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GPT:計算機行業深度研究報告:數字中國全景投資手冊(下)_數字人GPT價格

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4.五位一體:數字中國戰略推動產業數字化百花齊放

4.1.人工智能:從技術探索走向應用落地

4.1.1.ChatGPT引領AI進入新應用周期

從GPT-1到GPT-3.5,模型持續迭代。GPT(GenerativePre-TrainedTransformer)系列是OpenAI公司的一系列預訓練模型,通過Transformer為基礎模型,使用預訓練技術得到通用的文本模型。目前已經公布論文的有文本預訓練GPT-1,GPT-2,GPT-3。而ChatGPT和今年年初公布的InstructGPT是在GPT-4之前發布的預熱模型,也被叫做GPT-3.5。與之前的模型相比,ChatGPT做到了在內容生成上的有用性,真實性和無害性,實現了算法和用戶體驗上的創新。

微軟全線產品整合,ChatGPT開啟商用化進程。OpenAI公司宣布推出ChatGPT的新訂閱計劃,起價為每月20美元,可以享受更快的響應時間和優先訪問。2月2日,微軟CEO宣布繼搜索引擎必應、Office辦公軟件之后,將在云計算平臺Azure中整合ChaGPT,標志著微軟有望實現ChatGPT在全線產品中的整合。我們認為ChatGPT的商用化進程逐漸開啟。

從技術角度來看,ChatGPT的模型實現主要分為三個步驟,合稱為RLHF(ReinforcementLearningbyHumanFeedback)技術:1)SFT(SupervisedFineTuning):基于GPT-3的預訓練模型,采集新的數據用GPT-3的訓練方式對模型進行微調,這些數據一部分來自使用OpenAI的PlayGround用戶,另一部分來自OpenAI雇傭的40名標注工;2)訓練RM(RewordModel):在采樣的輸入語句中,進行前向推理獲得多個模型輸出結果,通過人工標注進行這些輸出結果的排序打標。最終這些標注數據用來訓練Reward獎勵模型。通過人工標注的方式來提供這個獎勵,可以給那些涉及偏見的生成內容更低的分從而鼓勵模型不去生成這些人類不喜歡的內容,實現模型的有用、真實和無害。3)PPO(ProximalPolicyOptimization):隨機抽取新的樣本,用第二階段的RewardModel給產生的回答打分。這個分數即回答的整體Reward,進而將此Reward回傳,由此產生的策略梯度可以更新PPO模型參數。整個過程迭代數次直到模型收斂。強化學習算法可以通過調整模型參數,使模型得到最大的獎勵,最大獎勵意味著此時的回復最符合人工的選擇取向。

4.1.2.AI加速機器視覺應用,下游拓展打開市場空間

圖像數據的核心接口,實現智能制造的重要技術手段。圖像作為信息量最豐富的數據種類,數據采集占比超過八成,而機器視覺作為圖像數據采集的重要入口,已經滲透到電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品、藥品等諸多行業之中。從國內來看,機器視覺行業的需求主要來源于兩方面:1)產業升級。我國制造業全面轉型是主旋律,精密化、高端化轉型勢在必行,而生產一致性的實現是國內制造業升級的必要條件,得益于在精確度、客觀度、一致性及成本方面的明顯優勢,機器視覺有望成為實現生產一致性的“必選項”。2)降本增效。人口紅利消退的大背景下,有顯著成本優勢的機器視覺有望成為企業降本增效的一大利器。

下游應用逐漸拓寬,未來市場空間廣闊。機器視覺最早興起于半導體和汽車領域。之后智能手機產業鏈崛起,3C電子成為當前機器視覺第一大應用場景,市場占比達25%。現階段,機器視覺的應用范圍逐漸拓展至更多行業,包括電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品、藥品等諸多下游行業,例如光伏晶圓校準、液體雜質檢測、物流分揀等。其中,鋰電行業的迅速爆發更是給機器視覺行業帶了新的機遇,根據GGII數據,2025年,中國動力電池產量將達到431GWh,較2020年增長439%,未來增長空間巨大。我們預計,位于上游的機器視覺有望持續受益于以鋰電為代表的下游行業的迅速擴張,迎來新一輪的高增。根據中國機器視覺產業聯盟數據預測,到2026年整個中國市場規模將達316億元,遠期空間廣闊。

4.2.工業軟件:長坡厚雪賽道蘊含巨大價值

4.2.1.工業軟件助力制造業轉型升級

IEEE計算機協會區塊鏈和分布式記賬委員會發布通知征集Web3.0研究組成員:金色財經消息,IEEE計算機協會區塊鏈和分布式記賬委員會(IEEEC/BDL)發布通知稱,為進一步探究Web3.0技術和產業發展趨勢,跟蹤市場動態和標準研制情況,現征集Web3.0研究組成員。工作內容為圍繞Web3.0的技術進展、市場動態、標準研制、社區治理等內容開展研究工作,形成研究報告。[2022/6/11 4:17:33]

工業軟件是為創新發展“賣鏟子”的行業。工業軟件指在工業領域廣泛應用的各類軟件和系統,用于協助工程技術人員完成產品研發設計、生產制造控制和經營管理調度,是將工業技術軟件化,將人對工業知識和機器設備的使用經驗顯性化、數字化、系統化的過程,支撐著整個工業體系。我們結合國家相關政策和產業認知共識,把工業軟件劃分為四大投資板塊。

制造業高質量發展加深了對工業軟件的依賴。工業軟件通過大量的指令和程序,將跨學科的工業知識、算法和機理模型固化封裝,進而支撐工業設計、生產管控和經營管理過程,并對各類設備儀器操作驅動和進行邏輯控制,是工業技術的結晶,堪稱現代工業的大腦和靈魂。工業軟件在經濟社會發展和企業活動中無處不在,無論是重工業、輕工業還是高端裝備業,從企業的研發到生產再到運營,在產品設計、試驗、制造、裝配、庫存、物流、銷售等各個方面都離不開工業軟件。特別是在科技創新領域,工業軟件承載著最先進的技術和工業know-how,是幾乎所有細分行業都繞不過去的必經之路。

工業軟件一旦被“卡脖子”,將直接影響整個產業鏈的安全。去年俄烏沖突期間,歐美工業軟件巨頭紛紛公開宣布在俄羅斯暫停運營,根據各公司官方社交賬號所發布的信息,Autodesk、西門子和PTC等企業相繼對俄實施禁運,俄羅斯國內的3D建模、AutoCAD制圖等工業軟件幾乎完全癱瘓。俄羅斯的遭遇,對我們產業發展是一種深刻警醒,工業軟件一旦被“卡脖子”,國家各門類的產業鏈供應鏈安全將面臨重大風險。實際上,發達國家締結的“巴統組織”和“瓦納森協議”一直長期對我國進行核心技術封鎖和禁運,許多亟需的先進技術和軟硬件想買也買不來。國內軍工領域的一些企業就曾被美國所謂的“授權合格最終用戶(VEU)”名單拒之門外,禁止購買一些細分行業的專用工業軟件。

智能制造是我國制造強國戰略主攻方向和必須把握的戰略機遇。我國自2015年開始實施“制造強國”戰略以來,始終將智能制造作為制造業數字化轉型的主攻方向,從中央到地方出臺了一系列的政策措施。

近兩年工業軟件扶持政策頻出。國家層面,工信部實施產業基礎再造工程,工業軟件成為“新五基”之一。2022年7月26日,由中國工程院、國家制造強國建設戰略咨詢委員會指導,國家產業基礎專家委員會編制的《產業基礎創新發展目錄》發布,《目錄》是時隔五年后在《工業“四基”發展目錄(2016年版)》的基礎上結合新時期發展要求首次更新,將“基礎工業軟件”納入工業基礎產業,構成了“新五基”。此外,科技部連續兩年將工業軟件列入國家重點研發計劃首批重點專項,標志著工業軟件已成為國家科技領域最高級別的戰略部署,國家重點研發計劃聚焦自主創新,強調企業主體作用,含金量足、支持力度大。

美國采取“揭榜掛帥”機制推動涉及國家戰略的關鍵核心技術突破。美國國防高級研究計劃局DARPA作為二戰后許多突破性技術創新的策源地,自己不做研究,也沒有實驗室,而是采取“揭榜掛帥”的方式,建立以任務結果為導向的“臨時項目小組”,而項目執行則由大學、各種企業、實驗室的科技人員承擔。DARPA為前期研究提供經費和項目運營支持,使企業界以盡量小的前期投入來探索有市場應用前景的新產品和新技術,但最終要由企業生產能夠符合DARPA的技術要求、同時又能投入市場為企業帶來利潤的產品。2018年DARPA推出了一項為期5年、支持金額高達15億美元的“電子復興計劃”,用以支持芯片技術研發,其中EDA軟件獲得了同級項目中金額最多的扶持。

地方層面,靈活多樣的扶持政策和重點省市大力度的補貼在工業軟件領域將會顯著增加。2022.08《北京市推動軟件和信息服務業高質量發展的若干政策措施》圍繞基礎軟件、工業軟件等重點領域開展科技攻關,實施“產業筑基工程”,通過“揭榜掛帥”等方式支持一批關鍵軟件產品研發,單個項目補助最高3000萬元。2022.01《關于新時期促進上海市集成電路產業和軟件產業高質量發展的若干政策》對于EDA、基礎軟件、工業軟件、信息安全軟件重大項目,項目新增投資可放寬到不低于5000萬元,支持比例為項目新增投資的30%,支持金額原則上不高于1億元。

3位加密科學家獲的理論計算機最高榮譽“2022年哥德爾獎”:金色財經報道,ACM算法與計算理論興趣組(SIGACT)宣布,2022年哥德爾獎授予Craig Gentry,Zvika Brakerski以及Vinod Vaikuntanathan,表彰其對密碼學做出的革命性貢獻。

據悉,Craig Gentry是一位美國計算機科學家,目前在由 Silvio Micali 創立的區塊鏈創業公司Algorand Foundation擔任研究員。

Zvika Brakerski是魏茨曼科學研究所(Weizmann Institute of Science)計算機科學與應用數學系副教授。他的研究興趣在于計算機科學基礎,目前主要研究密碼學和量子計算。

Vinod Vaikuntanathan致力于研究基于格的密碼學(格子密碼),使用整數格構建高級密碼原語。同時,還包括研究如何讓密碼抵抗泄露,開發抵抗對抗性信息泄漏的算法等等。[2022/5/22 3:34:18]

生產制造類軟件承上啟下,是制造金字塔的脊梁。生產制造類軟件通過對生產系統的戰略計劃、組織、指揮、實施、協調、控制等活動,實現系統的物質變換、產品生產、價值提升的過程,旨在提高制造過程的管控水平,改善生產設備的效率和利用率。生產制造類軟件向下連接了底層的車間級設備、儀表、傳感器和邊緣組件,向上承接了頂層的企業經營管理系統和軟件,位置和價值極其關鍵。從位置來說,生產管控居于工業價值鏈的關鍵環節,承上啟下、居中運行,承擔著采集各類數據、控制底層設備、實時監控調度、執行企業計劃等一系列工作,是制造企業的核心競爭力。美國NIST先進制造模型涉及到產品生命周期、生產系統生命周期和商業周期這三個維度的主線有一個交集,那就是生產管控。德國西門子提出的制造企業數字化轉型路徑,涉及企業經營活動的產品生命周期價值鏈、資產運營價值鏈和業務履約價值鏈三大鏈條,也不約而同的匯集于生產管控這一焦點。

生產管控軟件解決的是制造企業最關鍵的具體問題。制造業的生產經營活動是一個社會化的系統工程,其中生產管理環節面臨的問題尤其復雜,包括生產資源管理、生產計劃制定、產品定義和生產調度,生產執行和跟蹤、生產數據采集和分析等。這些問題能否處理好,既決定了企業頂層的ERP系統計劃能否及時、準確下達并落實,也關系著企業底層的機器設備能否持續、健康、安全、高效地生產運轉。

我們將工控軟件從工業自動化產業中切分出來,與制造運營層軟件放在一起研究,是因為兩類軟件均處于制造金字塔的中部,且技術、企業和產業層面的聯系越來越緊密,管控一體化趨勢已現。從技術層面來說,工控軟件直接連接各種設備機器、儀表傳感器,既是工業數據的第一道入口;又是制造運營層軟件最主要的數據對象和來源。例如MES系統數據通過實時數據庫使用OPC協議直接從DCS采集數據,進而實現對硬件設備的智能感知和互聯,流程行業的一些企業已根據實際生產需要開發了并應用了DCS/MES集成系統。從企業層面來說,工控軟件廠商基本都會向上拓展生產執行系統,他們既有垂直方向的底層數據和網關優勢,又有推動產品軟件化,提高附加值的訴求;與此同時,MES、APS等制造運營層的軟件兼具企業經營管理類軟件的很多功能,但更加專業和落地,因此向下延伸并集成工控軟件更能發揮優勢,拓展價值。從產業層面來說,工控軟件只能保證設備自動化和被控參數的優化,要實現生產的優化控制和管理,取得工廠整體更大的綜合經濟效益,工控軟件必須與上層的制造運營層軟件協同發力,推進工廠整體的信息化,這就要求工控軟件涉及的設備控制、過程控制、生產控制之間數據和知識要實現共享,硬件和軟件資源也要加強共享,進而實現管控一體化。

4.2.2.PHM百億藍海市場待挖掘

高維護成本行業剛需,“十四五”政策加碼帶來PHM快速發展。根據IoTAnalytics數據,2020年中國預測性維護市場規模約為4.05億美元,同比增長36.36%,預計2026年市場規模將達32.14億美元,CAGR高達46.41%。2021年12月,《“十四五”智能制造發展規劃》指出要加快故障預測與健康管理軟件(PHM)等生產制造類工業軟件的研發,實施大型制造設備健康監測和遠程運維部署。1)我國PHM系統最早應用于航天軍工領域。2)近年來向民用領域加速滲透,目前集中應用于風電、石化等領域,該類行業的設備投資占比高,對生產過程的連續性、穩定性、安全性有較為嚴格的要求。以風電行業為例,①風力發電機組往往分布于戈壁、沿海等偏遠區域,設備運行位置高、維修費用高、檢修難度大;②工作人員危險系數往往較高,人員易流失,對部署PHM系統以實現工業無人化的需求極大。3)除此之外,PHM系統在冶金、煤炭、軌交、建材等行業也在快速滲透。現階段,中國智能運維行業滲透率仍較低,根據中國電子技術標準化研究院數據顯示,2020年制造業中開始實行預測性維護的企業比例僅為14%,伴隨著政策推動以及各行業對PHM認知程度的提升,預計PHM系統需求將迎來拐點。

動態 | 澳大利亞政府雇員用政府計算機系統挖礦 或將入獄10年:據thenextweb消息,一名澳大利亞政府雇員今天出庭,他使用工作設備為自己進行加密貨幣挖礦,并從中獲利。據法新社報道,澳大利亞聯邦警察聲稱,這名 33 歲男子利用他作為 IT 承包商的職位修改政府計算機系統,并通過加密貨幣挖礦活動賺取9000多澳元 (6000 美元)。這位未透露姓名的男子面臨兩項指控:未經授權修改數據造成損害,以及未經授權修改受限制的數據。這些控罪的最高刑罰分別為監禁10年和2年。[2019/5/23]

PHM:降本增效,解決設備檢維修痛點。1)概念:PHM即故障預測與健康管理,該系統主要是在設備運行過程中,運用傳感器采集相關信息與指標,對數據進行處理,以實現對設備進行實時的狀態監測,進而確定故障的位置、起因等。此外,PHM系統通過機器學習及人工智能等算法,可以準確的預測設備故障的程度和趨勢,并提出相應的解決方案。2)作用:PHM系統有助于解決“維修不足”與“維修過剩”的難題,減少設備因“維修不足”導致的非計劃停機而產生的檢維修費用。并且,PHM可以降低設備因“維修過剩”形成的產能損失,減少不必要的停機時間,降低維護費用。3)舉例:以風電行業為例,人工巡檢監測頻率和發現故障階段通常較晚,一旦風機早期故障發展到晚期或形成事故,將對風電機組造成嚴重的二次損傷,故障成本大大提升。根據寶武集團的統計數據,安裝智能運維的相關區域點檢需求下降了80%,維修成本下降20%,維修負荷下降了30%,整個設備有效作業時間提高了30%,部署PHM系統的價值和效果顯著。

國內第三方PHM市場廠商分散,頭部廠商格局良好。我國PHM市場參與廠商主要分為三類,1)第一類第三方運維廠商具有較強的自主研發能力與專業的故障診斷分析團隊,能夠為客戶提供個性化的綜合解決方案,并擁有一定規模的網絡化在線監測客戶群體,其對應的盈利能力最為強勁,代表性企業有容知日新、博華科技、東華測試等;2)第二類廠商具有一定的技術研發能力,企業規模較小,專注于單個細分行業,代表性企業有威銳達、寶武智維等;3)第三類為設備集成商或產品代理商,自研能力相對薄弱,憑借在特定領域的客戶開發能力進行產品集成與銷售,盈利能力相對較弱,例如本特利品牌代理商希麥斯。總體來看,我們認為,第一梯隊的第三方運維廠商競爭格局良好,憑借齊全的產品矩陣、監測數據和診斷案例庫積累、對下游行業的理解以及算法Know-How形成較強的先發優勢,行業壁壘顯著。

4.3.政務信息化:政務大數據開啟建設周期

政府上網工程快速推進,智慧政務千億市場待挖掘。2019年,我國政務服務線上化速度明顯加快,網民線上辦事使用率顯著提升,由于“政府上網工程”的快速推進,軟件及服務市場在智慧政務市場中蓬勃發展。2022年12月28日,中央黨校發布的《2022聯合國電子政務調查報告》中顯示,我國電子政務排名在193個聯合國會員國中從2012年的78位上升到2022年的43位,是自報告發布以來的最高水平,也是全球增幅最高的國家之一,評估指標中“在線服務”指數排名居全球領先水平。以國家政務服務平臺為總樞紐的全國一體化政務服務平臺初步建成,服務事項網上辦已成為政務服務的主要方式,有效解決了群眾和企業辦事難、辦事慢、辦事繁的問題,實現政務服務從“線下8小時”到“線上全天候”的跨越。但現階段,我國依然存在信息共享不足、無法實時管理等問題,距離服務化、智能化的智慧政務水平仍有較大的成長空間。

智慧政府聚焦三張“網”的建設,分別是一網通辦、一網統管和一網協同,為深化“放管服”改革,建設服務型政府提供了重要抓手。1)一網通辦注重滿足便民需求,推動AI審批、智能導辦、智能熱線、智能化大廳、企業服務等,解決辦事過程中重復提交材料、重復錄入信息、公眾辦事重復跑多次等問題。例如,隨申辦是上海一網通辦移動端政務服務品牌,它為市民和企業提供了大量場景式的辦事模塊,從辦理證照、申報個稅、預約外幣兌換、預約結婚等,涵蓋了生活的各個方面。2)一網統管面向城市管理者,隨數字經濟、數字政府的倡行,城市管理工作逐漸向精細化、綜合化方向發展,對各部門的協調配合能力和數據聯通能力提出了更高要求。在這一背景下“多網合一”、“一網統管”等管理模式應運而生。通過數據賦能、智能研判和多跨協同,助力實現城市綜合態勢全面感知、事件趨勢智能分析、區域資源統籌調度和處置行動高效協同,幫助城市管理者實時發現問題、高效處置問題和精準預防問題。3)一網協同方面為政府工作人員提供日常辦公一站式數字化服務,加快政府機關內部數字化進程。數據資源“一網共享”,提高數據共享利用水平,打造可留痕、可溯源、可管控的政務運行一網協同體系。2022年,公司發布了政務應用系統集約聯動的“黨政通”3.0平臺、“機關內部最多跑一次”1.0產品。

動態 | 區塊鏈概念等多因素將使計算機行業迎來估值上升期:據中國證券報消息,21日,滬深兩市大幅波動,計算機板塊逆市活躍,上漲0.08%,僅次于傳媒行業。中信建投行業研究指出,目前多方面因素例如云計算落地、區塊鏈、自主可控、工業互聯網、AI等概念以及國家政策對于科技創新及信息化的支持力度與日俱增,都將使得計算機行業繼續迎來估值上升期。[2018/12/22]

4.4.空天信息化:產業迎來歷史機遇,重視遙感及衛星互聯網投資機會

4.4.1.遙感:產業多維度擴張,下游應用處于爆發前夕

衛星遙感是從高空通過傳感器探測及接收來自目標物體所輻射及反射的電磁波信息,從而識別物體的屬性及其空間分布等特征,并通過地面接收站獲取數據和遙感軟件平臺處理數據,廣泛應用于國防、自然資源、交通、氣象、海洋、環保、應急等領域。從衛星遙感產業鏈來看,上游是衛星制造及衛星發射服務,中游是遙感衛星運營和數據的接收處理,下游主要是衛星遙感行業應用與服務。衛星遙感應用正朝著精準化、智能化、便捷化、大眾化方向發展。

全球衛星遙感服務行業加速成長,預計未來五年保持雙位數增長。根據SIA《2020衛星產業狀況報告》,2019年全球衛星服務業總收入1230億美元,其中衛星遙感服務行業占比1.87%。2016年至2020年,衛星遙感服務行業市場規模由20億美元增長至24.2億美元,年復合增速為4.8%。隨著全球遙感衛星發射數量不斷增長,伴隨空間分辨率及光譜波段數不斷提升,用戶對高分辨率遙感數據的質量及數量需求日益提升,預計全球衛星遙感服務行業有望在2025年增長至43.6億美元,年復合增長率為12.6%。

衛星遙感產業多維度擴張,下游應用處于爆發前夕。這一判斷的主要依據是基于:1)從上游來看,遙感衛星發射數量快速增長,全球遙感衛星在軌運行數量占在軌衛星總數的比例由2015年的17%增長到2019的27%,遙感衛星的數量顯著增長,將從供給端推升遙感行業市場規模的進一步擴大;2)橫向來看,通導遙一體化帶來行業應用的擴展,政府和國防部門對高精度、高質量、高安全性的空間地理信息服務需求不斷加大,同時,隨著通信、導航和遙感技術的融合發展,自動駕駛等新服務、新業態、新產品不斷涌現。3)從目標市場和商業模式來看,終端用戶有望由國家和省級向市區縣級、由ToG向ToB甚至C端下沉。遙感大數據的處理逐漸走向智能化,5G、AI、云計算等新一代ICT技術提高了遙感數據可用度的同時,大大降低了其使用門檻,不少中小企業開始在云端接受遙感應用服務。

4.4.2.通信:衛星互聯網步入發展快車道,行業景氣度有望迎來上行

低軌衛星步入發展快車道,各國加速布局。近年來全球軌道衛星發射數量持續增加,主要系低軌衛星在低延時通信、軍事、物聯網領域的價值逐漸顯現,而低軌的頻譜與軌道歸屬采用“先發先得”原則,因此包括中國、美國、英國、歐洲、俄羅斯等主要經濟體均在低軌衛星領域展開了積極的布局。以美國為例,包括SpaceX、亞馬遜、波音等巨頭均推出了相關的星座計劃,其中SpaceX的規劃為11927顆、亞馬遜的規劃為3226顆、波音的規劃為2956顆。截止2022年7月,SpaceX的星鏈已累計發射2700余顆衛星,其中2500余顆當前處在運行狀態。

中國星網公司成立,行業景氣度有望迎來上行。國內方面,2021年4月28日,中國星網集團在雄安新區成立,旨在打造國家戰略科技力量,建設中國的衛星互聯網系統,構建衛星互聯網產業生態。根據ITU國際電信聯盟官網,同年11月,國際電信聯盟正式接收了星網集團關于新星座計劃的頻譜分配檔案。該檔案中包含兩個星座計劃,計劃發射的衛星總數量達到12992顆,包括分布于極低軌道的GW-A59子星座和分布于近地軌道的GW-2子星座。我們認為,中國星網公司成立代表著我國也開始著手建立自己的衛星星座,大規模建設有望帶動行業景氣度上行。

4.5.電力信息化:能源革命助推電力新需求

電力市場交易電量逐年提升。自2015年國務院印發《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》起,我國電力市場化改革進入快車道,目前已初步形成以中長期交易市場為主、現貨交易市場為補充的電力市場體系,覆蓋省間、省內,交易品種齊全。根據中國電力企業聯合會數據,2022年全國市場交易電量共5.25萬億千瓦時,同比增長39%,占全社會用電量比重達60.8%,同比提高15.4個百分點。其中,跨省跨區市場化交易電量首次超1萬億千瓦時,同比增長近50%。市場對促進電力資源更大范圍優化配置的作用不斷增強,一方面,各層級電力市場之間將相互耦合、有序銜接,跨省跨區交易存在的市場壁壘有望打破。另一方面,在新能源接入比例攀高下,現貨市場與中長期市場將互融互補發展,同時,綠電交易等模式將加速規模化,逐步形成適應新型電力系統的交易機制。

量子計算機的出現 或會影響到虛擬貨幣的安全:FISCO Bitcoin News發表一篇文章,闡述未來量子計算機對虛擬貨幣的影響。文中提到,量子計算機于2011年由加拿大D Wave Systems公司首次推出,并于去年11月由日本電報電話公司(NTT)在互聯網上公開使用。文中稱,有人認為量子計算機技術的出現可能會使虛擬貨幣失效,量子計算機擁有傳統電腦的億萬倍的算力,很容易從公鑰計算出私鑰,因此,一旦量子計算機使公鑰失效,區塊鏈技術和虛擬貨幣也將會無效。但也有樂觀者認為量子計算機并非使所有的區塊鏈和加密貨幣失效,因為新的加密技術和區塊鏈技術在開發的同時也在發展。文章最后得出結論,預計現有的公鑰密碼體制將會失效,但通過采用取代公鑰的加密方式,虛擬貨幣將會繼續存在。[2018/1/17]

“源網荷儲”四大環節發展需求有望帶動數字能源產業加速。當前,電力系統形態正在由傳統的“源網荷”三要素向新型的“源網荷儲”四要素轉變,新型電力系統四大環節將會迎來旺盛的發展需求,與之相適應的數字能源產業也有望在不同環節持續加速。1)在電源出力側,煤電仍是電力系統中的基礎保障型電源,煤炭產業智能化、清潔化需求將會持續,煤炭信息化產業或將迎來持續發展。另一方面,新能源產業規模快速擴張,圍繞新能源功率預測、智能優化和供給消納需求的數字能源相關產業景氣度有望持續。2)在電網運營側,智能化、數字化技術廣泛應用,基于人工智能、大數據、云計算等新興技術,智慧化調控運行體系加快升級,滿足分布式發電、儲能、多元化負荷發展需求。3)在用戶負荷側,虛擬電廠、電動汽車、可中斷負荷等優質調節資源將會參與電力系統靈活互動,用戶側調節能力大幅提升,虛擬電廠、電動汽車聚合充電相關產業或將受益。4)在儲能蓄能側,儲能多應用場景多技術路線規模化發展,將會重點滿足系統日內平衡調節需求,儲能建設需求有望帶動數字能源相關產業發展。

電動汽車和充電樁高速增長帶動了能源互聯網消費場景不斷涌現。當分布式能源、電動汽車等新場景大量出現并接入電網,一個高度互聯的能源體系正在形成,場景化將成為能源服務的新動力,并重新定義供需之間的交互關系。傳統的基于重資產提供能源服務的商業模式升級為能夠進行服務交換的平臺模式,基于一個個場景,更多本地能源服務的機會快速涌現,通過能夠連接供需、聚合服務的能源互聯網平臺,能源消費者在享受能源服務的同時,可以成為本地的能源生產者,向電網輸電,也能夠通過需求響應成為能源市場的直接參與者,就近平衡供需。需求側未來大規模的分布式電源+需求側儲能+用戶負荷控制,形成微電網,實現能源互聯網的落地,并可能成為碳中和的最主要手段。

4.6.公共事業信息化

4.6.1.教育信息化:貼息貸款提振高校信息化需求

政策紅利持續,加大財政撥款為教育信息化保駕護航。近十年,我國陸續發布了多項教育信息化建設的相關政策,依托日益進步的技術手段,從硬件到軟件、從基礎設施到促進科教融合,發展“互聯網+教育”。在2012年教育部發布的《教育信息化十年發展規劃》中,首次明確提出各級政府在教育經費中按不低于8%的比例列支教育信息化經費,保障教育信息化擁有持續、穩定的政府財政投入。

教育信息化促進優質教育資源共享,打造便利教學服務。據教育部統計,我國重點大學數量僅115所,占普通高校總數不足4%,而北京和上海兩市所擁有的985、211學校數量的合計占比超過30%,高等教育資源不足且傾斜嚴重。教育信息化具備突破時空限制、快速復制傳播、呈現手段豐富的獨特優勢,在促進教育公平中扮演著重要角色。清華大學、北京大學、復旦大學、上海交通大學等高校先后成為國際平臺edX、Coursera的亞洲高校成員,國內有800多所高校實施了MOOC建設項目。2022年3月,教育部司長吳巖在國家智慧教育平臺建設和應用進展成效新聞發布會上介紹,我國從2013年只有五門慕課到如今超過5.25萬門,從2013年上百名注冊用戶到目前已經超過3.7億的用戶。

4.6.2.醫療信息化:醫保支付改革加速DRG/DIP推進

智慧醫療是指通過先進的物聯網等技術在醫藥衛生領域的深入應用和實踐,實現患者與醫護人員、醫療機構、醫療設備之間的互動,逐漸從疾病治療走向健康預防,從傳統醫學到數字醫學再到信息醫學的轉變,更大程度上滿足了人們預防性、個性化的醫療需求。新冠疫情成為了互聯網醫療發展的強力催化劑,國家全面推進互聯網診療以減少交叉感染風險,比起以前線下門診,在線問診、慢病管理等互聯網醫療需求大幅提升,有助于拉動智慧醫療產業發展。根據艾瑞咨詢數據,2021年中國醫療信息化核心軟件市場規模達到323億元,2021-2024年復合增速達到19.2%,預計2024年總規模達547億元。其中,醫院信息化核心軟件市場規模為195億元,現今仍是各類信息化廠商的主戰場;臨床信息化市場規模為128億元,未來三年復合增速達24.7%,規模增速較快且市場集中度低。

基層醫療機構為主導,城鄉醫療水平分布不均,智慧醫療有助于醫療資源公平化。2015至2019年,基層醫療衛生機構占據全國醫療資源供給的95%左右,中國整體醫療水平依然較為薄弱。而在城鄉之間,每千人口的衛生技術人員數,城市的數量是鄉村的2倍,醫療資源存在分布不均。我們認為,未來有望依托AI、互聯網醫療等智慧醫療的技術,改善醫療資源的不均衡,從而助力醫療公平化。

DRG是指將住院患者按照疾病嚴重程度、治療方法復雜程度以及資源消耗程度的相似性分成一定數量的疾病組,原則上覆蓋所有急性住院病人,決定患者入組的因素包括住院患者的主要診斷和主要治療方式及合并癥并發癥、年齡、住院天數等。DRG以疾病診斷為核心,將相似病例納入一個組管理,每個組內有幾十個相近的疾病和相近的操作,原則上分組不超過1000組,優點是便于比較管理,缺點是專業性強、操作難度大。DRG付費中要求試點地區在總額的前提下提前制定DRG組的支付標準,屬于預付。

智慧醫院方面,醫療信息系統的兩個典型例子分別是HIS和CIS,前者主要面向醫院管理,后者面向病人管理。我國上一輪HIS建設熱潮興起于2010年,當前HIS系統滲透率較高,而HIS系統的更新周期為10年左右,由于早期開發應用的HIS存在操作繁瑣、非標準化的問題,目前處于傳統HIS系統升級換代的新周期。大型醫院已完成部分CIS系統建設,開始向CIS系統建設中更深入的應用)延伸。

4.6.3.供水/供熱信息化:科技助力節能減排

水資源可持續發展戰略有力地支持水務行業信息化的快速發展。雖然我國水資源總量豐富,但人均占有量不足,據中國地質調查局統計,我國淡水資源總量約占全球水資源的6%,次于巴西、俄羅斯、加拿大、美國和印度尼西亞,居世界第6位,但人均水資源占有量僅為世界平均水平的1/4、美國的1/5,是全球人均水資源最貧乏的國家之一,近年來我國人均水資源量在中度缺水線附近。水資源短缺是基本水情,是經濟社會發展的重要瓶頸制約,因此,需要通過升級節水器具、提升再生水利用率等方式緩解水資源短缺的情況。

政策加技術帶來水務信息化行業發展機遇,提升供水管控能力。《國家新型城鎮化規劃》《國家智慧城市試點指標體系》《關于促進智慧城市健康發展的指導意見》等政策反復強調全面推進水務行業信息化建設,實施從水源地到水龍頭的全程監督。隨著物聯網、移動互聯網、3S、大數據等技術不斷革新,水務企業信息化建設持續深化,水務企業能為城市提供更為優質的供排水服務、水質污染管控與環境保護以及降低供水管網漏損率,同時管控與及時處理各種應急水務事件,提升水務服務水平與滿意程度,優化資源配置,實現各類水務活動的數據化、信息化與智能化管理。根據前瞻產業研究院預測,到2025年智慧水務行業市場規模將超過300億元。

4.7.數字金融:數字人民幣試點區域持續擴容

數字人民幣是央行發行的法定貨幣,具有法償性。根據央行發布的《中國數字人民幣的研發進展白皮書》,數字人民幣是人民銀行發行的數字形式的法定貨幣,由指定運營機構參與運營,以廣義賬戶體系為基礎,支持銀行賬戶松耦合功能,與實物人民幣等價,具有價值特征和法償性。

數字人民幣定位于現金類支付憑證,無利息和手續費。M1和M2已經較好實現數字化。隨著信息技術的發展,批發資金依托支付系統實現了電子化,支持M1和M2流通的銀行間支付清算系統、商業銀行行內系統以及非銀行支付機構等各類支付系統不斷完善升級,較好地滿足了經濟發展需要。用數字人民幣替代M1和M2,既無助于提高支付效率,也會造成現有系統和資源的巨大浪費。現金管理高成本疊加洗錢風險,促使M0數字化需求顯現。當前在金融服務覆蓋不足的地方,公眾對現金的依賴度仍然很高,對獲得和使用數字化的央行貨幣有現實需求和期待。而現金的管理成本較高,其設計、印制、調運、存取、鑒別、清分、回籠、銷毀以及防偽反假等諸多環節耗費了大量人力、物力、財力,且存在被用于洗錢等違法犯罪活動的風險。因此,通過新技術使得M0數字化的需求逐漸顯現。我們認為數字人民幣的推出正是響應了這一需求,因此數字人民幣主要定位于M0環節的數字化。

數字人民幣在中央銀行的核心系統由“一幣,兩庫,三中心”構成。根據央行數研所前所長姚前撰寫的論文《關于央行法定數字貨幣的若干思考》,數字人民幣在中央銀行側主要由以下的幾個部分組成:“一幣”即由央行負責數字貨幣的“幣”本身的設計要素和數據結構。從表現形態上來看數字貨幣是央行擔保并簽名發行的代表具體金額的加密數字串,不是電子貨幣表示的賬戶余額,而是攜帶全量信息的密碼貨幣。

數字人民幣具有七大設計特性。根據《數字人民幣的研發進展白皮書》,數字人民幣在設計時具有七大特性,其中,我們認為可控匿名、支付即結算、可編程性是數字人民幣區別于傳統紙幣以及其他移動支付工具的主要特點。這三大技術有望打造數字人民幣新的應用場景。

4.8.智能車:L2+接棒,產業鏈高景氣不改

L2滲透率逐季提升,智能駕駛產業高景氣不改。根據高工智能汽車數據,自2021Q1以來,L2級別智能車的滲透率從不足15%提升至約30%,單季度搭載量從約60萬輛提升至約150萬輛,為智能駕駛板塊提供了強勁的驅動力。同時,根據高工智能汽車數據,2022年1-10月,國內市場乘用車前裝標配L2+/L2++交付上險42.14萬輛,前裝搭載率為2.65%,顯示出高級別智能駕駛正在逐步落地。我們預計后續在L2級別滲透率穩步提升的同時,L2+級別將迎來跨越式增長,智能車產業鏈高景氣不改。

政策信號明確,支撐意義重大,加速L2+及以上高級別智能駕駛落地。2022年6月,《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》發布,在國內首次對智能網聯汽車的準入登記、上路行駛等事項作出具體規定,是國內首部關于智能網聯汽車管理的法規。我們認為,條例的最大亮點在于支持了以往處在模糊領域的L3級別自動駕駛的全場景通行,包括了高速、城市開放道路和泊車域,以及對商業化運營的放開。從供給端來看,更廣泛的路側場景有助于車輛采集更多在真實環境下的行駛數據,從而加速高級別智能駕駛的迭代速度,加快L3自動駕駛的落地節奏。從需求端來看,當前大多數終端用戶對于智能駕駛的認知仍停留在ADAS階段,高級別智能駕駛仍未跨越被大眾普遍接受的鴻溝,但隨著智能車商業化運營的開啟,終端用戶的感知將大幅加強。總體來看,智能網聯汽車相關法律法規的持續完善是非常重要的產業拐點信號,《條例》的發布加速了智能駕駛和車路協同的發展,保障了相關產業鏈的持續高景氣度。

看好方向1:傳感器——激光雷達。2022年,激光雷達邁入上車周期,包括禾賽科技、速騰聚創、圖達通等廠商均開啟了大激光雷達的大規模量產。一方面,各家廠商通過芯片化提升集成度從而使成本進入可控范圍;另一方面,掃描方式也得到優化,將機械式升級為半固態式提高可靠性從而達到車規級標準。展望未來,我們認為對于激光雷達廠商而言,規模化量產能力將成為競爭重點。

看好方向2:智能駕駛域控制器,高算力平臺助力高級別智能駕駛加速推進。一方面,英偉達仍是高算力平臺首選,目前蔚來、小鵬、理想、上汽等搭載Orin的智能汽車均已開啟大規模交付,相關供應鏈企業將持續受益。另一方面,高通SnapdragonRide平臺進展迅猛,8月第一款搭載高通8540SOC的長城摩卡落地,標志著高通在智能駕駛領域的從零到一,后續值得期待。再者,國產廠商成為重要一極,地平線征程3芯片大規模上車,征程5芯片獲得理想L7/L8定點,同時華為在智能車領域的布局有序推進。我們認為,后續對國產芯片平臺的選擇對于Tier1有著重要意義。

看好方向3:智能駕駛軟件,從輔助駕駛邁向高級別智能駕駛,帶來幾何級軟件開發需求。我們認為,智能汽車下一階段將從從輔助駕駛邁向高級別智能駕駛,例如可以實現點到點的全場景自動行駛的導航輔助,以及在停車場的記憶泊車和代客泊車,而功能的升級勢必將帶來幾何級的軟件開發需求。我們預計車廠后續將通過自研、合作、建立生態圈等方式,持續加碼在軟件和算法方面的能力,中期維度來看,軟件的供需錯配仍將存在,利好產業鏈相關廠商。

看好方向4:智能座艙滲透率進一步提升,重視操作系統、一芯多屏和DMS的放量邏輯。高通8155芯片集中上車,提供強大算力支持。該芯片采用7nm工藝流程,算力比傳統主流車載芯片高3-4倍,目前多款車型如小鵬P5、蔚來ET7、智己L7等均已裝載。一芯多屏交互成為趨勢。智能座艙屏幕正在從過去的單屏擴展到儀表、中控屏、平視顯示器、娛樂屏在內的多個顯示屏,單價價值量得到提升。DMS/OMS系統陸續上車。EuroNCAP要求歐洲市場新車從2022年7月開始配備DMS,國內已對部分商用車車型安裝DMS系統作出強制要求,后續有望推出在乘用車方面的法規。目前理想、蔚來、吉利等車企均把DMS列入配置清單,我們看好DMS成為后續智能座艙的重要組成部分。

看好方向5:4D毫米波雷達落地可期,帶動產品ASP提升。除激光雷達外,我們也看好4D毫米波雷達在L2及以上智能駕駛場景中占據重要位置。雖然目前智能汽車也裝配有毫米波雷達,但其由于缺少測高能力,導致難以識別靜止物體。而4D雷達通過增加通道數,兼顧了分辨率高、低成本和全天候工作的優勢,目前,包括上汽飛凡、長安C385均裝載了4D成像雷達,而華為、傲酷也發布了自研4D成像雷達。此外,憑借更好的性能,4D毫米波雷達的單價也會更高,有望推動毫米波雷達在整車中的價值量。

看好方向6:車路協同從示范區走向規模化部署。長期以來,網聯化被認為是實現汽車新四化的重要一環,其通過車與外界的信息交換,能有效地增強駕駛安全,提升交通效率,改善駕駛體驗,從而解決車輛超視距和盲區的信息感知難題。基于該理念,我國近年來積極制定智能網聯領域的發展戰略及規劃,強調通信、汽車、交通等跨產業的融合,并逐步加大交通領域智能化、網聯化的基礎建設,強調“人-車-路-云”協同發展,積極推進基于C-V2X的通信技術落地。根據2019年發布的《C-V2X產業化路徑和時間表研究白皮書》,我國V2X的落地節奏規劃為,2021年前主要在示范區、先導區、特定園區部署路側設施,2022-2025年在典型城市、高速公路逐步擴大覆蓋范圍,預計到2025年新車V2X設備搭載率達到50%。

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