请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 3M 12M 电子 9.54 年春节期间，中国移动、中国电信、中国联通三家基 础电信企业均全面接入 DeepSeek 开源大模型，实现在多场景、多产品 中应用，针对热门的 DeepSeek-R1 模型提供专属算力方案和配套环境， 助力国产大模型性能释放。  投资建议：我们维持电子行业“领先大市”评级。1）推理侧发展有望 -6% 14% 34% 54% 74% 2024/02 2024/05 2024/08 2024/11 电子 本与门槛，随着 DeepSeek-R1 等高性能 AI 模型的广泛应用，AIPC、 AI 手机、AI 眼镜、AI 玩具等端侧设备迎来因 AI 渗透加速带来的产业 链发展机会，看好端侧 AI 潜力释放，建议关注水晶光电、立讯精密、 歌尔股份等。3）零组件有望受益于端侧 AI 发展。端侧 AI 有望提高 对芯片、通讯模组等的要求，并丰富使用场景，推动量价齐升。建议 关注通信模组、SoC、能源管理、传感器等环节，例如广和通、移远

图 ● 4-7 东数西算-调度结果实施与数据迁移-数据调度 ④ 网络资源释放 在数据迁移传输完成后，系统立即执行网络通道资源释放流程， 确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥堵或 二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 图 4-8 东数西算-调度结果实施与数据迁移-网络资源释放 步骤五：数据处理 28 在完成数据迁移后，数据处理应用开始对西部数据中心的待处理 东数西算-数据处理 步骤六：应用删除与数据清理 任务型应用在运行结束后，及时进行应用的删除工作。对于数据 清理，这是一项具有灵活性的操作。在实际执行中，清理应用生成的 临时数据为必选动作，以此释放存储空间，提升系统运行效率。而针 对应用所消费的数据，是否清理则为可选行为。若后续业务流程不再 需要该部分数据，或出于数据隐私、存储成本等方面考虑，可选择清 理相关数据集；若该数据仍具有潜在价值，如可能在未来相似任务中 保数据的完整性和准确性。 ● 图 4-14 数据快递-调度执行-数据调度 ③ 网络资源释放 在数据快递任务传输完成后，系统立即执行网络通道资源释放流 程，确保网络带宽资源池的实时更新，避免因资源滞留导致的网络拥 堵或二次任务调度冲突，从而保障全链路传输资源的循环利用效率。 35 图 4-15 数据快递-调度执行-网络资源释放 4.3 东数西存场景 4.3.1 场景描述 众多行业客户在日常运营中持续产生海量数据，随着时间的不断

2.1.5 预期稳定 ........................................................................... 15 2.1.6 预期释放 ........................................................................... 16 2.2 市值管理工作的三个阶段 . .......... 37 4.2 预期稳定保持了相对优势........................................................ 39 4.3 预期释放回报性增强，价值分层凸显 ................................ 40 4.4 预期管理排行榜 .................................... 股平均水平之间仍有差距。 在“涨预期”层面，尽管企业传播预期的主动性明显增强，但市 场反馈相对平淡——市场关注度仍有较大提升空间，机构资金的配置 意愿也有待释放；值得肯定的是，其信披合规等内控工作相对扎实。 从预期释放角度来看，群体向市场释放回报的“确定性”相对更强， 这主要得益于更高的短期回报水平以及更高的核心业务资本使用效 率。需注意的是，股息率分化的加剧，正推动群体“价值分层”加速 演进。

基于 MRPII 的闭环生产计划业务模型 预测订单 销售订单 材料倒冲 生产报告 物料清单 主计划员 主生产计划 （ MPS ） 物料 需求计划 计划订单 生产订单 滚动计划与订单释放 采购 / 委外计划 备料计划 完工报告 车间工序计划 工序报告 生管、物控 材料出库单 调拨单 产品入库单 齐套分析 计划层 车间执行层 工序执行层 粗能力计划 （ RCCP 设置各种订单的释放条件，对订单释放进行有序控制。 生产计划执行过程与返馈 流程实现 系统实现 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 系统实现 生产计划执行过程与返馈 需求计划运算 主生产计划释放 主生产计划维护 计划订单释放 生产线日计划 日计划反馈 可在计划时考虑产能 生产线的生产率管理 系统实现 生产计划执行过程与返馈

如独立绿地建筑 交通枢红 例，与其他交通 物联数据 设施模型 低空空域要素数字化 大型停机场 · 加大版垂直停机站，集合其他运输 方式 航线数据 入 空域数据 GISTC 按空间释放 事训练 民航空地 高度： 0-4200 米 三维 GIS 分析赋能航线生 成 GISTC P12 二 维 地 图 P13 立体交通管控 空域仿真模拟 平台能 力引擎 设备 数字化 低空 可视化 飞行冲突 电子围栏 风险管控 应急救援 计划审批 航路规划 起飞管理 航路释放 GISTC 低空空域孪生平台 数 字 空 域 数 标 准 规 范 环境选址模拟 航道模拟 实时轨迹 飞行轨迹 数据要素融合引擎 接泊管理 巡检管理 交通调度 预约游览 异常告警 立体交通管控 空域仿真模拟 平台能 力引擎 设备 数字化 低空 可视化 飞行冲突 电子围栏 风险管控 应急救援 计划审批 航路规划 起飞管理 航路释放 低空空域数字孪生平台 GISTC 数 字 空 域 数 标 准 规 范 环境选址模拟 航道模拟 数据要素融合引擎 实时轨迹 飞行轨迹 接泊管理 巡检管理 交通调度 预约游览

运维及灾难恢复演练制度，提升智慧川 大数字化韧性； 统一灾备运营管理 多数据中心统一灾备运营、实现望江校 区与江安校区进行统一管理，降低运营 复杂度，简化灾备运营管理； 灾备体系可观测 释放灾备运维压力，打造完善的智慧校 园灾备体系运维能力，通过可视化、自 动化等提升灾备恢复能力。 增强智慧校园数字化韧性，提升服务水平（ SLA ） 数据驱动智慧校园建设｜ 11 分级数据保护方案 志、指标及调用链等数据进行采集、整合、存储与分析， 基于云原生架构和大数据处理引擎，支持 PB 级日志数据处理能力，实现海量日志数据统一管理，满足合规要求同时实现 日志数据等的价值释放； • AnyRobot 可观测性平台，打通了日志、指标及调用链等数据，集成机器学习算法、知识图谱技术、场景化建模以及数 据可视化能力，内置了上百开箱即用的模版，助力业务运营分析与优化、系统健康度监测与快速排障等； AnyShare 的运营分析、安全审计和运维分析能力， 旨在释放数据资产价值 ，保障用户使用 体 验 ，第一时间响应数据安全风险 ，保障高校非结构化数据中台建设的价值。主要运维和安全场景包括：资源监测与预警、高效排障、 性能监控与诊断、容量预测、关键行为监控与预警、高危操作阻断、 日志审计等 ，让运维管理成本更低、监管审计更省心 ，释放精 力灵活应对数字化转型各种挑战；业务运营场景包

大型企业加速 云转型的商业价值 通过亚马逊云科技降低风险、并加速 云计划之旅所能释放的商业价值 简介 克服云迁移中的障碍 实现您的云计算未来 加速企业的云转型不仅意味着机遇。 在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 坊和咨询服务，帮助您制定一个能 突破这些障碍的转型路线图。 本文档旨在为这些工作提供补充。它汇总了来 自 1500 多个亚马逊云科技案例研究及企业转 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 IT 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 亚马逊云科技云价值框架助力企业和组织能够 从五个价值支柱构建云计算的详细商业案例 点击下方按钮了解更多信息： 成本节约 员工生产力 运营韧性 业务敏捷性 可持续性 价值支柱 1 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出， 降低计算资源的总拥有成本 (TCO)，从而实现成本节约。同时也消除 了为避免服务中断而过度配置计算资源的需求。 与

PREFACE 构建可信数据空间与人工智能协同创新范式，开启人工智能新时代。 在数字文明加速迭代进化的时代洪流中，数据与人工智能共生发展正重塑全球经济的格 局。数据作为我国第五大生产要素，其价值释放的深度与广度，直接决定了人工智能产 “ ” “ ” 业从 感知智能 向 认知智能 跃迁的新高度。当前全球数据总量虽呈指数级增长（2023 年突破 175ZB）， 但高质量语料尤其是中文语料严重匮乏，实际流通率却不足 数据空间国内外发展趋势 国际 数 据空间（IDS, International Data Space） 的概念最早起源于欧洲，旨在解决数据孤岛、隐私 安全和权属不清等问题，推动数据的高效流通与价 值释放，促进数字经济的快速发展。 2016 年，德国工业 4.0 战略率先提出工业数据空间 的概念，随后欧盟推出《欧洲数据战略》，将数据空 间建设提升至战略高度。美国、日本等国纷纷跟进， 结合自身特点探索数据空间建设模式。截至 新型数据基础 设施系统布局，明确到 2028 年建成 100 个以上可信数据空间的目标。 建制度 立顶设 强行动 促发展 建制度框架 指引建设方向 规划蓝图 激发数据要素潜能 场景驱动价值 释放数据要素乘数效应 全面开展 可信数据空间试点规模建设 2022 2023.12 2024.1 1 2025.0 7 国务院《要素市场化配置综合改革 试点总体方案》、《数据二十条》 破除要素流动障碍