计算机行业深度研究报告：数字中国全景投资手册（下）

（报告出品方/作者：安信证券，赵阳、杨楠、夏瀛韬）

4.五位一体：数字中国战略推动产业数字化百花齐放

4.1.人工智能：从技术探索走向应用落地

4.1.1.ChatGPT 引领 AI 进入新应用周期

从 GPT-1 到 GPT-3.5，模型持续迭代。GPT(Generative Pre-Trained Transformer)系列是 OpenAI 公司的一系列预训练模型，通过 Transformer 为基础模型，使用预训练技术得到通用 的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练 GPT-1，GPT-2，GPT-3。而 ChatGPT 和今年 年初公布的 InstructGPT 是在 GPT-4 之前发布的预热模型，也被叫做 GPT-3.5。与之前的模 型相比，ChatGPT 做到了在内容生成上的有用性，真实性和无害性，实现了算法和用户体验 上的创新。

微软全线产品整合，ChatGPT 开启商用化进程。OpenAI 公司宣布推出 ChatGPT 的新订阅计划， 起价为每月 20 美元，可以享受更快的响应时间和优先访问。2 月 2 日，微软 CEO 宣布继搜索 引擎必应、Office 办公软件之后，将在云计算平台 Azure 中整合 ChaGPT，标志着微软有望 实现 ChatGPT 在全线产品中的整合。我们认为 ChatGPT 的商用化进程逐渐开启。

从技术角度来看，ChatGPT 的模型实现主要分为三个步骤，合称为 RLHF(Reinforcement Learning by Human Feedback)技术： 1）SFT(Supervised Fine Tuning)：基于 GPT-3 的预训练模型，采集新的数据用 GPT-3 的训 练方式对模型进行微调，这些数据一部分来自使用 OpenAI 的 PlayGround 用户，另一部分来 自 OpenAI 雇佣的 40 名标注工（labeler）； 2）训练 RM(Reword Model)：在采样的输入语句中，进行前向推理获得多个模型输出结果， 通过人工标注进行这些输出结果的排序打标。最终这些标注数据用来训练 Reward 奖励模型。 通过人工标注的方式来提供这个奖励，可以给那些涉及偏见的生成内容更低的分从而鼓励模 型不去生成这些人类不喜欢的内容，实现模型的有用、真实和无害。 3）PPO(Proximal Policy Optimization)：随机抽取新的样本，用第二阶段的 Reward Model 给产生的回答打分。这个分数即回答的整体 Reward，进而将此 Reward 回传，由此产生的策 略梯度可以更新 PPO 模型参数。整个过程迭代数次直到模型收敛。强化学习算法可以通过调 整模型参数，使模型得到最大的奖励（Reward），最大奖励意味着此时的回复最符合人工的 选择取向。

4.1.2.AI 加速机器视觉应用，下游拓展打开市场空间

图像数据的核心接口，实现智能制造的重要技术手段。图像作为信息量最丰富的数据种类， 数据采集占比超过八成，而机器视觉作为图像数据采集的重要入口，已经渗透到电子、汽车、 电池、半导体、包装、食品、药品等诸多行业之中。从国内来看，机器视觉行业的需求主要 来源于两方面：1）产业升级。我国制造业全面转型是主旋律，精密化、高端化转型势在必 行，而生产一致性的实现是国内制造业升级的必要条件，得益于在精确度、客观度、一致性 及成本方面的明显优势，机器视觉有望成为实现生产一致性的“必选项”。2）降本增效。人 口红利消退的大背景下，有显著成本优势的机器视觉有望成为企业降本增效的一大利器。

下游应用逐渐拓宽，未来市场空间广阔。机器视觉最早兴起于半导体和汽车领域。之后智能 手机产业链崛起，3C 电子成为当前机器视觉第一大应用场景，市场占比达 25%。现阶段，机 器视觉的应用范围逐渐拓展至更多行业，包括电子、汽车、电池、半导体、包装、食品、药 品等诸多下游行业，例如光伏晶圆校准、液体杂质检测、物流分拣等。其中，锂电行业的迅 速爆发更是给机器视觉行业带了新的机遇，根据 GGII 数据，2025 年，中国动力电池产量将 达到 431GWh，较 2020 年增长 439%，未来增长空间巨大。我们预计，位于上游的机器视觉有 望持续受益于以锂电为代表的下游行业的迅速扩张，迎来新一轮的高增。根据中国机器视觉 产业联盟数据预测，到 2026 年整个中国市场规模将达 316 亿元，远期空间广阔。

4.2.工业软件：长坡厚雪赛道蕴含巨大价值

4.2.1.工业软件助力制造业转型升级

工业软件是为创新发展“卖铲子”的行业。工业软件指在工业领域广泛应用的各类软件和系 统，用于协助工程技术人员完成产品研发设计、生产制造控制和经营管理调度，是将工业技 术软件化，将人对工业知识和机器设备的使用经验显性化、数字化、系统化的过程，支撑着 整个工业体系。我们结合国家相关政策和产业认知共识，把工业软件划分为四大投资板块。

制造业高质量发展加深了对工业软件的依赖。工业软件通过大量的指令和程序，将跨学科的 工业知识、算法和机理模型固化封装，进而支撑工业设计、生产管控和经营管理过程，并对 各类设备仪器操作驱动和进行逻辑控制，是工业技术的结晶，堪称现代工业的大脑和灵魂。 工业软件在经济社会发展和企业活动中无处不在，无论是重工业、轻工业还是高端装备业， 从企业的研发到生产再到运营，在产品设计、试验、制造、装配、库存、物流、销售等各个 方面都离不开工业软件。特别是在科技创新领域，工业软件承载着最先进的技术和工业 know-how，是几乎所有细分行业都绕不过去的必经之路。

工业软件一旦被“卡脖子”，将直接影响整个产业链的安全。去年俄乌冲突期间，欧美工业 软件巨头纷纷公开宣布在俄罗斯暂停运营，根据各公司官方社交账号所发布的信息， Autodesk、西门子和 PTC 等企业相继对俄实施禁运，俄罗斯国内的 3D 建模、AutoCAD 制图等 工业软件几乎完全瘫痪。俄罗斯的遭遇，对我们产业发展是一种深刻警醒，工业软件一旦被 “卡脖子”，国家各门类的产业链供应链安全将面临重大风险。实际上，发达国家缔结的“巴 统组织”和“瓦纳森协议”一直长期对我国进行核心技术封锁和禁运，许多亟需的先进技术 和软硬件想买也买不来。国内军工领域的一些企业就曾被美国所谓的“授权合格最终用户 (VEU)”名单拒之门外，禁止购买一些细分行业的专用工业软件。

智能制造是我国制造强国战略主攻方向和必须把握的战略机遇。我国自 2015 年开始实施“制 造强国”战略以来，始终将智能制造作为制造业数字化转型的主攻方向，从中央到地方出台 了一系列的政策措施。

近两年工业软件扶持政策频出。国家层面，工信部实施产业基础再造工程，工业软件成为“新 五基”之一。2022 年 7 月 26 日，由中国工程院、国家制造强国建设战略咨询委员会指导， 国家产业基础专家委员会编制的《产业基础创新发展目录（2021 年版）》发布，《目录》是时 隔五年后在《工业“四基”发展目录(2016 年版)》的基础上结合新时期发展要求首次更新， 将“基础工业软件”纳入工业基础产业，构成了“新五基”。此外，科技部连续两年将工业 软件列入国家重点研发计划首批重点专项，标志着工业软件已成为国家科技领域最高级别的 战略部署，国家重点研发计划聚焦自主创新，强调企业主体作用，含金量足、支持力度大。

美国采取“揭榜挂帅”机制推动涉及国家战略的关键核心技术突破。美国国防高级研究计划 局 DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）作为二战后许多突破性技术创新 的策源地，自己不做研究，也没有实验室，而是采取“揭榜挂帅”的方式，建立以任务结果 为导向的“临时项目小组”，而项目执行则由大学、各种企业、实验室的科技人员承担。DARPA 为前期研究提供经费和项目运营支持，使企业界以尽量小的前期投入来探索有市场应用前景 的新产品和新技术，但最终要由企业生产能够符合 DARPA 的技术要求、同时又能投入市场为 企业带来利润的产品。2018 年 DARPA 推出了一项为期 5 年、支持金额高达 15 亿美元的“电 子复兴计划”（ERI），用以支持芯片技术研发，其中 EDA 软件获得了同级项目中金额最多的 扶持。

地方层面，灵活多样的扶持政策和重点省市大力度的补贴在工业软件领域将会显著增加。 2022.08《北京市推动软件和信息服务业高质量发展的若干政策措施》围绕基础软件、工业 软件等重点领域开展科技攻关，实施“产业筑基工程”，通过“揭榜挂帅”等方式支持一批 关键软件产品研发，单个项目补助最高 3000 万元。2022.01《关于新时期促进上海市集成电 路产业和软件产业高质量发展的若干政策》对于 EDA、基础软件、工业软件、信息安全软件 重大项目，项目新增投资可放宽到不低于 5000 万元，支持比例为项目新增投资的 30%，支持 金额原则上不高于 1 亿元。

生产制造类软件承上启下，是制造金字塔的脊梁。生产制造类软件通过对生产系统的战略计 划、组织、指挥、实施、协调、控制等活动，实现系统的物质变换、产品生产、价值提升的 过程，旨在提高制造过程的管控水平，改善生产设备的效率和利用率。生产制造类软件向下 连接了底层的车间级设备、仪表、传感器和边缘组件，向上承接了顶层的企业经营管理系统 和软件，位置和价值极其关键。从位置来说，生产管控居于工业价值链的关键环节，承上启 下、居中运行，承担着采集各类数据、控制底层设备、实时监控调度、执行企业计划等一系 列工作，是制造企业的核心竞争力。美国 NIST 先进制造模型涉及到产品生命周期、生产系 统生命周期和商业周期这三个维度的主线有一个交集，那就是生产管控。德国西门子提出的 制造企业数字化转型路径，涉及企业经营活动的产品生命周期价值链、资产运营价值链和业 务履约价值链三大链条，也不约而同的汇集于生产管控这一焦点。

生产管控软件解决的是制造企业最关键的具体问题。制造业的生产经营活动是一个社会化的 系统工程，其中生产管理环节面临的问题尤其复杂，包括生产资源管理、生产计划制定、产 品定义和生产调度，生产执行和跟踪、生产数据采集和分析等。这些问题能否处理好，既决 定了企业顶层的 ERP 系统计划能否及时、准确下达并落实，也关系着企业底层的机器设备能 否持续、健康、安全、高效地生产运转。

我们将工控软件从工业自动化产业中切分出来，与制造运营层软件放在一起研究，是因为两 类软件均处于制造金字塔的中部，且技术、企业和产业层面的联系越来越紧密，管控一体化 趋势已现。从技术层面来说，工控软件直接连接各种设备机器、仪表传感器，既是工业数据 的第一道入口；又是制造运营层软件最主要的数据对象和来源。例如 MES 系统数据通过实时 数据库使用 OPC 协议直接从 DCS 采集数据，进而实现对硬件设备的智能感知和互联，流程行 业的一些企业已根据实际生产需要开发了并应用了 DCS/MES 集成系统。从企业层面来说，工 控软件厂商基本都会向上拓展生产执行系统，他们既有垂直方向的底层数据和网关优势，又 有推动产品软件化，提高附加值的诉求；与此同时，MES、APS 等制造运营层的软件兼具企业 经营管理类软件的很多功能，但更加专业和落地，因此向下延伸并集成工控软件更能发挥优 势，拓展价值。从产业层面来说，工控软件只能保证设备自动化和被控参数的优化，要实现 生产的优化控制和管理，取得工厂整体更大的综合经济效益，工控软件必须与上层的制造运 营层软件协同发力，推进工厂整体的信息化，这就要求工控软件涉及的设备控制、过程控制、 生产控制之间数据和知识要实现共享，硬件和软件资源也要加强共享，进而实现管控一体化。

4.2.2.PHM 百亿蓝海市场待挖掘

高维护成本行业刚需，“十四五”政策加码带来 PHM 快速发展。根据 IoT Analytics 数据， 2020 年中国预测性维护市场规模约为 4.05 亿美元，同比增长 36.36%，预计 2026 年市场规 模将达 32.14 亿美元，CAGR 高达 46.41%。2021 年 12 月，《“十四五”智能制造发展规划》指 出要加快故障预测与健康管理软件 (PHM)等生产制造类工业软件的研发，实施大型制造设备 健康监测和远程运维部署。1）我国 PHM 系统最早应用于航天军工领域。2）近年来向民用领 域加速渗透，目前集中应用于风电、石化等领域，该类行业的设备投资占比高，对生产过程 的连续性、稳定性、安全性有较为严格的要求。以风电行业为例，①风力发电机组往往分布 于戈壁、沿海等偏远区域，设备运行位置高、维修费用高、检修难度大；②工作人员危险系 数往往较高，人员易流失，对部署 PHM 系统以实现工业无人化的需求极大。3）除此之外， PHM 系统在冶金、煤炭、轨交、建材等行业也在快速渗透。现阶段，中国智能运维行业渗透 率仍较低，根据中国电子技术标准化研究院数据显示，2020 年制造业中开始实行预测性维护 的企业比例仅为 14%，伴随着政策推动以及各行业对 PHM 认知程度的提升，预计 PHM 系统需 求将迎来拐点。

PHM：降本增效，解决设备检维修痛点。1）概念：PHM（Prognostic and Health Management） 即故障预测与健康管理，该系统主要是在设备运行过程中，运用传感器采集相关信息与指标， 对数据进行处理，以实现对设备进行实时的状态监测，进而确定故障的位置、起因等。此外， PHM 系统通过机器学习及人工智能等算法，可以准确的预测设备故障的程度和趋势，并提出 相应的解决方案。2）作用：PHM 系统有助于解决“维修不足”与“维修过剩”的难题，减少 设备因“维修不足”导致的非计划停机而产生的检维修费用。并且，PHM 可以降低设备因“维 修过剩”形成的产能损失，减少不必要的停机时间，降低维护费用。3）举例：以风电行业 为例，人工巡检监测频率和发现故障阶段通常较晚，一旦风机早期故障发展到晚期或形成事 故，将对风电机组造成严重的二次损伤，故障成本大大提升。根据宝武集团的统计数据，安 装智能运维的相关区域点检需求下降了 80%，维修成本下降 20%，维修负荷下降了 30%，整个 设备有效作业时间提高了 30%，部署 PHM 系统的价值和效果显著。

国内第三方 PHM 市场厂商分散，头部厂商格局良好。我国 PHM 市场参与厂商主要分为三类， 1）第一类第三方运维厂商具有较强的自主研发能力与专业的故障诊断分析团队，能够为客 户提供个性化的综合解决方案，并拥有一定规模的网络化在线监测客户群体，其对应的盈利 能力最为强劲，代表性企业有容知日新、博华科技、东华测试等；2）第二类厂商具有一定 的技术研发能力，企业规模较小，专注于单个细分行业，代表性企业有威锐达、宝武智维等； 3）第三类为设备集成商或产品代理商，自研能力相对薄弱，凭借在特定领域的客户开发能 力进行产品集成与销售，盈利能力相对较弱，例如本特利品牌代理商希麦斯。总体来看，我 们认为，第一梯队的第三方运维厂商竞争格局良好，凭借齐全的产品矩阵、监测数据和诊断 案例库积累、对下游行业的理解以及算法 Know-How 形成较强的先发优势，行业壁垒显著。

4.3.政务信息化：政务大数据开启建设周期

政府上网工程快速推进，智慧政务千亿市场待挖掘。2019 年，我国政务服务线上化速度明显 加快，网民线上办事使用率显著提升，由于“政府上网工程”的快速推进，软件及服务市场在 智慧政务市场中蓬勃发展。2022 年 12 月 28 日，中央党校（国家行政学院）发布的《2022 联合国电子政务调查报告（中文版）》中显示，我国电子政务排名在 193 个联合国会员国中 从 2012 年的 78 位上升到 2022 年的 43 位，是自报告发布以来的最高水平，也是全球增幅最 高的国家之一，评估指标中“在线服务”指数排名居全球领先水平。以国家政务服务平台为 总枢纽的全国一体化政务服务平台初步建成，服务事项网上办已成为政务服务的主要方式， 有效解决了群众和企业办事难、办事慢、办事繁的问题，实现政务服务从“线下 8 小时”到 “线上全天候”的跨越。但现阶段，我国依然存在信息共享不足、无法实时管理等问题，距 离服务化、智能化的智慧政务水平仍有较大的成长空间。

智慧政府聚焦三张“网”的建设，分别是一网通办、一网统管和一网协同，为深化“放管服”改 革，建设服务型政府提供了重要抓手。 1）一网通办注重满足便民需求，推动 AI 审批、智能导办、智能热线、智能化大厅、企业服 务等，解决办事过程中重复提交材料、重复录入信息、公众办事重复跑多次等问题。例如， 随申办是上海一网通办移动端政务服务品牌，它为市民和企业提供了大量场景式的办事模块， 从办理证照、申报个税、预约外币兑换、预约结婚等，涵盖了生活的各个方面。 2）一网统管面向城市管理者，随数字经济、数字政府的倡行，城市管理工作逐渐向精细化、 综合化方向发展，对各部门的协调配合能力和数据联通能力提出了更高要求。在这一背景下 “多网合一”、“一网统管”等管理模式应运而生。通过数据赋能、智能研判和多跨协同，助 力实现城市综合态势全面感知、事件趋势智能分析、区域资源统筹调度和处置行动高效协同， 帮助城市管理者实时发现问题、高效处置问题和精准预防问题。 3）一网协同方面为政府工作人员提供日常办公一站式数字化服务，加快政府机关内部数字 化进程。数据资源“一网共享”，提高数据共享利用水平，打造可留痕、可溯源、可管控的 政务运行一网协同体系。2022 年，公司发布了政务应用系统集约联动的“党政通”3.0 平台、 “机关内部最多跑一次”1.0 产品。

4.4.空天信息化：产业迎来历史机遇，重视遥感及卫星互联网投资机会

4.4.1.遥感：产业多维度扩张，下游应用处于爆发前夕

卫星遥感是从高空通过传感器探测及接收来自目标物体所辐射及反射的电磁波信息，从而识 别物体的属性及其空间分布等特征，并通过地面接收站获取数据和遥感软件平台处理数据， 广泛应用于国防、自然资源、交通、气象、海洋、环保、应急等领域。从卫星遥感产业链来 看，上游是卫星制造及卫星发射服务，中游是遥感卫星运营和数据的接收处理，下游主要是 卫星遥感行业应用与服务。卫星遥感应用正朝着精准化、智能化、便捷化、大众化方向发展。

全球卫星遥感服务行业加速成长，预计未来五年保持双位数增长。根据 SIA《2020 卫星产业 状况报告》，2019 年全球卫星服务业总收入 1230 亿美元，其中卫星遥感服务行业占比 1.87%。 2016 年至 2020 年，卫星遥感服务行业市场规模由 20 亿美元增长至 24.2 亿美元，年复合增 速为 4.8%。随着全球遥感卫星发射数量不断增长，伴随空间分辨率及光谱波段数不断提升， 用户对高分辨率遥感数据的质量及数量需求日益提升，预计全球卫星遥感服务行业有望在 2025 年增长至 43.6 亿美元，年复合增长率为 12.6%。

卫星遥感产业多维度扩张，下游应用处于爆发前夕。这一判断的主要依据是基于：1）从上 游来看，遥感卫星发射数量快速增长，全球遥感卫星在轨运行数量占在轨卫星总数的比例由 2015 年的 17%增长到 2019 的 27%，遥感卫星的数量显著增长，将从供给端推升遥感行业市场 规模的进一步扩大；2）横向来看，通导遥一体化带来行业应用的扩展，政府和国防部门对 高精度、高质量、高安全性的空间地理信息服务需求不断加大，同时，随着通信、导航和遥 感技术的融合发展，自动驾驶等新服务、新业态、新产品不断涌现。 3）从目标市场和商业 模式来看，终端用户有望由国家和省级向市区县级、由 To G 向 To B 甚至 C 端下沉。遥感大 数据的处理逐渐走向智能化，5G、AI、云计算等新一代 ICT 技术提高了遥感数据可用度的同 时，大大降低了其使用门槛，不少中小企业开始在云端接受遥感应用服务。

4.4.2.通信：卫星互联网步入发展快车道，行业景气度有望迎来上行

低轨卫星步入发展快车道，各国加速布局。近年来全球轨道卫星发射数量持续增加，主要系 低轨卫星在低延时通信、军事、物联网领域的价值逐渐显现，而低轨的频谱与轨道归属采用 “先发先得”原则，因此包括中国、美国、英国、欧洲、俄罗斯等主要经济体均在低轨卫星 领域展开了积极的布局。以美国为例，包括 SpaceX、亚马逊、波音等巨头均推出了相关的星 座计划，其中 SpaceX 的规划为 11927 颗、亚马逊的规划为 3226 颗、波音的规划为 2956 颗。 截止 2022 年 7 月，SpaceX 的星链已累计发射 2700 余颗卫星，其中 2500 余颗当前处在运行 状态。

中国星网公司成立，行业景气度有望迎来上行。国内方面，2021 年 4 月 28 日，中国星网集 团在雄安新区成立，旨在打造国家战略科技力量，建设中国的卫星互联网系统，构建卫星互 联网产业生态。根据 ITU 国际电信联盟官网，同年 11 月，国际电信联盟正式接收了星网集 团关于新星座计划的频谱分配档案。该档案中包含两个星座计划，计划发射的卫星总数量达 到 12992 颗，包括分布于极低轨道的 GW-A59 子星座和分布于近地轨道的 GW-2 子星座。我们 认为，中国星网公司成立代表着我国也开始着手建立自己的卫星星座，大规模建设有望带动 行业景气度上行。

4.5.电力信息化：能源革命助推电力新需求

电力市场交易电量逐年提升。自 2015 年国务院印发《关于进一步深化电力体制改革的若干 意见》起，我国电力市场化改革进入快车道，目前已初步形成以中长期交易市场为主、现货 交易市场为补充的电力市场体系，覆盖省间、省内，交易品种齐全。根据中国电力企业联合 会数据，2022 年全国市场交易电量共 5.25 万亿千瓦时，同比增长 39%，占全社会用电量比 重达 60.8%，同比提高 15.4 个百分点。其中，跨省跨区市场化交易电量首次超 1 万亿千瓦时， 同比增长近 50%。市场对促进电力资源更大范围优化配置的作用不断增强，一方面，各层级 电力市场之间将相互耦合、有序衔接，跨省跨区交易存在的市场壁垒有望打破。另一方面， 在新能源接入比例攀高下，现货市场与中长期市场将互融互补发展，同时，绿电交易等模式 将加速规模化，逐步形成适应新型电力系统的交易机制。

“源网荷储”四大环节发展需求有望带动数字能源产业加速。当前，电力系统形态正在由传 统的“源网荷”三要素向新型的“源网荷储”四要素转变，新型电力系统四大环节将会迎来 旺盛的发展需求，与之相适应的数字能源产业也有望在不同环节持续加速。1）在电源出力 侧，煤电仍是电力系统中的基础保障型电源，煤炭产业智能化、清洁化需求将会持续，煤炭 信息化产业或将迎来持续发展。另一方面，新能源产业规模快速扩张，围绕新能源功率预测、 智能优化和供给消纳需求的数字能源相关产业景气度有望持续。2）在电网运营侧，智能化、 数字化技术广泛应用，基于人工智能、大数据、云计算等新兴技术，智慧化调控运行体系加 快升级，满足分布式发电、储能、多元化负荷发展需求。3）在用户负荷侧，虚拟电厂、电 动汽车、可中断负荷等优质调节资源将会参与电力系统灵活互动，用户侧调节能力大幅提升， 虚拟电厂、电动汽车聚合充电相关产业或将受益。4）在储能蓄能侧，储能多应用场景多技 术路线规模化发展，将会重点满足系统日内平衡调节需求，储能建设需求有望带动数字能源 相关产业发展。

电动汽车和充电桩高速增长带动了能源互联网消费场景不断涌现。当分布式能源、电动汽车 等新场景大量出现并接入电网，一个高度互联的能源体系正在形成，场景化将成为能源服务 的新动力，并重新定义供需之间的交互关系。传统的基于重资产提供能源服务的商业模式升 级为能够进行服务交换的平台模式，基于一个个场景，更多本地能源服务的机会快速涌现， 通过能够连接供需、聚合服务的能源互联网平台，能源消费者在享受能源服务的同时，可以 成为本地的能源生产者，向电网输电，也能够通过需求响应成为能源市场的直接参与者，就 近平衡供需。需求侧未来大规模的分布式电源+需求侧储能+用户负荷控制，形成微电网，实 现能源互联网的落地，并可能成为碳中和的最主要手段。

4.6.公共事业信息化

4.6.1.教育信息化：贴息贷款提振高校信息化需求

政策红利持续，加大财政拨款为教育信息化保驾护航。近十年，我国陆续发布了多项教育信 息化建设的相关政策，依托日益进步的技术手段，从硬件到软件、从基础设施到促进科教融 合，发展“互联网+教育”。在 2012 年教育部发布的《教育信息化十年发展规划（2011－2020 年）》中，首次明确提出各级政府在教育经费中按不低于 8%的比例列支教育信息化经费，保 障教育信息化拥有持续、稳定的政府财政投入。

教育信息化促进优质教育资源共享，打造便利教学服务。据教育部统计，我国重点大学（985、 211 学校）数量仅 115 所，占普通高校总数不足 4%，而北京和上海两市所拥有的 985、211 学校数量的合计占比超过 30%，高等教育资源不足且倾斜严重。教育信息化具备突破时空限 制、快速复制传播、呈现手段丰富的独特优势，在促进教育公平中扮演着重要角色。清华大 学、北京大学、复旦大学、上海交通大学等高校先后成为国际平台 edX、Coursera 的亚洲高 校成员，国内有 800 多所高校实施了 MOOC 建设项目。2022 年 3 月，教育部司长吴岩在国家 智慧教育平台建设和应用进展成效新闻发布会上介绍，我国从 2013 年只有五门慕课到如今 超过 5.25 万门，从 2013 年上百名注册用户到目前已经超过 3.7 亿的用户。

4.6.2.医疗信息化：医保支付改革加速 DRG/DIP 推进

智慧医疗是指通过先进的物联网等技术在医药卫生领域的深入应用和实践，实现患者与医护 人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐渐从疾病治疗走向健康预防，从传统医学到数字 医学再到信息医学的转变，更大程度上满足了人们预防性、个性化的医疗需求。新冠疫情成 为了互联网医疗发展的强力催化剂，国家全面推进互联网诊疗以减少交叉感染风险，比起以 前线下门诊，在线问诊、慢病管理等互联网医疗需求大幅提升，有助于拉动智慧医疗产业发 展。根据艾瑞咨询数据，2021 年中国医疗信息化核心软件市场规模达到 323 亿元,2021-2024 年复合增速达到 19.2%，预计 2024 年总规模达 547 亿元。其中，医院信息化核心软件市场规模为 195 亿元，现今仍是各类信息化厂商的主战场；临床信息化市场规模为 128 亿元，未来 三年复合增速达 24.7%，规模增速较快且市场集中度低。

基层医疗机构为主导，城乡医疗水平分布不均，智慧医疗有助于医疗资源公平化。2015 至 2019 年，基层医疗卫生机构占据全国医疗资源供给的 95%左右，中国整体医疗水平依然较为 薄弱。而在城乡之间，每千人口的卫生技术人员数，城市的数量是乡村的 2 倍，医疗资源存 在分布不均。我们认为，未来有望依托 AI、互联网医疗等智慧医疗的技术，改善医疗资源的 不均衡，从而助力医疗公平化。

DRG 是指将住院患者按照疾病严重程度、治疗方法复杂程度以及资源消耗程度的相似性分成 一定数量的疾病组，原则上覆盖所有急性住院病人（亚急性和慢性疾病，如慢性精神疾病、 安宁疗护、纯中医治疗等不适宜按 DRG 付费），决定患者入组的因素包括住院患者的主要诊 断和主要治疗方式及合并症并发症、年龄、住院天数等。DRG 以疾病诊断为核心，将相似病 例纳入一个组管理，每个组内有几十个相近的疾病和相近的操作，原则上分组不超过 1000 组，优点是便于比较管理，缺点是专业性强、操作难度大。DRG 付费中要求试点地区在总额 的前提下提前制定 DRG 组的支付标准，属于预付。

智慧医院方面，医疗信息系统的两个典型例子分别是 HIS（Hospital Information System 医院信息系统）和 CIS（Clinical Information System 临床信息系统），前者主要面向医院 管理，后者面向病人管理。我国上一轮 HIS 建设热潮兴起于 2010 年，当前 HIS 系统渗透率 较高，而 HIS 系统的更新周期为 10 年左右，由于早期开发应用的 HIS 存在操作繁琐、非标 准化的问题，目前处于传统HIS系统升级换代的新周期。大型医院已完成部分CIS系统建设， 开始向 CIS 系统建设中更深入的应用（如手术室、重症加强护理病房（ICU））延伸。

4.6.3.供水/供热信息化：科技助力节能减排

水资源可持续发展战略有力地支持水务行业信息化的快速发展。虽然我国水资源总量丰富， 但人均占有量不足，据中国地质调查局统计，我国淡水资源总量约占全球水资源的 6%，次于 巴西、俄罗斯、加拿大、美国和印度尼西亚，居世界第 6 位，但人均水资源占有量仅为世界 平均水平的 1/4、美国的 1/5，是全球人均水资源最贫乏的国家之一，近年来我国人均水资 源量在中度缺水线附近。水资源短缺是基本水情，是经济社会发展的重要瓶颈制约，因此， 需要通过升级节水器具、提升再生水利用率等方式缓解水资源短缺的情况。

政策加技术带来水务信息化行业发展机遇，提升供水管控能力。《国家新型城镇化规划 （2014-2020）》《国家智慧城市（区、镇）试点指标体系（试行）》《关于促进智慧城市健康 发展的指导意见》等政策反复强调全面推进水务行业信息化建设，实施从水源地到水龙头的 全程监督。随着物联网、移动互联网、3S（RS、GIS、GPS）、大数据等技术不断革新，水务 企业信息化建设持续深化，水务企业能为城市提供更为优质的供排水服务、水质污染管控与 环境保护以及降低供水管网漏损率，同时管控与及时处理各种应急水务事件，提升水务服务 水平与满意程度，优化资源配置，实现各类水务活动的数据化、信息化与智能化管理。根据 前瞻产业研究院预测，到 2025 年智慧水务行业市场规模将超过 300 亿元。

4.7.数字金融：数字人民币试点区域持续扩容

数字人民币是央行发行的法定货币，具有法偿性。根据央行发布的《中国数字人民币的研发 进展白皮书》，数字人民币是人民银行发行的数字形式的法定货币，由指定运营机构参与运 营，以广义账户体系为基础，支持银行账户松耦合功能，与实物人民币等价，具有价值特征 和法偿性。

数字人民币定位于现金类支付凭证（M0），无利息和手续费。M1 和 M2 已经较好实现数字化。 随着信息技术的发展，批发资金依托支付系统实现了电子化，支持 M1 和 M2 流通的银行间 支付清算系统（如大小额支付系统和网上支付跨行清算系统等）、商业银行行内系统以及非 银行支付机构等各类支付系统不断完善升级，较好地满足了经济发展需要。用数字人民币替 代 M1 和 M2，既无助于提高支付效率，也会造成现有系统和资源的巨大浪费。 现金管理高成本叠加洗钱风险，促使 M0 数字化需求显现。当前在金融服务覆盖不足的地方， 公众对现金的依赖度仍然很高，对获得和使用数字化的央行货币有现实需求和期待。而现金 的管理成本较高，其设计、印制、调运、存取、鉴别、清分、回笼、销毁以及防伪反假等诸 多环节耗费了大量人力、物力、财力，且存在被用于洗钱等违法犯罪活动的风险。因此，通 过新技术使得 M0 数字化的需求逐渐显现。我们认为数字人民币的推出正是响应了这一需求， 因此数字人民币主要定位于 M0 环节的数字化。

数字人民币在中央银行的核心系统由“一币，两库，三中心”构成。根据央行数研所前所长 姚前撰写的论文《关于央行法定数字货币的若干思考》，数字人民币在中央银行侧主要由以 下的几个部分组成： “一币”即由央行负责数字货币的“币”本身的设计要素和数据结构。从表现形态上来看数 字货币是央行担保并签名发行的代表具体金额的加密数字串，不是电子货币表示的账户余额， 而是携带全量信息的密码货币。

数字人民币具有七大设计特性。根据《数字人民币的研发进展白皮书》，数字人民币在设计 时具有七大特性，其中，我们认为可控匿名、支付即结算、可编程性是数字人民币区别于传 统纸币以及其他移动支付工具的主要特点。这三大技术有望打造数字人民币新的应用场景。

4.8.智能车：L2+接棒，产业链高景气不改

L2 渗透率逐季提升，智能驾驶产业高景气不改。根据高工智能汽车数据，自 2021Q1 以来， L2 级别智能车的渗透率从不足 15%提升至约 30%，单季度搭载量从约 60 万辆提升至约 150 万 辆，为智能驾驶板块提供了强劲的驱动力。同时，根据高工智能汽车数据，2022 年 1-10 月， 国内市场乘用车前装标配 L2+/L2++交付上险 42.14 万辆，前装搭载率为 2.65%，显示出高级 别智能驾驶正在逐步落地。我们预计后续在 L2 级别渗透率稳步提升的同时，L2+级别将迎来 跨越式增长，智能车产业链高景气不改。

政策信号明确，支撑意义重大，加速 L2+及以上高级别智能驾驶落地。2022 年 6 月，《深圳 经济特区智能网联汽车管理条例》发布，在国内首次对智能网联汽车的准入登记、上路行驶 等事项作出具体规定，是国内首部关于智能网联汽车管理的法规。我们认为，条例的最大亮 点在于支持了以往处在模糊领域的 L3 级别自动驾驶的全场景通行，包括了高速、城市开放 道路和泊车域，以及对商业化运营的放开。从供给端来看，更广泛的路侧场景有助于车辆采 集更多在真实环境下的行驶数据，从而加速高级别智能驾驶（L3 及以上）的迭代速度，加快 L3 自动驾驶的落地节奏。从需求端来看，当前大多数终端用户对于智能驾驶的认知仍停留在 ADAS 阶段，高级别智能驾驶仍未跨越被大众普遍接受的鸿沟，但随着智能车商业化运营的开 启，终端用户的感知将大幅加强。总体来看，智能网联汽车相关法律法规的持续完善是非常 重要的产业拐点信号，《条例》的发布加速了智能驾驶和车路协同的发展，保障了相关产业 链的持续高景气度。

看好方向 1：传感器——激光雷达。2022 年，激光雷达迈入上车周期，包括禾赛科技、速腾 聚创、图达通等厂商均开启了大激光雷达的大规模量产。一方面，各家厂商通过芯片化提升 集成度从而使成本进入可控范围；另一方面，扫描方式也得到优化，将机械式升级为半固态 式提高可靠性从而达到车规级标准。展望未来，我们认为对于激光雷达厂商而言，规模化量 产能力将成为竞争重点。

看好方向 2：智能驾驶域控制器，高算力平台助力高级别智能驾驶加速推进。一方面，英伟 达仍是高算力平台首选，目前蔚来、小鹏、理想、上汽等搭载 Orin 的智能汽车均已开启大 规模交付，相关供应链企业将持续受益。另一方面，高通 Snapdragon Ride 平台进展迅猛， 8 月第一款搭载高通 8540SOC 的长城摩卡落地，标志着高通在智能驾驶领域的从零到一，后 续值得期待。再者，国产厂商成为重要一极，地平线征程 3 芯片大规模上车，征程 5 芯片获 得理想 L7/L8 定点，同时华为在智能车领域的布局有序推进。我们认为，后续对国产芯片平 台的选择对于 Tier 1 有着重要意义。

看好方向 3：智能驾驶软件，从辅助驾驶迈向高级别智能驾驶，带来几何级软件开发需求。 我们认为，智能汽车下一阶段将从从辅助驾驶（L2）迈向高级别智能驾驶（L2++），例如可 以实现点到点的全场景自动行驶的导航辅助，以及在停车场的记忆泊车和代客泊车，而功能 的升级势必将带来几何级的软件开发需求。我们预计车厂后续将通过自研、合作、建立生态 圈等方式，持续加码在软件和算法方面的能力，中期维度来看，软件的供需错配仍将存在， 利好产业链相关厂商。

看好方向 4：智能座舱渗透率进一步提升，重视操作系统、一芯多屏和 DMS 的放量逻辑。高 通 8155 芯片集中上车，提供强大算力支持。该芯片采用 7nm 工艺流程，算力比传统主流车 载芯片高 3-4 倍，目前多款车型如小鹏 P5、蔚来 ET7、智己 L7 等均已装载。一芯多屏交互 成为趋势。智能座舱屏幕正在从过去的单屏扩展到仪表、中控屏、平视显示器、娱乐屏在内 的多个显示屏，单价价值量得到提升。DMS/OMS 系统陆续上车。Euro NCAP 要求欧洲市场新 车从 2022 年 7 月开始配备 DMS，国内已对部分商用车车型安装 DMS 系统作出强制要求，后续 有望推出在乘用车方面的法规。目前理想、蔚来、吉利等车企均把 DMS 列入配置清单，我们 看好 DMS 成为后续智能座舱的重要组成部分。

看好方向 5：4D 毫米波雷达落地可期，带动产品 ASP 提升。除激光雷达外，我们也看好 4D 毫米波雷达在 L2 及以上智能驾驶场景中占据重要位置。虽然目前智能汽车也装配有毫米波 雷达，但其由于缺少测高能力，导致难以识别静止物体。而 4D 雷达通过增加通道数，兼顾 了分辨率高、低成本和全天候工作的优势，目前，包括上汽飞凡、长安 C385 均装载了 4D 成 像雷达，而华为、傲酷也发布了自研 4D 成像雷达。此外，凭借更好的性能，4D 毫米波雷达 的单价也会更高，有望推动毫米波雷达在整车中的价值量。

看好方向 6：车路协同从示范区走向规模化部署。长期以来，网联化被认为是实现汽车新四 化的重要一环，其通过车与外界的信息交换，能有效地增强驾驶安全，提升交通效率，改善 驾驶体验，从而解决车辆超视距和盲区的信息感知难题。基于该理念，我国近年来积极制定 智能网联领域的发展战略及规划，强调通信、汽车、交通等跨产业的融合，并逐步加大交通 领域智能化、网联化的基础建设，强调“人-车-路-云”协同发展，积极推进基于 C-V2X 的 通信技术落地。根据 2019 年发布的《C-V2X 产业化路径和时间表研究白皮书》，我国 V2X 的 落地节奏规划为，2021 年前主要在示范区、先导区、特定园区部署路侧设施，2022-2025 年 在典型城市、高速公路逐步扩大覆盖范围，预计到 2025 年新车 V2X 设备搭载率达到 50%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

精选报告来源：【未来智库】。