核心观点 报告认为，计算机行业正沿着“过去、当下、未来”三条主线发展，投资机会聚焦于“自主可控”、“人工智能”和“未来产业”三大领域 [3] - **过去（自主可控）**：科技自主可控背景下，国产化率低、存在“卡脖子”特征的产品领域迎来长期产业需求，国产化进程有望加速 [3] - **现在（人工智能）**：中美成为AI发展高地，人工智能和机器人赛道产业空间广阔，算力、算法、应用等多维度持续增长 [3] - **未来（颠覆创新）**：量子科技和卫星互联网等颠覆式技术创新将释放红利，带来计算、通信、测量等领域的新机遇 [3] 2025年计算机板块概述 - **基金配置比例提升**：25Q3主动管理型公募基金对计算机行业的持仓比例为4.46%，环比25Q2增加1.93个百分点，同比24Q3增加2.24个百分点，配置比例从年初底部向上回升 [7] - **板块行情跑赢大盘**：2025年初至12月1日，计算机指数上涨27.62%，跑赢沪深300指数11.32个百分点，板块估值自2024年9月末以来持续修复 [12] - **重仓股以AI为主线**：25Q3基金重仓股中，AI算力链（如寒武纪、中科曙光、浪潮信息）和AI应用（如海康威视、金山办公）是市场最强主线 [15] - **基金增减持方向明确**：25Q3基金增持比例较高的个股集中在AI算力（浪潮信息、中科曙光、寒武纪）、AI应用（致远互联、星环科技）、基础软件（概伦电子、中望软件）及AIGC（万兴科技）等领域 [18][20] 自主可控：国产化趋势明确，行业替代空间广阔 研发设计软件 - **EDA（电子设计自动化）市场空间广阔**：预计到2025年全球EDA市场规模将达到145亿美元，客户在EDA工具上的花费约占芯片销售额的2%以上 [26] - **竞争格局高度集中**：全球EDA市场78%的份额由Synopsys、Cadence、Siemens EDA三家美系厂商垄断 [31] - **国产厂商积极布局**：国产EDA厂商通过自研与外延并购（如概伦电子收购锐成芯微、广立微收购LUCEDA）提升竞争力 [35] - **CAD（计算机辅助设计）市场稳定增长**：2019年全球CAD市场空间为93亿美元，预计2020-2030年复合年增长率为6%，2019年国内CAD市场空间接近50亿元人民币，增速约15% [42] - **CAE（计算机辅助工程）壁垒高、应用广**：CAE属于多学科融合的高壁垒核心研发设计工具，在研发环节降本增效价值显著，广泛应用于机械、航空航天、汽车等多个行业 [49] 电子测量仪器 - **市场为千亿级别**：全球电子测量仪器市场规模持续增长，预计2024年达到约155亿美元，中国市场规模预计2024年达到约430亿元人民币，增速快于全球 [60][62][63] - **增长驱动力明确**：新技术迭代（如通信标准从4G到5G）和技术复杂度提升驱动测量仪器需求增长 [63] - **国际巨头垄断，国产厂商崭露头角**：全球市场由Keysight等欧美巨头主导，其收入主要来自亚太和美洲地区，国内厂商如普源精电、鼎阳科技、坤恒顺维等产品力持续向上，在部分领域实现突破 [65][71][75][80][85][86] 信创产业 - **操作系统是核心竞争力**：发展自主可控操作系统（如鸿蒙）对保障国家信息基础设施底层安全至关重要 [96][103] - **鸿蒙生态快速发展**：华为HarmonyOS终端数量快速增长，鸿蒙5.0终端设备数量已突破2300万台，成为智能终端史上发展最快的操作系统，鸿蒙6.0聚焦AI智能体生态 [103][108][111] - **开源鸿蒙生态繁荣**：开源鸿蒙（OpenHarmony）社区贡献者超9000名，基于其开发的软硬件产品超1300款，衍生出70余款行业商业发行版 [117][119] - **数据库市场空间大**：2023年中国数据库市场规模为74.1亿美元（约522.4亿元人民币），预计到2028年总规模将达到930.29亿元，年复合增长率为12.23% [121] - **国产数据库竞争加剧**：市场集中度提升，头部厂商如达梦数据、电科金仓在政务、金融等领域表现稳健，OceanBase、GoldenDB等位列行业前列 [125][127] - **AI驱动数据库创新**：大语言模型催生了对向量数据库等新型数据库的需求，以处理非结构化数据和语义搜索，国产向量数据库发展加速 [132][135] - **国产通用算力需求旺盛**：预计2025年中国通用算力规模达85.8 EFLOPS，到2028年达140.1 EFLOPS，复合增速近20% [136] - **国产CPU双轮驱动**：龙芯、飞腾、海光、华为鲲鹏等国产CPU厂商在信创市场和商业市场持续迭代产品，拓展应用 [143][149] 网安和密码 - **政策驱动密码产业发展**：2025年6月发布的《关键信息基础设施商用密码使用管理规定》明确了监管主体、时间节点和经费保障，推动密评工作和密码产品需求 [154] - **密评机构快速扩容**：商用密码检测机构数量从2024年11月的112家增至2025年9月的160家，地域布局覆盖全国，北京地区最为集中 [158][159] - **抗量子密码（PQC）成为增量**：量子计算（如谷歌研究显示不足100万个含噪量子比特可在一周内破解2048位RSA密钥）对现有加密体系构成威胁，推动抗量子密码发展 [166][167] - **抗量子密码标准化与迁移加速**：美国NIST已发布三项抗量子密码标准（FIPS 203, 204, 205），NSA明确了2033年前的迁移路线图，中国也已启动新一代公钥密码算法全球征集 [170][171][177][179] 人工智能：算力和算法筑基，千行百业应用落地 算力产业 - **AI需求带动多维度增长**：AI发展带动GPU、服务器、IDC（数据中心）、电源、液冷等多个环节的需求增长 [2] 算法大模型 - **大模型持续迭代**：国内外大模型持续快速迭代，世界模型和物理AI是未来发展趋势 [2] 端侧AI - **主要落地场景明确**：智能眼镜、机器人（具身智能）、智能驾驶是端侧AI的主要落地场景 [2] C端与企业级应用 - **AIGC与鉴真需求**：C端AIGC应用持续迭代，政策推动内容鉴真需求 [2] - **企业服务向生态协同演进**：企业级服务正从单点智能向协同生态发展 [2] 工业AI与数据 - **赋能制造业升级**：工业AI赋能制造业转型升级 [2] - **公共服务践行“人工智能+”**：AI数据在公共服务领域践行“人工智能+” [2] 未来产业：科技和金融创新，颠覆技术释放红利 量子科技 - **带来颠覆式创新**：量子计算有望带来算力的颠覆式创新，同时推动量子保密通信和抗量子密码的应用需求 [3] 卫星互联网 - **星座建设提速**：卫星互联网星座建设提速，将推动测控、仿真等领域的需求释放 [2][3]

报告行业投资评级 - 计算机行业评级为“强于大市”，并维持该评级 [4] 报告核心观点 - 工业软件作为智能制造的核心基石，在政策支持与技术迭代驱动下市场规模稳健增长，并与AI等新技术加速融合，推动制造业智能化转型升级 [1] - 政策层面，智能制造从“十三五”试点示范到“十四五”系统规划已上升为国家战略；市场层面，2024年中国工业软件市场规模达3541.4亿元，同比增长11.2%，但高端领域仍以外资主导，国产厂商潜在替换市场广阔；技术层面，AI与工业软件深度融合，CAD/CAE实现智能生成与优化，工业大模型及智能体在质量检测、能耗管理等场景落地 [1] - 未来工业软件将聚焦关键技术自主可控、垂直领域大模型与智能体落地及工业数据要素化方向演进，支撑中国制造2035目标实现 [1] 政策东风：顶层规划推动工业领域智能化升级 - 2018年至2020年智能化转型初期，国家密集出台纲领性文件，明确以智能制造为主攻方向，目标在2020年初步形成较为完善的智能制造体系与基础设施 [12] - “新基建”概念于2018年首次提出并上升至国家战略，核心包括5G、人工智能、工业互联网等技术领域，为智能制造提供技术基石 [13] - “十四五”时期顶层设计更加系统，目标更加具体，《“十四五”智能制造发展规划》设定到2025年规模以上制造业企业数字化渗透率超70%、建成500个以上智能制造示范工厂等目标 [16][17] - 近期大规模设备更新、产业链供应链安全及“人工智能+”行动等政策表明，工业软件作为关键核心科技在“十五五”及2035年目标下将继续获得强力支持 [19][20] 工业软件市场稳健增长，国产化率持续提升 - 2024年中国工业软件整体市场规模达3541.4亿元，同比增长11.2%；核心市场规模（含CAD、CAE、EDA等）预计从2024年的318.6亿元增长至2029年的765亿元，年复合增长率达19.1% [21] - 市场结构方面，2025年预计研发设计类、生产控制类、经营管理类和嵌入式软件市场规模分别约为449亿元、620亿元、471亿元和2146亿元，对应市场份额约12%、17%、13%和59% [25] - 研发设计类高端市场由外资主导：2024年中国CAD市场规模约61.2亿元，国产厂商市场份额提升至27%；3D CAD占据CAD市场约70%份额，但国产化水平较低 [26] - 生产控制类市场国产化率稳步提升：国内龙头厂商中控技术以40.4%的市场份额占据国内DCS市场头名；在能源电力领域，国产DCS系统市占率超五成 [32][36] - 经营管理类市场国产替代空间广阔：2021年国产ERP已占据国内市场近80%份额，但高端ERP市场仍以外资为主 [37][38] AI新范式与工业场景深度融合 - 研发设计环节，AI赋能CAD实现生成式设计与智能优化，提升CAE仿真预测能力；中望软件在ZW CAD2026中加入智能块、智能助手等AI功能 [41][42] - 生产控制环节，DCS与PLC结合AI实现全局优化到边缘实时控制闭环；中控技术发布通用控制系统UCS产品“Nyx”，具备AI融合PID等功能 [44][47] - 工业大模型与智能体降低专业知识使用门槛：中控技术发布时间序列大模型TPT 2，可生成适用于各类工艺装置的智能体；汉得信息为双环传动打造智能化解决方案，在质量检测环节实现50%以上人工替代，缺陷漏检率控制在千分之一以下 [49][50][54] - 物理AI融合人工智能与物理建模，在工业制造、能源气候、航空航天等领域提升仿真、预测与优化能力；索辰科技发布“天工·开物”物理AI平台，实现生成式建模仿真一体化 [66][69][70] 工业AI发展展望：从制造2025到智造2035 - “中国制造2025”取得显著进步：建成数百家智能工厂和超过2000个数字化车间；工业互联网标识解析体系基本建成，累计标识注册量6130亿个；全球灯塔工厂达189家，中国以79家占比42%居全球首位 [74][75][77] - 实现“中国制造2035”需突破三大挑战：工业数据质量与流通、AI模型可靠性与可解释性、行业知识壁垒 [81] - 未来发展聚焦三大方向：工业软件“铸魂”工程攻克研发设计工具链自主可控；工业智能“强脑”计划打造垂直领域专用大模型和智能体生态；工业数据“要素化”探索助力数据赋能制造业智能化升级 [83][84][85] - 根据《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年超90%，到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [84]

核心观点 - 2025年计算机行业收入和利润呈现改善迹象，AI和算力相关概念市场表现强劲[11][19][20] - 行业维持“强于大市”评级，看好AI、国产替代、算力三大赛道[2][7] - 十五五规划将自主可控重点聚焦集成电路和基础软件领域，政府信创采购力度加大[3][25][26] - 随着大模型能力持续提升，AI应用将步入快速落地阶段，给下游应用企业带来更多发展空间[7] 行业基本面分析 - 2025年1-9月软件业务收入11.11万亿元，同比增长13.0%，连续7个月呈现回升态势[11] - 2025年前三季度计算机行业（剔除工业富联）收入9067亿元，同比增长10.1%，较上年提升3.1个百分点[13] - 行业净利润184亿元，同比增长57.4%，总体向好[16] - 2024年行业员工数量109.74万人，同比下滑1.20%，减轻2025年人员费用压力[16] - 行业毛利率20.6%，较上年同期下滑1.9个百分点，主要受低毛利服务器业务占比增大拖累[16] 市场表现与估值 - 截止2025年11月27日，中信计算机指数上涨25.80%，跑赢沪深300指数11.05个百分点[19] - AI和算力相关概念涨幅明显，东数西算概念上涨146.8%，工业互联网、元宇宙、数字经济分别上涨89.8%、84.3%、58.0%[20] - 行业TTM估值55.33倍，位于历史均值之上，近1年、3年、5年、10年平均估值分别为52.68倍、45.73倍、46.93倍、50.86倍[21][24] 国产替代机遇 - EDA成为美国出口管控重点领域，国产化需求在细分赛道加速释放[3][29] - 鸿蒙系统终端数量突破2300万，成为国内第二大手机操作系统，市场份额达17%[38][41] - 海外GPU实质性断供，国产AI芯片厂商迎来重要发展机遇[3][45] - 2025年上半年我国AI芯片国产化比率从2024下半年的34%提升至35%[48] - 国产厂商通过超节点实现突围，华为Atlas 900包含384颗昇腾芯片，算力接近英伟达GB200 NVL72的两倍[55] 算力建设趋势 - 海外四大科技厂商2025Q3资本开支达1124亿美元，同比增长77%[61] - 国内厂商受芯片供给制约，Q3出现资本开支环比下滑，但长期仍呈加大趋势[3][67] - AI服务器需求多元化，2025年上半年市场规模达160亿美元，较2024H1增长超1倍[94] - 液冷服务器市场快速增长，2024年规模23.7亿美元，预计2024-2029年复合增长率达46.8%[98] - 超节点需求对厂商系统整体设计能力要求提升，或对服务器市场格局产生深刻影响[96] 人工智能发展 - 一体化AI厂商优势凸显，谷歌Gemini 3 Pro在自有芯片、云业务、大模型、下游应用形成一体化优势[113] - DeepSeek与国产芯片协同优化，V3.2版本发布当日寒武纪和华为昇腾实现day 0适配和优化[110] - 十五五期间将加大AI三大要素有效供给，同时加大应用场景开放力度[3] - 华为任命余承东为IRB主任，明确核心使命为“带领华为打赢AI关键战役”，开启大规模AI人才引进[120]

市场整体表现 - A股三大股指于12月1日集体高开并震荡走高，上证综指收涨0.65%报3914.01点，深证成指收涨1.25%报13146.72点，创业板指收涨1.31%报3092.5点 [1] - 市场成交活跃，沪市成交金额7856.58亿元，深市成交金额10882.79亿元，两市合计成交金额约1.87万亿元 [1] - 个股表现分化，A股市场共有3398只个股上涨，其中76只涨停，同时有1872只个股下跌，其中7只跌停 [1] 行业板块表现 - AI手机、屏下摄像、EDA概念等板块涨幅居前 [1] - 电源设备、DRG/DIP、保险等板块跌幅居前 [1]

文章核心观点 - 文章系统回顾了公司在自动驾驶领域的一系列核心技术研究，这些研究构成了一个从感知到规划、再到仿真评测和基础模型的完整技术链路 [2][4][5] - 技术路径从Sparse4D系列融合感知出发，逐步拓展至SparseDrive端到端运动规划，并针对长期迭代需求开发了UniMM交通流仿真和DriveCamSim传感器仿真，最终探索了智驾基础大模型LATR [4][5][30] - 认为端到端模型是行业明确方向，但未来性能提升高度依赖于高效、准确的云端评测系统，而非完全依赖实车测试 [22][30][31] 3D融合感知（Sparse4D系列） - Sparse4D系列采用稀疏query加内外参投影采样的方式，直接从多视角图像特征得到融合感知结果，理论计算复杂度远小于BEV方案 [6][7] - Sparse4D v1核心是deformable aggregation算子，实现了纯稀疏范式的融合感知 [7] - Sparse4D v2将时序融合方式改为recurrent形式，时序复杂度从O(T)降低至O(1)，并优化了算子实现，提升了训练推理速度和模型性能 [9] - Sparse4D v3通过temporal denoising、decouple attention等技术提升性能，并以简洁方式实现了联合检测与跟踪，在nuScenes camera-only detection和tracking榜单位居第一 [11] 端到端运动规划（SparseDrive） - SparseDrive在Sparse4D基础上，增加了online mapping任务并设计了运动规划器，实现了检测、跟踪、建图、预测和规划五个任务的端到端处理 [13][15] - 采用稀疏feature作为planner输入，通过大量负样本query覆盖所有可视范围，以应对非白名单物体的避障问题 [15] - 当前规划decoder结构较简单，且仅在nuScenes上进行开环评测，闭环性能有待通过仿真器进一步优化 [15] 轨迹预测与交通流仿真（EDA & UniMM） - EDA提出了动态更新的anchor概念，并采用NMS策略进行匹配，能有效建模轨迹预测的多峰分布，且可与多数预测模型即插即用 [16][17] - 轨迹预测是连接感知和决策的中间件，但其应用受感知噪声和下游使用复杂性限制 [19] - UniMM将交通流仿真的主流模型Continuous Mixture Models和GPT-Like Discrete Models进行了统一，并提出了通用算法框架 [20] - 交通流仿真通过每一步重新采样的方式绕开直接建模多车联合概率，比联合轨迹预测更能反映算法真实性能 [19][20] 传感器仿真（DriveCamSim） - DriveCamSim旨在构建高度可控的传感器仿真系统，通过显式投影约束3D-2D和时序一致性，解耦了时间和空间概念 [23][24] - 模型可生成任意帧率、任意相机内外参、任意相机数量下的图像，适应的condition包括3D bounding box、地图、自车pose等 [24] - 相比于基于3DGS的重建方案或完全依赖Attention的生成方案，该方法在可控性和一致性上具有显著优势 [23][24] 智驾基础模型（LATR） - LATR目标是通过海量数据无监督训练和大参数量，构建能理解智驾场景语义、空间和时空关系的基础模型 [26] - 采用Mask Image Modeling进行预训练，并通过精心设计的masking策略加大补全难度以提升训练效果 [26] - 设计了decoder-only的统一架构，将7个任务融合到同一框架中，新增任务仅需增加一个MLP，最大程度复用预训练参数，效果达到与SparseDrive相当的水平 [27]

行业整体展望 - 未来一段时间计算机行业将以内需TOB方向为主，涵盖国产算力、企业应用、智能驾驶与机器人以及国产基础软件生态 [1] - 前期行业表现平淡及三季报中规中矩，结合下游开支的前瞻信号，短期市场环境和风险偏好的影响或许有限 [1] - 社融和制造业等下游新增贷款的好转有利于保障后续相关开支 [1] 下游开支前瞻指标 - 三季度以来PMI和社融变化等前瞻指标出现积极变化 [1] - 社融数据变化预示下游扩张在波动中回暖，未来1-2个季度相比去年同期或有改善 [1] - 尽管PMI环比有所回落，但ERP和智能制造软件的主要下游（高技术制造业、装备制造业、消费品行业）PMI指数均处于扩张区间 [1] - 预期相关软件技术和应用公司在四季度至一季度会有更好的收入表现 [1] AI领域商业化进展 - 国内外模型Token调用量保持高增长，企业级订阅、API调用、流程Agent嵌入整合全面发展并开始产生一定规模的商业化收入 [2] - 代码生成、科学与研究等功能项表现相对明显，ToB商业前景变得更加清晰乐观 [2] - AI大模型应用收入的变现规模和场景比较有限，投资节奏预计将不时受到干扰出现波动 [2] 国产算力与EDA领域 - 国产算力包括芯片、服务器和EDA等替代加速 [1] - 新思科技业绩受到IP业务表现不佳影响，新的出口限制扰乱了中国的设计启动，加剧了中国市场的疲弱 [3] - 武汉新芯重启IPO计划募资48亿元，其中43亿元用于12英寸集成电路制造生产线三期项目，符合下游扩产将带动EDA需求上升的判断 [3] 企业应用软件 - 上半年ERP和智能制造等企业应用在收入增长的同时，面临下游因关税等因素影响订单释放节奏的挑战 [1] - ERP与工业软件包括智能制造等是企业应用的重要方向 [1] AI在特定行业的应用 - 晶泰控股AI研发平台成功开发出两款新的生发固发外用成分，是公司首个消费品项目 [4] - 作为分子IP持有者可获得双位数销售分成，与以往和大型药企合作仅获个位数分成不同，将为未来消费健康类产品研发提供资金支持 [4] - 公司的AI平台从新药研发成功拓展至消费健康领域，体现其技术的广泛适用性 [4]

展会概况与定位 - 第二十七届中国国际高新技术成果交易会核心专业展区——亚洲半导体与集成电路产业展于2025年11月14日在深圳启幕 [2] - 展会由深圳市人民政府主办，以“全链协同、技术攻坚、全球链接”为核心导向，实现参展企业数、展览规模、国际化程度三重突破 [2] - 高交会与广交会、进博会并列为中国三大国家级展会，累计吸引超百万家企业参展、千万人次参观 [2] 参展规模与产业链覆盖 - 展会汇聚全国350余家半导体与集成电路领域优质企业，包括华大九天、洲明科技、澜起等行业领军企业 [2] - 展示格局覆盖IC设计、集成电路制造、先进封测、半导体设备、电子元器件、半导体材料、功率器件的全产业链 [2] - 展品具有“可视化、可触摸、可应用”的特点，促进产业链上下游精准对接与创新理念碰撞 [3] 论坛活动与思想交流 - 展会构建“1+N”论坛体系，以1个主论坛为核心联动多个专题论坛，打造高端思想交流平台 [4] - 半导体关键技术攻坚与前沿创新论坛以“芯突破・智驱动”为主题，成为产业思想核心阵地 [5][7] - 论坛汇聚政府领导、行业领袖及科研机构代表，探讨技术突破路径与国际合作机遇 [4][7] 技术分享与创新成果 - 多家企业及研究机构分享前沿技术，如AI赋能集成电路先进封装材料研发、国产EDA破局之路、半导体超薄磨削工艺等 [7] - 大面积MPCVD技术突破等革新性解决方案为行业带来全新思考方向 [7] - 展会设置半导体项目推介发布会，四家企业通过专场推介展示技术亮点与应用前景，加速创新成果产业化落地 [8] 行业奖项与企业认可 - 颁奖典礼评选出“高芯领航奖”、“高芯智造奖”、“高芯突破奖”三大奖项 [8] - 华大九天、洲明科技斩获“高芯领航奖”，邦纳电子、大族半导体等企业凭借智能制造实践获“高芯智造奖” [8] - 开阳电子、慧闻科技等以关键技术突破摘得“高芯突破奖”，激励市场主体加大研发投入 [8] 产业影响与发展愿景 - 展会助力深圳巩固半导体产业创新高地地位，推动形成全过程创新生态链 [10] - 为国内企业搭建展示创新实力的舞台，为全球产业资源对接融合创造条件 [10] - 旨在推动全球半导体产业向更智能、更高效、更具韧性的方向发展，共创产业繁荣新未来 [10]

活动概况 - 2025集成电路发展论坛（成渝）暨三十一届集成电路设计业展览会（ICCAD-Expo 2025）将于11月20日至21日在成都西博城召开 [2] - 预计参会规模包括8000多名行业精英、2000多家IC企业以及300多家行业上下游服务商，覆盖EDA、IP、设计服务、制造、封测等全产业链环节 [2] 活动议程与内容 - 大会设置1场高峰论坛、10场分论坛及1场产业展览，深度聚焦行业前沿技术、应用场景、产业政策及宏观趋势 [4] - 高峰论坛及专题论坛主题涵盖IP与IC设计服务、IC设计与创新应用、先进封装与测试、EDA与IC设计服务、FOUNDRY与工艺技术等细分领域 [7] - 论坛演讲嘉宾多为来自行业前沿企业的CEO、CTO、副总裁级别高管，分享前沿洞察与实战经验 [7] - 具体日程包括11月20日的开幕式、高峰论坛、欢迎晚宴，以及11月21日全天多个平行分论坛和当晚的闭幕晚宴暨颁奖仪式 [8] - 专业展览在11月20日至21日全天于西博城7-8号馆举行 [8] 配套活动与后勤 - 大会设有“集章有礼”活动，观众可通过集章兑换Nachtmann水晶杯或大会纪念品遮阳伞 [9][10] - 会议论坛将进行多轮抽奖活动，赞助奖品包括HUAWEI Pura8手机、FreeClip 2耳机、REDMI K80至尊版手机、小米手环9 Pro等 [13][14][15][17][21] - 会议期间提供周边指定酒店（希尔顿逸林酒店&雅诗阁服务公寓）往返西博城展馆的接驳班车服务 [25]

文章核心观点 - 文章系统总结了公司在自动驾驶算法系统构建方面的技术演进路径，涵盖从感知到规划、仿真评测及基础模型的完整技术栈 [2][4][5] - 技术路径呈现递进关系：首先构建端侧策略（从感知到端到端规划），随后为支持端到端模型的闭环评测与训练构建仿真系统，最终通过大数据与大参数构建智驾基础模型以激发潜能 [4] - 公司认为端到端模型主导的方案已趋成熟，下一阶段竞争焦点将集中在高效精准的评测系统以及智驾基础模型的研发上 [30] 3D融合感知框架（Sparse4D系列） - 公司提出Sparse4D系列作为BEV方案的替代，其核心采用稀疏query与内外参投影采样，直接从多视角图像特征获得融合感知结果，理论计算复杂度显著低于BEV方案 [6][7] - Sparse4D v1基础版本采用deformable aggregation算子实现纯稀疏范式融合；v2将时序融合改为recurrent形式，时序复杂度从O(T)降至O(1)，并优化了算子实现以提升训练推理速度与性能 [7][9] - Sparse4D v3通过temporal denoising、decouple attention等技术进一步提升检测能力与收敛速度，并以简洁方式实现联合检测与跟踪，在nuScenes数据集camera-only detection和tracking榜单持续位居第一 [11] 端到端运动规划（SparseDrive） - SparseDrive在Sparse4D感知基础上拓展，集成在线建图与简单的运动规划器，实现了检测、跟踪、建图、预测和规划五个任务的端到端处理 [13][15] - 针对稀疏特征输入可能丢失信息的质疑，公司指出大量负样本query能覆盖所有可视范围并受规划损失影响，确保非白名单物体避障能力；当前瓶颈在于规划解码器结构简单且仅进行开环评测，闭环性能需通过仿真器进一步优化 [15] 轨迹预测与交通流仿真（EDA & UniMM） - 公司提出EDA轨迹预测方案，通过动态更新的anchor及NMS匹配策略解决轨迹预测中的正负样本分配核心问题，有效建模多峰分布并具备即插即用优势 [16][17] - 轨迹预测与交通流仿真在输入输出形式上相似，但后者需闭环rollout以建模多交通参与者相互关系；公司提出的UniMM框架统一了主流交通流仿真模型，并分析了影响性能的关键设计因素 [19][20] 传感器仿真（DriveCamSim） - 为支持端到端模型的高效精准评测，公司开发了DriveCamSim传感器仿真系统，其通过显式投影约束3D-2D和时序一致性，能生成任意帧率、相机内外参及数量下的图像，在可控性与拟真性上优于基于3DGS或纯Attention的方案 [22][23][24] - 模型可适应多种条件输入包括3D边界框、地图、自车位姿等，具备良好落地潜力但尚未充分挖掘 [24] 智驾基础大模型（LATR） - LATR项目旨在构建智驾领域基础大模型，首先通过Mask Image Modeling方式在海量数据上进行无监督预训练，使模型理解场景语义、空间及时空关系 [26] - 模型采用decoder-only架构实现多任务统一，新增任务仅需添加少量参数，已成功融合3D检测跟踪、在线建图、轨迹预测、规划等7个任务，效果达到与SparseDrive相当水平，证明了架构有效性 [27]

行业与公司 * 纪要涉及的行业广泛，核心围绕中国“十五五”规划（2026-2030年）期间的政策导向与投资机会 [1] * 重点行业包括科技（广义科技、人工智能、新能源、核电、储能）、先进制造业、服务型消费（金融、医疗、旅游、餐饮）、战略性金属（铜、铝、稀土）、高端制造（工业软件、工业母机、半导体设备）、通信（卫星互联网、6G）、国防信息化以及出海产业链（工程机械、工具五金、油服）等 [1][6][12][18][22][23] 核心观点与论据 **宏观经济目标与增长模式转变** * “十五五”规划需保持GDP年均增速4.7%-5%，以实现2035年经济总量翻番的目标 [1][2] * 经济增长模式将从规模驱动和传统要素投入转向创新驱动，主因是人口老龄化和负增长使传统模式难以为继 [1][4] * 规划强调“质的有效提升和量的合理增长”，在保持合理增长的同时注重高质量发展 [2] **供给侧与需求侧政策** * 供给侧将淘汰落后产能，提升先进制造业水平 [1][4] * 需求侧将通过财政和金融手段刺激消费，尤其关注服务型消费，因人均GDP已达1.37万美元，消费升级势在必行 [1][4][6][7] * 提振内需不会依赖一次性刺激，而是通过改善民生、缓解社保压力等方式释放消费潜力 [9] **科技与创新驱动** * 科技创新成为国家战略重点，强调高水平自立自强，核心是加强原始创新和关键技术攻关 [1][2][9] * 中美科技投资竞争加剧，尤其在AI领域，GPU是核心卡脖子环节，中国公司正加快研发以缩小与英伟达的差距 [3][9][22] * “新质生产力”被纳入规划，人形机器人和具身智能体被视为提升新质生产力的重要一环 [2][15][17] **对外开放与国内市场建设** * 推动高水平对外开放，发展出海产业链，加强法治和营商环境建设以吸引国际投资 [1][5] * 国内着力建设统一大市场，未来更多资源将集中在中央层面以破除市场障碍 [10] **风险防范** * 将继续防范房地产风险、地方政府债务风险及中小金融机构风险 [1][5] * 房地产政策会优化，但不会回到大规模刺激模式 [11] 其他重要内容 **具体行业机会与时间点** * **通信与网络**：卫星互联网建设需加快以缩小与美国Starlink的差距；6G技术预计2026-2029年是突破关键期，2027-2028年或开启产业和投资周期，6G标准预计2029年上半年冻结 [3][22] * **国防军工**：为实现2027年建军百年目标，预计从2026年起将是国防信息化等领域的关键启动期 [3][23] * **高端制造与自主可控**：工业软件（CAD、CAE、EDA）、半导体设备、工业母机是自主可控重点，已取得部分突破，各地方政府有提高国产化比率的政策指引 [12][13][14][16][20] * **出海产业链**：工程机械、工具五金、油服等出海公司估值普遍在12至13倍，但订单增长率接近25%到30%，受益于新兴国家资本开支旺盛 [18] * **新消费**：2025年以情绪价值驱动为主，2026年更注重品质提升，线下零售业态改革和线上兴趣类消费是方向 [19] **资本市场启示** * 具有低估值、高成长性特点的出海行业是重点关注方向 [18] * 在经历需求订单波动后，国防信息化等板块公司业绩虽平淡，但在新的发展周期中值得关注 [23]