股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的 沪深 300 指数涨跌幅为基准。 股票投资评级 增持 相对沪深 300 指数涨幅 15%以上 谨慎增持 相对沪深 300 指数涨幅介于 5%～15%之间 中性 相对沪深 300 指数涨幅介于-5%～5% 减持 相对沪深 300 指数下跌 5%以上 行业投资评级 增持 明显强于沪深 300 指数 中性 基本与沪深 300 指数持平 减持 明显弱于沪深 300 指数 国泰海通证券研究所 地址 上海市黄浦区中山南路 888 号 邮编 200011 电话 （021）38676666

风险提示：AI 应用落地不及预期，供应链风险。 (12) (0) 12 23 35 Feb-24 Jun-24 Oct-24 Feb-25 (%) 工业 能源 沪深300 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。 2 项目数量占比 项目投资规模 项目地区分布 主要应用领域 ＞1000P 大型智算中心 20% 百亿元及以上 京津冀、长三角、珠三角 AI 大模型、自动驾驶、空间地理等人工智能技术领域 300~1000P 中型智算中心 70% 10 亿元及以上 一线、新一线及二线城市 人工智能产业链或细分行业智能化集群 ＜100P 小型智算中心 10% 10 亿元及以下 二线及以下城市 超算中心-超算算力：主要基于超级计算机，通常用于科学计算，超算中心设备往往具 备高度定制化。根据《超级计算数据中心供配电系统设计探讨（江峰，《智能建筑电气 技术》2022 年第 4 期）》，以运算速度为 300Pflop/s 的 S1 级超算中心（通常为国家级 超算中心或国家级实验室）为例，计算节点的用电需求为 25～28MW，高速网络、存 储等节点的用电需求合计 2MW 左右。 3） 智算中心 AI

按照每用户 100KB/S 速率，每用户并发 100-200 会话 数计算，运营商总带宽约 4-6G ；因此该方案设计所选设备 处理能力满足未来 4-6Gbps 带宽要求和至少 300 万并发会 话数要求。 整体网络架构设计 满足以上容量的网络架构设计 设备清单 项目 产品型号 产品描述 数量 单位 无线部 分 无线控制器 WAC WAC-4500 千兆无线控制器，本地转发模式最大支持 设备清单 网络接入部 分 下一代防火墙 AF-6020 标配 8 个千兆电口， 4 个千兆光口，并含 2 个高 速 USB2.0 接口， 1 个 RJ45 串口，默认内存 16G ，最大功率 300W ，支持冗余电源；内置病 毒库、漏洞特征库、应用识别库、 WEB 应用防 护库、数据泄密防护库，并且支持在线自动升级； 具备传统三层防火墙、 IPS 、 Web 应用防护、 杀毒、 Web 弱点扫描器、网页防篡改、敏感信 弱点扫描器、网页防篡改、敏感信 息防泄漏、 VPN 等功能模块；拥有内置数据中 心，可提供端口、服务、漏洞、弱密码、 WEB 安全漏洞等安全风险评估报表 2 台 链路负载均衡 AD-2200 并发会话数不少于 300W ； 接口 6 个千兆电口， 4 个千兆光口； 2 台 路由器 并发会话数不少于 800W ； 接口不少于 2 个万兆光口， 2 个千兆光口， 2 个 千兆电口； 2 台 核心交换机

-0.0252 -0.0837 -0.1422 -0.2007 表现 基础化工 沪深 300 3M -0.8% 3.7% 1M -6.6% -1.0% 12M -5.3% -1.7% 基础化工 沪 深 300 相对沪深 300 表 现 AI 浪潮下，化工材料迎来新发展 u 算力大幅提升，液冷技术成为大势所趋，氟化液大有可为 AI u 根据尺寸大小不同，硅片可分为 50mm （ 2 英寸） 、 75mm （ 3 英寸） 、 100mm （ 4 英寸）、 150mm （ 6 英寸）、 200mm （ 8 英寸 ) 及 300mm （ 12 英寸）等种类。目前 8 、 12 英寸硅片为市场最主流的产品。 8 英寸硅片主要应用在 90nm-0.25μm 制程中， 多 用于传感、安防领域和电动汽车的功率器件、模拟 IC 位芯片的成本随之降低。同时，在圆形的硅片上制造矩形的芯片会使硅片边缘处的一些区域无法被利用， 因此硅片尺寸越大 相对而言边缘损失越小，降低芯片制造成本。目前全球主流的产品是 200mm （ 8in ）和 300mm （ 12in ）直径的半导体硅片。 图表： 8 英寸、 12 英寸在不同制程中的应用情况 尺寸 制程 应用产品 12 英寸 （先进制程） ≤10nm 高端智能手机主处理器、高性能计算等

80%，较传 统 IVR 系统提升 3 倍。同时构建客户需求预测模型，基于行为数据 提前 3 个月预测保障缺口，推动转化率提升 15-20%。 技术架构上要求实现三个关键能力：一是支持日均 300 万次 API 调用的高并发处理，响应时间控制在 800 毫秒内；二是构建包 含 50 万保险专业术语的领域知识图谱，确保回答准确率达 95%以 上；三是建立持续学习机制，每月自动更新模型参数以适配监管政 全年减少约 35 万次人工工单创建，错 误理赔支出下降约 2800 万元 该方案已在国内某头部寿险公司试点，其重疾险理赔服务效率 提升验证了技术路线的可行性。实施关键点在于初期需投入 200- 300 小时进行保险场景的对话意图专项训练，并建立人工复核机制 处理智能体置信度<80%的边缘案例。 1.3.2 优化风险管理能力 通过接入 DeepSeek 的智能分析引擎，保险行业将实现风险识 数据流与控 制流的闭环管理。 接口层部署 RESTful API 和 WebSocket 双通道通信模块，支 持高并发保险业务请求。关键参数包括：单节点 QPS ≥2000 ，响 应延迟<300ms（P99），采用 OAuth2.0+JWT 实现企业级身份认 证。该层内置保险行业专用协议转换器，可自动处理 ACORD、HL7 等标准报文。 智能中枢层包含三大核心模块： | 模块名称

6% -5.0% 沪深 300 4.8% 0.3% -0.9% 最近一年走势 0.1344 0.0724 0.0103 -0.0517 -0.1138 -0.1758 基础化工 沪 深 300 沪深 300 表 现 688065.SH 凯赛生物 59 股票投资评级 买入：相对沪深 300 指数涨幅 20% 以上； 增持：相对沪深 300 指数涨幅介于 10% ～ 20% 之间； 中性：相对沪深 300 指数涨幅介于 -10% ～ 10% 之 间； 卖出：相对沪深 300 指数跌幅 10% 以上。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 55 行业投资评级 推荐：行业基本面向好 ，行业指数领先沪深 300 指数； 中性：行业基本面稳定 中性：行业基本面稳定 ，行业指数跟随沪深 300 指数； 回避：行业基本面向淡 ，行业指数落后沪深 300 指数。 本报告的风险等级定级为 R3 ，仅供符合国海证券股份有限公司（简称“本公司 ” ）投资者适当性管理要求的的客户（简称“客户 ” ）使用 。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客 户 。客户及 / 或投资者应当认识到有关本报告的短信提示 、电话推荐等只是研究观点的简要沟通 ，需以本公司的完整报告为准

3% 沪深 300 0.8% 5.6% -12.8% 最近一年走势 2% -6% -14% -21% -29% -37% 2023/04/03 2023/07/02 2023/09/30 2023/12/29 2024/03/28 沪深 300 表 现 基础化工 基础化工 沪深 300 重点公司代码 股票名称 2024/4/3 归母净利润（亿元） EPS （元） PE 投资评级 股价 2022 2023A/E 2024E 2025E 2022 2023A/E 2024E 2025E 2022 2023A/E 2024E 2025E 603078.SH 江化微 13.24 1.06 1.05 1.69 2.21 0.36 0.27 0.44 股票投资评级 买入：相对沪深 300 指数涨幅 20% 以上； 增持：相对沪深 300 指数涨幅介于 10% ～ 20% 之间 ； 中性：相对沪深 300 指数涨幅介于 -10% ～ 10% 之 间； 卖出：相对沪深 300 指数跌幅 10% 以上。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 59 行业投资评级 推荐：行业基本面向好 ，行业指数领先沪深 300 指数； 中性：行业基本面稳定

在差异。在电动航空的分支里，eVTOL又可以细分为多旋翼（multicopter，时速0–100公 里/小时）、复合翼（lift + cruise，时速100–200公里/小时）、倾转旋翼（tilt-rotor，时速 130–300公里/小时）等类别，与油电混合动力飞机、电动固定翼飞机等共同构建多元化的 电动航空生态 1（参阅图1）。 1 本报告研究仅限于民用和商业领域，不涉及军用领域。 中国载人eVTOL行业白皮书 eVTOL核心特点 （VTOL） 短距起降 航空器 （STOL） 燃油驱动 电力驱动 常规起降 航空器 （CTOL） 多旋翼 复合翼 倾转旋翼 0–100公里/小时 100–200公里/小时 130–300公里/小时 直升机 民用飞机 油电混动 电动固定翼飞机 混动固定翼飞机 电动—混动 固定翼无人机 可满足中国民航局、美国联 邦航空管理局、欧洲航空安 全局等适航审定标准 多旋翼设计，保留系统冗余 买、商务包机、 机场与高铁接驳等场景。当前主流产品以4–6人座机型为主，续航半径在70–500 公里之间，时速可达130–300公里/小时。 • 载物/货运eVTOL： 定位为低空物流载体，以无人货运设计为核心，当前主流产品的载重量可达2–3吨， 续航半径在70–300公里之间，时速130–200公里/小时，适用于“最后一公里”急件 配送（如医疗物资、高价值电商包裹）与特殊地区物资运输（如海岛、山区）。

0 表示 CBOW ， 1 表示 Skip-garm 词向量 大数掘挖掘专家 35 词向量构建特征 > 假如词向量的维度为 300 ，那么包含 n 个词语的短文本会组成一个 n*300 的矩阵 ，对于另外一段由 m 个词 语组成的短文本则会组成一个 m*300 的矩阵 ，如何计算文本的相似度？ > 容易想到 ，可以对行求均值 ，把矩阵转化为一个一维的向量 ，再进行计算。 词向量 大数掘挖掘专家

上下文维持准确率（50 轮） 86.5% 记忆增强机制 合规审查 监管条款匹配召回率 91.8% 法律知识图谱嵌入 在实时业务处理方面，模型展现出三项突出特性：首先，通过 量化压缩技术将推理延迟控制在 300ms 以内，满足柜面业务响应要 求；其次，内置的金融术语库包含超过 12 万条专业词汇，支持自 动术语校正与标准化输出；最后，风险控制模块可实现多维度交叉 验证，在信用卡欺诈检测中实现误报率低于 义空间。例如，在银行对账单处理场景中，可同时解析扫描件 图像中的文字内容、印章位置、表格结构，并关联上下文语义 生成结构化数据。典型技术指标包括： o 图像文本 OCR 识别准确率≥99.5%（300dpi 标准分辨率） o 表格结构还原 F1-score 达98.2% o 跨模态语义关联响应时间<800ms（A4 尺寸文档） 2. 动态文档理解 支持 PDF、Word、Excel 有效期严格控 制 在 30 分钟。 该架构已在某股份制银行信用卡业务中完成 POC 验证，单日 处 理客户请求 23 万次，人工干预率降至 2.7%，较传统客服系统提 升 效率 300%。关键创新点在于将大模型推理过程嵌入现有风控流 水 线，实现 AI 决策全程可审计。后续可通过增加强化学习反馈模 块持续优化意图识别准确率。 4.1.1 分层架构（接入层、业务层、模型层）