1 行情回顾

1.1 计算机板块全年表现先弱后强

截至 2024 年 12 月 11 日，计算机板块年初至今涨幅 21.41%，全年整体表 现先弱后强，目前已处于 A 股所有板块中游水平。

截至 2024 年 12 月 11 日，计算机板块涨幅前 20 家公司主要集中在金融 IT 领域。

截至 2024 年 12 月 11 日，中信计算机指数成分股涨幅平均数为 21.39%， 整体呈现普涨行情，500 亿以上市值公司涨幅平均数为 32.27%最高；30 亿以下 市值公司平均涨幅为 13.07%最低。 市值 500 亿以上的涨跌幅平均数：32.27%； 市值 100 亿-500 亿的涨跌幅平均数：25.54%； 市值 50 亿-100 亿的涨跌幅平均数：30.69%； 市值 30 亿-50 亿的涨跌幅平均数：23.50%； 市值 30 亿以下的涨跌幅平均数：13.07%。

1.2 产业资本回购与激励持续进行

2024 年 1 月 1 日至 12 月 11 日，计算机板块共有 161 家上市公司实施回购 股份，总金额约 76.9 亿元，回购金额排名前十的公司细分行业多样化程度高，政 府 IT（3 家）数量居前；共 75 家上市公司发布股权激励预案，以期权初始行权价 格为准，总金额约为 70.9 亿元，总股本约 5.62 亿股。

1.3 计算机持仓比重仍处于低位

通过对基金前十大重仓股进行估算，2024 年 Q3 计算机板块（中信计算机成 份股且剔除工业富联、加入海康威视和大华股份）占基金总持仓比重约为 2.21%， 较上季度小幅提升，仍处于历史底部区间（2023Q2~2024Q2 分别为 5.62%、 4.63%、6.28%、5.47%、2.20%）。

2 AI+发展的基础：国产算力崛起是大势所趋

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）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。存货快速提升、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 AI+将开创伟大的时代机遇

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：假设传统的垂直 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 AI+终端：AI 应用改变世界的“必经之路”

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，据 The Verge，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。

5 AI+安全：主权安全的未来

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。

美股网络安全行业的股价强势背后其实宏观环境与美国的网络安全行业全面 实现 SaaS 的共振催化，在这强势背后核心逻辑在于：

1） 云化转型明确落地

美股网络安全公司近年来在云化转型方面取得了显著进展。随着云计算技术 的普及和企业上云趋势的加速，网络安全公司纷纷将业务重心转向云端解决方案。 例如，CrowdStrike 和 Zscaler 等公司通过提供基于云的安全服务，实现了快速的 收入增长和市场份额的扩大。这种云化转型不仅提高了公司的运营效率，还使得客 户能够更灵活地部署和管理安全解决方案，从而增强了市场竞争力。

2） AI+安全赋能

随着机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术深度应用正在颠覆网 络安全底层逻辑和运营体系，一方面网络攻击通过应用人工智能技术实现“升维”， 另一方面“人工智能+安全”技术将实现对网络攻击及威胁的“免疫性防御”，2024 年，“人工智能+安全”正在朝向更高性能、更强算力以及智能化运营的发展方向演 进。 AI 技术在网络安全领域的应用日益广泛，成为推动行业发展的关键因素之一。AI 技术通过机器学习和深度学习等方法，能够更精准地检测和响应网络威胁，提 高安全防护的自动化水平和效率。如 CrowdStrike 作为一家已成立 13 年的全球 知名的终端安全龙头企业，在 AI+网络安全方面的动作不断。3 月 5 日， CrowdStrike 宣布斥资收购 Flow Security，计划在 Falcon Cloud Security 中全 面提供原生 Flow Security DSPM 功能，使客户能够整合云端解决方案并保护整 个云资产，以进一步加强其 AI 网络安全解决方案，增加新的收入流。

3）业绩持续兑现

2023 年美股网络安全公司的股价明显跑赢大盘，这主要受到估值增长的驱动。 特别是 CrowdStrike、Palo Alto Networks、Zscaler 等公司股价表现强劲。这些 公司的财务报告显示出强劲的营收增长和利润率，据安全内参数据，2023 年，美 国网络安全上市企业的营收保持高速增长，达到 282.53 亿美元，同比增长 20.95%； 净利润亏损整体大幅同比缩减 87.4%，由去年同期的 23.58 亿美元减少至 2.97 亿 美元。 国内的网络安全领军上市公司并无法直接映射美股网络安全公司的业绩及估 值体系，与美股一路上升的趋势不同，国内大多网络安全公司的股价则是呈下行趋 势，从 2021 年至今国内大市值网安上市公司整体下跌。下图为构造的十个国内大 市值网安公司（深信服、奇安信、启明星辰、电科网安、国投智能、迪普科技、数 字认证、天融信、绿盟科技、北信源）指数三年内的总体走势图，明显看出与美股 截然相反。

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。

大型网安公司以私有云为主，且客户结构大多为政府、金融等稳定需求客户， 在面对经济波动变化会有一定的弹性，如深信服的客户主要来自政府、企业以及金 融等行业，得益于其广泛的渠道网络和中小企业客户的广泛覆盖，经济上行时期能 够迅速增长，而在宏观经济承压时，业务增长也表现出滞后性。而中小型网安企业 以公有云为主的市场中，网络安全生态体系不够健全，所以在面对国内政企数字化 建设放缓，网络安全市场需求转弱的背景下，其业务会在一定程度上跟随宏观周期 的摇摆，而在近年宏观环境的压制下尤为明显。

3）“价格战”引发的恶性循环

传统合规市场逐渐趋于饱和，新的增量市场尚未形成规模，网络安全企业纷纷调整战略布局和发展策略，网络安全产业发展空间受到一定限制。在国内以私有云 为主的网安市场里，许多网络安全公司提供的产品功能存在同质化现象，以防火墙 为例，截止 2022 年在公安部官网可查询到的在销售许可证有效期内的厂家就有 647 家之多，产品同质化现象严重导致市场上的竞争不断加剧。 由于缺乏差异化的产品或服务，企业难以通过产品功能来建立竞争优势，进而 影响客户黏性。网络安全公司为了获取订单，往往不得不通过降低价格来竞争。 IDC 报告也分析指出，中国私有云云工作负载安全市场的竞争进一步加剧，市场上 的主要玩家通过技术栈拓展、专项场景覆盖、价格调整等多种手段提升品牌竞争力。 这种价格竞争导致了行业内的恶性循环，导致企业的利润空间进一步压缩。

在海内外网络安全市场中，AI+军工安全领域成为异军突起的新星。据 GMI 预测，军事市场中的 AI 预计在 2024-2032 年间会快速增长,受技术进步的驱动,安 全关切日益增加,追求更高效有效的防御战略。 网络安全科技公司通过 AI+的技术转型，能够与军工结合占据一席之地。国 外有像全球军工十强 Thales Group 这样的国防安全巨鳄大举进军网络安全领域， 先后收购 Gemalto、S21sec、Tesserent 等著名网安厂商，网络安全业务收入在 2022 年首次突破 38 亿美元。根据《华尔街日报》12 月报道，Anduril 将把 OpenAI 的技术整合到其无人机评估和跟踪软件中，旨在提高反无人机系统的准确性和响 应速度，同时减少附带损害。 AI+军工安全空间广阔，有迹可循。典型的海外代表还有 Palantir 这家成立于 2003 年，由美国中央情报局（CIA）旗下创投机构 In-Q-Tel 扶植的科技公司。由 于自身在 AI+军工领域的部署让公司市值从 2023 年 1 月 1 日的 134 亿美元一路 飙升截止 2024 年 12 月 8 日的 1739 亿美元，涨幅接近高达惊人的 13 倍。8 月 8 日，美国科技公司 Palantir 宣布将与微软合作，向美国国防和情报机构出售基于 人工智能的数据分析产品和服务。届时，Palantir 的人工智能产品和数据分析软件 将 部 署 到 微 软 专 为 政 府 机 构 提 供 服 务 的 Azure Government 和 Azure Government Secret 云平台上。Palantir 的 Gotham 是 Palantir 在 2008 年推出 的第一款产品，经过 10 余年的迭代与更新，如今的 Gotham 主要针对国防、情 报、执法等安全领域，提供高度定制化的情报分析和作战决策支持，能够处理大规 模和复杂的数据，支持战术和战略决策的快速响应和执行。

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 2024 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。

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。

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。

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，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。

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，进军军事领 域。

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 AI+数据：重磅政策密集落地，看好以医保数据为 代表的公共数据运营潜力

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。

6.2.3 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。

7 AI+金融：垂类大模型赋能金融业务多类领域

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。

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 decoderonly 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。

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。

8 AI+教育：海外商业化模式成熟，政策催化加速

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。

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。

9 AI+医疗：乘政策红利快速发展

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。

此为报告精编节选，报告PDF原文：

《信息技术-计算机行业2025年度投资策略：2025：全面迎接AI+大时代-民生证券[吕伟]-20241220【130页】》

报告来源：【价值目录网】