2024年计算机行业投资策略：下游产业升级和国产替代需求共振、迭加AI应用催化

行情回顾和市场环境变化

年初至 2023 年 11 月 24 日收盘，计算机行业累计上涨 12.91%；沪深 300 累计下 跌 8.62%；创业板累计下跌 17.42%。近期估值水平有所抬升，其中计算机软件板块 估值已近三年前中高水位，而计算机板块和计算机设备板块仍处近三年相对低位。

计算机行业（中信行业分类）PE TTM（整体法剔除负值）为 41 倍。

重点子行业

（一）人工智能：国产 AI 芯片快速发展，场景应用落地趋势明显

投资要点：AI 大模型技术的突破给人工智能行业带来变革性影响。以 ChatGPT 和 GPT-4 为代表的 AI 大模型在各场景应用带来降本增效效果驱动国产 AI 大模型持续 迭代和追赶。随着国产通用 AI 大模型产品的成熟，其被各行业用户采用的意愿和需 求有所增强，AI 大模型在各行业应用的过程中有望拉动 AI 算力基础设施和向量数据 库等软件工具链的需求。另一方面，英伟达高端 AI 芯片受限给国产 AI 芯片带来快 速发展机遇。展望 2024 年的人工智能行业，我们认为 AI 算力国产替代以及 AI 大模 型在各场景的应用落地等产业趋势明显，具体来说：

（1）2024 年 AI 算力国产替代进程有望加速，国产 AI 芯片公司迎来良好发展机遇。 英伟达 H800、A800 等高端 AI 芯片限制出口中国给国产 AI 芯片带来百亿级别的可 填补的市场空间。2024 年，国产 AI 芯片替代英伟达等高端 AI 芯片不仅有望实现商 业化规模跨越式增长，还有望推动用户生态在商业客户中快速推广，并建立一定规 模的生态圈。 （2）随着国产通用 AI 大模型成熟度的提升，行业用户采用 AI 大模型的意愿有望增 强。2024 年，随着国产通用 AI 大模型产品的迭代和成熟，部分 B 端行业垂直应用 或能取得一些突破，国产 AI 大模型被各行业用户采用的意愿和需求有望增强。在国 产 AI 大模型在各行业应用的过程中，不仅会推动包括向量数据库在内应用于 AI 大 模型的软件工具链实现从 0 到 1 的突破，还有望带动商业客户对 AI 服务器和算力一 体机等算力基础设施的采购。

渗透和替代两条逻辑主线贯穿人工智能行业 24 年的发展已经非常清晰。接下来，我 们就以上产业趋势进行前瞻性分析。

1. 2024 年 AI 算力国产替代进程有望加速，国产 AI 芯片公司迎来良好发展机遇

英伟达高端 AI 芯片出口受限，国内 AI 芯片竞争格局大幅改善。2023 年 10 月 17 日，美国商务部公布了对于先进计算和超级计算产品出口管制政策的更新修正案， 更进一步限制高端AI芯片的出口。此次的出口限制政策，增加了计算性能指标评测， 对于超过计算性能阈值的产品，包括 H800、A800 在内的英伟达高端 AI 芯片的出口实 施了许可证要求。我们认为，此次出口管制政策明确限制了算力 TPP（Total Processing Performance）和计算密度 PD（Performance Density）等计算性能指标，英伟达基 于该出口管制标准推出针对中国市场的有竞争力的 AI 芯片的可能性不大。若其进一 步调整和裁剪性能，或大幅削弱其产品自身竞争力，而令中国客户更加坚定国产替 代的决心。

短期来看，英伟达 A800、H800 等产品的限制出口，给予国产 AI 芯片填补其市场份额 很好的机会。2023 年前三季度，英伟达数据中心业务营收 388 亿美元，同比增长 85.5%。 根据英伟达 2023 年 11 月 21 日的财报电话会议内容，中国市场给英伟达数据中心业务营收贡献比例在 20%~25%范围内。考虑到 AI 大模型训练和推理对算力的持续拉动，从 需求端来看，2024 年中国市场对于英伟达高端 AI 芯片的需求应保持在百亿级别的市场 规模。而从供给侧来看，H800、A800 等产品限制出口中国，这就给国产 AI 芯片公司填 补其留下的百亿级别的市场提供了很好的机会。2022 年，寒武纪营收 7.3 亿元。我们认 为，2024 年，国产 AI 芯片替代英伟达等高端 AI 芯片有望取得实质性进展，这一过程有 望推动国产 AI 芯片厂商的商业化规模取得跨越式增长。

国产 AI 芯片已经追赶上英伟达 Ampere 架构 GPU 的水平，已经具备国产替代的技 术基础。国产高端 AI 芯片在过去几年性能有了较大提升，以华为昇腾 910 和寒武纪 思元370为代表的国产AI芯片已经追赶上英伟达Ampere架构下的AI芯片的性能， 但距离其最新一代 H100 仍有一定差距。另一方面，在芯片制造环节，中国大陆晶圆 厂的先进制程芯片规模化量产能力与国际一流厂商仍有一定差距。我们认为，以华 为昇腾和寒武纪思元系列芯片为代表的国产 AI 芯片硬件性能方面已经具备国产替 代的技术基础，已经可以实现在部分场景、部分行业的国产替代，但实际的国产替 代节奏也取决于下游 AI 应用公司采购意愿，切换到国产 AI 芯片生态的节奏以及芯 片制造环节的进展。

长期来看，国产 AI 芯片的用户生态有望在 2024 年取得一定突破。分行业来看，互联 网行业是 AI 算力需求最大的行业。以阿里、腾讯、百度为代表的互联网公司，采购 的 AI 加速卡和服务器不仅支持其 AI 大模型的持续迭代，还应用于内容生成、智能 推荐、社交平台海量信息搜索等业务。由于英伟达 AI 芯片与 CUDA 计算平台强绑 定的关系，互联网公司大部分 AI 应用都是基于 CUDA 开发的，对其有较高的粘性。 未来，在英伟达高端 AI 芯片供给不确定的情况下，国内互联网公司基于 CUDA 的 AI 应用的开发或受到一定影响。我们认为，2024 年，以互联网为代表的 AI 计算下 游厂商适配和采用国产化的系统软件（寒武纪的 Neuware，华为的 CANN）的动力 将大大增加，国产 AI 芯片的用户生态有望在商业客户中得到快速推广，并建立一定 规模的生态圈。

国产 AI 芯片的生态有望由各地人工智能中心向商业客户拓展。国产 AI 芯片主要落地的 场景是各地建设的人工智能计算中心（AIDC）。华为的昇腾芯片和寒武纪的思元系列芯片依托各地 AIDC 的算力在各行业的应用而实现用户生态的快速拓展，已经初 具规模。在此基础上，直接面向商业客户的生态拓展也在积极进展过程中。 （1）根据科创板日报，2023 年 7 月，华为联合了面壁智能、智谱 AI、科大讯飞、 云从科技四家伙伴发布昇腾 AI 大模型训推一体化解决方案，并有 23 家昇腾 AI 伙伴 推出相关算力产品。 （2）根据交通银行智采平台供应商门户网站，2023 年 9 月，交通银行以公开招标 的方式对国产 GPU 服务器（寒武纪）入围选型项目进行采购，针对寒武纪的 AI 加 速卡产品，选型服务器整机。 （3）根据科大讯飞官方微信公众号，2023 年 10 月，科大讯飞联合华为发布了基于 昇腾生态的“飞星一号”大模型算力平台。 我们认为，这背后反映的是国产 AI 芯片产品性能与海外竞品差距缩小，能够支撑商 业客户业务系统中各种智能化应用。相较于政策引导的采购，企业对于公司 AI 算力 产品自发的采购需求更具有持续性和拓展性。展望 2024 年，在英伟达 CUDA 生态 随其 AI 芯片而受限的背景下，国内商业客户有望积极适配和采用国产化的 AI 计算 平台。国产 AI 芯片的生态有望实现在商业客户的规模化突破。另一方面，华为的昇 腾芯片和寒武纪的思元系列芯片是国内较早开始推广，并在商业落地上取得一定领 先优势的产品。我们认为，最先成功商业化的公司将会扩大对追赶者的优势，因为 最终用户不大会接受同时采用诸如四五种以上不同的芯片计算平台体系。我们看好 此前有相关经验的华为昇腾 CANN 和寒武纪 Neuware 生态的发展前景。

搭载华为芯片的服务器快速放量，或对服务器行业格局有一定影响。近年来，随着 搭载鲲鹏和昇腾芯片的服务器性能持续提升，其在金融、电信、公共部门等领域进 行国产替代的过程中较其他国产厂商具有一定优势。在服务器领域的格局方面正在 发生一些变化，比如： （1）在公共部门、金融、电信等领域国产替代的趋势明显，搭载国产芯片的服务器 的出货量增速或高于搭载 AMD、英特尔芯片的服务器出货量增速； （2）华为海思在芯片领域投入的研发力度较大，产品竞争力持续增强，这对于其他国产芯片服务器厂商的市场份额或有一定影响。 我们认为，短期来看，包括浪潮信息在内的尚未有公开信息与华为达成合作的服务 器整机厂商一定程度上正在面临挑战。但浪潮信息也推出了搭载海光、飞腾和龙芯 等多家国产芯片的创新服务器系列，未来，随着鲲鹏和昇腾芯片性能稳定成熟，市 场知名度不断提升，未来存在浪潮信息推出搭载华为芯片的服务器产品的可能性。 中长期来看，X86 服务器中短期仍是市场主流产品，以搭载鲲鹏和昇腾芯片为代表 的 ARM 服务器对其冲击和挑战在到达一定程度后，对于产业公司的影响会发生一 定变化。这主要会体现在对于两类 X86 服务器厂商的影响预计会发生分化。国内 X86 服务器既包括以浪潮信息为代表搭载英特尔和 AMD 芯片为主的服务器厂商，也包 括以中科曙光为代表搭载海光信息等国产芯片为主的服务器厂商。搭载鲲鹏和昇腾 芯片的服务器的快速放量对拥有国产芯片的和主要依赖海外供应的服务器厂商的影 响不同，或将体现在受影响程度和时间长度上。

2. 随着国产通用 AI 大模型成熟度的提升，垂直领域 AI 大模型有望规模化落地

国内通用 AI 大模型用户规模快速增长，生成式 AI 应用在各场景渗透。随着国内通 用 AI 大模型牌照在 8 月份以来陆续发放，科技公司开发的各类 AI 大模型在国内快 速应用，用户规模持续增长。 （1）根据百度官网，文心一言从 8 月 31 日开放至 10 月 17 日，用户规模达到 4500 万，开发者达到了 5.2 万，应用达到 825 个。 （2）根据科大讯飞官方微信公众号，科大讯飞的星火大模型自 9 月 5 日开放至 10 月 24 日，用户规模达到 1200 万。 （3）根据商汤科技官方微信公众号，截至 23 年 10 月 17 日，商汤的秒画大模型已 服务超过 60 家企业级客户，包括营销、教育、游戏等各行业累计近百万用户注册并 体验网页端产品，每日调用量超十万次。 我们认为，国内通用 AI 大模型在各场景的落地，一方面产品持续迭代并走向成熟， 另一方面也进行市场培育，为下一阶段商业化积累客户基础。展望 2024 年，国内 AI 大模型有望从产品化逐步向商业化阶段过渡。

面向 C 端的应用已率先开始智能化升级的进程。面向 C 端的消费服务和通用行政办 公等领域由于数据相对容易获取，应用壁垒偏低和行业特征较弱等属性，使得相应 领域在接入通用 AI 大模型后的应用产品化落地较快，普适性较高。我们观察到，面 向 C 端的应用已经由人机对话、图像生成向办公、教育、游戏、营销等场景做结合， AI 应用逐步从纯技术衍生的轻量工具产品向有具体落地场景的深度融合演变。我们 认为，2024 年，智能化升级的各类 C 端应用有望进一步增加，落地场景持续拓展， 但另一方面下游应用相应也面临较大的同质化挑战，如何将 AI 大模型与成熟的应用 软件进行有机融合或成为产品层面实现差异化的关键。

C 端 AI 应用目前处于用户量快速增长的阶段，价格提升取决于产品差异化程度。目 前，C 端 AI 应用的商业模式以“按次收费”或“按时长收费”为主。以 AI+图像处 理/写真类应用为例，目前相应的 APP 的收费标准在 30 元/月左右。其提供的功能大 多是文生图、图生图等，较为同质化。下游客户普遍较难区分生成图片的质量细节， 这不仅导致收费价格较难提升，还可能出现在热度过后使用频次降低，用户较难长 期留存等问题。我们认为，在功能和应用场景形成差异化的基础上才具有一定提价 的基础。2024 年，各科技厂商或更多探索研发 AI 应用的差异化功能，生成更符合 用户特定需求的内容。AI 大模型结合场景的深化和细化有望催生更具创意的 AI 应 用，有利于推动商业化落地进程。

面向 B 端的 AI 应用或呈现不同的节奏和方式。医疗、金融、工业等 To B 领域专业 性较强、安全要求较高，其智能化升级或需要更多的专业领域数据的训练。数据安 全、技术壁垒以及监管要求使得面向 B 端的智能化升级节奏较慢，相应的商业化进 程较慢。智能化升级方式方面，医疗、金融、工业等领域应用场景的高专业性导致通 用的 AI 大模型可赋能进行升级改造的空间较小。在该类行业中的数据敏感性和法律 合规性上的高要求导致AI功能的开发和应用都呈现私域封闭的特点。展望2024年， 随着通用 AI 大模型技术的成熟以及在不同行业用户落地的探索，各垂直领域的商业 用户在开发和应用AI大模型的过程中或需要更多的算力和软件工具链来实现智能化 升级。 垂直领域智能化升级的过程中，AI 算力有望由科技公司向各领域企业级客户扩散。 在金融、医疗、工业等领域智能化升级过程中，数据安全防范和隐私保护是必须考 虑的前提。我们认为，AI 大模型在专业程度较高领域的应用，更可行的方式是利用 行业或企业私域数据，训练出本地使用的 AI 大模型在内部使用。未来，企业级客户 或存在需要在本地训练和推理 AI 大模型而采购 AI 服务器或算力一体机的需求。相 较于互联网开发的通用 AI 大模型，企业内部使用的 AI 大模型所需训练量较小，泛 化能力要求较低，因此相应训练所需的算力规模较小。华为联合联合了面壁智能、 智谱 AI、科大讯飞、云从科技等推出的昇腾 AI 大模型训推一体化解决方案较好的满 足了这一场景的需求。展望 2024 年，我们看好 AI 算力产品在商业客户的拓展。

企业应用 AI 大模型的需求和数据隐私保护的要求共同保障了向量数据库在垂直应 用类 AI 的应用前景。在各行业智能化升级过程中，向量数据库不仅可以将企业海量 数据向量化后提升通用 AI 大模型应用的时效性和精准性，还可以保障企业隐私数据 和信息不被通用 AI 大模型用作训练数据。这一特点让我们看到向量数据库产品在垂 直领域智能化升级过程中几乎是刚需。展望 2024 年，我们认为，随着微软 365 Copilot 以及 ChatGPT 企业版等标杆产品的落地，AI 应用被各行业用户采用的意 愿和需求有望增强，各领域智能化升级的进展将大大增强星环科技等厂商的向量数 据库等产品的成长确定性。

（二）智能制造类和经营管理类企业级软件：利润剪刀差加大，国产替 代加速推进

投资要点：尽管今年宏观经济景气度整体承压，但从前三季度行业公司收入仍维持 了平稳增长态势，显示出明显韧性，而利润则呈现逐步向好趋势，体现出行业公司 降本控费、增效增利相关措施效果显著。按此趋势，到 24 年，行业整体收入与成本 的剪刀差将更为显著，利润有望实现快速增长。 （1） AI 产业趋势方面：Q4 以来，OpenAI 推出的 GPTs 应用商店、微软推出的 Copilot Studio 有望显著加快 AI 应用推广及普及节奏。从 C 端 AI 应用看，专 业程度较高、有个性化数据积累的公司更易享受 AI 时代红利。而对 B 端 AI 应用而言，数据积累更是其生存基础。同时，数据积累及上云越充分的细分产 品领域其 AI 化发展将越迅速（典型如财务、税务等细分领域），各类 AI 产品 在数字化程度越高的细分行业的应用及推广也将越快（包括 3C、汽车及零部 件、金融等细分行业）。

（2） 国产化替代方面： ① 展望 24 年，研发设计类系统（制造业企业由 OEM/代工转型自主产品企 业的必需 IT 系统）、车间层级制造执行类系统（提升车间生产制造效率 及产品质量）、各类泛 ERP 系统（上下游产业链协同、企业全局管控、 组织架构增删及调整）景气度相对较高，数字化建设能明显提升企业竞争 力已是行业共识。当前国产工业软件厂商市占率仍较低，随着国产产品性 价比提升及厂商产品线扩张，再叠加自主可控政策，国产工业软件厂商黄 金十年才刚开始。更重要的是国产化替代逐步脱离行政色彩，进入市场 化阶段，相关公司近年提升性价比、扩充产品线的努力有望逐步在业绩端 兑现。 ② 目前，华为 iDME 正式商用，且联合数十家工具软件厂商共同发布硬件开 发生产线 CraftArts。我们认为： i. 基于开放共赢的商用策略，iDME 生态圈逐步构建，有望实现国产工 业软件整体换道超车； ii. 如果将国内汽车的电动化、智能化发展类比为工业软件的云化、AI 化，以及国产汽车抢占更大份额类比为工业软件国产化替代，参考 华为智能汽车发展态势，我们认为，基于华为 iDME 的工业软件生态 将明显加速制造业企业 IT 云化及国产化进程。（3） 此外，出海逐步成为国内工业软件企业成长的第二曲线，从 24 年开始，或 将明显助力相关公司业绩表现。从行业维度看，电子电气、汽车及零部件、机 械装备行业服务商有望更快受益；而在应用类型维度，财务 ERP 类应用将率 先导入。

1. AI 类应用发展迅猛，数据既是 C 端、B 端应用软件的生存基础，也是决定 AI 应 用落地速度的核心

（1）C 端 AI 应用发展提速，专业壁垒高的应用厂商价值凸显

C 端 AI 应用提速，爆款应用或即将诞生。OpenAI 在开发者日（北京时间 11 月 7 日）向全球开发者公布了定制化 GPT 及 GPTs 应用商店，任何用户均可通过简单 的自然语言对话快速构建自己特定的 GPT，并能上传到 GPTs 应用商店获得收 入。截至 11 月 23 日午间，根据 gpts hunter 数据，由用户创建并上传的 GPT 应 用已达到 19646 个（部分应用如下表所示）。一方面，定制化 GPT 大幅降低了 AI 应用开发的门槛，另一方面，基于 GPTs 应用商店的生态也将为开发者提供明确的 激励。整体而言，这有望使得 AI 应用，尤其是 C 端 AI 应用，实现井喷式发展，爆 款应用出现的节奏将明显提速。

基于统一底层模型的简单应用，护城河低，难以形成持续增长闭环。实际从今年初 以来，各类基于 GPT 大模型的应用层出不穷，但并未出现持续火爆、用户数/收入 持续高速增长的杀手级应用，国内首款火爆 AI 应用，妙鸭相机也仅活跃了周余时 间。目前为止，大部分 C 端应用更多是对底层模型各项 AI 能力的利用，最多使用 了少量数据对模型进行微调，以此形成的 C 端 AI 应用难言有竞争壁垒，同质化程 度较高，因此也就难以持续增长。更重要的是，GPTs 商店的出现可能使这些无差 异化的 AI 应用更快消逝。

从 C 端应用看，专业程度较高、有个性化数据积累的公司更易享受 AI 时代红利。 典型如 Adobe Firefly 是 Adobe 在 3 月 21 日发布的一款类 ChatGPT 产品，用户通过自然语言就能快速生成文本、图片、特效等内容。而就在最近 10 月，Adobe Firefly 又进行了一次升级（如下图所示），命名为 Firefly 2，全面提升生图质量、 使得用户能更精细控制图片，这实际是将 PS+AI 融为一体。全新升级的功能主要 基于 Adobe 新推出的 Firefly Image 2 Model，该模型由此前的 Firefly Imaging Model 升级而来。根据 Adobe 介绍，Firefly Image 2 Model 训练数据集包括来自 Adobe 图库、已获授权图库及公开的版权已过期的海量图片，训练图片集质量更 高、数量更多，且获得了更好的精调。我们认为，一直以来，Adobe 各类产品主要 是面向高端专业用户，这一方面决定了基于统一底层大模型的类似 AI 应用难以撼 动 Adobe 基本盘，另一方面这也为 Adobe 积累了海量高质量数据，即有助于 Adobe 训练出高质量底层模型，又为 Adobe 利用 AI 解决客户痛点指明了方向。随 着 AI 能力逐步融入更多产品，公司竞争壁将显著增强，在中长期维度助力 Adobe 享受 AI 时代红利。

（2）数据积累更是 B 端各类应用生存基础，数字化程度高的行业 AI 应用推广节奏 或更迅速

微软发布 Copilot Studio，B 端 AI 应用发展迈入快车道。微软在其 Ignite 大会 （北京时间 11 月 16 日）发布 Microsoft Copilot Studio，该产品正好对标 OpenAI 的定制化 GPT，企业可以用户定制个性化 Copilot，同时还允许企业 IT 团队将现有 Copilot 连接到用于特定查询的最佳数据源。今年以来，微软已发布多种 Copilot 产品，典型如 Github、Dynamics 365、Microsoft 365，这些产品更偏标准化，难以 满足企业端各类个性化需求，典型例如不同企业的考勤制度差异明显，如何通过标 准的类 Copilot 接口实现符合企业个性化规定的反馈。Copilot Studio 其中之一的重 要功能即为“外挂数据源”，这些数据源可能来自企业考勤制度文档，也可能来自内 部其他信息系统，如 ERP、CRM 等。此外，Copilot Studio 的重要功能还包括流 程定义（如定义标准工作流、定义严谨问题的标准回答）。这些功能均将推动 B 端 各类 AI 应用发展迈入快车道。

国内 B 端应用厂商纷纷发力，更多附带 AI 功能的产品或将在 24 年上半年推出。 典型如国内 ERP 云厂商金蝶，在 8 月 8 日基于其苍穹 GPT 发布了财务大模型。在 发布的财务大模型中： (1) 预置全面、专业的提示语工程，涵盖多重财务场景下的各类提示语，将多年 实践积累的专业思维链能力融入财务大模型； (2) 利用海量财务研报、年报、财经期刊和论文、制度文档、政策解读等专业知 识，尤其是丰富的财务精标语料，对模型进行专业训练与精调，构建的大模 型更具有天然的财务基因； (3) 给大模型外挂了强大的财务知识库，既涵盖财务知识、财税政策及法规，也 可吸收企业个性化规章制度、分析报告、业务规范等专业文档，结合财务大 模型的专业信息理解能力，由此生成的财务回答更加精准、专业； (4) 最后，基于模型，金蝶推出三类 GPT 助手，一是全员助手，面向全体员工 提升体验（从传统的菜单交互，到开放、可追问的对话式交互），二是专业 助手（实现大文本精准理解、快速处理，以及创意式生成），面向专业岗位 员工（以探索式的分析模式，弥补人的认知局限），提升效率和专业度，三 是决策助手，面向管理者，提升决策质量。

2.产业趋势明确+性价比提升+产品线扩张，工业软件云化及国产化替代将提速

（1）国内软件产业整体收入呈现明显韧性，控费效果逐步显现

年初至今，宏观经济景气度整体较弱，制造业 PMI 显示经济已不再快速下行，但仍 处于磨底阶段。根据 Wind 数据，年初至今，国内软件产业收入整体仍保持了 10% 以上的增速，Q3 增速环比有小幅扩大，显示出明显韧性。我们分析，这一方面是因 为相较于发达国家企业，国内企业整体数字化水平较低，提升空间较大；另一方面 是因为近 20 多年国内企业主对数字化的认知有明显提升，更加认识到 IT 投入对企 业竞争力塑造以及降本增效的效果显著，而这在宏观经济整体承压期间尤为重要。 更显著的是利润表现，软件产业利润总额增长幅度明显呈扩张态势，前 9 月已超过 18%，明显高于同期收入增速（约 13.5%）。今年以来，相较于年初较为积极的扩 张预期，行业内公司在 Q2 以来陆续做了诸多调整，典型如降本控费、增效增利，从 结果来看，效果明显。按此趋势，到 24 年，行业整体收入与成本的剪刀差将更为显 著，利润有望实现快速增长。

（2）数字化需求坚韧，不同细分领域景气度有所差异

根据 ISA-95 标准，制造业企业自动化与信息化架构整体可分为三层， 顶层包括各类企业运营系统，例如 ERP、CRM、PLM 等；中间是生产运营管理系 统，包括 MES、WMS、QMS 等；底层是自动化层，包括 PLC、DCS 以及各类机床 等自动化设备及数采工具。 尽管数字化建设能明显提升企业竞争力已是行业共识，但对绝大部分制造业企业来 说，资源有限，不同种类系统的建设时间及周期会根据企业本身发展阶段、外部竞 争情况等多个因素进行综合的性价比评估，也即是内部各类系统是依次上线、逐步完善的状态。 但不可避免的是，过去各类系统的应用上线及成熟度与彼时基础 IT 技术背景、企业 实际需求以及自身对数字化的认知紧密相关，因此，可认为，由各类 IT 系统构建的 企业数字化体系也存在“木桶效应”，企业为构建更效率的数字化体系就须不停补短板， 按需滚动优化各类信息系统，而这也是企业 IT 投资近乎永远持续的基础。 整体来看，当前阶段，研发设计类系统（制造业企业由 OEM/代工转型自主产品企业 的必需 IT 系统）、车间层级制造执行类系统（提升车间生产制造效率及产品质量）、 各类泛 ERP 系统（上下游产业链协同、企业全局管控、组织架构增删及调整）等细 分领域景气度相对较高。

（3）华为入局，加速工业软件云化及国产化替代进程

华为 iDME 正式商用，并联合数十家工具软件厂商共同发布硬件开发生产线 CraftArts。7 月 9 日，华为在开发者大会 2023 宣布华为云工业数字模型驱动引擎 （Industrial Digital Model Engine，简称 iDME）正式商用；11 月 5 日，华为在工业 软件生态大会发布硬件开发生产线 CraftArts。根据华为云官微，华为云用 6 年时间 打造的全新的工业数字模型驱动引擎 iDME，沉淀 24 种典型的工业数据模型，支持 80 多类工业数据管理功能，比如数据版本、数据溯源、数据质量等等，能够提升工 业软件 SaaS 开发效率 9 倍，同时支持公有云、边缘云（工业云小站）、HCSO 部 署，具备高可用、高可靠、高安全的特点。简单理解，iDME 即为各类工业软件应用 的共同数据底座，并提供丰富 API 及相应的系统部署、安全服务，使得工业软件应 用开发者能够专注业务逻辑，根据客户需求小步快跑式迭代应用。基于统一的 iDME数据底座，硬件开发生产线 CraftArts 则汇集了华为与伙伴厂商的开发工具能力， 提供同构同源产品数据服务，以及硬件设计、开发、仿真、试制等作业的一站式 IT 工具链服务，为行业打造了电路板 EDA 工具链、结构设计工具链、工业仿真平台、 设计与制造融合平台等场景化 SaaS 工具链。

参考华为智能汽车合作模式及当前发展态势，基于华为 iDME 的工业软件生态将明 显加速制造业企业 IT 云化及国产化进程。当前，华为智能汽车为整车厂提供了三种 合作模式，分别为零部件供应商模式（华为仅提供智能座舱、智能电动、智能驾驶等 部件）、Huawei Inside 模式（即 HI，华为与车厂联合开发，提供智能汽车全栈解决 方案）以及华为智选模式（华为深度参与产品定义和整车设计，华为渠道一并销售）。 从目前发展态势来看，多种合作模式满足了不同整车厂的差异化需求，明显加速了 国内汽车电动化、智能化、国产化的发展。参考智能汽车领域的合作模式，基于 iDME 的合作模式或也会有三种： ① 类似零部件供应商的模式：企业客户直接购买 iDME 基座，要求传统工业软件 厂商将原有产品迁移至 iDME，或基于 iDME 新建工业软件 SaaS 应用。 ② 类似 HI 模式：华为为企业客户提供工业软件整体的咨询服务，客户根据咨询 方案，自主选择华为 iDME 生态圈企业实施交付。 ③ 类似智选模式：华为作为总包方，全面承接企业客户工业软件体系方案设计、 实施交付及运维工作（华为选择生态伙伴承担实施交付工作），实现“交钥匙” 工程。

（4）出海逐步成为国内工业软件企业成长的第二曲线

中国制造业企业出海趋势明显。近年来，国内竞争加剧、产能过剩、人工成本增加、 贸易壁垒、一带一路政策等多因素驱动国内制造业企业出海。如下图所示，根据 eworks 数据，电子电气、汽车及零部件、机械装备三大行业企业最为积极。

国内工业软件企业跟随出海，行业维度，电子电气、汽车及零部件、机械装备行业 服务商有望更快受益；应用类型维度，财务 ERP 类应用将率先导入。为满足客户出 海需求，国内工业软件服务商纷纷跟进，发布出海解决方案。典型如金蝶国际、鼎捷 软件。 从行业维度看，服务于电子电气、汽车及零部件、机械装备行业的信息化服务商将 更快受益，这更多与从“中国制造”到“中国智造”的产业趋势及国家比较优势契合。 从应用类型维度看，财务 ERP 类应用将率先导入。从出海经营来看，符合当地法律 法规要求是第一要务，而实现从国内到海外经营的统一强管控是第二要务。这两大 要务均涉及 ERP 类系统的建设，典型如会计准则及税法条款的差异、海外员工的合 规管理、合并报表及外币折算等均以 ERP 类系统为核心。

（三）工具类企业级软件：性价比提升、产品线扩张助力获得更多份额

投资要点：设计环节的工具软件方面，通用 CAD 在 2D 领域经过十多年的自主创新 已经在胜任客户需求方面达到一定规模，我们预计 3D 领域在 2025 年左右会突破临 界点。而 EDA 和半导体相关制造管理领域，也已开始进入小规模商业突破的阶段。 处于从 0 到 1 的前夜。 仍有大部分市场被国外厂商占领，研发设计类软件尤为严重。尽管近年企业级客户 自主可控意识有明显加强，但由于国产产品能力较国外竞品仍有明显差异，导致国 内大部分市场仍被国外厂商所占据，EDA、CAD、CAE 等研发设计类软件尤为严重。 目前，国外厂商所占据的市场，整体而言，需求稳定且质量高、付费能力强，国产厂 商的突破难以一蹴而就，但另一方面，这也意味着国产厂商仍有广阔的市场空间， 短中期内不用考虑行业天花板的问题。

产品线持续扩张，推动更多细分市场的国产化替代。如下表所示，我们在 23 年 3 月 12 日发布的行业报告《行业持续增长且壁垒高，国产 EDA 厂商机会大于挑战》中 分析了国产 EDA 厂商与海外巨头的产品布局差异。整体而言，国产 EDA 厂商产品 线窄，且主要覆盖市场规模更小的细分市场。今年以来，三大国产 EDA 厂商纷纷发 力产品线的拓展，在更多细分领域推出国产替代产品。典型如广立微拓展布局 DFM 系列 EDA 软件及半导体数据分析与管理系统，并购亿瑞芯 43%股权（DFT 技术厂 商）；概伦电子顺利收购芯智联 100%股权，该公司拥有布局布线领域多项 EDA 核 心技术；华大九天新推出了化合物射频电路设计平台 AetherMW。

（四）智能驾驶：政策红利、需求回暖与技术红利驱动板块触底反弹

投资要点：政策红利、需求回暖与技术迭代驱动板块触底反弹： 需求端：L3 政策红利+C 端需求回暖，驱动 OEM 持续加码智能化。随着试点工作 的持续推开，L3 及以上自动驾驶商业化将进入加速期，未来，若能通过试点实践加 快推动自动驾驶相关法律法规、技术标准制修订，有望自动驾驶更大范围普及扫清障碍。 供给端：华为放量小米入局，Tier1 格局或迎来新调整，大模型有望对产业产生深远 影响。从车企来看，DriveGPT 有望抬升高阶辅助驾驶应用的潜力，并为远期实现端 到端的无人驾驶打开了新的想象空间。GPT 对智能驾驶产业的挑战主要是算力要求 高，且在训练数据上仍存在抬升空间。 行业发展风险方面，我们认为需要重点关注汽车行业 beta，若宏观经济回暖节奏弱 化，C 端消费改善不足，OEM 价格竞争趋势进一步加剧，板块 beta 或将承压。此 外，华为等新玩家崛起势头明显，也可能会对供应产业链产生影响，带来格局重调。

1.需求端：L3 政策红利+C 端需求回暖，驱动 OEM 持续加码智能化

复盘 2022-2023H1 智能驾驶板块行情： 2022 年 2 月下旬伴随上海等地区疫情蔓延，板块开始回调，4 月底-5 月初伴随疫情 政策落地、汽车刺激政策出台，智能驾驶板块显著反弹。 22Q3 期间，投资者出于对汽车消费刺激政策带来的消费前置、补贴退坡等考虑，对 2023 年汽车销量的担心开始蔓延，板块开始下行。2022 年 8 月底-9 月初，英伟达、 AMD 的供应政策调整进一步催化下行，而后步入横盘阶段。 步入 2023 年，以特斯拉为代表的龙头主机厂价格竞争趋于白热化，进一步加剧行业 对于智能化投入节奏的担忧，板块行情进一步承压。 总结来看，本轮影响智能驾驶板块表现的核心因素包括：汽车行业销量预期、价格 竞争烈度、智能化投入节奏预期、供应链稳定性等，且部分因素存在相关性，例如 若汽车销量再度迈入上行通道，价格竞争大概率会弱化，智能化投入节奏也会更明 确。

（1） L3 政策红利有望持续+特斯拉 FSD 存在入华可能性，强化智能化投入预期

L3 政策利好持续释放，强化 OEM 智能化投入节奏。2023 年 11 月，工信部、公安 部等四部门联合印发通知，正式部署开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作。 根据通知，在智能网联汽车道路测试与示范应用基础上，工业和信息化部等四部门 遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对取 得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点，车辆用于运输经营 的需满足交通运输主管部门运营资质和运营管理要求。 我们判断，随着试点工作的持续推开，L3 及以上自动驾驶商业化将进入加速期，未 来，若能通过试点实践加快推动自动驾驶相关法律法规、技术标准制修订，有望自 动驾驶更大范围普及扫清障碍。 从技术层面看，L3 持续推进的背后也意味着产业格局的快速调整，多项软硬件配置 有望实现从 0 到 1 的跨越。相较于 L2，L3 在一定条件下实现了无人驾驶，对车载 智能化水平要求大大提升，相应的，也需要更多 L2 层面未配置（或者仅为选配）的 软硬件配置，包括大算力自动驾驶芯片及域控制器、激光雷达等，车路协同作为关 键的基础设施，也有望获得积极进展。

（2） C 端消费趋于回暖，利好 OEM 加大智能化投入力度

汽车销量趋于好转，政策助力行业向上。根据乘联会披露信息，2023 年 10 月乘用 车市场零售达到 203.3 万辆，同比增长 10.2%，环比增长 0.7%，今年累计零售 1726.7 万辆，同比增长 3.2%。 国家层面针对汽车行业的政策指引频出，旨在进一步稳定和扩大汽车消费。我们认 为，在经济逐步复苏态势下 C 端消费能力有望逐步回暖，叠加购置税减免等政策红 利驱动之下，汽车产业整体景气度回暖，亦有助于主机厂加大智能化投入节奏。 OEM 价格竞争烈度缓解，产业链毛利率有望趋于稳定。相较于 23Q1 行业整体高强 度的价格竞争，步入 23Q2 之后显著趋缓。同时我们也观察到，部分优质产业龙头 相对乐观看待本轮竞争，一方面积极挖掘内在潜力、充分释放规模效应以应对价格 下行压力，另一方面也以此为机遇，在尾部玩家出清过程中，进一步抬升市占率。

2.供给端：华为放量小米入局，Tier1 格局或迎来新调整，大模型有望对产业产生深 远影响

（1）华为放量+小米入局，或将驱动 Tier1 格局迎来新调整

23Q3 后，华为问界汽车放量明显，竞争力不容小觑。根据众车网披露数据，伴随华 为问界全新 M7 的推出， 2023 年 9 月份，问界 M7 的单月零售销量为 5248 台，环 比上涨 431%。 作为国内科技领军者，华为在智能汽车领域具备核心竞争力。随着汽车产业与 ICT 产业的深度融合，华为将 ICT 技术优势延伸到智能汽车产业，围绕智能驾驶、智能 座舱、智能电动、智能网联和智能车云五大领域全面布局。总体来看，华为在自动驾 驶、车载传感器、充电设施、软件生态领域布局较为完善，掌握核心价值链，因此华 为系的零部件供应商更多集中在座舱以及传统汽车零部件。 小米将于 2024 年上半年开始量产。根据小米官方披露信息，小米汽车明年上半年量 产目标不变，截至 9 月底，小米汽车研发人员大概为 3000 人左右。考虑小米现有业 务生态更加侧重软件，车载领域核心零部件技术积累有限，我们预期小米将会更加 侧重核心零部件供应商。结合小米手机的战略打法，如果后续汽车产品定价策略亲 民，销量潜力值得期待，对于小米系供应商而言亦是可观利好。

（2）大模型有望对汽车智能化产业产生深远影响

奔驰、微软、百度纷纷发力，将大模型映入座舱。23Q2 奔驰开始 ChatGPT 上车 的测试，车主可以通过梅赛德斯 APP 加入测试，车辆会通过 OTA 更新。微软还表 示未来通过增加 ChatGPT 插件，司机除了能和车辆语音助手聊天，还能通过语音 助手预订餐厅或者电影票。但无论如何，ChatGPT 接入智能座舱后，车载语音助 手能做到的已不只是处理命令，而是像人类一样进行完整对话。 百度文心一言也将上车。目前集度、岚图、红旗、零跑、吉利、长城等国内多家车 企就宣布和百度达成合作，将在智能座舱中融合文心一言的能力。小度语音助手还 有闲聊模式，可以规划行程、答疑解惑，甚至成为新车销售顾问，给用户介绍车辆 参数信息，并回答用户提问。此外，近期理想推出 Mind GPT 大模型，打造新一代 多模态人机交互技术体系。 不难看出，智能座舱已成为大模型在汽车行业应用的优先领域，我们认为这与座舱 的“类移动终端”特点有关，且座舱领域应用多集中在人机交互环节—相较于自动 驾驶，座舱人机交互对安全要求较低，对娱乐体验要求较高。

（五）医疗信息化：政策引导医疗 IT 赛道永续增长，医院经营修复增强 信息化投入意愿

投资要点： 政策引导医疗 IT 赛道永续增长，电子病历+数据中心需求持续升级。参与电子病历 系统功能应用水平分级的医院逐年增加，参评等级逐年提高。5 级是电子病历评级中 重要的分水岭，要求院内各部门按统一标准进行信息集成，并形成能提供临床诊疗 规范、合理用药、临床路径等信息的知识库，实现中级医疗决策支持。5 级及更高级 别电子病历建设是一个长期目标，未来 2-3 年内三级医院电子病历评级建设望 5 争 6 将是主流。HIT 专家网的数据显示：从 5 级到 6 级的平均过级时间为 2.3 年。刚从 7 级跃入 8 级的阜外医院则建设了至少 5 年，对于整个行业有较强的标杆示范意义， 为各大医院冲击 7 级、8 级电子病历分级评价增强了积极性和信心。 高级别电子病历催化数据中心需求。国内传统大型医院内部的 IT 系统间异构现象往 往较明显，实现全院数据标准统一的难度很高，为通过五级评测，医院大多采取“集 成平台（ESB 企业总线技术）+数据中心+CDSS”的方案，由于集成平台与数据中心 均需要额外建设，因此电子病历 4 级升 5 级的平均投入要远高于 3 级升 4 级的投入； 同时 5 级电子病历解决方案的落地也将一定程度上带来供应商格局洗牌的机会，有 利于头部专业医疗 IT 厂商的份额提升。

1.政策引导医疗 IT 赛道永续增长，电子病历+数据中心需求持续升级

（1） 政策驱动医疗 IT 行业持续增长，医院信息化建设资金投入逐年增长

医院信息化建设资金投入逐年增长。医卫是重点民生行业，医疗IT水平受政府关切， 需求主要由政策驱动，同时自发性商业驱动因素也在逐渐增强，中国医院在信息化 建设方面的资金投入逐年增长。根据 CHIMA 统计的数据，2021-2022 年度医院信息 化建设年投入金额在 200 万-500 万的医院占比最大，为 20.53%，其次为年投入 500 万-1000 万(含)的医院，占比 15.16%。2021-2022 年度信息化建设平均投入金额为 936.24 万元，较 2019-2020 年度调查得到的年度信息化建设平均投入金额 774.80 万元增长了 161.44 万元。对比不同年份调查得到的医院信息化建设方面投入情况可 以看出，医院信息化建设投入金额普遍增加，其中在投入在 2000 万-5000 万的医院 占比增长量最大，增长比例为 3.48%，5000 万以上的医院占比也有明显提升。

（2） 电子病历+数据中心持续升级，互联互通有较大的发力空间

电子病历、互联互通建设是现国内公立医院信息化投入的主线。21 年末，国家卫健 委出台政策《公立医院高质量发展促进行动（2021-2025 年）》，明确要求 2022 年 为医院电子病历建设第一阶段的收官节点，全国二级和三级公立医院电子病历应用 水平平均级别应分别达到 3 级和 4 级。对于 DRGs 医保控费和全民健康管理等长远 目标而言，医院端高水平电子病历系统均是必要的前置条件，同时 19-22 年卫健委 “以评促建”的工作方式成果显著，因此，未来政策层面大概率将继续引导医疗机 构推进更高等级电子病历系统建设。

5 级是电子病历评级中重要的分水岭。5 级电子病历要求院内各部门按统一标准进 行信息集成，并形成能提供临床诊疗规范、合理用药、临床路径等信息的知识库， 实现中级医疗决策支持。数据被列为劳动力、土地、资本等之外的第五大生产要素 后，国家陆续推出了《“十四五”大数据产业发展规划》、“数据二十条”等政 策，推动医院进行被动数据治理。同时，人工智能、大数据等智能技术的推进，越 多越多的医院管理者将数据视作一种资产，开始主动进行数据治理。主被动叠加之 下，现在的医院愿意耗费时间精力投入数据治理相关的电子病历建设。 5 级及更高级别电子病历建设是一个长期目标，未来 2-3 年内三级医院望 5 争 6 将 是主流。由于涉及区域信息化的电子病历建设其投资回报难以估量，盲目投入可能 会让为医院付出产生大量成本，所以大部分医院会将评级计划作为一个长期目标， 将高昂的评级成本分散于数年中，舒缓资金压力及投资风险。HIT 专家网的数据显 示：从 5 级到 6 级的平均过级时间为 2.3 年。刚从 7 级跃入 8 级的阜外医院则建设 了至少 5 年，对于整个行业有较强的标杆示范意义，为各大医院冲击 7 级、8 级电 子病历分级评价增强了积极性和信心。 高级别电子病历进一步催化数据中心需求。国内传统大型医院内部的 IT 系统间异 构现象往往较明显，实现全院数据标准统一的难度很高，为通过五级评测，医院大 多采取“集成平台（ESB 企业总线技术）+数据中心+CDSS”的方案，由于集成平 台与数据中心均需要额外建设，因此电子病历 4 级升 5 级的平均投入要远高于 3 级 升 4 级的投入；同时 5 级电子病历解决方案的落地也将一定程度上带来供应商格局 洗牌的机会，有利于头部专业医疗 IT 厂商的份额提升。

医共体推动信息互联互通，建设分级诊疗体系。中国由于人口众多、医疗资源分配 不均、资源错配的问题，使医疗系统存在较大压力。据此国家提出建立分级诊疗体 系方案，并确定区域卫生信息化基本框架，以分级诊疗为基础，以居民电子健康档 案为核心数据，利用分级诊疗和数据共享，致力于解决居民的“看病难”“重复诊 断”问题；通过双向转诊等致力于使患者支出合理化，提升医院医疗质量和效率，缓 解“看病贵”的问题。 互联互通仍有较大成长空间，有望成为下阶段医疗信息化建设重点。根据 CHIMA 统 计的数据，与过去年度数据对比可见，参与互联互通成熟度测评的医院逐年增加， 从 2018-2019 年的 12.25%、2019-2020 年的 34.51%上升到本年度的 40.68%。通 过测评的医院的等级大多是通过的四级甲等，且占比逐年提高。然而，2021-2022 年 度参加互联互通标准化成熟度测评情况的医院占比不及 50%，互连互通是实现区域 医疗信息化建设框架，健全分级诊疗体系的重点，预计未来参与互联互通评级的医 院占比会迅速提升，评级也会逐年提高，有望成为下一个医疗信息化建设的重点。

2.医疗 IT 订单持续回暖，明年有望呈现出较强边际改善弹性

我们选取 10 家 A 股 上 市 医 疗 信 息 化 公 司 ， 从 公 开 渠 道 （ 中 国 招 标 网 www.bidchance.com）摘录 23 年前三季度订单数据，统计汇总后进行分析。由于部分医疗信息化项目未经公开招标流程，因此公开订单往往少于实际订单，但从历史 来看，公开统计订单的定性趋势仍有一定的参考意义。

（1） 23 年前三季度医疗 IT 订单持续回暖，预计明年延续景气态势

从前三季度累计数据来看， 23 年 1-9 月公开渠道的医疗 IT 订单总数为 1955 单， 较 22 年同期的 1374 单同比增长 42.29%，相较 21 年同期的 2054 单的复合增速为 -2.44%。23 年 1-9 月订单总金额为 45.67 亿元，较 22 年同期的 39.98 亿元同比增 长 14.21%，相较 21 年同期的 47.37 亿元的复合增速为-1.82%。今年年初受疫情影 响，1-4 月医疗 IT 订单累计金额略有下降，二季度订单增速回暖明显，5 月起医疗 IT 订单累计金额增速由负转正，由 3.67%逐月上升至 7 月的 11.34%。8 月份医疗行 业受外部监管的影响订单累计金额增速略有下滑，对比 22 年同期增速为 7.10%。9 月份后医疗行业受外部监管的影响逐渐淡化，对比 22 年 1-9 月订单累计金额的同比 增速为 14.21%，对比 21 年 1-9 月订单累计金额的同比增速为-1.82%。 从 Q3 单季度数据来看，23 年 7-9 月公开渠道的医疗 IT 订单总数为 828 单，较 22 年同期的 579 单同比增长 43.01%，相较 21 年同期的 825 单的复合增速为 0.18%； 23年 7-9月订单总金额为17.91亿元，较22年同期的 14.74 亿元同比增长21.51%， 相较 21 年同期的 19.16 亿元的复合增速为-3.32%。

（2）千万级订单数量及金额同比大幅提升，公卫 IT 类订单占比提升

根据中国招标网，23 年 1-9 月千万级医疗 IT 订单数共 114 个，相比 22 年同期的 101 个同比增长 12.87%，23 年 1-9 月千万级医疗 IT 订单总金额达 25.99 亿元，相 比 22 年同期订单金额 23.65 亿元同比增长 9.89%。其中 23 年三季度千万级医疗 IT 订单数共 43 个，总金额达 9.98 亿元，占三季度订单总金额的 55.70%。从订单数量 来看，22 年和 21 年三季度千万级订单数量分别为 38 个和 53 个。从订单金额来看， 22 年和 21 年三季度分别为 7.87 亿元和 10.89 亿元。从大订单在总订单金额中占比 来看，22 年和 21 年二季度大订单占订单总额的比例分别为 53.41%和 56.82%。从 单月数据来看，大订单落地趋势与上文所分析的整体订单趋势较为相符。

（六）金融 IT：在不确定中寻找确定性机会

投资要点：资本市场改革稳步推进，金融机构持续加大 IT 建设，中长期维度依然看 好资本市场 IT 成长性。此外，建议投资者重视信创向金融机构核心业务系统深入带 来的市场格局变化机会。同时，行业出清带来的行业盈利改善的现象正在支付产业 链中显现，我们预计将会持续较长时间。此外，随着大模型应用备案的持续推进，金 融类相关 AI 应用也有望正式推向市场。

1.资本市场 IT：信创推动核心交易系统市场格局变化，静待行业景气度回暖

资本市场改革稳步推进，金融机构持续加大 IT 建设。2023 年 2 月 17 日全面注册制 正式实施，首先是带来相关系统改造需求，而从中长期维度来看，IPO 规模扩容将 带来投行信息化需求的持续增长。此外，证券公司对网络和信息安全的重视程度大 幅提升，组织架构和制度体系持续优化，信息技术投入逐年增加。

今年以来，证券公司经营情况开始回暖。随着 7 月部分头部公募宣布调低费率，金 融机构降费已是大势所趋，而机构对于数字化建设以及合规建设的需求依然迫切， 叠加协会持续鼓励金融机构加大 IT 建设投入，因此我们判断 2024 年金融机构 IT 投 入仍将维持稳健发展，作为行业龙头的恒生电子将持续受益。(1) 券商方面：2023 年 1 月 6 日，中证协就《证券公司网络和信息安全三年提升 计划(2023-2025)(征求意见稿)》开始征求行业意见，提出“鼓励有条件的公司 2023- 2025 三个年度信息科技平均投入金额不少于上述三个年度平均净利润的 8%或平均 营业收入的 6%”。而在 6 月正式发布的《证券公司网络和信息安全三年提升计划 (2023-2025)》里提升了比例要求，提出“鼓励有条件的公司 2023-2025 三个年度信 息科技平均投入金额不少于上述三个年度平均净利润的10%或平均营业收入的7%”。 (2) 基金方面：中基协首次明确对信息技术投入提出量化指标要求，分别对营收大 于等于 10 亿元、2 亿元~10 亿元、小于 2 亿元的基金公司信息技术资金投入占营收 的比例和规模做出具体要求，分别为 5%、8%、不低于 1500 万元。长期来看，金融 机构加大科技建设投入以形成差异化竞争优势是大势所趋。 根据协会披露的《证券公司 2021 年经营业绩指标排名情况》，证券行业信息投入占 全年总营收 6.81%，行业的信息技术投入占比符合中证协要求。但具体来看，营收 前 30 的券商中，IT/营收投入比达到要求的券商仅 15 家，仍有部分大型券商未达标。 处于平均信息投入水平之上的券商有26家。26家之中IT投入占比最低的为5.09%。

2.银行 IT：需求复苏中，信创 8 月以来加速。

根据德勤最新报告显示，今年以来银行业经营面对较大挑战：息差持续收窄，个人 住房抵押贷款和消费贷款需求持续走弱，理财产品规模进一步下降，财富管理业务 增长乏力，营业收入保持正增长难度加大。主要盈利指标增长放缓，资本充足率指 标承受下降压力。银行 IT 厂商上半年业绩表现也基本印证了这一现状。

虽然银行业 IT 投入增速放缓，但长期来看，《金融科技发展规划（2022-2025）》 和《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》这两份银行保险业数字化转型的基 本纲领将推动金融科技发展和商业银行持续进行数字化转型升级。而从上半年银行 部分业务的经营情况也可见一斑。 (1) 得益于消费贷业务发展策略的优化，农业银行、招商银行和建设银行消费贷余额 增长较快，分别较上年末增长 35%、30%和 25%。农业银行积极拓展新型消费 领域场景，提高消费金融可得性和便利性，加大消费信贷投放力度，2023 年上 半年累计投放 2287 亿元，同比多投 915 亿元；招商银行通过抓住经济复苏有利 形势，加强数字化获客和产品创新，把握消费回暖机遇促进消费贷增长；建设银 行坚持创新驱动业务发展，扩大个人消费贷款市场领先优势，持续优化消费贷产 品功能，持续推动“建易贷”产品优化升级，提高服务质效；工商银行以客户为 中心加强个人贷款业务统筹，多渠道加大消费经营贷款产品的市场拓展力度，持续优化数字普惠产品体系，满足客户多样化融资需求，促进消费持续恢复。（数 据来源：德勤发布的《中国银行业 2023 年上半年发展回顾与展望》） (2) 随着防疫政策放开，着力进行经济建设的背景下，各家银行以客户为中心加强个 人贷款业务统筹，推动消费金融成为零售业务的重要增长点，与此同时，各家银 行对消费信贷业务进一步加强风险管控，持续强化消费贷款风险监控，强化数字 化风控能力，通过深化数字化技术的多层次应用，提升智能风控能力，推动消费 信贷业务健康发展。建设银行：重视对个人贷款的贷后监控，重点关注借款人的 偿还能力和抵押品状况及其价值变化情况，不良资产率-0.22%。农业银行：提升 个贷风险管理智能化、精细化水平，稳固个贷集中作业中心架构，开展个贷集中 作业中心等级评定；丰富优化各类风险预警模型，开展贷后集中回访工作，加强 风险处置督导。

3.支付产业链：涨价周期正式开启

本轮涨价周期源于 2021 年 10 月 13 日，中国人民银行发布《关于加强支付受理终 端及相关业务管理的通知（银发〔2021〕259 号）》，其中明确规定“1 台银行卡受 理终端只能对应 1 个受理终端序列号”、“1 台银行卡受理终端只能对应 1 个特约 商户”，通过“跳码”获取差额收益不再可行。此外支付机构还需要根据人行要求对 不符合规定的银行卡受理终端限期内进行改造或更换，机具成本亦大幅提升，涨费 率成了稳营收的必然选择。

4.金融信息服务商：静待权益市场回暖。

年初至今，A 股成交量较去年同期相比下降 5.83%。由于金融信息服务商业绩与权 益市场成交量呈现较强正相关性，因此相关公司业绩并未如预期一样实现明显的疫 后修复。 （1）指南针：由于定增未落地叠加销售周期调整原因，前三季度业绩出现较大幅度 下滑。展望明年，若定增能顺利落地，我们判断净利润恢复增长无虞。 （2）同花顺：虽然前三季度收入同比增长 4.25%，较 22Q3 提升 0.1pct；但归母净 利润同比下降 12.67%，较 22Q3 下降 1.75pct。展望明年，若其基于大模型的 AI 产 品能顺利备案推向市场，叠加降费促使机构将 wind 替换成 iFind 等其他性价比更高 的金融数据终端，我们判断业绩将实现较快增长。

（七）数据要素：政策红利释放，24 年产业进展值得期待

1.宏观背景新形势驱动数据要素产业发展

数据要素有望成为新的生产要素，通过两条路径驱动宏观经济增长：（1）途径 1： 赋能其他生产要素，提高资源配置效率，实现要素协同效应；（2）途径 2：与途径 1 紧密相连，正因能够提升效率，数据要素本身变得具有价值，这一价值既通过数据 积累作为生产资料而实现，又能转变为数据资产通过增值、交换而产生价值。

展望 2024，确权、数据要素资产定价等产业政策红利更值得期待。从当下数据要素 产业发展现状来看，“确权难”成为数据要素市场发展的突出症结，主因在于数据具 有多方主体权利混合的特性，导致数据权利冲突呈现多主体和多样性，在产业实践 中就体现为数据持有权、使用权、经营权不明晰，易引发交易纠纷。此外，目前困扰 行业发展的难点还包括数据要素流通交易难、定价难等。 针对上述问题，政策与产业界持续发力化解。比如确权领域，人民数据推出我国首 个数据确权平台人民数据资产服务平台，并在此基础上打造人民数据确权流通平台， 包括确权平台、授权平台、流通交易平台。

（八）信息安全：行业规模稳步增长，重视数据安全的高增潜力

投资要点：随着国际形势日益严峻，国家对网络安全和数据安全的重视程度日益提 升。政府机构、企事业单位和公民个人都在积极采取措施加强网络安全防护。网安 投入预计稳健增长，根据《中国网络安全产业研究报告（2022 年）》显示，2021 年 我国网络安全产业规模约为 2000 亿元，较 2020 年增长 16.6%，2022 年产业规模达到近 2200 亿元，增速约为 13.9%。其中，云安全和数据安全有望快速增长，建议 关注有相关业务布局的网安公司。

1.随着政务云建设的推进，云安全将快速增长

伴随着产业链全面升级、数字化转型步入深水区，企业上云、用云需求持续激增，云 服务商能否提供可靠的安全保障逐渐成为用户上云过程中的关注焦点。随着企业用 云深化，云安全关注度显著提升。 政务云建设过程中，政府机构需要加强对数据安全的保护，确保数据不被泄露或被 非法访问。因此，政府机构将需要更多的安全措施来保护其数据和应用程序的安全 性。这些安全措施将包括云防火墙、入侵检测系统、加密技术等，以确保政务云环境 的安全性。 此外，随着政务云的普及，政府机构也需要加强对用户身份的管理。政务云环境中 包含了大量的敏感数据，政府机构需要确保只有经过授权的用户才能访问这些数据。 因此，政府机构将需要使用身份认证和访问控制技术来确保只有经过授权的用户可 以访问政务云环境中的数据和应用程序。 目前，在政务云建设中，运营商是重要的参与者。其中，移动云因此快速增长，2023H1 移动云营收达人民币 422 亿元，同比增长 80.5%。而关于云安全，移动云构建了“三 横两纵”的云安全架构，从用户安全、云平台安全、安全合规、安全管理和安全运营 五个方面，为平台及用户提供全方位保障能力。

2.数据要素政策多点开花，重视数据安全

四季度以来，数据要素政策频出： （1）10 月 25 日，国家数据局正式挂牌。 （2）11 月 21 日，广东《“数字湾区”建设三年行动方案》正式印发实施，标志着 广东“数字湾区”建设进入了全面实施的阶段。广东省政务服务数据管理局局长杨 鹏飞在“数字湾区”建设专题新闻发布会上表示，预计 2025 年基本完成“数字湾区” 建设任务，推动粤港澳三地合作建立数据要素集聚发展区，支持广州、深圳数据交 易所创建国家级交易所，建设市场制度、交易规则和平台统一的大湾区数据要素交 易市场。 （3）近日，由浙江省财政厅归口，浙江省标准化研究院牵头制定的《数据资产确认 工作指南》省地方标准正式发布。该标准是国内首个针对数据资产确认制定的省级 地方性标准，将于 2023 年 12 月 5 日起正式实施。本标准为首次针对数据资产确认 制定的推荐性地方标准。标准的制定及实施将填补数据资产确认标准空白，促进数 据资产化进程。

随着数据要素政策的不断推进和数据交易市场的逐渐形成，数据安全的重要性日益 凸显。政府和企业需要进一步加强数据安全保障措施，建立和维护信任关系，以确 保数据的安全性和可靠性。这将有效推动数字经济的快速发展。 数据安全是指保护数据不被未经授权的访问、泄露、破坏、修改，或者在发生上述情 况时，能够及时发现并采取相应的补救措施。数据安全需要采取多层次的安全措施，包括数据加密、访问控制、身份认证、审计跟踪、备份恢复等，以确保数据的安全性 和可靠性。数据安全厂商的主要职责是保护客户的数据安全，防止数据泄露和被恶 意攻击。这些公司通常提供一系列服务，包括风险评估、安全审计、安全培训、应急 响应等。同时，它们还可以提供技术解决方案，如数据加密、身份验证和防火墙等， 以保护客户的数据安全。此外，数据安全厂商还能提供咨询服务，帮助客户了解最 新的安全威胁和如何应对这些威胁。 未来，随着数据要素市场的不断成熟，数据安全行业规模将持续增长。2023 年 1 月，工业和信息化部等十六部门发布关于促进数据安全产业发展的指导意见。目标 到 2025 年，数据安全产业基础能力和综合实力明显增强，规模超过 1500 亿元， 年复合增长率超过 30%，将建成 3-5 个国家数据安全产业园。到 2035 年，数据安 全产业进入繁荣成熟期。

编辑：火腿肠