现代 IT 应用架构演 进 多终端模式 中心云部署 单机模式 单点部署 集群部署 云边部署 CS 模式 BS 模式 5-40ms 超低时延，火山引擎边缘云助力极致体验 计算、网络 ( 加速 ) 、渲染、安全 更高清 更实时 更沉浸 需求驱动边缘革 新 VR 体验 实时交互 20ms 40ms 基于云原生的 边缘云基础设施底座 全球内容分发与加速网络 边缘应用服务 计算 网络 Q 体化服 务 终端用户 近场边缘 现场边缘 云中心 云边缘 “ CDN 与加速 内容分发网络 全站加速 全球加速 边缘容器 边缘函数 边缘安全容器 边缘函数工作流 新一代火山引擎边缘云解决方案

基于语音识别能力构建教学辅助能力 • 扩展 OpenVINO ™ 工具套件自定义层，提升语音识别推理 效率 基于英特尔优化方案的应用案例 • 思必驰：与英特尔携手打造精准、高效的语音识别应用， 加速智慧教育前行步伐 打造高效人工智能教学与实训解决方案 英特尔携手合作伙伴持续探索人工智能教学场景建设 • 人工智能教育市场现状与趋势 • 人工智能教育面临的挑战及对策 • 基于英特尔产品与技术，打造 现代化，并将应用现代技术，加快教育信息化基础设施建设， 加强网络教学资源体系建设，以及构建适合信息时代的教与 学模式，作为推进教育创新发展以及推动人才培养模式改革 的重要举措。 为抓住新一轮科技革命带来的新机遇，加速教育现代化， “十三五” 期间，教育部结合国家 “互联网 +”、大数据、新一 代人工智能等重大战略任务安排，提出实施《教育信息化 2.0 行动计划 1》，将教育信息化作为教育系统性变革的内生变量， 的信息化基础环境和教师信息化素养也已得到全面提升。新 冠疫情下的 “停课不停教 , 停课不停学” 大规模在线教学实践， 进一步推动了信息技术与教育教学深度融合与应用，展现了 信息技术与教学融合创新带来的强大合力，加速了中国教育 信息化进程由 1.0 迈进 2.0 新时代。 以人工智能为代表的新一代信息技术在为各行各业跨越式发展 带来广阔前景的同时，也不断融入教育领域，使得 “人工智能 + 教育” 成为教

与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 2.分子动力学加速：分子动力学需要模拟分子在不同条件下的行为，比如温度、压力下的动 态变化，AI 可以通过不仅限于机器学习力场（MLFFs）、增强采样方法、粗粒化模型等手段大 幅加速分子动力学的研究。例如 AI 2BMD 系统在精度相同的情况下，实现了超过 100 万倍的 模拟加速，并将误差减少了 10 倍以上。 3.小样本强化学习：在有限的实验次数、原材料等条件下，AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ............................................. 10 1.3 小样本强化学习 ..................................

.....................................................................................15 2.1.1 处理器与加速器选择..................................................................18 2.1.2 存储系统设计.............. 智算一体机将采用模块化设计，确保系统 的高效性、可扩展性和易维护性。 在硬件方面，DeepSeek 智算一体机将搭载最新的多核处理 器、高速内存和大容量存储设备，以支持大规模的医疗数据处理。 同时，显卡和专用加速器将被集成用于加速深度学习模型的训练和 推理，特别是在医学图像识别和自然语言处理任务中表现优异。网 络模块将支持高速数据传输，确保医疗数据在院内外的快速共享与 协同处理。 软件层面，DeepSeek 智算一体机将预装医疗行业专用的操作 及区域性医疗数据中心，满足其在医学影像分析、临床决策支持、 病历数据挖掘等领域的计算需求。 在竞争优势方面，DeepSeek 智算一体机具备以下几点核心优 势： - 高性能计算能力：采用最新的多核处理器和 GPU 加速技术，支持 海量数据处理和高并发计算任务，确保在医疗场景中的实时性和高 效性。 - 智能化算法集成：内置多种深度学习模型和医疗专用算法，覆盖 影像识别、病理分析、基因组学等多个领域，能够自动化处理复杂

起飞前夜：奠定中国eVTOL市场发展的时代基石 1 1.1 关键技术突破，催生飞行器全新形态 2 1.2 多元场景涌现，驱动产品差异化发展 3 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 4 2. 未来可期：中国eVTOL市场规模展望 10 2.1 个人飞行eVTOL：多元化飞行体验载体 10 2.2 出行eVTOL：公共与私人出行渗透 16 2.3 中国载人eVTOL商业化进程展望 本研究未涵盖 来源：专家访谈；案头研究；BCG分析。 图2 | 主流eVTOL分类及特征 波士顿咨询公司 2025年9月 中国载人eVTOL行业白皮书 4 1.3 核心要素协同，推动eVTOL商业化加速实现 eVTOL因其快速、灵活的特性，有望成为在地面交通与传统民航之间开辟“第三空间” 的新一代交通方式。然而，受限于技术、监管和基础设施等因素，eVTOL在过去很多年间 始终未能进入实质性落地 始终未能进入实质性落地阶段。如今，随着市场要素的日益成熟，中国eVTOL正从概念走 向现实。从初创企业到传统汽车巨头，各类参与者竞相入局，加快推动“飞行汽车”从小 众概念向产业化、规模化迈进。 本轮eVTOL的产业加速并非偶然，而是中国市场四大关键发展要素同步推进的结果： 政策层面中央和地方大力支持，监管逐步从特殊豁免向常态审批转变，关键的基础设施加 速落地，产品及产业链供给能力日益完善。政策支持、监管放宽、基础设施建设与产业链

智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 个月左右增加一倍，60 年来相当于算力的成本至少下降了 10 亿倍，推动经 济与社会进入数字时代。 而在加速计算逐步占据主流的深度学习“黄金 10 年”，GPU 的效率提升了千倍。 尽管如此，在整个经济与社会向数字化与智能化转型的过程中，对于智能算力 的需求在绝对数量和相对占比的意义上，不但没有减少，反而在加速增长，每 个季度翻番。这在很大程度上是由于算力更加密集的基础设施和应用正在涌现。 如果考虑到未来的物理 智算规模实际部署速度，快于计划文件的目标。“高质量发展行动计划”原定 至 2023 年底，智能算力达到 66 EFLOPS；而按照工信部今年披露的数据，去年 智算规模已达 70 EFLOPS，同比增速超过了 70%。 智算规模加速部署，既是中美 AI 竞争的反映，也是中国经济增长向“新质生产力” 要效率的缩影。在国家“适度超前建设算力基础设施”的鼓励下，中国智能计 算中心算力规模保证 70% 的增速是合理且必要的。到 2030

智算中心发展初期主要在绿电供给不充分的东部 12 ● 2030 年清洁电力发电量预测 12 ● 智算用电需求的动态匹配 13 ● 绿色算力电力区位条件 15 第四章，智算加速建立新型电力系统 17 ● 24/7 全天候“智”“能”调度 17 ● 绿电直供与跨区域交易 18 ● 源网荷储碳一体的配电网与微电网 18 ● 虚拟电厂 19 结论：让智算率先实现净零碳电力 个月左右增加一倍，60 年来相当于算力的成本至少下降了 10 亿倍，推动经 济与社会进入数字时代。 而在加速计算逐步占据主流的深度学习“黄金 10 年”，GPU 的效率提升了千倍。 尽管如此，在整个经济与社会向数字化与智能化转型的过程中，对于智能算力 的需求在绝对数量和相对占比的意义上，不但没有减少，反而在加速增长，每 个季度翻番。这在很大程度上是由于算力更加密集的基础设施和应用正在涌现。 如果考虑到未来的物理 智算规模实际部署速度，快于计划文件的目标。“高质量发展行动计划”原定 至 2023 年底，智能算力达到 66 EFLOPS；而按照工信部今年披露的数据， 去年智算规模已达 70 EFLOPS，同比增速超过了 70%。 智算规模加速部署，既是中美 AI 竞争的反映，也是中国经济增长向“新质生产力” 要效率的缩影。在国家“适度超前建设算力基础设施”的鼓励下，中国智能计 算中心算力规模保证 70% 的增速是合理且必要的。到 2030

AI技术的发展驱动其在医药领域的应用。AI经历近七十年的发展，逐步实现从理论技术到产业应用。生命科学和信息技术是两个发展迅 速且较为前沿的领域，随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生，推动AI和医药研发相结合，AI制药的诞生也加速生物医药行 业发展，为生命健康领域的发展提供动力。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：AI在药物研发中的应用 数据来源：智药局，国信证券经济研究所整理 图：全球AI制药行业的市场规模 药公司达成战略合作。 61.2 4.4 52.5 38.1 27.4 SDGR US Equity 薛定谔 17 公司是一家领先的分子科学软件和药物发现技术公司， 致力于通过其创新的计算平台加速新药的研发过程。 公司结合了物理模拟、人工智能（AI） 和数据驱动的 方法，为制药、生物技术和材料科学领域的客户提供 高效、精准的解决方案。 AI技术领先企业，为全球多家公司提供AI技 术或软件服务。 计算机科学与人工智能等领域的新技术来发现包括癌症、免疫学和传染病等各种 适应症的潜在药物。公司的递归操作系统创建了一个闭环系统，将专有的内部数据生成和先进的计算工具相结合，以产生新的见解，以启动或加速 治疗计划。公司在 Recursion OS 中构建了专有软件应用程序和 AI/ML 模型，可以预测和导航超过 7 万亿种生物和化学关系。通过不断的迭代，在 Recursion OS系统内创造一

30%； 技术变革，突破 CUDA 依赖，支持多样化 GPU；生态变革，开源模型，打 开多元化应用时代。我们也维持三个前期观点不变：算力需求增长不变；能 效追求不变；绿色发展不变。 AI 应用加速，进入全民 AI 时代，有望构成国内电力需求新增长极 相比美国，中国虽然互联网大厂在过去 2 年资本开支有 12%的复合增长，但 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 0/9.1GW，对应 530/633 亿度增量 用电。我们预计 2025 年中国用电量增速 6.1%，其中数据中心贡献 0.5pct。 AI 数据中心高功率趋势不变，供配电解决方案技术迭代有望加速 根据各厂的芯片和服务器参数，虽然单瓦浮点算力以每代约 1 倍速率提升， 但是同时我们也看到随着效率的提升，服务器和机柜的功率参数以每代 40-60%的比例提升。而 DeepSeek 实现 GPU 强的优势，但是短期内在 能耗上与英伟达芯片仍然存在差距。因此随着国内数据中心中智算中心的比 例提升，单个数据中心的 MW 数将持续上升，甚至相同算力下可能提升更 快。这将带来供配电解决方案的技术迭代加速从传统 UPS 向 HVDC，以及 未来巴拿马电源和 SST 的效率更高模式发展。我们预计国内 AI 配套电力设 备市场空间 2026 年将达到 437 亿元，对应 2024-26 年复合增速 27%，其

亿人，而单季度收入达到 1.9 亿 美金创下新高。 ➢ 国产模型升级利好 AI 教育落地。DeepSeek 横空出世，一方面大幅提升了 国产模型的能力，另一方面通过开源和推理成本的优化，有望加速国内 AI 应用 的落地进程。而无论海内外，教育天然是 AI 落地的重要场景，国内 AI+教育厂 商均在自身的优势领域推出了 AI 产品（例如科大讯飞在 G/C 端布局，佳发教育 在智慧教学中 投资机遇全梳理-2025/01/26 行业动态报告/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 2 目录 1 国产 AI 腾飞，教育场景或将加速落地 ................................................................................................ ..... 14 行业动态报告/计算机 本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 3 1 国产 AI 腾飞，教育场景或将加速落地 1.1 DeepSeek 重塑中国 AI 竞争力，国产大模型百花齐放 DeepSeek 发布开源模型 R1，性能比肩 OpenAI 的 o1 模型。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek