新动能。 （二）基本原则 多元供给，优化布局。坚持多元发展路线，调动各类市场 2 主体积极性，构建通用、智能和超级算力协同发展的供给体系， 持续优化算力资源地域布局，加强集约化建设，强化算网存用 协调发展，推动新一代信息技术与算力设施融合应用，引导算 力运营智能化升级。 需求牵引，强化赋能。坚持市场需求导向，发挥区域比较 优势，进一步释放工业、金融等重点行业对算力应用的需求潜 EFLOPS，智 能算力占比达到 35%，东西部算力平衡协调发展。 运载力方面，国家枢纽节点数据中心集群间基本实现不高 于理论时延 1.5 倍的直连网络传输，重点应用场所光传送网 （OTN）覆盖率达到 80%，骨干网、城域网全面支持 IPv6，SRv6 3 等创新技术使用占比达到 40%。 存储力方面，存储总量超过 1800EB，先进存储容量占比达 到 30%以上，重点行业核心数据、重要数据灾备覆盖率达到 作用。同步探索算力计量、感知、调度、互通、交易等方面标 准建设，支撑算网融合产业化发展。 专栏 1 算力供给提升行动 一是持续开展国家算力中心典型案例遴选，鼓励各方主体 创新探索智能计算中心建设运营模式和多方协同合作机制。二 是举办中国算力大会，凝聚产业共识，开展算力技术、产品、 应用的宣传推广，营造算力发展的良好氛围。三是持续发布《中 国综合算力指数》，对全国算网存能力进行综合评价。 （二）提升算力高效运载能力

3、计算资源需求高。由于参数规模庞大，AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源，如GPU 集群、分布式训练框架等。 4能源行业部分大模型 （一） ◼ 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 ◼ 南网，大瓦特 ◼ 三峡集团“大禹”大模型 ◼ 中核集团龙吟大模型 ◼ 中国广核，“锦书”大模型 ◼ 中国石油，昆仑大模型 ◼ 中国石化，“胜小利”大模型 质等，通过高通量模拟筛选候选材料，缩短实验 室验证周期。 2、能源技术创新：在能源新技术的研发过程中， DeepSeek可以作为智能助手，帮助科研人员进行 数据分析、模型建立、方案设计等工作，加速能 源技术的创新和突破。例如在新能源电池设计中， 让DeepSeek生成多个设计概念和初步方案，通过 模拟分析发现新的材料组合和结构设计。 4一、能源生产与管理 （一） 4二、能源市场与交易 （一） 例如，分析不同地区的风能资源分布和变化规律，为风电场的选址 和建设提供更科学的依据；评估太阳能资源的时空分布，优化太阳 能光伏电站的布局和设计，提高可再生能源的开发效率和利用水平。 4五、案例--2024年国网电力市场发展状况 （一） 21 ◼ 国网市场建设进展： 1.省间中长期市场： -全年累计开展省间市场化交易电量达1.4万亿千瓦时，同比增长5.8%。 -新能源交易电量达1711亿千瓦时，同比增长22.5%。

器出租等基础业务，以及高品质的网络安全、数据应用、 运行维护等增值服务。 7 算力中心1产业链分析 上游：软硬件供应商 … … 基础电信运营商 第三方算力中心服务商 中游：算力中心服务商 下游：算力应用领域 互 联 网 金 融 泛 政 府 制 造 AI 冷却系统 基础设施管理系统 基础通信服务 芯片 行业客户 … … 服务器 资料来源：灼识咨询 云服务商 注：1.算力中心即数据中心，数据中心自2020年开始逐步向算力中心演变。 规模、 高效率、低成本的算力服务。确保算力资源的集中部署、高效运行。 8 算力中心的定义与概览 中央监控 电源配电柜 消防减压系统 机柜及其附件 气体灭火系统 UPS不间断电 源及PMM电 源管理系统 精密空调设 备和冷却器 高性能液冷 服务器机柜 钢制布 线系统 光纤布线系统 • 算力中心，是一种集中提供计算能力的基础设施，主要由算力设备、 存储设备、网络设备及管理运维系统四大核心要素构成。 需求来源为通用算力的部署 • 销售模式为零售模式 • 需求端客户主要为通信企业与政企自用，互联网企业需 求逐步显现 • 供给端以运营商为主， 存在部分第三方算力中 心服务商 • 电商、游戏等移动互联 网产业的发展带来通用 算力的部署需求扩张 • 销售模式为零售模式 • 供给端第三方服务商在 资源端迅速扩张 • 需求来源以云服务、短 视频厂商带来的通用算 力为主 • 销售模式因云计算行业 的高速发展发生变革，

算力+双碳政策，中国绿色算力提升新能源需求端消纳 与海外不同，中国电网更加稳定，并不需要大量分布式电源直连去实现稳定 供应。2023 年发改委、工信部《深入实施“东数西算”工程加快构建全国 一体化算力网的实施意见》首次提出到 2025 年底，国家枢纽节点新建数据 中心绿电占比超过 80%。在十四五期间我国单位 GDP 二氧化碳排放降低 18%的目标约束下，我们预计各地算力中心将积极消纳新能源。对应到数据 以及巴拿马电源和 SST 的发展机遇。产业链标的包括：欧陆通，中 恒电气，明阳电气，伊戈尔。最后，我们重申于《新型电力系统成本篇：多 维解决消纳问题，新能源迈入 2.0 时代》（2024.10.25）中对于配网建设， 储能平价和风电发展的看好，我们认为数据中心建设将加速国内能源转型和 提升新能源有效需求，绿色电源和数据中心耦合将成为趋势。 风险提示：AI 应用落地不及预期，供应链风险。 (12) 不依赖高性能 GPU 的特性，使其在计算效率上实现了显著提升，且降低对供给紧张的外部 GPU 资源依 赖，为中国 AI 大模型开发提供了更可行和更经济的解决方案；另一方面，Deepseek 的开 源模式使其可以本地部署，且有利于提升数据安全性和处理速度，这将加速国内 AI 应用的 开发进程。随着 DeepSeek 的成功面市，我们看好国内 AI 大模型和 AI 应用投资的加速， 带动中国主权 AI

反射控制：管理咳嗽、吞咽、瞳孔反射灯原始反应 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 间脑 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分泌系统 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 人脑结构与机器人大脑对应关系 01 8 资料来源：浙商证券产业研究院 人脑的小脑在机 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 间脑 丘脑：感觉信息的中转，将视觉、听觉传递至大脑皮层 下丘脑：调节体温、饥渴、睡眠周期，并控制内分泌系统 电源管理、通信网关控制、执 行器控制器状态管理等 机器人各传感器，执行器，线束，网 关 英伟达主导现 有大脑方案 02 Partone 9 国内厂家现有高低配方案 02 10 资料来源：宇树科技官网、众擎科技官网、松延动力官网、浙商证券产业研究院 根据宇树、众擎、松延动力等厂商官网说明，可以发现目前主流机器人厂商都会将算力模组分为高低两个版本提供用户，其中低配的基础算 力模组可以完成一些遥控的走路、跑步、跳跃等基础性动作，二次开发部署潜力较弱，起售价均在10万元以内。宇树、众擎使用英特尔 Core i5及N97作为基础算力模组CPU，其中i5为成熟民用CPU而N97为一款低功耗移动处理器，专为轻量级计算和嵌入式场景设计。如果极客开发

模块化“端到端”： 决策规划控制模块升级“端到端”并且两模块间的的数据传递 有望由人为定义的结果抽象为特征向量 0ne Model/单一模型“端到端”： 原始信号输入到最终规划轨迹的输出直接采用单一深度神经网 络实现 请务必阅读正文之后的免责条款部分 图3：UniAD架构设计概览 资料来源：Hu Y, Yang J, Chen L, et al，Planning-oriented Autonomous 超16亿英里（2024年中报） 4.6亿公里（2024.08） 29.3亿公里（2024.12） 14.8亿公里（2024.11） 756万公里（实车测试里程， 2024.07） 资料来源：汽车之心，中工汽车网，中国财经报，AI新能源低碳出行，国元证券研究所 请务必阅读正文之后的免责条款部分 道路交通的复杂程度与训练数据的体量使端到端的落地对于算力有极高的要求。道路交通环境的复杂性并不能完 全用交通规则 自动驾驶数据记录系统》规定了智能网联汽车自动驾驶数据记录系统的数据记录、 数据存储和读取、信息安全、耐撞性能、环境评价性等方面的技术要求和试验方法，将为事故责任认定及原因分 析提供技术支撑。 资料来源：中国政府网，国元证券研究所 近年来，工信部等部门陆续颁布多项智联网汽车相关政策，助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶 智能驾驶的普及应用和商业化进程。随着智能网联汽车技术快速迭代和

通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力 政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环 政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小 认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没 政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 政企、创业者必读 如何解决 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49 政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 50 政企、创业者必读

2024年1月4日，十七 部门印发《“数据要素 ×” 三 年 行 动 计 划 （2024—2026年）》 ◆ 2024年5月29日，中 央网信办等三部门印发 《信息化标准建设行动 计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部 门联合印发《国家人工 智能产业综合标准化体 2）小模型使用成本低 3）对小模型替代 成本高 • 1980年，卷积神经网络的雏形CNN诞生；1998 年，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生。 • 循 环 神 经 网 络 （ RNN ） 和 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构Transformer架 构，奠定大模型预训练算法架构的基础；

2024年1月4日，十七 部门印发《“数据要素 ×” 三 年 行 动 计 划 （2024—2026年）》 ◆ 2024年5月29日，中 央网信办等三部门印发 《信息化标准建设行动 计划(2024—2027年)》 ◆ 2024年9月9日，全国网 络安全标准化技术委员会 发布《人工智能安全治理 框架》1.0版。 ◆ 2024年6月19日，四部 门联合印发《国家人工 智能产业综合标准化体 2）小模型使用成本低 3）对小模型替代 成本高 • 1980年，卷积神经网络的雏形CNN诞生；1998 年，现代卷积神经网络的基本结构LeNet-5诞生。 • 循 环 神 经 网 络 （ RNN ） 和 长 短 时 记 忆 网 络 （LSTM）等结构的出现，使得CNN与RNN能够 相互融合，形成了更加复杂的模型结构。 CNN 适用于处理空间结构的数据，如图像识别、目标检测、图像分割等。在 这 这些场景中，CNN能够有效地提取图像的特征，从而实现更好的性能。而 RNN 适用于处理时序关系的数据，广泛应用在自然语言处理、语音识别、机 器翻译等领域。在某些任务中，这两者也可以结合使用，形成更复杂的神经网 络结构，目前 CNN 、RNN 不断演进成熟， 以“小模型”架构被广泛应用。 • 2017年，Google颠覆性地提出了基于自注意力机制的神经网络结构Transformer架 构，奠定大模型预训练算法架构的基础；