报告行业投资评级 - 报告对Bochu给予买入评级,预计其收入和利润将受益于激光设备需求的增长 [7][10] - 报告对汉森激光维持中性评级,认为其当前估值已经反映了近期的正面因素 [11][12] 报告的核心观点 Bochu - 中国工信部发布的《重点行业装备升级和技术改造指导意见》包括高功率激光切割设备、焊接机器人和切割机器人,预计激光设备和焊接机器人需求的增加将支撑Bochu的收入和利润增长 [7] - Bochu凭借强大的研发能力,将持续推出受客户青睐的新产品,如2024年7月推出的BLT9100MA切割头 [7] - 预计2024-2026年Bochu的收入和利益将分别增长11%左右 [7][8] 汉森激光 - 根据实地调研,新能源行业需求仍然疲弱,部分抵消了PCB业务的强劲增长,预计2024年经常性利润增长仅为6% [11] - 尽管设备升级需求将支撑汉森激光2025-2026年的收入增长,但当前估值已经反映了这些正面因素,需要消费电子业务订单增长的可见度提高才能推动估值再次上升 [11][12] 根据相关目录分别进行总结 行业投资评级 - 报告给予Bochu买入评级,预计其收入和利润将受益于激光设备需求的增长 [7][10] - 报告维持对汉森激光的中性评级,认为其当前估值已经反映了近期的正面因素 [11][12] Bochu - 中国工信部发布的政策支持激光设备和焊接机器人需求增长,有利于Bochu的业绩表现 [7] - Bochu凭借强大的研发能力持续推出受客户青睐的新产品 [7] - 预计Bochu未来3年收入和利润将保持11%左右的增长 [7][8] 汉森激光 - 新能源行业需求疲弱抵消了PCB业务的增长,预计2024年经常性利润增长仅为6% [11] - 尽管设备升级需求将支撑未来收入增长,但当前估值已经反映了这些正面因素 [11][12] - 需要消费电子业务订单增长的可见度提高才能推动汉森激光估值再次上升 [11][12]

行业或公司 - 机械行业 核心观点和论据 - 中国装备制造业已从过去[1]。 其他重要内容 - 无

报告行业投资评级 - 报告对中国基建建筑商和铁路设备供应商持买入评级,其中对中国铁建(CSCI)和中国中铁(CRG)持买入评级,对中国交建(CCCC)持中性评级;对中国中车(CRRC)、时代电气(Times Electric)和中国铁路通信信号(CRSC)持买入评级,对恒立液压(Hengli)和三一重工(Sany)持买入评级,对中联重科(Zoomlion)持中性评级 [1] 报告的核心观点 - 中国财政部(MOF)在10月12日召开的新闻发布会上宣布了一些旨在化解地方政府债务风险和稳定房地产市场的政策,这对中国基建建筑商和铁路设备供应商来说是一个积极的方向,因为这将为解决应收账款账单和启动新项目提供更多资金 [3] - 不过,新闻发布会并未提供具体的预算细节来解决地方债务问题,具体规模可能会在全国人大批准后披露,鉴于市场已经有较高预期,我们预计短期内股价可能会有一些调整,这可能会带来更好的买入机会 [3] - 大多数公司在2024年二季度的收入都有所下滑或增速放缓,主要是由于地方债务问题导致项目完工延迟或新项目启动推迟 [6][9] 行业分析 应收账款和经营现金流 - 2024年上半年,基建建筑商的应收账款大幅增加,同时经营现金流也出现大幅下滑,这表明地方政府流动性紧张 [7][8] - 如果地方政府债务问题得不到适当解决,将可能导致应收账款坏账准备增加和应收账款周转期延长,尤其是对于基建建筑商 [3] 订单和收入增长 - 2024年二季度,大多数国有基建建筑商的收入增长都出现下滑或放缓,除了中国铁建(CSCI)之外 [6][9][10] - 这主要是由于地方债务问题导致项目完工延迟和新项目启动推迟 [6] 行业政策 - 财政部此次发布的政策旨在化解地方政府债务风险和稳定房地产市场,这对基建建筑商和铁路设备供应商来说是积极的 [3] - 不过,具体的预算细节尚未公布,市场对此已有较高预期,短期内可能会有一些股价调整 [3]

工业互联网安全概述 工业互联网安全形势 - 自2018年以来,工业互联网已连续六年写入工作报告,可见国家层面对工业互联网发展的重视程度 [7] - 全国"5G+工业互联网"项目超过8000个,相较于2022年的4000个项目,数量显著增加 [19] - 我国已培育50家跨行业跨区域（双跨）工业互联网平台,相比2022年的28家,增长近一倍 [19] - 预计2023年中国工业互联网产业增加值贡献规模将达到4.69万亿元 [19] 工业互联网安全挑战 - 工业互联网安全面临漏洞层出不穷、威胁加速渗透、攻击手段复杂多样、防护措施相对滞后等前所未有的挑战 [491] - 工业互联网网络边界模糊,暴露面扩大,网络与数据安全面临愈发严峻的风险隐患 [158] - 工业数据规模化增长速度越来越快,内外网数据交互流通、海量数据集中汇聚分析等提供了更多窃取、篡改数据的路径 [158] 典型安全解决方案 案例一：中兴通讯滨江5G工厂安全建设实践 - 建立主动安全防御体系,采用创新的"虚拟补丁"技术,颠覆了传统安全防护思路 [64][65] - 自研5G SIEM系统,实现CT、OT资产一体化安全管理,打通了5G专网中的CT、OT资产安全统管 [65] - 通过等保三级测评,首次纳入5G网元作为测评对象,为5G专网等保标准技术要求的编写提供参考 [67][68] - 项目获得欧洲Telecoms颁发的"Glotels奖"安全解决方案奖 [69] 案例二：某大型汽车制造集团生产基地综合管控系统建设 - 建立集团生产基地工控安全态势感知分析能力,实现对各生产基地工控安全情况的实时掌握 [78] - 建立集团生产基地工控安全预警与信息通报机制,及时发现并通报重大网络安全威胁 [79] - 建立集团生产基地应急响应协同管理体系,制定一体化的应急预案,提升应急处置能力 [80] - 建设集团生产基地工业安全数据中台,实现数据的统一接入、统一存储、统一管理、统一共享 [82] 案例三：工业领域数据安全诊断系统 - 通过对3个网络区域的持续监测,发现大量数据安全风险和网络威胁 [160][161][162][163][164][165] - 系统可及时发现数据安全风险,提高企业的数据安全水平和风险防范能力 [171][172][173][174][175][176] - 系统可实现对工业数据全生命周期的安全监控,避免非法访问、无序存储、违规共享、恶意披露与删除等问题 [168] 案例四：面向电子信息行业的工业互联网安全态势感知平台 - 在不少于20家工业企业互联网接入侧部署工控安全信息采集与防护感知探针设备,快速精准识别网络中各种已知和未知网络威胁 [321][322] - 通过在重要工业企业、工业互联网平台企业、重要IDC机房等互联网网络出口部署流量监测探针,实现工业互联网相关业务分析 [331][332] - 建立统一指挥调度的工业互联网安全风险预警通报平台,及时发现并预警网络中可能面临的安全威胁和风险 [333] 案例五：5G安全守护智能制造 - 采用2B2C双5G专网组网设计,实现生产网络和办公网络的物理隔离 [419][420][421][422][423] - 在终端安全、网络安全、生产网安全、数据安全、安全管理等五大方面构建全方位的安全防护体系 [443][444][445][446][447][448][449][450][451][452] - 采用多种安全技术手段,如数据加密、访问控制、防火墙、入侵检测等,保障数据的安全性和完整性 [442] 案例六：中核集团某燃料产业企业工控安全建设 - 采用自适应安全框架,从预测、防御、检测、响应四个维度,对安全威胁进行实时动态分析,自动适应不断变化的网络和威胁环境 [605][606] - 以安全运营中心为基础,建设检测中心、防御中心、回溯中心三大中心,形成"预测、防御、检测、响应"的自适应安全闭环 [497][607] - 采用自主研发的国产化软硬件解决方案,打造"中国芯"软硬一体化安全防御体系 [604][605] 案例七：免改造应用的工业互联网数据安全防护 - 采用免改造数据安全技术,对数据进行端到端的保护,无需改动原有应用系统 [612][619][630] - 通过数据识别、防护、检测/响应、追溯等多种安全技术,构建可适应企业级应用架构的防绕过数据保护机制 [630][631][632] - 可针对单个应用进行防护,也可针对上百个应用进行批量保护,灵活性高 [626][627] 案例八：5G+多租户虚拟专网安全解决方案 - 采用2B2C双5G专网组网设计,实现生产网络和办公网络的物理隔离 [419][420][430][431] - 通过终端识别、身份认证等技术,实现终端可信接入,避免DDOS等安全风险 [695][696][737] - 采用IPSec VPN自动组网技术,实现基于国密算法的加密传输,保障数据传输安全 [702][725] - 基于SDN的网络编排和智能选路技术,实现网络资源的统一调度和流量的智能调度 [706][707][734] 案例九：基于工业互联网平台的业务优化和模式创新 - 以"工业互联网+安全风险

报告行业投资评级 - 无投资评级信息 [序号] 报告的核心观点 - 算力网络是网络和计算融合发展的全新方向,将进一步促进技术和产业融合,为工业互联网提供新型融合基础设施的支撑 [5] - 算力网络的目标是实现"算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务",逐步推动算力成为与水电一样,可"一点接入、即取即用"的社会级服务,达成"网络无所不达,算力无所不在,智能无所不及"的愿景 [12] 根据相关目录分别进行总结 一、前言 [5] - 工业互联网和边缘计算对DIOCT技术融合提出了更高的要求,算力网络进一步融合通信、计算、人工智能等学科领域,是对边缘计算技术的有效升级,是推动传统产业的数智化转型以及激发数字经济发展的新引擎 - 本报告针对工业互联网和算力网络的发展趋势,提出算力网络在工业互联网应用的场景和技术思考 二、算力网络发展的背景和趋势 [10][11] - 数字经济、产业数字化转型需要更优质的网络连接和更强大的算力满足超大带宽、超低时延、超高安全等业务需求 - 算力网络是随着5G、边缘计算的技术融合和分布式部署发展而来,是国内通信产业界首创的新型技术 - 算力网络的目标是实现"算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务",逐步推动算力成为与水电一样,可"一点接入、即取即用"的社会级服务,达成"网络无所不达,算力无所不在,智能无所不及"的愿景 三、工业互联网和算力网络的协同发展 [24][25] - 工业互联网网络是构建工业环境下人、机、物全面互联的关键基础设施,根据业务需求和数据流向,工业互联网网络又可进一步划分为工厂内网和工厂外网 - 算力网络是网络和计算两大学科的融合,包括以SRv6/G-SRv6、确定性网络、无损网络为代表的IP网络和全光高速互联、全光灵活调度为代表的光网络等网络基础设施,以及多样性算力、算力原生为代表的灵活敏捷的算力底座和边缘计算、端计算为代表的的泛在算力基础设施 - 算力网络的目标是实现算网一体,在算网一体阶段,网络和计算基础设施从形态上走向深度融合甚至一体化,实现转发及计算;业务请求将分解至异构的分布式服务节点,利用集中式和分布式调度结合的方式实现极低时延的信息处理;网络和计算资源从整体上实现一体化编排管理,充分考虑地域、时间、用户等性质进行统一编排 四、算力网络在工业互联网的应用场景和部署方式 [26][27][28][29][30] - 算力网络可以应用在工业内网,对边缘云、网关、PLC等异构算力节点的进行编排管理 - 算力网络可以应用在工业外网,对不同园区或不同工厂的云、边缘云等节点进行协同调度 - 工业互联网促进工业网络向灵活组网、IP化的趋势发展,结合工业SDN、IPv6等技术,算力网络可以通过集中式或者分布式的方式实现 - 当前工业生产(主要指离散工业)基本上都是"刚性生产"模式,未来工业生产大规模定制化的特点需要资源组织更加灵活和智能,工业SDN可以实现灵活化的组网,通过网络资源的动态调整,打破工厂内部网络刚性组织的局限,实现生产过程的灵活组织及生产设备的"即插即用",适应智能机器自组织和生产线敏捷部署的要求 - 工业现场网络基本采用总线和工业以太网协议,具备很强的专用性和私有性,为互联互通带来较大困难,通过协议转换等方式也存在效率和可靠性问题。工业IP化是指将IP协议延伸至工业生产网络,以实现企业办公网络、生产管理网络、过程控制网络以及现场网络的端到端IP互联,有利于整个工业系统的全面深层次交互 五、算力网络在工业互联网应用的关键技术 [31][32][33][34][35][36][37][38][39] - 算力网络和工业互联网相结合的核心技术包括算力度量、算力感知和路由、在网计算、确定性网络、数字变生网络等 - 算网度量主要包括三个方面:面向算力资源的度量、面向算力需求的度量、算力度量信息的使用 - 算网感知主要包括三个方面:用户需求的感知、网络资源的感知、算力资源的感知 - 算网调度主要包括:算力路由与寻址机制、算网一体调度算法 - 在网计算面向网络和计算逐步一体化阶段,计算任务开始从网络边缘的数据中心逐渐迁移至网络内部,由交换机、路由器、网关、服务器等设备共同完成计算任务 - 确定性网络自提出以来,首先在车载网络、工业网络得以应用,当前工业以太网、时间敏感网络等技术已经应用在工业互联网,IP网络的确定性技术和标准仍在制定中 - 数字孪生网络是将数字孪生技术引入网络,构建一个具有物理网络实体及虚拟孪生体,且二者可进行实时交互映射的网络系统 - 算力标识主要包括:构建统一标识、解析系统管理 六、愿景 [41] - 在工业互联网中,算力网络的核心作用是对网络和算力资源的统一纳管以及灵活的调度 - 工业系统中存在多种形式的算力,在工业互联网边缘计算体系中,一般将边缘节点分为边缘控制器,边缘网关以及边缘云,这三种边缘节点均可部署算力,完成相应的工业计算类业务 - 相信在数字经济战略以及新基建、东数西算等工程的驱动下,算力网络可以充分发挥其新型基础设施的作用,促进产业的智能化升级 七、展望 [43] - 算力网络是国内首创的融合网络和计算两大领域的新型技术,目标是构建灵活高效、绿色低碳的新一代融合信息基础设施,已经成为产业界的热点 - 与工业互联网相结合,算力网络可以助力实现统一化、灵活化承载的工业互联网网络和计算平面,满足新型的工业应用需求 - 目前,算力网络的发展尚处于起步阶段,演进路线和技术体系初具雏形,亟需产业界上下游联合推进,在算力度量、算力感知和路由、在网计算等技术方向实现突破