AI终端陆续面世，关注下半年AI手机发布对产业链的影响
　　8/14，小米宣布其自研13亿参数端侧大模型在骁龙平台跑通，在部分场景上可媲美行业60亿参数云端大模型。8/29日，华为发布新机Mate 60 Pro，搭载HarmonyOS 4操作系统，此前，华为也宣布鸿蒙4.0系统将接入华为盘古大模型。我们认为AI推理环节将分布在云/边/端侧，影响包括：1）边缘计算可有效缓解传输时延等问题，有望推动边缘IDC租赁的兴起或边缘服务器/工作站销售量大幅增长；2）以手机为代表的终端AI落地有望率先实现，大算力、高带宽的需求将使得SoC、存储等半导体价值量显著提升。此外，IOT终端与AI大模型的结合将陆续落地，目前晶晨股份、翱捷科技等在端侧智能均有布局，我们看好AI推理边端侧落地给相关企业带来的机遇。
　　观点#1：混合AI是AI的未来，AI推理算力或将分布在云/边/端侧
　　不同于训练环节的高计算性能要求，推理环节主要根据用户需求利用训练好的模型进行推理预测，对峰值计算性能要求较低，更注重单位能耗算力、时延、成本等综合指标。由于云端算力与终端设备间需通过网络信道传输，仅将推理算力分布于云端，受限于网络带宽和传输距离，将无法满足部分场景低时延、高可靠性等要求。因此除部署云端外，将AI推理算力部署于边/端侧，可更好分配AI计算工作负载，并带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化等优势。未来将形成云端负责大体量复杂计算、边缘侧负责区域实时响应计算、终端侧以简单计算/感知交互为主的云边端算力部署结构。
　　观点#2：AI手机或将率先落地，SoC/存储等环节价值量显著提升
　　手机是终端用户交互最重要设备之一，考虑算力、存力等因素，以手机为代表的终端AI落地或将率先实现。AI有望成为驱动下一轮换机潮的重要因素，2H23首批具备AI功能的智能手机将陆续推出，2024-2025年更多创新AI应用将落地手机。我们认为，AI大模型在手机应用对其BOM成本影响主要包括：1）SoC：AI引擎升级、NPU算力提升，高通表示AI终端落地对其产品ASP的拉动确定性强；2）存储：手机RAM升级至24GBLPDDR5X，相较当前主流的8GBLPDDR4X，成本提升300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI推动屏下摄像头应用取得突破。
　　观点#3：高通积极布局终端AI，国内SoC企业紧跟步伐
　　边缘和终端AI应用场景广泛，通过观察高通等积极布局边/端AI的海外厂商，我们认为未来该领域主要参与者将包括：1）云端计算芯片供应商，进一步拓展产品布局延伸至边/端侧；2）智能手机SoC及AIoTSoC设计厂商，通过提升产品AI算力满足边/端AI计算需求。国内SoC设计厂商有望受益于AI与终端加速融合带来的量价齐升，相关公司包括：晶晨股份（机顶盒/电视/音箱SoC），全志科技（国内音箱SoC龙头），瑞芯微（AIOTSoC芯片）、恒玄科技（可穿戴蓝牙音频SoC）、炬芯科技（智能音频SoC）、乐鑫科技（国内Wi-Fi MCU龙头）、中科蓝讯（可穿戴蓝牙音频SoC）等。
　　风险提示：AI技术发展不及预期，本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。
　　

研究报告全文：证券研究报告电子AI会推动新一轮换机潮吗华泰研究电子增持维持2023年9月01日中国内地专题研究研究员张皓怡AI终端陆续面世关注下半年AI手机发布对产业链的影响SACNoS0570522020001zhanghaoyihtsccom862128972228814小米宣布其自研13亿参数端侧大模型在骁龙平台跑通在部分场景上可媲美行业60亿参数云端大模型829日华为发布新机Mate60Pro研究员黄乐平PhD搭载HarmonyOS4操作系统此前华为也宣布鸿蒙40系统将接入华为SACNoS0570521050001lepinghuanghtsccom盘古大模型我们认为推理环节将分布在云边端侧影响包括边SFCNoAUZ06685236586000AI1缘计算可有效缓解传输时延等问题有望推动边缘IDC租赁的兴起或边缘服联系人陈钰务器工作站销售量大幅增长2以手机为代表的终端AI落地有望率先实SACNoS0570121120092chenyu019111htsccom现大算力高带宽的需求将使得SoC存储等半导体价值量显著提升此862128972228外IOT终端与AI大模型的结合将陆续落地目前晶晨股份翱捷科技等联系人林文富在端侧智能均有布局我们看好AI推理边端侧落地给相关企业带来的机遇SACNoS0570123070167linwenfuhtsccom862128972228观点1混合AI是AI的未来AI推理算力或将分布在云边端侧不同于训练环节的高计算性能要求推理环节主要根据用户需求利用训练好华泰证券研究所分析师名录的模型进行推理预测对峰值计算性能要求较低更注重单位能耗算力时延成本等综合指标由于云端算力与终端设备间需通过网络信道传输仅将推理算力分布于云端受限于网络带宽和传输距离将无法满足部分场景低时延高可靠性等要求因此除部署云端外将AI推理算力部署于边端侧可更好分配AI计算工作负载并带来成本能耗性能隐私安全和个性化等优势未来将形成云端负责大体量复杂计算边缘侧负责区域实时响应计算终端侧以简单计算感知交互为主的云边端算力部署结构观点2AI手机或将率先落地SoC存储等环节价值量显著提升行业走势图手机是终端用户交互最重要设备之一考虑算力存力等因素以手机为代表的终端落地或将率先实现有望成为驱动下一轮换机潮的重要因素电子沪深300AIAI2H23首批具备AI功能的智能手机将陆续推出2024-2025年更多创新AI20应用将落地手机我们认为AI大模型在手机应用对其BOM成本影响主要11包括1SoCAI引擎升级NPU算力提升高通表示AI终端落地对其2产品ASP的拉动确定性强2存储手机RAM升级至24GBLPDDR5X相较当前主流的8GBLPDDR4X成本提升3003电源电池电源管7理芯片升级但弹性相对较小4光学AI推动屏下摄像头应用取得突破16Sep-22Jan-23May-23Aug-23观点3高通积极布局终端AI国内SoC企业紧跟步伐资料来源Wind华泰研究边缘和终端AI应用场景广泛通过观察高通等积极布局边端AI的海外厂商我们认为未来该领域主要参与者将包括1云端计算芯片供应商进一步拓展产品布局延伸至边端侧2智能手机SoC及AIoTSoC设计厂商通过提升产品AI算力满足边端AI计算需求国内SoC设计厂商有望受益于AI与终端加速融合带来的量价齐升相关公司包括晶晨股份机顶盒电视音箱SoC全志科技国内音箱SoC龙头瑞芯微AIOTSoC芯片恒玄科技可穿戴蓝牙音频SoC炬芯科技智能音频SoC乐鑫科技国内Wi-FiMCU龙头中科蓝讯可穿戴蓝牙音频SoC等风险提示AI技术发展不及预期本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容均系对其客观公开信息的整理并不代表本研究团队对该公司该股票的推荐或覆盖免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读1电子正文目录混合AI是AI的未来3AI算力需求激增推理算力或将分布在云边端侧3AI手机有望率先落地SoC存储环节弹性较大6影响1AI或将驱动下一轮换机潮到来6影响2AI应用将带来手机BOM成本变化8SoCAI引擎迭代NPU算力进一步提升8存储手机RAM容量或提升至24GB并加速向LPDDR5X升级10电源电池容量及电源管理芯片升级但价值量占比较小12光学AI助力屏下摄像头应用取得突破12边缘计算是否会在AI周期掀起浪花14海外厂商如何布局边缘终端AI计算17高通混合式AI引领者软硬件全面布局17联发科持续迭代APU提升AI性能与英伟达合作打造AI智能座舱19英伟达AI布局不仅是云端训练还有云端边端推理20风险提示21免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读2电子混合AI是AI的未来AI算力需求激增推理算力或将分布在云边端侧互联网时代见证了流量带来的红利而AI时代的挑战则在于算力在互联网时代大量的2C应用产生大量的流量需求特别在2008年后OTTIPTV等视频应用出现使得流量需求爆发式增长为解决大流量爆发带来的传输网络压力国内逐步启动大规模的CDN内容分发网络部署通过部署更多接近用户端的缓存服务器CDN边缘节点并在里面缓存网络静态资源从而实现内容传输的加速传统CDN厂商网宿科技2005年正式进军CDN领域2007-2018年营收年均复合增速达4574近年来虽然数据流量规模仍保持向上趋势但增速已有所放缓2022年我国移动互联网流量同比增速降低至1814进入AI时代无论是大模型的训练还是推理环节均需大量的智能算力作为支撑AI算力需求将快速提升根据IDC数据20222022-2026年我国智能算力规模年复合增速有望达5229图表12011-2018年我国移动互联网流量持续高增图表2中国智能算力规模持续高增亿GBEFLOPS算力规模同比增速3000移动互联网接入流量同比增速2001400160180250014016012001401202000100012010015001008008080600100060604004040500202002000002019202020212022E2023E2024E2025E2026E202020122013201420152016201720182019202120222011资料来源工信部华泰研究资料来源WindIDC2022华泰研究图表3网宿科技收入增速和股价复盘资料来源Wind华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读3电子图表4传统CDN与边缘计算比较传统CDN边缘计算节点集中部署节点构建在骨干网上节点分散靠近终端用户数量较少较多层次省市层面社区层面功能缓存为主存储安全计算侧重点传输能力计算能力数据处理回溯至数据中心数据边缘设备处理运维难度本身业务形态天然容灾和可调度无需数据迁移调度容灾运维较为复杂推送内容基于内容的视频Htp下载信息P2P交换信息基于计算的状态信息计算信息节点架构层面四层负载均衡七层负载均衡缓存服务SquidK8S等计算能力X86架构TPU架构等新兴边缘计算芯片架构软件层面技术CDN软件客器化技术资料来源工信部华泰研究AI大模型训练所需算力通常部署在云端但推理算力或将分布在云边端侧不同于训练环节的高计算性能要求推理环节根据用户需求利用训练好模型进行推理预测对峰值计算性能要求较低更加注重单位能耗算力时延成本等综合指标因此除部署于云端外还可部署于边缘以及终端侧其中云端推理芯片较边缘推理芯片功耗更高浮点算力更强但在功耗尺寸上的要求则低于边缘推理芯片终端推理芯片主要形态为SoC通过增加AI计算单元NPUAPU提升计算能力终端SoC为提升计算效率通常使用INT8INT16整型计算例如高通手机骁龙888算力达到26TOPS瑞芯微IOTRK3588NPU算力约6TOPS图表5云边端芯片算力需求应用场景芯片需求典型计算能力FP16典型精度典型功耗典型应用场景终端低功耗高能效推理任务为主成本敏物联网10TOPSINT8INT165W各类消费类电子物联网感硬件产品形态众多手机40-50TOPS产品等云端高性能高计算密度兼有推理和训练任云端训练80TFLOPS云端训练FP32FP16云端训练250w云计算数据中心企业私务单价高硬件产品形态少云端推理30TFLOPS云端推理FP16INT8云端推理150w有云等边缘端对功耗性能尺寸的要求介于终端和云边缘推理30TFLOPS边缘推理FP16INT8边缘推理100w智能制造智能家居智端之间推理任务为主多用于插电设备能零售智能交通智慧硬件产品形态相对较少金融智慧医疗智能驾驶等众多应用领域资料来源寒武纪招股说明书华泰研究图表6云边端主流计算芯片参数品牌产品NVIDIANVIDIANVIDIA寒武纪寒武纪高通晶晨股份瑞芯微高通计算环节云端训练云端推理边缘推理云端推理终端推理终端推理终端推理边缘终端推理终端推理产品A10080GBL40JetsonOrin思元370思元220骁龙888A311DRK35888155PCleNX发布日期202020222022202120192021202120212019工艺7nm5nmNA7nm16nm5nm12nm8nm7nm半精度312TFLOPS18105NA96TFLOPSNANANANANAFP16TFLOPS单精度156TFLOPS905TFLOPSNA24TFLOPSNANANANA1142GFLOPSFP32GPU双精度195TFLOPSNANA53TFLOPSNANANANANAFP64INT8624TOPS362TOPS70TOPS256TOPS16TOPS26TOPS5TOPS6TOPS8TOPSNPUNPUNPUINT4NA724TOPSNANA32TOPSNANANANA功耗350W300W10-20W70W10WNANA12WNA应用云端训练云端推理边缘计算机机云端推理安防摄像头手机AIOTAIOT边缘服智能座舱器人务器注英伟达各产品进度取TensorCore加成数据资料来源各公司官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读4电子图表7全球主要边端侧AI算力芯片及存储厂商截至2023年8月31日股价总市值PE倍PB倍代码公司交易货币YTD交易货币百万人民币2023E2024E2023E2024E边端侧AI算力芯片QCOMUS高通USD1145391785613712516005856292454TT联发科TWD70500258129168013403032992489NVDAUS英伟达USD493558754253473430393061174623782688099CH晶晨股份CNY875836461452831646395312421300458CH全志科技CNY242515323590342254884501980603893CH瑞芯微CNY65482736680435106845744-450688608CH恒玄科技CNY124871498971174602243231954688049CH炬芯科技CNY33404075588738612252152410688018CH乐鑫科技CNY118019534654445354884513090688332CH中科蓝讯CNY71458574351426272292134028688220CH翱捷科技CNY700429298----4074071541均值9159874933751321877中位数91785653103512488450存储MUUS美光USD6994550111----1701834048005930KS三星KRW66900002198179450314231291202098000660KSSK海力士KRW12180000488043--17841571456360603986SH兆易创新CNY93986267630543781402369-778均值107877845031604152149中位数55011145031604157145资料来源Wind彭博华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读5电子AI手机有望率先落地SoC存储环节弹性较大智能手机有望支持百亿参数模型离线运行成为大模型载体可行性高目前搭载高通第二代骁龙8芯片的安卓手机已经能够支持直接运行参数规模超过10亿的图像生成模型StableDiffusion并预计2024年实现Llama2大语言模型7B在旗舰智能手机和PC端落地我们看到手机和AI大模型的结合存在多种形式包括1将AI大模型注入操作系统2023年8月4日华为发布首个注入AI大模型的移动操作系统HarmonyOS4可实现语音交互APP调用会议纪要等功能2将AI大模型以应用软件形式搭载在手机中2023年3月高通实现在搭载其第二代骁龙8平台的手机上成功运行Stablediffusion模型与手机操作系统解耦图表8搭载高通处理器的安卓手机运行StableDiffusionAPP图表9华为HarmonyOS4大模型注入AI大模型资料来源高通官网华泰研究资料来源华为官网华泰研究影响1AI或将驱动下一轮换机潮到来智能手机将成为个人日常生活中的AI助手AI有望驱动新一轮换机潮手机已成为人们日常生活交互最重要的终端普及率高使用频率高考虑终端算力存力以及客户应用需求等因素手机有望成为AI大模型在终端落地的首选设备之一2019年开始5G带动的换机潮已延续近四年时间全球手机换机周期持续拉长Counterpoint副总裁PeterRichardson指出2022年全球手机换机周期延长至43个月创历史新高随着AI大模型时代到来AI有望成为驱动下一轮换机潮的重要因素图表10全球智能手机出货量资料来源IDC华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读6电子小米华为手机的AI应用都已展露苗头8月14日小米发布会上正式宣布在手机端侧成功运行13亿参数AI大模型手机端大模型在部分场景下可以媲美60亿参数模型在云端运行效果目前小爱同学已接入大模型并开启邀请测试雷军在发布会上表示小米大模型技术主力突破方向是轻量化和本地部署未来将全力优化百亿参数大模型8月29日华为发布Mate60Pro手机新增AI隔空操控智感支付注视不熄屏等智慧功能并搭载鸿蒙40操作系统此前华为已宣布鸿蒙40正式接入华为盘古大模型实现操作系统与AI大模型首次融合头部手机品牌厂商纷纷推动AI手机的落地和实现为消费者提供更智慧的交互体验图表11小米13亿参数手机端侧大模型资料来源小米官网华泰研究2023下半年首批AI手机将陆续面世预计2024-2025年将有更多创新AI应用在手机落地AI手机主要应用NLP自然语言处理和CV计算机视觉技术目前我们观察到首批AI手机应用将主要作为辅助技术改善目前用户痛点如美颜滤镜相册归纳等但仍将有一些新应用出现NLP应用方面包括知识问答华为搜索等CV应用方面包括增强现实隔空操作眼球追踪等我们预计2024-2025年更多的创新AI应用将在手机落地图表12NLP技术在手机端的应用落地图表13CV技术在手机端的应用落地资料来源IDC华泰研究资料来源IDC华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读7电子影响2AI应用将带来手机BOM成本变化2Q23业绩会上联发科表示AI落地手机不仅将加速换机周期同时带来单机半导体价值量的提升根据集微网OPPOReno3成本拆分数据在未搭载AI大模型的手机BOM表中SoC存储摄像头屏幕成本分别占比约21232421合计占89未来AI大模型在手机应用预计将使得SoC存储电源管理芯片等环节成本实现不同程度提升图表14AI模型应用对智能手机BOM表影响OPPOReno3示例资料来源集微网华泰研究图表15手机半导体及零部件市场规模总览SoC处理器存储电源管理芯片光学镜头全球市场规模342亿美元441亿美元44亿美元51亿美元AI大模型落地带来主要变化端侧算力需求提升需迭AI引擎大模型的离线应用较大占用内不断的推理任务将使得设备耗电加AI助力屏下摄像头应用取得增强SoC处理器中NPU算力存同时AI模型大量的计算也将快拉动电池容量以及相应的电源管突破手机前摄数量有望增对总线带宽提出更高要求理芯片升级加单机价值量影响SoC价值量提升超过20RAM价值量提升超过200价值量占比较小取决于屏下摄像头渗透率及单机前摄数量增长情况相关公司高通386苹果300LPDDR三星48SK海TI矽力杰MPS圣邦南芯索尼舜宇光学大立光联发科235紫光展锐力士29美光21艾为力芯微等瑞声豪威科技等翱捷科技等长鑫存储2注括号里为公司2022年市场份额数据手机SoC处理器存储及光学镜头全球市场规模数据为2022年数据其中手机存储及手机光学镜头市场规模为2022年全球存储光学镜头市场规模2021年手机应用占比所得LPDDR市场份额为集邦咨询预测2022年数据手机电源管理芯片市场规模为2021年数据资料来源WSTSTechinsights集邦咨询华泰研究SoCAI引擎迭代NPU算力进一步提升手机SoC包括CPUGPULPDDRModem等单元其中CPUGPUNPUISP主要负责各类数据处理1CPU控制中枢系统是逻辑部分控制中心2GPU主要负责图形渲染但随GPU能力增强也用于运行复杂的计算甚至是AI处理除高通采用其自研GPU外联发科海思半导体等多由ARM授权3NPUDSP近年来NPU开始集成入SoC经过针对机器学习和深度学习任务的优化可提供更快速高效的AI计算能力使手机能够执行各种智能功能如语音识别图像识别和自然语言处理等4图像信号处理器ISP智能手机SoC将ISP集成到主芯片上提供更高效的图像处理能力支持更多摄像功能和卓越的图像质量参考高通骁龙处理器迭代路径为满足AI算力需求手机SoC需持续推进AI引擎的迭代并提升NPU算力免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读8电子图表16手机SoC内部架构资料来源中国科学院半导体研究所华泰研究10月24日高通2023年Snapdragon峰会有望发布新一代8Gen3平台价值量有望进一步提升2022年高通发布8Gen2平台相较于上一代平台变化主要在CPU性能能效提升3540GPU性能能效提升2545同时AI性能提升435倍按照惯例10月24日高通有望在2023年Snapdragon峰会发布下一代骁龙8Ggen3平台伴随其AI引擎升级及NPU算力提升能够满足更多AI模型在手机上的部署需求3QFY23业绩会上高通表示AI终端落地对其产品ASP的拉动具有较强确定性图表17高通骁龙4-8系列芯片产品矩阵图资料来源高通官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读9电子存储手机RAM容量或提升至24GB并加速向LPDDR5X升级目前手机主流RAM仅8GBROM为256GB手机存储分为RAM和ROM前者主要为运行内存目前主流产品为LPDDR5LPDDR5X后者主要为手机机身存储空间目前主流产品规范为UFS31UFS40从容量来看目前主流手机RAM仅8GBROM为256GB1H23中国大陆市场RAM容量为8GB的智能手机出货量占比达到4612GB智能手机出货量占比为251H23中国大陆市场ROM容量为256512GB的智能手机出货量占比为5217已有2的智能手机ROM达到1TB图表18中国大陆市场智能手机月度出货份额按RAM图表19中国大陆市场智能手机月度出货份额按ROM1GB2GB3GB4GB6GB8GB12GB16GB32GB64GB128GB256GB512GB1TB100100808060604040202000201901202104201801201804201807201810201904201907201910202001202004202007202010202101202107202110202201202204202207202210202301202304201804202104201807201810201901201904201907201910202001202004202007202010202101202107202110202201202204202207202210202301202304201801资料来源IDC华泰研究资料来源IDC华泰研究手机LPDDR向大容量高速率发展趋势明确LPDDR容量上主要通过增加颗粒堆叠层数和提升存储密度来提升运行内存容量目前市场上LPDDR5产品主流容量为1216GB2023年24GBLPDDR5X产品开始量产出货同时LPDDR传输速率不断提升从MDDR的400Mbs持续提升至LPDDR4X的4266Mbs到LPDDR5的6400Mbs如今数据传输速达到8533Mbs的LPDDR5X产品也已经实现量产应用SK海力士于2023年1月进一步开发出速率达9600Mbs的LPDDR5T产品大容量高速率发展趋势明确图表20三星大容量移动DRAM发展一览资料来源三星官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读10电子AI模型在手机部署推动24GBLPDDR5X应用RAM成本有望提升至46美元大模型的离线应用将较大占用内存同时AI模型大量的计算也将对总线带宽提出更高要求LPDDR升级需求明确参考产业研究数据在推理场景下以一个100亿参数模型FP16精度为例不考虑模型运算时的临时变量总计需要186GB内存2023年8月小米新发布的K60至尊版以及一加新发布的Ace2Pro机型运行内存均已提升至24GB为AI应用发展留足冗余若未来多个大模型同时离线运行占用内存更高参考CFM数据暂不考虑ROM扩容仅考虑单机RAM容量由目前主流的8GBLPDDR4X提升至24GBLPDDR5X预计RAM成本或将从115美元提升至460美元成本提升幅度约300图表21在PC上使用LLaMA模型的RAM要求GGMLModelOriginalSizeQuantizedSize4-bitQuantizedSize5-bitQuantizedsize8-bit7B13GB39-75GB75-85GB85-100GB13B24GB78-110GB115-135GB135-175GB30B60GB195-230GB235-275GB285-385GB65B120GB385-470GB470-520GB710-800GB资料来源产业研究华泰研究图表22在PC上运行时基于不同内存8GBRAM速率的模型推理速度RAM速率CPUCPUChannelsBandwidthInferenceDDR4-3600Ryzen53600256GBs7tokenssDDR4-3200Ryzen55600X251GBs63tokenssDDR5-5600Corei9-13900K2896GBs112tokenssDDR4-2666Corei5-10400f2416GBs51tokenss资料来源产业研究华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读11电子电源电池容量及电源管理芯片升级但价值量占比较小不断运行的推理任务将使得设备耗电加快拉动电池容量以及相应的电源管理芯片升级需求其中对于快充芯片一方面更大电池容量对快充速度要求会所有提升另一方面手机AI性能增强有望协助手机进行快充自动调节管理更好保障协调电池安全和整体性能助力手机快充功率安全顺利提升至100w以上对于其他电源管理芯片更大耗电量将对手机中电能变换分配检测和管理提出更高要求对应电源管理芯片数量将会有所上升但由于电源管理芯片价值量较低预计其带来弹性较小图表23智能手机快充平均瓦数资料来源Counterpoint华泰研究图表24电源管理芯片市场需求细分情况分类细分品类市场集中度及主要参与者手机内置电源管理芯片充电管理芯片快充市场相对集中主要厂商包括TI立锜科技芯源系统希荻微DCDC市场相对集中主要厂商包括TI安森美立锜科技希荻微电荷泵高压电荷泵市场目前希荻微恩智浦为主流出货厂商端口保护音频和数据切换芯片市场相对集中市场参与者包括安森美希荻微无线充电芯片接收无线充电芯片为新兴市场参与者包含IDT意法半导体伏达半导体易冲无线希荻微等手机外置电源管理芯片ACDC快充电源适配器的行业技术壁垒较高市场参与者包含PowerIntegrationsDialog安森美立锜科技无线充电芯片发射同手机内部无线充电芯片资料来源Countepoint艾瑞咨询华泰研究光学AI助力屏下摄像头应用取得突破屏下摄像技术是实现全面屏手机最优解为迎合手机高屏占比发展趋势目前手机市场前端摄像方案发展滞后于后端摄像主流手机后摄方案为双摄或三摄而绝大多数手机前摄方案为单摄屏下摄像技术有望成为该问题重要解决方案在满足手机高屏占比需求的同时可实现前摄数量的增加目前屏下摄像头存在的问题包括图像出现遮挡衍射和眩光问题导致的前置成像模糊等AI补偿将协助改善这些问题使得屏下摄像头走向广泛应用屏下摄像头适用于高端机型封闭性的完整机型有望成为未来高端机型的大卖点免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读12电子图表25中国大陆市场智能手机月度出货份额按后摄数量图表26中国大陆市场智能手机月度出货份额按前摄数量后置单摄后置双摄后置三摄后置四摄后置五摄100前置单摄前置双摄前置三摄无前摄90100809080707060605050404030302020101000201701201705201709201801201805201809201901201905201909202001202005202009202101202105202109202201202205202209202301202305202104201801201804201807201810201901201904201907201910202001202004202007202010202101202107202110202201202204202207202210202301202304资料来源IDC华泰研究资料来源IDC华泰研究以中兴为主导的屏下前置派其屏下摄像方案已从第一代迭代至目前的第四代方案除了在自家产品上换用感光能力越来越强的传感器也专门为屏下前置雾蒙蒙圣光的问题研发前摄灵透算法通过AI来进行成像的降噪在不同光线环境下进行画面实时校准智能去雾化智能抗炫光以提升成像清晰度和通透度图表27中兴屏下摄像技术资料来源中兴通讯官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读13电子边缘计算是否会在AI周期掀起浪花众所周知边缘算力部署可有效提升网络带宽使用效率和缓解传输的时延问题并带来成本改善云端算力与终端设备之间需通过网络信道进行传输一方面网络带宽限制影响云端算力的全量发挥另一方面存在一定的传输时延无法满足部分应用场景低延时高可靠性等需求边缘计算核心是将计算资源如处理器存储器网络带宽尽可能地放置在网络边缘以便更快速更可靠地处理数据对于2CAI应用边缘计算将有效提升计算效率缩短反馈时间优化用户使用体验边缘端部署算力通过将部分算力放在靠近接入网的机房在降低传输时延的同时更能有效降低网络的带宽成本是更为经济性的算力部署方案根据阿里云计算中国电子技术标准化研究院等机构2018年联合发布的边缘云计算技术及标准化白皮书引入边缘计算可带来计算存储网络成本节省30以上图表28边缘计算可有效提升网络带宽使用效率和缓解传输的时延问题资料来源罗兰贝格华泰研究目前我们观察到安防行业是边缘计算为数不多的成功应用案例自动驾驶或为边缘计算的下一个刚需应用安防系统每天产生海量图像和视频信息数据量激增使得传输带宽压力加大部分智能安防系统通过在边缘侧部署一台边缘AI计算机连接多路摄像头可以对视频图像进行预处理去除图像冗余信息使部分或全部视频分析工作迁移到边缘端从而降低云中心的计算和存储压力提高视频分析速度在园区管理园区服务等场景已有较为广泛应用我们认为出于数据安全降低时延个性化可靠性等需求边缘计算未来有望在工业巡检质量检测等自动驾驶医疗等领域得到广泛应用但起量的速度则取决于各行业对于AI大模型的应用进展免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读14电子图表29中兴通讯办公楼安防智能系统资料来源中兴通讯官网华泰研究未来边缘算力方案或包括边缘IDC算力租赁或企业家庭自采边缘计算服务器边缘计算盒子等形式1边缘IDC相较于集中式IDC架构边缘IDC突破建设规模限制通过云连接和与组网联合多个数据中心实现多中心运营具备更高安全性和可靠性与大型IDC不同其主要痛点在于物业选址与供电2企业自采边缘计算服务器该方案相较边缘算力租赁需要相对更大的资本开支投入例如施工场地边缘服务器通过摄像头识别工人是否带安全帽出入车辆信息路径是否发生事故等在边缘服务器进行计算处理并与主数据中心简单通信部分复杂问题回传至主数据中心进行处理3AI边缘计算盒子适用于算力需求更低时延要求更高的场景例如作为家庭计算大脑存在图表30主要边缘算力方案资料来源龙宇股份官网海康威视官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读15电子但我们整体认为相对边缘AI以手机PC为代表的终端AI落地节奏更快由于边缘AI的推广例如AI大模型重度应用何时出现等多重前提且涉及的投资环节较多预计起量仍需时间手机PC智能音箱等AI终端载体相对更容易落地既可以在现有的设备上做OTA升级即便更换设备产业链条终端-OS-APP也没有发生重大变化落地的阻力较小图表31手机侧AI部署资料来源各公司官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读16电子海外厂商如何布局边缘终端AI计算相较于云端训练和云端推理边缘及终端AI对算力要求更低其对应应用场景也更为广泛目前高通联发科英伟达等海外大厂已经有较为领先布局我们认为未来该领域的主要参与者将包括1原来的云端计算芯片供应商进一步拓展产品布局延伸至边缘终端侧2智能手机SoC以及AIoTSoC厂商通过提升产品AI算力满足边缘终端AI计算需求高通混合式AI引领者软硬件全面布局积极引领混合式AI发展冗余算力开始发挥作用高通是混合式AI的积极倡导者公司在2023年5月发布的混合AI是AI的未来白皮书中指出生成式AI带动计算需求日益增长在云端和终端进行分布式处理的混合AI是AI的未来公司为终端侧AI加速提供CPUGPUAI加速器等硬件以及高通AI软件栈等完善软件工具公司在MWC2023大会发布全球首个运行在Android手机上的StableDiffusion终端侧演示StableDiffusion模型参数超过10亿高通利用其AI软件栈对模型进行量化编译和硬件加速优化使其成功在搭载第二代骁龙8移动平台的手机上运行公司4Q21发布的骁龙888产品算力达到26TOPS较上一代产品算力提升7333公司持续推进每一代产品CPU及GPU性能的提升第二代骁龙8移动平台搭载全新升级AI引擎充足的AI算力将伴随AI模型落地智能手机得到更优发挥图表32高通系列产品参数资料来源高通官网华泰研究硬件AI引擎不断迭代整体性能持续跃升高通AI引擎硬件层面采用异构计算架构包括KryoCPUAdrenoGPUHexagon处理器等核心硬件2015年高通骁龙820集成首个专门面向移动平台的AI引擎可支持图像音频和传感器的运算2019年骁龙855中的第四代Hexagon处理器首次加入了张量加速器其AI运算性能及能效比有了显著提升算力达7TOPS2022年高通正式发布第二代骁龙8移动平台搭载最新的高通AI引擎全新升级Hexagon处理器支持微切片推理和INT4硬件加速与INT8相比AI推理方面实现60的能效提升和90的性能提升根据高通2023年发布的混合AI是AI的未来白皮书截至2023年5月搭载高通AI引擎的产品出货量超过20亿应用领域包括智能手机XR平板电脑PC安防摄像头机器人和汽车等免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读17电子图表33高通AI引擎迭代历程资料来源高通官网华泰研究软件高通AI软件栈支持主流开发框架奠定生态优势高通AI软件栈全面支持TensorFlowPyTorchONNXKeras等主流开发框架以及所有Runtimes和操作系统开发者在智能手机领域开发的软件可以快速扩展至汽车XR可穿戴设备等其他产品线进行使用生态优势突出同时高通AI软件栈集成QualcommAIStudio支持从模型设计到优化部署和分析的完整工作模型轻量化是手机部署前提高通持续提升量化算法实现手机端支持INT4计算带来能效和性能的大幅提升图表34高通AI软件栈资料来源高通官网华泰研究携手Meta高通预计2024年将实现在旗舰智能手机和PC上支持基于Llama2的AI部署高通和Meta积极合作优化MetaLlama2大语言模型直接在终端侧的执行使其无需仅依赖于云服务便可在智能手机PCVRAR头显和汽车等终端上运行将支持开发者节省云成本并为用户提供更加私密可靠和个性化的体验3QFY23业绩会上高通表示计划从2024年起在旗舰智能手机和PC上支持基于Llama2的AI部署赋能开发者使用骁龙平台的AI能力并推出全新生成式AI应用免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读18电子联发科持续迭代APU提升AI性能与英伟达合作打造AI智能座舱联发科持续推进APU产品迭代升级以提升其手机SoCAI算力2Q23业绩会上联发科表示公司提供的全系列5GSoC均全面整合专用AI处理器APU以执行各种AI功能公司APU产品已经迭代至第六代4Q22发布的天玑9200系列所搭载的第六代AI处理器APU进一步升级较第五代APUAI性能提升35AI视频超分AI降噪能效提升4530算力可达30TOPS图表35联发科系列产品参数资料来源联发科官网华泰研究与英伟达强强联手打造完整AI智能座舱方案2023年5月29日联发科宣布与英伟达合作共同打造完整AI智能座舱方案英伟达在自动驾驶领域已经占据较大市场份额但在智能座舱仍有较大成长空间通过借助联发科在移动计算高速连接多媒体娱乐等领域的专业技术积累有望在智能座舱领域取得突破于联发科而言公司AI能力较为缺乏目前在智能座舱领域以中低端市场为主而通过汲取英伟达在AI人工智能云图形技术和软件方面的核心专业优势以及英伟达ADAS解决方案有望全面强化DimensityAuto天玑汽车平台图表36主流智能座舱芯片参数对比资料来源各公司官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读19电子图表37联发科与英伟达合作打造完整智能座舱方案资料来源联发科官网华泰研究英伟达AI布局不仅是云端训练还有云端边端推理训练芯片一家独大持续增强推理芯片方面优势英伟达凭借CUDA软件框架构建的强大行业壁垒在训练芯片市场一家独大在推理方面尽管算力要求比训练端更低市场需求更大也更为细分英伟达面对的竞争更激烈但公司的推理侧解决方案更具备通用性低延时低功耗等优势其云端推理芯片产品A10L40等亦收获较大市场份额公司还推出Jetson产品系列定位机器人开发和边缘AI应用可用于安全生产平安通行智慧商超等多个场景此外英伟达拥有自动驾驶汽车的平台DRIVEHyperion以及算力达每秒254TOPS的系统级芯片DRIVEOrinSoC新一代集中式车载计算平台DRIVEThor持续扩大其在自动驾驶领域竞争力图表38英伟达产品线资料来源英伟达官网华泰研究免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分请务必一起阅读20