证 券 研 究 报 告 股票研究 / [Table_Date] 2025.09.11 AI Agent 和智能金融大数据服务打造新 成长曲线 高伟达(300465) [Table_Industry] 计算机/信息科技 [Table_Invest] 首次覆盖 评级 增持 目标价格(元): 30.69 12M 绝对升幅 67% 80% 241% 相对指数 54% 56% 186% [Table_Report] 相关报告  高伟达首次覆盖 [table_Authors] 姓名 电话 邮箱 登记编号 杨林(分析师) 021-23183969 yanglin2@gtht.com S0880525040027 开发与合作共建相结合的方式，构建领先的金融 AI Agent 智能体应 用服务平台，并有望实现商业模式的创新，以分润型的运营模式代 替项目交付型模式。 战略投资 DACS，迈向 Web3.0 技术服务。公司全资子公司高伟达 信息科技(香港)有限公司已签约参股数字资产清算服务有限公司 （DACS），在业务和客户层面进行深度合作。公司有望成为帮助传 统金融体系接入 Web3.0 和数字人民币世界的重要“桥梁”。

周末短途自驾游、长途自驾游、低空观光、租赁等场景。当前主流产品以1–2人座 机型为主，续航半径100公里以内，最高时速可达100公里/小时。 ○ 出行eVTOL：定位为中长距离的空中出行工具，主要用于私人购买、商务包机、 机场与高铁接驳等场景。当前主流产品以4–6人座机型为主，续航半径在70–500 公里之间，时速可达130–300公里/小时。 • 载物/货运eVTOL： 定位为低空物流载体，以无人货运设计为核心，当前主流产品的载重量可达2–3吨， 到 2040年，中国eVTOL市场规模将达410亿美元，年销量约16万台。其中，个人飞行eVTOL 凭借高净值人群对飞行体验、科技尝鲜、户外爱好等高端消费的需求，市场规模有望达到 230亿美元，占比约为55%；出行eVTOL则依托城市空中交通网络的构建，在私人购买、 商务包机、机场与高铁接驳等场景中发力，预计2040年市场规模将达180亿美元，占比约 为45%（参阅图7）。 按细分领域划分（2025–2040估，单位：十亿美元） 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 中国高净值家庭2对高端消费的需求持续释放。过去十年，中国售价在60万元人民币（约 8万美元）以上的豪华车销量从不足10万辆飙升至40余万辆，全球市场占比从10%跃升至 超20%，充分印证了高净值人群消费力的爆发式增长。未来，随着低空出行生态的逐步成 熟，个人飞行eVTOL有望延续这一趋势，成为继豪华车之后满足高净值家庭需求的下一代 标志性产品。 2 高净值家庭：家庭净资产超过1

一、系统构建 n 上海电气电站集团上海电机厂的主要产品有大中型交流电动机、直流电动机、风力发电机、 汽轮发电机等； n 占地面积约 80 万平方米，最大厂房长 312 米，主跨宽 36 米，高 34 米； n 生产设备 3000 余台、精细设备 280 余台； n 上海电机厂用电量巨大，当前配电容量 71.5MVA ，年用电量高达约 7000 万度； 现有能源管理存在诸多问题与痛点 6MWh 磷酸铁锂电池 70kW/307.2kWh 梯次利用动力电池 荷 厂区用电负荷 储 能 站 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 源 - 储 - 荷功率和容量配比 2 号停车场光 伏 线圈车间屋面 GVPI 车间屋 面 福伊特车间屋面 集装箱储能系统 3 号停车场光 伏 磷酸铁锂储能系统 安全性高、能量密度高、充放电 倍率高、使用寿命长等特点，是 先进储能电池，需求侧响应、虚拟电厂 磷酸铁锂储能电池集装箱 储能 PCS 、升压变一体 仓 磷酸铁锂储能电池组 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 “ 风光储充”微网系统 “ 风光储充”系统本地控制终端 梯次利用储能系统 风力发电机 车棚光伏 充分利用厂区合理屋面，园区各方参与； 就地消纳，提升新能源利用率，降低能耗； 薄膜 CIGS 组件，效率高、美观、弱光性能好；

口，例 如铁或维生素 D 不足，并推荐富含对应营养素的食物。  动态调整：根据用户健康目标（如减重或增肌），自动调整每 “ ” 日热量和宏量营养素分配，避免传统 一刀切 饮食方案的局限 性。  行为反馈：通过记录用户餐食照片或手动输入，即时生成营养 报告，强化健康意识。 一项针对 500 名平台用户的调查显示，使用健康管理功能后， 其蔬果摄入量平均增加 40%，而高糖食品的消费量下降 人群 | 蛋白质优化 | 每日 2.3 次 | 68% | | 慢性病患者 | 微量元素 控制 | 每日 1.7 次 | 82% | | 孕产妇 | 叶酸/ 铁摄入 | 每日 1.9 次 | 75% | 技术接受度调研表明，用户对 AI 营养师的期待集中在三个方 面：实时性（响应时间<3 秒）、预测性（能预警潜在缺乏症）、 适应性（每月自动调整 500kcal） 4. 特殊生理阶段人群 | 用户类型 | 核心需求 | 数据支持 | |—————-|——————————| ——————————| | 孕妇 | 叶酸/ 铁元素追踪 | 需对接产检数据 | | 术后恢复患者 | 伤口愈合相关营养素监测 | 关联病历中的康 复阶段 | 5. 银发族（60 岁以上） 需解决咀嚼功能退化、营养素吸收率下降等问题，功能设计应

型的智能诊断系统，能够结合海量医学文献、临床指南和用户健康 数据，提供高效、精准且个性化的营养建议，为慢性病管理、亚健 康调理等场景带来革新性解决方案。 当前饮食健康领域面临的核心挑战包括以下三个方面： - 数据整合难度高：营养学涉及食材成分、代谢机制、人群差异等 多维度数据，传统系统难以实现动态关联分析。 - 个性化推荐不足：现有健康 APP 多依赖固定规则库，无法适应用 户实时变化的生理指标（如血糖波动、肠道菌群状态）。 足大规模个性化需 求。这正是智能诊断系统的价值所在—— 通过深度学习技术分析个 体体征、饮食习惯及健康数据，提供实时、精准的营养干预方案。 例如，针对妊娠期妇女的特殊需求，系统可自动调整叶酸和铁元素 的摄入建议；对于健身人群，则可优化蛋白质补充策略。 从经济效益看，智能系统的应用能显著降低医疗成本。哈佛大 学公共卫生学院研究证明，每投入 1 美元在营养预防领域，可节省 3-5 美元的 物、蛋白质、脂肪等宏量营养素，以及维生素、矿物质等微量营养 素的占比，并通过以下关键功能输出结果：  营养失衡诊断：基于深度学习模型，识别用户饮食模式与推荐 摄入量之间的偏差，标记潜在风险（如铁缺乏或钠过量），并 生成可视化报告（如环形图或柱状图对比）。  个性化膳食建议：根据用户健康目标与偏好，提供实时调整的 食谱方案。例如，针对糖尿病患者，系统会优先推荐低 GI 食 材组合，并标注每餐的血糖负荷值。

这些因素对铁路的安全运营和服务品质有直接影响。传统的人工巡 检与监控方法已无法满足快速发展的铁路需求，且人力成本高、效 率低，而新兴的人工智能与三维建模技术为我们提供了新的解决方 案。 其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 和效率，同时深化对铁路沿线环境的理解与管理，为未来的智慧铁 路建设奠定基础。 1.1 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性 通过这些优势的综合运用，实景三维 AI 大模型将成为促进铁 路沿线智能化、现代化的重要助力。 1.4 项目目标与愿景 本项目旨在通过构建铁路沿线实景三维 AI 大模型，提升铁路 沿线环境的监测和管理能力，以达到安全、经济和可持续发展的目 标。在全面

量营养素（蛋白质、脂肪、碳水化合物）和微量营养素（维生素、 矿物质），系统会通过算法模型推荐调整方案。以下是一个典型的 数据处理流程示例： 数据类型 分析目标 输出建议 膳食日志（文 本/图像） 识别营养缺口与过量 补充铁剂或减少钠摄入 可穿戴设备数据 计算每日实际能量消耗 调整碳水化合物与蛋白质比例 血液检测报告 关联营养素水平与慢性病风险 增加 Omega-3 摄入以降低炎症指 标 自动化健康监测与预警 增加低 GI 食物）。 - 睡眠质量与饮食关联分析后，建议晚餐减少咖啡因摄入。 精准化的膳食推荐引擎 结合用户口味偏好、过敏原和健康目标，AI 可生成定制化食谱。例 如，为糖尿病患者推荐低糖高纤维的替代食材，或为健身人群设计 高蛋白餐单。系统会持续学习用户反馈（如对食谱的评分），迭代 优化推荐结果。 效率提升与成本控制 在机构端，人工智能减少了人工评估时间。例如，传统营养师分析 一周膳食记录需 迭代推荐策略。例如，当检测到用户对高蛋白饮食的代谢耐受下降 时，系统会在 24 小时内推送调整方案，并同步通知营养师复核。 风险预警与主动干预 结合预测性分析，AI 可提前 14 天识别营养缺乏风险（如铁缺乏预 测准确率达 92%），并通过移动端推送预防性建议。对于术后患者 等特殊人群，系统能根据用药记录自动规避营养素-药物相互作用 风险。 这些优势的落地依赖于三个关键条件：高质量的数据采集体

一方面，钢铁制造过程中的高能耗及高排放问题日益突出。根 据专家分析，钢铁行业的碳排放已经占到全球工业排放的近 20%。 为了响应环保政策和全球减排目标，钢铁生产企业必须探寻更为清 洁的生产技术，优化能源结构，从而减少温室气体的排放。 另一方面，面对国际市场竞争加剧，钢铁企业还需提升生产的 效率与质量。传统的生产方式相对单一、自动化程度低，生产过程 中的人力依赖性强，往往导致生产效率低、不良品率高和安全隐患 业效率提升和创新的核心动力。特别是在钢铁行业，AI 的全面应用 蕴藏着巨大的潜力，能够助力企业在降低成本、提高生产效率、优 化资源利用、提高产品质量等方面取得显著成效。以下是 AI 在钢 铁行业的几个关键应用领域。 首先，AI 可以通过数据分析和机器学习技术对生产过程进行优 化。钢铁生产涉及多个复杂的过程，例如高炉冶炼、转炉炼钢等， 这些过程生成大量的数据。通过引入 AI，可以实时监测和分析这些 原料准备阶段就需要实施严格的质量控制。 熔炼阶段是钢铁生产的核心，通常采用高炉或电弧炉等设备。 在高炉中，原料被逐层加入，并通过焦炭产生的高温气流来进行还 原反应，铁矿石中的氧化铁被还原为铁，再与焦炭及石灰石发生反 应生成铁水和炉渣。此过程涉及大量的热能转换，还需控制炉温和 气体流量，以确保熔炼效率和产品质量的重要指标。 在精炼阶段，通常通过转炉或真空精炼炉对铁水进行去除杂质 和

够有效整合多源异构数据，建立高精度预测模型。例如，在膳食营 养评估方面，基于 DeepSeek 的分析系统可实现： 功能模块 传统方法局限性 DeepSeek 解决方案优势 营养摄入评估 依赖人工记录，误差率高 自动化分析，实时反馈准确率>95% 代谢关联分析 仅能处理线性关系 挖掘深层非线性关联，模型 R² 0.85 ≥ 个性化推荐 通用化建议，缺乏针对性 动态优化方案，用户满意度提升 40% 在实际应用中，该方案已通过超过 标准的 80%时推送改良方案） 第三，形成可落地的干预闭环。通过与智能厨房设备、线上营 养师平台的数据接口对接，实现从分析到执行的自动化流程。例 如，当系统检测到用户铁摄入不足时，可同步执行以下动作： 1. 生成含铁食谱并推送至家庭智能冰箱 2. 推荐匹配的膳食补充剂购 买链接 3. 预约三甲医院营养科远程会诊 为量化目标达成度，设定以下 KPI 指标体系： 指标类别 基准值 求，采用同态加密技术处理敏感健康数据，通过年度渗透测试验 证。 2.2.2 关键模块介绍 本方案的核心架构由四大关键模块构成，通过模块化设计实现 数据闭环与智能决策。各模块采用微服务架构，支持高并发处理与 横向扩展，确保在千万级用户规模下的稳定运行。 数据采集与预处理模块 部署分布式爬虫集群，支持多源异构数据实时采集，包括： - 生物 传感器数据（可穿戴设备采样频率≥100Hz

设。 2020 年，新基建写入国 务院政府工作报告。 交通行业处于数字化转型的拐点期， ICT 技术与交通业务深度融合是发展趋 势 2 万亿欧元复苏计划， 其中 1.1 万亿，新建 2 万公里高铁 网，联通欧盟各国首都。 截止 2020Q2 ，政府对航企的补助和贷款已累计 超 500 亿美元 2020 年，德国政府和德国铁路公司签署了关于未 来 10 年铁路建设的投资规划，计划到 人的数字化 运行模式数字化 信息的数字化 商业模式数字化 石化 食品 IT&OT 融合 高速度增长 高质量发展 Source: 参考 ABB/ 高盛 /CGI 等 海 外 钢铁 建筑 农牧业 媒资 银行 政府 通信 3 国家政策牵引交通运输向数字化、网络化、智能化、一体化融合转变发展 2016 年 4 月 提升珠三角港口群国际竞争力 • 建设世界级机场群 • 提升客货运输服务水平 • 推进大湾区城际客运公交化运营，推广“一票式” 联程和“一卡通”服务。 • 构建现代货运物流体系，加快发展铁水、公铁、空 铁、江河海联运和“一单制”联运服务。 • 加快广州－深圳国际性综合交通枢纽建设 • 推进城市轨道交通等各种运输方式的有效对接。 以“四纵四横一环”综合运输大通道为主骨架， 重 点