计算机行业点评：科创板计算机公司梳理

计算机是科创板第四大行业，景气度稳健向好，估值位于上市以来低位。按申万行业标准分类，科创板共计算机公司49家，占科创板上市公司总数12%，是科创板第四大行业，也是科创板重要的组成部分。2021年，科创板计算机行业营收整体增速达26%，高于SW计算机板块营收增速（约15%），体现出科创板计算机上市公司下游稳健向好的行业景气度。人效与人均薪酬稳中有升，行业经营整体稳定。截止2022/6/4，行业整体PE（ TTM ）约63倍，估值已经降至科创板创立以来的低位，位于筹码相对底部。 覆盖细分行业：以垂直IT与关键技术公司为主，主要覆盖产业数字化、AI、网络安全、云计算等行业。1）产业数字化：产业数字化是人力成本提升下的必然选择，可以赋能千行百业降本增效。2）AI：人工智能已经进入实际落地阶段，天然具备规模优势，产业加速有望。 3）网络安全：网络安全高景气延续，规模效应改善新赛道领军盈利。 4）云计算：长期来看，云计算是未来十年长周期成长的主线，领军企业现金流估值已明显进入价值区间。5）智能汽车：智能化渗透率快速提升，我国ADAS域控制器市场规模预计2025年有望超过700亿元，CAGR超过55%。6）其他：超高清为5G应用超景气赛道，国产标准实现突围。 科创板计算机核心标的梳理。1）产业数字化：工业软件DCS龙头中控技术、CAD国产领军中望软件等。2）AI：AI解决方案厂商云从科技、AI训练数据供应商海天瑞声、AI计算机视觉领军虹软科技等。3）网络安全：网安领军奇安信与安恒信息等。4）云计算：云办公厂商金山办公等。5）智能汽车：主要标的为汽车智能诊断领军道通科技、ADAS域控制器龙头经纬恒润等。6）其他：视频解决方案供应商当虹科技等。 风险提示：受益程度不及预期风险；市场竞争加剧风险；宏观经济风险。 1.计算机是科创板第四大行业，景气度稳健向好，估值位于上市以来低位 按申万行业标准分类，科创板共计算机公司49家，占科创板总数12%。截止2022/6/2，科创板上市公司共有424家，按申万行业标准（2021）分类，其中医药、电子及机械是最主要的三个行业，上市公司数量合计占整个科创板的57%。计算机是科创板第四大行业，共有上市公司49家，占科创板上市公司总数的12%。 图表1：科创板各行业上市公司情况梳理（截止2022/6/2） 科创板计算机行业营收整体快速增长，行业景气度稳健向好。2017-2021年，科创板计算机行业营收整体增速都保持在20%-30%之间，增长迅速，2021年增速约26%，高于SW计算机板块营收增速（约15%），体现出科创板计算机上市公司下游稳健向好的行业景气度。 图表2：科创板计算机行业整体营收同比增速情况 人效与人均薪酬稳中有升，体现经营稳定性。2017-2021年，科创板计算机行业平均人均创收从2017年的59万上升至2021年的71万，平均人均薪酬从2017年的16万左右上升至2021年的24万，整体稳中有升，体现计算机公司经营的稳健性。 图表3：科创板计算机行业平均人均创收与平均人均薪酬情况 行业估值已经降至科创板创立以来的低位，位于筹码相对底部。科创板计算机行业估值字2020年7月左右开始持续下降，PE（ TTM ，整体法，剔除负值）一路从163倍左右下降至最低点50倍左右，PS（整体法，匹配上年年报）从近40倍下杀至最低点7倍左右，近期才出现一定边际回暖。回顾科创板开板以来的情况，计算机行业的估值目前处于科创板创立以来的低位，位于筹码相对底部。 图表4：科创板计算机行业估值情况 2.覆盖细分行业：垂直IT与关键技术公司为主 科创板计算机公司以垂直IT与关键技术领域企业为主，主要覆盖产业数字化、AI、网络安全、云计算、智能汽车等行业。我们梳理了科创板49家计算机公司所覆盖的细分领域，其中31%为垂直产业数字化企业，12%为AI公司，12%为网络安全厂商，10%为云计算厂商，信创与智能汽车分别占8%和6%。 图表5：科创板计算机公司细分行业情况 2.1产业数字化是人力成本提升下的必然选择 复盘欧美产业数字化转型之路，可以发现当年欧美制造业数字化升级，主要导火索在于欧美人力成本提升倒逼企业降本增效。 工业软件产业萌芽时，欧美发达国家已经进入工业化后期，工业化趋于成熟，具备深耕多年的know-how积累。第一产业就业人口占比可以作为判断一个国家的工业化水平的重要指标，已经完成工业化的国家的这一指标一般在20%以下，而美国、德国、法国等工业强国早在20世纪80年代这一比例就已经低于10%，进入了工业化后期，具备深耕多年的行业know-how积累。 图表6：工业化阶段判断标准 图表7：世界工业强国第一产业占总就业人口比重（单位：%） 人口增速放缓叠加人力成本高企，推动欧美国家通过数字化降本增效。自1960年以来，美国、德国、法国等欧美工业强国人口增速下行，增速常年处于2%以下。人口增速的放缓使得劳动力稀缺，人力成本不断上行，美、德、法等国调整后的国民净人均收入自1970年代以来不断上行，使得西方工业迫切需要降本增效，以数字化手段代替人力。 图表8：欧美工业强国人口增速情况（单位：%） 图表9：欧美工业强国调整后的国民净人均收入（现价，单位：美元） 上世纪90年代欧洲、美国工业增加值分别占全球工业增加值20%以上，恰好也是以达索为代表的工业数字智能化龙头企业增长最快的时期。上世纪90年代至2005年之前，欧洲与美国工业增加值的全球占比都维持在20%以上，是世界最强的工业力量，此后随着中国工业的快速成长，使得发达国家的占比逐步下降，到2019年分别下降至15%左右。与之相对应的，世界其他地区工业能力欠发达、工业支付能力有限，带来了工业软件行业增速的同起同落。以达索为例，1990-1995年是达索可追溯的历史数据中营收同比增速最高的年份，此后增速震荡下行，反应了下游欧美工业的景气度回落，以及工业软件产业趋于成熟的态势。 图表10：欧洲与美国工业增加值全球占比与达索营收增速的对比（单位：%） 中国人口红利逐渐消退，降本增效需求显现，产业数字化、智能化转型出现时代红利。 2020年中国第一产业就业人口占比下降至24%，已临近工业化中期，工业增加值的全球占比也达到26%，占到全球举足轻重的地位。人口红利逐步褪去，人力成本已上升至欧美80年代水平，对标欧美来看已经到达了对数字化需求迫切增长的拐点，需要采取数字化手段降本增效。在这样的背景下，产业数字化、智能化转型有望乘时代红利而腾飞。 图表11：中国就业人口结构（单位：%） 图表12：中国2020年国民净人均收入水平与欧美上世纪80年代持平 重磅政策出台支持，十四五数字经济规划提出要加快产业数字化。1）2022年1月12日，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》。无独有偶，1月15日习近平总书记在《求是》杂志上发表重要文章《不断做强做优做大我国数字经济》，两文重磅齐发，将数字经济提升到了极高的战略位置，数字经济已经成为时代核心主题之一。2）《规划》提出，要加快企业数字化转型升级，引导企业强化数字化思维，提升员工数字技能和数据管理能力，全面系统推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务数字化转型。支持有条件的大型企业打造一体化数字平台，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同，形成数据驱动的智能决策能力，提升企业整体运行效率和产业链上下游协同效率。 全面深化重点产业数字化转型。立足不同产业特点和差异化需求，推动传统产业全方位、全链条数字化转型，提高全要素生产率。数字化转型提升工程重点行业包括：智慧农业、智慧水利、工业数字化转型、工业互联网、智慧物流、智慧金融、智慧能源等领域。 图表13：数字化转型提升工程重点行业及具体内容 2.2AI：产业化有望加速，天然具有规模优势 AI加速进入成长期。根据Gartner每年发布的科技成熟度曲线，AI从触发期开始，会经过期望膨胀期—泡沫幻灭期—复苏成长期—成熟期。从目前趋势来看，AI行业经过三年的预期消化，已不再是追逐热点赛道，而更倾向于考虑打造合理的商业模式，帮助AI产业化落地。2017-2020年期间，在预期消化的同时，随着资本的助力、政策的驱动、技术的投入，AI领域中数据、硬件、算法都发生了巨大飞跃，成为了人工智能拐点的催化剂，推动业务的飞跃发展。此外，Gartner曾在2019年8月预测，“到2021年，AI将创造2.9万亿美元的商业价值，创造全球62亿小时的工人生产力，AI即将进入回报期”。AI赛道加速成长态势明显。从科技历史上看，一个有巨大空间且有规模优势的行业出现成长拐点的时候是投资甜蜜期，但一旦需求真正爆发，领军公司很难从PE角度再获得安全估值区间。 图表14：2020年Gartner科技成熟度曲线（AI行业） 从“发现”到“落地”，AI将持续改造社会和企业。软银集团董事长孙正义说过，“未来是AI的时代，AI将会帮助人类让生活变得更加美好，这就是未来的世界”。创新工场董事长李开复说到，“眼下，AI已经从‘发现’阶段过渡到了‘落地’阶段”。正如汽车取代马车一样，AI将逐步渗透到个人生活和企业生产中，并通过多种深度学习算法挖掘新的价值，为社会、企业带来更高效更智能的体验。以机器人为代表的AI赋能也变得越来越具有吸引力，根据前瞻产业研究院的数据，目前工业机器人的成本回收期也呈现出逐年下降态势。此外，根据Gartner的2019年年度CIO调查，部署了AI的企业从2018年的4%提升至了2019年的14%，企业逐步意识到了AI可以为产业带来实实在在的价值，我们认为，AI渗透到社会和企业的方方面面已是大势所趋。 图表15：未来是AI的世界 AI天然具有规模优势： 当前AI技术以深度学习算法为核心，基于神经网络的主流算法难以实现通用的智能化，细分场景落地时需要结合行业Know-how、客户需求痛点以及数据，可以产生实质性价值。当前的AI是场景化的AI。 AI所需数据并非外部海量互联网数据所能解决，很多场景甚至没有存量可用的数据，通过深入客户场景、借助算法标注、挖掘，方可获取有价值的结构化数据。 AI在场景的赋能所带来的价值是逐步深入的，需要和客户一起长期打磨，产品逐步从“可用”到“好用”。在AI细分赛道有卡位优势、有场景和数据积累的公司有望持续领跑，从而进一步提升规模效应。 AI的规模优势带来头部企业长期的竞争优势，细分行业集中度提升。 AI是智能汽车、元宇宙落地的技术基础。汽车的智能化水平离不开AI技术的赋能，包括行车过程中的实时感知数据的结构化处理，驾驶员的状态监控分析与预警，通过AI的大数据分析，提升整车的主动安全能力，结合实时的数据分析，实现汽车更加合理的调度出行，使得交通更加有序等等，AI在汽车智能化的过程中将会持续提供底座能力支撑。而元宇宙也需要AI的赋能，比如AI虚拟人物的构建，需要依托关键点表征人的肢体动作，结合体感识别、图像识别、语音识别等多模态信息进行联合建模，利用神经网络、深度学习、知识图谱等AI技术进一步提升虚拟人物的思考能力。可以说，AI是智能汽车、元宇宙落地的技术基础。 2.3网络安全：网络安全高景气延续，规模效应改善新赛道领军盈利 疫情扰乱A股网安龙头成长节奏，21Q4高基数之下增速保持韧性，22Q1超预期。梳理网络安全行业自2020年初疫情爆发至今营收变动节奏，2020H1部分招投标递延至Q3进行，由于大部分网安订单约半年内转化为收入，故而20Q4、21Q1为收入确认高峰，领军公司20Q4单季度营收增速均超50%带动20年全年实现20%以上营收增长，21Q1同时受益于行业景气、部分订单滞后确认及低基数效应，如奇安信、卫士通等龙头企业单季度营收增速超100%。映射到股价层面，网安公司市值高点也多出现于21Q1，波动至2021年7月受《网络安全产业高质量发展三年行动计划（2021-2023年）》、互联网打车平台数据安全治理事件等催化，市场关注度快速提高。21年中报披露前