华泰证券“新基建”系列研究报告：新基建起航创新时代砥砺前行

2020年04月08日行业评级：行业评级：相关研究相关研究一年内行业走势图一年内行业走势图(%)284(9)(21)19/0419/0619/0819/1019/1220/02机械设备计算机软硬件 沪深300资料来源：Wind面向“十四五”，新基建将对中国产生历史性影响以5G网络、云计算、工业互联网为代表的数字化网络和智能化产业应用将是新基建的核心内容。在2020年特殊的经济形势下，新基建肩负着稳定经济增长的作用。但对于新基建的实质，我们建议需要站在一个更高瞻远瞩的视角去看待。新基建有望承担的是加速社会及经济结构优化和升级的重任，在即将到来的“十四五”时期及未来，将对中国产生历史性影响。通过梳理受益新基建的具体产业链领域，建议关注下列十家国产化行业龙头企业，包括：中兴通讯、海康威视、金山办公、中微公司、北方华创、浪潮信息、数据港、中国软件、宁德时代、宝信软件。七大领域或是新基建核心发展方向，实施主体更需要依靠市场化力量我们认为，新基建投资有望重点涉及七大领域：5G、数据中心、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传统基础设施数字化改造。对比于传统基建，新基建具有投资拉动效应（或倍数）大、技术升级速度快、商业模式相对不成熟等特点，因此建议在新基建的资金来源和实施等主体方面，政府充当战略引导者，投资和实施主体需要更多地依靠市场力量。5G网络及应用：抢占下一轮信息科技制高点5G网络作为新型基础设施建设的底层技术，有望带来整个信息基础设施的革命性升级。当前国内的运营商、设备商、终端商都在不断加快推进5G设备研发和产业发展进程。5G网络大带宽、低时延、高连接数的特点将激发超高清视频、工业互联网、车联网、云游戏、VR/AR等下游应用的蓬勃发展。建议关注5G设备龙头中兴通讯、5G安防应用龙头海康威视。数据中心及云计算：数据赋能百业传统软件和数据向云上迁移是IT产品形态演进趋势。在云化浪潮中，底层资源将迎来确定性的需求高景气。服务器是云计算的硬件支撑和虚拟化资源来源，数据中心是促进5G、人工智能、工业互联网、云计算等发展的数据中枢和算力载体。建议关注服务器龙头浪潮信息、IDC服务商数据港、办公SaaS龙头金山办公。数据智能融合传统产业：应用潜力无限，工业互联网是关键领域之一人工智能产业已上升到国家战略高度。人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力，是新基建的重要内容。在制造、医疗、金融、无人驾驶等领域，人工智能与传统产业的融合能够反哺产业效率提升，具有较大应用潜力。工业互联网将是关键领域之一，有助于提升中国存量制造产能的效率和竞争力。建议关注宝信软件。核心技术和装备的国产化是新基建成败的决定因素我们认为，芯片和软硬件国产化、国产半导体设备及智能机器人都是新基建的底层基础。1）新基建及应用将产生大规模的芯片需求，芯片及半导体设备国产化战略价值突显、进程有望提速；2）IT国产化要求从“云”到“端”实现全产业链的安全、可控，为国产软硬件提供崛起机遇；3）智能机器人是制造业向智能化转型的硬件基础，5G时代工业互联网与工业机器人发展相辅相成。综合考虑今年需求趋势和国产化进展，“新基建”投资驱动下半导体设备的受益程度有望最为突出，建议关注中微公司、北方华创。风险提示：宏观经济下行压力加大的风险，海外疫情持续时间超预期的风险，新基建相关产业新技术发展速度低于预期的风险。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准1行业研究/深度研究|2020年04月08日稳增长、促转型，把握新基建浪潮中的七大产业机遇 3七大领域：5G、数据中心、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传统基础设施数字化改造 3新基建政策不断深化 5新基建推动中国社会向数字化、信息化和智能化转型 65G下游应用：抢占下一轮信息科技革命制高点 7工业互联网：制造强国之路 7工业机器人：工业互联网核心支撑 7V2X车联网：技术加速落地 超高清视频：5G催化成熟 大数据与云计算：数据赋能百业 IDC：超大型IDC方兴未艾 云计算：企业上云加速 云计算基础设施 服务器是云计算的硬件支撑 云计算发展带动服务器需求增长 边缘计算基础设施 205G的发展加速了边缘计算的崛起 21算力基础设施市场规模 22人工智能：产业融合AI，反哺实体经济 25基础硬件层：国际芯片巨头建立先发优势，中国初创企业寻求突破 25技术层：算法和计算力是核心驱动力，开源化和通用性是趋势 26行业应用：AI技术应用的主战场 27核心技术和装备的国产化是新基建成败的决定因素 29国产芯片产业链：支撑“新基建”的产业命脉 30 30国产半导体设备 31国产操作系统：信息化强国之基 36“新基建”十大核心行业龙头企业梳理 39风险提示 40谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准2新基建担负着不一样的历史使命。传统基建稳需求、注重补短板，新基建关注新兴产业、谋未来发展。我们认为，以5G网络、云计算、工业互联网为代表的数字化网络和智能化产业应用将是新基建的核心内容。在2020年特殊的经济形势下，新基建肩负着稳定经济增长的作用，但对于新基建的实质，我们建议需要站在一个更高瞻远瞩的视角去看待，新基建有望承担的是加速社会及经济结构优化和升级的重任，在即将到来的“十四五”时期及未来，将对中国产生历史性影响。传统基建稳需求、注重补短板，新基建关注新兴产业、谋未来发展。根据去年以来中央的会议精神，本轮扩基建不同于以往靠“铁公机”拉动，传统基建更注重补短板、惠民生，以及决胜脱贫攻坚战领域。本次疫情事件暴露出了国内医疗卫生领域短板，或成为倾斜领域。主要投向包括公共卫生服务、医疗救助设施、老旧小区改造、城市停车场、城乡冷链物流、市政管网、自然灾害防治、污水垃圾处理等，以及农村公路、信息、水利、高标准农田、农业机械化等现代农业基础设施建设。“新基建”兼顾短期逆周期调节及中长期高质量发展要求，将成为基建投资领域新的发力点。早在2018年年底的中央经济工作会议提出，“加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设”，新基建的概念由此产生，并被列入2019年政府工作报告。2019年两会期间和同年7月的政治局会议中再次强调以5G、人工智能和工业互联网等为代表的新基建在逆周期调节中将承担更为重要的角色，要进一步加快推进信息网络等新型基础设施的建设。进入2020年，新基建作为对冲疫情影响和推动实现全面建成小康社会目标的重要抓手，近期在多次会议中被频繁提及。从1月3日的国常会、到2月14日的中央全面深化改革委员会会议、2月21日的政治局会议、2月23日的疫情防控和经济社会发展工作部署会议和3月4日的政治局常委会议，频率之高可见其重要程度。结合国内相关政策、会议对新基建重点领域的展望，综合考虑中国经济实现高质量发展所必不可少的产业需求，我们认为，新基建投资有望重点涉及七大领域：5G、数据中心、云计算、工业互联网、物联网、人工智能、传统基础设施数字化改造。从产业链角度，有望较为受益的具体产业包括：半导体设备、国产芯片、国产基础软件、服务器、存储、IDC、云计算、工业机器人、工业互联网、V2X车联网、超高清视频、人工智能的基础层、技术层及应用层（智能驾驶，AI+安防、金融、医疗、司法、教育等）。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准3万个T)或Z(10亿个T);第二，数据类型繁多人工智能是计算机科学的一个分支，是一种用智能方式帮助人类应对世界的研究及应要素，在强大算力以及海量数据的支持下，等领域。5G、AI、大数据、云计算等新型基础设施的飞速发展，将有望发挥引领作用，促资料来源：国家发改委，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准418年中央经济工作会议首次提出“新型基建”概念，重点配套新兴产业发展，具体包括5G网络、数据中心、智能制造、工业互联网、物联网、无人配送、在线消费、医疗信息化等领域。同时会议中还强调要“加大城际交通、物流、市政基础设施等投资力度”，并“补齐农村基础设施和公共服务设施建设短板，加强自然灾害防治能力建设”。所以，更广义的新型基础设施建设还可以包括轨道交通、环保建设等补短板领域。新型基建体量尚小但发展前景大，符合高质量发展要求，将是政策持续支持方向。可以看到，无论是专项投向新基建的比例，还是PPP项目中新基建的占比，都在不断提升。2020年至今新增专项债投向新基建的比例达到24%，明显高于2019年全年3%的占比；2017~2020年国内PPP项目中新基建占比总体呈提升趋势，2020年2月占比达13.4%。50新基建交通运输土地储备棚改城乡社区农林水医疗卫生学校教育其他未指明分类新基建交通运输土地储备棚改城乡社区农林水医疗卫生学校教育其他未指明分类资料来源：Wind，华泰证券研究所99 资料来源：Wind，华泰证券研究所2020年高层明确定调“新基建”作为逆周期调节的方向。“新基建”并不是新名词，早在2018年底，中央经济工作会议上明确了5G、人工智能、工业互联网、物联网等“新型基础设施建设”的定位。随后“加强新一代信息基础设施建设”被列入2019年政府工作报告。2020年以来，为了对冲新冠疫情对经济造成的冲击，逆周期调节政策发力，并与过去的传统基建不同，高层定调推进“新基建”。2020年3月4日，中共中央政治局会议指出，要加大公共卫生服务，应急物资保障领域投入，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，要注重调动民间投资积极性。资料来源：中国政府网，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准5新基建对提升中国存量资产效率、改善中长期产业竞争力都将起到至关重要的促进作用，尤其是对关系到国计民生及国家主导产业的重点领域。“十三五”期间中国整体基础设施建设延续高投入状态，相较于交通运输、电力水利等传统基建，新基建存在短期固定资产投资规模总量相对较小的特征。目前社会各界对新基建能否较大力度促进经济增长仍存在观点分歧和担忧。我们建议要用有别于“固定资产投资驱动经济增长”的逻辑来看待新基建的价值，主要转变两个思路：1）要用更加“高瞻远瞩”的眼光看待新基建的对中国社会的价值。对于新基建，不能仅评估其投资规模对短期经济的拉动作用，更应该从中长期战略价值来理解其发展意义。新基建的实施有望优化中国庞大的存量制造产能效率和社会生活的方方面面，从而推动中国社会向数字化、信息化和智能化的结构调整和全面转型升级；2）要用更加“市场化”的方式为新基建创造投融资环境。传统基建资金来源主要是政府财政资金、银行间接融资和PPP投资模式等，投资的规划和实施以政府部门主导。但是新基建由于具有技术升级需要持续大规模研发投入、应用场景和商业模式相对不成熟等典型特征，未来政府部门可能逐步转变为动员发起方和战略投资方。中国新基建相关产业依靠市场化竞争不断实现技术升级和进步，并依托境内外资本市场实现直接融资、投资收益变现和持续扩张。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准62019年是5G基建元年，带来5G上游的电子、通信产业链业绩回暖。2020年，伴随着5G基础设施覆盖率的提升和5G终端的普及，5G下游应用有望成为下一个投资热点。工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置。工业软件用主要涵盖研发设计、生产执行、经营管理三大类。基于工业互联网平台，工业软件的形态从本地部署的复杂系统软件向云化轻量级工业APP转变。全国各类型平台数量总计已有数百家之多，具有一定区域、行业影响力的平台数量也超过了50多家。既有航天云网、海尔、宝信、石化盈科等传统工业技术解决方案企业面向转型发展需求构建平台；也有树根互联、徐工、TCL、中联重科、富士康等大型制造企业孵化独立运营公司专注平台运营；还有优也、昆仑数据、黑湖科技等各类创新企业依托自身特色打造平台。相比于传统的工业运营技术和信息化技术，工业互联网平台的复杂程度更高，部署和运营难度更大，其建设过程中需要持续的技术、资金、人员投入，商业应用和产业推广中也面临着基础薄弱、场景复杂、成效缓慢等众多挑战，将是一项长期、艰巨、复杂的系统工程，当前尚处在发展初期。一是在技术领域，平台技术研发投入成本较高，现有技术水平尚不足以满足全部工业应用需求；二是在商业领域，平台市场还没有出现绝对的领导者，大多数企业仍然处于寻找市场机会的阶段；三是在产业领域，优势互补、协同合作的平台产业生态也还需持续构建。5G催化下工业互联网市场有望提速。工业互联网是以机器、原料、控制、信息系统、产品的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理、高级建模分析实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革。而5G技术有力的提升了数据传输的效率，提升了工业互联网的能力。随着2020年5G商用逐步落地，工业互联网发展有望进一步提速。自主的工业互联网应用生态是大势所趋。相较于基础工具型软件，中国工业软件企业在系统平台和云应用领域与国外厂商起步时间更为接近，技术水平差距较小，因此有望形成中国自主的工业应用生态。新冠疫情下，研发、管理等环节远程实施成为刚需，工信部推动工业APP普及率提升，培养用户习惯，为未来工业互联网的进一步建设打下基础。我们看好工业互联网龙头标的，建议关注用友网络、宝信软件、能科股份。工业机器人是工业互联网在硬件环节的核心支撑，“新基建”投资有望进一步激活中国制造业对机器人及智能制造装备的需求。机器人作为工业互联网体系的重要组成部分，承载着大量相关系统、工艺参数、软件工具、企业业务需求和制造能力，引导汇聚和链接着大量工业资源，通过交互协同和迭代优化，为智能的产生提供必要基础，为制造业智能化的发展创造前提条件。同时，工业机器人能够充分发挥工业互联网平台的重要作用，成为工业全要素链接的枢纽，向上对接工业应用，向下连接海量设备，持续沉淀和积累海量具备应用推广价值的工业经验与知识模型，通过更为科学、高效的工业资源配置方式及路径，驱动制造业体系和生态的智能化升级与运转。工业互联网对工业机器人的技术发展起到促进作用，为产业应用提供了更多可能和场景，充分激活制造业对智能制造转型升级的需求。1）协助机器人实现互联互通与数据共享：通过基于工业互联网的大数据技术实现机器人相关数据分析与共享，减轻劳动强度，改善作业环境，从整体上提高生产率、降低成本。2）有效降低机器人损耗及维修成本：通过远程实时数据监控管理和报警，及时同步生产管理状况，使机器人在工作期间有效地降低谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准7物耗，有效避免变形、划伤、碰伤，减少维修造成的停产成本。3）支撑机器人开展定制化生产：通过工作模型的设计与优化，使机器人快速适应多品种、小批量的定制化生产，产品快速更新换代，适应日益激烈的市场竞争，有效节约投资，形成规模效益。中国具备诞生世界领先机器人公司的基础，本土企业成长潜力大。从“机器换人”到“智能制造”，国内工业机器人需求有望改善。我们认为国内工业机器人需求有望复苏，2020年或出现温和增长，长期成长空间广阔，原因是：1）人口结构的变化将长期推动中国制造业进行智能制造升级；2）伴随技术发展，工业机器人的实际应用效果从“机器换人”升级为“智能制造”，从仅仅是替代人工变为提升企业制造效率、稳定产品品质及降低库存；3）国家及地方政策支持力度大，助力智能制造升级，为机器人产业发展提供有利环境；4）贸易摩擦缓和或将促使制造业恢复投资意愿，2019Q4工业机器人行业数据已经出现改善迹象（2019年10月国内产量当月增速同比转正达1.7%，11、12月增速分别提升至4.3%、15.3%虽然新冠疫情或对2020Q1机器人产业景气度产生一定负面影响（2020年1-2月国内机器人累计产量同比下滑19.40%但随着国内疫情基本得到控制和制造业复工复产有序推进，我们认为机器人温和复苏的趋势不会改变。资料来源：联合国人口司WorldPopulationProspects2019（Mediumfertilityvariant），华泰证券研究所201720182019120%103%100%80%60%90%100%80%60%90%78%61%57%47%35%46%34%35%61%64%57%40%20%0%-20%15%7%20%0%-20%15%7%6%9%(15%)(19%) (14%)(7%)(9%)(11%)(7%)(16%)(7%)(12%)01-030405060708091011122%4%(3%)资料来源：国家统计局，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准8汽车行业目前仍是国内工业机器人最主要的下游应用，随着中国制造业产业升级和转型的不断深化，工业机器人的应用将有望更深入衍射到3C、半导体、新能源、物流仓储等领域，需求更加多元化，增量空间广。汽车制造行业生产程序相对标准化，工业机器人应用发展较早，技术成熟，自动化程度较高。消费电子行业的自动化模式与汽车行业类似，均可在产品零部件生产和整装等环节进行自动化生产，但消费电子行业目前除了个别厂商外，自动化渗透率仍然处于较低水平，自动化升级的空间仍然广阔。对比2010、2018年中国工业机器人市场销售结构可以发现，汽车行业均位居第一应用领域，但占比由50%下降到35%，3C需求由13%扩张到23%，除金属加工以外的其他行业占比由27%提升至32%，行业总体容量增长的同时需求分布呈逐渐多元化的趋势。我们认为受益于随着智能制造及工业物联网的应用领域不断横向延展，2019年及以后机器人下游需求多元化的趋势有望延续。食品饮料烟草食品饮料烟草 品金属加工金属加工资料来源：IFR，华泰证券研究所食品医疗食品医疗5%金属加工金属加工资料来源：IFR，华泰证券研究所中国工业机器人密度仍明显低于全球其他制造强国，“新基建”投资或有助于中国智能制造程度和工业机器人密度的提升。自动化生产的单元产品（机器人）是衡量一个国家自动化水平的重要指标。虽然中国工业自动化行业规模呈现较快增长趋势，但生产制造业中自动化率仍低于欧美发达国家。lFR数据显示，中国自2013年开始成为全球工业机器人最大市场，2018年中国销量达15.4万台，占全球比重达36%。但是，按照机器人使用密度（平均每万名制造业工人所使用的工业机器人数量）为标准，中国的工业机器人密度为140台/万人，虽然已经超过全球平均水平，但仍然显著低于美国（217台/万人）、德国（338台/万人）、韩国（774台/万人）、日本（327台/万人）等制造业强国。我们认为，中国正处于制造业转型升级的历史机遇期，半导体、面板、消费电子智能终端、新能源等高端制造业产能稳步扩张，其对自动化、智能化生产所产生的工业机器人多元化需求将提高中国制造业整体工业机器人密度，中国工业机器人市场有望进一步扩容。45403530252050全球中国美国日本德国韩国印度（台/万人）9008007006005004003002001000全球中国美国日本德国韩国印度资料来源：IFR，华泰证券研究所资料来源：IFR，华泰证券研究所；工业机器人密度为平均每万名制造业工人所使用的工业机器人数量谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准95G护航，工业机器人企业有望与工业互联网深度融合，打造全流程闭环数据传输分析系统，提升自动化和人工智能效率。5G技术的普及，有望赋予机器人更加完善的交互能力，更强大的分析和数据处理能力，很大程度上优化机器人的性能。通过5G提供的低时延+高稳定性的数据流传输，系统可以精确分析到每一台机器人主机。通过监控系统对机器人各项历史数据的分析及学习，对实时数据的采集和分析，实现局部故障预警，机械寿命分析等功能，可帮助客户提前排查生产中的各项问题，有效提升生产效率。与此同时，将客户处的机器人运转数据返回至企业，用于新一代机器人的技术研发与更新，实现数据的全流程闭环。与工业物联网的融合，有望提升企业在价值链中的增加值，提升企业经营的回报率和智能制造升级的投资意愿。工业机器人与工业互联网的发展相辅相成，2020年或是中国机器人产业的新起点，未来有望孕育世界领先企业。结合人口结构、应用场景、产业政策、企业投资信心等多种因素综合分析，我们判断2020年或是中国机器人产业的新起点，未来主要发展趋势包括：1）市场份额或进一步集中，研发可持续增长；2）5G商用时代机器人企业有望与工业互联网、物联网深度融合；3）协作机器人需求有望快速扩张，或是本土企业重点突破的领域之一；4）中国有望在新一轮发展期诞生世界领先机器人企业。目前国内有望受益于“新基建”投资发力、工业互联网加快推广等积极因素的工业机器人代表企业包括：机器人（新松机车联网V2X，利用通信实现数据感知。车联网通信作为移动网络派生发展出来的新的分支，在通信技术要求和应用场景特点上有其独特性。车联网通信通常统称为V2X，根据通信对提示驾驶员前方有碰撞风险，提前减速避让。在驾驶员想要进行左转向时，此时对向如果有车辆正在靠近，交叉路口是交通事故高发区，车辆通过复杂路口时通过V2V技术相关通讯，理解人行横道行人预警人行横道线上安装有行人探测传感器，当人行横道有行人同时有车辆靠近时，向人行横道周边车辆发送行人信息。人之间的信息交互互根据主路和匝道的交通时变状况实时采集、传输数据来优化匝道控资料来源：OFweek智能汽车网，雷锋网，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准10行业研究/深度研究|2020年04月08日车联网是自动驾驶感知层的不可替代环节。当前的自动驾驶大多依靠雷达、摄像头、定位等手段实现感知层信息的输入，但依靠以上技术远远不够，信息的实时交互能力和广度都无法突破，在这一背景下车联网成为自动驾驶感知层的不可替代的环节。车联网可以通过通信手段，提供更远距离信息交互能力和远程控制功能，且不受环境、气候、遮挡等外部条件影响保障了信息的可靠性。同时，车联网实现了信息丰富性，信号灯、路面状况、行人、以及非视距的全方位信息为自动驾驶提供决策判断，并且在群体信息并发时可提供更高的算力支持和更加优化的解决方案。资料来源：IMT-2020（5G）推进组《C-V2X白皮书》，华泰证券研究所端层两个关键趋势，即车辆联网设备（T-BOX、OBU）和路侧设备（RSU）渗透率提升，其中V2X有望带来新基建需求，即路侧设备，实现车与路的信息交互。另外，目前主要依托4G网络，未来5G网络赋能，需要网络切片和边缘计算等技术叠加，涉及运营商、设备商等。平台层和应用层将随着网络和硬件能力的逐步提升，并行发展。资料来源：2018年12月信通院发布《车联网白皮书（2018年）》，华泰证券研究所芯片：作为产品智能化的大脑，芯片不可或缺，在汽车网联化、智能化的过程中，将带来大量的芯片需求。车规级通信模组：网联化的建立离不开模组，随着万物互联的推进，各种物联网应用的市场规模扩大，带来对模组的需求。车联网是物联网领域中ARPU值最高的应用之一。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准11行业研究/深度研究|2020年04月08日车载终端：车辆联网和数据传输通过终端产品实现。目前，主流的终端产品主要有后装OBD、前装T-Box、以及UBI终端，并得到了广泛的应用。通过对车辆运行数据、驾驶人行为习惯、驾驶偏好等数据进行搜集和分析，实现对道路应急救援、车辆远程维修、整车厂研发新款车型、汽车后市场服务、以及保险定价等的数据支撑。传感器：车联网V2X的信息交互建立在数据搜集的基础上，这就需要大量的传感器。目前，全球规模较大的传感器厂商有博世、意法半导体、德州仪器、安华高、惠普、Qorvo、楼氏电子、应美盛等。平台：平台集合了数据和应用的集中和分发，车联网众多应用场景的实现需要平台作为支撑。目前，以华为为代表的通信设备商，以BAT为代表的互联网企业，以一汽等为代表的整车厂，以及立足于行业应用的模组厂商等，都在建立各自的车联网平台。相关公司包括高新兴、兴民智通、索菱股份、得润电子、宜通世纪、兴民智通、金龙汽车、广汽集团TSP：TSP服务涵盖TSP服务平台、呼叫中心、内容聚合、数据中心与云平台等，向上连接整车厂和智能终端，向下连接内容服务提供商，是产业链中较为核心的环节。相关公司包括兴民智通（九五智驾）、启明信息、万安科技（飞驰镁物）等，其他TSP厂商还有博泰、远特科技、钛马等。行业应用：行业应用提供商是产业链中最贴近实际应用场景的环节之一，车联网应用场景的设想将通过它们提供的应用、系统等软件加载到终端设备中才得以实现。车联网的成熟必将伴随着各式各样行业应用的涌现和发展。相关公司包括高新兴、北斗星通、中海达、耐威科技、亚太股份、均胜电子、兴民智通、欧菲光等。从路侧端来看，形成了数据交互终端、智能交通解决方案等领域。其中，RSU路侧涉及公司包括高新兴、千方科技、金溢科技、华为、中兴通讯等；智能交通交接方案厂商包括高新兴、千方科技、海康威视、大华股份、佳都科技等。在车内装备中，2020年前后装联网设备市场规模有望超过210亿。参考阿里云官网售价，前装设备市场价约为1000元（其中T-BoX价格为700-800元，V2X功能模块200-300元后装联网设备市场价约为150元。根据工信部发布的《车联网产业发展行动计划》中的目标，到2020年，联网车载信息服务终端的新车装配率达到60%以上，总车联网渗透率达到30%。1.2019年我国汽车销量为2576.9万辆，根据华泰证券研究所交运设备行业于2020年3月2日发布报告《多数车企10日复工，全年销量略受损》中预测，考虑到疫情影响，预计2020年全年汽车销量增速或下滑至-3~0%。我们保守预计2020年全年汽车销量同比下滑3%，销量约为2499.6万辆，则前装联网车辆1499.8万辆，由此预测2020年前装联网设备市场规模为149.98亿元。2.根据公安部交通管理局2020年1月8日公布的数据显示，全国汽车保有量为2.6亿辆，根据中商情报网发布的《2019年中国车联网行业市场现状分析及发展趋势预测》显示，2019年中国车联网市场用户规模将近3000万辆，车联网渗透率仅为11.5%。按照2020年总车联网渗透率为30%，则新增联网车辆约为5552万辆，剔除前装联网车辆1499.8万辆，则新增后装联网车辆约为4052万辆，市场规模约为60.78亿元。在智能化道路基础设施规划建设方面，预计投资金额在千亿级别以上。RSU设备升级将包括信号灯、标志、摄像头、激光雷达等各种环境感知设备，涉及投资规模可观。根据国家统计局数据显示，截止2018年，中国高速公路里程为14.26万公里，城市道路长度为43.2万公里。根据第五届智能网联汽车技术年会（CICV2018）会议，公安部交通管理科学研究所表示，单个红绿灯设施的改造费用是10万，依此假设每公里智能化改造费用为50万元，则城市道路和高速公路智能化改造则预计需要投资2873亿元。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准12根据《战略》提出，到2025年智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展，车用无线通信网络（LTE-V2X等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用。按照国家统计局数据，2018年我国地级市数量占总城市数量43.6%，参照这一比重，假设2025年V2X道路智能化渗透率约为50%，即2020-2025年城市道路和高速公路智能化改造市场规模超过1400亿元，年均建设量为287亿。5G或成超高清行业发展重要催化剂。由于超高清视频具有更大的视频码率和视频容量，因此对传输、压缩、转码、存储等技术提出了更高的需求。5G标准定义的重要的应用场景之一增强移动宽带（eMBB）将为超高清视频提供大流量传输的服务。根据工信部、中国5G推进组的工作部署，我国5G将于2020年迈入正式商用，2019年6月，工信部向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电四家企业发放了5G商用牌照，也标志着我国5G商用正稳步推进。2020年5G网络的应用或成为超高清视频产业发展的重要催化剂。0资料来源：CSDN，华泰证券研究所5G基站建设量5G基站建设量0资料来源：工信部，前瞻产业研究院，华泰证券研究所4k高清内容短板逐步补齐，超高清产业蓄势待发。我国4K产业链中下游包括电信运营商、系统集成供应商、终端制造商，近年来发展迅速。而上游内容制作厂商仍旧处于探索盈利模式的过程中。近年来，随着4K花园等高清内容厂商不断进行尝试，中央及地方卫视积极与企业合作推广，4K内容逐步丰富，我国4K内容短板逐步补齐。公司官网资料来源：政府官网，公司官网，华泰证券研究所视频转码是高清视频产业发展的重要环节，面临发展机遇。转码是视频产业中的重要环节，从收录采集、生产到传输、分发及播放均需要转码技术实现视频文件、视频码流之间的转换，应用领域十分广泛。在高清视频领域，实现高稳定性、高兼容性、高清晰度的视频转码对转码技术提出了更高的要求，在传输、终端等产业迅速发展的同时，转码技术作为其中的关键环节同样面临发展机遇。建议关注当虹科技、数码科技。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准13我们观察到数据中心向集约化，超大型演变。全球来看，根据Gartner数据，2017年全球数据中心数量总计为44.4万个。Gartner预计，2020年全球数据中心数量有望减少至42.2万个。虽然Garter预计数据中心总数量是减少的，但如果我们看机架数数量，未来几年全球数据中心的机架数量有望保持稳健增长。根据Gartner数据，2017年底，全球数据中心的机架数量达到493.3万架，安装的服务器数量超过5500万台。Gartner预计2020年，全球机架数量有望超过498万架，服务器数量有望超过6200万台。数据中心数量（左轴，万个）机架数量（右轴，万架）2015201620172018E资料来源：CCID，华泰证券研究所通过以上数据，我们看到，全球数据中心的数量在减少，但机架数量和服务器数量都在增加。这其中主要是因为数据中心的结构在发生变化。根据Gartner数据，截至2017年底，全球微型数据中心（机架数量小于25个）的数量为42.3万个，小型数据中心（机架数量为25-100个）数量为1.4万个，中型数据中心（机架数量为100-500个）数量为5732个，大型数据中心（机架数量500个以上）数量为1341万个。超大型数据中心数量不断增加。根据2015年Synergy做出的预测，超大规模数据中心数量将从2015年的259个增长到2020年的485个，份额将从2015年21%增长到2020年47%，届时83%的公有云服务器和86%的公有云负载将承载在超级数据中心，处理能力占比从39%提升到68%，流量占比从34%提升到53%。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准14全球超级数据中心数量（个）超级数据中心占比（Installe201520162017E2018E0资料来源：CCID，华泰证券研究所而从实际发展情况来看，超大型数据中心的增速更快，全球云计算企业的快速发展，使得全球范围内大型数据中心数量快速增长。根据2017年Synergy数据，2017年全球范围内的超大规模数据中心已经超过390个，同比增加90个。其中，谷歌的数据中心增加比较明显，腾讯和百度在2017年也建立了超大规模的数据中心。0020162017资料来源：CCID，华泰证券研究所根据中国信通院数据，2017年底，中国数据中心机架数量达到166万架，数据中心数量为1844个；规划在建数据中心规模107万架，数据中心数量为463个。从中国数据中心发展特点来看，大型数据中心数量有望成为增长主力。截止2017年底，大型数据中心机架数量超过82万个，同比增长68%。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准15机架数量（万架）02016资料来源：CCID，华泰证券研究所云服务收入占比逐步增加。根据中国信通院数据，2017年中国IDC全行业总收入达到650亿元左右，2012-2017年复合增长率为32%，持续保持快速增长。根据其测算，2017年中国传统IDC业务收入为513亿元，占IDC全行业总收入的比重为78.8%。云服务收入138亿元，占比21.2%，比2016年提高2.8%。我们认为，目前云计算正在企业级服务中加快推广应用，未来IT交付的形态或将逐步云化，云服务收入在我国IDC业务收入中的占比有望进一步增加。云数据中心占比（%）传统数据中心占比（%）资料来源：CCID，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准16行业研究/深度研究|2020年04月08日 97970资料来源：阿里云官网，华泰证券研究所从IT发展历史来看，互联网和移动互联网已经将C端的大部分的生活方式和内容，从线下搬迁至线上。但B端向线上迁移的过程确实走的比较漫长。这其中有客观技术支持的原因，也有主观意愿的影响。本次新冠疫情刺激B端企业加速从线下向线上迁移的我们认为，C端和B端向线上迁移的工具和载体不同。C端可以依靠移动互联网，将自身的交互、交易等日常活动移至线上。但对于B端企业而言，能够承载企业日常经营活动，向线上的迁移的工具和载体，就不只是移动互联网技术，更需要是云计算。因此，我们认为，云才是企业向线上迁移（或者B端互联网，或者产业互联网）的核心载体。我们已经看到，目前B端企业逐步将自身业务从传统的IT架构向云端迁移。但在我们研究企业向云端迁移的过程当中，我们会发现，现有的云技术和云产品完全能够支持企业业务的云端部署，但由于不同企业对云认知不同，或者对核心业务数据安全的考量，B端企业向线上迁移的过程并不是很顺畅。我们认为，这其中很重要的一个因素就是企业上云的主观意愿。我们认为，此次疫情或将加快企业向线上迁移的进程。具体来看，1）强化企业对云产品的认知。2）强化企业对云产品的使用习惯。3）使用习惯一旦养成，付费意愿也将逐步体现。这一点类似于移动互联网对C端用户付费意识的培养。从具体来看，此次疫情对B端企业影响，更多体现为对其的工作方式的影响，短期从原有的线下模式被迫移至线上。而且目前线上开展的业务内容更多的是以交互为主。但我们认为，毕竟此次疫情是一起突发事件，其对产业趋势的影响，从初期来看，更多是从一个点切入，逐步带动其他需求点。未来，从产业发展趋势来看，我们认为，此次疫情可能会加快B端企业的云化进程。包括我们上面讨论的企业在线协同办公、视频会议等都是B端企业云化的体现。云服务对企业业务流程的覆盖有望更深、更广。云计算标的建议关注：用友网络、广联达、石基信息、金山办公、浪潮信息。泛在算力是智能社会的基石。算力在进入网络化阶段后，受到网络技术发展和网络带宽成本限制，增设边缘侧设备成为必然趋势，未来将形成云端侧负责大体量复杂计算、边缘侧负责简单计算执行、终端侧负责感知交互的泛在算力部署形式。整体来看，算力从单核到多核再到网络化，算力最终走向云-边-端多层级泛在部署的理想方案。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准17行业研究/深度研究|2020年04月08日云基础设施（服务器+数据中心+IaaS）的直接驱动变量为流量。来来几年，流量趋势性增加，云上游产业链发展有望加速。从本质来看，云计算基础设施解决的核心问题是：数据的计算、存储。只要数据（流量）是在不在增加，对底层计算和存储资源的需求也在不断增加。因为，我们可以将云基础设施看作是，随着流量（数据量）增加，而不断呈现线性甚至是非线性增长的业务。另外，我们知道计算机架构就是“底层计算+上层应用”。一般的需求驱动逻辑是，上层应用带动底层计算的增加，底层计算能力的提升驱动上层应用的丰富。两者互为影响，互为彼此的驱动变量。我们认为，云基础设施的三大核心变量为：1）云计算快速发展。2）5G和AI的驱动，3）B端企业线上迁移的驱动。服务器是云计算的硬件支撑服务器是云计算的硬件支撑和虚拟化资源来源。云计算是对基础IT资源的虚拟化（包括计算资源、存储资源、网络资源等云计算平台的背后需要数量庞大的服务器集群作为硬件支撑，可以是单台服务器的集群，也可以是机柜形态服务器的集群。如果云计算机是电厂，那么单台服务器相当于发电机。云计算中非常重要的一项技术是虚拟化技术，虚拟化技术是将单台服务器设备的资源进行划分，分成几十甚至是几百台虚拟机，从而向更多的用户提供计算资源。可以说，服务器是云计算虚拟IT资源的底层支撑和来源，服务器也是云计算中最基础的单元。云计算发展带动服务器需求增长从直观的角度来看，云计算的发展带动了互联网企业对数据中心的大规模建设，而数据中心正是有大量的服务器实体构建而成。而对于另一个认知：随着企业对云服务采购力度的加大，企业自建机房的的需求大幅降低，从而减少对服务器的采购力度。当然这个只是表面现象，其实企业对服务器计算和存储资源的需求没有因为云化而消失，而是发生了转移，从自建机房的服务器转移动云计算厂商的服务器。而且，在企业云化之后，其产生的数据量会急剧增加，对云服务的需求会进一步提升。如果从IT角度来看，首先我们先明白，云服务到底提供的是一种什么服务（主要针对IaaS最基本的就是对大量数据的计算、处理、存储、共享功能。其实云计算之所以产生，也正是因为传统的IT架构比较难处理互联网所产生的大量数据的计算和处理功能（我们都知道，从IT技术演进来看，云计算是发生在互联网之后，最早由谷歌提出）。因此，对云计算需求的核心可以简单理解为，是对数据的计算、处理和存储的需求。而我们看到，互联网和物联网的崛起，各种智能终端的普及，以及网络的加速，使得数据的产生在高速提升。因此企业和个人对数据处理的需求是在不断被创造和高速提升的。从这个角度来看，未来互联网巨头的数据中心也是在不断扩张的，因此服务器的需求仍有较长的路。核心是：只要对数据的计算和存储有需求，对服务器的需求就不会停止。根据Gartner数据，全球服务器出货量在2017Q1开始加速，其背后的核心驱动因素来自于全球云计算市场的快速增长。如果具体来看，全球公有云市场的快速发展拉动了对云服务器的需求。从中国服务器市场发展来看，中国服务器市场发展速度快于全球，从2017Q1开启的这一轮服务求需求上升的周期中国，中国市场服务器出货量增速大概是全球服务器市场增速的2-3倍；出货量占全球比不断上升，由2013年的13%上升至2019年30%左右。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准18资料来源：Gartner，华泰证券研究所0资料来源：Gartner，华泰证券研究所 资料来源：Gartner，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准199%2014H2资料来源：CCID，华泰证券研究所边缘计算是指一种在网络边缘进行计算的新型计算模式。边缘计算机靠近终端或者数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等，就近提供边缘终端智能服务，满足对敏捷连接、实施业务、数据优化、应用智能和安全隐私保护等需求。我们可以将边缘计算简单理解为“终端计算”，区别于云计算时代的“数据中心计算”（云端计算）。资料来源：华为《泛在算力：智能社会的基石》、华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准5G的发展加速了边缘计算的崛起有了5G低时延的支撑，边缘端（Edge端）可以承担原来本机客户端的计算需求。这样对服务器端和客户端都带来一定好处。对于服务器端而言，边缘端会将访问请教在本地进行预处理，能够分散大流量的访问和计算压力。对于客户端而言，边缘端的计算环境可控，算力不依赖于云端服务器。边缘计算作为数据的第一入口，将在智慧园区、云游戏、CDN、视频监控、工业互联网与CloudVR等场景发挥重要作用。资料来源：工信部、华泰证券研究所边缘计算的业务本质是云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进，主要包括云边缘、边缘云和云化网关三类落地形态。根据IDC预测，未来超过70%的数据需要在边缘侧分析、处理和存储。边缘计算领域的多样性计算架构、产品与解决方案越发重要。从边缘计算对软件和硬件的要求来看，软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力。硬件平台需要考虑异构计算能力，如鲲鹏、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA等。即边缘计算软件平台采用CloudNative云原生架构与关键技术，硬件平台支持异构计算能力，以边云协同和边缘智能为关键特征。资料来源：CCID、华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准行业研究/深度研究|2020年04月08日我们从流量增长的角度思考云端协同底层算力的发展对于基础设施的需求。根据思科“视觉网络指数”（VNI相比2017年，2022年全球互联网流量将增长153%，到每月356兆亿字节，其中视频占流量的82%。到2022年，思科预测约三分之二（62%）的连接平板电视机将支持4K。到那时，4KUHD分辨率更密集的数据要求将占全球互联网流量的2%。自从Cisco2005年首次开始VNI预测以来，2005-2018年，流量增长了56倍，累计有36%的年复合增速。Cisco对全球流量的预测数据包括：1）全球IP流量将增加2-3倍（相比2017年）。到2022年，全球IP流量预计将达到每月396EB，高于2017年每月122EB。到2022年，每年流量为4.8ZB。2）全球互联网用户将占全球人口的60%。到2022年将有48亿互联网用户。这比2017年的34亿或世界人口的45%有所增加。3）全球网络设备和连接将达到285亿。到2022年，将有285亿固定和移动个人设备和连接。到2022年，超过一半的设备和连接将是机器对机器，高于2017年的34%。4）全球宽带，Wi-Fi和移动速度或将接近翻倍。全球平均固定宽带速度将从39.0Mbps增加到75.4Mbps。全球平均Wi-Fi连接速度将从24.4Mbps增加到54.0Mbps。平均全球移动连接速度将从8.7Mbps增加到28.5Mbps三倍以上。5）视频，游戏和多媒体将占所有流量的85%以上。资料来源：Cisco、华泰证券研究所0201720182019资料来源：Cisco、华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准行业研究/深度研究|2020年04月08日我们可以看出，未来几年全球网络流量将继续保持快速增长，由此带动的对数据计算和存储的需求也有望快速增长。另外，我们可以从工信部统计的中国移动互联网用户的流量使用情况可以看出，2018年中国移动互联网接入流量达到711亿GB，相比与移动互联网大规模应用前的2013年，增长了60倍左右。同样，中国月户均移动网接入流量，2018年相比与2013年也增长了大概40倍左右。我们预计，在5G带动的新的应用下，网络流量的增长的幅度或将至少在一个数量级（10倍）以上。95495420102011201220132014资料来源：工信部、华泰证券研究所2010201120资料来源：工信部、华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准综合以上，我们可以的得出以下判断：1、未来云计算的持续发展和边缘计算的崛起有望使得网络流量的增加幅度或将至少在一个数量级（10倍）以上。2、数据量的增加有望推动对数据处理和存储等计算资源需求的增加，对其需求的增加幅度或将与数据量增加的幅度保持线性或者非线性增长。3、对计算资源需求的背后，是服务器、存储等基础设施的支撑。我们认为，对服务器的需求或将与数据量的增加，保持线性或者非线性（指数级）增长。从服务器市场变化来看，2012年以来移动互联网和云计算带动了服务器出货量持续增长。特别是2017年云计算推动的对服务器基础设施的需求更加具有代表性。全球服务器出货量不仅出现了走出来长达4个季度的负增长；而且，全球服务器市场的竞争格局也发生了比较明显的变化。满足云计算场景下的服务器厂商的市场份额逐步提升。建议关注：浪潮信息、宝信软件、深信服、中科曙光。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准人工智能的发展驱动着劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革，人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力。人工智能产业链大致可分为基础层、技术层和应用层三个类别。人工智能具有算力、算法、数据三要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。资料来源：36氪《人工智能行业研究报告2017》，华泰证券研究所底层硬件包括GPU/FPGA等用于性能加速的芯片、传感器与中间件，是人工智能应用的资料来源：36氪《人工智能行业研究报告2017》，华泰证券研究所英伟达推出Tegra芯片，作为最早的可用于人工智能TPU2.0发布，加强了训练效能；英伟达英伟达发布JetsonXavie，是全资料来源：AMiner《2018人工智能芯片研究报告》，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准我国AI芯片行业发展尚处于起步阶段。长期以来，中国在CPU、GPU、DSP处理器设计上一直处于追赶地位，绝大部分芯片设计企业依靠国外的IP核设计芯片，在自主创新上受到限制。而人工智能为中国在处理器领域实现弯道超车提供了机遇。目前人工智能芯片的发展尚处于早期，技术路径和生态上尚未形成垄断，为国内AI芯片的发展提供了机遇。目前国内AI芯片公司主要有中星微、寒武纪、西井科技、地平线、深鉴科技等创业公司，比特大陆等矿机厂商也正在向人工智能芯片研发转型。资料来源：华泰证券研究所技术层是人工智能发展的核心，对应用层的产品智能化程度起到决定性作用，在这一发展过程中，算法和计算力是人工智能的核心驱动力。资料来源：华泰证券研究所人工智能正处于从感知智能向认知智能发展的进阶阶段。技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，以及开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能和认知智能两个阶段，是人工智能的核心。感知智能阶段通过传感器、搜索引擎和人机交互等实现人与信息的连接，获得建模所需的数据，如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等。认知智能阶段对获取的数据进行建模运算，利用深度学习等类人脑的思考功能得出结果，如机器学习、预测类API和人工智能平台等。通用技术应用平台提供深度学习、模式识别等技术应用服务，对接应用层。目前感知智能已具有大规模应用基础，如计算机视觉技术已大规模应用于安防、金融等领域，语音识别应用于消费级终端智能音箱、教育等领域。代表企业包括科大讯飞、商汤科技、旷视科技、云知声等。认知智能仍尚待突破，诸如无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开发中，与大规模应用仍有一定距离。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准应用层按照对象不同，可分为消费级终端应用以及行业场景应用两部分。消费级终端应用主要包括智能机器人、智能无人机以及智能硬件三个方向；行业场景应用对接各类外部行业的AI应用场景，如自动驾驶、智慧金融、智慧医疗、智慧教育、智慧零售、智慧安防、智慧营销、智慧城市等。资料来源：36氪《人工智能行业研究报告2017》，华泰证券研究所VR/AR人机交互个人/家用服务机器人公共服务机器人轨道交通系统无人机人脸识别系统情感交互体感交互脑机交互资料来源：《人工智能标准化白皮书（2018版）》，华泰证券研究所谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准人工智能+产业的融合将是未来行业发展重点，目前医疗、金融、安防、无人驾驶等领域人工智能技术应用正在加速落地。AI+医疗：医疗AI在临床使用较多的主要是四类：一是智能影像，二是智能语音，三是医学机器人，四是临床智能决策。医疗智能影像和语音是基于图像和语音识别技术发展起来的，由于医学影像资料获取门槛较低且更为标准化，语音数据识别技术成熟，所以智能医学影像目前发展最为成熟，临床接受程度最高，只是仍然不属于医疗最核心领域。IBMWatson在临床智能决策上具有领先技术，但由于缺乏足够的训练数据和不同地区本土化的障碍，实际应用依然非常有限。AI+金融：金融领域人工智能主要应用于四大领域：保险科技、智能风控、智能投顾和智能投研。传统金融机构的资产配置咨询服务普遍只是向高净值用户开放，但如今有了人工智能与大数据作为依托，部分券商、银行已经可以根据用户的风险测评从海量产品中严选适合的产品供投资者选择，并能为投资者提供个性化的资产配置建议，帮助投资者减少了投资的盲目性。AI+安防：视频监控是安全防范系统中的重要组成部分，传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。然而查看视频工作量大，人力效率低。运用机器视觉的AI分析平台能够区分人体形态、车辆、或选定的物体与所有其他物体的一般移动和像素变化。它通过识别模式来实现这一点。当捕捉的对象（例如人）违反预设规则时，则发送警报。这使得风险的处置从事后提到事前，且大大节约了人力的消耗。AI+智能驾驶：我们认为智能驾驶是人工智能行业应用中最重要也是市场空间最大方向，无人驾驶需要应用到人工智能的深度学习、视觉感知、大数据等技术和更智能化的硬件设备，谷歌、高通、英伟达、英特尔、特斯拉、百度等越来越多厂商纷纷投身于此。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准IT国产化包含了从IT底层的基础软硬件到上层的应用软件。以“云”和“端”角度为例，实现全产业链的安全、可控。1）基于国产平台的终端全栈架构：包括国产CPU、整机设备、固件（BIOS）、操作系统及驱动层和应用层（办公软件、应用软件）等。终端设备包括单独部署的个人桌面电脑、笔记本电脑、接入云平台的瘦客户端等。资料来源：飞腾白皮书、华泰证券研究所2）基于国产平台的云计算全栈架构：随着云计算的发展，政府、金融、电信等各个行业都在逐步从传统信息系统“烟囱式”的建设方式向私有云、公有云环境进行迁移。云计算的核心就是利用以虚拟化为代表的技术进行计算、存储、网络等资源的配置管理和弹性扩展。云计算整体架构包括：基于国产CPU的基础设施层，如整机、网络、存储等；IaaS层--包括操作系统和云管理平台；PaaS层--主要是通过使用容器环境对应用软件进行微服务化定制封装，使用DevOps理念对云原生应用进行持续部署和集成，使用容器编排工具对容器进行统一集群管理；SaaS层包括政府、金融、电信等各行业业务软件。此外，还包括整个平台的安全管理、运维管理及相应的标准制定遵循。谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准资料来源：飞腾白皮书、华泰证券研究所另一方面，从装备制造业角度来看，“新基建”具有深远的中长期影响，有望加速中国高端装备国产化进程。“新基建”的作用不能仅从短期固定资产投资规模来看，其中长期意义更为重要，有望进一步激活存量制造产能，有效提升制造效率，推动中国制造业向智能化、高端化转型。“新基建”的破局点之一在于半导体设备及工业机器人等关键装备的技术持续进步和国产化。本土关键装备制造业的崛起是“新基建”高质量推进的支撑，同时“新基建”投资也将显著刺激和促进关键装备制造业的市场需求。半导体设备和工业机器人或是“新基建”实现突破的关键所在和“新基建”投资下的重点受益领域。“新基建”的重点领域是5G、人工智能和工业互联网等，相关关键装备的技术持续进步是成败关键因素之一。5G基建及应用将产生较大规模的芯片需求，国产芯片产能建设高速推进，半导体设备国产化进程有望显著受益。CPU（CentralProcessingUnit）中央处理器，是计算机的运算和控制核心（ControlUnit它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。中央处理器内部主要包括运算器（ALU，ArithmeticLogicUnit）和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据、控制及状态的总线。自主研发CPU需要得到指令集授权。在国产芯片厂商中，华为鲲鹏和飞腾获得了ARM公司64位ARMV8指令集的架构授权，有权设计、生产、销售ARMv8兼容处理器产品。龙芯、申威分别获得MIPS架构和ALPHA架构的授权，自主研发处理器内核，并在此基础上，对相关架构指令集进行了扩展。基于两种指令集授权模式，加上国内一些厂商自建指令集系统，CPU国产化的方式主要有三种：谨请参阅尾页重要声明及华泰证券股票和行业评级标准行业研究/深度研究|2020年04月08日基于指令系统进行SOC基于指令系统进行SOC集成设计低资料来源：华泰证券研究所国产CPU主要参与者2002年中科院计算所研制出我国第一款商品化通用高性能CPU“龙芯”1号。此后，我国科研技术人员大力攻关，相继有多款国产处理器芯片陆续面世。目前我国国产处理器芯片的主要参与者有：龙芯、兆芯、飞腾、海光、申威和华为等。研发ARMARMX86(VIA)ALPHA龙芯1/龙芯2/龙芯3终端芯片和服务器芯基于AMD最新的Zen不依赖商业机构授权，自主性较高只有低端的服务器芯兼容性和生态需要进兼容性和生态需要进因被列入美国实体名停止更新；主要用于超算和军队，市场和生态能力弱资料来源：Expreview，华泰证券研究所国产半导体设备5G基建推进及应用端的发展有望对半导体及设备产业需求产生较大的拉动作用。5G网络作为新型基础设施建设的底层技术，有望带来整个信