内出货量保持正增长。 国内线上增长超 10%，但线下是下滑的。线上购物的消费习惯以及直播电商的兴起，让线上成为最重要的市场渠道。 从细分市场来看： 室外摄像头 2024 年占比增长，得益于低功耗技术成熟和 4G 资费的下降，室外摄像头安装更加方便，扩展了应用场景； 像素上 300 万、400 万已经成为主流，并逐渐 500 万以上摄像头出货量也越来越多，一方面是用户图像质量的要求越来越高，而更高像素的成本再下降， 牌 大力推动 4G 产品和终身免费策略，4G+ 低功耗成为户外摄像头主要组合。而 AOV 产品因推出时间短，教育市场需要一个过程以及整体成本还比较高，目前 占比较少。 另外随着低功耗技术的不断成熟，视觉应用场景逐步拓展到更多视觉融合产品上，2024 年也带来很大增量。 IOTE 2025 上海站：6 月 18-20 日 深圳站：8 月 27-29 日 海外展：IOTSWC 市场非常卷，方案商们基本是 bom 价格甚至更低价格卖模组，在硬件上已经没有利润，既然硬件没钱赚了，那就 在增值服务上想办法，于是广告、云存、流量的运营模式蓬勃发展，不过云存转化率比较低、流量运营日益成熟甚至主流厂商已经在推终身免流量后，产品开 始从重运营回归到硬件本身上来，低功耗成为厂商们最重要的产品方向。 同时低功耗产品也在不断延伸，常电产品形态低功耗都会有，逐步拓展到可视门铃、低功耗 IP

的赋能将深刻改变很多 B 端的生产力及生产效率，其可以 帮助企业提高生产效率、提升客户体验和创造新的商业价值。举例来看， 1、安防行业作为 AI 技术落地应用较为领先的领域，率先受益于 AI 技术的成熟发展：随着 AI 逐步渗透到视频前后端设备中，AI 技术能够 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 理解图表中数据的含义并做进一步计算 ....................................................................... 6 图 5： AIGC 相关技术场景及成熟度分类 ............................................................................................ 7 数据来源：Similarweb、东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 东吴证券研究所 行业深度报告 6 / 28 OpenAI 模型可以完成绝大多数文本和图像任务，具有成熟的生产力。根据 OpenAI 的官方介绍，GPT-4 可以接受文本和图像的信息，并允许用户指定任何图像或语言任务， 处理超过 25000 个单词的文本。除了在各种标准考试和不同语言情景下都有突出的表现

成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化，成为国内 首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。 02  未来推理算力长序列与超大模型推理优化成为关键，国产软硬件 协同与生态成熟推动推理普及 03 中国算力正朝着“训推一体”融合架构快速发展，以支撑大规模 模型与多模态应用的高效低延迟推理。国产AI芯片与推理框架不 断优化，结合模型压缩、量化、动态推理等技术，进一步提升能 效比和部署灵活性。 面对千亿级参数模型和百万级长度多模态输入带来的计算与内存挑战，多机并行推理成为必然选择。通过 节点内NPU高速互联与节点间RoCE网络协同，实现计算资源的高效调度与通信优化，显著提升推理吞吐并降 低延迟。  软硬件协同与生态成熟推动推理普及 国产AI芯片（如昇腾、寒武纪等）与推理框架（如MindSpore、PaddlePaddle）不断优化，结合模型压缩、 量化、动态推理等技术，进一步提升能效比和部署灵活性。同时，开放算力生态建设和标准推进也加速了 000多个独立的研究咨询项目。  研究院依托中国活跃的经济环境，从纵深防御、快速响应、轻量化部署等领域着 手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩张， 到企业走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行业研究员探索和评估行业中多 变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。  研究院融合传统与新型的研究方法，采用自主研发的算法，结合行业交叉的大数 据，以

指令集和自动调整通信数据块大小，显著减少了 L2 缓存的使用及对其他 SMs 的干扰。 l 采用 FP8 混合精度训练技术，不仅极大地加快了训练速度，还大幅降低了 GPU 内存的消耗。基于低精度训练领域的成熟经验，开发人员构建了一个适用于 FP8 训 练 的混合精度框架，其中大部分计算密集型任务以 FP8 精度执行，而关键操作则保持原有精度，以确保数值稳定性和训练效率之间的平衡。结合 FP8 训练框架， 服务器市场规模为 60.8 亿美元，预计到 2027 年将达到 134 亿 美元，对应 CAGR 达 21.8% 。从工作负载来看， 2023 年训练服务器占比达 58.7% 。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步进入投产模 式，处理推理工作负载的人 工智能服务器占比将随之攀升，到 2027 年，用于推理的工作负载将达到 72.6% 。 100% 90% 80% 70% 60% ASIC 芯片服务器占比有上升趋势。当前主流的 AI 芯片包括 GPU 、 FPGA 、 ASIC 等，其中 GPU 是前期较为成熟的 芯片架构，属 于通用型芯片； ASIC 属于为 AI 特定场景定制的芯片。由于 GPU 通用型较强、适合大规模并行运算，设计和制造工艺成熟，适用于高级复杂算法和通 用性人工智能平台。 由于 ASIC 根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够更有针对性地进

大 模型的数字金融新时代。东方财富、 同花顺、恒生电子引领金融科技 前沿。 l 互联网在中国迅速发展， 2008 年牛市下 PC 端金融网络门户 兴起，新浪、搜狐、网易等传 统门户财经频道日益成熟，和 讯网、金融界、证券之星等垂 直财经网址厚积薄发。但是受 限于时代条件，互联网金融领 域仍处于起步阶段。东方财富 后来居上，成为该阶段的集大 成者。 l 中国金融与技术的融合始于 20 世 纪 在日常运营中积累了大量客户交互数据，在发展 AI 和大模型 技术方面具备天然优势，这不仅有助于推动自研模型在内部业务中的高效落地，还可与成熟模型结合形成标准化解决方案，进一步转化 为可对外输出的新兴业务，实现技术与服务的双重赋能。 随着人工智能技术的成熟，金融业大模型应运而生，底层技术的丰富与完善为 大模型嵌入现有产品并实现降本增效提供契机， 同时催生更多以金融大模型为基础的新产品和应用领域， 相关产品将逐步进入收费阶段，成为行业新增量。 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下，我们认为金融垂类模型将成为金融 AI 领域未来的发展重点。具备较大金 融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的 AI 金融企业将受益明显，推荐【同花顺】、【东方财富】、 【恒生电子】 ，建 议 关注【顶点软件】、【金证股份】、【长亮科技】、【新致软件】 ；同时金融科技弹性小票也是我们看好的方向，我们推荐【九方智投控

等零售业态满足日 常消费 推动因素： 流水线技术推动商 品工业化生产与规 模化供应，人口聚 集区催生高密度零 售网点 消费需求： 线上购物突破地域 限制，提供选择与 比价便利 推动因素： 移动互联网技术的 成熟带动电商平台 崛起，支付技术的革 新推动线上交易便 捷化，物流网络快速 发展，逐步完善 消费需求： 消费者对即时配送 的依赖性增强，疫 情加速了该渗透率 推动因素： 分布式电商的兴起 与本地零售的深化 的增长潜力最大。电 子商务的快速渗透以及数字化转型的加速推动了零售市场的扩张，且伴随着亚洲 消费者对个性化和多样化产品需求的不断增加，也为零售行业带来新的动能。北 美零售市场相较于亚洲市场更加成熟，拥有强大的消费能力和完善的零售体系。 随着线上购物的普及和AI、自动化等技术的普及应用，北美零售市场将继续保持 增长。 资料来源：弗若斯特沙利文 �� 助力零售赢在数字时代 Empower 高渗透率，数字经济带动了东南亚地区零售市场的高增长潜力。港澳台地区的零 售市场主要依托于其独特的枢纽地位持续释放潜能，并具有连接内地与全球市场 的跳板功能。此外，加上粤港澳大湾区愈发紧密的产业链协同优势，港澳台企业可 依托成熟的资本市场与数字化能力，在跨境电商、高端零售等领域抢占先机。 亚洲零售行业市场规模，按零售额计 万亿元, ����-����预测 ����-���� ����-����预测 年复合增长率 �

.................................17 引言 美国研究报告 3 –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 租赁，将空置率推至1%以下。在全国范围内，我们 估计至少70%的新产品已被预租赁，这有助于将全国 平均空置率维持在2%。 随着电力可用性成为传统市场中的主要限制因素， 新兴市场正在涌现，通常位于拥抱发展的成熟生态 系统附近。希尔斯伯勒和里诺作为北加利福尼亚市 场的延伸而发展壮大，而哥伦布和明尼阿波利斯则 由于靠近芝加哥而获得了势头。 数据中心到2030年将出现超过15GW的供应短缺— —接近今日第三方市场的规模。人工智能工作负载 一——这对于该地区有限的电力供应来说是一个巨大 的补充。 与此同时，中西部地区也见证了类似的增长，印第 安纳州和明尼苏达州成为电力受限的芝加哥市场的 有吸引力的替代选择。这些地区提供丰富的土地、 可再生能源选择以及靠近成熟的生态系统。早期投 资者的成功验证了这些市场的潜力，鼓励了进一步 的开发，随着行业继续寻找可靠的电力和可扩展的 基础设施。 2,010 898 0.63% 1,100 450 1.03%

控、环境监测、园区招商、园区党建等。 1、数据设计原则 数据库的设计应遵循如下原则： （1）先进性原则 考虑到信息技术的迅速发展，信息资源数据库设计在技术选型 上适度超前，所采用的设计方法不仅成熟，而且能代表当今世界数 据库技术的发展方向，体系数据库建设的新技术。信息资源数据库 设计的先进原则主要体现在如下几个方面： 第一、在数据获取上采用自动化和批量机制，各部门提供数据 时自动批量提供； 充分利用大数据、人工智能等手段，建设办公事务管理集约化 服务的大数据平台，构建“统一标准、统一支撑、统一数据、统一服 务、统一管理”的信息化格局，提供基于基础支撑、数据集成、行业 52 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 成熟组件、服务运行业务支撑的集约化支撑。通过模块级的复用和 组装，可高效构建多个业务服务满足智慧园区的各项需求，保障信 息安全和信息共享的同时，实现信息的综合集成调度和共享应用。 （2）平台架构 间地理等。 业务主题数据建库包括：办公专题、能效信息、设备状态、视 54 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 频监控、任务派发等。 2）集约化服务平台 集约化服务平台通过定制开发和购买成熟的中间件产品，进行 相应的配置或二次开发，对系统建设提供统一的基础支撑和管理环 境，以降低应用系统建设的复杂度、提高可靠度。集约化服务平台 由基础组件层与核心服务层构成。 基础组件层由各类系统软件组成，核心服务层通过对基础组件

电力设施承装、承修、承试；发电、输电、 供电业务 资料来源：课题组整理。 6 青岛市微电网发展研究—基于典型示范项目的调查 （4）应用场景不断拓展 近年来，5G、大数据、人工智能等数字技术发展日益成熟，加速向电力行业渗透， 在电力设备数字化升级改造、特高压输电、微电网、泛在电力物联网、能源互联网建设 等方面得到了创新示范性应用。大数据、云计算等技术不断与电力能源相结合，微电网 应用场景不断 率，进一步影响了微电网项目 的经济性。 （2）微电网关键技术仍不成熟，与大电网协同亟待加强 尽管微电网开展的不少的试点示范，但大都停留在技术应用探索阶段，可推广可复 制案例相对较少。微电网技术不成熟是其中一个原因。具体表现在：微电网支撑多能互 补、并网离网的智能控制技术、能量管理技术、微网群之间协调和控制技术都还不成熟。 同时，微电网控制系统集成度不高，运行效率和可靠性偏低，都在一定程度上限制了微

各类模型还拥有其突出优势。 4. 在金融科技支持政策陆续出台、海外金融垂类模型加速落地的背景下 ，我们认为金融垂类模型将成为金融科技领域未来的发展重点。我们认为， 具备较大金融交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的金融科技企业将受益明显 ，推荐【东方财富】、【同花顺】 ，建 议关注【恒生电子】。 5. 风险提示： 1 ）监管环境趋严抑制行业创新； 2 ）行业竞争加剧； 3 ）权益市场大幅波动。 地，垂类模型距离在金融场景的全面应用已进入最后一公里。 参考前两批大模型产品备案周期，我们认为 2024 年将是金融垂类模型产品大批量涌现的重要时间窗口，具备较大金融交易数据基础、较好应 用场景入口、较成熟 AI 技术运用经验的金融科技企业将受益明显， 我们推荐【东方财富】、【同花顺】、建议关注【恒生电子】三家具有科技基因，且已有金融垂类模型产品发布的头部公司。 20 6. 投资建 议 风险提示