人工智能概念股名单一览
人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
实际应用于：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
威士顿研究：人工智能核心标的，机构建仓首选！ 公司简介： 威士顿成立于2001年，成立至今二十年，始终致力于企业软件开发和信息化服务，主要包括软件开发、运维服务、系统
来源：雪球App，作者：莱斯投研，（https://xueqiu.com/7216090788/253754818）
公司简介：
威士顿成立于2001年，成立至今二十年，始终致力于企业软件开发和信息化服务，主要包括软件开发、运维服务、系统集成、软件产品及服务业务等。威士顿长期专注智能制造、大数据、人工智能技术，重点聚焦制造、金融行业，致力提升企业在生产、经营过程中的数字化、网络化、智能化水平。基于对客户业务及其所处产业链的深刻理解，和多年来企业信息化实施服务的积累，公司形成了丰富的自主产品及解决方案——汇智系列i+MOM、智营系列O+ERP、智数系列D+DataM、智维系列M+ITSM，四大系列分别聚焦“工厂如何生产”、“企业如何经营”、“企业如何发展”及“如何支撑企业信息化基础平台”等问题。
投资亮点：
1、凭借与上烟集团超过20年的合作，公司在烟草行业形成了较深刻的积累，目前已成为国内该领域大型企业信息化系统的主要供应商之一。国内信息化行业格局较为分散，企业多集中在某几个下游细分领域进行差异化竞争；公司成立以来深耕烟草业，取得了一定的竞争优势。在烟草领域，公司自设立开始就与上烟集团及其下属单位建立合作，至今已超过20年，2020-2022年公司与上烟集团的订单金额分别为1.31亿元、1.30亿元、1.74亿元，合作稳定且具有持续性；凭借与上烟集团的合作，公司对于烟草行业的业务流程细节积累了深刻的见解，并在此基础上成功拓展了江苏中烟、湖北中烟、广东烟草等7家烟草客户，在烟草行业的竞争力持续强化。
2、近年来公司逐渐加大对金融领域客户的拓展力度。公司实际控制人在公司成立前曾从事IT代理产品的销售工作，与交通银行建立了业务往来，成立公司后在金融领域发展了交通银行作为长期合作客户。报告期内，公司逐渐加大金融客户的拓展力度，除交通银行外，报告期内客户还包括浦发银行、汇添富基金、中国银联等大型金融机构，2021-2022年公司来自金融行业客户的销售收入增幅分别为42.64%和15.07%，高于营业总收入增幅。
股价催化剂：
威士顿覆盖人工智能，工业互联，数据要素，机器人，算力算法，机器视觉，和互联金融等多重热门题材。
公司估值
同行业上市公司对比：综合考虑业务与服务模式、产品类型等方面，选取中科信息300678，星环科技688031，中控技术688777和宝信软件600845为威士顿的可比上市公司，公司作为头部烟草公司软件服务商，对标中科信300678；公司深耕工业互联，对标宝信软件600845，公司毛利率高于以上公司，但营收估摸不及行业平均。考虑到威士顿未来成长性和稀缺性，参照次新股星环科技688031，给于120——150亿估值，对应目标股价136.36——170.45元，中长期不排除到200元。
风险提示：
对大客户上海烟草公司过于依赖，工业软件在烟草金融以外行业扩展不及预期，人工智能应用和机器人项目开发不及预期，市场投资风格变化等。
$N威士顿(SZ301315)$$中科信息(SZ300678)$ $星环科技-U(SH688031)$
人工智能主题分化存真下的投资线索
海外股指主要涨幅由核心标的贡献，国内AIGC概念标的同样演绎“分化存真”。
年初至今SPX上涨超过12.5%，其中市值占比最高的七家企业(苹果、微软、谷歌、亚马逊、特斯拉、Meta)年初至今综合涨幅超过50%，这七家企业市值占SPX的不足25%，但贡献了超过95%的涨幅，AIGC产业持续演化过程中，SPX分化尤为明显。
A股方面，指数和个股层面上的分化实际发生在4月之后，人工智能行情主要经历三个阶段：
1）2月-3月末的普涨段；
2）3月末至5月初，分化度较高但赚钱效应中枢下移；
3）优质个股赚钱效应、赛道分化度小幅下降。
海外AIGC相关概念标的“分化存真”逻辑演绎的更早，产业链各层次内部同样出现分化。从产业链分层看，海外人工智能产业链可分为基础层、技术层、应用终端层三个层次，整体表现上基础层优于技术层，技术层优于应用层。
基础层内部，英伟达年初至今表现更好；
技术层内部，技术进度更领先的Meta年初至今表现优于其他企业；
应用层整体波动较大，更受短期看点驱动，BIGBEAR、BuzzFeed有过大幅上涨但持续性差。
企业视角：基于英伟达、特斯拉过去十年，看优质企业如何穿越周期。
不论是英伟达还是特斯拉，在创造α的过程中，始终具备较强的产品力。英伟达不断完成GPU架构迭代，抢占市场份额，特斯拉前期完善S3XY产品矩阵，率先占领用户心智。
从业绩视角看，英伟达在股价表现相对强势的区间里，“数据中心+游戏”两大主要板块综合增速持续上行或增速高于50%；而特斯拉在“盈利改善+现金流改善”的区间里，表现相对更好。国内AI企业在分化存真的过程中，业绩和产品力仍是值得关注的核心变量。
产业视角：“SCIR”框架下的AI赛道投资机会。
从供给端和应用端出发，可以将AI产业链上的企业分成SCIR四类，其中“S”即Supplier，包括算法、算力+平台，“C”即Combiner，指的是AI作为介入方，对原有模型部分逻辑功能进行提升的企业，包括ERP等；“I”即Invoker，指的是主营产品/服务可以直接调用大模型的企业；“R”是Refiner，指的是直接应用大模型对业务本身提升有限，需要通过企业数据+大模型的梯度微调，实现垂域小模型演化的企业，通常分布在游戏、数据处理、自动驾驶、网络安全、金融科技等领域内。
核心结论：供给端全阶段受益，应用端存在较为分明的先后次序。
基础层和技术层作为人工智能的技术底座，在需求提升的过程中长期受益；Invoker类企业在前期应用端爆发时，直接嫁接大模型接口提前受益；Combiner类企业需要寻找大模型输出与产品某部分功能的契合度，受益时间晚于Invoker；Refiner类企业需要借助自身数据训练大模型，打造自身的垂域小模型，前期准备时间更长，成本也更高。从分化程度看，Refiner>Combiner>Invoker>Supplier。自下而上筛选企业方面，供给端关注增量需求空间带来的收入爆发力，需求端关注大模型是否帮助企业完成降本增效，进而提升企业经营绩效。
风险提示：本文列举的公司和个股仅作为历史复盘，不作为推荐依据，也不构成投资意见。
By：国信证券——策论AI系列(三)人工智能主题分化存真下的投资线索—2023年06月16日
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