把握AGI时代机遇，战略转型自研Rubik魔方大模型

中科创达是全球领先的智能操作系统技术服务商，历年均表现出高成长性和优异的业绩水平。从成立以来，中科创达经历了多次前瞻性战略布局，形成了将多年积淀的技术平台化、产品化，奠定客户粘性，通过卡位和生态优势，奠定了智能产业领军地位，形成了具有稀缺性的操作系统核心竞争力。中科创达历史成长性优异，2013-2022年营业收入复合增长率达到了36.3%。 中科创达进行了SmarttoIntelligence的战略转型，自研Rubik魔方大模型。历史上公司进行过三次成功的战略选择：成立初公司选择专注Android系统研发，并与全球领先的芯片厂商战略合作，进入移动终端领域；在软件定义汽车时代到来之前，公司即前瞻布局智能汽车，如今智能汽车一跃实现智能座舱、智能驾驶到整车操作系统和HPC的全系列产品和技术覆盖；随着物联网时代开始起航，公司创新推出了物联网操作系统平台，拓展了IoT业务。如今随着人工智能技术的演进，公司制定了Sma rttoIntelligence的发展战略，自研Rubik魔方大模型能够赋能创达的核心OS能力，为产品带来全新竞争力。 创达拥有数据积累、开发人才、AI模型积累等多项核心能力，未来大模型开发成果值得期待。创达自2008年成立以来就开始Android相关开发业务，积累了大量的操作系统开发代码数据。多年累计培养了一批优秀的技术人员，拥有开发能力的积累。同时创达的ModelFarm一体机等产品自带50+种预训练AI模型，在相关开发中有原始能力积累。在其定位的行业通用大模型领域拥有较强竞争力。 投资建议：在通用人工智能技术高速发展的背景下，创达拥抱产业浪潮，利用公司的禀赋优势，研发出Rubik魔方大模型家族。相关大模型对创达的产品赋能已有落地案例。我们预计公司23/24/25年实现营业总收入为67.74/84.67/106.38亿元（前值7 2.67/96.08/125.79亿元），同比增长24.4%/25%/25.6%；实现净利润为9.81/12.41/1 5.48亿元（前值10.38/13.94/18.91亿元），同比增长27.6%/26.5%/24.8%。考虑公司低估值及高成长性，我们给予公司“买入”评级。 风险提示：AI技术落地不及预期，竞争加剧，下游需求不足，数据更新不及时等。 全球领先的智能操作系统服务商，多次战略布局卡位OS生态 公司概况：历史高成长性的技术公司，操作系统核心能力提供商 中科创达是全球领先的智能操作系统产品和技术提供商。自2008年创立以来，公司致力于提供卓越的智能操作系统产品、技术及解决方案，立足智能终端操作系统，聚焦人工智能关键技术，助力并加速智能手机、智能物联网、智能网联汽车、智能行业等领域的产品化与技术创新。 从历年财务数据看，中科创达的历史成长性优异。2013年至2022年，公司营业收入复合增长率达到36.3%。2022年度，公司整体以及各个业务板块取得了全面增长，全年实现营业收入54.45亿元，较上年同期增长32%；净利润7.69亿元，较上年同期增长18.77%，营业总收入和净利润均创历年新高。 图表1：2013-2022年中科创达营收与利润情况（单位：百万元） 中科创达的业务主要包含智能软件、智能汽车和智能物联网三大业务线： 智能软件业务：公司智能软件业务是为包括智能手机在内的智能终端设备,提供智能操作系统软件服务和技术解决方案。智能操作系统方案支持所有流行的移动操作系统，如Android、Linux、鸿蒙、Windows等,涵盖操作系统的整个领域，包括驱动程序开发和集成、框架优化、运营商认证、安全性增强、UI设计和应用定制。智能软件产品包括智能手机、平板电脑、手持终端、笔记本及POS设备在内的智能设备产品。 智能汽车业务：公司的智能汽车业务实现智能座舱、智能驾驶到整车操作系统和HPC的全系列产品和技术覆盖；面向全球汽车厂商和Tier1可以提供以智能车载信息娱乐系统为基础，并以高级辅助驾驶系统、全数字液晶仪表、汽车总线、车载通信系统相融合的完整的智能驾驶舱解决方案以及Kanzi® 3D开发引擎、Kanzi Connect®和自动化测试等工具产品。 智能物联网业务：智能物联网业务包含无人机、智能相机、VR、机器人等场景的业务线。通过人工智能、5G、物联网以及云计算等先进技术的融合创新，为OEM/ODM、企业级以及开发者客户提供从芯片层、驱动层、操作系统层、算法层一直到应用层的一站式解决方案，提升智能终端设备的本地实时环境感知、人机交互和决策控制方面的能力，加速智能产品从原型到量产的过程，将操作系统、人工智能与半导体等技术经验凝聚至“端-边-云”一体化的IoT OS平台。 图表2：2020-2022年三大业务收入拆分 图表3：2022年公司营业收入拆分 2022年度，公司三大业务线收入均实现了快速增长：智能软件业务实现营业收入18.91亿元，较上年同期增长16%；智能汽车业务实现营业收入17.93亿元，较上年同期增长46%，且远远超过智能汽车行业18.8%的平均增长率水平；智能物联网业务实现业务收入17.61亿元，较上年同期增长39%。2022年三大核心业务营业收入占比均衡，智能软件、智能汽车和智能物联网业务分别占比34.7%、32.9%、32.3%。 图表4：2018-2022年公司研发费用率 高水平的研发投入，不断积累技术能力。公司近五年来基本维持15%左右的研发费用率水平，2022全年公司在人工智能、边缘计算、多模态融合等方面的研发投入合计8.47亿元。公司目前主要正在进行的研发项目有整车操作系统研发项目、边缘计算站研发及产业化项目、扩展现实（XR）研发及产业化项目、分布式算力网络技术研发项目等，上述项目均已取得了一定的阶段性进展。 历史沿革：多次前瞻战略布局，始终屹立智能化变革潮头 中科创达历史上经历过三次重要的战略决策，均把握住了智能化变革浪潮的机遇，为公司带来了强劲的增长动力： 第一次是对Android系统业务的战略选择，在移动互联网时代萌芽时就开启了与全球领先的芯片厂商合作，进入了移动终端领域。2008年中科创达成立时开始进行Android系统相关产品的研发，2009年开始全面转向基于Android系统的智能手机和平板电脑操作系统的产品和服务，是国内较早一批开展类似业务的公司，积累了强大的Android系统技术能力 。此外 ，公司积极布局上下游生态 ，2011年公司与Qualcomm成立联合实验室，并与展讯合作进行TD-SCDMA芯片平台进行开发，共同支持移动智能终端产业链的厂商；2013年与Intel公司建立Scalability联合实验室，同时与微软合作支持Windows系统的OEM客户。与上游芯片厂商和下游终端厂商均进行了广泛合作，在早期就布局了产业链生态，形成了独特的Android OS卡位优势。 第二次是对智能汽车操作系统的布局。这项布局远在软件定义汽车时代到来之前，如今智能汽车一跃实现智能座舱、智能驾驶到整车操作系统和HPC的全系列产品和技术覆盖。2014年公司与Yupiteru公司首次达成了合作协议，开始进入日本车载终端市场。2016年公司收购了专业车载系统厂商爱普新思和慧驰科技公司，将车载信息娱乐系统作为重要业务发展方向。2017年公司收购了芬兰Rightware公司，大力发展Kanzi生态和服务，形成了完整的智能驾驶舱解决方案。2018年，公司收购了视觉技术领先的MM Solutionis公司，在智能视觉领域达到了世界领先的水平，为智能座舱产品线提供了完备的技术积累。随后公司进一步拓展业务领域，以IVI系统为基础，融合ADAS等系统，开始提供完整的智能驾驶解决方案。2022年，中科创达旗下子公司畅行智驾获得了高通创投的投资，双方将合作进一步发展自动驾驶业务。 第三次是对智能硬件和IoT业务的战略选择。2015年，中科创达成立智能硬件事业部，积极投入开发面向智能硬件和物联网的技术和产品。 2018年以来，创达面向智能物联网市场推出TurboX智能大脑平台产品以及TurboX Cloud智能物联网云平台产品，为客户提供软硬件结合的一体化平台解决方案。在包括机器人、AR/VR、智能Camera、可穿戴设备等领域均形成了一定竞争力。2022年，公司依旧在IoT领域大力投入研发，其“端－边－云”一体化布局的深化及配套工具链的成熟，能够进一步满足物联网下游厂商高度碎片化、定制化的需求，进一步提升核心竞争力。 图表5：中科创达历史的四次战略选择 2023年，中科创达确立了Smart to Intelligence战略，决定开始自研大模型。2023年一季度，公司全面启动了Smart to Intelligent战略，投入AI大模型的研发。 核心竞争力：技术核心+国际化战略布局，全球稀缺的平台型OS卡位优势 中科创达始终坚持以技术为核心的价值观，在Android平台开发业务的基础上不断横向拓展，形成了如今全球稀缺的操作系统技术卡位优势。公司的全栈技术覆盖关键IP和核心关键技术领域，在通信协议栈、操作系统优化、系统安全、图形图像处理、人工智能算法、智能视觉、智能语音、UI引擎等方面形成了从硬件驱动、操作系统内核、中间件到上层应用的全面自主知识产权体系，截至2022年12月31日拥有1400多项专利及软件著作权。 图表6：中科创达的技术布局 中科创达坚持全球化战略布局，与全球生态伙伴和客户合作，持续拓展产业链生态。公司在欧洲、北美、加拿大、日本、韩国、印度及东南亚地区均进行业务布局，能够及时掌握每个市场的前沿技术趋势、客户需求，保持技术领先地位，提升研发效率及客户满意度。公司团队遍布全球15个国家和地区，依托全栈式操作系统技术、广泛而深度的生态链资源整合，公司的操作系统产品和技术已经全面赋能智能手机、智能汽车、智能硬件和智能行业等多个智能应用和场景，为全球客户提供便捷、高效的技术服务和本地支持。 图表7：中科创达全球化布局 图表8：中科创达产业生态布局 人工智能进入通用时代，技术奇点突破迎来产业落地机遇 ChatGPT突破AI技术奇点，人类社会迎来通用人工智能时代ChatGPT发布以来，生成式大模型成为了人工智能领域确切的发展路径，生成式AI在各个领域都表现出取代人类的趋势。其中对于文本和代码领域，人工智能生成内容已经接近人类创作者。图像和视频、3D等领域的生成内容也或将在2030年之后超越人类创作者的平均水平，并能够按需定制高水平的生成效果和产品。 图表9：生成式AI达到人类创作者水平的时间 回顾NLP发展历程，模型越来越“大”是非常确定的趋势。回顾近几年发布的大模型，ChatGPT背后的GPT-3有175B的参数规模，Google发布的PaLM则达到了540B的规模。 图表10：2019-2022语言模型参数规模 模型增大后表现出的涌现效应，构成了大模型超预期的通用能力，也是大模型通用能力的重要来源。涌现能力指的是在小型模型中并不存在，但在大模型中“突然出现”的能力，包括常识推理、问答、翻译、数学、摘要等。大模型在部分下游任务上的表现在规模达到10时会有明显的跃升（如图表11）。 涌现能力之所以重要，主要有两点原因：第一，它们是大模型出现后才有的新能力；第二，这种大模型涌现出来的能力多数都是非常重要的能力。例如，常识推理能力一直是AI领域的难题，而大模型的出现使得常识推理取得了重大进展。 图表11：大模型的8种涌现能力 图表12：GPT-4能力全面超越前代 随着技术发展和大模型持续迭代，模型的表现还在不断提升。OpenAI发布的GPT-4技术报告就提到，GPT-4在人类世界的复杂考试中的表现几乎全面超越了前代GPT-3.5，展现出了在复杂任务中的良好表现（如图表12）。Google发布的PaLM-2大模型也在多数下游任务中超越了前代PaLM模型的表现。 从Model-Centric到Data-Centric，训练数据是关键 大模型的背后的算法原理没有技术壁垒。如今的大模型算