公司股价与市值表现 - 苹果股价周二再创新高，一度上涨至269.98美元，盘中市值首次突破4万亿美元，成为继英伟达与微软之后第三家跨入“四万亿俱乐部”的全球科技巨头 [1] - 自9月9日推出最新一代iPhone系列以来，苹果股价累计上涨约13%，年内首次由跌转升 [1] - 与苹果同日，微软市值也重新升至4万亿美元上方 [3] iPhone销售与产品周期 - 新一代iPhone的销售表现成为苹果股价反弹的核心驱动力，研究机构Counterpoint数据显示，iPhone17系列在美国与欧洲市场的早期销量较上一代增长约14% [2] - iPhone Air的轻薄设计与续航提升，帮助其在高端智能手机市场上稳住优势 [2] - iPhone仍是公司最重要的利润引擎，通过硬件销售扩大长期用户黏性是其估值稳固的关键所在 [2] - 券商Evercore ISI预计，强劲的iPhone需求将推动苹果截至9月季度业绩超出市场预期，并对12月当季发布乐观展望 [2] - 今年第二季度，苹果录得多年来最强劲的季度表现，主要产品线均实现两位数增长，营收与盈利均超出分析师预期 [2] 人工智能战略与布局 - 苹果正通过新产品功能和隐私计算策略逐步修复市场信任，新款iPhone集成的生成式AI功能与更高算力芯片，将为后续软件生态和设备间协同奠定基础 [3] - 与竞争对手主攻云端AI不同，苹果更强调本地化计算与隐私保护，力图在用户体验与数据安全之间取得平衡 [3] - 多家机构解读称，这一“隐性AI战略”虽进展缓慢，但长期或有助于稳固其封闭式生态体系 [3] 市场估值与投资者观点 - 根据伦敦证券交易所集团汇编的数据，苹果市盈率为未来12个月预期收益的33.2倍，明显高于纳斯达克100指数的27.4倍 [3] - 部分投资者担心估值偏高，但机构普遍认为，公司稳健的现金流和产品周期复苏足以支撑这一水平 [3] - 分析人士认为，新产品周期的复苏不仅改善了短期盈利前景，也有助于恢复投资者对苹果增长潜力的信心 [1][2]

公司发展历程 - 公司从16人的银行IT团队起步，现已发展为规模化的全球科技中心 [2] - 2006年正式注册为独立公司——汇丰软件开发（广东）有限公司，开启规模化发展 [6] - 2013年在西安成立分公司，形成广州、西安、上海、深圳的团队矩阵 [6][10] - 业务从服务香港扩展到辐射亚太，最终成为汇丰全球业务的主要支撑力量 [6] 技术与知识产权 - 公司目前拥有130余项知识产权，包括60余项国内外发明专利申请 [7] - 2006年通过CMMI L3认证，2009年获得ISO20000国际认证 [7] - 借助区块链支付项目实现香港、新加坡、英国、卢森堡四地汇丰银行间跨境支付24小时实时结算，交易平均耗时仅30秒，较SWIFT系统提速超千倍 [7] - 该项目入选"2023年服贸会服务示范案例"和"粤港澳大湾区服务贸易优秀案例" [7] 人工智能与新兴技术 - 在人工智能领域投入巨资，重点应用于欺诈检测、网络安全、交易监控、客户服务和风险评估 [9][12] - 2024年在Evident AI Index中排名第7位 [12] - 利用机器学习开发动态风险评估模型和AI市场等 [12] - 截至2025年，有7个生成式人工智能用例全面投产，包括数字信贷平台和客户服务用例 [12] - 运用隐私计算技术于跨境金融服务，促进跨境数据互联互通 [9] 人才战略与校企合作 - 与10所软件科学排名前50的高校共建本科生及研究生联合培育基地 [10] - 通过编程竞赛、学术课题研究项目和金融科技论坛挖掘新兴科技人才 [10] - 未来两年将在软件工程、数据分析和网络安全领域招聘大量应届毕业生 [11] - 公司战略包括持续加码面向应届毕业生的新兴人才计划，构建金融科技人才池 [12] 未来战略方向 - 战略方向为持续扎根中国，加强与政府、高校、企业的合作 [12] - 借助中国科技生态与政策优势，提升创新和数字化服务能力 [12] - 聚焦新质生产力发展，以AI、量子计算、区块链等技术推动金融服务向更高效、安全、普惠的方向升级 [12]

事件概述 - 湘潭大学计算机学院教授刘昊霖于2025年10月25日因突发疾病不幸逝世，年仅37岁 [1][4] 个人背景与学术成就 - 刘昊霖于2006年进入四川大学读本科，2010年至2015年在四川大学硕博连读并获得工学博士学位 [4] - 自2015年起执教于湘潭大学，先后在信息工程学院和计算机学院任职，去世前被评为教授不到一年 [4] - 其为湖南省芙蓉青年人才和湖南省青年骨干教师培养对象，主要从事边缘智能、算力网络等研究 [5] - 主持国家自然科学基金面上项目和青年项目在内的纵向项目共计7项，授权发明专利10余项 [5] - 在CCF推荐期刊发表论文20余篇，在2023年度考核中获评优秀等次 [5] 近期工作与反响 - 去世前一天（10月24日下午）仍为学生上Linux课程，被学生评价为非常负责有耐心 [1] - 在2025年9月17日发布的2026年推免生招生工作方案中，担任学院研究生招生工作领导小组成员 [5] - 其逝世消息得到学校官方证实，追悼会将在其老家宁乡市殡仪馆举行 [1][4]

公司战略与业务拓展 - 报告期内公司香港全资子公司正式成立，目标搭建跨境技术协同平台，服务银行、证券、基金等多元客户群体 [1] - 公司已与多家海外机构签署业务合作协议，加速落地出海战略 [1] - 未来公司将全力拓展AI Agent应用于营销、风控、运维等多个金融业务场景 [1] 技术创新与业务探索 - 公司在区块链及智能合约领域，结合隐私计算及量子科技的技术加密能力，持续探索业务机会 [1] - 重点探索领域包括数字资产管理、跨境支付、供应链金融等 [1] - 目标构建安全高效的金融基础设施生态体系 [1]

投资评级 - 维持“买入”评级 [4] 核心观点 - 公司2025年第三季度业绩稳健，营业收入同比增长5.0%至12.5亿元，扣非后归母净利润同比增长17.5%至1.2亿元，盈利能力提升 [2] - 公司通过精细运营实现良好费用控制，销售费用同比下滑16.4%，管理费用增速放缓至7.9% [3] - 公司加速推进出海战略，香港子公司已成立并与多家海外机构签署合作协议，未来将重点拓展AI Agent在金融场景的应用及区块链等前沿技术领域 [3] - 预计公司2025年至2027年归母净利润将持续增长，增速分别为9.9%、17.0%和14.6% [4] 业绩简评 - 2025年第三季度营业收入为12.5亿元，同比增长5.0% [2] - 2025年第三季度毛利润同比增长9.8% [2] - 2025年第三季度扣非后归母净利润为1.2亿元，同比增长17.5% [2] 经营分析 - 软件及IT解决方案业务Q3营收为8.6亿元，同比增长9.9% [3] - 业务数字化运营业务Q3营收为4.0亿元，同比下滑4.2% [3] - 智慧客服及消金营销业务营收为2.5亿元，同比增长11.2% [3] - 数智化运营及服务营收为1.5亿元，同比下滑22.1% [3] - 公司战略聚焦于AI Agent在营销、风控、运维等金融场景的应用，并探索区块链、隐私计算及量子科技在数字资产管理、跨境支付等领域的业务机会 [3] 盈利预测与估值 - 预计2025年营业收入为48.7亿元，同比增长5.0%，2026年为52.1亿元，同比增长7.1%，2027年为56.5亿元，同比增长8.3% [4] - 预计2025年归母净利润为3.4亿元，同比增长9.9%，2026年为4.0亿元，同比增长17.0%，2027年为4.6亿元，同比增长14.6% [4] - 对应2025年预测市盈率为37.9倍，2026年为32.3倍，2027年为28.2倍 [4] 公司基本情况与财务预测 - 预计2025年摊薄每股收益为0.553元，2026年为0.647元，2027年为0.742元 [9] - 预计2025年每股经营性现金流净额为0.67元，2026年为0.76元，2027年为0.88元 [9] - 预计2025年净资产收益率为11.18%，2026年为11.87%，2027年为12.26% [9] 市场评级与历史表现 - 市场中相关报告在过去六个月内共有21次“买入”评级 [12] - 国金证券研究所自2023年10月以来多次给予“买入”评级，最近一次为2025年8月17日，当时市价为24.01元 [12]

文章核心观点 - 香港中文大学AIoT实验室联合多所高校和企业提出名为Lancelot的新框架，首次将全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习深度融合 [2] - Lancelot框架实现了在加密状态下的鲁棒聚合计算，通过算法优化和硬件加速设计，有效解决了传统FHE计算开销高、复杂聚合规则支持不足以及隐私保护与鲁棒性难以兼顾的问题 [2] - 该研究已发表在《Nature Machine Intelligence》期刊上 [3] 技术挑战与解决方案 - 全同态加密在拜占庭鲁棒联邦学习中面临无法直接对客户端上传的模型参数进行距离计算和排序的挑战 [6] - Lancelot框架提出了由客户端、服务器和密钥生成中心协作的加密计算框架，并创新性地引入“掩码式加密排序”机制 [6] - 该机制由服务器计算加密状态下的模型间距离，将距离发送至可信的KGC进行解密和排序生成加密掩码矩阵，服务器根据掩码选择可信客户端模型并完成聚合，全程不暴露明文信息 [7] 算法与密码学优化 - Lancelot从底层实现入手对密文计算进行优化，通过改进密文的成对乘法策略，大幅降低了排序和聚合操作中对乘法深度的依赖 [8] - 优化多项式矩阵运算，显著减少复杂计算的资源消耗，同时对密文操作进行高效实现，显著降低了训练过程中密文计算的延迟 [8] - 采用Lazy Relinearization策略，将多个重线性化操作合并，每轮仅执行一次，有效减少乘法后密文尺寸的扩展 [12] - 引入Dynamic Hoisting，针对加密轮转中的模提升操作采用并行化计算结构，实现旋转操作的批量并行处理，提升整体吞吐率 [12] 硬件加速与性能提升 - 构建了GPU原生的同态加密矩阵计算库，将密集型FHE计算任务从CPU转移至GPU [12] - 利用CUDA并行内核加速执行距离计算、掩码处理和模型聚合等关键环节 [12] - 在实际测试中，单轮训练时间从数小时缩短至数分钟，相较当前最优FHE平台OpenFHE，性能提升超过20倍 [12] - 在MNIST、CIFAR-10等数据集上的测试显示，Lancelot显著优于现有FHE方案 [13] 应用前景与合规性 - Lancelot框架支持多种联邦鲁棒聚合算法，还可与差分隐私机制集成，满足GDPR、HIPAA等严格合规要求 [15] - 在医学图像诊断、癌症检测等实际医疗场景中的实验显示，Lancelot能在保持诊断准确率的前提下彻底杜绝信息泄露 [15] - 为未来扩展至生物信息、金融风控等领域提供了理论基础和工程实践经验 [15] 研究团队 - 本文第一作者为蒋思阳，香港中文大学博士生，指导导师为邢国良教授 [17] - 共同通讯作者为邢国良及马川，重庆大学计算机学院副教授 [17]

城市可信数据空间概念界定 - 由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在保障数据可信、安全、合规流通利用 [1][4] - 是联通数据供给与数据应用的桥梁，整合分散的城市数据资源，为数据提供可信流通通道 [4] - 应用场景涵盖便民热线、民生档案、智慧交通、数字城管、普惠金融及新兴产业培育等 [5] 城市可信数据空间发展驱动因素：政策 - 国家围绕数据要素市场化配置出台顶层设计，鼓励城市建设可信流通基础设施 [6] - 《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》提出鼓励创建城市可信数据空间，目标到2028年建成100个以上可信数据空间 [6] - 2025年4月数据局组织开展企业、行业、城市可信数据空间试点工作，首批13个城市试点名单已公布 [6] 城市可信数据空间发展驱动因素：技术 - 隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习）实现数据“可用不可见”，促进数据敢共享 [8][10] - 区块链技术通过分布式账本和智能合约实现数据操作不可篡改和自动化执行，推动数据愿共享 [8][12][13] - 关键技术还包括可信执行环境（TEE）和差分隐私，以解决隐私保护与数据利用之间的矛盾 [11] 城市可信数据空间发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但数据存储量仅约生产总量的3%，存储数据中约四成未被使用 [14][15] - 城市作为数字中国建设载体，面临数据资源开发利用不足问题，可信数据空间是盘活数据资源的关键 [1][14] - 城市可信数据空间以公共数据为牵引，撬动行业、企业、个人数据融合应用，提升城市治理效能 [14][15] 城市可信数据空间发展价值与核心能力 - 旨在打破数据流通困境，激活数据要素潜能，促进城市治理现代化升级 [17][18] - 核心能力包括可信管控（身份认证、流通管控、日志存证）、资源交互（数据发布发现、互操作）和价值共创（开发环境、运营规则） [26][28][29][30] - 总体框架以政务云为基础，构建数据流通利用支撑底座，并依托数据运营管理平台和数据开发利用平台服务多元应用场景 [21][22]

行业概念与定义 - 城市可信数据空间是由政府主导、多方协作共建的城市数据基础设施，旨在为数据提供可信、安全、合规的流通利用通道 [8][11] - 该空间是可信数据空间的城市级形态，以公共数据为主、社会数据为辅，核心目标是打破数据流通困境、激活数据要素潜能、促进城市治理现代化升级 [1][11][25] - 其作为联通数据供给与应用的桥梁，整合分散的城市数据资源，并赋能产业发展 [11] 行业发展驱动因素：政策 - 国家层面出台系列顶层设计，如《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）和《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》，推动数据要素市场化改革 [13] - 具体政策如《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》明确提出鼓励创建城市可信数据空间，并设定了到2028年建成100个以上可信数据空间的目标 [13] - 2025年4月，数据局组织开展城市可信数据空间试点工作，首批13个城市试点名单已公布，推动行业规模化落地 [13] 行业发展驱动因素：技术 - 隐私计算技术（如多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、差分隐私）实现数据“可用不可见”，解决数据不敢共享的难题 [15][17] - 区块链技术通过分布式账本和智能合约实现数据存证溯源与规则自动执行，建立可信协作机制，解决数据不愿共享的问题 [15][18][19] - 这些技术共同为数据可信流通提供了关键保障 [15] 行业发展驱动因素：需求 - 2024年中国数据生产总量超过40ZB，但数据存储量仅占生产总量的约3%，存储数据中约四成未被使用，数据价值释放不足 [20][21] - 城市治理面临数据沉睡、协同低效、公共服务碎片化等问题，亟需可信数据空间盘活数据资源 [1][20][21] - 城市可信数据空间以公共数据为牵引，可撬动行业、企业、个人等多维度数据融合应用，提升城市治理效能并赋能数字经济 [20][21] 行业框架与核心能力 - 总体框架以政务云为基石，构建包含安全存储、加密传输等能力的数据流通支撑底座，并配备数据运营管理与开发利用两大平台 [30][31] - 核心能力由可信管控（保障数据流转安全与追溯）、资源交互（促进数据互联互通）和价值共创（构建数据服务新生态）三部分组成 [8][34][35][41] - 最终服务于政务服务、普惠金融、医疗健康等多元化应用场景 [30] 产业链与竞争格局 - 产业链涉及运营方、数据提供方、数据使用方、数据服务方和监管方五类主体 [42] - 技术服务商分为综合型（如浪潮云、华为云）与专业型（如数鑫科技、蚂蚁集团）两类 [45][46] - 在综合型厂商中，ICT背景的云服务商（如浪潮云）凭借技术、产品、服务、生态和经验等综合实力占据领先地位 [45][46] 典型应用场景 - 在政务服务场景中，其打破部门数据壁垒，促进跨部门数据互通，赋能“一网通办”、“一网统管”与政务大模型应用 [2][8] - 在普惠金融场景下，通过融合政府与金融数据，构建动态风控模型，助力解决小微企业等群体的融资难题 [2][8] - 典型案例包括张家口和上海的项目，前者以特定架构支撑数据流通，后者依托区块链等技术满足超大城市多领域数据应用需求 [2] 未来发展趋势 - 技术层面，AI将推动数据治理向自动化、智能化、动态化升级，提升治理效能 [3][8] - 应用层面，行业将遵循“试点-示范-推广”路径，从城市试点逐步向区域枢纽、全国网络的一体化生态演进 [3][8] - 未来将吸引更多行业与企业入驻，探索垂直领域应用，培育数据要素市场生态 [3]

数据要素市场化配置改革 - 山东省以开展“数据要素×”行动为契机 深化数据资源开发利用机制与模式创新 构建创新服务体系以提升数据要素市场化配置改革成效 [2] - 下一步将持续围绕数据要素市场化配置改革主线 激发数据要素强劲动能 [5] 数据治理与制度建设 - 加快推进《山东省数据条例》立法 出台公共数据登记管理、授权运营、开放及交易规范指引等文件 制定数据标准规范283项 [2] 数据基础设施建设与应用 - 实施数字政府建设一体化综合改革 统筹规划建设全省统一基础信息平台和业务系统 建成“1+16+N”全省一体化大数据平台体系 [2] - 数据共享达520亿余次 开放数据480亿余条 开展公共数据授权运营场景141个 [2] - 围绕人工智能发展 在工业制造、交通运输等领域打造高质量数据集90余个 [2] 数据流通与交易市场 - 举办“数据市场建设暨供需对接齐鲁行”活动 上线“数据大集”促进供需对接 推进隐私计算试点和可信数据空间建设 [3] - 山东数据交易公司、青岛大数据交易中心累计上线数据产品1900余个 [3] 数据赋能产业发展 - 海洋数据开发利用成效显著 汇聚高质量海洋数据超过50PB（占全国1/4） 建成海洋大数据交易服务平台 [4] - 烟台市海洋牧场智能管控平台汇聚18类192种数据 监测时效提升50% 单位海域产出提升19% [4] - 威海市开发海洋预报数据模型 累计保障渔获物总值约30亿元 降低渔船燃油等费用近7亿元 [4] 数字人才培育与发展 - 出台加快数字人才培育措施 实施数据专业素养提升工程 举办数字技术高级研修班51期 培训高层次和急需紧缺人才1500余人 [5] - 在党政机关推行首席数据官制度 在企业推行总数据师制度 设立大数据工程技术职称 [5]

公司核心业务与模式 - 公司构建了以“融沂通”平台为典型应用的金融可信数据空间 [1] - 公司采用“政府主导+市场化运营”机制，通过数据服务、模型开发、技术输出实现可持续发展 [5] - 公司是山东省首批数据开放创新应用实验室和省级大数据发展创新平台 [5] 技术架构与能力 - 公司打造了“1+3+N”金融可信数据空间架构，包括1个金融大数据枢纽平台、3大核心能力（可信管控、资源交互、价值共创）、覆盖N类金融场景 [1] - 公司依托隐私计算、区块链、人工智能等技术，构建涵盖数据采集、治理、流通、应用全链条的技术体系 [1] - 公司集成联邦学习、多方安全计算与数据安全沙箱等技术，实现数据“不出域”流通 [2] - 公司通过区块链技术对数据流通环节全程存证，建立不可篡改的可信日志 [3] - 公司建立涵盖701个数据项、16.71亿条数据的高质量资源库，通过统一身份认证等实现跨部门数据高效对接 [4] 平台运营成效 - “融沂通”平台累计支持中小微企业贷款59,179笔，总金额达863.71亿元 [5] - 平台为150万市场主体提供信用评价服务，出具信用报告4万余份 [5] - 平台与金融机构合作推出12余款数据驱动的融资产品 [5] - 平台实现数据动态监控与风险预警，提升政府监管效能 [5] 未来发展规划 - 公司将把可信数据空间模式向更多地区和场景推广 [5] - 公司未来将继续深化技术在产业金融、农村金融、绿色金融等领域的应用 [5]