盘古大模型的优势体现在哪里？

1.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。此外一旦应用场景 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 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。L0 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 Graph（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 CLUE 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 NLPCC 2018 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。

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、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。

L1 是指行业大模型，是在 L0 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 L1 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 L1 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。

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 （Recurrent AI）的 NLP 团队联合攻关，突破了大模型微调的难题。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、ModelArts 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%。华为云 ModelArts 平台提供 E 级算力调度，同时结合物理网 络拓扑，提供动态路由规划能力，为大模型训练提供了最优的网络通信能力。通过借助 ModelArts 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 ModelArts 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。

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 to B 以及 to C 场景下，盘古大模型具备良好的泛用性，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。 此外，基于产业场景中存在大量的内容理解需求，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。

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增多，用户成本亦会有所降低。

1.3 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 余项实际任务中得到验证，大幅提升 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 Image Net 1%、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。

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。“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。

2.1 盘古 CV 大模型：聚焦分类、分割、检测等视觉场景

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 L1 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 1000 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 5G+AI 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%以上。

针对电力巡检场景，传统 AI 模型开发面临数据标注低效、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 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%。

盘古 CV 大模型引领智慧物流，从“人的银行”走向“物的银行”。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。

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，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。

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 111 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%。

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。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 余项药物发现任务上实现性能最优（SOTA）。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 Drug X，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”。

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 operational IFS），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%。此外作为 L1 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。

先“楼”一步实现节能降耗，先“人”一步制造舒适环境。针对室外环境，盘古大模型能 够帮助企业实现智能能耗监测、节能减排，实现了电力能耗降低 15%以上；针对室内环境， 盘古大模型实现了对空气质量的监控与预测，相较于小模型，盘古大模型实现了 TVOC、 甲醛和 CO2 的预测精度分别提升 10%、15%和 15%。

2.4 盘古多模态大模型：聚焦跨模态理解、检索与生成

AI 赋能时尚设计，盘古多模态大模型大幅提升设计开发效率。盘古多模态大模型基于亿 级自然图像进行预训练，并在十万级时尚产业数据上进行微调和优化，得到适用于服装行 业的盘古时尚多模态大模型。在技术层面，为了应对并行处理海量数据的挑战、提高模型 预训练的效率，盘古团队融合了稀疏训练、模型并行、数据并行等多种优化策略和算法， 实现了以天级为单位完成训练。在实际运用中，基于盘古多模态大模型中的“以文生图” 能力，时谛智能公司将服装设计周期从三周缩短至 3-5 天，化解了时尚设计产业中开发设 计周期长、生产成本高等一系列难题。

3.投资分析

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。

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、鲲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“鲲鹏”、“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。

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%。2022 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。

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 0.57pct、0.69pct，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%。

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 及鲲鹏、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。

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 openEuler LTS 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。

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 1.1 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 14.39%，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。

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。

3.3 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 CEC“PKS”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。

中国软件子公司麒麟软件是国产操作系统龙头企业，与华为鲲鹏关系紧密。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 openKylin，同时，自 openEuler 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，麒麟软件与华为强强联合斩获多项世界第一，麒麟操作系统 V10 和华为鲲鹏在 SPEC CPU2017 测试中排名第 11，获得非 x86 架构芯片性能全球第一；基于麒麟操作系统 V10 开发的鹏程云脑，在 SPEC 标准性能测试中排名第一。

收入快速增长，净利润逐年提升。2021 年中国软件实现收入 103.5 亿元，同比增长 39.7%， 实现净利润 0.8 亿元，同比增长 10.8%，主要系信创产业快速发展，自主可控市场战略布 局效果渐显，业绩持续改善。2022 年 Q1-Q3 延续增长态势，实现收入 55.8 亿元，同比增 长 27.2%，实现净利润-3.9 亿元，同比增长 14.4%。

毛利率、净利率有所下滑，费用率有所上升。中国软件毛利率和净利率整体呈下降趋势， 2018-2021 年毛利率保持在 30%左右，净利率保持在 2%左右。中国软件积极拓展自主产品 研发与销售,2021 年研发、销售、管理费用率分别上升至 17.84%、5.31%、8.2%。

3.4 诚迈科技：领先的操作系统专家

诚迈科技专注于智能互联及操作系统技术的研发与创新，全面覆盖全球主流操作系统技术， 主营业务为软件技术服务及解决方案研发与销售，长期服务于众多世界 500 强企业，涵盖 芯片&操作系统、智能汽车、智能终端、物联网、移动互联网、人工智能等行业。

诚迈科技积极布局国产操作系统赛道，其参股公司统信软件深度参与华为鲲鹏生态。统信 软件是国内领先的操作系统厂商，率先推出自主研发的基于开源 Linux 内核的统信 UOS 产品，统信 deepin 在全球开源操作系统排行榜上位居前列，也是排名最高的来自中国的 社区发行版，并在 2019-2021 年连续三年荣获最受欢迎中国开源软件第一名。统信软件是 华为生态重要参与者，在 openEuler 社区中贡献排名前三，统信服务器操作系统 V20 欧拉 版基于 openEuler20.03LTS 持续演进，在政企、金融、运营商等行业实现了规模应用，为 客户提供 CentOS 替换解决方案。

收入逐年提升，利润端呈下降趋势。诚迈科技持续加强研发和技术创新，优化资源配置和 服务结构并加快市场拓展力度，2021 年实现收入 14.2 亿元，同比增长 51.9%，实现净利 润 0.3 亿元，同比下降 49.1%。2022 年 Q1-Q3 实现收入 14.1 亿元，同比增长 47.6%，实 现净利润-1.1 亿元，主要系疫情对部分客户业务造成影响。

毛利率、净利率呈下降趋势，2021 年研发投入加大。近年来诚迈科技毛利率、净利率有 所下滑，2021 年毛利率和净利率分别为 22.33%、2.12%。诚迈科技不断加强研发和技术创 新，2021 年研发、销售、管理费用率分别为 7.16%、2.02%、4.73%。

3.5 海量数据：国产数据库领航企业

海量数据是国产数据库技术的领航企业，主要针对大中型企事业单位的数据中心，搭建数据基础设施平台，为客户提供数据库、数据计算、数据存储相关的产品和服务。海量数据 核心产品海量数据库 Vastbase 系列广泛应用于政务、制造、金融、通信、能源、交通等 多个重点行业，已成为国产企业级数据库的首选之一。

海量数据是 openGauss 社区的核心参与者。海量数据是 openGauss 第一大商业发行版厂商 与第二大代码贡献者，核心数据库产品 Vastbase G100 融入了海量数据对 openGauss 核心 架构的深刻理解和自身源码能力，深度结合行业应用场景特点、需求，自主代码率接近 100%，在性能、安全性及可用性上均有较大提升。Vastbase G100 是市场上第一批入围央 采及党政信创目录的 openGauss 商业发行版数据库，助力大中型企业客户向国产数据库迁 移。

受疫情反复和业务结构调整影响，业绩出现下滑。海量数据 2021 年实现收入 4.2 亿元， 同比增长 6.0%，实现净利润 0.1 亿元，同比下降 67.5%，主要系疫情反复影响项目交付， 同时海量数据进行自主品牌产品替代，导致利润端较去年同期下降。2022 年 Q1-Q3 实现 收入 2.0 亿元，同比下降 31.8%，实现净利润-0.6 亿元，同比有所下滑。随着疫情好转和 业务转型加速，业务有望回归正轨，具备长期发展前景。

自主品牌战略转型推动毛利率持续上升，费用端投入持续加大。海量数据坚定自主品牌战 略转型，自主研发产品销售收入占比持续提升，带动整体毛利率从 2018 年的 26.53%提升 至 2021 年的 35.36%。海量数据持续加大研发投入，加强营销服务网络建设，2021 年研发、 销售、管理费用率上升至 17.50%、11.70%、6.81%。

3.6 易华录：数字经济基础设施建设和运营商

易华录是数字经济基础设施的建设和运营商，由中国华录集团控股，易华录把握数字化转 型刚需，发挥央企优势，实施“数据湖+”发展战略，致力于通过建设城市数据湖促进全 社会数据生产要素的汇聚与融通，构建数字孪生城市。易华录核心业务主要包括政企数字 化业务、数字经济基础设施业务、数据运营及服务。

携手华为，大力发展蓝光存储。2021 年以来，易华录与华为整合发挥双方“蓝光+数字能 源”领域的技术优势、产品优势，全面开展数字能源领域的合作。在数据湖共建模块化预 制式数据中心，打造高效绿色数据中心；在数据湖产业园共推建筑节能、绿电替代、综合 碳管理平台等新业务，积极开展低碳数据中心、零碳数据湖及零碳园区的建设探索。 共建智慧之路，易华录与华为智慧公路军团开展合作。易华录在智慧交通领域深耕多年， 依托昇腾 AI 基础软硬件平台和数据湖存储的丰富数据，易华录打造了业界领先的交通 AI 算法产品，算法识别准确率均达到 90%以上。2022 年 5 月，易华录加入昇腾万里伙伴计划， 联手华为打造部署了交路口秩序管理一体机，有效降低巡查成本的同时提高了违法识别效 率，助力城市交通精细化管理。此外易华录还与华为智慧公路军团签署了战略合作协议， 基于华为数字平台，融合 bianyuan1 计算、AI 等新技术，整合易华录在智慧公路建设方 面的经验以及能力，构建行业领先解决方案。

数据湖前期建设投入较大导致业绩存在一定波动。2021 年易华录实现收入 20.2 亿元，同 比下降 21.91%，净利润-1.67 亿元，同比下降 129.7%。2022 年前三季度实现收入 13.14 亿元，同比下降 17.82%，净利润-0.13 亿元，同比下降 18.63%。易华录在数据湖的前期 建设上投入较大，随着业务从数据湖建设转向运营，不断加大数据银行、数据运营等轻资 产业务的布局和投入，业绩有望持续改善，看好其中长期发展。

3.7 航天宏图：空天信息领域领军，全产业布局

航天宏图是国内卫星应用与运营服务领域的行业领导者，基于自主研发的 PIE 系列卫星应 用软件平台，向应急管理、智慧城市、智慧农业、智慧水利等多个行业领域提供前沿技术 解决方案。近年来航天宏图业务从单一的卫星领域拓展到感知能力、数据中心在内的新型 基础设施建设，目前航天宏图业务主要包括空间基础设施规划与建设、行业应用服务以及 云服务三条产品线。

航天宏图与华为云业务展开积极合作，PIE 遥感图像处理软件是成功通过鲲鹏云服务兼容 性认证的首款遥感软件，2018 年航天宏图携手华为推出航天宏图&华为云杯 PIE 开发者大 赛，依托华为云等公有云设施，对 PIE 系列产品及多项行业应用成果进行标准化集成和运 行。在人工智能领域，2022 年航天宏图正式成为华为昇腾 AI 合作伙伴，聚焦 AI 训练算 力、模型应用等领域。航天宏图基于昇腾 AI 基础软硬件平台打造行业应用，耕地保护智 能监测服务平台、城市变化遥感监测平台等产品与华为 AI 框架昇思 MindSpore 完成了兼 容性测试。此外，航天宏图 PIE-Engine 与华为 openGauss 也完成了兼容性互认证。

营销体系不断完善，业绩持续放量。航天宏图建设四级营销体系，受益于行业信息化建设 需求旺盛，“PIE+行业”产品线收入增加，核心竞争力不断增强。 2021 年实现营业收入 14.7 亿元，同比增长 73.4%，归母净利润 2.0 亿元，同比增长 55.2%。2022 年前三季度实 现营业收入 13.9 亿元，同比增长 71.6%，归母净利润 0.8 亿元，同比增长 47.8%。大数据、 云计算、人工智能等相关技术不断革新，遥感卫星应用领域进一步拓展，市场需求旺盛，助力业绩提升。

毛利率保持在 50%左右，2021 年销售费用率有所上升。航天宏图毛利率水平维持在较高水 平，2021 年净利率和毛利率分别为 13.61%、52%。航天宏图高度重视营销体系建设，不断 加大市场开拓投入，同时持续加大研发投入，对核心产品持续进行迭代升级，并且重视高 水平研发人员的引进和高校产学研合作，2021 年销售费用率、管理费用率、研发费用率 分别为 9.42%、11.35%、14.38%。

3.8 万达信息：智慧城市信息服务领先者

万达信息是国内领先的智慧城市整体解决方案提供商，长期深耕行业软件产品研发、系统 集成服务和城市运营服务领域。2019 年中国人寿成为万达信息第一大股东，万达信息逐 步转型升级为互联网化科技型公司，将大数据、人工智能等新一代信息技术与各行业深度 融合，在原有业务基础上规划“3+2”业务架构：“3”是传统业务，包含智慧医卫板块、 智慧政务板块和 ICT 业务板块；“2”是战略板块，即健康管理板块和智慧城市板块。 华为是万达信息的重要合作伙伴。万达信息与华为在数字化转型赋能全产业链深度合作， 并作为华为金牌合作伙伴，在政务服务、民生保障、卫生医疗、数据中心、智慧城市领域 内均有技术解决方案与产品落地。同时，万达信息积极拥抱华为生态，2020 年万达信息 有 25 个行业产品获得华为鲲鹏芯片的兼容性认证证书。此外万达信息积极参与鸿蒙生态 建设，核心产品市民云 APP、健康云 APP、蛮牛健康 APP 已经适配华为鸿蒙系统。

收入不断提升，净利润 2021 年实现转正。万达信息坚持“扩规模、增收入、降成本、提 效能”的经营目标，2021 年实现收入 35.1 亿元，同比增长 16.8%，实现净利润 0.7 亿元， 同比增长105.4%，全年业绩扭亏为盈。2022年Q1-Q3实现收入22.3亿元，同比下降11.8%， 实现净利润-3.2 亿元，同比下滑较大，收入端小幅下降主要受疫情影响部分项目实施及 验收工作基本停滞，整体收入确认进度放缓；利润端大幅下降主要系项目整体周期拉长、 投入规模较预期增加。

毛利率、净利率有所改善，费用端持续优化。2021 年万达信息毛利率和净利率分别上升 至 33.49%、1.23%，主要系万达信息对内优化内部管理体系，持续提升整体运营能力。2021 年研发、销售、管理费用率分别下降至 13.43%、4.18%、12.19%，费用管控能力持续向好。

3.9 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。软件业务包括软件开发、软件服务；智能化安装工程服 务，技术进出口；通信设备零售，计算机应用电子设备制造；环保技术开发服务，环保技 术咨询、交流服务，环保技术转让服务；通信系统设备制造；信息系统集成服务等。纺织 业务包括纯棉纱布和涤棉纱布的生产销售；自产产品和技术的进出口业务；棉花批发、零 售等。

常山北明软件业务与华为在智慧城市、央国企数字化转型、金融信创、国产化自主可控、 能源、交通、教育等多行业多业态进行联合方案打造与拓展。常山北明全资子公司北明软 件是新一代 IT 技术和解决方案的综合服务商，在华为对外发布的全行业生态合作场景中， 北明软件基于华为数字平台，利用华为云"边云协同"的技术架构，通过"城市+中心"的方 式变革空间管理运行模式，实现技术替人、技术助人，打造了 62 项应用场景方案，通过 北明软件解决方案带动华为产品与解决方案销售规模排名第一。

收入稳定增长，利润受疫情反复等因素影响较大。常山北明营业收入从 2018 的 96.6 亿元 增长至 2021 年的 108.8 亿元，2021 年净利润 1.3 亿元，同比增长 29.3%。2022 年 Q1-Q3 实现收入 58.4 亿元，同比下降 4.9%，归母净利润-1.4 亿元，同比下降 304.5%，一方面 疫情对软件业务和纺织业务均造成了较大影响。软件业务多个项目合同签署时间延后、项 目进度延期、回款周期延长。另一方面纺织业务受原料成本波动影响较大。

毛利率和净利率稳定增长。2018-2021 年，常山北明毛利率从 9.2%增长至 10.6%，2021 年净利率为 1.2%。常山北明研发、销售、管理费用率近年来整体呈上升趋势，2021 年研 发、销售、管理费用率分别为 2.22%、2.46%、3.06%。

3.10 拓维信息：华为全栈 IT 产业链合作伙伴

拓维信息基于 AI、鲲鹏、OpenHarmony、5G、大数据、物联网、边缘计算等核心技术，持 续为教育、交通、制造、考试、政府、运营商政企客户提供软件、智能计算硬件及软硬一 体化服务。

拓维信息与华为在鲲鹏、昇腾、鸿蒙、华为云等底层技术及战略业务上构建合作，目前已 形成覆盖国产计算硬件、国产基础软件及应用软件的全栈 IT 产业链布局，是其稀缺的全 方位战略合作伙伴。拓维信息一方面将 26 年的数字化经验与国产化技术路线、下一代 IT 技术路线深度融合，有望不断培育适应未来的数字化产品与解决方案；另一方面基于全栈 式国产化能力布局，有望在自主创新浪潮下为客户提供差异化的服务。

收入和利润端快速增长。拓维信息营业收入从 2018 年的 11.8 亿元增长至 2021 年的 22.3 亿元，归母净利润从 2018 年的-13.7 亿元增长至 2021 年的 0.8 亿元。2022 年 Q1-Q3 实现 收入 16 亿元，同比增长 22.9%，归母净利润 1.0 亿元，同比增长 17.2%，主要受信创及国 产化催化，鲲鹏服务器大规模集采加速，拓维信息作为华为鲲鹏生态核心生态伙伴持续受 益。

费用端管控效果显著，净利率不断提升。拓维信息研发、销售、管理费用率整体呈下降趋 势，2021 年研发、销售、管理费用率分别为 7.91%、8.24%、10.9%，拓维信息净利率不断 提升，2021 年毛利率为 31.7%，净利率为 4.5%。

审核编辑 ：李倩