1. 行情回顾
1.1 计算机板块年初至今历经充分调整
截至2024年6月7日，计算机板块年初至今跌幅21.40%，处于A股所有板块倒数第二位。
截至2024年6月7日，计算机板块涨幅前20家公司细分领域分布相对分散。
截至2024年6月7日，中信计算机指数成分股跌幅平均数为-28.54%，总市值越大跑赢指数越显著，500亿以上市值公司跌幅平均数为9.05%；30亿以下市值公司平均跌幅为38.21%。
市值500亿以上的涨跌幅平均数：-9.05%；
市值100亿-500亿的涨跌幅平均数：-18.17%；
市值50亿-100亿的涨跌幅平均数：-20.36%；
市值30亿-50亿的涨跌幅平均数：-30.60%；
市值30亿以下的涨跌幅平均数：-38.21%。
1.2 产业资本回购与激励持续进行
2024年1月1日至6月7日，计算机板块共有127家上市公司实施回购股份，总金额约53亿元，回购金额排名前十的公司细分行业多样化程度高，企业级服务（2家）数量居前；共75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35.6亿元，总股本约2.84亿股。
1.3 计算机持仓比重有所回落
通过对基金前十大重仓股进行估算，2024年Q1计算机板块（同花顺计算机指数成分股）占基金总持仓比重约为5.18%，较上个季度呈现小幅回落（2023Q1~2023Q4分别为5.71%、5.62%、4.63%、5.87%）。
2. 新质生产力或驱动新时代科技价值重估
总书记强调发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点。据求是网，2024年5月31日总书记发表文章《发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点》，明确“新质生产力的显著特点是创新，既包括技术和业态模式层面的创新，也包括管理和制度层面的创新。必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。”同时提出“大力推进科技创新”、“以科技创新推动产业创新”、“着力推进发展方式创新”、“扎实推进体制机制创新”、“深化人才工作机制创新”五大创新方向。
据求是网，从历史逻辑看，新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，因而战略新兴产业或成为新质生产力发展的核心驱动力。据求是网，从历史经验看，历次产业革命都有一些共同特点：一是有新的科学理论作基础，二是有相应的新生产工具出现，三是形成大量新的投资热点和就业岗位，四是经济结构和发展方式发生重大调整并形成新的规模化经济效应，五是社会生产生活方式有新的重要变革。这些要素，目前都在加快积累和成熟中。与前三次工业革命不同的是，这一轮科技革命和产业变革以数据等新型生产要素的产生和应用为重要标志，以包括算力、算法、网络通信在内的数字技术、人工智能为底层技术和核心技术，以数字化、智能化、绿色化为方向，具有多领域技术群体突破、交叉融合以及技术迭代加快、创新周期缩短等特征。在新一轮科技革命和产业变革中，大数据、云计算、区块链、人工智能、量子技术等更高科技含量的新型工具不断涌现，为新质生产力提供了动力源泉。
2.1 以史为鉴，研发投入是挖掘科技企业未来潜力重要抓手
在新一轮科技革命的早期阶段，企业往往需要进行大量研发投入且研发投入方向可能和传统主业并不一致，因此市研率或更能体现企业在新一轮科技革命中通过研发创新实现“蝶变”的能力。据上海证券报，以科创板上市公司为例，与市盈率（P/E）、市销率（P/S）相比，市研率能摆脱以“市盈率、市销率、自由现金流折现模型”等传统估值指标来比照科创板企业的局限性和不适应性；科创企业基本处于企业生命周期的前期，盈利能力、现金流和收入规模相比主板企业必然会小一些，用传统指标来分析科创板企业可能会得出发行价估值过高的结论；用市销率也不一定适合，如对一些销售规模较大但毛利率较低的企业，市销率就可能失真。
回顾美股发展历程，自1998年互联网浪潮兴起，在核心赛道且市研率较高的公司往往能在未来阶段快速成长并消化估值。由于标普500没有公开整体研发费用率，考虑到早期标普500含有大量消费（可口可乐、沃尔玛）、金融等传统行业，研发费用率较低（可口可乐与沃尔玛研发费用较低甚至不在年报中展示），我们在标普500整体研发费用率2%和5%的条件下勾画出美国上市公司的市研率中枢，并对不同时代市研率较高的科技公司进行梳理：
1）互联网时代：思科（交换机）、亚马逊（电子商务）、甲骨文（企服SaaS）市研率较高，亚马逊与甲骨文在1998至今分别迎来市值百倍/十倍以上的增长。
2）软件繁荣期： Salesforce（企服SaaS），苹果（智能手机），谷歌/百度（搜索引擎），相关公司在2004至今也迎来市值百倍/十倍以上的增长。
3）移动互联时代：阿里巴巴（电商、线上支付）与脸书（线上社交）市研率较高，脸书上市至今迎来市值十倍以上增长。
4）新能源/AI多元化发展阶段：特斯拉、英伟达等在核心赛道的厂商迎来高市研率，未来有望实现业绩快速增长进而消化估值。
标普500整体研发费用率2%和5%的条件下，互联网时代美股标普500市研率中枢区间为40-90倍，英特尔与微软作为老牌科技公司，定价较为公允，市研率基本落在中枢区间内；作为电子商务的开创者亚马逊上市之初市研率最高达到400倍，思科作为交换机龙头在2000年互联网泡沫期间市研率最高达到近300倍，而甲骨文1997年开始发布R10.7NCA套件全面对标SAP企业服务模块，市研率得到迅速重估，并在2000年达到239倍的高点。
标普500整体研发费用率2%和5%的条件下，软件繁荣期美股标普500市研率中枢区间为30-80倍，亚马逊在此阶段市研率已经恢复合理中枢，谷歌/百度作为搜索引擎的垄断龙头，上市之初市研率分别达到100-200倍以及400倍以上，展现出市场对于搜索引擎蓝海市场的认可；同时Salesforce上市后由中小企业客户转型大型客户的战略得到认可，市研率维持100倍以上水平，苹果2007年发布iPhone一代后市研率由2003年的十几倍快速提升至100-200倍，展现出市场对于智能手机赛道的认可。
标普500整体研发费用率2%和5%的条件下，移动互联时代美股标普500市研率中枢区间为30-90倍，在移动互联时代，谷歌市研率也已经回到正常区间，作为移动互联时代的新星，阿里巴巴便凭借移动电商、线上支付等技术获得市场认可，市研率长期超过中枢区间上界，而Facebook也通过发布移动互联时代社交工具ins等获得市场认可，市研率在2013-2014年超过中枢区间上界。
标普500整体研发费用率2%和5%的条件下，新能源、AI多元化发展时代美股标普500市研率中枢区间为50-130倍，在此阶段，前有特斯拉借助上海超级工厂成功推动新能源车替代传统汽车的伟大进程，特斯拉市研率最高达到465倍，后有英伟达凭借CUDA深厚护城河成为AI时代的上游算力龙头，在2023年开始市研率逐步走高在2024Q1达到历史新高的328倍，展现出当前市场对于投资重大科技变革（新能源、AI）的热情，以及相关核心赛道龙头公司能够业绩快速增长消化高估值的信任。
2.2 以市研率衡量，我国战略科技方向重要企业存在重估空间
在新质生产力有望孕育重大科技革命的背景下，以计算机为代表的战略科技行业市研率存在重估空间。通过对2018-2023年科创50与各行业（中信行业指数）市研率与研发费用率均值进行测算：
1）科创50研发费用率均值最高，2018-2023年研发费用率均值达到7%，计算机、电子、军工、电新等行业紧随其后；
2）作为与新质生产力如人工智能、量子产业、低空经济等息息相关的TMT产业2023年市研率处于较低水平，其中计算机板块市研率最低仅为70倍。
参考历史上重要美股核心标的在重要科技革命前期市研率“百倍起步”的历史，A股计算机板块市研率和研发费用率双高的公司数量仍然较少，战略科技方向重点公司市研率处于较低水平。我们将A股计算机近五年研发费用率超过10%的上市公司按市值划分为200亿以上、100-200亿、50-100亿、50亿以下不同区间，通过2018-2023年平均研发费用率与2023年市研率构建坐标轴进行分析：
3. 人工智能或驱动空前的终端革命
参考移动互联时代发展进程，AI时代或处于终端崛起前夜。回顾移动互联时代，TMT产业主要沿着通信基础设施→终端载体→应用顺序快速发展，我们预计在AI时代，TMT产业仍然会沿着基础设施→终端→应用的顺序发展，但是与移动互联时代不同，AI时代的基础设施是基于AI算力基础设施的大模型，随着基础设施普及，空前的终端革命或将开启：
1）早期阶段：在移动互联时代的早期阶段，作为基础设施的2G无线网、WIFI等技术都已经具备雏形，作为终端载体的第一代iPhone也横空出世为移动互联网渗透阶段打下基础；而在AI时代的早期阶段，作为基础设施的GPU和大模型理论基础已经建立（2017年谷歌发布Transformer算法），OpenAI已经完成第一代、第二代GPT的训练并开源，在全球范围内初步建立大模型AI生态。
2）渗透阶段：在移动互联网的渗透阶段，作为基础设施的3G牌照、4G牌照陆续发放，通信基础设施快速普及带动通信指数在渗透阶段初期领跑TMT板块；与此同时，2010年iPhone4发布，智能手机作为移动终端渗透率开始快速提升，在2013年智能手机渗透率达到50%，为后续应用落地打下基础；目前我们处于AI时代的渗透阶段，作为基础设施的GPU、大模型等持续优化，ChatGPT横空出世颠覆用户对于AI能力天花板的认知，以 Meta为代表的国内外大模型厂商前赴后继推动AI平权，同时AI手机、AIPC等AI终端创新层出不穷，AI应用已经拥有快速发展的良好土壤；
3）快速繁荣：在移动互联网的繁荣阶段，智能手机基本完成渗透，微信、支付宝、美团、抖音等热门APP开始快速发展，带动TMT产业进入高景气阶段；AI时代，AI应用可能不仅局限于软件应用，可能是软硬一体化的AI Agent。
3.1 AI平权历史进程开启
3.1.1 开源模型进入GPT4时代，强生产力AI应用有望快速发展
LLaMA 3大模型发布，目前已经发布8B/70B版本，其中70B版本性能已经超过早期版本GPT4，未来还将进一步发布400B版本。据Meta官网，LLaMA 3是同类产品中最好的开源模型，在真实世界场景测试集（Meta开发了一个新的高质量人类评估集，该评估集包含 1800 个提示，涵盖 12 种关键用例：征求建议、头脑风暴、分类、封闭式问题解答、编码、创意写作、提取、角色/人物角色、开放式问题解答、推理、改写和总结）回答结果人类偏好排名中成为新的SOTA。此外，据Hugging Face第三方大模型跑分测评数据，LLaMA 3 70B性能已经超过部分早期版本GPT4。据Meta官网，LLaMA 3 400B版本正在训练中，或与多模态LLaMA 3在未来发布。
GPT4级别的开源大模型或带动AI应用进入强生产力时代。我们将AI应用与大模型的关系分为三个阶段，并通过Notion的发展趋势进行映射说明：
1） 大模型性能小于GPT3.5：由于模型性能较差，AI应用以工具属性为主，以Notion为例，在2022年初次引入GPT3时，Notion AI用的最多的几个场景分别是 Brainstorm ideas（头脑风暴）、To-do list（任务清单）以及 Outline（写概要）；
2） 大模型性能处于GPT3.5-4之间：此时AI已经具备相当的智能，已经具备打通底层数据、从单产品到多产品自动化流程的能力，此时Notion AI已经可以读取当天的笔记内容进行总结或者列出接下来要做的事情、对销售团队一周工作做一个总结并列出下周要做的待办事项 Action Items等；
3） 大模型性能超过GPT4：此时AI已经具备较强智能，可以作为强大生产力，MS 365 Copilot展示出的打通全部工作流，让AI替代人类完成各类SaaS碎片、繁杂的操作流程，Notion CEO预计在未来的 5 到 10 年时间，Notion 可能成为世界的前端基础设施，Notion 负责搜索、通知和权限，用户想做的任何软件，都可以通过 Notion 来构建。
3.1.2 AI降价提速成为行业主旋律，进一步释放AI应用开发潜力
2024年5月起，国内AI纷纷推动降价提速以实现AI平权。2024年5月，各AI大厂纷纷表态支持AI平权：1）阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光在阿里云“AI智领者峰会”上表示“我觉得AI推理成本只有每年有十倍甚至百倍的降低，才能真正推动行业各行各业的AI应用的繁荣。2）智谱AI COO张帆表示”企业对模型成本也变得敏感，一方面希望得到更加强大、快速、成本更低的模型，另一方面，越来越多的企业希望拥有独立的私有模型，将自有数据转化为竞争力和生产力。”3) 字节跳动旗下火山引擎总裁谭待表示“此次降价主要有两个原因，一是字节跳动可以在大模型产品上做到低价，因为它在模型结构、训练、生产等各种技术层面都能做到很好，有很多优化手段能够实现降价。二是市场对降价呼声比较大，平台必须把试错成本做到非常低，才能让大家用起来。另一方面，用户规模的扩大也将提升大模型的性能。谭待称，大的使用量，才能打磨出好模型，也能大幅降低模型推理的单位成本。”
回顾互联网和移动互联时代，宽带网、流量的降费提速是产业发展的必由之路。互联网时代，宽带网价格（月费）在2000年前后ADSL正式商用后价格由原来的千元以上级别迅速降低至100-200元级别，带动我国网民数量快速增长，进而推动整个互联网的繁荣；在移动互联时代，2015年国务院发布《关于加快高速宽带网络建设推动网络提速降费的指导意见》，明确提出要求电信企业提高网络速率、降低资费水平，移动互联网显著降费提速最终也带动了移动互联网的繁荣。
3.1.3 AI应用逐步成熟，GPTs商店免费开启发展快车道
2024年上半年，以Kimi、腾讯元宝为代表的国产现象级AI应用纷纷面世，验证我国可以通过强大的工程化开发能力打造优秀AI应用的潜能。
Kimi火爆出圈的核心是对用户交互的重视，开创性使用“打赏”的模式实现商业变现。Kimi作为首个在国内出圈的国产AI应用，重点是与微信的良好适配，用户可以轻松将聊天过程中的文本、链接、文件等导入Kimi小程序，极简的使用过程赢得了用户的青睐，其访问人数与使用时长很快超过文心一言。除此之外，基于交互这一核心功能，Kimi开创性地打造“打赏”付费模式，在聊天过程中Kimi会基于聊天情况适时推出打赏链接，用户打赏后（5-399元不等）可以获得对应时长的高峰期优先使用权。
腾讯元宝则依托微信公众号高质量信息源展现差异化竞争优势。除了对话之外，腾讯元宝会根据早、中、晚三个时间模块提供今日的要闻，提供相关网站的链接并对要闻进行提炼，保证信息的时效性和专业性；此外，元宝AI搜索可以快速检索与问题最相关的网页链接并进行总结提炼，在部分元宝擅长的问题下，还将提供深度模式，以更多源的引文、更丰富的信息内容和更具结构化的信息展示框架。
OpenAI官宣GPTs商店免费或开启AI应用发展快车道。2024年5月30日，OpenAI全面开放GPTs商店免费使用，或将成为AI应用占领用户心智的重要拐点。回顾历史，APP Store应用数量从2008年的2.5万个最高增长至2021年的426.2万个，APP Store总营收（开发者与苹果三七分）由2009年的14亿美元增长至2022年的857亿美元。我们认为，OpenAI同样完成AI应用生态构建并推出GPTs商店有望对标APP Store重现数百亿级别营收扩张之路。
3.2 AI终端创新层出不穷
3.2.1 AIPC：“Windows on ARM”接力“Wintel”
AI PC的推动PC产业生态变革，PC产业生态将从应用为本转向以人为本，从应用驱动转变为意图驱动。传统PC产业生态以操作系统为基础，用户在系统界面中直接进行操作，并管理和应用各式各样的应用程序。在AI PC产业生态中，个人智能体将成为第一入口，在大模型与应用生态的支持下，准确理解用户指令，给出恰当的反馈，跨应用进行调度，进而完成相对复杂的任务。模型、应用、算力厂商都需要围绕AI PC（终端）形态下新的以人为本的需求做出改变，在研发工作中对AI的高效运行予以充分的考量，以适应AI PC新时代。
AI PC是一个包含AI模型和应用以及硬件设备的混合体，拥有五大核心特征。AI PC产品拥有本地部署的大模型与个性化本地知识库组合构成的个人大模型，第一交互入口为个人智能体，可实现自然语言交互，AI PC将通过内嵌AI计算单元的方式提供混合AI算力，还可以依靠开放生态来满足不同场景的需求。在满足生产力提升的同时，通过本地数据存储和隐私及数据保护协议来保护个人隐私和数据安全。
AI PC 能够针对工作、学习、生活等场景，提供个性化创作服务、私人秘书服务、设备管家服务在内的个性化服务。基于终端厂商的定制化设计，场景化的功能预设以及对用户需求的不断探索，在一个丰富的模型和应用生态支持之下，AI PC所具备的个性创作、秘书服务以及设备管家等能力，能够在工作、学习和生活娱乐等场景中分别体现出多样的独特价值。
在AI PC的带动下，PC的应用场景将得到进一步拓展，推动市场的新一轮增长。IDC预测，中国PC市场将因AI PC的到来，在未来5年中保持稳定的增长态势。2023年中国(大陆)台式机和笔记本电脑出货量为4124万台，预计2024年中国(大陆)台式机和笔记本电脑出货量为4687.4万台，复合增速为6.61%。
随着AI技术的不断进步，越来越多的企业加入AI PC的开放生态，形成用户、终端厂商、模型、应用、算力多层开放的繁荣生态。
1）用户：用户生态话语权显著提升，用户成为行业生态创新的驱动者和创造者，用户与AI PC的关系将被重新定义为“类伙伴”关系，数据主权和隐私保护意识大为提高。
2）终端厂商：终端厂商进阶为生态组织者，终端厂商将承担起行业生态组织者的使命，以场景需求为基础面向用户整合产业资源，成为PC产业生态的核心中枢。
3）AI技术厂商：AI技术厂商发展混合人工智能技术和服务，基于公共大模型打造轻量化本地大模型并提供个性化微调服务；通过解耦和适配AI PC的个人智能体，为用户提供开放选择；通过大小模型技术和服务相互配合、共同发展，释放AI PC本地混合AI算力价值。
4）应用厂商：AI PC的升级将推动下一代AI应用生态的崛起。传统的应用生态是围绕着操作系统框架开发形成的，在OS之上提供专业的业务功能；在新的生态下，应用的开发，使用方式和评估机制都将发生颠覆性的改变。
5）算力厂商：为了应对行业对算力快速增长的需求，算力厂商将进行一系列彻底的转型，以提供普惠的混合AI算力作为发力方向，推动AI PC的全面普及。
“Windows on ARM”或实现对数十年“Wintel“联盟的颠覆，ARM CEO预计到2028年50%以上的Windows PC都将采用ARM架构。据电脑报微信公众号，2024年5月21日，微软在Build 2024全球开发者大会前夕发布首款基于高通X平台（ARM架构）的AIPC，其搭载的高通AI引擎和Hexagon NPU提供了高达45TOPS的算力，能够高效运行复杂的AI模型和算法，支持大规模的AI运算和数据处理，同时骁龙X平台支持先进的异构计算架构能够协调NPU、GPU和CPU的计算资源，优化AI任务的处理效率，实现更加智能和个性化的用户体验。同时，骁龙X系列平台集成的AI特性和优化不仅支持终端侧的AI处理，还与Windows 11 AI PC的系统级功能深度集成。2024年6月3日，高通CEO在Computex 2024展会上预测ARM五年内（2028年）将拿下Windows PC市场50%以上的份额。
在Microsoft Build开发者大会上，高通技术公司与微软公司合作，宣布推出面向Windows的骁龙®开发套件——Snapdragon Dev Kit for Windows，该开发套件旨在支持开发者面向下一代AI PC创建或优化应用程序和体验。面向Windows的骁龙开发套件为mini PC外形，三维尺寸199x175x35 (mm)，外壳20%采用海洋塑料，附带180W电源适配器，搭载型号为X1E-00-1DE的骁龙X Elite处理器。该开发套件利用原生Windows on Snapdragon工具链，包括Visual Studio/VSCode和其他runtime、库和框架，骁龙开发套件使开发者能够快速将Windows应用程序适配并重新编译为原生适用于骁龙平台的版本，从而为PC消费者打造出色体验。该开发套件专为开发者打造，具有其所需的可配置性和可编程性，以便为许多即将推出的搭载骁龙X系列平台的笔记本电脑创建、调试和测试应用程序与体验。高通对面向Windows的骁龙开发套件定价899美元，现已可接受预定，6月18日上市零售。
2024年6月18日，微软将与戴尔、宏碁、华硕、惠普和联想等OEM合作厂商共同推出一系列全新的Windows 11 AI PC。首批Windows 11 AI PC将搭载骁龙® X Elite和骁龙® X Plus处理器，得益于定制的高通Oryon CPU，实现了行业领先的性能功耗比，提供了卓越的性能和电池效率。骁龙® X系列系统级芯片（SoC）上搭载的NPU，拥有高达每秒45万亿次运算（45 TOPS）的算力。高级集成高通Adreno GPU则提供了强大的图形渲染能力，带来身临其境的娱乐体验。未来微软将与英特尔和AMD展开深入合作，从Lunar Lake和Strix开始，稍后推出全新Windows 11 AI PC体验。在Microsoft Build开发者大会上，微软推出的两款Copilot+PC产品——全新Surface Pro和Surface Laptop，已于5月21日开始预售，并将于6月18日起正式开售。全新Surface Pro起售价为8688元，全新Surface Laptop起售价为11188元。
3.2.2 AI手机：端侧AI最佳载体，科技巨头抢滩登陆白热化
AI手机指的是部署端侧大模型的手机，具有安全性强、运行稳定的特点，是当前AI应用的最佳数据交互终端，counterpoint预计AI手机出货量在2023年至2027年达到83%的复合增速。端侧部署，是指模型直接存储在手机设备内置的芯片中，仅利用芯片算力生成结果输出，大模型的应用不再需要联网，相关用户数据也不用上传到云端。因此，用户隐私数据的安全保障更强，接受度更高，端侧部署更容易落地。此外，手机端侧部署AI大模型的交互场景更丰富、用户体验更稳定、输出结果更及时。一方面，云端使用大模型时必须接入移动互联网，网络信号波动可能导致输出结果过程等待时间较长，而端侧部署的AI大模型对网络环境的要求低，输出结果更具及时性。另一方面，受制于用户需求庞大、算力不足等因素，部分应用会影响用户体验，云端大模型的服务器可能无法短时间内同时相应所有用户。成本方面，大模型运行次数越多，成本越高，而端侧运行可以减少云端成本，高频使用下用户与厂商的成本更加可控。
高通/联发科等芯片厂商率先推出手机AI芯片，后续科技巨头纷纷押注AI手机，苹果与OpenAI达成里程碑式合作验证AI手机产品发布的紧迫性。2023年10月25日，高通率先发布第三代骁龙®8移动平台，骁龙8Gen3，该平台集终端侧AI、强悍性能和能效于一体；2024年5月7日，联发科发布天玑9300+以及生成式AI端侧部署的解决方案“天玑AI开发套件”。手机AI芯片落地后谷歌、三星、华为、oppo、vivo等诸多手机厂商均在新一代旗舰机型上搭载了不同参数的自研大模型，持续推动AI手机布局；其中苹果与OpenAI的合作或有里程碑意义，意味着AI手机抢滩登陆已经进入白热化，苹果自研AI都很难追上进度。此外，2024年6月5日，OpenAI宣布将投资2000万美元与AIGT人工智能研究院合作，共同推进AI手机的研发项目。
3.2.3 ARM两大技术突破为AI终端创新带来重要催化
Computex 2024展会上，ARM预计到 2025 年底让超过 1,000 亿台基于Arm架构设备可用于从云端到边缘侧的AI，而全新的AI算子库KleidiAI以及CSS或成为AI终端创新的重要催化。ARM的AI算子库KleidiAI由一系列高度优化的 AI 内核组成，直接与领先的 AI 框架合作，包括 MediaPipe（通过 XNNPACK）、LLAMA.cpp、PyTorch（通过 ExecuTorch）和 TensorFlow Lite（通过 XNNPACK），帮助开发者更高效地在AI框架中集成 KleidiAI；ARM CSS是Arm首次为其 CPU和GPU提供3nm物理实现的计算平台，旨在简化基于Arm架构的解决方案的构建和部署，并显著提升性能和计算能力，助力终端产品更快上市。Arm 终端 CSS 使芯片制造商能够专注于打造平台的差异化，以及切实考虑 Armv9 架构将如何赋能其新一代产品。与此同时，通过将终端 CSS 与 KIeidiAI 相结合，开发者将拥有充分利用这些下一代硬件技术所需的工具。
AI成为CES 2024的主角，AI新型终端和AI+传统产品不断发布。通过对CES 2024 Best of lnnovations获奖产品分析，我们发现，从家居到健康到办公产品等，生活中所有的场景都在被AI重塑，AI硬件产品已经全球科技巨头的兵家必争之地。
AI+终端大趋势下，PC、手机及其他终端设备持续创新发展，各厂商均希望抢先建立完整的生态体系。IDC预计2024年中国市场上的AI终端占比将达到55%，搭载AI功能的终端设备将超过70%，如此庞大的增长潜力下，AI生态的建立必然非常重要。手机与大模型的结合会衍生到原本与手机结合使用的终端，且目前大部分主机厂商均将大模型与自研系统相结合，大部分厂商的业务面较广，生产多种终端设备，未来AI与系统软件相互配合可实现跨手机、手表、车机等多终端的AI整体体验。例如，联想在去年年底就发布“四端一体”战略，试图通过将“小乐同学”打造为AI Agent，从而使AI PC、AI平板、AI手机、AIoT四类AI终端设备结合，融合建立一体化生态。
3.3 自动驾驶迎来ChatGPT时刻
特斯拉FSD v12发布代表自动驾驶进入“端到端“AI时代。据汽车之家，特斯拉FSD v12系列软件采用端到端解决方案，即将感知、决策、控制整合为一个统一的神经网络模型。传统的车辆控制决策和路线规划算法是通过逻辑控制程序来实现的，即由程序员编写的代码实现；而特斯拉最新的端到端方案则把这部分逻辑控制代码负责的功能也交由神经网络模型来实现。FSD v12主体部分完全由神经网络构建，没有传统的规则或者条件判断代码，只需要一个根据卫星信号计算出的GPS坐标即可，在FSD v11版本负责控制决策的代码有超过30万行C++代码，而到了v12版本这些代码都被神经网络算法取代了。
特斯拉FSD v12借助AI数据飞轮实现快速发展。据42号车库微信公众号，基于特斯拉自动驾驶团队以往在数据处理方面的丰富经验，从2022年底到2023年初的数个月时间里，特斯拉的神经网络路径规划项目对来自特斯拉客户车辆的1000万个视频片段进行了分析，特斯拉的自动驾驶团队发现一个明确的事实：那就是神经网络至少需要经过100万个视频片段的训练才能够达到良好的工作状态，如果训练量能够达到150万个视频片段，那么它就会变得相当理想。而根据teslafsdtracker数据，特斯拉FSD的被接管前运行总里程（越长越代表自动驾驶能力强）在更新到FSD v12后首先出现明显下滑，后续快速增长显著突破前高，符合数据飞轮的发展趋势。
Robotaxi将于2024年8月8日发布，开启自动驾驶变现进程。马斯克2016年发表的《宏伟规划第二部分》预计全自动驾驶得到监管部门批准后，这将意味着用户可以从几乎任何地方召唤特斯拉。上车后，在抵达目的地的途中，用户可以睡觉、阅读或做任何其他事情。还可以很便捷地在特斯拉 App上设定一个按键，将用户的座驾加入到特斯拉共享车队，让爱车在用户工作或休假时为用户赚取收入，从而大大抵消、甚至有可能超出月贷款或租赁成本。这将大大降低真实的拥有成本，以至于几乎每个人都可以拥有一部特斯拉。由于大部分车主每天的车辆使用率只有 5% 至 10% ，全自动驾驶车辆的基本经济效用，将很可能是非自动驾驶汽车的数倍。2024年 4月，马斯克在X官宣特斯拉将于 2024 年 8 月 8 日推出特斯拉 Robotaxi。
4. 国产AI算力与量子产业持续崛起
4.1 国产AI算力崛起仍是最确定主线
AI算力国产化势在必行。2023年10月17日，美国更新出口管制标准，要求先进芯片性能超过特定阈值，即需要申请出口许可，限制条款已于10月23日生效。2024年3月美国商务部再次更新了对高科技产品出口的要求。2022年10月7日，美国商务部工业与安全局（简称“BIS”）以限制中国的军事现代化能力，保护美国国家安全利益等为由，出台针对半导体领域的大规模的出口管制规则（简称“1007规则”）。2024年3月29日美国商务部再次更新了对高科技产品出口的要求，修订了BIS于2022、2023年10月制定的两次出口限制新规，全面限制部分先进AI芯片和半导体设备向中国销售。
黄仁勋认为，每个国家都需要拥有自己的人工智能，因为它可以编纂整个国家的文化、社会智慧、常识、历史等各类数据。在WGS2024峰会上，黄仁勋提出，在大约过去六个月内，几乎每个国家都意识到AI是一种不能被神秘化的技术、不能被AI吓到，这是一场新的工业革命的开始。新的工业革命不再关乎能源、食物的生产，而是智慧的生产，每个国家都需要自己的智慧生产——主权AI。每个国家都应该拿出自己的数据（文化、历史、常识、社会智慧等）去精炼，而不能让别的国家来做这件事。
4.1.1 运营商订单集中落地，行业景气度持续提升
根据中国移动采购与招标网、C114通信网公众号以及通信产业网，近期三大运营商共有超1.7万台的AI服务器采购计划，相关采购规模有望达到300亿元。
1）移动：中国移动2023年至2024年新型智算中心（试验网）采购项目和中国移动2024-2025年新型智算中心集采项目共计10448台AI服务器。中国移动2023年至2024年新型智算中心（试验网）采购项目12个标包，共计2454台AI服务器；标包4、5、6、11、12的采购金额有望达到约30亿元。中国移动2024-2025年新型智算中心集采项目计划采购7994台人工智能服务器及配套产品；截至2024年5月，中国移动发布了标包1的中标结果公告，中标金额约为191.04亿元。
2）联通：2024年中国联通人工智能服务器集中采购规模预计达到2503台。2024年3月23日，中国联通发布《2024年中国联通人工智能服务器集中采购项目资格预审公告》，采购人工智能服务器2503台。
3）电信：根据C114通信网公众号，中国电信AI算力服务器（2023-2024年）集中采购规模预计达到4175台。中国电信AI算力服务器（2023-2024年）集中采购项目中，项目分为4个标包，分别为训练型风冷服务器（I系列）、训练型液冷服务器（I系列）、训练型风冷服务器（G系列）、训练型液冷服务器（G系列），预估采购规模为4175台，项目总额有望超80亿元。根据三大运营商已公布的招标公告，以华为昇腾为代表的国产算力已经成为招标主力。
4.1.2 国内国外周期的错配下，2024年国产算力需求有望快速增长
关注中美算力投资错位带来的机遇，中国AI算力建设23年下半年开始加速。以OpenAI引领的生成式人工智能的科技浪潮，带动了AI算力投资的快速增长，而由于高端GPU的供应瓶颈问题，海外地区的AI算力需求在2023年上半年优先得到满足。而随着供应问题缓解，国内AI算力建设的需求有望加速释放。以AI服务器龙头浪潮信息为例，23Q3、23Q4两个季度，公司营收同比增速分别为30%、6%，逆转上半年下滑的趋势；而公司23Q4归母净利润/扣非净利润同比增速分别为86%/103%，利润端同样开始加速逆转。
从服务器关键零部件厂商信骅营收，看服务器产业链趋势。2024年3月26日，信骅召开业绩说明会，公司认为，英伟达下半年发布新一代AI服务器GB200，云厂商短期延缓老版AI服务器采购，将预算给到通用服务器，从而带来公司营收超预期增长。公司看好Q2乃至Q3通用服务器出货表现。公司作为全球服务器BMC芯片的龙头，公司的营收变动对整个服务器市场有显著的前瞻意义。
海外巨头算力资本开支再度加强，进一步强化算力主线。4月26日晚，微软发布2024财年Q3业绩，并在法说会中提及未来将逐个季度增加资本开支；谷歌在4月26发布最新季度业绩，谷歌管理层表示2024年资本开支将明显高于2023年。海外巨头在算力资本开支方面再度明确加大投资，而考虑到中美的算力投资周期错位的现状，中国地区算力建设有望在2024年开始提速。
4.1.3 以昇腾为代表的国产算力厂商有望扛起行业发展大旗
华为打造了以昇腾为基座的全栈AI软硬产品，覆盖“端边云”。昇腾计算产业凭借着以昇腾AI处理器为核心，通过系列硬件和基础软件构建全栈AI计算基础设施，为各行各业赋能。在硬件方面，包括模块、标卡、小站、服务器、集群等产品形态；在软件层面，包括异构计算架构、AI框架、应用使能、全流程开发工具链等产品。
华为昇腾是国产AI算力的标杆。
1）AI处理器：据wccftech，英伟达H20对比昇腾910B各有千秋，英伟达H20在显存、互联等领域更领先，同时能够支持英伟达CUDA等软件系统，但单卡算力较低，用于训练成本或较为高昂；昇腾910B的单卡算力更强，但互联速度较低可能会影响算力集群调度能力。
2）AI集群：在2023年7月6日华为昇腾人工智能产业高峰论坛上，华为昇腾AI推出了首个万卡AI集群，集群规模从最初的4000卡集群扩展至16000卡，是业界首个万卡AI集群，拥有更快的训练速度和30天以上的稳定训练周期，大幅领先业界。
寒武纪同时布局AI软硬件领域，在硬件方面，公司新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中；软件方面，公司基础软件系统平台也在不断进行优化和迭代。
1）智能处理器微架构及指令集。公司新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中，新一代智能处理器微架构及指令集将对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及推荐系统大模型的训练推理等场景进行重点优化，将在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。
2）基础系统软件平台。在训练软件平台方面，公司新增加了功能和通用性支持，并大力推进大模型及推荐系统业务的支持和优化；在推理软件平台，公司开发了支持大语言模型和多模态AIGC推理业务的基础软件，并分别对传统模型和生成式大模型进行了持续性能优化，加速了实际应用部署。
寒武纪在智能芯片及加速卡、智能计算集群系统业务方面取得显著成效，打造国产AI算力底座。
1）智能芯片及加速卡：公司研发的寒武纪1A处理器是全球首款商用终端智能处理器IP产品，思元100（MLU100）芯片是中国首款高峰值云端智能芯片；思元290（MLU290）芯片是寒武纪首款云端训练智能芯片，在4位和8位定点运算下，理论峰值性分别高达1024TOPS、512TOPS；思元370（MLU370）芯片是寒武纪首款采用Chiplet（芯粒）技术的人工智能芯片，是寒武纪第二代云端推理产品思元270算力的2倍；公司依托于智能芯片产品的技术领先优势，在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地，并在业界前沿的大模型领域以及搜索、广告推荐等领域取得了长足的进步。
2）智能计算集群系统业务：公司积极参与台州、沈阳两地的算力基础设施建设项目，公司的智能计算集群系统业务已在多个城市实现拓展，国内市场占有率已然处于第一梯队，已经完成的项目对公司持续推进智能计算集群系统业务奠定了良好的标杆作用。
4.2 量子产业有望成为新质生产力的“引擎”
4.2.1 量子计算：解决AI算力瓶颈的颠覆性力量
量子力学颠覆经典计算体系，带来空前加速，与传统计算相比，量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗。据赛迪智库，量子计算通过量子态的受控演化实现数据的存储计算，可以分为数据输入、初态制备、量子逻辑门操作、量子测算和数据输出等步骤，其中量子逻辑门操作是一个幺正变换，这是一个可以人为控制的量子物理演化过程；经典计算机的运算模式为逐步计算，一次运算只能处理一次计算任务，而量子计算为并行计算，可以同时对2^n个数进行数学运算，相当于经典计算重复实施2^n次操作；同时，传统芯片的特征尺寸很小（数纳米）时，量子隧穿效应开始显著，电子受到的束缚减小，使得芯片功能降低、能耗提高，将不可逆操作改造为可逆操作才能提高芯片的集成度，量子计算中的幺正变换属于可逆操作，有利于提升芯片的集成度，进而降低信息处理过程中的能耗。
量子计算的运算能力根据量子比特数量指数级增长，在AI领域具有较大潜力。在经典计算中，计算能力与晶体管数量成正比例线性关系，而量子计算机中算力将以量子比特的指数级规模增长，据中国计算机学会微信公众号， 2012年“量子优势”（同样的计算任务，量子计算速度高于传统计算）的概念被提出，并在2019年由谷歌团队实现了实验验证，2020年，潘建伟院士团队基于高斯玻色采样模型成功构建了76个光子的量子计算原型机“九章”进一步验证了量子优势。量子计算机所能拥有的量子比特数由最初的2量子比特增长到了数百量子比特，并正以可观的速度继续增长，这为实现更可靠、更大规模的量子计算，以及挖掘基于量子计算的人工智能应用带来更多可能性。
海外科技巨头带动量子计算产业发展，国内量子计算产业与海外科技巨头差距不断缩小。据量子信息网络产业联盟、ICV等数据，
国外巨头引领量子计算产业发展：
1）2019 年谷歌宣称实现“量子霸权”，首次在实验中证明了量子计算机对于传统架构计算机的优越性；
2）2020年，IBM公司公布量子计算机发展路线图，2021 年实现127量子比特，2022年433量子比特，2023年建造1121量子比特芯片。
国内量子计算产业也在政策的支持下快速发展、缩小与海外巨头的差距：
1）2020 年，中国科学技术大学潘建伟等人构建出76个光子100个模式的高斯玻色取样量子计算原型机“九章”，实现了“高斯玻色取样”任务的快速求解；2）2021 年，中国科学技术大学潘建伟等人构建了66比特可编程超导量子计算原型机“祖冲之二号”，实现了对“量子随机线路取样”任务的快速求解，“祖冲之二号”的计算复杂度比谷歌的“悬铃木”提高了6个数量级；
3）2023 年本源量子交付 24 比特超导量子计算机；
4）2024年1月16日我国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上线运行可以一次性下发、执行200个量子线路的计算任务，比国际同类量子计算机具有更大的速度优势。
2023年全球量子计算市场规模约47亿美元，预计2035年有望超过8000亿美元。据ICV，随着量子计算技术的不断演进，以及AI技术等领域的快速发展，量子计算的应用边界被不断拓展，2023年，全球量子产业规模达到47亿美元，2023至2028年的年平均增长率（CAGR）达到44.8%；2027年专用量子计算机预计将实现性能突破，带动整体市场规模达到105.4亿美元，参考IBM 2023年量子计算路线图，2028年量子门数量、以及纠错等计算技术将达到较为成熟阶段，在2028年至2035年，市场规模将继续迅速扩大，受益于通用量子计算机的技术进步和专用量子计算机在特定领域的广泛应用，到2035年总市场规模有望达到8117亿美元。
据信通院等，金融、化工、生命科学领域有望更加受益量子计算产业发展：
1）金融领域：量子计算应用有望在优化预测分析、精准定价和资产配置等问题中产生优势。案例包括2023年法国CIB、Pasqal和Multiverse联合发布量子计算金融应用解决方案的验证结果，减少金融衍生品估值计算所耗算力资源，提升评估速度与准确性等；
2）化工领域：量子计算应用探索主要通过模拟化学反应，达到提高效率、降低资源消耗等目的。案例包括2023 年德国尤利希中心利用量子计算提升寻找蛋白质最低能量结构的成功率，牛津大学实现基于网格的量子计算化学模拟，探索基态准备、能量估计到散射和电离动力学等方面能力等；
3）生命科学：量子计算可以用于评估药物研发的成本、时间、性能等实验值。案例包括AWS制药解决方案，通过针对某些药物研发问题的内置示例代码，例如分子对接、蛋白质折叠、RNA 折叠和逆合成规划，进行量子计算完成任务；
4）密码学：使用量子机密对安全数据进行加密和传输的各种网络安全方法。但它有可能比以前的加密算法类型安全得多，甚至在理论上是不可破解的；
5）交通物流：量子计算应用主要聚焦组合优化问题，以更优方案实现路线规划和物流装配，提升效率降低成本。案例包括2023 年，Terra Quantum 和泰雷兹公司使用混合量子计算验证加强卫星任务规划过程并改善卫星运行效率，英伟达、罗尔斯-罗伊斯和 Classiq 将量子计算用于提升喷气发动机的工作效率。
4.2.2 量子通信加密：或是量子产业最先落地应用
量子加密通信是利用量子态作为信息载体进行信息交互的通信技术，具备理论安全性。量子通信是一种基于量子力学原理的通信方式，它利用量子态的叠加性和纠缠性来实现信息的安全传递，量子通信具有防窃听和防篡改的独特优势。据上海卫星微信公众号，量子通信依托于光纤通信，在经典信道传输的基础上，新增加了量子传输信道，实现量子传递。由于单光子具有不可分割性是量子密码安全性的物理基础，因而量子通信并非颠覆经典通信，更像是给经典通信增加了一把量子密码锁。
量子通信已经达到实用水平，中国电信持续推动量子加密通信普及。据国盾量子招股说明书，自量子保密通信“京沪干线”于 2017 年建成后，与“墨子号”量子科学试验卫星连接，我国率先进入广域网阶段。较短时间内已经在政务、金融、电力等领域开展了应用试点，量子保密通信行业呈现出高端需求牵引、政策驱动、快速发展的特点，国家广域量子保密通信骨干网正在建设，各地城域网也在规划建设之中。同时，据上海电信报微信公众号，上海电信将打造全国首个实用化量子通信网络标杆范例，规划在上海区域内建设量子保密通信城域网，有望在2024年完成一期建设；开发国内首个运营商级的量子加密通话产品量子密信，App客户端、量子安全SIM卡以及量子密钥服务平台组成，将量子加密技术与即时通信技术紧密融合，实现消息一次一密、音视频通话全帧加密、多人群聊文件传输加密等功能。
量子计算或对传统密码体系产生冲击，抗量子密码将成为抵御量子计算暴力破解手段的后盾。据天翼智库微信公众号，抗量子密码指能够抵御量子计算攻击的新一代公钥密码算法簇，是在经典和量子环境下具有安全性的密码系统。其基于数学原理，以软件和算法为主，依赖计算复杂度，易于实现标准化、集成化、芯片化、小型化和低成本，能够提供完整的加密、身份认证和数字签名等解决方案。据全球技术地图微信公众号，美国认为不仅仅是替换密码算法，还包括将密码协议、密码方案、密码组件、密码基础设施等更新为量子安全的密码技术，甚至还包括密码系统的灵活更新机制的能力构建及密码应用信息系统的迭代更新等，成功的抗量子加密迁移需要一个长达数十年的过渡过程，必须考虑到安全、算法性能、安全实施的便利性、合规性等各方面，需要建立量子准备路线图、梳理并形成易受量子攻击的系统和资产清单、与技术供应商合作、做好供应链的量子准备等多个措施。
美国或强制要求使用抗量子密码，我国抗量子密码研究逐步成熟。据光子盒微信公众号，2024年5月22日，美国商务部下属的国家标准与技术研究所（NIST）对外发布消息，该机构将于今年7月发布其认为足以保护数据免受量子计算机攻击的加密算法，制定一项国际公认的标准，旨在帮助各个机构组织应对不断演变的网络安全威胁。这些算法标志着美国及NIST向“后量子密码学（PQC）”迈出了关键一步，将为包括国家保密机构到金融在线交易的一切组织建立一项新的国际标准。当前美政府和军方高度重视后量子密码测试和加密方案研究，美国大型跨国公司和行业巨头积极投入研发力量并取得显著成果；我国密码厂商在抗量子密码领域持续追赶，如吉大正元已经发布抗量子密码技术、格尔软件参与助力长三角G60量子密码一体化发展战略等。
5. 信创：新一轮安全可靠测评结果发布，信创行业有望迎来重要拐点
《2024年政府工作报告》提出拟发行超长期特别国债，专项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设。新的一年政策将进一步深化国企改革和信创推进进程，国产化红利有望持续释放，看好需求侧、供给侧共同推动下信创行业迎来重要拐点。
5.1 需求侧：万亿国债提供需求侧坚实支撑，龙头公司关联交易高增体现行业景气度回暖
《2024年政府工作报告》提出要进一步深化信创和国企改革进程，助力高水平科技自立自强。
1）国企改革：深入实施国有企业改革深化提升行动，做强做优主业，增强核心功能、提高核心竞争力，建立国有经济布局优化和结构调整指引制度。
2）信创：充分发挥新型举国体制优势，全面提升自主创新能力；瞄准国家重大战略需求和产业发展需要，部署实施一批重大科技项目；集成国家战略科技力量、社会创新资源，推进关键核心技术协同攻关，加强颠覆性技术和前沿技术研究；加快形成支持全面创新的基础制度；加强知识产权保护，制定促进科技成果转化的政策举措等。
《2024年政府工作报告》提出拟发行超长期特别国债，专项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设，今年先发行1万亿元。人工智能、信创等属于国家重大战略以及安全领域，实际的资金支持是相关产业发展的重要保障。23年已增发1万亿元国债支持灾后恢复重建、提升防灾减灾救灾能力。从24年开始拟连续几年发行超长期特别国债，专项用于国家重大战略实施和重点领域安全能力建设，24年先发行1万亿元。财政政策方面，24年赤字率拟按3%安排，赤字规模4.06万亿元，比上年年初预算增加1800亿元；预计24年一般公共预算支出规模28.5万亿元、比上年增加1.1万亿元；拟安排地方政府专项债券3.9万亿元、比上年增加1000亿元。2024年5月17日，财政部通过公开招标的方式首次发行2024年超长期特别国债（30年期），首期规模为400亿元。
大订单持续落地，推动行业持续发展。2024年5月中交集团发布了信创办公电脑大单《2024-2025年度办公电脑集中采购项目》。此次招标，共采购12000台信创办公电脑，其中4000台信创台式机（Arm飞腾、C86芯片各2000台）、8000台信创笔记本（Arm飞腾、C86兆芯/海光芯片各4000台）。
龙头关联交易预计大幅增长体现业务快速发展态势，行业高景气度有望持续。
1）海光信息：2023股东大会-2024股东大会期间，海光信息和公司A及其控制的其他公司的关联交易规模预计为63.22亿元，同比增长45%；从2024年初到2024年股东大会期间，海光信息和公司A及其控制的其他公司的关联交易规模达到了22亿元，同比增长248%。
2）飞腾：2024年，飞腾和中国长城的全年关联交易规模预计为7.6亿元，同比增长117%；2024年一季度，飞腾和中国长城的关联交易规模达到了3.34亿元，实现了大幅增长。
5.2 供给侧：安全可靠测评推动信创加速落地，格局侧华为鸿蒙等新变化值得关注
第二批安全可靠测评结果发布，多个新变化值得关注。2023年12月中国信息安全测评中心发布了《安全可靠测评结果公告（2023年第1号）》，多款国产CPU、操作系统、数据库相关产品的安全可靠等级被列为I级，其中，华为旗下的盘古M900、麒麟9006C等CPU产品入选。2024年5月中国信息安全测评中心再次发布了《安全可靠测评结果公告（2024年第1号）》，该公告新增了安全可靠等级为二级的名录，安全可靠等级被列二级的名录集中在中央处理器（CPU），其中，华为麒麟9000C的安全可靠等级被列为二级；新增的公司有麒麟信安、凝思软件、新支点等；新增阿里、腾讯等互联网大厂，集中在服务器操作系统环节。
“纯血鸿蒙”进入新的发展阶段，原生鸿蒙应用快速增长推动鸿蒙生态持续繁荣。2024年1月18日，在鸿蒙生态千帆启航仪式上，余承东宣布HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版开发者预览面向开发者开放申请，“纯血鸿蒙”正式发布。华为称其将在2024年二季度发布开发者Beta（测试）版，2024年四季度发布商用版，正式面向普通消费者。在2024年3月15日举行的2024年华为云&华为终端云创新峰会上，华为宣布鸿蒙生态设备数量已达8亿，其中包括手机、PC、平板、智慧屏、车机等高频使用终端设。根据证券日报之声公众号，2024年4月7日，华为官宣已有超4000个应用加入鸿蒙生态，进行原生版应用的开发。从1月18日华为宣布首批200多家应用厂商正在加速开发鸿蒙原生应用，到3月底已有超4000个应用，鸿蒙生态实现了高速增长。
截至2024年3月底已实现超4000个鸿蒙原生应用，鸿蒙原生生态建设稳步推进，目前鸿蒙生态已实现了完善的垂直行业覆盖。便捷生活、出行文旅、金融理财、社交资讯、生产力工具、影音娱乐、游戏等各个领域的头部应用积极推动启动鸿蒙原生应用的开发。央广网在业内首家完成鸿蒙原生应用的全量版本开发，全面领跑千行百业的鸿蒙化进程。B站、小红书、爱奇艺、喜马拉雅、WPS Office、招商银行、邮储银行等头部应用则已完成Beta版本开发，正在对产品进行持续打磨。同时，阿里云音视频终端SDK、高德地图SDK、微博登录分享SDK等三方SDK还实现了对HarmonyOS NEXT的适配，将进一步降低伙伴的开发工作量，带动更多伙伴加速鸿蒙原生应用开发进程。多个省市已启动本地政务民生应用和垂域应用的鸿蒙原生应用开发，作为国家电网官方统一线上服务入口的网上国网App也正式启动鸿蒙原生应用及元服务的开发。
鸿蒙“归来”潜力可期，PC端有望成为下一个“主战场”。华为鸿蒙在PC端积极尝试，不仅已经完成了针对Intel PC端的开源鸿蒙适配工作，而且其技术内核支持PC端发展。PC市场重要潜力叠加信创产业发展大趋势，鸿蒙有望打开发展新空间。根据Canalys数据，2023年中国大陆地区台式机和笔记本电脑出货量达到4124万台。华为是国内市场的主力军，2023年华为在中国大陆地区台式机和笔记本电脑出货量的同比增速达11%；市场份额由2022年的7%提升至10%。可以看到，国内PC市场仍具有重要潜力，华为快速提升自身地位。同时，在国产替代大趋势下，华为作为信创产业的主力有望受益于国产替代大趋势的推进，鸿蒙与PC进行结合也有望打开发展的新空间。
以开源鸿蒙龙头软通动力为例，子公司鸿湖万联率先完成OpenHarmony操作系统适配PC端。在开放原子开源基金会OpenHarmony开发者大会上，子公司鸿湖万联发布了基于OpenHarmony 3.2 Release版本，面向PC端的SwanLinkOS商业PC发行版(Beta版)。这是国内首个以OpenHarmony为数字底座打造的面向X86平台架构的国产化PC端分布式操作系统。与此同时，迅龙开源鸿蒙的工程师团队已经在搭载RK3566的开发板Orange Pi 3B上完成了Orange Pi OS(OH)对PC的初步适配，鸿蒙在PC端的尝试不断取得进展。
华为在PC端的信创布局也具有潜力。据信创新态势公众号，2024年5月，华为在其官网公布了两款搭载麒麟9000C处理器的PC新品——擎云W515x和W585x，这是继华为在智能手机领域使用麒麟9000系列处理器后，首次将该系列处理器应用于PC产品。
1）擎云W515x：首发搭载了8核12线程的麒麟9000C处理器，大核主频达到2.48GHz；提供了多种存储配置选项，包括8GB/16GB RAM和256GB SSD至512GB SSD加1TB HDD的不同组合；在接口配置上，W515x提供了丰富的端口，包括前置的3.5mm音频接口、USB-C接口和USB-A接口，以及后置的多种视频和网络接口。
2）擎云W585x：为此前W585机型的处理器升级版本，同样搭载了麒麟9000C处理器。华为PC芯片两次入选安全可靠测评结果公告，说明华为有望开始发力PC端信创。未来随着鸿蒙等操作系统逐步走向PC端，华为信创PC有望持续发力，生态有望持续完善。
6. 卫星互联网：承载国家核心战略，产业蓄势待发
6.1 国内外利好持续催化，产业有望开启发展新篇章
国内：试验星持续发射，行业有望进入加速发展期。2024年5月21日我国在酒泉卫星发射中心使用快舟十一号遥四运载火箭，成功将武汉一号卫星、超低轨技术试验卫星发射升空。成功将武汉一号卫星、超低轨技术试验卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道，发射任务获得圆满成功。此次任务还搭载发射了天雁22星、灵鹊三号01星。
实际上2023年下半年以来我国已多次将卫星互联网技术试验卫星成功送入轨道 ：2023年7月9日在酒泉卫星发射中心使用长征二号丙运载火箭，成功将卫星互联网技术试验卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道；2023年11月23日在西昌卫星发射中心使用长征二号丁运载火箭成功将卫星互联网技术试验卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道；2023年12月6日捷龙三号火箭成功将卫星互联网技术试验卫星发射升空，顺利进入预定轨道；2023年12月30日在酒泉卫星发射中心使用长征二号丙运载火箭，成功将卫星互联网技术试验卫星发射升空，卫星顺利进入预定轨道。伴随卫星互联网技术试验卫星的连续成功部署，对于后续正式组网卫星的技术验证进程有望带来明显促进，行业发展驶入快车道。
国外：产业持续取得进展，验证加速发展趋势。北京时间6月6日，马斯克星舰第四次试飞，平稳落入海面星舰的成功发射和入轨，意味着人类已经具备了将更大规模载荷送入太空的能力，这将为未来的深空探索、太空殖民等宏伟目标提供有力的支撑。同时，星舰验证速度加快，24全年将进行九次星舰试飞，因此此次星舰试飞的成功入轨为全球低轨卫今产业链及深空探索事业注入了一剂强心剂，低轨部署成本在未来有望进一步下降，商业化运营有望进一步优化。
马斯克旗下的星链（starlink）官方网站推出了直连手机业务，行业商业变现潜力不断提升。根据官网信息，星链预计在2024年实现短信发送，2025年实现语音通话，2025年实现上网（Data），同年分阶段实现IOT（物联网）。根据星链官网，该项业务合作的手机运营商及国家包括：T-MOBILE (美国)、OPTUS (澳大利亚)、ROGERS (加拿大)、ONE NZ (新西兰)、KDDI (日本)、SALT (瑞士)。
6.2 卫星互联网百亿级市场可期，关注具有核心壁垒的领军企业
根据华经产业研究院、36氪研究院数据，国内2021年卫星互联网市场规模为292亿元，2022年达到314亿元，到2025年有望达到447亿元。
卫星产业链主要包括卫星研制、卫星发射、地面设备、卫星运营等环节。从产业链上下游划分，卫星制造环节作为前端率先发展。
商业卫星主导全球航天产业，卫星产业链价值量集中在应用侧。根据卫星工业协会（SIA）卫星行业报告，2021年全球航天产业以4%的速度增长，规模达到3860亿美元，其中，商业卫星达到2790亿美元，占比72%。截至2021年底，共有4852颗卫星环绕地球。卫星产业主要分为四部分：空间段运营（卫星服务）、地面设备、卫星制造和火箭发射，其中卫星制造和火箭发射属于新基建卫星生产制造研发设计侧（市场规模占比约7%），而卫星服务、地面设备属于卫星通信应用侧（市场规模占比93%）。
我们认为当前我国卫星互联网的发展尚处早期起步阶段，短期伴随卫星组网环节加速推进下以卫星生产制造和地面设备建设为主的新型基础设施建设环节将率先受益，后续随着技术设施建设的逐步完善，中长期维度下游卫星互联网应用侧相关环节将迎来黄金发展阶段。
生产制造环节中平台与载荷为卫星核心零部件。卫星制造指卫星设计与制造，属于卫星系统的空间段，作为通信中继站，提供网络用户与信关站之间的连接。细分卫星生产制造，可以分为设计、生产、测试、组装等部分。
1）卫星平台主要包括卫星本体和服务系统；
2）卫星载荷指卫星入轨后发挥其核心功能的部件，定制化程度较高，成本占比差异性较大。
作为一个快速发展且具有重大战略意义的行业，卫星互联网目前正蓄势待发。在行业细分领域具有卡位优势和壁垒的龙头公司，有望逐步发挥自身优势实现业务突破。以普天科技为例，公司5G小基站产品将逐步实现定制化、国产化，实现空天地一体化协同，从而更好地发挥小基站类产品的优势，全方位提升卫星互联网发展潜力。
1）定制化水平不断提升：公司小基站产品不但可以提供公网覆盖能力，还可以提供专网定制业务，尤其是能提供基于国产化平台的定制化服务，从而更好地契合行业的需求，在安全等领域有着广泛的应用。
2）国产化持续推进：坚持聚焦全国产化技术路线，随着成本、成熟度等国产化产品的快速进步，国产化产业链和供应链有望日益成熟。
3）一体化能力不断攀升：除了小基站产品的研发，公司在网络规划优化等方面有着多年的技术积累，通过将这些能力与产品进行深度融合，可以更加精准地把握客户的需求，方案的制定、交付和服务更具性价比。
4）空天地一体化：在国家大力发展低空经济产业的背景下，地面网络依然有着很强的支撑能力；5G小基站在强化对地面网络覆盖能力的基础上能够探索更多的融合覆盖场景，在卫星互联网方面有着广阔的发挥空间。
国内外卫星互联网产业呈现快速发展态势，作为一个具有极其重要的战略意义的行业，卫星互联网的发展有望持续加速，低轨卫星通信网络等领域是主要大国太空和军事战略博弈的必争之地。卫星互联网产业发展具有重要意义，且我国卫星互联网的发展尚处早期起步阶段，未来整个产业链都有望加速发展，载荷等关键环节有望迎来更多机遇，建议重点关注普天科技、创意信息、南京熊猫、华力创通、铖昌科技、信科移动等行业龙头公司。
7. 重点公司及投资建议：
7.1 投资建议
新质生产力由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，或驱动新时代科技价值重估：人工智能或驱动空前的终端硬件革命，国产AI算力崛起仍是最确定主线，量子产业有望成为新质生产力的“引擎”，卫星互联网与信创进入规模落地阶段。我们重点推荐中科创达、寒武纪、科大讯飞、浪潮信息、萤石网络、虹软科技等战略科技方向龙头企业。
7.2 中科创达：AI终端掘金铲，舱驾合一领军者
中科创达与高通保持长期紧密合作，具有更好的落地优势。中科创达和高通紧密合作多年，高通为中科创达提供在智能手机、汽车等AI终端应用上的广泛芯片支持。中科创达联合高通成立联合实验室、联合开发QRD参考设计，共同开发研究新技术，在此之上展开深度合作，共同成立合资公司Thundercomm，致力研发AI终端应用相关。具体而言，公司目前在智能手机、汽车和物联网相关业务上不断构建针对不同场景、不同客户需求的多样化、差异化解决方案，不断推动各种AI相关应用的精准落地。
AI端侧落地加速，中科创达具备丰富的经验和卡位优势。随着AI技术的不断进步和应用领域的不断拓展，AI端侧应用市场将迎来更加激烈的竞争。中科创达在端侧AI落地的战略目标下聚焦“AI+”的应用产品研发开发，拥有覆盖软件开发到硬件AI芯片的全栈式产品线。公司未来将在智能手机、智能汽车、智能物联网三大智能业务的框架中不断探索AI端侧的应用场景需求。未来，随着更多AI端侧产品的推出和行业市场的进一步开拓，中科创达与高通等合作伙伴有望在终端侧智能领域挖掘到更多的“金矿”。
软件定义域控，中科创达或成智能汽车域控领域核心标的。中科创达在操作系统及软件领域深耕多年，自研“滴水OS“，构建OS+域控+生态的全栈能力，成功自研多款智能汽车域控产品及解决方案，成为行业内首家完成舱驾融合域控实车验证测试的企业。未来，畅行智驾将依托中科创达在智能汽车操作系统软件领域的技术积淀，继续在智能汽车域控领域加大研发投入，同时希望能够携手更多的生态合作伙伴，共同为车企带来可落地的智能汽车域控产品及方案，加速汽车域控融合发展。
投资建议：公司正处于AI应用的快速增长时期，凭借优秀的研发团队和技术能力，有望在手机、汽车等多个端侧AI场景展现核心竞争力。我们预计中科创达2024-2026年归母净利润分别为4.82、6.31、8.74亿元，2024年6月17日收盘价对应市盈率53X、41X、29X，维持“推荐”评级。
风险提示：AI技术不及预期；政策落地不及预期；行业竞争加剧。
7.3 寒武纪：预期差较大的国产AI芯片引领者
中国AI芯片龙头，智能算力行业领导者。寒武纪能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件，也是国内少数具有先进集成电路工艺下复杂芯片设计经验的企业之一。2023年，智能计算集群系统业务实现营业收入6.05亿元，同比增长31.85%，主要系公司成功在沈阳、台州实施智能计算集群项目，保持了智能计算集群系统业务收入的持续增长。随着地方算力基础设施建设的持续推进，公司作为行业标杆有望持续受益。
2017年-2023年营业收入复合增速达111%，股权激励目标彰显公司业绩增长信心。根据《中科寒武纪科技股份有限公司2023年限制性股票激励计划（草案）》，公司的股权激励目标为，2024年营业收入值不低于11亿元；2024-2025年累计营业收入值不低于26亿元；2024-2026年累计营业收入值不低于46亿元。
国内AI产业有望迎来快速增长期，重视底层核心技术构筑成长低座。
1）AI算力需求有望进入快速增长期。根据IDC数据，预计到2027年将达到1117.4EFLOPS（基于FP16计算），2022-2027年期间中国智能算力规模年复合增长率达33.9%。
2）三大运营商大额招标彰显行业景气度。根据中国移动2023年至2024年新型智算中心（试验网）采购项目、中国移动2024-2025年新型智算中心集采项目、中国联通2024年人工智能服务器集中采购项目以及中国电信AI算力服务器（2023-2024年）集中采购项目，三大运营商共有超1.7万台的AI服务器采购计划；根据已经公布的招标计划，截至2024年5月，AI服务器的采购规模已经达到300亿元。3）打造新一代AI软硬件技术体系。在硬件方面，公司的新一代智能处理器微架构和指令集正在研发中；在软件方面，公司的基础软件系统平台也在不断进行优化和迭代。4）积极与头部客户开展适配工作。公司与智象未来达成了算力产品的合作以及视觉多模态大模型的深度适配，与百川智能等头部客户进行了大模型适配等，在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地。
投资建议：公司是国产AI芯片龙头，积极研发新一代智能处理器微架构和指令集，不断进行优化和迭代推理和训练软件平台，推动智能芯片及加速卡在互联网、运营商、金融、能源等多个重点行业持续落地。在AI算力需求高速增长、美多次更新出口管制标准、算力基础设施建设有望加速的大背景下，公司高度重视研发投入，打造核心产品紧抓AI算力市场机遇，有望开启长期增长空间。预计公司2024-2026年营业收入为15.36/26.74/33.42亿元，2024年6月17日股价对应2024-2026年PS分别为57X、33X、26X，维持“推荐”评级。
风险提示：新技术推进不及预期的风险；供应链变动的风险；同业竞争加剧的风险。
7.4 科大讯飞：联手华为，打造国产AI“Wintel“联盟
十年磨一剑，讯飞迎来大模型时代浪潮。复盘过去，以语音识别为代表的感知智能单纯技术服务商业空间瓶颈促使讯飞过去发展路径主要为以下两类：
1）多行业信息化拓展，
2）软硬件一体化产品。虽然扩大收入规模是不得已而为之，但奠定行业数据卡位和硬件产品能力优势。大模型带来认知智能时代拐点，解决感知智能时代商业空间瓶颈，公司大模型一体机可能最先构筑业绩弹性：
1）多行业数据卡位和know-how使得公司大模型国内TOP3；
2）软硬件一体化能力领先、最先拥抱华为与昇腾芯片；3）教育、政法等成功“G-B-C”自上而下推广路径可直接复制昇腾一体机大规模推广。
星火大模型逐步对标GPT4，与华为组建国产“Wintel”联盟，或开启超4500亿AI一体机G端刚需市场。2024年1月30日，讯飞星火V3.5正式升级发布，语言理解、数学能力、语音交互能力超过GPT-4 Turbo，代码达到GPT-4 Turbo 96%，多模态理解达到GPT-4V 91%。AI大模型在数据安全与数据要素驱动下，带来央国企与政府大模型本地化部署的刚需，乐观预计2027年G端AI一体机市场规模超4500亿元。讯飞星火一体机产品软硬件性能领先，在市场竞争中先发优势显著。
公司在自身顶天立地战略下带来独有的G-B-C路径，并通过AI铸造十余年的光辉历程。在大模型赋能下，讯飞AI学习机（T20系列）已成为国内高端旗舰款学习机标杆，2023年5/6月大模型加持后学习机GMV分别同比增长136%和217%；在科大讯飞2023年1024全球开发者节上，公司将发布医疗大模型和讯飞晓医APP，为每个家庭提供健康助手，在讯飞医疗大模型和相关产品的补充下，讯飞有望实现“一体两翼”的医疗全流程的覆盖，进一步打开成长空间。
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, 公司2024-2026年预计实现营收217.47、241.41、277.17亿元，预计EPS分别为0.30元、0.41元、0.50元，2024年6月17日市值对应PE分别为143X、105X、85X，维持“推荐”评级。
风险提示：市场竞争加剧；新业务推进不及预期；用户增长不及预期。
7.5 浪潮信息：服务器全球龙头
服务器需求持续放量，行业龙头地位稳固。
1)液冷服务器层面，据IDC数据，2023-2028年中国液冷服务器市场年复合增长率将达到45.8%，液冷行业将迎来真正“刚需”放量的元年。作为服务器龙头企业，公司2023年出货量6.6万台，市场份额40.9%，液冷服务器销售额和出货量双双位居中国第一，有望深度受益于AI液冷的产业趋势。
2）公司层面，浪潮信息持续践行“All in 液冷”战略,发布全栈液冷产品，实现通用服务器、高密度服务器、整机柜服务器、AI 服务器四大系列全线产品均支持冷板式液冷，持续提高产品竞争力。
算力、数据存储全面布局，期待AI应用市场释放。近日发布的企业大模型开发平台“元脑企智”EPAI，提供大模型快速接入现有系统的API、对话UI交互、提供基础模块支撑的智能体三种使用方法，有望成为缩短企业大模型落地的关键变量。在IPF2024上，浪潮信息正式发布了专门面向生成式AI的超级AI以太网交换机——X400，吞吐量达业界最高的51.2T，为大规模算力提供领先的AI网络性能。
2024Q1营收大幅回暖，费用控制持续稳健，备货力度加大，合同负债彰显未来收入预期。
1）经营角度，2024Q1实现营收176.07亿元，同比增长85.32%，销售净利率达到1.68%，总体保持稳定，销售收入的增长主要系客户需求增加，服务器销售大幅增长所致。
2)费用角度，公司2024Q1销售/管理/研发费用分别为2.69/1.27/6.32亿元，同比增速分别为+19.36%/-17.48%/-2.36%,公司在销售收入大幅回暖的同时，对期间费用进行了良好的控制。合同负债方面，2024Q1实现合同负债41.40亿元，较去年同期同比增长231.73%，较本年期初增长116.47%，主要系预收货款增加所致；合同负债的大幅增长，有望给公司未来带来收入增长。存货方面，该季度存货达242.90亿元，同比增长38.40%，下游客户对AI算力和服务器的需求增强，公司加大原材料备货力度，提高供应链稳定性。
投资建议：预计公司24-26年归母净利润分别为24.41、30.19、35.22亿元，2024年6月17日收盘价对应24/25/26年的PE估值分别为22/18/15倍，考虑到AI算力投资有望保持高景气，而公司在服务器领域龙头地位显著，我们认为当前公司被显著低估，维持“推荐”评级。
风险提示：政策推进不及预期的风险，科技创新风险，供应链风险
7.6 萤石网络：AI终端与机器人最佳２Ｃ平台
战略清晰，一体两翼：以云为重，终端+AI的两翼齐飞。终端+云+AI成为核心三要素，萤石网络目前已构建摄像头、智能门锁、清洁机器人等多个爆品终端，并以立身之本的萤石云为基石，通过AI全面赋能，实现多终端并发叠加AI赋能，构建智能生活基础平台坚实基础。
清洁机器人带来百亿级别蓝海市场。我们坚定认为萤石网络的机器人方式是同时实现商业化落地和作为基础平台实现AI终端与机器人无感交互的最佳路径之一。其核心在于萤石网络的机器人是以自下而上的方式不断延伸自身的业务触角，2023年推出萤石云视觉商用清洁机器人BS1，更是打开多维度业务的“宝藏钥匙”。以纯视觉为技术路径的清洁机器人，将不再局限于地面清洁范畴，甚至是不再局限于清洁功能。根据我们测算，预计2027年商用清洁机器人的相关市场规模达到110亿元。同时得益于海康威视自身庞大办公楼面积有望率先试用萤石商用清洁机器人，以及与海康体系下丰富的B端资源协同赋能，我们预计有望贡献确定性较高的收入。
终端+云+AI构建深度主动沟通，助力公司成长为具备深度主动沟通AI终端与机器人基础平台。公司曾表示萤石网络是希望在AI和具身智能的加持下，智能家居有一天能真正实现从“简单唤起交互”转变为‘’深度主动沟通‘’，提供以人为中心的个性化智能服务。而实现自我感知的智能生活成功落地需要具备三大前提：
1.包含AI终端与机器人行之有效的整套解决方案；
2.架构在同一平台、同一通信架构上，包含海量第三方设备的终端生态；
3.实现终端自我感知、无感操作的技术。
萤石网络在机器人业务的战略意义全面面向深度主动沟通方向，目前已构建以扫地机器人与陪护机器人两大产品矩阵，从清洁与陪护为入口，以终端为载体，逐步实现从“简单唤起交互”转变为“深度主动沟通”的战略方向。
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，并在2023年率先推出纯视觉清洁机器人，有望加速公司迈向智能家居新阶段。预测公司24-26年归母净利润为7.49、9.91、13.18亿元，2024年6月17日股价对应PE分别为39X、29X、22X，维持“推荐”评级。
风险提示：市场竞争风险；云平台服务的数据安全及个人信息保护风险。
7.7 虹软科技：多模态AI应用领军者
全球影像音视觉技术赋能者，采用高毛利、高研发、高分红的IP授权模式。公司影像音视觉算法在全球范围内处于领先水平，与全球科技巨头长期深度合作，处于智能手机影像音视觉算法业务的全球寡头地位，具备科技公司稀缺性高分红率。公司研发费用率连续8年维持在30%以上，近两年达到50%的高水平，同时毛利率稳定在约90%保证公司稳定盈利。公司不断把握AI产业创新机遇，收入结构由以智能手机业务向多元化不断迈进，增速与技术创新周期正相关。
切入百亿元AI商拍蓝海市场，大小模型有机结合打造ArcMuse计算技术引擎带来差异化竞争优势，ArcMus于2024年4月28日通过浙江省生成式人工智能服务备案。中国电商追求性价比的内卷模式使得中小电商更需严控成本，而综合成本约达到年GMV的2%-5%，通过中性假设我们测算得出2023年国内中小电商传统商拍市场规模约为1817亿元（国内1593亿元+出海224亿元）；假设AI商拍带来成本节约比率为80%-90%；同时考虑到AI商拍大幅降成本的特点符合性价比内卷环境下中小电商的刚需，假设AI商拍渗透率为50%-100%，进一步测算可得通过敏感性分析，2023年国内AI商拍目标市场规模预期为142-278亿元。美图、万兴、阿里、蘑菇街等公司纷纷入局AI商拍，虹软AI商拍解决方案以ArcMuse计算技术引擎为核心，融合了虹软视觉大模型、视觉小模型、CV&CG 技术和计算摄影技术，将大小模型有机结合打造虹软AI商拍差异化竞争优势，率先实现AI生成商业视频，或帮助商家视频制作降本95%。
移动智能端：智能手机算法影像行业全球领先地位稳固，XR有望带来全新增量。AI或推动智能手机新一轮创新周期，手机NPU规格、AI算力不断提升，而公司基于软件ISP平台构建Turbo Fusion系列算法产品正是以二者为核心的方案，或加速渗透，推动公司移动智能端业务收入增速重回正轨。
智能驾驶：业务有序推进，定点项目持续提升。公司持续迭代 VisDrive一站式车载视觉软件解决方案，客户数量、合作深度继续拓展，2023年1月以来，新增与长安新能源、长城、睿蓝、极氪、吉利、合众、长安、岚图、奇瑞、北汽新能源、一汽红旗等车厂在内的多个前装量产定点项目。同时，前装软硬一体车载视觉解决方案获全球定点，舱外方案产品化进程加速。
投资建议：虹软科技是全球影像视觉技术赋能者，具备全球稀缺的IP授权商业模式、稳定的高毛利率和股东分红率，在传统移动业务、智能驾驶业务受益于新一轮全球创新周期带来预计稳定收入增量的背景下，或切入百亿AI商拍蓝海市场打开全新增长曲线，我们预计公司2024-2026年营收分别为8.47、10.73、13.64亿元，2024年6月17日收盘价对应市盈率90/66/48倍，维持“推荐“评级。
风险提示：技术开发不及预期，行业竞争加剧。
8. 风险提示
1）行业竞争加剧。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）客户资本开支不及预期。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。
