我们当前正处在新一轮科技革命爆发前夜。这一轮以我们称之为“智联网”为核心的机器革命，将会在未来5到10年内再次改变人类的生活和生产，而驱动智联网革命的核心逻辑之一就是“数据红利”，日益膨胀的数据在采集（传感设备、智能硬件）、传输（光通信、5G等）、计算（云计算、服务器（存储器/芯片）等）、应用（大数据变现、人工智能、自动驾驶、智能政务等）各个环节都将带来硬件设备以及软件需求的爆发。我们相信，最早从2018年下半年，最晚从2019年开始，A股也将会进入数据红利时代。这是当前A股最大的空间和机遇！

⚑随着移动互联网时代的信息爆炸，全球的数据量正以指数级增长。据工信部表示，我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2020年中国数据资料存储量将达到8.8ZB，将占全球21%，而全球数据总量将达到40ZB。

⚑数据红利的意义并不能狭义地理解为大数据变现，其含义在于数据爆发带来的全产业链投资机会。日益膨胀的数据在采集（传感设备、智能设备）、传输（光通信、5G等）、计算（云计算——服务器（存储器/芯片）等）、应用（大数据变现、人工智能、自动驾驶、智能政务等）各个环节都将带来硬件设备以及软件需求的爆发。

⚑一个典型的数据采集就是智能安防，当前中国视频监控行业具有高清化和智能化（提高识别效率）以及云端化趋势（数据量大幅增加），数据量持续户爆发，平安城市建设使得智能安防的需求迅速爆发，智能安防的核心在于通过对安防摄像头采集到的相关数据进行分析，从而提高城市治安和管理的效率。

⚑此外，在万物互联的时代各类智能设备也会产生大量的数据，智能手环/手表、VR眼镜、各类服务机器人、智能音箱、智慧家居、无人机等渗透率越来越高，在用户使用的过程中产生大量数据，这类数据将刻画出用户的点点滴滴，为用户所使用和创造价值，未来随着AI等技术的进步，智能硬件的发展将在智能化等方面大幅提升，将成为未来消费电子的主要爆发点。

⚑海量的数据对传输提出了新要求。当前连接数、数据均持续爆发，VR/AR、无人驾驶等应用场景不断丰富，唯有5G技术才能在可靠性、速率和延时要求方面支撑超过百万亿级的物联网应用规模，根据研究机构CCS Insight的数据显示，2018年，5G有效连接的数量仅10万，2019年可以达到1200万。预计在2023年，全球5G的连接量可以达到14亿台，中国市场将占据一半左右，并在持续到2025年的三年内主导全球5G的发展。

⚑无论是人类生活产生的数据还是工业制造产生的数据唯有通过数据计算才能产生价值，例如通过智能安防摄像头采集到的数据要通过AI算法才能做出判断，智能驾驶要通过大量的数据模拟训练才能应对实际行使中可能遇到的各种情况，社交APP产生的数据也要通过对数据的分析将用户具象从而进行精准推送，这一切都离不开数据中心（存储器、服务器）的建设，以及数据计算（云计算、芯片等）的发展。云计算不断爆发、数据中心的建设都带来服务器出货量的稳定增长，2018年一季度全球服务器出货量达到270万台，同比增长20.7%；服务器销售额为188亿美元，同比增速为38.6%。分地区来看，亚太地区（除日本）的销售额增速最高，为51.7%，其中中国的销售额增速高达67.4%，中国对于服务器的需求仍然是冠绝全球。

⚑数据应用方面，人工智能的发展依赖于海量基于人类一切行为数据的产生，自动驾驶作为AI的一个具体应用分支，是基于驾驶以及道路数据加工计算并作出判断，医疗大数据基于医疗领域一切数据通过数据处理和存储解决医疗领域问题的数据资源，基于医疗数据资源和人工智能的进步将带来医疗领域技术进步。

⚑最后，我们梳理出相关领域上市公司“数据红利50”供参考。

【风险提示】本主题报告涉及除非特别说明，所有个股仅作列示，不作个股投资建议。

目 录

01

一、流量红利时代逐步结束

1. 互联网的诞生带来了信息红利时代

互联网自诞生之日起，经历了三次重要的阶段，在互联网诞生初期，互联网主要作为一个沟通信息的渠道，信息沟通的效率大幅提升，提升了企业政府的信息化需求，在这个阶段，代表性硬件公司是提供网络设备的思科，以及提供信息化服务的甲骨文。而在2000年之前，to c互联网例如雅虎、google主要是以门户信息网站和邮箱服务为主。

在当时大家获取信息的主要途径是报纸和电视，每晚七点都盯着“新闻联播”；因此互联网的出现就像信息世界的一道光，每个人都想挤进门内看看。因为“信息”就是一件稀缺物品。当时连接互联网大门的钥匙就是PC，而最受益的就是电脑硬件生产商IBM和操作系统系统生产商微软，两家企业的股价在1997年前后迅速提升。这就是信息化带来的红利。

除此之外，国内也产生巨变，一是技术上的革新，使用户更加便捷的接入互联网，即windows98的发布和ISDN的全国普及；一是接收信息方式的革新，即出现了门户网站及其旗下BBS和QQ。

随着网民的增加，互联网的商机也开始出现，信息变现主要包括：广告收入和增值服务。广告收入的典型案例：1998年世界杯期间，新浪网以24小时滚动播出新闻形式吸引了大量网友，并借此获得了18万元广告收益。而增值服务主要是联众在1998年左右推出“个人会员”+“身份特权”等增值服务。除此之外，还有程序之间的捆绑推销，包括但不限于互换友链、寻求门户网站的发稿，论坛BBS发广告。在这个阶段，用户只有单方面接收信息的能力；而此时就像卖方市场，卖方售卖什么“信息”，我们就接收什么。这个阶段的互联网还处于上升期，因此网络运营商不用担心用户获取，只要把基础服务做好，只要你提供的“信息”足够稀有，用户量自然会增加——这仍然是中国互联网发展的“信息红利期”。

2. 智能手机是流量红利时代开启的敲门砖

2008年，苹果Iphone 3G手机诞生，智能手机渗透率开始提升，移动互联网开始得到普及应用，在随着通讯速度的加快，人们通过互联网进行影视、游戏、购物等活动开始大幅提升，同时伴随着手机APP的蓬勃发展发展，生活的各个环节都开始迎来互联网化改造，TO C互联网开始蓬勃发展。这个阶段，获取用户数量不仅成为互联网企业发展的关键，也成为公司估值的重要依据。流量红利是这个阶段的“时髦词”。

在经过了网络巨头大量圈地的时代，已经形成以BAT为首的“三超多强”的格局。如今，我国网民数于2017年达到7.7亿人，互联网普及率达55.8%，而其中有97.5%是移动端网民；同时，我国市场的手机普及率达到了97%，智能手机普及率已经达到了72%。

伴随着移动互联网进入4G时代，智能手机普及率达到顶峰，移动互联网和通讯速度发展带来的流量红利进入瓶颈，接入用户和用户使用互联网总时长已经到达天花板。流量红利开始逐渐消退。头条系与腾讯的“头腾”大战，其背后反应了流量红利枯竭后，对存量流量争夺已经达到白热化。新市场进入者如果不能另辟蹊径，就只能依附寡头在流量的红海中艰难前行。

02

二、 数据红利时代已经到来

无论对于经济还是资本市场，当出现重大技术革命，总有一批公司引领创新浪潮，成为资本市场的弄潮儿。从2016年开始，人工智能技术、以NB-IOT为代表的物联网技术进入快速发展阶段，工业互联网、智慧政务成为互联网的新增长点，大数据、云计算开始快速普及，“云化”成为当前炙手可热的名词，相关领域的公司也在出现快速发展。服务器数量大爆发，相关领域的领头羊例如亚马逊、阿里巴巴的云计算业务，都保持着爆发式增长。TO B ，TO G互联网开始取代TO C互联网成为新的趋势。我们将这个时代，称之为“数据红利”时代。

互联网的三个时代也分别对应着纳斯达克三轮超级牛市，分别是1990年开始的十年纳斯达克牛市，2009年开启的纳斯达克牛市，似乎并没有像样的调整，但是我们还是以2015年作为一个分水岭——参照系是中国的创业板指。

90年代的互联网泡沫跟A股没有直接的关系，因为那时的A股真的是没有科技股，伴随着纳斯达克指数进入泡沫化阶段，A股在1999年5月开启了一轮“519”行情，领涨的公司也算是科技股——例如海虹控股（现更名为国新健康）、生益科技之类。

2009年纳斯达克开始快速上涨，创业板自2010年诞生后，马上遭遇了2011-2012年的熊市，2013年开始，以智能手机零部件欧菲光（现改名为欧菲科技）和手游公司掌趣科技为龙头，创业板也进入移动互联时代，此后东方财富和乐视网这两个公司把所谓“流量红利”发挥至极致，创业板在2015年进入疯狂。然而，流量红利的逐渐消退让高估值的创业板难以维持，叠加并购模式的终结，创业板进入了长达三年的熊市。

纳斯达克指数2016年之后，以亚马逊、美光科技、英伟达、salesforce、abobe等一系列提供大数据云计算人工智能硬件和软件服务的公司开启了一轮新的上涨浪潮，到目前为止，完全看不到终结的迹象。原因就在于，智能革命方兴未艾。

除此之外，生物医药技术的不断创新发展也为纳斯达克持续注入新的活力，智能革命和不断爆发的生物医药技术创新构成了当前技术革命最关键的两个环节。

由于技术相对落后，中国的科技股表现总是滞后，这一轮也不例外，A股人工智能大数据云计算有一批公司已经开始具备较强的竞争实力，而CDR的新政的实施，会让一批未上市的独角兽在A股上市，为中国智能革命板块提供新的优质标的。

值得欣慰的是，一批具有全球竞争力的公司已经开始逐渐崭露头角，例如创新药领域的恒瑞、动力电池宁德时代、工控的汇川、安防的海康、led芯片领域三安、面板的京东方、通信设备的中兴通讯、CRO龙头药明康德、服务器领域浪潮、中科曙光、IT解决方案领域紫光股份……除此之外，还有很多中小公司已经逐渐成长成为各个细分领域的全球龙头。

我们相信，最早从2018年下半年，最晚从2019年开始，A股也将会进入数据红利时代。这是当前A股最大的空间和机遇！

具体而言，数据红利的意义并不能狭义地理解为大数据变现，广义而言其核心在于数据爆发带来的全产业链投资机会。在万物互联的大时代，数据以各种主动（人工智能、云计算等）以及被动（社交、购物APP等）的方式产生，任何联网的设备、任何网络行为都会产生数据，数据量的产生和AI、物联网的发展以及智能设备保有量之间存在相关关系。

据工信部表示，我国数据总量正在以年均50%的速度增长，预计到2020年中国数据资料存储量将达到8.8ZB，将占全球21%，而全球数据总量将达到40ZB。而日益膨胀的数据在采集（传感设备、智能设备）、传输（光通信、5G等）、计算（云计算——服务器（存储器/芯片）等）、应用（大数据变现——人工智能、自动驾驶、智能政务等）各个环节都将带来硬件设备以及软件需求的爆发。

1、数据采集（传感设备、智能设备）

一个典型的数据采集就是智能安防，当前中国视频监控行业具有高清化和智能化（提高识别效率）以及云端化趋势（数据量大幅增加），当前安防行业已经从过去的标清数据采集+人工分析逐步进化为高清数据采集+智能分析，数据量持续户爆发，平安城市建设使得智能安防的需求迅速爆发，智能安防的核心在于通过对安防摄像头采集到的相关数据进行分析，从而提高城市治安和管理的效率，根据据前瞻产业研究院数据显示，2013-2017 年中国安防行业复合增长率为 9%，预计2018 年市场规模将超过 6500 亿元，随着智能安防加速发展，至 2022年市场空间有望近万亿。同时 2017年预计视频监控产值达1080亿元，预计未来 3 年将保持 15%以上的复合增速。

此外，在万物互联的时代各类智能设备也会产生大量的数据，当前智能手机已经过了高速增长期，而各类智能硬件市场迅速成长，将成为消费电子行业的重要的增长点，智能手环/手表、VR眼镜、各类服务机器人、智能音箱、家用智能医疗器械、智慧家居、无人机等等，都逐步渗透到日常生活各处，渗透率越来越高，不光受到年轻消费群体的欢迎，中老年群体也逐步接受和使用各类智能硬件，这些智能硬件是万物互联时代的连接点，在用户使用的过程中产生大量数据，这类数据将刻画出用户的点点滴滴，为用户所使用和创造价值，也将成为商家定向推广、营销的主要依据，根据易观国际的相关预测，2017年中国智能硬件市场规模将达到3999亿元，同比增长21%；预计到2019年智能硬件市场整体规模将达到5414亿元。未来随着AI等技术的进步，智能硬件的发展将在智能化等方面大幅提升，将成为未来消费电子的主要爆发点。

2. 数据传输（光通信、5G等）

海量的数据随着各类传感设备和智能设备的增加而产生，对数据传输提出了新要求。当前连接数、数据均持续爆发，VR/AR、无人驾驶等应用场景不断丰富，数据量大爆发对于数据传输的速率和延迟性要求均大幅提升，唯有5G技术才能在可靠性、速率和延时要求方面支撑超过百万亿级的物联网应用规模，将拉动超十万亿级的产业规模，当前又处在新一轮通信技术进步周期中，5G将替代4G，成为万物互联的时代的底层通信技术。根据研究机构CCS Insight的数据显示，2018年，5G有效连接的数量仅10万，2019年可以达到1200万。从2021年开始，5G设备的数量将呈现喷薄爆发之势，其中，中国和北美用户将是主力，预计在2023年，全球5G的连接量可以达到14亿台，中国市场将占据一半左右，并在持续到2025年的三年内主导全球5G的发展。

3、数据计算（云计算——服务器（芯片、存储器）等）

数据呈指数级别增长但无论是人类生活产生的数据还是工业制造产生的数据唯有通过数据计算才能产生价值，例如上文提到的通过智能安防摄像头采集到的数据要通过AI算法才能做出判断，智能驾驶要通过大量的数据模拟训练才能应对实际行使中可能遇到的各种情况，社交APP产生的数据也要通过对数据的分析将用户具象从而进行精准推送，这一切都离不开数据中心（存储器、服务器）的建设，以及数据计算（云计算、芯片等）的发展。

随着数据计算量的提升，云计算需求持续爆发。从全球范围内来看，根据Gartner数据显示，2017年全球云计算市场规模达818亿美元，预计到2020年将达到1435亿美元，年复合增长率为22%。根据中国信息通信研究院公布的研究数据显示，2018-2020年中国公有云和私有云市场将继续保持高速增长的趋势，预计2020年公有云市场规模将达604亿元，年复合增长率为37%，私有云市场规模将达762亿元，年复合增长率为22%，中国云计算市场总规模将达1366亿元，年复合增长率为28%。此外，据IDC预测，2014-2018年间，制造业和政府行业作为我国云服务细分市场份额排名分别为第一和第二的两大领域，有望实现40-50%左右的年增长，该增速显著超越了30%的行业平均水平。

与美国相比，我国云计算渗透率上升空间还很大。2015年我国云计算收入占IT支出比重达9.71%，16年快速增长，达到15%。2009年至2015年云计算复合增长率高达69%，远超同时期我国IT支出8.9%的复合增长率。预计到2019年针对云环境的IT基础设施开支的年复合增长率为15.5%，达到543亿美元，在企业IT基础设施总开支中占比从2015年的32.9%增长到46.6%，而同一时期，非云IT基础设施开支的年复合增长率为-1.7%。另外，美国CDN渗透率达到90%,而国内仅为15%，这也说明国内市场云计算渗透率还有很大的提高空间。

未来随着人工智能、大数据、工业互联网、物联网、云计算等领域的快速发展，将带动数据存储量、网络流量以及计算能力的大规模提升，推动整个IDC产业的爆发。整体来看，我国云计算市场处于快速增长期，云计算的高速增长将带动服务器、交换机、路由器等IT设备市场的增长。

随着云计算市场规模的迅速增长，谷歌、亚马逊、微软、FACEBOOK和BAT等互联网巨头IDC服务器装机量近几年维持30%左右的高增长速度，2017年以上七家巨头服务器装载量超过800万台，且目前在规划的数据中心超过20个，未来几年随着数据量进步一爆发数据中心的建设将是服务器需求的关键所在。

2017年是全球超大规模数据中心的“爆发年”，全年新增90多个超大型数据中心，总数超过390个；截止2017年底在建的项目有69个，按照目前的速度，到2019年底数量有望突破500个。全球超大规模数据中心，美国占比44%为全球第一，中国第二占比为8%其次是日本和英国，分别占6%。澳大利亚、德国各占5%。

云计算市场不断爆发，以及数据中心的建设都带来服务器出货量的稳定增长。

根据IDC发布的全球服务器市场报告， 2018年一季度全球服务器出货量达到270万台，同比增长20.7%；服务器销售额为188亿美元，同比增速为38.6%。分地区来看，亚太地区（除日本）的销售额增速最高，为51.7%，其中中国的销售额增速高达67.4%。

全球服务器的高增长主要受到需求端的拉动作用，包括企业原有设施的更新换代、通信服务供应商的采购、AI系统的新部署等。同时，由于零部件成本上升，服务器的单价也随之上升，带动销售额具有更高的同比增速。

而从绝对增速来看，中国对于服务器的需求仍然是冠绝全球。

4、数据应用/变现（人工智能、自动驾驶等）

数据即资源，大数据将渗透到所有行业中并产生深远影响。，硬件大爆发时代，由硬件驱动数据产生，数据发爆发的时代，由数据驱动硬件发展，前者如互联网刚开始发展的时代，计算机硬件、网络硬件大爆发，数据由此积累，后者如当前万物互联时代，各类数据爆发，催生硬件发展与之匹配。数据变现，就是把不同属性的数据应用到各个场景体现新价值的过程。数据本身并不创造价值，应用数据解决问题才能创造价值。大数据主要包括三种，社交数据、交易数据和行为数据。随着中国大数据市场规模的不断扩大，中国即将成为世界第一数据资源大国和全球数据中心。数据本身并不创造价值，应用数据解决问题才能创造价值，中国在2015年开始，大力扶持大数据产业的落地，因此迎来了稳定的发展局面，目前我国大数据变现主要分为以下九类。

迅速膨胀的信息带来大量的信息资源，据IBM称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的；随着数据体量的增加，大数据时代悄然来临。因此，未来谁能掌握大数据的动向，谁就能享受“数据红利”，因为大数据能够帮助企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，从量变到质变，真正产生价值。

在大数据使用者的眼中，一切都可以数据化，你的衣食住行，甚至外观样貌，只要存在、运动就能转化为数据。因此社会活动的可数据化，给大数据带来的使用基础。除此之外，大数据相关的政策落地也起到了不可替代的推动作用。

自“十二五”期间以来，中国大数据行业迅猛发展，尤其是政策落地和技术支持双管齐下，大数据产业进程加快，到2015年市场规模已经超过100亿元，预计到2020年，市场规模将达到578亿元，保持30%左右的高增长。

具体到变现途径方面，例如人工智能的发展依赖于海量基于人类一切行为数据的产生，自动驾驶作为AI的一个具体应用分支，是基于驾驶以及道路数据加工计算并作出判断，医疗大数据基于医疗领域一切数据通过数据处理和存储解决医疗领域问题的数据资源，基于医疗数据资源和人工智能的进步将带来医疗领域技术进步。

（1） 人工智能三要素之一——数据

算法、数据和硬件算力组成了人工智能高速发展的三要素。人工智能实现所需要具备的基础，第一个是优秀的人工智能算法，比如现在最流行的深度学习算法，就是近期人工智能领域中最大的突破之一，为人工智能的商业化带来了希望；第二个是被收集的大量数据，数据是驱动人工智能取得更好的识别率和精准度的核心因素；第三个是大量高性能硬件组成的计算能力，以前的硬件算力并不能满足人工智能的需求，当GPU和人工智能结合后，人工智能才迎来了真正的高速发展。

人工智能的发展依赖于海量数据，进入互联网时代后，才出现了大数据的高速发展与积累，这为人工智能的训练学习过程奠定了良好的基础。比如，在AlphaGo的学习过程中，核心数据是来自互联网的3000万例棋谱，而这些数据的积累是历经了十多年互联网行业的发展。所以直到今年，基于深度学习算法的AlphaGo才取得突破性进展。离开了这些棋谱数据的积累，机器战胜人是无法实现的。因此，海量数据为深度学习提供了数据支撑，例如大量影像数据将成为深度学习最好的资料，根据思科公司的预测，到2021年，每个月上传至网络的视频总时长将超过500万年，相当于每一秒钟将产生一百万分钟的网络视频内容，网络视频流量将占全球流量的80%以上，成为深度学习最好、最全面的数据来源。

（2） 自动驾驶：基于数据学习的“老司机”

目前自动驾驶系统仍然很不成熟，车厂现阶段为了提升新车款型的安全性和功能性，仍以加载ADAS系统辅助驾驶为主，通过ADAS系统进行数据采集，然后交由具有人工智能的处理器进行深度学习，最终实现自动驾驶功能。英特尔CEO科再奇曾表示：“现在世界上每天产生的数据有4TB，平均每一辆自动驾驶汽车产生的数据量约等于3000人产生的数据量。只要有100万辆自动驾驶汽车上路，你就能拥有全世界一半的人口所产生的数据。这么大的数据量需要英特尔倾注所有来为客户提供他们所需要的高性价比、高性能的解决方案”。今年3月，百度Apoll发布大规模自动驾驶数据集，自动驾驶开发测试中，海量、高质的真实数据是必不可缺的“原料”。

有统计机构预测，2020年自动驾驶汽车每天可产生4000GB的数据，2030年全球车辆系统、数据和服务市场的规模将达到700亿美元。毫无疑问，未来的汽车将是一个庞大的数据源。而自动驾驶汽车产生的庞大数据量主要通过各种感测元件采集，通过人工智能技术对数据进行判断，即时做出正确分析，庞大的数据量是支持自动驾驶安全运行的基础，将这些庞大的数据存储下来存在强烈的需求和市场机会。根据Gartner公司发布的数据显示，到2020年，将会有80%的新产车型具有数据联网功能，这些数据都需要存储下来。

（3） 智能政务、天网工程：政务大数据变现的主要途径

2017年5月18日，国务院办公厅印发《政务信息系统整合共享实施方案》，方案指出，推进政务信息化“五位一体”总体布局和协调推进“四个全面”战略布局，有效推进政务信息系统整合共享，切实避免各自为政、自成体系、重复投资、重复建设。提出了“十件大事”实施目标。要在“2018年6月底前，实现国务院各部门整合后的政务信息系统统一接入国家数据共享交换平台，各地区结合实际统筹推进本地区政务信息系统整合共享工作”“初步实现国务院部门和地方政府信息系统互联互通。

习近平总书记2016年10月在网络强国战略第三十六次集体学习上“以推行电子政务、建设新型智慧城市等为抓手，以数据集中和共享为途径，建设全国一体化的国家大数据中心，推进技术融合、业务融合、数据融合，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务”。

工信部总工程师张峰在2017年5月17日“2017年世界电信和信息社会日”大会上提到“中国将建设全国一体化的国家大数据中心，推进公共数据开放和基础数据资源跨部门、跨区域共享”。

2017年12月8日，习总书记在主持就实施国家大数据战略进行第二次集体学习时强调推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。数字经济2.0时代，数据成为驱动商业模式创新和发展的核心力量，国家大数据战略的再强调再次提示了数字经济基础支撑技术、工业制造智能化升级、政务大数据、信息安全等业务领域的成长性。

此外，前期国家政务服务平台（一期）中标结果出炉，结果如下

§ 私有云，预算： 641.13万元；中标公司：中国移动，金额：207.5万元

§ 公有云，预算： 156.53万元；中标公司：浪潮软件，金额：39.85万元

§ 工程数据资源共享与大数据分析采购项目，预算： 2567.27万元；中标公司：东软集团，金额：2547.18 万元

§ 工程总集成服务及核心业务系统建设采购项目，预算： 4637.37万元；中标公司：太极计算机，金额：4487万元

§ 工程基础支撑体系及试点建设采购项目，预算： 2423.07万元；中标公司：浪潮软件，金额：2288万元

我们认为，当前政务大数据的应用还只是起步阶段，随着政务大数据信息的不断开放及规范，政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。

从产业结构上来看，根据中国产业信息网的数据显示，我国政务信息产业主要包含硬件投资、网络设备投资、软件投资以及服务费支出等四项，2016年以上四个方面市场占比分别为35%、15%、21.5%、29%。据智研咨询统计，2016年我国政务云市场份额占比较高的前四名为新华三、华为、浪潮和阿里四家企业。

从硬件的角度来看，政务云主要涉及运维平台、安全设备、大数据平台以及IAAS+PaaS平台，涉及硬件包含服务器（处理器、存储）、网络设备等。

除了政府电子政务以外，政府监管方面以天网工程为最主，是为满足城市治安防控和城市管理需要，利用图像采集、传输、控制、显示等设备和控制软件组成，对固定区域进行实时监控和信息记录的视频监控系统。简而言之，就是政府通过大数据管理所有视频监控设备实现城市安防建设。

“天网工程”利用了天网云平台，所有的天网前端将视频信息上传至云，然后由后来进行数据分析；然后在面临突发事件时，利用已采集信息进行信息匹配，运用大数据处理能力，迅速地解决问题，其中包括：刑侦犯罪事件的治理，突发性事故以及城市综合管理。除了“天网工程”之外还有“雪亮工程”、“平安城市”等一系列运用人工智能和大数据结合的项目。

5、数据红利驱动“智联网”发展——硬件为引擎，数据为燃料

我们曾在11月19日的A股2018年投资展望《潮平两岸阔，风正一帆悬》以及12月2日的深度报告《复盘2013-15创业板大牛市——成长还会不会来，你的爱还在不在（涅槃论柒）》就已提出，“当前正在发生的科学技术革命就是智联网（AIot）革命”。

每一轮技术革命核心是生产工具的创新和通讯方式的创新，而本轮智能革命的核心的生产工具我们称之为——智能机器，因此本轮技术革命又被笔者称之为“机器革命”。智能机器与传统机器的不同是，所有的人类使用的生产、生活工具都会加入感知、思考（计算）、运动、通信和信任模块中的一种或全部，变为智能机器。

本轮我们称之为“智联网AIOT”革命，将通过人工智能、区块链、物联网、5G等技术的应用，实现机器与机器、机器与人、人与人之间的智能互联，人人互联网进化为“人类机器网”。实现传输对象、范围、渠道、效率的根本性变革。

具象来说，通过人工智能技术和物联网技术，实现汽车、家居、政务、生产和商务活动的智能化。智能化本身的过程产生了巨大的需求。而上述场景实现智能化后，所有物件和机器均开始产生数据，数据将会出现爆发式增长，人工智能技术能够利用数据的爆炸大幅改善生产效率，衍生出新的数据产业。

因此，由人工感知技术和物联网技术实现万物数据化，基础硬件就好比是万物互联的发动机，数据就是燃料！目前而言，我国一直引以为傲的人口红利已经逐渐消失，土地、资源、环境等生产要素日益紧张；而此时，信息红利已经不足以吸引用户，因为每个人都能通过移动互联网迅速地获取信息；虽然现在依旧是“流量”当道，但是，只是在流量红海中相互拉扯，已经很难再制造出新的流量红利，因此线上对比线下获取流量的方式已经不再占优；综上所述，我们将面向新的资源，由大数据时代带来的下一波红利。

在技术的推动下，新的产业周期正在孕育，智能革命和机器进化带来的数据流量的大爆发；无论从短期催化还是从中长期产业发展（制造业升级、技术落地、政策支持、外部事件倒逼等）角度，都印证着流量红利时代结束，数据红利时代即将开启。

大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，通过大数据变现将能够转变我国过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。

我国大数据产业正如火如荼，除了政策和技术两架马车之外，还有一个重要的原因是我国人口基数大，所创造的数据量也因此远远超越了其他国家。同时，我们也借助人口红利，大力推广大数据产业，从用户手中中获取数据，再将数据分析反馈给用户，也就是变现。因此，各行各业都开始了大数据的开发应用，尤其是营销、金融、医疗、政府等行业。

总的来看，当前我们当前正处在新一轮科技革命爆发前夜。这一轮以我们称之为“智联网”为核心的机器革命，将会在未来5到10年内再次改变人类的生活和生产，而驱动智联网革命的核心逻辑之一就是“数据变现”，前面我们讲过，迄今为止互联网已经经历了三次变革：第一次是以IBM硬件和MS软件为代表的互联网时代；第二次是以苹果移动设备和腾讯社交软件为代表的移动互联网时代；第三次正是我们现在经历的以英伟达的人工智能和亚马逊云计算为代表的万物互联时代。同时，互联网产业的盈利模式也经历了三个阶段——信息变现，流量变现和数据变现，而日益膨胀的数据在采集（传感设备、智能硬件）、传输（光通信、5G等）、计算（云计算、服务器（存储器/芯片）等）、应用（大数据变现、人工智能、自动驾驶、智能政务等）各个环节都将带来硬件设备以及软件需求的爆发。

03

三、 “数据红利50”——受益公司梳理

我们梳理出受益于数据红利的相关领域上市公司“数据红利50”供参考：

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