报告公司投资评级 - 报告将虹软科技的投资评级从增持上调至“买入” [8][9] 报告的核心观点 - 虹软科技技术优势被低估，其技术思路与 DeepSeek 相似，有丰富技术层级、跨层耦合技巧、通用化和软硬一体化特征，且同行公司思路不同 [8][11] - 技术优势带来持续上修的市场空间，竞争不算激烈，还使商业模式“波士顿矩阵”动态变化 [8] - 2025 - 2027 年动态展望前景光明，当前布局端侧与 AIGC，智能手机逆势增长，智能驾驶增长加速，AI 眼镜/头显 2025 年为突破元年，智能商拍有 AIGC 新机遇 [8] - 维持公司 2025 - 2027 年收入和归母净利润预测，选取可比公司，基于 PS 估值倍数，目标估值 300 亿元，前景光明，故上调评级 [8][9] 根据相关目录分别进行总结 虹软科技技术：底层优化与工程化 - 技术复杂度起点是技术层次，如智能手机、基础理科等案例，层级堆叠促成技术复杂度，如光刻机、智能手机、智联汽车系统 [27][29][30] - 技术优势包括跨层耦合、通用化、软硬一体化，跨层耦合可提高技术效率，如方舟编译器；通用化中台化可实现能力复用，如阿里巴巴中台战略和英伟达 CUDA；软硬一体化需平衡软硬件和开发环境兼容性 [32][41][42] - DeepSeek 有混合专家模型创新、纯强化学习推理突破、原始稀疏注意力机制、底层指令集优化等思路，虹软科技与 DeepSeek 有丰富技术层次、通用化尝试、跨层耦合和软硬一体化特征 [46][48][57] - 通过 Nerf、Diffusion、SAM 三个大模型算法案例证明虹软科技思路类似且部分特点更好，体现其技术层次、底层优化和工程化能力 [74][75][77] 虹软科技：持续上修的市场空间 - 软件轴与硬件轴持续延展，新领域竞争不激烈，技术、客户和商业口碑可复用，市场空间持续上修 [81][82] - 市场空间上修使虹软科技商业模式“波士顿矩阵”动态变化，若发展顺利，会有更多金牛产品与明细产品滋养问号产品、改善瘦狗产品 [82] 当下布局的重要赛道：端侧和 AIGC - 智能手机业务聚焦头部客户，是安卓智能手机摄像 AI 算法主要提供商，技术方案完善，技术迭代驱动业务逆势增长 [100][102][104] - 智能驾驶业务将手机视觉技术迁移，上市募资重点投向接近收敛，前装纯软件收入增长、毛利率高，形成先软件再软硬一体产品体系，后续增长动力来自纯软件渗透和软硬一体扩散 [109][113][119] - AI 眼镜/头显预计 2025 年为元年，AI 端侧需求上升，轻便舒适加替代常用工具预示未来销量有望大幅提升 [126][129] 盈利预测与估值 - 维持公司 2025 - 2027 年收入预测分别为 10.00、12.57、15.94 亿元，归母净利润分别为 2.33、3.09、4.38 亿元 [8][9] - 选取以技术优势和投入著称、纯软件商业特征的公司作比较，基于 PS 估值倍数，选择 2025 年 30XPS，对应 300 亿元，国际对标公司市值高，前景光明，上调评级 [9]

AI Agent 领域也存在 scaling law，甚至还在加速。 2022 年 ChatGPT 刚发布时能够实现的代码任务差不多等同于人类耗时 30s 的任务，到今天， AI Agent 已经能够自主完成需要人类花费一个小时的 coding 任务。"任务长度"是一个相当直观地测量 AI Agent 能力变化的标准。 编译：haozhen 编辑：Siqi AI 独立研究机构 META 的数据分析发现，Agent 能够完成的任务长度正以指数级增长，大约每 7 个 月翻一倍，预计 2029 年 Agent 能够完成时长为 1 个工作月的任务。 有意思的是，最近这一趋势甚至还在加速，2024-2025 年 Agent 能完成的任务长度约每 4 个月翻一 倍，如果这种更快的趋势持续下去，Agent 可能在 2027 年就能完成长达一个月的任务。 本文是对 META、Forethought 和 AI Digest 研究对于 agent scaling law 的整理编译。AI 研究人员们认 为，AI scaling law 的终局是 AI agent 自主开发 AI agent，到了那个时候我们就会进入软件智能爆炸时 ...