当前，全球军事变革已迈入智能化 无人化新阶段，AI与机器人技术正重塑战争形态与装备体系。AI能够重构战场规则，开启智能作战新时代，其在辅助作战与决策、自主作战行动、实战应用等方面展现出巨大潜力。AI 技术的出现，或将推动装备向着更加智能化、无人化等方向迈进，甚至可能会引发新一轮军事技术革命。面对这种趋势，全球军事强国纷纷加速智能化武器布局，预计2034年全球军事智能化应用规模将达3580亿美元。
以下内容我们就聚焦AI军工行业，对AI赋能下的军工行业进行深度梳理。首先，我们将从行业概况、市场现状、AI对军事军工行业的赋能进行具体梳理，试图从基础层面概述AI军工行业的发展面貌。其次，我们将从市场布局、产业链及相关企业方面进行分析，以更进一步了解当下市场层面产业及相关企业的发展动向。此外，我们还将以发展的视角，对涉及AI军工行业的发展趋势、市场挑战及产业空间进行分析梳理，希望对大家了解AI赋能下的军工行业有所启发。
01
行业概况
1、我国重视军工行业信息化建设
二十大报告对我国军队建设提出了新的要求，报告提到：如期实现建军一百年奋斗目标，加快把人民军队建成世界一流军队，是全面建设社会主义现代化国家的战略要求。必须贯彻新时代党的强军思想，贯彻新时代军事战略方针，坚持党对人民军队的绝对领导，坚持政治建军、改革强军、科技强军、人才强军、依法治军，坚持边斗争、边备战、边建设，坚持机械化信息化智能化融合发展，加快军事理论现代化、军队组织形态现代化、军事人员现代化、武器装备现代化，提高捍卫国家主权、安全、发展利益战略能力，有效履行新时代人民军队使命任务。全面加强练兵备战，提高人民军队打赢能力。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标的建议》明确提出：要加快机械化、信息化、智能化融合发展，确保2027年实现建军百年奋斗目标。全球国际环境日益复杂，随着我国经济实力、军事实力的发展，我国对国防军工建设工作的要求也逐步转变。“十四五规划”提出，要促进国防实力和经济实力同步提升，深化军民科技协同创新，加强海洋、空天、网络空间、生物、新能源，人工智能，量子科技等领域军民统筹发展，推动军地科研设施资源共享，推进军地科研成果双向转化应用和重点产业发展。整体来看，未来要加快国防信息化建设工作，深化军民协同创新。我国国防军费保持稳健增长态势，连续3年同比增幅为7.2%。根据3月5日公布的2025年中央和地方财政预算草案报告，2025年我国国防支出预计为17846.7亿元，同比增长7.2%。我国国防支出自2023年以来增幅一直维持7.2%。2021年迄今的五年时间中，国防预算增幅始终维持在7%左右。人工智能（AI），是新时代智权争夺的核心。据2021年中国兵器首席科学家吴明曦发表的《智能化战争时代正在加速到来》一文指出，近年来，世界军事大国争相推出各自的人工智能发展规划，表明全球范围内围绕“智权”的争夺已经全面展开。军事智能的本质是利用智能科技为战争体系建立多样化识别、决策和控制模型。战场生态系统将体现为AI主导下的“AI、云、网、群、端”智能化生态系统。AI将以芯片、算法和软件等形式，嵌入战争体系的各个系统、各个层次、各个环节，主宰未来战争全局。根据中国指挥与控制学会总结的2024年人工智能国防应用的10个案例，人工智能在国防领域提供了装备维护、自主无人机，以及先进的网络防御机制，并辅助提高了后勤供应链管理效率，增强个性化作战训练，并有望重塑军事战略和战术。人工智能快速发展，新质战斗力升级提速。在2025《政府工作报告》中提出要加快发展新质战斗力，以DeepSeek为代表的人工智能不断迭代发展，为新质战斗力奠定了坚实的基础，人工智能与军工行业结合，技术升级和系统建设有望推动军工信息化发展。做好“十四五”收官，加快推进网络信息体系建设。政府工作报告提出抓好军队建设“十四五”规划收官，加紧实施国防发展重大工程，加快推进网络信息体系建设。随着十四五即将结束，网络信息体系建设有望提速。
02
市场现状
1、人工智能发展为美国国防部顶层战略，军工智能化浪潮已至
人工智能是当前具有变革性、引领性的技术领域。美国《国防部数字现代化战略》提出，人工智能指的是一种机器能力，用来执行通常需要人类智能才能完成的任务，包括通过数字化程序还是自主物理系统背后的智能软件来完成。作为通用技术，人工智能已经在改变大部分企业和行业，也将影响国防部各个领域，包括部队应用、部队保护、培训、后勤、自动化指挥系统、网络空间运营等，未来将会对未来战争形态产生颠覆性影响。美国顶层战略体系对人工智能的强调和布局，为美军人工智能的战略发展提供根本性、综合性指导方略。根据《美军人工智能战略发展的智库策源研究》（赵超阳等，2021），2014年美国国防部提出“第三次抵消战略”，重点发展的五大技术领域均以人工智能为核心，拉开了美军全面智能化的序幕。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究和发展战略规划》两份重要文件，将人工智能上升到了国家战略层面。2018年的美国《国防战略》提出，先进计算、大数据分析、人工智能、自主性等新兴技术是确保美国打赢未来战争的重要技术，通过对人工智能等技术进行广泛投资，包括商业突破的快速应用，以获得具有竞争力的军事优势。2018年《国防部人工智能战略概要》设定了人工智能发展的总体框架。2023年《数据、分析和人工智能采用战略》提出以数据驱动为核心，涵盖基础设施建设、人才培养、系统推进、决策支持等多方面的发展规划。2024年发布的《美国海军陆战队人工智能战略》旨在指导部队在全工作流程中整合人工智能技术。未来美军将强化跨军种统筹、协调与合作，有效整合资源，为未来战场上的智能化作战打下基础。《2030年的武器装备》多次提及“智能化”武器发展，我国装备智能化建设有望加速。2019年7月发布的《新时代的中国国防》白皮书称，智能化战争即将到来，正在进行的军事革命将改变未来战争的制胜机理；党的二十大报告提出，要坚持机械化信息化智能化融合发展，增加新域新质作战力量比重，加快无人智能作战力量发展。据中国国防部官网2020年11月例行记者会文字实录，记者提出“请问如何理解确保2027年实现建军百年奋斗目标？”，国防部新闻发言人强调“实现建军百年奋斗目标，要求加快机械化信息化智能化融合发展”。据解放军报2023年2月文章《坚定不移走高质量发展之路——锚定如期实现建军一百年奋斗目标砥砺奋进》，指出“可以预言，未来5年战争形态会加速向信息化智能化战争转变，信息主导、体系支撑、精确作战、联合制胜成为其鲜明特征，武器装备向远程化、精确化、智能化、隐身化、无人化方向发展，战场空间向太空、网络、深海、极地拓展。”2024年4月19日，中国人民解放军信息支援部队成立大会在京举行。我国装备智能化建设有望加速。人工智能技术的进步为军工AI发展奠定了基础。从技术驱动层面看，以深度学习、强化学习、计算机视觉为代表的AI技术突破，为军事应用提供了全新的可能性。机器学习算法使无人机集群能够实现自主协同作战，神经网络的图像识别精度已超越人类水平，显著提升了战场目标侦测效率。边缘计算与5G技术的结合，更让智能弹药、无人战车等装备在复杂战场环境中实现毫秒级决策响应。这些技术突破不断突破传统装备的物理限制，推动军事系统向自主化、智能化方向演进。军事需求的升级则是军工AI发展的另一核心驱动力。现代战争形态正加速向全域联合作战转变，战场信息密度指数级增长，传统指挥系统面临巨大压力。AI赋能的战场管理系统能实时处理多源情报，生成最优战术方案，将指挥决策周期从小时级压缩至分钟级。面对无人化作战趋势，各国对智能侦察卫星、自主攻击平台等装备的需求激增，倒逼AI算法在动态对抗环境下的鲁棒性提升。俄乌冲突中AI辅助的电子战系统、北约正在测试的智能预警网络，都印证了军事需求对技术研发的牵引作用。技术突破与军事需求的共振效应，正在重塑国防科技创新的底层逻辑。当AI算法迭代速度与装备升级周期形成正向循环，军工AI发展呈现出“需求催生技术、技术创造需求”的双螺旋结构。美国“马赛克战”概念依托AI构建动态杀伤链，中国“蜂群无人机”技术突破传统作战边界，这种双向驱动不仅加速了军事变革，更推动AI技术向具身智能、群体智能等前沿领域突破。未来，随着量子计算、脑机接口等颠覆性技术的渗透，军工AI将在技术供给与军事需求的持续共振中，开启智能战争的新纪元。在整体军事能力方面，我国与美国还存在一定差距。目前，我国武装部队全球排名为第二，美国武装部队实力排名第一。2025年，我国军费支出大约1785亿美元，美国约8952亿美元，中国军费支出仍远低于美国，占比不足20%。在空军与海军领域，中国的综合战力水平仍与美国存在发展阶段差异。美国在20世纪70年代提出“信息战”概念，自90年代初期开始大力推进国防信息化建设。1991年的海湾战争暴露出美军各军兵种在通信网络中相互脱节的重要缺陷，美军为此启动了“武士C4I”计划，作为其军事一体化信息系统发展的目标。20世纪末，美军提出“网络中心战”理论，先后开展了国防信息基础设施、全球信息栅格、联合信息环境等计划。美国国防高级研究计划局于2017年提出“马赛克战”新构想，依托以计算机和网络技术为基础的杀伤网。2020年，美军各部门对“联合全域作战”相关概念进行了各自阐述和集中表达。C4ISR（自动化指挥）系统是国防信息化的重要载体，美国占据市场规模的40%左右。1977年，美国首次把“情报”作为自动化指挥的重要因素与C3系统（指挥、控制、通信）相结合，形成C3I系统。随着计算机在军事装备中的应用范围逐步扩展，指挥自动化系统演变成为C4I系统。近年来，信息化战争的形势让军队认识到掌握战场态势的重要性，提出战场“态势感知”概念，因此演变出C4ISR系统。根据Markets and Markets数据显示，2022年全球C4ISR市场规模达到1194亿美元。“十四五”国防信息化成为主旋律，我国全军种有望取得显著成效。经过数年的大力投入，中国已建成与美军C4ISR系统相当的信息化作战体系，覆盖指挥控制、通信网络、数据链协同等领域，并在部分技术上实现突破，如北斗导航系统全球组网完成并在大部分指标超越GPS性能，5G通信技术已应用于军事指挥系统；战区互联互通体系逐步建立；人工智能、大数据分析技术已用于情报处理与决策支持等。此外，我军于2024年成立的信息支援部队进一步统筹全军信息化建设，强化数据链与指挥系统国产化。“十四五”期间，我国陆海空三军信息化建设以“智能化、网络化、实战化”为核心。陆军聚焦无人集群与单兵智能装备，构建高原/城市多场景作战能力，指挥体系全域互联，装备信息化指数级提升；海军突破电磁弹射与量子协同，低轨卫星与数据链作为强支撑、强化远海制信息权；空军从追赶超越到引领，六代机验证，双座型歼-20S首次官宣具备指挥无人机集群作战与电子战能力，成为空中战术指挥节点。基础设施与实战效能跃升，核心元器件等关键环节国产率大幅提升。通过量子通信、自适应网络等技术构建韧性化通信链路，依托北斗全球组网（定位精度达厘米级）及5G军事化应用，实现陆海空天跨域协同指挥。2024年实战化演练中，智能化指挥系统支持多军种数据实时共享，作战响应效率提升超40%。自主可控是“十四五”期间国防产业的主旋律之一，军工芯片国产化率大幅提升，太赫兹雷达、战术互联网等200余项关键系统完成列装；信息支援部队成立一年，对支撑我军网络信息体系建设运用起到关键作用，推动我军高质量发展和打赢现代战争。4、当前作战已进入智能化初级阶段，无人平台开始大量应用在人工智能等技术的推动下，当前作战已逐步进入智能化初级阶段。根据《透视智能化战争演进的阶段性特征》（徐亚涛，2024）文章，军事科技创新及其物化的武器装备发展是战争形态演变的内在动力和决定因素。革命性的军事技术，通常按照“军事技术—武器装备—作战方式—组织形态—战争形态”的逻辑链条，推动战争形态由量变到质变。当前，技术自驱、作战牵引和战略投入分别与智能科技创新构成迭代互促循环，三个循环叠加形成持续加速效应，正加快推动军事科技创新和战争形态演变。智能科技的发展与运用正推动智能化战争演进呈现三个阶段特点。
03
AI赋能军事与军工产业
1、AI辅助战场决策
在传统战争模式中，战场决策主要依赖指挥员的经验和直觉。然而，现代战争环境复杂多变，海量信息如潮水般涌来，仅靠人力很难在短时间内对这些信息进行全面、精准的分析。AI技术的出现，彻底改变了这一局面，为战场决策提供了强大的支持。从技术发展轨迹来看，AI军事应用经历了从单一功能辅助到全系统智能化的演进过程。美国国防部已设立专项小组探索生成式AI在军事领域的应用，并推出基于Llama3模型的Defense Llama系统，旨在增强复杂战场环境下的决策能力。与此同时，中国军工企业如内蒙一机(内蒙古第一机械集团)也在军事装备研发中体系化应用AI技术，涉及装备体系论证、科研攻关和智能技术培育等多个维度。内蒙一机的AI应用覆盖了从核心技术研发到产品落地的全链条，尤其在军事智能化与工业自动化领域表现突出。AI还能依据战场态势和任务目标，迅速生成多种作战方案，并对这些方案进行模拟评估。它可以模拟不同作战方案在各种复杂情况下的实施效果，预测可能出现的问题和风险，为指挥员提供详细的评估报告和建议。这就好比为指挥员配备了一个“超级智囊团”，帮助他们在瞬息万变的战场上做出更加科学、合理的决策，抢占战争主动权。根据北京融报，2020年，美国兰德公司用AI模拟台海冲突时发现，如果提前72小时干扰对方雷达系统，登陆部队生存率可以从42%飙升到67%。现实中，以色列的“铁穹”反导系统早就把这种计算玩到了极致。当哈马斯火箭弹来袭时，AI会在0.01秒内算出弹道，优先拦截飞向学校、医院的火箭。据以色列国防军数据，2021年巴以冲突期间，这个系统创造了90%的拦截神话。在人工智能技术驱动下，战争已步入智能化初级阶段，无人装备渗透率与效能快速提升成为显著特征。无人装备是人工智能技术最核心的应用场景，无人作战平台的自主性及智能化程度亦是检验人工智能技术的核心参考。因此，无人装备是军工AI投资的重要方向。在2021-2023年的加沙冲突中，以色列通过“AI目标库”整合10年战场数据实现精准打击，将空袭误伤率从15%大幅降至2%，但AI标记的“哈马斯通信节点”误将民用设施纳入其中，由此引发国际法院调查，暴露出AI军事应用背后的伦理争议。随着太空成为军事竞争的新疆域，人工智能与卫星技术的融合正催生天基智能这一革命性概念。传统卫星受限于"天数地算"模式，面临数据传输带宽限制和通信窗口约束，而AI卫星通过将算力送上太空，实现"天数天算"，从根本上改变了空间信息的获取和处理方式。从实时地理空间情报到自主决策支持，AI卫星技术正在重塑战场感知体系和作战指挥模式，成为大国军事竞争的战略制高点。美国实时地理空间情报提供商BlackSky的Gen-3卫星代表了当前天基智能的最高水平。该卫星具备35厘米超清分辨率(600公里外可看清地面笔记本电脑)、短波红外透视能力(夜间监控能力提升300%)。更关键的是，其AI系统能自动识别车辆/军舰型号并预测敌方行动，从拍摄到生成分析报告仅需90分钟，比传统流程快8倍。2024年BlackSky与美军签订"泰坦之眼"合同，为驻欧陆军提供每小时更新的俄乌边境装甲部队动态，标志着天基智能已进入实战应用阶段。在军工科研和工业制造领域引入AI，将有助于加速武器装备的研发速度。当前武器装备尤其是先进武器装备的研发和生产都离不开软件的支持。有大模型技术作为支撑，可以显著提升各类软件的开发效率，可以从基础层面加速武器装备的研发速度。传统研发模式下，武器装备软件研发需要专业程序员长时间协作完成。而引入AI技术后，大模型技术具备代码自动生成能力，使得非计算机专业人员也能胜任一定研发工作，极大地缩短了开发时间。此外，在武器装备生成过程中，大模型技术还可以通过生成机器人控制代码，实现对武器装备生产过程的精准控制，降低人力成本，提升武器装备研发效率。AI在军工科研和工业制造领域已有部分成熟应用。小模型在工业制造环节的应用已非常成熟，其作为判别类模型，凭借其在特定任务上的高效表现，早已成为工业制造环节不可或缺的一部分。小模型在生产线监控、设备维护和质量检测等领域已经达到了较高的成熟度。大模型在研发设计与运营管理中表现出色，大模型通过其强大的泛化能力和对大量数据的学习，能够提供更为精准和全面的解决方案。例如，波音公司利用大模型进行供应链风险预测，确保了复杂航空项目的高效管理。大模型在研发设计阶段效果显著，为工业场景的图纸研发提供了巨大的帮助。（“大模型指挥、小模型执行”的协作方式可将双方优势进行互补）无人机：AI技术的关键应用载体。无人机业务范围包括、侦察监视、精确打击、电子对抗、战场支援等，AI技术的深度融入将全方位推动无人机实现跨越式发展，成为战场关键力量。无人船&无人潜航器。采用AI的无人船USV和无人潜航器UUV可在不增加人力成本的情况下，帮助军队增强防御力。如：美国第59特遣部队正在实验的每艘小型USV都可以将IRS网络延长30公里，这意味着对智能无人系统进行有限投资，就可以显著增强海上态势感知能力。采用AI的无人船USV和无人潜航器UUV可以替代作战人员执行长期监视、检测等危险军事任务。目前美海军正利用自主超大型无人潜航器XLUUV提升其水雷对抗、反水面战、反潜战、电子战和打击任务等能力。如，波音的“虎鲸”XLUUV可实现在作战区域徘徊、通信、部署有效载荷并返回基地。同时，无人装备的制造成本远低于有人装备，AI应用于USV和UUV将有望大幅降低美海军作战成本。地面无人装备如军用机器人、机器狗等。2024年珠海航展展出大量地面无人智能装备得到关注，机器狗具备极强的灵活性与机动性，履带式机器人具备续航久、载重大等特点，均有望成为未来无人智能作战主力产品。AI主要从提升感知能力、运动控制能力、任务执行与交互能力以及学习进化能力等方面来赋能地面无人装备，其感知能力、运动控制能力、任务执行交互能力、学习进化能力均有望实现提升。军事仿真是现代为现代化战争的“超前智能较量”，也被视为“军队和经费效率的倍增器”和影响国家安全及繁荣的关键技术之一。军事仿真系统成为研究未来战争、设计未来装备、支撑战法评估、训法创新和装备建设的有效手段。军事仿真技术可以减少装备研发成本，1930年左右美国陆、海军航空队就使用了林克式仪表飞行模拟训练器。当时其经济效益相当于每年节约1.3亿美元，而且少牺牲524名飞行员。在20世纪80年代，对于导弹研制，由于采用仿真就有了减少飞行试验数30%～40%、节约研制经费10%～40%和缩短周期30%～40%的效果，极大地减少了装备研发成本。军事仿真贯穿于武器装备的体系规划、发展论证、工程研制、试验鉴定与评估、作战使用研究、综合保障直至报废的全生命周期。全球军事仿真市场规模持续增长，2027年市场总额预计将达1216亿美元。随着军事仿真的重要性与日俱增，军事仿真市场将快速增长。根据简氏防务《全球建模与仿真的市场预测报告》，仿真军事训练系统全球市场预计2027年将达到1216亿美元，2017-2027年CAGR达到25.05%。其中北美预计为最大市场，在2016-2025年期间将占据全球36.10%的市场份额，约606亿美元；亚太地区占比25.30%，约426亿美元。中国军事仿真行业正处于快速发展阶段，市场规模将超过200亿元。我军的军事仿真研究发展起步比欧美等发达国家晚，发展初期我国不仅缺乏高水平的仿真技术开发人员、仿真产品研制人员、复杂仿真系统设计集成人员，同时也缺少高水平的市场推广人员和业务管理人员。近年来，随着我国军事仿真技术的发展，相关需求逐年增加。军事仿真软件应用作为中国国防信息化进程的关键环节之一，未来提升空间巨大。根据智研咨询数据，2020年国内军用仿真软件市场规模为118.52亿元，同比 11.32%，到2027年行业市场规模将超过200亿元。
04
市场布局
1、大国争相布局军工AI，抢夺未来战争制智权
在智能化战争时代，制智权将超越制陆权、制海权、制空权、制天权以及制信息权，成为未来战争的核心制权，而人工智能则是获取制智权的重中之重。世界大国高度重视人工智能在国防军事中的作用，从法律法规、国防及军队组织建制、国防科研经费等多维度积极布局，加速推动人工智能军事化，力争在AI带来的军事革命中占据领先地位。美国的人工智能产业全球首屈一指，在AI算法、AI大模型、AI芯片等领域拥有诸多世界一流的顶尖企业，在民用领域主导着全球人工智能产业的发展。在人工智能国防军事化领域，美国也有着超前的布局，Maven计划已经从实验室走向实战，美军正加速从信息化战争迈向智能化战争。总体上看，美国军方在推动人工智能军事化是立体化、多元化、持续性的，从顶层的战略规划、到军队组织构架调整，再到具体的人工智能赋能的具体武器装备及系统研发层面，都有着广泛的布局。美国防部高度重视人工智能在国防军事的应用，早在2018年就发布《国防部人工智能战略》，并持续在AI军事化领域投入大批经费以探索人工智能与国防军事结合的可能。2021.7.13，美国防部长在“全球新兴技术峰会”上透露，美国防部正在开发600多项人工智能项目，人工智能是有史以来规模最大、最重要的技术优先项之一。美军AI旗舰项目“梅文（Maven）计划”已经投入实战，在目标等领域发挥了卓越贡献。梅文计划启动于2017年，是美国防部人工智能技术应用的重点项目，开发初期旨在利用机器学习和市场上现有的相关技术产品，开发能够“自动识别潜在目标”的作战工具，远期目标则是通过算法构建一个识别战场人员和装备的系统。亚历山大·季莫欣在《人工智能重塑未来战争》指出，“梅文计划”已经在乌克兰战场测试，在图像处理、目标识别等领域效率大幅提高。在战争第一阶段的卫星图像区域分析中，“梅文”系统仅用12个小时就完成了过去使用真人数月才能完成的任务，随着战争的推进和“梅文”系统也在进化，现在完成上述任务的时间仅是一分多钟。科技巨头深度参与AI国防军事化，加速拥抱国防军工市场，军民协同趋势加强。在深度学习、大模型等尖端人工智能领域，Google、OpenAI等科技巨头相比传统国防军工产业，拥有更为顶尖的算法和人才，其参与AI军事化的趋势在加速。Palantir是美国防部Maven项目的主要承接单位，亚马逊、微软等企业也是主要贡献者这一；人工智能新晋巨头OpenAI的Sora模型已经被美国陆军选择，用于战场模拟训练，该模型可快速构建用于演习和作战复盘的虚拟环境，Scale AI也与美国国防部合作开发“大语言模型评估测试方法”，以便在人工智能技术安全标准和政策尚未成型的背景下，确定特定模型的基准性能，解决人工智能技术应用中出现的各类问题。与此同时，科技巨头关于人工智能军事化的态度也在发生转变，AI军事化的节奏或进一步加速。2024年1月，OpenAI删除了禁止其技术被用于军事用途的条款；2025年2月，谷歌公司在2018年制定的“限制其AI技术用于军事用途”的原则也被删除，这一巨大转变标志着谷歌的人工智能技术将不可避免的进入国防军工市场。OpenAI、Google为代表的科技巨头在AI军事化这一重大原则上的转变，也预示着掌握顶尖人工智能技术科技巨头正在加速全面拥抱国防军工市场。俄罗斯重视军事技术发展有较为久远的历史，近年来由于美国威胁、北约东扩，以及为提升作战效能和维护大国地位等多重原因，俄罗斯在国防信息化和人工智能运用方面不断投入发展。俄罗斯政府和军方在国防信息化和人工智能布局上呈现了战略优先、顶层设计、政策保障的特点，2017年出台的《2018-2025年国家武器装备计划》作为俄罗斯现代国防的核心文件，正确预测了未来战争的变化局面，强调了智能化、信息化技术的应用；2019年颁布的《2030年前人工智能发展国家战略》作为俄罗斯在AI领域的顶层设计文件，明确规划了未来AI技术的研究、开发和应用。俄乌战争爆发以来，俄军智能化为军队指挥控制系统升级改造，AI更好地配合作战行动，为实现海量作战数据处理分析，精准打击等工作做出了巨大贡献。印度、法国等世界主要军事大国在国防人工智能领域也高度重视并有相应布局。国内军工信息化企业拥抱AI，助力智能化转型。在AI行业落地的实践中，国内军工信息化企业已经取得了显著的成果，涌现出了一批具有代表性的成功案例：公司是率先发布首个网络空间地图—网络空间坤舆图，实现了网络空间与地理空间的关联与映射。让数字中国在网络空间中得以清晰呈现，它是关键信息基础设施“摸清家底”的基础，也是网络安全挂图作战的底图。公司已接入DeepSeek等主流大模型，实现了资产识别、漏洞分析、威胁检测等规则的智能生成，并基于AI完成了风险分析、攻击防护、日志降噪等核心引擎的重构。2024年5月，公司公告拟收购天御云安，其在卫星通信安全领域积累了多项核心技术，形成了一整套卫星通信安全解决方案，实现资源互补。在低空领域，公司联合成都携恩科技发布业内首个城市无人航空运营安全运营服务体系解决方案，助力卫星互联网业务实现翻倍增长，其中，2024年公司卫星互联网业务上新签订单近3000万元。（2）永信至诚：数字安全测试评估领导者，助力企业大模型落地公司基于网络靶场技术优势于2022年11月19日推出「数字风洞」产品体系，开启安全测试评估专业赛道。数字风洞采用多循环激励和智能载荷技术，在高度仿真的应用测评场景内，对数字化系统全生命周期的各个阶段进行反复高度自动化的系统性安全验证，度量安全建设成效，伴随式促进数字化系统快速迭代优化，持续保障“数字健康”。数字风洞产品体系基于永信至诚独创的风险趋于“证无”理念，以“3×3×3×（产品×服务）”安全感公式为方法论构建而成。面向城市、行业和单位等不同用户群体，围绕人、系统和数据三大要素在规划、运营及处置的各个阶段进行持续安全测试验证与能力优化提升。近期，公司发布元方原生安全大模型一体机，推出的企业级AI私有化部署产品及方案，元方原生安全大模型一体机通过软硬件深度集成，助力企业构建专属AI能力，迈入智能化转型时代。一体机采用分层式、模块化的技术架构，主要包括硬件基础平台、基础组件、预置大模型、“AI原生安全一体化服务引擎”以及企业AI应用与智能体，并通过“权限管控”、“全面审计”、“数据安全”与“主动安防”四大纵向安全维度，对整个系统进行全方位的防护与管理，形成“DPAA”（DataSecurity、Privilege、Audit、ActiveSecurity）安全体系，确保系统的高效、稳定与安全。（3）中科星图：空天信息产业领军企业，打造云上低空基于空天信息多圈层数据供给能力，依托星图云基础设施算力支撑，以G-DGGS与GeoSOT空域网格剖分双引擎为核心，打造“低空一朵云”，提供低空数据全要素支撑、低空空域全时空计算、低空运行全流程管控，为生态合作伙伴提供低空数据与算力底座，为政府低空监管部门空域管理、飞行管控、企业服务提供全方位解决方案，为低空经济高质量发展保驾护航。（4）索辰科技：探索物理AI技术的落地应用，赋能工业装备的设计与制造公司拟收购力控科技51%的股权，实现了在工业软件领域的重大突破，此举不仅加强了索辰科技在多物理场仿真技术上的实力，而且通过结合CAE与SCADA（监控与数据采集）系统，打通了工业软件从设计到制造的全链条，推动了数据驱动仿真和仿真反馈控制的闭环，为实时数据驱动的动态仿真、预测性维护与故障诊断、数字孪生的深度实现以及设计-运维闭环优化等应用场景提供了新的可能性，标志着中国智能制造领域在“虚拟仿真 物理执行”数字闭环方面迈出了重要一步。并与合见工软合作共建国产EDA与CAE协同解决方案，推动了国产工业软件的自主可控。索辰物理AI天工开物平台，基于生成式物理AI技术和实景渲染技术，实现真实场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练。
05
产业链分析
1、“AI 军工”产业链概况
国防军工是人工智能技术深度赋能的战略高地，其应用突破将重构未来战争规则，成为夺取"制智权"的关键支点。当前军事人工智能仍处于技术探索期：遵循"数据反哺-算法进化-能力质变"的螺旋式发展路径，通过海量战场数据的持续训练，推动算法模型在目标识别、运动控制、自然语言处理等核心领域实现代际跃升，进而向装备智能化、决策自主化、战法创新化等维度延伸，最终形成智能化国防体系。军事AI系统遵循数据、算法、算力、应用的基础逻辑，但具有鲜明的军事属性。军用人工智能产业链可分为上游基础层、中游平台技术层、下游应用层三大层级。上游是军工AI的底层支撑，主要包括数据、算力、核心硬件及基础软件，具有高壁垒和强技术属性。数据资源：包括军事训练数据、战场环境数据、装备运行数据等，是AI模型训练的基础。例如，俄乌冲突被称为“人工智能第一战”，战场数据的实时采集与分析成为关键。此外，数据清洗与标注企业如军方合作的数据服务商也是重要参与者。算力基础设施：高性能计算HPC和云计算平台，支撑复杂AI模型的训练与推理，如军用AI指挥系统需依赖超算中心或分布式算力网络。国产化替代趋势显著，例如铂力特布局国产振镜等核心元器件，减少对进口依赖。核心硬件：包括芯片和传感器。芯片包括军用FPGA、AI专用芯片及高精度模拟芯片ADC/DAC。传感器包括红外探测器、雷达组件等，用于实时战场感知。基础软件与算法框架：开源模型（如DeepSeek）推动技术普惠，降低开发门槛，加速军事场景适配。中游是军工AI的技术转化环节，聚焦算法优化、模型训练及软硬件集成。AI算法与模型：具体的战术决策模型如大立科技的“渊”AI引擎，通过多源数据融合生成实时战术地图，支持动态威胁自主决策。系统集成与平台建设：如军用通信网络，能够实现战场信息实时传输与协同。下游是军工AI的落地场景，覆盖指挥决策、无人装备、情报分析等领域，直接提升作战效能。智能指挥与决策系统：如Palantir的“战场数据操作系统”，通过AI分析战场态势，辅助指挥官制定策略，类似技术在国内由中科星图的空天大数据平台实现。无人化作战装备：包括无人机/无人车，如航天彩虹的察打一体无人机、内蒙一机的智能装甲车，结合AI实现自主路径规划和目标识别。智能弹药如北方导航的制导控制系统集成AI算法，提升导弹命中精度。情报与电子战：基于AI的情报分析系统如晨曦航空的惯性导航设备可快速筛选卫星图像和通信信号，识别敌方动态。后勤与装备维护：主要是AI预测性维护，通过分析装备运行数据，提前预警故障，降低战场维修风险。军工AI下游应用场景的落地与订单增长已成为产业链的核心驱动力，尤其在智能指挥、无人装备、智能弹药、电子战等领域表现突出。2024年底以来，军工企业订单逐步从个别公司突破转向特定领域集中释放，如导弹、无人机、数据链等。预计2025年全领域订单将迎来爆发，尤其是AI赋能的智能化装备。（1）中游可对标Palantir：寻找拥有数据及算法、应用场景经验的卡位企业中游算法、数据分析等环节，极易产生颠覆性技术，并且在AI领域的颠覆性技术具备链式反应的特征，推动其他领域技术发展带来突破。Deepseek、ChatGPT等企业在大模型领域带来的突破，均是发生在中游环节的技术革命，而机器人、自动驾驶等下游应用随之开启。在国防军工领域，数据与相关战场经验是稀缺资源。人工智能大模型的研发、迭代、落地，离不开海量数据的支撑，如GPT4有着1.8万亿参数，需要13万亿token的训练数据，是否掌握足够的数据是企业发展的关键要素之一。而在国防军工领域，数据的稀缺性尤为突出，不仅因为国防产业是高度保密的战略产业，实际战场也充满了对抗、欺骗和谋略，战场环境瞬息万变，难以预料更难以复现，这为获得高价值量的数据来源带来了极大挑战。陈羽等人在《战场算法：智能化战争的制胜利器》提到，一个目标识别算法至少需要100万个样本数据支撑，一个辅助决策算法则需要高达5000万个以上样本数据。由此可见，在国防军工领域具备数据资源的企业，占据核心竞争卡位。数据在算法打造垂直应用，C4ISR领域抢先落地。在指控系统、ISR等领域拥有核心数据库以及垂直算法、应用场景经验，这是AI与军工融合的数据基础，也是对标Palantir的业务。Palantir的成长路径，以及俄乌战场的实践表明，情报分析是军用AI大规模落地的首要场景，并且Palantir新推出的AIP系统，结合大模型、原有的Foundry等平台资源，已开始推动AI在辅助决策领域的落地，进一步拓展人工智能在战场应用的边界。一方面是国家队拥有大部分数据资源，核心看其拥抱AI技术的进展。另一方面仅仅有极少数拥有数据、应用场景经验的民营企业，他们确实率先在拥抱AI技术。国防AI应用的下游非常广泛，几乎涵盖从情报分析、指挥决策、战损评估等围绕战争作战的以软件应用为主的环节，以及无人装备、智能装备等最终以装备形态存在的硬件应用环节，甚至包括装备生产制造、装备研发领域的AI技术赋能，以及军事仿真训练、后勤保障等领域的应用等。应用落地场景和订单是核心，无人装备、仿真演训有望加速落地。在无人装备领域，AI的快速发展在目标识别、环境感知、无人体运动控制，自主决策等领域将带来质的提升，人形机器人、智能汽车等行业的快速发展充分印证了AI在装备无人化、自主化领域的巨大潜力。Anduril接手微软220亿美金的订单，以及获取2.5亿美军的无人机和电子战系统订单，快速其推动估值升至280亿美金，是这一逻辑的重要实例。随着人工智能深度嵌入军事体系，美军智能作战架构已形成“数据获取层—基础平台层—作战应用层”的三层级体系逻辑。其中，SpaceX星链、Maxar遥感、GPSIII/IIIF等构成智能战场的数据神经网络（获取层）；Anduril“晶格网格”、PalantirGotham等平台形成感知与认知中枢（平台层）；JFN系统、TACAI边缘部署平台、智能弹药与多域无人集群等代表AI在指挥决策与作战执行中的深入落地（应用层）。这一体系展现出“感知-理解-决策-执行”一体化闭环架构，重构了战争流程与能力边界。在此背景下，我国军事AI相关产业链的战略发展方向应聚焦于以下三大核心领域，对应美军三层级模型，构建具备自主可控与体系对抗能力的未来作战支撑结构：总体而言，未来军事AI竞争的本质不在于某单点技术的突破，而在于“跨层级协同、跨域智能闭环”的能力构建。我国相关产业链可参考对标美军智能作战三层级架构，在星地融合、算力分布、无人智能平台等方向实现系统跃升。（1）低轨卫星系统（对应数据获取层）：构建“通导遥一体化”感知基座美国通过Starlink星链构建天基通信覆盖，通过Maxar等遥感卫星提供亚米级战术图像，并借助GPSIII/IIIF强化PNT系统，形成高可靠、弹性强、全天候的战场信息支撑网。特别是在俄乌冲突中，星链成为关键通信保障力量，其战时网络冗余调度和敌我管控能力为全球提供了“战时低轨通信”范式。我国在高分遥感、高轨卫星通信、北斗三代导航系统方面已形成较为完善布局。下一步应聚焦“通导遥融合 低轨组网”能力提升，通过星座部署、数据接口标准化与任务级智能调度算法的联动，构建多层次、多模态的空天感知系统。可重点支持“军事 民商”双轨推进路径，加快打造具备星间通信、中继自愈与低延迟回传能力的自主天基感知网络。在“通导遥一体化”感知基座的建设路径中，我国低轨卫星系统的未来发展重点，正在由“信息获取”向“智能计算”延伸演进，推动从‘天数地算’向‘天数天算’的本质跃升。这不仅是星座规模的扩张，更是体系结构的战略再定义。以AI驱动的智能感知网络为核心，未来低轨卫星将不再是简单的信息中继节点，“算力星座”将成为“在轨智能体”，具备本地分析、智能判断、实时反应能力，极大提升感知-决策链路的速度与可靠性。海外方面，Palantir通过“MetaConstellation”系统，已将微型AI模型部署至在轨卫星，实现在太空端完成任务调度与数据融合，与SpaceX星链构建起“快速感知-定位-传输-打击”一体化闭环体系。这种“边云协同 星地融合”的架构，使传统的中心计算模式得到重构，形成多节点、分布式、弹性冗余的战场感知能力，极大增强作战节奏与抗毁性能。我国也已在算力星座方向展开系统布局，形成“实验验证—平台部署—生态成型”的全链条推进格局：之江实验室提出“天基算力星座”计划，目标是构建全球覆盖、动态调度的天基智能计算网络，为低空经济、智能感知和军事任务提供就近算力支持，探索“云边天”一体化架构。“三体计算星座”项目，将协同全球合作伙伴，共建千星规模的天基智能计算基础设施，星座建成后整个太空算力将达到1000P（每秒百亿亿次浮点运算）。国星宇航启动“星算计划”，共计2800颗算力卫星组网，同时将与地面超过100个算力中心互联互通，从而构建未来天地一体化算力网络。重点在于推进太空计算技术，探索异构在轨计算、智能芯片部署与星载操作系统架构，构建以算力为核心的新型卫星体系，实现数据预处理、本地分析、任务联动的在轨作战能力。中科曙光（中科院空天院）则从更广泛的算力生态入手，整合“芯片—整机—平台—服务”全链条，投资中科星图、中科三清、中科天玑等核心企业，向天基计算提供技术储备与工业支撑，并在“时空大数据 AI模型”融合方面具备较强先发优势。（2）AI平台与边缘端部署（对应基础平台层）：打造战术智能中枢美军在该层级的代表是Palantir Gotham、Foundry、Anduril Lattice Mesh等平台，通过接入多源异构数据、构建战术图谱与情报关联网络，实现快速理解与自动化指令生成。同时，战术AI服务器（如TACAI）被部署到前线，实现战场本地推理与低延迟响应能力，强化了平台级AI与边缘端AI的协同。我国当前在算法平台能力（如类Gotham的智能决策系统）、国产AI芯片及算力模组等方向具备一定基础，应强化“平台软件 端侧算力 系统集成”三位一体发展路径。推动面向军事场景的AI中台部署，结合战术节点高性能AI边缘计算终端，构建前沿-中台-后端协同作战网络。同时推动工业级AI模型（识别、预测、语义建构）向战术级轻量模型转化，适应实战部署需求。例如，渊亭科技推出了“天机·军事大模型”平台，采用“大模型带小模型”的架构，融合知识图谱、图计算、强化学习等技术，已在强敌研究、作战指挥、模拟训练等70多个军事场景中实现应用。（3）智能无人系统（对应作战应用层）：构建“感知—决策—打击”一体化执行体系美国在JFN系统中整合F-35、B-21、HIMARS等平台的AI火力调度能力，支持目标识别、威胁评估与武器指派自动化；而在无人系统方面，Shield AI、Anduril Ghost无人机等实现蜂群作战、地图重建、自主打击等复杂任务执行；DARPA还推进“自主武器与人类协同”路径规划系统，构建未来“机动即火力”结构。我国在察打一体无人机、地面无人车、无人舰艇与水下潜航器（UUV）等领域已有工程化进展。以“集群智能 多域协同”为发展核心，突破动态目标追踪、自主航迹优化、作战任务重构等关键能力，推动“AI原生型”无人系统体系化生成。并探索基于数字孪生与虚实融合演训机制，构建从开发—训练—实战的一体化闭环。
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相关企业
1、中科星图：空天地大数据引领者，多赛道布局拓展新动力全链条数字地球能力，确立空天地大数据产业领军地位。公司致力于空天地大数据产业，深耕数字地球领域，构建了涵盖数字地球基础设施建设、数据处理与分析、软件平台开发及运营服务，实现了从数据采集、处理、承载、可视化到应用的全链条整合，为政府、企业及特种领域用户提供一站式的数字地球解决方案。公司背靠中科院，打通空天及超算两大基础设施，空天地大数据内在价值。据智论产业研究院数据，2022-2023年中国空天信息市场规模为6538.1/7267.1亿元，同比增长8.12%/11.15%，2017年至2023年CAGR为9%。数字地球产品拥抱云化、线上化，AI赋能拓展新应用场景。公司在“1 1 1 N”GEOVIS数字地球产品线下体系架构的基础上，拥抱云化、线上化，推出应用上云、数据上云和计算上云，拓展线上第二曲线，并实现线下与线上协同高速增长。此外，公司积极推进AI化赋能进程，推出星图地球智脑引擎和星图云平台，提升空基、天基、空天信息综合服务能力。对标国际数据分析龙头企业Palantir，AI 数据在政府部门和商业企业等行业将具备较好的应用前景。特种领域作业务基本盘，多行业持续扩张。公司通过集团化运营策略不断拓展业务领域，运用赛马机制有效激活子公司发展潜力。2024年特种领域收入10亿元，营收占比超30%，是公司最主要收入来源。智慧政府、气象海洋、航天测运控、企业能源、线上业务分别实现营收9.56/5.63/2.88/2.56/1.03亿元，同比增长28.91%/47.36%/25.90%/10.90%/395.44%。公司前瞻性布局低空经济与商业航天领域全产业链，推出地空云等产品并积极与航天驭星签署战略合作协议。多行业扩张预计将为业绩增添新活力，打开公司业绩的“天花板”。2、观想科技：转型升级智能装备和AI业务，军民双向拓展成长空间广阔观想科技成立于2009年，立足国防装备自身信息化、装备管理信息化领域，以自主可控新一代信息技术在军工行业的应用为核心业务。结合AI技术发展前景，公司向智能装备和人工智能方面转型升级，并基于已有的军工行业经验及技术积累拓展民用市场，已在智慧教育、智慧工地、智慧安防、智慧应急、智慧警务等领域实现产业技术及市场突破。智能装备业务基于“软件定义硬件”技术路线，契合“低成本、可持续”发展趋势成长空间广阔。软件算法升级一方面可以有效提升装备性能，另一方面可以降低硬件依赖进而降低装备成本。公司坚持“软件定义硬件、通用技术专用化”技术路线，形成了智慧大脑、载荷单元、动力单元、装备平台等系列产品，有效降低费效比，形成装备低成本研发量产。公司智能装备契合武器装备“低成本、可持续”发展趋势，竞争优势带来广阔成长空间。2024年12月，公司公告与客户B签订了《载荷（观想）订购合同》，总金额7150万元，体现了公司智能装备的优效费比研制、生产及交付能力。多方向布局AI领域，打造专业化边缘AI能力。公司AI技术着力于以软硬件结合的方式打造专业的边缘AI能力，深度结合军事知识构建专用领域模型，赋能无人装备和边缘算力设备，实现态势感知、路径规划、敌我识别、智能辅助等功能。国防信息化建设是推动国防现代化全方位转型升级，实现国防军事从传统人力规模型向质量效能型和科技密集型转变的主要推动力量，2024年信息支援部队成立体现了信息化的重要性。公司使用AI技术赋能国防信息化，业务前景可期。2025年3月，公司公告，公司和北京邮电大学、数据通信科学技术研究所联合体与某单位签署《某项目典型课题试验研究和试验条件建设项目合同》，总金额1.51亿元，公司承担部分合同工作量，合计4904万元，主要职责包括数字孪生试验平台、数据应用模型、信息多模态挖掘、目标智能识别等试验条件建设及课题研究。此外，公司拓展民用领域AI相关业务，2024年11月，公司公告与雅安数字经济运营有限公司签署了《雅安经济技术开发区数据赋能基础设施建设项目（智算基础平台及配套设备）采购合同》，总金额9416万元。装备全寿命周期管理经验积累丰富，向民用领域拓展打开市场空间。装备全寿命周期管理系统是公司核心业务，之前客户主要为军队、军工集团、科研院所等单位。故障预测与健康管理（PHM）是未来智能装备系统保障维护的重要发展方向，公司立足在军工领域积累的丰富经验拓展民用市场，公司是“四川省智能装备健康管理工程技术研究中心”，由公司参与起草的《塔式起重机再制造技术规范》于2024年5月由中国安全产业协会发布。2025年1月，公司公告中标中交二航局特种设备监控系统框架协议集采，体现公司成功打开PHM业务的民用市场空间。2024年业绩扭亏为盈，智能装备和AI贡献新业绩增长点。2024年，公司预计实现归母净利润648万元-754万元，同比扭亏为盈。受益于AI产业及技术革新趋势推动，公司在AI赋能国防信息化及低成本智能装备领域的布局和业务拓展取得突破性进展，贡献了新的业绩增长点。技术创新与产业升级不仅为公司带来了短期的业绩提升，更为公司持续性发展筑牢根基。3、七一二：军用无线通信核心供应商，产品全平台多领域覆盖助力军队信息化建设公司为专用无线通信核心供应商，前身为始建于1936年的湖南电器制造厂，是一家具有八十多年历史的大型综合性电子骨干企业。公司始终服务于国家及国防战略，专注推进我国军用无线通信行业发展，主营业务包括专用无线通信、民用无线通信及环保监测三大领域。公司于2018年在上海证券交易所上市，2020年原控股股东中环集团通过国有股权无偿划转方式将所持股权划转至天津智博智能科技发展有限公司，实际控制人仍为天津市国资委。“十五五”新周期迎来反转机遇，技术优势赋能产品竞争力。2024年公司实现营业收入21.54亿元，同比-34.09%；归母净利润-2.49亿元，同比-156.58%，主要原因系受行业周期性调整影响，公司新签订单量未达预期，同时本期交付产品结构变化叠加部分产品价格调整因素影响。归母净利润下降主要原因系营业收入下降，且公司为保证行业地位以及未来的市场占有率，研发费用投入规模及占比保持高位，带动期间费用率增长，受回款不及预期的影响，长账龄应收占比提高，坏账计提金额高于同期。公司营业收入和归母净利润在2019年至2022年期间整体呈上升趋势。在行业“十四五”规划中期调整、市场竞争日趋白热化等因素影响下，公司顶压前行，军用通信方面，市场拓展稳步推进。民用通信方面，公司持续增强市场攻关能力，不断细化市场竞争策略，全面提升市场覆盖的深度和广度。当前作为十四五规划最后一年，有望释放之前延迟的订单，叠加“十五五”规划初期新装备带来新一轮备货周期，军工信息化板块有望迎来整体行业订单恢复带来基本面反转机会。公司在市场拓展领域深耕细作，在未来有望为公司带来更广阔的市场空间。市场占有率的逐步提高，叠加军工信息化板块行业新周期或将推动公司营收利润增长。下游需求景气度向上传导，推动军用民用双领域业绩反转。信息化智能化无人化装备或将在“十五五”及2035年远期具备高景气度，军工电子有望在各类新型装备中作为信息化装备的有效抓手和实施载体。当前作为十四五规划最后一年，装备采购调整后新订单有望于2025年上半年陆续在产业链得到兑现，产业上中下游或出现需求共振，叠加“十五五”规划初期新装备带来新一轮备货周期，同时伴随我军信息化进程进一步加深，进一步补齐电子对抗、军工数据链等具体技术领域短板，军贸市场需求旺盛，在此之下装备体系改革正悄然而至，军工电子板块正在迈向较高景气度发展新阶段。公司作为专用无线通信核心供应商，或将受益于本次新一轮采购备货周期。4、紫光国微：特种信息化加速，汽车电子打开新增长极政策指引，特种业务或迎边际改善。由于特种集成电路产品销售及盈利能力承压，公司2022年开始，营收增长放缓并从2023年开始收缩。净利润率从2022年开始收缩。根据国务院数据，中国芯片自给率要在2025年达到70%。截至2023年，我国芯片自给率超25%，向上仍有空间。3月5日，国务院总理李强在政府工作报告中谈及国防和军队建设。明确提出抓好军队建设“十四五”规划收官，加紧实施国防发展重大工程，加快推进网络信息体系建设。公司在特种集成电路领域积累深厚，结合行业本身较高的准入壁垒，公司或将在特种行业信息化加速浪潮中充分受益。智能芯片布局充分，汽车电子带来新增量。紫光国微控股子公司紫光同芯已发展成为业界领先的芯片及解决方案提供商，累计出货超过250亿颗。中国二代居民身份证芯片市场占有率25%；全球SIM芯片市场份额名列前茅。根据智研咨询数据，2018-2023年IC卡市场规模年均复合增速约6.17%。2024年全国IC卡市场规模有望增至140亿元以上，增长趋势持续。2024年，公司发布了第二代汽车域控芯片产品THA6206，这是国内首颗通过ASILD产品认证的R52 内核车规MCU。2025年公司高端旗舰级新品THA 6412已向多家头部汽车客户成功送样。伴随“智驾平权”的影响，下游车端芯片需求或迎来量价齐升。晶振市场供给、需求共振上行，产能扩张充分享受内循环增长。根据恒州诚思YH Research全球石英晶振市场2023年至2030年的年均复合增速为10.96%。从石英晶振的需求来看，中国2023年市场规模为9.78亿美元，约占全球的30%。预计中国市场规模2030年将达到22.98亿美元，届时全球占比将达到34%。从生产角度来看，中国2023年占有30%的市场份额，预计2030年份额将达到35%。公司在湖南省岳阳市城陵矶新港区投资建设超微型石英晶体谐振器生产基地项目，项目总投资为3.55亿元，项目建成后将实现年产7.68亿支（设计产能）超微型石英晶体谐振器。5、国睿科技：军贸驱动业绩增长，布局低空等战略性新兴项目经营业绩稳中有进。2024年，公司实现营业收入34.00亿，同比增长3.61%，实现归母净利润6.30亿，同比增长5.10%，其中雷达装备及相关系统业务收入26.73亿元，同比增长20.04%，智慧轨交业务收入2.83亿，同比下降48.92%，工业软件及智能制造业务营收3.99亿，同比下降11.87%，整体毛利率为35.93%，较去年同期提升1.98个百分点。分子公司看，国睿防务实现营收19.95亿，同比增长19%，实现净利润5.61亿，同比增长15%；恩瑞特实现净利润0.18亿，同比下降39%；国睿信维实现净利润0.58亿，同比下降14%。雷达业务国际市场空间广阔。国际市场方面，公司积极响应“一带一路”倡议，落实重大战略部署，统筹调动资源，全力开拓海外项目，实现国际市场持续突破。2025年，公司预计向中国电科下属其他企业销售收入达21.82亿，同比大幅增长415%，主要由于本年度军贸雷达业务订单预计增加。在巴以冲突等国际安全形势日益复杂态势下，全球军贸需求有望增长，随着中国日益走向世界舞台中央，公司军贸业务前景良好。公司加快发展新质生产力，谋篇布局第二增长曲线，聚焦低空经济、商业航天、机载气象、机载防撞等战略新兴产业发展需求拓展业务。按照“场景为牵引、网络为连接、平台为中枢、装备为基础”的原则，提供全域低空智能感知管理体系整体解决方案，成功开拓“低空 海洋”市场；承接了我国风云系列气象卫星地面系统建设，微波器件产品在星网系统建设中得以应用；牵头成立南京市商业航天（卫星）创新联合体；与中国商飞上飞院签署战略合作协议，布局国产化机载气象雷达研制，开展直升机防撞雷达研制；公司加快布局发展战略性新兴产业，中标“低空 海洋”领域项目，实现公司在低空经济领域的有效探索。十四所优质资产进一步注入可期。公司2020年重大资产重组时，控股股东将其以国际化经营为导向的雷达产品业务注入公司。公司在2022年12月5日在上证e互动中明确表示，十四所的舰载雷达尚未形成出口销售，后续如果形成对外销售，将以资产重组或科技成果转化的形式进入国睿防务，进一步丰富公司军贸产品谱系。基于这一逻辑，如未来控股股东有新的出口型号并取得订单，会通过合适的方式进入公司。公司2010年作为首支“军工整体IPO”股票上市，后伴随北二装备放量，兼并收购等催化，股价整体呈波动上升状态，2015年牛市终结后股价大幅回落。因民品占比较低，公司股价在2016-2022年间与军方采购需求关联度较高，整体呈现出较强的周期属性。2023年后，受中移动入股、布局卫星互联网等多重因素影响，公司股价变化与军方需求波动的关联度有所降低，主要系市场对其未来业务结构中民品占比预期上升。展望2025年，公司民品业务有望迈入业绩释放阶段，为公司开辟全新增长极，实现军民共进，公司属性或于2025年由周期迈向成长。北斗&卫星互联网：全链条布局，绑定运营商。展望未来，北斗、低轨卫星相结合有望成为消费市场的主要卫星通信手段。公司在上述领域全产业链布局，并通过股权与董事席位与中国移动形成战略协同，二者未来或将在技术能力、市场渠道、客户资源等方面实现协同互补，以5G 北斗技术赋能各行业智能化升级。海格通信当前已布局四大产业园区，在基础器件、终端、系统软件等方面重点布局，打造技术护城河。军工AI：重塑国防智能化，未来战争决胜密码。基于俄乌战争及近年冲突的实战经验，结合多国军事战略调整与技术发展趋势，无人装备已成为未来战争不可或缺的核心力量。海格通信利用在通信、导航定位、感知算法等优势的基础上，进一步拓展涵括侦抗一体化等全系列无人应用平台，实现由终端业务向作战平台的拓展，其参与研制的多款型号地面无人平台装备在特殊机构比测中名列前茅并获得了选型，并在无人系统信息化装备研发和配套、反无人方面取得客户合同。旗下西安驰达承制的“九天”无人机在珠海航展发布。该无人机以其灵活配置和重型设计备受业界瞩目，获得多家企业合作意向订单。业绩修复：下游需求回暖，经营情况改善。军品：2024年承压，2025年需求有望修复。公司主业或迎底部反转，保障公司业绩基本盘。公司北斗业务自2023年开启高增，2025年北斗业务增速或达周期最高。民品：卫星应用构筑公司民品重要方向。公司在天通射频芯片市场份额较高，该功能有望向国内主流手机品牌中低端机型渗透。此外公司在北斗高精度定位、卫星互联网等方面亦有望取得消费电子方面订单。
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发展趋势
1、AI重塑未来战争，全球军事智能化趋势凸显
军工AI是人工智能技术在国防和军事领域的深度应用。军工AI是以军事需求为导向，通过自主决策算法、多源数据融合、智能感知技术等，实现装备智能化、作战自主化和决策科学化的技术体系。其本质是将AI能力嵌入武器系统、指挥链路和后勤保障环节，形成“感知-决策-行动”闭环。在利比亚冲突中，无人机首次实现自主攻击。在2020年的利比亚冲突中，交战双方采用多种型号无人机执行侦察和作战任务。据联合国利比亚问题专家小组发布的报告指出，土耳其制造的“卡古-2”（Kargu-2）无人机2020年在利比亚执行了“追捕并远程交战”行动，可自主攻击撤退中的敌方士兵。这是致命性自主武器系统在实战中的首次运用。以俄乌战争为观察窗口，AI正在深度重构未来战争的形态。其影响体现在战术执行、作战决策和战略转型三个层面，形成“数据驱动、算法主导、人机协同”的新型战争模式。俄乌战场成为全球首场以无人机为主力的“算法战争”。乌克兰通过OCHI系统收集超过200万小时的无人机战场视频，训练AI模型实现目标自主识别与打击决策，大大提高了传统FPV无人机的命中率。俄罗斯则推出“柳叶刀”巡飞弹等AI驱动武器，其搭载的Nvidia Jetson边缘计算模块支持自主路径规划和目标锁定，可穿透复杂电磁干扰实施精准打击。双方均验证了“蜂群作战”的可行性——通过数百架低成本无人机协同攻击，实现对防空系统的饱和式突破。AI重塑了战场感知与指挥链条。乌克兰利用美国Palantir公司的“梅文计划”AI系统，将卫星图像、无线电监听等多源数据整合，实现俄军动向的实时翻译与威胁评估，决策周期从小时级压缩至分钟级。俄罗斯则通过S-350防空系统的AI模块，自主完成多目标拦截指令生成，反应速度较传统模式提升数倍。更值得关注的是，生成对抗网络（GAN）技术被用于模拟敌方电子信号特征，生成高欺骗性干扰波形，使电子战进入“算法博弈”阶段。俄乌冲突揭示了未来战争的无人化、无声化、无形化特征。乌克兰部署的“复仇者”系统通过AI控制无人机编队，在GPS失效时仍能依靠视觉导航实施隐蔽打击；美国“毒液”项目则测试AI驱动的战机自主编队，预示空战将转向“算法集群对抗”。2、我国军工AI 未来：形成独特优势，仍需持续完善美军大力投入AI 国防预算，我国发展军工AI势在必行。纵观近年来的局部战争实践，以无人机为代表的无人作战力量已经成为联合作战力量体系的重要组成部分，发挥着越来越突出的效能倍增器作用，特别是随着人工智能技术的迅猛发展及在军事领域的广泛运用，无人系统的智能化程度不断提升，自主能力持续增强，无人智能作战呈现出不同于以往的优势和效能。目前人工智能在战场上正处于觉醒阶段，美军不仅加速了人工智能技术在军事领域的应用，推进自身军事化实力的提升，而且与盟国开展合作，共同研究人工智能军事化技术的发展，进而巩固军事技术上的创新与领先地位。未来战争将进入“全智能化战争”时代，在此过程中，美军将引领人工智能技术的发展。而在美国国防部最新颁布的《数据、分析与人工智能采用战略》中，明确将中国视作军事人工智能领域的唯一“战略竞争对手”，面对美军的“第三次抵消战略”，我军重点发展军用AI迫在眉睫。我国在AI技术的军事化应用上已取得突破，尤其在智能装备协同、指挥决策优化、通信网络升级三大领域构筑了技术优势。我国通过AI算法实现陆海空无人装备的跨域协同，陆海空三军均取得较快进展；国产大模型已应用于战场推演，通过数万种场景模拟辅助指挥官制定策略，减少人为误判风险；在军工通信领域，我军构建了“云芯一体化”位置数字底座，通过AI算法优化导航定位与数据链传输效率，实现战场信息“秒级共享”。天通卫星系统集成量子加密技术，增强通信抗干扰能力，为全域作战提供安全信道。全球军事博弈正加速向“算法主导、无人优先”方向演进。人工智能与无人装备的深度融合，重构了杀伤链效率、作战成本结构和战场规则体系。我国依托“智能 ”战略，在无人集群控制、战场决策闭环等领域实现局部突破，但仍需在基础算力、生态协同等环节补强短板。智能化无人作战装备谱系趋于完善化。空域：彩虹-7隐身无人机、WJ-600“中国版全球鹰”形成高空长航时侦察打击能力，翼龙-10实现台风天气下跨海区作业；陆地：四足机器人（“机器狼”）完成模块化改造，可搭载武器执行高危巷战；激光排雷无人机使排雷效率大幅提升；海域：中型无人潜航器完成长时间自主巡航测试，声呐探测范围扩展。中国军用机器狗已在中柬“金龙-2024”联合军演中完成实战验证，其搭载突击步枪时可实现精准射击（固定靶误差5厘米），并在复杂地形中以17公里/小时的速度机动，续航达6小时。而机器狼作为升级版，通过模块化编队（侦察型、打击型、保障型）形成集群作战能力，在珠海航展中展示了空地协同、动态编组的战术体系。目前国内参与军用机器人制造的企业包括201所、208所、58所、建设工业、晶品特装等企业。低成本与量产能力，抗干扰能力出色。中国机器狗单台成本仅3万元，远低于美国同类产品（7.5万美元）。依托国产5G通信技术，机器狗实现了在复杂电磁环境下通信的强稳定性，结合AI动态推演系统，决策失误率也较传统模式大幅下降。“机器狼”侦察能力、打击能力、保障处置等各方面能力都有提升。“机器狼”分工明确，协同配合，整个分队由综合指挥车，侦察探测“机器狼”，精确打击“机器狼”，伴随保障“机器狼”组成。“头狼”——侦察探测，负责对目标进行信息收集；“射手”——精确打击，挂载步枪，是编队中的火力担当；“辅助”——伴随保障，后勤担当。运用集群作战的概念，可实现“人、车、狼”互联互通，信息共享和动态自主协同。机器狼可搭载突击步枪、榴弹发射器甚至反坦克导弹，实现多场景火力覆盖。（3）AI 卫星互联网：我国实现技术突破，从“在轨验证”到“天地算力网”我国完成全球首次在轨AI大模型验证。我国于2024年9月成功发射全球首颗AI大模型科学卫星，由国星宇航主导完成在轨技术验证。该卫星突破传统“数据下传-地面处理”模式，实现星载算力平台自主处理遥感数据，10天内完成13次极端环境下的推理问答与目标识别任务，具备实时追踪海上移动目标（如航母）的潜力。这一技术使情报响应时间从“天级”压缩至“小时级”，初步构建“发现-定位-分析”的自主决策链条。据国星宇航官网披露，“星河工程”将构建由7200颗以上低轨卫星组成的天基网络系统，一期由192颗AI卫星组成，提供覆盖全球的实时卫星互联网服务。BlackSky将卫星图像分析时间从数天压缩至分钟级。2025年3月20日，美国商业卫星公司BlackSky宣布，其第三代（Gen-3）卫星搭载的AI影像分析系统正式投入使用，将卫星图像分析时间从传统的人工数天缩短至实时分钟级。这一突破不仅标志着卫星遥感技术的飞跃，更预示着AI在太空军事与商业应用中的战略价值被加速释放。此外，BlackSky计划未来一年内发射8颗Gen-3卫星，与现有Gen-2卫星协同工作，实现全球覆盖频次提升50%；数据交付时间缩短至10分钟内；影像质量与地面网络整合能力增强。BlackSky斩获军方订单。订单方面，2025年2月，BlackSky获得美国国防创新单元（DIU）“数百万美元”合同，用于发射首颗Gen-3卫星。其技术已应用于战术目标实时监控（例如俄乌前线装备部署）；战略设施动态评估（如朝鲜导弹发射场建设）；海上态势感知等。美国太空军《2025财年数据与人工智能战略行动计划》明确要求“提升数据驱动决策能力”，而BlackSky的技术正填补其快速响应、多源融合、成本控制的缺口。我国加速布局天基算力网络。中国科学院院士李德仁主导的“东方慧眼”星座计划（2030年前部署252颗卫星）与“星算计划”（2800颗算力卫星组网）已进入实施阶段。通过激光通信技术构建天地一体化算力网络，实现星间数据高速互联与算力分布式调度，目标建成覆盖全球的太空计算系统。天基算力网络的布局，不仅有利于弥补我军与美军之间的差距，借助低算力需求的我国国产DeepSeek实现更高收益，在卫星AI赛道有望实现与美国的并驾齐驱。军民融合应用场景扩展助力卫星实现经济化部署。相比美军方自有侦察系统，Gen-3卫星的运营成本仅为其1/5。这意味着美军在获取更频繁、更精准的侦察情报的同时，能够有效降低侦察成本，实现资源的优化配置。我军大规模星座部署需突破星载芯片、能源供应等成本瓶颈。军民场景的扩张融合有助于摊薄降低卫星使用成本，在军事领域，AI卫星与弹道导弹、高超音速武器系统协同，形成“发现即摧毁”的战术闭环；在民用领域，支持低空经济、灾害预警等场景，如实时生成震后损毁地图、追踪非法砍伐活动。我国在AI 军事通信领域已实现与美军的同台竞技，但在抗干扰算法、星地协同、边缘计算等细分方向仍需突破。未来仍需聚焦智能频谱对抗、低轨星座组网、量子融合通信三大赛道，构建适应智能化战争的新一代通信基础设施。
08
市场挑战
1、军事人工智能离不开算力基础设施建设
据《军事大模型发展现状与算力基础设施需求分析》，目前主流的军事大模型平台使用预先训练好的大模型，这些模型具有数十亿甚至数万亿的参数。模型训练过程是一个计算能力消耗巨大的海量数据处理过程，大模型对算力的需求主要体现在模型预训练、日常操作、模型优化等方面。以目前构建大语言模型的主流框架Transformer模型为例，对于40个单词的文本序列，执行Bert推理需要7GFlop/s，而用于从中文翻译到英文的Seq2Seq（序列到序列）模型需要20GFlop/s。训练ChatGPT所需的计算能力约3640PFlop/s-day（即如果每秒进行一万亿次计算，则需要3640天），相当于训练64个NvidiaA100GPU一年。此外，大模型在运行过程中需要不断优化，以确保最佳应用状态，优化过程也会消耗大量计算能力。以ChatGPT为例，其每月的微调至少需要1350PFlop/s-day的计算能力。2、数据质量是AI训练的核心，军事领域缺乏标准化数据深度学习是基于数据的，模型需要大量样本进行训练，而现实战争面临最大的问题就是训练样本匮乏。从目前深度学习的研究现状来看，训练样本依然是智能辅助决策系统研究的重要基础，因此，必须注重训练样本积累，以满足深度学习的需要。第一，由于我军长时间处于和平状态，缺乏现代战争的作战经验和相关数据，因此，训练样本只能从历史演习数据中获取，规模非常有限。为解决训练样本积累问题，一种可行的途径是通过兵棋模拟对抗进行数据的积累，同时利用专家知识对失真样本数据进行修复，以提高样本质量；另外，可以使用生成对抗网络(GAN)自动生成大量对抗样本，从而满足研究需要。第二，对样本集的信息维度应进行合理控制，虽然高纬度数据样本能使战场态势信息更完备，但过高的维度将严重影响到算法效率；反之，样本信息维度选择过低，又难以有效描述战场信息，这就需要根据作战层次对指挥粒度的要求来具体分析，并决定取舍。第三，研究更好的特征编码和标准化处理方法，统一规范数据格式、信息流程、数据库结构等，以实现对训练样本的统一管理和有效利用。军事领域需要充分考虑通信的不可达性，因此基于数据中心的标准大模型应用模式有其弊端，而基于各级指挥所或智能设备进行智能推理也对模型的小型化和轻量化提出了很高的要求。未来，随着模型压缩技术的成熟，在保持大模型原有性能和精度的同时，可以降低对推理算力的需求。这些平台使用轻量化模型来降低边端模型的部署成本，使人工智能模型的离线应用成为可能，从而提供定制化、低延迟、高安全性和隐私性的军事应用，更好地保留了原有模型的功能，实现云边协作，确保私域安全和更好的实时性能。
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市场空间
1、项目密集涌现，增长趋势明显
随着技术的迅猛发展，美国军事战略正经历智能化革命。从网络化战场的建设到人工智能的广泛应用，这一演进不仅在提升作战效率和战场决策能力方面取得了显著成就，更为未来的军事战略提供了无限可能。美国军事战略智能化的基本思想主要是通过整合先进技术、优化作战能力和提高军事效率，以应对日益复杂和多变的全球安全挑战。智能化演进不仅仅是技术发展的结果，还反映了对现代战争特征的深刻理解和对未来威胁的预见。这种演进的目标是提高战斗力、减少风险并确保战场上的优势地位。美军将人工智能视为推动“第三次抵消战略”的核心驱动力和赢得大国高端战争的关键，推出“联合战争概念”以指导智能化战争能力开发。按照美军规划，2025年初步具备智能化作战能力，2035年实现作战装备、信息系统、作战指挥、组织形态的智能化转型。2024年，美国国防预算中军用人工智能技术研发18亿美元，联合全域指挥控制系统研发14亿美元。截止2024年，美国军方已经拥有800多个活跃的AI项目，美国《财富》杂志在2024年10月报道，美国国防部在过去两年中，一共签署了约6.7亿美元的合同，涉及近323家公司和多种AI相关项目。2025财年，美国国防部为科学和技术项目申请172亿美元，其中约49亿美元用于可信人工智能与自主系统领域。这笔资金涵盖基础研究、应用研究和先进技术开发，致力于推动人工智能技术在军事领域的创新与发展，为后续军事应用奠定基础。根据美国2025年国防授权法案，美军对“人工智能 国防”仍处于探索阶段，各部门、各军种以研究研发为主，且注重后续人才培养。美国军事化战略已向智能化演进，国防预算将持续向人工“软件化’智能与防务的结合方向倾斜。除了狭义上的AI军事化探索相关项目之外，“智能化”将成为众多国防解决方案的核心特征，广义上关于人工智能的项目会急剧增加。另外，根据Markets and Markets，2023年全球人工智能的军事市场规模为92亿美元，预计到2028年将达到388亿美元，CAGR为33.3%，增长迅速。未来，AI向军事领域的渗透将由点及面迅速铺开，细分赛道增速可观。顶层设计推进，驱动国防军工“AI化”。近期地方两会密集召开，“人工智能 ”成为各地政府工作报告的核心议题之一。地方层面热议“AI”，已为全国层面将AI纳入核心议程释放信号。人工智能作为新质生产力的核心驱动力，其在各行业的应用与赋能将成为2025年各领域重点发力方向，国防军工领域或将逐步迎来“AI”化的转型发展。《军队装备科研条例》修订，强调创新驱动。2月5日，发布新修订的《军队装备科研条例》，自2025年3月1日起施行。《条例》为推动军队装备科研工作高质量发展提供了制度保障，也同时强调了装备科研自主创新与智能化转型。未来或将有更多AI 军工项目立项，例如基于大模型的战场决策系统或智能生产流程优化。我国的人工智能产业目前仍处于发展的初级阶段，不论是从国家战略的角度，还是从国防体系建设来看，相关政策均在稳步制定与实施之中。市场对于人工智能的需求将会迅速增长，预计在这一初期阶段，将会刺激更多企业布局投入。3、我国国防预算保持平稳较快增长，未来仍有较大提升空间我国2024年国防支出预算16655.40亿元，同比增长7.20%。近年来，我国在绝大多数年份国防支出预算增速均高于GDP增速。相关人士认为，中国的国防支出仍有较大增长空间，未来或将长期高于GDP增速。我国国防支出主要是用在加大武器装备建设投入，淘汰更新部分落后装备，升级改造部分老旧装备，研发采购大型水面舰艇、先进战机、飞行武器等新式武器装备，稳步提高武器装备现代化水平。目前，美国军费占GDP的比重大于3%，北约成员国中有23个国家的防务支出占GDP的比重超过2%。相比之下，我国国防支出占GDP的比重还不到1.5%，未来仍有较大提升空间。
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参考研报
1. 东北证券-军工AI行业深度报告：AI改变未来战争，重塑军工新生态
2. 华西证券-计算机行业周报：AI赋能军工赛道，国防深度改革3. 银河证券-国防军工行业：“AI ”系列军工专题报告之一，Deepseek冲击波，硅基防线，AI铸剑4. 中信建投-通信行业：国防信息化与智能化建设有望提速，关注板块修复机会5. 华泰证券-航天军工行业专题研究：军工AI提速，无人装备先行6. 太平洋证券-国防军工行业2025年度策略报告：聚焦新域新质，迎接景气拐点7. 国海证券-中科星图-688568-深度报告：空天地大数据引领者，多赛道布局拓展新动力8. 中邮证券-观想科技-301213-转型升级智能装备和AI业务，军民双向拓展成长空间广阔9. 中信建投-国防军工行业军工AI系列（一）：智能化主导下的未来战争，美军AI作战体系建设与应用启示10. 天风证券-七一二-603712-军用无线通信核心供应商，产品全平台多领域覆盖助力军队信息化建设11. 德邦证券-紫光国微-002049-特种信息化加速，汽车电子打开新增长极12. 广发证券-国防军工行业：军工AI _颠覆与重构，AI驱动的装备自主性升级与高弹性应用范式
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