行业研究丨深度报告丨通信设备
[Table_Title] 轻舟已过万重山——
流量与 AI加持，网络可视化有望复苏
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丨证券研究报告丨
报告要点
[Table_Summary]网络可视化以“前端+后端”架构，感知并管控网络，扮演通信网络管理者的角色。近年来，通
信网络流量不断增长，持续释放行业需求。AI 浪潮或催生出新应用场景，美股 DataDog 引领
算力可视化方向，Sora为代表的视频生成大模型揭示加强 AI监管的必要性。网络可视化行业
景气度有望迎来修复，推动相关公司盈利能力增长。建议重点子公司为网络可视化领域国家队
的烽火通信，关注网络可视化核心厂商中新赛克。
分析师及联系人 [Table_Author]
于海宁
SAC：S0490517110002
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[Table_Title2] 轻舟已过万重山——
流量与 AI加持，网络可视化有望复苏
行业研究丨深度报告
[Table_Rank] 投资评级 看好丨维持
[Table_Summary2] 网络可视化：以“前端+后端”架构，感知并管控网络
网络可视化系统为网络空间的管理系统，其通常以串接或并接的方式连接网络。其通过实时地
采集互联网流量并进行深度分析，以更好地实现网络流量及数据的智能化管控、商业智能以及
信息安全等多种目标。按照系统的架构，网络可视化可以分为两部分：1）前端，通常负责流量
及数据的识别采集；2）后端，通常负责数据的各类分析及应用，最终满足运营商、政府、企事
业单位等各领域客户对于网络优化、运营维护、大数据运营以及信息安全等方面的需求。在通
信网络发展的不同阶段，网络可视化系统的需求呈现不同的变化。按照功能与应用场景，网络
可视化后端的发展可以分为三个阶段：1）网络使用分析；2）业务控制和管理；3）业务智能。
流量增长，需求释放的基石
作为通信网络管理者，网络可视化系统的主要作用为采集并分析处理通信网络中的数据。因此，
通信系统中的流量对应着网络可视化需求。流量的增长情况直接关系到网络可视化系统的建设
和扩容。近年来，流量持续增长，构筑行业需求基石。无线侧，运营商持续投入无线网络建设，
5G基础设施逐步完备。无线端流量 DOU持续增长，利好网络可视化行业。有线侧，千兆宽带
加速渗透，有线流量增长打开网络可视化行业空间。400G 承载网技术步入成熟期，已完成实
验室测试与现网测试。400G承载网元年已至，承载网升级有望推动网络可视化前端设备扩容。
AI浪潮下行业迎来新机遇
AI浪潮有望催生出新的网络可视化应用场景，网络可视化行业有望迎来新机遇。1）算力可视
化：AI爆发，算力先行。AI算力建设带动算力运维需求释放，海外相关公司已显著受益。DataDog
公司发布了一种用于监测 OpenAI大模型算力消耗的产品，以便用户能够了解大模型的使用情
况并分配算力。2）AI监管：Sora为代表的视频生成大模型在一定程度上降低了伪造视频的门
槛，AI的负面影响显现。AI风险显现，或将 AI监管显著加速。《生成式人工智能服务管理暂行
办法》已经通过审议，自 2023年 8月 15日起施行，国内 AI监管政策落地，指引行业新方向。
烽火星空&中新赛克：20年以来营收端承压，有望迎来拐点
烽火通信控股的烽火星空为兼具前端与后端能力的网络可视化系统集成商。公司长期深耕公安
市场，壁垒高筑支撑保持较高毛利率。20-23H1，政府开支波动压制公司业务表现，叠加公司
费用开支较为刚性，烽火星空净利润有所下滑。中新赛克为网络可视化核心厂商，受前期行业
景气度波动而营收端承压，20-22年净利润呈现下滑趋势，23年 Q1-Q3拐点已现。展望未来，
行业需求向好，烽火星空与中新赛克有望受益于行业景气度修复而释放出较大的利润弹性。
投资建议
网络可视化以“前端+后端”架构，感知并管控网络，扮演通信网络管理者的角色。近年来，通
信网络流量不断增长，持续释放行业需求。AI 浪潮或催生出新应用场景，算力可视化与 AI 监
管有望成为新的开拓方向。网络可视化行业景气度有望迎来修复，推动相关公司盈利能力增长。
建议重点子公司为网络可视化领域国家队的烽火通信，关注网络可视化核心厂商中新赛克。
风险提示
1、网络可视化系统建设不及预期；
2、网络可视化行业竞争格局恶化。
[Table_StockData]
行业内重点公司推荐
公司代码 公司名称 投资评级
600498 烽火通信 买入
市场表现对比图(近 12个月)
资料来源：Wind
相关研究
[Table_Report]•《从超微电脑看 AI算力建设再加速》2024-01-23
•《昇腾万里：芯片禁令背景下，市场持续拓展可
期》2023-11-12
•《卫星互联网深度：军备竞赛，未来已来》2023-
06-28
-22%
-5%
12%
29%
2023-2 2023-6 2023-10 2024-2
通信设备 沪深300指数
2024-02-25
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目录
网络可视化——通信网络管理者 ................................................................................................... 6
以“前端+后端”架构，感知并管控网络 ............................................................................................................ 6
前端：采集、处理和分流流量 ........................................................................................................................ 7
后端：依需演进的数据处理系统 .................................................................................................................. 10
多因素共振，行业景气度向好 .................................................................................................... 11
流量增长，需求释放的基石 .......................................................................................................................... 11
AI浪潮下行业迎来新机遇 ............................................................................................................................. 14
烽火星空：网络空间安全和大数据领域的国家队 ........................................................................ 19
中新赛克：网络可视化核心厂商，壁垒高筑 ............................................................................... 22
投资建议 ..................................................................................................................................... 23
风险提示 ..................................................................................................................................... 24
图表目录
图 1：网络可视化在通信网络架构中占据着重要地位................................................................................................... 6
图 2：网络可视化系统结构 .......................................................................................................................................... 7
图 3：前端原理............................................................................................................................................................. 7
图 4：恒为科技以太网汇聚分流设备 OptiWay EXP ..................................................................................................... 7
图 5：中新赛克固网分流方案 ....................................................................................................................................... 8
图 6：中新赛克移动网分流方案 ................................................................................................................................... 8
图 7：并接方式、串接方式和串并一体化方式系统结构图 ........................................................................................... 8
图 8：全硬件架构智能采集管理系统 ............................................................................................................................ 9
图 9：HDS2000互联网流量监控系统 ........................................................................................................................ 10
图 10：软件 DPI系统架构图 ...................................................................................................................................... 10
图 11：网络可视化的发展可分为三个阶段 ................................................................................................................. 11
图 12：运营商无线侧 Capex ...................................................................................................................................... 12
图 13：运营商基站建设数量 ...................................................................................................................................... 12
图 14：国内移动接入流量持续增长............................................................................................................................ 12
图 15：国内户均移动数据使用量（DOU）持续提升 ................................................................................................. 12
图 16：国内百兆以上用户数量及占比 ........................................................................................................................ 13
图 17：国内千兆以上用户数量及占比 ........................................................................................................................ 13
图 18：烽火通信 400G QPSK 6000km无电中继超长距传输测试 ............................................................................. 13
图 19：烽火通信 400G QPSK C+L现网 1100km模拟测试 ....................................................................................... 13
图 20：参数量超越一定数量级后，模型的测试识别率快速提升 ................................................................................ 14
图 21：ChatGPT仅 5天即达到百万用户 ................................................................................................................... 14
图 22：新一代 AI大模型的算力需求大幅增长 ........................................................................................................... 15
图 23：华为预测全球 AI算力规模未来 5年有 100倍增长 ........................................................................................ 15
图 24：中国移动算网一体的体系架构 ........................................................................................................................ 15
图 25：DataDog公司产品 ......................................................................................................................................... 16
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图 26：DataDog公司的部分客户 .............................................................................................................................. 16
图 27：DataDog公司 OpenAI管理产品概览面板 ..................................................................................................... 16
图 28：DataDog公司 OpenAI API 成本估算 ............................................................................................................ 16
图 29：恒为科技智算可视化系统架构 ........................................................................................................................ 17
图 30：深度伪造视频 ................................................................................................................................................. 17
图 31：深度伪造图片 ................................................................................................................................................. 17
图 32：Sora以“Historical footage of California during the gold rush”为提示词生成的视频截图 ............................... 18
图 33：Sora以“Step-printing scene of a person running, cinematic film shot in 35mm”为提示词生成的视频截图 .. 18
图 34：基于 AI换脸+AI语音的 14例新型 AI诈骗案件.............................................................................................. 18
图 35：欧盟《人工智能法案》AI系统风险分类 ......................................................................................................... 19
图 36：AI-3300慧眼视频图像鉴真工作站 .................................................................................................................. 19
图 37：烽火星空发展历程 .......................................................................................................................................... 20
图 38：烽火星空发展战略 .......................................................................................................................................... 20
图 39：网络可视化产业链 .......................................................................................................................................... 21
图 40：数据网络产品营业收入 ................................................................................................................................... 21
图 41：烽火星空总资产 .............................................................................................................................................. 21
图 42：数据网络产品毛利率 ...................................................................................................................................... 22
图 43：烽火星空净利润 .............................................................................................................................................. 22
图 44：中新赛克产品地图 .......................................................................................................................................... 22
图 45：中新赛克营收 ................................................................................................................................................. 23
图 46：中新赛克分业务营收占比 ............................................................................................................................... 23
图 47：中新赛克毛利率 .............................................................................................................................................. 23
图 48：中新赛克归母净利润 ...................................................................................................................................... 23
表 1：硬件 DPI系统主要组成部分以及功能特点 ......................................................................................................... 9
表 2：运营商 DPI设备招标要求................................................................................................................................. 10
表 3：网络可视化后端系统 ........................................................................................................................................ 11
表 4：长距光通信技术演进及关键系统特征 ............................................................................................................... 13
表 5：中国移动《省际骨干传送网 400GOTN新技术试验网设备集中采购》中标结果 .............................................. 14
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网络可视化——通信网络管理者
以“前端+后端”架构，感知并管控网络
网络可视化系统为网络空间的管理系统，其通常以串接或并接的方式连接网络。其通过
实时地采集互联网流量并进行深度分析，对网络的物理链路、逻辑拓扑、运行质量、流
量内容、用户信息、承载业务等方面进行监测、识别、统计、展现与管控，从而更好地
实现网络流量及数据的智能化管控、商业智能以及信息安全等多种目标。
图 1：网络可视化在通信网络架构中占据着重要地位
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
按照系统的架构，网络可视化可以分为两个部分：1）前端，通常负责流量及数据的识别
采集；2）后端，通常负责数据的各类分析及应用，最终满足运营商、政府、企事业单位
等各领域客户对于网络优化、运营维护、大数据运营以及信息安全等方面的需求。
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图 2：网络可视化系统结构
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
前端：采集、处理和分流流量
深度包检测 DPI（Deep Packet Inspection）为前端部分的核心技术，是一种基于应用
层的流量检测和控制技术。该技术可以通过深入读取 IP包载荷的内容来重组 OSI七层
协议中的应用层信息，从而获取整个应用程序的内容。DPI系统包括分光器、分析设备
/控制设备、后台服务器等功能实体。分光器通过一次性分光，将网络流量拷贝到检测分
析系统；分析设备/控制设备负责流量采集、业务识别控制、接收控制策略、完成控制功
能；后台服务器负责系统管理、流量控制策略下发、系统日志存储等。
图 3：前端原理 图 4：恒为科技以太网汇聚分流设备 OptiWay EXP
资料来源：APCON官网，长江证券研究所 资料来源：恒为科技官网，长江证券研究所
从布置场景来看，前端设备可以布置在有线网络和无线网络。以中新赛克的产品为例，
在有线网络中，FlowWare 95分流设备可部署于接入层、汇聚层、核心层，实现流量的
同源同宿、打标、过滤、分流等功能；在无线网络中， FlowWare 95 分流设备以分光
政府、运营商、企业
大数据探索、大数据计算、大数据存储
信息安全领域
（网格内容安全产品）
大数据运营领域
（行业大数据分析系统）
网络优化与
运营维护系统
后端（数据的分析应用）
智能采集管理系统
网络可视化基础架构产品
前端（数据的采集）
固网 移网 数据中心
工业
互联网 物联网
数据源
网络流量
深度数据包检测
应用数据
正常信通量
性能和安全工具
关键信通量
INTELLAVIEW 平台
传统分组分析
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的方式，接入 4G/5G 移动互联网接口流量，可通过 S1-MME/S11/N11/N4 信令的解析
实现用户的终端识别、终端位置信息识别、终端报文输出打标签等功能。
图 5：中新赛克固网分流方案 图 6：中新赛克移动网分流方案
资料来源：中新赛克官网，长江证券研究所 资料来源：中新赛克官网，长江证券研究所
从接入网络的部署方式来看，前端系统可分为三种部署方式：
1）串接方式
该方式将 DPI探针设备与原链路的路由器接口相连，直接串接到监测链路中。数据均流
入 DPI探针设备，以完成报文识别、统计分析和策略控制。串接方式更适合需同步流量
分析和管控的场景，其对设备性能、实时性、处理时延、稳定性、可靠性等要求较高。
2）并接方式
该方式通常在原监测链路上部署分光或分流设备，从而复制流量送入旁接的 DPI 设备。
并接方式适合对实时性、性能和稳定性要求较低的场合，多应用于离线分析类系统。
3）串并一体化方式
该方式兼具串接与并接的特点，为较复杂的新型部署方式。
图 7：并接方式、串接方式和串并一体化方式系统结构图
资料来源：《深度包检测（DPI）技术浅谈及应用》（饶瑾），长江证券研究所
并接方式系统结构图
城
域
网
骨
干
网
分光器
分析/控制设备
后台服务器
10G
POS
10G
POS
串接方式系统结构图
城
域
网
骨
干
网
分析/控制
设备
后台服务器
10G
POS
10G
POS
串并一体化方式系统结构图
城
域
网
骨
干
网
控制设备
分析设备
后台服务器
10G
POS
10G
POS
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从实现原理来看，前端 DPI系统可分为两种类别：
1）硬件 DPI系统
硬件 DPI系统主要包括高性能 DPI探针、光切换设备、汇聚分流硬件、光模块等。具有
性能高、稳定可靠，功耗低，集成度高，转发时延低等特点，适用于骨干网、互联互通
出口、省网、城域网等大规模高速网络环境的流量分析管控及数据采集。
图 8：全硬件架构智能采集管理系统
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
表 1：硬件 DPI系统主要组成部分以及功能特点
主要组成部分 主要功能特点阐述 核心/辅助功能
高性能 DPI探针 流量识别、分析、管控；大数据采集 核心功能
光切换设备 控制旁路模式与串接模式的切换，用于链路保护 辅助功能
汇聚分流硬件 流量的汇聚及分发 辅助功能
光模块 光电信号的转换 辅助功能
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
2）软件 DPI系统
软件 DPI 系统主要通过在通用硬件设备中安装软件的方式以实现流量及数据的智能化
应用。该系统主要适用于并接部署的网络场景，可部署在运营商 3/4G 移动核心网、城
域网、企业专网出口等位置。
汇聚分流设备
报文复制 负载分担
高性能DPI探针
流量统计
资源管理
策略管理
流记录
流表管理
流量管控
报文打标
智能过滤
业务识别
高速数据接口
光电转换
光模块
光切换设备
光保护
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图 9：HDS2000互联网流量监控系统 图 10：软件 DPI系统架构图
资料来源：浩瀚深度官网，长江证券研究所 资料来源：浩瀚深度官网，长江证券研究所
根据前期运营商招标要求，总体流量识别率和 Bypass硬切换时间为运营商对前端设备
较为关注的参数。中国移动和中国电信均在招标中要求总体流量识别率大于等于 95%。
中国移动要求 Bypass 硬切换时间小于等于 50ms，中国电信均要求 Bypass 硬切换时
间小于 50ms。
表 2：运营商 DPI设备招标要求
性能指标
招标要求
中国移动 中国电信
连接方式 串接、并接 串接、并接
串接设备要求
对于串接设备，以上各类型接口必须直
接在 DPI设备上支持，不允许通过分流
器、交换机、协议转换设备等方案实
现，避免引入更多的故障风险
串接场景下，除分流模块和解析识别模
块外，要求统一 DPI设备的其他模块采
用 x86架构的服务器
功能
识别、分析统计、控制、复用、安全、
回填、非对称流量归并、数据回放
识别、控制、复用、安全
数据采集丢包率 - <10^-7
总体流量识别率 ≥95% ≥95%
管控策略下发到
生效时延
＜1s -
Bypass硬切换时
间(串接方式)
≤50ms <50ms
串接设备 P2P下
载管理响应时间
- ＜1ms
资料来源：C114，浩瀚深招股说明书，长江证券研究所
后端：依需演进的数据处理系统
基于前端采集的数据，面向电信运营商、政府、大型企业、金融等行业用户的需求，网
络可视化后端系统主要负责对数据进行分析及应用。网络可视化后端系统通常可分为还
原解析子系统、存储子系统、业务子系统。
软件DPI系统
光模块
光电转换
高速数据接口
资源管理
策略管理
流表管理
流量统计
智能过滤
业务识别
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表 3：网络可视化后端系统
子类（一级） 子类（二级）
还原解析子系统 信令解析合成设备、固网还原解析子系统、移动互联网还原解析子系统等
存储子系统 分布式存储、集中存储、大数据存储等
业务子系统 各应用方向业务子系统
资料来源：恒为科技招股说明书，长江证券研究所
在通信网络发展的不同阶段，网络可视化系统的需求呈现不同的变化。按照功能与应用
场景，网络可视化后端的发展可以分为三个阶段：
1）网络使用分析。主要出于网络管理和维护的目的，对网络的使用情况进行统计和分
析，从而发现和定位网络故障点、性能瓶颈等。
2）业务控制和管理。在这一阶段，蠕虫、木马、DDOS 攻击等网络威胁不断增加。基
于 DFI、协议还原、流控等网络可视化新技术，P2P流量管理和优化系统、骨干网流量
清洗、非法业务检测、网络审计、网络行为管理等应用不断出现。
3）业务智能。基于 AI等新型技术，智能、动态地定制网络业务，并进一步对网络流量
数据进行深度挖掘，从而提取有价值的商业信息。
图 11：网络可视化的发展可分为三个阶段
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
多因素共振，行业景气度向好
流量增长，需求释放的基石
作为通信网络的管理者，网络可视化系统直接采集并分析处理通信网络中的数据。流量
增长对应着网络可视化需求的上升，直接关系到系统的建设和扩容。
无线侧，运营商持续投入无线网络建设，5G基础设施逐步完备。2019年 6月，工信部
向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放 5G 商用牌照，正式拉开了我国 5G
商用的序幕。2019-2022年，运营商合计 5G相关资本开支分别为 411、1757、1840和
阶段二：
可视化业务控制和管理
• DFI、协议还原、流
控技术
• P2P流量管理和优化
• 运营商、政府信息安
全等
场景：
应用：
技术：
• 大数据、SDN等
阶段三：
智能化业务管理
• 精准识别、流量数据
挖掘等
• 为企业、运营商等提
供更多商业形态
场景：
应用：
技术：
阶段一：
网络使用分析
• 流量采集和DPI技术
• 发现和定位网络故障
点、性能瓶颈
• 企业市场和运营商
技术：
场景：
应用：
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1601亿元。2000至 2022年为 5G基站建设的高峰期，期间 5G基站新建数分别为 64、
65 和 89 万个。持续的 Capex 构筑了扎实的基础设施，5G 有望由建设期步入应用期。
图 12：运营商无线侧 Capex 图 13：运营商基站建设数量
资料来源：中国移动推介材料，中国电信推介材料，中国联通推介材料，长江证券
研究所
资料来源：中国移动推介材料，中国电信推介材料，中国联通推介材料，长江证券
研究所
5G基础设施较为完备，无线端流量 DOU持续增长，利好网络可视化行业。2020-2023
年，移动互联网接入流量同比增速分别为 36%、34%、18%和 15%，同时，国内户均移
动数据使用量（DOU）同比增速分别为 32%、29%、14%和 11%。5G 应用成为推动
DOU增长的原因之一。5G应用有望推动流量在大基数下保持较高增速，进而释放网络
可视化行业需求。
图 14：国内移动接入流量持续增长 图 15：国内户均移动数据使用量（DOU）持续提升
资料来源：工信部，长江证券研究所 资料来源：工信部，长江证券研究所
有线侧，千兆宽带加速渗透，有线流量增长打开网络可视化行业空间。2021 年 3 月，
工信部发布《“双千兆”网络协同发展行动计划（2021-2023年）》，计划到 2023年底，
实现千兆光纤网络具备覆盖 4 亿户家庭的能力，10G PON 及以上端口规模超过 1000
万个，千兆宽带用户突破 3000 万户。截至 2023 年底，固网宽带接入方面，百兆以上
用户达 亿户，渗透率已达 %，千兆以上用户达 亿户，占比达 %。千兆
宽带渗透速度超先前政策规划，固网流量增长有望带来新增的网络可视化行业需求。
1428
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33303393
35193591
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总资本开支（亿元） 5G相关资本开支（亿元）
总资本开支同比增速
3G发牌
4G TDD发牌 4G FDD发牌
5G发牌
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64 65
89
60 45 34
13
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143
231
291
336
370
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
2019 2020 2021 2022 2023E 2024E 2025E
5G基站新建数（万个） 5G基站累计建成数（万个）
1 4 5 9 13 21 42 94
246
711
1220
1656
2216
2618
3015
35%
63%
44%
62%
103%
124%
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移动互联网接入流量（亿GB） 同比（右）
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3
户均移动数据使用量（GB/户/月） 同比（右）
2015年11月
王者荣耀上线
2013年7月
快手转型短
视频
2016年9月
抖音正式上线
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行业研究 | 深度报告
图 16：国内百兆以上用户数量及占比 图 17：国内千兆以上用户数量及占比
资料来源：工信部，长江证券研究所 资料来源：工信部，长江证券研究所
400G 承载网技术步入成熟期，已完成实验室测试与现网测试。在实验室，中国移动实
现 C6T+L6T波段 400G QPSK 7000km 传输；在现网，中国移动实现 C6T+L6T波段
400G QPSK 5616km传输，创现网传输世界纪录；中国移动已实现全球最长陆地距离
（1673公里）纯 EDFA 80x400G QPSK现网实时传输，基于经典应用场景对网络部署
能力进行了验证。技术路线渐趋明确，实验室与现网均验证 400G商用能力。
图 18：烽火通信 400G QPSK 6000km无电中继超长距传输测试 图 19：烽火通信 400G QPSK C+L现网 1100km模拟测试
资料来源：通信世界，长江证券研究所 资料来源：通信世界，长江证券研究所
表 4：长距光通信技术演进及关键系统特征
时间 单波速率 系统容量 波特率（Gbd） 波段 光纤 调制解调 交叉维度与设备形态
1998
C4T
强度调制直接检
测/DCM
2-4维，FOADM 2002 10G 10
2007 40G 20
2013 100G 8T 32
高阶调制相干检
测/无 DCM
9-20维，ROADM
2018 200G 16T 64 C6T 20-32维，OXC
2023 400G 32T 128 C+L12T
32维及以上，OXC，OXC级联
2028 800G 64T 192/256 S+C+L18T
资料来源：《单波 400G长距光传输技术白皮书》（中兴通讯），长江证券研究所
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百兆以上用户（亿） 占比（右）
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2019 2020 2021 2022 2023
千兆以上用户（亿） 占比（右）
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行业研究 | 深度报告
400G承载网元年已至，承载网升级有望推动网络可视化前端设备扩容。23年 10月 31
日，中国移动发布《省际骨干传送网 400GOTN新技术试验网设备集中采购》公告，预
估采购规模为 OTN设备 1910台、400G线路 OTU端口 万个。同年 11月 24日，
中国移动公示了集采结果，华为、中兴、烽火三家中标。本次招标表明 400G承载网进
入商用化阶段，承载网建设有望带动 DPI分流设备的升级扩容。
表 5：中国移动《省际骨干传送网 400GOTN新技术试验网设备集中采购》中标结果
包段 产品名称 需求数量
400G OTN试验网一平面 WDM/OTN 6126
400G OTN试验网二平面东部 WDM/OTN 3408
400G OTN试验网二平面西部 WDM/OTN 1656
资料来源：C114通信网，长江证券研究所
AI浪潮下行业迎来新机遇
ChatGPT展现出 AI大模型的惊人潜力，网络可视化行业有望迎来新机遇。涌现效应是
指大量的小体量事物在组合后呈现“1+1>2”的特性。在 AI领域，涌现效应表现为：构成
模型的参数达到一定数量级后，模型的智力水平会大幅提升。本轮 AI 涌现并非历史首
次，但其催生出的大模型将 AI 智能提升到了更高的水平上。AI浪潮有望催生出新的网
络可视化应用场景：1）算力可视化；2）AI监管。
图 20：参数量超越一定数量级后，模型的测试识别率快速提升 图 21：ChatGPT仅 5天即达到百万用户
资料来源：Emergent Abilities of Large Language Models（Jason Wei等），长江
证券研究所
资料来源：Statista，长江证券研究所
算力可视化——构筑算力运维系统
AI爆发，算力先行——AI算力建设或有较大空间。在 2010年之前，模型训练所需算力
的增长符合摩尔定律，大约每 20个月翻倍；在 2010年深度学习出现以来，算力增速加
快至大约每 6 个月翻一番。2015 年末，大模型技术出现，训练算力需求大幅增长。华
为预计，到 2030年通用算力将增长 10倍，AI算力将增长 500倍。
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行业研究 | 深度报告
图 22：新一代 AI大模型的算力需求大幅增长 图 23：华为预测全球 AI算力规模未来 5年有 100倍增长
资料来源：Compute and Data Trends in Machine Learning（Jaime Sevilla），长
江证券研究所
资料来源：IDC，华为，长江证券研究所
国家推动算力网络战略，运营商有望成为先锋队。2023年 12月，国家发展改革委等部
门发布《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》，提
出：到 2025年底，普惠易用、绿色安全的综合算力基础设施体系初步成型，东西部算
力协同调度机制逐步完善，通用算力、智能算力、超级算力等多元算力加速集聚。运营
商云转型方向明确，迈向算力网络步伐坚定，有望成为国家一体化算力网络的先锋队。
图 24：中国移动算网一体的体系架构
资料来源：《算网一体网络架构及技术体系展望白皮书（2022》（中国移动），长江
证券研究所
AI算力建设带动算力运维需求释放，海外相关公司已显著受益。美国 DataDog公司的
SaaS 平台集成并自动化基础设施监控、应用程序性能监控、日志管理、真实用户监控
和许多其他功能，以实现数字化转型和云迁移，保护应用程序的安全和基础设施、了解
用户行为并跟踪关键业务指标。DataDog已经服务于三星、西门子等众多客户。
大模型的算力需求
出现数量级的提升
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行业研究 | 深度报告
图 25：DataDog公司产品 图 26：DataDog公司的部分客户
资料来源：DataDog官网，长江证券研究所 资料来源：DataDog官网，长江证券研究所
DataDog 公司发布了针对 OpenAI 的解决方案，以帮助客户管理大模型和调配算力。
DataDog公司发布了一种用于监测 OpenAI大模型算力消耗的产品，以便用户能够了解
大模型的使用情况并分配算力。其主要功能包括：1）根据 Token的使用情况跟踪成本；
2）分析 OpenAI API的性能和表现；3）统筹进行多个 AI模型的分析。
图 27：DataDog公司 OpenAI管理产品概览面板 图 28：DataDog公司 OpenAI API 成本估算
资料来源：DataDog官网，长江证券研究所 资料来源：DataDog官网，长江证券研究所
国内厂商已开始拓展算力可视化业务，网络可视化行业有望迎来新的发展机遇。针对由
网络可视化、信创基础产品向智算可视化、智算基础架构方向扩展的趋势，恒为科技进
行了一系列新产品新技术的研发：针对智算系统 100G 以太网/IB 网、200G 以太网/IB
网的智算可视化运维系统。
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行业研究 | 深度报告
图 29：恒为科技智算可视化系统架构
资料来源：恒为科技公众号，长江证券研究所
AI监管——推动 AI良性发展
从信息传播角度，美国智库兰德公司将 AI 滥用大致分为四类：深度伪造视频、深度伪
造图片、语音克隆、生成式文本。其中，深度伪造视频可以利用 AI将另一个人的脸与视
频中出现的人脸合成并操纵目标人的行为或言论，已经可以创造出人眼无法辨别的视频。
图 30：深度伪造视频 图 31：深度伪造图片
资料来源：央广网，长江证券研究所 资料来源：《Deepfake Detection Using the Rate of Change between Frames
Based on Computer Vision》（Gihun Lee），长江证券研究所
OpenAI 发布文生视频模型 Sora，在一定程度上降低了深度伪造视频的门槛。24 年 2
月 16日，OpenAI发布了文生视频模型 Sora。Sora可以直接输出长达 60秒的视频，
并且包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头，以及富有情感的多个角色。尽管在 AI大
模型爆发前伪造视频也并不少见，但 AI 大模型让伪造的门槛更低，并且能够轻易实现
“量产”。
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行业研究 | 深度报告
图 32：Sora以“Historical footage of California during the gold rush”
为提示词生成的视频截图
图 33：Sora以“Step-printing scene of a person running, cinematic
film shot in 35mm”为提示词生成的视频截图
资料来源：Sora官网，长江证券研究所 资料来源：Sora官网，长江证券研究所
AI乱象频发，亟需 AI监管以修正发展边界。2023年 5月，安全技术公司迈克菲对来自
七个国家的 7054人进行了调查，发现有 25%的成年人经历过某种形式的 AI语音诈骗，
10%的受害者因此造成经济损失。根据甲子光年数据，今年以来全国各地发现利用 AI技
术窃取个人隐私进行诈骗的案例至少有 14 例。其中，诈骗金额多在万元以上，最高被
诈骗金额甚至高达 430万元。AI大模型展现双刃剑特性，亟需 AI监管以修正发展边界。
图 34：基于 AI换脸+AI语音的 14例新型 AI诈骗案件
资料来源：投资界，长江证券研究所
AI风险驱动 AI监管明显加速。23年 10月 30日，美国总统签署《关于安全、可靠、可
信地开发和使用人工智能的行政命令》，要求对人工智能（AI）展开新的安全评估与指
导，并研究 AI对劳动力市场的影响。欧洲议会、欧洲理事会和欧盟委员会三方于 12月
8日就《人工智能法案》达成协议，法案规定了对人工智能领域的全面监管。对不同风
险程度的 AI系统施加了不同的要求和义务，风险越高，监管规则越严格。
基于AI换脸+AI语音的14例新型AI诈骗案件
冒充对象
诈骗金额
使用AI技术
朋友 亲人 领导 同学 其他
AI换脸+AI语音 AI语音 AI换脸
1万及以下 1-50万 50万及以上
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行业研究 | 深度报告
图 35：欧盟《人工智能法案》AI系统风险分类
资料来源：央广网，长江证券研究所
国内 AI监管政策落地，打开网络可视化行业新空间。《生成式人工智能服务管理暂行办
法》自 2023年 8月 15日起施行，国内 AI监管政策落地，指引行业新方向。国内已有
网络可视化公司进行相关探索，国投智能自主研发 AI-3300 慧眼视频图像鉴真工作站，
支持深伪视频图像篡改方法的检测。
图 36：AI-3300慧眼视频图像鉴真工作站
资料来源：美亚柏科公众号，长江证券研究所
烽火星空：网络空间安全和大数据领域的国家队
烽火通信持股 %的南京烽火星空是网络可视化行业的领导者之一。其依托自主可控
的大数据技术，研发了面向网络安全、公共安全、智慧城市三大领域的相关产品和解决
方案，致力于打造集资源、能力、服务、应用于一体的智能化大数据系列产品，推动数
据化服务向各业务领域拓展延伸，助力用户构建以大数据智能应用为核心的业务新生态。
最低或无风险
• AI电子游戏和垃圾邮件过滤器
有限风险
• 聊天机器人
高风险
• 用于运输、评分考试招聘、发放贷款的
AI系统
不可接受风险
• 用于社会评分的AI系统
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行业研究 | 深度报告
图 37：烽火星空发展历程
资料来源：烽火星空官网，长江证券研究所
烽火星空发布“1353”品牌战略，推出“一平台三工具”智能大数据系列产品，打造行
业核心数据资产，全面赋能网络安全、公共安全、智慧城市高质量发展。2022年，烽火
星空发布了“1353 战略”：“1 个目标”即以数据工匠精神为各行各业构建核心数据资
产；“3驾马车”为平台、工具和服务；“5大能力”为计算智能、感知智能、认知智能、
治理智能和推演智能；“3大行业”为智慧公安、社会治理和智慧城市。
图 38：烽火星空发展战略
资料来源：烽火星空官网，长江证券研究所
烽火星空为兼具前端与后端能力的网络可视化系统集成商。通过组合前端、后端产品，
系统集成商直接面向下游用户，如电信运营商、政府机构及企事业单位等，提供整体解
决方案的交付。烽火星空具备一定的前端、后端产品的自研能力，同时也以系统集成商
的角色进行整体解决方案交付。其在公安市场进行了长期深耕，具备了一定的优势。
2000
南京烽火星空通信发
展有限公司正式成立
2002
开启行业信息
化探索之路
实现对互联网海量数据的分
布式存储和综合处理分析
2004
实现对互联网各类风
险的实时监控及预警
2008
推出烽火大数据平台
产品 FitData
2012
创立人工智能
研究院
2014
将大数据能力辐射
到城市安全领域
2016
2017
建设20+研发基地，
32个技术服务中心
将大数据能力应用
于“疫情防控”中
2020
2021
新一代云原生大数
据平台伏羲发布
推出“一平台三工具”
智能大数据系列产品
2022
三大领域
服务工具平台
构筑智算基座
数据治理/分析建模/
应用开发
数据运营和分析专
业团队
一个目标
秉持“数字工匠精神”，为各行各业构建核心数字资产
五大智能
计算智能治理智能感知智能 认知智能 推演智能
三驾马车
网络安全领域 公共安全领域 智慧城市领域
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行业研究 | 深度报告
图 39：网络可视化产业链
资料来源：浩瀚深度招股说明书，长江证券研究所
在营收端，烽火星空所属的数据网络产品板块在 2016-2019年保持稳步增长，自 2020
年以来呈现波动趋势。烽火星空所属的烽火通信数据网络产品板块的营收可以在一定程
度上映射出烽火星空的营收走势。2016-2019年，网络可视化市场规模稳步扩容，且烽
火星空市占率保持稳定，数据网络产品营收稳步增长，实现了 22%的复合年均增长率。
自 2020年以来，政府对网络可视化的投资有所下滑，数据网络产品营收出现波动。
图 40：数据网络产品营业收入 图 41：烽火星空总资产
资料来源：Wind，长江证券研究所 资料来源：烽火通信年报，长江证券研究所
烽火星空毛利率稳定，受短期经营情况波动影响，2020-2023H1净利润呈下滑趋势。烽
火星空深耕公安市场，构筑了较高的壁垒，2016-2022年毛利率稳定在 40%以上。2016-
2019年，烽火星空净利润持续增长，CAGR为 32%。2020-2023H1，政府开支波动压
制公司营收端表现，叠加公司费用开支较为刚性，烽火星空净利润逐年下滑。展望未来，
考虑到行业地位和毛利率较为稳定，烽火星空有望跟随行业复苏而释放较大的利润弹性。
芯片和
元器件
行业上游
应用开发商
系统集成商
基础架构提供商
网络可视化行业
政府
运营商
企业
下游客户
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数据网络产品营收（亿元） 同比（右）
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烽火星空总资产（亿元） 同比（右）
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行业研究 | 深度报告
图 42：数据网络产品毛利率 图 43：烽火星空净利润
资料来源：Wind，长江证券研究所 资料来源：烽火通信年报，长江证券研究所
中新赛克：网络可视化核心厂商，壁垒高筑
中新赛克成立于 2003年，是由深圳市创新投资集团控股的高新技术企业。公司业务覆
盖网络可视化、数据与网络安全、大数据分析与应用等多个领域。近年来，中新赛克投
身政企数字化转型赋能，自主研发的一系列安全产品已经通过了最严苛的市场检验，服
务了上百家企业的数据安全、企业数字化管理以及工业互联网安全建设，广受客户好评。
图 44：中新赛克产品地图
资料来源：中新赛克年报，长江证券研究所
在营收端，中新赛克在 2016-2019年保持稳步增长，自 2020年以来有所下滑。在 2016-
2019年，中新赛克充分受益于网络可视化行业规模扩张，营收连年增长。自 2020年以
来，受政府投资节奏波动影响，2020-2022年营收呈现下滑趋势。2023年 Q1-Q3，公
司积极推动业务拓展，营收同比增速为 76%，经营情况整体向好。
47% 47% 46%
45%
44% 43%
42%
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35%
40%
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烽火星空净利润（亿元） 同比（右）
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行业研究 | 深度报告
图 45：中新赛克营收 图 46：中新赛克分业务营收占比
资料来源：Wind，长江证券研究所 资料来源：Wind，长江证券研究所
毛利率长期较高，盈利能力自 2020年来呈现波动趋势。除 2021和 2022年外，公司毛
利率均保持在 75%以上，展现出优势的行业地位。2016-2019年，公司归母净利润持续
增长，与行业景气度高度相关。2020-2022年，受营收下滑影响，公司归母净利润连续
下滑。2023Q1-Q3，公司实现归母净利润 亿元，同比扭亏，业绩拐点或以出现。
图 47：中新赛克毛利率 图 48：中新赛克归母净利润
资料来源：Wind，长江证券研究所 资料来源：Wind，长江证券研究所
投资建议
网络可视化以“前端+后端”架构，感知并管控网络，扮演通信网络管理者的角色。近年
来，通信网络流量不断增长，持续释放行业需求。AI浪潮或催生出新应用场景，算力可
视化与 AI 监管有望成为新的开拓方向。行业需求旺盛，景气度有望上行，建议重点关
注子公司长期深耕公安网络可视化市场的烽火通信，关注核心厂商中新赛克。
-60%
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网络可视化基础架构产品 网络内容安全产品 大数据运营产品
75%
83% 80% 79% 79% 82% 76%
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4 归母净利润（亿元） 同比（右）
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行业研究 | 深度报告
风险提示
1、网络可视化系统建设不及预期。政府为网络可视化系统的重要投资者之一。受宏观
经济环境变动的影响，政府的投资情况可能不及预期。网络可视化行业的景气度可能会
因政府投资不振而出现下滑。
2、网络可视化行业竞争格局恶化。若网络可视化行业景气度持续提升，行业参与者可
能会增加，造成竞争格局恶化。
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投资评级说明
行业评级 报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评
级标准为：
看 好： 相对表现优于同期相关证券市场代表性指数
中 性： 相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平
看 淡： 相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数
公司评级 报告发布日后的 12个月内公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为：
买 入： 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于 10%
增 持： 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在 5%～10%之间
中 性： 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-5%～5%之间
减 持： 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5%
无投资评级： 由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使
我们无法给出明确的投资评级。
相关证券市场代表性指数说明：A 股市场以沪深 300 指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数
（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准。
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分析师声明
作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度，独立、客观地出具本报告。分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地
反映了作者的研究观点。作者所得报酬的任何部分不曾与，不与，也不将与本报告中的具体推荐意见或观点而有直接或间接联系，特此声明。
重要声明
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含作者对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断。报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。
本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌，过往表现不应作为日后的表现依据；
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财务报表及指标预测
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