2022年AI行业策略：市场充分认可AI赛道，及AI落地加速的三重机遇

（报告出品方/作者：申万宏源证券 施鑫展 洪依真 刘洋）

1. AI的行业逻辑与落地节奏复盘

1.1 2021股价复盘：个别标的突出，整体蓄势待发

今年初我们预判“2021为AI产业化/资本化大年，同时AI将成为计算机2021年高景气投资主线，看好AI领军”。

实际年初至12月22日，科大讯飞（+26.1%）、大华股份（+21.6%）超额收益较高，但海康威视（+6.3%）、中证人工智能指数（+0.0%）仅小幅跑赢沪深300（-5.7%）

年初看好AI领军的四个维度再分析：

a）享受AI行业需求爆发带来的高景气——需求确实旺盛，但供给端仍然存在瓶颈

b）具备显著工程化、人员成本、中台化效率优势——优势继续凸显，但仍需较多前期投入

c）领军公司打造AI开放平台，建立生态圈——生态正在建立，但长尾应用并非当前核心增量

d）AI独角兽开启IPO进程，预计带来板块更高关注度——AI独角兽的IPO进程慢于预期

1.2 长逻辑方面，市场充分认可AI赛道的长期成长性

“七普”凸显老龄化、少子化，借鉴日韩经验，利用AI技术应对。日本劳动人口见顶后，工业机器人订单随即加速，韩国亦呈现类似趋势。2001年起，我国劳动力增速持续低于1%，人口红利退潮期，AI应用正当时；

AI应用长期景气归因：政策、竞争、ROI。

1）政策：《十四五规划纲要》大篇幅详尽规划；各地大量出台补贴、税收优惠等鼓励措施；

2）竞争：本质是先进生产力对落后生产力的替代，同行的竞争压力加速了AI的扩散应用；

3）ROI：典型AI赋能项目的ROI（投资回报率）达到50%-150%，对企业客户足够有吸引力

1.3 中短期市场关注：AI的应用场景和落地节奏

AI企业已经从“技术驱动”向“商业驱动”阶段发展，市场希望看到能带来收入高增的应用场景

我们对AI商业化落地场景有如下判断：

1）金融、零售、数字政务等领域已经实现广泛应用，且仍有潜力

2）智能制造和智慧城市是当前值得重点发力的领域

3）智能驾驶、医疗、教育的长期增长潜力大，但仍需时间培育和积累

1.4 中短期的市场关注点：AI的应用场景和落地节奏

AI赋能加速落地的瓶颈，更可能在供给端

AI新三要素“产品/方案/工程化”，强调行业Know-How的积累，是渐进过程

1.5 与此同时，AI的商业模式正在演进中

当前阶段，AI公司To B/G服务的色彩浓重。我们认为AI公司面临以下权衡：

标准化软件vs定制化方案

细分市场下沉vs跨行业平台生态

更大的模型vs更低的成本

海康、大华、讯飞等领军公司已经完成商业模式的闭环；同时，新模式也在浮现

2. 机遇一：成熟的应用场景涌现

2.1 AI赋能的需求端景气归因：政策、竞争、ROI

政策：《十四五规划纲要》第八章深入实施制造强国战略、第九章发展壮大战略性新兴产业、第十五章打造数字经济新优势，已提出详尽规划；各地大量出台补贴、税收优惠等鼓励措施

竞争：本质是先进生产力对落后生产力的替代，同行的竞争压力加速了AI的扩散应用

ROI（最关键）：AI赋能项目的ROI（投资回报率）足够有吸引力

2.2 智能化转型高ROI，决定AI赋能加速普及

企业决定智能化升级与否，核心是ROI（投资回报率）

智能化解决方案带来的回报（人员和能耗等成本节省、良率和生产效率提升、提高资产周转 率等，即降本增效）折现价值大于初期改造投入

以海康威视官方公众号提供的AI案例为计算依据，我们计算客户采购后ROI大多为50%-150%，投资回收期仅为1-2年

根据艾瑞咨询的调研结果，50%的企业AI项目回报周期在1~3年，36%的企业回报周期在0.5~1年

2.3 AI领军凭借强落地能力，完成大量案例积累

以AI领军公司海康威视为例：

海康威视EBG正大量落地AI赋能案例：2017-2021Q3，共统计官方发布的案例1086个，其 中AI赋能类案例占比57%，2020年以来占比平均达到约70%

智慧制造、能源冶金、智慧物流、零售连锁等领域从2019年起开始涌现大量案例

2.4 智能制造：应用场景丰富，关键是knowhow积累

智能制造领域的典型应用场景包括：

智能质检：在AI赋能下对产品表面的缺陷的智能化判断，对产品性能的可视化预测

智能设备运维：与已大量收集的历史数据对比，在设备发生故障之前进行可预测性的分析及维护

智能巡检：电力、能源、化工等企业的智能监控、智能巡检、智能预警等，减少人力巡检的需求

目前AI在制造业主要用于解决可见问题（如缺陷检测），未来需要通过发现和预测生产系统 中的不可见问题（如工艺优化）实现生产效率提升和产品竞争力突破

2.5 智慧仓储物流：移动机器人市场持续高增

智慧仓储物流领域的典型应用场景包括：

无人仓储：以移动机器人作为承载平台，以智能仓储设计及管理优化算法为核心，通过搬运机器人协同及调度技术，结合仓储管理软件、自动化物流设备接口，共同实现智能化物流的现代仓储系统。

智慧供应链：制造业推进了供应链管理自动化，利用大数据、机器学习等技术，对物流、资金流、信息流等信息进行整合，实现产品生命周期全过程的高效协同，打通与外部供应商和客户的联结。

传统制造产业转型升级需求持续，疫情对传统用工方式冲击不断，自动化物流需求持续旺盛，预测未来五年，国内移动机器人市场将持续保持40%以上的增长。

2.6 智慧金融：实现个性化、精细化和普惠化

智慧金融领域的典型应用场景包括：

反欺诈和风险评估：银行通过大量数据中后台处理，建立信贷风险预警系统以及审批机制，加强了金融市场整体的监督管理力度；

智能投顾：借助AI为用户提供符合其风险偏好的投资方案和投资策略，完成投资执行，并基于市场监控调整投资组合方式，降低风险；

保险理赔和结算：AI在核保理赔、智能结算、自动化结案等场景应用，完善核保流程，预判欺诈风险，并实现理赔材料上传和审核的线上化和自动化，加速理赔流程。

2.7 智慧农业：从农业可视化到农业数字化

智慧农业领域的典型应用场景包括：

智慧农场无人化作业：种植、管理、采摘、分拣等环节都可以通过智能机器人来完成，实现农业种植的智能化与自动化

智慧化养殖和种植：种植领域，通过无人机收集作物生长情况、气象、土壤等数据，并集成 AI算法，建立起了光谱与农作物健康状况的关系。养殖领域，通过摄像装置获得猪脸以及身体状况的照片，为每一头猪建立档案，可用于分析健康状况、行为特征、制定进食数据等

大数据分析生产数据：基于丰富的数据量进行智能化的决策分析。例如浇水，通风、光照、土壤浇灌，都可以自动收集环境数据，通过AI决策，再驱动设备完成

2.8 智慧医疗：潜力巨大，部分场景已经成熟

智慧医疗领域的典型应用场景包括：

语音录入病历：高效记录医患沟通，助推医疗信息化

医疗影像分析：病灶识别与标注，减少医生工作；辅助医生降低误诊概率

辅助诊疗：利用自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等各种AI技术，综合病人各维度信息及医疗知识进行推理、诊疗

新药研发：人工智能可在新药研发的规划、设计、临床试验等环节发挥作用，通过对包含基因、蛋白结构等信息的生物大数据和海量临床大数据进行分析，缩短新药研发周期，降低药物研发的不确定性

2.9 智能家居：生态体系与应用场景的双向扩张

智能家居领域的发展趋势可以划分为三个阶段：

阶段一，智能化。其中以家电产品智能化为代表，传统家居产品也紧跟智能化趋势步伐，实现家居产品与信息技术的融合，同时也会衍生出新型的智能家居产品；

阶段二，之间互联互通。不同品牌、不同品类的产品之间在物理上互联、在数据上互通，这需要智能家居中的所有产品运营在同一平台之上；

阶段三，系统智能化。这一阶段产品间的互动互通都是机器的主动行为，不需要用户去人为干涉，这一阶段的实现不仅需要大量物联网设备感知数据，还需要与AI算法技术深度配合；

根据Statista，2020年全球智能家居市场规模达到276亿美元，未来几年将延续15％左右的年复合增长率，到2024年智能家居设备消费者支出将达到471亿美元。

3. 机遇二：十四五政策密集催化

3.1 To G：受益于提高政府治理能力的规划要求

进入“十四五”第二年，关注从规划到落地的边际增量；

2021是十四五的开局之年，政府端项目多处于前期规划中，预计2022年开始批量落地；

根据十四五规划纲要，政府端需求将从安防领域大幅扩张，实现对公共服务领域的业务覆盖和价值深化，全力助推城市的数字化转型，支撑智慧城市运营管理，以及公共安全、城市治理、交通出行、自然资源、生态环保等多方面的智慧业务

3.2 To B：在两化融合、大数据等规划中大量强调AI应用

3.3 AI是实现双碳目标的重要手段

《“十四五”工业绿色发展规划》要求：

以数字化转型驱动生产方式变革，采用工业互联网、大数据、5G等新一代信息技术提升能源、资源、环境管理水平，深化生产制造过程的数字化应用，赋能绿色制造；

《2021年中国人工智能助力“双碳”目标达成白皮书》认为：

实现碳中和的路径一定是技术密集使用的过程，人工智能在技术上的突破，将借由信息通信技术基础设施应用于各类行业，并与各个行业减碳技术和应用相结合，发挥出巨大潜力

与人工智能相关的技术减碳贡献占比将逐年提升，至2060年将至少达到70%，减碳总量将超过350亿吨

4. 机遇三：AI独角兽上市潮开启

4.1 预计2022年AI独角兽公司将集中上市

目前商汤上市进度最快，拟于2021年底在港交所完成上市；

科创板拟上市的AI公司包括云从科技、旷视科技、云天励飞、格灵深瞳等，均已过会并提交注册，预计将在2022年完成上市；

第四范式、创新奇智已向港交所提交招股书，上市进程正在推进；

AI独角兽上市潮有望为AI板块带来更高的关注度和估值锚：

4.2 AI行业产业链——代表厂商

4.3 AI应用层：百花齐放，工程和变现能力为核心

AI+安防、AI+金融是标配：

智慧城市和安防仍然是AI机器视觉最成熟的落地场景

根据相关公司招股书，安防+金融合计收入在AI四小龙中占比都在50%以上

云从科技：继续探索AI在社区、政务、金融更深层次全栈应用

AI+手机仍然是理想的收费场景：

根据相关公司招股书，虹软、商汤、旷视该业务毛利率在80%以上，纯SDK收费，理想的场景；但规模后续增长有限；

AI+汽车、AI+教育等可能为新的增长空间：

商汤科技：AI+汽车，探索机器视觉在L2+自动驾驶应用；

旷视科技：探索AIoT在物流、智造等多行业的广泛应用。

4.4 AI平台层：巨头必争之地

4.5 AI芯片：突破NVIDIA壁垒的三种可能性

4.6 AI独角兽财务比较：收入增速高，但利润、现金流弱

大部分AI独角兽在2018-2020年收入高增，但是普遍出现大幅亏损

AI独角兽大多存在高额的激励费用、或由于估值提升产生的公允价值变动损益，净利润通常 大幅亏损。即使扣非，仍然都无法实现盈利

AI独角兽公司几乎都难以实现正向的经营性净现金流，需要依赖外部融资输血。从招股书上 可以看到密集的融资轮次、大量的PE/VC机构股东，是这些企业的共同特征

5. 分析意见

5.1 海康威视：2022三大BG展望乐观、估值中枢上行可期

公司进入新一轮增长曲线的时点已至：AI赋能带来收入加速、软化毛利率稳中有升；同时在统一软件架构下，费用率先稳后降；

中长期收入增长中枢15-20%，利润增长中枢20-25%，其中：

PBG增长中枢10%左右；EBG增长中枢25%左右；SMBG增长中枢15%左右；创新业务增长 中枢40%左右；海外业务增长中枢15%左右；

当前市盈率已回落至历史均值下方，未来估值中枢上移概率大！

当前海康威视的PE（TTM）为29.7倍，已回落至近5年的中枢下方；

估值中枢上移是大概率事件：AI产业化落地高景气周期，预计EBG收入增速上行；AI独角兽 未来上市，将给AI板块提供更高的估值锚

5.2 大华股份：全面强化2B赋能，管理进阶与价值重估

大华实际可能为A股TMT中价值前1%：大华的长期股东投资回报、现金流、盈利能力是TMT价值前1%；

与海康威视AI的时间与规模比较：大华发展分约五个阶段。每阶段与海康平均“距离“约2-3年，代表性包括解决方案化/2C/中台化；

战略优化与管理进阶得失分析：

2018后李总裁阶段，优化管理流程/软化/改变薪酬，但是2B方案拓展、碎片化等问题尚未解决；2020年后，修正2G业务占比问题，AI碎片化下沉，这样业务周转率会增加。薪酬增长较理性；

目前PE估值处于低位，有较大修复空间

5.3 科大讯飞：智慧教育增长稳健，AI红利加速兑现

公司在AI战略2.0驱动下，持续在核心赛道兑现红利

智慧教育产品进入规模化增长阶段：21H1智慧教育营收17.3亿元，同比增长31.5%。区域级 因材施教解决方案在安徽蚌埠、青岛西海岸新区、昆明五华区、山西长治、湖北武汉经开区 等地形成示范引领，为区域教育实现更高质量发展提供有效路径；

开放平台成为增长亮点：21H1开放平台业务收入12.9亿元，同比增长131.7%。讯飞开放平 台已对外开放434项AI能力及解决方案，聚集超过220万开发者团队、330万生态合作伙伴；

AI+医疗/AI+城市/AI+消费者/AI+汽车/AI+运营商等各个行业赛道多点开花。

5.4 虹软科技：最好的商业模式，2022困境反转

纯算法厂商，拥有最好的商业模式，财务指标可验证

第一成长曲线：手机拍照算法，全球第一份额。遭遇华为、LG退出的黑天鹅

第二成长曲线：智能汽车产品及屏下产品，预计2022年兑现

5.5 AI长期高景气赛道，继续聚焦领军标的

结论：

后人口红利时代，AI有望成为十年以上的高景气赛道；需求爆发增长的条件已经具备，现阶段瓶颈可能在于供给端；行业将获得AI赋能成功案例大量示范效应、十四五大量政策催化、AI独角兽上市潮等三重机遇；重点关注AI企业的落地能力

风险提示：

由于应用场景碎片化，下游落地慢于预期。

不同的行业、细分领域之间，甚至同一领域不同的企业之间，对AI应用的需求可能都有区别。AI落地进度可能因为场景碎片化而低于预期。

数据保护政策强化，可能限制C端的AI应用。

各国对数据隐私和数据安全进一步强化保护力度，可能影响部分AI企业的数据采集分析，且C端AI应用受到影响更大。

政府财政若持续紧张，可能暂缓或削减部分投资，则会对to G类的AI业务造成影响。

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