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通信行业2024年中报总结：AI推动光网络业绩，关注物联网、IDC、特种需求恢复

通信行业2024年中报总结：AI推动光网络业绩，关注物联网、IDC、特种需求恢复

通信 AI 光网络 物联网
从交易层面看，数字经济及算力网络持续推动，年度内成交额占比提升但成交量下降，24Q1 减持后 Q2 恢复增持。财务层面，行业盈利空间承压，整体经济活动复苏低于预期致行业增速放缓，但预计 AI 算力与新质生产力需求将拉动业绩增长，运营商利润增速高于营收增速且有望随折旧摊销和资本投资减少加速释放利润，企业现金收款力度加大，存货增加、折旧摊销减少、Capex 增加。分板块来看，运营商加速利润释放，光通信器件、光纤光缆受益于 AI，物联网、IDC 行业有望底部回升，包括电信运营商业绩稳定、主设备商 5G 后周期业绩承压、光器件及光纤光缆受 AI 催化、基站天线等 5G 后周期行业下行、物联网关注需求恢复、IDC&CDN 行业周期企稳及专网通信处于行业周期底部等情况。
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汽车行业24H1财报总结：产业仍在高景气度周期，竞争格局将主导分化行情

汽车行业24H1财报总结：产业仍在高景气度周期，竞争格局将主导分化行情

汽车
2024 年上半年全球汽车消费维持平稳，国内电动化和出海表现亮眼。国内汽车销量同比增长，仅 20 - 30 万价格带出现压力，30 万以上价格带占比快速提升，全球电车销量增长，国内渗透率高且出口整车数量增长。自主车企经营超预期，主要得益于电动化和出海贡献，市场份额提升，竞争格局逐渐清晰，不同价格带各有主导者。汽零板块盈利超预期，基本面坚挺，目前盈利能力处于历史相对高位，未来围绕竞争格局分化趋势将强化。重卡龙头公司业绩稳健，以旧换新和中期置换释放将驱动行业周期上行。
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汽车及汽车零部件行业研究：锂电板块24H1业绩总结，板块触底回升，揭开复苏帷幕

汽车及汽车零部件行业研究：锂电板块24H1业绩总结，板块触底回升，揭开复苏帷幕

汽车 零部件 锂电 新能源
汽车及汽车零部件行业中的锂电板块在 2024 年上半年业绩呈现触底回升态势。该板块通过不断调整与发展，逐渐揭开复苏的帷幕。在这个过程中，锂电板块展现出了强大的韧性和潜力，为汽车及汽车零部件行业的整体发展注入了新的活力和动力。未来，随着技术的不断进步和市场需求的持续增长，锂电板块有望继续发挥重要作用，推动汽车及汽车零部件行业迈向更高的发展阶段。
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德昌股份研究报告：“小家电+汽零”双轮驱动，受益于出海和国产替代

德昌股份研究报告：“小家电+汽零”双轮驱动，受益于出海和国产替代

德昌股份 小家电 汽零 出海 国产
公司是吸尘器、小家电代工领跑者及浙江省隐形冠军培育企业，依托电机技术优势布局小家电和汽车零部件领域，践行多元业务战略。在吸尘器出口景气回升之际，公司与国际龙头家电品牌合作，随着越南生产基地投产和国内项目推进，家电业务规模有望持续增长。同时，电动化、智能化推动 EPS 系统装车率提升，公司紧抓国产化机遇，产品已配套知名客户，获得大量定点项目，且产能不断扩充。此外，公司拟参股设立合资公司，将电机优势延伸至人形机器人领域，实现技术迁移。
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2022-2023 中国区块链年度发展报告

2022-2023 中国区块链年度发展报告

区块链 AI
2022 年，我国区块链在各行各业的应用进一步深入融合。各个地区积极贯彻落实国家部署，持续探索区块链在数据管理、分析应用以及可信流通等方面的应用价值，深度挖掘区块链应用场景，大力推动区块链在金融科技、政务服务、司法存证、智能制造、民生优化等领域落地，不断强化区块链在数字经济、数字社会、数字治理等方面的支撑作用，为数字中国建设注入强大动力。 为了全面了解 2022 年我国区块链技术创新与产业发展的整体态势，把握 2023 年我国区块链发展的最新动向，赛迪区块链研究院组织专家力量，精心编撰了《2022 - 2023 中国区块链年度发展报告》。该报告在详细梳理我国区块链发展总体状况的同时，围绕产业发展、技术创新、行业应用、标准制定、企业发展等细分领域分别进行现状梳理与总结，并针对我国区块链发展面临的问题、未来趋势以及对策给出了精准的分析和建议。
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AI 打开产业新格局，竞争格局中寻找王者

AI 打开产业新格局，竞争格局中寻找王者

AI
如今已至年中，我们需增添格局视角。回顾过往，2021 年度策略的第一关键词是产能；2022 年度策略关键词为需求为王；2023 年度策略关键词是复苏与渗透。而在 2023 年中，我们新增关键词：格局。这里的格局包含两个方面，一是 AI 大格局，二是竞争格局。 在 AI 大格局方面，我们正迎接科技浪潮的奇点时刻。科技巨头引领着大模型技术的迭代以及 AIGC 应用超出预期，从而引领科技浪潮，AI 已然迎来奇点时刻。AIGC 大模型的训练和推理需要庞大的算力支持，这推动了 AI 服务器需求量的高速增长。AI 服务器单价显著提升，使得算力、连接、存储深度受益。在算力方面，GPU 是算力核心，龙头英伟达一马当先，AMD 和国产 GPU 厂商则加速追赶；ODM 厂商顺势而为，与大客户共同成长。在连接方面，AI 服务器集群架构带来了 800G 光模块 / 100G 光芯片的高弹性需求，PCIe Retimer 芯片需求增长，PCB 实现量价齐升。在存储方面，HBM 跟随 GPU 持续升级，CoWos 封装需求提升，内存和闪存容量显著增长。此外，多相电源的用量也随着 GPU 的增长而增加。AIGC 赋能众多行业，呈现出百花齐放的态势。在安防领域，它驱动智能化升级；在智能音箱领域，提升用户体验；在 ARVR 领域，助力内容开发和体验；在自动驾驶领域，进一步提升自动驾驶等级；在机器人领域，加速人形机器人的发展。
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AI 驱动虚拟人产业升级，应用场景进一步拓展

AI 驱动虚拟人产业升级，应用场景进一步拓展

AI 虚拟人
虚拟人产业在技术与需求的双重驱动下，拟人化成为其重要的发展方向。虚拟人可划分为功能型和身份型两类，功能型虚拟人主要用于替代日常工作，而身份型虚拟人以独特的 IP 形象为特征，是认知与需求的投射，拥有更为广阔的市场空间。目前，虚拟人已步入快速成长期，在 AI 大背景下，虚拟人产业从基础层、平台层、应用层到交互层均发生了重大变革，传统虚拟人已过渡至 AI 虚拟人时期。据艾媒咨询数据显示，到 2025 年，虚拟人核心市场规模有望达到 480.6 亿元。 AI 促使虚拟人实现降本增效，提升交互能力，形成技术、应用与商业化的良性循环。AI 与虚拟人产业的结合程度持续加深，逐步覆盖虚拟人制作的全流程，实现了 AI 建模、驱动对传统 CG 建模和中之人驱动的替代，从而降低了虚拟人制作成本，提高了制作效率。虚拟人接入大模型后，多模态交互能力大幅提升，应用场景也不断拓展。AI 带来的降本增效为虚拟人行业打开了商业化空间，而应用场景的拓展进一步丰富了虚拟人产业的商业模式，使得 AI 虚拟人产业有望实现商业化、技术进步与应用拓展的良性循环。
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机器人系列报告：AI 赋能，人形机器人产业提速，把握产业链受益机会

机器人系列报告：AI 赋能，人形机器人产业提速，把握产业链受益机会

机器人 AI
人形机器人产业发展仍处于 0-1 阶段，当前行业投资逻辑偏向事件驱动型的主题投资，但可落地服务场景的人形机器人成长空间非常广阔，值得长期关注。本文将围绕以下热点问题作出讨论：①当前节点人形机器人产业有哪些变化？②如何判断其市场空间？③我国在 Tesla 人形机器人产业链中哪些环节具体受益？④各环节供应格局及壁垒如何？⑤市场化如何展望？我们认为 AI 赋能及多方入局情形下人形机器人产业发展明显加速，商业化节奏值得期待，我国制造企业凭借成本优势有望在人形机器人硬件端获益。本文亮点在于，我们对 Tesla Optimus 制造成本进行拆分，讨论各零部件基本原理、技术壁垒及供应格局，并从价值量/壁垒等维度指出可重点关注电机、滚珠丝杠、减速器、传感器等部件，进而跟踪各环节中的有望进入 Tesla 供应链或能实现技术突破、国产替代及产能释放的优秀国产制造企业。
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理想汽车(2015.HK)深度报告：深耕“车和家”，精准、聚焦、务实、高效

理想汽车(2015.HK)深度报告：深耕“车和家”，精准、聚焦、务实、高效

理想汽车 新能源汽车
公司概况与发展现状 理想汽车在新一代产品矩阵发布后，终端销量稳步增长，在新势力品牌中处于领先地位。2023 年 Q1，其交付量为 52,584 辆，高于蔚来 69%、小鹏 188%；单车型平均交付 26,292 辆，是蔚来的 5.1 倍、小鹏的 5.8 倍。同时，归母净利润达到 9.3 亿元，营业利润再度转正，实现营业利润 4.05 亿元，创历史新高，公司经营逐渐步入正轨 。 核心优势 优秀的创始团队： 精准的用户需求洞察：具备优秀产品经理思维，能准确把握用户需求。
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汽车座椅核心零部件小巨人，乘风轻量化未来可期

汽车座椅核心零部件小巨人，乘风轻量化未来可期

汽车 座椅 零部件 轻量化
汽车座椅核心零部件 “小巨人” 企业，在轻量化趋势下未来发展前景广阔，以下为您详细介绍： 企业优势： 技术实力强：这类企业通常在汽车座椅核心零部件领域深耕多年，积累了丰富的技术经验和专业知识。例如，在座椅调节系统的关键零部件如座椅滑轨、调角器等方面，拥有先进的设计和制造技术，能够满足汽车制造商对于零部件高性能、高精度、高可靠性的要求 。 产品质量优：重视产品质量控制，通过了严格的汽车行业质量体系认证，如 IATF16949 等。所生产的零部件质量稳定，能够经受住各种复杂使用环境的考验，降低整车因零部件质量问题导致的故障风险，为汽车的安全性和耐久性提供保障 。
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人工智能在自动驾驶研发中的应用

人工智能在自动驾驶研发中的应用

人工智能 自动驾驶
人工智能在自动驾驶研发中具有广泛且关键的应用，主要体现在以下方面： 环境感知： 目标检测与识别：利用计算机视觉技术和深度学习算法，准确识别各种目标，如行人、车辆、交通信号灯、交通标志等。通过大量的图像数据训练神经网络模型，使其能够快速准确地检测和分类不同的物体，为自动驾驶汽车提供周围环境的详细信息 。 路况分析：对道路状况进行分析，包括道路的类型（如高速公路、城市道路、乡村道路等）、路面的平整度、是否有障碍物、坑洼或积水等。例如，使用激光雷达扫描周围环境，生成点云数据，再通过算法分析点云的特征来判断路况。
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