1.1. 行情回顾：单边下跌，底部徘徊，主题频现

2024 年截至目前在多重因素影响下，计算机板块领跌市场。2024 年 1 月 1 日至 2024 年 9 月 23 日，计算机指数（申万）累计下跌 32.17%，跑输沪深 300 指数 25.67%，居于全行业 30/31。年度计算机板块经历了快速回调，行 业指数于 2 月初触底，2~3 月，受益于 Sora 文生视频大模型的发布及政府 工作报告首提“低空经济”等催化，计算机行业跟随市场开启一轮反弹；4 月年报季过后整个第二季度里，行业指数震荡下行，在第三季度中，行业指 数持续底部区间徘徊。

下游需求不振、大模型应用端表现乏力叠加市场投资偏好转向，计算机行 业整体走势承压。我们认为计算机行业一方面由于宏观因素，政企客户信息 化投入承压，行业下游需求相对不振，尽管本轮人工智能技术革新正在推进， 但高端算力供应紧张的局面尚未完全缓解，这限制了相关技术向实际应用 场景的有效转化。此外受市场情绪负面影响，市场投资者趋向于高股息收益 的板块及受益于政策支持、流动性较好的资产配置方向，进一步加剧了计算 机行业的整体下行压力。

2024年三季度行业继续震荡，跟跌沪深300。自2024年三季度截至2024/9/23， 计算机指数（申万）累计下跌 7.02%，略微跑赢沪深 300 指数 0.80%，位居 全行业排名 15/31；这一区间段计算机行业主要跟随市场大盘波动。

计算机行业三季度跌幅回到中位数以上。2024 年三季度截至 2024/9/23，非 银金融为唯一上涨板块，在剩下的 30 个行业板块中，计算机行业跌幅居于 中位数以上，下调压力相较于上半年明显减小。

三季度截至 2024/9/23，行业内多板块主题事件催化频发。 7 月 1-12 日财税体制改革进度再受市场关注。领涨标的汉鑫科技、天 玑科技、长亮科技、税友股份； 7 月 10 日 ROBOTAXI 商业化进展加速，催化车联网板块上涨。百度 港股盘中涨超 12%；领涨标的索菱股份、移远通信、启明信息、金溢 科技、万集科技； 7 月 19 日“蓝屏”事件曝出，引发市场对操作系统自主的重视。领涨 标的诚迈科技、东方通； “车路云一体化”不断发酵，刺激车联网板块行情。7 月 3 日，工业和信 息化部等五部门发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单， 确定了 20 个城市（联合体）为首批“车路云一体化”试点城市，北京公 布了超百亿元的建设订单，武汉也有 170 亿元的车路云一体化项目落 地；7 月 10 日，百度港股盘中一度涨超 12%，创下近一个多月新高； 7 月 25 日，交通运输部、财政部公示了第一批支持范围的公路水路交 通基础设施数字化转型升级示范区域名单； 8 月 1 日上海召开低空经济产业高质量发展推进大会。7/25-8/1 低空经 济再发酵，领涨标的航天晨光； 8 月 6 日千帆卫星发射，7/25 商业航天板块开始发酵。7/25-8/7 区间内， 领涨标的航天科技，航天晨光，新研股份； 9 月 19-21 日华为全联接大会召开。9/18-9/23 华为 HMS 概念板块连涨 四天，领涨标的国华网安、常山北明、拓维信息、诚迈科技； 9 月 20 日工信部出台重点领域信创支持政策。9/19-9/23 信创板块三日 连涨，领涨标的南天信息、恒为科技涨、四维图新。

1.2. 基本面回顾：景气度下行，利润率基本见底

行业景气度低迷，收入增速出现分化。截止 2024H1，计算机行业整体实现 收入 5519.48 亿元，同比增长 7.30%。各公司增速的中位数为 1.27%，创下 自 2020 年来的新低。行业连续第 9 个季度整体收入增速个位数，景气度仍 然低迷不振。整体法和中位数法下，增速出现分化，说明在行业低迷期，更 大的公司拥有更强的抵御风险能力，而体量较小的公司整体收入增速仍在 下行期。虽然整体法下，增速有所提升，但一个季度的提升并不能作为判断 拐点的依据，更多是收入确认节奏下产生的差异。

增收不增利为近年来普遍现象，行业利润增速持续承压。截止 2024H1，计 算机行业整体实现净利润 89.67 亿元，同比大幅下滑 41.45%。自从进入 2022 年以来，行业的利润率持续承压，压力主要来自于成本和费用的上升。整体法下行业利润下滑 41.45%，中位数法下行业利润下滑 11.87%。整体法看利 润下滑速度更快，是因为计算机行业大部分利润是由头部企业创造的，这一 轮利润下行期头部企业受损较为严重但可喜的是，我们看到利润的下滑幅 度正在收窄，说明企业管理者已经意识到了经营上的困难，也在针对性的做 出调整，具体原因会在成本费用端详尽分析。

行业整体已经挣扎在盈亏平衡线上。从利润率的角度看，行业整体净利率 1.62%，较上年同期下降 1.35pct。中位数法下，2024Q1 行业已经进入大部 分企业亏损的局面，上半年整体盈亏平衡，净利率仅 0.12%。行业的利润率 水平已经很低，已经在盈亏平衡线附近挣扎。

行业毛利率承压，业内竞争加剧。2024H1 行业整体毛利率为 25.71%，中位 数法下毛利率 35.93%，分别较上年同期下降 1.55、1.81pct。计算机行业的 营业成本除了一部分的硬件成本外，更多的是项目人员的工资。决定毛利率 高低的有两个因素，一个是项目定价和人员工资的差值，另一个就是人员利 用率。我们判断，2020 年疫情刚爆发时，行业整体毛利率的低下是因为人 员流通不变导致的人员利用率下降，进而影响行业整体毛利率。随着 2021 年管控逐步放松，人员利用率回到了正常水平，毛利率也经历了一波小高峰。 但在 2022 年后，人们已经习惯了远程工作，行业毛利率的下行就不能单纯 用人员利用率解释了。人员工资的上涨叠加企业的积极营销策略（价格战）， 使得行业毛利率一降再降，甚至低于疫情时期。随着行业净利率进入盈亏平衡线附近，我们预计更多的企业会放弃激进定价策略，行业竞争料有所缓解， 毛利率可能已经进入最低位置附近。

向管理要利润。前面我们分析到行业利润下滑幅度正在收窄，正是因为企业 的管理者意识到了经营上的困难，一改过去的激进经营策略，改为相对保守 的策略，问管理效率要利润。除财务费用外，行业其他三费率同比都有所下 降。2024H1 行业费用率总和为 23.65%，较上年同期下降 1.15pct。 “降本 增效”之风正在全行业盛行，收缩性的费用策略预计将会持续到景气度反转 之时。

短期行业的利润下行更多是公允价值净收益减少导致。我们汇总一下上面 分析的数据，2024H1 行业净利率下滑 1.35pct，毛利率下滑 1.55pct，但通过 “降本增效”又从费用端找回了 1.15pct。剩下的净利润下滑问题主要出在 非经营层面。我们统计了资产减值损失、信用减值损失、公允价值变动净收 益、其他综合收益四部分，上述四项共计影响净利率为 0.16%，较上年同期 下降 1.14pct。其中公允价值变动净收益和其他综合收益同比下滑明显，主 要是上市公司持有的金融资产减值，收到的政府补助减少所致。

Q2 多数子行业景气度边际下行。我们将计算机具有代表性的公司提取后组 成 16 个子行业，分别比较了收入增速的中位数。从 2024H1 的数据来看， 自动驾驶车联网子行业的增速最快，达 27.22%，且相较 Q1 有边际提升。 工业软件行业仍然保持高景气，但景气度较 Q1 有较为明显的下滑。Q2 景 气度提升的行业分别是交通 IT、自动驾驶车联网。虽然 IT 服务表观景气度 向上，主要是软通动力吸收合并同方计算机所致。受政府开支缩减的影响， 政务 IT、教育 IT、卫星遥感板块景气度持续低迷。

总结：景气度低迷，利润率下行但已基本见底。复盘行业基本面情况我们得 出结论，行业的景气度仍然处于低迷状态，暂时没有看到明显拐点。行业利 润率已下降至冰点，因此企业的经营和定价策略从激进型转为保守，竞争加 剧暂缓，毛利率有望在低位企稳，我们认为进一步下滑的空间已经非常有限。 “降本增效”已经深入人心，未来企业大概率继续问管理要利润。行业利润 率短期修复看费用控制情况，长期还是要看收入增速的反转。 对未来的一点判断：卸下包袱，景气度拐点后将迎来利润腾飞。我们认为， 近年来计算机行业经历了高景气高利润（2021），竞争推高成本吃掉利润 （2022），景气度下降利润率快速下滑（2023）三个阶段，正在经历元气恢 复期（2024）。未来行业景气度，收入端拐点仍然看能否走出紧缩循环圈，在此我们不好判断具体时间点。但根据目前行业利润率趋势推断，2024 年 全年行业利润率大概率较 2023 年会有进一步的下滑，整个行业在年度维度 进入盈亏平衡线附近，更多企业会更加注重内部管理提质增效，这个时间点 大概率发生在 2025 年上半年年报季，短期的摩擦成本可能将陡然增加。在 此之前，行业的整体利润率进一步下滑的可能性不大，即便下滑时间也很短。 之后 2025 年下半年轻装上阵。在收入端拐点出现后，利润率或将迎来全面 修复。

1.3. 估值和资金回顾：估值与基金配置比双双见底，龙头凸显性 价比

经过数月回调，计算机行业当前市盈率处于近五年的 2.75%分位数水平， 配置价值较高。计算机行业指数过去 5 年 PE(TTM 剔除负值)均值为 46.66 倍；截至 9 月 23 日，当前计算机行业指数 PE(TTM)值为 31.84 倍，估值处 于历史五年 2.75%分位。

预测市盈率（FY2）位于近五年 28%分位数水平。计算机行业指数过去 5 年 PE(FY2)均值为 27.60 倍；截至 9 月 23 日，当前计算机行业指数 PE(FY2)值 为 22.61 倍，估值处于历史五年 28%分位数水平。

计算机行业指数 PS（TTM）和 PB 均位于近五年低位。过去五年计算机行 业指数的 PS(TTM)均值为 8.3 倍，PB 均值为 6.22 倍，而当前行业指数的 PS （TTM）为 5.41 倍，PB 为 3.59 倍，分别位于近五年的 4.51%和 2.55%分位 数水平，具备较高的配置性价比。

全行业横向比较估值排名略有下滑，但市场仍持续认可行业成长性。计算 机行业当前 PE 在全行业中排名 4/31，市场对其成长性仍具有较高的一致预 期。相较于年初，计算机行业指数的估值倍数显著下调，年初估值水平高居 全行业第二，预期后续计算机板块的估值水平具备一定的修复空间。

行业龙头配置价值显现。行业内大部分公司因近年来业绩下滑而导致股价 大幅下跌，部分行业龙头目前的估值水平较近年来利润最高点已非常低。但 我们认为，一旦收入端景气度反转，叠加降本和控费，利润端有望在短期内 得到大幅修复。叠加估值水平的修复，计算机行业在不久的将来或将迎来一 次戴维斯双击。

从基金配置角度来看，已经进入历史新低区间。重仓配置比环比持续下降， 超配比例创 2018 年以来新低。2024Q2 国内计算机板块重仓市值占基金重 仓股票市值比例为 2.62%，环比-0.52%；2024Q2 计算机板块的市值占全市 场市值的比例为 3.91%，超配比例为-1.29%，环比-0.20%。自 2022Q2 以来， 计算机板块的重仓配置比和超配比例经历了一个先升后降的过程，，当前重 仓配置水平在 2018Q1 至 2024Q2 的 26 个季度中排名 24/26，超配比例创新 低。

2.1. 信创支持性政策陆续出台，海外催化不断，大订单加速落地

信创支持性政策不断出台，为信创常态化采购提供有力保障。信创主要面 向的客户是政府机关单位及金融、电力、石油、化工、航空、船舶、钢铁、 汽车、医药、轨道交通等关系经济命脉和国计民生的重要行业领域，这些客 户的 IT 采购行为受政策影响较大，因而有关部门出台的支持性政策对行业 发展有重要且直接的影响。自 2023 年以来，围绕信创相关的支持性政策及 行业标准不断出台，有效规范了信创市场产品供给及采购秩序，为信创常态 化采购提供有力保障。 三中全会从顶层设计上进行定调，抓紧打造自主可控的产业链供应链。2024 年 7 月，新华社刊发《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》的全文，其中涉及大量与自主可控及基础科技创新相关的论述。 《决定》提出要健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度，抓紧打造自主 可控的产业链供应链，健全强化集成电路、工业母机、医疗装备、仪器仪表、 基础软件、工业软件、先进材料等重点产业链发展体制机制，全链条推进技 术攻关、成果应用；要推动国有资本向前瞻性战略性新兴产业集中…要支持 有能力的民营企业牵头承担国家重大技术攻关任务，向民营企业进一步开 放国家重大科研基础设施。我们认为《决定》旗帜鲜明的提出了 IT 产业链 自主可控的重要性，并为各类型市场主体参与自主可控市场的建设提供了 良好的发展环境，有利于加速行业发展。

安全可靠测评体系投入运行，通过测评的产品持续丰富。2023 年 7 月，中 国信息安全测评中心及国家保密科技测评中心联合发布《安全可靠测评工 作指南（试行）》，意味着我国 IT 产品安全可靠测评体系正式投入运营。安 全可靠测评主要面向计算机终端和服务器搭载的中央处理器（CPU）、操作 系统以及数据库等基础软硬件产品，通过对产品及其研发单位的核心技术、 安全保障、持续发展等方面开展评估，评定产品的安全性和可持续性，实现 对产品研发设计、生产制造、供应保障、售后维护等全生命周期安全可靠性 的综合度量和客观评价。 根据指南要求，每年 1-2 月及 7-8 月有两次安可产品送测受理期，一旦测评 获得通过，相关产品将获得 3 年测评有效期认证，可以由政企客户按照自 身行业要求自主选择采购相关产品。2023 年 12 月，首批通过安可测评的产 品目录出台，在 CPU 领域，海思（包含鲲鹏、麒麟、盘古在内）、龙芯、申威、飞腾、海光、兆芯等主流产品型号获批通过；在操作系统领域，麒麟软 件、统信软件、中科方德产品获批；在集中式数据库领域，达梦数据、人大 金仓、海量数据、阿里云、腾讯云等公司相关产品获批。2024 年 5 月，第 二批通过安可测评的产品目录出台，主要 CPU 厂商的新型号产品获批通过， 麒麟、统信、中科方德的新内核版本操作系统获批通过，麒麟信安、华为云、 阿里云、腾讯云等厂商操作系统首次获批，可供客户选择的产品矩阵日益丰 富，能够更有效的满足用户使用需求。

2023 年版政府采购需求标准明确要求各级政府采购 IT 产品需通过安全可 靠测评，正式打开政府信创下沉市场。2023 年 8 月，财政部会同工信部研 究起草了针对操作系统、数据库、通用服务器、台式计算机、便携式计算机、 一体式计算机、工作站等基础软硬件在内的政府采购需求标准意见征求稿， 后于 2023 年 12 月正式印发相关产品的《政府采购需求标准（2023 年版）》。 2023 年版政府采购需求标准明确要求，乡镇以上党政机关、以及乡镇以上 党委和政府直属事业单位及部门所属为机关提供支持保障的事业单位，在 采购操作系统及数据库时，相关产品需通过安全可靠测评，在采购通用服务 器、台式计算机、便携式计算机、一体式计算机、工作站时，其使用的 CPU 及操作系统需通过安全可靠测评。 2024 年 3 月，中央政府采购网发布《关于更新中央国家机关台式计算机、 便携式计算机批量集中采购配置标准的通知》，要求各中央国家机关依照 2023 年版政府采购需求标准进行相关产品采购。2023 年版政府采购需求标 准的推出，预示着从中央、省市、区县到乡镇的各级党政机关单位在采购相 关 IT 产品时，均需纳入对安全可靠测评的考量，正式打开政府信创下沉市 场。

9 项安全可靠行业标准进行意见征求，将成为行业信创推进的重要依据。 2024 年 3 月，全国信息技术标准化委员会秘书处发布公告，对《安全可靠 服务器操作系统技术要求》等 9 项行业标准公开征求意见。9 项安全可靠行 业标准总体上延续了此前政府采购需求标准的要求，要求操作系统及数据 库软件产品需要通过安全可靠测评，服务器、工作站等硬件产品搭载的 CPU 及操作系统需要通过安全可靠测评。安全可靠行业标准的出台，进一步扩大 了信创产品的适用面，广大重要行业领域的企业客户可以参考行业标准进行信创产品选型，提升 IT 供应链的安全性和稳定性，将成为行业信创推进 的重要依据。

国资委及工信部出台支持性政策，推动行业客户加速信创采购。2024 年 8 月，国务院国资委印发《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》，提 出要发挥采购对科技创新的支撑作用，对于原创技术策源地企业、创新联合 体、启航企业等产生的创新产品和服务，工业和信息化部等部门相关名录所 列首台（套）装备、首批次材料、首版次软件，以及《中央企业科技创新成 果推荐目录》成果，在兼顾企业经济性情况下，可采用谈判或直接采购方式 采购，鼓励企业预留采购份额并先试先用…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。2024 年 9 月，工信部印发了《工 业重点行业领域设备更新和技术改造指南的通知》，通知要求航空、船舶、 石油、化工、钢铁、医药、能源、电子等关系经济命脉和国计民生的行业领 域，依据 2023 年版政府采购标准等政策，以提升产业链供应链韧性和安全 水平为重点，围绕综合办公、经营管理等场景，全面更新信息系统，重点推 进计算机、服务器、操作系统、数据库、中间件、办公软件等基础软硬件一 体化更新换代，加强对上层各类应用系统的支撑力度…到 2027 年，完成约 200 万套工业软件和 80 万套工业操作系统更新换代任务。我们认为有关政 策的出台，有望加速行业客户信创采购落地，推动行业信创快速发展。 “微软蓝屏故障”、“黎巴嫩通信设备爆炸”等海外突发事件凸显 IT 产业链 自主可控的重要性，有望加速客户信创替代。根据央视新闻报道，2024 年 7 月 19 日，由于美国网络安全软件企业 CrowdStrike 推送的软件更新包与 微软 Windows 操作系统存在冲突，造成全球范围内约 850 万台 Windows 电 脑出现“蓝屏”故障，由于该网安软件主要部署于关键行业客户，因此欧美 及亚洲诸多国家的航空、铁路、医疗、传媒、能源、金融、零售、物流企业 的 IT 系统均受到影响，业务出现一定程度“停摆”。根据新华社报道，2024 年 9 月 17 日及 18 日，黎巴嫩部分传呼机及对讲机发生远程操控下的集体 爆炸事件，截止 20 日已累计造成 37 人丧生，近 3000 人受伤，黎巴嫩已经 启动对发生爆炸的通信设备的采购、生产、运输和分发等流程的调查，不排 除供应链遭到恶意干预的可能性。我们认为前述海外突发事件凸显了 IT 供 应链自主可控的重要性，将从侧面进一步强化客户对信创产品的采购意愿，推动信创实现快速发展。

在支持性政策及海外突发事件的推动下，信创大订单呈现加速落地的态势。 随着政府及行业信创支持政策的持续出台完善，以及海外突发事件的推动 下，信创大订单呈现加速落地的态势。例如在政府领域，2024 年 9 月，福 建省戒毒管理局及监狱管理局政务外网国产化改造项目先后获批，预算规 模分别为 2114 万元及 4224 万元；2024 年 8 月，杭州市 2024 年度政务信创 一朵云租用项目招标启动，预算金额 7697 万元；2024 年 6 月以来，海关总 署陆续启动 2024 年度国产化台式机及服务器集采，总预算规模分别为 6934 万元及 14256 万元。在行业领域，2024 年 7 月，中国建设银行完成 3.4 亿 元信创服务器招标；2024 年 8 月，国泰君安证券启动 2790 万元信创服务器 招标；中国能建集团启动 2024 年度 1.5 万台信创计算机及操作系统集采， 预估金额 1 亿元；国家石油天然气管网集团启动 1.1 万台信创计算机及操作 系统集采；2024 年 9 月，中国电信集团启动 34 万套桌面操作系统集采，预 算金额 9900 万元。我们预计随着更多政策的落地生效以及一些关键考核节 点的临近，信创采购将进入持续加速阶段，信创产业的核心参与者将持续受 益。

2.2. 华为计算生态不断迭代，成为市场核心参与者之一

华为通过计算架构创新，向合作伙伴提供可持续的算力解决方案。2024 年 9 月 19 日至 21 日，华为全联接大会 2024 在上海召开，展示了华为计算生 态的最新进展。在算力底座层面，华为轮值董事长徐直军表示，在海外制裁 持续的情况下，只有基于实际可获得的芯片制造工艺打造的算力才是长期 可持续的算力，而中国半导体制造工艺相当长时间内处于相对落后状态，导致了单颗芯片的算力性能与海外产品存在差距。因此华为努力推动计算架 构创新 ，基于实际可获得的芯片制造工艺，通过计算、存储和网络技术的 协同创新，打造“超节点+集群”的系统算力解决方案，向客户提供能够长 期满足其使用需求的算力服务，确保华为计算生态的可持续发展。 华为云面向 AI 全栈升级，赋能千行百业智能化。在 AI 大模型时代，为了 满足企业客户对大规模 AI 算力以及大模型的使用需求，华为对其云服务进 行 AI 全栈升级，在算力层，华为云向客户提供全新的 AI 云服务 CloudMatrix， 客户无需改造或自建机房，便可使用高性能、大集群、高弹性的 AI 异构算 力云服务，目前已经实现千亿参数模型云上训练 40 天无中断；在数据层， 华为云全面升级数据治理生产线 DataArts，为客户提供面向 AI、以知识为 中心的数据底座，包括 AI 和大数据融合引擎、数据开发治理、知识服务和 数智应用使能服务，让资源利用率显著提升；在模型层，华为云升级了 ModelArts 服务，支持包括盘古大模型在内的业界主流大模型开箱即用，让 企业无需为基础大模型准备大量数据和迭代训练，并提供一站式模型调优、 部署、测评等工具链支持，降低企业模型微调和增量训练的技术门槛，同时 华为云还全力打造盘古 5.0 系列多模态、多尺寸大模型，通过百模千态社区 提供超过 100 个十亿级、百亿级、千亿级参数规模的大模型产品，客户可以 灵活选择适合自身不同业务场景的大模型产品，更快捷、更有针对性的实现 业务系统的智能化转型。

鲲鹏算力进一步开放，原生应用生态启动建设。此前华为秉持硬件开放原 则，向不同需求的合作伙伴提供了基于主板的天池架构、基于整机柜的天成 架构和基于超密集群的天工架构，13 家合作伙伴已经基于鲲鹏主板打造了 200 余款差异化服务器整机。2024 年 5 月，华为首次发布了高算力模组， 集成度高，尺寸小，4 个月时间内合作伙伴开发出 10 余款基于鲲鹏模组的 边缘设备、工控设备。在 9 月的全联接大会上，华为首次发布尺寸更小的中 算力模组，将便于合作伙伴开发更多类型的计算设备。同时华为还宣布开源 openUBMC，将便于合作伙伴提升服务器管理软件水平，提升服务器运维效 率和稳定性，快速完成自研价值功能的开发，构建差异化竞争力，2024 年 9 月向首批伙伴定向开放，2024 年年底向鲲鹏昇腾伙伴开源，2025 年 3 月 正式开源。在软件应用上，2023 年年末，华为启动了鲲鹏原生开发计划， 截止 2024 年 9 月，已经有 200 余家头部伙伴启动鲲鹏原生开发，300 多个 应用获得鲲鹏原生认证，覆盖了政府、金融、运营商、电力、制造等领域， 未来三年，鲲鹏每年将投入 5 亿元用于激励原生应用开发，目标是使鲲鹏 原生开发伙伴超过 1500 家，鲲鹏原生应用超过 3000 个，通用场景覆盖率 超过 85%，实现主流应用覆盖。

昇腾持续升级基础软硬件平台，加速大模型原生创新和推理应用落地。AI 技术演进催生了全新的计算范式，随着大模型技术的演进，训练有效算力扩 展及推理资源利用率均面临挑战。昇腾在软件工具能力上持续创新，在训练 性能上，全联接大会上新发布的 CANN 8.0 新增 NB 2.0 等十几类通算融合 算子，以及通信、矩阵运算等 API，提升模型训练性能，将带宽利用率从 40% 提高到 60%以上，大幅降低算子开发工作量，使通信算子执行耗时减少 40% 以上；在训练稳定性上，基于 CCAE 集群自智系统的全域统管能力，做到 训练前健康状态检测和预防性维护，训练中 400 多个典型故障动态检测和 隔离，故障发生后通过断点续训能力快速恢复训练任务，万亿级参数模型训 练任务可以做到分钟级续训，保障大规模集群下的月级稳定训练；在模型开 发成本上，MindSpore 2.4 版本原生亲和超节点架构，发布分布式加速套件 MindSpeed1.0，提供 100+预置模型、60+加速算法及算子、10+微调算法， 在多模态、MoE 混合架构及超长序列新场景下，训练性能提高 20%以上， 进一步提升模型训练效率；在模型推理上，昇腾推理引擎 MindIE 支持自适 应 PD 分离部署能力，提供启发式并行解码能力，支持将长序列自动拆分为 多个短序列进行推理，实现推理吞吐性能提升 50%以上，以有限的资源实 现更高效的推理，更好地满足企业 AI 落地经济性。截止 2024 年 9 月，昇 腾已经培养 3 万多个原生应用贡献者，20 多个合作伙伴，孵化出 40 多个原 生大模型及 50 多个大模型应用，原生应用生态实现跨越式发展。

欧拉及高斯市场领先地位持续巩固，对 AI 能力进行重点升级。根据全联接 大会援引第三方统计数据，2023 年 openEuler 操作系统在中国新增服务器 操作系统中市占率达到 36.8%，位列市场份额第一，全球累计下载次数超过 350 万次，服务了 150 多个国家的用户；2023 年 openGauss 在中国本地部 署的集中式关系型数据库中市占率达到 21.9%，预计在 2024 年市占率将进 一步提高至 30%，二者的市场领先地位持续巩固。随着 AI 计算的兴起， openEuler 操作系统承担起南向融合异构算力，北向使能训练推理高效运行 的重任，为此 openEuler 进行了内核升级创新，实现算力统一抽象、内存统 一编址、内存语义直接访问，训练场景资源利用率相对提升 20%，通过低时延调度器实现跨节点间微秒级别访问，结合异构算力池化，实现业务负载和 资源动态配置；面向 AI 训练，openEuler 通过镜像数据块级别按需拉取，实 现冷容器启动时间大幅缩短，通过升级健康检测算法，快速精准定位故障； 面向 AI 推理，通过动态内存碎片整理和原生接口支持多级缓存池，提升推 理性能。openGauss 也全面增强 AI 能力，新发布高斯小智助手将结合 AI 大 模型的能力，全面提升数据库开发、运维、调优效率，此外向量数据库引擎 DataVec 也进行了全面升级，可以实现更高维向量数据存储及更高效向量检 索计算。随着 openEuler 操作系统及 openGauss 数据库 AI 性能的强化，其 合作伙伴将更好的满足客户 AI 计算需求，市场影响力有望持续强化。

鸿蒙生态取得跨越式发展，AI 化升级打造全场景智慧体验。将于 2024 年 年底发布的全场景智能操作系统 HarmonyOS NEXT 将带来全新的系统架构、 分布式软总线、鸿蒙原生智能及星盾安全架构，全新系统架构具备高性能、 高弹性、高安全三大特性，将提升鸿蒙整机性能 30%；全新分布式软总线通 过开创性的分布式多设备协同技术，实现全场景打通、资源能力共享及服务 无缝流转，化设备连接速度提升 3 倍，功耗降低 20%；基于端云协同架构， 华为重构了以 AI 为中心的鸿蒙原生智能，实现从内核到系统应用的全面智 能化，从 AI 模型能力到 AI 控件分层全面开放，便于第三方开发者开发 AI 应用，“小艺”语音助手升级为系统级智能助手，可以实现更自然的多模态 交互和全方位融合感知；星盾安全架构带来内核级安全、系统级保护、全流 程纯净，大幅提高对用户的隐私安全保护。截止 2024 年 9 月，已经有超过 1 万个鸿蒙原生应用及元服务上架 HarmonyOS NEXT 商店，覆盖了生活、 金融、消费、办公、娱乐等 18 个垂直领域，基本可以满足用户 99.9%的主 流使用需求，预计到 10 月份将上架数量将提高至 10 万个，将进一步满足 用户长尾使用需求。从覆盖终端上，据财联社 9 月 20 日报道，华为常务董 事余承东表示，目前的华为 PC 或是最后一批搭载 Windows 系统的笔记本 电脑，后续将会有鸿蒙系统的 PC 产品，我们认为鸿蒙 PC 的推出将补足华 为智慧物联生态的重要一环，有望进一步推动鸿蒙生态超预期发展。

2.3. 重点公司分析

1）金山办公：信创助力授权业务企稳，鸿蒙化顺利完成推动订阅业务稳健 增长

金山办公是国产办公软件龙头企业，2024 年公司与华为等合作伙伴紧密合 作，共同开展了一系列基础设施的构建和完善工作，首次推出 WPS鸿蒙版， 有效解决了跨平台交互界面兼容、4000 万行代码跨平台移植等问题，实现 了 WPS 鸿蒙版的全端流畅运行，随着原生鸿蒙终端在 2024 年下半年进入 放量期，公司在原生鸿蒙中的市占率有望进一步提升，推动订阅业务实现稳 健增长。在信创方面，公司持续跟踪政策变化，深一步深化在政府信创各级 市场的布局，同时围绕金融、能源、通信等关键行业替换需求，推动办公体 系的国产化迁移适配及应用重构，随着政府信创采购的回暖，公司授权业务 有望实现企稳回升。

2）软通动力：并购同方计算硬件业务，筑牢软硬一体化优势

软通动力传统软件业务主要细分为通用技术服务、数字技术服务、咨询解决 方案及数字化运营服务，2024 年 2 月顺利完成对同方计算机及智通国际的 收购，补足硬件能力。2024 年上半年，公司传统软件与技术服务实现营收 85.13 亿元，较上年同期总营收下降 0.78%，基本保持稳定；新并购整合的 计算产品与数字基础设施服务实现营收 39.10 亿元，新调整设立的数字能源 与智算服务实现营收 0.96 亿元，两大新业务营收占比合计达到 31.98%，显 著增厚公司营收。 公司具备行业领先的开源软件产品研发及服务能力，在开源鸿蒙、开源欧拉 及开源高斯社区中均属于引领者和建设主力军，持续迭代发行版软件产品。 公司并购的软通计算（即同方计算机）是主流的信创 PC 整机供应商，也是 华为鲲鹏及昇腾服务器整机主要合作伙伴，在完成并购后，公司持续加大对 硬件侧的研发投入，推出基于最新一代海光、兆芯、龙芯、飞腾处理器的国 产化 PC 整机，以及基于鲲鹏和昇腾处理器的最新服务器产品，实现了在通 用算力及异构算力的全面布局。在此基础上，公司将自研的基础软件与算力 硬件进行结合，启动一体机研发工作，着力打造软硬一体解决方案，未来有 望在国产化浪潮中获得超预期发展。

3）拓维信息：算力硬件持续高增，软件服务重启增长

拓维信息已经成为华为“云+鲲鹏/昇腾 AI+行业大模型+开源鸿蒙”领域全 方位战略合作伙伴企业。在软件业务上，公司基于昇腾算力平台在智慧交通、 智能制造、智慧办公、智慧教育、智慧考试、智慧城市多个领域落地 AI 大 模型行业解决方案。在硬件业务上，公司基于“鲲鹏+昇腾”的智能计算服 务器持续中标地方政府及运营商智算中心标杆项目，公司还前瞻布局推理 算力，推出完备的推理侧和端侧算力产品，并在安防、制造、交通等行业实 现规模销售。 2024年上半年，公司智能计算硬件产品实现营收8.74亿元，同比增长88.84%， 自公司 2021 年正式切入智能计算硬件业务以来，该业务营收长期保持了快 速增长，成为公司营收增长的核心驱动力；公司软件及服务业务实现营收 7.61 亿元，同比增长 43.85%，2020 年至 2023 年间，受内部业务重心持续调 整的影响，该业务年营收体量基本稳定在 12 亿元左右，2024 年随着业务重 心调整逐渐完成，该业务重启增长态势，推动公司进入软硬一体双轮驱动新 阶段。未来公司有望持续受益于 AI 国产化浪潮，实现超预期发展。

4）中国软件国际：基石业务企稳，鸿蒙等创新业务有望放量

中国软件国际保持战略定力，以云智能为底座，聚焦AIGC模型工场及Agent 应用、鸿蒙及 AIoT 智能物联网/数字孪生应用、泛 ERP 企业应用服务与数 字化转型咨询实施，业务实现多点开花。公司在各大业务条线均积极推进自 主可控产品及服务的落地，在 AI 业务上，公司提供 AI 全栈全场景服务， 使用昇腾 AI 算力算力底座服务科研高校、智能制造等多个行业客户。在物 联网业务上，公司基于鸿蒙发行版操作系统 KaihongOS 及超级设备管理平 台全力打造自主可控智联网底座，深耕军工、能源、水利、交通等行业，在 2024HDC 大会上发布开鸿台式电脑/笔记本电脑等产品。在泛 ERP 业务上， 公司持续深耕中石油、南方电网等头部央国企客户，推动自研泛 ERP 技术 底座及解决方案交付。在云业务上，公司持续领跑华为云生态，推出的磐石 操作系统及数据库产品在多个政企客户实现落地。随着关键行业客户信创 需求的持续释放，公司业务有望实现超预期发展。

5）星环科技：深度参与鲲鹏原生应用开发，产品 AI 化升级改造持续

星环科技积极拥抱华为硬件生态，启动了基于鲲鹏硬件底座、openEuler 开 源操作系统、开发套件 Kunpeng DevKit 的多款核心软件原生开发，公司还 发布了面向不同行业的高性能鲲鹏商用软件版本，包括政府、金融、能源、 交通、教育、运营商等领域，将鲲鹏技术应用于更广泛的领域，以满足不同 行业客户的需求。 面对市场环境的波动，公司持续加大对产品的 AI 化升级改造。在大数据和 云基础平台产品线，新推出的 TDH4.9 版本在湖仓集一体化架构进一步升 级，新增支持 Python 生态，提升了大模型与 AI 应用场景功能和易用性，同 时 TDH9.4 内置的分布式向量数据库 Hippo2.0 支持文本、图片、音视频等 转化后的百亿级向量数据的存储、索引和管理，大幅提高了大模型训练效率。 在大数据开发与智能分析产品线，公司大模型运营平台 Sophon LLMOps1.3 版本支持多模态模型、大模型、传统机器学习和深度学习模型的统一上架， 能够更好的满足大模型客户管理需求。公司还推出星环知识平台 TKH，为 企业客户提供统管 AI 算力设施、语料、模型和应用的能力，公司逐渐从一 家数字基础设施供应商成长为 AI 基础设施厂商，随着 AI 需求的持续落地， 公司业务有望迎来超预期发展。

加快发展新质生产力是来自中央层面的顶层设计。2023 年 7 月，中央层面 首次提出要整合科技创新资源，抓住新一轮科技革命和产业变革的机遇，引 领发展战略性新兴产业和未来产业，加快形成新质生产力。2023 年 12 月中 旬的中央经济工作会议上，又提出要以科技创新推动产业创新，特别是以颠 覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，发展新质生产力。2024 年 1 月，二十届中共中央政治局第十一次集体学习时指出“加快发展新质 生产力”。2024 年 3 月两会政府工作报告提出，要大力推进现代化产业体系 建设，加快发展新质生产力。2024 年 7 月 18 日，党的二十届三中全会正式 通过《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》。要 求“健全因地制宜发展新质生产力体制机制”，并做出全面部署。建立与新 质生产力相匹配的新型生产关系是本次全面深化改革的核心任务。 车路云与低空经济在新质生产力各方向中落地性强。2024 年《政府工作报 告》中关于新质生产力，指出积极培育新兴产业和未来产业，具体表述为： 巩固扩大智能网联新能源汽车等产业领先优势，加快前沿新兴氢能、新材料、 创新药等产业发展，积极打造生物制造、商业航天、低空经济等新增长引擎。 制定未来产业发展规划，开辟量子技术、生命科学等新赛道，创建一批未来 产业先导区。2024 年以来，从顶层政策出台的密集程度、各地政府的积极 性、产业本身短期落地的可能性等角度综合来看，与自动驾驶大的技术趋势 相关的车路云建设以及同样属于大交通范畴的低空经济落地性强，是大力 发展新质生产力的两大重要抓手。

3.1. 车路云：标杆项目将引领各地积极性，国内外自动驾驶技术 进步将加快项目落地节奏

车路云产业链内涵丰富，相关软硬件市场前景广阔。根据中国汽车工程学 会等编写的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，通过对智能 网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台和基础支撑四大领域的产值增量 进行测算，在中性预期情景下，预计 2025 年/2030 年我国车路云一体化智 能网联汽车产业总产值增量分别为 7295 亿元/25825 亿元，年均复合增长率 为 28.8%。其中，智能化路侧基础设施主要包括路侧通信单元、路侧计算单 元、路侧感知设备（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达）、交通管理设施（联 网信号机、联网交通信息发布设施、其他交管设施）等，预计 2025 年/2030 年中性预测相关产值 223/4174 亿元；云控平台包括云控基础平台和云控应 用平台，从产业进程上看，我国智能化基础设施与云控平台建设应当是先从 重点地区开展小规模示范，然后向其他区域大规模复制成果经验的趋势，建 设规模与建设进程呈现出先小后大的状态，预计 2025 年/2030 年中性预测 相关产值 23/218 亿元；基础支撑主要围绕车联网蜂窝网络、高精度地图与 组合定位、车联网信息安全等，尚处于起步阶段，将在未来几年保持稳定增 长，另外未来车路云一体化智能网联汽车运行过程中将产生大量高价值数 据，其数据应用价值的挖掘或将产生数千乃至上万亿增量市场，预计 2025 年/2030 年中性预测相关产值 599/1167 亿元。

政策方面，车路云顶层设计不断完善，2024 年以来政策的密集出台推动车 路云规划建设的提速发展。2023 年，政策细化聚焦于 IPv6 推广、智能地图 标准与车联网安全，稳步构建智能交通生态；与此同时，工信部发布政策绿 灯，推动智能网联汽车合法上路，并构建车联网标准体系。2024 年政策密 集出台，1 月启动“车路云一体化”试点；4 月底交通网络数字化转型，强 调基础设施与安全标准，瞄准智慧升级与效能提升；6 月开展智能汽车“车 路云一体化”应用试点和城市汽车流通消费改革试点；7 月确定 20 个城市 （联合体）为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市，同时在内涵更 加丰富的交通数字化转型方面，北京、江苏、浙江、福建、河南、湖南、广 东和四川 8 个区域被列为第一批数字化转型示范区域，根据通行宝 8 月 29 日发布的投资者交流记录，示范区域在年底前完成项目招投标、部分项目开 始实施，在 2025-2026 年完成项目建设，最晚在 2027 年完成项目验收，江 苏省首批财政补贴资金已经到位。

标杆项目将引领各地积极性，当前阶段需跟踪北京百亿大订单、湖北武汉、 江苏等地标杆项目的建设进展。2024 年 5 月底北京市车路云一体化新型基 础设施建设项目设计标招标公告显示招标金额高达百亿元，6 月武汉市智能 网联新能源汽车“车路云”一体化重大示范项目也显示招标金额高达约 171 亿元，点燃了全国各地推动相关项目的热情。由于车路云技术路线尚在发展 过程当中，项目建设方案的制定、商业模式的探索仍存在一定的不确定性， 因此全国各地的建设节奏有赖于北京、湖北武汉、江苏等地标杆项目的建设 经验提供参考。我们认为，结合采招网等相关项目招投标公告，包括北京车 路云大单等项目在内的标杆项目正在有序推进，未来标杆项目的进一步落 地以及全国各地可能推出的类似项目或将带来新一轮的催化，有望对产业 链相关公司带来更多实际的业务增量。

特斯拉有望于近期正式发布 Robotaxi，FSD2025 年若入华则将通过鲶鱼效 应对国内自动驾驶相关产业形成进一步催化。据 IT 之家 9 月 14 日消息， 特斯拉计划于 10 月 10 日在华纳兄弟位于洛杉矶地区的电影制片厂举办 活动，展示备受期待的 Robotaxi 无人驾驶出租车，马斯克声称，这一天将 是自发布 Model 3 以来公司最重要的一天。这款车可能被称为“Cybercab”。 此外，据新浪财经 9 月 5 日消息，特斯拉 AI 团队在海外媒体上公布，预计 2025 年 Q1 季度在中国和欧洲推出全自动驾驶 FSD 系统，目前仍有待监管 批准。特斯拉 AI 团队表示，将于 9 月份推送 V12.5.2 版本，接管率改进 3 倍；适配 HW3.0 平台，实现与 4.0 平台统一模型；推送真·智能召唤功能； 推送 Cybertruck 自动泊车；注意力检测支持佩戴太阳墨镜；高速和城市统 一技术栈，全部基于端到端；推送 Cyberturuck 的 FSD 功能。我们认为， Robotaxi 的推出以及 FSD 若于 2025 年顺利入华，则将通过鲶鱼效应对国 内自动驾驶相关产业形成进一步催化。

在实现更高水平的自动驾驶以及提高交通领域信息化方面，单车智能与车 路云技术路线并行不悖。单车智能路线存在较多难以解决的缺陷，包括单车 成本过高、感知范围有限、长尾问题无法避免、非全路网交通效率最优解、 道路测试里程依赖，高精地图和 AI 学习依赖等。车路协同技术与单车智能 技术互为补充，成为自动驾驶发展的关键选择，体现了具有中国特色的解决 方案。因此，我们认为，特斯拉采取的纯视觉端到端单车智能自动驾驶方案， 与车路云技术路线并非完全竞争关系，两者可以并行不悖进行互补。此外， 车路云建设在更广泛的意义上也是交通领域数字化转型的重要组成部分。

3.2. 低空经济：各地省市齐发力，龙头入局加速产业发展

低空经济资本市场短期关注度下降，但产业端各地热情仍然较高。各地“行 动计划”、“建设方案”、“实施意见”等陆续出台，同时召开了许多论坛大会 共商产业规划建设。低空经济属于新事物，涉及的相关产业复杂多样，因此 标准的制定、相关主体的确定、技术路线的选择等仍需一定的时间进行商讨 与酝酿，但从各地出台文件以及相关研讨会的数量上看，可以发现虽然资本 市场短期对低空经济关注度下降，但产业端各地建设热情仍然较高。

宁德时代与峰飞航空签署战略投资与合作协议，行业龙头入局有望加速低 空产业发展。8 月 3 日宁德时代与峰飞航空签署战略投资与合作协议，宁德 时代独家投资数亿美元，成为峰飞航空的战略投资者。对于此次合作，峰飞 航空表示，将与宁德时代长期携手，共同致力于 eVTOL 航空电池的研发。 将与宁德时代结合各自的资源与技术优势，重点提升 eVTOL 电池的能量密 度和性能表现，支持 eVTOL 更长的飞行距离和更高的载重量，同时在安全 性和稳定性方面也将迎来更为显著的提升。 搭载宁德时代电池的 eVTOL 或将在 2024 年底首次飞行，电池技术的进步 正在为低空航空器解决续航难题。eVTOL 对电池的性能的高要求，将有望 推动液态锂电池向半固态、固态电池技术的进步，固态电池有望率先在 eVTOL 领域实现突破。9 月 1 日，2024 世界动力电池大会在四川宜宾举办， 宁德时代董事长曾毓群透露了电动飞机电池和固态电池方面宁德时代的研 发进展。据其介绍，如果用数字 1 到 9，表示固态电池的技术和制造成熟度， 宁德时代的研究进展处在 4 左右。此外，搭载宁德时代电池的 eVTOL 将在 2024 年底首次飞行。

3.3.重点公司分析

1）通行宝：ETC 收费为盾，智慧交通运营管理系统收入高增

公司是全国领先的为高速公路、干线公路以及城市交通等提供智慧交通平 台化解决方案的供应商。公司主要业务包括三个方面：第一，以 ETC 为载 体的智慧交通电子收费业务，包括 ETC 发行与销售、电子收费服务业务等， 重点拓展高速公路、城市交通收费及管理系统的建设与运营；第二，以云技 术为平台的智慧交通运营管理系统业务，主要包括智慧交通运营管理的系 统软件开发、综合解决方案和系统技术服务；第三，智慧交通衍生业务，主 要为以“ETC+”为内核开展生态场景搭建，融合车辆加油、路域经济、养 车用车等车生活，开展 ETC 生态圈业务。 省内外智慧交通建设需求将继续拉动运营管理系统业务保持快速增长。据 通行宝 2024 年 8 月 29 日投资者交流，公司作为江苏省数字交通龙头企业， 在智慧扩容、自由流收费、路网云控平台、视频 AI 监测等方面具有较强的 数字交通产品研发能力，前期参与了江苏省交通基础设施数字化转型方案 编制。江苏省计划三年内完成 2940 公里国家公路和 1746 公里高等级航道 的数字化转型升级，总投资约 34.4 亿元。其中，向公路方向投资约 29.3 亿 元，向水路方向投资约 5.1 亿。公路方面除了面向高速公路，普通公路数字 化转型升级也在规划项目中。从项目构成来看，软件及系统平台等部分占比 约为 40%。公司拟使用 12,534.68 万元超募资金投资“江苏省交通基础设施数字化转型项目——路网运行监测预警扩优提质项目”，投资回收期（含建 设期 6 个月）为 3.19 年，项目建设周期较短，示范效益明显，回报资金来 源稳定。随着江苏省交通基础设施数字化转型升级项目逐步实施，预期公司 未来业绩将进一步提升。除了江苏省外，公司还支持了湖南、贵州等省份的 交通基础设施数字化转型方案编制，在省外具备较强的业务竞争力。同时， 公司已组建全国智慧交通市场运营网络与专业运营服务团队，形成全国智 慧交通市场运营网络，进一步加大全国市场开拓。 公司车路云业务主要分为高速公路车路云和城市车路云业务。高速公路车 路云方面，公司深耕多年，主要以信息化业务为主，向高速公路管理部门及 路网运营管理单位提供系统平台建设。下一步，公司也将积极拓展智能硬件 制造、系统集成业务，进一步扩大市场份额。城市车路云方面，主要依托公 司及子公司宝溢科技，为客户提供路侧智能硬件设备、边缘计算算法系统等 产品及服务。预期该业务会维持合理的毛利率。预计车路云部分项目在 12 月开始招投标，在未来两年迎来大规模建设期。 公司第一大股东为江苏交通控股有限公司，是江苏重点交通行业国企。公司 有望依靠股东背景，享受江苏低空经济红利。

2）千方科技：在数据应用、算法和硬件等方面具备综合优势

公司智慧交通业务主要包括智慧公路、智慧交管、智慧运输、智能网联、智 慧轨交、智慧民航等领域，覆盖了大交通行业的主要方面，在数据应用、算 法和硬件产品等方面具备综合领先优势。 提供智能交通多种主要解决方案。公司提供的解决方案包括城际智慧路网 解决方案、城市全域交通综合治理解决方案、城市静态交通治理一体化解决 方案、智慧运输解决方案、双智路口解决方案、智能网联解决方案、交通安 全事故预防治理解决方案、交通情指勤督业务智库解决方案、交通时空优化 业务智库解决方案。 公司拥有全系列智慧交通专属硬件产品。1）双智路口核心硬件产品边缘智 能体、鲲巢·双智路口云控平台；2）城市智能路口所涉及的电警卡口、雷 达，信号控制类的经济型、城市型、AI 型交通信号机，实时处理各类路口 信息的边缘计算体等；3）智能网联系列的 V2X RSU、OBU 及云控平台； 4）交通运输方面的非现场执法的治理超载类产品、交通流量调查产品；5） 高速公路计费产品；6）道路交通安全方面所涉及的安全卫士系统产品、重 型货运车辆安全监管云平台等等。

3）金溢科技：战略布局高速公路车路协同技术应用

公司是行业内较早开展 V2X 技术研发的企业，具有一定的先发优势。公司 系交通运输部智能车路协同关键技术及装备行业研发中心牵头单位，公司 与众多车企携手合作，共同探索智能网联、车路协同、自动驾驶应用，从底 层通信模组到终端产品到应用协议栈，全链条自主研发。公司积极开展车路 协同相关前沿技术研究，打造了完整的智能网联车路云产品体系，包括车载 V2X 系列产品、路端 V2X 边端系统集成产品（含感知、MEC 边缘计算、 V2X 路侧 RSU 等）、云端车路协同云平台和 C-V2X 车载 HMI 人机交互系 统等。 战略布局高速公路车路协同技术应用，蓄未来发展新动能。2023 年，交通 运输部路网监测与应急处置中心推出“交通守望者”系统方案，该方案是基 于 ETC 系统的车路协同安全提升和信息服务方案，打通高速公路监控、通 信、收费三大系统，实现信息发布、安全预警、交通诱导等车路信息交互功 能。公司积极配合有关部门推进方案技术落地和应用场景模型建设，依托全息感知创新研发了 ETC2.0 路侧单元（RSU）和 ETC2.0 车载单元（OBU）， 推出多波束路侧天线、智能语音 OBU 等系列产品，并在部分省市推广试点 交通守望者项目，力争打造创新标杆项目，为高速公路车路协同技术应用战 略储备新发展动能。

4）万集科技：已具备车-路-云-网-图的全方位技术能力

在车路协同方面已具备车-路-云-网-图的全方位技术能力。公司深耕智慧交 通领域 30 年，围绕智能网联不断深入布局，在车路协同方面已具备车-路云-网-图的全方位技术能力，构建了行业技术壁垒。为车路协同应用场景和 高阶智能驾驶落地提供综合解决方案，支持高等级自动驾驶在示范区域落 地。 从车、路、云三个主要方面全方位构建车路协同生态体系。车方面针对网联 车打造了车载激光雷达、车载 V2X 通信终端等感知和通讯设备，对自动驾 驶车辆以及相关算法进行能力建设；路方面打造了以激光雷达为主体、辅助 AI 视频相机、毫米波雷达、边缘计算单元等为一体的路侧智能感知系统， 通过路侧 RSU 可以为车提供感知服务；云方面，智能网联云控平台基于高 精度地图、三维建模以及多源感知数据融合，实现数字孪生、智能网联、车 路协同等功能，主要构建车路协同场景的可视化服务和数据服务，并通过仿 真能力验证车路协同场景的可行性，通过云端为车和路提供远程数据和操 作服务。

5）莱斯信息：国资民航空管龙头，加力布局低空与车路云等

加快形成“高空-低空-地面”一体化发展格局，加快空管、机场新品研制和 国产化推进，完成低空领域新产品发布。(1)空管领域，紧抓空管局 8+N 区 管建设契机，加快 NUMEN-5000 系统升级，完成新型空管自动化系统信创 平台测试，并在青岛等部分用户现场试用。(2)机场领域，夯实核心产品在 中小机场应用，基于“四型机场”智慧解决方案，继续推进大型机场 IIS 系 统、机场运行资源智能分配系统等核心产品研制。(3)低空领域，研制低空 飞行服务保障系列新产品——莱斯“天牧”系列，包括低空飞行管理服务平 台-“天牧-M”、无人机运营服务系统-“天牧-S”、空域航线规划仿真系统- “天牧-P”和起降场智能管理系统-“天牧-A”，与地方政府联合谋划低空发 展总体方案，在部分地区取得阶段性成果。 布局车路云一体化建设，完善产品谱系，扩大业务应用。公司正在参与车路 协同相关的国家、团体标准制订，在全国参与 4 万多个路口的信号控制设 备以及多个城市停车管理建设，参与打造国内外多个智能网联先导区和示 范区；发布“车路云一体化”超融合终端产品——智核，布局路侧全息感知、 V2X 信息通信、云控平台等一体化解决方案，为后续竞逐智能网联业务打 下坚实基础；研制车路云一体化云控平台，对城区交通信号控制、车路协同 管理、智慧交通规划与决策等领域全过程进行智慧化管控与支撑。

6）数字政通：星揆计划将为数字政通业务增长带来新的增长点

拥有空天地一体化城市级低空经济 SaaS 平台——“星揆计划”。2024 年 5 月，第七届数字中国建设峰会期间，数字政通发布了空天地一体化城市级低 空经济 SaaS 平台——“星揆计划”。经由大会组委会组织的国家信息中心、 中国信通院等相关领域专家的三轮遴选，“星揆计划”从 180 家参展单位选 送的 594 个项目脱颖而出，荣获“十佳解决方案”奖项。“星揆计划”以空 天地一体化巡查手段为基础，构建了“全城一网”多用途城市空间数据运营 新模式，面向城市治理场景建立了无人机值守全方位自动化巡查网络，打通 并赋能城市运行“一网统管”平台，满足城市规划、建设、管理、水务、环 保、应急等多部门不同业务巡查的需要，实现城市空间数据的动态更新，感知城市运行脉搏，动态识别城市预警信息，提升城市治理现代化水平。 星揆计划将为数字政通业务增长带来新的增长点，正在研发基于空天地一 体网格化的低空空域综合管理系统。公司深入星揆计划场景应用落地，目前 在烟台、淄博、合肥、温州等地，数字政通“星揆计划”已经取得了显著的 成效，并与烟台、淄博、温州、雅安、池州、合肥、益阳、福州、东营、淮 南等 10 多个城市签订低空经济战略合作协议。近期，数字政通与山东国兴 土地发展公司签订聊城市低空经济城市治理合作框架协议，双方通过成立 合资公司的方式共同推进聊城市低空经济业务的发展，预计每年业务规模 将超过千万元；2024 上半年，数字政通已在内蒙古、辽宁、吉林、河北、 山东、福建、广东等地布局星揆业务，星揆计划将为数字政通业务增长带来 新的增长点。同时，公司高度重视各地大力发展低空经济带来的市场机遇， 根据客户的具体需求，正在研发基于空天地一体网格化的低空空域综合管 理系统，并力争尽快在全国率先落地投入实际使用。

7）深城交：战略定位新一代城市交通系统建设与运营科技公司

持续升级地空一体化城市交通系统整体解决方案与新一代智慧交通系统 TransPaaS。公司新一代智慧交通系统 TransPaaS 平台是支撑地空一体交通 系统统筹建设及运营的数字底座，公司持续迭代 TransPaaS3.0，形成‘规建-管-养-运-服’六位一体业务为支点的业务规则互馈、数据流程互通、自 主进化交通系统。AI 底座已支持超过 15 类、2100 多个交通孪生数据接入， 融合基础设施、感知设备、运载工具等 3 大类 24 小类基础孪生体管理，可 实现人、车、路、V2X 设备的一体化数字仿真还原。 主动布局城市“低空+”及“车路云一体化”等地空一体新型基础设施。通 过“投建营”一体化运作模式，重点布局地空一体新型基础设施、AI 算力 和云网数脑为主的信息基础设施，为客户提供“数字化平台+新基建一体化 交付+全过程咨询服务+产业导入”的端到端整体解决方案，打造新基建工 程标杆。在“低空+”方面，重点开展深圳低空智能融合基础设施项目的系 统平台和起降测试场建设，主导了深圳市南山区、宝安区、福田区等各区及 合肥、无锡、江门等城市的低空起降设施布局规划及工程建设，联合成立无 锡低空经济产业发展科技创新联盟，加强低空上下游产业导入。在“车路云 一体化”方面，高质量交付坪山全域信控路口网联化改造及综合提升工程， 围绕深圳北站等核心枢纽及宝安、南山等重点片区开展基础设施数字化升 级，支撑深圳打造全国首个全市域、全空间、全车型、全场景的高密度超大 城市“车路云一体化”应用试点新样板，并逐步向全国推广实施。 以“深圳标杆+全国化复制+国际输出”模式积极布局，业务拓展成效显著。 2024H1 公司新签合同 9.90 亿元，同比增长 104%，其中智慧新基建相关项 目合同占比过半，在手合同、在投标项目及商机储备充裕。

4.1. MoE 与 OpenAI o1 提供大模型技术路径破局思路

4.1.1. MoE 表现优异，逐渐成为主流

MoE 框架基于一个简单却又强大思想：模型的不同部分（称为专家）专注 于不同的任务或数据的不同方面。MoE（Mixture of Experts）类模型使用远 少于 Transformer 架构类模型的算力扩大模型规模，性价比更高。MoE 模型 架构起源于1991年，2017年google提出《Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer》中，MoE 模型逐渐被关注。 2024 年 1 月，OpenAI 团队发布 Mixtral 8x7B 的论文，MoE 模型成为关注焦点。传统的 Transformer 架构主要包括自注意力层和前馈网络层，MoE 模 型使用稀疏 MoE 层代替传统 Transformer 架构中的前馈网络(FFN)，相比于 Transformer 前馈层的全连接，MoE 架构的层连接更加稀疏，因此也被称为 稀疏模型。

MoE 模型测试表现出色，成本更低。较早的 MoE 模型 Mixtral 8x 在多项测 试中表现超过 Transformer 架构模型 Llama，而激活参数仅为 13B，为 Llama 2 70B 的五分之一，大幅降低了计算量。OpenAI、谷歌、微软等都发布了 MoE 类自研架构的大模型，选择拥抱 MoE 模型。国内 DeepSeek 在 2024 年 5 月发布的第二代自研架构 MoE 模型 DeepSeek-V2，在中文能力、英文能 力、知识等多项测试中位居前列，在发布的测试中，DeekSeek-V2、GPT-4、 Genimi1.5Pro 等 MoE 模型表现亮眼。

MoE 框架由来已久，目前已经成为大模型赛道焦点之一。1991 年《Adaptive Mixture of Local Experts》中使用多个单独网络（专家）组成的系统建立一个监管机制，首次提出 MoE 概念；2017 年 Google Brain 团队谷歌将 MoE 引入 NLP，在保持模型高规模的同时实现了快速的推理速度，但也面临稀 疏模型高通信成本和训练不稳定性等多项挑战；《MoE Meets Instruction Tuning》提出多种微调策略，提高了 MoE+LLM 的可行性；随后 MoE 模型 在不到一年的时间内被广泛应用，国内昆仑万维、幻方量化、新旦智能、元 象科技等大模型新宠快速加入，MoE 被市场广泛关注。

4.1.2. OpenAI o1 模型提供大模型训练及运用推理新范式

北京时间 2024 年 9 月 13 日，OpenAI 发布 o1 大模型，分为两种版本 o1- preview 和 o1-mini。前者具有高级推理功能，在数学、编程、代码、优化、 推理等复杂问题上具有博士水平的能力；后者成本更低，专注于 STEM 能 力的训练，在编码推理领域更胜一筹。

o1 运用的基本原理为：自我对弈强化学习+思维链+推理标记+定制数据集。 据天翼智库分析，一是采用大规模自我对弈强化学习，设置奖惩机制，让模 型自行学习解决问题，通过不断尝试和纠错来掌握新技能。二是内置思维链 （Chain of Thought, CoT），能够在解决问题前通过内置思维链进行推导，并 将其推理过程外化，使得模型的决策过程更为透明，便于理解和验证。三是 引入推理标记，用于辅助模型在对话环境中进行深层思考。四是使用专门的 训练数据集，包含了大量复杂问题和对应的解题步骤，有助于模型掌握推理 能力。 北京大学对齐与交互实验室 PAIR-Lab 的陈博远、邱天异、吉嘉铭认为 OpenAI o1 运用的技术关键还是在于强化学习的搜索与学习机制。基于LLM 已有的推理能力，迭代式的 Bootstrap 模型产生合理推理过程 （Rationales) 的能力，并将 Rationales 融入到训练过程内，让模型学会进行 推理，而后再运用足够强大的计算量实现 Post-Training 阶段的 Scaling，类 似于 STaR 的扩展版本。帮助 o1 取得如此性能飞跃的是 Post-Training 阶段 RL 计算量的 Scaling 和测试推理阶段思考时间的 Scaling。 OpenAI o1 的发布将重塑行业对于算力分配的认知，标志着 RL 下 PostTraining Scaling Law 的时代正式到来。OpenAI 研究员 Jason Wei 也表示， o1 模型背后的核心不只是通过 prompt 提示词完成 CoT，而是引入 RL 训练 模型，从而使模型更好地执行链式思考。隐式思维链思考给 o1 带来的巨大 性能提升，也将启发行业在模型规模达到一定量级后，更多的将算力投入到 Post-Training 阶段的 RL 训练和推理阶段模型的思考过程当中。 o1应用于专业化场景，替代脑力劳动成为可能。o1大模型推理与思考能力， 将赋能各行各业的发展，未来的大模型不仅可能取代传统的体力劳动，部分 脑力劳动也可能被取而代之。例如在生物领域，大模型或被用来进行基因序 列的测量、癌症药物的研发；在数理领域，大模型会被用来证明数学定理、 进行天体探查。此外，还可以在教育、医疗、工程、金融、软件等领域增添 更多可能性。未来的真正的 AGI 思考时间或更长，可能会给出更多颠覆性 回答。在 o1 的开创性示范下，AGI 相关研究进程或进一步加速。

4.2. 全球算力需求井喷，亟需提高算力储备

4.2.1. 国外巨头算力军备竞赛如火如荼

大模型和 AIGC 的发展，充分释放全球算力资源。大模型创新和应用需要 基于海量数据集，在拥有成百上千加速卡的人工智能服务器集群上对千亿 级参数人工智能大模型进行分布式训练，这对算力资源的规模提出了极高 的要求。为了应对算力紧缺的问题，国内外科技巨头们正在通过加大投入和 技术创新来满足需求，纷纷增加算力投入、提高算力卡储备、扩大算力规模。

苹果公司开始转移算力投入，使用 TPU 芯片训练“苹果智能”AFM 模型。 AFM-server 是苹果使用了 8192 片 TPUv4 芯片、“从头开始”训练起来的拥 有27.3亿参数的设备端模型。它在预训练的核心阶段使用了6.3万亿个token， 在持续阶段使用了 1 万亿个 token ，在上下文扩展阶段使用了 1000 亿个 token。AFM-on-device 由 64 亿模型参数训练而来，使用了 2048 片 TPUv5p 芯片训练，全部芯片直接互联为 1 组。TPUv5p 作为谷歌更强大的新一代 TPU 版本，其提供的每秒浮点运算次数（FLOPS）是 TPUv4 的 2 倍，内存 是 TPUv4 的 3 倍，进行模型训练的速度是 TPUv4 的 3 倍。

英伟达在全球 GPU 与 AIB 出货量不断增加，世界算力需求火热。2023 年 全球数据中心 GPU 总出货量达到了 385 万颗，相比 2022 年的 267 万颗增 长了 44.2%。其中，英伟达以 98%的市场份额稳居第一。根据 Jon Peddie Research 报告，英伟达占 2024 年 Q1 全球 AIB 显卡市场份额 90%，全球 AIB 显卡市场出货量为 870 万台，同比增长 39.2%。 谷歌在 AI 算力方面投入巨大，已经部署了数十万台基于 TPU 的超级计算 机。谷歌 TPU 是专门为机器学习定制的专用芯片，在同等生产制程下相较 于 GPU 可以拥有 3-5 倍的性能提升，即 12nm 制程的 TPU 芯片可以匹配 7nm 制程的 GPU 芯片性能。 微软投身算力军备竞赛，扩充算力资源。微软在 2023 年下半年实现了“创 纪录的 GPU 存量”，2023 年全年在英伟达芯片上花费超过 45 亿美元。据外 媒报道，微软计划到 2024 年底前囤积 180 万块 AI 芯片，届时，公司持有 的 GPU 数量将增加两倍。据澎湃新闻介绍，从 2024 财年到 2027 财年，微 软预计将在 GPU 和数据中心上花费约 1000 亿美元。微软计划在 2028 年启 动“星际之门”AI 超级计算机计划，该项目的总成本或将超过 1150 亿美元， 包括获得大量的 AI 芯片。同时，微软也在积极推进自有芯片的研发，2023 年 11 月，微软发布了自研 AI 芯片 Azure Maia 100，专门用于云端训练和推 理。 meta 增加算力储备，支撑自身 AGI 构建。meta 计划到 2024 年底拥有 35 万个英伟达 H100 GPU，而未来的算力储备将相当于 60 万个 H100 GPU。 2024 年 3 月，meta 还布了由 24576 个 H100GPU 构成的、正在用于训练 Llama 3 的集群细节。2024 年 4 月，meta 推出自研 AI 训练和推理芯片 MTIA v2，继续扩大 AI 基础设施建设。

4.2.2. 国内算力储备持续追赶，国产算力逐步崛起

中国算力市场发展总体势头迅猛。根据 IDC 测算，2022 年中国智能算力规 模达 259.9 每秒百亿亿次浮点运算（EFLOPS），2023 年达到 414.1 EFLOPS， 预计到 2027 年将达到 1117.4 EFLOPS。同时，2022 年中国通用算力规模达 54.5 EFLOPS，预计到 2027 年通用算力规模将达到 117.3 EFLOPS。2022- 2027 年期间，中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%，同期通用算力规模年复合增长率 16.6%。

华为为中国打造坚实的算力底座，构建弹性、高效的多元算力基础设施。华 为常务董事、华为云 CEO 张平安在华为全联接大会上表示，AI 算力需求高 速增长，到 2024 年年底，预计对 AI 算力的需求可能超过对通用算力的需 求。华为通过构建 AI 原生云基础设施 CloudMatrix，将 CPU、NPU、DPU、 存储和内存等资源全部互联和池化，构建了“一切可池化、一切皆对等、一 切可组合”的分布式对等全互联架构，实现了单体算力向矩阵算力的演进， 为客户提供澎湃的 AI 算力。在具体的产品方面，华为的 Atlas 300I Pro 推理 卡具有70 TFLOPS的半精度（FP16）AI算力和140 TOPS的整数精度（INT8） 算力。 商汤科技以前瞻认知扩大算力储备，为“百模争流”赋能。商汤大装置管理 的总算力规模已高达 1.2 万 petaFLOPS（千兆次浮点运算），其中临港 AIDC 就有 8100petaFLOPS。商汤大装置现已实现对万亿参数大模型的生产支持， 能保持 90%的加速效率，并具有超 30 天稳定训练不间断能力。截止 2024 年 7 月，商汤大装置 SenseCore 总算力规模高达 20000 petaFLOPS ，已有 超 5.4 万块 GPU，在支持商汤自身大模型研发的同时，也支持外部客户训 练大模型和应用部署。 阿里巴巴在 AI 算力领域有着强大的储备和布局。阿里云智能董事长兼首席 执行官吴泳铭在 2024 年云栖大会上表示，新增的算力市场和算力需求中， 超过 50%以上的需求现在都由 AI 驱动产生，AI 算力的需求渗透已经超过 50%，并占据主导地位。阿里云正在以前所未有的强度投入 AI 技术研发和 基础设施的建设，单网络集群拓展已扩展到 10 万卡级别，正在从芯片、服 务器、网络存储、供电数据中心等方方面面，重新打造面向未来的 AI 先进 基础设施。

4.3. 高质量数据短缺，模型自合成数据价值得到验证

4.3.1. 大模型开始转向自我生成数据的趋势已经显现

随着大模型和 AIGC 的发展，对高质量数据的需求正在迅速增长。数据已 成为新生产要素，然而目前面临的主要挑战是高质量数据的日益枯竭。据《经济学人》文章《AI 公司很快将耗尽大部分互联网数据》预警，AI 数据 可能很快就会耗尽，这引起了对 AI 行业数据资源可持续性的担忧。研究公 司 Epoch AI 预测，到 2028 年，互联网上可用的人类文本数据可能会耗尽。 获得高质量数据成本和难度逐渐增加，数据缺乏成为制约人工智能领域的 梦魇。

目前，大模型开始转向自我生成数据的趋势已经显现。早在 2020 年，CMU 和清华大学的研究人员提出了一种方法，让大型语言模型（LLM）自己合成 数据来学习，显著提升大模型在特定任务上的性能。近几年，中国数据语料 联盟、上海中国知网高级语料库陆续成立。近日，上海 AI 实验室开源发布 了高质量语料“万卷 CC”，这是“大模型语料数据联盟”首发的开源语料，覆 盖过去十年互联网上的公开内容，包含 1 千亿字符（100B token）、约 400GB 的高质量英文数据，以支持大模型训练。合成数据的技术进展迅速，例如哈 尔滨工业大学（深圳）数据安全研究院的研究团队开源了一款专注于结构化 表格数据快速生成的组件——SDG（Synthetic Data Generator），它能够学习 原始数据或表格的元数据，生成符合自然世界基本特点的数据表。

4.3.2. 新大模型范式下应用潜力无限，孕育商业蓝海

大模型技术逐渐渗透到各个垂直行业，实现商业落地应用。专注于特定行 业的垂直大模型，因其能够提供更加精准和深入的数据分析与应用，价值量 增加，显著提升行业的效率和决策质量，为垂直领域企业创造新的商业价值。 尤其在 OpenAI o1 模型创新推理新范式的背景下，大模型在专业领域的能 力得到较大释放，应用场景潜力无限，奠定了较好的商业价值。

垂直行业大模型的发展带来对细分场景数据的需求，同时面临数据壁垒问 题。随着大模型在特定领域的深入应用与商业落地，对于高质量数据需求也 在不断增长，使得大模型能够从中学习到更深层次的模式和关联。同时，由 于不同行业和领域对于数据的敏感性和保密性要求不同，这导致了数据获 取和共享的难度。一些行业可能因为法规限制或商业利益考虑，不愿意公开 其数据，形成数据壁垒。这些局限限制了专用大模型的进一步发展和应用。 尽管存在挑战，大模型在垂直领域的应用前景依然被看好，因为随着技术的 进步和行业需求的增长，预计未来会有更多创新的解决方案出现，以克服数 据壁垒，释放大模型在专业领域的巨大潜力。同时，随着对数据隐私和安全 的重视，也将有更多的技术和政策措施出台，以保护数据的安全和用户的利 益。

4.4.重点公司分析

1）科大讯飞：公司核心业务保持了健康增长,成长动能更加多元，营收稳健 增长。公司持续推动 AI 大模型的研发及商用落地，未来有望推动业务超预 期发展。2024 年上半年，公司持续推动 AI 大模型的选代及商业化落地， 2024 年 6 月 27 日升级发布的讯飞星火 V4.0 在中文性能上全面对标 GPT4Turbo，且可搭载于面向教育、医疗、汽车等行业场景的多款软硬件产品之 中，讯飞星火是目前全民可下载大模型中唯一基于全国产算力训练的大模 型产品，“讯飞星火”APP 在安卓端下载量达到 1.4 亿次，位列国内通用大 模型 APP 第一名。在外部极限施压背景下，公司构建起通用人工智能领域 自主可控的独特优势，未来有望受益于 AI 大模型自主可控需求的释放，实 现加速发展。

2）虹软科技：公司上半年营收业绩稳定增长符合预期，分红比例高达 97.8%。手机主业加速技术和机型推广，智驾继续加大研发与定点合作。移 动智能终端方面，2024 年上半年公司加速了 Turbo Fusion 技术和产品的推 广，还在更多高端机型上落地应用，并逐步向主流机型渗透。智驾业务舱内 产品上，预计上半年智驾收入增长较快主要来自于前期舱内产品定点车型 放量，下半年公司将继续拓宽车型覆盖范围。舱外产品上，3DAVM、哨兵 监测算法持续出货并获得新增量产车型定点，周视感知算法在 OEM 客户 车型上线，夜视能力 ADAS 产品完成 OEM 客户定向开发，VisDrive 升级 版的舱泊一体解决方案达到量产水平。公司实现新商业模式的快速落地，虹 软 PSAI 三个月前正式上线图生视频功能，上半年已陆续入驻淘宝千牛、 1688、抖店微应用、抖店服务市场，下半年将进一步拓展国际电商平台，入 驻 TikTok 应用和服务市场。

3）万兴科技：2024 上半年公司加强算法研发与落地速度，为未来业绩提升 莫定基石，共完成超百个 AI 算法的研发或接入，总计实现过亿次调用，有 效支撑产品能力边界拓展和质量提升。公司有序推进天幕多媒体大模型的 研发，支撑更多创新功能和产品的建设，且已通过中央网信办备案。公司核 心业务线代表产品中 AI 功能和商业化探索进展亮眼，多款核心产品上线 AI 功能，随着公司加大移动端、云端产品运营力度，公司 AI 变现能力有 望进一步提升。公司系统性打造了产品用户声音体系，覆盖上百个产品，涉 及用户需求超千个，有效推动产品核心问题解决。提升产品基础质量、全盘 梳理产品核心功能和动线，完善了用户行为数据体系，优化用户体验。另外， 公司保持与华为云的深度合作，加强算力基座建设，且与相关数据资源提供 方紧密联动，加强在优质素材资源上的有效积累。

4）福昕软件：公司营收提升明显，订阅优先和渠道优先的双转型在历经近 两年的深化后成效渐显。公司 2024 上半年实现订阅业务收入 1.55 亿元， 营收占比为 45.81%，较上年同期增长 67.83%。来自渠道的收入为 1.30 亿 元，营收占比提升至 38.61%，同比增长 43.06%。另外，公司收并购举措助 力国内市场垂直行业布局，海外业务持续高增。公司收购福昕鲲鹏部分股权 后，实现了公司在国内市场开启 PDF+OFD 的版式文档业务新征程，强化 了公司在国内各应用垂直领域的影响力和竞争力。同时，欧美市场依旧是公 司主要收入来源，北美市场与欧美市场的订阅收入分别同比增加 64.87%和 121%，海外业务的强势增速，体现了公司产品及 AI 能力变现的潜力，随 着双转型的持续推进，公司主营收入有望实现进一步加速。

5）紫光股份：2024 年上半年公司业绩实现稳定增长。第一季度，公司多项 产品市场占有率持续领先，公司在中国以太网交换机、企业网及园区交换机 市场，分别以 348%、365%、416%的市场份额排名第一，在中国数据中心 交换机市场份额 29.0%，位列第二。公司在海外 17 个地区的销售权限陆续 放开，自有品牌海外销售可观，每年保持较高增速。2024 年上半年，新华 三持续加速海外市场深度与广度覆盖，自有品牌产品与服务规模保持高速 增长。通过深化全球化发展战略公司巩固了在东南亚、中东、日本等地区的市场地位，并持续开拓欧洲新市场，海外业务增长势头迅猛，构筑增长“第 二曲线”。

6）浪潮信息：2024 年上半年公司营收及利润保持高增，符合市场预期，费 用管控得当，海外营收实现爆发式增长。公司是全球服务器行业龙头企业， 根据 Gartner、IDC 发布的最新数据，2024 年一季度，公司服务器市占率继 续稳居全球第二、中国第一。算法方面，公司推出企业大模型开发平台 EPAI， 支持 20 多种异构加速计算芯片，降低企业进行大模型应用开发的试错成本， 同时还推出“源 2.0-M32”开源大模型，助力企业实现 AI 应用高效落地。 算力方面，公司推出多款稳定高效的多元算力 AI 服务器产品，并联合英特 尔发布了 AI 通用服务器，业内首次实现了服务器基于通用处理器运行千 亿参数大模型，灵活满足客户需求。AI 算力需求的高景气有望推动公司业 务超预期发展。

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