NO ： S1120520020002 邮箱： liuzj1@hx168.com.cn 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 安科瑞：聚焦、创新、笃定，抢跑企业 微电网千亿级市场 仅供机构投资者使用 证券研究报告 | 公司深度研究报 告 u 安科瑞聚焦企业微电网领域，为客户提供综合能效管理等系统解决方案，具备“云 - 边 - 端”完整的产品生态体系。公司的产品演进路线图清 晰、 毛利率；【研发】注重创新研发，不断推进产品进步。 【销售】销售渠道创新，三条路径发力“微电网平台 + 行业”模式 ：①行业标杆项目模式；②行业设计院模式；③优质代理商模式。 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（ 1 核心逻辑 目录 1 、安科瑞：聚焦微电网，产品三级跳 2 、企业微电网：广阔蓝海，蓄势待发 3 、安科瑞：产品 / 销售 / 研发 / 生产四维度抢跑 4 、业务高景气，财务数据向好 5 、投资建议与风险提示 2 安科瑞：聚焦微电网，产品三级跳 01 3 u 安科瑞是企业微电网综合能效管理及用电安全解决方案提供商。

平台和工业应用程序安全可靠地运行；数据安全通过全生命周期管理维护数据价值。 3 (4) 需要强化双安全运营协同架构，即工业控制系统（ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中 心（II-SOC）协同建设理念。前者聚焦生产现场控制层，通过实时监测与应急处置保障工控系统 稳定；后者面向“云-边-端”全域，实现跨企业安全监测与协同响应。二者层级互补、技术联动， 共同提升工业互联网安全防护效能。 (5) IT 技术为 用加密存储，防止竞争对手窃取关键技术数据。反之，企业的生产工艺数据、客户信息、财务数据等若遭到泄露或破 坏，可能引发严重的生产事故、商业风险与经济损失。 (4) 工业网络安全 工业网络安全主要聚焦于工业环境中的网络架构安全，包括工厂内部的工业以太网、工业无线网络， 以及工厂外部与用户、协作企业等实现互联的公共网络。防范网络攻击、恶意软件入侵、网络窃听等安全 威胁，保障工业网络通信的稳定性 业信息安全和工控安全实现的基础条件，没有安全的网络环境，数据安全与系统安全将难以保障。 (2) 工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全、工业物联安全等概念， 更多聚焦于生产实际场景。 工业设备安全是工业生产安全的物质基础，设备的稳定运行保障了生产流程的连续性；工业工序安全 与工业现场安全是工业生产安全的具体实施环节，前者确保工艺流程安全，后者关注现场作业环境安全；

础大模型领域，云厂 商一方面不断提升自研大模型产品能力，并推出 MaaS 概念，构建全链路模型产品和服务能力。在行业大模型领域，云厂商则依 托其自研基础大模型，结合行业客户服务经验，生态伙伴能力，聚焦典型业务场景，“以点带面”逐步探索大模型商业落地。 1087.5 1639.4 2201.4 2652.7 3121 3607.9 4076.9 4521.3 70.4% 50.7% 34 在优势行业深挖客户需求，在传统行业，聚焦高利润业务内容。对大规模，高成本，长周期的项目均进行精细化筛检。虽然，缩减 项目数量及投入会对营收规模造成影响，但较为理想的利润空间可以帮助互联网背景云厂商，在日益“烧钱”的大模型竞赛中构建 长久竞争力。运营商背景云厂商，通过完善基础设施布局，重点发展传统政企客户，持续扩大在云市场的投入，在基础云领域取得 显著增长。在大模型时代，运营商背景云厂商聚焦算力基础设施建设，并同 客户判断云厂商“性价比”的关键。PaaS层由 于更偏重软件和技术，逐步成为区分云厂商“数智能力”的关键。即使同为互联网背景云厂商，各独立厂商在大数据、人工智能、 大模型等技术领域仍有不同侧重，更好地聚焦各自优势行业客户，在探索商业模式的同时，优先构筑技术护城河，提升行业准入门 槛。未来，随着基础大模型和行业大模型的进一步发展，企业客户在PaaS层的投入将进一步提升，PaaS能力层将成为继续带动IaaS

智能发展的驱动力量，正在重构云服务产业格局，加速形成新质生产力。 在此背景下，中国信息通信研究院继《云计算白皮书（2012 年）》 后第 10 次发布云计算蓝皮书，本蓝皮书立足产业新发展、新变化、 新需求，聚焦新形势下全球云计算发展重点，梳理我国云计算整体 发展特点，首次提出中国云计算发展评价体系，并对云计算助力人 工智能发展进行了论述，最后给出发展建议和展望。 目 录 一、全球云计算发展概述.. ...............................34 （一）AIIaaS 夯实云计算技术底座，持续提升智能软硬件效能...................35 （二）AIPaaS 聚焦智算服务开发能力，成为 AI 工程化实践最优解........... 38 （三）MaaS 定义云上服务新范式，赋能 AI 创新与效率提升...................... 41 （四）AISaaS 过深化主营 业务技术优势，拉高领域技术壁垒，推动其业务增长。例如，谷歌 云基于开源技术的领导地位大力发展 AI 工具、IBM 关注混合云与 AI 解决方案咨询、天翼云和移动云借助运营商资源优势聚焦数字化 云计算蓝皮书（2024 年） 6 转型方案。 来源：公开资料整理 图 3 2023 年全球主要厂商云计算业务营收（亿美元） （三）云计算技术融合价值凸显，成为新技术创新发展 的土壤

全球灯塔网络成立六年来，通过表彰制造业中推动数字化转 型的领军企业，构建了覆盖 33 个国家、35 个行业的 189 家“灯 塔工厂”，数量较 2018 年增长四倍。这些工厂分为三类：单一 工厂（聚焦生产优化）、可持续工厂（减排与循环经济）、端到 端价值链工厂（全链条协同）。其成功源于跨行业协作——65% 的新晋工厂借鉴至少 3 家不同行业灯塔经验，形成可复用的转型 方案，帮助企业突破“试点困境”，实现三年 营效率与减排双突破。例如，2024 年的灯塔工厂分两批进行评估， 聚焦数字化与可持续领域的卓越实践（见表 1）。 表 1：2024 年灯塔工厂评选类别 （一）如今的全球灯塔网络：一个鼓舞人心的同行网络 全球灯塔网络自成立以来，从最初的16家扩展至189家工厂， 覆盖 30 多个国家及 35 个行业，规模较 2018 年增长四倍。这些 工厂分为单一工厂（聚焦生产优化）、可持续类、端到端价值链 类，并在重型设备、食品饮料等新兴领域快速渗透。通过 （二）投资自身能力建设 1、选择正确的开发方式 初创企业开发工业基础模型，云服务提供商推出日趋完善的 人工智能/机器学习运维开发工具包。灯塔工厂自主开发比例较 2019 年提升了 37%（见表 2），聚焦 AI 架构与集成，仅外包技 术栈非核心环节，强化信息链主导权。 实例：美的集团 通过发展内部制造能力，灯塔工厂能够为当地工厂提供定 制化解决方案。例如，中国美的集团自主研发灵活、可扩展平

Practice Reports ODA Certification Catalyst Projects 中国移动：构建完整的自智网络理论体系，进行深入自智实践探索，成为全球运营商的参考标杆。明确聚焦高价值场 景，推动原有子场景的自动化能力连点成线，打造端到端流程全自动的数智运维流水线，实现少人、无人的极简运 维，显著发挥“提质降本增效”应用价值。 中国电信：贯彻云网融合战略，提出“三极愿 转型。 沃达丰 Vodafone：聚焦L4级自智的事前自动化，正在利用AI技术在光纤和Cable场景中实现自动化、预测性的维护和 优化。 德国电信 Deutsche Telekom：面向 L4，提出 Dark NOC 的观点。定义网络运维的目标是一个无人工干预即可高度自 运转的网络运营中心，希望实现 Dark NOC 的无人化、数字化。 南非 MTN：聚焦故障管理和 IP 质量优化场景，开 质量优化场景，开展自智网络创新实践，并同时进行流程穿越和能力提升变革。 泰国 AIS：将自智纳入“Cognitive Techco”战略，面向L4，聚焦客户投诉管理、网络优化、配置变更等高价值场景，利 用先进的数据分析、高度自动化和AI技术，加速企业数智化转型和AN等级提升。 印尼Telkomsel：将自智作为其数字化创新的一部分，目标是到2025年达到L4，确保网络在高峰期间的服务质量。 全球运营商正加

通过最高安全标准认证和核心代码自主可控，保证智能终端全生命 周期的高度安全可信。 大模型中心由3套AI工程平台构成，包括数据平台、AI模型平台和AI原生应用平台。 （1）数据平台 数据平台是聚焦人工智能应用的数据全生命周期治理中枢，集成数据获取、数据加工、数据合成、数据标注、 数据配比、数据评估、数据发布、数据管理、数据安全等功能。数据平台提供从原始数据获取到标准化数据发布的全 链路自 大模型具有较强的专业知识，能够覆盖行业内多场景，行业任务准 确率高，但存在跨行业迁移能力不足的天然局限，且需持续投入行业数据标注与模型微调成本。 场景大模型： 基于基础大模型或行业大模型进一步聚焦特定业务场景，结合场景专属数据与业务规则进行深度优化。场景大 模型围绕解决具体场景问题展开，尤其适用于需深度适配业务逻辑、实时响应要求高或运行环境资源受限的任务场 景。该类模型以场景落地效果为核 同的创新生态。 34 AI CITY 发展研究报告 35 AI CITY 发展研究报告 精准选择小切口高价值应用场景，点燃产业动能“引爆点” AI CITY建设应以应用导向为核心，精准识别并聚焦能够快速产生显著价值的应用场景。应用场景选择应综合考 2、结合本地特色分步推进场景建设 分类指导 4.2 既有底座智能化升级赋能实现AI CITY 当城市已具备一定规模的政务云与智算资源，可支撑AI

向。 7 2.云智算关键技术方向 2.1 计算技术 随着模型参数量与复杂度指数级增长，当前智算集群在算力密度、通信效率、 能效比方面面临严峻挑战。中国移动充分发挥央企科技创新示范引领作用，聚焦 “卡脖子”方向，攻关国产高算力芯片、智算超节点、算力原生等关键技术，突 破万亿模型训练与推理性能瓶颈，打造低成本、高能效、自主可控的算力底座， 引领云智算基础设施从规模扩张走向效能跃升的新阶段。 16/32/64 卡等多种产品规格实现 算力灵活配置，配备单机、标准机柜、高密机柜等多种部署方案，可同时满足大 规模并行训练、私有化训推一体等不同场景的算力规格灵活选择和交付需求。 面向近期，聚焦超节点生态构建和应用示范牵头打造，并推进行业形成跨 GPU 厂商兼容的互联标准，促进生态成熟。 面向中远期，以更高规模、更大带宽、更低时延的互联为构建目标，驱动国 产 GPU、交换芯片等核心器件的协同创新，加速产业体系升级。 FFRecord 为例）， 实现存储系统与智算应用的端到端协同适配，促进新型存储访存方式的变革，使 应用以更高效的方式使用存储系统，是提升智算业务效能的重要举措。 面向近期，以文件存储为核心的存储系统应聚焦智算场景的关键需求，基于 全新的软硬件融合技术以极简化思维进行系统重构，消除其在数据访存性能、流 转效率等方面对智算应用的制约。 面向中远期，文件存储应推动新型访存协议的标准化，并结合多级推理缓存

融合的关键技术章节重点介绍“解决方案”。与 4.0 版本相比，本白皮书的侧重点 有所变化，4.0 版本主要集中在对各项技术面临的研究挑战进行系统梳理，而本版则更加关 注这些挑战的解决方案及其最新进展。本章节特别聚焦于超大规模 MIMO、通感一体化、 AI 与通信融合、语义通信以及量子计算等领域的关键技术突破。针对上一版本中提出的问 题，本白皮书通过深入分析每个技术领域的最新进展，结合仿真数据和原型测试结果，系统 集、信息计算与信息应用，为用户提供更强大的通信、计算、感知、智能和安全等多维内生 能力。随着时间的推移，6G 技术不断演进。在 2022 年 3 月的全球 6G 大会上，《ICDT 融 合的 6G 网络》白皮书 2.0 发布，聚焦感知、通信、计算融合的网络能力、架构、空口、终 端和产业，提出了全新的 6G 方案。2023 年 3 月，《ICDT 融合的 6G 网络》白皮书 3.0 发 布，着重介绍了 ICDT 融合的 6G 确推导，它是天线指数的非线性函数。BS 和 UE 之间每条路径的入射角和距离信息都包含 在这个非线性相位中。利用球形波面的额外距离信息，近场波束成形能够将波束能量聚焦在 特定位置，在角度域和距离域都能实现能量聚焦。基于这一特性，近场波束成形也被称为波 束聚焦。 根据瑞利距离定义，可以得到单输入多输出（SIMO）、多输入单输出（MISO）和多输 入多输出（MIMO）通信系统的近场范围，如图 3.3 所示。SIMO/MISO

导地位，现已为超过 4,000 家企 事业单位、学校、医院及政府机构提供净水服务。通过构建“水管家”服务体系， 打造出区别于传统净水企业的深度运营能力。“水管家”作为公司线下服务的核心 载体，聚焦用户日常用水场景，承担包括设备安装、运行状态监控、滤芯更换提 醒、故障处理与定期水质检测等全流程服务职能，构建了长期、稳定的用户连接 机制。蓝密码的水管家团队遍布全国，凭借高频次、专业化的线下服务与用户形 月，是一家专注于智能健 康设备研发、制造与销售的企业。公司致力于将智能化技术深度融入健康管理领 域，围绕用户对高品质健康生活的核心诉求，提供智能化、系统化的产品与服务 解决方案。公司旗下“康欣源”净水器品牌聚焦于反渗透（RO）膜技术的研发、 设计与应用，构建了覆盖研发、制造到技术应用的专业净水器平台，旨在为居民 健康饮水问题提供高效、创新的技术路径，品牌具备完善的售后服务体系和覆盖 全国的服务网络。 苏州谷代信息科技有限公司 苏州谷代信息科技有限公司是一家专注于直饮水领域的企业，依托技术研发 与品质控制的协同驱动，致力于为用户提供高效、安全、健康的饮水解决方案。 公司旗下的润特直饮水品牌聚焦于直饮水设备的研发、生产与销售，使净水器产 品广泛应用于家庭、办公及公共场景，凭借稳定的直饮水品质与便捷的使用体验， 持续满足用户对直饮水的多样化需求，同时通过技术创新持续推动净水产品的智 能