....... ........................................................................................14 人工智能的影响. ........................................... ................................................ –高盛 数据中心电力需求预计到2030年将增长至少160% ，主要由人工智能工作负载驱动。许多成熟市场已 经达到或接近容量，迫使租户将电力可用性和可扩 展性置于传统市场偏好之上。尽管需要大量资本投 资，二级和三级市场仍吸引了越来越多的关注。 数据中心行业在2024年经历了前所未有的变革， 这是由超大规模运营商的历史性吸纳率和人工智能 （AI）的快速发展所推动的。各大市场的空置率下 降至历史最低水平，加剧了对空间和电力的竞争， 到2030年将增长至少16 0%，主要受人工智能工 作负载的推动。 1 4 科利斯美国研究，数据中心鹰 2024年，数据中心行业继续实现前所未有的增长，打破先前记录，为持续扩张奠定了基础。北美 第三方运营商供应量增长超过40%，从2023年的12.4吉瓦增加到2024年的超过18吉瓦——还不包 括另外30吉瓦的计划产能。 1 这种增长是由数字化转型的加速步伐以及人工智能在各个行业的日 益普及所

DeepSeek 发展突飞猛进，领跑开源大模型技术与生态， DeepSeek 模型已成为全球现象级模型。 DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 7 月，是一家致力 于实现 通用人工智能 (AGI) 的创新型科技公司。 2024 年 12 月， DeepSeek-V3 发布，性能对齐海外领军闭源模型。据官方技术论文披露， V3 模型的总训练成本 为 557.6 万美元， 对比 DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI-o1 正式版。在数学、代码、 自然 语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI-o1 正式版。 2 月 1 日消息，据彭博社报道， DeepSeek 的人工智能助手在 140 个市场下载次数最多的移动应用程序排行榜 上名列前茅。国外大型科技公司如微软、 英伟达、亚马逊等已先后上线部署支持用户访问 DeepSeek-R1 模型。 2 月 1 日，华为云官方发布消息，硅基流动和华为 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 l DeepSeek( 深度求索 ) 公司成立于 2023 年 5 月，是一家致力于实现 AGI(Artificial General Intelligence ，通用人工智能 ) 的创新型科技公司，专注于开发先进 的大语言模型和相关技术。 DeepSeek 由知名量化资管巨头幻方量化创立，幻方量化创始人梁文峰在量化投资和高性能计算领域具有深厚的背景和丰富的经验。

S0980521080002 S0980522100001 S0980522090001 l GPU 是人工智能时代下满足深度学习大量计算需求的核心 AI 芯片。 过去五年，大型语言模型的参数规模以指数级增长；从 2018 年起， OpenAI 开始发布生成式预训练语言模型 GPT 以来， GPT 更新换代持续提升模型 更新换代持续提升模型 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3.5 的聊天机器人模型 ChatGPT ，参数量达到 1750 亿个。 ChatGPT 引领全球人工智能浪潮，人工智能 发展需要 AI 芯 片作为算力支撑。据 Tractica 数据，全球 AI 芯片市场规模预计由 2018 年的 51 亿美元增长至 2025 年的 726 亿美元，对应 CAGR 达 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 GPU 出货量占比 为 82% ， 位居市场第一。公司股价经历 2016-2018 年、 2020-2021 年、 2022 年 9 月以来三轮快速增长；其中

不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 各种专业和学术基准上已经表现出人类水平。智能终端接入人工智能大 模型的趋势是明确的，预计很快在下游应用层面将出现 AI 百花齐放的 景象。国产半导体产业已经加速了“创新车轮”，在端侧围绕计算、感 知、存储等关键环节作充足准备，以迎接人工智能新机遇。 ◼ AI 拓宽 C 端应用场景，推动创新需求。 C 端更注重用户体验和使用场 景的匹配，随着轻量型大模型的发布，AI 对视频数据进行实时的结构化处理与分析，呈现在人工面前的并不是实 时的大量视频数据，而是经过 AI 分析后的结果。传统安防产业在产品、 技术与应用等多维度实现了更深层次的进化与变革。2、人工智能亦将 更加广泛地应用到智能制造行业中，机器视觉检测是 AI 技术在智能制 造中最好的落脚点之一，AI 图像增强技术、AI 缺陷检测算法等技术的 发展有望提升机器检测效率，从而逐步代替人工目检。 ◼ 投资建议： AI 产业链条长，各环节机遇频现，AI 快速迭代，OpenAI 模型演进，下游应用百花齐放 ....................................................... 5 1.1. GPT 迭代更新，人工智能掀起科技潮 ..................................................................................... 5 1.2

，线上和线下融 合的 OTOTO 服务兴起 ，如各类视频网 站、外卖、 共享单车出现。 现代阶段（ 2010 年 - 至今） 大数据、 大模型、 人工智能开始出现、 推动了数字化服务向智能化、 精准化、 经营化方向发展 ，数据成为关键生产 要 素、企业的核心竞争力聚焦数据 ， 聚焦 数字化行为生命周期的客户经营。 初始阶段（ 20 世纪 在线支付、 标志数字化服务模式初步形成、 企 业主要利用互联网技术提高内部效 率 ，如 OA 、 ERP 等系统的应用。 2010 年代 --- 至今 变革发展阶段 云计算、 大数据、 大模型、 人工智能技术 引入、 企业通过数字化手段提升客户体验、 优化运营流程、 实现数据驱动智能决策， 如字节跳动利用数字技术精准定位短视频 和直播目标客群。 腾讯在社交媒体、 游戏、 金融科技领域开始布局。 阔、先天具备资源和禀赋优势、市场 体量及需求层次等随着内外循环经济 的发展要素 ，数字业务发展成为全 球 顶尖的数据产业市场。 03 核心动力提升 科技和数字赋能才能进一步引数字服 务与运营的人工智能方向发展 ，不仅 仅具备规模优势 ，科技赋能才是核心 竞争力 中资代替外资 扶植和发展国内经济， 切实落地 信息安全及知识产权保护 ，进一 步壮大发展国内数字服务行业走

stadium intelligence 以体育场馆空间为主体，应用BIM、云计算、物联网、5G通信、大数据、人工智能、数字孪生等现 代信息技术，形成体育场馆即时感知、科学决策、主动服务、高效运行、智能监管等功能为一体的新型 建设和运行管理模式。 4 缩略语 下列缩略语适用于本标准。 AI：人工智能（Artificial Intelligence） API：应用编程接口（Application 智慧体育场馆系统架构应运用互联网、大数据、云计算、人工智能等现代数字技术进行设计，包括 硬件感知层、核心技术层、基础平台层、业务应用层、应用展示层以及网络安全等级保护体系、技术规 范体系，智慧体育场馆总体架构图见图1。 移动应用 数字可视化 大屏展示 场馆运营指 挥平台 场馆综合运维管控平台 业务中台 硬件感知层 核心技术层 BIM 云计算 物联网 5G通信 人工智能 VR 边缘计算 基础平台层 2305—2021 4 6.3 核心技术层 6.3.1 核心技术层向各场馆、各部门提供计算、存储、传输、学习、推理、决策等保障和服务。 6.3.2 核心技术层可应用 BIM、云计算、物联网、5G 通信、人工智能、VR、边缘计算、数字孪生等现 代数字技术。 6.3.3 核心技术应用应符合 GB/T 31168、GB/T 35319、GB/T 36326、GB/T 37732、GB/T 37741、GB/T

即可解锁限量款设计权。这种神经奖 励机制使其APP月活提升至1200万，用户日均使用时长达到27分钟。 4)ESG价值链的重塑 “万元登峰系列”羽绒服，通过区块链记录每朵绒花的海拔、日照与采摘人工数据，在高端市场实现38%占有率。其回收计 划更将旧衣改造为救灾物资，构建起“商业-公益”的闭环叙事。 综合需求及竞争变化的因素，服饰时尚企业为应对消费者需求的快速变化以及线上线下并重的消费习惯，需要进行行业 把握，给企业的运营和决策带来了不确定性和风险。 4）人工操作和效率低下 在数据孤岛的环境下，企业通常需要通过人工操作将数据从一个系统转移到另一个系统，这种手动操作容易引发数据错误，并 且效率低下，不仅增加了时间和资源的消耗，也增加了数据处理的风险。企业需要采取自动化工具和流程优化措施，减少人工 操作，提高数据处理的效率和准确性。 5）数据准确性和完整性问题 由于数据孤岛和人工操作的影响，企业在数据的准确性和 对这些数据进行深入挖掘和分析，揭示潜在的业务机会和 趋势。企业可以通过运营数据化来实现对库存管理、订单处 理、客户行为等关键业务的实时监控和决策支持。 5）决策智能化 基于运营数据化，服饰时尚企业利用人工智能、机器学习和数据挖掘等技术，对大数据进行分析和建模，实现智能化的业务决 策。例如，通过预测性分析和优化算法，企业可以更准确地预测需求、优化库存管理，并制定相应的营销策略。决策的智能化有 助于

提高园区应急预测预警能力以及应急响应能力，越来越多的城市、 园区摒弃经验和直觉，依赖智慧大脑的数据和分析进行决策。现在 智慧大脑又超越了传统的数据分析方法，不但是对大数据分析挖掘， 对言论、图表等都可以进行深度挖掘。人工智能、大数据的深入及 广泛应用会给园区管理带来科学和精准的决策支持。提升园区内管 委会的管理形象，也能进一步体现园区领导的指挥能力和决策管理 11 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 能力。 五年规划和 2035 年远景目标纲要》中提出加快推进工业园区智慧 化建设，实现企业运行数据采集、安全环保在线监控、突发事件应 急响应、交通物流协调调度、入园企业综合服务等数据应用功能， 将工业互联网、人工智能、5G 应用场景等汇集园区，到 2025 年， 智慧工业园区建设覆盖率达到 100%。本次建设也是国家政策的必 经路线。 二、业务功能、业务流程和业务量分析 （一）业务功能： 本次将基 规划，智慧化建设以碎片化功能建设为主，系统性考虑不足，各子 系统封闭孤立。园区基础建设长达数年甚至十数年，缺少顶层设计 将导致园区建成即落后，重复投资、无法平滑迭代演进等突出问题。 3、园区管理运营能力薄弱：园区管理粗放，大量依靠人工管理， 21 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 人力资源浪费严重。如安全防护以人防为主，问题处理被动响应， 主动服务不足。对持续运营重视不足，或重建设轻运营，如有些园 区建设了大量的视

口岸信息化领军者，“AI+行业”多领域拓展 盛视科技是国内口岸信息化领域的龙头企业。公司率先提出“智慧口 岸”理念并付诸实践，将人工智能等新一代信息技术应用于口岸领域， 首创了多项口岸智能查验产品，开创了口岸旅客查验、车辆查验及卫 生检疫等领域智能查验的先河，推动国内口岸信息化发展。同时，公 司持续推动 AI 与行业的深度融合和在更多场景的落地应用，例如智 2 公司深度分析/盛视科技 东地区是公司在海外的第一块根据地，通过了解当地行业情况，发挥 公司在人工智能、大数据、物联网、云计算等技术领域的优势，在区 域行业内建立起品牌影响力和号召力，为进一步开拓海外市场奠定基 础。 投资建议： 盛视科技作为国内智慧口岸的先行者和领军者，凭借多年的经验积 车辆一站式查验系统等多款通关产品，开 创了口岸旅客及车辆查验的先河。 2）夯实智慧口岸龙头优势：公司于 2010 年提出建设“智慧口岸”理念。2013 年，公司设立 武汉研发中心，拥有软硬件研发及人工智能算法研究团队。公司坚持高研发投入，以科技驱 动发展，在智慧口岸领域获得较高的品牌知名度。 3）“AI+行业”多领域扩张：凭借在口岸领域 AI 技术的积累，公司将业务拓展至智能交通、 智慧机场、智慧园区等领域。2021

电子技术、自动化控制技术、数据和信号 处理技术等方向均出现了许多重大突破， 体现在新一代无线通信技术、人工智能、 深度学习、智能控制、运动控制、多传感 器信息融合技术、物联网技术、图像识别 等方面。这些科学技术的创新和进步将有 效地推动软件与信息技术服务业不断创新， 为智慧口岸提供技术支撑。 人工 智能 深度 学习 智能 控制 物联网 图像 识别 大数据 云计算 5G 人脸 识别 近几年，民航运输机场数量持续增加，民航港澳台及国际旅客和货邮运输量不断增长。 2018 年，我国民航港 澳台及国际旅客运输量 7494 万人次，货邮运输量 266 万吨。民营机场国际运输量增加，给口岸检查带来巨大压力。 未来依托于人工智能、大数据、云计算的新一代信息技术将成为了打造智慧机场的必然选择。 水运口岸货物吞吐量增加 20 数据来源：国家统计局、中商产业研究院整理 水运是货物运输量的主力军，水运口岸 在 货 物 亿人民币 2014-12-28 A 轮 宽带资本 金额未透露 资料来源：中商产业研究院整理 中云智慧 32 智慧口岸产品过硬 技术实力强大 服务能力卓越 中云智慧基于物联网、云计算与人工智能技术，通过软硬件及线上线下结合，采集与分析各种 安全领域的图像与数据，提供安全防范解决方案，同时构建公共安全大数据平台。产品包括： 违禁品智能识别系统，跨境电商综合服务平台，跨境电商 /邮件