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.cn 陈伟光 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 模 型 ， 并 在 性 能 上 和 GPT-4o 以 及 Claude-3.5-Sonnet不分伯仲，训练成本约为558万美元。1月20日， mini。通 过推出高性能、低成本且开源的模型，DeepSeek给全球AI发展带来了模 型平权，同时也将刺激其他头部模型厂商加快推出性能更强、成本更具 竞争力的模型。而随着模型调用门槛降低，AI终端有望加速落地，而AI+ 快速发展也将反哺训练算力、推理算力需求。  AI终端有望加速落地。AI手机：苹果国行AI功能渐行渐近，三星国行S25 系列搭载智谱Agentic GLM，而华为、荣耀、OPPO等多家国产终端近期

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算力城域网白皮书 （2025版） 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国电信股份有限公司研究院及其合作单位 所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引 用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：中国 电信股份有限公司研究院等”。否则将违反中国有关知识产权的相关 法律和法 中关村超互联新基建产业创新联盟：袁博。 算力城域网白皮书（2025 版） I 前 言 2025 年初 DeepSeek 的爆火掀起了生成式人工智能的浪潮，带动 大模型训练成本和推理成本的快速下降，驱动算力需求爆炸式增长。 城域网络作为用户与算力资源间的关键桥梁，各类新兴算力业务对城 域网的网络架构、网络能力及服务模式等方面提出了新的要求。中国 电信在 2024 年发布了《算力城域网白皮书》，首次提出算力城域网 业生态与技术的发展，以及算力城域网研究与部署的深入，中国电信 推出《算力城域网白皮书（2025）》，进一步明确城域网络在面向算 力业务新场景、新需求下需具备的网络架构和关键技术能力。 本白皮书首先从算力产业发展、宏观政策以及服务模式等角度分 析了算力发展态势，引出了算力城域网的概念；然后，针对算力业务 需求展开分析，明确了算力城域网应具备的网络能力；其次，分析了 算力城域网设计目标，阐述了算力城域网的总体架构、关键技术和设

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 分布式算力感知与调度技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于中国铁塔股份有限公司和江苏省未来网络创 新研究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其 他方式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来 源：中国铁塔股份有限公司、北京邮电大学和江苏省未来网络创新研 究院”。 魏亮、方辉、孙玉刚、尹鹏、林枭、韩风、占昊天、王磊 I 前 言 随着算力网络的飞速发展，算力资源呈现出泛在化、异构化、分 布化的显著趋势。如何高效感知、协同调度这些广泛分布且动态变化 的算力资源，以支撑日益复杂的智能应用需求，已成为推动产业数字 化转型和智能化升级的关键挑战与核心技术方向。 本白皮书首先详细阐述了分布式算力感知与调度的背景、需求、 体系架构以及关键技术，同时介绍了该技术在远程医疗、智慧城市、 远程医疗、智慧城市、 大模型分布式训推以及云游戏等领域的典型应用场景，并探讨了当前 技术落地、基础设施建设与改造以及标准化建设面临的挑战和发展建 议。 目前，工业界和学术界对分布式算力感知与调度技术的研究尚处 于起步阶段，并仍处于快速发展之中，新的架构、算法和应用模式不 断涌现，本白皮书作为阶段性研究成果，还存在需要不断完善的地方， 真诚地企盼读者批评指正。 II 目 录 前 言

电子 AI+ 系列专题报告 Deep Seek 重 塑 开 源 大 模 型 生 态 ， A I 应 用 爆 发 持 续 推 升 算 力 需 求 证券分析师：胡剑 证券分析师：胡慧 证券分析师：叶子 证券分析师：张大为 证券分析师：詹浏洋 021-60893306 021-60871321 0755-81982153 021-61761072 010-88005307 hujian1@guosen DeepSeekMoE 实现高效的推理和低成本训练，构建 DualPipe 算法和混合精度训练优化计算与通信负载；通过 ( 分阶段 ) 强化学习实现 性能突破。 多头潜在注意力 (MLA) 通过低秩联合压缩技术，大幅削减了注意力键 (keys) 和值 (values) 的存储空间，显著降低了内存需求。 DeepSeekMoE 架构采 用了更为精细粒度 的专家设置，能够更加灵活且高效地调配资源，进一步提升了整体的运行效率和表现。 结构化训练范式三个维度。 DeepSeek-R1 采用分阶段强化学习架构演进，包括冷启动阶段、面向推理的强化学习、拒绝采样 与监督式微调、全场景强化学习等。 l AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业链。 Scaling Law 与“涌现”能力是大模型训练遵循的重要法则，随着 ChatGPT 引领全球 AI 浪潮， 国内外科技公司纷纷发布 AI 大模型，截至 24

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 服务生成算力网络 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研 究院所有并受法律保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方 式引用本白皮书中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源： 紫金山实验室、中国联合网络通信有限公司研究院”。否则将违反中 第九届未来网络发展大会白皮书 服务生成算力网络白皮书 I 前 言 算力是数字化时代的基础设施和核心动能，是全社会智能化转型 的基石。随着云计算、大数据、物联网、边缘计算等技术的兴起，以 及各行各业在数字化转型过程对网络、计算、存储等多维资源需求的 驱动，算力网络应运而生。作为一种结合算力和网络资源的新型信息 基础设施，算力网络通过将动态分布的计算和存储资源互联，将网络、 存储和算力等多维度资源的统一协同调度，实现连接和算力在网络的 存储和算力等多维度资源的统一协同调度，实现连接和算力在网络的 全局优化。算力网络提供了一种弹性、高效、可扩展的服务模式，使 得海量的应用能够按需、实时调用分布式计算资源，为数字化转型业 务提供更加经济、高效、泛在的算力供给方案。 在算力网络推进各行业数字智能化转型过程中，随着行业应用涉 及的需求逐渐多样化、模型更加复杂化，行业应用中新业务、新需求、 新场景的多样化多对算力网络的灵活性、自动化和智能化提出了更高

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算电协同技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 算电协同技术白皮书 I 版权声明 本白皮书版权属于北京邮电大学、紫金山实验室所有并受法律 保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书 中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：北京邮电大 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 律和法规，对此北京邮电大学、紫金山实验室有权追究侵权者的相 关法律责任。 算电协同技术白皮书 II 编写说明 主编单位： 北京邮电大学、紫金山实验室 参编单位： 国网山东省电力公司信息通信公司、国网山东省电力公司青岛供电公司 江苏省未来网络创新研究院、江苏方天电力技术有限公司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 薇 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 III 前 言 在数字经济与能源革命深度融合的时代背景下，算力与电力的 协同发展正面临前所未有的机遇与挑战。随着 5G、人工智能、工业 互联网等新一代信息技术的迅猛发展，全球算力需求呈现爆发式增 长，2023 年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年

张伟男 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院 社会计算与信息检索研究中心 人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ... TTS 领域内分析及处理 ASR 多领域对话状态分布 自然语言理解 文本或语音 文本或语音 Chatting ） 典型应用：聊天机器人 43 对话状态 （ Dialogue state ） 出发地 =NULL 到达地 = 北京 出发时间 =NULL 对话管理（ DM ） 知识库 (KB) 及 APIs 自然语言理解 （ NLU ） 任务型对话系统的结构 语义帧 （ Semantic frame ） 领域：机票 意图：订机票 语义槽：到达地 = 北 京 状态追踪

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 量子互联网与算网协同 体系架构白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 版权声明 本白皮书版权属于紫金山实验室及其合作单位所有并受法律保 护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书中的 文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：紫金山实验室等”。 否则将可能违反中国有关知识产权的相关法律和法规，对此紫金山实 验室有权追究侵权者的相关法律责任。 。 其中极具代表性的应用场景之一就是计算机通信和互联网，其使得人 与人之间的交流变得非常方便。近几十年来，以操控量子态为基础的 第二次量子革命又带来了新的量子信息技术，比如量子通信、量子计 算和量子精密测量。这类新技术都是以量子力学原理来进一步突破原 有的技术路线。其中量子通信是利用量子不可克隆原理从物理上实现 绝对安全通信；量子计算是利用量子态叠加原理实现并行运算，极大 提高计算速 II 技术，包括部分量子信息基础知识和代表性协议等。随后介绍量子互 联网的发展现状和代表性的体系架构方案。最后围绕量子互联网的基 本技术路线提出构建未来量子互联网的运行模式，讨论和展望量子算 网协同的研究内容和可能的发展方向。本白皮书旨在通过对量子互联 网的介绍、梳理和展望，为量子互联网从基础理论研究朝工程和产业 化发展提供一个架构和技术层面的参考。 III 目 录 前 言.

执业证号：S1250524120002 电话：021-68416017 邮箱：chch@swsc.com.cn AI医疗专题系列二 从DEEPSEEK的崛起看AI医疗发展方向及投资机会 1 核 心 观 点  前言：本篇主旨在探讨Deepseek相关概念及技术在医药产业方向上的潜在应用。人工智能技术的突破性进展正以颠覆性姿态重塑医疗健康 产业。2025年2月， AIGC大幅拉升效率。包括AI辅助报告解读、推荐检 查项目、疾病预测等。整体商业化落地较快，数据获取成本较高。相关标的：迈瑞医疗、创业慧康、金域医学、朗玛信息、润达医疗、医渡 科技、讯飞医疗科技、医脉通、卫宁健康、嘉和美康、万达信息、塞力医疗、久远银海、京东健康、阿里健康、固生堂、万孚生物、平安好 医生。  AI 健康管理：平台依托模型生成个性化防控方案，推动慢病管理从“被动治疗”转向“主动干预”。其中包括可穿戴类产品，定制化干预方 制药：缩短药物研发周期，助力靶点发现及临床疗效预测。1）逐渐完善的行业拼图，行业玩家逐渐增加；2）AI在多疾病领域广泛应用 ，肿瘤（37%）、免疫学（21%）及神经病学（14%）领域占比最大；3）AI可参与药物开发过程多个阶段。其中涉及AI虚拟筛选、药物发 现、优化药物结构、临床试验优化、建立疾病风险模型、肿瘤精准治疗等。商业化落地中等，仍处于临床早期阶段，数据获取成本高，依赖 文献数据及实验室数据。相关标的：