AI军工产业链投资机会正在浮出水面。国盛证券研报系统梳理了国防人工智能产业链全景：上游基础层（算力芯片、数据采集）、中游平台技术层（算法模型、云计算）、下游应用层（情报分析、指挥决策、无人装备、仿真演训）。其中中游算法与模型环节最具颠覆性，下游无人装备应用场景订单加速落地。核心策略：找核心卡位环节（中游数据+算法），以及打开应用场景有订单的企业。
AI军工产业链全景：上游先受益、中游卡位核心、下游空间大
国防人工智能产业链可分为三大层级：上游基础层提供算力芯片、数据采集等基础设施；中游平台技术层包含算法模型、云计算、数据处理等支撑技术；下游应用层涵盖智能指挥决策、智能情报分析、无人装备、仿真演训、装备研制等应用领域。
上游：算力芯片和数据采集是最先受益的环节。AI大模型训练和推理需要大量算力支持，军工领域对自主可控算力需求迫切，相关芯片设计和制造企业持续受益。
中游：算法、模型、数据分析环节最具颠覆性与革命性。DeepSeek、ChatGPT的突破均发生在中游环节，且AI领域的颠覆性技术具备链式反应特征，推动其他领域技术发展带来突破。在国防领域，拥有核心军工数据库资源和垂直算法能力的企业占据关键卡位，是对标Palantir的核心环节。
下游：应用场景广泛，从情报分析、指挥决策到无人装备、仿真演训几乎覆盖全战争链条。其中无人装备（无人机、无人船、UUV、机器狗）订单确定性最强，俄乌战争以来我国武器装备发展思路已走向无人化、智能化、低成本化。
国防人工智能产业链三大层级及核心价值| 层级 | 核心环节 | 价值特征 | 代表方向 |
|---|
| 上游基础层 | 算力芯片、数据采集 | 最先受益 | AI芯片、军工数据服务 |
| 中游技术层 | 算法模型、云计算、数据处理 | 核心卡位、颠覆性强 | 指控系统AI融合、数据平台 |
| 下游应用层 | 情报分析、指挥决策、无人装备 | 空间大、订单驱动 | 无人机、机器狗、仿真系统 |
对标Palantir：寻找拥有数据+算法+场景的卡位企业
中游环节寻找中国的Palantir，核心标准是拥有“军工数据+垂直算法+应用场景经验”三重能力。在国防军工领域，数据的稀缺性尤为突出——一个目标识别算法至少需要100万个样本数据，一个辅助决策算法需要高达5000万个以上样本数据。指控系统、ISR等领域拥有核心数据库的企业占据竞争卡位。
国内拥有核心数据资源的单位主要集中在国家队（如中电科28所、中船715所），关注其对AI技术的应用进展。稀缺性较强的民企包括：
科思科技：国内核心指控系统、火控系统供应商，拥有庞大军事数据库和应用场景经验。公司已将AI技术深度融合于指挥控制系统，构建多源感知与实时决策技术底座，在技术和产品应用上对标Palantir。
中科星图：数字地球领军企业，已集成“空天·灵眸”基础大模型至GEOVIS平台，推动空天信息从“感知智能”向“认知智能”升级，深度参与商业航天、低空经济等新质领域。
下游应用：无人装备+仿真演训，订单逻辑最清晰
下游“AI军事应用”中，应用落地场景和订单是核心。无人装备领域，AI在目标识别、环境感知、运动控制、自主决策等方面的提升正在快速推动装备无人化、智能化。俄乌战争中无人机已从辅助装备转变为主战装备。
重点关注方向：无人机（中无人机等）、机器狗/无人车（晶品特装等）、无人潜航器、新材料（西部材料等）。Anduril接手微软220亿美元订单、获2.5亿美元无人机和电子战系统订单，快速推动估值升至280亿美元，验证了AI无人装备的商业化潜力。
仿真演训领域，军事仿真系统被称为“军队和经费效率的倍增器”，2027年全球市场预计达1216亿美元（CAGR 25%），国内军用仿真市场2027年有望超200亿元。华如科技已实现从作战实验到综合保障的横向全覆盖，推出的XSim®军事智能体系已实现从“军事仿真”到“军事智能”的战略迈进。
AI+军工投资组合：四维度布局
国盛证券建议从四个维度布局AI+军工：第一维度——对标Palantir业务的AI软件类标的（科思科技、中科星图）；第二维度——AI拓展到无人装备环节（晶品特装、中无人机、西部材料）；第三维度——AI赋能仿真演训环节（华如科技）；第四维度——AI赋能装备研制环节（关注工业软件、数字孪生方向）。AI+军工组合：科思科技、中科星图、晶品特装、西部材料、华如科技。
