公 司 首 次 覆 盖 证 券 研 究 报 告 股票研究 / [Table_Date] 2025.09.11 AI Agent 和智能金融大数据服务打造新 成长曲线 高伟达(300465) [Table_Industry] 计算机/信息科技 [Table_Invest] 首次覆盖 评级 增持 目标价格(元): zhangshenghai@gtht.com S0880125042247 本报告导读： 公司是深耕 20 余年的老牌银行 IT 服务商，有望通过 AI Agent 和智能金 融大数据服务打造新成长曲线。 投资要点： [Table_Summary] 首次覆盖，给予“增持”评级。公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银 行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，我们预测公司 2025-2027 40%/0%/0%。 3）创新业务：公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，并有望实现分润型的商业模式创新，预期该业务规模将加速增 长，为公司打造第二成长曲线，我们假设 2025-2027 年公司创新业务收入分 别为 2.10/5.88/10.58 亿元，并考虑分润模式带来的业务毛利率的提升，假设 2025-2027 年该业务毛利率分别为 11%/24%/30%。

远程监控 当前登录： 工程名： SFJK 南京地铁 7 号线 D7-TA02 标土建五工区应天路 站 角色： 管理员 查看模式 支撑列表 数据曲线 用户管理▼ 系统设置 生成报表 华 扬居委 5# 基坑 3 层裙房 3# 东区基坑 # 基 坑 3# 西区其 坑 应用伺服 1# 基坑 2# 基 坑 中科路 伺服支撑 幼儿园 P19 测斜孔深层水平位移曲线 累计位移 (mm) -50 51015202530354045505560 第 1 道混凝土支撑 2 第 2 道伺服钢支撑 6 第 3 道伺服钢支撑 8 第 4 道伺服钢支撑 道支撑标高： -13.5m 5 道撑形成时间： 2017.7.8 34 36 38 一—三道支撑 — 四 道 支 撑 — 8 月 6 日 五 道 支 撑 P22 测斜孔深层水平位移曲线 累 计位移 (mm) -50510152025303540455055606570 第 1 道混凝土支撑 2 第 2 道伺服钢支撑 6 第 3 道伺服钢支撑 8 第

物联采集数据保证时序性，易扩展，持久化存储多备份的能力。 2.2建设内容 2.2.1 智慧能源-运营平台 ① 节能运营 6 将实际能耗值与能耗标杆值进行对比，通过数据分析模型观测运 行曲线和能耗趋势、优化运行参数、对超标值进行监控并及时发出 节能操作指令，对于超标值进行干预、管控，提升能源利用率。 ② 数据分析 在能源数据采集的基础上，综合气象、能耗数据等，利用大数据 和大样 11)运行分析：支持对热源/换热站运行分析，了解各站点运行状 况。 12)历史数据：可随时查询热源或换热站的历史分钟、小时、日 曲线，分析热源或换热站运行趋势，支持导出 excel。 13)历史曲线：设置起始时间、结束时间，进行站点及机组选择 来查询时间范围内的温度、压力、流量、热量曲线。同时支持供水 回水参数的显示切换。 14)报警记录：通过时间段、报警类型查看站内详细报警记录。 室温数据：支持 室温数据：支持用户室温监测数据的接入，并可随时查询历史数据； 能够对室温数据数据进行分析，方便用户了解末端供热质量。 15)工况分析：以数据、曲线方式对单站、多站的运行数据进行 对比分析，并能够对运行工况管理分类，通过数据排名、柱图、曲 线等多种直观的展示方式，辅助调度人员快速找到关注点，了解整 个热网的运行情况。 16)调度令：下发调度指令 17)调度值班： a.值班表维护功能：系统提供值班表维护功能，定期由调度

专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的历年人数及趋势曲线。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年各学科学生数量  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年各学科的学生人数及变化曲线。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年学生年龄分布 图形或表格的形式分别统计展示历年各年龄段的学生人数及变化曲线。年龄段 以 0-16、17-20,20-23、24-26、27-30、30 以上进行分组。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年学生来源地区分布  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年各生源地的学生人数及变化曲线。生源地 可以按照省内、省外进行分组，亦可以按照地市进行分组。 图形或表格的形式分别统计展示历年各民族的学生人数及变化曲线。民族可以 按照汉族和少数民族进行分组统计，亦可以按照各具体民族进行统计。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。 历年录取分数分析  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示历年录取分数及变化曲线。 完成招生计划情况分析  系统将以学校、院系

以及推动AI应用所需的 基本能力。 新技术采用的S曲线 通过对历史上多次工业革命的回顾与分析，我们不难发现，它们的发展轨迹均呈现出一种S型的 曲线特征。一阶段是“学习曲线”，往往历时较长，且早期先行者会在摸索如何使事物运转的过程 中不断试错；二阶段是“应用曲线”，此时的技术基石已十分稳固，企业开始在生产网络中部署相 关技术；三阶段是“优化曲线”，各行业围绕技术采用的最佳实践进行调整。在此阶段，新的标准 新的标准 与程序逐渐称为常规操作，且成本开始趋于稳定（见图1）。如果回看智能手机的发展历程，我 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前，全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上，要平均领先于 其他制造商3~5年。如今，用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 言，其生产网络都可作为大规模网络部署的试点。现在，领先企业可同时在10或50家工厂中捕捉 公司对大规模生产的进一步改良，使得精益生产和六西格玛成为全球企业的标配，进而催生了新 标准、协议、认证和监管措施的出现。至此，创新成为了社会制度的一部分；丰田为“新常态”设 立了行业基准，是“优化曲线”的有力案例。在科技和银行等制造业外之外的行业，由于AI的应用 已相当成熟，因此关注焦点主要是标准的建立和监管合规性。 纵观第一次工业革命中的蒸汽机技术，以及科技和银行业中的AI部署，我们预计4IR的突破性技术

10 3 · 从监控终值到监控过程 · 可以根据工艺实际情况，设定不同 的监控窗口 · 通过质量数据的积累，持续优化工 艺监控的范围 · 在过程曲线上取得任意窗口的平均 值、最大值、最小值、斜率、偏移 量，对曲线进行滤波、剪切、拼接、 FFT 变换等，用于获得工艺特征。 · 生成包络线， 提供阀值工具，统计 图等，找到最优测试工艺窗口。 · 优化工艺后可以应用于历史装配数 扭矩上升过程不平顺，突然出现衰 减，螺栓或者螺纹孔很可能出现焊 渣被卡掉。 时间 正常曲线 标准三步拧紧，最终达到目标扭矩， 扭矩上升速度平稳 时间 时间 缺陷曲线一 缺陷曲线二 追溯性 - 拧紧缺陷原 因 虽然达到目标 扭矩值，但实 际过程有缺陷 Torque/Angle□ ” 2 5 0 3 0 品 0 ” i i610101i46166→ 追溯性 - 通过缺陷曲线定位缺陷原 因 Angle [degree] 扭矩 vs 角 度 Time [s] 扭矩 vs 时 间 COPYRIGHT BY@INKELINKINFORMATION TECHNOLOGY(SHANGHAI)CO

拟电 厂中的通信技术主要有基于互联网的技术，如基于互联网协议 的服务、虚拟专用网络、电力线路载波技术和无线技术。 虚拟电厂系统指令自动分配技术 通过分析往年的电网负荷数据与电网负荷曲线，总结电网负荷曲线特征；根据负荷 短时、超短时响应可信容量预测技术，预测电网不同运行场景下多种资源响应的可 信容量；针对电网的调控目标，基于多种资源的可信容量，自动分解为每种资源的 调控指令；建立公共资 意 19 调度中心侧功能及界面展示——综合看板 电厂信息 展示系统接入虚拟电厂的个数、最大可调能力、累计执行电量、累计交易金额、运行 天 数、上海市已接入电厂的位置； 展示市调发布的实时需求曲线，电厂的实时响应情况和实时执行量； 实时交易 日前交易和日内交易主要是展示该交易类型的虚拟电厂的中标电量、执行电量和交易 金 额的值； 日前日内交易 结算结果 按日和月的的维度展示虚拟电厂的结算 调度中心侧功能及界面展示——基准曲线校核 基准曲线图表与基准曲线表格联动 基准曲线图表取电厂最近 5 天未参加市场调峰的实时 负荷曲线，作为电厂的基准曲线； 基准曲线表格 市调可以修改电厂的基准曲线，表格展示 96 个点的数 据，方便市调修单个点的值； 基准曲线图表 虚拟电厂子站侧 电厂侧功能及界面展示——综合看板 电厂信息 展示市调发布的实时需求曲线，电厂的实时响应情况和实时执行量；

高精度储层预测 中国科学技术大学 地球和空间科学学院 5G 人工智能 云 VR/AR 测井曲线 基于小样本学习的地震层位解释 – 真三维 、体 解释 5G 人工智能 云 VR/AR QC Sufficien 模 型 中国石油大学（北京） 人工智能学院 通过深度学习模型训练 ，使生成 的 仿真曲线接近真实 曲 • 通过正演模型驱动的 AI 建模 ， 可生成符合物理约 束、 与真实曲线较为接近的仿真曲线。 • 以 GR 曲线为例 ，仿真曲线与真实曲线误差 =3.17% ， 对油水同层的预测准确率提升了 4.12% 。 5G 人工智能

0.4kV 配电 室 电力监控系统 -- 拓扑 图 五遥 -- 遥测 / 遥信 / 遥 控 / 遥调 / 遥视 页面组态 -- 配电主接线 图 曲线分析 电力集抄 光字牌 SOE 事件 故障录波 事故追忆 极值统计 直流屏监测 发电机监测 无功补偿柜监测 变压器监测 实时监测高低压配 平台功能 电力监控 展示变配电站内的环境状态（包括当前环境温度值、湿度值、水浸、烟感、开关门状态、当日温度曲线、当日湿度曲线、噪 声、局部放电、红外、 SF6 气体监测、振动和粉尘信息等）。当日温度曲线和当日湿度曲线是用多个温湿度传感器同一时刻的最 大值所描绘出的曲线，该曲线标示了最大值、最小值和平均值 配电室环境监 测 机房环境监测 视频监视 轨道机器人 环境监测 益分析和减排分析； 显示逆变器详细数据，包括逆变器信息、实时发电功率、 日 / 月 / 年发电量、收益、发电功率及发电量趋势曲线、直流侧 电站运行监视 逆变器运行监 视 电站发电统计 逆变器发电统 计 光伏电站配电 图 逆变器曲线分 析 平台功能 和交流侧数据等； 实时显示光伏电站一次接线图，光伏组串直流 / 交流侧实时数据。 分布式光伏 PART

n 阶段用电分析 n 定位高耗能设备 n 多种能源数据采集 对冷库 、 蒸发 、 化霜温度进行采集和趋势分析 ， 建 立 冷库的制冷的数据驱动模型 自动根据温度变化曲线 ， 实现制冷机组调度 、 化霜 及 制冷序列根据系统全局优化进行自动排列 采用化霜温度低温时长 + 库温温变趋势 ， 确定是否 启 动化霜以及化霜周期 停机化霜和电化霜结合使用 ， 利用库温回升延 降低运营成本。 查看电压电流、 制冷、 化霜状态等 ， 实时库温曲线， 支持远程开关机、 化霜等操作 ， 提高管理效率 ， 减 少 01 基于数据曲 \ 线分析 ，制定更精准的维护计划， 预 防潜在问题 ，确保冷库系统的稳定运行。 通过实时数据曲线 ，展示机组和温度的关 系 状态 ，确保监控的即时性和准确性。 工程商可根据数据曲线快速定位问题发生的 时间点和即时工况 ，提高调试和诊断效率。 ，提高调试和诊断效率。 提供丰富的冷库运维分析决策工具 便于调试 与诊断 优化维护策略 数据曲线 实时反馈 1 2 3 冷链园区微电网解决方案 PART 2 搭建冷链园区微电网系统 ↓ 最节省用电策略 制冷系统 中央 协调控制系统 冷库设备数据 使用数据