1、上市公司 公司研究/公司点评 证券研究报告 计算机 2023 年 04 月 10 日 虹软科技(688088)AIGC+VRAR+SAM 黑科技的技术领军！报告原因：有新的信息需要补充 增持（维持）投资要点：根据 Meta 官方，本周推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型），能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。1）泛化能力是亮点。LLM 有基础的泛化能力，同一个模型可以做到翻译、文本填空、人际互动等任务。且在无监督 zero-shot 都可以得到很好的效果，或在 few-shot 后，效果就可以大幅提升。例如此前谷

2、歌发布的 PaLM-E，就在展现出一定的 zero-shot 能力，体现泛化能力。2）一个大模型可能同时实现分割、检测、追踪。3）标注和掩码效率提高。4）展望前景，SAM 可以成为 AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。比如 SAM 可以通过 AR 眼镜识别日常物品，为用户提供提示。5）这个趋势，利好虹软科 技（图 像 分 割+VR+AR 等 大 模 型 技 术 天 然 适 应 此 类 趋 势。原 本 即 具 备transformer/diffusion 等技术，高通多次合作体现图像 AI 分割优势。VR/AR 的虚拟现实和 720 度 VR 也是虹软天然优势）。虹软适

3、应 AI 趋势的原因是底层技术裁剪的好，甚至有从汇编开始优化的能力。1）随着2023 年大模型技术变化成为焦点，AIGC、VRAR、多模、SAM 模型、甚至更高端的 AI技术，都与虹软科技产生了技术甚至业务联系。2）由于其底层技术裁剪的好，甚至通过汇编语言局部优化（比 C 更加底层）。外部技术趋势的巨大变化，虹软都可以很快适应并切入客户应用。虹软视觉开放平台就是证据，展现底层 SDK、OS 级 AI 模组、公开课，可见其底层能力。由于底层有核心技术，所以技术组合应对新趋势更容易。商业效果：大单增加，AI 的 ASP 提高，竞争力不受趋势变化反而提高。1）其在载体较大的业务粘性，会转化为订单提高

4、、附加值 ASP 提高，因此受益于 AIGC+VRAR+SAM+多模态（甚至更多 AI 应用）技术趋势的更迭。2）3 月 21 日，OPPO 今日发布全新影像旗舰 Find X6 系列，背后即为虹软的 AI 力量。3）披露关于签订软件授权合同的公告，4579 万美元大合同，2023 年 4 月开始。该订单意味着：该领域 AI 算法需要更新，虹软有业务粘性，强者恒强，已经提前技术更新。维持“增持”评级。预计 2022-2024 年收入 5.32、6.47、8.28 亿元（原预测为 5.30、6.51、10.18 亿元，2022 年根据快报修正，2023-2024 年业绩下调是因为修正了手机出货量

5、），归母利润为 0.56、2.02、2.84 亿元（原预测为 1.23、1.68、2.83 亿元，2022 年快报大幅下滑的原因是外部环境的影响）。利润预测调整幅度为-54%、+20%、0.3%，2023 年利润预测提高的依据是商业模式优化后的费用优化。维持“增持”评级。风险：公司的 P/E 偏高，且短期经营会受到宏观因素影响。市场数据：2023 年 04 月 07 日 收盘价（元）39.17 一年内最高/最低（元）42.29/21 市净率 6.2 息率（分红/股价）-流通 A 股市值（百万元）15903 上证指数/深证成指 3327.65/11967.74 注：“息率”以最近一年已公布分红计

6、算 基础数据:2022 年 09 月 30 日 每股净资产（元）6.3 资产负债率%11.82 总股本/流通 A 股（百万）406/406 流通 B 股/H 股（百万）-/-一年内股价与大盘对比走势：相关研究 虹软科技（688088）点评：OPPO Find X6影像旗舰背后的 AI 力量！2023/03/22 虹软科技（688088）点评：手机业务环比增长，智驾业务逐季兑现 2022/10/30 证券分析师 宁柯瑜 A0230520070005 施鑫展 A0230519080002 刘洋 A0230513050006 联系人 宁柯瑜(8621)23297818 财务数据及盈利预测 2021

7、22Q1-Q3 2022E 2023E 2024E 营业总收入（百万元）573 391 532 647 828 同比增长率（%）-16.1-12.5-7.221.8 27.8 归母净利润（百万元）141 53 56 202 284 同比增长率（%）-44.0-56.5-60.0258.2 40.7 每股收益（元/股）0.35 0.13 0.14 0.50 0.70 毛利率（%）91.9 88.9 88.5 89.0 90.0 ROE（%）5.5 2.1 2.2 7.2 9.2 市盈率 113 280 78 56 注：“市盈率”是指目前股价除以各年每股收益;“净资产收益率”是指摊薄后归属于母公司

8、所有者的 ROE 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明04-1105-1106-1107-1108-1109-1110-1111-1112-1101-1102-1103-11-40%-20%0%20%40%60%80%（收益率）虹软科技沪深300指数 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 2 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 随着 2023 年大模型技术变化成为焦点，AIGC、VRAR、多模、SAM 模型、甚至更高端的 AI 技术，都与虹软科技产生了技术甚至业务联系。由于其底层技术裁剪的好，甚至通过汇编语言局部优化（比 C 更加底层）。所以外部技术趋势的巨大变化，

9、虹软都可以很快适应并切入客户应用。其在载体较大的业务粘性，会转化为订单提高、附加值 ASP 提高，因此受益于 AIGC+VRAR+SAM+多模态（甚至更多 AI 应用）技术趋势的更迭。1、Meta 发布重磅分割 SAM，会刺激国内 AI 根据 Meta 官方发布，本周三推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型），能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。1.1 Meta 发布重磅图像分割基础模型 SAM，或重大影响图像大模型 我 们 可 以 根 据 论 文 META 论 文 全 面 SEGMENT ANYTHING1 和

10、根 据“https:/ Segment Anything(SA)项目:一个用于图像分割的新任务、模型和数据集。1)10 亿+掩码：在数据收集循环中使用高效模型，构建了迄今为止(到目前为止)最大的分割数据集，在 1100 万张授权和尊重隐私的图像上有超过 10 亿个掩码。2）零样本能力让人印象深刻。该模型被设计和训练为可提示的，因此它可以将零样本迁移到新的图像分布和任务。评估了其在许多任务上的能力，发现其零样本性能令人印象深刻通常与之前的完全监督结果竞争，甚至优于。3）将发布 SAM 模型和数据集。将在 https:/segment- 上发布 Segment Anything 模型(SAM)和相

11、应的数据集(SA-1B)，其中包含 1B 个掩码和 1100 万张图像，以促进对计算机视觉基础模型的研究。1 Alexander Kirillov，Eric Mintun 等，Segment Anything VYkYhUOXhVjWmPmPnPbR8Q9PsQnNtRnOfQpPqMeRmNoPbRrRxOvPnQoRvPsPqR 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 3 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 图 1：Meta SAM 在 Github 上的分享 资料来源：Github 官方网站，申万宏源研究 1.2 亮点:关键的泛化能力、zero-shot 能力 图 2

12、：LLM 基础的泛化能力 图 3：无监督 zero-shot 都可以得到很好的效果，或在 few-shot 后，效果就可以大幅提升 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 4 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 LLM 有基础的泛化能力，同一个模型可以做到翻译、文本填空、人际互动等任务。且在无监督 zero-shot 都可以得到很好的效果，或在 few-shot 后，效果就可以大幅提升。此处解释下 zero-shot、one-sho

13、t、few-shot 能力，就是小样本学习。1）Zero-shot 就是现在要做一个具体任务，如英语转成法语，但是没有 labeled 数据来训练模型；2）One-shot 就是你只有一条英语到法语的 labeled 数据；3）Few-shot 就是有 10-1K 条的 labeled 数据。对于图像视频，假设我们的模型已经能够识别马、老虎了，现在需要该模型也识别斑马。那么我们需要告诉模型，怎样的对象才是斑马，但是并不能直接让模型看见斑马。所以模型需要知道的信息是马的样本、老虎的样本、熊猫的样本和样本的标签，以及关于前三种动物和斑马的描述。图 4：zero-shot 学习示意图 资料来源：Me

14、ta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 例如此前谷歌发布的 PaLM-E，就在展现出一定的 zero-shot 能力，体现泛化能力。图 5：此前谷歌的 PaLM-E 就在展现出一定的 zero-shot 能力 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 5 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 1.3 亮点：分割重大进展，优化标注 第一，分割可能有大模型。SAM 证明，多种多样的分割任务 是可以被一个通用大模型涵盖的，而且 zero-shot下效果好，说明 CV 的大模型是可能存在的。第二，

15、一个大模型可能同时实现分割、检测、追踪。既然有分割大模型，可能未来也会有一个大模型同时分割检测识别追踪。出现这个趋势后，领军更新的 CV 公司会升级；若不能与时俱进，存在风险。小模型时代的分割，需要大量人力 mask 或者来标注。1)交互式分割，该方法允许分割任何类别的对象，但需要一个人通过迭代细化 mask来指导 2)自动分割，允许分割提前定义的特定对象类别（例如，猫或椅子），但需要大量的手动注释对象来训练（例如，数千甚至数万个分割猫的例子）。第三，一个简单设计满足三个约束，称为 SAM。一个简单的设计满足了所有三个约束:一个强大的图像编码器计算图像嵌入，一个提示编码器嵌入提示，然后将两个信

16、息源组合在一个预测分割掩码的轻量级掩码解码器中。预示这个模型才因此称为 Segment Anything 模型，简称 SAM。通过将 SAM 分离为图像编码器和提示符快速编码器/掩码解码器，相同的图像嵌入可以在不同的提示符中重用(及其成本分摊)。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 6 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 给定图像嵌入，提示编码器和掩码解码器在 web 浏览器中从提示符预测掩码的时间为50ms。重点关注点、框和掩码提示，还用自由形式的文本提示呈现初步结果。为使 SAM 具有歧义性，设计了它来为单个提示预测多个面具，使 SAM 能够自然地处理歧义，如衬衫和人

17、的例子。图6：结构设计：一个image encoder 和一个Fast prompt encoder/mask decoder 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 1.4 亮点：大幅度提高标注效率，数据集已开源 训练需要庞大的分割过的图像数据，然而目前并没有这么丰富的数据集。所以做了一个数据引擎，有 3 个阶段：辅助手动、半自动和全自动。在第一阶段，SAM 帮助标注者注释掩码，类似于经典的交互式分割设置（需要手动）。在第二阶段，SAM 可以通过提示它可能的对象位置，自动为一个对象子集生成掩码，注释器专注于注释剩余的对象，帮助增加掩码多样性。在最后阶段，用规则

18、的前景点网格提示 SAM，平均每张图像产生 100 个高质量掩模。通过交互式的注释，在第一阶段一个掩码标注平均只需要 14 秒时间（比 COCO 掩码标注快 6.5 倍）。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 7 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 并且经评估证实，这些掩码具有高质量和多样性，在某些情况下甚至在质量上可与之前更小、完全手动注释的数据集的掩码相媲美。最终的数据集超过 11 亿个分割掩码，在大约 1100 万张经过许可和隐私保护图像上收集而来。SA-1B 的掩码比任何现有的分割数据集多 400 倍。这个数据集已经开源了。发布 SA-1B 数据集，并使 SAM

19、在一个许可的开放许可证(Apache 2.0)下使用。需要的算力资源也不大，在单块 V100 上，对于 1200 x800 这种正常分辨率的图，生成所有的 mask 需要 2-3 秒。这种速度，可以为大部分人提供可用的 feature extractor 了。图 7：最终的数据集超过 11 亿个分割掩码，在大约 1100 万张经过许可和隐私保护图像上收集而来。SA-1B 的掩码比任何现有的分割数据集多 400 倍 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 1.5 展望：SAM 赋能 AR+VR+AIGC+科学和通用 AI Meta 预计：与专门为一组固定任务训练的

20、系统相比，基于 prompt 工程等技术的可组合系统设计将支持更广泛的应用。SAM 可以成为 AR、VR、内容创建、科学领域和更通用 AI 系统的强大组件。比如 SAM 可以通过 AR 眼镜识别日常物品，为用户提供提示。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 8 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 图 8：SAM 可以通过 AR 眼镜识别日常物品，为用户提供提示 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 图 9：SAM 还有可能在农业领域帮助农民或者协助生物学家进行研究 资料来源：Meta 论文SEGMENT ANYTHING，申万宏源研究 我

21、们认为：1）优势：未来如果有分割+识别，可能有更多应用；2）优势：分割。整体来看，分割任务已经较好，但是分割之后识别，可能仍然需要做出新的研究；3）还需要提高：SAM 开放环境下的 zero-shot recognition 能力可能还不太稳定;4）还需要提高：当前版本下，作者们并没有提供标准的 text prompt 做法，所以输出的 mask 都没有标签。两个猜测：可能是 Meta 的 FAIR后续可能有进阶研究计划，毕竟这能够轻松刷掉一堆分割任务的 SOTA。5）产业意义：泛化能力、分割、标注效率有大幅度提高，对于国内大模型有重磅推进，因为图像/视频是国内 AI 重要场景，世界领先。这个

22、不会影响 CV，也还没有实现无监督（还称不上 GPT4 级别进展）。但如果能适应趋势的国内公司，会产业竞争力大大提高。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 9 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 2、虹软科技：AI 分割/VRAR/AIGC 等技术储备丰厚 随着 2023 年大模型技术变化成为焦点，AIGC、VRAR、多模、SAM 模型、甚至更高端的 AI 技术，都与虹软科技产生了技术甚至业务联系。由于其底层技术裁剪的好，甚至通过汇编语言局部优化（比 C 更加底层）。所以外部技术趋势的巨大变化，虹软都可以很快适应并切入客户应用。其在载体较大的业务粘性，会转化为订单提高、附

23、加值 ASP 提高，因此受益于 AIGC+VRAR+SAM+多模态（甚至更多 AI 应用）技术趋势的更迭。2.1 虹软科技：AI 分割+VRAR+AIGC 虹软科技，具备 A 股罕见的 AI 软件算法能力，且聚焦在图片/CV 等领域，其图像分割/VR/AR 等技术天然适应此类趋势。虹软科技原本即具备 transformer/diffusion 等技术。根据公司互动平台披露，“对公司影响更多的是 ChatGPT 引入了很多模型、方法，比如 diffusion、transformer 等。这类模型多年前就已经存在，模型的底层技术与方法论都是相通的，而公司在这类模型的应用上也早有积累“。图 10：虹

24、软官网“人像识别”的分割精准 图 11：虹软官网“物体识别”需要分割技术 资料来源：虹软科技官方网站，申万宏源研究 资料来源：虹软科技官方网站，申万宏源研究 2022 年 11 月高通合作就体现了虹软在图像分割的优势，2023 年 3 月的 AI 肖像分割成为明星技术。2022 年 11 月，高通年度旗舰新品第二代骁龙 8 平台。虹软与其合作的基于新一代骁龙 8 移动芯片平台推出的革命性技术认知 ISP，能在用户拍摄照片和视频时进行实时语义分割。2023 年 3 年，Snapdragon Compute Ecosystem Summit 上，ArcSoft Video Bokeh 是虹软开发的

25、一项视频背景虚化技术，利用 AI 肖像分割将视频中的人像主体与背景分离。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 10 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 预计 SAM 等图像分割算法会不断刺激虹软的算法升级，甚至成本下降。而虹软科技原本的 AI 算法，自然会大模型升级底层模型，上层用小模型。SAM 模型出现后，分割的重要性增加。预计虹软分割的算法会进一步升级，并节省人力（原本图像分割特征点需要人力标注）。关键 SAM 特别适合 AIGC 和 VR/AR 结合，虹软这方面也是领军。1）720 度 VR 技术。根据其官网，“虹软的 720 VR 技术是可以本地实时处理、输出最终

26、结果的引擎。围绕该技术公司投入多年的核心算法预研工作，形成系列专利，积累了有助于 720 VR 的丰富的视觉、硬件和光学耦合的有效经验和知识“。2）虚拟现实技术。3D VR 内容的获取和显示是虚拟现实技术中体现沉浸感的主要方式，当然大视角或无盲点的全视角显示效果会更佳；而解决眩晕仍是最关键的问题之一，同时高性能一直是硬骨头。虹软利用十多年的计算机视觉核心算法和引擎的研究成果，实现了鲁棒、快速的 3D 内容的摄取和显示引擎，其绘制效果清晰，内容全局一致，无鬼影，无对象和结构错位，观感流畅舒适。当前引擎可以支持 720 度全视角，同时实现 10 公分超近距清晰深度效果显示。图 12：虹软官网的 7

27、20 度 VR 技术 图 13：虹软官网的 3D 虚拟现实技术 资料来源：虹软科技官方网站，申万宏源研究 资料来源：虹软科技官方网站，申万宏源研究 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 11 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 由于其底层技术裁剪的好，甚至通过汇编语言局部优化（比 C 更加底层）。所以外部技术趋势的巨大变化，虹软都可以很快适应并切入客户应用。虹软视觉开放平台就是证据，展现底层 SDK、OS 级 AI 模组、公开课，可见其底层能力。由于底层有核心技术，所以技术组合应对新趋势更容易。图 14：虹软视觉开放平台，关于底层 SDK、OS 级 AI 模组、公开课，论

28、证其底层能力。由于底层有核心技术，所以技术组合应对新趋势更容易。资料来源：虹软科技视觉开放平台官方网站，申万宏源研究 2.2 Oppo 大单验证能力：Find X6 影像旗舰背后的 AI力量 3 月 21 日，OPPO 今日发布全新影像旗舰 Find X6 系列。首席产品官刘作虎指出，“Find X6 系列是影像能力最为出色的手机，没有之一“。本次旗舰发布的视觉惊喜包括三主摄、暗光长焦、计算光影、哈苏模式。1）新机最大的特点就是采用超光影三主摄的全新标准。这实现了影像的飞跃式进步。广角、超广角、长焦摄像头均可以应对具挑战的拍摄场景；2）大底传感器技术的潜望长焦，开拓出暗光长焦的全新创作场景。3

29、）计算光影。可以准确地计算出光线、被摄物体和环境的正确关系，让原本只存在于三维世界的光线，首次照进二维照片。4）哈苏自然色彩优化。结合 OPPO自研的自动对焦与自动白平衡算法，配合光谱传感器，能够在各种光线环境下都更准确地还原环境色彩、实现自然舒适的色彩过渡与准确宜人的肤色还原。上述特点背后约 10 倍 AI 计算复杂度和能力，例如计算光影、AI 降噪、多帧色彩、哈苏模式算法。1）计算光影需要大量 AI 计算，且设计三维。2）计算摄影是重大发明，但AI 算法模拟容易失真。本次发布，使用更复杂的算法，在保留计算摄影优点的同时，削弱 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 12

30、页 共 15 页 简单金融 成就梦想 算法的存在感，实现“亮的更亮、暗的更暗”。3）AI 降噪和多帧色彩算法。传统降噪的计算以先进的 AI 算法应用在信息量最丰富的数字底片，更将传统的单帧色彩重建算法重塑为多帧色彩重建算法，并前置应用于数字底片，可以提升 30%的清晰度，实现 60%的噪声减少。4）哈苏模式，不是传统意义上的滤镜或者抠图虚化，而是利用了大量的算法来重现光学镜头的特性，去隐去计算摄影中算法对于景深、光影的影响。5）预计 Find X6 系列花费了至少 10 倍的计算量。根据公开披露，背后是 80 人的虹软科技团队。根据网易报道，算法合作伙伴“虹软“更是集合了 80 余人的研发团队

31、参与到 Find X6 项目，10 年经验以上人员占比 57%。回溯 2018 年 3 月，Oppo R15 发布，全新 AI 人像光效、AI 智能场景识别、AI 智能美颜等多项功能，就是联合全球 AI 视觉巨头虹软共同研发。与时俱进的 AI 算法领军。根据投资者互动平台官方发布。虹软作为深耕于计算摄影和计算机视觉领域 20 多年的公司，有与 CV 关联各种技术的扎实积累，在基于 CV、3D 图形相关方向的 AIGC 领域，会有合适的技术迭代和创新。图 15：OPPO Find X6 离不开更先进的计算摄影架构，这是较大创新 资料来源：购机网，申万宏源研究 图 16：超光影三主摄和“哈苏“摄像

32、 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 13 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 资料来源：OPPO 官方发布会，申万宏源研究 2.3 又签订 AI 大单，对 2023-2025 年业绩积极影响 根据公司最新公告关于签订软件授权合同的公告，4579 万美元大合同，2023 年4 月开始。公司刚刚披露了（关于签订软件授权合同的公告），客户是全球前 5 大手机厂商，本次签订授权合同包括前期授权合同的续签、部分新产品的签约以及相应的开发费用。合同金额为 4,579.00 万美元。授权许可期限：自 2023 年 4 月 1 日起至 2025 年 3 月 31日。合同内容正是 AI

33、 智能算法软件，对 2023-2025 年业绩积极影响。1）公告指出，以许可方式向该客户提供部分特定的视觉人工智能算法软件，以用于其智能手机、平板电脑，由公司收取技术/软件使用授权费。2）公告指出，预计对公司 2023-2025 年度业绩有积极影响。更重要的意义是，产业认可虹软 AI 算法的与时俱进。关于 AIGC、大模型、SAM 等图像视频更新，市场有多种解读：1）该领域不用更新，适合小模型；2）该领域需要更新，公司有业务粘性，强者恒强，提前技术更新；3）该领域需要更新，甲方自建或其他家弯道超车；若虹软科技选择 3，存在风险。但这些公告，说明产业公司认为结果是 1 或 2。大概率虹软在新技术

34、趋势上也是领军，否则会影响这些商务合同。公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 14 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 3、盈利预测与风险 预计 2022-2024 年收入 5.32、6.47、8.28 亿元（原预测为 5.30、6.51、10.18 亿元，22年根据快报修正，23-24年业绩下调是因为修正了手机出货量），归母利润为0.56、2.02、2.84 亿元（原预测为 1.23、1.68、2.83 亿元，22 年快报大幅下滑的原因是外部环境的影响）。2022-2024 年收入预测调整幅度为 0.4%、-1%、-19%，利润预测调整幅度为-54%、+20%、0.3%

35、。2023 年利润预测提高的依据是商业模式优化后的费用优化。我们尚未把本次合同的收入计入预测，原因为合同尚未执行。公告称：“若本合同顺利履行，预计对公司 2023-2025 年度业绩有积极影响”。一旦确认合同开始顺利执行，会积极影响其 2023-2025 收入和利润。风险：公司的 P/E 偏高，且短期经营会受到宏观因素影响。财务摘要 百万元，百万股 2020A 2021A 2022E 2023E 2024E 营业总收入 683 573 532 647 828 其中：营业收入 683 573 532 647 828 减：营业成本 71 47 61 71 83 减：税金及附加 5 3 3 4 5

36、主营业务利润 607 523 468 572 740 减：销售费用 96 94 80 84 99 减：管理费用 63 59 65 65 74 减：研发费用 259 270 283 304 381 减：财务费用-18-9-10-14-19 经营性利润 207 110 50 133 205 加：信用减值损失（损失以“-”填列）-11-9 0 0 0 加：资产减值损失（损失以“-”填列）0-15 0 0 0 加：投资收益及其他 79 67 25 75 93 营业利润 275 153 75 208 298 加：营业外净收入 0 0-13 12 13 利润总额 274 153 62 220 311 减：

37、所得税 23 15 7 22 32 净利润 251 138 55 198 279 少数股东损益 0-3-1-4-5 归属于母公司所有者的净利润 251 141 56 202 284 全面摊薄总股本 406 406 406 406 406 每股收益（元）0.62 0.35 0.14 0.50 0.70 资料来源：公司公告，申万宏源研究【投资收益及其他】包括投资收益、其他收益、净敞口套期收益、公允价值变动收益、资产处置收益等【营业外净收入】营业外收入减营业外支出 公司点评 请务必仔细阅读正文之后的各项信息披露与声明 第 15 页 共 15 页 简单金融 成就梦想 信息披露 证券分析师承诺 本报告署

38、名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,并对本报告的内容和观点负责。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。与公司有关的信息披露 本公司隶属于申万宏源证券有限公司。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。本公司关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的投资标的，还可能为或争取为这些标的提供投资银行服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务。客户可通过 索取有关披露资料或登录 信息披露栏目查询从业人员资

39、质情况、静默期安排及其他有关的信息披露。机构销售团队联系人 华东 A 组 陈陶 华东 B 组 谢文霓 华北组 李丹 华南组 李昇 L 股票投资评级说明 证券的投资评级：以报告日后的 6 个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：买入（Buy）增持（Outperform）中性(Neutral)减持(Underperform)：相对强于市场表现 20以上；：相对强于市场表现 520；：相对市场表现在55之间波动；：相对弱于市场表现 5以下。行业的投资评级：以报告日后的 6 个月内，行业

40、相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：看好（Overweight）中性(Neutral)看淡(Underweight)：行业超越整体市场表现；：行业与整体市场表现基本持平；：行业弱于整体市场表现。我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。申银万国使用自己的行业分类体系，如果您对我们的行业分类有兴趣，可以向我们的销售员索取。本报告采用的基准指数：沪深

41、300指数 法律声明 本报告仅供上海申银万国证券研究所有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。客户应当认识到有关本报告的短信提示、电话推荐等只是研究观点的简要沟通，需以本公司 http:/ 网站刊载的完整报告为准，本公司并接受客户的后续问询。本报告上海品茶列示的联系人，除非另有说明，仅作为本公司就本报告与客户的联络人，承担联络工作，不从事任何证券投资咨询服务业务。本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。本

42、报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突，不应视本报告为作出投资决策的惟一因素。客户应自主作出投资决策并自行承担投资风险。本公司特别提示,本公司不会与任何客户以任何形式分享证券投资收益或分担证券投资损失，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标

43、、财务状况或需要。本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司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。市场有风险，投资需谨慎。若本报告的接收人非本公司的客户，应在基于本报告作出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问。本报告的版权归本公司所有，属于非公开资料。本公司对本报告保留一切权利。除非另有书面显示，否则本报告中的所有材料的版权均属本公司。未经本公司事先书面授权，本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。