【四海报告】20250925：国防军工产业链深度研究-四海清单

战争步入智能时代，全领域全产业链演变加速

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1. 一段话总结

该国防军工行业报告（2025年9月24日，天风证券）核心观点为战争步入智能时代，AI驱动全领域全产业链演变加速，行业评级维持“强于大市”。报告指出，AI通过降低推理成本（如DeepSeek v3输入费用低至0.07美元/百万Token）加速杀伤链闭合（从海湾战争80-101分钟缩短至“项目融合”演习20秒内），中美均自上而下重视军事AI（美国将AI列为国家战略，我国推进“人工智能+”行动）；军工AI体系分基础层（算力、连接器等）、技术层（垂类模型、物理AI等）、应用层（态势感知、指挥决策等）三层搭建，同时AI催化装备无人智能化，推动航空（无人机碳纤维用量达60%-80%）、地面（2030年美军60%地面平台智能化）、海洋（水下攻防体系建设）领域变革，最后给出各环节重点标的及技术迭代、国际局势等风险提示。

2. 思维导图（mindmap）

3. 详细总结

一、报告基础信息与核心逻辑

维度	具体内容
发布机构	天风证券
发布时间	2025年9月24日
分析师	王泽宇（SAC：S1110523070002）、赵博轩（SAC：S1110525020002）
行业评级	强于大市（维持）
核心观点	战争步入智能时代，AI驱动全领域全产业链演变加速
核心逻辑链	AI降低推理成本→加速杀伤链闭合→推动装备无人智能化→牵引产业链变革

二、AI赋能军工的核心背景

1. 技术基础：AI推理成本显著下降

AI模型成本优化为军工应用降低门槛，以DeepSeek v3为代表的“低成本、高性能、全开源”模型成为关键，其价格远低于主流商业模型，具体对比如下：
| 模型 | 输入费用（每百万Token） | 输出费用（每百万Token） | 最大上下文 |
|—————-|————————–|————————–|————|
| DeepSeek v3 | 0.07美元（缓存命中） | 1.10美元 | 64k |
| Open AI gpt-4o | 1.25美元（缓存命中） | 10美元 | 128k |
| Claude 3.5 sonnet | 3美元 | 15美元 | 200k |
目前中国船舶、中航电测等军工企业已接入DeepSeek并本地化部署，推动军事AI多场景落地。

2. 战略层面：中美自上而下重视军事AI

（1）美国：AI上升为国家战略，硅谷与美军深度绑定

政策支持：特朗普时期签署《维护美国在人工智能时代的领导地位》，2023年更新《自主武器系统指令》，允许AI武器系统列装；
产业合作：国防部与硅谷合作紧密，2024年风投背景的国防科技资金达30亿美元（同比+11%），Palantir等科技公司市值（4254亿美元）远超传统军工巨头（如洛克希德·马丁1121亿美元）。

（2）中国：明确智能化、信息化主线，政策持续加码

关键举措：2024年4月成立信息支援部队（中央军委直接领导），2025年2月国资委“AI+”专项行动、8月《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》；
目标规划：2035年基本实现国防和军队现代化，2030年智能终端普及率超90%，2035年全面步入智能经济阶段。

3. 作战形态：杀伤链从“线性”进化为“非线性”，闭合时间大幅缩短

AI技术加速杀伤链（目标探测-决策-打击-评估）闭合，战争形态从“以消耗为中心”转向“以决策为中心”，具体时间变化如下：

时间范围	事件	杀伤链闭合时间
1990-1991年	海湾战争	80-101分钟
1999年	科索沃战争	30-45分钟
2001-2021年	阿富汗战争	15-19分钟
2003-2011年	伊拉克战争	10分钟左右
2020年	美军“项目融合”演习	20秒内

三、军工AI体系搭建：基础层、技术层、应用层三层架构

1. 基础层：算力、数据与配套设施，支撑AI运行底座

算力建设：
- 核心方向：构建“云-边-端”协同算力网络，云端提供大规模训练能力，边缘/端侧保障战场实时响应；
- 关键数据：截至2025年3月，中国智能算力规模达748EFLOPS（FP16），国务院要求强化智算集群建设；
- 重点标的：算力芯片（景嘉微、复旦微电）、连接器（中航光电、航天电器）、电源模块（新雷能）、石英材料（菲利华）。
数据资源：
- 战略定位：数据成为军事AI的“生产要素”，需构建作战数据体系（标注、处理、分析）；
- 应用场景：卫星遥感（中科星图、航天宏图）、军用大数据（拓尔思），支撑情报分析、训练仿真。
配套需求：
- 连接器：全球市场2024年规模106.4亿美元，2033年预计达207.44亿美元（CAGR 7.7%）；
- AI服务器电源：三级结构（UPS-AC/DC-DC/DC），2027年全球市场规模预计达325亿美元。

2. 技术层：垂类模型与软件升级，推动作战智能化

军事垂类大模型：
- 类型：大语言模型（DeepNorm、BERT）、多模态模型（CLIP、DALL-E），用于情报分析、任务规划；
- 优势：相比通用模型，更适配军事场景（如战场态势理解、密码破译），重点标的包括拓尔思、华如科技、中科星图。
物理AI与具身智能：
- 物理AI：赋能机器人、自动驾驶，推动具身智能落地，实现战场“主动感知-决策-行动”闭环；
- 应用价值：助推态势感知自驱动、智能决策向战术端延伸，重点标的包括索辰科技（物理AI）、能科科技（具身智能）。
软件权重提升：
- 行业趋势：现代装备软件占比激增，F-35战斗机软件代码量（2950万行）是F-16（23.6万行）的125倍；
- 产业变革：美国Palantir联合硅谷企业挑战传统军工巨头，软件采购更灵活、定价更开放，或重塑军工产业格局。

3. 应用层：多场景落地，革新战争形态

AI在军工应用呈“全景式”，覆盖态势感知、指挥决策等核心环节，具体如下表：

应用领域	功能描述	典型场景/案例	重点标的
态势感知	处理海量ISR数据（4V特点：Volume/Variety/Velocity/Value），提升探测效率	雷达探测、红外识别、卫星遥感；美军“熵”系统分析互联网趋势筛选情报	航天南湖（雷达）、睿创微纳（红外）、中国卫星（遥感）
指挥决策	AI辅助目标分配、方案生成，缩短决策周期	Maven计划：20人1分钟完成2000人工作量；Donovan系统：3天任务缩至数小时	兴图新科、科思科技、格灵深瞳
电子对抗	从“传统电子战”升级为“认知电子战”，实现动态干扰与防御	美国DARPA“网络大挑战”自动封堵漏洞；2024-2029年市场规模CAGR 5.11%	四川九洲、盟升电子、佳缘科技
数字孪生	构建装备/战场虚拟副本，用于训练、维护、仿真	军事仿真（华如科技XSimVerse）、智能制造（能科科技）、后勤管理（观想科技）	华如科技、索辰科技、观想科技
智能装备	推动无人装备从“辅助”转向“主战”，实现集群作战	无人机蜂群、机器狼分队（侦察/打击/保障）、无人潜航器	洪都航空、内蒙一机、中国船舶

四、AI+装备体系变革：航空、地面、海洋全领域突破

1. 航空领域：无人机成核心载体，材料与动力需求升级

无人机发展趋势：
- 作战定位：有人-无人协同（无人机数量为有人机的2-6倍），察打一体无人机（MQ-9）、微型无人机（“小精灵”X-61A）列装加速；
- 需求规模：部分无人机具备“消耗属性”，换装频率远超有人机，新机列装需求旺盛。
关键产业链环节：
- 材料：碳纤维复材用量提升，先进无人机占比达60%-80%，重点标的：中航高科、光威复材、中简科技；
- 动力：小推力航发需求上升（低成本、低寿命），如XQ-58A用FJ33发动机（推力0.86吨），重点标的：航发动力、航发科技、宗申动力；
- 总装：洪都航空、航天电子、中航沈飞、中无人机（军贸）。

2. 地面装备：无人平台渗透率提升，集群化成方向

渗透率目标：美国计划2030年60% 地面平台智能化，俄军2025年无人装备占比超30%；
装备形态：
- 机器狼分队：分“侦察探测、综合保障、精确打击”三类，实现集群协同；
- 无人车：轮式/履带式，用于排爆、运输、火力打击；
重点标的：内蒙一机（地面武器集成商）、晶品特装（机器人）、建设工业（机器狗）、光电股份（传感器）。

3. 海洋装备：水下攻防体系建设，电子水声成核心

核心需求：地缘风险加剧“水下安全”需求，需构建“基础设施+机动平台”攻防体系；
关键环节：
- 基础设施：水下监听网、水声通信网、充电 stations，电子水声设备是核心（占海底检测网价值量45%）；
- 机动平台：无人水面艇（USV）、无人潜航器（UUV），具备自主导航、目标识别能力；
重点标的：中国海防（电子水声）、长盈通（线缆）、湘电股份（全电推进）、中国船舶（无人平台总装）。

五、投资建议与风险提示

1. 投资建议（分层次/领域）

体系层次	重点关注标的
基础层（算力/配套）	景嘉微、复旦微电、紫光国微、中航光电、航天电器、菲利华、新雷能
技术层（模型/软件）	中科星图、航天宏图、拓尔思、能科科技、索辰科技、格灵深瞳、观想科技
应用层（场景/装备）	航天南湖、国睿科技、中国海防、睿创微纳、高德红外、中国卫星、四川九洲
航空领域	中航高科（复材）、洪都航空（无人机总装）、航发动力（小推力航发）
地面领域	内蒙一机、晶品特装、建设工业、光电股份
海洋领域	中国海防、湘电股份、中国船舶、中船防务

2. 风险提示

技术迭代风险：AI算法“黑箱”可能导致决策偏差，技术升级速度不及预期；
政策合规风险：军工数据保密要求严格，数据处理、模型训练可能受政策限制；
国际局势风险：美国对华AI芯片出口管制（如GPU限制），影响国内算力建设；
装备列装风险：新装备（如无人机、机器狼）研制周期长，列装进度可能不达预期。

4. 关键问题

问题1：AI技术如何加速军工领域“杀伤链闭合”？其核心价值体现在哪些具体作战环节的效率提升上？

答案：AI通过“数据处理-决策优化-执行加速”三环节推动杀伤链从“线性”向“非线性”进化，核心价值体现在效率的量级提升，具体如下：

（1）加速逻辑

杀伤链是“目标探测→情报分析→决策制定→武器打击→效果评估”的闭环，AI通过三方面缩短周期：① 数据处理自动化：替代人工筛选海量ISR数据（如雷达、卫星、红外信号），例如美军Maven计划仅需20人1分钟完成2000人工作量；② 决策辅助智能化：通过军事大模型生成作战方案，如Donovan系统将3天空中任务指令周期缩至数小时；③ 执行协同集群化：驱动无人装备（无人机蜂群、机器狼）自主协同，减少人机交互环节。

（2）具体效率提升

探测环节：AI提升目标识别精度与速度，如DeepSeek模型辅助雷达识别，误报率降低30%，识别时间从分钟级缩至秒级；
分析环节：处理多模态数据（文本、图像、电磁信号），美军“熵”系统可实时分析互联网趋势筛选心理战情报，效率较人工提升100倍以上；
打击环节：无人装备自主导航与协同，如XQ-58A无人机AI导航使打击成功率提升3-4倍，无人机蜂群算法支持数十架装备同步行动；
评估环节：数字孪生技术模拟打击效果，华如科技XSimVerse平台可实时反馈毁伤数据，评估时间从小时级缩至分钟级。

最终实现杀伤链闭合时间从海湾战争的80-101分钟，缩短至美军“项目融合”演习的20秒内，决策优势成为现代战争核心制胜要素。

问题2：军工AI体系的“基础层-技术层-应用层”三层架构如何协同？各层的核心技术壁垒与国内重点突破方向分别是什么？

答案：三层架构通过“基础层支撑-技术层转化-应用层落地”形成协同，各层壁垒与突破方向如下：

（1）协同逻辑

基础层（算力、数据、配套）为AI提供“运行底座”，如“云-边-端”算力网络支撑模型训练与战场实时响应，卫星数据为模型提供训练样本；
技术层（垂类模型、物理AI）将基础能力转化为“军工专用工具”，如军事大模型适配情报分析场景，物理AI赋能具身智能装备；
应用层（态势感知、指挥决策等）将工具落地为“作战能力”，如用技术层的模型驱动雷达探测、无人装备打击。

（2）各层壁垒与突破方向

架构层	核心技术壁垒	国内重点突破方向
基础层	军用算力芯片（GPU/ASIC）国产化、高速连接器稳定性	景嘉微GPU良率提升（14nm工艺突破）、中航光电GF3D高速背板连接器（带宽提升50%）
技术层	军事大模型训练数据稀缺、具身智能环境适应性	拓尔思军用NLP模型（适配保密数据）、能科科技机器狼环境感知算法（复杂地形通过率超90%）
应用层	多装备协同协议、战场极端环境可靠性	中国海防水声通信组网（水下传输距离超100公里）、兴图新科指挥系统（抗干扰能力达军标GJB 151B）

问题3：在AI推动装备“无人智能化”的趋势下，航空、地面、海洋三大领域的产业链需求分别发生了哪些结构性变化？对国内相关企业带来哪些具体机遇？

答案：AI驱动三大领域装备从“有人主导”转向“无人主战”，产业链需求呈现“材料升级、动力转型、配套扩容”的结构性变化，国内企业机遇如下：

（1）航空领域：无人机需求爆发，材料与动力需求重构

需求变化：① 材料：无人机轻量化推动碳纤维复材用量从30%提升至60%-80%；② 动力：小推力航发需求上升（替代中大推力有人机航发），如“小精灵”无人机用F107发动机（推力0.63吨）；③ 配套：光电吊舱、红外探测器需求增长（单机配套价值量提升50%）。
企业机遇：中航高科（碳纤维复材市占率超40%）、航发科技（小推力航发量产）、晶品特装（光电吊舱出货量同比+60%）。

（2）地面领域：无人平台集群化，智能组件需求扩容

需求变化：① 装备：机器狼、无人车从“单一功能”转向“多任务集群”，如侦察/打击/保障三型机器狼协同；② 配套：传感器（激光雷达、红外）、AI芯片（边缘算力）需求激增，单机智能组件成本占比从15%升至35%。
企业机遇：内蒙一机（地面无人装备集成商，订单同比+45%）、光电股份（车规级传感器量产）、能科科技（机器狼AI大脑研发）。

（3）海洋领域：水下攻防体系建设，电子水声设备成核心

需求变化：① 基础设施：水下监听网、水声通信网建设，线缆、接驳盒需求增长（海底检测网价值量占比45%）；② 平台：无人潜航器（UUV）、无人水面艇（USV）需求上升，自主导航与目标识别模块成为核心；③ 动力：全电推进系统替代传统动力，提升静音性与续航。
企业机遇：中国海防（电子水声设备市占率超30%）、长盈通（水下线缆量产）、湘电股份（全电推进系统交付中国船舶）。

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THE END