1、 计算机板块处于正合适布局时点

1.1、 计算机板块估值到达低点

计算机板块全年无明显超额收益。受新冠疫情影响，2020 年 A 股市场呈现较大 波动，截至 11 月 20 日，2020 年计算机板块收益率为 17.73%，在中信一级行 业 30 个行业中排第 14 名，同期沪深 300 收益率为 20.67%，万得全 A 收益率 22.65%，创业板指收益率 48.33%，计算机板块全年无超额收益。整体来看，疫情给计算机行业带来了较大影响，不利方面：信息化项目招投标以及线下实施延 后，同时抗疫使得政府非必要支出收紧，政府信息化投入有所减少，对部分以项 目实施为商业模式的公司影响较大；有利方面：疫情加速了线上服务模式的渗透， 云计算、互联网+等板块受益明显，例如 SaaS、互联网医疗、线上办公等板块。

从计算机板块内部来看，2020 年计算机板块仍有阶段性和结构性的获取超额收益的机会。时间维度上，板块在 2 月和 6-7 月板块有明显超额收益，其中 2 月 份机会源于疫情之中线上办公、互联网医疗等线上环节用户量的爆发，6-7 月份 机会源于海内外疫情得到控制后的市场整体情绪和风险偏好的上行。自 7 月中旬 开始，市场预期流动性收紧，叠加板块中报及三季报业绩恢复情况低于市场预期， 计算机板块明显回调，截至 11 月 10 日，板块相对于 7 月高点已经回调 19.87%， 同期沪深 300 上涨 1.86%；个股维度上，全年来看云计算（IDC、SaaS）、医疗 IT（互联网医疗）、金融 IT（银行 IT）子版块表现强劲，其中云计算、医疗 IT 受益于疫情，金融 IT 受益于下游金融机构信息化投入的加大。信创、网安、政务IT 以及涉及制造出口的子版块表现较差。

PE 达到历史高点，PS 仍在合理水平。从市盈率（TTM）角度来看，2018 年末 计算机板块估值到达历史低点，2019 年初开始计算机板块估值明显抬升，目前 已经达到历史高点，但我们认为 PE 指标已经失真，无法代表计算机整体估值水 平，主要有两方面原因：1）科创版注册制的开启使得大量亏损或盈利状态不佳 的初创公司上市，影响板块整体利润；2）软件云化背景下板块估值体系向 PS 转换。从市销率（TTM）角度来看，虽然自 2019 年初至今计算机板块涨幅明显， 但 PS 仍处于历史低位，在 PE 失真背景下，我们认为 PS 更能反应计算机板块整体估值水平，板块估值仍在合理水平。

1.2、 疫情影响消退，板块业绩持续改善

2019 年板块业绩稳健，2020 年疫情负面影响显现。2019 年板块业绩稳健，按 整体法计算板块营收同比增速9.25%，中位数法计算板块营收同比增速16.68%。 受疫情影响，部分以项目制订单为主要商业模式的公司业务开展受阻，尤其是在 政府、医院领域，由于下游客户信息化项目延迟招投标，以及正在实施过程项目 的延迟进场，同时政府抗疫支出加大，非必要信息化支出减少，2020 年前三季 度板块营收和归母净利润表现不佳，但 Q3 单季计算机板块业绩增速已经恢复到 往年平均水平。

板块连续两年资产减值损失高企，存量商誉出现向下拐点，未来利润确定性增 强。2015、2016 两年的计算机板块公司外延并购积累了大量商誉，随着业绩对 赌期的结束，2018、2019 年计算机公司开始大规模计提商誉减值损失。2018、 2019 年计算机板块资产减值损失分别为 319 亿元、389 亿元（由于会计准则变化，2019 年数据为资产减值损失和信用减值损失之和），其中商誉减值损失分别为 144.6 亿元、154.3 亿元。2017 年以来，计算机板块内公司外延减少，商誉 增长变缓，伴随着连续两年大规模计提商誉减值损失，目前计算机板块存量商誉 已经出现向下拐点，截至 2019 年末计算机板块商誉约为 1094 亿元，较 2018 年末减少 110 亿元，未来板块利润确定性增强。

板块经营性现金流大幅增加。由于大量计算机公司从事 2B 和 2G 信息化项目实 施，由回款问题造成的现金流不佳是计算机板块的常态。但自 2017 年以来，计 算机板块经营性现金流开始好转，2019 年板块经营性现金流净额占营收比例达 到 7.73%，较 2018 年提高了 1.4pct。我们认为板块经营性现金流的好转主要源 于云转型趋势下部分软件公司商业模式由项目实施转向订阅制。2020 年前三季 度，虽然板块整体业绩承压，但现金流较 2019 年同期仍有明显好转，我们预计 2020 年板块经营性现金流状况将仍然保持增长态势。

2020Q3 单季板块业绩增速已经恢复到往年平均水平。国内疫情对计算机板块的 负面影响主要集中在上半年，Q3 单季板块营收同比增速达到 14.2%（Q1、Q2 分别为-14.4%、7.7%），归母净利润同比增速达到，相比于 Q1 的-14.4%、Q2 的 7.7%明显提升。回溯过去 5 年计算机板块业绩增速，板块营收增速处于 15%-20%区间，Q3 单季计算机板块营收增速已经恢复到往年平均水平。

1.3、 公募基金相对低配计算机

2020Q3公募基金减仓计算机，相对低配。按照证监会行业分类，2020Q3 公募 基金信息传输、软件和信息技术服务业持有市值相比 Q2 有所减少，达到 2417 亿元。公募基金持有市值占基金净值有所减少，达到 1.40%（同比减少 0.27pct）， 但占股票投资市值比例大幅降低，达到 5.81%（同比减少 2.44pct），但计算机 持股比例降低至 2019Q2 以来新低。截至 2020 二季度末，公募基金相对标准行 业配置超配计算机 0.7%，达到 2018 年以来新低。

2020Q3 公募基金重仓计算机板块（申万分类）公司 114 家（与 2020Q2 持平）， 合计重仓市值约 858 亿元（2020Q2 为 1054 亿元），其中 59 家公司获得加仓。 2020Q3 公募基金计算机行业前十大重仓股（持有市值最多）为恒生电子、广联 达、金山办公、深信服、用友网络、宝信软件、中科曙光、启明星辰、华宇软件、 同花顺。相比于 2020Q2，启明信创、华宇软件、同花顺新进入前十大公募持仓， 广联达、宝信软件、中科曙光、华宇软件获得较大幅度加仓，恒生电子、金山办公、用友网络减仓较多。

2、 云化：SaaS 渗透率提升，工业互联网赋能 B 端

2.1、 SaaS：疫情推动加速渗透，估值体系重构

转云趋势确立，中国 SaaS 产业高速发展。目前美国云计算已经进入成熟期，微 软、Adobe 等通用性软件巨头转云已经深入，CRM、OA、HRM、视频会议等 各类垂直型 SaaS 应用也已经有了较为广泛的应用。由于我国企业信息化程度低 于美国，中国云计算产业整体落后美国 3-5 年，但随着阿里云、腾讯云、华为云 等 IaaS 和 PaaS 云基础设施成熟，目前中国企业级 SaaS 应用快速渗透。根据 艾瑞咨询数据，2019年我国企业级SaaS市场规模约341亿元，同比增长40.1%， 预计未来两年仍将维持接近 40%的增长，增加比全球企业级 SaaS 应用市场高 约 20pct。

疫情加速 SaaS 渗透，用户习惯已经形成。疫情促使企业向线上转型，不依托本 地服务器的 SaaS 应用需求爆发，各互联网具体厂商纷纷宣布加大云基础设施投 资。2020 年 4 月，阿里云宣布未来 3 年再投 2000 亿，用于云操作系统、服务 器、芯片等重大核心技术研发攻坚和面向未来的数据中心建设。5 月，腾讯宣布 未来 5 年要将 5000 亿重点投入到云计算、人工智能、服务器等重点领域，加速 新基建布局。6 月，百度提出未来 10 年将继续加大在人工智能、芯片、云计算 等新基建领域的投入，在 2030 年之前建立 500 万台百度智能云服务器。相比于 本地部署的企业级软件，SaaS 应用在降低一次性投入、减少运维维护成本、增 加交付使用的速度、增强信息系统的可拓展性上有着比较优势，尤其是在一些轻 量级和快速拓张的业务上 SaaS 优势更加明显。企业和用户对软件通常具备较强 的粘性，疫情之中用户的使用习惯已经养成，SaaS 渗透速度加快。

得益于美国传统软件巨头转云成功以及美股 SaaS 公司优异的股价表现，市场对 于 SaaS 给传统软件厂商带来的变化已经有较为深刻的理解（产品：用户粘性提 升、产品线更易拓展等；财务：收入、现金流更加稳定可持续，转云公司前期高 投入导致利润失真等），然而如何对 SaaS 公司进行合理估值一直困扰着投资者。美国 SaaS 产业整体领先中国，中国大量转云或 SaaS 公司处于美国 3-5 年前水 平，因此美股 SaaS 公司估值体系对 A 股有着较强的借鉴意义，因此我们在本 篇报告将以美股及其代表性 SaaS 公司为例，着重讨论 SaaS 公司估值方法。

过去几年美股 SaaS 板块有着不错的市场表现，市场已经对 SaaS 公司适用 P/S 估值已经有普遍共识。然而我们认为 P/S 指标并不具备普适性，对一家 SaaS 公司来说，P/S 不是其永恒的估值方法，实际上过去几年美股 SaaS 板块 P/S 一 直处于抬升的趋势中，尤其在 2017 年以来，美股 SaaS 板块 P/S 抬升速度明显 加快，显然对 SaaS 公司完全采用 P/S 估值方法有失偏颇。P/S 估值内含了市场 对于 SaaS 早期收入增速加快、利润率提升的预期，更加适合处于 SaaS 初期高 投入阶段的公司。我们认为对处于不同发展阶段的 SaaS 公司，其财务特征存在 较大差异，市场关注的财务指标也会存在差异，估值方法也应有所不同。（根据 近十年数据可得性，我们构建的美股 SaaS 板块包括 Adobe、Microsoft、 Salesforce、Intuit 四家公司）

不同阶段的 SaaS 企业具有不同财务特征。相比于传统软件 License 商业模式， SaaS 订阅制商业模式使得处在不同阶段的公司在收入表现、盈利能力、现金流 表现等存在差异，主要体现在：

早期起步阶段：订阅制商业模式将原本一笔收入拆成多期确认，单客户收入贡献 相比于 License 模式减少，但在一定续费率基础上，公司收入可持续性大大增强， 而收入增长主要来源于新客户的拓展。企业在起步阶段公司需要投入较多营销和 研发费用，以保证产品的拓展和迭代，用于实现客户的获取和留存。因此在SaaS 企业早期起步阶段（或传统软件云转型初期），公司利润、现金流水平往往较差， 不能反映出公司真实的经营状况和未来发展，而代表着客户拓展速度和留存率的 收入和收入增速更具代表性。

平稳增长阶段：随着发展进入平稳阶段，企业已经具备一定的客户基础，产品完 整性和稳定性提高，企业收入增速、费用水平趋于平稳，同时由于 SaaS 企业客 户拓展边际成本低，公司费用占比开始降低，公司利润率、现金流水平提高。因 此在 SaaS 企业平稳增长阶段（或传统软件云转型稳定期），企业的财务特征与 一般企业相似，现金流、利润率等指标更能反映出企业经营状况和竞争力。

以 Adobe 为例，Adobe 的主要产品为图形设计、影像编辑、文档管理的软件， 在内容制作领域绝对优势明显，以 Photoshop、Acrobat、CS 套件为代表的产 品的市场占有率和产品质量都无可替代，是行业的绝对龙头。Adobe 自 2013 年 开启全面云转型，以 Creative Cloud 的 SaaS 服务替代原有 License 产品，后又 发展出面向企业营销和商务的 Experience Cloud。Adobe 是全球最早开展 SaaS 服务的软件公司之一，也是目前为数不多的已经基本完成云转型软件企业，2019 年订阅收入占比已经达到 89%。从 2013 年云转型初期到近两年进入成熟阶段， Adobe 已经经历了较为完整的 SaaS 发展阶段，其云转型过程中的财务指标变 化具有代表意义。

Adobe 云转型过程中的财务指标变化具有代表意义，充分反映出 SaaS 企业在 不同发展阶段财务指标特征。2013 年以前在传统模式下，Adobe 收入及利润增 长已经遇到瓶颈。2013 年 Adobe 开启全面云转型，当年其收入下滑 7.9%， EBITDA 下滑 47.8%，主要原因是而 SaaS 订阅年费低于 License，且收入需要递延确认，同时 SaaS 转型前期有大量的营销、研发成本，使得公司转型前两年 业绩表现不佳。2015 年开始，随着订阅收入占比的提高，公司业绩重回高增长， 同时伴随着利润率和现金流水平的提高：2015 年公司营收突破新高，且从 2016 年开始增速水平一直维持在 20%以上；2016 年公司净利润、自由现金流量达到 历史最高水平，2017 年 Adobe 的净利率也已经超过云转型前水平。云转型使得 Adobe 突破传统软件的成长瓶颈，重新迎来高速成长。

Adobe 估值体系在 2017 年发生转化，由 P/S 转向 P/FCF。Adobe 从 2013 年 开始全面云转型，自 2014 到 2016 年三年间，P/S（NTM）稳定在 7-8 倍，市 场更加关注云转型给公司带来的收入增长。随着 SaaS 订阅收入占比的提高，以 及营销和研发费用趋于稳定，2017 年开始 Adobe 估值体系开始发生转变，市场 开始更加关注现金流指标，此后三年 Adobe 的 P/FCF 稳定在 25-30 倍，相对应 的 P/S 由 2017 年初的 7.4 倍提升至 2020 年初的 12.3 倍，而在此阶段 Adobe 营收和利润增速没有明显加速。近年 Adobe P/S 大幅提升，但并不代表市场给 予了 Adobe 相对以前更高的估值，而是在云转型中后期利润率提升、现金流大 幅增长下的表象，其 P/S 的提升更多源于盈利能力的增强，P/FCF 更能反映出 Adobe 估值水平。

2016 年以后美股 SaaS 板块 P/FCF 基本稳定。从更加普适的视角来看，Adobe 的估值体系的转化不是个例，前面我们提到美股 P/S 一直处于上升的趋势，这 一趋势在 2017 年之后更加明显，美股 SaaS 板块 P/S（NTM）由 2016 年初的 6.1 倍提升至 2020 年初的 9.3 倍，增幅 52.5%。然而从 P/FCF 视角来看，自 2016 年到 2019 年，同一口径下美股 SaaS 板块估值处于稳定状态，P/FCF（NTM） 基本稳定在 25-30 倍，2016 年初 27.4 倍，2020 年初为 31.4 倍，增幅仅 14.5%。

估值体系的变化源自 SaaS 公司净利率、FCF Margin 的快速提升。2016 年开 始美股 SaaS 板块 P/S 提升明显，但 P/FCF 基本稳定，即 2016 年开始美股 SaaS 板块估值体系由 P/S 向 P/FCF 转变。究其原因，美股 SaaS 板块内的 4 家公司 净利率在 2015 年开始提升，企业自有现金流占营收比例在 2015 年到达低点， 意味着 4 家公司在 2015 年已经完成 SaaS 初期投入阶段，在 2016 年开始利润 抬升、现金流改善，而在此阶段市场更加关注企业现金流状况，板块整体估值体 系由 P/S 向 P/FCF 转变。因此我们认为 SaaS 企业估值体系变化的标志是净利 率和现金流开始快速增长，在此节点前的企业更加适用 P/S 估值，在此节点后 的企业更加适用 P/FCF 估值。

从美股 SaaS 板块的发展经验上来看，在 SaaS 企业不同的发展阶段中，企业财 务特征不同，反映公司经营状况和发展前景的财务指标有所差异，市场关注的主 要财务指标也会发生变化，因此 SaaS 企业的估值方法应该结合其发展阶段做调 整，而统一的采用 P/S 估值定价存在缺陷。

在 SaaS 早期阶段（或云转型初期），在高投入下的利润、现金流等盈利指标失 真的情况下，代表客户拓展的营收及营收增速更具参考性，因此 P/S（EV/S） 指标更具指导意义；

在 SaaS 发展中期（或云转型中期），企业通常表现出净利率快速提升、现金流 大幅改善的财务特征，盈利指标已具备参考价值，在此阶段企业现金流更具代表 性，因此适合采用 P/FCF（EV/FCF）估值方法；

在 SaaS 发展后期（云转型后期），企业财务特征已经与传统企业相似，营收增 速放缓，主要财务指标稳定，在此阶段应该更加注重企业盈利，因此适合采用 P/E 估值。

关注营收增速和 FCF 占营收比例。对于一家 SaaS 公司的估值定价，我们可以 在其不同的发展阶段采用不同的估值方法，但对于不同 SaaS 公司，它们之间的 P/S（或 P/FCF）通常有较大的差异，例如 Shopify、Datadog 的 P/S 超过 50 倍，而 Twilio、Slack 的 P/S 仅略超 20 倍。如何给予一家合理的 P/S（或 P/FCF） 也一直是市场关心的问题，我们认为营收增速和 FCF 占营收比例（FCF Margin） 是造成企业的估值差异的主要原因。营收增速主要反映成长性，FCF Margin 反 映企业盈利能力，同时可以反映市场竞争力、业绩确定性等。与此同时，企业营 收增速、FCF Margin 两个指标相互制约，企业通过激进市场策略带来的营收增 速通常会牺牲现金流，而过分在意盈利的企业通常会损失成长性，两个指标共同作用影响企业估值。通过观察 17 家美股 SaaS 公司，我们发现 SaaS 公司 P/S 与营收增速有明显的正向相关关系，公司之间PSG的差距相比于 PS明显缩小， 而 PSG 的差距又可以用 FCF Margin 做进一步解释。

2.2、 工业互联网：智能制造的关键，互联网的下半场

2.2.1、 我国制造业比较优势减弱，工业互联网是智能制造的关键

长期以来，充足的劳动力以及低廉的劳动成本是我国制造业的核心竞争优势，在 全球分工的情况下，带动了外国企业进入中国投资建厂和本地商品的大额出口， 使中国成为全球制造大国，过去制造业拉动 GDP 明显，成功促进了经济的正向 发展。然而，近年来我国劳动力比较优势减弱，计划生育人口转化为劳动人口， 人口红利出现拐点，2018 年开始就业人口同比下降，2019 年就业人口 7.747 亿 人，同比下降 0.15%，2020 年疫情影响，预计就业人口将进一步下降。同时， 经济的发展提高了劳动薪酬，2007 年以来我国制造业劳动薪酬相对美国增长了 2.6 倍，印度与东南亚国家的制造优势逐渐显现，将对我国制造业造成不小的冲 击。在制造业比较优势减弱的情形下，智能化转型成为我国制造业重要出路。

工业互联网是互联网和新一代信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产 业和应用生态，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施，通过对工业数据全 面深度感知、交换传输、计算与建模，实现智能控制，从而优化企业的运营和生 产组织方式。

从工业视角看，工业互联网主要表现为从生产系统到商业系统的智能化，由内及 外，生产系统自身通过采集信息通信技术，实现机器之间、机器与系统、企业上 下游之间实时连接与智能交互，并带动商业活动优化。从互联网视角看，工业互 联网主要表现为商业系统变革牵引生产系统的智能化，由外及内，从营销、服务、 设计环节的互联网新模式新业态带动生产组织和制造模式的智能化变革。

工业互联网在智能制造中发挥重要作用。智能 制造的实现主要依托两方面，一是工业制造技术，包括先进装备、先进材料和先 进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；第二就是工业互联网，使工业装 备、工艺和材料潜能得到充分发挥，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差 异化产品。

2.2.2、 消费互联网高频场景缺乏，工业互联网大潮将起

我国 2C 互联网经历 20 年的发展，“衣食住行高频场景”大都已有巨头存在，形 成了以 BAT 为首的巨头格局，新的高频应用场景越发稀缺。百度占领了搜索入 口，阿里占据了购物场景，腾讯霸占了社交场景，同时新晋细分垂直巨头饿了么、 美团夺取了美食的场景，滴滴、摩拜夺取了出行的场景。日常生活的各个高频应 用场景几乎已被巨头占据，在可见的 C 端高频应用场景领域再创造新的巨头的 机会越来越小。

在消费互联网高频场景稀缺的情形下，以腾讯、阿里为代表的国内互联网巨头将 目光投向了工业互联网。2018 年 5 月，腾讯云发布了“工业互联网平台-腾讯木 星云”，马化腾也在今年腾讯全球合作伙伴大会公开信上，提到腾讯的工作重点 将由消费互联网转到工业互联网，并为此整合了两个事业群；2018 年 11 月，阿 里云发布 supET 工业互联网平台，基于阿里云公共云计算平台的基础能力，提 供工业物联网、APP 运营、工业数据智能服务三个核心工业 PaaS 服务。

除互联网企业，传统制造企业也推出了工业互联网平台，如海尔 COSMOPlat 平台、华为 OceanConnectIoT 平台、富士康 BEACON 平台等。我们认为，工 业互联网与消费互联网不同，需要深入制造企业内部，走到生产车间和工厂，真 正了解制造需求，互联网企业在基础设施、数据处理和建模能力上有优势，但制 造企业更熟悉制造流程和痛点，互联网的下半场的竞争将更加激烈和精彩。

3、 智能化：人工智能进入大规模商用阶段

3.1、 人工智能：商业化加速落地，行业即将快速发展

3.1.1、 人工智能是国家战略，十四五地位更加凸显

相较于欧美等发达国家，我国人工智能行业起步较晚，但 2015 年以后，各部门 密集出台了政策，推动了人工智能行业的快速发展。2015 年 7 月，国务院印发 《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出将人工智能作为其主要的 十一项行动之一，并明确提出要加快人工智能核心技术突破。2016 年 12 月， 国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，提出培育人工智能产业 生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。2017 年 3 月，人工智能首 次写入政府工作报告，此后每年的政府工作报告中均提到人工智能。2017 年 7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，从国家层面对人工智能发展进行 了统筹规划和顶层设计，提出了建设世界主要人工智能创新中心发展目标，人工 智能上升至国家战略。此后，工信部、教育部、科技部等部门分别从实施细节、 研究支持和人才培养、试验区建设等方面出台了相关政策，为人工智能行业的发 展和落地提供配套的政策支持。

2020 年 11 月，十九届五中全会审议通过《中共中央关于制定国民经济和社会发 展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，提出“坚持创新在我国现 代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑”，其中 在强化国家战略科技力量部分提出：瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命 健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻 性、战略性的国家重大科技项目，在发展战略性新兴产业中提出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。人工智能被放在首要位置，地位更加凸 显，预计“十四五”期间人工智能将会重点发展。

3.1.2、 三要素持续改善，疫情推动与传统行业加速融合

人工智能技术的发展基于三要素：算力、算法、数据。经过这几年的发展，三要 素在持续提升，为人工智能行业发展奠定了坚实的基础。

算力：AI 芯片不断升级迭代，为算法提供支持。由于人工智能算法需要对数据进行训练和推断，才能得出好的模型，因此对算力的要求越来越高。近些年人工 智能快速发展的主要原因之一就是算力的提升，从最开始的运用 CPU 进行深度 学习，到后续运用 GPU，再到专为深度学习算法定制的 FPGA 和 ASIC 芯片， 乃至最新的类脑芯片，摩尔定律支撑下 AI 芯片快速发展，AI 芯片的算力从 19 世纪 60 年代的每秒百次浮点运算数提高到移动互联网时代的百亿次，近期的万 物互联与智能化时代则提高至每秒万亿次，算力和功耗性能快速提升，AI 芯片 不断升级迭代，为深度学习算法在云端和设备端实现商用提供了支持。

算法：深度学习算法不断突破，叠加开源深度学习平台使得场景落地加速。目 前主流的算法主要分为传统的机器学习算法和神经网络算法。近些年来因为深度 学习的发展，神经网络算法发展迅速。由于深度学习神经网络算法通过数据进行 训练，发掘隐藏在这些数据中的规律，并进行分类识别，用训练的神经网络去推 断并输出结果，随着深度学习的不断优化和构建，目前在部分场景的效率和准确 率已经远远高于人类，尤其在图像识别、语义识别、文本识别等领域，同时叠加 开源深度学习平台，允许公众使用、复制和修改源代码，大幅降低企业的开发成 本和客户的购买成本，使得人工智能商业化场景落地加速。

数据：激增的数据提供算法基础。万物互联时代到来，移动互联网的普及加大了 人与人的连接深度和广度，物联网和产业互联网的渗透再次使得线上数据量暴增， 国际权威机构 Statista 数据显示 2018 全球数据量达到 33ZB，而 2010 年的全球 产生数据量仅 2ZB。随着 5G 时代到来，物联网、工业互联网将得到进一步渗透， 将产生更广泛和更大量的数据，预计2025年达到175ZB，2035年达到2142ZB， 海量的数据为人工智能算法模型提供基础，使得算法更加准确。

疫情加速与传统行业深度融合。人工智能作为一门基础应用技术，目前已经广泛 应用于安防、交通、教育、金融、可穿戴设备、自动驾驶等领域。此次疫情，更 是加快了人工智能商业化场景的落地以及与传统行业的融合，在医疗、非接触服 务、城市治理、教育等领域快速响应，在抗击疫情中发挥了重要作用。此次疫情 改变了各个行业，或多或少会开启数字化、智能化进程，人工智能赋能传统行业 升级迎来发展机遇。

3.1.3、 市场空间大，关注六大落地方向

随着算力提升、算法优、数据量激增，人工智能技术的不断发展，同时叠加疫情 的推动，人工智能与各个行业加速融合，有着广阔的市场前景。根据沙利文咨询 的预测，2019 年全球人工智能行业的市场规模约为 1917 亿美元，预计 2024 年 全球市场规模将达到 6157.2 亿美元，2016 年至 2024 年的年均复合增长率达到 33.98%，市场规模保持高速增长。

我国人工智能行业发展走在世界前列，根据沙利文咨询的预测，2019 年中国人 工智能行业市场规模约为 1372.4 亿元人民币，预计 2024 年将达到 7993.9 亿元 人民币，未来 5 年的年均复合增长率高达 42.25%，高于世界平均水平。

4、 国产化：关注信创、工业软件、银行 IT、网络安 全国产化机会

4.1、 信创：IT 底层产品国产化持续推进

4.1.1、 计算产业国产体系生态初步成型

IT 产业底层核心产品国产化重要性凸显。中兴禁售、华为断供事件截然不同的 后果引发国内高科技行业对于加快掌握产品核心技术进程、实现从产业价值链底 端到上层转变的关注和重视。在核心技术上受制于人是目前国内 IT 企业存在的 重大隐患。IT 国产化是基于“硬件-软件-服务”链条实现整体生态的国产替代， 在这一进程中本土 IT 企业应以目前国产核心软硬件企业为龙头，缩减适配成本； 以国家政策利好环境为支撑，逐步完善整机生态。

“振芯铸魂”掀起计算产业国产化大潮。2018 年以来，美国“科技霸权主义” 对本土 IT 企业实施打压限制，中兴、华为事件敲响行业警钟，此次国产化替代 浪潮开始松动 Wintel 联盟在国内的地位。在国产 CPU 方面，已发展出龙芯、飞 腾、鲲鹏、申威、海光和兆芯等多个体系；与之对应地，国产操作系统完成从“可 用”向“好用”的过渡，基于 Linux 内核的二次开发，包括中标麒麟、天津麒麟、 深度、普华等。由于 IT 产业存在产业链上下游的适配问题，行业内木桶效应显 著，这要求各环节的对核心技术的掌握整体推进，加速形成一个完整的正反馈国 产化生态系统。

国内四大 IT 集团自主可控深度布局。目前我国规模化布局自主可控产业的主要 为四大 IT 集团，分别为中国电子集团（CEC）、中国电子科技集团（CETC）、 中科院系和华为。CEC 中央直接管辖，旗下两个自主可控公司：中国长城（持 股 40.59%）和中国软件（持股 42.13%）；CETC 旗下主要自主可控公司为太极 股份（持股 38.97%）；中科院旗下主要自主可控平台为中科曙光（21.32%）；华 为在芯片、服务器和操作系统上均有布局。

PK 体系已在重点领域得到广泛的应用。2019年 12 月 29 日，《PK 体系标准(2019 年版)》及《PKS 安全体系》发布，宣告国内首个计算机软硬件基础体系标准正 式落地。“PK 体系”是飞腾“Phytium 处理器”和麒麟“Kylin 操作系统”的结 合，具有完全自主知识产权，从 2011 年发展至今，已经成功应用于政府信息化、 电力、金融、能源等多个行业领域。《PK 体系标准》的推出，实现了上下游厂 商技术服务以及体系内用户的标准化，同时也解决了体系内部产品与第三方接入 产品之间接口、参数、版本等的适配问题。“PK 体系”对标 Windows+Intel 体 系，是计算机基础体系的中国架构，将逐渐形成上下游协调发展的良性生态链。

华为鲲鹏生态逐渐成型。鲲鹏计算产业是基于鲲鹏处理器构建的全栈 IT 基础设 施、行业应用及服务，包括 PC、服务器、存储、操作系统、中间件、虚拟化、 数据库、云服务、行业应用以及咨询管理服务等。鲲鹏计算产业依托开发者及人 才培养体系，以构建全行业全场景的产业体系为目标，实现产业链上下游共享红 利。华为将核心产能聚焦在商用处理器、数据库、云端、操作系统以及存储几大 方面，在中间件、应用软件及操作系统方面实现开源，积极与业内其他厂商寻求 协作开发，推出基于鲲鹏主板的服务器与 PC 产品。华为鲲鹏计划以华为鲲鹏+ 升腾双芯片为核心，构建完整国产计算生态。华为在市场占有率较低的前期致力 于引导行业中的参与者，树立生态标杆；在生态发展较完备的后期则实施集中化 研发策略，退出部分专业性强的领域。除了自建生态方面做出的努力外，华为还 联合国内各大软硬件企业，以“硬件开放，软件开源”的策略拉拢合作伙伴，目 前已有超过 150 家企业成为鲲鹏计算产业的参与者。

4.1.2、 党政落地元年，行业信创超预期

党政军特种市场是自主可控的首要目标。2018 年 5 月发布的《2018-2019 年中央国家机关信息类产品（硬件）和空调产品协议供货采购项目征求意见公告》中， 龙芯、申威、飞腾、兆芯、海光和华为等国产 CPU 和服务器被列入政府采购名 录。2020 年新的信创目录也已出台。国家党政部门全面支持推行国产化方案， 2019 年以试点和加大储备为主要任务，预计 2020 年将开展第一轮大规模替换。 根据人社部数据，截至 2016 年底，我国公务员人数约 719 万；根据国资委数据， 截至 2013 年末，我国央企从业人员 1835 万人，按人均一台 PC 机估算，我们 预计政府及关键行业国企未来的 PC 机替换规模就将达到 2500 万台。我国 PC 机和服务器每年出货数量比例接近 10:1，由此估算按服务器替换规模将达到 250 万台。

2020 年是信创落地元年，党政第一批采购预计分两年落地 300 万台 PC。此前 安可工程对国产计算机设备的采购主要在部分试点省份小规模试点，范围集中在 进行内网和涉密领域。2019年末信创开始在全国所有省份进行大规模应用，2020 年是大范围落地元年，目前全国大部分省份已经完成第一阶段的招标。从近年各 省采购情况来看，高端服务器、数据库、操作系统竞争格局较好，但党政第一批 关键信创产品采购量、采购单价均不及市场预期。数量上看，我们预计党政信创 第一批约落地 300 万台 PC 和 30 万台服务器，分两年采购完成。价格上看，服 务器、PC 整机及 CPU、操作系统等关键零部件大幅降价。我们预计 2021 年各 省或将有新的采购指标放开，而价格战也将随着采购量的增加有所缓解。

以金融、石油、电力、电信、交通、航空航天、医院、教育为代表的八大重要 行业将启动国产化替代项目并稳步推进。在政策方面，先后出台了《关于开展 2017 年电信和互联网行业网络安全试点示范工作的通知》《2018 年教育信息化 和网络安全工作要点》《2018 年农业部网络安全和信息化工作要点》《关于加强 工业互联网安全工作的指导意见（征求意见稿）》等文件，自主可控市场空间向 “8+2”的主要行业拓展，将导致国产化市场空间成倍数级释放。

国产 CPU 服务器首次进入大规模集采，自主可控服务器迎来突破。5 月 7 日， 电信发布电信服务器(2020 年)集中采购项目货物招标集中资格预审公告，开启 2020 年度服务器集中采购。本次招标共分 8 个标包，采购服务器数量共计 56314 台，集采服务器分为 I 系列、A 系列、H 系列三种。I 系列服务器指 CPU 类型为 采用第二代 Intel 至强可扩展处理器 Gold 系列或者 Silver 系列芯片的服务器，I 系列共集采 44731 台；A 系列指 CPU 类型为第二代 AMD EPYC 7002 系列处理 器，A 系列服务器共集采 398 台；H 系列指 CPU 类型为鲲鹏 920 系列处理器 或 Hygon Dhyana 系列处理器，H 系列服务器共集采 11185 台，搭载鲲鹏和海 光国产 CPU 服务器数量占比为 19.86%。

电信上次服务器集采为 2018 年，其中 PC 服务器按 Intel 2路和4 路集采，定制 化服务器按计算型、存储型、冷数据型、NFV 型、GPU 型集采。中国移动在 2019 年进行了 2019-2020 年度第一批次 PC 服务器采购，按计算型、均衡型、存储 性分类共 9 个标包采购。从 2018 年电信与 2019 年中国移动服务器集采中标结 果来看，华为、中兴、浪潮中标数量较多，但采购的服务器以搭载 Intel 的 CPU 服务器为主，并未明确采购国产 CPU 服务器。2020 年电信服务器集采是搭载 国产 CPU（鲲鹏+海光）的服务器首次明确进入大规模集采，具有突破性的意义。

贵阳银行 4.2 亿元采购国产核心系统数据库，金融行业信创节奏超预期。2020 年 10 月 19 日，贵阳银行核心业务系统单一来源采购易鲸捷国产数据库。核心 系统作为交易处理和会计处理系统，是支撑银行业务的核心，对稳定性、一致性 和响应速度有着极高的要求，因此银行对于核心系统软硬件供应商的选择往往比 较保守。本次贵阳银行采购是国产数据库首次应用在银行核心系统，具有突破性 意义，说明银行核心系统应用的基础软硬件也已经开始国产化进程，金融行业信 创节奏超预期。

4.2、 工业软件：智能制造的关键，国产替代势在必行

4.2.1、 工业软件是软件化的工业技术

工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域， 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用 在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件 应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上，支撑企业业务与应用，其 内含工业知识与流程，以软件形式赋能工业企业，本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有：1）信息流（数据）的采集与管理；2）工艺模型 的构建与优化；3）设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明 显，企业核心痛点不同，因此工业软件通用性较差，面向不同行业工业软件通常 存在较大差异，不同行业的工业软件之间存在明显壁垒。

按用途分类，工业软件分为信息管理、研发设计、生产控制和嵌入式软件四大 类，每类工业软件均有其代表产品和企业。信息管理类软件主要用于提高企业管 理水平和资源利用效率，代表产品有 ERP、CRM、SCM 等，代表企业有 SAP、 Oracle、Saleforce、用友网络、金蝶国际等；研发设计类软件主要用于提高企 业产业设计和研发的工作效率，代表产品有 CAD、CAE、PLM 等，代表企业有 达索系统、Autodesk、中望软件等；生产控制类软件主要应用于提高制造过程 的管控水平、改善生产设备的效率和利用率，代表产品有 MES、APS 等，代表 企业有西门子、GE、宝信软件、中控技术、鼎捷软件等。

工业软件具备强工业属性，软件是载体，工业是内核。工业软件与消费级软件 发展模式具有很大的不同，消费级软件是 IT 产业发展内生的产物，往往是软件 出现挖掘并引导需求，例如微软、淘宝、滴滴等；而工业软件源自于企业提质增 效降本的内在需求，是长期工业化过程中知识与工艺的结晶，其本质是将工业技 术软件化，软件只是其外在载体，工业才是其内核。工业软件在需求、知识、应 用、数据等方面依赖工业体系，因此相对一部分全球工业软件巨头来来自于工业 强国和工业企业，例如：PLM 全球三大主流厂商为法国达索系统（航空领域）、 德国西门子（汽车、通用机械领域）和美国 PTC（船舶、电子领域）。其中，达 索本是飞机制造商，在产生自用工业软件需求后开始研发工业系统并推向商用， 西门子 PLM 也是由工业企业研发并被西门子收购。

工业软件发展受产业上下游制约，需要产业协同推进。工业软件的工业属性注 定其对工业产业有着极强依赖，而工业本身是复杂度极高的行业，上下游互相依 存度高，工业软件同样受到上下游产业制约，因此工业软件的发展需要产业的协 同推动。从研究的角度来说，站在工业的视角才能更好的理解工业软件行业的发 展逻辑与未来趋势。我们认为，工业产业对工业软件的制约主要体现在以下两 方面：1）工业软件实施在设备、网络、平台等之上，对上游基础设施依赖度高； 2）工业软件是企业内部管理与生产流程的代码化表达，需要在下游应用中不断 迭代优化。

软件定义制造，工业软件是智能制造的核心。工业软件被看作是智能制造（第 四次工业革命）的核心基础性工具，与前三次工业革命（机械化、电气化、自动 化）相比，智能化是工业 4.0 新的内涵，而软件承载着从设计、制造和运用阶段 的产品全生命周期数据，并根据数据对制造运行规律建模，从而优化制造过程， 软件是智能化的载体，工业软件是智能制造的核心。

4.2.2、 工业软件市场：大行业，高增长

全球工业软件市场规模稳步增长，美欧为主要市场。根据赛迪顾问数据，2018 年全球工业软件市场规模为 3893 亿美元，同比增速为 5.19%，智能制造大背景 下增速出现拐点。市场结构上看，全球工业软件以欧美市场为主，其中北美市场 规模 1277 亿美元，欧洲市场规模 1261 亿美元，欧美合计市场占比 65.2%，亚 太市场规模 927 亿美元，同比增速 7.6%，亚太地区引领全球工业软件市场增长。

中国工业软件市场规模 1678 亿元，处于高增长阶段。近年中国工业软件市场增速大幅超越全球平均水平，2018 年增速达到 16%。一方面中国在积极推进智能 制造、高端制造，工业互联网开始有了更加广泛的应用；另一方面相对于大体量 的工业产值，中国工业软件整体渗透率极低。各类产品结构上看，研发设计类软 件市场规模 143 亿元，生产控制类软件市场规模 286 亿元，信息管理类软件市 场规模 287 亿元，嵌入式软件市场规模达到 963 亿元。嵌入式软件多集成在自 动化设备中，其市场规模高占比与国内工业企业重硬轻软意识有关。

研发设计软件：PLM 为主要产品，外资占据市场和技术优势。PLM 用于产品全 生命周期管理，其内部集合了 CAD、CAE、CAM、PDM 等设计类产品，是主 要的研发设计类软件产品，2018 年市场规模达到 38.6 亿元。国内研发设计类产 品应用主要集中在建筑、汽车、电子等领域，广联达在建筑领域具备绝对优势， 达索、西门子 PLM 产品在技术和市场上均大幅领先，Synopsys、Cadence 几乎垄断国内 EDA 市场。

生产控制软件：外资主导 MES 市场，国内企业在流程工业已有优势。2018 年 中国 MES、DCS、SCADA 三种产品市场规模分别为 82.7 亿元、66.1 亿元、50.3 亿元，三种产品占据生产控制类产品 69.7%的市场。中国生产控制类软件多用 于能源、钢铁、石化流程工业，国内企业如国电南瑞、宝信软件、和利时、中控 技术等已具备一定优势，但在汽车、电子等离散工业 MES 上，西门子、GE、 霍尼韦尔等外资优势明显。

信息管理软件：传统市场格局较为稳定，云化+国产化给国内产生带来发展机遇。以 ERP 为代表的信息管理类软件在国内已具备较高渗透率，整体格局较为稳定。 大型企业以 SAP、Oracle 的产品为主，用友在中小企业市场具备较高份额。目 前信息管理类软件云化趋势明显，龙头产生纷纷转云，用友、远光产品等在大型 集团化的企业应用也有突破，云化叠加国产化浪潮下国内厂商仍有较大发展空间。

4.2.3、 外部环境倒逼关键产品国产化，工业软件国产替代可期

中美加速脱钩，外部环境倒逼关键产品国产化。中美贸易战以来，美国商务部 “实体清单”中的中国企业快速增加，众多中国科技公司被限制出口。2020 年 5 月 15 日美国商务部升级对华为限制，规定“只要采用到美国相关技术和设备 生产的芯片，都需先取得美国政府的许可”，意味着包括台积电、中芯国际在内芯片制造厂商为华为供货必须经过美国政府许可，同时华为海思购买的 Synopsys、Cadence 的 EDA 软件也将无法使用，该限制条例即将在 9 月 15 日 开始执行。8 月 7 日美国总统特朗普签署行政命令，要求在 45 天后，禁止美国 企业或个人，与字节跳动（TikTok 母公司）和腾讯控股（Wechat 母公司）进行 交易。从最初的贸易摩擦开始，美国对中国的打压由贸易延伸到科技，由硬件拓 展到软件，由 IT 拓展到互联网行业，波及的行业与公司不断增加，外部环境的 变化倒逼核心产品国产化。目前我国工业软件“卡脖子”情况依旧严重，高端研 发设计、生产控制类软件市场被外占据，典型例证为 EDA 软件，中美加速脱 钩下国产替代的必要性凸显。

国务院出台软件产业扶持新政，工业软件国产替代。2020 年 8 月，国务院发布 《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，从财税、投融 资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等 8 个方向出台 了 40 项支持政策，推动我国集成电路产业和软件产业发展。从软件层面来看， 相比于 2011 年出台的上一个十年期鼓励政策，此次政策在延续各项支持政策的 同时，在税收减免、融资支持、正版保护上加大了支持力度，并提出“新型举国 体制”，聚焦基础软件、工业软件、应用软件的关键核心技术。目前我国基础软 件、工业软件外资市场占比仍较高，国产软件企业技术和产品的竞争力相对较弱， 但软件作为信息产业核心，外部环境变化大背景国产化重要性凸显。工业软件是 智能化生产的核心工具，在我国工业向智能化及高端化方向转型具有重要作用， 我们看好未来国产工业软件在政策支持下的技术和产品提升，看好工业软件市场 国产替代。

我国知识产权保护持续加强，软件正版化是长期趋势。知识产权保护是一个复 杂的系统性工程，需要从法律、政策、群众意识等社会各个层面推进，近年来我 国不断加强知识产品保护。2019 年 11 月中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关 于强化知识产权保护的意见》，要求不断改革完善知识产权保护体系，目标力争 到 2022 年，侵权易发多发现象得到有效遏制；到 2025 年，知识产权保护社会 满意度达到并保持较高水平。2020 政府工作报告再次明确“加强知识产权保护”。 2020 年 8 月，国务院发布《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的 若干政策》，软件知识产权保护也是其中一项重要内容。

知识产权保护加强利于国产软件发展。盗版软件泛滥是我国长期存在的问题，包 括操作系统、办公软件、工业软件在内的软件产品均存在破解版本和大量的盗版 用户，例如 Windows、Office、Adobe、AutoCAD 等等。虽然盗版软件在一定 程度上加快了信息产业在我国的发展与普及，但其严重侵害国内外相关公司利益， 也造成了国内软件公司研发投入不足、创新力缺乏的客观现象，长期来看对我国 国产软件产业发展不利。软件著作权保护制度化，并引导政府、企业、民众使用 正版软件是我国深化知识产权保护的重要内容。我们认为知识产权保护加强利于 国产软件发展，一方面，使用盗版的用户转向正版，正版软件付费用户和付费率 提高；另一方面，由于国产软件售价普遍低于海外同类产品，部分对价格敏感的 海外产品盗版用户会转向使用国产软件。

SaaS 加速软件正版化。传统软件将文件全部放在本地计算机，公司以 License 授权的方式进行正版软件销售，软件盗版相对简单，且软件公司通常缺乏对盗版 软件的检测和控制手段。SaaS 服务模式将部分文件数据存放云端服务器，通过 用户账户进行管理，用户通过月费、年费方式付费。SaaS 云端服务器文件部署 模式，将从根本上杜绝盗版软件产生，迫使盗版用户向正版转化。与此同时， SaaS 以服务替代软件，为用户提供一种更为便捷的软件获取和升级方式，订阅 制实际上平滑了用户使用正版软件的成本，减少用户的一次性支出，用户付费意 愿较强，也利于软件正版化。

4.3、 银行 IT：行业高景气，去“IOE”进程深化

4.3.1、 银行 IT 进入新景气周期

银行的 IT 投资包括了基础硬件（服务器、存储等）、基础软件（数据库、操作系 统、中间件等）、终端设备硬件（主机、自助设备等）、应用系统（业务类、管理 类、渠道类解决方案等）、IT 服务（集成、外包、运维等）多个方向的投入，其 中硬件及设备支出是银行 IT 最主要的投资方向。由于 IT 硬件及设备本身存在的 使用年限，依附于硬件之上的软件也存在升级改造需求，同时银行需要的 IT 服 务与硬件有较强相关性，因此银行 IT 投资本身存在一定周期性。从数据上看， 银行 IT 投资约有 5 年左右的周期，近年我国银行 IT 投资经历了 2009-2013 年、 2013-2017 年两轮增速向上再向下的投资周期，我们认为 2017 年、2018 年我 国银行 IT 投资已经到达低点，2019 年开始银行 IT 已经进入新的景气周期， 2020-2021 年将成为景气高点。再考虑银行 IT 目前的分布式应用以及国产化要 求，我们预计本轮银行 IT 景气的高度和持续性超过以往。

大型国有银行 IT 投入较大，硬件设备和 IT 服务是主要投入方向。根据 IDC 数 据，中农中建交邮六大国有商业银行是我国银行 IT 最大买方，2018 年投资占比 达到 43.3%，即约 484 亿元；2018 年我国 12 家股份制商业银行 IT 投资规模约 为 239 亿元，占比约为 21.4%；近年我国区域性银行信息化建设力度增加，城 商行以及省农信、农商、农合等农村金融机构等的 IT 投资逐步增长，2018 年占 比达到为 30.9%。从 IT 投资分类上看，硬件及终端设备是我国银行 IT 投资最大 领域，但近年整体呈现下降趋势，而 IT 服务和软件支出占比逐年提高，2018 年 中国银行 IT 服务和软件投资占比分别为 40.3%和 10.9%。

4.3.2、 我国银行 IT 解决方案市场规模稳定高增，竞争格局分散

银行 IT 解决方案是指由专业的 IT 企业，依照银行的业务及管理要求，提供应用 软件开发及相关技术服务以提升业务处理效率、改进业务流程、实现 IT 技术对 于银行决策、管理、业务等方面的支持。按用途划分，银行 IT 解决方案分为渠 道、业务、管理三大类，渠道类解决方案包括网络银行、柜台交易、银行卡等应 用系统；业务类解决方案以银行核心业务系统为主体，还包括信贷操作系统、支 付清算系统等外围系统；管理类解决方案包括风险管理、商业智能、ERP、CRM 等系统。根据 IDC 数据，我国银行 IT 解决方案以 IT 服务为主，2018 年服务占 比达到 84.1%，软件占比仅15.9%。

银行 IT 解决方案是银行 IT 投资中十分重要的一大类产品，也是各家银行信息化 系统差异化的核心。近年银行对于软件系统的重视程度逐渐提升，IT 投资方向 由传统的硬件设备逐步向软件和 IT 服务倾斜，银行 IT 解决方案成为我国银行 IT 市场增长最大的动力来源。根据 IDC 数据，近年我国银行 IT 解决方案市场维持 高速增长，2012 年以来每年同比增速均在 20%以上，且逐渐呈现加速趋势，2018 年我国银行 IT 解决方案市场规模约 420 亿元，同比增长 23.7%，占我国银行 IT 投资规模比例已经达到 37.6%。

我国银行 IT 解决方案市场竞争格局分散。我国银行 IT 呈现明显的阶段性分布特 征，中农工建交邮6个大型国有商业银行几乎占据我国银行IT 投资的半壁江山， 而各家银行业务特点差异明显，对应用系统的定制化要求高。因此我国银行 IT 解决方案市场呈现明显的买方市场特征，在系统建设中银行通常处于主导地位， 软件和解决方案厂商更多按银行要求提供集成、外包、运维等 IT 服务，软件厂 商产品化程度低，差异化小，市场充分竞争。下游集中的买方市场叠加种类繁多 的细分产品，是造成我国银行 IT 解决方案市场格局分散的直接原因。根据 IDC 数据，2018 年我国银行 IT 解决方案市场 CR5 和 CR10 仅 17.8%和 27.6%，文 思海辉金信、宇信科技是我国银行 IT 解决方案市场份额最大的两家厂商，市场 份额分别为 4.9%和 4.8%，IBM 市场份额在 2018 年跌出前十。

细分市场来看，2018 年业务类、渠道类、管理类解决方案市场规模分别为 178.3 亿元、83 亿元、147.8 亿元，核心业务系统是我国银行 IT 解决方案最大的细分 市场，市场规模约 79.3 亿元。分厂商来看，文思海辉金信在业务类（支付与清 算系统）、管理类（风险管理、商业智能、CRM）解决方案中占据优势；宇信科 技各类产品份额更为均衡；神州信息在核心业务系统、渠道管理系统中拥有最大 份额；长亮科技的核心业务系统、管理类（商业智能、ERP）有优势；科蓝软 件在渠道类（网络银行、手机银行）中优势明显；天阳科技在银行卡系统、风险 管理系统市场中份额领先。

4.3.3、 核心系统上云已经成为趋势，IT 厂商竞争城商行/农商行市场

银行核心业务系统，又称为银行综合业务系统、银行核心账务系统，是银行信息 系统中实现客户关系管理、产品与服务、业务流程、财务核算与管理、风险管控、 辅助管理与决策等银行业务最核心功能的系统，是银行信息系统的基础和核心。 银行核心系统是典型的交易处理系统，支撑银行存款和贷款两大基础性业务。 在数据大集中时代，核心系统在实现会计核算与支付清算的同时还实现了属于信 贷管理、风险管理、财务管理的部分外围功能，因此也被称为“胖核心”。我国 银行核心业务系统发展已经经历了 4 个发展阶段，从最初的 PC 单机电算化到区 域性互联进行数据集中，从全国全行数据大集中的“胖核心”再到以客户为中心 的“瘦核心”，我国银行核心系统已经有了比较成熟和广泛的应用。目前，在金 融科技的驱动下，银行核心系统开始向分布式架构转化，核心系统上云成为新的 趋势。

大型银行核心系统多为自研，IT 厂商竞争城商行/农商行市场。大型银行由于技 术实力强，业务流程复杂度高，核心系统倾向于自主研发，六个大型国有银行中 除邮储银行外，其余五家银行核心系统均为自主研发，但在自主研发过程中往往 也有 IT 厂商的支持。在政策性银行和股份制银行市场，神州信息、长亮科技等IT 厂商成为部分银行核心系统供应。我国城商行/农商行数量庞大，但城商行/农 商行通常技术实力偏弱，业务流程也更为简单，因此是 IT 厂商竞争的主要市场。 我们认为我国服务城商行/农商行的 IT 厂商大概分为两类：一是自身产品能力强 的厂商，包括长亮科技、神州信息等；二是合作国有大型银行做技术输出的厂商， 包括宇信科技、高伟达等。

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