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1、計算機計算機 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 1/14 計算機計算機 2025 年 02 月 18 日 投資評級：投資評級：看好看好（維持維持）行業走勢圖行業走勢圖 數據來源：聚源 AI 編程，未來已來行業深度報告-2025.2.17 微信測試接入 DeepSeek，國產 AI生態有望加速繁榮行業點評報告-2025.2.17 周觀點：繼續推薦 deepseek 投資機會 行業周報-2025.2.16 DeepSeek 火爆全球，火爆全球，AI 生態加速繁榮生態加速繁榮 行業深度報告行業深度報告 陳寶?。ǚ治鰩煟╆悓毥。ǚ治鰩煟├詈姡ǚ治鰩煟├詈姡ǚ治鰩煟?證書編號：S0790520

2、080001 證書編號：S0790524070003 DeepSeek 模型技術驚艷，用戶模型技術驚艷，用戶飆升飆升 DeepSeek-R1 性能對齊性能對齊 OpenAI-o1 正式版正式版，且價格優勢顯著，且價格優勢顯著。1 月 20 日，DeepSeek-R1 正式發布，并同步開源模型權重。DeepSeek-R1 在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，僅用較少標注數據較大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。DeepSeek-R1 較 o1系列模型性價比突出，API 服務定價為每百萬輸入 tokens 1 元（緩存命中）/4 元（緩

3、存未命中），每百萬輸出 tokens 16 元，有望助力國產 AI 應用生態發展。DeepSeek 成為全球增速最快的成為全球增速最快的 AI 應用之一應用之一。根據 AI 產品榜公眾號，截至 1 月31 日，DeepSeek 霸榜蘋果應用商店美國等 157 個國家/地區的第一名。根據QuestMobile，截至 2 月 1 日，DeepSeek 成史上最快突破 3000 萬日活 APP。DeepSeek 暫停暫停 API 服務充值，算力資源緊張催生廣闊云服務充值，算力資源緊張催生廣闊云計算計算需求需求。2 月 6 日，DeepSeek 官網聲明稱，“當前服務器資源緊張，已暫停 API 服務充

4、值”。我們認為 DeepSeek 模型憑借優異性能和低成本優勢引燃應用端需求，云計算作為底層算力支撐有望顯著受益，建議重視云廠商 AI“賣鏟人”成長潛力。海內外云廠商和應用公司爭相上線，國產海內外云廠商和應用公司爭相上線，國產 AI 前景可期前景可期 多位海外知名多位海外知名 AI 公司公司 CEO 高度評價高度評價 DeepSeek 技術能力，多家海外科技巨頭宣技術能力，多家海外科技巨頭宣布接入布接入 DeepSeek-R1，充分驗證，充分驗證 DeepSeek 領先地位領先地位。蘋果公司 CEO 庫克稱贊DeepSeek 是一款能顯著提升效率的創新產品。微軟 CEO 納德拉認為，DeepS

5、eek的高效性將推動 AI 技術的普及和應用，使更多行業能夠受益于人工智能的進步。此外，微軟、亞馬遜云、英偉達宣布 DeepSeek，充分彰顯 DeepSeek 為代表的國產 AI 模型技術實力。國內多家云廠商上線國內多家云廠商上線 DeepSeek，助力國產，助力國產 AI 發展發展。根據智東西統計，華為云、天翼云、騰訊云、阿里云、火山引擎、聯通云、移動云等 9 家國內云計算巨頭，均宣布對 DeepSeek 的支持。此外，多家應用公司宣布接入 DeepSeek 模型，我們看好 DeepSeek 為代表的國產 AI 模型技術實力，有望助力國產 AI 應用繁榮。投資建議投資建議 我們持續堅定看好

6、 DeepSeek 為代表的國產 AI 產業崛起趨勢，應用推薦金山辦公、科大訊飛、同花順、合合信息、鼎捷數智、拓爾思、金蝶國際、焦點科技、稅友股份、上海鋼聯、致遠互聯、普元信息等，受益標的包括每日互動、高偉達、漢王科技、金橋信息、漢儀股份、三六零、萬興科技、泛微網絡、潤達醫療、彩訊股份、福昕軟件、新致軟件、漢得信息、興圖新科等。算力領域，云廠商受益標的包括青云科技-U、優刻得-W、首都在線、金山云等，推薦淳中科技、海光信息、中科曙光、浪潮信息等，受益標的包括寒武紀、紫光股份、工業富聯、景嘉微、遠東股份等；華為昇騰生態，推薦軟通動力、神州數碼、卓易信息等，受益標的包括高新發展、廣電運通、烽火通信

7、、拓維信息等。風險提示：風險提示：產業落地不及預期；市場競爭加劇風險；公司研發不及預期風險等。-34%-17%0%17%34%50%67%2024-022024-062024-10計算機滬深300相關研究報告相關研究報告 行業研究行業研究 行業深度報告行業深度報告 開源證券開源證券 證券研究報告證券研究報告 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 2/14 目目 錄錄 1、DeepSeek 模型技術驚艷，用戶飆升.3 2、海內外云廠商和應用公司爭相上線，國產 AI 前景可期.8 3、投資建議.10 4、風險提示.11 圖表目錄圖表目錄 圖 1：DeepSeek-R1

8、性能對齊 OpenAI-o1 正式版.3 圖 2：蒸餾小模型超越 OpenAI o1-mini.3 圖 3：DeepSeek R1 模型價格遠低于 o1 系列模型.5 圖 4：DeepSeek 成為全球增速最快的 AI 應用之一.5 圖 5：DeepSeek 7 天用戶破億.6 圖 6：DeepSeek 成史上最快突破 3000 萬日活 APP.7 圖 7：DeepSeek 暫停 API 服務充值.7 圖 8：多家海外科技巨頭宣布接入 DeepSeek-R1.8 圖 9：國內多家云廠商上線 DeepSeek.9 圖 10：多款國產 AI 芯片適配 DeepSeek.10 表 1：DeepSee

9、k-R1 通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升模型的推理能力.4 表 2：受益標的盈利預測和估值.11 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 3/14 1、DeepSeek 模型模型技術技術驚艷，驚艷，用戶用戶飆升飆升 DeepSeek-R1 性能對齊性能對齊 OpenAI-o1 正式版正式版。1 月 20 日，DeepSeek-R1 正式發布，并同步開源模型權重。DeepSeek-R1 在后訓練階段大規模使用了強化學習技術，在僅有較少標注數據的情況下，較大提升了模型推理能力。在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。圖圖1：DeepS

10、eek-R1 性能對齊性能對齊 OpenAI-o1 正式版正式版 資料來源：DeepSeek 公眾號 蒸餾小模型超越蒸餾小模型超越 OpenAI o1-mini。在開源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 兩個 660B 模型的同時，通過 DeepSeek-R1 的輸出，蒸餾了 6 個小模型開源給社區，其中 32B 和 70B 模型在多項能力上實現了對標 OpenAIo1-mini 的效果。圖圖2：蒸餾小模型超越蒸餾小模型超越 OpenAI o1-mini 資料來源：DeepSeek 公眾號 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 4/14

11、DeepSeek-R1 通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升模型的推理能力通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升模型的推理能力。DeepSeek LLM 通過擴展模型規模和引入多階段訓練，提升了模型在多個領域的表現。DeepSeek-V2引入MoE架構，通過MLA和DeepSeekMoE實現高效推理和經濟訓練。DeepSeek-V3 進一步擴展模型規模，引入多令牌預測和無輔助損失的負載均衡策略，實現了更高的性能和更低的訓練成本。DeepSeek-R1 通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升了模型的推理能力，并通過蒸餾技術將推理能力擴展到小型模型。R1-Zero 不依賴人類專家標注（不依賴人類專家標注（S

12、FT），僅使用強化學習（），僅使用強化學習（RL）。R1-Zero 直接將強化學習應用于基礎模型，使得模型能夠使用思維鏈（CoT）來解決復雜問題，模型也展現了自我驗證、反思和生成長思維鏈等能力。這是業界首個公開研究證明了無需使用 SFT，僅僅通過 RL 就可以顯著增強 LLM 的推理能力，是 Reasoning 領域的里程碑性工作。表表1：DeepSeek-R1 通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升模型的推理能力通過強化學習和冷啟動數據，顯著提升模型的推理能力 版本版本 技術特點技術特點 主要貢獻主要貢獻 數據集數據集 性能與效率性能與效率 其他其他 DeepSeek LLM 開源開源大語言模型

13、，采用 7B 和和 67B兩種配置；使用 2 萬億萬億 token 數據集；引入多階段訓練和強化學習多階段訓練和強化學習；通過直接偏好優化直接偏好優化提升對話性能 提出擴展開源語言模型擴展開源語言模型的規模；通過研究擴展規律指導模型擴展，在代碼、數學和推理代碼、數學和推理領域表現優異；提供豐富的預訓練數據和多樣化預訓練數據和多樣化的訓練信號 2 萬億萬億token（主要在英語和中文）在多個基準測試中優于 LLaMA-2 70B，在中文和英文開放式評估中表現優異 強調長期主義和開長期主義和開源精神源精神，強調模型在不同領域表現優異的泛化能力 DeepSeek-V2 采用 Mixture-of-E

14、xperts（MoE）架構，支持 128K 上下文長度；采用 Multi-head Latent Attention(MLA)和和 DeepSeekMoE；提出輔助損失自由負載均衡輔助損失自由負載均衡策略；通過 FP8 訓練提高訓練效率 提出高效的高效的MoE架構架構用于推理和訓練；通過MLA和和 DeepSeekMoE 實現高效推理和經濟訓練；在推理吞吐量和生成速度推理吞吐量和生成速度上有顯著提升 8.1 萬億萬億token（擴（擴展到更多展到更多中文數中文數據）據）在多個基準測試中表現優異，相比 DeepSeek 67B節省 42.5%的訓練成本，提高最大生成吞吐量5.76 倍 強調模型的

15、高效性模型的高效性和經濟性和經濟性，提供多種優化策略以提高訓練效率 DeepSeek-V3 采用 671B 參數的參數的 MoE 模型；采用多令牌多令牌預測訓練目標；引入無輔助損失的負載均衡無輔助損失的負載均衡策略；支持 FP8 訓練，實現高效的高效的訓練框架和基礎設施優化 提出無輔助損失的負載均衡無輔助損失的負載均衡策略；通過多令牌多令牌預測增強模型性能；在多個基準測試多個基準測試中表現優異，接近閉源模型水平；在訓練效率和成本上訓練效率和成本上有顯著優勢 14.8 萬億萬億token（高質量和多樣化）在多個基準測試中表現最佳，訓練成本低，僅需2.788M H800 GPU 小時，在推理和部署

16、上表現出色 強調模型的高性能模型的高性能和經濟性和經濟性，提供多種優化策略以提高訓練和推理效率 DeepSeek-R1 通過大規模強化學習大規模強化學習提升推理能力；采用冷啟動冷啟動數據和多階段訓練；提出從大模型中蒸餾推理能力到蒸餾推理能力到小型模型小型模型；在多個基準測試多個基準測試中表現優異 通過純強化學習純強化學習提升模型推理能力；通過冷啟動冷啟動數據和多階段訓練提高模型性能；通過蒸餾技術蒸餾技術將推理能力擴展到小型模型 結合多種結合多種數據源數據源進行訓練，專注于推理任務的強化學習 在多個基準測試中表現優異，接近 OpenAI o1-1217，在數學和編碼任務中表現出色 強調模型的推理

17、能模型的推理能力和泛化能力力和泛化能力，提供多種優化策略以提高模型性能 資料來源：魔方 AI 空間公眾號、開源證券研究所 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 5/14 DeepSeek R1 模型價格遠低于模型價格遠低于 o1 系列模型系列模型。DeepSeek-R1 API 服務定價為每百萬輸入 tokens 1 元（緩存命中）/4 元（緩存未命中），每百萬輸出 tokens 16 元。較 o1 系列模型性價比突出。圖圖3：DeepSeek R1 模型價格模型價格遠低于遠低于 o1 系列系列模型模型 資料來源：DeepSeek 公眾號 DeepSeek 成為全球

18、增速最快的成為全球增速最快的 AI 應用之一應用之一。根據 AI 產品榜公眾號，截至 1 月31 日，上線僅 21天，DeepSeek 日活躍用戶DAU達到2215 萬，為ChatGPT 的 41.6%，居于全球第二位，成為全球增速最快的 AI 應用。此外，截至 1 月 31 日，DeepSeek 霸榜蘋果應用商店美國等 157 個國家/地區的第一名。圖圖4：DeepSeek 成為全球增速最快的成為全球增速最快的 AI 應用之一應用之一 資料來源：AI 產品榜公眾號 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 6/14 DeepSeek 7 天用戶破億天用戶破億。根據 A

19、I 產品榜公眾號，DeepSeek-R1 發布幾天后，在1 月的最后一周迎來了爆發，DeepSeek 在 1 月份累計獲得 1.25 億用戶。其中 80%以上用戶來自最后一周，即 DeepSeek7 天完成了 1 億用戶的增長。圖圖5：DeepSeek 7 天用戶破億天用戶破億 資料來源：AI 產品榜公眾號 注：DeepSeek 包含網站 Web/應用 App 累加不去重，Tiktok 不包含國內版抖音 DeepSeek 成史上最快突破成史上最快突破 3000 萬日活萬日活 APP。QuestMobile 數據顯示，DeepSeek在 1 月 28 日的日活躍用戶數首次超越豆包，隨后在 2 月

20、 1 日突破 3000 萬大關，成為史上最快達成這一里程碑的應用。具體來看，1 月 20 日 DeepSeek R1 模型發布后，1 月 26 日，日活躍用戶數（DAU）突破 100 萬；1 月 27 日，其日活躍用戶數突破500 萬；1 月 28 日，其日活躍用戶數突破 2000 萬；2 月 1 日，其日活躍用戶數突破3000 萬。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 7/14 圖圖6：DeepSeek 成史上最快突破成史上最快突破 3000 萬日活萬日活 APP 資料來源：QuestMobile DeepSeek暫停暫停API服務充值服務充值，算力資源緊張催生廣

21、闊云需求，算力資源緊張催生廣闊云需求。2月6日，DeepSeek已暫停 API 服務充值，按鈕顯示灰色不可用狀態。DeepSeek 官網聲明稱，“當前服務器資源緊張，為避免對您造成業務影響，我們已暫停 API 服務充值。存量充值金額可繼續調用”。我們認為 DeepSeek 模型憑借優異性能和低成本優勢，引燃應用端需求，云計算作為底層算力支撐有望顯著受益，建議重視云廠商 AI“賣鏟人”成長潛力。圖圖7：DeepSeek 暫停暫停 API 服務充值服務充值 資料來源：DeepSeek 官網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 8/14 2、海內外云廠商海內外云廠商和應

22、用公司和應用公司爭相上線爭相上線，國產，國產 AI 前景可期前景可期 多家海外多家海外科技巨頭科技巨頭宣布接入宣布接入 DeepSeek-R1。當地時間 1 月 29 日，微軟率先宣布將DeepSeek R1上線其模型庫，并稱將DeepSeek R1優化版本直接引入端側AI助手；1 月 30 日，云服務商亞馬遜云也在其大模型部署平臺上上線了 DeepSeek R1 模型，開發者能夠使用其服務簡化地將 DeepSeek 的模型在云上托管。英偉達也宣布DeepSeek R1 671b 版本已作為其 NIM（Nvidia Inference Microservices）微服務的預覽版在 平臺上發布。

23、我們認為多家海外科技巨頭爭相加入，充分彰顯DeepSeek 為代表的國產 AI 模型技術實力。圖圖8：多家海外科技巨頭宣布接入多家海外科技巨頭宣布接入 DeepSeek-R1 資料來源：英偉達、亞馬遜、微軟官網 行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 9/14 多位多位海外海外知名知名 AI 公司公司 CEO 高度評價高度評價 DeepSeek 技術能力技術能力，充分驗證充分驗證 DeepSeek領先地位領先地位。Anthropic CEO Dario Amodei 表示 DeepSeek 的技術細節精妙，充分體現了中國在 AI 領域的創新能力。蘋果公司 CEO 庫克

24、稱贊 DeepSeek 是一款能顯著提升效率的創新產品。微軟 CEO 納德拉認為，DeepSeek 的高效性將推動 AI 技術的普及和應用，使更多行業能夠受益于人工智能的進步。Perplexity CEO 表示 DeepSeek 的創新能力為其他 AI 模型提供了重要的借鑒，其成果有望成為行業的標桿。國內多家云廠商上線國內多家云廠商上線 DeepSeek。2 月 1 日，硅基流動和華為云宣布聯合首發并上線基于華為云昇騰云服務的DeepSeekR1/V3 推理服務。2月 3 日，阿里云PAI Model Gallery 支持云上一鍵部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1，用戶可以零

25、代碼實現從訓練到部署再到推理的全過程。2月4日，騰訊云TI平臺宣布推出開發者大禮包，DeepSeek全系模型一鍵部署，部分模型限免體驗。2 月 4 日，火山引擎將支持 V3/R1 等不同尺寸的 DeepSeek 開源模型，可以通過兩種方式進行模型使用：一是在火山引擎機器學習平臺 veMLP 中部署，二是在火山方舟中調用模型。此外，天翼云、百度智能云、京東云、聯通云、移動云等多家國內云計算巨頭，青云科技、優刻得、神州數碼等超 10 家獨立云及智算企業，均宣布對 DeepSeek 的支持。圖圖9：國內多家云廠商上線國內多家云廠商上線 DeepSeek 資料來源：智東西公眾號 行業深度報告行業深度報

26、告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 10/14 多款國產多款國產 AI 芯片適配芯片適配 DeepSeek，助力國產，助力國產 AI 發展發展。根據智東西統計，已有約10 家國產 AI 芯片企業（華為昇騰、沐曦、天數智芯、摩爾線程、海光信息、壁仞科技、太初元碁、云天勵飛、燧原科技、昆侖芯）相繼宣布適配或上架 DeepSeek 模型服務。圖圖10：多款國產多款國產 AI 芯片適配芯片適配 DeepSeek 資料來源：智東西公眾號 3、投資建議投資建議 我們持續堅定看好 DeepSeek 為代表的國產 AI 產業崛起趨勢，應用推薦金山辦公、科大訊飛、同花順、合合信息、鼎捷數智、拓爾思、金蝶

27、國際、焦點科技、稅友股份、上海鋼聯、致遠互聯、普元信息等，受益標的包括每日互動、高偉達、漢王科技、金橋信息、漢儀股份、三六零、萬興科技、泛微網絡、潤達醫療、彩訊股行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 11/14 份、福昕軟件、新致軟件、漢得信息、興圖新科等。算力領域，云廠商受益標的包括青云科技-U、優刻得-W、首都在線、金山云等，推薦淳中科技、海光信息、中科曙光、浪潮信息等，受益標的包括寒武紀、紫光股份、工業富聯、景嘉微、遠東股份等；華為昇騰生態，推薦軟通動力、神州數碼、卓易信息等，受益標的包括高新發展、廣電運通、烽火通信、拓維信息等。表表2：受益標的盈利預測和估值

28、受益標的盈利預測和估值 證券代碼證券代碼 公司簡稱公司簡稱 市值（億元）市值（億元）2025/2/18 歸母凈利潤（億元）歸母凈利潤（億元）PE 投資投資 評級評級 2024E 2025E 2026E 2024E 2025E 2026E 688111.SH 金山辦公 1665.1 15.4 19.3 24.2 108.1 86.5 68.9 買入 300033.SZ 同花順 1607.5 14.2 17.2 19.4 113.3 93.5 82.8 買入 002230.SZ 科大訊飛 1244.2 5.9 9.6 13.1 209.8 129.8 94.9 買入 688615.SH 合合信息

29、266.1 3.9 4.7 5.7 68.1 56.6 46.9 買入 300229.SZ 拓爾思 226.4 1.9 2.6 3.2 120.3 88.5 71.5 買入 002315.SZ 焦點科技 141.4 4.8 6.0 7.6 29.8 23.6 18.7 買入 603171.SH 稅友股份 174.1 1.8 2.6 3.5 94.6 65.9 50.5 買入 300378.SZ 鼎捷數智 110.8 1.8 2.3 2.9 61.2 49.0 38.9 買入 300226.SZ 上海鋼聯 82.9 2.2 2.9 3.5 37.4 29.0 23.6 買入 688369.SH

30、致遠互聯 35.2 -0.2 0.8 1.1 -185.2 44.0 32.6 買入 688118.SH 普元信息 24.3 0.0 0.6 0.8 1214.6 42.6 30.4 買入 601360.SH 三六零 821.7 -5.2 7.8 17.5 -156.8 105.9 47.0 未評級 603039.SH 泛微網絡 187.4 2.3 2.8 3.3 82.5 66.8 56.7 未評級 300624.SZ 萬興科技 148.3 0.5 0.9 1.3 306.5 157.6 117.6 未評級 300634.SZ 彩訊股份 135.7 3.1 3.7 4.5 44.3 36.3

31、 29.9 未評級 603108.SH 潤達醫療 122.8 3.0 4.5 6.0 40.5 27.3 20.6 未評級 688095.SH 福昕軟件 68.3 -0.1 0.3 0.8 -617.6 237.2 82.1 未評級 002362.SZ 漢王科技 63.1 0.6 0.8 1.2 114.1 74.3 51.5 未評級 688590.SH 新致軟件 61.2 1.0 1.7 2.3 60.5 36.3 27.1 未評級 688041.SH 海光信息 3195.3 19.8 27.6 37.5 161.4 115.7 85.3 買入 603019.SH 中科曙光 1067.0 2

32、1.0 26.0 32.5 50.8 41.0 32.8 買入 000977.SZ 浪潮信息 929.5 24.1 30.6 37.0 38.6 30.4 25.1 買入 301236.SZ 軟通動力 623.2 3.7 6.2 7.8 167.5 99.9 80.1 買入 000034.SZ 神州數碼 379.7 14.0 17.0 21.4 27.1 22.3 17.8 買入 603516.SH 淳中科技 109.1 1.3 1.7 2.2 83.9 63.4 48.7 買入 688258.SH 卓易信息 51.5 0.8 1.0 1.3 67.8 51.5 39.0 買入 數據來源：Wi

33、nd、開源證券研究所（金山辦公、合合信息、焦點科技、稅友股份、鼎捷數智、致遠互聯、淳中科技、海光信息、中科曙光、浪潮信息、軟通動力、神州數碼、卓易信息盈利預測來自開源證券研究所，科大訊飛、同花順、拓爾思、上海鋼聯、三六零、萬興科技、泛微網絡、潤達醫療、彩訊股份、漢王科技、福昕軟件、新致軟件、普元信息等來自 Wind 一致預測）4、風險提示風險提示 產業落地不及預期產業落地不及預期風險風險：（1）AI 產品技術研發進展不及預期，AI 大模型更新迭代受技術路徑、算力成本、人員投入及監管等影響，其進展存在不確定性；（2）AI行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 12/14

34、 應用商業化落地進展不及預期，受大模型能力、實際應用效果、消費者接受度及收入預期等因素影響，AI 應用商業化進展存在不及預期的風險。市場競爭加劇風險市場競爭加劇風險：伴隨人工智能行業技術日趨成熟，政府的多項利好政策加速行業的整體生態建設，未來的市場進入者預期將不斷增加，行業整體競爭未來將呈現逐步加劇態勢。公司研發不及預期風險公司研發不及預期風險：全球人工智能技術和產品呈現日新月異的發展態勢，新技術、新產品、新模式的更迭速度較快。在技術不斷升級迭代過程中，若研發成果不達預期或不符合客戶需求、研發進度落后于行業水平或短期之內無法轉化為收入、研發產品出現替代性的創新技術等情況，將會對公司產品的銷售和

35、市場競爭力造成不利影響；同時，在新產品開發過程中，公司需要投入大量的人力和資金，若公司前期研發投入的成本無法收回，也會對公司經營業績產生不利影響。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正文后面的信息披露和法律聲明 13/14 特別特別聲明聲明 證券期貨投資者適當性管理辦法、證券經營機構投資者適當性管理實施指引（試行）已于2017年7月1日起正式實施。根據上述規定，開源證券評定此研報的風險等級為R4（中高風險），因此通過公共平臺推送的研報其適用的投資者類別僅限定為專業投資者及風險承受能力為C4、C5的普通投資者。若您并非專業投資者及風險承受能力為C4、C5的普通投資者，請取消閱讀，請勿收藏、接收或

36、使用本研報中的任何信息。因此受限于訪問權限的設置，若給您造成不便，煩請見諒！感謝您給予的理解與配合。分析師承諾分析師承諾 負責準備本報告以及撰寫本報告的所有研究分析師或工作人員在此保證，本研究報告中關于任何發行商或證券所發表的觀點均如實反映分析人員的個人觀點。負責準備本報告的分析師獲取報酬的評判因素包括研究的質量和準確性、客戶的反饋、競爭性因素以及開源證券股份有限公司的整體收益。所有研究分析師或工作人員保證他們報酬的任何一部分不曾與，不與，也將不會與本報告中具體的推薦意見或觀點有直接或間接的聯系。股票投資評級說明股票投資評級說明 評級評級 說明說明 證券評級證券評級 買入（Buy）預計相對強于

37、市場表現 20%以上；增持（outperform）預計相對強于市場表現 5%20%；中性（Neutral）預計相對市場表現在5%5%之間波動；減持（underperform）預計相對弱于市場表現 5%以下。行業評級行業評級 看好（overweight）預計行業超越整體市場表現；中性（Neutral）預計行業與整體市場表現基本持平；看淡（underperform）預計行業弱于整體市場表現。備注：評級標準為以報告日后的 612 個月內，證券相對于市場基準指數的漲跌幅表現，其中 A 股基準指數為滬深 300 指數、港股基準指數為恒生指數、新三板基準指數為三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針

38、對做市轉讓標的）、美股基準指數為標普 500 或納斯達克綜合指數。我們在此提醒您，不同證券研究機構采用不同的評級術語及評級標準。我們采用的是相對評級體系，表示投資的相對比重建議；投資者買入或者賣出證券的決定取決于個人的實際情況，比如當前的持倉結構以及其他需要考慮的因素。投資者應閱讀整篇報告，以獲取比較完整的觀點與信息，不應僅僅依靠投資評級來推斷結論。分析、估值方法的局限性說明分析、估值方法的局限性說明 本報告所包含的分析基于各種假設，不同假設可能導致分析結果出現重大不同。本報告采用的各種估值方法及模型均有其局限性，估值結果不保證所涉及證券能夠在該價格交易。行業深度報告行業深度報告 請務必參閱正

39、文后面的信息披露和法律聲明 14/14 法律聲明法律聲明 開源證券股份有限公司是經中國證監會批準設立的證券經營機構，已具備證券投資咨詢業務資格。本報告僅供開源證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的機構或個人客戶（以下簡稱“客戶”）使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。本報告是發送給開源證券客戶的，屬于商業秘密材料，只有開源證券客戶才能參考或使用，如接收人并非開源證券客戶，請及時退回并刪除。本報告是基于本公司認為可靠的已公開信息，但本公司不保證該等信息的準確性或完整性。本報告所載的資料、工具、意見及推測只提供給客戶作參考之用，并非作為或被視為出售或購買證券或其他金融工具的邀請或向人做

40、出邀請。本報告所載的資料、意見及推測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，本報告所指的證券或投資標的的價格、價值及投資收入可能會波動。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告?？蛻魬斂紤]到本公司可能存在可能影響本報告客觀性的利益沖突，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶，不構成客戶私人咨詢建議。本公司未確保本報告充分考慮到個別客戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。本公司建議客戶應考慮本報告的任何意見或建議是否符合其特定狀況，以及（若有必要）咨詢獨立投資顧問。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在

41、任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。若本報告的接收人非本公司的客戶，應在基于本報告做出任何投資決定或就本報告要求任何解釋前咨詢獨立投資顧問。本報告可能附帶其它網站的地址或超級鏈接，對于可能涉及的開源證券網站以外的地址或超級鏈接，開源證券不對其內容負責。本報告提供這些地址或超級鏈接的目的純粹是為了客戶使用方便，鏈接網站的內容不構成本報告的任何部分，客戶需自行承擔瀏覽這些網站的費用或風險。開源證券在法律允許的情況下可參與、投資或持有本報告涉及的證券或進行證券交易，或向本報告涉及的公司提供或爭取提供包括投資銀行業務在內的服務或業務支持。開源證券可能與本報告

42、涉及的公司之間存在業務關系，并無需事先或在獲得業務關系后通知客戶。本報告的版權歸本公司所有。本公司對本報告保留一切權利。除非另有書面顯示，否則本報告中的所有材料的版權均屬本公司。未經本公司事先書面授權，本報告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷貝、復印件或復制品，或再次分發給任何其他人，或以任何侵犯本公司版權的其他方式使用。所有本報告中使用的商標、服務標記及標記均為本公司的商標、服務標記及標記。開開源證券源證券研究所研究所 上海上海 深圳深圳 地址：上海市浦東新區世紀大道1788號陸家嘴金控廣場1號 樓3層 郵編：200120 郵箱： 地址：深圳市福田區金田路2030號卓越世紀中心1號 樓45層 郵編：518000 郵箱： 北京北京 西安西安 地址：北京市西城區西直門外大街18號金貿大廈C2座9層 郵編：100044 郵箱： 地址：西安市高新區錦業路1號都市之門B座5層 郵編：710065 郵箱：