三联虹普（三联虹普是什么龙头股）

三为开头名称的股票有哪些,如三川股份等

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华为云普惠AI：把人工智能变成“水电煤气”

我们对AI是如何认知的？是曾经被封神的Alpha Go？是幻想中的无人驾驶技术？还是一串串密密麻麻的代码？总之，AI曾经是遥不可及、高冷且昂贵的。不过，2018年5月华为云提出了这样一个畅想：让AI走下神坛，同时也勾勒出了一个叫做“普惠AI”的愿景。

让人工智能技术变成像水、电、煤气一样的存在，有没有可能？华为云给出的答案是肯定的。

华为公司预计，到2025年智能终端数将达到400亿，届时全球企业对AI的采用率将达到86%，企业数据利用率将剧增至80%左右。很快，一个AI会渗透进生活的方方面面和各行各业各个角落的现实即将达成。

当AI从实验室走到城市、走进企业、走到街头巷尾、走进每个人的家里，就需要它变得“高而不贵”。华为云认为，所谓“普惠AI”，最重要的就是让普通的行业从业人员也能利用AI人工智能技术，自助式把数字技术与本行业的流程结合起来，形成新的智能联接。而智能联接将驱动前所未有的大规模创新，基于智能联接的全新商业模式和应用将改变企业的运作模式以及产品和服务的消费模式，推动数字经济实现规模发展，最终走向智能经济。

2018年5月，在中国国际大数据产业博览会上华为云首次提出了“普惠AI”的概念。在华为云眼中，AI应该是一组技术集合，是一种新的通用技术，并不简单的是一个独立产品，更不是一个封闭的系统。AI同时也应该成为像电力、互联网一样的基本生产力，通过智能联接使得众多行业效率实现指数级提升，这既是华为云做“普惠AI”的出发点，也是未来AI应该有的模样。

随着华为云“普惠AI”概念的提出和实践，AI 技术已经开始向它应该有的模样慢慢靠近。

一个照进现实的例子，是华为云EI的展开。今年，华为云与北京市交管局合作，在海淀上地三街开展了利用AI技术实现信号配时优化试点应用。在部署了EI交通智能体解决方案之后，据第三方公司（北京世纪高通 科技 有限公司）评估报告显示，这条东西方向的京城最堵道路之一，如今平均延误下降了15.2%，平均车速提升了15%。或许每天往返于上地三街的白领们不懂AI究竟是什么，但他们对这条变得没那么拥堵的路产生了好奇。

同样，另一条没那么拥堵的路也落地深圳。深圳交警将华为云的EI智能体运用于城市交通管理中，在坂田9个路口采用人工智能技术，平均车速提升了17%，通勤时间节省了10分钟，一杯早茶的时间就这样，在不知不觉间被节省了出来。

2018年华为云的“普惠AI”，不仅照进了城市，也落地工业和医疗领域。在工业领域中，如北京三联虹普通过EI工业智能体进行生产数据的智能分析，成功释放了产线柔性化能力，从而让企业更好的应对下游的个性化需求，有效提升下游需求匹配率28.5%；在医疗领域，华为云EI与金域医学合作，在宫颈癌病理监测领域取得阶段性突破，敏感度（真阳性率）超过99%，特异度（真阴性率）超过80%。

过去一年中，华为云EI尝试超过200个项目，6-10月先后发布了交通、工业、城市三大EI智能体，这是“普惠AI”的方案之一。而这，也仅仅是“普惠AI”萌芽期的产物，2018年的它“才露尖尖角”而已。

华为云的“普惠AI”与业界其它厂商所不同的是，它弥补了在迈向智能经济的过程中，AI技术的发展与行业落地之间的巨大落差。如何让AI高而不贵、让各行各业“用得起，用得好、用得放心”，如何与各行业的各种场景相连接，让AI成为智能经济的底座？这就要求“普惠AI”不仅是软件的普惠，也必须是硬件的普惠，以及工程化的普惠。那么，在这一过程中，人才和技术这块基石必然是绕不开的。

2018年10月华为全联接大会上，华为发布“全栈全场景”AI解决方案，对外展示了华为云“普惠AI”的另一种落地方式，即AI开发成本和门槛的降低，这意味着行业的开发者和从业者们可以站在华为云的平台上，跨过曾经的高门槛与AI对视。从前我们仰望AI，未来AI可以俯拾皆是。

华为云的“全栈”是从技术功能角度，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈技术方案；所谓“全场景”则包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。其中，华为云全场景AI是软硬一体化方案，这也是华为云“普惠AI”的独特之处：包括基于可统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片Ascend 910（华为升腾9100）和Ascend 310（华为升腾310）；芯片算子库和高度自动化算子开发工具CANN；支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架MindSpore；以及提供全流程开发服务（ModelArts）,分层API和预集成方案的应用使能。

具体来说，比如华为自研的AI芯片Ascend系列基于统一的“达芬奇”架构，其好处是可以一次性开发算子、算力可扩展、一致的开发和调试体验、开发一次可跨各场景平滑迁移、超高带宽和极低时延以及可扩展的片上互联等。基于统一的达芬奇架构的Ascend系列芯片，可实现任何场景下，以最低成本获得最优性能。而在工程化方面，相对业界其它开发平台，ModelArts是更快的普惠AI开发平台，覆盖数据标注与准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI开发全流程，为AI应用开发提供一站式服务。

依托华为30年的技术积累，在华为云看来，AI并不高。依托华为云的“全栈全场景”AI解决方案，华为云想让行业从业者也能拥有同样的平台、站在同样的高度，让AI在开发、应用、调试等场景下变得不再繁琐。截止2018年9月华为云已经提供了45种人工智能服务、涵盖142种功能，再加上AI开发平台ModelArts、AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ，以及与线上体验一致的离线开发套件Atlas200等，形成了端到端工程化落地AI的普惠能力。

诚然，每一次工业革命都是技术转化为生产力的过程，也是先进技术不断扩展到普通人的过程，智能时代也不例外。随着AI的发展，所有的行业都将触及人工智能技术，华为云“普惠AI”的落地无疑将缩短这一进程。至少，2018年的华为云让我们看到，AI可以是街头巷尾的。（文/宁川）

建筑行业

建筑行业特征：

2015年建筑工程行业的总产值超过18万亿元，超过加拿大整个国家的GDP，建筑工程行业是名副其实的超大规模行业。

固定资产投资是建筑工程增长的源动力。

2000-2015年，我国固定资产投资总额年复合增长率为21%，建筑业总产值年复合增长率为20%；

从历史数据拟合来看，固定资产投资与建筑业产值是线性相关的。

行业的特征：充分竞争

建筑工程行业是典型的充分竞争行业；

建筑工程行业较低的进入壁垒导致产业产能严重过剩，行业呈现“零散”的结构特征；

2015年，建筑业总产值18.万亿元，行业龙头中国建筑收入8800亿，市场占有率仅5%；

行业前四名份额集中度仅占全行业的15%；

分子行业来看，水利工程与铁路工程由于需方结构单一以及行政垄断干预等影响，集中度较高；

长期来看，建筑工程行业零散的产业结构特征是难以改变的；

参考国外建筑行业的集中度情况，未来我国建筑工程行业集中度提升的空间有限。

行业的特征：轻资产

与大家的印象不同，建筑工程行业是典型的轻资产行业；

2016年，建筑工程行业的固定资产/总资产的比例为7%；

以上市公司为观察对象，与其他行业进行横向比较，发现，建筑工程行业的固定资产/总资产的比例仅高于银行，房地产，非银行金融。

轻资产属性，缺乏必要的质押担保，是导致建筑企业融资困难的原因之一。

行业的特征：营运资金被占用

建筑工程项目的保证金制度，进度支付的特点导致企业营运资金被项目占用情况较为普遍；

建筑工程企业的商业模式本质上就是资金的流转。

建筑活动总需求：

人类活动所在之处，必有建筑工程

建筑活动总需求：

1.国内投资：

A，基建投资：城镇化+房地产配套，政府稳增长，民间投资

B，房地产投资：城镇化，房价预期

C，工业投资：制造业盈利性预期

2.海外工程（一带一路）

基建投资：细分行业与公司

1.铁路/轨道交通：中国中铁，中国铁建，隧道股份

2.公路：中国交建，山东路桥，四川路桥，成都路桥，北新路桥

3.水利电力：中国电建，葛洲坝，粤水电，围海股份

4.市政：腾达建设，宏润建设，浦东建设

5.园林生态：东方园林，铁汉生态，蒙草生态，丽鹏股份，岳阳林纸，名家汇

6.房屋建设：中国建筑，上海建工，宁波建工，龙元建设

7.冶金/矿产工程：中国中冶，中钢国际，中矿资源，金诚信

8.化学工程：中国化学，东华科技，三维工程，中化岩土，航天工程，三联虹普

9.水泥工程：中材国际

10.轻工工程：中国海诚

海外投资：细分行业与公司

1.专业国际承包商（窗口型公司）

业务模式：外面接进来，家里转出去

主要能力：海外市场开拓，跨国风险控制能力

代表性公司：中工国际，北方国际，中成股份，中国机械工程（H股）

2.国际工程商：

业务模式：承接+实施

主要能力：专业领域施工能力

代表性公司：中国交建，中国电建，葛洲坝，神州长城，中矿资源等

自上而下：以量为主主要研究对象

1.成本加成定价模式，毛利率相对稳定。

2.业绩的主要驱动来自于订单转化为收入的数量。

3.遵循“行业-订单-收入-业绩”的逻辑；

4.细分市场规模测算：

1），参考政府投资规划估算；

2），根据上游增速传导测算；

3），根据城镇化率提升，渗透率提化等比率测算；

5.市场份额：根据行业地位，过往市场占有率，中标率测算。

自下为上：以调研为核心

1.建筑细分行业众多，必须以个股调研为主要研究方法。

2.找到个股亮点后，应及时与同业印证，一旦判断具有行业趋势，将可能存在板块性机会（2010年装饰园林，2012年装饰，建筑智能，2016年PPP）

3.建筑行业公司独立行情众多，个股催化因素往往超越行业环境束缚。

4.当前宏观投资放缓环境下，自下而上的转型公司越来越多，是行业研究的重点。

盈利预测方法：

1.遵循“行业景气-订单-收入-业绩”的盈利预测方法。

通过行业景气和公司行业地位及竞争力，预测公司未来订单趋势。

通过可执行订单量（生效合同）和开工进度预测未来收入序列。

一般情况下，由于建筑行业采取成本加定价方法，毛利率大体保持平稳。

应仔细考察三项费用，资产减值损失，投资收益，税率等变量对盈利的影响。

此外考虑收购并表影响。

2.在以上盈利预测基础上，通过调研考察上市公司对此盈利预测的信心，业绩释放动力。根据上市公司信心和意愿对盈利预测进行调整。

3.结合行业景气度及同业公司情况进行调整。

4.结合季报业绩，年中订单数据动态调整年初盈利预测。

行业投资机会主要催化剂：

1.国家政策：经济刺激计划，一带一路战略，PPP改革，房地产政策

2.宏观经济数据：

GDP：一旦走弱，可能存在“稳增长”政策预期

利率：建筑公司订单对资金价格具有极大弹性

汇率：影响国际工程公司业绩

3.个股因素：

订单：（框架，新签合同，生效合同）

业绩增速

公司事件：同业收购，转型收购，股权激励等

建筑公司的估值：

1.不同细分行业，不同公司，大体可按照PEG估值

2.在PEG=1基础上，根据市场对业务内容的偏好（例如是否带有新兴产业），市值大小，公司资本市场形象，市场风格偏好等因素进行调整。

3.在考虑PEG估值基础上，从历史经验看，大多数建筑公司估值处于10-30倍PE之间，超出该范围具有收敛压力。

4.建筑公司不太适合用PB估值

利润表

宏观层面，行业投资增速--收入增速

1.对于建筑工程企业而言，从宏观角度而言，企业的收入增速与投资增速密切相关。

2.中国建筑自成立以来收入增速便与固定资产投资增速高度相关；

3.2011年铁路与固定资产投资大幅下滑背景下，已然完成业务多元化的中国中铁与中国铁建仍然难逃收入负增长的梦魇。

℡☎联系：观层面，新签订单--收入增速

1.对于建筑工程企业而言，从℡☎联系：观的角度而言，企业的收入增速与订单增速密切相关。但是值得注意的是，新签订单增速与收入增速之间并不是严格的对应关系。

2.建筑行业的业务模式是订单完成模式，收入根据订单的执行进度进行确认。因此，对于建筑工程企业而言，新签订单的增速直接关系到企业的收入增速。

3.决定建筑企业收入的要素包括：新签订单，新签订单结转率，在手订单，在手订单结转率。

4.其中，新签订单结转率和在手订单结转率与宏观的资金面密切相关，当宏观资金面稳定的背景下，建筑企业的收入主要由新签订单和在手订单决定，当宏观资金面趋紧时，新签订单结转率和在手订单结转率都会大幅下降，建筑企业的收入将由订单的结转率决定。

零散的产业结构：

1.零散的产业结构，充分竞争导致行业整体℡☎联系：利。

序号          子行业           毛利率

1              铁路工程        5-10%

2              路桥工程        9-15%

3              水利工程        10-14%

4              国际工程         11-22%

5              钢结构             14-30%

6              工业工程          12-25%

7              房屋工程           8-11%

8              园林工程           16-30%

9              装修工程           16-38%

轻资产下企业的产能费用化

1.建筑行业轻资产的属性导致其产能一般以“费用化”的形成呈现。建筑工程企业呈现典型的“轻资产”属性。

2.建筑企业的产能一般表现为资金（营运资金占用导致），人员，管理。而这些产能一般以费用的形式体现，其中人员产能一般通过职工薪酬的形式在销售费用和管理费用中体现；管理一般通过管理费用的形式体现；资金一般通过财务费用的形式体现。

经营性资产和经营性负债为主

1.建筑工程行业的资产负债率较高。2016年，按照全行业口径，建筑工程行业的资产负债率为67%。以上市公司为观察对象，与其他行业进行横向比较，发现，建筑工程行业的资产负债率的比例仅低于银行，房地产，非银行金融。

2.从资产端来看，建筑工程企业的资产主要包括：货币资金（15.82%），应收账款（14.38%），其他应收款（4.87%），存货（27.30%），合计占比为62.38%

3.从负债端来看，建筑工程企业的负债主要包括：短期借款（7.42%），长期借款（15.11%），应付债券（4.67%），应付账款（35.63%），预收账款（14.68%），合计占比为77.51%

4.建筑工程企业的资产负债率主要是由于经营性负债较高。

5.从有息负债/总资产的情况来看，建筑央企为20.67%，地方国企为24.18%，建筑民企为17.22%，由此可见，经营性负债是导致建筑工程企业资产负债率较高的主要原因。

科目分析---货币资金

1.货币资金：建筑企业的货币资金主要由库存现金，银行存款，其他货币资金构成。

2.建筑企业由于其特殊的商业模式，其他货币资金的占比较高，因此在对建筑企业进行相关资金压力测试的时候，要将货币资金中企业不可动用的其他货币资金排除。

3.建筑企业的其他货币资金主要包括各项保证金，包括承兑汇票保证金，保函保证金，信用保证金

科目分析--应收账款

1.应收账款：建筑企业完工百分比的收入确认模式，业主根据工程进度支付的特点，导致应收账款成为建筑企业资产端的主要组成部分。

2.2016年建筑上市企业的应收账款占总资产的比例为14.88%

3.应收账款计提的坏账准备是影响建筑企业当期业绩的重要因素，2017年资产减值损失占净利润的比例接近30%

4.建筑企业的资产减值主要由九大减值准备构成：

坏账准备（占比最高），存货跌价准备，固定资产减值准备，上虞减值准备等等。

其中，除了坏账准备，存货跌价准备之外，其他五大减值准备一起计提，不得冲回。

由于建筑企业应收账款规模大，净利率低的特点，导致资产减值损失对于企业净利润的影响极大。

科目分析--存货

存货：建筑企业的存货与其他所有行业的存货都i不同，建筑企业存货的组成部分是“建造合同形成的已完工未结算资产”。

2017年，“建造合同形成的已完工未结算资产”占存货的比重高达38.29%

建造合同形成的已完工未结算资产：已确认收入和成本，由于没有进行结算所以没有计提应收账款。因此这一项基本上可以等同于建筑企业的应收账款。

有一部分的建筑企业，资产负债表呈现出“低应收，高存货”的特点，事实上就是“存货--已完工未结算”较多导致的。这也是园林企业被诟病最多的地方。

值得注意的是，对于绝大部分建筑企业而言，“存货--已完工未结算”基本不计提存货跌价准备。

这在一定程度上可以认为是建筑企业减值计提不充分。

园林企业，装饰企业，大部分基建类公司，建筑央企基本不计提“存货-已完工未结算”的跌价准备

科目分析--应付预收

应付预收：应付和预收是建筑企业负债主要组成部分，占比大约在50%左右。

事实上，应付预收本质上是建筑企业对于上下游议价能力的体现。建筑企业对于上游供应商的议价能力越强，则公司的应付账款较多；

建筑企业对于下游业主的议价能力较强，则公司的预收账款越多。

现金流量表

项目垫资+进度支付=收现滞后

建筑企业的收入确认模式未完工百分比法，但是工程款的支付是进度支付，因此收入的确认和工程款的支付之间存在一定的时差，在财务指标上就体现为收现比的滞后。

一般而言，建筑企业的收现比主要由宏观流动性和自身扩张战略决定。

当宏观流动性趋紧时，业主方（一般为地方政府和地方企业）就会放慢项目的支付进度，建筑企业的回款速度放慢，导致建筑企业的收现比下降。建筑行业零散的产业结构，充分竞争的行业竞争格局，导致建筑企业的议价能力极弱。

当宏观流动性收紧时，建筑企业的收现比与自身的扩张战略密切相关。当建筑企业规模快速扩张时，收现比下降时；当建筑企业规模扩张速度放慢时，收现比上升。

现金流与收款风险的评价

1.采用收现比与账龄结构来判断帐款回收风险

收现比=经营性现金流流入/收入，一般在70%以上为健康。

若账龄结构无明显老化迹象且无老账确认无法回收，则应收款风险处于健康可控状态。

2.不能简单采用经营性现金流净额正负来评价应收款风险

处于扩张期的建筑公司往往表现为经营性现金流净额为负，但并不能表明公司项目质量不好或面临较大帐款回收风险。

反之，处于收缩期的建筑公司经营性现金流净额很可能为正，但并不能表明其在手项目无收款风险

建材行业短期观点

基建的核心问题“资金”及“规范”，均已全面爆发，经过一年多时间的发酵之后，政策面已逐步改善，并有望快速传导至基本面，加之前两年承接的大量订单将于今年四季度释放，行业整体业绩将有所提升。

建材行业中期和长期观点

19-20年时十三五规划的最后两年，普速铁路剩余空间约3500-5250万亿，高铁约1500亿，公路（含高速）约3.7-5.13万亿，年均与前几年相对持平，基建“补短板”预期下，板块有望稳步推进。

核心标的：金螳螂，中国建筑，中国铁建，中国中铁

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