013 2025研究前沿 农业科学、植物学和动物学 表 2 “利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫”研究前沿中核心论文的 Top 产出国家和机构 排名 国家 / 地区 核心 论文 比例 排名 机构 所属国家 核心 论文 比例 1 中国 6 31.6% 1 滑铁卢大学 加拿大 2 10.5% 1 印度 6 31.6% 1 德黑兰大学 伊朗 2 10.5% 3 巴基斯坦 2 10.5% 1 巴布萨赫布·比姆拉奥·安贝 014 农业科学、植物学和动物学 2025研究前沿 表 3 “利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫”研究前沿中施引论文的 Top10 产出国家和机构 排名 国家 施引 论文 比例 排名 机构 所属国家 施引 论文 比例 1 中国 431 32.8% 1 沙特国王大学 沙特阿拉伯 57 4.3% 2 印度 287 21.8% 2 中国科学院 中国 50 3.8% 3 巴基斯坦 152 11 50 0 016 农业科学、植物学和动物学 2025研究前沿 表 4 “基于深度学习的植物病害检测”研究前沿中核心论文的 Top 产出国家和机构 排名 国家 核心 论文 比例 排名 机构 所属 国家 核心 论文 比例 1 中国 14 30.4% 1 世宗大学 韩国 3 6.5% 1 印度 14 30.4% 1 中国农业大学 中国 3 6.5% 3 美国 6 13.0% 1 潍坊科技学院

之间，避免过度强调智能 化因素。 » 4. 可优化性 ：所有指标更新必须反映 ICT 行业 的发展趋势或市场和技术趋势的变化。例如， 原 GDI 中的“STEM 毕业生比例”指标已从 “科学、技术、工程及数学领域毕业生比例”更 图 3：GDII 指标框架 应用 下载量 消费者 电子商务 交易量 企业及 消费者 电子政务 水平 政府 消费者光纤覆盖 企业光纤覆盖 4G & 5G覆盖 人才与生态 数据生成 数字能源 政策 移动数据流量 ICT 总投资 固定宽带 用户数 移动宽带 用户数 数据规模 物联网 联接数 智能手机 渗透率 ICT 从业者 数量 STEM 毕业生 比例 初创企业 数量 开源 社区 参与度 互联网 参与度 频谱政策 绿色 能源政策 ICT 法律法规 ICT 专利数 数字化 转型政策 移动宽带体验 固定宽带体验 企业千兆园区 渗透率 充电便利性 绿色出行率 万兆企业出口 带宽部署率 IPv6部署率 联接 质量 17 全球数智化指数（GDII）2025 新为 GDII 中的“人工智能、机器学习、数据科 学及相关领域毕业生比例”。 » +1. 业务相关性 ：鉴于该指标体系对 ICT 行业 具有指导意义，新指标纳入时充分考虑了其与 当前 ICT 市场技术与产品的关联性。 人工智能相关衍生指标 » 人工智能 Token

.......... 7 图 2 不同行业单位样本数据分布 ........................................... 8 图 3 不同规模单位中，设立内部审计机构的比例 ............................. 9 图 4 不同行业单位中，开展审计数智化转型的单位占比 ...................... 10 图 5 不同规模单位中，开展审计数智化转型的单位占比 ............. 20 图 14 各地区审计数智化核心能力建设情况 ................................. 21 图 15 不同规模单位已开展数智化建设单位比例 ............................. 22 图 16 审计数智化转型驱动因素与数据报送需求 ............................. 23 图 17 审计数智化转型主要制约因素 3 不同规模单位中，设立内部审计机构的比例 本次调研对2888家样本单位按人员规模统计了独立内部审计机 构的设置比例，结果如下：50 人以下 38.2%，50-200 人 62.9%， 200-1000 人 85.0%，1000-5000 人 96.6%，5000-20000 人 99.2%，20000 人以上均为 100%。数据显示，内部审计机构设置比例随单位规模扩 大而逐级提高，1000

下载量占据 140 多个国家榜首。 2 月 1 日消息，据彭博社报 道， DeepSeek 的人工智能助手在 140 个市场下载次数最多的移动应用 程序排行榜 上名列前茅，其中印度占据了新用户的最大比例。据 Appfigures 数据（不 包括中国的第三方应用商店），这款推理人工智能 聊天机器人于 1 月 26 日升 至苹果公司应用商店的榜首，此后一直占据全 球第一的位置。 l 国外大型科技公司已上线部署支持用户访问 l DeepSeek-V3 模型具有更优的模型性能 / 价格比例。随着性能更强、速度更快的 DeepSeek-V3 更新上线，模型 API 服务定价调整为每百万输入 tokens 0.5 元 ( 缓存命 中 )/2 元 ( 缓存未命中 ) ，每百万输出 tokens8 元。相比于其他模型性能和定价，该模型具有更优的模型性能 / 价格比例。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 DeepSeek-V3 DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模 型 图： DeepSeek-V3 等模型执行不同推理任务性能对比 图： DeepSeek-V3 具有更优的模型性能 / 价格比例 图： DeepSeek-V3 等模型多项评测成绩对比 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek 官网，国信证券经济研究所

领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 大语言模型参数均在十亿量级以上。同时，Deepmind 研究表明，模型参数的 上涨需要配合等比例上升的优质数据集来达到最佳训练效果。因此，大模型 参数在十亿级以上发展并受限于优质数据集的增速是 AI 发展的必然趋势。 大模型增长挑战芯片算力和内存，无法实现完整端侧部署。大模型训练和推 理的三 35 16.74 11.69 资料来源：Wind、国信证券经济研究所预测 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 .............................. 5 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 ............................... ...................................... 10 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 5 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等 比例提升 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI 1.0 时代具体指的是以

（10）跨部门协作是否低效形成信息孤岛？（如：反洗钱数据未与其他风 控 系统打通；需要搭建联合数据平台，实现合规、风控、审计三方数据共享） （11）质量控制标准是否模糊化？（如：证据充分性、抽样比例阈值缺乏 量 化标准）；需要制定分级质量控制手册，明确关键指标阈值） （12）审计底稿数字化程度是否不足？（如：手工编制底稿导致版本混 乱， 影响追溯效率）；有条件的话可以需要部署区块链存证系统，实现底稿全 示，需核查单一客户风险暴露是否超限。 2 、审计方法：一是股权穿透分析：整合工商数据、征信报告，绘制实际 控 制人关联图谱，计算集团合并授信总额；二是监管指标比对：验证贷款余额 与银 行资本净额的比例，对照《商业银行集团客户授信业务风险管理指引》相 关红线 要求；三是资金流向追踪：通过银企直联数据追踪贷款用途，核查是否 存在绕道 流入房地产领域。 3、审计发现：集团实际控制人关联企业贷款总额达 财 务数据的行为？（复核审计调整台账与整改证据） 2 、资产负债管理审计问题 （11）流动性风险管理框架是否有效，压力测试是否覆盖极端情景并制定 应 急融资计划？（评估流动性覆盖率与净稳定资金比例） （12）利率风险敞口计量模型是否准确，是否定期校准以反映市场利率变 动 对净息差的影响？（验证模型输入数据与假设合理性） （13）资本充足率计算是否符合监管要求，是否存在未计入的风险加权资

当前，我国网络安全产业发展仍面临需求不足、创新薄弱等瓶颈。 一方面，需求方“重发展、轻安全”的思想根深蒂固，安全投入与信息 化投入比例失衡。据IDC数据显示，2025年我国网络安全投入占信息化整 体投入比例低于2%，低于全球平均水平3.05%，与美、日等发达国家10% 以上的比例差距显著。除政府、金融等强监管行业外，大部分企业的安 全需求仅由合规驱动，主动投入意愿不足，导致中低端安全产品同质化 竞

切实落地智能运维，需要三个要素：数据是基础， 场景是导向，算法是支撑。因此，运维数据是构筑 智能运维的基石。 与业务数据相比，运维数据有其自身的特点和治理 难点，例如数据分布分散，数据标准化比例低，缺 乏成熟的方法等。运维数据治理贯穿于数据生命周 期，从规划设计，到实现和维护，再到应用和变 现，需要一整套方法论及规范去指导落地。 3.1.2 运维流程 运维流程按照不同运维动作属性分为故障修复线、 运维指标度量体系是量化运维质量是否达标、运维 组织是否合理，运维流程是否高效的关键数据，同 时也是运维价值体现的数据。典型的运维指标如 下： 云服务可用度指标 可用性指标定义 IT 系统或服务在一定时间段内可正 常使用的时间比例。例如，对于企业核心业务系 统，设定年度可用性目标为 99.9%，即全年停机时 间不超过 8.76 小时（365 天 * 24 小时 * 0.1%）。 这要求运维团队具备完善的监控体系，能及时发现 故数量的一种重要指标。这类指标一般用于监控和 评估系统的可靠性、稳定性和运维团队的工作效 率，推动产品质量及运维流程持续改进。 变更成功率：衡量组织在进行系统变更、版本升级 或其他类型变更时，成功实施这些变更的比例。这 17 个指标对于评估运维和开发团队的性能、效率以及变更管理流程的有效性非常重要。 下图就是从三个不同的运维场景设计不同的运维度量指标，以及每个指标的详细计量方式，示例如下： 图3.6 指标度量体系示例

在 IoT 市场产业中，200 亿、500 亿、1000 亿，这样的连接数字频频出现在人们的视野。 这些庞大的 IoT 设备，如果都用电池供电，综合考虑显性成本与隐性成本，电池在 IoT 设备的成本比例不可小觑。 • 显性成本就是电池的购买成本以及人工成本，仅看价格，电池已经很便宜，但是再便宜的单价 ×1000 亿的量都是 一个很大的数字，并且，如果功耗大，1 台设备更换电池就会很频繁，电池的成本更高。 第二个原因：应用需求端要求降低 IoT 设备的成本与尺寸。 IoT 设备如果脱离了电池的束缚，可以做到更小的尺寸与更灵活的形态，甚至是柔性贴片式的形态，以方便应用。 此外，没有电池也可以降低很大比例的成本，尤其是对于很多低价格的产品而言，几毛钱的成本差异就会限制一大片 应用场景的使用。 物联网的愿景就是“万物皆可连接”，但对于很多低价格的产品比如矿泉水、零食、快递包裹等来说，产品的单价与利 在我们的调研中，发现一个很有意思的现象，就是某些应用场景主要是标签类厂家在积极推动，而某些场景，很明显 则是读写器类厂家在推动，之所以有这样的现象，最核心的区别在于不同市场读写器与标签数量的比例差异。 当某个领域读写器的比例相对较大，则读写器厂商有驱动力拓展该市场，当某个领域标签占绝对大头，则标签厂商有 驱动力拓展该市场，根据市场调研的信息，我们建立了一个分析模型，见下表： 图表 5 标签型市场与读写器型市场分析模型

，反 映出深层次问题。一方面，基础研究投入与主要发达国家仍有差距。近 049 年来，我国基础研究经费投入持续高位增长，2024年达2497亿元，占全 社会研发经费的比例为6.91%，但与主要发达国家12%—23%的比例相比仍 有明显差距，且企业投入在我国基础研究总体投入中占比偏低。基础研 发投入不足直接导致重大原创性、颠覆性科技创新能力偏弱，不利于我 国培养新产业新业态。另一方面，科技成果并不能有效满足产业实际需