杀手级应用培育 05 短期投资风险与收益 短期投资风险相对较低，但市场竞争激烈，需关注技术迭代与市场需求变化，合理评估投资风险与收益。 短期投资收益稳定，但需关注市场动态，及时调整投资策略，确保投资收益最大化。 教育市场解决方案商 教育市场解决方案商凭借稳定需求与高毛利率，成为短期投资热点，市场潜力大。 教育市场解决方案商将为企业提供稳定收入来源，投资风险低，收益稳定。 核心零部件 核心零 垒，成为中期投资亮点。 特种场景服务商将为企业创造高附加值，市场前景广阔，投资回报率 高。 中期投资风险与收益 中期投资风险适中，需关注技术突破与市场需求拓展，合理评估投资 风险与收益，制定投资策略。 中期投资收益较高，但需关注市场动态，及时调整投资策略，确保投 资收益稳定增长。 中期投资机会 具身智能算法平台长期看是行业核心 竞争力，将引领技术发展方向，投资 价值高。 具身智能算法平台将为企业提供技术 消费级产品定义者将为企业创造巨大市场空间，市场前 景广阔，投资价值高。 长期投资风险较高，需关注技术突破 与市场需求变化，合理评估投资风险 与收益，制定长期投资策略。 长期投资收益高，但需关注市场动态， 及时调整投资策略，确保投资收益最 大化。 消费级产品定义者 具身智能算法平台 长期投资风险与收益 长期投资机会 06 行业处于创新扩散曲线早期采用者阶段，技术成熟度TRL平均4- 5级，未来十年重构1.5万亿劳动力市场，投资价值凸显。

归属净利润同比 增长(%) 摊薄净资产收益 率(%) 实际税率(%) 应收账款周转天 数(天) 预收款/营业收入 流动比率 每股经营现金流 (元) 毛利率(%) 流动负债/总负债 (%) 速动比率 摊薄总资产收益 率(%) 营业总收入滚动 环比增长(%) 扣非净利润滚动 环比增长(%) 加权净资产收益 率(%) 基本每股收益 (元) 净利率(%) 总资产周转率 归属净利润滚动 环比增长(%) 每股净资产(元) 每股公积金(元) 扣非净利润(元) 存货周转天数 (天) 营业总收入(元) 每股未分配利润 (元) 稀释每股收益 (元) 归属净利润(元) 扣非每股收益 (元) 毛利润（元） 经营现金流/营业 收入 公司竞争优势 12 竞争优势 杭州海康威视数字技术股份有限公司，是全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商， 归属净利润同比 增长(%) 摊薄净资产收益 率(%) 实际税率(%) 应收账款周转天 数(天) 预收款/营业收入 流动比率 每股经营现金流 (元) 毛利率(%) 流动负债/总负债 (%) 速动比率 摊薄总资产收益 率(%) 营业总收入滚动 环比增长(%) 扣非净利润滚动 环比增长(%) 加权净资产收益 率(%) 基本每股收益 (元) 净利率(%) 总资产周转率

业务 模式、服务模式与盈利模式的变革 新能源与能源网络整合 · V2G ( 车网互动 ) 停车场：电动汽车在停车时成为分布式储能单元，通过智能充电桩向电网反向输电，参与电力调峰，车主可获取收益。 ■ 氢能补给站配套： 氢燃料电池汽车增长推动停车场增设加 氢设施，形成“电 + 氢”双能源补给网络。 · 停车楼综合能源与零碳运营： 包括能源供 应、停车场运营、可再生能源汽车等。并可通 公司 客户 停车场 收取承包费用 停车场 经营收益分成 停车券 合作收入 营业收入 享受收益分成 营业收入 销售收入 ( 运营期内 ) 公司 客户 公司 客户 公司 客户 响等因素 · 由于路内停车信息变化 较快，路内停车管理对 技术要求较高，信息化 、 自动化停车成为主流 · 住宅区、商场、办公楼 等业主的私有财产 · 综合考虑地段、收益、 引流效果、业正投资回 报预期等因素 · 传统人工模式仍然占据 主要市场，但无感支 付 、无人管理成为主流趋 势 路内停车受到资源属于公有资产限制，在运营模式上大多采取政府授权委托、

投资建议：公司聚焦企业微电网高景气赛道，持续发力，盈利预测如下：预计 2022-2024 年公司的营业收入为 10.64/15.13/20.81 亿元， 归 母净利润为 2.15/3.03/4.14 亿元，每股收益（ EPS ）为 1.00/1.41/1.93 元，对应 2023 年 2 月 1 日收盘价 40.22 元， PE 分别为 40/29/21 倍，强烈 推荐，首次覆盖给予“买入”评级。 风险提示： 响应者。 用户的利益多元化：有的用户追求稳定（连续生产），有的用户追求单一目标的最大化（光伏收益率），有的用户要求多目标的综合 套利最 优（分布式储能的现货市场套利，并且与用户进行购电 - 售电 - 需求响应的多元结算）。 用户利益基本一致：有电用 追求稳定、连续生产 追求光伏收益率 多目标的综合套利最优 资料来源：鱼眼看电改，华西证券研究所 170 215 303 414 YoY （ % ） 7.2% 40.0% 26.3% 40.8% 36.9% 毛利率（ % ） 46.7% 45.7% 45.7% 46.0% 46.1% 每股收益（元） 0.60 0.84 1.00 1.41 1.93 ROE 14.9% 17.4% 18.0% 20.2% 21.7% 市盈率 67.03 47.88 40.21 28.55 20.86

件如Manifold（还有分布式CDU）。集中供电的整机柜和（集中散热的）液冷不仅会改变服务器的设计，对数据 中心基础设施也有不同的要求。因此，在2022年以前，对大多数用户而言，采用整机柜和/或液冷的代价和收益 （如快速交付、提高能效）主要集中在基础设施层面，推动力更多来自较大规模用户的节能降本诉求和以“双碳” 为代表的国家政策要求。 国内互联网、金融等行业及大型企业的数据中心面临节能、部署密度、管理、交付等一系列问题，整机柜服 头部互联网及大型CSP用户往往具有领先的规模化、集中化数据中心基础设施，其算力设备采购规模巨大， 业务模型收敛。在需求层面往往会采用高度定制化的策略来追求底层算力设备与其业务场景、数据中心环境、运 维的极致贴合。对于能带来业务收益的新技术尝试积极性最高，在整机柜服务器的产品技术发展中，起到了技术 牵引和实践引领的角色。 对于头部互联网公司和云服务提供商而言，整机柜服务器最初仅仅是众多面向业务和场景的可选产品形态 之一 段。通过电源池化，提升单电源模块供电功率，一方面有助于大幅缩减电源数量，同时也使得电源转化效率提升 更有价值。 以上各个方向的优化，由专业的技术团队在服务器配置收敛的前提下，通过定制优化和规模化采购落地业务 场景收益，才能够形成正向业务闭环，赋予整机柜服务器长久的生命力。 第 25 页, 共 63 页 图2-1 作为整机柜服务器最早期的用户之一百度积极推动天蝎整机柜服务器的批量部署

用户，难以形成长期粘性，带来稳健收益 - 增量机遇：公有云厂商围绕大模型，提供一系列产品和服务，但模型相关产品和服务所带来的收益较为有限，大模型发展仍处于 初期。目前更多是基础设施建设及能力提升阶段，稳健的商业模式仍有待积累，虽然在互联网行业，模型开发者为厂商营收贡献 颇丰，但在传统政企行业，大模型落地周期，回款周期仍然漫长，需要更多时间将技术能力转为经济收益 来源：专家访谈、公开资料整理、

（FLR）较高而导致的额外丢失帧应用链路层重传机制，则能够带来显著的延迟降低。如表 1所示，上述场景中，延迟收益计算结果为每1.57e6个帧可以节省4.44e7纳秒。可以看出， 链路级重传的延迟成本微不足道，远小于轻量级FEC节省的延迟收益。 表 1: 轻量级 FEC 叠加 LLR 功能的时延收益计算示例 RS(544,514) RS(272,258) + LLR 码字时延（每帧延迟） Tcwa 重传帧个数 Nra = 0 Nrb = 1 N 个帧的延迟代价 Ta = Tcwa*N = 9.83*10 7 Tb = Tcwb*(N+1) + RTT*1 = 5.39*10 7 N 个帧的延迟收益 Tn = Ta - Tb = 4.44*10 7 ns 5.2.3 端网协同的路径控制：端侧传递需求 网络精准控制 网络路径控制（又称为“网络多路径控制”）是由端侧主导的业务路径控制技术，在业 CNP功能。快速CNP是由检测到拥塞的中间交换机直接向发送端反馈拥塞通告，而无需先 把拥塞情况告知接收端，再由接收端向发送端反馈。这种拥塞通告反馈链的缩短在长距离 RDMA应用场景下能带来显著的收益。目前，业界已有多种私有的快速CNP技术方案，这 些方案一个共同的缺陷就是要求发送端和交换机来自同一供应商，不利于快速CNP方案的 灵活部署，所以快速CNP方案的标准化就显得尤为必要。 5.3

数 据 治 理 客户可以快速接入大数据、 人工智能等先进的技术水 提升部门信息化程度： 降低大数据技术使用门槛， 轻量级的完成大数据基建，完成数据计算、数据存储的、数据融合的目标 客户收益 搭 建 数 据 中 心 降 低 技 术 门 槛 l 支持多源云环境、支 持市面上大多数 “ 大 数据组件 ”。用户不 需要考虑复杂的技术 实现， 专注业务 内置行业专家 经验 l

的规划平台，针对不同 SLA 等级的网络建设投入、运维投入进行成本建 模核算，网络效益综合考虑运营模式、效益提升、分成模式、量化分析，网络投资回报一目了然，最大化的利用现网资源，实现高 效的 ROI 投资收益比。 精准网络落地规划包括物理专网规划和虚拟专网规划： 物理专网主要承载行业业务，基于行业业务分布地图（包含带宽、时延，可靠性等QoS要素）进行网络拓扑设计、站点选型、站点选址等。 虚拟专网包含广域和区域专网，主要是依托现有 5QI，RAN 通过分析数据流，确定 IP 五元组，应用类型，然后匹配 QoS 模板；动态匹配的普适性较高，特别是专网部署初期，网络和业务之间尚处于磨合期。 动态业务流识别对运营商和行业客户带来的主要收益包括： 包识别的方法： 基于 DPI：对数据包各种协议特征进行分析、提取、识别数据报文类型。 基于在线推理：针对特定业务的包特征预先进行离线学习，获得能够识别包特征的模型，然后在线部署并在线推理，

， 还可以应用于供应链金融、数字版权保护、保险理赔等多个领域。在供应链 金融中，智能合约可以自动触发支付和物流操作，提高供应链的效率和透明 度。在数字版权保护中，智能合约可以自动管理版权许可和收益分配，保护 创作者的权益。然而，智能合约也面临着一些挑战，如代码漏洞可能导致的 安全问题、法律合规性问题等。未来，智能合约技术将更加注重安全性和合 规性，通过代码审计、形式化验证等手段提高合约的可靠性，同时与法律体 资源维持应急通信通道。算力资源的弹性调度同样体现联盟优势，晚高峰时段运 营商 A 的边缘节点负载超过一定比例时，将其中部分感知计算任务自动迁移至 运营商 B 的空闲节点，联邦学习模型通过加密参数交换保持全局一致性。收益 分配模型设计则平衡了各方利益，车企按调用次数支付感知数据使用费，运营商 与市政按一定比例分成。某物流公司通过实时获取道路拥堵数据优化配送路径， 年度运输成本大幅降低，同时向联盟支付一定数据服务费，形成可持续的商业模