皮书》，保守估计 2025 年中国液冷数据中心市场规模将达 1283.2 亿元，其 中浸 没式液冷占 526.1 亿元。氟化液是浸没式液冷的理想冷却液，目前我国仍处于发展初期阶段，未来大有可为。涉及标的： 1) 氟化液： I. 巨化股份（ 5000 吨 / 年巨芯冷却液（一期 1000t/a ），一期实施 1000 吨 / 年现已投入运营。项目产品主要有 JHT 电子流体系列、 JHLO 化合物半导体、光刻胶、湿电子化学品、电子气体、掩膜版、 CMP 抛光液 和抛光垫、溅射靶材等）及封装材料。其中， 半导体几大核心耗材我国国产率均较低， 国产替代需求旺盛，有望在 AI 快速发展中实现 需求大增与技 术突破。涉及标的： 1) 光刻胶：彤程新材、晶瑞电材、久日新材、万润股份、雅克科技、容大感光、南大光电等； 2) 湿电子化学品：江化微、格林达、晶瑞电材、飞凯材料、多氟多、兴发集团等； 3) 电子气体：昊华科 需求新增长，高频高速 PCB 有望成为未来发展主流。根据 Prismask ，预计 2026 年我国 PCB 产值将达到 546 亿美元。 PCB 产 业链相关材料的需求有望在新发展格局下获得重塑，涉及标的： 1) 电子树脂： 中化国际、宏昌电子、东材科技、圣泉集团等（环氧树脂），巨化股份、昊华科技、东岳集团、鲁西化工等（ PTFE ），普利特、金 发 科技、沃特股份等（ LCP ）； 2) 电解铜箔：诺德股份、嘉元科技、中一科技等；

从本世纪初，企业用户开始重视 IT 环境的运维管理，10 多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时，长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法，这些方法包 ഀ� 括大到流程的本地化，小到具体管理指标的定义；如何实现此类管理经验的落实呢？ 智慧运维平台提供处置知识管理，通过对用户日常故障处置方法的收集，经验积累，自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制，将用户对于某些异常分析的人工方式自动化，比如对于主机 真实线路，准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系，自动布局；并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式，便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式，同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 智慧运维平台拓扑管理不仅是，拓扑结构的展现方式，更是用户监控的智能帮手；针对于业 务承载的主机，系统同样提供了系统拓扑，不仅提供全局状态监控界面，同时也讲拓扑图作为全 局 ഀ�  内部数据库  浏览器：  Chrome  Firefox 平台系统提供强大的扩展能力，支持管理能力的自由扩展：  采集平台支持用户个性化采集程序的快速兼容，实现管理指标的快速扩展；  采集服务器支持无缝扩展，支持多个采集器同时部署；  支持管理策略的快速扩展，实现用户管理方式落地；  支持用户个性化报表的快速扩展，实现各种具备企业特征报表数据和展现方式；

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。 28 科技 免责声明 分析师声明 本人，王兴、高名垚，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见；彼以往、现 在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。 一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投 确 性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、 评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现 并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。 华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。 预示。华泰不 承诺也不保证任何预示的回报会得以实现，分析中所做的预测可能是基于相应的假设，任何假设的变化可能会显著影 响所预测的回报。 华泰及作者在自身所知情的范围内，与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况 下，华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易，为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产 品等相关服务或向该公司招揽业务。 华泰的销售

2021 2022A/E 2023E 重点公司代码 股票名称 投资评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 3 资料来源： Wind 资讯，国海证券研究所（未评级标的采用 wind 一致预期，中国化学、东华科技、中国石油、中国石化、万华化学、森麒麟、华大智造、中 控 技术、容知日新、川仪股份 2022 年数据为真实值，其余为预测值） 重点关注公司及盈利预测 核心提要 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 4 目录 AI 提升研发效率 AI 优化化工设计和建设 AI 赋能化工生产运营 AI 在工业中具有巨大潜 力 投资建议及关注标的 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 人工智能（ AI ）是研究 、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论 、方法 资料来源：《人工智能在合成生物学的应用》 - 李敏 等 目录 AI 提升研发效率 AI 优化化工设计和建设 AI 赋能化工生产运营 AI 在工业中具有巨大潜 力 投资建议及关注标的 行业评级及风险提示 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 19 软件类型 名称 主要功能 过程模拟 软件 Aspen Plus 美国 Aspen Tech 开发，由先进控

的数据中 心建设将带来 18~27GW 的本地新能源消纳能力。 投资建议： 看好国内数据中心建设带来的电源国产替代机会，以及技术迭代加速后 HVDC 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 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。 23 工业/能源 免责声明 分析师声明 本人，刘俊、苗雨菲、戚腾元、马梦辰，兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人 意见；彼以往、现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。 一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司（已具备中国证监会批准的证券投 确 性及完整性不作任何保证。 本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰可能会发出与本报告所载意见、 评估及预测不一致的研究报告。同时，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现 并不能指引未来，未来回报并不能得到保证，并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。 华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。

自动化任务分配与执行：结合 CHATGPT 的自动化能力，未来的业财融合平台可以自动为企业分配任务、设定优先级，并 监控任务的执行进度。此外，平台还可以根据实际情况自动调整任务分配和优先级，确保企业目标的顺利实现。 实时学习与更新：未来的业财融合平台将具备实时学习和更新的能力。通过不断地学习企业的业务和财务数据，平台可以 实时更新其分析模型和推荐策略，从而为企业提供更加准确、有效的决策支持。 广泛集成：结合 集成。这将有助于实现企业数据的一体化管理，提高数据利用效率。 多领域应用：借助 CHATGPT 的多领域知识和理解能力，未来的业财融合平台可以应用于更广泛的领域，如市场分析、供应 链管理、人力资源管理等，从而实现企业战略目标的全面落地。 综上所述，未来的业财融合平台将结合类似于 CHATGPT 的自然语言处理 技术，为企业提供更加智能、高效的决策支持，帮助企业实现战略目标。 未来业财融合平台接合 ChatGPT 可能呈现以下特点： 标，提升竞争优势。同时，关注风险和挑 战， 确保企业在数字化转型过程中稳健发展。 第 1 章 企业战略与数字化转型 1. 企业使命、愿景与价值观在数字化转型中的作用 2. 数字化转型与企业战略目标的关联 3.数字化转型对组织结构的影响与优化 第 2 章 人才与组织在数字化转型中的角 色 4. 人才需求与培养策略 5. 人才激励与绩效管理体系 6. 组织文化与变革管理 第 3 章 数字化转型与业务流程优化

需要其对政务场景有深入的理解和适应能力。通过针对这些特定任 务类型的微调，可以显著提升模型在政务场景中的应用效果。 3.1.2 微调效果的评估指标 在模型微调的评估中，首先需要明确的是评估指标的选择，这 些指标应该能够全面反映模型在特定政务任务上的性能和效果。为 了确保评估的全面性和准确性，我们采用以下几类指标： 1. 任务特定性能指标：这些指标直接反映模型在特定政务任务上 的性能 实际应用中表 现更加稳定和可靠。 5. 用户满意度指标：在实际部署后，通过用户反馈、使用情况分 析等方法来评估模型的用户满意度。这包括模型的易用性、响 应速度和错误率等。 为了具体化这些指标的评估，我们可以设计如下表格来记录和 比较不同微调策略下的模型表现： 指标类别 具体指标 微调策略 A 微调策略 B 备注 任务特定性能指标 准确率 95% 96% F1 分数 94% 95% 减少神经元之 间的依赖关系。  早停（Early Stopping）：当验证集的损失不再下降时，提前 终止训练，避免模型在训练集上过拟合。 模型训练完成后，需要对模型进行验证和评估。评估指标的选 择应根据政务任务的具体需求而定。常见的评估指标包括准确率 （Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分 数等。对于多分类任务，可以使用宏平均（Macro-average）或微

...................................................................................... 17 4 保险科技标的梳理 ................................................................................................ 中国平安：金融科技底蕴深厚，AIGC 落地有望最为深入 ......................................................... 19 4.2 众安在线：互联网保险上市标的，AIGC 已积极布局 ................................................................. 29 5 投资建议 ........ 作流程进行更新再造，提高数字化、线上化、智能化建设水平。鼓 励财产保险公司通过数字化升级风险管控能力，提升风险定价、细 分客户以及反欺诈等核心竞争力。 2020-11 国务院 中共中央关于制定“十 四五”规划和二零三五 远景目标的建议 构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平，增强 金融普惠性。 2021-12 银保监会 《关于银行业保险业支 持高水平科技自立自强 的指导意见》 充分发挥银行业保险业服务科技创新的积极作用，推动完善多层

性。 其次，AI 大模型可以优化原材料的使用。通过分析原料的成分 和性能数据，模型能够推荐最佳的原材料配比，从而提高成品的质 量并降低原材料的浪费。这不仅能降低生产成本，还有助于企业环 保目标的实现。 在能耗管理方面，AI 大模型能够实时监测能耗数据，识别能耗 高峰，并提出节能建议。例如，运用历史能耗数据，模型可以预测 生产过程中不同阶段的能耗需求，调整生产计划，以达到最优的能 源利用率。 泛化能力。通常，我们会使用以下几种指标来评估模型表现：  准确率（Accuracy）  精确率（Precision）  召回率（Recall）  F1-score  均方误差（MSE）等 这些评估指标的选择应依据具体的应用需求和目标，确保最终 模型的可靠性与有效性。 最后，在钢铁行业应用监督学习模型时，应定期进行模型的再 训练和更新，以响应数据分布或业务需求的变化，通过集成最新的 数据和技  特征选择与降维  数据标注  数据增强 通过实施以上步骤，将为后续的模型训练打下坚实的基础，确 保模型在应用中的高效性与可靠性。 5.3.2 模型评估指标 在模型训练过程中，评估指标的选定是至关重要的，因为它直 接影响模型的效果和应用的可行性。在钢铁领域的 AI 大模型应用 中，选择合适的评估指标可以帮助确保模型在实际生产环境中的可 靠性和准确性。以下是一些常用的评估指标，适用于不同类型的任

下游孤岛 系统与系 统的孤岛 部门与部 门的孤岛 人与系统 / 现场孤 岛 系统与设 备的孤岛 金蝶提供 [ 管理咨询 ]+[ 云平台 ] 为 XRKJ 转型支撑 以提升组织能力和管理为目标的管理咨询 信息系统 管理流程 组织结构 战略和策略 大数据云平台 核心管理流程和制度 组织结构 承载管理思想提升运营效益的云应用平台 ＋ 管理流程 组织结构 企业发展战略 核心管理流程和制度 、公司、客户”多赢！ P33 过程 绩效 激励 薪酬 目标 目标 组织  重塑目标激励过程… PDCA 循环法 P33 将企业目标转化成各部门共同目标、共同承诺及 激励团队实现目标的过程管理和激励机制建立！ 目标激励体系规划—五 +1 模式 经理人绩效设计要点 一、绩效设计方法（以下数 据为举例）： 1. 经理人绩效设计：月薪考 核、双月考核和年终奖励 考核； XRKJ 提升 40 40 速度、质量、成本—生产制造类企业永恒的追求！ 研 发 供 应 生 产 财 务 市 场 销 售 传统的“筒状”组织 1  42 部门目标的冲突 财务部 业务部 生产部 库存投资 传统目标 客户满意度 生产效率 增加利润、现金流； 减少投资 增加营业额 满足客户需求 降低生产成本 8 2 5 9 3