1、1/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告行业研究报告慧博智能投研端侧端侧AI行业深度：行业概况、产业变革、发行业深度：行业概况、产业变革、发展趋势及相关企业深度梳理展趋势及相关企业深度梳理随着云端推理成本高、可靠性及时延、用户隐私及数据安全等问题受到关注，端侧 AI 部署成为 AI 实现规模化扩展及应用落地的关键。在模型、芯片、操作系统、软件应用等各方面，智能终端新形态在不断落地：AIPC 方面，2024 年起，PC 厂商抢滩 AIPC 市场，Canalys 预测，兼容 AI 的 PC 有望在 2027 年渗透率达到 60%；AI 手机方面，三星、小米等

2、厂商在大模型及操作系统等各方面持续探索；另外，AI 智能可穿戴等智能终端创新也百花齐放。以下我们就将对端侧 AI 相关问题展开分析，端侧 AI 当前行业现状如何？产业发展有哪些必然性？在最重要的智能终端手机及 PC 端，端侧 AI 发展如何？整体市场空前发展的产业前景下，哪些板块和领域将会产生变革？市场上相关企业有哪些？行业呈现怎样的发展趋势？我们将以这些问题为出发点，在下文中具体探讨释疑，从而更加深刻地了解端侧 AI 行业发展相关问题。目录目录一、行业概况.1二、端侧 AI 发展的必然性.3三、端侧 AI 之 AI 手机.5四、端侧 AI 之 AIPC.9五、产业变革.13六、相关企业.19

3、七、发展趋势.23八、参考研报.26一、一、行业概况行业概况1、AI 技术有云侧技术有云侧 AI 和端侧和端侧 AI 之分之分AIAI 技术有云侧技术有云侧 AIAI 和端侧和端侧 AIAI 两大分支两大分支。云侧 AI：在数据云端汇集训练，模型通用性强。从终端采集和感知到的声音、视频等数据都通过网络传输到云中心侧进行后续处理。端侧 AI：指在终端设备上直接运行和处理人工智能算法的技术。这种技术允许设备在本地处理数据，而不需要将数据发送到云端或服务器进行处理。2/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告2、端侧、端侧 AI 场景丰富而深化，场景丰富而深化，包

4、括多种终端品类包括多种终端品类端侧 AI 场景广泛，包括智能手机、PC、汽车、XR 以及物联网等终端品类。不同产品类型也对芯片性能与成本提出更多的要求。3、端侧模型的部署和推广端侧模型的部署和推广，有望培养用户使用有望培养用户使用 AI 服务的习惯，创造更广服务的习惯，创造更广泛的应用场景泛的应用场景目前用户使用 AI 产品的痛点主要在交互门槛和使用场景较为模糊，端侧模型提供即时响应和离线功能，用户体验更为流畅和便捷，同时通过减少数据传输和优化能耗，成本也有所降低，因此用户可以在更多场景中调用 AI 服务，从而形成使用习惯。bUfYdXaYeZaVbZbZ6MaO6MmOoOtRtPeRrRs

5、MlOnMzRbRnNyRvPnMrRwMpMzQ3/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告4、目前，目前，端侧端侧 AI 有有局限性局限性，大模型终端落地对算力、传输、功耗、散热大模型终端落地对算力、传输、功耗、散热等环节仍有挑战等环节仍有挑战终端落地大模型仍有以下问题待解决和提升终端落地大模型仍有以下问题待解决和提升：算力需求升级算力需求升级：目前最新的高通高通骁龙 8Gen3 和联发科联发科天玑9300 已支持百亿以下参数大模型，未来端侧模型参数量仍有提升空间，各厂商 SoC 除传统 CPU、GPU 等升级外，NPU 需加大升级力度提升 AI 算力性

6、能。存储和传输能力升级存储和传输能力升级：内存除了参数的存储，更重要是传输读取，这决定了大模型答案生成速度，如果存储和传输条件不足，则端侧 AI 不如联网访问云端的体验。电池续航与散热能力升级电池续航与散热能力升级：芯片、传感器等硬件性能增强导致功耗提升，会加大电量损耗、功耗管理和散热问题。因此，即便终端主要负责推理任务，在传统硬件配置基础上，仍难以做到短期内落地百亿以上参数的大模型，相关配置均需升级。产品同质化、杀手级应用未能大规模出现产品同质化、杀手级应用未能大规模出现也也是端侧是端侧 AIAI 发展面临的主要问题发展面临的主要问题。AI 大模型+IoT 是长期趋势，后续终端同质化竞争可能

7、较为严重后续终端同质化竞争可能较为严重。智能手表、手环、AR/VR 眼镜以及 AI Pin 等新 IoT 形态，由于产品设计不足以支持本地化大模型运行，AI 功能主要通过联网云端实现。AIGC 渗透率持续提升背景下，AI大模型+IoT 硬件产品有望大规模涌现，而产品核心竞争力（AI 大模型性能）仍掌握在大型互联网厂商手中，硬件能力相对容易满足，因此未来可能出现严重的产品同质化现象。杀手级应用仍未大量出现杀手级应用仍未大量出现：目前使用端侧大模型运行的应用主要是对原有功能的智能化升级，一方面终端大模型性能仍较云端有较大差距，另一方面，各厂商大模型仍未和各 APP 间连通生态，因此目前尚没有刚需应

8、用或杀手级应用大量出现。二、二、端侧端侧 AI 发展的必然性发展的必然性1、技术角度：端侧技术角度：端侧 AI 相比云侧优势明显相比云侧优势明显端侧端侧 AI 的四大优势：隐私和安全、低延时、可靠性、低成本的四大优势：隐私和安全、低延时、可靠性、低成本。4/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告隐私和安全隐私和安全：端侧 AI 从本质上有助于保护用户隐私，因为查询和个人信息完全保留在终端上。数据的存储计算等都在本地，避免了传到云端可能带来的数据安全问题。对于企业和工作场所等场景中使用端侧 AI，这有助于解决保护公司保密信息的难题。例如，用于代码生成的编程助

9、手应用可以在终端上运行，不向云端暴露保密信息。低延时低延时：当生成式 AI 查询对于云的需求达到高峰期时，会产生大量排队等待和高时延，甚至可能出现拒绝服务的情况，数据的存储计算在本地处理、本地响应方面时间更短速度更快。可靠性可靠性：与云端互联的网络可能不稳定、甚至断线。决策在本地大幅降低了数据经过更长的通路产生错误的几率。终端侧 AI 处理能够在云服务器和网络连接拥堵时，提供媲美云端甚至更佳的性能。根据测算，如果所有的推理案例都在云服务器上进行，准确率是 79.31%；如果 49.88%的推理案例在移动端进行，其余在云端进行，仍可达到 79.31%的云级准确率。低成本低成本：随着生成式 AI

10、模型使用量和复杂性的不断增长，仅在云端进行推理并不划算。将一些处理从云端转移到边缘终端可减轻云基础设施的压力并减少开支。此外与云端相比，端侧 AI 能够以很低的能耗运行生成式 AI 模型。2、用户角度：成本增加有限，端侧硬件先行用户角度：成本增加有限，端侧硬件先行从购买行为和增量成本两个角度与早期的从购买行为和增量成本两个角度与早期的 5G5G 手机对比，手机对比，AIAI 手机手机/PC/PC 具备快速渗透的逻辑基础具备快速渗透的逻辑基础。相比 19年 5G 手机高达万元的售价，目前 AI 手机/PC 的 BOM 成本增加集中在主芯片和内存等环节，售价十分接近现有高端型号。消费者为了享受未来

11、可通过 OTA 迭代的 AI 操作系统和应用软件，可遵循先购机再升级的通用模式。5/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告硬件先行硬件先行：5G 手机商用后，渗透率快速提升。2020 年国内 5G 基站批量建设刚刚起步，但 5G 手机出货量在 20 年底就已接近 70%。成本分析成本分析：相比早期 5G 手机，AI 手机/PC 成本增加并不明显。5G 手机的增量成本包括射频、AP&BP、闪存和专利费等，而 AI 手机/PC 在 BOM 层面基本只增加了主芯片和 DRAM。据高通预测，SoC 价格提升幅度在 10%左右。三、端侧三、端侧 AI 之之 AI 手

12、机手机AIAI 手机是一个软件定义硬件的过程，手机是一个软件定义硬件的过程，AIAI 模型落地智能手机有望为近年应用创新乏力、性能过剩的智能模型落地智能手机有望为近年应用创新乏力、性能过剩的智能手机行业带来下一轮创新原动力手机行业带来下一轮创新原动力。预计未来 2-3 年内智能手机端侧 AI 大模型参数或达 200 亿规模，4-5年则有望达到 300 亿规模，千亿参数大模型则有较高实现难度（结合云端算力，本地千亿大模型的必要性也不足）；预计 3 年维度下百亿参数内的大模型落地智能手机的渗透率有望达 40%+，考虑到智能手机端侧大模型需要内存、主芯片等硬件支撑，而低端手机 BOM 难以支撑，参考

13、智能手机出货价格分布情况，预计百亿参数级别大模型主要落地于 2500 元以上智能手机。1、应用端：大模型落地强化软硬结合趋势，智能化应用再升级应用端：大模型落地强化软硬结合趋势，智能化应用再升级6/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告应用端：近年来智能手机持续强化 AI 应用，大模型落地智能手机将为消费者带来使用体验升级。2018 年以来，各主流终端厂商的旗舰机型均引入各类 AI 应用，在图像（美颜、场景识别、相册分类、背景虚化、人脸识别、文字识别）、语音（语音助手、语音搜索）等领域已为用户提供了便捷的使用体验。2023 年以来，各类大模型开始规模化应用

14、于智能手机，进一步强化了智能手机在图文等领域的处理能力，拓展了人机交互场景，能够更灵活的响应用户需求。目前智能手机端侧 AI 实际跑通且应用的大模型参数仍未过 100 亿，如小米 14（60 亿参数）、vivo X100（70 亿参数）、谷歌 Pixel 8 Pro（搭载Gemini Nano 大模型，针对低内存和高内存设备参数量分别为 18 亿和 32.5 亿），因此在使用体验上短期仍聚焦于相对简单的图文处理和语音助手，在部分算力要求较高的场景下使用体验仍有待提高。为了平衡内存、执行速度、功耗和成本等问题，端云协同的混合 AI 是手机厂商部署大模型时的普遍选择。其中，云端用于需要大算力、大参

15、数模型的场景；端侧部署则主要用于运行数据安全性高、需要实时反馈的轻量化问题，且在网络条件较差时更具备可行性。手机端侧手机端侧 AIAI 体验正快速迭代，有望激发智能手机的焕新时代体验正快速迭代，有望激发智能手机的焕新时代。智能手机在大模型加持下向 2.0 时代迈进，在智能手机传统硬件创新趋缓的背景下，由 AI 带来的软硬件升级趋势，有望成为下一轮智能手机创新的原动力。2、硬件端：端侧算力落地需要硬件支持，主控硬件端：端侧算力落地需要硬件支持，主控 SoC、内存、散热核心升、内存、散热核心升级级（1）核心升级之核心升级之 SoC算力持续强化为手机算力持续强化为手机 AIAI 使用体验提升提供底层

16、支撑，高通、联发科均在产品迭代上进行重点布局使用体验提升提供底层支撑，高通、联发科均在产品迭代上进行重点布局。以往的手机芯片普遍以 CPU/GPU/DSP 为核心的传统计算架构，但这一架构难以支持 AI 海量数据计算。2017 年 9 月 2 日，华为华为率先发布全球首款人工智能移动计算平台麒麟 970，集成人工智能专用 NPU 神经网络单元，率先将 AI 芯片落地智能手机。同年 9 月 13 日，苹果苹果发布 iPhone X，使用自研的手机芯片A11，其中内置名为 Neural Engine 的神经网络处理单元，同样着力提升 AI 应用体验。近年来，在芯片算力升级过程中，价格亦持续提升，以

17、高通骁龙为例，骁龙 8Gen1 的 AI 算力达 9 INT8 TOPS（每秒万亿次操作）；骁龙 8 Gen2 AI 算力提升 4.35 倍；骁龙 8 Gen3 的 NPU 算力进一步提升 98%。TechInsights估算骁龙 8 Gen1 价格约 9 120-130 美元（2021 年），8 Gen2 价格约 160 美元（2022 年），8 Gen3 价格约 200+美元（2023 年）。由于芯片平台迭代周期约为 2 年，骁龙 8 Gen3 主要基于 2022 年大模型开发。“AI 原生 SoC”时代有望于 2024 年中推出的骁龙 8 Gen4 开启。7/262024 年年 6 月月

18、 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告（2）核心升级之存储核心升级之存储AIAI 手机需要更大容量、更高频率和更大内存带宽手机需要更大容量、更高频率和更大内存带宽。目前典型的智能手机搭载 8GB 内存，支持端侧 AI 大模型功能的智能手机则需要更大容量的内存。考虑到大模型内存占用+安卓系统运行内存占用+其他常规APP 运行内存占用，一个搭载 100 亿参数大模型的手机约需要 14-16GB 内存；搭载 200 亿参数大模型的智能手机约需要 20-24GB 内存。如 vivo X100 系列手机（搭载 70 亿参数大模型，具有语言理解、文本创作能力，最快出词 20+字/秒，内存占用 3

19、.9GB），基础款内存由前代的 8GB 升级为 12GB 起步，高配款的内存则由前代的 12GB 升级为16GB。此外，AI 手机存储也需要更大的带宽和传输速率，如骁龙 8 Gen3 支持 LPDDR5X，频率从前代的4.2GHz 提高到了 4.8GHz，内存带宽则从 33.5GB/s 提升到了 77GB/s；天玑 9300 则率先支持 LPDDR5T9600Mbps 内存，以实现更快的智能手机内存传输速率。（3）其他升级之散热、传感器其他升级之散热、传感器考虑到智能手机有望基于考虑到智能手机有望基于 AIAI 大模型采集、分析、传输更多数据，预计需要匹配更好的散热特性，光学、大模型采集、分析

20、、传输更多数据，预计需要匹配更好的散热特性，光学、声学等方面亦有升级趋势声学等方面亦有升级趋势。散热散热：高阶安卓手机主流散热方案以超薄 VC 均热板为主，辅以石墨及石墨烯，中阶机型则是以导热管结合石墨散热方案为主。随 AI 手机算力提升散热需求或同步成长，据模切之家测算，一部手机所需的人工石墨膜价值量约 2.5 元；导热硅胶 ASP 约 2-5 元；石墨烯膜 ASP 约 100 元以上；参考热设计微信公众号，测算一部智能手机所需的均热板价格约 10-15 元。8/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告光学光学：摄像头是人机视觉交互入口，大模型加持下，手机

21、摄像头有望从被动调用往主动感知转变，即摄像头有望主动感知用户所处环境及用户手势意图等，且长时间的低功耗后台运行有望成为趋势。除摄像头外，预计 ISP 亦有望强化 AI 特性，从而实现对捕捉到的画面色彩、纹理、噪点以及亮度进行实时逐帧优化，使得画面更明亮且细节更丰富；且有望提升防抖运算速度以实现运动场景和暗光环境下快速捕捉到高清晰度的图像。声学声学：语音输入是人机交互的关键接口，预计后续智能手机或持续升级麦克风收音质量，强化用户意图理解，增强语音交互体验。如据 technave 援引产业链消息，Apple 已在 2023 年第三季度对 Siri 团队进行重组，以整合 AIGC 功能和大型语言模型

22、，iPhone16 麦克风有望迎来升级。3、品牌端：品牌厂商力争流量入口，百亿参数大模型渗透率快速提升品牌端：品牌厂商力争流量入口，百亿参数大模型渗透率快速提升智能手机厂商强化智能手机厂商强化“AI+AI+硬件硬件”趋势下的话语权是供给侧的核心驱动，趋势下的话语权是供给侧的核心驱动，AIAI 赋能有望支撑品牌商新一轮份赋能有望支撑品牌商新一轮份额竞争额竞争。智能手机品牌厂商有较强动力抢占 AI 时代的流量入口，从而大力推进端侧 AI 发展（而非完全采用云端 AI，把流量入口交由 ChatGPT 等大模型），后续智能手机端侧 AI 算力有望持续提高，且与系统、应用的融合度有望持续增强。此过程中，

23、大模型轻量化能力领先、本地化部署成熟的厂商有望占据先机。大模型轻量化大模型轻量化：轻量化方法旨在在不降低模型性能的前提下，减小模型的计算复杂度和存储需求，从而提高模型在低资源设备和低功耗环境下的部署效率。主要包括：模型压缩（通过对模型结构进行优化，减小模型的参数量和计算复杂度，从而降低模型的存储需求）、模型裁剪（通过对模型结构进行简化，去除冗余的参数和计算，从而减小模型的计算复杂度）、模型量化（通过对模型参数进行量化，降低模型的数值范围，从而减小模型的计算复杂度，在手机端，高通已经将 FP32 模型量化压缩到 INT4 模型）等方式。预计后续各家厂商有望通过调整模型结构和参数大小，适配各类芯片

24、在内存和算力上的特点，达到功耗、推理速度和生成效果的平衡。大模型本地部署大模型本地部署：所谓本地化部署，主要是指将大模型融入系统，打通各个应用之间的互动，使得应用程序的的运行更为高效、稳定，考虑到目前部分手机的 AI 体验仍难以打通第三方 APP，后续能够从系统层面进行 AI 赋能的终端品牌厂商有望实现差异化竞争。9/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告四、端侧四、端侧 AI 之之 AIPC1、生成式生成式 AI 与端侧与端侧 AI 先行，有望倒逼智能设备端侧硬件性能升级先行，有望倒逼智能设备端侧硬件性能升级随着生成式随着生成式 AIAI 的快速发展，人

25、机交互方式得到进一步完善，端侧的快速发展，人机交互方式得到进一步完善，端侧 AIAI 应用及个人大模型打破了软硬件迭应用及个人大模型打破了软硬件迭代式演进规律代式演进规律。根据“安迪-比尔定理”，软件的更新升级一般要与硬件资源所匹配；但本轮以 OpenAIChatGPT、Windows Copilot、个人大模型为主的 AI 应用在软件及系统层面率先作出巨大改变和升级，给广大用户带来全新的智能终端及智能交互体验，打开广阔想象空间，释放想象力和创造力。2023 年 3 月，微软推出 Microsoft 365 Copilot，宣布 Microsoft 365 全面接入 AI 功能。作为一项全新的

26、生产力特性，Microsoft 365 Copilot 将大语言模型与 Microsoft 365 结合，通过生成式 AI 助手自动生成文档、制作专业表格、优化 PPT 排版、处理电子邮件等功能，大幅提高用户创造力及工作效率，同时嵌入于 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 等微软应用中：CopilotinWord 能够协助用户一同撰写、编辑、总结和创作；Copilot in Excel 能够帮助用户识别数据趋势，并在短时间内创建专业型数据可视化方案；Copilot in PowerPoint 能够帮助用户通过自然语言的方式将想法转化为设计好的演示文稿，并

27、利用自然语言调整布局、编排文本、创建动画等；Copilotin Outlook 能够帮助用户整合并管理收件箱，并根据具体语境语态起草邮件内容。10/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告微软推出微软推出 WindowsWindows CopilotCopilot，成为第一个提供集中生成式，成为第一个提供集中生成式 AIAI 协助的电脑平台协助的电脑平台。2023 年 5 月，微软微软在开发者大会上宣布推出 Windows Copilot，并在 6 月底上线开发者预览版。Copilot 是一种使用自然语言处理技术或大语言模型，帮助人们完成复杂或认知任务的应用

28、程序或组件。作为微软在 Windows11 中加入的 AI 助手，Copilot 集成了在操作系统中的侧边栏工具，可以帮助用户完成各种任务，包括回答问题、总结信息、编辑文档、调整计算机设置等。智能设备作为智能设备作为 AIAI 触达终端用户的终极载体，正在成为触达终端用户的终极载体，正在成为 AIAI 未来发展与落地的重要突破口，因此联想全球未来发展与落地的重要突破口，因此联想全球首款首款 AIPCAIPC 应运而生应运而生。10 月 24 日，联想联想在 TechWorld 创新科技大会上展示了联想在端侧大模型方面的能力，并推出全球首款 AIPC，预计 2024 年 9 月后上市。发布会上，

29、联想将云端大模型和端侧大模型对比运行，虽然端侧 AI 速度相对慢一些，但两者生成行程规划的速度差别不大，且端侧模型考虑了家庭地址、酒店偏好等因素，规划更加个性化。此外，联想还进一步展示了端侧大模型的多模态能力，利用用户输入的提示，电脑迅速生成了相关图片。联想提出联想提出“三个大模型三个大模型”框架处理涉及用户隐私和企业商业秘密问题框架处理涉及用户隐私和企业商业秘密问题。“三个大模型”分别包括：公共大模型，使用公共开放的数据进行训练；私域大模型，先用互联网通用数据训练，再用企业数据进行训练，最后集成包含企业知识的向量数据库信息，来自现有企业子系统(如 ERP、CRM 和 MES)；个人大模型，通

30、过裁剪和量化等方法来缩小模型，同时保证性能。在做用户任务之前，需要先用“数据安全和隐私管理”模块评估任务的隐私级别。不涉及隐私的一般任务将被发送到公共大模型；涉及隐私的任务，则需要进行任务理解、任务拆分、敏感信息脱敏和反脱敏，并用私域大模型和个人大模型来完成。联想表示，联想表示，AIPCAIPC 需要能够运行个人大模型，并具备更强算力，支持异构计算需要能够运行个人大模型，并具备更强算力，支持异构计算。11 月 22 日，联想集团董事长兼 CEO 杨元庆在财经年会上解释个人大模型是指部署在个人智能设备或家庭服务器上，使用存储在本地的个人数据进行推理和学习的人工智能基础模型。在此基础上，他定义 A

31、IPC 需要具备五大核心特质：AIPC 能够运行经过压缩和性能优化的个人大模型；具备更强的算力，能够支持包括 CPU、GPU、NPU 在内的异构计算；具备更大的存储，能够容纳更多个人全生命周期的数据并形成个人知识库，为个人大模型的学习、训练、推理、优化提供燃料；具备更顺畅的自然语言交互，甚至可以用语音、手势完成互动；具备更可靠的安全和隐私保护。端侧端侧 AIAI 能力是实现生成式能力是实现生成式 AIAI 全球规模化扩展的关键，端侧全球规模化扩展的关键，端侧 AIAI 快速发展倒逼端侧硬件性能升级快速发展倒逼端侧硬件性能升级。端侧AI 的演进与生成式 AI 需求密切相关，软件先行掀起了对于算力

32、、存储等硬件层面性能提升的需求浪潮，高通高通、苹果苹果等各大芯片龙头争先推出能够在端侧运行生成式 AI 模型的处理器芯片。11/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告1010 月月 2525 日，高通发布面向日，高通发布面向 WindowsWindows 1111 PCPC 的旗舰的旗舰 PCPC 芯片骁龙芯片骁龙 X X EliteElite，支持在端侧运行超过，支持在端侧运行超过 130130 亿参亿参数的生成式数的生成式 AIAI 模型模型。骁龙 X Elite 具备行业领先的 NPU，在众多支持 Windows11 的 PC 平台中拥有一流的 CP

33、U 性能和能效。其采用 4nm 工艺技术，采用定制的集成高通 Oryon CPU，12 核 CPU 性能可达到 x86处理器竞品的 2 倍，多线程峰值性能比苹果 M2 芯片高出 50%，GPU 算力可达 4.6TFLOPS，AI 处理速度达到竞品的 4.5 倍，异构 AI 引擎性能达 75TOPS，支持在终端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型，面向 70 亿参数大语言模型每秒生成 30 个 token。骁龙 X Elite 平台专为生成式 AI 打造，领先的终端侧AI 推理为 PC 体验来带变革。预计搭载骁龙 X Elite 的 PC 将于 2024 年中面市。1010 月月 31

34、31 日，苹果发布新一代日，苹果发布新一代 M3M3 系列芯片，其中系列芯片，其中 M3M3 MaxMax 支持开发数十亿参数的支持开发数十亿参数的 TransformerTransformer 模型模型。苹果 M3 系列芯片包含 M3、M3 Pro、M3 Max 三款，采用 3nm 工艺打造，配备下一代 GPU、更高性能 CPU、更快的神经引擎以及对更统一内存的支持。M3 系列芯片具有增强的神经引擎，可加速强大的机器学习模型。神经引擎比 M1 系列芯片快 60%，使人工智能、机器学习工作流程更快，同时将数据保留在设备上以保护隐私。特别是 M3 Max 支持高达 128GB 的统一内存，使 A

35、I 开发人员能够开发数十亿参数的Transformer 模型。2、处理器龙头客户端收入边际增长，处理器龙头客户端收入边际增长，AI 应用促进应用促进 PC 市场景气回升市场景气回升随着端侧随着端侧 AIAI 应用深化及终端应用深化及终端 AIAI 芯片陆续推出，芯片陆续推出，PCPC 换机周期有望得到加速换机周期有望得到加速。英特尔和 AMD 是全球个人PC 处理器领导者；据 Counterpoint 数据，2022 年英特尔 CPU 以近 70%的份额在笔记本电脑市场中占据主导地位；AMD 紧随其后，排名第二。结合英特尔和 AMD 最新业绩情况可以看到，其面向 PC 等客户端相关产品业绩收入

36、的边际增长预示着 PC 市场已逐步复苏回暖，景气度逐步上升。12/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告英特尔业务部门中客户端计算事业部面向个人英特尔业务部门中客户端计算事业部面向个人 PCPC 提供提供 CPUCPU 等产品等产品。英特尔业务部门包括客户端计算事业部(CCG)、数据中心与人工智能事业部(DCAI)、网络与边缘事业部(NEX)、Mobileye 事业部(Mobileye)和英特尔代工服务事业部(IFS)。其中，客户端计算事业部专注于长期的操作系统、系统架构、硬件和应用程序集成，提升 PC 功能；其主要产品是 Core(酷睿)处理器，包括专门

37、为笔记本电脑和台式机设计的处理器。FY23FY23 以来英特尔客户端计算事业部季度收入逐季增长，同比降幅持续收窄以来英特尔客户端计算事业部季度收入逐季增长，同比降幅持续收窄；FY3Q23 收入环比增长16.0%。据英特尔客户端计算事业部数据，FY1Q22-FY3Q23 公司客户端计算事业部收入及占比呈现先降后增趋势。客户端计算事业部是公司占比最高的业务，多数季度占比一半以上。FY22 特别是下半年客户端计算事业部收入下滑，主要由于宏观经济疲软对 PC 的潜在市场产生了负面影响，特别是在消费、教育和中小型企业市场。自 FY1Q23 起，公司客户端计算事业部收入逐季增加，环比涨幅分别为 17.6%

38、、16.0%，同比减幅亦加速收窄。FY3Q23 公司客户端计算事业部收入同比减幅收窄至 3.2%，环比增长16.0%。13/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告AMDAMD 业务部门中客户端部门面向个人业务部门中客户端部门面向个人 PCPC 提供提供 CPUCPU 等产品等产品。AMD 业务部门包括数据中心(DataCenter)、客户端(Client)、游戏(Gaming)、嵌入式(Embedded)四大部门。其中，客户端部门致力于为终端用户带来更好的系统稳定性、更强的性能和更高的功率效用，主要产品包括用于台式机和笔记本电脑的 CPU、APU和芯片组。

39、FY23FY23 以来以来 AMDAMD 客户端部门季度收入持续增长，同比降幅收窄至由负转正；客户端部门季度收入持续增长，同比降幅收窄至由负转正；FY3Q23FY3Q23 收入环比增长收入环比增长 45.6%45.6%。据 AMD 客户端部门数据，FY2Q21-FY3Q23 公司客户端部门收入及占比呈现先降后增趋势。FY2Q21-FY2Q22,客户端部门是公司占比最高的业务，占比达 1/3 以上。由于 2022 年 PC 市场需求疲软，以及 2022 年下半年 PC 供应链经历重大库存调整导致产品出货量下降，公司客户端部门收入在 FY3Q22 大幅下降。自FY1Q23 起，公司客户端部门收入逐

40、季增加，环比涨幅分别为 35.0%、45.6%，同比变化幅度逐渐由负转正。FY3Q23 公司客户端部门收入同比增长 42.4%，环比增长 45.6%。五、产业变革五、产业变革端侧大模型不断迭代，预计参数将持续提高端侧大模型不断迭代，预计参数将持续提高。目前多家智能机品牌旗下的旗舰机型均已在端侧落地了大模型，如 vivo X100 的 70 亿蓝心大模型。大模型的参数规模仍在升级进程中，Counterpoint 预测，本地大模型参数的上限将在 2024 年增长至 130 亿，在 2025 年增长至 170 亿。大模型参数规模的增长将进一步拓展生成式 AI 手机的能力，同样也会对硬件环节提出更高要

41、求，推动多个硬件环节升级，如算力规模、内存容量、电池续航与散热等。14/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告1、处理器：海外龙头持续加码处理器：海外龙头持续加码 AI 处理器，持续提高性能处理器，持续提高性能海外硬件龙头厂推出海外硬件龙头厂推出 AIAI 手机处理器，推动手机处理器，推动 AIAI 手机面世手机面世。2023 年末以来，高通高通和联发科联发科陆续推出面向手机终端的 AI 处理器，如高通的骁龙 8 Gen3、骁龙 8s Gen3 和联发科的天玑 9300、天玑 9300+，均支持在手机端运行 AI 大模型，助推 AI 手机面世。此外，高通还

42、推出了骁龙 7+Gen3，一定程度上表明 AI手机逐渐从高阶的旗舰机型向中高阶渗透，AI 处理器的推出不断助力 AI 落地手机端。高通和联发科积极迭代高通和联发科积极迭代 AIAI 处理器，处理器，AIAI 性能不断精进性能不断精进。高通骁龙 8 Gen3 将 Hexagon DSP 升级为了Hexagon NPU，并采用了全新的微架构，采用 4nm 工艺，下一代 8 Gen4 则有望采用台积电 3nm 工艺；天15/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告玑 9300+采用全大核 CPU 架构，八核 CPU 包含 4 个 Cortex-X4 超大核，最高频

43、率可达 3.4GHz，以及 4 个主频为 2.0GHz 的 Cortex-A720 大核，搭载第七代 AI 处理器 APU 790，拥有强大的生成式 AI 能力，率先在端侧支持 AI 推测解码加速技术，性能提升可达 10%。苹果苹果 A A 系列处理器晶体管数量、算力等持续创新高系列处理器晶体管数量、算力等持续创新高。2019 年，苹果发布 A13 芯片，采用 7nm 制程，晶体管数量为 85 亿，算力规模为 5.5TOPS，到 2023 年，苹果发布 A17 Pro 芯片，制程工艺为 3nm，晶体管数量达 190 亿，算力规模也提升至 35TOPS。2024 年 5 月 7 日，苹果发布 M

44、4 芯片，采用第二代 3 纳米制程工艺打造，总计集成 280 亿只晶体管，是 Apple 迄今最强大的神经网络引擎，运算速度最高可达每秒38 万亿次。M4 芯片的面世一定程度上展现了苹果在端侧 AI 的布局成果。未来随着苹果 A 系列芯片晶体管数量和算力规模持续提高，性能有望不断提升，带动消费者使用体验提高，加强自身产品竞争力。2、PCB：AI 处理器升级带动主板价值量提升处理器升级带动主板价值量提升随着端侧随着端侧 AIAI 处理器尺寸和制程逐渐升级，主板价值量有望提升处理器尺寸和制程逐渐升级，主板价值量有望提升。主要有以下几种可能的方式：和服务器端类似，由于芯片尺寸增加，加速卡面积大幅增加

45、，GB200 加速卡面积是 H100 的数倍，数据量大了之后，主板层数也是增加的趋势。16/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告目前手机主板主要采用 HDI 工艺，电脑主板主要为多层通孔板。升级为 AI 手机/PC 后，由于芯片制程的提升，主板的线宽线距需要缩小，普通 PCB 减成法最小线宽线距一般能做到 70-80m，HDI 在减成法基础上，通过激光钻微通孔、堆叠的通孔将最小线宽线距降至 40m 左右，采用 mSAP 工艺的 SLP 主板最小线宽线距则可以降至 20m 左右。根据目前已经上市的 AI 手机/PC 产品，判断电脑主板未来采用 HDI 的比

46、例有望上升。手机主板方面，安卓主要采取高阶 HDI，未来有望升级至 SLP，苹果自 iPhone X 后一直采用 SLP 主板，线宽线距 30m 左右，未来线宽线距有望进一步缩小。17/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告材料角度，高速化、轻薄化、散热性能好、省电、低损耗是发展方向材料角度，高速化、轻薄化、散热性能好、省电、低损耗是发展方向。传统的电路板采用玻纤布当做核心层，填充树脂固化，然后覆盖铜箔，厚度有一定限制。联茂联茂开发出新一代 SLP/HDI 用材料 RCC（ResinCoated Copper，背胶铜箔），可不使用玻纤布，直接用树脂固化然后

47、上下覆盖铜箔，这样减少了玻纤布的厚度，可使得 PCB 更轻薄，能够克服传统方案 15-20 微米最小厚度的限制，还能提高信号质量和效率，降低成本和重量。对于电脑主板而言，电脑越来越接近小型服务器，高速材料 M4、M6 也有望用于主板的制造。此外，FPC 作为手机/PC 各个模块和主板之间信号传输的媒介，未来在端侧运行大模型，需要接收大量音频、视频、图片数据，也将对 FPC 传输性能提出更高的要求，带动价值量的提升。3、电池：电池：AI 导致功耗增加，智能机续航是痛点导致功耗增加，智能机续航是痛点智能机电池容量整体呈现上升趋势智能机电池容量整体呈现上升趋势。Counterpoint Resear

48、ch 报告显示，全球智能手机平均电池容量已从 2018 年的 3000mAh 增加到 2022 年的 4500mAh，增加 50%。续航是自手机面世以来就被用户一直关注的重点，未来随着 AI 大模型落地端侧，大模型的运行会带来高能量的消耗，对于电池要求会继续提高，智能机电池容量有望继续提升。硅碳负极理论克容量优势明显，预计将是提升电池密度的重要升级方向硅碳负极理论克容量优势明显，预计将是提升电池密度的重要升级方向。目前主流消费电芯负极材料主要为石墨，其中天然石墨理论克容量高但成本较高。相比于石墨，硅基负极材料的理论克容量可以达到4000mAh/g，远超当下主流石墨负极 370mAh/g 的理论

49、克容量，但其材料性能有待进一步突破，硅碳复合材料预计是未来提升电池能量密度的发展方向之一。18/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告硅材料体积膨胀率较高，钢壳电池相较于铝塑膜可有效缓解膨胀硅材料体积膨胀率较高，钢壳电池相较于铝塑膜可有效缓解膨胀。硅材料的体积膨胀率为 320%，碳材料的膨胀率为 12%，随着手机电池负极材料向硅碳材料发展，体积膨胀率会相应变大。目前手机多采用软包电池，其外壳主要使用铝塑膜，而铝塑膜具有延展性，刚度很小，在电池内部受力时会鼓胀，导致电池出现膨胀现象，相比之下，钢壳的加工性、韧性和成型都非常优良，可以抑制电池膨胀。未来电池外壳

50、采用钢材料有望成为主流。目前已有部分手机品牌厂在其高端机型上采用了硅碳负极技术，如华为、荣耀、小米等目前已有部分手机品牌厂在其高端机型上采用了硅碳负极技术，如华为、荣耀、小米等。荣耀青海湖技术采用碳硅负极材料，通过原位气相沉积技术，实现了青海湖电池材料的合成。该电池相比常规石墨电池，在电池能力密度上提升了 12.8%，低压区电池容量提升 240%。2023 年 2 月，荣耀发布 Magic5 系列，其是首款搭载青海湖技术的智能手机，有着比一般旗舰手机更大的电池容量，更长的续航。华为华为于 2023年 3 月发布 P60 Art，搭载 5100mAh 硅碳负极电池，此后 Mate60 系列等机型

51、也搭载硅碳负极电池，有效提高电池容量和能量密度。19/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告根据目前已经发布的部分 AI 手机来看，华为华为、荣耀荣耀、三星三星、小米小米、OPPOOPPO、vivovivo 等推出的 AI 手机均进行了电池容量的升级，提升幅度略有不同。未来随着 AI 持续落地手机端、端侧大模型参数规模不断升级、AI 应用的持续推出等，电池容量有望持续升级，电池厂商或将受益。4、散热：散热材料持续升级，使用量和价值量双双提升散热：散热材料持续升级，使用量和价值量双双提升散热对于电子产品重要性较高散热对于电子产品重要性较高。电子元器件故障发生

52、率随工作温度的提高呈指数增长，温度每升高 10，系统可靠性降低 50%。目前，电子产品主流散热方式主要包括人工合成石墨散热膜、导热凝胶、热管、均热板、散热片、风扇、液冷等。手机中，典型的散热系统主要分为导热界面传热、均热板传热（VC）和石墨膜散热（石墨烯导热膜/人工石墨散热膜）。VCVC 均热板均热板+石墨及石墨烯等逐渐成为智能机主流散热解决方案石墨及石墨烯等逐渐成为智能机主流散热解决方案。手机散热发展历程大体分为三个阶段：最初以石墨散热膜为主，后逐渐发展为以热管散热为主，2018 年 10 月，华为华为推出 Mate 20 X，使用 VC均热板和石墨烯材料散热，此后以均热板散热为主、石墨及石

53、墨烯等散热技术为辅的散热方案逐渐成为主流。VC 均热板在散热效率方面极具优势，并加速向超薄化、结构简单化和低成本方向发展，技术持续迭代。三星三星 GalaxyGalaxy S24S24 UltraUltra 散热效果显著提升散热效果显著提升。随着端侧大模型参数规模不断提升，相关数据量和计算量需求呈爆发式增长，会产生发热等问题，散热管理愈发重要。一般来说，VC 均热板面积越大，就能越好地减少发热点，以三星 Galaxy S24 Ultra 为例，其均热板面积显著加大，同时额外加入石墨散热片。根据 PBKreviews，三星 Galaxy S24 Ultra 用于散热的均热板，相比 S23 Ult

54、ra 大了 1.9 倍。未来随着AI 大模型加速落地智能机端侧，以及参数规模提升，预计会对散热提出更多要求，如均热板面积变大或石墨材料用量增加等，带动散热材料量价双升。六、相关企业六、相关企业1、春秋电子春秋电子：深耕笔记本电脑结构件制造，提供消费电子产品结构件模深耕笔记本电脑结构件制造，提供消费电子产品结构件模组及相关精密模具一站式服务组及相关精密模具一站式服务20/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告春秋电子致力于为客户提供消费电子产品结构件模组及相关精密模具从设计、模具制造到结构件模组生春秋电子致力于为客户提供消费电子产品结构件模组及相关精密模具从

55、设计、模具制造到结构件模组生产的一站式服务产的一站式服务。公司的主营业务为消费电子产品结构件模组及相关精密模具的研发、设计、生产和销售；公司的主要产品为笔记本电脑及其他电子消费品的结构件模组及相关精密模具。模具质量决定结构件产品质量，公司是模具质量决定结构件产品质量，公司是 PCPC 结构件供应商中较少拥有自主模具设计生产能力的公司结构件供应商中较少拥有自主模具设计生产能力的公司。结构件行业是典型的模具应用行业，模具质量的高低决定着产品质量的高低。模具设计与制造技术水平的高低，是衡量产品制造水平高低的重要标志之一，其主要体现在模具精度和模具设计开发的时间周期上。春秋电子依托模具制备经验，其模具

56、开发精度可达 0.008-0.015mm，子公司上海崴泓是中国模具工业协会第八届理事会理事单位，同时被授予“中国大型注塑模具重点骨干企业”称号，并被国内领先的家电及汽车厂商授予产品品质认证。深耕笔记本电脑结构件制造，车载镁铝结构件扬帆起航深耕笔记本电脑结构件制造，车载镁铝结构件扬帆起航。新能源汽车行业是新兴行业，新能源汽车的轻量化趋势也是较为明确的产业趋势，而镁铝合金的材料应用在新能源汽车的轻量化趋势中具有较多的应用场景，春秋电子多年来在镁铝合金的材料应用方面积累了丰富的经验和过硬的技术实力。2、华勤技术、华勤技术：全面拓展基于硬件的系统级软件服务，成长潜力十足全面拓展基于硬件的系统级软件服务

57、，成长潜力十足华勤技术是从事智能硬件产品的研发设计、生产制造和运营服务的平台型公司，在智能手机、平板电脑华勤技术是从事智能硬件产品的研发设计、生产制造和运营服务的平台型公司，在智能手机、平板电脑及笔记本电脑等产品领域奠定深厚底蕴及笔记本电脑等产品领域奠定深厚底蕴。华勤技术主要服务于国内外知名的智能硬件品牌厂商及互联网公司等，公司紧跟智能硬件产品的市场和业务趋势，抓住全球电子制造产业专业化分工的发展契机，在智能手机、平板电脑及笔记本电脑等产品领域奠定了深厚的底蕴。笔记本电脑领域，公司是唯一打破中国台湾同行垄断的公司笔记本电脑领域，公司是唯一打破中国台湾同行垄断的公司。公司从 2015 年战略布局

58、笔记本电脑市场，将智能手机等产品的轻薄化技术、窄边框设计、功耗设计与金属工艺等应用到笔记本电脑，在笔记本电脑业务领域，获得笔记本电脑头部品牌的认可，公司已与国内外知名终端厂商建立了良好的合作关系，进入一线笔记本电脑品牌供应链，公司是唯一打破中国台湾同行垄断并形成规模效应的公司，根据Digitimes 的数据显示，公司在 2023 年第二季度全球笔记本电脑 ODM 厂商出货量中进入前四位。全面拓展基于硬件的系统级软件服务，依托平台型地位形成多个增长曲线全面拓展基于硬件的系统级软件服务，依托平台型地位形成多个增长曲线。公司为客户提供整机的产品级方案设计制造的同时，从硬件的载体上全面拓展基于硬件的系

59、统级软件服务、关键零部件设计导入、全球产品级服务平台等多维的商业模式，从而构建平台型公司的属性和定位，建立多品类产品的技术和生产优势，建立起行业领先的综合能力。同时，得益于优秀的技术迁移能力和敏锐的商业嗅觉，公司将手机领域深厚的技术积累快速迁移至笔记本电脑、智能穿戴等新领域，进行行业横向扩张，不断开拓并形成服务器、汽车电子等业务的多个增长曲线。3、中石科技：热管理方案龙头，完善产业布局开启成长新周期中石科技：热管理方案龙头，完善产业布局开启成长新周期消费电子领域，公司提供高导热石墨产品、导热界面材料、热管等不同产品，基本涵盖了国内外主流手消费电子领域，公司提供高导热石墨产品、导热界面材料、热管

60、等不同产品，基本涵盖了国内外主流手机头部品牌客户机头部品牌客户。此外将战略布局 AR/VR 设备、折叠屏手机、智能投影等消费电子新兴赛道。在数字基建领域，公司业务涵盖服务器/数据中心、通信、安防设备等，目前已向国内外多家企业批量供货。在新能源汽车领域，目前公司已获得全球 Top3 某德系零部件企业、国内造车新势力小鹏的开发定点项目或供应商代码，根据客户的需求项目的落地，部分项目已经批量供货。在清洁能源领域，公司在光伏逆变器、风电变流器等应用场景中提供热模组、导热界面材料等产品，部分产品已经形成批量销售。21/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告4、珠海冠

61、宇：全球消费电池龙头，具备客户结构及规模化优势珠海冠宇：全球消费电池龙头，具备客户结构及规模化优势深耕消费电子市场，持续丰富产品覆盖领域深耕消费电子市场，持续丰富产品覆盖领域。公司消费类电池产品包括电芯及 PACK，涵盖笔记本电脑、平板电脑、手机等；动力类电池产品包括电芯、模组、PACK 和系统，涵盖汽车启停系统、电动摩托、行业无人机和新能源汽车高压电池等领域；储能类电池产品包括电芯、模组、PACK 和储能系统，涵盖家用储能、通讯备电、工商业储能等领域。公司具备较强的持续研发能力，截至 2023 年 6 月 30 日，公司拥有已授权有效国内专利 1493 项。全球消费电池龙头，客户结构及规模效

62、应优势明显全球消费电池龙头，客户结构及规模效应优势明显。手机方面，公司现有客户包括华为华为、荣耀荣耀、小米小米、OPPOOPPO、vivovivo、联想联想、中兴中兴等，23Q2 首次实现苹果手机电池产品的量产，根据 Techno Systems Research，2022 年公司智能手机锂离子电池的市场占有率为 7.43%，全球排名第五。公司消费类 PACK 业务持续稳步提升，2023H1 的消费类电芯 PACK 自供比例为 31.97%，同比上升 4.55 个百分点。同时，公司更大范围地拓展市场业务诸如智能穿戴设备、无人机、智能清洁电器、电动工具等新兴消费类电子产品，不断丰富公司的客户群体

63、业务实现快速增长，有效提升产品附加值。公司作为全球消费类电池龙头，具备客户结构及规模化优势，有望深度受益 PC 行业复苏和升级浪潮。5、唯捷创芯：唯捷创芯：PA 模组龙头，模组龙头，Wi-Fi 逐步发力逐步发力22/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告唯捷创芯主要产品包括发射端分立器件、发射端模组、接收端模组以及 Wi-Fi、车规等 PA 模组等。2019年公司获联发科联发科投资，后续逐步导入小米小米、OPPOOPPO、V VIVOIVO、荣耀荣耀等主流手机品牌。目前公司已获得多家品牌手机厂商入股，旨在强化供应链合作关系。根据 2023 年业绩快报显示，

64、公司总营收 29.82 亿元，同比增长 30.32%，归母净利润 1.05 亿元，同比增长 95.93%。PAPA 模组集成度不断提高，逐步强化全套模组供应能力模组集成度不断提高，逐步强化全套模组供应能力。公司成立早期产品以 2GPA 为主，后不断扩展至3G、4G、5G NRPA，且产品集成度不断提高。公司于 2020 年和 2022 年分别推出高集成度模组化产品 L-PAMiF（2021 年全球市占率 5.84%，国内第一）、L-PAMiD。在完成手机发射端产品的布局上（2023H1 发射端营收占比 89.5%），公司同步布局 LNA Bank，L-FEM，DRx，DiFEM 等接收端模组以

65、及 Wi-Fi6/6E/7射频前端模组，着力强化全套模组供应能力。公司率先发力公司率先发力 Wi-Fi7Wi-Fi7 产品，射频产品立足新领域产品，射频产品立足新领域。公司第一代 Wi-Fi7 已正式开始推广，成为国内较早推出 Wi-Fi7 射频前端产品并完成新标准产品化的公司之一。除此以外，公司在车载和卫星通讯领域也获得新进展。公司在车载领域已与比亚迪比亚迪、移远通信移远通信等公司签订战略合作协议，正式进入车载射频前端芯片市场；卫星通信领域，长期来看卫星通信将成为智能手机标配。公司目前已成功推出手机端卫星 PA类产品，未来营收贡献增长可期。6、中科创达：端侧中科创达：端侧 AI 落地有望为中

66、科创达带来新业务增长动力落地有望为中科创达带来新业务增长动力端侧端侧 AIAI 落地有望为中科创达带来新业务增长动力落地有望为中科创达带来新业务增长动力：公司自 2008 年开始在安卓系统上与高通高通建立深度合作，积攒了丰富的合作开发经验和能力，形成了从硬件驱动、操作系统内核、中间件到上层应用的全面自主知识产权体系。端侧 AI 的持续落地有望为公司业务带来新的增长驱动力：芯片厂商侧，公司与芯片厂商共同建立和运营联合实验室，提供驱动开发、系统优化、测试认证等服务，协助芯片厂商建立相关生态系统；终端厂商侧，AI 大模型在端侧的部署通常伴随搭载新一代的硬件平台，从而带来系统开发、硬件调优等方面的需求

67、。公司在端侧公司在端侧 AIAI 领域已有布局领域已有布局：2023 年底，公司即实现了在搭载高通 8 系列芯片平台的边缘设备上实现LLaMA-2130 亿参数模型的稳定运行，成为业内首家取得此突破的大模型企业；2024 年 3 月，公司作为英特尔生态合作伙伴，受邀出席英特尔 2024 全新商用客户端 AIPC 产品发布会，并在英特尔酷睿 Ultra处理器上展示了其在端侧模型应用的最新成果，魔方智能法律助手；2024 年 5 月，在联想商用 AIPC 产品大赏会议上，公司实现了 AIPC 法律助手在联想 ThinkPad X1 Carbon 上的应用。7、长盈精密：长盈精密：MR+钛合金业务进

68、展顺利，新能源放量修复盈利能力钛合金业务进展顺利，新能源放量修复盈利能力23/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告公司主要面向消费电子精密零组件及新能源产品零组件两大主营业务，业绩有望持续恢复公司主要面向消费电子精密零组件及新能源产品零组件两大主营业务，业绩有望持续恢复：消费电子精密零组件：23 年 Q4，MR 项目顺利实现量产，安卓客户智能手机钛合金结构件项目也顺利实现量产，在交货速度和良率等方面取得客户高度认可，为后续新项目的拓展奠定了坚实基础。公司借助在新材料和新工艺的精密制造能力，切入苹果、安卓大客户，覆盖 XR、PC、手机多种智能终端，受益 A

69、I 浪潮下消费电子复苏趋势。新能源产品零组件：四川宜宾、四川自贡、江苏常州、福建宁德的动力电池结构件生产基地产能逐步释放，2023 年公司氢燃料电池双极板实现批量出货，并为多家重大装备客户提供研发、模具等服务，同时墨西哥合作工厂也已通过客户审核，并开始承接客户订单，新能源业务有望持续快速增长。七、发展趋势七、发展趋势1、AI 正持续向端侧靠近，端侧正持续向端侧靠近，端侧 AI 或将迎来黄金增长期或将迎来黄金增长期AIAI 正持续向端侧靠近，从手机到电脑再到汽车等产业都将迎来转折正持续向端侧靠近，从手机到电脑再到汽车等产业都将迎来转折。生成式 AI 发展之初，由于计算规模巨大，运算处理基本都汇集

70、在云端进行。如今为了提升用户的体验，AI 能力需要落地到数十亿终端设备，成本必将大幅提升。因此，AI 处理重心正不断向边缘转移，混合 AI 成大势所趋，多家科技巨头盯上各类端侧 AI 应用，已竞相布局。产业链推进端侧产业链推进端侧 AIAI 应用不断扩展外延，终端落地逐步启动应用不断扩展外延，终端落地逐步启动。端侧 AI 的发展离不开全产业链的推动，从芯片算力增强、模型优化到软件厂商适配以及终端厂商的落地应用，每一个环节都是推动端侧 AI 发展的重要因素。这种全产业链的合作模式，有助于加速端侧 AI 技术的创新和应用落地。例如，高通高通、联联发科发科等芯片厂商发布支持端侧 AI 大模型运行的芯

71、片新品，均对 AIPHONE 的落地起到重大推动作用。端侧 AI 在智能驾驶、智能家居设备、智慧安防、消费电子（手机/PC 等）以及其他物联网(IoT)设备中有广泛的应用，正成为驱动 AI 行业创新的核心力量。同时，端侧 AI 不仅仅局限于特定的技术领域，而是正逐步渗透到更广泛的行业和应用场景中。24/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告端侧端侧 AIAI 是是 AIAI 发展下一阶段，或将迎来黄金增长期发展下一阶段，或将迎来黄金增长期。随着硬件性能的提升和算法的优化，端侧 AI 正在逐渐成为移动设备和智能设备中不可或缺的一部分，推动着个性化服务和智能交

72、互的发展。目前，很多模型越做越小，可以直接进入手机运用。未来，云端协同将成为重要趋势，大模型用户量的增长将主要依靠端侧，AI 终端将逐步成为主流趋势，市场也将迎来爆发。IDC 将具有 AI 处理功能的芯片的终端设备定义为 AI 终端。IDC 预测，2024 年中国终端设备市场中，将有超过半数的设备在硬件层面具备针对AI 计算任务的算力基础，至 2027 年，这一比例将进一步攀升至接近 80%的水平，并进入平稳提升阶段。2、端侧端侧 AI 发展，发展，AIPC/Phone 将开启新时代将开启新时代端侧端侧 AIAI 核心在于手机和核心在于手机和 PCPC，AIAI 手机手机和和 AIPCAIPC

73、 将开启新时代。从今年将开启新时代。从今年 2 2 月份举行的世界移动通信大会，月份举行的世界移动通信大会，高通展示了其手机端离线运行大模型，到高通展示了其手机端离线运行大模型，到 5 5 月份微软开发者大会高通展示其月份微软开发者大会高通展示其 PCPC 运行运行 AIAI 大模型，再到近大模型，再到近期英特尔、联想等发布期英特尔、联想等发布 AIPCAIPC 加速计划、发布首款加速计划、发布首款 AIPCAIPC 等，可以看出，国内外厂商持续发力等，可以看出，国内外厂商持续发力 AIAI 手机手机和和AIPCAIPC，端侧，端侧 AIAI 将走入新的时代将走入新的时代。AIPC 方面，20

74、23 联想 TechWorld 创新科技大会进行了端侧大模型与云端大模型的比较。两个模型同时进行斯德哥尔摩音乐节的规划，生成速度差异不大。值得注意的是，端侧 AI 的规划内容更加个性化，可以将家庭地址、酒店偏好等考虑进去；10 月 19 日，英特尔英特尔宣布启动 AIPC 加速计划，该加速计划旨在为相关软硬件供应商提供英特尔的资源，共同推动 AIPC 产品、方案落地，具体而言，通过利用 IntelCore Ultra 处理器的技术和兼容硬件，围绕相关资源，实现 AI 和机器学习（ML）应用性能最大化，进而催生全新的使用案例，推动 AIPC 解决方案连接到更广泛的 PC 产业。英特尔预计其将与包

75、括 Adobe 在内的 100 家独立软件供应商进行合作，发展 300 多项 AI 加速功能，计划将在音频效果、内容创建、游戏、安全、直播、视频协作等方面继续强化 PC 体验。据计划目标，其将在 2025 年前为超过 100 万台 PC带来人工智能（AI）特性。AI 手机方面，10 月 4 日，谷歌谷歌发布 Pixel8/Pro 系列，搭载了 Tensor G3 和 Titan M2 安全芯片。Tensor G3 AI 芯片可运行更复杂的机器学习模型，强化了 Pixel 8/Pro 系列的 AI 增强功能，使虚拟助理说话更自然，并有拦截骚扰电话、转录语音和紧急服务功能。Pixel 8 Pro

76、号称是第一款直接在设备25/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告上运行谷歌 AI 模型的手机，其计算量是 Pixel 7 上最大 ML 模型的 150 倍；10 月 26 日，小米小米 14 系列发布，其首发搭载高通最新一代移动芯片骁龙 8Gen3，能效比提升显著，AI 性能提升 98%。通过本地端运行大模型，提升了隐私性，并实现 AI 妙画、AI 搜图、AI 写真和 AI 扩图等一系列功能。其中，AI 写真功能可通过对多张照片的学习，创作出全新的照片作品；在 14 系列的 WPS 上，也支持输入主题一键生成 PPT 演示文稿，也能进一步细化调节，例如更

77、改主题风格、单页美化、更改字体、更改配色、生成演讲稿等等，解决了用户使用 PPT 制作难度大、耗时长的办公难题。AI 手机也呈现“去屏幕化”的可穿戴 AI 趋势。Humane 是一家由苹果前员工创立的人工智能公司，主要投资方包括 OpenAI（最大股东）、微软和高通等。北京时间 11 月 10 日凌晨，其发布 Humane AI Pin 产品，AI Pin 内置高通芯片，1300 万像素摄像头，可以外放声音，也能连接蓝牙耳机，主机和电池分离。其中主机部分重 34g，电池重 20g。该设备运行在 T-Mobile 网络上，并可以访问微软和 OpenAI 的 AI 模型，并在 11 月 16 日优

78、先在美国市场开启订购。Humane AI Pin 强调“Take AI with you everywhere”，在今年 4 月的 TED 演讲上，联合创始人在台上演示了 Ai Pin 的雏形。Ai Pin 呈现小型化、智能化的特点。其可用作语音助手：打电话、推送当天的自动总结；也可作为搜索引擎。疫情以来，由于消费需求疲软和库存调整，全球智能手机出货量下滑，2023 年前三季度为 8.4 亿部，仅为 2022 年同期的 85%，但可以看出，22 年年底以来，全球智能手机销量下降幅度开始缩窄，2023 年三季度，全球智能手机销量重回正增长；另一方面，从微软财报可以看到，其个人电脑业务，也在 24

79、 财年 1 季度（23Q3）实现同比正增长，这也是从 23 财年 2 季度以来微软个人电脑业务重新回归正增长。可以看到全球手机与电脑业务有复苏迹象，预计 AI+Phone/PC 在进一步推动行业颓势逆转的同时，也有助于带动其自身起量。26/262024 年年 6 月月 14 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告八、参考研报八、参考研报1.浙商证券-电子行业端侧 AI 深度跟踪报告：2024AI“下凡”2.浙商证券-计算机行业端侧智能系列报告（1）：AIPC 元年开启3.华金证券-消费电子行业动态分析：手机显著受益端侧 AI 兴起，相关芯片需求持续增长4.中信证券-电子行业端侧 AI 专题：

80、AI 大模型时代，智能终端进化论5.国信证券-端侧 AI 行业动态点评：产业链推进端侧 AI 应用，终端落地逐步启动6.兴业证券-电子行业：AI 加速落地智能机端侧，硬件多个环节迎量价齐升7.中信建投-人工智能行业动态报告：端侧 AI 变革将至，迎接 AIPC/Phone 时代8.中信证券-电子行业端侧 AI 专题：AI 大模型时代，智能终端进化论9.国信证券-AI 终端行业专题：从大模型到智能体，端侧算力助力 AI 规模化应用10.中信证券-科技行业产业 2024 算力投资策略：多模态推动技术迭代，国产化助力产业成长11.东吴证券-电子行业深度报告：AI 终端行业深度，AI 应用落地可期，终端有望迎全面升级12.中信建投-手机行业深度：AI 终端系列报告二，AI 开启智能手机新时代13.中信建投-人工智能行业：AI 下半场，应用落地，赋能百业免责声明：以上内容仅供学习交流，不构成投资建议。