2023年計算機行業(yè)中期策略堅守AI、擁抱數(shù)據(jù)、看好信創(chuàng)_第1頁
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2023年計算機行業(yè)中期策略堅守AI、擁抱數(shù)據(jù)、看好信創(chuàng)(報告出品方/作者:西部證券,邢開允、趙宇陽)一、2023年回顧:堅守景氣,行業(yè)反轉(zhuǎn)結(jié)束長期調(diào)整,迎反彈行情。申萬計算機行業(yè)指數(shù)自2020年7月以來持續(xù)向下調(diào)整,2022年以來受呈現(xiàn)先抑后揚趨勢,前三季度受到疫情、宏觀經(jīng)濟承壓等因素影響,繼續(xù)深度調(diào)整,而10月以來隨著信創(chuàng)、安全等代表的板塊邊際變化,23年在AIGC和數(shù)字經(jīng)濟的帶動下,服務(wù)器、大模型、AI應(yīng)用、數(shù)據(jù)安全端紛紛表現(xiàn),市場預(yù)期提升,板塊反彈明顯。截至4月28日,計算機板塊2023年累計漲幅達到27.22%,位于申萬31個行業(yè)板塊的3位。公募持倉市值環(huán)比改善,但繼續(xù)保持低配。從23年一季度公募持倉數(shù)據(jù)看,計算機板塊總持倉市值為1436億元,總持倉占比4.48%,環(huán)比小幅提升,位列6名,目前仍處于低配狀態(tài)。前十大重倉股為金山辦公、??低暋⒑闵娮?、科大訊飛、廣聯(lián)達、深信服、同花順、寶信軟件、中科創(chuàng)達、大華股份。板塊估值修復(fù)顯著。2022年10月以來計算機板塊估值從底部開始回升,截至2023年4月28日收盤價,計算機板塊PETTM為56.36X,高于五年來均值水平(46x)。從細分行業(yè)看,安防設(shè)備板塊估值仍然低于歷史均值,為34X,此外,其他計算機設(shè)備、IT服務(wù)III、垂直應(yīng)用軟件和橫向通用軟件PETTM分別為48、49、73、161X。白馬龍頭估值回歸。個股估值層面,當前主要白馬龍頭公司估值有所分化,前期信創(chuàng)、安全等產(chǎn)業(yè)熱點催化疊加近期AI浪潮、數(shù)據(jù)要素等驅(qū)動,金山辦公、中望軟件、用友網(wǎng)絡(luò)、中國軟件、海光信息等公司估值(PETTM)回升顯著,部分仍處于歷史較低水平。業(yè)績表現(xiàn)待修復(fù)。疫情、經(jīng)濟壓力加大,2022年前三季度計算機板塊業(yè)績同比表現(xiàn)整體不佳,Q3開始后營收端看到邊際改善,包括毛利率亦明顯回升。二、AI人工智能:擁抱科技,把握AI新時代2.1擁抱AI核心資產(chǎn)2.1.1GPU:GPT-4對算力需求更大,算力重要性凸顯近年來,由于其并行計算的特性,GPU也被應(yīng)用于一些需要大量計算的領(lǐng)域,如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、科學(xué)計算等。在這些領(lǐng)域中,GPU可以加速訓(xùn)練模型、處理海量數(shù)據(jù)等計算密集型任務(wù),顯著提高了計算效率和速度。因此,GPU已成為現(xiàn)代計算機的重要組成部分,被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。GPU的工作原理和CPU類似,都是通過執(zhí)行指令來完成計算任務(wù)的。不同的是,CPU是通過串行執(zhí)行指令的方式來完成計算任務(wù)的,而GPU是通過并行執(zhí)行指令的方式來完成計算任務(wù)的。GPU的并行計算方式可以同時執(zhí)行多個任務(wù),大大提高了計算效率和速度。GPU采用了數(shù)量眾多的計算單元和超長的流水線,但只有簡單的控制邏輯并省去了Cache;而CPU不僅被Cache占據(jù)了大量空間,而且還有有復(fù)雜的控制邏輯和諸多優(yōu)化電路,相比之下計算能力只是CPU很小的一部分。CPU需要很強的通用性來處理各種不同的數(shù)據(jù)類型,同時又要邏輯判斷又會引入大量的分支跳轉(zhuǎn)和中斷的處理。這些都使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜;而GPU面對的則是類型高度統(tǒng)一的、相互無依賴的大規(guī)模數(shù)據(jù)和不需要被打斷的純凈的計算環(huán)境。GPU最初用在PC和移動端上運行繪圖運算工作的微處理器,與CPU集成以集成顯卡(核顯)的形態(tài)發(fā)揮功能。NVIDIA于2007年率先推出獨立GPU(獨顯),使其作為“協(xié)處理器”在PC和服務(wù)器端負責加速計算,承接CPU計算密集部分的工作負載,同時由CPU繼續(xù)運行其余程序代碼。作為獨顯的GPU由GPU核心芯片、顯存和接口電路構(gòu)成。AI芯片在智能攝像頭、無人駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。數(shù)據(jù)、算力和算法是AI三大要素,CPU配合加速芯片模式成為典型的AI部署方案,CPU提供算力,加速芯片提升算力并助推算法的產(chǎn)生。常見的AI加速芯片包括GPU、FPGA(FieldProgrammableGateArray)和ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)三種類型。2021年1月,OpenAI發(fā)布了OpenAICLIP,用于進行圖像和文本的識別分類;同時推出全新產(chǎn)品DALL-E,該模型可以根據(jù)文字描述自動生成對應(yīng)的圖片,2022年更新的DALL-E2更是全方位改進了生成圖片的質(zhì)量,獲得了廣泛好評。2022年12月,OpenAI推出基于GPT-3.5的新型AI聊天機器人ChatGPT,在發(fā)布近兩個月后擁有1億用戶,成為史上用戶增長最快的應(yīng)用;美東時間2023年3月14日,ChatGPT的開發(fā)機構(gòu)OpenAI正式推出多模態(tài)大模型GPT-4。GPT-4相較于ChatGPT實現(xiàn)能力大幅度提升。GPT-4是一個多模態(tài)大模型(接受圖像和文本輸入,生成文本),相比上一代,GPT-4可以更準確地解決難題,具有更廣泛的常識和解決問題的能力:更具創(chuàng)造性和協(xié)作性;能夠處理超過25000個單詞的文本,允許長文內(nèi)容創(chuàng)建、擴展對話以及文檔搜索和分析等用例。數(shù)據(jù)、算力及模型是人工智能發(fā)展的三要素。以GPT系列為例:(1)數(shù)據(jù)端:自O(shè)penAI于2018年發(fā)布GPT-1,到2020年的GPT-3,GPT模型參數(shù)數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)量實現(xiàn)指數(shù)型增長。參數(shù)數(shù)量從GPT-1的1.17億增長到GPT-3的1750億,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量從5GB增長到的45TB;(2)模型端:ChatGPT在以往模型的基礎(chǔ)上,在語料庫、計算能力、預(yù)訓(xùn)練、自我學(xué)習(xí)能力等方面有了明顯提升,同時Transformer架構(gòu)突破了人工標注數(shù)據(jù)集的不足,實現(xiàn)與人類更順暢的交流;(3)算力端:根據(jù)OpenAl發(fā)布的《LanguageModelsareFew-ShotLearners》,訓(xùn)練13億參數(shù)的GPT-3XL模型訓(xùn)練一次消耗的算力約為27.5PFlop/s-dav,訓(xùn)練1750億參數(shù)的完整GPT-3模型則會消耗算力3640PFlop/s-dav(以一萬億次每秒速度計算,需要3640天完成)。GPT-4相對于3來講訓(xùn)練需求的算力更大。以GPT-3模型為例,以算力需求=2參數(shù)數(shù)量3數(shù)據(jù)規(guī)模訓(xùn)練輪數(shù)為計算模型,以O(shè)penAI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),則訓(xùn)練1輪GPT-3需要的算力=2174.610^9330010^91=3.1410^23flop,如果采用A100芯片,則GPT-3需要的算力為=3.1410^23/(3910^12365246060=241A100?years(即一張A100芯片需要訓(xùn)練241年),如果需要一個月訓(xùn)練完則需要2000多張A100。可見,GPT-3對于算力的需求巨大,GPT-4相對于3來講,參數(shù)是其20倍左右,且增加了多模態(tài),因此對于算力的需求更大。全球算力規(guī)模將呈現(xiàn)高速增長態(tài)勢。根據(jù)國家數(shù)據(jù)資源調(diào)查報告數(shù)據(jù),2021年全球數(shù)據(jù)總產(chǎn)量67ZB,近三年平均增速超過26%,經(jīng)中國信息通信研究院測算,2021年全球計算設(shè)備算力總規(guī)模達到615EFlops,增速達44%。根據(jù)中國信通院援引的IDC數(shù)據(jù),2025年全球算力整體規(guī)模將達3300EFlops,2020-2025年的年均復(fù)合增長率達到50.4%。結(jié)合華為GIV預(yù)測,2030年人類將迎來YB數(shù)據(jù)時代,全球算力規(guī)模達到56ZFlops,2025-2030年復(fù)合增速達到76.2%。大模型核心是訓(xùn)練算力,Chat流量核心是推理算力。從訓(xùn)練側(cè)來看,我們了解到大模型訓(xùn)練需經(jīng)過無監(jiān)督學(xué)習(xí)出預(yù)訓(xùn)練模型、有監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,獎勵學(xué)習(xí),強化學(xué)習(xí)暴力計算四個階段,訓(xùn)練過程一般在1個月左右,超過2個月則不具備工程和商業(yè)落地價值。因此需要大規(guī)模GPU服務(wù)器組網(wǎng)訓(xùn)練。從經(jīng)驗來看,GPT-3級別模型需要大約1000張A100級別的訓(xùn)練卡才能確保在一個多月時間完成訓(xùn)練。如果是GPT-4級別多模態(tài)訓(xùn)練,則需要在每個模態(tài)分別訓(xùn)練收斂,最后在全局收斂,訓(xùn)練成本又在GPT-3基礎(chǔ)上大幅增長數(shù)倍乃至十數(shù)倍、數(shù)十倍。當前國內(nèi)大模型訓(xùn)練爆火,相關(guān)企業(yè)、團隊不下10家,垂類模型如同花順(金融)、云從(多模態(tài))等則更多,因此訓(xùn)練側(cè)需求爆棚,相關(guān)GPU、服務(wù)器、光模塊乃至PCB、serdes、HBM等需求將持續(xù)爆棚才能確保不打輸當前的軍備競賽。但就openAI不支持ChatGPT的Plus付費而言,更多的問題出在推理測。與訓(xùn)練側(cè)不同,當模型訓(xùn)練完成、應(yīng)用場景固定,通過對模型進行裁剪、優(yōu)化參數(shù)網(wǎng)絡(luò)存儲、降低精度降低存儲量和計算強度降低對顯存、片間帶寬和算力的要求,可以降低對單張卡的算力要求。但推理直接服務(wù)用戶和應(yīng)用,面對的是上億(360)、數(shù)億(淘寶)、十億(微信、tiktok、tw、fb、google)等海量流量的沖擊,所需要的算力規(guī)模無比巨大,從經(jīng)驗來看遠大于訓(xùn)練側(cè)的算力需求。因此我們建議關(guān)注openAI不支持ChatGPT的Plus付費對訓(xùn)練、推理兩條線的影響:對訓(xùn)練側(cè),主要影響在于爆火刺激大模型研發(fā)相關(guān)方積極投入為未來的AI紅利搶占先機;對推理側(cè),openAI當前用A100支持推理側(cè)直面海量用戶的策略遭受巨大挑戰(zhàn),也預(yù)示著未來推理側(cè)算力的巨大紅利尚待挖掘。商湯發(fā)布大模型,繼續(xù)看好算力線。商湯4月10日宣布推出大模型體系“日日新大模型”。用戶高度關(guān)注的語言問答和圖片AI生成功能部分。1.中文語言大模型應(yīng)用平臺,商湯將其命名為“商量”,希望AI能在商量的過程中幫助用戶解決問題。“商量”平臺目前參數(shù)量為1800億。實現(xiàn)多輪對話、基于人設(shè)的對話、共情等出現(xiàn)類chatgpt“涌現(xiàn)”能力。2.文生圖方面,“秒畫”可理解為對標Midjourney的AI繪圖產(chǎn)品,并實現(xiàn)了部分Civitai(C站)功能,尤其值得注意的是,“秒畫”實現(xiàn)了2秒出圖和自訓(xùn)練功能。商湯此次發(fā)布大模型表示出國內(nèi)大模型有能力達到GPT3.5的水平,看好大模型軍備競賽,利好算力產(chǎn)業(yè)。2.1.2大模型/垂類模型:隨著數(shù)字經(jīng)濟、元宇審等概念的逐漸興起,大模型迅速發(fā)展隨著人工智能賦能實體經(jīng)濟進入深水區(qū),企業(yè)通常面臨數(shù)據(jù)資源有限、算力投資難度大、高水平人才稀缺的發(fā)展瓶頸。大模型作為解決上述問題的最優(yōu)路徑之一,可極大降低企業(yè)的技術(shù)門檻和開發(fā)成本。IDC定義下的AI大模型是基于海量多源數(shù)據(jù)打造的預(yù)訓(xùn)練模型,是對原有算法模型的技術(shù)升級和產(chǎn)品選代,用戶可通過開源或開放API/工具等形式進行模型零樣本/小樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),以實現(xiàn)更優(yōu)的識別、理解、決策、生成效果和更低成本的開發(fā)部署方案。大模型的核心作用是突破數(shù)據(jù)標注的困境,通過學(xué)習(xí)海量無標注的數(shù)據(jù)來做預(yù)訓(xùn)練,拓展整體模型前期學(xué)習(xí)的廣度和深度,以此提升大模型的知識水平,從而低成本,高適應(yīng)性地賦能大模型在后續(xù)下游任務(wù)中的應(yīng)用。在實踐中,預(yù)訓(xùn)練大模型在基于海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)階段完成了“通識”教育,再借助“預(yù)訓(xùn)練+精調(diào)”等模式,在共享參數(shù)的情況下,根據(jù)具體應(yīng)用場景的特性,用少量數(shù)據(jù)進行相應(yīng)微調(diào),即可高水平完成任務(wù)。從技術(shù)的角度來看,大模型發(fā)端于自然語言處理領(lǐng)域,以谷歌的BERTOpenAI的GPT和百度文心大模型為代表,參數(shù)規(guī)模逐步提升至千億、萬億,同時用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量級也顯著提升,帶來了模型能力的提高。此外,繼語言模態(tài)之后,如視覺大模型等其他模態(tài)的大模型研究,也開始逐步受到重視。進一步地,單模態(tài)的大模型被統(tǒng)一整合起來,模擬人腦多模態(tài)感知的大模型出現(xiàn),推動了AI從感知到認知的發(fā)展。國家政策對AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的關(guān)注與引導(dǎo)將推動預(yù)訓(xùn)練大模型加速發(fā)展。在國家層面,各國都在強調(diào)人工智能在發(fā)展中的重要性,并相繼出臺相關(guān)政策,希望在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中占據(jù)上風(fēng)。中國在“十四五”期間,針對人工智能的未來發(fā)展陸續(xù)出臺了相關(guān)指導(dǎo)方案和激勵支撐政策,對人工智能的整體發(fā)展方向和技術(shù)發(fā)展重點做出重要規(guī)劃,同時提出加強算法創(chuàng)新與應(yīng)用、推動算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)支撐體系等關(guān)鍵建議,倡導(dǎo)未來不斷夯實產(chǎn)業(yè)發(fā)展新基礎(chǔ)。2021年中國人工智能軟件及應(yīng)用市場國模為51億美元,預(yù)計2026年將會達到211億美元,各行業(yè)的需求正大力推進AI的發(fā)展,將推動市場的持續(xù)增長。隨著數(shù)字經(jīng)濟、元宇審等概念的逐漸興起,人工智能進入大規(guī)模落地應(yīng)用的關(guān)鍵時期,但其開發(fā)門松高、應(yīng)用場景復(fù)雜多樣、對場景標注數(shù)據(jù)依賴等問題開始顯露,阻礙了規(guī)模化落地。AI大模型憑借其優(yōu)越的泛化性、通用性、遷移性,為人工智能大規(guī)模落地帶來新的希望。2.1.3AI監(jiān)管:AIGC高速發(fā)展,AI監(jiān)管重要性凸顯4月11日,國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布關(guān)于《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》(以下簡稱“《管理辦法》”)公開征求意見的通知?!豆芾磙k法》明確提出,利用生成式人工智能生成的內(nèi)容應(yīng)當真實準確,采取措施防止生成虛假信息。根據(jù)《管理辦法》,提供生成式人工智能產(chǎn)品或服務(wù)應(yīng)當遵守法律法規(guī)的要求,尊重社會公德、公序良俗,符合以下要求:同時《管理辦法》指出,利用生成式人工智能產(chǎn)品提供聊天和文本、圖像、聲音生成等服務(wù)的組織和個人(以下簡稱“提供者”),包括通過提供可編程接口等方式支持他人自行生成文本、圖像、聲音等,承擔該產(chǎn)品生成內(nèi)容生產(chǎn)者的責任;涉及個人信息的,承擔個人信息處理者的法定責任,履行個人信息保護義務(wù)。此外,《管理辦法》指出,利用生成式人工智能產(chǎn)品向公眾提供服務(wù)前,應(yīng)當按照《具有輿論屬性或社會動員能力的互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)安全評估規(guī)定》向國家網(wǎng)信部門申報安全評估,并按照《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》履行算法備案和變更、注銷備案手續(xù)。同一時間,美國商務(wù)部也就ChatGPT等AI工具監(jiān)管措施公開征求意見。作為潛在監(jiān)管的第一步,美國商務(wù)部4月11日就相關(guān)問責措施正式公開征求意見,包括新人工智能模型在發(fā)布前是否應(yīng)經(jīng)過認證程序,征求意見期限為60天。此前一周,全球范圍內(nèi)已掀起了對ChatGPT潛在風(fēng)險的關(guān)注,意大利、德國等計劃加強對ChatGPT的監(jiān)管。2.1.4核心應(yīng)用:AI+辦公為核心落地場景在AIGC產(chǎn)業(yè)鏈的下游,可以將相關(guān)應(yīng)用拓展到四個主要場景:文本處理、音頻處理、圖像處理、視頻處理。文本處理是AIGC相關(guān)技術(shù)距離普通消費者最近的場景,也是技術(shù)較為成熟的場景,許多應(yīng)用公司都會從多個維度出發(fā),輔助業(yè)務(wù)拓展與商業(yè)化過程中。一般說來文本處理可以細分為營銷型、銷售型、續(xù)寫型、知識型、通用型、輔助型、交互型、代碼型。目前的音頻處理主要分為三類:音樂型、講話型、定制型,很多公司都專注于此。AI的應(yīng)用將優(yōu)化供給效率,改善整體利潤水平。圖片的創(chuàng)作門檻比文字高,傳遞信息也更直觀,所以商業(yè)化的潛力自然也更高。隨著AIGC應(yīng)用的日益廣泛,圖片處理也就從廣告、設(shè)計、編輯等角度帶來更大更多的機遇。圖片處理可細分為生成型、廣告型、設(shè)計型、編輯型。隨著時代的發(fā)展,人們在視頻上的投入逐漸超出了在圖片上的,視頻也日益成為新時代最主流的內(nèi)容消費形態(tài)。因此將AIGC引入視頻將是全新的賽道,也是技術(shù)難度最大的領(lǐng)域。視頻處理可以細分為生成型、編輯型、定制型、數(shù)字虛擬人視頻。同花順擁有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。同花順的主營業(yè)務(wù)是基于為個人投資者提供專業(yè)化的投資工具(軟件),從而向用戶收取會員費、向證券公司收取開戶導(dǎo)流費。據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)顯示,2022年下半年,同花順炒股票APP接近3000萬人次,當前全國自然人投資者數(shù)量約為2.1億人,同花順在同類產(chǎn)品中市占率領(lǐng)先。同花順深耕AI領(lǐng)域,初步具備一些應(yīng)用能力。公司的投顧問答場景應(yīng)用了語言模型自然語言處理的技術(shù)。相對于目前較為主流的“端到端”的績效評估形式,較早的使用了語言模型來完成對用戶的問句結(jié)構(gòu)化查詢和匹配的建模。目前用戶向愛問財提問,它還只能給出一個較為寬泛的一般性回答,未來需要做的就是將它推進到較為精確的階段,如提供一些結(jié)構(gòu)化的圖表。需要利用愛問財近10年的自然語言工具與結(jié)構(gòu)化查詢數(shù)據(jù)的積累來訓(xùn)練語言模型,做到更精確的自然語言理解和結(jié)構(gòu)化匹配。金山辦公的WPS產(chǎn)品為國內(nèi)AI+辦公軟件生態(tài)落地最佳場景,公司主動擁抱生成式AI技術(shù)變革。金山辦公擁有辦公應(yīng)用套件WPSOffice,為對標Microsoft365的AI+辦公軟件應(yīng)用落地優(yōu)質(zhì)場景。自2017年起,AI即上升至金山辦公產(chǎn)品戰(zhàn)略之一,公司AI業(yè)務(wù)已經(jīng)歷技術(shù)研發(fā)、技術(shù)產(chǎn)品化兩個階段,進入當前的AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)化階段,計劃將AI產(chǎn)品沉淀轉(zhuǎn)化為公司實際業(yè)務(wù)以推動公司業(yè)績增長。面對生成式AI技術(shù)變革,根據(jù)CEO章慶元采訪,公司2023年將在AI領(lǐng)域進一步重點發(fā)力,會側(cè)重在內(nèi)容生成、BI等表格應(yīng)用、格式美化等AIGC方面實現(xiàn)更多技術(shù)應(yīng)用突破,主動擁抱AI技術(shù)變革。公司積極探索AIGC技術(shù),擬發(fā)行GDR推進全球化公司積極探索結(jié)合AIGC、LLM技術(shù)的下一代人機交互體驗,并在文檔翻譯、聽讀、中英文校對、語音及音頻轉(zhuǎn)寫、智能輔助寫作及排版、表格數(shù)據(jù)智能分析、PPT一鍵生成及美化等場景進行融合,為用戶提供便捷優(yōu)質(zhì)的智能化服務(wù)體驗。2022年,金山辦公利用AI能力幫助用戶校對總字數(shù)達3,340億個,全年OCR處理圖片數(shù)量達146億份,智能美化功能月活躍用戶數(shù)量達237萬。2.2堅守邊際優(yōu)先資產(chǎn)從海外模型角度看,GPT系列不斷更新迭代,3月初,GPT成本降低90%,以及GPT-4Office全家桶Microsoft365Copilot發(fā)布,打開ai應(yīng)用想象空間,促進海外應(yīng)用接入GPT,相對國內(nèi)而言,海外應(yīng)用接入GPT-4更加容易和方便。從大模型本身看,自然語言處理(NaturalLanguageProcessingNLP)是用計算機來模擬、延伸及拓展人類語言能力的理論、技術(shù)及方法,是融合語言學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)等于一體的綜合性學(xué)科。自然語言處理目前面臨的關(guān)鍵問題是人類語言的復(fù)雜性和多樣性,例如同樣的詞匯在不同的語境之下意思不完全一致、日常用語中的反識等反向情感表達,句式結(jié)構(gòu)的多變和缺失所引發(fā)的歧義以及方言和“行話”等語言個性化特點。計算機視覺(ComputerVisionCV)是指使用計算機及相關(guān)設(shè)備來模擬生物視覺的技術(shù),即基于傳統(tǒng)或深度學(xué)習(xí)算法,賦能計算機理解數(shù)字圖像和視頻,并從各種模態(tài)的數(shù)據(jù)之中提取目標信息。其主要目標是開發(fā)“機器之眼”,不僅讓計算機具備視覺能力,更讓計算機識別、理解“看”到的多模態(tài)數(shù)據(jù)。多模態(tài)大模型的發(fā)展從OpenAl的CLIP(文本圖像匹配),以及DallE(文生圖)拉開帷幕,目前跨多個模態(tài)的數(shù)據(jù)融合問題開始變成行業(yè)探究的重點。多模態(tài)是指多個模態(tài)感知與認知的融合。對于人類來說,所有感知交互方式的融合形成了社會交流;對于計算機來說,是通過對文本、圖片、視頻和音頻等不同儲存信息載體的認知和理解,結(jié)合環(huán)境因素來模擬人與人之間的交互方式。多模態(tài)技術(shù)的重要性不言而喻,讓人工智能理解人類世界的最優(yōu)辦法就是讓AI成功理解多模態(tài)信息并能夠?qū)Υ祟愋畔⑿纬煞治?、推理的邏輯和生成新信息的能力。近期Meta發(fā)布SAM,看好多模態(tài)解決方案產(chǎn)業(yè)鏈。Meta可以快速識別照片/視頻中的所有物體,并智能地將其分割成不同的形狀和板塊。1)相較于普通的摳圖軟件來說,原本需要手動選擇的目標,現(xiàn)在只需要SAM的識別就可以快速分割畫面中的物品,且精準度,效率都要比個人操作高。2)此外,SAM的一大突破還在于,即使是在訓(xùn)練過程中從未遇到過的物品和形狀,人工智能也能將其準確識別并分割出來。3)交互方面,SAM還支持用戶使用各種交互性的方式來分離出想要的物體??梢酝ㄟ^將鼠標懸浮在該物體之上,就能自動定位出物體的輪廓。即使是顏色非常相近或者有連人眼都很難快速分辨出的倒影的圖片之中,SAM都能非常準確找出輪廓邊線。也可以直接通過輸入文字查詢,AI就可以找到并標記出這個圖片中對應(yīng)的文字對象。4)視頻方面,對于視頻中的物體,SAM也能準確識別并且還能快速標記出物品的種類、名字、大小,并自動用ID給這些物品進行記錄和分類。5)編輯方面,除了能把物品從圖像中精準地分離出來,SAM還能支持對這個物品的編輯。SAM基于1100萬張照片訓(xùn)練,模型和數(shù)據(jù)全部開源,看好多模態(tài)解決方案產(chǎn)業(yè)鏈。1)SAM開創(chuàng)性地跟Prompt結(jié)合了起來。它可以接受各種輸入提示,例如點擊、框選或指定想要分割的對象,這種輸入并不是一次性指令,你可以不停地對圖像下達不同的指令達到最終的編輯效果,這也意味著此前在自然語言處理的Prompt模式也開始被應(yīng)用在了計算機視覺領(lǐng)域;此外,SAM基于1100萬張圖像和11億個掩碼的海量數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練,這是迄今為止最大的分割數(shù)據(jù)集;SAM在各種分割任務(wù)上具有很強的零樣本性能。零樣本意味著SAM可以在不對特定任務(wù)或領(lǐng)域進行任何額外訓(xùn)練或微調(diào)的情況下分割對象。2)我們看好多模態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈,Meta此次推出SAM預(yù)示著大模型在多模態(tài)發(fā)展方面更進一步,布局計算機視覺/視頻的廠商有望在Meta產(chǎn)品推出的背景下持續(xù)受益。盤古大模型初露頭角,成果顯著。2021年4月份發(fā)布了盤古NLP大模型和盤古機器視覺大模型,當年也發(fā)布了盤古科學(xué)計算大模型,在2021年9月份,用于藥物研發(fā)中小分子藥物篩選發(fā)布了盤古藥物分子大模型;到2022年在行業(yè)中拓展應(yīng)用,比如和能源集團合作發(fā)布了盤古礦山大模型,到2022年11月份在華為HDC大會上發(fā)布了盤古氣象大模型;在2022年的HDC泰國上,發(fā)布了盤古海浪大模型、盤古金融OCR大模型。盤古生態(tài)逐步完善,有望將AI賦能眾多行業(yè)。大模型是連接技術(shù)生態(tài)和商業(yè)生態(tài)的橋梁,是未來AI生態(tài)的核心。盤古大模型可分為三個層級。L0是基礎(chǔ)通用模型,比如GPT3,但應(yīng)用到行業(yè)中達不到最好的效果。L1是行業(yè)大模型,在L0的基礎(chǔ)上加入行業(yè)數(shù)據(jù),通過混合訓(xùn)練得到。L2是部署模型,將L1在具體下游、千行百業(yè)的細分場景進行部署得到L2。盡快的降低生產(chǎn)成本、提高效率,由L1升級到L2是關(guān)鍵。盤古大模型聚焦“AIforindustries”,凸顯泛化能力優(yōu)秀、樣本能力高效、使用門檻較低的特點,有望推動人工智能開發(fā)從“作坊式”到“工業(yè)化”升級,應(yīng)用領(lǐng)域?qū)庀蟆⑨t(yī)藥、游戲、稅務(wù)、工業(yè)、機械、航天航空、土木、地質(zhì)等多方面。盤古大模型底層昇騰生態(tài)鏈完善,產(chǎn)能確定落地確定。以“一平臺雙驅(qū)動”布局,昇騰生態(tài)鏈逐漸完善?!耙黄脚_”:昇騰基礎(chǔ)軟硬件平臺,包括AI處理器、服務(wù)器硬件、芯片使能軟件、MindSpore全場景AI計算框架和應(yīng)用使能平臺MindX?!半p生態(tài)”:(1)AI技術(shù)生態(tài),包括科研機構(gòu)、高校、企業(yè)、合作伙伴的研究和開發(fā)人員。(2)AI商業(yè)生態(tài),包括ISV、IHV、整機伙伴、一體機合作伙伴等。昇騰計算產(chǎn)品眾多。其中,昇騰910芯片支持全場景人工智能應(yīng)用,昇騰310芯片主要用在邊緣計算等低功耗的領(lǐng)域。華為已聯(lián)合超100家頭部ISV基于昇騰孵化超過120個解決方案。為盤古大模型的發(fā)展提供底層算力核心支持。盤古大模型聚焦“AIforindustries”,凸顯泛化能力優(yōu)秀、樣本能力高效、使用門檻較低的特點,有望推動人工智能開發(fā)從“作坊式”到“工業(yè)化”升級,應(yīng)用領(lǐng)域?qū)庀?、醫(yī)藥、游戲、稅務(wù)、工業(yè)、機械、航天航空、土木、地質(zhì)等多方面。阿里通義大模型架構(gòu)龐大。阿里通義大模型整體可分為三個層次,分別為行業(yè)模型、通用模型與模型底座。(1)模型底座層:主要構(gòu)建語言和視覺的模態(tài)映射,通過統(tǒng)一學(xué)習(xí)范式與模塊化設(shè)計來實現(xiàn);(2)通用模型層:主要包括多模態(tài)模型“通義-M6”;NLP模型“通義-AliceMind”和CV模型“通義-視覺”。每個模型下對應(yīng)不同的功能模塊。(3)行業(yè)模型層:結(jié)合電商、設(shè)計、醫(yī)療、娛樂、設(shè)計、金融、工業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)的特點,對通義大模型進行功能完善和應(yīng)用細分。通義大模型厚積薄發(fā)。阿里在NLP、多模態(tài)模型領(lǐng)域技術(shù)實力雄厚。2019年,阿里開發(fā)出了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型structBERT并登頂全球NLP權(quán)威榜單GLUE;2021年,阿里開發(fā)出了國內(nèi)首個超百億參數(shù)的多模態(tài)大模型M6。憑借多年的發(fā)展,2023年4月阿里開放通義千問內(nèi)測。飛天智算平臺為大模型提供強大算力。大模型競賽本質(zhì)上已延伸到算力層面,云計算是支撐更聰明AI的基礎(chǔ)。2022年8月,阿里云推出全棧智能計算解決方案——飛天智算平臺,為科研、公共服務(wù)和企業(yè)機構(gòu)提供強大的智能計算服務(wù),可將計算資源利用率提高3倍以上,AI訓(xùn)練效率提升11倍,推理效率提升6倍。阿里推出“魔塔”社區(qū),讓模型應(yīng)用更簡單。2022年11月,阿里巴巴達摩院推出人工智能模型開源社區(qū)“魔搭”(ModelScope),旨在打造下一代開源的模型即服務(wù)共享平臺,為泛AI開發(fā)者提供靈活、易用、低成本的一站式模型服務(wù)產(chǎn)品,讓模型應(yīng)用更簡單?!澳Т睢鄙鐓^(qū)首批上架超300個模型,其中中文模型超過100個,覆蓋了視覺、語音、自然語言處理、多模態(tài)等AI主要領(lǐng)域,推動Al應(yīng)用發(fā)展。不到半年的時間里,“魔搭”社區(qū)總用戶量已超100萬,模型總下載量超1600萬次,成為國內(nèi)規(guī)模最大的AI模型社區(qū)。阿里智能家居業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展。根據(jù)36氪顯示,2023年中國智能家居市場規(guī)模將突破5000億元。阿里在智能家居業(yè)務(wù)上多面出擊,重兵布局,主要和傳統(tǒng)家電企業(yè)合作,構(gòu)建開放式平臺,形成了較為完整的大家居戰(zhàn)略。天貓精靈成為消費者購買智能音箱的首選品牌,2022年市場份額為27%。阿里智能家居主要通過阿里云LoT進行阿里智能家居生態(tài)的打造。主要包括三方面:阿里云LoT平臺產(chǎn)品、阿里云LoT基礎(chǔ)產(chǎn)品和阿里云LoT應(yīng)用&服務(wù)。(1)阿里云LoT平臺產(chǎn)品阿里云Link生活平臺(生活物聯(lián)網(wǎng)平臺),阿里云Link城市平臺(城市物聯(lián)網(wǎng)平臺)和阿里云Link商業(yè)共享平臺(商業(yè)共享平臺)。(2)阿里云LoT基礎(chǔ)產(chǎn)品阿里云LinkEdge(將計算擴展至邊緣),阿里云LinkWAN(廣域低功耗物聯(lián)通訊網(wǎng)絡(luò))和AliOSThings(嵌入式物聯(lián)網(wǎng)實時操作系統(tǒng))。(3)阿里云LoT應(yīng)用&服務(wù)阿里云Link測試&認證服務(wù)(軟硬結(jié)合的測試&標準化認證服務(wù))和阿里云Link魔筆(自然書寫筆跡數(shù)字化的云端產(chǎn)品)。天貓精靈+GPT已進入內(nèi)測。阿里云將推動AI進一步普及。阿里巴巴所有產(chǎn)品未來將接入大模型。目前,釘釘、天貓精靈已經(jīng)在測試接入大模型。接入通義千問后,新天貓精靈變得更擬人更聰明,知識、情感、個性、記憶能力大幅躍升。大語言模型“通義千問”正式推出。4月11日的阿里云峰會上,阿里云正式宣布推出大語言模型“通義千問”。通義千問是一個超大規(guī)模的語言模型,具備多輪對話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語言支持等功能。三、數(shù)據(jù)要素:數(shù)字經(jīng)濟之基3.1乘數(shù)字經(jīng)濟之風(fēng),數(shù)據(jù)要素市場快速發(fā)展數(shù)據(jù)服務(wù)商在數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈處于核心位置,起到鏈接數(shù)據(jù)供應(yīng)方和需求方的作用。數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈上游主要是數(shù)據(jù)提供方,主要提供公共數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)信息、個人信息的數(shù)據(jù)。中游主要是數(shù)據(jù)服務(wù)商、數(shù)據(jù)交易所。下游是數(shù)據(jù)需求方,包括政府、金融、教育、醫(yī)療等行業(yè)客戶。在數(shù)字社會,數(shù)據(jù)扮演基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源和關(guān)鍵性生產(chǎn)要素雙重角色,一方面,有價值的數(shù)據(jù)資源是生產(chǎn)力的重要組成部分,是催生和推動眾多數(shù)字經(jīng)濟新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式發(fā)展的基礎(chǔ);另一方面,數(shù)據(jù)區(qū)別于以往生產(chǎn)要素的突出特點是對其他要素資源具有乘數(shù)作用,可以放大勞動力、資本等要素在社會各行業(yè)價值鏈流轉(zhuǎn)中產(chǎn)生的價值。根據(jù)《中國數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展報告》,數(shù)據(jù)要素對我國GDP增長的貢獻率和貢獻度在2021年分別為14.7%和0.83個百分點??傮w來說,數(shù)據(jù)要素對當年GDP增長的貢獻率呈現(xiàn)持續(xù)上升狀態(tài),表明數(shù)據(jù)要素正發(fā)揮越來越大的促進作用。數(shù)據(jù)要素包含七大模塊,具備泛在賦能等特點。我國數(shù)據(jù)要素市場歸結(jié)為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、生態(tài)保障七大模塊,覆蓋數(shù)據(jù)要素從產(chǎn)生到發(fā)生要素作用的全過程。其中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析、生態(tài)保障六大模塊,主要是數(shù)據(jù)作為勞動對象,被挖掘出價值和使用價值的階段;而數(shù)據(jù)應(yīng)用模塊,主要是指數(shù)據(jù)作為勞動工具,發(fā)揮帶動作用的階段。數(shù)據(jù)要素流通環(huán)節(jié)亟待發(fā)展。數(shù)據(jù)要素市場涉及環(huán)節(jié)眾多,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)定價、數(shù)據(jù)交付、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等。經(jīng)過數(shù)年乃至十數(shù)年的發(fā)展,行業(yè)數(shù)字化取得了相當?shù)倪M展,傳統(tǒng)IT服務(wù)市場已較為成熟,但跨行業(yè)、跨公司的數(shù)據(jù)要素流通仍有較大發(fā)展空間,新興IT服務(wù)市場迎發(fā)展機會。數(shù)據(jù)供給:當前中國數(shù)商行業(yè)企業(yè)數(shù)量為192萬家,數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)供給不足。根據(jù)國家工信安全發(fā)展研究中心,從市場規(guī)模來看,2021年,數(shù)據(jù)供給環(huán)節(jié)(采集、存儲、加工)的市場規(guī)模達到385億元。2021年中國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模約為815億元(不含數(shù)據(jù)應(yīng)用),其中,數(shù)據(jù)供給環(huán)節(jié)占比47.2%。從數(shù)商企業(yè)數(shù)量來看,存在明顯的供需不匹配問題,缺少標準化和規(guī)劃化產(chǎn)品。高質(zhì)量數(shù)據(jù)產(chǎn)品的背后是高質(zhì)量數(shù)商。根據(jù)上海數(shù)據(jù)交易所官網(wǎng),截至2022年11月,上海數(shù)據(jù)交易所累計掛牌數(shù)商僅89個。根據(jù)《全國數(shù)商產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》,截至2022年11月,中國數(shù)商行業(yè)企業(yè)數(shù)量達到192萬家。其中,中國數(shù)商產(chǎn)業(yè)主要集中在長三角、珠三角、京津翼、川渝地區(qū),四大區(qū)域合計占比達到56.8%。數(shù)據(jù)流通:目前仍以場外交易為主,場內(nèi)交易持續(xù)發(fā)力。從市場規(guī)模來看,根據(jù)國家工信安全發(fā)展研究中心,2021年中國數(shù)據(jù)流通(交易、分析、數(shù)據(jù)服務(wù))市場規(guī)模約為380億元,占中國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模的46.6%。從市場占比來看,根據(jù)上海數(shù)據(jù)交易所研究院,2022年,場外交易占全部交易的比重約為2%。預(yù)計到2025年,場內(nèi)交易占比將達到1/4~1/3。場外交易平臺集中度低,場內(nèi)交易以省市級交易所為主。2014年1月,中關(guān)村數(shù)海大數(shù)據(jù)交易中心平臺成立,拉開了場內(nèi)交易的序幕;2015年4月,全國首家大數(shù)據(jù)交易所貴陽大數(shù)據(jù)交易所獲批成立;2022年11月,深圳數(shù)據(jù)交易所正式揭牌成立,至此,北上廣深四大一線城市均開啟了新的數(shù)據(jù)流通探索。自2020年以來,國家陸續(xù)出臺數(shù)據(jù)要素市場化改革的法規(guī)及政策文件,總體圍繞“以數(shù)據(jù)安全為前提,完善數(shù)據(jù)要素產(chǎn)權(quán)配置、完善數(shù)字治理、細化市場領(lǐng)域”,由淺入深地建立健全數(shù)據(jù)要素市場的基礎(chǔ)制度。搭乘數(shù)字經(jīng)濟的快車,我國數(shù)字要素市場整體處于高速發(fā)展階段?!笆濉逼陂g,我國各個要素市場規(guī)模均實現(xiàn)穩(wěn)定增長,以數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通等環(huán)節(jié)為核心的數(shù)據(jù)要素市場增長尤為迅速。據(jù)國家工信安全中心測算,2021年我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模為704億元,預(yù)計到2025年我國數(shù)據(jù)要素市場規(guī)模將達到1749億元,2021年-2025年的年復(fù)合增長率超過25%。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)顯示,僅有32%的企業(yè)數(shù)據(jù)價值會被激活,還有數(shù)據(jù)未被采集、加工、流通和分析,我們可以預(yù)期未來數(shù)據(jù)要素市場將會在立法與技術(shù)的雙重培育下,保持高速增長。3.2數(shù)據(jù)要素加速落地,醫(yī)療數(shù)據(jù)優(yōu)勢明顯凸顯新政策帶來新機遇,國家重視醫(yī)療健康領(lǐng)域的數(shù)據(jù)建設(shè)。2022年5月20日,國務(wù)院辦公廳發(fā)布《“十四五”國民健康規(guī)劃》,提出促進全民健康信息聯(lián)通應(yīng)用,構(gòu)建權(quán)威統(tǒng)一、互聯(lián)互通的全民健康信息平臺,完善全民健康信息核心數(shù)據(jù)庫,推進各級各類醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)統(tǒng)一接入和數(shù)據(jù)共享。探索建立衛(wèi)生健康、醫(yī)療保障、藥監(jiān)等部門信息共享機制,通過全國一體化政務(wù)服務(wù)平臺,實現(xiàn)跨地區(qū)、跨部門數(shù)據(jù)共享。研究制定數(shù)據(jù)開放清單,開展政府醫(yī)療健康數(shù)據(jù)授權(quán)運營試點。2023年3月23日,中共中央、國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于進一步完善醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的意見》,提出發(fā)揮信息技術(shù)支撐作用,加強健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)共享交換與保障體系建設(shè);建立跨部門、跨機構(gòu)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)共享調(diào)度機制和智慧化預(yù)警多點觸發(fā)機制;推進醫(yī)療聯(lián)合體內(nèi)信息系統(tǒng)統(tǒng)一運營和互聯(lián)互通,加強數(shù)字化管理。在數(shù)據(jù)要素相關(guān)政策出臺的推動下,醫(yī)保數(shù)據(jù)應(yīng)用有望加速。2021年8月,國家醫(yī)保局提出打造“保險+健康”服務(wù)生態(tài)閉環(huán),依法依規(guī)探索商業(yè)健康保險信息平臺與全國統(tǒng)一的醫(yī)療保障信息平臺信息共享機制,強化醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)應(yīng)用,助推保險精算創(chuàng)新發(fā)展。2023年1月12日,全國醫(yī)療保障工作會議提出“把大數(shù)據(jù)賦能作為醫(yī)保改革發(fā)展的重要借力點,最大程度發(fā)揮全國統(tǒng)一醫(yī)保信息平臺作用,更安全更積極更有序地用好醫(yī)保大數(shù)據(jù)?!睌?shù)據(jù)要素相關(guān)政策的陸續(xù)出臺,醫(yī)保數(shù)據(jù)應(yīng)用的路徑、場景逐漸清晰。國家醫(yī)保局成立后,我國醫(yī)保信息化建設(shè)加速,全國統(tǒng)一醫(yī)保信息平臺基本建成并投用,各地醫(yī)保信息平臺也在快速推進,醫(yī)保信息化進入建設(shè)高峰期。醫(yī)保支付方式改革,如DRG/DIP等,為醫(yī)保信息化建設(shè)帶來新機遇,需要醫(yī)院和醫(yī)保部門升級改造原有系統(tǒng),提高信息化水平。醫(yī)療機構(gòu)端信息化投入主動性將顯著提升。過去醫(yī)院信息化建設(shè)的目的主要為:完善院端功能、提升運營效率和服務(wù)水平、通過大數(shù)據(jù)和云計算等提高信息管理水平。由于信息化投入效益難以在短期體現(xiàn),過去外部資金支持較為短缺,信息部人力資源不足,醫(yī)院管理層缺乏資金投入動力。一方面,隨著行業(yè)眾多催化政策陸續(xù)落地,各項信息化建設(shè)規(guī)劃明確,國家衛(wèi)健委等官方部門資金支持力度加大,多項信息系統(tǒng)被納入醫(yī)院評級標準,各項外部因素驅(qū)動醫(yī)院主動增加信息化投入。另一方面,人口老齡化、新冠疫情等加重醫(yī)療服務(wù)與管理壓力,醫(yī)院發(fā)展也逐步走向精細化階段,信息化建設(shè)對醫(yī)院綜合實力的影響逐步體現(xiàn),信息化投入的內(nèi)部主動性也將逐步提高。醫(yī)療健康數(shù)據(jù)具有廣泛應(yīng)用場景。如疾病智能篩查診斷場景,通過融合醫(yī)院診療數(shù)據(jù),促進如疾病自動篩查、輔助診斷(CDSS)、智能醫(yī)療培訓(xùn)等醫(yī)療人工智能技術(shù)的加速發(fā)展以及規(guī)?;瘧?yīng)用;普惠健康險場景,通過融合保險數(shù)據(jù)、診療數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、健康數(shù)據(jù)等,設(shè)計普惠創(chuàng)新的醫(yī)療保險,提供更加精準的保險定價、投保核保、理賠等服務(wù);健康管理場景,通過融合醫(yī)療、健康管理(手環(huán)、手機健康A(chǔ)PP等)、消費等數(shù)據(jù),對個人健康進行綜合建模,形成慢病管理、疾病預(yù)防、健康產(chǎn)品推送等綜合應(yīng)用。院端投入規(guī)模仍有較大提升空間。根據(jù)國家衛(wèi)健委發(fā)布的《全民健康信息化調(diào)查報告——區(qū)域衛(wèi)生信息化與醫(yī)院信息化(2021)》數(shù)據(jù)顯示,2020年各醫(yī)療機構(gòu)年度信息化建設(shè)資金投入占總收入比例在0.1%~1%的醫(yī)院占53.7%,比例在1%~5%的醫(yī)院占32.0%,比例超過5%的醫(yī)院占7.4%,未投入的醫(yī)院占6.8%。據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院,發(fā)達國家醫(yī)療機構(gòu)信息化建設(shè)資金投入占總收入比例在3~5%,相比之下我國醫(yī)療機構(gòu)的IT支出占收入比重仍然偏低。四、國產(chǎn)化/密碼:提速4.1國產(chǎn)化浪潮持續(xù)推進,擁抱自主可控自中興事件以來,中美貿(mào)易摩擦愈演愈烈,美國已經(jīng)將數(shù)百家中國企業(yè)、機構(gòu)加入“實體清單”,限制美國技術(shù)產(chǎn)品對華輸出。2022年10月,美國工業(yè)和安全局(BIS)宣布新一輪的對華芯片出口管制措施,新規(guī)旨在限制中國獲得先進計算芯片、開發(fā)和維護超級計算機以及先進工藝制造能力,給中國超算、芯片產(chǎn)業(yè)鏈帶來震動。短中期內(nèi)帶來代工風(fēng)險,但是也進一步倒逼芯片制造向國產(chǎn)供應(yīng)鏈切換,加速產(chǎn)業(yè)成熟。時代大背景下,需求端自主可控發(fā)展的迫切性日益凸顯。國家政策導(dǎo)向更加積極,敦促和引導(dǎo)信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展;同時,產(chǎn)業(yè)對于的迫切性、主動性也在加強,以試點項目、實際業(yè)務(wù)使用反向催化國產(chǎn)產(chǎn)品技術(shù)的成熟。2020年正式規(guī)模落地應(yīng)用以來,信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)開始支撐黨政辦公系統(tǒng)、金融、電信等部分業(yè)務(wù)系統(tǒng)。供給側(cè),國產(chǎn)產(chǎn)品不斷優(yōu)化。信創(chuàng)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建以CPU+OS為基礎(chǔ)。國產(chǎn)CPU主要參與者有海光信息、海思半導(dǎo)體、龍芯中科、上海兆芯、天津飛騰等,產(chǎn)品技術(shù)持續(xù)迭代提高可用性。服務(wù)器端,海光信息具有明顯的兼容X86生態(tài)優(yōu)勢,而華為積極構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài),“鯤鵬”ARM生態(tài)加速成熟,PC端,飛騰引領(lǐng)市場份額。操作系統(tǒng)領(lǐng)域,主要由麒麟軟件和統(tǒng)信參與。隨著信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)的深入發(fā)展,國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件廠商的業(yè)務(wù)規(guī)模高速發(fā)展,并且持續(xù)升級優(yōu)化產(chǎn)品技術(shù),提供更可用、更好用的產(chǎn)品技術(shù)。2022年以來金融為代表的行業(yè)信創(chuàng)推進持續(xù)超預(yù)期,相比黨政辦公系統(tǒng)替換,行業(yè)信創(chuàng)以業(yè)務(wù)系統(tǒng)服務(wù)器需求為主,帶動服務(wù)器CPU核心廠商海光信息業(yè)務(wù)在2022年繼續(xù)提速高增,表現(xiàn)尤其突出。行業(yè)信創(chuàng)已經(jīng)推進至右側(cè)階段,黨政市場替代節(jié)奏待觀望。金融、電信行業(yè)已經(jīng)推進三年時間,通過業(yè)務(wù)系統(tǒng)測試不斷打磨國產(chǎn)軟硬件產(chǎn)品可用性,為后續(xù)更多行業(yè)的國產(chǎn)替代打下堅實基礎(chǔ),進入22年下半年,信創(chuàng)與各行業(yè)信息化、安全發(fā)展需求形成強共振,目前教育、醫(yī)療、能源、交通等行業(yè)均在有序加速替代之中。同時,黨政替換第一階段基本完成,后續(xù)推進節(jié)奏仍待觀察,但未來下沉市場、外網(wǎng)政務(wù)系統(tǒng)替換仍有數(shù)倍空間。千億信創(chuàng)基礎(chǔ)軟硬件市場可期。我們在此前海光信息、神州數(shù)碼首次覆蓋報告中對黨政、信創(chuàng)的服務(wù)器市場空間進行了梳理,替代空間過千億。若以現(xiàn)有政府、重要行業(yè)的終端和服務(wù)器數(shù)量為基礎(chǔ),對國產(chǎn)OS替換空間進行測算,我們測算國產(chǎn)OS市場可替換空間超過300億,年化替代市場約為63.81億元。服務(wù)器數(shù)量,根據(jù)IDC數(shù)據(jù),2020年我國服務(wù)器出貨量約為350萬臺,重要行業(yè)占其中40%左右,政府為16%,我們估算2020-2022年已經(jīng)替換的服務(wù)器量約為84萬臺,另外按照電子設(shè)備3年一更新計算存量。終端數(shù)量,參考兩方面口徑,我們假設(shè)可替代終端總量約為5355萬,根據(jù)飛騰、金山辦公、麒麟軟件等企業(yè)2020-2022年的銷售額數(shù)據(jù),我們估算黨政市場已有約600萬臺的替換;a)服務(wù)器與PC的經(jīng)驗配比,不同行業(yè)約1:10~20;b)政府及金融、電信、能源、教育等重要行業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量:我國金融行業(yè)從業(yè)人數(shù)已突破800萬人;三家基礎(chǔ)電信合計員工數(shù)量110萬左右;教育行業(yè)從業(yè)人員超過2000萬,教師超過1700萬;電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)從業(yè)人員466萬;全國衛(wèi)生人員總數(shù)1398.3萬人。另外,還需要考慮能源、醫(yī)療、教育等部分行業(yè)從業(yè)人員并不需要配備PC。終端PCOS價格,假設(shè)為300元/套,服務(wù)器OS價格假設(shè)為3500元/套;替換節(jié)奏,我們假設(shè)2023年-2027年五年期為主要替換時間;4.2密評和國產(chǎn)化雙催化,商密產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展近年來隨著國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)安全事故的頻發(fā),我國政府不斷提高對網(wǎng)絡(luò)安全的重視。2013年先后設(shè)立了重要國家安全委員會、中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會。2017年6月1日,《網(wǎng)絡(luò)安全法》正式發(fā)布,等級保護制度隨之上升到法律層面;2019年5月,公安部正式發(fā)布《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)安全等級保護基本要求》,開啟等保2.0時代。與等保1.0相比,等保2.0延續(xù)了五個級別的劃分。同時,將可信驗證列入各級別和各環(huán)節(jié)的主要功能要求,要求在通訊傳輸過程中采用密碼技術(shù)保證敏感信息字段或整個報文的保密性,同時強調(diào)采用密碼技術(shù)保證重要數(shù)據(jù)在存儲過程中的保密性。新版商用密碼法發(fā)布在即。商業(yè)密碼行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈為:芯片-板卡-加密機服務(wù)器。目前市場中從事芯片業(yè)務(wù)的公司主要為衛(wèi)士通、三未信安、國芯科技(上市)、北京宏思、恩智浦;從事從事密碼板卡的公司主要為衛(wèi)士通、三未信安、漁翁信息;從事加密機服務(wù)器的主要為衛(wèi)士通、格爾軟件、吉大正元、信安世紀、數(shù)字認證。當前,商密應(yīng)用領(lǐng)域基本實現(xiàn)全覆蓋,初步實現(xiàn)了商用密碼產(chǎn)品與行業(yè)場景特點的融合應(yīng)用。其中,根據(jù)全景財經(jīng)數(shù)據(jù),商用密碼在金融領(lǐng)域應(yīng)用占比24.05%,在政務(wù)領(lǐng)域應(yīng)用占比19.31%,在通信領(lǐng)域占比15.38%,在電力領(lǐng)域占比12.31%,在交通領(lǐng)域占比9.47%,在稅務(wù)、醫(yī)療、電子商務(wù)等其他領(lǐng)域占比共計19.48%。近年來我國商用密碼行業(yè)規(guī)模不斷擴大,產(chǎn)業(yè)規(guī)模整體呈上升趨勢。2020年在新冠疫情流行的客觀環(huán)境下,我國商用密碼產(chǎn)業(yè)仍取得高速發(fā)展,總體規(guī)模達到466億元,較

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