人工智能系列报告：端侧智能行业：人工智能重要应用，产品落地爆发在即

业 研 行DONGXING 究 SECURITIES 东 证 券 兴端侧智能行业： 股 有 份人工智能重要应用，产品落地爆发在即 限 公 证 司——人工智能系列报告—— 券 研分析师刘航联系方式：021-25102913执业证书编号：S1480522060001 分析师 张永嘉 联系方式：010-66554016 执业证书编号：S1480523070001 分析师 刘蒙 联系方式：010-66554034 执业证书编号：S1480522090001 分析师 石伟晶 联系方式：021-25102907 执业证书编号：S1480518080001 究报告 东兴科技团队 2024年9月27日 端侧智能具备多重优势，前景广阔，是AI的重要落地场景。端侧智能是在终端设备一侧进行智能化处理和决策，将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上。其优势包括增效（低延迟、脱机可用、分布式计算）、降本（节能高效、成本效益）、安全（稳定、数据安全）、个性化等。当前主要落地场景包括AIPC、AI手机、AI可穿戴设备、AI智能家居、AI智能汽车、AI工业设备等，市场前景广阔， 政策、技术、需求多维共振叠加新品刺激，行业步入发展快车道。政策端：近年来，国家出台了一系列利好政策，推动人工智能行业的发展。技术端：处理器、内存、电池、散热、软件等技术的进步助力端侧AI落地，如NPU异构方案为AIPC提供充足算力，轻量化模型让本地部署成为可能，端云结合赋能手机功能落地等。行业催化：苹果发布iPhone16系列，全系适配AppleIntelligence；华为发布三折叠新品，全联接大会召开，AI为重头戏，这些新动作有望大幅提振市场情绪。 生态效应显著，把握高通、华为两大主线。高通生态方面，高通依托先发优势和专利在通信芯片方面构筑壁垒，通过专注芯片研发、捆绑销售以及抓 住移动互联网发展机遇实现份额提升，开放生态合作进一步强化壁垒，在手机、物联网、汽车等领域实现技术迁移，展现端侧智能优势。华为生态方面，华为作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，坚持技术驱动，围绕鸿蒙、鲲鹏、昇腾、云计算等业务构筑开放生态。华为持续推进“全面智能化”战略，积极把握生成式AI同终端产品深度结合的创新浪潮，在端侧智能方面保持开放生态。 投资建议：我们认为随着华为全联接大会、苹果秋季发布会、MetaConnect2024等大会的召开以及以人工智能为卖点的产品陆续问世，消费者对端侧智能的认知及接受度将逐步提高，具备先发优势及较强产品力的企业将受益行业发展，实现业绩增长。从竞争优势与发展确定性的维度我们推荐高通 产业链与华为产业链两条主线，高通方面，推荐与其深度绑定、全面合作的中科创达，同时认为德赛西威、商汤、移远通信、华勤技术等公司有望受益于行业发展；华为方面，在当前全球环境不确定性加剧、国内推进科技自立自强的大背景下，华为作为国内科技领域的绝对龙头兼具信创与新质生产力发展的双重逻辑，华为的鸿蒙、欧拉操作系统与鲲鹏、昇腾算力基础设施协同加速发展，在该逻辑下，我们认为软通动力、中软国际、科大讯飞、润和软件、拓维信息、常山北明等公司有望受益于行业发展。 风险提示：行业竞争加剧；海外地缘政治影响；华为新产品发布节奏低于预期；华为新技术研发进度低于预期；人工智能协同作用不及预期等。 ❀端侧智能：人与人工智能交互的更优窗口 ❀政策、技术、需求多维共振叠加新品刺激，行业步入发展快车道 ❀生态效应显著，把握高通、华为两大主线 ❀投资建议与风险提示 端侧智能是指在终端设备一侧进行的智能化处理和决策。它将人工智能算法和计算能力直接部署在边缘设备上，如智能手机、PC、智能家居、可穿戴设备、汽车、工业传感器等，使这些设备能在本地进行数据处理和分析，无需将大量数据传输到云端进行处理。这些终端通过内置的AI算法和硬件支持，实现了语音识别、图像处理、自然语言理解、预测分析等功能，提升用户体验和设备性能。 端侧智能区别于传统AI的关键在于，AI终端采用大模型端侧部署或端侧部署与云端部署相结合的模式，而非完全依赖云端大模型。在AI终端上，云端大模型为端侧提供支持，复杂计算任务可以在云端完成，然后将结果传输到端侧设备。而端侧大模型在本地设备上运行，负责相对简单的任务，实现更快速的响应和更好的隐私保护。 1端侧智能：人与人工智能交互的更优窗口 图:云端大模型与端侧大模型对比 运行在数据中心或云计算平台上的大型模型，通常拥有强大的计算能力和大量的存储资源，能够处理大规模数据，进行复杂的计算和训练，提供强大的AI服务，但存在定制化程度低、隐私无法保证、使用必须联网等缺陷。 云端大模型 资料来源：about云，东兴证券研究所 端侧大模型 图:AI终端的关键技术特征 运行在本地设备上的模型，通常较小，但经过优化适应设备的计算和存储限制，特征是能够在本地设备上快速响应，提升隐私保护和数据安全，减少对网络连接的依赖。 资料来源：《华为AI终端白皮书》，东兴证券研究所 端侧智能依靠技术特性在多方面具备显著优势。增效方面，低延迟使得其在自动驾驶等即时反馈场景作用明显；脱机可用确保在无网 络时也能持续提供智能化服务；分布式计算与边缘计算架构结合，实现多设备协同工作，增强系统计算能力。降本方面，节能高效可降低能源消耗，成本效益显著是因为减少了对云端资源的依赖，降低了带宽和存储成本。安全方面，稳定的特性可避免因云端服务波动中断工作流；数据安全能降低数据泄露风险。此外，端侧智能还具有个性化优势，可本地分析用户行为，精准了解需求，提供个性化服务，更好地满足用户独特偏好和需求。 表:端侧智能的优势 优势类型 具体优势 描述 增效 低延迟 AI终端设备在本地处理数据，降低处理延迟，实现更快响应时间，在自动驾驶、智能家居和工业控制等即时反馈场景作用明显。 脱机可用 AI终端设备在无网络连接情况下仍能独立运行，确保在网络不稳定或断开时持续提供智能化服务，提高系统整体可靠性。 分布式计算 与边缘计算架构结合，实现大规模分布式处理，多设备、多节点环境下协同工作，增强整体系统计算能力与效率。 降本 节能高效 本地执行计算任务，减少与云端数据交互，降低能源消耗，提升整体系统能源效率，优化资源利用，减少对外部计算资源依赖。 成本效益 本地处理数据，减少对云端资源依赖，降低与云计算相关的带宽和存储成本，对大规模部署企业成本效益显著。 安全 稳定 调度本地大模型，避免因云端服务波动导致工作流中断，减少对云端模型依赖，使工作流程更稳定可控。 数据安全 本地处理敏感数据，避免上传至云端，降低数据泄露风险，增强隐私保护，在涉及个人信息和商业机密应用中尤为重要。 个性化 个性化 本地对用户行为细致分析，精准了解用户需求，提供个性化服务，更好适应用户独特偏好和需求。 资料来源：东兴证券研究所制表整理 表:AI终端主要品类及市场情况 品类 定义 市场渗透率 产品成熟度 技术难度 市场接受度 进入难度 产品成本 AIPC 内置AI大模型、搭载AI芯片、系统深度融合AI的新一代PC 较高 中等 较高 较高 较高 中等 AI手机 内置AI大模型、装配AI芯片、OS深度融合AI的新一代手机 较高 中等 较高 较高 较高 中等 AI可穿戴设备 搭载AI技术、端云结合的可穿戴设备，如AI 眼镜、AI手表等 较低 较低 较高 中等 中等 中等 AI智能家居搭载 AI技术的智能家居产品，如扫地机器人、 AI控制平台等 较低 较低 较高 中等 中等 中等 AI智能汽车 搭载AI驾驶、AI座舱管理等AI功能的新一代汽车 中等 中等 较高 中等 中等 较高 AI工业设备 可以在端侧进行数据采集和分析，用于工业 自动化领域的传感器 较低 中等 较高 中等 较高 较高 资料来源：东兴证券研究所制表整理 表:AI终端主要品类创新方向与主要参与者 品类 增量类型 技术及应用创新方向 主要参与者 AIPC 短中期进入高速增长阶段 个人知识库、本地大模型、NPU+GPU+CPU异构算力、轻量化模型边缘计算、端云结合、AIOS、创新交互模式、本地化训练、ARM架构……. 国外：英特尔、AMD、苹果、高通、戴尔、惠普等国内：联想、华为等 AI手机 个人智慧式助理、轻量化端侧中小模型、、NPUSoc、散热要求、内存要求、快速识图、人脸识别、AI影像、手机价值链重塑 国外：苹果、三星、谷歌等国内：华为、小米、荣耀、OPPO、vivo等 AI可穿戴设备 中长期具备稳定增量 AI+AR、智能眼镜、Risc-V架构、全场景使用、硬件＋AI 国外：苹果、Meta、三星等国内：华为、vivo等 AI智能家居 AI管家系统、边缘计算中心、AI家电、家居机器人 国外：苹果、亚马逊、谷歌、三星等国内：小米、华为、科大讯飞、海尔等 AI智能汽车 智能驾驶、智能座舱、智能网联 国外：特斯拉、英伟达、高通等国内：华为、蔚来、小鹏、理想、地平线等 AI工业设备 温度传感器、压力传感器、位移传感器等 国外：ABB、霍尼韦尔、西门子等国内：华为、海尔卡奥斯、拓斯达等 资料来源：前瞻产业研究院、腾讯、网易、同花顺、上观、东兴证券研究所制表整理 AI终端具有广阔市场前景。依托PC、手机、可穿戴设备、家居、汽车等多个品类，AI终端在短、中、长期均有增长曲线。 AIPC方面，传统PC渗透率已接近天花板，AIPC带来智能化体验或创造新增长点。IDC预测，AIPC在中国PC市场中新机的装配比例将在未来几年中快速攀升，将于2027年达到85%，成为PC市场主流。随着行业龙头在2024年发布新一代AIPC，2024年AIPC出货量占比将由不足10%跃升过半，成为AIPC爆发元年。 AI手机方面，根据中国报告大厅预测，2024年AI手机的渗透率预计将达到16%，预计2026年AI手机出货量超过4.7亿部，渗透率将达到38%， AI大模型与智能手机结合有望驱动新一轮换机周期，引领行业发展趋势。 1.3.1端侧智能行业空间及展望——PC、手机 图:AIPC：出货量与渗透率齐飞，2024成爆发元年 资料来源：AIPC产业白皮书，IDC，东兴证券研究所 图:AI手机：伴随手机市场回暖，稳步快速增长 资料来源：中国报告大厅，东兴证券研究所 AI可穿戴设备方面，预计市场规模将从24年的419亿美元增长至28年的1207亿美元，CAGR达30.3%。预测期的预期增长可以归因于消费者对可穿戴设备的兴趣激增、与智能手机的集成增加、医疗保健应用程序的扩展、远程患者监测的增加、生物识别认证的集成、智能服装解决方案的增长以及老年人护理可穿戴设备的开发。预测期内预计的主要趋势包括灵活显示技术的进步、传感器技术进步、小型化技 术创新、与AR的集成、人工智能驱动的可穿戴助手以及5G连接的集成。 AI智能家居方面，2023年全球智能家居市场规模达1238亿美元，预计到2032年市场将达3,456亿美元，CAGR为12.1%。在智能手机日益采用、高速互联网的广泛使用、对能源效率的日益关注和技术进步（如物联网和人工智能的整合）的推动下，市场正在经历稳步增长。 图:全球AI可穿戴设备市场规模（十亿美元） 资料来源：《全球AI可穿戴市场报告》，东兴证券研究所 图:全球智能家居市场规模预测（十亿美元） 资料来源：《全球AI家居市场报告》，东兴证券研究所 AI汽车方面，根据IDC预测，我国乘用车市场中新能源车市场规模将在2028年超过2,300万辆。随着以比亚迪为首的新能源品牌对产品的布局在更加广泛的价位段全面铺开，以及小米、智界等品牌的强势入局，中国乘用车市场电动、智能化的进程继续稳定推进。随着新能源汽车市场规模的增长，依靠汽车供应链厂商使用AI提高生产力、辅助驾驶与智驾发展等因素， AI工业设备方面，2019年全球制造业人工智能市场规模为81.4亿美元，预计到2032年将达到6951.6亿美元，期间CAGR达37.7%。这一显著增长表明人工智能技术在制造业中的采用不断增加。人工智能技术的进