格靈深瞳：場景聚焦的視覺AI廠商中期業績成長趨勢明確-220929（45頁）.pdf

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1、 證券研究報告證券研究報告 請務必閱讀正文之后請務必閱讀正文之后第第 44 頁起的免責條款和聲明頁起的免責條款和聲明 場景聚焦的視覺場景聚焦的視覺 AI 廠商廠商，中期業績成長，中期業績成長趨勢趨勢明確明確 格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告2022.9.29 中信證券研究部中信證券研究部 核心觀點核心觀點 陳俊云陳俊云 前瞻研究首席 分析師 S1010517080001 許英博許英博 科技產業首席 分析師 S1010510120041 聯系人：劉銳聯系人：劉銳 格靈深瞳格靈深瞳是國內計算機視覺行業和算法技術的早期探索者與實踐者是國內計算機視覺行業和算法技術的早期探索者與實踐者

2、，已成功在已成功在城市管理、智慧金融、商業零售三大領域實現了成熟的落地應用，并在體育健城市管理、智慧金融、商業零售三大領域實現了成熟的落地應用，并在體育健康、軌交運維等新興領域進行了前瞻性布局?？?、軌交運維等新興領域進行了前瞻性布局。我們認為，在產業價值持續向價我們認為，在產業價值持續向價值鏈兩端靠攏的值鏈兩端靠攏的 AI 行業，具備低成本、高效率的模型開發能力，以及細分賽道行業，具備低成本、高效率的模型開發能力，以及細分賽道行業行業 know-how 和數據資源積累的和數據資源積累的新興新興 AI 企業能夠企業能夠在應用環節實現更大的價在應用環節實現更大的價值?；诟耢`深瞳在三維視覺領域豐富

3、的技術和場景積累，以及穩定的產品開值?；诟耢`深瞳在三維視覺領域豐富的技術和場景積累，以及穩定的產品開發和客戶拓展能力，我們看好公司中長期的投資價值，發和客戶拓展能力，我們看好公司中長期的投資價值，給予公司對應給予公司對應 2022 年年14x PS，對應目標價，對應目標價 31 元，首次覆蓋給予元，首次覆蓋給予公司“買入”評級。公司“買入”評級。公公司概況：聚焦計算機視覺的人工智能廠商。司概況：聚焦計算機視覺的人工智能廠商。格靈深瞳成立于 2013 年，是國內計算機視覺行業和算法技術的早期探索者與實踐者。目前，公司已成功在城市管理、智慧金融、商業零售三大領域實現了成熟的落地應用，并在體育健康

4、、軌交運維等新興領域進行了前瞻性布局。當前，公司提供的人工智能產品及解決方案已得到眾多知名行業客戶和大型集成商的認可，下游各應用領域的客戶群體正在快速擴大，為收入增長提供了穩定的動力引擎。2022 年 H1，公司實現營業收入 1.17 億元（同比+62.3%），2018-2021 年營收復合增長率達78.1%。行業分析：行業分析：AI 發展全面加速，發展全面加速，CV 相關應用快速落地。相關應用快速落地。我國 AI 市場空間廣闊，增長潛力巨大，而計算機視覺作為其中關鍵領域，仍將保持高速增長。根據艾瑞咨詢，2019 年，我國人工智能核心產業及帶動產業規模分別為 1,088.6 億元和 3,821

5、.5 億元，艾瑞咨詢預計至 2025 年將分別達到 4,532.6 億元和16,648.3 億元，對應年均復合增長率分別為 26.8%和 27.8%；而其中，計算機視覺核心產業規模和帶動相關產業規模將分別增長至 1,537.1 億元和 4,858.4億元，對應年均復合增長率分別為 15.9%和 22.5%。展望未來，隨著產業數字化浪潮不斷推進帶來企業智能化需求提升，我們認為，AI 行業將呈現 3 個明顯的發展趨勢，包括：1）產業價值鏈趨于穩定，并逐步向兩端靠攏，中間環節價值有望持續減弱；2）應用場景“跑馬圈地”白熱化，擁有底層 AI 生產力平臺，能夠低成本、高效率快速開發算法模型的企業將具備更

6、強的競爭優勢；3）已經在細分賽道深耕的細分賽道龍頭廠商，憑借積累的行業 know-how、數據資源沉淀出相應產品能力，獲得持續強化的競爭壁壘。競爭優勢：競爭優勢：持續深耕三維視覺技術，持續深耕三維視覺技術，積極挖掘新興業務場景。積極挖掘新興業務場景。技術方面，公司成立之初便以三維視覺技術和行為識別技術領域作為主要切入點進行持續投入，當 AI 行業頭部公司尚未基于三維視覺技術形成可規?；涞氐漠a品時，公司在金融、軌交運維、體育等主要應用場景的人工智能產品均已依托三維視覺技術實現，積累了豐富的產業落地經驗。2020 年公司研發人員人均創收166.24 萬元，顯著高于 6 個同業可比公司 99.92

7、 萬元的平均水平，研發效率較高。場景方面，公司選擇避開已經較為擁擠的賽道，在城市管理領域專注于銷售高毛利自研產品，較少涉及大型集成項目，毛利率顯著高于同行；在智慧金融和商業零售領域則聚焦于銀行、油站兩大具體場景，作為行業內最早進入該賽道的玩家，公司經過長期的產品打磨和經驗積淀，已在相關場景的功能理解、技術實現、以及產品研發和落地上形成了先發布局的優勢。此外，公司還積極拓展新興業務場景，對軌交運維、體育健康、元宇宙和人機交互等領域進行前瞻性布局。未來成長性：利基市場客戶拓展未來成長性：利基市場客戶拓展+新興場景產品落地。新興場景產品落地。對于傳統優勢領域，賽迪顧問咨詢預測，2019-2022 年

8、，我國智慧治理市場將以 20.0%的 CAGR 增長至 1602 億元；智慧金融市場將以 17.3%的 CAGR 增長至 3221 億元；智慧商業市場將以 33.1%的 CAGR 增長至 329 億元。由此可見，公司面向的三大 格靈深瞳格靈深瞳-U 688207.SH 評級評級 買入（首次）買入（首次）當前價 23.55元 目標價 31.00元 總股本 185百萬股 流通股本 45百萬股 總市值 44億元 近三月日均成交額 66百萬元 52周最高/最低價 37.46/20.74元 近1月絕對漲幅-13.16%近6月絕對漲幅-22.28%近12月絕對漲幅-40.36%格靈深瞳格靈深瞳-U（688

9、207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 2 傳統利基市場仍然存在龐大的數字化和智能化升級需求，市場發展空間廣闊。此外，根據中銀協數據，目前我國商業銀行網點總數超過 22 萬個，按照單個網點 AI 改造投入 10 萬元測算，銀行網點智能化的細分場景潛在市場空間超過220 億元，市場潛力巨大。對于新興應用場景，軌交運維領域，根據國家統計局工業司編撰的中國工業統計年鑒，2014-2019 年，我國鐵路運輸設備修理市場規模以 15.98%的 CAGR 從 61.02 億元增長至 128.05 億元。我們預計這一規模還將繼續快速增長；體育健康

10、領域，囊括體育教育、課后服務、體育測試在內的中國中小學校園體育市場空間將達到千億級別，新興場景的開拓有望為公司打開中長期的增長空間。風險因素：風險因素：技術升級及產品迭代風險；核心技術人才流失風險；城市管理領域市場競爭加劇風險；智慧金融、商業零售領域客戶集中度較高風險；在體育健康、軌交運維等新領域的商業化落地不及預期的風險；被美國商務部列入“實體清單”的風險；數據安全及科技倫理風險等。投資建議：投資建議：基于公司在三維視覺技術領域領先的技術和場景積累，以及下游場景廣闊的市場空間，我們預計公司 2022/2023/2024 年營業收入分別為4.06/5.95/7.75 億元，對應同比增速分別為

11、38.3%/46.7%/30.2%；預計公司2022/2023/2024 年凈利潤分別為 528/3,870/6,004 萬元，對應凈利率分別為1.3%/6.5%/7.7%。估值方面，考慮到公司目前正處于高速發展階段，盈利能力遠未達到穩態，我們選擇 PS 進行估值測算。根據 Wind 一致預期，目前同屬于 AI 計算機視覺行業的可比公司商湯科技對應 2022/2023/2024 年 PS 水平為10/8/5 倍，收入增速分別為 17.6%/38.9%/40.6%，凈利率水平分別為-67.7%/-35.3%/-13.5%；云從科技對應 2022/2023/2024 年 PS 水平為 8/5/4

12、倍，收入增速分別為 52%/51.8%/34.4%，凈利率水平分別為-34.4%/-16.7%/-4%?？紤]到中期公司會實現較高增速水平以及顯著更優盈利能力的預期，我們給予公司2022 年 14x PS，對應目標價 31 元，首次覆蓋給予公司“買入”評級。項目項目/年度年度 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入(百萬元)243 294 406 595 775 營業收入增長率 YoY 240.8%20.9%38.3%46.7%30.2%凈利潤(百萬元)-78-68 5 39 60 凈利潤增長率 YoY N/A N/A N/A 634.1%55.1%每股收益 EPS(基

13、本)(元)-0.42-0.37 0.03 0.21 0.32 毛利率 61.6%55.6%54.6%53.5%53.5%凈資產收益率 ROE-14.4%-11.1%0.2%1.7%2.5%每股凈資產（元）2.93 3.34 12.39 12.60 12.93 PE-58.0-66.0 861.0 117.3 75.6 PB 8.3 7.3 2.0 1.9 1.9 PS 18.6 15.4 11.1 7.6 5.8 EV/EBITDA-64.7-73.6-655.4 485.1 145.9 資料來源：Wind，中信證券研究部預測 注：股價為 2022 年 9 月 28 日收盤價 VYkY9YjZ

14、xUcZrWoV8OaObRnPrRtRpNlOmMxOeRnPwP7NmNsNwMnOrOxNqRrN 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 3 目錄目錄 公司概況：聚焦計算機視覺的人工智能廠商公司概況：聚焦計算機視覺的人工智能廠商.6 公司概述：前瞻性布局 CV 技術，深耕細分領域的應用落地.6 業務結構：智能前端產品+數據智能平臺+行業應用平臺.6 股權結構：創始人行業經驗豐富，為公司實際控制人.8 財務分析：公司營業收入穩健增長，未來成長潛力充沛.10 行業分析：行業分析：AI 發展全面加速，發

15、展全面加速，CV 相關應用快速落地相關應用快速落地.12 行業背景：AI 產業化邁出實質性步伐，計算機視覺為其中關鍵技術支撐.12 市場規模：AI 及 CV 市場規?？焖僭鲩L，發展空間巨大.18 競爭格局：我國計算機視覺市場“三派鼎立”，市場格局相對分散.24 格局演變：產業價值向兩端靠攏，細分賽道龍頭有望持續強化競爭優勢.26 公司分析：前瞻性布局藍海市場，未來成長性明確公司分析：前瞻性布局藍海市場，未來成長性明確.28 競爭優勢：領先核心技術實力+高粘性客戶資源+先發落地的場景布局優勢.28 未來成長性：利基市場客戶拓展+新興場景產品落地.33 風險因素風險因素.38 盈利預測及估值評級：

16、盈利預測及估值評級：.40 盈利預測.40 估值評級.41 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 4 插圖目錄插圖目錄 圖 1：公司發展歷程.6 圖 2：公司主要業務構成.7 圖 3：公司營業收入（百萬元，%）.11 圖 4：公司按產品類型毛利率水平（%）.11 圖 5：公司按應用場景毛利率水平（%）.11 圖 6：公司期間費用率（%）.11 圖 7：公司 OCF 及 OCF Margin（百萬元，%）.12 圖 8：公司凈利潤及凈利率（百萬元，%）.12 圖 9：公司按產品類型收入結構（%）.12 圖

17、 10：公司按應用場景收入結構（%）.12 圖 11：AI 產業鏈.13 圖 12：AI 在不同行業的應用成熟度.13 圖 13：AI 已經廣泛滲透進經濟生產生活的主要環節.14 圖 14：人工智能關鍵技術.14 圖 15：計算機視覺主要功能.15 圖 16：2015-2020 年 ARXIV 上 AI 相關出版物數量.15 圖 17：TOP-1 準確率變化.16 圖 18：TOP-準確率變化.16 圖 18：醫療病灶分析從 2D 影像數據邁向 3D 影像數據.17 圖 19：3D 視覺（左）和 2D 視覺（右）成像對比.17 圖 20：AI 產業的發展歷程和未來軌跡可大致分為三個階段.18

18、圖 21：場景上：以金融、零售、醫療、工業為代表的行業正在以高頻高價值場景為落點做持續 AI 泛化.19 圖 22：技術上：AI 在各環節與其他技術融合應用.19 圖 23：2020-2024 中國 GPU 服務器市場規模.21 圖 24：全球算力規模變化.22 圖 26：近年我國算力內部結構.22 圖 27：預計 2030 年人工智能算力需求（EFlops).22 圖 28：我國歷年數字經濟規模及占 GDP 比重.23 圖 29：我國人工智能核心產業及帶動相關產業規模（億元）.23 圖 30：我國計算機視覺核心產業及帶動相關產業規模（億元）.23 圖 31：2021 年 AI 各領域企業占比

19、.24 圖 32：中國計算機視覺市場“三派鼎立”.25 圖 33：我國人工智能行業產業圖譜.25 圖 34：2020 年中國人工智能行業市場結構.26 圖 35：2020 年中國計算機視覺行業市場結構.26 圖 36：AI 產業垂直一體化整合趨勢.27 圖 37：如格靈深瞳的 AI 技術平臺“深瞳大腦”可支持數十億數據、數億類別任務，數十億參數模型的訓練.27 圖 38：格靈深瞳核心技術 MegaPose、NgeNet&ACSG 介紹.28 圖 39：格靈深瞳基于“深瞳大腦”AI 技術平臺搭建的技術體系.29 圖 40：格靈深瞳研發人員人均創收及人均毛利潤處于行業領先水平（百萬元/人）.29

20、圖 41：格靈深瞳前五大客戶集中度.30 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 5 圖 42：格靈深瞳城市管理領域核心存量客戶銷售收入及占城市管理領域收入的比重（萬元）.31 圖 43：格靈深瞳對農業銀行的銷售收入及占主營業務收入的比重（萬元）.31 圖 44：格靈深瞳城市對城市管理的依賴度較低（2020）.32 圖 45：格靈深瞳城市管理領域和綜合毛利率領先行業（2020）.32 圖 46：格靈深瞳在軌交運維、體育健康、元宇宙&人機互動領域的布局情況.33 圖 47：中國智慧治理市場規模（億元）.34

21、 圖 48：中國智慧金融市場規模（億元）.34 圖 49：中國智慧商業市場規模（億元）.34 圖 50：中國金融機構網點數統計.34 圖 51：格靈深瞳城市管理領域客戶數及客均收入情況（個，萬元/個）.35 圖 52：中國高鐵營業里程及高鐵運營里程（萬公里）.35 圖 53：中國鐵路移動設備總數及年增長率（萬輛）.35 圖 54：中國體育產業總規模及體育服務業總規模（億元）.37 圖 55：格靈深瞳軌交運維產品.37 圖 56：格靈深瞳體育健康產品系列及引用場景.38 表格目錄表格目錄 表 1：公司各解決方案主要功能及核心產品構成.7 表 2：公司各業務模式在 2018-2021H1 的收入占

22、比情況.8 表 3：公司核心管理層和核心技術人員.9 表 4：中國人工智能相關政策文件梳理.19 表 5：GPU 芯片主要玩家及技術路線情況.21 表 6：格靈深瞳下游各應用領域主要客戶.30 表 7：在安防、金融等領域，行業通用算法技術已較為成熟，頭部企業的技術性能比較接近.31 表 8：高鐵動車維修范圍及頻率和不同鐵路動車零部件維修替換周期統計.36 表 9：公司收入及盈利預測.40 表 10：公司盈利預測及估值.42 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 6 公司概況：公司概況：聚焦聚焦計算機視覺

23、計算機視覺的的人工智能廠商人工智能廠商 公司概述：前瞻性布局公司概述：前瞻性布局 CV 技術，深耕細分領域的應用落地技術，深耕細分領域的應用落地 格靈深瞳成立于 2013 年，是國內計算機視覺行業和算法技術的早期探索者與實踐者。公司以“讓計算機看懂世界”為愿景，專注于將先進的計算機視覺技術和大數據分析技術與應用場景深度融合，提供面向多類領域的人工智能產品及解決方案。憑借著過硬的技術能力和長期的商業化經驗，公司已成功在城市管理、智慧金融、商業零售三大領域實現了成熟的落地應用，并在體育健康、軌交運維等新興領域進行了前瞻性布局。當前，公司提供的人工智能產品及解決方案已得到眾多知名行業客戶和大型集成商

24、的認可，下游各應用領域的客戶群體正在快速擴大，為收入增長提供了穩定的動力引擎。2022 年H1，公司實現營業收入 1.17 億元（同比+62.3%），2018-2021 年營收復合增長率達78.1%。圖 1：公司發展歷程 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部繪制 業務結構業務結構：智能前端產品智能前端產品+數據智能平臺數據智能平臺+行業應用平臺行業應用平臺 產品和服務：產品和服務：公司自主研發的人工智能產品主要包括智源智能前端產品、靈犀數據智能平臺和深瞳行業應用平臺。上述產品既可以單獨銷售，也可以根據客戶需求進行組合或與外購軟硬件、技術服務相結合，以整體行業解決方案的形式向客戶交付。產品體

25、系：產品體系：公司產品體系包括智源視覺計算平臺、靈犀數據智能平臺和深瞳行業應用平臺。其中，智源智能前端產品為內嵌自研 AI 算法軟件的軟硬一體產品，包括各類智能相機和邊緣計算設備，能夠提供基礎的大數據采集和識別歸納能力，將“原始數據”轉化為基礎的結構化“智能數據”；靈犀數據智能平臺是以挖掘各類結構化數據中所蘊含的有價值信息為目標的軟件產品，包括多款以全目標解析為核心的中心解析引擎，能夠提供關鍵的大數據運算、處理和分析能力，完成“智能數據”向“數據智能”的轉化；行業應用平臺是針對不同行業的定制化需求及高頻業務場景開發的應用平臺，主要負責解決方案中應用層的功能實現。格靈深瞳格靈深瞳-U（68820

26、7.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 7 圖 2：公司主要業務構成 資料來源：公司路演演示材料，中信證券研究部繪制 行業解決方案：行業解決方案：公司通過將上述各類產品進行融合，可面向城市管理、智慧金融、商業零售、體育健康、軌交運維等不同領域的客戶，提供相應的整體行業解決方案。目前，公司在城市管理、智慧金融、商業零售三大領域已有較為成熟的解決方案落地并已形成規?；N售，是公司收入的主要來源，而面向體育健康和軌交運維領域的解決方案還處于客戶驗證階段，尚未實現真正的商業化落地。表 1：公司各解決方案主要功能及核心產品構成 應用領域應用領域

27、解決方案名稱解決方案名稱 主要功能主要功能 核心產品構成核心產品構成 城市管理城市管理 視圖大數據解決方案 根據公安多警種的實戰應用或城市治安管理需求提供事前預警、事中布控、事后偵查、跨境追蹤等多種視圖大數據功能，有效提升政府機構情報收集、協作辦案和快速反應處置的能力 視圖大數據平臺、靈犀數據智能平臺、深瞳慧目攝像機、邊緣計算設備等 智能交通解決方案 自動識別各類車輛、智能分析交通行為，可實現交通事件的實時預警、交通違法智能審核、車路協同交互等功能，促進交通管理效率的提高 智能交通平臺、靈犀數據智能平臺、邊緣計算設備等 智慧社區解決方案 社區內人員快速測溫、識別通行、流動人口與常住人口的分類管

28、理、居民信息核查管理、多類異常事件提前預警等，提升社區對相關事件的預測、預警、預防和預控能力 智慧社區平臺、靈犀數據智能平臺、邊緣計算設備、雙光溫測智能識別設備、深瞳慧目攝像機、人臉識別設備等 智慧金融智慧金融 智慧金融解決方案 銀行網點、金庫等合規性操作的監控、異常人員或可疑行為的實時預警，提升銀行監控中心的智能化安全管理和運營水平 智慧銀行管理平臺、皓目行為分析儀、深瞳慧目攝像機、邊緣計算設備、人臉識別設備等 商業零售商業零售 智慧油站解決方案 車流分析、加油效率分析、服務效率分析、指標預警分析、違規操作監測，協助加油站高效運營、安全管控 智慧油站分析平臺、邊緣計算設備、深瞳慧目攝像機等

29、商業智能解決方案 商品銷售分析、商品庫存分析、熱銷商品分析、貨架陳列分析、貨架熱區分析，助力門店提升數字化運營能力和經營業績 商業智能分析平臺、邊緣計算設備、深瞳慧目攝像機等 體育健康體育健康 體育健康解決方案 智能分析人體姿態與肢體動作等數據，完成用戶的動作評價與問題診斷，為體育訓練提供個性化指導和科學化的健康管理建議 智能校園體育平臺、智能場館運營平臺、皓目行為分析儀等 軌交運維軌交運維 軌交運維解決方案 動車、高鐵及地鐵列車和軌道的故障檢測、運營維護，相比傳統人工巡檢有效提高了可靠性、安全性和可追溯性 列車智能檢測平臺等 資料來源：公司招股說明書、中信證券研究部 格靈深瞳格靈深瞳-U（6

30、88207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 8 業務業務&盈利模式：盈利模式：公司根據客戶業務數字化和智能化升級改造的需求，為客戶提供相應產品及解決方案，并在客戶需要時提供配套技術服務，賦能客戶經營管理和業務效率提升。公司的主要業務模式包括產品銷售模式和技術服務模式。產品銷售模式。公司向客戶銷售的產品包含軟件、硬件及軟硬一體產品，主要包括三類業務模式：（1）無需公司負責安裝調試的軟硬件產品，在客戶（主要是集成商客戶）簽收后確認收入；（2）需要公司負責安裝調試的軟硬件產品，在安裝調試完成并經客戶驗收后確認收入；（3）按使用量（路數）及

31、使用時間進行結算的 SaaS 軟件，在客戶受益期內按照直線法確認收入。上述產品的價格由公司根據項目部署規模、產品利潤率目標、競爭情況、回款周期等因素綜合確定，在競爭者較多的項目或產品同質化程度較高時采用價格跟隨策略，根據競爭者的報價情況相應下浮，以保證產品價格競爭力；在產品差異化程度較高或產品需求較大時采用成本加成策略，以保障產品的利潤率。技術服務模式。公司向客戶提供的技術服務包含軟件定制開發、軟件使用許可、項目施工及后期運維支持等相關的服務，主要包括兩類業務模式：（1）軟件定制或系統開發服務，于軟件或系統開發成果交付經客戶驗收后確認收入；（2）其他技術服務，根據合同約定定期與客戶進行結算，按

32、照雙方確認的服務量（產出法）確定履約進度確認收入。技術服務的價格由公司根據項目的具體內容并結合相關人力成本情況，與客戶協商確定。表 2：公司各業務模式在 2018-2021H1 的收入占比情況（萬元，%）業務業務類型類型 業務情形業務情形 收入確認方法收入確認方法 2018 2019 2020 2021H1 收入收入 營收營收 占比占比 收入收入 營收營收 占比占比 收入收入 營收營收 占比占比 收入收入 營收營收 占比占比 產品產品銷售銷售 需安裝 在安裝調試完成并經客戶驗收后認收入 319.1 6.4%811.6 11.4%3310.4 13.6%393.8 5.5%無需安裝 客戶簽收后確

33、認收入 4481.9 89.6%6098.4 86.0%20305.4 83.7%6201.1 85.9%SaaS 軟件 按使用量及使用時間收費，在受益期內按照直線法確認收入 70.3 1.0%145.7 0.6%125.4 1.7%技術技術服務服務 不滿足時段法 于技術服務成果交付、經客戶驗收后確認收入 136.1 2.7%106.2 1.5%501.8 2.1%497.9 6.9%滿足時段法 定期與客戶進行結算，按照雙方確認的服務量（產出法）確定履約進度確認收入 64.1 1.3%6.3 0.1%0.4 0.0%0.6 0.0%合計合計 5001.3 100.0%7092.8 100.0%

34、24263.7 100.0%7218.8 100.0%資料來源：公司公告、中信證券研究部 股權結構股權結構：創始人創始人行業行業經驗經驗豐富豐富，為公司實際控制人，為公司實際控制人 管理層背景：管理層背景：公司創始人、董事長兼總經理趙勇博士在計算機視覺、運算影像學等技術領域具有豐富的行業研發經驗，在創辦格靈深瞳之前曾是谷歌研究院資深研究員，并作為谷歌眼鏡的發明者之一，參與設計了其安卓操作系統中的圖像處理架構。由趙勇博士帶隊的公司 7 人核心技術團隊，在算法、智能應用、產品設計、硬件開發等多領域均具有豐富的學術知識與研發創新經驗。同時，公司的高管團隊個人履歷扎實，均具有深厚的行業經驗積累和企業管

35、理經驗，能夠為公司的經營管理提供強勁的正向支撐。格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 9 表 3：公司核心管理層和核心技術人員 高管高管 職務職務 從業經歷從業經歷 趙勇趙勇 董事長、總經理、核心技術人員 曾在谷歌總部研究院任職，參與谷歌眼鏡的早期研發；2019 年至今擔任首都體育學院人工智能研究院首席科學家；2013 年創立格靈深瞳，目前擔任董事長、總經理 李興華李興華 董事、核心技術人員 曾任上海環達電腦科技有限公司軟件工程師、意法半導體（上海）有限公司應用工程師、安謀咨詢（上海）有限公司應用工程師

36、、得鐠電子科技（上海）有限公司消費電子業務部門負責人；曾創立上海龐米電子信息技術有限公司并擔任技術負責人；2013 年加入格靈深瞳，目前擔任董事、智能硬件研發中心負責人 王艷王艷 董事、財務總監 曾任深圳市維萊信科技發展有限公司人事主管、北京豐恒信息技術有限公司人事主管、北京西普陽光教育科技有限公司人事經理、重慶訊美電子有限公司人力資源部經理、重慶訊美電子有限公司人力資源部經理、廣東喜恩碧安防設備有限公司總經理；2019 年加入格靈深瞳，目前擔任董事、財務總監、運營中心負責人 周瑞周瑞 副總經理、核心技術人員 曾任華碩科技（蘇州）有限公司、祥舜信息科技（上海）有限公司、上海盛大網絡發展有限公司

37、、百度在線網絡技術（北京）有限公司軟件工程師；上海待客網絡科技有限公司創始人；2017 年加入格靈深瞳，目前擔任副總經理、智能分析系統研發中心負責人 馮建帥馮建帥 副總經理、核心技術人員 歷任中科院自動化研究所算法工程師、智能交通產品研發負責人；2015 年加入格靈深瞳，目前擔任副總經理、產品方案中心負責人 王政王政 董事會秘書 曾任普華永道中天會計師事務所高級審計師、中航證券有限公司證券承銷與保薦分公司助理業務董事、安信證券股份有限公司投資銀行部副總裁、北京知新資本投資管理有限公司聯合創始人、北京長久物流股份有限公司投資并購負責人；2019 年加入格靈深瞳，目前擔任董事會秘書 馮子勇馮子勇

38、核心技術人員 2016 年從華南理工大學博士后即加入格靈深瞳，目前擔任算法部負責人 胡開先胡開先 核心技術人員 2015 年從中國科學院計算技術研究所碩士畢業后即加入格靈深瞳，目前擔任智慧安防應用開發部負責人 羅楷羅楷 核心技術人員 曾任成都深龍軟件有限責任公司技術總監及總經理、蒙太奇工作室有限公司高級軟件工程師、北京夢想加科技有限公司高級技術總監及智能產品部總經理；2019 年加入格靈深瞳，目前擔任智慧銀行項目負責人 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 股權結構：股權結構：公司股權結構相對集中，趙勇博士為公司實際控制人。根據公司招股說明書，截至 2022 年 3 月 11 日，趙勇博士

39、通過深瞳智數間接持有公司 22.53%股權，并通過靈瞳眾智、靈瞳萊客、靈瞳智源和靈瞳數源間接控制公司 13.66%的表決權，合計控制公司 36.19%的表決權。趙勇博士作為公司實際控制人，有利于其更好的統籌規劃公司的戰略發展方向與技術演進路線，提高決策效率。圖 3：趙勇博士為公司實際控制人 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 10 財務分析：財務分析：公司營業收入穩健增長公司營業收入穩健增長，未來成長潛力充沛，未來成長潛力充沛 成長性：成長性：公司營收快速增長

40、，具備較強的成長潛力。公司營收快速增長，具備較強的成長潛力。受益于 AI 行業進入高速發展期，下游應用場景不斷豐富帶來的市場空間擴大，以及公司自身突出的技術性能優勢和強勁的產品商業化落地能力，近年來公司客戶數和銷售訂單數持續快速增長，帶動總營收在2018-2021 年的復合增長率高達 78.1%。而隨著公司產品體系和解決方案的持續迭代與豐富、下游應用場景跨行業的不斷拓展、以及標準化、模塊化產品在其他客戶中的加速復用，我們預計公司業務規模還將繼續擴大，具有較強的成長潛力。2022H1，公司實現總營收 1.17 億元，同比高增 62.3%。盈利能力：盈利能力：毛利率存在一定波動。毛利率存在一定波動

41、。毛利率方面，公司主營業務毛利率受產品結構、交付形態等因素的變化影響，在不同年份存在一定的波動，2018-2021H1 主營業務毛利率分別為 62.60%、53.13%、61.57%和 72.37%。分產品看，分產品看，公司的智能前端產品均通過軟硬一體的形式交付，產品標準化程度較高，毛利率受硬件成本影響相對更低，毛利率提升主要靠高毛利的產品收入占比提升帶動。而數據智能平臺和行業應用平臺，則可根據客戶或項目需求，以純軟件形式交付，或將軟件封裝到服務器中以軟硬一體的形式交付，產品在算法模型、功能模塊、處理數據規模、服務器配置等方面差異化程度較高，毛利率受產品中軟硬件的比例影響波動較大。但近年來，兩

42、大平臺經過不斷迭代和升級，產品逐漸趨于標準化和模塊化，已逐步轉為以標準化軟件形式進行交付（尤其是數據智能平臺），綜合毛利率逐年提升。分應用場景看，分應用場景看，在城市管理領域，公司主要提供軟件算法引擎等自研核心技術產品，解決方案中較少采購第三方硬件或其他施工服務，毛利率較高；在智慧金融領域，公司主要提供標準化的軟硬一體產品，毛利率相對更低，但伴隨標準化產品的進一步放量正逐漸展現規模效應，近年來毛利率有所提升；在智慧零售領域，公司前期部署的智慧油站解決方案硬件產品占比較大，拖累毛利率逐年降低，但 2021 年以來主要向地產類客戶提供深瞳行業應用平臺的軟件產品，毛利率提升較大。運營效率：運營效率：

43、各項期間費用率波動較大，近年逐漸下降。各項期間費用率波動較大，近年逐漸下降。其中，過去公司銷售費用率和研發費用率較高，主要系公司為滿足快速擴張的業務規模，陸續擴充銷售人員及研發人員規模并授予股權激勵，致使職工薪酬費用和股份支付增長幅度較大；管理費用率波動較大，主要系歷年股權激勵的授予情況不同，股份支付各年差異較大。但隨著公司收入體量快速上升，2020 年以來銷售費用率和管理費用率均出現明顯降低。當前，公司股份支付費用高點已過。同時，公司未來面向銀行場景將采取“自上而下”的銷售策略，在拿下總行后以低成本、輕銷售的方式向全國擴張；面向軌交運維和體育健康場景則主要通過集成商及渠道商等外部銷售力量進行

44、擴張，預計銷售和管理費用率將穩中有降。而研發費用率方面，公司將會持續加大研發支出，預計研發費用率中期仍將維持在較高水平。格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 11 收入分布：軟硬件產品并駕齊驅，下游應用場景多點開花。收入分布：軟硬件產品并駕齊驅，下游應用場景多點開花。分產品看，前端產品是公司營收主力，平均貢獻營收比重超過 50%，而靈犀數據平臺及深瞳行業平臺因單價差異較大，歷年營收占比有所起伏；分應用場景看，城市管理業務是公司營收主力來源，但近年來隨著公司在智慧金融領域收入的快速增長，對營收貢獻的比重有

45、所降低。分產品看，分產品看，2021H1 公司智源智能前端產品、靈犀數據智能平臺、深瞳行業應用平臺占主營業務收入的比重分別為 32.98%、28.15%、26.52%，近年來，隨著公司在主要應用場景中均落地了行業解決方案，新增客戶的需求逐漸由靈犀數據智能平臺向深瞳行業應用平臺轉變，驅動深瞳行業應用平臺營收占比逐漸提升。分應用場景看，分應用場景看，2021H1 公司來源于城市管理、智慧金融、商業零售三大領域的收入占主營業務收入的比重分別為 66.17%、29.09%、4.74%，新開拓的體育健康、軌交運維等場景由于尚在客戶驗證階段，營收貢獻還較少。但根據公司戰略規劃，未來其業務重心將逐漸由城市管

46、理等向智慧金融、乃至軌交運維和體育健康等新興領域傾斜，預計相關領域營收占比將相應提升。圖 3：公司營業收入（百萬元，%）圖 4：公司按產品類型毛利率水平（%）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 5：公司按應用場景毛利率水平（%）圖 6：公司期間費用率（%）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 0%50%100%150%200%250%300%05010015020025030035020182019202020212022H1營業總收入YOY0%20%40%60%80%100%120%201820

47、1920202021H1智源智能前端產品靈犀數據智能平臺深瞳行業應用平臺0%20%40%60%80%100%2018201920202021H1城市管理產品及解決方案智慧金融產品及解決方案商業零售產品及解決方案0%50%100%150%200%250%300%350%400%450%20182019202020212022H1銷售費用率管理費用率研發費用率 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 12 圖 7：公司 OCF 及 OCF Margin（百萬元，%）圖 8：公司凈利潤及凈利率（百萬元，%）資料

48、來源：公司招股說明書，中信證券研究部 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 9：公司按產品類型收入結構（%）圖 10：公司按應用場景收入結構（%）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 行業分析：行業分析：AI 發展全面加速，發展全面加速，CV 相關應用快速落地相關應用快速落地 行業背景：行業背景：AI 產業化邁出實質性步伐，計算機視覺為其中關鍵技術支撐產業化邁出實質性步伐，計算機視覺為其中關鍵技術支撐 AI 產業鏈：產業鏈：AI 產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層，近年來，計算機視覺、自然語言處理、語音識別等多種人工智能關鍵技術不斷進步，并

49、從實驗室走向應用市場，在賦能傳統產業智能化發展的同時催生出了諸多新產業、新業態。我們判斷，AI 產業鏈價值將逐步向兩端靠攏，AI 在應用端的滲透和深入還將持續加速。AI 產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。產業鏈可分為基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層側重在算力、數據側搭建基礎支撐平臺，主要包含 AI 芯片、算力基礎設施等，相關產業鏈條相對成熟，主要由巨頭主導；技術層側重核心開發框架、算法模型與應用技術的研發，主要包括 TensorFlow、PyTorch 等開發框架，機器學習、深度學習等算法模型，以及計算機視覺、智能語音、機器學習、生物特征識別、知識圖譜等關鍵技術，對應用層的智能化發展具有

50、決定性作用；應用層注重實際落地的產品服務和產-250%-200%-150%-100%-50%0%50%-120-100-80-60-40-20020406020182019202020212022Q1OCFOCF Margin-700%-600%-500%-400%-300%-200%-100%0%-450-400-350-300-250-200-150-100-50020182019202020212022H1凈利潤凈利率0%20%40%60%80%100%2018201920202021H1智源智能前端產品靈犀數據智能平臺深瞳行業應用平臺技術服務及其他0%20%40%60%80%100%2

51、018201920202021H1城市管理產品及解決方案智慧金融產品及解決方案商業零售產品及解決方案 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 13 業應用，主要包含面向特定應用場景需求而形成的軟硬件產品及行業解決方案服務。圖 11：AI 產業鏈 資料來源：CSDN 賬號：互聯互通社區 從應用端看，當前從應用端看，當前 AI 技術已滲透進經濟生產活動的主要環節。技術已滲透進經濟生產活動的主要環節。近年來，隨著多種 AI 關鍵技術不斷從實驗室走向應用市場，AI 產品及解決方案已在企業設計、生產、管理、營銷、銷

52、售多個環節中均有滲透且成熟度不斷提升，并已從安防、金融、互聯網等成熟落地領域，逐漸向制造、能源、電力等傳統行業輻射。雖然由于數據、技術、應用基礎等方面的差異，AI 在各領域的應用廣度與深度不盡相同，但整體來看，AI 產業化已經邁出了實質性步伐，社會經濟活動的主要環節都能夠看到人工智能的應用。圖 12：AI 在不同行業的應用成熟度 資料來源：艾瑞咨詢 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 14 圖 13：AI 已經廣泛滲透進經濟生產生活的主要環節 資料來源：艾瑞咨詢 產業鏈價值逐步向兩端靠攏，產業鏈價值逐

53、步向兩端靠攏，AI 在應用端的滲透和深入還將持續加速。在應用端的滲透和深入還將持續加速。我們在全球人工智能 AI 行業專題研究報告：大模型驅動 AI 全面提速，產業黃金十年投資周期開啟（20220623）中提出，伴隨 AI 產業鏈結構的逐步清晰，以及 AI大模型發展帶來的產業運作效率、技術深度的大幅改善；中期維度，假設 AI 技術不發生跳變式躍遷前提下，AI 產業鏈價值有望逐步向兩端靠攏，中間環節價值有望持續減弱，預計上游的芯片企業、云基礎設施廠商，以及下游的應用廠商有望逐步成為 AI 產業快速發展的核心受益者。計算機視覺：計算機視覺：人工智能技術主要包括計算機視覺、語音識別、生物特征識別、自

54、然語言處理、人機交互等領域。其中，計算機視覺是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解、分析圖像以及圖像序列的能力，是 AI 領域的關鍵技術之一。圖 14：人工智能關鍵技術 資料來源：公司路演演示材料 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 15 圖 15：計算機視覺主要功能 資料來源：公司路演演示材料，中信證券研究部 圖 16：2015-2020 年 ARXIV 上 AI 相關出版物數量 資料來源：ARXIV，中信證券研究部 計算機計算機視覺技術成熟度快速提升。視覺技術成熟

55、度快速提升。近年來，全球高度重視計算機視覺的研究和應用，在核心技術和產業化應用上的研發投入持續增加，驅動計算機視覺算法快速發展，計算機視覺準確率在過去的十年中取得了巨大的進步。Top-1 準確度測試中，人工智能系統為圖像分配正確標簽的能力越強，那么其預測結果（在所有可能的標簽中）與目標標簽越相同。在有額外的訓練數據（例如來自社交媒體的照片）的情況下，2021 年 1 月在 Top-1 準確度測試上每 10 次嘗試中會出現 1 次錯誤，而 2012 年 12 月每 10 次嘗試中會出現 4 次錯誤。而另一項精確率測試 Top-5 會讓計算機回答目標標簽是否在分類器的前五個預測中，其準確率從 20

56、13 年的 85%提高到 2021 年的 99%，超過了代表人類水平的成績94.9%，這意味著計算機能夠一定程度上替代人類視覺的工作，更高效地完成任務。020004000600080001000012000201520162017201820192020cs.計算機視覺cs.機器學習cs.計算機和語言cs.機器人cs.人工智能stat.機器學習 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 16 圖 17：TOP-1 準確率變化 資料來源：斯坦福大學 AI 年度報告，中信證券研究部 圖 18：TOP-準確率變化

57、 資料來源：斯坦福大學 AI 年度報告，中信證券研究部 計算機視覺是計算機視覺是我國我國 AI 行業市場規模最大的細分領域。行業市場規模最大的細分領域。由于人類 70%以上的信息獲取依靠視覺，而各領域模仿人類視覺均需要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息，因此計算機視覺在城市管理、金融、互聯網、零售等諸多行業均擁有廣泛應用，在人工智能中占據重要地位，是人工智能行業中市場規模最大的細分領域。根據艾瑞咨詢，2019 年，我國計算機視覺核心產業規模和帶動相關產業規模分別為 633.3 億元和 1,438.6 億元，占人工智能核心產業及帶動產業的比重分別達到 58.2%和 37.6%。3D 計

58、算機視覺：計算機視覺：隨著計算機視覺技術的逐漸成熟，其實際應用的技術領域不斷擴展，由最初的靜態人臉識別和光學字符識別，擴展到人臉識別分析、活體檢測、行為識別分析等諸多種方向。應用場景也不斷升級，由最早基于 1:1 識別算法的人證核驗場景邁向基于 1:N 識別算法的動態比對場景；從基于圖像的場景分析邁向基于視頻的事件、動作識別；從基于 2D 醫療影像數據的病灶檢測邁向基于 3D 醫療影像數據的病灶分析。其中，從 2D 視覺技術到 3D 視覺技術的邁進，是未來計算機視覺產業化的重要領域之一。86.5%90.2%60%65%70%75%80%85%90%95%100%2012年10月2013年2月2

59、013年6月2013年10月2014年2月2014年6月2014年10月2015年2月2015年6月2015年10月2016年2月2016年6月2016年10月2017年2月2017年6月2017年10月2018年2月2018年6月2018年10月2019年2月2019年6月2019年10月2020年2月2020年6月2020年10月2021年2月不含額外的訓練數據含有額外的訓練數據97.9%98.8%94.9%80%82%84%86%88%90%92%94%96%98%100%2012年10月2013年2月2013年6月2013年10月2014年2月2014年6月2014年10月2015年2

60、月2015年6月2015年10月2016年2月2016年6月2016年10月2017年2月2017年6月2017年10月2018年2月2018年6月2018年10月2019年2月2019年6月2019年10月2020年2月2020年6月2020年10月2021年2月不含額外的訓練數據含有額外的訓練數據人類水平 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 17 圖 19：醫療病灶分析從 2D 影像數據邁向 3D 影像數據 資料來源：European Society of Cardiology（ESC）3D 計算

61、機視覺能夠在更復雜場景下實現更精確的視覺感知。計算機視覺能夠在更復雜場景下實現更精確的視覺感知。當前計算機視覺技術的產業化以 2D 視覺技術為主，但 2D 視覺成像中的投影現象，使得物體幾何形狀和表面反射特性、光源與物體及攝像機之間的空間關系等都被綜合成單一的圖像灰度值，很難區分其立體信息。而 3D 視覺，則是在以物體為中心的坐標系中描述 3D 物體的形狀及空間組織，能夠傳達 2D 視覺所不能區分的空間信息。同時，3D 視覺相比 2D 視覺，實際所需的數據量更低，能夠降低傳統 2D 攝像頭方案的數據傳輸和能耗，節省企業運營成本。未來隨著各應用場景對分辨率和識別準確率，以及數據傳輸與分析所需要的

62、帶寬、算力要求越來越高，對 3D視覺技術的應用需求將逐步提升，推動 3D 視覺技術加速完成產業化。圖 20：3D 視覺（左）和 2D 視覺（右）成像對比 資料來源：Vison&Image 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 18 市場規模：市場規模：AI 及及 CV 市場規模市場規?？焖僭鲩L快速增長，發展空間巨大，發展空間巨大 市場發展階段：市場發展階段：從單點技術到多點技術再到技術平臺化，從特定場景的初步應用到全業務鏈條的綜合賦能再到深入所有環節與產業深度融合，是 AI 技術和產業化發展的客觀規律。

63、當前，我國正處于從“弱人工智能”向“強人工智能”過渡的階段，表現為技術從單點向多點發展，應用從特定場景向更多領域延伸，AI 技術創新和產業化將迎來新的高速發展期。AI 產業的發展歷程和未來軌跡大致可分為三個階段：產業的發展歷程和未來軌跡大致可分為三個階段：根據云從科技創始人周曦的“AI 三浪理論”，AI 產業的發展可分為三個階段。1）第一階段，單點技術突破階段。以計算機視覺、語音識別等為代表的人工智能單點技術實現突破，催生了人工智能在特定場景的初步應用。2）多點技術閉環和 AI 工程化階段。人工智能經歷了對單點技術的聚焦關注，客戶逐漸發現自身的復雜需求難以得到快速響應，轉向尋求獲取人工智能綜合

64、解決方案以實現對全業務鏈條的 AI 賦能，形成行業價值閉環。3）第三階段，平臺生態化階段。隨著人工智能與實體產業深度融合，預計將以用戶體驗的革命性提升為主要驅動因素，人工智能將嘗試以人類與機器智能交互嵌入所有業務流程，聯通線上線下數據，進行智能流量的再分配，大幅優化人類與智能的協同體驗。圖 21：AI 產業的發展歷程和未來軌跡可大致分為三個階段 資料來源：云從科技官網 當前，我國正處于“第一階段”向“第二階段”當前，我國正處于“第一階段”向“第二階段”邁進邁進的的過渡過渡期期。技術上，深度學習、計算機視覺、語音識別等核心技術正逐步走向成熟，在 AI 芯片、知識圖譜、腦機接口等領域也開始逐步突破

65、。場景上，以金融、零售、醫療和工業為代表的各行各業正以 AI 應用率先落地的原始場景為起點，逐步向企業內外部更多場景實現賦能延伸。隨著落地場景的不斷泛化升級，單一技術已經難以滿足客戶在復雜場景下的智能化需求，AI 開始向橫向和縱向延伸，以開放平臺為載體，與 5G、物聯網、區塊鏈、邊緣計算等技術集成融合，提供標準化、模塊化的產品和服務。對應于上述理論，即我國正處于第一階段末期，即將開啟技術第二浪，市場有望迎來一輪景氣行情，并產生大量新的深入行業的長期用戶。格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 19 圖 2

66、2：場景上：以金融、零售、醫療、工業為代表的行業正在以高頻高價值場景為落點做持續 AI 泛化 資料來源：艾瑞咨詢 圖 23：技術上：AI 在各環節與其他技術融合應用 資料來源：公司路演演示材料 市場機遇：市場機遇：長期看，考慮到宏觀政策支持、數字經濟規模的持續增長以及 AI 技術的成熟和落地，國內 AI 及計算機視覺市場在未來具備良好的市場機遇和環境，AI 和計算機視覺廠商有望把握行業發展紅利，逐步構建自身服務和產品壁壘。政策環境：人工智能上升為國家級戰略，產業政策不斷引導支持政策環境：人工智能上升為國家級戰略，產業政策不斷引導支持 人工智能具有溢出帶動性很強的“頭雁”效應，是引領新一輪科技革

67、命和產業變革的戰略性技術，受到政府的高度重視，我國“十三五”、“十四五”規劃將人工智能列為國家戰略新興產業；2017 至 2019 年，政府工作報告連續三年均提及加快人工智能產業發展；2020 年，人工智能更是與 5G 基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍，作為我國數字化轉型需求的關鍵支撐獲得重點關注。人工智能相關政策的逐步深化、層層推進，為推動人工智能行業市場規模的快速提升提供了充分的政策與配套資源支持，在國家戰略引領與政策支持下，我國人工智能行業將迎來重要的發展機遇期。表 4：中國人工智能相關政策文件梳理 時間時間 頒布主體頒布主體 政策名稱政策名稱 政策內容政策內容 201

68、5.05 國務院 中國制造 2025 發展智能裝備、智能化產品和生產過程智能化 2015.07 國務院 國務院關于積極推動“互聯網+”行動的指導 提升終端產品智能化 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 20 2016.03 十二屆全國人大四次會議 中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要 人工智能寫入“十三五”規劃綱要 2016.04 發改委 機器人產業發展規劃 2016-2020 培育 3 家以上具有國際競爭力的龍頭企業，打造 5 個以上機器人配套產業集群 2016.05 發改委“互聯網

69、”+人工智能三年行動實施方案 到 2018 年，創建人工智能基礎資源和創新平臺 2016.08 國務院“十三五”國家科技創新規劃 重點發展大數據驅動的類人工智能技術 2016.09 工業和信息部、發改委 智 能 硬 件 行 業 創 新 發 展 專 項 行 動（2016-2018）重點發展可穿戴設備、智能車載設備、智能醫療健康設備、智能服務機器人、工業級智能硬件設備等 2016.011 國務院“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃的通知 積極推動在制造、教育、環境保護、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展試點示范，推動人工智能規?；瘧?。2017.03 國務院 2017 年政府工

70、作報告 推動人工智能在教育、醫療、養老、城市運行、服務等領域廣泛應用，加快人工智能技術研發和轉化，做大做強產業集群，人工智能首次被寫入全國政府報告 2017.07 國務院 新一代人工智能發展規劃 確定人工智能發展三步走戰略目標 2017.010 十九大 十九大報告 人工智能寫進十九大報告，將推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合 2017.012 工信部 新一代 AI 產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）重點扶持神經網絡芯片，實現人工智能芯片在國內實現規?；瘧?2018.011 工信部 新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案 遴選掌握核心技術、創新能力較強的企業，重點突

71、破人工智能標志性產品、服務、平臺 2019.03 國務院 2019 年政府工作報告 深化人工智能研發應用 2019.03 中央深改委 關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見 探索人工智能創新成果應用轉化路徑和方法，構建智能經濟 2019.08 科技部 國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引 鼓勵人工智能細分領域領軍企業搭建開源、開放平臺，推動行業應用 2020.06 全國人大常委會 全國人大常委會 2020 年度立法工作計劃 重視對人工智能、區塊鏈、基因編輯等新技術新領域相關法律問題的研究 2020.07 中央網信辦等五部門 國家新一代人工智能標準體系建設指南 為加強人工智能領域標準

72、化頂層設計，推動人工智能產業技術研發和標準制定，促進產業健康可持續發展 2021.03 全國人民代表大會 中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 瞄準人工智能等前沿領域實施一批具有前瞻性、戰略性的國家重大科技項目。2021.07 工業和信息化部 新型數據中心發展三年行動計劃 推動新型數據中心與人工智能等技術協同發展，構建完善新型智能算力生態體系 資料來源：智研咨詢、云從科技招股書、中國政府網、各政府部門官網、中信證券研究部 技術環境：數據規模持續增長、算力基礎設施不斷完善技術環境：數據規模持續增長、算力基礎設施不斷完善 算法模型的識別度與準確度是制約 AI

73、 技術產業化落地的重要挑戰，為提高算法模型的準確度，就需要提高模型的規模和精確度，這需要更強的算力支撐。而近年來，我國算力基礎設施不斷完善，為提升算法模型的準確度進而驅動 AI 基礎商業化應用提供了技術紅利。我國數據中心、計算芯片等算力基礎設施取得快速發展。我國數據中心、計算芯片等算力基礎設施取得快速發展。一方面，我國云側算力供給模式開始呈多樣化發展，除阿里云、騰訊云等云計算企業供給的大量 AI 算力資源外，公共智能超算中心開始逐步興起，上海、深圳、重慶等多地均已投建公共智能超算中心，同時，商湯等部分企業為提升自身業務運行性能，也開始自建算力中心。另一方面，近兩年內，國內涌現了大量自研的芯片類

74、公司，以自研 GPU 的摩爾線程、自研自動駕駛芯片的寒武紀等為代表。摩爾線程于 2022 年 3 月發布了 MUSA 統一系統架構及第一代芯片“蘇堤”，摩爾線程的新架構支持英偉達的 Cuda 架構。算力基礎設施的完善，為 AI 行業 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 21 解鎖更多應用場景提供了強勁的算力支撐，并將以更低的算力成本助力高性價比產品及解決方案的研發和落地。表 5：GPU 芯片主要玩家及技術路線情況 公司名稱公司名稱 主要產品主要產品 基本情況基本情況 中國企業 景嘉微電子 JM7200

75、 國產 GPU 的主要參與者，是唯一自主開發并已經大規模商用的企業。芯原微電子 工藝制程覆蓋7nm FinFET 和22nm FD-SOI 是依托自主半導體 IP，為客戶提供平臺化、全方位、一站式芯片定制服務和半導體 IP 授權服務的企業。是 2019 年中國大陸排名第一、全球排名第七的半導體 IP 授權服務供應商，全球市場占有率約為 1.8%。航錦科技 韶光 GPU 芯片 以芯片為核心，圍繞高端芯片與通信，覆蓋高端芯片、北斗 3 芯片以及通信射頻三大產業 中船重工 JARI G12 產品應用于軍民兩用電子設備、工業控制、電子信息等領域 沐曦沐曦 通用計算及圖形通用計算及圖形渲染高性能渲染高性

76、能 GPU 專注于設計具有完全自主知識產權的高性能專注于設計具有完全自主知識產權的高性能 GPU 芯片，通過可重構芯片，通過可重構 GPU 架構突破傳統架構突破傳統GPU 能效瓶頸，為異構計算的各類應用提供高性能能效瓶頸，為異構計算的各類應用提供高性能 GPU 芯片及解決方案，產品覆蓋通用芯片及解決方案，產品覆蓋通用計算和圖形渲染，公司致力于打造國際一流的計算和圖形渲染，公司致力于打造國際一流的 GPU 芯片及解決方案公司。芯片及解決方案公司。壁仞科技 云端通用智能計算 GPU 致力于開發原創性的通用計算體系，建立高效的軟硬件平臺，同時在智能計算領域提供一體化的解決方案。聚焦云端通用智能計算，

77、逐步在人工智能訓練和推理、圖形渲染、高性能通用計算等多個領域趕超現有解決方案 天數智芯 7nm GPGPU 云端訓練芯片 BI 中國第一家 GPGPU 高端芯片及超級算力提供商。天數智芯重點打造自主可控、國際一流的通用、標準、高性能云端計算芯片 GPGPU。海外企業 Nvidia GeForce、DGX 主要設計游戲和專業市場的 GPU，移動計算和自動駕駛汽車的 SoC，是 GPU 計算領域公認的全球領導者，數據中心業務的技術根源是 CUDA。AMD Radeon 是全球唯一可以同時提供高性能 GPU 和 CPU 的企業，集成 GPU 主要運用在 Ryzen APU、嵌入式、半定制平臺中，獨立

78、 GPU 分為 Radeon 和 Instinct 系列，主要用于游戲、專業視覺、服務器等應用。Intel Xe 全球最大的 PC GPU 供應商，也是 PC 和服務器顯卡唯一的 IDM 廠商。英特爾的集成 GPU在形式上表現為核芯顯卡。核芯顯卡使用系統 DRAM作為非獨立顯存，通過處理器內部的環狀總線與 CPU 連接，負責處理游戲、視頻娛樂等圖像負載。資料來源：各公司官網，中信證券研究部 圖 24：2020-2024 中國 GPU 服務器市場規模 資料來源：IDC（含預測），中信證券研究部 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱

79、讀正文之后的免責條款和聲明 22 圖 25：全球算力規模變化 資料來源：ICEAA，中信證券研究部 圖 26：近年我國算力內部結構 圖 27：預計 2030 年人工智能算力需求（EFlops)資料來源：中國信通院，中信證券研究部 資料來源：華為泛在算力：智能社會的基石（含預測），中信證券研究部 經濟環境：數字經濟迅速發展，為經濟環境：數字經濟迅速發展，為 AI 技術與產業融合打開想象空間技術與產業融合打開想象空間 近年來，我國數字經濟規模持續增長，在宏觀經濟發展中的地位不斷提升。近年來，我國數字經濟規模持續增長，在宏觀經濟發展中的地位不斷提升。根據中國信通院，2020 年，我國數字經濟規模達

80、39.2 萬億元，占 GDP 的比重達 38.6%；而“十四五規劃”更明確提出要將數字經濟核心產業增加值占 GDP 比重由 2020 年的 7.8%提高到 10%。數字經濟的高速發展，為 AI 技術在各行業的應用開啟了更大的想象空間，表現在產業數字化的經營理念在各行業持續滲透，激勵企業加速推進產業數字化轉型，增加數字化投入，而人工智能作為產業數字化、智能化升級的重要技術工具，有望在傳統行業全業務、全角度、全鏈條的數字化改造中獲得應用。135 42939%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0501001502002503003504004505002016201720182

81、0192020我國算力規模（EFlops）全球算力規模（EFlops）全球算力增速95%57%41%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%20162017201820192020基礎算力智能算力超算算力41 134 1,709 16,206 1101001,00010,000100,000201820202025E2030E 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 23 圖 28：我國歷年數字經濟規模及占 GDP 比重 資料來源：CNNIC，艾瑞咨詢，中信證券研究部 市場規模：

82、市場規模：我國 AI 市場空間廣闊，增長潛力巨大，而計算機視覺作為其中關鍵領域，仍將保持高速增長。根據艾瑞咨詢，2019 年，我國人工智能核心產業及帶動產業規模分別為 1,088.6 億元和 3,821.5 億元，該機構預計至 2025 年將分別達到 4,532.6 億元和16,648.3 億元，年均復合增長率分別為 26.8%和 27.8%；而其中，計算機視覺核心產業規模和帶動相關產業規模將分別增長至 1,537.1 億元和 4,858.4 億元，年均復合增長率分別為 15.9%和 22.5%。圖 29：我國人工智能核心產業及帶動相關產業規模（億元）資料來源：公司招股說明書，艾瑞咨詢（含預測

83、），中信證券研究部 圖 30：我國計算機視覺核心產業及帶動相關產業規模（億元）資料來源：公司招股說明書，艾瑞咨詢（含預測），中信證券研究部 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%05101520253035404520052008201120142017201820192020數字經濟規模（萬億元）占GDP規模的比重0500010000150002000020192020E2021E2022E2023E2024E2025E人工智能核心產業規模人工智能帶動相關產業規模010002000300040005000600020192020E2021E2022E2023E2024E20

84、25E計算機視覺核心產業規模計算機視覺帶動相關產業規模 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 24 競爭格局：競爭格局：我國我國計算機視覺市場“三派鼎立”，市場格局計算機視覺市場“三派鼎立”，市場格局相對分散相對分散 計算機視覺市場競爭格局：計算機視覺市場競爭格局：由于計算機視覺賽道技術成熟度相對更高、商業化落地較早、應用場景多元等特征，吸引了大量 AI 企業入場布局耕耘。根據億歐智庫數據，2021 年，計算機視覺在中國 AI 企業細分領域中占比 34%，幾乎是數據挖掘、機器學習等場景的 2 倍。除 A

85、I 企業外，傳統硬件廠商、互聯網公司等也逐漸開始涉足有關領域，形成了我國計算視覺產業三大陣營共存的態勢，這三大陣營在技術能力、資金儲備、數據沉淀、用戶理解、客戶資源等方面各有優勢與短板，競爭格局較為分散。具體包括：以商湯、依圖、云從等“以商湯、依圖、云從等“CV 四小龍”和格靈深瞳為代表的四小龍”和格靈深瞳為代表的新興新興企業。企業。其優勢在于算法和技術開發能力較強，往往通過輕資產模式快速切入某一特定應用場景，憑借對于各類細分場景下的數據積累和行業經驗幫助下游應用環節更快落地，在特定領域具有核心競爭力。但由于其成立時間較短，尚需持續投入大量資金進行技術研發、客戶拓展等，在夯實現有應用場景的同時

86、，探索新的藍海市場。以?？低?、大華股份以?？低?、大華股份等等為代表的傳統垂直行業巨頭。為代表的傳統垂直行業巨頭。其在行業耕耘時間已久，有穩固的客戶關系和渠道，通過硬件開發、軟件開源的合作形式提供軟硬件定制服務，能夠發揮產業集群效應。同時，垂直行業廠商還掌握海量場景數據，能夠為算法模型訓練和客戶需求理解提供強力支撐。不過出于風險控制等考慮，其在人才招募、算法研究、基礎設施等方面投入都相對保守，算法和技術開發能力較弱。以以 BAT、華為為代表的互聯網、華為為代表的互聯網、ICT 領域巨頭。領域巨頭。其優勢在于資金雄厚、人才集聚效應強、研發實力強、商業資源多。它們結合自身業務優勢拓展計算機視覺功

87、能，能夠在生態系統內形成業務協同，提高產品吸引力和客戶留存度，增強整體盈利能力。但在落地層面，受制于行業經驗和知識的積累，其更偏向開發通用功能，在細分應用場景的產品力偏弱。圖 31：2021 年 AI 各領域企業占比 資料來源：億歐智庫、中信證券研究部 計算機視覺數據挖掘機器學習機器人智能語音技術自然語言處理知識圖譜生物識別芯片SALM 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 25 圖 32：中國計算機視覺市場“三派鼎立”資料來源：各公司官網，中信證券研究部繪制 計算機視覺市場玩家布局情況：計算機視覺市場

88、玩家布局情況：從產業鏈縱向布局情況來看，大部分企業主要專注于計算機視覺技術及面向行業應用的軟件研發，在技術層和應用層展開角逐；從應用層橫向布局情況來看，安防、金融是兵家必爭之地，為避開競爭，部分企業開始面向 AI 滲透率仍較低的藍海市場展開差異化布局。從產業鏈縱向布局情況來看：由于在基礎層的芯片、傳感器、開源框架等方面，我國 AI 相關企業面臨著英偉達、谷歌、亞馬遜等國際科技巨頭的激烈競爭，因此基于資源稟賦、經營策略等因素的綜合考慮，僅有部分頭部企業有所布局，除此之外，大部分企業仍專注于計算機視覺技術及面向行業應用的軟件研發，在技術層和應用層展開角逐。圖 33：我國人工智能行業產業圖譜 資料來

89、源：公司招股說明書、中信證券研究部；注：Logo 來自各公司官網 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 26 從應用層橫向布局情況來看：目前我國人工智能行業的客戶主要來自于政府、金融、互聯網、零售等領域。2020 年，我國人工智能行業中政府城市管理和運營的市場份額接近 50%，互聯網+金融的市場份額合計占 30%，其他領域占比僅有 20%。而在計算機視覺領域，市場份額更是向上述領域集中，僅安防影像分析一個場景便占據 67.9%的市場份額，這樣的市場結構表明，安防、金融已經成為計算視覺企業兵家必爭之地。從

90、頭部企業的布局情況也可以看到，幾乎每家在上述領域均有產品推出，但產品同質化程度較高，性能差異不大，市場競爭極為激烈。因此，為謀求差異化發展，部分企業開始結合自身的技術專長和對客戶需求的不同理解開拓新場景，例如商湯和依圖在醫學影像分析領域，曠視在供應鏈物流領域，格靈深瞳在軌交運維和體育健康領域分別有產品研發或落地。圖 34：2020 年中國人工智能行業市場結構 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 35：2020 年中國計算機視覺行業市場結構 資料來源：中商情報網，中信證券研究部 格局演變：產業格局演變：產業價值向兩端靠攏價值向兩端靠攏，細分賽道龍頭有望持續強化競爭優勢，細分賽道龍頭有望

91、持續強化競爭優勢 展望未來，隨著產業數字化浪潮不斷推進帶來企業智能化需求提升，我們認為，AI行業將呈現 3 個明顯的發展趨勢，包括 1）產業價值鏈趨于穩定，并逐步向兩端靠攏，中間環節價值有望持續減弱；2）應用場景“跑馬圈地”白熱化，擁有底層 AI 生產力平臺，能夠低成本、高效率快速開發算法模型的企業將具備更強的競爭優勢；3）已經在細分賽道深耕的細分賽道龍頭廠商，憑借積累的行業 know-how、數據資源沉淀出相應產品能力，獲得持續強化的競爭壁壘。產業價值鏈趨于穩定，并逐步向兩端靠攏產業價值鏈趨于穩定，并逐步向兩端靠攏。中期維度，我們判斷 AI 產業鏈價值有望逐步向兩端靠攏，中間環節價值有望持續

92、減弱，并逐步形成“芯片+算力基礎設施+AI 框架&算法庫+應用場景”的典型產業鏈結構。伴隨算力成本的持續下降以及產品整合的持續推進，云計算巨頭有望逐步成為算力設施+基礎算法框架環節能力的主要提供商。而新興 AI 企業能夠憑借對于各類細分場景下的數據積累和行業經驗幫助下游應用環節更快落地，在應用環節實現更大的價值。政府成治理和運營互聯網金融地產與零售醫療和生命科學工業學歷教育其他安防影像分析廣告營銷分析泛金融身份認證（解決方案）互聯網娛樂泛金融身份認證（云服務、SDK等）手機創新領域 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后

93、的免責條款和聲明 27 圖 36：AI 產業垂直一體化整合趨勢 資料來源：CNNIC，中信證券研究部；注：Logo 來自各公司官網 產業進入應用場景“跑馬圈地”階段，產業進入應用場景“跑馬圈地”階段，AI 技術生產力是參與競爭的關鍵能力。技術生產力是參與競爭的關鍵能力。伴隨我國人工智能行業的產業化落地從特定場景向多元場景泛化升級，客戶需求將從解決單一問題轉變為更高階的業務綜合決策，在多行業領域、多業務環節“跑馬圈地”將成為 AI 企業未來生存的重要策略，但這要求其具備兩個維度的能力：1）技術儲備豐富，能夠形成感知、認知、決策的技術閉環，通過多點技術融合為客戶解決更廣泛、更核心的問題；2）產品研

94、發效率高，通過降低項目開發成本為客戶提供更具性價比的產品和解決方案，讓更多客戶愿意用、用得起。為此，單項技術的“理論”準確率將不再是 AI 企業比拼的核心，未來的市場資源將向 AI 技術生產力強、生產效率高的企業集中，擁有底層 AI 生產力平臺，能夠以低成本、高效率快速開發算法模型的企業將具備更強的競爭優勢。圖 37：如格靈深瞳的 AI 技術平臺“深瞳大腦”可支持數十億數據、數億類別任務，數十億參數模型的訓練 資料來源：公司路演演示材料 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 28 深耕細分賽道，具有行業

95、深耕細分賽道，具有行業 know-how 和數據積累的龍頭廠商有望獲得持續增強和數據積累的龍頭廠商有望獲得持續增強的競爭壁壘。的競爭壁壘。主要表現在：1）AI 的場景落地需要與行業專有知識深度結合，在細分賽道深耕的企業具備更豐富的行業經驗和客戶服務經驗，在理解客戶需求并轉化為相應產品上具備更強能力；2）AI 場景碎片化特征突出，技術可復制性不高，針對不同應用場景均需要開發相對應的算法模型，初入賽道的企業需要投入高昂的開發成本并經歷較長的產品化周期才能具備競爭實力，因此，已經先發布局的龍頭廠商具有天然的護城河；3）使用標準數據集訓練的圖像識別、對話系統等在實際行業場景中泛化能力不足，需要基于實際

96、場景數據進行二次訓練和優化處理，而細分行業龍頭廠商在業內耕耘已久，在長期的產品打磨和客戶服務中積淀了扎實的場景數據，能夠反哺算法模型，提升產品性能。公司分析公司分析：前瞻性布局前瞻性布局藍海市場藍海市場，未來成長性明確，未來成長性明確 競爭優勢競爭優勢：領先核心技術實力領先核心技術實力+高粘性客戶資源高粘性客戶資源+先發落地的場景布局優勢先發落地的場景布局優勢 技術壁壘：領先的三維視覺技術技術壁壘：領先的三維視覺技術+高研發效率高研發效率+高產品性價比高產品性價比 持續深耕三維視覺技術，在場景落地上已積累較多的產業經驗。持續深耕三維視覺技術，在場景落地上已積累較多的產業經驗。公司創始人趙勇博士

97、的專業研究方向為三維計算機視覺技術，作為中國最早的商業化計算機視覺公司，公司自 2013 年成立之初便以三維視覺技術和行為識別技術領域作為主要切入點進行持續投入，目前已形成了基于大數據先驗知識的三維人體姿態和動作識別技術 MegaPose、基于深度學習的三維點云配準和物體識別技術 NgeNet&ACSG 等多項核心技術。當 AI 行業頭部領先公司的絕大多數收入仍來自于人臉識別等身份識別技術，尚未基于三維視覺技術形成可規?；涞氐漠a品時，公司在金融、軌交運維、體育等主要應用場景的人工智能產品均已依托三維視覺技術實現，積累了豐富的產業落地經驗。圖 38：格靈深瞳核心技術 MegaPose、NgeN

98、et&ACSG 介紹 資料來源：公司路演演示材料，中信證券研究部 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 29 擁有高度自動化的人工智能算法模型訓練能力，研發效率較高。擁有高度自動化的人工智能算法模型訓練能力，研發效率較高。隨著 AI 產業的行業領域不斷擴大，應用場景越發復雜，需要生產的算法模型數量也將愈加龐大，相應的算力硬件成本和研發人員成本隨之增加，算法模型訓練的成本已成為目前影響人工智能企業盈利能力的重要因素之一。而公司自成立之初便自主研發搭建了集數據采集、數據預處理、數據標注、模型訓練、模型優選等

99、模塊于一體的基礎算法生產平臺“深瞳大腦”?；谶@套高度自動化的算法模型訓練系統，公司不僅能在數據生產環節有效節省標注成本，而且能在模型訓練環節有效節省訓練成本。根據公司公告，在單位工時、單位算力下，使用“深瞳大腦”可將每人產出的模型數提高 4 倍以上。2020 年公司研發人員人均創收 166.24 萬元，顯著高于 6 個同業可比公司 99.92 萬元的平均水平，研發效率較高。圖 39：格靈深瞳基于“深瞳大腦”AI 技術平臺搭建的技術體系 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 40：格靈深瞳研發人員人均創收及人均毛利潤處于行業領先水平（百萬元/人）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部

100、 注：依圖科技取 2020H1 數據 0.0020.0040.0060.0080.00100.00120.00140.00160.00180.00當虹科技格靈深瞳虹軟科技曠視科技云天勵飛云從科技商湯科技依圖科技研發人均創收研發人均毛利潤 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 30 與多元合作伙伴構建廣泛深入的生態系統，產品及解決方案性價比較高。與多元合作伙伴構建廣泛深入的生態系統，產品及解決方案性價比較高。隨著大數據技術應用的不斷深入，客戶在服務器等算力硬件上的支出隨之快速增加，因此對于產品性價比的要求

101、越來越高。AI 算力芯片的成本和算法軟件在芯片上的運行效率是影響產品性價比的兩個最重要的因素。公司在保障算法精度的前提下，不斷優化提升核心算法在特定 AI 芯片上的執行效率以增強產品的價格競爭力。目前，公司的算法引擎產品已支持市場主流的人工智能芯片品牌?；诖隧椖芰?，公司開發的產品在相同服務器等硬件配置基礎上可支持更多的軟件路數，產品及解決方案性價比較高，將助力公司持續獲客?？蛻糍Y源：廣泛且高粘性的客戶資源為業績快速增長提供堅實保障客戶資源：廣泛且高粘性的客戶資源為業績快速增長提供堅實保障 公公司在覆蓋的各個行業均積累了豐富的客戶資源。司在覆蓋的各個行業均積累了豐富的客戶資源。憑借優異的產品技

102、術性能、豐富的產品及解決方案體系、以及高效的產品交付能力，公司已在下游客戶中建立了良好的品牌和技術口碑，獲得了眾多行業知名客戶和大型集成商的認可。在城市管理領域，在城市管理領域，公司已覆蓋多地公安局、政法委、交通管理局等政府部門，并同易華錄、東方網力等大型集成商達成合作；在智慧金融領域，在智慧金融領域，公司已覆蓋農業銀行全國各省市的上千家分支機構，并將在建設銀行等其他大型商業銀行中推廣；在智慧零售領域，在智慧零售領域，公司已覆蓋中國石化、現代汽車、延長殼牌石油、以及某全球排名前三大的奢侈品零售集團等國內外知名企業；在前瞻布局的體育健康和軌交運維領域，公司也已同首都體育學院、中車電氣等單位建立了

103、長期合作關系。隨著客戶逐漸增多并開始貢獻營收，公司對大客戶的依賴度逐漸降低。表 6：格靈深瞳下游各應用領域主要客戶 應用領域應用領域 終端客戶終端客戶 集成商客戶集成商客戶 城市管理 朝陽發改委、朝陽區教育委員會、北京市慈善協會、北京市公安局、北京市朝陽區商務局、萬達電影等 易華錄、東方網力、北斗天地、中通服等 智慧零售 中國石化、全球排名前三大的奢侈品零售集團、延長殼牌石油、現代汽車 智慧金融 農業銀行、建設銀行 中金銀利、金幫融和 體育健康 首都體育學院 軌交運維 中車電氣、北京主導時代科技有限公司 資料來源：公司招股說明書、公司公告、中信證券研究部 圖 41：格靈深瞳前五大客戶集中度 資

104、料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 注：2021H1 公司前五大客戶集中度有所提高，主要原因系公司收入具有季節性特征，主要集中在下半年，上半年因收入基數較低，受個別客戶或項目影響較大 0%20%40%60%80%100%2018201920202020H12021H1 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 31 下游客戶認可程度高，核心客戶粘性強。下游客戶認可程度高，核心客戶粘性強。在城市管理領域，在城市管理領域，公司的高性能數據計算引擎產品及針對公安各警種實戰研發的視圖大數據平臺已同客戶使用產生深

105、度適配，2018-2021H1，核心存量客戶對城市管理領域收入的平均貢獻占比達 62.78%，展現出極高的客戶粘性。在智慧金融領域，在智慧金融領域，公司為農行（2018-2021H1 對該領域的合計收入貢獻為 70.91%）提供“云邊端”一體化平臺系統，由公司為其建立云平臺并負責算法的管理和迭代優化，農行的數據資源將沉淀在公司的產品和方案中，對其而言產品遷移成本較高，與公司的合作持續性強；在商業零售領域，在商業零售領域，公司針對中國石化（2018-2021H1 對該領域的合計收入貢獻為 74.12%）開發的智慧油站解決方案為定制方案，已經在廣東省進2000 個加油站點落地，后續還將陸續在安徽、

106、江蘇、海南等地推廣，業務同樣具有持續性和穩定性。圖 42：格靈深瞳城市管理領域核心存量客戶銷售收入及占城市管理領域收入的比重（萬元）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 43：格靈深瞳對農業銀行的銷售收入及占主營業務收入的比重（萬元）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 場景優勢：積極挖掘差異化新業務場景，借助先發布局的優勢提高進入門檻場景優勢：積極挖掘差異化新業務場景，借助先發布局的優勢提高進入門檻 傳統領域競爭者眾，公司深耕細分場景和長尾應用，對競爭激烈的場景依賴度較低。傳統領域競爭者眾，公司深耕細分場景和長尾應用，對競爭激烈的場景依賴度較低。城市管理、智慧金融和商業零售屬于

107、AI 技術較早實現規?；瘧玫膫鹘y場景，行業通用算法技術已較為成熟，頭部企業的技術性能比較接近，技術優勢對獲客的加成較難體現。此外，除 AI 公司之外，硬件設備廠商、通信服務廠商、項目集成商等也均開始涉足該領域，市場競爭激烈。為此，公司選擇避開已經較為擁擠的賽道，在城市管理領域專注于銷售高毛利自研產品，較少涉及大型集成項目，毛利率顯著高于同行；在智慧金融和商業零售領域則聚焦于銀行、油站兩大具體場景，作為行業內最早進入該賽道的玩家，公司經過長期的產品打磨和經驗積淀，已在相關場景的功能理解、技術實現、以及產品研發和落地上形成了先發布局的優勢，并將逐步實現產品的標準化和模塊化，可在同類客戶中實現規模

108、化復制，不斷鞏固強化公司在細分場景的獲客優勢。表 7：在安防、金融等領域，行業通用算法技術已較為成熟，代表性企業的技術性能比較接近 技術類別 依圖科技 云從科技 云天勵飛 曠視科技 格靈深瞳 人臉識別 刷臉支付通行場景中，依圖在召回率99%的情況下，誤2021 年 1 月公布的NIST 成績 1:1 排名第7，戴口罩成績排名MegaFace 數據集上的識別準確率達到 96.6%2018 年 NIST 人臉識別競賽第一 1、2020 年 1 月 NIST 成績1:1 排名第 1，2020 年 8 月戴口 罩 成 績 排 名 第 1；2、0%10%20%30%40%50%60%70%80%01,0

109、002,0003,0004,0005,0006,0002018201920202021H1核心存量客戶銷售收入占城市管理領域收入的比重0%10%20%30%40%0100020003000400050002018201920202021H1農業銀行銷售收入占主營業務收入比重 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 32 報率可以做到十萬億分之一 第 1 MegaFace 數據集上的識別準確率達到 99.1%；3、公司在公安部治安管理局億級人像算法測試中，1 比 1 人像比對測試萬分之一誤識率下的通過率為

110、99.97%，5 萬樣本比 1 億級人像比對測試中首位命中率為 98.61%。人臉活體檢測-真人通過率 99%，防攻擊能力 99.9%以上 公司的活體檢測技術 準 確 率 達 到99.9%對非本人身份盜用攻擊達 99%以上防御效果 防攻擊能力達到 99%以上 行人重識別 智慧城市場景中，依圖在召回率 80%的情況下，誤報率可達十萬分之一 Market-1501、ukeMTMC-reID、CUHK03-NP 三個公開數據集首位命中率分 別 為98.63%、96.59%、96.79%PRW 數據集上的首位命中率達到81.4%權威數據集基準上的首位命中率達到94.0%及 96.1%公開數據集 Mar

111、ket-1501 上測試首位命中率達到 96.91%；城市管理場景中，萬分之一誤識 率 下 的 召 回 率 達 到94.86%。以圖搜圖性能-內部測試中能夠在1%搜索精度損失條件下實現單臺服務器 1 秒鐘搜索10 億張人臉特征-單機可實現上億人臉圖片秒級返回，集群可實現數十億級圖片秒級返回，針對海量圖片檢索場景，以圖搜圖引擎實現了單機檢索 30 億人臉圖片 20秒內返回結果的性能 資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 44：格靈深瞳城市對城市管理的依賴度較低（2020）資料來源：公司招股說明書，中信證券研究部 圖 45：格靈深瞳城市管理領域和綜合毛利率領先行業（2020）資料來源：公司

112、招股說明書，中信證券研究部 搶先布局體育健康、軌交運維等藍海市場，已實現前瞻性的產品落地成果。搶先布局體育健康、軌交運維等藍海市場，已實現前瞻性的產品落地成果。除成熟的應用領域外，公司還積極拓展新興業務場景，進行前瞻性布局，包括（1）在軌交運維）在軌交運維領域，領域，針對跨軌道檢修場景下，AI 公司和集成商分別提供軟件和硬件，產品部署成本過高的痛點，研發軟硬一體的 AI 檢修機器人；針對室外橋梁、隧道、軌道等復雜作業環境下，區域成本高且作業人員的安全風險大的痛點，研發 AI 檢修無人機。（2）在體育健康）在體育健康領域，領域，面向教育部“雙減”需求，研發用于校園體育的 AI 產品，并逐步拓展競

113、技體育評測、軍隊體能訓練、企業員工身體鍛煉等場景。（3）在元宇宙和人機交互領域，）在元宇宙和人機交互領域，針對大型運動場館，基于現有硬件嵌入動作捕捉、行為識別等技術，研發超大型沉浸式人機交0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%0%10%20%30%40%50%60%70%80%城市管理毛利率綜合毛利率 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 33 互運動游戲（大宇宙）。目前，上述領域還較少有同業公司涉及，公司部分產品及解決方案已進入客戶驗證階段，將借助先發布局的場景優勢提高進入門檻，維

114、持行業領先地位。圖 46：格靈深瞳在軌交運維、體育健康、元宇宙&人機互動領域的布局情況 資料來源：公司路演演示材料，中信證券研究部 未來成長性未來成長性：利基市場客戶拓展利基市場客戶拓展+新興場景產品落地新興場景產品落地 考慮到國內計算機視覺行業廣闊的增長空間，以及公司在計算機視覺市場積累的技術實力、客戶資源和產品沉淀，我們認為公司未來成長路徑清晰，主要的增長驅動來源于：1）在市場空間廣闊的傳統利基市場繼續發力客戶拓展；2）在滲透率較低的新興藍海市場推進產品落地。在市場空間廣闊的傳統利基市場繼續發力客戶拓展在市場空間廣闊的傳統利基市場繼續發力客戶拓展 城市管理、金融、零售等主流應用場景仍有廣闊

115、的市場空間。城市管理、金融、零售等主流應用場景仍有廣闊的市場空間。根據賽迪顧問咨詢，2019-2022 年，我國智慧治理市場將以 20.0%的 CAGR 增長至 1602 億元；智慧金融市場將以 17.3%的 CAGR 增長至 3221 億元；智慧商業市場將以 33.1%的 CAGR 增長至329 億元，由此可見，公司面向的三大傳統利基市場仍然存在龐大的數字化和智能化升級需求，市場發展空間廣闊。此外，根據公司路演演示材料，目前我國商業銀行網點總數超過 22 萬個，按照單個網點 AI 改造投入 10 萬元測算，銀行網點智能化的細分場景潛在市場空間超過 220 億元，市場潛力巨大。格靈深瞳格靈深瞳

116、-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 34 圖 47：中國智慧治理市場規模（億元）圖 48：中國智慧金融市場規模（億元）資料來源：賽迪顧問咨詢（含預測），中信證券研究部 資料來源：賽迪顧問咨詢（含預測），中信證券研究部 圖 49：中國智慧商業市場規模（億元）圖 50：中國金融機構網點數統計（萬個）資料來源：賽迪顧問咨詢（含預測），中信證券研究部 資料來源：弗若斯特沙利文（含預測），中信證券研究部 繼續深化與大客戶的合作并持續拓展新客戶，豐富客戶生態圈。繼續深化與大客戶的合作并持續拓展新客戶，豐富客戶生態圈。在城市管理領

117、域，2020 年公司客戶數同比增長 41.18%，銷售訂單數同比增長 80.67%，前十大客戶客均收入同比增長 72.03%（剔除 2020 年雙光溫測智能識別設備銷售的影響）；2021 年，公司除在傳統優勢區域的業務持續推進外，在西南、華南等區域也有新客戶開發，未來業務增長明確。在智慧金融領域，農行兩萬余家網點的持續部署將為中期業績增長提供強勁支撐；同時，2021 年公司為建設銀行總行開發的 AI 應用平臺正式上線運行，未來將在其各地分行推廣，公司也正在為其他部分中小銀行開發 SaaS 產品，并正與工商銀行、中國銀行、招商銀行進行業務接洽，未來有望落成合作。在智慧零售領域，公司將繼續深化同中

118、國石化、延長殼牌石油、奢侈品大客戶的合作，在全國更多省市推廣智慧油站及智慧門店解決方案。我們認為，隨著公司產品的標準化、模塊化程度不斷提升，能夠快速向其他客戶批量交付，公司跨行業客戶拓展有望實現加速。0%5%10%15%20%25%30%0200400600800100012001400160018002017201820192020E 2021E 2022E市場規模YOY0%5%10%15%20%25%05001000150020002500300035002017201820192020E 2021E 2022E市場規模YOY0%5%10%15%20%25%30%35%40%0501001

119、502002503003502017201820192020E 2021E 2022E市場規模YOY24.524.624.724.824.925.025.125.225.325.4 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 35 圖 51：格靈深瞳城市管理領域客戶數及客均收入情況（個，萬元/個）資料來源：Wind，中信證券研究部 注：剔除 2020 年雙光溫測智能識別設備銷售的影響 在滲透率較低的新興藍海市場推進產品商業化落地在滲透率較低的新興藍海市場推進產品商業化落地 軌交運維：軌交運維：根據交通運輸部和

120、鐵路局數據，2014-2020 年，我國鐵路營業里程、高鐵營業里程分別以 4.5%和 15.5%的 CAGR 增長至 14.5 萬公里、3.8 萬公里；而我國機車、客車、貨車等鐵路移動裝備數量則以 4.1%的 CAGR 增長至 101.0 萬輛。隨著高鐵及鐵路動車車次和里程數不斷增長，運維售后市場需求顯著擴大，催生出廣闊的運維市場。根據中國工業統計年鑒，2014-2019 年，我國鐵路運輸設備修理市場規模以 15.98%的 CAGR 從 61.02 億元增長至 128.05 億元。我們預計這一規模還將繼續快速增長。而軌交運維具有部件結構復雜、檢修范圍廣、細小部件多、檢修頻次高、作業強度大等難點

121、，現有人工維修無法滿足日益擴大運維需求，人工智能具有顯著的檢修與運維效率優勢，必將成為重要的運維工具。由此可見，針對我國軌道交通規模龐大設施設備及廣闊修理市場的智能運維具有廣闊的發展前景。圖 52：中國高鐵營業里程及高鐵運營里程（萬公里）圖 53：中國鐵路移動設備總數及年增長率（萬輛）資料來源：交通運輸部，中信證券研究部 資料來源：交通運輸部，中信證券研究部 02040608010012014016018020001020304050607080901002018201920202021H1集成商客戶終端客戶集成商客戶客均收入終端客戶客均收入02468101214162014 2015 201

122、6 2017 2018 2019 2020 2021高鐵運營里程鐵路運營里程0%1%2%3%4%5%6%758085909510010520162017201820192020鐵路移動設備總數YOY 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 36 表 8：高鐵動車維修范圍及頻率和不同鐵路動車零部件維修替換周期統計 高鐵動車維修范圍及頻率高鐵動車維修范圍及頻率 檢修級別檢修級別 檢修范圍檢修范圍 CRH1 CRH2 CRH3 CRH4 一級檢修 轉向架外觀檢查；制動系統故障維修；空調性能檢查 每次入庫或 48

123、h 每次入庫 每次入庫 二級檢修 轉向架外觀檢查；輪對超探；牽引系統狀態檢查；制動系統、車鉤外觀檢查 15 天 3 萬公里 2 萬公里 6 萬公里 三級檢修 轉向架分解檢修；齒輪箱、牽引鏈接部分檢修；空氣基礎制動組件檢查；車鉤、空調檢測 120 萬公里 60 萬公里 120 萬公里 120 萬公里 四級檢修 轉向架分解檢修；牽引電機分解檢修；空氣、基礎制動組件分解檢修；車鉤、空調外檢測 240 萬公里 90 萬公里或 3 年 240 萬公里 240 萬公里 五級檢修 轉向架分解檢修；牽引制動主要部件檢修；制動系統組件檢修；車鉤分解檢修；空調機組大修 480 萬公里 120 萬公里或 6年 48

124、0 萬公里 480 萬公里 不同鐵路動車零部件維修替換周期統計不同鐵路動車零部件維修替換周期統計 產品系統分類產品系統分類 產品名稱產品名稱 鐵路動車維修替換周期鐵路動車維修替換周期 地鐵車輛維修替換周期地鐵車輛維修替換周期 車身系統 門系統 每 6-8 年更新 30%-40%每 5-8 年更新 30%-40%空調 每 5 年檢修 1 次 每 3-5 年維修 1 次 座椅 每 5-7 年檢修 每 5-7 年維修 給水衛生系統 每 6 年更新 20%-電氣系統 輔助水源 6 年更換 1 次 10 年以上 電纜 20 年以上 20 年以上 連接器 每 6-8 年更換 1 次 每 8-10 年更換

125、1 次 受電弓滑板 每 1 年換 6 次 每 1 年換 4 次 牽引系統 牽引系統 每 6 年更換 40%每 6 年更換 40%控制系統 列車控制系統 每 8-10 年更新升級 每 8-10 年更換升級 剎車片 每 1 年換 2.5 次 每 1 年換 1.2 次 車軸 每 8 年更換 1 次 每 8 年更換 1 次 轉向系統 車輪 每 9 年更換 1 次 每 4 年更換 1 次 齒輪箱 每 10 年更換 1 次 每 5-7 年維修 1 次 資料來源：智研咨詢，中信證券研究部 體育健康：體育健康：根據國家統計局，2015-2019 年，我國體育產業總規模以 14.6%的CAGR 由 17,107

126、 億元增長至 29,483 億元，2025 年有望超過 5 萬億元。具體到校園體育教育場景，根據公司路演演示材料，普通中小學在體育教育上的平均支付能力為每所學校每學年 10 萬元，市場價值約為 210.8 億；課后 330 服務設立專項撥款，每名學生每學年人均費用 600 元（2017 年），市場價值約為 938 億（包含資源引入與教師課時費用）；體育中考、體測考核各縣區自行招標，用于學生中考考核人頭費用全國平均 80 元/人左右，每學年 4、6、8、9 年級均需體能考核，市場價值約為 50 億，綜合而言中國中小學校園體育市場空間將達到千億級別。由此可見，體育產業尤其是校園體育教育需求將持續帶

127、動智能體育健身產品市場快速擴張。格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 37 圖 54：中國體育產業總規模及體育服務業總規模（億元）資料來源：公司招股說明書，國家統計局全國體育產業總規模和增加值數據公告（歷年）、國務院關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見，中信證券研究部（含預測）加速推進產品落地，加速推進產品落地，有望支撐中長期業績增長有望支撐中長期業績增長。針對軌交運維場景，公司已有 360動態圖像監測系統及軟硬一體 5G 工業巡檢機器人等產品儲備，相關產品已在寧波地鐵 5號線、華南地區某鐵路集團

128、動車段一級檢修流程中實現落地應用。目前，公司已同中車電氣、北京主導時代科技有限公司等簽署了長期框架協議，后續伴隨產品逐步驗收交付，對公司的業績支撐將逐步釋放。針對體育健康領域，公司已有深瞳視覺交互體能訓練系統、標準化考訓操場方案、標準化智慧操場等產品儲備，目前，公司所開發的校園體育平臺已在部分北京中小學校在線體育課展開試點，并已在西南地區某市環湖生態公園完成了智能步道改造，此外，公司還同首都體育學院建立了長期合作關系，預計將持續產生一定試點項目收入。圖 55：格靈深瞳軌交運維產品 資料來源：公司路演演示材料 0100002000030000400005000060000201520162017

129、201820192025E體育產業總規模體育服務業總規模 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 38 圖 56：格靈深瞳體育健康產品系列及引用場景 資料來源：公司路演材料，中信證券研究部 風險因素風險因素 1、技術升級及產品迭代風險技術升級及產品迭代風險 公司所處的人工智能行業技術升級及產品更新換代速度較快，且隨著物聯網、5G、云計算、大數據等新技術的快速發展，人工智能技術與其他新技術的融合運用將進一步推動行業的技術創新和產品升級，因此持續研發新技術、推出新產品是行業內公司在市場中保持優勢的重要手段。如

130、果公司未能及時準確地把握技術發展趨勢，或者公司的技術研發進展滯后于下游市場需求，或者公司同行業競爭對手率先在相關領域取得重大突破，推出更先進、更具競爭力的技術和產品，造成公司未能順利對技術及產品進行持續的迭代和升級，或者無法通過持續創新研發出具有商業價值、符合市場需求的新產品，將導致公司錯失新的市場商機，對公司未來業務發展造成不利影響。2、核心技術人才流失風險核心技術人才流失風險 人工智能行業系典型的技術密集型、人才密集型行業，關鍵技術人員是人工智能公司生存和發展的關鍵，也是獲得持續競爭優勢的基礎，更是保持不斷研發創新的重要保障。隨著行業規模的擴張及競爭格局的演變，人工智能公司對優秀技術人才的

131、爭奪將日趨激烈，此外隨著公司業務規模的持續增長、下游用戶需求不斷升級，對人工智能技術先進性的要求日趨提升。如果公司不能持續加強對原有關鍵技術人才的激勵和保護力度，或者不能持續引進新人才應對內部研發需要，或者在人才市場的競爭中在發展前景、薪酬、福利、工作環境、激勵制度等方面無法保持持續吸引力，則面臨關鍵技術人員流失、技術人才不足的風險，進而導致在技術研發、產品創新方面有所落后，對公司技術優勢的維持和新產品的持續研發造成不利影響。3、城市管理領域市場競爭加劇風險城市管理領域市場競爭加劇風險 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文

132、之后的免責條款和聲明 39 城市管理領域系人工智能技術發展及應用較為廣泛及成熟的領域之一，該領域的市場參與者眾多，包括安防設備廠商、通信服務廠商、項目集成商、AI 公司等，市場競爭激烈。公司與同行業公司相比，實現商業化的時間較晚，主要原因系公司前期研發方向以三維視覺技術形成的行為識別產品為主，落地應用為金融和商業領域。2016 年開始公司根據市場趨勢變化研發落地更快地應用于城市管理的人臉及車輛識別產品。如果公司在城市管理領域因實現商業化時間較晚導致客戶資源積累薄弱、市場拓展不及預期等，或者公司與主要客戶的合作關系被其他供應商替代，公司將面臨經營業績下滑的風險。4、智慧金融、商業零售領域客戶集中

133、度較高風險智慧金融、商業零售領域客戶集中度較高風險 公司智慧金融領域及商業零售領域的規?；涞貓鼍拜^為單一，客戶集中度較高，且智慧油站收入受終端客戶中國石化的采購計劃影響波動較大，如果出現主要客戶的生產經營狀況、采購預算計劃、供應鏈體系等發生變化，公司未能持續獲得主要客戶的訂單或公司與該等客戶合作關系被其他供應商替代，或者公司無法有效開拓新客戶資源及落地新應用場景，公司收入將存在較大波動的風險，從而對公司的經營發展、財務狀況等產生不利影響。5、在體育健康、軌交運維等新領域的商業化落地不及預期的風險在體育健康、軌交運維等新領域的商業化落地不及預期的風險 公司在體育健康、軌交運維等新領域進行了前瞻

134、性的業務布局，部分產品及解決方案已進入客戶驗證階段。但新業務場景的商業化落地進度受制于多種因素，例如公司出現相關技術研發進展滯后、交付能力不足、客戶對產品的接受程度和推廣進度較弱等情形，將可能導致新產品不能較快規?；a或被市場接受，或者商業化效益不及預期無法彌補前期投入，將會對企業的盈利水平和未來發展產生不利影響。6、被美國商務部列入“實體清單”的風險被美國商務部列入“實體清單”的風險 在中美貿易摩擦的背景下，2021 年 7 月，美國商務部宣布將包括公司在內的多家中國公司及機構列入“實體清單”，該行為不會對公司日常對外銷售、客戶拓展等產生重大不利影響，但可能對公司研發和原材料采購過程中采購

135、含有境外廠商生產的芯片等零部件的硬件產生一定限制。盡管公司已制定國產器件替代的產品方案且有部分產品已完成國產替代，但由于方案落地需要一定驗證時間、客戶對使用替代器件的產品認可具有不確定性等因素，可能會對公司的生產經營產生一定影響。同時可能會對公司未來在人工智能前沿理論及學術研究和國際學術交流以及境外業務拓展產生一定不利影響。7、數據安全及科技倫理風險等數據安全及科技倫理風險等。在數據安全方面，網絡安全法 民法典 個人信息安全規范 個人信息保護法等已生效的法律法規及行業規范規定了個人信息收集使用的基本原則、個人信息控制者的合規義務以及個人信息主體的權利保護等內容。在科技倫理方面，關于加強科技倫理

136、治理的指導意見（征求意見稿）對加強科技倫理治理、防范倫理風險提出了指導性意見。公司人工智能產品及解決方案的收入規?？焖僭鲩L，下游市場客戶的規模及需求不斷增加。在上述政策背景下，保障數據安全合規及規范科技倫理審查對公司未來業務可持續發展愈發重要。如果公司在數據獲取或處理的過程中未遵照相關法律法規的規定或業務 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 40 合同的約定，或者公司關于數據安全及倫理審核的相關內控制度未能有效運行，或者公司的客戶在使用公司產品時侵害了個人信息主體的利益或觸及人工智能科技倫理問題，則可

137、能發生個人信息主體提出相關訴訟或仲裁，或公司受到有關部門的行政處罰，或因倫理道德問題引發社會關注及輿情討論，進而對公司的業務開展、市場拓展、品牌形象等造成不利影響。盈利預測盈利預測、估值估值及及評級評級 行業關鍵假設行業關鍵假設 根據艾瑞咨詢，2019 年，我國人工智能核心產業及帶動產業規模分別為 1,088.6 億元和 3,821.5 億元，艾瑞咨詢預計至 2025 年將分別達到 4,532.6 億元和 16,648.3 億元，對應年均復合增長率分別為 26.8%和 27.8%；而其中，計算機視覺核心產業規模和帶動相關產業規模將分別增長至 1,537.1 億元和 4,858.4 億元，對應年

138、均復合增長率分別為15.9%和 22.5%?；诟耢`深瞳在細分場景中的優勢地位和先發優勢，我們預計公司將在快速增長的視覺 AI 市場中持續獲得份額。盈利預測盈利預測 收入方面，我們預計公司 2022/2023/2024 年營業收入分別為 4.06/5.95/7.75 億元，對應同比增速分別為 38.3%/46.7%/30.2%；毛利率方面，我們預計公司 2022/2023/2024年毛利率水平分別為 54.6%/53.5%/53.5%。具體來看：1）對于城市管理業務，考慮2022 年疫情反復對于下游招投標以及實施工作的影響，以及公司標準產品為主、不做項目總包的定位，我們預計城市管理業務 202

139、2/2023/2024 年營收增速分別為 5%/20%/15%；2）對于智慧金融業務，我們認為農業銀行智能化改造項目在各個網點的持續推進將對業務快速增長提供穩定支撐，而以農行為樣板向其他銀行的拓展亦將驅動公司中長期的業績增長，我們預計智慧金融業務 2022/2023/2024 年營收增速分別為 55%/55%/33%；3）對于軌交、體育等新興業務，我們預計伴隨產品的成熟以及渠道的拓展，新興業務將在2023 年后逐步釋放收入，我們預計新興業務 2022/2023/2024 年營收增速分別為 30%/100%/100%。費用率方面，考慮到 IPO 前股權激勵攤銷額的逐步減少以及收入增長帶來的規模效

140、應，我們預計公司 2022/2023/2024 年研發費用率分別為 34%/31%/29%，銷售費用率分別為 20%/17.5%/16%，管理費用率分別為 11%/10%/9%。表 9：公司收入及盈利預測 1、城市管理產品及解決方案業務、城市管理產品及解決方案業務 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入（萬元）12,496 8,807 9,247 11,097 12,761 YoY 240.5%-29.5%5.0%20.0%15.0%業務毛利潤（萬元）9,235 6,341 6,658 7,990 9,188 毛利率%73.9%72.0%72.0%72.0%72.0%

141、收入占比%51.5%30.0%2,589 3,107 3,573 2、智慧金融產品及解決方案業務、智慧金融產品及解決方案業務 2020 2021 2022E 2023E 2024E 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 41 營業收入（萬元）7,651 19,375 30,031 46,549 61,910 YoY 209.3%153.2%55.0%55.0%33.0%業務毛利潤（萬元）3,511 9,203 14,565 22,576 30,336 毛利率%45.89%47.5%48.5%48.5%4

142、9.0%收入占比%31.5%66.0%15,466 23,973 31,574 3、商業零售產品及解決方案業務、商業零售產品及解決方案業務 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入（萬元）4,117 881 925 1,110 1,276 YoY 333.5%-78.6%5.0%20.0%15.0%業務毛利潤（萬元）2,194 678 675 810 932 毛利率%53.29%77.0%73.0%73.0%73.0%收入占比%17.0%3.0%250 300 345 4、軌交、體育等新業務、軌交、體育等新業務 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營

143、業收入（萬元）0 294 382 763 1,527 YoY 30.0%100.0%100.0%業務毛利潤（萬元）210 269 496 992 毛利率%71.5%70.5%65.0%65.0%收入占比%0.0%1.0%381 763 1,526 5、匯總、匯總 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入（萬元）24,272 29,356 40,585 59,518 77,474 YoY 240.8%20.9%38.3%46.7%30.2%業務毛利潤（萬元）14,939 16,432 22,167 31,872 41,448 毛利率%61.6%56.0%54.6%53.5

144、%53.5%研發費用（萬元）11,428 12,111 13,799 18,451 22,467 研發費用率%47.1%41.3%34.0%31.0%29.0%銷售費用（萬元）8,528 7,367 8,117 10,416 12,396 銷售費用率%35.1%25.1%20.0%17.5%16.0%管理費用（萬元）6,274 4,481 4,464 5,952 6,973 管理費用率%25.8%15.3%11.0%10.0%9.0%凈利潤（萬元）-7,820-6,871 528 3,870 6,004 凈利潤率%-32.1%-23.3%1.3%6.5%7.7%資料來源：Wind，中信證券研究

145、部預測 估值估值及及評級評級 綜上所述，我們預計公司 2022/2023/2024 年營業收入分別為 4.06/5.95/7.75 億元，對應同比增速分別為 38.3%/46.7%/30.2%；預計公司 2022/2023/2024 年凈利潤分別為528/3,870/6,004 萬元，對應凈利率分別為 1.3%/6.5%/7.7%。估值方面，考慮到公司目前正處于高速發展階段，盈利能力遠未達到穩態，我們選擇 PS 進行估值測算。根據 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 42 Wind 一致預期，目前同屬

146、于 AI 計算機視覺行業的可比公司商湯科技對應 2022/2023/2024 年 PS 水平為 10/8/5 倍，收入增速分別為 17.6%/38.9%/40.6%，凈利率水平分別為-67.7%/-35.3%/-13.5%；云從科技對應 2022/2023/2024 年 PS 水平為 8/5/4 倍，收入增速分別為 52%/51.8%/34.4%，凈利率水平分別為-34.4%/-16.7%/-4%?？紤]到中期公司會實現較高增速水平以及顯著更優盈利能力的預期，我們給予公司 2022 年 14x PS，對應目標價 31 元，首次覆蓋給予公司“買入”評級。表 10：公司盈利預測及估值 項目項目/年度

147、年度 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入(百萬元)243 294 406 595 775 營業收入增長率 YoY 240.8%20.9%38.3%46.7%30.2%凈利潤(百萬元)-78 -68 5 39 60 凈利潤增長率 YoY N/A N/A N/A 634.1%55.1%每股收益 EPS(基本)(元)-0.42 -0.37 0.03 0.21 0.32 毛利率 61.6%55.6%54.6%53.5%53.5%凈資產收益率 ROE-14.4%-11.1%0.2%1.7%2.5%每股凈資產（元）2.93 3.34 12.39 12.60 12.93 PE

148、NA NA NA 117.3 75.6 PS 18.6 15.4 11.1 7.6 5.8 資料來源：Wind，中信證券研究部預測 注：股價為 2022 年 9 月 28 日收盤價 格靈深瞳格靈深瞳-U（688207.SH）投資價值分析報告投資價值分析報告2022.9.29 請務必閱讀正文之后的免責條款和聲明 43 利潤表（百萬元）指標名稱指標名稱 2020 2021 2022E 2023E 2024E 營業收入 243 294 406 595 775 營業成本 93 130 184 276 360 毛利率 61.6%55.6%54.6%53.5%53.5%稅金及附加 1 3 3 5 7 銷售

149、費用 85 74 81 104 124 銷售費用率 35.1%25.1%20.0%17.5%16.0%管理費用 63 45 45 60 70 管理費用率 25.8%15.3%11.0%10.0%9.0%財務費用(5)(4)(23)(42)(43)財務費用率-2.2%-1.3%-5.6%-7.0%-5.5%研發費用 114 121 138 185 225 研發費用率 47.1%41.3%34.0%31.0%29.0%投資收益 16 0 3 6 3 EBITDA(77)(68)(8)10 34 營業利潤(77)(68)6 39 60 營業利潤率-31.93%-23.32%1.42%6.58%7.8

150、0%營業外收入 0 0 0 0 0 營業外支出 1 0 1 1 0 利潤總額(78)(69)5 39 60 所得稅 0 0 0 0 0 所得稅率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%少數股東損益(0)(0)0 0 0 歸屬于母公司股東的凈利潤(78)(68)5 39 60 凈利率-32.1%-23.3%1.3%6.5%7.7%資產負債表（百萬元）指標名稱指標名稱 2020 2021 2022E 2023E 2024E 貨幣資金 293 219 1,886 1,914 1,967 存貨 18 27 37 55 73 應收賬款 68 226 223 268 310 其他流動資產 15 16 1

151、8 23 27 流動資產 394 488 2,164 2,260 2,377 固定資產 6 5 15 22 26 長期股權投資 0 0 0 0 0 無形資產 0 0 0 0 0 其他長期資產 198 285 284 281 277 非流動資產 204 291 299 303 304 資產總計 598 779 2,463 2,563 2,681 短期借款 6 14 0 0 0 應付賬款 11 52 83 124 162 其他流動負債 37 82 74 94 114 流動負債 55 148 156 218 276 長期借款 0 0 0 0 0 其他長期負債 0 13 13 13 13 非流動性負債

152、 0 13 13 13 13 負債合計 55 161 170 231 289 股本 139 139 185 185 185 資本公積 295 380 2,004 2,004 2,004 歸屬于母公司所有者權益合計 542 617 2,293 2,331 2,391 少數股東權益 1 0 0 1 1 股東權益合計 543 618 2,293 2,332 2,392 負債股東權益總計 598 779 2,463 2,563 2,681 現金流量表（百萬元）指標名稱指標名稱 2020 2021 2022E 2023E 2024E 稅后利潤-78-69 5 39 60 折舊和攤銷 6 4 10 14

153、17 營運資金的變化-4-125 14-7-5 其他經營現金流 112 104-26-48-46 經營現金流合計 35-86 3-3 26 資本支出-3-8-13-13-13 投資收益 16 0 3 6 3 其他投資現金流-8 0 0 0 0 投資現金流合計 6-8-10-7-10 權益變化 17 0 1,670 0 0 負債變化-9 8-19-5-5 股利支出 0 0 0 0 0 其他融資現金流-1-11 23 42 43 融資現金流合計 8-3 1,674 37 38 現金及現金等價物凈增加額 49-97 1,667 28 54 主要財務指標 指標名稱指標名稱 2020 2021 2022

154、E 2023E 2024E 增長率（增長率（%）營業收入 240.8%20.9%38.3%46.7%30.2%營業利潤 N/A N/A N/A 578.8%54.2%凈利潤 N/A N/A N/A 634.1%55.1%利潤率（利潤率（%）毛利率 61.6%55.6%54.6%53.5%53.5%EBITDA Margin-31.8%-23.1%-1.9%1.7%4.4%凈利率-32.1%-23.3%1.3%6.5%7.7%回報率（回報率（%）凈資產收益率-14.4%-11.1%0.2%1.7%2.5%總資產收益率-13.0%-8.8%0.2%1.5%2.2%其他（其他（%）資產負債率 9.2

155、%20.7%6.9%9.0%10.8%所得稅率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%股利支付率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%資料來源：公司公告，中信證券研究部預測 44 分析師聲明分析師聲明 主要負責撰寫本研究報告全部或部分內容的分析師在此聲明：（i）本研究報告所表述的任何觀點均精準地反映了上述每位分析師個人對標的證券和發行人的看法；（ii）該分析師所得報酬的任何組成部分無論是在過去、現在及將來均不會直接或間接地與研究報告所表述的具體建議或觀點相聯系。一般性聲明一般性聲明 本研究報告由中信證券股份有限公司或其附屬機構制作。中信證券股份有限公司及其全球的附屬機構、分支機構及聯營機

156、構（僅就本研究報告免責條款而言，不含 CLSA group of companies），統稱為“中信證券”。本研究報告對于收件人而言屬高度機密，只有收件人才能使用。本研究報告并非意圖發送、發布給在當地法律或監管規則下不允許向其發送、發布該研究報告的人員。本研究報告僅為參考之用，在任何地區均不應被視為買賣任何證券、金融工具的要約或要約邀請。中信證券并不因收件人收到本報告而視其為中信證券的客戶。本報告所包含的觀點及建議并未考慮個別客戶的特殊狀況、目標或需要，不應被視為對特定客戶關于特定證券或金融工具的建議或策略。對于本報告中提及的任何證券或金融工具，本報告的收件人須保持自身的獨立判斷并自行承擔投資

157、風險。本報告所載資料的來源被認為是可靠的，但中信證券不保證其準確性或完整性。中信證券并不對使用本報告或其所包含的內容產生的任何直接或間接損失或與此有關的其他損失承擔任何責任。本報告提及的任何證券或金融工具均可能含有重大的風險，可能不易變賣以及不適合所有投資者。本報告所提及的證券或金融工具的價格、價值及收益可跌可升。過往的業績并不能代表未來的表現。本報告所載的資料、觀點及預測均反映了中信證券在最初發布該報告日期當日分析師的判斷，可以在不發出通知的情況下做出更改，亦可因使用不同假設和標準、采用不同觀點和分析方法而與中信證券其它業務部門、單位或附屬機構在制作類似的其他材料時所給出的意見不同或者相反。

158、中信證券并不承擔提示本報告的收件人注意該等材料的責任。中信證券通過信息隔離墻控制中信證券內部一個或多個領域的信息向中信證券其他領域、單位、集團及其他附屬機構的流動。負責撰寫本報告的分析師的薪酬由研究部門管理層和中信證券高級管理層全權決定。分析師的薪酬不是基于中信證券投資銀行收入而定，但是，分析師的薪酬可能與投行整體收入有關，其中包括投資銀行、銷售與交易業務。若中信證券以外的金融機構發送本報告，則由該金融機構為此發送行為承擔全部責任。該機構的客戶應聯系該機構以交易本報告中提及的證券或要求獲悉更詳細信息。本報告不構成中信證券向發送本報告金融機構之客戶提供的投資建議，中信證券以及中信證券的各個高級職

159、員、董事和員工亦不為（前述金融機構之客戶）因使用本報告或報告載明的內容產生的直接或間接損失承擔任何責任。評級說明評級說明 投資建議的評級標準投資建議的評級標準 評級評級 說明說明 報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業評級（另有說明的除外）。評級標準為報告發布日后 6 到 12 個月內的相對市場表現，也即：以報告發布日后的 6 到 12個月內的公司股價（或行業指數）相對同期相關證券市場代表性指數的漲跌幅作為基準。其中：A 股市場以滬深300 指數為基準，新三板市場以三板成指（針對協議轉讓標的）或三板做市指數（針對做市轉讓標的）為基準；香港市場以摩根士丹利中國指數為基準；美國市場以納斯達克

160、綜合指數或標普 500 指數為基準；韓國市場以科斯達克指數或韓國綜合股價指數為基準。股票評級股票評級 買入 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅 20%以上 增持 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于 5%20%之間 持有 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-10%5%之間 賣出 相對同期相關證券市場代表性指數跌幅 10%以上 行業評級行業評級 強于大市 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅 10%以上 中性 相對同期相關證券市場代表性指數漲幅介于-10%10%之間 弱于大市 相對同期相關證券市場代表性指數跌幅 10%以上 45 特別聲明特別聲明 在法律許可的情況下，中信證券可能（1）與本研

161、究報告所提到的公司建立或保持顧問、投資銀行或證券服務關系，（2）參與或投資本報告所提到的 公 司 的 金 融 交易，及/或 持 有其 證 券 或 其 衍 生品 或 進 行 證券或 其 衍 生 品 交 易。本 研 究 報告涉 及 具 體 公 司 的披 露 信 息，請訪 問https:/ 本研究報告在中華人民共和國（香港、澳門、臺灣除外）由中信證券股份有限公司（受中國證券監督管理委員會監管，經營證券業務許可證編號：Z20374000）分發。本研究報告由下列機構代表中信證券在相應地區分發：在中國香港由 CLSA Limited（于中國香港注冊成立的有限公司）分發；在中國臺灣由 CL Securiti

162、es Taiwan Co.,Ltd.分發；在澳大利亞由 CLSA Australia Pty Ltd.（商業編號：53 139 992 331/金融服務牌照編號：350159）分發；在美國由 CLSA（CLSA Americas,LLC 除外）分發；在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.（公司注冊編號：198703750W）分發；在歐洲經濟區由 CLSA Europe BV 分發；在英國由 CLSA（UK）分發；在印度由 CLSA India Private Limited 分發（地址：8/F,Dalamal House,Nariman Point,Mumbai 40002

163、1；電話：+91-22-66505050；傳真：+91-22-22840271；公司識別號：U67120MH1994PLC083118）；在印度尼西亞由 PT CLSA Sekuritas Indonesia 分發；在日本由 CLSA Securities Japan Co.,Ltd.分發；在韓國由 CLSA Securities Korea Ltd.分發；在馬來西亞由CLSA Securities Malaysia Sdn Bhd 分發；在菲律賓由 CLSA Philippines Inc.（菲律賓證券交易所及證券投資者保護基金會員）分發；在泰國由 CLSA Securities(Thail

164、and)Limited 分發。針對不同司法管轄區的聲明針對不同司法管轄區的聲明 中國大陸：中國大陸：根據中國證券監督管理委員會核發的經營證券業務許可，中信證券股份有限公司的經營范圍包括證券投資咨詢業務。中國香港：中國香港：本研究報告由 CLSA Limited 分發。本研究報告在香港僅分發給專業投資者（證券及期貨條例（香港法例第 571 章）及其下頒布的任何規則界定的），不得分發給零售投資者。就分析或報告引起的或與分析或報告有關的任何事宜，CLSA 客戶應聯系 CLSA Limited 的羅鼎，電話：+852 2600 7233。美國：美國：本研究報告由中信證券制作。本研究報告在美國由 CLS

165、A（CLSA Americas,LLC 除外）僅向符合美國1934 年證券交易法下 15a-6 規則界定且 CLSA Americas,LLC 提供服務的“主要美國機構投資者”分發。對身在美國的任何人士發送本研究報告將不被視為對本報告中所評論的證券進行交易的建議或對本報告中所述任何觀點的背書。任何從中信證券與 CLSA 獲得本研究報告的接收者如果希望在美國交易本報告中提及的任何證券應當聯系 CLSA Americas,LLC（在美國證券交易委員會注冊的經紀交易商），以及 CLSA 的附屬公司。新加坡：新加坡：本研究報告在新加坡由 CLSA Singapore Pte Ltd.，僅向（新加坡財務

166、顧問規例界定的）“機構投資者、認可投資者及專業投資者”分發。就分析或報告引起的或與分析或報告有關的任何事宜，新加坡的報告收件人應聯系 CLSA Singapore Pte Ltd，地址：80 Raffles Place,#18-01,UOB Plaza 1,Singapore 048624，電話：+65 6416 7888。因您作為機構投資者、認可投資者或專業投資者的身份，就 CLSA Singapore Pte Ltd.可能向您提供的任何財務顧問服務，CLSA Singapore Pte Ltd 豁免遵守財務顧問法（第 110 章）、財務顧問規例以及其下的相關通知和指引（CLSA業務條款的新

167、加坡附件中證券交易服務 C部分所披露）的某些要求。MCI（P）085/11/2021。加拿大：加拿大：本研究報告由中信證券制作。對身在加拿大的任何人士發送本研究報告將不被視為對本報告中所評論的證券進行交易的建議或對本報告中所載任何觀點的背書。英國：英國：本研究報告歸屬于營銷文件，其不是按照旨在提升研究報告獨立性的法律要件而撰寫，亦不受任何禁止在投資研究報告發布前進行交易的限制。本研究報告在英國由 CLSA（UK）分發，且針對由相應本地監管規定所界定的在投資方面具有專業經驗的人士。涉及到的任何投資活動僅針對此類人士。若您不具備投資的專業經驗，請勿依賴本研究報告。歐洲經濟區：歐洲經濟區：本研究報告

168、由荷蘭金融市場管理局授權并管理的 CLSA Europe BV 分發。澳大利亞：澳大利亞：CLSA Australia Pty Ltd(“CAPL”)(商業編號：53 139 992 331/金融服務牌照編號：350159)受澳大利亞證券與投資委員會監管，且為澳大利亞證券交易所及 CHI-X 的市場參與主體。本研究報告在澳大利亞由 CAPL 僅向“批發客戶”發布及分發。本研究報告未考慮收件人的具體投資目標、財務狀況或特定需求。未經 CAPL 事先書面同意，本研究報告的收件人不得將其分發給任何第三方。本段所稱的“批發客戶”適用于公司法（2001）第 761G 條的規定。CAPL 研究覆蓋范圍包括

169、研究部門管理層不時認為與投資者相關的 ASX All Ordinaries 指數成分股、離岸市場上市證券、未上市發行人及投資產品。CAPL 尋求覆蓋各個行業中與其國內及國際投資者相關的公司。印度：印度：CLSA India Private Limited，成立于 1994 年 11 月，為全球機構投資者、養老基金和企業提供股票經紀服務（印度證券交易委員會注冊編號：INZ000001735）、研究服務（印度證券交易委員會注冊編號：INH000001113）和商人銀行服務（印度證券交易委員會注冊編號：INM000010619）。CLSA 及其關聯方可能持有標的公司的債務。此外，CLSA 及其關聯方在過去 12 個月內可能已從標的公司收取了非投資銀行服務和/或非證券相關服務的報酬。如需了解 CLSA India“關聯方”的更多詳情，請聯系 Compliance-I。未經中信證券事先書面授權，任何人不得以任何目的復制、發送或銷售本報告。未經中信證券事先書面授權，任何人不得以任何目的復制、發送或銷售本報告。中信證券中信證券 2022 版權所有。保留一切權利。版權所有。保留一切權利。