计算机行业研究

获取《计算机行业深度研究报告：技术与政策共振，车联网落地应用加速》完整版，请关注绿信公号：vrsina，后台回复“泛科技报告及白皮书”，该报告编号为20bg0061。随着智能驾驶的不断渗透，带来ADAS需求快速增长。2018年，中国ADAS市场规模576亿。预计到2020年，汽车辅助驾驶/部分自动驾驶/有条件自动驾驶的新车装配率超50%，网联式驾驶装配率达10%，ADAS系统的渗透率达到50%。车联网是“人、车、路、云”互联。车联网即智能网联汽车，是指搭载先进的车载传感器、控制系统、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与 X（车、路、人、云端等）之间的智能信息交换、共享，且具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人为操作的新一代汽车。整体而言， 车联网 是 汽车、电子、 信息 通信、 道路 交通运输等 行业 深度融合的新型产业 形态。根据《“十三五”汽车工业发展规划意见》的规划，到 2020 年实现具有辅助驾驶功能的智能网联汽车新车渗透率达到 50%；根据《中国制造 2025》的规划，到 2025 年智能网联汽车新车销量占比达 30%，高度自动驾驶智能汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。新浪VR知识星球报告库以近五千分，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。

根据前瞻经济学人预测，2025 年我国工业互联网市场规模有望突破 1.2 万亿，产业链各个环节均有望受益。根据国家工业安全发展研究中心的数据统计，2019 年我国工业信息化和工业化融合率达 55.1%，其中电力行业两化率最高为 67.4%，说明我国工业工序数控化率和生产设备的数字化率均值已超过 50%，满足工业 2.0 的电气化、机械化，其中部分行业如电力、石化等已实现重点工序自动化，并开始往 4.0 智能化方向发展。根据智研咨询的数据，我国工业互联网 2018 年、2019 年的产业经济增加值规模分别为 1.42 万亿元、2.13 万亿元，占 GDP 比重分别为 1.5%、2.2%，预计 2020 年产业经济规模将达3.1 万亿元，占 GDP 比重为 2.9%，同时可带动约 255 万个新增就业岗位。新浪VR知识星球报告库上万份报告，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。

核心观点：1、优选六大景气赛道1）云计算：高景气持续，确定性强，分享赛道的长期成长红利。2）工业软件：在自主可控大势下，扶持政策密集出台助力智造升级，下游高景气度持续。3）网络安全：明年下游开支有望回暖，产业短期业绩将得到改善，长期受政策、需求和技术驱动。4）人工智能：技术产品化加速，产品进入落地期，放量可期。5）汽车智能：产业周期从导入期进入成长期，拐点已至，景气度提升。6）证券IT：随着资本市场改革、市场活跃度提升，以及新金融技术持续创新，龙头有望持续成长。2、2021年策略：聚焦龙头，守正出奇云计算：重点关注金山办公、用友网络、金蝶国际、广联达、深信服等公司，关注万兴科技、泛微网络、明源云、优刻得-W、紫光股份、宝信软件、石基信息等；信息安全：重点关注深信服、安恒信息、奇安信、美亚柏科，关注天融信、绿盟科技、启明星辰、中新赛克等公司；人工智能：重点关注海康威视、科大讯飞等公司，关注虹软科技、佳都科技、拓尔思、寒武纪；汽车智能化：重点关注中科创达、德赛西威，关注锐明技术、道通科技；工业软件：重点关注中控技术、鼎捷软件，关注宝信软件等公司。证 券 IT：重点关注恒生电子、东方财富、同花顺等公司。3、风险提示：1、业绩不及预期；2、疫情反复风险；3、货币政策收紧风险；4、国际环境变化带来科技战升级风险。报告摘要：一、2021策略：聚焦龙头，守正出奇1、政策：中美博弈，科技主线美国大选尘埃落定，拜登执政或部分缓和前期中美在传统领域的贸易摩擦，但科技封锁仍将严格。“十四五”定调，加大科技创新领域投入是国之意志。就业政策导向科技战略产业，叠加高层次人才归国潮，铸就科技人才的历史机遇。2、产业大势：云化、智能化、国产化每一次信息技术的革命都将带来一轮信息化建设的高峰。生活、生产方式得到改变、社会运作效率得以提升。同时，新兴产业的崛起也将涌现一批科技巨头，并在资本市场得到映射。以5G、AI、云计算、大数据等为代表的新一代ICT技术的出现将催生新一轮的产业革命向云化、智能化发展。以数据为生产要素的新兴产业有望陆续诞生。贸易摩擦、科技封锁等事件频发。国家对信息技术自主性、安全性极其重视，以自研操作系统和CPU为核心的信息技术应用创新已成为新的国家发展战略，最终目标是实现核心技术和产品的安全可控。2020年8月《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》将工业软件纳入重点支持的范畴，国产替代大势所趋。3、行业景气周期：产业生命周期曲线长期需求：经济转型、降本增效，催生数智化转型2021年IT支出预计持续增长。根据Gartner数据显示，2021年整体IT支出增速7.2%，其中IT服务与企业及企业级软件增速相对较高。我们认为需求长期驱动力如下：经济增长动能转换推动企业信息化需求增长。国内宏观经济增速放缓，过去依靠的需求侧“三驾马车”对经济增长的拉动逐步减弱；大规模要素的粗放投入的发展模式遇到问题。新动能将通过创新驱动、提高效率拉动经济增长。降本增效内生动力催生企业数智化转型需求。人口红利逐渐消退、劳动力成本逐年上升，大部分中国企业需摆脱规模扩张的粗放式发展，转而面向内部降本增效实行精细化管理，即从高速发展向高质量发展转变。边际变化：2020需求后移，关注边际改善下游需求持续高景气：例如，SaaS、在线办公等领域受益疫情催化持续高景气。据《中国互联网络发展状况统计报告》显示，在线新需求在疫情常态化后仍保留较高的留存率。下游需求边际景气提升：受疫情影响一些子行业下游需求和开支有所延迟，2021年下游需求和开支有预计复苏改善。4、资金：流动性或收紧, 龙头受益在紧货币环境与人民币升值的组合下，人民币核心风险资产表现将相对突出。股市呈现结构性慢牛，细分行业龙头将受益于小企业订单转移、外资流入改善局部流动性及估值提升。北上资金：受疫情下海外不确定性影响，2020年Q1、Q3北上资金流出；随着美国大选落地、疫苗研发进展及防控常态化，21年外资流入有望恢复常态。5、2021策略：聚焦龙头，守正出奇二、投资机会：优选景气，六大赛道1、云计算：青春成长期，公有云逐步主导根据信通院数据，2019年我国云计算市场规模达1334亿元，同比增长38.6%，未来三年CAGR可达20.5%。根据信通院数据，2019年公有云市场规模达689亿，首次超过私有云（645亿），预计2020-2023年CAGR达23.5%；未来私有云也将稳定增长，预计2020-2023年CAGR达16.3%。产业对比：IaaS相对成熟，SaaS正在蜕变国内云计算市场中IaaS发展最成熟。根据信通院，2019年我国公有云市场规模达689亿元，同比增长57.6%。其中IaaS市场规模最大，达453亿，同比增长67.4%；PaaS市场规模42亿，同比增长92.2%；SaaS市场规模达到194亿元，同比增长34.2%，增速较稳定。根据信通院数据，2019年国内SaaS规模占比整体市场28.26%，而全球市场该比例为58.15%。IaaS：公有云市场格局稳固，龙头效应明显全球及国内公有云IaaS厂商竞争格局相对固化，龙头效应明显。我们分析理由如下： 1）规模效应，IaaS前期自建和租用IDC的成本门槛高，头部厂商已经完成相关积累； 2）头部厂商已建立云管平台的标准化的壁垒，能稳定支撑多种工作负载； 3）运营和资金实力门槛：IaaS厂商向超大型化发展的趋势下，中小厂商已无法满足高资金实力要求。IaaS：私有云成争夺焦点，政企上云驱动盈利提升私有云是目前IaaS层市场争抢的焦点，竞争格局依然分散。由于创新活跃、定制化程度高，市场竞争格局依然分散，各类企业仍有机会，传统IT企业诸如浪潮、华为、华三在第一梯队。政企客户加速上云成核心驱动力，带动IaaS厂商盈利能力提升。私有云市场上，主要政务云及大型政企自建云，因为其对数据的安全性以及系统运行的稳定性、定制化服务要求极高，因此需求主要来自增值服务，可贡献更高的毛利。预计未来随着政企客户的收入占比提升，IaaS厂商盈利能力有所提升。PaaS：部分领域存在头部企业，仍有巨大市场待挖掘在对象存储、大数据、AI、通信等细分领域存在头部公司，以互联网巨头为主，大局已定。本地化中小型云计算企业提供差异化定制服务填补缝隙市场或巨头合作一起繁荣云计算生态。从全领域来看，PaaS更大的市场则被大量中小企业瓜分，许多IaaS和SaaS厂商也主动向PaaS环节延伸。PaaS是SaaS从点到面发展的关键产业链环节，IaaS和SaaS厂商向PaaS环节延伸可形成一定生态规模，落实先发优势。（如Salesforce通过收购来完善PaaS平台，AWS则不断丰富PaaS功能。）技术趋势：敏捷、弹性，云原生更受青睐云原生是PaaS层未来重要的技术方向，渗透率持续提升。云原生技术生态从容器、微服务、DevOps等技术领域，已扩展至底层技术、编排及管理技术、安全技术、监测分析技术以及场景化应用等众多分支，初步形成了支撑应用云原生化构建的全生命周期技术链。新兴方向：DaaS兴起，“算力”定义“智力”“数”仓——数智化时代的必然产物。随着数据用途多样化，格式复杂化，包括图片、声音或视频等非结构化类型。这时一种能同时保存结构和非结构化数据的新型存储架构，便是“数”仓。海外标杆：Snowflake的数湖。其具有两个特征：1.将数仓上云。创建统一入口，在云上对线下及云端、关系型和非关系型数据库统一管理，解决数据孤岛问题。2.使存算分离。让客户能够以低成本、高效率随时扩容和缩容。通过对存储和计算解耦，用户的成本得以量化且可控。国内目前相关领域成熟企业不多，头部互联网及SaaS企业在尝试中。例如：阿里云MaxCompute云数仓。SaaS：垂直领域百花齐放，格局尚未稳定业务垂直型SaaS市场规模处于高速成长期。根据艾瑞咨询的数据，规模较大的赛道分别为CRM、客服与呼叫中心、ERP、通信（邮箱、会议和直播），占比为20%、15%、11%与11%。根据艾媒咨询数据，业务垂直型SaaS市场规模增长仍然在35-50%的高速区间。SaaS格局目前充满了不确定性，新兴的后来者并未颠覆传统软件开发商在SaaS时代的地位。产品力和技术依旧是软件业的核心。2、工业软件：行业异质性强，聚焦细分龙头工业软件：对比全球市场，增长空间可观鉴于我国工业增加值的全球占比，我国工业软件行业高增速有望持续。长期看，未来将达到与我国工业增加值地位相称。工业软件：政策继续加持，下游周期上行中期：产业政策支持和国产化要求是外部持续推力。短期：PMI景气持续，下游周期性行业上行是内部动力。3、网络安全：边界持续扩大，体系日益完善网络安全：边界持续扩大，体系日益完善根据FreeBuf统计，我国网络安全产品和服务逐渐从传统安全延伸至云、大数据、物联网、工业控制、5G和移动互联网等应用场景，涵盖基础安全、防护、持续改进、检测、响应等多维度，产品边界持续扩大。网络安全：政策稳步推进，“护网”提振需求网安体现国家意志，相关政策稳步落地2017年，我国首部全面规范网络空间安全问题的基础性法律《网络安全法》实施。2019年5月，“等保2.0”国家标准发布，企业网安的合法合规要求提高。2020年6月，《网络安全审查办法》实施，网安审查落地执行，印证了网安保障的国家意志。“护网”行动常态化，持续扩大市场需求“护网行动”自2016年以来影响力持续扩大，攻防演练演练效果不断提升。在“护网行动”作用下，网安人才供给得到改善。同时，对网安的需求也从被动构建逐步转变为主动需求。网络安全：政企市场为主，产业链逐步完善网络安全位于产业链中游，我国网安整体发展较为稳固，上游基础软硬件、算法、引擎等技术逐步完善。受政策和需求驱动影响，我国信息安全产业政府端占比较高，同样，电信和金融行业对用户数据和系统安全的高要求也创造比较大的市场需求。根据前瞻经济学人数据显示，2018年我国政府、电信和金融等行业需求占信息安全市场总体的60%以上。网络安全：引入国资股东，增强协同效应部分网络安全公司，引入国资背景的战略投资者，如美亚柏科（国投智能）、奇安信（中国电子）、绿盟科技（中电科）、天融信（中电科），增强与下游核心客户协同效应，促进核心市场拓展网络安全：行业增速较高，成长空间广阔IDC预测，2020年全球网络安全市场总投资将达到1252.1亿美元，同比增长6.0%，2024年将达1747.3亿美元，2020-2024年CAGR为8.1%，预计。IDC预测，2020年中国网络安全市场总体支出将达到78.9亿美元，同比增长11.0%，增幅继续领跑全球，2020-2024年CAGR预计为18.7%。Gartner预测，2020年，中国信息安全支出占IT总支出的1.08%不到全球同一比重的三分之一，未来行业成长空间广阔。网络安全：行业集中度提升，龙头将充分受益龙头当前市占率接近。根据CCIA统计， 2019年，我国网络安全行业企业市占率排前三的分别是奇安信（6.6%）、启明星辰（6.5%）和深信服（6%），三者较为接近。我们认为，未来随着网安需求逐步从政府端扩散到企业端，龙头企业的品牌效应、技术优势和完善的产品矩阵等优势将进一步得到体现，市场份额有望持续提升。行业集中度稳步提升。根据CCIA统计，2019年，我国网络安全市场CR1为6.59%，CR4为24.06%，CR8为39.48%，三项指标同比均有所提升，其中行业CR3提升最为明显，对比2016年提升6.23pct。04 人工智能：三次发展浪潮，技术不断突破人工智能：生态逐步完善，安防金融深度应用 全球人工智能已经形成较完整的生态体系，在人工智能生态的基础层、技术层和应用层走出了一大批领先的科技创新企业。 据工业和信息化部人才交流中心，在人工智能技术向各行各业渗透的过程中，安防和金融行业的人工智能使用率最高，零售、交通、教育、医疗、制造、健康行业次之。人工智能：政策持续加码，战略目标明确2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》， 人工智能上升到国家战略层面，《规划》设立了我国人工智能发展 “三步走”战略目标： 到2020年，人工智能技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元； 到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我 国产业升级和经济转型的主要动力，核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元； 到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，核心 产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元人工智能：增速上行，前景广阔。人工智能：增速上行，前景广阔据中国电子学会：2018年全球新一代人工智能产业规模超过555.7亿美元，预计2019年产业规模将突破718亿美元，带动2022年产业规模将超过1630.2 亿美元，2018-2022年的年均增长率达到31.6%。据中国电子学会： 2018年我国新一代人工智能产业规模达到 83.1亿美元，预计2019年产业规模将突破百亿美元，达到105.5亿美元，在加快推动新一代人工智能应用场景落地的政策和市场推动下，预计2022年产业规模将逼近300亿美元，2019-2022年CAGR达37.87%。细分领域，应用层赛道更为优质，2019-2022年，人工智能基础层、技术层、应用层的CAGR分为20.94%、37.93%、43.05%。人工智能：2020迎AI上市潮，商业模式更加成熟2019年6月科创板开板，我国部分未盈利低收入的AI初创企业获得上市机遇，开始积极筹备上市计划。2020年，寒武纪、依图科技、云从科技、云天励飞相继提交上市申请，旷世科技、商汤科技此前在港股也有过上市迹象。我们认为，AI初创企业从成功走上二级市场，进一步验证了AI商业模式的可行性，也体现出产业的发展更加成熟，技术商业化发展取得明显进步。人工智能：行业增长新引擎，AI云空间广阔 根据IDC数据，2019年，我国AI云（云端提供AI服务）服务市场规模达1.66亿美元，2018至2024年CAGR将达到93.6%。AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。2019年，中国AI公有云服务占AI软件市场规模约10.3%，美国AI软件公有云服务占AI软件市场规模约15.6%。 百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。从2019年市场份额来看，在AI公有云服务市场规模中，百度智能云市场份额最为领先，其次是阿里云，腾讯云，其他厂商则包括AWS、华为云、微软Azure、金山云、京东云等。厂商在不同的细分技术领域会呈现一定的优势。 AI公有云服务应用场景：互联网行业的内容审核、推荐系统，制造业供应链预测分析，金融行业中小型企业的智能客服，零售行业智能营销、产品推荐、对话式客服，客流分析等等。人工智能：产品落地，放量可期根据IDC报告，2019年我国人工智能软件及应用市场规模达28.9亿美元，2024年将达到127.5亿美元，2018-2024年复合增长率达39.0%。 2019年我国计算机视觉应用市场达14.56亿美元，市场增长来源于安防、城市大脑等领域。市场格局：在商汤、旷视、云从、依图四小龙的整体份额之外，海大宇在AI+安防市场的份额也显著增长。在质检、巡检方向，百度、华为、阿里、腾讯以及以创新奇智为代表的创业公司也在崛起。安防领域，海康威视不断丰富产品矩阵，根据公众号披露，目前海康已经累计近千项AI应用案例。 2019年我国语音语义应用市场达12.25亿美元，智能家居等消费级产品普及、智能客服、法庭庭审语音转文字贡献较大。市场格局：科大讯飞依然占据领先地位，思必驰等创企凭借差异化优势依然占据一定的市场份额，而百度、阿里、华为、腾讯等厂商也开始在这一市场占有一席之地。教育领域是AI的主要应用场景，目前科大讯飞已经成功将AI转化为大量的成熟产品形态，包括讯飞智能学习机、智能笔记本、智能录音笔、翻译机、办公本和阿尔法蛋等AI产品陆续上市，可以预见，未来三年将是AI产品放量的关键时刻。人工智能：国内 AI龙头估值处于历史中低位AI龙头估值处于历史中低位。对比近三年估值情况，科大讯飞估值处于历史低位，海康威视处于历史中位。2020年12月11日，科大讯飞和海康威视PE-TTM估值分为84.37和32.40倍，PS-TTM估值分为7.82和6.94倍。2018年至今，PE-TTM估值平均数分为130.15和28.47倍，PS-TTM估值平均数分为9.40和6.26倍。两者估值均处于历史中地位。05 汽车智能化：电动车迎拐点，智能化成共识（略）06 证券IT：改革红利可期，驱动科技投资（略）……报告节选：（报告观点属于原作者，仅供参考。报告出品方/作者：浙商证券，田杰华）如需报告请登录【未来智库官网】。

（报告出品方/作者：中信证券，杨泽原、丁奇、张帅、潘儒琛）核心观点计算机2021年关键词——升维计算机板块2020年历经年初疫情加速在线办公渗透、年中信创落地开启催化和年末的调整，指数全年上 涨16.92%。展望2021，我们认为以“升维”为框架对于核心公司竞争力变迁的研判，与基本面落地验 证效果的持续跟踪，将成为投研工作的重点。对应通用&行业应用领域、IT底层架构领域两条主线：主线一：科技进步带来的机遇：模式升维在技术（Cloud+BigData+IoT+AI+BlockChain）、需求（数字转型）、环境（政策+资本）三大因素合力 下，计算机行业内一批核心公司有望进一步加强研发、销售、管理端能力，实现经营模式升维。五大维度逐步攀升，核心公司从云到产业互联网。五大维度涵盖人头模式（代理、集成、外包）—— 产 品化（设备、 License、咨询）—— 云化（云托管、云原生、中台）—— 智能化（感知、认知、赋 能）—— 产业互联化（连接、平台、服务），其中2015年业内云转型全面开启，2021年产业互联网升维有望成为业内核心公司进一步构建竞争力壁垒的关键发力点。通用、工业、消费、医疗、教育、金融、交通七大应用领域2021年升维机遇与基本面进展值得重点关注。主线二：中美再平衡背景下的IT底层架构机遇：安全升维面对新阶段中美再平衡大背景，整体云基础设施、信息安全、信创三大IT底层架构领域，将以安全为核心升维方向持续推进渗透，构建持续可靠地服务于国内经济发展与科技创新的IT底层架构体系。2021整体底层架构机遇显著：后疫情时代云化不可逆转，需求带动云基础设施建设持续渗透；关键信息 基础设施安全保护条例有望落地+十四五体系防护普及，共驱网安需求提升；行业信创需求接棒DZ高峰， 优质品类逻辑进一步强化。报告摘要一、科技进步带来的升维机遇通用SaaS：确定性不断强化，加速渗透与升维随着业务边界的拓展，企业经营管理需求的多样化、复杂化以及企业上云意识的增强推动着越来 越多的企业开始进行数字化转型。艾瑞咨询预测，自2014年我国SaaS行业进入高速发展期至今，我国企业级SaaS行业市场规模 保持高速增长趋势，2021年有望达到654.2亿元。前瞻产业研究院数据显示 ， 企业对SaaS服务的付费意愿不断加强，付费用户数量高速增长， 2013-2019年的年复合增长率达86.44%，预计2019年达到54.6万户。IDC统计数据显示，我国SaaS市场规模占全球比重逐年稳定增长，2020年占比有望超过10%， 我国SaaS产业发展有望走在全球前列。疫情期间云办公需求爆发，行业迎来用户教育绝佳机遇，大大加速云办公产品渗透进程。在疫情防控形 势下，企业远程协作办公、学校在线教育等应急需求急速上升，自上而下地催化了用户爆发：2020年 春节后复工期间国内约有4亿用户使用远程办公应用；3月金山文档月活用户达2.39亿，在线编辑日活增 长6.5倍，腾讯文档月活突破1.6亿；期间企业级IM、视频会议等服务商免费开放产品资源，也大大加速 了用户获取与习惯培养阶段。事件驱动下，云办公需求得到验证，云办公产品也获得了用户教育的绝佳 机遇，未来行业成长与产品渗透提速趋势明显。疫情后云协作办公产品用户留存度高，上云渗透催化不可逆。以企业协作办公代表产品钉钉以及文档协 作产品金山WPS产品为例，今年疫情期间快速增长的活跃用户截至9月份均保持了良好的用户留存情况 ； 疫情过后并未出现明显回落，其中金山办公旗下金山文档MAU又回升至高峰时的七八成，充分表明疫 情对于云协作办公并非短期脉冲式刺激，而是加速推进了其长期演化进程，用户协作办公习惯培养效果 显著。展望未来，随着企业端、用户端对云化办公接受度的提高，国内云服务的市场空间将加速提升并 落地。工业IT：三大主线构筑制造强国必经路广义上，工业软件包括在工业领域应用的所有软件，如系统软件、应用件、中间件、 嵌入式软件等。按照产品形态、用途和特点的不同，工业软件市场可进一步细分为研发设计软件、生产控制软件、信息管理软件以及嵌入式软件。工业软件指专用于或主要用于工业领域，为提高工业企业研发、制造、生产管理水平和工 业装备性能的软件。常用于能源、采矿、原材料、制造业等行业，是工业生产、智能制造 的核心支撑。对外依存度大，是工业制造自主可控的短板，国外工业软件巨头长期垄断市场，国产工业 软件与国际先进水平存在明显差距，部分关键环节国内市场份额不足5%。断供风险升级，国产化替代刻不容缓。2020年6月，哈工大等国内高校被禁用MATLAB， 华为遭遇三大EDA公司断供。未来随着外部环境不确定性的持续升级，工业软件可能遭遇 进一步制裁。消费IT：打造大客粘性，拓展线下机遇大客户更高的付费力是厂商经营改善的重要抓手。有赞头部商家续签率90%，腰部商家 续签率74%，远超出小微商家续费率。KA商家成为了公司的销售重点，2020年前三季 度情况中可以看出，付费商家GMV增速显著高于付费商家数。大客户的获取需要强产品力加持。如石基信息历经多年研发于今年发布了新一代云PMS 产品，并获得了如半岛酒店等国际知名酒店集团的认可。社零增速受疫情影响逐步恢复，自2020Q3起整体已恢复至正增长，2021年受2020年低 基数影响，或保持较高增速。其中，实物商品网上零售额占社零比自疫情后实现大幅增长，全年提升近5%，且2020 年后续季度未出现明显回落，预计2021年线上占比将有望整体维持较高水平。疫情对商家线上化和数字化形成了较强的心智教育，预计商家线上营销工具及线下供应链工具的IT需求有望进一步提升。医疗IT：医卫一体化开启，互医持续强催化电子病历护航医疗IT前期需求，中期看DIP有望接力驱动。4级电子病历要求于2020年底预期完成，2020年10月19日，国家医保局发布《区域点数法总额预算 和按病种分值付费试点工作方案》，正式确定了分值付费DIP为中国未来的医保结算模式，并要求于 2021年年底前全部实际付费。DIP对医院大数据要求更高，我们认为，DIP将接力电子病历，成为医院下一阶段信息化升级的重要驱动力。智慧医疗、智慧服务、智慧管理的未来医院雏形已现，评级有望进一步完善。目前智慧医疗、智慧服务已有明确的政策评级标准，智慧管理已形成行业标准，未来政策评级有望 进一步出台，院内IT长期景气度仍具较高确定性。教育IT：智慧教育成为发展趋势，C端场景构建核心优势目前教育信息化产业链一共由四个主体所构成，分别是电信运营商、技术服务商、内容服务商和信息 化产品受众。目前从事教育信息化业务的公司约有数百家，教育信息化市场的整体竞争格局高度分散。与此同时， 一些教育信息化公司开始将业务面向全国范围布局，提高市场占有率。以科大讯飞为例，科大讯飞智学网已覆盖全国 32 个省级行政区超过 15,000 所学校，智慧教育产 品已经覆盖全国 25,000 余所学校。随着一些企业业务的不断拓展以及并购活动，未来行业的集中 度有望提升。疫情期间，线上教学工具成为延迟开学后的重要教学补充工具。 除了政府部门安排之外，国内教育信息化公司、科技巨头也纷纷为湖北等疫情严重地区提出了涵 盖线上教学等内容的支援方案。阿里联合旗下优酷、钉钉宣布联手发起“在家上课”计划，提供免费课程；腾讯推出“腾讯 教育【不停学】联盟”，为全湖北省中小学生提供免费课程服务；百度推出免费教育服务， 根据教师的教学学科、年级、教材版本信息以及实际教学进度，精准推荐与教学需求匹配的 优质备课资源；科大讯飞智学网向全湖北省中小学在疫情期间免费提供智慧空中课堂（线上直播教学系统）等。金融IT：科技驱动，信创加持，景气延续以银行为代表的金融机构拥抱金融科技，提升传统金融业务竞争力，赋能实体经济。伴随新兴技术的成熟以及降本增效的要求，各大金融机构纷纷将金融科技提升至战略地位。银行IT架构由集中式转向分布式，满足互联网业务模式、成本控制需求，具备移动渠道建设和底层架 构建设能力的厂商更加受益。银行运营和渠道模式互联网化，推动开放式IT架构、构建分布式核心系统、云平台建设。银行利润空间下降需要进一步压缩IT成本，分布式架构X86机型可以减少硬件支出成本 。分布式架构下可以引入开源算法和自主研发结合的方式实现自主安全。随着互联网金融、区块链等新技术的发展，对金融行业带来新的业务场景，从而推动需求的增长。央行对于数字货币的坚定推进将对银行信息系统基础设施建设和完善带来强大的外部驱动。交通IT：软硬加速，蓄势待发手机移动互联网在过去十年高速增长，我国2017年移动互联网市场规模达8.23万亿，预 计未来增速将逐渐放缓。预计2020年我国移动互联网市场规模达到19.26万亿元，增速放 缓至2.6%，进入存量时代。车联网是物联网与移动互联网融合的产物，在智能手机普及之后，汽车有望成为下一个最重要的移动互联入口。预计我国车联网市场规模将在2021年突破千亿元。根据赛迪顾问数据，中国车联网市场 规模在2017年达427.1亿元，预计到2020年，联网汽车渗透率大幅提高，V2X加速商用落 地，用户增值付费提升市场迎来爆发式增长，增速超过60%，至2021年市场规模将过千 亿元。当车联网市场趋于成熟时，汽车后市场及各类应用将占据车联网市场大部分份额 。二、中美再平衡下的安全升维IaaS层作为云计算底座，需求仍然饱满。以北美的AWS，国内的腾讯云、阿里云为代表的互联网巨头 云服务商，通过涵盖自身SaaS与第三方SaaS服务来建立云生态，而创新型SaaS公司如Salesforce、 ServiceNow等亦通过深入挖掘垂直行业或特殊场景应用获得高速成长。在中国国内，云计算应用程度在过去两年提升显著。根据信通院的数据，从2018年到2019年，采取公 有云/私有云/混合云的公司占比同比提升5.2pcts/0.60pct/1.70pcts，而没有云计算应用的公司占比下滑 了7.50pcts，仅剩33.9%。进入2020年后，受到新冠疫情对于全球的冲击，线上生活类SaaS快速兴起，自动化办公协同、企业网 盘、文档协作、视频会议、在线教育等垂直端SaaS服务的发展机遇带来的流量井喷，促进了云计算厂 商进一步加码IaaS层的硬件基础建设。从长期来看，云厂商均采用以IaaS层为底座支撑，开展自有 PaaS层研发，并最终依赖基于自身云产生的SaaS生态实现盈利的模式。报告节选（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：【未来智库官网】。

一、计算机的定义与分类计算机俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成，没有安装任何软件的计算机称为裸机。可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类，较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机等。二、中国计算机行业发展现状分析根据国家统计数据显示，2012-2018年中国计算机整机产量最高的是2014年，产量为40576.7万台，同比增长7.72%。截止到2018年，中国计算机整机产量为35192.4万台，同比降低3.25%。2018年12月，中国计算机整机产量为3011万台，同比下降10.98%。资料来源：国家统计局，华经产业研究院整理资料来源：国家统计局，华经产业研究院整理从销量方面来看，2017年全功计算机整机销量为36043.4万台，同比增长9.45%，2018年全国计算机整机销量为34807.4万台，同比下降3.43%。资料来源：国家统计局，华经产业研究院整理2018年中国计算机整机产销率为98.9%，同比2017年下降了0.1个百分点。全国计算机整机期末库存比年初增加了2.1%。资料来源：国家统计局，华经产业研究院整理三、中国计算机行业出口情况分析2013-2016年，中国微型电脑出口量呈下降趋势，2016年之后中国微型电脑出口量有所回升，截止到2018年中国微型电脑出口量为999万台，同比增长4.17，出口金额为65.12亿美元，同比增长16.93%。资料来源：中国海关，华经产业研究院整理资料来源：中国海关，华经产业研究院整理2018年，中国便携式电脑出口量为14144万台，与2017年便携式电脑出口量基本持平，出口金额为745.31亿美元，同比增长8.24%。资料来源：中国海关，华经产业研究院整理资料来源：中国海关，华经产业研究院整理2015-2018年中国平板电脑出口量持续下降，截止到2018年中国平板电脑出口量为10877万台，同比降低11.83%，出口金额为213.52亿美元，同比增长2.51%。资料来源：中国海关，华经产业研究院整理资料来源：中国海关，华经产业研究院整理四、中国计算机行业发展趋势分析1、多元化在21世纪的今天，不管是从全球现状来看还是在国内现状来看，个人计算机已经的到全面普及。不仅如此，当前在生产和生活中，人类对于大型机、巨型机、中微型、小型机等不同型号和功能计算机的依赖程度和需求量在逐年上涨，人类要求其工作效率和工作精准度，甚至在创新水平上都要达到理想水平，因此当前科技水平范畴内，计算机应用早已形成了多元化趋势发展。不管是在军事、气象、天文、地质，还是在医学、教育，甚至是航天飞机和卫星轨道等领域，对巨型计算机尖端科技术也提出了更高和更精准的要求。相信在未来的发展过程中，人类会发现更多领域会需要用到计算机，并将使其投入到更加先进的理念当中。2、智能化目前的计算机已经能够代替人类进行部分脑力劳动和体力劳动，使其工作效率更高，工作效果更精准。虽然当前水平相对于人的逻辑能力则显得笨拙，但计算机的智能功能已然在日趋提升，例如无人操控生产车间、智能机器人、电子追踪定位系统等，此类计算机的应用不但大大降低生产成本，更可以提高工作效率，为人类的生活水平和社会服务水平的提高提供了高效的保障，同时也为人类文明的发展又推进了一大步。3、微型化原始形态的计算机具有体积大、功耗大、速度慢等特点，不仅如此其还存在存储容量小、可靠性差、维护困难和价格昂贵等缺点，随着技术不断推新，当前的计算机已经充分弥补的原始形态的不足，并在应用方面更高一筹。21世纪的人类对计算机使用的方便性又提出了更高的要求，例如手掌微型计算机和人类眼球内置微型计算机正在研发过程当中。相信在不就的未来，计算机的应用将会从形式、方法、概念等方面展现新的突破。4、专业化计算机的应用具备广泛化和专业化，其分布于工业、农业、科技、医疗、教育、军事、航空航天、服务、经济等社会各个角落，同时又有工控计算机、车载电脑、智能终端设备、医疗远程控制设备、高精度自动感应设备等具备特殊服务的功能。人类文明关键在于对生活和生产质量的提高，这就要求中国计算机应用水平要不断改革和创新，一方面要加大对计算机技术的研发，掌控核心专利技术，另一方面要迎合人类不同阶段的要求，并不断缩减与发达国家的差距。5、网络化由于计算机为载体的互联网在通信、交通、医疗、金融、教育等各行各业中得到了充分的利用，以至于我们的家庭生活中都离不开互联网。目前中国网络发展也日益倾向于整合以对抗外来竞争，例如计算机网、通信网、有线电视网在向着三网合一的方向进行建设；国外的先进互联网设备也将逐步入驻中国。所以对未来计算机网络发展将会面临巨大的挑战，必须将实现覆盖范围更广、同步加载更快、识别率更精准的优势，才能占据一席之地。

（报告出品方/作者：安信证券，吕伟、徐文杰、陈冠呈、黄净、胡又文）报告综述：我们正迎来从移动互联网时代迈向 AI 时代的“分水岭”。计算机行业发展的 核心驱动力是数字化的广度与深度，而数字化的进程基本上都是由大规模的 计算平台驱动。我们已经经历了 IBM 主机、PC、互联网、移动互联网四次 计算平台的更迭，正处于从移动互联网向 AIoT 时代发展的“分水岭”。目前， 上游芯片应用分布表明 AI 已经在数据中心、安防、汽车等领域规模化落地。智能汽车：未来 10 年最重要的 AI 终端。智能汽车是百年汽车工业史上一次 伟大的范式转移，将复制智能手机的交互与功能变革两大路径，汽车的产品 定义将不再是 “行走的精密仪器”，也不只是一台“行走的计算机”，而是 “行走的第三空间”。目前，科技巨头已经将汽车作为手机后最重要的智能 终端进行布局。华为终端“1+8+N”战略将智能汽车作为未来最重要一环， 华为组织架构变革表明 16 万亿产值的新智能终端大时代正式开启。不断提 升的芯片算法及传感器也预示着 L2 以上自动驾驶汽车量产将在 2021 年实 现。华为于 2020 年 12 月 21 日首次面向行业正式发布车规级高性能激光雷 达产品和解决方案；小鹏汽车也于 2021 年 1 月 1 日官方正式宣布与大疆孵 化的 Livox 览沃科技达成合作，种种迹象表明 2021 年将是 L2 以上自动驾驶 汽车量产的“分水岭”。安防：最先也是目前最大程度受益 AI 的行业。2016 年以来，安防行业的高 增速逐步放缓，同年海康威视正式提出 AI 智能化浪潮到来。这一年，公司 将深度学习算法和产品结合，推出了全系列深度智能产品；2017 年海康威 视以云边融合的 AICloud 计算架构大力推进人工智能在物联网领域的发展 和应用；2018 年海康威视将两池一库四平台软件产品整合形成物信融合数 据平台。随着安防行业整体增长趋势放缓，行业龙头在传统安防主业的基础 上，进一步为用户多元化需求场景探索更丰富的应用类型。随着新元素不断 推动着安防行业的智能化和网络化进程，安防行业开始进入变革拐点，依图 科技、云从科技、云天励飞、旷视科技等 AI 独角兽的上市也凸显 AI 软件在 安防中的“含金量”不断提升。AI 给安防带来的溢出红利：机器视觉与机器人。机器视觉是人工智能的一 个重要分支，其核心是使用“机器眼”来代替人眼，与安防对 AI 的需求不 谋而合。机器视觉系统通过图像/视频采集装臵，将采集到的图像/视频输入 到视觉算法中进行计算，最终得到人类需要的信息。随着 AI 技术的发展， 国内视觉技术日益成熟，真正高端的应用也正在逐步发展。2019 年中国机 器视觉市场规模 138.77 亿元，2014-2019 年复合增长率为 16.66%，逐渐提升 的国产品牌市场占有率也印证着国产工业机器视觉产品将成为工业智能化 改造的首选，海康、大华、奥普特等公司成为国内机器视觉应用技术领先者。 在不断提升硬技术的同时，行业龙头也结合国内潜在的养老市场拓展出工业 机器人的延伸—服务机器人。医疗 AI 有望进入商业化元年。相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人 工智能应用，AI 医疗具有广阔的市场空间以及多元化的需求。目前，AI 医疗总体行业渗透率较低，商业落地规模不及安防、新零售等领域。根据 IDC 统计数据，预计 2025 年全球人工智能应用市场总值将达 1,270 亿美元，医疗行业将占市场规模的五分之一。2015 年以后，AI 医疗的研究重心逐渐向 医疗影像，语音辅助诊断等新兴技术靠拢，AI 应用的分水岭逐渐显现。以 国内 AI 龙头科大讯飞为例，2020 年前三季度公司营收 72.84 亿，同比增长 10.82%，其中 AI 医疗业务同比增长 119.22%。科大讯飞目前已围绕医院、 医师为核心，进行了“由外向内”的全方位布局。患者可通过智联网医疗平 台与智慧医院内工作人员进行对接，智医助理模块更是可以协助医生进行医 疗决策。语音 AI：进入云、端、芯协同发展时代。根据中国电子学会数据，2018 年， 全球和我国人工智能产业规模已分别高达 555.7 亿美元、83.1 亿美元，预计 2022 年将分别达到 1,630.2 亿美元、276.5 亿美元，复合增长率分别为 30.87%、35.06%。在多元化的市场竞争态势下，科大讯飞借助云端强大算法 处于中国 AI 语音识别主流厂商前列，根据沙利文咨询统计显示，科大讯飞 处于高竞争力区间，仅次于阿里巴巴，位于第二。拟上市的云知声表现同样 亮眼，其使用的人工语音专用芯片、端对端的应用场景及 AI 算法均表征语 音 AI 已经进入“云-端-芯”协同发展时代。1. 我们正迎来从移动互联网时代迈向 AI 时代的“分水岭”1.1. AI 时代将是前后端计算平台的全方位革命计算机行业发展的核心驱动力是数字化的广度与深度，而数字化的进程基本上都是由大规模 的计算平台驱动。陆奇在奇绩创坛指出，计算平台是推动数字化的核心结构（平台是“可延伸 的体验”或“可延伸的能力”），从历史上看，平均每 12 年左右都有一代新的计算平台出现，这 些计算平台都有一个核心结构：前端集中于人机交互的效率和覆盖度（鼠标、键盘、手指触 摸、语音、自然交互、等等），后端集中于计算资源（计算、存储、通信）与信息处理的规 模，空间覆盖度（分布式数据库，全球互联网，移动互联网，等等）。我们已经经历了 IBM 主机、PC、互联网、移动互联网四次计算平台的更迭，目前正处于从移动互联网向 AIoT 时 代发展的“分水岭”。1.2. 上游芯片应用分布表明 AI 已经在数据中心、安防、汽车等领域规模化落地2020 年第三季度全球 AI 芯片龙头英伟达数据中心业务收入达 19.0 亿美元，环比增长 8%， 同比增长 162%，显示下游 AI 规模化需求的强劲增长。截至第三季度，英伟达数据中心业务 累计收入达 47.93 亿美元，同比增长 137.87%。继谷歌云平台和微软 Azure 之后，亚马逊和 甲骨文共同宣布，全面提供基于 NVIDIA A100 GPU 的云计算实例的普遍可用性。2020 年 10 月，英伟达发布 AI 视频流平台 NVIDIA Maxine，该平台可提高流质量，具备凝视校正、 超分辨率、噪声消除、人脸补光等 AI 功能。2020 年 10 月，发布了采用 8nm 工艺 Ampere （安培）架构 RTX A6000、RTX A40 两款专业图形和计算 GPU，分别面向工作站和服务器 用途，两款产品采用 RT Core、Tensor Core 和 CUDA Core，加速图形、渲染、计算和 AI。英伟达汽车业务 2020 年第三季度收入为 1.25 亿美元，环比增长 13%。英伟达与梅赛德斯奔驰共同宣布，由 NVIDIA 赋力的下一代 MBUXAI 驾驶舱系统将率先应用于全新 S 级轿车当 中，提供增强现实平视显示系统、AI 语音助手和交互式图形等功能，同时与现代汽车集团共 同宣布，自 2022 年起，NVIDIADRIVE车载信息娱乐系统将成为该韩国汽车制造商旗下全 部现代、起亚和 Genesis 车型的标准配臵。英伟达也宣布理想汽车将采用自动驾驶汽车软件 定义平台 NVIDIA DRIVE AGX Orin开发其下一代电动车。国内 AI 芯片独角兽寒武纪也逐渐摆脱了以终端智能处理器 IP 为主的单一经营模式。2019 年公司主营业务收入绝大部分为云端智能芯片及加速卡业务和智能计算集群系统业务收入， 业务模式拓宽有效规避了主要客户转向自主研发对公司业绩产生的冲击。国内车规级AI 芯片独角兽地平线产品布局完整，实现车规级智能芯片前装量产。地平线近 期公告成为目前中国唯一实现车规级智能芯片前装量产的科技企业，并已经形成覆盖从 L2 到 L3 级别的“智能驾驶+智能座舱”芯片方案的完整产品布局。下一步，地平线将推出性能 更为强劲的汽车智能芯片征程 6（Journey 6），采用车规级 7nm 工艺，人工智能算力超过 400 TOPS。2021 年 1 月 7 日，地平线公告完成 C2 轮 4 亿美元融资，由 Baillie Gifford、云 锋基金、中信产业基金、宁德时代联合领投。至此，地平线计划中的 7 亿美元 C 轮融资已经 完成 5.5 亿美元。融资计划将资金主要用于加速新一代 L4/L5 级汽车智能芯片的研发和商业 化进程，以及建设开放共赢的合作伙伴生态。参与本轮投资的其他机构还包括：Aspex 思柏 投资、CloudAlpha Tech Fund、和暄资本、Neumann Advisors、日本 ORIX 集团、山东高 速资本、英才元资本、元钛长青基金和中信建投等。2. 智能汽车：未来 10 年最重要的 AI 终端智能汽车是百年汽车工业史上一次伟大的范式转移，将复制智能手机的交互与功能变革两大 路径。手机智能化的核心是交互从按键到触屏，功能从通话工具到移动上网平台。智能汽车 同样复制这两条路径，交互方面从机械仪表盘变革为数字仪表、中控大屏为核心的智能驾驶 舱，功能方面从驾驶工具转变为具有自动驾驶能力的移动平台。自动驾驶将重新定义汽车产 业规则。汽车的产品定义将不再是 “行走的精密仪器”，也不只是一台“行走的计算机”，而是“行 走的第三空间”。2.1. 科技巨头已经将汽车作为手机后最重要的智能终端进行布局汽车是华为终端“1+8+N”战略未来最重要一环，华为组织架构变革表明 16 万亿产值的新智 能终端大时代正式开启。从 2013 年建立“车联网业务部”开始，华为已经清楚地认识到新时代 的浪潮是由智能网联汽车领衔的，并在汽车领域沿云、管、端三大方向深耕 7 年。2020 年 2 月 24 日的华为发布会上，余承东再次强调华为 1（手机）+ 8（车机、音箱、耳机、 手表/手环、平板、大屏、PC、AR/VR）+ N（泛 IOT 设备）战略，非常清楚地展现了华为 的全场景智慧生活战略。华为轮值董事长徐直军明确表示“（AI）未来最能颠覆的一个产业就 是汽车产业，中国自动驾驶电动汽车将颠覆 16 万亿产值市场”。根据 IDC 数据，这是 2019 年中国智能手机市场的近 20 倍，汽车无疑是华为终端 “1+8+N”战略最重要一环。2020 年 11 月 25 日，华为心声社区发布华为 EMT 关于智能汽车部件业务管理的决议：1、将智能汽车解决方案 BU（IAS BU）的业务管辖关系从 ICT 业务管理委员会调整到消费 者业务管理委员会，同时任命汪涛为消费者业务管理委员会成员。2、重组消费者 BG IRB 为智能终端与智能汽车部件 IRB，将智能汽车部件业务的投资决策及 组合管理由 ICT IRB 调整到智能终端与智能汽车部件 IRB。任命余承东为智能终端与智能汽 车部件 IRB 主任。华为汽车云服务主要提供了三种服务类型：数据服务，训练服务和仿真服务。数据服务的功 能是整合处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；同 时也支持 PB 级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。训练服务针对管理和训练自 动驾驶模型，它可以不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安 全系数。其平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。而仿真服务适用于 数据服务和训练服务的基础上，提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具， 确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到 ADAS 版本中。华为专为智能驾驶而打造的 MDC（ ：移动数据中心）定位为智能驾驶 的计算平台。其包含标准化的系列硬件产品、智能驾驶操作系统 AOS、VOS 及 MDC Core、 配套工具链及车路云协同服务，支持组件服务化、接口标准化、开发工具化，满足车规级安 全要求。MDC 平台支持软硬件解耦和 L2+~L5 级别自动驾驶的平滑演进。华为 MDC 平台具有“三高一低”的特性，“高性能、高安全、高可靠、高能效、确定性低时延” 的技术优势，并坚持“平台+生态”战略。华为积极与产业链上下游的传感器、执行器及应用算 法等生态合作伙伴展开多层次的合作，目前已与近 50 家合作伙伴建立合作关系，并完成相 关技术验证测试工作。华为 MDC 携手多家行业组织讨论与制定了智能驾驶功能软件平台框 架与接口规范，支持感知、融合、定位、决策、规划、控制等功能模块的组件化与灵活组合。华为智能互联（HiCar)是华为提供的人-车-家全场景智慧互联（HUAWEIHiCar Smart Connection）解决方案。该方案具有四个特点：安全交互、无感互联、硬件互助和生态共享。 HiCar 通过分布式软总线技术、分布式虚拟化能力和应用服务共享虚拟化技术，构建了一个 开放的平台解决方案。HiCar 提供两项重要的开放能力，手机应用和服务接入开放能力（CarKit） 和汽车硬件设备接入开放能力（HiCarSDK）。手机应用和服务接入开放能力是通过集成 CarKit，手机应用可以实现在手机和车机间的无缝体验。而汽车硬件设备接入开放能力通过 集成 HiCar SDK，车机等汽车硬件可以快速接入 HiCar，共享手机丰富的应用生态和服务。2.2. 2021 年将是 L2 以上自动驾驶汽车量产的“分水岭”L3 是自动驾驶重要的“分水岭”。高等级自动驾驶意味着手、脚、眼和注意力将逐步被解放， 从“机器辅助人开车”（L2）到“机器开车人辅助”（L3）”、“机器开车”（L4/L5）意味着车主的 生产力、时间的释放，应用价值发生质变，L3 是用户价值感受的临界点，将成为产业重要分 水岭。激光雷达方案是目前体验最佳的智能驾驶系统，车规级高性能激光雷达发布有望打破高级别 自动驾驶量产成本瓶颈。相比毫米波雷达和摄像头，激光雷达在目标轮廓测量、角度测量、 光照稳定性、通用障碍物检出等方面都具有极佳的能力。而在难点场景下，例如城区非规范 行人、非规范道路，甚至是非规范驾驶的行为，急需激光雷达来解决。可以说激光雷达是解 决连续自动驾驶体验的关键传感器，是目前体验最佳的智能驾驶系统。2020 年 12 月 21 日，中国汽车工业协会主办的 T10 ICV CTO 峰会在上海召开，华为首次面 向行业正式发布车规级高性能激光雷达产品和解决方案。华为此次发布车规级高性能激光雷 达产品从一开始就选择了难度极高的面向乘用车的前装量产的产品化开发，而没有选择从传 统旋转机械式激光雷达切入。其基于场景分析，华为设计、开发了这款 96 线中长距激光雷 达产品，可以实现城区行人车辆检测覆盖，并兼具高速车辆检测能力，更符合中国复杂路况 下的场景华为智能汽车解决方案 BU 总裁王军公开表示未来计划将激光雷达的成本降低至 200 美元，这将打破高级别自动驾驶量产成本瓶颈。2021 年，激光雷达有望成为造车新势力中高端车型标配。小鹏汽车 2021 年 1 月 1 日官方正 式宣布与大疆孵化的 Livox 览沃科技达成合作，将在 2021 年推出的全新量产车型上使用其 生产的小鹏定制版车规级激光雷达，Livox 也正式成为小鹏汽车在激光雷达领域的首家合作 伙伴。在本次合作中，Livox 基于浩界 Horiz 车规级激光雷达平台为小鹏汽车进行了一系列 定制化开发，最终提供的车规级量产版本在量程、FOV、点云密度等多个核心指标上都做到 了业内领先水平。长安汽车董事长朱华荣近期也公开宣布将携手华为、宁德时代，一起打造 高端智能汽车品牌。在其公布的长安方舟架构中，将预留 36 个传感器，其中包含 5 个激光 雷达。政策：“绿灯”频开，合法上路在即。2020 世界智能网联汽车大会开幕式上，国家智能网联 汽车创新中心《智能网联汽车技术路线图 2.0》正式发布。《技术路线图 2.0》系统梳理、更 新、完善智能网联汽车的定义、技术架构和智能化网联化分级，分析了智能网联汽车的技术 发展现状和未来演进趋势，其中最重要的是研究了面向 2035 年的智能网联汽车技术发展总 体目标：1、在智能网联汽车技术和产品创新能力方面拥有世界排名前十的供应商企业 1-2 家；2、PA（部分自动驾驶）、CA（有条件自动驾驶）级智能网联汽车渗透率持续增加，2025 年 达 50%，2030 年超过 70%。C-V2X 终端的新车装配率 2025 年达 50%，2030 年基本普及；3、高度自动驾驶车辆 2025 年首先在特定场景和限定区域实现商业化应用，并不断扩大运行 范围。《技术路线图 2.0》也围绕乘用车、货运车辆、客运车辆，制定分阶段发展目标与里程碑：乘用车发展里程碑：2025 年左右，CA 级自动驾驶乘用车技术的规模化应用，HA 级自动驾 驶乘用车技术开始进入市场。2030 年左右，HA 级自动驾驶乘用车技术的规模化应用，典型 应用场景包括城郊道路、高速公路以及覆盖全国主要城市的城市道路。2035 年以后，FA 级 自动驾驶乘用车开始应用。货车发展里程碑：2025 年左右，高速场景 DA、PA 级自动驾驶技术规模化应用，CA 级自动 驾驶货运车辆开始进入市场。限定场景 HA 级自动驾驶实现商业化应用，高速公路队列行驶 开始应用等。2030 年左右，城市道路 HA 级自动驾驶技术开始应用，高速公路 HA 级自动驾 驶技术实现商业化应用，限定场景 HA 级自动驾驶、高速公路队列行驶实现规模商业应用， 典型应用场景覆盖全国主要城市的城市道路。2035 年以后，FA 级智能网联货运车辆开始应 用。客运车发展里程碑：2025 年左右，限定场景公交车（如 BRT）CA 级自动驾驶技术商业化应 用、限定场景接驳车 HA 级自动驾驶技术商业化应用。2030 年左右，HA 级自动驾驶接驳车 规模化应用，限定场景 HA 级自动驾驶公交车（BRT）商业化应用，HA 级自动驾驶城市道 路公交车开始进入市场。2035 年以后，实现城市道路公交车 HA 级自动驾驶技术规模化应用， 高速公路客运车 HA 级自动驾驶商业化应用。随技术发展，逐步实现全路况条件下的自动驾 驶。根据目前自动驾驶核心部件配臵与部件价格，结合此次《智能网联汽车技术路线图 2.0》目 标中要求 PA（部分自动驾驶）、CA（有条件自动驾驶）级智能网联汽车渗透率在 2025 年达 到 50%，2030 年超过 70%，2030 年左右 HA 级自动驾驶接驳车规模化应用的目标，我们对 国内自动驾驶前装套件市场规模进行了测算，预计在未来 10 年国内自动驾驶前装市场将达 到千亿美元量级。3. 安防：最先也是目前最大程度受益 AI 的行业3.1. AI 激活了企业级碎片化的数字化需求2018 年海康发布的 AICloud 架构核心具有重要意义：挖掘丰富的碎片化应用场景，推动企 业级市场的商业化落地。2016 年以来，安防行业的高增速逐步放缓，同年海康威视正式提 出 AI 智能化浪潮到来。这一年，公司将深度学习算法和产品结合，推出了全系列深度智能产品；2017 年海康威视以云边融合的 AI Cloud 计算架构大力推进人工智能在物联网领域的 发展和应用；2018 年海康威视将两池一库四平台软件产品整合形成物信融合数据平台，330 智涌钱塘峰会上，公司公开表示：从视频感知到智能物联、再到物信融合，海康威视已是一 家大数据公司。这是一个费用投入与公司能力不断转化的过程。通过自建 AI 开放平台，开 源开放底层技术及算法框架等方式，能够迅速聚拢上下游合作伙伴并汇聚广大开发者。一方 面加速自有先进技术的应用落地，另一方面以开发者及开源社区为切入点，挖掘丰富的碎片 化应用场景，推进商业化落地。AICloud 开放平台从架构层面奠定了传统安防公司向企业级 AI 巨头转型的基础。国内的 AI 开放平台可分为两种，一种是智能云下通用全面的 AI 开放平台，包括阿里的机器学习 PAI， 腾讯的智能钛工业 AI 平台 TI-Insight，华为云 ModelArts 等，面向不同层次的 AI 开发者， 具备不同产品价值。第二种是提供垂直技术或场景的人工智能开放平台，如专注计算机视觉 的旷视科技 Face++、安防场景的海康威视，教育场景的好未来 AI 开放平台等。AI 开放平台供给需求侧因素。AI 开放平台致力于协助产业主体以低成本、高效率开展 AI 创 新应用，行业需求侧是驱动 AI 开放平台发展迭代的关键，供给侧需要整合平台所需的数据、 算法、算力等要素，需求侧则需要一定规模量级的主体依托平台资源开展应用创新试验。AICloud 平台推出与业务架构变革几乎同步：从七个事业部到三个业务群。海康从 2009 年开始 推出解决方案，覆盖公安、交通、司法、金融、文教卫、能源和楼宇 7 大行业和 40 余个子 行业的纵向垂直行业布局。为更好地适应客户需求，公司在 2018 年启动业务架构的变革重 组，将国内业务分为 PBG、EBG、SMBG 三个业务群。PBG 的技术门槛相对较高，以整体 解决方案为主，海康的优势是可以从底层 IaaS 做到顶层 SaaS，协同性优势降低了顶层 SaaS 的搭建成本。EBG 的增长驱动力来自于大型企业自身主导的数字化转型，相对于转型之前企 业对视觉的产品需求或增加 1-2 个量级。SMBG 销售偏碎片化，海康的竞争优势在于其具备 品牌优势和更好的门店库存管理能力。企业级公有云平台云眸发力零售市场。云眸公有云应用服务入口，依托于萤石云的设备接入、 设备管理、流媒体、AI 模型管理等物联网 PaaS 服务，提供面向连锁、社区、普教等细分行 业的 SaaS 云服务；依托 AI 开放平台，作为细分场景碎片化智能的公有云应用服务入口。海康在企业级市场的红利已经开始显现。海康的业务架构为 PBG、EBG、SMBG 并重，其 中政府业务是重要构成部分，因为公司物信融合最重要的用户之一是政府，且政府掌握了大 量资源，拥有管理提升的需求。但目前，海康的收入结构已经由政府收入为主逐渐转向企业 发力。来自政府的收入依然保持体量最大，但增速放缓，2019 年仅增长 4.09%。EBG 和 SMBG 的业务在 2019 年均保持 23%以上的高增速。2020 年上半年，国内与海外先后受到新冠疫 情的冲击，加之中美之间的贸易冲突，公司经营面对的压力在三个 BG 均有体现，但 EBG 仍然是增速最为抢眼的事业部。3.2. 安防“双雄”有望真正迎来 AI 红利期2016 年起，安防行业高速增长的趋势放缓，海康、大华两大龙头在传统安防主业的基础上， 进一步为用户多元化需求场景探索更丰富的应用类型，创新业务出现。随着新元素不断推动 着安防行业的智能化和网络化进程，安防行业开始进入变革拐点。2020 年，疫情黑天鹅加 之国际形势的复杂变迁，安防行业在波折中面临更大的机遇和挑战，随着 AI 在安防行业的 规模化应用逐步显现，海康已经开始进入新一轮估值提升周期，而大华与海康的估值“剪刀 差”也有望缩小。总量看，海康的营收较大华优势明显，但两家增速趋势相近，头部竞争格局短时间内不会出现显著变化。海康的毛利和净利均优于大华，但近年来大华的研发支出占营业收入比例更高。 从员工结构来看，双方均以技术人员为主。2019 年海康拥有技术人员 19065 人，大华 7161 人。大华的技术人员占比更高，2019 年研发人员占员工总数过半，这与其高研发支出率一 致。从知识产权来看，截至最新财报海康专利数量为 4594，大华的这一指标为 2991。3.3. AI 独角兽的上市凸显 AI 软件在安防中“含金量”不断提升2020 年四季度以来，多家人工智能独角兽陆续被科创板受理或公布其上市计划，依图科技、 云从科技、云天励飞、旷视科技等备受瞩目的人工智能“独角兽”公司已处于上市受理或辅 导阶段。AI 独角兽的的集体上市一方面能够丰富资本市场对于 AI 落地场景与商业模式的认 知，有利于提升 AI 行业关注度，另一方面，AI 独角兽上市后的业务构成与财务指标也能够 直观显示 AI 软件在安防等行业中渗透率不断提升的重要变化。AI 企业营收整体增速较高，同时部分 AI 企业毛利率优势明显，凸显近几年安防行业 AI 软件 占比在迅速提升。从 2017-2020Q2 的数据可以看到，AI 企业相对于传统安防毛利率波动率 较大，毛利率波动率较大的原因在于其受综合解决方案中硬件类型、硬件数量、安装服务规 模等因素影响较大，当外购硬件或者安装服务比例上升时，项目毛利率会有所下降，此外初 创 AI 企业发展战略是通过价格策略拓展当地市场，通过做出具有代表性的项目为后期在当 地开展业务奠定基础。对比企业中依图科技的毛利率最高且同比增速较快，在 2020Q2时达到了 71%，同期海康 50%左右，核心因素在于依图以软件算法产品为核心，凸显了近几年 安防行业软件占比在迅速提升的大趋势。AI 企业销售费用率相对于传统安防公司更高。从 2017-2020Q2 的数据可以看到，海康威视 的销售费用率在 10%-15%之间，AI 企业普遍在 40%以上，销售渠道是 AI 初创企业在有关 垂直领域竞争的核心优势，由于 AI 安防业务处于快速拓展期，销售人员规模扩充较快且其 薪酬以及随之产生的交通差旅费、业务招待费较高。传统安防企业如海康拥有较好的口碑， 忠实的客户群体和完善的分销渠道，销售费用占营收比更低。AI 企业研发能力强，研发投入大。从 2017-2020Q2 的数据来看，海康威视的研发费用率在 10%左右，相较于云从，依图，云天励飞等初创企业 40%以上的数据，费用率较低。从总专 利数量来看，截至 2019 年底，海康威视共拥有专利数量 4116 项，其中发明专利 775 项， 实用新型 1147 项（实用新型是指对产品的形状、构造或者其结合所提出的适于实用的新的 技术方案。专利法中对实用新型的创造性和技术水平要求较发明专利低，但实用价值大）。 截至 2020 年 6 月，AI 安防可比企业云天励飞拥有专利数量 206 项，其中发明专利 116 项， 同期云从科技拥有发明专利 116 项。4. AI 给安防带来的溢出红利：机器视觉与机器人4.1. AI 为机器视觉注入新机遇机器视觉是人工智能的重要分支，其核心是使用“机器眼”来代替人眼，与安防对 AI 的需 求不谋而合。机器视觉系统通过图像/视频采集装臵，将采集到的图像/视频输入到视觉算法 中进行计算，最终得到人类需要的信息。机器视觉可以理解为基于视觉技术的机器系统，其 主要工作是对图像数据进行处理和分析，同时在智能开发系统中起着关键的作用。从 20世纪 50 年代起，机器视觉经过 Roberts 和 MIT 等不断的开拓创新，目前在各个领域得到了广 泛的应用。机器视觉作为自动化界的高智能化新型产品，正蓬勃发展。在中国，视觉技术的 应用开始于 20 世纪 90 年代，但当时在各行业的应用几乎一片空白。到 21 世纪，机器视觉 技术在工业生产中开始得到应用，其中华中科技大学取得了突破性的进展，其自主研发的印 刷在线检测设备与浮法玻璃缺陷在线检测设备，使得欧美在此行业的垄断地位被打破。随着 AI 技术的发展，国内视觉技术已经日益成熟，真正高端的应用也正在逐步发展。根据前瞻研究院数据显示，2019 年中国机器视觉市场规模 138.77 亿元，2014-2019 年复合 增长率为 16.66%。其中，国外品牌市场占有率逐渐下降，国产品牌的市场占有率逐渐提升， 且销售额保持逐年增长。随着国产品牌逐渐在自动化领域深耕，机器视觉领域的国外品牌光 环将不复存在，国产工业机器视觉产品将逐渐成为工业智能化改造的首选。海康威视、奥普特等公司成为国内机器视觉应用技术领先者。自 2014 年成立机器视觉业务 中心起，至今海康威视已覆盖多项机器视觉领域。公司聚焦工业视觉传感应用，专注光学技 术、嵌入式硬件技术和底层算法软件，为工业自动化各领域部件国产化提供卓越的硬件产品 和算法平台。目前公司产品已覆盖光源、镜头、相机、视觉控制器等专业机器视觉部件。自 2006 年创立以来，以机器视觉核心部件中的光源产品为突破口，奥普特进入了当时主要 为国际品牌所垄断的机器视觉市场。在十几年的发展过程中，公司坚持“深耕优势、以点带 面、以面促点、逐个突破”的发展路径，将产品线逐步拓展至其他机器视觉部件，现已经形 成覆盖机器视觉系统主要部件的产品体系。同时，奥普特以产品核心技术为基础，建立了成 像和视觉分析两大技术平台，结合多年积累的机器视觉在各下游行业应用的专有技术(Know-How)，形成了多层次的技术体系。4.2. 智能化下重获新生的工业机器人机械臂是典型的工业机器人，灵活程度各有不同，应用于世界各地工厂。制造业的汽车、电 /电子、金属、塑料和化工、食品和饮料（降序排列）等垂直细分领域对工业机器人的应用最 为广泛。根据德勤数据显示，2020 年工业机器人销量预计增长 10%。汽车行业和电/电子行业对工业 机器人的应用最为广泛，2018 年，这两个行业贡献了全球工业机器人销量的 60%，其中汽 车行业的工业机器人销量达到 120,000 台，电/电子行业为 110,000 台。中国是全球最大的工 业机器人市场：2018 年，中国工业机器人销量达到 154,000 台，占全球销量的 36%。以海康威视为例，其针对汽车、3C、制造、物流、食品等行业提供相应的机器人产品和解决 方案，为企业实现仓储和物流信息数字化管理、人工作业强度减少、产品分区管理和提升场 地利用率等智能化通用服务，同时也为特定行业设计针对性方案。海康机器人的产品线可分为 LMR 潜伏机器人、FMR 叉取机器人、CMR 移/重载机器人、系 统组件和软件平台。多种产品组合可以为不同应用场景提供解决方案，由于每款机器人的特 点各不相同，我们对海康机器人的全产品进行了一次细致的分类。海康机器人系统组件：智能化的核心动力海康机器人全球首创自主研发的换电站为旗下机器人提供持续续航的能力；和海康机器人充 电桩，利用空闲时间无间断续航。海康机器人软件平台：功能强大的“司令部”海康机器人软件平台架构的核心为 iWMS-1000智能仓储管理系统和 RCS-2000机器人控制 系统两大平台。两者分别为企业管理和机器人控制而设计。通过 iWMS-1000 可与企业上层 系统无缝对接，从而高效低成本实现仓储管理智能化。通过 RCS-2000 机器人控制系统构建 地图模型，对机器人进行各项复杂任务调度。两大系统协同作业，打通内物流环节的关键物流节点，无缝衔接仓储搬运-产线搬运、库内搬 运-分拣搬运等混合搬运场景，为企业提效提产。海康机器人智慧工厂：全方位定制解决方案海康机器人智慧工厂解决方案基于上述的移动机器人、系统组件、机器人调度控制系统 （RCS-2000）和智能仓储管理系统（iWMS-1000）四大核心模块，以货到人为核心理念， 可为企业创造出真正的无人智能货仓。从而从根本上满足企业生产的智慧内物流需求，提升 生产效率和管理水平。4.3. 工业机器人的延伸——服务机器人随着人口老龄化趋势加快以及医疗、教育需求的持续旺盛，中国服务机器人市场存在巨大潜 力和发展空间，成为机器人市场中颇具亮点的领域。根据赛迪顾问的数据，2019 年中国服 务机器人市场规模为 206.5 亿元，占整体机器人市场规模的 35.1%，占比进一步提高。且未 来三年，中国服务机器人市场将继续保持较快增长，市场规模及占比也将不断提升，2022 年中国服务机器人市场份额预计达到 44.3%。扫地机器人成为服务机器人最先启动的“爆款”。根据 Google Trends 全球搜索热度，2020 年扫地机器人搜索热度峰值同比提升 19%。国内市场来看，根据奥维统计，今年 10 月和 11 月，扫地机器人线上销售额分别同比增长 35.60%和 38.15%。同时，中国市场当前的低渗透 率和未来庞大的需求总量为扫地机器人提供巨大机遇。根据全拓数据统计，扫地机器人在中 国沿海城市家庭的渗透率只有 5%，在内地城市只有 0.4%，远低于日本、欧洲地区的 10% 和北美市场的 13%。长期来看，扫地机器人有潜力对标洗衣机、空调、冰箱等“每家每户必 备”的高渗透率家用电器，在行业的成熟期，上述家电的渗透率一般在 90%以上。AI 如何赋能扫地机器人？机器视觉硬件可采集周围环境信息。目前常用的视觉传感器主要有：摄像头、ToF 镜头和激 光雷达技术。机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析 和（或者）显示的机器设备上。可以用一个简单的终端显示图像，例如利用计算机系统显示、 存储以及分析图像。激光雷达是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器，其工作原理 与一般的雷达系统类似，通过发射激光光束来探测目标，并通过搜集反射回来的光束来形成 点云和获取数据，这些数据经光电处理后可生成为精确的三维立体图像。采用这项技术，可 以准确的获取高精度的物理空间环境信息，测距精度可达厘米级。TOF 是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，即传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光 线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传 统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。SLAM 技术赋予机器人更好的规划移动的能力。SLAM，全称为 Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同时定位与建图。在 SLAM 理论中，首先是定位（Localization）， 其次是建图（Mapping），最后是路径规划。通过机器视觉的映射，机器人可以通过复杂的算 法进行定位并绘制出位臵环境的地图，而 SLAM 技术则可以有效解决规划不合理，路径规划 无法覆盖所有地区，导致清洁效果一般的问题。当完全不含 SLAM 的时候，由于没有地图没 有路径规划，扫地机器人每次碰到障碍物会沿着随机方向折返，无法覆盖到每一个区域。当 有 SLAM 的时候，可覆盖至任意区域。此外，扫地机器人还配备摄像头，用来识别鞋、袜子、 动物粪便等物品，达到智能规避。基于视觉的 VSLAM 和基于激光雷达的激光 SLAM 各有千秋。传统意义上实现视觉导航的 VSLAM 主要通过两种视觉传感器来获取信息，一是深度摄像头，通过测距实现三维空间感 知，属于主动光源测距传感器；二是双目、多目、鱼眼导航传感器，属于非主动光源传感器。 激光导航技术的基本原理即为激光测距，较为简单直接。现阶段市场中两者各占有一定的份 额。激光导航精度更高，需要的计算量更低，但传感器价格高；视觉导航精度较低，且受可 见光影响大，通过搭配多种传感器一起使用可以一定程度上补足短板。未来，如果激光导航 测距传感器的价格大幅降低，那么精度更高、体验更好的激光导航技术更有可能主导扫地机 器人市场；当然，在近距离、光照较好的应用场景下，视觉导航的优势更大，仍将保有一席 之地。5. 医疗 AI 有望进入商业化元年5.1. AI 医疗处于成长期，细分赛道增长迅速全球 AI 医疗处于成长期，占人工智能市场五分之一。相对于制造业、通信传媒、零售、教 育等人工智能应用，AI 医疗具有广阔的市场空间以及多元化的需求。目前，AI 医疗总体渗透率较低，商业落地规模不及安防、新零售等较为成熟的领域。根据 IDC 统计数据，预计到 2025 年全球人工智能应用市场总值将达 1,270 亿美元，医疗行业将占市场规模的五分之一。2015 研究分水岭，AI 医疗研究偏向多元化。2015 年以前，国外研究侧重于 AI 医疗在临床 知识库外的应用，如智能手术机器人助理，电子病历的推广普及等。就国内市场而言，AI医疗的研究中心很大程度上还是在于类疾病的临床知识库。随着卷积神经网络的发展，基于深 度学习的方法大大提升了算法模型对于图像识别、样本预测的精度，AI 医疗得以发展。目前， AI 医疗已在手术机器人，精准医疗，远程手术控制台等领域逐步落地。AlphaFold 开天辟地，精准构筑蛋白质 3D 模型。2020 年 12 月，谷歌 AI 团队 DeepMind 所研发的 AlphaFold 模型在生物学及医疗领域取得重大突破：通过神经网络模型，根据氨基 酸精准预测并构筑蛋白质 3D 结构。蛋白质由多个氨基酸序列组成，性质取决于其独特的 3D 结构。由于氨基酸在构成蛋白质的过程中会发生长链折叠过程，传统的枚举法预测蛋白质 3D 结构需要 138.2 亿年。此次 AlphaFold 成功预测蛋白质 3D 模型可在未来医疗领域中更好协 助研究人员针对蛋白质的不同性质，针对性研发出特效药物，阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、 亨廷顿氏症和囊性纤维化等世界医疗难题也有望解决。英伟达助力上层 AI 医疗算法。数据、算法和算力是 AI 领域不可或缺的三要素。对于 AI 医疗 领域，数据与算法近年来得到快速发展，然而高效的算法更需要强大的底层硬件提供算力的 支撑。在 2020 年中国 GPU 科技会议（GTC）上，英伟达首席科学家、研究院高级副总裁 Bill Dally 展示了 Folding@Home 和 CyroSPARC 如何基 于 GPU 赋能 AI 医疗， Folding@Home 借助分布式计算将无数 GPU 的闲臵时间利用起来，并为新冠病毒研究贡献 了 1.5ExaFLOPS（1ExaFLOPS=1024PFLOPS=1024×1024TFLOPS）的算力，总共花费 了 1 个多月的计算时间，比其他传统方式快 30 倍左右。我国 AI 医疗发展迅速，资本市场持续看好。我国人工智能市场发展快速，自 2018 年 AI应用于基因检测序列以来，AI 医疗的商业化模型逐步形成，根据沙利文咨询统计，同年 AI医疗市场规模增速 616.7%，总融资 71 笔，融资总规模 30.5 亿元。2019 年后，预测 AI 医疗 进入逐步增长稳定期，以 40%-60%的增速“小步快跑”。政府高度重视 AI 医疗，政策“自上而下”传导发酵。国务院于 2017 年发布的《新一代人工 智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医 疗体系。2018 年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透。在工信部印发的《促进新一 代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》中进一步明确了在医疗影像、智能服 务机器人等细分行业发展的目标与大方向。第一张肺结节 AI 三类证颁发，中国 AI 迎来曙光。2020 年 11 月 13 日，国家药品监督管理 局的官网上放出了首个基于深度学习技术的肺结节 CT 影像辅助软件医疗器械批准证明。该 证明归属于北京推想科技，是国药监开出的首张肺结节 AI 三类证。在医疗机构影像学检查 中，胸肺 CT 的检查量占比最大，加之微小肺结节不容易辨别，是医疗最需要被辅助的场景。 本次三类证的颁发进一步彰显国家大力发展 AI 医疗的决心与信心，且在十四五规划中，人 工智能和生命健康都被列为前沿科技领域的优先级别，将带来中国人工智能及生命健康科学 的新一轮发展。5.2. AI 医疗，科大讯飞的宏愿基于智能语音与 AI 核心技术，形成四大应用场景布局。科大讯飞成立以来长期根植于语音 及语言、自然语言理解、机器学习推理以及自主学习等多个 AI 领域。目前已发展出“教育、 办公、医疗、工业互联网”四大应用场景。三季度业绩正向扩大增长，AI 医疗业务成绩显著。2020 年前三季度科大讯飞营收 72.84 亿， 同比增长 10.82%；在受到疫情较大影响导致一季度出现负增长、上半年营收同比基本持平 的情况下，三季度进一步扩大正向增长幅度。其中 AI 细分赛道内教育与医疗两大“AI 双壁” 增速呈现良好增长态势，同比分别增长 55.55%、119.22%。由外向内，AI 医疗全方位渗透。科大讯飞目前已围绕医院、医师为核心，进行了“由外向内” 的全方位布局。患者可通过智联网医疗平台与智慧医院内工作人员进行对接，智联网医疗平 台可提供“预约挂号、远程医疗、患者信息采集分析”等功能，做好诊前的患者管理工作； 患者对接进入智慧医院后，智慧医院 AI 病历平台围绕诊前病史采集、诊中病历录入以及诊 后病历随访，CDSS 平台可辅助医生进行临床决策，平台系统将各医疗专科领域专家的诊断 知识和经验发掘出来，结合临床指南、医学文献、医学辞典、医学图谱等海量数据，借助计 算机的高性能存储处理能力，建立强大的临床知识库，辅助医生临床进行高效决策；针对智 慧医院内的医生及医护人员，科大讯飞研发了智医助理，其具备的智能问诊、智能交互等功 能模块运用了语音识别，自然语言处理技术，对医生进行高效协助的同时累积了医疗场景数 据，为其他业务场景下的语音识别，NLP 算法训练提供了更为丰富的样本。实现了真正的 AI 闭环生态。6. 语音 AI：进入云、端、芯协同发展时代全球人工智能芯片市场规模实现翻倍，未来 AI 语音发展空间巨大。根据中国电子学会数据， 2018 年，全球和我国人工智能产业规模已分别高达 555.7 亿美元、83.1 亿美元，预计 2022 年将分别达到 1,630.2 亿美元、276.5 亿美元，复合增长率分别为 30.87%、35.06%。人工 智能语音相关技术研究的不断突破加速了产业化进程。根据灼识咨询研究，2019 年中国人 工智能语音行业规模已达 148.0 亿元，预计 2024 年将达到 787.7 亿元，2019 年至 2024 年 五年年均复合增长率约为 39.7%。行业竞争格局多元，科大讯飞与云知声齐聚 A股。全球智能语音行业市场参与者主要分为两 类，第一类为境内外互联网科技巨头，如谷歌、苹果、亚马逊、百度、小米等；第二类为智 能语音技术公司，科大讯飞、云知声、Nuance、Cerence、思必驰、出门问问等。互联网科 技巨头通常通过开放语音生态系统及产业内合作的方式，将语音技术植入相关业务场景，构 建全产业生态链，以期抢占下一代人机交互入口。智能语音技术公司则专注于人工智能语音 技术的研发和应用，注重垂直领域和细分市场的深耕细作，凭借自身扎实的技术储备从技术 层向应用层延伸拓展，逐步从单一智能语音技术商转型为全方位人工智能技术服务商。市场 方面，国外科技公司不仅在自主研发的基础上，通过并购等手段加强自身核心技术，更是进 一步开放应用平台，在既有业务基础上扩展为以人工智能为核心的生态系统；国内互联网科 技巨头在人工智能语音方面亦突飞猛进，近几年更多是面向个人消费者市场推出移动端消费 者语音产品。科大讯飞处于中国 AI 语音识别主流厂商前列。根据沙利文咨询统计结果显示，在选取的 IT 及互联网厂商、语音技术厂商两大类一系列调查样本中，考虑增长指数与创新性指数，科大 讯飞处于高竞争力区间，仅次于阿里巴巴，位于第二。讯飞输入法使用占比稳步提升。根据科大讯飞公众号披露，科大讯飞 AI 语言主打产品讯飞输入法目前 1 分钟可识别 613 字，识别准确率达 100%。截至 2020 年 10 月 20 日，讯飞输 入法的日语音交互次数超过 10 亿次，语音输入累计服务设备超过 5 亿台，语音用户占比超 过 70%，市场占有率达 25.1%，较 2020Q2 环比增长 0.47%，增速位于行业前列。从拟上市的云知声招股说明书中可以看到，语音 AI 已经进入“云-端-芯”协同发展时代更低成本、更低功耗——“芯”：云知声“芯”的能力即其芯片解决方案，具体包括基于通 用芯片的解决方案和基于 AI 专用芯片的解决方案，前者指基于通用芯片本身的体系架构， 部署相应的人工智能算法引擎及应用，使其更加适合人工智能应用、具备进行人工智能运算 能力的方案；后者指设计开发专门用于在终端设备上处理声音或图像的专用芯片，搭载公司 自主研发的神经网络加速器及场景识别智能 IP，重组芯片体系架构，从而以更低成本、更低 功耗提供算力。快速应对、及时降噪——“端”：云知声“端”的能力即为该套软件，旨在解决智能语音技 术在设备端落地的具体问题，它运行在边缘侧的芯片上，除搭载语音识别、语音合成、语义 理解等基础引擎外，也一并解决了拾音、降噪、功耗控制、设备硬件适配等相关场景下的业 务功能绑定等一系列具体问题，从而使其成为相对标准化的“交钥匙”解决方案，具备快速 适配不同类别终端设备硬件的能力。搭建平台，满足需求——“云”：公司自主搭建了智慧云平台，一方面在其上搭载了各项核 心技术引擎用于解析用户的需求，另一方面持续引入各项能力和服务资源以满足用户需求， 最终以云端认知引擎为核心，实现用户需求和云端服务的对接。此套云服务既可以公有云的 形式存在，也可以根据客户的特定需求进行私有化部署。7. 投资建议（详见报告原文）过去 10 年，人工智能先后经历了深度学习在语音图像识别等领域的技术突破、AlphaGo带来的全社会启蒙和近几年的全方位应用拓展，进入 2021 年，人工智能正式迎来“遍地开花” 的黄金时代，我们重点推荐海康威视、大华股份、科大讯飞、中科创达、德赛西威、四维图新、和而泰、石头科技、汉王科技、网达软件等 AI 核心标的。风险提示：（1）多元市场开拓不达预期。（2）运营商市场竞争加剧风险。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：【未来智库官网】。

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言：计算机服务于各行各业，担当各下游需求行业的重要工具，在技术上游电子元器件和通信的技术变迁中，计算机企业结合客户需求不断进行技术和模式创新以获取源源不断的成长动力。2014-2015年在4G及移动互联网的快速普及下，我们可见基于流量数据等的各种模式创新型计算机企业的繁花似锦;而今5G建设在即，又一轮科技兴起的曙光已现。▌计算机产业进入数据驱动发展时代计算机是一个用数据解决问题的产业计算机是一个运用数据解决问题的产业。产业自诞生之日起，一直围绕着数据:服务器(终端)—产生(收集)并存储数据;软件—处理和分析数据。互联网及移动互联网的发展加速了数据的产生和传输，这也与智能手机终端的发展相得益彰。同时，它也大大提升了数据中信息的占比:数据包含数字、文字、图片和视频;而信息是关于世界、人和事的描述，比数据更抽象，需要发掘，并非所有的数据都承载了有价值的信息。现实中的问题早已不是公式能解决的，而需要去发掘数据信息中的相关性以不断消除不确定性。人是通过逻辑推理实现，而智能化是机器利用大数据去发掘信息并做出认知决策，一方面需要大数据量积累到质变，另一方面需要数据处理的能力。云计算实际上是降低了产生(收集)并存储、处理和分析数据的成本。B端信息化落后于C端的必然性。我国计算机行业公司升级变迁的路线反映出计算机用数据解决问题能力的发展程度，一个企业的生命力或者说估值高低取决于它在这个产业进程中价值的延续性。互联网尤其移动互联网的发展让数据的量不再成为问题，接踵而至的是发掘数据中有价值信息的能力需求，更进一步的是认知这些信息中的相关性用以决策解决问题的能力需求。过去几年是对C端共性价值信息发掘的鼎盛时期，低的成本能够较快被盈利模式创新所覆盖，而B端的个体差异化更大，发掘价值信息的成本较高且通用性较差，所以B端的信息化会落后于C端，而好在云计算的出现不断降低信息化的成本。云计算降成本，标杆企业盈利加速数字化进程云计算降低成本，推动B端信息化。智能手机的普及叠加移动互联网的发展让C端的数据信息快速爆发至质变，众多互联网公司基于这些数据发掘价值信息提供给C端服务也强化了C端对智能终端的需求和依赖。B端数据转化为价值信息的量还远远不足，对服务的选择也会更理性。而云计算尤其IaaS的发展让B端企业大大降低了产生(收集)并存储数据的成本，SaaS也降低了软件服务商处理和分析数据信息的成本，这是推动B端用数据解决问题的重要一步，当然IaaS厂商的盈利性是保障这一产业进程推进的基础。标杆企业的盈利将加速云计算产业进程。云计算首先是一种模式创新，以一种集约化的方式提供计算的基础资源，然后才是融入其中的技术创新。对于云计算尤其IaaS而言，资本是一大主要的壁垒，IaaS盈利的关键在规模效应，标杆企业的盈利证明了这种模式创新的可行性，也将有力促进资本的进一步投入和产业的发展。亚马逊AWS快速成长，利润贡献显著。亚马逊的云计算业务AWS自2012年公布营收状况以来一直维持高速的增长，渡过了初期的投入后，近两年净利润开始爆发。目前AWS在亚马逊的收入占比只有11.25%，但营业利润的贡献却接近60%。亚马逊也是率先实现盈利的云计算龙头企业。阿里云持续高速增长，盈利状况快速改善。成立于2009年的阿里云是我国最大、全球第三大云计算企业，目前是阿里体系内唯一持续实现环比稳定增长的业务，成长最快的重要增长引擎。目前阿里云虽然仍处于亏损状态，但盈利状况已经持续得到改善，亏损逐步收窄。IaaS的发展降低了B端产生(收集)并存储数据的成本，必将促进B端数据量的快速增加，这将直接催生更多的数据处理和分析需求，因而SaaS的蓬勃发展也值得期待。5G扩充数据来源，加速信息生成及传输通信技术的发展让数据连接的群体和场景不断扩大。移动通信的发展史上，大概每10年发生一次技术的升级变迁:最初只实现简单的数据传输;从2G到3G，移动电话用户数快速增加，数据传输加速，信息负载量大幅增加，也实现了数据处理分析由通信功能向个人应用的跨越;从3G到4G，更高的传输速率以及大幅下降的资费让数据信息获取的成本更低，个人应用服务的丰富程度也得到大力提升;展望5G，更高的传输效率和更多的连接场景将推动数据处理分析实现更丰富的功能，推动个人应用向行业应用转变。5G传输数据的速度和质量大大提升。在性能方面，5G技术的用户体验速率将达到4G的十倍，单位面积能接入终端数也是以前的十倍，数据传输的时延大大减少。5G的应用有三个场景:增强移动宽带(eMBB)、海量机器通讯(mMTC)、高可靠低时延通讯(uRLLC。)其中eMBB主要是传输速率的提升;mMTC和uRLLC则是针对行业推出的全新场景，推动5G由移动物联网时代向万物互联时代转变。5G标准将定，产业进入全面冲刺。现5G已经完成第一阶段全功能标准化工作，根据3GPP和ITU公布的5G标准推进时间表，5GeMBB标准的完全确定(Release16冻结)计划在2019年完成。全球运营商紧锣密鼓规划，我国三大运营商为抢占先机均已展开前期布局。我国5G将于2019年底-2020年商用。以华为、中兴为代表的设备商和三大运营商携手共同推进5G研发，现已完成5G技术研发试验的第一、第二阶段测试及第三阶段NSA(非独立组网)测试。最近IMT-2020(5G)推进组正式公布的中国5G技术研发试验的第三阶段NSA测试结果显示在NSA核心网、3.5GHz、4.9GHz、IoDT、R16测试中华为全部测试完毕。第三阶段SA(独立组网)试验计划在2019年初步完成。按目前进度，预计5G牌照将在2019年下半年正式发放，2019试商用和2020商用可以如期展开。三大运营商抢占先机布局，落定详细实施方案。中国移动未来三年规划展开大规模网络测试，联合合作企业进行应用试验，力争2020年实现5G网络商用;中国联通宣布将加快5G关键技术研究，布局5G网络演进战略规划，不断深化物联网方面的技术积累，以满足其5G网络2020年商用目标;中国电信则提出转型3.0，计划未来十年内分三步进行5G部署并全面开展5G相关研究和测试验证，争取2025年在6GHz以下首发5G。▌5G时代潜在的新机会边缘计算4G催化了智能手机终端的发展，推动了个人应用的丰富，而5G将连接更多的终端，推动个人应用向行业应用转变。深入行业的数据采集终端将成为下一波数据大增长的受益者，而为应对爆炸数据的处理和分析需求，边缘计算应运而生。边缘云或边缘计算，是一种在网络边缘或靠近用户接入点侧部署云数据中心的技术。该技术将传统的集中式云计算能力下沉，让靠近用户的网络边缘侧获得计算、存储、网络、加速、人工智能及大数据处理等能力，同时为第三方服务应用提供开放、开源的部署平台，面向用户提供种类多样的第三方服务，最终实现高带宽、低时延、大连接的高效服务分发。边缘计算/边缘云是结合SDN/NFV、大数据、人工智能等技术并支撑各行业数字化转型的关键基础设施。车联网及无人驾驶与5G结合是车联网发展必经之路。智能网联汽车是物联网主要业务应用之一，受限于现阶段的网络技术限制，我们仍处于无人驾驶的LV1阶段。无线技术是信息传输中介，传感器收集的信息需要通过无线通信传到服务器或者其他终端，实现信息的交互，只有实现无线通信与GPS的结合才能实现真正的车联网。高精度地图和全场景高精度定位是实现L4级别高度自动驾驶路径规划的前提条件。高精度地图可以为车辆环境感知提供辅助，提供超视距路况信息，并帮助车辆进行规划决策，在5G提供的高传输速度环境下，地图提供商可实现地图的时时更新，提供更精准的路况信息。高精度定位将自动驾驶汽车的环境感知结果与高精度地图进行对比，得到车辆在高精度地图中的精确位置和姿态，为了满足车辆的高精度定位，往往需要多种定位方式，同时伴随的大量的数据传输和低延时的要求，当前的车联网无法满足。智能医疗通过将5G技术引入医疗行业，将有效满足如远程医疗过程中低时延、高清画质和高可靠高稳定等要求，推动远程医疗应用快速普及，急救，实现对患者(特别是边远地区患者)进行远距离诊断、治疗和咨询。在5G时代，大规模医疗物联网生态系统，将覆盖数百万甚至可能是数十亿低功耗、低比特率的联网医疗和健康监测设备、临床可穿戴设备和远程传感器。届时，医生们可以依靠这套系统对病人的医疗数据实现定时收集，通过多种数据的累积分析，医生还可以借此来提高诊断的准确性。工业控制工业自动化控制，是制造工厂中最基础的应用，核心是闭环控制系统。在该系统的控制周期内每个传感器进行连续测量，测量数据传输给控制器以设定执行器。典型的闭环控制过程，周期低至ms级别，所以系统通信的时延需要达到ms级别甚至更低才能保证控制系统实现精确控制，同时对可靠性也有极高的要求。5G可提供极低时延长、高可靠，海量连接的网络，使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。机器人控制在智能制造生产场景中，需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了机器人对云化的需求。5G网络是云化机器人理想的通信网络，是使能云化机器人的关键。5G切片网络能够为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑。和传统的机器人相比，云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心，基于超高计算通过云技术机器人将大量运算功能和数据存储功能移到云端，这将大大降低机器人本身的硬件成本和功耗。并且为了满足柔性制造的需求，机器人需要满足可自由移动的要求。因此在机器人云化的过程中，需要无线通信5G网络具备极低时延和高可靠的特征。5G网络可以达到低至1ms的端到端通信时延，并且支持99.999%的连接可靠性，强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。▌典型计算机公司后周期性显著，创新业务寻求新机随着经济周期的更迭，部分公司会随着宏观经济当期变化而迅速反应，而一些营收规模较大的企业，如东华软件与东软集团，则具有明显的后周期性。此外，用友软件因体量大在营业收入方面也具有一定的滞后性，但近年随着云服务业务的不断拓展，其业绩保持高速增长。▌从需求端寻找能逆周期子行业A股计算机行业经过数十年的发展，目前行业内上市公司已形成完整的下游行业覆盖，形成以政府、金融、医疗、教育、电信5大主要下游行业。从17年收入端规模来看，排在首位的是政府信息化，其次是金融信息化、医疗信息化、电信信息化、教育信息化;从17年利润端规模来看，金融信息化居首位，排在后边的依次是政府信息化、医疗信息化、教育信息化、电信信息化。抗周期子领域:医疗信息化——需求驱动、政策催化随着2016年“健康中国”国家战略的实施，健康服务产业已成为促进我国经济发展的新引擎，迎来巨大的发展空间与机遇。目前，我国卫生总费用已由2011年的24346亿元增至2017年的51599亿元，年均复合增长率为13.34%，卫生总费用占GDP比重也不断提升，从2011年的5.03%增长至2017年的6.2%。随着我国卫生总费用的增长，我国各级卫生机构及卫生管理部门的IT支出占卫生机构总费用比例也在逐年提高。根据前瞻产业研究院数据显示，我国医疗IT投入规模占卫生机构卫生总费用的比例已由2008年的0.49%上升至2016年的0.82%。由于公立医院非盈利性要求导致医院对支出刚性，医院基本上会保持收入支出平衡的财务结构。医疗服务行业具有民生属性色彩，相对宏观经济形势存在一定钝性，因此医疗信息化建设需求相对受到经济周期波动影响较小。目前国家卫健委对医院信息化投入的指导意见为医院收入占比的1%~1.5%，具体的投入比例视国家对医疗信息化鼓励政策的强度而定。从今年订单情况来看，前三季度行业订单总额达27.28亿元，已超去年全年订单总额，同比增速为87%，呈爆发式增长，增长主要来自于公/区卫端订单的加速落地。18Q3公/区卫端订单总额5.55亿元，同比增长242.9%，远超三季度行业整体同比增速。今年以来公/区卫订单金额占比不断提升，18Q1/18Q2/18Q3分别为27.6%/38.4%/45.3%，体现了政策引导下公/区卫业务需求旺盛。从16年Q1以来的行业订单区域分布情况来看，由各地卫生部门主导建设的实现医院外部连接的公/区卫平台已经进入加速建设期。同时，招标单位逐步开始由完善程度相对较高的三级医院向二级医疗机构转移，订单分布区域从经济发达城市逐渐延伸至二、三线城市，山西、山东等其他地区订单占比不断上升，由2016年的38%提高至2018年前三季度的49%，医疗信息化建设需求进一步下沉。医疗信息化行业抗周期性凸显。从上市公司营业收入增速与名义GDP增速历年关系来看，2014年开始随着一系列利好政策的推出，互联网医疗进入爆发期，医疗信息化作为互联网医疗的关键环节迎来高速发展。在全国范围内，医疗信息化建设在以上海、浙江为代表的发达区域率先开展，随后不断向其他沿海较发达区域扩张。在此期间，以上海、浙江为主营地区的卫宁健康与万达信息最先高速发展，2015年医疗信息化相关营业收入分别为7.53亿元、5.79亿元，同比增长53%、30%。行业上市公司中创业软件、麦迪科技随后也实现加速增长，2016年医疗信息化相关营业收入分别为4.81亿元、2.41亿元，增速分别为31%、19%，而GDP现值在2014-2016年增速稳定在8%左右，行业受政策驱动影响因素较大而受整体经济影响较小。医疗信息化行业17年以来来受益于政策的大力推动，高景气度经久不衰。从16年年底健康中国上升至国家战略后，相关的政策不断落地，先后出台《“十三五”全国人口健康信息化发展规划》、《关于推进医疗联合体建设和发展的指导意见》、《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等，推动人口健康信息化和健康医疗大数据服务体系建设。本轮政策里面对医疗信息化行业影响最大最明确的政策属于卫健委在2018年8月份下发的《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》。《通知》要求到2019年，所有三级医院要达到电子病历应用水平分级评价3级以上，即实现医院内不同部门间数据交换;到2020年，要达到分级评价4级以上，即医院内实现全院信息共享，并具备医疗决策支持功能。与《通知》目标相比，我国目前2340家三级医院的电子病历评级水平仍处于较低水平，平均评级在2级以上3级以下。如果政策全面实行，按照每个三级医院软件平均投入500-1000万元，以17年底卫健委公布的2340家三级医院的数量测算，将为我国医疗信息化行业带来约100-230亿元的市场空间。而根据IDC预测数据，2018年国内医疗信息化软件和服务市场空间为109.2亿元，《通知》所带来的升级改造需求为目前行业需求的2倍，将推进19~20年整个行业的需求爆发。抗周期子领域:云计算—技术驱动、需求释放2017年4月，工信部印发《云计算发展三年行动计划(2017-2019》)，提出2019年要将中国云计算产业规模从2015亿元扩大至4300亿元。云计算服务在国内市场的认知度和认可度不断攀升，开始全面推广，已初步形成了阿里巴巴、百度、腾讯等大型互联网企业为主的公有云IaaS服务提供商，用友网络、广联达等企业提供的SaaS服务提供商。据智研咨询统计，2016年全球公有云市场规模为655亿美元，同比增长25%，而我国公有云计算市场规模为170亿元，但增速为66%，远超全球增速，体现了我国公有云市场前景广阔，行业发展动力十足。近年来，云计算业务需求呈爆发态势，体现出远超行业的成长性:(1) 传统IT架构初始投入大、维护成本高，一般而言为资金实力雄厚的大型企业所使用，中小型企业由于成本原因使用传统IT架构较为困难，使用订阅模式的云计算则可以帮助节省成本;(2) 全球经济中互联网化的占比越来越高，据IDC相关数据显示，2016年美国IT支出5800亿美元，公有云规模为624亿美元，占比达10.85，而我国IT支出606亿美元，公有云市场规模为20亿美元，占比为3.3%，远低于美国，表明我国公有云计算拥有广阔的投入需求。IaaS厂商作为云计算最底层的服务商，其收入的增长印证了国内云计算市场需求的蓬勃发展。以阿里巴巴为例，作为国内云计算基础设施IaaS最重要的提供商，公司2018财年(2017.4-2018.3)云计算收入同比增长101%，连续三年的翻倍增长体现出行业非常强劲的增长动力，同时也为SaaS大产业的发展打下了良好的基础。对比海外云计算巨头亚马逊，国内云业务有望迎来业绩加速期。亚马逊AWS业务自2014年公布以后，近年来一直维持高速发展，营业收入由2012年19亿美元，增长至2017年175亿美元，CAGR为55.83%。2018前三季度云计算实现收入182亿美元，同比增长48%，已超去年全年总额。相较于成熟的零售市场，云计算拥有更广阔的市场空间，依靠强大的规模效应和技术优势，将加快业绩高速增长。百度搜索“乐晴智库”获得更多行业报告。我们相信国内基础服务器资源的门槛被打破后，丰富的应用创新将纷至沓来，SaaS领域也同样如此。报告来源：招商证券（刘泽晶）

说起计算机类专业，毫无疑问是当下高考志愿填报的最大热门之一。该类专业在就业端有极高的市场需求，毕业生薪资待遇优厚，备受广大年轻人关注。那么计算机专业就业方向及前景如何？1、软件工程方向就业前景很广阔，学生毕业后可以到众多软件企业、各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。2、网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到大中小型电信服务商、通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作。3、网络与信息安全方向，主干学科为信息安全和网络工程，学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。4、通信方向学生毕业后可到信息产业、邮电、交通等机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。计算机类专业的就业情况在激烈的竞争当中尤为突出，一致被认为是“最有钱途”专业之一。计算机专业作为当下十大热门专业之一，其每年相关人才需求量高达64万人次，而且随着国内信息化进程的深入，互联网的快速发展，越来越多的企业逐渐使用计算机办公，因此预计到2019年，计算机专业人才全年需求量将达到七~八百万人次。据保守估计，目前中国市场对IT人才的需求每年超过20万人。计算机专业一直是全国各大高校的热门专业，发展迅猛。IT业一直是国家优先发展的重点行业，也是国内外人才需求量最大的行业之一。伴随着互联网的发展，IT人才的短缺现象将会越来越严重。在我国，IC人才、网络存储人才、电子商务人才、信息安全人才、游戏技术人才严重短缺。我们从整体情况看，未来一段时间社会仍对计算机专业高端人才有很大需求，但计算机专业毕业生也将会面临日趋激烈的竞争。

2020 年前 3 季度计算机板块 255 家上市公司共实现总营收4985.39 亿元，同比增长 5.94%；实现归母净利润 205.7 亿元，同比下滑 29.74%。根据工信部数据，1-8 月我国软件业完成软件业务收入 49984 亿元，同比增长 10.0%，增速较 2019 年同期回落 4.9 个百分点，较 1-7 月提高 1.4 个百分点。全行业实现利润总额 6020 亿元，同比增长 5.9%，增速较 1-7 月提高 0.5 个百分点，但较 2019 年同期回落 3.5 个百分点。前3 季度计算机板块营业总收入增长 5.94% ，归母净利润下滑 29.74%。按照整体法统计，2020 年前 3 季度计算机板块 255 家上市公司共实现营业总收入 4985.39亿元，同比增长 5.94%；实现归母净利润 205.7 亿元，同比下滑 29.74%。新浪VR知识星球报告库上万份报告，所有新浪VR报告都将由管理员上传（包含部分未在其他平台发布的非互联网相关报告）VIP用户福利不定时开启，前1000名还能领领优惠券性价比更高！ 新浪VR，早一天看见未来。