從行業基本面看，計算機行業呈現出穩健發展，抗週期性較強的趨勢。計算機行業收入在GDP中佔比持續上漲，從2011年的3.86%上漲到2018年的7%。從收入增速來看，中國軟體和資訊服務業增速呈放緩趨勢。
一、計算機盈利品質改善，5G場景需求有望成為投資主旋律1、5G場景需求有望成為計算機投資主旋律
在穩健貨幣政策保持鬆緊適度、2000億事件預期逐漸消化、科技板塊戰略價值得到廣泛認同的背景下，截止2019年9月A股經歷了較大幅度的波動，整體漲幅明顯。
計算機板塊的雲端計算、醫療資訊化、資訊保安、金融科技、自動駕駛等板塊均表現出了較高的景氣度和增長潛力，較好受益了市場風險偏好提升，整體表現出色。
2019年計算機行業公司的經營出現多方面積極改善。在行業收入增速整體放緩，政府端支出相對受限的背景下，全行業在盈利能力、盈利品質等方面都有了明顯提升。
我們也看到多個細分行業仍然保持了較高的景氣度，如雲計算、資訊保安、自主可控、醫療資訊化、金融科技等方向龍頭公司均保持了較快的增速，在自動駕駛、人工智慧、自主可控等方向也看到了行業格局明朗，需求爆發的前兆。
另一方面，計算機行業的存量商譽仍然處於市場前列，隨著多數併購專案脫離業績對賭期，商譽減值可能會成為影響計算機行業淨利潤的長期因素。
我們認為2020年計算機行業的投資策略將出現三大變化:
5G的場景需求將伴隨5G網路建設成為未來3-5年計算機行業發展的主旋律，雲端計算、智慧城市、資訊保安等行業基於5G的新需求和自動駕駛車聯網、工業網際網路、物聯網等新場景將成為業務開展的落地方向。
行業估值仍處於中低區間，在新的技術變革週期中，對於技術儲備和研發能力強的公司市場有能力給予估值溢價;
IT解決方案平臺化趨勢明確，具備平臺能力、全棧能力和渠道能力的龍頭公司值得持續關注。從細分行業上，我們重點推薦自動駕駛車聯網、雲端計算、資訊保安、金融科技、醫療資訊化等板塊龍頭公司。
自動駕駛:智慧網聯汽車將成為5G的核心應用場景，2020年自動駕駛在量產乘用車的量產定點將更加普遍，車聯網有望在5G標準凍結後迎來商業模式、建設模式的全面落地，推薦四維圖新、中科創達、中海達，關注千方科技、高新興、德賽西威。
雲端計算:企業上雲力度不減，傳統軟體龍頭的雲轉型普遍進展順利，雲服務提供商的投入和收入已經在形成正向反饋，我們也看好5G、人工智慧和邊緣計算新技術推動雲服務提供商的技術架構和產品組合發生新變化，推薦用友網路、廣聯達、浪潮資訊，關注泛微網路、新開普、石基資訊。
金融科技:傳統金融機構的主動管理需求正在湧現，隨著理財子公司的陸續組建完成，IT系統支撐有望迎來行業性機會，人工智慧技術賦能大資管行業，我們看好Fintech公司的業務邊界持續擴張，推薦恆生電子、東方財富、長亮科技、同花順，關注潤和軟體、恆銀金融;
醫療資訊化:平臺化、標準化成為行業驅動因素，新業務模式不斷落地，行業有望維持持續高景氣，推薦衛寧健康、創業慧康，關注思創醫惠、和仁科技。
2、計算機行業整體跑贏市場
在穩健貨幣政策保持鬆緊適度，2000億事件預期逐漸消化的背景下，2019年上半年A股經歷了較大幅度的波動，整體漲幅明顯。計算機板塊的雲端計算、醫療資訊化、資訊保安、金融科技、自動駕駛等板塊均表現出了較高的景氣度和增長潛力，較好受益了市場風險偏好提升，整體表現出色。
申萬計算機行業指數整體跑贏同期的上證指數、創業板指和中小板指，截止2019年8月30日，申萬計算機指數半年累計上漲35.09%，申萬行業指數漲幅居於申萬行業各板塊第7名。
截止2019年8月30日，金溢科技、中國軟體、萬集科技、中孚資訊、頂點軟體等個股漲幅居前。主因ETC行業爆發、自主可控需求逐漸明確、金融IT快速增長等因素。
3、計算機行業持股持續集中估值仍處於歷史中低分位
受市場風險偏好回落的影響，計算機行業的持倉由2019Q1的分散狀態相對迴歸了以高景氣度白馬為主的投資風格。整體仍處於超配區間，市場對板塊保持了較好的預期。
從2019Q2公募基金持倉配置來看，公募基金的持倉集中在業績確定性高增長的雲端計算、金融科技和需求爆發相對確定的資訊保安、自主可控板塊。細分行業龍頭仍是公募基金的主流選擇。
經歷了2019Q1的大幅波動後，申萬計算機行業的動態市盈率仍在50X附近，整體處於近5年來的中低分位。我們認為，在2019Q2行業淨利潤快速增長的背景下，前期累計的漲幅有望被快速消化。
4、營收增速有所放緩，盈利品質多維度改善
受市場風險偏好回落的影響，計算機行業的持倉由2019Q1的分散狀態相對迴歸了以高景氣度白馬為主的投資風格。整體仍處於超配區間，市場對板塊保持了較好的預期。
1）營收增速放緩淨利增速明顯回暖
在巨集觀經濟增速放緩的背景下，計算機行業的收入增速受限於政府和企業部門的IT支出預算收緊，收入增速放緩。2019Q2單季申萬計算機行業實現總營收1521億元，同比增長0.49%，增速有所放緩;實現歸母淨利潤120億元，同比增長25.85%，
增速較去年同期增長5.79pct。在行業營收增速放緩的背景下，盈利能力得到較好改善，行業也走出了2018Q4因商譽減值等因素造成的淨利低谷。
2）人工智慧、資訊保安、金融IT等細分領域增速較快
細分領域上，我們看到人工智慧、資訊保安、醫療資訊化、金融支付、工業網際網路、金融IT、雲端計算等細分行業均保持了較好的景氣度。
我們選擇了相關細分行業的龍頭公司作為成分統計，上述行業均在收入或利潤端保持了20%以上的快速增長，顯示出了較高的行業景氣度。部分細分行業的收入和利潤增速出現錯配，主因部分公司的非經常損益變化所致。
3）盈利能力好轉毛利率超越去年同期
在業績增長普遍放緩的背景下，行業公司普遍選擇加大研發，提升盈利品質。從盈利能力指標上看，2019Q2的毛利率較2019Q1提升1.4pct，為近三年Q2最好水平;從年度研發投入指標上看，研發投入佔比提升趨勢明確。
4）現金流有所好轉應收款項略有增加
從經營性現金流的角度，我們看到2019Q2的經營性淨現金流較去年有所好轉，從與營業收入的比例上，Q2單季的經營性現金流淨流出比例有所縮窄;從資產負債表角度，我們看到行業的應收賬款規模有所增長，這與2019Q2的收入放緩，計算機行業的全年業務週期有一定關係。
5）商譽仍是隱憂存量商譽處於歷史高位
針對部分上市公司商譽減值測試不規範的問題，證監會於2018年11月釋出了《會計監管風險警示第8號——商譽減值》，對商譽減值測試進行了規範。計算機行業的存量商譽規模位居A股前列，經過2018年末的減值測試後仍保有超過1000億元的存量商譽規模。
隨著越來越多併購標的的對賭期結束，我們認為2019年仍會存在一定的商譽減值風險，未來商譽減值可能會成為影響行業淨利潤的長期因素。
二、自動駕駛:L3自動駕駛進入落地階段
1、2020有望成為量產乘用車L3自動駕駛落地的關鍵節點
儘快實現L3級自動駕駛在量產乘用車上的應用是整條產業鏈發展的核心目標。我們從晶片、演算法、地圖、感測器、車聯網、產業政策等維度出發，可以看到2021年左右實現L3級自動駕駛的量產應用已經成為全行業的共識，在實際的發展過程中，我們觀察到部分環節的發展並不均衡，解決方案的部分細節存在分歧，但整體並不影響我們對量產乘用車如期落地的判斷。
國內外的主流主機廠多數都公佈了較為明確的自動駕駛發展規劃，L3級自動駕駛的落地時間普遍在2019-2022年之間。根據公開的產業鏈訊息，部分主機廠已經實現了部分環節的定點，多數主機廠已經對L3自動駕駛方案進行了測試。
我們觀察到，部分超前的L3車型因當地法規原因並未實現實際銷售，部分主機廠基於安全冗餘、良率、成本、法規限制等原因，對自身的L3級自動駕駛方案進行了一定的修改，對前期提出的過於激進的計劃進行了修正。
2、政策導向積極智慧網聯汽車測試園區遍地開花
作為汽車行業影響最為深遠的變革之一，全球範圍內的主流政策導向是積極鼓勵和有序開放的。目前的政策方向主要包括:自動駕駛測試要求、產業標準、駕駛資格和安全要求、自動駕駛基礎設施建設。目前，產業環境成熟度較為領先的國家是中國和美國。
中國的主管部門把智慧網聯汽車定義為5G的核心應用場景，給予了足夠的重視和支援。然而，作為一個橫跨多個產業鏈的全新行業，政策組合的推出不可能一蹴而就。
目前，我們認為:感測器、晶片行業補短板是產業鏈亟待解決的問題;自動駕駛的分級、場景界定、各環節的國標制定是自動駕駛脫離測試、走向應用的基礎;《道路交通安全法》及相關法規政策需要做出相應的細化和調整;智慧網聯基礎設施建設需要統一的規劃。
3、自主品牌感測器組合趨於務實
目前，自動駕駛系統的主流感測器包括鐳射雷達、毫米波雷達、視覺、超聲波雷達、紅外線等;廣義的感測器包括自動駕駛所需資料集——高精度地圖和車聯網終端。
主流的L3級自動駕駛解決方案主要依賴基於機器學習的視覺+雷達方案，鐳射雷達、毫米波雷達、超聲波雷達的主要區別在於精度、測距、魯棒性、成本等方面，普遍的觀點是將不同特點的感測器組合使用，提高系統的安全冗餘。目前尚不需要車聯網技術介入到決策環節。
L3自動駕駛在傳統的高階輔助駕駛(ADAS)基礎上增加了高速公路自動駕駛和自動代客泊車兩大功能。ADAS的技術和場景上已經較為明確，功能多數基於具體場景，L3功能涉及的場景更多，系統需要具備決策能力，感測器組合的要求更加複雜。
L3功能的主感測器組合為視覺+雷達+高精度地圖，輔助感測器的選擇上仍存在一定的不確定性。
我們判斷國外主流車廠將採用“鐳射雷達+毫米波雷達+視覺+高精度地圖”為主感測器的方案，該方案的安全冗餘度高，價格預計在3000美元左右。
國內主機廠受制於成本、法規、車市需求低迷等影響，可能會放棄推出對標國外主機廠的方案，改用“毫米波雷達+視覺+高精度地圖”作為主要感測器，該方案的成本顯著低於國外主機廠方案，感測器成熟度高，但提供的安全冗餘不足，更接近於之前業界提出的“L2.5”級別。
4、從硬體到應用，自動駕駛市場空間有望開啟
作為汽車行業歷史上最大的變革之一，自動駕駛的應用空間非常廣闊。我們認為，自動駕駛的行業邏輯將主要圍繞4個方面展開:量產乘用車自動駕駛滲透率提升;完全自動駕駛重塑出行業態;園區、礦山等封閉場景藉助自動駕駛技術實現完全自動化;卡車自動駕駛提升物流行業效率。
作為自動駕駛行業的底層技術設施，我們認為高精度地圖、車聯網設施等環節的建設和維護將形成多個全新的細分行業。自動駕駛基礎設施的投入將先行於行業爆發時點。
1）AVP有望成為量產L3自動駕駛標配功能
我們看好自動代客泊車(AutoValetParking,AVP)成為L3自動駕駛的標配功能。我們認為AVP功能所依賴的感測器成熟度高，場景一般屬於封閉低速環境，較容易實現車規級的解決方案。根據主機廠公開的研發規劃，多家主機廠都將AVP功能作為自動駕駛的標配功能。
AVP功能的實現難點在於:
實現過程是完全不需要駕駛員參與的，極端情況需要車輛自身去處理，具有部分的L4級自動駕駛特徵;停車場環境相對封閉、複雜，場地干擾因素多，需要停車場端提供地圖或定位支援。場端的基礎設施投資有望成為新方向。
2）特定場景自動駕駛率先落地
我們認為，特定場景自動駕駛有望在園區、礦山、碼頭等場景率先落地。對於上述場景而言，自動駕駛技術將顯著降低專業司機的人力成本和運營風險。因為行業邏輯的不同，特定場景的使用者對於成本的容忍度相對較高，專案在商務和技術環節均更容易落地。
以國內為例，珠海港、洋山港、天津港均進行了完全自動駕駛試驗，多家礦山、物流、倉儲企業也開展了相關的研究和測試，行業發展方興未艾。
3）Robotaxi有望在2020年進入商用試點運營
Robotaxi是完全自動駕駛技術的核心場景，將從根本上改變汽車行業邏輯。目前，Waymo、Cruise、小馬智行、百度Apollo、滴滴、文遠智行等公司均開展了開放道路的Robotaxi測試，Waymo已於2018年實現了專案的試商用。
5、智慧網聯汽車有望成為5G核心應用場景
我們認為，5G低時延特徵決定其核心場景是智慧網聯汽車，這也是工信部等主管部門反覆強調的觀點。
我們認為，車聯網的核心為三大場景:資料服務，包括資訊娛樂系統資料服務、車機系統更新、地圖資訊的更新和回傳;車路協同，主要是車端和路端的互動及智慧交通的應用;車輛直連通訊，通訊模組有望接入車載乙太網，加入自動駕駛決策和車輛控制環節。
行業普遍觀點為2020年推出基於5G-V2X的路端和車端裝置，2021年實現智慧網聯汽車的商用。
目前智慧網聯汽車目前仍面臨三大挑戰，包括:車端OBU和路端RSU裝置的普及仍要等待R-16標準凍結;智慧網聯基礎設施的建設需要強有力的底層設計，確保系統具備跨區域、跨車型的複用能力;智慧網聯汽車的商業模式需要與運營方深度繫結，目前尚無商用專案落地，沒有確定的商業模式。
對於智慧網聯存在的挑戰，主管部門有較為清醒的認識，所以整體的產業扶持政策思路是積極扶持地方示範專案，慎重推出全國性專案和產業指導意見。目前的產業政策方向主要以地方建設智慧網聯汽車測試示範區為主，主要圍繞傳統的汽車產業優勢地區和智慧交通業務進展較為領先的城市展開。
6、產業鏈:看好高精度地圖和高精度定位的投資機會
自動駕駛產業鏈圍繞主機廠展開，涉及到感測器、計算平臺、系統、汽車通訊等方向。我們認為，自動駕駛產業鏈鏈條較長，傳統的零部件總成企業具備更強的整合能力和技術積累，具備一定的競爭優勢，國內公司主要的機會來自部分細分行業的單點突破。
7、受益標的
四維圖新:自動駕駛行業龍頭，高精度地圖量產交付能力國內領先。四維圖新是國內領先的高精度地圖服務商，在L3級高精度地圖產品上處於國內領先，子公司傑發科技、四維智聯、六分科技等在汽車晶片、車聯網、高精度定位服務等方向亦處於國內一流水平。
我們認為，公司通過長期與主機廠合作積累的量產前裝和地圖測繪經驗是公司的核心競爭優勢，高精度地圖行業本身具備特殊的牌照、商業模式、資料壁壘。在L3自動駕駛量產落地的前夕，公司有望依託高精度地圖業務成長為自動駕駛方向的行業重要玩家。
中科創達:深度受益5G變革的軟體供應商龍頭。公司是國內稀缺的軟體系統平臺解決方案提供商，通過與晶片廠商的長期深度合作，形成了覆蓋Android、Linux等核心作業系統，從硬體驅動到上層應用的完整技術方案，是國內終端企業和晶片廠商的核心合作伙伴。
在5G網路大規模建設的起點，公司下游的手機、智慧汽車、物聯網等行業均有望迎來技術變革浪潮，我們看好公司長期受益5G帶來的技術變革，實現快速發展。
中海達:導航測繪行業傳統龍頭，自動駕駛高精度定位領域競爭優勢顯著。中海達是導航測繪行業傳統龍頭，也是國內最早進入自動駕駛高精度定位領域的公司。
公司早期合資成立的子公司中海達是國內第一批拿到導航電子地圖測繪牌照的企業，通過高精度地圖業務與主機廠建立了良好的合作關係。我們看好公司在車規級高精度定位硬體和軟體服務領域迎來突破。
三、雲端計算:企業上雲勢不可擋SaaS市場有望高增長
1、政策保駕護航企業上雲勢不可擋
全球雲端計算維持高景氣，國內市場高速增長。全球雲端計算市場維持高景氣，同時中國市場依然保持高速增長，預計未來幾年中國雲端計算市場增速繼續高於全球平均水平。
2018年全球公有云(IaaS/PaaS/SaaS)市場規模達到1363億美元，增速有所減緩，為23.01%;細分服務市場IaaS、PaaS、SaaS規模分別為325億美元、167億美元、871億美元。
中國雲端計算市場規模達到962.8億元，增速為39.2%;其中，公有云規模437億元，相比2017年增長65.2%;私有云規模達525億元，同比增長23.1%。
利好政策不斷，為企業上雲保駕護航。一個產業的發展離不開國家政策的大力支援，政策也會為產業未來發展提供方向。近年來，全球各國政府日益關注雲端計算行業的發展，制定一系列的雲計算髮展戰略計劃。
自2012年中國科技部發布《中國雲科技發展十事五專項規劃》以來，中國政府部門陸續釋出了一系列相關政策指引國內雲端計算行業的發展，尤其工信部發布的《雲計算髮展三年行動計劃(2017-2019年)》、《推動企業上雲實施指南(2018-2020年)》將雲端計算推至國家戰略層面。
傳統行業降本增效意願強，雲端計算滲透率有待提升。產業網際網路的核心要求之一便是上雲，而云計算虛擬化、易擴充套件、按需付費等特點有效降低企業成本，提高運作效率。
根據信通院資料，中國至少有3000萬中小企業需要資訊化服務，而2018年使用雲服務企業佔比30.8%，工業上雲率更是隻有21.3%，中國企業上雲仍然有巨大的市場潛力。
IaaS市場逐漸成熟，服務可覆蓋全國。中國公有云IaaS市場保持高增長，2018年市場規模達到270億元，過去三年增速均保持在70%以上。
IaaS層將基礎設施作為服務供使用者使用，服務商需要配置大量的基礎設施滿足客戶需求，否則會較大程度影響雲使用體驗;目前中國在雲基礎設施規模的投入與日俱增，增速遠超傳統IT基礎設施增速;2018年雲IT基礎設施規模達到924.1億元，佔IT基礎設施市場規模的比例從2014年的18%增至41%;隨著雲滲透率的提升，我們認為未來形成以雲基礎設施為主的IT基礎設施市場。
IaaS服務商也在大量建設超大/大規模資料中心，中國大陸加香港地區超大/大規模資料中心可用區密佈各地，如阿里雲、騰訊在國內超大/大規模資料中心可用區超過30個，金山雲、華為等第二梯隊在國內也擁有超過20個可用區，各行業企業、政府都能夠按需找到雲服務廠商幫助其上雲;此外，全球雲端計算兩大巨頭AWS和Azure在國內資料中心可用區一共只有12個。
中國企業上雲，自主可控呈大趨勢。隨著政府對自主可控的大力支援，企業在關鍵技術上不斷突破，中國雲服務商完成非常不錯的市場表現。
根據IDC資料，阿里巴巴、騰訊、中國電信、金山等四家中國企業入圍2018年全球十大IaaS服務商，而2014年只有阿里巴巴一家;中國公有云IaaS廠商市場份額前五中只有一家國外公司(AWS)且份額僅為6.4%。
垂直行業解決方案+“ABC“金三角，應對多樣化場景需求。隨著企業資訊化程度的提高，不同行業或者不同業務場景都會對雲服務商提出新的產品要求。
我們認為現階段各雲服務基礎設施建設相對完備，未來將是行業解決方案的成熟度高，創新業務和創新技術豐富的公司將會取得較高的市場份額。
完備的垂直行業解決方案力促進B端獲客。雲服務商為垂直行業不同領域的企業提供雲服務，針對性強個性化的行業解決方案備受客戶青睞。現階段，雲端計算龍頭廠商都在完善各行業解決方案，希望獲取更多市場份額。
例如，金山雲最初在遊戲和視訊直播領域佔有較大的份額，2018年以來大力推動金融、政務方面的業務，已經為建設銀行、招商銀行、北京市、徐州市等企業和政府部門提供雲服務。
佈局“ABC“金三角，未來更具競爭力。數字化時代雲端計算、人工智慧、大資料均為不可或缺的一部分，如果兩者相互融合顯然會提升雲解決方案對客戶吸引力，是雲服務商提升競爭力有效途徑。
以雲基礎設施為人工智慧作支撐，機器學習等AI應用直接被企業所運用，尤其是那些人才和技術能力薄弱的企業，智慧雲大大降低智慧化成本。
例如百度智慧雲所提供的天智人工智慧平臺、天算智慧大資料平臺、天工智慧物聯網平臺、天像智慧多媒體平臺與雲基礎服務相結合，客戶可以直接在雲端獲取一站式ABC融合解決方案，已經為物源科技、Intel、ZEBRA、快手、作業幫、清華大學等來自不同領域的企業及機構提供智慧雲服務。
2、企業級市場前景廣闊SaaS有望持續提速
SaaS市場連續提速，跑贏全球平均水平。2018年全球SaaS市場規模達到871億美元，佔全球雲端計算市場的63.9%;不同於全球，國內公有云市場SaaS佔比並不是最高，增速也不是最快，2018年規模為145.2億人民幣，相比2017年增長38.95%。
值得注意的是，2017-2018年國內SaaS增速超過全球平均水平至少15個點;介於全球SaaS趨於成熟增速逐漸放緩，而國內市場仍處於發展初期，我們認為在未來幾年國內SaaS市場會提速，佔全球份額比值顯著提高。
根據IDC資料顯示，2018年第三季度起，中國SaaS增長率連續三個季度有所提升，與我們的預期是相符的。
企業級市場前景廣闊，SaaS國內認可度逐步提高。以往中國企業資訊化程度不高，付費意願不強等因素，SaaS在國內始終沒有如IaaS飛速增長。
隨著中國企業IT投入比的增加、移動網際網路的發展、政策的推動，逐漸為SaaS建立起了良好的經濟環境。各行業摒棄原本粗放式成長，轉向精打細算;而SaaS成本低、免費升級、專業管理、靈活性強等優勢越來越受企業歡迎。
根據前瞻產業研究院資料，SaaS企業級市場付費使用者規模從2013年的1.3萬戶增長到2018年的23萬戶，翻了接近18倍，認可度顯著提高。等保2.0的出臺表明國家對自主可控領域的重視，將加速企業應用軟體的中國產化替代。
對標美國，SaaS市場規模是雲端計算規模中最大的一塊，而國內IaaS才是佔主要份額，我們認為這與兩國雲計算髮展階段的不同引起不同層次市場規模的差異;可以確認的是，未來企業軟體會以SaaS服務為主，目前國內市場滲透率依然很低，我們認為ToB端前景非常廣闊。
雲服務商深化產品多樣性，向生態化延伸。SaaS廠商面對激烈的競爭，不停的改變和優化運轉模式，滿足企業各類需求，奮力建立市場優勢。
在產品方面，業務垂直型和行業垂直型雙向拓展，對不同的場景研發個性化產品，例如金蝶雲針對不同規模的企業提供相應的SaaS服務幫助客戶數字化轉型;CRM、OA、IM以及協同應用等明星賽道，國內SaaS服務商已經具備完整的解決方案。
在產業鏈方面，服務商力爭向上遊延伸，建立PaaS開放型平臺，形成SaaS+PaaS生態，例如紛享銷客構建的PaaS平臺打通各類SaaS服務，為客戶提供更完善的CRM連線型服務。
3、受益標的
用友網路:中國產ERP行業龍頭，雲化和軟體中國產化開啟公司增長新空間。用友是中國產ERP軟體行業發展的代表，形成了以用友企業雲服務為核心，雲服務、軟體、金融服務融合發展的戰略佈局。
在2000億事件的背景下，高階市場的ERP中國產替代需求開始增加，業務線條和行業解決方案的佈局開始初見成效。公司的SaaS和PaaS業務持續高增長，雲化程序持續領先。我們看好公司受益軟體中國產化和雲化的長期趨勢，業績快速增長。
廣聯達:造價業務雲化超預期，施工業務前景廣闊。公司為客戶提供全面的數字建築平臺，經過近20年的發展，業務領域由傳統的招投標階段擴充套件到設計和施工階段，覆蓋工程專案全生命週期。
作為行業解決方案軟體雲化的代表，公司的造價業務雲化進度持續超預期，產品化和雲化趨於成熟;施工業務積極拓展，逐步形成BIM、智慧工地、數字企業三大解決方案，施工行業的滲透率仍處於較低水平，我們看好廣聯達通過其深厚的技術積累，快速提升在施工行業的市佔率。
浪潮資訊:雲端計算行業景氣度處於高位，伺服器競爭格局好轉帶來新機會。雲端計算行業的硬體採購需求仍在高位，我們判斷採購需求將從網際網路頭部企業向行業客戶轉移，整體仍將維持較快增長。
公司在收入持續高增長的背景下，產品結構改善和費用控制加強帶來了利潤率的企穩回升，未來，我們認為伺服器市場的格局仍將進一步改善，公司有望迎來收入和利潤的持續增長。
四、金融科技:Fintech賦能資產管理行業進行時
1、政策助力資管行業迎來新機遇
構建金融科技發展的“四樑八柱”，中國金融科技行業將迎來黃金髮展期。2019年8月22日，中國人民銀行印發《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》(以下簡稱“《規劃》”)。《規劃》總結了金融科技行業的發展形勢、提出了6項發展目標、6大方向27項重點任務、5類保障措施。
《規劃》提出，“到2021年，建立健全中國金融科技發展的“四樑八柱”，進一步增強金融業科技應用能力，實現金融與科技深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網路化、智慧化金融產品和服務的滿意度，使中國金融科技發展居於國際領先水平。”
《規劃》是主管部門就金融科技行業出臺的第一份頂層設計，具有劃時代意義。正如《規劃》開篇指出，金融科技是技術驅動的金融創新。當前金融科技行業正在經歷三個方向的深刻變革:
一是業務形態的變化，金融機構的業務界限更加模糊，傳統的金融IT架構需要不斷升級，以資管行業為例，《資管新規》後資產管理行業普遍面臨主動管理的挑戰;
二是新技術驅動新業務形態不斷湧現，如基於大資料風控和移動支付產生了消費金融大發展，基於機器學習和NLP的AI投資成為技術創新的重要方向，區塊鏈技術更一度成為市場關注的焦點;
三是金融風險傳導機制發生變化，對貨幣政策、金融市場金融穩定、金融監管等方面帶來了新的挑戰。《規劃》體現了主管部門對行業業態、技術架構、監管思路的全面思考。
資管新規倒逼金融機構改革轉型。資管新規下，資管行業各金融機構面臨業務轉型。銀行設立具有獨立法人主體的理財子公司，子公司獨立開展理財業務、獨立承擔風險;信託迴歸本源，去通道、去巢狀，積極開展創新型主動管理業務;券商降低了通道業務和槓桿類業務的規模，逐步提高主動管理規模。
2、主動管理需求刺激PB和FOF業務大發展
資管行業市場超百萬億，銀行理財子和私募基金有望成為行業發展新增量。從2018年4月，銀行紛紛設立理財子公司，截至目前，共有30餘家商業銀行設立理財子公司，其中建信理財、工銀理財、中銀理財、交銀理財、農銀理財五家理財子公司都已投入正式運營階段，預計管理資產規模將突破萬億。
私募基金管理業務近幾年也一路攀升，管理人數量已達到2.4萬餘家，基金產品數量已突破7.5萬隻，銀行理財子公司的的業務需求有望成為金融科技行業需求新增量。
從PB業務到FOF系統，金融科技行業受益私募與銀行資管系統建設新需求。券商PB業務正在不斷豐富起內涵，不斷擴張業務邊界。銀行理財打破“剛性兌付-預期收益率”的經營模式，通過FOF、MOM的形式，對管理人和底層資產有了更深層次的把控。
PB業務“四新”轉型模式探索。PB業務“新技術”、“新定位”、“新模式”、“新服務”要求。在大資料人工智慧時代下，資料處理與整合能力得到增強，“新技術”催化PB業務效率得到提升。
前瞻化，個性化，深入化，立體化，顧問式服務將成為PB業務“新定位”;“新模式”指為客戶打造全產業鏈，全生命週期的，多元化個性化的業務;PB服務需要豐富產品結構並提供專業化，合規化的產品結構設計“新服務”。
PB業務的快速發展創造細分市場新機遇。PB業務極大的促進交易系統等資管相關係統採購額的增長。
以恆生電子為例，作為券商資管系統的建設者，公司近年來的業績增長主要靠經紀業務、財富業務、資管業務系統的旺盛需求，經紀業務收入、財富業務和資管業務收入在近三年來穩步提升。
資管新規，倒逼金融機構改革轉型。隨著銀行理財子公司的設立，傳統的通道業務發展模式被打破。銀行由委託信託、券商資管進行資金管理的被動資金管理模式轉向主動管理模式，藉助FOF平臺，對銀行的投資收益進行歸因。
該系統可以幫助銀行從獲取“預期收益率”的業務模式轉向明確資金投向進行主動管理的業務模式。FOF系統的建立，需要藉助系統供應商搭建資產管理系統，利好資管系統供應商。
3、大資料和AI深度介入投資環節
金融科技行業早期投資活躍。大金融科技投融資額5年間增長了近5倍，2018年金融科技投資額突破1000億美元。2013年-2017年全球金融科技投融資額增長5倍，2018年金融科技投融資額達到1118億美元，較17年增長120.08%。投資事件2196例，創最高記錄。
大資料產業規模規模高速增長，資料變現跨越臨界點。全球的資料總量處於30%的高速增長階段，中國大資料核心產業規模在逐年攀升，資料維度的提升與資料規模的增長，為風險管理提供豐富的資料來源，將助力資管行業風險管理系統建設。
大資料處理、儲存、分析方法讓資管行業風險管理更加有效。傳統的風險預警，往往基於企業披露的定期報告的財務資料，最大的缺點在於資料時效性不夠，無法達到對風險進行及時準確識別，預警的需求。
同時受到資料種類與數量的制約，往往預測能力不足，隨著大資料時代的到來，資料量逐年攀升，企業獲取資料的成本逐步降低，並且資料維度也得到豐富與提升，如財稅資料、社交資料、工商資料等都有了充分應用。
資料的獲取、組織、分析方式上也融入了更多的非結構化資料，如視訊、音訊、影象等資料等。
知識圖譜建立資料探勘新邏輯，賦能資管行業進行大規模複雜網路資料探勘。知識圖譜是大規模的語義網路，也是多關係圖，傳統資料主要挖掘數值型資料的資料相關關係，而知識圖譜引入大規模非數值資料和圖與網路的理論，表達各種各樣實體概念及其之間的各類語義關聯。
專家系統是一種基於“知識庫”和推理機的問答系統。兩者使用的資料規模不同。專家系統的知識庫是人為進行構建，而知識圖譜的知識獲取與儲存是藉助大資料技術對結構化、半結構化，非結構化資料進行大量的網路結構的知識提取、知識表示以及知識儲存，側重關聯知識的構建。
知識圖譜可以對大規模複雜網路實現分散式的社群挖掘，賦能資管行業資訊獲取與處理，發現資訊相關關係。構建資產端的融資方的知識圖譜，可以進行風險控制識別舞弊欺詐，構建證券知識圖譜，實現公司複雜關係的查詢網路，賦能智慧投研系統建立。
人工智慧助力智慧投研決策新模式。隨著資管行業管理資金規模的龐大，通過大資料和人工智慧知識圖譜等技術，完成資料獲取-清洗-分析-決策的投研流程。
資管公司建立“速度化”、“自動化”、“規模化”的投研系統有利於提升資產管理效率，對人工智慧將助力智慧投研，利好資管公司投研系統建設。
全球首支人工智慧選股的(AIEQ)在紐交所推出，利用IBMWatson認知和大資料處理能力去分析美國境內的投資機會。
近年來國內AI基金訊息頻傳，浙商基金提出以人工智慧構建基金公司，首批“受訓”的300個機器人正在學習排名靠前的中國基金經理、賣方明星分析師、行業專家和微信投資群，目前可以覆蓋80%的A股公司;未來的目標則是運用上千個機器人進行行業和公司分析，實現分散投資。
4、區塊鏈技術落地數字貨幣和可信交易
1）中國法定數字貨幣研發有望加速
人民銀行頻頻表態，中國法定數字貨幣研發有望加速。2019年8月2日，中國人民銀行召開2019年下半年工作電視會議，會議提出:“加快推進中國法定數字貨幣(DC/EP)研發步伐，跟蹤研究國內外虛擬貨幣發展趨勢，繼續加強網際網路金融風險整治”。
回顧DC/EP的研發歷程，早在2014年人民銀行就組織了專門的研究團隊，在2016年即提出了發行數字貨幣的明確目標，並在2017年成立了數字貨幣研究所。近期主管部門就中國的法定數字貨幣研發頻頻發聲，表態也出現了一些積極變化。
一方面，過去主管部門對數字貨幣的表態主要強調中央銀行發行(CBDC,CentralBankDigitalCurrency)，相較過去較為模糊的表態，近期的表態明確了中國法定數字貨幣的支付屬性;
另一方面，在Libra引發廣泛關注的背景下，人民銀行此次表態加速推進法定數字貨幣研發，態度更加積極。
“一幣、兩庫、三中心”成為DC/EP的核心架構。中國的法定數字貨幣目前被命名為“DC/EP”，其中DC(DigitalCurrency)強調了技術實現路徑和貨幣職能，DC/EP在中國被定義為M0，具有價值尺度、支付手段、信用創造等法幣具有的貨幣職能。
EP(ElectronicPayment)強調了貨幣的支付屬性，較其他數字貨幣方案的側重有所不同。數字貨幣的架構與傳統法幣有較大區別，DC/EP發行和回籠基於“中央銀行—商業銀行”的二元體系來完成，在架構上實現了管控中心化、分散式架構、易於攜帶、便捷支付、前臺匿名後臺實名等功能。
根據目前提出的方案，“一幣、兩庫、三中心”會成為法定數字貨幣體系的核心要素。一幣指法定數字貨幣，兩庫指數字貨幣發行庫和數字貨幣商業銀行庫，三中心指認證中心、登記中心和大資料分析中心。
新發行的數字貨幣將有助於紙幣發行和流通成本的降低，提升經濟交易的透明度，增強央行巨集觀調控能力，建設全新的數字化金融體系。
中國法定數字貨幣有望實現央行發行管控與分散式記賬的融合。2019年6月15日Facebook釋出Libra白皮書，引發了公眾的廣發關注。與Libra相比，DC/EP最大的不同在於其是央行發行和管控的，實質是法定貨幣的組成部分。
從美國國會就Libra舉行聽證會的相關資訊可以觀察到，純粹的分散式架構數字貨幣與現有貨幣體系有明顯衝突，各國政府的態度也較為保守。
我們判斷，以DC/EP為代表的，央行主導、融合集中管控和分散式記賬的數字貨幣方案將會是行業發展的主流方向。
我們認為，短期DC/EP仍處於研發、測試階段，未來從事大資料分析、身份認證的相關公司有望受益。
2）區塊鏈技術落地貿易融資平臺
區塊鏈技術提升供應鏈金融融資效率。傳統供應鏈金融，由於地位相對強勢的核心企業還款能力相對較強，違約風險較低，因此供應鏈金融的主要面對的企業是地位相對強勢的核心企業。
而區塊鏈技術具有“記錄不可篡改”、“公開透明”等特點，讓貿易融資記錄完整保留、公開可信，完善對核心企業的上下游企業定價與貿易融資，提升供應鏈金融融資效率。
8月6日，央行研究局局長王信在國務院政策例行吹風會上公佈央行在粵港澳大灣區探索實施相關金融改革、金融互聯互通的相關措施。
王信表示，央行已在大灣區建立貿易融資平臺，利用區塊鏈技術進行試點。傳統的貿易融資要求商業銀行必須掌握交易環節所產生的商流和物流資訊，而這依託於授信主體和第三方合作伙伴的配合程度，但是由於第三方合作伙伴配合的侷限性，銀企之間資訊不對稱問題並未得到根本解決。
目前貿易融資平臺已上線試執行。依託區塊鏈技術的貿易融資平臺可以有意識地加強國際貿易細節和運輸保險業務的記錄，建立可信流程記錄，打破資訊不對稱，並且實時了解國際貿易市場動態，了解掌握商品的行情變化，培養對國際貿易市場的洞察力，增強識別潛在風險的能力，讓資管行業提供高品質的融資服務。
5、受益標的
恆生電子:監管週期拐點來臨，龍頭持續擴張業務邊界。公司是券商核心系統、資管交易系統和金融機構TA系統的國內領先企業。
《資管新規》逐漸落地、科創板推出、《金融科技行業發展規劃》釋出等一系列事件意味著監管層對金融科技監管的方向出現微調，公司在研發能力和產品線上建立了較強的業務壁壘，我們看好在監管政策出現拐點的大背景下，公司的業務邊界持續擴張。
長亮科技:稀缺銀行核心系統供應商，競爭格局優化和網際網路銀行驅動公司業績快速增長。長亮科技是A股稀缺的銀行核心系統供應商，銀行IT行業是金融科技行業最重要的細分領域之一，競爭格局較為分散，我們觀察到近期銀行IT行業的市場集中度持續提升，龍頭的技術和渠道優勢開始顯現。
同時，長亮科技在網際網路銀行、大資料業務方向的技術優勢明顯，新業務持續快速增長。我們看好長亮科技向非核心系統等業務方向積極拓展，研發和渠道儲備開花結果，營收品質獲得持續提升。
同花順:互金行業龍頭，市場核心Beta品種。公司是國內領先的行情交易軟體提供商，收入來源主要來自電信增值業務、廣告和網際網路業務、基金代銷業務和軟體維護業務。市場的活躍將直接通過增值業務定製、廣告投放增加、基金銷售規模增加等渠道影響公司收入。
我們觀察到19Q1公司的電信增值業務預收款出現拐點，19H1廣告業務增速75%，19H1基金代銷業務增速88%，顯示出了良好的業績彈性。我們看好公司受益市場持續活躍，體現良好的業績彈性。