序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代 站在 2025 年初启的当下, 回首被时代的飞轮带走的 2024 年, 可以清晰地 看到, 曾在金字塔顶端的 AI, 已经化身百模大战、自动驾驶、智能制造等场景和 应用, 以周计地改写着人类的未来, 也将中国企业的智能化发展之路,带至一个 全新的高度。 从 AI 1.0 到 AI 2.0 , 人类对 AI 的想象, 飞速从简单地识图、识字、辨音等 在今年的调研中, 我们将企业智能化成熟度量表做了刷新, 针对智能体转型 "领先者们" 的衡量标准 也即 L4 和 L5 水平的要求,进一步明确了企业智能 体的布局、探索、应用的水平,希望在 AI 2.0 时期的新要求、高要求,对企业利 用新 AI 技术实现跨越式发展提供一定面向未来的指引。 作为率先布局全栈 AI 的领军者, 企业聚焦数据、算力和算法, 积极投身 AI 带来的智能化变革的时代洪流。过去的近八年 独特的贡献。这是一场既漫长又高速的跋涉, 期待与众位的携手。 目录 Contents 序 全栈 AI, 跑步进入企业智能化转型 2.0 时代.................................................................................I 企业加速迈进智能化转型 2.0 时代 ............................................

3. 工业互联网安全能力构建规划 (1) 工业互联网安全建设需遵循“业务优先、架构分层防护、动态演进、协同共治、系统统筹、自主 可靠、风险分级防护、行业适配”八大基本原则，这些原则与等保 2.0 对工控系统的扩展要求连 贯一致。 (2) 工业互联网安全能力构建需要一个多层级的体系化框架，包括八大原则层、合规能力层、行业差 异化匹配能力层、企业自身管理能力层、安全技术层和安全运维管理层。 融合创新安全体系内，引入物联网设 备身份认证技术，强化工业物联安全防护，有效提升了整体安全水平。 （四）等保 2.0 视角下工业控制系统安全的边界与要求 伴随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术在关键信息基础设施中的广泛应用，等保 2.0（全 称为网络安全等级保护 2.0 制度）在原有基础上，即 2008 年发布的《GB/T22239-2008 信息安全技术信 息系统安全等级保护基 重主动 防御、安全可信、动态感知和事前/事中/事后全流程全面审计，实现了对传统信息系统、基础信息网络、 云计算、大数据、物联网、移动互联网和工控信息系统等级保护对象的全覆盖。 (1) 等保 2.0 对工业控制系统提出了专门的安全扩展要求 物理和环境安全：着重关注室外控制设备的安全防护，包括设备箱体、装置及周边环境，确保物理设 施在复杂环境下的安全性与稳定性。 网络和通信安全：针对工业控

2017年之前 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 中国 规划/纲领性文 件 《车联网（智能 网联汽车）产业 发展行动计划》 《智能网联汽车 技术路线图2.0》 《智能网联汽车 产业发展指南》 《关于加快智能 网联汽车发展若 干政策措施的意 见》 推动智能网联汽 车上路试点 《智能网联汽车 道路测试管理规 范（试行）》 《智能网联汽车 道路测试与示范 三、智能化如何重构汽车产业链？ 33 智能化会推动造车2.0时代到3.0时代切换 数据来源：赵福全资料，东吴证券研究所 ➢ 未来汽车产业应该彻底分工：代工的就 代工、运营的就运营，硬件就是标准化 ➢ 要在商业模式、客户服务、核心技术把控、产 业分工上做出独特的模式—才有可能称王 →呼唤汽车行业的“苹果”诞生 企业造车的三个层次 3.0 新汽车新模式的 跨越版 2.0 传统车企的 升级版（智能化） ● 新势力 ● 大众、丰田 ● Tesla ◆ 什么事情对车企来说最重要？！一切以用户为中心是永恒不变的规律！ ➢ 造车1.0时代：“开不坏的丰田车“，安全且结实的产品是用户所需。 ➢ 造车2.0时代：“一辆不断自我进化的车“。”安全”是只是及格条件。 ➢ 造车3.0时代：“一辆能给用户带来财富的车”？不仅是消费，更是生产资料。 34 造车1.0时代的整零关系 ◆造车1.0时代：过去1

火山引擎第三代弹性计算云服务器实例 g3i 引入第五代至强® 可扩展处理器进行全新升级，通 用性能与应用场景性能均大幅提升，可有力胜任高达 80 亿参数的模型推理，并兼顾速度与成本。 • 基于火山引擎最新自研 DPU2.0 架构和第五代至强® 可扩展处理器显著提升的代际性能、更高的 CPU 核心数、更快的内存以及更大的末级缓存容量，显著提升 g3i 算力性能，实现内存扩容，有效为 LLM 与更 多场景提供支撑； 搭建大模型镜像，在满足计算准确率的前提下，进一步提升模型 性能。 实现云端“算力 + 模型” 一站式部署 挑战 解决方案 云服务器升级 解决方案 大模型推理调优 3.97-4.96 倍 采用 IPEX 2.0 BF16 优化后， Stable Diffusion 模型推理性能提升达 1 2.52-2.62 倍 在 LLaMa2-AMX 和 ChatGLM2-AMX 性能测试中， 经英特尔 Super-Fuse 各种应用负载所需 Stable-Diffusion 模型优化前后性能对比 3 扫码获取全文 大语言模型优化前后性能对比 4 0 5 10 15 20 25 30 Stock PyTorch v2.0 FP32 Super-Fuse LLM Sol. LLaMa2-7B ChatGLM2-6B LLM（BS=1，Prompt Seq Length=34/59，Maxout=100） 在 SPR8458P

布局长远，最终实现从能效管理功能到智慧能源数据服务的三级跳： 1. EMS 1.0 分立式子系统阶段：按企业需求打造不同功能的子系统，主要集中在电力监控 / 能效管理 / 用电安全等功能。 2. EMS 2.0 微电网平台 + 行业阶段：实现各个子系统的互联互通，形成微电网平台，并落地到多个细分垂直行业，为行业提供综合解决方案。 3. EMS 3.0 智慧能源平台阶段：源网荷储充一体化管理，打 据服务的跃进： 1. EMS 1.0 分立式子系统阶段：按企业需求打造不同功能的子系统，以能耗管理和用能安全为主要目的，注重电力监控 / 能效管理 / 用电安全等。 2. EMS 2.0 微电网平台阶段：实现各个子系统的互联、互通、互运，形成微电网平台，并且落地到各个垂直行业，为行业提供综合解决方案。 3. EMS 3.0 智慧能源平台阶段：源网荷储充一体化管理，打通微电网 息互通，双向互动。 能效管理系统 • 标准功能模块化、组件 化 • 项目制模式 EMS 1.0 微电网平台 • 平台化 + 行业方案 • 设计院 + 系统代理 商 EMS 2.0 智慧能源平台 • 源网荷储一体化 • 智慧能源策略平 台 • 数据服务 EMS 3.0 资料来源：华西证券研究所整理

2.6 2.0 2.0 美国 8.0 4.1 3.0 1.9 2.1 英国 9.1 7.3 2.6 2.1 2.0 欧元区 8.4 5.4 2.4 2.0 2.0 日本 2.5 3.3 2.2 2.0 2.0 澳大利亚 6.6 5.6 3.3 3.3 3.0 新兴和发展中亚洲 3.9 2.4 2.1 2.7 2.8 东盟五国 4.8 3.5 2.3 2.3 2.3 中国 2.0 0.2 2 0.4 1.7 2.0 印度 6.7 5.4 4.4 4.1 4.1 中东和中亚 13.4 15.6 14.6 10.7 8.5 拉丁美洲和加勒比地区 14.2 14.8 16.8 8.5 5.7 撒哈拉以南非洲 15.2 17.6 18.1 12.3 8.4 预测 2025 年趋势洞见 7 采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 美国 英国 欧元区 中国 印度 日本 澳大利亚 7 2.0 5.7 4.0 5.2 8.3 2.1 2.2 3.6 3.2 1.8 2.8 1.1 0.8 0.3 1.2 5.3 4.5 4.8 7.0 2.4 2.1 3.6 3.2 1.8 2.2 1.5 1.2 1.1 2.1 5.0 4.5 4.5 6.5 3.9 2.5 4.2 3.3 1.8 2.0 1.5

《电子行业周报-景气拐点将至，以时间换空间》 —— 2023-05-15 《电子行业周报-在行业周期筑底阶段无需过度悲观》 —— 2023-05-08 大模型参数量级飞涨，相应训练集需同比提升。李开复定义 AI 2.0 时代的 特征是通过海量数据，无需标注自监督学习，训练一个基础大模型，并在各 领域将其专业化。据相关论文，当模型的参数量大于某阈值，会展现出类似 推理、无监督学习等未曾出现的能力，这种现象被称为“涌现”，因此目前 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 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 ................... oPxOoMqQsNsOpPoOmQwOqM8OdN7NpNmMpNoNlOmMoQeRoOnM6MnMtPvPqMqOwMoOuN 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 3 图表目录 图1： AI2.0 时代的特征是通过超级海量数据无需标注训练一个大模型 .............................5 图2： 过去五年 LLM 模型参数快速增长 ..................

的低成本和低延迟，并可与联网搜索功能搭配使用。谷 歌则在 2 月 6 日推出 Gemini 2.0 家族，包括 Gemini 2.0 Pro 实验版本、Gemini 2.0 Flash、 Gemini 2.0 Flash-Lite，并且还在 Gemini App 中推出了其推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking，在数据、代码等领域上较前代版本进一步提升。价格方面，o3 mini mini API 定 价为每百万 tokens 输入 0.55 美元（缓存命中）/1.1 美元（缓存未命中），每百万 tokens 输出 4.4 美元；而 Gemini 2.0 Flash 每百万 tokens 输入为 0.1 美元，每百万 tokens 输出为 0.4 美元，相较于 DeepSeek R1 具备较强竞争力。 电子行业深度报告 7 请务必阅读末页声明。 图 5：主要模型评测 眼镜领域达成的独家战略合作，V3 搭载了通义系列大模型， AI 平均响应速度为 1.3s，识别准确率高达 98%，除了具备智能问答、实时语音、物体识 别等功能外，后续还会陆续支持 RayNeo 电台、探索视界 2.0、手机通知 AI 总结播报等 功能。 电子行业深度报告 15 请务必阅读末页声明。 图 27：雷鸟创新 V3 拍摄眼镜 图 28：雷鸟创新 AI 下棋实时指导功能 数据来源：雷鸟创新公众号，东莞证券研究所