......................... 39 4.11.2 典型实践 ........................................... 40 4.12 数据要素交易可信 ....................................... 41 4.12.1 概述 .......................................... 意见》（简称“数据二十条”）发布，这意味着从国家层面对数据要素进行了 全面的制度设计，是推动数据资源向数据资产的转变，为数字经济的高质量发 展提供了坚实的制度保障。“数据二十条”在数据采集、评估、交易、应用等 环节提出了具体措施，还明确了一系列数据管理的标准和规范，确保数据的流 通和使用过程中的安全和合规。同年，中华人民共和国国家发展和改革委员会 发布的《关于加快培育发展数据要素市场的指导意见》进一步细化了数据市场 数据分类管理、 数据安全保护义务、数据安全风险评估和应急处置机制等内容，为数据的采集、 存储、传输、处理等环节提供了法律依据。2022 年，国家市场监督管理总局发 布的《网络交易监督管理办法》进一步规范了网络交易行为，保护了消费者的 合法权益，维护了市场秩序。2023 年，工信部发布的《工业和信息化领域数据 安全管理规定》对工业和信息化领域的数据安全管理提出了具体要求，明确了 企业数据

业链上的其他企业有重要影响的典型大型企业。 供应链金融商业模式 基础设施服务提供商 供应链金融科技解决方案提供商 供应链管理服务提供商 资金流 信息流 物流 业务流 商业交易 中小供应商 商业交易 金融机构与其他资金方 投资 中小分销商 核心企业 增值服务提供商 应收账款融资 库存融资 预付款融资 购买 生产 库存 销售 5 关键分析 19.7 20.4 20.8 • 在地缘政治因素、全球产业链重 构等外部冲击因素的影响下，中 国本土企业之间的交易频次和账 期规模提升，收款周期延长，推 动供应链基础资产量扩张。 • 同时，供应链重构带动企业预付 账款比例上升，及企业主动备货 推动库存上升，推动沉淀更多可 盘活资产。 • 新兴产业扩张和新质生产力的加 速落地，使交易结构复杂化、上 下游关系深化及数字化提升，共 同推动供应链基础资产增长。 • 在地缘政治、供应链重构和新兴 8 4.4 0.3 1.5 3.4 关键分析 中国供应链金融市场规模，按资金来源交易额细分， 2020-2029E 供应链金融市场的资金来源 -按资金来源交易额计，中国供应链金融市场规模从2020年的55.8万亿元人民币迅速增长至2024年的81.3万亿元人民币，复合 年增长率为9.9% • 按交易额计，中国供应链金融市场 规模从2020年的55.8万亿元人民币 迅速增长至2024年的81

电价浮动，趋势进一步催生企业的节能控耗、节省电费需求；分布式电源 / 储能 / 充电桩加入使得企业微电网更加复 杂 化，进一步催生可靠用电、运维管理需求；用户侧参与电力市场并可进行上网卖电，催生市场化交易、数据管理需求。 u 安科瑞：产品 / 销售 / 研发 / 生产四维度抢跑企业微电网市场 【产品】云 - 边 - 端矩阵完善；【生产】柔性化生产能力，保证交付速度 / 毛利率；【研发】注重创新研发，不断推进产品进步。 系统打破企业微电网和大电网之间的“围墙”，实现微电网与大电网的兼容互补。 智慧能源策略平台根据电价波动、用电负荷预测、电网调度指令等情况，调整各系统控制策略并远程下发，对内实现源网荷储一体化智 慧协 同，对外实现数据交互、市场交易、响应调度、需求响应等。 给企业微电网以智慧大脑，协调源网荷储 的智慧运行，同时保障用电的可靠安全节 约高效 在源、网、荷、储、充的各个关键节点安装 安科瑞自主研发的各类监测、分析、保护治 中公 司占 标的公司 95% 的股权。 根据公告，投资设立控股子公司旨在培育企业虚拟电厂产业生态，实现企业“源网荷储充”一体化，解决有序用电、调频调峰、需求侧相应、 绿色消纳和碳交易，打通与大电网的界限，有助于完善公司产业布局。 资料来源： 36 氪研究院，科陆电子，华西证券研究所

与智能体技术。这些技术相互配 合，共同确保联盟网络的高效运行、智能化管理与安全性。跨域管理技术实现不 同主体网络之间的无缝对接与协同工作；开放解耦技术促进网络能力的开放与资 源共享；安全可信技术保障网络交易与数据的安全；AI 与智能体技术则为网络 的智能化运维与优化提供强大支持。 1 白皮书还结合具体实例，生动描绘了联盟网络在全域通感网络、全域应急通 信及 Web3 服务三种典型场景中的广阔应用前景。全域通感网络通过多主体协作， 元，支 持跨运营商的按需调度。例如，在大型体育赛事期间，运营商 A 可通过智能合 约临时租用运营商 B 的毫米波频段，使网络容量提升数十个百分点，同时减少 大笔基站冗余建设成本。区块链技术确保交易全程可追溯，结算效率较传统模式 提升数倍。韩国运营商 KT 与 SK Telecom 的联合试验显示，动态频谱共享使郊 区基站的频谱利用率从 45%提升至 82%，用户平均下载速率提高 60%。 按实际使用量付费，例如“每 GHz·小时”频谱租赁或“每 TFLOPS”算力调用。 某云游戏公司动态购买边缘渲染资源，运营成本大幅降低。去中心化资源市场通 过区块链实现频谱、数据与 AI 模型的 P2P 交易，贡献度激励体系通过代币奖励 资源贡献者，爱立信“网络贡献者计划”吸引中小企业参与率增长 300%，形成 生态良性循环。 1.2.4 加速可持续发展，履行社会责任 联盟网络通过智能调度显著降低能耗。某运营商试点

利害关系。在法律许可的情况 下，华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产 品等相关服务或向该公司招揽业务。 华泰的销售人员、交易人员或其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本 报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。华泰没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。华泰 的资产管理部门、自 泰证券（美 国）有限公司根据《1934 年证券交易法》（修订版）第 15a-6 条规定以及美国证券交易委员会人员解释，对本研究报 告内容负责。华泰证券（美国）有限公司联营公司的分析师不具有美国金融监管（FINRA）分析师的注册资格，可能 不属于华泰证券（美国）有限公司的关联人员，因此可能不受 FINRA 关于分析师与标的公司沟通、公开露面和所持 交易证券的限制。华泰证券（美国）有限公司是华泰国际金 融控股有限公司的全资子公司，后者为华泰证券股份有限 公司的全资子公司。任何直接从华泰证券（美国）有限公司收到此报告并希望就本报告所述任何证券进行交易的人士， 应通过华泰证券（美国）有限公司进行交易。 美国-重要监管披露 • 分析师黄乐平本人及相关人士并不担任本报告所提及的标的证券或发行人的高级人员、董事或顾问。分析师及相关 人士与本报告所提及的标的证券或发行人并无任何相关财务利益。本披露中所提及的“相关人士”包括

氢”双能源补给网络。 · 停车楼综合能源与零碳运营： 包括能源供 应、停车场运营、可再生能源汽车等。并可通过使用绿色能源或共享车位的停车场，获得碳积分，用于 抵扣税 费或参与碳交易。 行业整合将成为趋势 · 伴随全市“停车一张网”、“车路云一体化”的发展趋势， 一二线城市的停车业务将持续由国有资源类公司进行全面整合，统筹全市停车系统， 将形成区域型 生活号等线上应用和线下的车场场内空间，实施基于位置、基于业态、基于人群画像的精准 广告推送和触达。充分整合利用了车场显性和隐性广告资源，使广告运营投放直接有效触达。 在为停车场商和车主提供快捷方便的线上交易服务的过程中收取约千分之六的线上交易服务费 当前公司重点推广错峰停车业务，公司发挥平台的优势，通过对线下不同业态的车位进行整合，利用线上平台推 出闲时月卡、固定时段停车卡、夜间或周末停车卡等众多错峰停车业务。通过车位运营服务一方面增加了线上交 一方面提升了公司影响力及用户粘性，进一步增加 业务 竞争力。 鼎椎咨询 — 18— 业务类型 金融化 精准化 通道服务 生活化 功能化 广告运营 交易佣金 车位运营 智慧停车收入来源一般有通道服务、广告运营、交易佣金和车位运营 2020-2024 年销售毛利率 60% 50% 40% 30% 20% 10% 2020 2021 2022

统一数据服务（数据中台） 共 性 加 工 层 集 市 层 实 时 数 据 区 数字化营销 数字化风控 数字化运营 Ranger 数据安全 Hudi 客户数据 账户数据 设备数据 交易数据 外部数据 架构优势 平台能力 1、支持灵活多样化的灾备方案 • 平台高可用性、健壮性提升 2、交互式查询、自助分析能力 • Hetu引擎跨湖仓交互式查询 • 标准JDBC接口，支持各类BI工具对接 基础数据区 外部数据 数据门户 数据消费 行内数据 日志文件 埋点数据 XML/JSON数据 源系统文件数据 源系统数据库数据 交易中台 运营中台 数据使用者 业务人员 分析人员 管理人员 运维人员 数据模型管理 资产盘点 数据地图 数据标准 数据质量 数据安全 资产目录 指标 标签 其他数据 应用系统 明细数据 实时指标 每日任务数 日均交易量 日处理实时数据量 湖仓一体化平台作为全行统一的数据归集与处理中心，承担了全行 各类数据处理任务 日终批量：为73个系统提供9600+日终文件 自助分析：平均每日为行内业务人员、数据分析人员提供自 助式分析任务8000个 日间交易：为全行 个业务系统提供500+支查询服务 营销 运营 风控 自助数据分析 经营分析 交易反诈 BI报表 实时大屏

同花顺加大 AI 研发技术投入 ，筹建人工智能事业部 ，重点推进金融垂直大模型研发应用。 投资建议：我们预计 2024 年金融垂类模型产品落地较多，建议关注具备 AI 模型技术领先优势、较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、积 极 推进 AI 模型构建的金融科技企业，推荐【东方财富】、【同花顺】，建议关注【恒生电子】。 风险提示：监管环境趋严抑制行业创新；行业竞争加剧；权益市场大幅波动。 发挥作用。 阿里通义千问能够较好的解释金融概念、提供一般性的金融投 资分析指导，但存在时效性限制。腾讯混元可以优化金融服务的个性化体验、市场情绪的追踪等。科大讯飞火星则将语音识别和处理技 术用于交易系统、智能财经助手等。 数据来源：文心一言，通义千问，东吴证券研究所 2.4. 通用大模型在金融领域应用表现各有差 异 11 国内外金融垂类模型发展进程 金融大模型始于 2023 年 3 模型，吸引了行业关注，大模型有了新的发展方向。金融行业沉淀了大量高质量数据。各金融平台的用户数以亿计，各种用 户画像数据、 交易数据浩如烟海。利用大模型对上述数据的分析处理，可大幅提高金融效率。比如， 金融机构可以预测用户行为偏好，更高效、准确评 估客户风险； AI 还可以实时监测交易和市场波动，及时制定策略。 当前国内外金融行业都在主动拥抱大模型。 IDC （国际数据公司）一项调研显示，超半数的金融机构计划在

衍生品，如期权、期货等，量子计算可以在短时间内完成定价计算， 为金融机构的交易决策提供及时准确的价格参考。 4）高频交易。量子计算的高速计算能力使其能够在极短的时间 内处理大量的交易数据和市场信息，快速做出交易决策，从而在高频 交易中获得优势。通过对市场行情的实时监测和快速分析，量子计算 可以帮助交易者捕捉到交易机会，提高交易的成功率和盈利能力。 2. 算力需求案例 金融领域计算问题典

BMBF 冲动纸 ， 四月 “美国 政府国民 标准战略 对于关键和 新兴技术 - 逻辑 “， 2023 年 5 月 3690 亿美元 IRA 3690 亿美元 IRA 2940 亿美元 “绿色工业交易 ” 到 2025 年 54 亿美元 Al 战略 已选择 支持 措施 4300 亿美元 ， 用于 半导体 超过 23 年 2300 亿美元 ， 用于 半导体 生产 1415 亿美元 ， 用于 资料来源 ： Zutshi ， Grilo ， Nodehi (2021) ； Investopedia ； Roland Berger 作为另一项核心数字技术 ， 区块链通过手段影响流程 其独特的分散交易特征 5.2 前沿技术 5.3 人类与机器 技术与创新 • 区块链 is a 分散式数字分类帐 以一种安全的方式跨计算机网络存储记录 透明, 不可变 ， 并且抗篡改 • 虽然其中一些价值主张可以 一个人的头部轮廓 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 贸易融资和 交易后 / 交易结算 资产 / 货物管理 Identity 管理 工作量证明 供应链审计 不可变记录 数字身份 智能合约 区块链 ， 最广为人知的形式 分散式分类帐技术 (DLT) ， 实现安全、透明和不可变的记录 跨分布式网络的交易 ， 消除了对集中式权限的需求 区块链技术正在推动各行各业的变革性增长 ，