本报告的信息均来自已公开信息，关于信息的准确性与完整性，建议投资者谨慎判断，据此入市，风险自担。 请务必阅读末页声明。 电子行业 超配 （维持） 电子行业深度报告 DeepSeek 推动模型平权，关注 AI 终端及算力领域 2025 年 2 月 20 日 罗炜斌 SAC 执业证书编号： S0340521020001 电话：0769-22110619 邮箱： luoweibin@dgzq.com 电话：0769-22119430 邮箱： chenweiguang@dgzq.com.cn 电子行业指数走势 资料来源：东莞证券研究所，Wind 相关报告 投资要点：  DeepSeek推动模型平权，关注AI终端及算力领域。2024年12月，DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 ， 在 多 项 评 测 成 绩 超 越 了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等 开 源 即可调用豆包，实现 智能问答、英语陪练、播放音乐等操作。洛图科技预测，2024我国在线 电商平台的AI耳机销量有望突破20万副，同比增长488.7%。AI眼镜： Ray-Ban Meta引起市场广泛关注，接入Llama3大模型后，能够实现智能 问答、通话及发送信息、实时翻译等一系列操作，并且能够通过摄像头 对现实场景进行分析并回答用户提出的问题，出货量已超过200万副， Meta及依视路陆逊梯卡在

1 2025 年值得关注的供应链技术的主要趋势 唐隆基博士 （06/22/2025） 技术进步将为供应链技术领导者和首席供应链官 (CSCO) 提供机遇，帮助他们实现数字化价 值、提升员工生产力并创新运营模式。在这些新兴机遇中，有名的研究咨询公司 Gartner 于 2025 年 2 月发布了《2025 年最重要的供应链技术趋势》的研究报告【1】。列出了 2025 年 最重要的供应链技术趋 角色）来确定特定于角色和上下文的需求，以便在工作任务级别进 行增强，从而开始构建更好的数字化员工体验。 在 Gartner 的 2024 年关键技术展望【4】中，首将“增强互联劳动力”确定为需要关注的 重要趋势之一，并指出到 2027 年，25% 的 CIO 将使用增强互联劳动力计划，将关键职位 的能力培养时间缩短 50%。接着 Gartner 将其列入 2024 年八大供应链顶级技术趋势之一【5】， 的检查特别有价值。与库存管理不同，这些将是非作性的，并且会 根据需要定期使用。但是，这些无人机用例可能会与其他仓库审计 和检查工具以及移动应用程序集成，以促进检查作。  尽管移动数据收集平台受到广泛关注，但也有许多固定式数据收集 解决方案的有力例子。这些应用范围从捕捉安全事件的吊顶式摄像 头，到可以在产品装载到卡车上时自主验证产品的码头门旁的塔 式，再到监控堆场中车辆移动和状况的摄像头。 行动建议

期趋势。 年初持续受到关注的 Deepseek 带来了一系列的浪潮，对化工行业也将产生巨大冲击，我们从几个维度进行了方向性 梳理：①从不同赛道的竞争重点出发，挖掘 AI 智能化带来的优化和改善空间；②从实际可落地的角度，梳理可率先 形成赛道赋能的方向；③从未来的发展趋势看，化工行业国内外可能出现的格局变化；④落地到具体板块，AI 智能化 能够形成的行业赋能和重点关注的行业机会。 核心逻辑 工具，我国有望弥补多年历史积淀带来的国内外 材料研发的差距，实现高端材料的加速突破。 投资建议 Deepseek 的出现加速了 AI 智能化在各个领域的实体应用和优化，在化工行业领域，我们认为可能出现的四类关注点：  破除现有限制瓶颈的方向，将有望最开始明显受益：直接改善效率和提升速度的领域，或将最开始获得切入，目 前对选定方向，重复性测试或者方向性改善的领域，AI 智能化将有望直接缩短研究周期，降低投入成本，建议关 配方产品集合等要求，缩短和国际龙头之间的软实力差距，建议关注新材料领域尚未实现高端产品国产化的赛道， 比如工程塑料、改性材料、辅材供给等领域；  行业领军企业的 AI 智能化推进速度或将较快，重点建议关注央国企的 AI 对接节奏：领军型企业有资金、有要求、 有能力、有需求，有望成为 AI 智能化的先期参与者，能够形成成本和管理的改善，在产品落地兑现方面也有望 获得效率提升，建议关注央国企的 AI 对接情况以及实际性的变化；

月 28 日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在 2 月 1 日突破 3000 万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。  革命性推理能力叠加出色性价比，DeepSeek-R1 模型引发全球关注。 据 DeepSeek 官网数据，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化 学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力， 其在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 提速，服务器产业链受益。DeepSeek 具备开源、低成本和高性能的特 性，各大云厂接入 DeepSeek，有望加速推动大模型走入千行百业，带 动推理需求实现增长，服务器产业链有望受益。建议关注电源、PCB、 铜缆、光模块等环节，例如麦格米特、泰嘉股份、沪电股份、深南电 路、沃尔核材、神宇股份、中际旭创、新易盛等。2）模型接入成本降 低，端侧 AI有望受益。DeepSeek 降低了终端厂商接入 手机、AI 眼镜、AI 玩具等端侧设备迎来因 AI 渗透加速带来的产业 链发展机会，看好端侧 AI 潜力释放，建议关注水晶光电、立讯精密、 歌尔股份等。3）零组件有望受益于端侧 AI 发展。端侧 AI 有望提高 对芯片、通讯模组等的要求，并丰富使用场景，推动量价齐升。建议 关注通信模组、SoC、能源管理、传感器等环节，例如广和通、移远 通信、瑞芯微、恒玄科技、全志科技、圣邦股份、韦尔股份、兆易创

AIGC+教育的时代瞩目-经济 全球资本开始布局早期创业项目，关注K12和职业培训领域 教育作为AIGC技术落地的典型场景之一，2023年间，全球AIGC+教育赛道共发生45笔投融资，其中半数项目来源于美国，且多集 中在K12教育及职业培训两个细分领域内。从项目成熟度来看，当前全球AIGC+教育投融资集中在早期阶段，全球资本普遍关注用 少量资金布局早期创业项目。虽然当前成熟项目较少，但相较种子及 天使轮，VC的单笔融资金额更高。可以预见，随AIGC在教育领 域的应用发展走向成熟，资本将切入对成熟、优质项目的关注之中。 来源：dealroom、IT桔子，汇率按照2023年平均汇率折算，未披露金额融资事件未纳入融资金额统计范围，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2023年全球AIGC+教育投融资情况 31.1% 24.4% 17.8% 13.3% 8.9% 2.2% 2.2% 自主研究及绘制。 来源：中央人民政府网、中国教育部官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 AIGC+教育的时代瞩目-政策 全球关注AIGC在教育领域的应用，中国技术监管、教育政策合力推动落地 国际上，UNSECO、欧盟等组织，美国、日本、英国、澳大利亚等国家均已关注到AIGC将对教育产生的一系列变化及影响，并发布 相关政策及倡议，以为其应用提供指导建议。聚焦到中国场景，在技术侧，23年7月发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》在

数字化-沉淀数据的可视化，标准化 在需求报表中，将开发成本分摊到业务条线和项目，并结合预算体现出每个项目成本的分摊情况和预算的执 行情况。 在人员报表维度上，将人员按照性质分为自研人员、外包人员，可以随时关注到各类人员的需求处理数、投 入工时等指标体现人员差异。 • 数据进行归集，建立个性化指标报表，实现个人与项目的闭环管理。 • 将数据维度从项目级别，细化到资源、需求维度，按项目需求和人员等维度制定出相应报表。 。  实时采集：项目数据T+1抽取，缩短项目管理周期。  过程监控：利用天仪能力自动化监控项目过程数据，发现项目进度和质量风 险，并随时预警。 需求维度甘特图-早会-关注项目进度 人员维度甘特图-晚会-关注每人每天进度 www.top100summit.com 工时燃尽图-预测项目健康度趋势 11月2日发现剩余工时开始出现提升的趋势，经过核实时存在有变更任务存在，导致工时增加，因此重新评估任务计划。 11月4日调整完毕后发现剩余工时超过了基准线（日序时），存在延期风险，经过评估需要增加人力投入，因此临时抽调人力投入，在11月9日 恢复到基线以下。 www.top100summit.com 缺陷趋势图-关注缺陷修复速度 创建速度（红线斜度）明显高于修复速度（蓝线斜度）,说明目前修复速度缓慢。 蓝线修复bug数连续几周变化比较小，结合缺陷中投入工时，说明在缺陷投入时间较少。核实发现原因是优先保证开发进度导致，后续需要进

项目更加注重一次性的交付，解决某一具体问题或达成特定目标，完成后即结束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 • 成果(Outcome)关注交付后的影响效果，如提升的业务指标、用户体验、带来的商 业价值等。这是交付作用的最终体现。 项目更加注重一次性的交付，解决某一具体问题或达成特定目标，完成后即结束。 • 产品关注长期的市场价值，需要持续优化和更新，以满足用户持续变化的需求。 产出(Output) vs. 成果(Outcome) • 产出(Output)指项目或产品的直接可交付成果，如软件系统功能、代码、文档等。 这是团队的直接工作结果。 • 成果(Outcome)关注交付后的影响效果，如提升的业务指标、用户体验、带来的商 业价值等。这是交付作用的最终体现。

最广泛使用的现有法规如何参与解决生成式人工智能的特定领域问题。 ● 制定新法规面临的一些挑战和机遇。 ● 使用可解释的人工智能技术制定负责任的人工智能原则的高级建议和 最佳实践。 本文采用阶段性的方法分析人工智能治理，重点关注以下几个方面。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 13 表1：治理领域范围 现行文件 未来考虑因素 国家最高级别的政府机构或联邦政府的立法： ●美国： ○ 行政令 （例如，维持美国在人工智能领域的领导 1.1 数据隐私和安全 生成式人工智能在数据隐私和安全领域存在独特的挑战，能够从大量数 据中学习，从而引发了人们对在整个人工智能开发和部署生命周期中如何收 集、存储、使用、共享和传输个人信息的关注。包括《通用数据保护条例(GDPR)》 、《加州消费者隐私法案(CCPA)》、《加州隐私权法案(CPRA)》和《医疗电 子交换法案(HIPAA)》在内的多项现行法律法规，旨在保护个人隐私和数据 入设计原则”和“默认隐私保护”的方法，并实施适当的技术和组织措施， 以确保基础模型中使用的个人数据的安全，包括加密、访问控制和数据泄露 通知程序。此外，由于大语言模型是整个供应链的一部分，保证其安全性需 要特别关注对抗性攻击、数据中毒和模型偏差等恶意技术。 ● 责任：组织对在启用生成式人工智能的系统中使用个人数据负有责 任，并必须证明其符合《通用数据保护条例》，这包括执行数据保护影响评 估和维护适当的记录。

践迭代，实现企业发展与社会福祉的协同共进。 环境维度 聚焦气候变化应对、资源效率、 污染防治等，推动低碳转型与 生态保护 社会维度 涵盖员工权益、社区发展、产 品责任、数据安全等，强化企 业社会责任担当。 治理维度 关注董事会结构、合规管理、 透明度、反贿赂等，构建可 持续的决策机制。 核心目标 通过ESG框架识别企业长期风 险与机遇，促进财务绩效与非 财务价值的平衡，最终实现 “可持续商业”。 ESG目标设定 实践，将 ESG 理念融入经营管理，提升社会责任和可持续发展水平， 其 ESG 表现是衡量企业绿色可持续发展的重要标准，也是企业新型竞争优势。如，金 风科技：设可持续发展管理委员会；推 “绿色供应链”；关注员工健康；连续 15 年 发社会责任报告 。 ◼ 金融机构：将 ESG 融入投资决策，带动资本市场资产管理机构适应市场需求，加大对 ESG 投资的重视，逐步形成基本 ESG 投资架构。超 120 分析特定 ESG 风险和机遇的 发生可能性及 对各方的长短 期影响。 明确风险偏好， 选择并采取合 适的方法应对 ESG 风险和机 遇。 系统持续监测 ESG 风险和机 遇，定期审查、 报告并关注风 险超限情况。 中国企业ESG实践概况 • 2024 年中国上市公司的 ESG 实践已进入深化阶段。越来越多的企业开 始将 ESG 理念融入到战略规划与日常运营之中，从环境保护、社会责任 履行

线学习平台）能够为孩子提供个性化的 学习路径和内容。 • 家长需要从“统一指导者 ”转变为 “个性化支持者 ”，根据孩子的特 点制定适合的学习计划。 • 家长应关注孩子的情感和兴趣，激 发孩子的自主学习动力 ，而不是单 纯地强制灌输知识。 能力培养比知 识传授更重要 • 在快速变化的社会中，知识的更新换代 迅速 ，而具备学习能力 家长需要从“知识灌输者 ”转变为 “能力培养者 ”，注重培养孩子的 综合素质。 • 家长应为孩子提供实践机会，鼓励 孩子独立思考和解决问题 ，而不是 仅仅关注孩子的考试成绩。 家长的两大疑问 1.“ 孩子会不会因此变懒？ ” 2.“A I 会不会影响孩子的独立思考能力？ ” 家长行动指南： 1. 设定边界： 明确 AI 工具使用场景（如仅用于思路 时代家长需要具备的核心技能 1. 学习策略设计者 • 家长帮助制定科学合理的学习计划。 • 家长需要根据孩子的反馈和学习效果 及时调整策略。 2. A I 工具筛选者 • 家长在关注功能和教育价值外，还需 重点考量数据隐私和使用安全性， • 判断工具是否真正符合孩子的学习需 求 第四步 ： 第一步 ： 熟悉 A I 工 具的功能与价值