证券研究报告 | 行业深度 | 航空装备Ⅱ http://www.stocke.com.cn 1/34 请务必阅读正文之后的免责条款部分 航空装备Ⅱ 报告日期：2023 年 08 月 29 日 无人机：现代战场利器，内需外贸双驱动 ——无人机行业深度报告 投资要点 ❑ 无人机较载人机优势突出，演变为现代战争的利器，易消耗属性不断加强 1 年订单产能双提升， 看好大飞机产业链发展——行业 点评报告》 2023.01.13 3 《中国航空工业集团：航空装 备铸就中国力量——大制造央企 专题报告》 2023.01.11 行业深度 http://www.stocke.com.cn 2/34 请务必阅读正文之后的免责条款部分 正文目录 1 无人机：战争角色转变、现代战争的利器 ........... ....................................................................................... 33 行业深度 http://www.stocke.com.cn 3/34 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图表目录 图 1： 无人机系统包括飞行平台、动力装置、航电系统、任务载荷系统、航电系统、综合保障系统

Equity – Oversea Research 宇树机器狗分析与深度拆解 In-Depth Analysis and Disassembly of Unitree Robot 2025年10月31日 姚书桥,barney.sq.yao@htisec.com 吕小潼,xt.lyu@htisec.com 吴叡霖,louis.yl.ng@htisec.com 刘艺苗, ym.liu@htisec 见证了其在复杂地形适应性、核心部件自主化上 的突出优势，也直面了续航、便携性、信号稳定 性等现实挑战 • 本 PPT 将围绕宇树机器狗Go2 Air来研究产业链结 构、应用场景实践、以及核心优劣势。此报告不 仅是对一款产品的深度剖析，更是我们对国产智 能机器人产业未来发展的思考与探索 资料来源：海通国际 3 For full disclosure of risks, valuation methodologies and 宇树机器狗介绍 指示灯 前置摄像头 伴随模组 提手带 智能电池 资料来源：宇树，海通国际 • 前置摄像头： 配备双目摄像头模组（RGB + 深 度），RGB 摄像头分辨率 1080P@30fps，深度 摄像头视场角 60°，支持目标识别（人形、物 体）与视觉 SLAM 辅助定位 ） • 伴随模组： 集成ISS 智能伴随系统，基于 “视 觉 + 激光雷达” 多传感器融合，实现厘米级跟 随精度（跟随误差＜5cm），支持动态避障

践行深度用云 主机上云 运维现代化核心能力 华为云计算技术有限公司 尚海峰 胡玉海 贡 青 刘征辉 林丽鑫 支新辉 王 飞 徐 俊 郭晓征 耿丽丽 马晓明 毛明强 张志炯 张 毅 王进行 马 韬 石 松 黄征彬 熊洪槐 钱 沛 秦丹涛 张瀚文 主机上云带来的运维新挑战 05-08 1.1 挑战1：如何基于应用视角设计高可用上云方案与高可靠运维保障方案 1.2 挑战2：云平台技术栈快速增厚，如何有效进行全链路可视监控 1.3 挑战3：云网深度融合，如何快速发现、定位、恢复问题 11.4 挑战4：如何应对运维安全与租户安全的双重挑战 主机上云带来的运维新挑战 挑战1：如何基于应用视角设计高可用 上云方案与高可靠运维保障方案 主机上 剑，在助力业务快速发展、快速创新的同时，也带来 了系统技术栈复杂度的急剧提升，给传统的IT运维方 式带来巨大冲击。 例如，应用的微服务化改造，带来微服务数量的指数 级增长，应用的调用层次和调用关系变得冗长；分布 式云原生的深度应用，使得业务链路更加复杂。当上 层业务应用出现故障时，排障过程可能涉及从应用到 网络的完整链路，这其中包含业务应用、云服务实 例、云基础设施和服务器、网络、存储等物理设备。 典型的业务流量路径如：应用>容器>PaaS实例>虚

， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 国建设规划纲要(2024—2035年)》提出打造AI教育大 模型、建立数字教育体系，以顶层设计消除技术应用 壁垒，为深度融合提供清晰方向。 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 缩小差 距，构建适配个体成长的未来教育新生态。 朱玉荣 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化

第二代（知识工程）： 知识为核心 3. 第三代（数据模型）：学习为核心 ◼ 从机 器学习到深度学习 1. 任务：判别、预测，通过学习数据分布规律 2. 边界：有规律、可以数字化，属于经验科学 3. 要素：机器学习 - 深度学习 • 模型：神经网络模型（分层；单向） • 策略：损失函数定义 01 对 AI 技术的认知：人工智能的本质 人工智能（ 知识能力：海量公开知识，言之有物， GPT-2 时达 到 • 顺带学习（基座模型）：文字中蕴含了知识 • 压缩：幻觉 • 遗忘：微调（迁移学习），尤其是 RLHF 用人工神经网络获取网络模型：深度学习 -Transformer 模型 - 大语言模 型 大语言模型的核心原理：数据化 - 语义化 -NTP （ Next Token Prediction ） 大语言模型的三层能力：语言能力 - 硕士：专业深化 | 研究方法 | 创新能力 | 工程实践 | 领域专精 博士：原创研究 | 理论突破 | 学术前沿 | 独立科研 | 行业引领 n AI+ 学科 各学科（非人工智能专业）与人工智能的深度融合的课程 n AI 通识教育 面向院校所有学生、教师和教职工 基础概念 | 技术认知 | 伦理思考 | 社会影响 | 应用场景 | 未来趋势 n 培养什么人 1. 思维能力：批判思维、独立思维、逻辑思维

运营商、AI 创新公司等，市场竞争激烈。由于技术复杂性和数据需求，单一厂商难以提供完整的解决方案，未 来技术合作、产品集成、威胁情报共享等生态合作模式将成为主流趋势。 AI 技术深度赋能，应用百场景花齐放。AI 技术正深度渗透并占领安全运营的各个环节，从风险识别、威胁 检测、事件分析、响应到安全管理和报告生成。国内安全厂商积极探索 AI 在不同场景的应用创新，利用大语言 模型（LLM）和 AI 的专业性和效率， 国内普遍采用“大模型+基础 AI 技术”的混合 AI 架构。大模型（如 LLM）擅长自然语言交互、复杂推理、知识 问答和生成全局视角和智能辅助；基础 AI 技术（基于机器学习/深度学习）则侧重于具体的威胁检测、异常识 别等任务，提供快速、准确的执行能力。两者协同工作，实现优势互补，成为当前 ISOC 建设的主流技术路线。 AI Agent 是关键发展方向，但尚处于初步阶段。AI 威胁和预测风险的能力。 为了有效应对这些挑战，智能化安全运营中心（ISOC）应运而生。ISOC 并非对传统 SOC 的简单替代，而 是其全面的智能化升级和能力增强。ISOC 以数据驱动和 AI 赋能为核心，深度融合人工智能（特别是大语言模 型、AI 智能体等先进技术）、大数据分析、安全编排与自动化（SOAR）等技术，并强调人机协同的运营模式。 其目标是实现对安全威胁的更高效、更准确、更主动、更智能的检测、分析、响应和预防，致力于构建一个能

全栈优化 软硬协同释放DCU 澎湃算力性能 DCU：全面兼容主流生态 / FULL ECOSYSTEM PROFILE 类CUDA API的 开源软件开发平台 原生支持多种加速库 及各类深度学习框架 提供完整的开发、 迁移、编译、调试工具 支持容器化工具 大规模部署 支持Kubernetes 和Slurm调度系统 功能健全的DCU软件栈 性能分析工具 主流HPC应用 Gromacs/VASP 当前函数功能 覆盖率 96.95%（15个半精接口 CUDA已标记为废弃 扩展组件层 支持并行解码/高版本组件/性能优化 框架工具层 全系列产品兼容/支持主流AI生态框架 基础算子层 支持深度算子融合/算子优化等操作 快速适配工具 FastPT AI框架 PyTorch/TensorFlow/JAX/Paddle/� 精度检测工具 LayerCheck 图优化组件 GraphRay 海光与天翼云联合推出基于海光DCU的智算一体机，通过整合天翼 云翼政通等智能AI应用、云管平台以及推理管理平台，支持接入主流 大模型驱动定制化功能，结合主流大模型实现一站式快速交付。 性能卓越：海光DCU与天翼云智能AI软件深度协同，满足复杂业 务场景需求，带来精准高效的AI应用体验。 灵活拓展：海光DCU全面兼容主流AI框架，推动业务快速上线， 并为客户自主研发预留弹性算力空间。 安全自主：采用海光DCU+CPU的全国产化方案，为私有化部

黄莺、路斌、郑峰、张昕、李光新、成思敏、李云帆、 鞠武军、谢怡珺、林叠守、姜熠龙、王庆、乔骥、王梓博、李鑫、 陈康翔、李震中、李海斌、何波、辛静清、乔琪、王博文、李亚琦 等 引 言 当前，全球数字化浪潮与国家战略布局深度协同，共同驱动软 件工程领域迈入智能化转型的关键跃升期。从《新一代人工智能发 展规划》确立“三阶段发展目标”的宏伟蓝图，到《数字中国建设 整体布局规划》构筑“2522”整体实施框架，央地协同的政策体系 持续强化，为技术自主创新与产业智能化升级注入了强劲的驱动力。 智能化时代，以大语言模型驱动的智能代码生成、生成式人工 智能赋能的辅助设计以及智能化测试与智能运维工具链为代表的前 沿技术变革，正以前所未有的深度和广度，系统性地重构软件工程 的方法论、工具链与实践范式。软件工程已超越其传统边界，跃升 为支撑数字经济高质量发展、驱动千行百业转型升级不可或缺的核 心基础设施。然而，面对工具生态割裂、工程链路协同不足、垂直 展等方面梳理数字化浪潮下软件工程智能化的变革背景；第二章聚 焦软件工程智能化初期实践，系统诊断当前面临的关键瓶颈；第三 章针对上述痛点，提出智能化标准体系总体架构；第四章围绕关键 领域展开深度分析；第五章总结软件工程智能化未来发展趋势，为 产业智能化升级提供系统性指引与行动思路。 目 录 一、 背景引入：数字化浪潮下的软件工程智能化变革需求 ................ 1 （一）

整、颠覆性技术的加速渗透以及市场动态的深刻演变在此交汇。在这 个全新的时代，企业与客户之间的关系已不再是线性的、可预测的流 程，而演变为一个复杂、动态、多维的生态系统。对于正在经历从高 速增长向高质量发展转型的企业而言，构建深度、智能且富有韧性的 客户关系，其紧迫性与重要性达到了前所未有的高度。 在此背景下，作为企业销售、服务与营销运营基石的客户关系管 理（Customer Relationship Management 响评估。这些法律法 规实质上确立了强制标准：任何 AI CRM 解决方案均须在产品架构与 功能设计环节遵守相关隐私和安全设计原则。这不仅是法律要求，也 是构成客户信任的基础。对于企业而言，选择深度整合合规能力的 AI 智能驱动增长：人工智能客户关系管理系统研究报告（2025 年） 3 CRM 平台，已从单一的技术选型问题，升级为核心的风险管控与业 务连续性战略。构建可信赖的合规性平台，既能有效规避法律合规风 直接服务于“新质生产力”的培育，助推企业 实现生产效率的整体跃升。在政策的东风下，企业有更强的动力和更 多的资源去投资于那些能够显著提升运营效率、优化客户体验、驱动 业务增长的智能解决方案。将 AI 能力与企业核心业务流程深度结合 的 AI CRM 平台，恰好切中了政策鼓励和企业需求的结合点，拥有更 加广阔的市场前景。 综上所述，政策与法规的双重作用力，正在深刻地塑造 AI CRM 市场的格局。严苛的合规要求，实际上是进行了一轮市场筛选，淘汰