創新奇智-“AI+制造”廣袤賽道拓荒者-220621（29頁）.pdf

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1、 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 證券研究報告 | 首次覆蓋報告 2022 年 06 月 21 日 創新奇智創新奇智（02121.HK） “AI+制造”制造”廣袤賽道廣袤賽道拓荒拓荒者者 公司為國內領先的企業公司為國內領先的企業級級 AI 解決方案提供商，“解決方案提供商，“AI+制造”龍頭。制造”龍頭。公司成立于 2018 年，由創新工場孵化而來，主要為制造業、金融業及其他行業提供 AI 產品及解決方案，2022 年 1 月于港股上市。根據弗若斯特沙利文，2020 年公司是中國企業級 AI 解決方案市場上第 3 大 AI 技術驅動型解決方案提供商，在中國“AI+制造”市場中

2、位居行業第一。 成立以來，公司聚焦“AI+制造”和“AI+金融”。2021 年收入 8.6 億人民幣， 同比增長 86.3%，其中制造業/金融業收入 4.5/2.7 億人民幣， 同比增長 132.5%/49.4%。2021 年公司調整后凈虧損 1.4 億，虧損率收窄。 “AI+制造”制造”市場市場巨大巨大、參與者稀缺、參與者稀缺。技術、資本、政策共同支撐國內企業級 AI 蓬勃發展。根據弗若斯特沙利文，中國 2020 年“AI+制造”解決方案市場規模僅 91 億，預計到 2025 年將接近 650 億元，2020-2025 年CAGR 為 48%，市場增長潛力巨大。 制造業細分場景覆蓋面廣，長尾

3、應用細碎繁多，標準化程度較低，因此多數企業沒有首選“AI+制造”作為重點領域。創新奇智則從 6 大制造業+2大金融業入手，提煉迭代出適用于某一個場景的共性模型、并在同場景內快速復制。 公司提供的智慧鐵水運輸、 智能工程雷達檢測、 智能風電運維、智能缺陷檢測等多種方案為客戶提供了巨大價值。 高壁壘、可拓展、規模效應，商業化前景廣闊高壁壘、可拓展、規模效應，商業化前景廣闊。1）高壁壘高壁壘：基于細分場景迭代、軟硬一體交付的高價值和高壁壘，公司 2021 年優質客戶復購率為 102.5%。我們認為公司采用的“1+N”模式可以有效促進老客戶復購，支撐 ARPU 高位穩定。 2） 可拓展可拓展： 公司將

4、細分場景的共性模型通過 “1*N”模式，快速復制到同領域的更多客戶。招股書顯示，公司積累的 1985 項AI 技術資產中 96.2%可在不同項目中復用。我們預計 2022 年公司 KA 客戶有望超過 70 個，SME 客戶有望超 150 個。3）規模效應規模效應：MMOC 平臺及可復用技術資產有效提高開發效率，未來規?；瘧每蓴偙⊙邪l成本。公司調整后凈利潤較同行距離扭虧為盈更近，有望在 2024 年實現盈虧平衡。 首次覆蓋給予“買入”評級首次覆蓋給予“買入”評級。我們預測 2022-2024 年公司收入可達15/24/38 億元， 同比增長 73%/59%/59%； 經調整凈利潤為-1.3/-

5、0.7/0.3億元?；?5x2023e P/S，我們給予創新奇智（2121.HK）31 港元目標價，首次覆蓋給予“買入” 評級。 風險提示風險提示：行業競爭加劇的風險、客戶流失及獲客不足的風險、業績增長及費用管控不達預期的風險。 財務財務指標指標 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E 營業收入(百萬元) 462 861 1,491 2,373 3,783 增長率 YoY(%) 101.8 86.3 73.2 59.1 59.4 凈利潤(百萬元) -361 -637 -474 -403 -234 增長率 YoY(%) -47.8 -76.3 25.5 14.9 41.9

6、調整后歸母凈利 -144 -142 -130 -70 32 調整后歸母凈利率 -31% -16% -9% -3% 1% P/S(倍) 21.1 11.3 6.6 4.1 2.6 P/B(倍) -18.0 5.2 4.2 5.1 5.9 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：股價為 2022 年 6 月 20 日收盤價 買入買入（首次首次） 股票信息股票信息 行業 智能駕駛及制造 6 月 20 日收盤價(港元) 21.00 總市值(百萬港元) 11,745.40 總股本(百萬股) 559.30 其中自由流通股(%) 100.00 30 日日均成交量(百萬股) 0.70 股價走勢股價走勢 作者作

7、者 分析師分析師 夏君夏君 執業證書編號：S0680519100004 郵箱： 分析師分析師 劉瀾劉瀾 執業證書編號：S0680522030006 郵箱： 相關研究相關研究 1. 阿里的變量：決戰五環外、博弈直播間2019-08-30 2. 百度集團：十年一刻終量產，智能駕駛閃耀時2021-06-20 3. 京東集團：破局再造，讓去中心化流量星火燎原2020-07-19 4. 小米三年展望： 造車以外， 利潤更值得期待 2021-11-17 -64%-48%-32%-16%0%16%32%2022-012022-05創新奇智恒生指數 2022 年 06 月 21 日 P.2 請仔細閱讀本報告末

8、頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 財務報表和主要財務比率財務報表和主要財務比率 資產負債表（資產負債表（百萬元） 利潤表利潤表（百萬元） 會計會計年度年度 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E 會計年度會計年度 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E 流動資產流動資產 1322 2081 3032 4045 5455 營業收入營業收入 462 861 1491 2373 3783 現金 1043 1553 1818 2175 2552 營業成本 328 594 1014 1566 2421 應收票據及應收賬款 190 362 895 1424 2270

9、營業稅金及附加 0 0 0 0 0 預付款項及其他應收款 27 54 129 205 327 營業費用 60 116 134 166 227 存貨 55 72 150 201 266 管理費用 195 449 462 522 605 其他流動資產 8 40 40 40 40 研發費用 182 328 373 546 794 非流動資產非流動資產 73 184 219 278 334 財務費用 74 13 -17 -23 -30 長期投資 0 0 0 0 0 資產減值損失 19 25 25 25 25 固定資產 57 79 114 173 230 其他收益 35 27 27 27 27 無形資產

10、 14 93 93 93 93 公允價值變動收益 0 0 0 0 0 其他非流動資產 1 12 12 12 12 投資凈收益 0 0 0 0 0 資產總計資產總計 1396 2265 3250 4323 5789 資產處置收益 0 0 0 0 0 流動負債流動負債 193 365 807 1181 1730 營業利潤營業利潤 -360 -636 -473 -402 -233 短期借款 0 0 0 0 0 營業外收入 0 0 0 0 0 應付票據及應付賬款 63 228 497 709 1005 營業外支出 0 0 0 0 0 其他流動負債 130 137 309 473 726 利潤總額利潤總

11、額 -360 -636 -473 -402 -233 非流動負債非流動負債 1717 105 205 1305 2455 所得稅 0 0 0 0 0 長期借款 1659 0 100 1200 2350 凈利潤凈利潤 -360 -636 -472 -402 -233 其他非流動負債 58 105 105 105 105 少數股東損益 0 1 1 1 1 負債合計負債合計 1910 470 1012 2486 4185 歸屬母公司凈利潤歸屬母公司凈利潤 -361 -637 -474 -403 -234 少數股東權益 4 10 12 13 15 調整后歸母凈利 -144 -142 -130 -70

12、32 股本 24 515 515 515 515 調整后歸母凈利率 -31% -16% -9% -3% 1% 資本公積 134 2173 3090 3090 3090 留存收益 -676 -903 -1377 -1781 -2015 主要主要財務比率財務比率 歸屬母公司股東權益 -518 1785 2227 1824 1590 會計會計年度年度 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E 負債和股東權益負債和股東權益 1396 2265 3250 4323 5789 成長能力成長能力 營業收入（%） 101.8 86.3 73.2 59.1 59.4 營業利潤（%） -29.2

13、 -117.2 21.4 13.3 38.2 歸屬母公司凈利潤（%） -47.8 -76.3 25.5 14.9 41.9 獲利獲利能力能力 毛利率（%） 29.1 31.0 32.0 34.0 36.0 現金現金流量流量表表（百萬元） 凈利率（%） -78.0 -73.8 -31.7 -16.9 -6.2 會計年度會計年度 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E ROE（%） 70.1 -35.4 -21.1 -21.9 -14.5 經營活動現金流經營活動現金流 -174 -237 -666 -610 -613 ROIC（%） -25.8 -28.1 -17.4 -17.

14、4 -11.2 凈利潤 -361 -635 -473 -402 -233 償債償債能力能力 折舊攤銷 23 34 50 74 104 資產負債率（%） 136.8 20.7 31.1 57.5 72.3 財務費用 74 13 -17 -23 -30 凈負債比率（%） -168.7 -60.4 -60.2 -92.8 -129.8 投資損失 0 0 0 0 0 流動比率 6.9 5.7 3.8 3.4 3.2 營運資金變動 -71 -102 -244 -282 -484 速動比率 6.4 5.3 3.4 3.0 2.8 其他經營現金流 162 453 17 23 30 營運能力營運能力 投資活動

15、投資活動現金流現金流 -19 -47 -85 -133 -160 總資產周轉率 0.4 0.5 0.5 0.6 0.7 資本支出 -19 -52 -85 -133 -160 應收賬款周轉率 3.0 3.1 2.4 2.0 2.0 長期投資 -1 0 0 0 0 應付賬款周轉率 5.1 4.1 2.8 2.6 2.8 其他投資現金流 0 5 0 0 0 每股指標（元）每股指標（元） 籌資籌資活動現金流活動現金流 630 800 1016 1100 1150 每股收益（最新攤?。?-0.81 -1.43 -1.07 -0.91 -0.53 短期借款 0 0 0 0 0 每股經營現金流（最新攤?。?

16、-0.39 -0.53 -1.50 -1.37 -1.38 長期借款 832 -1659 100 1100 1150 每股凈資產（最新攤?。?-1.16 4.01 5.01 4.10 3.57 普通股增加 3 490 0 0 0 估值估值比率比率 資本公積增加 12 2039 916 0 0 P/S 21.1 11.3 6.6 4.1 2.6 其他籌資現金流 -217 -71 0 0 0 P/B - 5.2 4.2 5.1 5.9 現金凈增加額現金凈增加額 437 516 265 357 377 EV/EBITDA - - - - 227 資料來源：公司公告，國盛證券研究所 注：股價為 202

17、2 年 6 月 20 日收盤價 lUaVtNmPnQrMnMrPsR7NbP9PmOrRmOtRjMpPsMjMpNoM9PrRxOvPoNxOMYnNtM 2022 年 06 月 21 日 P.3 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 內容目錄內容目錄 一、企業級 AI 解決方案提供商，“AI+制造”龍頭 . 5 1.1 公司為國內領先的企業 AI 解決方案提供商 . 5 1.2 管理團隊兼具技術與商業基因，高管持股彰顯信心 . 7 1.3 聚焦制造業、金融業，為“AI+制造”龍頭企業 . 8 二、“AI+制造”：市場巨大，參與者稀缺 . 10 2.1 企業級 AI：從安防+、金

18、融+、向制造+邁進 . 10 2.1.1 “AI+金融”相對成熟，“AI+制造”藍海廣闊 . 10 2.1.2 “AI+制造”2025 年市場規模望接近 650 億元 . 11 2.2 競爭格局：市場參與者稀少、錯位競爭 . 12 2.2.1 “AI+制造”市場參與者稀少 . 12 2.2.2 獨角獸公司對比：創新奇智費控更強、距離盈利更近 . 14 三、高壁壘、可拓展、規模經濟，商業化前景廣闊 . 17 3.1 高壁壘：“1+N”支撐 ARPU 高位穩定 . 17 3.2 可拓展：“1*N”不斷拓寬客群. 19 3.3 規模效應：MMOC 平臺+可復用資產，提高開發效率體現規模經濟 . 21

19、 四、盈利預測及估值 . 23 附錄 . 25 風險提示 . 28 圖表目錄圖表目錄 圖表 1：創新奇智：大事記 . 5 圖表 2：創新奇智 MMOC 平臺技術架構 . 6 圖表 3：創新奇智提供各類 AI 產品及解決方案 . 6 圖表 4：公司以軟件、硬件集成交付為主 . 7 圖表 5：公司將軟硬件整合至 AI 產品及解決方案中 . 7 圖表 6：創新奇智股權結構圖 . 7 圖表 7：創新奇智收入及增速 . 8 圖表 8：制造業與金融業占公司收入比重較大 . 8 圖表 9：公司毛利潤及增速 . 8 圖表 10：制造業與金融業占公司毛利潤比重較大 . 8 圖表 11：創新奇智部分標桿客戶：按照

20、行業 . 9 圖表 12：中國“AI+制造”解決方案市場規模 . 10 圖表 13：中國“AI+金融”解決方案市場規模 . 10 圖表 14：AI 助力產業經濟價值實現成熟度：按行業 . 10 圖表 15：中國制造業 IT 支出 . 11 圖表 16：制造業企業單位數及企業平均 IT 支出 . 11 2022 年 06 月 21 日 P.4 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 17：中國制造+AI 解決方案市場規模 . 11 圖表 18：AI 在中國制造業 IT 中的滲透率 . 11 圖表 19：2025 年中國制造業人工智能解決方案市場規模及增速預測 . 12 圖表 20

21、：國內人工智能公司技術和應用布局 . 12 圖表 21：AI 獨角獸公司應用層布局譜圖：“AI+制造”參與者稀缺 . 13 圖表 22：2020 年中國“AI+制造”解決方案市場結構 . 14 圖表 23：AI 獨角獸公司營業收入 . 14 圖表 24：AI 獨角獸公司毛利率 . 14 圖表 25：AI 獨角獸公司管理費用率. 15 圖表 26：AI 獨角獸公司銷售費用率. 15 圖表 27：AI 獨角獸公司研發費用率. 15 圖表 28：AI 獨角獸公司財務費用率. 15 圖表 29：AI 公司收入及調整后凈利潤 . 16 圖表 30：AI 公司調整后凈利潤率 . 16 圖表 31：創新奇智

22、解決行業痛點，為客戶帶來巨大價值 . 17 圖表 32：“1+N”復購可以拉高 ARPU . 18 圖表 33：公司優質客戶數目及復購率 . 19 圖表 34：優質客戶收入 . 19 圖表 35：公司 KA 客戶 ARPU 預測 . 19 圖表 36：公司 SME 客戶 ARPU 預測 . 19 圖表 37：“1*N”不斷拓寬市場 . 20 圖表 38：貢獻公司收入的客戶以系統集成商為主 . 20 圖表 39：公司下游客戶包括系統集成商和終端用戶 . 20 圖表 40：公司 KA 客戶數量預測 . 21 圖表 41：公司 SME 客戶數量預測 . 21 圖表 42：公司 AI 工作流程可以積累

23、大量可復用技術資產 . 22 圖表 43：2019 年各行業年度數據產生量 . 22 圖表 44：創新奇智核心財務預測 . 23 圖表 45：可比公司估值表 . 24 圖表 46：中國人工智能發展階段演進 . 25 圖表 47：2015 年來人工智能相關政策梳理 . 26 2022 年 06 月 21 日 P.5 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 一一、企業企業級級 AI 解決方案提供商， “解決方案提供商， “AI+制造”龍頭制造”龍頭 1.1 公司為公司為國內國內領領先的先的企業企業 AI 解決解決方案提供商方案提供商 公司成立于公司成立于 2018 年，目前在年，目前在“

24、AI+制造”制造”解決方案市場中處于領先地位。解決方案市場中處于領先地位。成立 4 年以來，公司持續進行研發投入，積極探索商業化落地，向企業提供全棧式 AI 產品和解決方案。根據弗若斯特沙利文，以 2020 年收入測算，公司是中國企業級 AI 解決方案市場上第 3 大 AI 技術驅動型解決方案提供商，僅次于商湯科技和第四范式，處于行業領先地位。而在“AI+制造”賽道，公司則位居行業第一。 圖表 1：創新奇智：大事記 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 公司公司擁有擁有MMOC四大四大AI平臺平臺。 基于在深度學習領域的研究能力， 公司自主研發了MMOC（ManuVision 機器視覺智能平臺、

25、 MatrixVision 邊緣視頻智能平臺、 Orion 分布式機器學習平臺、Cloud 云平臺）4 大平臺。其中 ManuVision、MatrixVision 分別側重于處理靜態圖像視覺、動態視頻流，Orion 完全整合的端對端機器學習流程支持一站式 AI 解決方案開發，Cloud 云平臺為基礎設施底座。 2022 年 06 月 21 日 P.6 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 2：創新奇智 MMOC 平臺技術架構 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 著重耕耘“著重耕耘“6+2”垂直賽道”垂直賽道，公司為各行業提供，公司為各行業提供各類各類 AI 產品及解決方案。

26、產品及解決方案。一方面，從不同應用場景的角度，由于制造業細分領域繁多長尾，公司將布局聚焦于“6+2”個垂直場景，即制造業的 1）鋼鐵冶金、2）面板半導體、3）3C 高科技、4）工程建筑、5）汽車裝備、6）能源電力，以及金融業的 1）銀行、2）保險等，提煉迭代出適用于某一個場景的共性模型。另一方面，在同一場景內，公司將迭代出的標準化模型復制到不同的企業客戶，實現同一場景內的快速客戶拓展。 圖表 3：創新奇智提供各類 AI 產品及解決方案 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 創新奇智不是一個純軟件公司，而是以軟件創新奇智不是一個純軟件公司，而是以軟件-硬件集成交付方式為主。硬件集成交付方式為主。2

27、021 年產品及解決方案銷售（即軟件及硬件集成解決方案銷售）占比 98.3%，數據解決方案服務（即軟件解決方案銷售） 占比 1.7%， 能夠更好地滿足制造業客戶對整體解決方案的需求。 其中，產品及解決方案銷售收入在項目交付時或者客戶取得產品及解決方案控制權時一次性確 2022 年 06 月 21 日 P.7 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 認，數據解決方案收入在公司為客戶提供服務期間確認收入。軟硬件一體化的產品模式大大提升了客戶的替換成本和壁壘粘性。 圖表 4：公司以軟件、硬件集成交付為主 圖表 5：公司將軟硬件整合至 AI 產品及解決方案中 資料來源：公司公告、國盛證券研究

28、所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 1.2 管理團隊兼具技術與商業基因，高管持股彰顯信心管理團隊兼具技術與商業基因，高管持股彰顯信心 創始人及創始人及管理團隊兼具技術與商業基因，經驗豐富，實力雄厚。管理團隊兼具技術與商業基因，經驗豐富，實力雄厚。創始人、董事長李開復曾擔任蘋果副總裁、微軟亞洲研究院院長、谷歌大中華區總裁，在人工智能相關行業擁有超過 30 年的經驗。執行董事兼 CEO 徐輝在制造業、金融服務及零售方面擁有超過 20年的 AI 解決方案銷售及技術管理經驗，并曾于 IBM、SAP、微軟等公司擔任高管。CMO何濤擁有逾 20 年的管理經驗，人工智能相關管理經驗超過 8 年。CTO

29、張發恩在軟件、大數據、機器學習及深度學習技術研究、開發及管理方面擁有約 15 年的 AI 技術行業的經驗，曾任職于微軟、谷歌、百度等公司。 圖表 6：創新奇智股權結構圖 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 97.9%97.7%98.3%2.1%2.3%1.7%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%201920202021數據解決方案服務產品及解決方案銷售 2022 年 06 月 21 日 P.8 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 公司最大股東為創新工場， 單一最大股東團體持股公司最大股東為創新工場， 單一最大股東團體持股 27.61%， CEO 徐輝

30、持股徐輝持股 10.21%。根據公司 2021 年年報，單一最大股東團體（包含創新工場、創新工場育成、董事汪華、陶寧、郎春輝、張鷹等）合計持股 27.61%。CEO 徐輝直接持股 8.51%，通過創新智成、雇員激勵平臺青島新達等間接持股 1.70%，合計持股 10.21%。青島新輝、青島新奇、青島新云、新諾智奇等其他雇員激勵平臺合計持股 15.27%。 1.3 聚焦制造聚焦制造業、業、金融金融業業，為“為“AI+制造”龍頭企業制造”龍頭企業 公司大部分收入及毛利潤來自制造業和金融業公司大部分收入及毛利潤來自制造業和金融業： 1） 收入端，2021 年公司收入 8.6 億人民幣，同比增長 86.

31、3%。其中制造業/金融業收入 4.5/2.7 億人民幣，同比增長 132.5%/49.4%，占收入比 52.1%/31.8%。 2） 毛利端，2021 年公司毛利潤 2.7 億人民幣，同比增長 98.5%，毛利率 31%。2021Q1-3 制造業/金融業毛利潤分別為 0.95/0.55 億人民幣， 占比 55.5%/32.3%，合計占比 87.8%。 圖表 7：創新奇智收入及增速 圖表 8：制造業與金融業占公司收入比重較大 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 圖表 9：公司毛利潤及增速 圖表 10：制造業與金融業占公司毛利潤比重較大 資料來源：公司公告、國盛

32、證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 75%80%85%90%95%100%105%0100002000030000400005000060000700008000090000100000201920202021總收入（萬元）YoY0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%201920202021其他行業其他金融服務業保險銀行業其他制造業能源電力鋼鐵冶金工程及建筑OLED面板半導體3C高科技汽車裝備制造業制造業金融業金融業其他其他0%20%40%60%80%100%120%050001000015000200002500030000201920202021毛利

33、潤（萬元）YoY毛利率0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%201920202021Q1-3其他行業其他保險銀行業其他能源電力鋼鐵冶金工程及建筑OLED面板半導體3C高科技汽車裝備制造業制造業金融業金融業其他其他 2022 年 06 月 21 日 P.9 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 根據弗若斯特沙利文，公司為“根據弗若斯特沙利文，公司為“AI+制造”龍頭企業。制造”龍頭企業。以 2020 年的收入計算，公司在中國制造業 AI 解決方案市場中占據 2.1%的市場份額，為行業第一。其他同行企業市占率為 1%或以下。 公司客戶以制造業為主，金融業客戶

34、數量少而公司客戶以制造業為主，金融業客戶數量少而 ARPU 高。高。2020 年公司制造業、金融業客戶數量占比分別為 59%、11%，ARPU 分別為 208 萬元、1020 萬元。2021 年公司為客戶數量為 159 家，其中優質客戶數量從 2020 年的 23 家增加至 42 家，優質客戶以金額計算的復購率為 102.5%，體現了公司不斷拓展并深化服務優質客戶群的能力。 圖表 11：創新奇智部分標桿客戶：按照行業 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.10 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 二、二、 “AI+制造”制造” ：市場巨大，參與

35、者：市場巨大，參與者稀缺稀缺 2.1 企業級企業級 AI：從安防從安防+、金融、金融+、向制造向制造+邁進邁進 2.1.1 “AI+金融”相對成熟，金融”相對成熟， “AI+制造”制造”藍海廣闊藍海廣闊 “AI+安防安防” “” “AI+金融金融”市場規模較大，是市場規模較大，是“AI+制造”制造”的數倍，但的數倍，但“AI+制造制造”增速增速高、潛力大。高、潛力大。根據弗若斯特沙利文， “AI+制造”規?？焖僭鲩L：2020 年 AI+制造市場規模約 91 億元，預計到 2025 年市場規?？梢赃_到 649 億元，2021-2025 年復合增速為48.3%。根據艾瑞咨詢，2020 年 AI+金

36、融市場規模約 254 億元，此前三年約保持 35%的復合增長率。 圖表 12：中國“AI+制造”解決方案市場規模 圖表 13：中國“AI+金融”解決方案市場規模 資料來源：弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 資料來源：艾瑞咨詢、國盛證券研究所 圖表 14：AI 助力產業經濟價值實現成熟度：按行業 資料來源：艾瑞咨詢、國盛證券研究所 492561911362043094546490%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%0100200300400500600700201620172018201920202021E2022E2023E2024E2025EAI+制造市場

37、規模：億元同比增速1041521982543180%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%0501001502002503003502017201820192020E2021EAI+金融市場規模：億元同比增速 2022 年 06 月 21 日 P.11 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 從從場景效果、 技術水平等方面場景效果、 技術水平等方面來看，“來看，“AI+安防”“安防”“AI+金融金融” 行業相對成熟，行業相對成熟，“AI+制造制造”行業仍有較大發展空間。行業仍有較大發展空間。場景效果方面，金融和泛安防領域的 AI 場景定義清晰度均較高

38、，而制造行業的 AI 場景定義清晰度較低，有待進一步發展。技術水平方面，安防、金融行業的 AI 算法成熟度、IT 信息化程度均較高，而制造行業的 AI 技術水平仍然相對較低。這也體現了“AI+制造”市場仍有很大的提升空間。 2.1.2 “AI+制造制造”2025 年市場規模望接近年市場規模望接近 650 億元億元 圖表 15：中國制造業 IT 支出 圖表 16：制造業企業單位數及企業平均 IT 支出 資料來源：弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 資料來源：國家統計局、弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 中國中國制造業制造業 IT 支出規模支出規模龐大，制造業企業平均龐大，制造業企業平均 IT 支出穩步

39、增長。支出穩步增長。根據 IDC，2021 年全球制造業 IT 相關支出 7898 億美元，而中國制造業 IT 相關支出達 1157 億美元。弗若斯特沙利文的統計口徑相對較小，估算 2021 年中國制造業 IT 支出可能達到 3794 億人民幣。 我們根據弗若斯特沙利文估算的制造業 IT 支出和國家統計局公布的制造業企業單位數，計算制造業企業平均 IT 支出，得到 2021 年制造業企業平均 IT 支出約為 99 萬元，2018-2021 年復合增長率為 7.7%。 過去過去 5 年，中年，中國“國“AI+制造”解決方案市場制造”解決方案市場規模顯著規模顯著增長，但規模仍然較小，未來增長，但規

40、模仍然較小，未來 5 年年將高速成長。將高速成長。 根據弗若斯特沙利文， 2020 年中國制造業人工智能解決方案市場規模為 91億元，同比增長 49%。未來，隨著數字化和智能化技術的廣泛應用，預計到 2025 年，中國“AI+制造”解決方案市場將達到 649 億元，2021-2025 年的 CAGR 為 48%。 圖表 17：中國制造+AI 解決方案市場規模 圖表 18：AI 在中國制造業 IT 中的滲透率 資料來源：弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 資料來源：弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 0%2%4%6%8%10%12%14%16%010002000300040005000600020162

41、0172018201920202021E2022E2023E2024E2025E規模（億元）YoY80 89 93 99 0204060801001203300003400003500003600003700003800003900002018201920202021制造業企業單位數（LHS）制造業企業平均IT支出（萬元，RHS）492561911362043094546490%50%100%150%200%0100200300400500600700201620172018201920202021E2022E2023E2024E2025E市場規模（億元）YoY0%2%4%6%8%10%12%

42、14%201820192020 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E滲透率滲透率 2022 年 06 月 21 日 P.12 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 伴隨著智能制造的逐步推進，伴隨著智能制造的逐步推進，AI 在制造業領域的滲透率在制造業領域的滲透率穩步提升，但仍然較低穩步提升，但仍然較低。我們根據中國制造業 IT 規模和“AI+制造”解決方案市場規模，大致測算了 AI 在制造業中的滲透率。2020 年人工智能在中國制造業 IT 中的滲透率僅 2.7%，預計 2025 年滲透率可以達到 11.5%，較 2020 年提升 9pct。 我們根據歷史數據

43、及增速水平，考慮政策等各方面影響因素，假設 2025 年制造業單位數為 45 萬，制造業企業平均 IT 支出為 130 萬元，AI 滲透率為 11%，測算出 2025 年中國制造業人工智能解決方案市場規?？梢猿^640億元， 2022-2025年復合增速為48%。保守情況和樂觀情況下， “AI+制造”市場規模復合增速各約 31%和 64%。 圖表 19：2025 年中國制造業人工智能解決方案市場規模及增速預測 保守保守 中性中性 樂觀樂觀 制造業單位數（萬） 40 45 50 平均 IT 支出（萬元） 110 130 150 AI 滲透率 9.0% 11.0% 13.0% 制造業 AI 市場規

44、模（億元） 396 644 975 2022-2025 年 CAGR 30.6% 47.5% 63.6% 資料來源：國盛證券研究所 2.2 競爭格局競爭格局：市場參與者市場參與者稀少稀少、錯位競爭、錯位競爭 2.2.1 “AI+制造”制造”市場參與者市場參與者稀少稀少 圖表 20：國內人工智能公司技術和應用布局 資料來源：各公司官網、智研咨詢、2020 人工智能專利技術分析報告、人工智能發展報告 2011-2020、前瞻產業研究院、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.13 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 通過梳理各公司布局的技術領域和主要應用領域可以發現，在

45、技術層面，認知感知是比較熱門的技術領域，如語音語言、圖像視覺、視頻、自然語言識別等；在應用層面，安防、醫療、金融、零售等領域較為熱門，各家公司主要根據自身的資源稟賦、業務協同性選擇重點布局的領域。 就獨角獸而言， “就獨角獸而言， “AI+安防” “安防” “AI+金融金融”市場市場的的參與者參與者較多，較多， “AI+制造制造”領域參與者相領域參與者相對較少。對較少。我們整理了部分 AI 企業在應用層的布局情況，發現許多 AI 企業將 AI to G 相關的應用場景作為核心落地場景。AI to B 領域，許多 AI 公司進入“AI+金融” “AI+零售” “AI+生活” “AI+醫療”應用，

46、鮮少有企業在“AI+制造”應用場景重點布局。 圖表 21：AI 獨角獸公司應用層布局譜圖：“AI+制造”參與者稀缺 資料來源：各公司公告、國盛證券研究所 “AI+制造”制造”市場參與者市場參與者稀少的主要原因在于該領域的非標性。稀少的主要原因在于該領域的非標性。相較“AI+安防” 、 “AI+金融”等領域，制造企業應用場景復雜多樣，標準化程度較低，因此大多數企業沒有首選“AI+制造”作為重點布局領域。 創新奇智從垂直應用場景入手，創新奇智從垂直應用場景入手，在“在“6+2”場景獲得突破并”場景獲得突破并在場景內復制在場景內復制。公司將布局聚焦于“6+2”個垂直場景，即制造業的 1）鋼鐵冶金、2

47、）面板半導體、3）3C 高科技、4）工程建筑、5）汽車裝備、6）能源電力，以及金融業的 1）銀行、2）保險等，提煉迭代出適用于某一個場景的共性模型。在同一場景內，公司將迭代出的標準化模型復制到不同的企業客戶，實現同一場景內的快速客戶拓展。 我們認為： 1） “技術+行業理解”是公司自下而上打通垂直場景、 在“AI+制造” 賽道取得突破的重要原因。 2022 年 06 月 21 日 P.14 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2） “6+2”場景是公司當前為客戶創造價值的核心優勢領域所在，也是核心的收入貢獻來源。 3） “同一場景內模型標準化” 是公司方案在同一場景內可不斷拓展至

48、新客戶的原因，也是帶來財務上規模效應的重要前提。 4） “軟硬件一體化”是提升制造業客戶的替換成本及壁壘的重要產品模式，也是帶來高復購的重要原因。 根據弗若斯特沙利文，在“AI+制造”賽道中，創新奇智位列第一，占據 2.1%的市場份額，Aqrose、曠視、思謀科技等位列其后。 圖表 22：2020 年中國“AI+制造”解決方案市場結構 資料來源：弗若斯特沙利文、國盛證券研究所 2.2.2 獨角獸公司對比：創新奇智費控獨角獸公司對比：創新奇智費控更更強強、距離盈利、距離盈利更更近近 在在 AI 獨角獸中，商湯規模最大、毛利率最高。獨角獸中，商湯規模最大、毛利率最高。應用場景和產品類型的不同帶來毛

49、利率的差異。2021 年，商湯營業收入為 47 億元，毛利率達 70%。其他 AI 獨角獸公司如云從科技、創新奇智、第四范式的營收規模均在 15 億元以下，毛利率在 25%-50%之間。 圖表 23：AI 獨角獸公司營業收入 圖表 24：AI 獨角獸公司毛利率 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所（注：第四范式 2021 年數據為前三季度數據；曠視科技 2021 年數據僅為上半年數據） 2.1%創新奇智Aqrose曠視思謀科技東聲智能科技其他05101520253035404550商湯-W云從科技創新奇智第四范式2019年營收（億元）202

50、0年營收（億元）2021年營收（億元）0%10%20%30%40%50%60%70%80%商湯-W云從科技第四范式曠視科技創新奇智2019年毛利率2020年毛利率2021年毛利率 2022 年 06 月 21 日 P.15 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 得益于公司的商業化基因、商業化得益于公司的商業化基因、商業化落地落地和運營和運營能力，能力，創新奇智費控能力創新奇智費控能力更更強。強。公司管理費用率與其他公司差別不大，維持在 40%、50%，但銷售費用率顯著低于其他 AI 獨角獸公司，僅為 13%左右。 圖表 25：AI 獨角獸公司管理費用率 圖表 26：AI 獨角獸公司

51、銷售費用率 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所（注：第四范式 2021 年數據為前三季度數據；曠視科技 2021 年數據僅為上半年數據） 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所（注：第四范式 2021 年數據為前三季度數據；曠視科技 2021 年數據僅為上半年數據） 圖表 27：AI 獨角獸公司研發費用率 圖表 28：AI 獨角獸公司財務費用率 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所（注：第四范式 2021 年數據為前三季度數據；曠視科技 2021 年數據僅為上半年數據） 資料來源：公司公告、Wind、國盛證券研究所（注：第四范式 2021 年數據為前三季度數據；曠視科技

52、 2021 年數據僅為上半年數據） 同時，創新奇智同時，創新奇智有效控制虧損程度，較同行距離扭虧為盈更近。有效控制虧損程度，較同行距離扭虧為盈更近。2021 年公司的調整后凈利潤率為-16.5%，而商湯、云從科技分別達到-30.2%、-70.0%，曠視科技 2021 年上半年調整后凈利潤率為-140.3%。 0%10%20%30%40%50%60%創新奇智商湯-W第四范式云從科技曠視科技2020年管理費用率2021年管理費用率0%5%10%15%20%25%30%35%40%創新奇智商湯-W第四范式云從科技曠視科技2020年銷售費用率2021年銷售費用率0%10%20%30%40%50%60%

53、70%80%90%100%創新奇智商湯-W第四范式云從科技曠視科技2020年研發費用率2021年研發費用率-5%0%5%10%15%20%25%30%35%40%創新奇智商湯-W第四范式云從科技曠視科技2020年財務費用率2021年財務費用率 2022 年 06 月 21 日 P.16 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 29：AI 公司收入及調整后凈利潤 圖表 30：AI 公司調整后凈利潤率 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 -20-100102030405060收入（億元）扣非后/經調整凈利潤（億元）-16.5%-30.2%-70.

54、0%-140.3%-160%-140%-120%-100%-80%-60%-40%-20%0%扣非后/經調整凈利潤率 2022 年 06 月 21 日 P.17 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 三、三、高壁壘、可拓展高壁壘、可拓展、規模經濟、規模經濟，商業化前景廣闊，商業化前景廣闊 3.1 高壁壘：高壁壘： “1+N”支撐支撐 ARPU 高位穩定高位穩定 創新奇智垂直聚焦的制造業，擁有巨大市場機會。創新奇智垂直聚焦的制造業，擁有巨大市場機會。一方面，不同于安防、零售和金融等領域， “AI+制造”是一個市場體量巨大且參與者稀少的領域。另一方面，新基建、 “十四五”智能制造發展規

55、劃等國家政策紅利的釋放，使得 AI 制造業賽道有望持續高速增長。 公司擁有“技術”和“行業理解”雙壁壘優勢，對公司擁有“技術”和“行業理解”雙壁壘優勢，對制造行業制造行業的深入理解的深入理解助力公司在助力公司在“AI+制造制造”領域的成功。領域的成功。制造業行業細分場景覆蓋面廣，長尾應用細碎繁多。因此， “AI+制造”不僅需要團隊具備技術實力，擁有深厚的行業知識儲備、深入理解制造業場景的痛點同樣重要。公司 CEO 徐輝曾在 IBM 和 SAP 負責制造業 AI 軟件及解決方案的銷售管理，擁有多年行業經驗，為公司切入“AI+制造”領域并不斷深耕奠定了基礎。 圖表 31：創新奇智解決行業痛點，為客

56、戶帶來巨大價值 解決方案解決方案 解決痛點解決痛點 提供價值提供價值 智慧鐵水運輸 重大安全風險， 信息障礙 （信息延遲及不準確） 幫助機車及雷達探測車自動檢測及避開軌道中的障礙物，識別機車尾部和吊鉤，實現全自動化的掛鉤脫離 實時智能交通管理：提升調度能力， 簡化管理流程， 降低人工成本 令車輛布線及調度的自動化比率高達作業量的 92%， 運輸車輛的自動化比率高達97% 智能工程雷達檢測 基礎設施建設施工過程中發現的缺陷構成重大風險，減少人工干預及提高檢查效率；該領域技術專家短缺 自動評估空隙、厚度及加固物數目等指標，使雷達波形圖像分析的準確性較人工檢測提高了 20 倍 智能風電運維 風電行業

57、垂直領域的傳統運維方法純粹基于技術員的觀察、分析及決策，此為對各類生產安全問題延遲反應的痛點，導致解決問題的成本高企 分析監控視頻及結合傳統視頻監控及現場檢測以自動化檢測異常及報警，透過對發動機艙的全天候監控，設備及環境的智能檢測無須現場操作 智能缺陷檢測 質量控制問題是制造行業的共同痛點，現場人員進行的人工檢測無法確保裝配線的一致性，因此導致生產過程中出現干擾 確保每次生產中缺陷的準確檢測及分類，準確率高達 99.9%， 減少勞動力成本的同時提高了產品質量 智能汽車裝備制造 在摩托車發動機制造過程中，確保發動機裝配線一致性等質量控制問題為常見痛點 檢測正時點是否對準，確保準確裝配活塞檔圈，大

58、幅提高所生產發動機的質量及生產效率 智能液晶半導體生產 有些生產場景復雜，要求嚴格，軟件及硬件有兼容性要求 自動完成從像素點陣到包裝及測試的生產流程，并建立了完整的監控系統 資料來源：公司公告、公司官網、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.18 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 創新奇智則從創新奇智則從 6 大制造業大制造業+2 大金融業入手， 提煉迭代出適用于某一個場景的共性模型、大金融業入手， 提煉迭代出適用于某一個場景的共性模型、并快速復制。并快速復制。公司將核心客戶按照幾大應用場景來入手布局： 1） 制造業： i) 汽車裝備， ii) 3C 高科技，

59、iii) OLED 面板半導體制造， iv) 鋼鐵冶金， v) 能源電力， vi) 工程及建筑。 2） 金融業： vii) 銀行業， viii) 保險。 例如，公司提供的實時智能交通管理方案令車輛布線及調度的自動化比率高達作業量的92%，運輸車輛的自動化比率高達 97%；智能工程雷達檢測解決方案使雷達波形圖像分析的準確性較人工檢測提高了 20 倍；智能缺陷檢測解決方案確保每次生產中缺陷的準確檢測及分類，準確率高達 99.9%。公司提供的智慧鐵水運輸、智能工程雷達檢測、智能風電運維、智能缺陷檢測等多種方案為客戶提供了巨大價值。 在此基礎上，公司的“在此基礎上，公司的“1+N”商業拓展模式可以有效

60、促進老客戶復購，并”商業拓展模式可以有效促進老客戶復購，并支撐支撐 ARPU 保保持高位持高位。所謂“1+N”合作，指的是公司從行業客戶的某一應用場景切入，通過首個項目的成功設立典范，鼓勵客戶用 AI 解決更多應用場景的問題，從而創造客戶粘性，并有力支撐單客戶平均收入。 圖表 32：“1+N”復購可以拉高 ARPU 資料來源：國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.19 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 此外，此外， “軟硬件一體化”也使得“軟硬件一體化”也使得制造業客戶轉換成本制造業客戶轉換成本更更高高?？蛻魧ι嫌渭夹g供應商容易形成高粘性，復購率高，公司有望深度

61、綁定優質客戶。公司憑借其擁有的“技術”和“行業理解” 雙壁壘優勢，一旦切入到客戶 AI 項目中，通過優質可靠的產品和服務能力，有望深度綁定客戶。2021 年公司優質客戶數量從 2020 年的 23 家增加值 42 家，優質客戶以金額計算的復購率為 102.5%，體現了公司不斷拓展并深化服務優質客戶群的能力。 圖表 33：公司優質客戶數目及復購率 圖表 34：優質客戶收入 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 我們預測未來我們預測未來 KA 客戶和客戶和 SME 客戶客戶 ARPU 值基本可以保持穩定。值基本可以保持穩定。2021 年公司 KA 客戶ARPU 超

62、過 1900 萬，較 2020 年提高了 244 萬，預計未來 2 年內仍可保持較高水平。中期來看，隨著純軟在收入中占比提升，2025 年后 ARPU 值可能會略微下浮。就 SME 客戶而言，我們預計未來幾年 ARPU 有望維持在 60 萬元左右。 圖表 35：公司 KA 客戶 ARPU 預測 圖表 36：公司 SME 客戶 ARPU 預測 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 3.2 可拓展：可拓展： “1*N”不斷拓寬”不斷拓寬客群客群 基于“同一場景內模型標準化” ，基于“同一場景內模型標準化” ，公司持續實施“公司持續實施“1*N”市場拓展模式，專注于

63、參與、成”市場拓展模式，專注于參與、成長及重復，為公司增長提供動能。長及重復，為公司增長提供動能。在燈塔客戶打造成功案例之后，鑒于公司技術資產、1323420%20%40%60%80%100%120%051015202530354045201920202021優質客戶數目優質客戶以金融計算的復購率優質客戶以金額計算的復購率0100002000030000400005000060000700008000090000201920202021優質客戶收入（萬元）0510152025201920202021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026EKA客戶ARPU（百萬）00.10.

64、20.30.40.50.60.70.80.9201920202021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026ESME客戶ARPU（百萬） 2022 年 06 月 21 日 P.20 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 ABS 及 RDP 的可復用性，可以快速復制到同領域的更多客戶，即1*N擴張，實現規?；瘧玫木W絡效應。例如，公司智慧鐵水運輸系統解決方案在多個大型鋼鐵企業得以應用，智能液晶半導體生產解決方案也被多家行業頭部客戶采用。 圖表 37：“1*N”不斷拓寬市場 資料來源：國盛證券研究所 公司客戶數量持續增長，戰略合作擴張市場。公司客戶數量持續增長，戰略合

65、作擴張市場。系統集成商、終端用戶均為公司重要的客戶資源。 成立以來， 公司的客戶總數自 2018 年的 50 家增加至 2021 年的 159 家。 此外，公司已與行業領導者及技術合作伙伴成立合資企業，分別與中冶賽迪集團及中鐵四局合作成立了賽迪奇智及中鐵奇智。此類戰略合作使得公司能夠更好地利用行業資源，快速滲透至相關行業垂直領域。 圖表 38：貢獻公司收入的客戶以系統集成商為主 圖表 39：公司下游客戶包括系統集成商和終端用戶 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 我們預測公司我們預測公司 KA 和和 SME 客戶客戶在未來幾年都將保持增長。在未來幾年都將保持

66、增長。 根據公司公告， 2019-2021 年公司 KA 客戶數量分別為 13、23 和 42，KA 客戶數量保持高速增長。我們預計，隨著公司“1+N” “1*N”市場拓展模式的不斷推進，銷售效率的逐步提升，2022-2026 年的 KA客戶數量有望達到 70、113、181、292 和 409。2021 年 SME 客戶數量略有減少，主要是部分客戶貢獻收入提升，轉為 KA 客戶，我們預測公司 2022-2026 年 SME 客戶數量復合增速可以達到 32%。 59.5%76.0%74.8%40.5%24.0%25.2%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2019

67、20202021終端用戶系統集成商 2022 年 06 月 21 日 P.21 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 40：公司 KA 客戶數量預測 圖表 41：公司 SME 客戶數量預測 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 3.3 規模效應：規模效應：MMOC 平臺平臺+可復用資產可復用資產，提高開發效率體現規模經濟提高開發效率體現規模經濟 同一場景內模型的標準化、可復用性，是公司解決方案在同一場景內可不斷拓展至新客戶的原因，也是帶來財務上規模效應的重要前提。 基于在深度學習領域的研究能力，公司自主研發基于在深度學習領域的研究能力，公司自

68、主研發 MMOC（MMO 平臺平臺+Cloud 云平臺）云平臺）世界級專有世界級專有 AI 平臺，為公司提供平臺，為公司提供 AI 解決方案的基礎。解決方案的基礎。 （1）ManuVision 機器視覺智能平臺為深度學習技術賦能的邊緣機器視覺檢測軟件系統，可以定位、測量、檢測及識別常見缺陷或關鍵指標，其中搭配了專有工業云平臺，可以通過云端與邊緣端的數據不斷改進算法模型。 （2） MatrixVision 邊緣視頻智能平臺系統化地結合邊緣計算和深度學習，配備專有的邊緣計算設備，可以更快地在數據源附近進行本地數據處理，提高效率、降低成本的同時保護了數據隱私。 （3） Orion 分布式機器學習平臺

69、為機器學習平臺， 優勢在于：允許不同終端用戶同時使用，提供靈活性；處理海量實時多源異構數據的能力，確保用于建構 AI 模型前的高數據質量；AutoML 能力，其有助于將強大的行業知識構建到整個模型開發過程；及動態計算資源管理及調度的能力，其增加計算資源的使用效率。（4）Cloud 云平臺為 MMO 平臺提供更好的基礎設施能力，形成有機統一的 MMOC 人工智能平臺。 同時，同時，公司積累了大量可復用技術資產，提高相似應用場景的開發效率，規?；瘧脭偣痉e累了大量可復用技術資產，提高相似應用場景的開發效率，規?；瘧脭偙⊙邪l成本。薄研發成本。早期定制化解決方案的開發需要投入很多的研發，且不容易被

70、復制。公司從做過的項目中，抽象出共性部分，形成了高度凝練、低耦合、可復用性高的一系列技術資產，提煉出適用于細分領域或場景的共性模型?；诖?，公司可以實現跨領域相似應用場景解決方案的快速復制，或者也可以通過組合搭配封裝多個基于資產的解決方案 （ABS） 、 快速部署產品 （RDP） 或特定模塊進行適當定制。 隨著 AI 平臺上的 ABS/RDP的持續沉淀和迭代，這種基于技術資產的方式能夠確保用最短時間、較少工程量、更低的成本，打造可交付的解決方案。同時，隨著規模經濟的開展，最初定制化方案的研發開支和固定成本將得以攤薄，盈利水平也將隨之提高。 13 23 42 70 113 181 292 409

71、 0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%050100150200250300350400450201920202021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026EKA客戶數量YoY137 134 117 152 198 257 334 468 -50%0%50%100%150%200%0501001502002503003504004505002019 2020 2021 2022E2023E2024E2025E2026ESME客戶數量YoY 2022 年 06 月 21 日 P.22 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 42：公司 AI

72、 工作流程可以積累大量可復用技術資產 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 此外，制造業可源源不斷產生海量數據，為此外，制造業可源源不斷產生海量數據，為 AI 的發展提供的發展提供數據養料，數據養料，AI 模型高精準度模型高精準度又反過來利于公司服務更多制造業客戶， 形成良性循環。又反過來利于公司服務更多制造業客戶， 形成良性循環。 數據基礎往往是決定 AI 項目能否成功的基石，公司在制造業細分領域的數據積累為公司帶來明顯的先發優勢。例如，公司積累了大量的數據集，在項目開發過程中，數據工程師可以提前收集、預處理數據集，再為特定應用場景進行訓練及微調。用于訓練 AI 模型的數據集越多，AI 模型的

73、精準度就越高。 此類技術資產的持續積累將成為公司未來在細分領域重要的競爭優勢之一。 圖表 43：2019 年各行業年度數據產生量 資料來源：智研咨詢、國盛證券研究所 遠期來看，未來隨著公司制造業客戶遠期來看，未來隨著公司制造業客戶 AI 相關硬件配套設施逐步完善，公司純軟占比有相關硬件配套設施逐步完善，公司純軟占比有望得到提升， 有助于公司毛利率改善。望得到提升， 有助于公司毛利率改善。 由于制造業場景復雜多樣、“AI+制造” 的非標性，公司前期服務制造業客戶時往往需要軟件-硬件集成交付， 這在一定程度上影響了公司的毛利率水平。 而隨著未來智能制造的逐步推進， 制造業客戶 AI 相關的硬件基礎

74、設施逐步完善，純軟件銷售的比例會越來越大，從而可以改善公司這類“AI+制造”供應商的毛利率水平。 18127767734243753360200400600800100012001400160018002000制造業通訊與媒體銀行零售醫療健康證券投資年度數據產生量（PB） 2022 年 06 月 21 日 P.23 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 四、四、盈利預測盈利預測及估值及估值 收入端，2021 年公司收入 8.61 億元，同比增長 86%，其中制造業/金融業/其他行業收入分別為 4.49/2.74/1.38 億元，分別同比增長 133%/49%/61%。 根據前文，

75、我們假設 2022-2026 年的 KA 客戶數量額為 70、 113、 181、 292 和 409， SME客戶數量復合增速達到 32%，ARPU 值基本保持穩定。據此，我們預測 2022-2026 年公司 制 造 業 收 入 為8.98/15.72/25.14/40.23/54.31億 元 ； 金 融 業 收 入 為4.06/5.68/7.38/9.16/11.17 億元；其他行業收入為 1.88/2.33/5.30/4.33/6.73 億元。 毛利端，2021 年公司毛利潤為 2.67 億元，同比增長 99%，毛利率為 31%，較 2020 年增長 1.9pct。我們預計未來幾年公司毛

76、利率將小幅改善，2022-2026 年毛利率分別為32%/34%/36%/37%/38%，毛利潤分別為 4.77/8.07/13.62/19.88/27.44 億元。 費用端，2021 年公司銷售費用率、管理費用率、研發費用率分別為 13%、52%、38%。我們預計，未來隨著收入的增長，公司銷售費用、管理費用將體現出一定的規模效應，增長較為緩慢，費用率顯著下降；未來幾年的研發費用隨著公司收入的快速提升仍然保持高速增長，不過隨著標準化產品的規?；瘧?，研發成本被攤薄，預計研發費用率逐年有所下降。 凈利端，2021 年公司經調整凈虧損 1.42 億元，經調整凈利潤率為-16.5%。未來隨著公司規模

77、效應逐步顯現、費用管控能力的不斷提升、產品標準化水平的提高，我們預測公司有望在 2024 年實現經調整凈利潤的扭虧為盈。 圖表 44：創新奇智核心財務預測 2020 2021 2022E 2023E 2024E 2025E 2026E 總收入（百萬元）總收入（百萬元） 462 861 1,491 2,373 3,783 5,372 7,221 同比增速 102% 86% 73% 59% 59% 42% 34% 按行業： 制造業 193 449 898 1,572 2,514 4,023 5,431 金融業 184 274 406 568 738 916 1,117 其他行業 86 138 18

78、8 233 530 433 673 按客戶類型： KA 381 799 1,400 2,254 3,629 5,171 6,940 SME 81 63 91 119 154 200 281 毛利（百萬元）毛利（百萬元） 135 267 477 807 1362 1988 2744 毛利率 29% 31% 32% 34% 36% 37% 38% 銷售費用率 13% 13% 9% 7% 6% 6% 5% 管理費用率 42% 52% 31% 22% 16% 13% 12% 研發費用率 39% 38% 25% 23% 21% 20% 19% 經調整凈利（百萬元）經調整凈利（百萬元） -144 -142

79、 -130 -70 32 196 467 經調整凈利潤率 -31% -16% -9% -3% 1% 4% 6% 資料來源：公司公告、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.24 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 綜上， 我們預測 2022-2024 年公司收入可達 15/24/38 億元， 同比增長 73%/59%/59%；經調整凈利潤為-1.3/-0.7/0.3 億元?？紤]未來各業務發展空間及增長速度、公司行業地位等估值因素，我們基于 5x2023e P/S，給予創新奇智（2121.HK）31 港元目標價，首次覆蓋給予“買入” 評級。 圖表 45：可比公司估值表

80、 代碼代碼 股票簡稱股票簡稱 最新最新 股價股價 市值市值 （億）（億） EPS（元人民幣）（元人民幣） P/S 2022E 2023E 2024E 2022E 2023E 2024E 0020.HK 商湯-W 5.92 1,984 -0.09 -0.08 -0.06 27.04 19.55 14.55 688327.SH 云從科技-UW 26.96 200 -0.77 -0.56 -0.18 12.23 8.06 6.00 TUYA.N 涂鴉智能 2.25 13 -1.54 -1.33 -0.92 3.78 2.96 2.54 資料來源：彭博一致預測、wind 一致預測、國盛證券研究所（注：

81、數據截至 2022 年 6 月 20 日，創新奇智、商湯-W 的股價和市值以港幣計，云從科技以人民幣計，涂鴉智能以美元計） 我們認為： 1） “技術+行業理解”是公司自下而上打通垂直場景、 在“AI+制造” 賽道取得突破的重要原因。 2） “6+2”場景是公司當前為客戶創造價值的核心優勢領域所在，也是核心的收入貢獻來源。 3） “垂直場景迭代” 、 “軟硬件一體化”是提升制造業客戶的替換成本及壁壘的重要產品模式，也是帶來高復購的重要原因。 4） “同一場景內模型標準化” 是公司解決方案在同一場景內可不斷拓展至新客戶的原因，也是帶來財務上規模效應的重要前提。 我們看好 “AI+制造” 的長期增長

82、前景。 我們期待創新奇智成為這一廣袤賽道的拓荒者。 2022 年 06 月 21 日 P.25 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 附錄附錄 圖表 46：中國人工智能發展階段演進 資料來源：各公司公告、IT 桔子、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.26 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 圖表 47：2015 年來人工智能相關政策梳理 時間時間 發布單位發布單位 政策文件政策文件 政策內容政策內容 2015-05 國務院 中國制造 2025 首次提及智能制造首次提及智能制造，加快推動新一代信息技術與制造技術融合發展，把智能制造作為兩化深度融合的主

83、攻方向；著力發展智能裝備和智能產品，推進生產過程智能化生產過程智能化。 2015-07 國務院 國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見 將“互聯網+”人工智能列為其 11 項重點行動重點行動之一。具體行動為：培育發展人工智能新興人工智能新興產業產業；推進重點領域智能產品創新重點領域智能產品創新；提升終端產品智能化水平終端產品智能化水平。主要目標是加快人工智能加快人工智能核心技術突破核心技術突破，促進人工智能在智能家居、智能終端、智能汽車、機器人等領域的推廣應推廣應用用。 2016-03 國務院 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 加快信息網絡新技術開發應用信息網絡新技術

84、開發應用，重點突破大數據和云計算關鍵技術、自主可控操作系統、高端工業和大型管理軟件、新興領域人工智能技術，人工智能寫入“十三五”規劃綱要人工智能寫入“十三五”規劃綱要。 2016-04 工信部、國家發改委、財政部 機器人產業發展規劃（2016-2020 年） 到 2020 年，自主品牌工業機器人年產量達到 10 萬臺萬臺，六軸及以上工業機器人年產量達到 5 萬臺以上萬臺以上。服務機器人年銷售收入超過超過 300 億元億元；工業機器人主要技術指標達到國達到國外同類產品水平外同類產品水平；機器人用精密減速器、伺服電機及驅動器等關鍵零部件取得重大突破重大突破。 2016-05 國家發改委、科技部、工

85、信部、中央網信辦 “互聯網+”人工智能三年行動實施方案 到 2018 年，打造人工智能基礎資源與創新平臺人工智能基礎資源與創新平臺，人工智能產業體系、創新服務體系、標準化體系基本建立，基礎核心技術有所突破，總體技術和產業發展與國際同步，應用及系統級技術局部領先。在重點領域培育若干全球領先的骨干企業，初步建成基礎堅實、創新活躍、開放協作、綠色安全的產業生態，形成千億級千億級的市場應用規模。 2016-07 國務院 “十三五”國家科技創新規劃 發展新一代信息技術，其中人工智能方面，重點發展大數據驅動大數據驅動的人工智能技術方法，在基于大數據分析大數據分析的人工智能方向取得重要突破。 2016-09

86、 工信部、國家發改委 智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018年） 重點發展智能穿戴設備、智能車載設備、智能醫療健康設備、智能服務機器人、工業級智智能穿戴設備、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能硬件設備等。 2016-11 國務院 “十三五”國家戰略性新興產業發展規劃 發展人工智能，培育人工智能產業生態產業生態，推動人工智能技術向各行業全面融合滲透向各行業全面融合滲透。 2017-02 國家發改委 戰略性新興產業重點產品和服務指導目錄 人工智能首次進入指導目錄名單首次進入指導目錄名單，包括面向社會開放的文本、語音、圖像、視頻、地圖及行業應用數據等多類型

87、海量訓練資源庫和標準測試數據集在內的公共數據平臺公共數據平臺成為人工智能方向的重要子方向之一。 2017-03 國務院 2017 年政府工作報告 “人工智能”首次被寫入全國政府工作報告首次被寫入全國政府工作報告：一方面要加快培育新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、第五代移動通信等新興產業新興產業，另一方面要應用大數據、云計算、物聯網等技術加快改造提升傳統產業改造提升傳統產業，把發展智能制造作為主攻方向。 2017-07 國務院 國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知 確定新一代人工智能發展三步走戰略目標新一代人工智能發展三步走戰略目標，人工智能上升為國家戰略層面國家戰略層面。到 2020

88、 年，人工智能技術和應用與世界先進水平同步與世界先進水平同步，人工智能核心產業規模超過超過 1500 億元億元，帶動相關產業規模超過超過 1 萬億元萬億元；2025 年，人工智能基礎理論實現重大破，部分技術與應用達到世界領先水平世界領先水平，核心產業規模超過超過 4000 億元億元，帶動相關產業規模超過超過 5 萬億元萬億元；2030 年，人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平達到世界領先水平，核心產業規模超過超過 1 萬億萬億元元，帶動相關產業規模超過超過 10 萬億元萬億元。 2017-10 中央人民政府 十九大報告 人工智能寫入十九大報告十九大報告，將推動互聯網、大數據、人工智能互

89、聯網、大數據、人工智能和實體經濟實體經濟深度融合。 2017-02 工信部 促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年） 從推動產業發展推動產業發展角度出發，結合“中國制造 2025”，對新一代人工智能發展規劃相關任務進行了細化和落實，以信息技術與制造技術深度融合信息技術與制造技術深度融合為主線，以新一代人工智能技術新一代人工智能技術的產業化和集成應用的產業化和集成應用為重點，推動人工智能和實體經濟深度融合人工智能和實體經濟深度融合。 2018-01 國家電子技術標準化研究院 人工智能標準化白皮書 全面推進人工智能標準化工作標準化工作，促進產業發展產業發展。 2018-03

90、 國務院 2018 年政府工作報告 人工智能再次被列入政府工作報告再次被列入政府工作報告： 加強新一代人工智能研發應用； 在醫療、 養老、 教育、文化、體育等多領域推進“互聯網+”；發展智能產業，拓展智能生活。 2018-04 教育部 高等學校人工智能創新行動計劃 到 2020 年， 基本完成適應新一代人工智能發展的高?？萍紕撔麦w系和學科體系的優化布局，高校在新一代人工智能基礎理論和關鍵技術研究等方面取得新突破，人才培養人才培養和科學科學研究研究的優勢進一步提升，并推動人工智能技術廣泛應用。 2018-10 政治局 人工智能發展現狀和趨勢第九次集體學習 人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的

91、戰略性技術戰略性技術， 具有溢出帶動性很強的 “頭雁”“頭雁”效應效應。 2018-11 工信部 新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案 通過在人工智能主要細分領域，選拔領頭羊、先鋒隊領頭羊、先鋒隊，樹立標桿企業標桿企業，培育創新發展的主主力軍力軍，加快我國人工智能產業與實體經濟深度融合人工智能產業與實體經濟深度融合。 2019-03 國務院 2019 年政府工作報告 將人工智能升級為智能升級為智能+，要推動傳統產業改造提升推動傳統產業改造提升，特別是要打造工業互聯網平臺工業互聯網平臺，拓展“智能“智能+”，為制造業轉型升級賦能制造業轉型升級賦能。 2019-03 中央人民政府 關于促進人

92、工智能和實體經濟深度融合的指導意見 把握新一代人工智能的發展特點新一代人工智能的發展特點，結合不同行業、不同區域特點，探索創新成果應用轉化創新成果應用轉化的路徑和方法的路徑和方法，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態智能經濟形態。 2019-06 科技部 新一代人工智能治理原則發展負責任的人工智能 突出了發展負責任負責任的人工智能這一主題，強調了和諧友好、公平公正、包容共享、尊重隱私、安全可控、共擔責任、開放協作、敏捷治理等八條原則。 2019-08 科技部 國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引 明確指出試驗區建設以促進人工智能與經濟社會發展深度融合為主線以促進人工

93、智能與經濟社會發展深度融合為主線， 重點任務包括加強網絡基礎設施、大數據基礎設施、計算基礎設施建設，提升傳統基礎設施的智能化水平，形成支撐新一代人工智能廣泛應用的基礎設施體系基礎設施體系。 2022 年 06 月 21 日 P.27 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 2019-11 國家發改委 關于推動先進制造業和現代服務業深度融合發展的實施意見 提出大力推進建設智能工廠智能工廠，發展智能化解決方案服務智能化解決方案服務，深化新一代信息技術、人工智能新一代信息技術、人工智能等應用，實現數據跨系數據跨系采集、傳輸、分析、應用。 2020-08 國家發改委、科技部、工信部 國家新一

94、代人工智能標準體系建設指南 為加強人工智能領域標準化頂層設計標準化頂層設計，推動人工智能產業技術研發和標準制定技術研發和標準制定，促進產業健康可持續發展。 2021-03 中央人民政府 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 十四五規劃指出要加強關鍵數字技術創新應用關鍵數字技術創新應用：聚焦高端芯片、操作系統、人工智能關鍵算法、傳感器等關鍵領域；建設重點行業人工智能數據集，發展算法推理訓練場景。 2021-07 工信部 新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年） 推動新型數據中心與人工智能等技術協同發展新型數據中心與人工智能等技術協同發展，構建完

95、善新型智能算力生態系統。 2021-09 科技部 新一代人工智能倫理規范 旨在將倫理道德倫理道德融入人工智能全生命周期，為從事人工智能相關活動的自然人、法人和其他相關機構等提供倫理指導。 2021-12 中央網信辦 十四五國家信息化規劃 鼓勵積極探索鼓勵積極探索 AI 技術在電力、先進軌道交通、航空航天、高端機床、醫療、農業等重大技術在電力、先進軌道交通、航空航天、高端機床、醫療、農業等重大技術裝備領域的應用技術裝備領域的應用。規劃強調建設汽車、軌道交通、鋼鐵等細分領域的智能制造標準 2022-01 國務院 “十四五”數字經濟發展規劃 提出推動智能計算中心有序發展，打造智能算力、通用算法和開發

96、平臺一體化的新型智能打造智能算力、通用算法和開發平臺一體化的新型智能基礎設施基礎設施，面向政務服務、智慧城市、智能制造、自動駕駛、語言智能等重點新興領域，提供體系化的人工智能服務體系化的人工智能服務。 資料來源：國務院、工信部、國家發改委、財政部、中央網信辦、科技部、國家電子技術標準化研究院、教育部、政治局、中央人民政府、國盛證券研究所 2022 年 06 月 21 日 P.28 請仔細閱讀本報告末頁聲明請仔細閱讀本報告末頁聲明 風險提示風險提示 行業競爭加劇的風險行業競爭加劇的風險。人工智能市場潛在機會巨大，競爭日益激烈。除了現有市場參與者，國內外科技公司有可能參與到人工智能市場的競爭中。公

97、司既要面對行業內現存龍頭企業的競爭，同時需要面對新進入者的潛在威脅。 客戶流失客戶流失及獲客不足及獲客不足的風險。的風險。公司的持續發展既有賴于原有客戶的支持，又依賴于公司持續擴張市場， 獲取新的客戶資源。 如果公司不能持續向客戶提供有競爭力的 AI 產品和解決方案，市場擴張策略不能行之有效，則可能帶來客戶流失及獲客不足的風險。 業績增長及費用管控不達預期的風險。業績增長及費用管控不達預期的風險。公司過往幾年收入增速高，但由于管理費用、研發費用投入較大，持續虧損。倘若公司未來無法有效控制費用支出，則可能帶來業務持續虧損的風險。 2022 年 06 月 21 日 P.29 請仔細閱讀本報告末頁聲

98、明請仔細閱讀本報告末頁聲明 免責聲明免責聲明 國盛證券有限責任公司（以下簡稱“本公司”）具有中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本公司不對任何人因使用本報告中的任何內容所引致的任何損失負任何責任。 本報告的信息均來源于本公司認為可信的公開資料，但本公司及其研究人員對該等信息的準確性及完整性不作任何保證。本報告中的資料、意見及預測僅反映本公司于發布本報告當日的判斷，可能會隨時調整。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息及資料保持在最新狀態，對本報告所含信息可

99、在不發出通知的情形下做出修改，投資者應當自行關注相應的更新或修改。 本公司力求報告內容客觀、公正，但本報告所載的資料、工具、意見、信息及推測只提供給客戶作參考之用，不構成任何投資、法律、會計或稅務的最終操作建議,本公司不就報告中的內容對最終操作建議做出任何擔保。本報告中所指的投資及服務可能不適合個別客戶， 不構成客戶私人咨詢建議。 投資者應當充分考慮自身特定狀況， 并完整理解和使用本報告內容，不應視本報告為做出投資決策的唯一因素。 投資者應注意，在法律許可的情況下，本公司及其本公司的關聯機構可能會持有本報告中涉及的公司所發行的證券并進行交易，也可能為這些公司正在提供或爭取提供投資銀行、財務顧問

100、和金融產品等各種金融服務。 本報告版權歸“國盛證券有限責任公司”所有。未經事先本公司書面授權，任何機構或個人不得對本報告進行任何形式的發布、復制。任何機構或個人如引用、刊發本報告，需注明出處為“國盛證券研究所”，且不得對本報告進行有悖原意的刪節或修改。 分析師聲明分析師聲明 本報告署名分析師在此聲明：我們具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，本報告所表述的任何觀點均精準地反映了我們對標的證券和發行人的個人看法，結論不受任何第三方的授意或影響。我們所得報酬的任何部分無論是在過去、現在及將來均不會與本報告中的具體投資建議或觀點有直接或間接聯系。 投資評級說明投資評級說明

101、 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 評級標準為報告發布日后的 6 個月內公司股價 （或行業指數）相對同期基準指數的相對市場表現。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，美股市場以標普 500 指數或納斯達克綜合指數為基準。 股票評級 買入 相對同期基準指數漲幅在 15%以上 增持 相對同期基準指數漲幅在 5%15%之間 持有 相對同期基準指數漲幅在-5%+5%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 5%以上 行業評級 增持 相對同期基準指數漲幅在 1

102、0%以上 中性 相對同期基準指數漲幅在-10%+10%之間 減持 相對同期基準指數跌幅在 10%以上 國盛證券研究所國盛證券研究所 北京北京 上海上海 地址：北京市西城區平安里西大街 26 號樓 3 層 郵編：100032 傳真：010-57671718 郵箱： 地址：上海市浦明路 868 號保利 One56 1 號樓 10 層 郵編：200120 電話：021-38124100 郵箱： 南昌南昌 深圳深圳 地址： 南昌市紅谷灘新區鳳凰中大道 1115 號北京銀行大廈 郵編：330038 傳真：0791-86281485 郵箱： 地址：深圳市福田區福華三路 100 號鼎和大廈 24 樓 郵編：518033 郵箱：