热点题材☆ ◇688619 罗普特 更新日期：2025-06-14◇ 通达信沪深京F10
★本栏包括【1.所属板块】【2.主题投资】【3.事件驱动】【4.信息面面观】
【1.所属板块】
概念:海峡西岸、物联网、安防服务、智能交通、信息安全、虚拟现实、量子科技、人工智能、
智慧城市、大数据、边缘计算、机器视觉、多模态AI
风格:融资融券、微盘股、连续亏损、昨日振荡、近期新高、专精特新、最近情绪
指数:无
【2.主题投资】
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2025-05-07│智能交通 │关联度：☆☆☆
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智能交通感知业务主要为交通要素感知、交通态势分析、交通场景治理提供基于图像理解及
多模态技术融合的交通图像及探测感知产品方案。
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2024-09-02│量子科技 │关联度：☆☆☆
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公司的量子加密算法技术主要应用在信息安全领域，目前已有标杆项目落地。
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2023-12-08│多模态AI │关联度：☆☆☆
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公司的核心技术新增布局多模态AI技术、视频安全、关键技术国产化等
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2023-09-13│海峡西岸 │关联度：☆☆☆
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公司位于福建省厦门市软件园二期望海路59号之102，主营社会安全系统解决方案设计实施
、软硬件设计开发、产品销售及运维服务业务
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2022-10-12│边缘计算 │关联度：☆☆☆
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公司AI边缘计算产品有边缘计算盒子、边缘计算服务器等。
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2022-08-17│虚拟现实 │关联度：☆☆
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公司AR全息平台实现以高点大视野、大场景的视频画面为载体，通过增强现实技术，实现多
视角展示人、地、事、物、组织以及视频资源等不同图层要素叠加并能进行图上实时调度、管理
、指挥，结合各实战场景支撑业务应用
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2022-01-05│安防服务 │关联度：☆☆☆☆
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公司主要从事社会安全领域相关的整体解决方案以及配套的软硬件产品的设计、开发、销售
及运维服务业务，终端客户以公安、政法、武警、边海防、交通、市政等政府机构为主。
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2022-01-05│物联网 │关联度：☆☆☆
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公司专门成立基于物联网技术应用的智能硬件产品研究院，主打智慧灯杆、智能区域控制器
等数据感知智能终端硬件设备的研发
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2022-01-05│机器视觉 │关联度：☆☆☆
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公司机器视觉技术是公司产品的重要技术依托
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2022-01-05│信息安全 │关联度：☆☆☆
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公司的量子加密算法技术主要应用在信息安全领域，目前已有标杆项目落地。
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2021-12-14│大数据 │关联度：☆☆☆
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公司产品运用了公安大数据分析技术、海洋大数据感知等技术
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2021-10-14│人工智能 │关联度：☆☆☆
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公司以视频监控系统的智能分析需求为驱动，紧紧围绕人工智能
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2021-02-23│智慧城市 │关联度：☆☆
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公司在进一步巩固现有的平安城市、雪亮工程等业务的同时，积极布局智慧城市、智慧交通
、智慧监所、智慧消防、智慧边检等领域。
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2025-03-25│海工装备 │关联度：☆☆☆
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公司研发海陆一体化软件应用产品，包括海洋温盐深传感仪器、基于海图电子围栏的船舶安
全导航系统应用软件、基于海洋三维实时检测和推演的海洋生态环保系统、二三维海陆融合一张
图、海陆三维智联平台等。
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---│不可减持(新 │关联度：☆☆☆☆
│规) │
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公司近20个交易日内跌破发行价，依照减持新规，控股股东和实际控制人不可减持。
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2025-06-13│近期新高 │关联度：☆☆☆☆☆
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公司于2025-06-13创新高：13.58元
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2025-06-13│昨日振荡 │关联度：☆☆☆☆
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2025-06-13振幅为：16.65%
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2025-06-13│微盘股 │关联度：☆☆☆
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截止2025-06-13公司AB股总市值为：22.68亿元
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2025-06-12│最近情绪指数│关联度：☆☆☆☆☆
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市场情绪参考标的。
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2025-04-22│连续亏损 │关联度：☆☆☆☆
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截止2024-12-31公司连续两年归母净利润为负且2025-03-31财报归母净利润均为负
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2022-09-07│专精特新 │关联度：☆☆☆☆
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公司已入选工信部专精特新小巨人企业名单。
【3.事件驱动】
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2023-10-16│我国研制出首颗支持片上学习忆阻器存算一体芯片
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近日，清华大学研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习（机器学习能在硬件端直
接完成）的忆阻器存算一体芯片，在支持片上学习的忆阻器存算一体芯片领域取得重大突破，有
望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。券商指出，存算一体作为一种新的计算架构
，具有更大算力（1000TOPS以上）、更高能效（超过10-100TOPS/W）、降本增效三大优势，能有
效克服冯?诺依曼架构瓶颈，实现计算能效的数量级提升。业界普遍认为，其为“AI算力的下一
极”，继CPU、GPU之后的算力架构“第三极”。
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2023-07-27│特斯拉、英特尔等巨头火拼AI芯片
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英伟达凭借着GPU“一家独大”，越来越多的企业试图紧随其后抢占AI芯片的“蓝海”。马
斯克近日称特斯拉正自研芯片，但不会叫做GPU或是100s、H100s等，Dojo2将向大模型方向发力
。稍早前英特尔推出“中国特供版”Gaudi2芯片，性价比超H100，其与浪潮信息联手开发AI服务
器，Gaudi2国内首批还将与百度智能云、紫光新华三、超聚变等公司合作。
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2023-05-11│IDC预计23年中国网络安全硬件市场同比增速将达17.8%
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IDC《2022年第四季度中国IT安全硬件市场跟踪报告》显示，2022全年中国IT安全硬件市场
规模达到36.5亿美元，规模增速不及预期，同比下降3.3%。IDC预计，2023年中国网络安全硬件
市场同比增速将达到17.8%，仍存在许多机会点。
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2023-04-28│机构预计25年工业AI视觉典型场景AI质检整体市场将达到9.58亿美元
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近两年工业企业数据基础日益提升，打破数据孤岛建立数据中台的需求显著加速，为企业开
展智能化应用奠定良好基础。同时，视觉和数据智能在很多行业场景也从标杆示范走向了规模化
应用，孕育着明确的市场机会。IDC预计，2021-2025年中国工业数据智能市场CAGR达到31.6%，
工业AI视觉典型场景AI质检整体市场预计到2025将达到9.58亿美元，2021-2025年CAGR为28.5%。
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2023-04-11│机构预计27年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元
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随着下游应用领域的不断拓展和需求释放，也为机器视觉带来了可观的增量预期。据高工机
器人产业研究所（GGII）预测，至2027年我国机器视觉市场规模将达到565.65亿元，其中2D视觉
市场规模将达到407.15亿元，3D视觉市场规模将达到158.5亿元。目前我国机器视觉在工业场景
中的总体渗透率仍旧在10%以下，对比工业场景庞大的体量而言，机器视觉行业仍有较大发展空
间。
【4.信息面面观】
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│栏目名称 │ 栏目内容 │
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│公司简介 │发行人系由罗普特有限以净资产折股整体变更设立的股份有限公司，罗普特│
│ │有限以截至2018年10月31日经审计的账面净资产286,027,219.00元为基础，│
│ │按照2.0727:1的比例折为138,000,000股，净资产大于股本部分148,027,219│
│ │.00元计入资本公积。2019年1月2日，致同会计师事务所（特殊普通合伙） │
│ │出具“致同审字(2019)第350ZA0001”《审计报告》，确认截至2018年10月3│
│ │1日，罗普特有限经审计的净资产为286,027,219.00元。2019年1月3日，中 │
│ │水致远资产评估有限公司以2018年10月31日为评估基准日出具了“中水致远│
│ │评报字[2019]第020002号”《资产评估报告》，确认截至2018年10月31日止│
│ │，罗普特有限经评估的净资产为32,049.84万元。2019年1月4日，致同会计 │
│ │师事务所（特殊普通合伙）出具“致同验字(2019)第350ZA0001号”《验资 │
│ │报告》，对本次整体变更设立为股份有限公司的出资情况进行了审验。2020│
│ │年4月1日，容诚所出具“容诚专字[2020]361Z0175号”《验资复核报告》，│
│ │对发行人股份改制出资进行了验资复核，确认：致同会计师事务所（特殊普│
│ │通合伙）出具的“致同验字(2019)第350ZA0001号”验资报告在所有重大方 │
│ │面符合《中国注册会计师审计准则第1602号——验资》的相关规定。2019年│
│ │1月11日，公司办理完成股份公司设立登记手续，并取得了厦门市市场监督 │
│ │管理局核发的《营业执照》，统一社会信用代码：91350200784161055C。 │
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│产品业务 │公司是人工智能（AI）技术赋能数字经济建设的整体解决方案和产品提供商│
│ │。主要面向公共安全、社会治理、交通管理、教育医疗、文化旅游、数字海│
│ │洋、应急管理、生态环境、农业互联网、工业制造等领域，提供自主创新软│
│ │硬件产品及整体解决方案。 │
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│经营模式 │1、研发模式 │
│ │（1）依托产学研资源优势，合作研发攻克重点技术 │
│ │公司以国家政府课题为牵引，以集美大学罗普特人工智能产业学院和博士后│
│ │科研工作站为平台，通过与院士合作、引进高端技术人才、组建联合实验室│
│ │、联合生态内的技术团队等多种方式进行前沿技术和产品应用场景的落地研│
│ │发工作，形成了独具特色的前沿技术合作研发机制和体系。 │
│ │在多年的发展和研发过程中，与科研院所、院士专家、高校等生态内科研力│
│ │量建立了良好的合作关系。 │
│ │（2）依托技术中台高效研发，持续输出标准化产品 │
│ │公司经过多年打造的统一研发效能框架（RUP）和一系列自主研发技术，逐 │
│ │步释放技术创利能力：打通团队跨区域协助，完善持续集成开发环境，AI辅│
│ │助开发工具，大幅提升研发效能，快速输出标准化技术组件，实现高效的客│
│ │户响应及交付，交付周期缩短20%以上，技术模块复用率超过50%。 │
│ │（3）与客户共同创新，打造具备市场竞争力的产品 │
│ │公司坚持与客户共同进行技术创新的研发理念，在院士带领和国家产业政策│
│ │指引下，建设区域研究院和人工智能联合实验室，同时对研发组织架构进行│
│ │提升，将集团研发和项目资源进行平台化管理，加大对业务一线的研发技术│
│ │支撑力度，进一步将区域研发进行扁平化管理，打造“科研指引、全国布局│
│ │、产业战略、区域项目，纵向到底、横向到边”的研发模式。 │
│ │2、销售模式 │
│ │（1）区域化营销网络与行业化营销网络相结合，构建立体化市场体系 │
│ │公司坚持以技术营销为驱动，为客户提供优质的方案设计、驻点开发，赢得│
│ │客户的信任，推动区域子公司的建设。公司以区域为单元设立子公司，目标│
│ │通过不断扩展的技术型区域子公司获得市场优势，实现区域子公司本地化、│
│ │技术化、实体化，确保市场可持续性发展。 │
│ │（2）依托合资合作模式，加强区域资源整合，加速产业落地 │
│ │公司积极利用自身的技术优势及产学研资源整合能力，结合全国各区域的产│
│ │业特色，寻找当地在相关产业领域拥有竞争优势的国有企业或地方龙头企业│
│ │展开合资合作，并通过向合资公司赋能助力当地产业数字化升级，实现与当│
│ │地优势产业主体的深度绑定，助力公司业务在当地的快速落地和发展。 │
│ │（3）技术变革创新，提升客户技术信任度和用户粘合度 │
│ │公司将集团总部的产业和技术资源平台化，组织前线以区域为单位在当地设│
│ │立子公司，将技术团队力量下沉到区域当地用户，形成强劲技术服务体系，│
│ │同客户进行联合创新，贴近客户实战进行技术服务，提供最适合客户和当地│
│ │的技术解决方案，获得客户的实战认可，与客户共同建设标杆性应用示范基│
│ │地。 │
│ │（4）加大与生态合作伙伴战略合作，构建行业生态，提升服务能力 │
│ │公司在全国各区域加强与当地的集成商战略合作，向集成商提供优质的产品│
│ │及行业解决方案；与优质供应商战略合作，提倡“风险共担，收益共享”，│
│ │扩大生态圈影响力。与更多集成商、供应商的战略合作，大大提升公司的业│
│ │务消化能力，缩短公司的产品营销周期，提升合作伙伴影响力，提高公司的│
│ │资金周转率。 │
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│行业地位 │AI行业解决方案提供商，计算机视觉领域龙头 │
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│核心竞争力 │1、拥有产学研一体研发生态，贴近客户需求进行研发 │
│ │公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，│
│ │聚焦人工智能、云计算、智能感知、大数据及数据价值挖掘技术研究，拓展│
│ │AI+行业的应用创新，建立并不断完善技术研发体系，深入行业应用，为各 │
│ │行业客户提供具有核心竞争力的数字化产品、技术及数据服务，助力行业数│
│ │字化转型。 │
│ │公司拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技│
│ │术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务│
│ │创新。 │
│ │2、具备丰富的行业实战经验，可跨行业多领域为客户提供服务 │
│ │公司自设立以来，深耕公共安全、智慧政法、智慧城市、智慧交通、智慧海│
│ │洋、生态环境业务，并积累了丰富的专业技术和实战经验。AI+行业前景仍 │
│ │处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续│
│ │增长的基础，大数据平台技术及大数据价值挖掘技术，围绕行业数字化智能│
│ │化水平提升是新的增长引擎。 │
│ │3、广泛链接城市客户，高效触达应用场景 │
│ │公司依托自身研发基础与多个客户建立了长期稳定的合作关系。在国家和地│
│ │方政府的科研支持下，公司承接了国家和地方政府多个重大科研项目，涉及│
│ │“存算一体化”AI芯片产业化、政法智能化、市域社会治理、海洋数字经济│
│ │产业化等多个行业方向。此外，得益于广泛链接的城市客户基础和多年的行│
│ │业经验，公司能够快速获取前沿、真实的市场需求，基于对市场需求的深刻│
│ │理解，将AI技术高效融入到具体应用场景中，使技术解决方案始终紧跟市场│
│ │脉搏，满足不断变化的需求。 │
│ │4、深度绑定产业链生态伙伴，合力拓展区域市场 │
│ │公司聚焦主业发展、持续贯彻客户第一的原则，着力打造多渠道、多形式、│
│ │可持续发展的开拓模式；积极拓展并培育各地子公司，建立起根据地业务，│
│ │与当地产业主体进行深度绑定合作，推进合作的进一步深入；公司高度重视│
│ │生态合作伙伴，通过与行业龙头企业、大型集成商、本地运营商的长期合作│
│ │，为客户提供具有竞争力的产品及服务支持；公司重视行业延伸，立足传统│
│ │的公安政法业务，不断拓宽业务边界，如在数字海洋领域，公司与上海海图│
│ │中心、厦门大学合作推进海洋数字经济产业化，研发智慧海洋牧场、船舶安│
│ │全导航等创新产品，构建二三维海陆融合大数据平台，助力长三角经济带海│
│ │洋经济高质量发展，目前相关技术已在厦门等地实现业务落地，服务海洋渔│
│ │业局、养殖企业等客户。 │
│ │5、构建持续迭代的技术中台，可快速、高效响应客户需求 │
│ │在十多年的持续经营过程中，公司成功完成了涉及多个领域的标杆性项目，│
│ │对内公司研发与技术部门积累了丰富的行业经验，并通过持续实践在技术中│
│ │台中储备了可以适用于多个领域的众多成熟的技术模块、软件版本以及平台│
│ │。公司根据最终用户的不同需求，对已有成熟的技术模块进行组合化应用或│
│ │者二次开发，并搭配硬件设备后形成完整的解决方案，解决细分客户群的不│
│ │同痛点。深入理解公共安全、智慧政法、智慧交通、智慧海洋、智慧城市的│
│ │行业需求及痛点，快速输出具备技术先进、行业优势的解决方案。 │
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│经营指标 │2024年度，公司实现营业收入1.43亿元，较上年同期减少68.08%；实现归属│
│ │于母公司所有者的净利润-1.93亿元，同比增加亏损1.45亿元。 │
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│品牌/专利/经│专利：技术布局上，新增多模态语义识别、通用大模型行业应用等前沿技术│
│营权 │研发，强化国产化技术突破，全年新增发明专利27项、软件著作权32项，累│
│ │计知识产权达528项，并重新通过CMMI5认证及ITSS运维三级认证，构建AI算│
│ │法训练推理一体化平台，技术模块复用率超50%。截至2024年12月31日，公 │
│ │司累计获得各项知识产权528项，其中发明专利124项，实用新型专利25项，│
│ │外观设计专利14项、软件著作权365项。 │
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│投资逻辑 │公司深知技术创新是在行业内立足的根本，围绕市场需求和行业发展趋势，│
│ │聚焦人工智能、云计算、智能感知、大数据及数据价值挖掘技术研究，拓展│
│ │AI+行业的应用创新，建立并不断完善技术研发体系，深入行业应用，为各 │
│ │行业客户提供具有核心竞争力的数字化产品、技术及数据服务，助力行业数│
│ │字化转型。 │
│ │公司拥有计算机视觉国家级人工智能技术中心，构建技术中台以及标准化技│
│ │术模块，加快行业研究院区域化建设，以匹配人才发展规划，贴近用户服务│
│ │创新。 │
│ │公司充分借鉴IPD研发模型及敏捷开发模型，规范项目立项、项目管理、项 │
│ │目结项的研发流程，有利于公司研究开发项目的规范化、流程化、高效化，│
│ │在保证产品可靠性的基础上促进研究开发成果的快速落地。 │
│ │公司自设立以来，深耕公共安全、智慧政法、智慧城市、智慧交通、智慧海│
│ │洋、生态环境业务，并积累了丰富的专业技术和实战经验。AI+行业前景仍 │
│ │处在方兴未艾的发展阶段，人工智能安全领域市场机会是公司主营业务持续│
│ │增长的基础，大数据平台技术及大数据价值挖掘技术，围绕行业数字化智能│
│ │化水平提升是新的增长引擎。与此同时，公司在长期激烈的市场竞争中，依│
│ │托在智慧城市领域的技术积累和应用能力，逐步形成“打通技术到实战应用│
│ │最后一公里”的能力，锻造出参与市场角逐的差异化竞争优势，促成了公司│
│ │运用计算机视觉人工智能技术、大数据技术向各行业多领域延伸渗透，公司│
│ │业务逐渐在应急、医疗、教育、市政、专业园区、农业、水利等行业不断拓│
│ │展落地。 │
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│消费群体 │公安、政法、交通、教育、医疗等行业领域 │
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│消费市场 │华东、华南、华中、东北、华北、西南及西北 │
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│行业竞争格局│人工智能行业正处于技术突破与商业化探索并行的快速发展期，但其演进过│
│ │程中亦面临多重结构性挑战。在算力领域，英伟达凭借GPU+CUDA生态的绝对│
│ │优势，持续巩固其在云端算力市场的主导地位，其Hopper架构与软件工具链│
│ │的深度绑定为大模型训练提供了核心支撑。与此同时，华为昇腾、寒武纪等│
│ │国产厂商加速突破，通过自研芯片与边缘计算方案切入细分市场，例如昇腾│
│ │的Atlas系列聚焦工业、安防场景的边端算力需求，寒武纪则以“云边端” │
│ │协同架构降低部署成本。这一格局既凸显了头部企业的生态控制力，也折射│
│ │出国产替代在场景化落地中的突破潜力，但算力资源的集中化与技术依赖问│
│ │题仍制约行业均衡发展。 │
│ │算法层面，行业呈现“轻量化与规模化并行”的分化趋势。小模型技术通过│
│ │参数裁剪、知识蒸馏等手段显著降低算力需求，推动AI技术向中小企业及边│
│ │缘场景渗透，例如工业质检、园区巡检等领域的小模型解决方案已实现成本│
│ │可控的规模化应用。与此同时，生成式AI（如GPT系列、Deepseek系列）的 │
│ │商业化探索加速，从“技术秀场”向内容生成、客户服务等场景延伸，但头│
│ │部企业仍面临盈利模式模糊的挑战——尽管用户规模增长迅速，但付费意愿│
│ │与实际需求匹配度不足，流量战与价格战加剧了行业竞争，而真正具备颠覆│
│ │性的产品（如完全替代人类的智能助手）尚未出现。 │
│ │数据应用则面临“价值挖掘与风险管控”的双重命题。数据作为AI模型的“│
│ │燃料”，其质量、规模与合规性直接决定技术效果。一方面，行业通过联邦│
│ │学习、数据中台等技术整合分散数据资产，构建垂直领域知识图谱，推动数│
│ │据从“资源”向“资产”转化；另一方面，数据安全与隐私保护成为技术落│
│ │地的刚性约束，数据孤岛、跨境流动限制及合规成本等问题仍制约数据价值│
│ │释放。 │
│ │未来行业格局将围绕“技术普惠、场景深耕、生态协同”深化。算力层面，│
│ │国产替代与边缘计算的结合将推动算力资源向更广泛场景渗透，尤其在工业│
│ │、农业等传统领域实现“普惠覆盖”；算法层面，小模型与生成式AI的融合│
│ │或成关键突破方向，例如通过小模型实现生成式AI的轻量化部署，降低企业│
│ │应用门槛；数据层面，数据治理与合规生态的完善将成为行业竞争的新高地│
│ │，隐私计算、数据确权技术的成熟将加速数据要素市场化进程。然而，行业│
│ │需警惕算力过度依赖头部厂商导致的技术“卡脖子”风险，算法商业化若无│
│ │法突破“流量泡沫”可能陷入低水平竞争，而数据安全与伦理问题若处理不│
│ │当或引发监管收紧与用户信任危机。唯有通过技术自主可控、场景深度绑定│
│ │、生态协同创新，方能实现从“技术驱动”向“价值驱动”的跨越，推动人│
│ │工智能真正成为产业变革的核心引擎。 │
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│行业发展趋势│报告期内，人工智能行业在算力、算法、数据三大核心要素领域加速突破，│
│ │推动新技术、新产业、新业态与新模式的深度融合。算力基础设施的普惠化│
│ │、绿色化和私有化部署成为重要趋势，云计算、边缘计算与专用芯片的协同│
│ │应用显著降低了技术门槛，企业通过混合算力网络（如云端训练与边缘推理│
│ │的协同）支撑了工业物联网、智慧交通等实时性场景需求。绿色计算技术的│
│ │普及进一步优化了能效比，液冷技术与低碳数据中心的建设为大规模模型训│
│ │练提供了可持续的算力保障。私有化部署可以帮助企业自主掌控数据存储、│
│ │传输和使用的全链条，避免公共云环境中可能存在的数据泄露风险，符合《│
│ │数据安全法》《个人信息保护法》等法规对敏感数据本地化存储的要求，受│
│ │到国央企、事业单位、大型集团企业等对数据安全要求等级高主体的广泛欢│
│ │迎。 │
│ │算法创新则聚焦轻量化与多模态融合，国产大模型如Deepseek通过参数优化│
│ │、硬件协同设计以及开源模型框架，大幅降低了训练与部署成本，使中小企│
│ │业能够以更低门槛获取前沿AI能力，加速技术普惠化进程。多模态融合技术│
│ │突破了数据形式的壁垒，推动算法从“单点工具”向“系统化解决方案”升│
│ │级，为人工智能应用落地注入强劲动能。 │
│ │数据应用进入深度价值挖掘阶段，企业通过数据中台与联邦学习技术整合分│
│ │散数据资产，构建行业知识图谱。数据安全与合规性成为价值释放的关键，│
│ │隐私计算与数据脱敏技术的成熟，使得数据在跨机构共享与模型训练中既能│
│ │保障隐私，又能释放商业价值。 │
│ │未来，行业将围绕“普惠化、场景化、生态化”深化发展：算力将进一步向│
│ │边缘渗透，通过云边协同技术实现“算力到端”的普惠覆盖；算法轻量化与│
│ │多模态技术的结合将催生更多垂直解决方案；数据驱动的生态协同将加速发│
│ │展，企业通过开放API接口与行业数据平台构建跨领域创新网络，推动技术 │
│ │价值向产业全链条延伸。这些技术演进与模式创新，正重塑人工智能行业的│
│ │竞争格局，以“技术-场景-生态”的闭环推动实体经济智能化转型，实现从│
│ │“技术突破”到“产业落地”的跨越式发展。 │
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│行业政策法规│《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《“数据要素×”三年行动计划20│
│ │24—2026年）》、《关于推动未来产业创新发展的实施意见》、《数字中国│
│ │建设整体布局规划》、《政府2024年工作报告》、《制造业数字化转型行动│
│ │方案》、《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》、《国│
│ │家数据标准体系建设指南》、《人工智能安全治理框架》1.0版、《关于促 │
│ │进数据产业高质量发展的指导意见》、《可信数据空间发展行动计划（2024│
│ │
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