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1、计算机行业专题投资策略研究报告目录1 .盘古大模型的优势体现在哪里？41.1 30亿参数CV模型+千亿级NLP大模型业界领先41.2 泛化能力极强、适用大量复杂行业场景913工业化Al开发模式赋能干行百业102 .盘古初上，百业Al将兴超强泛化能力，盘古推动AI行业落地。122.1 盘古CV大模型：聚焦分类、分割.检测等视觉场景132.2 盘古NLP大模型:聚焦文本生成与内容理解162.3 盘古科学计算大模型：致力于解决科学计算问题182.4 盘古多模态大模型：聚焦跨模态理解、检索与生成203 .投资建议213.1 神州数码：IT分销龙头223.2 麒麟信安：国产操作系统主力军243.3 中国
2、软件：软件行业国家队273.4 诚迈科技：领先的操作系统专家293.5 海量数据：国产数据库领航企业313.6 易华录：数字经济基础设施建设和运营商343.7 航天宏图:空天信息领域领军363.8 万达信息：智慧城市信息服务领先者393.9 常山北明：常山云建设者，华为核心战略伙伴常山北明拥有软件、纺织双主业。413.10 拓维信息：华为全栈IT产业链合作伙伴431 .盘古大模型的优势体现在哪里？应用场景纷繁复杂叠加作坊式的开发模式导致传统AI模型商业化落地较难，具体来看：一方面，传统的AI开发模式下，一个场景对应一个模型，数据质量差、样本少，模型精度差，并且应用场景相对单一。不同行业、不同场
3、景对AI的需求既复杂且碎片化,每个痛点都需要进行定制化地开发和改造，同时AI人才相对稀缺,很多企业通过人工进行AI应用的开发，从而导致成本高、效率低、落地慢，投入产出不成正比。此夕一旦应用场景发生变化,整个模型可能需要重新开发。另一方面，作坊式开发模式限制了AI生产力的释放。传统的AI开发模式效率相对较低，AI技术的企业渗透率仅在4%左右，AI算法从理论上能够极大提升产品及服务的价值量，但由于开发过程中存在大量的碎片化因素，不同的应用场景往往需要独立的架构设计与调参,效率相对较低。小作坊式的AI开发模式无法实现规模化应用，AI生产力受到了一定程度的限制。1.1 30亿参数CV模型+千亿级NLP
4、大模型业界领先盘古大模型从2020年启动研发，2021年4月正式发布,到2022年聚焦行业应用落地，其进化路径可分为L0-L1-L2三个阶段,上层是在下层的基础上演化而来。LO是指基础大模型，包括NLP（中文语言）大模型、CV（视觉）大模型、多模态大模型、科学计算大模型以及Gr叩h（图网络）大模型。自然语言处理（NLP）系列是业界首个千亿级生成与理解中文NLP大模型，由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，在训练过程中使用了40TB的中文文本数据，其中包含大量的通用知识与行业经验，具备领先的语言理解和模型生成能力，并通过行业数据的小样本调优提升模型在场景中的应用性能。在中文语言理解评测基准CL
5、UE榜单中，盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一，刷新了三项榜单世界历史纪录，总排行榜得分83.046（人类水平为85.61）,多项子任务得分业界领先。在NLPCC2018文本摘要任务中,盘古NLP大模型取得了Rouge平均分0.53的业界最佳成绩，超越第二名百分之六十。此外，基于提示调优、动态冰化等一系列正则化技术，NLP大模型还实现了小样本学习任务超越GPT系列。图裹1:叠古NLP大模型位列CLUE榜单总播行榜第一计算机视觉（CV）系列为业界最大的CV模型。其包含30亿+参数，在业界首次实现了模型的按需抽取，可以在不同部署场景下抽取出不同大小的模型，动态范围可根据需求覆
6、盖特定的小场景到综合性的复杂大场景，实现了在ImageNet上小样本学习能力业界第一。盘古CV大模型致力于解决AI工程难以泛化和复制的问题，使得研发成本降低90%。此外,盘古CV大模型提供模型预训练、微调、部署和迭代的功能，形成了AI开发完整闭环，极大提升了AI开发效率。CV（视觉）大模型已成功应用在铁路巡检、国家电力巡检等场景。华为南方工厂的PCB版质检即借助了盘古CV（视觉）大模型进行展开，目前正被更多制造企业应用在工业质检环节。科学计算大模型主要解决各种科学问题，如气象预报、海浪预测、分子动力学预测、微分方程求解等，旨在利用AI促进基础科学的发展。多模态大模型具备图像和文本的跨模态理解、
7、检索与生成能力，通过跨模态语义关联实现视觉-文本-语音多模态统一表示，采用一个大模型即可灵活支撑图-文-音全场景AI应用，可用于产品设计、艺术创作、语音播报、海报创作等领域。Graph（图网络）大模型首创图网络融合技术，在工艺优化、时序预测、智能分析等场景有广泛应用，如预测企业财务风险、制造企业优化工艺等。在时序预测场景下，图网络大模型可协助中央空调系统进行可挥发气体浓度的预测、智能监测空气质量,同时可以帮助零售企业进行销量预测。在工艺优化场景下,图网络大模型则可以帮助制造行业优化工艺、降本增效。图表2：盘古基础大模型包括五大类模型来源：华为云宜网.国金证券研究所1.l是指行业大模型，是在LO
8、基础上导入行业数据进行训练后衍生出的模型，如盘古金融大模型、盘古矿山大模型、盘古电力大模型、盘古制造质检大模型、盘古药物分子大模型等行业大模型。L2是指在Ll基础上结合行业细分场景得到的推理模型。以在电力行业为例，华为云基于盘古电力大模型，针对无人机电力巡检细分场景，通过一次预训练+下游任务的微调，推出盘古电力巡检大模型,解决了无人机智能巡检系统（缺陷检测）中的小样本学习、主动学习、增量学习等问题，同时解决了海量数据标注工作量大和缺陷种类繁多的问题。此外，在华为云AI生态中，通过开源开放，盘古大模型充分借助开发者和合作伙伴的力量，如将Ll行业大模型开放给ISV伙伴等,将大模型的能力进一步下沉到
9、场景,从而打造开放生态。总的来看，盘古大模型分为三个训练阶段：一是预训练，利用海量数据进行预训练得到通用基础模型，二是微调，针对下游行业具体任务，结合行业数据进行微调；三是大模型迭代，结合不断产生的新数据和之前训练使用的数据，实现大模型的终身学习。图表3:女古大模型进化路径可分为LgJT2三个阶段目前，盘古大模型已经在100多个行业场景完成验证，包括能源、零售、金融、工业、医疗、环境、物流等等。盘古NLP大模型涉及千亿参数、40TB训练数据，对算法、算力、海量数据处理、并行优化都提出了很大挑战。在算法方面，华为云算法团队和循环智能(ReCUrrentAl)的NLP团队联合攻关，突破了大模型微调
10、的难题。鹏城实验室的国内最大规模AI训练集群鹏城云脑II在盘古NLP大模型训练中提供了强大的AI算力和数据吞吐能力，为盘古大模型训练打下坚实的基础。此外,华为底层软件、训练框架、ModeIArts平台协同优化，充分释放算力，达成了全栈性能最优。具体来看，首先，针对底层算子性能，盘古大模型基于华为CANN采用了算子量化、算子融合优化等技术，将单算子性能提升30%以上。其次，华为MindSpore创新性地采用了流水线并行、模型并行和数据并行的多维自动混合并行技术，大幅降低了手动编码的工作量，并提升集群线性度20%o华为云ModeIArts平台提供E级算力调度,同时结合物理网络拓扑，提供动态路由规划
11、能力，为大模型训练提供了最优的网络通信能力。通过借助ModeIArts平台的高效处理海量数据能力，仅用7天就完成了40TB文本数据处理。一站式AI开发平台ModeIArts为盘古大模型训练和推理提供计算优化、通信优化、存储优化以及算法优化，是盘古大模型重要的基础平台资源。图表4:ModeIArts为盘古大模型训练和推理提供计算优化、通信优化、存储优化以及算法优化大模型推理大模型训练算法优化优化JSAdamAdaFadorSGo模型“始化参敷复用NAS统一调练优化引擎优化对畀什多树木畀行镇型井行源桢务行MOE才行多笫度薨合并行模型自动切分功名修山第JelJO-HD 内M体(FP16& 稀 M)I
12、调从优化I 4 I 量岛A I KJ岛A I$馋度遇佶优化多维内存优化支计算 CPU Offload&Swap内存复用 NVMeOffload算十内为行.atchin多流井行、长BiF理统一推理优化引擎运行讨模型用编勇枚 I 圣山 在由线！化循年优化囹优化 门动用优化 PASS H 算刊IUt ”于代网1戌J 4yH公.#十耳Il性能分析工关保tft*分析生效糖同步分布式缓存近i*MR毓伶动W维客OBSitwe4*:督东西拗情公众等.国企证券”完所1.2 泛化能力极强、适用大量复杂行业场景盘古大模型具备极强的泛化能力、一个模型适用大量复杂行业场景。在toB以及toC场景下,盘古大模型具备良好的
13、泛用性，大规模参数的模型可以更深层挖掘数据背后的逻辑,达到更高的泛化性能，对不同场景的鲁棒性更强，原来需要多个模型覆盖的视觉场景，大模型可以用一个模型覆盖多个场景，以此解决模型碎片化问题。盘古大模型吸收了海量数据知识，盘古NLP大模型学习了40TB的中文文本数据，CV大模型包含了30亿+参数，并通过行业数据的小样本调优，提升了模型在场景中的应用性能，提高了大模型的泛化能力以及算法对新鲜样本的适应能力，从而提高模型的学习能力，减少对领域数据标注的依赖。在大多数工业场景，从海量数据搜集缺陷样本耗时耗力,盘古大模型能够实现缺陷样本高效筛选,节省了80%以上的人力标注代价。止的卜，基于产业场景中存在大
14、量的内容理解需求，盘古大模型采用兼顾架构，在预训练阶段沉淀了大量的通用知识，能够同时完成理解与生成任务，使得大模型有能力支持行业知识库和数据库的嵌入，对接行业经验。随着盘古大模型的开放，各行各业的开发者不必再从零开始，只需在云上找到所需要的模型，盘古大模型相当于各个行业AI通用的轮子，助力各行各业加速智能化转型。4:华为云方同.国金谴支所在面向开发者方面，盘古大模型逐步上线到华为云AI资产共享社区，通过提供相对通俗易用的工作流以满足开发者的AI开发需求，充分释放预训练模型能力，从而实现和开发者共建生态。大模型在实际场景中的应用不仅可以帮助用户提高训练进度并且缩短训练时间，随着模型上应用数量不断
15、增多，用户成本亦会有所降低。13工业化AI开发模式赋能千行百业预训练+下游微调的工业化AI开发模式赋能千行百业。相对于传统的作坊模式AI开发过程，盘古大模型是一种工业化AI开发的新模式，可以解决小模型的定制化难题，使一个模型应用到多个场景中。一方面，盘古大模型AI开发门槛较低，能够提供自动化工作流，自动生成模型，减少对AI开发工程师的专业依赖，同时可以根据更新数据快速进行模型迭代，做到边用边学。另一方面，盘古CV大模型首次兼顾了图像判别与生成能力，能同时满足底层图像处理与高层语义的理解需求，同时能够融合行业知识的微调，快速适配各种下游任务。盘古CV大模型已经在100余项实际任务中得至U验证,大
16、幅提升了业务测试精度,能够节约90%以上的研发成本。此外，盘古CV大模型在预训练阶段主要集中在数据处理、架构设计和模型优化三个阶段进行优化。目前盘古CV大模型在ImageNet1%.10%数据集上的小样本分类精度上均达到目前业界最高水平。S4L6：叁古CV工作流工作模式来秀：隼为云雷网,国会建春印支用总的来看，盘古大模型提升了复杂场景下的小样本学习能力，在小样本学习上提升了一个数量级的效率；在微调能力上，盘古大模型有着更好的数据吸收理解能力，可以在真实行业场景中实现提升模型应用效率；此外盘古大模型具备更强的集成行业知识的能力，其采用更灵活的模块设计，能够根据业务场景适配，提升行业知识吸收效率。
17、预训练+下游微调的模式与目前全球主流大模型所匹配，具备极强的泛化能力，真正实现了举一反三。瞄准AI工业化及现实场景，打造实干式大模型。盘古大模型始终以工业化为目标，瞄准现实场景，在开发初期即与合作伙伴进行了一系列的商业化验证，以确保在真实产业场景中的效率和适用能力，是一个以商业价值驱动研发创新的实干模式大模型。盘古大模型极大降低了研发的人力和算力成本，使AI开发进入工业化模式。2 .盘古初上，百业AI将兴超强泛化能力，盘古推动AI行业落地。盘古大模型具备一个模型在众多场景通用、可泛化和规模化复制的特点,让AI开发模式由作坊式向工业化转变，加速AI在千行百业的孵化与创新。盘古预训练大模型已经从学
18、术大模型转变为产业大模型，形成了基础大模型-行业大模型-细分场景大模型的发展路径，并在医疗、互联网、金融、煤矿、农业、气象等领域中实现降本增效。图表7:盘古大模型已广泛应用于众多行业及领域盘古CV大模型长古NLP大模型盘古科学计算大模型分类I分割I检测工业质检偏光片质检 铁路TFDS 电力巡检 煤矿质检物流仓库雎控物的银行时尚辅助设计文本生成I内容理解智能文档搜索类案检索智能ERP企业财务异常检测小语种大模型阿拉伯语大模型气象预报I海浪预测药物分子优化盘古气象大模型海浪测盘古海浪预测大模型门店半定制设计来源：智东西微信公众号.国金证券斫究所2.1 盘古CV大模型：聚焦分类、分割、检测等视觉场景
19、盘活工业数据，盘古CV大模型赋能工业质检。华为目前已经推出盘古矿山大模型、盘古电力大模型、盘古制造质检大模型等Ll行业模型,并针对偏光片质检、电力巡检、铁路TFDS检测、传送带异物检测等具体任务,通过预训练+微调打造L2细分场景模型。盘古矿山大模型助力煤矿场景智能化。盘古矿山大模型对海量无标注的矿山场景数据进行无监督自主学习，覆盖采、掘、机、运、通等主营业务及100O多个细分场景，大幅缩短模型开发时间，有效保障井下安全。其中，基于5GAI全景视频拼接综采画面，实现了远控采煤、安全生产、主运智能检测系统代替人工巡检,使得异物识别精度超过98%,动作规范识别准确率超过95%,井下安全事故降低90%
20、以上。SA8：叁古矿山大模型助力煤矿场景智能化针对电力巡检场景，传统AI模型开发面临携标注低效、缺陷种类多、模型开发成本高等挑战。依托华为盘古CV大模型生成的电力行业预训练模型实现了以较少的人工标注进行快速迭代,使得样本筛选效率提升约30倍，筛选质量提升约5倍；同时一个模型可适配上百种缺陷，模型平均精度提升18%,开发成本降低90%,真正做到了规模化可复制。针对铁路TFDS检测场景，该场景要求识别上百种故障类型。标注困难、样本不均衡、未知故障预测成为主要挑战。华为推出基于盘古CV大模型的铁路TFDS开发方案,利用大量铁路无标注样本预训练，使其在小样本的故障检测中获得更优性能，同时基于缺陷检测算
21、法，打造未知故障预测流水线，为铁路故障检测设下第二道关卡，使故障召回率达到90%,准确率提升7%以上，正常样本滤除率降低约9%e图表9:基于盘古行业预训练模型的铁路TFDS开发方拿TFDS行业BW瞄 1 9AJSBiS ,I , -1部件 定位异常 检测Ir军综合分析来源：tr东西微信公众号,国金五邦研究所盘古CV大模型引领智慧物流，从人的银行走向物的银行二盘古大模型协助浦发银行打造浦慧云仓项目，实现了1个模型覆盖9种物流场景，监测收货、入库、在库和出库全流程。浦发银行借助盘古大模型对叉车入库时的货堆进行精确计数,确保了货物入库的真实性。此外通过借助小样本学习能力，大大节省了识别仓库中上百种外
22、观不同箱体的样本采集和标注工作量,将项目开发周期从1-2个月缩短至2-3天，极大降低了开发成本，提高了开发效率。S.10：代古大楔型助力满发蛾行打造“物的”银行有效控贷方便监管AJiEkfBn易于处Z公，爆Rja0nAMWJM一可.金nK金. 忠易IQMR fi4rM边计A1W J密日轨白后表源：隼勾全受受奇挺信公众牙,国金温拳纣无所2.2 盘古NLP大模型：聚焦文本生成与内容理解盘古NLP大模型已广泛应用于智能营销和智能舆情等场景。在智能营销领域，盘古NLP大模型可以通过文本匹配，问答和对话系统、意图识别等关键技术更好地赋能销售环节，取代目前逐渐上升的人力成本和低成功率的智能客服与营销系统，
23、其中循环智能盘古NLP平台凭借突破性的零样本AI建模技术,极大降低了AI建模成本，提升了10到1000倍AI建模效率，目前已在多家银行、保险、证券等金融机构的数字化客户经营场景落地，实现了销售管理的智能化提升。在智能舆情领域，盘古NLP大模型可以利用文档信息抽取、情感分类、文档自动摘要等技术，在金融、电商、政务领域实现精准图情分析、企业运营软件分析等。图表:循环智能“盘古”NLP平台全景图令应用层接入层OPENAPI$能力层B建法层来源：描环智能官司.国金证券阿业所聚焦行业细分场景，盘古NLP大模型在智能文档检索、智能ERP.小语种大模型等领域先后领地。在智能文档检索方面，盘古大模型团队获得了
24、中国法律智能技术评测类案检索赛道第一名，基于盘古NLP大模型构建的司法领域大模型能够赋能类案检索、法条推荐、司法信息抽取、罪名匹配等一系列下游应用；在智能ERP方面，盘古预训练大模型与广发证券合作企业财务智能预警项目，在该项目中，2019年有496家企业被监管处罚、问询或被ST处理，盘古大模型预测出其中439家，覆盖率近90%,其中被监管处罚企业Ill家，盘古大模型全部命中。在小语种大模型方面，华为与合作伙伴开发了支持千亿参数的阿拉伯语NLP大模型，语义理解准确率达到95%o图表12：建古大模型团队荣获中国法律智能技术评测美案检索赛道第一VisifrHi名次IWta三zaRUB3ft段SEtt
25、封IW冏OA1legalhigh(j)0.9610.9350.9432Lucky（濡华大学）0.9520.920.933Tothefuture(GXNU&B*KSF)0.9380.9050.91540.940.9040.9155小制R（招H金Il&用联金RiAI研究的0.9110.9070.9086SOSO(fow)0.93S0.8880.9037肾目三（总芽&无）0.9270.890.9018Colt(位&米图K)0.9260.8820.8959人工替健产学所R合实验室（DmzfRWtIR&AI0.8980.9660.875国就产学研H合实弟窟&SELF）10bzcy（武汉百IB谑远科技公司
26、）0.9370.80.84111scauS400.8390.7650.787来源：中国法律智能技术评淘CAIL（ChalIengeOfAlinLaw）.国金证券研克所2.3 盘古科学计算大模型：致力于解决科学计算问题打破双十定律，盘古药物分子大模型加速新药研发进程。新药研发风险大、周期长、成本高，为此医药界存在双十定律，即一款新药从研发到上市,平均需要10年时间和10亿美元的投入。针对上述难题，盘古药物分子大模型采用无监督学习模式和业界独有的图-序列不对称条件自编码器深度学习网络架构，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，实现了结构重构率、合法性、唯一性等指标全面优于现有方法
27、。其次，盘古分子生成器生成了1亿个创新的类药物小分子筛选库，其结构新颖性达到99.68%,并且可以有效地生成理化性质相似的新化合物；基于盘古分子优化器，科研人员实现了对起始分子化学结构的优化，并且能够改善药物分子的特性，盘古药物分子大模型已经在20余项药物发现彳壬务上实现性能最优（SOTAX此外，西安交通大学第一附属医院利用盘古药物分子大模型设计出的全新的广谱抗菌药物DrugX,让先导药的研发周期从数年缩短至一个月，研发成本降低70%,打破了医药界的双十定律图表13:叁古药物分子大模型在20余里药物发现任务上实现性能最优（SOTA）小分子药物+Al20个下游任务均实现SOTABnwvw*dBg
28、ftAoiMOieCuVgmrtorBencNvwtofBtgMbovbctorIW三yW-三Ilmlh*mc-to*WO4nMM东界：隼为云“德公众号.国会ii聋峰兄稀预测精度首超传统数值预报方法,盘古气象大模型突破中长期气象预报难题。中长期气象预测准确率往往较低，传统数值预报将气象监测数据代入数学物理方程式进行预测，难以改变中长期气象预测的困境。盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI预报方法，预测精度在1小时到7天内均高于传统数值方法（欧洲气象中心的operationalIFS）z同时能够提供秒级全球气象预报,预测速度提高10000倍以上，台风轨迹预测准确度世界第一，相比欧洲气
29、象局提升约20%,并且可实现20公里范围内、小时级、13层最高精度气象预报,如台风生成时间与移动轨迹预测的预测准确率超过85%o此外作为Ll行业模型，盘古气象大模型还能够为航天航空、海运、农业、交通出行、新能源等领域提供AI气象分析能力。*1*INI勒僧编繁十令”隼g公工是闾内20公工急得内20公，凫国自fM*X9Aa 1小*传，6小”懵司6H懵文彳徐M本2司9拿4房2M分!用it 度方维AKt*t1Ki(145 7Ai%A500Aeo 7人遥4241AS2 7Ail5X度演剧*度1 AA0.69! 7A12.611 AAO. BSt 713.51i0.75t 7A13.0611l1.26e7
30、大446 8宗/矽111.9e7Aitl8.5/e1天送41.314/约 7 大况 17.74/914:叠古气更大模型能大怙提升用测速度与精度用表15:长古大模型全球台风颈测准确隼达到90%4：督东西事情公众号.因金迂军纣工所aaa朱a：年彩云储公众Ie住建卷稣支所3 .投资建议我们建议关注华为生态链相关公司，算力层面建议关注神州数码、常山北明、拓维信息；操作系统层面建议关注麒麟信安、中国软件、诚迈科技；数据库层面建议关注海量数据；应用层面建议关注易华录、航天宏图、万达信息。图袅18:迂议关注公司代鼻公司市值/亿wa2022A/E2O23E2024E2021A2O22A/E2023E*a000
31、034SZ冲州ItH192.80.361.501.862.2043.9314.6015.5213.09IT分倜急头688152.SH叶妻115.72.812.413.174.03-90.6669.105433皿产植作.4统生力军600536.SH中国收件4300.150.2S0.590.98326.71228.15110.936606收件fr*N*队300598.SZtttt州.890.19-341.99-保金的操作603138.SH*M75.170.040.070.150.26399.2935628181.58103.64国产找据4儡航企生300212.SZ*287.2-0.250.140.
32、320.72-31442132.7460.16It字At济*&汉他或讯A述*商68066.SH桢大宏Ie18.21.081.452.293.2767.0659.0944.3031.02士大怙息何耀做fcA*30016SZ万达怙息210.30.06-0.020.080.17223.31-178.568829勺.9城市信息*何先才000158.SZ冬山牝明129.20.06-8444-t*t.隼为，7战，伏停002261.SZ拯修怙息179.60.07-0.040.150.22124.76-94.3766.92华药企MUT片位便令住伏体朱淳：Bind.国会证号崂克所.Iul载录202344H110
33、.41:“僮安懵测值欠俞国公证修舞克所ffl淘3.1 神州数码：IT分销龙头神州数码是国内领先的云和数字化转型服务商，中国IT分销龙头，开创性地提出数云融合战略和技术体系框架，致力于在云原生、数字原生、数云融合关键技术和信创产业上架构产品和服务能力,为处在不同数字化转型阶段的快消零售、汽车、金融、医疗、政企、教育、运营商等行业客户提供泛在的敏捷IT能力和融合的数据驱动能力。S4t.19:神州数马业务矩阵IT分销及增优服务止务中IInT分销之夫.全国最大TO B伍S奴道网络,It立了隼团的 企业SUT市场产业链和生态图自主品牌业务黄林信创机遇,以馄昇Ir 为核心打造神州馄春产品体系云计异及数字化
34、“型小务云,方林色(AGG)云管宽限务(MSPM.字化转型解决方案(ISV同行十余载,神州数码是华为生态核心践行者。神州数码从2011年成为华为数通产品总经销商,与华为在云计算、海外市场、鲸鹏生态合作等诸多业务领域展开对接合作，全面拥抱华为生态。2018年神州数码正式提出大华为战略，通过成立华为业务群将分散在不同业务板块的华为业务进行整合，此后逐步展开鲸鹏、昇腾生态合作，在产品、营销、生态等方面不断突破，持续落地标杆案例。未来神州数码将与华为盘古大模型合作,构建自身的AI算力基础架构。图袅20:神州敷码蜃于,，线鹤+并勒”打造全畿“神州越皋”产品体系数据计算产品终端产品数据通信产品MBAMsa
35、aIB曰本SM元”.1：；，二i三o三U-R114玄1等畲三分1至表8：神州足套道内.Ia金建率所收入端有所下滑，利润端高速增长。受益于国内企业数字化转型需求不断提高,2018-2022年神州数码收入CAGR为9.1%o2022年实现收入1158.8亿元，同比下降5.3%,实现净利润10.0亿元，同比增长303.1%,收入端有所下降主要系神州数码主动聚焦高价值、高毛利业务，利润端高速增长主要系云及信创业务收入显著增长，业绩贡献不断提升。SA21:2022年神州数码收入端有所下降BA22:2022年冲州数码利涧端高速增长AJt: Wind.国金证嘉绯尤由朱a； Wind.国企证军崎宅所400%3
36、00%200%100%0%100%毛利率和净利率有所提升，研发费用率持续上升。2022年神州数码毛利率、净利率分别为3.92%、0.89%,较去年同期分别提升0.57pctx0.69pctl主要系其不断优化业务结构,主动收缩部分低毛利分销业务。神州数码坚定落实数云融合+信创战略，持续加大研发投入,2022年研发、销售、管理费用率分别为0.25%、1.69%、0.27%0图我23: 2022年神州默玛毛利率有所提升图表24:神州数码研发费用窣拜埃提升2 6%*f *T 复黄 M 季0s*0 小 030u08023%0 27%OOW 12*-17 020%1%R%201820192802(0120
37、22朱源：Wind.国金证暴稣支所米德：Rind,国金证苓打支所3.2麒麟信安：国产操作系统主力军麒麟信安专注于国家关键信息基础设施领域相关技术的研发与应用，主要从事操作系统产品研发及技术服务，并以操作系统为根技术创新发展信息安全和云计算等产品及服务业务。麒麟信安实现了对Intel.AMD等国际商用CPU及鲸鹏、飞腾、海光等国产自主CPU的支持,致力打造自研创新信息系统生态环境,产品广泛应用于国防、电力、政务、金融、石化、交通等领域。图袅25:限修信安三位一体产品体系IS用场SB防电力.：政务金、石化.交通等HKJMKT-IrXiaeIbiI,II/XMffifiO4=CWBOIfiQMfiX
38、9云*0TSittSVfivB?“台-Ms2sMfl*ftUb安全mm云计算OI息安全信安产品体JK鼻MflSMMf*口aUMIKlflElUt。WJMelUI”作系统XMftintel.AMD9飞、M.堂花、海尤.申威.CPUB01际育用CPU兆芯,众志等01产自主CPUA&：M*fittnfl*.国金常军崎完川携手华为欧拉，共筑国产操作系统新生态。麒麟信安操作系统是基于Linux技术开发的高安全、高可用、高性能和可定制的国产操作系统，率先基于OPenEUIerLTS进行商业版发行，并加入中国首个桌面操作系统根社区OPenKylin,与国内60余家软硬件厂商达成生态战略合作，实现了从芯片到整
39、机、数据库、中间件及各类应用软件的全方位兼容适配工作。针对CentOS停服，麒麟信安CentOS应用原地透明迁移方案已实现对电力行业主流系统/软件、电力装置的迁移适配，未来相关经验有望拓展至其他行业用户。图表26:联斛信安携手华为欧拉共筑国产操作系统新生态全面支持数字基础设施多样性设备,服务数字全场景nformatonechnologyocnmunicatkxiechrrfogyperationalechnokgyDatebaseMiddlewareCRMERPBSS/OSSNFVDCSSCADA餐全场景应用R每$OpenEuler黜课案一一OperMrmony通过分布式套仲.Q多样性算力实现
40、依拉利海互通itLCPUNPUGPUU二目自O西昌-MNMitMaIWlMAX枭源：献信安微信公众号，国金江卷研究所收入快速增长，利润端放量。近年来麒麟信安收入快速增长带动利润端不断放量，2021年实现收入3.4亿元,同比增长46.2%,实现净利润Ll亿元，同比增长12.8%。受益于产业政策及信息安全需求扩大，国防电力及党政金融等重要行业对产品需求不断扩大，2022年Q1-Q3实现收入2.4亿元，同比增长40.4%,实现净利润0.7亿元,同比增长70%,业绩未来存在较大弹性空间。2022年业绩快报显示,2022年麒麟信安实现收入4亿元，同比增长18.45%,净利润1.28亿元，同比增长14.3
41、9%,报告期内麒麟信安持续深耕国防、电力等优势行业客户需求，实现了在优势行业的稳步增长，同时在金融等行业的业务拓展初见成效，推动收入增长。图表27:献於信安收入端保样快速增长28:联心信安利泗潴快速放量业务结构变动导致毛利率下滑，费用端管控效果良好。2021年麒麟信安毛利率和净利率分别为66.3%、33%,毛利率近年来有所下滑主要受毛利率较低的信息安全业务和云计算业务收入占比提升影响。2021年研发、销售、管理费用率下降至17.81%、14.12%、7.57%,控费效果良好。身表29:联餐信安毛利率缕体上有所下滑30:喉Zii安费用端管控能力较强果涯：Bind.国金证券无所4:Wind.IS盒
42、证率石无所33中国软件：软件行业国家队综合IT服务提供商，软件行业国家队。中国软件作为CECPKS体系下的重要一环，深入推进以网信业务为核心的自主软件产品、行业解决方案和服务化业务发展。中国软件现拥有完整的从操作系统、中间件、安全产品到应用系统的业务链条，覆盖税务、电子政务、交通、知识产权、金融、能源等国民经济重要领域。中国软件的三大业务板块分别为自主软件产品、行业解决方案和服务化业务。图袅31:中国软件产品体系图作行业应用BTita企立IrF化耕梨nRVtTftrt 行-sv 行业 A SsPKS生态众儡平台(CEPP)众D 平 MIIO(CPS)由用签公开故,fiff2HMHIQWtfII
43、Sf!PkS茄WttiWu (CDCP) Il 力平台(CSSCOmPUtin0力平 ilCSS Cognition)安全产品(CsP)线务H百修Rtt安全边ift日 而 看， 施，B!*H究段所中国软件子公司麒麟软件是国产操作系统龙头企业,与华为鲸鹏关系紧密。麒麟软件不断完善以操作系统为核心的产品生态体系，旗下OS操作系统麒麟连续11年位列中国Linux市场份额第一名。麒麟软件是华为重要战略伙伴，在开源建设方面，2022年麒麟软件主导发起中国首个桌面操作系统根社区OpenKyIin,同时，自OpenEuIer社区创立以来，麒麟软件是仅次于华为的第二大贡献者;在OPenStaCk社区贡献位列国内第一、全球第三。此外，麒麟软件
