等六项指标综合得出“公共交通出行幸福指数”，来全面刻画城市公共交通运行状况。 根据高德地图开放平台交通流量大数据，通过算法融合挖掘识别出城市人车出行活跃核心区，该核心 区范围为本报告城市道路路网评价范围。 分析范围： 样本说明： 时间说明： Report description 编制说明 6 Data description 数据说明 城市公共交通：利用“公共交通出行幸福指数”, 对城市公共交通运行进行综合评价 对城市公共交通运行进行综合评价 交通报告50主要城市选取标准： 地面道路交通：利用 “交通健康指数” 对城市地面道路交通健康水平进行综合评价诊断 路网高延 时运行时 间占比 时间 效率 交通 健康指数 地面 道路 交通 路网高延时运行 时间占比 路网高峰行程延 时指数 路网高峰拥堵路 段里程比 常发拥堵路段里 程比 高峰平均速度 道路运行速度偏 差率 路网高延 时运行时 间占比 公共交通 出行幸福 指数 城市 公共 交通 社会车辆与公 交车速比 线路运营速度 波动率 平均候车时长 公共交通与小汽车 高峰出行时间比 平均步行距离 平均换乘系数 空间 时间 7 01 城市公共交通运行分析 02 城市地面道路交通分析 目录 8 城市公共交通运行分析 第一章 9 第 一 章 公 共 交 通 计算说明：公共交通出行幸福指数 权重确定方法——熵值法

个月内，所评股票/行业涨跌幅相对于同期市场指数的涨跌幅度为基准。 类别 投资评级 评级说明 股票投资评级 买入 投资收益率超越沪深 300 指数 15%以上 增持 投资收益率相对沪深 300 指数变动幅度为 5%－15% 持有 投资收益率相对沪深 300 指数变动幅度为-10%－5% 卖出 投资收益率落后沪深 300 指数 10%以上 行业投资评级 行业投资评级 领先大市 行业指数涨跌幅超越沪深 300 指数 5%以上 同步大市 行业指数涨跌幅相对沪深 300 指数变动幅度为-5%－5% 落后大市 行业指数涨跌幅落后沪深 300 指数 5%以上 免责声明 本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格，作者具有中国证券业协会注册分析师执业资格或相当的专 业胜任能力。 本报告仅供财信证券股

证券研究报告 2 内容目录 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等比例提升 .............................. 5 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 ................................ 5 大模型的参数上限：参数的增加需要同等量级的训练集增加 ................................ ......5 图2： 过去五年 LLM 模型参数快速增长 ........................................................ 6 图3： 参数量的指数提升线性提高模型性能 .................................................... 6 图4： 当模型的参数量大于一定程度时模型效果会突然提升 .... ....... 10 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 证券研究报告 5 百亿参数大模型具备涌现能力，训练数据需等 比例提升 大模型的参数下限：AI2.0 时代，基础大模型参数指数级增长 李开复提出本次由 GPT-4、ChatGPT 引发的 AI 新机遇与之前有所不同，属于 AI 2.0 时代。AI 1.0 时代具体指的是以 CNN（卷积神经网络）为核心，机器视觉和自然 语

luoweibin@dgzq.com.cn 陈伟光 SAC 执业证书编号： S0340520060001 电话：0769-22119430 邮箱： chenweiguang@dgzq.com.cn 电子行业指数走势 资料来源：东莞证券研究所，Wind 相关报告 投资要点：  DeepSeek推动模型平权，关注AI终端及算力领域。2024年12月，DeepSeek V3 首 个 版 本 上 线 ， 请务必阅读末页声明。 东莞证券研究报告评级体系： 公司投资评级 买入 预计未来 6 个月内，股价表现强于市场指数 15%以上 增持 预计未来 6 个月内，股价表现强于市场指数 5%-15%之间 持有 预计未来 6 个月内，股价表现介于市场指数±5%之间 减持 预计未来 6 个月内，股价表现弱于市场指数 5%以上 无评级 因无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，导 致无法给出明确的投资评级；股票不在常规研究覆盖范围之内 行业投资评级 超配 预计未来 6 个月内，行业指数表现强于市场指数 10%以上 标配 预计未来 6 个月内，行业指数表现介于市场指数±10%之间 低配 预计未来 6 个月内，行业指数表现弱于市场指数 10%以上 说明：本评级体系的“市场指数”，A 股参照标的为沪深 300 指数；新三板参照标的为三板成指。 证券研究报告风险等级及适当性匹配关系 低风险 宏

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 及参数规 模； 2022 年 12 月， OpenAI 发布基于 GPT-3 处理等领域上的广 泛应用使得算力需求呈现指数级增长。 据 Cisco 数据，全球数据中心负载任务量预计由 2016 年的 241.5 万个上升至 2021 年 的 566.7 万个，对应 CAGR 达 18.60% ；其中，云数据中心负载任务量 CAGR 预计达 22% 。 l 以模型中的参数数量衡量，大型语言模型的参数 在过去五年中以指数级增长。随着参数量和训练 数据量的增大，语言模型的能力会随着参数量的指 能力等。例如 GPT 之前的大语言模型主 流是深度神 经网络驱动，参数在数十亿水平，而 ChatGPT 达到 1750 亿参数。 全球数据量及数据中心负载量大幅上涨 , AI 模型参数呈现指数级增长 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图：简单任务中不同参数模型上下文学习性能 资料来源： IDC ，国信证券经济研究所整理 资料来源： Cisco

 景区摄像头与空气探测器监控 景区摄像头： 通过移动互联网，将监控的视频等上传，实现 景区实时视频在线观看。 空气探测器： 物联网的空气探测器，对景区实时空气质量进 行探测并在网络端显示监测指数 空气探测器示意 景区视频平台示意 智慧旅游  数据基础设施建设 旅 游 者 目的地 商家 旅游运输 宾馆酒店 餐饮 购物 娱乐项目 智慧旅游平台 ( 移动端、 Web 人口热图数据 百度（景区）热 图、腾讯 LBS 、 各尺度人口分布分析、公园绿地评估、街区活力评估 房价数据 链家、搜房 房价时空变化特征、政策对房价的空间反应、房价影响因素分析 交通数据 四维交通指数 热点区域与特殊时段道路交通运行状态监测、政策对全市交通运行状态 的影响评估 公交刷卡、出租 车 GPS 数据 客流量进行预测、出行时空特征、城市空间联系强弱判断 …… …… ……  典型互联网数据类型 造价低： 2-4 万 • 测量指数多：多个个参数，每五分钟上传一次数据 • 维护成本低：一年内基本免维护 • 网络要求低： 2G 移动通讯。高级要求（视频调用）可选用 wifi 和光纤方案。 新兴数据的获取与感知——物联网感知 城市数据网格计划 CITY-GRID PLAN ：更精细的城市测量网 格 环境质量检测传感器实景图 环境质量检测传感器测量指数 CITYGRID 环境质量检测传感器硬件设计上的最大亮

东吴证券投资评级标准 投资评级基于分析师对报告发布日后 6 至 12 个月内行业或公司回报潜力相对基准表现 的预期（A 股市场基准为沪深 300 指数，香港市场基准为恒生指数，美国市场基准为标普 500 指数，新三板基准指数为三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转 让标的）），具体如下： 公司投资评级： 买入：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准在 15%以上； 增持：预期未来 之间； 卖出：预期未来 6 个月个股涨跌幅相对基准在-15%以下。 行业投资评级： 增持： 预期未来 6 个月内，行业指数相对强于基准 5%以上； 中性： 预期未来 6 个月内，行业指数相对基准-5%与 5%； 减持： 预期未来 6 个月内，行业指数相对弱于基准 5%以上。 我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相 对评级体系，表示投资

DeepSeek-R1 技术报告，国信证券经济研究所 整理 资料来源： DeepSeek-R1 技术报告，国信证券经济研究所 整理 l DeepSeek API 以其开创性的硬盘缓存技术，实现了价格的指数级下降。 在大模型 API 的实际运用场景中，用户输入存在较高比例的重复内容。例如， 用户输入的提示词 (prompt) 常常包含重复引用部分；在多轮对话里，每一 轮 都需重复输入前几轮的内容。针对这些情况， 8 元 2 元 8K - AI 应用爆发在即，算力需求持续攀升，关注 ASIC 及服务器产业 链 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 l Scaling Law ：模型效果随模型规模指数增加而线性提高。据 OpenAI 发布的论文《 Scaling laws for neural language models 》，模型性能极大依赖训练规模，模型参数、数据集大小以及用于训练的计算量增 为代表的预训练大模型这三个时代的进阶，在“算力芯片、存储芯片”等硬件技术持续演进的支撑下，伴随模型参数规模超越千亿级，近年来人 工智能技术得以“涌现”出更加强大的理解、推理、联想能力。 图：模型规模的指数提升线性提高模型性能 资料来源 ： Jared 等著 - 《 Sca l ing Laws for Neura l Language Models 》 - Arxiv （ 2020 ） -P3 ，国信证券经济研究所整理

个月的投资收益率领先沪深 300 指数 15%及以上； 增持 —— 未来 6 个月的投资收益率领先沪深 300 指数 5%（含）至 15%； 中性 —— 未来 6 个月的投资收益率与沪深 300 指数的变动幅度相差-5%（含）至 5%； 减持 —— 未来 6 个月的投资收益率落后沪深 300 指数 5%至 15%（含）； 卖出 —— 未来 6 个月的投资收益率落后沪深 300 指数 15%以上； 风险评级： 风险评级： A —— 正常风险，未来 6 个月的投资收益率的波动小于等于沪深 300 指数波动； B —— 较高风险，未来 6 个月的投资收益率的波动大于沪深 300 指数波动； 分析师声明 本报告署名分析师声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽 责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业 审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特此声明。