计算机行业 2023年中期投资策略

迎接 AI 行情从供给迈向应用的拐点

➢ AI 驱动计算机行业普涨行情。截至 2023 年 6 月 19 日，计算机板块年初至今涨幅 46.46%，处于 A 股所有板块排名第三。计算机板块涨幅前 20名公司中既有科大讯飞、三六零、浪潮信息、中科曙光等接近或超越千亿市值的权重股，也有青云科技、欧玛软件、新致软件等中小市值标的，行业分布相对分散，显示在 AI 浪潮下计算机行业普适性机遇。中信计算机指数成分股涨跌幅平均数为 47.29%，30-50亿区间市值公司大幅跑赢板块均值，涨跌幅平均数为 65.53%，其他市值区间公司表现与板块接近。

AI 从供给侧转向应用侧的拐点。AI 现阶段有望复制 2010-2012 年 TMT 供给侧迈向 2013-2015 年 TMT 应用侧的路径。2013-2015 的 TMT 牛市的基础是 2010年 iPhone4 发布后的 2010-2012 年，移动互联网的基础设施—智能手机渗透率快速提升至接近 50%左右水平，而这一轮 AI 行情的基础设施率先集中在 AI 供给侧的基础设施产业链，即大模型、算力、数据；在 2 月-5 月的大模型普及过程初期，英伟达美股总市值突破万亿美元，持续创历史新高，背后反映算力的清晰路径持续被大众认可，本质是在于确定性高的算力侧率先兑现。软件先行定义一切基础，催生算力硬件需求之后，有望迈向 2013-2015 各类物联网终端变革与应用侧的新阶段。

边缘 AI 或是当前预期差最大的 AI 方向。边缘 AI、具身智能与机器人本质三位一体。AI 从云到边的大趋势确立，我们前期判断得到持续验证：边缘 AI 是产业趋势，具身智能是内在逻辑（AI 自我提升需要人与环境的交互数据集中在终端），机器人是终极应用。我们于 2023 年 5月 13 日发布报告《中科创达：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇》中明确提出谷歌大力进军终端大模型市场，终端 AI 成为下一个兵家必争之地；随后在 5 月 14 日发布《谷歌的“帝国反击战”：AI 从云到边的拐点》详细阐述谷歌的从云到边的 AI 蓝图，明确提出 AI 边缘部署已经走进现实；通过发布 IOS 版 ChatGPT、Windows+AI 等 AI 体验报告，我们于 5 月 21 日发布《ChatGPT APP标志AI行情新阶段》，明确提出大模型作为AI时代的终极操作系统，ChatGPT 超级 APP只是第一步，生成式 AI 由云向端的迈进仍在加速。

投资建议：AI 行情由供给侧正式转向应用侧，建议关注边缘 AI、办公 AI、教育AI、电力 AI、司法 AI、AI 安全监管等 AI 相关产品落地顺利并带来相关业务数据改善、可跟踪的行业；重点推荐中科创达、科大讯飞、金山办公、同花顺、萤石网络、吉大正元、浩瀚深度等核心龙头企业。

➢ 风险提示：行业竞争加剧的风险；技术路线变革具有不确定性；客户开支能力波动风险

重点公司盈利预测、估值与评级

代码	简称	股价（元)	EPS (元)			PE （倍)				评级
代码	简称	股价（元)	2022A	2023E	2024E	2022A	2023E	2024E		评级
300496.SZ	中科创达	102.70	1.68	2.21	3.02	61	46	34	推荐
002230.SZ	科大讯飞	72.48	0.24	0.63	0.83	299	115	87	推荐
688111.SH	金山办公	477.71	2.42	3.69	6.05	197	129	79	推荐
300033.SZ	同花顺	182.60	3.15	4.27	5.19	58	43	35	推荐
688475.SH	萤石网络	45.70	0.59	1.02	1.41	77	45	32	推荐
003029.SZ	吉大正元	30.22	-0.18	1.30	1.70	/	23	18	推荐
688292.SH	浩瀚深度	28.77	0.30	0.45	0.68	95	64	42	推荐

资料来源：Wind，民生证券研究院预测;（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

2023 年 06 月 27 日

分析师吕伟

执业证书： S0100521110003

电话： 021-80508288

邮箱： lvwei_yj@mszq.com

1 行情回顾 3
2 人工智能：由供给侧正式迈向应用侧. .9
2.1 复盘今年以来人工智能行情. . 9
2.2 AI 行情当前阶段：进入从供给侧向应用侧的拐点. ..10
3 边缘 AI：或是当前预期差最大的 AI 方向 . 15
3.1 边缘 AI、具身智能与机器人本质三位一体. ...15
4 AI+办公：B 端最先落地板块，重塑估值天花板. . 29
4.1 金山办公：融合 ChatGPT 后价值的空前重估. ...29
4.2 OA：ChatGPT 有望带来范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革. ...32
5 AI+教育：AI 落地的最佳场景之一 . . 36
6 AI+电力：重视电力 AI 大机遇 . 38
6.1 头部 AI 大模型将电力作为重点垂直领域. ..38
6.2 电力是 AI 最重要的落地场景之一 ..39
7 AI+司法：AI 应用快速落地. . 45
8 重点公司投资建议.. . 46
8.1 中科创达：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇. ...47
8.2 科大讯飞：大模型 AI 国家队，率先实现 AI商业闭环. ...48
8.3 金山办公：显著打开估值天花板 . ...50
8.4 同花顺：金融 AI 行业龙头. ..52
8.5 萤石网络：构建全屋智能“1+4+N”全生态体系 ..53
8.6 吉大正元：密码龙头引领 AI 安全新时代. ..55
8.7 浩瀚深度：运营商数据要素的“掘金铲”. ..56
9 风险提示 .. . 58
插图目录 . 59
表格目录 . 60

1 行情回顾

1.1 年初至今板块表现处于全行业前列

截至 2023 年 6 月 19 日，计算机板块年初至今涨幅 46.46%，处于 A股所有板块排名第三。

图1：年初至今各板块涨跌幅

资料来源：wind，民生证券研究院
注：中信板块为基准，截至 2023 年 6 月 19 日

1.2 板块涨幅前列公司分布相对均衡

截至 2023 年 6 月 19 日，计算机板块涨幅前 20 名公司中既有科大讯飞、三六零、浪潮信息、中科曙光等大市值权重股，也有青云科技、欧玛软件、新致软件等市值不足或略超过 50 亿的中小市值企业，同时细分行业也相对分散，体现在 AI 浪潮下，计算机基础设施与各行业应用的普适性机遇。

表1：计算机板块涨幅前二十所属细分领域

序号	代码	证券简称	细分领域	涨跌幅
1	300678.SZ	中科信息	政府IT	458.60%
2	300624.SZ	万兴科技	数字创作	416.42%
3	603918.SH	金桥信息	政府IT	411.68%
4	688095.SH	福昕软件	信创	266.53%
5	300002.SZ	神州泰岳	运营商IT	231.34%
6	301085.SZ	亚康股份	云基础IT	205.07%
7	688787.SH	海天瑞声	IT外包	196.32%
8	000977.SZ	浪潮信息	云基础IT	188.80%
9	002261.SZ	拓维信息	政府IT	188.24%
10	300229.SZ	拓尔思	政府IT	179.73%
11	603019.SH	中科曙光	信创	177.29%
12	002777.SZ	久远银海	医疗IT	175.19%
13	002401.SZ	中远海科	车联网	172.27%
14	301185.SZ	鸥玛软件	教育 IT	157.31%
15	688590.SH	新致软件	金融IT	146.87%
16	300130.SZ	新国都	支付IT	141.80%
17	688365.SH	光云科技	企业级服务	134.81%
18	688316.SH	青云科技-U	云基础IT	131.55%
19	002230.SZ	科大讯飞	人工智能	130.28%
20	601360.SH	三六零	网络安全	129.20%

资料来源：wind，民生证券研究院（注：截至 2023 年 6 月 19 日）

图2：涨幅前二十公司细分领域分布情况

资料来源：wind，民生证券研究院

1.3 各市值区间普涨，30 亿-50 亿区间表现突出

截至 2023 年 6 月 19 日，中信计算机指数成分股涨跌幅平均数为 47.29%，30-50亿区间市值公司大幅跑赢板块均值，涨跌幅平均数为 65.53%，其他市值区间公司表现与板块接近。

市值 500 亿以上的涨跌幅平均数：43.22%；

市值 100 亿-500 亿的涨跌幅平均数：41.95%；

市值 50 亿-100 亿的涨跌幅平均数：40.64%；

市值 30 亿-50 亿的涨跌幅平均数：65.53%；

市值 30 亿以下的涨跌幅平均数：41.08%。

图3：计算机板块各市值区间涨跌幅平均数

资料来源：wind，民生证券研究院（注：截至 2023 年 6 月 19 日）

图4：计算机板块各市值区间公司市场表现（涨幅中位数）

资料来源：wind，民生证券研究院（注：中信板块为基准，截至 2023 年 6 月 19 日，纵轴单位为%）

1.4 产业资本频频回购与激励，或为行业向好前瞻指标

截至 2023 年 6 月 19 日，计算机板块共有 38 家上市公司实施回购股份，总金额约 15 亿元，其中回购事件发生数量前二的板块分别为：网络安全（6 家）、金融 IT（6 家）；共 31 家上市公司发布股权激励预案，以期权初始行权价格为准，总金额约为 36 亿元，总股本约 3.58 亿股。

表2：计算机板块回购金额前十名

证券代码	证券名称	分类	期间回购数量 (万股)	期间回购金额 (万元)
002230.SZ	科大讯飞	人工智能	841.444	21730.54672
002405.SZ	四维图新	智能汽车	1760.0826	20492.4749
688225.SH	亚信安全	网络安全	617.7555	13336.77351
603613.SH	国联股份	产业互联网	159.34	12974.21129
688100.SH	威胜信息	能源IT	500.0052	12289.47461
002439.SZ	启明星辰	网络安全	890.4376	10876.69528
002970.SZ	锐明技术	汽车安全	297.81	7134.2304
600588.SH	用友网络	企业级服务	309.8847	5451.084372
600718.SH	东软集团	医疗IT	995.9743	4920.113042

资料来源：Wind，民生证券研究院（注：截至 2023 年 6 月 19 日）

图5：计算机板块回购公司所属细分板块

资料来源：wind，民生证券研究院

表3：计算机板块重大股权激励金额前十

证券代码	证券名称	发生日期	激励总数（万股 /万份）	激励总数占当时总股本比例 (%)	期权初始行权价格 (元)	激励金额 (万元)
000555.SZ	神州信息	2023-03-31	3,717.00	3.7788	13.61	50580.936
300682.SZ	朗新科技	2023-05-06	1,728.52	1.5758	17.92	30978.58921
300369.SZ	绿盟科技	2023-05-15	1,805.70	2.2611	13.54	24449.178
603990.SH	麦迪科技	2023-05-30	1,179.20	5.0000	19.51	23006.192
300773.SZ	拉卡拉	2023-06-13	2,335.50	2.9193	8.77	20482.335
300036.SZ	超图软件	2023-06-05	1,000.00	2.0294	20.20	20200
688023.SH	安恒信息	2023-03-08	185.00	2.3469	85.00	15725
688111.SH	金山办公	2023-06-08	100.00	0.2168	150.00	15000
002518.SZ	科士达	2023-05-26	604.85	1.0476	22.61	13675.6585
300020.SZ	银江技术	2023-06-13	1,600.00	2.0134	7.20	11520

资料来源：wind，民生证券研究院（注：截至 2023 年 6 月 19 日）

1.5 机构持仓显著回升

通过对基金前十大重仓股进行估算，2023 年 Q1 计算机板块（中信计算机成份股且剔除东方财富）占基金总持仓比重约为 5.71%%，较上个季度出现显著回升（2022Q1\~2022Q4 分别为 2.19%、1.99%、2.64%、3.42%）。

图6：近五年基金持有计算机股票仓位变化情况

资料来源：wind，民生证券研究院

1.6 人均薪酬增速显著低于全行业中位数，2023 年大概率迎来基本面拐点

通过对计算机板块（本文选用 Wind 中 CS 计算机板块作参考）板块人均薪酬增速中位数与全行业增速中位数比较可得，计算机板块人均薪酬增速中位数 2019年起大约领先全行业一年，2020/2021/2022 计算机板块和行业人均薪酬增速中位数分别为-0.22%/12.88%/7.00%和 7.92%/-0.83%/14.69%。我们预计，2023年计算机板块人均薪酬增速中位数将显著低于全行业中位数水平。

图7：中信计算机人均薪酬增速中位数与全行业中位数比

资料来源：wind，民生证券研究院

在计算机板块相对表现突出的 2014-2015、2018-2019 年，计算机行业归母净利润增速中位数均显著高于全行业中位数。2020、2021、2022 来看，计算机行业归母净利润增速中位数均显著低于全行业中位数，随着板块景气度回升、人员成本增长趋缓以及低基数多重因素下，预计 2023 年大概率将迎来重要拐点。

图8：中信计算机归母净利润增速中位数与全行业中位数比较

资料来源：wind，民生证券研究院

2 人工智能：由供给侧正式迈向应用侧

2.1 复盘今年以来人工智能行情

本轮人工智能行情的背后是有史以来人类最大的革命——人工智能革命。从2022 年底 OpenAI 发布现象级应用 ChatGPT 让人们意识到 AI 已经具备成为强大生产力的潜力，再到微软 100 亿美元入股 OpenAI 推动 GPT3.5 的技术革新、GPT3.5turbo 的成本降低，以及全面内置于 Office365 全家桶发布 AI 标杆级应用Copilot，微软仅仅用了不到半年的时间即打破数十年生产力的输出方式，Copilot的面世不仅仅只是功能的增加，其内核在于生产力的全新跃迁，Copilot 的发布使开发者意识到 AI 已经是正在实际发生的、正带来各行各业生产力质变的人类历史最大科技革命。与此同时，四月五月起全球范围内对于 AI 监管立法的不断推进，6 月 14 日欧洲的全球首个 AI 监管方案《人工智能法案（草案）》表决通过进入最终立法环节，人工智能全面成为生产力的最后一块拼图逐步完成。

图9：人工智能板块涨幅与全球 AI 大事记

资料来源：wind，民生证券研究院（注：坐标轴左侧为Wind人工智能板块 2023 年1月1 日至2023年6 月20日涨跌幅）

通过对今年以来的人工智能行情复盘，大概分为三个阶段：

1）主题驱动（1.20-2.07）：春节期间 ChatGPT 横空出世，节后市场以主题驱动为主，这一阶段走势较强公司为估值较低的传统 AI 概念公司，代表公司汉王科技。

2）机构主导（2.08-3.15）：机构开始布局确定性、业绩可兑现程度高、估值合理的 AI标的，以浪潮信息为代表（注：在浪潮集团 3 月 2 日被列入实体名单前收盘价相较 2 月 8 日收盘价涨幅约 60%）。

3）机构主升（3.16 至今）：3.16 日凌晨微软发布 MS Copilot 是 AI 超级行情的全市场认知起点，进入机构主升行情，以金山办公为代表的符合机构价值投资理念的龙头企业进入主升。

图10：典型 AI 公司不同时期涨跌幅

资料来源：wind，民生证券研究院（注：截至 2023 年 6 月 19 日）

2.2 AI 行情当前阶段：进入从供给侧向应用侧的拐点

大模型可类比于当年的智能手机，算力、数据等大模型产业链可类比于当年的手机产业链，产业链总体将延续智能手机先硬件后应用的演绎方向：2013-2015 的 TMT 牛市的基础是 2010 年 iPhone4 发布后 2010-2012 年，移动互联网的基础设施—智能手机渗透率快速提升至接近 50%左右水平，对应 AI行情的基础设施是大模型普及过程，该阶段投资重点应该集中在 AI 供给侧的基础设施产业链，即大模型、算力、数据；智能手机应用数量快速增长的过程则对应 AI 行行情中 AI应用走入千家万户的过程。

图11：智能手机“iPhone”时刻后渗透率快速提高，带动应用繁荣

资料来源：民生证券研究院整理

2.2.1 供给侧：算力和大模型快速发展为应用侧繁荣打下基础

英伟达算力业绩落地为 AI 应用侧繁荣打下牢靠硬件基础。以全球 GPU 龙头英伟达 2023Q1 业绩超预期带动公司市值破万亿美元为标杆，AI 算力需求已经实质性落地，AI 应用落地拥有牢靠硬件基础。英伟达 2023Q1 业绩超预期核心原因是数据中心业务营收达到创纪录的 42.84 亿美元，环比增长 18%，同比增长 14%。英伟达数据中心业务主要是云计算基础设施和算力芯片等，作为目前大模型训练、推理的关键算力资源，海内外各大科技巨头对算力的需求正在持续提升。据钛媒体，英伟达 CFO 克雷斯表示，目前市场对生成式 AI 芯片的需求超出先前评估，由于 AI 芯片需求仍保持强劲增长，英伟达给出乐观业绩预期。

图12：英伟达收入拆分

(S inmillions)	Q1FY24	Q4FY23	Q3FY23	Q2FY23	Q1FY23	Q4FY22	Q3FY22	Q2 FY22
DataCenter	$4,284	$3,616	$3,833	$3,806	$3,750	$3,263	$2,936	$2,366
gaming	2,240	1,831	1,574	2,042	3,620	3,420	3,221	3,061
Professionalvisualization	295	226	200	496	622	643	577	519
auto	296	294	251	220	138	125	135	152
oem&other	77	84	73	140	158	192	234	409
total	$7,192	$6,051	$5,931	$6,704	$8,288	$7,643	$7,103	$6,507

资料来源：NVIDIA官网，民生证券研究院

国内大模型快速发展为 AI 应用侧繁荣打下良好软件基础。市场对大模型的认知经历了“逢模必炒”到“百模大战”觉得不再稀缺两个极端，我们认为：一方面真正拥有持续的数据资源、和应用落地场景的公司有望成为国内核心 AI 平台；另一方面全员大模型打造了良好的 AI 开发生态，为 AI 应用落地打下基础。

图13：中国大量公司发布 AI 大模型

资料来源：陆奇，奇绩论坛，民生证券研究院整理

2.2.2 AI 应用端：政策逐渐清晰，产品储备丰富

AI 政策机制持续明确推进，政府高度重视 AI 发展。大模型 AI 监管政策整体呈现积极推进的态势：一方面政府发布《生成式人工智能服务管理方法（征求有意见稿）》、即将发布《纸鸢开放人工智能模型许可证（征求意见稿）》等政策统筹大模型 AI 产业链各环节的权责关系，为大模型 AI 应用落地打下法律基础；另一方面各地持续跟进大模型 AI促进相关政策，为 AI应用落地提供资源扶持。

表4：国内 AI 相关政策和行业大事

时间	AI相关政策和行业大事	内容
2023/4/11	《生成式人工智能服务管理方法（征求意见稿）》	统筹大模型AI产业链各环节的权责关系
2023/5/30	即将发布《纸鸢开放人工智能模型许可证（征求意见稿）》	旨在为共同打造具有变革意义的大模型开源项目奠定坚实基础
2023/5/30	北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）》	高水平建设北京国家新一代人工智能创新发展试验区和国家人工智能创新应用先导区
2023/5/31	《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（2023-2024年）》	从强化智能算力集群供给、增强关键核心技术与产品创新能力、提升产业集聚水平、打造全域全时场景应用、强化数据和人才要素供给、保障措施六方面，提出十八项措施
2023/6/6	苹果WWDC2023推出首款MR头显设备Vision Pro	空间计算时代开启
2023/6/14	AMD 发布 MI300	算力基础设施性价比不断提升
2023/6/16	比尔盖茨访华获得最高规格接待	科技创新再次成为市场关注的焦点
2023/6/16	中科院紫东太初 2.0 发布	突破了认知增强的多模态关联等关键技术，具备全模态理解能力、生成能力和关联能力
2023/6/19	腾讯行业大模型及智能应用技术峰会	将公布在行业大模型方面的技术方案，以及在智能应用升级、产业客户场景的应用进展
2023/7/7	华为开发者大会 2023召开	Al for Industries 是主旋律

资料来源：网信办，信通院等，民生证券研究院整理

据可信 AI 评测，信通院大模型评估报名工作已经开放，相关评估结果拟于 8月发布：1）全能力域项目将包含模型开发、模型能力、模型运营、模型应用、安全可信五大模块；2）任务大模型专项将包括语言大模型专项、生成大模型专项、对话大模型专项三大模块；3）行业大模型专项将包括金融大模型和医疗大模型、电信大模型、教育大模型、工业大模型、政务大模型等模块；4）大模型工具平台专项将从功能完备度、工具丰富度、产品易用性、平台可扩展性、任务可满足度等维度全面评估大模型工具平台的产品能力。

表5：中国信通院大模型评估梳理

评估项目	评估模块	内容
	模型开发	包括数据构建、模型训练、模型管理、模型部署4个能力域、16个能力子域、60余个能力项，全面评估研究主体开发大模型的能力。
全能力域项目	模型能力	包含功能丰富度、性能优越度、服务成熟度3个评估维度、8个能力域、30余个能力项，全面评估大模型的各项技术能力。
全能力域项目	模型运营	包括大模型涉及的平台、工具、套件等，评估模型调优、模型交付、模型运营等能力。
	模型应用	包含应用丰富度、应用灵活度、应用成熟度3个评估维度，9个能力子域、30余个能力项，综合评
	安全可信	估大模型应用成熟度。包括基础设施、数据、算法模型、应用的安全可信，评估结果、过程、机制和规则的可信性，以及评
任务大模型专项	语言大模型	估大模型生态链的自主可控程度。评估自然语言处理大模型在基础能力、机器翻译、信息检索、情感分析、文本生成等任务上的效果，
	生成大模型	评估机器语言处理大模型在代码生成、代码注释、代码纠错等任务上的效果。评估生成大模型在文本生成、代码生成、图片生成、视频生成、音频生成、数字人生成、3D模型生成
	对话大模型	等任务上的效果。从功能、性能、体验等维度评估对话大模型在开放域（生活闲聊、常识问答）、任务域（数学问答、
		百科检索、文学交流等）等场景的效果。包括场景丰富度、能力支持度、应用成熟度3个能力域，7个能力子域、30余个能力项，全面评估
行业大模型专项	金融大模型	金融大模型在模型能力、应用场景和服务合规等方面的能力。包括医疗大模型、电信大模型、教育大模型、工业大模型、政务大模型等，评估大模型在特定领域的
行业大模型专项	其他行业	应用效果。
大模型工具平台专项		面向大模型工具平台从功能完备度、工具丰富度、产品易用性、平台可扩展性、任务可满足度等维度，全面评估大模型工具平台的产品能力。

资料来源：可信 AI 评测，民生证券研究院整理

应用侧产品密集发布，产品已经拥有从内测到大规模上线的基础：近期，以科大讯飞、三六零为代表的 AI 供给侧龙头率先发布新一代大模型平台以及相关应用，相较前代有着应用场景不断扩展、应用功能不断提升，从云到边应用数据打通等特点，前端应用层展现出良好的用户体验的背后是后端针对大模型的硬件设施、工程化开发维护等基础能力不断成熟，成熟的大模型应用生态已经出现。我们认为，成熟的软硬件大模型应用生态是大模型应用能够从概念内测产品变为大规模上线的商业化产品的基础。

图14：重点 AI 大模型应用时间轴

资料来源：科大讯飞官网，三六零官网等，民生证券研究院

而在软件先行定义一切基础，催生算力硬件需求之后，有望迈向 2013-2015各类物联网终端变革与应用侧的新阶段：大模型将计算机行业历史上最大想象空间的互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代的操作系统合三为一，自然语言交互平台将成为统一万物的新时代操作系统。市场对大模型的认知经历了“逢模必炒”到“百模大战”觉得不再稀缺两个极端，实际上大模型终局类似“太极拳”，易学难精，最终有持续数据场景资源能够迭代到接近 ChatGPT 水平的企业凤毛麟角，从终局会集中在少数几个公司的格局确定性与空前弹性空间来看，大模型或仍然是 AI最具投资价值的方向之一。

图15：互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代操作系统三合一

资料来源：民生证券研究院整理

基于对过去 150 年的电气时代和信息时代更替的回顾，AI 引领的智能革命不亚于电力革命与信息革命对人类发展的意义。以电气时代和信息时代为参考：AI时代以 ChatGPT 为代表的大模型 AI 的成熟如同交流电发电站和电脑硬件成熟一样，拥有需求爆发的基础；而 ChatGPT+Plugin 的开发模式重要性如同电气时代的交流电和信息时代的操作系统，完善生态平台；空前的 AI时代应用需求爆发或已经到达奇点。

图16：AI 时代空前应用需求爆发已经滑过奇点

资料来源：民生证券研究院绘制

3 边缘 AI：或是当前预期差最大的 AI 方向

3.1 边缘 AI、具身智能与机器人本质三位一体

AI 从云到边的大趋势确立，我们前期判断得到持续验证：边缘 AI 是产业趋势，具身智能是内在逻辑（AI 自我提升需要人与环境的交互数据集中在终端），机器人是终极应用。我们于 2023 年 5 月 13 日发布报告《中科创达：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇》中明确提出谷歌大力进军终端大模型市场，终端 AI成为下一个兵家必争之地；随后在 5 月 14 日发布《谷歌的“帝国反击战”：AI 从云到边的拐点》详细阐述谷歌的从云到边的 AI 蓝图，明确提出 AI 边缘部署已经走进现实；通过发布 IOS 版 ChatGPT、Windows+AI 等 AI 体验报告，我们于 5月 21 日发布《ChatGPT APP 标志 AI 行情新阶段》，明确提出大模型作为 AI 时代的终极操作系统，ChatGPT 超级 APP 只是第一步，生成式 AI 由云向端的迈进仍在加速。本周，英伟达、高通、中科创达等公司都发布相关产品加快边缘 AI 落地速度，AI 从云到边的大趋势已经无比明确，建议关注中科创达、科大讯飞、萤石网络等龙头企业。

多家科技巨头布局边缘侧。近期，在 COMPUTEX 2023 大会上，英伟达发布了全新的 Jetson AGX Orin 模块，其中包括服务器、边缘设备、工业 PC、载板、AI 软件等。这些产品将推出有风扇和无风扇配置并且提供多种连接和接口选项，还会加入适用于机器人、制造、零售、运输、智慧城市、医疗等重要经济部门或加固型应用的规格。同时，高通高级副总裁 Alex Katouzian 在大会上表示高通正在从一家通信公司转型为一家“智能边缘计算”公司。在今年世界移动通信大会上，高通展示了其通过量化、编译和硬件加速等针对 Stable Diffusion 的全栈优化，使得 Stable Diffusion 能够在搭载第二代骁龙 8 移动平台的手机上运行。其次，根据韩媒 Chosun 报道，三星电子于近日开始了大语言模型的开发工作。

交互只是表象，无监督学习能力助力边缘侧 AI 智能化飞升。云端通用大模型的关键并不在于其交互能力，交互只是其显露出来的表象。其核心之处在于其强大的机器学习能力。云端大模型可被视作一个巨大的智慧大脑，具备极强的自我学习能力，能够吸纳并学习人类所拥有的各种知识。而在边缘侧部署的大模型，则承载着这种智慧大脑的能力，与边缘侧的场景和算力相匹配。在企业场景下，只有通过将大模型部署在边缘侧，才能在兼顾隐私性和时效性的同时，对数据进行有效分析。总之，云端通用大模型在实现商业应用上具有很大的潜力。其强大的机器学习能力和适配端侧需求的部署方式，使其成为企业在数据处理和分析方面的有力助手。私有化部署的边缘侧 AI 将为企业提供安全、高效的解决方案，助力其在竞争激烈的市场中保持领先地位。

边缘侧 AI 在工业物联网领域潜力突显。边缘侧 AI 技术的突出特点是其强大的实时数据处理和分析能力。传统的工业物联网系统在数据收集和传输过程中存在着延迟和带宽限制的问题。然而，通过在边缘设备上部署 AI 算法和模型，可以实现数据的本地处理和分析，从而显著降低了对云端的依赖。这使得工业设备能够快速响应、实时决策，并有效解决生产过程中的问题。其次，边缘侧 AI 的部署也为工业物联网系统带来了更高的安全性和可靠性。由于边缘设备能够本地处理和存储数据，敏感信息可以在本地进行加密和保护，减少了数据在网络传输中的风险。此外，边缘侧 AI的本地决策能力也减轻了对云端网络连接的依赖性，降低了系统受到网络故障和延迟的影响，提高了整体的可靠性。

3.1.1 英伟达：以Omniverse 为核心的的具身智能路径

英伟达选择具身智能路径，特点是从边缘向云端开发，主要产品为 VIMA 机械臂和 Isaac AMR 移动机器人平台。英伟达在 ITF2023 发布基于 VIMA 大模型的机器臂，据英伟达介绍，VIMA 能够理解、推理物理世界并与物理世界互动，例如根据视觉、文本提示移动、排列物体，VIMA 还可以运行在 Omniverse 模拟物理学并做出符合物理定律的预测。Isaac AMR 是一个用于模拟、验证、部署、优化和管理自主移动机器人车队的平台，包含了边缘到云的软件服务、计算以及一套参考传感器和机器人硬件，通过连接 DeepMap 的云服务，加速大型环境的测绘和语义理解，在无需资深技术团队的情况下，将机器人对大型设施的测绘时间从数周缩短到数天，并实现厘米级精度。它可以生成丰富的 3D 体素地图，并用它们为多种类型的 AMR 创建占用地图和语义地图。

图17：英伟达 VIMA 大模型拥有具身智能

图18：NVIDIA Isaac AMR 机器人

资料来源：NVIDIA 官网，民生证券研究院
资料来源：英伟达微信公众号，民生证券研究院

具身智能是指大模型模仿人脑工作方式来训练算法，并进行自我理解、自我优化最终实现像人类一样的学习、成长。英伟达 VIMA 支持文本、视觉、语音等多模态作为机器人的任务输入，通过包含仿真基准测试、60 多万个专家轨迹、多种级别评估协议等系统化的泛化测试作为目标输出集合；使用预先训练的 T5 模型对多模态提示进行编码，并通过交叉注意力层在提示上对机器人控制器进行调节，预测以提示和交互历史为条件的电机命令作为预测输出集合；通过模型预测输出和目标输出进行比较和自我优化驱动 VIMA 自主学习，在最难的零样本泛化训练任务中，VIMA 的任务成功率比之前的最优方法提高了最多 2.9 倍，而使用

10 倍较少训练数据，VIMA的性能仍然比顶级竞争方法提高了 2.7 倍。

图19：VIMA原理图

资料来源：github，民生证券研究院

具身智能最核心的竞争力是真实世界数据集，英伟达 Omniverse 是行业高标。具身智能训练需要特殊的数据集，以 VIMA 机械臂为例，需要以下数据：

1）多模态任务集：17 个元任务，每个元任务还可以拆分成 1000 个单独任务，包括语义理解、视觉分割等各类多模态任务

2）成功案例：英伟达准备了 650K 个成功轨迹

3）奖励基准：建立 VIMA-Bench 使用概率论的方法合理评估任务 AI预测结果，并给予 AI正确反馈

英伟达 Omnivers 是全球领先的数字孪生平台，包含 Nucleus、Connect、Kit、Simulation 和 RTX 渲染器五个重要组成部分，这些部分以及可互操作的第三方数字内容创作 (DCC) 工具和渲染器，加上由第三方和 NVIDIA 构建的扩展程序、应用和微服务组成了完整的 Omniverse 生态系统。通过 USD 等真实世界数据集，可以做到数字孪生精准符合物理定律、物体运动反应精准且与显示同步等特性，这些真实世界数据是英伟达具身智能能够落地的重要基础。

图20：英伟达 USD 真实世界数据库正在不断扩充

资料来源：英伟达官网，民生证券研究院

英伟达边缘 AI 自下而上突破的具身智能路径已经打通，结合云计算可以在边缘 AI 从开发到部署的各个环节提供丰富技术支持。NVIDIA 选择微软 Azure 作为Omniverse Cloud 的首家云服务商。微软 Azure 将能支持企业在享有 Azure 云服务的规模分析特性与安全性的同时，访问全套 Omniverse 软件应用及 NVIDIAOVX™计算系统，为客户提供了一套可用于设计、开发、部署和管理工业元宇宙应用的全栈式云环境和平台功能，连接并使用 NVIDIA 合作伙伴生态系统的相关产品，如英伟达认证工作站、边缘计算模块等。

图21：英伟达主要边缘 AI 相关产品

资料来源：英伟达官网，民生证券研究院绘制

NVIDIA Isaac 是专为机器人开发和 AI 打造的加速平台，AMR 移动机器人平台率先落地。英伟达 Isaac 平台从预训练模型开始，通过 Isaac Replicator 中生成的合成数据进行增强，并使用 NVIDIA TAO 进行训练，从而实现目标性能；利用本地和云端提供的 NVIDIA Isaac Sim 创建物理精准的逼真环境，以开发和测试与机器人运行相关的各个方面；利用 Nova Ori 节省时间，并使用硬件加速 SDK将 AI 带入到基于NVIDIA Jetson的机器人，例如用于基于ROS的机器人的IsaacROS GEM、用于视频流解析的 NVIDIA DeepStream SDK、用于自然语言处理的NVIDIA Riva；通过 EGX Fleet Command 和 Isaac for AMR（包括 Metropolis、CuOpt 和 DeepMap）管理机器人编队以优化生产力。Isaac AMR 是用于模拟、验证、部署、优化和管理自主移动机器人车队的平台，包含了边缘到云的数字孪生训练、软件服务、计算以及一套参考传感器和机器人硬件，可加快 AMR 的开发和部署速度，减少成本和缩短产品上市时间。

图22：NVIDIA Isaac AMR 技术架构

资料来源：英伟达官网，民生证券研究院

Isaac AMR 建立在 NVIDIA Nova Orin 参考架构的基础。Nova Orin 包括立体相机、鱼眼相机、2D 和 3D 激光雷达在内的多个传感器与系统模块集成在一起，支持先进的 AI 和硬件加速算法，提供 275TOPS 的实时边缘计算性能。同步和校准的传感器套件为实时三维感知和绘图提供了传感器的多样性和冗余性。用于记录、上传和重放的云原生工具使调试、地图创建、训练和分析变得容易。

图23：NVIDIA Isaac AMR 硬件配置

资料来源：英伟达公众号，民生证券研究院

3.1.2 高通：云边一体的混合AI 路径

高通提出云边一体的混合 AI 路径，深度开发边缘 AI，云端 AI 选择与微软等公司合作。据高通混合 AI 白皮书，在混合 AI 场景中，边缘大模型是云端大模型的感知器官，例如用户对手机说话，自动语音识别（ASR）AI 模型如 Whisper 在设备上转换语音为文本，发送到云端，云端运行大模型，回发文本答案。在进阶版本中，设备 AI 更进一步保护隐私，承担更多处理，提供更个性化的提示给云：通过设备学习和个人数据，设备创建用户个人形象，与调度程序协作，基于上下文提供更好的提示；例如，用户要求手机预约和朋友在最爱餐厅吃饭，对简单查询，较小的大模型可在设备上运行无需云交互，如果用户需要复杂信息，则本地将需求转化为提示发给云端大模型并返回详细答案。

图24：高通混合 AI 原理示意图

资料来源：高通混合 AI 白皮书，民生证券研究院

据高通混合 AI白皮书，混合 AI 主要有以下优点：

1）经济性：降低云端推理成本、高效利用边缘算力、降低 AI 应用开发门槛；

2）能耗低：边缘设备可以以较低能耗运行大模型，若考虑处理和数据传输等因素，能耗节约更加显著；

3）可靠性：边缘 AI 不受网络状况影响，运行更加稳定；

4）隐私性：数据完全在本地推理，大幅降低泄密风险；

5）个性化：边缘设备可以搜集用户真实生活中的行为、价值观、痛点、需求、关注问题等信息形成定制化服务。

图25：高通混合 AI 优势

资料来源：Comuptex 2023，民生证券研究院

软件端：高通 AI 开发栈已经发布。高通 AI 开发栈支持主流 AI 框架，如TensorFlow、PyTorch、ONNX 和 Keras，以及 TensorFlow Lite、TensorFlow LiteMicro、ONNX runtime 等运行时。此外，它还包括推理软件开发工具包（SDK），如备受欢迎的 Qualcomm®神经处理 SDK（适用于 Android、Linux 和 Windows）。开发人员库和服务支持最新的编程语言、虚拟平台和编译器。在较低的层次上，高通 AI 开发栈系统软件包括基本的实时操作系统（RTOS）、系统接口和驱动程序。高通 AI 开发栈在不同的产品线上提供丰富多样的操作系统支持，包括 Android、Windows、Linux 和 QNX，以及 Prometheus、Kubernetes 和 Docker 等部署和监控基础设施高通 AI 开发栈还包括 AI Studio，支持从设计到优化、部署和分析的完整大模型工作流，将所有工具整合到一个图形用户界面中，并提供可视化工具，简化开发人员的体验，使他们能够实时查看模型开发情况，包括 AI 模型效率工具包（AIMET）、AIMET 模型仓库、模型分析器和神经架构搜索（NAS）。

图26：高通 AI 开发栈

资料来源：高通混合 AI 白皮书，民生证券研究院

硬件端：高通 Hexagon Processor 核心。高通 Hexagon Processor 采用全新的架构以及专用的供电系统，在 AI 推理方面增加了特殊的硬件来改善组卷积、激活函数加速，并将张量加速器的性能提升一倍，采用独特的方法将复杂的 AI模型分解为微块（Micro Tile）以加速推理过程，标量、向量和张量加速器可以同时工作，无需每次都涉及内存，从而节省功耗和时间。此外还通过物理桥梁实现了与 Hexagon 的无缝多 IP 通信。这种连接可以驱动高带宽和低延迟的用例，例如认知 ISP 或在游戏场景中提高低分辨率。高通 Hexagon Processor 成功地将多个深度学习模型从 FP32 转换为 INT4，最高降低 60%能耗同时增长 90%性能。

图27：高通 Hexagon Processor

资料来源：高通官网，民生证券研究院

图28：INT32 转换为 INT4 带来性能和能耗优化

资料来源：高通官网，民生证券研究院

高通已有 Stable diffusion 模型落地案例，未来大模型 AI 边缘部署规划清晰。2023 年 2 月，高通利用高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack）执行全栈AI 优化，首次在 Android 智能手机上部署 Stable Diffusion。2023 年 5 月，高通发布混合 AI白皮书，预计 2023 年边缘 AI 覆盖 10 亿参数以下的各类模型。

图29：高通边缘大模型覆盖预期

资料来源：高通混合 AI 白皮书，民生证券研究院

3.1.3 中科创达：大模型+大平台的软硬一体化发展

2023 年 5 月 18 日，中科创达发布 Rubik 大模型，是国内首个边缘 AI 终端统一操作系统的雏形，同时中科创达还与亚马逊云科技共同成立人工智能联合创新实验室，并展示了 TurboX 模组、智能音箱参考设计、Rubik GeniusCanvas等一系列创达魔方产品。据公司 2022 年报，公司自成立以来，一直在端侧、边缘侧、云端技术进行沉淀和积累，目前已成为上述领域全球领先的技术厂商。此外，公司的机器人产品覆盖了当下几乎全部的机器人场景以及全球众多机器人厂商。并且，公司与产业链的技术和产品的头部企业保持深度的合作，构建了生态的卡位优势。公司在边缘 AI 的软件端拥有大模型，硬件端深耕高通、亚马逊等科技巨头的生态，软硬一体化的发展路径极具潜力。

横向看：中科创达 Rubik 围绕现有业务构建 AI 生态

Rubik 大模型系列核心产品为 Rubik Language 语言大模型，董事长预计2024 年时将达到 ChatGPT3.5 水平。Rubik Edge、Rubik Multi-Modal 以及预计 2027 年推出的 Rubit Robot 均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。与此同时，Rubik 系列围绕人机交互和现有业务搭建生态：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice 和 Rubik Enterprise。在拥有能力强大的大模型同时,也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。

图30：中科创达 Rubik 大模型横向扩张路径

资料来源：中科创达，民生证券研究院

与谷歌类似，中科创达 Rubik 大模型有望首先落地机器人。在众多智能硬件产品中，中科创达的机器人产品可覆盖各种不同的应用场景，并已助力全球众多机器人厂商实现了产品的量产落地。基于在机器人领域的深厚积累，中科创达将智能音箱与机器人进行融合，并通过 Rubik 大模型的不断训练, 已经实现了能够自由对话的智能销售机器人，可以自主回答客户关于企业及产品的各种问题。

图31：中科创达 Rubik 大模型赋能机器人案例

资料来源：中科创达公众号，民生证券研究院

纵向看：中科创达 AI 应用生态整装待发

中科创达 Smart to Intelligent 战略开启，实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik 大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的toBtoC 领域中发挥核心竞争优势。

图32：中科创达 AI 应用生态规划

资料来源：中科创达，民生证券研究院

RUBIK Auto：汽车实质是一个机器人, 车厂对于汽车大模型主要有以下三类需求，第一是端侧运行，端侧的体验、数据、性能是最好的，也是最能保护客户隐私，但硬件需求更高；第二是私有云+Plugin，可以灵活调优；第三类是多种开放模型共存。公司的 RUBIK Auto 将支持客户私有化部署（已经与海外头部车厂合作，基于公司模型做 POC 研发）、也支持模型量化、剪裁，进而适配各类芯片，灵活与车厂对接。

图33：中科创达 RUBIK Auto+Kanzi

资料来源：中科创达公众号，民生证券研究院

RUBIK Device：在智能硬件中,只要涉及大计算的产品，创达的份额领先的智能硬件原来部署操作系统可以直接加入 AI，一旦 AI 沉淀到边缘侧，意味着智能硬件变成机器人，就会形成场景的中心。无论是家庭的场景、楼宇的场景、工厂的场景都可以通过边缘化部署使得等每一个场景都成为智能中心。

图34：RUBIK Device 支持海量智能硬件

资料来源：中科创达，民生证券研究院

RUBIK Enterprise(企业版)：中科创达的明显优势之一是国际化, 公司在全球 15 个国家和地区拥有研发中心和团队。公司会通过本地化做部署，支持客户的私有化部署；公司的明显优势之二是软硬件一体，无论是推理还是训练，公司对整个底层的平台都非常了解，因为不管是 AI 框架，还是说开源的其它框架，本质上是操作系统里面的一部分，无论是数据并行，还是模型并行，公司认为都是一个个中间件。这些明显的优势,能够让我们最终把模型性能、效率做到最优，把模型的规模做到最佳，能够在边缘侧运行起来，为千行百业赋能。

RUBIK Studio:基于公司对操作系统的深刻理解，公司把操作系统的每一段分化、模型化，积累过去几千个成功发布的 Package、几千亿行的代码累积、以及长期开发的经验积累，将安卓知识变成巨大知识库，发挥巨大的价值，RubikStudio 将会是未来改变整个的一个大的工具和环境。用户可以通过 RubikStudio直接将便捷快速地进行 PC 应用、手机应用、网站相对功能封闭的开发等。

3.1.4 苹果：ChatGPT 首先接入 IOS

2023 年 5 月 18 日，OpenAI 发布 IOS 版 ChatGPT APP（同时官宣安卓版APP 正在开发中），根据苹果官网，该应用仅支持英语，年龄分级为“12 岁以上”，支持网络同步聊天记录、whisper 语音输入等功能。IOS 版 ChatGPT 下载应用是免费的，但会提供 APP 内售价 19.99 美元的“ChatGPT Plus”付费项目以开启性能更强的 GPT4 大模型使用权限。

图35：OpenAI ChatGPT 发布

资料来源：苹果官网，民生证券研究院

ChatGPT APP 有望演绎成手机超级 APP 的雏形，重塑以此为基础的 AI 应用生态。据九派财经，IOS 版 ChatGPT APP 已经拥有灵活解决各类日常问题的能力，ChatGPT APP 可以提供即时答案，用户无需筛选广告或多个结果即可获得准确的信息；提供量身定制的建议，用户可以向其寻求有关烹饪、旅行计划或制作深思熟虑信息的指导；提供创意灵感，为用户生成礼物创意、概述演示文稿或写出优美的诗歌。另外，ChatGPT APP 还可以通过专业信息，如想法反馈、笔记摘要和技术主题等，帮助用户提高工作效率，并为用户提供学习机会，帮助其按照自己的节奏探索新语言、现代历史等。我们认为，在 ChatGPT+Plugin 的 AI 应用生态成功落地的前提下，ChatGPT APP 有望成为手机 AI 应用生态的核心，通过手机用户海量交互数据的训练，未来用户有望通过 ChatGPT APP 调用其它应用完成各类刚需任务，ChatGPT APP 将发展为前所未有的超级 APP。

图36：ChatGPT 分析出行策略

资料来源：ChatGPT APP，民生证券研究院实测

图37：ChatGPT 分析用餐策略

资料来源：ChatGPT APP，民生证券研究院实测

Siri 或为苹果重要边缘 AI 入口。据 IT 之家、新智元、腾讯云，苹果最晚于2023 年 2 月开始开发让用户用 Siri 为 MR 制作程序的应用，这一应用程序构建方法背后的技术来自于苹果在2017年收购的Fabric Software：用户可以使用Siri来构建 AR 应用程序，要求 AI 助手帮助构建允许虚拟动物在房间内移动，在真实物体之上或周围移动，而无需从零开始设计动物，编程动画，并计算其在有障碍物的 3D 空间中的移动的应用程序，这包括“扫描并将真实世界的对象导入头显，以便它们可以在 3D 中准确表示，并如同存在于现实生活中一样表现”。

3.1.5 华为：IEF+高斯数据库全面覆盖边缘 AI 场景

华为智能边缘平台 IEF 是基于云原生技术构建的边云协同操作系统，可运行在大量异构边缘设备上，并以轻量化的方式将丰富的 AI、数据分析、中间件等应用从云端部署到边缘，满足用户对智能应用边云协同的业务诉求。IEF 具有可以将华为云 AI/大数据的能力延伸到边缘，支持视频智能分析、文字识别、图像识别、大数据流处理等能力，就近提供实时智能边缘服务；支持容器和函数两种运行方式，满足用户轻量化应用管理的诉求；原生支持 kubernetes 与 docker 生态，应用快速启动、快速升级；支持 Python、NodeJS 等函数引擎，快速响应边缘的事件；此外还有兼容性优、安全可靠等特点。

图38：华为 IEF 的 CDN 边缘站点场景

资料来源：华为云官网，民生证券研究院

华为高斯数据库是华为基于 openGaussDB 自研生态推出的企业级分布式关系型数据库，具备企业级复杂事务混合负载能力，支持分布式事务强一致，同城跨 AZ 部署，数据 0 丢失，支持 1000+扩展能力，PB 级海量存储。同时拥有云上高可用，高可靠，高安全，弹性伸缩，一键部署，快速备份恢复，监控告警等关键能力，能为企业提供功能全面，稳定可靠，扩展性强，性能优越的企业级数据库服务。2023年6月7日，华为高斯将召开数据库加速金融核心业务升级发布会。

图39：华为高斯数据库金融核心交易场景

资料来源：华为云官网，民生证券研究院

AI从云到边的大趋势确立，我们前期判断得到持续验证：边缘AI是产业趋势，具身智能是内在逻辑（AI 自我提升需要人与环境的交互数据集中在终端），机器人是终极应用。近期，英伟达、高通、三星、中科创达等公司都发布相关产品加快边缘 AI 落地速度。AI 从云到边的大趋势已然明确，工业物联网领域潜力突出。根据细分板块，建议关注：

边缘 AI 平台：中科创达、科大讯飞、云天励飞、虹软科技；

边缘 AI 服务器：浪潮信息、中兴通讯、中科曙光、紫光股份

边缘 AI 芯片：芯原股份、乐鑫科技、恒玄科技、中科蓝讯、炬芯科技、晶晨股份、瑞芯微、全志科技

智能硬件：萤石网络、汉王科技、国光电器、漫步者、传音控股、小米集团、创维数字、奋达科技、佳禾智能

物联网：广和通、移远通信、映翰通、美格智能、工业富联、九联科技、移为通信、三旺通信、创维数字、华测导航

4 AI+办公：B 端最先落地板块，重塑估值天花板4.1 金山办公：融合 ChatGPT 后价值的空前重估

ChatGPT 带来办公软件革命性的升级，微软引领智能化办公新纪元。据环球科技网消息，微软 3 月将在自家办公产品上全面融合 ChatGPT 技术：1）Office套件；The Verge 报告称，微软正计划在今年 3 月发布 AI 新计划，将 ChatGPT技术整合到 Word、PPT 和 Outlook 等 Office 应用程序中。微软可能会展示 Office将如何使用其模型，结合新必应中类似 ChatGPT 的聊天机器人，在 Word 中实现写作任务的自动化，等等；2）Teams产品：由ChatGPT提供支持的高级版Teams，据微软介绍，高级版 Teams 每月的费用为 10 美元，前期用户可以 7 美元的价格试用。Teams 现在有 2.8 亿每月活跃用户，高于 2022 年 1 月报告的 2.7 亿每月活跃用户。融合 ChatGPT 的 Teams 产品，将引入智能回顾功能，可自动生成会议记录。即使用户错过了会议，高级版 Teams 也能帮助用户了解到对其来说最重要的通知。此外，高级版 Teams 还提供字幕实时翻译功能，覆盖 40 种语言。值得一提的是，高级版 Teams 还通过技术升级来保护用户隐私，防止会议内容泄露。

图40：ChatGPT 与 Teams 融合

资料来源：澎湃新闻，民生证券研究院

图41：ChatGPT 与 Word 内容生产融合

资料来源：快科技，民生证券研究院

图42：ChatGPT 与 Excel 数据处理与分析融合

资料来源：快科技，民生证券研究院

图43：ChatGPT 与 PPT 写作融合

资料来源：网易，民生证券研究院

Office 365 Copilot 正式开启商业化探索，相对于经典版提价 40%。据科技媒体 The Information 报道，包括美国银行、沃尔玛、福特和埃森哲在内的 600多家微软最大的客户预计将试用 Microsoft Office 365 中的人工智能功能，其中至少已有100家客户已经额外分别为1000个订阅账户支付了高达10万美元的年费。相当于在原有经典版基础上，提价 40%，Office 365 Copilot 正式开启商业化探索。

以微软为鉴，我们认为对于金山而言，ChatGPT 对金山的意义重大：金山的定位将发生质变。软件产品与业务融合，WPS 等产品不仅仅是软件产品，而成为了价值工具、生产力工具。ChatGPT 在内容生产领域具备天然的结合点，无论是在 Word、Excel、PPT，还是在会议系统或者团队协作上，ChatGPT 可以显著提升用户的工作效率，数量级的提升生产力水平。融合 ChatGPT 后的 WPS 等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个新时代。

AI 从逻辑先行阶段进入到产品/业绩兑现阶段，办公软件是应用端最先落地、最先兑现业绩的板块。金山作为国内办公领域龙头，深度全面拥抱 AI，产品节奏领跑行业。3 月 27 日，公司接入百度文心一言，开启大模型测试；4 月 18 日，公司官宣 WPS AI，接入 Minimax，将 AI能力率先应用于轻文档；5 月 6 日，董事长章庆元接受采访时表示：公司全情投入，All in AI；5 月 16 日，WPS AI 加速进化，接入了文字、表格、PPT 及 PDF 四大组件；6 月 15 日，WPS AI 落地轻表格。公司全速奔跑，全面深度拥抱 AI，产品节奏领跑行业。

图44：金山全面深度拥抱 AI，产品节奏领跑行业

资料来源：科大讯飞、金山办公、三六零等公司官网，民生证券研究院

金山的价值将显著重估，具体表现在业绩与估值两个层面。1）业务层面：基于“收入 = 用户数 x 付费率 x ARPU 值 ”框架，我们来分析金山的价值重估，融合 ChatGPT 后的 WPS 等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个新时代，有望激活广阔市场：用户数：便捷化的使用有望显著降低用户使用产品的门槛，比如 excel，不需要再写公式，这有望显著扩大用户总群体；付费率：ChatGPT 有望显著提升工作效率，带来倍数级的生产力提升，各用户带来效率上质的飞跃，从而驱动更多用户参与付费；ARPU值：作为额外的价值点显著提升 ARPU 值。2）估值层面：公司未来的商业模式可升级为两种：一是助理模式，另外一种就是传统模式。从助理模式来看，未来就是收的生产力的钱，而不是工具的钱。

图45：AI 有望重构打开金山价值天花板

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图46：金山 PC 端与移动端用户数

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图47：金山办公 C 端付费用户数与付费率

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图48：金山办公 C 端用户 ARPU 值

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

4.2 OA：ChatGPT 有望带来范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革

ChatGPT有望带来OA软件的范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革。OA是企业的信息、流程和管理交互中心，区别于复杂的精度类管理软件，OA软件最核心的功能是“信息的投放”，在复杂的组织中需要精准的实现信息投递，背后的支撑是流程。流程连接人与人、人与物、人与组织。复杂企业有复杂的机构、众多的人员、繁琐的事情，在高频使用的 OA软件上，信息的生成、流程的构建、业务的管理是一个复杂繁琐的事情，因此，在传统的录入、跟踪和输出的交互模式下，流程费心费时费力，企业在精细管理、广域协同、高效运转、简化运行之间的往往有不可调和的矛盾。因此，从 OA 行业发展历程来看，技术进步无一例外的对 OA 行业带来了显著的变化与机遇。我们认为，在 ChatGPT 模式下，OA这种如此高频使用的产品，如此复杂使用机理下，有望成为最早、最深度被重构的产品之一。ChatGPT 有望带来 OA 软件的范式革命，驱动体系化产品端的范式重构与模式变革。

图49：ChatGPT 有望带来 OA 软件的范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革

资料来源：民生证券研究院整理绘制

协同办公管理软件是微软 ChatGPT 三大率先应用的产品，ChatGPT 显著提升办公效率。微软此前宣布 Teams、Office、Bing 三大核心应用场景融入 ChatGPT，微软的 Teams 和 ChatGPT 融合推出了 Teams Premium。在 ChatGPT 的加持下，

Teams 实现了 13 个场景功能升级，如会议安排、日程安排等。日程安排场景的功能升级体现在 Teams Premium 能衡量预约会议的业务价值，并通过对客户指标的部门级或组织级分析来推动客户成果利率。

图50：微软三大应用方向之一就是协同办公

资料来源：微软科技微信公众号，民生证券研究院

我们认为，GPT 技术将来三大方向重塑 OA 的产品范式和模式，分别是：1）用户交互模式的变革（信息输入）；2）知识管理、信息抓取的升级（知识获取）；3）AI+低代码平台。

1、交互范式的重构（信息输入）。如出差申请、面试预约等。当集成后，出差申请单填报流程将通过人机对话互动与自动化填报，实现从出差信息获取、确认和提交，到出差审批结果推送的全流程。

图51：传统模式下的流程申请

资料来源：百度，民生证券研究院

图52：融合人工智能技术后的流程申请模式

资料来源：泛微网络官网，民生证券研究院

2、知识管理、信息抓取的升级（知识获取）。GPT 能够理解用户的指令和需求，却无法深入到企业的应用系统当中进行实际的操作，而 RPA 只能实现基于规则的流程自动化，应用场景相对受限。当 RPA 和 GPT 结合起来之后，系统就同时具备了理解需求和执行任务的能力。GPT 对话聊天指令与 RPA机器人自动化执行业务流程相结合，聊天机器人将用户对话直接转化为指令以驱动 RPA 机器人。RPA机器人执行指令后，再进一步驱动 PC 或者移动系统上的 OA应用，生成与企业运营相关的数据类内容。

图53：RPA与 AI 的结合，实现信息查询原理

资料来源：百度，民生证券研究院

图54：RPA与智能助手结合，在 OA 中查询报销情况

资料来源：泛微网络官网，民生证券研究院

3、AI+低代码平台。微软 Copilot 提升 AI 能力，让制作者可以用自然语言描述他们想要的应用、流程或机器人，带来软件开发和流程构建革命。微软将 Copilot应用于低代码平台 Power 中，可以在平台上基于 GPT 提供 AI 的辅助，让制作者可以用自然语言描述他们想要的应用、流程或机器人，Copilot 可以在几秒钟内完成创建，并提供改进的建议。OA 龙头公司 10 年前开始布局相关技术和产品：1）泛微网络：低代码平台 E-builder 以组织权限引擎、建模引擎、流程引擎等 7大引擎为支撑，帮助企业构建可视化软件开发能力。 E-builder 产品已经规模化销售，自 2013 年开始到现在，已经积累中大型客户上万家，代表客户如小米、恒生电子、中国银行、中国人保、贵州茅台、万达集团、中化集团、陕西煤业、上汽、长城、蔚来等；2）致远互联：2012 年前后，公司便推出了低代码平台的雏形【业务生成器】。经过十余年持续迭代，业务生成器迭代到 CAP 业务定制平台，再到 C.CAP 协同云定制平台，并不断融合云原生、微服务等新技术架构，当前可以面向各类企业组织、政府机构、企业自建、生态伙伴等提供云端应用定制服务随着 ChatGPT 不断普及渗透，OA 行业有望迎来一轮重大升级与重构，进入智能新纪元。龙头公司泛微、致远已在相关领域前瞻深度布局，有望充分受益：

图55：致远互联低代码平台

资料来源：致远互联微信公众号，民生证券研究院

图56：泛微网络低代码平台 IT 架构

资料来源：泛微网络、砍柴网百度号，民生证券研究院

1）泛微网络：2017 年 4 月，泛微正式对外发布了一款号称“未来 OA”的泛微小 e智能语音办公，结合了人工智能算法以及大数据，进行 OA流程的智能生产与跟踪。2022 年泛微发布信息采集专项产品千里聆，深度耕耘 RPA 赛道。RPA和 NLP 自然语言处理等前沿技术，为客户提供可自定义配置化的信息采集工具，解决用户信息数据收集、信息数据归集、信息数据展示、订阅信息提醒等信息自动化采集方面的应用需求。

2）致远互联：正式发布 AI 助手小致，落地 COP 平台。早在 2019 年 8 月，百度 AI 与致远互联合作推出的智能工作助手“小致”机器人，就具有人机互动的能力，它融合了自然语言处理（NLP）、语音识别与合成等人工智能技术，能快速将人、应用和数据进行匹配，可实现智能问答、智能流程发起、智能提醒、智能播报等功能和服务。”小致”支持从 Excel、ERP 系统导入和抽取数据，进行财务/业务分析及可视化报表呈现。可有效提升员工协同工作效率及智能化工作管理程度，改善企业整体工作管理效率。再比如致远智能工作助手“小致”机器人，融合了自然语言处理（NLP）、语音识别与合成、图像识别、语义分析等人工智能技术，快速将人、应用和数据进行匹配，可实现智能问答、智能流程发起、智能提醒、智能播报等功能和服务。6 月 12 日公司正式发布AI 助手小致 demo，主要落地于 COP 平台。小致助手主要应用于 AI低代码平台、智能客服、智能公文、智能合同、智能 BPM、智能客服、招投标管理、供应链管理等方面。在 AI 助手小致的辅助下，用户可以进行智能化的流程构建、数据分析和智能决策，办公效率有望倍数级提升。

我们认为，无论是在协作办公领域，还是在内容生产领域，ChatGPT 在办公软件具备天然的结合点，ChatGPT 有望显著提升用户的工作效率，数量级的提升生产力水平，驱动相关公司价值定位将发生质变，建议关注金山办公、泛微网络、致远互联。

5 AI+教育：AI 落地的最佳场景之一

C 端：教学中大量痛点可以通过 AI 解决。师生减负之后，学习成绩能否提升、学业能力是否得到发展，是家长和社会都关注的事情。当 ChatGPT 使得 AI 具备理解、生成能力的可能性后，“AI+教育”落地有望形成质变，参考海外：在线学习平台 Duolingo 宣布接入 GPT-4，并以此推出新产品“Duolingo Max”，其中有两大新功能（这两大新功能为：解释我的回答(Explain My Answer)和角色扮演(Roleplay)）。公司 CEO Luis von Ahn 表示，Duolingo 在接入 GPT-4 后，可以更好地满足用户的需求，提供更加个性化、高效的语言学习体验。同时，Duolingo正在不断研发更多的人工智能技术，如语音识别、自然语言处理等，以提高语言学习的效果和用户体验。

图57：“批改作文”是教育场景中的一大痛点

资料来源：佳发教育官网，民生证券研究院

图58：AI 应对语言学习中“缺乏对话环境”的痛点

资料来源：佳发教育官网，民生证券研究院

图59：Duolingo 在线学习平台展示

资料来源：duolinguo 官网，民生证券研究院

图60：duolingo 年初以来股价走势（美元/股）

资料来源：wind，民生证券研究院

植入 AI 能力的硬件，有望实现产品力的大幅跃升。受疫情以及“双减”政策影响，中国消费级智能硬件市场迎来快速增长，根据艾瑞咨询的预测，到 2025年市场规模有望达到 614 亿元，而大语言模型升级下的 AI 技术浪潮有望进一步催生学习机等智能教育硬件的需求。目前多家教育领域的领军企业，均发布了植入 AI技术的学习机产品：5 月 30 日，猿辅导推出教育硬件产品"小猿学练机"；5 月 14日，新东方西安学校举办了智慧学习机产品发布会；科大讯飞发布了讯飞星火认知大模型以及应用成果中，重点介绍了科大讯飞 AI 学习机 T20 Pro 这款全球首个搭载星火大模型的智能学习机；教育巨头好未来旗下学而思在今年 2 月即推出

了学习机 Xpad。

图61：科大讯飞旗舰学习机 T20

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科大讯飞AI学习机T20Pro科学学习不走弯路个性化精准学—全国50000+所中小学都在用的学习系统

资料来源：科大讯飞官网，民生证券研究院

图62：2019-2026 年中国消费级教育智能硬件市场规模

资料来源：艾瑞咨询，民生证券研究院

6 AI+电力：重视电力 AI 大机遇

6.1 头部 AI 大模型将电力作为重点垂直领域

大模型将电力领域作为重点垂直细分领域。人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安监、营销、基建以及企业经营管理等领域业务智能化应用，将有效推进新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化发展。

华为：1）大模型方面：盘古 CV 大模型在无人机智能电力巡检方面取得了较好成绩，模型开发维护成本降低 90%；与中科院自动化所合作即将发布的智能决策大模型，在出力预测、电网智能调度方面也有突破。2）硬件及平台：华为基于昇腾 AI 为业界提供的人工智能基础软硬件平台，包括 Atlas 系列硬件、异构计算架构 CANN、全场景 AI 框架昇思 MindSpore、昇腾应用使能 MindX 以及一站式开发平台 ModelArts 等，打通从训练到推理的整个流程，构建云边端协同的电力智能平台。

图63：华为在“电力+AI”领域的部分布局

云+边结合，变电站开启智能巡检新时代

•巡检效率提升，单次变电站例行巡视由人工现场巡视的70分钟（含往返车程）减少为远程智能巡视的20分钟，巡视效能提升70%以上

智能决策系统有效应对复杂实时电力调度

•基于大量离线仿真数据构建AI决策模型，针对电网当前动态出力和负载状况，实时做出更加经济和安全的调度决策和编排计划，在南京人工智能计算中心已完成试验性部署

电力企业知识智能化、自动化

•KNOW+智能知识管理平台已为多个电力行业客户提供服务，能够改变企业原有工作模式和流程，消除个体知识盲点，最大化发挥企业社会价值

资料来源：华为计算官方公众号，民生证券研究院

阿里： 2023 年 4 月 26 日阿里云宣布启动“通义千问伙伴计划”， “通义千问”大模型也将电力作为首批应用场景之一，优先为千问伙伴提供大模型领域的技术、服务与产品支持。该计划首批将推动“通义千问”大模型在油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信 7 个不同行业的落地应用，共同打造产业生态。因此，随着大模型的不断完善和成熟，“电力+AI”将迎来更长远的发展前景。

百度：百度和国网研发了国网-百度·文心大模型。基于通用文心大模型,在海量数据中挖掘了电力行业数据,百度与国网专家们一起,引入电力业务积累的样本数据和特有知识,并且在训练中,结合双方在预训练算法和电力领域业务与算法的经验,设计电力领域实体判别、电力领域文档判别等算法作为预训练任务,让文心大模型深入学习电力专业知识,在国网场景任务应用效果提升。

图64：百度文心大模型在电力领域的应用

资料来源：环球网，民生证券研究院

6.2 电力是 AI 最重要的落地场景之一

AI 对于新型电力系统的发展具有重要意义。根据《新型电力系统发展蓝皮书》，依托电力系统设备设施、运行控制等各类技术以及“云大物移智链边”等数字技术的创新升级，推动建设适应新能源发展的新型智慧化调度运行体系，推动电网向能源互联网升级，打造安全可靠的电力数字基础设施，构建能源数字化平台，助力构建高质量的新型电力系统。其中，具体的建设任务包括建设适应新能源发展的新型调度运行体系、推动电网智能升级、打造新型数字基础设施、构建能源电力数字经济平台等。

以新型电力系统建设中的典型场景虚拟电厂、电力现货交易为例：虚拟电厂和电力交易都需要对电力价格这一核心因素做出预判，具体来说，需要对天气、用电负荷等因素做出预测，同时光伏、风电等新能源上网带来更多不确定性，也同样需要预测。AI 可以通过训练模型以及历史数据，对相关因素做出预测，进而在短、中、长期打造良好的电力运营、电力交易策略。

表6：AI 对于新型电力系统的发展的重要意义

要点	重点内容
	提高新能源感知与网络通信能力，提高新能源功率与发电能力预测精度，推广长时间尺度新能源功率预测技术。建
建设适应新能源发展的新型调度运行体系	设新一代调度运行技术支持系统，统筹全系统调节资源，依托大电网资源配置能力和各地区错峰效应，实现基于电
	力市场交易的新能源远程集控和多能互补，提升系统平衡能力，支撑新能源快速发展和高效利用，支撑源网荷储协
	同控制。建设以多时间尺度、平台化、智能化为特征的大电网仿真分析平台，精准掌握电力系统特性变化，构建故

障防御体系。构建全景观测、精准控制、主配协同的新型有源配电网调度模式，加强跨区域、跨流域风光水火储联合运行，支撑分布式智能电网快速发展

推动电网智能升级	创新应用“云大物移智链边”等技术，实现源网荷储协调发展，推动各类能源互联互通、互济互动，支撑新能源发电、新型储能、多元化负荷大规模友好接入。加强电网资源共性服务能力建设，全面提高电网优化配置资源能力、多元负荷承载能力及安全供电保障能力。加快信息采集、感知、处理、应用等环节建设，推进各能源品种数据共享和价值挖掘，推动电网智能化升级，构建完整的能源互联网生态圈。强化新型电力系统网络安全保障能力，推进电力行业区域应急力量建设，不断提升网络安全应急处置能力
打造新型数字基础设施	推进电力系统和网络、计算、存储等数字基础设施融合升级，实现电力系统生产、经营管理等核心业务数字化转型。深化电力系统数字化平台建设应用，打造业务中台、数据中台和技术中台，构建智慧物联体系，打造多种通信技术相融合的电力通信网，推广共性平台和创新应用，提高能源电力全环节全息感知能力，提升分布式能源、电动汽车和微电网接入互动能力，推动源网荷储协同互动、柔性控制。
平台	推动各级各类能源云平台建设，强化完善新能源资源优化、碳中和支撑服务、新能源工业互联网、新型电力系统科构建能源电力数字经济技创新等功能，接入各类能源数据，汇聚能源全产业链信息，推进数字流与能源电力流深度融合，全方位支撑经济社会发展。加强能源电力数据网络设施建设，推动能源电力数据统一汇聚与共享应用，为能源电力产业链上下游企业提供“上云用数赋智”服务，打造电力市场服务生态体系。

资料来源：《新型电力系统发展蓝皮书》，民生证券研究院整理

电力 AI 已经在电力发展的多个环节产生重要作用。根据南方电网技术情报中心官方公众号，电力与 AI 的结合范围较广，潜力较大。

1）在电网调控领域，AI 能够提高电网运行特性认知水平、提高调度控制效率、提高计划交易自动化水平、提高运行管理智能化、提高人工智能应用基础支撑能力，包括交易辅助决策、数据分析提升电网调度管理水平等。

图65：调控领域人工智能应用技术架构图

资料来源：南方电网技术情报中心官方公众号，民生证券研究院

2）电力设备管理领域，AI 能够设备缺陷识别、设备运行状态预测、设备运行状态预测、设备健康知识管理等。

3）新型电力系统新能源功率预测领域，在线自适应学习、小样本机器学习等技术对预测产生重要作用，其中包括将晴空模型、光电转换模型、风功率转换模型等物理机理模型和人工智能模型进行融合，小样本机器学习等工作。

图66：达摩院精准可信电力预测解决方案

资料来源：阿里云官网，民生证券研究院

4）新型电力系统大数据领域，电网大数据整合、电网大数据智能搜索、数据标注等发挥重要作用。

5）电网智能营销领域，AI 赋能用电数据分析、智能客服等领域。

6）电网智能供应链领域，AI 可以助力物资采购、智能仓储、智能物流等环节。

表7：AI 与电力结合的具体细分领域，以及相关对应的功能或者产生的意义

领域	细分领域	具体场景实现的功能或产生的意义
电网调控领域	提高电网运行特性认知水平	大电网仿真样本管理与生成、方式计算智能辅助工具箱基于泛在感知的电网监控事件化技术、基于大数据的设备状态趋势感知、调度机器人助手、
	提高调度控制效率	电网稳态自适应巡航
	提高计划交易自动化水平	停电计划智能编排与电力交易辅助决策、电力市场运行数据分析
	提高运行管理智能化	新能源资源分析及预测、电力二次统一体化运行智能管控、通信调度的智能监视与运维
电力设备管理	提高 AI应用基础支撑能力	基于泛在感知的电网运行数据预测、挖掘、新一代调度自动化系统人工智能支撑技术
领域	设备缺陷识别	可以构建电力设备缺陷样本数据库标准，规范缺陷分类、缺陷描述等结构化信息
	设备运行状态预测	采取数学模型进行客观地计算，通过对变压器状态与各类状态量指标之间的关系的分析，明确关联性强的关键特征指标及其重要性以及进行权重的评估，然后评估变压器的状态
	电力设备故障诊断	以回归算法与分类算法为典型代表的机器学习是人工智能技术中用于解决配电网智能感知问题最主要也是研究最多的分支之一
新型电力系统	设备健康知识管理	将知识图谱引入电力系统电力设备状态评估（如风电机组状态预测、变压器剩余寿命、输电线路状态检测等）对保障电力系统安全稳定运行具有重要意义
新能源功率预测领域	在线自适应学习	模型自适应技术通过感知自身和环境的变化，动态调整自己的行为与参数，能够在环境发生非预期变化的情况下继续保持高精度预测
	小样本机器学习	具体到新能源功率预测，可考虑将晴空模型、光电转换模型、风功率转换模型等物理机理模型和人工智能模型进行融合
	基于人工智能技术提升 NWP 数据分辨率	为了减少NWP数据时空分辨率受限导致的新能源功率预测误差，可考虑采用深度学习等具备高维数据处理能力的机器学习模型对多站点的NWP数据进行统计降尺度处理
	多源时空数据融合的分布式源荷集成预测	通过流形学习、表示学习等多种先进的人工智能技术，对多源异构的海量分布式源荷数据进行充分融合，从中提取出有用信息
	建立预测方法标准化验证方法	未来可以借鉴图像识别领域的ImageNet标准数据集的建立方法，建立新能源功率预测领域的标准数据集和模型测试方法，用于验证和对比各种预测方法的实际性能和泛化能力
新型电力系统大数据领域	电网大数据整合	建立了调控大数据平台数据汇集接入、数据清洗检测、数据指标管理和数据标签管理等功能，实现各类数据汇集情况的统一监视，初步建成大数据仓库
	电网大数据智能搜索	基于调控云平台接入的量测、电量、故障、告警、气象等多类型调控数据，整合设备电气参数、拓扑连接关系、设备管理信息等模型数据，建立完整的设备对象模型与数据模型
	电网大数据自动标注	建立电网调控对象、平台服务、调控业务文件、库表属性等标签对象的算法规则，利用直
电网智能营销	用电数据分析	观实时等数据分析方法，实现海量遥测、遥信数据的快速分类标识与精准化特征抽象提取运用人工智能技术深入分析电量数据，可反映用户真实用电特性，发现异常用电情况，支
领域	智能客服	撑需求响应与能效节约通过运用知识表示、语音识别、语义理解、语音合成、智能检索等人工智能关键技术，构
电网智能供应	物资采购	建电网营销领域知识图谱充分发挥物料ID 纽带作用，物资需求到采购计划智能编审执行，技术参数、资质业绩和绩
链领域	评标监控	效评价等数据自动关联应用利用移动物联、语音识别、轨迹定位等技术，通过PAD、手环、人脸识别摄像头等智能设
		备，构建评标现场人机感知系统，可以打造规范、高效、智能的现场监督管理体系通过人工智能手段，开发电网物资自动化装卸、智能装卸机器人、360 度旋转吊臂、电子
	智能仓储智能物流	标签核查赋码装置等装备，实现货物物资的自动化装配

智能监造、智能结算

全、时效，且车辆装载率最优、成本最低的路径方案

资料来源：南方电网技术情报中心官方公众号，民生证券研究院整理

根据对电力 IT 公司 AI 布局的梳理，我们梳理出几个重要方向：

第一，布局垂类 AI 大模型。电力行业场景具有较高专业度，因此模型的训练和推理也需要专业的场景、数据来进行培育，电力 IT 公司较其他领域公司在这个方面具有天然的先发优势。

第二，顺应新型电力系统发展大趋势，AI 全面赋能新型电力系统的各个方面的建设。新型电力系统建设有几个特点：一是光伏、风电等新能源装机量不断提升，对整个电网的冲击越来越大，因此对天气等因素的预测必不可少，AI 凭借自身深度学习等能力，能够将海量的历史数据进行有效分析，提升预测精准度，对电网调度、新能源消纳等起到重要作用；二是虚拟电厂、电力现货交易不仅是新型电力系统的必要建设环节，也是政策指明的重点方向，AI 同样可以凭借深度学习能力，不仅对天气，而且对发电侧、用电侧的海量历史数据进行在线自适应学习、小样本机器学习，进而提出更加精准的发电、售电等预测及最优方案。

第三，AI 与 RPA等技术融合，打造电力物联网端的应用。过去电力巡检等工作以人工为主，未来电力巡检将更多以设备为主，不仅节省了人力，而且分析范围、计算能力都将有所提升。值得注意的是，AI 大潮下 RPA技术将快速发展，在电力机器人、流程自动化等方面都将发挥重要作用。

第四，AI 与低代码平台结合，进一步赋能电网及电力企业信息化开发。NLP、知识图谱等技术，能够将低代码开发平台内部的历史操作、开发模式、组件、模板、服务等海量知识归类整理，借助实体识别、属性抽取、关系抽取、特征表示和标签生成技术，实现软件开发知识图谱的自动构建，从而进一步提升软件开发效率，助力电力企业和电网提升开发效率，提高响应速度的同时降低成本。

第五，电力新基建中 AI 技术的应用。目前储能等建设是大势所趋，“BIM+AI”、视觉等技术与 AI 的结合也将打开更大的想象空间。下面我们对电力 IT 公司的 AI布局进行梳理。

表8：电力 IT 企业 AI 布局梳理

公司	AI领域的重点布局
国网信通	"思极GPT"：首个在电力专业领域落地应用的大模型产品，面向用户提供智能问答、代码撰写等四大通用基础大模型能力和电力文档撰写等专有大模型能力，以及N个电力专业应用，形成了“4+2+N”的大模型能力体系算力租赁：基于在北京、合肥自有的算力基础设施，结合通信网络资源打造“通信网络+核心节点”的云网算力资源，对外提供涵盖算力设施租赁等服务，并同步拓展高附加值的算力增值服务
国能日新	深度学习与预测等业务相结合：公司将进一步推进AI模型在深度学习方向上，与新能源业务场景的融合，提升功率预测、电力交易、虚拟电厂等业务的核心竞争能力。公司将持续关注大模型应用于企业数字化管理、提升生产经营效率及管理效率等领域的落地，积极跟踪人工智能发展趋势，与国内先进服务商保持交流和学习
恒华科技	用于垂直业务领域AI模型研发的技术平台：完成自主知识产权的人工智能引擎平台，可以为AI应用开发提供数据资源管理、模型设计、模型训练、模型发布等全生命周期支持，赋能产品和项目研发；面向具体业务场景的专有模型：已研发一批能够有效提升能源大数据分析、设计工具软件产品、企业数字化软件产品体验的专有模型，包括公共建筑能耗预测分析模型、遥感数据处理等低代码快速开发平台：365Ego 应用快速开发平台，已通过华为云鲲鹏云服务兼容性测试的认证 AI+BIM的多场景应用：AI+BIM相关技术已服务于智能设计与建造业务、无人机巡检等多场景应用服务
金现代	帮助电力企业打造知识大脑、加速智能化升级：依托自主研发的NLP、OCR、知识图谱等技术成果，以及与百度文心一言、百度飞桨的合作，积极探索人工智能技术在电力业务场景中的应用文档智能预审平台：体现NLP等多种AI技术，平台已在国家电网多家省公司成功应用，显著提升了客户项目评审工作的业务效能，得到了客户的一致好评 "AI低代码”开发平台：将长期积累的NLP语义分析等技术成果应用至低代码开发平台，提升平台智能化水平
朗新科技	与阿里共同探索应用AIGC 构建电力行业大模型：在市场化交易、需求侧响应等领域通过“干问”训练和孵化电力行业垂直大模型，促进清洁能源替代，助力新型电力系统发展和“源网荷储”智能化变革能源互联网：2023年一季度实现电力交易规模约5,000 万度，引领公司未来能源互联网业务的持续高速发展。公司打造了综合能源服务云平台，在售电、配网、分布式光伏等方面布局工业AI计算引擎：基于AI 的工况在线辨识、控制策略自优化、多工况自主寻优等核心技术，打造了强大的工
科远智慧	业 AI 计算引擎，可进行机器学习、深度学习等AI 算法图形化组态针对SAM模型等视觉领域的AI技术的不断发展：公司表示具备一定机器视觉、图像识别等专业应用于特定工业场景的产品研发能力，并已经在无人化领域取得成功应用 AI算法、应用：重点关注AI关键算法自研创新工作，持续优化AI计算平台，并以全部自研的底层核心算法为基
远光软件	础，研发了远光图数据引擎产品“远光图数据引擎系统V1.0" 智能硬件及RPA机器人：标准服务库、组件库、“智慧档案”软硬一体化解决方案等；远光 RPA+AI云平台将 RPA和AI结合起来，通过增强和模仿人类判断和行为的AI技术恰好补充了基于规则的RPA技术 AI平台方面：公司打造AI计算平台，可自由组合搭配的算法模块，针对特定业务场景需求，构建完整解决方案
云涌科技	平台融合AI功能：SBC-3344边缘计算网关平台打造新型智能配电房(台架)，实现对配电房(台架)设备及运行环境的状态全感知、状态全管控，同时实现智能监测终端、智能穿戴、机器人等智能技术设备的敏捷连接和智能管理；SBC-0004平台对网络设备和安全防护设备运行状况的数据采集和实时监视，对安全事件进行就地的集中展现、实时告警和量化分析

资料来源：wind、中国能源网、国能日新、恒华科技公开投资者交流纪要，民生证券研究院整理

7 AI+司法：AI 应用快速落地

法院业务流程中涉及立案、审判、执行等多个环节，产生大量会议、文件、卷宗，是 AI 的最佳使用场景。目前金桥信息与蚂蚁在人工智能领域深度合作，要素式立案平台就是典型的 AI 赋能下的复杂文本结构化标准化处理平台。金桥的云平台业务主要聚焦法院信息化，以移动执行平台为典型代表，通过管理平台+移动 APP 的形式解决法院在执行过程中的突出痛点。该业务目前已经实现3500+法院的全覆盖，同时采用 Saas 模式收费，商业模式更优。

图67：金桥信息智能法院业务在最高法的案例

资料来源：金桥信息官网，民生证券研究院

《最高人民法院关于规范和加强人工智能司法应用的意见》2022 年 12 月 9日发布，大力推动进一步推动人工智能同司法工作深度融合。山东法院打造“1+3+1”智慧法院体系，构建了民事类案智能审理系统, 将审判思路可视化，审判过程智能化，一键自动生成高准确率的裁判文书。

图68：山东 AI 法院

资料来源：山东法院微信公众号，民生证券研究院

8 重点公司投资建议

AI 现阶段有望复制 2010-2012 年 TMT 供给侧迈向 2013-2015 年 TMT应用侧的路径。2013-2015 的 TMT 牛市的基础是 2010 年 iPhone4 发布后的2010-2012 年，移动互联网的基础设施—智能手机渗透率快速提升至接近 50%左右水平，而这一轮 AI 行情的基础设施率先集中在 AI 供给侧的基础设施产业链，即大模型、算力、数据；在 2 月-5 月的大模型普及过程初期，英伟达美股总市值突破万亿美元，持续创历史新高，背后反映算力的清晰路径持续被大众认可，本质是在于确定性高的算力侧率先兑现，我们于 5 月 28 日周报《算力业绩落地宣告AI 行情新阶段》中，做出前瞻判断：英伟达近期迎来历史上最大单日涨幅，其核心的本质在于本次 AI 大模型带来划时代的变革已成共识，并重点提示浪潮信息、寒武纪等算力侧的机会。而在软件先行定义一切基础，催生算力硬件需求之后，有望迈向 2013-2015 各类物联网终端变革与应用侧的新阶段：大模型将计算机行业历史上最大想象空间的互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代的操作系统合三为一；市场对大模型的认知经历了“逢模必炒”到“百模大战”觉得不再稀缺两个极端，实际上大模型终局类似“太极拳”，易学难精，最终有持续数据场景资源能够迭代到接近 ChatGPT 水平的企业凤毛麟角，从终局会集中在少数几个公司的格局确定性与空前弹性空间来看，大模型或仍然是 AI 最具投资价值的方向之一。AI行情由供给侧正式转向应用侧，建议关注边缘 AI、办公 AI、教育 AI、电力 AI、司法 AI、AI 安全监管等 AI 相关产品落地顺利并带来相关业务数据改善、可跟踪的行业；重点推荐中科创达、科大讯飞、金山办公、同花顺、萤石网络等。

表9：重点公司及细分领域

细分领域上市公司
边缘AI	中科创达、科大讯飞、萤石网络
教育AI	科大讯飞、佳发教育、金桥信息
办公AI	金山办公、泛微网络、致远互联
金融AI	同花顺
法律AI	金桥信息
电力AI	国网信通、恒华科技、科远智慧、国能日新、金现代、朗新科技、远光软件、云涌科技
ERP	赛意信息、金蝶国际、汉得信息、鼎捷软件、用友网络
AI安全	吉大正元、浩瀚深度、美亚柏科

资料来源：民生证券研究院整理

8.1 中科创达：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇

谷歌开启从云到边的 AI 革命将孕育历史性机遇：当前市场聚焦于云端大模型AI 以及上游算力等环节，对于边缘 AI 预期差较大。4 月 14 日 OpenAI 开始招聘移动端工程师，谷歌在边缘 AI布局更为中科创达明确横向扩品类、纵向做应用的发展路径，而中科创达先发优势显著，中科创达近期发布 Rubik 或为谷歌 PaLM 2国内最稀缺的对标大模型。

未来中科创达横向扩品类、纵向做应用的发展路径将持续验证：

横向：中科创达 Rubik 围绕现有业务构建 AI 生态。Rubik 大模型系列核心产品为 Rubik Language 语言大模型，预计 2024 年时将达到 ChatGPT3.5 水平。Rubik Edge、Rubik Multi-Modal 以及预计 2027 年推出的 Rubit Robot 均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。与此同时，Rubik 系列围绕人机交互和现有业务搭建生态：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice 和 RubikEnterprise。在拥有能力强大的大模型同时, 也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。

纵向：中科创达 AI 应用生态整装待发。中科创达有望实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik 大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的 toB、toC 领域中发挥核心竞争优势。

投资建议：公司全面受益于谷歌引领的边缘 AI 和终端交互革命，我们预计中科创达 2023-2025 年归母净利润分别为 10.13、13.83、19.55 亿元，6 月 26 日收盘价对应市盈率 46X、34X、24X，维持“推荐”评级。

风险提示：大模型领域行业竞争加剧；AI 技术落地不及预期。

[中科创达Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	5,445	7,135	9,655	13,536
增长率 (%)	32.0	31.0	35.3	40.2
归属母公司股东净利润 (百万元)	769	1,013	1,383	1,955
增长率 (%)	18.8	31.8	36.5	41.3
每股收益 (元)	1.68	2.21	3.02	4.27
PE	61	46	34	24
PB	5.2	4.7	4.2	3.7

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

8.2 科大讯飞：大模型 AI 国家队，率先实现 AI 商业闭环

二十年磨一剑，星火 AI 大模型开启讯飞新纪元。2023 年 5 月 6 日，科大讯飞发布星火大模型以及首批教育、办公、汽车、数字员工四大应用场景，大模型及产品全面超预期。纵观历史，科大讯飞的发展历程就是人工智能的发展历程的浓缩，科大讯飞 2014 年首次发布“讯飞超脑计划”由 NLP 开始转向 AI，近十年的 AI 探索为科大讯飞在 AI 数据、技术、应用场景等领域铸就深厚护城河，丰富应用场景是讯飞大模型快速落地的差异化优势，国家级的优质数据为讯飞大模型持续领先提供保障。

率先实现 AI 商业闭环，四大标杆应用线性外推路径清晰。借助首发的四大应用，科大讯飞凭借软硬件一体商业模式率先建立起全国首个 AI 商业闭环， “飞轮效应”先发优势显著。四大首发应用超预期发布作为标杆，AI 赋能全行业的底层技术资源准备充分的前提下，第二批、第三批 AI+行业应用将纷至沓来，最终实现 AI 赋能全行业的愿景。2023 年还有三大可跟踪验证的关键里程碑，10 月 24日星火大模型将全面对标 ChatGPT（中文超越、英文相当）。

六大“根据地业务”，构建讯飞“顶天”+“立地”的全体系 AI 解决方案。1）教育政策支持安全可靠建设，人民银行专项贷款政策重点支持，讯飞智慧教育业务稳中推进，率先实现 G-B-C 三方融合。目前公司已形成从国家到省、市、县、区、学校、课堂以及个人的智慧教育产品体系；2）国家政策对医疗进行“真金白银”大力支持，卫健委政策积极响应，而讯飞延续 G-B-C 三维一体的战略布局，构建智慧医疗产品体系：①智慧医疗产品紧随政府端基层医疗相关政策；②智医助理的刚需应用切入基层医院端，提高全科医生会诊能力和工作效率；③面向居民端，提供家庭医生随访、慢病管理等功能。形成政府端医保经费、医院端医疗资源、居民端治疗费用的三方节流，促进资金投入的良性循环。3）三维体系构建消费者业务的正向闭环。公司以自身自主领先的核心技术为起手，落子于刚需软硬件产品的推出，结合完善的长期营销渠道构建需求数据的回流，从而不断推陈出新，形成“技术-产品-更新”的良性闭环。4）智慧城市：向“行业超脑”的 AI+数据底座新模式谋进。公司依托 AI+数据底层”构建新型智慧城市方案，为千行百业采取对应的个性化定制方案，打造以“城市超脑”为内核，行业超脑应用为一体的体系。5）提升智能电视使用频率的“最优解”——感知和交互方式的同步升华。6）智能汽车是 AIoT 时代最重要的终端之一。

投资建议：公司作为国内人工智能龙头企业，积极看待科大讯飞的大模型布局和 AI 应用落地，我们预计 2023-2025 年归母净利润分别为 14.60 亿元、19.25亿元、27.15 亿元，6 月 26 日收盘价对应市盈率分别为 115X、87X、62X，维持“推荐”评级。

风险提示：市场竞争风险；业务推进不及预期风险；用户增长不及预期风险

[科大讯飞Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	18,820	24,376	31,979	41,735
增长率 (%)	2.8	29.5	31.2	30.5
归属母公司股东净利润 (百万元)	561	1,460	1,925	2,715
增长率 (%)	-63.9	160.1	31.9	41.1
每股收益 (元)	0.24	0.63	0.83	1.17
PE	299	115	87	62
PB	10.2	9.5	8.7	7.8

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

8.3 金山办公：显著打开估值天花板

金山的定位将发生质变：从辅助工具升级为生产力工具。软件产品与业务融合，WPS 等产品不仅仅是软件产品，而成为了价值工具、生产力工具。ChatGPT在内容生产领域具备天然的结合点，无论是在 Word、Excel、PPT，还是在会议系统或者团队协作上，ChatGPT 可以显著提升用户的工作效率，数量级的提升生产力水平。融合 ChatGPT后的 WPS等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个全新时代。

金山的价值将显著重估，具体表现在升级商业模式、重构业绩天花板两个层面。1）升级商业模式：公司未来的商业模式可升级为两种：一是助理模式，另外一种就是传统模式。从助理模式来看，未来就是收的生产力的钱，而不是工具的钱。2）重构业绩天花板：基于“收入 = 用户数 x 付费率 x ARPU 值 ”框架，我们来分析金山的价值重估，融合 ChatGPT后的 WPS等系列产品，价值定位将发生质变，从软件产品向价值工具、生产力工具转变，开启一个新时代，有望激活广阔市场：用户数：便捷化的使用有望显著降低用户使用产品的门槛，比如 excel，不需要再写公式，这有望显著扩大用户总群体；付费率：ChatGPT 有望显著提升工作效率，带来倍数级的生产力提升，各用户带来效率上质的飞跃，从而驱动更多用户参与付费；ARPU值：作为额外的价值点显著提升 ARPU值。

图69：AI 有望重构打开金山价值天花板

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图70：金山 PC 端与移动端用户数

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图71：金山办公 C 端付费用户数与付费率

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

图72：金山办公 C 端用户 ARPU 值

资料来源：金山办公年报，民生证券研究院

发布股权激励，绑定核心员工。2023 年 4 月 19 日，公司发布新一轮股权激励计划，拟向高级管理人员、核心管理人员、技术骨干共计 157 人，授予不超过100 万股限制性股票，其中首次授予部分 80.04 万股（占股本总额 0.18%），预留部分股数 19.96 万股（占股本总额 0.04%），授予价格不低于 150.00 元/股。基础业绩解锁条件为：以 2022 年总收入、机构订阅与服务业务收入为基准：

1）2023 年：触发值-23 年营收增速不低于 10%，机构订阅及服务业务收入增速不低于 20%。目标值-2023 年营收增速不低于 15%，机构订阅及服务业务收入不低于 25%；2）2024 年：触发值-23/24 两年营收累计值增速不低于 131%，机构订阅及服务业务收入累计值增速不低于 164%；目标值-23/24 两年营收累计值增速不低于 147%，机构订阅及服务业务收入累计值增速不低于 181%；3）2025年：触发值-23/24/25 三年营收累计值增速不低于 264%，机构订阅及服务业务收入累计值增速不低于 337%；目标值-23/24/25 三年营收累计值增速不低于299%，机构订阅及服务业务收入累计值增速低于 377%。

投资建议：办公有望成为 AI最先落地和最先兑现业绩的领域。公司加快融入AI，估值有望体系化重构。预计公司 23-25 年分别实现营业收入 48.01、68.86和 105.27 亿元，实现归母净利润 17.03/27.92/44.06 亿元，6 月 26 日收盘价对应 2023-2025 年 PE 分别为 129、79、50 倍。看好公司业务前景，维持“推荐”评级。

风险提示：技术落地节奏低于预期；政策落地节奏低于预期。

[金山办公盈利预测与财务指标Table_Forcast]

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	3,885	4,801	6,886	10,527
增长率 (%)	18.4	23.6	43.4	52.9
归属母公司股东净利润 (百万元)	1,118	1,703	2,792	4,406
增长率 (%)	7.3	52.4	64.0	57.8
每股收益 (元)	2.42	3.69	6.05	9.55
PE	197	129	79	50
PB	25.3	22.0	17.9	13.8

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

8.4 同花顺：金融 AI 行业龙头

同花顺具备金融领域垂直 LLM 产品落地能力。ChatGPT 引爆的 AI 热潮“烧到了”金融圈，彭博社拥有广泛的金融数据档案，着手构建的 LLM 在垂直的金融领域具有极强优势，在金融领域的基准测试中表现出色。对标国内企业，同花顺坐拥目前国内证券 APP 最大流量，拥有海量金融领域垂直的底层数据，且公司不断深入探索和布局 AI，具备相关产品落地的能力。

同花顺业绩韧性强劲，持续保持高强度研发投入。同花顺 2022 年度实现营业收入 35.59 亿元，同比增长 1%；实现归母净利润 16.91 亿元，同比下滑 12%，在 2022 年整体市场处于波动的背景下，同花顺保持了显著的经营韧性，同时公司已然保持高强度研发投入，因此利润端有所下滑。同花顺近年来持续保持高强度的研发投入，其中 2022 年整体研发费用达到 10.67 亿元，依然保持 20%以上的同比增速，同时研发费率达到 30%。公司起家于软件产品技术基因浓厚，持续专注于 AI 领域的研发投入，i 问财、AI 开放平台等产品均实现落地。

同花顺持续布局 AI 之道，业绩说明会发布 AI 新产品。同花顺于 3 月 27 日举行 2022 年度报告业绩说明会，并推出四款 AI 新产品：1）同花顺 AI 短视频平台：整合 Al 全链路能力，提供快捷有趣的视频创作体验，打造富文本向短视频转型的数字化服务体系。2）同花顺数字人交互一体机：能在金融机构、医疗和教育等行业服务场景中，辅助完成业务咨询办理、营销推广宣传等任务，提升客户体验和营销成功率。3）同花顺虚拟展厅：利用元宇宙、人工智能、云计算等核心技术，助力企业便捷、高效创造数字空间。4）小花探影：拥有手术中对检查部位进行导航，提示漏检部位，病灶识别提示等功能，已取得医疗器械二类证，并与多家知名医疗机构达成合作。

投资建议：考虑到资本市场活跃度回暖，以及 AI带来的技术变革，我们预计同花顺 23-25 年归母净利润分别为 22.94、27.88、33.45 亿元，同比增速分别为36%、22%、20%；6 月 21 日收盘价对应 23/24/25 年 PE 分别为 43/35/29 倍。公司是我国证券 APP 龙头，坐拥庞大生态流量的同时，创新业务正在积极拓展蓝海市场，为公司提供长期成长性，维持“推荐”评级。

风险提示：AI应用落地不及预期；资本市场活跃不及预期；行业竞争加剧。

[同花顺Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	3,559	4,377	5,315	6,371
增长率 (%)	1.4	23.0	21.4	19.9
归属母公司股东净利润 (百万元)	1,691	2,294	2,788	3,345
增长率 (%)	-11.5	35.6	21.5	20.0
每股收益 (元)	3.15	4.27	5.19	6.22
PE	58	43	35	29
PB	13.6	11.3	9.5	7.9

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

8.5 萤石网络：构建全屋智能“1+4+N”全生态体系

脱胎海康剑指 C 端，构建全屋智能“1+4+N”全生态体系。脱胎于海康，萤石自成立之初便在技术、制造能力及渠道三方面具有相对优势，且继承了以视觉交互、视音频 AI 算法及物联接入为核心的完整技术架构，采取软硬并举模式，构建以 C 为主的 B&C 齐飞，以“1+4+N”生态体系提供其智能生活解决方案及开放式云平台服务，全方位布局全屋智能。

行业向云化全屋智能依流平进，赋能未来。全屋智能在从聚焦单品走向生态落地，最终以云化构建产品的联动协同的过程中，公司以智能摄像机与智能入户打造王牌单品，在未来“千人千面”的定制化需求下率先于行业中立足，并通过制造能力带来降本增效的“利器”。展望行业的最终形态，即：将具备王牌属性的单品应用为基石，逐步构建生态版图，最终成长为通过统一物联网云平台实现增值服务不断变现的智能家居核心厂家。

王牌单品+生态构建+云端闭环共筑核心竞争力。公司以领先技术和制造能力打造智能摄像机和智能入户等王牌单品，并以云为核心构建“1+4+N”生态体系。1）智能摄像机：公司目前以智能家居摄像机为主营业务，以海康视觉交互、视音频 AI 算法及物联接入为核心的完整技术架构以及相关成功场景落地经验为基础，打造了智能家居市场上多款热点监控单品，2021 年家居摄像机出货量占有全球约18%市场份额，为智能摄像机第一品牌。2）智能入户：公司充分利用其领先的视觉与感知技术，打造极具竞争力的智能入户产品，进行入户场景下的智能化应用，带领用户体验家庭“智能化”、“互联化”，用户黏性较强，已取得长足发展。3）生态产品：公司以物联云平台的基础管理和智能分析能力为核心，持续通过生态合作开发拓展智能家居产品矩阵，打造全场景智能解决方案，扩大智能产品生态。4）云端闭环：通过构建物联云平台，将设备接入并运维，巧妙解决多设备无法整体联动混乱的痛点，且以 IoT+AI 拓宽智能家居设备种类与应用广度，强化智能解决方案深度，提振整体生态产品销量。截至 2022 年 6 月末，萤石物联云平台接入 IoT 设备数超过 1.82 亿台，用户数量突破 1 亿名。

投资建议：萤石网络在技术、制造能力及渠道构建独有的优势，以“1+4+N”生态体系，落地智能生活解决方案及开放式物联网云平台服务，在智能家居行业的 2.0 全屋智能时代即将迎来新一轮发展高峰。我们预计公司 23-25 年归母净利润为 5.76、7.96、10.88 亿元，6 月 26 日收盘价对应 PE 分别为 45X/32X/24X，维持"推荐”评级。

风险提示：产品研发风险；云平台服务的数据安全及个人信息保护风险；疫情反复风险。

[萤石网络 Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	4,306	5,355	6,857	8,932
增长率 (%)	1.6	24.4	28.0	30.3
归属母公司股东净利润 (百万元)	333	576	796	1,088
增长率 (%)	-26.1	72.9	38.2	36.7
每股收益 (元)	0.59	1.02	1.41	1.93
PE	77	45	32	24
PB	5.3	4.9	4.5	4.0

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 21 日收盘价）

8.6 吉大正元：密码龙头引领 AI 安全新时代

AI 诈骗是最先出现的反面“应用”，迎来反 AIGC 监管应用的全新机遇。AI当前拥有视频换脸、声纹模拟等技术，可以轻松完成 AI 模拟视频聊天诈骗。包头警方发布一起利用 AI实施电信诈骗的典型案例，或将成为电信诈骗历史上里程碑式的案件，标志着电信诈骗正式迈入智能化、定制化时代。在划时代 AI技术出现的当前时点，安全及监管在迎来挑战的同时，也映射至 AI检测乃至数据安全等全新机遇。

市场端、技术端、研发端三端发力，巩固优势业务，拓展 AI 密码产品和服务。市场端，公司持续夯实优势领域，积极推动渠道化转型，布局新领域及新场景业务，进一步拓宽未来业绩增量空间；技术端，提高现有密码产品兼容性、适配性，增强以密码为核心的新型数字安全基础设施建设，形成数据安全大脑产品体系及泛在身份信任体系，优化创新安全解决方案，提升数字安全服务能力；研发端，实现抗量子密码算法方面的技术突破，设计数字安全智能中枢系统，聚焦中小企业数据安全产品的研究。公司 5 月 22 日在互动平台表示，数字水印技术属于网络安全技术的一部分,公司通过多种安全技术的组合,推出完整的产品和解决方案,用于公司的主要客户群,解决用户的安全问题，未来公司将关注 AI 自身的安全问题以及 AI 与安全技术的融合。

投资建议：公司推出数字安全新型基础设施体系，将数字安全能力基础设施、数字安全智能中枢、数字安全操作系统有机结合，形成智能化、操作化、云原生化、安全业务化、业务安全化的全新数字安全防护体系，全面护航各行业客户数字化转型。我们预计公司 2023-2025 年实现营收 13.80、18.50、24.98 亿元，归母净利润分别为 2.42、3.17、4.81 亿元，6 月 26 日股价对应市盈率分别为 23X、18X、12X，维持“推荐”评级。

风险提示：行业政策风险，技术创新与产品升级风险，产品销售季节性风险。

[吉大正元Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	491	1,380	1,850	2,498
增长率 (%)	-39.8	181.0	34.1	35.0
归属母公司股东净利润 (百万元)	-34	242	317	481
增长率 (%)	-123.0	819.1	31.0	51.7
每股收益 (元)	-0.18	1.30	1.70	2.58
PE	/	23	18	12
PB	4.1	3.6	3.1	2.5

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

8.7 浩瀚深度：运营商数据要素的“掘金铲”

二十余年深耕网络可视化，构建前后端业务协同发展。浩瀚深度成立于 1994年，公司脱身于北京邮电大学，高管多数拥有北邮背景，公司创立之初北京电信即入股，奠定运营商绑定主旋律，采用“以采集管理系统为基础，全方位拓展延伸”的业务发展模式，在持续迭代升级智能采集管理系统的同时，纵向拓展各类智能化应用系统，横向延伸开发信息安全防护类产品，形成良好的协同效果。受益于技术优势和良好的业务模式，营业收入持续提升，由 2017 年的 2.71 亿元增长至 2022 年的 4.49 亿元，2017-2022 年 CAGR 达到 15.7%；公司归母净利润近 5 年迎来近 10 倍提升，由 2017 年的 0.05 亿元增长至 2022 年的 0.48 亿元；毛利率、净利率分别由 2018 年的 37%/5%升至 2022 年的 47%/11%。

股权激励凸显公司以人才为重的战略布局，充分看好行业长期发展。2022 年12 月 02 日，公司出台 2022 年股权激励草案，拟授予以公司核心管理层为主的58 人限制性股票数量 300 万股，占总股本约 1.9%，授予价格 12.25 元/股；授予分三个归属期进行，最低要求 2023/2024/2025 年收入相比 2022 年增长10%/20%/32%或归母净利润相比 2022 年增长 10%/20%/32%。我们认为，公司设置高增长为目标的授予条件充分证明公司对后续业绩增长充满信心，低授予价格给予核心管理层更大激励，能够更好绑定核心人才。

运营商核心合作伙伴，充分受益 5G 和 AI 双重浪潮。2022 年 11 月 19 日，公司中标中移动互联网 DPI 集中采购的近 8000 万订单，占 22 年中移动集采订单纯设备部分近 35%。公司与运营商已经形成“扩容+新建”双轮驱动战略，既能够通过单一来源订单等方式对原有系统扩容以稳定市场占有率，还能够通过招投标新订单不断扩大市场份额。网络可视化行业的长期发展基础在于流量、数据持续增长以及分析应用需求不断增加，5G 落地将带动流量阶梯式上涨，我们预测2025 年中国数据量将达到 49ZB，2030 年达到 176ZB，带动网络可视化需求将有效催化公司业绩。公司 5 月 18 日在互动平台表示，在研项目包括基于 AI 的内容识别和检测、智能化识别和管控、网络资产探测和风险、大网安全检测告警和处置、智能化跨平台的 DPI 引擎、顺水云大数据平台等产品。

投资建议：公司拥有成熟的前后端产品相交融商业模式，能够灵活选择单一产品或解决方案整体交付，5G 时代能够紧抓客户差异化需求，充分受益数据要素时代下的红利，未来有望持续受益于运营商数据要素价值重估，我们预计公司2023-2025 年营收分别达 6.11、8.81、12.95 亿元，归母净利润 0.71、1.08、1.72亿元，6 月 26 日收盘价对应 PE 倍数 64X、42X、26X，维持“推荐”评级。

风险提示：行业竞争加剧；5G 落地不及预期；技术创新不及预期。

[浩瀚深度 Table_Forcast] 盈利预测与财务指标

项目/年度	2022A	2023E	2024E	2025E
营业收入 (百万元)	449	611	881	1,295
增长率 (%)	9.6	35.9	44.3	46.9
归属母公司股东净利润 (百万元)	48	71	108	172
增长率 (%)	-18.7	49.1	51.9	59.7
每股收益 (元)	0.30	0.45	0.68	1.09
PE	95	64	42	26
PB	4.6	4.3	4.0	3.6

资料来源：Wind，民生证券研究院预测；（注：股价为 2023 年 6 月 26 日收盘价）

9 风险提示

1）行业竞争加剧的风险。AI开启了科技产业发展的全新机遇，可能将有更多参与方参与相关竞争，因此行业竞争有加剧的风险

2）技术路线变革具有不确定性。AI 技术属于新兴技术，未来随着产业发展和应用层面的拓展，相关技术路线可能存在变化，进而导致行业格局变化。

3）客户开支能力波动风险。目前看 AI 技术在应用层面的客户主要为 B 端、G 端客户，相关客户开支能力具有一定不确定性，进而影响行业景气度。

插图目录

图 1：年初至今各板块涨跌幅 ........ ...................................................................................................................
图 2：涨幅前二十公司细分领域分布情况 ... ................................................................................................................ .. 4
图 3：计算机板块各市值区间涨跌幅平均数. ............................................................................................ . 5
图 4：计算机板块各市值区间公司市场表现（涨幅中位数） ......................................................................................................... 5
图 5：计算机板块回购公司所属细分板块 . .......................................................................................................... 6
图 6：近五年基金持有计算机股票仓位变化情况. .....................................................................................
图 7：中信计算机人均薪酬增速中位数与全行业中位数比 . .................................................................................
图 8：中信计算机归母净利润增速中位数与全行业中位数比较.. ...............................................................................
图 9：人工智能板块涨幅与全球 AI 大事记 .....................图 10：典型 AI 公司不同时期涨跌幅 ............................... ............................................................................... ......10
图 11： .....10
图 12：英伟达收入拆分 ................ ............................................................................... ......11
图 13：中国大量公司发布 AI 大模型 .
图重点 AI 大模型应用时间轴........
图 5：互联网最高流量入口、公有云最大市场、新时代操作系统三合 ......14
........................................................................
6： AI 时代空前应用需求爆发已经滑过奇点..
图英伟达 VIMA 大模型拥有具身智能 .
图 8： NVIDIA Isaac AMR 机器人 .. .....16
图 19： VIMA 原理图 ...... .................................................................................................. .....17
图 20：图 21：英伟达 USD 真实世界数据库正在不断扩充.英伟达主要边缘 AI 相关产品 .......................... .................................................................................................... .....17.....18
图 NVIDIA Isaac AMR 技术架构. .......................................................................................................................... .....19
图 23：
图 24：高通混合 AI 原理示意图...
图 25：高通混合 AI 优势 ............
图 26：高通 AI 开发栈 ..
图高通 Hexagon Processor... ...22
..........................................................................................................................
28： INT32 转换为 INT4 带来性能和能耗优化 ........................................................................................................................ ..22
图 29：
图 30：中科创达 Rubik 大模型横向扩张路径.. ......................................................................................................... ...23
图 31：图 32：中科创达 Rubik 大模型赋能机器人案例..中科创达 AI 应用生态规划.......................... ............................................................................................................. ...23...24
图 33：中科创达 RUBIK Auto+Kanzi.... ........................................................................................................ ..24
图 34： RUBIK Device 支持海量智能硬件 ............................................................................................................................... ...25
图 35：
图 36： ChatGPT 分析出行策略. ................................................................................................................................. ......26
图 37：
图 38：
图 39：华为高斯数据库金融核心交易场景. ......................................................................................................................... ...28
图 40： ..29
图 41：
图 42： ChatGPT 与 Excel 数据处理与分析融合 . ............................................................................................. ...29
图 43：图 44： ChatGPT 与 PPT 写作融合 ..............................金山全面深度拥抱 AI，产品节奏领跑行业 .. .................................................................................................... ...29...30
图 45： AI 有望重构打开金山价值天花板. ..31
图 46：金山 PC 端与移动端用户数 .. ...31
图 47：金山办公 C 端付费用户数与付费率 ..
图 48：金山办公 C 端用户 ARPU 值........
图 49： ChatGPT 有望带来 OA 软件的范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革 ..
图 50：微软三大应用方向之一就是协同办公......
图 51：传统模式下的流程申请.. ..33
图 52：融合人工智能技术后的流程申请模式..... .....................................................................................................................33
图 53： RPA 与 AI 的结合，实现信息查询原理.
图 54： RPA 与智能助手结合，在 OA 中查询报销情况.. ...34
图 55：图 56：图 57：图 58：致远互联低代码平台..... .35
505758 泛微网络低代码平台 IT 架构................“批改作文”是教育场景中的一大痛点. ..................................................................................................................... ....35....36....36
59：
60： duolingo 年初以来股价走势（美元/股） .....................................................................................................................
61：科大讯飞旗舰学习机 T20...
62：63： 2019-2026 年中国消费级教育智能硬件市场规模 ...................................................................................................华为在“电力+AI”领域的部分布局 ................................................................................................................................ ..37..38
百度文心大模型在电力领域的应用 ................................................................................................................................调控领域人工智能应用技术架构图 ................................................................................................................................达摩院精准可信电力预测解决方案 ................................................................................................................................ .....39.....40
67： ....45
68：山东 AI 法院.......
69： AI 有望重构打开金山价值天花板 ................................................................................................................................... ..50
70：金山 PC 端与移动端用户数 ............................................................................................................................................... ..50
71：金山办公 C 端付费用户数与付费率 . .................................................................................................................... ..50
72： ......50

表格目录

重点公司盈利预测、估值与评级 . ............................................................................................................... .. 1
表 1：表 2：表 3： 2: 计算机板块涨幅前二十所属细分领域 .计算机板块回购金额前十名.................. .................................................................................................................................................................................................................................................... .. 4.. 6
表 4：国内 AI 相关政策和行业大事. .................................................................................................................. ....12
表 5：表 6：中国信通院大模型评估梳理.......................AI对于新型电力系统的发展的重要意义. ................................................................... ......12......39
表 7：表 8： AI 与电力结合的具体细分领域，以及相关对应的功能或者产生的意义 ..电力 IT 企业 AI 布局梳理................................................................................... .............................................................. ...42...44
表 9：重点公司及细分领域 ..... ......................................................................................................................................
中科创达盈利预测与财务指标...科大讯飞盈利预测与财务指标... ....................................................................................................................................... ...47...49
金山办公盈利预测与财务指标.. ............................................................................................................................................ ...51
同花顺盈利预测与财务指标..... .......................................................................................................................................... ..52
萤石网络盈利预测与财务指标.. .................................................................................................................................................. ..54
吉大正元盈利预测与财务指标.. ........................................................................................................................... ..55
浩瀚深度盈利预测与财务指标.. ..57

分析师承诺

本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并登记为注册分析师，基于认真审慎的工作态度、专业严谨的研究方法与分析逻辑得出研究结论，独立、客观地出具本报告，并对本报告的内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了研究人员的研究观点，结论不受任何第三方的授意、影响，研究人员不曾因、不因、也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。

评级说明

投资建议评级标准		评级		说明
以报告发布日后的12个月内公司股价(或行业指数）相对同期基准指数的涨跌幅为基准。其中：A 股以沪深300指数为基准；新三板以三板成指或	公司评级三板做市指数为基准；港股以恒生指数为基准;	推荐	相对基准指数涨幅15%以上
		谨慎推荐	相对基准指数涨幅 5%~15%之间
		中性回避	相对基准指数涨幅-5%~5%之间
		推荐		相对基准指数跌幅5%以上
		行业评级		相对基准指数涨幅5%以上
		中性回避	相对基准指数涨幅-5%~5%之间相对基准指数跌幅5%以上

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民生证券股份有限公司（以下简称“本公司”）具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。

本报告仅供本公司境内客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告仅为参考之用，并不构成对客户的投资建议，不应被视为买卖任何证券、金融工具的要约或要约邀请。本报告所包含的观点及建议并未考虑个别客户的特殊状况、目标或需要，客户应当充分考虑自身特定状况，不应单纯依靠本报告所载的内容而取代个人的独立判断。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容而导致的任何可能的损失负任何责任。

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若本公司以外的金融机构发送本报告，则由该金融机构独自为此发送行为负责。该机构的客户应联系该机构以交易本报告提及的证券或要求获悉更详细的信息。本报告不构成本公司向发送本报告金融机构之客户提供的投资建议。本公司不会因任何机构或个人从其他机构获得本报告而将其视为本公司客户。

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计算机行业 2023年中期投资策略

迎接 AI 行情从供给迈向应用的拐点

推荐

分析师 吕伟

相关研究

目录

1 行情回顾

1.1 年初至今板块表现处于全行业前列

1.2 板块涨幅前列公司分布相对均衡

1.3 各市值区间普涨，30 亿-50 亿区间表现突出

1.4 产业资本频频回购与激励，或为行业向好前瞻指标

1.5 机构持仓显著回升

1.6 人均薪酬增速显著低于全行业中位数，2023 年大概率迎来基本面拐点

2 人工智能：由供给侧正式迈向应用侧

2.1 复盘今年以来人工智能行情

通过对今年以来的人工智能行情复盘，大概分为三个阶段：

2.2 AI 行情当前阶段：进入从供给侧向应用侧的拐点

2.2.1 供给侧：算力和大模型快速发展为应用侧繁荣打下基础

2.2.2 AI 应用端：政策逐渐清晰，产品储备丰富

3 边缘 AI：或是当前预期差最大的 AI 方向

3.1 边缘 AI、具身智能与机器人本质三位一体

3.1.1 英伟达：以Omniverse 为核心的的具身智能路径

3.1.2 高通：云边一体的混合AI 路径

3.1.3 中科创达：大模型+大平台的软硬一体化发展

横向看：中科创达 Rubik 围绕现有业务构建 AI 生态

纵向看：中科创达 AI 应用生态整装待发

3.1.4 苹果：ChatGPT 首先接入 IOS

3.1.5 华为：IEF+高斯数据库全面覆盖边缘 AI 场景

4 AI+办公：B 端最先落地板块，重塑估值天花板4.1 金山办公：融合 ChatGPT 后价值的空前重估

4.2 OA：ChatGPT 有望带来范式革命，驱动体系化的产品重构与模式变革

5 AI+教育：AI 落地的最佳场景之一

#

6 AI+电力：重视电力 AI 大机遇

6.1 头部 AI 大模型将电力作为重点垂直领域

6.2 电力是 AI 最重要的落地场景之一

7 AI+司法：AI 应用快速落地

8 重点公司投资建议

8.1 中科创达：大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇

8.2 科大讯飞：大模型 AI 国家队，率先实现 AI 商业闭环

8.3 金山办公：显著打开估值天花板

8.4 同花顺：金融 AI 行业龙头

8.5 萤石网络：构建全屋智能“1+4+N”全生态体系

8.6 吉大正元：密码龙头引领 AI 安全新时代

8.7 浩瀚深度：运营商数据要素的“掘金铲”

9 风险提示

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分析师吕伟

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