个行业的 C级高管和高层领导 超越预期的变革性技术 前言 领导者们对数字孪生的商业价值 做出明确而全面的评估 数字孪生： 行业发展驱动力还是新的技术炒作？ Burkhard Boeckem 海克斯康集团首席技术官 数字孪生 在研究中， 我们对数字孪生作了如下定义： 关于数字孪生技术，大家众说纷纭。然而， 过往的讨论始终未能触及数字孪生的核心价 值。 数字孪生难以定义。它既可以指代某款简单 著成效。期待与大家共同探索数据的价 值。 3 4 数字孪生 驱动企业价值增长 96%的高层领导认可数字孪生的优势 6 现实超乎预期 10 人工智能的吸引力 12 澄清 五大误区 14 数字孪生价值 成熟度矩阵 查看矩阵中的行业排名 20 步步增效 22 获取优质数据 面临的诸多困难 24 中小企业 蕴藏巨大潜力 75% 真正的战略朴实无华： 行动总好过无休止的观望， 从跬步，至千里。” Mark Cichy HOK设计技术总监 的受访者表示他们非常了 解数字孪生，并且认为数 字孪生能为其企业创造巨 大的价值 这种认知差异源于可量化的效益空间。纵 然解决问题的能力和协作能力的提升会带 来显著成果，但难以精确衡量其投资回报 率，导致企业在亲身体验前往往低估其实 际影响。 有些行业可能普遍对数字化转型持谨慎态

企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 1 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 2 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 引言 / 01 1 政策引导： 政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 / 02 1.1 设备升级的核心路径：高端化、数智化、绿色化 / 新型城镇化拉动建筑和市政领域投资需求 / 14 2.5 未来三年县域医疗将成为投资重点 / 15 2.6 新型电力系统推动能源设备迭代 / 16 目录 contents 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 02 02 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 3 行业洞察： 转型新纪元 探索数字化与绿色化的双轨路径 / 17 3.1 冶金：加强技术创新和产业升级 / 18 3.2 / 21 3.4 交通：迈入存量发展阶段 / 23 3.5 商业建筑：大规模设备换新叠加绿色低碳发展 / 25 3.6 数据中心走到新旧转换节点：能耗与绿色平衡术 / 27 3.7 大健康：行业高速发展 / 29 3.8 教育：绿色教育进行时 / 31 4 企业实践： 新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 / 34 4.1 新质服务需求迫切 / 35 4

日 推荐（维持） AI 制药蓝海，人工智能助力新药开发全流程 消费品/生物医药 医药健康是 AI 应用的核心领域之一，根据终端客户不同，我们将应用分为 To 医院、To 药企和 To 个人三大方向。在“AI+医药健康”系列报告（一）和（二） 中，我们重点分析了 AI To 院内和 AI To 个人两大应用方向。本篇报告重点聚 焦 AI 在制药行业的应用，全面介绍了 分子发现时间由传统手段 的 2 年降至 11 个月，总费用从 4.14 亿美元降低至 20 万美元，极大降低了新 药研发负担。目前人工智能技术在药物研发过程中的应用主要集中于药物发 现阶段，随着 Deepseek 等大模型技术应用，AI 在临床阶段的应用价值也将 逐渐得到体现。 ❑ 全球 AI 制药行业投融资活跃，MNC 参与达成多项重磅交易。虽然 2023 年全 球资本市场景气度有所下降，但 AI 制药行业融资活跃度仍然保持高位。2024 制药上游包括软硬件供应商，主 要参与者是各类老牌互联网和电子企业，其中有效的规模化数据来源是上游关键 竞争壁垒。产业链中游是 AI 制药主体，包括 AI 制药初创企业、传统药企/CRO 公司以及互联网企业三大类，不同企业掌握不同资源禀赋在竞争中具有不同优劣 势，对于 AI 初创公司来说，其优势在于拥有较强的技术和算法能力，但在药物 开发数据积累和资金上存在不足，药企/CRO 公司拥有丰富的药物开发经验和数

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估

项目编号： AI 大模型智慧工厂 MDC 项目 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景.......................................................................................................6 1.1 智慧工厂的定义与发展.......................... ...............................................7 1.2 AI 大模型的崛起....................................................................................9 1.3 MDC 项目的必要性与目标................................. ........................................................................................60 5.1 AI 大模型技术.....................................................................................63 5.1.1 机器学习算法

夯实半导体电子产业根基 创新基础设施保障研发与生产安全可演进 AI 融入产品，让企业率先入局 用创新开启一个新时代 昂首向前路，共赢新价值 华为，正以技术、经验、生态深耕千行万业 为制造与大企业数智化不断注入新动能 创新基础设施 从线下到线上，让封闭的资源，敏捷 流动，安全可靠 灵活适应每一种需求 赋能零售精益化运营 云 - 网 - 数 - 智 - 安串联全渠道 美好服务从此走向千家万户 从某一行到每一行 因智而兴，因智而强，因智而优 让那些从未想到的可能 变成现实 落地生根 01 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 目 录 深耕行业 让智能生根 02 03 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 助跑 AI For Car 时代 深耕行业 让智能生根 04 05 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 平均 60s 下线一辆新汽车 12000 台设备全联接 44 长安汽车数智工厂以“全制造流程数字化”为目标，广泛 应用 40 余项领先 “黑科技”。工厂的制造效率综合提升 20%、成本降低 20%、能耗降低 19%。 揭秘长安汽车 数智工厂背后的 黑科技 未来已来 07 华为制造与大企业 全球案例精编 2025 深耕行业 让智能生根 06 在全球数字化的浪潮下，新能源汽车进入竞争 更加激烈的下半场，以用户为中心的科技化与 智能化突破逐渐成为了品牌的必争之地。作为 数智化汽车领域的先行者，重庆长安汽车股份

AI+ 金融：大模型引爆金融科技革命 “AI+ 应用”系列（二） 分析师：刘泽晶 SAC NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 行业深度研究报 告 联系人：刘波 邮箱： liubo1@hx168.com.cn 华西计算机团队 2023 年 7 月 28 日 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 CAGR 为 18.2% 。 u 金融行业数据、场景丰富，大模型走上金融大舞台 我们认为，金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业细分领域众多，且大量产品最终服务于 C 端用 户， 大模型应用场景丰富。随着大模型与金融业务的融合，创新应用将层出不穷。 金融行业数字化需求刚性，投入巨大，是大模型应用落地的大舞台 ：根据艾瑞咨询的数据， 2022 年，以银行、保险、证券为主的金融机 Bloomberg GPT 、 Morgan Stanley 、 Lemonade 、苏黎世保险、度小满、瑞穗金融集团等。 u 新一轮金融科技革命，产品 & 商业模式均有望革新 我们认为，随着大模型技术与业务的深度融合，头部金融科技企业有望实现产品和商业模式的革新，实现从产品 + 服务收费向 SaaS 订阅 收 费、运营分润收费的转变。 我们认为，金融科技细分领域众多，各细分领域龙头具备技术、行业

项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... ...................................................................................9 1.3 DeepSeek 大模型简介................................................................................................ ...................................................................................13 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用.......................................................................................

AI 为主角 、人为助手的协作模式 微众银行： 黄叶飞 02 大模型在研发效能上的初步探索 05 Multi-Agents 实现研发流程提效 03 大模型辅助研发遇到的困难 04 Agent 离不开的 RAG 让 AI 成为主角的人机交互方式 研发流程面临的主要问题 目 录 复杂 内部研发效率主要体现在其复杂性上： 人员 、产品 、监管事情应接不暇。 研发流程面临的主要问题？ 不同岗位工作内容的复杂性占用不少研发成本 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 版本发布 接口测试 性能测试 Bugs 设计稿 线上运维 系统监控 测试环境 交互稿 产品文档 功能测试 测试 运维 产品 架构文档 接口文档 联调 单测 初试 在 ChatGPT 出来后， 大模型似乎能辅助研发效能的提升。 大模型在研发效能上的初步探 索 大模型在研发效能上的初步探索 首先把所有代码把无注释的代码先生成一份代码注释 、然后将代码注释及代 码用于做微调 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 单元测试案例及代码 提取代码中的单元测试案例 、以及单元测试的代码， 更精准的做代码微 调 微调模型的试验之路是否可行 困难 前期辅助编程方案并无法在研发流程中解决开发太多的痛点。 大模型辅助研发遇到的困难 需求分析 10% 好的需求分析工作对后期的研发有极大帮助