2023年中科创达研究报告 智能操作系统服务商

中科创达：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。

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。

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%。

较 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。

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。

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。

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。

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。

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1022时会有明显的 跃升。

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。

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 。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。如今的大模型算法原理都是 基于 Google 发布的 Transformer 架构设计，GPT 系列模型也是在 Transformer 的基础上进行调整和训练的，相关的算法架构和数学原理 都属于公开信息，并不构成很强的技术壁垒。

高质量的训练数据是模型高质量表现的最重要因素。B 端行业获取数据 的能力就成为了关键。如今发布的大模型是基于部分的 Common Crawl 数据以及部分高质量的非公开数据进行训练的，能否拥有高质量 的数据是模型能否获得良好表现的最重要决定因素。因此，更多拥有 toB 行业数据的 AI 公司最有希望能够训练出最好的模型。

目前人工智能技术刚刚突破通用技术研发的奇点，商业化程度还不高， 有广阔的市场前景。每个行业的演进都可以用早期技术研发、产品化和 产业化的发展历程来概括。ChatGPT 发布以来，通用人工智能技术引 起社会的广泛关注，但相关落地场景的商业模式还处在早期的产品化探 索阶段，拥有广阔的发展前景。

Rubik 魔方大模型定位行业通用大模型，可赋能创达核心 OS 能 力

创达做了什么样的大模型？

中科创达发布的 Rubik 魔方大模型家族可以分为多个部分： 1）基础大模型 Rubik Foundation Model Family：主要分为 Rubik Language 语言大模型、Rubik Edge 边缘侧大模型和 Rubik MultiModal 多模态大模型。 2）应用端模型：Rubik Studio、Rubik Auto、Rubik Device 和 Rubik Enterprise。 Rubik Studio Rubik Studio 是开发端的大模型。中科创达拥有丰富 的开发经验，在过去积累了几千次成功发布的 Package，有着几千 亿行的代码，通过整合可以把 Android 知识变成巨大知识库，为未 来整体的研发发挥巨大的价值。 Rubik Auto Rubik Auto 是适用于机器人的大模型。智能汽车也是 机器人的一种，在未来模型可能会在端侧运行或是进行云端的私有 化部署，可以满足客户的定制化需求。 Rubik Device 中科创达在智能硬件业务中拥有很强的竞争力。未 来 Rubik Device 能够成为终端设备的“大脑”，能将整个设备变成 机器人，形成场景智能中心。 Rubik Enterprise 中科创达一直进行全球化布局，在全球 15 个国 家和地区拥有研发中心和团队，能够支持世界各地客户的私有化部 署。同时创达的产品是软硬件一体。无论是推理还是都需要发挥中间件的基础能力，这本身就是创达具备的能力优势。这能够支持创 达的模型产品在边缘侧运行起来，为世界各国的业务伙伴赋能。

应用案例：创达结合应用端模型的 Rubik GeniusCanvas（天才画布） 产品表现出了可观的应用潜力。 Rubik GeniusCanvas 是一款面向设计 师的软件，其能力来源于 Rubik Studio 和 Kanzi 工具的结合。Rubik Studio 是基于大语言模型的智能编码工具，可以对设计师输入的文案进 行分析，理解含义并生成创意。随后结合 Kanzi 工具的能力生成创意方 案，大幅提升设计师的工作效率。 设计师可以基于 Rubik GeniusCanvas 完成概念创作、3D 元素设计、 交互与视觉、特效及场景制作和应用开发集成等设计步骤。概念创作 周期可以从原来的 3~4 周缩短至近 1 周，开发周期缩短超过 70%，而 在 3D 元素设计的周期可以由原来的 4~6 周缩短至近 3 天，周期缩短 超过 85%。

Rubik 并非传统意义上的“行业垂类模型”，而是结合通用行业数据训 练出的“行业通用大模型”。传统行业垂类模型是指针对某个具体的行 业领域（如金融、医疗、教育等）进行深度学习模型的训练和优化，以 在某个领域内解决特定问题，通过在 L0 级通用大模型上使用某个具体 行业领域的数据进行训练并调试，用以获得解决该领域的良好性能和效 果，例如彭博发布的 BloombergGPT 等；而创达的 Rubik 魔方大模型 是行业通用大模型是定位为 L0.5 级通用行业大模型，强调了针对一系 列特定领域和场景的通用性，而非单一垂类场景的大模型。

创达为什么选择做大模型？

创达始终秉持“技术为核心”的价值观，自研大模型符合其一向的技 术追求和战略选择。公司一直秉持“以技术为核心竞争力”的价值观， 在关键能力上进行卡位，形成生态优势，对于产业的技术趋势，技术布 局和产品规划进行了成功的战略选择；同时又以技术为技术，加速了在 技术、研发、产品、行业标准、体系认证、产业投资、客户开拓等领域 的全方位合作，不断提升公司核心竞争力。

创达及其行业用户对于 AI 的需求不能通过市面上 L0 级的模型来满足。 国内百度、华为、阿里、商汤、科大讯飞等数十家公司都有大模型研发 布局，但是这种基础设施型 L0 级大模型在 B 端行业应用中很难满足创 达和行业用户实际的需求：

1）在具体的开发场景下，通用语言模型的能力仍旧不足。以代码开发 为例，在使用 GitHub Copilot 的开发者中，有 90% 表示可以更快 地完成任务，其中 73% 的人能够更好地保持顺畅并节省精力。高 达 75% 的开发者在使用 Copilot 时感到更有成就感，并且能够专注 于工作，这种 AI 代码生成工具能够带来巨大的效率提升。目前中 国还没有类似 Github Copilot 的成熟代码生成工具。

满足行业用户数据安全和私有化部署模型的需求。以 ChatGPT 为 代表，金融行业企业很早就对 ChatGPT 进行了相关限制：2023 年 2 月，J.P Morgan、美国银行、花旗、富国银行等机构都表示会限 制员工对 ChatGPT 的使用。三星在员工接入使用 ChatGPT 后发生 了三起资料外泄事故，泄露的内容涉及源代码、产品良率以及会议 纪要等机密信息，随后三星电子禁止员工将 ChatGPT 等生成式人 工智能作为办公辅助工具。

2）对于机器人和智能汽车座舱域等场景，目前的通用语言模型难以进 行边缘侧部署。目前通用大模型对算力需求较大，因此多数都采用 云端部署模式，对于边缘侧场景的支持不够，难以满足相关需求。 中科创达布局边缘计算多年，推出了专为边缘计算应用场景设计和 研发的系列软硬件一体化产品——EBX 边缘智能站，算力可以覆盖 1.7TOPS 至 85TOPS。中科创达的大模型开发工作能够和相应计 算平台硬件结合，针对边缘侧场景提供更有效的落地方案。

大模型能够大规模降本增效，并能够全方位赋能创达的能力和产品。 通用 AI 模型的本质是一种工具，是未来人工智能时代的基础设施。部 署在云端时，大模型是一种 PaaS 能力；而部署在终端时，最终将化为 一种操作系统的能力。创达的核心能力是平台化、工具化的“适配”能 力，是在为终端厂商、芯片厂商和应用端用户提供技术支持与服务。 AI 的发展和应用能够全方位增强创达的 OS 开发能力，大大提升开发 的效率，最终实现操作系统维度上的“Smart to Intelligence”。

AI 模型也能够全面赋能创达的产品线。目前中科创达魔方 Rubik 大模 型，和既有的产品、业务都在密切融合，并已经在智能助理、边缘 AI 中得以应用。在智能助手方面，通过大模型训练，智能助理成为了能够 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，为企业营销及客户拓展提供了新的助力。在边缘 AI 方面,大模型 提升了边缘计算在自然语言、图形图像处理、个性化推荐等领域的准确 性与效率。

创达为什么能够做大模型？

创达在行业通用大模型领域内积累了大量的优质行业数据。中科创达 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。同时中科创达与行业内芯片公司、终端公司均有多 年合作。同时公司有相应硬件产品线，在智能终端、智能物联网、智能 汽车等行业领域丰富的应用和实践经验，能够助力大模型的相关研发。

创达具有强大的工程技术能力，且有多年 AI 模型和产品的开发经验。 如今操作系统成为智能产业的核心中枢。为了支撑快速迭代的硬件开发 和持续增长的应用市场，操作系统的复杂度已提高到前所未有的重要程 度。创达在操作系统开发领域积累了多年的开发经验，培养了一批优秀 的开发工程师。近年来，中科创达持续扩充技术人员数量，在 2022 年 拥有 12059 名技术人员，有着深厚的技术开发实力和完备的人才团队。

在人工智能领域，创达有多年技术能力的积累。创达拥有人工智能开 发平台 Model Farm，功能覆盖数据管理、数据标注、模型训练评估、 在线测试、模型导出等全部流程，可高效支持数据智能化分析场景，特 别是其低代码开发的特性，不但加快了模型训练进度，还大幅降低了用 户的使用难度。在此基础上，ModelFarm 系统还自带至少 50 种预训练 模型，可供用户自由选择。

创达与产业内伙伴进行了共建实验室模式的合作，能够更容易获取算 力支持。自 2018 中兴受到美国制裁以来，美国以“国家安全”等各种 缘由通过法案、实体清单以及联盟的形式来限制中国芯片业的发展，限 制内容涵盖 EDA、设备材料、晶圆代工以及成品芯片等与芯片相关的 产业。其中，主要用于深度学习运算的 NVIDIA GPU 芯片被限制对中 国出口：2022 年 8 月，美国政府正式限制 A100 和 H100 等计算 GPU 芯片向中国出口；AMD 同样被要求不准向中国客户销售高端 AI GPU 芯片 MI250。对于国内企业而言，高性能的 GPU 计算芯片缺失会对 AI 模型训练带来较大影响。

2023 年 5 月，中科创达宣布与亚马逊云科技面向大语言模型应用领域 展开战略合作，共同成立人工智能联合创新实验室。 亚马逊云科技连续 12 年被 Gartner 评为“全球云计算领导者”，有着身 后的算力平台搭建和相关经验积累。双方合作不仅能够聚焦 AI 大模型 在行业场景中的应用创新与工程化，并将以生成式 AI 为切入口，围绕 相关的创新应用场景进行研究、设计和方案原型开发。亚马逊云科技拥 有覆盖全球的基础设施，超过 200 大类广泛而深入的云服务业务基础。 双方的合作能够推动相关开发工作的进程。

目前大模型开发和应用的代价并非不可承受的，且在可见的未来会逐 渐降低。文心一言开启内测的 1 个多月时间内完成了四次技术版本升级， 将推理成本降为了之前的十分之一。OpenAI 在 3 月份允许开发者通过 API 将 Chatgpt 和 Wisper 模型应用其程序和产品中，此次定价为 0.2 美分/千 tokens，对应为百亿参数级别模型，而 Chatgpt 在训练中使用 奖励模型，对应为千亿参数模型，说明 OpenAI 将千亿模型的学习能力 浓缩到百亿参数模型，从而降低在推理端的成本。业内的 L0 级大模型 已经完成了显著的降本过程，未来随着模型的迭代还将持续降低训练和 推理成本。

大模型训练的技术和工具也在持续迭代，能够为模型训练提供更好的 支持手段。2023 年 4 月，微软宣布开源 DeepSpeed-Chat，能够协助 用户训练大语言模型。DeepSpeed-Chat 其具备训练、强化推理以及 RLHF 技术等功能，可将训练速度提升 15 倍，大大降低企业开发大模 型的成本。随着越来越多相关技术的涌现，相关开发成本也能够持续下 行。

投资分析

中科创达是国内的龙头操作系统平台公司、我们对中科创达的智能软件 业务、智能汽车业务和智能物联网业务做出如下预测： 智能软件业务 公司智能软件业务收入主要来源于手机 Android 开发等 相关业务。考虑到 2023 年手机市场出货量有所下降，叠加全球经济复 苏放缓，我们预计公司 2023-2025 年手机业务营业收入分别为 20.9/22.7/24.4 亿元，同比增长 10%/9%/7%。 智能汽车业务 公司作为智能汽车 OS 平台的龙头公司，有着丰富的操 作系统开发经验，拥有 Qualcomm、NVIDIA、地平线、黑芝麻等产业 生态伙伴，其智能座舱和智能驾驶相关产品在业内拥有较好口碑。随着 汽车 SOA 趋势的演进和智能驾驶和智能座舱渗透率的不断提升，公司 业内获得较快业务增长。我们预计公司 2023-2025 年智能汽车业务营 业收入分别为 23.0/29.8/38.9 亿元，同比增长 28%/29%/31%。 智能物联网业务 公司拥有多年的智能物联网产品开发经历，在 Video Conference、XR、Camera、Arm Server、机器人、边缘计算等赛道 都有较多布局，拥有完备的产品线。未来随着 Rubik 大模型的开发与边 缘侧部署，公司的产品有望拓宽使用功能提升产品价值，获得更多增长 空间。我们预计公司 2023-2025 年智能网联网业务营业收入分别为 23.9/32.2/43.1 亿元，同比增长 36%/35%/34%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）