《2025年數字經濟&計算機行業年度策略：AI、國產替代、智駕多重奏奏響計算機黃金篇章-250106（67頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《2025年數字經濟&計算機行業年度策略：AI、國產替代、智駕多重奏奏響計算機黃金篇章-250106（67頁）.pdf（67頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 Table_Info1 計算機計算機 Table_Date 發布時間：發布時間：2025-01-06 Table_Invest 優于大勢優于大勢 上次評級:優于大勢 Table_PicQuote 歷史收益率曲線 Table_Trend 漲跌幅（%）1M 3M 12M 絕對收益-16%1%-2%相對收益-12%7%-13%Table_Market 行業數據 成分股數量（只）337 總市值（億）42,322 流通市值（億）36,230 市盈率（倍）128.89 市凈率（倍）3.94 成分股總營收（億）11,812 成分股總凈利潤（億）31

2、8 成分股資產負債率（%）42.31 相關報告 抓住市場調整窗口期，布局全年高增長賽道 -20250105 DeepSeek-V3+小米預示國內應用即將迎來爆發-20241229 Table_Author 證券分析師：陳俊如證券分析師：陳俊如 執業證書編號：S0550523100004 13621875259 證券分析師：吳源恒證券分析師：吳源恒 執業證書編號：S0550522100004 15767875282 證券分析師：馬宗鎧證券分析師：馬宗鎧 執業證書編號：S0550523080003 18686657725 Table_Title 證券研究報告/行業深度報告 AI、國產替代、國產替代

3、、智駕智駕多多重奏重奏，奏響計算機黃金篇章，奏響計算機黃金篇章-2025 年數字經濟年數字經濟&計算機行業年度策略計算機行業年度策略 報告摘要：報告摘要：Table_Summary AI+企業服務：企業服務：AI 全面賦能，全面賦能，Agent 繁榮時代開啟。繁榮時代開啟。AI 全面賦能微軟業務，得益于 Microsoft 365 1000 萬美元以上的合同數量增長，FY25 Q1 微軟訂單金額超預期增長了 30%，Azure OpenAI 的使用量在過去六個月中增加了一倍多。人工智能業務正朝著年收入100億美元的目標前進。CRM全球巨頭 Salesforce Agent 進展迅速，Agent

4、force 上線兩周簽訂 200 家客戶，并在未來幾個季度訂單數量有望達到數千個，諸多知名客戶采購，并有 ROI 提升標桿案例，2025 有望成為 Agent 應用爆發元年。AI 特征與教育痛點高度契合，應用百舸爭流千帆競發。特征與教育痛點高度契合，應用百舸爭流千帆競發。教育領域“高頻次運用”、“個性化需求”的特征與 AIGC 高度契合。得益于用戶日常使用率提升、家庭套餐、Duolingo Max 滲透率提升，2024 年 Q3 多鄰國日活躍用戶和預訂量增長均超出預期。佳發教育打造 C 端的 AI 英語學習助手小靈老師，是集口語練習、課程同步和作文批改于一體的英語學習工具，渠道資源豐厚為 C

5、端 AI 產品提供入口優勢。世紀天鴻深耕 K12教輔主業，形成區本資源庫和校本資源庫，打造 AI 數據、內容壁壘，推出“小鴻助教”，滿足教師端教案生成、作文批改、總結報告等需求，并有望進一步向學生端和家長端延伸。AI 醫療醫療：AI 醫療醫療發展動力主要源于信息技術的進步、社會醫療需求的發展動力主要源于信息技術的進步、社會醫療需求的增長以及政策的推動。增長以及政策的推動。醫療 AI 在影像處理、診療前分診和診后管理的應用，不僅能夠提升醫療服務的質量和效率，還能夠推動醫療服務模式的創新，實現醫療資源的優化配置，為解決醫療資源不足的問題提供了有效的技術支撐。隨著 AI 技術的不斷進步和應用場景的拓

6、展，預計其在醫療行業的價值將進一步顯現，包括但不限于提升醫療服務的一致性、精準性和體驗，實現全生命周期的醫療服務體系。信創：財政資金邊際改善信創：財政資金邊際改善+時間緊迫，國產替代有望加速。時間緊迫，國產替代有望加速。信創隨著臺賬落地、信創中央補貼落地、地方財政資金邊際好轉，以及信創重視度持續提升，預計 2025 年信創訂單有望持續提升、收入進一步實現高速增長。同時，2024 年 Q4 黨政及醫療、交通、金融、能源、教育等行業的信創大單持續落地，為 2025 年業績高增奠定豐厚基石。自動駕駛自動駕駛：行業的競爭格局在行業的競爭格局在 2025 年將繼續保持其激烈態勢，不過技術年將繼續保持其激

7、烈態勢，不過技術革命的速度往往會超出我們的想象革命的速度往往會超出我們的想象。隨著技術迭代導致的產業結構的加速變化，部分新的投資機會慢慢涌現。我們建議關注以下兩點：（1）以高階智能駕駛技術比如特斯拉的突破與用戶體驗的實質性提升，建議關注國內核心主機廠以及華為在技術研發、成本控制和產品迭代方面的表現，以及新的數據閉環市場。（2）在 Robotaxi 滲透率提高之后，相應服務市場的爆發所帶來的產業鏈的增量機會。安全：安全：2019 年年2023 我國網絡安全規模由我國網絡安全規模由 478 億元增長至億元增長至 694 億元，億元，CAGR 為為 9.77%，呈現穩健增長態勢。，呈現穩健增長態勢。

8、從全球角度看，信息安全支出占全球 IT 支出比例不斷提高，由 2014 年的 1.94%增長至 2021 年的 3.69%。目前網絡安全市場整體處在從政策驅動向主動需求轉化的過程中，我們預計隨著行業進一步出清以及下游客戶情況的回暖，網絡安全行業有望重回高增長。風險提示：風險提示：宏觀經濟恢復不及預期、競爭加劇、宏觀經濟恢復不及預期、競爭加劇、AI 應用商業化落地風險應用商業化落地風險、政府財政緊張、技術迭代不及預期。政府財政緊張、技術迭代不及預期。Table_CompanyFinance -40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%2024/12024/42024/7 2024

9、/10計算機滬深300 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 2/67 計算機計算機/行業深度行業深度 目錄目錄 1.AI：AI 應用奇點將至，企業服務、醫療、教育迎星辰大海應用奇點將至，企業服務、醫療、教育迎星辰大海.5 1.1.AI+企業服務：AI 全面賦能，Agent 繁榮時代開啟.5 1.1.1.微軟：AI 全面賦能微軟產品，AI 業務朝著年收入 100 億美元的目標前進.5 1.1.2.CRM 龍頭 Salesforce 全面擁抱 AIGC，全場景落地加速.10 1.2.AI 特征與教育痛點高度契合，應用百舸爭流千帆競發.16 1.2.1.Duolingo：全球領

10、先的語言學習平臺，收入&預訂款高增、扭虧為盈.19 1.2.2.佳發教育：考試信息化領軍者，英語聽說 AI 產品渠道入口優勢彰顯.24 1.3.AI+醫療：關注 AI 醫療帶來的新產業結構.26 1.3.1.醫學影像：拓寬視野，不僅僅是影像科.30 1.3.2.醫療 IT：AI 啟動新一輪服務創新.34 2.信創：財政資金邊際改善信創：財政資金邊際改善+時間緊迫，國產替代有望加速時間緊迫，國產替代有望加速.37 3.智能駕駛：關注智駕數據閉環及智能駕駛：關注智駕數據閉環及 Robotaxi 產業鏈產業鏈.43 3.1.關注 FSD 入華帶動的數據閉環產業鏈發展.44 3.2.關注 Robota

11、xi 成本端及政策端進展.48 4.網絡安全行業規模穩健增長，靜待下游回暖復蘇網絡安全行業規模穩健增長，靜待下游回暖復蘇.52 4.1.網絡安全處于政策驅動向主動需求轉化過程，2024 年市場規模將達 721 億.52 4.2.網絡安全相關標的.56 4.2.1.亞信安全：火山引擎唯一安全合作伙伴，垣信+鴻蒙+火山全面開啟新成長.56 4.2.2.三六零：貫徹“AI+安全”雙主線發展，搶占 AI 搜索大藍海市場.58 4.2.3.啟明星辰：與中國移動合作持續深化，發布九天泰合安全大模型.60 4.2.4.盛邦安全：網絡空間地圖領軍者，鑄造衛星互聯網安全第三增長極，前瞻布局網絡身份認證領域 61

12、 4.2.5.國投智能：大數據操作提系統領軍者，靜待 G 端與 B 端 AI 應用開花結果.62 4.2.6.綠盟科技：發布股權激勵計劃，布局 AI 及大模型安全.63 4.3.小結.65 5.風險提示風險提示.65 圖表目錄圖表目錄 圖圖 1：OpenAI 股權結構股權結構.5 圖圖 2：OpenAI 四個階段的利潤分配四個階段的利潤分配.5 圖圖 3：Microsoft 365 Copilot 產品列表產品列表.6 圖圖 4：Copilot 提高人們的工作效率和創造力，并節省時間提高人們的工作效率和創造力，并節省時間.7 圖圖 5：定量研究結果表明，：定量研究結果表明，Copilot 提高

13、了寫作、總結會議和搜索信息等任務的速度提高了寫作、總結會議和搜索信息等任務的速度.7 圖圖 6：Microsoft 365 定價定價.8 圖圖 7：微軟：微軟 Copilot for Sales 功能功能.9 圖圖 8：Dynamics365Sales、Microsoft Copilot for Sales 定價定價.9 圖圖 9：Salesforce 連續連續 10 年排名第一年排名第一 CRM 提供商（提供商（2018-2022 年全球年全球 CRM 市場廠商份額）市場廠商份額）.11 圖圖 10：Salesforce 產品列表產品列表.11 圖圖 11：以：以 CRM 為基，堅持踐行為基

14、，堅持踐行 SaaS 理念，通過理念，通過產品、技術的外延并購，不斷打開新成長空間產品、技術的外延并購，不斷打開新成長空間.12 圖圖 12：Einstein 同時集成外部通用模型，以及內部專有模型同時集成外部通用模型，以及內部專有模型.13 圖圖 13：每個團隊都配備一名對話式人工智能助手：每個團隊都配備一名對話式人工智能助手.13 圖圖 14：Salesforce Agentforce 產品架構產品架構.14 圖圖 15：SalesforceAgentforce 下列有下列有 8 個個 Agent.14 圖圖 16：客戶使用：客戶使用 SalesforceAgentforce 的典型案例的

15、典型案例.15 圖圖 17：SalesforceAgentforce 定制化開發定制化開發 ISV 伙伴伙伴.15 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 3/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 18：現代教育的特征與：現代教育的特征與 AIGC 技術吻合技術吻合.16 圖圖 19：AIGC+教育技術落地競爭力及廠商占位教育技術落地競爭力及廠商占位.17 圖圖 20：AIGC+教育細分領域企業圖譜教育細分領域企業圖譜.17 圖圖 21：AIGC 應用在文獻整理、校對潤色等助力學術科研應用在文獻整理、校對潤色等助力學術科研.18 圖圖 22：AIGC 應用可批量生成標準

16、化試題，作業及時反饋加快知識理解與轉化應用可批量生成標準化試題，作業及時反饋加快知識理解與轉化.18 圖圖 23：AIGC 可進行個性化資源推薦與任務規劃、啟發式引導思考、實時答疑解惑可進行個性化資源推薦與任務規劃、啟發式引導思考、實時答疑解惑.19 圖圖 24：AIGC 可實現以學生為中心的多輪交互和擬人陪伴可實現以學生為中心的多輪交互和擬人陪伴.19 圖圖 25：2022 年年 5 月月-2023 年年 5 月全球教育類月全球教育類 APP 凈收入排名凈收入排名.20 圖圖 26：2017 年至年至 2022 年全球教育應用年收入（百萬美元）年全球教育應用年收入（百萬美元）.20 圖圖 2

17、7：Duolingo 英語測試結果受全球英語測試結果受全球 5000+院校認可院校認可.20 圖圖 28：Super Duolingo 訂閱價格、相應權益訂閱價格、相應權益.21 圖圖 29：2022-2024 年年 Q3 Duolingo 月活躍用戶（月活躍用戶（MAU）、日活躍用戶（）、日活躍用戶（DAU）、付費用戶數（百萬）、付費用戶數（百萬）.21 圖圖 30：Duolingo“學習飛輪”、“投資飛輪”相互協同“學習飛輪”、“投資飛輪”相互協同.22 圖圖 31：DuolingoMax 新功能新功能 Roleplay.22 圖圖 32：2019-2024 年年 Q3 Duolingo

18、營業收入、增速（億美元）營業收入、增速（億美元）.23 圖圖 33：2019-2024 年年 Q1 Duolingo 歸母凈利潤（億美元）歸母凈利潤（億美元）.23 圖圖 34：2019-2023 年年 Duolingo 總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，全年）總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，全年）.24 圖圖 35：2024 年年 Q1-Q3 Duolingo 總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，單季度）總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，單季度）.24 圖圖 36：佳發教育“靈汩教育大模型”通過國家網信辦算法備案認證：佳發教育“靈汩教育大模型”通過國家網信辦算法備案認證.25

19、 圖圖 37：佳發教育：佳發教育 AI 英語學習助手英語學習助手.26 圖圖 38：佳發教育：佳發教育 AI 英語學習助手情景對話功能英語學習助手情景對話功能.26 圖圖 39：2023 年度中國年度中國 A+、A+、A+等級醫院區域分布等級醫院區域分布.28 圖圖 40：不同醫療：不同醫療 AI 賽道的需求和市場空間賽道的需求和市場空間.30 圖圖 41：AI 影像產品分布圖（臟器分布）影像產品分布圖（臟器分布）.31 圖圖 42：AI 影像產品分布圖（病種分布）影像產品分布圖（病種分布）.31 圖圖 43：訊飛星火醫療大模型界面：訊飛星火醫療大模型界面.34 圖圖 44：紫荊：紫荊 AI

20、醫生科室概況醫生科室概況.35 圖圖 45：百度靈醫智惠應用框架百度靈醫智惠應用框架.35 圖圖 46：訊飛星火大模型訊飛星火大模型+診后康復管理平臺診后康復管理平臺.36 圖圖 47：2020-2021 年黨政信創招標節奏年黨政信創招標節奏.39 圖圖 48：北京市啟動臺式機框采，要求：北京市啟動臺式機框采，要求 AMD 和英特爾的和英特爾的 PC 配備國產配備國產 linux 操作系統操作系統.41 圖圖 49：四川農村商業聯合銀行股份有限公司發布：四川農村商業聯合銀行股份有限公司發布2024 年度年度 IT 基礎軟硬件采購項目基礎軟硬件采購項目-服務器采購項目（入服務器采購項目（入圍供應

21、商第二階段采購）采購需求圍供應商第二階段采購）采購需求.43 圖圖 50：端到端架構演進端到端架構演進.45 圖圖 51：特斯拉特斯拉 FSD 13.2 更新更新.46 圖圖 52：自動駕駛人工智能基礎數據服務市場規模（億元）：自動駕駛人工智能基礎數據服務市場規模（億元）.47 圖圖 53：Robataxi 玩家綜合格局玩家綜合格局.49 圖圖 54：擴大規模、實現量產成為：擴大規模、實現量產成為 Robotaxi 企業降本的必經之路企業降本的必經之路.50 圖圖 55：2017-2024 年中國自動駕駛政策演進路線年中國自動駕駛政策演進路線.51 圖圖 56：網絡安全的構成：網絡安全的構成.

22、52 圖圖 57：2018 年年2024E 中國網絡安全市場規模（億元）中國網絡安全市場規模（億元）.53 圖圖 58：全球：全球 IT 支出及信息安全支出比例支出及信息安全支出比例.53 圖圖 59：網絡安全分類：網絡安全分類.53 圖圖 60：20162021 年中國網絡安全市場結構年中國網絡安全市場結構.54 圖圖 61：20182022 年中國網絡安全投融資情況年中國網絡安全投融資情況.54 圖圖 62：20182022 年中國網絡安全企業注冊量年中國網絡安全企業注冊量.54 圖圖 63：網絡安全產業鏈：網絡安全產業鏈.55 圖圖 64：2022 年中國網安主要企業市占率年中國網安主要

23、企業市占率.55 圖圖 65：20182022 年中國網安行業集中度年中國網安行業集中度.55 圖圖 66：2022 年中國網絡安全客戶地圖年中國網絡安全客戶地圖.56 圖圖 67：2022 年中國網絡安全項目數量行業分布年中國網絡安全項目數量行業分布.56 圖圖 68：20192024Q3 亞信安全營收與歸母凈利潤情況亞信安全營收與歸母凈利潤情況.56 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 4/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 69：20192024Q3 亞信安全毛利率與凈利率情況亞信安全毛利率與凈利率情況.56 圖圖 70：亞信安全成為鴻蒙適配認證的第一批安全

24、伙伴，：亞信安全成為鴻蒙適配認證的第一批安全伙伴，.57 圖圖 71：納米搜索：納米搜索 web 端界面端界面.58 圖圖 72：360 安全云產品理念安全云產品理念.59 圖圖 73：網絡空間地圖系統界面：網絡空間地圖系統界面.61 圖圖 74：2024 年限制性股票激勵計劃業績考核目標年限制性股票激勵計劃業績考核目標.65 表表 1：微軟：微軟 Copilot 全產品陣營整理全產品陣營整理.6 表表 2：AI 醫療按照應用場景分類醫療按照應用場景分類.26 表表 3：醫療領域判別式醫療領域判別式 AI 與生成式與生成式 AI 對維度對比對維度對比.27 表表 4：醫療領域涉及醫療領域涉及

25、AI 的相關政策的相關政策.29 表表 5：針對肝臟與肺部針對肝臟與肺部 A|醫療軟件多維度對比醫療軟件多維度對比.32 表表 6：AI 在放療領域中的擴展應用在放療領域中的擴展應用.33 表表 7：2021-2024 年促進自主可控的相關政策年促進自主可控的相關政策.38 表表 8：黨政信創：黨政信創 PC、服務器空間測算（萬臺、服務器空間測算（萬臺/萬人）萬人）.39 表表 9：八大關鍵行業：八大關鍵行業 PC、服務器替代規模、服務器替代規模.40 表表 10：2024 年年 10 月區縣信創需求匯總月區縣信創需求匯總.42 表表 11：特斯拉感知算法迭代歷程特斯拉感知算法迭代歷程.44

26、表表 12：智駕系統從：智駕系統從 AI 1.0 向向 AI 3.0 演進演進.47 表表 13：部分：部分 Robotaxi 廠商單車成本估算廠商單車成本估算.50 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 5/67 計算機計算機/行業深度行業深度 1.AI：AI 應用應用奇點將至奇點將至，企業服務、醫療、教育迎星辰大海，企業服務、醫療、教育迎星辰大海 1.1.AI+企業服務：AI 全面賦能，Agent 繁榮時代開啟 1.1.1.微軟：AI 全面賦能微軟產品，AI 業務朝著年收入 100 億美元的目標前進 微軟為微軟為 OpenAI 第一大股東持股比例第一大股東持股比例 49

27、%，通過，通過 Azure 向向 OpenAI 提供算力基礎設提供算力基礎設施，并施，并獲得獨家商業合作伙伴關系獲得獨家商業合作伙伴關系。2019 年微軟向 OpenAI 投資 10 億美元，成為獨家云提供商。2023 年 1 月微軟宣布向 OpenAI 追加投資 100 億美元，投后估值為 290億美元，并具有獨特的利潤分享結構。經過 2022 年 12 月開始的幾個月談判后，微軟和 OpenAI 確認了一項為期多年、價值數十億美元的合作伙伴關系，微軟通過Azure 將繼續提供算力服務。另一方面，微軟將獲得獨家商業合作伙伴關系，以集成、分銷和開發基于 OpenAI 技術的新產品。從此次合作開

28、始，微軟開始將 OpenAI的技術快速整合到其核心產品中。圖圖 1：OpenAI 股權結構股權結構（截至截至 2024 年末年末）圖圖 2：OpenAI 四個階段的利潤分配四個階段的利潤分配 數據來源：FourWeekMBA、東北證券 數據來源：FinancialTimes、東北證券 MicrosoftCopilot 將大語言模型將大語言模型(LLM)的強大功能與客戶的強大功能與客戶辦公、辦公、ERP、CRM 等等內部內部數據相結合，集成數據相結合，集成 GPT-4Turbo、DALL-E3 模型模型，以帶來辦公、操作系統、云服務、，以帶來辦公、操作系統、云服務、編程、搜索、企業服務等方面的全

29、新體驗編程、搜索、企業服務等方面的全新體驗。（1）“AI+辦公”方面，微軟發力打造好用的 B 端工具“全家桶”，將 Word、Excel、PowerPoint、電子日歷 Outlook、辦公軟件Teams 都接入了 Copilot，幫助團隊進行會議安排和記錄。Copilot 能夠隨時隨地調用企業內部文檔，基于內容生成問題、答案并給出信息來源，可減少用戶搜索和閱讀文檔的時間。（2）“AI+云服務”方面，微軟還將智能云服務 Azure 接入 Copilot，幫助 IT 團隊高效管理云服務。（3）“AI+Windows”方面，Win11Copilot 已于 2023 年 9月 26 日對 B、C 端

30、用戶開啟商用，主要為日常功能，免費使用，有望作為 AI 應用生態入口帶來引流式收入。（4）“AI+定制化”方面，微軟開發了低代碼定制化工具MicrosoftCopilotStudio。（5）“AI+搜索”方面，微軟還結合 Bing 推出 AI 深度搜索功能，把簡單問題轉化詳細的 Prompt（提示詞）。（6）“AI+編程”方面，公司推出GitHubCopilot，作為 GitHub 開發者的 AI 編程助手，幫助開發人員將編程速度提高55%。（7）“AI+企業管理”方面，推出 Dynamics365Copilot，賦能 CRM 等企業服務系統，為員工提供面向銷售、客服、市場、運維和供應鏈領域的

31、 AI 工具。微軟,49%其他風險投資機構,49%OpenAI Nonprofit,2%請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 6/67 計算機計算機/行業深度行業深度 表表 1：微軟：微軟 Copilot 全產品陣營整理全產品陣營整理 產品名稱產品名稱 類型類型 時間線時間線 AIGC 功能簡介功能簡介 商業化進展商業化進展 Microsoft 365 Copilot AI+辦公 2023/3/16 發布 2023/7/18 定價 2023/11/1 正式上線企業用戶版本 2024/1/15 面向 C 端客戶開放 AIGC 助手嵌入到 Word、Excel、PPT 等辦公產

32、品 E3 和 E5 企業客戶，30 美元/月/人；個人版，20 美元/月/人。Windows Copilot AI+操 作系統 2023/5/23 發布 2023/9/26 正式上線 win11 操作系統中植入 AIGC 助手-Github Copilot AI+編程 2022/6/22 商業化 自動提供代碼編寫建議 每月 10 美元或每年 100美元 PowerPlatform Copilot AI+開發 2023/3/16 發布 AIGC 驅動的低代碼智能軟件開發平臺 暫無定價 Dynamics365 Copilot AI+企 業管理 AIGC 助手嵌入 CRM 等流程中 暫無定價 數據來

33、源：微軟官網、東北證券 AI+辦公辦公：龐大的龐大的 B 端端 C 端客戶奠定端客戶奠定商業化商業化根基根基 目 前 微 軟 將目 前 微 軟 將 Word、Excel、PowerPoint 等 辦 公 軟 件等 辦 公 軟 件 都 接 入 了都 接 入 了 Copilot，MicrosoftCopilot 也可在也可在 Windows11、Edge、Bing 中使用中使用。目前微軟將 Word、Excel、PowerPoint、電子日歷 Outlook、團隊協作 Teams 都接入了 Copilot。Copilot 常用功能包括 Word、PowerPoint 等文檔創建編輯、Excel 公

34、式生成、做圖，會議或文檔內容摘要提煉，同時用戶也可以基于文檔提問，減少搜索和閱讀文檔的時間。此外MicrosoftCopilot 集結了多款應用的 AI 體驗于一體，可在 Windows11、Microsoft 365以及 Edge、Bing 中使用。2023 年 9 月微軟開始把 MicrosoftCopilot 作為Windows11(22H2)免費更新的一部分，面向所有用戶推出。圖圖 3：Microsoft 365 Copilot 產品列表產品列表 數據來源：微軟官網、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 7/67 計算機計算機/行業深度行業深度 Copil

35、ot ROI 已現已現，沃達豐沃達豐 6.8 萬名員工使用萬名員工使用 Copilot 可達到可達到每人每周節省每人每周節省 3 小時小時。2023 年 11 月，微軟針對 Copilot 用戶發放調查問卷。統計數據表明，70%的 Copilot用戶表示他們的工作效率更高，68%的用戶表示這提高了他們的工作質量。用戶在搜索、寫作和總結中的速度提高了 29%（1）64%的用戶表示 Copilot 幫助他們減少了處理電子郵件的時間。85%的用戶表示 Copilot 可以幫助他們更快地獲得良好的初稿內容。75%的用戶表示 Copilot 可以在個人文件中找到需要的任何內容，從而節省時間。77%的用戶

36、表示一旦使用了Copilot，就產生用戶粘性。（2）22%的人表示Copilot每天節省超過 30 分鐘，平均而言，日均 Copilot 節約 14 分鐘，即每周節省 1.2 小時、每月節省 5 小時左右。（3）Copilot 在撰寫初稿、總結會議和搜索信息等任務上幫助節約的時間分別為 6 分鐘、32 分鐘、6 分鐘。2024 年 Q3，沃達豐將向 68,000名員工推出 Microsoft 365 Copilot，此前一項試驗表明，他們平均每人每周節省 3 小時。圖圖 4：Copilot 提高人們的工作效率和創造力，并節提高人們的工作效率和創造力，并節省時間省時間 圖圖 5：定量研究結果表明

37、，：定量研究結果表明，Copilot 提高了寫作、總提高了寫作、總結會議和搜索信息等任務的速度結會議和搜索信息等任務的速度 數據來源：微軟官網、東北證券 數據來源：微軟官網、東北證券 2024 年年 1 月微軟正式推出個人版月微軟正式推出個人版 Copilot Pro，訂閱價格為，訂閱價格為 20 美元美元/月，龐大的月，龐大的 C 端端訂閱客戶奠定商業化根基。訂閱客戶奠定商業化根基。2024 年 1 月 15 日，微軟正式推出面向 C 端 Microsoft Office 365 版本的 Copilot Pro，訂閱價格為 20 美元/月，Microsoft 365 個人版/家庭版訂閱者可以

38、跨設備使用微軟最新 AI 生成功能：1）跨設備使用 Microsoft 365 Copilot Pro：Microsoft 365 的個人和家庭訂閱用戶，可以在 PC、Mac 和 iPad 上訪問 Word、PowerPoint、Outlook 和 OneNote 中的 Copilot；2）定制 Copilot GPT：用戶借助 Copilot GPT Builder，通過上傳專有數據，指令優化等功能，全程無需編寫代碼創建自定義GPT 助手；3）訪問 GPT-4Turbo：用戶可以在高峰時段優先獲得 OpenAI 最新模型GPT-4Turbo 的響應。微軟還承諾，很快會上線不同模型供用戶自由選

39、擇。截止 2023年 9 月底，微軟 365 Office 的 C 端訂閱數已增長至 7670 萬，待微軟將 Copilot 向 C端開放，龐大用戶基數或將在未來帶來顯著創收。Copilot 定價定價每位用戶每月每位用戶每月 30 美元美元、較較 E3 和和 E5 的原訂閱費的原訂閱費大約大約分別增加了分別增加了 88%、55%。Microsoft 365 Enterprise E3 和 E5（不包含 Teams 功能）的原訂閱費分別為每人每月 34 美元和每人每月 55 美元。微軟對于 Copilot 的定價為在此基礎上額外的每位用戶每月 30 美元，較 E3 和 E5 的原訂閱費大致分別增

40、加了 88%、55%。面向Microsoft 365 商業版 Business Standard 和 Business Premium 的小型企業開放，這兩類用戶的原訂閱價格分別為 12.5、22 美元/用戶/月。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 8/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 6：Microsoft 365 定價定價 數據來源：微軟官網、東北證券 近近 70%的財富的財富 500 強企業現在都在使用強企業現在都在使用 Microsoft 365 Copilot，滲透率提升速度超，滲透率提升速度超過其他所有過其他所有 Microsoft 365 套件套件

41、。FY25Q1 公司將 Microsoft 365 Copilot 的響應速度提高了 2 倍，并將響應質量提高了近 3 倍，使得 Microsoft 365 Copilot 的日均使用人數環比增長了一倍以上。同時，FY25Q1 瑞銀購買 5 萬個 Microsoft 365 Copilot 席位，是公司迄今為止最大的 FinServ 交易?？傮w而言，近 70%的財富 500 強企業現在都在使用 Microsoft 365 Copilot，滲透率提升速度超過其他所有 Microsoft 365 套件。AI+企業服務：企業服務：AI 功能功能 Copilot 與與 ERP、CRM 軟件無縫集成，同

42、時軟件無縫集成，同時打造行業解決打造行業解決方案方案 Microsoft Copilot for Sales 可與可與 CRM 主流軟件主流軟件、Microsoft 365 辦公軟件辦公軟件無縫集成無縫集成。Microsoft Copilot for Sales 是一款 AI 助手，可與 Microsoft Dynamics 365 Sales 和Salesforce Sales Cloud 等 CRM 主流軟件無縫集成，并連接 Microsoft 365，獲得 Teams會議、Outlook 日歷電子郵件、Word 等文檔的權限。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 9/

43、67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 7：微軟微軟 Copilot for Sales 功能功能 數據來源：微軟官網、東北證券 Copilot for Sales 的定價為的定價為$50/用戶用戶/月，若已購買月，若已購買 Copilot for Microsoft 365 則僅需則僅需額外加額外加$20/用戶用戶/月。月。目前 Copilot for Sales 的定價為$50/用戶/月，Copilot for Sales 購買的前提條件是購買Microsoft 365 E3/E5/商業標準版/商業高級版或Office365 E3/E5。已經購買了 Copilot for Micros

44、oft 365 的用戶，額外購買 Copilot for Sales 時僅需$20/用戶/月。圖圖 8：Dynamics365Sales、Microsoft Copilot for Sales 定價定價 數據來源：微軟官網、東北證券 FY25Q1 CRM 和和 ERP 中中 Copilot 月活躍環比增長月活躍環比增長 60%以上以上，10 月底公司月底公司向向Dynamics 365 添加了添加了 10 個個 Agent。據微軟 FY2024Q2 的業績說明會，截至 2024 年1 月底 Copilot for Sales 已接入 30,000 多家公司的 Dynamics365 或 Sal

45、esforce。同時，根據 FY25Q1 業績會，微軟靠 AI 繼續獲得競爭優勢、保持領先地位，CRM 和 ERP 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 10/67 計算機計算機/行業深度行業深度 產品組合中 Copilot 月活躍用戶環比增長了 60%以上。10 月底，公司向 Dynamics365添加了 10 個開箱即用的 Agent，可幫助客戶自動確定銷售線索、跟蹤供應商。微軟微軟推出推出醫療行業版本醫療行業版本 DAX Copilot，目前每月在，目前每月在 500 多家醫療機構記錄超過多家醫療機構記錄超過 130萬次診療萬次診療。同時，微軟正借助行業云，制定行業解

46、決方案，例如針對醫療保健領域推出醫療行業版本 DAX Copilot。目前 DAX Copilot 每月在 500 多家醫療機構記錄超過 130 萬次診療，收入增長速度超過拳頭產品 GitHub Copilot。新功能將 DAX 擴展到了筆記之外，幫助醫生自動起草轉診、就診后指示和診斷證據。人工智能業務正朝著年收入人工智能業務正朝著年收入 100 億美元的目標前進億美元的目標前進，得益于，得益于 Microsoft 365 1000 萬萬美元以上的合同數量增長，訂單金額超預期增長了美元以上的合同數量增長，訂單金額超預期增長了 30%。FY25Q1，2024 年 7 月 30-10 月 30 日

47、 3 個月中，在 Microsoft Cloud 的持續強勁推動下，微軟整體收入超過 389億美元，增長 22%。展望未來，人工智能業務正朝著年收入 100 億美元的目標前進。FY25Q1 財季，公司訂單金額超出預期，增長了 30%，按固定匯率計算增長了 23%，得益于 Microsoft 365 1000 萬美元以上合同數量的增長。Azure 的 1 億美元以上合同數量有所增加。商業剩余履約負債（RPO）增長了22%，按固定匯率計算增長了21%，至 2,590 億美元。大約 40%的 RPO 將在接下來的 12 個月內確認為收入，同比增長了 17%。超過 12 個月確認的部分增長了 27%。

48、Azure OpenAI 的使用量在過去六個月中增加了一倍多的使用量在過去六個月中增加了一倍多。主要原因為諸多老客戶都將 AI 業務從測試滲透至生產環境。例如，GE Aerospace 使用 Azure OpenAI 為其所有 5.2 萬名員工構建了一個新的數字助理。在短短三個月內，它已被用于執行超過50 萬次內部查詢，并處理超過 20 萬份文檔。FY25Q1 增加了對 OpenAI 最新模型系列“o1”的支持。并將行業特定的模型引入 Azure AI，包括一系列用于醫學成像的一流多模態模型。1.1.2.CRM 龍頭 Salesforce 全面擁抱 AIGC，全場景落地加速 Salesforc

49、e是全球是全球 CRM巨頭，堅持踐行巨頭，堅持踐行 SaaS理念，理念，打造打造 Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloud 等等。Salesforce 是全球 SaaS 市場的啟蒙者與客戶關系管理（CRM）巨頭。2012-2022 年，Salesforce 連續 10 年排名第一 CRM 提供商，同時 2022 年市場份額進一步提升達到 23%。目前 Salesforce 已經超越了傳統的CRM 功能。其中 Sales Cloud 包括用于銷售線索管理、機會跟蹤、銷售預測和工作流程自動化的工具。Marketing Clou

50、d 的營銷自動化功能可幫助組織創建個性化營銷活動并分析客戶行為。Service Cloudd 側重于客戶服務和支持，提供案例管理、知識庫和客戶自助服務功能。Commerce Cloud 允許用戶創建個性化的購物體驗，包括產品推薦、訂單管理和客戶忠誠度計劃等。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 11/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 9：Salesforce 連續連續 10 年排名第一年排名第一 CRM 提供商提供商（2018-2022 年全球年全球 CRM 市場廠商份額）市場廠商份額）圖圖 10：Salesforce 產品列表產品列表 數據來源：IDC、東北證券

51、 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 從從 2013 年開始持續收購兼并，形成完整的數據分析、可視化、集成、打通鏈條，為年開始持續收購兼并，形成完整的數據分析、可視化、集成、打通鏈條，為AI 奠定基礎。奠定基礎。2013 年開始公司收購十余家數據 AI、大數據企業，打造最智能的 CRM產品。同時，依靠投資并購，Salesforce 形成了較為完整的數據分析服務鏈條，不僅有助于提供從連接、整合、可視化到決策的全流程服務，還有助于將產品滲透進企業數字化轉型的每一步。（1）2018 年 3 月，Salesforce 以 65 億美元收購數據集成商MuleSoft，有助于幫助客戶整合不同數

52、據源。MuleSoft 產品 Anypoin tPlatform 利用API 技術，將本地應用、云端應用、傳統系統、IoT 設備等數據源進行整合和交換，為數據分析服務提供強大的支撐能力。（2）2019 年 9 月，Salesforce 以 157 億美元收購數據可視化廠商 Tableau，Tableau 具備強大的統計分析擴展功能，提供自助分析平臺讓用戶更好地分析、挖掘數據。（3）2020 年 2 月，SalesforceVentures 聯合Dragoneer Investment Group 共同投資 Snowflake4.79 億美元。Snowflake 的 Cloud Data Pla

53、tform 產品可將企業分散在各類應用和數據庫中的數據集中到平臺上，有助于便捷地調取數據。（4）2020 年 12 月，Salesforce 宣布以 277 億美元收購領先的協同辦公企業 Slack。主推跨營銷、銷售、服務的平臺主推跨營銷、銷售、服務的平臺 Customer 360，將不同部門數據打通。，將不同部門數據打通。Customer 360是 Salesforce 近年主推的、針對 B2C 營銷的跨云平臺，是公司各產品橫向整合的重要里程碑。Customer 360 是一種集成的 CRM 平臺，其創建統一的消費者 ID，將客戶市場、銷售、服務、IT 等各部門的數據打通以形成消費者統一視圖

54、。若消費者在Commerce Cloud 上增減商品，Marketing Cloud 平臺上會自動觸發一個針對該消費者的打折營銷活動。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 12/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 11：以：以 CRM 為基，堅持踐行為基，堅持踐行 SaaS 理念，通過理念，通過產品、技術的外延并購，不斷打開新成長空間產品、技術的外延并購，不斷打開新成長空間 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 Salesforce 早于早于 2016 年發布人工智能平臺年發布人工智能平臺 Einstein，2023 年與年與 OpenAI 通過通過 AP

55、I 形形式達成合作，式達成合作，2024 年年 2 月推出月推出 Einstein Copilot 公開測試版。公開測試版。2016 年 Salesforce 發布 Einstein AI 智能平臺，Einstein 主要由收購的機器學習平臺 Prediction IO、深度學習平臺 Metamin-d 提供相應的技術支撐，擁有預測分析、機器學習、深度學習、自然語言處理和生成等能力，可以自動挖掘相關商業信息，預測客戶行為。2023 年 3月 Salesforce 與 OpenAI 合作，可通過 API 接入 ChatGPT，相關產品進入封閉試點階段；2023 年 9 月，推出 Einstein

56、1 Platform，Einstein1 平臺上的 Data Cloud 和 Einstein AI 使公司能夠安全連接任何數據，以低代碼構建人工智能驅動的應用程序。2024 年2 月 27 日 Salesforce 宣布推出 Einstein Copilot 的公開測試版。目前目前Salesforce的生成式的生成式AI功能涵蓋功能涵蓋Sales Cloud、Marketing Cloud、Service Cloudd、Commerce Cloud，以及協同辦公平臺，以及協同辦公平臺 Slack、數據可視化平臺、數據可視化平臺 Tableau。Data Cloud 與與 Einstein1

57、平臺集成，打通各類結構化和非結構化數據，使得用戶可平臺集成，打通各類結構化和非結構化數據，使得用戶可以基于以基于 Data Cloud 同時使用外部和私有大模型。同時使用外部和私有大模型?，F在，新的 Data Cloud 與 Einstein1平臺原生集成，打通孤立的數據；創建豐富、統一的客戶檔案。Data Cloud 統一和協調客戶數據、企業內容、遙測數據、Slack 對話以及其他結構化和非結構化數據，以創建客戶的單一視圖。該平臺每月已處理 30 萬億筆交易，每天連接和統一 1000億條記錄。EinsteinGPT 將 SalesforceData Cloud 的實時數據融入 Salesfo

58、rce 的專有人工智能模型、OpenAI 等外部模型中，從而攝取、協調和統一公司的所有客戶數據。借助 Einstein，用戶可以將系統與 SalesforceAIEinstein 集成，并同時使用外部和私有AI 模型、CRM 數據。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 13/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 12：Einstein 同時集成外部通用模型，以及內部專有模型同時集成外部通用模型，以及內部專有模型 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 Einstein 嵌入進嵌入進 Sales Cloud、Marketing Cloud、Service Clo

59、udd 以及代碼平臺，供以及代碼平臺，供開發人員便捷地構建開發人員便捷地構建 AI 程序，也可以進行內容總結和生成。程序，也可以進行內容總結和生成。Einstein Copilot 的生成式人工智能功能，嵌入進 Sales Cloud、Marketing Cloud、Service Cloudd 以及代碼平臺，供客戶、合作伙伴和開發人員輕松、安全地構建人工智能應用程序，可以代表用戶回答問題、總結內容、創建新內容、解釋復雜的對話。（1）Einstein GPT for Sales：自動生成銷售任務，例如撰寫電子郵件、安排會議以及在參加會議時快速總結客戶商機。（2）Einstein GPT for

60、 Service：根據過去的案例筆記生成知識文章、知識庫，自動生成個性化客服人員聊天回復，以進行售后和客戶支持服務。（3）Einstein GPT for Marketing：動態生成個性化內容，通過電子郵件、移動設備、網絡和廣告吸引客戶和潛在客戶。（4）Einstein GPT for Developers：通過使用 AI 聊天助手生成代碼并針對 Apex 等語言提出問題，利用 Salesforce Research 專有的大型語言模型提高開發人員的工作效率。圖圖 13：每個團隊都配備一名對話式人工智能助手：每個團隊都配備一名對話式人工智能助手 數據來源：Salesforce 官網、東北證券

61、 Agentforce 商業進展迅速，上線商業進展迅速，上線兩周簽訂兩周簽訂 200 家客戶，并在未來幾個季度訂單數量家客戶，并在未來幾個季度訂單數量有望達到數千個。有望達到數千個。2024 年 10 月 24 日，Agentforce 正式全球上線，商業化進展快，兩周簽訂 200 家企業客戶，客戶包括 FedEx、Adecco、Accenture、AceHardware、IBM、RBC Wealth Management 等，未來幾個季度將有數千家簽約，同時公司打算新招 1,000-2,000 銷售人員來提升 Agentforce 的銷售。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及

62、說明 14/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 14：Salesforce Agentforce 產品架構產品架構 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 12 月月 17 日推出日推出 Agentforce 2.0 版本，版本，2025 有望成為有望成為 Agent 應用爆發元年。應用爆發元年。Agentforce 2.0 構建了一個新的預構建代理技能庫，涵蓋了 CRM、Slack、Tableau 和 AppExchange上生態伙伴的功能。最新版本使客戶能夠使用 MuleSoft 將 Agentforce 擴展到任何系統或工作流程。它還具有增強的 Agent Builder

63、，能夠解釋自然語言指令，例如“加入新產品經理”，以自動生成新 Agent。這些 Agent 將預制技能與 Salesforce 內置的自定義邏輯無縫結合，提供無與倫比的靈活性和速度。圖圖 15：SalesforceAgentforce 下列有下列有 8 個個 Agent 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 Agentforce 按照用量收費，每次對話按照用量收費，每次對話 2 美元。美元。推出 Agentforce，使得 Salesforce 商業模式從按席位訂閱收費，如30美元/50美元每人每月，向用量收費轉變，根據FY24Q3業績說明會，目前 Agentforce 收費為每次對

64、話 2 美元。Salesforce 內部使用內部使用 Agentforce，預計減少人工處理工作量，預計減少人工處理工作量 1/4-1/2。Salesforce 內部早已使用 Agentforce，上線 網站用于解答潛在內部員工問題，目 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 15/67 計算機計算機/行業深度行業深度 前根據測算，內部自用可節約數百萬工作小時和數億美元成本，還可減少人工處理工作量 1/4-1/2。諸多諸多知名企業知名企業使用使用 Agentforce，并，并提升提升了了 ROI。（1）Wiley 使用 Agentforce 解決案件的速度比之前的聊天機器人快

65、了 40%以上。（2）希思羅機場，世界上最繁忙的機場之一，使用 Agentforce 能夠即時、準確、且同時回應數千名旅客的咨詢。（3）SharkNinja，選擇了 Agentforce 和 Commerce Cloud，為 28 個國際市場的客戶提供24/7 的個性化支持，并統一其服務運營。（4）2024 年三季度，埃森哲選擇 Agentforce來簡化銷售運營，并增強對全球 5.2 萬名銷售人員的投標管理。同時，Agentforce 顯著提高交易質量，埃森哲目標為提高 75%的投標覆蓋率。（5）Indeed 將 5.8 億求職者檔案與 300 多萬雇主進行匹配。通過 Agentforce，

66、Indeed 的目標是到 2030 年幫助300 萬人尋找雇主，縮短雇傭時間。（6）Vivint：智能家居公司，在客服營銷場景使用 Agentforce 創建數字化支持團隊，未來將從技術故障問答向技術人員調度、支付請求和設備遙測等方向延伸。（7）安達仕，人力資源公司，每年處理超 3 億份工作申請，使用 Agentforce 后可快速篩選數百萬份簡歷，724 小時匹配工作機會和推薦候選人。（8）CollegePossible：高校非盈利組織，用 Agentforce 幫學生匹配輔導員，基于已有學生數據構建虛擬顧問，為學生提供個性化顧問。圖圖 16：客戶使用客戶使用 SalesforceAgent

67、force 的典型案例的典型案例 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 目前，公司積極構建目前，公司積極構建 Agentforce 生態生態，打造，打造系統集成商系統集成商、ISV 和技術合作伙伴和技術合作伙伴生態生態圈圈。全球合作伙伴參與了第三季度 75%的 Agentforce 交易，超過 80 萬名系統集成商完成了 Agentforce 培訓，數百個 ISV 和技術合作伙伴正在構建和銷售 Agent。圖圖 17：SalesforceAgentforce 定制化開發定制化開發 ISV 伙伴伙伴 數據來源：Salesforce 官網、東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀

68、正文后的聲明及說明 16/67 計算機計算機/行業深度行業深度 2024 年三季度金額年三季度金額超過超過 100 萬美元的萬美元的 AI 業務訂單業務訂單數量同比增長了三倍以上數量同比增長了三倍以上，訂單，訂單數量達數量達 2000 多筆多筆。2024 年 Q3，Salesforce 剩余履約義務（RPO）為 531 億美元，同比增長 10%。金額超過 100 萬美元的 AI 業務訂單數量同比增長了三倍以上，訂單數量達 2000 多筆，包括 200 多個 Agentforce。1.2.AI 特征與教育痛點高度契合，應用百舸爭流千帆競發 教育領域“高頻次運用”、“個性化需求”的特征與教育領域“

69、高頻次運用”、“個性化需求”的特征與 AIGC 高度契合。高度契合。傳統教學模式下，基于有限資源的標準化教學內容產品，以及教育消費者的個性化需求存在內在矛盾，尤其是具有“聽說讀寫”全方位學習需求的語言教育。AIGC 以其低成本個性化定制的強大功能有望化解這一矛盾，與教育需求之間高度契合。圖圖 18：現代教育的特征與現代教育的特征與 AIGC 技術吻合技術吻合 數據來源：艾瑞咨詢、東北證券 教育教育 know-how 決定決定商業化變現速度商業化變現速度，沉淀的沉淀的數據數據是核心因素是核心因素。AIGC 技術在教育行業落地的競爭要素主要體現在三方面，模型和算力資源、教育行業理解和經驗、以及垂類

70、教育數據。模型和算力資源層面，我們認為，隨著算力成本下降、模型開源，基礎設施門檻將進一步降低，不是決定應用是否成為“爆品”的主要因素。同時，教育行業理解決定企業是否具有落地能力、商業化變現速度，如產品邏輯的設計、用戶痛點的感知、語料庫和工具的建設等，需要企業對教育業務和互聯網產品都有深入理解。最后，教育數據也是核心因素，數據決定用戶的使用體驗和學習效果，這需要企業在教育行業深耕多年才能形成自己的數據護城河。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 17/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 19：AIGC+教育技術落地競爭力及廠商占位教育技術落地競爭力及廠商占位 數據來源

71、：艾瑞咨詢，東北證券 縱觀海內外縱觀海內外 AI 教育公司，下游應用場景主要分為文獻整理、校對潤色、作業批改、教育公司，下游應用場景主要分為文獻整理、校對潤色、作業批改、考題生成、引導思考、答疑解惑、因材施教、多輪互動等場景?？碱}生成、引導思考、答疑解惑、因材施教、多輪互動等場景。圖圖 20：AIGC+教育細分領域企業圖譜教育細分領域企業圖譜 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 科研分析輔助工具，科研分析輔助工具，AI 可實現文獻整理、語法校對、數據預測等工作?？蓪崿F文獻整理、語法校對、數據預測等工作。在學術科研、閱讀分析等場景，AIGC 并不是替代研究員做判斷、下結論，而是作為一種輔助工具，可以在

72、文獻及引文整理、數據分析、圖表生成、語法及錯別字校對等方面解放部分人力。同時，大模型有望與科研工具包結合，加速科研計算，進行數據預測等。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 18/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 21：AIGC 應用應用在文獻整理、校對潤色等助力在文獻整理、校對潤色等助力學術科研學術科研 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 在作業生成方面，教師提供試題范圍及標準，在作業生成方面，教師提供試題范圍及標準，AI 可批量生成標準化題目?？膳可蓸藴驶}目。實時進行作業批改，加快實時進行作業批改，加快學習轉化學習轉化。在作業批改方面，AI 可實現語法、錯字、

73、標點等一鍵識別與修改，并在學生完成后實時批改并提供反饋，加快學生學習轉化，提升效率。圖圖 22：AIGC 應用應用可可批量生成標準化試題，作業及時反饋加快知識理解與轉化批量生成標準化試題，作業及時反饋加快知識理解與轉化 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 通過學生數據、答題反饋，進行通過學生數據、答題反饋，進行學習資源、學習任務學習資源、學習任務的個性化安排。的個性化安排。在自主學習場景下，學生通常存在學習任務不具針對性、難點困惑缺乏引導啟發、實時反饋不足的三大問題，AIGC 的應用對這三點難題都有助益。大模型積累了大量的學生數據，并可以通過學生實時的答題反饋，進行學習資源、學習任務的安排，做到個性

74、化教學。進行進行知識點知識點啟發引導啟發引導，以及，以及題目詳解題目詳解、解析等。、解析等。根據情景的不同，AIGC 產品可設置是否提供答案，如在學生練習遇到困難時提供啟發引導，或在錯題后為學生提供題目詳解、知識點解析等，保證學生學習的時效，強化學習效果。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 19/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 23：AIGC 可進行可進行個性化資源推薦與任務規劃、啟發式引導思考、實時答疑解惑個性化資源推薦與任務規劃、啟發式引導思考、實時答疑解惑 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 多輪對話成為可能，同時口語等場景用戶多輪對話成為可能，同時口語等場景

75、用戶容錯能力更強，容錯能力更強，應用有望率先邁向成熟。應用有望率先邁向成熟。此前學生在口語練習時常常存在對話簡單、場景受限、難以多輪交互、個性化不足等問題。AIGC 技術應用后，大模型參數的擴大、預訓練架構的使用等，使得原本單向播報和簡單問答的功能進一步拓展了多輪對話、邏輯推理、上下文理解能力。從不同細分場景的成熟度來看，當前口語、寫作練習等場景下，用戶容錯能力更強，應用成熟度也更高。圖圖 24：AIGC 可可實現以學生為中心的多輪交互和擬人陪伴實現以學生為中心的多輪交互和擬人陪伴 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 1.2.1.Duolingo：全球領先的語言學習平臺，收入&預訂款高增、扭虧為盈

76、Duolingo 是是 GooglePlay 和和 APPStore 端上教育類收入最高的應用。端上教育類收入最高的應用。Duolingo（多鄰國）于 2012 年推出，是集“便捷、按需和有趣”的新一代語言學習平臺，通過構建游戲化特性來激勵學習者以及通過運行數千個A/B測試來優化每個特性以獲得最大的參與度，已成為全球最受歡迎的語言學習方式。根據 SensorTower 數據，Duolingo已經成為 GooglePlay 和 APPStore 端上教育類收入最高的應用。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 20/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 25：2022 年

77、年 5 月月-2023 年年 5 月全球教育類月全球教育類 APP 凈凈收入排名收入排名 圖圖 26：2017 年至年至 2022 年年全球全球教育應用年收入（百萬教育應用年收入（百萬美元）美元）數據來源：SensorTower、東北證券 數據來源：BusinessofApps、東北證券 公司旗下產品線覆蓋在線語言教學、測評考試、兒童教育等，通過構建游戲化方式公司旗下產品線覆蓋在線語言教學、測評考試、兒童教育等，通過構建游戲化方式激勵學習者，實現了學習與樂趣相統一。激勵學習者，實現了學習與樂趣相統一。公司主要產品包括：（1）Duolingo：語言學習應用，截至 2023 年 4 月，它向超過

78、6000 萬月活躍用戶提供 40 種語言的免費課程。（2）Duolingo English Test：于 2016 年推出，任何擁有電腦、攝像頭和互聯網的人都可以在任何地方、任何時間參加考試。價格為 49 美元，一小時內便可完成測試，相比雅思、托福有價格低、更便捷的優勢。截至目前 Duolingo 英語測試結果受全球 5000+院校認可，包括耶魯大學、卡耐基梅隆大學等頂尖學府。（3）Duolingo for Schools：一款幫助教師在課堂中使用 Duolingo 平臺的免費工具，如給學生分配任務并跟蹤學習進程。（4）Duolingo ABC：于 2020 年推出的一款免費應用，專為 38歲

79、的兒童培養早期識字技能。（5）Duolingo Math：于 2022 年推出主要針對在校學生，涵蓋學生課堂的基礎數學內容，目前未收費。（6）Duolingo Music：通過屏幕鍵盤教授基礎音樂理論，任何人都可以學習，無需樂器。圖圖 27：Duolingo 英語測試結果受全球英語測試結果受全球 5000+院校認可院校認可 數據來源：36Kr、多鄰國官網、東北證券 Duolingo 采用免費使用采用免費使用+增值訂閱的收費模式。增值訂閱的收費模式。Duolingo 有三個產品:免費的Duolingo APP、付費的 Super Duolingo 以及 AI 產品 Duolingo Max。Su

80、per Duolingo的訂閱服務每月費用為 13.98 美元，若按年付費則為 84.96 美元/年，適用 2-6 位家庭成員的家庭套餐為 129.96 美元/年。免費使用 Duolingo 的學習者會在每節課結束時看一段時間的廣告，而購買高級訂閱 Super Duolingo 的學習者可以享受無廣告體驗并可以享受定制練習、高難度測試等權益。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 21/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 28：Super Duolingo 訂閱價格、相應權益訂閱價格、相應權益 數據來源：公司官網、東北證券 自自 2017 年推出付費訂閱年推出付費訂閱

81、 Super Duolingo 以來，付費用戶數持續高增以來，付費用戶數持續高增，截至截至 2024 年年Q1 達到達到 740 萬人。萬人。截至 2024 年 Q1 公司日活躍用戶（DAU）為 3140 萬、月活躍用戶（MAU）為 9760 萬。得益于數千項產品改進，公司日活躍用戶與月活躍用戶創下新高。截至 2024 年 Q1，公司日活躍用戶（DAU）為 3140 萬，較去年同期增長54%，月活躍用戶（MAU）為 9760 萬，較去年同期增長 35%。自 2017 年推出付費訂閱套餐 Super Duolingo 以來，付費用戶滲透率穩步上升，截至 2021 年 Q1 每月活躍用戶中約有 5

82、%是 Super Duolingo 的付費用戶。疊加上用戶增長，截至 2024 年 Q1付費訂閱用戶總數達 740 萬，較去年同期增長 54%。圖圖 29：2022-2024 年年 Q3 Duolingo 月活躍用戶（月活躍用戶（MAU）、日活躍日活躍用戶用戶（DAU）、付費、付費用戶數用戶數（百萬）（百萬）數據來源：公司財報、東北證券 公司擁有日均公司擁有日均5億次練習的語言學習數據，為構建大模型、持續打磨產品奠定基石。億次練習的語言學習數據，為構建大模型、持續打磨產品奠定基石。Duolingo 新人工智能系統 Birdbrain 的算法嵌入在應用程序的課程中，可以獲得每個用戶的學習歷程數據

83、，平臺上數以百萬計的學習者每天完成超過 5 億次練習，有利于公司不斷提高教學水平、也為 AIGC 提供數據支持。平臺上積累的學習數據可以用來開發自己的語言模型和新題型，更好地為測試評分，并通過人工智能的語音識別和測試識別，了解測試者的得分情況。0%10%20%30%40%50%60%70%80%020406080100120MAUDAU付費用戶（期末）MAU同比增速DAU同比增速付費用戶同比增速 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 22/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 30：Duolingo“學習飛輪”、“投資飛輪”相互協同“學習飛輪”、“投資飛輪”相互協同

84、數據來源：公司招股書、東北證券 與與 OpenAI 合作多年合作多年，把大模型融入新產品開發、教學內容生成、產品交互等方方把大模型融入新產品開發、教學內容生成、產品交互等方方面面面面。從 2021 年開始，多鄰國就與 OpenAI 達成合作，將 GPT-3 應用于英語測驗業務，并基于 GPT-4 推出新的訂閱 App Duolingo Max，有望進一步提升用戶粘性及付費意愿。此外，OpenAI 模型還被多鄰國用于生成課程內容、教學材料，以及寫作反饋。2023 年公司解雇了約 10%的翻譯人員，加速使用 AIGC 來進行翻譯和內容創建?；诨?GPT-4 推出新訂閱推出新訂閱 Duoling

85、o Max，新增，新增 AI 答疑、答疑、AI 口語練習兩項功能?？谡Z練習兩項功能。Duolingo Max 不僅囊括了 Super Duolingo 的全部權益，還包含兩項 AI 驅動的全新功能 Roleplay 和 Explain My Answer，Explain My Answer 會利用 AI 進行題目解析；Roleplay 能讓學習者和 AI 以場景為中心，進行實時對話。圖圖 31：DuolingoMax 新功能新功能 Roleplay 數據來源：公司官網、東北證券 Duolingo Max 定價為定價為 30 美元美元/月月，168 美元美元/年，相較于年，相較于 Super D

86、uolingo 分別提升分別提升119%、98%。定價方面，若按月訂閱，Duolingo Max 的訂閱價格為 30 美元，若按年訂閱年費為 168 美元。相較于 Super Duolingo13.98 美元/月、84.96 美元/年的價格，分別提升 119%、98%。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 23/67 計算機計算機/行業深度行業深度 利用利用 AI 技術來輔助技術來輔助教學教學內容生成內容生成，顯著提升備課效率，顯著提升備課效率。針對中級和高級學習者，AI 可以生成教學內容，極大地提高生產效率。例如教師原本需要幾十個小時準備的課程，現在僅需幾個小時即可完成。

87、先由導師設計教學腳本，先由導師設計教學腳本，GPT-4 根據給定的腳本生成根據給定的腳本生成難度各異、風格各異難度各異、風格各異的的內容內容。假設腳本設計中主角是一個有夢想的年輕女孩，GPT-4 能夠基于此創造出一個完整的故事，并根據學習者的需要調整語言難度水平。此外，多鄰國也非常注重語言學習的趣味性，AI 還可以生成幽默、有趣的內容，從而顯著減少課程設計時間。在考試題型生成上，在考試題型生成上，GPT 模型不僅提高了效率，也確保了測試的公平性和中立性。模型不僅提高了效率，也確保了測試的公平性和中立性。通過大語言模型，多鄰國能夠生成各種題型，并結合內部的質量檢測流程，確保題目對全球不同背景的考

88、生都是公平和適宜的。同時也避免了人為出題帶來的主觀性，試題更全面。AI 還可以設計還可以設計互動題型互動題型，基于答案實時生成下一道題目基于答案實時生成下一道題目。公司還引入了最新的題型互動寫作（Interactive Writing）等。在互動寫作中，考生回答一個問題后，AI 模型會基于答案實時生成下一道題目，提供多輪、個性化的測試體驗。產品上，公司采用自適應測試（computer adaptive testing）的技術，英語測試從第一題開始就會根據考生的表現實時調整難度，并據此實時調整后續的考試體驗。得益于用戶日常使用率提升、得益于用戶日常使用率提升、家庭家庭套餐、套餐、Duolingo

89、 Max 滲透率提升，滲透率提升，2024 年年 Q3 多多鄰國鄰國日活躍用戶和預訂量增長均超出預期。日活躍用戶和預訂量增長均超出預期。2024 年 Q3，人工智能視頻通話功能推動了 Max 的滲透率，增加了對話練習。2024 年 Q3 單季度，多鄰國總預訂額為 2.12億美元，較去年同期增長 38%；訂閱預訂額為 1.76 億美元，較去年同期增長 45%；季度末付費訂閱用戶總數達 860 萬，較去年同期增長 47%；第三季度 3 個月期間日活躍用戶（DAU）為 3720 萬，較去年同期增長 54%，月活躍用戶（MAU）為 1.131億，較去年同期增長 36%。單三季度實現收入為 1.93 億

90、美元，較去年同期增長 40%；調整后 EBITDA 為 4750 萬美元，而去年同期為 2250 萬美元，調整后 EBITDA 利潤率分別為 24.7%和 16.3%。圖圖 32：2019-2024 年年 Q3 Duolingo 營業收入、增速營業收入、增速（億美元）（億美元）圖圖 33：2019-2024 年年 Q1 Duolingo 歸母凈利潤（億美歸母凈利潤（億美元）元）數據來源：公司財報、東北證券 數據來源：公司財報、東北證券 0%20%40%60%80%100%120%140%0123456營業收入同比增速(1)(1)011歸母凈利潤 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲

91、明及說明 24/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 34：2019-2023 年年 Duolingo 總預訂量、訂閱預訂總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，全年）量及其增速（千美元，全年）圖圖 35：2024 年年 Q1-Q3 Duolingo 總預訂量、訂閱預訂總預訂量、訂閱預訂量及其增速（千美元，單季度）量及其增速（千美元，單季度）數據來源：公司財報、東北證券 數據來源：公司財報、東北證券 1.2.2.佳發教育：考試信息化領軍者，英語聽說 AI 產品渠道入口優勢彰顯 公司是教育考試信息化公司是教育考試信息化領軍者，領軍者，智慧考試智慧考試、智慧教育產品及解決方案應用智慧教育產品及

92、解決方案應用于于上萬個上萬個B 端客戶和上百萬端客戶和上百萬 C 端用戶端用戶。佳發教育 2002 年成立、2016 年上市，是全國最早從事國家教育考試信息化建設的企業之一。公司聚焦智慧考試和智慧教育兩大業務方向，推出覆蓋各類考試和 K12、高教職教教學場景的綜合解決方案。公司深耕教育二十余載，承建國家教育部考試中心考試綜合管理平臺和巡查指揮平臺，承建多個省份的省級指揮中心、區校一體化平臺，智慧考試、智慧教育的產品及解決方案應用于全國 31 個省份，上萬個 B 端客戶和上百萬 C 端用戶。百億參數的靈汩大模型百億參數的靈汩大模型已通過已通過國家網信辦算法備案認證國家網信辦算法備案認證。2023

93、 年公司完成靈汩教育大模型及 AI 系列產品的發布，目前靈汩具有百億級的參數量，并且通過教育領域的專項數據，完成百億級 Token 訓練數據的二次預訓練。2024 年 6 月 12 日，國家互聯網信息辦公室正式發布了第六批深度合成服務算法備案信息公告與境內深度合成服務算法備案清單，經過嚴格的評估和審核，佳發教育“靈汩文本生成大模型算法”成功通過備案。在性能算力上，靈汩教育大模型與同級別的通用模型相比，其推理成本可降低至 10%以內；作文閱卷場景，模型評分與真人評分的誤差控制 3%以內，所需計算資源少，整體成本更低，性能效率與效益更高，且可拓展性強，適配國產算力。目前，該模型已在體育、英語、理化

94、生實驗等多個學科的教學和考試場景中運用，并取得一定成果。0%10%20%30%40%50%60%0100,000200,000300,000400,000500,000600,000700,0002020202120222023訂閱預訂總預訂量訂閱同比增速總預訂同比增速47%47%45%41%38%38%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%050,000100,000150,000200,000250,0002024Q12024Q22024Q3訂閱預訂總預訂量訂閱同比增速總預訂同比增速 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 25/67 計算機計算機

95、/行業深度行業深度 圖圖 36：佳發教育佳發教育“靈汩教育大模型靈汩教育大模型”通過國家網信辦算法備案認證通過國家網信辦算法備案認證 數據來源：公司官網、東北證券 在在“AI+”教育戰略的驅動下，公司全面升級自有產品矩陣，發布了理化生實驗教育戰略的驅動下，公司全面升級自有產品矩陣，發布了理化生實驗 AI 解解決方案決方案、體育教育體育教育 AI 解決方案解決方案、英語機考英語機考 AI 解決方案。解決方案。C 端的端的 AI 英語學習助手小靈老師英語學習助手小靈老師，是集口語練習、課程同步和作文批改于一體的是集口語練習、課程同步和作文批改于一體的英語學習工具英語學習工具，渠道資源豐厚為渠道資源

96、豐厚為 C 端端 AI 產品提供入口優勢。產品提供入口優勢。公司發布面向 C 端的AI 英語學習助手小靈老師，是集口語練習、情景對話、題目訓練、課程同步訓練和作文批改等功能于一體的英語學習工具。（1）學生可以結合課本話題內容與 AI 老師進行一對一口語練習，自由交流暢談學習、生活等話題，輕松提升英語口語。（2）同時，公司 AI 內容與各地課標強相關，根據課本內容，將重要知識點融入互動對話。（3）此外，AI 英語學習助手小靈老師還具有能力測評功能，先全面評估用戶的英語水平找出弱點，提供個性化提升方案。（4）AI 老師會對用戶的作文進行詳細的批改，提供修改建議幫助提高寫作水平。公司渠道資源豐厚，產

97、品覆蓋 50 多萬間教室，同時在全國有近 3000 家合作伙伴，銷售渠道網絡下沉至每一個區縣，預計將為C 端的客戶拓展提供入口優勢。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 26/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 37：佳發教育：佳發教育 AI 英語學習助手英語學習助手 圖圖 38：佳發教育：佳發教育 AI 英語學習助手情景對話功能英語學習助手情景對話功能 數據來源：公司官網、東北證券 數據來源：公司官網、東北證券 1.3.AI+醫療：關注 AI 醫療帶來的新產業結構 AI 醫療，即人工智能在醫療領域的應用，是指通過運用一系列尖端的人工智能技醫療，即人工智能在醫療領域

98、的應用，是指通過運用一系列尖端的人工智能技術，如機器學習、自然語言處理、深度學習等，對醫療行業的各個方面進行深入的術，如機器學習、自然語言處理、深度學習等，對醫療行業的各個方面進行深入的智能化改造和管理升級智能化改造和管理升級。這些技術的應用不僅限于提高醫療服務的效率和質量，還包括優化資源配置、降低醫療成本、提升患者體驗等多個維度。AI 醫療的發展不僅推動了醫療技術的革新，也為患者帶來了更加精準和個性化的醫療服務。隨著技術的不斷進步，AI 醫療有望在未來解決更多的醫療難題，為全球健康事業做出更大的貢獻。我們認為我們認為智慧醫療的發展動力主要源于信息技術的進步、社會醫療需求的增智慧醫療的發展動力

99、主要源于信息技術的進步、社會醫療需求的增長以及政策的推動長以及政策的推動。表表 2：AI 醫療按照應用場景分類醫療按照應用場景分類 分類類型分類類型 模式模式 布局企業布局企業 AIAI 醫學影像醫學影像 AI 醫學影像技術通過分析醫學影像資料，如 X 光片、CT 掃描和 MRI 圖像，幫助醫生更準確地診斷疾病，甚至能夠識別出人類肉眼難以察覺的病變。自然語言處理技術則能夠理解和分析患者的病歷資料，提供個性化的診療建議。鷹瞳科技、推想醫療、聯影醫療等 AIAI 健康管理健康管理 AI 健康管理則是指利用 AI 技術對個人健康數據進行分析，預測疾病風險，提供健康建議。通過可穿戴設備和移動應用，AI

100、 系統能夠實時監測用戶的生理指標，如心率、血壓和血糖水平，為用戶提供定制化的健康計劃和預警系統。九安醫療、樂心醫療、華米科技等。AIAI 藥物研發藥物研發 AI 技術能夠通過分析大量的生物醫學數據，加速新藥的研發過程。機器學習算法可以預測藥物分子的活性，優化藥物設計，而深度學習模型則能夠從復雜的生物標志物中識別出潛在的藥物靶點。這些技術的應用大大縮短了藥物從實驗室到市場的時間，提高了研發的成功率。睿智醫藥、泓博醫藥、藥石科技、藥明康德等*AIAI 醫療機器醫療機器人人 AI 醫療機器人則是醫療領域的又一大創新。這些機器人可以在手術中輔助醫生，提高手術的精準度和安全性。它們還可以在醫院中承擔物流

101、、清潔等任務，減少醫護人員的工作負擔，讓他們有更多時間專注于患者護理。微創機器人、精鋒醫療等“數據來源：前瞻產業研究院，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 27/67 計算機計算機/行業深度行業深度 技術面技術面：AI 信息技術的快速發展為智慧醫療提供了基礎。大數據技術使得醫療機構能夠存儲和分析海量的患者數據，從而提供更精準的診斷和治療建議。云計算平臺則為醫療數據的存儲、處理和共享提供了強大的支持，使得醫療服務更加靈活和高效。人工智能技術，尤其是機器學習和深度學習，正在被用于開發智能診斷工具、預測疾病發展趨勢以及個性化治療方案。建議關注新的生成式建議關注新的生成

102、式 AI 帶動的新市場空間。帶動的新市場空間。在機器學習領域，大模型作為一種新興工具，專門用于處理和生成自然語言文本。這些模型通過集成高級文本情感分析等元信息，能夠極大地豐富神經科學數據集，并實現信息的高度融合。特別是在數據量龐大且多元的醫療領域，大模型展現出巨大的應用潛力。從判別式 AI 向生成式 AI 的轉變，基于深度學習的影像 AI 本質上屬于判別式 AI，其分類效果依賴于訓練數據的數量和質量。隨著注意力機制的突破和知識體系的引入，大模型以其復雜的結構和龐大的參數量，展現出更強的學習能力和生成能力。在醫療領域，判別式AI 主要用于分類、檢測和識別任務，核心在于判斷輸入數據屬于哪個預定義類

103、別，例如疾病類型或病變程度。而生成式 AI 則專注于生成與訓練數據相似分布的新數據實例。理論上，成熟的生成式 AI 能夠超越判別式 AI 的應用范圍，處理一些判別式 AI 難以應對的場景。例如，一個融合了醫學知識、病例數據和推理邏輯的生成式AI 在影像識別上的實際效果，可能優于僅基于深度學習的影像 AI。表表 3：醫療領域判別式醫療領域判別式 AI 與生成式與生成式 AI 對維度對比對維度對比 對比維度對比維度 判別式判別式 AI 生成式生成式 AI 定義與目標定義與目標 區分不同類別或結果的能力 生成新的數據實例，模擬數據生成過程 方法方法 學習數據的特征和模式，識別輸入數據與特定類別之間的

104、關系 學習訓練數據的分布，生成新的數據點 常見模型常見模型 SVM、決策樹、邏輯回歸、CNN 等 GANS、VAES、RNN 等 醫療領域應用醫療領域應用 醫療診斷、欺詐檢測、異常行為檢測 圖像生成、文本生成、數據增強、藥物研發 數據來源：蛋殼研究院，東北證券 盡管生成式盡管生成式 AI 在信息化和制藥在信息化和制藥 AI 等領域展現出廣闊的應用前景，但其發展仍受限等領域展現出廣闊的應用前景，但其發展仍受限于基礎設施和數據注入機制等關鍵因素于基礎設施和數據注入機制等關鍵因素。目前，由于國家藥品監督管理局尚未制定針對生成式 AI 的注冊和準入管理政策，許多在醫學影像領域具有潛力的大模型還未能走出

105、實驗室，它們主要輔助醫生進行科學研究，尚未實現大規模的商業化應用。需求需求端端：人口老齡化和慢性病患者數量的增加，導致對醫療服務的需求日益增長。智慧醫療能夠通過遠程監控、智能穿戴設備等手段，為老年人和慢性病患者提供更加便捷和連續的醫療服務。此外，智慧醫療還能夠通過數據分析預測疾病風險，實現早期干預，減少醫療資源的浪費。醫療資源不足及公眾健康意識的提高，公共衛生機構對醫療資源不足及公眾健康意識的提高，公共衛生機構對 AI 醫療的需求將顯著增長醫療的需求將顯著增長。當前，我國醫療資源的地域分布不均，城鄉之間、發達與欠發達地區之間的差異顯著。農村和偏遠地區的醫療設施簡陋，醫療人員短缺，難以滿足當地居

106、民的基本醫療需求。與此同時，隨著人口老齡化的加速和公眾健康意識的增強，患者數量不斷增加，對醫療資源的需求持續上升，導致現有醫療資源更加緊張，醫院常常超負荷運轉，患者等待時間延長，就醫體驗受到負面影響。同時通過健康科普宣傳，人們越來越重視健康管理，主動了解健康知識，追求健康生活方式，如定期體檢、合理飲食和適量運動。面對疾病，患者不僅期待傳統治療方法，更渴望獲得高效、精準、個性化的醫療服務。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 28/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 39：2023 年度中國年度中國 A+、A+、A+等級醫院區域分布等級醫院區域分布 數據來源：人民日報

107、，東北證券 AI 醫療以其強大的學習能力、數據處理能力和創新能力，為解決醫療資源不足提供醫療以其強大的學習能力、數據處理能力和創新能力，為解決醫療資源不足提供了新途徑了新途徑。在影像診斷領域，AI 能夠快速準確地分析醫學影像，輔助醫生診斷，提升診斷效率；在臨床決策支持方面，AI 能夠根據大量醫療數據為醫生提供診斷建議和治療方案，幫助醫生做出更科學的決策，減少誤診和漏診；在健康管理領域，AI通過分析個人健康數據，為患者提供個性化的健康管理方案，實現疾病的早期預防和干預。這些優勢使得公共衛生機構能夠在有限的醫療資源下，為更多患者提供優質醫療服務，滿足公眾不斷增長的健康需求，因此對 AI 醫療的需求

108、必將顯著增加。政策面政策面：各國政府為了提高醫療服務的質量和效率，正在積極推動醫療改革。智慧醫療作為一種創新的醫療模式，得到了政策上的支持和資金上的投入。同時，市場機制也在推動智慧醫療的發展，隨著技術的進步和成本的降低，智慧醫療解決方案的商業價值逐漸顯現，吸引了越來越多的投資者和企業參與其中。自 2016 年起，我國就開始出臺政策，以促進人工智能技術在醫療領域的應用，旨在從宏觀層面推動醫療行業的快速發展，提升服務效率和質量，實現智能化轉型。這些政策旨在幫助醫院正確理解和應用前沿技術，引導相關產業的快速成長。政策制定通常會依據醫療衛生領域的當前狀況和未來走向，制定具有前瞻性和指導性的政策。這些政

109、策不僅指明了醫療信息化的總體目標和分階段任務，還涵蓋了建設內容、技術規范和實施步驟等核心要素。對于公立醫院而言，遵循政策要求是他們的首要任務。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 29/67 計算機計算機/行業深度行業深度 表表 4：醫療領域醫療領域涉及涉及 AI 的相關政策的相關政策 年份年份 政策名稱政策名稱 主要內容主要內容 2016 互聯網+人工智能三年行動實施方案 支持在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療等領域開展人工智能應用試點示范，推動人工智能規?；瘧?2016 關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見 支持研發健康醫療相關的人工智能技術，加快研發

110、成果轉化，促進健康醫療智能裝備產業升級 2016 智能硬件產業創新發展專項行動(2016-2018 年)鼓勵醫療機構加快信息化建設進程，推動智能醫療健康設備在診斷、治療、護理、康復等環節的應用 2016 十三五 國家信息化規劃 推動健康醫療相關的人工智能、生物三維打印、醫用機器人、可穿戴設備以及相關微型傳感器等技術和產品在疾病預防、衛生應急等方面的應用 2017 十三五 衛生與健康科技創新專項規劃 支持機器智能輔助個性化診斷、精準治療輔助決策支持系統、輔助康復和照看等研究，支撐智慧醫療發展 2017 促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020 年)推動醫學影像數據采集標準化與規

111、范化，加快醫療影像輔助診斷系統的產品化及臨床輔助應用 2018 關于促進 互聯網+醫療健康 發展的意見 完善 互聯網+醫療健康 支撐體系，推動醫療健康與互聯網深度融合 2018 全國醫院信息化建設標準與規范(試行)利用人工智能技術對疾病風險進行預測，實現醫學影像輔助診斷、臨床輔助診療、智能健康管理等功能 2019 關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見 支持醫療等領域數據的內部整合、共享與對外開放，鼓勵人工智能服務能力和資源向地方開放 2020 關于加強全民健康信息標準化體系建設的意見 制定醫學人工智能應用指南、應用標準和安全標準，強化人工智能技術應用安全管理 2022 十四五 全民健康

112、信息化規劃 推動完善 互聯網+醫療健康、醫學人工智能等新一代信息技術標準體系，支撐在應急救治、遠程會診、遠程檢查、臨床輔助診斷決策等方面的應用 2023 關于進一步完善醫療衛生服務體系的意見 發展 互聯網+醫療健康，加快推進互聯網、人工智能等在醫療衛生領域中的應用 數據來源：蛋殼研究院，東北證券 政策與提效兩大購置動力支持下，目前國內已經孕育了一大批醫療人工智能產品，政策與提效兩大購置動力支持下，目前國內已經孕育了一大批醫療人工智能產品，嵌入了醫療領域中的絕大多數場景。嵌入了醫療領域中的絕大多數場景。不過，不同場景不同主體之中的應用規模有多有少，為了更為精準地衡量醫療 A1 的發展現狀，我們對

113、主流 AI 產品的市場空間與購置動力強弱進行了統計，站在數字經濟行業的角度，我們選擇醫學影像、醫療站在數字經濟行業的角度，我們選擇醫學影像、醫療信息化為核心的應用場景作為分析對象，用以概括醫療信息化為核心的應用場景作為分析對象，用以概括醫療 Al 的整體發展狀況。的整體發展狀況。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 30/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 40：不同醫療：不同醫療 AI 賽道的需求和市場空間賽道的需求和市場空間 數據來源：蛋殼研究院，東北證券 1.3.1.醫學影像：拓寬視野，不僅僅是影像科 經過近十年的發展，醫院對影像經過近十年的發展，醫院對影像

114、AI 產品的接受度顯著提高，醫生在影像產品的接受度顯著提高，醫生在影像 AI 研發中研發中的參與也日益深入，影像的參與也日益深入，影像 AI 的應用場景不斷拓寬。的應用場景不斷拓寬。影像 AI 在最初階段主要集中在影像數據集豐富且標準化程度高的肺結節和眼底疾病上，其臨床價值相對有限。如今，以影像 AI 為核心的醫療器械已經覆蓋了篩查、診斷、治療和預防的整個醫療流程，其應用范圍也從放射科擴展到幾乎所有涉及醫學影像的科室，極大地賦能了醫療影像領域。隨著技術的不斷進步和政策的支持，影像 AI 正逐漸成為提升醫療服務效率和質量、推動醫療行業智能化升級的重要力量。目前目前人工智能在多個臟器的輔助診斷領域

115、已經取得了顯著進展，尤其是在心臟、骨人工智能在多個臟器的輔助診斷領域已經取得了顯著進展，尤其是在心臟、骨骼、頭頸和肺部等熱門部位，已經能夠實現高精度的多病種診斷。骼、頭頸和肺部等熱門部位，已經能夠實現高精度的多病種診斷。例如，心臟疾病AI 可以輔助診斷 70 種不同的病狀，骨骼疾病 AI 能夠處理 58 種，頭頸 53 種，肺部44 種。同時，一些較少關注的臟器，如腸道（5 種）、泌尿系統（4 種）和腹部（2種），也在積極開發中，部分產品已經獲得了醫療器械注冊證，開始實現商業化。在病種方面，心腦血管、骨關節、肺結節、腫瘤（放療）和眼底是目前市場上最熱門的領域，同類產品超過 15 種。相比之下，

116、針對腸息肉、泌尿相關疾病的企業較少，這些細分市場相對冷門。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 31/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 41：AI 影像產品分布圖（臟器分布）影像產品分布圖（臟器分布）數據來源：國家藥監局，各企業官網，東北證券 圖圖 42：AI 影像產品分布圖（病種分布）影像產品分布圖（病種分布）數據來源：國家藥監局，各企業官網，東北證券 未來的未來的 AI 影像診斷將不僅僅局限于單一的影像模態，而是會融合多種影像數據，影像診斷將不僅僅局限于單一的影像模態，而是會融合多種影像數據，而且會切入大通量的治療場景而且會切入大通量的治療場景。這種多模態融合

117、可以提供更全面的信息，有助于更準確地診斷復雜疾病，如神經系統疾病和心血管疾病。隨著深度學習算法的不斷發展，AI 影像診斷系統的準確性將進一步提高。研究人員可以通過增加訓練數據的數量和質量，優化神經網絡的結構，使 AI 能夠更精準地識別疾病特征。例如，在腫瘤的早期診斷中，更準確的 AI 系統可以幫助醫生更早地發現病變，提高患者的治愈率。在在 AI 醫療領域，肝臟和肺部手術安排以及影像識別技術已經取得了顯著進展醫療領域，肝臟和肺部手術安排以及影像識別技術已經取得了顯著進展。AI技術在這些領域的應用不僅提高了手術規劃的精準度，還增強了醫生對復雜手術的理解和執行能力。對于肝臟手術對于肝臟手術，AI 技

118、術能夠實現對肝臟及周圍血管的高精度自動分割，這一技術的應用顯著提高了分割精度，是傳統手工方式的數倍。通過深度學習算法，010203040506070800102030405060 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 32/67 計算機計算機/行業深度行業深度 AI 能夠精準識別肝臟及其復雜血管網絡，確保分割過程的精確性，并適應不同患者的解剖結構差異。例如，推想醫療的 AI 手術規劃系統，作為全球首個獲得 NMPA 三類證的肝臟手術規劃產品，能夠全自動重建腹部重要組織器官和血管的三維結構，輔助外科醫生完成肝臟病灶手術模擬和可視化展示手術路徑。這不僅提高了手術術式選擇的準確性

119、和目標切除范圍的精確性，還在時間效率上取得了顯著提升。在肺部手術方面在肺部手術方面，AI 技術同樣展現出巨大潛力。AI 系統能夠根據 CT 影像數據，對肺部組織進行全自動重建，為胸外科醫師制定肺部手術計劃提供參考。這種智能手術規劃系統能夠滿足數據安全、精準重建、快速交付和功能豐富的臨床需求，從而在縱向上加深了 AI 在疾病診療全流程的參與深度，從篩查、診斷深化到治療領域。表表 5：針對肝臟與肺部針對肝臟與肺部 A|醫療軟件多維度對比醫療軟件多維度對比 維度維度 肝臟肝臟 肺部肺部 結構復雜度結構復雜度 包含大量血管、膽管等管道結構，結構重疊，識別困難 以肺實質和支氣管為主，結構相對簡單 形狀與

120、大小形狀與大小 較大 較小 圖像采集設圖像采集設備備 多為 MR，其次為 CT 多用 CT、X 光，其次為 MR 成像參數與成像參數與信息信息 MRI 成像參數多序列，圖像信息極其豐富 成像參數相對較少，圖像信息相對簡單 成像效果成像效果 受多種因素影響，如呼吸運動、成像設備性能等，可能導致影像質量下降，影響 AI 算法性能 整體上相對更為穩定 疾病種類疾病種類 疾病種類繁多 疾病種類繁多，但整體上分類和識別難度可能稍低 現有現有 AI 產品數量產品數量 少 多 對對 AI 的的要求要求 更強的適應性和泛化能力、更強的分類和識別能力 標準 維度維度 肝臟 肺部 結構復雜度結構復雜度 包含大量血

121、管、膽管等管道結構，結構重疊，識別困難 以肺實質和支氣管為主，結構相對簡單 形狀與大小形狀與大小 較大 較小 圖像采集設圖像采集設備備 多為 MR，其次為 CT 多用 CT、X 光，其次為 MR 數據來源：蛋殼研究院，東北證券 AI 技術技術也開始逐步在也開始逐步在放療中的主要應用包括靶區和正常組織的自動勾畫、放療計放療中的主要應用包括靶區和正常組織的自動勾畫、放療計劃的制定、放療毒性的預測以及預后療效的預測。劃的制定、放療毒性的預測以及預后療效的預測。在靶區勾畫方面，AI 技術能夠顯著減少放射醫師手動勾畫器官和靶區的時間，提高勾畫的一致性和準確性。例如，聯影智能依托醫學影像分割技術，在放療領

122、域取得了新進展，其 RTP-Net 網絡能夠在全身 67 個器官和病灶的快速精準分割上進行驗證，平均 Dice 相似性指數可達0.95，且在大多數任務中可實現近乎實時的分割結果，為后續集成于放療過程中靶區實時勾畫提供技術支撐。在放療計劃制定方面，AI 技術通過優化劑量分布，實現治療計劃的個性化，減輕放療物理師的工作負擔，提高工作效率。例如，中國科學技術大學醫學物理研究團隊提出了使用癌癥患者 CT 影像中的器官結構信息，利用AI 深度學習神經網絡自動生成放療計劃的方法，大幅縮短了計劃制定時間，并且生 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 33/67 計算機計算機/行業深度行業

123、深度 成的自動放療計劃 100%滿足臨床質量控制要求。在放療毒性預測方面，深度學習模型因其強大的特征提取和模式識別能力，在毒性預測中展現出較好的效果，能夠利用歷史臨床數據訓練預測模型，預測患者發生毒性反應的風險。在預后療效預測方面，AI 模型通過分析影像學特征和臨床數據，能夠識別出與腫瘤患者生存期相關的生物標志物，幫助醫生制定個性化的治療方案。表表 6：AI 在放療領域中的擴展應用在放療領域中的擴展應用 應用場景應用場景 特征特征 輔助多模輔助多模態圖像處態圖像處理理 多模態影像可以提供更多信息，有助于精準確定腫瘤區和高風險區，但一些患者缺少 MRI 影像，利用人工智能技術，可以通過患者的 C

124、T 圖像，在一定程度上預測對應 MRI 圖像中包含的信息。錐形束 CT 圖像通常在放射治療前、放射治療中或放射治療后采集，適合替代定位圖像進行自適應放射治療計劃設計，然而欠佳的圖像質量使其難以直接用于靶區勾畫和劑量計算，利用人工智能技術，可以有效提升錐形束 CT 的圖像質量，使自適應放射治療的臨床實現更進一步。靶區及危靶區及危及器官的及器官的自動勾畫自動勾畫 精確的靶區及危及器官勾畫需要耗費放射治療醫生大量時間，而且由于主觀因素、經驗、知識等導致不同醫生的勾畫結果存在差異?；趫D譜庫(Atlas)的自動勾畫雖然已經應用了一段時間，但精度欠佳。近年來，深度卷積神經網絡廣泛應用于靶區和危及器官的分

125、割，取得較為理想的效果，并迅速形成產品應用于臨床中，可支持全身多種危及器官的自動勾畫，大大提高了放射治療醫生的工作效率。放射治療放射治療計劃自動計劃自動設計設計 精確的靶區及危及器官勾畫需要耗費放射治療醫生大量時間，而且由于主觀因素、經驗、知識等導致不同醫生的勾畫結果存在差異?；趫D譜庫(Atlas)的自動勾畫雖然已經應用了一段時間，但精度欠佳。近年來，深度卷積神經網絡廣泛應用于靶區和危及器官的分割，取得較為理想的效果，并迅速形成產品應用于臨床中，可支持全身多種危及器官的自動勾畫，大大提高了放射治療醫生的工作效率。放射治療放射治療計劃自動計劃自動設計設計 放射治療劑量師需要根據自己的經驗進行不

126、斷嘗試和多重優化才能設計出高質量的放射治療計劃，這個過程要耗費大量的時間和精力，因此自動計劃設計成為迫切需求。人工智能的發展使自動計劃設計成為可能，不少研究者和多個三維治療計劃系統廠商相繼推出基于人工智能的自動計劃設計產品，不僅提高了效率，而且有利于提高放射治療計劃的同質化水平。放射治療放射治療自動質控自動質控 質量保證和質量控制是現代放射治療過程中另一個需要耗費大量時間和精力的環節，人工智能的發展為質控工作的自動化提供了機會。同時人工智能可以從大量的質控數據中進行學習，將經驗轉化為數據，將數據轉化為知識。目前，已在放射治療計劃自動核對、加速器的質量保證、IMRT/VMAT 的計劃質量保證和誤

127、差辨識方面取得了顯著成效。放射治療放射治療中的運動中的運動管理管理 放射治療中的呼吸運動將影響治療準確度，從而導致腫瘤控制率(TCP)的下降和正常組織損傷的增加，呼吸運動自適應補償技術可以跟蹤腫瘤的位置，并實時地調整治療束，達到精準治療的目的。但常用的體外標記和體內腫瘤運動并非簡單的線性關系，而且在跟蹤和調整之間存在延遲，利用人工智能的預測能力，可以建立體外標記和腫瘤之間的精準關系，同時預測未來某個時刻的位置，達到補償延遲的目的。腫瘤放射腫瘤放射治療預后治療預后 患者的臨床特征、病理、基因、治療方案等都將影響預后，傳統統計學方法的預測準確度尚不能滿足臨床需求，而借助人工智能和醫療大數據可以實現

128、個體化精準預測，有利于治療方案的調整，從而提高腫瘤控制率，并降低正常組織并發癥概率(NTCP)。數據來源：蛋殼研究院，東北證券 我們認為，我們認為，AI 影像雖然目前還有很多的挑戰沒有完成，但是隨著技術的不斷進步影像雖然目前還有很多的挑戰沒有完成，但是隨著技術的不斷進步，影像影像 AI 的應用場景不斷拓寬的應用場景不斷拓寬，相關軟件市場也有較大的增長潛力，相關軟件市場也有較大的增長潛力。技術層面上，AI 影像需提升數據處理、算法精度和模型泛化能力，以應對醫學影像的復雜性和多樣性。AI 影像已從單一疾病篩查拓展到心血管、骨關節、腫瘤等多個醫學領域，輔助醫生提高診斷效率和準確性。在治療規劃方面，A

129、I 影像在放療和外科手術中發揮 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 34/67 計算機計算機/行業深度行業深度 關鍵作用，提高治療的科學性和精準度。盡管面臨挑戰，AI 影像技術的應用前景廣闊，將在未來醫療領域中發揮重要作用。隨著 5G 和云計算技術的普及，AI 影像軟件的應用范圍和深度有望進一步拓展，為市場增長注入新動力。我們預計得益于醫療行業對數字化、智能化技術的需求以及 AI 影像技術的成熟，AI 影像軟件市場有望隨著應用場景的拓展而蓬勃發展。1.3.2.醫療 IT：AI 啟動新一輪服務創新 智慧醫療通過整合大數據、人工智能等前沿技術，正在革新傳統的醫療服務模式。智慧

130、醫療通過整合大數據、人工智能等前沿技術，正在革新傳統的醫療服務模式。在過去，醫療機構的 IT 建設往往是被動的，主要是為了滿足基本的管理和運營需求，缺乏前瞻性和創新性。但隨著 AI 技術的發展和應用，醫療機構管理者開始意識到 AI 在提高醫療服務質量、優化資源配置、降低成本等方面的巨大潛力。因此，他們開始從被動接受轉變為主動擁抱 AI，積極探索如何將 AI 技術融入到醫療機構的各個方面。展望展望 2025 年，年，除了傳統的信息化更新以外，除了傳統的信息化更新以外，我們我們更更期待醫療期待醫療 AI 在在診療前分診療以診療前分診療以及及診后管理診后管理兩兩個方面為行業帶動新的價值。個方面為行業

131、帶動新的價值。相相比其他領域，這些環節中應用的大模型因為擁有較為完整的數據支持，整體模型質量較高，且其核心內容與我國推廣的普惠醫療理念相契合，能夠更有效地解決醫療資源緊張的問題。在診療前分診方面在診療前分診方面：醫療 AI 通過深度學習和自然語言處理技術，能夠理解患者的癥狀描述，提供精確的科室分診建議，減少誤診和漏診，提高診療效率。例如，AI 輔助的智能導診系統能夠減輕醫護人員的重復性工作，優化醫療資源配置，助力分級診療。在診后管理方面，在診后管理方面，醫療 AI 的應用可以延伸醫療服務的半徑，通過智能隨訪、遠程監測和個性化康復計劃，為患者提供連續性服務，提高患者依從性和康復效果。AI 患者管

132、理平臺能夠自動記錄和分析隨訪數據，減少醫護人員工作量，同時通過智能提醒和咨詢，提升患者體驗和滿意度。診前分析：診前分析：持續提高問診效率和患者體驗持續提高問診效率和患者體驗 早在互聯網醫療興起之時，大量診前應用之早在互聯網醫療興起之時，大量診前應用之已經開始引用已經開始引用 AI，如今大模型興起，診，如今大模型興起，診前環節再度成為互聯網企業的必爭之地，訊飛醫療、騰訊健康、百度靈醫智惠均在前環節再度成為互聯網企業的必爭之地，訊飛醫療、騰訊健康、百度靈醫智惠均在此布局。此布局。智慧醫療利用大數據和 AI 技術，實現疾病的快速準確診斷，提升診斷的精確度和效率。醫生可以綜合分析患者的病史、基因信息和

133、生活習慣等數據，為患者提供定制化的診斷方案。這種個性化的診斷方法有助于更精準地識別疾病，從而制定更有效的治療計劃。圖圖 43：訊飛星火醫療大模型：訊飛星火醫療大模型界面界面 數據來源：蛋殼研究院，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 35/67 計算機計算機/行業深度行業深度 AI 預先問診是目前應用潛力較大并且有希望在一定程度上解決醫療供給不平衡的預先問診是目前應用潛力較大并且有希望在一定程度上解決醫療供給不平衡的方案。方案。騰訊健康依托于其在智能導診領域的經驗，開發了一款 AI 預問診系統。該系統允許患者在預約掛號后與系統進行深入的預問診交流，提前收集患者的主

134、訴、既往病史和用藥禁忌等關鍵信息。這樣，在正式就診時，醫生已經對患者的病情有了初步了解，能夠提出更有針對性的問題，從而提高診斷的精確度。清華大學智能產業研究院團隊打造的首家清華大學智能產業研究院團隊打造的首家“AI 醫院醫院”Agent Hospital 正在進行內測，正在進行內測，將于年底正式上線，并于明年上半年對公眾開放將于年底正式上線，并于明年上半年對公眾開放。AI 虛擬醫院對真實醫院的設施和流程進行模擬，目前構建的 42 位 AI 醫生分布在兒科、耳鼻喉科等 21 個科室，每個科室方向，紫荊智康將挑選了十余種常見疾病，構造多樣的患者合成數據用于 AI醫生的進化，目前累計覆蓋了 300

135、余種疾病。系統對這些疾病進行了專門的優化，對于在支持疾病列表之外的疾病，系統也能夠提供相當高質量的診斷分析。圖圖 44：紫荊紫荊 AI 醫生醫生科室概況科室概況 數據來源：清華大學智能產業研究院，東北證券 百度靈醫智惠在診前服務方面走得更遠，推出了智能分導診、智慧加號和智能候診百度靈醫智惠在診前服務方面走得更遠，推出了智能分導診、智慧加號和智能候診三款應用三款應用。智能分導診通過 AI 模擬診前咨詢，幫助患者準確描述癥狀，并利用 AI的推理能力為患者匹配合適的科室和專家，優化醫療資源分配。智慧加號則填補了醫院服務體系中的空白，通過 AI 模型與患者的線上互動，上傳檢查結果，提取病史摘要和關鍵信

136、息，協助醫生快速判斷患者是否需要專家診療，實現精準加號。在武漢協和醫院的應用顯示，這種方法顯著減少了醫生的資料查閱和溝通時間，同時提高了診療的準確性。圖圖 45：百度靈醫智惠應用框架百度靈醫智惠應用框架 數據來源：百度靈醫智惠，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 36/67 計算機計算機/行業深度行業深度 在在 AI 的輔助下，整個系統有望持續提高問診效率和患者體驗的輔助下，整個系統有望持續提高問診效率和患者體驗。在 AI 的幫助下，醫生可以在幾秒鐘內瀏覽整理好的病歷，快速掌握患者的基本情況。這不僅節省了問診和病歷書寫的時間，還使得醫患溝通更加精準高效，醫生的診

137、療決策也更為準確。智慧醫療根據患者的具體情況，制定和調整個性化治療方案。通過實時監測患者的生理數據和藥物反應，醫生能夠及時調整治療策略，優化治療效果。這種智能化的治療管理有助于提高治療的針對性和成功率。診后管理診后管理：保障治療的連續性和康復效果保障治療的連續性和康復效果 由于醫療資源的缺乏，國內的診后環節一直缺乏成體系的醫療服務，大模型的出現由于醫療資源的缺乏，國內的診后環節一直缺乏成體系的醫療服務，大模型的出現或能化解這一難題或能化解這一難題。AI 大模型的應用能夠推動醫療服務從以治療為中心向以預防性和參與性為中心轉變，實現普惠醫療的目標。AI 大模型通過整合和分析大量的醫療數據，能夠提供

138、精準的診后服務，包括患者監測、康復指導和健康管理等。這些服務不僅能夠提升患者的康復效率，還能減輕醫生的工作負擔，優化醫療資源的分配，有助于構建更加公平、高效的醫療服務體系，讓更多人享受到高質量的醫療服務。以科大訊飛在醫療領域的實踐為例以科大訊飛在醫療領域的實踐為例：現實中，由于缺乏專業指導，很多患者在出院后自我管理能力不足，不規律用藥、不及時復診、不知道如何康復訓練等情況，不僅影響疾病的康復進程，甚至還會威脅到生命健康。診后康復管理平臺一方面可以根據患者健康畫像自動分析，智能生成患者個性化康復計劃，包括需要患者重點關注的事項、用藥指導、康復運動、出院隨訪、健康知識、患者咨詢等，并督促患者執行康

139、復計劃。另一方面可以通過外呼機器人和小程序，實時獲取患者信息、動態調整康復計劃。同時，針對患者出院后想隨時隨地與醫生保持聯系、解答居家康復中面臨的諸多疑難問題的需求，診后康復管理平臺可提供 724 時全天候應答，構建 AI+醫生的人機協同的患者咨詢兜底保障體系。值得一提的是，智能生成的個性值得一提的是，智能生成的個性化康復計劃遵循相關醫學指南，由醫生審核后再自動發送至患者手機端，其中，化康復計劃遵循相關醫學指南，由醫生審核后再自動發送至患者手機端，其中，85%大模型生成的康復計劃一次審核通過，大模型生成的康復計劃一次審核通過，90%的康復管理動作由計算機自動執行，不的康復管理動作由計算機自動執

140、行，不僅保障了患者安全，也確保了治療的連續性和康復效果。僅保障了患者安全，也確保了治療的連續性和康復效果。圖圖 46：訊飛星火大模型訊飛星火大模型+診后康復管理平臺診后康復管理平臺 數據來源：訊飛醫療，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 37/67 計算機計算機/行業深度行業深度 數據顯示，中國每年有超過 300 萬腦卒中患者出院，但這并不意味著他們已經完全康復，事實上，約 12%的患者在出院后 30 天內會再次入院。針對這一挑戰，科大訊飛推出了星火認知大模型結合診后康復管理平臺。該平臺能夠在家中智能制定個性化的康復計劃，主動進行隨訪，調整康復方案，并在需要時向

141、專業醫生咨詢，將專業的康復服務從醫院擴展到家庭環境，確?；颊吣軌颢@得高質量、連貫的醫療服務。此外，平臺還能自動提醒患者，并在康復過程中通過 AI 隨訪電話等手段進行主動管理，同時提供全天候的咨詢服務。目前，在應用醫院服務了超在應用醫院服務了超 60%出院患者；醫出院患者；醫生管理效率提升生管理效率提升 10 倍，患者依從性提升倍，患者依從性提升 2.4 倍，出院患者隨訪率和咨詢實時響應率倍，出院患者隨訪率和咨詢實時響應率達達 100%，患者滿意度提高至，患者滿意度提高至 98%。綜上所述，醫療綜上所述，醫療 AI 在診療前分診和診后管理的應用，不僅能夠提升醫療服務的質在診療前分診和診后管理的應

142、用，不僅能夠提升醫療服務的質量和效率，還能夠推動醫療服務模式的創新，實現醫療資源的優化配置，為解決醫量和效率，還能夠推動醫療服務模式的創新，實現醫療資源的優化配置，為解決醫療資源不足的問題提供了有效的技術支撐。隨著療資源不足的問題提供了有效的技術支撐。隨著 AI 技術的不斷進步和應用場景的技術的不斷進步和應用場景的拓展，預計其在醫療行業的價值將進一步顯現。此外，醫療拓展，預計其在醫療行業的價值將進一步顯現。此外，醫療 AI 的應用還有助于改的應用還有助于改善健康結果、提高服務質量、增強患者體驗、節約醫療成本和強化醫院運營管理。善健康結果、提高服務質量、增強患者體驗、節約醫療成本和強化醫院運營管

143、理。在醫療服務提供方，在醫療服務提供方，AI 能夠賦能醫院，提升醫療服務的一致性、精準性和體驗，實能夠賦能醫院，提升醫療服務的一致性、精準性和體驗，實現全生命周期的醫療服務體系?，F全生命周期的醫療服務體系。2.信創：信創：財政資金邊際改善財政資金邊際改善+時間緊迫，國產替代有望加速時間緊迫，國產替代有望加速 信創促進政策密集出臺，國資委信創促進政策密集出臺，國資委 79 號文要求央國企在號文要求央國企在 2027 年之前完成年之前完成 100%的國的國產替代。產替代。為了國家信息安全和科技自主，國家十四五規劃綱要明確將“自主可控”列為國家制造強國戰略的必要要求，加快補齊基礎軟件等瓶頸短板。20

144、22 年 1月，發改委發布十四五推進國家政務信息化規劃，要求全面提升政務信息化基礎設施、重大平臺、業務系統和數據資源的安全保障能力。2022 年 9 月底國資委下發79 號文，全面指導并要求國央企落實信息化系統的信創國產化改造，總體目標是重點推進行業央、國企 2027 年底實現 100%信創替代。2023 年 12 月財政部、工業和信息化部發布了操作系統政府采購需求標準（2023 版），該需求標準為政府行業明確了采購操作系統的具體指標要求，并將逐步帶動金融、運營商，交通、電力等行業的信創加速落地。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 38/67 計算機計算機/行業深度行業深

145、度 表表 7：2021-2024 年促進自主可控的相關政策年促進自主可控的相關政策 政策政策 發布時間發布時間 發布機構發布機構 主要內容主要內容“十四五”規劃和 2035 年遠景目標綱要 2021 年 3 月 十三屆全國人大四次會議表決通過 堅持創新、“科技自立自強”及“推進產業數字化轉型”“十四五”國家信息化規劃 2021 年 12 月 中央網絡安全和信息化委員會 要加大 IT 行業的國產化，自主研發和自主可控 79 號文 2022 年 9 月 國資委 央國企在 2027 年之前完成 100%的國產替代 數字中國建設整體布局規劃 2023 年 2 月 中共中央，國務院 夯實數字基礎設施和數

146、據資源體系“兩大基礎”，強化自立自強的以信創為底座的數字技術創新體系和數字安全屏障 安全可靠測評工作指南（試行）稿件 2023 年 7 月 中國信息安全測評中心 該測評主要面向計算機終端和服務器搭載的中央處理器（CPU）、操作系統以及數據庫等基礎軟硬件產品，通過對產品及其研發單位的核心技術、安全保障、持續發展等方面開展評估 操作系統政府采 購 需 求 標 準（2023 版）2023 年 12 月 財政部、工業和信息化部 該需求標準為政府行業明確了采購操作系統的具體指標要求 中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式 現 代 化 的 決定 2024 年 7 月 中國共產黨第二十屆中央委員會第三次

147、全體會議通過 抓緊打造自主可控的產業鏈供應鏈，全鏈條2024 年 7 月推進技術攻關，成果應用 數據來源：政府網站，東北證券 深圳發布深圳市關于支持數字金融高質量發展的實施意見（征求意見稿），鼓勵深圳發布深圳市關于支持數字金融高質量發展的實施意見（征求意見稿），鼓勵社會資本投向社會資本投向信創關鍵環節信創關鍵環節。2024 年 9 月 11 日深圳市地方金融管理局發布關于公開征求 深圳市關于支持數字金融高質量發展的實施意見 意見的通告，其中提到，進一步發揮深圳市金融業信息技術應用創新攻關基地功能，帶動集聚一批優質信創企業，鼓勵開展協同技術攻關，探索建立行業標準與規范，引導提供更多滿足金融業需求

148、的信息技術解決方案。支持組建市場化的信創發展基金，鼓勵社會資本投向信創產業的關鍵環節，加快芯片、數據庫、基礎軟件、應用軟件等領域國產化進程，不斷健全金融信創全產業鏈配套供給體系。關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施對外發布，明確統關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施對外發布，明確統籌安排籌安排 3000 億元左右超長期特別國債資金，并加大財稅、金融支持力度。億元左右超長期特別國債資金，并加大財稅、金融支持力度。2024 年7 月，關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施(以下簡稱 措施）對外發布。本次措施明確統籌安排 3000 億元左右超長期特別國債

149、資金在設備更新和消費品以舊換新領域的使用，顯著提升了財政政策的專項支出力度，此外還配套了稅收優惠以及再貸款配套政策支持。為了強化金融機構對設備更新資金需求的支持，措施進一步完善了對金融機構的激勵機制，措施明確要發揮再貸款政策工具作用，引導金融機構支持設備更新和技術改造；財稅政策方面，措施提出要對符合條件的經營主體的銀行貸款本金，提高中央財政貼息力度（從 1 個百分點提高到 1.5 個百分點，貼息期限 2 年，貼息總規模 200 億元）。財稅、金融政策力度的提升，有助于降低金融機構的資金成本，可以鼓勵金融機構提供專項貸款和融資服務，為設備更新和以舊換新提供更多的資金支持。同時，各地方的支持措施在

150、 9 月后陸續落地，相關政策將一直持續到今年年底。信創行業資金來源有望邊際改善，疊加時間愈發緊迫，信創國產替代有望加速。信創行業資金來源有望邊際改善，疊加時間愈發緊迫，信創國產替代有望加速。我們認為，距離 2027 年完成信創國產替代的目標僅剩 3 年，同時 2024 年 7 月發布 關于加力支持大規模設備更新和消費品以舊換新的若干措施，擬明確統籌安排 3000 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 39/67 計算機計算機/行業深度行業深度 億元左右超長期特別國債資金在設備更新和消費品以舊換新領域的使用。我們認為，信創行業資金來源有望邊際改善，疊加時間愈發緊迫，信創國產替

151、代有望加速。2020-2022 年年 H1 上一輪黨政上一輪黨政信創信創招標已經收尾，預計完成招標已經收尾，預計完成 600 萬套萬套 PC 替換。替換。2020年 7 月第一輪黨政信創招標落地，范圍為部委、省、市三級的電子公文系統，約為600 萬臺 PC。據中辦要求，2021 年需要完成招標量的 30-35%，2021 年全部招標完，2022 年 H1 驗收。信創招標主要有三種模式：（1）云南、四川等地采用統招分簽模式，即將近兩年省內所有軟硬件國產化項目統招，由集成商中標；（2）大部分地市采用各自招投標模式，廳局和地市擁有自主招標權，且做一年招一年；（3）成立第三方大數據公司，例如廣西的數廣

152、集團、貴州的云上貴州、山西的云時代，直接從廠商采購。圖圖 47：2020-2021 年黨政年黨政信創信創招標節奏招標節奏 數據來源：東北證券 2022 年下半年開啟新一輪年下半年開啟新一輪信創信創招標，招標范圍預計擴大數倍。招標，招標范圍預計擴大數倍。2022 年下半年，新一輪信創招標開啟，招標范圍預計較以前擴大數倍，電子公文縣鄉將在未來 5 年完成替換。同時，電子政務替換也將開啟，市民服務、政務中心的 PC、服務器也將納入范圍。預計第二輪黨政預計第二輪黨政信創信創招標空間為招標空間為 1382 萬套萬套 PC、69 萬套服務器。萬套服務器。根據全國住房公積金 2020 年年度報告，我國 20

153、20 年繳存公積金存款的國家機關和事業單位人員共計 4513.36 萬人。根據國家統計局數據，2020 年末教育業國有單位就業人員 1637萬人，衛生、社會保障和社會福利國有單位就業人員 894 萬人?？紤]到這部分人員與教育、醫療行業信創人員規模存在重疊，計算黨政信創空間時先將該部分人員剔除，可得我國黨政及主要事業單位人員 1982 萬人。按照 1 人 1PC 的估計，黨政信創 PC 替換規模為 1982 萬臺，扣除第一輪已經完成招標的 600 萬臺 PC，黨政信創PC 替換市場空間為 1382 萬臺。根據 IDC 數據，2020-2021 年黨政信創中服務器采購量約占 PC 采購量的 1/2

154、0，可得黨政信創服務器潛在市場為 69 萬臺。表表 8：黨政：黨政信創信創 PC、服務器空間測算、服務器空間測算（萬臺（萬臺/萬人萬人）行業人員數行業人員數 PC 數量數量 服務器數量服務器數量 第一輪黨政第一輪黨政信創信創 600 600 30 第二輪黨政軍及主要事業單位（不含教育和醫療）第二輪黨政軍及主要事業單位（不含教育和醫療）1382 1382 69 黨政黨政信創信創空間合計空間合計 1982 1982 99 數據來源：全國住房公積金 2020 年年度報告，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 40/67 計算機計算機/行業深度行業深度 預計金融、教育、石

155、油石化、醫療、航空航天行業預計金融、教育、石油石化、醫療、航空航天行業 PC 替換規模為替換規模為 601 萬、萬、1291 萬、萬、120 萬、萬、300 萬、萬、22 萬。萬。根據國家統計局數據，2020 年我國城鎮單位金融業就業人口為 859 萬人，教育部在“教育這十年”新聞發布會上介紹，2021 年我國專任教師總數達 1844.4 萬人；國家衛健委在 2022 年 8 月 25 日發布會上介紹，截止 2021 年全國醫師總數達 428.7 萬人（包含執業醫師和助理執業醫師，不包含護士）；根據 中國財政年鑒 2020，我國石油石化國有企業職工數為 171 萬；根據航天科技、航天科工集團官

156、網，兩家公司在崗職工合計約 31 萬人。假設 PC：員工總數比例為 1:0.7，可得金融、教育、石油石化、醫療、航空航天行業 PC 總數為 601 萬、1291 萬、120萬、300 萬、22 萬。預計電信、電力、交通預計電信、電力、交通 PC 信創信創替換空間為替換空間為 228 萬臺、萬臺、156 萬臺、萬臺、144 萬臺。萬臺。根據IDC 數據，2017 年我國商用 PC 合計出貨量 3116 萬臺，其中電信、電力、交通的大型企業電腦出貨量分別為 38 萬臺、26 萬臺、24 萬臺，按照 6 年替換周期計算，預計電信、電力、交通 PC 信創替換空間為 228 萬臺、156 萬臺、144

157、萬臺。預計八大關鍵行業服務器替換規?？傆嬵A計八大關鍵行業服務器替換規?？傆?32萬套。萬套。服務器方面，考慮不同行業屬性，我們對不同行業假設不同的 PC：服務器配比，金融、電力、電信三個行業假設 5:1，石油、交通、航空航天假設 10:1，教育和醫療行業假設 15:1，根據 PC 替換數量可計算出服務器替換空間 332 萬套。表表 9：八大關鍵行業：八大關鍵行業 PC、服務器替代規模、服務器替代規模 人員數量人員數量 PC 數量數量（萬套）（萬套）PC：服務器：服務器 配比配比 服務器數量服務器數量（萬套）（萬套）數據來源數據來源 金融金融 859 萬 601 5:1 120 國家統計局 石油

158、石化石油石化 171 萬 120 10:1 12 中國財政年鑒 2020 教育教育 1844.4 萬 1291 15:1 86 教育部 醫療醫療 428.7 萬 300 15:1 20 衛健委 航空航天航空航天 31 萬 22 10:1 2 公司官網 電信電信-228 5:1 46 IDC 電力電力-156 5:1 31 IDC 交通交通-144 10:1 14 IDC 合計合計 2862 332 數據來源：東北證券 多家信創公司三季度業績實現高增，拐點已現。多家信創公司三季度業績實現高增，拐點已現。麒麟軟件 2024 年前三季度實現收入 7.84 億元，同比增長 18.61%，凈利潤 1.4

159、6 億元，同比增長 13.18%；同時，單獨第三季度實現收入 2.87 億元，同比增長 27.52%，凈利潤 0.25 億元，同比高速增長80.86%。海光信息 2024 年前三季度實現營業收入 61.37 億元，同比增長 55.64%；實現歸母凈利潤 15.26 億元，同比增長 69.22%。單季度看，Q3 實現營業收入 23.74億元，同比增長 78.33%；實現歸母凈利潤 6.72 億元，同比增長 199.90%；實現扣非歸母凈利潤 6.57 億元，同比增長 205.85%。同時三季度末公司存貨為 38.96 億元，較二季度末增加 14.41 億元。存貨連續四個季度提升，我們認為，這意味

160、著公司下游客戶需求旺盛，未來收入增速有望持續快速提升。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 41/67 計算機計算機/行業深度行業深度 隨著臺賬落地、信創中央補貼落地、地方財政資金邊際好轉，以及信創重視度持續隨著臺賬落地、信創中央補貼落地、地方財政資金邊際好轉，以及信創重視度持續提升，預計提升，預計 2025 年信創訂單有望持續提升、收入進一步實現高速增長。年信創訂單有望持續提升、收入進一步實現高速增長。根據信創焦點的統計，2024 年 Q4 黨政及醫療、交通、金融、能源、教育等行業的信創大單持續落地。我們認為，我們認為，2024 年年 Q4 的充足訂單為的充足訂單為 20

161、25 年業績高增奠定豐年業績高增奠定豐厚基石。厚基石。上海市啟動上海市啟動 2024 年信創集采，同時北京市級行政事業單位臺式計算機框采啟動招年信創集采，同時北京市級行政事業單位臺式計算機框采啟動招標，要求標，要求 AMD 和英特爾芯片配備國產和英特爾芯片配備國產 linux 操作系統。操作系統。（1）2024 年 11 月 29 日，上海市啟動 2024 年信創臺式機、便攜式、服務器集采。（2）2024 年 11 月 16 日，杭州市拱墅區數據資源管理局發布2024 年拱墅區深化信創項目招標公告，預算金額 1405.00 萬元。其中標項一終端成品軟件標項預算 500.00 萬元，服務內容包含

162、桌面操作系統、流式、版式軟件各 2952 套、中間件 8 套、數據庫 7 套。此外還包括服務器信創改造項目 220.00 萬元、可信數字身份管控平臺信創改造項目、標項預算70.00 萬元、全時空多維度采錄感知網信創改造項目標項預算 315.00 萬元、智慧辦公系統信創改造項目 110.00 萬元。（3）12 月，北京市市級行政事業單位臺式計算機框架協議采購項目啟動招標，總共涉及 18 個包的產品，前 12 包分別需要龍芯、兆芯、海光、鯤鵬、飛騰、申威等國產芯片，后面 6 包是 AMD 和英特爾的芯片。同時，本次連 AMD 和英特爾的計算機都要配備國產 linux 操作系統。圖圖 48：北京市啟

163、動臺式機框采北京市啟動臺式機框采，要求，要求 AMD 和英特爾的和英特爾的 PC 配備國產配備國產 linux 操作系統操作系統 數據來源：信創焦點公眾號，北京市政府采購網，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 42/67 計算機計算機/行業深度行業深度 表表 10：2024 年年 10 月月區縣信創需求匯總區縣信創需求匯總 采購名稱采購名稱 招標金額招標金額 采購內容采購內容 中共桂林市臨桂區委辦公室發布 2024 年信創工作替代項目 950 萬元 信創計算機和配套基礎軟件 青田縣政務云資源服務項目 396 萬元 主機服務、數據庫服務、存儲服務、網絡服務、大數據

164、服務、中間件服務、安全服務、備份服務、信創服務等。隰縣教育體育局學生機房（國產化）項目 173.55萬元 學生機房（國產化）項目 龍州縣 2024 年醫療保障十百千萬工程設備采購項目 98.3 萬元 X86 服務器等 麗水市蓮都區人民法院國產化替代項目 95.7 萬元 150 臺信創臺式計算機（配套 WPS、奇安信殺毒軟件、360 法院國密版瀏覽器、OFD 版式軟件）、20 臺適配打印機等 椒江區政務外網終端安全管理系統服務項目 60 萬元 椒江區政務外網終端安全管理，包括信創及非信創終端準入、查殺毒及安全策略管控。寧?？h綜合行政執法局信創電腦采購項目 60 萬元 臺式計算機 120 臺、流式

165、軟件 120 套、操作系統 120 套 翼城縣人民法院臺式計算機購置及配套軟件 29.95 萬元 國產臺式計算機，信創系統，飛騰D2000/八核/2.3GHz/8G/256G+1T/1G/23.8 英寸 50臺及正版麒麟操作系統、金山 WPS、數科各 50 套 數據來源：信創焦點公眾號，東北證券 2024 年年 Q4 金融行業信創招標，從國有大行向中小銀行、保險證券行業滲透。金融行業信創招標，從國有大行向中小銀行、保險證券行業滲透。（1）2024 年 11 月，四川農村商業聯合銀行股份有限公司發布 2024 年度 IT 基礎軟硬件采購項目-服務器采購項目（入圍供應商第二階段采購）詢價采購公告，

166、預算 1.18億元，涉及 1044 臺服務器，涉及芯片包括海光/鯤鵬/國芯。（2）12 月，浙商期貨有限公司發布 2025 年辦公電腦供應商入圍詢比采購項目項目公告，擬選擇華為、H3C、聯想三個品牌。（3）2024 年 10 月 30 日，國泰君安證券發布了系列信創采購公告，共采購 83 臺信創 X86 服務器、14 臺信創 ARM 服務器、3 臺信創存儲、以及信創交換機 12 臺，預算金額 1512.3 萬元。（4）2024 年 11 月，中國出口信用保險公司發布 PC 服務器設備采購項目 招標公告，其中包 1：計劃采購海光架構 PC 服務器，預算 1280 萬元，其中包括采購云平臺使用海光

167、 CPU 架構服務器 103 臺。包 2 為ARM 架構 PC 服務器，預算約為 2980 萬元。（5）2024 年 11 月，中國人民銀行征信中心發布 2024 年度服務器及操作系統采購項目（二次采購）招標項目，采購 339 臺X86 服務器及 339 套服務器操作系統，預算金額 5,278 萬元。（6）2024 年 10 月，廣西農村商業聯合銀行發布招標公告，預算金額約為 2.33 億元，預估采購海光芯片數據庫服務器、鯤鵬芯片數據庫服務器數量各自 935 臺。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 43/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 49：四川農村商業聯合銀

168、行股份有限公司發布四川農村商業聯合銀行股份有限公司發布2024 年度年度 IT 基礎軟硬件采購項基礎軟硬件采購項目目-服務器采購項目（入圍供應商第二階段采購）服務器采購項目（入圍供應商第二階段采購）采購需求采購需求 數據來源：信創焦點公眾號，東北證券 電信、電信、能源、交通能源、交通、教育、教育信創招標多點開花。信創招標多點開花。（1）2024 年 12 月，國家能源集團物資公司電子商務中心，國家能源 e 購商城擬計劃將國產化辦公終端在國家能源 e 購商城鋪貨上架銷售，協議期 2 年采購預估總量約 10 萬臺。（2）2024 年 11 月，山東高速集團有限公司發布2024 年度信息化建設項目招

169、標公告，本次招標主要包括信創桌面云、信創超融合集團官網改版及信創適配、智慧辦公系統功能升級及信創改造、資產管理系統功能升級及信創適配等 25 個分項，中標金額 4719.90 萬元。（3）2024 年 11 月，中國移動通信集團浙江有限公司發布2024 年金融算力資源池建設項目招標公告，硬件設備包括：X86 服務器 1724 臺、國產 C86 服務器 290 臺、國產 ARM 服務器 1176 臺等，項目金額為 2.29 億元。（4）2024 年 10 月，唐山港集團股份有限公司 2024 年度計算機采購公告發布，計劃采購 262 臺臺式計算機、11臺筆記本電腦、11 臺信創計算機。（5）20

170、24 年 11 月，國家石油天然氣管網集團有限公司國產化個人計算機框架協議（第二批次）采購招標公告發布，計劃采購 ARM架構的臺式機、筆記本各自 5000 臺，以及操作系統 1 萬套，X86 架構的臺式機、筆記本各自 5000 臺，以及操作系統 1 萬套。（6）2024 年 10 月，武夷學院 2024 年度（第 52 批）采購意向公開，預算金額 1560 萬，其中包括商用密碼建設測評服務預算金額 240 萬元、武夷學院數字基座國產化改造預算金額 520 萬元、武夷學院信創基礎平臺預算金額 800 萬元。3.智能駕駛智能駕駛：關注智駕數據閉環及：關注智駕數據閉環及 Robotaxi 產業鏈產業

171、鏈 自動駕駛行業的競爭格局在自動駕駛行業的競爭格局在 2025 年將繼續保持其激烈態勢，甚至可能較年將繼續保持其激烈態勢，甚至可能較 2024 年更年更為白熱化。為白熱化。車市的價格戰預計將進一步升級，這不僅是未來幾年的行業主調，也是業界普遍認同的觀點。在高階智能駕駛領域，車企間的競爭將從單純的城市擴張轉向為用戶提供卓越的實際體驗。這背后反映的是團隊在工程化和迭代效率上的較量，同時也凸顯了在數據閉環方面資源投入的重要性。車企領導者為智能駕駛團隊劃撥的計算芯片采購預算，直接體現了他們在智能駕駛領域的投入和決心。而在低階智 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 44/67 計算

172、機計算機/行業深度行業深度 能駕駛方面，我們預期將涌現出高性價比的普及型解決方案，例如通過單一芯片實現的車內泊車和行車輔助一體化系統。這些方案將迅速普及至全系列車型，為更多消費者帶來智能駕駛的便利。不過毫無疑問的是，技術革命的速度往往會超出我們的想象，隨著技術迭代導致的不過毫無疑問的是，技術革命的速度往往會超出我們的想象，隨著技術迭代導致的產業結構的加速變化，部分新的投資機會慢慢涌現。產業結構的加速變化，部分新的投資機會慢慢涌現。對于 2025 年自動駕駛領域的投資跟蹤，我們認為應重點關注以下幾個關鍵因素及其產業鏈相關變化：（1）以高階智能駕駛技術比如特斯拉的突破與用戶體驗的實質性提升；）以高

173、階智能駕駛技術比如特斯拉的突破與用戶體驗的實質性提升；自特斯拉V12 版本啟，FSD 已經引入端到端的邏輯，這正在徹底改變現有自動駕駛技術的框架，提供更加直接和高效的決策路徑。然而其在實際應用中的落地效果還需進一步觀察。目前來看車端實現端到端邏輯面臨重大挑戰，如芯片架構和算力限制可能導致只能實現向端到端過渡，而非一步到位的完全落地。FSD 訂閱比例將是衡量特斯拉后續估值水平的關鍵因素，甚至可能改變對汽車行業的估值邏輯，將其從傳統的工業制造行業轉變為高增長的科技領域。國內主機廠在特斯拉的大局進攻下開始加速迭代其算法的先進性，車企進入全面的效率戰場，組織整體性、產業鏈的掌控度，都將決定每家車企的市

174、場推進節奏。新入局的小米和華為或將讓市場競爭環境進一步烈化。建議關注國內核心主機廠以及華為在技術研發、成本控制和產品迭代方面的表現，這將直接影響其在自動駕駛市場的競爭力和市場份額。（2）在）在 Robotaxi 滲透率提高之后，相應服務市場的爆發所帶來的產業鏈的增量機滲透率提高之后，相應服務市場的爆發所帶來的產業鏈的增量機會。會。隨著改裝轉前裝、激光雷達等硬件成本下降以及“去安全員”攤薄安全成本支出等三大降本路徑，有望推動產業長期可持續發展，如百度 RT6 售價僅為 20.46 萬元，較上一代車型成本大幅下降。2024 年以來監管加速智能網聯制度建設，多個城市放開了 24 小時運營，多座城市還

175、開啟立法工作，在產品準入、商業運營、數據流通、權責劃分、基礎設施建設等多個方面深化探索，智能網聯汽車運營制度環境趨于完善，但還需政策指引。3.1.關注 FSD 入華帶動的數據閉環產業鏈發展 特斯拉的全自動駕駛（特斯拉的全自動駕駛（FullSelf-Driving,FSD）正在不斷的迭代和進化正在不斷的迭代和進化。特斯拉在 FSD系統中通過數據驅動，并應用了大量 AI 算法，例如環境感知算法、路徑及運動規劃算法、自動標注算法、環境虛擬仿真、數據引擎等。下面將分別按照感知網絡架構、規劃與控制、數據閉環解析特斯拉目前實現 FSD 的技術棧。表表 11：特斯拉感知算法迭代歷程特斯拉感知算法迭代歷程 時

176、間時間 2016-2019 2020 2021-2022 2023-至今至今 感知方案 2D+CNN BEV+Transformer 占用網絡 端到端 數據輸入 2D 圖像 多張圖片 視頻 視頻 數據標注方式 人工標注 自動標注 4D 自動標注 4D 自動標注 數據輸出形式 2D 靜態 BEV 鳥瞰圖 3D 占用網絡+時序信息 端到端 數據來源：汽車之心，東北證券 2023 年，特斯拉展示了其年，特斯拉展示了其 FSDV12 版本，其中軟件采用了端到端的神經網絡算法，版本，其中軟件采用了端到端的神經網絡算法，將感知、決策、控制整合為一個統一的神經網絡模型。將感知、決策、控制整合為一個統一的神經

177、網絡模型。在模塊化算法中，車輛控制決策和路線規劃算法是通過邏輯控制程序來實現的，而特斯拉最新的端到端方案則 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 45/67 計算機計算機/行業深度行業深度 把這部分邏輯控制代碼負責的功能也交由神經網絡模型來實現，排除了傳統的規則或者條件判斷代碼，也不需要地圖數據。目前來說，國內車廠更多做的是模塊化端到端，而特斯拉則更激進的選擇了 One Model 模式的額端到端 圖圖 50：端到端端到端架構演進架構演進 數據來源：騰訊科技，東北證券 特斯拉近期發布了特斯拉近期發布了 FSD V13.2，進一步提高，進一步提高 FSD 的端到端駕駛能力的端

178、到端駕駛能力。該更新將適用于所有基于HW4的車型，包括新款ModelS/X和Model3/Y，并首次包括Cybertruck。據體驗了 FSD13.2.1 版本的車主反饋，本次更新后延遲減少，性能提高，車輛的加速、減速、并線、轉彎等操作更接近人類駕駛習慣，自動駕駛的表現更加平穩和安全。FSD13 針對端到端駕駛網絡進行全面升級，包括提供 36hz 全分辨率 AI4 視頻輸入、原生 AI4 輸入和神經網絡架構等，使車輛在城市街道和高速公路上的性能得到顯著提升，并且能夠一鍵啟動 FSD（監督版），集成召喚、循跡和泊車功能。用戶只需設置好導航，車輛就能全自動完成駕駛任務，無需司機干預，在長途旅行或城

179、市通勤中可減輕駕駛者壓力，提供更舒適的出行體驗。通過一鍵操作，車輛可以準確無誤地完成停車，無需駕駛員分散注意力，對于新手司機來說是一大利好。相關數據規模增加 4.2 倍，訓練計算規模增加 5 倍，由 Cortex 集群支持，控制延遲降低2 倍，這有助于系統更高效地處理復雜的路況和駕駛任務。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 46/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 51：特斯拉特斯拉 FSD 13.2 更新更新 數據來源：特斯拉，東北證券 從未來的更新角度而言，從未來的更新角度而言，FSD 還會在模型與數據方面、功能拓展方面以及用戶體驗還會在模型與數據方面、功能拓

180、展方面以及用戶體驗方面進行進一步的迭代更新方面進行進一步的迭代更新。特斯拉計劃進一步擴大模型規模至當前的 3 倍，以更精準地識別和應對各種復雜路況與交通場景。模型上下文長度增加 3 倍，從而能夠更好地理解和預測交通參與者的行為及路況變化，提前做出更合理的駕駛決策。從而持續增加訓練數據的多樣性和豐富度，讓系統學習到更多不同場景下的障礙物特征等信息，以提高系統對各種復雜環境和特殊障礙物的識別能力。比如過添加音頻輸入功能，使車輛能夠更高效地應對緊急車輛，如及時識別救護車、消防車等的警笛聲，并做出相應的避讓或停車等操作。同時根據用戶的駕駛習慣和偏好，提供個性化的駕駛模式選擇，如為喜歡激進駕駛風格的用戶

181、提供更果斷的變道策略等。安全與可靠性方面。相比于傳統相比于傳統智駕系統而言智駕系統而言，未來的未來的新生態新生態端到端端到端數據閉環數據閉環 3.0 是指運用是指運用 AI 大模型大模型等新技術，對數據挖掘、自動標注、模型訓練、仿真測試進行升級，讓智駕數據運等新技術，對數據挖掘、自動標注、模型訓練、仿真測試進行升級，讓智駕數據運用從小規模且重人工的方式，轉化為可大規模運用且高自動化運轉的方式，實現智用從小規模且重人工的方式，轉化為可大規模運用且高自動化運轉的方式，實現智駕數據處理更流暢、智駕功能體驗更佳駕數據處理更流暢、智駕功能體驗更佳。鏈路中的環節包含工具鏈路通和算法開發兩部分，算法開發主要

182、有數據挖掘數據標注、模型優化這三部分，其中數據標注中的自動標注，即 AutoLabeling 是目前數據閉環中最為核心的部分。數據挖掘和模型優化也是需要攻克和解決的點，只不過從成本和效率上，目前優先級沒有自動標注高。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 47/67 計算機計算機/行業深度行業深度 表表 12：智智駕系統從駕系統從 AI 1.0 向向 AI 3.0 演進演進 AIAI 駕駛階段駕駛階段 AI1.0AI1.0 AI2.0AI2.0 AI2.5AI2.5 AI3.0AI3.0 基本特點基本特點 規則為主 數據驅動為主 數據驅動為主 單模型的端到端 感知感知 AI

183、算法 AI 算法 多模態、VLM 等 認知驅動（世界模型）CornerCaseCornerCase 人工處理 人工處理 自動化處理 自動化處理 代表算法代表算法 感知 2.0 感知：端到端 規控：人工 感知：端到端 規控：端到端 感知和規控在一個大模型里 OEMOEM 案例案例 2019 特斯拉Hydranet 2021 年特斯拉BEV+Transformer 理想汽車端到端+VLM（已上車）未來 NWM；特斯拉FSDV12 供應商方案供應商方案 Mobileye 早期方案 Nullmax:多模態端到端+安全類腦 商湯絕影：DriveAGI 數據采集數據采集 采用采集車 采集車+量產車 量產車

184、為主+部分生成 量產車采集為輔+自動生成為主 數據標注數據標注 大量人工標注 自動化標注為主 自動化標注為主 無需標注 仿真測試仿真測試 Logsim+數據回灌 Worldsim+Log2World Log2World 生成式仿真 模型訓練模型訓練 分模塊訓練 預訓練+微調 自監督預訓練+微調 自監督預訓練+微調 數據來源：佐思汽研，東北證券 2025 年，我們有望看到年，我們有望看到第三方數據服務提供商第三方數據服務提供商更加頻繁的更加頻繁的主機廠積極進行合作，在主機廠積極進行合作，在自動駕駛快速發展的大背景下，我們認為第三方的數據方案提供商也有望將迎來發自動駕駛快速發展的大背景下，我們認為

185、第三方的數據方案提供商也有望將迎來發展機會。展機會?；诮Y構化數據的重要性，人工智能產業逐漸誕生了一批專業人工智能基礎數據服務商，通過數據采集與數據標注，有效銜接數據源與具有算法開發需求的企業。據德勤人工智能基礎數據服務白皮書，自動駕駛人工智能基礎數據服務市場預計 2027 年規模有望達到 75 億元。市場上現存的大量數據均為非結構化數據，無法直接應用于人工智能算法的研發與訓練，需要通過數據的采集與標注將其轉化為結構化數據，以供下游人工智能算法研發商使用。這個采集與標注的過程逐漸形成了一項專項工作，主要由專業的基礎數據服務商來提供，少量由算法研發企業的自有團隊執行。圖圖 52：自動駕駛人工智能

186、基礎數據服務市場規模自動駕駛人工智能基礎數據服務市場規模（億元）（億元）數據來源：德勤，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 48/67 計算機計算機/行業深度行業深度 并且并且 FSD 或將在或將在 2025 年入華，其年入華，其帶來的“鯰魚效應”可能帶來國內智能駕駛的需帶來的“鯰魚效應”可能帶來國內智能駕駛的需求增長求增長，車企量產車數據將會大量增長，車企量產車數據將會大量增長。今年 4 月，特斯拉 CEO 馬斯克曾“閃電式訪華”，意在推動特斯拉 FSD 系統在華落地。在第二季度財報電話會議上，馬斯克也對外表示，特斯拉有望在今年年底前在其他市場獲得 FSD 的

187、許可，25Q1 有望進入中國。FSD入華必然會帶來定制化的訓練，從而帶來大量的相關數據的采購訂單。同時，隨著 FSD 滲透率的提高，將會快速完成消費者教育，國內智能駕駛玩家有望快速跟進，帶來數據閉環產業鏈的快速增長。從從 2025 年年產業鏈的投資角度來看，中產業鏈的投資角度來看，中國智能駕駛領域的數據閉環系統相當復雜，涉及眾多企業，包括但不限于數據收集、國智能駕駛領域的數據閉環系統相當復雜，涉及眾多企業，包括但不限于數據收集、處理與標注、傳輸與存儲、芯片制造商、仿真技術、云存儲服務、智能駕駛解決方處理與標注、傳輸與存儲、芯片制造商、仿真技術、云存儲服務、智能駕駛解決方案提供商以及汽車制造商等

188、。案提供商以及汽車制造商等。鑒于數據和工程化知識在量產車數據閉環中的重要性，鑒于數據和工程化知識在量產車數據閉環中的重要性，建議關注那些具有建議關注那些具有豐富數據處理經驗或測繪資質的公司。豐富數據處理經驗或測繪資質的公司。我們認為，隨著高級自動駕駛技術的不斷進步和更多量產車型的上路，自動駕駛領我們認為，隨著高級自動駕駛技術的不斷進步和更多量產車型的上路，自動駕駛領域產生的數據量預計將呈指數級增長，對數據服務的需求也將長期存在。目前，許域產生的數據量預計將呈指數級增長，對數據服務的需求也將長期存在。目前，許多汽車制造商和一級供應商對數據服務的需求仍處于起步階段，整個市場擁有巨大多汽車制造商和一

189、級供應商對數據服務的需求仍處于起步階段，整個市場擁有巨大的潛在發展空間。的潛在發展空間。3.2.關注 Robotaxi 成本端及政策端進展 2024 年是年是 Robotaxi 行業發展的元年，未來有望大規模鋪開行業發展的元年，未來有望大規模鋪開。過去一年，政策方面除了擴大運營范圍以外，還向多家企業發放了全無人運營牌照，首次明確了自動駕駛車輛載客運營的行業標準，彌補了商業化運營的政策空白，整體行業的政策框架已初步形成。排除經濟和其他外部影響因素，技術安全性的驗證將極大程度上促進監管的開放。從組成部分來看，Robotaxi 共有三大組成要素：無人駕駛系統：Robotaxi 大腦；AI虛擬司機運營

190、車輛：Robotaxi 的身體，為 AI 司機和乘客服務；服務平臺：Robotaxi 調度中心，連接用戶和 Robotaxi。由三大要素可延伸出 Robotaxi 三大類玩家：無人駕駛技術公司車廠出行平臺。其中無人駕駛技術公司，可分為通用型通用型與專注型專注型兩類：通用型玩家是指一套技術方一套技術方案，高度復用案，高度復用，可應用于 L2 和 L4/L5 級自動駕駛，類似小馬智行、文遠知行等。專注型玩家則專注 Robotaxi 落地，提供 L4/L5 自動駕駛解決方案，比如蘑菇車聯。車廠，是 Robotaxi 的車輛供應商，也可分為兩類：一類是特斯拉、小鵬和通用，既供應 Robotaxi 車輛

191、，也親自下場研發自動駕駛系統，自建運營平臺。一類以北汽和吉利等為代表，只作為Robotaxi車輛的代工生產方。出行平臺類似于日常的打車平臺，也可分為兩大類：一類是 Robotaxi 玩家自建，如蘿卜快跑 APP、WeRide Go App、小馬智行 APP、mogopilot+。一類是第三方出行平臺，包括滴滴、如祺出行、T3 出行、享道、高德地圖、百度地圖、曹操出行、Uber、lyft 等。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 49/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 53：Robataxi 玩家綜合格局玩家綜合格局 數據來源：量子位，東北證券 降本是降本是 Rob

192、otaxi 實現大規模商業化運營的先決條件。實現大規模商業化運營的先決條件。與出租車或網約車相比，Robotaxi 的運營成本目前還居高不下。Robotaxi 全生命周期運營總成本=整車制造成本+安全運營成本+運力運營成本。整車制造成本占比最高。整車制造成本占比最高。目前主流的 Robotaxi 車型都采用“視覺+激光雷達”的感知方案，整車搭載多顆昂貴的激光雷達，根據如祺出行的數據，僅激光雷達成本就占硬件成本的 50%以上。另外，昂貴的高算力芯片和大范圍的高精地圖，也抬高了 Robotaxi 的整車成本。安全運營成本安全運營成本，主要指安全員的人力成本。由于當前的智駕技術水平還無法完全應對實際

193、道路中的大量 corner case，因此多地法規要求運營商在車內或云端保留安全員，大量的安全員自然帶來高昂的人力費用。運力運營成本運力運營成本，除了傳統出租車/網約車的平臺運營費用外，還包括 Robotaxi 特有的自動駕駛標定、系統維護的成本，以及需額外繳納的更多保險費用。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 50/67 計算機計算機/行業深度行業深度 表表 13：部分部分 Robotaxi 廠商單車成本估算廠商單車成本估算 廠商廠商 Robotaxi 裸車成本（萬元）裸車成本（萬元）自動駕駛硬件系統成自動駕駛硬件系統成本估算（萬元）本估算（萬元）整車成本估算（萬整車成

194、本估算（萬元）元）小馬智行小馬智行 鉑智 4X Robotaxi 17.98 約 7-13 約 25-31 文遠知行文遠知行 GXR 15.68 約 11-25 約 27-40 享道享道 享道 Robotaxi 22.98 約 7-13 約 30-36 autox PacificaX 29.5 約 10-22 約 40-52 蘑菇車聯蘑菇車聯 MOGO T1 15.5 約 10-30 約 30-50 WAE 第六代 Robotaxi 27.99 約 30-40 約 58-68 cruise Bolt EV 20.65 約 20-30 約 41-51 數據來源：量子位，東北證券 由于以上由于以上

195、 3 項成本目前都比較高，所以即使項成本目前都比較高，所以即使 Robotaxi 的峰值訂單能與出租車或網的峰值訂單能與出租車或網約車相當，但其高昂的整體運營成本仍然對其盈利能力產生明顯的限制約車相當，但其高昂的整體運營成本仍然對其盈利能力產生明顯的限制。以武漢的蘿卜快跑為例，目前其主流車型是第五代車型，單車成本為 48 萬元，按網約車的 8年強制報廢期計算，單車每日折舊成本約 160 元，加上安全員的人力成本，電費、洗車等運營費用，單車的平均每日運營成本超過 370 元。而目前補貼后的收費約 5公里 5 元，按網約車司機每天最高 20 單計算，單車平均每天的收入不超過 100 元。分析來看，

196、即便不考慮前期研發和車輛保險等費用，目前武漢蘿卜快跑的營收也無法覆蓋其運營成本，仍處于虧錢的狀態。未來隨著制造技術的進步，相關企業有望盈利未來隨著制造技術的進步，相關企業有望盈利。目前，明確披露目前，明確披露 Robotaxi 單車成本單車成本的只有百度的只有百度 Apoll0，2024 年年 11 月月 19 日李彥宏透露百度第六代無人車日李彥宏透露百度第六代無人車 RT6 成本已成本已降至降至 25 萬元。特斯拉也透露其萬元。特斯拉也透露其 Robotaxi 成本將不超過成本將不超過 3 萬美元，但車輛兩年后才萬美元，但車輛兩年后才開始生產開始生產。其第六代車型相比第五代車型整車成本降低

197、60%，運營成本降低 30%，服務成本降低 80%。因此，固定成本從 45 萬元降至約 22 萬元，此外，維護成本雖然保持在每年 5 萬元，但由于取消或大幅減少了安全員的成本，每年的運營成本降至約 8 萬元。在能力提升、成本下降的背景下，蘿卜快跑目標 2024 年底在武漢實現收支平衡，并于 2025 年全面進入盈利期。圖圖 54：擴大規模、實現量產成為擴大規模、實現量產成為 Robotaxi 企業降本的必經之路企業降本的必經之路 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 51/67 計算機計算機/行業深度行業深度 同時，同時，Robotaxi 商業

198、化落地商業化落地還是還是面臨著政策層面的難題。面臨著政策層面的難題。技術方面，目前 Robotaxi所適用的城市道路是駕駛環境復雜的典型開放道路場景，未來要實現 Robotaxi 全車無人自動駕駛（取消安全員），Robotaxi 自動駕駛等級必須在 L4 級以上。而 L4 級自動駕駛汽車的最低路測里程數要求為 10 億公里，達千億公里級別才能確保具備充足數據進行 AI 訓練及仿真測試，從而確保行駛安全。Robotaxi 技術研發成本巨大，受限于數據積累的缺失，整體技術迭代周期較長。政策方面，規?；涞剡€需要的推動支撐。目前，已經有超過 30+城市出臺了智能網聯相關政策。2024 年 1 月，國

199、家數據局等十七部門聯合印發了“數據要素”三年行動計劃(20242026 年)。其中提出，推進智能網聯汽車創新發展，支持自動駕駛汽車在特定區域、特定時段進行商業化試運營試點，打通車企、第三方平臺、運輸企業等主體間的數據壁壘。圖圖 55：2017-2024 年中國自動駕駛政策演進路線年中國自動駕駛政策演進路線 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 當前中國推動當前中國推動 Robotaxi 面臨的政策難題主要體現在面臨的政策難題主要體現在標準制定不完善、財政支持存標準制定不完善、財政支持存在壓力以及部分地區的群眾接受問題上在壓力以及部分地區的群眾接受問題上。首先，不同地區對 Robotaxi 的法規要求存

200、在差異，這增加了自動駕駛汽車測試、部署和運營的復雜性。其次，公眾對自動駕駛安全性和隱私問題的信任度尚需提升，這要求政策制定者在推動技術發展的同時，還需確保公眾利益和安全。再者，地方政府債務和宏觀經濟問題影響了部分區域對智能網聯汽車項目的實際支持力度，特別是在一些地方，新型基礎設施建設的優先順序可能受到財政壓力的影響。最后，行業標準化尚未完善，法規和政策的不斷調整為企業的快速擴展帶來了不確定性。展望展望 2025 年，年，建議更多的關注成本和政策端的更新建議更多的關注成本和政策端的更新。隨著技術的進步和成本的降低，Robotaxi 將實現大規模量產，并在更多城市展開服務。技術發展將更加注重軟硬件

201、協同以及數據驅動的持續優化，同時，政策法規的完善和行業標準的制定將為其商業化落地提供重要支撐。此外，隨著智能網聯汽車與綜合交通體系升級和基礎建設的深入統籌規劃，L4 級別自動駕駛融入智慧交通和智慧城市整體規劃的步伐將加快。盡管面臨挑戰，但行業發展趨勢和政府的支持預示著 Robotaxi 服務在未來有望實現更廣泛的應用，引領全球出行服務模式的深刻變革。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 52/67 計算機計算機/行業深度行業深度 4.網絡安全行業規模穩健增長，靜待下游回暖復蘇網絡安全行業規模穩健增長，靜待下游回暖復蘇 4.1.網絡安全處于政策驅動向主動需求轉化過程，2024

202、 年市場規模將達721 億 網絡安全的定義可以從狹義和廣義兩個角度看。狹義角度上在針對網絡中的一個運行系統而言，網絡安全就是指信息處理和傳輸的安全。它包括硬件系統的安全、可靠運行，操作系統和應用軟件的安全，數據庫系統的安全，電磁信息泄露的防護等，狹義的網絡安全，側重于網絡傳輸的安全。廣義的網絡安全是指網絡系統的硬件、軟件及其系統中的信息受到保護。它包括系統連續、可靠、正常地運行，網絡服務不中斷，系統中的信息不因偶然的或惡意的行為而遭到破壞、更改或泄露。隨著移隨著移動互聯網、物聯網、人工智能等技術的迅猛發展，網絡的概念開始由傳統的計算機動互聯網、物聯網、人工智能等技術的迅猛發展，網絡的概念開始由

203、傳統的計算機網絡不斷向云、邊緣、終端等新的衍生概念延伸，早期的網絡安全也相應演變為與網絡不斷向云、邊緣、終端等新的衍生概念延伸，早期的網絡安全也相應演變為與陸、海、空、天等國家安全概念相提并論的網絡空間安全陸、海、空、天等國家安全概念相提并論的網絡空間安全(Cyber Security)的簡稱。的簡稱。圖圖 56：網絡安全的構成：網絡安全的構成 數據來源：計算機網絡技術及應用(第二版)，東北證券 網安發展歷程：網安發展歷程：20 世紀 8090 年代，互聯網開始商業化，首次出現了病毒攻擊終端事件，故終端網絡安全受到重視。在千禧年之后，隨著互聯網的商業化以及網民規模的快速增長，第二代網絡安全技術

204、誕生，核心為白名單機制，主要由于病毒、蠕蟲可大規模通過網絡攻擊，第一代的黑名單機制已無法奏效。2014 年，網絡安全上升為國家戰略。2015 年之后，基于人工智能的大數據分析作為第三代網絡安全技術誕生，2016 年網絡安全法出臺，網絡安全行業進入快速發展階段。根據根據中商情報網數據中商情報網數據，2023 年我國網絡安全市場規模年我國網絡安全市場規模 694 億元，同比億元，同比+9.64%；預；預計計 2024 年市場規模將達年市場規模將達 721 億元。億元。2019 年年2023 我國網絡安全規模由我國網絡安全規模由 478 億元增億元增長至長至 694 億元，億元，CAGR 為為 9.

205、77%，呈現穩健增長態勢。，呈現穩健增長態勢。從全球角度看，信息安全支出占全球 IT 支出比例不斷提高，由 2014 年的 1.94%增長至 2021 年的 3.69%。2022年我國網絡安全市場規模約 712 億元，預計未來增速仍將保持在 15%以上。從網絡安全市場結構看，可分為硬件、軟件和服務三大類，目前以硬件、軟件類產品為主導，2021 年中國信息安全市場中硬件市場占比為 41%、安全軟件市場占比 39%、安全服務市場占比 20%。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 53/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 57：2018 年年2024E 中國網絡安全市場規

206、模中國網絡安全市場規模（億（億元）元）圖圖 58：全球：全球 IT 支出及信息安全支出比例支出及信息安全支出比例 數據來源：中商情報網，東北證券 數據來源：觀研報告網，東北證券 圖圖 59：網絡安全分類：網絡安全分類 數據來源：前瞻產業研究院，東北證券 1）硬件市場：據 IDC 預測，未來幾年網絡安全硬件仍將是網絡安全市場中規模占比最高的一級子市場，占比規模均超過 40.00%。2021-2025 年，中國網絡安全硬件市場復合增長率將達到 18.4%；2）軟件市場：近年越來越多的企業業務遷移到云計算平臺，最終用戶對于統一安全能力的平臺類產品需求也在不斷增加。據 IDC 預測，未來國內網絡安全軟

207、件市場將成為網絡安全市場中增速最快的一級子市場。到 2025 年，我國軟件市場規模將達到 59.0 億美元，五年復合增長率將達 23.9%；3）相較于增速放緩的全球網絡安全服務市場，中國安全服務市場將以近全球兩倍的五年復合增長率快速增長。據 IDC 預測，2021-2025 年中國網絡安全服務市場年復合增長率將達到 20.8%，到 2025 年，其市場規模預計將超過 61.1 億美元。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 54/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 60：20162021 年中國網絡安全市場結構年中國網絡安全市場結構 數據來源：觀研報告網，東北證券 因

208、國內新冠疫情和經濟增速放緩的沖擊，我國網絡安全投資融資市場在經歷了因國內新冠疫情和經濟增速放緩的沖擊，我國網絡安全投資融資市場在經歷了 2018到到 2021 年連續四年的高速增長后，在年連續四年的高速增長后，在 2022 年出現明顯降溫。年出現明顯降溫。根據奇安信產業發展研究中心的不完全統計，2022年國內網絡安全非上市企業披露的融資事件有109起，同比下降 26.85%，交易總金額為 66.23 億元，同比下降 62.64%，共涉及 92 家網絡安全企業，其中單筆融規模大于 1 億元人民幣的融資交易有 26 筆，占總樣本的23.85%。圖圖 61：20182022 年中國網絡安全投融資情況

209、年中國網絡安全投融資情況 圖圖 62：20182022 年中國網絡安全企業注冊量年中國網絡安全企業注冊量 數據來源：奇安信，東北證券 數據來源：中商情報網，東北證券 我國網絡安全相關企業注冊數量呈快速增長趨勢。我國網絡安全相關企業注冊數量呈快速增長趨勢。根據中商情報網數據，從 2018 年的 3.84 萬家增長至 2022 年的 30.42 萬家，年均復合增長率達 67.77%。從網絡安全產業鏈看，上游為設備、系統等供應商，如芯片、內存、操作系統、引擎等;中游是網絡安全產品和服務廠商，如軟件領域的安全性與漏洞管理，網絡安全設備領域的防火墻/VPN 以及服務領域的運維培訓等;下游為應用領域，除個

210、人消費者外，還包含政府、軍工、金融等相關領域。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 55/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 63：網絡安全產業鏈：網絡安全產業鏈 數據來源：前瞻產業研究院，東北證券 從網絡安全產業中游的整體競爭格局看集中度較低，從網絡安全產業中游的整體競爭格局看集中度較低，2022 年年 CR4 為為 28.59%，分布，分布較為分散。較為分散。據中國網絡安全產業聯盟訊，奇安信、啟明星辰、深信服和天融信四家企業的市場占有率均超過了 5%，其中奇安信市占率 9.8%，位列第一，2022 年頭部企業市占率相比上一年小幅提升。未來兩三年內，頭部企業市占率

211、仍將保持小幅增長趨勢。此外從集中度角度看，網絡安全行業 CR4 從 2018 年的 21.71%增長至 2022年的 28.59%，一直保持增長態勢，顯示出市場向少數領先企業集中的趨勢，行業進入門檻提高，行業競爭加劇，創業企業需要找到創新和差異化的方式保持競爭力。此外 CR1 和 CR8 等指標也一直保持增長，網安行業集中度在逐漸提升。當下我國網絡安全市場進入了穩健增長階段，頭部企業規模和資源的優勢會進一步被凸顯，從而獲得更大的市場份額。圖圖 64：2022 年中國網安主要企業市占率年中國網安主要企業市占率 圖圖 65：20182022 年中國網安行業集中度年中國網安行業集中度 數據來源：中國

212、網絡安全產業聯盟，東北證券 數據來源：中國網絡安全產業聯盟，東北證券 根據中國網絡安全產業聯盟統計，2018 年至今，我國網絡安全客戶總量過 15.8 萬家，2022 年跟綜到有網安項目采購行為的客戶有 67183 家，過去三年持續在網絡安全投入的客戶超過2萬家，從客戶區域分布情況來看，我國網絡安全客戶分布與GDP有較強相關性，呈現區城暖集效應。我國網絡安全下游客戶以政府、教育和醫療衛生為主，三者合計占市場總營收的54.6%，最大客戶為政府，市場營收占比為29.8%。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 56/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 66：2022 年中

213、國網絡安全客戶地圖年中國網絡安全客戶地圖 圖圖 67：2022 年中國網絡安全項目數量行業分布年中國網絡安全項目數量行業分布 數據來源：中國網絡安全產業聯盟，東北證券 數據來源：中國網絡安全產業聯盟，東北證券 4.2.網絡安全相關標的 4.2.1.亞信安全：火山引擎唯一安全合作伙伴，垣信+鴻蒙+火山全面開啟新成長 成功收購亞信科技打造云網安一體化能力布局成功收購亞信科技打造云網安一體化能力布局。11 月 10 日，亞信安全收購亞信科技控股有限公司控制權項目順利完成交割。亞信安全持有亞信科技 29.92%的股份為亞信科技的第一大股東。收購完成后亞信安全與亞信科技獨立上市的地位不會改變。亞信安全與

214、亞信科技歷史淵源：2015 年亞信安全從亞信科技剝離，并收購了安全軟件提供商趨勢科技在華業務，重組成為亞信安全。雙方將完成資源和能力互補，合力拓展行業布局的深度與廣度。整合通信運營商、金融、政務、交通、能源等重點行業的優勢資源與服務經驗，推動“數智”“云網”“IT”技術與安全能力的跨越式融合與資源的跨界整合，攜手為多行業提供“云、網、安”全棧能力方案。亞信安全整體解決方案實力和亞信科技業務原生安全能力的同步提升，將為產業的升級進階帶來全面、專業可靠的能力。2024 年前三季度公司實現營業收入 11.08 億元，同比+11.75%；歸母凈利潤-2.08 億元。2024 前三季度毛利率 53.74

215、%，同比小幅提升，公司收入端與利潤端均呈現復蘇態勢。圖圖 68：20192024Q3 亞信安全營收與歸母凈利潤情亞信安全營收與歸母凈利潤情況況 圖圖 69：20192024Q3 亞信安全毛利率與凈利率情況亞信安全毛利率與凈利率情況 數據來源：iFinD，東北證券 數據來源：iFinD，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 57/67 計算機計算機/行業深度行業深度 終端安全領軍者，云安全能力與服云信息實現強強聯合終端安全領軍者，云安全能力與服云信息實現強強聯合。我國終端安全市場規模近50 億元，亞信安全市占率 13.8%，公司新一代終端安全 TrustOne 已成

216、功部署金融、能源、政府、企業、醫療、交通等多個行業，公司持續獲益了優秀的增購率與續約率。全棧云安全：2023 年末公司收購服云信息以來，雙方加速技術融合。今年公司原有云安全產品線與子公司服云信息的云安全能力強強聯合，形成 For Cloud 全棧一體的云安全解決方案，構建了從底層云基礎設施到上層云應用的全方位安全防護體系。公司積極布局衛星互聯網與算力算網安全等新領域公司積極布局衛星互聯網與算力算網安全等新領域。衛星互聯網安全正處于快速發展階段，目前每年市場增量需求約 20 億。2024 年初，公司參股投資“G60 星鏈”核心企業上海垣信衛星的 A 輪融資，2024 年 5 月雙方達成戰略合作，

217、2024 年 6 月亞信安全獨家承攬上海垣信衛星的安全咨詢服務項目，未來三年上海垣信將建設由萬余顆低軌衛星組成的商業化寬帶星座；算力算網安全方面，公司先后在西云智算中心、寧夏樞紐云安全一體化建設工程項目、科大訊飛星火大模型智算中心落地算力安全解決方案與服務，訂單金額達億元級別。亞信安全正式成為鴻蒙適配認證的第一批安全伙伴被授予亞信安全正式成為鴻蒙適配認證的第一批安全伙伴被授予 HarmonyOS NEXT 技術技術認證書。認證書。亞信安全新一代終端安全 TrustOne 成功完成 HarmonyOS NEXT 操作系統的兼容性測試，產品運行穩定可靠有效。圖圖 70：亞信安全成為鴻蒙適配認證的第

218、一批安全伙伴，：亞信安全成為鴻蒙適配認證的第一批安全伙伴，數據來源：亞信安全公眾號，東北證券 高速發展的火山云未來會為公司帶來巨大增量高速發展的火山云未來會為公司帶來巨大增量。公司作為火山引擎唯一安全生態合作伙伴，預計未來會為火山提供基礎云安全服務，同時在火山客戶拓展過程中提供相關安全服務共同發展互相賦能。公司攜手飛書達成產品級深度合作，自研安全瀏覽器“信界”與飛書合作，打造安全空間實現可信辦公，保障數據安全和業務操作安全。我們預計伴隨豆包大火帶來開發者增加、火山引擎用量增加以及 EDR 等終端相關產品普及，公司與字節的合作會為公司相關產品帶來巨大增量。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正

219、文后的聲明及說明 58/67 計算機計算機/行業深度行業深度 4.2.2.三六零：貫徹“AI+安全”雙主線發展，搶占 AI 搜索大藍海市場 公司確立公司確立“AI+安全安全”雙主線發展戰略，周鴻祎先生為公司實控人。雙主線發展戰略，周鴻祎先生為公司實控人。公司的主營業務包括互聯網廣告及服務，安全及其他，智能硬件和互聯網增值服務；其中互聯網廣告及服務為公司基本盤，2023 年占總營收比重的 49.93%，受移動端廣告擠壓影響公司近幾年傳統 PC 互聯網廣告業務收入規模呈下降趨勢，公司積極探索 AI 搜索新業務。公司做公司做 AI 業務的基底業務的基底“360 智腦智腦”，已接入公司全線產品。，已接

220、入公司全線產品?！?60 智腦”位列大模型國家隊，首批通過國家標準符合性測試，綜合能力位列大模型第一梯隊。C 端公司打造以了 AI 搜索為核心的 AI 產品矩陣，擁有納米搜索、360AI 瀏覽器、360AI 辦公全線產品。B 端：公司發布了企業級 AI 大模型解決方案，360 智腦已率先為政府、金融、稅務、醫療、制造業、文旅等 20 個核心行業提供大模型企業級解決方案。公司打造了全球訪問量最大公司打造了全球訪問量最大 AI 原生搜索引擎，原生搜索引擎，“AI 助手助手”+“CoE 專家協同架構專家協同架構”有有望助力公司實現商業化落地。望助力公司實現商業化落地。公司拳頭產品納米搜索（原 360

221、AI 搜索）訪問量從 3月的 30 萬次靠自然流量增長至 11 月的近 3.1 億次，11 月訪問量是 Perplexity AI 三倍左右，并列全球 AI 搜索三強，衛冕全球訪問量最大 AI 原生搜索引擎。AI 搜索的競爭優勢是：“慢思考模式”、“CoE 專家協同架構”、“知識庫儲備”、“充足的賬上現金”與“先發優勢”。公司的“AI 助手”把國內 16 家大模型內置到 360 入口產品，幫助公司大幅降低了模型調用成本，從而有望真正實現商業化盈利。圖圖 71：納米搜索：納米搜索 web 端界面端界面 數據來源：納米搜索官網，東北證券 AI 賦能辦公場景，公司打造權益覆蓋度最廣的會員體系。賦能辦

222、公場景，公司打造權益覆蓋度最廣的會員體系。2024H1 公司全系產品收入 1.48 億元，已超 2023 年全年 1.38 億元。公司采用會員訂閱模式推出“360AI 辦公”，涵蓋 200 多項 AI 權益，截至 6 月 30 日，“360AI 大會員”自 4 月 18 日正式發布已累計超 15 萬在途用戶，單日收入超 10 萬元。公司是公司是世界領先的數字安全領軍企業世界領先的數字安全領軍企業，中國唯一被美雙重制裁的互聯網企業和安全中國唯一被美雙重制裁的互聯網企業和安全企業企業。網絡安全領域，360 集團提供網絡安全技術、產品和服務，致力于幫助國家、政府、城市、行業和企事業單位構建數字安全能

223、力體系?；?360 傳統數字安全業 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 59/67 計算機計算機/行業深度行業深度 務，360 集團打造出全國首屈一指的 360 安全云服務平臺、360 安全大數據平臺和360 安全大模型平臺。公司通過“360 安全云”將服務國家的能力云化，開放給城市和企業，以“安全即服務”理念推動安全行業變革，助力國家、城市、行業、企事業單位數字化轉型，為網絡強國和數字中國建設保駕護航。同時，公司將大模型與安全結合，融合大模型技術、方法論、全網數據和專家知識，發布行業首個免費安全大模型“360 安全大模型”，對購買 360 標準產品的用戶免費提供大模型

224、標準能力，實現大模型普惠和安全行業新質生產力變革。2024H1 公司實現安全及其他相關收入 4.64 億元，同比下降 48.95%，主要由于上半年安全項目驗收減少導致。圖圖 72：360 安全云產品理念安全云產品理念 數據來源：公司公告，東北證券 360 安全大模型綜合能力國內第一，全方位領先其他廠商。安全大模型綜合能力國內第一，全方位領先其他廠商。360 安全智能體可實現安全智能體可實現 1分鐘獵殺分鐘獵殺 APT、攔截、攔截 Lockbit 勒索病毒。勒索病毒。IDC 報告對中國安全大模型產品在安全運營領域的應用落地情況從七大維度開展實測，360 安全大模型憑借領先的技術能力和業務水平，在

225、告警關聯與處置、策略創建與優化、引導式調查與修正、威脅情報的收集與分析等多個維度位居首位，綜合能力國內第一。360 率先推出行業首個安全大模型賦能全線安全產品，生成 AI+安全整體解決方案。幫助客戶在告警關聯與處置、漏洞管理與修復、威脅情報分析等多個“明星場景”投入實戰應用。360 安全大模型在智能化告警研判、攻擊者智能溯源、自動化響應處置、安全知識沉淀均具備優勢。目前，目前，360 安全大模型已賦能全線安全產品，并加持政府、金融、央企、運安全大模型已賦能全線安全產品，并加持政府、金融、央企、運營商、交通、教育、醫療等行業客戶實現智能化安全運營。營商、交通、教育、醫療等行業客戶實現智能化安全運

226、營。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 60/67 計算機計算機/行業深度行業深度 4.2.3.啟明星辰：與中國移動合作持續深化，發布九天泰合安全大模型 啟明星辰是網絡安全產業中主力經典產業板塊的領軍者，是新興前沿產業板塊的引領企業和可持續健康業務模式和健康產業生態的支柱企業。公司持續深耕信息安全行業，始終以用戶的需求為根本動力，將場景化安全思維融入到客戶的實際業務環境中，不斷創新實踐，幫助客戶建立起完善的安全保障體系，逐漸成為政府、金融、能源、運營商、稅務、交通、制造等國內高端企業級客戶的首選品牌。公司的入侵檢測/入侵防御、統一威脅管理、安全管理平臺、數據安全、運維安全

227、審計、數據庫安全審計與防護、漏洞掃描、工業防火墻、硬件 WAF、托管安全服務等十余款產品持續多年保持第一品牌。2024 年 1 月，公司正式由中國移動實控，邁入全新的發展階段。作為中國移動專責網信安全專業子公司，啟明星辰將全面貫徹“總體國家安全觀”，發揮國資央企“科技創新、產業控制、安全支撐”三大作用，肩負起中國移動“安全核心技術攻堅者、安全產品服務引領者、安全運營體系支撐者”三大角色。對內支撐中國移動網信安全能力體系建設，對外協同中國移動的網絡、大數據、人工智能等優勢，圍繞構建大網信安全板塊進行戰略布局，共同創新網信安全技術，引領網絡安全產業的升級與發展，與中國移動一起構建全新的大網信安全板

228、塊，并致力于成為該領域的締造者與領軍者，共同創新安全的數字化轉型基礎設施、共同助力數字化轉型的創新發展，成為數智化轉型的安全守護者、成為新一代網信安全締造者與引領者、成為國家網信安全核心技術的攻堅者和主力軍。發布九天發布九天泰合安全大模型，加速網信安全領域專用大模型落地應用。泰合安全大模型，加速網信安全領域專用大模型落地應用。公司承擔了中國移動安全大模型戰略研發任務，并以此為依托，全力推進安全大模型的研發和應用進程。公司以包括但不限于中國移動九天大模型為基礎，在中國移動強大的算力資源支持下，充分利用公司豐富的安全數據集，訓練完成“九天泰合安全大模型”，并于 2024 年 5 月福建“數字中國”

229、峰會期間正式發布，標志著應用人工智能技術，推動網絡安全行業智能化上邁出了關鍵一步?；诰盘旎诰盘焯┖习踩竽Ｐ?，打造泰合安全大模型，打造 AI 安全智能體群，賦能產品及服務能力升級。安全智能體群，賦能產品及服務能力升級。公司以安全大模型為核心，成功構建大小模型相互協同的智能體系，并富有成效的將其應用于安全運營、威脅檢測、威脅情報分析等產品或服務中，顯著提升了產品的能力和服務的效率。在“AI+安全運營”方面，公司發布了“安星安全運營助手”應用，精準分析和解讀安全數據，實現智能決策和自動化執行，成為公司新一代智能安全運營的決策和控制核心。在“AI+威脅檢測”方面，公司啟動“安星威脅檢測智能體”研

230、發，通過智能調度各類檢測單元，自主生成檢測規則、專殺工具、欺騙誘捕等動態防御策略，顯著提升了安全檢測和響應產品的智能化水平。在“AI+威脅情報”方面，公司重點研發了“安星威脅情報智能體”，全生命周期賦能威脅情報的生產識別、分析判定、推理應用，大幅提高了數據處理的效率和準確性，增強了情報的可解釋性和操作性。新興安全業務板塊快速增長，新興安全業務板塊快速增長，H1 涉云安全業務收入同比涉云安全業務收入同比+200%。依托公司第四代技術架構“盤古平臺”的云底座技術及云原生安全應用開發范式，成功打造了云原生化、SaaS 化版本，可有效滿足私有云、公有云的安全合規和安全管理需求。分產品看，云安全、身份信

231、任類產品、5G+工業互聯網安全檢測類產品、物聯網安全接入防護類產品收入較上年同期增長超 150%。締造締造大網信安全板塊，推動產業創新。大網信安全板塊，推動產業創新。公司持續夯實傳統網安業務的基本盤，保持了傳統網信安產業板塊的龍頭地位基礎上，深度協同中國移動，全向發力 CHBN 領域,努力構建新優勢，創造新價值。一是持續深耕政企客戶群體，將啟明星辰安全能力和經驗全面融入中國移動政企業務服務中，打造融入網、云和 DICT 的原生安全能力體系，全面發力安全融網、安全融云、安全融 DICT，努力將安全打造為中國移 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 61/67 計算機計算機/行

232、業深度行業深度 動政企行業市場的新亮點和新賣點。二是充分發揮中國移動 10 億個人客戶和 3 億家庭客戶群優勢，發力 CH（個人和家庭）領域，將啟明星辰的優勢安全能力與服務向 C/H(個人和家庭)延伸。4.2.4.盛邦安全：網絡空間地圖領軍者，鑄造衛星互聯網安全第三增長極，前瞻布局網絡身份認證領域 公司主營業務分為網絡安全基礎類、業務場景安全類、網絡空間地圖類、網絡安全公司主營業務分為網絡安全基礎類、業務場景安全類、網絡空間地圖類、網絡安全服務以及新的增長極衛星互聯網安全。服務以及新的增長極衛星互聯網安全。其中網絡安全基礎類產品為公司基本盤，2023 年收入占總營業收入比重 37%，其次為業務

233、場景安全類（20%）與網絡空間地圖類（17%）。公司股權結構較為集中，截止 2024Q3 前 10 大股東合計持股比例為58.19%。公司實際控制人為董事長權曉文。公司 2023 年度 web 應用防火墻硬件市場占比 5.9%，排名第 5；2023H1 響應和編排軟件市場占比 7.8%，排名第 3。2019 年2023 我國網絡安全規模由 478 億元增長至694 億元，CAGR 為 9.77%，呈現穩健增長態勢。此外，公司開發了圍繞公共安全、電力能源、金融科技、運營商等場景類安全產品獲客戶廣泛認可與深度合作。網空地圖行業規模高速增長，公司是網空地圖領軍者。網空地圖行業規模高速增長，公司是網空

234、地圖領軍者。2026 年中國網絡空間地圖市場規模將達 54.6 億元，2021-2026 年 CAGR 為 48.3%，市場規模呈高增態勢。2023年盛邦安全網絡空間地圖類產品實現營收 5067.74 萬，較上年同比增長 42.26%，盛邦安全連續 3 年入選 IDC 網空地圖相關報告。公司已完成全球網絡空間資產測繪平臺（DayDayMap）的建設并正式發布，DayDayMap 具有顯著的科研屬性，領先的IPv6 探測技術，閉環資產歸屬，多維資產畫像和漏洞社區聯動五大核心優勢。公司網絡空間地圖包含網絡空間地圖映射分析系統、網絡空間資產測繪系統、網絡資產安全治理系統、網絡攻擊面管理系統及網絡空間

235、開源信息監測預警系統等產品體系。2023 年公司推出了多款具有競爭力的網絡空間地圖系列產品，網絡空間反測繪檢測可識別并發現不斷迭代演進的網絡空間測繪行為，防止測繪方得到己方資產真實信息，從而達到對網絡空間關鍵目標的保護。反測繪產品的發布，進一步補強了網絡空間地圖產品體系拼圖。圖圖 73：網絡空間地圖系統界面：網絡空間地圖系統界面 數據來源：公司公告，東北證券 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 62/67 計算機計算機/行業深度行業深度 公司收購天御云安打造衛星互聯網安全第三增長極。我國衛星互聯網 2024 年市場規模將達 404 億元，2021-2025 年 CAGR

236、為 11.23%。衛星互聯網面臨的安全防護需求主要可分為通信安全需求、網絡安全需求和應用安全需求。公司收購天御云安進軍衛星互聯網安全，成立星網安全產品線：星網安全產品線將專注于衛星互聯網測繪、衛星通信加密、衛星通信脆弱性分析和安全加固等關鍵業務方向，打造整體解決方案。盛邦安全在 2021 年就展開前瞻性研發，圍繞衛星互聯網的體系結構、脆弱性等關鍵領域，形成了衛星互聯網網絡空間態勢感知能力，并通過漏洞識別評估，發展出5G/6G 衛星互聯網漏洞分析技術等脆弱性檢測技術，目前已在衛星互聯網安全領域申請了多項專利；近期公司獲得了中石油等公司的衛星互聯網安全訂單。盛邦安全成立星網安全產品線。星網安全產品

237、線將專注于衛星互聯網測繪、衛星通信加密、衛星通信脆弱性分析和安全加固等關鍵業務方向，打造整體解決方案，為衛星互聯網用戶提供定制化的安全服務，確保數據傳輸的安全性和可靠性。公司公司前瞻布局網絡身份認證領域前瞻布局網絡身份認證領域。今年公安部、國家網信辦等研究起草國家網絡身份認證公共服務管理辦法（征求意見稿），向社會公開征求意見，公司在可信身份接入網關和可信身份服務平臺方面有成熟的技術和產品，可以在網絡身份認證等業務場景中發揮作用。4.2.5.國投智能：大數據操作提系統領軍者，靜待 G 端與 B 端 AI 應用開花結果 公司 2024 年前三季度實現營業收入 8.97 億元，同比+19.57%，歸

238、母凈利潤-2.42 億元，同比減虧 1.55 億元；單 Q3 營業收入 3.49 億元，同比+18.08%，歸母凈利潤-1.14億元；銷售費用率/管理費用率/研發費用率分別為 28.52%/27.11%/29.45%，銷售費用/管理費用/研發費用分別同比+13.69/-3.23/-13.64%。電子數據取證業務保持領先優勢，公共安全大數據積極拓展新機遇。2023 年我國電子數據取證市場規模突破 35 億，公司服務對象從公檢法及市監、稅務等行政執法部門，擴展到應急、保密等政府部門，積極拓展海外市場，配合國家“一帶一路”戰略支點建設；預計 2023 年公共安全大數據市場規模將達到 166.6 億元

239、，公司“天擎公共安全大模型算法”通過國家互聯網信息辦公室深度合成服務算法備案，成為國內率先通過備案的公共安全領域大模型算法。公司依托多年在大數據領域積累的實戰經驗和技術優勢，以“乾坤”大數據操作系統（QKOS）為共性技術基座，結合美亞“天擎”公共安全大模型的技術優勢，實現數據全生命周期處理、分析、服務、應用和運營管理能力的組件化、模塊化，持續深化網絡空間安全大數據、智慧警務大數據、智慧安防大數據領域的戰略布局，著力服務執法大數據智能化，助力打造社會治理典范。公司持續參與公共安全大數據標準編制和大數據平臺總體設計與建設實施，參與全國及多省市大數據平臺頂層規劃及建設，為實現行業高階數字化提供強有力

240、支撐。公司持續深化“乾坤”大數據操作系統（QKOS）的研發和多行業落地，推進“天基”、“天算”等重點產品升級，全面增強國產化適配、數據開發、跨域、流式計算等核心能力，在產品交互、視覺、穩定性等方面實現質的飛躍；持續優化底層引擎，基于數據操作抽象層，2024 年新增投入數據庫安全操作平臺，對于統一計算引擎,實現架構全面升級、穩定性和性能全面優化提升。除了傳統的公共安全、政務等領域，“乾坤”大數據操作系統（QKOS）積極拓展在海關、應急管理等多領域的大數據應用。目前累計已在北京、上海、廣州、深圳等全國上百個單位完成了跨地市、跨層級、跨行業的大數據融合應用，全面服務提升了多行業的數據管理水平。公司持

241、續探索公司持續探索大數據產品與大模型融合，利用大模型重構接入、治理、建模的過程，提升產品智大數據產品與大模型融合，利用大模型重構接入、治理、建模的過程，提升產品智 請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 63/67 計算機計算機/行業深度行業深度 能化水平。同時，公司將人工智能技術應用在公共安全大數據領域，深挖數據價值能化水平。同時，公司將人工智能技術應用在公共安全大數據領域，深挖數據價值,打造柔性的業務適配能力打造柔性的業務適配能力,全面支撐協助智慧執法、智慧警務建設。全面支撐協助智慧執法、智慧警務建設。網絡安全業務收入規模增長迅速，中標機場項目。網絡安全業務收入規模增長迅

242、速，中標機場項目。2023 年我國網絡安全市場規模近700 億，公司入選“2024 年中國網絡安全前二十家企業”名單，推出的數網免費版數網數據分類分級工具正式上線；支撐廈門市互聯網信息辦公室的“數據出境安全咨詢服務平臺”正式上線；中標福廈機場建設信息安全檢測與服務項目，標志著交通行業的重要成果。公司積極布局企業數字化業務，依托全資子公司國投云網全力推進企業數字化板塊業務，明確國投云網為國投集團數字化業務服務平臺，整體承接國投集團數字化服務工作，打造成為最安全+智能的央企數科公司。通過成立“國投系企業專班”進一步聚焦公司優勢資源，圍繞管理信息化與產業數字化兩方面持續發力。在管理信息化方面，推進國

243、投集團財務、戰投一體化、智慧人資等各模塊信息系統建設，落實國投集團數據中心、信創平臺等的建設項目，推進企業網絡安全大腦建設，加強網絡安全設備體系化運營，推進 IT 運維管理智能化升級，提高信息化運維服務水平，為企業數字化轉型提供有力保障。報告期內，國投云網中標國投集團信息技術運維服務項目、國投集團云平臺建設項目、國投集團數智審計系統（一期）建設項目。在產業數字化方面，推進在能源、電力、礦業、金融等行業的數字化轉型服務的產品研發工作，逐步樹立具有國投特色的數字科技綜合服務商形象，圍繞智能+安全產品線，聚焦在能源、交通和礦業三個場景機會，推動不同項目和商機落地。在智慧能源方面，落地貴州視頻 AI

244、集控平臺，打造新能源行業 AI 賦能的場景落地的試點項目。在智慧交通方面，協同推進機場大數據平臺項目落地，與國投交通洋浦油儲開展數據治理等方面的合作。在智慧礦山方面，推動國投羅鉀智慧礦山項目的研發交付，助力國投羅鉀在設備管理、科技創新領域的新數字化項目。公司企業數字化相關產品及應用榮獲包括國資委“國企數字場景創新專業賽”一等獎等在內的多個榮譽獎項，產業數字化解決方案入選工信部“2024 年新型數字服務優秀案例”，在賦能央國企數字化轉型道路上取得了階段性成果。AI 領域，升級發布人工智能大模型內容檢測平臺和“慧眼視頻圖像鑒真工作站”等人工智能大模型內容檢測系列產品，提升對深度偽造技術合成的圖像視

245、頻檢測、溯源和鑒定的支持率和精度，新增對大模型生成文本、生成式視頻、圖像等檢測識別能力，新增對合成和生成式人工智能內容的安全合規的評估能力?！疤烨婀舶踩竽Ｐ退惴ā蓖ㄟ^國家互聯網信息辦公室深度合成服務算法備案，成為國內率先通過備案的公共安全領域大模型算法。天擎公共安全大模型融合了豐富的公共安全行業知識，法律法規知識庫、警務標準件和業務指令數據，擁有強大的意圖識別、情報智能分析、案件智能研判、智能公文寫作和法規智能助手等能力，可用于公共安全事件研判、案件研判推理、智能筆錄等多種警務應用場景。4.2.6.綠盟科技：發布股權激勵計劃，布局 AI 及大模型安全 安全產品：安全產品：基于多年安全研究，

246、公司為客戶提供安全檢查與評估、安全檢測與防護、認證與訪問控制、安全審計、安全運營及管理等系列基礎安全產品，以及數據安全、云計算安全、工業互聯網安全、物聯網安全、信息技術應用創新領域安全等新安全產品。其中，抗拒絕服務攻擊系統（ADS）、安全分析、情報、響應和編排（AIRO)、網絡入侵防護系統（IDPS）、WEB 應用防火墻（WAF）等多款產品獲國際權威咨詢機構推崇。數據安全領域，在“智慧安全 3.0”的公司戰略下深度融合數據要素安全和人工智能的研究成果，依托中國信通院綠盟科技“數據安全聯合實驗室”，在“數安湖”隱私計算平臺的基礎上，研制了基于可信執行環境的“數據保險箱”，助力數據安全流通與 請務

247、必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 64/67 計算機計算機/行業深度行業深度 協同安全計算，提供全方位的數據安全保護，提升去中心化場景下傳統應用和人工智能算法的性能和可證明安全性，保護協同計算場景下生成式人工智能模型和數據，消減了內部人員和非合作第三方泄露數據的風險。公司深度思考人工智能與安全的關系，一方面，隨著 AI 大模型應用的深入，與之相關的敏感數據泄露，合規等相關風險也日益顯現。公司推出 AI 大模型風險評估工具，能夠迅速且高效地識別出內容安全和對抗安全的潛在威脅，并配備專業的風險處理建議，為企業應用 AIGC 產品構建起安全防護屏障。另一方面，綠盟安全運營管理平臺

248、 ISOP 融合了公司在 AI 領域的前沿探索與專業能力，通過引入安全大模型技術，深度分析海量安全數據，自動學習和精準識別各種安全威脅模式，自動生成并執行安全策略。該平臺使安全運營人員可通過自然語言與數據互動，簡化并加速工作流程，降低對高級分析師經驗的依賴，提升企業的安全運營效率，降低人力成本。公司在信息技術應用創新領域，堅持自主創新和安全可控，全面適配了申威、飛騰、兆芯、海光和鯤鵬等 CPU，麒麟和統信等操作系統，開展了安全性優化和功能改進，為用戶提供保障供應鏈安全和可信的、高性能和全面的網絡安全產品。從 2017 年起即開啟信息技術應用創新領域安全相關研發工作，現已完成全系產品的信息技術應

249、用創新適配，安全能力覆蓋漏洞管理、網絡安全、應用安全、數據安全、運維安全、云安全和綜合安全態勢等。報告期內，公司在信息技術應用創新領域持續推出新產品，基于飛騰 E2000Q 平臺的防火墻等產品已實現量產，基于信創平臺的商密產品也已正式上市，信創軟件產品擴大適配范圍，客戶的主流信創應用環境均已完成適配和驗證。AI 賦能打造安全新模式。賦能打造安全新模式。公司利用 AI 賦能攻防技術，進一步提升公司核心競爭力。通過 AI 安全能力平臺，賦能各種安全產品與應用，一方面通過 AI 替代傳統方法，更準確、更高效；另一方面也試圖通過 AI 解決新的問題，提供新的能力。AI 賦能公司云端 MDR 安全運營，

250、切實提升運營平均檢測/響應時間（MTTD/R）指標，智能運營及響應閉環能力顯著提升。AI 安全能力平臺支持客戶本地部署，與綠盟安全運營管理平臺 ISOP 結合形成創新安全運營解決方案，目前已經在政府、運營商、金融等多個行業客戶落地實踐，充分體現 AI 安全應用成果的實戰價值。智能滲透測試解決方案亦已在若干客戶形成成功案例。在 AI 自身安全方面，公司推出面向大模型的威脅矩陣，對大模型全生命周期各階段不同層次的安全風險進行分析，并基于分析成果，發布大模型安全評估系統，針對 AI 大模型在內容安全及對抗安全兩大方面的風險評估，其中合規內容安全評估涵蓋虛假信息、敏感數據泄露、歧視性言論、知識產權及版

251、本等內容；對抗安全風險評估包括元 Prompt 泄露、角色逃逸、模型越獄、模型功能濫用等對抗攻擊；內置26 類測試用例，助力企業在 AI 大模型在應用之前及時發現其存在的安全風險。公司發布公司發布 2024 年限制性股票激勵計劃，擬以年限制性股票激勵計劃，擬以 2.59 元元/股股的價格向的價格向 479 人人授予公司總授予公司總股本股本 6.93%的股份，授予的的股份，授予的激勵對象包括公司（含分公司及控股子公司，下同）的激勵對象包括公司（含分公司及控股子公司，下同）的董事、高級管理人員和骨干業務（技術）人員。董事、高級管理人員和骨干業務（技術）人員。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正

252、文后的聲明及說明 65/67 計算機計算機/行業深度行業深度 圖圖 74：2024 年限制性股票激勵計劃業績考核目標年限制性股票激勵計劃業績考核目標 數據來源：公司公告，東北證券 4.3.小結 2019 年2023 我國網絡安全規模由 478 億元增長至 694 億元，CAGR 為 9.77%，呈現穩健增長態勢。從全球角度看，信息安全占全球 IT 支出的占比不斷提高，由 2014年的 1.94%增長至 2021 年的 3.69%。從網絡安全市場結構看，2021 年中國信息安全市場中硬件市場占比為 41%、安全軟件市場占比 39%、安全服務市場占比 20%，未來安全服務與安全軟件的市場占比將逐漸

253、提升。從供給側看，因國內新冠疫情和經濟增速放緩的沖擊，我國網絡安全投資融資市場在經歷了 2018 到 2021 年連續四年的高速增長后，在 2022 年出現明顯降溫。目前網絡安全市場整體處在從政策驅動向主動需求轉化的過程中，我們預計隨著行業進一步出清以及下游客戶情況的回暖，網絡安全行業有望重回高增長。5.風險提示風險提示 1、宏觀經濟恢復不及預期：宏觀經濟恢復不及預期：計算機主要 2G 或者 2B，企業或者政府 IT 預算受宏觀經濟影響較大，若宏觀經濟恢復不及預期，可能影響 AI、信創、安全產品投入。2、市場競爭加?。菏袌龈偁幖觿。弘S著技術成熟和政策支持，行業競爭可能加劇，可能影響盈利能力。3

254、、AI 應用應用商業化落地風險：商業化落地風險：AI 應用的商業化進展受基礎大模型能力、消費者付費意愿、企業端和政府端 IT 支出、產業促進政策等多重影響，存在不確定及不及預期的風險。4、政府財政政府財政 IT 支出緊張：支出緊張：網絡安全、信創等行業下游大部分客戶為政府，若政府財政緊張、可能影響這些行業的招投標、回款、盈利情況。5、技術迭代風險：、技術迭代風險：智能駕駛行業的商業化受技術迭代、技術進步影響較大，若技術進步不及預期，可能影響收入展望。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 66/67 計算機計算機/行業深度行業深度 研究團隊簡介：研究團隊簡介：Table_In

255、troduction 陳俊如：英國倫敦大學學院經濟學碩士，曾就職于浙商證券擔任計算機行業研究員，有 3 年行業研究經驗。2022 年加入東北證券數字經濟團隊，主要覆蓋信創、AI 算力、AI 應用、企業服務等板塊。吳源恒：武漢大學遙感工程學士，伯明翰大學國際商務碩士，曾在湖北省測繪局從事測繪地理信息數據處理、遙感地理信息解譯等工作，對衛星遙感應用產業有較深的認識。2020 年加入萬聯證券 TMT 團隊，2022 年加入東北證券數字經濟團隊。目前主要研究 5G、衛星互聯網、遙感、物聯網、光通信等數字經濟相關領域。馬宗鎧：伯明翰大學金融管理碩士，2021 年加入東北證券，現任數字經濟組分析師，目前主

256、要覆蓋數據安全、網絡安全、電力IT 等領域。分析師聲明分析師聲明 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格，并在中國證券業協會注冊登記為證券分析師。本報告遵循合規、客觀、專業、審慎的制作原則，所采用數據、資料的來源合法合規，文字闡述反映了作者的真實觀點，報告結論未受任何第三方的授意或影響，特此聲明。投資投資評級說明評級說明 股票 投資 評級 說明 買入 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 15%以上。投資評級中所涉及的市場基準：A 股市場以滬深 300 指數為市場基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為市場基準；香港市場以摩根士丹利中國指數

257、為市場基準；美國市場以納斯達克綜合指數或標普 500指數為市場基準。增持 未來 6 個月內，股價漲幅超越市場基準 5%至 15%之間。中性 未來 6 個月內，股價漲幅介于市場基準-5%至 5%之間。減持 未來 6 個月內，股價漲幅落后市場基準 5%至 15%之間。賣出 未來 6 個月內，股價漲幅落后市場基準 15%以上。行業 投資 評級 說明 優于大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益超越市場基準。同步大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益與市場基準持平。落后大勢 未來 6 個月內，行業指數的收益落后于市場基準。請務必閱讀正文后的聲明及說明請務必閱讀正文后的聲明及說明 67/67 計算機計算機

258、/行業深度行業深度 重要聲明重要聲明 本報告由東北證券股份有限公司（以下稱“本公司”）制作并僅向本公司客戶發布，本公司不會因任何機構或個人接收到本報告而視其為本公司的當然客戶。本公司具有中國證監會核準的證券投資咨詢業務資格。本報告中的信息均來源于公開資料，本公司對這些信息的準確性和完整性不作任何保證。報告中的內容和意見僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，不保證所包含的內容和意見不發生變化。本報告僅供參考，并不構成對所述證券買賣的出價或征價。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見均不構成對任何人的證券買賣建議。本公司及其雇員不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，在任何情況下，我公司及

259、其雇員對任何人使用本報告及其內容所引發的任何直接或間接損失概不負責。本公司或其關聯機構可能會持有本報告中涉及到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，并在法律許可的情況下不進行披露；可能為這些公司提供或爭取提供投資銀行業務、財務顧問等相關服務。本報告版權歸本公司所有。未經本公司書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制、發表或引用。如征得本公司同意進行引用、刊發的，須在本公司允許的范圍內使用，并注明本報告的發布人和發布日期，提示使用本報告的風險。若本公司客戶（以下稱“該客戶”）向第三方發送本報告，則由該客戶獨自為此發送行為負責。提醒通過此途徑獲得本報告的投資者注意，本公司不對通過此種途徑獲得本報告所引起的任何損失承擔任何責任。東北證券股份有限公司東北證券股份有限公司 地址地址 郵編郵編 中國吉林省長春市生態大街 6666 號 130119 中國北京市西城區錦什坊街 28 號恒奧中心 D 座 100033 中國上海市浦東新區楊高南路 799 號 200127 中國深圳市福田區福中三路 1006 號諾德中心 34D 518038 中國廣東省廣州市天河區冼村街道黃埔大道西 122 號之二星輝中心 15 樓 510630