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  • ppt文档 AI赋能化工之一-AI带动材料新需求

    SZ 7.91 0.32 0.49 0.34 24.72 16.20 23.12 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 重点关注公司及盈利预测 图表:重点关注公司盈利预测表 资料来源: Wind 资讯,国海证券研究所(未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据) 重点公司代码 股票名称 2023/4/10 EPS 54 0.51 0.21 0.86 36.35 87.37 21.55 未评级 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 重点关注公司及盈利预测 图表:重点关注公司盈利预测表(续上表) 资料来源: Wind 资讯,国海证券研究所(未评级公司盈利预测来自 Wind 一致预期。已发 2022 年年报的公司 2022 年数据使用实际 数据) 技术层 应用层 AI 新一轮产业链发展浪潮渐起 、 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下,产业链迎来新一轮发展机遇。 图表:人工智能产业链全景图 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 7 基础层 资料来源:中商产业研究院,国海证券研究所 自然语言处理等 关键领域技术 关键通用技术 产品服务 语音识别 应用场景 智慧城市 智慧交通 智慧零售 智能安防等 AI 芯片 云服务 数据服务
    10 积分 | 71 页 | 2.74 MB | 5 月前
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  • ppt文档 AI赋能化工之三-湿电子化学品渐入佳境

    58.52 13.79 20.23 24.11 5.31 1.25 1.83 2.19 5.46 14.60 11.09 9.30 买入 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(注:未评级公司盈利预测来自 wind 一致性预期;江化微、中 巨芯、上海新阳、多氟多、安集科技、兴发集团 2023 年数据为实 际值) 重点关注公司及盈利预测 69 1.20 1.32 1.42 合计 42.45 62.01 98.36 170.01 187.45 201.40 增速 46.07% 58.63% 72.84% 10.26% 7.44% 资料来源:润玛股份招股说明书、兴福电子公告、芯思想、明通集团公众号、中国电子材料行业协会、产业互联网公众号、 CP IA 、新材料在线、国海证券研究所 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 50 2024 年 8 月 博洋股份 10.00 2024 年 6 月 福建德尔 36.00 - 怡达化学 5.00 - 裕能化工 16.90 合计 143.56 107.35 63.86 资料来源:各公司公告、各公司官网、滨州网、集微网、国海证券研究所 国内从事湿电子化学品研究生产的企业有 40 多家 ,但 目前 缺乏在多个品种均拥有较高市场占有率的龙头企业 , 各企
    10 积分 | 61 页 | 1.50 MB | 5 月前
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  • ppt文档 AI赋能化工之二_AI助力化工行业转型升级

    2022A/E 2023E 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) 技术和应用程序的范围也不断 扩 大, 广泛应用于医疗 、 自动化 、游戏 、过程控制等领域。 图表:人工智能在工业中的应用 人工智能 在工业中 的应用 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 6 资料来源:《 Machine Learning an Intelligent Approach in Process Industries: A Perspective and Overview 》 -Nadia 使化工企业能够 在 一定的体系中, 完成对化工原材料 、能源或其他形势自然资源的利用, 真正实现精细化生产和运营。 图表:流程工业的主要活动 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 7 资料来源: 《 Machine Learning an Intelligent Approach in Process Industries: A Perspective and Overview 》 -Nadia
    10 积分 | 57 页 | 2.47 MB | 5 月前
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  • pdf文档 民生证券-DeepSeek系列报告之AI+教育

    大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。 图1:DeepSeek 发布 R1 模型性能上对标 OpenAI 的 o1 模型 资料来源:DeepSeek 官网,民生证券研究院 DeepSeek 模型全面开源,推理成本相较于主流模型有明显优势。本次 DeepSeek 发布 R1 与多模态模型,为整个 AI 产业带来了巨大的变化,主要体现 元。 图2:DeepSeek 蒸馏小模型能力上比肩 o1-mini 图3:DeepSeeK 的 R1 模型与 ChatGPT 的成本对比 资料来源:DeepSeek 官网,民生证券研究院 资料来源:DeepSeek 官网,民生证券研究院 DeepSeek 横空出世,国内 AI 应用持续快速发展。自 2025 年 1 月 20 日 DeepSeek 发布 R1 6%,超过豆包的日活用户 1695 万。 图4:2025 年 1 月国内头部 AI 应用整体月活情况 图5:2025 年 1 月国内 AI 应用增速排行榜 资料来源:AI 产品榜官网,民生证券研究院 资料来源:AI 产品榜官网,民生证券研究院 阿里、豆包、Kimi 大模型全面升级,国产大模型百花齐放。1)1 月 22 日, 豆包全新基础模型 Doubao-1.5-pro
    0 积分 | 15 页 | 2.14 MB | 5 月前
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  • pdf文档 DeepSeek冲击下,AI产业对国内电力行业的变与不变

    mamengchen@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源:Wind,华泰研究 重点推荐 股票名称 股票代码 目标价 (当地币种) 投资评级 明阳电气 301291 CH 48.60 买入 资料来源:华泰研究预测 2025 年 2 月 10 日│中国内地 动态点评 DeepSeek 5kw 统计),对应数据中心装机功率累计 25GW(我们基于 PUE 假设 1.55)。 对于算力、电力和装机的预测,我们基于以下假设: 图表1: 国内 AI 算力对电力需求估算 资料来源:中国信通院,IDC,能源局,华泰研究预测 1. 基础算力部分,我们结合 IDC 预测,假设基础算力规模按 2023-26 年 15%年复合增速 增长,2023/24/25/26 年算力规模达到 6pct,占全国电力需求比重达到 3.4%/3.6%/4.0%。若推理需求加速带来算力规模增长超预期,则有可能对电力负荷和 用电量形成进一步拉动。 图表2: 国内主要云厂商数据中心资本开支统计 资料来源:华泰研究预测 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 与美国情况不同,我国电力系统当前供需格局趋于宽松,且电网保供能力较强,数据中心 企业尚可以依赖电网供电实现 AI 大模型训练和推理,与核电、气电等稳定电源签订直连保
    10 积分 | 25 页 | 2.88 MB | 5 月前
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  • pdf文档 Deepseek+机器人,化工的时代大考

    过数据驱动洞察与自动化实验及制造的协同整合,实现研发效率与成果的飞跃。 请务必阅读报告末页的重要声明 6 / 29 行业研究|行业深度研究 图表1:AI+机器人效率革命示意图 资料来源:《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》-Nathan J. Szymanski intelligence, high performance computing and robotics》- EO Pyzer-Knapp 等,国联民生证券研究所 图表2:AI+机器人效率革命示意图 资料来源:《An autonomous laboratory for the accelerated synthesis of novel materials》-Nathan J. Szymanski 所示。这种方法能够实现不同尺度间的平滑过渡,原子级别的计算巧妙地 嵌入机器学习模型中,为解决跨尺度问题提供了一种高效且新颖的思路。 图表3:基于机器学习的跨尺度技术:分子动力学与有限元(FEM)的耦合 资料来源:《A State‑of‑the‑Art Review on Machine Learning‑Based Multiscale Modeling, Simulation, Homogenization
    10 积分 | 30 页 | 2.63 MB | 5 月前
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  • ppt文档 麦肯锡企业架构治理EAM现状诊断(26页)

    • 项目组合管理的统一意 见成本高,实现“公平 公正公开”的难度大 要解决企业架构的问题… 架构 的规 划方 面的 问题 4 企业架构管理的三大工作内容需要与其它 IT 工作的 配合 资料来源:麦肯锡 项目审批 管理 基础设施建设 计划 转型 测试 投入 使用 应用开发建设 计划 建设 测试 投入 使用 IT 项目组合管理 IT 战略 / 治理 / 组织 战略规划 业务 企业架构的 创建与维护 企业架构在 项目中的 贯彻 企业架构路 线图在项目 组合管理中 的贯彻 A B C A1 5 企业架构管理可以从要素、流程、和角色三方面来 分析 流程 角色 要素 资料来源:麦肯锡 EA 创建与维护流程 EAM 参与项目管理流程 EAM 参与项目组合管理 流程 设计 输入 当前 架构 目标 架构 参考 模型 架构 规范 架构 评估 转型 规划 架构合规指标 架构评估方法 业务数据模型 数据集成模式 基础服务菜单 基础设施 SLA 硬件平台标准 硬件设备标准 业务流程架构 业务能力架构 应用架构 集成架构 数据架构 基础架构 资料来源:麦肯锡 7 使用 企业架构管理通过三个流程和在其它管理流程中 的参与来实现 架构路线图在 项目排序中的 贯彻 C 架构设计在项 目中的贯彻 B 架构维护与 更新 A 相关流程
    10 积分 | 27 页 | 4.35 MB | 1 天前
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  • pdf文档 制药篇:大鹏一日同风起,AI医疗启新篇

    40.8%,并预计将由2023年的185亿美元进一步增至2030年 的1,683亿美元,CAGR为37.0%。 图:全球人工智能解决方案市场规模 图:人工智能三要素 资料来源:晶泰控股招股书,国信证券经济研究所整理 资料来源:药智局,国信证券经济研究所整理 人工智能三要素 算力 算法 数据 CPU 机器学习 实验数据 GPU 深度学习 开源数据 FPGA 自然语言 处理 生成数据 美容及化妆品板块人工智能解决方案 27 281 34.0% 石化板块人工智能解决方案 14 206 39.8% 电池板块人工智能解决方案 38 395 33.8% 显示器板块人工智能解决方案 1 13 39.1% 资料来源:晶泰控股招股说明书,国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗保健板块是人工智能应用最大的领域 6 ◼ 人工智能在医疗保健领域的应用场景广泛,能够为多个环节赋能。AI(Artificial 图:AI+医疗健康生态架构 资料来源:人工智能医疗器械创新合作平台,国信证券经济研究所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 医疗健康是AI最大的应用领域 01 AI为药物发现带来时间及效率变革 02 国内外“AI+制药”企业梳理 03 投资建议 04 目录 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图:全球药品市场规模和增速 资料来源:IQVIA,国信证券经济研究所整理
    0 积分 | 31 页 | 2.98 MB | 5 月前
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  • pdf文档 生成式AI爆发:医疗人工智能走到新的十字路口-蛋壳研究院

    出台相关政策,从宏观角度出发,推动 AI 技术在医疗领域的应用,提高 医疗服务效率和质量,最终实现医疗行业的智能化升级。 ) 2 图表 2 2016 年—2024 年涉及医疗 AI 的关键政策(下) 资料来源:动脉橙产业智库 大势之下,地方政策也希望通过及早布局 AI 产业,把握时代的风口。譬如,山东省发 布的《山东省医养健康产业发展规划(2023—2027 年)》,便提出促进人工智能推广 应 产品的市场空间与购置动力强弱进行了统计(见图表 3),并选 择医学影像、医疗信息化、药物研发三个最为核心的应用场景作为分析对象,用以概括 医疗 AI 的整体发展状况。 图表 3 不同主题对于人工智能的需求差异 资料来源:蛋壳研究院、公开信息 2.1 医学影像 AI:拓宽视野,影像 AI 脱离影像科1 影像 AI 萌芽时,企业主要围绕影像数据集较为丰富、标准程度高的肺结节与眼底疾病 展开,临床价值较为有限。历经近 获批医疗器械三类证,用 AI 深度赋能上述细分 赛道,或在未来改变这一场景的应用逻辑。 2 放疗 AI 通常可处理多种肿瘤,这里统归为“肿瘤(放疗)”。 8 图表 4 产品分布图(脏器分布+病种分布) 资料来源:国家药监局官网、各企业官网 (其中“其它”包括皮肤、口腔、盆底等;“多种”表示含分类疾病中 2 种及以上) 2.1.2 注册准入 截至 2024 年 9 月 30 日,上述产品中总计有 160
    10 积分 | 69 页 | 13.45 MB | 5 月前
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  • ppt文档 AI大模型对智能汽车产业的影响(26页 PPT)

    万 , 2 个月后用户就突破 1 亿 ,成为历史上用户数增长最快的消费者应用。 各明星应用程序注册用户达 1 亿时间 ChatGPT 可回复自然语言输入的问题 ChatGPT ,突然出现的爆款 资料来源: Open AI 公司,英伟达公 司 Instagram ChatGPT TikTok 42 39 GPT-3 15 亿 参数量 2019 年 2 月 1,750 亿 参数量 参数量最高的达到 174 万亿。 GPT-4 四代 GPT 参数量变化 ChatGPT 成功关键之一:大参数 GPT-2 GPT-1 18,000 亿 参数量 1.17 亿 参数量 资料来源: Open AI 公司,新汽车研究所制 图 2023 年 3 月 2018 年 6 月 ChatGPT 取得成功的另一个关键 ,是使用了 Transformer 模型。该模型采用自注意力( 效 率严重受限。 Tf 模型可找到更泛华的相似规律, 或者说, 它的联想能力更强。 卷积神经网络模型 ( CNN ) 循环神经网络模型 ( RNN ) Transformer 模 型 资料来源: 《动手学深度学习》 (李沐) 2020 年 ,微软亚洲研究院首次将 Tf 模型应用于图像分类任务 ,在评测中实现 88.55% 的准确率。而且 Tf 模 型在 数据量越大的情况下表现越好
    10 积分 | 26 页 | 2.76 MB | 5 月前
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