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1、2025年03月05日DeepSeek：開啟AI“安卓時刻”請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明僅供機構投資者使用證券研究報告|行業深度研究報告華西TMT團隊華西計算機團隊 劉澤晶 SAC NO：S1120520020002華西通信團隊 馬軍 SAC NO：S1120523090003華西傳媒團隊 趙琳 SAC NO：S1120520040003華西電子團隊 單慧偉 SAC NO：S1120524120004核心邏輯Deepseek：有望開啟AI產業的“安卓時刻”我們認為deepseek的開源是真正通往AI下游應用生態繁榮之路：1）部署大模型成本大幅降低，下

2、游行業已經全面鋪開，如金融、政府、醫療等領域行業私有化部署如火如荼2）大廠開啟開源部署之路、騰訊、阿里、百度、華為等均已以不同形式和產品接入deepseek3）將開源進行到底，2月24日起DS連續開源5個代碼庫，開源生態有望再次加速。我們認為DS引發的AI大模型的開源類比移動互聯網的安卓，將帶動AI使用量從千萬級別跨越到10億級別，各類AI應用和AI終端將迎來全面爆發。復盤移動互聯網：安卓是“生態繁榮”的標志1、全球移動互聯網的起點是蘋果蘋果手機開啟了移動互聯網浪潮，帶動移動應用從0到1的快速滲透，但iOS的閉源使其手機出貨量一直難以突破2億+。2、移動互聯網生態繁榮的起點是安卓安卓系統的出現

3、不僅使全球手機智能機出貨量突破10億臺，更是將移動應用推至新高度，不僅是手機端的APP爆發，更是各類移動終端爆發的起點：智能POS，手表、手機銀行、滴滴等等各類終端和移動應用全面爆發。受益標的：AI終端：樂鑫科技、恒玄科技、潤欣科技、中科藍訊、翱捷科技、博士眼鏡、億道信息、云天勵飛；AI應用：麥迪科技、能科科技、潤達醫療、開普云、新致軟件、微盟集團、彩訊股份、漢得信息、拓爾思、同花順、創業黑馬等；國產算力：中芯國際、海光信息、寒武紀、中科曙光；算力云：金山云、品高股份、首都在線、優刻得、青云科技等。AI眼鏡：天鍵股份、歌爾股份、國光電器、佳禾智能、龍旗科技、水晶光電、舜宇光學、炬光科技、藍特光

4、學、奕瑞科技、晶晨股份、星宸科技、明月鏡片、康耐特光學、小米、康冠科技等。自動駕駛相關：禾賽科技、速騰聚創、永新光學、地平線、電連技術、黑芝麻智能、龍迅股份、國科微、裕太微、韋爾股份等。機器人：祥鑫科技、秦安股份、奧比中光、長盈精密、領益智造、兆威機電、藍思科技、東山精密等。AI玩具：實豐文化等。蘋果MR相關：奕瑞科技、高偉電子等。蘋果手機相關：立訊精密、鵬鼎控股、藍思科技、比亞迪電子、信維通信、珠海冠宇、瑞聲科技、博眾精工、賽騰股份、快克智能、燕麥科技等。AI PC相關：聯想集團、春秋電子、軟通動力、龍旗科技、華勤技術等。AI基礎設施：中國電信、中國移動、中國聯通、紫光股份、中興通訊、英維克

5、、新雷能、光環新網、奧飛數據、潤澤科技、數據港、天孚通信、中際旭創、長光華芯、新易盛、德科立、源杰科技、太辰光、科華數據等。邊緣AI相關：網宿科技、移遠通信、美格智能等。風險提示：市場競爭加??；產品研發不及預期。2CONTENTS目 錄CONTENTS目目錄錄DeepSeek開源：AI的“安卓時刻”0201復盤安卓：開源是移動互聯網生態繁榮的起點投資建議與風險提示0301復盤安卓：開源是移動互聯網生態繁榮的起點41.1.1 智能手機復盤5圖：全球手機出貨量（百萬臺）2009-2016年：智能手機進入爆發階段，主要系iPhone的推出開創觸屏智能機時代，疊加安卓系統開放生態的加速普及，推動功能機

6、向智能機全面轉型。2016年全球智能手機出貨量達到14.73億部峰值，2009-16年CAGR為35.74%。2017-2023年：智能手機進入存量競爭階段，主要系經濟下行消費意愿疲軟，市場飽和用戶換機周期延長，以及新品創新乏力抑制換機意愿。2023年全球智能手機出貨量降低至11.64億部，為近十年最低水平。2024年：智能手機出貨呈現復蘇跡象，主要系AI手機、折疊屏等手機創新帶來新一輪換機周期。2024年全球智能手機出貨量達到12.39億部，同比增長6.4%。173.5304.7494.5725.31,019.51,301.71,437.21,473.41,465.51,404.91,372

7、.61,281.21,354.81,205.51,164.11,238.8-20.0%-10.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%0.0200.0400.0600.0800.01,000.01,200.01,400.01,600.02009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232024全球手機出貨量（百萬臺）%YoY1.1.2 PC復盤62011-2018年：PC出貨量持續下滑，主要系PC進入存量競爭市場，且智能手機和平板電腦開始普及分散對于PC的需求。2018年全

8、球PC出貨量下滑至2.60億臺，為近十年最低水平。2019-2021年，PC出貨量大幅提升，主要系Windows10操作系統更新帶來企業換機需求，以及疫情導致居家辦公、在線教育需求增長。2020年全球PC出貨量達3.09億臺，同比增長17.7%；2021年全球PC出貨量達3.42億臺，同比增長10.6%。2022-2023年，PC出貨量大幅下滑，主要系疫情期間需求提前釋放導致后續換機動力不足，疊加經濟下行導致消費需求疲軟。2022年全球PC出貨量達2.83億臺，同比下滑16.9%；2023年全球PC出貨量達2.42億臺，同比下滑14.8%。2024年：PC出貨量呈現復蘇跡象，主要系AI PC加

9、速滲透帶來新一輪換機需求。2024年全球PC出貨量達到2.45億部，同比增長1.4%。239.2272.5290.8308.3350.9365.4351.1316.5313.7287.7269.7262.7259.8262.6309.1341.7284.1241.9245.4-20.0%-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%0.050.0100.0150.0200.0250.0300.0350.0400.020062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022202320

10、24全球PC出貨量（百萬臺）%YoY圖：全球PC出貨量（百萬臺）1.1.3 回顧iPhone與安卓的起源蘋果于2007年發布初代iPhone和iOS 1.0操作系統，一經問世便獲得諸多簇擁者，發售74天后銷量就達到一百萬。到2007年第4季度，iPhone在美國智能手機市場的市占率達28%，排名第2，在全球市場以6.5%的份額排名第3。2008年3月蘋果發布第1款iOS軟件開發包，同年7月正式上線App Store，支持第三方應用。當時iOS和iPhone具備流暢的操作體驗、豐富的應用程序、精美的系統界面等其他系統很難媲美的優點，將智能手機和移動OS推向了新的階段。安卓最初由安迪魯賓等人創建，

11、后被谷歌收購。2007年谷歌牽頭成立“開放手機聯盟”，包括HTC、三星等手機制造商，T-Mobile等運營商，以及高通、德儀等芯片制造商，目標是開發“第1個真正開放和全面的移動設備平臺”。2008年安卓系統正式發布，同年首款運行安卓的手機HTC Dream發售，落后iOS陣營約18個月。問世之初安卓并不被看好，被認為是模仿者的角色，甚至有言論稱安卓撐不過一年。但讓人們感到意外的是，搭載Android的多款手機很快便廣受歡迎。根據Gartner的統計，2010年全球前五大手機制造商中排名第2、3的三星和LG均生產安卓手機，與安卓保持合作關系的索尼、愛立信、摩托羅拉、HTC排名也在全球十名之內。7

12、 初代iPhone與iOS 1.0開放手機聯盟創始成員名單1.1.4 對比安卓開源生態與iOS閉源生態蘋果iOS是一個封閉的生態系統，由蘋果公司嚴格控制軟硬件整合。iOS設備均由蘋果公司開發，硬件規格高度統一，確保了系統的流暢性、安全性和一致性。iOS的應用程序則只能通過蘋果公司的應用分發平臺APP Store分發，且需要遵循嚴格的審核流程，這一方面保障了應用質量，另一方面也限制了開發者的自由度。從前期設計到后期運營，蘋果還為應用程序開發提供了包括HIG、Xcode、ApplePay、Searchads在內的完整解決方案。iOS的迭代更新幾乎覆蓋所有兼容設備，為用戶提供一致且及時的體驗升級。與

13、iOS相對，谷歌將安卓系統開源并牽頭成立開放手機聯盟（OHA），包括谷歌、設備制造商、軟件開發商。各參與者相互依賴，共同推動安卓發展，為安卓產業生態提供了基礎和平臺。安卓基于Linux內核開發，強調靈活性和可定制性。谷歌提供的安卓開放源代碼項目（AOSP）允許任何廠商根據需求調整系統，如小米的MIUI、OPPO的ColorOS、三星的OneUI，促進了廣泛的功能創新和硬件兼容性；硬件由不同下游廠商根據需求自由設計生產，以提供不同功能和價格的產品，覆蓋盡可能多的用戶群體；應用程序分發渠道更加多元，既可利用谷歌或硬件制造商的應用商店，也可自行下載安裝包，給予開發者更多自由并滿足了更廣泛的需求。硬件

14、制造商可以基于AOSP的開源協議使用代碼，但要滿足ACC協議要求才能宣稱是安卓，以此實現防止安卓分裂的目的。8 安卓生態系統iOS生態系統1.1.5 開源生態助推安卓超越iOS安卓采取的這一開源生態模式團結了更多下游制造商和軟件開發者，有利于增強安卓競爭能力、滿足更多不同的需求，從而快速擴大市場份額形成良性循環；但極大的開放性也帶來了版本碎片化的問題，不同設備間的系統更新和維護變得復雜；過度競爭、高同質化、盜版泛濫等問題也讓小型開發者面臨更多挑戰。在開放生態的推動下，安卓系統的發展和滲透速度遠快于iPhone。首款安卓手機發布一年半后的2010年，全球前五大手機制造商中排名第二、三的三星和LG

15、均生產安卓手機，與安卓保持合作關系的索尼、愛立信、摩托羅拉、HTC排名也在全球十名之內。根據Statco-unter的數據，安卓系統手機僅用時4年即于2012年5月首次超過塞班系統，躍居全球市場份額第一，份額達到23.81%。2014年，安卓陣營首次占據移動終端市場份額的一半以上，達到53.00%，此后份額繼續增長并始終保持其在全球移動終端市場的統治地位。與之相比，iPhone在2007年首次發布后市場份額始終變化不大，甚至小幅下滑，滲透速度顯著落后。目前安卓手機市場份額遠高于iPhone。安卓用戶人數約為iPhone的2.5倍。2024年安卓陣營占據了全球智能手機71.57的份額，而iPho

16、ne的份額僅為27.80，在許多發展中國家安卓份額甚至超過85%。截至2024年，蘋果全球活躍設備數超過22億臺，而安卓全球活躍設備數則超過40億臺。9 全球移動操作系統市場份額安卓手機與iPhone用戶數量（十億人）0%20%40%60%80%安卓iOS塞班0.5 0.7 1.0 1.4 1.7 2.0 2.3 2.5 2.8 3.0 3.3 0.2 0.3 0.4 0.6 0.7 0.8 0.9 0.9 1.0 1.2 1.3 0.00.51.01.52.02.53.03.520122013201420152016201720182019202020212022安卓iPhone1.1.6

17、對比安卓與iOS的商業模式iOS的商業模式十分簡單：由單一公司掌控所有事物，推崇“端到端”的控制體驗，通過自家的OS和應用分發商店構建了一個封閉且可控的生態系統。用戶購買蘋果設備后，會自然融入這個包含硬件產品、內容消費、云服務和其他增值服務的生態系統，從而提高用戶粘性并出售盡可能多的產品，創造持續的收入流。換言之，蘋果的收入直接來自iOS生態，如硬件銷售、APP Store抽成和服務收入。iOS開發者收入來自APP Store的分成，比例為70-85%。盡管安卓手機份額和軟件數量遠超iPhone，但APP Store憑借更少的競爭和盜版、更規范的管理獲得了更多收入。實際上，AppFigures

18、的數據表明APP Store的收入是Google Play的2.5倍。更多更穩定的收入吸引了大量開發者為iOS開發軟件，增加了蘋果產品的吸引力，幫助蘋果出售更多產品。安卓的商業模式更加間接和復雜：不依靠出售軟硬件獲得收入，其收入來自用戶偏好跟蹤及廣告出售，通過私有程序集合GMS展開。安卓與硬件的結合度越高，第三方制造商越可能考慮采用它，從而觸達更多用戶，為谷歌提供更多用戶數據和廣告收入。本質上，安卓是谷歌廣告服務的流量入口和分發通道。10 安卓商業模式設備制造商應用開發者用戶谷歌廣告商產品和服務數據和流量廣告服務硬件終端應用程序投放廣告蘋果收入構成（十億美元）15513714116714213

19、81922052012012024303746546878859625232625262935402930232119192124322928271011131724313841403701002003004002015201620172018201920202021202220232024iPhone軟件及服務MaciPad其他1.1.7 開源生態合作加速GenAI落地安卓生態系統的關鍵參與者，包括手機廠商、SoC供應商、LLM開發者和日益擴展的AI軟件生態系統，正共同合作以加速生成式AI和智能手機的融合，相關功能已覆蓋千元擋位的中端機。生態系統協作的最新進展之一是OPPO Reno13系列

20、，全系標配AI去拖影、AI去反光和AI文檔摘要等功能。OPPO與聯發科合作優化天璣8350，通過與 OPPO 的 HyperTone 引擎的完美融合，提供了優化的影像AI體驗?？梢灶A見，未來更多中端甚至低端設備將提供基于GenAI的用戶體驗，確保更多用戶能體驗到由AI驅動的創新帶來的益處。與安卓陣營相比，iPhone的生成式AI功能姍姍來遲，于2024年6月才正式官宣。不僅如此，蘋果AI僅支持iPhone 15 Pro系列手機及搭載M系列芯片的iPad和Mac，支持的設備數量十分有限。實際上，近年來許多功能安卓都已領先iPhone，如APP密碼鎖、單手鍵盤、自定義控制中心。這些功能均由小米等第

21、三方廠商率先引入。在制造商眾多、競爭激烈的中國，安卓的功能創新極大擠壓了iPhone的市場份額，安卓份額一度從2015年的74%上升到81%。蘋果曾占據絕對優勢的高端市場也出現了變化，2024Q2高端手機市場蘋果份額降至52%，小米和VIVO出貨量則分別大增50%和48%。11 移動端GenAI應用場景中國手機操作系統市場份額74%76%74%76%78%81%78%75%75%76%24%23%25%22%21%18%21%24%24%23%0%20%40%60%80%100%2015201620172018201920202021202220232024安卓iPhone其他1.2.1 開源

22、推動安卓軟件生態繁榮安卓系統開源的生態和商業模式決定了其對應用程序的限制必定遠少于iOS，也更加多元化。根據蘋果的規定，所有適用于iOS的應用程序需通過蘋果審核，并進行基本的可靠性測試和其他分析后，才能在APP Store上架。而安卓側沒有統一的軟件分發渠道，即使應用程序不滿足Google Play的審核標準，仍可通過其他渠道或下載安裝包的方式分發，給更多應用程序留下了存在空間，從而建立了一個龐大的開發者社區。另一方面，安卓手機的用戶數量遠大于iPhone，自然帶來了更龐大、多元的需求，推動安卓軟件開發者開發更多軟件。截止到2023年6月，安卓和iOS兩大系統活躍設備數分別為9.51億、2.6

23、3億。受此推動，安卓在應用軟件生態方面比iOS更加繁榮。根據42matters的數據，截至2025年2月7日Google Play上共有209萬個應用程序，而APP Store上有191萬個應用程序；Google Play平均每日新增1197個應用程序，APP Store平均每日僅新增825個應用程序，比例接近3：2。根據AppFigures的數據，2024年Google Play的應用下載量為814億次，而APP Store的應用下載量僅為283億次，比例接近3：1；Google Play的開發者數量在2012年即超過APP Store，此后差距逐年擴大?？紤]到安卓生態相比iOS更加割裂、分

24、散，實際差距應當遠大于上述數字。12 Google Play與APP Store應用數量Google Play與APP Store開發者數量209 191 120 83 81 28 050100150200250Google PlayAPP Store應用存量（萬個）每日應用增量（十個）下載次數（十億次）1.2.2 移動辦公平臺：泛微網絡移動辦公平臺由功能獨立的移動辦公SaaS發展而來，具有不受辦公時間和空間限制的特點，且聚合了即時通訊、企業社交、協同辦公、客戶關系管理、人力資源管理等多種辦公產品的能力，能幫助企業更加輕松高效地實現人員和業務的連接。2005年是中國協同辦公市場的起步階段，泛微

25、協同管理軟件e-cology、移動辦公軟件e-office等產品得到應用。2010年，iPhone4和iPad發布，移動設備的普及和無線網絡的覆蓋使辦公場景從固定的辦公室拓展到任何有網絡的地方。2019年底，新冠疫情的爆發極大地增加了居家遠程辦公的需求，促使企業加速數字化轉型，移動辦公行業迅速發展，在線辦公平臺全面爆發。根據前瞻產業研究院的數據，中國移動辦公市場2019年規模為271億元，2024年達到486億元，復合年增長率達12.4%泛微網絡：專注于協同管理軟件領域的高新技術企業，基于自主研發的V5協同管理平臺，開發了面向中小企業的A6+，面向中大型企業和集團型企業的A8+、A8-N，以及

26、面向政府組織的G6、G6-N，服務于全國40000多家政府及企業組織。受益于新冠疫情帶來的居家辦公需求，公司股價從2019年12月的34.27元快速增長至2020年12月的峰值82.93元，2020-2022年營收分別同比增長15.27%、35.11%、16.41%，毛利分別同比增長14.21%、35.23%、13.68%。13 移動辦公產業鏈結構復盤泛微網絡股價（元）0153045607590受益于新冠疫情帶來的遠程辦公需求1.2.3 移動安全軟件：安恒信息伴隨移動終端和移動互聯網的發展，網絡安全風險逐漸向移動端蔓延，惡意軟件猖獗、數據泄露和隱私侵犯頻發。自2010年8月安卓平臺首次出現公認

27、病毒起，通付盾移動安全實驗室單季度監測到超過334萬個高危漏洞；阿里聚安全發現97%的熱門APP存漏洞，2015年安卓系統漏洞同比暴增10倍，iOS系統安全漏洞同比增長1.28倍。中國電信研究院和愛加密表示截至2023年12月31日，351萬款進行風險檢測的安卓應用中存在高危級漏洞的有239萬款，占總數的76.89%，其中超過90%未采取技術保護措施。受移動端安全風險蔓延和用戶風險意識增長的推動，移動安全市場保持快速增長。根據Fortune Business Insights，2019年全球移動安全市場規模為349.4億美元，預計到2027年將達到1034.5億美元，到2031年將進一步擴大到

28、1784.3億美元，復合年增長率達14.5%。安恒信息：主營業務為網絡信息安全產品的研發、生產及銷售，并為客戶提供專業的網絡信息安全服務，涉及應用安全、大數據安全、云安全、物聯網安全、工業控制安全及工業互聯網安全等領域?？蛻舭ㄖ袊苿?、中國電信、阿里云、華為等，如安恒秘盾為釘釘用戶量身打造加密解決方案。2020-2021年國內多條黑色產業鏈持續活躍，公司股價保持高位，從2019年11月的78.42元增長到2022年1月的峰值155.15元，同時期營收同比增長40.14、37.59%，毛利同比增長39.12%、27.61%。14 不同風險等級漏洞的安卓應用占比復盤安恒信息股價（元）75.01%

29、74.14%74.87%76.75%75.89%76.32%78.16%77.39%76.89%低危中危高危202120222023050100150200250300黑卡、群控等黑色產業鏈活躍帶來安全軟件需求，支撐股價保持高位網絡安全法個人信息保護法陸續出臺，移動安全形勢好轉1.2.4 手機銀行：科藍軟件手機銀行是指銀行以智能手機為載體，使客戶能夠在此終端上使用銀行服務的渠道模式。自1999年起步以來，伴隨移動互聯網技術的飛速發展和智能手機的普及，手機銀行經歷了從初步探索到廣泛應用的轉變，從賬戶查詢逐漸增加更多功能。一方面，移動互聯網的普及和金融消費習慣的改變使更多消費者傾向于使用手機銀行進

30、行日常金融操作，滿足了消費者對便捷性、實時性和個性化金融服務的需求；另一方面，銀行通過建設手機銀行平臺加速數字化轉型，提升金融服務的效率和便捷性以增強競爭力。微信支付等網絡支付平臺的滲透培育了用戶習慣，這進一步推動了手機銀行業的發展。近年來，生物識別、大數據和區塊鏈等先進技術的引入，進一步提升了手機銀行的安全性和便捷性，推動用戶數量和交易規?？焖僭鲩L。易觀千帆數據顯示，2024年6月手機銀行活躍用戶規模達到5.54億戶，同比增長2.83%?？扑{軟件：國內領先的銀行IT解決方案供應商，向以銀行為主的金融機構提供軟件產品應用開發和技術服務，客戶包括天津銀行、華夏銀行、重慶銀行、網商銀行、微眾銀行等

31、，在國內移動銀行IT市場份額排名第一。2019年3月與螞蟻金融云達成合作，共同研發移動互聯網金融平臺方案及金融核心系統；2021年6月攜手華為發布鴻蒙移動金融兼容工具與方案，此后中標紹興銀行等多家銀行鴻蒙手機銀行系統建設項目，推動公司股價快速上漲。15 2024年6月手機銀行活躍用戶數（百萬戶）復盤科藍軟件股價（元）156 114 101 54 54 39 30 28 24 17 04080120160工行農行建行中行招行交行平安郵儲浦發廣大051015202530鴻蒙手機銀行系統建設需求推動公司股價快速上漲與螞蟻金融云達成業務合作鴻蒙鴻蒙即將發布，推動股價大漲1.2.5 手機證券APP：同花

32、順手機炒股是基于移動通信網的數據傳輸功能來實現用手機進行信息查詢和的新一代無線應用炒股系統。隨著中國證券市場的不斷成熟，投資者數量持續增多。與手機銀行類似，手機炒股需求受移動互聯網發展、金融機構數字化轉型、金融消費習慣改變、移動支付普及等因素的推動，成為股民交易股票的主要方式。根據易觀千帆，2024年12月證券服務應用活躍人數超1.71億人，活躍人數全網滲透率達16.02%，移動端交易客戶數比例達89.5%。從功能層面看，相比券商自營APP，頭部第三方證券APP的功能覆蓋、科技屬性、流星具備顯著優勢，除部分頭部券商，其他中小券商主要依托第三方APP提供技術方案和業務導流。同花順：是國內領先的互

33、聯網金融信息服務提供商以及頭部網上證券交易系統供應商之一，推出愛基金網、iFind金融數據終端、i問財、AI投資機器人、AI開放平臺、智能投顧、智能客服等產品。同花順APP是國內主流移動端股票軟件之一，提供針對C端客戶的智能股票分析及決策工具，2024年11月活躍用戶數達3783萬戶。歷史上公司股價與股市行情關聯較大，牛市期間用戶增加推動股價上漲。如2015年上證指數突破5000點，2020年A股領漲全球，公司股價分別達到新峰值76.99元和158.14元。16 2024年11月主流第三方證券類APP月活（百萬戶）復盤同花順股價（元）38 19 13 4 4 12 11 9 051015202

34、53035400501001502002503003504002015年6月5日上證指數達到5023.10點A股領漲全球，上證指數一舉突破3000點1.2.6 移動出行APP：滴滴出行移動出行是基于智能移動終端的出行服務，整合了網約車、共享單車和共享汽車等多種出行方式，利用智能設備和網絡技術為人們提供便捷出行服務。隨著移動互聯網和智能技術的迅速發展，移動出行逐漸融入到人們生活中。由于主要大城市道路設施和停車資源已接近飽和，地面交通難以繼續依靠增加汽車保有量發展。汽車共享這一創新業態可以有效緩解出行供需矛盾，一些閑置車輛資源也可以實現再利用，減少了車輛的空置運行及其對道路和車位的占用，具有較大的

35、經濟和社會價值。相較于傳統出租車，網約車具有價格透明、叫車方便等優勢，融合了通勤、生活、商務、旅游等出行場景，不斷為用戶創造新的出行體驗。受此推動，加之數據分析和AI技術對車輛匹配和調度流程的改進，近幾年我國網約車市場不斷發展，2023年市場規模達到3194億元，同比增長32.53%，我們預計2024年有望突破4000億元。自動駕駛技術和Robotaxi的出現，可能為網約車行業帶來顛覆性變革，有望在未來幾年內實現大規模商業化。滴滴出行：是全球卓越的移動出行科技平臺，提供網約車、出租車召車、代駕、順風車等多元化出行服務，并運營車服、外賣、貨運等業務，市場份額超過75%。2021年7月滴滴出行AP

36、P因存在嚴重違法收集使用個人信息問題，被國家互信辦通知應用商店下架，此后股價一路暴跌。2023年APP重新上架，股價也于2022年9月觸底后波動回升。17 中國網約車市場規模（十億元）復盤滴滴出行股價（美元）0300600900120015002021/06/302022/06/302023/06/302024/06/30滴滴出行APP因違法收集個人信息被網信辦通知下架，隨后股價一路下跌滴滴出行APP重新上架后股價逐漸波動回升241 246 238286241319406505620753957119615352368-20%-10%0%10%20%30%40%0500100015002000

37、2500Robotaxi網約車順風車網約出租車同比變化（%）1.3.1 游戲產業：flash技術推動頁游發展，智能機普及引發手游熱潮 2013-：智能手機普及，手游后來居上2007-2012：flash技術進步，頁游井噴2000-2006：端游一枝獨秀2 0 1 3 年，硬 件 配 置 及 上 網 帶 寬 提升，手 機 成 為 重 要 游 戲 終 端，契 合用 戶 碎 片 化、輕 量 化 需 求，我 叫M T 、大 掌 門 等 游 戲 流 水 超 千萬（據 G a m e Re s）。同 期，多 個瀏 覽 器 宣 布 禁 止 f l a s h 插 件(據 搜狐），頁 游 市 場 規 模 份

38、額 下 滑。2 0 1 6 年，手 游 市 場 規 模 超 越 端游，產 業 步 入 精 品 化 時 代。老 牌 網游 I P 陸 續“端 轉 手”，王 者 榮耀 陰 陽 師 等 產 品 逐 步 成 熟。千 禧 年 后，網 絡 帶 寬 提 升、網 吧 普 及，以 傳奇大話西游等為代表的 M M O R P G 端游 出 現。端 游 具 有 長 周 期、重 度、粘性 高、用 戶 付 費 意 愿 強 的 特點。以 騰 訊 網 易 為 代 表 的 端游 大 廠，在 這 一 時 期 推 出 代表 性 端 游 大 作 奠 定 行 業 地位，并 至 今 流 水 長 青。2 0 0 7 年 后，端 游 進

39、入 瓶 頸 期，產 品 類 型 單 一、新 品 后 繼 乏 力。同 期，f l a s h 插 件 技 術 成 熟，即開 即 玩 的 網 頁 游 戲 出 現，游 戲 開發 門 檻 降 低。2 0 0 8 年，頁 游 供 給 爆 發，彈彈 堂 等 標 志 性 產 品 出 現，涵 蓋休 閑、M M O、S LG、格 斗 等 多個 品 類。2 0 0 9 年，頁 游 收 入 增速 突 破 2 0 0%(據 C N G）。圖：2008-2024游戲市場收入結構變化0500020082009201020112012201320142015201620172018201920202021202220232

40、024（單位：億元）端游收入頁游收入手游收入總收入1.3.2 影視產業：由長到短，內容形態、商業打法的嬗變 電影市場規?；?010年阿凡達推動全國3D銀幕數激增至1100塊（據中國藝術報）；2015年，全國票房突破440億元，同比增速48.7%（據國家電影局）。網劇平臺格局初定2010年，百度旗下的“奇藝網”上線，并在次年更名為“愛奇藝”；2011年，騰訊視頻上線運營；2015年，阿里巴巴宣布收購優酷土豆（據新京報）。傳統影視時代（2000-2015年）：內容生產高度中心化，渠道依賴院線/電視臺。IP改編爆發式增長2016年流量在20億以上的全部由IP改編（據搜狐）；版權成為各路玩家爭奪焦點。

41、電視劇單集成本最高一度漲到100萬元以上（據新京報）。長視頻快速發展“愛優騰”背靠大廠資源，在版權領域快速收割的同時，也通過自制網絡電視劇、電影、綜藝等，實現內容和用戶規模領先，躍升為行業第一梯隊（據新京報）。流量IP時代（2015-2018年）資本驅動下“IP+流量明星”模式主導，追求短期流量變現。短視頻沖擊期（2018-2021年）短視頻平臺重塑用戶內容消費習慣，傳統影視被迫降本增效短視頻平臺崛起2019年，短視頻市場規模已由2016年的19億元增長至1006.5億元，年均復合增長率達到275.6%（據人民網）。我們認為，此后移動互聯網內容全面視頻化，平臺依托內容流量基礎向多領域拓展，垂類

42、平臺內容展示均視頻化升級。微短劇雛形初現2021年快手短劇日活用戶達2.3億，創作者收益超10億元（據新浪新聞）。短劇爆發期（2021-2023年）工業化生產豎屏短劇，付費分賬模式跑通商業化路徑短劇市場爆發2023年中國網絡微短劇市場規模為373.9億元，同比增長267.65%，2027年市場規模有望達到1006.8億元（據艾媒咨詢）。產業鏈快速發展據廣電總局，微短劇全年備案數量從2021年的398部上升至2022的2775部，同比增長近600%；2023年紅果短劇日活已增長至500萬，月活躍用戶超過了2000萬（據網易新聞）。1.3.3 復盤社交產業：從移動社交到場景社交，AI終將全面賦能

43、PC互聯網社交萌芽（1999-2009年）：以文字通訊與BBS社區為主，構建初步網絡社交關系鏈。移動社交崛起（2010-2014年）智能手機普及重構社交場景，熟人關系鏈遷移至移動端:2011年微信上線，2013年用戶破3億（據騰訊官方微博）；微博2013年注冊用戶達5.36萬，明星大V粉絲經濟崛起（據互聯網實驗室）；運營商點對點短信業務2013年1-2月收入同比下降10.6%，微信等OTT應用替代效應顯著（據工信部電信業統計公報）。場景化社交爆發（2015-2022年）社交與內容消費深度融合，算法驅動興趣圈層重構內容社交破局:2016年抖音上線，截至2018年12月，抖音國內DAU突破2.5億

44、，MAU突破5億（據抖音2018年度數據報告）；截至2017年12月24日，小紅書實現單日超過10億次的筆記曝光（據產經網）；B站2018年MAU達9280萬，Z世代用戶日均使用時長78分鐘（據BILI上市招股書）。社交場域電商化：2018年，社交電商拼多多憑借微信“砍一刀”裂變拉新，拼多多平臺GMV達4716億元，較2017年同期的1412億元增長234%；平臺年度活躍買家數達4.185億，較2017年同比增長71%（據公司公告）。AI社交初現端倪（2023年-）虛擬人經濟規?；涞爻瑢憣崝底秩薃YAYI、國風虛擬偶像翎Ling等虛擬人先后入駐小紅書（據36kr），預計2025年虛擬人帶動市

45、場達到6402.7億元（據艾媒咨詢）。智能交互：降低社交成本聊天軟件WhatsApp集成metaAI，它能讓用戶直接通過應用程序與人工智能互動，增強 WhatsApp 的功能，如回答問題、產生想法，甚至根據用戶提示創建圖像（據Merlin）。算法驅動興趣社交&熟人社交關系鏈智能拓展：Tinder基于ai分析用戶資料照片，優化匹配策略（據搜狐新聞）；LinkedIn利用職業路徑數據，通過AI潤色招聘需求，為用人單位推薦高契合度求職者（據領英官網）。1.3.4 復盤營銷行業：從“流量收割”轉向“需求創造”互聯網營銷破局（2000-2009年）門戶網站分流預算，效果廣告雛形初現數字廣告技術奠基：20

46、03年百度推出競價排名，競價排名收入迅速攀升至接近總收入的80%（據新浪科技）。2009年中國搜索引擎廣告市場規模69.5億元，同比38.2%（據艾瑞資訊）。移動社交營銷革命（2010-2015年）KOL經濟崛起，品效合一成核心訴求社交平臺商業化加速：2012年微信公眾平臺上線，2015年企業號超30萬（據艾媒咨詢）；微博2015年廣告收入25.41億元，同比增長55%（據公司公告）。內容營銷范式轉移：我們認為，這一時期品牌從硬廣轉向“故事+產品”軟植入，關鍵意見領袖對用戶活躍度和廣告轉化率提升顯著。全域營銷時代（2016-2022年）流量紅利見頂倒逼精細化運營，營銷閉環促進需求創造平臺生態割

47、據：2019年字節跳動巨量引擎收入超1400億元，占移動廣告市場近三成（據界面新聞及中國互聯網廣告數據報告）；2021年微信小程序交易額超1.6萬億元，年均DAU破4億（據新浪科技）。私域運營常態化：企業加速構建自有用戶資產池，社群+小程序+直播形成閉環。AIGC重塑營銷行業（2023年起）：創意效率躍升：AI工具實現文本、圖像、視頻的批量生產，我們認為部分廣告的生產周期從周級壓縮至小時級。動態個性化適配：AI根據用戶畫像實時生成千人千面內容，如電影預告片多版本生成、促銷文案動態優化，點擊率有望顯著優化?？缒B協同：單一輸入（如商品鏈接）可同步生成圖文、視頻、3D素材，能夠有效提升全渠道內容覆

48、蓋率。行為預測精準化：AI整合多源數據（社交、搜索、交易）建模，消費決策路徑預測準確率達較高，能夠驅動促銷策略動態調整。實時動態定價：AI結合市場需求、競爭價格與用戶敏感度生成浮動報價。1.4.1 移動通信網絡制式升級，連接方式演進22移動通信平均每十年更新換代一次，而移動網絡主流業務及應用通常需要兩代成熟。伴隨網絡制式從3G升級到5G到未來的6G，網絡連接方式由“人聯”走向“物聯”以及“智聯”時代。2010年代，3G頻段以“人聯”為主，主要頻段包含3GHz以下頻段，以語音、MBB應用為主；2020年前后，伴隨5G商用進入毫米波頻段，以URLLC、mMTC應用為主，“萬物互聯”成為主流；在5G

49、三大應用基礎上，6G將新增AI和感知兩大領域，驅動普惠智能，使得萬物“智聯”。資料來源：華西證券研究所整理互聯網應用互聯網應用 豐富的互聯網應用豐富的互聯網應用出現出現3G3G5G5G以語音業務核心以語音業務核心 移動移動語音語音業務廣泛應用業務廣泛應用低速數據業務低速數據業務 100kbps100kbps速率速率數據業務開始發展數據業務開始發展 幾十幾十MbpsMbps速率速率語音業務為主語音業務為主 移移動 語 音動 語 音 業務仍然業務仍然應用廣泛應用廣泛車聯網車聯網&工業工業4.04.0時代時代 全面進入工業全面進入工業4.04.0時代時代4G4GVoLTEVoLTE 基于基于IMSI

50、MS的全的全IPIP傳輸的語傳輸的語音業務音業務物聯網物聯網 從人與人通信延伸從人與人通信延伸到萬到萬物互聯物互聯數據業務數據業務為為主主幾百幾百MbpsMbps速率速率豐富豐富AppsApps 各類移動各類移動APPAPP廣泛應廣泛應用，移動互聯網用，移動互聯網快速快速發展發展高速移動高速移動 350Km/h350Km/h海量連接海量連接 千億設備連接能力千億設備連接能力2G2G移動數據業務進一步提速移動數據業務進一步提速 10Gbp+10Gbp+速率速率高清視頻高清視頻 AR/VR/8KAR/VR/8K電視電視5G5G-A 6GA 6G工業互聯工業互聯 定位、確定性網絡、高精定位、確定性網

51、絡、高精度授時度授時千億千億物聯物聯 RedCapRedCap、無源、低功耗、無源、低功耗天地一體天地一體 空天地一體化空天地一體化通感一體通感一體 通信感知融合通信感知融合沉浸實時沉浸實時 下行超帶寬、寬帶實下行超帶寬、寬帶實時交互時交互智能上行智能上行 上行超寬帶、覆蓋能上行超寬帶、覆蓋能力提升力提升1.4.2 基站側：高頻集成化、大帶寬23高集成度、多天線與大規模MIMO：伴隨帶寬提升，基站端天線高頻集成化，5G使用大規模天線陣列Massive MIMO技術，5G基站天線復雜性增加，天線端口數達64TR，提升系統容量、頻率效率和信號質量，PCB取代傳統饋電網絡，天線陣子數量大幅提升，相應

52、終端射頻前端器件、濾波器用量成倍增加。支持高頻段和大帶寬：可工作在毫米波等高頻段，支持100MHz、200MHz甚至更寬頻段。小型化與多樣化形態：設備形態多樣，具備超小型基站等，部署更加靈活，具備智能管理和自適應能力，可實時監測網絡狀態、用戶需求等，自動調整功率、波束方向等參數，提高網絡性能和資源利用率。資料來源：華西證券研究所整理2G2G雙極化電調天線雙極化電調天線3G3G多頻雙極化天線多頻雙極化天線4G4G多頻多端口天線多頻多端口天線&MIMO&MIMO5G AAU5G AAU Massive MIMOMassive MIMO1.4.3 網絡端：云網融合，云業務加速發展，推動算力網絡發展2

53、4通信網絡架構發生變革，最大化發揮5G優勢：5G網絡將采用全服務化、軟件化的架構，具備切片、邊緣計算等新能力，面向不同垂直行業場景，進行按需配置，實現網絡的定制化、開放化、服務化。網絡軟件化：實現網絡軟硬件解耦、網絡功能與虛擬層解耦，進而實現全網的網絡功能隨需定義、靈活組合與快速部署；5G網絡切片：提供了提供特定網絡能力、端到端的邏輯專用網絡，靈活的 形式滿足垂直行業差異化服務的需求；邊緣計算：將計算、存儲、業務能力向網絡邊緣遷移，使應用近距離、分布式部署，滿足AR/VR、車聯網等多樣化業務需求。5G網絡的低延遲、高帶寬、以及5G網絡切片技術幫助云服務質量提升，以及為不同云業務提供定制化網絡服

54、務，邊緣能力拓展云業務應用場景。0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%020004000600080001000012000140002017201820192020202120222023 2024E 2025E 2026E 2027E市場規模同比增速圖表：全球云計算市場規模及增速（億美元）注：歷史數據分別來源于2022-2024年中國信通院報告整合5G網絡商用期0%10%20%30%40%50%60%05000100001500020000250002021202220232024E2025E2026E2027E市場規模同比增速圖表：中國云計算市場規模及增速（億美元）1.

55、4.3 網絡端：云網融合，云業務加速發展，推動算力網絡發展25云網融合：依靠5G網絡切片、云化等技術，將5G連接能力與云計算資源和服務能力緊密結合，使二者相互賦能、協同工作，形成有機整體。在此背景下，國內三大運營商加速推動算力網絡建設，通過加大算力基礎設施、積極深化模型+應用+安全+融合全方位一體的解決方案，依托高性能的算力集群，實現相關云業務收入加速增長，規模高速擴大。根據中國信通院報告，截止2023年，中國電信（天翼云）、中國移動（移動云）和中國聯通（聯通云）公有云IaaS市占比即達到37.8%以上。圖表：中國移動算力網絡架構圖表：三大運營商云業務收入快速增長（億元）0%20%40%60%

56、80%100%120%140%160%0.0100.0200.0300.0400.0500.0600.01H20212H20211H20222H20221H20232H20231H2024中國移動中國電信中國聯通中國移動YoY中國電信YoY中國聯通YoY21.31%17.07%12.83%9.41%7.15%3.73%28.50%阿里云天翼云移動云華為云騰訊云聯通云其他圖表：2023年公有云IaaS廠商市場占比1.4.3 網絡端：算力規模擴大推動數據中心、光模塊等市場演進、增長26算力規?？焖僭鲩L，帶來數據中心市場規?？焖贁U大：根據最新的2025 年中國人工智能計算力發展評估報告顯示，2024

57、 年中國通用算力規模達 71.5EFLOPS，同比增長 20.6%，智能算力規模達 725.3EFLOPS，同比增長 74.1%；2025 年，中國通用算力規模預計達 85.8EFLOPS，增長 20%，智能算力規模將達1037.3EFLOPS，增長 43%。流量增長，驅動光傳輸升級：5G也推動超大規模數據中心對400G/800G光模塊需求，同時在集成技術、調制技術、封裝形式等多種維度加速演進。整理圖表：2008-2025年中國數據中心產業規模發展情況（億元）圖表：光模塊內部結構隨封裝改變的演進圖演進維度演進維度發展路徑發展路徑傳輸速率10G40G100G400G800G1.6T3.2T封裝形

58、式SFP/SFP+QSFP/QSFP+QSFP-DDCFP 系列CPO調制技術ASK/PSKQAM相干調制集成技術分立器件集成光電集成共封裝集成圖表：光模塊技術演進路徑1.4.4 終端側：2G/3G退網，Cat1&5G加速滲透，產業價值量提升27物聯網升級替代，高端產品價格下沉帶動規模提升：推動存量 2G/3G 物聯網業務向 NB-IoT/4G（含 LTE-Cat1）/5G網絡遷移，提升交通路網、城市管網、工業園區、現代農業示范區等有需求場景提升深度覆蓋水平。支持 4G（含 LTE-Cat1）發展，滿足中等速率物聯需求和話音需求。加快 5G 海量機器類通信（mMTC）應用場景網絡建設，滿足高速

59、率、低時延聯網需求5G芯片和模組相較于4G等模組價格相差不大，價格方面具備競爭力，為大規模產業化奠定基礎。移動物聯網是新型基礎設施的重要組成部分：NB-IoT模組價格與2G模組趨同，引導終端向NB-IoT和Cat1遷移。截至2024年底，運營商發展移動物聯網（蜂窩）用戶26.56億戶，全年凈增3.24億戶，超過移動電話用戶數8.66億戶，占移動網終端連接數的比重達59.7%。整理蜂窩物聯網蜂窩物聯網4G4G及及5G 5G 10%10%滲透率滲透率Cat1&eMTC Cat1&eMTC 30%30%滲透率滲透率150Mbps150Mbps速速率滿足絕大率滿足絕大多高速物聯多高速物聯網連接需網連接

60、需求，成本逐求，成本逐漸下滑，具漸下滑，具備大規模商備大規模商用基礎用基礎定位中速定位中速率，率，Cat1Cat1成成本較低，技本較低，技術成熟無需術成熟無需運營商升級運營商升級網絡，具備網絡，具備承接承接Cat4Cat4下下沉市場能力沉市場能力定位低速定位低速率、低功率、低功耗、低成耗、低成本，應用廣本，應用廣泛泛NBNB-IoT IoT 60%60%滲透率滲透率圖表：物聯網模組網絡制式及市場預測（十億只）39.1%41.6%46.0%52.3%57.2%59.7%0%10%20%30%40%50%60%70%051015202530201920202021202220232024蜂窩物聯網

61、用戶數占移動終端占比圖表：中國移動蜂窩物聯網用戶數及占移動終端情況（億戶）1.4.4 終端側：Wi-Fi6同步5G啟航，共享萬物互聯時代28移動網絡時代，Wi-Fi功能成為設備標配，Wi-Fi廣泛滲透至消費類電子等行業。Wi-Fi6升級拉動設備出貨量加速增長。運營商加速開拓智慧家庭、智能組網業務，千兆光網建設中，10GPON+Wi-Fi6 成為主流，網絡終端設備受益于電信運營商投資增加。Wi-Fi6對萬物互聯以及AR/VR、高清視頻等對帶寬、接入容量要求更高的應用生態的率先支持，從而驅動整個產業的升級換代機遇，帶來產業鏈從芯片到模組到應用的快速發展機遇。根據IDC Reserch報告，僅在20

62、23年，WiFi設備的出貨量就將達到38億臺，其中2/3為WiFi6或WiFi6E設備。伴隨物聯網設備的Wi-Fi6芯片組進入市場，物聯網設備占比將會持續提升，預計2027年前超過40%。資料來源：Juniper，C114、IDC Research，華西證券研究所圖表：Wi-Fi代際演進路線圖表：Wi-Fi出貨量預測（十億只）1.4.5 流量分發：流量持續提升拉動CDN需求29流量需求的不斷增長是CDN高速增長的動力。在4G視頻應用時代，流量增長使源服務器壓力增大、用戶體驗變差，CDN 可緩存內容、分擔負載，提升體驗，從而驅動其市場需求增長。CDN迎來高速發展。2015年阿里、騰訊等云廠商進入

63、CDN行業，行業競爭格局惡化，2017-2018年開始激烈價格戰。從2019年開始，各大廠商CDN計費差別趨同，行業平均價格趨于穩定，整體市場逐漸趨向多頭集中的穩定局面。圖表：1999-2021年歷年CDN市場規模圖表：20192024年移動互聯網流量及月戶均流量（DOU）增長情況02DeepSeek開源：AI的“安卓時刻”302.1.1.Open AI閉源模型打開世界AI大門閉源大模型的定義閉源大模型是指由特定組織或公司開發、擁有和維護的復雜結構模型，其源代碼和內部實現細節不對外公開，僅通過商業許可或授權方式提供給他人使用。這種模型由于源代碼的保密性，用戶無法直接查看或修改其內部結構，從而確

64、保了模型的保密性和穩定性，同時也為開發者提供了對模型的完全控制權和商業價值。典型代表:1.GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)發布方：Open AI特征：擁有高達1750億個參數，是目前最大的自然語言生成模型之一。能夠在多種自然語言處理任務中生成連貫、自然的文本，包括對話、文本摘要、問答等。通過預訓練的方式，GPT-3能夠處理廣泛的自然語言任務，無需進行大量的微調。由于其強大的性能和廣泛的應用場景，GPT-3已成為許多企業和研究機構的首選模型。2.T5(Text-to-Text Transfer Transformer)發布方：谷歌特征：采用了

65、編碼器-解碼器架構，能夠處理多種文本生成任務。在多個自然語言處理基準測試中取得了優異的表現，包括翻譯、摘要、問答等。谷歌提供了多種版本的T5模型，以適應不同的應用場景和計算資源。T5的發布進一步推動了自然語言處理技術的發展和應用。31GPTGPT的整體架構的整體架構資料來源：超級AI大腦，SegmentFault思否網，華西證券研究所2.1.2 LLaMA為代表的開源模型使得AI連接世界開源大模型的定義開源大模型憑借其公開的源代碼、龐大的參數規模和復雜的結構，以及強大的社區支持，成為推動AI技術發展的重要力量。這種開放性不僅允許任何人查看、復制、修改和分發模型，還極大地促進了技術的交流與創新。

66、活躍的開發者社區持續為模型的開發、維護和優化貢獻力量，使得開源大模型能夠快速迭代和適應各種需求。用戶可以根據自身需求對模型進行定制和優化，滿足特定場景下的應用需求。此外，開源大模型通常免費或低成本提供，顯著降低了技術應用的門檻，使得更多的開發者和企業能夠輕松接入和使用先進的AI技術，加速了AI技術的普及和應用。典型代表LLaMA 3發布方為Meta（原Facebook），其特征包括8B和70B兩個版本，是開源模型中的佼佼者。通過人類反饋的強化學習（RLHF）進行微調，展現出與頂尖閉源模型相媲美的性能。適用于聊天機器人、自然語言生成任務以及編程任務等場景。模型的開源特性使得開發者可以自由地進行定

67、制和優化。扎克伯格表示，Llama 3.2的端側版本 1B 和 3B 將是最強的端側AI。它當前能接受文字輸入和輸出，支持最大 128K 令牌的上下文長度。這兩個端側模型是通過對Llama 3.1 8B 和 70B 的剪枝（修剪掉大模型中利用率較低的參數）和蒸餾（利用大模型做教師，小模型學習的核心參數訓練模式）訓練而成。在微調訓練過程中還加入了由Llama 3.1 405B提供的合成數據，以優化其在摘要、重寫、指令遵循、語言推理和工具使用等多項能力上的表現。32Llama 3.2Llama 3.2的端側版本的端側版本 1B 1B 和和 3B 3B 資料來源：資料來源：人工智能人工智能ABAB面

68、，華西證券研究所面，華西證券研究所國內頭部大模型在中文場景下優于Claude 3.5 Sonnet(20241022)，接近ChatGPT-4o-latest，較o1尚有較大差距。T-4o、Claude 3.5Sonnet等頂尖閉源模型正面競爭。在2024年12月SuperCLUE測評中，國內外模型仍有一定差距。o1取得80.4分領跑全球，o1-preview、ChatGPT-4o-latest緊隨其后有超出70分的表現。國內大模型DeepSeek-V3、SenseChat 5.5-latest取得68.3分領跑國內大模型，有超出Gemini-2.0-Flash-Exp、Claude 3.5S

69、onnet(20241022)的表現，稍落后ChatGPT-4o-latest（-1.9分）。國內頭部大模型與o1整體相比落后12.1分，還有較大提升空間。33資料來源：CLUE中文語言理解測評基準，53Ai,華西證券研究所SuperCLUESuperCLUE基準基準20242024年測評代表性模型對比（國內外模型對比）年測評代表性模型對比（國內外模型對比）2.1.3 海內外模型差距正在縮小20242024年國內外大模型差距年國內外大模型差距2.1.4 中國百模大戰開啟2023年6月開始國內涌現出眾多的通用大模型和垂類大模型，截至2024年初國內公布的大模型數量已超過300個，市場競爭激烈，大

70、模型行業呈現出“百模大戰”的競爭格局。在這場競爭中，不僅有大型科技公司參與，還有眾多初創企業、研究機構、高校和政府機構等多方主體。競爭的核心在于技術創新。企業通過不斷優化算法、改進模型架構、提高計算效率和數據處理能力來提升AI模型的性能。此外，創新還包括開發新的應用場景和解決方案，以滿足市場需求。34資料來源：億歐智庫，華西證券研究所20232023-20242024中國中國AIAI大模型發展歷程大模型發展歷程20232023-20242024中國中國AIAI大模型的關鍵進展大模型的關鍵進展2.1.5 人工智能大模型年度發展趨勢報告習近平總書記強調，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動

71、力量。2024年12月的中央經濟工作會議明確將開展“人工智能+”行動作為2025年的重點任務。當前，以大模型為代表的人工智能正快速演進，激發全球科技、產業和時代之變。中國工業互聯網研究院剖析大模型發展態勢，從技術、生態、應用、商業模式等多維度研判，梳理出七大核心趨勢：模型能力不斷提升，國內外差距逐步縮小，端側大模型崛起，開源生態完善，大模型降價，工業場景應用加速落地，商業模式創新。（一）模型能力不斷提升在文本能力上，隨著模型參數、訓練數據和訓練時間的增加，模型文本能力的上限不斷刷新。在多模態能力上，實時對話延遲顯著縮短；圖片理解、視頻生成、圖像生成的基準測試最高分不斷被突破。在復雜思維能力上，

72、模型后訓練從單次采樣轉化為思維鏈強化和規?；蓸?，大模型應對代碼、數學等高階推理能力快速演進。模型處理容量上，大模型的上下文窗口不斷擴大，上下文窗口中位數已達128k，閉源最大已達200萬。2025年，隨著后訓練技術如RLVR和規?；蓸拥钠占?，模型準確性和穩定性將顯著提升，“幻覺”問題有望得到基本解決，大模型將在對準確度要求較高的工業場景中扮演關鍵角色。35資料來源：中國工業互聯網研究院，Allen AI,康奈爾大學，華西證券研究所預訓練的純文本大型語言模型（預訓練的純文本大型語言模型（LLMsLLMs）多模態生成能力的框架）多模態生成能力的框架RLVRRLVR訓練語言并驗證模型的邏輯訓練語

73、言并驗證模型的邏輯2.1.5 國內外差距逐步縮小，市場環境差距明顯（一）中國大模型加速追趕，開啟競爭新格局。國內大模型通過架構、算法創新降低訓練成本，探索模型極限。中國AI研發能力已居世界前列，AI領域論文數量居世界第一，專利申請數量世界第二，國內外大模型能力差距被不斷縮小。通過協同創新、生態創新，國內大模型產業正在形成跨 APP、跨設備、跨行業協同創新新格局。（二）目前國內外大模型市場環境差距明顯。中國工業互聯網研究院的報告表明，在投資總量上，24年，美國在人工智能領域的投資額約為641億美元，中國僅為55億美元。雄厚的資金投入使國際科技巨頭能夠廣泛招聘人才、購置算力，持續引領行業發展。在市

74、場規模上，國內外大模型企業在全球市場的營收和用戶數量上差距顯著，市場營收層面，24年國內公開招投標大模型項目市場規模約為0.9億美元，而ChatGPT企業版年收入為34億美元。用戶數量層面，國內豆包和文小言月活用戶總和為7千萬，ChatGPT月活用戶高達6億。值得注意的是，ChatGPT企業版、個人版用戶中非美國本土比重約為50%和86%。36 中國和美國在中國和美國在AIAI論文發表的數量對比論文發表的數量對比20152015-20252025全球人工智能和人工智能芯片市場規模及預測全球人工智能和人工智能芯片市場規模及預測2.1.5 端側大模型成為AI行業的新增長引擎（一）端側大模型能力持續

75、優化。隨著大模型壓縮和量化技術的不斷提升，知識密度持續增大，終端搭載的模型能力值逐步增強。24年2B參數量的大模型MiniCPM能力與20年GPT-3 175B大模型能力接近。終端算力加速滲透。大模型的規?；瘮U展需依賴云端和終端的協同工作，通過云端搭配終端進行AI計算工作負載的分流，帶來成本、能耗、性能等方面的優化，AI處理的發展重心逐步從云端向手機、PC等終端載體轉移。（二）大模型技術推動智能終端邁向新高度。我國人工智能下游市場需求的強勁增長，特別是智能終端行業的蓬勃發展，強力拉動端側大模型市場的擴張，根據中國工業互聯網研究院，23年我國端側大模型市場規模僅為8億元，24年有望突破21億元；

76、手機作為典型終端載體，24年全球AI手機出貨量達1.7億臺，預計25年我國AI手機市場份額將達到30%左右。37 主流手機廠商推出的端側大模型主流手機廠商推出的端側大模型AIAI智能硬件的發展歷程智能硬件的發展歷程2.1.5 大模型開源生態不斷完善（一）開源模型發展迅速，能力比肩閉源模型。24年開源大模型發展迅速，開源模型與閉源模型的平均能力差距在急劇縮小，頂尖開源模型能力已經比肩閉源GPT-4模型。國產開源大模型如Qwen、DeepSeek等在全球開源模型中占據領先地位。（二）開源模型數量持續增加，國產開源生態不斷完善。24年，全球開源大模型數量保持快速增長，數量持續增加，其中國產開源模型數

77、量和占比均有較大提升。國產大模型開源工具蓬勃發展，大模型開源生態不斷完善。國產大模型開源框架、推理引擎和開源社區為國產大模型的創新與發展提供了強有力的支持。2025年，開源與閉源大模型將持續共存并協同發展，開源模型將更多依賴開源社區的力量推動其進步。具備完整訓練方案的全鏈路開源模型，有望成為開源模型發展的新興重要方向。38 Qwen2.5Qwen2.5-1M 1M 系列模型系列模型多模態大模型識別圖片的程度多模態大模型識別圖片的程度2.1.5 大模型行業掀起降價浪潮（一）隨著新架構新技術的應用，大模型推理成本顯著降低。MoE模型作為降低模型成本的最佳策略之一，相比傳統的稠密模型，只激活部分參數

78、來處理輸入，顯著降低了模型推理成本。另外，由DeepSeek提出的提示詞緩存功能，能夠將頻繁請求的上下文提示保存在模型的記憶中，減少生成響應時所需的 Token 數量，將進一步降低輸入價格。（二）隨著推理成本的降低，大模型定價普遍下調。成本的降低和大模型廠商的激烈競爭，推動模型價格的大幅下降。海外方面，以OpenAI為例，2024年5月發布GPT-4o，模型性能升級，價格較GPT-4-Turbo下降50%，2024年8月上線GPT-4o新版本，更強更便宜，輸出價格節省33%。國內方面，以阿里為例，2024年12月31日阿里云宣布2024年度第三輪大模型降價，通義千問視覺理解模型全線降價超80%

79、。（三）大模型調用成本降低，有效推動了市場規模壯大。高性價比的模型訂閱費用降低中小企業和個人開發者的使用成本，推動了大模型市場的規模拓展。據中國工業互聯網研究院報道，根據中國工業互聯網研究院，海外方面，24年大模型市場規模為20億美元，較23年增長4倍左右，預計25年市場規模將達到50億美元。國內方面，24年大模型市場規模為3億美元，預計25年市場規模將達到10億美元，足夠大的使用規模將進一步加速技術突破和成本下降。2025年，大模型降價戰或將持續，隨著AI能力的加速普惠，AI應用的成本有望進一步降低，大模型應用市場將迎來前所未有的創新機會和發展潛力。39資料來源：財聯社，CNSD,華西證券研

80、究所MLA,MQA,GQA,MHAMLA,MQA,GQA,MHA四種模型的區別四種模型的區別MoEMoE模型模型2.2.1 AI+眼鏡：新一代計算交互平臺，百鏡大戰風起云涌40AI眼鏡百花齊放，各大廠商紛紛入局。CES 2025科技春晚上，全球多家消費電子廠商發布自有AI眼鏡產品，推動AI眼鏡的市場關注度持續提升。我們預計2025年還會有更多的消費電子品牌加碼AI眼鏡終端，推出相關的產品系列。眼鏡眼鏡發布時間發布時間是否發售是否發售售價售價重量重量是否有攝像頭是否有攝像頭攝像頭參數攝像頭參數AI+音/視頻眼鏡Ray-Ban Meta2023年9月是299美元48.6g是1200w李未可Meta

81、 Lens Chat2024年4月是699元38.3g（不含鏡片）否-華為智能眼鏡22024年5月是2299元38.2g否-閃極 AI智能拍攝眼鏡2024年5月是1499元50g是1600wSolos AirGo Vision2024年7月是299美元42g是-界環AI音頻眼鏡2024年8月是699元30.7g否-Emteq Labs-Sense2024年10月否-62g否-小度AI眼鏡2024年11月預計25H1發售-45g是1600wLOOKTECH AI眼鏡2024年11月12月開啟海外眾籌199美元37g是1300w暴龍AI眼鏡2024年11月否-是1200w加南KANAAN-K120

82、24年12月否1388元29.2g（不含鏡片）是-雷鳥V3CES 2025是1799元39克是-大朋DPVR Al Glasses系列CES 2025否-是-舜為科技AI眼鏡解決方案CES 2025否-李未可AI眼鏡Meta Lens ViewCES 2025否-37g是1200w閃極科技loomos AI眼鏡CES 20251月開啟眾籌-是-Vuzix Ultralite Pro OEMCES 2025否-78.3g是800wVuzix Ultralite Audio OEMCES 2025否-韶音智能音頻眼鏡CES 2025否-45g是1200w1MORE萬魔G70CES 2025預計Q3

83、上市-是500wGetD格多維AI音頻眼鏡CES 2025是30美元-否-GetD格多維AI拍攝眼鏡CES 2025預計Q2上市200美元-是1200w創通聯達AI眼鏡參考設計CES 2025否-40g是-AAC AI眼鏡參考設計CES 2025否-是-億境虛擬 AI眼鏡解決方案SW3010預計25Q1量產否-45g是-Up Network與星紀魅族合作Web3預計25Q1發布否-44g-致敬未知預計25Q1發布否-是-小米預計25Q1發布否-是1600w三星&谷歌預計25Q3發布否-50g是1200wMeta Oakley預計2025年否-是-蜂巢科技&寶島眼鏡近期否-KTC AI眼鏡近期否

84、-是-字節跳動計劃中否-騰訊計劃中否-蘋果Atlas計劃中否-榮耀計劃中否-傳音計劃中否-微軟計劃中否-vivo計劃中否-眼鏡眼鏡發布時間發布時間是否發售是否發售售價售價重量重量是否有攝像頭是否有攝像頭攝像頭參數攝像頭參數AI+AR眼鏡OPPO Air Glass 32024年2月否-50g否-Brilliant Labs Frame2024年5月是349美元39g是-谷歌原型機2024年5月否-是-逸文Even Realities G12024年6月是599美元40g否-Meta Orion2024年9月否-98g是-Spectacles 242024年9月否-226g是-Journey L

85、ens2024年9月是195美元40g是-StarV Air22024年9月是2799元起44g否-Rokid Glass2024年11月預計25Q2發售2499元49g是1200wVuzix Z1002024年11月是499美元38g否-谷東科技Star1S2024年11月否-是1600wINMO Air32024年11月是4299元-是1600wINMO GO22024年11月是3299元-否-Xreal ONE2024年12月是3299元82g否-XREAL Air 2 Ultra2024年7月是3999元80g是-夏普dynaEdge XR12024年12月否-是-雷鳥X3 ProCE

86、S 2025預計Q2上市-60g是-未目科技Haliday GlassesCES 2025否-35g否-雷神 AURA 智能眼鏡 AR 輕享版CES 2025是999 元79g否-雷神 AURA 智能眼鏡 AR+AI 版CES 2025預計25年3月-是4800w雷神 AURA 智能眼鏡 AI 探索版CES 2025預計25年5月-是-莫界科技雙目彩色異顯AI+AR眼鏡參考設計CES 2025否-約50克是-莫界科技半框造型AI+AR眼鏡參考設計CES 2025否-約38克是-歌爾Mulan 2CES 2025否-36克-歌爾Wood 2CES 2025否-58克是-Ambiq與ThinkAR

87、合作AiLensAR眼鏡CES 2025否-37g否-聯想Legion Glasses 2CES 20252月份推出399美元65g否-逸文科技Even G1CES 2025否-奇景光電AR眼鏡參考設計CES 2025否-維根科技Wigain Omnision 眼鏡套裝CES 2025是1699美元-是1600w舜宇AR眼鏡CES 2025否-是-舜宇AR騎行眼鏡QA1109CES 2025否-是4800w舜宇SA1401CES 2025否-否-舜宇SA5101CES 2025否-55g是1200w品勝Pisen smart GogglesCES 2025否-是1200wRaven Glass

88、2025年1月接受預定-李未可AR眼鏡預計25Q1發布否-三星AR眼鏡預計25年1月發布 預計25Q3發售-50g-億境虛擬 AR單色眼鏡預計25Q2 EVT否-億境虛擬 AR全彩眼鏡預計25Q3 EVT否-Meta 第三代雷朋智能眼鏡預計2025年否-50g是1200wMeta Hypernova預計2025年否-是-亮亮視野近期否-加南K2計劃中否-亞馬遜AR+AI眼鏡計劃中否-2.2.1 AI+眼鏡：新一代計算交互平臺，百鏡大戰風起云涌41泛AI智能眼鏡（AI音/視頻眼鏡+AR眼鏡）長期有望對標手機出貨。據Statista數據，2023年全球太陽眼鏡出貨量約8.5億副；傳統眼鏡出貨量約5

89、.8億副，合計14.3億副（2023年智能手機出貨量11.7億部）。目前AI智能眼鏡算力主要依賴手機或者其他終端，所以初期AI智能眼鏡的定位仍然是時尚單品。展望未來，隨著端側算力提升，AI智能眼鏡擺脫對手機的依賴，成為獨立的算力平臺（一體機），一方面有望替代傳統眼鏡成為有視力問題人群的必需品；另一方面有望類似手表成為其他人群的時尚可穿戴產品。因此我們認為，AI智能眼鏡的潛在市場規模巨大。圖：全球智能手機出貨量（億部）圖：全球眼鏡出貨量（億副）0246810121416182018201920202021202220232024E 2025E 2026E 2027E 2028E傳統眼鏡（億副）太

90、陽鏡（億副）0246810121416182011201220132014201520162017201820192020202120222023全球智能手機出貨量（億部）2.2.2 AI+汽車：激光雷達是城市NOA核心傳感器，成長空間廣闊42圖：新能源車搭載激光雷達滲透率（按銷量）圖：各廠商激光雷達季度出貨量占比圖：激光雷達月度出貨量（臺）圖：各廠商激光雷達月度出貨量（臺）需求端：中國智駕引領全球，激光雷達出貨量實現翻倍以上增長。截至24年底，國內已上市搭載激光雷達車型超百款。據各車企公布的銷量數據及搭載率推算，2024 年 激 光 雷 達 搭 載 量 約 160 萬 顆，同 比+161%。

91、分廠商看，禾賽、速騰、華為、圖達通分別為45.7、52.7、41.1、20.1萬顆，同比+154%、+162%、+509%、+24%。1）國內市場：我們預計激光雷達在10-20萬元價格帶車型加速滲透。比亞迪、長城、長安、吉利、奇瑞、東風、紅旗、零跑等車企全面發力智駕。隨著禾賽、速騰推出200美元的高性價比激光雷達方案，激光雷達有望在10-20萬元的價格帶車型加速滲透。比亞迪D300、D600平臺將全面標配激光雷達（城市NOA），蓋世汽車預計2025年將有十余款車型推出。長城、長安、奇瑞、東風等傳統車企也均與禾賽達成獨家合作協議，2025年將推出多款搭載激光雷達車型。2）國外市場：海外激光雷達市

92、場開始0-1滲透。奔馳等車企25年有望推出搭載激光雷達的車型，海外激光雷達市場開始放量增長。汽車激光雷達市場規模：我們預計2025年國內乘用車市場激光雷達出貨量有望達300萬顆，國外乘用車市場激光雷達出貨量有望達5-10萬顆。0%2%4%6%8%10%12%14%1月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月2022年2023年2024年-20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 120,000 140,000 160,000 180,000 200,0001月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11

93、月2022年2023年2024年-10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 70,000 80,0001月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月2022年2023年2024年速騰聚創禾賽科技圖達通華為0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%90.0%100.0%22Q122Q222Q322Q423Q123Q223Q323Q424Q124Q224Q324Q4速騰聚創禾賽科技圖達通華為2.2.2 AI+汽車：激光雷達是城市NOA核心傳感器，成長空間廣闊43表：激光雷達技術路

94、線對比分類分類機械式機械式混合固態式混合固態式全固態全固態棱鏡棱鏡轉鏡轉鏡MEMSMEMS微振鏡微振鏡FlashFlashOPAOPA原理示意圖原理發射和接收模塊被電機電動進行360度旋轉。在豎直方向上排布多組激光線束，發射模塊以一定頻率發射激光線，通過不斷旋轉發射頭實現動態掃描。內部包括兩個楔形棱鏡，激光在通過第一個楔形棱鏡后發生一次偏轉，通過第二個楔形棱鏡后再一次發生偏轉?？刂苾擅胬忡R的相對轉速便可以控制激光束的掃描形態。使用轉鏡折射光線實現激光在FOV區域內的覆蓋，通常與線光源配合使用，形成FOV面的覆蓋，也可以與振鏡組合使用，配合點光源形成FOV面的覆蓋在硅基芯片上集成了體積十分精巧的

95、微振鏡，其核心結構是尺寸很小的懸臂梁通過控制微小的鏡面平動和扭轉往復運動，將激光管反射到不同的角度完成掃描，而激光發生器本身固定不動。非掃描式雷達，發射面陣光，是以2維或3維圖像為重點輸出內容的激光雷達。通過發射大面積激光一次照亮整個場景，然后使用多個傳感器接收檢測和反射光。波與波之間會產生干涉現象，通過控制相控陣雷達平面陣列各個陣元的電流相位，利用相位差可以讓不同的位置的波源會產生干涉（類似的是兩圈水波相互疊加后，有的方向會相互抵消，有的會相互增強），從而指向特定的方向，往復控制便得以實現掃描效果。掃描范圍大小大中掃描精度低低高體積大小中最小量產成本高較低中低可靠性不可靠可靠可靠可靠主要玩家

96、Velodyne，Valeo，Ouster，Waymo，速騰聚創，禾賽科技等大疆Livox法雷奧，Luminar，Innovusion，禾賽，圖達通Innoviz，Innovusion，Pioneer，Blickfield，速騰聚創，禾賽，華為LeddarTech，SensePhotonics，大陸，Ibeo，北醒光子等Quanergy，Analog Photonics，力策科技優勢掃描速度快，精度較高，技術成熟，360度掃描點云密度高，探測距離遠，可靠性更高精度較高，成本較低，功耗低運動部件減少，體積小，成本較低體積較小，結構簡單，信息量大，技術相對成熟精度高，掃描速度快，可控性好，抗震性能

97、好，體積小，量產后成本低劣勢可靠性低，成本高，壽命短，體積大單個雷達的FOV較小，對電機軸承有較高要求掃描線數少，探測角度受限 探測角度和距離有限，壽命短功率密度低，分辨率低，探測距離短，主要用于補盲雷達環境光干擾，光信號覆蓋有限，對材料和工藝要求苛刻，加工難度大 供給端：中長期來看，我們認為車廠或將以半固態+全固態雷達混合配置的方案為主。其中，半固態方案作為前向探測雷達，全固態作為側向補盲雷達。半固態方案中，全球主要玩家基本均采用轉鏡的方案（探測距離相對較遠），速騰雖目前主要采用MEMS方案，但目前也逐步向轉鏡方案延伸。2.2.2 AI+汽車：激光雷達是城市NOA核心傳感器，成長空間廣闊44

98、表：各大激光雷達廠商主要產品 方案商型號掃描部件波長線束探測距離角分辨率點頻（單回波）視場角速騰聚創M1（二維）MEMS905nm126線200m0.2(H)x 0.2(V)787,500pts/s120 x 25M2（二維）MEMS905nm250m0.1(H)x 0.2(V)1,575,000pts/s120 x 25M3（二維）轉鏡+反射鏡940nm300m0.05(H)x 0.05(V)120 x 25MX（二維）MEMS905nm126線200m0.1(H)x 0.1(V)120 x 25E1全固態無掃描905nm30m0.625(H)x 0.625(V)120 x 90禾賽科技AT

99、128（一維）轉鏡905nm128線210m0.1(H)x 0.2(V)1,536,000pts/s120 x 25.4AT512（一維）轉鏡906nm512線300-400m0.05(H)x 0.05(V)12,288,000pts/s120 x 25.6ATX（一維）轉鏡905nm256線200-300m0.1(H)x 0.1(V)1,200,000pts/s120 x 20FT120全固態無掃描905nm25m0.625(H)x 0.625(V)192,000pts/s100 x 75華為D3（一維）轉鏡905nm192線180-250m0.25(H)x 0.125(V)1,840,00

100、0pts/s圖達通獵鷹K1（二維）轉鏡+振鏡1550nm150線250-500m0.06(H)x 0.06(V)120 x 25獵鷹K2（二維）轉鏡+振鏡1550nm150線250-500m0.06(H)x 0.06(V)120 x 25獵鷹K3（二維）轉鏡+振鏡1550nm300線300-500m0.12(H)x 0.03(V)120 x 20靈雀E1X（二維）轉鏡+振鏡940nm96線200-300m0.1(H)x 0.2(V)120 x 20靈雀W（二維）轉鏡+振鏡905nm192線70-150m0.15(H)x 0.36(V)120 x 70靈雀D（二維）轉鏡+振鏡905nm192線7

101、0-150m0.13(H)x 0.47(V)270 x 90法雷奧SCALA3（一維）轉鏡200m0.05(H)x 0.05(V)12,500,000pts/s120 x 262.2.3 AI+機器人：進入產業化落地階段，有望實現加速放量452025年人形機器人登上春晚表演。此次蛇年春晚登臺表演的機器人為宇樹科技的機器人H1，該機器人擁有19個關節，并且為了完成轉手絹的動作，技術團隊給每條手臂又額外增加了3個，讓機器人擁有極高的靈活度和精準度，像人類一樣完成手臂旋轉、拋擲回收等動作。圖：宇樹科技機器人H1圖：春晚節目秧BOT 2.2.3 AI+機器人：進入產業化落地階段，有望實現加速放量46圖

102、：全球人形機器人市場規模（十億美元）圖：全球四足機器人出貨量（臺）圖：全球人形機器人出貨量（百萬臺）圖：全球四足機器人市場規模（億元）AI賦能下，機器人的開發速度得以加速，各大廠商持續進行人形機器人/四足機器人的產品研發與迭代。而隨著技術的不斷成熟以及應用場景的拓展，人形機器人和四足機器人有望實現加速發展。據高盛預測，2035年全球人形機器人市場規模有望達到380億美元，出貨量達到140萬臺。據GGII數據，2023年全球四足機器人市場規模約為10.74億元，出貨量約3.40萬臺，預計到2030年全球四足機器人市場規模有望超過80億元，2024-30年CAGR超過30%；出貨量有望超過56萬臺

103、，2024-30年CAGR超過45%。2.2.3 AI+機器人：進入產業化落地階段，遠期成長空間廣闊47表：各大廠商主要的四足機器人產品 品牌品牌波士頓波士頓動力動力Ghost Ghost RoboticsRoboticsANY ANY RobitsRobits宇樹科技宇樹科技云深處科技云深處科技七騰機器人七騰機器人小米小米優寶特智能機器人優寶特智能機器人蔚藍科技蔚藍科技HachiBotHachiBot小鵬鵬行小鵬鵬行產品SpotVision 60ANYmalA1Go1 Air/PRO/MAX/EDUGo2 Air/PRO/MAX/EDUB1B2Aliengo絕影X20絕影X30絕影Lite3

104、 基礎/探索/專業/激光山貓防爆四足機器人CyberDogY10Y20e-DogY5Y30AlphaDog C-seriesBabayAlpha A2/A2 Plus/A2 Pro/A2 UltraBabayAlpha Chat/Chat PlusDev-Q四足機器人 基礎版/開發版/專業版機器馬機械參數站立1100500610mm930530890mm700310400mm1126467636mm1098450645mm650310600mm950470700mm1000695470mm基礎：610 x370 x406mm探索/專業：610 x370 x445mm激光：610 x370 x5

105、03mm800 x500 x600mm1150600800mm771x355x400mm485x275x300mm980 x510 x500mm390 x230 x240mm455227280mm1100475610mm516298308mm770310450mm折疊1100500191mm930530470mm588220290mm 700310200mm1202467297mm880460330mm600310150mm807x406x206mm450227173mm930450370mm568333112mm帶電池重量32.7kg51kg50kg/55.7kg12kg15kg50kg60

106、kg21.51kg（不帶電池）53kg56kg基礎：12kg探索：12.2kg專業：12.7kg激光：13.7kg30kg100kg14kg10.5 0.5 Kg 37kg2.5kg5.60.5kg61kg8.8kg0.5kg8.5kg0.5kg 7kg0.5kg181 Kg 性能參數續航時間1.5h3h3h1-2.5hAir/PRO：1-2hMAX/EDU：2-4h站立續航：5h空載行走：2h空載5h2.5-4.6h2-4h2.5-4h1.5-2h3h2-3h1h80min70min2.5h110min5h60min/80min120min/120min60min/80min2h12h有效載

107、荷14kg10kg10kg5kgAir/Pro：約4kg（極限約10kg）MAX：約5kg（極限約10kg）EDU：約6kg（極限約12kg）Air：約7kg（極限約10kg）Pro/MAX：約8kg（極限約10kg）EDU：約8kg（極限約12kg）最大站立：80kg持續行走：20kg最大站立：120kg持續行走：40kg13kg20kg基礎：7.5kg探索：7.0kg專業：6.5kg激光：5.0kg12kg30kg3kg5-8Kg15kg1kg3kg最大站立：80kg持續行走：50kg3kg3kg15kg最大速度1.6m/s3m/s0.75m/s3.3m/sAir：2.5m/sPro/MA

108、X：3.5m/sEDU：3.7m/s（極限約5m/s）Air：2.5m/sPro/MAX：3.5m/sEDU：3.7m/s（極限約5m/s）6m/s1.5m/s4m/s4m/s5m/s1m/s3.2m/s2m/s4m/s0.67m/s1.4m/s3.3m/s3m/sA2：3.6km/hA2 Plus：4.8km/hChat：2.4km/hChat Plus:3.2km/h7.6km/h3m/s最大攀爬落差高度300mmAir：15cmPro/MAX/EDU：16m/s40cm80cm20cm20cm12cm17cm連續樓梯高度20cm20-25cm20cm20cm15cm22cm最大攀爬斜坡角

109、度30Air：30Pro/MAX/EDU：404525304540303030102020機身自由度（電機數）12個12個12個整機12個單腿3個整機12個單腿3個整機12個單腿3個13個整機12個單腿3個整機12個單腿3個12個最大關節扭矩33.5N.m膝關節35.55N.m機身/大腿關節：23.70N.mPro/MAX/EDU：45N.m360N.m32N.m24N.m144N.m12N.m42N.m應用場景工業級國防惡劣工業環境消費級消費級消費級工業級工業級工業級工業巡檢 工業巡檢工業級工業級工業防爆消費級工業級工業級消費級消費級工業級實驗室版消費級消費級消費級消費級消費級2.2.3 A

110、I+機器人：進入產業化落地階段，遠期成長空間廣闊48表：各大廠商主要的人形機器人產品 品牌品牌波士頓波士頓動力動力特斯拉特斯拉FigureFigure云深處云深處科技科技宇樹科技宇樹科技星動星動紀元紀元優必選優必選傅利葉傅利葉樂聚機器人樂聚機器人眾擎機器人眾擎機器人銀河通用銀河通用機器人機器人小米小米智元智元開普勒探開普勒探索機器人索機器人埃斯頓埃斯頓酷卓酷卓普渡普渡小鵬小鵬產品Atlas Optimus0102Dr.01H1H1-2G1G1 EDUStar1Walker S/S LiteWalker S1Walker Walker XGR-1GR-2KUAVO-MYKUAVO 3.0ROBA

111、NAelosENGINEAI SE 01ENGINEAI PMO1G1CyberOne遠征A2遠征A2-Max遠征A1 靈犀X1 先行者K2Codroid01PUDU D9Iron基本尺寸大腿和小腿長度400mm2400mm2600mm600mm800mm325+383mm手臂長度338mm2685mm450mm450mm600mm2540mm2600mm2650mm21900mm580mm2身高150cm172cm167cm167.64cm180.5cm178.8cm132cm132cm171cmS：170cmS Lite：130cm172cm145cm130cm165cm175cm147c

112、m68.6cm34.6cm170cm138cm173cm177cm169cm175cm175cm130kg175cm170cm170cm178cm體重89kg57kg60kg70kg約 47kg約 70kg35kg35kg+63kgS：65kgS Lite：63kg76kg77kg63kg55kg63kg45kg6.6kg1.73kg55kg40kg85kg52kg69kg85kg55kg33kg83kg90kg65kg70kg自由度總自由度2840392323-435541413641445340+38+22173223+2140+6749+31524462單腿65666661266666單

113、臂64（可拓展）75577771445777腰部211+2（可加選）33頸部22232215單手6169（可加選）124612661917226-711關節 關節單元扭矩膝關節：150N.m髖關節：150N.m肩：50N.m膝關節：360N.m髖關節：220N.m踝關節：59N.m臂關節：75N.m膝關節：360N.m髖關節：220N.m腰關節：220N.m踝關節：752N.m肩：120N.m手肘：120N.m手腕：30N.m膝關節90N.m膝關節120N.m400N.m250N.m230N.m 380N.m360N.m膝關節186N.m300N.m300N.m 430N.m 450N.m 3

114、50N.m200N.m352N.m負載手臂常規負載峰值：約21Kg額定：約7Kg2kg3kg20kg1.5kg1.5kg5kg5kg0.5kg整機負載20kg20kg20kg160kg15kg40kg5KG20kg行走最大行走速度 2.5m/s8km/h1.2m/s1.2m/s1.6m/s3.3m/s 2m/s3km/h5km/h5km/h5km/h7cm/步；0.6s一步慢走5cm/s快走15cm/s2m/s2m/s3.6km/h1m/s7km/h1m/s3km/h2m/s最大不平整適應3cm2cm最大上下斜坡角度2520最大上下臺階高度18cm15cm20cm算力275TOPS200TOP

115、S100TOPS275TOPS續航時間S：2.5hS Lite：2h2h2h2h2h10h2h2h2h2.2.4 AI+玩具：創新產品涌現，落地加速49AI玩具多品類創新涌現，CES展會表現亮眼。2025年初的CES會上，有較多AI玩具發布，其中包含多品類，包括AI寵物、AI陪伴機器人、教育硬件等。例如Ropet玩具，具備毛絨外觀和眼睛形狀屏幕，通過視覺算法，Ropet能夠看到用戶的表情和動作，并作出相應的反饋，主要針對陪伴類市場。再比如BubblePal玩具，是一款面向3-12歲孩子的AI對話交互式掛件玩具，通過AIGC技術實現智能對話、角色定制和共創故事等功能，能夠激發孩子的語言能力和想象

116、力。整體來看，AI玩具在CES 2025上表現亮眼，展示較多產品種類和技術創新，尤其在教育、陪伴等領域，未來消費級AI硬件從單一功能向多場景落地的轉型，AI玩具或是重要分支。圖：AI陪伴機器人愛小伴圖：Ropet產品在陪伴領域應用2.2.4 AI+玩具：體驗升級，放量再望50DeepSeek催化端側AI進程,助力AI玩具體驗提升。近年來大模型迭代加速，在下游各領域的應用逐步落地。同時DeepSeek在推理能力上表現出色，切入端側AI后將提升用戶體驗。后續隨著模型迭代已經成本端逐步降低，AI玩具體驗升級。AI玩具切入用戶痛點。1）陪伴市場，需要用多模態進行視覺、聽覺分析，是通過單個模態的獨立性以

117、及多個模態的互補性，挖掘更多、更深、更有層次的有效信息，隨后通過自身的硬件進行反饋來與用戶互動。2）兒童教育，AI玩具可以通過問答或者趣味性教育方式輔導兒童學習，彌補了家長在兒童教育缺失的問題，也可以提升兒童學習興趣。AI玩具值得期待。處于市場爆發期前夜，其核心驅動力來自大模型技術突破、情感陪伴等用戶需求增長。盡管面臨工程化落地和用戶接受度等挑戰，但結合供應鏈優勢與資本熱度，AI玩具未來有著較大的滲透率提升空間。圖：AI玩具-顯眼包圖：DeepSeek用戶人數增至1億2.2.4 AI+玩具：受益標的樂鑫科技51樂鑫科技：處理+連接助力公司把握AI機遇。公司在連接+處理芯片積累較多經驗，公司作為

118、物聯網芯片領域的領先企業，其核心產品ESP32系列等芯片為AI玩具提供了關鍵的硬件支持。目前目前AI玩具普遍采用云端模型調用的方式，WIFI作為高速率是首選，公司在WIFI連接領域優勢突出。目前公司和字節豆包模型開啟合作，2024年12月在火山引擎原動力大會上，雙方聯合發布“AI+硬件智悅計劃”，豆包模型與樂鑫芯片結合，推動AI在各類智能硬件的落地應用。展望未來，公司產品矩陣逐步擴張，軟硬件協同下生態優勢突顯的情況下，同時受益端側AI拉動。圖：公司在大WIFI市場位居全球第五圖：公司產品矩陣不斷豐富2.2.4 AI+玩具：受益標的實豐文化52實豐文化：公司深耕玩具市場三十多年，在“IP+AI”

119、玩具領域具備先發優勢。目前公司與豆包模型合作較多，近期推出的AI魔法星產品，運用豆包先進的大模型底層進行二次訓練，在新品方面，第二代內嵌豆包大模型的AI玩具將于25年上市售賣；同時在IP方面，公司積極與小米、躍然創新等交流及合作，并獲包括寶可夢、奶龍、蛋仔派對、貪吃蛇大作戰、小劉鴨、超級飛俠等熱門IP授權。整體來看，公司在玩具領域積累充足，同時與豆包合作深入，具備卡位和技術優勢。圖：公司與眾多優質IP合作圖：公司“企鵝嗡嗡”獲2024中外玩具大獎年度網紅產品獎2.2.5 AI+MR：蘋果廉價版MR或于25年底發布，相關產業鏈有望深度受益532024年蘋果發布首款MR產品。2024年1月19日蘋

120、果首款MR頭顯Vision Pro于在美國地區開啟預售，2月2日正式上市，售價3499美元。該款設備搭載M2+R1雙芯片、3P Pancake方案、單眼4K Micro OLED、眼動+手部追蹤交互等核心技術，能夠實現VR/AR模式平滑切換、虹膜識別、雙向透視等創新功能。據Counterpoint數據，截至2024年9月底，蘋果Vision Pro出貨量約為37萬臺，預計2024年全年出貨量約為42萬臺。廉價版MR或于2025年年底發布。據新浪XR，蘋果有望于2025年底發布一款功能精簡的平價版Vision頭顯，或將帶動蘋果MR產品的銷量提升，相關產業鏈有望深度受益。表：蘋果Vision Pr

121、o產業鏈拆解 分類分類器件器件供應商供應商單價（美元）單價（美元）數量數量總價（美元）總價（美元）計算和存儲主處理器M2蘋果1201120協處理器R1蘋果60160ROM三星/鎧俠20120RAM海力士/三星30130WiFi SiP博通/skyworks616BLE博通/skyworks212PMiC蘋果/ST/TI等4含codec、音頻PA、LED驅動、電機驅動、電容電阻等8顯示屏外屏-OLEDLG30130內屏-Micro OLED索尼3502700光學光學-三片式折疊光路玉精光/揚明光30260IPD電動調節模組兆威機電10220交互傳感器6DoF追蹤Lens:大立光/模組:高偉542

122、0VST攝像頭Lens:大立光/模組:高偉8216眼動追蹤索尼12224面部追蹤索尼12224軀干追蹤Lens:大立光/模組:高偉5210手勢追蹤Lens:大立光/模組:富士康10110TOFLens:玉晶光/模組:LG10110iMUTDK313震動馬達224結構件結構件長盈精密/領益制造1201120散熱模組919其他818連接件PCB鵬鼎控股818FPC鵬鼎控股616外置電源線313電池頭顯電池313外置電池德賽電池15115聲學MIC美律133SPK歌爾248包裝附件15115ODM/OEM立訊精密1301130合計合計150915092.2.6 AI+手機：蘋果AI時代開啟，iPho

123、ne迎來多維度硬件升級54WWDC 2024大會，蘋果Apple Intelligence如期而至。2024年6月11日，蘋果在WWDC 2024發布市場期待已久的重磅人工智能系統Apple Intelligence。該系統深度集成于iOS 18、iPadOS 18和macOS Sequoia中，充分運用Apple芯片對語言和圖像的理解與創作能力，可做出多種跨App操作，同時結合個人場景，為用戶簡化和加快日常任務流程。Apple Intelligence模型架構主要由三部分構成：1）蘋果端側模型：擁有3B參數，其在iPhone 15 Pro上的處理速度達到每秒生成30個token，初始響應延遲

124、僅為大約0.6毫秒。2）蘋果云端大模型（Private Cloud Compute）：當本地模型無法滿足需求時，計算任務將被傳送至云端處理。數據在處理完畢后不會被保留，確保用戶隱私不被侵犯。根據蘋果發布的Apple Intelligence Foundation Language Models測評結果來看，端側模型和云端模型在語言理解、指令跟隨、推理、寫作與工具使用等多個任務上都有出色表現。3）第三方大型語言模型（LLM）：目前已接入OpenAI的GPT-4o（調用優先級在蘋果自研模型之后），未來可能會接入更多服務商的模型，以滿足全球用戶的多樣化需求。圖：Apple Intelligence模

125、型架構圖：Apple Intelligence資料來源：蘋果官網，Apple Machine Learning，華西證券研究所2.2.6 AI+手機：蘋果AI時代開啟，iPhone迎來多維度硬件升級55AI賦能下，iPhone迎來全維度硬件升級：芯片升級：蘋果A18為“AI版”iOS提供強勁動力。據蘋果發布會，A18芯片搭載16核神經網絡引擎，每秒可進行35Tops運算，較A16 Bionic提升超1倍。內存升級：8GB內存保障Apple Intelligence運行。據蘋果發布會，相較于iPhone 15系列機型內存6GB起步，今年iPhone 16系列新機內存升級至8GB起步，后續系列有望

126、實現進一步升級。散熱升級：散熱材料和結構升級，全面提升散熱效果。據蘋果發布會，iPhone 16系列升級主板將芯片居中放置，并優化芯片周圍的架構，同時新增鋁金屬的散熱子結構并配備金屬電池外殼，以全面強化手機散熱性能。我們認為，iPhone16系列散熱材料的升級有望帶動單機價值量的提升。展望未來，蘋果后續系列或有望導入VC均熱板與石墨膜搭配，進一步提高散熱效果。電池升級：提高電池容量，延長續航時間。iPhone12系列至今，電池容量持續提升。據充電頭數據，iPhone 16 Pro Max電池容量約為4747mAh。Apple Intelligence的導入以及端側模型訓練能力的提升，或將加快對

127、電量的消耗，對電池續航提出更高的要求。因此我們預計后續系列產品電池容量有望實現進一步的提升?？斐渖墸篈I時代續航焦慮加重，iPhone充電功率提升空間較大。隨著手機使用頻率的增加疊加AI功能引入，消費者對于智能手機的充電速度有了更高的要求，以確保全天不間斷地使用。蘋果手機雖然從iPhone 8系列開始支持USP-PD快充協議，但截止目前iPhone系列手機充電功率基本在30W以下。因此我們認為后續iPhone系列手機充電功率仍有較大提升空間，進而推動充電器等硬件產品升級，單機價值量有望進一步提升。圖：Apple Intelligence推動iPhone實現全維度硬件升級 2.2.6 AI+手

128、機：蘋果AI時代開啟，iPhone迎來多維度硬件升級56中國版蘋果AI或將于4月上線。據iOS果粉，iOS 18.4或將于2025年4月正式發布，同時中文版的Apple Intelligence也將于該版本中正式亮相。據AppOS，2月9日蘋果向開發者發送郵件，宣布將于北京時間3月25日10:00-12:00在上海舉行“利用Apple智能的力量”開發者活動。而此次開發者活動的舉辦，或也是在暗示中國版蘋果AI即將上線。中國版蘋果AI上線有望助力出貨增長。據Canalys數據，43%的中國大陸消費者對AI手機展現出高度的興趣傾向。故我們認為，中國版蘋果AI的搭載有望帶動蘋果在中國地區的銷量。圖：4

129、3%的中國大陸消費者對AI手機展現出高度的興趣傾向圖：蘋果在上海舉行開發者活動 2.2.7 AI+PC：PC迎來大模型時代變革，賦能功能場景57AI PC進入商業化時代，賦能辦公生產、教育教學、游戲娛樂等功能場景。從產品形態來看，PC產品具備內置十億、百億級別端側大模型的潛力空間，可在本地實現更多智能化、個性化AI功能調用，且在本地用戶數據的積累下不斷訓練優化。從產品定位來看，相較于手機，PC產品定位更偏功能向，其大模型能力融合也是與辦公生產、教育教學、游戲娛樂等場景綁定，為用戶提供全新的AI PC體驗。AI的搭載推動PC實現硬件配置的升級。1）為了良好支撐AI運算需求，AI PC需要搭載AI

130、計算單元或AI專用芯片，例如：CPU+內置AI單元的獨立GPU顯卡，或配置CPU+GPU+NPU等；2）為了承載大模型數據及獲取更快地響應時間，AI PC對存儲容量及傳輸速率提出更高的要求；3）為了滿足AI PC計算及功耗的需求，AI PC的電池、續航、散熱等配置也實現了升級。圖：AI PC的特征圖：AI與PC高度適配資料來源：聯想AI PC產業（中國）白皮書，華西證券研究所2.2.7 AI+PC：PC迎來大模型時代變革，賦能功能場景58隨著各大廠商陸續推出AI PC產品，AI PC有望實現加速滲透。據Canalys數據，2024年全球AI PC出貨量約為4800萬臺，滲透率約為18%，預計2

131、028年AI PC出貨量有望增長至2.05億臺，2024-28年CAGR為44%，滲透率約為70%。據Omdia數據，2024年全球AI Notebook PC出貨量約為100萬臺，預計2028年AI筆記本電腦出貨量有望會增長至1.89億臺，滲透率達到79.5%。圖：AI筆記本電腦滲透率圖：AI PC滲透率 2.2.7 AI+PC：PC迎來大模型時代變革，賦能功能場景59表：國內外主要推出的AI PC產品公司公司型號型號核心配置核心配置價格范圍價格范圍產品類別產品類別微軟Surface Pro驍龍 X Plus、Snapdragon X Elite Copilot+PC8688-16088元商

132、務本Surface Laptop驍龍XElite，Copilot+PC11188-15388元商務本戴爾Latitude系列Ultra7/5，集成英特爾顯卡5119-19129元商務本XPS 16/14/13Ultra9/7/5，部分有RTX4050/4060/407012999-29999元商務本Inspiron靈越16Plus/16/14Plus/13Ultra9/7/5，部分有RTX4050/40606498-10299元商務本外星人m16 R2外星人x16 R2Ultra9/7 RTX4050/4060/4070/4090Ultra9 RTX4060/4070/409012999-20

133、999元26999-46999元游戲本XPS 13 Inspiron 14 Plus/14Latitude 5455/7455驍龍XElite、驍龍XCopilot+PC部分價格未定,8000-9400元商務本惠普戰66七代 16/14英寸Ultra 7/54699-7499元商務本戰99酷睿版Ultra 7 RTX 500Ada9999-13499元商務本戰XAMD 銳龍 7040系列6499元商務本OMEN暗影精靈10Ultra9 RTX4070/408013699-14999元游戲本華為MateBook X ProUltra9/711199-14999元商務本MateBook 14Ult

134、ra7/56099-8499元商務本機械革命耀世15 AI版i7/i9HX系列芯片 RTX 4060/40707500-8500元游戲本耀世15 AI版AMD 銳龍R719 RTX 4060/40707500-8500元游戲本聯想ThinkBook X/16p/14+Ultra 9、i9 RTX4060、Ultra 58999-11999元商務本聯想YOGA Air 14/Pro16s/Book 9i AI元啟Ultra 9/78499-17999元商務本聯想小新ProAMD R7 8845H、Ultra 9/55999-7299元商務本ThinkPad T14p AIUltra 9、Ultr

135、a 9 RTX40509499-14999元商務本拯救者Y9000Xi9HX RTX 4060/4070獨顯，標配小天14499-15499元游戲本ThinkPad T14s Gen 6Yoga Slim 7x驍龍XElite，Copilot+PC10350-12292元商務本小米Redmi Book Pro 16/14Ultra 7/54999-7399元商務本榮耀X16 PlusAMD R7 8845HS5199元商務本MateBook Pro 16 hunter版Ultra 7/5 RTX40608799-9999元游戲本宏基掠奪者擎 NEOi9 RTX 40609699元游戲本Acer

136、宏碁 非凡Go AIUltra 5 125H 十四核處理器5399元商務本華碩靈耀Xi9-13900H 64G 2TB RTX407026999元游戲本華碩a豆14AirAMD 銳龍R7/R95299-5999元商務本無畏Pro 15Ultra7/5、Ultra9 RTX4060、AMD R75199-8999元商務本無畏Pro 15高通XElite，Copilot+PC6299元商務本微星泰坦GE78 HX/18 Ultrai9HX系列芯片 RTX4080/409020999-41999元游戲本星影17/15 AI銳龍版AMD 銳龍7 8845HS RTX 40607999-9499元游戲本

137、 2.3.1通義、智譜、MiniMax：大模型廠商談企業級落地60 通義千問金融云通義千問金融云 自ChatGPT發布以來，全球大模型廠商的發展進入了一個快速發展的階段。在國內，以阿里云通義、智譜、MiniMax為代表的大模型廠商在技術創新與場景落地方面不斷探索。通義千問作為阿里云推出的代表性大模型，發展速度迅猛，成為國內大模型領域的佼佼者 通義千問的技術創新與應用 技術創新:通義千問在多模態領域布局較早，推出了包括音頻理解、視頻生成在內的多個大模型。2024年9月，阿里云發布了新一代模型千問2.5，涵蓋多個尺寸的語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型。千問2.5在多個基準測試中展現了顯著的

138、優勢，尤其是在處理多模態輸入和生成增強文本方面表現出色。應用落地:通義千問不僅在模型本身表現出色，還在企業級落地方面具有獨特優勢。其架構的安全性、效果優化和成本降低是企業級應用的關鍵。例如，在安全方面，通義千問從內容安全、傳輸安全、數據存儲安全三個方向進行優化。此外，混合數據訓練和按Tokens計費的形式進一步降低了推理應用成本。通義千問旗艦版模型通義千問旗艦版模型Qwen2.5Qwen2.5-MaxMax2.3.2 工業場景不斷涌現（一）大模型技術激發工業場景的智能化創新，輔助生成類的智能化工具持續推出，如代碼生成、設計圖紙生成、生產報表生成、智能訂單生成等，但當前大模型在穩定性和準確性等方

139、面存在明顯不足，其應用成熟度仍有進一步提升空間。（二）大模型在工業領域的應用差異明顯，從行業看，大模型在電力、汽車和鋼鐵等行業滲透率相對較高。從環節看，大模型聚焦在研發設計、運維服務、經營管理等高附加值場景。從部署方式上看，工業領域優先考慮國產開源大模型。（三）2025 年，大模型工業應用將從探索萌芽期逐步邁入重點突破期。大模型在工業領域應用范圍將不斷拓展，應用行業快速延伸，應用場景向生產制造等復雜場景滲透。61 檢索增強生成模式的大模型工作過程檢索增強生成模式的大模型工作過程工業互聯網平臺為數字底座的工業互聯網平臺為數字底座的 COSMOCOSMO-GPT GPT 工業大模型總體架構工業大模

140、型總體架構2.3.3 商業模式尚未成型，企業尋求差異化發展62 商業模式尚未成型，企業尋求差異化發展商業模式尚未成型，企業尋求差異化發展2.3.4.1從規模效應到性價比，DeepSeek打開天花板DeepSeek-R1：首個開源、媲美OpenAI o1的推理大模型。DeepSeek-R1展現出了與OpenAI o1相當甚至在某些方面更優的性能。在MATH基準測試上，R1達到了77.5%的準確率，與o1的77.3%相近；在更具挑戰性的AIME 2024上，R1的準確率達到71.3%，超過了o1的71.0%。在代碼領域，R1在Codeforces評測中達到了2441分的水平，高于96.3%的人類參

141、與者。從規模效應到性價比，DeepSeek打開天花板：R1模型在技術上實現了重要突破用純深度學習的方法讓AI自發涌現出推理能力，在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩美國開放人工智能研究中心（OpenAI）的o1模型正式版，該模型同時延續了該公司高性價比的優勢。據了解，深度求索公司R1模型訓練成本僅為560萬美元，遠遠低于美國開放人工智能研究中心、谷歌、“元”公司等美國科技巨頭在人工智能技術上投入的數億美元乃至數十億美元。根據外媒的報道，他們在短短兩個月時間，在2048個H800 GPU集群上，訓出6710億參數的MoE語言模型，比頂尖AI效率高出10倍。63 主流大模型能力比拼AI集群

142、卡耗電量示意圖2.3.4.2 CUDA是英偉達AI訓練的護城河CUDA的NVIDIA創建的并行計算平臺和編程模型，開啟英偉達絕對護城河。CUDA是一種并行計算平臺和應用程序編程接口(API)，允許軟件使用特定類型的圖形處理單元(GPU)進行通用目的的處理，稱為通用圖形處理單元計算(GPGPU)。CUDA提供了直接訪問GPU虛擬指令集和并行計算元素的軟件層，用于執行計算內核。CUDA支持的GPU還可以使用編程框架，通過將代碼編譯為CUDA來使用HIP。CUDA將從前多種不同的代碼整合成了一氣呵成的代碼，這樣極大的加快了開發模型的訓練速度?？梢院唵卫斫?，CUDA是英偉達實現軟硬件適配的一種架構，而

143、軟件生態決定了產品的適用性，計算平臺決定了硬件的使用效率，CUDA是英偉達實現生態的絕對護城河。CUDA在整個英偉達計算中起到決定性承上啟下的作用：CUDA底層為NVCC編譯器(NVIDIA CUDA Compiler)，編譯器即可理解為將編程語言翻譯成計算機理解的語言。而CUDA本身為一種計算平臺，上面融合多種加速庫、計算庫，加速庫和計算庫多樣性和性能直接影響到底層的AI芯片的計算能力與效用，從而實現“軟件定義硬件、軟件加速硬件”，從而實現大幅提升AI芯片的利用率，因此英偉達強大的CUDA生態也是形成了在訓練端其難以撼動的護城河。64 英偉達CUDA生態英偉達Cuda加速解決方案2.3.4.

144、2 DeepSeek 崛起，國產生態持續繁榮DeepSeek通過大量細粒度優化以及使用英偉達的類匯編級別的PTX（并行線程執行）編程。在訓練V3模型時，DeepSeek對英偉達H800 GPU進行了重新配置：為了最大化性能，DeepSeek還通過額外的細粒度線程/線程束級別調整，實現了先進的流水線算法。我們判斷這種方法并沒有完全繞過Cuda生態，而是通過RTX的方法自我編譯，不具備通用性，但是這種級別的優化恰恰充分展現DeepSeek團隊的卓越技術實力。華為CANN生態逐漸成熟：華為昇騰計算平臺CANN已經實現從0至1突破：2018年9月，CANN 1.0華為昇騰AI使能平臺誕生，2020年8

145、月，CANN 3.0版本發布，作為專門面向AI場景的異構計算架構，搭起了上層深度學習框架和底層AI硬件平臺的橋梁，目前華為CANN計算平臺已經到了8.0.0.alpha003版本，其生態加速繁榮，釋放昇騰AI大算力 使能大模型極簡開發。華為昇騰已實現生態較為全面兼容，算子豐富度進一步提高，CANN全面兼容業界融合算子、AI框架、加速庫和主流大模型；可助力模型的極致加速，資源靈活調度、算子深度融合、計算高度并行，大模型性能深度優化。65 當PTX轉換為SASS后，就會針對特定代的英偉達GPU進行優化華為CANN昇騰AI計算平臺2.3.4.3 國產算力異軍突起，充分受益國產模型deepseek崛起

146、據華為云2月1日消息，DeepSeek-R1開源后引發全球用戶和開發者關注。經過硅基流動和華為云團隊連日攻堅，現在，雙方聯合首發并上線基于華為云昇騰云服務的DeepSeek R1/V3推理服務。據華為云消息，該服務具備以下特點：1）得益于自研推理加速引擎加持，硅基流動和華為云昇騰云服務支持部署的DeepSeek模型可獲得持平全球高端GPU部署模型的效果。2）提供穩定的、生產級服務能力，讓模型能夠在大規模生產環境中穩定運行，并滿足業務商用部署需求。華為云昇騰云服務可以提供澎湃、彈性、充足的算力。國產算力廠商紛紛擁抱DeepSeek：根據光合組織消息，近日，海光信息技術團隊成功完成DeepSeek

147、 V3和R1模型與海光DCU（深度計算單元）的國產化適配，并正式上線。根據彭博消息，據蘇州發布，蘇州數智科技集團近日在蘇州市公共算力服務平臺上架了基于英偉達算力部署的DeepSeek-R1模型和基于華為昇騰算力部署的DeepSeek-V3模型。同時，提供基于DeepSeek模型的一體機，針對有本地化部署需求的用戶提供開箱即用的軟硬件一體服務。無錫太湖億芯智算中心正式投入運營，目前已上線基于燧原科技算力的DeepSeek全系列開源模型推理服務。2月9日，由無錫數據集團建設運營的無錫“算力超市”（無錫算力公共服務平臺）也正式上線DeepSeek大模型，實現了本地化部署和調用。66 硅基流動和華為云

148、首發并上線基于華為云昇騰云服務的DeepSeek R1/V3推理服務海光信息完成DeepSeek的適配2.3.4.3 國產算力異軍突起，充分受益國產模型deepseek崛起我們判斷昇騰910C在國產化推理時代更具性價比：根據快科技報道，華為昇騰910C在AI推理中的表現出乎意料地好，已經達到NVIDIA H100芯片的60左右。更進一步地，通過手寫CUNN內核和優化，昇騰910C的性能還可以進一步提升。據稱，DeepSeek從第一天起就支持華為昇騰芯片，并且自主維護PyTorch倉庫，只需一行代碼就能將CUDA轉換為CUNN，性能優化的潛力也相當巨大，通過定制優化可達到更高性能。華為已經發布A

149、tlas全新集群支持超萬億參數大模型訓練：在華為全聯接大會2023上，華為推出全新架構的昇騰AI計算集群Atlas 900 SuperCluster。新集群采用了全新的華為星河AI智算交換機CloudEngine XH16800，借助其高密的800GE端口能力，兩層交換網絡即可實現2250節點（等效于1.8萬張卡）超大規模無收斂集群組網。其優勢顯著，新集群同時使用了創新的超節點架構，大大提升了大模型訓練能力實現算力的資源統一調度，采用液冷設計。67 華為Atlas 900 SuperCluster示意圖華為云原生2.0示意圖2.3.4.4 推理時代來臨，互聯網廠商有望上調CapexDeepSe

150、ek主打極致性價比，推理商業模式形成閉環:DeepSeek-V3API服務的45天優惠價格體驗期已結束，從2月9日開始將調整為新的價格：每百萬輸入tokens0.5元（緩存命中）/2元（緩存未命中），每百萬輸出tokens8元。此前DeepSeek在優惠期內API價格為每百萬輸入tokens0.1元（緩存命中）/1元（緩存未命中），每百萬輸出tokens2元。我們判斷DeepSeek價格較低，其性價比較高，推理商業模式形成閉環?；ヂ摼W廠商全面擁抱DeepSeek：根據科創板日報，2月11日，火山引擎智能算法負責人吳迪、火山方舟產品經理安靖等，將圍繞多元模型部署調用、火山方舟上API調用Deep

151、Seek R1、火山引擎部署DeepSeek方案、DeepSeek平臺上開發AI應用等開展研討會?；鹕揭孢吘壌竽Ｐ途W關也全面支持DeepSeek系列模型，可通過兩種方式進行模型使用：一是通過平臺預置模型，二是通過自有三方模型，以實現通過邊緣大模型網關簽發的網關訪問密鑰進行對應模型的訪問與調用。目前，我們判斷在字節跳動布局AI終端，玩具、耳機、眼鏡、手機打開全新市場的背景下，DeepSeek的出現如虎添翼，推理時代已經到來，其資本開支有望上升。68 推理價格對比推理價格對比2.3.4.4 推理時代來臨，互聯網廠商有望持續上調Capex預期百度部署DeepSeek：2月3日晚間，百度智能云宣布，

152、百度智能云千帆平臺已正式上架DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3模型，推出了超低價格方案，還可享受限時免費服務，登錄百度智能云千帆ModelBuilder即可快速體驗。此次接入的模型已全面融合千帆推理鏈路，集成百度獨家內容安全算子，實現模型安全增強與企業級高可用保障，助力用戶安全、穩定地構建智能應用。阿里宣布云上部署DeepSeek，同時宣布與蘋果合作：同樣在2月3日，阿里云也宣布，阿里云PAI Model Gallery支持云上一鍵部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1。在該平臺上，用戶可以零代碼實現從訓練到部署再到推理的全過程體驗。此外，阿里巴巴聯合創始人、董事局主

153、席蔡崇信回應阿里與蘋果合作，蘋果與阿里達成AI合作。騰訊云部署DeepSeek，微信“搜一搜”測試接入DeepSeek：2月2日，騰訊云宣布，DeepSeek-R1大模型一鍵部署至騰訊云HAI上，開發者僅需3分鐘就能接入調用。此外，根據觀察者網，2月15日晚間，微信搜一搜在測試接入DeepSeek-R1。騰訊相關人士回應稱，微信搜一搜在調用混元大模型豐富AI搜索的同時，近日正式灰度測試接入DeepSeek。69 百度部署DeepSeek中國電信，全場景覆蓋，打造智能化服務：中國電信天翼云全場景上架了DeepSeek，為用戶提供了更便捷、更高效的智能服務，根據C114網，去年中國電信招標的數據統

154、計，標包攻擊13個，標包6招標失敗外，另外標包總計168億元，本次集采預估采購數量為15.6萬臺。經C114簡單計算，G系列，也就是國產化系列數量達到10.53萬臺，占比達到67.5%。我們判斷未來隨著DeepSeek國產模型的持續突破后，國產化AI 有望持續加速，國產化服務器份額有望持續增加。中國聯通，深度對接，推動AI技術普惠：中國聯通宣布，聯通云已基于“星羅”平臺實現國產及主流算力適配多規格DeepSeek-R1模型，兼顧私有化和公有化場景，實現多產品場景調用。根據C114網消息，2024年4月26日，中國聯通昨日晚間公示了2024年人工智能服務器公開集采的結果，該項目平均中標價約為20

155、4600萬元，國產云與國產AI服務器有望持續加速。中國移動，全面上線，實現全功能暢用：國移動移動云宣布全面上線DeepSeek，實現全版本覆蓋、全尺寸適配、全功能暢用。用戶可選擇任一智算資源池進行 部署、蒸餾、智能體編排等操作。根據C114網消息，2024年5月16日，中國移動公示2024-2025年新型智算中心集采中標結果，總金額約191億元，我們判斷今年國產AI有望持續加速。70 中國電信服務器(2024-2025年)采購情況2024-2025年中國移動新型智算中心集采招標情況2.3.4.5 三大運營商接入DeepSeek，國產AI生態加速序號序號產品名稱產品名稱數量數量1通用型服務器40

156、7052GPU服務器62953通用型服務器37004ARM-A服務器631635ARM-B服務器3006ARM-C服務器35007C86服務器136278混合型服務器133709GPU服務器684010ARM-D服務器260011均衡型服務器60012均衡型服務器10013均衡型服務器1200標包標包采購量采購量(臺臺)特定場景AI訓練服務器7994以太網交換機60合計80542.3.4.6 云服務公司聯合DeepSeek,本地化部署帶動一體機DeepSeek發布后，相關云服務公司接連發布與DeepSeek強勢聯合。例如青云科技旗下 AI 算力云服務，基石智算 CoresHub 已經部署并上線

157、了 DeepSeek-V3、R1、Janus Pro 全系列大模型供用戶選擇使用。優刻得已成功幫助貴州某國企以高性能、低成本的方式快速接入DeepSeek系列大模型。在 DeepSeek 拉平大模型之間差距的趨勢下，算力成為決定勝負的關鍵因素之一。云廠商具備充足的算力資源，能為 DeepSeek 提供強大的算力支持，彌補 DeepSeek 自身算力緊缺的難題。我們判斷看好國產云服務增長和相關算力基礎設施的增長。DeepSeek本地化部署需求加大一體機需求：需求井噴讓DeepSeek始終處于滿負荷算力運行狀態,專業本地部署需要一體機。目前DeepSeek大模型一體機分為推理一體機和訓推一體機。D

158、eepSeek推理一體機內置DeepSeek-R1 32B、70B、滿血版671B等不同尺寸模型，主要面向對數據安全、數據隱私較為敏感的企業用戶。71 青云科技基石智算控制臺部署DeepSeek優刻得部署DeepSeekDeepSeek-R1開源模型為國內手游帶來了革命性的AI升級。從NPC對話到自動劇情，都能更加智能、靈活且成本可控。R1開源后社區貢獻了許多工具和優化方案，如模型輕量化移植到移動端、結合游戲引擎的動態敘事插件等。中小團隊因此獲得快速趕超大廠的能力，而玩家則在更加真實、個性化的游戲世界中獲得更高的樂趣與沉浸感。未來，伴隨R1和相關技術的不斷完善，手游將迎來多元化生態和更豐富的商

159、業機會。2.4.1游戲：R1全流程賦能AI開發制作，更靈活、更通用全流程賦能AI開發制作：更低成本，更高回報策劃與劇情編寫：借助R1的文本生成，策劃團隊可以快速產出生動的世界觀設定、角色對白和劇情分支。過去人工撰寫大量劇情對白耗時費力，而現在開發者可利用R1快速生成劇情分支，大幅豐富游戲劇情走向。模型還可以根據簡單的設定自動產出任務描述、背景故事等，使劇本編寫事半功倍。1）更通用：我們認為，以Unity ML-Agents為代表的傳統游戲AI，需要開發者針對特定場景訓練強化學習模型，而R1作為預訓練的大模型，具備強大的推理和生成能力，無需為每個新行為從零訓練。2）成本更低，開源靈活：我們認為，

160、Codex等封閉式商業API收費高、不可定制；R1完全公開，開發者能更好掌握訓練和部署細節，實現個性化應用。對比傳統游戲AI，R1更靈活通用美術與關卡設計：R1善于理解和生成結構化內容，甚至可以參與關卡創意設計。開發者提供關卡思路或目標，讓模型幫忙腦暴謎題機制、地形布局乃至關卡腳本。事實上，已有開發者將R1接入沙盒游戲編輯器，實現“一句話造關卡”的效果：據gamelook，我的世界社區中已經有人整合R1功能，玩家只需輸入“建造一座中世紀城堡”，AI便自動生成建筑藍圖。NPC行為和交互邏輯：我們認為，通過R1的代碼生成能力，程序員可以讓AI自動產出游戲邏輯腳本。例如NPC的對話樹、交互事件腳本，

161、甚至簡單的AI行為模式，都可由R1根據描述直接生成初始代碼，大大減少了手工編寫和調試時間。相比傳統靠程序員逐行編碼或用ML-Agents訓練模型來實現NPC行為，R1生成腳本的方式更高效直觀，后續再由開發者稍加調整即可投入使用。R1為代表的推理模型有望增加游戲的新穎度和互動性，進而增強玩家粘性并活躍社區氛圍，運營方也有更多機會通過付費道具、會員等實現變現。更豐富逼真的體驗最終會反哺游戲的留存率和社區生態。首先，劇情和玩法的個性化意味著玩家長期游玩也不會感到內容耗盡總有新故事、新挑戰等待著他們，延長了游戲生命周期。NPC變聰明、游戲世界更有趣，玩家更愿意投入時間持續探索，也更可能對游戲產生情感依

162、賴，從而提高長期留存。2.4.1游戲：更強沉浸感與個性化體驗，有望提升玩家留存NPC互動更加智能生動：引入R1后，NPC可以基于玩家的行為和對話實時做出情感化、個性化的回應。模型的推理能力讓NPC仿佛擁有自主思考能力，能夠記憶玩家之前的互動并做出恰當反應，甚至基于自身動機推動劇情發展宛如真正存在于游戲世界中的角色，大大增強了代入感和沉浸體驗。更動態的個性化玩法：R1能夠根據當前游戲狀態創造出新的支線任務、對話和事件，“千人千面”的劇情體驗讓每位玩家都有自己的冒險故事。開發者已經能夠利用R1的文本生成快速構建復雜的動態劇情分支，玩家在游戲中的抉擇將觸發AI譜寫不同后續情節，由此產生的游戲世界是高

163、度動態和可變的。沉浸感與真實感升級：智能體驅動的虛擬社會中，AI角色之間可以自行建立社交關系和行為模式。借助R1，沙盒游戲的AI居民會因為玩家的影響發生人際關系變化，營造出接近真實人際交往的社交氛圍，此外接入R1等模型可以讓開放世界游戲的天氣、經濟、生態循環自行演變，進一步提升玩家沉浸感。2.4.1游戲：AI驅動的商業模式出現，進一步提升長線運營周期R1賦能下，手游行業可能出現全新的商業模式和盈利機會專屬增值服務：定制的劇情線、NPC互動、DLC過去游戲難以為單個玩家定制劇情，因為成本高昂且不可規?；?。有了高性價比的R1，每位玩家都可以擁有定制的劇情線甚至專屬NPC互動。游戲廠商可將此作為增值

164、服務推出，如依據玩家喜好生成的支線劇情DLC，按需付費解鎖。這種“一人一劇本”的模式將極大提升玩家的付費意愿，因為內容是為自己量身打造的，獨一無二。低成本長線運營：R1實時響應熱點、生成每日任務手游普遍采用運營活動、版本更新來延長生命周期。引入R1后，持續內容產出的成本大幅降低，游戲可以更頻繁地更新世界內容甚至每天動態變化，每周都有AI生成的新任務、新故事出現，玩家總有新目標，從而長期留在游戲中。游戲不再受限于開發資源的更新周期，而是能夠根據數據自動生成節日活動、美術素材乃至劇情走向，實時響應流行趨勢和玩家偏好。UGC創作：通過R1為底座的AI工具，激活MOD等玩家再創作生態R1還可能催生游戲

165、內的創作者經濟。相比現有的AI生成工具，R1模型響應快、更輕量，對服務器壓力小，降低了AI創作的專業門檻，玩家只需提供創意和想法，就能更快生成高質量的內容，若與游戲內創意工坊結合，玩家可以更低門檻定制MOD或劇情、關卡并分享給社區，從而實現既消費游戲內容，也獲得創作分成，進而提升游戲社區的凝聚力和活躍度。R1 的開源與低算力屬性讓全產業鏈受益，行業有望加速去中心化。頭部游戲公司能接入R1強化經典 IP 或孵化新爆款，國際引擎與平臺方則在工具生態中深度結合，AI 算力廠商推出云端方案降低門檻。長期來看，更多開發者參與利用和改進開源模型，將催生一個繁榮的AI游戲產業生態。開源浪潮正推動AI游戲走向

166、大眾參與，行業正變得更加去中心化，小團隊乃至個人也可能做出驚艷的AI游戲應用。2.4.1游戲：全產業鏈顯著受益，行業創新有望加速騰訊游戲、網易游戲等頭部大廠最快受益：R1 開源后，大廠可通過自研或云端部署方式快速集成高智能 NPC、自動劇情等功能，進一步提升旗下重點產品的競爭力和創新水平，此外孵化團隊能在更短時間內推出小成本但玩法獨特的游戲試驗品。頭部大廠：更快部署，推進研發管線R1模型權重公開且使用授權寬松（MIT協議），意味著任何游戲開發者都能免費獲取并使用R1，即便預算有限的獨立團隊，也可以負擔AI所需的云資源，從而在產品中整合以前只有大廠才能用得起的智能功能，中小游戲團隊顯著受益。中小

167、團隊：低成本接入AIUnity、Unreal Engine等引擎平臺歷來為游戲開發者提供豐富的AI工具與插件。R1 的開源特性加上多語言支持，有助于制作更多的深度集成包或AI 插件，幫助開發團隊一鍵接入 NPC 對話、自動化劇情腳本等功能。游戲引擎：更快與AI融合游戲團隊部署 R1 時需要高效的推理算力。據澎湃新聞，目前國內各大云廠商（華為云、騰訊云、阿里云、百度智能云等）紛紛上架了對R1的支持，一鍵部署服務陸續開放。小公司無需自建昂貴AI基礎設施，就能通過云端獲得R1，加速開發。游戲服務平臺：云端方案需求增大 傳統 AI 方案 vs.R1：相比早期封閉的 AI 模型，R1 作為開源大模型，性

168、能比肩國外先進模型，但使用成本更低。這意味著影視公司可自行部署 R1 模型，避免高額的API調用費用，在AI 訓練和推理成本上大幅壓縮開支。同時，R1 擅長復雜的邏輯推理和中文內容生成，在處理劇情連貫性、角色對白上下文等方面比傳統方案有明顯優勢。2.4.2影視：融入內容制作環節，進一步全流程節約成本劇本與臺詞創作：R1 大模型可以根據提綱自動生成劇本情節和對白，幫助編劇完善故事走向和人物對話，一鍵生成符合要求的劇本草稿。這降低了編劇的初稿撰寫工作量，使創作更高效。傳統上需要編劇反復修改的臺詞，也可由 R1 提供多種備選方案，提升對白質量并節省時間。分鏡頭腳本與鏡頭設計：R1 模型還能輔助將文字

169、劇本轉化為分鏡頭腳本。通過學習大量經典影片鏡頭語言，AI 可以根據劇情推薦合適的鏡頭運用。創作者只需輸入場景描述，R1 即可生成視覺化的分鏡腳本，大幅加快鏡頭設計流程。這對于以往需要人工逐鏡規劃的流程是極大提速。剪輯優化與特效輔助：在后期制作中，AI 可以自動識別素材亮點并進行粗剪。R1 模型分析視頻內容后，可自動抓取精彩片段用于剪輯，或特效腳本或輔助參數調節，讓特效師更高效地完成復雜視覺效果。AI 還可進行AI 換聲（自動配音）、智能渲染等，使整個制作流程實現降本增效。國內頭部影視公司已將大模型引入創作流程。以光線傳媒為例，據互動平臺，光線傳媒已經把動畫制作的各個環節與AI技術相結合，尤其是

170、在動畫的前期制作，如形象設計、場景設計、分鏡頭劇本等。華策影視公司AIGC應用研究院研發的“評估助手”和“編劇助手”的工具，能夠將以往20萬字50萬字小說、劇本的評估內容，從3天提高到5分鐘，目前已經應用到公司電視劇、短劇業務。2.4.2影視：優化算法推薦及內容分發，提升用戶留存與商業效益提高熱點捕捉和冷啟動推薦效率：R1 模型強大的自然語言理解能力可以通過對視頻字幕、音頻的理解自動生成標簽和摘要，提高內容分類的效率和準確度，進一步提高摘要的質量，使長視頻內容也能被精準概括，從而方便用戶搜索和平臺分發。R1 助力算法優化后，視頻平臺可以實現用戶留存和商業收益的雙提升。得益于 R1 提升的內容匹

171、配度，用戶往往會觀看到更感興趣的視頻，從而延長使用時長和留存率。這種良性循環使平臺的日活和黏性指標上升，為廣告變現創造了更大空間。用戶觀看時間的增加直接帶來更多廣告曝光機會，同時 R1 可以根據內容和用戶屬性生成更個性化的廣告文案或推薦，從而提高廣告點擊率和轉化率。優化個性化算法推薦：R1 可以根據用戶歷史行為和偏好進行更精準的興趣推理，從而提升個性化推薦效果，平臺可以更細致地刻畫用戶興趣畫像，實現千人千面的內容推薦。更智能的推薦策略直接延長了用戶在平臺上的停留時間和觀看時長。我們認為，短視頻平臺已在內容理解與推薦上大量應用AI算法，如利用對每個視頻內容進行更深層次的語義分析，判定其劇情、情感

172、走向，自動審核和過濾內容，以及生成更有吸引力的標題文案來提高點擊率。R1 的引入將進一步提升其算法精細度，通過參考R1技術路線，平臺自有大模型的運行成本也將降低。我們認為，長視頻平臺可以通過接入R1或學習其技術路線，優化個性化推薦算法。如為影視劇自動生成劇情梗概和亮點章節摘要，方便觀眾決定是否觀看，從而減少用戶流失，或將劇情、演員等信息生成知識圖譜式的標簽體系，提升搜索和推薦的精準度，使用戶的觀看時長不斷延長，增強用戶體驗，提升平臺黏性。2.4.2影視：UGC自媒體生態受益，短劇產業有望全面升級R1賦能下，行業變現模式打開增量。我們認為，通過R1，頭部出品方可根據劇情自動生成與情節相關的廣告創

173、意或商品推薦，做到內容與商業的深度融合，UGC創作者也可以快速產出圍繞某商品的定制劇情短片，實現批量商業定制內容。與此同時，平臺也在探索AI互動短劇、會員付費看提前更新、虛擬道具打賞等新模式?？傮w來看，R1 降低成本和提高產出的特性，將推動短劇從內容創作到變現渠道的全面升級，使其有望成長為繼長劇集和電影之外的第三大內容賽道。AI生成更加大眾化，自媒體創作者受益R1 模型的大眾化將大幅降低普通用戶進行視頻內容創作的門檻。我們認為，個人創作者利用 AI 助手即可完成許多環節。通過接入 R1，一名獨立視頻作者可以自動生成短劇劇本、配音解說稿、甚至分鏡頭設計，且成本更低。短劇制作成本降低，內容將更加豐

174、富微短劇近年成為內容風口，R1 將為其產能釋放注入動力。我們認為，制作團隊能夠將通過 R1 實現批量生成劇情和自動剪輯，短劇的制作周期和人力成本大大縮短，制作方可以嘗試更多題材和風格，短劇的內容供給將更加豐富?；佣虅∮型倩R放通過傳統AI實時生成多分支劇情，觀眾可以參與決定情節走向，獲得個性化觀影體驗，但推理成本較高。我們認為，R1技術路線出現后，動態生成實時互動的成本下降，觀眾的互動選擇可能實時影響劇情走向，實現觀眾共創。2.4.3營銷：全面賦能策劃、投放及創意三大環節，營銷企業顯著受益相比傳統模型，R1成本更低且易于營銷企業進行深度定制，在策劃、投放、創意三大環境均帶來了顯著增量價值。

175、營銷企業可將其本地部署并結合一方數據進行受眾細分和推薦，從而實現比閉源 API更高的用戶匹配度（無需受制于API調用費用和數據權限）。我們認為，相較于Llama等開源基礎模型，R1在推理能力上更強，尤其擅長數據分析和多步驟推理，可更精準地識別高價值用戶群，便于根據廣告業務需求進行二次訓練，落地靈活性更優。廣告策劃：優化數據分析，用戶畫像精細化我們認為，R1 的推理屬性和數據分析能力可處理多渠道數據（如社交媒體、搜索趨勢、競品動態等），比傳統GPT更擅長多模態信息整合，幫助廣告代理公司制定更符合市場趨勢的營銷策略；相比傳統大模型，R1 通過強化學習和細粒度語義分析，能夠基于歷史廣告投放數據、用戶

176、行為軌跡等自動提煉出高精準的細分人群標簽。投放優化：個性化智能投放，提高ROI傳統廣告投放策略往往依賴經驗與歷史數據訓練，而 R1 可通過強化學習，模擬多輪投放效果，提前預估不同渠道的ROI，優化預算分配，此外，通過獨特本地部署，結合廣告主的第一方數據微調，可基于用戶微行為數據（如瀏覽時長、點擊偏好）進行即時投放調整，提升廣告有效觸達率，優化流量分配策略，減少無效曝光。內容創意：AIGC 賦能個性化廣告素材生成我們認為，傳統AI 生成的文案通常較通用，而 R1 能生成更具品牌特色的廣告文案，適配不同平臺的內容風格（如短視頻標題、社交媒體文案等），提高品牌調性匹配度，顯著減少品牌方的人工修改成本

177、。此外，結合 R1 的文本理解，可快速生成品牌海報、廣告插圖、短視頻腳本，降低視覺制作成本。2.4.3營銷：互聯網平臺、MCN機構均有望加速流量變現互聯網廣告平臺：優化信息流推薦：相比傳統模型，R1模型能夠強化內容理解和用戶行為預測，幫助平臺提高信息流推薦的相關度和留存度。平臺能夠AI增強搜索和推薦功能，提升用戶內容匹配度和參與度，進而帶來更多廣告曝光機會，提高廣告收入和用戶留存率。提升搜索展示效率：相比傳統模型，R1的文本處理能力更佳，可以更好理解長尾查詢和語義意圖，匹配出更相關的廣告內容，提高點擊率和轉化率，優化競價排序和創意生成。R1以低成本提供這一能力，中腰部平臺也因此受益。加速自動化

178、投放：平臺可利用R1生成廣告素材和文案，實現中小廣告主投放的自動化。此前一些廣告平臺已能夠自動生成商品廣告標題、描述等，我們認為，采用R1輔助創意可使營銷內容產出進一步提升，而成本可以得到顯著節約。MCN機構：加快內容創作：MCN機構大量生產短視頻和圖文內容。引入R1后，腳本策劃、文案撰寫、視頻剪輯等可以更低成本實現部分自動化，大幅提升短視頻或場景內容產出效率，降低人力成本，進一步支撐MCN機構的內容營銷業務高速增長。降低數字人直播成本：AI驅動的數字人主播正成為直播帶貨新力量。虛擬主播可24小時不間斷直播，顯著降低人力開支，同時提升直播場次。R1具備更好的情感互動屬性，能夠幫助MCN機構通過

179、更低成本打造明星數字人主播。協助粉絲運營：借助R1強大的數據分析和對話能力，MCN機構可以更精細地運營粉絲社群，實時分析評論反饋和粉絲偏好，輔助制定內容策略和選品方向，模擬KOL與粉絲互動，在社群中進行個性化回復和服務，提升粉絲運營效率。熟人社交：AI提升互動體驗1.Snapchat 推出聊天機器人“My AI”，在上線不久即吸引了超過1.5億用戶。2.微博官方上線了評論機器人“評論羅伯特”，用戶只要發原創微博（超過10字），系統就會以該機器人賬號自動發表評論互動。3.微信近期在輸入法中集成了騰訊自研的大模型“混元”，上線了“問AI”功能，可在聊天時即時提供回答輔助。2.4.4社交：海內外巨頭

180、均已接入AI，R1進一步契合社交平臺情感屬性興趣社交：AI優化匹配機制1.通過大模型對用戶發布的文字內容和興趣標簽進行深度理解，平臺可以實現更精準的好友匹配和內容推薦。2.AI可以扮演虛擬陪伴或群組助理的角色，豐富社區內容。例如聊天平臺Discord 此前引入了名為“Clyde”的AI助手，不僅能回答問題，還能幫助推薦歌曲播放列表、自動創建群組活動等，極大活躍了社區氛圍。相較社交平臺現有的零散AI應用，引入R1有望讓以上功能從“錦上添花”變為“底層能力”。例如，以往平臺可能調用外部API對部分內容進行分析，而有了R1，平臺可實時自主地總結海量群聊并給出摘要，哪怕聊天記錄很長也能準確抓取重點；又

181、如興趣匹配，以往算法更多依賴標簽或簡單關鍵詞，R1則能讀懂用戶發布的長帖和評論背后的喜好傾向，做出更“知心”的推薦。更低的算力要求：R1對硬件資源要求較低，社交平臺不用過度依賴OpenAI等付費API，節省成本的同時降低接入門檻。更強的互動能力：R1可以分析長對話內容而不丟失關鍵信息。對于需要深度分析的社交場景（如梳理群聊記錄或理解帖子討論脈絡），R1給出更準確貼切的結論。更細膩的情感理解：我們認為，R1對于用戶情緒和語境有更敏銳的把握，回復更加富有人情味。相比前代冰冷或模式化的回答，R1能體察細微的情感暗示，并給予共情式回應，提升互動的溫度。2.4.4社交：AI陪伴成為新興商業模式，R1模型

182、進一步賦能產品表現AI陪伴正成為人工智能領域增長最快的細分市場之一。隨著2022-2023年大模型技術突破，AI聊天同伴應用的下載量在2023年同比激增約14倍，達到近6億次（據dazeinfo），AI社交聊天和虛擬戀人應用在這一波生成式AI熱潮中獲得了爆炸性增長。2024年全球AI陪伴市場規模估計約為281.9億美元。未來幾年預期保持高速增長 2025年至2030年的年均復合增長率可達30%以上（據GRANDVIEW）。次數付費：除了包月包年的訂閱，也可以設計按使用次數或時長計費的模式。比如將AI咨詢師、AI陪練等定位為增值服務，用戶可以按次購買對話次數，或按分鐘付費進行長時語音陪聊。這種模

183、式類似電話咨詢或按流量計費，用戶用得越多付費越多。訂閱制：針對AI陪伴/助理類功能，訂閱制是最直觀的變現方式。平臺可以將基礎的AI聊天功能免費提供，但將更高級的服務（如更長對話、解鎖特殊人格、語音對話等）作為會員專屬，訂閱用戶可以進行長時間深度聊天、解鎖真人語音、AR形象以及更多個性化選項。定制付費項目：平臺可以推出類似抽卡的付費項目：定制AI形象外觀（虛擬主播形象、3D形象）、選擇不同的AI性格模型等。如Talkie通過用戶與智能體的互動場景設定了多個付費點，如滑動智能體時的廣告彈窗、AI靈感功能、語音聊天服務等，實現混合創收。圖：AI陪伴的主要商業模式 2.4.4社交：AI陪伴成為新興商業

184、模式，R1模型進一步賦能產品表現R1賦能下的虛擬好友能夠進行長周期的陪伴。推理模型的思維鏈和穩定的上下文記憶，可以記住用戶曾經分享的大量細節，在長期互動中形成對用戶偏好和性格的畫像，從而提供始終一致且貼心的對話體驗，有助于提升用戶留存。在強調情感支持的AI應用中，引入R1將使虛擬好友更具人性。R1更細膩的情感理解力和推理能力，可讓情感陪伴更真實。當用戶傾訴煩惱時，R1能給予恰如其分的安慰和共情，提高用戶的滿意度和依賴度。用戶活躍度極高：AI陪伴應用的黏性極高。據dazeinfo，Character.AI用戶平均每天啟動對話25次，每次約3.8分鐘，總計每日90分鐘以上。這一使用時長已經顯著超過

185、用戶在ChatGPT等工具型AI上的停留時間，其他同類如Talkie AI、Linky AI、HiWaifu等的用戶日均使用時長也普遍在1小時左右。用戶呈指數式增長：據tech matters，老牌應用Replik自2017年推出，到2024年8月累計用戶已超3000萬。新興平臺Character.AI更是在2022年開放測試后高速崛起，2023年5月推出移動App一周內即獲得170萬下載。到2024年8月其月活躍用戶（MAU）已達2200萬之巨（據dazeinfo）。付費模式成熟：訂閱制在AI陪伴應用中已相當普及，付費用戶占比可觀。Replika為注冊用戶推出付費功能，享受諸如解鎖戀愛關系、

186、語音通話等高級功服務）。Character.AI于2023年推出了付費模式，迅速積累了大量訂閱用戶，同品類收入僅次于replika（據sensortower）。吸金能力強：AI陪伴應用的創收水平在消費能力強的市場表現不俗。據sensortower，2024年前8個月Replika光在移動端就實現了超過900萬美元的應用內購收入，累計全球總營收接近9000萬美元。據金融時報，talkie開發商MiniMax年收入有望超過7000萬美元。資料來源：tech matters，sensortower，dazeinfo，英國金融時報，華西證券研究所2.4.4社交：傳統社交、興趣社交及直播平臺均受益于R1

187、更新2）興趣社交如網易云音樂、探探、Soul受益：R1模型可通過精準匹配算法與互動形式創新，幫助平臺更高效地將擁有共同興趣的用戶聚合在一起。探探、Soul等平臺能夠利用R1的深度學習技術路線，優化自身模型，改善用戶之間的匹配效率，提升用戶對平臺的忠誠度。在網易云音樂等音樂社交場景中，R1則可以助力更符合用戶口味的歌曲和社群推薦，為用戶打造更強的沉浸式興趣社交體驗。1）傳統社交平臺顯著受益，重點推薦騰訊控股：通過R1的智能推薦和內容分發機制，傳統社交平臺能夠更好地滿足用戶在實時互動、信息獲取、社交娛樂等多層次需求，形成更完善的生態閉環，保持競爭力并延展用戶使用時長。目前騰訊已在音樂、搜索等業務中

188、試水R1：QQ音樂成為國內首個集成DeepSeek-R1的大型平臺（據騰訊新聞），未來微信生態有望出現基于R1的付費增值服務（如企業智能客服、內容創作助手）和更多用戶時長，騰訊社交廣告和增值業務有望因此受益。3）直播社交如抖音、快手產業鏈受益：R1模型所提出的技術路線，能夠在直播互動領域應用，為抖音、快手等平臺帶來更加多元的互動方式和更高的內容轉化率。通過對觀眾行為數據和創作者內容特征的分析，R1可以提升直播間或短視頻的推薦效率，吸引更多關注度。創作者也能夠借助R1提供的洞察，及時調整內容策略，從而滿足用戶更精準的娛樂和社交需求。這種實時互動和個性化推薦將進一步促進用戶活躍度與平臺的商業價值增

189、長。2.5.1 AI大模型出現后，算力及網絡需求倍數提升大模型和AIGC高速演進，高性能計算行業面臨迫切的更高效率的算力需求大模型訓練的算力當量正在進一步增大，從 GPT-3 到 GPT-4 算力當量增長了 68 倍。算力當量越大，交叉熵越小，模型能力越強。數據中心為訓練AI模型產生的能耗將為常規云工作的三倍，美國數據中心電力需求以10%復合增速增長。算力每算力每2020個月個月翻倍翻倍算力每算力每6 6個月個月翻倍翻倍圖表：AI需求帶來算力增速爆發051015202530354020142018202220262030企業數據中心主機托管數據中心超大規模數據中心0%10%20%30%40%5

190、0%60%70%80%90%100%20142018202220262030企業數據中心主機托管數據中心超大規模數據中心圖表：數據中心算力需求及占比（千兆瓦）2.5.2 AI驅動IDC向AIDC演進86在生成式AI及大模型的需求驅動下，客戶算力需求由傳統CPU通用算力向GPU、TPU等智能算力演進。根據客戶和智算需求可大致分為三類：對于數據中心運營方來說，多種不同客戶對應不同的智能算力需求，以及同一客戶訓推重點也對算力結構有所要求，因此，其運營的數據中心靈活部署要求也在不斷提升，具備標準化建造及運營能力的中大型數據中心廠商具備更好的服務基礎。對于互聯網大廠，一般都集中以訓推一體需求為主，大部分

191、自建數據中心，注重大網絡的集群化部署，對于機電配套設備要求高，定制化以及低容錯的高要求運維能力至關重要，該類大數據中心集群通常以高功率機柜為主，且基本具備一定規模，網絡配置優異，通常選用核心城市周邊地區以獲得更高的能耗容量，伴隨智算占比不斷提升，通常采用冷板式液冷模式為主，預計在未來需求中仍將伴隨客戶Capex不斷提升。主要關注阿里、騰訊、字節等相關主流供應商；對于政府、金融客戶，通常以私有部署或中低功率機柜需求為主，對于安全等級、災備能力要求更高，該部分客戶也主要采取定制化、自有自建部署為主；對于企業客戶，目前其功率需求仍相對較低，或通常直接租用公有云服務，其客戶流動更加頻繁，但對于價格敏感

192、度更高。純智算純智算主要面向大模型的通用訓練，比如主要面向大模型的通用訓練，比如華為盤古大模型等，機柜功率普遍華為盤古大模型等，機柜功率普遍在在35KW35KW以上，平均功耗較高通常采以上，平均功耗較高通常采用全液冷形式；用全液冷形式；訓推一體訓推一體主要面向公有云和互聯網，比如運主要面向公有云和互聯網，比如運營商公有云、字節跳動等，機柜功營商公有云、字節跳動等，機柜功率在率在8KW8KW-15KW15KW或或35KW35KW以上，考慮成以上，考慮成本通常采用以液冷為主的風液混合本通常采用以液冷為主的風液混合形式；形式；普智一體普智一體主要面向私有云和極低時延的端側主要面向私有云和極低時延的端

193、側推理，主要應用于央國企、政府部推理，主要應用于央國企、政府部門和中小型產業數字化客戶，包括門和中小型產業數字化客戶，包括烽火等，機柜功率在烽火等，機柜功率在2KW2KW-8KW8KW或或35KW35KW以上，通常以風冷為主，少許以上，通常以風冷為主，少許配置液冷形式。配置液冷形式。2.5.2 DeepSeek一體機推動私有云、政企云部署加速87目前DeepSeek大模型一體機分為推理一體機和訓推一體機。DeepSeek推理一體機內置DeepSeek-R1 32B、70B、滿血版671B等不同尺寸模型，價格在幾十萬元到數百萬元不等，主要面向對數據安全、數據隱私較為敏感的企業用戶。而訓推一體機的

194、售價更高，用于DeepSeek-R1 32B模型的預訓練和微調的一體機價格就達到數百萬元。根據財聯社信息，硅基流動聯合北京昇騰人工智能計算中心推出支持基于昇騰算力的DeepSeek-R1&V3系列模型、Qwen、FLUX.1等上百種主流模型的私有化集群部署，覆蓋多場景應用需求。根據電子工程專輯，昇騰DeepSeek一體機支持2倍于業界的多用戶并發數，最多可達192個用戶同時在線，單用戶時延僅50ms，滿足企業多部門高效協同工作需求，同時支持DeepSeek V3/R1以及參數量1.5B-70B蒸餾模型全系列靈活部署，為企業提供極大選擇空間。部署難度降低，推動私有云、政企云業務加速：我們認為，目

195、前C端AI功能大部分仍主要取代搜索引擎，相比之下，企業端的垂類應用落地方案相比C端AI應用可能更快，比如AI辦公、AI醫療等應用方案，相關受益標的包括相關國資云、運營商以及數據要素相關廠商等，包含中國移動、中國電信、中國聯通、以及數據要素廠商。其二，昇騰DeepSeek一體機對政企客戶AI滲透進程加速推動，有望為政企、金融等對數據安全較高的客戶提供可靠的解決方案。政企算力有望加速部署，相關受益標的包括烽火通信、神州數碼、拓維信息、華工科技等。中長期看好中大型客戶定制化數據中心或公有云服務商:包括光環新網、奧飛數據、數據港等，相關受益標的包括潤澤科技、萬國數據等；對于液冷等確定性架構迭代，持續推

196、薦英維克，相關受益標的包括高瀾股份等。2.5.2 大規模的無阻塞網絡是構建AI大模型的基礎設施88大規模的無阻塞網絡是構建AI大模型的基礎設施：面對千億、萬億參數規模的大模型訓練，僅僅是單次計算迭代內梯度同步需要的通信量就達到了百 GB 量級。此外還有各種并行模式、加速框架引入的通信需求，使得傳統低速網絡的帶寬遠遠無法支撐 GPU 集群的高效計算。因此要充分發揮 GPU 計算資源的強大算力，必須構建一個全新的高性能網絡底座，用高速網絡的大帶寬來助推整個集群計算的高效率。大規模 AI 訓練集群架構中，GPU 之間的通信實際上由多種形式的網絡來承載的：機間網絡（網卡+交換機）與機內網絡（NVLin

197、k/NVSwitch 網絡、PCIe 總線網絡）。圖表：網卡+交換機架構圖表：NV SuperPOD架構 2.5.2 大模型驅動大容量交換芯片以前所未有的速度迭代大模型訓練使得算力網絡往超大規模、超高帶寬演進，催生高速率交換芯片快速演進及商用化：AI 訓練除了需要更高算力之外，高性能網絡也是必不可少。對于大模型，單次的參數同步量一般都在百MBGB 的量級，參數量巨大。傳統電交換芯片直接決定整機的交換容量、端口速率等核心性能 指標，AI 驅動高速率交換芯片逐漸成為主流。大模型快速發展背景下，傳統交換機芯片以前所未有的速度商用加速商用：2022年8月16日，博通發布了業內首款51.2T容量的交換芯

198、片Tomahawk 5。2023年3月15日宣布其Tomahawk 5系列現已批量出貨，從最初的樣品到量產部署僅花七個月時間，對于博通交換芯片產品線來說是前所未有的，證明AI大模型正在快速推進相關技術迭代。圖表：以太網交換機向光電融合方案逐漸演進（3D CPO封裝）圖表：電交換機芯片數據處理能力每兩年翻一番 2.5.3 高速互聯全光交換方案OCS90谷歌大模型中使用的自研TPU和光電路交換機OCS進入大眾視野。谷歌很早就開始在其數據中心中部署OCS。2022年谷歌發表論文“Mission Apollo:Landing Optical Circuit Switching at Datacente

199、r Scale”，文章詳細介紹了OCS和基于自研OCS實現的Apollo網絡架構。與EPS相比,OCS帶來了數據中心網絡結構的革新，具備能耗與成本優勢，同時不需要解碼數據包，具備低延遲特性。我們認為，兩大方案仍在很長時間段內共存，但是谷歌的Apollo結構對于脊交換機（Spine層）等的替換，使得相關高速率光模塊需求是不如NV IB形式的，長期看伴隨制造及微鏡調配的工藝升級，通過增加更多端口數的系統，相關OCS架構可能會向更下一層滲透，從而降低光模塊需求。根據LightCounting最新預測，AI硬件需求推動2023-2024年InfiniBand交換機銷量，但會在2025-2028年放緩，

200、2023-2028 CAGR 24%，對于以太網交換機 CAGR 14%，而谷歌的OCS方案，預計其2023-2028 CAGR將達到32%。圖表：交換機2023-2028年市場銷量預測（百萬美元）圖表：傳統Clos拓撲架構與谷歌的OCS全光交換機方案 2.5.3 高速互聯高速光模塊根據市場研究機構Cignal AI報告，AI部署為數通市場帶來前所未有的發展機遇。預計2024年高速數通光模塊的市場規模將超過90億美元。400G和800G光模塊的出貨量在過去12個月中增長了近四倍，預計2024年將超過2000萬只。隨著800G增長達到頂峰，云服務商正向單通道200G的1.6T方案過渡，高速數通光

201、模塊的市場規模預計將從2024年的約90億美元擴大到2026年的近120億美元。圖表：光模塊速率演進圖圖表：數據中心交換機端口速率（前端&后端）資料來源：DellOro Group，Cignal AI、C114通信網，華西證券研究所2.5.3 高速互聯NVLink與PCIe92PCIe與NVLink作為當前高性能計算領域中的兩種關鍵互連技術，各自承載著不同的技術理念和應用定位。NVLink是NVIDIA為其GPU產品線專門設計的高速互聯解決方案，形成了一個相對封閉的技術生態。這種封閉性使得NVLink能夠針對NVIDIA的GPU進行深度優化，提供最大化的性能表現，但它的應用范圍受限于NVIDI

202、A的硬件平臺，不具備PCIe的廣泛兼容性。PCIe以其開放性和通用性在多樣化的計算環境中占據重要地位，隨著技術的不斷進步，PCIe 6.0和NVLink都將繼續在各自的領域內推動高性能計算的發展。隨著PCIe 6.0的推出和PCIe 7.0的即將到來，將繼續朝著更高的傳輸速率、更低的功耗、更強的兼容性和互操作性方向發展。我們認為PCIe 7.0規范將重點關注800G以太網連接傳輸，并包括人工智能、機器學習、云計算和量子計算等內容，并加速在大型智算中心中的應用。PCIePCIeNVLinkNVLink技術架構生態定位以其開放標準促進以其開放標準促進了廣泛的技術融合了廣泛的技術融合和不同制造商和設

203、和不同制造商和設備間的高效通信備間的高效通信專為專為NVIDIA GPUNVIDIA GPU打造，打造，形成了一個封閉但優形成了一個封閉但優化的性能高地化的性能高地性能指標PCIe 7.0單向速率可達128GT/s，在x16雙向傳輸模式下，速率高達512GB/s雙向互連速度達1.8 TB/s，可擴展服務器內的多GPU 輸入/輸出(IO)圖表：NVLink技術最大化提升系統吞吐量圖表：NVLink與PCIe連接方式對比2.5.3 高速互聯銅連接93在2024GTC大會上，英偉達發布的GB200采用銅纜連接替代傳統高速背板連接中的光纖，英偉達表示DAC銅纜是InfiniBand交換網絡和NVDIA

204、 GPU加速的端到端系統中創建高速、低延遲100G/EDR、200G/EDR和400G/EDR鏈路的成本最低方式，高速銅連接市場被進一步打開。根據Semianalysis測算，一個NVL36*2系統，需要162條 1.6T雙端口ACC實現互聯。圖表：NVL機柜及內部架構圖表：GB200 NVL72架構中背板由高速銅纜連接 2.5.4 AIDC輔助散熱94伴隨單機柜功率的不斷提升，傳統風冷系統也逐漸無法滿足散熱需求，或相應更加節能高效的散熱技術方案逐漸鋪開：從早期的封閉冷/熱通道、機柜循環制冷、熱風抽取冷卻、到背板熱交換、間接蒸發冷卻，再到液冷方案中的噴淋液冷、冷板液冷以及浸沒液冷。冷服務器生態

205、初步形成，大多以間接冷板為主。浸沒式液冷考慮其對服務器主板等技術革新需求以及下游廠商機房業務部署的差異性，規?；鹆咳孕枰獣r間。目前國內液冷服務器廠商主要包括華為、曙光、神威藍光、浪潮等，海外液冷服務器廠商包括戴爾、惠普、思科、SGI、BULL、Cray、富士康、超微、Nortech（浪潮合作）、Iceotop等。此外，相關產業鏈中，海外產業化液冷方案制造商包括Coolit和Asetek（生產液冷配件廠）、Dynatron、K-computer；直接式液冷方案包括Green Revolution Cooling和3M（制冷液）等。國內相關企業包括英維克、維諦技術、網宿科技等。圖表：冷板液冷與浸

206、沒液冷技術區別示意圖圖表：單機柜功率密度快速增加，散熱技術不斷更迭資料來源：Vertiv 2024年，開放數據中心委員會，華西證券研究所2.5.4 AIDC輔助-電源95 智能算力推動，服務器電源需求及技術要求愈來愈高：人工智能和云應用正在推動先進硬件的采用，能耗的不斷增加。英特爾的“Sky Lake”和AMD的“Rome”等高級處理器功耗升至230-300W，英偉達的GPU功耗更將攀升到600W左右。電源架構從12v提升到48v：OCP試圖通過定義電源架構的新標準來應對此類挑戰，將中間總線電壓從傳統的12V提高至48V。這一舉措可顯著降低傳輸損耗，將電力更有效地傳輸到有效負載，比如AI AS

207、IC/GPU/CPU或SOC上。數據中心電源小尺寸、高功率等要求，對電源研發與生產提出更高的技術要求，服務器電源市場國產替代空間大：服務器電源認證周期較長，從研發立項到獲取認證通常需要2-3年時間，一般公司難以進入競爭，目前服務器電源市場份額主要由臺達電子、光寶科技、艾默生、中國長城等企業長期占據。近年來國內大陸企業包括歐陸通和高斯寶電氣等規模逐漸擴大。根據高斯寶電氣官網，服務器電源出貨量全球前8。圖表：華為鈦金級3000W氮化鎵服務器電源拆解圖表：NVDIA H100算力卡 2.5.5 邊緣計算：AI應用新增云安全和算力分發需求96得益于云原生技術應用、物聯網產業成熟以及AI大模型催化，邊緣

208、計算市場保持快速增長。根據MarketsandMarkets報告，全球邊緣計算市場規模將從2024年的600億美元增長至2029年的1106億美元，年復合增長率預計達到13%。根據IDC最新發布中國邊緣云市場跟蹤研究，2023H2，2023年下半年，中國邊緣云市場規?？傆?2.6億元，同比增速36.1%。云原生與AI技術驅動，行業加速智能化轉型，帶來邊緣計算剛需：伴隨企業數字化轉型進程，云原生技術應用規模不斷擴展，帶來邊緣云剛需。根據IDC中國云原生基礎設施技術能力評估報告（2023）預測，到2025年，云原生工作負載將會占據服務器上工作負載的1/3。在AI技術發展進程中，AI算力與技術迭代加

209、速，先進的AI模型也優先以云服務形式對外提供服務，這需要在基礎設施層面全面徹底云原生化，以此為基礎構建AI原生的應用架構，并面向AI研發進行MLOps/LMOps的研發流程升級。邊緣計算為云原生和AI大模型推理等提供諸多領域應用創新。比如在智慧城市中，邊緣節點處理交通攝像頭數據，利用AI生成交通流量預測和優化方案，有效減少擁堵。在娛樂媒體行業，邊緣節點處理直播視頻流，生成實時字幕、翻譯和視頻特效，增強觀眾的觀看體驗。在智能零售中，邊緣設備處理顧客行為數據，通過AI生成個性化推薦，可以提升購物體驗等。圖表：邊緣計算市場全球規模預測（十億美元）圖表：面向邊緣智能的移動算力網絡架構2.5.5 邊緣計

210、算：AI應用新增云安全和算力分發需求97DeepSeek模型價格遠低于其他大模型，同時其蒸餾模型（包括1.5B、7B、8B）也持續推動輕量化模型部署。我們認為，DeepSeek蒸餾模型的出現，將進一步促使物聯網產業鏈向智能化、高端化方向演進，芯片企業針對邊緣端AI推理芯片也有望滿足DeepSeek蒸餾模型在物聯網設備上的高效運行能力，從而持續推動邊緣計算需求。比如摩爾線程就基于 Ollama 開源框架，完成了 DeepSeek 7B 蒸餾模型在 MTT S80 和 MTT S4000 的部署，并在多種中文任務中展現優異性能，驗證了摩爾線程自研全功能 GPU 的通用性與 CUDA 兼容性。同時包

211、括移遠通信、廣和通、美格智能等相機發布的AI算力模組產品也有望在端側AI加速滲透過程中拉動需求。邊緣計算需求持續增長，主要得益于三方面，其一是企業數字化轉型過程中云原生技術的廣泛應用；其二是IoT產業不斷成熟，推動邊緣計算應用廣泛滲透；其三是在AI大模型快速發展進程中，為邊緣計算打開新的成長機遇。當前時點，伴隨DeepSeek輕量化低成本部署方案的推動，包括邊緣計算以及端側AI有望迎來新一輪發展機遇。相關受益標的包括加速網絡以及邊緣安全廠商網宿科技，邊緣節點廠商優刻得、首都在線，混合云青云科技，邊緣端側AI模組廠商移遠通信、美格智能等和邊緣計算高算力SoC類芯片廠商。公司名稱股票代碼收盤價總市

212、值EPSPE（元）（億元）20232024E2025E2026E20232024E2025E2026E網宿科技300017.SZ14.12345.120.250.007.398.4662.40-46.7040.81首都在線*300846.SZ27.49137.58-0.730.000.000.00-36.88-移遠通信*603236.SH89.93235.310.340.007.409.39255.53-31.8025.06美格智能*002881.SZ56.14146.980.250.001.772.35233.59-83.0562.58圖表：邊緣AI相關標的注：*為2月25日wind一致性預

213、測2.5.6 物聯網：星閃NearLink正式進入商用元年982023年8月4日，華為在HDC大會上發布新一代近距離無線連接技術：星閃NearLink，正式進入商用元年。該項技術源自2019年華為因美國制裁被迫退出藍牙技術聯盟，因此華為自主研發并在榮耀20系列就開始搭載華為自己的“超級藍牙”（X-BT），該技術基于自主研發的Hi1103無線芯片，是全球首個實現200米以上穩定連接的藍牙技術。在此過程中，新的藍牙技術得到整個業界支持。盡管藍牙技術聯盟不久就恢復了華為的會員資格，但2020年9月，華為牽頭組織、超過320家會員企業的星閃聯盟正式成立。2021年星閃Release 1.0系列標準完成

214、制定，2023年星閃NearLink正式進入商用元年。星閃技術提供了SLB（SparkLinkBasic，星閃基礎接入技術）和SLE（Sparklink Low Energy，星閃低功耗接入技術）兩種無線通信接口。前者對標WiFi技術，后者對標藍牙技術。其中SLB支持優化的接入資源配置，支持多用戶低時延接入系統，主要用于承載以車載主動降噪、無線投屏、工業機械運動控制等為代表的業務場景，其顯著特征是低時延、高可靠、精同步和高并發等；SLE提供低成本、低功耗的空口接入，主要用于承載包括耳機音頻傳輸、無線電池管理系統、工業數據采集在內的具備低功耗要求的業務場景。SLBSLB性能指標性能指標SLESL

215、E性能指標性能指標峰值速率峰值速率G鏈路峰值大于900MbpsT鏈路峰值大于450Mbps支持4.6Mbps高保真立體聲無損音頻支持12Mbps數據傳輸時延時延20us支持250微秒完成一次交互可靠性可靠性99.999%同步精度同步精度小于1us（定時精度30ns）多用戶能力多用戶能力支持4096用戶接入支持1毫秒內80用戶數據并發支持256用戶接入抗干擾能力抗干擾能力Polar數據信道編碼最小工作信噪比-5dB安全性安全性高（雙向認證，算法協調保障）高（雙向認證，算法協調保障）圖表：星閃性能指標2.5.6 物聯網：星閃NearLink正式進入商用元年992023年8月4日，華為在HDC大會上

216、發布新一代近距離無線連接技術：星閃NearLink，正式進入商用元年。星閃技術融合WiFi、藍牙功能，功能兼容，可通過上層模塊化設計靈活適用多項應用場景，在智能汽車、智能家居、智能終端和智能制造等提供更加極致的用戶體驗。2023年，星閃商用產品依次發布，商用元年開啟。中長期看，短距無線通信領域，伴隨新型應用場景不斷催生更高要求的連接需求，星閃將于藍牙、WiFi等形成共存態勢，其在前文四大場景的部分細分領域實現更加極致的用戶體驗，解決行業痛點，整體生態滲透率有望伴隨應用推廣而加速抬升。相關產業鏈標的包括創耀科技（星閃芯片已完成流片）、中科晶上（星閃SLB芯片）、當虹科技（智能音視頻解決方案）、光

217、峰科技（星閃車載智能顯示終端）等。資料來源：華西證券研究所整理產業環節產業環節廠商廠商產品產品芯片、模組和開發芯片、模組和開發板板創耀科技星閃SLB芯片TR5510和開發板、星閃SLE芯片TR5312和開發板中科晶上星閃SLB芯片DX-T600、星閃模組SLM10愛旗科技星閃SLE芯片AiW9761E（2023Q4）、星閃SLE芯片AiW9564E/AiW9568E（2024Q1）星閃測試儀表星閃測試儀表星河點亮星閃SLB綜測儀9500Pro-SLT、星閃SLB/SLE非信令綜測儀SP9020極致匯儀星閃SLE射頻測試儀WT-428、星閃SLE射頻測試儀WT-328E、星閃SLE射頻測試儀WT

218、-328永諧科技星閃SLE協議測試儀HBTE-SLE1000星閃星閃360360環視系統環視系統鷹駕科技全球首套實現無線傳輸和拼接的星閃無線360環視系統，第一代基于星閃SLB技術的模組ESLM_B01星閃數字車鑰匙系星閃數字車鑰匙系統統愛旗科技全球首個基于星閃SLE芯片的數字車鑰匙原型系統星閃星閃DongleDongle鼎橋通信集成星閃芯片，支持星閃1.0協議，具有USB和Ethernet接口，實現即插即用圖表：星閃發布展示產品和準商用Demo100伴隨AI發展的加速，尤其在端側設備端的不斷滲透，AI嵌入式蜂窩物聯網模組增長潛能充足。而AI嵌入式蜂窩模組又可以細分為智能模組和AI使能型模組，

219、后者按照 AI 能力的高低又可進一步細分為低級 AI 模組和高級 AI 模組。智能模組：配有 CPU 和 GPU 以及連接基帶，主要側重于連接和進行比較基礎的數據處理。AI 使能型模組：這類模組集成了 CPU、GPU、NPU、TPU 等先進處理器，或者配有專用的 AI 引擎，以增強人工智能功能。其中低級 AI 模組提供中等 AI 能力，通常以低于 8 TOPS 的速度進行 AI 推理；高級 AI 模組支持 8 TOPS 以上的 AI 推理，可以處理更復雜的任務。根據 Counterpoint 的 AI Module Tracker and Forecast 的數據，到 2030 年，AI 嵌入

220、式蜂窩模組預計將占所有物聯網模組出貨量的 25%，高于 2023 年的 6%，復合年增長率為 35%。圖表：不同AI功能模組2023年出貨量及2030年預計出貨量占比圖表：AI嵌入式蜂窩模組分類2.5.6 物聯網：端側AI持續滲透，AIOT模組增長動能強勁2.5.6 物聯網：端側AI持續滲透，AIOT模組增長動能強勁101我們認為，當前AI發展正處于由模型訓練轉向推理的關鍵階段，各種終端和應用在逐漸明確AI的使用方向，與此同時，國產算力需求也正在培育推動相關配套硬件及軟件生態發展。而物聯網模組行業市場格局維持頭部集中，整體銷量仍在穩定抬升，ARPU也在伴隨網絡制式升級逐漸企穩。當前，AI端側的

221、滲透逐漸推動下游包括機器人、AI眼鏡&可穿戴、工控等應用方向有望爆發，也給其中的模組廠商帶來結構性市場機會，相關受益標的包括移遠通信、美格智能等。圖表：物聯網廠商的AI相關模組產品廠商廠商AIAI相關模組產品相關模組產品移遠通信移遠通信近期宣布推出針對玩具市場的AI智能解決方案。該方案利用移遠通信和全鏈路的音頻算法，并深度融合豆包等大模型的先進AI技術和豐富數據資源，實現智能玩具與云端AI能力的無縫對接，使得用戶與玩具能夠進行實時、流暢的對話，無論是趣味暢聊、百科問答還是信息查詢，智能玩具都能迅速響應。廣和通廣和通深度布局視覺視覺與聽覺計算，推出高算力和輕量化機器視覺解決方案，在高端智能影像終

222、端、工業視覺終端、車載終端、機器人均具有廣泛應用場景。美格智能美格智能合作伙伴阿加犀聯合高通在2025CES展會上面向全球發布人形機器人，搭載了2顆美格智能基于高通QCS8550計算平臺開發的高算力AI模組SNM970，單顆算力48T，累計AI算力接近100T，為人形機器人的整體控制系統提供計算能力。根據公司公眾號文章，其發布的終端側AI產品矩陣為包括機器人、AR/AI眼鏡、無人機智控、AI+醫療等多領域提供落地方案。03投資建議與風險提示1023.1 受益標的 受益標的：103 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E202

223、5E2025E2026E2026EAIAI終端終端688018.SH樂鑫科技218.98245.70-53.4840.71688608.SH恒玄科技345.00414.16-69.1951.16300493.SZ潤欣科技25.60131.22119.2485.3960.71688332.SH中科藍訊110.00132.34-33.9826.79688220.SH翱捷科技109.30457.20-155.52 298.80300622.SZ博士眼鏡49.6286.9964.0254.9746.83001314.SZ億道信息51.9173.4273.0359.4548.88688343.SH云天勵

224、飛72.91258.93-算力云算力云3896.HK金山云8.35317.74-18.77-53.61-111.97300846.SZ首都在線31.12155.74-688227.SH品高股份41.0846.44-688158.SH優刻得35.30159.94-688316.SH青云科技81.5138.96-3.1 受益標的 受益標的：104 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E2025E2025E2026E2026EAI agentAI agent應用應用603990.SH麥迪科技14.4844.35-21.8551.5

225、743.06603859.SH能科科技31.8377.8931.2624.5019.60603108.SH潤達醫療18.88113.9737.6225.3419.15688228.SH開普云65.1043.95-688590.SH新致軟件21.0555.29-33.1024.742013.HK微盟集團2.4889.67-25.31-82.01-68.30300634.SZ彩訊股份27.62124.6240.7333.3527.47300170.SZ漢得信息17.96176.8885.6169.0056.87300229.SZ拓爾思24.82216.83122.9391.0273.1330003

226、3.SZ同花順301.161,619.04-76.7163.52300688.SZ創業黑馬31.1152.07-85.6182.6358.60算力算力0981.HK中芯國際53.605,318.81-63.5349.24688041.SH海光信息160.003,718.94-128.1994.13688256.SH寒武紀735.443,070.14-6,905.54649.74603019.SH中科曙光71.741,049.70-39.9032.973.1 受益標的 受益標的：105 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E2

227、025E2025E2026E2026EAIAI眼鏡眼鏡301383.SZ天鍵股份49.1280.0037.4728.2220.86002241.SZ歌爾股份28.41987.5235.7227.1321.76002045.SZ國光電器17.2396.9230.1522.1418.10300793.SZ佳禾智能20.4077.63115.1959.2342.38603341.SH龍旗科技48.38225.0140.1323.2819.33001314.SZ億道信息51.9173.4273.0359.4548.88002273.SZ水晶光電25.37352.8033.6027.1522.49238

228、2.HK舜宇光學86.65948.6533.1625.7521.87688167.SH炬光科技67.5061.00-71.5432.60688127.SH藍特光學27.15109.47-29.3823.94688301.SH奕瑞科技111.30159.23-19.2315.76688099.SH晶晨股份84.60354.88-31.6524.75301536.SZ星宸科技73.65310.11122.5788.3264.16301101.SZ明月鏡片55.30111.4462.5153.1346.202276.HK康耐特光學27.70132.9428.6923.4719.501810.HK小米

229、51.8513,018.5660.1044.3134.51001308.SZ康冠科技23.91167.3118.4914.3111.543.1 受益標的 受益標的：106 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E2025E2025E2026E2026E自動駕駛相關自動駕駛相關HSAI.O禾賽科技17.9122.83-153.23 108.0632.222498.HK速騰聚創43.05198.43-38.67-88.62 287.81603297.SH永新光學95.88106.5746.2032.4424.579660.HK地平

230、線8.301,095.62-30.01-53.96-152.850285.HK比亞迪電子50.101,128.8623.1617.5914.32002273.SZ電連技術25.37352.8033.6027.1522.492533.HK黑芝麻智能20.90131.44-52.37-14.07-35.14688486.SH龍迅股份122.60125.40-59.9342.33300672.SZ國科微77.50168.28177.14 120.2188.57688515.SH裕太微104.2783.42-53.87-910.66603501.SH韋爾股份141.801,724.4653.0038.

231、7530.71機器人機器人301383.SZ長盈精密49.1280.0037.4728.2220.86002965.sz祥鑫科技50.70103.5323.9718.5515.51603758.SH秦安股份11.5250.5520.9816.6913.71002241.SZ領益智造28.41987.5235.7227.1321.76002045.SZ奧比中光17.2396.9230.1522.1418.10300793.SZ舜宇光學20.4077.63115.1959.2342.38003021.SZ兆威機電141.30339.41157.03 124.5298.30300433.SZ藍思科技

232、26.811,335.9133.5624.2619.40002384.SZ東山精密32.06546.9230.1519.0515.013.1 受益標的 受益標的：107 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E2025E2025E2026E2026EAIAI玩具玩具002862.SZ實豐文化29.7135.65-蘋果蘋果MRMR相關相關688301.SH奕瑞科技111.30159.23-19.2315.761415.HK高偉電子29.90257.8833.8521.5315.01蘋果手機相關蘋果手機相關002475.SZ立訊精

233、密43.153,123.1222.9718.2014.90002938.SZ鵬鼎控股40.04928.3525.7220.5318.14300433.SZ藍思科技26.811,335.9133.5624.2619.400285.HK比亞迪電子50.101,128.8623.1617.5914.32300136.SZ信維通信25.35245.2834.3026.4222.72688772.SH珠海冠宇17.48197.10-21.6514.712018.HK瑞聲科技44.80536.9328.9722.2318.50688097.SH博眾精工28.95129.30-21.7317.3460328

234、3.SH賽騰股份61.02121.9914.7412.0110.28603203.SH快克智能24.2660.4423.9118.8015.27688312.SH燕麥科技28.0840.67-25.7622.12AI PCAI PC相關相關0992.HK聯想集團11.581,436.46-12.5611.65603890.SH春秋電子12.4554.6634.4422.0515.32301236.SZ軟通動力64.11610.9399.2077.8362.39603341.SH龍旗科技48.38225.0140.1323.2819.33603296.SH華勤技術88.26896.6330.40

235、25.2321.313.1 受益標的 受益標的：108 代碼代碼公司名稱公司名稱最新收盤價（元）最新收盤價（元）市值（億元）市值（億元）PEPE2024E2024E2025E2025E2026E2026EAIAI基礎設施基礎設施601728.SH中國電信7.756,764.0221.6220.1018.77600941.SH中國移動106.9215,997.4116.5315.7114.86600050.SH中國聯通6.251,987.5421.8819.8218.01000938.SZ紫光股份29.56845.4436.2828.2823.79000063.SZ中興通訊38.661,761.

236、4718.9417.5616.00002837.SZ英維克45.12335.6161.6045.7735.23300593.SZ新雷能13.1371.23-91.8840.4924.93300383.SZ光環新網19.44349.4566.2650.7442.57300738.SZ奧飛數據22.38218.77125.5282.4358.99300442.SZ潤澤科技62.001,067.3248.5433.3426.34603881.SH數據港33.50200.55140.46 112.9895.74300394.SZ天孚通信88.47490.1034.6121.3716.29300308.

237、SZ中際旭創100.871,130.92-12.6710.27300502.SZ新易盛96.04680.7427.4015.2711.67688205.SH德科立70.8485.64-48.4135.26688498.SH源杰科技130.04111.13-83.8955.21688048.SH長光華芯58.64103.37-459.56 169.63300570.SZ太辰光87.20198.0577.7349.4235.94002335.SZ科華數據45.85211.6339.2628.1122.59邊緣邊緣AIAI相關相關300017.SZ網宿科技12.86314.4549.4242.403

238、6.70603236.SH移遠通信81.45213.1240.4529.0922.85002881.SZ美格智能56.70148.44121.9483.9163.223.2 風險提示 市場競爭加?。航鼉赡陙?，AI產業競爭者逐漸增多，若競爭加劇可能會造成產品同質化嚴重，進而對企業創新造成 不良影響，影響產業發展；產品研發不及預期：AI屬于技術密集型產業，若產品研發不及預期，會影響產業進程。109免責聲明免責聲明110分析師承諾分析師承諾作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求

239、客觀、公正，結論不受任何第三方的授意、影響，特此聲明。評級說明評級說明公司評級標準公司評級標準投資評級投資評級說明說明以報告發布日后的6個月內公司股價相對上證指數的漲跌幅為基準。買入分析師預測在此期間股價相對強于上證指數達到或超過15%增持分析師預測在此期間股價相對強于上證指數在5%15%之間中性分析師預測在此期間股價相對上證指數在-5%5%之間減持分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數5%15%之間賣出分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數達到或超過15%行業評級標準行業評級標準以報告發布日后的6個月內行業指數的漲跌幅為基準。推薦分析師預測在此期間行業指數相對強于上證指數達到或超過10%中性

240、分析師預測在此期間行業指數相對上證指數在-10%10%之間回避分析師預測在此期間行業指數相對弱于上證指數達到或超過10%華西證券研究所：華西證券研究所：地址：北京市西城區太平橋大街豐匯園11號豐匯時代大廈南座5層免責聲明免責聲明111華西證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具備證券投資咨詢業務資格。本公司不會因接收人收到或者經由其他渠道轉發收到本報告而直接視其為本公司客戶。本報告基于本公司研究所及其研究人員認為的已經公開的資料或者研究人員的實地調研資料，但本公司對該等信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載資料、意見以及推測僅于本報告發布當日的判斷，且這種判斷受到研究方法、研究依

241、據等多方面的制約。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及預測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息始終保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者需自行關注相應更新或修改。在任何情況下，本報告僅提供給簽約客戶參考使用，任何信息或所表述的意見絕不構成對任何人的投資建議。市場有風險，投資需謹慎。投資者不應將本報告視為做出投資決策的惟一參考因素，亦不應認為本報告可以取代自己的判斷。在任何情況下，本報告均未考慮到個別客戶的特殊投資目標、財務狀況或需求，不能作為客戶進行客戶買賣、認購證券或者其他金融工具的保證或邀請。在任何情況下，本公司、本公司員工或者其

242、他關聯方均不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，也不對任何人因使用本報告而導致的任何可能損失負有任何責任。投資者因使用本公司研究報告做出的任何投資決策均是獨立行為，與本公司、本公司員工及其他關聯方無關。本公司建立起信息隔離墻制度、跨墻制度來規范管理跨部門、跨關聯機構之間的信息流動。務請投資者注意，在法律許可的前提下，本公司及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的前提下，本公司的董事、高級職員或員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。所有報告版權均歸本公司所有。未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、轉發或公開傳播本報告的全部或部分內容，如需引用、刊發或轉載本報告，需注明出處為華西證券研究所，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。