JBO竞博ChatGPT 为 AI 的“iPhone”时刻。3 月 21 日，英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2023 大会上将ChatGPT 比作 AI 的“iPhone”时刻，AI 时代加速来临。自 ChatGPT 问世以来，从 GPT-1 到 GPT-3.5，GPT 模型的智能化程度不断提升，ChatGPT 在拥有 3000 亿单词的语料基础上预训练出拥有 1750 亿个参数的模型（GPT-2 仅有 15 亿参数），预训练数据量从 5GB 增加到 45TB，模型从预训练+微调转变为人工标注数据+强化学习，人工智能取得技术突破。而随后 GPT3.5 turbo 带来 10 倍成本的降低及 GPT-4 多模态模型的发布，进一步加速生产力的全新跃迁。

　　多模态模型成重要趋势，AI 应用空间有望进一步拓展。多模态模型结合来自不同模态（例如文本、图像、语音等）的数据进行联合建模，应用于自然语言处理、计算机视觉JBO竞博、语音识别等领域，有效提高模型的准确度和稳定性。

　　从 OpenAI 产品矩阵可以看出其已经布局文本、图片、语音等多模态产品，未来将逐步探索多模态的融合，实现图像、视频、文本间跨模态生成，显著提升智能终端产品体验，带来各行各业生产力水平的质变。

　　国际科技巨头加紧布局多模态模型领域。微软和谷歌两大巨头相继推出大模型，2023 年 3 月，OpenAI 推出 GPT-4 模型，可以接受图像和文本输入，并输出文本。3 月谷歌推出 PaLM-E 模型，通过输入多模态语句，包括视觉、连续状态估计和文本输入编码，来执行机器人操作规划、视觉问题解答等具体操作；5 月谷歌推出 PaLM2 模型，支持 100 多种人类语言与 20 多种编程语言，同时支持读取与生成音视频内容。

　　AI 领域群体效应下，国内大厂纷纷入局。国内 AI 大厂以百度文心一言发布为拐点，未来有望凭借更优质的中文数据和多场景的应用实现弯道超车。百度文心一言是国内首个全栈大模型产品，模型发布后申请合作厂商超 9 万家，腾讯、阿里、华为、商汤等大厂在 AI 大模型领域已有成熟布局，相关应用有望快速发布。伴随着多模态大模型的不断涌现，更多场景的 AI 应用将加速落地。

　　除大模型外，龙头厂商也纷纷布局轻量级模型，当前 Meta、谷歌、高通等公司已开始发力边缘 AI。谷歌和 Meta 分别于今年 5 月 11 日和 7 月 19 日发布了各自最新的大语言模型版本 PaLM 2 和 Llama 2，较以往版本实现测试数据、性能等全面优化，轻量化版本均能应用于边缘端，其中最新发布的 Meta 大模型 Llama 2 更是开放开源免费使用，有望推动边缘 AI 迎来“安卓时刻”。此前，芯片龙头厂商高通也首次成功实现 Stable Diffusion 模型在手机端应用生成 AI 图像，并于 5 月 30 日宣布高通正在转型为边缘计算公司，全面下注边缘 AI。

　　继今年 2 月发布 Llama 1 大模型后，Meta AI 在 7 月 19 日凌晨发布了最新一代的开源大模型 Llama 2。该模型在测试中表现优异，Meta 计划将该模型开放开源免费使用，且支持高通芯片运行，有望助力边缘 AI 加速落地。

　　Llama2 模型的训练数据量、参数均有增加。Llama 2 的参数、训练数据和上下文长度相比上一代模型增加。新模型 Llama 2 系列包含 70 亿、130 亿和 700 亿三种参数类型，相比原来 Llama 1 最多 650 亿参数有所增加。并且，相比于 Llama 1 预训练模型 1.4 万亿的训练 token 数，Llama 2 预训练模型的训练数据提升了 40%至 2 万亿，且针对聊天用例进行的 Chat 模型精调训练数据超过 100 万人类标记数据，使用人类反馈进行强化学习（RLHF）来提高模型安全性。此外，对于大模型非常重要的上下文长度限制，Llama 2 比 Llama 1 翻了一倍至 4096 字符，能处理更多信息。Llama 2 模型在大多数基准测试中表现优于其他开源模型，包括编码、推理、知识、精通性测试等。不仅如此，Meta 从有用性和安全性进行评估，认为 Llama 2 有希望成为闭源模型的替代品。

　　Llama 2 开放开源免费使用，加速生态构建。Llama 一直以来是 AI 社区内性能最强的开源大模型之一，但此前存在开源协议问题，此次 Meta 发布 Llama 2 模型将免费供给研究和商业用途，有望吸引更多开发者，加速 AI 应用落地节奏。此外，Meta 宣布与微软云服务 Azure 合作开发基于 Llama 2 模型的云服务，微软作为全球领先的大模型和云服务厂商，二者合作有望加快生态构建速度。Llama 2 可用于高通芯片，有望加速边缘 AI 落地。Meta 与高通宣布 Llama 2 将于 2024 年应用于高通骁龙芯片，成为谷歌 PaLM 2 大模型之后又一个将运行于高通芯片的大模型。目前已有开发者将 Llama 2 模型部署至手机终端，实现离线运行，将来 Llama 2 模型有望进一步运用在汽车、PC、AR/VR 等终端设备上，无需担忧网络连接和云端拥挤问题，可提高服务的可靠性，并且减少云端运行成本；个人数据和信息仅保存在设备边缘端而非云端，可满足用户数据保密需求，并且不牺牲隐私即可提供更个性化的产品和服务，推动边缘 AI 加速落地，也将推动边缘硬件加速迭代。

　　在 Meta 之前，谷歌率先于 5 月 11 日发布通用大语言模型 PaLM 2，并且包含轻量化版本，可运行于移动终端。PaLM 2 性能全面优于前代模型，部分领域能与 GPT-4 竞争。多语言能力方面，作为驱动 AI 机器人 Bard 的模型的升级版，PaLM 2 可使用 Fortran 等 20 多种编程语言，100 多种口头语言进行数学、软件开发、语言翻译推理和自然语言生成，多语言能力全面超过前代 PaLM 模型，同时部分语言能力基准测试结果超过 GPT-4。编程能力方面，PaLM 2 改进了编程能力，谷歌通过调整预训练数据集构建了 PaLM 2-S*模型。该模型擅长 Python、Javascript 等流行编程语言，也可以生成 Prolog、Fortran 等语言的专用代码。

　　PaLM 2 轻量化版本能够运行于移动端，将带动边缘 AI 计算成长。PaLM 2 包括 Gecko、Otter、Bison 和 Unicorn 四种不同参数规模版本。其中，最轻量版本 Gecko 可在移动设备端运行，提供每秒处理 20 个 token 的能力。此前大模型在边端的应用主要通过 API 接口调用，模型本身的训练和推理仍在云端进行，对边缘侧终端以及芯片更新没有太大需求。轻量化模型可以降低边缘侧模型部署成本，使 AI 模型离线应用成为可能，从而提供定制化、低时延、高安全性与隐私性的下游应用，开拓 AI 模型在边缘侧推理的场景。这将带动边缘 AI 计算成长，加速边缘硬件市场更新迭代，提升智能硬件用户使用体验，使智能硬件成为新的 AI 流量入口。PaLM 2 已被应用于多个谷歌应用，并支持特定领域应用。PaLM 2 已经被用于支持超过 20 种谷歌应用，包括办公软件系列、谷歌搜索以及 AI 机器人 Bard。以 PaLM 2 驱动的 Bard 将具备更强的多模态理解能力，使其能够理解用户的图片提示并在回复中包含图片。PaLM 2 能提供医疗、网络安全等特定领域内的服务，基于健康数据训练的 Med-PaLM 2 能够在美国医学执照考试式的 MedQA 数据集上达到“专家”级别表现，基于网络安全数据训练的 Sec-PaLM 2 可以用于解释潜在恶意脚本行为，这两种模型将通过谷歌云向特定用户提供服务。

　　除大模型厂商外，芯片厂商也正积极布局边缘 AI。高通在今年 5 月 30 日宣布正在从通信公司转型成为边缘计算公司。公司高级副总裁 Alex Katouzian 表示，数据中心在连接设备和数据流量大幅增长的情况下叠加的成本节节攀升，将内容均发送云端的传统做法不再经济，也无法满足未来 AI 所需的比云端计算更强大的算力，同时考虑到日益增长的用户隐私需求，由云端算力转向布局边缘算力正当其时。Alex Katouzian 强调高通截至今年 5 月底已向全球出货 20 亿件搭载 AI 功能的智能产品。此前，在 2 月 24 日，高通宣布首次实现在手机端运行 Stable Diffusion 模型。Stable Diffusion 模型作为现下最先进的生成式 AI 模型通常只在云端运行。而高通 AI Research 通过高通 AI 软件栈实现全栈 AI 优化后成功在安卓智能手机端运行 Stable Diffusion 模型，这一全栈 AI 优化方案能显著降低运算时延和能耗，可以在 15 秒内进行 20 步推理，生成分辨率为 512x512 的高清 AI 图像，且文本输入不受限制。在智能手机终端成功运行 Stable Diffusion 模型后，高通更长远的目标是可以适用 PC 等其他终端和其他模型。

　　GPT 变革内容生成与交互方式，AI 智能终端百花齐放。自 GPT-4、百度文心 一言、Microsoft 365 服务全面接入 AI 驱动工具 Copilot 以来，国内外各大厂商争相开启 AI 赋能，通用+垂直场景协同发展，B 端和 C 端天花板有望进一步打开，AI 应用在多种场景的扩散正全面演绎。 海外大厂积极布局物联网和人工智能领域，AI 应用发展迅速。1）微软在物联 网+AI 领域的布局非常全面，覆盖了物联网平台、机器学习、边缘计算、解决方案加速器和开发工具包等方面，为企业提供了丰富的技术和解决方案，其中 Microsoft 365 服务全面接入基于大型语言模型的 AI 产品 Copilot 打通了 AI 应用的第一站；2）谷歌通过收购 Nest 和开发新的技术，在智能家居、可穿戴设备和其他物联网设备的市场上拥有广泛的影响力；3）亚马逊的 AWS IoT 服务也为企业提供了构建物联网解决方案所需的基础设施和工具，包括设备管理、数据采集和处理、安全和认证等。

　　国内大厂在人工智能和物联网领域也有着广泛的布局，涵盖自动驾驶、智能家居、云服务等多个方向。百度成立智能驾驶事业部，并先后在智能家居市场推出智能音箱产品 DuerOS、小度智能屏等；腾讯成立“Tencent IoT”，专注于物联网领域的技术研发和应用，该部门主要提供包括智能硬件开发平台、物联网云服务等多种服务，帮助企业快速接入物联网；阿里巴巴推出物联网平台 Link IoT，以帮助企业构建物联网解决方案，提供从设备管理到数据分析等一系列功能，同时发布物联网操作系统 AliOS Things，可帮助设备厂商快速构建物联网设备。

　　AI 开发平台流程包括数据处理、模型搭建、模型训练、模型评估及模型部署五个步骤。数据处理包括数据采集、数据筛选、数据标注、数据分组等环节，以此实现高质量的数据准备和输出，保证模型质量。模型搭建环节包括模型筛选和参数调配，在此基础上进行模型训练与优化。多轮训练迭代之后，开发者可以通过预设指标对模型的性能、质量进行评估，评估通过后可以进行模型部署，将模型转化为 AI 应用。凭借较高的部署效率、丰富的计算资源、强大的存储能力、专业的运维团队等优势，很多企业已将 AI 开发平台作为 AI 开发方式的首要选择。

　　大模型的突破和云计算技术的成熟将推动中国 AI 开发平台市场规模保持高速增长。据头豹研究院测算，2022 年中国 AI 开发平台市场规模达 257.3 亿元，2017- 2022 年 CAGR 高达 62.9%。虽然目前市场竞争加剧，但考虑到大模型的持续突破和下游应用的不断革新，预计 2022-2027 年中国 AI 开发平台市场规模 CAGR 约为 24.9%，2027 年市场规模达到 785.2 亿元。

　　大模型的突破将拓宽 AI 开发平台的行业应用。据头豹研究院统计，目前 AI 开发平台的应用主要集中于金融、泛娱乐及教育领域，由于技术落地的局限和数据安全等问题，医疗等重要应用场景的渗透率有待进一步提高。随着大模型的突破和技术的不断成熟，AI 开发平台有望对重要应用场景进一步渗透，持续赋能行业应用。

　　音频入局，率先发力。音频作为轻交互的方式，更适用于碎片化场景，以 ChatGPT、文心一言为代表的生成式 AI 模型提高了智能音频设备的交互体验，生成内容质量提升进一步满足用户在真实场景中服务客户的需求，未来会逐步实现个性化和情感交互，2023 年，各大厂商争相发力音频领域：1）2 月 9 日，百度宣布将融合文心一言，打造针对智能设备场景的人工智能模型‘小度灵机’，并将其应用到小度全系产品中；2）4 月 11 日，天猫精灵宣布将正式接入阿里巴巴“通义千问”大模型；3）4 月 11 日，Innovative Eyewear 官宣推出一款名为“Lucyd”的手机应用，该应用可以为智能眼镜用户提供 ChatGPT 的语音服务，用户既可以使用智能眼镜内置的麦克风进行语音交互，也可以使用 AirPods 等硬件设备语音唤醒；4）5 月 11 日，谷歌推出 PaLM 2 Gecko 轻量级 AI 模型，可在手机及 IOT 设备本地或离线运行，加速 AI 赋能智能终端。

　　AIGC 落地的第一站——智能音箱（智能家居）&耳机（可穿戴设备）。为什么说智能音箱&耳机可能成为 AIGC 落地的第一站，我们主要从三个方面论证：1、技术层面：以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 系统将不断优化提升智能语音交互反馈的丰富度和准确性，大大改善消费者体验，为智能音箱&耳机等可穿戴设备的进一步渗透打开成长空间。2、商业模式：智能音箱和耳机具备商业模式颠覆式创新的可能性，未来接入 ChatGPT plugins API 后，智能音箱和耳机既可以直接调用 APP，完成生态系统的创建，实现 To B 收费；也可以对接更为丰富的内容/教育资源，实现 To C 收费。3、发展阶段：1）智能音箱：经过近 10 年发展，已具备一定用户基础和发展土壤。目前各大厂正向发力 AI+智能音箱领域，如百度融合文心一言打造“小度灵机”、天猫精灵接入通义千问大模型等。2）耳机：从 2021 年 开始 TWS 耳机市场的增长态势放缓，AIGC 有望赋能开启新成长空间。 科大讯飞发布 iFLYBUDS Nano+，集成了生成式 AI 技术，可实现全场景录音转写、VIAIM AI 会议助理等功能。

　　前文我们强调了音箱+耳机的音频属性。展望边缘 AI 的未来，二者在各自领域扮演的角色是不一样的。

　　“1”代表信息处理核心，用于接收用户指令及处理计算，目前智能家居方案商更多采用智能音箱作为控制核心，而机顶盒/投影仪等同样有潜力成为智能家居的算力中心。而目前边缘设备算力有限，后续如若有本地化大模型的需求，则需提升终端算力。“N”代表 N 个智能家居设备，由计算中心进行统一控制，核心搭配 WiFi/蓝牙等连接芯片。智能家居设备种类多样，包括智能照明、智能窗帘、智能安防、智能影音娱乐、智能用水、智能网络等。通过在边缘侧进行大模型的推理，省略云端计算的步骤，可以使得信息指令输入输出时延更短等，能使人机交互更顺畅，提升用户体验。

　　相较音箱对于智能家居的重要地位，耳机在可穿戴设备中扮演的是入口的角色。耳机可以更便捷地接受用户指令，并向下连接负责处理信息的边缘设备——如 PC、手机、手表等，由其中的 SoC 进行推理。华为智能手表新品 WATCH Buds 于 2022 年底正式发布，实现了手表+耳机二合一，即在智能手表内部隐藏 TWS 无线耳机，通过弹盖可取出耳机，WATCH Buds 搭载 HarmonyOS 3 系统，通过耳机和手表的强互联，实现 AIGC 在可穿戴设备领域的应用。

　　在经历文本、图像、语音等生成式 AI 系统陆续落地之后，我们认为视频将是后续 AIGC 落地的重要应用场景之一，主要应用在行业端的智慧城市、智慧交通以及消费端的家庭安防、智能门锁等。在 AI 赋能下，摄像机从传统的视频监控终端演变为万物互联中最主要的智能物联终端，视频数据作为重要的数据底座，为行业或城市提供多维数据汇聚、处理、 治理、挖掘、服务等支持。围绕智能识别、智能调度、智能研判等核心 AI 能力，利用认知模型、知识图谱等技术，可实现视频数据价值挖掘，进而赋能公共安全、交通管理、城市治理、生态环保、智慧办公、智能家居等应用领域：1）智慧安防方面，智能监控摄像头是最常见的安防应用之一。计算机视觉技术可以用于自动检测异常行为、识别人脸和车牌等等，从而提高监控的准确性和效率。此外，计算机视觉还可以识别其他异常事件，例如火灾、烟雾、盗窃等，从而增强监控系统的安全性和可靠性。2）工业机器视觉：视觉感知技术也可赋能工业物联网、智慧物流和智能制造领域，推动生产、物流的数字化和智能化。例如工业机器人在汽车行业、新能源行业的应用。3）除此之外，在卫星遥感、智慧家居、智慧金融、智慧政府等方面，AI 同样 可以赋能视频数据价值挖掘。

　　GPT-4 进入视觉场景，AI 引领视频高清化、智能化、物联化趋势。2023 年 3 月 17 日发布的 GPT-4 支持多模态，能给定由穿插文本和图像的输入，GPT-4 生成文本输出。随着 AI 技术的深入发展以及智能和物联网融合，可实现多维数据传输、存储、融合应用，视频从高清逐步走向超清，并向智能物联演进。高质量+结构化视频数据呼唤下，边缘域 AI 应运而生。AIGC 内容快速增长下，海量及高清化视频作为物联网的绝对入口，对传输速率上限和带宽提出更高的要求，为解决该问题，边缘域 AI 中 ISP+NPU 的芯片组合应运而生，高质量+结构化的数据，可有效利用带宽，高清化、智能化及物联化的视频有望成为多模态交互下的终极形态。

　　SAM 模型发布，是边缘视频处理的标志性事件。4 月 6 日，Meta AI 发布基础模型（SAM）和数据集（SA-1B）。SAM 能够以鼠标点击、手动框选、自动识别三种交互方式，实现图像分割，并能够给不明确的提示自动生成有效掩码，还支持文本输入提示词 prompt 来选中对象。英伟达人工智能科学家 JimFan 在推特表示：SAM 初步验证了多模态技术路径及其泛化能力，相当于计算机视觉领域的 GPT-3。

　　SAM 可用于更一般的多模态理解，支持更广泛的图像分割与理解任务。SAM 模型的零样本学习能力与泛化识别能力将改变自动驾驶、医学影像等传统图像识别领域，同时也将拓宽图像识别的应用场景，更广泛应用于创意生产、科学研究等领域。图像识别与处理离不开传感器、计算芯片等边缘侧终端硬件，SAM 将提升边缘侧终端及算力的重要性，加速边缘 AI 硬件更新迭代，使边缘 AI 迎来新的增量。

　　当下，传统硬件疲态渐显，智能机/PC 均进入存量市场，智能音箱及耳机也增速放缓。但我们认为，边缘 AI 的赋能，将改变电子产业的增长曲线，未来所有硬件都有重估值潜力。回顾电子产业发展，PC 作为生产力工具，最早于 2011 年见顶，后进入持续下降通道，2019 年触底，年销量达 2.63 亿台，相较高点下降 28.14%。2020-2021 年，疫情催生居家办公需求。PC 销量大幅反弹，但近期又再度回落。智能机方面，全球手机销量于 2016 年见顶，达 14.70 亿部，此后逐年缓降，2022 年销量为 12.06 亿部，相较高点下降 17.96%。智能音箱方面，虽处于智能家居的黄金赛道。但由于产品不够智能，交互体验欠佳，整个市场发展也进入瓶颈期。2022 年全球智能音箱市场出货量为 1.2 亿台，同比下降 25%。

　　当下，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 正快速成长。算力作为供给侧，是 AI 产业发展的基石；源源不断生成的 AIGC 内容，需要硬件落脚点。而边缘域为需求侧，则提供了落地场景。我们看好 AI+智能终端的趋势，AI 将重构电子产业的成长，为智能硬件注入全新的活力，带来产品逻辑的深度变革，加速硬件的智能化、伴侣化趋势。无论是手机、PC、AIOT、MR、汽车电子，都有重估值的潜力。当下，各大厂商纷纷布局，应用端革新渐渐开：1）手机端：高通利用骁龙 AI 软件栈，运行 Stable Diffusion 模型；华为 P60 率先搭载多模态大模型智慧搜图；2）PC 端：苹果推出 M2 Ultra，配备 32 核神经网络引擎，AMD、Intel 均推出嵌入专用 AI 模块的 x86 处理器，AI PC 呼之欲出；3）AIOT：百度融合文心一言，打造 AI 音箱“小度灵机”；阿里巴巴天猫精灵，接入“通义千问”大模型；4）MR：苹果发布 Apple Vision Pro，推出首款空间计算设备；5）智能汽车：奔驰与微软 Azure OpenAI Service 达成合作；特斯拉的 FSD 将取消 Beta 版本，V12 有望落地。

　　边缘 AI 浪潮汹涌，各大硬件厂商都希望可以及早切入。但较高的开发门槛，是横贯在中小厂商面前的难题。智能模组的涌现，可解决这一难题，为硬件厂商提供切入 AI 的快捷方式。传统通信模组的智能化成为趋势。在蜂窝模组 1.0 时代，模组仅作为一个传输语音或数据的配件存在；蜂窝模组 2.0 时代，模组从一个封闭式的系统逐步变为开放，客户可以根据需要对模组进行适配；蜂窝模组 3.0 时代，客户希望可以满足更多定制化、智能化需求，智能模组、AI 算力模组应运而生。

　　智能模组具备蜂窝无线通信、安卓智能操作系统和核心计算能力三大功能。相比于传统通信模组，智能模组具备的安卓智能操作系统可以开放安卓层源代码，满足客户二次开发需求；同时可以集成硬件 AI 加速引擎，支持语音识别、人脸识别等。随着物联网持续发展，对于模组及终端产品的智能化和高算力的需求将更为明显，在蜂窝连接基础上进一步提供智能化操作系统和 AI 算力的智能模组、AI 算力模组在整体模组行业中的渗透率将进一步提升。

　　随着边缘域计算的发展，算力模组的重要性逐渐凸显。目前数据处理正在逐渐从云端向边侧、端侧扩散，数据就近处理的场景不断涌现。终端侧算力需求的激增和边缘计算场景的极大丰富，将带动高算力模组品类高速发展。

　　根据在网络中的位置，AI 芯片可以分为云端 AI 芯片、边缘和终端 AI 芯片；根据其在实践中的目标，可分为训练（training）芯片和推理（inference）芯片。云端主要部署高算力的 AI 训练芯片和推理芯片，承担训练和推理任务，具体有智能数据分析、模型训练任务和部分对传输带宽要求比高的推理任务；边缘和终端主要部署推理芯片，承担推理任务，需要独立完成数据收集、环境感知、人机交互及部分推理决策控制任务。我们在前期专题报告《国产 AI 算力芯片全景图》中已详细介绍国内外重点云端 AI 算力芯片布局和最新进展，在此不再赘述，本文主要聚焦边缘域/端侧算力芯片分析。全球新一轮 AI 风暴渐起，各家大厂相继发布多款 AI 产品和大模型突破进展，可以预见未来训练和推理端需要的算力将呈指数级增长。单 AI 芯片或计算架构或面临传输时延、功耗、成本等多方面因素制约，因此，未来 AI 运算将呈现边云协同的多层次算力网络趋势，AI 训练迭代优化等复杂性任务主要在云端，实时、局部数据处理和推理任务主要在边缘侧。

　　目前边缘计算市场上参与者众多，不同阵营厂商正以不同的路线共同推动边缘计算快速发展。以英特尔、AMD 等为代表的芯片厂商积极推出 CPU、GPU、FPGA、DPU、IPU 等边缘算力芯片；亚马逊、微软等云服务厂商将云计算能力向设备和用户侧延伸，扩充云数据中心的外延，将云原生的统一编程模式通过边缘网关的能力应用到设备构成的边缘云，主打云边协同一体化；以移动、电信、联通为代表的 5G 运营商将 IT 能力同基础网络承载与业务运营融合，提供基站的边缘计算服务及 5G 网络接入管理。

　　严格意义上的边缘 AI 市场，包括边缘终端市场和边缘服务器市场两类。边缘终端市场是指直接在终端设备上做计算的 AI 芯片，对于功耗和能效要求比较高，包括针对特定应用的 SOC 芯片和通用加速器独立芯片两种形态。另一种针对边缘服务器市场，通常以处理器加上通用型深度学习加速芯片为主流方案，传统巨头英伟达、华为等在此市场有较深布局。而本文则将重点讨论边缘终端市场的芯片架构，边缘服务器市场暂不涉及。我们在前文讨论智能家居的时候提出“1+N”的架构，那么边缘 AI 芯片也可以根据此标准分为“计算+连接”。其中：1）计算芯片则处于边缘 AI 的核心，用于接受感知外界环境，同时对视频语音信息加以处理运算，实现边缘 AI 功能，赋能硬件终端。2）连接芯片位于诸多终端，更多是通过网络协议接收指令，执行功能；然而伴随产业发展，计算+连接芯片有二者融合的趋势。蓝牙、WiFi 等连接芯片，开始提升制程，提高运算能力，增加 NPU 模块，实现智能连接；而计算芯片也开始注重通信协议研发，部分集成通信功能。

　　在经历文本、图像、语音等生成式 AI 系统陆续落地之后，我们认为视频将是后续 AIGC 落地的重要应用场景，人机交互的输入端也将从文字、语音识别扩展至机器视觉等形态。智能终端的主控芯片也将从传统的音视频编解码功能，扩展至更高性能、更大算力的要求。智能终端的 SoC 芯片通常集成了中央处理器、图形处理器、视频编解码器、音频解码器、显示控制器、内存系统、网络接口、输入输出子系统等多功能模块，用以完成运算、影像及视觉处理、音视频编解码及面向其他各功能构件发出指令等主控功能，是智能终端的核心部件。具体应用场景包括平板、智能电视、智能机顶盒、安防监控设备、扫地机器人等诸多智能家居设备、以及汽车电子等多应用领域。

　　目前，实现智能终端算力的最常用方式是在 SoC 芯片中内置 NPU 模块，即神经网络处理单元。这是专为物联网人工智能设计的处理器模块，用于加速神经网络的运算，解决传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。国内芯片厂商均在加大自研 NPU 能力，以把握 AI 浪潮。以阿里平头哥的含光 800 为例，其是一款面向数据中心 AI 应用的人工处理推理芯片，采用台积电 12nm 制程，集成高达 170 亿颗晶体管。含光 800 自研 NPU 架构为 AI 推理专门定制和创新，包括专有计算引擎和执行单元、192M 本地存储（SRAM）以及便于快速存取数据的核间通信，从而实现了高算力、低延迟的性能体验。含光 800 还支持主流的深度学习框架，包括 TensorFlow、MXNet、ONNX 等，能够以行业领先的性能和效率来处理推理任务。

　　除专门推出 NPU 推理芯片，国产 SoC 厂商也在加大 NPU IP 自研力度，以丰富和提升 SoC 人工智能处理能力。如瑞芯微目前已迭代了 4 代 NPU 的 IP，不断提升对神经网络模型的支持和效率，公司最新旗舰芯片 RK3588 支持 6 Tops 的 NPU 算力，可以赋能各类 AI 场景，给复杂场景的本地离线 AI 计算、复杂视频流分析等应用提供了各种可能。晶晨股份也基于在多媒体音视频领域的长期积累和技术优势，致力于叠加神经网络处理器、专用 DSP 等技术，通过深度机器学习和高速的逻辑推理/系统处理，并结合行业先进的 12nm 制造工艺，形成了多样化应用场景的人工智能系列芯片，公司的 A311D 系列人工智能芯片最高可支持 5Tops 的 NPU 算力。

　　AIOT 时代一个重要特点即“万物互联”，因此连接芯片至关重要。目前常用的物联网通信协议包括 Wi-Fi、蓝牙、Thread、Zigbee、NB-IOT、Cat.1 等，各种通信协议有各自主要应用领域。其中 Wi-Fi 主要应用分布于智能家居中的家用电器设备、家庭物联网配件（例如灯、插座等）、工业控制及其他各种品类，适用于带电源类的设备；低功耗蓝牙被广泛应用于电池供电的控制类移动设备中、可穿戴设备以及照明；Thread/Zigbee 广泛应用在传感器类的设备、工业控制以及照明。

　　WiFi 技术从 1999 年的 802.11 a/b 协议至今，已经发展到了第六代 （802.11ax）。其中 WiFi 4（802.11n）增加了 MIMO 技术，并支持 2.4GHz 和 5GHz 双频段。WiFi 5（802.11ac）支持了 MU-MIMO 技术（多用户多入多出），但仅支持 5GHz 频段，传输距离有限，所以在 IOT 领域没有得到广泛应用。WiFi 6（802.11ax）则支持了高达 600Mbps 的传输速率及 2.4/5GHz 频谱；同时可以应用于 1-6 GHz 的 ISM 频谱，完美适配工业医疗等低时延、高精度的需求场景；Wi-Fi 6 标准拥有更高的频谱效率、更大的覆盖范围，大幅提升了网络带宽和传输速率，网络延时大幅下降，并大幅提升可靠性和安全性。Wi-Fi 6E 在 Wi-Fi 6 原有频段上增加了 6GHz 频段。Wi-Fi 联盟在 2019 年 9 月推出了 Wi-Fi 6 认证计划；于 2021 年初开启 Wi-Fi 6E 的认证计划，Wi-Fi 6 进入快速发展期。

　　2019 年 1 月蓝牙技术联盟发布了蓝牙 5.1 核心规范，特点是突出定位功能。蓝牙实时定位系统解决方案可用于资产跟踪以及人员跟踪，新标准会为精确定位带来了更多的解决方案，并推动蓝牙定位解决方案产品的增长。2020 年 1 月蓝牙技术联盟发布了蓝牙 5.2 核心规范，针对低功耗蓝牙增加了 LE 同步信道、增强版 ATT、LE 功率控制等三个新功能。同时，蓝牙 5.2 推出了下一代蓝牙音频标准——LE Audio，采用全新的 LC3 编码格式，并具备低功耗、高音质等优势。2021 年 7 月蓝牙技术联盟发布了蓝牙 5.3 核心规范，主要对低功耗蓝牙中的周期性广播、连接更新、频道分级进行了完善，进一步提高了通讯效率、降低了功耗并提高了蓝牙设备的无线共存性。目前市场普遍认为 Wi-Fi SoC 和 Bluetooth LE SoC，或是两者的集成产品，中期内会是物联网领域主要核心芯片。

　　Thread 和 Zigbee 都是基于 IEEE802.15.4，拥有 mesh 网络的拓扑优势 Thread 增加了对 IPv6 的支持。Thread 是 Google 主力推广的技术，在新的智能 家居连接标准 Matter 中也是重要的基础技术之一。Thread 设备的发展趋势预计将是同时拥有低功耗蓝牙和 Thread 技术，成为“双无线电”设备，双无线电设备可以与蓝牙设备或者 Wi-Fi+蓝牙 Combo 设备对话，成为网络中的一部分。据 IDC FutureScape 预测，中国物联网连接规模在 2022 年达 56 亿个，到 2026 年将增至约 102.5 亿个，复合增长率约 18%。其中，固网及 Wi-Fi 在家居、 工厂等局域稳定环境将持续发挥主要连接能力，在总连接量中占比过半，预计到 2026 年增至 51.1 亿个；低功耗连接商用进程不断加速，2021 年连接数近 6 亿 个，预计到 2026 年将达 14.9 亿个。

　　Matter（前称 CHIP 项目）是一个统一的智能家居连接标准，由连接标准联盟（Connectivity Standards Alliance，前称 Zigbee Alliance）发起并领导，多家物联网龙头公司联合开发，致力于构建安全、可靠且能够无缝使用的物联网设备。Matter 以安全为基本的设计原则，旨在提高智能家居产品之间的兼容性。Matter标准的核心是一种通用“语言”，使智能家居设备能够通过大多数家庭中使用的网络（以太网、Wi-Fi 和 Thread）进行通信。目前，消费电子领域几家大型企业（亚马逊、苹果、谷歌和其他 200 多个品牌）经过 3 年的专研筹备，Matter 1.0 现已公开发布。

　　伴随着通信协议发展，连接芯片的处理能力自会有所提升。但不止于此，各大厂商开始提升制程，提高运算能力，增加 NPU 模块，以实现智能连接。以蓝牙音频 SOC 为例，蓝牙音频 SoC 芯片集成了多核 CPU、蓝牙基带和射频、音频 CODEC、电源管理、存储、嵌入式语音 AI 和主动降噪等多个功能模块， 是智能音频设备的主控平台芯片。作为智能音频终端的主控芯片，蓝牙音频 SoC 一方面需要承担无线连接的算法，另一方面也要承担音频处理、电源管理以及其他辅助功能。随着语音 AI 技术发展成熟，越来越多终端厂商开始在智能终端嵌入智能语音助手，实现语音唤醒、语音识别等功能，大幅提升终端的智能化程度和智能语音交互体验，智能音频 SoC 的性能、算力、工艺制程等要求也相应大幅提升。在提升芯片性能和算力方面，除了升级 SOC 芯片的 CPU 核心和迭代工艺制程，芯片厂商也在通过布局神经网络加速的协处理器提升 SOC 芯片的智能化程度。如恒玄科技自主研发了 BECO NPU 及对应指令集，可以通过和主 CPU 核心配合工作，将更大的神经网络算法部署到嵌入式系统的边缘算力中，更好的完成基于神经网络 AI 算法的各种音频处理，同时保持更低的功耗水准。

　　蓝牙、Wi-Fi 等无线通信技术的不断发展与完善，大幅提升了智能音频 SoC 芯片性能，丰富了智能音频 SoC 芯片的应用场景，也促进了下游物联网细分应用领域产品的迭代升级。目前智能音频 SOC 芯片也从普通的单模 BLE 方案到后来的 BLE+BT 双芯片方案再到 BT 双模单芯片方案，进展到 WiFi/BT/音频三合一的 Combo 方案。

　　边缘 AI 方兴未艾，全新的应用场景持续涌现。各大边缘 AI 芯片公司也在积极布局，扩张自己的应用场景及客户结构，竞争格局多变。

　　除边缘算力芯片直接受益外，边缘 AI 和智能终端的发展亦带来 IP、接口芯片等需求增长。

　　边缘 AI 开始被广泛部署，带来相关半导体 IP 需求快速增长。边缘 AI 能承载数据收集、环境感知、本机处理、推理决策、人机交互、模型训练等功能，边缘 AI 芯片的需求快速成长，根据研究机构 ABI Research 预测，到 2025 年，边缘 AI 芯 片组市场的收入将达到 122 亿美元，云 AI 芯片组市场的收入将达到 119 亿美元，边缘 AI 芯片组市场将超过云 AI 芯片组市场。除了 CPU、FPGA、DPU 等，边缘 AI 芯片亦包括 GPU、ISP、NPU、VPU、DSP 等专用处理芯片，用于实现 IoT、智能汽车等边缘场景的矩阵计算加速、图像显示加速、神经网络计算加速、视频处理加速等专用功能。对于半导体 IP 供应商来说，边缘 AI 的广泛部署将带来相关 IP 的需求快速增长，ARM、Synopsys、Imagination、芯原股份等全球半导体 IP 龙头均提前布局并推出了 AI 相关 IP，深度受益边缘 AI 的渗透率提升。

　　边缘 AI 需求增长带动 AI 边缘设备的出货量增加。手机、智能音箱、个人电脑/平板电脑、头戴式显示器、汽车、无人机、机器人和监控摄像头等，都可以算边缘设备，其中均有可能采用边缘 AI 芯片。据 Tractica/Ovum 预测，全球 AI 边缘设备出货量将从 2018 年的 1.614 亿台增加到 2025 年的 26.42 亿台，年均复合增长率达 49%，保持高速增长。

　　公司拥有 VPU、NPU 等一系列用于视频处理+边缘计算的 IP。公司客户包括 Movidius、AXIS、RealTek、海康、大华、富瀚、瑞芯等海内外视觉龙头企业。芯原股份宣布与微软就 Windows 10 IoT 企业版操作系统开展合作，内容包括硬件加速器以及功能强大的嵌入式平台支持。公司深耕 GPU 产品线，图形类 GPU IP 得到广泛应用，客户包括 NXP 等芯片龙头；NPU IP 可提供从低功耗嵌入式设备到高性能服务器的计算能力，已经进入博世等国内外知名公司。此外公司还在积极布局 L4 自动驾驶平台的 AI 应用芯片的研发，在国内处于领先地位。

　　加入 UCIe 联盟，积极推进 Chiplet 产业化进程。公司于 2022 年 4 月加入 UCIe 联盟，致力于推动 Chiplet 技术的落地。公司目前已推出基于 Chiplet 架构所设计的 12nmSoC 版本的高端应用处理器平台，并已完成流片和验证。目前公司已与全球主流的封测厂商和芯片制造厂商建立合作，依托公司丰富的处理器 IP 以及领先的芯片设计能力，公司有望成为全球第一批面向客户推出 Chiplet 商用 产品的企业。2022 全年公司实现营收 26.79 亿元，同比增长 25.23%；实现归母净利润 0.74 亿元，同比增长 455.31%。2022 年公司芯片量产业务实现营收 12.07 亿元，同比增长 36.41%，全年公司量产出货芯片数量为 118 款，均来自公司自主设计。盈利能力来看，2022 年公司毛利率为 41.59%，同比上涨 1.53pct，其中芯片量产业务毛利率由 2021 年的 15.40%提升至 24.18%，同比上涨 8.78%。

　　公司以“处理+连接”为方向，产品从 Wi-Fi MCU 细分领域扩展至更广泛的 Wireless SoC（无线通信 SoC）领域。在物联网领域，目前已有多款物联网芯片 产品系列。“处理”以 MCU 为核心，包括 AI 计算；“连接”以无线通信为核心。产品涵盖包括 AI 智能语音、AI 图像识别、RISC-V MCU、Wi-Fi 6、Bluetooth LE、Thread、Zigbee 等技术。在软硬件双轮驱动的研发策略下，公司不断加强在软件技术上进行投入，围绕 AIoT 的核心，覆盖工具链、编译器、操作系统、应用 框架、AI 算法、云产品、APP 等，实现 AIoT 领域软硬件一体化解决方案闭环。

　　公司专注于智能可穿戴及智能家居领域音视频 SoC 主控芯片的研发和销售，在创新驱动下新品快速迭代。2022 年公司新一代 BES2700 系列可穿戴主控芯片量产上市，应用于多家品牌客户的旗舰 TWS 耳机及智能手表产品JBO竞博。该芯片采用 12nmFinFET 工艺，单芯片集成多核 CPU、DSP、2.5DGPU、显示系统控制器、神经网络加速的协处理器等，率先采用 ARM 最新嵌入式 CPU 核心 Cortex-M55，性能优异。同时公司结合在音频算法领域的多年深耕，自主研发了 BECO 嵌入式 AI 协处理器及对应指令集，和主 CPU 核心配合工作，更好的完成基于神经网络 AI 算法的各种音频处理；全集成的音频 DSP，能在更低的主频下处理各种音频制式的编解码，提高芯片能效。面对外部环境不利变化，公司坚守品牌客户战略，凭借领先技术能力和优质客户服务，持续加强与品牌客户合作黏性，巩固公司在业内供应商地位。公司产品已经进入三星、OPPO、小米、荣耀、华为、vivo 等全球主流安卓手机品牌，同时也进入包括安克创新、哈曼、漫步者、万魔等专业音频厂商，并在阿里、百度、谷歌等互联网公司的智能音频产品中得到应用。品牌客户的深度及广度构筑公司重要的竞争优势和商业壁垒。

　　公司自 2016 年成立以来，始终专注于设计研发低功耗、高性能无线音频 SoC 芯片，在无线音频 SoC 芯片上保持快速迭代能力，AB530X、AB535X、AB537X 和 AB561X 系列芯片已被广泛应用于蓝牙音箱、蓝牙耳机等产品中。在深耕无线音频芯片领域的基础上，公司继续扩充产品体系，开发低功耗、高性能的 Wi-Fi 芯 片：1）2022 年，公司多功能 TYPE C 音频处理 SoC 升级芯片工程样片的测试和客户试产验证工作并已实现量产；2）“讯龙三代”低功耗智能可穿戴 SoC 芯片进 入量产阶段；3）高集成低功耗 22nm 工艺蓝牙耳机 SoC 芯片工程样片、高性能 TWS 蓝牙耳机 SoC 芯片工程样片、第一代语音控制 SoC 芯片工程样片、第一代蓝牙控制 SoC 芯片工程样片的设计工作并进入流片阶段；4）WiFi 蓝牙低功耗智能物联网 SoC 芯片工程样片设计工作，并完成工程样片 MPW 流片。

　　公司深耕智能音频 SoC 芯片领域，主要产品为蓝牙音频 SoC 芯片系列、便携式音视频 SoC 芯片系列、智能语音交互 SoC 芯片系列等，广泛应用于蓝牙音箱、 蓝牙耳机、智能手表、蓝牙语音遥控器、蓝牙收发一体器、智能办公、智能家居等领域。公司作为全球蓝牙音箱 SoC 芯片的重要供应商之一，产品已进入包括安克创新、华为、小米、哈曼、SONY、罗技等众多终端品牌，在音箱市场，公司成功进入知名品牌 LG 的供应链，在无线麦克风市场进入知名品牌猛犸、科大讯飞的供应链。此外，公司研发的新一代支持 LE Audio 的双麦 AI ENC 降噪蓝牙耳机芯片，可实现在蓝牙耳机端的延时低至 20ms 以内，同时蓝牙推歌模式功耗低至 4.5mA。在智能语音交互 SoC 芯片方面，公司的智能录音笔芯片已覆盖科大讯飞、飞利浦和汉王等终端品牌，会议系统在音络、eMeet 等国内品牌皆有产品量产上市。目前，公司研发的新一代面向 IoT 领域超低功耗 MCU 芯片 ATB111X 已进 入品牌客户的供应链。

　　2022 年公司实现营收 4.2 亿元，同比-21.2 %，归母净利 0.54 亿元，同比36%。主要受消费电子疲软及传统淡季影响，公司营业收入有所下降。分产品来看，2022 年蓝牙音频 SoC 芯片实现营收 2.71 亿元，营收占比 65%；便携式音视频 SoC 芯片实现营收 1.13 亿元，营收占比 27%；智能语音交互 SoC 芯片实现营收 0.26 亿元，营收占比 6%。

　　晶晨股份是一家是全球布局、国内领先的无晶圆半导体系统设计厂商，主营业务为系统级 SoC 芯片及周边芯片，主要产品包括多媒体智能终端 SoC 芯片、无线连接芯片、汽车电子芯片等，广泛应用于家庭、汽车、办公、教育、体育健身、工业、商业、农业、娱乐、仓储等领域。公司拥有丰富的 SoC 全流程设计经验，致力于超高清多媒体编解码和显示处理、内容安全保护、系统 IP 等核心软硬件技术开发，并基于公司在多媒体音视频领域的长期积累和技术优势，致力于叠加神经网络处理器、专用 DSP、数字麦克风、物体识别、人脸识别、手势识别、远场语音识别、超高清图像传感器、动态图像处理、多种超高清输入输出接口、多种数字音频输入输出接口等技术，通过深度机器学习和高速的逻辑推理/系统处理，并结合行业先进制造工艺，形成了多样化应用场景的智能 SoC 芯片。

　　公司主要产品为智能应用处理器芯片，按功能侧重方向可以分为通用处理器、机器视觉处理器、车载处理器、工业控制处理器等。2022 年，公司拳头产品 RK3588 落地多应用场景，已经得到 200 余家客户、400 余个项目的采用，广泛应用于汽车智能座舱、大屏设备、边缘计算、多目摄像头、NVR（网络视频录像机）、高性能平板、ARM PC 及 AR/VR 等领域。此外，公司成功推出了 AIoT 通用算力平 台 RK3562、流媒体处理器 RK3528、机器视觉处理器 RV1106/RV1103 等三个新一代 SoC。

　　2022 年全年实现营业收入 20.30 亿元，YOY-25.34%；归母净利润 2.97 亿元，YOY-50.58%，主要受到行业下游需求下滑及客户库存较高的影响。1Q23 公司实现营业收入 3.29 亿元，YOY-39.34%；归母净利润-0.18 亿元，YOY-121.84%。23 年下半年随着行业需求复苏及公司新品催化，有望带来新的成长。

　　公司是领先的智能应用处理器 SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片设计厂商。产品涵盖智能应用处理器 SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片，广泛应用于智能硬件、平板电脑、智能家电、车联网、机器人、虚拟现实、网络机顶盒以及电源模拟器件、无线通信模组、智能物联网等多个领域。

　　受国际经济形势、国内公共卫生事件等多重因素影响，下游消费市场需求下降。2022 年公司实现营业收入 15.14 亿元，YOY-26.69%，实现归母净利润 2.12 亿元，YOY-57.31%。1Q23 公司实现营业收入 2.39 亿元，YOY-42.62%；归母净利润-0.41 亿元，YOY-153.97%。公司深入分析算法应用场景，在大算力&大数据总线架构、多核异构、AI 专用处理器、低功耗系统架构、先进工艺平台等方向实现技术突破。AIOT 领域，公司与行业头部一线标杆客户保持产业深度合作，R 系列芯片产品已实现带屏、无屏音箱全面量产，并深入智能家居、家电、视觉市场，已成功在多家行业头部客户中完成新一代视觉芯片 V853 的全面落地量产；智能汽车电子领域，发布 T113 芯片产品及解决方案，已在车载人机交互和仪表类应用落地。同时，搭载公司产品的 AR-HUD，APA 类智能化产品已与前装市场客户合作实现量产上市。

　　公司深耕固态存储、视频编码、视频解码、物联网等领域大规模芯片及解决方案的开发，主营产品包括固态存储主控芯片及相关产品、H.264/H.265 编解码芯片、直播卫星高清解码芯片、智能 4K 解码芯片、8K 解码芯片、卫星导航定位芯片等一系列拥有核心自主知识产权的芯片等。主要应用于固态硬盘产品相关拓展领域、网络摄像机产品、后端 NVR/DVR 视觉处理产品、卫星智能机顶盒、有线智能机顶盒、IPTV、OTT 机顶盒以及车载定位与导航、可穿戴设备等对导航/定位有需求的领域。

　　公司深耕视觉领域，产品涵盖高性能视频编解码 SoC 芯片、图像信号处理器 ISP 芯片、车载视频与传输芯片及相应的完整的产品解决方案。具体而言，1）专 业视频处理领域：公司拥有从模拟到数字、从前端摄像机到后端录像机的专业全系列产品，一系列高性能、低功耗产品及解决方案基于自研 NPU 开发一系列高性能算法，具有优质的图像处理和编码性能，其中公司 IPC 产品深受客户认可。2）智慧物联领域：覆盖各类智能视觉产品，2022 年，高性能低功耗相机在客户获得大规模量产、Turnkey 方案和 RTOS 方案等在客户实现量产，同时，推出多款针对消费场景的智能摄像机芯片产品，推进普惠智能的全面落地。3）智慧车行领域：公司具备专业车规 ISP+模拟视频链路芯片+车载 DVR 芯片，及一系列车载视频产品及解决方案。形成从车载后装到车载前装，从舱内到舱外的一系列富有竞争力的产品。2022 年，公司推出新一代车载 ISP 产品，可应用于 AVM/DMS/OMS/DVR 等产品，运用新一代车载 ISP 算法并首次采用先进制程工艺，产品具备高性能、低功耗等业内领先优势。

　　国光电器深度与百度合作，ChatGPT 为人机交互带来革命性升级。公司主营业务主要是音响电声类业务及锂电池业务，绑定哈曼/百度/亚马逊/罗技等全球龙头公司，主要产品包括扬声器、蓝牙音箱、智能音箱、汽车音箱、电脑周边音响、Wi-Fi 音箱、soundbar 产品、耳机等，应用于 VR/AR、手机、PC、汽车等领域。2023 年 3 月 3 日，公司发布 2023 年度向特定对象发行股票预案，募集资金总额不超过 13.84 亿元，其中 4.1 亿元用于新型音响智能制造升级项目。公司研发、设计、生产搭载 ChatGPT 的智能音箱 VIFA AI 音箱，可实现给定主题作诗、旅游规划等多轮人机互动。

　　绑定头部客户，VR/AR 业务稳步发展。公司与国内外主要头部 VR 企业深度绑定，有多个在研项目、量产项目，目前已成为国内外主要头部 VR 企业声学模组供应商，M 客户、P 客户等 VR 头部企业的产品稳定供货。公司已建成 VR 整机车间，具备 VR 整机生产能力，未来 AI 赋能下，XR 行业有望迎来新一轮成长。

　　漫步者成立于 1996 年，是国内声电产品龙头。公司产品涵盖多媒体音箱、耳机、汽车音响、专业音响等四大品类上百种型号。同时，漫步者根植音频行业，不断拓展市场空间，陆续推出“Xemal 声迈”品牌、“HECATE”品牌、“Volona”品牌、“花再”品牌以及定位于专业 Hi-Fi 音响的“AirPulse”品牌。

　　非洲手机市场王者，多品牌多领域持续拓展。公司主要从事以手机为核心的智能终端的设计、研发、生产、销售和品牌运营，主要产品为 TECNO、itel 和 Infinix 三大品牌手机，销售区域主要集中在非洲、南亚、东南亚、中东和南美等全球新兴市场国家。根据 IDC 数据统计，2022 年公司非洲智能机市场的占有率超过 40%，非洲排名第一。在南亚市场：巴基斯坦智能机市场占有率 37.9%，排名第一；孟加拉国智能机市场占有率 21.5%，排名第一；印度智能机市场占有率 6.4%，排名第六。2022 年，公司手机整体出货量约 1.56 亿部。根据 IDC 数据统计，2022 年公司在全球手机市场的占有率 11.7%，在全球手机品牌厂商中排名第三，其中智能机在全球智能机市场的占有率为 6.0%，排名第六。公司与网易、腾讯等多家国内领先的互联网公司，在多个应用领域进行出海战 略合作，积极开发和孵化移动互联网产品。截至 2022 年底，有多款自主与合作开发的应用产品月活用户数超过 1,000 万。

　　2022 年公司实现营业收入 465.96 亿元，YOY-5.70%；归母净利 24.84 亿元，YOY-36.46%。2023 年 Q1，公司实现营收 92.73 亿元，同比下降 16.12%，实现归属于母公司所有者的净利润 5.24 亿元，同比下降 34.12%。虽然今年一季度公司业绩同比下滑，但从环比数据来看，今年一季度归母净利润环比 2022 年 Q4 增长 132.23%。公司重视中高端产品规划，在多语种语音助手、5G、芯片定制、折叠、AIoT 互联互通以及快充等核心技术赛道上持续加大投入。2023 年 2 月 28 日，TECNO 旗下首款折叠旗舰正式发布，搭载 4nm 天玑 9000+，拥有双 SIM 卡、双 5G 处理器，且公司自主研发的 LTPO 双屏幕支持 10-120Hz 自适应高刷新率。

　　“手机×AIoT”持续发展，三大业务齐头并进。小米公司正式成立于 2010 年 4 月，是一家以手机、智能硬件和 IoT 平台为核心的互联网公司。成立之初小米是一家软件公司，凭借 MIUI 良好的用户体验收获了第一批发烧友用户。2011 年 8 月，第一款小米手机正式发布，秉承为发烧而生的理念，凭借极高的性价比受到市场的广泛认可，打开了手机行业互联网模式的先河。2022 年小米智能手机全球出货量为 1.5 亿台，同比下降 21%，全球市占率达 12.8%，位列第三。公司全球智能手机用户规模再创新高，截至 2022 年 12 月，MIUI 全球月活 5.82 亿，同比增长 14.4%，其中，中国大陆月活 1.44 亿，同比增长 10.7%。ASP 方面，公司 2022 年智能手机 ASP 达 1,111 元，创历史新高。2Q23 小米全球智能手机销量 3320 万部，YOY-16%，市场份额达 13%。

　　去库存影响业绩表现，高端机型韧性凸显。2022 年 Q4，公司实现营收人民币 660.47 亿元，同比下降 22.8%；经调整净利润人民币 14.61 亿元，同比下降 67.3%。主要系 2022 年宏观环境及疫情反复等影响，智能手机需求疲软，同时公司于 2022 年 11 月更新部分系列智能手机的售后服务政策所带来的一次性成本影响 7 亿元。利润方面，由于库存去化及汇率波动影响，公司利润水平有所降低，2022 年整体毛利率为 17.0%，同比下降 0.7 pct，其中手机业务毛利率为 9.0%，互联网业务毛利率达 71.8%，分别同比降低 2.9 pct 和 2.3 pct。

　　安克创新是一家全球化的知名消费电子品牌企业，主要由 Anker、soundcore、 eufy、Nebula、Ankerwork、ankerMake 等六大品牌构成品牌矩阵，具体囊括充电、智能创新、无线音频等主要三大产品种类。1）充电类产品：充电类产品是公司最早起家的产品品类，也是公司收入的主要来源之一。公司不断寻求技术创新，深入洞察客户的即时体验，具有显著的领先优势，是公司持续、重点研发的产品领域。2）智能创新类产品：主要包括 eufy（悠飞）智能家居、Nebula（安克）星云激光智能投影产品及其他创新类产品系列。eufy 主要有两大产品系列：eufy clean（主打家庭智能清洁解决方案），eufy Security（主打智能家庭安防系统）。 Nubula 主要包含三大系列：Cosmos 系列（主打家庭影院），Mars 系列（主打户外影音），Capsule 系列（主打极致便携）。以及其他智能创新品类也推出 3D 打印品类。3）无线音频类产品：公司拥有上百项专利，凭借其独具的创新技术，给用户带来高品质的音效体验。目前主要有入耳式音质标杆 Liberty 系列、防汗运动耳机 Sport 系列、睡眠耳机 Sleep 系列、派对音响 Flare 和 Rave 系列以及 Motion 户外系列。

　　2018-2022 年公司分别实现营业收入 52.32 亿/66.55 亿（YOY+27.20%）/93.53 亿（YOY+40.54%）/125.74 亿（YOY+34.44%）/142.41 亿（YOY+13.34%）；归母净利分别为 4.27 亿/7.21 亿（YOY+68.85%）/8.56 亿（YOY+18.72%）/9.82 亿 （YOY+14.72%）/11.43 亿（YOY+16.49%），公司品类+渠道持续推进，2023Q1 公司实现营业收入 33.65 亿元，YOY+17.47%；归母利润 3.06 亿元，YOY+53.80%。海外线上消费需求复苏超预期，叠加亚马逊 Q1 存货周转天数已经恢复至 19 年同期水平，Q2 开启补库存，修复趋势开启。成本端由于海运费用的降低以及汇率因素持续优化，不断改善。公司与亚马逊云的联合创新实验室在智能广告投放等领域展开合作，实现了自动广告调价竞价机制，将广告投放从人工/规则模式转变为智能模式，优化广告展示效果，效率提升 30% 以上；持此之外，公司通过应用亚马逊云科技的机器学习服务 Amazon SageMaker，帮助更好地实现产品规划决策、产品质量优化、销售运营优化和营销投放策略优化等。2020 年至 2022 年，公司整体市场推广费占销售收入比例持续增加，从 6.6% 增长至 7.64%。

　　创维数字是专注于为全球用户提供数字电视网络视听全系列产品及运营与服务的国家级高新技术企业，依托家庭客厅做服务专家。基于数字化，高清、超高清， 宽带、光通信，下一代空间计算及智能车载显示、物联网等的发展，公司主要业务 为：1）智能终端业务：数学智能终端及相关软件系统与平台的研发、生产、销售及服务，主要向国内电信运营商和广电网络运营商、海外电信与综合运营商提供系 统集成以及 2C 消费渠道市场零售，其中智能终端立品包括：4K/8K 等冬类智能机顶盒、融合终端、宽带网络通信连接 PON/10G-PON、Wi-Fi 路由器、Cable Modem、CPE 等产品、虚拟现实 VR 解决方案及终端、网络摄像机等。2）专业显示业务：汽车智能车载显示（车载人机交互显示总成系统、车载智能显示仪表系 统）、显示模组（Mimi-LED 背光灯条模组、中小尺寸手机模组、商业大屏显示）。3）运营服务业务：主要包括 B2B 售后增值服务、智慧城市业务等。