人民财讯12月26日电，国家金融监督管理总局办公厅印发《银行业保险业数字金融高质量发展实施方 案》，其中提出，积极推进数字新基建。支持大型金融机构梯次布局，加快建设适应业务线上化、海量 数据（603138）存储、分布式计算的多层级、多地多活数据中心。前瞻布局智能算力网络设施，优先部 署在"东数西算"工程国家枢纽节点。推进绿色数据中心建设，持续提高绿电使用比例。推动基础设施云 化管理，充分运用新一代移动通信技术、物联网建立安全外部连接。构建适应分布式架构、数字化转型 的新一代运维体系，健全基础设施安全应用管理机制。 ...

当我们在谈论AI大模型时，往往最先想到的是昂贵的显卡、繁忙的算力中心，以及日新月异的智能应用。 但在这场热闹的技术盛宴背后，有一个极其关键却容易被置于幕后的问题：AI产生的浩如烟海的数据，最终都要存放在哪里？人类的存储水平是否能够 和AGI共同跃迁？ 答案可能并不像科幻电影里那样充满未来感，而是回归到一种更务实、更经典的物理介质——机械硬盘（HDD）。 尽管固态硬盘（SSD）在我们的个人PC时代已经普及，但在承载全人类数据资产的数据中心里，机械硬盘依然是绝对主力。特别是在中国，随着云计算 和AI产业的规模化爆发，对海量、低成本、高可靠存储的需求正在呈指数级增长。 这不仅是一个关于"容量"的技术挑战，更是一场关于"供应链"和"制造能力"的硬仗。 在这项长期主义的事业中，东芝（Toshiba）是一个非常特殊的观察样本。作为全球硬盘制造领域的巨头之一，东芝在中国市场走了一条与众不同的路： 它在中国大陆建立了近线硬盘（Nearline HDD）产线并真正成功实现了量产。 这不仅仅是一个"在中国销售"的故事，更是一个"在中国制造"的故事。 而在这个故事里，还有另一位关键角色的身影——新科电子（SAE）。作为东芝长达多年 ...

证券代码：603138 证券简称：海量数据 公告编号：2025-074 公司于 2025 年 10 月 24 日以部分闲置募集资金向中国光大银行股份有限公 司购买银行结构性存款。该笔理财产品已到期，公司如期赎回本金人民币 8,800 万元，获得理财收益合计人民币 230,755.56 元，具体赎回情况如下： 北京海量数据技术股份有限公司 使用部分闲置募集资金进行现金管理到期赎回的公告 本公司董事会及全体董事保证本公告内容不存在任何虚假记载、误导性陈述 或者重大遗漏，并对其内容的真实性、准确性和完整性承担法律责任。 北京海量数据技术股份有限公司（以下简称"公司"）于 2024 年 4 月 17 日 召开第四届董事会第八次会议审议通过了《使用部分闲置募集资金进行现金管理 的议案》。同意公司使用额度不超过人民币 24,000 万元的闲置募集资金购买安全 性高、流动性好、具有合法经营资格的金融机构销售的大额存单、结构性存款等 保本型产品，在上述额度范围内资金可滚动使用，使用期限自董事会审议通过之 日起十二个月内有效。 公司又于 2025 年 4 月 16 日召开第四届董事会第十二次会议审议通过了《使 用部分闲置募集资 ...

核心事件概述 - 公司董事及高级管理人员屈惠强已完成其股份减持计划 [1] - 该减持计划因个人资金需求而实施 通过集中竞价方式进行 [1] 减持计划详情 - 减持股份数量不超过2.5万股 [1] - 减持股份占公司总股本的比例为0.0085% [1] - 减持股份占其个人直接持有股份总数的比例为25% [1] - 减持价格根据减持时的市场价格确定 [1] 计划时间进程 - 减持计划公告于2025年11月6日披露 [1] - 减持计划实施完毕日期为2025年12月18日 [1]

减持情况 - 减持前屈惠强持股100,000股，占比0.0340%[2] - 减持后持股75,000股，占比0.0255%[2] - 拟减持不超25,000股，占比0.0085%[3] - 减持期间为2025年11月27日至12月18日[6] - 减持价格区间14.05 - 15.32元/股，总金额361,570元[6]

公司高管减持 - 公司董事、高级管理人员屈惠强通过集中竞价方式减持公司股份25,000股 [1] - 减持股份占公司总股本比例为0.0085% [1] - 减持价格区间为每股14.05元至15.32元 [1] - 本次减持总金额为36.16万元 [1] 减持后持股情况 - 减持后，屈惠强持有公司股份数量为75,000股 [1] - 减持后持股占公司当前总股本比例为0.0255% [1]

核心观点 - 比亚迪搭载“天神之眼”辅助驾驶系统的车型在2025年11月销量达311,267辆，累计销量已突破230万辆，持续引领中国辅助驾驶市场，其“全民智驾”战略成效显著，正推动智能驾驶从高端向主流市场加速普及 [1][2][3] 销售表现与市场地位 - 2025年11月，比亚迪全月总销量为311,267辆，其中王朝与海洋系列贡献265,734辆，方程豹、腾势、仰望等高端及个性化品牌表现稳健 [1] - 在11月智能辅助驾驶车型品牌销量排行榜中，比亚迪以265,734辆位列第一，远超第二名零跑（67,825辆）和第三名问界（51,706辆） [4] - 截至2025年11月底，比亚迪搭载“天神之眼”系统的车型累计销量已突破230万辆，持续蝉联中国辅助驾驶车型销量及系统装车量榜首 [2][4] 技术发展与数据积累 - “天神之眼”系统每日生成的辅助驾驶数据已超过1.5亿公里，庞大的用户基盘提供了海量的真实道路数据 [4] - 行业领先的数据底座为AI大模型的持续训练与快速迭代提供了坚实基础，通过端到端强化学习等先进算法，系统能不断进化，使辅助驾驶行为更拟人、更安全 [4] - 自2025年下半年以来，公司连续推送多次大规模OTA更新，涵盖主动安全强化、行车功能升级、座舱体验优化等多个维度 [5] 安全承诺与用户信任 - 2025年7月，比亚迪率先做出行业承诺：对“天神之眼”车辆用户在泊车辅助场景下的安全及相关损失进行全方位兜底，且赔偿无上限、不限首任车主 [5] - 这一举措展现了公司对其辅助驾驶技术的绝对自信，以及对用户安全高度负责的企业态度 [5] - “天神之眼”凭借稳定可靠的表现和全面的安全保障，赢得了消费者的广泛信赖，口碑效应日益凸显，已成为助推比亚迪车型尤其是中高端车型热销的关键因素之一 [5] 行业趋势与影响 - 比亚迪的实践标志着其推动的“全民智驾”战略已取得显著成效，智能驾驶正从高端配置加速向主流市场普及 [3] - 在比亚迪等头部企业的推动下，智能辅助驾驶正逐步从“亮点配置”转变为用户购车的“核心考量” [5]

现金管理 - 2024年4月17日同意用不超2.4亿闲置募集资金现金管理，期限12个月[1] - 2025年4月16日同意用不超1.5亿闲置募集资金现金管理，期限12个月[1] 理财情况 - 2025年11月17日赎回银行结构性存款本金2100万，收益25,027.40元[3] - 最近12个月投入本金10.1亿，收回9.22亿，收益235.38万[7] - 最近12个月单日最高投入1.8亿，占近一年净资产22.06%[7] - 最近12个月委托理财累计收益占近一年净利润 - 3.72%[7] 理财额度 - 截至公告日已使用8800万，未使用6200万，总额度1.5亿[7]

报告行业投资评级 - 增持（维持）[1] 报告的核心观点 - 随着AI推理时代的到来，传统的以CPU为中心的存储与计算架构已成为瓶颈，行业正经历从“以CPU为中心”到“以GPU为中心”的根本性变革[4][9] - 为满足AI推理“小块高频”的极致I/O需求，硬件上出现GPU直连SSD的新架构，软件上则需要重构以GPU为核心的数据库（GPU-Native数据库），这将为数据库产业带来新的机遇[4][18][25] 根据相关目录分别进行总结 1. AI推理时代来临，GPU直连SSD存储新架构出现 - AI推理与训练对存储的需求差异巨大：训练需要大数据块（10MB-1GB）、少并发、总容量相对较低（1-10TB）；而推理需要小数据块（低至8B、64B、512B）、高并发（数千条）、大存储容量（高达1PB或数百TB）[4][9][10] - AI工作负载分化推动存储评估指标从传统的“每TB成本”（TB/TCO）转向“每IOPS成本”（IOPS/TCO），推理和预测式AI的性能瓶颈在于处理海量、高并发、小I/O请求的能力（IOPS）[9][10] - 传统以CPU为中心的架构无法满足AI推理的高并发需求，成为瓶颈，需要提升GPU地位，使其成为数据访问的控制中心，实现从CPU“推送”数据到GPU“拉取”数据的转变[4][11][14] - 解决方案是通过GPU直连SSD硬件（如通过NVMe-of、RDMA、GPUDirect Storage等技术）和SCADA软件架构，让GPU绕过CPU直接、高效地从SSD读写数据，彻底旁路CPU在数据流中的角色[4][14][16] 2. 存储架构变化带来数据库架构的变化 - 架构层面发生根本变化：从“以CPU为中心”转向“以GPU为中心”，GPU成为主计算单元，CPU角色退化为任务调度器、事务协调器和元数据管理器[4][18] - 数据库核心组件需要升级改造：1) 存储引擎革新，新的缓存管理器需直接管理GPU显存和直连SSD间的数据流动；2) 数据布局优化，为匹配GPU的SIMD架构，可能采用纯列式或混合存储格式并原生支持Apache Arrow等零拷贝格式；3) 查询执行引擎重构，核心算子需深度重写为GPU内核并能直接从SSD流式消费数据，实现计算与I/O的完全重叠[4][19][21] - 查询优化器面临挑战，成本模型需纳入GPU计算核心占用率、HBM与SSD间带宽、PCIe传输延迟等新因素，并优先考虑数据本地性优化[21] - GPU直连SSD技术将使得数据库从一个在通用操作系统上运行的应用程序，演变为一个直接调度和管理GPU、SSD的“数据中心级操作系统内核”[4][21] 3. 产业进展逐步加快 - 硬件方面：1) 2025年8月，闪迪与SK海力士签署谅解备忘录，共同制定高带宽闪存（HBF）技术规范，目标在2026下半年发布HBF样品，首批搭载HBF的AI推理系统预计于2027年初面世[4][21][22]；2) 2025年9月，铠侠宣布将与英伟达合作，开发可直接连接到GPU并进行数据交换的SSD，目标性能需达到2亿IOPS，并计划支持PCIe 7.0标准[4][22] - 软件方面：1) Hammerspace通过优化元数据读取和GPU服务器直连存储驱动器中的数据放置策略，加速了其数据编排平台软件的性能[4][23]；2) Cloudian HyperStore通过RDMA over S3技术，实现对象存储与GPU内存的直接数据传输，使基于S3接口的向量数据库性能提升8倍[4][24] 4. 投资建议 - 投资逻辑基于AI推理爆发驱动GPU地位提升及硬件架构变革（GPU直连SSD），进而引发软件生态（尤其是数据库）的重大重构需求，数据库产业有望迎来新机遇[4][25] - 报告提及的相关标的包括：【星环科技】、达梦数据、海量数据、MongoDB、Snowflake等[4][26]

英伟达开源VLA自动驾驶模型Alpamayo-R1 - 英伟达研究团队正式发布并开源全新的视觉-语言-动作模型Alpamayo-R1，并计划在未来的更新中开源该模型的部分核心数据集 [1] - 这是英伟达首次将VLA模型进行开源，对应的数据集已上传至开源社区，总大小约100TB，数据许可明确可用于商业和非商业用途 [2] - 此举打破了高端自动驾驶模型的封闭高墙，标志着端到端自动驾驶技术从“模仿行为”迈向了具备深层“因果思考”的新阶段 [4] 模型性能与测试结果 - 在针对极高难度长尾场景的测试中，AR1的规划准确率相比仅有轨迹预测的基线模型提升了12% [5] - 在闭环仿真测试里，AR1成功将车辆冲出道路的事故率降低了35% [5] - 与其他车辆或行人的近距离危险遭遇率大幅减少了25% [5] - 该模型在NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell车载硬件上保持了99毫秒的端到端超低延迟，满足实时自动驾驶需求 [5] - 具体测试数据显示，AR1的越野率从基线模型的17.0%±3.0%降至11.0%±2.0%，近距离遭遇率从4.0%±3.0%降至3.0%±2.0%，AlpaSim得分从0.38±0.04提升至0.50±0.08 [5] 技术架构与创新 - 为解决传统端到端模型的“黑盒”问题，研究团队构建了全新的“因果链”数据集，核心在于教会模型建立“观察-原因-决策”的严密逻辑闭环 [7][12] - Alpamayo-R1采用模块化高效架构，由专为物理AI打造的Cosmos-Reason视觉语言模型负责环境理解和逻辑推理，由基于流匹配技术的动作专家解码器控制行动 [13] - 在训练阶段引入了强化学习机制，利用更大规模的推理模型作为批评者对AR1的表现进行打分，重点要求模型推理逻辑与实际驾驶动作一致 [13][15] - 采用强化学习新模式后，模型的推理质量提升了45%，推理与行动的一致性提高了37% [17] - 训练策略表格显示，结合推理、一致性和安全性的强化学习策略，将近距离遭遇率从6.9%降至3.7%，推理-动作一致性得分从0.62提升至0.83 [16] 行业影响与战略意义 - VLA模型将“世界知识”引入驾驶舱的能力，是突破L4级自动驾驶长尾难题的公认解决方案之一 [8] - VLA研发对算力、算法、数据集要求极高，此前仅有小鹏、理想、小米、元戎启行等头部企业在推动VLA上车，开源项目也较少 [10] - 英伟达通过开源AR1及数据集，向全行业提供了一套L4级自动驾驶的“参考答案”，有效降低了中小厂商和研究机构的入场门槛，可能催生一批基于AR1微调的方案 [19] - 此举是英伟达“软硬一体”战略的体现，AR1展现的强大性能依赖于英伟达强大的GPU算力和配套的Cosmos框架工具链，通过定义先进的软件范式来锁定未来的硬件市场 [19] - 该项目由英伟达自动驾驶负责人吴新宙全面负责，他曾任小鹏汽车自动驾驶副总裁，于2023年8月加入英伟达并直接向CEO黄仁勋汇报 [18]