产业景气向业绩兑现，双创AI核心资产配置价值凸显

国联安中证科创创业人工智能ETF投资价值分析

在AI产业景气由投入扩张走向业绩验证、成长与价值风格再定价尚未结束的环境下，双创AI核心资产凭借业绩高增长与估值消化，成为科技成长方向的配置焦点。

国联安中证科创创业人工智能ETF（158040），从科创板与创业板中筛选人工智能核心资产，一键布局算力芯片与高速互联龙头，适配产业景气向业绩兑现的配置逻辑。

风格再定价尚未结束：二季度成长极致占优后，7月科技成长集中回撤、价值板块率先修复；8月成长边际回补但估值差、高换手与集中持仓表明再定价仍在延续。

AI产业进入业绩验证期：政策由技术突破延伸至规模化应用，云厂商资本开支维持高位，Token调用量快速增长，应用端由功能试用进入付费验证，订单与收入成为景气核心依据。

业绩兑现支撑估值消化：2026年上半年指数成份股营收同比增长48.05%、归母净利润同比增长157.32%，利润增速显著快于收入，产业景气正由预期驱动转向业绩兑现。

中证科创创业人工智能指数（932456.CSI）从科创板和创业板中选取50只业务涉及人工智能基础资源、技术与应用领域的证券，旨在反映双创AI主题公司的整体表现。

指数特色：1）双创均衡布局：科创板与创业板权重分别为54.6%和45.4%，兼顾芯片硬科技与光通信成长弹性；2）龙头集中高研发：前十大成份股权重合计64.46%，海光信息、寒武纪、中际旭创等为核心持仓，加权研发投入强度约17.8%；3）硬件链主导：电子、通信、计算机合计权重90.9%，直接受益于算力资本开支与国产算力建设。

指数表现：2022年末至2026年8月末科创创业AI累计收益327.51%，年化收益48.55%；2025年5月发布以来累计上涨133.18%；2026年以来上涨19.17%，在同类AI指数中表现居前。

国联安中证科创创业人工智能ETF（158040）是国联安基金拟于2026年9月14日至23日发行的一只被动指数型基金，拟任基金经理为章椹元先生、黄欣先生。

章椹元先生，北京大学金融学硕士、复旦大学理学学士，17年以上证券从业经验，现任国联安量化投资部总经理，负责指数及量化投资业务；黄欣先生，伦敦经济学院会计金融硕士，23年以上证券从业经验，2010年起担任指数基金经理，指数产品管理经验丰富。

风险提示：本文内容均依据过往数据进行推理，基金过往业绩不代表未来业绩。

I

近期市场表现

1、今年以来市场回顾：极致分化后进入再平衡

2026年A股市场先后经历成长扩张、快速降温和结构修复三个阶段。二季度市场风格分化明显，呈现出“成长极端占优”的鲜明特征。在算力、半导体和光通信产业趋势推动下，科创50、科创创业50、创业板指和300成长分别上涨75.74%、65.83%、36.35%和23.78%；中证红利和300现金流同期分别下跌12.32%和15.01%。极致分化之后，7月市场收益结构明显反转。7月科创50、科创创业50和创业板指分别下跌25.90%、27.24%和23.00%，300成长下跌14.95%；300价值、中证红利和300现金流则分别上涨7.83%、10.89%和12.18%。8月成长指数小幅修复，科创50、科创创业50和创业板指分别上涨2.96%、1.58%和2.83%，但仍未收回7月跌幅；7—8月累计分别下跌23.71%、26.10%和20.82%，中证红利和300现金流同期分别上涨13.86%和12.61%。截至8月31日，科创50和科创创业AI年内仍分别上涨20.02%和19.17%，产业主线尚未逆转，但收益分布已由单边扩张转向再定价。

从行业层面来看，科技板块内部表现分化，收益主要集中在AI硬件供给端。二季度电子和通信分别上涨89.89%和66.13%，位居30个中信一级行业前两位，计算机仅上涨1.88%，科技收益主要来自芯片、光模块、交换机和算力基础设施等硬件供给环节。7至8月，电子、通信分别回撤25.74%和26.15%，计算机下跌5.06%；煤炭、石油石化和银行则分别上涨24.87%、20.26%和13.61%。截至8月31日，电子和通信年内仍上涨37.75%和28.89%，说明市场并未否定AI产业趋势，而是在重新衡量前期价格涨幅与利润兑现速度。

由此看，2026年以来的市场并非简单的成长转向价值，而是先由AI硬件景气推动集中上涨，再通过价格回撤和低估值板块修复重新分配收益。进入9月，板块表现仍将同时取决于产业订单、盈利预测变化以及前期拥挤交易的消化进度。

估值、交易和资金面的变化显示，成长与价值之间的再平衡仍在推进，但已非单边价值占优。估值数据显示，成长与价值之间的估值差仍处高位，但成长板块的极端估值压力已明显缓解。截至8月31日，科创50、科创创业50和创业板指PE(TTM)分别为145.88倍、52.91倍和39.53倍，PB分别为7.91倍、7.35倍和5.79倍；300价值、中证红利和300现金流PE(TTM)分别为8.86倍、8.72倍和14.33倍，PB分别为0.92倍、0.85倍和1.69倍。科创50和创业板指PE处于近3年65.43%和69.42%分位，已较7月末显著回落；中证红利PE处于近3年97.52%分位，说明价值板块虽然绝对估值较低，但却处于自身历史的相对高位。

融资资金的相对变化反映出成长与价值之间的再平衡。为与前文行业表现保持一致，本文以电子、通信和计算机作为科技成长观察组，以煤炭、石油石化和银行作为价值观察组。二季度科技成长组融资余额增加3,152.99亿元，增幅为45.60%，价值组则减少34.78亿元，降幅为2.99%，杠杆资金明显集中于科技成长方向。7月市场风险偏好快速降温，科技成长组融资余额减少2,152.87亿元，降幅为21.39%，价值组减少122.47亿元，降幅为10.85%，成长方向的去杠杆幅度更大。8月科技成长组融资余额回升311.09亿元，增幅为3.93%，价值组仅增加4.29亿元，增幅为0.43%，资金边际回流重新偏向科技成长；但截至8月末，科技成长组融资余额仍较6月末低1,841.78亿元，累计下降18.29%，价值组同期下降10.47%。这说明前期集中于成长板块的杠杆交易已经明显释放，但8月的资金回补尚未逆转7月调整，成长与价值仍处于再定价阶段。

模型从偏价值风格表现转向大体均衡。我们在《如何从赔率和胜率看成长价值轮动——市场风格轮动系列》（2023/2/23）中以红利低波和创业板综指分别代表价值与成长风格，并使用估值水平刻画赔率、用宏观和微观信号估计胜率。2026年8月7日截面中，成长和价值胜率分别为37.5%和62.5%，价值赔率为1.23倍，成长赔率按相对口径折算为0.81倍，对应投资权重得分约为-0.39和0.32，模型明显偏向价值。截至8月28日，招商证券《风格轮动择时周报》披露的成长和价值得分已收敛至-0.05和0.05，观点调整为大体均衡。

这一变化与7至8月的市场调整相互印证。成长板块经过回撤后，相对估值压力有所缓解，融资资金也在8月出现边际回补；与此同时，较高换手率和集中持仓意味着成长风格尚未形成压倒性优势。当前更适合将风格判断表述为“再平衡尚未结束、成长价值暂趋均衡”。对AI板块而言，后续配置逻辑仍需回到盈利兑现：若订单和盈利预测继续上修，前期估值消化将为成长风格提供支撑。

2、人工智能行业分析：从投入扩张走向应用落地与业绩验证

人工智能产业已进入训练投入延续、推理需求扩张与应用商业化并行推进的阶段。大模型能力仍在迭代，但产业评价标准正在从参数规模和模型发布，转向资本开支能否形成供给、调用增长能否转化为收入、行业应用能否沉淀稳定付费。政策、算力、需求与应用之间的传导由此更为清晰，订单、收入、利润和现金流将成为判断景气持续性的核心依据。

从政策端来看，政策重心由技术突破延伸至基础设施与规模化应用。国内人工智能政策体系正在由顶层设计向行业实施细则加快落地。2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，将科技、产业、消费、民生、治理和全球合作纳入统一框架；此后，医疗卫生、制造业和智能体等专项政策相继推出，政策抓手由模型研发和算力供给进一步延伸至高质量数据集、工业智能体、智能终端和重点场景。2026年政府工作报告继续提出深化拓展“人工智能+”，支持开源社区、超大规模智算集群和算电协同建设，产业政策已形成“算力互联—数据供给—模型开源—行业应用”的组合支持。

从产业端来看，资本开支维持高位，景气由算力芯片向配套环节扩散。

模型迭代和推理负载增长继续支撑高强度基础设施投入。2026年二季度，腾讯资本开支为528亿元，同比增长176%，上半年累计资本开支847.2亿元，同比增长82%；阿里巴巴同期资本开支为677亿元，同比增长75%。更重要的是，投入已开始与收入增长相互验证：阿里云AI及计算服务收入达到484亿元，同比增长45%，AI产品收入连续12个季度保持三位数增长。国内平台企业一方面扩充GPU、服务器和数据中心资源，另一方面通过云服务和AI产品提高算力利用率，资本开支的持续性因而更多取决于AI收入增长和客户需求，而非单纯的投资计划。

算力基础设施的受益范围也在扩大。Epoch AI截至2026年8月31日跟踪的86座AI数据中心合计拥有1460万张H100等效算力、13.3GW IT功率和5020亿美元累计资本开支；样本内前五大站点占跟踪算力的27%，英伟达芯片占累计H100等效算力的73%，显示建设规模扩大与供给集中并存。芯片与服务器扩容进一步抬升高速数据传输、交换、存储、液冷和电源需求。LightCounting统计显示，2025年光模块及相关产品销售额达到238亿美元，同比增长55%，其中以太网光模块销售额接近180亿美元，同比增长70%，高速互联已成为AI资本开支向产业链外溢的代表环节。

除了算力基础设施外，国内产业链的另一条主线是软硬件生态协同。国产AI芯片供给改善后，竞争焦点逐步从单颗芯片性能转向服务器整机、网络设备、软件工具链、模型框架和云平台的适配效率。开源模型降低了应用开发门槛，运营商与互联网平台持续建设智算资源，为国产芯片和基础软件提供验证环境。随着训练集群向推理集群扩展，数据中心建设将更强调计算、存储、网络、供电和散热的系统效率，产业景气也有望由少数核心硬件向更多配套环节扩散。

从需求端来看，调用规模与任务复杂度共同抬升推理负载。

推理需求正在成为衡量AI产业活跃度的重要指标。OpenRouter数据显示，2026年8月24日至30日平台Token用量达到113.0万亿，环比增长21.0%，API请求量达到47.1亿次，环比增长10.2%；Token增速快于请求量，表明单次请求处理的内容和任务复杂度同步提升。国家数据局披露，2026年3月我国日均Token调用量已超过140万亿，较2025年末增长40%以上、较2024年初增长1000倍以上。用户数量、调用频率和单任务消耗共同增长，使推理需求由集中式模型服务进一步向企业工作流、边缘节点和智能终端扩散。

调用增长并不必然按相同比例转化为产业链收入。一方面，模型价格下降、缓存和量化等推理优化会降低单位Token成本；另一方面，更低的使用成本又可能扩大调用范围，形成需求弹性。对上游硬件而言，关键在于云厂商资本开支、服务器交付和光模块出货能否延续；对云服务和模型厂商而言，则需观察AI收入、客户留存和单位算力利用率。当前Token与请求量的同步增长说明需求基础仍在扩大，但商业价值仍取决于价格、成本和使用强度的共同变化。

从应用端来看，行业场景由功能试用进入付费与流程嵌入阶段。

应用层正在从通用问答向具体工作流延伸。办公场景率先形成订阅和企业服务收入，2026年上半年金山办公WPS 365收入为4.97亿元，同比增长60.84%；科大讯飞API及MaaS业务收入同比增长约70%，应用商业化已由用户增长逐步进入付费验证。不同场景的收入模式和部署成本差异较大：办公软件依赖订阅转化，金融和医疗强调合规与私有化部署，工业场景则需与设备和生产系统深度集成。

从场景进展看，办公与研发工具因数据数字化程度高、反馈周期短，较容易通过席位订阅和增值服务形成收入；金融、医疗等专业领域客单价较高，但验证与系统改造周期更长；工业AI短期以项目制交付为主，规模化取决于标准产品复制能力；智能终端和机器人长期空间较大，但仍受芯片成本、功耗和量产节奏约束。Precedence Research预计，全球AI智能体市场将由2025年的79.2亿美元增至2035年的2946.6亿美元，2026-2035年复合增速为43.57%。相关预测仍需付费用户、续费率、客单价和推理成本等经营指标验证。

应用企业的竞争优势也将由模型能力转向数据和流程。通用模型能力趋于接近后，企业能否获得高质量行业数据、嵌入客户核心业务、建立交付与服务网络，决定产品是否具备持续收费能力。能够通过标准化产品提高复用率、通过模型优化降低推理成本，并保持较高续费率的公司，更有可能把收入增长转化为利润与现金流；仅依赖一次性项目或低价获客的模式，则可能面临毛利率和回款压力。

展望未来，训练将与推理并重，产业价值由硬件向软硬协同扩散。一方面，AI产业将由单一训练投入转向训练与推理并重。基础模型迭代仍需要高端算力，但智能体、多模态和端侧AI扩大了更分散、更持续的推理负载，算力需求的决定因素也将由模型参数规模扩展至活跃用户、任务复杂度和调用频率。硬件仍是景气兑现较快的环节，芯片、服务器和高速互联受益于资本开支与订单释放；随着算力供给完善，数据库、中间件、模型开发平台、行业软件和终端设备的重要性将逐步上升，产业利润池有望从基础设施向软件服务和场景运营扩散。另一方面，国产生态将从单点替代走向系统协同。芯片性能、服务器整机、软件工具链、开源模型与行业应用之间的适配效率，将共同决定国产算力的可用性和单位成本；国内丰富的制造、金融、医疗和政务场景，则为模型迭代与产品验证提供数据基础。与此同时，行业分化预计加快：基础模型和云计算具有较高资金与算力壁垒，资源继续向头部平台集中；应用端仍存在较多垂直机会，具备行业数据、客户渠道和交付经验的企业更容易建立壁垒。产业景气的观察框架也将更加务实，上游重点跟踪资本开支、服务器与高速互联订单，中游关注算力利用率和AI云收入，下游关注付费转化、续费率与单位推理成本，最终以收入、利润和经营现金流检验商业化质量。

II

中证科创创业人工智能指数投资价值分析

1、中证科创创业人工智能指数介绍

中证科创创业人工智能指数（932456.CSI，以下简称“科创创业AI”）由中证指数有限公司编制，从科创板和创业板中选取50只涉及人工智能基础资源、技术及应用领域的上市公司证券，以反映双创板AI主题公司的整体表现。指数以2019年12月31日为基日、以1000点为基点，于2025年5月14日正式发布。

指数编制遵循“AI业务筛选—市值排序—双创均衡—权重约束”的路径。指数的选样空间要求是在科创板或者创业板上市的股票和红筹企业发行的存托凭证，并进一步限制在人工智能基础资源、人工智能技术以及人工智能应用领域。在符合业务范围和可投资性要求的证券中，指数按过去一年日均总市值从高到低排序选取排名靠前50只样本，采用调整市值加权，调样时单只样本权重不超过10%、科创板或创业板单一板块权重不超过80%，每半年调整一次，每次调样的样本数量比例一般不超过20%。市值筛选与权重约束相结合，使指数既保留头部公司的代表性，也避免风险过度集中于单一个股或单一板块。

2、行业分布与前十大成份股

从板块构成看，指数在科创板和创业板之间相对均衡。截至2026年8月31日，科创板和创业板权重分别为54.6%和45.4%。科创板集中了半导体、芯片设计和基础软件等硬科技资产，创业板则在光通信、数据基础设施和成长应用领域更具优势。

从行业构成看，科创创业AI对AI核心产业链的配置较为集中。申万二级行业层面，半导体和通信设备权重分别为47.8%和16.8%，软件开发、IT服务、通信服务和消费电子权重分别为8.3%、7.5%、4.9%和4.3%。半导体与通信设备合计占比超过六成，构成指数的主要收益弹性来源；软件与IT服务合计接近16%，为模型工具、企业服务和应用落地提供补充。由此看，指数并非泛科技组合，而是以算力芯片和高速互联为核心、兼顾软件应用的AI主题工具。

从成份股结构看，指数呈现龙头集中和高研发投入特征。截至2026年8月31日，前十大成份股权重合计64.46%，前五大合计45.89%；海光信息、澜起科技、寒武纪、新易盛和中际旭创位居前五，覆盖CPU/DCU、内存接口芯片、AI加速芯片和高速光模块等关键环节，产品壁垒与行业地位较为突出。龙头集中提升了指数对产业景气的敏感度，也使其在算力链行情中具备较强进攻性。此外，高研发投入夯实了成份股的技术成长属性。按2026年半年报口径计算，科创创业AI成份股加权研发投入强度（研发费用/营业收入）约为17.8%，体现出芯片设计、算力基础设施和软件企业较强的研发驱动特征。AI产品迭代速度快、技术门槛高，持续研发投入有助于龙头公司巩固产品竞争力，并为新产品放量和盈利扩张奠定基础。

从市值角度来看，指数成份股呈现“大盘龙头为主、中盘成长为辅”的梯度。截至2026年8月31日，流通市值1,000亿元以上成份股权重为61.5%，200亿至1,000亿元成份股权重为29.5%，200亿元以下成份股权重为9.0%。大市值公司提供技术、订单与流动性基础，中等市值公司则保留更高的业绩增长弹性，两者共同构成指数的核心资产组合。

AI产业景气已开始向指数成份股业绩传导。2026年上半年，科创创业AI成份股合计实现营业收入1,934.33亿元，同比增长48.05%；归母净利润409.48亿元，同比增长157.32%。利润增速显著快于收入增速，反映芯片、光模块等高景气环节在收入扩张的同时释放了更强利润弹性，指数的上涨驱动力正由产业预期逐步转向业绩兑现。

盈利高增长为估值消化提供了基础。分析师一致预期显示，科创创业AI收入与归母净利润在2026—2028年仍有望保持增长，利润增速整体快于收入增速，预测PE则由2026年的50.99倍降至2028年的21.49倍（见表5）。这意味着盈利扩张有望消化部分估值压力，但当前指数仍处于较高估值区间，后续行情仍取决于订单交付、盈利预测调整和利润增长的持续性。

3、长期业绩表现

为保证横向比较的可比性，以五只指数共同可得的2022年12月30日为起点。需要说明的是，科创创业AI于2025年5月14日正式发布，发布日前数据为指数公司回溯数据。至2026年8月31日，科创创业AI累计上涨327.51%，年化收益率为48.55%，表现弱于创业板人工智能，但明显领先其他三只可比指数。较高收益主要来自算力芯片与光通信龙头的集中配置，同期44.48%的年化波动率和-49.05%的最大回撤也表明，这一收益弹性伴随着较高的净值波动。

4、同类指数比较：双创均衡与硬件偏重并存

同类AI指数的差异主要来自样本空间与产业侧重。科创AI聚焦科创板半导体与硬科技公司，创业板人工智能在光通信设备和成长应用上更为突出；两只全市场AI指数覆盖范围更广。科创创业AI同时纳入科创板与创业板，在算力芯片、高速互联和应用软件之间形成更完整的产业链布局。

估值差异与各指数的硬件占比和盈利阶段密切相关。截至2026年8月31日，科创创业AI的PE(TTM)为73.17倍，低于科创AI的147.93倍，高于创业板人工智能、人工智能产业和CS人工智能。这一估值位置体现了市场对芯片与光通信龙头较强的盈利增长预期。

综合来看，科创创业AI兼具科创板芯片优势与创业板光通信弹性，产业链覆盖较完整，龙头资产占比较高。在AI资本开支扩张、国产算力建设推进和应用需求增长的背景下，指数有望持续受益于产业景气向业绩端传导。其较高的行业集中度和估值水平决定了产品更适合作为科技成长方向的主题配置工具。

III

国联安中证科创创业人工智能ETF介绍

1、产品基本信息

国联安中证科创创业人工智能ETF（代码158040）是国联安基金计划于2026年9月14日至9月23日发行的一只被动指数型基金，该基金的拟任基金经理为章椹元先生、黄欣先生，基本信息见表9。

基金的标的指数为中证科创创业人工智能指数（932456.CSI）。投资于标的指数成份股及备选成份股的资产比例不低于基金资产净值的90%，且不低于非现金基金资产的80%。该基金的投资目标为紧密跟踪标的指数，追求跟踪偏离度和跟踪误差的最小化，争取实现与标的指数表现相一致的长期投资收益。

从工具定位看，产品并不是宽泛的科技行业均衡配置，而是对算力芯片、光模块/交换机等数据传输设备和AI基础设施配置较高的主题工具。其优势是以一篮子组合覆盖双创AI核心资产，降低单一个股研究和交易成本；其风险是电子、通信和计算机合计权重较高，前十大成份股集中度较高，净值波动可能显著高于宽基指数。

2、管理人实力雄厚

国联安基金成立于2003年4月3日，注册资本1.5亿元，是具有鲜明“保险系”股东背景的中外合资公募基金。中方股东太平洋资产管理有限责任公司持股51%，其股东中国太保是在上海、香港和伦敦三地上市的综合性保险集团；外方股东德国安联集团持股49%，是全球大型保险和资产管理集团，旗下拥有PIMCO等专业资产管理平台。中外双方长期服务保险资金和机构客户，在资产负债管理、大类资产配置、风险预算和长期资金运营方面积累较深，这一股东结构也使国联安在公司治理和投研体系上更重视稳健经营、风险控制与长期回报。基金管理人与股东之间实行业务隔离，具体投资决策由基金管理人独立作出。

保险资金期限较长，更注重跨周期配置和回撤管理，与公募基金建设多资产、多策略产品线的方向较为契合。国联安已形成主动权益、量化、固定收益、专户投资和公募REITs等投资团队，公募产品覆盖股票型、指数型、混合型、债券型及货币市场基金。其中，国联安量化投资团队共有5人，成员均为硕士学历且均担任基金经理，平均从业年限超过8年。团队具备指数及指数增强产品管理经验，并运用自主开发的指数产品投资管理系统，将跟踪偏离、组合风险和交易执行纳入日常管理。截至2026年6月30日，公司资产管理总规模为1,806.87亿元，公募非货币资产管理规模为1,123.47亿元，累计服务客户超3,266万，累计向持有人分红298.13亿元。较长的运营历史和客户基础，为ETF产品的持续运营、投资者服务和风险管理提供了基础。

在指数业务方面，公司围绕宽基、科技成长、大宗商品、港股QDII和因子策略持续完善工具型产品布局。宽基方向覆盖沪深300、科创50等核心指数，科技方向已布局半导体、芯片设计、港股科技和创业板科技，策略方向则延伸至红利质量和指数增强。其中，半导体ETF国联安曾入选“公募基金25年示范ETF”、ETF20周年特别评选“优秀股票型ETF（行业或主题类）”等案例，反映公司在科技主题ETF的产品运营和投资者服务方面已有较长积累。拟发行的双创AI ETF进一步补充了从硬科技宽基、细分芯片到AI主题的产品层次。

3、基金经理：指数研究背景与多元被动产品管理经验

本基金拟任基金经理为章椹元、黄欣。

章椹元先生，北京大学金融学硕士、复旦大学理学学士，具有17年以上证券从业经验。曾任建信基金管理有限公司投资管理部研究员、富国基金管理有限公司量化投资部基金经理、融通基金管理有限公司专户投资经理、基金经理及指数与量化投资部总经理。2019年5月加入国联安基金管理有限公司，现任量化投资部总经理，负责指数及量化投资业务。

黄欣先生，伦敦经济学院会计金融专业硕士，具有23年以上证券从业经验。2002年11月加入兴业证券股份有限公司投资部任投资分析员，2003年10月加入国联安基金管理有限公司，历任产品开发部经理助理、总经理特别助理、投资组合管理部债券投资助理、基金经理助理、基金经理。2010年4月起担任国联安双禧中证100指数分级证券投资基金基金经理，指数产品管理经验丰富。

风险提示

本报告仅作为投资参考，基金过往业绩并不预示其未来表现，亦不构成投资收益的保证或投资建议。

分析师承诺

本研究报告的每一位证券分析师，在此申明，本报告清晰、准确地反映了分析师本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与，未来也将不会与本报告中的具体推荐或观点直接或间接相关。

文章节选自《风格再平衡渐次展开，现金流资产配置价值凸显——300 现金流 ETF 汇添富投资价值分析20260909》

本报告分析师

任   瞳  SAC职业证书编号：S1090519080004

刘   凯  SAC职业证书编号：S1090524120001  

杨   航  SAC职业证书编号：S1090523010004

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