à 适用的法律法规情况下， 本报告亦 ÿ 能由中信建投 ÿ 国际 Ā 证券 p 限公 ø 在香港提供 2 请务必阅读正文之后的免 责条款和声明 2 证券研究报告 行业深度 DeepSeek 如何加速金融业数字化转型 ? —— 数字金融系列深度之一 分析师：赵然 zhaoran@csc.com.cn 021-68801600 SAC 编 ÷ ： S1440518100009 SFC 。为金融机构基础设施信创改造提供了可落地的 AI 改造路径。 三、推动生态重构。通过技术普惠加速 AI 落地，将竞争焦点从技术壁垒转向金融数据价值挖掘，推动 AI 能力与金融场景深 度融合， 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积 商、保险、 信贷、供应链金融及其他金融科技机构业务逻辑的痛点和数字化价值进行深入探讨，以期对金融行业的智能化和数字化转型 提供参考。 核心观点 : Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型 Deepseek 的出现将加速金融机构的数字化转型，核心在于可以更高效地论证数字化转型的阶段性效果，继而批量复制。 传统金融机构的数字化转型面临三大核心矛盾 : —— 矛盾 1 : 顶层设计层面自上而下“以客户中心

请务必阅读正文之后的免责条款部分 证券研究报告 DeepSeek-R1 加速 AI 进程，看好 AI 应用端潜力释放 2025 年 02 月 10 日 评级 领先大市 评级变动： 维持 行 业涨跌幅比较 % 1M 大模型高投入、高算力的 固有认知，加速 AI 大模型落地应用端。  DeepSeek-R1 蒸馏小模型性能卓越，驱动端侧 AI发展。根据 DeepSeek 官 网 数据 ， DeepSeek-R1 的 蒸 馏 小模 型在 多项 能力 上实 现了 对标 OpenAI o1-mini 的效果。这些蒸馏所得的小模型能够有效降低端侧 AI 应用的开发成本和门槛，有望加速 AI 技术在多种设备上的应用突破， 玩具等。尤其是对于注重轻便性 的 AI 眼镜，AI 大模型的接入可以帮助厂商在不增加设备体积的前提 下，丰富其智能化功能，优化用户体验，推动 AI 眼镜产业落地进程。  DeepSeek 模型加速国内 AI 进程，推动 AI 技术普惠应用。据《科创 板日报》消息，华为小艺助手 App 的智能体广场已上线 DeepSeek-R1 的 Beta 版，把小艺助手升级到 11.2.10.310 版本及以上可体验。用户可

加速数字化智能马达 ——BDM数字化成熟度评估模型2.0实践 20年咨询及科技公司从业经历，专注于金融业数字化转型及创新 李颖 安永 金融咨询总监 www.top100summit.com 李颖 安永金融咨询总监 “ 李颖女士具有20年金融业咨询及科技公司从业经历，目前主要 专注于金融行业数字化转型、科技战略变革及金融科技创新领 域，服务于二十多家银行及金融机构。参与著作《区块链在中 计思路和方法 如何应用该模型的报告、 指数、策略库、指标库 等快速建设金融机构数 字化转型能力 探讨开放性模型与其 他产品的衔接可行性 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 基本概念 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 • 数字化转型：对现有的业务模式、产品、服务或体验 的持续更新，这是由整个企业的数据和技术实现的。 个整体， 借助指标体系把业务逻辑化，可以精准的定位问题分 析问题，洞见商业。 www.top100summit.com • 案例背景介绍 • 案例设计及实践 • 案例复盘及启示 目录 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 01 案例背景介绍 www.top100summit.com 案例背景 商业银行“Bank Digital

燃资源评估更高效 91 4.3.2 深圳防灾减灾技术研究院：鲲鹏原生助力地震观测数据高效处理 93 4.4 电力 95 4.4.1 广州海颐：基于鲲鹏原生开发高性能、高可靠电力系统软件，加速电网数字化转型 95 4.4.2 国能信控：基于鲲鹏原生开发新能源计算平台，为电力系统提供高效算力支撑 97 4.5 医疗 99 4.5.1 卫宁健康：基于鲲鹏原生开发新一代医疗信息系统WiNEX，让医疗服务更便利 C/C++ 开发语言，编码时能够自动匹配鲲鹏加速库函数字典、智能提示、 高亮、联想字典中可以替换的库和函数。支持以下功能： » 鲲鹏应用工程：只需要在创建鲲鹏应用工程页面进行简单的输入和选择，便可以实现自动化构建鲲鹏应用工程， 包括空工程、通用计算应用工程、安全计算应用工程、高性能计算应用工程、DPAK 应用工程和数据 IO 应用工程。 » 字典管理：支持加速库函数字典管理，可线上（自动）和线下更新。 更新。 » 编程辅助：支持鲲鹏加速库函数的悬浮提示、函数搜索，支持 Coding 时自动联想和高亮鲲鹏加速库优化后的 相关函数。 应用开发工具，详细介绍与最新内容请参见鲲鹏社区 → 鲲鹏开发套件 DevKit → 开发，详情可扫描下方二维码。 3.1.1.1 代码开发介绍 鲲鹏原生开发在代码开发阶段提供了 DevKit 应用开发工具和 BoostKit 应用使能套件，可通过启发式编程及多场景

完善，公共数据授权运营、全国统一数据要素市场等加快建设，数据价值化从示范突破迈 向规模扩散。人工智能成为产业转型核心驱动力，“人工智能+”在研发、生产、服务等 环节加速渗透，推动产业高端化、智能化、绿色化升级，实数融合推动产业模式重构。数 字产业加速集聚，算力、数据、算法协同创新体系逐步成型。但同时，高质量数据供给不 足、数字产业投资放缓、数智经济发展不确定性等问题仍然存在，亟需在制度、技术和应 用上取得 ，数字 产业集聚化、融合化发展格局加速形成。展望2026年，数字经济将成为 拉动经济增长的重要引擎，人工智能与实体经济融合加速形成更多新模 式、新场景，数字产业创新链、产业链协同重构迈向更高水平，数字经 济将在制度创新、技术突破和应用深化中持续塑造高质量发展新动能。 一、对2026年形势的基本判断 （一）数字经济增长引擎“焕新”，“数智”主脉络加速形成 2025年，我国数字经济以“新”谋“进”，在保持整体规模不断提 区中9月份使用量占比63%，开源鸿蒙操作系统搭载设备种类超1300款、 总量超12亿台、开发者超730万。 展望2026年，随着数字技术加速演进和实数融合持续深入，数字经 济发展重心将从“数字化”向“数智化”快速迈进。一是以用促建引领 数据价值化加速拓展。数字基础设施和数据要素建设重心将从“平台建 设”向“解决行业痛点、释放数据价值”转变，更加注重多源异构数据 的共享融合、模型训练和融合应用，发展数据驱动型商业模式和新兴服

多年的发展，我国的竞争优势从前期低人力成本、政策驱动的 资本投入向产业链市场配套和系统化的综合赋能进行升级。借助 AI 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 注合成生物方向，农药创制药赛道等；  技术研发的优化或将是智能化落地的主“战场”：AI 智能化对接的基础相对较好，投入成本相对可控，产生的长 远影响相对较大。对应的赛道更多是精细化工材料领域，通过 AI 智能化加速研发管线的定制化、高端差异化和 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 1、Deepseek 赋能合成生物，加速新品扩展和成本优化 ......................................... 12 4.2、Deepseek 赋能农药创制，或将大幅提升研发效率 ........................................... 13 4.3、Deepseek 赋能新材料研发，或将加速关键材料国产化进程 ........

22 24 26 11 20 22 12 12 13 13 14 14 14 15 全球产业的演进路线：从硬件聚合到系统构建 技术特征 支撑大模型创新及云服务场景 加速人工智能科学计算，服务算法创新 助力行业企业智能化升级 系统特征 AI 技术从单点能力突破迈向系统能力创新 超节点技术产业生态发展格局 基础特征：大带宽、低时延、内存统一编址 超大规模 续演进， 同时秉承开源开放的策略，将核心计算架构 CANN、Mind 系列应用使能软件全面开源开放，同时 结合对 PyTorch 等主流框架的全面兼容和体系化工具链，旨在最大限度地降低开发门槛，加速开发 者和社区的融入。如今，昇腾 AI 的算力底座已支撑起互联网、金融、政务、制造等数十个行业的智 能化转型，累计服务超过 10 万家企业客户。 携手生态伙伴，共筑产业 AI 生产力。面向 AI 产业的广阔前景，我们将以技术创新为本，构建持 续领先的产品及解决方案，并将能力开放出来，支持伙伴打造多样化产品，并为企业提供有竞争力 的解决方案，覆盖越来越多的行业场景。我们将与客户、伙伴形成紧密协同的价值共同体，加速产 业界的智能化升级与创新，将人工智能带入丰富的行业场景，让智能无所不及。 华为公司董事、ICT BG CEO 杨超斌 序言 2 超节点发展报告 04 我们正站在一个智能变革涌动的时代潮

在训练负载中具有绝对优势。以 GPT-3 为例，在 32 位的单精度浮点数数据下，训练 阶段所需 GPU 数量为 1558 个，谷歌级应用推理阶段所 需 GPU 数量为 706315 个。 l 英伟达开辟 GPGPU 加速计算格局， GPU 架构演进及产品布局赋能 AI 时代。 英伟达 (NVIDIA) 成立于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉，是一家人工智能计算公司。据 JPR 数据， 4Q22 英伟达独立 速计算平台，并且完善针对 AI 加速计算及数据中心的 GPU 、 CPU 、 DPU 三种芯片产品结构。 AI 布局方面，早在生成式 AI 变革初期就已参与并与 OpenAI 、微 软合作。 2023 年 3 月，英伟达在 GTC 大会上推出 4 个针对各种生成式 AI 应用程序进行优化的推理平台，其中发布带有双 GPU NVLink 的 H100 NVL 加速计算卡， 以支持 ChatGPT 胜宏科技、东山精密、鹏鼎控股； AI 终端： 晶晨股份、瑞芯微；先进封装： 长电科技、通富微电、芯原股份；存储：深科技、江波龙、佰维存储、 兆易创新。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 l 构建加速计算平台、完善“三芯片”产品布局，重点发力 AI 及数据中心领域。 复盘英伟达的 AI 发展之 路 目录 01 GPU 与人工智能 02 英伟达 的 A I 发展之 路

2026年我国网络安全发展形势展望 【内容提要】 展望2026年，网络空间多边治理与大国博弈将深度交织，网络安全产 业迈入高质量增长新阶段，AI智能体成为攻防对抗核心引擎，算网融合安全防护体系加速 成型，量子安全过渡进入规模化落地期；同时，地缘政治驱动的网络对抗加剧、产业内生 动力不足、AI智能体安全风险凸显、新兴技术融合带来全新挑战、数字化转型对防护能力 提出更高要求等问题仍需高度关注。赛 场规模在2025年预计同比增速达15%，全年规模有望突破1780亿元，数据安 全设备市场占比提升，其中，数据脱敏、隐私计算、API安全网关占数据安 全设备市场比重超过60%。另一方面是产业结构不断优化，厂商加速向多元 化转型、形成结构性分化，其中，虽然硬件设备安全仍占主导，但增速放 缓至8%；安全咨询、风险评估、托管服务等软件与服务增速达16.7%；数据 安全治理、车联网安全、低空经济安全等新兴领域赛道增速超40%，成为增 质量增长阶段，形 成多维度发展动能。一是安全需求从合规驱动转向价值驱动，等保2.0、 数据跨境流动管理等政策强制要求企业部署安全设备，政府行业采购占 比达29.8%。二是AI安全技术产业化进程加速，AI、零信任架构、抗量子 加密等新技术推动产品更新换代，AI驱动的安全运营平台使威胁响应时 间从天级缩短至分钟级。三是网络安全攻击面扩大，网络安全服务化转 型深化，全球IoT设备超750亿台，70%存在默认密码或未修复漏洞，工业

毫米 波”三重冗余架构，显著提升对静态障碍物、施工区、异形物体的识别鲁棒性 ；当前L3级落地前夕，以特斯拉BEV(Bird’sEyeView)+Transformer为核心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 的核心动因在于：一方面，城市NOA对复杂路口、无保护左转、鬼探头等长尾 理细则（如湖州市实施细则）[2][3]。从车型维度看，重卡与城市公交因运营强 度高、事故成本敏感，ADAS搭载率领先于轻型物流车和冷藏车；而新能源重卡 渗透率已突破20%，预计2027年将超50%，其电动化与智能化协同演进正加速 ADAS前装集成节奏[4]。影响渗透率提升的核心动因包括三方面：一是运营安 全压力倒逼 长途货运企业因疲劳驾驶致损率高，主动加装DMS与车道偏离 预警（LDW）系统；二是保险成本变化 部分保险公司对装配AEB+DMS的车 [7]政策：《交通运输部关于发布〈公路工程设施支持自动驾驶技术指南〉的公 告》，交通运输部，2023年发布。 资料来源：华经产业研究院 1.2.2域控制器市场采纳度分析 在整车电子电气架构从分布式向集中式加速演进的背景下，域控制器正由传统 功能模块的‘执行单元’转变为智能驾驶系统的‘决策中枢’。其角色已从单一信号 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 10