2023年智微智能研究报告：工业+算力+教育三轮驱动，成长可期

智微智能：物联网数字化核心方案商

发展历程：多年技术与市场积累，助力公司步入高速增长期

国内领先的“云网边端”全场景产品及方案服务商。智微智能是国内领先的“云网边端” 全场景产品及方案服务商，致力于为客户提供智能场景下“云网边端”一体化软硬件产品 及方案。公司的产品与方案已应用于智慧教育、智慧办公、智慧医疗、数据中心、工业自 动化、机器人、边缘计算、网络安全等领域，且公司还在向智慧能源、智慧交通、智慧物 流等新场景不断探索。

公司发展可以分为三个阶段： 初创发展期（2011-2016）：丰富产品业务，大力拓展市场。在初创发展期，公司一方面持 续拓展产品与业务，逐步建立各大事业部与团队，另一方面不断加强与英特尔的合作，还 与英特尔共同发布了 OPS 规范标准。在这一阶段，企业还重点发力海外物联网市场，并使 得产品在众多海外国家热销。 发展积累期（2017-2020）：加强技术研发，屡获技术大奖。在发展积累期，公司加强技术 研发，多次获得各项技术大奖，例如 2018 英特尔物联网 ODM 创新行业拓展奖、INTEL 2019 应用创新奖、INTEL 2020 最佳创新设计奖。此外，公司还在武汉设立了研发中心，其自主 研发的一体化边缘计算机亮相云栖大会，并成功获得了国家级“高新技术企业”认证。 高速发展期（2021-至今）：获评专精特新企业，上市开启新征程。经过多年的技术与市场 积累，公司越发受到认可，开启了高速发展期：2021 年 8 月，公司被认定为“广东省物联 网智能硬件设备（智微智能）工程技术研究中心”；2021 年 9 月，公司入选国家专精特新 “小巨人”企业；2022 年 8 月，公司在深交所主板成功上市。

历史股价表现受行业驱动明显，未来有望逐步体现差异化优势。从公司上市以来股价表现 来看，基本在 20-30 元/股之间震荡徘徊，整体走势与万得信息技术指数基本一致，主要受 行业整体景气度驱动影响。我们认为，随着公司逐步拓展工业自动化、边缘计算等新行业、 新场景，市场空间有望逐步拓宽，在柔性制造技术加持下，未来股价表现有望逐步体现出 差异化优势。

公司治理：股权高度集中，高管行业经验丰富

股权高度集中，股权激励或助力未来发展。据 Wind 数据，截至 2023 年 8 月 1 日，公司的 实际控制人袁微微、郭旭辉夫妇，两人合计持股约 71%，共同控制公司并参与公司的经营 管理，一致行动关系稳定。智展投资和智聚投资为核心员工持股平台，核心员工持股有利 于发挥股权激励效应，或将助力企业未来发展。

发布股权激励计划，彰显公司信心。2023 年 1 月 13 日公司发布《智微智能:2023 年股票 期权与限制性股票激励计划(草案)》，拟向符合授予条件的 160 名激励对象授予 561.91 万份 股票期权，行权价格为 16.06 元/份，向符合授予条件的 47 名激励对象授予 219.20 万股限 制性股票，授予价格为 10.71 元/股。本次激励计划首次授予股票期权/限制性股票分别占公 告时公司股本总额的 2.27%/0.89%，合计约占公告时公司股本总额的 3.16%。我们认为， 股权激励计划有助于调动核心团队积极性，为公司长期健康发展奠定基础。此外，根据激 励考核目标，以 2021 年为基数，23-25 年收入增速目标分别为 25%/50%/80%，23-25 年 净利润增速目标分别为 25%/50%/80%，二者达成其一即可解锁。我们认为，股权激励计划 提出较高的业绩增速考核目标，充分彰显公司未来发展信心。

高管团队行业经验丰富，有利于企业长期良好发展。许多高管曾在产业中的相关企业任重 要职位：副总经理涂友冬曾任深圳市先冠电子有限公司研发部经理、深圳市智微智能科技 开发有限公司研发中心负责人；副总经理翟荣宣曾任深圳市先冠电子有限公司-硬件工程师/ 笔记本硬件主管、智微有限研发中心联席负责人。现任深圳市智微智能科技股份有限公司 副总经理、研发中心联席负责人。我们认为高管团队丰富的行业经验，有利于提升企业的 竞争力，促进企业的长期良好发展。

财务分析：营业总收入稳步提升，归母净利润短期承压

2019-2022 年归母净利润 CAGR 为 51.16%。2018-2022 年的营业总收入分别为 12.74 亿 元、13.97 亿元、19.33 亿元、27.00 亿元、30.33 亿元，2019-2022 年的同比增速分别为 9.64%、38.31%、39.71%、12.32%，2019-2022 年 CAGR 为 24.20%；2018-2022 年归 母净利润分别为 0.23 亿元、0.89 亿元、1.46 亿元、1.97 亿元、1.19 亿元，2019-2022 年 的同比增速分别为 288.05%、64.52%、35.39%、-39.60%，2019-2022 年 CAGR 为 51.16%。 2022 年公司营收增速放缓、归母净利润同比负增长，主要受宏观经济波动、汇兑损失增加 等因素影响。

网络设备业务营收占比快速提升，营收来源走向多元化。2018-2022 年公司教育办公类产 品的营收占比从 2019 年的高峰 49.73%下降至 2022 年的 36.48%，而网络设备类产品则从 2018 年的 0.17%快速提升至了 19.62%。该占比变化主要源于网络设备类产品营收的快速 增长，主因数字经济发展推动网络设备需求持续增长，同时高带宽需求驱动网络设备迭代 升级。 部分业务受大客户采购影响毛利率下滑。公司教育办公类、消费类、网络设备类、零售类 及其他、网络安全类 2018-2022 年的平均毛利率水平分别为 16.28%、15.76%、17.28%、 21.43%、16.29%。其中网络设备类产品毛利率从 2018 年的 25.11%下降至了 2022 年的 9.26%，主因大客户采购占比提升，影响议价能力。网络安全类产品的毛利率水平则快速提 升，从 2018 年的 18.13%提升至 2020 年的 23.19%，2022 年回落至 17.47%，毛利率波动 主要受不同单品出货节奏影响。

公司净利率短期承压。费用率方面，2020-2022 年公司销售/管理/研发费用率呈现上升态势。 2022 年公司销售/管理/研发费用率分别同增 0.13/0.39/0.53pct，主因：1）公司逆向扩张团 队规模，销售、管理及研发人员薪酬增加；2）受宏观经济波动影响，2022 年收入增速下 滑。受费用率上行影响，公司 2022 年净利率同比下滑 3.37pct。

推荐逻辑一：从白牌到自主品牌，盈利能力增长可期

市场空间：国内工业互联网渗透率低，未来增长前景广阔

智能制造产业升级持续推进，高端化转型需要工业互联。据 Wind，2011-2021 年，我国工 业增加值从 19.51 万亿元增长至 37.26 亿元，CAGR 为 6.68%，呈现稳步增长趋势。其中， 我国制造产业结构加快升级，据国家统计局，我国高技术制造业占规模以上工业增加值比 重由 2016 年 12.40%增长至 2021 年的 15.10%，高技术工业增加值比重持续上行。智能制 造升级所需要重点投入的领域可概括为“云”、“网”、“端”三大领域：一是“云”：工业大 数据及云计算；二是“网”：覆盖产业链整体的工业互联网；三是“端”：与工业互联网融 为一体的工业机器人、智能机床等工业智能终端设备。工业互联网是连接智能制造产业“云” 与“端”的纽带，通过平台、软件、数据、算法将设备（工业机器人、智能机床）和信息 （供应链管理）互联，提升制造业智能化水平。

当前国内工业互联网渗透率较低，未来增长空间大。根据国家工业信息安全发展研究中心 数据，2020 年、2021 年中国工业互联网平台应用普及率分别为 14.7%、17.5%，企业工业 设备上云率分别为 13.1%、15.5%，未来渗透率有望大幅提升。据国家工业信息安全发展研 究中心预计，2025 年中国工业互联网平台应用普及率和企业工业设备上云率分别提升至 45% 和 30%，较 2021 年分别提升 2.6 倍、1.9 倍。随着渗透率提升，国内工业互联网市场规模 有望迎来较快增长。

公司布局：打造“智微工业”自主品牌，聚焦工业自动化解决方案

依托智微工业自主品牌，持续推进从“白牌”到自主品牌的转型。智微工业结合边缘计算、 机器视觉、5G、AI 等技术，提供从单一硬件产品到整体解决方案的服务，其工业产品包括 工业主板、核心板、工控整机、边缘计算整机、工业平板和工业网关等。其中工业主板包 括 ATX、MicroATX、MiniITX 多系列产品，可搭配 Intel Atom、Core、Xeon 级别处理器、 涵盖入门级至服务器级性能；核心板包括 Phoenix Hill、COME、SMARC 系列产品；机器 视觉工控机涵盖低功耗与高性能系列；机器人控制器则分别对应工业机械手臂、AGV/AMR 移动机器人的不同需求。随着公司自有产品线不断拓宽，商业模式也逐渐从“白牌”向自 主品牌转变。

以 AI 环保屋方案为例，公司自主品牌产品具备较好性能表现。厦门多个社区的智能环保屋 AI 智能监管系统采用 E098 智能边缘网关，通过配备高精度摄像头和图像识别算法的智能 监测设备，提高了垃圾分类的准确性。其中，核心硬件智微工业 E098 智能边缘网关主控是 基于 Intel 11 代 Tiger Lake-U 平台设计打造的，支持 Celeron、i3、i5、i7 处理器，可扩展 M.2 AI 加速卡，最大支持扩展 16T 算力；具备自生核显算力，提供 8-32 路推理。E098 支 持 4 路 USB，6 路 COM，能为智能环保屋提供外路摄像头连接性能，还可扩展更多外设帮 助系统快速了解处理智能环保屋的投放情况。

海外对标：对标海外工控龙头，盈利能力增长可期

公司主要对标全球工控龙头—研华科技。研华科技是台湾一家工业自动化设备公司，主要 从事工业计算机及相关配件的制造、组装和销售，拥有工业物联网、嵌入式物联网、云端 物联网、物联网服务四大事业群，主要产品包括嵌入式电脑、工业自动化等等。其产品类 型及型号丰富，例如嵌入式模块化电脑就包括 COM-HPC、COM-Express Compact、 COM-Express Basic、COM-Express Mini、ETX 及 Qseven 系列，支持从 AMD V1000 到 Intel Core i 系列的 CPU。在行业应用方面，研华科技的产品能够广泛应用于智能能源与 环境、智能工厂、智能医疗、智能物流、智能设备制造、智能交通系统、智能零售等场景。 据 Markets and Markets 数据，2022 年全球工业计算机市场规模约 50 亿美元；据 wind， 2022 年研华科技营收 22.6 亿美元，对应市占率 45.2%。

收入/利润对比：公司 2022 年营收体量接近研华科技 2006 年水平，净利润仍有较大差距。 研华科技营业收入保持稳定增长，仅 2009 年和 2020 年分别受金融危机和疫情影响出现下 降，2007-2022 年 CAGR 为 10.1%。2021 年研华科技的业务逐步恢复，2022 年营收同比 增长 16.3%，达到 157.27 亿元。净利润来看，研华的净利润基本与营业收入保持同步增长， 2007-2022 年 CAGR 为 8.5%，2022 年净利润达到 24.45 亿元，同比增长 28.8%。对比收 入来看，智微智能 2022 年营业总收入达到 30.33 亿元，与研华科技 2006 年营收 30.63 亿 元接近，目前公司仍处于企业成长初期，未来营收体量增长前景广阔。对比净利润来看， 公司 2022 年实现归母净利润 1.19 亿元，较研华 2006 年净利润 6.08 亿元仍有较大差距。

毛利率对比：工业自主品牌转型有望提振公司毛利率水平。我们认为，公司与研华科技净 利润体量的差异，很大一部分来自毛利率差距。对比来看，研华 2006 年以来，毛利率中枢 基本维持在 40%上下，处于较高水平；智微智能 2018 年以来毛利率在 15.3%-17.5%之间 波动，相较研华科技而言有较大差距。我们认为，研华主营业务集中在工业领域，在工控 设备领域积累了较深厚的技术壁垒，因此享有更高的产业议价能力。随着智微智能从工控 白牌向自有品牌转型，未来有望对标研华，发力工控产品业务，逐步提升盈利能力。

产品对比：全面布局“端边云网”，多维度加速追赶。研华科技利用自身在数据采集、边缘 控制、云端分析等多年优势，打造端、边、云协同，赋能智能制造、智慧能源、智慧城市 等产业的数智化。智微智能基于“端边云网”架构体系进行全场景产品及服务方案布局， 为客户提供智能场景下“端边云网”一体化软硬件产品及方案。两者的不同点在于开展逻 辑，研华科技深耕工控领域数十年后，才逐渐拓展物联网及云平台业务，并渗透更多行业 场景；而智微智能更大程度上是从整体进行同步布局，自 2011 年成立之初就致力于面向教 育、零售、金融等行业领域提供场景化产品，并于 2016 年开启物联网整体解决方案，上市 时已形成“端边云网”全场景产品矩阵。 场景对比：发力工业自动化，开启增长新曲线。研华科技的产品能够广泛应用于智能能源 与环境、智能工厂、智能医疗、智能物流、智能设备制造、智能交通系统、智能零售等场 景，提供符合不同场景需求的一站式解决方案。智微智能同样布多行业布局场景化应用， 产品及方案已应用于智慧教育、智慧办公、新零售、智慧金融等领域，并向工业、能源、 交通、物流等新场景不断探索，未来有望发展成基于自研软硬件产品的系统级方案供应商， 打造智慧物联网生态格局。

推荐逻辑二：边缘计算有望拓宽公司成长空间

大模型带来大算力需求，算力硬件板块有望迎来高增长

大模型军备竞赛的浪潮下，算力需求快速增长。以 GPT-3 模型为例，随着模型朝更大体量 的方向演进，参数量从 GPT-3 Small 的 1.25 亿个增长到 GPT-3 175B 的 1746 亿个，一次 训练所需的计算量从 2.6PFlop/s-day 增至 3640PFlop/s-day。与此同时，在不同学习样本 （包括小样本、单一样本、零样本）条件下的模型，随着参数量的提升均实现不同幅度的 上下文学习能力改善，外在表现为语言准确率的提升。我们认为，随着大模型训练表现出 越来越强大的实战能力，未来或将成为 NLP 训练的主流选择。

算力规模扩张或将带动算力硬件采购需求。训练与推理数据量增加、模型算法愈加复杂、 应用场景的深入和扩展，带来了对算力需求的快速提升。据 IDC，以半精度（FP16）运算 能力换算，2022 年中国智能算力规模约 268EFLOPS，预计 2026 年智能算力规模将达到 1271EFLOPS，22-26 年 CAGR 将达 48%；2022 年中国通用算力规模约 57EFLOPS，预 计 2026 年达 111EFLOPS，22-26 年 CAGR 将达 18%。我们认为，随着大模型持续迭代升 级和 AIGC 各项应用的落地，市场对训练与推理算力需求与储存需求将持续旺盛增长，AI 及通用服务器的市场空间将得到进一步扩张。

模型压缩+端侧应用，算力需求有望向边缘侧延伸

大模型对算力和内存的高要求限制了其在端侧设备的部署。虽然大语言模型（LLM）展现 了令人印象深刻的学习和推理能力，例如 1750 亿参数规模的大模型至少需要 350GB 的 GPU 内存，只有专门的大型数据中心才能支持其运行。而随着日常消费和工业领域端侧智 能设备的普及，端侧及边缘侧推理的需求也在不断扩张，如何实现深度学习模型在边端侧 的部署也成为工业界研究的一大方向。 模型压缩算为深度学习模型在端侧设备的部署提供有利条件。由于端侧及边缘测设备的算 力和内存有限，无法满足大模型推理的需求，而模型压缩算法可将一个庞大而复杂的预训 练模型转化为一个精简的小模型，有助于实现深度学习模型在边端设备上的部署。

以知识蒸馏算法为例，最新的逐步蒸馏法可在较高精度下实现模型的有效压缩。2023 年 5 月，华盛顿大学联合谷歌云计算人工智能研究院、谷歌研究院发表论文《Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes》，引入逐步蒸馏（Distilling Step-by-Step）新范式，该方法能够有效 减少微调和传统蒸馏算法所需的数据量，并且能够提供可媲美大模型的训练效果。该论文 提出了三个试验结论：1）逐步蒸馏算法在各个数据集上实现了更好的性能，平均减少了 50% 以上的训练实例（最多可减少 85%）；2）逐步蒸馏算法可使小模型能够提供优于大模型的 表现，极大地降低了模型部署所需的计算与内存成本；3）该研究在缩减模型尺寸的同时， 也减少了训练数据量，例如研究者使用一个 770M 的 T5 模型超越了拥有 540B 参数的大模 型的性能，而这个小模型只使用了现有微调所需标记数据集的 80%。

逐步蒸馏的核心是使用大模型进行思维链（CoT）推理生成的答案作为训练数据集。其主 要步骤为：1）给定一个大模型（LLM）和无标签的数据集，提示大模型生成输出标签以及 证明该标签成立的理由，理由用自然语言解释，为大模型预测的标签提供支持；2）除了使 用任务标签以外，结合大模型生成的理由来训练更小的下游模型，为小模型提供更丰富的 信息。

随着模型压缩技术的发展，边缘计算服务器市场有望得到进一步扩张。据 IDC 估计，2022 年中国边缘计算服务器整体市场规模有望达到 42.7 亿美元，同比增长 25.6%；预计 2021-2026 年中国边缘计算服务器整体市场年复合增长率将达到 23.1%。我们认为，随着 知识蒸馏等模型压缩技术的不断发展，可在保有大模型原有性能与精度的前提下降低对推 理算力与储存的需求，为人工智能推理模型的边端侧部署创造了有利条件，有望刺激边缘 计算硬件设备市场空间的进一步扩张。

拥抱英伟达 Jetson，边缘计算有望打开公司成长空间

拥抱英伟达 Jetson，E 系列边缘计算服务器性能出众。面对快速增长的市场需求，基于 NVIDIA Jetson Orin 平台，公司于 2023 年 6 月推出分别搭载 Jetson Orin NX 和 Jetson Orin Nano 平台的 E618、E608 服务器模组，其中 E618 提供可选 NX 8G 和 16G 配置，应用于 复杂程度高的 AI 推理计算场景，E608 提供 Nano 4G 和 8G 配置，应用于简单基础的边缘 计算场景。公司该系列产品具有三大优势：1）公司 E 系列边缘计算服务器采用英伟达 Jetson 方案，而非传统 CPU 方案，AI 计算能力更强，更适合人工智能推理场景； 2）E618/E608 支持 CUDA 生态系统，通过软件加速实现更高效的 AI 运算；3）产品符合高标准工业化设 计和用料，通过了工业级测试标准和验证，具备较好的可靠性和稳定性。

打造边缘综合网关 JTG 系列，打通传输效率环节。智微智能边缘综合网关系列分为工业标 准和商业标准两种类型，适用于不同的温度环境和广阔地理范围，提高超远距离终端广域 网的数据处理效率。JTG-N43 工业网关，实现边缘计算网关的灵活部署，就近提供智能连 接和数据处理业务，实现业务实时、业务智能等智能服务，有效提升业务的智能决策效率； JTG-N23 应用于广阔地理范围的终端接入环境，具备数据采集、本地存储、智能网关、本 地与远程控制等功能，帮助用户降低远端广域网的开支和提高网络部署连接的灵活性。

边缘计算有望拓宽公司成长空间。我们认为，随着大模型带来的算力需求不断增长、模型 部署逐步从云端向边缘侧延伸，算力需求有望在多场景加速释放，由此带来大量算力硬件 建设需求。这其中，公司积极布局云端 AI 服务器及边缘计算服务器，与英伟达实现紧密合 作，有望凭借出色产品力，实现市场份额进一步提升和服务器收入的快速增长。

推荐逻辑三：教育信息化/国产化助力公司市场份额提升

教育信息化：产业政策护航教育信息化市场稳步增长

产业政策助推教育信息化标准完善及经费提升。教育信息化政策逐步推进，从“三通两平 台”建设进入 2.0 计划的“三全两高一大”发展目标。基于总体方针，教育信息化设备相关 政策逐步完善。 1）标准完善：《职业院校数字校园建设规范》、《教育信息化“十三五”规划》、《交互式电 子白板》等政策中均对教育信息化硬件设备的标准进行了优化，2021 年印发的《关于推进 教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》进一步提出完善智慧教学设 施。 2）经费提升：一方面总体投入硬性规定奠定基础，2012 年 3 月教育部发布《教育信息化 十年发展规划（2011-2020 年）》，明确教育信息化经费在各级政府教育经费中的比例不得 低于 8%；2022 年 9 月 28 日中国人民银行宣布设立设备更新改造专项再贷款支持领域包 括教育，支持金融机构以不高于 3.2%的利率向相关企业的设备更新改造提供贷款。

信息化建设加速，教育信息化市场规模逐年增长。2017 年-2021 年，中国教育信息化市场 始终保持增长，市场规模从 3251 亿元增至 4724 亿元，年均复合增速为 9.8%。受益于专 项再贷款等帮扶政策，据弗若斯特沙利文预计，2022 年国内教育信息化市场增速达 9.0%。 此外，庞大的在校生数量以及较低的信息化渗透率也为未来教育信息化市场进一步扩张奠 定基础。

国产化：党政下沉+行业信创持续推进，ICT 设备国产化率有望提升

区县级信创空间广阔，下沉市场扩张已逐步展开。按照行政区域划分，中国有 34 个省、333 个地级市、38755 个区县，区县级行政机构党政信创需求巨大。根据零壹智库统计，2022 年党政信创招投标项目中能够明确国家层面、省级层面、市级层面以及区县级层面招投标 项目分别为 46 项、342 项、659 项以及 536 项，占比分别为 2.91%、21.60%、41.63%以 及 33.86%。其中市级项目占比最高，区县级第二，可见目前党政信创下沉推广重点已经覆 盖到市级，正在逐步向区县级覆盖。

教育处于信创行业拓展前列，有望迎来快速发展。自 2014 年以来，中国教育信创招标成交 额及招标个数呈逐年增长趋势，2018-2022 年教育信创招标个数分别为 16、25、56、70 个，2020 年增长率高达 124.0%；中国教育信创招标成交额分别为 927.72、1380.51、4089.51、 6632.52 万元，2020 年增长率高达 196.2%。我们认为，教育作为国计民生重要行业，自 主可控的重要性不言而喻，信创政策驱动下，教育市场 IT 设备国产化有望加速。

公司优势：全场景布局+规模化柔性制造+丰富客户资源

优势一：ICT 设备全场景布局

公司基于“端-边-云-网”架构体系，实现 ICT 设备全场景布局。1）终端：公司采用主流芯 片，提供丰富的 I/O 扩展能力，融合 AI 算力和算法以及 5G 及 WIFI6 等通讯能力，推出 满足不同行业的智能终端；2）边缘设备：公司为满足边缘计算要求，集平台管理、 AI 算 力、多种网络接入能力、数据安全等要求，推出多款边缘设备，加速智能场景的建设；3） 网络设备：公司推出的交换机、无线网络设备和网安设备确保用户网络的高速通讯与安全， 确保实时性和安全性；4）服务器：公司推出的存储、计算和 AI 服务器产品，为大数据的 计算分析与存储提供了稳定的平台。

横向拓展多行业，纵向挖掘多场景。公司加速行业部署，业务涵盖了零售、教育、制造、 金融、物流、办公、公共安全、智慧城市共 8 个行业。在不同行业，公司深入研究客户需 求，纵向挖掘业务场景，例如公司围绕零售场景，推出刷脸收银机、AI 电子秤、取餐柜、 物流柜、贩卖机及智能货柜、点餐机等智能自助终端配套的产品；在智慧校园场景，公司 推动“校园一脸通” 方案，通过学生和老师的人脸识别，对校园通行、宿舍管理、校园食 堂消费进行统一授权管理。

优势二：规模化柔性制造灵活匹配客户需求

公司拥有小批量、多品种产品的柔性制造能力，能更好满足客户个性化需求。相比于刚性 制造，柔性制造具有定制化、灵活化、小批量等特点。在此基础上，公司采用“以销定产” 的生产方式，由计划部根据客户订单和需求预测来确定生产计划。整个生产过程中，计划 工程师及时跟踪生产订单的状态，并通过 ERP 和 MES 系统进行反馈，以进行生产调节。 由于不同客户对产品的规格、功能、性能及结构配套等方面均有不同要求，其整体工艺有 一定的区别，公司构建了适应多机型、多批次的柔性生产体系，不断提高应变能力，快速 响应客户需求。

柔性制造实现快速换线及交付，提高生产效率。公司通过自研 MES 生产制造执行系统，提 前对生产工艺路线维护优化、建立极简的精益生产模式和先进的生产工艺、自动化设备程 序自动下载调取实现快速换线。其中，SMT 配置了物料智能化仓库管理系统，针对不同类 型的工单，在多样化线体上实现灵活排配；DIP 生产线配置了一系列自动化设备，可以在 20 分钟内完成工单切换；整机段建立柔性 cell 线，导入激光雕机、自动螺钉机、自动焊接 机、CCD 视觉检测仪等自动化设备实现不同类型整机产品快速换线。

柔性制造满足多产品需求，设备投入产出比显著高于网络设备类可比公司。公司主要根据 客户的需要进行相应定制化方案的开发，核心优势主要体现在研发能力及柔性制造能力而 非设备价值和更新速度。2019 年-2021 年，公司营业收入/机器设备原值的比例分别为 23.44、 22.98、23.36，与同行业可比公司的平均值接近，高于菲菱科思、恒茂高科、共进股份等 网络设备类企业，低于技嘉、微星、华硕等消费类企业，体现了公司产品布局广泛、制造 多样化的特点。

公司设备具备性能优势，单设备平均产能较高。2019-2021 年公司 SMT 贴片机单台平均产 能分别为 3.53、3.02、2.76，可比期间内显著高于菲菱科思和恒茂高科，与共进股份接近。 公司使用的 SMT 设备主要为 Panasonic 松下(日本)生产的 CM602 单轨设备和 NPM 双轨 设备，为大中型设备，单台产能较高；而菲菱科思使用的 SMT 设备主要为 FUJI 富士(日本) 生产精度较高的小型化模组设备，包括 FUJINXT-M3 和 FUJINXT-M6，因此单位产能较低。

优势三：客户资源丰富，大客户认可度高

公司客户资源丰富，主要服务行业大客户。2021 年，公司销售收入占比最高客户分别为锐 捷网络、新华三/紫光计算机、鸿合科技，均为下游市场龙头企业，占比分别为 14.81%、 13.20%、8.06%。此外，2019-2021 年公司前五大客户收入占比逐年下降，分别为 52.14%、 50.24%、49.23%。从市场区域看，公司在扩大与原有客户的合作的同时，不断开拓新客户， 华中、西南、华北地区的销售额及占主营业务收入比例不断提升。2019-2021 年，公司主 要客户集中在华南、华东等电子信息产业相对发达的地区，2019-2021 年华南+华东地区销 售收入占主营业务收入比例分别为 83.26%、76.54%、75.17%。

公司教育行业客户多为行业龙头，客户认可度较高。公司深耕教育行业，凭借自主研发技 术不断完善产品及服务结构，形成了自身的行业竞争力、在行业内拥有一定的品牌知名度， 积累了一批行业优质客户，包括鸿合科技、锐捷网络、视源股份、海康威视等，为公司提 供了充足的发展动力。公司还通过了下游大型品牌客户的合格供应商认证，并获锐捷网络 “2020 年度卓越质量奖”和“2020 年度最佳供应商”称号、新华三“2020 年度优秀供应 商”和“2021 年度优秀供应商”称号、鸿合科技“2020 年优秀供应商”和“2021 年战略 合作供应商等称号。

良好的客户关系为公司带来更好的盈利表现。2018-2022 年，公司毛利率分别为 15.5%、 17.5%、16.4%、16.6%、15.3%，高于共进股份和菲菱科思，主因：1）共进股份和菲菱科 思所处的通信设备类产品市场竞争激烈，其对下游客户的议价能力较弱；2）公司具备“云 -网-边-端”全场景产品布局、定制化的柔性制造能力和优质的客户资源，为公司带来了较 强的产业议价能力。

（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。）