计算机行业市场深度分析

计算机行业市场深度分析一、今年以来计算机板块业绩明显改善，AI和数字经济是下半年主线2023Q1收入同比微降，2023Q1归母净利润显著回升。我们统计了326家板块上市公司（采用中信计算机指数，剔除B股、ST等个股）近期的业绩表现情况。从收入角度看，2022年全年和2023Q1收入同比增速分别为6.9%和-0.7%；从净利润角度看，2022年板块归母净利润降幅较大（同比-33.1%），但2023Q1则出现明显回升（同比+49.0%），我们认为是由于2022年宏观环境影响所致。22年板块毛利率、净利率水平均有所下滑，23Q1有所回升。从毛利率和净利率角度看，2022年全年板块整体毛利率、净利率较上年均有明显下滑，板块的毛利率、净利率分别下滑1.2pcts、1.7pcts；2023Q1则较22Q1略有回升，毛利率、净利率分别回升0.5pcts、0.6pcts。从费用率角度看，2022年计算机板块的整体销售、管理、研发费用率较上年分别变动-0.0pcts、-0.1pcts、+0.2pcts，变化不明显；2023Q1销售、管理和研发费用率较22Q1分别提升0.5pcts、0.2pcts、0.6pcts。从费用率数据看出，计算机公司在2023年有加大投入，我们认为，费用率的整体提升虽然对短期的利润带来压力，但能够为部分公司未来业绩的提升和改善打下基础。2022板块经营性现金流表现良好，2023Q1较上年同期有所改善。2022年，板块内公司销售商品、提供劳务收到的现金较上年有所上升，但收现比有所下滑，经营性现金流净额较2021年大幅提升，净现比也显著提升。23Q1板块的整体现金流情况都较2022Q1有所改善，收现比和净现比都有所上升。2022年，计算机公司人员保持增长。2022年，板块内公司平均职工人数约3846人，同比增长3.10%，2019-2022年CAGR为6.55%，可见近年来计算机公司人员保持着平稳增长。由于计算机公司加速了人员扩张，这也导致期间费用率略有上升。计算机板块内公司持续加大研发投入。2022年，板块研发支出总规模为1147.64亿元，同比增长10.97%，保持快速增长的态势。2019-2022年，研发支出在5000万以下的公司占比快速减少，由2019年的35.28%下降到2022年19.02%，研发支出在[0.5亿,1亿)、[1亿,2亿)、[2亿,5亿)和5亿以上的公司占比均有所提高。板块内研发支出在1亿以上的公司逐步增加，由2019年的137家增加到2022年的184家，占比则由42.02%上升到56.44%，其中研发支出在5亿以上的公司占比从19年的10.74%上升到22年的14.72%，占比提升迅速。2023年至今表现突出个股主要集中于AI和数据要素主线。年初至今，计算机板块涨幅前十名分别为万兴科技（+373.50%，AI主线）、金桥信息（+365.57%，AI主线）、中科信息（+225.08%，AI主线）、朗科科技（+205.00%，存储）、亚康股份（+185.00%）、海天瑞声（+176.39%，AI主线）、曙光数创（+173.91%，AI主线）、中远海科（+157.89%，数据要素主线）、拓尔思（+150.81%，AI+数据要素）、福昕软件（+143.64%，AI主线），其中AI主线有6个，数据要素主线有1个，AI+数据要素有1个。可以看到，2023年初以来表现突出的个股主要集中于AI和数据要素主线，我们认为，今年下半年，AI和数字经济将为计算机行业注入强劲动力，共同推动行业上行。二、AI带来技术革命，下半年应用有望加速落地2.1大模型风起云涌，国内企业加速追赶ChatGPT的诞生带来了全球人工智能大模型的浪潮，全球科技巨头纷纷入局。2022年11月30日，OpenAI正式推出了AI聊天机器人ChatGPT，由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色，自上线之后就迅速走红，仅一周就吸引了超过百万用户，更是打破了最快用户破亿应用的纪录。随后，全球的科技巨头纷纷布局大模型，国外谷歌、Meta等巨头加速追赶OpenAI的步伐，国内的各大厂商也开始陆续发布自己的大模型产品。预训练方法的出现让大模型的通用性和泛化能力大幅提升，Transformer架构是预训练大模型的核心基础。以往在开发人工智能应用的时候，每一个场景与应用都要构建针对性的模型进行训练，导致模型数量很多、碎片化严重。而预训练的做法一般是将大量训练数据放在一起，经过预训练方法去学习其中的共性，再针对特定任务使用相关特定领域的少量标注数据进行“微调”，就能达到不错的模型效果，大模型技术的泛化能力与智慧“涌现”能力展示了一条通向通用人工智能的可能路径。2017年6月，谷歌首次提出了基于self-attention的Transformer架构，首次将其用于自然语言处理中。这不仅颠覆了当时的主流NLP模型RNN，也奠定了未来预训练大模型的主流技术基础。2018年，OpenAI推出基于Transformer架构的预训练模型GPT-1，人工智能由此进入了大炼模型参数的预训练大模型时代。BERT、GPT等模型技术路线都是基于Transformer的延展。近年来，基于Transformer架构又发展出Bert模式、GPT模式、混合模式三种路径。BERT是谷歌于2018年推出的模型，可以近似理解为根据上下文进行“完形填空”，适合做自然语言理解类任务；而OpenAI同年推出的GPT可以类比于“单字接龙”，适合做自然语言生成类任务；2019年谷歌推出的T5模型则结合了上述两种方法。随着OpenAI的成功，业界逐渐认同GPT的模式在做参数规模很大的模型的时候是更优的，当前多数主流大语言模型也是基于GPT技术路线。国外巨头技术领先，国内企业仍在纷纷追赶，闭源模型仍是大趋势。OpenAI于2023年3月发布了GPT-4，成为当前性能最优秀的大语言模型。美国其他科技巨头也相继推出自己的大模型，Meta开源了LLaMA模型并在持续迭代中，为许多科研机构与高校提供了进一步研发的基础；谷歌在2023年5月推出了PaLM2大模型，对边缘侧设备的智能化进行布局。我国企业也纷纷加入大模型的战局，根据《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国参数规模达到10亿以上的大模型已经达到79个，其中自然语言处理仍是目前大模型研发最为活跃的重点领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语言等领域的大模型还较少。从模型开源角度来看，目前全球的科技巨头中仅有Meta提供的LLaMA模型是开源的，国内厂商大部分都选择了闭源的道路。2.2应用端创新百花齐放，下半年有望密集落地AI大模型的能力边界仍在不断拓展。根据红杉中国的报告，目前大模型在文本、代码、图像、视频等领域都取得了不错的应用进展，尤其是在文本生成对话领域已经有了较为成熟的应用，未来大模型将继续拓展在3D建模、游戏、工业软件等领域的进一步应用，AI大模型的能力边界仍在不断拓展。我们认为，能力边界的拓展将使得大模型逐渐走向生态化，通过大模型替代大部分人工成为可能。大模型开始朝着建立生态的方向发展，微软与OpenAI的合作走在前列。3月23日，OpenAI开放了ChatGPT第三方插件功能，用户可以通过安装第三方插件的方式让ChatGPT能够获取实时的数据信息，这一插件功能被认为是ChatGPT上的“AppStore”，大模型的生态也将基于插件而不断拓展。微软作为OpenAI最大的投资合作方，也成为了“微软+OpenAI”生态中的重要部分。2023年3月，微软相继推出了基于GPT-4的NewBing搜索引擎和Microsoft365Copilot，用大模型的能力把整个协同办公的生态从底层打通。5月，微软又在Build开发者大会上推出了WindowsCopilot，将传统的操作系统交互方式用AI进行了重塑，同时微软还和OpenAI统一了插件标准，ChatGPT上能够使用的第三方插件，在Bing搜索、WindowsCopilot层级都能够使用，“微软+OpenAI”生态的范畴仍将持续拓展。未来大模型产业将呈现基础层大模型—中间层行业中小模型—应用层个性化服务的结构。我们认为，未来基础的大模型将会逐步统一，形成多个寡头格局，开发者将基于少数大模型进行进一步开发，MaaS（ModelasaService）形式将成为大模型对外落地的主要形式；中间层针对于垂直领域训练中小模型，向下对接大模型能力，向上支撑个性化AI应用；应用层则基于不同的细分场景，实现个性化的应用落地。我们认为，AI大模型在以下几个领域的应用具有显著的价值：1)企业级应用是大模型落地的首要发力点。B端软件的应用场景壁垒和数据壁垒较C端应用更高，业务流程也更加复杂，在企业级市场拥有入口价值的领域会更加值得关注。我们认为，办公软件、ERP、OA等企业通用入口级应用具备这样的潜力。目前已有多家企业陆续宣布了与AI大模型相结合的企业级应用产品，如金山办公推出了WPSAI，对标Microsoft365Copilot；钉钉、飞书也相继公布了接入AI能力的产品宣传视频；彩讯股份也展示了其邮箱产品与AI结合的demo，预计今年内会推出。2)通过MaaS形式在垂直行业落地应用。通用大模型具备大部分领域的基础知识，但是在一些知识密集的领域，通用大模型的能力则有可能无法处理较复杂的任务。MaaS提供了一种AI大模型在垂直行业领域应用的高效方式，开发者仅需调用大模型的接口，然后加入垂直行业的相关数据进行训练，最终形成能够适用于个性化场景的应用。MaaS把大模型在业务场景中的应用变得高效，且大大降低了成本，同时保持了二次开发的灵活性，未来将成为大模型对外提供服务的主要商业模式。我们认为，在知识密集型行业里，大模型的应用将更有优势。如金融、医疗、法律等行业，具有大量以文字形态存储的知识数据，经过大模型训练得到的行业模型将在该领域任务上具有优秀的性能表现。在医疗领域，国内已经出现了多款医疗行业模型，如医联推出的医疗大语言模型MedGPT、智慧眼推出的多模态医疗模型砭石等；在金融领域，彭博推出了500亿参数的BloombergGPT、度小满开源了千亿级的中文金融大模型“轩辕”。3)C端辅助工具和工业软件类应用的能力将通过AI得到提升。除了B端企业应用外，AI大模型对C端消费级应用也会带来显著的能力提升，文本、图片、视频、音频、3D建模等领域的辅助设计工具与大模型能力结合将大幅简化设计工作，大模型强大的生成能力与设计场景天然契合，虽然暂时还无法达到替代设计师的水平，但能够大幅提升工作效率。从2022年以来，具有生成式AI能力的2C产品数量快速增加，海外以SaaS产品为主流，国内在C端产品方面还未形成较为成熟的产品和商业模式。海外的典型案例如Midjourney、NovelAI、AdobeFirefly、Runway等，目前在文本生成、图像生成领域的产品较为成熟，而在视频、音频、3D等领域还需要技术的进一步发展。在工业软件领域，工业设计专业性强、要求高，也将成为未来大模型落地应用的重要方向，英伟达在GTC2023大会上展示了AI与专业的工业设计、模拟仿真类软件的结合应用，为大模型在工业软件领域的落地描绘了蓝图。我们认为，未来大模型在CAD/CAE/EDA/BIM等领域的结合值得期待，随着国外头部厂商进行大模型方向的创新应用，国内的相关工业软件企业也会迎来较大发展空间。国内相关的AI应用产品有望在下半年迎来密集落地。随着国内的大模型数量增加，研发进展不断深入，基于大模型的AI应用产品也正在加速开发中。目前已有多家企业宣布将推出基于大模型能力的产品，涵盖办公、教育、家居、电商等多个领域，其中部分产品已经落地销售，还有部分产品仍处于测试阶段。我们认为，相关AI产品有望在下半年迎来密集落地。2.3智能算力成为确定性受益方向2.3.1人工智能走入大模型时代，智能算力需求极大提升机器学习进入大模型时代，通用大模型的训练、垂直行业大模型的训练以及推理都需要大量的智能算力做支撑。从2022年底，随着ChatGPT成功带来的新一代AI浪潮，国内外GPT4、文心一言等通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要数千亿参数，以及上千GB的高质量数据，大模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。另外，日后随着模型的成熟落地和推广，模型推理所需的智能算力也将逐渐增加，占比不断提高。同时，垂直行业的大模型训练也需要大量的智能算力，基于大模型的多场景应用也不断拓展。在未来，随着AI技术对传统行业赋能作用日益凸显，催生出更大智算需求成为必然。智能算力规模高速增长，中国智能算力预计2026年突破ZFLOPS量级（1ZFLOPS=1000EFLOPS）。在大模型取得突破、应用场景的广泛开拓与深入发展的背景下，智能算力需求将在未来几年迎来井喷。据IDC数据与预测，2021年中国智能算力规模达到155.2EFLOPS，并在之后的几年始终保持稳健增长态势，预计到2026年将突破进入每秒十万亿亿次浮点计算级别，智能算力实现1,271.4EFLOPS的庞大规模，2021-2026年期间，预计年复合增长率达到52.3%。2.3.2芯片、服务器、云计算企业有望持续受益AI芯片需求上涨，AI推理芯片份额提升，国产替代在即。AI需要多元异构算力提供支持，拉动AI芯片需求。人工智能算法需要从海量的图像、语音、视频等非结构化数据中挖掘信息。大模型的训练、场景化的微调以及推理应用场景，都需要算力支撑，而以CPU为主的通用计算能力已经无法满足多场景的AI需求。因此以CPU+AI芯片（GPU、FPGA、ASIC）提供的异构算力将成为智能计算的主流方案。中国AI芯片市场将保持高速增长，AI推理芯片份额有望持续提升。据统计，2022年中国的AI芯片市场规模约385亿元，其中AI训练芯片以及AI推理芯片的占比分别为47.2%和52.8%。到2027年，中国的AI芯片市场规模预计将达到2164亿元，中国AI训练芯片与推理芯片的比例将分别达到23.7%与76.3%，其中推理芯片占比随着AI模型的优化落地将不断提高。英伟达占据80%的中国AI芯片市场，国产化AI芯片占比有望提升，海光、寒武纪等或将持续受益。目前，英伟达凭借其AI芯片的超高性能，占中国加速卡市场的80%以上。海光信息、寒武纪等巨头坚持迭代升级，其产品性能日益提升，有望获得更多市场份额，实现国产替代。相比于AI训练芯片，推理芯片的性能要求以及精度要求较低，部分国产AI芯片凭借其良好性能以及性价比能够满足推理端的需求，我国AI芯片国产化占比有望提升。AI计算需求提升有望持续拉动AI服务器需求，浪潮信息、中科曙光等AI服务器龙头有望持续受益，拓维信息、四川长虹等基于华为“鲲鹏+昇腾”的AI服务器生产商，也有望受益。中国加速服务器市场有望快速增长，预计2026年市场规模超一百亿美金。据IDC,2021年，中国加速服务器市场规模达到53.9亿美元，同比增长68.6%。其中，GPU服务器仍然占据主导地位，市场份额近90%。与此同时，NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器以43.8%的增速实现了11.6%的市场份额，达到6.3亿美元。另外，IDC预测，到2026年，中国加速计算服务器市场将达到103.4亿美元。相比于AI芯片，AI服务器的技术壁垒较低，浪潮信息、中科曙光等中国服务器厂商占领了AI服务器绝大部分市场，有望持续受益于智能算力需求提升。其中，浪潮信息的AI服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是AI服务器行业的顶尖巨头。而中科曙光是高性能计算的龙头，响应国家号召建设曙光5A级智算中心，覆盖全算力精度，赋能人工智能应用场景落地。拓维信息和四川长虹则是华为的亲密合作伙伴，依托“昇腾+鲲鹏”打造AI服务器。众多厂商积极布局“云上”AI算力英伟达发布DGX云服务，提供云上算力。近日，“军火商”英伟达发布了DGX云服务，提供专用的NVIDIADGXAI超级计算集群，并且搭配了AI软件，使客户可以通过网络浏览器访问AI超算。每个DGX云实例由八个A100、或是H10080GTensorCoreGPU支持。目前，该服务已经与Azure、GoogleGCP、以及OracleOCI开展合作。随着AI算法的计算需求不断增加，将有越来越多的企业使用云计算平台来满足其计算需求，中立云计算厂商有望持续受益。云计算厂商可以为企业提供灵活的计算资源，帮助企业更好地管理其计算需求，提高其计算效率和灵活性，减少部署和管理本地计算基础设施的复杂性。除了华为云等国内外云计算巨头，优刻得、深桑达旗下中国电子云等第三方中立厂商也在积极参与AI云服务，有望持续受益于AI算力需求的提升。一方面，这些厂商可以作为客户除云大厂外的第二选择。另外，这些厂商具有中立方的身份优势，不会和下游客户产生竞争，更容易获得客户信任。三、数字经济成为政策重心，数据要素与数字基建是两大基础3.1数字经济政策频繁落地，成为我国发展重心3.1.1全球步入数字经济时代，数据成为产业发展新引擎信息时代到来，数字经济展现出日益显著的推动作用。随着信息通信技术、大数据技术、人工智能技术的发展，我们进入了数字经济时代。经过多年发展，数字经济规模占我国GDP比重持续提升，进入高速发展阶段。数字经济规模由2008年的4.8万亿增长到2022年的50.2万亿，2015-2022年CAGR达到15.2%；数字经济规模占GDP比重不断提升，2022年数字经济占GDP比重达到41.5%，较2015年增长14.5pct。3.1.2我国政策频繁出台，大力推动数字中国建设中共中央、国务院发布数字中国建设纲领，构筑国家竞争新优势、推进全面建设社会主义现代化国家。2023年2月27日，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（简称《规划》）。《规划》提出了数字建设的布局要按照“2522”框架进行推进，即夯实“两大基础”——数字基础设施和数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。另外，《规划》为我国数字建设提出两大目标：到2025年，数字中国建设取得重要进展，在数字基础设施、数据资源、政务数字化等方面取得积极进展；到2035年，我国数字化发展水平进入世界前列，体系建设布局完善，各领域发展协调充分，支撑我国全面建设社会主义国家。3.1.3数据要素以及数字基建是数字中国两大底座，是上层应用百花齐放的基础数字中国以数字基础设施与数据资源体系为“两大基础”，而数字技术与实体经济的结合是具体应用落地。两大基础底座稳固是上层应用百花齐放的根基，其相关领域或将得到优先发展与支持。数字技术与经济、政治、文化、社会、生态的结合，是数字中国的具体应用落地，而数字基础设施与数据要素则是整座数字中国“大厦”的底座。以算力与网络为代表的基础设施，类似于工业经济时代的道路、桥梁与电网，成为支撑社会发展的“硬基建”，而数据要素则是在“软性制度”层面，通过释放数据资源价值而对数字中国建设形成支撑。人类进入新时代，算力是水电，数据要素是石油。这二者正是科技发展、数字经济蓬勃的基础，是我国构筑竞争优势的最佳保障。只有基础牢固坚实，上层应用才能繁荣，数字化建设才能百花齐放。3.2数据要素顶层设计已定，各领域实践探索正在展开3.2.1重磅政策持续发布，有望迎来数据要素元年数据要素国家政策“1+N”扬帆启航，政策加速落地。我国数据要素政策设计架构为“1+N”，即1个顶层设计，及N项具体实施措施。其中，我国财政部于2022年12月9日发布数据资产入表相关政策，打响了“N”的第一枪，中共中央、国务院发布顶层文件“数据二十条”，更是构建了完整的“1”，为后续数据资产确权、定价等“N”方面的具体政策指明方向。同时，随着数据要素对产业经济发展的助推作用逐渐展现，国家愈发重视产业发展，政策加速落地，布局要素价值释放的方方面面。2022年12月9日，财政部提出企业数据资源可作为资产列入财务报表，成为推动我国数据要素市场蓬勃发展的重要引擎。财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，提出企业数据资源经评估可确认为企业资产，列入财务报表。企业内部使用数据资源按条件确认为无形资产，企业对外交易的数据资源按条件确认为存货。此规定意在加强企业数据资源管理，发挥数据要素价值，是我国推动数据要素市场发展的关键政策。中国是全球首个提出数据资源入表的国家，在数据资产化方面进行了有益探索。2022年12月19日，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）。政策旨在充分激活数据要素潜能，将数字经济做强做优做大，为经济发展增加新动能，为国家竞争构筑新优势。“数据二十条”主要从总体要求、数据产权、流通交易、收益分配、安全治理及保障措施六个方面提出二十条意见，指导数据要素市场发展，2023年2月27日，中共中央印发《数字中国建设整体布局规划》。其中提出数字建设的布局要按照“2522”框架进行推进，夯实“两大基础”——数字基础设施和数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。2023年3月，中央组建数据局。中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，文件中提出，将中央网信办与国家发改委部分职责合并，组建国家数据局，由国家发改委管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划与建设。3.2.2各地先行先试，公共数据授权运营成为关键抓手公共数据授权运营助力实现最大程度与范围的开放，将在未来成为释放公共数据价值的关键抓手。通过授权运营，政府将具有高价值、但由于其承载的信息不适宜向社会开放的公共数据授权给可信的企业进行开发利用，从而在保护个人信息与国家安全不受侵犯的前提下，实现最大程度与最大范围的公共数据开放。公共数据授权运营的重点任务在于建设起完备的授权机制，构建健康的公共数据开放生态。公共数据授权运营具有许多优点，不仅可以促进公共数据的共享和开放、从而促进数据的再度利用和开发，还可以通过指导政府部门做出针对性的决策，提升服务的质量和效率。相比于政府部门共享与平台无偿提供的开放方式，公共数据授权运营因在针对性、专业性、可控性和竞争性等方面具有更强的比较优势，可以更大程度激活公共数据的价值，逐渐成为公共数据开放中采取的主流方式。各省市先行先试，探索构建公共数据授权运营体系，出台政策规定基本原则。随着授权运营逐渐成为公共数据增值性开发利用的主要手段，地方政府纷纷入局，将公共数据授权运营建设提上日程。在数字条例等指导文件中，各地市均对授权运营进行具体落地方式的规划。例如，《上海市数据条例》在全国范围内先行立法提出构建公共数据授权运营体制，并提出通过公共数据授权运营形成的数据产品和服务可以通过平台进行交易撮合、合同签订、业务结算等；《重庆市数据条例》肯定了授权运营主体的收益合法性，提出主体可以对授权运营的公共数据进行加工形成数据产品和服务，通过向社会有偿提供依法获取收益。此外，为了在保障国家秘密、社会公共利益与个人隐私的前提下授权公共数据，各地方也积极运用新技术、研究开放新范式，意在保障个人安全不受侵犯下最大程度地释放数据价值。例如在《山东省大数据发展促进条例》中，提出要运用区块链、人工智能等新技术创新数据共享模式，并探索数据比对、核查等提供数据服务的方式。目前，部分省市已经初步构建起了公共数据授权运营的基本原则，例如北京、成都等，踏上了实现应用落地与规范发展的新征程。3.2.3数据资源持有方、公共数据运营方、数据加工服务方有望持续受益根据数据的价值释放过程，我们总结出有三方主体将持续受益于数据要素化进程的不断推进。三方主体分别为：拥有大量数据的数据资源持有方、具有可靠国资背景的公共数据运营方和数据要素全产业链中的技术服务提供商：数据资源持有方：拥有大量宝贵数据资源，或成最大赢家。互联网、金融、电力、医疗、通信等领域的企业拥有大量的个人数据，具有巨大的价值等待挖掘。同时，电力、金融、交通、航空航天等领域有大量公司可以提供有价值的企业数据，例如卫星数据、高速公路数据、钢铁生产及贸易数据等。这些宝贵的数据不仅能驱动企业自身业务进一步发展，还能作为数据交易中的数据来源创造可观利润，为产业发展赋能。公共数据运营方：国资背景赋予可靠背书。国资背景的数据运营商打造可信政务数据平台，政府掌握了大量高价值的数据和信息，在保障安全的同时亟待开发利用。近年来，国家高度重视数据要素市场发展，这些沉睡的政务数据将通过打造安全可信数据运营平台的方式被唤醒。政务数据价值大，但敏感程度较高。具有国资背景、可靠可信、且具有一定技术实力的企业将成为运营政务数据，打造政务信息化平台的最佳选择。技术服务提供商：全面赋能数据要素产业链。数据要素产业链较长，在数据采集、存储、标注、运营、处理分析、交易等各个环节都需要先进技术进行支持。如何利用技术进行数据价值挖掘、保护隐私、建立互信，都是数据要素市场发展的关键问题。众多技术实力出众的企业将在数据采集存储、数据加工分析、打造数据运营平台、打造数据交易平台等方面展开业务，如建立隐私计算平台、进行数据标注、施行数据清理等。这些企业将在数据要素的发展进程中持续受益。3.3算力网络成为数字基建重要方向，算力中心建设与算力调度交易成为趋势3.3.1算力将成为水电一样的普惠资源，全国一体化算力网络建设势在必行数字经济时代到来，算力成为水、电一样普惠大众、随取随用的公共基础资源。早在1961年，美国教授JohnMcCarthy就将算力类比为电话服务，可以随取随用。到了1990年，美国IanFoster教授将算力与电力类比，提出算力是一种公共服务。数字经济时代，算力将成为水、电一样普惠大众、随取随用的公共基础资源，为社会高效发展赋能，最终实现“网络无所不达、算力无所不在、智能无所不及”的社会愿景。算力网络是提供普惠算力的最优解，建立全国一体化算力网络势在必行。目前，算力对大部分公司、科研院所、个人来说都是奢侈品，没有成为普惠大众的基础资源。我国算力存在着供需失衡、成本较高、鲁棒性不足等问题。急剧增长的全行业计算需求与相对较慢的迭代发展速度造成了算力供需失衡；同时，地理位置上聚集于东部、行业上大量存在于互联网企业等分布特点也对算力资源的合理分配构成阻碍，算力流动进而导致成本不能有效满足普惠发展需求；此外，数据中心的建设带来了更加复杂的算力应用场景，随之带来的偶发性算力需求激增和隐私数据安全保护诉求对各节点的鲁棒性、安全性提出了更高的要求。为解决以上难点，实现跨地域与跨行业共享、弹性按需调动，算力网络应运而生，成为算力资源健康发展的最优解。在不久的将来，算力网络将成为这个数字经济时代、智能时代的标志性基础设施，建立全国一体化算力网络成为唯一解法。东数西算是推动全国算网的第一步，相关政策有望持续出台“东数西算”是我国建设算力网络的初步探索，指导政策有望持续出台。2022年2月17日，国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。当前“东数西算”工程正有条不紊地持续推进，数据中心犹如雨后春笋般在全国各地快速建立。然而部署算力只完成工程的第一步，随着基础设施建设进度不断推进，接下来要进行的是各节点之间的互联互通、实现算力统筹调度，将全国算力资源纳入总体布局，实现需求供给间的精准对接。实现算力一体化，完成各节点之间的互联互通成为接下来工作的难点与重点。我们认为，未来随着算力网络建设的逐步推进，相关政策有望持续出台。3.3.2确定性网络、算力调度、算网安全三大技术难点亟待攻克构建确定性网络、算力调度与安全成为算网建设中亟待攻克的难点。首先，由于传统的尽力而为网络架构会导致数据传输的稳定性不足，都带来带宽时高时低、时延时短等问题，只能满足网络时效性较低的场景需求，例如数据备份、AI训练等冷数据处理。而目前，智能驾驶、远程医疗、智能农业、工业控制等新兴业务催生时延为1-10ms的端到端需求，因此急切呼唤着可提供“准时、准确”数据传输服务质量的新一代网络，即确定性网络。此外，目前算网建设在全网的感知和调度上还有一定的困难。一方面，不同业务对算力精度、带宽、延迟等关键能力有差异化需求。另一方面，数据中心等算力提供方所在的区域、算力成本、能够提供的资源类型均不相同。因此如何将适合的计算资源分配给需求方成为关键。最后，算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增加、算网全网安全的高效闭环管控复杂度提升、因数据交易新商业引入的端到端数据安全风险和管理复杂度双提升等等都增大了算网被破坏的风险。3.3.3地方政府与相关企业先行先试，持续推进算力中心建设与算力调度交易地方政府与相关企业积极尝试，尝试打造区域性算力网络、东西部互联网络，争先实现高效互联与算力调度。甘肃、宁夏等多个枢纽节点发布文件，旨在建成省内统一的算力供给体系，建立算力调度平台，实现省内算力资源的统一调配，这些地区还对与长三角、京津冀等地的互联互通做出探索。另外，清华大学计算机系高性能计算研究所与东数西算（贵州）产业有限公司成立“东数西算”算力实验室，旨在共同建设枢纽节点间的算力网络、新型算力中心及算力调度服务平台，建设贵州枢纽与长三角枢纽间东西部互联的算力网络与新型算力中心试验示范工程，实现东西部算力的高效互联与调度。2023年2月，国内首个一体化算力交易调度平台——东数西算一体化算力服务平台正式上线，首先在宁夏实现零散算力资源整合，并为包含智算、超算、通用等多种算力提供包括供需匹配、调度使用在内的丰富综合服务，助力实现东西部算力自由流动，有效环节算力地域供需不平衡问题。在可预见的未来中，在算力调度中心建设的推动作用下，八大枢纽节点与重点城市的算力高速传输即将实现，打通不同行业、地域、层次间存在的算力壁垒，推动全国一体化算力建设。3.3.4计算、网络与安全三大投资主线或将持续受益在算力网络建设过程中，我们总结出三条投资主线：计算、网络、安全。第一类是基础计算设施提供商，这类主体助力建设数据中心等算网基础设施，为后续在其构建算力调度与网络建设提供坚实的物理底座。第二类是网络建设方，这类主体致力于打通构建确定性网络、算力调度等亟待解决的难点堵点，通过构建低时延、可靠的网络来支持多种场景下的算力需求。最后是在网络安全、数据安全领域实力雄厚的公司，面对算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增加这一问题，这类主体凭借其之前深耕安全领域的技术积累，为数据在算网中安全输送提供安全保障，从而在保障隐私安全不被侵犯的前提下实现算力与数据的流动。四、投资分析4.1大模型与应用投资标的金山办公：WPSAI有望打开公司成长空间与天花板大模型+办公应用落地核心厂商。我们认为，办公软件具备用户数庞大、效率提升迫切的特点，将大模型的能力与办公软件结合，有望成为大模型应用的。公司是全球领先的办公软件产品及服务提供商，截止23Q1，月度活跃设备数5.89亿、其中PC版月活设备2.52亿。公司正，4月18日WPSAI首次亮相轻文档，5月16日则将大语言模型能力嵌入表格、文字、演示、PDF四大组件，比如表格海外版可以通过提问即可进行数据理解与分析、自动生成公式等功能，大大提高产品易用度。我们认为，随着公司WPSAI产品功能的不断强化与完善，用户体验和效率提升方面的效果将更加明显，在商用之后有望持续提升用户规模，并能够提升产品ARPU值。科大讯飞：星火认知大模型赋能行业科大讯飞星火大模型发布，率先落地四大领域。5月6日，科大讯飞正式发布了星火认知大模型。公司与中科院、长三角人工智能产业链联盟共同建立了通用认知智能大模型的评测体系，包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态能力七大维度以及481个细分任务类型。发布会展示了星火大模型的七大核心能力，整体表现优秀，其中在多模态方面星火大模型已可支持语音、图像的交互和虚拟人视频的生成。公司发布了星火大模型在教育、办公、汽车和数字员工四大领域的落地产品：教育方面，大模型与讯飞学习机结合，实现中英文作文智能批改、口语实时对话；在办公领域，星火大模型可以实现智能整理文稿、快速生成会议纪要、录音一键成稿等功能；在汽车行业，星火大模型让汽车人机交互的体验进一步提升；数字员工领域，虚拟人结合星火大模型，全面提升智能交互能力。6月9日，公司将星火大模型升级至V1.5版本，将开放式知识问答、逻辑推理和数学、多轮对话三大能力升级，并推出星火APP、星火语伴APP、讯飞听见智慧屏、羚羊工业互联网平台等C端/B端新品。未来，公司还计划将于8月15日与10月24日对星火大模型进行两次升级。中科创达：魔方Rubik大模型升级全线业务SmarttoIntelligent战略稳步推进，全线业务拥抱AI大模型。2023年公司将大模型领域研发作为公司战略，旨在将全线业务进行智能化升级。4月26日，公司宣布与亚马逊云科技在大语言模型应用领域展开合作；5月，公司旗下的高级智能座舱HMI工具产品Kanzi成功融合大模型能力，使产品在保持既有优势的同时,极大地提升了HMI的设计能力与开发效率；5月18日，公司正式发布魔方Rubik大模型，基础模型系列Rubik基础平台（RubikFoundationFamily）全面覆盖了从边缘端（RubikEdge）、语言大模型（RubikLanguage）、多模态（RubikMulti-Modal）、机器人（RubikRobot）等大模型系列。在应用产品方面，Rubik应用产品全家桶（RubikProductFamily）全面覆盖了包括汽车大模型（RubikAuto）、终端大模型（RubikDevice）、行业大模型（RubikEnterprise）、开发套件大模型（RubikStudio）等一系列大模型产品组合。朗新科技：通义千问首批合作伙伴，与阿里云共建电力大模型朗新科技与阿里云共同探索应用AIGC构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用。朗新科技是行业领先的能源科技企业，2016年与阿里云签署战略合作协议，双方围绕能源数字化、能源互联网、数字城市、产业互联网等领域进行多维度、多层面的合作。4月26日，2023阿里云合作伙伴大会发布了“通义千问伙伴计划”，朗新科技成为七家首批通义千问伙伴之一，将与阿里云共同探索应用AIGC构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用，探索以AI重塑新一代电力营销系统，在市场化交易、需求侧响应等领域率先通过“千问”训练和孵化电力行业垂直大模型，促进清洁能源替代，助力新型电力系统发展和“源网荷储”智能化变革。税友股份：国内财税AI领军企业公司已构建全国最庞大的财税领域人工智能体系，具有较高护城河。公司入选浙江省领雁项目、杭州市人工智能重大项目，在主导的课题研究中提出以端到端全自动数据分析处理流程，通过减少相对低效的人工参与环节，实现数据高效处理与分析，基于知识、规则及生成模型的可视化自动构建技术：GPT等生成模型（AICG）在文章生成、对话生成、代码生成等领域业界都已有探索并取得了较好的效果，预计在2024年实现在企业端提供智能数字化财税管理辅助服务。在财税数字化垂直领域，公司已经构建全国最庞大的财税知识数字化和人工智能体系，积累了庞大的财税专业知识和服务案例库，具备较高的护城河和技术领先优势。2022年，在客户拓展方面，基于人工智能的用户数据挖掘、画像提取，识别准确率达83%，引流客户意向率达50%；在客户运营方面，公司通过数智化运营管理，设定搭建标签管理系统，支撑联合经营实现多业务模式和多岗协同，并设定咨询AI接入，AI应答率超过60%。公司凭借财税AI优势，大幅提升获客成功率和运营效率。泛微网络：专注协同管理软件领域泛微网络成立于2001年，总部设立于上海，是企业微信的战略合作伙伴。泛微专注协同管理软件领域22年，拥有面向大中小各类规模组织的全系列协同管理和移动办公软件产品栈：面向大中型企业的平台型产品e-cology、面向中小型企业的应用型产品e-office、一体化的移动办公云OA平台eteams，成功帮助全国七万余家政府机关及企事业单位客户建设了数字化服务。通过十多年的技术沉淀，泛微的集成引擎已连通数百种管理信息系统便于客户内部信息孤岛的打通，泛微的低代码开发平台可灵活构建各类应用场景让客户的管理思想快速变成系统应用。公司软件产品形态灵活，七大引擎持续应用迭代。公司的OA产品采用组件化设计方式，各子系统高度模块化，产品的易用性与灵活性强。公司产品包含七大引擎：流程引擎、内容引擎、门户引擎、组织引擎、消息引擎、建模引擎和集成引擎，贯穿、协同各业务模块，驱动企业管理方式的变更。在七大引擎的统一平台解决方案的支撑下，系统可以敏捷地支撑企业业务拓展带来的组织变化、人员变化、以及随之而来的大量应用场景变化。致远互联：数智化协同运营平台及云服务领导厂商致远互联成立于2002年，是中国数智化协同运营平台及云服务领导厂商。公司始终专注于企业级协同管理软件领域，为客户提供协同管理软件产品、解决方案、协同管理平台及云服务，集协同管理产品的设计、研发、销售及服务为一体，为客户提供协同办公应用、协同业务管理和协同运营管理等核心功能，提升管理效率，助力企业的数字化转型。公司创造性提出COP产品，从协同办公向协同运营进化。2020年，公司正式发布了协同运营平台（COP，collaborateoperationplatform）产品，集技术支撑平台、运营创新平台和生态合作平台于一体，推动协同办公（OA）向协同运营（COP）转变。公司在产品层面抽象出六大核心运营能力，即组织架构、业务定制、流程引擎BPM、连接集成、数据分析决策、移动协作，以此塑造COP全入口、全组织、全移动、全流程、全数据、全连接的六大特性。在满足传统OA协同办公能力的同时，将企业全域和全端的运营都在平台上进行了协同，重塑了企业业务延展的边界范围，提升组织运营整体效率与核心竞争力。汉得信息：企业数字化综合服务商汉得信息具备企业数字化转型全面服务能力。作为中国市场上颇具规模的数字化综合服务商，汉得信息具备全面的企业数字化服务能力，聚焦“产业数字化”、“财务数字化”、“泛ERP”和“ITO”四大核心业务，同时持续打磨自主技术平台+自主应用产品+全面实施服务/运维能力体系，正不断加快从实施服务商向“自主软件+实施服务”的企业数字化综合供应商转型的迈进脚步。自主产品线全面接入文心千帆能力。百度的文心一言面世后，汉得信息第一时间加入了生态圈，成为首批体验官。5月18日，汉得信息与百度智能云签约成为了文心千帆生态伙伴，宣布汉得自主产品线全面接入文心千帆能力，将为企业提供基于AIGC技术更智能化的产品及解决方案，携手百度智能云推动大模型在企业软件行业落地应用，并现场分享了基于文心千帆公有云服务打造的四大智能应用，包括智慧导购、智慧物流、资产助手和营销创意助手。彩讯股份：研发下一代智能邮箱彩讯股份成立于2004年，专注于企业数字化转型赛道。公司坚持行业内独树一帜的双中台战略，沉淀形成了业界先进的技术和运营双中台，形成了协同办公、智慧渠道、云和大数据三大产品线。协同办公产品线以信创邮箱为主，Richmail拥有国产自主知识产权，是中国500强首选国产邮箱。智慧渠道产品线服务超过10亿终端消费用户，参与建设和运营多个用户规模过亿互联网产品，包括中国移动旗下手机营业厅、移动云盘、统一认证、139邮箱等。云和大数据产品线是国资云的紧密合作伙伴，提供企业上云配套服务、云平台建设、云迁移、云运维等服务。公司积极把握数字经济高速增长带来的巨大发展机遇，重点布局国家大力推动的信创产业、5G、国资云、数据要素和AI新浪潮等核心领域。公司正在研发下一代智能邮箱。公司正在结合AI大模型能力进行下一代智能邮箱的研发，公司是百度文心一言的首批生态合作伙伴，从技术角度现已实现了诸如阿里的通义千问等各种大模型的接入，同时也会通过国内主流的开源模型自主部署，在部署的同时会做一些更深度的测试和联调。公司在大模型基础上做了进一步研发，使得智能邮箱产品能够产生更好的客户体验。我们认为，智能邮箱有望成为未来每个人的个人数字助理的角色，以人为中心提供更加智能的场景和服务。新致软件：打造行业知识图谱平台，赋能保险等行业应用新致软件主要为保险、金融以及汽车等行业客户提供定制化解决方案与软件开发服务，2022年公司发布知识图谱平台“新致新知”，将企业内部异构数据转化为知识，打造行业知识图谱平台，助力下游行业智能化转型。公司已经发布了智能培训机器人TalkAI，可与企业学习平台对接，根据销售、客服等不同员工角色设计不同知识点，打造“人机对练+实时知道+多维评分”的一站式培训平台。我们估计，公司后续还将基于企业场景，推出更多的大模型赋能产品。4.2算力领域是最重要投资方向海光信息：国产高性能CPU和GPGPU领军企业海光信息专注于研发、设计和销售高端处理器（CPU以及GPGPU），持续技术创新、产品迭代。海光信息的主要产品为应用于服务器和工作站等设备中的通用处理器（CPU）和协处理器（DCU,即GPGPU）。海光处理器性能出众，同时软硬件生态丰富、工具链完整、应用迁移成本低。海光CPU与DCU虽脱胎于AMD，但经过多年独立自主研发迭代，已经实现自主可控、安全可靠，是国产芯片之光。海光CPU的四代产品中，海光一号和海光二号均实现了商业化应用，海光三号已亮相发布会，海光四号处于研发阶段。目前，海光DCU部分硬件性能与英伟达的A100、AMD的MI100相近。中科曙光：高性能计算龙头中科曙光是中国信息产业与高性能计算领域领军企业。中科曙光成立于2006年，背靠中国科学院计算所。作为中国核心信息基础设施领军企业，中科曙光专注于高性能计算领域，基于公司多年积累的高端计算优势，积极布局智能计算、云计算、大数据等领域，主要业务涉及高端计算机、存储产品、云计算服务、网络安全产品等。中科曙光拥有国际领先的5大智能制造生产基地、7大研发中心，在全国50多个城市部署了城市云计算中心，充分发挥高端计算优势，大力发展人工智能、云计算、大数据等先进计算业务。寒武纪：国产AI芯片先行者寒武纪始终深耕芯片研发，不断推陈出新、实现技术进步。寒武纪自成立之初便开始了对AI芯片领域的探索创新，并在2016年年底成功研发出全球首款AI手机芯片——寒武纪1A。2017年，这款芯片被搭载于华为的高端系统级芯片麒麟970，应用于Mate10手机，可以在功耗极低的前提下，涵盖人脸识别、语音识别、图像增强等多种功能。此后，寒武纪又陆续推出了多款AI芯片产品，包括云端训练芯片MLU100、边缘推理芯片MLU270、车载推理芯片MLU290等。这些产品都具有高性能、低功耗、高集成度等特点，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有着优异的表现。浪潮信息：全球AI服务器第一大厂商浪潮电子信息产业股份有限公司是浪潮集团有限公司旗下三家上市公司之一，是全球领先的IT基础架构产品、方案及服务提供商。公司主要从事服务器等云计算基础设施产品的研发、生产和销售，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，提供包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算等全方位数字化解决方案。公司以“智慧计算”为战略，构建开放融合的计算生态，为客户构建满足多样化场景的智慧计算平台，全面赋能传统产业的数字化、智能化转型与变革，重视算力基础设施的建设和发展，为中国数字经济发展提供充足的算力支持。根据IDC数据，2021年浪潮信息的AI服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是AI服务器行业的顶尖巨头。拓维信息：华为“鲲鹏昇腾”战略合作伙伴拓维信息是中国领先的软硬一体化产品及解决方案提供商，依托华为“昇腾+鲲鹏”技术架构，积极构建AI智算解决方案。公司业务覆盖政企数字化、智能计算、鸿蒙生态，布局全国31省、海外10+国家，聚焦数字政府、运营商等重点领域和行业，服务超过1500家政企客户，提供全栈国产数字化解决方案和一站式全生命周期的综合服务。在AI智算催生大量算力需求的背景下，拓维信息与华为联合探索算力生态建设可能，其子公司湘江鲲鹏先后发布基于鲲鹏处理器和昇腾处理器的数十款兆瀚AI产品，包括AI推理、AI训练、AI小站、AI集群、智能边缘等。同时，作为华为“昇腾智造”及“昇腾智行”双领域解决方案合作伙伴，拓维信息积极探索落地场景，研发出基于昇腾的AI稽核、质检等解决方案，助力解决经济产业发展中的痛点堵点。四川长虹：参股华鲲振宇提供澎湃算力立足华为技术底座，助力长虹转型升级，华鲲振宇参与数据设施新基建。2020年6月，四川长虹为实现计算产业的战略化转型升级，联手各大资方建立华鲲振宇，并由华为提供技术底座，全面负责基于“鲲鹏+昇腾”处理器的“天宫”自主品牌系列产品的生产销售全流程服务。华鲲振宇积极参与包含江西、福建、成都、济南在内的多省市智算中心建设，公司研发的“天宫”昇腾AI全栈基础软硬件平台为中心提供核心基础设施。华鲲振宇近期推出了基于鲲鹏+昇腾技术架构研发的AI训练服务器AT800Model9000，在ChatGPT高速发展催生巨额算力需求下，可以有效填补当前算力不足的供给缺口。4.3数据要素是长期投资方向远光软件：专注于核心数据产品及服务，数据治理能力完善公司在数据中台、模型服务、智慧物联及数字孪生方面加大研发投入，不断完善和拓展大数据产品体系。公司旗下大数据品牌为“远光数聚”，专注于核心数据产品及服务的研发，为能源、政府、电力、工业等行业、部门提供定制化的一站式智能数据解决方案，有效助力企业转型，帮助其高效，快速发展。主要有四大产品：大数据智能开发平台EDT、智能物联平台AIoT、企业数字化创新应用平台Realinsight和资金智能监控产品Cashinsight。大数据智能开发平台EDT，为企业提供数据中台一站式解决方案。在数据治理方面，完善数据资产管理、多维建模、数据开发、数据质量、数据安全、数据服务等能力域，并在国家电投、金川集团、酒钢集团的数据类项目中得到应用；在模型服务方面，模型即服务商业模式进一步完善，沉淀百余个算法模型，在上海、四川、湖南、辽宁等地为国网客户提供业务预测类模型服务。航天宏图：空天地一体化时空大数据资源持有方女娲星座首批卫星成功发射，数据要素市场潜力可期。3月30日，公司成功发射首批女娲星座卫星（“一主三辅”，共四颗），计划在2025年完成全部38颗女娲星座卫星的发射，届时公司的数据质量将大幅度提升，形成高空与低空遥感并存、雷达卫星与光学卫星互补的数据源布局。2022年以来，国家多次出台相关政策推动数据要素市场发展，3月国家数据局的组建，展现了国家大力发展数字经济和数据要素的决心。而卫星利用空天地一体化时空大数据感知手段获取的大尺度、全要素地物地表数据是数字基础设施、数字经济建设的基石。在这样的背景下，公司已成为国内第一家拥有商业雷达卫星星座，并且在自主数据资源、自主处理软件、数据行业应用全产业链上均有布局的上市公司，护城河有望不断巩固。上海钢联：大宗商品产业数据服务龙头上海钢联是全球领先的大宗商品及相关产业数据服务商之一，并拥有国内千亿级B2B钢材交易智慧服务电商平台。公司围绕建设大宗商品电子商务生态体系的发展战略，逐步打造了以大数据为基础的网络综合资讯、上下游行业研究、专家团队咨询、电商交易平台、智能化云仓储、信息化物流、供应链服务为一体的互联网大宗商品闭环生态圈，并形成了以钢铁、矿石、煤焦为主体的黑色金属产业及有色金属、能源化工、农产品等多元化产品领域的集团产业链。上海钢联以数据为发展之本，以资讯和研究为切入点，全面渗透交易、供应链服务等多个产业链环节，实现多产业拓展，不断完善大宗商品电子商务生态体系。公司深耕大宗商品行业多年，积累了海量的资讯和数据，创建了一套独立、健全的大宗商品数据采集、数据编制以及数据发布的标准化流程体系，是中国第一家取得国际证监会组织（IOSCO）认证的大宗商品数据服务商，接轨国际先进水平。公司具备行业领先的信息采集、数据积累和标准化体系优势，并以此为基础对外提供特色数据分析研究、专业研究报告等服务，多维度地为客户提供个性化服务，具有显著的经济效益和社会效益。安科瑞：稀缺的企业微电网能效管理系统解决方案供应商安科瑞专注于从事中低压企业微电网能效管理系统，为用户提供智能电力运维、能效分析、电气安全等多方面解决方案。公司成立于2003年，集研发、生产、销售及服务于一体，解决方案涵盖电力、环保、新能源、消防等多个领域。目前公司已有1.4万套系统解决方案在全国各地运行，具备了从云平台软件到终端元器件的一站式服务能力，形成了“云-边-端”的能源互联网生态体系，持续保障用户高效和安全用能。在电力市场化改革深化背景下，工商业企业对能耗管控的意愿有望提升。随着全国统一的电力市场体系建设逐步推进，预计未来电力分时价格将加剧分化，工商业企业都将成为电力交易市场的参与主体。对于高能耗的企业，更是亟需提高能效，做好能耗监测与负荷控制，提高清洁能源的使用率，才能在电力市场中降低用电成本，保证自身的良好发展。我们认为，以企业微电网能效管理系统为核心业务的安科瑞将有望迎来快速发展。中远海科：数据算法强劲，打造优秀产品“船视宝”打造面向行业的数字化平台产品，致力提供端到端的数字化、智能化解决方案。中远海科主要从事智慧交通、智慧航运、智慧物流、智慧安防等领域的业务，目前公司正在加快业务的转型升级，持续推进由项目型业务为主向平台型、产品型业务为主的业务模式切换。同时，公司加快推进创新和数字化转型，开展数据中台、业务中台建设，以数据中台架构打造面向行业服务的数字化平台产品，为行业客户提供端到端的数字化、智能化解决方案。公司自成立以来，长期致力于交通运输行业的信息化、智能化和数字化，是智慧交通、智慧航运等领域的领军企业。凭借合理的业务布局、有力的创新驱动、良好的品牌声誉、稳定的客户资源和雄厚的企业背景，推动公司数字化转型和高质量发展。2022年，公司共研发各类算法模型上百项，筑牢了自主可控的数字化核心能力。其中船视宝是中远海科基于其航运数据中台产品推出的数字化产品，为行业提供全要素、全方位、全周期的数字化服务，促进航运、港口、海事、金融、航运服务等行业数字化转型升级，打造航运数字化新基建。