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1、 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。1 20242024 年年 0404 月月 1414 日日 第四范式第四范式(06682.HK)(06682.HK)公司分析公司分析 客户基础扎实，有望升级为客户基础扎实，有望升级为 AI2.0AI2.0 时代时代企业软件服务龙头企业软件服务龙头 证券研究报告证券研究报告 应用软件应用软件(HS)(HS)投资评级投资评级 买入买入-A A 首次首次评级评级 6 6 个月目标价个月目标价 82.4882.48 港港元元 股价股价 (2024(2024-0404-12)12)51.9051.90 港港元元 交易数据交易数据 总市值总市值

2、(百万元百万元)24,178.07 流通市值流通市值(百万元百万元)7,029.36 总股本总股本(百万股百万股)465.86 流通股本流通股本(百万股百万股)135.44 1212 个月价格区间个月价格区间 37.25/75.5 元 股价表现股价表现 资料来源：Wind 资讯 升幅升幅%1M1M 3M3M 12M12M 相对收益相对收益-22.7-9.9 绝对收益绝对收益-26.1-4.1 焦娟焦娟 分析师分析师 SAC 执业证书编号：S01 王利慧王利慧 分析师分析师 SAC 执业证书编号：S02 相关报告相关报告 聚焦企业服务赛道，聚焦企业服务

3、赛道，中国中国机器学习领域市场份额第一机器学习领域市场份额第一。第四范式成立于 2014 年，其创始人戴文渊率先提出了迁移学习通用框架理念，设计了中国最早的人工智能系统之一。公司以机器学习、迁移学习等人工智能技术为起点，聚焦于企业服务赛道，成长为细分领域的绝对行业龙头。先知 AI 平台自 2018 年起已连续五年稳居中国机器学习平台市场份额第一，且在机器学习操作平台（MLOps）厂商评估排名中也取得了中国区第一的成绩。重平台而非单点解决方案，客户重平台而非单点解决方案，客户基础扎实基础扎实。公司已经形成了一套涵盖算力基础设施、操作系统、开发工具及应用的完整产品矩阵，并差异化推出企业转型平台及服

4、务，帮助企业设定符合自己核心竞争力的北极星指标体系与转型方案，以此深度绑定标杆客户。得益于此，公司的标杆客户具有较高黏性：1）标杆客户具有较高的留存率，2022 年客户留存率为 90.67%；2）标杆客户的平均收入持续提升，2023 年公司标杆客户的平均收入为 1838 万，较于 2018 年增长 371%。积极拥抱生成式积极拥抱生成式 AIAI，推动，推动 AIGSAIGS 战略升级。战略升级。在生成式 AI 浪潮下，公司于 2023 年 4 月发布了式说大模型，并在此基础上，公司发布了 AIGS 战略（AI-Generated Software），即以生成式 AI 重构企业软件，通过 Co

5、pilot、Copilot+知识库、思维链 CoT+Copilot 三个阶段来最终实现 AIGS。目前公司的式说大模型已经在航空制造、零售等多个行业落地，帮助客户提升运营及管理效率。指向企业级指向企业级 AI agentAI agent 市场，公司先发优势显著市场，公司先发优势显著。我们认为公司AIGS 战略本质上在帮助企业构建 AI Agent，而在指向 AI Agent的进化路径中，公司具有突出的先发优势：1）公司是 AI 企业软件细分领域龙头，这一赛道适合落地 AI Agent，且公司已沉淀了深厚的行业 Know，客户黏性更强；2）公司基于平台级的生态卡位，有望更快打通算力基础设施、操作

6、系统、开发工具、应用系统多层级的完整产品体系，帮助企业降低边际开发成本。这一先发优势将有望转化为业务快速落地的关键竞争力，在推动现有标杆客户增加付费收入的同时，也将推动公司以更低的销售费用实现新客户的获取，从而帮助公司构建起增长飞轮，推动业绩持续提升。投资建议：投资建议：公司已经成长为 AI 企业服务领域的头部公司之一，客户基础扎实，随着人工智能进入新一轮发展阶段，企业客户对于新技术应用开发需求将显著增加，有望推动公司收入持续提升，预计 2024-2026 年将实现营业收入为 52.55 亿、63.06 亿、75.67-36%-26%-16%-6%4%14%24%-112

7、-03第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。2 公司分析公司分析/第四范式第四范式 亿；参考可比公司均值给予公司 2024 年 6.77 倍 PS，对应 6 个月目标价为 82.48 港元，首次覆盖给予“买入-A”评级。风险提示：风险提示：技术迭代过快的风险、研发投入过高、行业增长不及预期、行业竞争格局恶化 (百万元百万元)2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 主营收入主营收入 3,087.6 4,204.1 5,255.1 6,306.1 7,567.4 净利润

8、净利润 -1,644.9-908.7-338.7-104.0 121.6 每股收益每股收益(元元)-3.53-1.95-0.73-0.22 0.26 每股净资产每股净资产(元元)-3.38 11.48 10.62 10.50 10.74 盈利和估值盈利和估值 2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 市盈率市盈率(倍倍)-15.4-27.9-74.8-243.7 208.5 市净率市净率(倍倍)-16.1 4.7 5.1 5.2 5.1 净利润率净利润率 -53.3%-21.6%-6.4%-1.6%1.6%净资产收益率净资产收

9、益率 104.5%-17.0%-6.8%-2.1%2.4%股息收益率股息收益率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%R ROICOIC 22.2%10.2%-29.2%-15.6%3.9%数据来源：Wind 资讯，国投证券研究中心预测 PBiZlX8YiXmUjY9PdN6MmOqQmOtPfQqQqMfQqRmR8OrQpPxNmPzQuOtOoP公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。3 内容目录内容目录 1.机器学习市场份额第一，营收持续高增长.5 1.1.平台+方案+服务三大业务矩阵，机器学习市场份额第一.5 1.2.管理团队

10、专业素质突出，重视研发投入.5 1.3.营收保持高增长，费用率逐步下降.7 2.人工智能蓬勃发展，企业客户亟待开拓.10 2.1.生成式 AI 日新月异，AI 落地进入 2.0 阶段.10 2.2.AI2.0 时代赋能场景更多元，行业渗透率持续提升.13 3.用户规模及黏性均显著提升，积极拥抱生成式 AI.15 3.1.打造全方位产品体系，以低门槛开发为特色.15 3.2.赋能 B 端企业转型，用户规模及黏性不断提升.19 3.3.积极拥抱生成式 AI，面向 Agent 方向先发优势显著.22 4.盈利预测及估值.25 5.风险提示.26 图表目录图表目录 图 1.第四范式的产品体系.5 图

11、2.控股股东结构图（截止 2023 年 9 月）.6 图 3.公司研发人员占比超过 75%（截至 2023.3.31）.7 图 4.2018-2023 营业收入及同比增速.8 图 5.2023 分业务收入占比.8 图 6.2022-2023 各业务营业收入规模（单位：百万元）.8 图 7.2018-2022 年分业务毛利率变化.9 图 8.2018-2023 综合业务毛利率变化.9 图 9.2018-2023 三项费用率变化.9 图 10.2018-2023 研发开支与研发费用率.9 图 11.2018-2023 归母净利润变化.10 图 12.2018-2023 经调整后净亏损变化.10 图

12、 13.人工智能走向生成式 AI.11 图 14.陆奇提出的“三位一体结构演化模式”.12 图 15.人工智能的两条核心发展路径.13 图 16.人工智能技术逐渐深入到各行各业.13 图 17.2020 年中国人工智能市场行业份额.14 图 18.不同智能化成熟度水平的企业占比.14 图 19.企业软件公司的发展历程.15 图 20.SageOne 不同产品.17 图 21.Sage AIOS 桌面.18 图 22.Sage AIOS 数据中台.18 图 23.HyperCycle 系列.18 图 24.Sage Studio 系列.18 图 25.2018-2023 公司客户数量变化.19

13、图 26.2020-2022 年公司服务客户行业分布结构.20 图 27.公司引入北极星指标体系.22 图 28.2020-2022 年往年标杆客户留存率.22 图 29.2018-2023 年标杆客户平均收入（万）.22 公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。4 图 30.基于先知 AIOS5.0 的慢病管理大模型.23 图 31.第四范式 AIGS 战略的三个阶段.23 图 32.AI Agent 的框架结构.24 图 33.2022 年中国智能决策解决方案市场份额.24 图 34.式说大模型的零件制造案例.25 图 35.艾普工华

14、基于式说大模型的 MOM 助手“艾问”.25 表 1：实控人及核心高管背景介绍.6 表 2：IPO 募集资金用途.7 表 3：各项成本及费用中所包含的以股份为基础的薪酬费用.10 表 4：第四范式技术能力.15 表 5：第四范式主要产品概览.16 表 6：解决方案对比.19 表 7：金融领域业务及成果.20 表 8：其他领域业务及成果.21 表表 9 9：盈利预测核心数据盈利预测核心数据.26 表 10：可比公司估值（单位：人民币）.错误错误!未定义书签。未定义书签。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。5 1.1.机器学习市场份额第一

15、机器学习市场份额第一，营收持续高增长，营收持续高增长 1.1.1.1.平台平台+方案方案+服务三大业务矩阵服务三大业务矩阵，机器学习市场份额第一，机器学习市场份额第一 第四范式成立于 2014 年 9 月 17 日，于 2023 年 9 月 28 日在港交所上市。第四范式聚焦于企业服务领域，专注于提供以平台为中心的人工智能软件，主要产品涵盖算力基础设施、操作系统、开发工具及应用等多个层级，能够有效满足不同体量及不同需求的客户，目前公司的产品体系包括平台+方案+服务的三大业务矩阵：1）第四范式先知 AI 平台（4Paradigm Sage）：AI 底座平台，为开发 AI 模型提供了坚实的基础，能

16、够处理超过万亿参数的模型训练、毫秒级实时推理和模型自学，支持企业用户轻松进行模型训练、推理、部署等；2）SHIFT 智能解决方案（4Paradigm SHIFT）：基于先知平台的底层基座及行业经验，为沉淀出一系列标准化的 AI 产品，在金融、能源电力等领域得到广泛认可；3）第四范式 AIGS 服务（4Paradigm AIGS）：基于式说大模型打造的生成式 AI 软件开发平台，专注于利用生成式 AI 技术赋能软件开发过程。公 司的产品在行业内处于领先地位。公 司的产品在行业内处于领先地位。根据国际权威研究机构 IDC 的调研，先知 AI 平台自 2018 年起连续五年稳居中国机器学习平台市场份

17、额第一，在全球机器学习操作平台(MLOps)厂商评估排名中国区第一。式说大模型已经通过国家生成式人工智能服务管理暂行办法备案，入选北京市首批 7 家大模型合作伙伴。图图1.1.第四范式第四范式的的产品产品体系体系 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 1.2.1.2.管理团队专业素质突出，重视研发投入管理团队专业素质突出，重视研发投入 戴文渊戴文渊博士为博士为公司实控人，红杉中国为持股比例最高的外部机构股东。公司实控人，红杉中国为持股比例最高的外部机构股东。公司实际控制人为戴戴文渊文渊博士，全球发售完成后，戴文渊博士直接持股 22.88%，通过北京新智间接持有 15.96%，累计持股为 38.

18、84%，持股比例具有绝对优势，对公司经营具有较强的话语权，保证了公司经营及战略的稳定性。公司自 2015 年至今共进行了共 11 次融资，合计融资额约合人民币 68 亿元，参与其融资的股东包括红杉资本、河南国新启迪、创新工场等，IPO 后红杉中国持股约为 6.95%，是持股比例最高的机构股东。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。6 图图2.2.控股股东结构图控股股东结构图（截止（截止 2023 年年 9 月）月）资料来源：公司公告，国投证券研究中心 核心管理层专业背景突出。核心管理层专业背景突出。公司高管都具有丰富的人工智能技术经验，

19、创始人戴文渊曾获ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军，率先提出了迁移学习通用框架理念，而且曾在担任百度首席研发架构师期间设计了中国最早的人工智能系统之一；总裁胡时伟与首席研究科学家陈雨强均毕业于上海交通大学，且均为资深工程师，技术能力较为扎实。三位核心管理层均系技术出身，对前沿技术具有更强的感知力，有利于帮助公司把握正确的技术路径。表表1 1：实控人及核心高管背景介绍实控人及核心高管背景介绍 姓名姓名 年龄年龄 职位职位 角色与职责角色与职责 背景介绍背景介绍 戴文渊 41 董事会主席、执行董事、首席执行官兼总经理 整体战略规划、业务及技术方向以及运营管理 香港科技大学计算机科学及工程学博士，

20、其论文在NIPS、ICML、AAAI 及KDD 等领先机构的学术会议上发表。在人工智能技术行业拥有约 14 年经验，曾担任百度在线网络技术（北京）有限公司主任研发架构师，负责百度搜索广告系统的研发及管理。胡时伟 38 联合创始人、总裁 整体技术管理以及产品架构及设计 上海交通大学计算机软件与理论硕士，曾担任百度时代网络技术（北京）有限公司资深研发工程师和北京链家房地产经纪有限公司互联网研发部门主管。陈雨强 37 联合创始人、执行董事兼首席研究科学家 技术与产品研发的整体管理 上海交通大学计算机应用技术硕士，曾担任百度在线网络技术（北京）有限公司资深工程师和北京字节跳动网络技术有限公司架构师。资

21、料来源：招股说明书、公司官网、国投证券研究中心 高度重视研发投入，已具备强大研发人员团队与多项注册专利。高度重视研发投入，已具备强大研发人员团队与多项注册专利。公司高度重视研发人员的招募与培训，每年有针对性地从备受瞩目的编程比赛中对参赛者进行招聘，目前已储备了庞大的技术团队，截至 2023 年 3 月 31 日研发人员共 1442 人，占全体雇员的 75.74%。目前公司有超过 300 项已向中国国家知识产权局注册的专利以及超过 580 份待审批的专利申请，也有一项海外注册专利。此外，公司于 2021 年 4 月打破了两项图学习标准任务的世界纪录，亦在2019 年 Kaggle 架构数据和图像

22、分类竞赛名列前 1%。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。7 图图3.3.公司研发人员占比超过公司研发人员占比超过 75%（截至（截至 2023.3.31）资料来源：招股说明书，国投证券研究中心 借助借助 IPOIPO 募集资金将进一步强化基础研究，并拓展产品体系。募集资金将进一步强化基础研究，并拓展产品体系。公司 IPO 的发行价为 55.6 港元，对应募集资金净额为 8.355 亿港元，本次 IPO 募集资金将用于加强基础研究、扩展产品、寻找战略投资和收购机会，三项资金用途分别占比为 60%、20%、10%。得益于 IPO 资金的

23、助力，公司将拥有更充足的现金流用于研发及业务体系的迭代，有利于获得一定的竞争优势。表表2 2：IPOIPO 募集资金用途募集资金用途 募集资金用途募集资金用途 金额占比金额占比 具体金额（百万港元）具体金额（百万港元）加强基础研究、技术能力和解决方案开发加强基础研究、技术能力和解决方案开发 60%60%501.3501.3 加强研发团队 25%208.9 核心技术的研发团队 20%167.1 自动机器学习技术 11%91.9 迁移学习技术 3%25.1 环境学习技术 3%25.1 自动强化学习技术 3%25.1 可引领下一代人工智能技术的新领域研发团队 5%41.8 加强研发能力 35%292

24、.4 采购及安装设备、装置及或软件 4%33.4 设立新的研发中心 7%58.5 巩固与第三方研发服务提供商的关系 20%167.1 培育 OpenMLDB 社区 4%33.4 扩展产品、建立品牌及进入新的行业领域扩展产品、建立品牌及进入新的行业领域 20%20%167.1167.1 招聘及留住各行业的人才 12%100.3 参与更多营销活动推广解决方案和服务 8%66.8 组织及赞助高影响力的活动 6%50.1 与在线媒体合作伙伴合作 2%16.7 寻求战略投资和收购机会寻求战略投资和收购机会 10%10%83.683.6 一般企业用途一般企业用途 10%10%83.683.6 资料来源：招

25、股说明书，国投证券研究中心 1.3.1.3.营收保持高增长，费用率逐步下降营收保持高增长，费用率逐步下降 营收高增速，成长性突出。营收高增速，成长性突出。公司 2023 年收入为 42.04 亿，同比增长 36.38%，主要是由于受益于整体 AI 市场需求增长及公司大模型及生成式 AI 能力对产品的赋能，先知 AI 平台收入实现强劲增长。从同业对比来看，由于公司聚焦于 To B 客户，客户预算更稳定且具有持续性，使得公司业务始终保持较高的增速，2018-2023 年收入复合增速为 101.12%。75.74%10.92%13.34%研究及开发研究及开发销售及营销销售及营销一般及行政一般及行政公

26、司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。8 图图4.4.2018-2023 营业收入及同比增速营业收入及同比增速 资料来源：Wind，国投证券研究中心 先知先知 AIAI 平台收入平台收入贡献过半，贡献过半，是收入增长的主要驱动力是收入增长的主要驱动力。公司基于客户需求不同提供不同的产品模式，具体定价方式分为算力消耗定价、软件的使用许可费或者硬件数量部署、运营和维护的服务费综合考虑。分业务来看，2023 年先知平台、SHIFT 智能解决方案、AIGS 服务收入分别为 25.05 亿、12.83 亿、4.15 亿，依次占比为 59.6%、30

27、.5%、9.9%，先知平台为第一大收入来源。从变化的趋势来看，早期公司收入来源主要依赖于定制化应用开发及其他服务，随着 2019 年先知平台商业化，公司提供标准化服务能力提升，特别是来自于 AI 平台一体机SageOne 的收入贡献实现了快速增长，推动了先知平台的收入占比持续提升。2022 年底至今，生成式 AI 得到快速发展及应用，公司积极把握机遇推出式说大模型，也实现了 AIGS 服务的收入快速增长。图图5.5.2023 分分业务业务收入占比收入占比 图图6.6.2022-2023 各业务营业收入规模（单位：百万各业务营业收入规模（单位：百万元元）资料来源：公司公告，国投证券研究中心 资料

28、来源：公司公告，国投证券研究中心 综合综合毛利率毛利率整体稳中有升整体稳中有升。公司不同业务模式对应不同的毛利率水平，参考招股说明书拆分业务口径，2022 年软件使用许可毛利率为 94.80%；SageOne 解决方案通常涉及部分硬件设备采购，毛利率水平较低，2022 年毛利率为 25.80%；应用开发及其他服务主要成本为人力成本，2022 年毛利率为 43.40%。各项业务毛利率相对稳定，公司综合毛利率与三项业务结构有关。2018-2023 年综合毛利率依次为 42.7%、43.5%、45.6%、47.2%、48.2%、47.1%，综合毛利率整体稳中有升，主要是由于规模效应逐步显现摊薄研发成

29、本。2023 年毛利率略有下降，主要系业务渗透到新领域及新用户案例增加导致硬件和技术服务费占收入的百分比上升。127.8 459.5 942.2 2018.4 3082.6 4204.1 259.70%105.05%114.21%52.73%36.38%0%0%50%50%100%100%150%150%200%200%250%250%300%300%0 05005001,0001,0001,5001,5002,0002,0002,5002,5003,0003,0003,5003,5004,0004,0004,5004,500200021202120

30、22202220232023营业收入（百万）营业收入（百万）同比增速同比增速59.6%30.5%9.9%先知先知AIAI平台平台SHIFTSHIFT智能解决方案智能解决方案式说式说AIGSAIGS服务服务1491.11194396.72505.71282.9415.50 0500500002500250030003000先知先知AIAI平台平台SHIFTSHIFT智能解决方案智能解决方案式说式说AIGSAIGS服务服务2022202220232023公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。9 图

31、图7.7.2018-2022 年分业务毛利率变化年分业务毛利率变化 图图8.8.2018-2023 综合业务毛利率变化综合业务毛利率变化 资料来源：招股说明书、国投证券研究中心 资料来源：公司公告、国投证券研究中心 高研发投入是亏损的主要原因，三项费用率稳步下降。高研发投入是亏损的主要原因，三项费用率稳步下降。由于人工智能行业需要高技术背景支撑，公司始终保持比较高研发投入以保证产品的更新能力，2023 年公司的研发开支为 17.69亿，同比增长 7.21%，高水平的研发投入是造成公司亏损的主要原因。但从趋势上来看，得益于收入的增长的规模效应及较高的用户黏性，公司的三项费用率呈现逐年下降趋势，2

32、021-2023 年公司销售费用率分别为 22.54%、13.37%、10.07%；管理费用率分别为 26.84%、17.12%、8.13%；研发费用率分别为 61.90%、53.53%、42.08%。图图9.9.2018-2023 三项费用率变化三项费用率变化 图图10.10.2018-2023 研发开支与研发费用率研发开支与研发费用率 资料来源：Wind、国投证券研究中心 资料来源：Wind、国投证券研究中心 2 2022022 年员工激励计划产生费用占收入比重为年员工激励计划产生费用占收入比重为 1 14.06%4.06%。公司上市前曾在 2016 年、2018 年、2022 年 3 次

33、实施员工激励计划，分别针对联合创始人及员工，并成立了相应的股权激励平台，与之相关的费用根据员工归属划分至对应的费用科目中。2022 年计入销售费用、管理费用、研发开支的以股份支付为基础的薪酬分别为 876 万、2.79 亿、1.46 亿，合计为 4.33 亿，占收入的比重为 14.06%。2022 年公司的三项费用率合计为剔除股份开支影响，三项费用率将下降至 69.96%。74.90%90.80%96.80%94.60%94.80%21.70%27.60%27.30%25.80%41.40%48.80%46.30%43.50%43.40%0%0%20%20%40%40%60%60%80%80%

34、100%100%2000222软件使用许可软件使用许可SageOneSageOne应用开发及其他服务应用开发及其他服务42.7%43.5%45.6%47.2%48.2%47.1%38%38%40%40%42%42%44%44%46%46%48%48%50%50%200022220232023综合毛利率综合毛利率151.20%90.62%60.04%61.90%53.53%42.08%75.60%29.56%26.30%22.54%13.37%10.07%90.69

35、%48.85%26.16%26.84%17.12%8.13%0%0%20%20%40%40%60%60%80%80%100%100%120%120%140%140%160%160%200022220232023研发费用率研发费用率销售费用率销售费用率管理费用率管理费用率193.2 416.4 565.7 1,249.5 1,650.0 1,769.0 115.58%35.84%120.88%32.06%7.21%0%0%20%20%40%40%60%60%80%80%100%100%120%120%140%140%0 05005

36、0000200022220232023研发开支（百万元）研发开支（百万元）yoyyoy公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。10 表表3 3：各项成本及费用中所包含的以股份为基础的薪酬费用各项成本及费用中所包含的以股份为基础的薪酬费用 单位（百万单位（百万元元）2 2020020 2 2021021 2 2022022 销售成本 1.10 4.60-销售及营销开支 20.73 98.34 8.76 一般及行政开支 126.47

37、368.25 278.63 研发开支 25.37 132.44 146.02 总计总计 173.67173.67 603.63603.63 433.40433.40 占收入比重占收入比重 18.43%18.43%29.91%29.91%14.06%14.06%资料来源：Wind、国投证券研究中心 公司仍处于亏损状态，但亏损幅度有所收窄。公司仍处于亏损状态，但亏损幅度有所收窄。2020-2023 年公司实现归母净利润分别为-7.50亿、-18.02 亿、-16.53 亿、-9.06 亿元，亏损的主要原因在于高额的研发投入及由于以股份为基础的薪酬开支产生的费用项。剔除以股份为基础的薪酬开支及上市费

38、用外，2020-2023 年经调整后的净亏损为-3.90 亿、-5.59 亿、-5.04 亿、-4.15 亿元，2023 年相较于 2022 年亏损幅度进一步收窄。图图11.11.2018-2023 归母归母净利润变化净利润变化 图图12.12.2018-2023 经调整后经调整后净亏损净亏损变化变化 资料来源：wind、国投证券研究中心 资料来源：Wind、国投证券研究中心 2.2.人工智能蓬勃发展，企业客户亟待开拓人工智能蓬勃发展，企业客户亟待开拓 2.1.2.1.生成式生成式 AIAI 日新月异，日新月异，AIAI 落地进入落地进入 2 2.0.0 阶段阶段 数据、数据、算力算力、算法是

39、人工智能的三大核心要素，在过去取得了长足的进步：、算法是人工智能的三大核心要素，在过去取得了长足的进步：1 1）移动互联网时代的发展为算法的训练提供充足的数据资源。）移动互联网时代的发展为算法的训练提供充足的数据资源。根据灼识咨询的资料，2020年全球范围内创造、获取、复制及消耗了超过 64ZB 的数据，在过去十年间增长了近 30 倍，且预计在 2025 年将进一步增长至 181ZB。在这样的背景之下，数据的积累促进了人工智能应用。2 2）算力算力定制化成为趋势，芯片发展遵循摩尔定律。定制化成为趋势，芯片发展遵循摩尔定律。算力与芯片的发展迭代密切相关源于算力需求的驱动，芯片的创新正在快速演进。

40、近年来，科技巨头纷纷在为人工智能算法定制的 ASIC 芯片上发力，由于未来人工智能场景不断增长，定制化的 ASIC 芯片或许将成为主流。与此同时，芯片的算力也在飞速提升，根据灼识咨询报告，大型芯片厂商新一代人工智能芯片的算力较上一代同系列产品最高可提升十倍。3 3）算法实力大幅提升，新算法不断涌现。）算法实力大幅提升，新算法不断涌现。2006 年 Geoffrey Hinton 等人提出深度学习算法，与过去传统的人工智能算法相比，深度学习算法能够训练更大规模的神经网络，从而解决更复杂的问题，而且随着数据规模的提升，规模越大的神经网络的深度学习算法表现出的效果越显著。-368.0-716.9-7

41、48.2-1774.7-1647.7-906.0 94.82%4.37%137.19%-7.15%245.45%-50%-50%0%0%50%50%100%100%150%150%200%200%250%250%300%300%-2000-2000-1500-1500-1000-1000-500-5000 0200022220232023归母净利润（百万元）归母净利润（百万元）同比增速同比增速-211.6-322.5-390.3-559.1-504.3-415.5 52.37%21.03%43.24%-9.79%-17.62%-

42、30%-30%-20%-20%-10%-10%0%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%60%60%-600-600-500-500-400-400-300-300-200-200-100-1000 0200022220232023调整净利润（百万元）调整净利润（百万元）同比增速（调整）同比增速（调整）公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。11 得益于数据、得益于数据、算力算力滋养，神经网络模型滋养，神经网络模型能力逐步显现，行业主流模型从能力逐

43、步显现，行业主流模型从 CNNCNN、RNNRNN 走向走向TransformerTransformer，也推动人工智能行业从，也推动人工智能行业从 AIAI 1.01.0 走向走向 AIAI 2.02.0 阶段阶段，即以生成式，即以生成式 AIAI 为代表新一为代表新一轮轮 AIAI 浪潮浪潮：AIAI 1.01.0 阶段：阶段：2006 年提出深度学习算法后，神经网络结构经历了 RNN、CNN 等几代的进化，在视觉领域取得了非常显著的突破，2014 年 3 月，香港中文大学多媒体实验室自主研发的 DeepID 系列面部识别算法准确率达到 98.52%，在全球范围内首次超过人眼识别准确率，突

44、破工业应用的红线。2016 年 AlphaGo 打败世界围棋冠军李世石，进一步引爆了人工智能的浪潮，推动人工智能应用在金融、安防等场景的渗透率提升及全球人工智能创业热潮。这一阶段是决策式 AI 阶段，AI 主要用于判别样本属于目标的概率，需要针对不同场景重新标注数据对模型进行训练，人工标注成本较高，而且主要为小模型，模型泛化能力较差，导致拓展项目边际成本较高而收入增长速度缓慢。生成式生成式 AIAI 2.02.0 阶段：阶段：2017 年谷歌在论文Attention Is All You Need中提出了Transformer 架构，Transformer 架构基于自注意力机制通过赋予权重能够

45、并行化处理序列间关联关系，在自然语言处理领域中得到了广泛的应用。OpenAI 在 Transformer 架构的基础上又进一步提出 GPT 模型，其突破在于训练时采用“预训练-微调”的模式，先采用大量无标注的语料预训练语言模型，然后对预训练好的语言模型进行微调，将其迁移到有监督学习的任务上。GPT-3 模型参数达到 1750 亿，开始体现出涌现能力，即不仅体现出训练成本的规模效应，还带来模型能力的增加，进入了生成式 AI 阶段。典型如ChatGPT，通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频

46、等多模态内容。图图13.13.人工智能走向生成式人工智能走向生成式 AI 资料来源：神策研究院、国投证券研究中心 根据陆奇对于人工智能进化路径的理解，人作为最成熟的通用智能体，在处理外部环境时依次用到了“信息”系统、“模型”系统、“行动”系统，分别获取数据信息、分析处理信息并做出决策、基于决策目标做出行动。机器如果想要发展成为像人一样的通用智能体，则也需要有这三个系统，其演进的过程可以简单的概括为机器感知世界、理解世界、参与世界。而前沿科技研究转化为生产力有一定的过程，引发生产力大变革的拐点在于当应用这项技术的边际成本转化为某些特定公司固定成本时，产业浪潮出现。（资料来源：奇绩创坛）我们认为我

47、们认为这背后原因是当应用技术的边际成本转化为固这背后原因是当应用技术的边际成本转化为固定成本的时候，行业可以发挥规模效应分摊技定成本的时候，行业可以发挥规模效应分摊技术成本，且减少了重复资源浪费。术成本，且减少了重复资源浪费。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。12 图图14.14.陆奇提出的“三位一体结构演化模式”陆奇提出的“三位一体结构演化模式”资料来源：奇绩创坛、国投证券研究中心 回溯机器智能的进化史进行梳理，互联网时代推动“信息”系统成熟化，使得今天信息获取回溯机器智能的进化史进行梳理，互联网时代推动“信息”系统成熟化，使得今

48、天信息获取的成本极低；“模型”系统正走过拐点，大模型所带来的泛化能力使模型生产的边际成本下的成本极低；“模型”系统正走过拐点，大模型所带来的泛化能力使模型生产的边际成本下降，转化为特定大公司如降，转化为特定大公司如 OpenAIOpenAI 背后的算力、人才、数据成本；仍有待突破、充满挑战的背后的算力、人才、数据成本；仍有待突破、充满挑战的是“行动”系统的智能化。是“行动”系统的智能化。我们按照执行操作的场景不同，将其分解为物理世界与数字世界两条路径，推演出我们按照执行操作的场景不同，将其分解为物理世界与数字世界两条路径，推演出 AIAI 的终的终极形态或为极形态或为 AIAI AgentAg

49、ent 及具身智能：及具身智能：在数字世界：在数字世界：体现为机器基于特定目标，自主完成任务并且自我迭代，对应于当前研究热度较高人工智能代理 Agent，目前已经出现的产品包括 Auto-GPT、Baby AGI、Agent GPT、Microsoft Jarvis、ChaosGPT 等，但 AI Agent 并直接在物理世界执行，更多是作为人类的助理，因此需要与人进行交互，需要配合手机、MR、AI pin 等智能终端展示信息及接受指令。在物在物理世界：理世界：为 AI Agent 加上执行机构，由其与物理世界直接交互，由此引出具身智能的概念。具身智能指智能体（可以是生物或机械），通过与环境产

50、生交互后，通过自身的学习，产生对于客观世界的理解和改造能力，自动驾驶、智能机器人等即为典型的智能硬件产品。其与传统机器人的区别在于，传统机器人是基于固定坐标系进行特定执行操作的机器人，并不具备实时感知能力，而人形机器人这一类智能硬件将形成感知-决策规划及执行的闭环，从而达到真正的 AGI。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。13 图图15.15.人工智能的两条核心发展路径人工智能的两条核心发展路径 资料来源：国投证券研究中心 2.2.2.2.AI2.0AI2.0 时代赋能场景更多元，行业时代赋能场景更多元，行业渗透率持续提升渗透率持续

51、提升 中国人工智能应用场景空间广阔，行业渗透率不断提升。中国人工智能应用场景空间广阔，行业渗透率不断提升。在政策的扶持和需求的拉动下，人工智能被广泛应用于各行各业，尤其在政府、金融、互联网、交通等行业的渗透率较高。计算机视觉为目前人工智能产业最大的细分市场，在安防影像分析和各类身份认证场景下应用广泛。而语音及语义人工智能也在日常办公、学习中得到大量使用，包括语音转写、语音助手、自动回复等。图图16.16.人工智能技术逐渐深入到各行各业人工智能技术逐渐深入到各行各业 资料来源：艾瑞咨询，国投证券研究中心 政府城市治理与运营项目占比接近一半，政府城市治理与运营项目占比接近一半，B B 端端场景仍有

52、待充分挖掘。场景仍有待充分挖掘。从下游场景来看，政府城市治理与运营为最大的应用场景，项目份额接近一半（49%），互联网、金融行业的项目份额分别为 18%、12%，排名第二、三位。由此看来，人工智能技术目前面向的主要客户依然局限于大型的政企客户，面向千千万万企业级客户的场景还未打开，帮助企业级客户实现数字化转型具有巨大的市场和利润空间。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。14 图图17.17.2020 年中国人工智能市场行业份额年中国人工智能市场行业份额 资料来源：艾瑞咨询、国投证券研究中心 就单个企业而言，就单个企业而言，8 84%4

53、%企业处于智能化早期，升级空间巨大。企业处于智能化早期，升级空间巨大。根据中国信通院报告，企业智能化成熟度具体划分为 L1 至 L5 共五个水平，包括尚处于基础信息化建设，被动数字化/智能化尝试的 L1;局部数字化建设，探索尝试智能化应用的 L2;全面投资规划建设公司级数字底座，为智能化做储备的 L3;智能技术全面应用，基本实现全价值链智能运营的 L4;新 IT 技术与业务全面融合，开放赋能行业创新变革的L5。而目前 84%的企业处于 L1-L3 的智能化阶段，仍处于智能化早期，因此面向企业的智能化升级改造仍有极大的市场空间。图图18.18.不同智能化成熟度水平的企业占比不同智能化成熟度水平的

54、企业占比 资料来源：中国信通院&联想中国企业智能化成熟度报告 2022 企业基于降本增效的极致追求，其智能化的升级通常经历从业务单点的智能化打通业务体系，由 AI 实现统一管理进入 AI Agent 阶段，进行自我学习及进化的几个关键阶段，在 AI 生产工具能力提升的背景下，企业经营智能化升级的过程将会加速，未来一段时间内企业必然将更多的 IT 预算分配到以生成式 AI 为底层技术能力工具及产品体系之中，从而实现自身经营效率的提升，以保证在竞争中处于相对领先的地位。在这样的背景下，将会催生出一批基于生成式 AI 的企业软件公司，帮助企业从单点智能化向企业 Agent 的方向进化。49%18%1

55、2%5%4%4%2%6%政府城市治理与运营互联网金融地产与零售医疗和生命科学工业学历教育其他公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。15 图图19.19.企业软件公司的发展历程企业软件公司的发展历程 资料来源：公司官网 3.3.用户规模及黏性均显著提升，积极拥抱生成式用户规模及黏性均显著提升，积极拥抱生成式 AIAI 3.1.3.1.打造全方位产品体系，以低门槛开发为特色打造全方位产品体系，以低门槛开发为特色 在机器学习领域技术能力突出在机器学习领域技术能力突出，斩获多个世界竞赛冠军斩获多个世界竞赛冠军。第四范式是国内在 AutoML 领

56、域研究最早最深的公司之一，AutoML 技术全称为 Automated Machine Learning，是 2014 年以来机器学习和深度学习领域最炙手可热的领域之一，其所针对的问题是解决机器学习中特征提取、模型选择、调整参数等人工干预问题，AutoML 致力于解决这些步骤自动化学习，从而使机器学习能够无须人工干预就能进行应用。围绕 AutoML 做技术能力延展，目前公司拥有自动机器学习、迁移学习、环境学习和自动强化学习为支撑解决方案的技心技术，已经覆盖预测、感知、决策、基础架构等多个方面，并斩获 20 余个 AI 竞赛世界冠军，拥有 20 余个顶级学术比赛主办权、300 多项核心专利和 4

57、00 多篇顶级学术论文。表表4 4：第四范式第四范式技术能力技术能力 技术名称技术名称 主要内容主要内容 预测技术预测技术 自动机器学习 AutoML 自动特征工程：分布式多表时空特征挖掘算法；时间自适应的自动机器学习解决方案 自动模型搜索：自动深度稀疏网络；神经网络架构搜索 自动数据可视化分析 AutoBl 自动多变量预测分析模型 自动异常检测 自动归因分析 元学习/迁移学习 Meta-Learning 自动迁移学习 模型可解释 Explainable AI-自动图学习 AutoGraph-感知技术感知技术 计算机视觉 AutoCV 自动文本识别 自动图像分类 自动目标检测 自动工业质检 富

58、媒体文档理解 自然语言处理 AutoNLP 自动文本分类 自动文本纠错 自动知识表示 语音识别 AutoSpeech 自动语音分类 自动 ASR 语音识别 自动 TTS 语音合成 决策技术决策技术 强化学习 Reinforcement Learning 自动神经网络结构生成 自动离线强化学习 自动算法选择与动态调参 自动表示学习 样本高效强化学习 环境学习 Environment Learning 知识驱动离散环境学习 知识驱动连续环境学习 数据驱动基于ML 的环境学习 数据驱动基于因果的环境学习 公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。

59、16 AIAI 基础架构基础架构 系统框架 System Architecture-异构计算 Heterogeneous Computing-分级存储 Tiered Storage-其他领域其他领域 隐私安全 Responsible AI 多方安全计算平台 基于差分隐私的自动多方学习 联邦学习 边缘计算 Edge Computing-人机交互 Interactive AutoML-资料来源：公司官网，国投证券研究中心 以以先知先知平台为基础，主要产品涵盖各个方面。平台为基础，主要产品涵盖各个方面。随着先知平台的不断优化和 4Paradigm AIOS 与SageOne 的发布，第四范式已经逐渐

60、建立起了完整的产品矩阵，具有从开发到使用的一系列产品。第四范式主要产品概览如下表：表表5 5：第四范式第四范式主要产品概览主要产品概览 产品名称产品名称 主要功能主要功能 产品价值产品价值 成功案例成功案例 AIAI基基础础设设施施 AI 操作系统 4Paradigm AIOS 高质量、高效率的数据治理 高性能、高效率的计算、编排与调度 一站式、端到端的企业应用商店 完备、可靠的企业级系统特性 数据治理标准化 资源调度自动化 应用集成便捷化 操作简便与易用 工行、中石化、招行、广发银行、中国银联、交行、华夏银行、光大银行、兴业银行、中石油、宁波银行、北京中关村银行 AI 应用市场 Sage A

61、pp Store 整合自主开发和生态系统中的合作伙伴开发的人工智能应用，满足用户在不同应用场景下对智能操作的需要 即用型应用，用户可直接部署并用于优化业务环节-AIAI应应用用开开发发平平台台 HyperCycle 系列 HyperCycle ML 帮助没有足够专业AI 知识的人员轻松快速构建AI 应用 便捷简单的业务与 AI 的对接方式 统一、标准的AI 落地规范及系统 全栈、领先的AutoML 技术 工商银行、宁波银行、中国银联、广发银行、华夏银行 HyperCycle CV 新一代计算机视觉算法AI 平台，支持图像分类、目标检测和分隔等场景 HyperCycle OCR 新一代图像文字提

62、取算法平台，解决客户个性化版式的卡证、票据等识别的问题 Sage Studio 系列 ML Studio 精准营销、智能推荐、销量预测、智能定价、智能营销规划、风控反欺诈、反洗钱 面向 AI 的数据治理 重视落地效果、灵活开放的模型构 统一、全方位的模型管理 简单、便捷的应用构建 快速部署与可靠应用管控 工行、中石化、招行、广发银行、中国银联、交行、华夏银行、光大银行、兴业银行、中石油、宁波银行、中关村银行等 CV Studio 劣质印刷钞票识别、违章建筑监控监测、铁道汽车故障检测、票据识别、商标检测 NLP Studio 情感倾向分析、热点分析、舆情监控、文本纠错、文本相似度分析、新闻摘要

63、Speech Studio 事件监测、情感分类、说话人分类、语音输入法、语音质检、应用唤醒 AIAI业业务务应应用用 第四范式天枢 智能搜索 精准识别用户意图，为用户快速匹配目标信息 部署门槛低 落地效率高 效果提升快 模型效果稳 来伊份、飞鹤奶粉、百威中国、杰尼亚 智能推荐 帮助企业快速搭建智能推荐系统，解决信息过载与用户注意力有限的矛盾 智能推送 利用 AI 模型精准圈定沟通人群，并为其匹配个性化内容 对话机器人 724 小时快速响应用户需求，为用户提供高情商的智能问答服务 智能消费者数据平台 面向 AI 应用的精细化数据采集与治理方案，构建可供AI 依赖的数字基础 公司分析公司分析/第四

64、范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。17 AIAI算算力力平平台台 4Paradigm SageOne 4Paradigm SageOne Advanced 精准营销、销量预测、风控反欺诈、反洗钱 AI 全生命周期 硬核 AI“黑”科技 更低的AI 算力成本 工行、中石化、招行、人民日报、国家电网、江苏银行、知乎、中石油、瑞金医院 4Paradigm SageOne 领航 安全的AI 算力 比肩高水平的强劲 AI 算力 提供快速构建AI 的敏捷能力 以极低拥有成本上线AI 4Paradigm SageOne WorkStation 低成本短时间快速试水AI

65、 大幅降低AI 技术门槛 降低异构AI 模型的管理难度 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 软硬一体，开箱即用软硬一体，开箱即用 2019 年 6 月，第四范式发布软件定义一体化解决方案 SageOne。SageOne 提供已预装先知平台的配套软硬件服务器基础设施，打破了以往 AI 算法+CPU/GPU 硬件野蛮堆砌的方式，利用软件定义算力，达成软件和硬件之间的协同效应最大化。在降低了使用门槛，提供强大的 AI算力的同时，SageOne 又具有更低的长期使用成本，在相同的性能表现下，对比 Google AutoML，采用第四范式产品的成本仅为 1/10。另外，SageOne 也具有多种型号，

66、方便客户按需选择。图图20.20.SageOne 不同产品不同产品 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 AIAI 操作系统连通底层基础设施与上层应用软件操作系统连通底层基础设施与上层应用软件 2020 年 8 月，第四范式发布企业级 AI 操作系统 Sage AIOS，面向“数据治理”、“资源管理”和“应用管理”的三方面核心能力，为应用的开发和上限提供环境支撑。Sage AIOS 的主要组件包括数据内核（用于提升用户的数据质量和建模效率）和运行时内核（提高计算资源利用率，优化人工智能模型及应用的开发效率），解决了 AI 应用的主要难题，帮助企业实现商业变现。公司分析公司分析/第四范式第四范式

67、 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。18 图图21.21.Sage AIOS 桌面桌面 图图22.22.Sage AIOS 数据中台数据中台 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 低门槛开发套件低门槛开发套件 HyperCycleHyperCycle 系列和系列和 Sage StudioSage Studio 系列系列 在操作系统 Sage AIOS 的基础上，第四范式为企业开发人员搭载两种套件，分别为 HyperCycle系列和 Sage Studio 系列，其中 HyperCycle 系列配备了无代码开发工具，将 AI 落地过

68、程简化为“行为-反馈-学习-应用”四个步骤，帮助零 AI 基础的客户进行理解和使用；Sage Studio系列配备低代码和无代码开发工具，支持多表建模方案的真正业务可用的企业级、全流程AutoML 产品方案。在不同系列中也将算法分类为机器学习、计算机视觉、图像文字提取等不同套件，方便客户按照自己的能力和需求取用。降低降低 AIAI 开发门槛，有利于提高企业部署效率，帮助公司打开用户群体。开发门槛，有利于提高企业部署效率，帮助公司打开用户群体。目前，企业无法实现大规模人工智能转型的主要原因在于现有解决方案使用门槛高，而 AI 专业人员在劳动市场上有限，例如 AI 开发人员使用最广泛的谷歌的 Te

69、nsorFlow 框架，即使是有一定知识基础的人员，学习使用也需要耗费大量的时间，另外还包括后续参数调优的工作，导致 AI 落地场景受限，而第四范式的应用开发平台用低代码或者无代码的开发方式降低使用门槛，使任何行业的用户均可简便且快速地实施公司的解决方案，有利于公司拓展用户群体。图图23.23.HyperCycle 系列系列 图图24.24.Sage Studio 系列系列 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 整合成品应用，满足不同场景需要。整合成品应用，满足不同场景需要。建立在 Sage AIOS 以及研发工具基础之上，公司也可以为企业客户开发定制化应

70、用，所开发的应用包括营销类、风险控制类等。除了自行开发应用外，得益于基础的 AI 系统能力，公司对 Sage AIOS 系统内的数据库 OpenMLDB、运行时内核关键组件 OpenAIOS 进行开源，以吸引用户自行开发应用，并支持用户上传发布。与之相配合，公司于 2021 年 6 月推出企业级人工公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。19 智能应用商店，汇聚了公司自主开发的即用型人工智能应用和合作伙伴在公司的 AI 操作系统中开发的应用，为服务客户提供了更丰富的应用选择，同时也进一步提高了用户的使用黏性。与单点解决方案不同，公司以平台

71、为核心的低代码研发方案更易投入和管理。与单点解决方案不同，公司以平台为核心的低代码研发方案更易投入和管理。基于上述介绍，公司的产品涵盖了底层操作系统、应用开发工具、成熟的应用产品及一体化的解决方案，可以根据客户的需求进行选用。与单点解决方案不同，除了人工智能应用和基本计算基础设施外，公司以平台为中心的人工智能解决方案，为用户提供统一的开发标准并具有高兼容性，使人工智能平台更易于投入使用和管理。表表6 6：解决方案对比解决方案对比 大规模人工智能转型面临的挑战大规模人工智能转型面临的挑战 第四范式第四范式的一体化解决方案的一体化解决方案 专业人员短缺。专业人员短缺。经验丰富的人工智能专家在市场中

72、非常稀缺，为企业带来了极大的困难和不确定性。使用简便。使用简便。低代码及无代码特征及操作系统的直观界面，使得人工智能领域知识和经验有限的用户也可开发、部署并操作适用于整个企业范围的定制化的人工智能应用。自建模型成本高。自建模型成本高。预计公司需要投入平均人民币5 亿元用于内部开发企业级人工智能应用，还需加上持续维护、硬件采购以及人工智能专家的聘用成本。投资回报高。投资回报高。可大规模应用于大量行业和场景，发挥实时的智能运营能力，指导用户做出更优的商业决策，从而使得用户通过增加收入和提升运营效率从而实现更好的经济效益。部署时间长。部署时间长。企业内部开发可能需要采取试错法确定最优人工智能应用组合

73、，企业在内部建设大规模人工智能基础设施及能力大约平均需要三年。快速部署实施。快速部署实施。即插即用，采用低代码或无代码形式，仅需数日便可实现大规模部署，并且无需具备人工智能专业经验的员工或专家参与。数据和软件不兼容。数据和软件不兼容。企业通常需要从不同供应商处采购多个单点解决方案才能进行大规模部署。这些解决方案常常彼此不兼容，需要人工智能工程师对其不断进行改进。完全兼容性。完全兼容性。可以实现不同系统和数据源的数据集成，不采集用户的数据，但专注于为用户提供平台和开发工具以全面发挥其数据的价值。资料来源：招股说明书，国投证券研究中心 3.2.3.2.赋能赋能 B B 端企业转型，用户规模及黏性不

74、断提升端企业转型，用户规模及黏性不断提升 基于逐渐完善的产品矩阵与有效的市场进入战略，推动客户规模持续提升。基于逐渐完善的产品矩阵与有效的市场进入战略，推动客户规模持续提升。公司拥有体系化的人工智能解决方案，已经形成一定的产品竞争力，所服务客户数量不断增加，2018-2023 年公司分别拥有 38 名、79 名、156 名、245 名、409、445 名用户，其中包括 18 名、32 名、47名、75 名、104、139 名标杆用户（财富世界 500 强企业及公众上市公司）。图图25.25.2018-2023 公司客户数量变化公司客户数量变化 资料来源：招股说明书、公司公告、国投证券研究中心

75、387951390 050500200200250250300300350350400400450450500500200022220232023用户数目用户数目标杆用户数目标杆用户数目公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。20 金融、能源电力为重点领域金融、能源电力为重点领域，涉猎领域逐步走向多元化，涉猎领域逐步走向多元化。第四范式最初进入的是金融行业，随后逐步拓展至零售、制造、能源电力、电信及医疗等领域

76、。目前能源电力、金融行业收入贡献度仍较高，2022 年能源电力、金融的收入占比分别为 20.3%、16.9%，两大收入占比合计为 37.2%，相较于 2021 年下降 13.3pct，公司收入的行业分布更加平均，表明公司业务领域更加多元化。图图26.26.2020-2022 年公司服务客户行业年公司服务客户行业分布结构分布结构 资料来源：招股说明书、国投证券研究中心 此外，公司通过收购进一步夯实在重点领域的竞争壁垒。此外，公司通过收购进一步夯实在重点领域的竞争壁垒。公司 2021 年 9 月以 1.9798 亿元对价收购广州建新 66%的股权，其为国内领先的能源电力行业数字化及智能化平台服务供

77、应商；收购伊飒海 100%的股权，对价 2 亿，通过其持有理想科技股权，而理想科技是一家为金融行业的客户提供一站式运维自动化解决方案的领先软件开发商。基于两项收购，公司在能源电力、金融领域的业务能力得到进一步强化，同时也获得更多客户资源，帮助公司构建更深厚的竞争壁垒。（资料来源：招股说明书）以金融等领域为例，公司主要提供的服务包括：以金融等领域为例，公司主要提供的服务包括：聚焦金融服务，优化营销、运营与风控聚焦金融服务，优化营销、运营与风控 根据灼识咨询的资料，以客户为中心的成本优化和风险控制策略在金融行业变得愈发重要。先知平台作为一个通用型平台，首先聚焦于金融行业，已服务商业银行、证券、保险

78、等众多金融机构，获得了巨大的成功。面向金融行业的 AI 服务主要包括反欺诈、反洗钱、精准营销以及一些运营上的智能化管理，提高效率的同时降低了金融机构的成本。比如利用 Sage Studio 提取交易记录、历史欺诈交易、账户信息等数据中的特征，在自动机器学习技术的支持下，训练反欺诈模型以自动识别和防止具有人工智能能力的欺诈交易。表表7 7：金融领域业务及成果金融领域业务及成果 金融机构金融机构 行业场景行业场景 业务效果业务效果 智慧银行 精准营销 智能营销模型相比专家规则对长尾客户营销效果提升明显，超过 112%112%实时反欺诈 反欺诈 AI 模型上线效果相比于传统的专家规则，准确率提高了

79、3 3 倍倍 智能反洗钱 反欺诈模型事后验证，对客户打扰率相比专家规则，下降 57%57%运营优化 反洗钱可疑案宗分析，打分前70%的案宗中，召回率达到了99.6%99.6%智慧保险 保险客户在线化智能运营 智能退保模型，减少 50%50%人工审核成本 智能核保/核赔 只需 300300 张张即可完成OCR 深度学习模型训练 智能化健康管理方案 预测效果较专业医生基于临床金标准的预测提升 2 2-3 3 倍倍 车险智能定损 智慧证券 券商客户在线化智能运营 最高日均激活客户增幅582.5%582.5%14.7%21.9%20.3%31.1%28.6%16.9%13.1%7.8%8.7%10.7

80、%6.9%6.9%9.7%7.1%6.2%7.6%13.6%4.5%6.6%2.5%5.1%6.5%10.7%8.8%4.3%2.8%3.3%5.7%6.7%1.0%0%0%10%10%20%20%30%30%40%40%50%50%60%60%70%70%80%80%90%90%100%100%2020202020222能源与电力能源与电力金融金融运输运输电信电信科技科技教育教育其他其他制造制造零售零售医疗保健医疗保健媒体媒体公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。21 智能投顾 个股研报字段准确率（训练 300

81、篇）95%95%研报识别 高频交易指标监测平均响应时间18ms18ms 高频交易决策引擎 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 向零售、能源、医疗领域拓展，实现向零售、能源、医疗领域拓展，实现 AIAI 普惠化普惠化 除金融领域外，第四范式已涉足零售、能源、医疗、制造等多个领域，与标杆客户合作，实现许多成功案例。如在零售方面，来伊份借助 AI 操作系统、线上智能运营系统以及 SageOne等全方位 AI 能力，实现在供应链管理、线上运营、门店选址等多个业务场景的智能化升级；在医疗方面，瑞金医院携手第四范式，共同发布糖尿病及并发症管理产品“瑞宁知糖”；在制造方面，宁德时代基于 Sage AIOS

82、 平台的全生命周期 AI 应用，将 AI 决策能力注入生产制造的各环节中。表表8 8：其他领域业务及成果其他领域业务及成果 行业行业 使用场景使用场景 业务效果业务效果 智慧零售 精准营销 优惠券使用率单日提升提升78%78%智能运营 外卖销量预测准确率 98%98%智慧供应链 个性化推荐产品组合带来的年收入为亿元亿元级别 智能客服 智慧能源 石油管道异常检测 油层识别率提升96%96%海管内腐蚀检测 风机故障预警提前时间2020 分钟分钟 化工品价格预测 化工品价格预测准确率99%99%风机设备故障预测 智慧医疗 慢病风险预测 AI 医学识别 慢病预测准确率较专业医生基于临床经验标准预测提升

83、 2 2-3 3 倍倍 疫情推演系统 AI 药物研发 新型冠状病毒肺炎 高危人群筛查准确率提升 1616 倍倍 新生儿体重预测 AI 辅助决策 疫情推演与经典传染病模拟 相比预测误差降低90%90%胰腺癌术后生存分析 智慧家庭 胰腺癌术后生存分析 预测精度绝对值提升12%12%智慧制造 智能线索评级 销售机会识别准确度提高16.7%16.7%智能排产派工 产品完工时间缩短13.8%13.8%异常检测 挽回意外停机造成的废品损失千万元千万元/月月 缺陷检测 资料来源：公司官网，国投证券研究中心 与单点解决方案不同，公司致力于提供咨询式的数字化转型建设和服务，并提出“北极星指与单点解决方案不同，公

84、司致力于提供咨询式的数字化转型建设和服务，并提出“北极星指标”体系。标”体系。2022 年 8 月，公司提出企业转型平台及服务，帮助企业设定符合自己核心竞争力的北极星指标体系与转型方案，即将计算机引入到企业管理中，把企业的战略目标转化为“北极星指标”，把组织划分为推动战略目标实现的多个实验小组，积累从量变到质变的力量。这种模式不同于单点解决方案模式，企业的转型升级是由总经理等高管牵头，因此企业的智能化升级体系也能够从更高维度的平台级进行建设，统筹能力更强。对于像第四范式这类服务商而言，一旦获得某个标杆客户，将带来更高的用户黏性。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限

85、公司，各项声明请参见报告尾页。22 图图27.27.公司引入北极星指标体系公司引入北极星指标体系 资料来源：第四范式、DeepTech 深科技 得益于领先市场策略思维，标杆客户较高的得益于领先市场策略思维，标杆客户较高的用户黏性。用户黏性。公司服务的标杆客户包括来伊份、交通银行、永辉彩食鲜等，基于公司所提供的优质服务及平台化的服务模式，公司的标杆客户具有较高的用户黏性：1）标杆客户具有较高的留存率，如 2021 年公司具有 75 位标杆客户，至 2022 年仅有 7 名客户流失，客户留存率为 90.67%，且 2020-2021 年标杆客户留存率均处于较高水平，分别是 81.25%、89.36

86、%；2）标杆客户的平均收入持续提升，2023 年公司标杆客户的平均收入为 1838 万，相较于 2018 年标杆客户收入为 390 万有显著提升。图图28.28.2020-2022 年往年标杆客户留存率年往年标杆客户留存率 图图29.29.2018-2023 年标杆客户平均收入（万）年标杆客户平均收入（万）资料来源：招股说明书，国投证券研究中心 资料来源：招股说明书，公司公告，国投证券研究中心 3.3.3.3.积极拥抱生成式积极拥抱生成式 AIAI，面向面向 AgentAgent 方向先发优势显著方向先发优势显著 拥抱生成式拥抱生成式 AIAI，发布先知发布先知 AIOS 5.0AIOS 5.

87、0。2023 年 2 月底，第四范式就推出了一个专为业务场景设计的企业级生成式人工智能产品 SageGPT，布局大模型 AI 产品，向生成式 AI 模型做业务延展。2023 年 4 月，公司对外展示了式说 3.0 版本，并且提出了 AIGS 战略（AI-Generated Software），即以生成式 AI 重构企业软件。2024 年 3 月底，公司发布先知 AIOS 5.0，在模型基座层面实现了向生成式 AI 方向的技术迭代，借助大模型的能力进一步升级预测能力，在应用开发场景中能够有效利用企业的专有数据构建行业基座大模型，帮助企业提升使用效率及交互体验。32477521333665781.

88、25%89.36%90.67%0%0%20%20%40%40%60%60%80%80%100%100%0 00404050506060707080802020202020222往年标杆数目往年标杆数目增加增加减少减少用户留存率用户留存率390830018380 02002004004006006008008000000200022220232023公司分析公司分析/第四范式第四

89、范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。23 图图30.30.基于先知基于先知 AIOS5.0 的慢病管理大模型的慢病管理大模型 资料来源：第四范式微信公众号，国投证券研究中心 关注关注 AIGSAIGS 战略战略布局布局，分阶段分阶段赋能企业智能升级。赋能企业智能升级。以以 SageGPT、先知 AIOS 5.0 等为抓手，公司将 AIGS 战略将分为三个阶段：第一个阶段是以 Copilot 的出现将企业软件改造成自然语言的交互形式，背后是企业内部应用库、私有数据之间的“联网”；第二阶段则在这个基础上，基于 Copilot 不停地丰富这个对话框的能力，并且积累企业用

90、户的行为数据来形成基于企业规则的“知识库”，这个“知识库”可以作为 AI 一次次执行复杂工作的“攻略”。第三阶段式为Copilot 助手增强 COT（思维链）能力，即增强其决策规划能力，使软件系统的使用行为最终会被大模型学会，形成 AI 针对这个领域的思维链。图图31.31.第四范式第四范式 AIGS 战略的三个阶段战略的三个阶段 资料来源：第四范式官网 第四范式的第四范式的 AIGSAIGS 战略本质上是在推动企业的智能化升级向战略本质上是在推动企业的智能化升级向AIAI AgentAgent 方向迭代方向迭代。1.0 阶段式在打通系统接口，便于后续工具的调用；2.0 阶段是从知识库中学习决

91、策规划经验，并在学习过程中具有长短期记忆能力，而 3.0 阶段增强决策规划能力，通过分解思维链的模式逐步提升决策规划能力，最终指向工具使用，而由于数据来源系统接口已经对齐，则调用其进行执行的难度会相对更低。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。24 图图32.32.AI Agent 的框架结构的框架结构 资料来源：B 站梗直哥，国投证券研究中心 我们看好公司在我们看好公司在 AgentAgent 这一路径上的先发优势，支撑其领先这一路径上的先发优势，支撑其领先 AIAI AgentAgent 业务方向的核心原因业务方向的核心原因在于：在

92、于：首先，首先，公司是公司是企业智能决策企业智能决策细分领域龙头，行业细分领域龙头，行业 KnowKnow 积累深厚。积累深厚。公司以机器学习出发，创业以来始终坚持在企业服务的这一细分赛道上，赋能企业智能决策效率提升，且连续多年蝉联市场第一，根据 IDC 中国数据，2022 年中国智能决策解决方案市场的前五大公司依次为第四范式（15.9%）、SAS（6.9%）、邦盛科技（3.0%）、同盾科技、华为，第四范式以绝对优势领先。这表明公司在行业中不仅积累多年，且获得客户广泛认可，因此我们认为公司理解客户的技术诉求，能够提出更好的解决方案。图图33.33.2022 年中国智能决策解决方案市场份额年中国

93、智能决策解决方案市场份额 资料来源：IDC 中国 其次，重平台而非单点解决方案，技术升级的边际成本低。其次，重平台而非单点解决方案，技术升级的边际成本低。得益于咨询式的市场进入策略，公司更多是在平台层切入，而非提供单点的解决方案，相对而言客户的迁移成本更高，因此体现出了较高的用户黏性。在企业面向 AI Agent 这一智能化方向背景下，公司基于平台级的生态卡位，能够更快的打通算力基础设施、操作系统、开发工具、应用系统多层级的完整产品体系，帮助企业降低边际开发成本，同时加快产品开发进度。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。25 目前公司

94、的式说大模型已在多家企业落地，包括某航空制造企业在将自用 CAD 软件与第四范式的式说大模型结合后，完成了对零件形状、参数和设计草图的搜索，以及在以数学方式提取零件的三维几何特征后，实现对三维数模的聚类；此外，公司帮助工业软件服务商艾普工华推出了基于式说大模型的 MOM（制造运营管理软件）助手“艾问”。艾问以对话框式的界面呈现，用户使用人类自然语言即可直接调用传统工业软件的各项功能、一键生成数据和报表、完成基于专业知识库的内容问答等。基于以上案例，我们认为企业级应用基于以上案例，我们认为企业级应用式非常适合生成式式非常适合生成式 AIAI 落地的落地的 ToTo B B 场景之一，预计会在短期

95、内有较快的增长。场景之一，预计会在短期内有较快的增长。图图34.34.式说大模型的零件制造案例式说大模型的零件制造案例 资料来源：第四范式官网 图图35.35.艾普工华艾普工华基于式说大模型的基于式说大模型的 MOM 助手助手“艾问艾问”资料来源：第四范式官网，国投证券研究中心 公司在企业软件市场的先发优势将有望转化为业务快速落地的关键竞争力，在推动现有标杆客户增加付费收入的同时，也将推动公司以更低的销售费用实现新客户的获取，从而帮助公司构建起增长飞轮，推动业绩持续提升。4.4.盈利预测及估值盈利预测及估值 1 1）核心假设）核心假设 我们对公司进行盈利预测的核心依据如下：营业收入：公司人工智

96、能软件行业头部公司之一，过去一直在标杆用户数量增加的同时，标杆用户平均收入也在持续提升，且未来随着人工智能进入新一轮发展阶段，其应用将公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。26 更加广泛，推动公司收入仍保持快速增长，考虑基数效应，假设 2024-2026 年收入增速依次为 25%、20%、20%；毛利率：随着用户规模的提升，算法模块及软件产品因标准化特性而体现规模效应，毛利率将略有提升，假设 2024-2026 年毛利率分别为 47.6%、47.7%、47.9%；费用率：在不新增股权激励计划的情况下，SBC 产生的费用将逐步减少，使得整

97、体费用率有所下滑，但由于公司仍需持续进行研发投入以确保技术壁垒，因此预计研发费用率仍处于相对较高水平。基于此，我们预计公司 2024-2026 年将实现营业收入为 52.55 亿、63.09 亿、75.67 亿；实现归母净利润为-3.39 亿、-1.04 亿、1.22 亿，预计公司将于 2026 年实现表观层面的盈利。表表9 9：盈利预测核心数据盈利预测核心数据 2022 2023 2024E 2025E 2026E 营业收入（百万元）营业收入（百万元）3,087.6 4,204.1 5,255.1 6,306.1 7,567.4 YoY（%）52.9%36.2%25.0%20.0%20.0%

98、毛利率（毛利率（%）48.3%47.1%47.6%47.6%47.9%销售费用率（销售费用率（%）13.3%10.1%9.3%7.9%7.1%管理费用率（管理费用率（%）17.1%8.1%7.3%7.1%6.5%研发费用率（研发费用率（%）53.4%42.1%40.5%37.3%34.0%归母净利润（百万元）归母净利润（百万元）-1,644.9-908.7-338.7-104.0 121.6 YoY（%）-7.9%-44.8%-62.7%-69.3%-216.9%资料来源：Wind，国投证券研究中心 估值方面来看，我们认为公司是以 AI 为技术支撑的企业软件公司，因此选取了 6 家人工智能服务

99、商及企业软件公司作为可比公司，6 家公司 2024 年平均 PS 为 6.77 倍，因此给予公司2024 年 6.77 倍 PS，对应估值为 384.22 亿港币，对应 6 个月目标价为 82.48 港元，首次覆盖给予“买入-A”评级。（注：1 人民币=1.08 港币）表表1010：可比公司估值（单位：人民币）可比公司估值（单位：人民币）证券代码证券代码 证券简称证券简称 市值（亿市值（亿元元）WindWind 一致预期收入一致预期收入（亿元）（亿元）对应对应 PSPS 20242024 20252025 20242024 688207.SH 格灵深瞳 33.93 5.80 7.14 5.85

100、 0020.HK 商汤科技 220.89 47.03 58.34 4.70 688327.SH 云从科技 122.26 10.61 15.07 11.52 688343.SH 云天励飞 104.09 9.60 12.11 10.84 0268.HK 金蝶国际 296.12 67.05 79.30 4.42 600588.SH 用友网络 382.87 116.13 136.92 3.30 平均平均 6.776.77 资料来源：Wind，国投证券研究中心（市值统计时间为 2024.4.10）5.5.风险提示风险提示 技术迭代过快的风险：技术迭代过快的风险：目前以 OpenAI 为代表的大模型技术路

101、径正在加速迭代，如无法追赶上其技术能力或与之产生较大的差距，可能导致公司产品竞争力下滑，进而失去客户。研发投入过高：研发投入过高：公司持续投入研发人力与研发资源，从而产生较高的研发支出。若研发成果的变现能力不及研发资源占用成本，亏损将进一步。行业增长不及预期：行业增长不及预期：行业的成熟度发展曲线较前几年更为保守，行业增速正在放缓，多数技术将进入泡沫期。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。27 行业竞争格局恶化：行业竞争格局恶化：当前人工智能领域潜在入局者众多，而进入壁垒还未有效形成，众多 入局者可能会削弱公司目前的竞争地位。公司分析

102、公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。28 Table_Finance2 财务报表预测和估值数据汇总财务报表预测和估值数据汇总 利润表利润表 财务指标财务指标 （百万元百万元）2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 营业收入营业收入 3,087.6 4,204.1 5,255.1 6,306.1 7,567.4 成长性成长性 减:营业成本 1,596.0 2,224.

103、6 2,756.1 3,301.3 3,940.4 营业收入增长率 52.9%36.2%25.0%20.0%20.0%营业税费-营业利润增长率-13.0%-52.6%-48.5%-63.6%-165.1%销售费用 412.2 423.4 489.6 498.9 537.3 净利润增长率-7.9%-44.8%-62.7%-69.3%-216.9%管理费用 527.6 341.9 386.2 445.0 492.9 EBITDA 增长率-20.6%-60.9%2.9%-64.6%-171.8%研发费用 1,650.0 1,769.0 2,126.4 2,353.9 2,569.6 EBIT 增长率

104、-20.6%-60.9%14.8%-57.9%-129.5%财务费用 636.0 383.8-45.9-41.7-39.0 NOPLAT 增长率-14.6%-50.2%-18.7%-58.0%-129.5%加:资产/信用减值损失 48.9 79.5 47.9 58.8 62.1 投资资本增长率 8.7%-128.4%-21.3%19.0%5.5%公允价值变动收益 62.7 89.4 13.8 46.8-35.8 净资产增长率 489.1%-473.2%-7.4%-1.1%2.2%投资和汇兑收益 3.2 1.6 0.3 1.7 1.2 营业利润营业利润 -1,619.4-768.1-395.4-

105、144.1 93.8 利润率利润率 加:营业外净收支 63.5-0.6 52.2 38.4 30.0 毛利率 48.3%47.1%47.6%47.6%47.9%利润总额利润总额 -1,665.1-930.8-343.2-105.7 123.7 营业利润率-52.4%-18.3%-7.5%-2.3%1.2%减:所得税-11.7-10.3-1.4-0.8 0.9 净利润率-53.3%-21.6%-6.4%-1.6%1.6%净利润净利润 -1,644.9-908.7-338.7-104.0 121.6 EBITDA/营业收入-31.8%-9.1%-7.5%-2.2%1.3%EBIT/营业收入-31.

106、8%-9.1%-8.4%-2.9%0.7%资产负债表资产负债表 运营效率运营效率 （百万元百万元）2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 固定资产周转天数 6 4 3 2 2 货币资金 1,333.7 2,528.8 2,283.9 1,886.6 2,014.9 流动营业资本周转天数 72 76 61 51 52 交易性金融资产 1,330.2 562.3 576.1 622.9 587.1 流动资产周转天数 584 453 379 327 293 应收帐款 1,493.2 1,843.6 1,738.5 2,558.9

107、2,671.4 应收帐款周转天数 132 143 123 123 124 应收票据-存货周转天数 31 28 26 28 27 预付帐款 31.1 42.1 13.4 69.4 33.2 总资产周转天数 768 594 481 412 362 存货 349.9 295.3 462.3 527.8 608.0 投资资本周转天数-593-163 92 74 69 其他流动资产 380.1 384.4 345.5 370.0 366.6 可供出售金融资产 477.9 456.8 393.6 442.8 431.1 投资回报率投资回报率 持有至到期投资-ROE 104.5%-17.0%-6.8%-2.

108、1%2.4%长期股权投资 45.9 53.4 53.4 53.4 53.4 ROA-24.6%-12.9%-5.0%-1.4%1.6%投资性房地产-ROIC 22.2%10.2%-29.2%-15.6%3.9%固定资产 48.4 47.1 43.8 40.6 37.4 费用率费用率 在建工程-销售费用率 13.3%10.1%9.3%7.9%7.1%无形资产 457.3 425.7 383.1 340.5 298.0 管理费用率 17.1%8.1%7.3%7.1%6.5%其他非流动资产 771.3 507.8 608.5 629.2 581.8 研发费用率 53.4%42.1%40.5%37.3

109、%34.0%资产总额资产总额 6,719.0 7,147.3 6,902.1 7,542.2 7,682.9 财务费用率 20.6%9.1%-0.9%-0.7%-0.5%短期债务 48.6 96.3-四费/营业收入 104.5%69.4%56.3%51.6%47.1%应付帐款 1,415.1 1,460.0 1,721.9 2,414.7 2,444.9 偿债能力偿债能力 应付票据-资产负债率 121.7%23.7%26.9%33.8%33.6%其他流动负债 87.4 86.9 82.8 85.7 85.2 负债权益比-559.9%31.1%36.7%51.1%50.6%长期借款 24.0 1

110、2.5-流动比率 3.17 3.44 3.00 2.41 2.48 其他非流动负债 6,604.9 39.1 50.0 50.0 50.0 速动比率 2.95 3.26 2.75 2.20 2.24 负债总额负债总额 8,180.0 1,694.8 1,854.7 2,550.4 2,580.1 利息保障倍数-1.55-1.00 9.62 4.45-1.40 少数股东权益 113.7 103.4 100.3 99.4 100.6 分红指标分红指标 股本 437.7 465.9 465.9 465.9 465.9 DPS(元)-留存收益 2,885.7 4,883.3 4,481.3 4,426

111、.5 4,536.3 分红比率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%股东权益股东权益 -1,461.0 5,452.5 5,047.5 4,991.7 5,102.8 股息收益率 0.0%0.0%0.0%0.0%0.0%现金流量表现金流量表 业绩和估值指标业绩和估值指标 （百万元百万元）2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 2022A2022A 2023A2023A 2024E2024E 2025E2025E 2026E2026E 净利润-1,644.9-908.7-338.7-104.0 121.6 EPS(元)-3

112、.53-1.95-0.73-0.22 0.26 加:折旧和摊销 68.2 80.9 45.8 45.8 45.8 BVPS(元)-3.38 11.48 10.62 10.50 10.74 资产减值准备 1.9 1.1-PE(X)-15.4-27.9-74.8-243.7 208.5 公允价值变动损失 62.7 89.4 13.8 46.8-35.8 PB(X)-16.1 4.7 5.1 5.2 5.1 财务费用 636.0 383.8-45.9-41.7-39.0 P/FCF-21.7-3.3-199.0-77.1 577.5 投资收益-3.2-1.6-0.3-1.7-1.2 P/S 8.2

113、6.0 4.8 4.0 3.3 少数股东损益-8.5-11.9-3.1-0.9 1.3 EV/EBITDA-50.9-54.6-156.2 217.1 营运资金的变动-202.3-285.5 173.6-291.4-76.1 CAGR(%)-60.1%-151.1%-42.5%-60.1%-151.1%经营活动产生现金流量经营活动产生现金流量 -1,090.2-652.5-154.9-347.1 16.5 PEG 0.3 0.2 1.8 4.1-1.4 投资活动产生现金流量投资活动产生现金流量 -3,199.6 822.4 36.0-141.0 84.5 ROIC/WACC 2.1 1.0-2

114、.8-1.5 0.4 融资活动产生现金流量融资活动产生现金流量 4,210.0-9.0-126.1 90.9 27.3 REP-13.4-6.5-10.5 40.0 资料来源：资料来源：WindWind 资讯，资讯，国投国投证券研究中心预测证券研究中心预测 公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。29 公司评级体系公司评级体系 收益评级：买入 未来 6 个月的投资收益率领先恒生指数 15%及以上；增持 未来 6 个月的投资收益率领先恒生指数 5%（含）至 15%；中性 未来 6 个月的投资收益率与恒生指数的变动幅度相差-5%（含）至 5%

115、；减持 未来 6 个月的投资收益率落后恒生指数 5%至 15%（含）；卖出 未来 6 个月的投资收益率落后恒生指数 15%以上；风险评级：A 正常风险，未来 6 个月的投资收益率的波动小于等于恒生指数波动；B 较高风险，未来 6 个月的投资收益率的波动大于恒生指数波动；分析师声明分析师声明 本报告署名分析师声明，本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，勤勉尽责、诚实守信。本人对本报告的内容和观点负责，保证信息来源合法合规、研究方法专业审慎、研究观点独立公正、分析结论具有合理依据，特此声明。本公司具备证券投资咨询业务资格的说明本公司具备证券投资咨询业务资格的说明 国投证券股份有限公司（

116、以下简称“本公司”）经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司及其投资咨询人员可以为证券投资人或客户提供证券投资分析、预测或者建议等直接或间接的有偿咨询服务。发布证券研究报告，是证券投资咨询业务的一种基本形式，本公司可以对证券及证券相关产品的价值、市场走势或者相关影响因素进行分析，形成证券估值、投资评级等投资分析意见，制作证券研究报告，并向本公司的客户发布。公司分析公司分析/第四范式第四范式 本报告版权属于国投证券股份有限公司，各项声明请参见报告尾页。30 免责声明免责声明 。本公司不会因为任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。本报告基于已公开的资料或信息撰写

117、，但本公司不保证该等信息及资料的完整性、准确性。本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映本公司于本报告发布当日的判断，本报告中的证券或投资标的价格、价值及投资带来的收入可能会波动。在不同时期，本公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。本公司不保证本报告所含信息及资料保持在最新状态，本公司将随时补充、更新和修订有关信息及资料，但不保证及时公开发布。同时，本公司有权对本报告所含信息在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的更新或修改。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以本公司向客户发布的本报告完整版本为准，如有需要，客户可以向本公司投资顾

118、问进一步咨询。在法律许可的情况下，本公司及所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易，也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务，提请客户充分注意。客户不应将本报告为作出其投资决策的惟一参考因素，亦不应认为本报告可以取代客户自身的投资判断与决策。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议，无论是否已经明示或暗示，本报告不能作为道义的、责任的和法律的依据或者凭证。在任何情况下，本公司亦不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。本报告版权仅为本公司所有，未经事先书面许可，任何机构和个人不得

119、以任何形式翻版、复制、发表、转发或引用本报告的任何部分。如征得本公司同意进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“国投证券股份有限公司研究中心”，且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本报告的估值结果和分析结论是基于所预定的假设，并采用适当的估值方法和模型得出的，由于假设、估值方法和模型均存在一定的局限性，估值结果和分析结论也存在局限性，请谨慎使用。国投证券股份有限公司对本声明条款具有惟一修改权和最终解释权。国投国投证券研究中心证券研究中心 深圳市深圳市 地地 址：址：深圳市福田区福田街道福华一路深圳市福田区福田街道福华一路 1 11 19 9 号安信金融大厦号安信金融大厦 3333 楼楼 邮邮 编：编：5 上海市上海市 地地 址：址：上海市虹口区东大名路上海市虹口区东大名路 638638 号国投大厦号国投大厦 3 3 层层 邮邮 编：编：200080200080 北京市北京市 地地 址：址：北京市西城区阜成门北大街北京市西城区阜成门北大街 2 2 号楼国投金融大厦号楼国投金融大厦 1515 层层 邮邮 编：编：4