大模型从云到边终端交互革命孕育历史机遇

2023年12月20日发(作者：北京科兴疫苗不让打了)

中科创达（）动态报告

2023年05月13日

大模型从云到边，终端交互革命孕育历史机遇

➢

2023年5月11日，谷歌发布全球首个支持边缘端的大模型PaLM 2，开启了从云到端的终端交互革命。一个更小但具有更高质量的模型显著提高了推理效率，降低了服务成本，并使模型的下游应用程序适合于更多的应用程序和用户，使AI边缘部署成为可能。谷歌发布了AI+安卓、AI+边缘设备（主要是可穿戴设备）以及AI+安卓APP的DEMO和专业为安卓开发程序的机器人Studio Bot，基于安卓的边缘AI生态雏形已经建立，未来，谷歌将发布从头训练的Gemini大模型，可以提供各种规模的型号，使Gemini可以被部署在全部设备，扩充边缘AI支持的品类的同时，打通从云到边的AI全链路。

➢

相关研究

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产品为Rubik Language语言大模型，预计2024年时将达到ChatGPT3.5水平。Rubik Edge、Rubik Multi-Modal以及预计2027年推出的Rubit Robot均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。与此同时，Rubik系列围绕人机交互和现有业务搭建生态：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice和Rubik Enterprise。在拥有能力强大的大模型同时, 也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。

➢

纵向：中科创达AI应用生态整装待发。中科创达有望实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的toBtoC领域中发挥核心竞争优势。

➢

投资建议：我们选取当前A股唯三发布大模型的公司三六零、昆仑万维、

科大讯飞为可比公司，2023、2024年三家可比公司平均PE分别为120X、69X，相比之下中科创达被显著低估。公司全面受益于谷歌引领的边缘AI和终端交互革命，我们预计中科创达2023-2025年净利润分别为10.13、13.83、19.55亿元，对应市盈率40X、30X、21X，维持“推荐”评级。

➢风险提示：大模型领域行业竞争加剧； AI技术落地不及预期。

2022A

5,445

32.0

769

18.8

1.68

4.5

盈利预测与财务指标

项目/年度

营业收入（百万元）

增长率（%）

归属母公司股东净利润（百万元）

增长率（%）

每股收益（元）

2023E

7,135

31.0

1,013

31.8

2.21

4.1

2024E

9,655

35.3

1,383

36.5

3.02

3.7

2025E

13,536

40.2

1,955

41.3

4.27

3.2

（注：股价为2023年5月12日收盘价）

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1 PaLM 2发布，边缘端大模型AI拐点已现 ................................................................................................................ 3

1.1 PaLM 2开创小规模高性能AI的新范式，使AI移动端部署成为可能 .................................................................................... 4

1.2 从安卓OTA AI开始，谷歌边缘AI有望全面渗透 ...................................................................................................................... 5

2 中科创达：谷歌推动从云到边AI革命核心受益者 .................................................................................................... 8

2.1 横向看：中科创达Rubik围绕现有业务构建AI生态 ................................................................................................................ 8

2.2 纵向看：中科创达AI应用生态整装待发 ...................................................................................................................................... 9

3 盈利预测与投资建议 ............................................................................................................................................. 12

3.1 盈利预测假设与业务拆分 ............................................................................................................................................................... 12

3.2 估值分析与投资建议 ....................................................................................................................................................................... 14

4 风险提示 .............................................................................................................................................................. 15

插图目录 .................................................................................................................................................................. 17

表格目录 .................................................................................................................................................................. 17

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1 PaLM 2发布，边缘端大模型AI拐点已现

2023年5月11日，谷歌在开发者大会2023勾画出清晰的从云到边全AI战略框架，发布全球首个支持边缘端的大模型PaLM 2和正在内测中的更强模型Gemini近况。梳理发布会内容，谷歌未来的AI战略从云到边依次为：

1）云端是美国云计算巨头的主战场，谷歌以谷歌云为核心，打包新发布的基于H100的训练平台A3以及MaaS平台Vertex AI等AI能力；

2）PC端是当前全球各类企业大模型开发、应用开发的主战场，谷歌以基于PaLM 2的Bard为核心，全面赋能地图、搜索等各类应用，同时开发对标微软MS 365 Copilot的Duet AI，开发插件平台等；

3）边缘端是谷歌优势最大的市场，据Investing分析，谷歌在边缘端不仅拥有安卓生态和对应的开发生态，还在芯片、数据、场景、用户、设备等领域都处于领先地位。谷歌全球首发支持边缘部署的大模型PaLM 2、正在开发的更强更适配边缘的大模型Gemini以及搭配自研芯片Tensor G2（含TPU）的各类终端设备，显示出谷歌大力进军边缘端大模型市场，边缘大模型AI有望接替PC端大模型AI、云端算力成为下一个兵家必争之地。

图1：谷歌从云到边AI战略框架

资料来源：CSDN，民生证券研究院

一个更小但具有更高质量的模型显著提高了推理效率，降低了服务成本，并使模型的下游应用程序适合于更多的应用程序和用户，使AI边缘部署成为可能，谷歌基于边缘AI成功落地，正不断横向扩品类、纵向打造应用生态，有望重现安卓生态发展的黄金十年。

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1.1 PaLM 2开创小规模高性能AI的新范式，使AI移动端部署成为可能

根据谷歌《PaLM 2 Technical Report》，PaLM 2在最优模型尺寸计算、数据集改进、更好的模型框架和建模目标三大方向进行优化，最终得到能够在边缘设备部署的大模型PaLM 2 Gecko：

1）最优模型尺寸计算：谷歌通过研究发现，数据集大小至少与模型大小一样重要，数据集和模型大小应该大约1：1以达到给定数量的训练计算下的最佳性能，当前模型的扩展速度比数据集倍。谷歌在实验中设定了1×1019、1×1020、1×1021、1×1022四个大模型进行实验，正好与开发者大会2023发布的四款参数不同的模型形成映射。需要注意的是，体积最小的PaLM 2性能比上一代5400亿参数得PaLM性能更强，体积最大的PaLM 2参数量小于5400亿。

图2：谷歌研究表明最优的数据集和模型大小比例应该大约1：1

资料来源：《PaLM 2 Technical Report》，民生证券研究院

2）数据集改进：以前的大型预训练语言模型通常使用以英语文本为主的数据集，谷歌设计了一种更多语言和更多样化的训练前数据集，扩展了数百种语言和领域（例如，编程语言、数学和并行多语言文档）。实验表明，更大的模型可以处理更多不同的非英语数据集，而不会导致英语理解性能下降，并应用重复数据删除来减少记忆。

3）更好的模型框架和建模目标：谷歌将大模型的底层框架由Transformer升级为Transformer+UL2（谷歌于2022年5月10日开源），同时使用不同的训练前目标来训练模型，以理解语言的不同方面。UL2框架使用去噪器混合物

（MoD），将不同的预训练范式结合在一起生成训练前目标，同时引入模式切换的概念，与下游微调合特定的预训练方案相关联。

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图3：UL2算法示意图

资料来源：谷歌，民生证券研究院

1.2 从安卓OTA AI开始，谷歌边缘AI有望全面渗透

1.2.1 基于安卓的边缘AI生态雏形已经建立

据2023谷歌开发者大会，谷歌发布了AI+安卓、AI+边缘设备（主要是可穿戴设备）以及AI+安卓APP的DEMO和专业为安卓开发程序的机器人Studio Bot：

1）AI+安卓包括聊天AI、个性化UI定制AI以及照片、视频等流媒体优化AI：聊天AI会根据消息的上下文提供建议的回复，将用户编写的内容转换为不同的文风，使信息更简洁、专业，甚至像莎士比亚本人一样写文章；UI定制AI支持为用户生成用户想要的壁纸、调，包括3D壁纸；流媒体优化AI使得 Instagram

等社交应用中新增对夜间模式和 10 位 HDR 视频的支持，同时结合超HDR，用户可以拍摄和查看彩鲜艳、阴影清晰、清晰度高超的照片。

图4：安卓聊天AI DEMO

图5：安卓UI定制AI DEMO

资料来源：谷歌，民生证券研究院

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2）AI+设备应用开发迎来升级，AI智能鼠标表现亮眼：早在2023年3月，谷歌就已经将AI导入谷歌手表促进用户睡眠，2023谷歌开发者大会发布全新

Jetpack 库，能够帮助边缘设备更快更好地开发应用。谷歌以AI智能鼠标为例，利用全新的开发库使得残疾人能够通过眨眼、表情、头部运动等方式操控游戏鼠标，为未来AI+设备应用繁荣打下基础。

图6：通过优化的API使得AI+设备应用开发更加便捷

资料来源：谷歌，民生证券研究院

3）AI+安卓APP以及全新应用开发工具：谷歌发布专用于安卓应用开发的机器人Studio Bot（内测）使通过自然语言进行安卓APP开发成为可能。

图7：Studio Bot使用界面

资料来源：谷歌developers，民生证券研究院

截至2023年5月11日，基于PaLM 2的安卓APP DEMO已经达到7个分别为Worldcraft（使用AI进行创意写作）、List it（AI决策管理）、Quick, Prompt!（AI提示词生成）、Travel planner（AI旅行规划）、Talking character（类似汤姆猫的AI对话软件）、Mood Food（AI饮食规划）、I/O flip（AI纸牌游戏）。

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图8：七款谷歌AI安卓应用

资料来源：谷歌AI，民生证券研究院

1.2.2 谷歌AI生态的下一步：横向扩品类、纵向做应用

未来，谷歌将发布从头训练的Gemini大模型，可以提供各种规模的型号，使Gemini可以被部署在全部设备，扩充边缘AI支持的品类的同时，打通从云到边的AI全链路。

横向看，机器人是谷歌大模型AI最有可能落地的下一个品类：谷歌持续更新AI+机器人的研究动态，最新的研究中谷歌将前期的研究成果进行集成，做到了机器人车队自行巡航、分类回收废物的效果。据《Robotic deep RL at scale: Sorting

waste and recyclables with a fleet of robots》，谷歌认为基于RL系统的机器人在真实的办公环境中通过离线和在线数据的结合处理现实世界的任务，同时训练产生飞轮效应持续提调优机器人。

图9：谷歌机器人自动垃圾回收

图10：谷歌机器人垃圾回收原理

资料来源：谷歌，民生证券研究院

纵向看，谷歌内部已经完成资源整合，预计将全面覆盖从云到端的AI应用生态。2023年4月20日，谷歌宣布将DeepMind与谷歌整体合并，谷歌将为AI注入云计算资源，开发“从搜索到手机摄像头”的AI应用生态。

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2 中科创达：谷歌推动从云到边AI革命核心受益者

我们认为谷歌开启从云到边的AI革命将孕育历史性机遇：当前市场聚焦于云端大模型AI以及上游算力等环节，对于边缘AI预期差较大。4月14日OpenAI开始招聘移动端工程师，谷歌在边缘AI布局更为中科创达明确横向扩品类、纵向做应用的发展路径，而中科创达先发优势显著，中科创达近期发布Rubik或为谷歌PaLM 2国内最稀缺的对标大模型。

2.1 横向看：中科创达Rubik围绕现有业务构建AI生态

Rubik大模型系列核心产品为Rubik Language语言大模型，预计2024年时将达到ChatGPT3.5水平。Rubik Edge、Rubik Multi-Modal以及预计2027年推出的Rubit Robot均将服务于智能手机和智能驾驶领域，提升人机交互体验。与此同时，Rubik系列围绕人机交互和现有业务搭建生态：RubikStudio、RubikAuto、RubikDevice和Rubik Enterprise。在拥有能力强大的大模型同时,

也会把大模型变成各种各样的中小模型，以满足各类场景和知识的拆分、提高与客户的适配性。

图11：中科创达Rubik大模型横向扩张路径

资料来源：中科创达，民生证券研究院

与谷歌类似，中科创达Rubik大模型有望首先落地机器人。在众多智能硬件产品中，中科创达的机器人产品可覆盖各种不同的应用场景，并已助力全球众多本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明

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机器人厂商实现了产品的量产落地。基于在机器人领域的深厚积累，中科创达将智能音箱与机器人进行融合，并通过Rubik大模型的不断训练, 已经实现了能够自由对话的智能销售机器人，可以自主回答客户关于企业及产品的各种问题。

图12：中科创达Rubik大模型赋能机器人案例

资料来源：中科创达，民生证券研究院

2.2 纵向看：中科创达AI应用生态整装待发

中科创达Smart to Intelligent战略开启，实现从智能应用为中心到模型驱动的机器与机器、机器与人交互的全新智能世界。Rubik大模型将与公司现有的智能汽车和物联网业务整合，并通过私有化部署和系统调优来满足各行业需求。公司有望通过大模型持续优化，将机器人变为现实，并在未来智能计算行业的toBtoC领域中发挥核心竞争优势。

图13：中科创达AI应用生态规划

资料来源：中科创达，民生证券研究院

RUBIK Auto：汽车实质是一个机器人, 车厂对于汽车大模型主要有以下三类本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明

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需求，第一是端侧运行，端侧的体验、数据、性能是最好的，也是最能保护客户隐私，但硬件需求更高；第二是私有云+Plugin，可以灵活调优；第三类是多种开放模型共存。公司的RUBIK Auto将支持客户私有化部署（已经与海外头部车厂合作，基于公司模型做POC研发）、也支持模型量化、剪裁，进而适配各类芯片，灵活与车厂对接。

图14：中科创达RUBIK Auto+Kanzi

资料来源：中科创达，民生证券研究院

RUBIK Device：在智能硬件中,只要涉及大计算的产品，创达的份额领先的智能硬件原来部署操作系统可以直接加入AI，一旦AI沉淀到边缘侧，意味着智能硬件变成机器人，就会形成场景的中心。无论是家庭的场景、楼宇的场景、工厂的场景都可以通过边缘化部署使得等每一个场景都成为智能中心。

图15：RUBIK Device支持海量智能硬件

资料来源：中科创达，民生证券研究院

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RUBIK Enterprise(企业版)：中科创达的明显优势之一是国际化, 公司在全球15个国家和地区拥有研发中心和团队。公司会通过本地化做部署，支持客户的私有化部署；公司的明显优势之二是软硬件一体，无论是推理还是训练，公司对整个底层的平台都非常了解，因为不管是AI框架，还是说开源的其它框架，本质上是操作系统里面的一部分，无论是数据并行，还是模型并行，公司认为都是一个个中间件。这些明显的优势,能够让我们最终把模型性能、效率做到最优，把模型的规模做到最佳，能够在边缘侧运行起来，为千行百业赋能。

RUBIK Studio:基于公司对操作系统的深刻理解，公司把操作系统的每一段分化、模型化，积累过去几千个成功发布的Package、几千亿行的代码累积、以及长期开发的经验积累，将安卓知识变成巨大知识库，发挥巨大的价值，Rubik

Studio将会是未来改变整个的一个大的工具和环境。用户可以通过Rubik Studio直接将便捷快速地进行PC应用、手机应用、网站相对功能封闭的开发等。

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3 盈利预测与投资建议

3.1 盈利预测假设与业务拆分

公司作为国内边缘AI龙头，根据年报及审计报告披露，我们对中科创达涉及的不同业务做出如下假设与预测：

1）软件许可业务：公司Rubik大模型发布，参考ChatGPT的巨大付费使用需求，软件许可业务未来迎来快速增长，预计2023-2025年收入分别为2.9、9.7、20.3亿元；大模型具有边际成本递减效应，预计2023-2025年毛利率分别为81%、82%、83%。

表1：公司软件许可业务盈利预测

软件许可

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

资料来源：Wind，民生证券研究院预测

2022A

165.71

29.62%

33.00

132.71

80.08%

3.04%

6.20%

2023E

285.41

72.23%

54.23

231.18

81.00%

4.00%

7.80%

2024E

965.46

238.28%

173.78

791.68

82.00%

10.00%

18.02%

2025E

2030.36

110.30%

345.16

1,685.20

83.00%

15.00%

25.41%

2）软件开发业务：公司Rubik大模型作为首个国产边缘AI大模型，有望建立类似安卓的应用生态，带动海量软件开发需求，预计2023-2025年收入分别为25.7、38.6、60.9亿元；大模型加持下开发效率提升有望带动业务毛利率提升，预计2023-2025年该业务毛利率分别为47%、48%、49%。

表2：公司软件开发业务盈利预测

软件开发

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

资料来源：Wind，民生证券研究院预测

2022A

2,044.93

35.89%

1,100.57

944.36

46.18%

37.55%

44.14%

2023E

2568.66

25.61%

1361.39

1,207.27

47.00%

36.00%

40.75%

2024E

3861.84

50.34%

2008.16

1,853.68

48.00%

40.00%

42.20%

2025E

6091.09

57.73%

3106.46

2,984.64

49.00%

45.00%

3）技术服务：公司Rubik大模型发布后有望快速渗透，带动相关技术服务需求稳定上涨，预计2023-2025年该业务收入分别为21.4、24.1、27.1亿元；大模型内部使用提升技术服务工作效率，预计2023-2025年毛利率分别为46%、本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明

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47%、48%。

表3：公司技术服务业务盈利预测

技术服务

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

资料来源：Wind，民生证券研究院预测

2022A

1,773.70

30.92%

967.03

806.67

45.48%

32.57%

37.71%

2023E

2140.55

20.68%

1155.90

984.65

46.00%

30.00%

33.24%

2024E

2413.65

12.76%

1279.24

1,134.42

47.00%

25.00%

25.82%

2025E

2707.15

12.16%

1407.72

1,299.43

48.00%

20.00%

19.59%

4）商品销售和其它：公司有望向产业链内各类厂商销售搭载Rubik大模型各类软硬件一体化产品，该业务未来有望稳定上涨，预计2023-2025年该业务收入分别为21.4、24.1、27.1亿元；搭载Rubik大模型的产品价值量有望提升，预计2023-2025年该业务毛利率分别为18%、19%、20%。

表4：公司商品销售和其它业务盈利预测

商品销售和其它

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

资料来源：Wind，民生证券研究院预测

2022A

1461.11

28.25%

1205.55

255.56

17.49%

26.83%

11.95%

2023E

2140.55

46.50%

1755.25

385.30

18.00%

30.00%

13.01%

2024E

2413.65

12.76%

1955.06

458.59

19.00%

25.00%

10.44%

2025E

2707.15

12.16%

2165.72

541.43

20.00%

8.16%

表5：公司业务拆分及盈利预测

软件许可

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

软件开发

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

2022A

165.71

29.62%

33.00

132.71

80.08%

3.04%

6.20%

2,044.93

35.89%

1,100.57

944.36

46.18%

37.55%

2023E

285.41

72.23%

54.23

231.18

81.00%

4.00%

7.80%

2568.66

25.61%

1361.39

1,207.27

47.00%

36.00%

2024E

965.46

238.28%

173.78

791.68

82.00%

10.00%

18.02%

3861.84

50.34%

2008.16

1,853.68

48.00%

40.00%

2025E

2030.36

110.30%

345.16

1,685.20

83.00%

15.00%

25.41%

6091.09

57.73%

3106.46

2,984.64

49.00%

45.00%

证券研究报告

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中科创达(300496)/计算机

毛利占比

技术服务

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

商品销售和其它

YoY

成本

毛利

毛利率

收入占比

毛利占比

总营业收入

YoY

营业成本

总毛利

毛利率

资料来源：Wind，民生证券研究院预测

44.14%

1,773.70

30.92%

967.03

806.67

45.48%

32.57%

37.71%

1461.11

28.25%

1205.55

255.56

17.49%

26.83%

11.95%

5445.45

31.96%

3306.16

2139.30

39.29%

40.75%

2140.55

20.68%

1155.90

984.65

46.00%

30.00%

33.24%

2140.55

46.50%

1755.25

385.30

18.00%

30.00%

13.01%

7135.18

31.03%

4172.65

2962.53

41.52%

42.20%

2413.65

12.76%

1279.24

1,134.42

47.00%

25.00%

25.82%

2413.65

12.76%

1955.06

458.59

19.00%

25.00%

10.44%

9654.61

35.31%

5261.76

4392.85

45.50%

45.00%

2707.15

12.16%

1407.72

1,299.43

48.00%

20.00%

19.59%

2707.15

12.16%

2165.72

541.43

20.00%

8.16%

13535.76

40.20%

6903.24

6632.52

49.00%

3.2 估值分析与投资建议

我们选取当前A股唯三发布大模型的公司三六零、昆仑万维、科大讯飞为可比公司，2023、2024年三家可比公司平均PE分别为120X、69X，相比之下中科创达被显著低估。公司全面受益于谷歌引领的边缘AI和终端交互革命，我们预计中科创达2023-2025年净利润分别为10.13、13.83、19.55亿元，对应市盈率40X、30X、21X，维持“推荐”评级。

表6：可比公司估值对比

证券简称

三六零

昆仑万维

科大讯飞

平均值

中科创达

股价（元）

14.9

57.3

63.24

89.3

EPS（元）

2022A

-0.31

0.97

0.24

1.68

2023E

0.07

1.11

0.63

2.21

2024E

0.16

1.27

0.83

3.02

2022A

262

PE（倍）

2023E

213

101

120

2024E

资料来源：Wind，民生证券研究院预测（昆仑万维未覆盖使用wind一致预期；使用5月12日收盘价）

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4 风险提示

1）大模型领域行业竞争加剧。大模型作为市场潜力巨大的现象级产品，国内外科技巨头都在争相入局，行业竞争可能会进一步加剧，对公司市场份额造成影响，进而影响公司收入和利润水平。

2）AI技术落地不及预期。AI技术具有极大不确定性，若公司AI技术开发后难以落地商业化，会影响公司未来的收入和利润水平。

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公司财务报表数据预测汇总

营业总收入

营业成本

营业税金及附加

销售费用

管理费用

研发费用

EBIT

财务费用

资产减值损失

投资收益

营业利润

营业外收支

利润总额

所得税

净利润

归属于母公司净利润

EBITDA

货币资金

应收账款及票据

预付款项

存货

其他流动资产

流动资产合计

长期股权投资

固定资产

无形资产

非流动资产合计

资产合计

短期借款

应付账款及票据

其他流动负债

流动负债合计

长期借款

其他长期负债

非流动负债合计

负债合计

股本

少数股东权益

股东权益合计

负债和股东权益合计

2022A

5,445

3,306

167

480

847

734

-13

-0

771

-7

764

725

769

986

2022A

4,667

1,806

850

147

7,533

463

584

3,188

2023E

7,135

4,173

235

642

1,177

1,003

-53

1,114

100

1,013

1,276

2023E

5,087

1,929

1,029

660

2024E 2025E 主要财务指标

成长能力（%）

营业收入增长率

EBIT增长率

净利润增长率

盈利能力（%）

毛利率

净利润率

总资产收益率ROA

净资产收益率ROE

偿债能力

流动比率

速动比率

现金比率

资产负债率（%）

经营效率

应收账款周转天数

存货周转天数

总资产周转率

每股指标（元）

每股收益

每股净资产

每股经营现金流

每股股利

估值分析

EV/EBITDA

股息收益率（%）

现金流量表（百万元）

净利润

折旧和摊销

营运资金变动

经营活动现金流

资本开支

投资

投资活动现金流

股权募资

债务募资

筹资活动现金流

现金净流量

2022A

31.96

15.61

18.77

39.29

14.12

7.17

8.48

6.30

5.46

3.90

13.16

120.77

93.89

0.61

1.68

19.82

1.09

0.34

4.5

37.00

0.38

2022A

725

251

-527

497

-515

-454

3,448

-706

2,508

2,551

2023E

31.03

36.64

31.81

41.52

14.20

8.45

10.20

5.54

4.48

3.22

15.09

100.00

90.00

0.63

2.21

21.71

1.79

0.44

4.1

28.26

0.50

2023E

1,013

272

-435

817

-193

-192

-2

-206

419

2024E

35.31

39.93

36.52

45.50

14.33

10.27

12.45

5.40

4.28

2.86

15.73

100.00

89.00

0.76

3.02

24.29

1.94

0.61

3.7

20.51

0.68

2024E

1,383

334

-811

886

-209

-207

-63

-342

337

2025E

40.20

39.24

41.29

49.00

14.44

12.33

15.28

4.92

3.81

2.32

17.77

100.00

88.00

0.92

4.27

27.96

2.22

0.86

3.2

15.64

0.96

2025E

1,955

298

-1,179

1,018

-264

-299

455

9,655 13,536

5,262

348

917

1,834

1,404

-58

1,520

137

1,383

1,738

2024E

5,423

2,611

1,283

868

6,903

108

650

1,421

2,788

1,955

-61

108

2,124

170

1,955

2,253

2025E

5,879

3,660

1,664

1,191

8,746 10,237 12,463

102

567

580

3,238

160

653

566

3,238

269

637

550

3,386

10,721 11,985 13,476 15,849

330

866

1,196

215

1,411

457

244

457

1,121

1,579

231

1,809

457

244

562

1,333

1,895

225

2,120

457

244

719

1,816

2,535

281

2,816

457

244

9,310 10,176 11,356 13,033

10,721 11,985 13,476 15,849

资料来源：公司公告、民生证券研究院预测

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插图目录

图1：谷歌从云到边AI战略框架 ......................................................................................................................................................... 3

图2：谷歌研究表明最优的数据集和模型大小比例应该大约1：1 ............................................................................................... 4

图3： UL2算法示意图 ........................................................................................................................................................................... 5

图4：安卓聊天AI DEMO ..................................................................................................................................................................... 5

图5：安卓UI定制AI DEMO .............................................................................................................................................................. 5

图6：通过优化的API使得AI+设备应用开发更加便捷 ................................................................................................................. 6

图7： Studio Bot使用界面 .................................................................................................................................................................. 6

图8：七款谷歌AI安卓应用 ................................................................................................................................................................. 7

图9：谷歌机器人自动垃圾回收 ........................................................................................................................................................... 7

图10：谷歌机器人垃圾回收原理 ......................................................................................................................................................... 7

图11：中科创达Rubik大模型横向扩张路径 ................................................................................................................................... 8

图12：中科创达Rubik大模型赋能机器人案例 ............................................................................................................................... 9

图13：中科创达AI应用生态规划....................................................................................................................................................... 9

图14：中科创达RUBIK Auto+Kanzi .............................................................................................................................................. 10

图15： RUBIK Device支持海量智能硬件 ....................................................................................................................................... 10

表格目录

盈利预测与财务指标 ................................................................................................................................................................................. 1

表1：公司软件许可业务盈利预测 ..................................................................................................................................................... 12

表2：公司软件开发业务盈利预测 ..................................................................................................................................................... 12

表3：公司技术服务业务盈利预测 ..................................................................................................................................................... 13

表4：公司商品销售和其它业务盈利预测 ........................................................................................................................................ 13

表5：公司业务拆分及盈利预测 ......................................................................................................................................................... 13

表6：可比公司估值对比...................................................................................................................................................................... 14

公司财务报表数据预测汇总 ................................................................................................................................................................... 16

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分析师承诺

本报告署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登记为注册分析师，基于认真审慎的工作态度、专业严谨的研究方法与分析逻辑得出研究结论，独立、客观地出具本报告，并对本报告的内容和观点负责。本报告清晰准确地反映了研究人员的研究观点，结论不受任何第三方的授意、影响，研究人员不曾因、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。

评级说明

以报告发布日后的12个月内公司股价（或行业指数）相对同期基准指数的涨跌幅为基准。其中：A股以沪深300指数为基准；新三板以三板成指或三板做市指数为基准；港股以恒生指数为基准；美股以纳斯达克综合指数或标普500指数为基准。

评级

大模型从云到边 终端交互革命孕育历史机遇

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