无惧短期调整，定增储备第三成长曲线

公司完成第二业务成长曲线，将向第三成长业务迈进：公司于2015年上市之初，其主要营收和主要毛利来源均为智能手机相关的业务，但经过上市后这么多年的发展，公司成功开拓出了第二主要毛利来源：智能座舱业务。公司为寻找下一根盈利成长曲线发布了大额定增计划，我们认为这一定增体现了公司对未来的增长路径有了一定规划，并提前储备资源为接下来的大额投入做储备。 公司重金投入边缘计算和XR项目：边缘计算将物联网海量数据在边缘侧做提前处理，运用包括人工智能分析在内的技术，大幅度减少了上行到云端的数据量，节约了带宽和时延提升了效率。边缘计算可以运用到物联网的广泛应用领域，包括交通，制造，监控。由于其覆盖面广，市场认为其有较高的成长空间。 中科创达此前和openEuler，AWS等合作推出相关产品，此次定增中其投入最多的项目就是边缘计算站产业化，公司将持续挖掘这一前景较好的赛道。 XR领域在2022年则有突破的可能：当前VR和AR赛道均是国内外互联网巨头重金投入的领域。VR的活跃用户数处于指数级增长阶段，AR则因技术成熟度稍慢。我们认为当前VR很像智能手机早期，处于爆款硬件和应用交替出现，相互促进的阶段，2022年一些潜在爆款的面世将给行业带来弹性。 自动驾驶研发投入是一个天文数字，第三方“卖铲子”厂商有望在前期受益：海外的通用汽车下的Cruise历年投入了130亿美元，谷歌waymo过去4年投入了超过200亿美元，体量稍小的独立创业公司图森和Aurora也融资了约20亿美元。我们认为国内汽车厂商如果想要奋起直追避免成为下一个诺基亚，也需要投资数十乃至上百亿人民币。麦肯锡的调研表明软件研发的投入略高于硬件研发，但两者加在一起才等于验证测试的投入。在软件开发中，相对必要但并非瓶颈的测试验证，OS开发和工具软件开发等工作将给“卖铲子”角色厂商带来机会。 中科创达有望进军自动驾驶OS开发时长获得第三成长曲线：自动驾驶OS开发和手机OS开发有产业特性的相似性，我们认为第三方供应商未来将有很大空间。高通公司的RIDE芯片平台主打低功耗，低成本和灵活性，目前已经获得宝马和Cruise两大重磅客户认可，如果未来取得成功，中科创达有望复制过去的成功路径在自动驾驶OS市场占据一席之地。公司当前加大投入力量，设立相关子公司并通过资本市场融资，也获得了国内重要客户的青睐，我们认为22年~23年将是公司第三成长曲线显现的元年。 盈利预测、估值及投资评级：暂未考虑定增项目影响，我们预计22~24年的收入增速分别为32.5%，28.6%，25.2%，收入分别为54.68亿，70.35亿，88.05亿元，22~24年的归母净利润分别为8.69亿，11.17亿，13.56亿。EPS分别为2.04/2.63/3.19元/股，以22年3月29日收盘价计算市盈率分别为48/37/31倍。 维持目标价163元/股不变，对应22年PE为80倍，公司历史估值处于65~160倍之间，设定22年底80倍的目标价位于历史低位有一定合理性，维持“强推”评级。 风险提示：汽车供应链改变不及预期，边缘计算行业整体增速不及预期，并购带来的海外公司管理风险，定增进度定增项实施不及预期。 主要财务指标 投资主题 报告亮点 我们认为此次定增将为公司挖掘第三成长曲线：公司于2015年上市之初，其主要营收和主要毛利来源均为智能手机相关的业务，但经过上市后这么多年的发展，公司成功开拓出了第二主要毛利来源：智能座舱业务。 市场当前对定增项目心存疑虑，我们认为22~23年定增投入项目将迎来行业发展良机：1）边缘计算站应用领域广泛，天花板较高；2）XR领域的VR现在类似智能手机发展早期，爆款硬件和应用交互出现相互成就；3）自动驾驶处于落地前夜，整车厂将加大投入力度，并将部分业务转移给第三方供应商。这些投入的领域均可能成就公司第三成长曲线。 投资逻辑 边缘计算将物联网海量数据在边缘侧做提前处理，运用包括人工智能分析在内的技术，大幅度减少了上行到云端的数据量，节约了带宽和时延提升了效率。 边缘计算可以运用到物联网的广泛应用领域，包括交通，制造，监控。由于其覆盖面广，市场认为其有较高的成长空间。中科创达此前和openEuler，AWS等合作推出相关产品，此次定增中其投入最多的项目就是边缘计算站产业化，公司将持续挖掘这一前景较好的赛道； 当前VR和AR赛道均是国内外互联网巨头重金投入的领域。VR的活跃用户数处于指数级增长阶段，AR则因技术成熟度稍慢。我们认为当前VR很像智能手机早期，处于爆款硬件和应用交替出现，相互促进的阶段，2022年一些潜在爆款的面世将给行业带来弹性。 海外的通用汽车下的Cruise历年投入了130亿美元，谷歌waymo过去4年投入了超过200亿美元，体量稍小的独立创业公司图森和Aurora也融资了约20亿美元。我们认为国内汽车厂商如果想要奋起直追避免成为下一个诺基亚，也需要投资数十乃至上百亿人民币。调研表明软件研发的投入略高于硬件研发，但两者加在一起才等于验证测试的投入。在软件开发中，相对必要但并非瓶颈的测试验证，OS开发和工具软件开发等工作将给“卖铲子”角色厂商带来机会。 自动驾驶OS开发和手机OS开发有产业特性的相似性，我们认为第三方供应商未来将有很大空间。高通公司的RIDE芯片平台主打低功耗，低成本和灵活性，目前已经获得宝马和Cruise两大重磅客户认可，如果未来取得成功，中科创达有望复制过去的成功路径在自动驾驶OS市场占据一席之地。公司当前加大投入力量，设立相关子公司并通过资本市场融资，也获得了国内重要客户的青睐，我们认为22年~23年将是公司第三成长曲线显现的元年。 关键假设、估值与盈利预测 暂未考虑定增项目的影响，我们预计22~24年的收入增速分别为32.5%，28.6%，25.2%，收入分别为54.68亿，70.35亿，88.05亿元，22~24年的归母净利润分别为8.69亿，11.17亿，13.56亿。EPS分别为2.04/2.63/3.19元/股，以22年3月29日收盘价计算市盈率分别为48/37/31倍。维持目标价163元/股不变，公司历史估值处于65~160倍之间，设定22年底80倍的目标价位于历史低位，有一定合理性维持“强推”评级不变。 一、公司完成第二业务成长曲线，将向第三业务迈进 （一）公司上市以来收入和毛利结构变迁 公司于2015年上市，在上市之初，公司的主要营收和主要毛利来源均为智能手机相关的业务，但经过上市后这么多年的发展，公司成功开拓出了第二主要毛利来源：智能座舱业务，并正向第三业务成长曲线攀登： 公司上市之初，收入结构非常依赖手机相关的业务，在2015年智能手机占据了收入和毛利超过95%的比例； 在2019年，公司转型成果初步体现，收入上智能车载和智能硬件加起来与手机业务打平，而毛利上智能车载业务也有较为显著的贡献； 在最新发布的21年年报中，智能车载，智能硬件和手机业务已经几乎三分天下，而毛利贡献上，车载和手机几乎已经持平，而智能硬件贡献量也接近了前两者的1/2； 图表1中科创达收入结构变迁（单位：万元） 图表2中科创达毛利结构变迁（单位：万元） 从成长股的一般发展规律看，通过创新不断发展新的业务领域，往往贡献的增量比传统业务发展更快。从上图比较中，手机业务从2015到2021年也实现了超过翻倍的增长，但毛利贡献更大的部分智能车载业务，从几乎为0的基数为起点成长为了和手机体量相当的业务线，和智能硬件业务线一起构成了成长的最重要来源。 对于当前的管理层，在智能座舱已经成长为重要的一根业绩支柱后，寻找下一根重要的业绩支柱并全力投资培育这一业务，是当前公司发展最重要的任务。 （二）公司发布定增预案，为新成长曲线储备动能 公司在2022年3月初发布定增预案，计划募资不超过31亿，在相对较弱势的市场环境下短期对股价产生了一定的冲击。我们认为，从公司发展历程来看，为了拓展业务适当超前投入，势必需要一定的募资支撑，而每次募资完成后，公司或通过自建项目团队，或通过并购，都完成了新业务的拓展并带来了业绩加速增长。公司最近发布大额定增体现出管理层对未来新成长曲线有了一定的布局思路： 图表3 2022年非公开发行股票募集资金用途 公司在发布定增预案后，股价有一定冲击，我们认为从当前时点上看已经有相对吸引力。 公司长期从事软件开发，但从其开发产品的硬件平台上看，与高通的绑定关系是逐渐增加的，因此从基本面的角度，其业绩/股价与高通的相关度也应该增加： 在上市之前，以手机业务为主的时代，公司开发OS的主要平台是高通芯片，但和展锐，MTK等芯片平台也有合作； 而在智能车载业务中，公司的主要开发内容是围绕高通820A，8155，6155等系列芯片开发的智能座舱平台，可以说智能车载业务中高通芯片平台对公司影响增加。 在智能物联网业务中，公司较倚重各地（重庆，深圳，北京，台湾，杭州）创通系列子公司，在这些子公司中高通都占有一定比例的股权，主要产品也基于高通物联网芯片平台。 公司自上市以来和高通相对股价比值见下图： 图表4中科创达上市以来与高通的股价比值（前复权，不考虑汇率） 我们认为，自2018年开始，公司与高通的股价比值处于稳定微弱向上的震荡区间，向上反映出公司在高通生态体系内的重要性逐渐上升，有了一定的超额成长带来的收益。自公司发布定增预案后短期内跌到了震荡区间的下线，已经有了相对吸引力。 二、边缘计算和XR有较大的成长空间 公司在最新发布的定增计划中，规划了向“边缘计算站项目”以及“扩展现实（XR）项目”分别投资18亿及7.6亿，并使用募集资金的10亿和3.6亿；相比资本市场热切追求的自动驾驶项目，公司在IOT领域投入了更多的力度。 （一）边缘计算产业趋势明确 边缘计算是近年增长较为火热的新的发展方向：边缘计算增长的主要原因是效率，将海量的数据全部上行到云端在时延和网络带宽上未必是最优的，在边缘节点完成数据的初步处理再上传的云端可能是更优的选择。这意味着边缘节点要具备人工智能的处理能力，对绝大部分边缘终端上传的数据分析抽象出精简的结果数据再上传。 边缘计算有着海量的可应用场景： 图表5边缘计算的主要应用场景 监控：监控形成的视频非结构化数据太过庞大，如果在边缘计算结果通过人工智能分析形成结构化的数据再进入云端做进一步分析，效率有大幅度提高； 制造业：制造业往往对时延有较高的要求，复杂的工作环境可能不适合布置可靠的高带宽网络链接。边缘计算则解决上述痛点； 智慧驾驶：自动驾驶对时延要求极为苛刻，而大规模自动驾驶普及后对网络带宽考验也较高，还要考虑城市-野外等不同复杂环境，用边缘计算降低带宽需求是刚需； 边缘计算由于涉及众多的市场领域，是众多的需求结合在一起的市场，其很难找到一个单一的“爆款产品”，但长期空间较大。IDC给出了中国市场边缘计算的总规模预测：市场总量将从21年的约30亿美元增长到2025年的接近80亿美元，市场年增速保持在20%~25%的水平。 图表6中国边缘计算市场预测 中科创达在边缘计算计算有着长期的投资和储备： 在openEuler领域，公司以其为操作系统底座,借助其跨平台的特性,构建了基于边缘计算的软件仓库,发布了基于openEuler系统面向边缘计算领域的商业发行版。 公司和亚马逊合作，将Amazon SageMaker集成到了中科创达智慧工业ADC(Automatic Defect Classification)系统,让制造业客户可以在工业生产中轻松获得AI质检能力，在节约人力的同时，提升产品良率，释放产能，提高竞争能力。 （二）XR在2022年存在突破的机会 XR是VR（虚拟现实）和AR（增强现实）的合并称呼： VR当前主要的用处是游戏和影视等娱乐应用，目前已经有一些爆款游戏和应用面世，但相对手机的“刚需”性仍有不足；VR设备中海外的Oculus的Vive等知名大众产品，国内的Pico公司也有较快的发展； AR当前主要的应用是工业等特殊场景；相比于