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前沿拓展：

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（報告出品方/作者：申萬宏源證券 施鑫展 洪依真 劉洋）

1. AI的行業邏輯與落地節奏復盤

1.1 2021股價復盤：個別標的突出，整體蓄勢待發

今年初我們預判“2021為AI產業化/資本化大年，同時AI將成為計算機2021年高景氣投資主線，看好AI領軍”。

實際年初至12月22日，科大訊飛（+26.1%）、大華股份（+21.6%）超額收益較高，但海康威視（+6.3%）、中證人工智能指數（+0.0%）僅小幅跑贏滬深300（5.7%）

年初看好AI領軍的四個維度再分析：

a）享受AI行業需求爆發帶來的高景氣——需求確實旺盛，但供給端仍然存在瓶頸

b）具備顯著工程化、人員成本、中臺化效率優勢——優勢繼續凸顯，但仍需較多前期投入

c）領軍公司打造AI開放平臺，建立生態圈——生態正在建立，但長尾應用并非當前核心增量

d）AI獨角獸開啟IPO進程，預計帶來板塊更高關注度——AI獨角獸的IPO進程慢于預期

1.2 長邏輯方面，市場充分認可AI賽道的長期成長性

“七普”凸顯老齡化、少子化，借鑒日韓經驗，利用AI技術應對。日本勞動人口見頂后，工業機器人訂單隨即加速，韓國亦呈現類似趨勢。2001年起，我國勞動力增速持續低于1%，人口紅利退潮期，AI應用正當時；

AI應用長期景氣歸因：政策、競爭、ROI。

1）政策：《十四五規劃綱要》大篇幅詳盡規劃；各地大量出臺補貼、稅收優惠等鼓勵措施；

2）競爭：本質是先進生產力對落后生產力的替代，同行的競爭壓力加速了AI的擴散應用；

3）ROI：典型AI賦能項目的ROI（投資回報率）達到50%150%，對企業客戶足夠有吸引力

1.3 中短期市場關注：AI的應用場景和落地節奏

AI企業已經從“技術驅動”向“商業驅動”階段發展，市場希望看到能帶來收入高增的應用場景

我們對AI商業化落地場景有如下判斷：

1）金融、零售、數字政務等領域已經實現廣泛應用，且仍有潛力

2）智能制造和智慧城市是當前值得重點發力的領域

3）智能駕駛、醫療、教育的長期增長潛力大，但仍需時間培育和積累

1.4 中短期的市場關注點：AI的應用場景和落地節奏

AI賦能加速落地的瓶頸，更可能在供給端

AI新三要素“產品/方案/工程化”，強調行業KnowHow的積累，是漸進過程

1.5 與此同時，AI的商業模式正在演進中

當前階段，AI公司To B/G服務的色彩濃重。我們認為AI公司面臨以下權衡：

標準化軟件vs定制化方案

細分市場下沉vs跨行業平臺生態

更大的模型vs更低的成本

海康、大華、訊飛等領軍公司已經完成商業模式的閉環；同時，新模式也在浮現

2. 機遇一：成熟的應用場景涌現

2.1 AI賦能的需求端景氣歸因：政策、競爭、ROI

政策：《十四五規劃綱要》第八章深入實施制造強國戰略、第九章發展壯大戰略性新興產業、第十五章打造數字經濟新優勢，已提出詳盡規劃；各地大量出臺補貼、稅收優惠等鼓勵措施

競爭：本質是先進生產力對落后生產力的替代，同行的競爭壓力加速了AI的擴散應用

ROI（最關鍵）：AI賦能項目的ROI（投資回報率）足夠有吸引力

2.2 智能化轉型高ROI，決定AI賦能加速普及

企業決定智能化升級與否，核心是ROI（投資回報率）

智能化解決方案帶來的回報（人員和能耗等成本節省、良率和生產效率提升、提高資產周轉 率等，即降本增效）折現價值大于初期改造投入

以海康威視官方公眾號提供的AI案例為計算依據，我們計算客戶采購后ROI大多為50%150%，投資回收期僅為12年

根據艾瑞咨詢的調研結果，50%的企業AI項目回報周期在1~3年，36%的企業回報周期在0.5~1年

2.3 AI領軍憑借強落地能力，完成大量案例積累

以AI領軍公司海康威視為例：

海康威視EBG正大量落地AI賦能案例：20172021Q3，共統計官方發布的案例1086個，其 中AI賦能類案例占比57%，2020年以來占比平均達到約70%

智慧制造、能源冶金、智慧物流、零售連鎖等領域從2019年起開始涌現大量案例

2.4 智能制造：應用場景豐富，關鍵是knowhow積累

智能制造領域的典型應用場景包括：

智能質檢：在AI賦能下對產品表面的缺陷的智能化判斷，對產品性能的可視化預測

智能設備運維：與已大量收集的歷史數據對比，在設備發生故障之前進行可預測性的分析及維護

智能巡檢：電力、能源、化工等企業的智能監控、智能巡檢、智能預警等，減少人力巡檢的需求

目前AI在制造業主要用于解決可見問題（如缺陷檢測），未來需要通過發現和預測生產系統 中的不可見問題（如工藝優化）實現生產效率提升和產品競爭力突破

2.5 智慧倉儲物流：移動機器人市場持續高增

智慧倉儲物流領域的典型應用場景包括：

無人倉儲：以移動機器人作為承載平臺，以智能倉儲設計及管理優化算法為核心，通過搬運機器人協同及調度技術，結合倉儲管理軟件、自動化物流設備接口，共同實現智能化物流的現代倉儲系統。

智慧供應鏈：制造業推進了供應鏈管理自動化，利用大數據、機器學習等技術，對物流、資金流、信息流等信息進行整合，實現產品生命周期全過程的高效協同，打通與外部供應商和客戶的聯結。

傳統制造產業轉型升級需求持續，疫情對傳統用工方式沖擊不斷，自動化物流需求持續旺盛，預測未來五年，國內移動機器人市場將持續保持40%以上的增長。

2.6 智慧金融：實現個性化、精細化和普惠化

智慧金融領域的典型應用場景包括：

反欺詐和風險評估：銀行通過大量數據中后臺處理，建立信貸風險預警系統以及審批機制，加強了金融市場整體的監督管理力度；

智能投顧：借助AI為用戶提供符合其風險偏好的投資方案和投資策略，完成投資執行，并基于市場監控調整投資組合方式，降低風險；

保險理賠和結算：AI在核保理賠、智能結算、自動化結案等場景應用，完善核保流程，預判欺詐風險，并實現理賠材料上傳和審核的線上化和自動化，加速理賠流程。

2.7 智慧農業：從農業可視化到農業數字化

智慧農業領域的典型應用場景包括：

智慧農場無人化作業：種植、管理、采摘、分揀等環節都可以通過智能機器人來完成，實現農業種植的智能化與自動化

智慧化養殖和種植：種植領域，通過無人機收集作物生長情況、氣象、土壤等數據，并集成 AI算法，建立起了光譜與農作物健康狀況的關系。養殖領域，通過攝像裝置獲得豬臉以及身體狀況的照片，為每一頭豬建立檔案，可用于分析健康狀況、行為特征、制定進食數據等

大數據分析生產數據：基于豐富的數據量進行智能化的決策分析。例如澆水，通風、光照、土壤澆灌，都可以自動收集環境數據，通過AI決策，再驅動設備完成

2.8 智慧醫療：潛力巨大，部分場景已經成熟

智慧醫療領域的典型應用場景包括：

語音錄入病歷：高效記錄醫患溝通，助推醫療信息化

醫療影像分析：病灶識別與標注，減少醫生重復性工作；輔助醫生降低誤診概率

輔助診療：利用自然語言處理、知識圖譜、計算機視覺等各種AI技術，綜合病人各維度信息及醫療知識進行推理、診療

新藥研發：人工智能可在新藥研發的規劃、設計、臨床試驗等環節發揮作用，通過對包含基因、蛋白結構等信息的生物大數據和海量臨床大數據進行分析，縮短新藥研發周期，降低藥物研發的不確定性

2.9 智能家居：生態體系與應用場景的雙向擴張

智能家居領域的發展趨勢可以劃分為三個階段：

階段一，單品智能化。其中以家電產品智能化為代表，傳統家居產品也緊跟智能化趨勢步伐，實現家居產品與信息技術的融合，同時也會衍生出新型的智能家居產品；

階段二，單品之間互聯互通。不同品牌、不同品類的產品之間在物理上互聯、在數據上互通，這需要智能家居中的所有產品運營在同一平臺之上；

階段三，系統智能化。這一階段產品間的互動互通都是機器的主動行為，不需要用戶去人為干涉，這一階段的實現不僅需要大量物聯網設備感知數據，還需要與AI算法技術深度配合；

根據Statista，2020年全球智能家居市場規模達到276億美元，未來幾年將延續15％左右的年復合增長率，到2024年智能家居設備消費者支出將達到471億美元。

3. 機遇二：十四五政策密集催化

3.1 To G：受益于提高政府治理能力的規劃要求

進入“十四五”第二年，關注從規劃到落地的邊際增量；

2021是十四五的開局之年，政府端項目多處于前期規劃中，預計2022年開始批量落地；

根據十四五規劃綱要，政府端需求將從安防領域大幅擴張，實現對公共服務領域的業務覆蓋和價值深化，全力助推城市的數字化轉型，支撐智慧城市運營管理，以及公共安全、城市治理、交通出行、自然資源、生態環保等多方面的智慧業務

3.2 To B：在兩化融合、大數據等規劃中大量強調AI應用

3.3 AI是實現雙碳目標的重要手段

《“十四五”工業綠色發展規劃》要求：

以數字化轉型驅動生產方式變革，采用工業互聯網、大數據、5G等新一代信息技術提升能源、資源、環境管理水平，深化生產制造過程的數字化應用，賦能綠色制造；

《2021年中國人工智能助力“雙碳”目標達成白皮書》認為：

實現碳中和的路徑一定是技術密集使用的過程，人工智能在技術上的突破，將借由信息通信技術基礎設施應用于各類行業，并與各個行業減碳技術和應用相結合，發揮出巨大潛力

與人工智能相關的技術減碳貢獻占比將逐年提升，至2060年將至少達到70%，減碳總量將超過350億噸

4. 機遇三：AI獨角獸上市潮開啟

4.1 預計2022年AI獨角獸公司將集中上市

目前商湯上市進度最快，擬于2021年底在港交所完成上市；

科創板擬上市的AI公司包括云從科技、曠視科技、云天勵飛、格靈深瞳等，均已過會并提交注冊，預計將在2022年完成上市；

第四范式、創新奇智已向港交所提交招股書，上市進程正在推進；

AI獨角獸上市潮有望為AI板塊帶來更高的關注度和估值錨：

4.2 AI行業產業鏈——代表廠商

4.3 AI應用層：百花齊放，工程和變現能力為核心

AI+安防、AI+金融是標配：

智慧城市和安防仍然是AI機器視覺最成熟的落地場景

根據相關公司招股書，安防+金融合計收入在AI四小龍中占比都在50%以上

云從科技：繼續探索AI在社區、政務、金融更深層次全棧應用

AI+手機仍然是理想的收費場景：

根據相關公司招股書，虹軟、商湯、曠視該業務毛利率在80%以上，純SDK收費，理想的場景；但規模后續增長有限；

AI+汽車、AI+教育等可能為新的增長空間：

商湯科技：AI+汽車，探索機器視覺在L2+自動駕駛應用；

曠視科技：探索AIoT在物流、智造等多行業的廣泛應用。

4.4 AI平臺層：巨頭必爭之地

4.5 AI芯片：突破NVIDIA壁壘的三種可能性

4.6 AI獨角獸財務比較：收入增速高，但利潤、現金流弱

大部分AI獨角獸在20182020年收入高增，但是普遍出現大幅虧損

AI獨角獸大多存在高額的激勵費用、或由于估值提升產生的公允價值變動損益，凈利潤通常 大幅虧損。即使扣非，仍然都無法實現盈利

AI獨角獸公司幾乎都難以實現正向的經營性凈現金流，需要依賴外部融資輸血。從招股書上 可以看到密集的融資輪次、大量的PE/VC機構股東，是這些企業的共同特征

5. 分析意見

5.1 海康威視：2022三大BG展望樂觀、估值中樞上行可期

公司進入新一輪增長曲線的時點已至：AI賦能帶來收入加速、軟化毛利率穩中有升；同時在統一軟件架構下，費用率先穩后降；

中長期收入增長中樞1520%，利潤增長中樞2025%，其中：

PBG增長中樞10%左右；EBG增長中樞25%左右；SMBG增長中樞15%左右；創新業務增長 中樞40%左右；海外業務增長中樞15%左右；

當前市盈率已回落至歷史均值下方，未來估值中樞上移概率大！

當前海康威視的PE（TTM）為29.7倍，已回落至近5年的中樞下方；

估值中樞上移是大概率事件：AI產業化落地高景氣周期，預計EBG收入增速上行；AI獨角獸 未來上市，將給AI板塊提供更高的估值錨

5.2 大華股份：全面強化2B賦能，管理進階與價值重估

大華實際可能為A股TMT中價值前1%：大華的長期股東投資回報、現金流、盈利能力是TMT價值前1%；

與海康威視AI的時間與規模比較：大華發展分約五個階段。每階段與海康平均“距離“約23年，代表性包括解決方案化/2C/中臺化；

戰略優化與管理進階得失分析：

2018后李總裁階段，優化管理流程/軟化/改變薪酬，但是2B方案拓展、碎片化等問題尚未解決；2020年后，修正2G業務占比問題，AI碎片化下沉，這樣業務周轉率會增加。薪酬增長較理性；

目前PE估值處于低位，有較大修復空間

5.3 科大訊飛：智慧教育增長穩健，AI紅利加速兌現

公司在AI戰略2.0驅動下，持續在核心賽道兌現紅利

智慧教育產品進入規模化增長階段：21H1智慧教育營收17.3億元，同比增長31.5%。區域級 因材施教解決方案在安徽蚌埠、青島西海岸新區、昆明五華區、山西長治、湖北武漢經開區 等地形成示范引領，為區域教育實現更高質量發展提供有效路徑；

開放平臺成為增長亮點：21H1開放平臺業務收入12.9億元，同比增長131.7%。訊飛開放平 臺已對外開放434項AI能力及解決方案，聚集超過220萬開發者團隊、330萬生態合作伙伴；

AI+醫療/AI+城市/AI+消費者/AI+汽車/AI+運營商等各個行業賽道多點開花。

5.4 虹軟科技：最好的商業模式，2022困境反轉

純算法廠商，擁有最好的商業模式，財務指標可驗證

第一成長曲線：手機拍照算法，全球第一份額。遭遇華為、LG退出的黑天鵝

第二成長曲線：智能汽車產品及屏下產品，預計2022年兌現

5.5 AI長期高景氣賽道，繼續聚焦領軍標的

結論：

后人口紅利時代，AI有望成為十年以上的高景氣賽道；需求爆發增長的條件已經具備，現階段瓶頸可能在于供給端；行業將獲得AI賦能成功案例大量示范效應、十四五大量政策催化、AI獨角獸上市潮等三重機遇；重點關注AI企業的落地能力

風險提示：

由于應用場景碎片化，下游落地慢于預期。

不同的行業、細分領域之間，甚至同一領域不同的企業之間，對AI應用的需求可能都有區別。AI落地進度可能因為場景碎片化而低于預期。

數據保護政策強化，可能限制C端的AI應用。

各國對數據隱私和數據安全進一步強化保護力度，可能影響部分AI企業的數據采集分析，且C端AI應用受到影響更大。

政府財政若持續緊張，可能暫緩或削減部分投資，則會對to G類的AI業務造成影響。

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