1 高管洞察 数字孪生 行业报告 的领导者认为 数字孪生 值得投入 96 % 2 数字孪生行业报告 11 660位 我们采访了 个行业的 C级高管和高层领导 超越预期的变革性技术 前言 领导者们对数字孪生的商业价值 做出明确而全面的评估 数字孪生： 行业发展驱动力还是新的技术炒作？ Burkhard Boeckem 海克斯康集团首席技术官 数字孪生 尽管数字孪生的广泛应用仍存在挑战，但 已成功部署本项技术的企业正逐步获得显 著成效。期待与大家共同探索数据的价 值。 3 4 数字孪生 驱动企业价值增长 96%的高层领导认可数字孪生的优势 6 现实超乎预期 10 人工智能的吸引力 12 澄清 五大误区 14 数字孪生价值 成熟度矩阵 查看矩阵中的行业排名 20 步步增效 22 获取优质数据 56% 预计投资增长5%~25% 16% 预计投资增长25%以上 19% 预计投资 规模基本持平 6 数字孪生行业报告 现实超乎预期 我们的研究结果明确显示，数字孪生所创 造的价值远超企业领导者的预期。 为探究数字孪生是否符合预期，我们请尚 未采用数字孪生的受访者，对其观念里的 数字孪生创造的效益进行评分。同步，我 们也请采用数字孪生的企业高管对数字孪 生所创造的效益进行评分。

..... 11 二、科学的市值管理战略方法论 ...................................................12 2.1 市值管理的本质是“做价值涨预期” ................................ 12 2.1.1 价值创造 ................................................ 2.1.4 预期传播 ........................................................................... 15 2.1.5 预期稳定 ........................................................................... 15 2.1.6 预期释放 .... ............. 36 四、预期管理分析 ............................................................................37 4.1 预期传播主动性强，市场反馈偏弱 ..................................... 37 4.2 预期稳定保持了相对优势.............

类公司：1）一类是模块化供应商，核心壁垒在于【能否绑定优秀车企且不断拓展品类能力】； 2）一类是单一品类供应商，核心壁垒在于【垂直一体化能力是否足够强大到成本持续领先】。 ◼ 风险提示：国内经济复苏节奏进度低于预期；政策以及产品落地进度低于预期等 一张图看懂汽车智能化投资逻辑 3 （ 2027年 2030年 2025年 2035年 帮助车企卖车 实现车企软件收费 自主品牌全球崛起 Robotaxi车辆 硬件代工模式 自特斯拉入局以来，汽车智能化每2-3年会有一次重大技术创新，但底层竞争要素始终未变。 2021年特斯拉 数据 数据的数量预期下降，数据的质量预期上升 算法 算力 车端 2023年Chat-GPT 2025年DeepSeek 云端 大幅上升 大幅上升 预期减少 基于规则Rule-base 端到端Transformer 强化学习 资金/ 人才 资金壁垒逐步下降，人才密度>人才数量，敢于创新！ 23 数据来源：交强险，东吴证券研究所 表：2025-2027年L3/L2+/L2智能化景气度预测 备注：L3/L2+等级划分根据东吴证券汽车团队自行编制，因行业变化速度快，2025年会及时修正调整预期 备注：L3（城市NOA），L2+（高速NOA），L2（ LCC/ACC等） 2024Q1 2024Q2 2024Q3 2024Q4 2024 2025E 2026E 2027E 国内乘用车销量（万辆）-交强险口径

智慧酒店技术方案 目录 智慧酒店 总体设计方案 智慧酒店 专项解决方案介绍 智慧酒店 软硬件功能 及增值服务介绍 智慧酒店 方案预期效果 01 02 03 04 01 RT ONE 智慧酒店 总体设计方案 总体设计方案（ 1 ） - 思路： 软硬件功能：满足酒店住宿全流程，提供全面的智能解决方案。 具体实施时：则细分为高档酒店、经济酒店和民宿、网约房三种场景。 房间互动电视增值服务： 纯语音交互 实现方案： 基于目前语音领域的 AI 云平 台 （ 如科大讯飞语音云），进行集成开发实现 04 PART FOUR 智慧酒店 方案预期效果 预期效果：各方的体验层 面 预期效果：社会影响层 面 预期效果：节能 在能源管理中，我们将会做到： 1 、取电： 客房取电通过识别器来实现，只有系统内合法、有效的房卡才能取电，卡片和纸片则不能取电。 2 、感应控制器： 度电左右，以 0.8 元 / 度 计算，一个客房一天可节省 3.2 元，以酒店 300 个房间入住率按 80% 来计算： 系统一年至少可为酒店节约 300*3.2*365*80%=28.032 万。 预期效果：人力成本节约效益、口碑效益 人力成本，智慧酒店系统可以减少楼层 服务人员数 量，从而减少了人力成本和管理成本，提高了工作效率 ; 客户体验—无形资产，顾客的倾向性和忠诚度的建立贵在有良好的

作为低空经济的基础支撑，UAM 搭建有望先行提速。我们建议当下应重点关 注低空经济基建政府采购需求、空管系统、通信监视导航技术和设备等领 域投资机会。 风险提示：空域改革不及预期；政策落地不及预期；低空空管技术进度不 及预期；市场竞争加剧。 证券研究报告 2024 年 04 月 14 日 投资建议： 强于大市（维持） 上次建议： 强于大市 资料来源：《空中交通智能化管理的科学与技术问题研究》作者：陈志杰等， 《中国工程科学》2023 年第 25 卷第 5 期，国联证券研究所 5. 风险提示 空域改革不及预期；政策落地不及预期；低空空管技术进度不及预期；市场竞争 加剧。 请务必阅读报告末页的重要声明 14 分析师声明 本报告署名分析师在此声明：我们具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格

(Gen AI) 的发展势头愈发迅 猛，许多金融服务企业渴望利用其潜力来重 塑自身业务。 领导者视 AI 为带来彻底变革的技术，它能够 提升效率、降低成本并增强灵活性。 巨大期望：生成式 AI 的预期影响 金融服务企业广泛认识到生成式 AI 的变革 潜力，特别是在降低运营成本和加快上市速 度方面。 许多企业期望 AI 能够自动化流程、简化工作 流并提高效率，从而使其能够更有效运营， 并更快响应市场需求。 已实施生成式 AI 的企业实现了显著的成本 节省。 尽管实际影响超出预期，但许多企业仍难以衡 量这些益处，而这限制了它们量化生成式 AI 驱动的转型所具有的价值的能力。 有限的测量能力 尽管降低成本的潜力是显而易见的，但只有少 数企业能够有效衡量生成式 AI 能够带来的财 能够带来的财 务影响。 这表明，许多组织缺乏必要的工具、流程或数 据可见性来跟踪和评估 AI 的实际成果。没有 适当的衡量方法，企业可能会错失优化策略并 充分利用 AI 的成本节约潜力的良机。 超出预期的影响 尽管各公司预计运营成本将降低 ��%，而实际 却降低了 ��%。 尽管这展示了生成式 AI 能够带来的显著效率 提升，但我们需谨慎看待。许多生成式 AI 项目 仍处于较小的规模，尚未面临在企业层面上部

..........................................................................................9 1.4 项目预期成果................................................................................................. 模型的训练和部署，还能实现模型的高效管理、监控和迭代，确 保其在企业实际业务场景中的持续应用和价值创造。 在项目初期，我们将重点分析企业当前的数字化水平和业务痛 点，明确 AI 大模型的应用场景和预期目标。例如，在客户服务领 域，AI 大模型可以通过自然语言处理技术实现智能客服，大幅提升 响应速度和服务质量；在生产制造领域，AI 大模型能够通过预测性 维护和智能排产，降低设备故障率和生产成本；在市场营销领 全问题，遵循相关法律法规，确保 AI 应用的安全性和合规 性。 项目实施将分为三个阶段：需求分析与规划设计、技术开发与 模型训练、系统集成与优化运营。每个阶段都将设定明确的目标和 交付物，确保项目按计划推进并实现预期效果。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升其数字化能力，实现 业务流程的智能化转型，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。 同时，AI 大模型底座的建设也将为企业的创新和发展提供坚实的技 术基础，为其未来探索更多

82.4% 65.8% 领先型 其他 酒店业数字化目标、技术投入与挑战 17 技术投入效能提升，但分化也在加剧 在技术投入成效方面，2025年，59.6%的受 访酒店表示其技术投入取得了预期效果， 2024 年 这 一 比 例 为 50.5% ， 2023 年 则 为 37.4%。 酒店行业越来越能够看到技术投入带来的价值。 并且，他们在评价技术投入成效方面也会从更 加多元化的指标来进行综合衡量。在石基之前 意度评分、净推荐值（NPS）以及员工留存率 等因素。这些指标使酒店能够获取一些“间接 价值”，比如强调技术投资如何助力酒店提升 了客户忠诚度以及整体收入等。 此外，在领先型酒店与其他酒店的对比中，我 们发现，2025年技术投入取得了预期效果的 酒店占比高达92.7%，而在其他酒店中这一数 值仅为48.7%，这一差距相较于2024年再次 拉大（2024年领先型企业与其他企业的占比 分别为79.3%和44.2%）。 这意味着领先型企业的高投入（82 同时，王鑫也在受访中表示，集团先前的技术 投入产出比已经超出预期。 受访酒店表示技术投入取得了预期效果的占比 （2023vs2024vs2025） “我所在酒店的技术投入取得了预期效 果。”您是否同意这一表述？ （领先型vs其他） 37.4% 50.5% 59.6% 同意 很同 意 一般 不同 意 很同 意 92.7% 领先型企业 在技术方面的投入取得 了预期的效果 领先型企业 其他企业

领域早有布局，且积极拥抱大模型技术变革的公司具有先发优势，行业受益标的包括：同花顺、 指南针、恒生电子、财富趋势、新致软件、宇信科技、金证股份等。 u 风险提示 ： 1 ） AI 技术发展不及预期； 2 ）相关政策落地不及预期； 3 ）中美博弈突发事件； 4 ） AI 伦理风险； 5 ）市场系统性风险等。 核心逻辑 1 目录 01 金融科技迎来强催化， AI+ 金融迎来发展良机 02 数据、场景均丰富，大模型走上金融大舞台 Wind 一致预期。 资料来源： Wind ，华西证券研究所 34 4.1 行业受益标 的 重点公司盈利预测与估值 u 1 ） AI 技术发展不及预期； u 2 2 ）相关政策落地不及预期； u 3 ）中美博弈突发事件； u 4 ） AI 伦理风险； u 5 ）市场系统性风险等。 资料来源：华西证券研究所 35

投资项目并达成投资效果。为此， 业 务部门领导需要对业务部门相关人员起草的 IT 投资方案进行评估，详细听取方案起草 者的 说明，进而判断投资是否能够产生预期价值。业务部门的 IT 投资方案的起草者负责 向业务 部门领导说明投资价值，同时还负有运用其他建议构建的系统切实创造出预期价 值的责任 CIO CIO 应总览各业务部门的 IT 投资方案，通过探讨“怎样的 IT 投资分配是最合理的”、“有没 有 重复投资等 战略（战略匹配性）  对事业和业务是否有足够的预期效果（效果合理性）  相对于预期效果来说，投资金额是否合理（投资金额合理性）  风险的内容和影响度是否足够明确（风险明确性） IT 投资成果评估 本阶段是对个别 IT 投资项目的事后评估（成果评估），一般在系统上线 3 ～ 6 个月后， 评估 项目是否能够充分达成事前评估中所提出的投资效果。如果预计无法充分达成预期 效果， 则还需要探讨改善的对策 IT 保持和提高资产价值的同时，还 需要在资产失去价值时做出处理、 废弃的判断 P45 IT 资产评估维度和评估参 数 要素 评估维度 评估参数 业务贡献度 对业务的贡献度  是否产生了作用？  预期效果的达成状况  能够灵活应对今后的环境变化  用户满意度 系统的使用状况  正在使用吗？  系统用户的数量变化  访问次数的变化  咨询、投诉的发生状况 系统功能的充足度  追加开发的情况如何？