1. 計算機盈利品質改善 5G 場景需求有望成為投資主旋律

1.1 投資策略前瞻：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、中美貿易戰預期逐漸消化、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。

1.2 計算機行業整體跑贏市場

在穩健貨幣政策保持鬆緊適度，中美貿易戰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。

1.3 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 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。

1.4 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。

1.4.1 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。

1.4.2 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。

1.4.3 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。

1.4.4 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。

1.4.5 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。

2. 自動駕駛：L3 自動駕駛進入落地階段

2.1 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。

2.2 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我 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。

2.3 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”為主傳 感器的方案，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。

2.4 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。

2.4.1 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（Auto Valet Parking, 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 持。場端的基礎設施投資有望成為新方向。

2.4.2 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。

2.4.3 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。

2.5 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。

2.6 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。

2.6.1 從政策和資料層面看好高精度地圖的投資機會

多家企業新入局高精地圖，看好行業受益自動駕駛和車聯網普及。在移動網際網路時 代，導航電子地圖被視作重要的流量入口，以 BAT 為代表的產業力量以流量為核心 建立了導航電子地圖的遊戲規則。隨著自動駕駛和車聯網技術的發展，主機廠普遍 將普及 L3 自動駕駛的時間節點定在 2020 年左右，高精度地圖作為駕駛決策所需 的環境資料集合，其重要性和價值量將顯著超過傳統的車載導航地圖。

 以四維圖新、高德導航、百度地圖為代表的行業龍頭和以中海庭為代表的主機廠 系圖商目前已經完成或接近完成 L3 自動駕駛所需的高精度地圖繪製，處於行業 領先地位；

 以滴圖科技、Momenta、寬凳科技為代表的新圖商普遍在從技術創新的角度研究 高精度地圖在自動駕駛和智慧交通領域的新應用。

值得注意的是，通訊巨頭華為近期獲得了導航電子地圖測繪牌照，根據公開招聘信 息，城市服務行業龍頭美團點評也有意加入高精地圖行業。截止 2019 年 8 月，已 有 20 個主體獲得了高精地圖測繪牌照，行業格局是否會隨著越來越多的公司加入 行業而變得更加分散成為市場關注的焦點。與探討牌照邏輯和規模效應邏輯不同， 我們將嘗試用資料更新的邏輯探討高精度地圖的市場格局。

L3 及以上的自動駕駛系統需要以較高頻率進行動態資訊更新。與傳統的導航電子 地圖不同，高精地圖是給車“看”的地圖，從資料結構上，高精地圖可以分為道路 資訊、影象資訊、雷達資訊、交通動態資訊。動態資訊即道路環境相較底圖的變化 資訊，不準確的資訊將降低高精地圖的可靠性，也將影響自動駕駛的安全。從自動 駕駛的階段考慮，L3 是駕駛決策由人轉變為車的分界點，為保證自動駕駛的可靠 性，一般認為 L3 及以上的自動駕駛系統即需較高頻率的動態資訊更新。

眾包更新是高精地圖更新的必然選擇。理論上，完全的自動駕駛需要實時的動態信 息更新作為支援，在目前 L3 普及階段高精地圖尚無必要提供實時的更新頻率，以 四維圖新為例，公司目前可以實現高精地圖“日更新”。考慮到中國高速公司與城市 主要道路的里程之和已超過 30 萬公里，專業採集車所需的高昂硬體和人力成本， 眾包採集是唯一的更新方案。以四維圖新的方案為例，四維圖新採用了專業更新+ 眾包更新結合的採集方式，C 端的採集主要依託車輛自身感測器，以採集動態資訊 資料為主。

考慮地理資訊保安因素，我們判斷眾包採集資料將回傳圖商，並由圖商處理後才會 交由主機廠使用。眾包更新的資料由眾包車輛自身感測器採集並上傳，具備 L3 自 動駕駛功能的乘用車本身具備亞米級甚至分米級的定位精度，其實際採集的資料將 接近專業測繪車輛的資料精度，涉及國家祕密。根據《中華人民共和國測繪法》和 國家測繪地理資訊局下發的《關於加強自動駕駛地圖生產測試與相關應用的通知》， 相關工作必須由具有資質的圖商完成。所以我們判斷，未來通過乘用車眾包產生的 更新資料將回傳到由圖商控制的高精地圖雲平臺，由圖商進行偏轉、脫敏後才會交 由主機廠使用。

基於以上的分析，我們判斷未來主機廠和圖商的合作將不會停留在採購地圖資料服 務的階段，圖商將通過高精地圖雲平臺與主機廠達成更為緊密的合作關係。高精地 圖行業有望出現類似 T-box行業的發展邏輯，各家主機廠的 T-box主要供應商一般為其新能源車管理平臺的搭建方，隨著各家主機廠的管理平臺日趨完善，主機廠和 自身的 T-box供應商的合作關係也趨於穩固。高精地圖行業與 T-box行業的不同在 於，高精地圖雲平臺將由圖商運營並管理，雙方的合作關係一旦達成將很難變更。 我們看好具備先發優勢和雲平臺能力的圖商與主機廠達成穩固合作，建立較寬的護 城河。

2.6.2 看好國內高精度定位行業實現突破

高精度定位是基於高精度地圖體系的自動駕駛系統的基礎。對於人類駕駛員和 L2 輔助駕駛而言，地圖和定位資料並不影響車輛駕駛決策，對定位精度的要求較低， 一般為米級至分米級精度，不要求系統具備車規級可靠性；從 L3 開始，自動駕駛 系統需要具備駕駛決策能力，在定位環節需要配置匹配高精度地圖精度的定位硬體， 一般要求為 10-30cm 定位精度；隨著系統使用場景的增加，高精度定位需要適應更 多極端場景，精度需要提升至釐米級。

從技術路線上，定位技術需要從傳統的 GNSS單點定位過渡到差分定位+組合導航 +場景匹配的組合方案。GNSS 單點定位在精度和可靠性上無法滿足精度和可靠性 需求，所以基於終端訊號增強（多模多頻+自差分）、增強訊號（星基+地基定位增 強）的 GNSS 方案成為主流，同時搭配慣性導航裝置解決自主導航、高動態等自動 駕駛特殊要求。場景匹配也是提高解算速度，降低定位難度的路線之一。只有三類 技術融合，才能較好滿足自動駕駛的定位需求。

值得注意的是，GNSS 高精度定位所需的高精度定位基準網有望成為由運營商提供 的、特殊的通訊基礎設施服務。在 5G 網路加速建設的背景下，車聯網、物聯網在 自動駕駛、工業網際網路、智慧城市等方向的需求開始爆發，高精度定位有望成為廣 泛的需求。通過基準網的建設，終端可以較低的成本實現高精度定位，高精度定位 有望實現大範圍普及，而高精度基準網路也有望成為運營商提供的增量服務。我們 認為，運營商在高精度定位基準網的投資有望加速。

就自動駕駛高精度定位終端而言，相關的硬體提供商需要在車規、成本、精度三個 方向找到平衡。我們判斷，L3 級高精度硬體需要在定位訊號良好的環境下實現 1030cm 的定位精度、在定位訊號缺失的情況下實現分鐘級的精度保持，同時兼顧信 號頻率、可靠性要求。根據目前的技術路線，滿足上述要求的高精度定位模組成本 端將長期保持千元級以上。車規級高精度定位需要主機廠和高精度定位硬體廠商的 磨合提出了較強的挑戰，建議重點關注具備硬體實力和主機廠合作基礎的高精度定 位硬體廠商。

2.7 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。

3. 雲端計算：企業上雲勢不可擋 SaaS 市場有望高增長

3.1 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 能化成本。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。

3.2 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 To B 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。

3.3 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。在中美貿易摩擦背景下，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。

4. 金融科技：Fintech 賦能資產管理行業進行時

4.1 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。

4.2 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 系統採購額的增長。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、

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。

4.3 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數 據相關關係，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，通過大數 據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 IBM Watson 認知和大數 據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。

4.4 區塊鏈技術落地數字貨幣和可信交易

4.4.1 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, Central Bank Digital Currency），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（Digital Currency）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（Electronic Payment）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。

4.4.2 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。

4.5 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 心繫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。