计算机行业2023年中期策略报告：AI和数据要素共同推动行业上行BOB体育

发布时间：2023-06-26 18:47:25 丨 浏览次数：

　　BOB体育app一、今年以来计算机板块业绩明显改善，AI 和数字经 济是下半年主线 归母净利润显著回升。我们统计了 326 家板块上市公司（采用 中信计算机指数，剔除 B 股、ST 等个股）近期的业绩表现情况。从收入角度看，2022 年全年和 2023Q1 收入同比增速分别为 6.9%和-0.7%；从净利润角度看， 2022 年板块归母净利润降幅较大 （同比-33.1%），但 2023Q1 则出现明显回升（同比+49.0%），我们认为是由于 2022 年宏观环 境影响所致。

　　22 年板块毛利率、净利率水平均有所下滑，23Q1 有所回升。从毛利率和净利率角度看，2022 年 全年板块整体毛利率、净利率较上年均有明显下滑，板块的毛利率、净利率分别下滑 1.2pcts、 1.7pcts；2023Q1 则较 22Q1 略有回升，毛利率、净利率分别回升 0.5pcts、0.6pcts。从费用率角 度看，2022 年计算机板块的整体销售、管理、研发费用率较上年分别变动-0.0pcts、-0.1pcts、 +0.2pcts，变化不明显；2023Q1 销售、管理和研发费用率较 22Q1 分别提升 0.5pcts、0.2pcts、 0.6pcts。从费用率数据看出，计算机公司在 2023 年有加大投入，我们认为，费用率的整体提升 虽然对短期的利润带来压力，但能够为部分公司未来业绩的提升和改善打下基础。

　　2022 板块经营性现金流表现良好，2023Q1 较上年同期有所改善。2022 年，板块内公司销售商 品、提供劳务收到的现金较上年有所上升，但收现比有所下滑，经营性现金流净额较 2021年大幅 提升，净现比也显著提升。23Q1板块的整体现金流情况都较 2022Q1 有所改善，收现比和净现比 都有所上升。

　　2022 年，计算机公司人员保持增长。2022 年，板块内公司平均职工人数约 3846 人，同比增长 3.10%，2019-2022 年 CAGR 为 6.55%，可见近年来计算机公司人员保持着平稳增长。由于计算 机公司加速了人员扩张，这也导致期间费用率略有上升。

　　计算机板块内公司持续加大研发投入。2022 年，板块研发支出总规模为 1147.64 亿元，同比增长 10.97%，保持快速增长的态势。2019-2022 年，研发支出在 5000 万以下的公司占比快速减少， 由 2019 年的 35.28%下降到 2022 年 19.02%，研发支出在[0.5 亿,1 亿)、[1 亿,2 亿)、[2 亿,5 亿) 和 5 亿以上的公司占比均有所提高。板块内研发支出在 1 亿以上的公司逐步增加，由 2019 年的 137 家增加到 2022 年的 184 家，占比则由 42.02%上升到 56.44%，其中研发支出在 5 亿以上的 公司占比从 19 年的 10.74%上升到 22 年的 14.72%，占比提升迅速。

　　2023 年至今表现突出个股主要集中于 AI 和数据要素主线。年初至今，计算机板块涨幅前十名分 别为万兴科技（+373.50%，AI 主线% ，AI 主线%，AI 主线%，存储）、亚康股份（+185.00%）、海天瑞声 （+176.39%，AI 主线%，AI 主线%，数据要素 主线%，AI+数据要素）、福昕软件（+143.64%，AI 主线），其中 AI 主线 个，数据要素主线 个，AI+数据要素有 1 个。可以看到，2023 年初以来表现突出的个股 主要集中于 AI 和数据要素主线，我们认为，今年下半年，AI 和数字经济将为计算机行业注入强劲 动力，共同推动行业上行。

　　ChatGPT 的诞生带来了全球人工智能大模型的浪潮，全球科技巨头纷纷入局。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 正式推出了 AI 聊天机器人 ChatGPT，由于其在各种对话交互处理中的性能表现出色， 自上线之后就迅速走红，仅一周就吸引了超过百万用户，更是打破了最快用户破亿应用的纪录。 随后，全球的科技巨头纷纷布局大模型，国外谷歌、Meta 等巨头加速追赶 OpenAI 的步伐，国内 的各大厂商也开始陆续发布自己的大模型产品。

　　预训练方法的出现让大模型的通用性和泛化能力大幅提升，Transformer 架构是预训练大模型的 核心基础。以往在开发人工智能应用的时候，每一个场景与应用都要构建针对性的模型进行训练， 导致模型数量很多、碎片化严重。而预训练的做法一般是将大量训练数据放在一起，经过预训练 方法去学习其中的共性，再针对特定任务使用相关特定领域的少量标注数据进行“微调”，就能 达到不错的模型效果，大模型技术的泛化能力与智慧“涌现”能力展示了一条通向通用人工智能的可能路径。2017 年 6 月，谷歌首次提出了基于 self-attention 的 Transformer 架构，首次将其用 于自然语言处理中。这不仅颠覆了当时的主流 NLP 模型 RNN，也奠定了未来预训练大模型的主 流技术基础。2018 年，OpenAI 推出基于 Transformer 架构的预训练模型 GPT-1，人工智能由此 进入了大炼模型参数的预训练大模型时代。

　　BERT、GPT 等模型技术路线都是基于 Transformer 的延展。近年来，基于 Transformer 架构又 发展出 Bert 模式、GPT 模式、混合模式三种路径。BERT 是谷歌于 2018 年推出的模型，可以近 似理解为根据上下文进行“完形填空”，适合做自然语言理解类任务；而 OpenAI 同年推出的 GPT 可以类比于“单字接龙”，适合做自然语言生成类任务；2019 年谷歌推出的 T5 模型则结合 了上述两种方法。随着 OpenAI 的成功，业界逐渐认同 GPT 的模式在做参数规模很大的模型的时 候是更优的，当前多数主流大语言模型也是基于 GPT 技术路线。

　　国外巨头技术领先，国内企业仍在纷纷追赶，闭源模型仍是大趋势。OpenAI 于 2023 年 3 月发布 了 GPT-4，成为当前性能最优秀的大语言模型。美国其他科技巨头也相继推出自己的大模型， Meta 开源了 LLaMA 模型并在持续迭代中，为许多科研机构与高校提供了进一步研发的基础；谷 歌在 2023 年 5 月推出了 PaLM 2 大模型，对边缘侧设备的智能化进行布局。我国企业也纷纷加入 大模型的战局，根据《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国参数规模达到 10 亿以上的大模 型已经达到 79 个，其中自然语言处理仍是目前大模型研发最为活跃的重点领域，其次是多模态领域，在计算机视觉和智能语言等领域的大模型还较少。从模型开源角度来看，目前全球的科技巨 头中仅有 Meta 提供的 LLaMA 模型是开源的，国内厂商大部分都选择了闭源的道路。

　　AI 大模型的能力边界仍在不断拓展。根据红杉中国的报告，目前大模型在文本、代码、图像、视 频等领域都取得了不错的应用进展，尤其是在文本生成对话领域已经有了较为成熟的应用，未来 大模型将继续拓展在 3D 建模、游戏、工业软件等领域的进一步应用，AI 大模型的能力边界仍在 不断拓展。我们认为，能力边界的拓展将使得大模型逐渐走向生态化，通过大模型替代大部分人 工成为可能。

　　大模型开始朝着建立生态的方向发展，微软与 OpenAI 的合作走在前列。3 月 23 日，OpenAI 开 放了 ChatGPT 第三方插件功能，用户可以通过安装第三方插件的方式让 ChatGPT 能够获取实时 的数据信息，这一插件功能被认为是 ChatGPT 上的“App Store”，大模型的生态也将基于插件 而不断拓展。微软作为 OpenAI 最大的投资合作方，也成为了“微软+OpenAI”生态中的重要部 分。2023 年 3 月，微软相继推出了基于 GPT-4 的 New Bing 搜索引擎和 Microsoft 365 Copilot， 用大模型的能力把整个协同办公的生态从底层打通。5 月，微软又在 Build 开发者大会上推出了 Windows Copilot，将传统的操作系统交互方式用 AI 进行了重塑，同时微软还和 OpenAI 统一了插 件标准，ChatGPT 上能够使用的第三方插件，在 Bing 搜索、Windows Copilot 层级都能够使用， “微软+OpenAI”生态的范畴仍将持续拓展。

　　未来大模型产业将呈现基础层大模型—中间层行业中小模型—应用层个性化服务的结构。我们认 为，未来基础的大模型将会逐步统一，形成多个寡头格局，开发者将基于少数大模型进行进一步 开发，MaaS（Model as a Service）形式将成为大模型对外落地的主要形式；中间层针对于垂直 领域训练中小模型，向下对接大模型能力，向上支撑个性化 AI 应用；应用层则基于不同的细分场 景，实现个性化的应用落地。

　　1) 企业级应用是大模型落地的首要发力点。B 端软件的应用场景壁垒和数据壁垒较 C 端应用更 高，业务流程也更加复杂，在企业级市场拥有入口价值的领域会更加值得关注。我们认为， 办公软件、ERP、OA 等企业通用入口级应用具备这样的潜力。目前已有多家企业陆续宣布 了与 AI 大模型相结合的企业级应用产品，如金山办公推出了 WPS AI，对标 Microsoft 365 Copilot；钉钉、飞书也相继公布了接入 AI 能力的产品宣传视频；彩讯股份也展示了其邮箱 产品与 AI 结合的 demo，预计今年内会推出。

　　2) 通过 MaaS 形式在垂直行业落地应用。通用大模型具备大部分领域的基础知识，但是在一些 知识密集的领域，通用大模型的能力则有可能无法处理较复杂的任务。MaaS 提供了一种 AI 大模型在垂直行业领域应用的高效方式，开发者仅需调用大模型的接口，然后加入垂直行业 的相关数据进行训练，最终形成能够适用于个性化场景的应用。MaaS 把大模型在业务场景 中的应用变得高效，且大大降低了成本，同时保持了二次开发的灵活性，未来将成为大模型 对外提供服务的主要商业模式。我们认为，在知识密集型行业里，大模型的应用将更有优势。 如金融、医疗、法律等行业，具有大量以文字形态存储的知识数据，经过大模型训练得到的 行业模型将在该领域任务上具有优秀的性能表现。在医疗领域，国内已经出现了多款医疗行 业模型，如医联推出的医疗大语言模型 MedGPT、智慧眼推出的多模态医疗模型砭石等；在 金融领域，彭博推出了 500 亿参数的 BloombergGPT、度小满开源了千亿级的中文金融大模 型“轩辕”。

　　3) C 端辅助工具和工业软件类应用的能力将通过 AI 得到提升。除了 B 端企业应用外，AI 大模 型对 C 端消费级应用也会带来显著的能力提升，文本、图片、视频、音频、3D 建模等领域 的辅助设计工具与大模型能力结合将大幅简化设计工作，大模型强大的生成能力与设计场景 天然契合，虽然暂时还无法达到替代设计师的水平，但能够大幅提升工作效率。从 2022 年 以来，具有生成式 AI 能力的 2C 产品数量快速增加，海外以 SaaS 产品为主流，国内在 C 端 产品方面还未形成较为成熟的产品和商业模式。海外的典型案例如 Midjourney、Novel AI、 Adobe Firefly、Runway 等，目前在文本生成、图像生成领域的产品较为成熟，而在视频、 音频、3D 等领域还需要技术的进一步发展。 在工业软件领域，工业设计专业性强、要求高， 也将成为未来大模型落地应用的重要方向，英伟达在 GTC2023 大会上展示了 AI 与专业的工 业设计、模拟仿真类软件的结合应用，为大模型在工业软件领域的落地描绘了蓝图。我们认 为，未来大模型在 CAD/CAE/EDA/BIM等领域的结合值得期待，随着国外头部厂商进行大模 型方向的创新应用，国内的相关工业软件企业也会迎来较大发展空间。

　　国内相关的 AI 应用产品有望在下半年迎来密集落地。随着国内的大模型数量增加，研发进展不断 深入，基于大模型的 AI 应用产品也正在加速开发中。目前已有多家企业宣布将推出基于大模型能 力的产品，涵盖办公、教育、家居、电商等多个领域，其中部分产品已经落地销售，还有部分产 品仍处于测试阶段。我们认为，相关 AI 产品有望在下半年迎来密集落地。

　　机器学习进入大模型时代，通用大模型的训练、垂直行业大模型的训练以及推理都需要大量的智 能算力做支撑。从 2022 年底，随着 ChatGPT 成功带来的新一代 AI 浪潮，国内外 GPT4、文心一 言等通用大模型相继发布。这些大模型的训练需要数千亿参数，以及上千 GB 的高质量数据，大 模型的训练迭代将极大地拉动了智能算力的需求。另外，日后随着模型的成熟落地和推广，模型 推理所需的智能算力也将逐渐增加，占比不断提高。同时，垂直行业的大模型训练也需要大量的 智能算力，基于大模型的多场景应用也不断拓展。在未来，随着 AI 技术对传统行业赋能作用日益 凸显，催生出更大智算需求成为必然。

　　智能算力规模高速增长，中国智能算力预计 2026 年突破 ZFLOPS 量级（1ZFLOPS = 1000 EFLOPS）。在大模型取得突破、应用场景的广泛开拓与深入发展的背景下，智能算力需求将在 未来几年迎来井喷。据 IDC 数据与预测，2021 年中国智能算力规模达到 155.2EFLOPS，并在之 后的几年始终保持稳健增长态势，预计到2026年将突破进入每秒十万亿亿次浮点计算级别，智能 算力实现 1,271.4EFLOPS 的庞大规模，2021-2026 年期间，预计年复合增长率达到 52.3%。

　　AI 需要多元异构算力提供支持，拉动 AI 芯片需求。人工智能算法需要从海量的图像、语音、 视频等非结构化数据中挖掘信息。大模型的训练、场景化的微调以及推理应用场景，都需要 算力支撑，而以 CPU 为主的通用计算能力已经无法满足多场景的 AI 需求。因此以 CPU+AI 芯片（GPU、FPGA、ASIC）提供的异构算力将成为智能计算的主流方案。

　　中国 AI 芯片市场将保持高速增长，AI 推理芯片份额有望持续提升。据艾瑞咨询，2022 年中 国的 AI 芯片市场规模约 385 亿元，其中 AI 训练芯片以及 AI 推理芯片的占比分别为 47.2% 和 52.8%。到 2027 年，中国的 AI 芯片市场规模预计将达到 2164 亿元，中国 AI 训练芯片与 推理芯片的比例将分别达到 23.7%与 76.3%，其中推理芯片占比随着 AI 模型的优化落地将 不断提高。

　　英伟达占据 80%的中国 AI 芯片市场，国产化 AI 芯片占比有望提升，海光、寒武纪等或将 持续受益。目前，英伟达凭借其 AI 芯片的超高性能，占中国加速卡市场的 80%以上。海光 信息、寒武纪等巨头坚持迭代升级，其产品性能日益提升，有望获得更多市场份额，实现国 产替代。相比于 AI 训练芯片，推理芯片的性能要求以及精度要求较低，部分国产 AI 芯片凭 借其良好性能以及性价比能够满足推理端的需求，我国 AI 芯片国产化占比有望提升。

　　AI 计算需求提升有望持续拉动 AI 服务器需求，浪潮信息、中科曙光等 AI 服务器龙头有望持续受 益，拓维信息、四川长虹等基于华为“鲲鹏+昇腾”的 AI 服务器生产商，也有望受益。

　　中国加速服务器市场有望快速增长，预计 2026 年市场规模超一百亿美金。据 IDC, 2021 年， 中国加速服务器市场规模达到 53.9 亿美元，同比增长 68.6%。其中，GPU 服务器仍然占据 主导地位，市场份额近 90%。与此同时，NPU、ASIC 和 FPGA 等非 GPU 加速服务器以 43.8%的增速实现了 11.6%的市场份额，达到 6.3 亿美元。另外，IDC 预测，到 2026 年，中 国加速计算服务器市场将达到 103.4 亿美元。

　　相比于 AI 芯片，AI 服务器的技术壁垒较低，浪潮信息、中科曙光等中国服务器厂商占领了 AI 服务器绝大部分市场，有望持续受益于智能算力需求提升。其中，浪潮信息的 AI 服务器 在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是 AI 服务器行业的顶尖巨头。而中科曙光是高性能 计算的龙头，响应国家号召建设曙光 5A 级智算中心，覆盖全算力精度，赋能人工智能应用 场景落地。拓维信息和四川长虹则是华为的亲密合作伙伴，依托“昇腾+鲲鹏”打造 AI 服务 器。

　　英伟达发布 DGX 云服务，提供云上算力。近日，“军火商”英伟达发布了 DGX 云服务， 提供专用的 NVIDIA DGX AI 超级计算集群，并且搭配了 AI 软件，使客户可以通过网络浏览 器访问 AI 超算。每个 DGX 云实例由八个 A100、或是 H100 80G Tensor Core GPU 支持。 目前，该服务已经与 Azure、Google GCP、以及 Oracle OCI 开展合作。

　　随着 AI 算法的计算需求不断增加，将有越来越多的企业使用云计算平台来满足其计算需求， 中立云计算厂商有望持续受益。云计算厂商可以为企业提供灵活的计算资源，帮助企业更好 地管理其计算需求，提高其计算效率和灵活性，减少部署和管理本地计算基础设施的复杂性。 除了华为云等国内外云计算巨头，优刻得、深桑达旗下中国电子云等第三方中立厂商也在积 极参与 AI 云服务，有望持续受益于 AI 算力需求的提升。一方面，这些厂商可以作为客户除 云大厂外的第二选择。另外，这些厂商具有中立方的身份优势，不会和下游客户产生竞争， 更容易获得客户信任。

　　信息时代到来，数字经济展现出日益显著的推动作用。随着信息通信技术、大数据技术、人工智 能技术的发展，我们进入了数字经济时代。经过多年发展，数字经济规模占我国 GDP 比重持续 提升，进入高速发展阶段。数字经济规模由 2008 年的 4.8 万亿增长到 2022 年的 50.2 万亿， 2015-2022 年 CAGR 达到 15.2%；数字经济规模占 GDP 比重不断提升，2022 年数字经济 占 GDP 比重达到 41.5%，较 2015 年增长 14.5 pct。

　　中央、国务院发布数字中国建设纲领，构筑国家竞争新优势、推进全面建设社会主义现代化 国家。2023 年 2 月 27 日，中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》（简称《规 划》）。《规划》提出了数字建设的布局要按照“2522”框架进行推进，即夯实“两大基础”— —数字基础设施和数据资源体系，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五 位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内 国际“两个环境”。另外，《规划》为我国数字建设提出两大目标：到 2025 年，数字中国建设 取得重要进展，在数字基础设施、数据资源、政务数字化等方面取得积极进展；到 2035 年，我 国数字化发展水平进入世界前列，体系建设布局完善，各领域发展协调充分，支撑我国全面建设 社会主义国家。

　　数字中国以数字基础设施与数据资源体系为“两大基础”，而数字技术与实体经济的结合是具体 应用落地。两大基础底座稳固是上层应用百花齐放的根基，其相关领域或将得到优先发展与支持。 数字技术与经济、政治、文化、社会、生态的结合，是数字中国的具体应用落地，而数字基础设 施与数据要素则是整座数字中国“大厦”的底座。以算力与网络为代表的基础设施，类似于工业 经济时代的道路、桥梁与电网，成为支撑社会发展的“硬基建”，而数据要素则是在“软性制度” 层面，通过释放数据资源价值而对数字中国建设形成支撑。人类进入新时代，算力是水电，数据 要素是石油。这二者正是科技发展、数字经济蓬勃的基础，是我国构筑竞争优势的最佳保障。只 有基础牢固坚实，上层应用才能繁荣，数字化建设才能百花齐放。

　　数据要素国家政策 “1+N”扬帆启航，政策加速落地。我国数据要素政策设计架构为“1+N”， 即 1 个顶层设计，及 N 项具体实施措施。其中，我国财政部于 2022 年 12 月 9 日发布数据资产 入表相关政策，打响了“N”的第一枪，中央、国务院发布顶层文件“数据二十条”，更是 构建了完整的 “1”，为后续数据资产确权、定价等 “N”方面的具体政策指明方向。同时，随 着数据要素对产业经济发展的助推作用逐渐展现，国家愈发重视产业发展，政策加速落地，布局 要素价值释放的方方面面。

　　2022 年 12 月 9 日，财政部提出企业数据资源可作为资产列入财务报表，成为推动我国数 据要素市场蓬勃发展的重要引擎。财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求 意见稿）》，提出企业数据资源经评估可确认为企业资产，列入财务报表。企业内部使用数 据资源按条件确认为无形资产，企业对外交易的数据资源按条件确认为存货。此规定意在加 强企业数据资源管理，发挥数据要素价值，是我国推动数据要素市场发展的关键政策。中国 是全球首个提出数据资源入表的国家，在数据资产化方面进行了有益探索。

　　2022 年 12 月 19 日，中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作 用的意见》（以下简称“数据二十条”）。政策旨在充分激活数据要素潜能，将数字经济做 强做优做大，为经济发展增加新动能，为国家竞争构筑新优势。“数据二十条”主要从总体 要求、数据产权、流通交易、收益分配、安全治理及保障措施六个方面提出二十条意见，指 导数据要素市场发展，

　　2023 年 2 月 27 日，中央印发《数字中国建设整体布局规划》。其中提出数字建设的 布局要按照“2522”框架进行推进，夯实“两大基础”——数字基础设施和数据资源体系， 推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字 技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

　　2023 年 3 月，中央组建数据局。中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，文件 中提出，将中央网信办与国家发改委部分职责合并，组建国家数据局，由国家发改委管理， 负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用BOB体育，统筹推进数字中国、 数字经济、数字社会规划与建设。

　　公共数据授权运营助力实现最大程度与范围的开放，将在未来成为释放公共数据价值的关键抓手。 通过授权运营，政府将具有高价值、但由于其承载的信息不适宜向社会开放的公共数据授权给可 信的企业进行开发利用，从而在保护个人信息与国家安全不受侵犯的前提下，实现最大程度与最 大范围的公共数据开放。公共数据授权运营的重点任务在于建设起完备的授权机制，构建健康的 公共数据开放生态。公共数据授权运营具有许多优点，不仅可以促进公共数据的共享和开放、从 而促进数据的再度利用和开发，还可以通过指导政府部门做出针对性的决策，提升服务的质量和 效率。相比于政府部门共享与平台无偿提供的开放方式，公共数据授权运营因在针对性、专业性、 可控性和竞争性等方面具有更强的比较优势，可以更大程度激活公共数据的价值，逐渐成为公共 数据开放中采取的主流方式。

　　各省市先行先试，探索构建公共数据授权运营体系，出台政策规定基本原则。随着授权运营逐渐 成为公共数据增值性开发利用的主要手段，地方政府纷纷入局，将公共数据授权运营建设提上日 程。在数字条例等指导文件中，各地市均对授权运营进行具体落地方式的规划。例如，《上海市 数据条例》在全国范围内先行立法提出构建公共数据授权运营体制，并提出通过公共数据授权运 营形成的数据产品和服务可以通过平台进行交易撮合、合同签订、业务结算等；《重庆市数据条 例》肯定了授权运营主体的收益合法性，提出主体可以对授权运营的公共数据进行加工形成数据 产品和服务，通过向社会有偿提供依法获取收益。此外，为了在保障国家秘密、社会公共利益与个人隐私的前提下授权公共数据，各地方也积极运用新技术、研究开放新范式，意在保障个人安 全不受侵犯下最大程度地释放数据价值。例如在《山东省大数据发展促进条例》中，提出要运用 区块链、人工智能等新技术创新数据共享模式，并探索数据比对、核查等提供数据服务的方式。 目前，部分省市已经初步构建起了公共数据授权运营的基本原则，例如北京、成都等，踏上了实 现应用落地与规范发展的新征程。

　　根据数据的价值释放过程，我们总结出有三方主体将持续受益于数据要素化进程的不断推进。三 方主体分别为：拥有大量数据的数据资源持有方、具有可靠国资背景的公共数据运营方和数据要 素全产业链中的技术服务提供商：

　　数据资源持有方：拥有大量宝贵数据资源，或成最大赢家。互联网、金融、电力、医疗、通 信等领域的企业拥有大量的个人数据，具有巨大的价值等待挖掘。同时，电力、金融、交通、 航空航天等领域有大量公司可以提供有价值的企业数据，例如卫星数据、高速公路数据、钢 铁生产及贸易数据等。这些宝贵的数据不仅能驱动企业自身业务进一步发展，还能作为数据 交易中的数据来源创造可观利润，为产业发展赋能。

　　公共数据运营方：国资背景赋予可靠背书。国资背景的数据运营商打造可信政务数据平台， 政府掌握了大量高价值的数据和信息，在保障安全的同时亟待开发利用。近年来，国家高度 重视数据要素市场发展，这些沉睡的政务数据将通过打造安全可信数据运营平台的方式被唤 醒。政务数据价值大，但敏感程度较高。具有国资背景、可靠可信、且具有一定技术实力的 企业将成为运营政务数据，打造政务信息化平台的最佳选择。

　　技术服务提供商：全面赋能数据要素产业链。数据要素产业链较长，在数据采集、存储、标 注、运营、处理分析、交易等各个环节都需要先进技术进行支持。如何利用技术进行数据价 值挖掘、保护隐私、建立互信，都是数据要素市场发展的关键问题。众多技术实力出众的企 业将在数据采集存储、数据加工分析、打造数据运营平台、打造数据交易平台等方面展开业 务，如建立隐私计算平台、进行数据标注、施行数据清理等。这些企业将在数据要素的发展 进程中持续受益。

　　数字经济时代到来，算力成为水、电一样普惠大众、随取随用的公共基础资源。早在 1961 年， 美国教授 John McCarthy 就将算力类比为电话服务，可以随取随用。到了 1990 年，美国 Ian Foster 教授将算力与电力类比，提出算力是一种公共服务。数字经济时代，算力将成为水、电一 样普惠大众、随取随用的公共基础资源，为社会高效发展赋能，最终实现“网络无所不达、算力 无所不在、智能无所不及”的社会愿景。 算力网络是提供普惠算力的最优解，建立全国一体化算力网络势在必行。目前，算力对大部分公 司、科研院所、个人来说都是奢侈品，没有成为普惠大众的基础资源。我国算力存在着供需失衡、 成本较高、鲁棒性不足等问题。急剧增长的全行业计算需求与相对较慢的迭代发展速度造成了算 力供需失衡；同时，地理位置上聚集于东部、行业上大量存在于互联网企业等分布特点也对算力 资源的合理分配构成阻碍，算力流动进而导致成本不能有效满足普惠发展需求；此外，数据中心 的建设带来了更加复杂的算力应用场景，随之带来的偶发性算力需求激增和隐私数据安全保护诉 求对各节点的鲁棒性、安全性提出了更高的要求。为解决以上难点，实现跨地域与跨行业共享、 弹性按需调动，算力网络应运而生，成为算力资源健康发展的最优解。在不久的将来，算力网络 将成为这个数字经济时代、智能时代的标志性基础设施，建立全国一体化算力网络成为唯一解法。

　　“东数西算”是我国建设算力网络的初步探索，指导政策有望持续出台。2022 年 2 月 17 日，国 家发改委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、 粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等 8 地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工 程正式全面启动。当前“东数西算”工程正有条不紊地持续推进，数据中心犹如雨后春笋般在全 国各地快速建立。然而部署算力只完成工程的第一步，随着基础设施建设进度不断推进，接下来 要进行的是各节点之间的互联互通、实现算力统筹调度，将全国算力资源纳入总体布局，实现需 求供给间的精准对接。实现算力一体化，完成各节点之间的互联互通成为接下来工作的难点与重 点。我们认为，未来随着算力网络建设的逐步推进，相关政策有望持续出台。

　　构建确定性网络、算力调度与安全成为算网建设中亟待攻克的难点。首先，由于传统的尽力而为 网络架构会导致数据传输的稳定性不足，都带来带宽时高时低、时延时短等问题，只能满足网络 时效性较低的场景需求，例如数据备份、AI 训练等冷数据处理。而目前，智能驾驶、远程医疗、 智能农业、工业控制等新兴业务催生时延为 1-10ms 的端到端需求，因此急切呼唤着可提供“准时、准确”数据传输服务质量的新一代网络，即确定性网络。此外，目前算网建设在全网的感知 和调度上还有一定的困难。一方面，不同业务对算力精度、带宽、延迟等关键能力有差异化需求。 另一方面，数据中心等算力提供方所在的区域、算力成本、能够提供的资源类型均不相同。因此 如何将适合的计算资源分配给需求方成为关键。最后，算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增 加、算网全网安全的高效闭环管控复杂度提升、因数据交易新商业引入的端到端数据安全风险和 管理复杂度双提升等等都增大了算网被破坏的风险。

　　地方政府与相关企业积极尝试，尝试打造区域性算力网络、东西部互联网络，争先实现高效互联 与算力调度。甘肃、宁夏等多个枢纽节点发布文件，旨在建成省内统一的算力供给体系，建立算 力调度平台，实现省内算力资源的统一调配，这些地区还对与长三角、京津冀等地的互联互通做 出探索。另外，清华大学计算机系高性能计算研究所与东数西算（贵州）产业有限公司成立“东 数西算”算力实验室，旨在共同建设枢纽节点间的算力网络、新型算力中心及算力调度服务平台， 建设贵州枢纽与长三角枢纽间东西部互联的算力网络与新型算力中心试验示范工程，实现东西部 算力的高效互联与调度。2023 年 2 月，国内首个一体化算力交易调度平台——东数西算一体化算 力服务平台正式上线，首先在宁夏实现零散算力资源整合，并为包含智算、超算、通用等多种算 力提供包括供需匹配、调度使用在内的丰富综合服务，助力实现东西部算力自由流动，有效环节 算力地域供需不平衡问题。在可预见的未来中，在算力调度中心建设的推动作用下，八大枢纽节 点与重点城市的算力高速传输即将实现，打通不同行业、地域、层次间存在的算力壁垒，推动全 国一体化算力建设。

　　在算力网络建设过程中，我们总结出三条投资主线：计算、网络、安全。第一类是基础计算设施 提供商，这类主体助力建设数据中心等算网基础设施，为后续在其构建算力调度与网络建设提供 坚实的物理底座。第二类是网络建设方，这类主体致力于打通构建确定性网络、算力调度等亟待 解决的难点堵点，通过构建低时延、可靠的网络来支持多种场景下的算力需求。最后是在网络安 全、数据安全领域实力雄厚的公司，面对算网终端的泛在接入导致的攻击暴露面增加这一问题， 这类主体凭借其之前深耕安全领域的技术积累，为数据在算网中安全输送提供安全保障，从而在 保障隐私安全不被侵犯的前提下实现算力与数据的流动。

　　大模型+办公应用落地核心厂商。我们认为，办公软件具备用户数庞大、效率提升迫切的特点， 将大模型的能力与办公软件结合，有望成为大模型应用的。公司是全球领先的办公软件产品及服 务提供商，截止 23Q1，月度活跃设备数 5.89 亿、其中 PC 版月活设备 2.52 亿。公司正，4 月 18 日 WPS AI 首次亮相轻文档，5 月 16 日则将大语言模型能力嵌入表格、文字、演示、PDF 四大组 件，比如表格海外版可以通过提问即可进行数据理解与分析、自动生成公式等功能，大大提高产 品易用度。我们认为，随着公司 WPS AI 产品功能的不断强化与完善，用户体验和效率提升方面 的效果将更加明显，在商用之后有望持续提升用户规模，并能够提升产品 ARPU 值。

　　科大讯飞星火大模型发布，率先落地四大领域。5 月 6 日，科大讯飞正式发布了星火认知大模型。 公司与中科院、长三角人工智能产业链联盟共同建立了通用认知智能大模型的评测体系，包括文 本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、编程能力、多模态能力七大维度以及 481 个细分任务类型。发布会展示了星火大模型的七大核心能力，整体表现优秀，其中在多模态方面 星火大模型已可支持语音、图像的交互和虚拟人视频的生成。公司发布了星火大模型在教育、办 公、汽车和数字员工四大领域的落地产品：教育方面，大模型与讯飞学习机结合，实现中英文作 文智能批改、口语实时对话；在办公领域，星火大模型可以实现智能整理文稿、快速生成会议纪 要、录音一键成稿等功能；在汽车行业，星火大模型让汽车人机交互的体验进一步提升；数字员 工领域，虚拟人结合星火大模型，全面提升智能交互能力。6 月 9 日BOB体育，公司将星火大模型升级至 V1.5 版本，将开放式知识问答、逻辑推理和数学、多轮对话三大能力升级，并推出星火 APP、星 火语伴 APP、讯飞听见智慧屏、羚羊工业互联网平台等 C 端/B 端新品。未来，公司还计划将于 8 月 15 日与 10 月 24 日对星火大模型进行两次升级。

　　Smart to Intelligent 战略稳步推进，全线业务拥抱 AI 大模型。2023 年公司将大模型领域研发作 为公司战略，旨在将全线 日，公司宣布与亚马逊云科技在大语言模 型应用领域展开合作；5月，公司旗下的高级智能座舱HMI工具产品Kanzi成功融合大模型能力， 使产品在保持既有优势的同时, 极大地提升了 HMI 的设计能力与开发效率；5 月 18 日，公司正式发布魔方 Rubik 大模型，基础模型系列 Rubik 基础平台（Rubik Foundation Family）全面覆盖了 从边缘端（Rubik Edge）、语言大模型（Rubik Language）、多模态（Rubik Multi-Modal）、机 器人（Rubik Robot）等大模型系列。在应用产品方面，Rubik 应用产品全家桶（Rubik Product Family）全面覆盖了包括汽车大模型（Rubik Auto）、终端大模型（Rubik Device）、行业大模 型（Rubik Enterprise）、开发套件大模型（Rubik Studio）等一系列大模型产品组合。

　　朗新科技与阿里云共同探索应用 AIGC 构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用。 朗新科技是行业领先的能源科技企业，2016 年与阿里云签署战略合作协议，双方围绕能源数字化、 能源互联网、数字城市、产业互联网等领域进行多维度、多层面的合作。4 月 26 日，2023 阿里 云合作伙伴大会发布了“通义千问伙伴计划”，朗新科技成为七家首批通义千问伙伴之一，将与 阿里云共同探索应用 AIGC 构建电力行业大模型，推动大模型在电力行业落地应用，探索以 AI 重 塑新一代电力营销系统，在市场化交易、需求侧响应等领域率先通过“千问”训练和孵化电力行 业垂直大模型，促进清洁能源替代，助力新型电力系统发展和“源网荷储”智能化变革。

　　公司已构建全国最庞大的财税领域人工智能体系，具有较高护城河。公司入选浙江省领雁项目、 杭州市人工智能重大项目，在主导的课题研究中提出以端到端全自动数据分析处理流程，通过减 少相对低效的人工参与环节，实现数据高效处理与分析，基于知识、规则及生成模型的可视化自 动构建技术：GPT 等生成模型（AICG）在文章生成、对话生成、代码生成等领域业界都已有探索并取得了较好的效果，预计在2024年实现在企业端提供智能数字化财税管理辅助服务。在财税 数字化垂直领域，公司已经构建全国最庞大的财税知识数字化和人工智能体系，积累了庞大的财 税专业知识和服务案例库，具备较高的护城河和技术领先优势。2022 年，在客户拓展方面，基于 人工智能的用户数据挖掘、画像提取，识别准确率达 83%，引流客户意向率达 50%；在客户运营 方面，公司通过数智化运营管理，设定搭建标签管理系统，支撑联合经营实现多业务模式和多岗 协同，并设定咨询 AI 接入，AI 应答率超过 60%。公司凭借财税 AI 优势，大幅提升获客成功率和 运营效率。

　　泛微网络成立于 2001 年，总部设立于上海，是企业微信的战略合作伙伴。泛微专注协同管理软 件领域 22 年，拥有面向大中小各类规模组织的全系列协同管理和移动办公软件产品栈：面向大中 型企业的平台型产品 e-cology、面向中小型企业的应用型产品 e-office、一体化的移动办公云 OA 平台 eteams，成功帮助全国七万余家政府机关及企事业单位客户建设了数字化服务。通过十多年 的技术沉淀，泛微的集成引擎已连通数百种管理信息系统便于客户内部信息孤岛的打通，泛微的 低代码开发平台可灵活构建各类应用场景让客户的管理思想快速变成系统应用。 公司软件产品形态灵活，七大引擎持续应用迭代。公司的 OA 产品采用组件化设计方式，各子系 统高度模块化，产品的易用性与灵活性强。公司产品包含七大引擎：流程引擎、内容引擎、门户 引擎、组织引擎、消息引擎、建模引擎和集成引擎，贯穿、协同各业务模块，驱动企业管理方式 的变更。在七大引擎的统一平台解决方案的支撑下，系统可以敏捷地支撑企业业务拓展带来的组 织变化、人员变化、以及随之而来的大量应用场景变化。

　　致远互联成立于 2002 年，是中国数智化协同运营平台及云服务领导厂商。公司始终专注于企业 级协同管理软件领域，为客户提供协同管理软件产品、解决方案、协同管理平台及云服务，集协 同管理产品的设计、研发、销售及服务为一体，为客户提供协同办公应用、协同业务管理和协同 运营管理等核心功能，提升管理效率，助力企业的数字化转型。

　　公司创造性提出 COP 产品，从协同办公向协同运营进化。2020 年，公司正式发布了协同运营平 台（COP，collaborate operation platform）产品，集技术支撑平台、运营创新平台和生态合作平 台于一体，推动协同办公（OA）向协同运营（COP）转变。公司在产品层面抽象出六大核心运 营能力，即组织架构、业务定制、流程引擎 BPM、连接集成、数据分析决策、移动协作，以此塑 造 COP 全入口、全组织、全移动、全流程、全数据、全连接的六大特性。在满足传统 OA 协同办 公能力的同时，将企业全域和全端的运营都在平台上进行了协同，重塑了企业业务延展的边界范 围，提升组织运营整体效率与核心竞争力。

　　汉得信息具备企业数字化转型全面服务能力。作为中国市场上颇具规模的数字化综合服务商，汉 得信息具备全面的企业数字化服务能力，聚焦“产业数字化”、“财务数字化”、“泛 ERP”和 “ITO”四大核心业务，同时持续打磨自主技术平台+自主应用产品+全面实施服务/运维能力体系， 正不断加快从实施服务商向“自主软件+实施服务”的企业数字化综合供应商转型的迈进脚步。

　　自主产品线全面接入文心千帆能力BOB体育。百度的文心一言面世后，汉得信息第一时间加入了生态圈， 成为首批体验官。5 月 18 日，汉得信息与百度智能云签约成为了文心千帆生态伙伴，宣布汉得自 主产品线全面接入文心千帆能力，将为企业提供基于 AIGC 技术更智能化的产品及解决方案，携 手百度智能云推动大模型在企业软件行业落地应用，并现场分享了基于文心千帆公有云服务打造 的四大智能应用，包括智慧导购、智慧物流、资产助手和营销创意助手。

　　彩讯股份成立于 2004 年，专注于企业数字化转型赛道。公司坚持行业内独树一帜的双中台战略， 沉淀形成了业界先进的技术和运营双中台，形成了协同办公、智慧渠道、云和大数据三大产品线。 协同办公产品线以信创邮箱为主，Richmail 拥有国产自主知识产权，是中国 500 强首选国产邮箱。 智慧渠道产品线 亿终端消费用户，参与建设和运营多个用户规模过亿互联网产品， 包括中国移动旗下手机营业厅、移动云盘、统一认证、139 邮箱等。云和大数据产品线是国资云 的紧密合作伙伴，提供企业上云配套服务、云平台建设、云迁移、云运维等服务。公司积极把握 数字经济高速增长带来的巨大发展机遇，重点布局国家大力推动的信创产业、5G、国资云、数据 要素和 AI 新浪潮等核心领域。

　　公司正在研发下一代智能邮箱。公司正在结合 AI 大模型能力进行下一代智能邮箱的研发，公司是 百度文心一言的首批生态合作伙伴，从技术角度现已实现了诸如阿里的通义千问等各种大模型的 接入，同时也会通过国内主流的开源模型自主部署，在部署的同时会做一些更深度的测试和联调。 公司在大模型基础上做了进一步研发，使得智能邮箱产品能够产生更好的客户体验。我们认为， 智能邮箱有望成为未来每个人的个人数字助理的角色，以人为中心提供更加智能的场景和服务。

　　新致软件主要为保险、金融以及汽车等行业客户提供定制化解决方案与软件开发服务，2022 年公 司发布知识图谱平台“新致新知”，将企业内部异构数据转化为知识，打造行业知识图谱平台， 助力下业智能化转型。公司已经发布了智能培训机器人 TalkAI，可与企业学习平台对接，根 据销售、客服等不同员工角色设计不同知识点，打造“人机对练+实时知道+多维评分”的一站式 培训平台。我们估计，公司后续还将基于企业场景，推出更多的大模型赋能产品。

　　海光信息专注于研发、设计和销售高端处理器（CPU 以及 GPGPU）BOB体育，持续技术创新、产品迭代。 海光信息的主要产品为应用于服务器和工作站等设备中的通用处理器（CPU）和协处理器（DCU,即 GPGPU）。海光处理器性能出众，同时软硬件生态丰富、工具链完整、应用迁移成本低。海 光 CPU 与 DCU 虽脱胎于 AMD，但经过多年独立自主研发迭代，已经实现自主可控、安全可靠， 是国产芯片之光。海光 CPU 的四代产品中，海光一号和海光二号均实现了商业化应用， 海光三 号已亮相发布会，海光四号处于研发阶段。目前，海光 DCU 部分硬件性能与英伟达的 A100、 AMD 的 MI100 相近。

　　中科曙光是中国信息产业与高性能计算领域领军企业。中科曙光成立于 2006 年，背靠中国科学 院计算所。作为中国核心信息基础设施领军企业，中科曙光专注于高性能计算领域，基于公司多 年积累的高端计算优势，积极布局智能计算、云计算、大数据等领域，主要业务涉及高端计算机、 存储产品、云计算服务、网络安全产品等。中科曙光拥有国际领先的5大智能制造生产基地、7大 研发中心，在全国 50 多个城市部署了城市云计算中心，充分发挥高端计算优势，大力发展人工智 能、云计算、大数据等先进计算业务。

　　寒武纪始终深耕芯片研发，不断推陈出新、实现技术进步。寒武纪自成立之初便开始了对 AI 芯片 领域的探索创新，并在 2016 年年底成功研发出全球首款 AI 手机芯片——寒武纪 1A 。2017 年， 这款芯片被搭载于华为的高端系统级芯片麒麟 970，应用于 Mate10 手机，可以在功耗极低的前提 下，涵盖人脸识别、语音识别、图像增强等多种功能。此后，寒武纪又陆续推出了多款 AI 芯片产 品，包括云端训练芯片 MLU100、边缘推理芯片 MLU270、车载推理芯片 MLU290 等 。这些产品都具有高性能、低功耗、高集成度等特点，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都有着 优异的表现。

　　浪潮电子信息产业股份有限公司是浪潮集团有限公司旗下三家上市公司之一，是全球领先的 IT 基 础架构产品、方案及服务提供商。公司主要从事服务器等云计算基础设施产品的研发、生产和销 售，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，提供包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算 等全方位数字化解决方案。公司以“智慧计算”为战略，构建开放融合的计算生态，为客户构建 满足多样化场景的智慧计算平台，全面赋能传统产业的数字化、智能化转型与变革，重视算力基 础设施的建设和发展，为中国数字经济发展提供充足的算力支持。根据 IDC 数据，2021 年浪潮 信息的 AI 服务器在世界市场和中国市场均蝉联第一位，是 AI 服务器行业的顶尖巨头。

　　拓维信息是中国领先的软硬一体化产品及解决方案提供商，依托华为“昇腾+鲲鹏”技术架构， 积极构建 AI 智算解决方案。公司业务覆盖政企数字化、智能计算、鸿蒙生态，布局全国 31 省、 海外 10+国家，聚焦数字政府、运营商等重点领域和行业，服务超过 1500 家政企客户，提供全栈 国产数字化解决方案和一站式全生命周期的综合服务。在 AI 智算催生大量算力需求的背景下，拓 维信息与华为联合探索算力生态建设可能，其子公司湘江鲲鹏先后发布基于鲲鹏处理器和昇腾处 理器的数十款兆瀚 AI 产品，包括 AI 推理、AI 训练、AI 小站、AI 集群、智能边缘等。同时，作为 华为“昇腾智造”及“昇腾智行”双领域解决方案合作伙伴，拓维信息积极探索落地场景，研发 出基于昇腾的 AI 稽核、质检等解决方案，助力解决经济产业发展中的痛点堵点。

　　立足华为技术底座，助力长虹转型升级，华鲲振宇参与数据设施新基建。2020 年 6 月，四川长虹 为实现计算产业的战略化转型升级，联手各大资方建立华鲲振宇，并由华为提供技术底座，全面 负责基于“鲲鹏+昇腾”处理器的“天宫”自主品牌系列产品的生产销售全流程服务。华鲲振宇 积极参与包含江西、福建、成都、济南在内的多省市智算中心建设，公司研发的“天宫”昇腾 AI 全栈基础软硬件平台为中心提供核心基础设施。华鲲振宇近期推出了基于鲲鹏+昇腾技术架构研 发的 AI 训练服务器 AT800 Model 9000，在 ChatGPT 高速发展催生巨额算力需求下，可以有效填 补当前算力不足的供给缺口。

　　公司在数据中台、模型服务、智慧物联及数字孪生方面加大研发投入，不断完善和拓展大数据产 品体系。公司旗下大数据品牌为“远光数聚”，专注于核心数据产品及服务的研发，为能源、政 府、电力BOB体育、工业等行业、部门提供定制化的一站式智能数据解决方案，有效助力企业转型，帮助 其高效，快速发展。主要有四大产品：大数据智能开发平台 EDT、智能物联平台 AIoT、企业数字 化创新应用平台 Realinsight 和资金智能监控产品 Cashinsight。大数据智能开发平台 EDT，为企 业提供数据中台一站式解决方案。在数据治理方面，完善数据资产管理、多维建模、数据开发、 数据质量、数据安全、数据服务等能力域，并在国家电投、金川集团、酒钢集团的数据类项目中得到应用；在模型服务方面，模型即服务商业模式进一步完善，沉淀百余个算法模型，在上海、 四川、湖南、辽宁等地为国网客户提供业务预测类模型服务。

　　女娲星座首批卫星成功发射，数据要素市场潜力可期。3 月 30 日，公司成功发射首批女娲星座卫 星（“一主三辅”，共四颗），计划在 2025 年完成全部 38 颗女娲星座卫星的发射，届时公司的 数据质量将大幅度提升，形成高空与低空遥感并存、雷达卫星与光学卫星互补的数据源布局。 2022 年以来，国家多次出台相关政策推动数据要素市场发展，3 月国家数据局的组建，展现了国 家大力发展数字经济和数据要素的决心。而卫星利用空天地一体化时空大数据感知手段获取的大 尺度、全要素地物地表数据是数字基础设施、数字经济建设的基石。在这样的背景下，公司已成 为国内第一家拥有商业雷达卫星星座，并且在自主数据资源、自主处理软件、数据行业应用全产 业链上均有布局的上市公司，护城河有望不断巩固。

　　上海钢联是全球领先的大宗商品及相关产业数据服务商之一，并拥有国内千亿级 B2B 钢材交易智 慧服务电商平台。公司围绕建设大宗商品电子商务生态体系的发展战略，逐步打造了以大数据为 基础的网络综合资讯、上下业研究、专家团队咨询、电商交易平台、智能化云仓储、信息化 物流、供应链服务为一体的互联网大宗商品闭环生态圈，并形成了以钢铁、矿石、煤焦为主体的 黑色金属产业及有色金属、能源化工、农产品等多元化产品领域的集团产业链。 上海钢联以数据为发展之本，以资讯和研究为切入点，全面渗透交易、供应链服务等多个产业链 环节，实现多产业拓展，不断完善大宗商品电子商务生态体系。公司深耕大宗商品行业多年，积 累了海量的资讯和数据，创建了一套独立、健全的大宗商品数据采集、数据编制以及数据发布的 标准化流程体系，是中国第一家取得国际证监会组织（IOSCO）认证的大宗商品数据服务商，接 轨国际先进水平。公司具备行业领先的信息采集、数据积累和标准化体系优势，并以此为基础对 外提供特色数据分析研究、专业研究报告等服务，多维度地为客户提供个性化服务，具有显著的 经济效益和社会效益。

　　安科瑞专注于从事中低压企业微电网能效管理系统，为用户提供智能电力运维、能效分析、电气 安全等多方面解决方案。公司成立于 2003 年，集研发、生产、销售及服务于一体，解决方案涵 盖电力、环保、新能源、消防等多个领域。目前公司已有 1.4 万套系统解决方案在全国各地运行， 具备了从云平台软件到终端元器件的一站式服务能力，形成了“云-边-端”的能源互联网生态体 系，持续保障用户高效和安全用能。 在电力市场化改革深化背景下，工商业企业对能耗管控的意愿有望提升。随着全国统一的电力市 场体系建设逐步推进，预计未来电力分时价格将加剧分化，工商业企业都将成为电力交易市场的 参与主体。对于高能耗的企业，更是亟需提高能效，做好能耗监测与负荷控制，提高清洁能源的 使用率，才能在电力市场中降低用电成本，保证自身的良好发展。我们认为，以企业微电网能效 管理系统为核心业务的安科瑞将有望迎来快速发展。

　　打造面向行业的数字化平台产品，致力提供端到端的数字化、智能化解决方案。中远海科主要从 事智慧交通、智慧航运、智慧物流、智慧安防等领域的业务，目前公司正在加快业务的转型升级， 持续推进由项目型业务为主向平台型、产品型业务为主的业务模式切换。同时，公司加快推进创 新和数字化转型，开展数据中台、业务中台建设，以数据中台架构打造面向行业服务的数字化平 台产品，为行业客户提供端到端的数字化、智能化解决方案。公司自成立以来，长期致力于交通 运输行业的信息化、智能化和数字化，是智慧交通、智慧航运等领域的领军企业。凭借合理的业 务布局、有力的创新驱动、良好的品牌声誉、稳定的客户资源和雄厚的企业背景，推动公司数字 化转型和高质量发展。 2022 年，公司共研发各类算法模型上百项，筑牢了自主可控的数字化核心能力。其中船视宝是 中远海科基于其航运数据中台产品推出的数字化产品，为行业提供全要素、全方位、全周期的数 字化服务，促进航运、港口、海事、金融、航运服务等行业数字化转型升级，打造航运数字化新 基建。目前，船视宝汇聚了 300 亿条船位数据，覆盖 20 万艘商船，10 万家相关企业，5000 余个 港口，4 万多个泊位，30 万条航线的相关数据，并成为上海数据交易所首批挂牌交易商，入选浦 东新区大企业开放中心。

　　中国电子旗下网信产业核心企业，为数据要素市场全方位、全周期赋能。深桑达是中国电子旗下 的子公司，专注于云计算及存储、数据创新、数字政府与行业数字化服务、高科技产业工程服务 四项主业，以安全自主的技术赋能各行业数字化转型、数字经济高质量发展。目前，公司主营业 务分为两大块，数字与信息服务与产业服务。公司提早进行数据要素产业布局。2020 年，公司作 为中国电子数据治理工程指挥部的载体，与清华大学合作，用坚实的工程技术路线功课数据确权、 定价、计量和安全难题，初步形成了数据安全、数据要素、数据产业三大工程产品线。目前，公 司可以为客户提供数据资产运营管理服务、数据治理咨询服务、数据基础场景运营、数据要素总 体方案设计、数据科学分析服务、数据安全与合规咨询服务等全方位服务。

　　数据湖项目遍地开花，易华录从项目建设转向有效运营。公司围绕数据产生、采集、存储、运营、 应用及数据安全等方面的数据全周期管理打造了标杆数据平台—数据湖。公司依托超级智能存储 技术在全国 20 个省、自治区、直辖市落地的 32 个城市数据湖，覆盖了“东数西算”工程 8 个国 家枢纽节点中的京津冀、长三角、成渝、粤港澳、宁夏、贵州 6 个部分，成为新一代数字经济基 础设施和城市数据底座标配，是全国一体化大数据中心协同创新体系的重要组成部分。截至目前， 数据湖累计部署蓝光存储规模近 3900PB，已建成和规划的机架数超 2 万架，通过部署的大型行 业级蓝光光盘库和光磁电智能存储系统，面向政府、企业、个人提供可规划、可延展、具有时效 性、经济性和持续服务能力的本地化存储服务。

　　每日互动构建“数据积累-数据治理-数据应用”服务闭环生态，成长为数智领域的领军者。每日 互动成立于 2010 年，于 2019 年登陆创业板。公司致力于用数据驱动产业智能化，是专业的数据 智能服务商。公司打造了“数据积累-数据治理-数据应用” （Data - Machine - People）的服 务生态闭环，将深厚的数据能力与行业知识（Know-How）相结合，为各行业客户（互联网运 营、用户增长、品牌营销、金融风控等）以及政府部门提供丰富的数据智能产品、服务与解决方 案。

　　山大地纬是国内领先的“AI+区块链”科技服务商，正在构建数据要素交付服务业务体系。公司 以“AI+区块链”为核心驱动力，赋能智慧政务、智慧医保医疗、智能用电三大领域，面向政府 部门、医疗机构、国家电网及下属企业等客户提供行业新兴应用软件开发、技术服务及系统集成 等 Smart 系列解决方案，定位为数据要素交付服务商，积极构建数商生态，全面服务数据要素交 易市场。公司是中国最早从事区块链技术研究的企业之一，拥有完全自主可控的“大纬链”技术体系，基于“大纬链”技术，已在多地建设城市链及行业链，并积极探索普惠金融等领域的落地 应用，正在构建数据要素交付服务业务体系。

　　南威软件是全国政务服务龙头企业，打造融合 AI 的苍穹大数据平台。公司拥有超百家全资、控 股、参股公司，其中包括太极数智、人大金仓、四方伟业、安巽科技、北京友虹等行业标杆企业。 公司致力构建“云+数”的中枢能力，结合区块链、物联网、人工智能、安全、信创等技术，形 成业务、数据、视频、物联、移动、安全等能力化中枢体系和生态，赋能数字政府创新建设，为 各行业应用场景提供支撑服务。公司推进政务数据应用与社会数据的融合、打通，通过数据要素 的价值转化和应用，激活政务数据要素潜能，释放数据内在价值，实现行业数据服务模式和数据 服务内容创新，政务数据与场景需求的精准匹配，为多行业和跨场景应用提供多样化的数据产品 支撑。目前公司政务服务产品和解决方案的案例已覆盖全国 30 个省份，256 个地市，直接服务公 务人员超 1000 万人、企业超 500 万家、社会公众超 3 亿人，核心产品得到用户的广泛认可。

　　拥有可靠国资背书、自建数据中心，铜牛信息专注提供一站式云平台建设与服务。铜牛信息是一 家集互联网数据中心服务、云服务、互联网接入服务、互联网数据中心及云平台信息系统集成服 务、应用软件开发服务为一体的互联网综合服务提供商。公司是国内少数以自有房产自建数据中 心且自主搭建云平台的专业 IDC 服务商之一。作为北京市国资委旗下唯一一家以互联网数据中心 和云服务为主营业务的上市公司，铜牛信息拥有四大自建云计算服务和网络安全服务运营中心， 并依托自建数据中心与云平台，为客户提供安全合规、高可靠性的一站式 IaaS、PaaS、SaaS 各层面云平台服务及云平台相关建设、运维服务。凭借多年互联网发展经验与可靠国资背书，铜牛 信息赢得了众多知名客户的长期信赖，例如国家信息中心、中国国新控股、北京市网信办、北京 产权交易所等。 自建数据中心布局位置优越，铜牛信息坐拥优势区位内的优质资源。公司现有自建数据中心均布 局于京津两地核心区域和经济重点发展区域，例如天坛数据中心位于北京市二环内、CBD 数据中 心位于北京中央商务区、而国门数据中心位于北京市三环内，选址周边均聚集高价值潜在用户， 例如要素交易市场、大型国有企业总部等，从而为公司业务扩展提供丰富目标客户资源，同时也 为公司追逐 IDC、云计算等应用模式新发展提供强力地缘优势。

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