浩瀚深度自 1994 年成立以来，基于运营商市场技术沉淀，致力于大规模高速网 络环境下的全流量识别、采集及应用技术的研发攻坚，公司逐步成长为可视化领域龙 头，在国内运营商 DPI领域市占有率超过 30%，2022 年 8 月成功登陆科创板。科创 板上市后，公司在深化传统业态的同时，进一步通过内生自研、外延投资、战略合作 等方式拓展其在 AI、数据要素等领域的技术布局，不断深化其“流量+”战略，聚焦 于流量数据价值的释放，数据要素、AI 安全、大模型等新兴增长点逐步形成，政府、 金融等新兴行业客户群孕育而出，新一轮增长有望开启。
1.1.根于北邮、植于运营商，数据+AI 赋能流量可视龙头再成长
北京邮电大学在通信网络领域的研发优势叠加运营商高标准客户在流量采集管 理的刚性需求，为浩瀚深度的发展壮大奠定了坚实技术及市场基础。 （1）深厚的北邮及运营商基因加持，乘风互联网时代的流量采集业务发展 （1994-2014 年）：公司成立于 1994 年，由北京邮电学院（占 31.25%）、北京电信发 展总公司（占 31.25%）以及北京邮电大学雷振明教授（占 0.9375%）等人创立，2003 年推出第一代 TMA 互联网流量分析系统，进军流量采集管理领域。此后，随着互联网、 移动互联网时代的到来，公司先后推出 40G 和 100G 高速链路的 DPI 探针设备，和适 用于 2G/3G/4G 移动互联网流量解决方案，奠定了其在流量管理领域坚实的业务基础。 （2）以采集管理系统为基础，实现网络安全及大数据应用业态的延伸，“流量+” 顺势而起（2015-2022 年）：2015 年后，浩瀚深度在流量采集领域的优势基础上，大 力发展大数据应用及信息安全业态，推动公司从“流量+采集管理”到“流量+大数据 应用”和“流量+信息安全防护”的完整“流量+”业务布局。在大数据应用领域，公 司发布“顺水云”大数据处理平台，采用 Hadoop 分布式存储和计算构架，可满足海 量数据高速处理的需求。在信息安全防护领域，公司推出互联网信息安全管理系统、 异常流量监测防护系统等多款产品，并研发创新“云安全系统”等信息安全防护产品。 （3）拥抱数据要素及 AI 浪潮，新一轮增长正在开启（2022 年-至今）：2022 年 8 月，浩瀚深度成功登陆科创板，募集资金净额 5.72 亿元，资金及品牌力得到大幅 提升，此后通过自研以及投资等方式深化“流量+”战略：
增量 1—AI 安全：除 IPO 三大募投项目外，公司拟发行可转债募资不超过 35,429.0 万元，主要用于公共互联网安全监测系统研发及产业化项目、深 度合成鉴伪检测系统研发建设项目，积极布局 AI 安全领域。增量 2——数据要素——大力发展数据要素相关技术，通过直投等方式丰富 产业链上下游生态，并将大数据应用业务单独披露。其一，大力研发顺水 云大数据管理平台 3.0、低代码平台等数据要素相关技术。其二，先后投资 数库科技（以 AI 技术为核心，为银行、资管、政府等大型机构客户提供决 策智能解决方案）和中科视拓（通过对人、物、场景的多模态深刻理解， 提供 AI 关键技术和工具）。此外，2023 年 11 月，公司与温江区商务局、西 南财大、数库科技共建中国产业链大数据实验室，重点发力产业数字化。 增量 3——大模型：积极布局大模型，金融、法律等新兴增长点正在形成。 2024 年 6 月 29 日，公司发布“晨星·基础大模型”，以及多款基于行业应 用，包括“智慧流量运营大模型”“智慧城市感知大模型”“金融大模型” “AI+低代码平台”“法律大模型”“AI 数字人”“智慧边缘内容检测产品”， 后续将运用至流量智能分析、智能问答、网络流量态势等场景。此外，据 公司公告，公司正与中科院计算所自然语言顶尖团队开展深度合作，将语 言模型在金融领域进行推广，已与多家金融机构建立合作。
1.2.“流量+”一体化布局：网络可视+大网安全+大数据应用
浩瀚深度以采集管理系统为基础，以“流量+”为业务发展战略，目前已形成 “流量+【网络可视化】+【信息安全防护】+【大数据应用】”的一体化业务布局。 （1）流量及数据的持续增长是公司得以发展壮大的核心逻辑，其主要产品具有 显著的“流量基建”特征——部署量与互联网流量呈直接正相关关系，得益于互联网、 移动互联网时代红利，公司经营规模不断壮大。随着公司“流量+”战略的夯实，数 字经济的到来，以及大模型、低空经济、抖音等业态的涌现，将为公司构筑最为坚实 的成长基石。 （2）公司目前已形成“网络可视化+信息安全防护+大数据应用”三大业务矩阵， 覆盖互联网流量及数据全产业链：
① 网络可视化：包括智能采集管理系统、智能化应用系统。其中，智能采集 管理系统，主要通过对网络关键节点处的流量和报文内容进行深度检测分 析，以实现对流量的采集、识别、分析、管控，并对数据进行镜像分发， 以供后端智能化应用系统所需。智能化应用系统，是在智能采集管理系统 之上，针对客户不同应用场景和目标的、以各类多功能软件为主要组成的 系统，包括“数据合成和内容还原系统”、“网络深度可视化分析系统”等。 ② 信息安全防护：在 DPI 系统基础上，面向运营商客户，为其应对公共互联 网和关键信息基础设施的安全威胁，而提供互联网信息安全管理系统、异 常流量监测防护系统。 ③ 大数据应用：在 DPI 系统基础上，对所形成流量及数据进行数据化应用， 主要包括智能互联网流量内容运营系统、家宽/WLAN 上网日志留存系统。 ④ 数据要素及 AI 等其他新兴增长点。 公司相关产品已广泛部署于中国移动、中国联通、中国电信等国内主要电信运营 商的骨干网、城域网/省网、IDC 出口等各级网络节点，市场份额稳居运营商领域首 位——根据中国移动采购与招标网公开数据，浩瀚深度在中国移动总部 2018-2022 年 互联网 DPI 集中采购招投标的中标总份额超 50%，2023 年集采招标份额达 40%。
1.3.核心竞争力：基于股权的技术团队链接+运营商卡位+AI 布局
1.3.1.专家人才领军&充分的股份链接构筑“流量+”战略执行的治理基石
公司实际控制人张跃董事长以及雷振明教授深耕通信产业 40 余年，具有深厚的 通信网络技术沉淀及产业洞察力，主导公司“流量+”发展战略的规划。同时，以产 业技术人才为鲜明特征的高管团队，辅以多层次、高比例的股权激励政策，使得公 司整体战略执行富有成效，是保证公司核心技术实力持续领先的根本所在。
（1）张跃、雷振明先生合计直接持有公司 36.32%的股权，并通过智诚广宜间接 持有公司 1.06%的股权，合计持有公司 37.38%的股权，为公司实控人。（2）实控人前 瞻的技术布局以及持续的业务探索，是满足运营商严苛的招标要求并主导新业务增长 点诞生的核心底层支撑。公司成立早期主要从事于 ATM 高速交换机的研发，但较早地 认识到深度包检测技术的原理和重要性，在 2003 年左右成功抓住了互联网可视化流 量监控和控制需求；并在随后的互联网、移动互联网时代不断实现市占率的提升；而 在科创板上市后，又紧抓 AI 及数据要素发展红利，自研大模型产品、并充分借助资 本市场进行投资布局。
公司总经理、副总经理等高层具备非常鲜明的产业技术人才特征且在公司技术 及管理方向工作超 20 年，并与公司形成了较为密切的利益绑定，由此确保公司整体 的战略实施清晰聚焦。① 公司副董事长、总经理魏强先生，自 2000 年至今先后担 任公司技术支持部主管、客户支持部经理、副总经理、总经理，具有超 20 年网络可 视化领域的业务及管理经验。直接持有公司股份 117.64 万股，占股 0.74%。② 公司 副总经理张琨女士，具有硕士研究生学历，高级工程师。1996 年至 2013 年任教于北 京邮电大学信息与通信工程学院。1996 年至今先后担任公司硬件部经理、技术部经理、副总经理。直接持有公司股份 95.24 万股，占股 0.60%。③ 公司副总经理、核 心技术人员陈陆颖先生，具有博士研究生学历，高级工程师。1998 年至 2015 年，任 教于北京邮电大学信息与通信工程学院。1998 年至今先后担任公司研发经理、技术 总监、副总经理。直接持有公司股份 119.24 万股，占股 0.75%。④ 公司副总经理、 核心技术人员窦伊男先生，具有博士研究生学历，高级工程师。1998 年至 2015 年， 任教于北京邮电大学信息与通信工程学院。1998 年至今先后担任公司软件部经理、 技术部副经理、副总经理。直接持有公司股份 159.24 万股，占股 1.01%。⑤ 此外， 公司董秘&财务总监冯彦军先生、核心技术人员于华先生分别持有公司 29.35 万股、 66.85 万股，占总股本分别为 0.19%、0.42%。
除上述高管直接持股外，公司在科创板上市之前、上市过程之中、上市后分别 通过员工持股平台、配售资管计划、股票激励计划对各级员工形成了较为广泛的股 权链接，支撑整体战略运营执行富有成效： 1) 上市之前，公司设立智诚广宜、浩铖广智、合贤成宜三大员工持股平台， 分别涉及员工 46 人、39 人、9 人，分别持股 1080.85 万股、124 万股、37 万股，形成了较为广泛的股权激励链接。 2) 上市过程之中，公司核心管理及技术人员通过资管计划持有公司 118.91 万 股 IPO 新发股份。 3) 科创板上市后，公司在厘清及深化“流量+”业务布局后，2022 年 12 月进 一步发布《2022 年限制性股票激励计划（草案）》，拟向高级管理人员、核 心技术人员、业务骨干等 58 人合计授予 300 万股限制性股票，约占公告时 公司股本总额的 1.909%，确保业务基本盘及新兴业务点的有效巩固及发展。 根据公司 2024 年半年报披露，2024 年 4 月 25 日，公司完成 2022 年限制性 股票激励计划第一个归属期的股份登记 120 万股。
1.3.2.持续的运营商深耕&稳固的客户关系奠定“流量+”卡位优势
历经 30 年深耕，浩瀚深度在国内 DPI 领域的市占率超 30%，并与三大电信运营 商建立了非常稳固的客户关系，是中国移动统一 DPI 领域的核心供应商，由此形成 的先发卡位优势，为公司“流量+”战略的实施奠定坚实基础。 浩瀚深度系中国移动运营商统一 DPI 领域的核心供应商之一，与其他两大电信 运营商保持紧密合作关系。（1）公司侧重流量管控的硬件 DPI 技术路径与中国移动 网络建设的相关技术路径适配性较好 ，因此中国移动对于公司硬件 DPI 系统的相关 需求较高，公司是中国移动互联网 DPI 领域的核心供应商之一。根据公司公告，在 中国移动总部 2018-2022 年互联网 DPI 集中采购招投标的中标总份额超过 50%。同时， 根据中国移动采购与招标网公开的相关数据，浩瀚深度在中国移动总部 2023 年互联 网 DPI 集中采购招投标的中标总份额同样 40%。（2）公司 2017 年后推出基于 x86 架 构的软件 DPI 系统，逐步拓展中国电信和联通市场，合作关系紧密。根据公司问询函 披露内容，公司 2019-2021 年智能采集管理系统对中国电信、中国联通的销售额占二 者类似产品总采购额比为 5%-10%。 运营商 DPI 领域的技术门槛高、且对供应商有着明显的历史偏好，整体市场呈 现显著的先发为主特征，客户合作关系稳定度高，先进入者具备明显的卡位优势。 基础网络设施建设具有阶段化、延续性特征，从建设形式上，DPI 市场可分为“新建 项目”和“扩容项目”。“扩容项目”业务是前期“新建项目”的延续，对历史客户的 依赖性强、但客户的黏性也同样更强——对于原有系统的扩容项目，由于需要与原有 系统进行匹配，考虑到技术路径一致性、系统稳定性等因素，运营商通常采用单一来 源采购的方式，从原供应商处进行采购。与此同时，随着现网存量系统部署量的增加， 扩容项目需求相较于新建需求更高（参考公司历史业绩，在 4 倍以上），受益于历史 良好的运营商客户关系，“扩容项目”目前已成为公司收入的主要来源——根据招股 书披露，公司 2019-2021 年单一来源采购方式取得合同的收入分别为 26,363.89、 29,530.04、35,024.65 万元，占比分别为 74.25%、80.55%以及 85.48%。
公司产品已广泛部署于国内三大运营商从骨干、互联互通、省网及 IDC 出口等 各级网络，市占率超 30%、部署优势显著。浩瀚深度自成立至今始终深耕于运营商市 场，致力于大规模高速网络环境下的全流量识别、采集及应用技术的研发攻坚，基于 对通信网络及流量、数据发展趋势的深刻理解，在 20 年前成功抓住互联网时代下可 视化流量的监控和控制业务机会，推出了国内首台推出了国内首台自主研制的 TMA 互 联网流量分析系统，此后相继抓住宽带中国建设、3G、4G 移动网络建设浪潮带来的 众多业务机会，逐步成长为具有突出核心技术领先优势和优秀综合实力的、全国性的 网络智能化及信息安全防护解决方案提供商。目前，公司产品广泛部署于国内三大运 营商从骨干、互联互通、省网及 IDC 出口等各级网络，在关键网络位置发挥了重要 作用，在运营商国际出口和网间互联互通出口市场占有率第一——根据工信部通信科 学技术委员会于 2021 年 12 月出具的《评审意见》，公司“系统已部署国内三大运营 商国际出口、互联互通出口、省网出口、移动网出口和 IDC 出口，总覆盖带宽合计 超过 500Tbps，在国内 DPI 领域市场占有率超过 30%”。 得益于运营商领域的长期深耕以及良好的客户关系，公司目前相关产品已部署 国内三大运营商国际出口、互联互通出口、省网出口、移动网出口和 IDC 出口、部 署优势明显。而公司从事的流量识别与采集业务更靠近数据源，使得公司更熟悉数 据性质，在数据治理分析的技术经验更为丰富，由此产生卡位优势以及巨额流量及 数据积累，为公司后续的数据价值挖掘奠定非常坚实的基础和卡位。
1.3.3.领先的 DPI 流量采集技术&充分的 AI 技术布局，“流量+”顺势而起
基于 30 年深耕和沉淀，浩瀚深度已形成大规模高速网络环境下的全流量识别、 采集及应用的全链条完全自主可控技术体系——“大规模高速链路串接部署的 DPI 技术”、“PB 级大数据处理平台技术”、“大规模网络用户感知和业务质量分析技术”、 “大规模网络异常流量和内容检测技术”、“基于虚拟化架构的云安全管理技术”，相 关技术处于国内领先水平，形成较高技术壁垒，为“流量+”战略实施构筑坚实基础。 “大规模高速链路串接部署的 DPI 技术”是五大核心技术中最基础且关键的技 术，公司主要产品均不同程度以此为基础，具有高稳定性、高可靠性、低时延、低 功耗的竞争优势，产品性能国内领先。（1）公司是国内较早认识到深度包检测技术 的原理和重要性,并且专注其产业化实现的企业，于 2003 年正式推出国内首款产品。 值得一提的是，2012 年-2015 年，公司作为联合单位参与了“国家中长期科学和技 术发展规划纲要（2006-2020）”之“新一代宽带无线移动通信”（“03 专项”）国家科 技重大专项（03 专项系《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020）》制定 的 16 个科技重大专项中唯一涉及信息通信领域的国家科技重大专项），公司主要承担“网络中 DPI 系统化部署及用户行为分析研究”等系列任务。（2）公司以硬件 DPI 为主要技术路径，形成了“小而精”的发展路径，产品性能国内领先。① 公司自产 高性能 DPI 探针是硬件 DPI 系统的核心设备，主要采用专用硬件架构，并基于 FPGA 芯片增强计算力，FPGA 核心芯片与外围高速专用存储芯片协同工作，以纯硬件工作 方式实现 100G 链路环境下的各种采集、分析和控制功能，具有高稳定性、高可靠性、 低时延、低功耗的竞争优势。② 相较于“大而全”的华为公司而言，浩瀚深度在流 量识别、管控领域的核心设备 DPI 探针的单机容量、设备集成度、能耗比等指标方 面具有相当优势。同时，硬件设计不存在软件 DPI 所难以避免的内存泄漏、内存抢 占、内存冲突之类的性能与稳定性问题。（3）公司先后于 2016 年、2021 年分别取 得了中国通信学会专家委员会、国家工信部通信科学技术委员会的相关鉴定、评审， 均认定公司相关产品“总体上在国内处于领先地位，具备了在国内市场替代国外同类 产品的能力”、“达到国内领先、国际先进”。 除采集、监测等流量应用前端技术外，公司 5 大核心技术体系中不乏“PB 级大 数据处理平台技术”、“大规模网络用户感知和业务质量分析技术”等数据智能化应 用技术，充分体现了公司对于数据化技术的较早布局，流量全链条技术布局为“流 量+”战略的执行奠定了坚实基础。
科创板上市后，浩瀚深度在夯实原有技术优势的同时，进一步拥抱 AI 前沿技术 提升，助力公司不断充实其原有大数据应用业态，拓展新客群，立足数据价值释放 的“流量+”战略不断生效。 1) 大数据应用（数据要素）领域：公司进一步升级大数据处理平台和用户业 务质量感知技术，发展数据要素相关技术。目前已经完成顺水云大数据管 理平台 3.0 的研发工作，已支持纳管 99%主流大数据组件，技术完全自主可 控，并且已实现全栈国产化；持续投产低代码平台，大大缩短项目周期。 2) AI 安全领域：研发国家级公共互联网领域的深度合成伪造鉴别技术，基于 AI 智能内容检测+大模型算法，精准鉴别文本、图像、音频、视频等 AIGC 内容，积极探索深度合成伪造技术在诈骗、个人隐私、公共安全方面的安 全监管新举措。此外，公司拟发行可转债不超过 35,429.0 万元，主要用于 公共互联网安全监测系统、深度合成鉴伪检测系统等 AI 安全领域的研发。 3) AI 大模型领域：基于主流 AI 大模型架构研发“晨星·基础大模型”，及多 款基于行业应用——“智慧流量运营大模型”“智慧城市感知大模型”“金 融大模型”“AI+低代码平台”“法律大模型”“AI 数字人”“智慧边缘内容检 测产品”，后续将运用至流量智能分析、智能问答、网络流量态势等场景。
1.4.财务分析：“流量+”开启新发展，关注收入&净利润剪刀差
公司营收和利润增长大致分为三个阶段，2013-2017 年，受集采和早期低价扩张 影响，收入增长快，但利润下滑；2018-2022 年，“流量+”战略开启，信息安全、大 数据等高毛利率业态填充后，盈利能力大幅增强，收入增速下滑但企稳，而归母净 利润大幅增长。2023 年，科创板上市后，公司进一步投入 AI 大模型等新兴技术，并 通过投资合作等方式不断深化“流量+”战略的推动，新一轮增长周期正在开启。 1) 2013-2017 年间公司营收保持 25%复合增长，但期间内运营商集采叠加低价 市场拓展对公司盈利形成较大拖累，归母净利润增速显著低于营收增速， 仅为-38%。2013-2015 年，浩瀚深度分别实现营收 1.12 / 1.47 / 2.60 亿 元，同比增长分别为 31.64%、76.52%，增长迅速。2015 年起，运营商对 DPI 设备开始集采招标，公司为确保公司在首次集采中占据有利地位，采 用了低价竞争策略以保证后续市场拓展，利润增速大幅下滑。从数据上， 公司 2013-2017 年处于快速扩张期，营业收入的年均复合增速高达 24.81%， 而归母净利润的年均复合增速仅为-38.08%。2) 2018 年开始，随着公司市场地位提升并趋稳，以及信息安全、大数据应用 等业态的填充后，盈利能力逐步向上修复。2018-2022 年营收年均复合增速 稳定至 10.62%，而归母净利润的年均复合增速达 59.76%，二者呈现明显剪 刀差，盈利水平逐渐回升。 3) 公司科创板上市后，加大 AI 等新兴技术投入，进一步深化“流量+”战略， 数据要素、大模型等新兴增长点的显现，收入利润剪刀差有望进一步维持。 2023 年在实现营收 15.85%同比增速的基础上，进一步实现归母净利润 32.43%同比增长，收入及净利润的剪刀差有望进一步维持。
毛利率与上文分析一致，呈现先降后升的趋势，体现公司“流量+”战略的良性 发展态势。（1）2017 年以前，受运营商 DPI 设备集采，以及新增客户招标过程中采 取的降价策略使得公司毛利率呈现下滑趋势，2013-2017 年毛利率分别为 74.42%、 68.99%、55.99%、32.97%、31.50%；（2）2018 年开始后，随着公司存量客户规模的 扩大、市场份额的提升，公司网络可视化等基础业务进入平稳期（以“扩容项目”居 多），叠加信息安全、大数据应用等高毛利率业态的填充，毛利率逐步回升，目前已 恢复至 50%左右水平。（3）2023 年开始，在数据要素、大模型等新兴增长点促进下， 公司整体毛利率仍有望进一步提升。2018-2023 年毛利率分别为 37.39%、43.67%、 50.59%、52.98%、47.39%、49.51%。
期间费用保持合理区间显示公司高超、合规的管理控制能力，研发费用率的持 续上调尽管在一定程度上对公司的短期盈利形成压制，但有效支撑公司整体“流量+” 战略的推进，孕育出数据要素、大模型等新兴增长点。 1) 销售费用：2013-2023 年销售费用率呈现先高后低，2016 年为峰值。公司 前期销售费用的提升主要系市场拓张，在 2016 年后逐步下降，这种变动显 示公司在三大运营商客户的基本面保障下，业务拓展强度的下降。 2) 管理费用：公司自 2018 年以来，除 2019、2020 年外管理费用率基本维持 在 8%-10%的合理水平，显示公司内部管理控制的科学有效。 3) 研发费用：自 2018 年开始单独披露，研发投入强度保持上升趋势体现了公 司研发创新属性的不断强化，是公司核心竞争力的重要保障，不断吸纳 AI、 大数据处理等新兴技术并以此来支撑公司“流量+”战略的落地。 公司经营性现金净额与归母净利高度匹配，现金流情况非常健康，显示公司极 为高质量的盈利态势。区别于其他流量采集及网络安全厂商，公司目前主要客群聚 焦于运营商，因此回款的保障力度较高且回款及时。从公司过往 2013-2023 年数据来看，可以发现除了前期扩张期经营现金净额少于归母净利润外，其他年份基本大于， 而 2022 年出现反转也主要系公司备货力度加大。
2.1.网络可视化系流量数据要素的“地基”，刚性需求特征显著
网络可视化是流量数据领域的基建行业，网络可视化系统类似于网络数据空间 中的“地基”，具有显著的“流量基建”特征，DPI 检测技术是其核心。
1) 网络可视化系统类似于网络数据空间中的“摄像头”，以网络流量及数据的 识别、采集与深度检测为基本手段，综合各种网络处理与信息技术处理技 术，对网络的物理链路、逻辑拓扑、运行质量、流量内容、用户信息、承 载业务等进行监测、识别、统计、展现与管控，并将可视化的数据传递给 客户，实现网络流量的智能化管控、商业智能以及信息安全等一系列目标。
2) 从结构上可分为前端和后端，前端通常负责流量及数据的识别采集，通过 分光器或者物理天线对数据包进行提取与检测，包括流量采集子系统、分 流汇聚子系统、预处理子系统，功能上以分流汇聚为主；后端负责数据的 各类分析及应用，包括还原解析子系统、储存子系统、业务子系统，功能上以数据分析处理为主。根据华经产业研究院数据，前端市场规模占比约 20%，后端市场规模占比约 80%。
3) DPI 是网络可视化的核心基础技术，助力实现流量的深度可视。其本质是一 种数据报文过滤技术，一般通过硬件或软件以旁挂形式进入网络，对数据 包进行检查，在传统 IP 数据包检测技术之上增加了对应用层数据的应用协 议识别、数据包内容检测与深度解码，实现在原有分析四层以下 IP 包内容 的基础上，实现对应用层流量的检测和控制。DPI 技术的关键在于高效的识 别出网络中各种应用类型，通过对数据流量中的内容进行监测，可拆穿数 据报文的伪装，确定其真正面目，包括特征识别、关联识别及行为识别。
2.2.流量基建扩容&数据要素时代来临，行业未来复合增速 15%
2.2.1.驱动 1：数据要素顶层政策日益完善，要素价值释放倒逼可视需求
数据已成为新型生产要素，与其他要素的循环加强效应助力经济增长，并在系 列政策护航下从资源化逐步迈向资产化与资本化，数据价值释放潜力巨大。2019 年 10 月，党的十九届四中全会首次将数据同劳动、资本、土地等并列为生产要素。 2020 年 4 月,中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制 的意见》,提出要加快培育数据要素市场；2022 年 12 月，财政部发布《企业数据资 源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（2023 年 8 月正式确立），旨在推动企业数 据资源纳入财务报表；2022 年 12 月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础 制度更好发挥数据要素作用的意见》，系统性从“数据产权、流通交易、收益分配、 安全治理”等方面布局了数据基础制度建设；2023 年 3 月 10 日，《党和国家机构改 革方案》提出组建国家数据局，统筹数据资源整合共享和开发利用，由国家发展和改 革委员会管理；10 月，国家数据局正式挂牌。2024 年 1 月，国家数据局等 17 部门 联合印发《“数据要素 x”三年行动计划（2024-2026）》，选取了 12 个行业和领域，推 动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值，力争到 2026 年数据产业年均增速超 过 20%。据国家工信安全中心测算数据，2021 年我国数据要素市场规模达到 815 亿 元，预计“十四五”期间复合增速将超 25%，进入群体性突破的快速发展阶段。
运营商具有网络、数据、技术等天然基因，是数字经济发展的中坚力量，有望 凭借全程全网资源、客户服务积累和属地的优势，以及丰富的应用场景和海量的数 据，成为推动数据要素市场的主力军和受益者。运营商是数据供应方和数据服务方 的重要参与者之一，有望凭借自身经验、资金、技术优势，持续赋能数据要素市场， 充分发挥数据供给主力军作用、基础设施支撑作用、数据生态引领作用。具体而言： 1) 运营商作为数据的供给方，以其积累的用户数据、业务数据、网络数据和 位置数据等为基础，对其进行创新开发利用、挖掘商业价值，开发赋能企 业内部和外部产业链上下游的数据产品，优化数据要素资源和产品供给。 2) 运营商在数据处理加工等环节可为数据产品化提供全价值链数字化能力及 运营服务，依托区块链、隐私计算等数字技术为数据资产化提供可信流通 底座，积极参与地方性大数据交易平台建设和运营，助力数字政府建设。
网络可视化技术和系统是运营商流量数据要素商业化过程中重要的采集、共享 和融合计算基础设施。随着数据被定义为第五种生产要素，以及大模型等 AI 技术的 快速发展，将极大程度上推动各类应用的升级与落地，并带来更为多元化的流量内 容风险且防护难度更大。网络可视化作为数据要素价值释放的前端环节必将率先受 益发展，并与大数据、AI 技术加速融合，产生更多深度应用产品。
2.2.2.驱动 2：5G、工业互联网、物联网等推动运营商网络建设规模增长
流量增长、网络升级、AI 涌现等因素共驱，2024-2027 年网络可视化市场规模 复合增速将达 15.4%（根据华经产业研究院数据）。网络可视化作为通信网络数据空间的重要基础设施产品，其发展一方面取决于通信网络建设规模以及流量规模，另一 方面，网络可视化作为信息安全领域的重要底座，其发展同样受益于下游应用需求的 增长。 （1）5G 时代下，互联网、物联网等带来流量爆发式增长，由此形成网络可视化 相关产品的新建及扩容需求。根据中国互联网络信息中心数据，2023 年，移动互联 网接入流量达 3015 亿 GB，比上年增长 15.2%；根据《2023 年通信业统计公报》，全 年移动互联网月户均流量（DOU）达 16.85GB/户·月，比上年增长 10.9%。根据爱立 信数据，2023 年底全球移动数据流量将达到每月 160 EB 左右，预计 2029 年底将上 升至 563 EB，若 AR、MR 等采用速度超预期，数据流量仍将进一步增长。同时，根据 华为《智简网络白皮书》的预测，未来随着 4K/8K、VR、超高清视频等 5G 应用的兴 起，通信网络的数据流量每 5 年将增长 10 倍，与之带来的是骨干网中流量的激增， 将对网络可视化的设备提出了更高的要求。此外，根据 IDC 预测，2022 年中国物联 网连接规模达 56 亿个,到 2026 年将增至约 102.5 亿个,复合增长率约 18%。 （2）网络服务升级带来网络可视化产品的更新换代需求。随着 5G 承载带宽需 求的大幅度提升，网络扁平化、大型数据中心机房的互联，将给骨干网提出巨大挑战， 100GE 骨干网难以满足 5G 商用成熟后的网络带宽需求。
2.2.3.行业空间：2022 年行业规模 300 亿元，未来 5 年复合增速 15.4%
网络可视化市场规模与网络流量正相关，网络架构扩容升级、内容丰富、应用 深化的发展趋势将推动市场长期持续扩大。根据华经产业研究院数据，2022 年中国 网络可视化行业市场规模约为 305.1 亿元，同比增长 6.14%，预计 2027 年市场规模 达到 886.17 亿元，2024-2027 年年均复合增速为 15.4%。 政府及运营商是网络可视化的主要客户，合计占比近 85%。从下游客户结构看， 根据华经产业研究院统计数据，政府市场目前是该行业最大的细分市场，占比超过 50%，其次为运营商市场，占比通常约 35%左右，其余为企事业单位市场。
2.2.4.竞争格局：赛道进入壁垒较高，行业集中化趋势明显
从产业结构来看，前端流量采集者卡位优势明显，竞争格局较为集中；而后端 数据应用厂商客户资源各有针对性，竞争格局分散，但发展空间大、弹性强。（1） 网络可视化前端为基础架构产品提供商，国内主要的上市厂商包括中新赛克、迪普科 技、恒为科技，以及传统电信设备商华为。总体来说，前端厂商集中度较高，前端市 场呈现多寡头竞争的市场格局。（2）网络可视化后端厂商主要包括应用开发商和系 统集成商，具体包括中新赛克、锐安科技、百卓网络、浩瀚深度、烽火星空等。（3） 流量是运营商数据运营的基石，对设备的稳定性、技术门槛等要求更高，行业壁垒更 高、集中度更高，以浩瀚深度等为代表的 DPI 厂商处于流量运营的最前置环节，具 有明显的卡位优势。
分下游客户领域来看，政府、运营商、企业三大市场主体对于网络可视化产品 的市场需求、技术要求等方面均存在差异，不同参与者优势领域不同。 （1）不同市场主体对于网络可视化产品的市场需求、技术要求不同。①政府和 运营商对于网络可视化产品主要应用于运营商公用网络，目前为 100GE 为主的大规 模高速网络环境，未来几年将过渡至 400GE，设备稳定性要求较高。通常采用专用 硬件架构或专用、通用硬件架构相结合的方式。②而企业用户较大，一般以 Mbps、GE 级别为主，少量大型企业可能达到 10GE 接口规模，设备稳定性相对低。通常以 外购通用 x86 服务器、工控机等硬件设备为主，无需通信领域专用硬件架构设计。 （2）主要参与者中，中新赛克的主要用户包括下游系统集成商和政府等最终用 户；锐安科技第一大股东为公安部第三研究所，客户多为各重点省市公安局；百卓网 络自主研发的高密度汇聚分流平台具备高性能、可扩展和高可靠性，在运营商市场更 占优势；浩瀚深度自 1994 年成立以来， 始终致力于大规模高速网络环境下的全流 量识别、采集及应用技术，采用基于 FPGA 专用芯片， 并结合 ATCA、 CLOS 等专 用硬件架构的硬件 DPI 技术路径，与中国移动的网络建设及技术路径适配性较好， 同时依托软件 DPI 系统等对中国电信、中国联通市场的持续开拓，目前在电信市场 尤其是中国移动市场中占优势。
2.3.算力建设如火如荼，算网可视打开可视化市场的新增量
算力网络的蓬勃发展对底层网络的架构、容量、 速率、时延、能效、智能、安 全性等提出了可视化新要求。2023 年 10 月，工信部等六部门联合印发《算力基础 设施高质量发展行动计划》中，提出加快 400G/800G 高速光传输网络研发部署。随 着“东数西算”国家工程开启，预计到 2024 年年中，中国移动将建成全球规模最大、 覆盖最广的首个 400G 全光省际骨干网络，此外，中国电信、中国联通也在积极开展 400G OTN建设，网络可视化行业有望迎来新的增长机遇。
2.4.浩瀚深度系硬件 DPI 龙头，IPO 募投助力巩固市场地位
浩瀚深度的网络可视化方案是以智能采集管理系统（硬件为主），以及各类智能 化应用系统（软件为主）为核心组成部分。其中： 1) 智能采集管理系统，主要通过对网络关键节点处的流量和报文内容进行深 度检测分析，以实现对链路上的流量进行识别、分析、管控，并对数据进 行采集，将流量及分析统计数据进行镜像分发，以供后端智能化应用系统 所需，包括如“硬件 DPI 系统”、“软件 DPI 系统”以及“汇聚分流系统” 等多种技术路径产品方案。2) 智能化应用系统，构建在智能采集管理系统之上，针对客户不同应用场景 和应用目标，以自研的各类多功能软件为主，包括“数据合成和内容还原 系统”、“互联网深度可视化分析系统”等多款应用产品。 3) 技术服务。
根据 1.3.3，浩瀚深度系 DPI 尤其是硬件 DPI 采集技术的领先企业，技术优势相 比于华为等友商具有比较优势，在移动历次招标中份额领先，在国内 DPI 领域市场 占有率超过 30%。（1）根据中国移动采购与招标网公告的《中国移动 2023 年至 2024 年固网出口采集解析设备集中采购_中标结果公示》，浩瀚深度获得两个标包的 第一份额（50%、40%）。（2）公司产品广泛部署于国内三大运营商从骨干、互联互 通、省网及 IDC 出口等各级网络，在关键网络位置发挥了重要作用，在运营商国际 出口和网间互联互通出口市场占有率第一——根据工信部通信科学技术委员会于 2021 年 12 月出具的《评审意见》，公司“系统已部署国内三大运营商国际出口、互 联互通出口、省网出口、移动网出口和 IDC 出口，总覆盖带宽合计超过 500Tbps， 在国内 DPI 领域市场占有率超过 30%”。
IPO 募投资金重点投入至网络可视化采集系统的硬件探针设备和虚拟 DPI 网元 的性能提升和功能升级，系统演进到大容量平台架构，满足 400GE 链路环境下的流 量管理需求，产品竞争力将大幅提升。该项目建设完成后，将形成 4 大产品：1) HDT9000 全业务采集平台：定位为 CLOS 架构，支持 400GE 接口、 100GE 接口，整机最大支持 8 块业务处理板，每块业务处理板支持 1T 以 上的处理能力，整机最大支持 8T 以上的 DPI 采集能力。 2) SFT9000 智能过滤分发系统：基于 CLOS 架构技术、FPGA 技术，整机最 大支持 8 块业务处理板，每块业务处理板支持 1T 以上处理能力，整机最大 支持 8T 的智能数据过滤分发处理能力。 3) HFG1000-5G 网络信令和数据采集系统：提供完整的 5G 信令和数据采集 系统，具有访问日志采集、数据合成等功能。 4) HDS3000 全业务采集虚拟网元：部署在 5G 边缘云中，实现虚拟网络中 5G 用户面数据的业务识别，生成话单记录、流量审计、僵木蠕检测、流量 控制和非法网站封堵等功能。
3.1.网络可视向业务智能发展，大网安全、大数据运营为重点
网络可视化正呈现前端业务逐步向后端渗透、后端应用领域快速拓展的产业发 展趋势；信息安全、大数据运营是未来流量应用的重要方向： 1) 网络使用分析阶段：主要为运营商自用，通过流量采集和 DPI 技术监控网络 运维、对网络使用情况进行统计分析，用于发现网络故障点和性能瓶颈。 2) 可视化业务控制和管理阶段：P2P 的兴起对全世界网络造成了拥堵和安全问 题，运营商通过网络可视化对 P2P 流量进行管理和优化，并衍生出众多新 的业务模式，如骨干网清洗、非法业务检测、网络审计等。此外，政务市场 自 2014 年以来快速发展，包括舆情、不良信息、地址等网络内容监测需求。 3) 智能化业务管理阶段：该阶段，网络可视化系统通过大数据、SDN 等新兴 技术，智能地识别网络流量情况和信息内容，支持不同的计费模式和个性化 的业务流程。此外，通过对网络流量数据进行深度挖掘，提取有价值的商业 信息，如：分析用户特征、用户行为及其背后的真实意图和需求、网络舆论 热点和传播等，同广告、电商、位置服务、内容服务等商业形态进行对接， 并利用大数据提取商业信息，为客户创造出更多的商业价值。
信息安全及大数据运营是网络可视化的高层次应用方向，行业景气度高、潜力 大，是未来多年的重点应用方向。按下游应用方向，主要可分为网络优化与运营维 护、信息安全和大数据运营。其中：1) 网络优化与运营维护是网络可视化的基本需求，主要满足网络所有者或运营 方对网络运行状况的了解，如网络负荷、用户分布与宽带占用、通信质量等。 2) 信息安全是网络安全最重要应用领域，随着信息安全重要性的提高、网络威 胁的增多，通过网络可视化系统，从流量的内容和特征中发现并识别安全威 胁，从而进行管控和防范，重要性不断提升，如流量清洗、不良信息监测等。 3) 大数据运营是网络可视化未来的应用领域，流量数据是网络所有者或运营方 的重要数据资产，通过网络可视化系统，可从海量流量数据中挖掘出巨大的 价值，实现多种增值业务和商业智能，是网络可视化的最新应用方向。典型 应用有移动互联网日志留存、流量经营等。
3.2.大网安全：AIGC 时代来临，AI 安全带来全新需求
3.2.1.AI 市场开启“百模大战”，AIGC 迎来空前发展
大模型掀起“AI 军备竞赛”，全球科技巨头纷纷下场。AIGC（AI-Generated Content）指利用人工智能技术来生成内容的新型内容生产方式。按照模态可分为文 本、图像、语音以及多模态等。AIGC 应用创新的技术支撑为“生成对抗网络（GAN） /扩散模型（Diffusion）”与“Transformer 预训练大模型”的两类大模型分支。大模 型被社会的广泛关注主要源于 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布，凭借强大的模型能力、 及时应答能力以及拟人化迅速破圈，上线两个月就已经超过一亿用户。但早在 2018 年起，谷歌、Meta 和微软等科技巨头均开始涉足大模型。2021 年 1 月，谷歌发布首 个万亿参数模型 Switch Transformer；2023 年 3 月，OpenAI 发布 GPT-4，模型能 力全方位升级，剑指多模态（图像和文本输入，文本输出）。7 月，Meta 推出 LLaMA2，可免费用于商业或研究，开源 AI 迎来发展新时刻。此后，2024 年 2 月谷 歌又推出 Gemini1.5 Pro，支持长达 100 万个 token，同月，OpenAI 推出文生视频 大模型 Sora，Sora 可通过文本提示，快速创建“逼真”的 60 秒视频。 受惠于各行业不断丰富的数据资源、算力硬件资源的持续发展以及大模型技术 的突破性发展，AIGC 迎来空前发展加速。艾瑞咨询预测，2023 年中国 AIGC 产业 规模约为 143 亿元，随后进入大模型生态培育期，持续打造与完善底层算力基建、 大模型商店平台等新型基础设施，以此孕育成熟技术与产品形态的对外输出。2028 年，中国 AIGC 产业规模预计将达到 7202 亿元。2023-2028 年，中国 AIGC 产业规 模的年均复合增速达 115.06%。
3.2.2.国家高度重视大网安全，AI 内容监管将成为新重点
随着相关法律法规及政策的相继出台，以及信息安全威胁的不断增长，内容与 流量监管成为常态，同时供给端也逐步向整体解决方案厂商发展，由此驱动整个行 业不低于 10%的年均复合增速。 1) 需求端：随着互联网的迅速发展，木马僵尸网络、钓鱼网站等非传统网络 安全威胁有增无减，分布式拒绝服务 DDoS 攻击、高级持续威胁 APT 攻击 等新型网络攻击愈演愈烈，影响着基础网络的稳定运行；虚假垃圾信息、 网络谣言以及色情、暴力、赌博等不良内容，同样严重地影响了互联网产 业的健康发展。此外由于网络攻击软件的工具化和平台化、网络攻击服务 的商业化等因素大大降低发起攻击的难度和成本攻击门槛将越来越低。在 上述因素的综合影响下，信息安全威胁呈现持续增加态势，而内容和流量 作为基本通信的流通形式成为监管的常态。 2) 供给端：整体解决方案能力将变得日益重要。目前各类安全产品配置方法 和监控日志形式各异，运维管理较为复杂，随着网络安全的威胁来源和攻 击手段不断变化，仅采购和部署几类安全产品无法完全保障网络长期、系 统的安全，而对网络进行系统规划、构建全面的安全防护体系、制定完善 的安全管理策略、落实日常专业的安全管理显得尤为重要。 3) 政策端：国家层面高度重视网络信息安全，先后出台法律法规及政策推动 产业发展。自 2020 年以来，《网络安全审查办法》、《中华人民共和国数据 安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等相关法律法规政策相继出 台，为我国网络安全产业发展提供了良好的政策保障。此外，随着《网络 安全审查办法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《数据出境安全评 估办法》颁布实施，网络安全法律法规体系化、纵深化态势更加明显，政 策法规红利持续释放。据中国政府网，2024 年 9 月 24 日，国务院总理李 强签署中华人民共和国国务院令，《网络数据安全管理条例》已经 2024 年 8 月 30 日国务院第 40 次常务会议通过，自 2025 年 1 月 1 日起施行。我们 判断，该条例的出台将助力我国数据安全建设管理工作迈向新高度。 4) 整体来看，在政策规范引领下，以及需求和供给端的促进下，网络安全市 场持续扩大，根据中国网络安全产业联盟（CCIA），2022 年我国网络安全 市场规模约为 633 亿元，同比增长 3.1%，未来 3 年将保持 10%以上增速， 到 2025 年市场规模达 800 亿元。
AI 技术涌现带来网络安全与数据安全行业全新挑战，数字生成内容的合规、合 法成为当下及未来监管的重要方向，通过网络安全与 AI 技术的融合来应对 AI 应用 落地带来的新安全风险成为行业共识，驱动 AI 安全市场加速爆发。
1) 大模型产业蓬勃发展的背后则蕴含着巨大的网络安全需求。2022 年 11 月， ChatGPT 等大模型的诞生标志着智能内容生产的巨大突破。但从另一角度 而言，AI 大模型需大量数据支持训练，若训练数据中包含隐私数据或敏感 数据，则可能通过模型提取出训练数据中的隐私敏感信息，此外还包括制 造虚假视频、语音进行诈骗、勒索等行为风险，重则有碍社会治理。根据 央视新闻，某 MCN 机构通过 AI 一天可生成 4000-7000 篇非事实文章，通 过在其中加入夸张情节、猎奇性成分，或编造不实信息，以此来获取网民 关注度和点赞量，进而实现流量变现。根据彭博行业研究最新报告预计， ChatGPT 将给生成式 AI 市场带来为期十年的繁荣，市场规模将以 42%的 速度扩张，2032 年全球生成式 AI 市场规模将达到 1.3 万亿美元。 2) 2023 年 7 月 10 日，国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管 理暂行办法》，聚焦生成式人工智能，在算法设计、训练数据选择、模型生 成和优化、提供服务、生成内容、个人信息和隐私保护方面均做出了限制， 是国家首次向生成式人工智能领域发布产业规范性政策文件。 3) 在工信部的统一部署、信通院整体规划、运营商配合实施下，工信厅印发 《关于印发<2022 年省级基础电信企业网络与信息安全工作考核要点与评 分标准><2022 年基础电信企业专业公司网络与信息安全工作考核要点与评 分标准>的通知》（工信厅网安函〔2022〕55 号）的要求，中国移动的 5 个 试点省份企业需按要求配合开展深度合成检测处置技术手段建设，标志着 深度合成检测处置技术手段的建设工作已经开始启动。 4) 预计在大模型产业蓬勃发展以及监管方对相关风险日益关注的趋势下，数 字内容监测有望成为网络安全的重要需求点，而 AI 安全将成为解决问题的 关键路径之一。AI 在产生新风险的同时，亦可赋能于网络安全，促进攻防 技术升级，因此越来越多的安全厂商加速布局网络安全与 AI 技术的融合， 用 AI对抗 AI 成为行业共识，AI安全市场有望加速爆发。根据 Precedence Research 数据，2022 年全球基于 AI 的网络安全市场规模为 174 亿美元， 预计 2032 年将达 1,027.8 亿美元，2022-2032 年 CAGR 约 19.43%。
3.2.3.浩瀚重磅发布 AI 内容检测产品，可转债为发展奠基
信息安全防护业务是浩瀚深度网络可视化业务的延伸，主要面向运营商客户， 提供互联网信息安全管理系统、异常流量监测防护系统，为其应对公共互联网和关 键信息基础设施的安全威胁。（1）互联网信息安全管理系统：该系统是 IDC/ISP 业 务经营者必须建设的具有基础数据管理、访问日志管理、信息安全管理等功能的安全 系统，该系统与电信管理部门建设的安全监管系统（SMMS）进行通信，以实现工信 部规范要求的相关功能。（2）异常流量监测防护系统：该系统部署于运营商骨干网、 省网、IDC 出口等大流量节点位置，具备针对僵尸网络、木马、蠕虫等异常流量进行 监测发现、样本还原、研判分析、处置防护的能力，能够有效维护公共互联网安全。
此外，2024 年 8 月 12 日，公司与苏长君（以下简称“转让方”）、北京国瑞数 智技术有限公司及其他现有股东正式签署了《股权转让协议》，公司以现金 1.26 亿元 收购北京国瑞数智技术有限公司（以下简称“标的公司”）35%的股权，并合计控制 标的公司 74.6288%的表决权并取得标的公司的控制权。通过与标的公司的合作，一 方面能够将公司的“大规模网络异常流量和内容检测技术”、“基于虚拟化架构的云安 全管理技术”等核心技术与标的公司的网络安全、信息安全技术结合，进行优势互补， 进一步提升公司技术实力与研发能力；另一方面有利于公司在运营商客户的基础上， 延伸拓展包括政府、企业以及事业单位等优质客户群体，形成良好的产业协同效应， 以提升公司整体价值。 公司积极研发国家级公共互联网领域的深度合成伪造鉴别技术，于 2024 年 6 月 29 日发布“数字内容伪造检测系统”，正式进军数字内容伪造甄别领域。（1）从功 能上，数字内容伪造检测系统融合多模态学习、领域泛化、正样本学习等多种检测算 法的全栈国产化数字内容伪造检测系统产品，能够有效识别和鉴别由深度合成技术生 成的图像和视频。（2）从效率上，该系统运用公司现有的互联网流量协议识别、解 析能力，依托公司私有云大数据分析系统框架，充分发挥公司在 FPGA（现场可编程 门阵列）领域的技术优势，加入 FPGA 加速技术，进一步提升了系统的检测效率， 可迅速、准确地识别和鉴别由深度合成技术生成的图像和视频，确保数字内容的真实 性和可靠性。（3）除了鉴别内容真假，数字内容伪造检测系统还广泛应用于电信反 诈、新闻媒体、金融伪造、公安治理以及学术科研等领域。
展望未来，公司拟发行转债募资不超过 35,429.0 万元，将进一步夯实公司安全 防护产品竞争力，深化 AI 内容安全监测领域的布局。2023 年 8 月，公司发布《向 不特定对象发行可转换公司债券预案》及《向不特定对象发行可转换公司债券募集资 金使用可行性分析报告》，公司拟发行可转债募资不超过 35,429.0 万元，主要用于： 1) 公共互联网安全监测系统研发及产业化项目：公司在该项目预计总投资 2.12 亿元，计划在现有异常流量监测防护系统产品的基础上，研发新一代 公共互联网安全监测系统并实现产业化。产品主要采用旁路监测方式，识 别并采集网络流量中的通用互联网、物联网、工业互联网、车联网、VPN 等协议，识别网络中的资产，进一步加强网络攻击行为、恶意程序网络活 动、未知威胁监测和处置能力，全方位提升网络安全产品监测防护能力。 2) 深度合成鉴伪检测系统研发建设项目：公司在该项目预计投入 3.05 亿元， 计划针对深度伪造鉴伪技术进行开发，支持运营商网络的图片、音频、视 频文件深度伪造鉴伪、鉴伪结果人工审核标注、页面快照取证、异常行为 预警、统一数据接口、海量文件训练等功能。
总的来看，公司本次可转换债券募投研发项目主要面向更高层次和多维度的网络 防护需求，是政策的主要呵护点，公司凭借客户卡位优势，以及充分的安全产品研发 投入，有望在后续行业发展中取得先机。
3.3.大数据：大模型技术储备+商业模式创新，流量掘金正当时
浩瀚深度大数据解决方案以“平台+应用”为主要形式，包括大数据共享平台和 大数据应用系统，通过在电信市场积累的海量话单数据的处理分析经验，具备向数 据密集型的行业客户提供一站式平台搭建、维护以及快速构建上层分析应用的能力。 1) 大数据共享平台：主要为顺水云大数据平台，其在集成大数据底层技术框 架的基础上，重点实现数据资产管理、安全管控及智能运维三大核心功能， 集云存储、云计算、海量数据挖掘、数据资产管理、安全管控、自动化运 维及应用定制为一体。该平台已升级至 3.0，支持纳管 99%主流大数据组件， 技术完全自主可控，并且已实现全栈国产化；同时低代码平台持续建设。 2) 大数据应用系统：包括智能互联网流量内容运营系统、家宽/WLAN 上网日 志留存系统。其中，互联网流量内容运营系统主要功能包括 IDC 全局实时 监控、客户安全行为检测、内容精细化运营、质量分析溯源、智能运维。
此外，公司积极联合运营商拓展垂直行业的数据要素应用场景，探索创新的业务 模式。其中，与索福瑞（CSM）已经联合进行 OTT 收视率的技术研究和市场推广工 作，开创了基于互联网大数据的收视分析模式，区别于传统的基于爬虫和问卷调查的 收视分析，具有全面性、准确性、实时性。
浩瀚深度目前已发布其大模型产品——晨星.基础大模型（包含多模态大模型、 自然语言大模型和编程大模型），以及多款基于晨星基础大模型的行业应用，有望进 一步丰富其大数据应用业态。 1) 晨星.基础大模型：晨星.基础大模型包括多模态大模型、自然语言大模型、 编程大模型三个产品系列，分别对应音视频图像生成、文本生成、代码生 成三个常见的使用场景。模型支持 1.5B/8B/13B/70B 四种不同量级的参数 大小，用户可根据使用场景、算力资源灵活的进行选用，并与主流开源和 商业大模型进行能力对齐，在中文理解、代码生成等方面实现了能力增强。 多模态大模型产品能够根据自然语言快速生成专业图表，并能理解用户上 传的网络拓扑图等图像信息；自然语言大模型支持超过 120k 的上下文信息， 能够满足绝大部分的知识提问需求；编程大模型则可以理解较为复杂的用 户需求，直接生成可以运行的代码，代码准确率达到 90%以上。 2) 晨星.智慧流量运营大模型：可快速获取流量运营分析结果，覆盖 30 余种流 量分析场景，大大提升了客户流量运营分析的效率。 3) 晨星.智慧城市感知大模型：基于图像检测、图像追踪、图像理解等 AI 技术， 通过用户提问在多路的摄像头视频中进行快速的视频检索，并自动生成检 索画面的描述性信息，可在交通、安防等城市治理领域进行落地部署。 4) 晨星.AI+低代码平台：可根据用户草图一键生成产品 UI 界面、根据用户提 问生成复杂代码、通过用户指令生成数据大屏，使得研发效率大幅提升。 5) 晨星.金融大模型：可模拟多种性格的客户与银行客服人员进行对抗训练， 另外，也可扮演客服角色，在银行外呼场景中进行使用。 6) 晨星.法律大模型、晨星.AI 数字人。 我们认为，浩瀚大模型的发布标志着公司在 AI技术能力上的进一步跃迁，“流量 +”战略得到进一步夯实，凭借新兴技术的全面布局、新兴商业模式的探索，以及运 营商数据领域的卡位，公司大数据业务有望加速发展。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
