来源：兴业证券经济与金融研究院 ＃relatedReport＃ 相关报告 《【兴证建筑】周观点：建筑央 企 Q1 业绩表现整体略超预期， 中特估行情行稳致远》2023-05- 04 《【兴证建筑】建筑行业 2022 年 报&2023 一季报总结：建筑央企 基本面行稳致远，继续坚定推荐 “一带一路&中特估”行情》 2023-05-03 《【兴证建筑】Q1 建筑板块基金 重仓持股分析：建筑重仓持股占 比环比持续提升，中字头央企加 ＃summary＃ ⚫ 建筑设计行业多痛点： 痛点一：行业景气周期下行，需求增速明显放缓。2017 年-2021 年工程设 计行业收入同比增速分别为 11.15%、14.86%、10.54%、7.61%、4.79%， 增速放缓显著。地产行业景气度下行，基建投资中长期进入中低速增长新 常态，建筑设计行业需求增量空间有限。 痛点二：设计人员成本占比高，人效提升难度大。建筑设计行业是人员密 集型产业，龙头企业的人力成本占比集中在 50%到 60%区间；人均创收、 创利较为稳定，收入增长主要依靠员工人数增长。建筑设计项目规模相对 较大、环节较多，容易出现信息偏差，协同管理方式低效以及信息化程度 低，制约设计院人效提升。 痛点三：行业集中度分散，龙头市占率提升缓慢。自 2018 年以来前五大 设计院的市占率基本保持稳定，自 2018 年由 9.64%上升至 2022 年的 10.65%，4 年仅提升 1.01pct，龙头市占率较低且提升缓慢。地域特征明显，

“ 智慧工地”解决方案 —— 让工地可视化、数字化、智能化 ! 工程案例 行业概述 产品介绍 平台优势 目 录 第一章 行业概述 行业概述 产品介绍 | 平台优势 工程案例 建筑业在我国是一个传统的产业。我国虽然是建筑大国，然而生 产管理方式粗放 ( 经验型 ) 、生产效率较低、重质量轻安全、建筑 从 业人员素质普遍偏低、继续教育留于形式、现场人、机、料等管理 人、机、料等管理 手 段落后等问题仍然普遍存在。 随着我国新型城镇化的大规模推进，建筑产业高消耗、高风险、高投 入、低收益的问题日益突出。 1 、当前工地生产安全的现状 行业概述 产品介绍 | 平台优势 相关案例 在我国将近有 50 万个工地在施工，塔吊 ( 塔式起重机 ) 数量 70 余万，升降机不 低于 100 万台，建筑从业人员 5000 余万人。建筑施工现场生产作业环境复杂，人员 、当前工地生产安全的现状 行业概述 行业概述 产品介绍 平台优势 相关案例 2 、当前工地的问 题 建筑质量问题多 施工地点分散 安全事故频发 监管难度大 工地数量多 人员管理难 施工现场事故多发 扬尘噪声污染大 生产操作不规范，隐患未及时消除 人员、精力有限，无法全方位检查、监管 施工进度、质量得不到保障 行业概述 产品介绍

创新平台解决方案 智算 超算 • 1 行业发展分 析 4 主流智算平台介 绍 2 方案架构设 计 3 典型案例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 智算中心是以 GPU 、 AI 加速卡 [1] 等智能算力为核心、 集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU 特指具备图形渲染能力的硬件， AI 加速卡特指用于 AI 推理或训练的硬件。本材料主要针对 AI 加速卡进 行分析 TaaS 是指 TensorFlow TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 • 提供 IaaS

、 前瞻布局、有效行动吧！ 6 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 缪青（Max Miao）先生 HR 数智研究院副院长，易路人力资源科技联合创始人兼总裁，三十多年企业 管理和 IT 行业经验，曾担任多家国际知名企业管理软件（ERP、HCM）亚洲 及大中华区域负责人，机械工程硕士、EMBA。 寄语：AI 不仅仅是一项技术，更是对 HR 管理的实践到理论的重构，HR 不仅 不能缺席，同样也不能迟到，不能是 AI 推出的结合了 AI 创作和智能聊天的机器人。 ChatGPT 的前端，在问答、翻译、搜索、内容创作、代码生成、简单推理和分析等众多领域 达到人类的基准水平；其后端，通过“大语言模型”解决了跨行业和跨领域的问题。 20 世纪 40-50 年代 20 世纪 70-80 年代 20 世纪 40-50 年代 1980-1987 1993- 至今 1987-1993 人工智能的 诞生 人工智能的 运营策略等生成 生成视频初稿 AI视频精细化编辑 数字人概念起步 AI语音+视频创作初稿 垂直专业化内容 非结构化写作 长代码准确率提升 根据指令进行 绘画创作 VR/AR及数字人 垂直行业应用 已实现 探索中 待突破 文本创作优于人类 平均水平 自动生成系统界面 AI绘画创作优于 人类平均水平 AI音频创作优于 人类平均水平 AIGC决策及管理 达到人类一般水平 根据指令生成创意视

，结合我国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目前，《指引》提出的六条技术路线成熟度还不高，还不能完全实现安全可信基础上的数据大规模流 通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18 个试点城市，对各条技术路线的发展现状、技术特点、适用 范围、应用情况、发展趋势等方面有迫切需求。非试点地区和行业也对数据基础设施的试点建设进展高度关 注。基于此，北京化工大学联合北京市政务服务和数据管理局、上海市数据局、天津市数据局、重庆市大数 据应用发展管理局、福州市数据局、杭州市数据资源管理局、西安市数据局、武汉市数据局、成都市数据 局、苏州市数据局、青岛市大数据发展管理局、大连市数据 据基础设施技术路线研 究”课题，形成了《国家数据基础设施技术路线发展研究报告 1.0版》 本研究报告由“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”倡议成员机构共同完成，旨在为各地 方各行业，特别是18个试点试验城市的数据基础设施建设提供参考。 前 言 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 前 言 04 > 05 照生产要素划分，人类社会7000多年的文明史可以分为三个阶段。第一

PUE接近于1的目标，打造高效清洁的绿色智算中心。 三是普适普惠。智算中心作为基础设施，要服务大 众，要提供算力服务，数据服务和各种智能服务，在支撑 智慧城市、智能制造、智能家居以及智能医疗等行业的智 慧化转型。 目前，行业用户的智慧化转型，仍然面临着巨大的 技术鸿沟。这个鸿沟既有如何选择最合适的算法模型，也 有如何从软硬件两个方面对算法做性能优化，更有如何面 向特定领域的智能算法进行高效敏捷的开发部署等诸多问 题。要填补这个鸿沟，就需要计算 中心提供整合的、易用的开放服务平 台。 基于智算中心先进的AI算力基 础平台、AI算力调度平台、AI算法模 型来打造人工智能开放服务平台，汇 聚并赋能行业AI应用的开发者，加速 开发各种各样的行业智慧应用，加速 行业AI化、加速产业AI化。智算中心 不管你看得见，还是看不见，他就在 那里源源不断地产生着智慧时代的动 力：计算力。 智算中心是智慧时代的动力源 对智算中心的需求是巨大的。浪 智慧社会离不开智慧生态——元脑生态计划 目前，行业信息化市场已经步入了产业AI化阶段，这 将会是一个万亿级的市场。 在AI产业化过程中，浪潮是新兴AI企业的主要合作 伙伴和算力提供商，已经积累了大量优质的算法框架、模 型和数据，这些优质的AI技术正是产业AI化过程中行业用 户所需要的，也是为这些用户服务的传统合作伙伴所欠缺 的。为了帮助行业用户更好地进行智慧化转型，连接传统 合作伙伴

系，构建以数据驱动为核心的敏捷响应和高效协同能力。 1.2 央国企数字化发展趋势 （1） 国家政策 据不完全统计，国家出台的与数字化转型相关的政策已 达45项之多，其中涉及国家战略发展、行业政策调整、企业经 营管理等领域。可以说，数字化转型已经成为国家发展战略的 重要组成部分，是企业发展的新常态，是企业转型升级的战略 方向。因此，央国企在数字化转型过程中具有政策和市场双 重支撑。 （2） 从现实情况看，央国企数字化转型距离数字资产60%的目标还 有一定差距，但是大部分央国企已经开启了数字化进程，特别 是传统能源行业，能源央国企“五大六小”等头部企业也在积极布 局数字化。 图 1：能源央国企发展现状 （1） 石油 石油行业数字化转型是在原有的企业信息系统基础上，利 用信息技术、网络技术，实现企业生产、经营、管理全过程的 优化和变革。石油企业正在加快实施数字化转型战略，推进产 技术等进行重塑，形成新的业务模式，促进创新、拓展业务领 域、增强企业竞争力，加快转型升级步伐。 在数字化转型的大趋势下，石油行业正在积极开展数字化 转型实践，通过数字化转型来推动企业向安全绿色高效的方 向发展。 （2） 电力 作为能源互联网的重要组成部分，电网作为能源系统的中 枢，其数字化转型已经成为行业关注热点。而随着人工智 能、5G、物联网等新兴技术与电力业务深度融合，智能电网 实现了从物理电网向信息电网的转变。以“互联网+”为基础的

产业化、产业 AI 化和政府治理智 能化 • 基于先进的 AI 算力基础平台、 AI 算力调度平台和 AI 算法模型， 打造人工智能开放服务 平台 • 汇聚并赋能行业 AI 应用，助力行业智慧应用高效化开发， 加速行业和产业 AI 化 • 基于深度学习、强化学习等创新 AI 技术 • 重点围绕生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力四大关键环节提升 AI 算 力 A 核心技术 AI 芯片、视觉识别、语音 识别、机械臂和导航技术等 ，根据不同场景的不同诉 求 ，提供“硬件 + 软件 + 服务”的全流程快速定制化专用 机器人产品 ，大幅缩短产业链流程。 自动驾驶 自动驾驶行业具备典型的海量数据 、高并发、 实时处理等计算属性 ，呈现出高度多元主体协同、智 能识别和感知、系统模拟仿真计算、决策分析和预测预 警等特性。该产业的高度集成化需要智能计算中提供先 进的 AI 技术支撑 ，因此 ，需要智算中心提供强大的算力支持 和一体化开发环境 智 能 制 造 传统的视觉检测系统难以应对越来越复杂的检测 场景以及更高的产品质量检测需求 ，工业质检车间的 自动化和智能化越来越成为行业大势 ，这也为 AI 赋能 工业质检提供了落地的土壤 建设原则 加强区域智能计算中心的 统筹规划，探索开放共赢 的新型建设运营模式 聚焦人工智能 领先技术，开展典型示范 和场景应用 发挥对数字经济产业、

互联网 + 下的智慧工地 整体解决方案 CONTENT 目 录 01 行业背 景 Background 02 现状分析 Analysis 03 解决方案 Solution 2014 年 住建部下发《关于推进建筑业发展和改革的若干意见》 2014 年 住建部下发《工程质量治理两年行动方案》 2014 年 住建部下发《关于进一步加强和完善建筑劳务管理工作 全管理提出了更高的 要求，强化施工安全 专项治理 政府积极推动建筑 业现代代，提倡以 节能环保为特征的 绿色建行技术 政府要求严格落实 劳务实名制 ，规范 劳务用工市场管理 1. 行业背景 - 政府积极推动建筑产业现代 化 • 十二五期间，基本实现建筑企业信息系统的普及应用 • 施工阶段重点推广几项专项信息技术应用，包括： • 推广施工过程变形监测、大体积混凝土计算机测温系统 理信息系统结合，实现工程现场远程监控和管理 • 研究应用工程定位和测量技术、工程结构健康监测技术 近年建筑行业信息化规划，重点聚焦在以下领域： 劳务实名制管理 、工程结构安全监测、大型设备监管、现场安防监控 … . 住建部《 2011 ～ 2015 年建筑业信息化发展纲 要》 1. 行业背景 - 住建部大力推动建筑行业信息化应 用 • 北京 市建委 2007 年发文全面推行实名制卡 • 河北

产业发展——产业机遇与行业机遇 · 传统产业智能化变革需求迫切 · 人工智能行业内企业对新型算力基础设施的需求迫切 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 7.20% · 涉及范围广，包括汽车、医药、化学、电子、半导 15.3 0% 体、印刷、食品饮料、物流、烟草、医疗、电池等 电子及半导体设备 ■汽车制造 制药业 其他 · 2019 年中国机器视觉行业销售额 103 中 科 逆 熵 AiC○ 产业发展——智慧医疗 三 X T R O T E C 中 科 逆 熵 AiC○ 智算中心，支撑产业智能化转型的基石 行业 应用 技术 融合 能力 底座 = 医疗 能源 汽车 制造 园区 区块链 物联网 HPC 麒麟科技创新园参股企业，主要核心成员来自 中国科学技术大学， 团队致力于建设云边一体的智能计算系统生态，倾力打造“核心平台 + 数据运营 + 生态合作”的智能产业生态 圈，促进人工智能技术与传统产业结合，面向各行业解决方案供应商提供人工智能算力服务。 AiC○ 运营团 队 三 XTROTEC 中 科 逆 熵 AiC○ 运营历程 CHN