来的模型理解和生成能力的跃升。跃升。图图 13：太极：太极 AngelPTM 资料来源：CSDN 公众号、腾讯太极机器学习平台公众号、天风证券研究所 3）算力底座算力底座：新一代：新一代 HCC 高性能计算集群为大模型训练“修路”高性能计算集群为大模型训练“修路”4 月月 14 日，腾讯云面向大模型训练场景，发布新一代日，腾讯云面向大模型训练场景，发布新一代 HCC 高性

79、能计算集群，高性能计算集群，采用最新一采用最新一代腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次代腾讯云星星海自研服务器，搭载英伟达最新代次 H800 GPU，服务器接入带宽从服务器接入带宽从 1.6T提升到提升到 3.2T，算力性能和上一代相比提升算力性能和上一代相比提升 3 倍倍，是目前国内性能最强的大模型计算集群。是目前国内性能最强的大模型计算集群。2022 年四季度，腾讯完成年四季度，腾讯完成混元混元 NLP 万亿万亿大模型训练大模型训练的的时间为时间为 11 天，如果基于新一代集天，如果基于新一代集群，训练时间将缩短至群，训练时间将缩短至 4 天。天。图图 14：新一代新一代 HCC 高

80、性能计算集群将进一步缩短大模型训练时间高性能计算集群将进一步缩短大模型训练时间 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 16 资料来源：腾讯云公众号、天风证券研究所 4.前端应用前端应用场景场景广泛，微信提供“绝佳”的广泛，微信提供“绝佳”的 ToC 交互入口交互入口 我们认为腾讯拥有广泛的前端应用场景，覆盖游戏、社交、内容、广告、搜索、企业服务我们认为腾讯拥有广泛的前端应用场景，覆盖游戏、社交、内容、广告、搜索、企业服务等多领域，其中多个方向已有等多领域，其中多个方向已有 AI 技术应用的长期历史。目前混元大模型先后支持了包括技术应用的长期

81、历史。目前混元大模型先后支持了包括微信、微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，未来大模型的迭代升级以及相、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，未来大模型的迭代升级以及相关工具关工具/产品落地，有望进一步创造增量价值、降低成本。产品落地，有望进一步创造增量价值、降低成本。国内大模型相对成熟后，绝大多数互联网产品或都将进行国内大模型相对成熟后，绝大多数互联网产品或都将进行 AI 能力改造（如阿里巴巴宣布能力改造（如阿里巴巴宣布所有产品将接入“通义千问”大模型）。我们认为，如在国内厂商大模型能力未明显分化所有产品将接入“通义千问”大模型）。我们认为，如在国内厂商大模型能力未明显分化

82、的情况下，交互入口、场景匹配性或是影响未来技术应用的核心因素。的情况下，交互入口、场景匹配性或是影响未来技术应用的核心因素。对于对于腾讯而言，腾讯而言，ToC 方向具备天然的交互入口优势。微信是目前国内用户规模最大的应用，方向具备天然的交互入口优势。微信是目前国内用户规模最大的应用，且足够高频。类且足够高频。类 ChatGPT 产品落地后，微信有机会从当前“人人交互”核心入口升级为产品落地后，微信有机会从当前“人人交互”核心入口升级为“人人“人人+人机交互”的核心入口，并通过小程序等组件完成生态内服务闭环。人机交互”的核心入口，并通过小程序等组件完成生态内服务闭环。在在 ToB 办公办公场景方

83、面，腾讯三大效率办公场景方面，腾讯三大效率办公 SaaS 产品（腾讯会议、企业微信、腾讯文档）也为产品（腾讯会议、企业微信、腾讯文档）也为 AI 工具工具应用提供了良好基础。应用提供了良好基础。4.1.AI+游戏游戏的探索的探索：AI 技术应用可覆盖制作、运营及周边生态的全链路，技术应用可覆盖制作、运营及周边生态的全链路，未来将聚焦未来将聚焦 AIGC 和和 AI Bot 两大方向两大方向 游戏是真实世界的模拟和仿真，由于游戏本身的数字性质，数据较实体产业更易采集，模游戏是真实世界的模拟和仿真，由于游戏本身的数字性质，数据较实体产业更易采集，模型锻炼效率更快，成为了理想的虚拟测试场，腾讯亦长期

84、深耕游戏型锻炼效率更快，成为了理想的虚拟测试场，腾讯亦长期深耕游戏 AI 开发，探索迈向通开发，探索迈向通用人工智能的道路。用人工智能的道路。AI 技术在游戏中得到不断磨炼的同时，又反哺游戏产业。技术在游戏中得到不断磨炼的同时，又反哺游戏产业。腾讯游戏 AI 探索不断进步，典型代表包括：屡获国际大奖的棋牌类 AI【绝艺】、攻克 MOBA、FPS、RTS、3D 开放世界等多类游戏的决策智能 AI【绝悟】。2021 年【绝悟】团队初步尝试将年【绝悟】团队初步尝试将 AI 能力应用于游戏开发和运营流程中。能力应用于游戏开发和运营流程中。2021、2022、2023 年年 GDC 大会上，大会上，腾讯

85、腾讯 AI Lab 展示了以【绝悟】为代表的展示了以【绝悟】为代表的 AI 技术在游戏产业全链技术在游戏产业全链路中的研究应用能力。路中的研究应用能力。一方面，横向来看一方面，横向来看 AI 技术可应用在游戏制作、运营及周边生态的全链路上；另一方面，技术可应用在游戏制作、运营及周边生态的全链路上；另一方面，纵向上，纵向上，AI 技术也正在拓展到更多元的游戏品类上，如棋牌类、体育竞技类、及技术也正在拓展到更多元的游戏品类上，如棋牌类、体育竞技类、及 MOBA、FPS 等复杂策略类游戏。等复杂策略类游戏。图图 15：AI 技术在技术在游戏产业全链路中的研究与应用能力游戏产业全链路中的研究与应用能力

86、 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 17 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 在游戏制作环节，腾讯在游戏制作环节，腾讯 AI Lab 的重点探索包括：的重点探索包括：1）NPC 动作生成：动作生成：传统方法生成 NPC 成本很高，制作一分钟的人物动画需要耗费数天，AI 技术应用具备较大潜力。腾讯腾讯 AI Lab 持续探索低成本、大规模地生产持续探索低成本、大规模地生产 NPC（包括面部、（包括面部、表情、动作等）表情、动作等）相关技术。相关技术。在视觉上，腾讯 AI Lab 通过 AI 对抗生成网络实现“千人千面”，快

87、速生成高保真 AI NPC。再整合文字转语音技术，生成自然语音，同步驱动嘴型、表情等面部变化，达到高度逼真。最后利用相位神经网络技术控制人物运动，将原本数周工作量减少到几小时。AI 在大量的运动数据集上学习人体动作，将捕获的运动数据与场景地形数据相匹配，完成准确、流畅的动作反应，如行走、跑步、跳跃等。图图 16：AI NPC 可做出高拟真表情可做出高拟真表情 图图 17：AI 辅助生产游戏角色动作辅助生产游戏角色动作 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 2）平衡性测试）平衡性测试：AI 技术有助于技术有助于提高性能、提高性能、

88、缩短时间。缩短时间。以王者荣耀为例，传统的平衡性测试是调整数值后在测试服上验证，周期较长，每个英雄测试大约需要 1-2 个月。此外，由于正式服和测试服玩家的真实能力和游戏心态不一致，会导致测试结果不准确。【绝悟】AI 通过强化学习的方法来模仿真实玩家，将测试的总体准确性提升到 95%。同时，【绝悟】AI 通过分布式平台和推理优化节省了大量的时间。分布式平台支持大规模并发测试，开发者只需要输入英雄的修改数值，平台就会在短时间内自动输出测试报告。推理优化则通过模型剪裁、量化、自研推理框架来减少模型的计算量和加快推理速度，实现 3 小时完成 20万场对局。图图 18：【绝悟】：【绝悟】AI 通过分布

89、式平台和推理优化节省了大量的时间通过分布式平台和推理优化节省了大量的时间 辅助游戏制造流程中的一些环节，降低创造新游戏的门槛提升游戏体验，让游戏更有趣味性美术设计内容设计测试体验优化运营优化场景生成动作生成超分辨率AI玩法设计地图设计关卡设计平衡性测试游戏跑图测试智能NPC智能BOT掉线托管违规审判平衡匹配对局陪伴游戏周边赋能游戏竞技，带动线上线下同步发展直播训练集锦自动生成比赛解说语音互动针对性的跟AI Team训练模拟对手打法、风格游戏前游戏中 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 18 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究

90、所 3）关卡设计：）关卡设计：由于消耗速度快于生产，程序化生成游戏关卡需求突出。利用利用 AI bot 技术技术自动生成游戏关卡的优势明显，自动生成游戏关卡的优势明显，AI bot 可以代替人类进行大规模地关卡评估和测试，降低可以代替人类进行大规模地关卡评估和测试，降低人力成本；还能提供更多语义信息，减少对训练数据的依赖；以及根据语义信息提升生成人力成本；还能提供更多语义信息，减少对训练数据的依赖；以及根据语义信息提升生成关卡的游戏体验。关卡的游戏体验。腾讯腾讯 AI Lab 正探索将正探索将 AI 自动生成关卡技术应用于自动生成关卡技术应用于 2D、3D 等类型的游戏之中。以一款自等类型的游

91、戏之中。以一款自研的研的 2D 小游戏作为案例，只需要不到一百个训练关卡作为输入，小游戏作为案例，只需要不到一百个训练关卡作为输入，AI 即可在几个小时内生即可在几个小时内生成一千多个可玩的、高质量、多样化的关卡。成一千多个可玩的、高质量、多样化的关卡。图图 19：AI 自动生成关卡流程（自动生成关卡流程（以一款以一款腾讯腾讯自研的自研的 2D 小游戏作为案例小游戏作为案例）资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 4）3D 场景生成：场景生成：在 3A 游戏中，高拟真的 3D 场景是玩家沉浸感的核心来源之一。传统的 3D 制作需要耗费大量时间和人力成本。2023 年年 GDC 大会

92、上，腾讯大会上，腾讯 AI Lab 提出提出自研的自研的 3D 虚拟场景自动生成解决方案虚拟场景自动生成解决方案，其中包括，其中包括城市布局生成、建筑外观生成、室内映射生成城市布局生成、建筑外观生成、室内映射生成三大核心能力三大核心能力，可以，可以帮助游戏开发者以更低成本创造风格多样、贴近现实的虚拟城市，大帮助游戏开发者以更低成本创造风格多样、贴近现实的虚拟城市，大幅提升幅提升 3D 虚拟场景的生产效率。虚拟场景的生产效率。图图 20：2023 年年 GDC 大会上，腾讯大会上，腾讯 AI Lab 分享了运用自研的分享了运用自研的 3D 虚拟场景自动生成解决方案虚拟场景自动生成解决方案，从零制

93、从零制作一座作一座 25 平方公里的平方公里的 3D 虚拟城市的过程虚拟城市的过程 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 19 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 在游戏中优化用户体验和运营环节在游戏中优化用户体验和运营环节 AI 既既能能是运营者也是陪伴玩家的智能伙伴。是运营者也是陪伴玩家的智能伙伴。AI 能扮演玩家的对手或队友，提供创新玩法，提升用户体验。同时，AI 也能为玩家智能匹配合适的队友，接管掉线玩家，还能利用自然语言处理等技术，在监测到不当发言时予以屏蔽。基于拟人化 AI 研究，腾讯 AI Lab 与穿越火线手

94、机版合作打造了【明星玩法】挑战职业选手。AI 通过模仿职业选手的典型个人风格，玩家感觉像在与真实的职业选手对抗。该玩法上线后大受欢迎，对局数量较平时平均数提升了 3-4 倍。腾讯 AI Lab 通过人机协作技术成功让【王者绝悟】实现 AI 教学。在游戏内“绝悟试炼”玩法中，【王者绝悟】身兼队友及老师，与玩家在真实对战环境中交流协作，并在过程中向玩家传授职业级的策略与操作技术，帮助玩家迅速熟悉英雄操作与游戏玩法。数据显示，在引入【王者绝悟】AI 教学后，玩家单局游戏主动沟通的次数提高了 56%，提高了 PVE 玩法的可玩性。图图 21：【王者绝悟】实现：【王者绝悟】实现 AI 教学教学 资料来源

95、：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 腾讯 AI Lab 拥有业内顶尖的游戏 AI 研究团队。2023 年 GDC 大会上，腾讯 AI Lab 表示面向游戏行业，未来将聚焦聚焦 AI Bot 与与 AIGC 两大方向，两大方向，探索 AI 与游戏产业的深度融合，覆盖从游戏研发到运营的全链路 AI 解决方案。港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 20 图图 22：面向游戏行业，面向游戏行业，腾讯腾讯 AI Lab 表示未来将聚焦表示未来将聚焦 AI Bot 与与 AIGC 两大方向两大方向 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研

96、究所 我们我们在前期在前期报告报告GPT 三定律：超级流量入口和三定律：超级流量入口和 AI 时代的操作系统，迈向数字文明新阶时代的操作系统，迈向数字文明新阶段指出，段指出，“AIGC 应用有望带动游戏制作成本率先下降，游戏内场景和剧情有望实现自循应用有望带动游戏制作成本率先下降，游戏内场景和剧情有望实现自循环。环。”腾讯游戏业务规模居国内首位，短期内关注腾讯游戏业务规模居国内首位，短期内关注 AI 生成生成 3D 内容的技术探索和应用，以内容的技术探索和应用，以及及 AI Bot 在运营环节的尝试。中长期来看，如工业化开发、运营、生态全链条均实现“在运营环节的尝试。中长期来看，如工业化开发、

97、运营、生态全链条均实现“AI”化，潜在增量价值值得期待。化，潜在增量价值值得期待。4.2.AI+广告的探索广告的探索：2022 年腾讯广告系统全面升级成效明显，大模型年腾讯广告系统全面升级成效明显，大模型商业化潜力显露“冰山一角”商业化潜力显露“冰山一角”2022 年腾讯广告系统全面升级，在太极机器学习平台提供计算基建支持的基础上，通过年腾讯广告系统全面升级，在太极机器学习平台提供计算基建支持的基础上，通过腾讯广告混元腾讯广告混元 AI 大模型和广告精排大模型，完善广告理解、用户理解、需求匹配的全流大模型和广告精排大模型，完善广告理解、用户理解、需求匹配的全流程，提升广告主的推荐精准度和转化率

98、。程，提升广告主的推荐精准度和转化率。图图 23：2022 年升级后的腾讯广告系统年升级后的腾讯广告系统 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 21 资料来源：腾讯广告公众号、天风证券研究所 腾讯广告混元腾讯广告混元 AI 大模型包括多模态内容理解大模型、多模态文案生产大模型、跨模态检大模型包括多模态内容理解大模型、多模态文案生产大模型、跨模态检索大模型。以此为底座，支持索大模型。以此为底座，支持广告内容理解广告内容理解、广告智能创作广告智能创作、广告智能审核、广告指纹系、广告智能审核、广告指纹系统等四大技术平台。其中：统等四大技术平台。其

99、中：1）广告内容理解技术目的在于建设）广告内容理解技术目的在于建设多维度多粒度的广告语义理解系统，提高广告侧特征多维度多粒度的广告语义理解系统，提高广告侧特征生产与应用效率生产与应用效率，目前已完成目前已完成 60+项特征理解能力建设，覆盖商品、创意、落地页等多个项特征理解能力建设，覆盖商品、创意、落地页等多个维度维度。2）广告智能创作技术）广告智能创作技术实现多项自动化视频创作能力，支撑多大项产品形态，日均生产数实现多项自动化视频创作能力，支撑多大项产品形态，日均生产数十万条量级视频广告。十万条量级视频广告。3）广告智能审核）广告智能审核涵盖超涵盖超 100 项项 AI 审核能力，将以往的审

100、核能力，将以往的人工审核人工审核方式，进化到“机方式，进化到“机器主器主导导+人工配合”的高效方式，为腾讯广告节约人力超千人人工配合”的高效方式，为腾讯广告节约人力超千人，有效提升了广告主投放效率，有效提升了广告主投放效率，把控了平台的广告风险，也为用户带来良好的广告体验。把控了平台的广告风险，也为用户带来良好的广告体验。4）广告指纹系统广告指纹系统服务服务腾讯广告投放、广告召回、广告推荐模型及广告效果分析等全链路腾讯广告投放、广告召回、广告推荐模型及广告效果分析等全链路环节，有效解决相似广告重复曝光、广告推荐不稳定等问题，改善广告生态，并为广告链环节，有效解决相似广告重复曝光、广告推荐不稳定

101、等问题，改善广告生态，并为广告链路降本增效作出一定贡献。路降本增效作出一定贡献。图图 24：以腾讯广告混元以腾讯广告混元 AI 大模型为底座，形成了大模型为底座，形成了广告内容理解、广告智能创作、广告智能审核、广告指纹系统等四大技术平台广告内容理解、广告智能创作、广告智能审核、广告指纹系统等四大技术平台 资料来源：腾讯广告算法大赛公众号、天风证券研究所 对于广告系统，除精准理解广告内容外，下游推荐任务同样重要。腾讯广告精排大模型单腾讯广告精排大模型单模型推理参数达到千亿级别模型推理参数达到千亿级别，序列化后大小可达数百 GB，浮点数计算量最高每秒超过 10 亿次，在行业位于先进水平。在此运算能

102、力支持下，实现了以系统为主导的全域搜索，更在此运算能力支持下，实现了以系统为主导的全域搜索，更快地搜索并挖掘用户与商品的潜在关系，提升人货匹配效率。快地搜索并挖掘用户与商品的潜在关系，提升人货匹配效率。腾讯广告精排大模型全流量上线后，相比以前的小模型算法，已累计给广告主带来已累计给广告主带来 15%的的 GMV 提升（截止提升（截止 2022 年年 6月）。月）。港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 22 腾讯广告精排大模型也可以作为通用底座，搭建定制化模型腾讯广告精排大模型也可以作为通用底座，搭建定制化模型，适配各类型应用场景。实际实际处

103、理业务中，腾讯广告采用了大模型处理业务中，腾讯广告采用了大模型+定制模型的技术思路定制模型的技术思路，充分发挥广告精排大模型的强运算能力的同时，快速搭建业务相关的定制化模型，满足广告主差异化、精细化需求。以某网服广告主为例，得益于广告精排大模型的运算能力，腾以某网服广告主为例，得益于广告精排大模型的运算能力，腾讯广告实现快速建模，将定讯广告实现快速建模，将定制模型上线时间从业内普遍的两个月缩短至了制模型上线时间从业内普遍的两个月缩短至了 7 天，并在天，并在 30 天内完成优化迭代，助力天内完成优化迭代，助力该网服广告主抢占流量先机，最终买量该网服广告主抢占流量先机，最终买量 ROI 提升了提

104、升了 20%，平均出价和，平均出价和 eCPM 提升了提升了 50%。4.3.AI+内容服务的探索内容服务的探索：2022 年以来年以来 AI 内容生产探索加速，混元大内容生产探索加速，混元大模型已应用于模型已应用于智能写作助手智能写作助手 目前腾讯在 AI+内容的探索主要包括：内容搜索、推荐分发、内容生成等。其中搜索与个性化推荐技术长期应用于腾讯线上视频、音乐、阅读平台和新闻 app 等，相关技术不断迭代优化。在内容生成方面，腾讯的探索包括：新闻写作机器人：新闻写作机器人：早在 2015 年，腾讯财经已推出自动化新闻写作机器人【Dream Writer】，主笔发布了首篇新闻8 月 CPI 同

105、比上涨 2.0%创 12 个月新高，该报道抓取了国家统计局发布的 CPI 相关数据，同时援引了行业专家和业内人士的分析。交互翻译：交互翻译：2018 年腾讯 AI Lab 发布了 AI 交互翻译产品【TranSmart】，2020 年开启商业化。经过五年技术沉淀与两年商业化探索，2022 年【TranSmart】已建设了包含公有云、私有化部署等服务形态，以及网页端、客户端、浏览器插件等产品形态，提供的服务包括交互翻译、文档翻译、自动翻译、定制引擎等，并可支持各类计算机辅助翻译软件（CAT）集成。翻译服务受到了各类垂直行业头部客户的青睐和内外合作伙伴的广泛认可，包括但不限于：联合国、新华社、央视

106、、CGTN、Memsource、华泰证券、阅文集团、Denso、富途证券、宝马、腾讯云官网、腾讯会议等。智能写作助智能写作助手：手：2022 年 4 月腾讯 AI Lab 发布智能写作助手【文涌(Effidit)】，12 月更新至 2.0 版本。功能包含帮助写作者开阔思路的【文本补全】和【超级网典】、重在提升创作后的文本水平和质量的【智能纠错】和【文本润色】。【文涌【文涌(Effidit)】的实】的实现融合了知识抽取、文本理解、文本生成、大规模预训练模型、经典语言模型、搜索现融合了知识抽取、文本理解、文本生成、大规模预训练模型、经典语言模型、搜索等技术。部分功能的实现使用等技术。部分功能的实现

107、使用【混元混元】系列】系列 AI 大模型作为底层预训练模型。大模型作为底层预训练模型。AI 游戏解说：游戏解说：腾讯 AI Lab 推出业界首个 AI 驱动的游戏解说服务驱动的游戏解说服务，并于王者荣耀游戏电竞场景尝试落地。该服务融汇了腾讯 AI Lab 在自然语言处理、机器学习、语音合成等前沿 AI 技术的深厚技术积淀。可基于玩家实时的游戏局面，通过智能策略理解可基于玩家实时的游戏局面，通过智能策略理解局面亮点予以导播切镜，生成符合语境且有趣味性的解说词，实时合成高度拟真、抑局面亮点予以导播切镜，生成符合语境且有趣味性的解说词，实时合成高度拟真、抑扬顿挫的解说语音。扬顿挫的解说语音。智能创作

108、助手：智能创作助手：3 月 30 日，腾讯正式发布了 AI 智能创作助手“腾讯智影”智能创作助手“腾讯智影”，提供虚拟数字人、文本配音、智能去水印、文章转视频、模板创作、在线视频剪辑等功能。其中，智影数字人能实现“形象克隆”和“声音克隆”，创作者通过智影数字人能实现“形象克隆”和“声音克隆”，创作者通过输入输入图片、视频图片、视频和音频素材，可生成数字人分身和定制音色，进而快速生成数字人播报视频和音频素材，可生成数字人分身和定制音色，进而快速生成数字人播报视频。图图 25：【文涌【文涌(Effidit)】风格化的文本续写功能展示风格化的文本续写功能展示 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公

109、司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 23 资料来源：腾讯 AI 实验室公众号、天风证券研究所 5.投资建议投资建议 我们相信，腾讯广泛的应用场景、长期数据和技术积累、高性能的算力和网络底座、领先的机器学习平台，将有助于加快推进混元大模型的迭代优化和应用落地。微信具备天然 ToC入口优势，或在“人机交互”入口争夺中处于相对有利位置。建议持续关注。我们认为腾讯社交流量以及核心业务层竞争格局稳固，降本增效成果明显，中期基本面恢复较高增长的基础扎实。游戏供给弹性相对充足，后续重量级新作值得期待；视频号为微信流量和广告增长提供有利支持，直播电商具备潜力；金融科技及企业服务有望恢复增长动能

110、。中长期来看，AI 技术或有望成为腾讯的重要增长乘数。我们维持 2023-2025 年预测Non-IFRS 净利润至 1470/1722/1950 亿元，对应同比+27%/+17%/+13%。维持目标价 476港元，维持“买入”评级。6.风险提示风险提示 1）大模型能力涌现存在不确定性；2）AI 技术商业化节奏慢于预期；3）消费复苏不及预期。港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 24 附录附录 图图 26：据据职场职场 Bonus 报道报道，腾讯腾讯【混元助手混元助手】项目项目团队构成豪华，形成跨多个事业群联合开发体系团队构成豪华，形成跨多

111、个事业群联合开发体系 资料来源：职场 Bonus 公众号、天风证券研究所 港股港股公司报告公司报告|公司专题研究公司专题研究 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明 25 分析师声明分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，本报告所表述的所有观点均准确地反映了我们对标的证券和发行人的个人看法。我们所得报酬的任何部分不曾与，不与，也将不会与本报告中的具体投资建议或观点有直接或间接联系。一般声明一般声明 除非另有规定，本报告中的所有材料版权均属天风证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）及其附属机构（以下统称“天

112、风证券”）。未经天风证券事先书面授权，不得以任何方式修改、发送或者复制本报告及其所包含的材料、内容。所有本报告中使用的商标、服务标识及标记均为天风证券的商标、服务标识及标记。本报告是机密的，仅供我们的客户使用，天风证券不因收件人收到本报告而视其为天风证券的客户。本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料，但天风证券对这些信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告中的信息、意见等均仅供客户参考，不构成所述证券买卖的出价或征价邀请或要约。该等信息、意见并未考虑到获取本报告人员的具体投资目的、财务状况以及特定需求，在任何时候均不构成对任何人的个人推荐。客户应当对本报告中的信息和意见进行独立评估，并

113、应同时考量各自的投资目的、财务状况和特定需求，必要时就法律、商业、财务、税收等方面咨询专家的意见。对依据或者使用本报告所造成的一切后果，天风证券及/或其关联人员均不承担任何法律责任。本报告所载的意见、评估及预测仅为本报告出具日的观点和判断。该等意见、评估及预测无需通知即可随时更改。过往的表现亦不应作为日后表现的预示和担保。在不同时期，天风证券可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。天风证券的销售人员、交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。天风证券没有将此意见及建议向报告所有接收者进行

114、更新的义务。天风证券的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。特别声明特别声明 在法律许可的情况下，天风证券可能会持有本报告中提及公司所发行的证券并进行交易，也可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问和金融产品等各种金融服务。因此，投资者应当考虑到天风证券及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突，投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一参考依据。投资评级声明投资评级声明 类别类别 说明说明 评级评级 体系体系 股票投资评级 自报告日后的 6 个月内，相对同期恒 生指数的涨跌幅 行业投资评级 自报告日后的 6 个月内

115、，相对同期恒 生指数的涨跌幅 买入 预期股价相对收益 20%以上 增持 预期股价相对收益 10%-20%持有 预期股价相对收益-10%-10%卖出 预期股价相对收益-10%以下 强于大市 预期行业指数涨幅 5%以上 中性 预期行业指数涨幅-5%-5%弱于大市 预期行业指数涨幅-5%以下 天风天风证券研究证券研究 北京北京 海口海口 上海上海 深圳深圳 北京市西城区佟麟阁路 36 号 邮编：100031 邮箱： 海南省海口市美兰区国兴大道 3 号互联网金融大厦 A 栋 23 层 2301 房 邮编：570102 电话：(0898)-65365390 邮箱： 上海市虹口区北外滩国际 客运中心 6 号楼 4 层 邮编：200086 电话：(8621)-65055515 传真：(8621)-61069806 邮箱： 深圳市福田区益田路 5033 号 平安金融中心 71 楼 邮编：518000 电话：(86755)-23915663 传真：(86755)-82571995 邮箱：