电子行业：边缘AI芯片蓄势待发，行业龙头助力场景落地

边缘AI芯片蓄势待发，行业龙头助力场景落地 行业研究报告 （优于大市，维持） 张晓飞（SAC号码：S0850523030002） 华晋书（SAC号码：S0850521090001） 2024年6月9日 2 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明  1.边缘AI市场应用场景及规模持续扩大。边缘AI芯片正越来越多地应用在非消费类设备和场合，比如智能安防、ADAS/自动驾驶、智能家居、可穿戴智能设备，以及商业和工业场合的AI应用(智能交通、智慧城市、工厂机器视觉、机器人和AGV等)。据德芯半导体援引Gartner统计，2022年中国边缘AI芯片市场规模约为49.9亿美元，预计到2025年，中国边缘AI芯片市场规模将增长到110.3亿美元，较2022年增长121%；2026年全球边缘AI芯片市场规模将达到688亿美元。  2.边缘AI芯片的发展顺应行业趋势，具有独特优势。在物联网时代海量数据的背景下，受限于低延时、安全性等方面的要求，云计算不能满足对数据安全性和系统及时性要求高的用户需求，这些需求推动大量数据存储、处理向边缘端转移。边缘芯片具有保护数据安全和隐私 、在网络连接差的场合仍然可用、降低功耗、低延迟数据传输、低成本部署的优势。  投资建议：我们认为在AI趋势下，边缘AI芯片需求有望顺应趋势取得较大的增长，关注国产SOC公司在边端适配取得的进展。  风险提示：全球宏观经济下行、AI落地进展和渗透率不及预期、技术路线变化、行业竞争加剧。 1.边缘芯片行业顺势而行 1.1边缘芯片与云端芯片的不同 1.2边缘芯片行业处于爆发边缘 1.3边缘芯片的应用场景 2.龙头公司助力行业发展 2.1边缘芯片的显著优势 2.2高通在多领域推进终端和边缘人工智能 2.3联发科推进建立完整终端侧AI计算生态 2.4苹果官方发布端侧大模型框架 3 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 3.下游行业蓬勃发展 3.1全球AI摄像头行业保持较快增长 3.2扫地机器人行业头部居中度高 3.3智能音箱是传统音箱和人工智能相结合 3.4智能冰箱有望添加多个智能化功能 3.5 AI技术为PC行业增色 3.6 AI为智能手机行业赋能 3.7生成式AI技术助力ARVR行业 3.8 AI Pin等新兴硬件拉开无形科技序幕 1.11.1 边缘芯片与云端芯片的不同 4 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：半导体行业观察，海通证券研究所 项目 云端 边缘端 特点 高性能、高计算密度、兼有推理和训练任务、单价高、硬件产品形态少 低功耗、高能效、推理任务为主、成本敢题、硬件形态众多 典型计算能力 >30 TOPS <30 TOPS 典型功耗 >50瓦 <15瓦 典型应用领域 云计算数据中心，企业私有云等 各类消费级电子，物联网产品，智能家居，可穿航智能设备，自动驾驶等众多应用领域  边缘芯片：边缘芯片是专为边缘计算和边缘人工智能应用而设计的芯片，更注重工业领域的应用，强调在数据来源侧解决问题，满足实时的决策和处理需求。  云端芯片：云端智能芯片是面向人工智能领域大规模数据中心和服务器提供的核心芯片，性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI应用。  根据亿欧智库发布的《2022年中国边缘计算产业研究报告》，2021年我国边缘计算市场规模已经达到427.9亿元，预计2021-2025年中国边缘计算产业市场规模年复合增速有望达到46.81%。  据德芯半导体援引Gartner统计，2022年中国边缘AI芯片市场规模约为49.9亿美元，预计到2025年，中国边缘AI芯片市场规模将增长到110.3亿美元，较2022年增长121%。 资料来源：亿欧智库，德芯半导体援引Gartner统计，海通证券研究所 图：我国边缘计算市场规模（亿元） 1.1.2 2 边缘芯片行业处于爆发边缘 5 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 图：全球及中国边缘AI芯片市场规模（亿美元） 05001000150020002500202120222023E2024E2025E 资料来源：据贸泽工程师援引德勤分析，海通证券研究所 6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明  随着人工智能向边缘侧的转移，AI行业应用得到了极大扩展。根据德勤的分析，现在的AI计算已经在制造业、政府、零售、电信、医疗等不同应用场景下获得应用。很显然，边缘智能在拓展AI边界过程中发挥了重要作用，它能显著提升AI针对现场多样化业务场景的适应性，从而更好地支撑业务运营，为客户创造更多的价值。 1.31.3边缘芯片的应用场景 图：边缘AI在不同领域的应用 2.12.1边缘芯片的显著优势 7 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 边缘芯片五大优势： 保护数据安全和隐私 在网络连接差的场合仍然可用 降低功耗 低延迟数据传输 低成本部署 图：第三代骁龙8和其余平台竞品的性能对比 图：骁龙X Elite和其余平台竞品的性能对比 资料来源：chinaz援引快科技，海通证券研究所 资料来源：高通官网，海通证券研究所 8 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 2.22.2高通高通在多领域在多领域推进终端和边缘人工智能  高通利用边缘侧终端规模化扩展生成式AI: 随着强大的生成式AI模型不断缩小，以及终端侧处理能力的持续提升，混合AI的潜力将会进一步增长。参数超过10亿的AI模型已经能够在手机上运行，且性能和精度达到与云端相似的水平。不久的将来，拥有100亿或更高参数的模型将能够在终端上运行。混合AI策略适用于几乎所有生成式AI应用和终端领域，包括手机、笔记本电脑、XR头显、汽车和物联网。这一策略对推动生成式AI规模化扩展，满足全球企业与消费者需求至关重要。 2.22.2高通高通在多领域在多领域推进终端和边缘人工智能 9 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：高通官网，海通证券研究所  高通推出第三代骁龙8s移动平台，为更多智能手机带来行业领先的终端侧AI。它的主要特性包括支持强大的终端侧生成式AI功能、始终感知的ISP、超沉浸的移动游戏体验、突破性连接能力和无损的高清音频。  高通推出首个支持AI优化的Wi-Fi 7系统FastConnect 7900，重新定义网联体验。高通FastConnect 7900系统利用AI树立高性能、低时延和低功耗连接新标杆，是行业首个在单个芯片上集成Wi-Fi、蓝牙和超宽带技术的解决方案，支持数字钥匙、物品寻找和室内导航等近距离感知应用场景的无缝体验。 资料来源：联发科官网，海通证券研究所 2.2.3联发科推进建立完整终端侧AIAI计算生态 10 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明  2023 年 8 月 ，联发科宣布利用 Meta 新一代开源大语言模型（LLM）Llama 2 以及 联发科先进的 AI 处理器（APU）和完整的 AI 开发平台（NeuroPilot），建立完整的终端侧 AI 计算生态，加速智能手机、物联网、汽车、智能家居和其他边缘设备的 AI 应用开发，为终端设备提供更安全、可靠和差异化的使用体验。