核心观点：今年以来，以GPT为代表的预训练大模型引发技术和商业的热潮。展望国内大模型，我们认为华为在该领域积累深厚，有望快速实现商业化。复盘华为盘古大模型发展，其基础大模型、行业大模型、细分场景模型已经在不同领域率先取得成功，并带动产业链相关公司。我们认为，华为是国内在芯片算力、模型算法、应用场景等多个环节具有完整布局的头部公司，具备优秀的大模型研发与应用能力，推荐重点关注其盘古大模型的研发、应用进展及相关产业链的投资机遇。
　　1.华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021年4月发布“盘古大模型”。自“盘古大模型”发布以来，已经发展出L0、L1、L2三大阶段的成熟体系持续进化。所谓L0是指NLP大模型、CV大模型等五大水平领域的基础大模型；而L1指行业大模型，比如气象、矿山、电力等行；L2指面向各行业中细分场景的模型，比如电力行业的无人机巡检。
　　2.基础大模型研发与迭代能力强劲，持续创新推动大模型发展。NLP大模型方面，以鹏城实验室为首的联合团队在模型设计、语料库训练、分布式训练等方面进行创新，推出全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古，并探索迭代语言大模型在具体下游场景中的应用优化，可以基于更小规模的模型满足具体场景的应用需求。而在CV和多模态大模型方面，华为的相关研究人员也在模型结构设计、数据集丰富等层面持续创新，是引领引领大模型不断发展的重要中国力量。
　　3.多行业、多场景成功验证模型能力，商业化落地效果强于GPT-3。目前盘古预训练大模型能力已经在包括能源、零售、金融、工业等领域得到验证。例如，在电力领域，可做到一个模型适配上百种缺陷，一个模型就可以替代厂商原先的20多个小模型，极大减少了模型维护成本，平均精度提升18.4%，模型开发成本降低90%。同时盘古NLP大模型通过迁移学习实现少样本学习的目标，将P-tuning等最新技术融入到盘古的微调框架中，并通过庞大的行业知识库进行训练，使其更适合在复杂商用场景下的应用能力强于GPT-3。
　　4.盘古NLP大模型带动产业链公司。华为大模型在昇腾硬件、云端AI服务、矿山大模型等各方面积极拓展合作伙伴，推荐重点关注其盘古大模型的研发、应用进展及相关产业链的投资机遇。
　　风险提示
　　盘古大模型技术发展不及预期：大模型属于先进AI算法，若后续盘古大模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响盘古大模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等；
　　盘古大模型下游应用不及预期：盘古大模型下游应用场景可能会受到GPT-3.5 API开放的影响而减少，导致下游应用场景不及预期。
　　商业模式不确定：大语言模型带来新的网络生态商业，尚属于前期成长阶段，政策监管难度加大，相关法律法规尚不完善，政策监管力度可能不及预期。
　　数据数量与数据质量不及预期：大模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果。
　　海外巨头竞争加剧：由于训练大模型十分耗费资金，谷歌、微软、Meta的大力投入可能会加剧行业竞争，导致盈利水平有所下降，可持续投入研发能力与国外科技巨头相比仍有距离。

研究报告全文：证券研究报告行业动态报告华为盘古大模型相关梳理分析师阎贵成分析师金戈分析师于芳博yanguichengcsccomcnjingecsccomcnyufangbocsccomcnSAC编号S1440522030001SAC编号S1440518040002SAC编号S1440517110001SFC中央编号BNS315SFC中央编号BPD352发布日期2023年3月26日本报告由中信建投证券股份有限公司在中华人民共和国仅为本报告目的不包括香港澳门台湾提供在遵守适用的法律法规情况下本报告亦可能由中信建投国际证券有限公司在香港提供同时请参阅最后一页的重要声明核心观点核心观点今年以来以GPT为代表的预训练大模型引发技术和商业的热潮展望国内大模型我们认为华为在该领域积累深厚有望快速实现商业化复盘华为盘古大模型发展其基础大模型行业大模型细分场景模型已经在不同领域率先取得成功并带动产业链相关公司我们认为华为是国内在芯片算力模型算法应用场景等多个环节具有完整布局的头部公司具备优秀的大模型研发与应用能力推荐重点关注其盘古大模型的研发应用进展及相关产业链的投资机遇1华为云团队于2020年立项AI大模型并且于2021年4月发布盘古大模型自盘古大模型发布以来已经发展出L0L1L2三大阶段的成熟体系持续进化所谓L0是指NLP大模型CV大模型等五大水平领域的基础大模型而L1指行业大模型比如气象矿山电力等行L2指面向各行业中细分场景的模型比如电力行业的无人机巡检2基础大模型研发与迭代能力强劲持续创新推动大模型发展NLP大模型方面以鹏城实验室为首的联合团队在模型设计语料库训练分布式训练等方面进行创新推出全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型鹏程盘古并探索迭代语言大模型在具体下游场景中的应用优化可以基于更小规模的模型满足具体场景的应用需求而在CV和多模态大模型方面华为的相关研究人员也在模型结构设计数据集丰富等层面持续创新是引领引领大模型不断发展的重要中国力量3多行业多场景成功验证模型能力商业化落地效果强于GPT-3目前盘古预训练大模型能力已经在包括能源零售金融工业等领域得到验证例如在电力领域可做到一个模型适配上百种缺陷一个模型就可以替代厂商原先的20多个小模型极大减少了模型维护成本平均精度提升184模型开发成本降低90同时盘古NLP大模型通过迁移学习实现少样本学习的目标将P-tuning等最新技术融入到盘古的微调框架中并通过庞大的行业知识库进行训练使其更适合在复杂商用场景下的应用能力强于GPT-34盘古NLP大模型带动产业链公司华为大模型在昇腾硬件云端AI服务矿山大模型等各方面积极拓展合作伙伴推荐重点关注其盘古大模型的研发应用进展及相关产业链的投资机遇目录一盘古大模型二相关产业链标的11盘古大模型深耕行业应用盘古大模型L0-L1-L2的研发体系华为云团队于2020年立项AI大模型并且于2021年4月发布盘古大模型自盘古大模型发布以来已经发展出L0L1L2三大阶段的成熟体系持续进化L0是指NLP大模型CV大模型多模态大模型科学计算大模型等基础大模型2022年11月推出了L1行业大模型比如气象矿山电力等行业大模型L2指面向各行业中细分场景的模型比如电力行业的无人机巡检金融违约风险识别模型等图盘古系列大模型资料来源华为云中信建投12L0盘古NLP大模型中文理解和下游应用能力优异在2021年4月的HDCCloud大会上盘古NLP大模型发布其由华为云和循环智能联合开发的由鹏城实验室提供算力支持盘古NLP大模型是业内首个千亿参数的中文大模型性能优异在预训练阶段NLP大模型学习超过40TB行业文本数据和400万小时的行业语音数据具有1100亿参数具备强大的通用中文知识储备同时通过行业数据的小样本调优带来具体场景中的应用性能提升中文理解能力出色在2021年4月发布后在当时的权威中文语言理解评测基准CLUE榜单上盘古NLP大模型在总榜阅读理解排行榜和分类任务排行榜上都位列第一总榜得分比第二名高出一个百分点可以依靠少量下游数据进行微调盘古NLP大模型通过迁移学习实现少样本学习的目标将P-tuningpriming等最新技术融入到盘古的微调框架中进一步提升微调效果通过庞大的行业知识库进行训练使其更适合在复杂商用场景下使用在当时盘古的微调对模型提升的能力甚至超过了GPT-3图盘古NLP模型能够与行业知识库对接图盘古NLP大模型的表现图不同模型达到目标值所需平均样本数总得分榜排名第一分类任务榜排名第一阅读理解榜榜排名第一300270250200150100901004550100CNNBERTGPT-3RoBERTa盘古资料来源机器之心华为云中信建投13L0鹏程盘古NLP大模型全球首个开源的2000亿参数的中文大模型2021年5月的华为生态大会2021上超大模型鹏程盘古重磅亮相由鹏城实验室联合相关技术团队开发其基于Transformer的Decoder架构设计最大版本参数量达2000亿以鹏城实验室为首的联合团队在基于昇腾910芯片的E级智能算力平台鹏城云脑II上训练了全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型鹏程盘古其基于Transformer的Decoder架构改进而来分为26亿131亿2070亿三个版本其收集了不同来源的海量数据并通过数据预处理方式提升数据质量以满足大模型的数据需求收集了包含开放数据集ommonCrawl原始网页数据百科数据新闻数据电子书籍等近80TB的原始数据先通过基于规则的数据清洗基于模型的过滤数据去重等数据预处理方式再通过人工和模型分别对数据质量进行评估并且通过不断迭代前两个步骤来提升数据质量最终形成了11TB的高质量训练数据集图鹏程盘古模型架构及模型参数量图鹏程盘古模型训练数据组成及数据处理方式来自15个开放数据集如DuReaderBaiduQACAIL2018279GBSogou-CA等百度百科搜狗百科等百科类数据220GB不同主题的电子书籍如小2990GB说历史诗歌古文等7149GB2018年1月-2020年12月的CommonCrawl网页数据355GB1992-2011年的新闻数据资料来源鹏程盘古大规模自回归中文预训练语言模型及应用中信建投14L0鹏程盘古NLP大模型针对下游应用优化让落地成为可能为实现在下游任务中广泛而高效的应用进一步做出了以下改进1通过模型压缩的方式降低模型参数最终使显存占用降低50系统性能波动仅为2左右2将模型从Mindspore框架成功移植到PyTorch框架下3设计并开放了在线体验服务目前已处理上万条用户请求在26亿参数的基本版的基础上优化迭代推出了增强版在相对小的参数规模上具有优越的性能通过创新应用多任务学习任务统一格式提示微调和持续学习技术对基本版模型进行能力扩展和增强使模型性能得到大幅提升形成基于鹏程盘古模型进行提示微调和持续学习的应用新范式更好地识别用户的任务说明同时能尽量保持模型的原始生成能力参数量为26亿规模在中英文翻译开放域知识问答文本分类摘要生成等方面的能力提升显著在一张V100GPU卡上就可以完成多路并行推理图鹏程盘古增强版技术原理图鹏程盘古26B增强版在多个下游任务中均有显著的性能提升资料来源鹏程盘古大规模自回归中文预训练语言模型及应用中信建投15L0盘古CV大模型整合三大功能应用效果佳在2021年4月的HDCCloud大会上盘古CV大模型发布提供三方面功能在落地应用方面具有较强优势盘古CV大模型是一个超30亿参数的CV大模型预训练时输入了10亿级图像能同时满足底层图像处理与高层语义的理解需求在功能方面盘古CV大模型提供了大模型预训练大模型部署和大模型迭代三个功能1在预训练中盘古CV大模型中包含了数据处理架构设计和模型优化三个步骤支持层次化空间特征聚合监督式对比语义调整等算法可以将图像的表征效率提升数千倍2在大模型部署中盘古CV大模型中专门设计了模型抽取和知识蒸馏算法能够根据用户需求抽取高效子模型并且确保将大模型学习到的知识最大限度地传递给子模型3在大模型迭代中盘古CV大模型配备了数据挖掘和增量学习模块其中的一比特监督学习双向自步学习等算法能够减少90以上的人力干预同时类别增量难例增量学习等技术也能够在增量学习过程中减少90以上的算力消耗配合基于图网络的模型融合技术盘古CV大模型最终可实现闭环迭代模型的泛化能力也会在使用过程中逐渐增强图盘古CV大模型模式资料来源华为云中信建投16L0CV领域研究进展PyramidTNT优化视觉领域Transformer应用2022年1月发布论文PyramidTNTImprovedTransformer-in-TransformerBaselineswithPyramidArchitecture通过引入金字塔结构和卷积stem优化Transformer在视觉领域的应用Transformer-in-TransformerTNT架构利用内部Transformer和外部Transformer来提取局部和全局表示PyramidTNT通过两种结构层面的创新来提升TNT架构的性能1构建金字塔架构构建起类似于金字塔结构的层次化表达2卷积stemPyramidTNT最终实现了比以前最先进的视觉转换器例如SwinTransformer更好的性能图TNT架构和PyramidTNT架构的对比类似金字塔的结构资料来源PyramidTNTImprovedTransformer-in-TransformerBaselineswithPyramidArchitecture中信建投17L0多模态领域研究进展从模型设计和数据集层面推进多模态大模型发展2022年11月发布论文FILIPFINE-GRAINEDINTERACTIVELANGUAGE-IMAGEPRE-TRAINING通过细粒度交互的语言-图像预训练提升预训练效率通过一种跨模态后期交互机制FILIP实现了较为精细的图文对齐CLIP和ALIGN仅通过每个模态的全局特征的相似性来模拟跨模态交互这种跨模态后期交互机制通过最大化token级别的图文相似度来引导对比学习的训练目标进行训练FILIP成功地利用了图像块和文本单词之间的细粒度表达在多个下游任务中取得最佳性能同时提升了大规模训练和推理的效率2022年10月发布论文WukongA100MillionLarge-scaleChineseCross-modalPre-trainingBenchmark开源首个亿级中文多模态数据集-悟空填补中文社区数据空白Clip等模型的推出展现了视觉和语言两种模态联合训练的潜力但在中文领域缺乏兼具数量和质量的大型跨模态数据集悟空的出现使这一情况得以改善其包含来自网络的1亿个中文图文对还采用基于图像和基于文本的过滤策略来进一步完善悟空数据集使其成为了迄今为止最大的中文视觉语言跨模态数据集图4类ImageNet数据集的单词与图像内容的关联图悟空数据集中的部分图片-文字对资料来源FILIPFINE-GRAINEDINTERACTIVELANGUAGEIMAGEPRE-TRAININGWukongA100MillionLarge-scaleChineseCross-modalPre-trainingBenchmark中信建投18L1气象大模型业内首个精度超过传统数值预报方法的气象预测模型气象预报精度首次超过传统数值方法速度提升1000倍盘古气象大模型提供秒级天气预报其主要思想是使用一个视觉Transformer的3D变种来处理复杂的不均匀的气象要素盘古气象大模型在一张V100显卡上只需要14秒就能完成24小时的全球气象预报相比传统数值预报提速10000倍以上盘古气象大模型在气象预报的关键要素例如重力势湿度风速温度等和常用时间范围上从一个小时到一周精度均超过当前最先进的预报方法如中间图所示支持广泛下游预报方案盘古气象大模型支持广泛的下游预报方案如在台风路径预测任务上相比传统数值气象预报方法盘古气象大模型可以降低20以上的位置误差如右下图所示红色轨迹为盘古大模型预测的台风线路黑色为台风的实际运行线路蓝色为传统方法ECMWF-HRES预测的台风线路盘古大模型的预测精确度比ECMWF-HRES高出不少预测十分精确图盘古气象大模型架构图盘古气象大模型气象预测更加精准图盘古气象大模型预台风轨迹更精准资料来源华为云中信建投19L1矿山大模型盘活工业数据助力矿山行业显著实现降本增效覆盖广泛细分场景助力矿山行业降本增效基于盘古CV模型开发的盘古矿山大模型旨在解决AI在煤矿行业落地难门槛高等问题只需导入海量无标注的矿山场景数据进行预训练盘古矿山大模型即可进行无监督自主学习仅一个大模型就能覆盖煤矿的采掘机运通等业务流程下的1000多个细分场景让AI应用在煤矿普及更容易在主运场景中基于盘古矿山大模型的AI主运智能监测系统能够精准识别大块煤锚杆等异常情况异物识别准确率达98此外相较于人工巡检盘古矿山大模型实现了全时段巡检帮助工作人员及时地发现问题避免因漏检造成的安全事故缩短停机时间同时提升井下巡检人员的工作效率在掘进场景中基于盘古矿山大模型的掘进作业序列智能监测动作规范识别准确率超过95用规范的AI流程来替代不确定的人工流程让AI成为矿工规范作业的好帮手保障井下作业安全图盘古矿山大模型覆盖多个应用场景图盘古矿山大模型性能佳资料来源华为云中信建投110L1药物分子大模型开启AI药物研发新模式解决药物研发痛点赋能全流程AI药物设计创新药研发资金及时间成本极高筛选失败率高为解决以上痛点2021年9月华为正式发布华为云盘古药物分子大模型依托华为云一站式医疗研发平台EIHealth盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构具有以下三大技术和创新能力1提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构参考化学领域的化合物分子表达形式及转换方式华为云盘古药物分子大模型首次采用图-序列不对称条件变分自编码器架构可自动找出化合物关键的分子特征指纹极大提升了下游任务的准确性2进行了超大规模化合物表征模型训练华为云盘古药物分子大模型对市面上真实存在的17亿个药物分子的化学结构进行预训练在化学无监督学习模式下实现结构重构率合法性唯一性等指标全面优于现有方法3生成了拥有1亿个新化合物的数据库华为云盘古药物分子大模型的分子生成器生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库其结构新颖性为9968并且可以有效地生成理化性质相似的新化合物为发现新药创造可能性图药物大分子模型正式发布图华为云盘古药物分子大模型在20余项药物发现任务上实现性能最优在20余项药物发现任务上性能达到最优资料来源华为云中信建投111L2OCR金融大模型覆盖通用文字识别场景精度高覆盖通用文字识别场景基于华为盘古多模态大模型OCR金融大模型通过独有的对比学习与掩膜图像建模相融合的自监督学习方法学习并充分利用大规模的无标签数据实现一个模型覆盖多个领域的全部通用文字识别场景并将标注工作量降低90此外盘古OCR大模型在11项经典数据集测试中取得显著的精度提升而且与原本领先的文字识别算法相比盘古OCR大模型的精度平均提升5以上企业可自主构建OCR服务构建能力盘古金融OCR大模型可以平滑蒸馏出体积相差1000倍的大中小模型满足在多种设备上高效运行的使用条件覆盖金融零售电商地产等行业的新型单据卡证表格的识别需求此外华为云盘古OCR大模型能够提供二次训练能力企业可在通用模型基础上快速训练出适应业务场景的新模型让企业自主掌握OCR服务构建能力图盘古OCR大模型与普通OCR模型对比图华为云OCR大模型性能资料来源金融界中信建投112昇思MindSpore全场景深度学习框架助力国产大模型发展昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架旨在实现易开发高效执行全场景覆盖三大目标易开发表现为API友好调试难度低高效执行包括计算效率数据预处理效率和分布式训练效率全场景则指框架同时支持云边缘以及端侧场景包括昇腾系列产品英伟达NVIDIA系列产品Arm系列的高通骁龙华为麒麟的芯片等系列产品MindSpore平台的强大能力助理国产大模型发展昇思MindSpore具备丰富的并行能力能轻松完成4096卡集群万亿参数规模的训练任务因此支撑了国内多个领域首发大模型的训练这些大模型涉及知识问答知识检索知识推理阅读理解文本视觉语音多模态生物制药遥感代码生成等基于TransformerEncoderTransformerDecoderMOE乃至Clip与Diffusion的结构的大模型均可以基于昇思MindSporeAI框架训练图昇思MindSpore整体架构图昇思MindSpore助力国产大模型发展资料来源昇思MindSpore官网量子位中信建投目录一盘古大模型二相关产业链标的21华为相关标的昇腾硬件云端侧AI实施服务华为在昇腾硬件云端侧AI实施服务方面与神州数码中科创达等多家公司达成合作代码简称业务客户公司与300余家国际顶尖供应商展开精诚合作市场份额稳居第一并建成中国最大的IT营销网络已累计为超过100万家中国企业提供信息化所需的产品解决方案和服务公司早000034SZ神州数码公司主营业务为云管理服务及数字化方案提供商IT领域分销和增值服务商期就已在硬件经销方面于华为合作2017年开始向云服务转型与华为云合作2018宣布启动大华为战略成立华为业务群2019年加入华为鲲鹏昇腾生态2020年发布神州鲲泰系列产品服务超1500家政企客户国家火炬计划软件产业基地骨干企业华为云同舟共济战略合作业务涵盖软件云服务智能计算鸿蒙生态移动游戏覆盖全国31个省级行政伙伴鲲鹏战略合作伙伴升腾战略合作伙伴是华为唯一昇腾AI鲲鹏计算开源鸿蒙002261SZ拓维信息区海外10国家聚焦数字政府智能制造智慧交通智慧教育智慧园区等操作系统的战略合作伙伴昇腾智造及昇腾智行双领域解决方案合作伙伴公司重点领域和行业控股子公司湘江鲲鹏拥有华为昇腾整机伙伴授权公司与战略大客户的合作持续深化重点在以开源鸿蒙欧拉等国产操作系统和openGauss主营业务是为通讯设备互联网服务金融高科技与制造等多个行业客户提供301236SZ软通动力数据库等为代表的基础软硬件领域和以咨询云智能服务为代表的专业服务领域加大了资端到端的软件与数字技术服务和数字化运营服务源投入与组织保障客户涉及金融通讯汽车能源等行业领域公司长期参与openEuler的生态建设和发展公司的主营业务为向国际国内客户提供基于业务解决方案的软件和信息技术服基于openEuler开源操作系统自主研发的HopeStage服务器安全操作系统已完成支持鲲鹏300339SZ润和软件务业务聚焦在金融科技服务智能终端信息化智慧能源信息化飞腾海光兆芯等国产架构对国产数据库等中间件产品也有良好的支持并实现了服等专业领域业务覆盖东亚东南亚北美等区域务器安全操作系统销售公司是全球领先的智能平台技术提智能终端操作系统平台技术及解决方案供商中科创达是华为HarmonyOSConnect最早的合作伙伴之一参与了OpenHarmony系统的主公司致力于提供卓越的助力并加速智能手机智能物联网智能汽车等领域的300496SZ中科创达要模块开发其子公司Osware是一家物联网操作系统发行版提供商于22年4月与华为签约产品化与技术创新中科创达形成了从硬件驱动操作系统内核中间件到上层应面向智能家居工业行业定制化地开发OpenHarmony行业发行版用全面的技术体系公司是国内最早开拓并一直专注于光纤光缆及光通讯设备开发生产的国家级公司向字节百度阿里和华为云等互联网企业提供光连接产品及综合布线服务等主营高科技企业之一主要经营光纤光缆电子元器件光通讯设备公司产品广泛000070SZ特发信息产品及服务公司向华为提供纤缆产品和接入产品公司与华为在鹏城云脑II扩展型项目应用于电信移动联通广电电力石油矿山城域网交通航空军信息化工程第一阶段建设项目和许昌中原人工智能计算中心等项目或产品有落地合作工智能建筑以及消费类和工业电子等领域资料来源Wind公司财报公司招股说明书中信建投22华为相关标的矿山大模型2021年3月华为成立煤矿军团同年9月正式发布矿山鸿蒙操作系统是首个基于鸿蒙系统的商用物联网操作平台截止目前华为智能矿山业务已与北路智控龙软科技云鼎科技梅安森等多家公司达成合作代码简称业务客户公司是一家专业提供智能矿山相关信息系统的高新技术企业专业从事智能矿山相主要客户包括国家能源集团陕煤集团等众多国内大型煤矿企业以及郑煤机等知关信息系统的开发生产与销售能够为下游客户提供软硬件一体的信息化301195SZ北路智控名煤矿装备企业2020年9月北路智控与华为技术郑煤机集团签署合作协议智能化综合解决方案包括整体方案设计软硬件产品开发信息系统集成及相关合作内容为智慧矿山建设智能工厂建设企业数字化转型等方面技术服务等公司专注于煤矿基础地理信息系统与专业应用软件开发与销售是煤炭智能开采领域龙头厂商公司以自主研发的龙软专业地理信息系统为底层开发平台向煤公司产品目前已被各矿业集团或公司及下属单位使用广泛在中国煤炭企业50强炭石油天然气等能源行业以及各种政企单位客户提供全面个性化的等以空间信688078SH龙软科技中市场占有率达80龙软科技已经构建基于华为云数字平台华为矿鸿的智能矿息管理为特点的信息化整体解决方案智能矿山智慧安监智能应急等主要产山解决方案正在与华为合作推进项目落地应用品包括LongRuanGISLongRuanGIS一张图LongRuan安全云服务三大基础技术平台及在其基础上开发的系列专业应用软件客户主要是从事与煤化工生产相关的企业与华为公司针对煤矿用信息化产品进公司原是以生物化工产品贸易为主营业务的上市公司公司于2013年完成重大资产行了合作开发包括矿用本安型手表矿用本安型手机矿用路由器矿用摄像重组并于2015年实施了战略转型公司已成长为一家业务涵盖黑色金属采选贵000409SZ云鼎科技仪矿用本安WiFi6融合基站等2022年10月云鼎科技与华为签约框架合作以金属采选生物医药清洁能源特种轮胎房地产开发商品贸易等多个行业的能源产业数字化和数字产业化发展为突破口协同推进物联网大数据人工智综合性多元化集团式公司能区块链5G等新一代信息技术在全要素全产业链全价值链中的深度融合公司是一家在大安全领域内拥有技术产品数据处理与应用服务完整技术链和产品链具备信息技术服务标准运维服务能力的高新技术企业公司基于智能感知位置服务2D3DGIS虚拟现实VRARMR大数据云计算技术以矿山安全公司客户涵盖矿山环保城市管理等领域主要为煤矿客户公司与华为在智300275SZ梅安森智慧城市环保三大板块为重点聚焦于矿山安全监测监控城市地下管线综合慧矿山领域进行开放式的全面合作2021年公司作为ISV独立软件供应商加入华管廊智能化城市市政全息管理环保应急监测监控污水治理等领域在同一技为技术有限公司解决方案伙伴计划术链上打造相关多元化产业链已经成为物联网安全智能服务整体解决方案提供商和运维服务商资料来源Wind公司财报公司招股说明书中信建投23华为相关标的工业CV大模型AIOCR大模型华为在工业CV大模型AIOCR大模型实施方面与能科科技赛意信息神州信息等多家公司达成合作代码简称业务客户公司主要业务包括智能制造智能电气两个板块智能制造业务基于数字主要为石油化工钢铁冶金煤炭矿山航空装备电力新能源等行业孪生理念整合业内先进工业软件和数字化IOT设备虚拟世界内定义生客户提供工业电气节能系统解决方案及能源管理系统平台解决方案持603859SH能科科技产力中台并为客户开发个性化的工业微应用物理世界内建立数字化智续为华为提供仿真数据管理等方面的业务服务同时加快中台产品与云能化的生产线和测试台厂商的生态建设公司与华为技术美的集团等主要客户保持稳定的合作关系公司在大专业的企业信息化管理软件解决方案及服务提供商专注于面向制造零数据领域的服务能力主要面向制造及零售消费领域的企业公司和华300687SZ赛意信息售服务等行业领域的集团及大中型客户提供完整的信息化及智能制造解为云合作共同推进智能制造云ERP产品迄今为止赛意信息已为华为决方案产品及相关实施服务云凝聚了250企业用户帮助70大企业核心业务系统上华为云基于华为ROMADAYU高阶服务方案持续落地公司作为金融科技全产业链综合服务商战略聚焦金融科技以大数据公司主要客户是各类金融机构政企运营商等基于核心业务系统人工智能区块链云计算与分布式物联网以及量子通信等新技术的应与华为腾讯飞腾兆芯阿里5条路径实现了全栈国产化基础软硬件000555SZ神州信息用驱动软件及服务产品智能化迭代融合金融政企农业运营商等适配全面满足各类型商业银行对核心业务系统高性能高稳定性高行业数据及场景资源创新金融场景打造新的服务平台并提供运营服务可靠性的金融级应用要求神州信息与华为的合作始于2012年23年2月赋能金融行业数字化转型打造产业融合新生态神州信息综合协同办公平台解决方案正式成为华为云联合基线解决方案资料来源Wind公司财报公司招股说明书中信建投风险提示盘古大模型技术发展不及预期大模型属于先进AI算法若后续盘古大模型算法更新迭代效果不及预期则会影响盘古大模型演进及拓展进而会影响其商业化落地等盘古大模型下游应用不及预期盘古大模型下游应用场景可能会受到GPT-35API开放的影响而减少导致下游应用场景不及预期商业模式不确定大语言模型带来新的网络生态商业尚属于前期成长阶段政策监管难度加大相关法律法规尚不完善政策监管力度可能不及预期数据数量与数据质量不及预期大模型需要大量的高质量数据进行训练若数据数量和质量存在短板则会影响模型效果海外巨头竞争加剧由于训练大模型十分耗费资金谷歌微软Meta的大力投入可能会加剧行业竞争导致盈利水平有所下降可持续投入研发能力与国外科技巨头相比仍有距离感谢陈思玥对本报告的贡献