“三驾马车”驱动业绩增长
公司以智能操作系统技术为核心，具备智能软件、智能网联汽车以及物联网三大业务。创达专注于 Linux、Android、RTOS, 鸿蒙等智能操作系统底层技术及应用技术开发，其主营业务包括智能软件、 智能网联汽车以及智能物联网业务。在智能软件领域，公司与各类芯片平台达成广泛合作，为客户 提供产品交钥匙、产品差异化、运营商认证、系统安全等解决方案。智能网联汽车业务主要包括基 于 SOA 架构的智能座舱和自动驾驶。公司物联网业务为 OEM/ODM、企业级以及开发者客户提供从 芯片层、驱动层、操作系统层、算法层到应用层的一站式解决方案，构建以 IoTOS（物联网操作系 统）为核心的端(终端)、边(边缘计算)、云(云服务)分布式 OS 一体化和全场景解决方案。公司收费 模式包括软件许可模式（IP）、服务+解决方案以及以软件为核心的软硬一体产品销售模式。
依托智能软件业务技术积累，加码智能汽车和智能物联网。2008 年 3 月，公司前身创达有限在北京 设立。公司设立之初主要从事面向移动智能终端的 Linux 系统产品开发及相关技术服务，随后创达 由 Linux 系统拓展到 Android 系统，并开始与移动芯片厂商高通公司、Flextronics 进行合作。2009 年公司全面转向基于 Android 系统的智能手机和平板电脑操作系统产品和服务，并形成围绕 Android 系统的三大系列产品—面向智能手机的 SmartDroid、面向平板电脑的 BigDroid 和面向智能电视/机顶 盒的 TVDroid，并与高通公司、展讯通信等移动芯片厂商以及索尼、夏普等移动智能终端厂商开展 深入合作。
智能终端领域，公司为智能手机、平板电脑、可穿戴设备（智能手表、腕投等）提供软硬件整体化 解决方案，能够实现内核驱动程序集成、框架优化、运营商认证、安全增强、用户界面设计、上层 应用定制化等功能。公司在产业链中为上游移动智能终端厂商、电信运营商、元器件厂商提供硬件 系统适配，为下游应用软件和互联网厂商提供应用软件支撑，同时公司还为智能移动设备供应商、 电信运营商等提供差异化解决方案和运营商认证等服务，其客户覆盖北美、东亚（中国、日本、韩 国）以及欧洲。
智能汽车领域，创达 E-Cockpit 4.5 智能座舱支持高通、瑞萨、NXP 等多个主流芯片平台，以及 QNX、 INTEGRITY、Android、Linux 等多个操作系统，并与百度、索尼、小米、华为等达成广泛合作，为 汽车提供一套从操作系统开发、核心技术授权到应用定制的解决方案和服务。目前全球采用中科创 达智能驾驶舱产品和解决方案的公司已超过 200 家。
2015 年，公司在深圳创业板上市，依托智能软件 OS 的深厚技术积累，创达积极布局智能驾驶和物 联网赛道。2017 年，创达发布全球首款高通 820 平台 Hypervisor 智能驾驶舱解决方案；2018 年公司 发布 Thundercomm TurboX AI Kit，为不同级别的 AI 开发者提供终端侧人工智能高性能的计算平台 和丰富的开发工具；2022 年公司和地平线成立合资公司，共同加速智能驾驶量产落地。
公司实际控制人是公司董事长兼总经理赵鸿飞， 持有公司 26.74%股份。公司旗下子公司包括 苏州畅行智驾、北京奥思维、杭州创通智远、上海慧行智能等。管理层具备深厚技术背景，董 事长曾历任恩益禧（NEC）-中科院软件研究所有限公司（现已更名为：日电卓越软件科技（北 京）有限公司）工程师、项目经理，其他高级管理层曾在高通、紫光展锐、中科红旗软件等拥 有丰富的技术研发经验。
主营业务高速增长，汽车与物联网业务逐步成为主要来源。公司近三年主营业务收入保持高速增长， 21、22 年收入分别为 41.3、54.5 亿元，同比增长 57.0%、32.0%，2019-2022 年收入 CAGR 达 43.9%。 智能软件业务仍是公司最大收入来源，近 3 年收入 CAGR 为 24.9%，22 年在智能手机出货下降的情 况下凭借卓越的操作系统平台技术能力，智能软件业务仍保持正向增长，同比增长 16.0%。汽车业 务与物联网业务保持高速增长态势，近 3 年收入 CAGR 分别为 55.1%、66.7%，两项业务占总收入 比重不断提升，2022 年汽车与物联网收入占比分别为 32.9%和 32.3%，相比 2019 年提升了 6.7、 11.5PCTs。
利润稳步增长，公司费用管控能力持续提升。公司利润稳步增长，2019-2022 年毛利、净利 CAGR 分别为 40.0%、47.5%。公司毛利率、净利率较为稳定，22 年分别为 39.3%、13.3%。公司在持续加 大研发投入的同时，销售费用率和管理费用率呈下降趋势。2022 年公司销售、管理、研发费用率分 别为 3.1%、8.8%、15.6%，销售和管理费用率相比 2019 年分别下降了 1.6、2.7 PCTs，研发费用率 相较 2019 年提升 0.2 PCT。
智能手机迎来新动能，传统业务有望稳中有升
智能终端业务的增长动力主要来源于两方面，一方面是智能终端设备出货量带来的线性增长，近几 年，传统智能设备趋于饱和，然而 5G 手机渗透的大幅提升为产业注入新活力。根据 IDC 预测，到 2026 年 5G 手机占比将提升至近 80%，而 2020 年 5G 占比仅为 20%左右。另一方面，终端智能化改 造需求的提升也将进一步带动公司收入增长。随着智能终端种类的增多，软件功能趋于复杂化、多 样化，众多操作系统和应用厂商需要对系统与软件进行二次开发以实现差异化竞争。 智能手机需求疲软，5G 渗透提供增长新动力。近几年传统智能设备渗透率趋于饱和，在智能手机需 求缩减的背景下，公司 18、19 年软件业务保持平稳增长。随着 5G 技术带来的产业升级，公司迎来 发展新机遇。以国内市场看，2019 年是 5G 商用元年，2020、2021 年我国 5G 基站覆盖率大幅提升， 5G 手机出货量高速增长，2021 年公司智能终端业务同比增长 40%以上。 未来，我国 5G 进程有望进一步提速。 工信部《5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年）》中提 出，到 2023 年每万人拥有 5G 基站数将超过 18 个。前瞻产业研究院预计，到 2024 年我国 5G 基站 新建数量有望达顶峰，预计为 265 万站。随着 5G 基站的全面铺开，5G 手机数量有望实现快速渗透， 为公司智能软件业务提供增长动力。
智能终端向传统行业的渗透提升软件改造需求。随着信息化建设速度的加快，越来越多的传统行业 开始利用智能终端提升工作效率，智能医疗设备、智能机器人、智能仪器仪表等纷纷涌现。根据 IDC 数据，2022 年中国智能终端市场出货量将增长 11%。除了出货量的驱动外，对智能终端平台的升级 改造也将带来价值增量。
近期，高通发布在安卓手机上部署 AI 模型的解决方案。随着 AI 云端大模型开始转向在边缘终端上 运行，越来越多的智能终端上将会部署 AI，边缘侧 AI 的时代已经到来。未来智能终端设备将不再 以单品模式线性增长，而是以系统和软件为核心的生态化发展模式发展，因而系统与软件和终端将 会需要更加紧密的衔接，公司软件价值量在终端中的上升空间将会进一步凸显。
Smart to Intelligent 战略转型，产业升级逻辑通畅
公司在人工智能领域具备深厚技术储备。公司拥有视觉分析、AI 图像生成、AI 语音识别和降噪、 多模态模型等多项核心技术优势。在视觉领域公司推出全景环视（AVM）产品，不仅集成了行业领 先的 2D/3D 环境影像拼接技术和视觉感知算法，还搭载了高级图形图像渲染引擎。工业视觉场景, 公司推出了进行深度优化和适配的云端一体化融合智能平台，平台包含推理引擎、数据管理、算法 库管理、训练管理、模型验证等多个子系统，可通过较少的样本图片，快速完成训练、验证和交付， 对各种复杂的缺陷进行快速、精准的识别，远超过传统机器视觉的检测水平，可有效帮助制造企业 减少 75%工作量，产能提升 35 倍。多模态领域，公司主要产品包括边缘侧智能虚拟总线、多模态传 感器云服务平台以及多模态传感器硬件产品平台，目前已成功打造全息路口解决方案，即通过路侧 感知设备和计算设备，提供实时高精度、低时延的道路交通目标信息，服务于提升交通效率和保障 交通安全等多种应用场景。依托丰富技术储备，公司与英伟达平台达成合作，获得 Jetson 和 DRIVE 两大平台的驱动开发和画质调优（ISPTuning）权限，成为中国首家获得英伟达画质调优授权的公司； 除此之外还与微软在 Windows 系统软件方面有合作。
操作系统与大模型同源，产业升级逻辑通畅。根据华为的分类，大模型可分为 L0、L1、L2 三个层 次，其中 L0 为底层基础大模型,L1 指行业大模型,L2 则是指面向更加细分场景的推理模型。底层大 模型通过自身的逻辑推理能力去控制其他的专用模型或 API，所有 AI 的算法开发都会围绕大模型来 构建，类似于人工智能时代的“操作系统”。中科创达自成立以来,一直以操作系统为核心，具备深 厚技术积累，是国内外少有的能够提供从芯片层、系统层、应用层到云端的全面技术覆盖的厂商。 公司操作系统与大模型同源，具备从训练平台的架构到模型并行等一系列开源软件能力，有望积极 把握大模型产业变革。
Rubik 大模型发布。5 月中科创达举办 ThunderWorld2023 产品发布会，并推出了旗下的大模型产 品——魔方 Rubik。RUBIK 基础平台(RUBIK FOUNDATION FAMILY)全面覆盖了从边缘端(RUBIK Edge)、语言大模型(Rubik Language)、多模态(Rubik Multi-Modal)、机器人(Rubik Robot)等大模型系 列。同时, RUBIK 应用产品全家桶(RUBIK PRODUCT FAMILY)全面覆盖了包括汽车大模型(Rubik Auto)、终端大模型(Rubik Device)、行业大模型(Rubik Enterprise)、开发套件大模型(Rubik Studio)等 一系列大模型产品组合。
大模型+智能座舱率先落地
AI 大模型在汽车上主要有两种落地形式：一是聚焦 AI 人机交互，将大模型融入智能座舱，让汽车 更显情感化，以满足乘客更深层次的生理和心理需求；另一类通过 GPT 的生成式技术帮助解决认知 决策问题，最终以端到端的自动驾驶形式落地。 座舱场景有望最先实现 AI 大模型落地。智能座舱主要包括仪表盘、车载娱乐信息系统、抬头显示 系统（HUD）、语音交互系统等。车载语音从 2016 年起开始发展，技术已较为成熟，在座舱中应用 场景已经由信息娱乐到支持整车控制。但以往车主和语音助手之间是“雇佣关系”，即车主主动布 置任务，助手被动执行任务，由于语音助手智能程度普遍较弱，因此呈现出装配率不低但使用率极 低的情况；而在 AI 大模型赋能下，未来两者之间将升级为“陪伴关系”，即 AI 助手主动和车主进 行沟通，从而实现反向向人输出内容。
座舱渗透率与软件价值量带动市场规模高速增长。据 IHS Markit 数据统计，2020 年 9 月中国市场 座舱智能配置水平的新车渗透率约为 48.8%，到 2025 年预计可以超过 75%。AI 大模型赋能下，智 能座舱软件价值量将不断提升。根据德勤和前瞻产业研究院的预测，2030 年软件成本占整车的 BOM （物料清单）比重将从 2021 年的不到 10%增长至 50%；2025 年，智能座舱整体市场规模有望达到 1030 亿元，同 2020 年规模相比增长接近一倍。
公司智能座舱能力主要包括创达 OS、Rightware UI 交互以及 MM Solutions 的图像视觉开发。 ThunderSoft 是创达 ThunderAuto 的 OS，现在广汽等多个品牌实现搭载。Rightware 由公司在 2016 年收购，主要产品是提供 UI 界面设计工具链。MM Solutions 由公司在 2018 年收购，致力于图像视 觉技术开发。随着自动驾驶的高速发展，感知层面对图像处理的需求越来越大，公司正在将相关的 技术从物联网领域引入到汽车上，助力相关技术更快实现落地。
Kanzi 与大模型全面融合，生产力显著提升。公司在汽车领域推出了 Rubik GeniusCanvas，该产品基 于创达智能编码大模型 Rubik Studio 和汽车 HMI 设计软件与 3D 引擎 Kanzi 打造，能够为设计师提 供从概念创作、3D 元素设计、特效代码生成以及场景搭建制作等方面的智能辅助。在 Rubik GeniusCanvas 辅助下，概念创作周期可缩短 70%，从原来的 3-4 周缩短至 1 周左右；3D 元素设计周 期可缩短 85%，从原来的 4-6 周缩短至 3 天左右。
创达子公司 Rightware 旗下的重磅产品 Kanzi 已全面完成与大模型的融合，设计师只需要一些简单 的语言对话，Rubik GeniusCanvas 便可按照要求进行图像设计与模型构建等，极大的提升了汽车座 舱 HMI 的设计效率与质量。通过大模型的知识库及创新能力，Kanzi 可快速创作丰富多彩的 Kanzi HMI 概念效果及特效、构建多样的 3D 模型及形象库，并且能够在车机系统中进行实时预览，增强 “所见即所得”的产品优势。此外，大模型的导入也极大地提升了 Kanzi 的生产力，Kanzi 可以实现 3D 工业模型自动优化、数字人动作自动生成、Kanzi 特效算法和代码生成，以及根据模型和设计图 自动搭建场景等功能。大模型的赋能极大地提升了 HMI 的设计能力与开发效率。
自动驾驶蓄势待发，底层平台打通是落地关键
相比智能座舱，自动驾驶仍处于初期发展阶段。工信部、发改委和科技部联合印发的《汽车产业中 长期发展规划》提出，到 2025 年自动驾驶汽车渗透率达到 80%，其中 L2（组合驾驶辅助功能）和 L3（有条件自动驾驶功能）的渗透率达到 25%。近期国家发改委引发《智能网联汽车创新发展战略》， 提出实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下 市场化应用。产业端，自动驾驶商业化步入加速阶段。百度 Apollo 推出自动驾驶出租车，在长沙、 北京等城市已开展试运营。根据百度 Apollo 的规划，未来 3 年在中国的 30 座城市，有望投放 3000 台无人车，服务 300 万用户。
大模型赋能自动驾驶的前提是实现底层平台的打通。对于自动驾驶领域，模型数据的调动管理需要 利用智能网联汽车以及计算技术平台、云控技术平台等，只有大量的数据汇聚才可做交叉。如果基 础云平台无法实现打通，离散和封闭的系统将会导致数据碎片化，跨领域、跨厂商的数据流很难流 转并产生价值。
公司定位泛 OS 平台，全栈打通从硬件到上层应用的系统。狭义的 OS 仅包含系统内核 Kernel，而 泛 OS 平台则是在内核基础上进一步进行硬件适配，形成支持应用开发的中间层操作系统。创达 OS 系统全栈涵盖从硬件驱动、操作系统内核、中间件到上层应用全面的技术体系，专注于应用层算法 API 以下到 BSP 以上的软件领域，以及 Kernel 级的操作系统,从而形成整个大的泛 OS 平台。
座舱域与智能驾驶域已实现融合。传统汽车座舱软硬件布局分散，舱内信息呈碎片化，座舱产业集 成度不高。未来 E/E 架构将会逐步由当前的行泊分离，过渡到行泊一体，最终到舱驾融合。公司通 过其操作系统核心能力将汽车产品多场景打通,促进跨界融合。公司将智能座舱与低速驾驶融合创新， 构建了从 AVM（全景环视系统）、XPA（智能泊车）到 AVP（无人代客泊车）的全链路产品。公 司新一代全景环视产品突破了软硬一体的盒子形态，实现了域控级的全景环视产品方案，为用户带 来全新的驾驶视野。
物联网时代，边缘计算大有可为
国内物联网市场规模有望高速增长。根据艾瑞咨询发布的《中国智能物联网（AloT）白皮书》报告 显示，自 2015 年开始，伴随着物联网技术的更迭，国内物联网连接量呈高速增长态势，2015-2018 年 CAGR 达 66.6%。此后，受益于 5G 的商用、低功耗广域物联网的超广覆盖，国内物联网连接量 有望继续保持高速增长，预计2025年，物联网连接量将增至199亿，2019-2025年6年CAGR达19.0%。 2018 年国内 AloT 市场规模达 2590 亿元，随着城市端 AloT 业务的规模化落地以及边缘计算的初步 普及，国内 AloT 市场规模有望延续前期高速增长态势。
物联网设备量快速提升，带来大量边缘计算需求。物联网庞大的设备连接数量带来海量的数据计算， 为了满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求，大量数据将在边缘侧进 行处理，并由此促进了边缘计算市场规模的迅速增长。根据 CCID 的数据，2021 年中国边缘计算市 场规模预计达到 325.3 亿元，同比增长 63.1%。
物联网业务体量初具规模，有望实现高速增长
ModelFarm 零代码 AI 开发平台发布，赋能行业用户 AI 转型升级。23 年公司发布了 ModelFarm 一 站式人工智能开发软硬一体产品,其内置了公司领先的算法框架和预训练模型，可实现数据管理、数 据标注、模型训练评估、在线测试、模型下载等全部流程，高效支持数据智能化分析场景。ModelFarm 可广泛应用于安全生产、明厨亮灶、能源电力和智慧零售等行业领域，可以帮助用户通过机器视觉、 异常分析预警等人工智能技术，在安全防范、监管实施、质量检测和生产流程管理等方面，实时监 控、自动发现问题、主动预警等功能，显著提升企业效率并降低运营成本。
EBX 边缘智能站应用于多个垂直场景。2021 年公司发布 EB5 边缘智能站，广泛应用于智慧城市、 智慧工厂、智慧楼宇等多个场景。随后公司发布了面向细分场景的 EB2 和 EB6 边缘智能站。EB2 边缘智能站具有 1.7TOPS 算力，主要应用于数字标牌、无感通行、缺货检测等场景以及智慧楼宇、 智能零售等领域。EB6 最高可提供 85TOPS 算力，应用场景主要包括医疗影像分析、车路协同、工 厂 SOP 等。
IoTHarbor 实现设备快速上云。IoT Harbor 边缘管理云平台集成了设备接入和管理、应用管理、FOTA 升级、规则引擎、数据可视化、视频上云等功能，可将各种设备快速接入云端，对边缘资源进行统 一管理、升级和监控。支持南向海量设备接入和数据采集，北向可与主流公有云平台对接，可帮助 终端设备商、系统集成商、服务提供商，实现设备快速上云。 端边云一体化协同发展，联手英伟达共拓产业生态。云端，IoT Harbor 可将设备快速上云，从而实 现对边缘资源进行统一管理、升级和监控；边侧，EBX 系列边缘智能站内置的边缘构件 OSware.Edge 能够跨平台与操作系统，轻松实现设备的连接、AI 应用的开发、部署与运维；在应用领域，ModelFarm 低代码AI算法开发平台可为用户提供低门槛的 UI操作以及模型量化感知训练与蒸馏训练。一方面， 创达通过端边云一体化的协作赋能物联网行业，另一方面公司积极进行产业合作，基于英伟达 Jetson 平台，公司在 AI 医疗领域同合作伙伴共同研发了 AI 辅助诊断系统——“慧镜”系统，以解决医疗 行业中消化道早癌诊断所面临的种种困境。此外,公司基于 Jetson 平台开发了“IoTHarbor”的边云结 合的 AI 中台系统，并在 IoTHarbor 上构筑了“安全作业智慧管理方案”。该方案包含安全帽服识别、 在岗监测、烟雾监测、火焰检测、区域围栏等多种智能 AI 算法，并结合边缘计算相关技术，可提供 实时的视频分析结果，做到 7x24 小时无间断、高一致性的视频图像输出服务，从而帮助企业降低安 全风险，提升管理效率。
多个行业实现落地，22 年以边缘计算技术为核心的智能行业相关业务收入 2.2 亿元。目前公司端边 云一体化解决方案已在工业、交通、零售等多个行业均取得了实质性的拓展。在智能交通领域,公司 最先落地无锡车路协同项目，随后又在多个城市的车路协同建设中取得了规模化部署。2022 年以边 缘计算技术为核心的智能行业相关业务收入 2.2 亿元，公司在机器人、ARM 架构服务器、XR、可穿 戴等基本盘稳固, 工业级手持终端等新兴品类如 Camera 产品、汽车类 IoT 产品发展迅速，有望提供 高速增长动力。
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