2025年浩瀚深度公司深度报告：数据卡位AI应用变现先锋

1 深耕运营商网络可视化三十年的细分龙头

1.1 网络可视化和数据智能化龙头，业务矩阵全方位拓展

网络可视化和数据智能化龙头，深度绑定运营商市场。浩瀚深度作为国内网络 可视化和数据智能化领域的龙头企业，长期专注于互联网流量管控及数据智能化 应用领域，经过 30 年的经验积累和技术沉淀，成功打造了以自主知识产权的软硬 件产品为基本架构的完善业务体系。公司长期服务于三大电信运营商，尤其与中国 移动深度绑定，2018-2023 年在中国移动总部的互联网 DPI 集采招投标中累计取 得超过 50%的中标份额，在运营商市场具备核心竞争力。 1） ATM 骨干交换时期（1994–2002）：公司 1994 年成立，创始人雷振明 教授基于当时最新的 ATM 异步传递模式理论和 FPGA 技术而研制成功中 国第一台具有自主知识产权、具备 10G 比特秒大容量的 ATM 骨干交换 机 BTC9500，并面向电信运营商提供传输和交换设备。 2） 互联网 DPI 智能流量管理时期（2003–2008）：公司于 2003 年将重心 转向网络流量领域，成功推出第一代自主研制的 TMA 互联网流量分析系 统，采用 DPI 技术对流量进行分类，可有效识别出网页浏览、视频、游 戏、即时通信、P2P 下载等主流业务。之后成功推出 10Gbps 高速串接互 联网流量管控系统，广泛部署到各电信运营商国际出口和骨干、互联互通 出口，提供网络流量分析和优化、资源引入分析等一系列功能。 3） 移动互联网 DPI 智能流量管理时期（2009–2014）：随着 3G 应用的推 广，公司相关技术及产品逐步延伸进入移动互联网领域，绕 2G/3G 及宽 带接入场景持续迭代流量识别与管控方案，DPI 能力从单一场景扩展到多 网络层级和多接入形态。 4） 以采集管理系统为基础，全方位拓展延伸（2015 至今）：公司采用“以 采集管理系统为基础，全方位拓展延伸”的业务发展模式，在持续迭代升 级智能采集管理系统的同时，纵向拓展各类智能化应用系统及大数据解决 方案，横向延伸开发信息安全防护类产品，持续满足下游客户多元化需求。

公司整体业务体系围绕“大数据+大模型一体化智能解决方案”展开，形成了 自底向上的一体化技术栈。作为互联网流量和数据智能化的领航者，浩瀚深度持续 探索新技术、新业态、新模式，多年来为中国互联网提供高性能、高精度、高可靠 性的整体解决方案，实现了网络可视、资源优化、智能管控、安全防护和数据价值， 融合构建“大数据+大模型一体化智能解决方案”，是集软硬件产品研发、生产、 销售和服务于一体的高科技企业。

公司网络智能化解决方案核心组成部分是以硬件为主的智能采集管理系统， 以及软件为主的各类智能化应用系统。网络可视化产品是基于 DPI 技术的流量监 管体，作为网络数据空间中的“摄像头”和“信号指示灯”，主要功能是对网络数 据进行监测、管理。作为网络可视化行业中的代表性企业，公司能够全面实现互联 网流量及数据的前端采集处理，后端智能化应用，已逐步成长为网络可视化行业中 全产业链垂直一体化发展的企业。

公司网络智能化解决方案业务涉及系统方案设计、硬件生产、软件开发、工程 施工、系统联调等多个环节，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，以实现对链路上的流量进行识别、分析、管控、 采集和分发等行为，主要包括“硬件 DPI 系统”“软件 DPI 系统”等；智能化 应用系统是一系列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，由公司自主研发的以各类多功能软件为主要组成部分的系统，主要包括“数 据合成和内容还原系统”、“网络深度可视化分析系统”等多款应用产品。

在具备优势地位的可视化智能化业务领域，公司持续深耕现有市场，积极拓展 新兴业务场景，不断增强 DPI 系统在加密流量识别、网络智能分析、智能调度等 方面的能力，探索构建算力网络监控的可视化方案，稳固运营商网络可视化和 DPI 龙头地位。 同时，公司顺应行业发展趋势，深度布局大网安全业务、数据要素业务和人工 智能应用。大网安全业务领域，公司积极投身于 5G、数据中心、工业互联网和行 业专网的智能化解决方案升级工作，基于 AI 技术的支撑，将安全边界从传统的网 络攻防对抗，拓展至物理世界与数字空间的全面融合防御，构建起涵盖 “云端智 能、边缘控制、数字治理”的三位一体新型安全体系。AI 解决方案领域，公司积 极探索 AI 原生应用的创新和推理能力在垂直领域的应用落地，推动 AI+深伪检 测、AI+加密流量检测等业务领域的快速拓展，晨星大模型已在金融行业智能客服 等高价值场景实现落地。数据要素相关业务领域，公司持续以数据要素为核心进一 步完善数据产品矩阵，提供智能化数据应用，加快推动建立合规高效的数据流通机 制，确保数据在安全可控的前提下实现价值最大化。

1.2 政企端持续创造业务增量，财务质量稳健

公司客户结构整体呈现“运营商为底盘、政企为增量”的格局。公司收入曾经 高度依赖三大运营商体系及其省级公司、专业公司，2023 年运营商营收占比高达 97%，属于典型的“单一行业+头部客户”结构。随着公司在大数据、AI 安全、 车联网安全等新业务的持续投入，政企客户占比快速抬升：2024 年运营商/政企 收入占比分别为 86.4%/13.6%，2025H1 进一步演变为 75.9%/24.1%。我们判 断，这一方面体现了公司在运营商以外场景的解决方案能力逐步获得验证，或在大网安全、车路云一体化、金融智能客服等领域形成可复制订单；另一方面，也符合 运营商自身与生态伙伴共同服务政企客户的产业趋势，公司借助既有运营商渠道， 向下游政企客户群体渗透。

客户集中度与盈利质量的演变进一步印证了这一结构优化。2022–2024 年公 司前五大客户收入占比分别为 38.86%、32.25%、30.61%，单一客户占比由 15.13% 降至 12.57%，显示出在保持与三大运营商深度绑定的同时，新增客户与新业务贡 献度逐年提升，边际上减弱了对单一项目和单一客户的依赖。从盈利能力看，运营 商业务毛利率由 2023 年的 49.0% 提升至 2025H1 的 63.8%，政企业务毛利 率则从 64.1% 升至 71.3%，且长期显著高于运营商业务。总体来看，客户结构 从“单一运营商收入驱动”逐步向“运营商底盘+高毛利政企增量”演化，使公司 在保持头部运营商长期订单可见性的同时，显著改善了盈利弹性与抗周期能力，为 后续 AI 解决方案和安全业务的规模化放量打下了客户基础。

公司营收整体呈“短期承压、结构优化”的特征。公司营业收入近年来平稳增 长，2018-2024 年复合增长率达到 6.61%。2024 年，公司营收 4.42 亿元，同比 下降 15.03%， 主要受中国移动集采滞后、高基数影响，2025H1 收入 1.54 亿 元，同比下降 34.95%，主要受到集采项目确认后以及子公司国瑞数智收入季节性 影响。从结构看，网络可视化解决方案仍是基础盘，但收入自 2023 年高点回落； 信息安全防护解决方案收入则连续实现双位数增长，大数据解决方案稳步放量。虽 然短期收入波动明显，但公司 2025H1 新签订单同比增长 39.69%，在手订单充 裕，为后续业绩修复和恢复增长提供了较强支撑。

公司整体毛利率呈持续上行态势，盈利质量稳步改善。2022–2024 年公司整 体毛利率由 47.39%升至 53.34%，2025H1 在收入同比下滑的背景下进一步升至 65.27%，单期同比提升 11.75pct，主要系公司自研信息安全防护产品陆续放量且 毛利率较高，同时信息安全防护解决方案在收入结构中的占比和毛利贡献显著提 升。整体来看，公司毛利结构已经明显由“以中等毛利的网络可视化为主”演进为 “以高毛利的信息安全和大数据为核心”的组合：一方面，信息安全与大数据业务 占比的持续提升，显著抬升了公司整体盈利上限；另一方面，网络可视化业务仍贡 献主要规模，并通过平台化、软件化有望进一步改善单体毛利率。

短期利润端承压，研发费用提升明显。2021 年前公司受益于运营商网络建设 高景气，收入及净利率保持高速增长发展阶段。2022 年起受运营商集采节奏波动、 项目确认后移等因素影响，收入增速放缓，净利率小幅回落，2025 年受营业收入、 可转债发行、合并口径变化等因素影响，短期内出现亏损情况。费用方面，公司主 动从网络可视化向信息安全防护、大数据/AI 解决方案延展，大幅加码新业务研发 投入，2023 年后研发费用率明显提升，销售费用率和管理费用率则较为稳定。

1.3 核心团队脱身于北京邮电大学，股权结构稳定

公司脱身于北京邮电大学，公司创立之初北京电信即入股，奠定运营商绑定主 旋律。1993 年 10 月，北京邮电学院、北京电信发展总公司等签订了《关于设立 北京宽广电信高技术发展有限公司的股东协议书》，约定共同出资设立北京宽广电 信高技术发展有限公司（浩瀚深度前身），有限公司注册资本 320 万元。公司董 事长张跃毕业于北京邮电大学信号与信息处理专业，具备教授级高级工程师职称， 深耕行业多年，具备深厚的技术积淀与丰富的管理经验。核心团队延续北邮工科基 因，技术底蕴深厚：核心技术人员中多人曾任职于北邮信息与通信工程学院，凭借 扎实的学术背景与工程实践能力，为公司技术创新与业务拓展提供了坚实支撑。 公司核心团队持股比例较高，股权激励绑定核心人才。截至 2025 Q3 ，公司 元老张跃董事长和创始人雷振明为公司前两大股东，分别持股 24.87%、11.45%； 第三大股东为公司员工持股平台，股权架构较为稳定。2025 年 11 月 19 日，公司 发布 2025 年度股权激励公告，以 17.00 元/股为授予价格，向 110 名激励对象授 予 327.5264 万股限制性股票。我们认为，公司股权激励通过设置高增长目标和低 授予价格，给予核心管理层更大激励，能够更好绑定核心人才，促进业绩增长。

2 大模型“平权效应”催化千行百业的价值重构

2.1 AIDC：从云化基础设施到智能算力枢纽

大模型参数规模快速增长，“逆摩尔定律”驱动算力需求高速增长。据《AI 大 模型与异构算力融合技术白皮书》，近年来，人工智能大模型技术呈现高速增长， 模型参数规模从亿级迅速扩展至万亿级。根据最新研究显示，全球 AI 算力需求正 以每 3~4 个月翻番的速度突破临界点，远超传统摩尔定律预测的计算能力提升速 度(每 18 个月翻倍)形成了所谓的"逆摩尔定律"。IDC 预测，2023-2030 年全球 IDC 市场将保持高速增长，其中 AI 算力需求增速显著高于传统算力。 开源模型平权效应进一步拉升大量算力需求。经济学上著名的“杰文斯悖论” 提出：当技术进步提高了资源使用的效率，不仅没有减少这种资源的消耗，反而因 为使用成本降低，刺激了更大的需求，最终导致资源使用总量上升。2025 年 DeepSeek 发布后，大模型的开源趋势正在显著增强，成为加速 AI 普惠、降本增 效的重要力量。从长期效应来看，开源框架带来的算法效率的提升并未抑制算力需 求，反而因更多的用户和场景的加入，推动大模型普及与应用落地，重构产业创新 范式，带动数据中心、边缘及端侧算力建设。

异构算力满足多样化应用需求，成为大模型推理时代的主流趋势。据《AI 大 模型与异构算力融合技术白皮书》，随着推理环节对算力需求的快速增长，不同应 用场景对算力提出了低延迟、高并发和能效比等多元化的需求，而由于单一架构的 计算单元难以满足所有需求，能够针对不同场景提供最优的算力解决方案的异构 算力成为大模型时代的刚需。通过组合不同特性的计算单元（如 CPU、GPU、FPGA、 ASIC 等），异构算力主要具备四大优势：1）通过异构计算架构，可以将不同类 型的计算任务分配给最适合的处理单元，从而实现整体性能的最优化；2）异构调 度能够显著提升资源利用率，降低总体成本；3）异构算力架构通过多种计算单元 的组合，适应大模型对算力的不同需求，为新算法和新模型提供支持，具备更好的 扩展性和灵活性；4）通过异构调度，可以将任务分配给能效比最高的计算单元， 从而降低整体能耗。

2.2 AI 催化网络安全范式升级：从被动响应到主动防御

“新基建”加速数据要素流动，政策与市场驱动网络安全产业规模稳步增长。 在人工智能、5G、卫星互联网、量子计算等新一代信息技术的推动下，全球范围 内的数字化转型呈现跃进式发展，“新基建”充分带动了数据的流动和集中，数据 基础设施加速向场景化基建落地和市场化价值释放演进，网络安全成为企业与组 织发展的关键要素。《网络数据安全管理条例》《国家数据基础设施建设指引》《国家网络身份认证公共服务管理办法》等政策的出台进一步推动了新质生产力的规 范发展，数据作为关键生产要素进入生产过程，网络安全作为保障数据价值实现的 重要前提，其体系化、纵深化态势更加明显。政策法规红利持续释放，叠加企业和 个人数字化需求不断攀升，驱动网络安全市场持续扩大。根据 IDC 发布的 2025 年 V2 版《全球网络安全支出指南》预测，中国网络安全市场规模将从 2024 年的 112 亿美元增长至 2029 年的 178 亿美元，五年复合增长率为 9.7%。

AI 大模型技术进入“攻防博弈深水区”，网络安全服务由被动响应向主动防 御跃迁。随着国内大模型从技术验证期进入规模化商用阶段，AI 技术被攻击者利 用，降低了网络攻击的技术门槛，使得虚假内容生成、钓鱼攻击和对抗性攻击更加 精准，攻击频率和复杂性急剧上升。为应对这一严峻形势，头部网络安全企业纷纷 加大对 AI 技术的研发投入，训练垂直领域安全大模型，并在此基础上开发安全智 能体，加速构建“以 AI 对抗 AI”的动态防御体系，推动安全防护从事后转为事前、 由被动转为主动。一方面，注入大模型能力的安全系统通过分析用户行为、网络流 量等数据，自动识别、监测和应对潜在的网络攻击行为，有效提升安全检测的效率 和准确性。另一方面，利用大模型生成定制化安全策略，根据不同的攻击场景，自 动生成相应的防护方案，大幅减少了人工干预所需的时间和成本。

新版《网络安全法》将 AI 安全正式纳入国家网络安全体系，激活网安产业增 量市场。2025 年 10 月 28 日，十四届全国人大常委会第十八次会议表决通过关 于修改《中华人民共和国网络安全法》的决定，将于 2026 年 1 月 1 日正式施行。 新修订的《网络安全法》明确提出，“国家支持人工智能基础理论研究和算法等关 键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设，完善人工智能伦理规范， 加强风险监测评估和安全监管，促进人工智能应用和健康发展”，是我国首次在网 络安全基础性法律中明确人工智能的安全治理框架，标志着我国 AI 治理进入“法 治引领、政策支撑、企业实践”的新阶段。据中国工业报，本次网络安全法修订以 “安全与发展并重”为核心，通过法律环境的持续完善和执法力度的空前加强，为 网络安全产业激活三大领域增量市场：AI 安全机遇从单点防护延伸至全生命周期 治理；数据流通驱动全链条机遇；算力设施安全产品和运营需求激增。此外，新版 《网络安全法》进一步了加强责任落实与执法力度，直接激活下游客户对体系化 AI 安全治理的刚性需求，不仅重塑行业需求结构，更有望引领新一轮安全建设高 峰。

2.3 AI 重构金融客户价值：从效率工具到效能引擎

开源框架赋能“AI+金融”深度融合，由降本增效向增长引擎演进。在原本 AI 技术的赋能下，金融机构主要将 AI 作为降本增效工具，用 AI 替代记录、查询、比 对等常规辅助性工作，以降低单件工作成本、提高人均产出。而以 DeepSeek 为 代表的开源大模型问世，从开源的趋势、私有化部署线下闭环及应用效果提升三个 方面，重塑了金融机构的 IT 架构。随着金融机构加速部署 DeepSeek，低成本高 性能 AI 模型将进一步释放变革潜力，显著降低 AI+金融深度融合的门槛，各类机 构能够结合开源生态，通过共享算法框架和工具链快速开发定制化产品，打造金融 科技发展的效能引擎。 AI 赋能海量业务场景，直接创造商业价值增量。AI+金融深度融合，驱动智能 风控、智能运营、智能获客等不同业务板块的流程再造和效能增长，通过精准决策、 场景创新和客户价值挖掘，为金融机构直接创造收入增量。根据清华大学经济管理 学院、度小满等联合发布的《2024 年金融业生成式 AI 应用报告》预测，生成式 AI 驱动的新商业模式有望给金融业带来 3 万亿规模的增量商业价值。

智能风控以效益驱动，构建金融机构收入增长战略支点。在政策端和需求端的 双轮驱动下，依托 AI 技术进行“模型对抗”的风控策略成为全新共识，推动金融 行业风控从传统的以合规风控为代表的监管驱动模式，转向以降低风控管理成本、 提高客户体验、对冲未知风险的效益驱动模式。AI 智能风控依靠强大的数据整合 和模型优化能力，将风控从“事后响应”转向“实时拦截+预测预警”，实现复杂 欺诈识别和合规自动化，有效降低不良贷款与欺诈风险，直接转化为商业价值。

智能营销：数据驱动客群动态分层，精细化客群运营方案助力客户体验改善。 在数字化时代，由于客户触点的急剧膨胀，实际经历的客户旅程愈加复杂，银行等 金融机构需要强大的数字化工具和平台进行客户体验的洞察、预测、预警和分析， 实现客户体验管理闭环的全程管理。麦肯锡在《中国银行业如何穿越寒冬：实施攻 守兼备的α战略》中提出，银行零售客户每提升 1 类产品持有，客均收入贡献将提 高 1~4 倍；打造以客户为中心的综合服务能力并提供针对性的定制化服务方案， 构建数据驱动的“客层+客群”的深度经营模式，围绕零售客户全生命周期形成端 到端客户需求洞察、智能决策与精准触达的数字化经营体系，已经成为银行充分挖 掘客户价值的不二之选。 智能外呼系统重塑金融服务模式，标准化服务驱动运营效率与业务转化率双 重跃迁。智能外呼作为人工智能技术在金融服务领域的重要落地场景，深度融合自 然语言理解、语音识别、语音合成等核心技术，通过人机交互方式构建起高效、规 模化的客户沟通渠道，极大拓展了外呼业务的服务边界与应用深度。近年来，随着 大模型技术的快速迭代，智能外呼的核心能力实现跨越式提升：不仅显著优化了对 话响应效率、语音识别准确率及用户意图理解精度，更通过流程协同优化，完善了 后续任务跟进、个性化服务推荐等关键环节，实现运营效率与业务转化率的双重跃 迁。在零售信贷领域，智能外呼系统可涉及还款提醒、逾期催收及贷后回访，解决 传统人工催收效率低、成本高的问题，且智能外呼机器人可实现批量外呼，显著提 升不良贷款预警与处置效率。在标准化客户服务方面，智能外呼系统覆盖账户风险 提示、业务通知、新开户回访等场景，通过统一话术口径与实时数据记录，减少人 工误差。

3 浩瀚深度：互联网流量和数据智能化的领航者

3.1 精准卡位运营商数据流，构建高性能 DPI 产品体系

公司三十年深耕网络可视化领域，聚焦运营商数据集采与分析，拥有较强运营 商数据理解，可以通过调整 DPI 设备参数生成定制化数据。据浩瀚深度 2024 年 年报，公司能够全面实现互联网流量及数据的前端采集处理、后端智能化应用，已 逐步成长为网络可视化行业中全产业链垂直一体化发展的企业，在服务运营商数 据要素市场的过程中，已形成了靠近数据源，掌握丰富数据治理分析的技术经验， 与运营商保持长期良好合作关系，熟悉数据性质等天然显著优势。 作为公司的重要护城河，公司的 DPI 产品具备“可观测+可分析+可治理+可 管控”的优异性能。据艾体宝 IT，一方面，DPI 可用于简化网络上的流量，以提 高网络的性能。例如，通过业务优先级标记实现网络流量智能调度，让关键业务数 据包获得优先转发权，有效优化网络传输效率、提升核心业务体验。另一方面，DPI 具备精细化流量管控能力，可以通过识别特定传输类型并确定其优先级来限制数 据传输，并支持通过配置 IP 地址、在线服务等维度的过滤规则，实现违规应用阻 断、生产力保护与合规性管控，为网络安全与高效运营提供保障。

网络可视化代际转换需求驱动存量深化，专网+出海拓展增量市场空间。 存量市场侧，当前网络可视化处于代际切换期：5G、工业互联网、物联网的 高速发展，带来整体网络流量增长，而随着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，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，400GE 规模建设尚在起步，整体升级需求正稳 步爬升。公司在运营商骨干网 DPI 现网拥有较大存量优势，同时在 400GE 产品的 技术能力与国产化适配方面保持领先，有望在新一轮 400GE 增量建设中受益。

新兴市场侧，公司能够将 DPI 业务多年来在超大规模流量的运营商网络领域 积累的技术和经验，用于开拓行业专网、工业互联网、校园网、园区网等市场。此 外，DPI 技术在跨境数据监测中扮演着关键角色，尤其在数据主权、合规监管、安 全防护、国家安全等领域，公司能够通过海外代理渠道输出能力，推动国际市场的 项目落地。 全面深化产业生态协作，DPI 安全一体机树立国产化智能防御新标杆。依托技 术创新核心驱动力，公司持续融合 FPGA 设计技术、虚拟化技术、机器学习和人 工智能等相关技术，通过持续迭代升级核心 DPI 业务板卡，构建自主可控的国产 高性能 DPI 产品体系，巩固行业领先的市场地位。在生态协作层面，公司深度聚 焦国产化产业链共建，与华为鲲鹏达成软硬深度协同的产品技术方案及联合研发 模式，积极推进产品对华为鲲鹏系列处理器、海光系列处理器等主流国产化硬件的 全面适配，为在关键领域构筑长期竞争壁垒筑牢根基。2025 年 8 月，公司全新发 布了浩瀚 DPI 安全一体机方案，不仅标志着 DPI 原生安全方案的落地，更因深度 融合鲲鹏平台而成为国产化安全算力的里程碑事件，为关键行业的业务安全防范 提供了自主可控的安全解决方案。

3.2 立足网络可视化核心能力，开辟金融行业高价值赛道

银行业 IT 解决方案市场规模持续增长，系统智能化建设需求迫切。当前，国 内商业银行步入低利率、低息差时代；截至 2025 年第三季度末，商业银行的净息 差已降至 1.42%的历史低位。面对存量客户维护难、普惠金融服务成本高、数字 化转型压力大的三重困境，将 AI 技术应用于客户关怀、产品通知、贷款催收、反 诈提醒等业务场景，已从“可选项”变为“必选项”。各大银行积极拥抱人工智能 技术，驱动银行业 IT 解决方案需求持续增长。根据 IDC 发布的数据，2023 年中 国银行业 IT 解决方案市场的整体规模为 692.96 亿元人民币，同比增长 6.8%，IDC 预计 2028 年中国银行业 IT 解决方案市场规模将达到 1021.7 亿元人民币，2023— 2028 年复合增长率为 8.1%。

以智能呼叫为抓手，AI 智能化业务聚焦金融行业全面落地。据浩瀚深度微信 公众号，作为 AI 技术落地金融领域的核心场景，智能呼叫凭借高效响应、精准触 达与持续迭代的重要优势，已成为金融机构优化客户体验、实现降本增效的关键抓 手，市场潜力持续释放。公司将 AI 智能化业务作为未来的重要业务支柱和关键战 略方向，聚焦金融等高价值场景的业务拓展，聚焦垂直场景裂变，推动晨星大模型 在金融行业智能客服等高价值场景落地，目前已成功应用于银行客服系统，形成 “行业大模型+专属 Agent+RAG”的价值闭环。 2025 年 7 月，浩瀚深度与银联数据全资子公司荣数信息达成战略合作，双方 将持续聚焦人工智能与金融服务的深度融合，包括重构现有产品、逾期催收、智能 对练平台、智能营销、音视频多模态生成等，以技术创新驱动金融服务升级，共同探索智能呼叫在金融场景的更多应用可能，携手开拓更广阔的市场空间。 2025 三 季度，公司与宁波银行正式签署战略合作协议。双方目前本着“银企联动、银企共 赢”的原则，围绕 AI 技术在金融行业的数据服务与业务创新场景展开全方位合作， 依托浩瀚深度的数据治理平台、智能外呼平台以及基于大模型的企业知识管理平 台等核心技术与产品，助力银行加速数据要素价值释放，推动客户服务、风险管理 与运营效率的全面升级。

技术端：深耕网络可视化沉淀核心能力，晨星大模型精准适配金融高价值场景。 在数据要素市场中，公司长期深耕网络可视化核心技术领域，构建了数据采集、治 理全流程的底层支撑体系，并凭借多年与运营商的深度合作，积累了大规模数据高 效处理的核心能力，为数据价值转化筑牢技术根基。在垂直行业应用层面，公司将 成熟的数据治理经验模块化、产品化输出，致力于打造从数据采集、清洗、分析到 商业洞察的全链条服务闭环。依托在金融、媒体、政府等关键领域的丰富落地实践， 公司率先形成了适配行业需求的专属数据分析模型，构筑了显著的先发优势。 同时，公司加快 AI 大模型行业应用布局，依托近 30 年在数据处理领域的深 厚技术积淀，自主研发 “晨星大模型”，已广泛覆盖智能问答、AI Agent、数字人 生成等多元应用场景。其中，晨星金融大模型通过大量金融客服场景知识的预训练 和微调，能够模拟多种性格的客户与银行客服人员进行对抗训练，可广泛应用于智 能外呼场景，驱动金融机构运营效率、商业模式升级。近期，公司基于晨星大模型 打造的企业级知识库产品，采用先进的 RAG 架构，精准适配智能信贷、政策解读 等高价值业务场景，目前已在多家金融机构开展试点应用，并成功中标某商业银行 知识管理平台项目，实现了技术成果向商业价值的高效转化。

渠道端：运营商数据 know-how 为金融场景业务拓展筑基。据中关村金融科 技产业发展联盟，随着数字化进程加速推进，信息流与资金流深度协同，运营商与 金融行业的基础设施边界正持续消融，跨领域协同效应不断深化。同时，云网作为 数字经济核心底座的重要性日益凸显，运营商正依托区块链、隐私计算等前沿技术 为金融行业赋能，构建 “云端-管道-终端” 一体化安全能力体系，筑牢云网基础设 施的安全屏障。浩瀚深度作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，其产品已广泛部署于三大运营 商的骨干网、互联互通网、省网及 IDC 出口等各级网络节点，可以通过调整 DPI 设备参数生成定制化数据，直接切入运营商流量变现过程，沉淀了深厚的运营商行 业 know-how。基于在运营商板块积累的成熟技术能力与丰富渠道资源，公司能 够高效实现技术与资源的跨领域延伸，为金融行业提供定制化解决方案，驱动 AI 智能化业务的工程化落地与规模化应用。

3.3 AI 鉴伪领域先行者，诈骗反制技术塑造全新增长点

自主研发数字内容伪造检测系统，首批通过合成鉴伪检测能力评估。在大网安 全解决方案方面，浩瀚深度作为国内网络可视化与 AI 鉴伪领域的先行企业，助力 打造国家级公共互联网领域内深度合成伪造内容鉴别及溯源能力的先进平台。 2024 年，公司发布了数字内容深度伪造安全检测系统（AIGC 伪造检测系统）， 该产品依托公司成熟的深度包检测（DPI）、互联网流量协议识别与解析技术、私 有云大数据分析系统框架，融合多模态学习、领域泛化、正样本学习等前沿检测算 法，并充分发挥公司在 FPGA 领域的技术优势，实现检测效率与精准度的双重突 破。系统能够精准识别伪造图像、视频和音频中的细微差异，特别是在 AI 换脸、 人脸替换和虚假合成语音等复杂场景下展现出卓越的检测能力，确保数字内容的 真实性和可靠性，可广泛应用于电信反诈、新闻媒体、金融伪造、公共安全治理以 及学术科研等领域，为互联网信息安全提供了有力的技术支撑。2024 年，浩瀚深 度成为首批通过中国信通院深度合成鉴伪检测能力评估的企业，认证涵盖 22 类生 成模型检测能力。

收购国瑞数智强化产业协同，聚焦 AI 全场景安全防护。2024 年 8 月，浩瀚 深度审议通过《关于对外投资暨签署股权转让协议的议案》，拟以现金 1.26 亿元 收购国瑞数智 35%的股权，同时取得国瑞数智的控制权。2025 年 11 月 28 日， 公司发布《关于收购控股子公司少数股东权益的公告》，拟再度收购国瑞数智 16.0656%的股权，收购完成后，公司将持有国瑞数智 51.0656%的股权。通过战 略收购，一方面能够将浩瀚深度的“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”等核心技术与国瑞数智的通信网络诈骗防范系 统、网络全流量回溯分析系统、网络全流量威胁分析系统等产品及解决方案结合， 进行优势互补，进一步提升公司技术实力与研发能力；另一方面有利于浩瀚深度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。

鉴伪平台项目已实现规模化落地，诈骗反制领域技术协同驱动未来业绩增长。 依托 20 余年技术沉淀与中央网信办及相关涉网管理部门的丰富实践经验，国瑞数 智以“先进模型算法+AI 智能内容检测分析引擎”为核心，构建了覆盖网络安全、 信息内容安全的全栈产品及服务体系，为客户业务合规与安全运营提供坚实保障。 在鉴伪领域，国瑞数智自主研发的深度伪造音频/视频鉴伪系统，凭借卓越性能通 过信通院安全所权威测评，斩获鉴伪能力双优秀评级；2025 年初成功中标江西电 信信息产业有限公司 AI 鉴伪平台建设项目，实现从技术研发到规模化商业落地的 跃迁。在反欺诈领域，国瑞研发的 AI 新型诈骗反制技术依托先进的人工智能架构 与海量数据挖掘能力，借助持续演进的深度学习模型，在与诈骗手段的动态博弈中 不断优化识别精度，实现对各类新型诈骗手法的精准预警与拦截，已在通信、金融 等多个关键行业实现规模化部署与应用验证。同时，浩瀚深度凭借自研 DPI 核心 技术，可实现涉诈 APP、域名、IP 等精准封堵处置；而通过深度协同国瑞数智的 专属“特征库”，能够进一步强化涉诈 APP 特征识别的精准度，助力快速锁定潜 在受骗人群并触发告警，从而完善公司大网安全业务板块的战略布局，有望带动营 收跃迁增长。

3.4 持续推进算网融合，异构算力调度平台赋能数智转型

算网融合持续深化，流量分析贡献算力调度的数据支撑。据通信信息报，人工 智能技术的快速发展正激活对算力的海量需求，随着算力逐渐由互联网行业向各 行各业渗透，算力供给与需求的时空错配、资源分散、效率不均等行业挑战日益凸 显。为适配更复杂的业务场景，跨区域、跨数据中心的算力协同已成为必然趋势。 而算网融合作为核心解决方案，为运营商搭建起智能、可靠、高效的一体化算力网络：通过算力与网络的深度融合，实现企业流量的智能调度与算力资源的最优匹配， 成为破解算力供需矛盾、提升整体算力利用效率的关键路径，持续吸引运营商加大 布局力度。例如，中国电信云网融合 3.0 战略重点推进分布式智算网络建设，通过 优化 IP 层与光传输层的协同能力，成功实现跨区域、跨节点的无损智算调度，为 行业树立了算网融合实践的标杆范例。 在算力调度算法迭代过程中，流量数据成为了驱动调优的核心“燃料”。通过 深度解析网络流量的规模体量、时序规律及属性特征等关键维度，流量分析能够实 时洞察网络负载态势与任务资源需求，为算力资源的供需精准匹配、动态弹性优化 及安全合规管控提供科学且精准的决策依据。浩瀚深度自 2003 年推出第一代自 主研发的 TMA 互联网流量分析系统以来，积淀了近二十年深厚的实时流量分析技 术经验与实践积累。依托这一核心优势，公司为 5G 网络优化、算力调度等关键场 景提供高价值数据支撑服务，未来随着算网融合趋势的持续深化，商业价值有望持 续释放。

聚力打造异构算力调度平台，以“中国方案”赋能数智时代。据新华三，尽管 异构算力能够满足不同场景的应用需求，实现计算效力的最大化，但由于不同厂商 硬件存在计算架构、缓存资源、互联方式等差异，极大限制了算力资源的充分使用 和灵活调度，成为行业发展的核心痛点。为破解多元算力异构调度难题，公司自主 研发的 “晨星・AI 大模型算力调度平台”，具备异构 AI 算力统一调度核心能力， 兼容十余种智能调度算法，支持模型训练、推理、发布全流程可视化编排，不仅大 幅提升大模型训练与推理效率，更实现计算成本的显著优化，为行业提供了高效、 经济的算力调度解决方案。同时，公司坚定推行模型即服务（MaaS）战略，将浩瀚深度积累的行业知识与智能能力封装成易用、高效的模型服务，在 MaaS 平台 上支持模型训练和推理任务的可视化编排以及模型的一键部署，显著降低客户应 用 AI 的门槛。

智能调度能力反哺主业，激活 DPI 系统升级的正向飞轮。依托人工智能与大 模型技术，公司持续强化 DPI 系统在加密流量识别、网络智能分析、算力智能调 度等核心能力，创新构建算力网络可视化监控方案，为算力平台的建设、运维与智 能调度提供精准策略支持。这些技术突破不仅加强了 DPI 系统在公共互联网流量 管理、网络安全防护、数据安全治理等核心领域的基础能力，还推动了 DPI 技术 在 IPv6+、算力网络调度、AIGC 安全监管、云安全等国家重点战略方向的应用， 实现多元化业务拓展。公司通过持续的技术创新与产品优化，不断增强 DPI 系统 的核心竞争力，不仅推动了网络流量与安全防护的智能化升级，也为 AIGC 时代的 数据安全监管、智能算力网络调度带来了变革性突破。

3.5 标准+市场+治理三位一体，布局车路云前沿市场

车路云一体化由示范向规模化应用转变，打开车联网安全蓝海市场。2024 年 1 月，国家五部委发布《开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》， 明确提出开展智能网联汽车“车路云一体化”系统架构设计和多种场景应用，大大 加速了我国“车路云一体化”的规模化与商业化进程。据浩瀚深度 2025 年半年报， 相比国外单车智能的技术路线，国内车路云一体化的技术路线也对安全提出了更 多要求，驱动国内车联网安全市场进入高速增长期，未来五年年复合增长率预计超20%。同时，随着智能网联汽车产业发展，企业采集或运行产生的数据呈现超高速 增长，并呈现多样化、高流动性、高价值型等复杂特征，给数据安全保护提出了更 高的要求，车企等企业亟需综合的建设方案与符合车规级的安全工具。在这一背景 下，2025 年车联网安全将形成“技术智能化、法规刚性化、生态协同化”的发展 主线，推动行业从被动防御向主动免疫升级。

标准引领+市场拓展协同并举，卡位车路云新兴赛道。聚焦车联网安全这一新 兴赛道，公司确立了"标准引领—市场突破—治理深化"三位一体的发展格局，通过 子公司智联云安构建“云-网-端”防护体系，面向车企、城市“车路云”示范区， 提供安全运营、身份认证、密码管理、E/E 架构安全等方面的产品、服务、定制化 研发等综合性解决方案，并通过持续的技术创新和产品优化，稳步提升在车联网安 全领域的竞争力和市场份额。标准制定方面，公司牵头 1 项行业标准，参与 3 项 国家标准和行业标准的制定，以标准话语权引领行业规范发展；市场拓展方面，公 司在既有的汽车网络与信息安全业务的基础上，与移动通信运营商合作研发汽车 安全网联域控制器并推动批量上车，已成功中标北奔重卡、上海申龙、联通智网等 重点项目，车路云一体化智能体 1.0 解决方案和产品已在北京市高级别自动驾驶 示范区初步落地试用；数字治理方面，公司凭借在数据安全领域的实践，获得了 2025 城市交通最佳实践、网络安全优秀解决方案等权威荣誉；生态建设方面，公 司成功入围中国电信"车联网行业合作伙伴"，进一步强化产业协同壁垒，为业务规 模化扩张奠定坚实基础。

编辑：火腿肠