于 2016 年底至 2017 年初均完成大笔新一轮融资, 上市公司 2017 年也推出大量商业化人脸识别产品, 百度也将人脸识别作为 2017 年重点发力方向, 人脸识别 2017 年的爆发在产业内基本已成共识建议投资者重点关注人脸识别领域投资机会重点推荐个股重点推荐标的 : 工大高新汉王科

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翁马
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1 2017 年 03 月 28 日行业研究评级 : 中性 ( 维持 ) 研究所证券分析师 : 证券分析师 : 孔令峰 S 宝幼琛 S baoyc@ghzq.com 联系人 : 孙乾 S sunq01@ghzq.com.cn 最近一年行业走势人脸识别 : 应用全面落地, 爆发临界点已至投资要点 : 计算机主题落地系列报告之一 15.00% 10.00% 5.00% 0.00% -5.00% % % % 计算机沪深 300 市场规模不断提升, 政策支持力度加大 2015 全球安防设备市场报告显示, 我国人脸识别市场规模从 2012 年的 16.7 亿元, 上升至 2015 年的 75 亿元伴随人脸识别应用场景的丰富, 我们预计 2017 年整体市场规模达到百亿以上同时人脸识别政策支持力度明确, 后续预计催化剂不断, 自 2016 年以来国内一级市场人脸识别企业融资热度高涨也反映出市场对人脸识别领域的一致看好行业相对表现表现 1M 3M 12M 计算机沪深 CNN 算法解决精度问题, 人脸识别优势明显人脸识别发展至今已有数十年, 识别率不高一直是压制人脸识别普及的关键因素, 卷积神经网络 (CNN) 在算法中的应用助力人脸识别准确率超越人眼, 为大规模普及打下基础同时与指纹识别等模式识别横向对比, 人脸识别优势明显, 非接触性非侵扰性硬件基础良好等优势也为人脸识别迅速落地带来助力相关报告计算机行业深度报告: 大宗电商全面实现 0-1 落地计算机行业周报: 互联网时代掘金 - 从美图宜人贷看起计算机行业事件点评报告:B 端人脸识别安全系数高, 持续看好人脸识别板块计算机行业事件点评报告:Intel 大手笔收购 Mobileye, 无人驾驶板块热度有望提升计算机行业周报: 人工智能消费金融的春天行业发展迅速,B 端百亿市场有望率先爆发技术瓶颈解决催生了众多应用场景 B 端场景的核心驱动力在于安防需求, 已有不少落地案例在不考虑对现有摄像头等安防软硬件系统更换的情况下, 粗略估计主要应用领域市场规模, 公安领域 16 亿以上交通领域 50 亿以上金融领域百亿级别教育领域百亿级别 C 端市场由于盈利模式还未成熟, 主要以集成在智能手机或者搭载于智能摄像头之中的形式售卖, 市场还未充分打开我们预计 B 端市场有望率先爆发多方逐鹿, 综合实力至关重要人脸识别巨大市场吸引各路玩家进场, 共同推动行业发展, 目前存在三类公司 :1)Face++ 等初创型 ; 2) 工大高新等上市公司 ;3) 百度等互联网巨头现在落地的人脸识别项目主要为大型政府项目, 技术产品整体解决方案资金渠道等方面缺一不可, 因此对于工大高新等已上市企业较为有利, 有望在竞争中脱颖而出行业评级及投资策略维持对计算机行业中性评级横向对比来看, 人脸识别在众多模式识别方式中优势明显, 应用场景更加广阔纵向分析,2016 年已经有众多落地案例, 行业内龙头创业公司 1

2 于 2016 年底至 2017 年初均完成大笔新一轮融资, 上市公司 2017 年也推出大量商业化人脸识别产品, 百度也将人脸识别作为 2017 年重点发力方向, 人脸识别 2017 年的爆发在产业内基本已成共识建议投资者重点关注人脸识别领域投资机会重点推荐个股重点推荐标的 : 工大高新汉王科技佳都科技川大智胜东方网力风险提示 : 1) 产业进展不及预期的风险 ;2) 市场系统性风险 ;3) 相关公司业绩不达预期的风险重点关注公司及盈利预测重点公司股票 EPS PE 投资代码名称股价 E 2017E E 2017E 评级 SZ * 川大智胜增持 SZ * 东方网力买入 SH 工大高新买入 SH * 佳都科技买入资料来源 : 公司数据,wind 国海证券研究所( 注 : 带 * 的公司盈利预测取自万德一致预期 ) 2

3 内容目录 1 市场规模不断提升, 政策支持力度加强市场规模不断提升政策支持力度不断加强一级市场火热, 国内专利不断攀升 CNN 算法解决识别精度, 人脸识别优势明显发展历史悠久,CNN 算法助力识别率大幅提升 D 人脸识别为主,3D 人脸识别还未成熟生物识别技术中人脸识别优势明显行业发展迅速,B 端百亿市场有望率先爆发 B 端增量市场核心动力在于构建大安防体系 C 端市场还未充分打开多方逐鹿, 综合能力至关重要创业公司 : 基于技术优势切入市场上市公司 : 技术 + 资金 + 渠道综合实力强劲互联网巨头 :C 端影响力强大, 探索 B 端落地行业评级及投资策略重点推荐个股风险提示

4 图表目录图 1: 生物识别领域未来五年复合增长率... 5 图 2: 全球生物识别市场规模 ( 亿美元 )... 5 图 3: 年人脸识别新增专利主要国家分布... 7 图 4: 人脸识别专利总量主要国家分布... 7 图 5: 人脸识别发展阶段... 8 图 6: 人脸识别算法流程... 9 图 7: 移动人脸识别系统图 8:How-old-do-i-look 图 9:ibaby 婴儿监视器图 10: 云从科技部分金融案例表 1: 人脸识别相关政策... 6 表 2: 人脸识别部分企业融资情况... 6 表 3:2D 3D 人脸识别对比实验结果... 9 表 4: 模式识别对比表 5: 典型应用场景表 6: 人脸识别相关创业公司表 7: 人脸识别相关上市公司表 8: 互联网巨头人脸识别相关布局

5 1 市场规模不断提升, 政策支持力度加强人脸识别技术指的是通过比较人脸的视觉特征信息从而进行身份鉴别的技术, 属于人工智能模式识别中的一种典型应用 1.1 市场规模不断提升自诞生之初, 人脸识别技术就受到人们的普遍关注, 随着计算机光学成像等相关技术的高速发展, 人脸识别技术得到越来越多的应用, 市场规模持续提升 2015 全球安防设备市场报告显示, 我国人脸识别市场规模从 2012 年的 16.7 亿元, 上升至 2015 年的 75 亿元云从科技创始人周曦预测, 未来五年之内, 国内人脸识别的市场规模可能将达到 1000 亿元同时根据我们测算, 人脸识别主要应用领域市场规模, 公安领域 16 亿以上交通领域 50 亿以上金融领域百亿级别教育领域百亿级别, 在不考虑大安防硬件存量市场的前提下, 整体市场规模就达到数百亿马云在 2015 年的 Cebit 展会 ( 汉诺威消费电子信息及通信博览会 ) 展示刷脸支付后, 人脸识别技术在大众中的认知度快速提升, 在各行业应用渗透持续加速人脸识别作为人工智能模式识别中应用领域最为广泛的细分行业, 伴随安防交通等新增市场的打开, 预计整体市场规模有望呈现爆发式增长图 1: 生物识别领域未来五年复合增长率图 2: 全球生物识别市场规模 ( 亿美元 ) % 180.0% 160.0% 140.0% 120.0% 100.0% 80.0% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 166.6% 140.0% 100.0% 73.3% 人脸识别指纹识别虹膜识别其他 % 80.00% 70.00% 60.00% % % % % 10.00% 0.00% E 全球生物识别市场规模 ( 亿美元 ) 增长率资料来源 : 智研咨询国海证券研究所资料来源 : 前瞻网国海证券研究所 1.2 政策支持力度不断加强 2015 年以来, 国家密集出台了关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见 ( 征求意见稿 ) 安全防范视频监控人脸识别系统技术要求信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求等法律法规, 为人脸识别在金融安防医疗等领域的普及打下了坚实的基础, 扫清了政策障碍同时,2017 年人工智能首次写入国家政府报告, 作为人工智能的重要细分领域, 可以预计人脸 5

6 识别相关政策支持力度将不断增强表 1: 人脸识别相关政策时间政策名称发布部门主要内容 2015 年 1 月 7 日关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见 ( 征求意见稿 ) 中国人民银行坚持柜台开户为主, 远程开户为辅 ; 实施客户身份识别机制的自证提出网络化管理要求, 以精确信息做 2015 年 4 月 14 日关于加强社会治安防控体系建设的意见中共中央办公厅国务院办公厅到矛盾化解未来网络化精细管理是平安城市和智能交通管理的发展方向适用于以安全防范为目的的视频监 2015 年 5 月 15 日安全防范视频监控人脸识别系统技术要求国家质量监督检验检疫总局国家标准化管理委员会控人脸识别系统的总体规划方案设计设备生产质量控制等其他领域可参考使用 2015 年 12 月 25 日中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知中国人民银行提供个人银行开立服务时, 有条件的银行可探索生物特征识别技术和其他有效的技术手段作为核验到 2018 年, 打造人工智能基础资源 2016 年 5 月 18 日互联网 + 人工智能三年行动实施方案发改委科技部等 4 部门与创新平台, 人工智能产业体系创新服务体系标准化体系基本建立这项政策的发布将人工智能普及到政府和企业之间对 II III 类账户的开立变更注销 2016 年 11 月 29 日关于落实个人银行账户分类管理制度的通知中国人民银行个人信息验证办法视频及人脸识别等技术手段以及不同账户的使用功能和限制等作了详细的规定 2017 年 3 月 5 日 2017 年政府工作报告国务院指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业资料来源 : 发改委国务院等官网国海证券研究所 1.3 一级市场火热, 国内专利不断攀升在市场规模保持快速增长, 政策支持力度明显加大的背景下, 其一级市场的热度也不断提升, 值得注意的是一批明星创业公司于 2016 年底集中完成了大额融资, 超亿元人民币的创业公司就有深醒科技商汤科技 Face++ 等数家, 从某种层面上也代表了一级市场对人脸识别行业 2017 年的发展前景一致看好表 2: 人脸识别部分企业融资情况公司最新融资时间金额深醒科技 2017 年 1 月亿元级别 A 轮融资商汤科技 2016 年 12 月 1.2 亿美元 B 轮融资 Face 年 12 月超 1 亿美元的 C 轮融资云从科技 2016 年 12 月 A 轮融资, 具体金额未披露飞搜科技 2016 年 7 月 1000 万人民币天使融资 6

7 依图科技 2016 年 6 月数千万美元 B 轮融资一登科技 2016 年 4 月 2000 万元 A 轮融资资料来源 :IT 桔子国海证券研究所同时伴随一批明星企业的迅速崛起及国内对人脸识别领域的大力投入, 国内人脸识别技术专利数量也不断攀升, 从每年新增数量来看,2007 年新增专利尚不足百例,2015 年迎来了爆发, 至 2015 年全年新增专利已达到 1398 例, 在全球处于领先地位从目前累计专利数量来看, 我国人脸识别公开专利已达 4000 多例, 明显多于其他国家和地区技术实力的显著增强也为国内市场打开, 商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础图 3: 年人脸识别新增专利主要国家分布图 4: 人脸识别专利总量主要国家分布中国美国日本韩国国际专利欧洲中国美国日本韩国国际专利欧洲专利资料来源 : 人脸识别技术发展现状及趋势分析国海证券研究所资料来源 : 人脸识别技术发展现状及趋势分析国海证券研究所 7

8 2 CNN 算法解决识别精度, 人脸识别优势明显 2.1 发展历史悠久,CNN 算法助力识别率大幅提升人脸识别最初在 20 世纪 60 年代已经有研究人员开始研究, 真正进入初级的应用阶段是在 90 年代后期, 发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度整个发展过程可以分为机械识别半自动化识别非接触式识别及互联网应用阶段图 5: 人脸识别发展阶段资料来源 : 国海证券研究所人脸识别算法流程主要分为人脸检测, 人脸特征提取和人脸匹配三个过程 : 1 人脸检测: 监测图像中是否有人脸存在如果存在, 给出人脸的位置大小等状态信息而在可见光下人脸检测容易受到光照等因素的影响为了解决光照问题, 行业内部分企业采用主动近红外设备获取人脸图像信息, 用于后续人脸识别 2 人脸特征提取: 提取图像中关键人脸特征信息, 用于映射到机器空间进行判断人脸特征通常包括几何特征, 代数特征等几何特征以人脸器官形状及几何关系为基础, 包括眼睛嘴巴等器官的位置及相对位置等信息代数特征指通过一定变换, 将人脸图像信息投影在降维子空间, 以少量的代数信息表征整个人脸信息 3 人脸匹配: 将待识别的人脸与已知人脸进行匹配, 得出相似程度的相关信息人脸识别又分为两类 : 一类是确认, 通过一对一的图像比对来确认识别人脸是不是目标人脸另一类是辨认, 通过一对多图像比对, 确定输入人脸是谁人脸辨认相比人脸确认要复杂, 涉及到大批量数据的比对, 对人脸表征方式和匹配策略具有较高要求 8

自 2014 年以来, 人脸识别算法取得了较大突破卷积神经网络算法 (CNN) 在人脸识别领域得到了广泛应用, 通过 CNN 算法可以更加有效的提取人脸特征信息进行识别, 因此人脸识别精度得到大幅提升在 2014 年之前, 学术界在 FDDB 人脸数据集上取得的最好检测精度是在 100 个误检时达到 84% 的检测率 2015 年之后众多基于 CNN 算法的人脸检测器在相同条件下均取得了

9 自 2014 年以来, 人脸识别算法取得了较大突破卷积神经网络算法 (CNN) 在人脸识别领域得到了广泛应用, 通过 CNN 算法可以更加有效的提取人脸特征信息进行识别, 因此人脸识别精度得到大幅提升在 2014 年之前, 学术界在 FDDB 人脸数据集上取得的最好检测精度是在 100 个误检时达到 84% 的检测率 2015 年之后众多基于 CNN 算法的人脸检测器在相同条件下均取得了 90% 以上的检测率, 目前人脸识别系统最高的正确率可以达到 99% 以上, 而人眼在同等条件下识别的正确率仅为 97.52%, 人脸识别精度已经超越人眼同时基于 CNN 算法, 众多研究人员通过优化, 设计出了更适合商用的算法, 从而解决了人脸识别产品的识别精度问题, 为人脸识别在多领域的大规模应用打下了良好的基础此外单张人脸图像的三维人脸重建及低分辨率人脸图像的重建和识别技术均取得了一定的进展图 6: 人脸识别算法流程资料来源 : 国海证券研究所 2.2 2D 人脸识别为主,3D 人脸识别还未成熟从人脸识别的技术路线来讲, 目前人脸识别技术主要分为 2D 人脸识别和 3D 人脸识别伴随 2D 人脸识别的逐渐成熟, 其优势及劣势日益明显,3D 人脸识别的研究也逐渐深入 2D 人脸识别是基于图像的识别方法, 主要优势在于检测数据获取方式便捷, 照片等均可做为人脸对比库同时目前算法相对成熟, 在无遮挡等理想条件下的识别率接近 100% 但是由于 3D 人脸在 2D 维度的投影, 使得部分有效信息缺失, 因此在遮挡角度旋转等场景下识别率不够理想 3D 人脸识别方法是基于人脸 3D 立体模型进行识别, 充分利用立体空间信息, 有效解决 2D 识别的遮挡以及角度旋转等识别难点, 识别精度较高比如 3D 技术在双胞胎识别准确率上大幅领先与 2D 技术但是其问题在于数据采集相对困难, 采集数据量十分巨大, 对计算机计算存储能力要求较高, 当前可商业化的算法还不成熟因此,2D 人脸识别目前仍是主流应用技术方向, 后续伴随芯片技术及算法的突破,3D 人脸识别技术有望兴起表 3:2D 3D 人脸识别对比实验结果对比项 3D 人脸识别 2D 人脸识别 FAR/FRR 实验 FAR( 错误接受率 ) % 0.12% 9

10 说明 : 错误接受率越低, 识别安全性越高 FRR( 错误拒绝率 ) 0.103% 9.79% 说明 : 错误拒绝率越低, 使用越方便环境适应性实验姿态变化 100% 识别率 23% 识别率头发遮挡 87% 识别率 50% 识别率头部遮挡 95% 识别率低于 5% 成功率资料来源 : 中关村在线国海证券研究所 2.3 生物识别技术中人脸识别优势明显相比指纹识别虹膜识别 DNA 识别等传统的生物识别方式, 人脸识别优势明显主要集中在以下几点 : 1 非接触性 : 人脸识别可以不接触人体, 直接通过摄像头在一定距离内识别人的面部特征, 达到辨别的目的从而可以实现更大范围, 更多方位的信息采集 2 非侵扰性 : 人脸识别的非接触性也为被采集者带来了非侵扰性的体验一方面对人脸的采集无需被采集者配合也无需工作人员干预另一方面人脸属于暴露在外的生物特征, 对人脸的识别采集更容易被大众接受 3. 硬件基础完善 : 人脸识别对硬件的需求主要体现在摄像头上, 当前普及的智能手机均带有高像素的摄像头, 同时伴随国内视频监控体系建立的逐渐完善, 城市中高清晰度摄像头的密度逐渐增加, 因此相比需要特定采集芯片的指纹识别等识别方式, 人脸识别的硬件基础优势明显 4. 采集快捷简便, 可扩展性好 : 对基础设施的低要求及非接触的采集方式很明显缩短了信息采集时间, 提供了方便的采集方式同时也为人脸识别后台系统的拓展性带来了明显优势, 基于现有的视频监控体系, 可以再后台系统加入出入控制, 人脸搜索等多种丰富功能基于以上优势, 在人脸识别精度问题得到解决后, 我们预计人脸识别有望迅速替代指纹识别成为被社会大规模使用的主流模式识别技术表 4: 模式识别对比人脸识别语音识别指纹识别虹膜识别硬件需求高像素摄像头麦克风特定的识别识别芯片及设备红外与夜视特定摄像头识别时间短一般一般短识别精度 98%-99% 约 95% 约 99% 超 99% 安全性人脸不可复制声音容易模仿指纹可被模刻虹膜具有唯一性应用范围安防教育金融等多领域较多应用于交互式主要用于手机支付门禁考勤等领域可用于门禁考勤金融医疗等领域资料来源 : 国海证券研究所 10

11 3 行业发展迅速,B 端百亿市场有望率先爆发人脸识别技术近两年的的迅速发展, 识别精度及速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了基础, 自 2015 年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多, 从前期以门禁考勤为主, 朝公安交通金融教育房地产移动支付等多领域拓展尤其从 2016 年下半年开始各类应用案例落地速度明显加快, 截至目前, 公安领域人脸识别结合反恐的案例在北京深圳广州等多地已有落地案例, 交通方面,C 端市场滴滴已经开始使用刷脸,2017 年春运返程多个高铁站都有应用, 金融领域包括四大行在内的数十家银行在 2016 年下半年至今均纷纷将人脸识别产品引入各个业务环节, 教育领域 2016 年高考, 北京四川湖北广东辽宁内蒙古等多个省份采用了人脸识别 + 指纹识别的生物识别技术确认考生身份伴随试点区域及各领域案例的拓展及运营模式的成熟, 我们预计 2017 年人脸识别有望迎来大规模普及表 5: 典型应用场景应用领域应用场景实例年 3 月, 深圳机场宣布与平安科技合作推进人脸识别和大数公安交通金融教育医药地产人机交互交反恐报警公安巡检等司机乘客身份验证疲劳状态识别等开户支付鉴权等预防作弊核实考生信息学生签到等挂号取药等智慧小区建设 VIP 客户识别工地安全等交互式游戏主动计算等据分析在防暴安检等环节落地试点项目年 6 月份在广州地铁站进行试点将人脸识别技术用于反恐活动中, 该技术为动态识别, 每秒钟能够识别 5-8 个人的身份年 7 月, 通过 Face++ 提供的人脸核身服务, 滴滴成功为每一位司机与乘客打造安全易用的出行体验 2 近年来, 人脸识别系统已经大量运用于高铁动车等高速驾运输领域, 对驾驶员疲劳状态进行检测, 提高了人民群众的出行安全年 3 月 15 日, 在汉诺威消费电子信息及通信博览会上, 马云向德国总理默克尔演示了蚂蚁金服的 Smile to Pay 扫脸技术年 10 月, 中国农业银行与云从科技合作农行数万台设备将进行智能升级, 交叉验证与智能识别将得到大幅强化农行成为第一家全国范围应用人脸识别技术的四大行 1 深圳招生办考生人证合一实名验证进考场人脸设备 +PC 端可支持 5000 人 1:N 人脸识别, 杜绝作弊年高考, 北京四川湖北广东辽宁内蒙古等多个省份采用人脸识别 + 指纹识别的生物识别技术确认考生身份, 防止替考作弊事件发生年 3 月 6 日起, 嘉兴市本级医保参保人员可依靠人脸识别技术通过手机 APP 在线办理医保账户家庭共济业务年, 深圳科葩室外人脸识别门禁应用已与地产大佬万科金地等展开战略合作, 项目落地诸多小区全方位保护住户, 同时对外来人员周边服务人员起到良好的管理作用 2 万达集团与依图科技合作, 利用人脸识别技术自动识别 VIP 客户进行定制化服务, 同时利用机器视觉对人脸特征进行归纳, 将客户性别年龄心情等作为商业需求的对应特征 2016 年 12 月荣耀 Magic 发布 FaceCode 功能, 将人脸识别技术应用于锁屏状态查看通知消息这一人机交互的高频场景, 拓 11

12 展了传统人脸识别技术的使用场景和应用深度资料来源 : 雷锋网国海证券研究所 3.1 B 端增量市场核心动力在于构建大安防体系 B 端市场覆盖领域众多, 传统市场主要集中在门禁考勤, 从公安交通教育到医疗等众多行业市场属于增量市场, 均对人脸识别产品有一定需求人脸识别产品能够有效辨识是不是本人, 身份是否被冒用, 通过和后台系统的联网, 能够快速检索目标人物, 对社会的安全稳定具有积极意义因此行业领域其需求的核心在于安防, 产品落地普及的政府推动力也在于安防, 多行业领域的落地将助力构建大安防体系我们认为当前人脸识别产品的行业推进处于一个很好的时点国家在 2015 年已经开始出台相关政策加速布局安防体系建设, 明确要求 2020 年, 重点公共区域视频监控联网率达到 100%; 重点行业领域涉及公共区域的视频图像资源联网率达到 100% 经过接近两年的建设, 城市内传统的视频监控体系搭建已经较为完善, 视频监控资源已经较为完善, 下一步问题在于如何有效利用数据资源及深化视频监控体系的建设人脸识别从三个方面提供了比较好的思路,1. 后台系统使用动态人脸识别系统实现对存量视频的检索, 提升资源的使用效率, 摒弃原有的人工检索 2. 将安全防范提升至事中乃至事前阶段视频监控体系和公安数据系统的互联能够帮助提前识别嫌疑人, 在事中乃至事前进行及时制止 3. 各细分场景的深入挖掘, 比如人脸识别产品在警用手持终端酒店前台考试医院医疗等场景的使用, 实现应用场景的进一步细化, 监控体系建设的进一步深入图 7: 移动人脸识别系统资料来源 : 汉柏科技国海证券研究所我们对人脸识别几个主要行业应用场景进行梳理并进行市场规模的估算 : 公安 : 公安领域人脸识别产品的使用主要体现在两个方面, 一方面是后台动态人 12

13 脸识别系统的使用, 另一方面是前端人脸识别手持设备及人证对比机的使用动态人脸识别系统按照仅布设地级行政区计算, 每个地级行政区布设人脸识别系统假设需要 200 万, 全国 334 个地级区划数, 整体市场规模可达 6.67 亿手持人脸比对设备按照单个设备 1000 元计算, 全国 200 万左右警力, 假设巡检警力占比 10%, 市场规模 2 亿元认证对比机在边检派出所进行人员身份核对均有需求, 仅计算派出所需求, 全国乡镇级区划数个, 保守估计每个乡镇配置 1 个派出所, 单台设备 2 万元, 市场规模 7.9 亿元因此在不考虑刑侦, 反恐等其他细分场景的情况下, 公安系统市场规模可超 16 亿元交通 : 交通领域主要应用场景在于安检口及检票口闸道的人脸识别设备部署包括机场火车站汽车站码头等地点 2017 年春运, 就有部分高铁站进行了人脸识别刷脸安检的试点我们对交通领域的市场规模进行总体估算, 按照单个闸道通行设备 10 万元计算, 全国高铁站 516 个, 民用航空机场 210 个, 普通火车客运站 2000 余个, 长途客运站 2000 余个前期高铁站机场等场景落地较快, 按照每个站点平均 10 个闸道替换需求计算, 市场规模 7.2 亿元左右, 如果考虑后续在普通火车站及长途客运站等场景的替换, 整个市场规模有望超 50 亿元金融 : 金融领域目前人脸识别产品主要用于银行人脸比对刷脸开户刷脸取款等方面, 因此人证比对设备需求较强目前国内已经有包括农行建行民生银行等多家银行讲人脸识别引入到不同的业务环节据中国人民银行统计,2015 年金融机构营业网点达到万个, 其中大型商业银行网点数量个, 因此按照单台设备 2 万元, 每个网点配备两台设备计算, 仅大型商业银行市场规模就可达到 28 亿元, 整体市场规模则在百亿级别教育 : 教育行业主要需求在于考生身份认证识别校园宿舍出入管理等场景随着国家对重要考试考生替考作弊行为的严打,2016 年高考, 已有北京四川湖北广东辽宁内蒙古等多省采用人脸识别 + 指纹识别的生物识别技术确认考生身份, 防止替考作弊事件发生而伴随社会对校园安全的关注, 部分高校也开始采用人脸识别进行校园宿舍出入管理据教育部统计 2015 年全国共有 2845 所高等学校,24.9 万所义务教育阶段学校, 以及万所幼儿园因此整个教育领域市场规模将达到百亿级别通过以上几大主要领域的统计分析, 可见人脸识别应用场景丰富, 市场规模巨大, 不考虑可后续延伸的千亿安防市场, 仅公安交通金融教育等领域市场规模就可达到数百亿规模在安防的核心驱动力下,B 端市场落地案例不断涌现, 将有望率先爆发 3.2 C 端市场还未充分打开人脸识别在 C 端市场主要面向移动支付刷脸开机刷脸开锁等领域而其搭载主体则是以智能手机为代表的智能设备 2015 年马云在 Cebit 展会展示刷脸支付对 C 端用户广泛认知人脸识别起到了重要作用, 但是目前 C 端的人脸识别市场还属于蓝海, 相关产品数量较少, 更多地是以集成在智能设备或者集成在应用软件中的方式呈现 13

国海证券研究所另一种形式则是搭载在智能摄像头等智能设备上整体售卖比如国外推出的家庭看护智能设备,iBaby 全景婴儿监视器, 产品借助人脸识别技术, 可以目不转睛地监护宝宝, 并实时同步到移动设备上日立推出人脸识别电视,

14 当前人脸识别 C 端市场主要场景之一是集成在智能手机中在智能手机中主要以两种方式体现, 一种是作为指纹识别的补充, 提供刷脸开机, 刷脸支付等功能, 但是当前智能手机采用的模式识别方案以指纹识别为主, 指纹识别解决方案已经十分成熟, 用户习惯已经养成, 短期无法对指纹识别等进行替代另一种形式是人脸识别应用软件, 比如微软曾经推出的根据脸部照片进行年龄判断的应用图 8:How-old-do-i-look 资料来源 :how old do I look, 国海证券研究所另一种形式则是搭载在智能摄像头等智能设备上整体售卖比如国外推出的家庭看护智能设备,iBaby 全景婴儿监视器, 产品借助人脸识别技术, 可以目不转睛地监护宝宝, 并实时同步到移动设备上日立推出人脸识别电视, 可在用户不看时自动关闭画面节约电能该等离子电视内置摄像头, 可侦测出用户是否在凝视它 ; 摄像头发现用户在看视频以外的地方, 节能模式会被激活, 屏幕会切换到黑屏状态图 9:ibaby 婴儿监视器资料来源 :ibaby 国海证券研究所 14

15 4 多方逐鹿, 综合能力至关重要人脸识别巨大的市场空间吸引众多玩家纷纷介入, 当前市场还处于互相竞争, 共同开发的阶段通过对参与者的梳理, 我们认为竞争主体主要分为三类 :1. 创业企业, 基于技术优势轻资产切入 2. 上市公司, 人脸识别更多的是基于已有业务的前后端延伸 3. 大型互联网科技公司,C 端影响力强大, 多领域布局纵观目前人脸识别行业发展, 可以发现, 当前技术壁垒逐渐降低, 目前落地项目多集中在政府火车站等 G 端 B 端, 资金渠道愈发重要未来的竞争将是综合实力的竞争, 因此我们重点看好具备资金渠道技术整体解决方案等综合优势的已上市公司, 比如工大高新等 4.1 创业公司 : 基于技术优势切入市场在人脸识别技术得到突破的同时, 首先在人脸识别方面涌现出了一批明星创业企业, 创业企业凭借领先的技术优势率先对商业模式进行探索, 对新兴市场进行开拓通过创业公司的梳理, 可以发现整个创业公司普遍凭借领先的技术优势切入市场, 通过融资获取资金, 然后定位重点领域通过优势产品占领市场, 并且安防金融成为了一致重点发力领域我们预计后续发展思路将延续从软件到硬件到产品最后到解决方案的路径表 6: 人脸识别相关创业公司公司成立时间估值公司业务领域 1 人脸识别技术提供给广大开发者和企业级伙伴, 包括阿里巴巴联想世纪佳缘和旷视科技 (Face++) 云从科技 2011 年 10 月 62 亿元 2015 年 3 月美图秀秀等 ; 2 在金融安防零售领域分别开始了商业化探索, 成功发育出 Face++Financial, Face++Security,Face++BI 等垂直人脸验证解决方案产品安防领域 : 主要产品有人脸识别通关机智能摄像机大规模动态人群监控系统金融一体化远程认证服务等产品, 并已应用到部分机场, 火车站与边疆地区中标农业银行人脸识别项目深醒科技 2016 年 2 月专注安防领域人脸识别方向专注于打造人工智能视觉引擎, 基于自主研发的深度学习平台, 输出全套人工智能视觉商汤科技 2014 年 8 月 62 亿元技术, 包括成像处理感知识别, 服务于金融平安城市机器人无人驾驶等多个行业依图科技 2012 年 9 月 20 亿元安防领域智慧城市领域和健康医疗领域格灵深瞳 2013 年 3 月 15 亿元将全球领先的人工智能及模式识别技术应用到安防交通零售等领域资料来源 : 爱分析国海证券研究所 15

我们具体介绍人脸识别国家队云从科技云从科技创始人周曦是中国图像识别视频识别领域的领军人物, 曾在 2007 年到 2011 年之间夺得 6 项图像识别和视频识别世界大赛冠军公司于 2105 年 3 月份成立, 目前拥有中科院和上海交大两个联合实验室, 在美国 UIUC 和硅谷有两个实验室, 公司全职研发团队 200 余人, 为全国最大的人脸识别研发团队之一唯一一家参与人脸识别国标

16 我们具体介绍人脸识别国家队云从科技云从科技创始人周曦是中国图像识别视频识别领域的领军人物, 曾在 2007 年到 2011 年之间夺得 6 项图像识别和视频识别世界大赛冠军公司于 2105 年 3 月份成立, 目前拥有中科院和上海交大两个联合实验室, 在美国 UIUC 和硅谷有两个实验室, 公司全职研发团队 200 余人, 为全国最大的人脸识别研发团队之一唯一一家参与人脸识别国标部标行标制定的研发企业公司成立之初依靠先进技术起家, 通过前期的技术壁垒获取开拓市场的时间, 公司选择从金融领域切入, 通过提供先进的技术及优质的服务成功打开市场, 相关产品有柜台人脸识别产品金融自助机具人脸识别产品等, 目前国内已经有包括农行建行中行等 20 余家银行采用了其相关产品, 人脸识别领域公司已经是银行的第一大技术供应商下一步公司大力拓展的重点在安防领域,2016 年下半年安防系统已在国内 18 个省上线, 创始人周曦表示,2017 年来自安防方面的营收会全面超越金融方面图 10: 云从科技部分金融案例资料来源 : 云从科技官网国海证券研究所云从科技的成长背景及成长路线在创业公司中极具代表性, 首先创始人技术背景优势明显, 其次公司选择 B 端政策支持, 对价格不太敏感的金融领域进行切入, 后续重点放在市场空间更为广阔, 面临爆发的安防领域 4.2 上市公司 : 技术 + 资金 + 渠道综合实力强劲上市公司在人脸识别市场逐渐打开的阶段迅速跟进, 纷纷布局人脸识别, 纵观相关上市公司, 可以发现由于人脸识别和视频监控及云计算等技术的天然关联性, 因此参与布局的上市公司传统主营业务多与视频监控视频传输或者云计算大 16

17 数据等业务相关, 已经在渠道上占据了一定的先发优势并且为了尽早卡位人脸识别市场, 上市公司多采取合作或者引入团队快速研发的方式获取核心技术上市公司的竞争优势体现在普遍扎根行业应用市场, 具备成熟的渠道及对行业需求较深的理解, 并且融资渠道丰富, 综合实力强劲表 7: 人脸识别相关上市公司公司技术获取方式传统业务工大高新天津大学 - 汉柏科技应用数学联合实验室商业超市网络安全云计算产品佳都科技入股云从科技 + 自主研发智慧城市东方网力与商汤科技成立合资公司深网视界 + 自主研发平安城市视频解决方案神思电子与依图科技成立神思依图 + 自主研发身份识别汉王科技自主研发感知技术应用川大智胜自主研发 3D 人脸识别技术图形图像技术应用资料来源 :wind 国海证券研究所以被工大高新收购的汉柏科技为例, 公司传统主营业务为网络安全云计算等产品, 为了参与人脸识别领域竞争, 公司 2012 年与天津大学南开大学联合成立了由陈永川院士领衔的天津大学 - 汉柏科技应用数学联合实验室, 并且在 2017 年推出了包括门禁桌面终端闸机动态人脸识别系统等在内的一系列产品主要应用领域集中在公安金融等垂直行业公司人脸识别产品的优势在于可以和公司云计算产品形成良好的协同, 云计算产品可以与人脸识别产品打包作为整体解决方案对外提供, 软硬一体的解决方案有效提升了整体竞争力同样分析主营业务为智慧城市的佳都科技及主营业务为平安城市的东方网力等上市公司, 可以发现这些上市公司本身主营业务在云计算, 大数据分析, 模式感知等方面就已经具备良好基础, 即为人脸识别的拓展打下了良好的基础, 也是基于此, 具备竞争力的上市公司人脸识别产品往往与公司传统主营业务能够形成良好的协同, 可以从提升公司解决方案竞争实力, 带动传统产品销量等多方面提供帮助同时相关上市公司均为在某些细分行业深耕, 具备深厚行业基础的企业, 其销售渠道及面向的终端客户与人脸识别产品存在一定重合, 也有助于人脸识别产品迅速形成销售规模, 为公司业绩提供一定贡献 2016 年东方网力就曾表示公司的人脸识别技术已经实现产品化, 并在实际项目中予以销售并形成销售收入工大高新则在 2016 年年报中披露, 公司人脸识别产品已经取得多个行业的意向性使用合作协议, 人脸识别将成为公司重要的业务增长板块 4.3 互联网巨头 :C 端影响力强大, 探索 B 端落地除了上述的创业公司和上市公司外, 国内外互联网巨头, 包括百度阿里谷歌等, 也纷纷进军人脸识别市场互联网巨头在竞争过程具有资金品牌技术等多方面优势, 综合优势明显同时基于自身在 C 端市场长期积累, 互联网公司在 C 端优势明显, 更有可能率先打开 C 端市场目前互联网巨头在人脸识别技术方面的布局呈现两条主线 :1 通过重金引入行业领军人物打造自身技术 2 17

18 表 8: 互联网巨头人脸识别相关布局凭借强大影响力及雄厚的资金对优质企业进行直接收购或投资市场方面由于 C 端市场盈利相对困难, 因此表现为不限于 C 端市场, 积极介入 B 端市场的特点公司人脸识别布局 1. 百度人脸识别应用于百度魔图百度网盘百度识图等产品中 2016 年 9 月, 百度大脑正式发布, 人脸识别准确率百度已经达到 99.7% 年 2 月 16 日, 百度宣布全资收购渡鸦科技有限责任公司百度人脸识别技术将做软硬件结合的尝试年, 阿里与国内生物识领域的海鑫智圣合作共同建设阿里巴巴人脸比对系统年 6 月支付宝 Smile 阿里腾讯京东 to pay 上线服务, 蚂蚁金服研发的人工智能生物识别机器人蚂可也同时上线年, 阿里推出行业收个刷脸登录邮箱, 人脸识别发展加速年 6 月, 优图刷新国际 LFW 记录以 99.65% 的成绩刷新纪录 2. 手机 QQ 推出人脸识别登录 3. 财付通与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作 2015 年, 京东钱包推出刷脸功能年,360 智能摄像机添加人脸识别功能 2016 年 360 借条上线人脸识别技术谷歌微软 2015 年, 谷歌推出 Facenet 人脸识别系统, 准确率近乎百分之百谷歌相册加入人脸识别功能, 可识别不同人像并将照片分类 2015 年, 微软发布了可供用户免费集成图像及人脸识别功能的 Project Oxford Win10 上正式引入 Windows Hello 面部识别登录系统资料来源 : 亿欧网国海证券研究所百度明确表示将加速人脸识别商业化, 并在 2017 年 2 月份确定落地的四个方向, 我们以国内的人工智能领军企业百度为例进行重点分析百度前期重磅引进吴恩达在内的人工智能全球领军人物, 确保人工智能技术的领先,2017 年 2 月份完成对渡鸦科技的收购, 为人脸识别的软硬件一体化测试打下坚实基础截至目前公司人脸识别在 C 端拥有脸优娱乐应用落地案例, 在 B 端则有乌镇刷脸闸机, 百度内部的免工卡刷脸通行闸机等示范案例后续将进一步全面推进人脸识别商业化落地, 其内部确认了四个 B 端落地方向,1. 闸机, 希望应用在景区写字楼等场景 ;2. 交通, 正在积极寻求和火车站, 机场的合作 ;3. 金融 ;4. 手机, 希望能够像指纹一样代替键盘 C 端则主要希望能够和百度地图图片识别百度糯米等 C 端产品相结合, 提供更为优质的贴身服务除了百度, 阿里和腾讯也在人脸识别方面不遗余力的进行投入和布局阿里在企业内部设立柒车间专门研究刷脸, 另外通过与 Face++ 海鑫智圣合作, 开发了移动支付认证技术, 淘宝开户人员身份核验技术等 2016 年 9 月, 公司收购美国生物验证公司 EyeVerify, 为今后开发海外市场打下基础 ; 腾讯公司则设立腾讯优图, 可为 QQ 财付通微众银行等提供图像和模式识别技术支持腾讯优图利用腾讯公司丰富的人脸数据优势, 已经累计分析处理了 300 多亿张图片此外腾讯也在积极拓展 B 端市场, 积极尝试在金融证券业务使用人脸识别技术, 并且 2015 年已与公安部达成身份证人像身份比对的业务合作国外方面, 谷歌是最早加入人脸识别市场巨头之一谷歌先后利用巨资收购 Neven Vision PittPat 等公司, 全面进军人脸识别市场谷歌在人脸识别技术方 18

19 面有深厚的技术积累, 最近谷歌开发了新的人脸识别系统 FaceNet, 可以轻松完成人脸识别验证聚类等任务谷歌依靠强大搜索引擎和深厚资金支持, 未来仍有望保持行业领先地位通过前面梳理, 我们可以发现, 目前主要落地项目集中在 B 端和 G 端,C 端市场还未充分打开, 因此, 三个竞争主体中在 B 端优势最为明显的为上市公司, 大部分上市公司均深耕行业, 积累深厚, 针对其技术短板, 众多公司采取各种措施补齐, 比如工大高新通过前期布局, 已经拥有了核心技术因此综合来看, 上市公司综合实力最为强劲我们重点看好包括工大高新在内的上市公司在人脸识别领域发展 19

20 5 行业评级及投资策略人工智能自 2015 年在国家层面首次提起至今已发展一年有余, 我们对比筛选了人工智能在各个领域的落地进展, 认为 2017 年人工智能首先有望在人脸识别领域实现爆发 1. 人工智能整体政策支持力度不断加大, 人工智能在 2017 年被首次写入政府报告, 人脸识别的政策环境良好 2. 首先前期制约人脸识别应用拓展的精度问题在 2015 年已经基本得到解决, 当下识别性能必然有进一步提升, 产品推广已不存在技术问题 3. 对于安防的核心需求推动人脸识别产品不断渗透多个领域, 当前人脸识别产品已经在部分领域打开了增量市场, 比如金融领域已有多家银行用于多个业务环节, 而更大的安防市场即将爆发 4. 视频监控体系建设已经达到一定程度, 需要人脸识别产品推动其建设进一步深化政府层面对人脸识别的认可将有望提供强大的推动力 5. 人脸识别 2017 年爆发基本已成产业内共识, 行业内龙头创业公司于 2016 年底至 2017 年初均完成大笔新一轮融资, 上市公司 2017 年也推出大量商业化人脸识别产品, 百度也将人脸识别作为 2017 年重点发力方向,2017 年人脸识别爆发基本已成共识, 多方投入加大共同加速市场发展对计算机行业整体仍维持中性评级, 建议重点关注人脸识别领域相关投资机会 20

21 6 重点推荐个股重点推荐人脸识别相关标的 : 工大高新汉王科技佳都科技川大智胜东方网力工大高新 : 公司 2015 年收购汉柏科技 100% 股权, 全面发力人脸识别市场汉柏科技与国内高校合作, 将可见光与远红外光这两种人脸识别技术融合, 达到了 99.99% 以上的高准确率公司布局人脸识别全面解决方案, 包括了从后台云计算硬件到大数据分析平台再到前端人脸识别产品的一体化解决方案, 在行业内具有较强的竞争力公司人脸识别产品主要包括动态人脸识别系统人脸识别门禁人脸识别桌面机等, 同时汉柏科技采取了包括 BT BOT PPP 在内的多种合作模式, 提供了包括私有云公有云混合云在内的多种交付方式, 为客户提供更多选择空间公司已与多个行业用户达成意向性使用及合作协议, 预计后续订单落地案例将不断增多, 人脸识别产品将成为公司新的利润增长点汉王科技 : 公司拥有高度的自主研发能力, 凭借多年的技术积累, 公司在行业内已经树立起较高的产品知名度和好评度公司以核心技术为基础, 与产业链上下游之间建立密切合作, 打造以人脸识别为核心的产业生态圈, 形成多元行业覆盖与主要行业深耕相结合的格局 2016 年公司推出了基于 PC 平台的专用人证比对算法, 进入了公安酒店等身份认证的新领域 ; 公司还是首家将深度学习模型移植到低端 MIPS 平台, 开发出业界第一个嵌入式红外万人识别产品, 可提高用户的门禁管理效率公司产品应用于银行交通养老金资格认证等诸多领域, 与教育金融汽车等多行业的大型公司建立良性合作关系 2016 年度公司产品全面进入门铃对讲行业, 与国内知名企业合作完成新产品的开发及上市 ; 银川智慧城市二期工程的完工, 进一步提升了公司的影响力公司 2016 年人像识别业务营业收入保持稳定, 达到 7069 万元, 占总营业收入的 17.01% 伴随人脸识别被大众接受程度的迅速提升, 公司相关产品收入有望迅速提升佳都科技 : 公司在人脸识别领域有深厚的技术累积, 特别是 2015 年投资云从科技后, 公司的技术实力在行业内处于前列在智能轨道交通领域, 公司是目前国内唯一同时拥有城市轨道交通自动售检票系统屏蔽门系统综合监控系统和通信系统四大智能化系统解决方案的企业公司深耕以人像识别技术为基础的智能安防与智能轨道交通业务, 依托建设智慧城市的利好政策, 未来发展可观公司智能安防业务应用于广东山东新疆贵州等省, 未来随着智慧城市的推进, 安防任务必会受到越来越多的重视, 公司产品订单会持续高速增长 ; 而十三五期间多个城市同时建设轨道交通, 规划里程达到 5632 公里, 到 2020 年末总里程达到 7000 公里, 公司智能轨道交通业务的产品优势将带来订单的爆发式增长公司年初中标武汉轨道交通系统建设, 是订单增长的前兆公司近年来营收年均增长率保持 50% 以上, 未来前景可观 21

22 川大智胜 : 公司与四川大学开展产 - 学 - 研合作项目, 已经在 3D 人脸识别和车辆识别等领域取得不错的成果公司布局城市智能系统业务, 利用 3D 人脸识别的技术壁垒, 优先抢占智慧城市的蓝海公司的 3D 人脸识别已经处于国际领先水平, 能够满足反恐公共安全支付安全认证等领域的要求十三五期间, 公司新开发的高精度三维人脸照相机在国内市场的需求就高于 500 亿元, 未来市场广阔 2015 年公司图形图像产品与服务营业额达到 4079 万元, 同比增长 824% 东方网力 : 公司是国内领先的视频监控管理平台产品及服务供应商, 公司产品在国内占有率居于第一位, 公司收购华启智能广州嘉崎, 积极将视频管理平台产品拓展至交通等其他行业同时, 公司携手明星创业企业商汤科技成立合资公司深网视界, 此举有望极大增强公司在人脸识别领域的实力 2016 年 11 月 4 日, 公司在投资者关系互动平台上表示, 公司的人脸识别技术已经实现产品化, 并在实际项目中予以销售并形成销售收入公司与多个省市的公安机关建立了业务关系, 同时公司产品可广泛应用于金融政府等多个领域伴随国内对于视频监控管理平台产品的需求将持续增长, 公司人脸识别产品将于主营业务形成良好协同重点关注公司及盈利预测重点公司股票 EPS PE 投资代码名称股价 E 2017E E 2017E 评级 SZ * 川大智胜增持 SZ * 东方网力买入 SH 工大高新买入 SH * 佳都科技买入资料来源 : 公司数据,wind 国海证券研究所( 注 : 带 * 的公司盈利预测取自万德一致预期 ) 22

23 7 风险提示 1) 产业进展不及预期的风险 ; 2) 市场系统性风险 ; 3) 相关公司业绩不达预期的风险 ; 23

24 国海证券股份有限公司计算机组介绍孔令峰, 具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师, 以勤勉的职业态度, 独立客观地出具报告宝幼琛, 本硕毕业于上海交通大学, 多次新财富水晶球最佳分析师团队成员,3 年证券从业经历, 目前主要负责计算机行业上市公司研究孙乾, 上海交通大学电子与通信工程硕士, 从事计算机行业上市公司研究刘浩, 上海财经大学金融学硕士, 上海交通大学数学学士, 从事计算机上市公司研究分析师承诺孔令峰宝幼琛, 本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师, 以勤勉的职业态度, 独立客观地出具本报告本报告清晰准确地反映了本人的研究观点本人不曾因, 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国海证券投资评级标准行业投资评级推荐 : 行业基本面向好, 行业指数领先沪深 300 指数 ; 中性 : 行业基本面稳定, 行业指数跟随沪深 300 指数 ; 回避 : 行业基本面向淡, 行业指数落后沪深 300 指数股票投资评级买入 : 相对沪深 300 指数涨幅 20% 以上 ; 增持 : 相对沪深 300 指数涨幅介于 10%~20% 之间 ; 中性 : 相对沪深 300 指数涨幅介于 -10%~10% 之间 ; 卖出 : 相对沪深 300 指数跌幅 10% 以上免责声明本报告仅供国海证券股份有限公司 ( 简称本公司 ) 的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户客户应当认识到有关本报告的短信提示电话推荐等只是研究观点的简要沟通, 需以本公司的完整报告为准, 本公司接受客户的后续问询本公司具有中国证监会许可的证券投资咨询业务资格本报告中的信息均来源于公开资料及合法获得的相关内部外部报告资料, 本公司对这些信息的准确性及完整性不作任何保证, 不保证其中的信息已做最新变更, 也不保证相关的建议不会发生任何变更本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断, 本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可能会波动在不同时期, 本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告报告中的内容和意见仅供参考, 在任何情况下, 本报告中所表达的意见并不构成对所述证券买卖的出价和征价本公司及其本公司员工对使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责本公司或关联机构可能会持有报告中所提到的公司所发行的证券头寸并进行交易, 还可能为这些公司提供或争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等服务本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务风险提示国海证券研究所请务必阅读本页免责条款部分

25 市场有风险, 投资需谨慎投资者不应将本报告为作出投资决策的唯一参考因素, 亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前, 如有需要, 投资者务必向本公司或其他专业人士咨询并谨慎决策在任何情况下, 本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议投资者务必注意, 其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关若本公司以外的其他机构 ( 以下简称该机构 ) 发送本报告, 则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任郑重声明本报告版权归国海证券所有未经本公司的明确书面特别授权或协议约定, 除法律规定的情况外, 任何人不得对本报告的任何内容进行发布复制编辑改编转载播放展示或以其他任何方式非法使用本报告的部分或者全部内容, 否则均构成对本公司版权的侵害, 本公司有权依法追究其法律责任 25

公司事件点评报告

公司事件点评报告 2017 年 08 月 22 日公司研究评级 : 买入 ( 维持 ) 研究所证券分析师 : 宝幼琛 S0350517010002 baoyc@ghzq.com 联系人 : 孙乾 S0350116100016 021-58922351 sunq01@ghzq.com.cn 子公司并表带动业绩高成长, 全年业绩值得期待工大高新 (600701) 半年报点评最近一年走势事件 : 0.3000 0.2000