全面迎接AI+大时代｜2025年度投资策略

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2.1 需求侧：科技博弈下自主可控大势所趋，需求端回暖态势明显

全球科技博弈大趋势下，自主可控仍是重中之重。1）根据财联社消息，针对台积电将于11月11日起暂停相关AI芯片客户的7nm及以下制程芯片生产的消息，台积电方面并未直接予以否认，并表示：“对于传言，台积电公司不予置评。公司遵纪守法，严格遵守所有可使用的法律和法规，包括可适用的出口管制法规”。2）根据搜狐网，据路透社和美国《华盛顿邮报》9月23日报道，美国商务部当天正式宣布，将提议禁止美境内智能网联汽车使用来自中国的关键硬件和软件，并希望在明年1月20日前确定最终规则。由此可见，全球科技产业特别是针对根技术的博弈并未停止，实现核心环节的自主可控仍是重中之重。

2017年1月20日，唐纳德·特朗普宣誓就任美国第45任总统。以2017年1月20日为起点，统计三年计算机行业市值200亿以上公司（以统计期末市值为准）的涨幅情况。17.1.20-20.1.20期间，涨幅前列的计算机公司主要聚焦在科技内需最重要的两个方向：第一，以中国软件（期间涨幅231%）为代表的自主可控；第二，以浪潮信息（期间涨幅101%）、中科曙光（期间涨幅158%）为代表的算力基础设施。

高水平科技自立自强仍是重中之重，政策高度支持自主可控发展。2024年7月15日至18日，党的二十届三中全会在北京举行，全会通过了《中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议公报》、《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》。根据《中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议公报》，相比于第十八届三中全会，第二十届三中全会继续加大了对“安全”的重视，“安全”一词提及的次数从6次增长到17次。《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》进一步强调以全面深化改革助力实现高水平科技自立自强，在高水平科技自立自强、国家安全、国资国企改革、新质生产力等领域进行规划。

国资委发文进一步规范央企采购，发挥央企对科技产业的支撑带头作用。2024年8月6日，国务院国资委印发了《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》。文件提出，在卫星导航、芯片、高端数控机床、工业机器人、先进医疗设备等科技创新重点领域，充分发挥中央企业采购使用的主力军作用，带头使用创新产品。

地方政府债务压力缓解，万亿国债成为信创产业长期景气度提升的重要支撑。1）根据新华社消息，2024年 11月8日十四届全国人大常委会第十二次会议表决通过了《全国人民代表大会常务委员会关于批准<国务院关于提请审议增加地方政府债务限额置换存量隐性债务的议案>的决议》。议案提出，为贯彻落实党中央决策部署，在压实地方主体责任的基础上，建议增加6万亿元地方政府债务限额置换存量隐性债务；从2024年开始，连续五年每年从新增地方政府专项债券中安排8000亿元专门用于化债，累计可置换隐性债务4万亿元；2029年及以后年度到期的棚户区改造隐性债务2万亿元，仍按原合同偿还。债务限额置换有助于地方政府缓解短期内的偿债压力，使财政资金在短期内能够更加灵活地安排，避免因集中偿债而导致资金紧张影响其他必要支出。地方政府财政回暖，有利于增强地方政府在IT支出方面的能力，进而促进地方政府国产替代需求的释放，地方政府端的国产替代进程有望加速。

2）2023年中央企业战略新兴产业投资超过2万亿，高水平科技自立自强拥有坚实保障。2023年，中央企业有效投资大幅增长，累计完成固定资产投资（含房地产）5.09万亿元、同比增长11.4%，其中战略性新兴产业完成投资2.18万亿元、同比增长32.1%。2023年，中央企业研发经费投入达到1.1万亿元，连续两年突破万亿元大关。

2.2 供给侧：安全可靠测评结果公告持续发布，格局端有望进一步清晰

2.2.1 安全可靠测评结果持续发布，国企改革不断推进利好产业长期发展

安全可靠测评结果名录持续发布，有望推动新一轮信创工作开启。2023年7月27日，中国信息安全测评中心发布了《安全可靠测评工作指南（试行）》。2023年12月26日，中国信息安全测评中心发布了《安全可靠测评结果公告（2023年第1号）》，多款国产CPU、操作系统、数据库相关产品的安全可靠等级被列为I级，其中，华为旗下的盘古M900、麒麟9006C等CPU产品入选。2024年5月20日，中国信息安全测评中心再次发布了《安全可靠测评结果公告（2024年第1号）》；2024年9月30日，中国信息安全测评中心发布《安全可靠测评结果公告（2024年第2号）》。

推进中国式现代化，科技要打头阵，央企有望成为“急先锋”。1）据中国政府网，2024年10月17日下午，习近平总书记在安徽合肥滨湖科学城，察看近年来安徽省重大科技创新成果集中展示。习近平总书记提出，推进中国式现代化，科技要打头阵。科技创新是必由之路。党中央非常重视和爱惜科技人才。“人生能有几回搏”，大家要放开手脚，继续努力，为实现科技自立自强贡献聪明才智。2）2024年10月18日，中国人民银行联合金融监管总局、中国证监会发布《关于设立股票回购增持再贷款有关事宜的通知》，激励引导金融机构向符合条件的上市公司和主要股东提供贷款，支持其回购和增持上市公司股票，同时中电科旗下多家公司公告回购增持进程。在政策鼓励与回购增持再贷款推动下，央企有望率先开启增持回购进程提升股东回报。

中国软件将增资麒麟软件，国企改革迈出重要一步。2024年12月6日中国软件发布公告，控股子公司麒麟软件拟增资扩股募集资金不超过30亿元，其中公司以非公开协议方式参与本次增资，认购金额不超过20亿元，经进场交易遴选的合格投资人认购不超过10亿元。如果按预案给出的方案（按照麒麟软件以上述评估价格增资扩股 30 亿元，公司认购 20 亿元测算），公司对麒麟软件的持股比例预计由 40.25%提高至 47.23%。公司参与本次增资的金额来源于公司向特定对象发行A股股票的募集资金。2024年2月中国软件发布定增预案，对移固融合终端、云化服务器操作系统等核心资产的研发高强度投入。2024年5月该定增方案获母公司中国电子的同意批复。此次增资后，公司进一步强化自身在信创领域的优势，强化国产操作系统龙头的市场地位，并且能够通过产品化转型和专业化发展，不断巩固自身优势。

2.2.2  “纯血”鸿蒙有望成为国产生态的重要底座

Mate系列持续发布新品，原生鸿蒙有望再迎重要机遇。11月26日，华为在举办的Mate盛典上正式发布了备受期待的华为Mate 70系列智能手机，华为Mate 70系列实现了整机性能40%的显著提升。余承东表示，与Mate 70共同面世的华为Mate X6也将首发支持原生鸿蒙，明年华为所有终端将全部搭载原生鸿蒙。

10月22日在原生鸿蒙之夜暨华为全场景新品发布会上，华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东宣布正式发布原生鸿蒙。截至2024年9月，已有1万多个应用和元服务上架到HarmonyOS NEXT应用市场，覆盖了18个垂域，满足消费者99.9%的使用时长需求。得益于蚂蚁集团、中国银联、科大讯飞等千余家伙伴助力，通过开放垂域创新，贡献mPaaS等中间件，470多款SDK正在适配原生鸿蒙，使得应用开发工作量最高可降低90%。开发者方面，华为开发者联盟注册开发者数量已增长至675万，5年时间增长了10倍以上；已经有305所高校开展鸿蒙课程，有38家专业人才培训机构参与鸿蒙人才培养。

鸿蒙有望成为国产操作系统领域的重要新生力量，PC有望成为鸿蒙下一个“主战场”。9月20日，华为常务董事、终端BG 董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东做客央视新闻直播间，与总台主持人共同见证华为Mate XT三折叠新机交付。直播期间余承东称，“由于制裁相关影响，目前的华为PC或将是最后一批搭载 Windows 系统的笔记本电脑，后续将会有鸿蒙系统的PC产品。” 此次讲话标志着鸿蒙PC有望加速落地，提升PC终端的国产化替代水平，并进一步驱动国产基础软件生态的建设，PC有望成为鸿蒙下一个“主战场”。根据Canalys数据，2023年中国大陆地区台式机和笔记本电脑出货量达到4124万台。华为是国内市场的主力军，2023年华为在中国大陆地区台式机和笔记本电脑出货量的同比增速达11%；市场份额由2022年的7%提升至10%。

鸿蒙领军企业持续拓展，多个细分领域已经打造标杆。以鸿蒙领域龙头软通动力为例，公司已经在鸿蒙相关的多个领域实现突破。1）软通动力携子公司鸿湖万联重磅发布了SwanLinkOS 5（天鸿操作系统），并联合软通计算推出搭载SwanLinkOS 5的开源鸿蒙AI PC和智能交互平板等新一代智能产品。

2）软通动力子公司鸿湖万联全域智能操作系统SwanLinkOS首批实现与HarmonyOS NEXT互联互通。用户在HarmonyOS Next手机上通过“通用互联APP”，即可发现和管理搭载SwanLinkOS的数字标牌信发设备，点击可进行近端互联，实现图库分享和文件互传。

3）在鸿蒙原生应用领域，软通动力已经成功支撑上千款应用上架，并完成智康汇、大唐芙蓉园、乡伴、某知名新闻APP等原生应用行业样板间的打造。

4）在元服务领域，软通动力通过提供行业基础模版，实现元服务能力模块化接入和应用场景信息化配置，能够更加快速、灵活地支持客户完成从交互设计到能力接入的全流程部署。例如在大唐芙蓉园项目中，软通动力元服务依托元服务（卡片）无需安装和信息外显能力，使得服务直达游客，同时综合运用IoT、鸿蒙大模型预测、小艺智能推荐、鸿蒙卡片等技术，提供7*24小时贴身服务。

5）基于软通动力鸿蒙智联全栈式解决方案，帮助智能家居、智慧出行、运动健康、影音娱乐、教育办公等领域的多家厂商接入鸿蒙智联平台。目前，软通动力已经与400多家生态品牌伙伴展开合作，联合研发生态产品超过1100款，共获得640多项鸿蒙智联认证，覆盖智能家居、影音娱乐、健康医疗、智慧出行、母婴等多个行业。

2.2.3 政策高度聚焦国产AI算力发展

科技领域核心根技术的博弈持续，国产算力发展重要性逐步凸显。1）当地时间10月28日，美国政府发布新规，将限制美国企业和个人投资中国的半导体、量子技术和人工智能等行业，并声称相关措施旨在防止美国在华投资“对美国国家安全可能造成的威胁”。10月29日外交部发言人林剑在例行记者会上表示，中方已向美方提出交涉，将采取一切必要措施，坚定维护自身合法权益。2）11月14日，商务部召开例行新闻发布会，商务部新闻发言人针对记者提问表示：一段时间以来，美方不断滥用出口管制措施，持续加严对华半导体打压遏制，这是对国际经贸规则的严重破坏。3）12月2日，商务部新闻发言人就美国发布半导体出口管制措施有关问题答记者问，表示“中方注意到，美方于12月2日发布了对华半导体出口管制措施，中方对此坚决反对”。

政策高度聚焦，国产算力加速发展可期。11月22日，国家数据局发布了《国家数据基础设施建设指引（征求意见稿）》，政策提出要建立多元异构算力统筹调度的能力，实现算力和运力的高度融合，实现算力资源之间的无缝对接与协同计算。11月29日上海市科委相关负责人表示，上海市科委将进一步推进算力领域的科技创新工作，支持创新体系建立，加快国产高端智能芯片、先进存储、超大规模智算中心智能算力网络等重点方向技术攻关和产品研发。北京、上海等地也针对国产算力发展发布了多个重要政策。

2.3 巨头高景气延续，算力需求持续增长

英伟达业务高景气度延续，AI成为主要成长动力。截至 2024 年 10 月 27 日英伟达2025财年的第三季度收入为 351 亿美元，同比增长 94%；归母净利润193亿美元，同比增长109%。其中，数据中心季度收入创下 308 亿美元的纪录，较第二季度增长 17%，较去年同期增长 112%。

AMD业绩高速增长，2024Q3数据中心事业部营业额同比增速超100%。2024Q3，AMD收入约为 68 亿美元，归母净利润7.71亿元，同比增速分别达到18%和158%。2024Q3数据中心事业部营业额创季度新高，达35亿美元，同比增长122%，环比增长25%，主要由于AMD Instinct GPU出货量的大幅增长和AMD EPYC CPU的销售增长。

从信骅科技收入来看，也能看出AI服务器的高景气度延续的趋势。信骅科技进入2024以来业绩强势反弹，6月起单月同比增速持续保持在100%以上。

2.3.1 国内算力需求或更为确定，算力国产化进程有望加速

根据IDC数据，国内智能算力规模正在高速增长。2022年中国智能算力规模达259.9每秒百亿亿次浮点运算(EFLOPS)，预计到2027年将达到1117.4EFLOPS（基于FP16计算）。2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达33.9%。2022年中国通用算力规模达54.5EFLOP5，预计到2027年通用算力规模将达到117.3EFLOPS（基于FP64计算）。2022-2027年期间，中国通用算力规模年复合增长率为16.6%。

运营商陆续发布大额AI服务器采购项目，进一步强化了国产AI算力需求的确定性。根据中国移动采购与招标网、C114通信网公众号以及通信产业网，从中国移动2023年至2024年新型智算中心（试验网）采购项目、中国移动2024-

2025年新型智算中心集采项目等招标与公示来看，三大运营商共有超2.3万台的AI服务器采购计划，以华为昇腾为代表的国产算力已经成为招标主力。

以国产AI算力重要底座华为昇腾为例：生态的完善是长期发展的核心基础。昇腾 AI 基础软硬件平台包含 Atlas 系列硬件及伙伴硬件、异构计算架构 CANN、全场景 AI 框架昇思 MindSpore、昇腾应用使能MindX、全流程开发工具链 MindStudio 、集群自智引擎 CCAE、应用使能套件 openMind 和一站式 AI 开发平台 ModelArts 等，其中的昇腾应用使能 MindX 针对大模型的分布式训练及高效推理部署需求，新增了分布式训练加速套件 MindSpeed 及昇腾推理引擎 MindIE。

开发者生态不断完善，整体AI布局全面升级。截至2024年7月，昇腾已经累计培养了30多万昇腾原生的学生，有3万多原生贡献者累计提交了9.5万代码合入请求，联合伙伴/客户核心开发者原生打造了80多个融合大算子；原生商业生态上，已发展了50多家APN伙伴，孵化了20多个原生大模型以及50多个大模型应用。通过AI基础软件架构升级等方式，实现整体AI布局的全面升级。

昇腾在训练、推理两端都进行了全方位的生态布局，是引领国产算力长期发展的关键。1）训练：昇腾训练解决方案包含 Atlas 及伙伴训练硬件、异构计算架构 CANN 以及基于 CANN 打造的计算、通信、I/O 基础加速库、AI 框架（昇思、tensorfl ow、pytorch）以及基于 AI 框架打造的 SOTA 模型、大模型加速以及科学智能套件、MindX DL、以及端到端的训练工具链。2）推理：昇腾推理解决方案包含 Atlas 及伙伴推理硬件、异构计算架构 CANN、昇腾推理引擎 MindIE、行业应用开发套件 MindX SDK，边缘部署使能 MindX Edge 等。

随着国产AI算力需求持续释放，昇腾主要整机厂商业绩保持较高增速。以神州数码和拓维信息为例：1）神州数码：2024年上半年信创业务收入21.9亿元，同比增长73.3%，其中神州鲲泰人工智能服务器受益于行业高景气度，实现收入5.6亿元，同比增长273.3%。2）拓维信息：2024年上半年公司智能计算产品收入8.74亿元，同比增长88.84%。

国产算力龙头受益于行业大趋势，业绩实现良好成长。以浪潮信息为例，公司2024年前三季度实现营收831.26亿元，同比增长72.26%；实现归母净利润12.94亿元，同比增长67.05%；实现扣非净利润11.55亿元，同比增长176.67%。第三季度公司实现营收410.62亿元，同比增长76.05%，Q3单季度营收创下历史新高。得益于中美算力投资周期的错位，在2024年中国迎来算力建设高峰。同时，合同负债&存货等指标预示公司业绩有望更进一步。截至2024年三季度末，公司存货科目达到385.09亿元，环比Q2末进一步增长21%。存货作为服务器厂商订单&收入的前瞻指标，继续增长的存货印证公司订单持续维持高景气。

从另一国产算力龙头寒武纪的存货、预付账款变化也可以看出龙头的积极变化。2024年三季度末，寒武纪存货达到10.15亿元，2023年底为约1亿元；预付款项8.54亿元，2023年底约为1.48亿元。存货快速、预付款项增加可能表示公司芯片产能在逐渐充裕，未来需求端景气度有望提升。

中美算力投资错位带来机遇，中国AI算力建设23年下半年开始加速。以OpenAI引领的生成式人工智能的科技浪潮，带动了AI算力投资的快速增长，而由于高端GPU的供应瓶颈问题，海外地区的AI算力需求在2023年上半年优先得到满足。随着供应问题缓解，国内AI算力建设的需求有望加速释放，多个国产算力龙头收入均保持高增。

3.1 AI应用进入从1到N的快速发展阶段

2024Q3起美股AI应用股价开始跑赢AI硬件，参考移动互联时代，AI产业或进入应用快速繁荣的阶段。2024Q3开始，部分优秀的AI应用商业模式开始实现闭环，行业龙头在三季报中纷纷确认G/B/C客户对AI应用的需求：

1）G端：Palantir在2024年三季报电话会中表示，美国的一些盟国已经开始意识到AI是一种更优越的战斗形式，除了军用之外，政府在能源、制造业等等领域也在加速采纳AI技术；

2）B端：Salesforce在2024年三季报电话会中表示，Agentforce在2024年10月24日推出至12月初短短一个月就签了200+订单，公司明确未来几个季度还有数千笔订单需求，客户对于AI Agent的强需求倒逼公司需要招聘1000-2000名销售人员；

3）C端：据AI洞见研究院数据，Meta 雷朋眼镜在今年4月加入AI后销量快速增长，从2024Q1的10万副增长至2024Q2的50万副。

每一轮科技革命的终点一定是应用的繁荣，应用跃过商业闭环的拐点后往往以惊人的速度快速发展。回顾移动互联时代，TMT产业主要沿着通信基础设施→终端载体→应用顺序快速发展，最终以微信、支付宝、美团、抖音等移动互联网应用的繁荣作为产业发展的最终阶段，创造出数个万亿级别的互联网巨头。我们预计在AI时代，TMT产业仍然会沿着基础设施→终端→应用的顺序发展，与移动互联网时代不同，AI时代的基础设施是大模型本身，而终端与应用边界更加模糊，人形机器人、AI眼镜等AI终端本身就可视为AI应用。

AI应用的ROI开始具备领先性，AI应用或已迈过商业化拐点进入快速繁荣阶段。2024年，美国云大厂较低AI相关ROI与AI应用的高ROI形成鲜明对比：

1）微软统计了200个采用微软AI的案例，平均ROI约为3.7；

2）以客服Agentforce为例，假设使用2美元/次的客服Agent三年内完全替代20个年薪5万美元的客服，则ROI能够达到接近4。

3.1.1 开源模型进入GPT4时代，强生产力AI应用有望快速发展

LLaMA 3大模型发布，目前已经发布8B/70B版本，其中70B版本性能已经超过早期版本GPT4，未来还将进一步发布400B版本。据Meta官网，LLaMA 3是同类产品中最好的开源模型，在真实世界场景测试集（Meta开发了一个新的高质量人类评估集，该评估集包含 1800 个提示，涵盖 12 种关键用例：征求建议、头脑风暴、分类、封闭式问题解答、编码、创意写作、提取、角色/人物角色、开放式问题解答、推理、改写和总结）回答结果人类偏好排名中成为新的SOTA。此外，据Hugging Face第三方大模型跑分测评数据，LLaMA 3 70B性能已经超过部分早期版本GPT4。据Meta官网，LLaMA 3 400B版本正在训练中，或与多模态LLaMA 3在未来发布。

GPT4级别的开源大模型或带动AI应用进入强生产力时代。我们将AI应用与大模型的关系分为三个阶段，并通过Notion的发展趋势进行映射说明：

1）大模型性能小于GPT3.5：由于模型性能较差，AI应用以工具属性为主，以Notion为例，在2022年初次引入GPT3时，Notion AI用的最多的几个场景分别是 Brainstorm ideas（头脑风暴）、To-do list（任务清单）以及 Outline（写概要）；

2）大模型性能处于GPT3.5-4之间：此时AI已经具备相当的智能，已经具备打通底层数据、从单产品到多产品自动化流程的能力，此时Notion AI已经可以读取当天的笔记内容进行总结或者列出接下来要做的事情、对销售团队一周工作做一个总结并列出下周要做的待办事项 Action Items等；

3）大模型性能超过GPT4：此时AI已经具备较强智能，可以作为强大生产力，MS 365 Copilot展示出的打通全部工作流，让AI替代人类完成各类SaaS碎片、繁杂的操作流程，Notion CEO预计在未来的 5 到 10 年时间，Notion 可能成为世界的前端基础设施，Notion 负责搜索、通知和权限，用户想做的任何软件，都可以通过 Notion 来构建。

3.1.2 AI降价提速成为行业主旋律，进一步释放AI应用开发潜力

2024年5月起，国内AI纷纷推动降价提速以实现AI平权。2024年5月，各AI大厂纷纷表态支持AI平权：1）阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光在阿里云“AI智领者峰会”上表示“我觉得AI推理成本只有每年有十倍甚至百倍的降低，才能真正推动行业各行各业的AI应用的繁荣。2）智谱AI COO张帆表示”企业对模型成本也变得敏感，一方面希望得到更加强大、快速、成本更低的模型，另一方面，越来越多的企业希望拥有独立的私有模型，将自有数据转化为竞争力和生产力。”3) 字节跳动旗下火山引擎总裁谭待表示“此次降价主要有两个原因，一是字节跳动可以在大模型产品上做到低价，因为它在模型结构、训练、生产等各种技术层面都能做到很好，有很多优化手段能够实现降价。二是市场对降价呼声比较大，平台必须把试错成本做到非常低，才能让大家用起来。另一方面，用户规模的扩大也将提升大模型的性能。谭待称，大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的单位成本。”

回顾互联网和移动互联时代，宽带网、流量的降费提速是产业发展的必由之路。互联网时代，宽带网价格（月费）在2000年前后ADSL正式商用后价格由原来的千元以上级别迅速降低至100-200元级别，带动我国网民数量快速增长，进而推动整个互联网的繁荣；在移动互联时代，2015年国务院发布《关于加快高速宽带网络建设推动网络提速降费的指导意见》，明确提出要求电信企业提高网络速率、降低资费水平，移动互联网显著降费提速最终也带动了移动互联网的繁荣。

3.1.3 OpenAI o1的“思维链”使得AI Agent成为可能

OpenAI o1的发布让世界意识到，大模型不仅有参数量（训练时长）scaling law，还有推理时长scaling law。据OpenAI官网，类似于人类在回答困难问题之前可能会思考很长时间，o1会尝试使用思维链解决问题，如不断改进解决问题的策略、学会识别和纠正错误、将棘手的步骤分解为更简单的步骤、在当前方法不起作用时尝试不同的方法，使用思维链显著提高了模型的推理能力。

思维链的成熟应用，补全AI Agent发展的最后一块拼图——规划。AI Agent指的是有主动思考能力的AI智能体，需要具备记忆、工具、行动、规划四大基础能力，思维链的成熟应用，使得AI Agent的规划能力得以落地，AI Agent开始具备落地的基础。

3.2 AI应用将颠覆软件产业格局

按AI渗透程度不同，AI应用主要分为以下三种类型：

1）传统业务+AI赋能：平台型公司通常采用这类方式，如使用更好的广告AI引擎加强平台变现效率等，代表厂商包括Meta、谷歌、腾讯等；

2）传统业务+AI增值：企服SaaS公司通常采用这类方式寻找第二增长曲线，公司既可以在原有SaaS基础上增加新的增值付费模块，又可以利用AI增强自身产品性能获得更多客户，代表厂商包括微软Copilot、NOW AID等；

3）AI原生：如Salesforce、Palantir、Applovin等公司借助AI打造全新产品开辟新赛道并实现商业闭环，新赛道往往处于蓝海市场，相关公司增速弹性较大。

AI原生应用与传统AI赋能/赋能业务最显著的变化在于，AI原生应用面向场景交付服务，而非面向需求交付软件，AI Agent是AI原生应用的最终形态。在当前数字化时代，软件仍然是为企业工作流特定需求服务，用户面向软件本质上都是用来做信息查询，而AI具备对于业务的理解能力，AI应用的最终形态AI Agent更是具备记忆、规划、工具使用、行动等四大能力，在给予权限的情况下，AI Agent能够参与到实际业务中提供服务。a16z提出“使用AI取代劳动力”，意味着AI Agent更像是面向不同场景交付服务的“雇员”，其目标市场不仅局限于传统的SaaS市场，而是广大的劳动力市场。

AI应用落地预计按照容错性从高到低、专业性从高到底进行。据中关村科金，AI商业化落地仍面临幻觉倾向、数据偏向、准确率不足等挑战，需根据具体商用场景甄别实际风险，同时复杂的现实世界中需要大量特定领域和特定应用的推理，而这些推理无法有效地被纳入至一个通用模型中；因此我们预计AI应用将沿着容错性从高到低、专业性从高到低落地，具体来说：

1）C端：AI搜索、AI编程、端侧AI Agent、AIGC等场景；

2）B/G端：专业性最高、容错性最高的AI Agent，AI客服等场景。

3.2.1 C端：重点关注商业化变现与端侧AI Agent

AI搜索有望成为大模型商业应用落地“第一束光”，中美产业发展节奏共振，共同探索商业模式与落地场景。AI搜索产业近期迎来多项重大变革：

1）坚持订阅的AI搜索龙头Perplexity开启试验广告模式，据商学院杂志微信公众号，Perplexity强调广告不会影响答案的准确性和客观性，广告内容将由其AI生成，不会由赞助品牌编辑，广告商也无法访问用户的个人信息，Perplexity将其广告定位为Google的“高端”替代品，瞄准高学历和高收入的受众；

2）360AI搜索上榜全球三大AI搜索，通过对营销广告进行优化，把硬广变成软广植入到搜索的问题和答案里，实现从购买“关键词”到购买“用户意图”的转变，如用户想搜索旅游攻略，这背后可以转化成景点的搜索、交通的搜索、酒店的预定等多个搜索内容，AI可以在每一个搜索里匹配相应的广告物料，判断哪个东西跟这一次旅行计划相关，搜索结果千人千面，与用户的相关性会更高，用户体验会更好；

3）腾讯发布AI搜索工作台ima，除了全网信源，还打通微信公众号文章的生态，整个公众号世界里的优质知识，都可为用户提供好答案和高质量的问题相关信息，有效提升信息获取效率，除了能搜出答案，ima 还具有边问边看/边搜边记以提升用户粘性，搭建个人知识库等功能；

4）企业级AI搜索厂商Glean估值达到46亿美元，其ARR在过去一年翻4倍达到5500 万美元。公司产品架构主要分为两个部分，第一部分是与最常见的企业系统建立的深入集成，比如 Salesforce、Confluence、Jira、Google Drive、SharePoint、ServiceNow 等企业数据通常存储的系，第二部分是深度知识图谱，分析所有员工，理解他们在公司中扮演的角色，分析所有文档，并试图理解哪些文档适用于哪些部门，哪些文档被广泛使用，此外产品还分析某个员工与某个文档之间的关系，这些信息构成了产品系统的核心基础，当有人提问时，能够根据他们的需求优先返回最相关的知识。

Sora发布或引发下一波AIGC潮流，国内厂商纷纷发布类Sora产品布局文生视频蓝海市场。Sora发布有望催化文生视频AI应用发展，友商类Sora产品落地主要有以下两种类型：

1 ）AI视频编辑：以Adobe Firely为例，Adobe用户通过Generative Extend能力，对于视频开头、结尾，或者时间轴中的任何缺失部分，都可以依靠AI实现快速扩展、定时编辑，还支持画面延长、音效补全及延长等功能；

2）文字生成视频：以可灵为例，文生视频非常收到用户欢迎，据算力纪元微信公众号，：自今年6月正式发布以来，快手可灵AI已吸引了超过360万用户，累计生成了3700万个视频和超过一亿张图片，了进一步提升用户体验和便捷性，快手可灵AI即将推出独立的App应用，预计将在不久的将来上架各大应用商店，未来还有望加入基于创新的ID保持能力、允许用户自助训练人脸模型功能，从而有效解决以往AI视频生成中难以打造稳定人物IP角色的难题。

字节跳动AI产品矩阵初具雏形，2024年豆包一亿月活目标或催化国内AI应用发展浪潮。根据AI产品榜官方公众号公布的数据，豆包10月的MAU已经超过5000万，领先于其他竞争对手。从11月的数据来看，全球总榜前 10 名国产AI 占两席，豆包 5998 万月活、Talkie 2519 万月活，均保持 10% 以上的增速；国内总榜中，豆包仍排第一，月活5998 万，且增速仍近20%。

回顾字节跳动在AI方面的发展历史，可以分为几个阶段：

1）早期探索与抖音赋能：2012 年字节跳动成立，旗下的今日头条等产品开始运用 AI 技术进行内容推荐，通过对用户行为数据的分析和挖掘，运用机器学习算法实现个性化的新闻资讯推送，为用户提供千人千面的内容体验，初步展现了 AI 在内容分发领域的应用价值。

2）技术持续发展，对核心应用进一步赋能：字节跳动在图像识别、视频理解等技术方面不断取得进步，并在抖音等产品中广泛应用，如抖音的视频特效、滤镜等功能，以及AI绘画等功能。

3）大力投入大模型等核心产品：2023 年 1 月，字节跳动组建首个大模型团队，推出自研的 “云雀大模型”，并基于 “云雀大模型”推出了多款 AI 产品和服务，如豆包、Coze 扣子、即梦、星绘、醒图等，形成了较为丰富的 AI 产品矩阵，同时积极构建 AI 生态，通过火山引擎为企业提供 AI 智能应用开发平台和多种服务，推动 AI 技术在行业内的应用和落地。

梳理字节跳动的AI布局，可以分为几个方面：1）大模型：字节跳动开发了多个大模型，其中 “云雀” 大模型为核心，处理文字、图片、PDF 等不同形式的信息输入，然后生成文字或图片输出。2）平台：火山引擎在字节跳动的 AI 布局里处于关键地位。同时，扣子（国内）和 Coze（国外）这两个平台用来开发智能体，开发者利用平台提供的工具和插件开发智能聊天机器人、智能客服等应用。3）应用产品：包括对话类（豆包等）、创作类（即梦等）、工具类（海绵音乐等）。4）硬件：AI 智能体耳机 OlaFriend等。

个人AI Agent将成为智能应用的核心模式，重塑终端与应用生态。据天翼智库，大模型具备增强智能助理扩展性和可用性的潜力，同时APP与智能终端能够积累个人轨迹数据，以智谱为代表的终端AI Agent已经较为成熟。据智谱微信公众号，智AutoGLM可以自主执行超过 50 步的长步骤操作，也可以跨 app 执行任务；AutoGLM支持等数十个网站的无人驾驶；像人一样操作电脑的 GLM-PC 启动内测，基于视觉多模态模型实现通用Agent技术探索

3.2.2 B端：AI Agent重塑SaaS范式，AI+行业应用百花齐放

AI Agent在企业不同场景下对于数据和权限的卡位将成为全新的深厚护城河，微软、Salesforce、ServiceNOW等巨头争先入局。在AI时代，AI Agent有望像互联网时代的网站、移动互联网时代的APP一样无所不在，而与之前不同的是，AI Agent不仅能够凭借数据完成自动迭代，还因为数据权限、工具权限等原因将深度介入企业的不同工作场景，先发优势有望转化为深厚护城河。

AI+行业应用有望百花齐放，迎来数倍潜在市场，美股垂直领域SaaS公司2024Q3起纷纷跑出显著超额收益。由于AI应用发展天生需要更多数据和多权限以深入企业流程，垂直行业应用厂商具备天然的先发优势，a16z给出一个理想模型：传统的垂直SaaS公司只能做该行业某特定工作流需求的SaaS，而伴随AI Agent发展，该特定需求成为核心场景，该垂直SaaS公司可以凭借AI Agent切入工作流上下游如CRM、营销、客服、ERP等，最终使得一家ARR为1万美元的SaaS公司赢得1.2亿美元的潜在市场。

4.1 AI终端技术跃进：芯片算力与模型革新引领未来

在过去一年中，AI终端技术迎来了关键性的技术进展，尤其在AI芯片、算力提升和AI模型优化方面取得了显著突破。随着半导体制造工艺的进步和计算架构的创新，AI芯片在性能和能效上的提升使得智能终端的计算能力得到了质的飞跃。

各大科技巨头在AI芯片研发领域持续加码，推动了AI技术在各行业的深度应用和终端产品的快速落地。2024年3月，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上隆重介绍了全新的Blackwell平台，之所以称之为平台而非芯片，是由于英伟达所做的不仅是制造芯片，还构建了一台完整的超级计算机，提供从芯片到系统、到互连、NVLinks、网络、软件的全套解决方案。通过多代NVIDIA技术构建，以出众的性能、效率和规模揭开了生成式AI领域的新篇章。

此外，谷歌、英特尔和亚马逊等科技巨头也在加速布局AI芯片领域，力求在AI计算市场占据一席之地。谷歌通过推出TPU加速芯片，持续优化其云计算平台的AI处理能力；英特尔则通过Sapphire Rapids和Gaudi等芯片，增强了数据中心及边缘计算的AI算力；亚马逊则在AWS云平台上推出Inferentia和Trainium芯片，为大规模AI推理与训练提供高效能支持。各大巨头在AI芯片领域的竞争愈加激烈，技术创新不断涌现，且AI计算能力的提升为各类AI应用和终端产品的落地提供了更加坚实的基础，推动AI应用进入更多行业并促进智能终端的全面普及。

2024年5月，苹果发布了其全新的M4芯片，标志着其在AI技术领域的进一步突破。M4芯片凭借其更强大的计算能力和更高的能效，为苹果的AI终端产品提供了坚实的硬件支持，推动了AI在智能设备中的应用深度和广度。与此同时，苹果推出了多款搭载M4芯片的最新AI终端产品。这一系列举措加速了AI技术在消费电子产品中的落地，进一步缩短了从技术研发到市场应用的周期，标志着AI终端产品的普及和应用进入了一个全新的阶段。

M4芯片首次应用于新款iPad Pro，基于第二代3nm制程工艺，集成约280亿个晶体管，采用SoC架构，配备4个高性能核心和6个高效能核心，显著提升了能效。搭载10核GPU，渲染性能较M2芯片提升4倍，并首次为iPad引入动态缓存、硬件加速光线追踪及网格着色功能。M4芯片集成了苹果最快的神经网络引擎，运算速度高达每秒38万亿次，领先行业水平。同时，M4芯片内的媒体处理引擎为iPad提供了业界先进的视频编码支持，新增AV1硬件加速功能，进一步提升视频处理能力。2024年10月，苹果推出了搭载M4芯片的新款iMac，相比搭载M1芯片的版本，性能提升最高可达1.7倍，在处理照片编辑和游戏等繁重任务时，性能可提升至2.1倍。凭借M4芯片集成的神经网络引擎，新款iMac成为全球领先的AI一体机，围绕Apple智能2设计，优化用户工作、交流和表达方式，同时确保隐私保护。

AI大模型的快速迭代正在加速AI技术在终端应用中的落地与普及。随着计算能力和算法的不断进步，AI大模型的性能得到显著提升，推动了智能设备在自然语言处理、图像识别、语音交互等多个领域的应用落地。过去一年，AI大模型的持续优化不仅提升了终端设备的智能化水平，也促进了AI在消费电子、智能硬件等行业的深度应用。

OpenAI作为行业标杆在过去一年中持续迭代，推动了大模型技术的多模态和小型化发展。2024年5月和7月，OpenAI分别发布了GPT-4o及其衍生版本GPT-4o mini，前者在文本、推理和多语言处理能力上达到了新的高水准，而后者则通过降低成本和延迟，支持多模态推理，进一步推动了大模型向终端应用的落地。GPT-4o mini以其更小的体量和更高效的性能，适配了更广泛的应用场景，为智能设备提供了更强的AI能力。

AI大模型呈现出大模型向小型化、边缘化和多模态发展的方向。这一进展不仅提升了AI系统的综合智能能力，还为AI技术在消费电子、智能硬件等领域的实际应用奠定了基础。随着技术的不断优化，AI大模型将逐步渗透到更多终端设备中，实现更智能、更高效的用户交互体验。

国内人工智能领域热度持续高涨，竞争态势日益激烈。到2023年底，国内多家企业相继发布并商业化了大模型，包括腾讯的混元助手、字节跳动的豆包模型、百度的文心一言4.0等。根据Wellsenn XR数据，截至2024年4月2日，国内已有117家生成式人工智能模型完成备案，且未备案的生成式人工智能模型数量不断增加，Wellsenn XR不完全统计显示，国内已拥有超过300个生成式大模型，这一丰富的大模型库为AI终端产品的技术升级提供了广阔的应用空间。

2024年，多模态人工智能的研究深度拓展和潜力发掘成为科技界关注的焦点。OpenAI的GPT-4V和谷歌的Gemini模型均展现出跨越式进步。在中文多模态大模型的基准榜单中，国内大模型如Step-1V-8k、hunyuan-vision和SenseChat-Vision 5.5在细分任务上展现出明显的领先优势，进一步巩固了国内在该领域的竞争力。

大模型行业的激烈竞争推动了价格大幅下降，多个国内大模型厂商如深度求索、阿里、腾讯、字节跳动、百度等纷纷降低API费用或宣布免费开放，显著降低了大模型的使用门槛。此外，随着大模型应用的深入，端侧大模型的优化成为重点。2024年以来，云侧和端侧模型的参数量逐渐分化，端侧大模型通常通过知识蒸馏、剪枝和量化等压缩技术减少参数量，提升推理速度，满足资源受限设备的需求。这些优化不仅提高了端侧大模型的计算效率，也加速了AI终端的普及与应用。

4.1.1 AI手机：苹果引领，拐点将至

AI手机指的是部署端侧大模型的手机，具有安全性强、运行稳定的特点，是当前AI应用的最佳数据交互终端，counterpoint预计AI手机出货量在2023年至2027年达到83%的复合增速。端侧部署，是指模型直接存储在手机设备内置的芯片中，仅利用芯片算力生成结果输出，大模型的应用不再需要联网，相关用户数据也不用上传到云端。因此，用户隐私数据的安全保障更强，接受度更高，端侧部署更容易落地。此外，手机端侧部署AI大模型的交互场景更丰富、用户体验更稳定、输出结果更及时。一方面，云端使用大模型时必须接入移动互联网，网络信号波动可能导致输出结果过程等待时间较长，而端侧部署的AI大模型对网络环境的要求低，输出结果更具及时性。另一方面，受制于用户需求庞大、算力不足等因素，部分应用会影响用户体验，云端大模型的服务器可能无法短时间内同时相应所有用户。成本方面，大模型运行次数越多，成本越高，而端侧运行可以减少云端成本，高频使用下用户与厂商的成本更加可控。

高通/联发科等芯片厂商率先推出手机AI芯片，后续科技巨头纷纷押注AI手机，苹果与OpenAI达成里程碑式合作验证AI手机产品发布的紧迫性。2023年10月25日，高通率先发布第三代骁龙®8移动平台，骁龙8Gen3，该平台集终端侧AI、强悍性能和能效于一体；2024年5月7日，联发科发布天玑9300+以及生成式AI端侧部署的解决方案“天玑AI开发套件”。手机AI芯片落地后谷歌、三星、华为、oppo、vivo等诸多手机厂商均在新一代旗舰机型上搭载了不同参数的自研大模型，持续推动AI手机布局；其中苹果与OpenAI的合作或有里程碑意义，意味着AI手机抢滩登陆已经进入白热化，苹果自研AI都很难追上进度。此外，2024年6月5日，OpenAI宣布将投资2000万美元与AIGT人工智能研究院合作，共同推进AI手机的研发项目。

4.1.2 AI汽车：自动驾驶迎来ChatGPT时刻

FSD正迎来前所未有的加速发展。FSD的进程不仅依赖于先进的软件算法、强大的硬件支持和日益完善的政策法规，还受到市场需求的推动。首先，软件技术的突破为FSD的快速进展提供了核心驱动力。近年来，深度学习、计算机视觉和强化学习等AI算法的进步，使得自动驾驶系统在环境感知、决策制定和路径规划方面取得了显著提高，进一步提升了自动驾驶车辆在复杂道路环境中的适应能力。

以行业龙头特斯拉为例，其FSD在算法端依靠感知模块和规划模块高效实现自动驾驶功能。特斯拉在视觉感知系统中采用了HydraNets架构，依靠backbone和head等深度神经网络模块提取摄像头采集图像的特征，实现道路信息和驾驶情况的检测。随后，特斯拉FSD可以通过BEV+Transformer架构构建三维向量空间的感知能力，精准识别车辆所处的交通状况。

在此基础之上，Occupacy Network是特斯拉对HydraNets架构做出的重大技术更新。Occupacy Network能够精准识别道路中车辆行人所处的不同运动或静止状态，并生成车辆的可行驶表面，极大提升了FSD的感知和检测能力。

智能驾驶技术正处于快速发展的阶段，随着算法优化、传感器精度提升和数据积累，行业持续推进高阶自动驾驶的落地。特斯拉FSD版本的不断迭代是这一进程的重要体现。通过定期的OTA升级，特斯拉不断优化其自动驾驶系统，逐步实现从辅助驾驶向全面自动驾驶的过渡。这一系列技术进步推动了自动驾驶在复杂路况下的表现，逐步增强了车辆的自主决策能力和安全性。随着更多车企加入竞争，行业技术水平持续提升，未来自动驾驶有望在更广泛的应用场景中实现商业化落地，为消费者带来更加智能和安全的出行体验。

硬件技术的持续升级为FSD系统的实现提供了强有力的物理基础。先进的计算平台和高精度传感器的广泛应用，使得自动驾驶车辆能够实时处理大量数据，确保在高速行驶中的决策精准性和反应灵敏度。随着AI芯片和传感器技术的不断创新，自动驾驶硬件设施逐步成熟，推动了FSD的技术可行性和商业化进程。

FSD相关技术的快速进展也引发了中国车企的积极布局。2024年11月，华为Mate品牌发布了全新尊界S800车型，搭载了L3级智能驾驶系统，标志着智能驾驶、智能座舱和智能域控的“三智”融合进入新阶段。这一创新推动了智能驾驶技术在中国市场的加速落地，进一步加大了行业竞争和技术迭代的速度。

而小米在去年推出的SU7车型中也应用了其全栈自研的智驾技术，全系支持代客泊车、高速领航等智驾功能，全方位提升用户驾驶体验。

政策和法规的不断完善为FSD技术的快速发展提供了重要的外部支持。政府在推动自动驾驶技术商用的过程中，持续出台相关法规和标准，确保技术的安全性和合规性。2024年7月，国家五部门联合公布了智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，标志着智能驾驶技术从概念到实践的落地实施；同时，2023年11月，工信部等四部门发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》进一步明确了政策框架，体现了国家在推动智能驾驶高质量发展方面的战略布局。这些政策的持续推动，将为智能驾驶行业的快速发展提供坚实保障。

在政策支持的推动下，以萝卜快跑为代表的无人驾驶出租车平台自2024年初在北京、上海、武汉等重点城市开始逐步展开示范运营，为国内全无人驾驶出租车市场开辟了全新的发展空间。

4.1.3 AI眼镜：引领人机交互的智能化新时代

随着AI技术的不断突破，AI终端产品的种类和应用场景日益丰富，市场进入了百花齐放的阶段。智能手机、智能家居、可穿戴设备等终端已经逐渐成为日常生活中的重要组成部分，而在这一波技术浪潮中，AI眼镜作为新兴的智能穿戴产品，与手机、PC等传统设备相比，眼镜通过自然语言处理和语音交互，实现了更加高效的智能人机交互，是AI应用的理想载体。

智能眼镜作为一种创新型可穿戴设备，融合了眼镜、显示、音频和交互等多项功能，代表了智能硬件领域的重要发展方向。从广义上看，智能眼镜可分为XR（扩展现实，包括VR、AR、MR）眼镜和AI眼镜两大类。VR眼镜利用计算机技术构建完全虚拟的数字世界，使用户与物理世界隔绝，主要应用于沉浸式娱乐、游戏和虚拟培训等领域；AR眼镜则通过实时生成的虚拟信息叠加到现实环境中，增强用户的现实感知，广泛应用于导航、远程协作和智能制造等场景；MR眼镜在AR的基础上进一步提高了虚拟与现实的融合度，其技术难度较高，通常用于高精度虚拟建模、工业设计和医疗手术等专业领域。

与此同时，AI眼镜作为智能眼镜的过渡形态，主要在传统眼镜基础上引入了AR/MR眼镜所具备的扬声器、麦克风、独立电源等核心硬件，但不配备显示屏幕。人机交互从传统的键盘、鼠标输入逐步演化至触摸屏和语音助手，交互方式不断简化和自然化。触摸屏的普及提升了操作的直观性，而语音助手则进一步减少了物理输入的依赖，提升了便捷性。AI眼镜作为新兴设备正在推动交互范式的重大变革。AI眼镜实现了无缝、沉浸式的用户体验，进一步打破了物理设备的局限，提升了工作和生活中的效率与个性化。AI眼镜正逐步成为人机交互的核心载体，推动着行业进入更加智能化、直观化的新时代。

AI眼镜市场正在快速发展，产品功能不断升级，已逐步从专业领域向消费者市场扩展。2023年9月发布的Ray-Ban Meta智能眼镜成为市场上的热门产品，凭借其时尚前卫的设计和强大的功能，迅速吸引了消费者的关注。

Ray-Ban Meta智能眼镜集成了Meta的内置Llama多模态AI大模型，显著提升了用户交互体验。用户可以通过语音指令唤醒AI，实现实时文字翻译、查询新闻和天气等信息，以及识别街道建筑等多种实用功能。2024年4月，产品更新升级为Meta自研的Llama3大模型，进一步增强了其处理复杂指令和优化人机交互的能力。该款产品已获得较高市场认可度，The Verge预测截至2024年5月销量将超过100万副，显示出强劲的市场需求和增长潜力。

根据Wellsenn XR数据，预计到2030年，AI+AR技术将进入成熟阶段，AI+AR智能眼镜将进入高速增长期。到2035年，随着AI+AR智能眼镜逐步替代传统智能眼镜，全球销量有望达到14亿台，规模接近智能手机，成为下一代通用计算平台和终端。

4.1.4 AI耳机：加速普及，重塑生活

智能耳机作为智能可穿戴设备的核心组成部分，近年来在全球范围内迅速普及，并已成为人们日常生活中不可或缺的工具。智能耳机已成为人机交互的桥梁，能够与智能手机、智能家居系统甚至是AI助手无缝连接，提供实时翻译、语音助手、健康监测等多种服务。

随着产品的迭代更新，智能耳机的语音识别能力得到了显著提升，用户可以通过语音命令控制设备，极大地提升了生活中的效率。更高端的产品还具备降噪技术、环境音识别和自适应音质调节等功能，使得用户在不同环境下的使用体验更加顺畅。同时，智能耳机的设计也越来越注重舒适性和便捷性，轻量化和长续航成为标配，满足了消费者对于便捷和高性能的双重需求。随着技术和市场的不断成熟，智能耳机的普及不仅改变了我们的听觉体验，也深刻影响了我们的生活方式。

2024年，多个科技品牌纷纷推出创新的智能耳机，推动了TWS耳机市场的技术升级和功能创新。华为于11月发布的FreeBuds Pro 4，搭载HarmonyOS NEXT，突出了智慧降噪技术，使用AI通话降噪算法，将降噪效果提升30%。此外，该耳机新增远程地图定位、楼层查找及遗落提醒功能，并接入小艺智能体，支持AI语音指令和翻译功能，包括同声传译。字节跳动豆包在10月发布的Ola Friend耳机，通过接入豆包大模型，提供如随身百事通、英语陪练等AI交互功能，增强了通话音效和防风降噪能力。

智能耳机市场正经历显著增长，智能化功能的加入推动了消费者需求快速增长。随着技术的不断升级，AI耳机不仅提升了音频体验，还增加了语音助手、智能翻译等多种功能，逐渐成为日常生活和工作中的重要工具。根据洛图科技的数据，2024年8月，具有AI功能的耳机在销售额中的占比已达1.4%，销量同比增长763%，销售额同比增长高达1447.2%。商务办公和日常娱乐类的AI耳机，在2024年6月的销售额已达到2450万元，8月仍保持1160万元的体量，同比增幅为573.6%。预计2024年全年，中国AI耳机电商市场销量将突破20万副，同比增长可达488.7%。这些数据充分反映出AI耳机作为智能可穿戴设备的重要组成部分，正加速普及并成为市场增长的强大驱动力。

近年来，随着地缘政治不稳定不确定因素日益增多，网络安全建设成为各国重要建设方向。据Gartner 统计预测数据显示，2019年至2024年全球网络安全支出同比增速呈现上升趋势，预计 2024 年将达到2149.5 亿美元，同比增长14.3%，全球网络安全需求依然强劲。截至 2023 年底，全球信息安全市场总额为 1620 亿美元。到 2024 年底将攀升至 1820 亿美元，复合年增长率（CAGR）为 12.5%。

各国也在不断加强网络弹性建设，通过加强立法、技术创新和国际合作等手段加速网络安全战略布局。根据CCIA报告，全球80%以上的国家颁布网络安全法规政策，140多个国家设立了网络安全事务协调机构，110多个国家出台个人数据与隐私保护法规，以应对不断演化的网络安全挑战。中美近年来有关网络安全方面发布的政策法规不断，体现了高层对加强网络安全建设的决心和布局。

而作为全球在网安领域投入领先的中美两国，对应板块的股价变化却走出截然不同的方向。自从2023年初至今，美股网络安全公司整体股价上涨势头较为强劲，而国内网安上市公司的股价却不断震荡调整。

2023Q1-Q2受益于生成式AI投资情绪的提振，网络安全公司作为AI应用的重要领域之一，多数美股网络安全公司涨幅居前，Q3-Q4随着美债收益率下降和市场降息预期的强化，网络安全公司的股价普遍上涨。2023 年标普北美技术软件指数市值上涨 58.2%，大幅跑赢标普500指数，CrowdStrike、Palo Alto Networks、Zscaler、SentinelOne 等网络安全公司股价涨幅均明显跑赢标普北美技术软件指数。

而国内领军网安公司之所以无法复刻美股网安公司的业绩及估值，其核心我们认为在于：

1）基础设施端的天然差异性

海外各类网安公司的基础设施端主要架构在美国的“三朵云”上（即亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云GCP），这些云服务提供商通过其强大的公有云基础设施和安全产品相互之间的功能模块均已打通，为海外网络安全公司提供了SaaS落地的重要前提。根据Business market insights，根据部署模型，北美云安全市场分为公有云、私有云和混合云，而公有云细分市场在 2022 年就占据了最大的市场份额。它们在全球范围内为各种规模和领域的企业，为包括政府、军事和商业客户提供各类网安服务，并且能够确保数据的安全和业务连续性。

在以公有云为主的架构上，软件公司通过先期投入大量的研发，实现各个功能模块的兼容衔接，从而在面临不同行业的客户提出的定制化需求时，以往的资源和技术积累则可以继续利用，从而实现规模效应和成本的下降，最终实现SaaS化、订阅制的优质商业模式，而海外网安公司在历经数年的研发投入，正走向“果实收获期”。

而国内目前主要大型客户以央国企为主，受限于自身业务的关基性和保密性，通常选择以私有云和专有云为主的架构，从而映射至网安公司服务的基础框架也以私有云和专有云为主。根据IDC数据，2023年中国公有云云工作负载安全市场规模达到9.9亿元，同比增长26.8%，但私有云云工作负载安全市场规模则达到15.3亿元，同比增长3.5%。这种以私有云为主的模式，导致网安公司在面向国内大客户提出的定制化需求时，无法实现先投入再复用的商业路径。受限于私有云和专有云的定制化属性，从而传导至网安公司可复制性差+定制化程度高的高成本商业模式。

2）宏观环境的压制进一步压制国内公有云的网安市场

宏观环境的压制让中小型网安企业这种以公有云为主的市场处于后周期。而2023-2024年受宏观经济环境结构性问题与周期性矛盾交织叠加等因素影响，我国网络安全市场增速延续较低趋势，政企信息化、数字化建设的节奏放缓。

根据中国网络安全产业联盟（CCIA）的数据，2023年我国网络安全市场规模约为640亿元，同比增长1.1%，增速较2022年下降2个百分点。据IDC统计，2023年中国私有云云工作负载安全市场集中度高，前五企业占比接近80%。奇安信、青藤云安全分别排名第一第二，占比分别为25.8%、23.3%。而这会挤压其他一些中小网安企业选择以公有云为主的市场，其中阿里云、腾讯云和中国移动即占有接近75%的中国公有云安全市场份额。

国内方面，今年4月信息支援部队的成立，对AI+军工的发展意义重大。通过提升战场感知力，推进人机交互，助推指挥决策自主化来促进军事技术发展加强国防建设。军工安全其中科涉及到的有网络空间安全、数据安全、卫星安全等等一系列网安子行业，国内像盛邦安全通过其核心产品网络安全基础类产品，延伸至业务场景安全类和网络空间地图类等垂直领域。例如，其业务场景安全类产品包括网络威胁情报攻击阻断系统、网络安全单兵自动化检测系统等，而网络空间地图类产品则包含网络空间地图映射分析系统、网络空间资产测绘系统等。

盛邦安全手握全体系网络空间地图，已具备地理空间数据+情报平台+网络空间数据的多维结合，近期收购专注于卫星安全的天御云安，补足卫星数据的最后一块拼图。全面对标Palantir的Gotham和Foundry核心两大平台：

1）Palantir

Gotham以地理空间数据和情报平台为核心，用于集成和分析来自传感器+卫星+其他监控系统等来源的多模式数据。从而在地理空间环境中可视化复杂数据，在军事战略、边境安全和灾难响应等关键任务提供作战环境的全面视图；Foundry 目前已部署在 40 多个垂直领域。旨在通过将数据和模型集成到运营工作流中而不中断已建立的系统，允许在平台内生成的数据自动更新回企业系统。同时通过详细的跟踪和访问控制来实施治理策略落地，使其能够适应复杂、不断发展的企业战略，同时保持数据完整性和合规性。

2）盛邦安全

以盛邦安全和以盛邦安全和清华大学合作的全球网络空间资产测绘平台—DayDayMap为例：1、通过无状态防溯源探测、高性能端口扫描等技术、大规模分布式扫描引擎资源，覆盖60亿+IPV6数据，在业界处于领先地位；2、多维度数据关联融合分析，精确识别资产归属与行业等信息，智能关联分析资产的归属单位，发现未知或未监控资产、服务和数据；3、精细化指纹识别，内置多种资产标签，有效识别蜜罐、挖矿、仿冒等多类站点，提升资产价值挖掘和风险控制能力；4、基于指纹信息精确定位资产漏洞，实现紧急漏洞的快速评估、响应与全生命周期的监控。

各国国防机构与技术公司和研究机构之间的合作正在推动AI用于军事用途的创新，推动下一代战争网络系统的发展，AI+军工安全作为核心更是万众瞩目。而中国的网安行业也以AI+军工为起点，逐步发散演化形成多点开花的局面。

与国内大多领军网安公司执行的大而全战略不同，即通常提供包括网络安全产品、技术服务、硬件及其他相关服务在内的全面解决方案。国内的一些聚焦在垂直领域的网络安全公司近期则涨幅突出，如盛邦安全，吉大正元，三信未安，浩瀚深度等。虽然今年年中宏观环境利好对市场整体都有所抬升，但截至2024年12月7日的半年内，以垂直领域为核心业务的网安公司像盛邦安全市值上涨52.75%，中孚信息和浩瀚深度也在年中以来市值都分别上涨约64%和46%，大幅领先同期网安公司涨幅。

从上面两图中可以看出小市值网安公司这半年来走势相比于大市值更为突出，最高涨幅高出40%，且明显看出小市值公司上涨趋势波动更小。而在这其中我们深入分析能够发现，这些表现亮眼的网安公司则有其共性可以挖掘。

拳头产品建立用户粘性。聚焦在垂直领域的网络安全公司在市场中能够脱颖而出的一个关键原因是其产品专而精的战略。这些公司通常具备一到三个拳头产品，在某些细分领域内建立了强大的技术壁垒和用户粘性。这种专注不仅使它们能够在特定技术领域内保持领先，还能确保稳定的客户基础和持续的收入流，从而在市场波动中维持稳定的业绩表现。

如盛邦安全在网络安全基础类产品包括漏洞及脆弱性检测、应用安全防御、安全管理与溯源分析等外。拳头产品有“四大名捕”——网络空间资产探测系统RaySpace依靠网络空间资产测绘技术，绘制高清网络空间地图；网络安全单兵侦测系统RayBox，主要针对关键信息基础设施、工控系统、物联网等资产的网络安全尖兵侦测工具；下一代诱捕防御与溯源系统采用欺骗防御等新技术，以攻防对抗思路为基础，以攻击者视角去发现威胁；互联网敏感信息监测系统，通过自动化的方式，融合渗透攻防经验，获取目标客户暴露在互联网中的敏感信息。

浩瀚深度在特定领域内的技术和产品优势明显，专注于网络可视化和智能分析，提供高质量的解决方案。浩瀚深度的“数字内容伪造检测系统”通过中国信通院的严格评测，成为首批获得此认证的企业之一，展示了其在AI安全领域的技术领导地位。其“浩瀚晨星AI大模型”在华为昇腾AI创新大赛中荣获银奖，进一步证明了其在人工智能领域的实力和创新能力。

拳头产品打通垂直赛道。聚焦垂直领域的国内网络安全公司不仅在其核心产品领域内保持领先，还善于通过这些拳头产品延伸至新的垂直赛道，开拓更多的业务领域。这种扩展策略使它们能够在原有技术优势的基础上，进入新兴市场，抓住新的增长机遇。

如盛邦安全通过其核心产品网络安全基础类产品，延伸至业务场景安全类和网络空间地图类等垂直领域。例如，其业务场景安全类产品包括网络威胁情报攻击阻断系统、网络安全单兵自动化检测系统等，而网络空间地图类产品则包含网络空间地图映射分析系统、网络空间资产测绘系统等。这种延伸不仅扩大了公司的业务范围，还增强了产品之间的协同效应；浩瀚深度通过收购国瑞数智，将其业务扩展到AI风险治理领域，实现了从网络数据安全到AI风险治理的全流程覆盖，大大增强了市场竞争力。

永信至诚基于网络靶场技术优势，推出了「数字风洞」产品体系，开启安全测试评估专业赛道。永信至诚「数字风洞」产品体系已经在军工、公安、金融、电信、电力、医疗、交通等各关键行业，以及数据安全、工业互联网安全、大模型安全、信创安全、车联网安全等重要领域实现场景落地，全面支撑数字化领域中，人、系统、数据等核心要素的安全测试与评估，贯穿规划、运营和处置整个生命周期的风险防范与化解。

行业客户的特性筑牢业绩基座。聚焦垂直领域国内网络安全公司所服务的行业通常具有很高的市场化程度或入场资质壁垒，如电力、金融、能源和军工IT等。这些行业对网络安全的要求极为严格，只有具备相应资质和技术实力的公司才能进入，从而形成了较高的市场壁垒，保证了这些公司的竞争优势和盈利能力。

比如吉大正元前瞻布局抗量子密码研究与实现，不断强化创新密码在新技术及其新场景下的融合创新和应用转化，持续为党政、军工、金融、信创和企事业用户提供全方位的专业安全解决方案及服务；盛邦安全的客户群体包括政府、金融等行业的大客户；中新赛克的客户群体包括政府、运营商等，这些行业的高门槛和严格要求为公司提供了稳定的业务基础；永信至诚的「数字风洞」产品体系已助力政府、军队军工、金融等10多个关键行业完成数字安全测试评估。

近年来的网络安全行业就业形势同时呈现“人才荒”和“裁员潮”的两极分化。一方面近半数企业准备缩减安全人员编制“降本增效”， 根据ISC2最近发布的网络安全劳动力研究指出，2024年网络安全劳动力短缺已达到创纪录的高位，接近480万人。但与此同时，全球网络安全专业人才数量的缺口并未缩小。相反，由于安全事件数量和严重性不断增加，企业对网络安全专业人才的需求量持续提升。

网安“人才荒”和“裁员潮”这两个看似矛盾的事实背后，是市场需求变化导致的企业网络安全人才市场的阶段性结构调整和升级。就国内网络安全上市公司而言，2023年间也进行了人员结构的大换血，裁员比例在计算机行业也是居高不下。网络安全行业的人员主要分为三类，即销售，研发和技术人员，下表中列举国内27家网安上市公司的2023年研发、销售及技术人员变动情况的统计数据。

从数据中可以明显看出，众多公司在裁员行动中主要集中在研发和技术部门，而同时新增销售人员。在27家公司中，超过半数的公司对研发和技术人员进行了裁员，而与此同时，超过半数的上市公司却增加了销售人员。这一现象反映出部分网络安全公司在大幅裁减研发和技术人员的同时，也在意识到需要从以往追求大而全的战略转向更加专业和深入的发展方向。在这一转型过程中，得益于自身的优势，领军网络安全公司仍然展现出较大潜力。

本次领军网安公司裁员背后的本质大多不在于公司的经营出现问题，而主要在于公司的转型及业务的调整上，即着眼于“聚焦”和“跨界”这两个目的。

1）聚焦擅长的领域和服务核心客户。不再沿袭以往大而全的战略，适当裁掉一些自身不擅长的业务及板块，从而可以更好地利用资源全面聚焦核心客户和领域，不断扩大影响力以形成营业支点。

以奇安信为例，8月1日公司发布公告宣布中国电子对其增持5%，占公司总股本23.1%，超过奇安信CEO齐向东个人持股的21.83%，中国电子的增持将为其带来更多的资源和支持，有助于公司加速技术创新和产业升级，进一步提升其在网络安全行业的核心竞争力和市场占有率；无独有偶的是，中国移动通过其全资子公司中移资本控股有限责任公司认购启明星辰股份，持股比例为23.08%，届时将成为启明星辰的实控人，5中国移动携手启明星辰发布的九天•泰合安全大模型，其核心安星智能体已实现多种安全场景应用。还有中国电信投资安恒信息，中国电科控股电科网安，这些大型国有企业与网络安全企业的合作不仅可以充分实现“1+1>2”的协同效应，更是对网络安全领域实现聚焦发展的重要推动。

2）“跨界”切入潜力市场。跨界发展的趋势反映出部分网络安全公司在寻求新的业务增长点，试图通过涉足其他领域来拓展自身的发展空间，同时也可能是应对当前市场竞争和行业变革的一种战略调整。

如据安恒信息公司公告称，其拟通过受让凡双科技5.33%的股份进入反无人机领域。凡双科技创新突破无线通信和大数据应用两大核心技术，研发了低空安全、无线信号管控等系列产品，能够提供以无线技术为核心的立体防控解决方案，构建全方位无线安防系统。市场用户方面，凡双科技的产品已广泛应用于公安、部队、能源等多个行业，推出多样化低空安全产品。

还有2024年初关村科创智慧军工产业技术创新战略联盟ZASDI评选奇安信入选重点支撑单位，奇安信逐步切入到军工行业，奇安信提供了内网态势感知与自监管解决方案，这对于军工行业内部网络安全管理尤为重要，并为军工行业提供了包括能源、金融、工控、关基等领域的国家级网络安全体系建设解决方案等产品与服务。

如前所述，聚焦垂直领域公司在自己拳头产品的基础上，进一步延伸至垂直赛道。典型的像盛邦安全收购天御云安，进军卫星互联网安全领域。盛邦安全在卫星互联网安全检测与防护技术方面的长期积累，结合天御云安在卫星通信加密行业的领先优势，将形成良好的产业协同效用。通过此次收购，公司将原有四大业务板块拓展至包括网络空间地图、身份安全、卫星互联网安全、密码安全、数据安全、云安全及安全服务的六大板块，打开了公司未来新的成长曲线。

吉大正元近年来聚焦于量子计算、抗量子密码方面的前沿探索。公司推出抗量子PKI解决方案，在泛安全、安全物联网、安全互联网、安全电子商务、安全电子政务等五个主要领域配备相应能力。在此基础上，吉大正元开发研制了量子安全签名服务、量子安全身份认证网关以及量子安全密码服务平台。目前，已经应用于政企场景、安全视频场景和政务云场景等。

海内外AI+军工安全成为海内外重要主线。海外以Palantir为首的军工安全深度与AI结合，国内信息支援部队的建立为网络安全带来新的发展体系，再度凸显军工安全与AI结合的重要性。 Palantir公司2023年推出的为军事应用而设计的创新智能平台AIP。该平台整合了大型语言模型和尖端的人工智能技术，能够满足多种军事作战需求。以及全球估值最高的AI公司OpenAI已同意与Anduril Industries合作，将其技术添加到美军用于对抗无人机攻击的系统中，进军硅谷当下最热门的战争业务。

在国际形式不确定性增大，信息战频发的背景下，2024年4月19日，中国人民解放军信息支援部队成立大会在北京八一大楼隆重举行，国防部新闻发言人吴谦表示，调整组建信息支援部队，是党中央和中央军委从强军事业全局出发作出的重大决策，是构建新型军兵种结构布局、完善中国特色现代军事力量体系的战略举措，对加快国防和军队现代化、有效履行新时代人民军队使命任务具有重大而深远的意义。

应对军工网络安全的新体系，国内也迅速推进相关项目。在网络空间测绘领域，自2016年，罗向阳等人在国内首次相对系统性地提出“网络空间测绘”一词，之后的学术研究都一致认为，网络空间测绘的目标是绘制一份网络空间地图。此后，相关公司发力网络空间地图相关领域，盛邦安全成为此领域的佼佼者。网络靶场构建军工及重点单位虚拟训练基地；网络靶场方面，2021年7月，工信部政策制定者呼吁政府和业界建设“AI安全网络靶场”，促进网络靶场研究，利用网络靶场进行培训，并投资网络靶场，用于培训中国未来智慧城市的捍卫者。国内企业也相继发力，诞生了永信至诚这样的企业。从美国持续网络训练环境（PCTE）看国内网络靶场技术实践，国内网络靶场正在成长为网络强国建设的重要支撑。

卫星安全关系国防甚至国家安全，不容忽视。近年来，卫星通信业界希望能够利用地面移动通信产业链和技术为公众提供普遍互联网服务。卫星通信和地面移动通信融合是大势所趋，业界普遍认为集成空、天、地、海一体化通信系统是6G的蓝图。

卫星通信系统面临的安全威胁多种多样，威胁来源也不同，既可能源于卫星通信协议及安全设计或实现过程中的漏洞，也可能源于新技术被滥用而衍生出的新型攻击手段。除了类似传统的地面移动网络所面临的安全威胁外，卫星通信系统面临的特有安全威胁主要是针对卫星通信系统各无线链路、载荷和卫星平台的干扰、窃听和攻击等，具体有空口干扰、空口窃听、拒绝服务、重放攻击、高功率微波（HPM）等。这不仅会影响用户通信安全和卫星通信系统安全，还可能威胁到国家安全。国内像盛邦安全收购天御云安，进军卫星互联网安全领域。公司战略收购卫星通讯加密厂商天御云安，共同开拓卫星安全领域，发布了包括DayDayMap全球网络空间资产测绘平台、卫星互联网安全解决方案等多款创新产品和解决方案等体现了于卫星安全领域的深远布局，且网络空间地图等产品面向特殊行业。除此之外，信息支援部队的成立有助于催化卫星安全领域的网安公司的发展。

网络安全作为信创产业的重要组成部分，将迎来新的发展机遇期。信创产业到2030年有望释放万亿级市场规模，显示出可观的市场潜力和发展空间。合规要求与安全需求是长期影响我国网络产业布局和企业投入的关键因素，法律规定、政策导向、标准规制将在很大程度上影响网络安全产业布局和企业投入方向。

奇安信董事长齐向东11月29日答《科创板日报》记者问时，预计明年的信创需求将会拉动起很大的安全增量市场。据介绍，原来的信创市场主要是政府端，这次更换的是全面的信创市场，包括银行、央企、地方国有企业、保险公司、证券公司、承担国家重大任务的大型民营企业都要满足信创要求，整个市场比原来的政府信创大得多，将会是很大的增量市场。

密码或是信创边际变化不可忽视的领域，行业已经进入政策支撑的快速发展阶段。2008-2018年，受电子政务、电子商务等数字化社会经济新模式的不断带动，政务、金融等重要领域的商用密码应用需求快速增长；与此同时，商用密码的技术标准体系在不断完善，自主创新能力不断增强，为商用密码产业的快速发展奠定了重要基础。如三未信安作为国内主流的密码设备供应商，积极致力于信创生态的建设中。公司在信创生态建设中投入资源，推动公司密码产品均能平滑融入到信创生态链中，为整个信创产业发展提供安全可靠的密码支撑。

在数据要素市场化过程中，数据安全和保护是不可忽视的一环。2022年12月中共中央、国务院发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面初步搭建了我国数据基础制度体系，强调了数据安全治理制度的重要性。

政策中强调了统筹发展和安全，正确处理数据资产安全、个人信息保护与数据资产开发利用的关系，以保障数据安全为前提，对需要严格保护的数据，审慎推进数据资产化。根据威胁猎人数据泄露风险监测平台数据显示，2023年全网监测到的近1.5亿条情报中，分析验证有效的数据泄露事件超过19500起。从行业分布来看，2023年数据泄露事件涉及 20 余个行业，数据泄露事件数量Top5行业分别为金融、物流、航旅、电商、汽车。

国内网安公司在数据要素领域的动作主要包括数据安全保障、可信数据空间建设、数据全生命周期管理、数据安全治理以及数据安全标准建设等方面，这些动作旨在促进数据要素的安全流通和价值释放。如安恒信息构建了“CAPE”数据全生命周期防护体系，并定增募资建设数据安全岛平台，实现数据安全风险态势感知；启明星辰推出了“数据绿洲”安全体系，通过数据对象安全、数据汇聚安全和数据要素流通安全等方面的保障，实现了数据与安全、数据与行业、数据与应用的紧密结合；电科网安积极响应“数据要素×”行动，聚焦数据全生命周期管理，构筑数据安全屏障。

据Gartner近日发布的“2024年中国安全技术成熟度曲线”显示，“AI网络安全助手”现处于“技术萌芽期”，到步入生产成熟期至少还需要5-10年。这一评估指出了AI在网络安全领域的潜力和未来发展的长远性。

所谓AI网络安全助手，是指利用大语言模型发掘网络安全工具提供的现有知识，并生产与安全团队中的目标角色相关的内容。AI网络安全助手的发展给网络安全公司带来了机遇，主要体现在以下几个方面：1）提高效率和解决技能短缺：AI网络安全助手能够帮助企业安全团队提高效率，同时缓解网络安全专业人员短缺的问题；2）辅助决策和自动化任务：AI网络安全助手可以作为更先进的交互式帮助和查询引擎，适合调查任务，如事件响应、暴露或风险管理，以及代码审查等；3）新的业务增长点：安全厂商正在推动安全大模型的开发和应用，旨在寻找新的业务增长点。

国外公司近年来布局AI+网络安全的并不止CrowdStrike一家。微软、谷歌、亚马逊、CrowdStrike、IBM、Palo Alto Networks等全球网络安全头部厂商都纷纷开始尝试将AI技术融入网络安全领域的发展，紧锣密鼓地将AI投资转化为产品成果。如谷歌也去年在RSA大会上宣布推出了一款基于生成式AI的网络安全套件，名为Cloud Security AI Workbench。这套工具使用了一种专门针对安全用例的“安全”AI语言模型，叫做Sec-PaLM。这是谷歌的PaLM模型的一个分支，谷歌称对它“针对安全用例进行了微调”，并结合了安全情报，如软件漏洞、恶意软件、威胁指标和行为威胁者档案的研究。国内有像奇安信集团发布的国内首个AI安全整体应对方案，包括AI安全框架以及基于安全框架下的AI安全解决方案、AI评估服务和安全检测工具等；绿盟科技持续投入AI+安全方向，利用多年安全数据积累发展安全大模型，结合AI小模型、安全知识图谱等成果推出风云卫AI安全能力平台，赋能重构安管平台，推出ISOP + AI方案，实现新一代智能安全运营平台。

6.1 重磅政策密集落地，数据要素行业开启发展新阶段

2024年9月27日，国家数据局发布《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》、《关于促进企业数据资源开发利用的意见》两大重要政策，向社会公开征求意见。《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》提出，到2029年，数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据产业结构明显优化，数据技术创新能力跻身世界先进行列，数据产品和服务供给能力大幅提升，催生一批数智应用新产品新服务新业态，涌现一批具有国际竞争力的数据企业，数据产业综合实力显著增强，区域聚集和协同发展格局基本形成。

回顾已有政策，从《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》到《关于加强数据资产管理的指导意见》，数据要素赋能经济发展、发挥自身价值等原则不断明确，各地也积极推动相关政策落地。

数据要素市场化步伐不断加快，多家上市公司已经实现数据入表。截至2023年底，全国已有数十个省市上线公共数据运营平台，有二十多个省市成立了专门的数据交易机构。同时，在数据入表方面，已有多家上市公司实现了数据资产入表，包括将数据资产计入存货、无形资产、开发支出等。

6.2 公共数据运营成为政策重点，医保等领域数据价值释放值得期待

经过各地对公共数据运营的持续探索，已摸索出多种具有代表性的实践路线。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出开展政府数据授权运营试点,鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。各地各部门围绕公共数据授权运营开展了大量积极探索，目前已有北京、浙江、广西、福建、济南五种具有代表性的公共数据授权运营模式。

6.2.1 医保数据：有望成为公共数据运营最先落地的领域

国家医保局、国家数据局均高度重视医保数据。1）根据国家医保局官方公众号，国家医保局正在谋划探索推进医保数据赋能商业保险公司、医保基金与商业保险同步结算以及其他有关支持政策，预计在大幅降低商保公司核保成本，推动商保公司提升赔付水平的基础上，引导商保公司和基本医保差异化发展。2）国家数据局也发布医保数据要素相关典型案例，为产业长期发展树立标杆。山西省吕梁市《医疗数据要素在保险风控中的应用》项目以“三医”数据资源为切入点，贯通数据要素高质量供给、合规流通、高效利用，其中包括数据赋能商业保险核保理赔。截至2024年11月，吕梁归集形成近10亿条医疗数据，开发商业保险、医药研发、生物检测等12个专题数据要素库。吕梁医保基金监管部门利用医疗AI引擎实现了对医保报销的100%检查，医保基金23类违规及金额问题同期下降30%。

惠民保加快商业补充保险与基本医保的衔接。城市定制型商业医疗保险又称“惠民保”，作为一种普惠性补充医疗保险，其具备低价格、低门槛、高保障等特点。惠民保和城乡居民医保在保额、免赔、赔付比例、保障范围等方面有所区别；惠民保产品价格均相对低廉，能够覆盖各收入人群，体现其惠民的属性。参与主体方面，惠民保已形成了“政府部门+保险公司+第三方平台公司”共同参与的发展模式。2021年6月银保监会印发了首份针对“惠民保”的监管文件——《中国银保监会办公厅关于规范保险公司城市定制型商业医疗保险业务的通知》。2023年2月，杭州市数据资源管理局起草了《杭州市公共数据授权运营实施方案（试行）》，其中明确提到“推动重点场景应用。普惠健康险场景，通过融合保险数据、诊疗数据、医保数据、健康数据等”。

以国新健康为例：公司围绕数据要素打造全方位体系，充分利用数据价值。1）沉淀数据能力：形成了全面、专业的知识体系，涵盖医学知识库、药学知识库、标准数据库和循证医学信息库等，数据总量超过290万条，知识规则信息库约8607万条。

2）搭建数据治理平台：公司重构数据和知识底座并引入Open AI数据大模型、细分领域人工智能算法模型等新技术支撑个人健康档案、大数据反欺诈等新业务场景。3）创新数据应用场景：包括杭州市老年人意外险理赔直达服务、江西省萍乡市医保个人信息授权使用服务、东营市慢病管理中心等。

杭州市老年人意外险理赔直达服务：国新健康结合老年人健康保险理赔实际需求，杭州市卫生健康委联合有关部门，打造跨协同应用场景，搭建了杭州市老年人意外险理赔直达服务平台。为意外伤害老年人提供免办理赔手续服务，进一步优化理赔流程，提高政策保险理赔效率。

以商业保险授权运营为契机，向更多领域积极拓展。国新健康成功申报杭州市商业健康险理赔直达服务场景，获批为金融领域公共数据授权运营主体。杭州公共数据授权运营场景为商业健康险核保核赔，是公司首次通过数据授权方式进行商业化运营的尝试，以商保数据服务的“小切口”探索建立实践基础及通路，树立典型标杆案例。从长期看，公司有望与更多地方国资公司对接探索，争取本地数据运营权。

在战略合作方面，中部健康医疗大数据(湖北)有限公司成立，未来有望推动更深入的医保数据要布局。根据iFinD，中部健康医疗大数据(湖北)有限公司成立，湖北数据集团有限公司、国新健康保障服务集团股份有限公司分别持股55%和45%。未来公司有望凭借战略合作，不断加强自身在数据要素、特别是医保数据要素领域的布局。

6.2.2 政务数据：多种模式积极探索，有望开启政府数据运营新时代

多家央企旗下的“国家队”在数据要素领域积极布局。太极股份：在交通、工业、“三医联动”、养老健康服务、司法公证服务、政务服务、城市码服务、电力数据服务、安全生产、用工保护等领域打造重要标杆，积极推动行业数据治理、赋能“场景+生态”打造。

深桑达：帮助河北高速集团实现首批数据资产入表，同时为大理州等地进行全面的数据要素赋能。产品方面，深桑达发布了数据资产管理平台V1.0、中电云数港V1.0平台，参与设计并推出婚信宝、房信宝、医信宝、积信宝、收入宝、社信宝、盛融宝、文旅宝等8个数据产品，不断提高公司产品体系对数据资产价值转化的服务能力，并服务深圳数据交易所，覆盖数据流通交易全业务环节。

6.3.2 时空数据：有望成为公共数据运营下一个阶段的重点

2024年3月28日，自然资源部印发《自然资源领域数据安全管理办法》，对自然资源领域数据开发利用提供指引。政策鼓励自然资源领域数据依法共享开放和开发利用，支持数据创新应用，积极构建数据开发利用和安全产业协调共进的发展模式，不断提升数据安全保障能力，维护国家安全、社会稳定、组织和个人权益。2023年8月23日，《自然资源部关于加快测绘地理信息事业转型升级更好支撑高质量发展的意见》发布，对时空数据供给和应用进行了系统部署，并提出了2025和2030年的建设目标。

超图软件：厚植优势紧抓数据要素先机。1）数据治理方面，提供数据治理软件工具与服务，推动数据要素效力充分发挥。公司GIS基础软件产品系列中的桌面端产品、三维产品即具备二维数据以及三维数据的数据生产、处理、分析、管理、迁移、显示等功能。公司同时提供数据治理服务，目前已在多个城市开展数据治理业务。2）数据运营方面，紧扣大数据局业务线，深耕数据共享开放及运营市场。在数据的共享开放方面，公司形成了基于GIS技术的智慧城市数字底盘数据共享产品——时空大数据平台。

6.2.4 数据确权及资产评估：领军企业先行先试，助力数据确权及资产评估领域发展

数据确权：2023年9月，人民网·人民数据打造了首个全国性数据要素公共服务平台，以人民链、人民云两大新型数据要素基础设施作为技术支撑底座，保证平台整体运转安全可信、自主可控。基于以上两大底座，人民数据重点打造了数据确权、数据授权、数据资产服务平台三大核心平台，打通数据确权、数据授权、数据流通交易的全流程。同时，数据确权平台推出的“数据资源持有权证书”“数据加工使用权证书”“数据产品经营权证书”（三证）已正式面向全国发放，探索解决目前存在的“数据不出省”“部门不流通”“数据确权难”等问题，打破各部门之间的数据壁垒、各地数据交易所之间的“数据孤岛”，促进国内数据确权和流通加速。

对数据的价值评估，是确权和入表的必要环节之一，易华录作为数据咨询服务机构，与资产评估机构配合，根据政府、企业委托对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告的专业服务。完成数据资产评估后，企业可推进数据资产出资、转让、质押融资、资产证券化等活动，还可支撑企业财务报告中对数据资产的信息披露，政府可以高效合规完成公共数据运营权益转让工作。同时，公司也积极布局数据咨询、技术平台建设、数据产品开发等领域，帮助地方政府和被授权的大数据公司，规划公共数据运营模式，建设公共数据授权运营平台，实现公共数据的应用、流通与价值变现。

AI金融是什么？AI+金融是指人工智能技术在金融领域的应用，它涉及到利用先进算法和机器学习等技术来分析数据、自动执行任务并改进决策。在应用场景方面，AI+金融主要涉及一些非核心决策类金融环节，如营销、投顾服务、数据处理整合、风控等场景，金融领域涵盖投研、银行信贷、保险等领域。在非决策端层面上，AI倚赖大模型的效率优势，能够为决策者提供高效便捷的信息渠道，运营支持，在许多场景下，AI+金融相关产品已经得到实现落地，提升展业质效。

在投研领域。大模型通过对信息的高效收集、整合、加工，有助于提升投研及投资的“搜”“读”“算”“写”“用”五大环节的效率。AI能够提供智能投顾与个性化理财，AI技术通过分析客户的财务状况、风险偏好和投资目标，提供个性化的投资建议和资产配置方案。例如，美国的Betterment和Wealthfront公司利用AI算法自动调整投资组合，以降低风险并提高投资回报。在国内领域，恒生电子与恒生聚源共同推出的智能投研平台WarrenQ-Chat，通过对话指令轻松获得金融行情、资讯和数据，确保消息出处可追溯。

在银行信贷领域。AI金融在信贷审批与欺诈监测方面存在应用场景，AI技术可以集成到信用评分和风险评估中，准确评估信用评分和信用风险，改进贷款申请和信用卡发放的决策。欺诈监测方面，生成式AI可以分析大量交易数据，识别异常模式和潜在欺诈活动。通过不断从新数据中学习，这些AI系统会随着时间的推移变得更加准确，从而帮助银行主动检测和防止欺诈，如账户接管(ATO)和洗钱。中国农业银行基于ChatABC大模型生成能力提供信贷报告生成服务，报告准确率达84%。在某分行使用中客户经理单份信贷报告编写时间平均节约50分钟，客户经理单一客户全流程报告编写节约人力1.2人天，有效提升了三农信贷场景服务能力，同时也为基层客户经理减负。

在保险领域。AI在自动化理赔方面存在优势，其能够快速识别并处理理赔申请中的图片资料，如医疗报告、车辆损坏照片等，减少人工审核时间，并基于预设的审核规则和机器学习模型，AI系统自动对理赔申请进行初步审核，提高处理速度。在理赔流程后期，对于符合条件的理赔案件，AI系统可自动触发赔付流程，将赔款迅速转账至客户账户。美国保险公司Lemonade通过其AI驱动的理赔流程，实现了理赔处理的自动化。客户可以通过手机应用程序轻松提交索赔，AI系统会迅速审核索赔文件，确保所有必要的信息都已提交。一旦索赔被确认，AI会自动处理赔款，通常在几分钟内完成。

AI金融垂类大模型推动产业变革。2023年是国内金融大模型的元年，随着生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级快速发展。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生。另一方面，行业竞争不断加剧，出现马太效应之势，头部金融科技子公司与AI企业在抢夺头部金融机构时面临更为激烈的竞争，而腰尾部金融科技子公司则联手AI企业占领市场。

AI金融垂类大模型推动产业变革。2023年是国内金融大模型的元年，随着生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级快速发展。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生。另一方面，行业竞争不断加剧，出现马太效应之势，头部金融科技子公司与AI企业在抢夺头部金融机构时面临更为激烈的竞争，而腰尾部金融科技子公司则联手AI企业占领市场。

同花顺推出垂类大模型“问财HithinkGPT”。同花顺的问财HithinkGPT是一款由同花顺公司完全自主研发的金融对话大模型，也是业内首家通过网信办备案的金融对话大模型。它利用先进的AI技术，为用户提供智能金融服务，旨在简化投资流程。在技术架构方面，问财HithinkGPT采用transformer的decoder-only架构，提供7B、13B、30B、70B和130B五种版本选择，最大允许32k文本输入，支持API接口调用、网页嵌入、共建、私有化部署等能力，并为用户提供一站式标注和评测服务。

问财HithinkGPT在多个场景中有出色的表现，包括智能投资助理、智能投研、智能投顾、智能陪练和智能代码生成等领域。它集成了50多种技能，涵盖投资环节的各个方面，如查询、分析、对比、解读、预测和建议。此外，它还能进行研报智读、公司季报点评、多文档解析问答、智能研报创作生成等复杂任务。在专业性方面，同花顺自建了HithinkFinEval数据集，涵盖了证券从业考试、基金从业考试、会计师资格考试、CPA、CFA等17个金融行业考试。在这些考试中，问财HithinkGPT-70B大模型以平均75.9分的优异成绩通过考试，显示了其在金融领域的专业性。

恒生电子推出垂类大模型“LightGPT”。恒生电子金融大模型LightGPT于2023年6月推出，基于海量金融数据训练，使用超2000亿中文tokens和80多项中文金融任务指令微调，覆盖投研、投顾、智能客服、合规风控多领域应用场景。在整体模型效果上，LightGPT提升了15%，安全合规性上提升了13%，推理速度上提升了50%。它面向金融机构实现了LightGPT-7B的开源，并且推理和训练全面适配华为昇腾系列。目前，LightGPT支持私有化和云部署两种模式，使得金融机构可以根据自身的业务需求和安全策略，选择最合适的部署方式。

基于“LightGPT”，恒生电子打造的多款大模型应用产品，分为重塑和嵌入两种模式。重塑模式产品包括光子·文曲（面向投资顾问的一站式内容创作平台）、光子·方圆（聚焦金融机构投资合规领域）、光子·善策（聚焦投顾咨询场景）和光子·慧营（定位资管与托管产品运营助手）。嵌入模式产品则通过光子插件能力与业务系统交互，为传统应用现有业务流程注入AI能力。

模型能力提升将解锁更多AI教育场景。根据教育产品对于互动/实时性、模型推理能力的要求将目前 AI 应用场景划分象限。随着 GPT-4o level 端到端模型实现更好的交互效果、多模态理解、多模态输出能力的发展，以及模型调用成本降低，AI教育产品能够实现从课前至课后的延伸，从语言类学习助手向全能类学习助手的迭代，将会给学习者带来更好的教育体验。

AI+教育赛道布局可拆分为To Students和To Teachers。面向学生的产品主要包括语言学习应用（如 Duolingo）、作业帮手（如 Chegg 和 Quizlet）、职业技能培训课程（如 Coursera 和 Udemy），以及幼儿教育类工具（如 Ello）。产品的打磨和高效触达C端用户非常重要。据Business Research，2024年全球EdTech市场规模达1937亿美元，预计到2032年将增至8803亿美元。面向教师和学区的产品包括学习管理系统（如 Google Classroom）、学生信息系统（如 PowerSchool）、课堂管理软件（如 Classcraft），以及评估软件（如 Gradescope）。这类产品的成功主要依赖于团队的销售能力和教育体系内的资源，主要付费方为学校和教育机构。

To Students 端主要新兴产品为AI全能导师。其包括语言学习、数学、代码等细分领域的专业化 tutor。如针对语言学习的 Speak、Praktika、Duolingo，主要针对数学解答的 question.ai， answer.ai，全能型 AI tutor 需要的数据、教研积累多。目前受到模型智能不足的限制，大公司在这个方向占据优势。目前 Khanmingo 能做到根据每个学生的学习进度和需求，提供定制化学习路径和建议；在学生使用 Khanmigo 进行练习时，提供即时反馈，以数理科目为主。

To Teachers端涵盖教学助手以及进校软件。广义上的To Teachers端覆盖面向教师的教学助手以及面向学区的教学系统或软件。1）教学助手“Class Companion”，是为 K12 教师设计的课后作业管理系统，搭接在教师与学生之间的纽带，为教师减轻批改作业的负担的同时，能够给予学生及时的作业反馈，实现教师与学生的双赢，提升教学效率。目前，LLM辅助的课后作业管理软件属于蓝海市场，没有出现明显的竞品，但当前的Class Companion所应用的场景有限，产品内核价值上限较低。2）进校软件面向教师与学校，分类有学习管理系统（LMS）：如 Google Classroom 和 Canvas，帮助教师管理课程进度、分发作业、跟踪学生进度，类似企业内的项目管理软件；学生信息系统（SIS）：如PowerSchool，收集和存储学生数据。根据 Market.US 的预测，2023 年该市场体量为 185 亿美元，包括硬件（计算机和交互式白板）、软件（学习管理系统和教育应用程序）服务。该市场相对于面向学生个体辅导的市场较小，预计以25.2%的CAGR增长，到2032年达到1324亿美金。

OpenAI推出话术指南，覆盖机械性工作与思维训练。11月14日，OpenAI为学生提供了一份使用ChatGPT进行写作的指南。文章提出了12种有效使用ChatGPT的方法，包括自动化引用、快速了解新主题、获取研究路线图等指导方法，并给出了相应的提问话术范式。

除去一些自动化引用的机械性工作以外，OpenAI给出的12指南中包含思维训练方式，旨在通过ChatGPT帮助学生提升严谨思维和清晰写作的能力。学生可以利用“苏格拉底对话”（Socratic dialogue）法，向 ChatGPT 提出问题，以此来深化自己的观点。此外，ChatGPT 还可以帮助学生识别潜在的反驳论点，从而增强论证的逻辑性。

多邻国推出AI教育系列新产品。9月24日， 多邻国于第六届全球分享大会上宣布了两项新的AI驱动功能——视频通话（Video Call）与多邻国大冒险（Adventures）。1）在“视频通话”功能中，用户可以与多邻国角色拽姐对话，且对话内容会根据用户语言水平灵活调整。目前，这一功能已上线iOS端的英语、西班牙语及法语课程，供海外部分市场的Duolingo Max会员使用。2）在“多邻国大冒险”功能中，其延续了该公司游戏化的产品设计风格，类似于探索类游戏，用户可以沉浸在多邻国世界中，体验不同的动态剧情设定，通过结合上下文来与拽姐、奥斯卡等角色对话，完成任务。该功能已应用于英语学法语、西班牙语学英语等课程，上线Android端和iOS端。

多邻国已经在AI教育领域加速布局。1）自有大模型“Birdbrain”。利用自有AI模型“Birdbrain”来匹配用户知识水平与题目难度，通过A/B测试，使用 "Birdbrain" 来构建适合每个学习者难度水平的课程。一般而言，正确率会控制在大约70%到80%左右，以提升学习效果和用户体验。2）三大AI高阶功能。与OpenAI合作，在Duolingo Max中融入了基于GPT-4的三个高阶AI功能：Explain my Answer（解释我的答案）、Roleplay（角色扮演）、In Lesson Coach（课堂教练），为用户提供定制化的交互式体验。

多邻国正加大付费用户转化。根据2024年Q3财报显示，多邻国月活跃用户（MAU）为1.13亿人，同比增长36%，日活跃用户（DAU）为0.37亿人，同比增长54%，付费订阅者达到860万，同比增长47%，其中付费用户占比约8%。可以看到，多邻国正在将尝试免费用户转化为更多的付费用户，而AI新功能将有助于加快这一进程。

政策驱动AI教育产业迎来快速发展。1月29日，教育部部长怀进鹏表示，教育部将实施人工智能赋能行动，促进智能技术与教育教学（AI for education）、科学研究（AI for Science）、社会（AI for Society)的深度融合，为学习型社会、智能教育和数字技术发展提供有效的行动支撑。11月27日，教育部办公厅下发《关于加强中小学人工智能教育的通知》。通知强调了人工智能教育的总体要求，包括立德树人、全面发展、激发兴趣和鼓励探索以及统筹谋划和稳步推进等方面。同时，提出了6大主要任务和举措，包括构建系统化课程体系、实施常态化教学与评价、开发普适化教学资源、建设泛在化教学环境、推动规模化教师供给和组织多样化交流活动，并且在2030年前在中小学基本普及人工智能教育。近两年，教育部出台多项利好AI教育政策，随着政策的不断加码推进，市场的空间将持续放大。

AI与医疗的结合，将对医疗产业带来重要赋能。1）诊断：AI 可提升基因组分析、医学成像与药物发现水平，优化诊断决策，快速精准分析 MRI 等影像、鉴别关键发现、管理疾病与治疗计划，还能加快 CT 扫描分析，变革诊断流程与效率。2）管理自动化：根据Netapp官网，约 40% 支持人员与 33% 实践人员任务可自动化，采用 AI 方案可提效减负、降本增利，如规划与自然语言处理方案能省时间、减困扰。3）药物开发：药物研发成本高且耗时，AI 机器学习可缩识别分子时长、聚焦研究精力、降成本促发展。4）风险预测：依多变量数据与预测分析，在患者端助早干预防重病，宏观上可预测流行病，挑战在于管理海量数据。

政策高度重视医疗AI的发展。国内持续发布多个政策，重点支持医疗产业与AI技术的结合。

AI对医疗产业发展具有重要意义，提升了传统医疗的效率，在多个关键场景发挥重要作用，有力推动医疗行业向智能化、精准化转型升级。如智能诊断系统辅助医生精准判断病症、医疗机器人优化手术流程、大数据分析预测疾病趋势等，全方位提高医疗服务效率、提升服务质量，加速医疗行业从传统模式迈向智能化新时代。

国内医疗AI保持快速发展态势。1）产业方面：2024 年 12 月 7 日，首届天府 AI 医疗生态创新发展大会开幕，以 “GPT 医疗，芯范式，新未来” 为主题，涵盖数智化临床研究、AI 数字营养、智慧医学影像等多个前沿领域，并发布了 “中国 AI 医疗健康企业创新发展百强榜单”，举行了生物医学数据科学大赛启动仪式以及 “AI 医疗健康创新发展大赛” 和 “全科医师互联网 + 慢性病管理病例大赛”。 2024 年 12 月 7 日，“模塑申城 未来健康” 上海市医疗大模型应用示范场景卫生健康高质量语料论坛举行，会上发布了《医疗大模型语料一体机应用指南》团体标准以及中国第一个医疗语料终端 “小库”，并举行了卫生健康高质量语料建设合作备忘录签约仪式。2）产品与技术应用方面：多个科技大厂和知名企业均重点布局。以腾讯为例，腾讯与微医等合作攻坚医疗大模型，探索 AI 在医疗领域的深度应用，如利用医疗大模型推出 AI 辅助临床决策方案，帮助医生快速分析临床资料，提取关键信息，做出诊断和治疗决定。

国内医疗IT领域上市公司也积极布局，卫宁健康、创业慧康、久远银海等领域企业纷纷率先发力，在医疗助手、数字医生等方面已取得一定成果。

10.1 国内外积极进展不断，卫星互联网进入拐点

10.1.1 国外：星舰多次试飞展示行业发展前景，行业进入加速发展

2024年10-11月，SpaceX 星舰进行了第五次、第六次试飞。在第五次试飞中，火箭发射六分钟后，一级超重型火箭与星舰脱离，返回时被一对巨大的金属钳子夹在空中，成功实现了使用 “筷子” 机械臂对超重助推器的回收。之后，星舰二级继续正常飞行，在发射 1 小时 5 分钟左右，二级成功溅落印度洋，圆满完成预定任务。助推器直接返回发射场并捕获能够大幅度缩短复用周期，降低维修成本，为后续星舰规模应用奠定了坚实的基础；在第六次试飞中，首次实现了猛禽发动机在太空失重真空环境下的点燃，SpaceX 在发射网络直播中表示正在对下一代星舰上层进行升级。

美东时间 9 月 12 日，AST SpaceMobile 公司的首发五颗 BlueBird 卫星（Block1）搭乘猎鹰九号成功入轨。AST SpaceMobile 成立于 2017 年，致力于构建 “手机直连的空基蜂窝宽带网络”，目标是通过建设低轨星座来实现基于地面网络（4G/5G）频段和标准的手机直连，其与全球多个大型电信运营商都建立了战略合作关系。此次发射的 Bluebird Block1 是 AST 公司的首批手机直连卫星，经过几个月的在轨激活之后，Bluebird 将开始在美国范围内配合 AT&T 和 Verizon 的 5600 余个蜂窝基站为测试用户提供初始服务。

10.1.2 国内：政策催化叠加产业进展，终端应用演进打开C端重要拐点

政策方面，2024 年 10 月中国科学院、国家航天局、中国载人航天工程办公室联合发布了我国首个国家空间科学规划《国家空间科学中长期发展规划（2024—2050 年）》。该规划将我国空间科学发展路线图分为 3 个阶段，并提出了我国有望取得突破的 5 大科学主题，分别为 “极端宇宙”、“时空涟漪”、“日地全景”、“宜居行星”、“太空格物”，以及 17 个优先发展方向。这一规划为我国继续开展深空探索、部署空间科学任务指明了具体方向、提供了明确依据。

产业方面，千帆星座组网进度不断加快。“千帆星座” 于 2023 年启动建设，包括三代卫星系统，采用全频段、多层多轨道星座设计。第一代系统采用透明转发 TP 模式，将率先为我国境内和 “一带一路” 的陆地 / 近海提供服务；第二代系统采用星上转发（OBP）模式，除了延续透明转发的能力，还具有星上处理能力，可向全球陆地 / 海洋 / 空中全域提供服务；第三代系统设计规模约 1.5 万颗星，可实现多业务、多层组网部署，实现全球区域星地融合。该星座计划于 2025 年底实现 648 颗星提供区域网络覆盖，2027 年底提供全球网络覆盖，最终在 2030 年前实现 1.5 万颗卫星提供手机直连等多业务融合服务。

北京时间 8 月 6 日下午，“千帆星座” 首批组网卫星发射仪式在太原发射中心举行，“1 箭 18 星” 顺利升空入轨。10 月 15 日晚，千帆星座第二批组网卫星搭乘长六改以一箭 18 星方式在太原成功发射。

国际合作不断加强，产业生态持续完善。11月20日，上海垣信卫星科技有限公司（垣信卫星）与巴西国有通信企业Telecomunicações Brasileiras S.A.（TELEBRAS）正式签署合作备忘录。垣信卫星将为巴西地区提供卫星通信服务，并通过与TELEBRAS的合作率先实现对巴西偏远和网络不发达地区的宽带互联网接入。值得重视的是：垣信卫星为巴西地区提供的卫星通信服务将基于千帆星座实现。千帆星座目前拥有36颗在轨运营卫星，将于2025年开始在全球范围内提供卫星互联网服务。同时，垣信卫星已经与30多个国家启动业务洽谈，推动千帆星座在全球的商业应用服务推广。 

基础设施持续完善，为行业加速发展奠定重要基础。9 月 11 日 12 时，由蓝箭航天自主研发的朱雀三号 VTVL - 1 可重复使用垂直起降回收试验箭，在我国酒泉卫星发射中心・蓝箭航天液氧甲烷火箭发射工位，圆满完成十公里级垂直起降返回飞行试验。本次任务是继 2024 年 1 月圆满执行百米级飞行试验任务之后，对大型液氧甲烷重复使用火箭垂直起降回收各项关键技术的进阶验证。朱雀三号是我国自主研发的大型液氧甲烷可重复使用火箭，一级火箭设计复用次数不少于 20 次，运载能力不小于 18.3 吨，未来将支撑我国卫星互联网组网的高密度发射。朱雀三号已完成方案阶段转初样阶段工作，计划于 2025 年实施首飞，2026 年实现一子级回收复用。

华为Mate X6迈出低轨卫星手机端“从0到1”重要一步。2024年11月26日下午，在华为Mate品牌盛典上华为Mate X6发布，成为全球首款支持三网卫星通信的大众智能手机，也是行业首款支持低轨卫星通信技术的大众智能手机：目前其低轨卫星互联网系统测试中，预计将于2025年下半年开启众测，也是全球首款同时支持北斗卫星消息、天通卫星通信和低轨卫星通信的智能手机。事实上，已有多款国产手机具备卫星通信功能，此次华为开启低轨卫星与手机通信，再次将行业推向一个新的发展阶段。

10.1.3 卫星互联网市场潜力可期，关注细分领域具有核心壁垒的企业

根据华经产业研究院、36氪研究院数据，国内2021年卫星互联网市场规模为292亿元，2022年达到314亿元，到2025年有望达到447亿元。

卫星产业链主要包括卫星研制、卫星发射、地面设备、卫星运营等环节。从产业链上下游划分，卫星制造环节作为前端率先发展。

国内主要星座发展目标明确，长期看有望实现超过1万颗卫星的覆盖。1）根据垣信卫星公众号，千帆星座建设计划包括：一期部署648颗卫星提供区域网络覆盖，二期部署1296颗卫星提供全球网络覆盖，三期由超过1.5万颗卫星提供多元业务融合服务。

终端应用演进打开C端重要拐点后，应用终端的潜力值得期待。以星思半导体为例，星思卫星基带芯片CS7620打通基于3GPP R17版本5G NR NTN的低轨宽带卫星高清视频通话First Call，完成手机直连卫星方案的端到端验证。与此同时，星思最新流片的5G RedCap基带芯片CS6610和射频芯片CTR630也顺利点亮，并打通数传业务。卫星基带芯片CS7620和5G RedCap基带芯片CS6610内置全国产、高性能RISC-V架构的处理器，与CTR630组成完整解决方案，可以支持手机直连卫星、卫星宽带接入、卫星物联网等多种终端形态和应用场景。

在行业细分领域具有卡位优势和壁垒的龙头公司，有望逐步发挥自身优势实现业务突破。以普天科技为例，公司5G小基站产品将逐步实现定制化、国产化，实现空天地一体化协同，从而更好地发挥小基站类产品的优势，全方位提升卫星互联网发展潜力。1）定制化水平不断提升：公司小基站产品不但可以提供公网覆盖能力，还可以提供专网定制业务，尤其是能提供基于国产化平台的定制化服务，从而更好地契合行业的需求，在安全等领域有着广泛的应用。2）国产化持续推进：坚持聚焦全国产化技术路线，随着成本、成熟度等国产化产品的快速进步，国产化产业链和供应链有望日益成熟。3）一体化能力不断攀升：除了小基站产品的研发，公司在网络规划优化等方面有着多年的技术积累，通过将这些能力与产品进行深度融合，可以更加精准地把握客户的需求，方案的制定、交付和服务更具性价比。4）空天地一体化：在国家大力发展低空经济产业的背景下，地面网络依然有着很强的支撑能力；5G小基站在强化对地面网络覆盖能力的基础上能够探索更多的融合覆盖场景，在卫星互联网方面有着广阔的发挥空间。

六九一二全资子公司武贲科技有望在卫星互联网相关芯片领域建立自身优势。六九一二全资子公司武贲科技拥有“透明转发式卫星通信的多普勒频率预测方法及系统”核心技术，专注提高卫星及终端的信号捕获效率和降低中心站处理负载。根据国家知识产权局信息，北京武贲的相关发明可以根据第五预测频率进行搜索信号，从而大大缩小多普勒搜索范围，降低系统入站信号捕获的硬件代价。从研发方向看，北京武贲主要研发方向为北斗 3 芯片设计，未来在卫星互联网相关芯片领域有望建立自身优势。

10.2 量子产业有望成为新质生产力的“引擎”

10.2.1 量子计算：解决AI算力瓶颈的颠覆性力量

量子力学颠覆经典计算体系，带来空前加速，与传统计算相比，量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗。据赛迪智库，量子计算通过量子态的受控演化实现数据的存储计算，可以分为数据输入、初态制备、量子逻辑门操作、量子测算和数据输出等步骤，其中量子逻辑门操作是一个幺正变换，这是一个可以人为控制的量子物理演化过程；经典计算机的运算模式为逐步计算，一次运算只能处理一次计算任务，而量子计算为并行计算，可以同时对2^n个数进行数学运算，相当于经典计算重复实施2^n次操作；同时，传统芯片的特征尺寸很小（数纳米）时，量子隧穿效应开始显著，电子受到的束缚减小，使得芯片功能降低、能耗提高，将不可逆操作改造为可逆操作才能提高芯片的集成度，量子计算中的幺正变换属于可逆操作，有利于提升芯片的集成度，进而降低信息处理过程中的能耗。

量子计算的运算能力根据量子比特数量指数级增长，在AI领域具有较大潜力。在经典计算中，计算能力与晶体管数量成正比例线性关系，而量子计算机中算力将以量子比特的指数级规模增长，据中国计算机学会微信公众号， 2012年“量子优势”（同样的计算任务，量子计算速度高于传统计算）的概念被提出，并在2019年由谷歌团队实现了实验验证，2020年，潘建伟院士团队基于高斯玻色采样模型成功构建了76个光子的量子计算原型机“九章”进一步验证了量子优势。量子计算机所能拥有的量子比特数由最初的2量子比特增长到了数百量子比特，并正以可观的速度继续增长，这为实现更可靠、更大规模的量子计算，以及挖掘基于量子计算的人工智能应用带来更多可能性。

谷歌发布Willow量子芯片，在特定任务5分钟完成的任务全球最快超算Frontier需要10^25年完成。据芯东西微信公众号，Willow有105个物理量子比特，作为Google Research的一部分，其团队已经制定了长期路线图，朝着商业相关应用的方向迈进；该领域的下一个挑战是展示当今量子芯片上第一个“有用的、超越经典”的计算，该计算与实际应用相关；谷歌团队乐观地认为Willow一代芯片可以帮助他们实现这一目标。

2023年全球量子计算市场规模约47亿美元，预计2035年有望超过8000亿美元。据ICV，随着量子计算技术的不断演进，以及AI技术等领域的快速发展，量子计算的应用边界被不断拓展，2023年，全球量子产业规模达到47亿美元，2023至2028年的年平均增长率（CAGR）达到44.8%；2027年专用量子计算机预计将实现性能突破，带动整体市场规模达到105.4亿美元，参考IBM 2023年量子计算路线图，2028年量子门数量、以及纠错等计算技术将达到较为成熟阶段，在2028年至2035年，市场规模将继续迅速扩大，受益于通用量子计算机的技术进步和专用量子计算机在特定领域的广泛应用，到2035年总市场规模有望达到8117亿美元。

10.2.2 量子通信加密：或是量子产业最先落地应用

量子加密通信是利用量子态作为信息载体进行信息交互的通信技术，具备理论安全性。量子通信是一种基于量子力学原理的通信方式，它利用量子态的叠加性和纠缠性来实现信息的安全传递，量子通信具有防窃听和防篡改的独特优势。据上海卫星微信公众号，量子通信依托于光纤通信，在经典信道传输的基础上，新增加了量子传输信道，实现量子传递。由于单光子具有不可分割性是量子密码安全性的物理基础，因而量子通信并非颠覆经典通信，更像是给经典通信增加了一把量子密码锁。

11.1 投资建议

新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，人工智能为作为新一轮科技革命的“头雁”，将驱动以“AI+”为主线的伟大时代机遇：国产AI算力崛起已经是大势所趋，AI一方面正在驱动空前的终端硬件革命，另一方面AI+应用迎来全面落地拐点，此外量子产业有望成为新质生产力的“引擎”，卫星互联网与信创也进入规模落地阶段。我们重点推荐海康威视、金山办公、科大讯飞、中科创达、同花顺、寒武纪、萤石网络、恒生电子、浪潮信息等“AI+”主线的龙头企业。

11.2 海康威视：AI龙头再启航，赋能千行百业场景数字化

海康威视全面的感知能力助力更丰富的数据获取，深厚的行业理解力满足个性化的场景应用需求。海康威视以视频感知为基础，构建了包括可见光、热成像、雷达、X 光等电磁波，声波、超声波等机械波，以及多种物理传感技术的全面感知体系。目前海康威视已广泛覆盖10余个主行业、近90个子行业的500 多个细分场景，在涉及生产生活、社会治理的诸多领域持续深耕。凭借渠道下沉以及长期与行业客户的交流合作，公司积累了深厚的行业理解力和用户洞察力，可以更好地满足下游客户个性化、定制化的数字化转型需求。

从安防到场景数字化，海康威视的第二增长曲线有望迎来快速发展阶段。对于绝大多数以物理世界为中心构建的企业（可称为非数字原生企业），尤其是制造企业，过去已完成了大量的IT信息化工作，但对于其核心主营业务流程，缺乏启动数字化转型的核心数据、缺乏基于数据实现智能控制和智能决策的产品和解决方案，仍然是众多企业最大的痛点，在经济复苏背景下或成为重要科技新基建。

2024Q4公司在储粮、物流、油气等场景持续落地场景数字化转型业务。

1）储粮：结合中储粮成都储藏院储粮害虫视觉AI识别算法，共同开发出AI虫情监测分析终端，帮助粮库在线远程智能发现虫害；

2）物流：已覆盖快递企业运行过程中的揽收、分拣、中转运输、分拣派送、签收、退货等各个环节；

3）油气：公司与昆仑数智达成合作，推进以智能物联技术提升生产效率，降低运营成本的数字化、智能化应用。

投资建议：公司在财政政策刺激下或迎来业务复苏，叠加降本增效持续推进业绩拐点或正在孕育。我们预测公司2024-2026年收入分别为985.6、1093.13、1225.72亿元；EPS分别为1.54、1.80、2.08元，2024年12月19日收盘价对应PE为20、17、15倍，维持“推荐“评级。

风险提示：外部环境不确定性；技术研发不及预期；供应链波动风险。

11.3 金山办公：C/B端AI战略稳步推进，出海高速增长

C端公司主要产品月活数据稳定增长，WPS AI持续渗透。截至2024年9月30日，公司主要产品月度活跃设备数为6.18亿，同比增长4.92%。其中WPS Office PC版月度活跃设备数2.77亿，同比增长6.95%；移动版月度活跃设备数3.38亿，同比增长3.36%。2024年10月WPS鸿蒙版公测，实现了跨端、跨设备的文档和数据共享，支持多用户协同、浏览编辑、修订能力。2024Q3，国内个人办公服务订阅业务实现营收7.6亿元，同比增长17.24%；主要系公司WPS AI 2.0新增AI 写作助手、AI阅读助手、AI数据助手、AI设计助手，为用户提供更加便捷高效的创作体验，有力促进用户粘性和付费转化提升，带动国内个人办公服务订阅业务稳健增长。

B端订阅转型稳步推进，WPS 365收入占比持续提升，信创复苏或带动授权业务增值。2024Q3，国内机构订阅及服务业务实现营收2.48亿元，同比增长0.02%；主要系依托更完善的WPS 365，公司发力公有云市场的规模性民企及地方国企，持续提升相关收入占比，推动收入模式进一步升级，为国内机构订阅业务长远健康发展奠定坚实基础。2024Q3，国内机构授权业务实现营收1.43亿元，同比增长8.97%；主要系公司持续紧密跟踪政策变化及客户需求，充分布局党政信创领域下沉市场，相关订单增加带动国内机构授权业务实现增长。

与亚马逊AWS合作，2亿海外用户带来蓝海市场。2024年 6 月，金山办公发布WPS AI海外版，基于亚马逊云科技生成式 AI 技术与服务的支持，面向海外客户发布旗下具备大语言模型能力的人工智能助手 WPS AI，推出拼写检查、内容改写、文档润色和 PPT 生成等功能，帮助 2 亿海外用户更高效地进行办公协作，2024Q3，公司海外业务保持高速增长。

投资建议：金山办公个人订阅付费用户数与ARUP在AI赋能下有望持续双增长，同时WPS 365推出有望加速机构订阅转型，我们预测公司2024-2026年收入分别为51.43、63.41、79.82亿元；EPS分别为3.25、4.09、5.18元，2024年12月19日收盘价对应PE分别为95X、76X、60X，维持“推荐“评级。

风险提示：技术研发不及预期；行业竞争加剧。

11.4 科大讯飞：联手华为，打造国产AI“Wintel“联盟

十年磨一剑，讯飞迎来大模型时代浪潮。复盘过去，以语音识别为代表的感知智能单纯技术服务商业空间瓶颈促使讯飞过去发展路径主要为以下两类：1）多行业信息化拓展，2）软硬件一体化产品。虽然扩大收入规模是不得已而为之，但奠定行业数据卡位和硬件产品能力优势。大模型带来认知智能时代拐点，解决感知智能时代商业空间瓶颈，公司大模型一体机可能最先构筑业绩弹性：1）多行业数据卡位和know-how使得公司大模型国内TOP3；2）软硬件一体化能力领先、最先拥抱华为与昇腾芯片；3）教育、政法等成功“G-B-C”自上而下推广路径可直接复制昇腾一体机大规模推广。

公司在2024年前三季度，AI商业化迎来多项重大里程碑：

1）“讯飞星火”在夯实自主可控优势的同时，综合性能保持行业领先；科大讯飞承担了国家发改委、工信部、科技部和中科院的多项国家战略任务。

2）“讯飞星火”大模型成为央国企首选。1-9月份，科大讯飞的大模型相关项目的中标数量和金额在行业里都处于领先位置；通过中国政府采购网、中国招投标公共服务平台等数据梳理，科大讯飞成为上半年大模型中标数最多的市场化玩家，且8月份单月中标金额突破1.5个亿，行业排名第一；讯飞星火正在领跑央国企市场；2024年9月，科大讯飞的中标项目数量在行业里大幅领先，组成明显领先的第一梯队。

3）“讯飞星火”产业生态进一步加强。2024年前三季度开发者数量持续高速增长，新增开发者数量达177.7万，公司正与41.5万余家企业客户用星火创新应用体验，加速行业赋能步伐。“讯飞星火”APP 在安卓端的下载量超过1.9亿次。

投资建议：公司作为国内人工智能龙头企业，积极看待科大讯飞的大模型布局和AI应用落地, 公司2024-2026年预计实现营收236.02、283.58、340.32亿元，预计EPS分别为0.18元、0.31元、0.44元，2024年12月19日市值对应PE分别为293X、167X、117X，维持“推荐”评级。

风险提示：市场竞争加剧；新业务推进不及预期；用户增长不及预期。

11.5 中科创达：AI终端掘金铲，舱驾合一领军者

中科创达与高通保持长期紧密合作，具有更好的落地优势。中科创达和高通紧密合作多年，高通为中科创达提供在智能手机、汽车等AI终端应用上的广泛芯片支持。中科创达联合高通成立联合实验室、联合开发QRD参考设计，共同开发研究新技术，在此之上展开深度合作，共同成立合资公司Thundercomm，致力研发AI终端应用相关。具体而言，公司目前在智能手机、汽车和物联网相关业务上不断构建针对不同场景、不同客户需求的多样化、差异化解决方案，不断推动各种AI相关应用的精准落地。

AI端侧落地加速，中科创达具备丰富的经验和卡位优势。AI手机和PC方面，中科拥有丰富的软硬件结合经验，以及芯片生态和操作系统的优势，为大模型落地手机、PC提供了坚实的基础。XR眼镜也是公司的发展重点之一，公司最新发布的MR HMD Pro产品，搭载了高通XR2+平台，融合了多项创新功能，提供了全新的混合现实体验。在AR眼镜领域，公司与芯片厂商、合作伙伴及行业客户保持密切合作，推出了基于AR1平台的轻量化智能AR眼镜方案，进一步强化了端侧智能技术的应用，为未来智能可穿戴设备的发展奠定了基础。

软件定义域控，中科创达或成智能汽车域控领域核心标的。中科创达在操作系统技术、芯片合作生态、全球化客户渠道、千万级量产经验等方面的综合实力和优势。依托这一基础，公司与上海自贸区及临港新片区在智能汽车产业领域密切合作，共同加速智能汽车产业创新。建立滴水OS整车操作系统研发中心，依托双方优势打造中国智能汽车软件底座，面向全球车企提供领先方案。

投资建议：积极看待中科创达“操作系统+端侧智能”战略下的三大智能板块业务发展，创新研发预计将加速推动汽车、机器人、以及以手机、物联网为代表的智能终端的全面发展, 形成端侧智能多场景应用和产品矩阵。进一步构筑竞争壁垒。我们预计中科创达2024—2026年归母净利润分别为2.12、5.32、7.85亿元，2024年12月19日市值对应市盈率145X、58X、39X，维持“推荐”评级。

风险提示：AI技术不及预期；政策落地不及预期；行业竞争加剧。

11.6 同花顺：首个网信办备案金融对话大模型推出者

以 AI 为抓手，助力打开市场空间。公司对多模态大模型技术攻关和产品应用的研发，运用多模态大模型技术赋能公司现有的业务场景、产品和服务体系进一步加大研发。1) 问财 HithinkGPT:作为国内首个备案的金融对话大模型，HithinkGPT 采用了 2999B Token 的庞大预训练数据集，满足大模型+金融投顾、智能客服、智能投研等多样化的应用需求。2) Hipilot:基于HexinCoder 大模型，能够提供代码智能生成、实时推荐、智能问答等能力。受益于 AI 金融发展，公司有望持续增加金融服务业务收益。

流量优势积累庞大用户基础。截至2024H1，同花顺金融服务网累计注册用户约62,547万人，每日使用同花顺网上行情免费客户端的人数平均约为1,439万人，每周活跃用户数约为1,921万人。种类繁多的机构投资者及庞大而活跃的个人投资者，有利于公司打造互联网金融信息服务生态圈，促进公司产品及服务的推出、升级、更新换代，能被市场快速接受，客户资源优势明显。

政策频出利好资本市场发展，9月24日以来成交量大幅跃升。近期利好政策持续发布：1）中国人民银行发布10月10日发布公告，决定创设“证券、基金、保险公司互换便利，支持符合条件的证券、基金、保险公司以债券、股票ETF、沪深300成分股等资产为抵押，从人民银行换入国债、央行票据等高等级流动性资产，首期操作规模5000亿元；2）10月10日，上交所再次举行券商座谈会，现场宣讲并购重组最新政策精神，并就进一步活跃并购重组市场、打通政策落地“最后一公里”听取意见建议。自9月24日至今，A股成交额大幅跃升，日均成交额达到1.86万亿元，相较于今年整体的成交额显著提升。回顾2015、2020两轮牛市中成交额大幅提升后，同花顺当年的归母净利润同比增速分别为1483%、92%，成交额大幅放量带来的牛市效应对同花顺是最直接的利好。

投资建议：预计公司24-26年归母净利润分别为16.15、19.55、23.77亿元，2024年12月18日市值对应24/25/26年的估值分别为102、84、69倍，考虑到整个金融信息行业在2024、2025年有望迎来回暖，市场交易增加，AI大模型融合已有产品，公司主营业务有望充分受益，维持“推荐”评级。

风险提示：技术落地不及预期，行业竞争加剧。

11.7 寒武纪：预期差较大的国产AI芯片引领者

中国AI芯片龙头，智能算力行业领导者。寒武纪能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件，也是国内少数具有先进集成电路工艺下复杂芯片设计经验的企业之一。随着地方算力基础设施建设的持续推进，公司作为行业标杆有望持续受益。

多个行业、细分领域展开合作，推动产品加速落地。1）互联网：公司产品在自然语言应用场景中实现了批量出货，当前芯片产品的实测能力、迭代预期均满足了客户需求。2）大模型厂商：在视觉大模型领域，与该领域的头部客户达成了战略合作，为视觉大模型在线商业应用提供了坚实的算力支持。在语言大模型领域，公司产品与该领域的头部客户进行了大模型适配，获得了与该客户的多个产品兼容性认证，满足了客户对于人工智能算力的需求，加速了客户大模型从训练到部署的全部过程。3）金融：公司与多家金融机构进行了大语言模型的测试以及行业应用的探索，积极推动金融领域的应用落地。

持续研发投入保障技术领先，生态持续完善奠定龙头地位。1）持续投入研发：2024 年上半年，公司研发投入4.5亿元，研发投入占营业收入比例为 690.92%，研发团队占员工总人数的 74.79%，78.82%的研发人员拥有硕士及以上学历。2）生态持续完善：在训练方面，寒武纪训练软件平台更新迭代了 PyTorch 2.1/2.3 的支持, 支撑了多个训练和推理的业务场景；在推理方面，公司的推理软件平台紧随业界应用需求和发展，支持并优化了 Llama 系列、Qwen 系列等一系列文生文模型，以及 StableDiffusion3 等多个主流多模态模型，实现了文生文、文生图、文生视频和多模态等 AIGC 主流业务场景覆盖。

从存货、预付账款变化可以看出公司的积极变化。2024年三季度末，寒武纪存货达到10.15亿元，2023年底为约1亿元；预付款项8.54亿元，2023年底约为1.48亿元。存货、预付款项快速增加可能表示公司芯片产能在逐渐充裕，未来需求端景气度有望提升。

投资建议：公司是国产AI芯片龙头，积极研发新一代智能处理器微架构和指令集，不断进行优化和迭代推理和训练软件平台，推动智能芯片及加速卡在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地。在AI算力需求高速增长、美多次更新出口管制标准、算力基础设施建设有望加速的大背景下，公司高度重视研发投入，打造核心产品紧抓AI算力市场机遇，有望打开长期增长空间。预计公司2024-2026年营业收入为15.36/35.44/50.15亿元，2024年12月19日市值对应PS分别为173X、75X、53X，维持“推荐”评级。

风险提示：新技术推进不及预期的风险；供应链变动的风险；同业竞争加剧的风险。

11.8 萤石网络：AI终端与机器人最佳２Ｃ平台

战略清晰，一体两翼：以云为重，终端+AI的两翼齐飞。终端+云+AI成为核心三要素，萤石网络目前已构建摄像头、智能门锁、清洁机器人等多个爆品终端，并以立身之本的萤石云为基石，通过AI全面赋能，实现多终端并发叠加AI赋能，构建智能生活基础平台坚实基础。

清洁机器人带来百亿级别蓝海市场。我们坚定认为萤石网络的机器人方式是同时实现商业化落地和作为基础平台实现AI终端与机器人无感交互的最佳路径之一。其核心在于萤石网络的机器人是以自下而上的方式不断延伸自身的业务触角，2023年推出萤石云视觉商用清洁机器人BS1，更是打开多维度业务的“宝藏钥匙”。以纯视觉为技术路径的清洁机器人，将不再局限于地面清洁范畴，甚至是不再局限于清洁功能。根据我们测算，预计2027年商用清洁机器人的相关市场规模达到110亿元。同时得益于海康威视生态有望率先试用萤石商用清洁机器人，以及与海康体系下丰富的B端资源协同赋能，我们预计有望贡献确定性较高的收入。

终端+云+AI构建深度主动沟通，助力公司成长为具备深度主动沟通AI终端与机器人基础平台。萤石网络在机器人业务的战略意义全面面向深度主动沟通方向，目前已构建以扫地机器人与陪护机器人两大产品矩阵，从清洁与陪护为入口，以终端为载体，逐步实现从“简单唤起交互”转变为“深度主动沟通”的战略方向而实现自我感知的智能生活成功落地需要具备三大前提：1）包含AI终端与机器人行之有效的整套解决方案；2）架构在同一平台、同一通信架构上，包含海量第三方设备的终端生态；3）实现终端自我感知、无感操作的技术。。

投资建议：萤石网络在技术、制造能力及渠道构建独有的优势，以“1+4+N”生态体系，落地智能生活解决方案及开放式物联网云平台服务，并在率先推出纯视觉清洁机器人，有望加速公司迈向智能家居新阶段。预测公司24-26年归母净利润为5.74、7.18、9.60亿元，2024年12月19日股价对应PE分别为42X、34X、25X，维持“推荐”评级。

风险提示：市场竞争风险；云平台服务的数据安全及个人信息保护风险。

11.9 恒生电子：证券IT龙头，全面拥抱AI与信创

完善的产品生态，聚焦AI金融多维度场景。公司所推出的AI金融垂类大模型“LightGPT”汲取了强大的语料库资源。其使用了超4000亿tokens的金融领域数据（包括资讯、公告、研报等）和超过400亿tokens的语种强化数据（包括金融教材、金融百科、政府报告、法规条例等），使其具备金融领域的准确理解能力。并且具备完善的产品矩阵，基于LightGPT打造的多款光子系列大模型应用产品，如光子・文曲、光子・方圆、光子・善策和光子・慧营，打通金融AI应用的最后一公里，实现业务系统的智能化升级和重构。

坚实用户基础，助力业务开展行稳致远。根据公司中报数据，上半年新一代投资交易系统 O45 持续签约战略客户，成功中标信托头部客户和银行理财子公司。运营管理产品线方面，TA 产品签约 30 家客户，17 家竣工;估值产品签约 12 家客户。机构服务产品线方面，PB2.0、LDP 极速交易、FPGA 期货行情、Ptrade 量化交易产品均有多家新签客户，其中 PB2.0 与战略客户签约信创项目。

Q3单季度利润大幅增长，主要为确认投资收益所致。根据公司的业绩公告情况，具体到2024Q3，公司单季度实现归母净利润4.16亿元，同比增长159.18%；单季度实现扣非净利润1.32亿元，同比下降51.70%。公司单季度归母净利润大幅增长，主要系公司持有及处置其他非流动金融资产的公允价值变动损益，确认非经常损益3.14亿元。

投资建议：预计公司24-26年归母净利润分别为14.73、17.26、20.17亿元，2024年12月19日市值对应24/25/26年的估值分别为38/33/28倍，考虑到当前时点资本市场改革与金融机构数字化投入加速，因此公司具备估值修复的空间，维持“推荐”评级。

风险提示：下游客户资本开支不及预期，行业竞争加剧。

11.10 浪潮信息：全球AI服务器龙头

近期业务实现高增，收入利润表现亮眼。根据公司所披露的三季报数据，从收入端来看，2024年前三季度公司营收同比增速70%左右，计算可得约为818亿元，其中第三季度营收约为397亿元，同比增长70%。2024年前三季度，公司坚持以市场为导向，积极把握行业发展机遇，进一步完善产品线布局，持续致力于产品技术创新和提升客户满意度，大力拓展国内外客户。同时提高生产交付能力，加快产品交付，实现业务快速增长。公司24Q3单季度营收再次创下历史新高，进一步印证了国内算力需求的高景气。

算力前景广阔，题出更好的解决方案。在算力方面，智算中心需要同时应对两个方向的扩展，分别是强算力支持、一机多芯、多元多模的单机系统Scale up要求和大规模AI组网、高带宽、资源池化的大规模化扩展Scale out要求，以开放加速模组和开放网络实现算力的Scale。UBB2.0开放标准支持更高算力规格的加速卡、可以实现更大的OAM domain互联，未来可以支持8000+ 张加速卡Scale up，突破大模型All to All通信过程中的互联瓶颈。同时，大模型的发展需要更大规模的算力系统，浪潮信息开放网络交换机可实现16000+个计算节点10万+加速卡的Scale out组网，满足加速卡之间的互联通信需求，带宽利用率高达95%+。

服务器龙头行业地位明显。在全球服务器市场中占据着举足轻重的地位。根据最新的数据，浪潮信息在中国服务器市场的份额高达28.1%，稳居行业第一。在全球范围内，浪潮信息的服务器出货量占比达到11.3%，同比增长50.4%，在前五大厂商中增速第一。此外，浪潮信息在人工智能服务器领域连续三年蝉联全球第一，连续六年稳居中国市场第一。2023年，全球人工智能服务器市场规模预计将达到211亿美元，浪潮信息以其17.8%的市场占有率，继续保持全球市场第一的地位。随着AI和云计算技术的不断进步，浪潮信息的市场地位有望进一步巩固，其未来前景十分广阔。

投资建议：我们预计公司2024-2026年归母净利润分别为25.14、31.34、36.78亿元，2024年12月18日市值对应24/25/26年的估值分别为30/24/20倍，考虑到AI算力投资有望保持高景气，而公司在服务器领域龙头地位显著，我们认为当前公司估值仍有提升空间，维持“推荐”评级。

风险提示：下游客户资本开支不及预期，行业竞争加剧。

1）行业竞争加剧。AI开启了科技产业发展的全新机遇，可能将有更多参与方参与相关竞争，因此行业竞争有加剧的风险。

2）技术路线具有不确定性。AI技术属于新兴技术，未来随着产业发展和应用层面的拓展，相关技术路线可能存在变化，进而导致行业格局变化。

3）客户资本开支不及预期。目前看AI技术在应用层面的客户主要为B端、G端客户，相关客户开支能力具有一定不确定性，进而影响行业景气度。