海天瑞声国内AI训练数据龙头提供商，自动驾驶业务打开成长空间

（报告出品方/作者浙商证券，程兵）

1、AI进入数据智能时代，质量+规模拉动数据标注需求快速成长

1.1、人工智能发展，算法+算力+数据三轮驱动

移动互联网时代的到来为 AI 发展提供数据资源，结合算力和模型持续迭代，AI 呈现 爆发式成长。数据爆炸、算力提升和新算法出现引导了 AI 近十年来的发展浪潮。AI 研究 领域逐步扩大到专家系统、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等，并与金融、政府、 教育等行业结合愈发紧密。 AI 迭代带动商业化进程加速，应用场景日渐丰富，行业空间有望打开。德勤数据显 示，2021 年中国人工智能市场规模达 2058 亿元，预计到 2025 年将达到 5460 亿元，2021- 2025 年复合增长率约 27.63%。随着 AI 从感知智能逐步走向认知智能，未来有望有效赋能 人的效率提升，创造更大的商业价值。

AI 进入“大模型+小模型”时代，大规模参数设置与输入为 AI 解决复杂推理问题提 供可行方案，为人工智能发展创造空间。大模型通过超大规模的参数设置和数据输入，具 有基础、通用和综合的特点，而小模型基于实际任务场景的需求，通过高质量场景数据的 输入和训练，使 AI 能够出色完成特定任务。在 NLP 领域，以 Google 发布的 BERT 模型和 Open AI 提出的 GPT 模型为典型代表。AI 通过大模型的预训练，能够在处理语言、推理、 人机交互等领域任务上的表现实现极大提升，打开了 AI 渗透到各行业进行商业应用路径。 国内外大厂相继发布 AI 大模型，巨头发力布局人工智能有望主导行业发展与市场格 局。2018 年以来，以 Google、Meta、微软、阿里巴巴为代表的国内外科技巨头相继发布自 研 AI 大模型，为人工智能的商用奠定良好基础，未来各细分赛道公司有望从 AI 生态拥抱 产业变革。

我国算力规模持续扩大，保证 AI 大模型训练算力需求。 “十三五”期间我国算力规模 保持高速增长态势，单台算力设备的性能也不断提升。前瞻产业研究院数据显示，截至 2021 年底我国算力总规模达到 140EFlops（每秒 140 京次浮点运算次数），占全球总算力约 31%。截至 2022H1，我国算力总规模超过 150EFlops，仅次于美国。AI 模型训练需要大量高质量数据作支撑。在语音交互、智能驾驶等领域，国内外厂商 除了自有的 AI 数据团队对公司业务中产生的数据进行采集和标注，还需要购买大量外部数 据作为 AI 模型训练的养料。根据 Cognilytica 数据统计显示，2021 年全球 AI 训练数据市场 需求约为 42 亿美元，并预计到 2027 年这一需求将增长到 220 亿美元，2021-2027 年复合增 长率达 32%。

1.2、AI进入商业化时代，与行业和场景的紧密结合催化高质量训练数据需求

近年来，随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效 果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛 C 端领域，向制造、能源、电力等传统行业 辐射。各行业企业在设计、采购、生产、管理、营销等经济生产活动主要环节的人工智能 技术与应用成熟度在不断提升，加速人工智能在各环节的落地覆盖，逐渐将其与主营业务 相结合，以实现产业地位提高或经营效益优化，进一步扩大自身优势。AI 技术创新应用的 大规模落地，带动了大数据智能市场的蓬勃发展，同样也为底层的数据治理服务注入了市 场活力。

息化和数字化基础较好的行业及环节将率先拥抱 AI 商业化进程。根据艾瑞咨询数 据显示，目前人工智能技术已渗透进各行业的经济生产活动主要环节中，并在政府、金 融、互联网等领域的质控、窗口服务、远程办公等环节进入规模化落地阶段。未来随着各 垂直行业数字化息化的持续推进，人工智能技术作为效率提升的重要手段将会加速渗透 到各个环节中，作为底层模型支撑的训练数据需求将加速成长。

人工智能模型和算法的发展带动数据标注的需求不断成长。实际业务场景中大量的数 据只有在经过处理之后才能被用于部署、训练以及调试对应的机器学习或深度学习模型， 这便是数据标注的价值所在，根据 AI 分析公司 Cognilytica 研究数据显示，在 AI 项目中， 对数据相关的处理过程可占据超过 80%的时间，其中数据标注环节的耗时占比可达 25%。

1.3、数据标注行业发展迅速，智能化+数据安全将决定公司竞争力

AI 行业应用场景延伸及模型迭代，带来增量数据需求，AI 基础数据市场规模有望加 速成长。《中国数据标注行业发展趋势与投资前景研究报告（2022-2029 年）》数据显示， 2021 年我国数据标注行业市场规模达到 43.3 亿元，同比增长约 19.2%，预计到 2029 年市 场规模将达到 204.3 亿元，CAGR 约为 21.4%。

AI 训练数据标注需求以语音和计算机视觉为主，对数据质量的要求提升拉动产品服务 价格不断升高。观研天下数据统计显示，2021 我国人工智能数据标注市场中，计算机视觉 类、智能语音类和 NLP 类需求占比分别为 45.3%、40.5%和 14.2%，未来随着自动驾驶向 L3 及以上级别迭代，传感器数量的增加将带动数据需求量的增加，而深度人机交互的发展 （虚拟人、机器人）也将拉动语音和自然语言类数据的需求量。 市场需求驱动 AI 训练数据质量的提升，数据价格有望持续升高。根据观研天下数据 中心采用的相对价格指数表示各类数据标注产品和服务的价格水平，并以 2021 年价格为基 准（100），可以发现近年来数据标注价格逐年上升，从 2017 年的 96.4 提高到 2021 年的 100，并预计在未来几年持续升高，预计到 2029 年达到 112.3。

国内数据标注行业仍以定制化服务为主，标准化产品占比较低。根据智研咨询统计数 据显示，2021 年我国数据标注及审核市场中定制化服务的占比达到 85.41%，而标准化的数 据集产品仅占 13.33%。我们认为随着行业的发展和 AI 商业化应用的加速，赛道内的企业 能否形成智能化标注的平台能力及标准化的数据产品，将有助于提升盈利能力及行业核心 竞争力。

数据安全合规要求提高，数据标注行业门槛提升。以智能汽车行业为例，近几年我国 汽车数据处理能力增强和数据规模成长，汽车数据安全问题和风险隐患也日益突出。今年 八月底，自然资源部发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理息安全的通知》，对 智能网联汽车的测绘主体和测绘活动的开展提出明确要求，我们认为在政策指引下，测绘 资质将提升自动驾驶舱外数据采集和标注的门槛，在这方面，海天瑞声于 2022 年 6 月份获 批乙级测绘资质。

2、自动驾驶渗透率提升，公司智能驾驶数据业务有望迎来爆发

2.1、智能驾驶从L2向更高级别过渡，AI数据训练需求将加速成长

自动驾驶技术向 L3+发展，渗透率不断提升拉动 AI 训练数据需求。根据 IDC 数据统 计显示，我国 L2 级自动驾驶乘用车渗透率从 2021 年 Q1 的 7.5 大幅提升至 2022 年 Q1 的 23.2%，未来随着自动驾驶技术向 L3+发展，自动驾驶渗透率将不断提升。根据华经产业研 究院预测，到 2030 年全球 L2 级别自动驾驶渗透率将达到 57%，L3 及更高级别自动驾驶渗 透率将达到 10%。自动驾驶技术发展将推动车辆对传感器，进而带动训练数据需求。

车载传感器需求不断扩大，高级别自动驾驶技术对训练数据需求将显著提高。随着 L2、 L3 及以上自动驾驶渗透率不断提升，无论是视觉路线还是激光雷达路线，单车搭载传感器 的数量都将显著增长。奥迪威招股说明书显示，L3 级别自动驾驶单车传感器数量将达到 17-34颗。根据英特尔测算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达 4000GB，作为自 动驾驶技术应用落地的必要条件，数据采集、数据标注服务已成为支撑自动驾驶热潮必不 可少的一环。

智能驾驶训练数据标注从 2D 点云向 3D 点云发展，激光雷达成为重要数据来源。传统 的 2D 图像数据通过摄像头进行采集，涉及到的数据标注包含点标注、线标注、框标注以及 语义分割。3D 标注需要实时分析大量数据，对数据标注要求更高。3D 点云数据通过激光雷达进行采集，对目标进行外轮廓 3D 拉框，可精确地“描绘”出周边环境，不受外界环境、 光照等因素干扰，更好的感知汽车周边道路环境，为感知系统提供决策依据。主要用于算 法做 3D 目标检测以及 3D 目标跟踪，由于近年来激光雷达成本降低，3D 点云数据的量级呈 现爆发式增加。

高级别自动驾驶数据需求爆发式成长，驱动感知技术持续迭代，未来 4D 点云标注有 望成为主流方案。根据英特尔计算，L3+级自动驾驶每辆汽车每天产生的数据高达 4000GB， 而根据美国兰德公司研究，自动驾驶汽车需要在真实或者虚拟环境中至少进行110亿英里的 里程测试，才能证明自动驾驶系统比人类驾驶员更可靠。 数据标注需求的成长拉动标注技术迭代，4D 点云标注技术逐渐成熟。基于 3D 点云标 注的基础上，通过对感知物体进行物体的追踪与运动属性检测，并加入时序息，由此获 得 4D 点云标注息。将当前已收集到的多维度、多角度的点云息进行压缩，在提升现有 点云稠密度的同时，再进行物体检测可获得更精确的点云标注息。

2.2、公司智能驾驶业务快速发展，智能标注平台技术优势显著

公司积极布局智能驾驶业务，产品服务矩阵持续完善。公司于 2022 年上半年成立智能 驾驶事业部，并着重在智能驾驶数据标注平台上发力，结合业务实际需求和行业未来发展 趋势，精心设计与实现了多个功能的新增和优化，在图像标注、数据管理、供应链管理等 方面有大幅度提升，于 6 月发布了第三代智能驾驶标注平台，目前公司正在研发第四代智 能驾驶标注平台，推出后有望进一步提升公司的 3D 功能与数据服务能力。

算法迭代赋能数据标注的效率和准确度，平台化服务打开业务规模化成长空间。公司 的第三代智能驾驶标注平台，覆盖了自动驾驶场景下不同类型数据的标注工具，支持 3D 点云标注、3D 点云连续帧标注、3D 连续帧与 2D 联合的标注和 3D 语义分割等，还可以根 据客户的个性化需求对平台工具进行二次开发，在行业内优势显著。 公司持续提升平台自动化、智能化水平，以人机交互为核心出发点迭代产品服务。智 能标注平台在用户标注过程中会提供智能辅助以提高标注效率和准确度，例如平台包含的 “辅助构建物体脑补框”工具，可自动就同一个连续帧的前后几帧内容进行预测，并给出 参考。同时，一体化数据处理平台简化并统一了训练数据生产流程，模块式的项目生成和 管理方式，使得生产人员可以根据实际项目需求有机结合、灵活调整，有效提升用户采集 和加工数据的效率。

2.3、对标海外厂商，公司发展前景广阔

2.3.1、对标Sacle.AI，基于AI辅助工具大幅提升数据标注效率

Scale.AI 创立于 2016 年，先后服务于 Waymo、Toyota、Lyft 等公司，为客户公司提 供用于机器学习的数据标注服务。公司于 2020 年 9 月和美国军方达成合作，拿下 9100 万 美元的大单，协助美国军方开发、更新用于训练人工智能的数据集。公司成立至今已完成 7 轮融资（2021 年 8 月融资金额未披露），总计融资 6.03 亿美元，最新估值达 73 亿美元。Scale.AI 借助 AI 工具，大幅提升数据标注效率，并在实际业务中不断提升标注工具的 准确率和效率。Scale.AI 将 AI 应用到数据标注业务中，经过 AI 识别的任务由人工校对其 中的错误，再用来训练 AI 工具，让下一次标注更精准。经过反复的实际业务训练，AI 标 注工具在提升业务效率的同时，可逐步降低人工参与的比例，实现降本增效。

2.3.2、对标海外龙头厂商Appen，公司盈利能力占优前景广阔

Appen（澳鹏）面向机器学习和人工智能开发提供高质量人工标注数据集。Appen 成 立于 1996 年，是全球领先的图像、文本、语音、音频、视频等 AI 训练数据服务提供商， 拥有业内先进的人工智能辅助数据标注平台和一体化 AI 数据及资源管理平台，支持 235 多 种语言和方言，来自全球 170 多个国家和 70,000 个地区。Appen 为全球科技、汽车、金融 服务、零售、医疗和政府等行业赋能，助力 AI 项目的研发及商业化。

公司通过两个运营部门提供服务相关性（前内容相关性）部门，提供数据注释以提 高搜索引擎搜索结果的相关性和准确性，包括网页、电子商务和社交参与技术。语音和影 像（前语音和数据收集）部门，为计算机算法提供培训数据以开发包括语音识别器、机器 翻译和语音合成器在内的产品，用于互联网连接设备、车载汽车和消费电子产品。

公司自研 MatrixGo 企业级 AI 数据标注平台。平台集成了丰富高效的标注工具、支持 点、检测框、属性等内容的标注和自定义连线、自动顺滑及填充等多种功能，具备强大的 工作流调度能力。平台可通过对自有及供应商团队及百万级众包资源进行资源整合，可支 持丰富场景海量数据的各种类型标注项目。Appen 公司规模较大，营收高于海天瑞声，但毛利率、净利率指标不占优势。根据 Yahoo Finance 数据显示，Appen 在 2018 年-2020 年营业规模快速成长，2021 年受全球疫情 影响，实现营业总收入 4.47 亿美元。从毛利率和净利率来看，Wind 数据统计显示，2020 年海天瑞声的毛利率、净利率分别为 67.70%和 35.17%，而 Appen 仅为 42.74%和 8.33%。 相比于 Appen，我们认为海天瑞声在定制化的服务中不断沉淀技术经验，逐渐积累标准化 产品集，使得公司盈利能力要明显优于 Appen。

3、持续布局语音语义赛道，多语种为公司核心技术壁垒

3.1、公司在智能语音领域积累深厚，技术优势显著

国内智能语音市场规模持续成长。根据中商产业研究院数据显示，2022 年我国智能语 音市场规模预计达到 401.55 亿元，同比增长 13.6%，2018-2022 年复合增长率约 27.60%， 未来随着虚拟人、智能座舱、机器人等行业发展，智能语音应用空间不断打开，将带动语 音数据标注和处理的需求加速成长。

公司智能语音服务包含语音识别、语音合成两大业务模块。公司通过设计（设计训练 数据集结构、供发音人朗读录制的语料文本或对话场景、发音人分布、录音设备场景 等)、采集(定义合适的发音人、选取录音设备及软件、组织发音人朗读录制音频)、加工 (对音频文件进行切分、标注各类声音特征，形成带时间戳和特征标签的文本和标注文件 等)、质检(对数据集进行质量检测，如音字一致性、标注准确率检查等)等训练数据集生产 环节；或者针对客户提供的原料音频文件执行加工和质检工作，最终形成客户所需的智能 语音训练数据。

公司基于多年语音识别及合成领域的技术积累，在多语种领域构筑深厚技术壁垒。公 司在语音语言学研究领域储备了丰富和专家团队资源，持续研究创新发音词典构建技术以 及流程技术。公司半年报显示，截至 2022 年上半年， 公司拥有 190 个语种/方言的覆盖能 力，除英语、法语、德语、西班牙语等常见语种外，在希伯来语、阿姆哈拉语、乌尔都语 等小语种也以实现覆盖，公司累积词条数超过 1000 万，在高质量智能语音训练数据领域建 立了深厚的技术壁垒。

3.2、持续布局海外市场，标准化产品赋能盈利能力提升

公司持续布局海外市场，2022 年境外签单数量大幅提升。近年来公司持续布局海外市 场，2020-2021 年受海外疫情影响，公司境外业务收入占比有所回落，分别为 35.86%和 27.75%。2022 年以来，公司从品牌、团队、营销等多维度发力布局海外，公司公告显示， 2022 年上半年境外收入占总收入达 57.14%，境外市场签单额同比增长近 2.5 倍，前三季度 境外基础训练数据业务收入同比增长近 140%。 公司境外收入以标准化产品集为主，毛利率明显高于境内业务。2021 年公司境外业务 的毛利率达到 82.90%，明显高于境内业务的 56.75%。公司境外业务中标准化的数据产品 销售占比较高，并且境外客户为定制化服务的付费意愿也更高。我们认为随着公司海外业 务的加速布局，能够更好地发挥公司在语音和自然语言领域的多语种优势，打开公司广阔 成长空间。

4、海天瑞声，国内AI训练数据提供商龙头

4.1、深耕行业近二十年，成为AI产业核心价值提供者

深耕 AI 数据标注行业近 20 年，发展成为全球 AI 训练数据优质提供商。公司成立于 2005 年，致力于为 AI 产业链上各类厂商提供算法模型训练所需要的高质量专业数据集及 数据标注服务。公司业务涵盖智能语音、计算机视觉、自然语言理解等领域，形成了智能 驾驶、智能家居、智慧金融、智能安防等多业务场景解决方案体系。截至 2022 年上半年， 公司已累计为 740 家客户提供产品服务，并持续完善业务体系，不断增强综合数据服务能 力竞争优势。公司产品服务覆盖 AI 多个核心领域，实现标准化产品、定制化服务、相关应用服务 全覆盖。公司所提供的训练数据服务已获得字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯 飞、海康威视、微软、亚马逊、三星、中国科学院、清华大学等国内外客户的认可，应用 于其研发的个人助手、智能音箱、语音导航、搜索服务、短视频、虚拟人、智能驾驶、机 器翻译等多种产品相关的算法模型训练过程中。

4.2、公司结构稳定，核心团队背景奠定行业竞争优势

公司核心团队行业经验丰富。公司创始人贺琳女士曾任职于中国科学院声学研究所， 从事语音识别、语音合成、汉语语言理解、语音心理测试等方面的研究工作，公司核心管 理团队拥有多年人工智能科研、从业经验，未来有望引领公司不断成长。

公司规模持续成长，核心技术团队加速扩充，未来有望助力业务规模拓展。公司在研 发（算法、基础研究）、技术等重要岗位持续引进高级人才，优化人员结构，截至 2022H1，公司人员数量达 272 人，同比增长 47.83%，其中研发人员 93 人，同比增加 72.22%，研发人员占比超过三分之一，公司研发人员中本科及以上占比达 94.6%。未来随 着业务规模成长，公司将持续扩充研发团队规模，提升技术实力，保持研发领先优势。

4.3、疫情影响下公司营收承压，智能化平台有望驱动公司快速成长

受国内外疫情影响，公司 2020-2021 年营收承压，未来有望随着疫情好转步入快速成 长阶段。公司受国内外疫情影响，2020-2021 年实现营业总收入 2.33 和 2.06 亿元，同比减 少 1.76%和 11.52%，2022 年前三季度，公司在疫情反复的情况下拓展智能驾驶业务，营业 总收入实现 1.67 亿元，同比增长 27.82%。公司 2020-2021 年实现归母净利润 0.82 和 0.32 亿元，同比减少 0.61%和 61.49%，2022 年前三季度归母净利润 0.19 亿元，公司加大研发投 入力度导致利润显著承压。

公司毛利率短期承压，未来随着标准化产品积累有望回升。公司 2022 年前三季度综合 毛利率为 62.59%，较前几年有所下降，但维持的 60%以上的高位，主要系行业竞争态势加 剧，以及公司承接部分战略性项目所致。我们认为随着公司技术不断积累和自有知识产权 的训练数据集产品持续储备，以及海外高毛利收入项目的回升，公司业务盈利能力有望实 现加速成长。 公司持续加大研发投入，销售、管理费用率稳中有升。

公司 2022 年前三季度研发费用 率达到 38.37%，较 2021 年有较大提升。公司在 2022 年持续加大研发投入和团队扩充，完 成第三代智能驾驶标注平台并上线，同时布局第四代智能驾驶标注平台的研发工作，持续 储备智能语音、计算机视觉等业务的训练数据集，未来随着相关业务规模的扩张，有望进 一步释放公司技术产品储备的商业价值。公司 2022 年前三季度销售费用率和管理费用率分 别为 7.88%和 21.34%，较 2021 年小幅上升。

5、盈利预测

营业收入公司是国内 AI 训练数据优质提供商，主营业务覆盖智能语音、计算机视 觉、自然语言（NLP）以及智能驾驶等核心领域，全面服务于人机交互、智能家居、 智能驾驶、智慧金融、智能安防等应用场景。受国内外疫情影响，2020年以来公司经 营承压，2021 年实现营业收入 2.06 亿元。随着疫情好转叠加下游企业对 AI 训练数据 需求的持续成长，以及公司对智能驾驶业务的加速布局，我们预测公司 2022-2024 年 营收将持续提升，增长率分别为 29.36%、49.67%、37.00%，对应营收为 2.67 亿元、 4.00 亿元、5.48 亿元。

智能语音类产品服务根据中商产业研究院数据，2022 年我国智能语音市场规模预计 达到 401.55 亿元，同比增长 13.6%，2018-2022 年复合增长率约 27.60%；同时根据观 研天下数据中心数据预计，在未来几年数据标注平均价格指数将持续升高，预计到 2029 年达到 112.3（2021 年=100），2021-2029 年 CAGR 约为 1.46%。公司在多语种智 能语音领域技术积累深厚，可满足国内外客户的数据需求，未来有望受益行业的持续 成长，公司预计 2022-2024 年智能语音类产品服务业务收入增速为 7.15%、24.67%、 27.98%。

计算机视觉类产品服务公司在人脸检测和识别、物体识别、光学字符识别、场景分 割等领域持续积累核心技术，构建竞争壁垒，数据产品服务在安防、智能家居等领域 广泛应用。对标国外数据标注龙头厂商 Appen，其业务在 2018-2020 财年实现营业收 入 2.57/3.75/4.61 亿美元，复合增长率达 34.03%，未来随着国内外疫情好转叠加下游 客户需求成长，公司计算机视觉类产品业务有望迎来快速成长，结合数据标注产品服 务平均价格指数上涨趋势，公司预计 2022-2024 年相关业务收入增速为 15.67%、 46.87%、35.78%。

自然语言类产品营收公司基于在智能语音领域的长期积累，积极探索自然语言处理 领域产品及服务，公司在发音词典数据、手语语料数据、机器翻译等方向上逐渐积累 核心技术，持续提升业务竞争力。根据艾瑞统计数据，2021 年，中国 NLP 核心产品 和带动市场规模分别为 171 亿元和 450 亿元，预计到 2026 年规模将分别达到 459 亿元 和 1061 亿元，2021-2026 年核心产品和带动市场规模 CAGR 分别为 24.8%和 22.3%。 结合数据标注产品服务平均价格指数上涨趋势，我们认为公司基于智能语音方向的深 厚积累，有望受益自然语言赛道的行业成长，预计 2022-2024 年自然语言类产品营收 增速为 28.46%、28.49%、27.98%。

训练数据相关的应用服务公司基于生产的训练数据提供算法模型相关的模型拓展及 训练服务，以软件授权或软硬件一体化形式交付算法模型拓展、开发成果，公司该部 分业务 2021 年实现营业收入 8.15 百万元，同比下降 17.97%，预计 2022-204 年相关业 务增速分别为-10.63%、-8.82%、-7.74%。 智能驾驶类产品服务2022 年以来公司加速布局智能驾驶业务，快速拓展智能驾驶市 场，公司于前三季度智能驾驶业务新增客户 14 个，截至 2022Q3 在手订单总额接近 5000 万元，同比增长超 200%。未来随着公司智能驾驶标注平台的持续升级，叠加自 动驾驶技术向 L3 及以上发展推动的数据标注需求加速成长，公司智能驾驶相关业务 有望迎来爆发，预计 2023-2024 年收入增速为 179.67%、59.57%。

毛利率2019-2021 年公司毛利率分别为 70.25%、67.70%和 62.59%，2021 年公司智 能语音、计算机视觉、自然语言和训练数据相关应用服务各项业务毛利率分别为 65.21%、55.43%、61.34%和 75.26%，受疫情影响公司整体毛利率有所下降但仍保持 高位。由于公司持续布局智能驾驶业务研发，叠加 2022 年国内外疫情影响，毛利率可 能降低，未来随着公司新业务产品成熟和标准化程度提升，毛利率有望回到高位，预 计公司 2022-2024 年毛利率分别为 59.18%、56.64%、57.36%。

费用率销售费用率方面，2019-2021 年公司销售费用率分别为 3.89%、4.77%和 7.03%，考虑公司业务规模成长叠加产品服务标准化程度的提升，公司有望保持销售 费用率在稳定水平，预计 2022-2024 年公司销售费用率分别为 5.90%、6.47%和 6.19%；管理费用率方面，2019-2021 年公司管理费用率分别为 13.29%、11.00%和 17.06%，考虑公司短期内的限制性股票激励计划并且未来整体管理结构稳定，预计 2022-2024 年管理费用率分别为 23.66%、13.49%和 11.78%；研发费用率方面，公司 2019-2021 年研发费用率分别为 17.55%、18.64%和 29.31%，考虑 公司在智能驾驶业 务领域的研发投入，以及核心技术团队的持续建设，预计研发费用率将维持高位，预 计 2022-2024 年研发费用率为 33.69%、29.31%、21.41%。

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

详见报告原文。   

精选报告来源【未来智库】