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电连技术研究报告：消费电子+汽车电子共振，催生连接器领域国产领先者
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电连技术研究报告：消费电子+汽车电子共振，催生连接器领域国产领先者

电连技术 汽车电子 连接器
汽车电子方面，产品在多家汽车客户处陆续上量，业务实现快速成长，其市场份额有望持续提升。汽车高频高速连接器不但要确保车载环境下的机械可靠性，还需考虑高频传输信号的完整性以及电磁干扰问题，技术难度大且行业进入壁垒高。在国内汽车高速连接器市场中，海外巨头占据主导地位，据华经产业研究院数据，2021 年罗森伯格、泰科、安费诺三家企业合计占据我国汽车高速连接器市场约 92% 的份额，而电连技术作为国产领先企业，市场份额为 7%。我们对中国汽车连接器市场规模进行了测算，预计 2024 年中国汽车高频高速连接器市场规模将达 118 亿元，随着汽车智能化程度不断加深，相关市场规模会持续扩张。
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雅葆轩研究报告：PCBA电子制造“小巨人”，拓展汽车电子领域助力增长

雅葆轩研究报告：PCBA电子制造“小巨人”，拓展汽车电子领域助力增长

雅葆轩 PCBA 汽车电子
雅葆轩业务板块不断拓展，积极参与其车载显示领域的业务布局，进一步提升汽车电子 PCBA 规模化电子制造服务能力，以契合其发展汽车显示产品的发展战略。车载仪表盘、车载中控屏幕控制板产品主要应用在比亚迪、丰田、福特、吉利、小鹏等终端品牌。目前已掌握和生产相关的多项核心技术，2022-2023 年研发费用分别为 973.05 万元、1221.60 万元，研发费用率分别为4.11%、3.45%。截至 2023 年 12 月，公司共拥有各类专利 33 项，其中发明专利5 项、实用新型专利 28 项。募投项目新增贴片机 125,000.00 万点，达产后预计可实现年销售收入 45,628.00 万元，正常年利润总额 5,565.64 万元。
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兴瑞科技研究报告：精密镶嵌注塑行业领军，汽车电子和智能终端二次腾飞
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兴瑞科技研究报告：精密镶嵌注塑行业领军，汽车电子和智能终端二次腾飞

兴瑞科技 精密镶嵌注塑 汽车电子 智能终端
三十载精密制造深耕，嵌塑件引领汽车电装革新 在过去的三十多年里，公司始终扎根于精密电子制造领域，专注于新能源汽车电装系统与智能终端的前沿发展，致力于为行业内的顶尖客户提供量身定制的系统级解决方案。其核心业务涵盖了新能源电装系统的镶嵌零组件、汽车电子零组件、智能终端及消费电子的精密结构件与零组件等多个产品线。 汽车电子领域：技术创新，转型新能源赛道 自2018年起，公司与松下携手并进，共同研发新能源汽车IBMU/BDU等关键模块的镶嵌技术，成功将这一技术应用于更广泛的新能源汽车领域，不仅推动了公司的战略转型，还使其顺利进入了国内外多家知名汽车品牌的供应链体系。随着技术的不断成熟与市场的拓展，汽车电子业务已成为公司的核心业务板块，至2023年，其营收贡献已超公司总营收的半数（50.11%）。
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电子行业2024年中期策略：AI供需两旺铸就科技新趋势

电子行业2024年中期策略：AI供需两旺铸就科技新趋势

汽车电子 人工智能
AI智能终端革新趋势：步入2024年，随着多家品牌竞相推出集成AI技术的个人电脑（AI PC）与智能手机（AI手机），AI在终端设备的应用加速落地，不仅激发了用户的换机热潮，更引领了终端产品的全面升级浪潮。据预测，至2027年，生成式AI手机的市场渗透率将攀升至43%，其总量将从2023年的百万级规模激增至惊人的12.3亿部。这一变革不仅体现在软件层面的智能跃进，更驱动了包括PCB设计、散热系统、电池续航等硬件配置的全面升级。同时，AI PC预计在2025年达到37%的市场渗透率，标志着其成为市场主流，而到2027年，将有60%的PC配备端侧AI功能，关键组件如内存、闪存、电池、散热系统及传感器等亦将伴随处理器同步升级，实现显著性能提升。
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电子行业专题报告：看好国产存储供应链机遇之设备篇

电子行业专题报告：看好国产存储供应链机遇之设备篇

汽车电子 国产 存储 供应链
本轮半导体周期低点已过，全球及国产存储厂商产品价格、稼动率已逐步修复。2024 年 DRAM 厂商资本开支同比重返增长，同时我们看到 ASML 等海外设备龙头来自存储下游的订单占比提升。AI 服务器加速渗透，我们测算 2024 年全球 HBM市场规模超过 110 亿美金，行业供不应求加速成长。AI PC、AI Phone 单机内存容量提升，有望引领开启下一轮存储大周期。
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电子行业2024中期策略报告：从云到端，AI引领电子行业基本面持续向好

电子行业2024中期策略报告：从云到端，AI引领电子行业基本面持续向好

汽车电子 人工智能
云端持续高景气，看好全球 AI 算力机遇。GPU 出货增速的底层逻辑：Scaling Law。传统的小模型中，性能与计算量之间存在一个极限，当过度训练时反而会出现过拟合的状况，使得模型性能下降。但是Scaling Law 表明，对于大模型，通过增加数据量、扩大模型规模以及延长训练时间，可以实现模型性能的持续提升。ODM 厂商在算力产业链占据关键位置，关注服务器和交换机核心厂商。从上游看，服务器内部的 GPU 是基本的计算单元，通过高速交换机组成大型的运算网络。展望未来，伴随 AI 训练需求持续扩大，推理市场蓝海启航，服务器和交换机产业链上的优质厂商值得关注，包括 GPU、PCB、ODM、存储及各类零部件厂商。
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电子行业专题报告：AI大模型需要什么样的硬件？

电子行业专题报告：AI大模型需要什么样的硬件？

汽车电子 人工智能 大模型
具备记忆、推理、规划、执行能力的 AI Agent 可能是大模型的最终形态 大模型的应用能力最初功能仅限于文字问答，此后逐渐引入图像理解、文生图功能，并通过 GPT Store 拓展功能，形成了 AI Agent 雏形，近期 GPT-4o则实现了具备情感的互动。用户数方面，根据 Similarweb，24 年 5 月ChatGPT 的 PC+移动端独立访客数达到 3 亿，在全球所有网站中排名第 22。我们认为大模型的演进方向是智能化和自动化程度逐渐提升，最终形态是AI Agent，具有自主记忆、推理、规划和执行的全自动能力。
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电子行业2024年中期投资策略：半导体新周期开启，人工智能创新不止

电子行业2024年中期投资策略：半导体新周期开启，人工智能创新不止

汽车电子 半导体 人工智能
回顾 2024 年上半年，随着行业库存去化及下游需求回暖，半导体行业一季度明显复苏，我们认为半导体行业已开启新一轮上行周期，AI 为推动半导体行业成长的重要动力；AI 大模型持续迭代，英伟达发布基于 Blackwell 架构的 GB200 超级芯片及机柜解决方案GB200 NVL72，人工智能创新从云端延展到终端，AI 手机及 AI PC新品密集发布，苹果和微软分别推出 Apple Intelligence 及Copilot+PC 加速终端变革。展望 2024 年下半年，我们看好半导体产业链有望延续复苏态势；AI 算力需求旺盛，推动云端 AI 算力硬件基础设施需求高速成长，AI 手机及 AI PC 推动产业生态加速迭代升级，AI 终端有望迎来新一轮成长期。
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机器人传感器专题报告：汽车电子国产替代，机器人再添增长空间

机器人传感器专题报告：汽车电子国产替代，机器人再添增长空间

机器人 汽车电子 国产 人工智能
传感器是指能感受规定的被测量并按照一定规律转换成可用信号的器件或装置，一般包含敏感元件、转换元件和转换电路。传感器有多种分类方式，按照被测对象可分为位移、力、力矩、转速、振动、加速度、温度、压力、流量、流速等传感器，按照工作原理可分为电阻式、电感式、电容式、压电式、光电式、热电式、波式和辐射式等传感器。传感器产业链包括上游原材料（半导体、陶瓷、高分子、金属）、中游制造，下游应用，下游应用主要有工业自动化、汽车电子、医疗设备、智能家居等。 传感器市场空间大但品类多（分下游分品种），海外占比较高（欧美合计占7成左右），汽车电子是最大的下游（占比3成+）。从全口径看，全球/国内传感器市场空间达千亿美元/千亿人民币。1）从下游看：汽车电子占比32%，消费类占比18%、工业类占比16%；2）从区域看：北美占比43%，其次是欧洲、日本，国内占比较低，故存在较大国产替代空间。3）从品种看：压力传感器占比最大，在汽车电子占比30%，在消费类占比14%。
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电子行业专题研究：印度能成为电子制造业的下一个世界工厂吗？

电子行业专题研究：印度能成为电子制造业的下一个世界工厂吗？

汽车电子 印度 半导体
印度是软件外包大国，拥有 Infosys、HCL 等知名软件外包企业。生成式 AI对软件外包既是挑战又是机遇。印度芯片设计行业发挥在软件工程师上的积累，具有较强实力，许多美国芯片设计公司在当地设有研发中心。而半导体制造刚刚起步，暂无商用晶圆厂。2024/3，印度铁道、通信以及电子和信息技术部长 Vaishnaw 表示，希望在未来 5 年跻身世界前五大半导体生产国，鼓励外资进入。过去一年多，中国台湾的力积电、美国高塔半导体等宣布在当地建设晶圆厂计划，瑞萨、美光科技、鸿海/HCL 集团宣布在当地建设封测厂计划。缺乏稳定的电力供应和水资源，是制约半导体生产的瓶颈之一。
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电子行业2024年中期投资策略：从云到端，AI产业的新范式

电子行业2024年中期投资策略：从云到端，AI产业的新范式

汽车电子 人工智能
一、模型变革，云端融合为趋势。近年来生成式AI步入快速发展期，开源及垂直大模型百花齐放。而今年以来，最大的变革则是端侧模型的兴起，相较云侧模型，端侧模型在时延、隐私、个性化方面具备优势。各大厂商亦纷纷推出AI终端，云端融合成为产业发展的下一趋势。 二、云端变革，GB200解决互联瓶颈。当下AI产业发展和核心矛盾，是日益增长的应用+终端的需求，和算力本身增速瓶颈之间的矛盾。当前全球AI芯片竞争日趋白热化。云厂商为了降低资本开支，纷纷推出自研AI加速卡计划。而GB200 NVL72的推出，显著拉开了英伟达与其竞争对手的差距。英伟达通过架构的创新，解决了GPU之间互联带宽的问题，实现了最多576张卡1.8TB/s的双向互联带宽，显著领先其他竞争对手。Blackwell平台给服务器上游的光模块和PCB都带来了价值量的提升，而GB200的Rack架构的主要价值增量则在铜互连、电源等环节，尤其是铜互连的从零到一，更值得关注。
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