公司背景与AI转型 - 趣丸科技以兴趣社交和电竞为核心业务，2025年入选福布斯中国AI企业TOP50榜单，成为广州唯一上榜企业[4] - 2021年因移动互联网赛道被巨头垄断而启动转型，成立技术探索项目组"X"，后更名为人工智能事业部[10][13] - 2023年ChatGPT爆发后明确生成式AI战略，2024年投入1.45亿预算用于模型训练[23][25][26] AI技术布局与产品 - 推出音频大模型MaskGCT（情感情绪多语种）和音乐大模型天谱乐，后者接近行业领先的Suno模型水平[5][31][34] - 数字人直播技术早期应用于美团，解决虚拟声音"机器味"问题，积累销售数据形成护城河[16][17][28] - 天谱乐提供MidiRender功能，可将音乐人创作周期从1个月缩短至1小时，重点服务专业创作者[34][36] 商业化逻辑与差异化 - 坚持"发现需求-解决问题"路径，如非洲短剧市场实现韩语直接转英/法语，避开通用大模型竞争[31][32][33] - 拒绝"AI替代人类"主张，强调算法与人类洞察结合，产品设计聚焦高频专业用户而非尝鲜人群[37][41] - 不追求"AI原生"标签，批判部分模型公司过度强调技术参数而忽视商业化闭环[38][40] 行业趋势判断 - 认为2025年进入"应用元年"，AI能力已渗透各行业，2026年或迎来商业化爆发期[44][45] - 广州企业因务实风格在应用端具备优势，预测未来将有更多本地公司上榜AI榜单[46] - 生成式AI相比传统"算法+规则"机制上限更高，但需容忍下限波动，需长期数据积累[22][25][29] 创始人特质与公司文化 - 创始人宋克出身"网瘾少年"，将电竞兴趣转化为事业，公司价值观强调"好奇心驱动创新"[10][12][13] - 转型决策体现强行动力，快速锁定算力资源并调整预算审批机制应对AI竞争[25][26] - 接受创业不确定性，认为AI转型是"不做等死"的必然选择，但淡化结果导向[29][44]

报告公司投资评级 - 买入（维持） [2] 报告的核心观点 - 25Q2百度核心广告业务受AI搜索改造等影响可能承压，预计该季度广告业务营收同比下滑16.3%；百度萝卜快跑领跑全球Robotaxi行业，UE有望于2028年回正，25年Q1订单量同比增长75%至144万次；生成式AI及大语言模型推动公司智能云业务快速增长，25Q1云服务收入同比增长42%，预计25Q2增速同比20%以上；下调公司业绩预测和目标价，2025 - 2027年营收分别同比增长-5.2%、4.4%、4.8%，non - gaap净利润分别为197.41亿、220.37亿、240.33亿元，得出DCF估值结果下调公司目标价至95.15港币，维持“买入”评级 [7] 根据相关目录分别进行总结 盈利预测与估值 |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入（百万元）|133,125|126,265|131,853|138,172| |同比（%）|-1.1|-5.2|4.4|4.8| |归母净利润（百万元）|23,760|18,324|20,200|22,172| |同比（%）|17.0|-22.9|10.2|9.8| |每股收益-最新股本（元/股）|8.6|6.7|7.3|8.1| | P/E（倍）|10.9|14.1|12.8|11.7| [2] 市场数据 |项目|数值| | ---- | ---- | |收盘价(港元)|85.6| |一年最低/最高价|73.25/119.4| |市净率(倍)|0.81| |流通股市值(百万港元)|235,414.3| |每股净资产(港元,LF)|98.1| |资产负债率(%,LF)|36.1| |总股本(百万股)|2,750.2| |流通股(百万股)|2,750.2| [6] 公司分季度业绩拆分和预测 - 2025 - 2027年百度核心业务营收分别为981.9亿、1,032.3亿、1,085.9亿元，同比分别为-6.2%、5.1%、5.2%；核心业务在线营销服务营收分别为618.0亿、611.9亿、605.7亿元，同比分别为-15.3%、-1%、-1%；核心业务云服务营收分别为267.2亿、320.6亿、378.3亿元，同比分别为22.2%、20%、18%；爱奇艺营收分别为289.2亿、294.4亿、304.3亿元，同比分别为-1.0%、1.8%、3.4%；营收合计分别为1262.6亿、1318.5亿、1381.7亿元，同比分别为-5.2%、4.4%、4.8%；归属于母公司股东利润分别为183亿、202亿、222亿元；Non - Gaap净利润分别为197亿、220亿、240亿元 [8] 公司资本成本假设与百度DCF估值 |假设|数值| | ---- | ---- | |无风险利率Rf|1.50%| |市场预期回报率Rm|10.00%| |第二阶段年数（年）|5| |第二阶段增长率|2.00%| |永续增长率(可参考CPI)|1.00%| |DCF估值|现金流折现值|价值百分比| |第一阶段|95,380.90|25.75%| |第二阶段|108,867.34|29.39%| |第三阶段（终值）|166,203.15|44.87%| |企业价值AEV|370,451.39| - | |加：非核心资产|0.00|0.00%| |减：带息债务(账面价值)|63,022.00|17.01%| |减：少数股东权益|19,992.00|5.40%| |股权价值|287,437.39|77.59%| |除：总股本(股)|2,750,167,168.00| - | |每股价值(港元)|95.15| - | [9] 百度萝卜UE模型预测 |项目|2025E|2026E|2027E|2028E|2029E|2030E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |单车年均收入（元）|87,600|104,430|131,387|159,158|208,507|260,172| |单车年均成本（元）|130,199|134,603|138,616|117,593|107,450|98,409| |单车年均毛利润（元）|-42,599|-30,173|-7,229|41,565|101,057|161,763| [10] 百度集团三大财务预测表 |项目|2024A|2025E|2026E|2027E| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |销售收入（百万元）|133,125|126,265|131,853|138,172| |销售成本（百万元）|66,102|65,405|67,904|70,468| |销售和管理费用（百万元）|22,133|18,940|19,778|21,279| |财务费用（百万元）|-6,214|-2,496|-2,491|-2,596| |净利润（百万元）|24,175|18,644|20,553|22,559| |归母公司股东的净利润（百万元）|23,760|18,324|20,200|22,172| |EBITDA（百万元）|42,929|29,857|36,362|43,697| |NOPLAT（百万元）|42,502|41,408|39,004|40,917| |Non - Gaap净利润（百万元）|27,002|19,741|22,037|24,033| |每股收益(元)|8.64|6.66|7.35|8.06| |每股净资产(元)|95.86|102.52|109.86|117.93| |每股经营现金流|7.72|17.62|18.08|20.54| |ROIC(%)|12.43|11.25|11.27|11.06| |ROE(%)|9.01|6.50|6.69|6.84| |毛利率(%)|50.35|48.20|48.50|49.00| |销售净利率(%)|18.16|14.77|15.59|16.33| |资产负债率(%)|33.70|31.22|31.05|29.81| |收入增长率(%)|-1.09|-5.15|4.43|4.79| |净利润增长率(%)|12.19|-22.88|10.24|9.76| | P/E|10.88|14.11|12.80|11.66| | P/B|0.98|0.92|0.86|0.80| [12]

会议概况 - 全国高等院校计算机基础教育研究会2025学术年会于7月16日至18日在青海西宁召开，主题为"数智融合·创新计算机教育"，汇聚300多名人工智能领域专家、高校校长、产业代表及教师 [1] - 研究会会长黄心渊强调生成式AI重构知识生产方式，计算机基础教育需从"技术普及"转向"素养培育"，培养具备"善用AI、批判AI、创新AI"能力的新质人才 [3] - 青海大学副校长刘玉皎承诺全力保障大会，推动教育数字化、智能化、现代化发展 [4] 学术交流与表彰 - 11位来自高校及企业的专家作主旨报告，包括合肥工业大学、浙江大学、中国教育科学研究院等机构代表 [6] - 年会颁发2025年度系列奖项：谭浩强计算机教育基金杰出教师奖、优秀教师奖、新星教师奖及优秀学术成果奖，树立行业标杆 [6] 未来规划 - 研究会将推进"课程共建、师资共育、资源共用、产业共融"四大工程，深化人工智能通识教育，实现计算机基础教育从"跟跑"到"领跑"的跨越 [6] - 研究会以人工智能通识教育为抓手，培养创新人才，服务教育强国、科技强国、人才强国建设目标 [7]

网络安全市场增长趋势 - 2025年全球网络安全支出预计增长9.8%，显著高于整体IT预算增速(3-4%) [1][6][8] - 网络安全支出增长动力来自云计算和生成式AI技术扩大攻击面、网络威胁复杂化、监管合规趋严三大长期趋势 [8][12] - 网络安全已成为企业IT预算中最不可能被削减的领域，在云计算服务商选择中安全能力被视为首要考量因素 [11] AI与网络安全融合 - AI既是网络安全威胁放大器，也是防御能力提升工具，形成"双刃剑"效应 [14][15] - 生成式AI技术催生新产品周期，如智能安全分析平台、机器身份框架等，领先企业已将AI融入用户行为分析和威胁情报自动化 [15] - CrowdStrike推出AI安全分析师"Charlotte"，通过聊天机器人交互提升安全运营效率 [13] 重点公司分析 - Cloudflare(NETUS)获"增持"评级，预计2025年营收25.3%增长，运营利润率13.1%，边缘网络和零信任安全产品受看好 [3][4] - Fortinet、Palo Alto Networks、CrowdStrike、Okta均被列为"AI+网络安全"核心受益者 [3] - CyberArk(CYBRUS)虽为"持有"评级，但因其特权账号管理(PAM)领导地位和机器身份管理布局受战术性看好 [5] 行业投资逻辑 - "AI+网络安全"主题正从概念走向现实，预计将走出长期牛市曲线 [2][16] - 行业内部将出现分化，拥有强劲产品周期或差异化优势的公司更受青睐 [2] - 网络安全板块在宏观经济波动中可能重新获得"避风港"地位 [16]

大模型与银行业数字化转型的核心观点 - 大模型技术为银行业开辟全新赋能路径，通过数字化转型提升资产组织效率并降低运营成本[1] - 银行业AI应用呈现"生成式AI+判别式AI"协同发展格局，通过伞形模式或串联模式实现技术升级[6] - 数字化转型不仅是技术升级，更依赖业务流程深度变革，需建立战略规划、组织协同和技术实施的闭环联动[3] 第一组关系：大模型基础能力与银行应用场景 - 大模型在自然语言处理领域三大突破（内容生成、信息提取、对话交互）高度契合银行业知识密集型特征[1] - 前台应用：智能客服缩短通话时长10%，营销文案自动生成提升客户满意度30%[1][5] - 中台应用：某银行"智能授信"将尽调报告撰写时间从1周缩至5分钟，覆盖29家分行[21] - 后台应用：代码生成效率提升20%-30%，单元测试行覆盖率达60%-80%[24] - 国外银行AI应用中前台/中台/后台占比分别为55%/19%/26%，知识库构建占比最高[25] 第二组关系：生成式AI与判别式AI - 生成式AI擅长非结构化数据处理但存在运算成本高、可解释性差等问题，判别式AI在结构化数据处理和风控评级中优势明显[2] - 两类AI协作模式：伞形模式（大模型拆解任务+判别式AI执行）提升建模效率30%；串联模式（模型输出串联）在旅游线路规划中效用提升79%[39][40] - 判别式AI在银行业务中持续创造价值：某股份行智能放款覆盖90%业务量，单笔时长从5小时缩至5分钟[33] - 摩根大通2024年科技投入达170亿美元，大模型研究数量从2021年2项增至2024年30项，同时保持对其他AI技术的稳定投入[41][42] 第三组关系：人工智能与银行数字化转型 - 银行数字化转型成功率仅16%，领先银行数字化渠道销售额增长30% vs 落后银行9%[55] - 银行业三次技术变革均伴随流程调整：金融电子化阶段实现数据集中处理；互联网金融阶段改造支付清算体系；FinTech阶段推动普惠贷款超1万亿元[56][57][58] - 业务流程变革面临四大挑战：部门协作障碍、收益分配矛盾、伙伴意愿不足、数据基础薄弱[60] - 成功案例显示需具备四大要素：战略层面顶层设计、长期投入定力、跨部门协作机制、科学推进节奏[61] 国内外银行大模型应用实践 - 国内A银行大模型应用超200个，覆盖渠道运营、风控合规、程序开发等领域[11] - 跨境支付报文处理中，BERT模型分类准确率超90%，全球查询报文年发送量达20.5亿笔[17] - 摩根大通构建CFA考试表现评估等17项大模型性能测试，反映其对技术落地的稳健态度[42] - 澳洲联邦银行实现员工通过自然语言查询IT问题，55%国外银行AI案例服务于内部员工[25][26]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - AWS向生成式AI创新中心追加1亿美元投资 聚焦Agentic AI场景 强化其在工业级AI应用市场能力建设 拉动客户上云、用AI、绑平台 [1] - AWS通过创新中心补全自身在AI应用栈短板 从IaaS跃升为AIaaS平台 强化其在“算力 + 应用 + 服务”一体化平台角色定位 重塑在AI产业链战略地位 [2] - Agentic AI将成企业AI投入重点方向和AWS算力资源转化关键驱动力 AWS此次投资加速构建方法论和服务能力 有望带动自研AI芯片算力利用率提升 增强CapEx效率与平台闭环 [3] - IaaS厂商切入Agent层是大势所趋 AWS作为全球最大公有云IaaS服务商 具备资源和合作框架优势 构建完整框架可扩大在企业级AI市场战略纵深与产品护城河 [3] - AWS关注点从辅助型AI向更自主、自动化决策系统演进 抢占AI系统性应用场景高地 如自动客户服务、工业巡检、流程协同等 [4] - AWS将AI解决方案作为平台层核心抓手 绑定客户同时提升自家云计算负载与GPU利用率 [4] - AWS借助多模型合作伙伴推动开放模型生态 创新中心拓宽产品能力闭环 提升平台议价权 [4] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025年7月 AWS宣布向生成式AI创新中心追加1亿美元投资 该中心2023年设立 服务全球客户实现从试点向生产级应用跨越 本轮投资聚焦Agentic AI场景 [1] 点评 - AWS补全上层AI能力 强化服务平台角色 设立创新中心弥补在客户AI项目建模、集成等领域短板 提供全流程服务 帮助企业转入实际业务流程 [2] - Agentic AI崛起 驱动应用场景落地与算力转化 面向To B市场 Agentic AI更具任务导向性与自动执行能力 AWS投资加速构建能力 带动自研芯片算力利用率提升 [3] - IaaS厂商切入Agent层是大势所趋 AWS具备资源和合作框架优势 构建完整框架扩大在企业级AI市场战略纵深与产品护城河 [3] - 加码agentic AI 推进AI从Co - Pilot向Auto - Pilot演进 AWS强调支持agentic AI能力落地 抢占AI系统性应用场景高地 [4] - AI应用向行业纵深渗透 提升客户粘性与计算负载 AWS过去服务数十家企业 积累垂类Know - how 再投资将AI解决方案作为核心抓手 提升云计算负载与GPU利用率 [4] - 构建闭环生态 提升平台议价权与差异化壁垒 AWS借助多模型合作伙伴推动开放模型生态 创新中心拓宽产品能力闭环 提升平台议价权 [4]

供应链战略转型 - 中国企业正从"中国+1"转向"中国+N"战略 通过多点布局构建更具韧性的全球供应链网络 [2][3] - 供应链三大难题为供应成本上升 采购挑战和营运资金管理困难 企业加速推进采购 生产和销售的本地化布局应对挑战 [2] - 东盟是重点区域 40%企业视其为最重要海外采购市场 37%作为终端销售市场 48%列为未来投资目的地 马来西亚最受青睐 泰国 新加坡 印度尼西亚紧随其后 [2] - 中国-东盟自贸区3 0版谈判完成将助力企业供应链布局 同时企业积极开拓北美 北亚和欧洲等高潜力市场 [3] 数字化转型 - 90%国内企业已实施数字化方案 中型企业在降本增效方面表现突出 [4] - 企业科技投入聚焦人工智能 自动化 云计算及生成式AI等前沿技术 近八成企业计划今年增加10%以上数字化投入 [4] - 存货管理数字化需求最迫切 约三分之一企业使用数字化平台获取存货信息或通过跨境电商寻找供应商 [4] - 物流和供应链管理数字化应用率从35%提升至42% 显示持续投入趋势 [4] 可持续发展实践 - 超半数企业已在一个或多个业务领域实施可持续实践 油气 医疗健康和制造业处于领先地位 [4] - 未来重点将优化能源利用效率并建立可持续运营流程 [4] - 成本压力和融资渠道不足是主要瓶颈 企业期待金融机构创新可持续融资框架提供灵活支持 [5] 企业经营现状 - 近八成中国企业2024年业绩提升 但成本压力仍是最大痛点 [1] - 未来三年企业核心战略将围绕供应链重构 数字化转型 海外扩张和可持续发展展开 [1]

奖项设立与背景 - 天桥脑科学研究院与美国科学促进会联合设立首届"AI驱动科学大奖"，旨在表彰利用AI推动科学发现的创新研究 [2] - 奖项总奖金5万美元，获奖论文将在《科学》杂志发表 [2] - 2025年度奖项申请通道将于8月开启，面向过去10年内获得博士学位的青年科学家 [11] 获奖者信息 - 大奖得主Dr Zhuoran Qiao来自Chai Discovery公司，在生物化学领域运用生成式AI预测蛋白质折叠行为 [3][5] - 优胜奖得主Dr Aditya Nair来自加州理工学院和斯坦福大学，研究AI与神经科学的融合 [4][7] - 优胜奖得主Dr Alizée Roobaert来自比利时佛兰德海洋研究所，开发监测海洋气候动态的AI方案 [4][8] 获奖研究亮点 - Dr Qiao的研究创建了蛋白质动态模型，能以前所未有的速度和准确性预测蛋白质行为，加速药物开发 [5][6] - Dr Nair的AI模型揭示了神经元网络中由神经肽介导的持久活动模式，这些模式编码情感状态 [7] - Dr Roobaert通过神经网络整合1800万数据点，建立了首个沿海水域二氧化碳吸收高分辨率模型 [8] 奖项后续安排 - 大奖得主获3万美元并在《科学》印刷版发表论文，优胜奖各获1万美元并在线发表 [9] - 获奖者将获得《科学》杂志五年订阅并成为荣誉陈氏学者 [9] - 2025年10月将在旧金山举办AI驱动科学研讨会，获奖者将与诺贝尔奖得主同台交流 [9] 主办方背景 - 美国科学促进会是全球最大综合性科学社团，拥有13万会员遍布91个国家 [14] - 天桥脑科学研究院由陈天桥夫妇出资10亿美元创建，是全球最大私人脑科学研究机构之一 [15] - 研究院已建成支持脑科学和AI研究的全球生态系统，项目遍布欧美亚洲等地 [15]

链博会盛况 - 第三届中国国际供应链促进博览会(链博会)于7月16日开幕，英伟达首次参展并吸引超高人气 [1] - 宇树科技等国内新锐企业也是首次参加链博会 [1] - 多个省份的地方团前来参观，热门企业展台前出现排队看展的火爆场景 [1] - 人工智能相关展台热闹非凡，人形机器人、灵巧手等产品备受关注 [1] 行业领袖观点 - 英伟达创始人黄仁勋与阿里云创始人王坚在链博会先进制造主题活动上进行交流 [2] - 黄仁勋认为下一波浪潮将是物理AI [2] - 黄仁勋指出AI发展从2012年深度学习技术大爆炸开始，计算机视觉和语音识别能力已超越人类 [4] - 生成式AI能够进行跨模式翻译(如中文到英文、图形到图形、中文到视频) [4] 技术发展趋势 - AI已从人为编写代码预测结果发展为算法自主学习预测 [4] - 生成式AI具备理解信息、生成信息、推理和解决问题的能力 [4] - 物理AI将成为未来趋势，AI能力将融入物理世界(如机器人) [5] - AI在解决认知性任务方面已取得显著成果，很快将在解决问题能力上超越人类 [5]

AI技术发展 - 2012年深度学习技术大爆炸，AI技术开始超越科学家能力，计算机视觉、语音识别能力超过人类 [1] - 2012至2017年AI在语言理解能力方面超过人类 [1] - 生成式AI近年快速发展，具备跨模式信息转换能力（如文本到视频） [1] - AI行业每4-5年发生一次大变革，下一波浪潮为物理AI（如机器人） [1] AI与人类关系 - AI可激发人类创造力并增强智慧，运行机制与人类大脑接近 [1] - AI将像伙伴一样提供终身陪伴与建议，年轻一代将成为"AI原住民" [2] - 人类需建立深度思考体系以与AI交互，包括问题描述、推理及辩证判断 [2] - AI技术普及将促进社会平等，各类人群需尽快掌握AI应用能力 [2]