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AI 系列深度 17 期：视觉智能为何引入Transformer？

增持（维持）

投资要点

◼ 视觉 化的本质，不是 对 的一次性替代，而是图像被 化、视觉归纳偏置回归、视觉基础模型形成的渐进过程。CNN之所以在AI1.0 时代成为视觉核心架构，源于局部连接、权重共享和平移等变三项视觉归纳偏置与图像数据高度契合；但同样的强先验也带来局部感受野、任务专用、封闭标签和全局建模不足等约束，构成Transformer 进入视觉任务的前提。

◼ Transformer 进入视觉的关键，是 ViT 确立“图像 patch 即 token”的表示方式，使二维图像可被改写为一维序列，并接入自注意力和大规模预训练范式。相较CNN，Transformer具备全局建模与长距离依赖更优、接口统一利于跨任务与跨模态、可扩展性强等优势，且归纳偏置较弱，在大规模预训练下更能释放数据规模价值；但视觉数据并非天然离散序列，且高分辨率、多尺度和空间先验需求更强，因此视觉演化路径与语言不同，更多表现为融合与再平衡，而非彻底替换。

◼ 本报告将视觉 f 演进归纳为三大阶段、九个子阶段。第一阶段是图像被 化， 等注意力模块先补足 全局建模，ViT 和DETR进一步改写图像输入与检测输出范式；第二阶段是可扩展通用骨干，Swin、PVT、CoAtNet等重新吸收局部性、层级结构和多尺度先验，ConvNeXt 则证明 ViT 训练经验可反哺卷积网络；第三阶段是视觉基础模型，DINOv2/DINOv3、CLIP、SAM/SAM2/SAM3 分别推动自监督通用特征、开放词表图文对齐和可提示分割。

◼ 从落地看，视觉智能仍主要是“感知性”中间能力。图像分类、检测、分割、视觉特征等结果通常需要嵌入既有业务流程才能兑现价值，尚未独立形成语言模型式消费级交互入口；视觉的“互动性”更多通过CLIP、GPT-4V、Florence-2等视觉语言模型接入语言中枢获得。因此，以语言智能的四次跃迁（架构、规模、对齐、推理）为参照，视觉已完成架构与规模两次跃迁，对齐仅以图文对齐形式部分实现且依附于语言，推理跃迁在视觉侧尚未展现。

◼ 我们认为数字 底座模型发展路径已逐渐清晰、价值在于确定性，但其难以实现物理世界的建模闭环；我们认为物理 AI将成为物理世界的解决方案，从而在 的当前发展阶段成为增量更大的方向，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，我们认为应重点关注。

◼ 风险提示：技术迭代不及预期的风险；大模型厂商 增速放缓的风险；云服务商资本开支不及预期的风险；智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险。

2026 年 08 月 06 日

证券分析师 黄细里

执业证书：S0600520010001

021-60199793

huangxl@dwzq.com.cn

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内容目录

1. 复盘 CNN：视觉归纳偏置如何定义视觉任务上限....4

1.1. 基本原理：三项视觉归纳偏置与层级特征抽象....4

1.2. 从 LeNet 到 ResNet 的演进....4

1.3. 结构性局限....5

2. Transformer 爆发之前，卷积网络的应用上限....5

2.1. 卷积网络时代视觉任务的主要成果....5

2.2. 应用上限：封闭标签、任务专用与全局建模约束....6

3. Transformer 与卷积网络的结构对比及其优点....6

3.1. 两种架构的结构对比....7

3.2. Transformer 相对卷积网络的主要优点....7

4. Transformer 应用于视觉任务的学术成果梳理及发展阶段总结....8

4.1. 发展阶段框架....9

4.2. 里程碑学术成果与论文....10

4.3. 逐阶段梳理....10

4.4. 技术演进时间轴....12

5. Transformer 之后：视觉从封闭感知走向基础模型....13

5.1. Transformer 缺少 CNN 的视觉归纳偏置....13

5.2. 是否所有视觉任务都已改用 Transformer....13

5.3. Transformer 是作为核心本体还是作为组件....14

6. Transformer 在语言、图像任务发展的对比....14

7. 风险提示....15

图表目录

图 1: 卷积神经网络的三项视觉归纳偏置.....4

图 2: 卷积神经网络的典型层级结构与特征抽象.....4

图 3: 卷积网络（CNN）与视觉 Transformer（ViT）的结构对比.....7

图 4: Transformer 在视觉任务中的技术演进时间轴（2017—2026）.....12

图 5: 视觉归纳偏置的强弱谱与补偿手段.....13

表1: 卷积网络在主要视觉任务上的代表方法....6

表2: Transformer与卷积网络的多维对比....8

表3: Transformer视觉任务发展三大阶段—子阶段框架....9

表4: Transformer视觉任务重要成果分类表（里程碑红色加粗）....10

表5: Transformer在语言与视觉任务中的角色对比....14

1. 复盘 CNN：视觉归纳偏置如何定义视觉任务上限

1.1. 基本原理：三项视觉归纳偏置与层级特征抽象

卷积神经网络（CNN）是一类专门处理图像等网格结构数据的神经网络。与全连接网络为每个像素单独赋权不同，CNN 通过卷积核在图像上滑动，对局部区域做加权求和，从中提取边缘、纹理等基础特征；再通过池化对特征图下采样，扩大观察范围，并增强对轻微位移的鲁棒性。可以把卷积核理解为一组会移动的“滤镜”：浅层滤镜先识别边缘和纹理，深层网络再把这些局部线索组合成部件和语义，最终由全连接层或检测/分割头输出结果。

CNN之所以高度契合图像，源于其架构内置的三项视觉归纳偏置。

其一，局部连接：每个神经元只看输入的局部邻域，对应“基础视觉模式通常出现在局部”的先验。

其二，权重共享：同一个卷积核在整张图像上重复使用，对应“同一种局部模式可出现在不同位置”的先验，并大幅减少参数量。

其三，平移等变性：在理想卷积条件下，输入图像发生平移，输出特征图也随之平移。

我们认为，正是这些由架构直接注入、而非完全依靠数据学习得到的空间先验，使在数据规模有限时仍能高效学习，并奠定其在 第一次爆发中的核心地位。

1.2. 从 LeNet 到 ResNet 的演进

卷积思想可追溯至 Fukushima（1980）提出的神经认知机；LeCun 等（1998）将反向传播与卷积结构结合，提出 LeNet-5 并成功用于手写数字识别，确立了现代 CNN 的基本范式。其后十余年，受限于数据与算力，相关进展相对平缓。2012年，Krizhevsky等提出的AlexNet在ImageNet大规模图像识别竞赛中大幅领先，标志AI第一次爆发的开端。此后，VGG（2014）用小卷积核加深网络，GoogLeNet（2014）引入 Inception 多分支结构，ResNet（2015）以残差连接缓解深层网络退化问题，将网络深度推进到上百层，并把 ImageNet 图像分类的 top-5 错误率降至约 3.5%，已低于人类标注者约 5%的top-5 错误率水平。

1.3. 结构性局限

CNN 在图像分类等任务上取得了显著工程成功，但其能力也受到若干结构性因素约束。这些约束构成 Transformer进入视觉任务的前提。

其一，感受野偏局部，长距离依赖建模效率较低。卷积是局部操作，单层只能覆盖邻近区域；如果要理解图像中相距较远的两个区域之间的关系，需要堆叠很多层或使用大卷积核，效率较低。这一局限直接催生了在 CNN 中引入注意力、补足长距离关系建模的早期工作。

其二，强空间先验是一把双刃剑。局部性和平移等变在数据有限时是优势，相当于提前告诉模型“图像应当这样看”；但它也限定了模型的假设空间。当训练数据规模足够大时，人工注入的强归纳偏置反而可能成为上限约束。

其三，任务专用，缺乏统一可迁移底座。CNN 时代的视觉模型大多按任务单独设计：分类、检测（如 Faster R-CNN）、分割（如 FCN、Mask R-CNN）各有专门网络结构与训练流程。跨任务复用主要依赖在 ImageNet 上有监督预训练的骨干权重，迁移能力有限。

其四，标签体系相对封闭。分类模型只能识别固定类别，检测与分割模型通常绑定特定数据集和标签集，难以根据自然语言或提示完成开放词表与零样本（zero-shot）任务。

我们认为，CNN的三项归纳偏置赋予其高效视觉感知能力，但也通过局部感受野、强空间先验、任务专用和封闭标签四种形式限定能力边界。理解这四点，是理解Transformer为何进入视觉、又为何无法对CNN 形成彻底替换的前提。

2. Transformer 爆发之前，卷积网络的应用上限

2.1. 卷积网络时代视觉任务的主要成果

在 Transformer进入视觉之前，CNN 已将主流视觉任务推进到较高工程水平，代表性进展覆盖图像分类、目标检测、语义/实例分割等方向。在图像分类上，从AlexNet（2012）

到ResNet，ImageNet基准错误率快速下降并接近饱和；在目标检测上，形成了以区域提议为代表的两阶段路线与以单阶段为代表的实时路线；在分割上，全卷积网络确立端到端语义分割范式，U-Net 在医学影像中广泛应用，Mask R-CNN 统一检测与实例分割。此外，在人脸识别、姿态估计、图像超分辨率等方向，CNN也曾是主流方法。

表1：卷积网络在主要视觉任务上的代表方法

数据来源：《Deep Residual Learning for Image Recognition》，《Mask R-CNN》等其他文献，东吴证券研究所

2.2. 应用上限：封闭标签、任务专用与全局建模约束

我们认为，CNN把视觉任务推进到“卷积范式所能达到的工程高峰”，但其应用上限也由前述结构性局限决定，集中体现为四点。

第一，在有监督、单任务条件下，CNN 可在分类、检测、分割等基准上达到当时最优水平，ImageNet分类更接近性能饱和；但能力高度依赖人工标注的封闭数据集。

第二，不同任务缺乏统一可复用底座，分类、检测、分割大多需要单独设计网络结构，迁移与复用主要依靠 ImageNet 有监督预训练骨干，难以零样本迁移到新任务和新类别。

第三，封闭标签体系限制开放性，模型只能识别训练时定义的类别，无法依据自然语言描述识别任意目标。

第四，长距离与全局关系建模能力不足，这一点至关重要：在 Transformer 进入视觉之前，研究者已开始在 CNN 中引入注意力机制以补足全局建模，说明纯卷积在全局依赖建模上已显不足，而真正的全局关联能力来自注意力。

换言之，CNN 已把视觉任务推到卷积范式的工程上限；但任务统一化、开放化和全局建模三条道路，分别受到任务专用性、封闭标签和局部感受野限制。下一代架构需要回答的问题由此明确：能否以一种统一、可大规模预训练、可建模全局关系的架构，承接并超越卷积网络。

3. Transformer 与卷积网络的结构对比及其优点

3.1. 两种架构的结构对比

Transformer（2017）最初为序列建模而提出，将其应用于图像的关键，是 ViT（2020）确立的“图像 patch即 token”范式：先把图像切分为固定大小的图块（如16×16），再把每个图块线性映射为一个 token，并加入位置编码显式注入空间位置信息，从而把二维图像转换为一维 token 序列，输入标准 Transformer。

两种架构最根本的差异，在于空间信息如何交互、先验从哪里来。CNN 依靠局部卷积核滑动并逐层扩大感受野，空间结构由架构直接注入；Transformer则通过自注意力机制，让每个 token 直接与所有其他 token 交互。模型为每个位置生成查询（Query）、键（Key）、值（Value），根据查询与各位置键的相似度计算注意力权重，再对值加权求和，从而在单层内建立全局关联。换言之，Transformer几乎不预设空间结构，更多依靠数据学习图像内部关系。

3.2. Transformer 相对卷积网络的主要优点

基于上述结构差异，我们将 Transformer相对 CNN的优点归纳为四点。

第一，全局建模与长距离依赖更优。在自注意力中，任意两个位置可以在单层内直接建立联系，关联路径不随空间距离拉长；而CNN需要通过多层卷积逐步扩大感受野，才能覆盖全局。

第二，归纳偏置较弱，有利于释放数据规模价值。CNN 预设较强空间结构假设，不预设强结构，主要依靠数据学习关系。在大规模预训练条件下，这更有利于发挥数据规模的价值。ViT 实验表明，在足够大的数据（如数亿量级图像）上预训练后，纯 Transformer的图像分类性能可超过同等条件下的CNN。

第三，接口统一，利于跨任务与跨模态。将图像表示为token 序列后，视觉任务的输入形式与语言任务趋于一致，便于复用预训练—迁移范式，也为图像与文本在同一框架下对齐、构建多模态模型提供结构基础。

第四，可扩展性强。Transformer 结构均一、便于堆叠加深与加宽，配合并行训练，天然适配“扩大模型与数据规模”的路线，为视觉领域的规模化提供了结构载体。

但同时，上述优势也伴随明显代价，而这些代价决定了视觉的 Transformer化无法成为一次彻底替换。

其一，缺乏视觉归纳偏置：标准 ViT不内置局部性、二维空间邻接和平移等变，在中小数据规模下未必优于CNN，需依赖大规模预训练。

其二，计算开销随分辨率快速上升：全局自注意力的计算量会随 token 数量增加而快速放大，高分辨率图像的 token数量较多，直接使用全局注意力成本较高。

其三，缺乏顺序与空间先验，必须依赖位置编码补足。

表2：Transformer 与卷积网络的多维对比

数据来源：《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，《Attention Is All You Need》等其他文献，东吴证券研究所

我们认为，Transformer之于 CNN的意义，不在于提供一个“更聪明的局部滤镜”，而在于用统一、可扩展、可建模全局关系的序列框架，为视觉任务接入大规模预训练与多模态对齐打开通道。但由于Transformer缺少CNN 的视觉归纳偏置，这一通道也伴随对数据规模、计算成本和空间先验的新要求，决定了视觉演化路径不是替换，而是融合与再平衡。

4. Transformer应用于视觉任务的学术成果梳理及发展阶段总结

我们以论文与代表性学术成果为基础，梳理 2017年以来Transformer在视觉任务中的学术演进，并对其发展阶段进行归纳。

4.1. 发展阶段框架

基于相关论文与代表成果复盘，我们将 Transformer 在视觉任务中的演化归纳为三个大阶段、九个子阶段。三个大阶段分别为：

1）图像被 token化，即注意力先作为 CNN 增强模块，继而图像在输入与输出两端被改写为 token/query 序列；

2）视觉架构转向可扩展通用骨干，即 Transformer 重新吸收 CNN 的局部性、层级和多尺度，成为可适配密集任务的通用骨干，并与CNN融合再平衡；

3）从封闭标签分类走向视觉基础模型，即自监督预训练、开放词表对齐与可提示分割三条路线，使视觉模型走向可预训练、可迁移、可提示、可与语言对齐。

表3：Transformer 视觉任务发展三大阶段—子阶段框架

数据来源：《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，《Swin Transformer: Hierarchical VisionTransformer using Shifted Windows》等其他文献，东吴证券研究所

4.2. 里程碑学术成果与论文

在该阶段框架下，我们将以下成果列为里程碑：DETR（2020，将检测改写为集合预测）、ViT（2020，确立“图像 patch 即 token”范式）、Swin Transformer（2021，以窗口注意力适配高分辨率密集任务）、MAE（2021，确立可扩展的视觉掩码自监督）、CLIP（2021，图文对齐打开开放词表与零样本）、DINOv2（2023，免微调可迁移的通用视觉特征）、SAM（2023，可提示分割与 SA-1B 数据集）。这些成果分别标志了输出范式改写、输入范式确立、骨干工程化、自监督可扩展、开放词表对齐、通用特征迁移与可提示基础模型等关键转折。

表4：Transformer 视觉任务重要成果分类表（里程碑红色加粗）

数据来源：《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，《Segment Anything》等其他文献，东吴证券研究所

4.3. 逐阶段梳理

第一大阶段：图像被 token化（2017—2021）。这一阶段的关键在于，Transformer进入视觉的第一步并非直接替代 CNN，而是先把图像改造成 Transformer 能处理的 token序列。

前史阶段（2017—2019），该阶段的工作还未真正摆脱CNN，更多是在卷积网络中引入注意力，补足卷积难以直接建模的长距离依赖。真正的范式转折来自 ViT（2020）：它将图像切分为固定大小patch并映射为 token序列，使Transformer第一次能以接近自然语言处理的方式处理图像，并证明在大规模预训练下纯Transformer可胜任图像分类；DeiT（2021）随后通过蒸馏证明，仅用 ImageNet 也能训练出有竞争力的视觉 Transformer，缓解了对超大数据和算力的依赖。

token 化不只发生在输入端：DETR（2020）将目标检测改写为基于 object query 的集合预测问题，去除非极大值抑制等手工环节； 将语义分割改写为序列到序列预测。这意味着Transformer不仅改变图像输入形式，也开始改变视觉任务的输出范式。

第二大阶段：视觉架构转向可扩展通用骨干（2021—2024）。ViT 证明图像可以被token化，但原始 ViT 存在三个问题：高分辨率图像token数量多，全局自注意力计算量过大；视觉任务天然需要多尺度特征，而原始 ViT结构较平坦；CNN 的局部性、层级结构和平移等变虽限制通用性，但在视觉任务中非常有效。

因此，2021 年之后，视觉 Transformer 主线不是继续追求“纯 Transformer”，而是重新吸收 CNN 中已被验证有效的视觉归纳偏置。PVT（2021）引入金字塔层级结构，使 Transformer 能像 CNN 骨干一样输出多尺度特征；Swin Transformer（2021）通过窗口注意力和移位窗口机制，在高分辨率图像上实现高效注意力，成为可服务检测、分割等密集任务的通用骨干；MViT、CoAtNet、MaxViT 等也在不同程度上融合层级结构、局部窗口和卷积思想。

与此同时，ConvNeXt（2022）把 ViT训练范式与设计经验反哺纯卷积网络，使CNN重新达到与 Swin 相当的水平，说明视觉架构进入CNN与 Transformer双向借鉴阶段。

我们认为，这一大阶段是视觉与语言演化路径分野的关键：语言中 Transformer基本替换 RNN，视觉中 Transformer 则与 CNN 融合。

第三大阶段：从封闭标签分类走向视觉基础模型（2021—2026）。这一阶段指明视觉Transformer的最终方向：不是做一个更强分类器，而是成为可迁移、可对齐语言、可接受提示、可服务多种任务的基础模型，主要沿三条路线推进。

第一条是自监督视觉预训练：DINO（2021）发现自监督 ViT 会涌现较强物体区域感知能力，BEiT、MAE（2021）以掩码图像建模使 ViT 自监督预训练高效可扩展，EVA、DINOv2（2023）进一步以大规模无监督数据训练通用视觉特征，强调免微调即可迁移到分割、深度估计、医学影像、遥感等任务；DINOv3（2025）将自监督扩展到约 17亿无标签图像与约 70亿参数规模，并通过 Gram Anchoring抑制长训练下稠密特征退化，使单一冻结骨干在检测、分割、视频跟踪等任务上首次超过专用方案。

第二条是开放词表视觉模型：CLIP（2021）以约4亿图文对训练图文对齐模型，把图像与自然语言映射到同一语义空间，使分类、检索、开放词表识别进入零样本与提示范式，ALIGN、Florence、SigLIP 等沿同一方向推进。

第三条是可提示视觉基础模型：SAM（2023）提出可提示分割模型与 SA-1B 数据集（约10亿掩码），将分割从固定类别改造为点、框、mask提示驱动的开放任务；SAM2（2024）扩展到视频并引入流式记忆支持实时分割；SAM3（2025）进一步引入概念提示，可依据名词短语一次性返回全部匹配实例，Florence-2、Grounding DINO则推动文本提示、视觉定位与检测分割统一。

由此，视觉智能从 CNN 时代的任务专用网络，逐步演化为可预训练、可迁移、可提示、可与语言对齐的视觉基础模型。

4.4. 技术演进时间轴

从发展主线看，注意力作为CNN增强（2017—2019）→ViT确立图像token化（2020） →DETR/SETR 改写输出范式（2020—2021）→Swin/PVT 形成通用骨干（2021）→ ConvNeXt 推动融合再平衡（2022）→DINOv2/CLIP/SAM 走向视觉基础模型（2021— 2023）→DINOv3/SAM3持续扩展（2025），构成逐层递进的升级链。

从技术路线看，自监督预训练、开放词表与可提示三条线，分别从“无标签表征”“图文对齐”“提示驱动”三个方向收敛到“视觉基础模型”这一共同终点。我们认为，这条演进链的突出特征，是 Transformer与CNN由对立走向融合：每一阶段都在前一阶段基础上吸收、再平衡，而非推倒重来。

5. Transformer之后：视觉从封闭感知走向基础模型

5.1. Transformer 缺少 CNN 的视觉归纳偏置

要理解 Transformer出现之后视觉领域的变化，须先理解二者在归纳偏置上的根本差异。

CNN的视觉归纳偏置主要来自架构设计，而非完全从数据中学得：局部连接假设基础视觉模式存在于局部邻域；权重共享假设同一局部模式可出现在不同空间位置；在理想卷积条件下进一步带来平移等变性。

Transformer最初为文本等序列建模任务提出，处理的是一维 token序列，而非二维图像网格。其自注意力机制善于建模 token 之间的全局关系，但不天然内置 CNN 那样的局部感受野、二维空间邻接和平移等变。

因此，Transformer直接用于视觉任务时，相比CNN具有更弱的视觉归纳偏置，往往需要依赖位置编码、大规模数据预训练，或通过窗口注意力、层级结构等改造来补充空间结构先验。

数据来源：《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》，《SwinTransformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》等其他文献，东吴证券研究所绘制

我们认为，这一差异是理解视觉与语言两条主线分野的关键。语言数据天然是离散一维序列，与 Transformer 输入形式高度契合，因此 Transformer 可对 RNN 形成较为彻底的替换；图像数据是二维网格，且 CNN 的归纳偏置确有工程价值，因此Transformer进入视觉必须以“补足空间先验”为前提，演化路径表现为补充、回归与融合，而非简单替代。

5.2. 是否所有视觉任务都已改用 Transformer

就主流与前沿水平而言，图像分类、目标检测、语义/实例分割、视频理解以及多模态等任务的最优结果，目前多由基于 Transformer或含 Transformer的混合模型取得。但这并不意味着所有视觉任务在所有场景下都已改用Transformer。

其一，在低层视觉任务（如超分辨率、去噪、去模糊）中，卷积结构仍被广泛使用，即便 SwinIR、Restormer 等引入 Transformer 的方法，也多与卷积混合。

其二，在实时、边缘与移动端场景，以 YOLO 系为代表的卷积检测器仍是工程主力，ConvNeXt（2022）也证明纯卷积网络经现代化训练即可达到与视觉 Transformer相当的精度。

其三，在数据规模有限的场景，缺乏强归纳偏置的纯 ViT 未必优于 CNN。因此，“Transformer化”在能力前沿较充分，但在落地场景中仍是有选择的。

5.3. Transformer 是作为核心本体还是作为组件

在语言领域，Transformer多以“核心本体”的方式被直接运用，GPT、BERT等模型本身就是端到端承载任务的主干，输入直接是离散词元序列，无需额外特征提取前端。

视觉领域则不同：其一，图像须先切分为 patch 并线性映射为序列后才能输入，并非天然离散序列；其二，视觉任务输出形态多样，包括类别、检测框、分割掩码、像素等，通常需要在骨干之上叠加专门任务头；其三，高分辨率与多尺度需求使视觉Transformer多采用层级结构，并常与卷积混合。因此在视觉中，Transformer更多扮演骨干网络（backbone）角色，被嵌入检测、分割与多模态等更大处理流程，是“组成部分之一”而非本体。

表5：Transformer 在语言与视觉任务中的角色对比

数据来源：《Attention Is All You Need》，《An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for ImageRecognition at Scale》等其他文献，东吴证券研究所

6. Transformer 在语言、图像任务发展的对比

若以语言智能中 Transformer的四次跃迁（架构、规模、对齐、推理）观察，视觉主线呈现出与语言不同的完成度。

架构跃迁对应ViT确立图像token化（2020），视觉获得统一序列建模接口；规模跃迁对应大规模预训练（ViT 的数亿级图像、CLIP 约 4 亿图文对、DINOv2/DINOv3 的大规模数据），在视觉领域印证规模化价值；对齐跃迁在视觉中主要以“图文对齐”的形式部分实现，且依附于语言；推理跃迁在视觉领域则尚未展现。

7. 风险提示

技术迭代不及预期的风险：数字 AI、物理 AI 技术进展低于预期，任务或应用场景拓宽速度低于预期。

大模型厂商 ARR 增速放缓的风险：若客户增长、续费率或客单价不及预期，模型厂商 ARR 增速可能放缓。

云服务商资本开支不及预期的风险：若自由现金流承压，或 AI 算力需求及投资回报低于预期，云服务商可能下调资本开支。

智能驾驶及机器人商业化落地不及预期的风险：若产品可靠性、成本下降或用户需求低于预期，相关产品商业化进程可能放缓。

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