电子行业端侧AI深度跟踪报告：2024_·_AI“下凡”-20231107-浙商证券-34页_3mb

2024·AI“下凡”——端侧AI深度跟踪报告总结

核心内容

2024年端侧AI技术发展迅速，成为AI行业的重要趋势。随着生成式AI的普及，AI处理重心逐渐从云端向边缘终端转移，推动了端侧AI的落地和应用。端侧AI具备隐私安全、低延时、高可靠性、低成本等优势，尤其在消费电子、智能驾驶、智慧安防、智能家具等领域展现出巨大的潜力。

主要观点

• 端侧AI技术蓄势待发：随着生成式AI模型的“瘦身”和终端硬件性能的提升，端侧AI在图像/语音识别、个性化服务、数据本地化等方面得到广泛应用。
• 混合AI成为趋势：端侧与云侧协同工作，实现高效、安全的AI处理。云端负责模型训练，端侧负责推理，两者结合形成完整的AI应用生态。
• 硬件升级推动AI落地：主流手机SoC芯片在AI性能上持续提升，如高通骁龙8 Gen 3、联发科天玑9300、苹果A17 Pro等，为端侧AI应用提供了强大支撑。
• 科技企业竞相布局：包括联想、OPPO、VIVO、荣耀、华为、小米等企业纷纷推出端侧AI产品，推动AI与终端设备的深度融合。
• 投资机会显现：端侧AI产业链涵盖芯片设计、终端设备、软件生态等多个环节，具备较高的投资价值。

关键信息

端侧AI的三大特点

• 隐私安全：数据处理在终端完成，避免云端数据泄露风险。
• 低延时：本地处理减少网络依赖，提高响应速度。
• 高效低耗：NPU等专用芯片提供高能效的AI计算能力。

端侧AI的三大应用场景

• 轻度AI：适用于NPU，如语音识别、图像识别等，功耗低，适合可穿戴设备。
• 中度AI：适用于RTX GPU，如中端视觉处理、机器人控制等。
• 重度AI：适用于云计算，如自动驾驶、大规模数据处理等。

端侧AI的硬件发展

• NPU性能提升：NPU在存算一体化、矩阵运算等方面具备优势，能显著提升AI计算效率。
• 手机SoC升级：高通、联发科、苹果等企业持续优化芯片架构，提升AI处理能力。
• AI芯片算力：从几GOPS到数千TOPS，AI芯片算力的提升为端侧AI应用提供了基础保障。

AI终端场景

• 智能驾驶：需高算力和高可靠性，如L3-L5级别的自动驾驶系统。
• 智能家具：如语音助手、图像识别等，算力要求较低，但需较高的可靠性。
• 智慧安防：如图像/视频识别，算力需求中等，且注重数据隐私。
• 消费电子：如手机、PC、AR/VR设备，算力需求适中，注重低功耗和高性能。

AI手机与PC发展

• AI手机：如谷歌Pixel 8系列、OPPO、VIVO等，具备生成式AI能力，提升用户体验。
• AI PC：如联想、英特尔、AMD等，推动AI与生产力工具的结合，提升办公效率。

主要科技企业布局

• 联想：推出Lenovo AI Now大模型，支持AIPC产品，未来将拓展至车端。
• 华为：发布HarmonyOS 4，结合盘古大模型，提升终端交互和生产力。
• 小米：推出MiLM端侧大模型，实现“人/车/家”全生态智能化。
• OPPO & VIVO：与联发科合作，推动端侧大模型部署。
• 荣耀：搭载高通骁龙8 Gen 3，支持70亿参数端侧AI大模型。
• 苹果：推出A17 Pro芯片，提升AI性能，加大生成式AI研发投入。

投资建议

AI+手机相关标的

• 谷歌：Pixel 8系列AI手机发布，技术领先，有望受益AI手机需求增长。
• 高通：作为手机SoC龙头，推动混合AI趋势，技术优势明显。
• 联发科：与OPPO、VIVO等合作，推动端侧AI应用落地。
• 韦尔股份：作为手机CIS龙头，受益AI手机对传感器及算法的需求。
• 卓胜微 & 唯捷创芯：射频芯片厂商，受益于AI端侧算力提升带来的通信需求。
• 维信诺：折叠屏面板核心供应商，受益AI手机与折叠屏双赛道。
• 创耀科技：具备星闪通讯技术布局，受益于AI对通信端的更高要求。

风险提示

• 产业进展不及预期：端侧AI仍处于培育期，软件和硬件均面临技术挑战。
• 下游需求不及预期：全球经济尚未完全复苏，可能影响端侧AI设备需求。
• 地缘政治关系恶化：中美贸易环境变化可能影响关键技术及原材料流通。

行业评级

• 看好：行业指数相对沪深300指数上涨10%以上。
• 中性：行业指数相对沪深300指数波动在-10%至+10%之间。
• 看淡：行业指数相对沪深300指数下跌10%以下。

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