正文
1
、必须每年进行商誉减值测试；
2
、公司应将商誉分摊至资产组或资产组组合进行减值测试；
3
、商誉所在资产组或资产组组合存在减值，应分别递减商誉的账面价值及资产组或祖产组组合中其他各项资产的账面价值；
4
、公司应在年报、半年报、季报等财务报告中披露商誉减值相关信息；
5
、会计事务所需要对商誉的重要程度和不确定程度认定其风险性；
6
、评估机构不得以股权、企业价值评估报告代替财务报告为目的的评估报告。
我们认为，从目前证监会政策来看，一方面在放开并购，另一方面也加强对商誉减值的要求。从而进一步提高上市公司的资产质量。
（
3
）看好技术创新的红利，布局抗周期子行业
根据计算机行业的后周期属性，以及行业公司商誉的整体分析情况，我们认为不宜对计算机行业今年整体业绩有过高的期待，同时由于今年
Q1
的高基数，预期明年行业一季报也有一定压力。在短期业绩之上，我们建议关注由行业技术变化带来穿越周期的投资机会，看好技术创新带来的红利，布局抗周期或弱周期子行业。
从人工智能芯片算力发力，致力全场景
“端、边、云”
AI
解决方案发展
今年以来，无论是阿里成立平头哥半导体公司，预计明年推出第一款
AI
芯片；还是百度云
AI
芯片
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昆仑；亦或是华为
Ascend
（昇腾）系列芯片的发布，互联网和科技巨头纷纷在
AI
芯片端发力，都是希望通过底层算力的提升，助力未来端、边、云的全场景
AI
解决方案发展，使得各类语音识别、图像识别等
AI
能力可以在平台端、云端使用。一方面，
AI
芯片突破下的算力提升，使得物联网时代庞大的数据有了用武之地；另一方面，各类应用和支持层平台的建立，正是对接人们生活的各领域需求，也反过来倒逼底层计算单元相应变革。
世界互联网大会，在十五项领先成果的发布中，除了部分硬件端和基础技术层的成果，更多的正是深入人们生活方方面面各领域平台层的构建，如蚂蚁金服自主可控的金融及商用区块链平台、京东的智能供应链技术服务平台、百度的
Appollo
自动驾驶开放平台、阿里云的
supET
工业互联网平台、微软的
Azure
Sphere
（基于微控制器的物联网安全解决方案）、以及小米的面向智能家居的人工智能开放平台等等。
云和端的再平衡，计算成本的下降开启软件创新时代
我们认为，如今
AI
的场景化应用，端云结合的混合应用架构设计，云和端的再平衡是大趋势。云端是
AI
应用的密集场景，但同时也有网络、带宽、能耗、隐私以及边缘计算等的限制，面向物联网的
AI
芯片带来的是计算能力的低成本化，使得更多智能化应用成为可能。
底层
AI
芯片的突破，带来的是计算能力的快速廉价化和低成本化，进而开启新的产业周期。以
AI
摄像头为例，
ASIC
应用将降低终端智能摄像头的价格，实现普及性应用（如识别、支付、分析等各个场景角色），从而带来基于智能摄像头的软件应用和新商业模式出现，引领产业进入新的发展阶段。
硬件
-
软件的交替迭代，我们预计从
19
年开始，计算成本的大幅下降，将逐渐开启软件创新时代。
华为正是最典型的例子，作为中国最大的软件企业，华为已经将人工智能作为其发展的重要战略。华为
Atlas
智能计算平台包括面向端侧的
Atlas 200 AI
加速模块、面向数据中心侧的
Atlas 300 AI
加速卡、面向边缘侧的
Atlas 500
智能小站、及定位于企业领域一站式
AI
平台的
Atlas 800 AI
一体机，形成模块、板卡、小站、一体机在内的丰富产品形态。作为华为全栈
AI
解决方案的重要组成部分，
Atlas
智能计算平台以强大算力助力客户开启
AI
未来并加速企业智能化进程。
华为从硬件到平台到软件全方位布局，其正加速践行
AI
从理论到实践，将
AI
越来越多的和传统解决方案相结合，帮助解决更多城市难题，以强大算力助力客户开启企业智能化进程，这也是行业未来的发展方向。
其实不仅是华为，在
整个计算机产业新周期下，软件重新定义智能硬件，计算成本的下降带来的软件创新机会，以及
AI
赋能下的价值变现，技术的价值都将会重估，这对拥有自主创新能力的计算机公司而言是重大利好。
