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例如：
1）在 backbone 环节，特征提取，其中波及 BEV 和多模态等大模型技术。将一系列 多相机图像输出特征提取器，并将生成的特色通过 BEVFormer 中的现成 BEV 编码器转 换为对立鸟瞰图 (BEV) 特色。UniAD 并不局限于特定的 BEV 编码器，并且能够利用 其余代替计划通过长期工夫交融或多模态交融 来提取更丰盛的 BEV 示意。
2）在感知环节，指标检测与跟踪模块能够实现对动静元素的特征提取、帧间物体跟踪。检测和跟踪 agents。MapFormer 将 map queries 作为路线元素（例如，车道和分隔线）的语义形象(semantic abstractions)，并对地图进行全景宰割。
3）预测模块，实现动动态元素交互与长时序轨迹预测，而且曾经有“联结训练 AI”。占据栅格预测模块实现了短时序全场景 BEV、实例级预测。因为每个单元的动作都会显着 影响场景中的其余，因而该模块对所有思考的单元进行联结预测。
4）在布局模块，基于轨迹预测，做防碰撞，其中波及占用网络（Occupancy network）等大模型技术。基于本身的轨迹预测和基于占据栅格的碰撞优化并使本人远离 OccFormer 预测的占用区域 (occupied regions) 以防止碰撞。
图 9：论文指数也每个环节的重要指标，且指出“联结训练 AI”的作用，例如两个识 别子工作大大帮忙了静止预测
此前，端对端 AI 训练很容易呈现的问题是：因为波及环节太多、零碎太简单，很容易 呈现“部分最优”和“梯度降落”问题。咱们原本认为会用残差网络（ResNet）减少反馈 参数，来帮忙主动驾驶大模型的训练。而论文提出的“联结训练 AI”，即预测联结训练、预测布局一体训练，实现了“相似全局优化”，而“子工作”的引入也细化了环节。
这篇论文的趋势可能会扭转智联汽车 + 机器人的 AI 软件训练形式：尝试端对端，并用 一系列联结训练，来避免部分最优，达到更好的成果。
1.6 走势与小结
《具身智能，1995-2001, 2013- 2015：如何防止 AI 正确赛道，谬误公司？》与《写 在数字经济第三波：减少智联汽车 + 具身智能新机会!》，均阐述了机器人 (具身智能) 与智联 汽车新机会。而本篇借鉴了特斯拉 /UCLA/ CVPR2023 等当先论文，预测了后续智联汽车 + 机器人中 AI 大模型的应用。
只管有诸多 AI 大模型须要攻克的点（详见 UCLA《Development and Real-Time Optimization-based Control of a Full-sized Humanoid for Dynamic Walking and Running》软件局部 7 点总结），但辨认管制相干软件、基于感知的静止、学习与控 制穿插等问题，正在被逐步解决。一旦 AI 训练资源足够，很可能后续的动作会更加多 样。
此处重申几个选股倡议：
1）思考商业模式很重要。智联汽车、具身智能 BOT、大算力相干的计算机都是代表。
Alpha 例如德赛西威（tmt& 汽车）、双环传动(申万汽车 & 机械)、鸣志电器（申万机 械）、萤石网络（tmt& 家电）、中控技术（tmt& 机械）、中科创达。
Beta 例如精锻科技（申万汽车）、步科股份（申万机械）、秦川机床（申万机械）。
2）计算机持续寻找更高赔率的公司。Q1 体现的很多曾经市值较高，抉择一批落地概 率较大的小市值。
英方软件（已回调）、虹软科技、福昕软件、润达医疗（医药 &tmt）、拓尔思、萤石 网络、万兴科技、科大讯飞（比起 5000 亿是小市值）、软通能源等。
3）持续落实更高胜率的公司，以后底部白马就是一种。尤其局部白马曾被市场误以为 没有大模型能力。即曾经调整较深、适宜相对收益的公司，只管可能须要工夫期待（之前 曾经阐述，2015 年它们走势较弱，2016-2020 年才呈现较大机会）。
例如纳思达、AI 双杰、恒生电子、中控技术、石基信息、广联达、用友网络等
4）维持原有外围公司：金山办公、科大讯飞、同花顺、大华股份等。
2、以后 2023H1 业绩前瞻
2.1 23Q2/23H1 业绩前瞻
中报濒临，咱们预测了计算机局部重要公司 2023Q2 单季度的支出、利润，并提供了 明细分析师计算方法，如下。
图 10：2023Q2 & 2023H1 计算机重要公司业绩预测（工夫为 6 月 30 日开盘时）
2.2 23Q2 季报验证，以后重要性进步
计算机行业 2023 年的重要机会，除了赛道翻新（数字经济、AIGC、数据因素、信创），还有“支出 - 老本”错配的拐点。靠近 2023Q2 披露工夫，较多公司股价在偏高地位。中 期经营状况的验证，重要性减少了。
目前，咱们通过“支出 - 老本”错配准则，计算失去：23Q2 开始，行业可能会呈现利 润弹性。22Q4/23Q1 行业支出增速别离为 -7%/-3%，净利润增速别离为 -50%/-17%。但 是，咱们认为行业利润表增速的最低点该当就在 22Q4/23Q1 两个季度，从 23Q2 开始，可能会呈现行业利润弹性。
23Q1 的薪酬老本增速曾经处于近 5 年来的最低点，因而 23 年行业具备了“支出 - 成 本错配”正向剪刀差的坚实基础。2022 年各季度的薪酬老本增速较 2021 年各季度的薪酬 老本增速大幅降落。因为 2021 年各季度的人力增速绝对较高，2022 年的人力增速逐季降 低，因而 2022 年各季度的薪酬老本增速出现前高后低。22Q4/23Q1 的薪酬老本增速别离 为 11%/4%，因为 22Q4/23Q1 的人力增速都是 4%，意味着 22Q4/23Q1 的人均涨薪增 速别离仅为 7%/0%。因为内部行业环境以及需要状况，预计行业公司在业务扩张方面会继 续放弃审慎。假如 23Q2-Q4 行业的人均薪酬增速放弃在 5%，人力增速放弃在 4% 的程度，那么 23Q2-Q4 的薪酬老本增速会维持在 9% 的较低水平。此外，因为 22Q2-Q4 的支出基 数不高，一旦 23Q2-Q4 的支出增速超过 10%，就会呈现“支出 - 老本错配”的正向剪刀差。
22Q4/23Q1 行业整体的毛利率维持在 29%，仍然坚韧。一般而言，在行业支出增速 低迷时，行业公司会在毛利率和支出之间进行取舍。然而咱们目前看到在支出增速低迷的 状况下，行业的毛利率仍然坚韧，表明行业公司并没有通过升高毛利率的形式换取更多的 支出，显示出行业公司开始舍弃一味谋求支出的规模和增速，而是更加重视高质量的倒退。此外，21Q4 开始施行了《企业会计准则利用指南 (2020) 第 14 号—支出》的财务新准则，物流费用由原先的计入销售费用变成了计入营业老本，因而拉低了行业表观的毛利率，如 果剔除新准则的影响，行业毛利率则会在 30% 以上。
应收款和存货先导指标乐观。22Q4/23Q1，应收款和存货的增速进一步降落，这两个 指标增速越低，往往预示着公司的经营品质将会越高。具体来说，22Q4/23Q1 的应收款同 比增速别离仅为 10%/7%，存货的同比增速别离仅为 0%/-3%，表明行业的历史累赘正在 逐渐出清。
预收款和商誉的增速合乎预期。22Q4/23Q1 的预收款（思考合同负债）别离同比上涨 5%/1%，以后从预收款（思考合同负债）的维度尚无奈观测到后续行业支出减速的信号。然而，2023 年是“十四五”布局的第三年，预计 2023Q2-Q4 政府驱动的 IT 投资会逐季 减速。此外，累计商誉持续下滑，体现出行业公司在持续优化资产负债表。
表 1：2020Q1-2023Q1，计算机单季度业绩增速和先导指标（单位：%）
注 1：以上均为单季度数据，且把该季度同比期间主业变更公司、st 公司剔除。
注 2：2023 扩大到 347 家公司，2022 年开始应用 303 家公司，2021Q4 扩大到 303 家公司，2020Q4 扩大到 273 家公司，2019Q4 扩大到 235 家公司，2018Q3 扩大到 205 家公司（2017Q3 也是）。2021 年及之前都不做回溯。
注 3：2019Q4 开始把“薪酬外老本”改成“薪酬外费用”，后者为毛利剔除薪酬。2019Q4 开始减少“毛利增速”并未做回溯，因而部 分历史我的项目未填写。
注 4：留神其余收益 / 减值 / 支出的会计准则变动。2017Q2 开始增值税退税计入其余收益而非营业外支出，2019Q2 开始减值损失负代替 正，2020Q1 开始新支出准则（14 号文）, 因而同时参考合同负债和支出更有意义，后续现金流剖析会验证。
注 5：营业毛利取 WIND 公式，为营业支出与营业老本的差。支出取营业总收入。因而表中支出与老本的差并非严格等于毛利，存在小 范畴误差。
注 6：员工数量只披露年末额，对年初年末员工数做线性平滑。例如：2017Q1 员工数 =1/42016 年末额 +3/42017 年末额。假如 2018 年末人员同比增 10%。这样员工增速从新调整但更靠近于理论
注 7：因为 2020Q1 开始新支出准则，应收款 / 存货的同比意义不大，且未用改正计算方法。预收款项用“预收款项 + 合同负债”做改正 计算方法失去同比。
注 8：为不便同页显示残缺改革，选取小数点 0 位精度。
注 9：2022Q4-2023Q1 次要减去 st 的股票。2023Q1 有大智慧、同方股份的非继续收益。若计入，2023Q1 利润同比增速高达约 30%，若剔除则为表内数据。
注 10：标注红色的数字示意同比增速高，标注绿色的数字示意同比增速低。
3、大模型公布潮，重点是垂类
3.1 大模型公布潮，重点是垂类
通过 2023Q1 之后，“公司在拓展大模型”、“公司研发大模型”曾经较为钝化。投 资者须要看到这些公司的工程化落地。
因为近期公布的产品都广泛高于市场预期（例如星环科技、科大讯飞等），发布会或 为 AIGC 畛域近期重要催化剂。近期恒生电子（与子公司恒生聚源）、拓尔思、中国电子 云的公布值得关注，间接关联恒生电子、拓尔思、深桑达。而近期腾讯、字节跳动、华为、京东等科技巨头也有 AI 相干亮相。
表 2：近期的大模型或智能化相干公布或亮相
3.2 恒生电子：赋能将来金融，AI+ 瞻望
随同 BloombergGPT 公布, 后续金融等业余畛域整合 LLM 能力产生可行性，间接受害 行业内有较多高质量数据、领有良好客户资源公司。
作为金融科技先行者，恒生电子 AI 技术积攒自 2016 年开始，并在近期，管理层踊跃 拥抱 AI 大模型变动。依据恒生电子官网公众号 5 月发文，公司董事长刘曙峰示意，以后恒 生在部分点面上利用大数据和 AI 工具产生肯定生产力。将来恒生电子无望充分利用已有的 智能投顾、投资投研一体化等产品劣势，基于高质量数据整合 AI 能力，或在巨头大模型训 练相似 bloombergGPT 的行业专用模型，晋升客户渗透率和付费志愿。
AI 大模型 + 智能投研产品，曾经在智能投研平台 WarrenQ 开始研发测试。WarrenQ 是恒生聚源专为机构投资者打造的智能投研平台，通过交融人工智能和大数据技术，提供 智能搜寻、智能监控、智能研报和数据浏览器等性能笼罩投研外围场景，为投研过程查数 据、看研报、跑模型、写报告提供一个沉迷式智能投研工作台。
后续联合新的 AI 大模型，恒生无望与头部券商独特打造智能投研一体化平台，实用工 具迭代无望放慢。2023 年后，恒生放慢与券商研究所单干研发，投入建设智能投研平台，一方面，通过团体数据中心获取更宽泛的数据起源，构建研究所的常识积淀库。另一方面，平台基于金融常识图谱等技术打造产业链图谱平台，兼具动静研报和行业准确数据库的职 能，反对分析师从数据浏览、钻研框架建设、钻研报告撰写、估值定价模型的一站式性能。通过在现有传统投研体系根底上进行转变和重构，着力打造智能投研平台行业标杆。
除 warrenQ 投研平台以外，咱们认为 AI 大模型无望和公司智能投顾、投资一体化等 产品联合。2022 年公司新一代资管产品 O45 全年上线 16 家客户，新一代证券经纪系 统 UF3.0 全年新签和上线多家公司。各项业务均同比快速增长。O45 相比前一代产品以 交易为外围，减少了 PMS 账户治理、量化测试平台、投资投研一体化接口等新性能点，以 上产品能够实现与 AI 大模型联合，新的性能点可能包含：自然语言投研一体化互动、AI 下单、AI 量化测试等。咱们认为，恒生多年积攒的交易、风控、金融数据规定库，无望成 为训练金融 AI 模型的较好原料。
维持”买入“评级。预测 2023-2025 支出为 79.33、95.71、115.23 亿元，预测 2023-2025 年净利润为 18.28、21.79、25.01 亿元。
4、深度钻研：税友科技 /Autodesk/ 德生科技
4.1 税友科技深度钻研：立足税务，云程发轫
B、G 双轮驱动，产品笼罩企业票财税全链条。公司深耕税务软件二十余年，起家于 G 端税务 IT 零碎端业务，2016 年以亿企赢品牌切入 B 端企业财税服务 SaaS 畛域，自此 B、G 交替驱动公司业绩增长，2022 年 B、G 端支出占比别离为 56%、43%。
B 端增长：留存 + 获客双重发力，支出高速增长。2020 年行业竞争加剧，公司支出增 速放缓。应答强烈竞争，公司进行客群分层经营，B 端支出逐步回升：1）中小企业客群：22 年付费用户数 60 万，ARPU 值 815 元，实现 ARR 支出 4.89 亿元，预计 25 年 ARR 收 入达 9.4 亿元；2）财税代理客群：22 年付费用户数 380 万，ARPU 值 111 元，实现 ARR 支出 4.2 亿元，预计 25 年 ARR 支出达 8.3 亿元。3）翻新 SaaS 客群：22 年收入 1.2 亿元，预计 25 年 ARR 支出达 2.5 亿元。
B 端竞争力：产品更好用、稳固盈利。B 端 SaaS 产品竞争强烈。税友劣势来自 1）产 品性能相似，但更好用：通过 G 端 know-how，公司产品与竞对价格相似但自动化水平更 高；2）稳固盈利：凭借先发劣势积攒大规模用户，用户粘性强，先于其余竞对实现稳固盈 利，因此无望在同质化竞争中长跑并最终胜出。
B 端业务布局：翻新 SaaS 瞄准新经济、灵便用工人群，卡位 C 端报税 SaaS。除企业 财税 SaaS，税友联合中国外乡特点，围绕新经济、灵便用工等新业态推出翻新 SaaS 业务，目前帮忙如中智等人力外包商实现集体社保、税务治理，将来向集体推广将关上支出天花 板。
G 端变动一：金税四期 24-25 年进入建设高峰期，外围供应商位置巩固。2022 下半 年，金税四期（简称“金四”）开启。截至目前税友已中标金四总局电子发票平台（二期）、以及外围我的项目利用撑持平台 2 包，外围供应商位置巩固。23H1 电子发票平台已开启局部 地区试点，预计 24-25 年将在全国范畴推广，届时金四建设将进入高峰期，驱动公司 G 端 业绩更上一层台阶。
G 端变动二：数据因素顶层设计加码，税务数据利用价值凸显。作为金四系统核心供 应商，公司承建零碎外部流转丰盛的税务数据，凭借优良的数据利用和解决能力，公司已 在政务端拓展数据利用增值服务，将来该服务无望下沉至地市，做大 G 端蛋糕。
咱们预计，2023-2025 年收入为 20.04、24.26、29.85 亿元，同比增长 18%、21%、23%，2023-2025 年实现净利润 2.83、3.96、4.97 亿元，同比增长 97%、40%、26%。
4.2 Autodesk 深度钻研：寰球工业设计软件领军，云化战 略进入收获期
丰盛的产品线体系。公司的产品能够划分为四大类型：1）修建、工程与施工：为修建 和城市基础设施提供设计、建模和治理服务。2）AutoCAD 和 AutoCAD LT: 用于 2D/3D 设计、绘图和建模的通用型工业设计软件。3）产品设计与制作：为汽车、电子、工业机械 等行业提供全面的数字设计、工程、制作和生产解决方案。4）传媒和娱乐：为电影、游戏、广告等行业提供建模、渲染、三维视觉特效、3D 设计和打印等性能。
寰球 CAD 领军。在 CAD 市场，Autodesk 的次要竞争对手有：Dassault、Siemens、PTC、Bentley Systems。2021 年，在 CAD 畛域，Dassault 的寰球市场份额为 34%，位 居寰球第一；Autodesk 的寰球市场份额为 26%，位居寰球第二。明星产品 AutoCAD 的 劣势：1）操作简略，无需编程根底；2）反对跨设施应用，用户能够在任何工夫、任何地 点发展工作；3）版本升级和迭代速度很快。CAD 软件超百亿美元市场规模撑持公司后续倒退空间。2023 年，预计寰球 CAD 软件的市 场规模为 112.2 亿美元，2028 年，预计寰球 CAD 软件的市场规模将增至 138.3 亿美元，5 年累积上涨 23%，CAGR 为 4%。2028 年，假如 Autodesk 在 CAD 软件畛域的寰球市 场份额为 20%，那么公司 CAD 软件支出将达到 28 亿美元，较 2023 年的 13.87 亿美元累 积上涨 99%，CAGR 为 15%。
云化转型策略进入收获期。1）订阅业务在总收入中的占比达到 93%。2019 年 – 2023 年，公司处于云转型收获期，公司的支出累积增长 95%，净利润累积增长 1119%。2）云 化转型成绩受到市场投资者的认可。自从 2014 年公司发表云化转型策略以来，公司的股价 从约 50 美元增长到目前的约 200 美元，累积上涨约 300%。3）云化策略转型铸就可继续 倒退基石。2023 年，预计 Subscription plan ARR 在公司支出中的占比为 97%，近三年 增速维持在均匀 16% 的程度。云化转型使得公司的产品放弃了极强的用户粘性，铸就了公 司可继续倒退的基石。
公司竞争力：研发 / 全球化 / 话语权。1）高研发费用投入放弃行业当先。在最近一个财 年，公司的研发费用为 12.19 亿美元，研发费用率为 24%，均位居可比公司第一名。2）支出全球化。2023 年，公司美洲地区支出占比 42%；欧洲、中东和非洲地区支出占比 38%；亚太地区支出占比 20%。支出的全球化有助于扩散地缘经济和政治危险。此外，2018 年 – 2023 年，除美国之外的美洲地区的支出 CAGR 为 23%，是增速最快的区域；其次是亚太 地区，支出 CAGR 为 22%。新兴市场特地是拉美市场以及亚太市场的崛起为公司将来支出 的继续稳定增长提供了无力的撑持。3）公司对上游供应商和上游客户领有议价劣势。在上 游供应商方面，软硬件供应商之间的市场竞争强烈，Autodesk 对上游供应商领有议价劣势。在上游客户方面，公司的客户数量多且扩散在寰球，单个客户很难对公司有议价能力。
4.3 德生科技深度钻研
咱们公布《德生科技深度钻研：“一卡通”迎新周期，数据产品焕新生机》。
公司业务逻辑清晰，曾经造成围绕居民和场景的两大商业闭环：
1）以“卡”为外围：
在数字政府的领导和需要下，银行作为次要付费方，德生提供综合的面向居民和政 府的民生服务。
外围是通过继续的一卡通场景建设，进步应用频率，拉动更为沉闷的交易和资金流 动，从而为银行发明价值。
2）以“数据”为外围：
在一卡通及场景建设过程中，积淀了大量的民生数据，公司在政府领导下，叠加自 身数据资源和技术能力，可进行数据的开发经营，造成标准化的数据产品。目前公 司四款数据产品已上架福建数交所、贵阳数交所。
在数据产品的深度开发过程中，能够进一步实现数据经营服务，此类数据能够准确 到集体，服务对象次要是政府相干部门，目前在待业服务场景下实际宽泛，在贵州 毕节等地已有对应案例。
图 11 造成“卡”和“数据”两大商业闭环
两个商业闭环相辅相成，是数据类产品和交易中较为清晰的逻辑。同时，也通过数据 积淀和数据撑持，来造成了松软的壁垒。一卡通建设为数据开发提供场景，数据经营又能 进一步晋升一卡通实现的价值，造成良性循环，一直加深“护城河”。
第一，短期换卡周期，长期场景丰盛
第三代社保卡是数字货币的重要载体。数字货币是能够间接笼罩全民的推广渠道；社 保卡是最合适施展数字货币价值的利用场景（智能合约，精准补贴）。随着数字人民币的 全面推行，叠加智能合约性能后，无望再次丰盛一卡通利用场景和空间。
1）三代卡周期 + 软件比例晋升带来成长。
从公司业务来看，居民一卡通相干的业务能够再分为卡（载体）、硬件配套、软件平 台三局部。
短期看，受害于卡 + 设施的“三代替换周期”，将实现业绩快速增长；长期看，受害于 硬件根底，软件产品粘性高且利润率高，将撑持公司长期成长。
其中，一卡通卡体自身的价值量绝对固定，预计 10 元 / 张，公司 2022 年发卡 3600 万张，销售收入同比增近 64%，支出次要根本来自银行；
硬件配套次要基于场景建设，包含三代卡补换设施、身份辨认终端等相干的硬件，客 户次要是银行，实质算做银行的网点建设拓展，目标是资金和服务的积淀。
软件平台利润率高，将来无望撑持长期成长。次要包含卡管零碎、密服零碎、公民权 益链平台等应用软件和平台。搭配卡、硬件销售，付费方是银行、政府。（终端相干治理 多为银行，波及民生治理等为政府，估算 80% 以上是银行买单）
公司 2022 年一卡通及 AIOT 利用支出 6.98 亿元，对应公司发卡 3600 万张，单卡价 值量约 19 元（蕴含卡体自身约 10 元），理论局部硬件设施建设曾经前置，支出确认在此 前两年，因而前期随着发卡量的继续晋升，软件建设逐步欠缺，会带动单卡价值量的显著 回升。
2）场景一直冲破，晋升将来业务空间。
山东省参股子公司，将一卡通深刻生产券等业务，验证场景可继续冲破。
与山东财金倒退等股东联结成立山东惠民数字科技有限公司，是公司参照北京民生一 卡通我的项目成功经验在山东生产券及惠民利企补贴场景的落地利用。公司将通过该公司深刻 开展业务翻新，依靠“社会保障卡 惠享山东行”流动平台，充分利用社会保障卡实名画像 和广覆盖的特点，造成千人千面的定制型生产券，既施展“促生产”的作用，又能实现精 准的“保民生”成果。
本单干是公司对社会保障卡作为“国民账户”这一认知的具体实际，也是公司进一步 摸索“民生数据，服务民生”的新尝试。验证利用场景可实现冲破。
第二，人社数据经营的可能
1）面向政府的“劳动力大数据分析利用平台”
产品次要帮助政府实现从“被动”待业服务，到被动精准触达。准确到集体状况，协 助政府部门实现更高质量的待业服务。
据公司年报，公司在贵州省打造了“毕节模式”服务样板，搭建了面向全市 600 多万 劳动力的大数据平台。以区县为对象，采纳 SAAS 模式，以“县农村”三级联动平台和服 务工厂数字化经营平台为工具，以互联网经营为伎俩，搭建农村经纪人网络，在政府与集体之间建设长期、互信的交互链路，实现动静的数据回流与政府服务的精准触达，帮忙政 府进步公共待业服务效率，疾速实现待业服务的规模扩张。
2）面向用工企业和蓝领为主的，互联网化经营的“人才快递”
公司于 2021 年收买金色华勤 51% 股权，旗下“亲亲小保”是互联网经营思维下的就 业服务，次要面向用工企业和蓝领就业者。据公司年报，截至 2022 年底，APP 注册用户 数已达 300 多万，付费企业靠近 2 万家，“人才快递”直播招聘业务曾经联结 1000 多家 服务机构，笼罩 25 个省份。助力“用工企业 - 求职集体 - 政府机构”的数据买通，更好促成 待业市场。
3）数据产品上架，商业模式曾经买通
四款数据产品胜利上架两家数交所。据公司公告，公司基于长期数据能力积淀，目前 已有四款数据产品上线福建数交所、贵阳数交所，是首批签约入驻福建大数据交易所的 15 家数据经纪人之一，目前数据产品次要包含“城市待业剖析”、“集体职业背景考察”、“就业保险业务核验”、“养老保险业务核验”。
数据底层能力曾经具备，政策领导下将来空间更为广大。公司现阶段曾经实现底层数 据能力积攒，在现有可行商业模式中，打造了实现的数据产品，以集体职业背景考察产品 为例：
以本地户籍数据、外来人口数据、人社待业数据、公安守法违规数据及社会数据等为 撑持，可依照委托方及应聘候选人提供的根底信息，通过业余考察流程、算法逻辑造成背 调报告。本产品向取得当事人受权的单位或集体提供查看权限，以精准匹配、升高招聘风 险为目标，利用于人力资源公司职业背景考察，招聘单位的员工入职尽调；或为企业对在 职高管及员工、进行定期职业危险评估提供参考。
图 15：公司数据产品商业模式曾经残缺
公司曾经具备数据交易外围能力，短期内能够将能力提供给政府侧，将来无望成为“卖 铲子的人”，将解决形式工具化，帮忙政府卖由数据生成的产品，实现数据资源价值最大 化。将来随着数据交易的进一步规范化，公司通过曾经具备细分畛域解决的劣势，民生领 域资源禀赋突出，将充沛受害。
5、危险偏好判断以及重点标的
5.1 危险偏好判断
减少“外围配置栏目”的起因：2019-2023 年计算机可能 PE 稳定大，钻研危险偏好 很重要。危险偏好判断更加重要。下图是阐明。
2021 年第一次机会：年初开始。
2021 年第二次机会：预计 5 月底达到计算机危险偏好低点，开始上行。
2022 年第一次机会：4-5 月危险偏好筑底，6 月初进入“黄色区域”
2022 年 10 底分软件、嵌入式软件别离绘制，因为曾经有差异。
2023 年因为主线弹性、领军公司都有机会，上司标的依照赛道从新划分。
2022 年 8 月底，呈现白马间断调整，计算机低配置 + 低关注，且较多投资人看持续调 整，这样个别是投资机会底部区域。预计体现约两年。
图 16：软件以后的危险偏好 图 图 17：嵌入式软件以后的危险偏好
5.2 数字经济领军
德赛西威 + 恒生电子 + 英方软件 + 中控技术（也是 AI）+ 启明星辰 + 大华股份等 + 广联达（也是 AIGC）+ 赛意信息 + 科大讯飞
5.3 AIGC 算力
中科曙光 + 浪潮信息 + 寒武纪 + 海光信息等
5.4 AIGC& 数据弹性,2023 年
拓尔思 + 汉得信息（与鼎捷泛微相似，OA ERP AIGC 近期催化）+ 润达医疗（申 万医药等）+ 虹软科技（受害于 SAM 模型）+ 福昕软件（AIGC 新成长）+ 萤石网 络 + 星环科技 + 新国都 + 万兴科技 + 金山办公 + 广电运通 + 上海钢联 + 深桑达 + 长远银海。
5.5 信创弹性，2023 年
纳思达 + 软通能源 + 太极股份 + 深服气 + 深桑达 + 中国软件 + 海量数据
5.6 港股外围
中国民航信息网络（H，提前）、明源云（H, 年报经营杰出，估值弹性）、金蝶国 际（H，弹性最大的云之一）、中国软件国内（H，公布深度）。
5.7 智联汽车
德赛西威、中科创达、经纬恒润。
5.8 医疗信息化（宏观弱相干，但估值偏高）
卫宁衰弱、守业慧康、长远银海、和仁科技等。
6、危险
因为停工环境等扰动，2022-2023 年内存在业绩稳定危险。
计算机行业一贯的危险仍然是钻研竞争、产业链位置与治理。若难以绝对精确地把握，可能会选中了次好的公司，对投资产生不良的后果。
此外，咱们预测 2021-2022H1 涨薪扩人顶峰后，2022H2-2023 年会“适应性调节”老本扩张弛缓。如果企业主仍然抉择长期激进扩张，会影响行业年度盈利和增长。
如果内部物流环境长期不佳，或影响短期季度的同比增速，递延翻转论断。
表 3：计算机估值简表（单位：亿元，元）