9 ◼ 新能源发电优化： 1、精准的功率预测：DeepSeek可构建更精准的新能源发电预测模型，对太阳能、风能等发电功率进行提前预测。例如，针对某风光装 机占比达58%的省级电网，DeepSeek通过构建考虑新能源场站波动特性的动态安全域模型，将弃光率从19%降至3.2%，日前预测精度提高 至94.7%。 2、优化调度决策：基于精准的发电预测，AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同 市场供需分析与预测： 1、需求预测：根据经济发展、人口增长、产业结构变化等因素，Deepseek可以对能源的市场需求进行准确预测。例如， 通过分析城市的人口增长趋势、工业发展规划以及居民生活方式的变化，预测城市未来的电力需求增长情况，为电力企 业的规划和投资提供依据。 2、供应分析：对于能源的供应端， Deepseek可以分析能源生产 企业的产能、设备运行状况、资源储备等信息，预测能源的供应 能力和供应稳定性。例如，在石油和天然气行业，模型可以根据 油田的产量数据、设备的维护情况以及新的勘探开发计划，预测 未来的油气供应情况，帮助交易商和供应商提前做好应对措施。 3、供需平衡分析：综合考虑能源的市场需求和供应情况， Deepseek可以对能源市场的供需平衡进行分析和预测。有助于市场监管部 门及时发现供需失衡的情况，并采取相应的调控措施，如调整能源价格、增加能源供应或引导需求侧管理，以维护能源市场的稳定。

推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业 仔细思考 政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律，加速了AGI发展 Alpha Zero时刻 AlphaFold 1. X射线晶体衍射 2. 核磁共振 3. 冷冻电子显微镜 1. 利用Transformer的预测能力， 2. 直接从蛋白质的氨基酸序列 3. 中预测蛋白质的3D结构 靠肉眼观察，几年才能发现一个复杂蛋 白质结构，半个世纪预测了20多万种 从数年缩短到几分钟，解开了生物学密码 成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构 45 政企、创业者必读  DeepSeek典型的四大安全问题：客 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 • 烧结矿成分预测 • 烧结矿质量预测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测

务。在这些世界市场上，我们的员⼯进⾏着持续的多学科对话 - 获取信息，分析数据，制 定⻅解和提出建议。作为我们的⾸要思想引领产品，花旗全球展望旨在帮助我们的读者应对全球经济⾯临的最具挑战性的问题，并预测⼀个快速变化且相互关 联的世界中的未来主题和趋势。花旗全球展望汇集了我们全球对话的最佳要素，并整合了我公司各个⾼级专业⼈员的思想领导⼒。本⽂不是研究报告，也不构 成对投资的建议或要约购买或出售任何⾦ ⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交 付，到⼯业、建筑、零售、酒店和护理领域的使⽤。我们对9个⽤例领域的专 有分析预测到2050年将有41亿个机器⼈。对于⼀个⽤例，⼈形机器⼈，我们 进⼀步将其分为7个领域。我们的⽅法论将在下⽂中进⾏总结。 3. 挑战 - 第10章探讨了值得关注、辩论和解决的12个挑战。 和解决⽅案。 2049 2050 Hourly wage AI机器⼈的崛起 物理人工智能即将来袭 我们预测到2035年时，将有13亿台AI机器⼈在我们周围移动，到2050年将达到40亿台。这其中的三个主要推动因素将是技术、经济和改善。以下是⼀些关于机器⼈崛 起的数字。 机器人单位数量（以百万计）按类型预测 来源：花旗经济研究部 2024 2025 2030 2035 2050 CAGR ⾃动驾驶汽⻋

5298 7470 41.0% 43.0% 42.3% 40.1% 35.4% 10457 2020 2021 2022 2023 2024 2025E 2018–2025年中国人工智能市场规模及预测 China’s artificial intelligence market size and forecast from 2018 to 2025 中国人工智能行业市场规模（亿元） 同比增长（%） 客服领域：智能客服机器人初步应用 运营领域：数据分析和预测性维护 行政领域：智能会议纪要、文档处理自动化 扩展深化阶段：AI 的产品化整合 阶段特点： 系统性应用部署 技术深度集成 跨部门协同 以业务创新为核心诉求 典型案例： 研发领域：AI 辅助产品设计、智能代码生成 生产领域：智能质检系统、预测性维护 供应链：智能库存管理、需求预测优化 人力资源：AI 驱动的人才筛选与管理 全面推广阶段：AI 实时分析患者临床数据，结合最新的医学研究成果、临床指南及类似病例处理经 验，为医生提供临床决策支持，辅助医生减少误诊和漏诊的风险，提高医疗安全。 市场分析和趋势预测：精准洞察市场，优化营销策略 利用 AI 分析消费者行为、社交媒体趋势、经济指标等数据，帮助零售商预测未来 销售趋势 基于消费者购买趋势和偏好的变化，及时调整产品线和营销策略 医学教育与培训：虚拟病例训练，优化教学内容 模拟真实临床场景，为医

资料来源：Wind，华泰研究 重点推荐 股票名称 股票代码 目标价 (当地币种) 投资评级 明阳电气 301291 CH 48.60 买入 资料来源：华泰研究预测 2025 年 2 月 10 日│中国内地 动态点评 DeepSeek 带来 AI 行业变革，但对电力行业仍有三个不变的影响 DeepSeek R1 开源模型于 1 月 20 仅为美国同行增速的不到三分之二、总量的不到十分之一。根据 IDC 预测 2025-27 年国内人工智能服务器工作负载中超过 70%将用于推理，仅不到 30%为训练，因此即使 DeepSeek 大幅下降训练算力，对国内冲击相对较小。 根据信通院，截止 2022 年末中国算力规模 302EFlops，结合主要云厂资本开 支和芯片出货预测，我们预计 2024-26 年我国算力规模年复合增速有望达到 44%，带动 统计），对应数据中心装机功率累计 25GW（我们基于 PUE 假设 1.55）。 对于算力、电力和装机的预测，我们基于以下假设： 图表1： 国内 AI 算力对电力需求估算 资料来源：中国信通院，IDC，能源局，华泰研究预测 1. 基础算力部分，我们结合 IDC 预测，假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长，2023/24/25/26 年算力规模达到

32 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 智算中心应用预测 来源：与非研究院 智慧金融、医疗健康、多媒体和娱乐等领域对智算需求较高，智能驾驶、教育研究等领域正在发展阶段。 33 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary 问题。 35 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 预测未来五年我国智算中心的行业应用程度 仅在少数行业得到应用，主要作为技术探索和试点 在多个行业中得到应用，成为推动行业数字化转型的重要力量 在几乎所有行业中得到广泛应用，成为行业标准和基础设施 广，成为推动行业数字化转型的重要力量。 36 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4. 未来挑战与趋势 预测未来五年我国智算中心的区域发展程度 主要集中在经济发达地区，作为区域创新发展的驱动力 在全国范围内得到推广，但地区之间存在发展不平衡 实现全国范围内的均衡发展，不同地区的智算中心各具特色、协同发展

成长史可以看出，每一轮无线通信技术的升级都将带来射频前端市 场规模的大扩张。 数据来源：Wind，国泰君安证券研究 1.2 14 展望5G：射频前端将进入新一轮的高速成长期 根据Yole的预测，2023年射频前端的市场规模将达 到350亿美元，较2017年150亿美元增加130%， 未来6年复合增速高达14%： 1）滤波器：市场规模将从2017年的80亿美元，增 加到2023年的225亿美元，复合增速19%，是成长 100% 120% $800+ $600-799 $300-599 $200-299 $100-199 $99- Jul-18 2018年7月各价位手机双摄渗透率 各手机阵营后置三摄渗透率预测 15% 30% 5% 1% 5% 15% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 2018E 2019E 2020E 苹果 三星 其他安卓 数据来源：CounterPoint 56% -12.29% 总和 3,490,230 100.0% 3,490,800 100.00% 0.02% 3,477,700 100.00% -0.38% 2016-18年CCM厂商出货量及份额预测（百万颗） 2016年数据显示， 前5大厂商市占率为 33%，2017年这一 数值为37.3%，预 计2018年继续提升 至46.02%。从各摄 像头模组厂的出货 增速能很容易的发 现，排名越靠前的

数据层：包含支撑服务层各类服务的各类数据，包括从 物理实体各处采集和监测的数据，以及对数据中间集和物理 实体历史数据仿真的生成孪生数据。同时，数据层能够运用 机器学习，大模型技术等 AI 技术对数据集进行各类预测及 模拟生成，对数据进行虚拟化，实现数据智能孪生。 算力层：支撑以上各层服务的算力基础设施层，包括云 计算、容器化、云原生等技术，通用计算、智能计算、存储、 网络等资源，提供弹性高效的算力基础服务。 客户个性化及监管法规和标准的增多，使得数据结构趋 于复杂增大了数据的整合难度。不同机构、系统之间的数据 孤岛也成了风险管理人员获取并整合准确数据的障碍，这种 情况不仅影响了风险的实时监测，也使得机构难以预测和应 对潜在的市场风险。 3.金融安全方面痛点介绍 金融安全领域的主要痛点包括数据泄露风险、合规成本 过高等。金融数据一般包含客户的个人身份信息以及资产信 息，如果这些敏感信息发生大规模泄露，金融机构将承担包 及时地识别与应对潜在风险的动态风险监视体系，从而及时 识别相应潜在风险，降低风险暴露。在绿色金融领域，数字 孪生技术可以模拟环境风险，评估绿色项目的环境影响，确 保投资的可持续性。另外，在合规性方面，通过模拟和预测 业务流程，数字孪生技术能够确保金融机构的业务操作符合 监管要求，减少合规风险。例如，在养老金融领域，养老金 的合规使用和合理的风险管理是重要的监管对象，也是数字 孪生技术的“用武之地”。

应用，推进医学人工智能数据及推理运算场景、智慧医疗图脑、医疗可穿戴、医疗终端 边缘计算、神经芯片及脑机智能接口等推广应用，强调要积极开展临床决策支持系统、 医学影像辅助诊断、医用机器人、疾病风险预测与诊断等项目。 确立方针后，我国又在微观层面密集出台了《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗 机构信息化建设工作的通知》《关于印发医院智慧服务分级评估标准体系（试行）的通 知》《关于进一步加强 模型，可通过当天的治疗影像预测与分析治疗剂量，快速跟踪治疗过程中患者 受剂量的情况，提供剂量维度的分析结果。 15 图表 7 PV-iDose 支持不同 TPS 计划剂量分析、叠加、不同影像序列的剂量叠加 资料来源：柏视医疗 其中，该系统的核心技术是使用 CBCT 影像通过 AI 生成高质量的合成 CT 影像，基于此 影像在线生成单次治疗高精度靶区和器官轮廓，预测单次照射的剂量，以及评估多个分 技术实现路 径。采用分析报告、管理路径、策略输出、目标导航、AI 模拟仿真、AI 运营助理机器 人等管理方法和手段，对医疗机构经济运营状况进行事后分析、问题根因溯源、过程控 制、改善评估、未来预测、辅助决策。实现全面支撑优化业务流程、合理资源配置、计 划合理制定等方面的战略管控工作。 目前，熙软医疗的医院运营管理智能已在多家医院落地，并在其中部分医院实现商业化， 成为医疗 IT 大模型落地的典例。

5G既能连接数万名移动用户，又能同时连接照明、安保、安全系统和标识牌等设备。 • 可控服务质量（QoS）——蜂窝网络，尤其是5G网络，能为对服务质量（带宽和延 迟）有严格要求的应用提供可预测的性能。而对于Wi-Fi的QoS控制，安装人员通常 采用超额配置接入点和限制用户接入的方式，即部署足够多的接入点，以确保在最 坏情况下也能有可接受的性能。这在大多数消费和工业场景中可行，但对于关键基 功耗蓝牙集成到IoT设备中也变得非常容易。例如，恩智浦的三频无线芯片简化了无线硬件 和软件开发流程，让开发者能够指定与现成平台软件无缝适配的芯片和芯片组—认证简便、 无需频谱授权、无需服务提供商且性能可预测。更低的成本、更好的性能以及基于IP的通用 设备连接性，使产品公司能够在AI发展对现实世界数据产生大量需求时实现快速扩张。 4FIDO设备接入——https://fidoalliance Insights & Strategy提供的预测和前瞻性陈述仅作为方向性指引，并非对未来事件的精确预测。虽然我 们的预测和前瞻性陈述代表了我们目前对未来的判断，但它们受风险和不确定性的影响，实际结果可能与之存 在重大差异。读者应谨慎对待这些预测和前瞻性陈述，它们仅反映了我们在截至本文件发布当日的观点。特此 提醒，我们没有义务根据新信息或未来事件对这些预测和前瞻性陈述进行修订或公开披露修订结果。