人工智能 第2页

AI 技术已发展至人类能力的高水位，AI4S 有望冲击科学研究的高峰，为现有的生产方式带来进一步的颠覆。AI for Science (AI4S) 将为人类提供新的科学研究工具，填补现有范式难以解决的鸿沟。目前的科学研究严重受到“维度灾难”的制约，尤其在海量数据处理和复杂物理系统中，现有算力条件都因代价过高难以建立高精度的模型。而以机器学习为代表的 AI 技术为系统性解决此类难题打开了窗口，有望引领人类跨越新的高峰。

随着对内容的需求呈爆炸式增长之势，组织需要更加快速地创建更丰富的内容，以便为用户提供及时、个性化的体验。90% 的受访高管和内容专业人员表示，他们需要一种更便捷的方式来访问内容资产，而 75% 的受访者表示在提供一致的跨渠道体验方面仍需改进。但受访者并不清楚要如何实现这些改进。

本篇报告简要梳理了机器人关节核心零部件之一——谐波减速器的主要型号体系、行业竞争格局，系统性梳理了我国谐波减速器制造企业目前的谐波减速器产品序列，并和行业龙头哈默纳科在产品序列完整度、产品部分性能指标上进行了对比。随着人形机器人商业化进程加快，国产谐波减速器企业有望迎来更加广阔的市场空间。

2024 年信创景气度有望边际改善，关注竞争格局优且市场空间大的操作系统领域。继 2023 年 12 月 26 号 财库〔2023〕29 号文-关于印发《台式计算机政府采购需求标准（2023 年版）》的通知后，2024 年 3 月 11 日，中央政府采购网发布《关于更新中央国家机关台式计算机、便携式计算机批量集中采购配置标准的通知》，要求使用财政拨款的国家机关，在采购计算机时都要满足信创要求，预装麒麟、统信 UOS、中科方德等符合安可测评要求的操作系统。5 月 20 日，《安全可靠测评结果公告（2024 年第 1 号）》公布，新增 3 款桌面操作系统、7 款服务器操作系统，华为云欧拉操作系统新增入选。

公司成立于 2015 年，为智能音视频 SoC 芯片领军企业，产品广泛应用于多种智能音视频终端设备，如智能蓝牙耳机、Wi-Fi 智能音响和智能手表等。产品性能的领先地位已为公司构建强大的技术壁垒。据公司 2023 年报，BES2700iBP 已量产上市，主打入门级运动手表及手环市场，已有小米手环 8 Pro、三星 Galaxy Fit3 搭载使用；新一代 6nm智能可穿戴芯片 BES2800 流片成功，预计 24 年量产。公司通过与品牌客户建立广泛的合作关系，形成了广泛稳定的客户群，公司产品已成功渗透到全球主要的安卓手机品牌以及专业的音频设备制造商，也被应用于阿里巴巴、百度和谷歌等知名互联网公司的智能音频产品中。

AI PC 热潮叠加换机潮周期将至，公司业务再迎新增长。AIPC 将 PC产业生态重心从应用转向为人，显著提升用户的生态话语权。PC 消费市场的主流换机周期为 3-5 年，根据 Gartner 统计，2021 年是 PC 上一轮的换机高峰，目前供应商在库存消化方面已取得持续进展，23 年Q4 全球 PC 出货量在季度八连降后已出现拐点，Q4 同比增长 0.3%。在 AIPC 和周期性因素双重加持下，换机潮有望在今明年加速到来。公司在笔电模组领域处于领先地位，长期是笔电龙头的主要供应商，我们认为公司 PC 业务有望在 AIPC 和换机潮的助推下实现新一轮突破。

硅光的核心思想是融合 CMOS 和光子技术的优势。硅光融合了 CMOS 技术的超大规模逻辑、超高精度制造的特性以及光子技术超高速率、超低功耗的优势，把原本分离器件众多的光、电元件缩小集成到一个独立微芯片中。与传统光电子相比，硅光具备集成度高、成本低、功耗低等显著优势。自 1969 年贝尔实验室提出硅光子技术至今，硅光技术从概念逐步走向成熟。根据 Yole 官网，2022年全球硅光芯片市场空间为 6800 万美元，预计到 2028 年将增长到 6 亿美元以上，22-28 年 CAGR 达 44%，广泛应用于通信、计算、传感等市场。

AI 大模型持续升级，各大云厂商纷纷加大资本开支，Meta 上调 2024 年资本开支，从 300-350 亿美元上调至 350-400亿美元；谷歌 2024 年 Q1 资本开支 120 亿美元，同比增长 91%，后面三个季度高于 120 亿美元，全年至少增长 49%；微软在 2024 年第一季度的资本开支为 140 亿美元，同比增长 79.4%，并表示下季度 CAPEX 环比大幅增长。英伟达 FY1Q25营收 260 亿美元，YoY+262%，QoQ+18%，FY2Q25 业绩预计营收 280 亿美元（+-2%），业绩表现持续超预期；目前 AI芯片需求强劲，Blackwell 架构芯片供不应求的状况可能会持续到 2025 年。台积电预计 AI 相关收入今年有望翻倍，未来有望保持 50%以上增速。AI 在手机及 PC 端应用加速，中长期来看，AI 有望给消费电子赋能，带动电子硬件创新，带来新的换机需求，2024 年看好 AI 新技术创新驱动、消费电子创新叠加需求转好及自主可控受益产业链。