炒股就看金麒麟分析師研報，權威，專業，及時，全面，助您挖掘潛力主題機會！

（來源：華泰證券研究所）

2025年主線：AI ASIC起步+端側落地、高階智駕普及、自主可控新階段

2024年電子行業在AI催化以及消費電子需求復蘇推動下景氣度持續上行。展望2025年，我們看好三大投資主線：1）云廠自研AI算力芯片放量以及AI端側持續落地，云廠加速推出推理/訓練側自研芯片，端側智能手機/眼鏡作為AI Agent載體落地將進一步拉動產業鏈需求；2）高階智駕向下普及帶來硬件產業鏈需求提升，我們看好比亞迪發力低價車型智駕標配，自主品牌開始加速智能化進程；3）自主可控進入新階段下的投資機遇，國內設備廠國產替代走向高端化與平臺化，同時國產化向上游零部件與材料環節延伸。

AI：云廠自研芯片加速放量，AI+手機/眼鏡等終端將率先落地

2H24起，AI訓練端Scaling law逐步收斂，市場更多關注AI應用落地進度以及在端側硬件終端的創新。我們觀察到：1）AI算力：為提升效益并減輕對英偉達依賴，云廠加大推理/訓練自研芯片推出，據產業鏈調研，我們預計25年亞馬遜自研芯片放量增速有望最高。2）AI終端：現階段手機硬件制約影響并不大，核心在于手機終端大模型的使用體驗感增強，蘋果、三星、華為等品牌廠不斷錘煉自身大模型能力，25年手機終端軟硬件升級趨勢相對確定。此外，AI眼鏡技術迭代路徑清晰，我們看好眼鏡硬件迭代+AI Agents生態崛起+用戶心智突破三重邏輯共振。

汽車電子：比亞迪大規模發力，高階智駕開始向下普及

過去兩年以NOA為代表的高階智駕功能主要集中搭載在蔚小理、華為、小米等新勢力品牌中，集中在20萬以上市場上。但隨著小鵬MONA熱賣、特斯拉FSD有望入華，帶給自主品牌更為迫切的加碼高階智駕的需求，特別是在其主力市場10-20萬價位段。4Q24開始，市場逐步關注比亞迪的發力高階智駕的規劃。目前比亞迪L2+搭載車型主要系騰勢、仰望以及漢、海豹等20萬以上新改款車型中，在10-20萬的主銷市場（1-3Q24占比65%）有較大滲透空間。我們看好比亞迪發力高階智駕帶來硬件產業鏈的需求提升，同時加速行業頭部自主品牌的跟隨動作。

自主可控：關注先進封裝及設備材料國產化的投資機遇

1）我們認為2025年國內在地化生產趨勢有望持續，我們測算全球主要非大陸的代工企業若分別轉移50%/70%的訂單，對應市場達59.7億/83.6億美元；2）國產AI芯片持續發展，先進封裝重要性日益凸顯。3）設備環節國產替代已邁過早期0-1階段，設備公司訂單先進制程占比逐步提升，核心設備突破穩步進行，龍頭設備公司走向平臺化。此外國產替代沿產業鏈往上游零部件等環節傳導，材料國產替代也逐步走向高端化。

風險提示：中美貿易摩擦升級風險，電子產品滲透率不及預期風險，AI技術發展不及預期。

AI：云廠自研芯片加速放量，AI+手機/眼鏡等終端將率先落地

2H24起，隨著AI訓練端Scaling law邊際收斂，市場重心更多關注在2025年1）AI能否有實質性的商業化落地，包括海外大型云廠商能否通過AI對現有存量業務實現降本增效；2）云廠自研ASIC的進展，是否會對英偉達GPGPU架構產生沖擊；3）AI端側的落地，我們認為最值得關注的是AI手機和AI眼鏡兩大創新。

AI算力：云廠商自研芯片加速起量，帶動AI加速計算芯片市場結構變化

伴隨大型云服務商對AI計算需求日益增多，將更加追求AI加速芯片的成本效益。微軟、谷歌、亞馬遜等越來越多云服務商紛紛加速推理和訓練側自研芯片推出。根據產業鏈調研，我們預計2025年亞馬遜自研芯片出貨量增速有望領先，亞馬遜近期宣布和Anthropic的合作，未來Anthropic將使用一個搭載數十萬顆亞馬遜自研芯片算力集群，芯片數量達其現有算力集群五倍以上，將帶動亞馬遜自研芯片加速放量。云廠商加速自研加速計算芯片大勢所趨，產業鏈相關公司參考研報原文。

CSP廠商自研加速計算芯片主要基于ASIC技術路線，兼具高性能、低功耗等優勢。AI加速芯片基于不同設計架構存在多條技術路線，目前主要包括GPU（圖形處理單元）、ASIC（專用集成電路）、FPGA（現場可編程門列陣），三者在通用性、靈活性和性能上各具優勢。其中，相較GPU，ASIC加速計算芯片針對特定應用場景設計具備高性能和低功耗特點，其專用性優勢更利于云服務商的軟件適配，并且伴隨AI應用需求量快速增長能分攤ASIC芯片前期較大研發成本，可同時兼具成本、效率等優勢，成為CSP廠商自研AI加速芯片主要選擇。我們認為，ASIC定制加速卡以及GPGPU會長期并存，ASIC可以針對特定工作負載提供性能優化，并從對NVIDIA的過度依賴中實現多元化，但GPGPU仍將承擔云服務主要工作負載。

Marvell預計數據中心定制加速計算芯片市場規模有望從2023年66億美元增長至2028年429億美元，2024-2028年CAGR=45%。2022年8月ChatGPT發布以來，全球AI大模型發展持續加速，并帶動中外科技企業的算力軍備競賽。英偉達作為AI算力芯片龍頭廠商，2023年其數據中心收入達475億美元，較2022年（150億美元）增長2倍以上。英偉達憑借高性能的的GPU產品和高粘性的CUDA生態在AI算力芯片市場占據主要份額。但伴隨大型云服務商對AI計算需求日益增多，將更加追求AI加速芯片的成本效益，微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等越來越多云服務商紛紛加速布局ASIC定制化加速卡。Marvell預計到2028年定制化加速計算芯片市場規模將從2023年的66億美金增長至429億美金，對應2024-2028年對應年復合增速為45%，在AI加速芯片市場占比提升至25%（2023年占比為16%）。

谷歌、亞馬遜起步較早，微軟、Meta等亦紛紛入局。追求成本效益，以及擺脫對英偉達的過度依賴成為CSP大廠等科技公司加速自研芯片主要原因。進度上，谷歌、亞馬遜布局較早，態度積極；微軟、Meta起步相對較晚，正加速追趕。目前，谷歌自研TPU已廣泛應用于內部推理、訓練工作負載，其自研芯片不僅支持自用，同時還支持對外提供TPU云服務。亞馬遜自研芯片旨在為客戶提供更具性價比、更高能效云服務，包括Graviton服務器CPU，以及Inferentia和Trainium系列AI芯片，目前亞馬遜云服務廣泛使用自研和外購芯片。微軟首款自研AI芯片推出時間相對較晚，OpenAI、Copilot應用等需求成為微軟自研芯片布局重要驅動力，目前公司云服務同樣廣泛使用自研和外購芯片。Meta于2023年推出首款自研AI芯片MTIA，主要用在模型推理，可協助優化Facebook和Instagram上內容排名/推薦，數據中心訓練仍采用英偉達為主。

谷歌：自研AI芯片投入最早，已獲蘋果等客戶認可

新一代產品性能可對標H100，持續完善軟件生態筑強優勢。谷歌于2016年Google I/O大會上發布第一代TPU產品，且TPUv1于2015年便已在內部開始部署上線，此后，谷歌持續推進自研TPU的迭代更新。2024年5月，公司發布第六代TPU產品Trillium，并計劃于2024年下半年開始向其云客戶提供相關服務。硬件性能上，谷歌Trillium產品，可實現BF16/INT8峰值算力926T/1852T，對標英偉達2023年發布的H100（989T/1978T），產品代際差距在一代之內。軟件生態上，谷歌AI生態系統包含多種開發工具和框架，如TensoFlow、TPU Estimator和Keras等。其中，TensorFlow為谷歌開源深度學習框架，提供高級編程接口和工具集，可助力開發者更輕松地利用TPU芯片性能優勢，并加速其應用的部署和執行。

廣泛應用于內部推理/訓練工作負載，且獲蘋果等客戶認可。自2015年首次部署TPU以來，谷歌內部推理/訓練工作逐步轉至由自研TPU承擔。公司Gemini模型便完全基于其第四代和第五代TPU訓練，同時，Imagen 3、Gemma 2等亦均經由TPU訓練并提供服務。此次外，谷歌基于TPU的云服務也得到越來越多客戶使用認可。谷歌發布Trillium TPU的同時，表示包括自動駕駛汽車公司Nuro、藥企Deep Genomics以及德勤等均將采用該TPU相關服務。2024年7月，蘋果發布論文稱其使用2048片TPUv5p芯片用以訓練27.3億參數的設備端模型AFM-on-device，以及使用8192片TPUv4芯片用以訓練其為私有云量身定制的大型云端模型AFM-server。

亞馬遜：自研CPU持續迭代，Anthropic等合作助力AI芯片快速起量

自研CPU已迭代至第四代，累計出貨超200萬顆。2018年，亞馬遜發布第一款基于ARM架構的自研CPU，并持續推進自研CPU迭代升級，2018年至2023年5年期間，亞馬遜自研CPU Graviton系列已迭代至第四代。其中，2023年發布的Graviton4內核采用業內領先的Neoverse V2架構，核心數達96個，相較上一代產品綜合性能提升30%，內存帶寬提升75%。相較x86架構CPU，基于ARM架構的Graviton系列兼具更低功耗和更優成本優勢。SAP通過使用 Graviton服務，實現35%成本降低以及45%的碳排放量減少。截止2023年，亞馬遜科技已擁有超150種基于Graviton計算實例，全球超5萬家企業和開發者進行使用，Graviton累計交付超200萬顆。

AI推理/訓練芯片同時布局，Anthropic等深度合作加速起量。亞馬遜AI芯片包含推理Inferentia和訓練Trainium兩個系列，其中，2023年發布的Trainium2可實現FP16/INT8峰值算力431T/861T，超過英偉達A100（312T/614T），較H100（989T/1978T）仍有一定差距。2024年Re:Invent大會，亞馬遜發布其新一代人自研AI芯片Trainium 3，采用3nm工藝，性能Trainium 2高2倍以上，且能效比提升約40%，公司預計將于2025年底上市，將進一步縮小與英偉達最先進產品差距。公司與Anthropic等AI初創公司深度合作加速AI芯片放量，2024年12月，Anthropic宣布未來將使用一個搭載數十萬顆亞馬遜自研芯片算力集群，芯片數量達其現有算力集群五倍以上，此外，此前Databricks亦與亞馬遜簽訂協議承諾將使用Trainium芯片。

微軟：自研AI芯片較晚起步，率先支持內部AI應用

2023年微軟推出Maia100和Cobalt 100兩款自研芯片，其中，Maia100 AI芯片為公司第一款自研AI芯片，其MXint8/MXFP4算力分別達1600T/3200T，據Semianalysis，Maia100性能可接近英偉達H100和AMD MI300X水平，內存帶寬僅為1.6TB/s，較H100和MI300X仍有一定差距。Maia100已在微軟搜索引擎Bing、Office AI產品上進行測試，此外，OpenAI亦率先進行試用，用于GPT-3.5 Turbo上測試。Cobalt100為基于微軟推出的第二代ARM架構CPU，采用Neoverse N2內核，整體性能相較上一代Azure芯片提升了40%，公司表示Cobalt100已在部分Teams、Azure通信服務和Azure SQL服務中搭載使用。

AI端側：25年AI+手機/眼鏡等終端將率先落地

24年以來，AI開始向PC/智能手機/XR等生產力工具及個人助手場景延展，展望25年，我們預期智能手機和眼鏡將有望率先成為AI Agent載體。1）手機：現階段硬件制約影響并不大，核心在于手機終端大模型的使用體驗感有望進一步增強。蘋果、三星、華為、小米等頭部智能手機品牌廠在優化升級手機終端硬件性能的同時不斷地錘煉自身大模型能力，我們認為25年手機終端軟硬件升級仍是確定趨勢，有望加速終端用戶換機換機周期，產業鏈相關公司：立訊精密?(002475 CH)、鵬鼎控股?(002938 CH)、東山精密?(002384 CH)、瑞聲科技?(2018 HK)、舜宇光學?(2382 HK)。2）眼鏡：2H24，初創公司、互聯網及手機大廠等AI眼鏡新品陸續發布，盡管當前的AI眼鏡多只配備攝像頭完成例如音頻播放、拍照、攝像等功能，但后續技術迭代路徑清晰，在硬件側需要平衡重量和功耗（待機時間）問題。我們認為25年起有望看到眼鏡硬件迭代+AI Agents生態崛起+用戶心智突破三重邏輯共振，產業鏈有望迎來強催化，產業鏈相關公司參考研報原文。

PC：AI PC 25年上半年有望向全球推廣

AI PC =?邊緣算力+內置大模型。?目前AI PC定義眾多，芯片廠商、PC品牌廠商、第三方機構均各自有自己的定義。我們認為廣義來說，處理器具有NPU提供的邊緣算力能力，以及具有內置大模型，就可以稱之為一款AI PC。以聯想4/18推出的AI PC系列產品看，目前AI PC主流功能可以分為8類，PPT智能創作、文生圖、文檔總結、智能問答、AI識圖、會議紀要、智會分身、設備調優，我們認為這是公司在AI PC的初期嘗試，預計24年底全新一代AI PC隨著處理器升級而推出后，全球AI PC滲透率有望更快提升。

IDC預計全球PC出貨總量穩定增長，AI PC滲透率持續提升，2027年或達60%。根據IDC數據，2023年全球PC出貨量約2.5億臺，AI-capable PC出貨量0.25億臺，市占率約為10%；2024年全球PC出貨量2.75億臺，AI-capable PC市占率約19%；預計到2027年，全球PC出貨量為2.93億臺，屆時AI-capable PC市占率有望達到60%。

AI PC下NPU與獨立GPU方案或將長期共存。AI應用落地將對PC算力提出更高要求，高通、英特爾、AMD等芯片廠商紛紛展開布局，陸續推出針對AI PC場景優化的芯片產品。在PC側，使用獨立GPU運行AI運載，具備高性能、高吞吐量等優勢，但功耗高；NPU方案更具高能效、低功耗等特點，但對高性能要求AI負載支持能力有限。考慮AI任務需求以及用戶偏好不同，我們認為AI PC市場使用1）CPU+NPU+GPU處理器（英特爾 Meteor Lake/AMD 8040等）；2）CPU+獨立GPU；3）CPU+NPU+GPU處理器+獨立GPU等組合作為處理AI負載主力的算力架構方案或將長期共存。2022年，據IDC數據，ARM架構CPU在PC市場的市占率約11%，主要布局廠商為蘋果。2023年10月，高通推出的基于ARM架構X Elite芯片具備突出的AI性能表現，符合AI PC發展趨勢，有望帶來ARM CPU在PC市場取得進一步突破。2024年6月舉行的COMPUTEX 2024上，ARM CEO Rene Haas表示稱，Arm預計將在五年內拿下Windows PC市場50%以上的份額。

AI PC推動存儲規格升級，DRAM最低16GB、LPDDR占比或逐漸提高。1）阿里通義千問7B模型的原始大小是14.4GB，在聯想的Lenovo AI now中運行的模型則壓縮到了4GB。由此，AI大模型+電腦本身的緩存，大概只要5-6G內存能運行起來，而OS本身需占用5-6GB，故未來運存最低也需要16GB才能保證PC穩定運行。2）根據Trendforce，Qualcomm Snapdragon X Elite、AMD Strix Point及英特爾 Lunar Lake，三款CPU的均采用LPDDR5x，而非現在主流的DDR SO-DIMM模組，主要考量在于傳輸速度的提升；DDR5目前速度為4800-5600Mbps，而LPDDR5x則落于7500-8533Mbps，對于需要接受更多語言指令，及縮短反應速度的AI PC將有所幫助。今年LPDDR占PC DRAM需求約30~35%，未來將受到AI PC的CPU廠商的規格支援，從而拉高LPDDR導入比重再提升。

硬件級的安全芯片確保隱私安全。根據聯想和IDC 2024年9月12日聯合發布的《AI PC產業(中國)白皮書》，AI PC需要設備級的個人數據和隱私安全保護，除了個性化本地知識庫提供本地化的個人數據安全域以及本地閉環完成隱私問題的推理之外，還可能引入硬件級的安全芯片在硬件層面確保只有經過授權的程序和操作才能讀取、處理隱私數據。此外聯想等廠商也同樣在自研AI芯片（如聯想拯救者Y7000P、Y9000P、Y9000X、Y9000K四款新品筆記本搭載的搭聯想自研AI芯片——LA系列芯片），實現智能的整機功耗分配。

AI手機：25年或將迎來軟硬件升級大年，預期AI手機滲透率持續提升

手機是人們日常生活較高的交互終端，具有普及率高、使用頻率高的特點，考慮終端算力、存力以及客戶應用需求等因素，手機已經成為AI大模型在C端落地的重要設備。去年底至今，隨著三星Galaxy S24、Google Pixel 8等重要產品上市，以及蘋果WWDC推出Apple Intelligence，手機AI的功能逐漸清晰。目前語音助手、修圖、寫作助手等功能成為主流。

2024年6月舉行的蘋果WWDC 2024大會推出全新個人化智能系統Apple Intelligence，由蘋果端側大模型、云端大模型、ChatGPT共同組成，算力足夠下依賴終端，復雜場景則使用私密云計算或ChatGPT，能夠1）增強Siri理解能力，配備多輪對話、總結信息、屏幕內容感知、應用智能交互等能力，2）提供郵件智能回復、通知整理，備忘錄和通話錄音/撰寫/摘要等功能，3）支持圖像生成/智能修圖等功能，4）ChatGPT4o將融入siri和writing tools，作為云端備選模型。我們觀察到Apple Intelligence核心能力包括文生文、文生圖、跨App交互與個人情境理解，并需要以OpenAI ChatGPT4o作為云端備選模型，配備上了目前已有的大部分AI功能。蘋果通過Siri，把AI當作手機不同App之間聯系的工具，而不是像此前三星和谷歌的AI應用更側重于讓AI去完成單一特定任務。蘋果讓Siri在未來成為應用分發入口和流量入口，以超過13億臺用戶基數生態去提供好的產品解決方案。

IDC認為，新一代AI智能手機需擁有至少30 TOPS性能的NPU，能夠在手機上運行LLMs，符合標準的SoC包括Apple A17 Pro、MediaTek Dimensity 9300、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3等。此類手機在2023年下半年開始進入市場。

硬件方面，我們看到：1）SoC：AI引擎升級、NPU算力提升，SoC進一步升級確定性強；2）存儲：手機RAM升級至24GB LPDDR5X，相較當前主流的8GB LPDDR4X，成本提升300%；3）電源：電池/電源管理芯片升級，但彈性相對較小；4）光學：AI推動屏下攝像頭應用取得突破。軟件方面，新一代AI智能手機在系統架構和應用方面更加匹配個性化、場景化服務需求。

軟件方面，與功能機和前代智能機相比，新一代AI智能手機更加注重場景化服務能力。前代智能機在功能機的基礎上增加了手機OS和內嵌語音助手，并針對用戶不同需求推出獨立APP進行響應。新一代AI手機在大模型和原生化服務組件庫的基礎上，提供用戶可定義的智能體開發平臺和專屬智能體，實現AI文本/AI圖像/Al語音/Al視頻等功能，滿足用戶健康管理/生活服務/角色扮演/高效辦公/游戲助手等場景化需求。

據IDC，全球AI手機2024年出貨量有望同比增長233%至1.7億臺。中國AI手機所占份額自2024年以后會迅速增長，預計2024年中國市場AI手機出貨量為0.4億臺，2027年將達到1.5億臺，且AI手機滲透率有望在2027年超過50%。我們認為，AI手機以其智能化、個性化的特點，有望吸引更多用戶進行換機升級，從而引領新一輪的換機潮。

AI眼鏡：百鏡大戰拉開帷幕，2025年產業迎來加速迭代

AI智能眼鏡新品密集發布，巨頭正待入局，產業鏈有望迎來強催化。2024年10月以來，包括百度、回車科技、Rokid、影目、閃極在內的多家公司加入智能眼鏡戰場，紛紛發布自家新品。根據產業鏈信息，2Q25小米擬推出對標Ray-Ban meta的AI眼鏡，將搭載AI功能、音頻耳機模塊和攝像頭模塊。Meta、谷歌、三星、字節等大廠的眼鏡新品也將在2025-26年陸續亮相。我們看到在AI大模型的賦能下，智能穿戴終端正進入加速迭代期。

當前AI眼鏡產業處于發展初期，產品形態百花齊放，主要分為純音頻眼鏡、帶攝像智能眼鏡和帶顯示智能眼鏡三類主流形態。目前純音頻眼鏡和帶攝像的智能眼鏡制造工藝相對成熟，而帶攝像頭形態的眼鏡由于在純音頻眼鏡的基礎上，集成了攝像頭模組，用于提供圖像和視頻拍攝能力，同時可基于大模型實現AI識物等功能，具有更優的交互體驗。我們認為帶攝像功能的智能眼鏡或將成為短期市場主流形態。

以Meta&Ray-Ban合作的第二代智能眼鏡為例，基本形態為傳統墨鏡+開放式耳機+攝像頭的集成，自2023年9月發售至今累計銷量接近200萬臺，成為AI眼鏡市場現象級產品。Meta & Ray-Ban眼鏡默認配置價格299美元起，可以再配置不同度數的鏡片。第二代眼鏡具備的基本性能包括：1）相機：超廣角1200萬像素攝像頭。拍攝高質量照片和沉浸式視頻（豎屏2K@30幀，每段限時1min），可直接綁定賬號分享到 Facebook 和 Instagram，打通Meta生態。視頻通話或直播時可在手機和眼鏡攝像頭之間切換。2）聲音：開放式揚聲器，5麥克風陣列系統。3）Meta AI：基于Meta Llama模型開發的智能助手，通過“Hey Meta”喚醒，24年4月更新了多模態推理能力。4）交互：語音交互為主，鏡腿上也有觸摸板和拍攝按鍵。5）續航：單眼鏡電池續航時間 4 小時，眼鏡盒即是充電器，最多可額外充電 8 次（22min充50%，75min充滿）。6）應用：配套Meta View App，眼鏡與手機配對，眼鏡的聯網需要依賴手機的網絡。7）內存和連接：32GB Flash，支持Wifi6和藍牙5.2。

我們梳理2024年以來國內品牌發布的十余款AI眼鏡，看到以下趨勢：

硬件配置層面，1）由于AI眼鏡的底層邏輯是傳統眼鏡與新技術的深度融合，傳統眼鏡需要的驗配服務和終端渠道都對消費者購買決策具有關鍵影響，因此大多AI眼鏡企業均選擇與老牌傳統眼鏡廠合作，提供給消費者日常眼鏡造型以及多種鏡框款式選擇，并提供配鏡服務。2）在重量上，不帶顯示的眼鏡重量在30-50g區間，與傳統眼鏡普遍20-30g相比仍然偏重，但已逐漸接近數十小時的佩戴舒適區間。3）標配麥克風揚聲器，部分高配款達到五麥克風陣列。4）目前攝像頭是加成項，但由于可拍照攝像是空間計算能力的基礎，AI識物等功能均基于此，因此攝像頭未來有望成為AI眼鏡標配。5）SoC方面，高通和聯發科最新產品8Gen4/天璣9400已經足夠滿足AI手機對核心硬件要求，而高通2023年推出的AR1（Gen1）眼鏡芯片從CPU內核/算力/ISP等核心模塊和技術上也能滿足當前AI眼鏡需求，并成為國內SoC廠商硬件迭代的參考對象。后續對SoC要求更高的是視頻相關技術以及功耗和性能上的平衡。

在AI功能層面，國內眼鏡新品通常選擇與國產大模型合作，如閃極科技AI智能拍攝眼鏡搭載訊飛星火大模型、小度AI眼鏡搭載百度文心大模型；而國內廠商推出的海外款眼鏡通常搭載ChatGPT、Claude和Gemini等多款大模型，利用AI大模型的能力，為眼鏡提供豐富的交互體驗。目前常見功能包括AI助手、AI問答搜索、AI翻譯、AI語音播報等，未來隨著AI Agent的成熟，眼鏡廠商有望沿著本地生活服務探索更多第三方應用，例如智能導航、健身教練、支付、打車、訂票等。

展望2025年，Meta、谷歌、三星、字節等科技巨頭的眼鏡新品有望陸續亮相，我們看好AI眼鏡產業鏈迎來蓬勃發展期。我們預計2025年起AI眼鏡賽道還將涌入小米、三星、谷歌、字節等選手。1）小米：據36kr，小米正計劃推出新一代AI眼鏡，產品預計于2025年4月前后發布。這款產品或將“全面對標Meta Ray-ban”，搭載AI功能、音頻耳機模塊、攝像頭模塊，并將以小米自有品牌形式發布。2）三星：根據維深信息Wellsenn XR，三星電子已于11月上旬敲定AI智能眼鏡項目方案，產品計劃于3Q25上市。在AI方面，三星與谷歌的Gemini AI團隊合作，未來將搭載Gemini大模型。3）蘋果：根據Digitimes，蘋果目前已經啟動了一項代號為“Atlas”的新項目，旨在了解競爭對手以及蘋果自己的員工對于智能眼鏡的立場。此外，蘋果已經為AI/AR眼鏡申請了大量的相關專利，專利涉及外觀設計、功能體驗、屈光鏡片等。

長期來看，我們認為AI眼鏡終端有望成為AI時代全新的人機交互平臺。在AI終端時代，每一次新品的迭代帶來的變化不再僅僅是硬件性能的零星更新，而是配合AI大模型進行軟硬結合的全面升級，最終對消費者的交互模式產生深遠影響。眼鏡本身具有1）輕量級，2）佩戴無感化、全天候，3）高頻響應等顯著優點，且作為最靠近人體三大重要感官（眼、耳、嘴）的穿戴設備，能同時融合聲音和視覺交互。因此，我們認為AI眼鏡一方面天然適用于處理短平快的臨時任務，打造個人助手；另一方面，結合顯示功能的智能眼鏡有望充分應用于社交、辦公、垂類行業等多領域，進而成為AI時代的通用人機交互平臺。

從硬件投資角度，我們認為感知交互演進和性能功耗權衡成為后續SoC迭代方向。復盤耳機的發展史可以發現，耳機市場黃金期大概從16年開始到21年，在經歷了18/19年的高速發展期后20/21年進入平穩發展期。在這過程中，雙路同傳、主動降噪、智能語音等技術成為決定SoC廠商產品競爭力的核心因素，也正是因為恒玄率先在IBRT技術上有所突破，使得耳機具備更強的抗干擾和穩定連接能力，解決了傳統轉發方案功耗高、時延性長和穩定性差的特點，獲得了華為及三星等大客戶的耳機量產訂單。切換到眼鏡市場，我們認為盡管當前來看還未出現硬件瓶頸，但眼鏡走向顯示后對硬件的要求要遠高于17/18年對耳機硬件的要求，所以我們推測眼鏡SoC演化到會更復雜，迭代和創新周期相較于耳機也會更長，對SoC廠商來說考驗更大。具體來看我們認為：

1）感知交互硬件升級：AR眼鏡需要準確感知用戶環境和行為，因此多傳感器融合技術將不斷完善，包括位置定位、姿態估計、手勢識別等功能，相對應的交互硬件也將不斷提升，例如攝像頭的分辨率和幀率將提高，以獲取更清晰的圖像用于手勢識別和環境感知；麥克風陣列將更加優化，提高語音拾音的效果，降低環境噪音的干擾；同時，可能會研發新型的交互設備，如智能戒指、智能手套等，與AR眼鏡配合使用，提供更豐富的交互方式。在高通AR2方案中，高通已經具備追蹤用戶動作和定位的硬件加速引擎、手部追蹤或六自由度（6DoF）輸入互動延遲的AI加速器，AR1也帶了加入了視覺搜索功能，以及面向健康和運動的健康傳感器。

2）性能和功耗的平衡：在高通方案中，AR2配有AR協同處理器，負責眼球追蹤和虹膜認證，配合鏡頭和感測器數據，專注視點優化工作負載，以此達到降低功耗的效果。當前眼鏡的重量及性能與功耗之前的平衡成為未來AR眼鏡發展的挑戰。根據RayBan Meta

搭載147mAh電池，眼鏡攝像40分鐘續航推測，搭載的驍龍AR1芯片（4nm）拍攝電流是180mA左右（1080P），盡管相較紫光展銳W517（12nm）拍攝電流約312mA（1080P）已有改善，但芯片功耗仍然較大。后續隨著攝像頭分辨率的提升，攝像頭的功耗上升也會很快。我們認為后續芯片的集成度和制程，攝像頭的清晰度等參數權衡將更考驗相關廠商的方案設計能力。

汽車電子：高階智駕有望從中高端車型專屬下探至經濟型車型

高階智駕2025年進入規模化量產

隨著智能駕駛技術的不斷演進，帶NOA功能的高階智駕成為近兩年主機廠凸顯新車智能化的重要配置。作為智能駕駛進階的關鍵技術節點，NOA在原有自動泊車及基礎輔助駕駛的基礎上，實現了導航規劃引導下的點到點智能駕駛，賦予車輛自主變道、超車及高速公路/城市道路自主通行等高階功能。在當前L3級自動駕駛尚未獲得監管放開的環境下，整車企業紛紛在L2框架內探索并落地高速NOA及城區NOA等更高級別的智能駕駛功能，增強新車在智能化方面的競爭力。

基于應用場景、技術門檻、軟硬需求及成本結構的差異，目前呈現兩條發展路線：

（1）針對20萬元以下大眾市場車型：高速NOA已進入快速普及階段，成本是核心要素。2023年高速NOA技術基本達到成熟，由于主要應用于高速場景，技術門檻相對較低。據億歐網統計，截至2024年H1中國智能電動汽車市場已有超過57款車型實現高速NOA功能。在技術方案上，高速NOA主要通過6-11V+3-5R組合實現，對芯片算力要求不高（約15-128Tops），目前發展重點在于持續降低成本以實現向大眾市場車型的滲透，逐步替代現有的基礎L1-L2功能。四維圖新、毫末智行、大疆車載等行泊一體及高速NOA方案可以將整套成本控制在5000-7000元，有望推動高速NOA方案在10-20萬價位段市場的滲透。

（2）針對20萬元以上的中高端車型：城區NOA迎來量產"元年"，技術落地仍是核心。城市NOA面向全場景自動駕駛，對模型算法要求極高，需要配套更強的芯片算力和傳感器冗余，短期內成本難以壓縮，完整功能的落地是當前階段的關鍵。目前主要由特斯拉（北美）、蔚小理、華為系、小米等引領城區NOA的逐步落地，傳統自主品牌比亞迪、上汽、廣汽、吉利和長城也有望逐步在2025年其中高端車型上推出搭載城區NOA功能的車型。

從滲透率維度觀察：

基礎L2級智能駕駛市場保持穩步擴容態勢，但伴隨技術升級，其滲透率將因結構性調整逐步下行。據高工智能汽車數據，2024年1-7月中國市場（不含進出口）乘用車前裝標配L2級（不含NOA）智能駕駛功能的交付規模達460.99萬輛，同比增長21.68%，前裝搭載率首次突破40.26%臨界點。隨著更高階智能駕駛功能的量產導入，我們預計2025年后搭載基礎L1-L2功能的車型滲透率將進入下行通道。

考慮到L3及以上級別自動駕駛在法規框架、責任界定等長尾問題尚未完全厘清，未來三年我們預期以NOA功能（L2+/L2++）為代表的高階智駕將加速滲透。高工智能汽車研究院發布數據顯示，24年1-8月，中國市場（不含進出口）新能源乘用車前裝標配NOA（含限時免費促銷）達到98.61萬輛，加上硬件標配/軟件訂閱（選裝），上述數字已經超過150萬輛。按照NOA軟硬件標配計算，24年1-8月，新能源乘用車前裝標配NOA實現同比增長128.08%。考慮到比亞迪明年開始大規模配置高階智駕，我們預計未來以NOA功能（L2+/L2++）為代表的高階智駕將加速滲透。

頭部新勢力引領技術發展，自主品牌發力有望加速市場下沉

頭部新勢力車企引領智能駕駛發展，技術落地速度持續加快。新勢力車企通過持續的技術迭代和試點區域的擴張驗證，不斷完善智能駕駛的功能邊界和安全性。梳理頭部新勢力的技術演進路徑，可以清晰看到城市NOA從技術驗證走向規模化落地的發展軌跡。特斯拉于2020年率先啟動FSD Beta項目，經過三年持續迭代，已在2023年12月推出FSD V12端到端大模型并逐步升級為FSD Supervised；跟隨特斯拉技術趨勢，國內新勢力汽車廠商以1-1.5年的時間實現從試點到全國范圍內大規模推送的過程。

新勢力領銜高階智駕依舊集中在20萬以上市場，未來大規模滲透仍有賴于自主品牌發力。根據Marklines，2024年1-10月新勢力車企和特斯拉在20萬元以上新能源車市場占據63%的主導地位，而在20萬元以下市場主要系自主品牌的主導市場。從行業空間維度分析，20萬元以下車型占據國內乘用車市場75%的份額，是智能駕駛實現規模化突破的關鍵增量市場。隨著自主品牌在智能駕駛領域的投入和技術積累逐步深化，疊加供應鏈成本持續優化，預計2025年后將迎來高階智能駕駛功能向大眾市場加速滲透的關鍵窗口期。我們認為這一趨勢也將推動行業邁入規模化發展新周期，帶動產業鏈業績和估值的戴維斯雙擊。

比亞迪發力低價車型智駕標配，自主品牌開始加速智能化進程。據芯流汽車報道，比亞迪計劃在其10-20萬元級別的系列車型上標配智能駕駛，項目計劃于25Q1落地，采用Orin N和地平線J6E的方案。24年1-10月，24年1-10月比亞迪0-10/10-20/20萬以上車型占比約23.4/67.5/9%；根據太平洋汽車，其中0-10萬比亞迪目前基本采用1-4V方案，無智駕或提供基礎L1智駕功能；10-20萬基本配置4-6V+3-6R，裝配基礎L2功能；20萬以上（包括騰勢、仰望、方程豹）從24年開始逐步配置13V+5R+1L高端智駕，包括海豹、漢等改款車型上逐步開始配置。

騰勢D9和唐PHEV是比亞迪在20萬元以上價格帶最熱銷的兩款車型，兩車型均標配DiPiliot智能駕駛輔助系統，可以實現L2/L2+輔助駕駛，在感知硬件上上，搭載1顆前向ADAS+4顆環視攝像頭+8/12顆超聲波雷達+3/5顆毫米波雷達，尚未搭載激光雷達，提供的智駕功能局限于基礎L2功能。除這兩款車型外，20萬以上其他車型如仰望U8、騰勢N7、漢EV、海獅07 EV、海豹等新款車型，都陸續推出了搭載“天神之眼”Dipilot 100/300等高階智駕版本。而20萬以下車型上，比亞迪尚未搭載“天神之眼”Dipilot高階智駕系統，因此整體滲透率在25年有較大提升空間。此外，比亞迪發力平價智駕車型有望形成示范效應，帶動自主品牌陣營整體提速。

吉利汽車：?吉利汽車在智能駕駛領域持續深化戰略布局。2021年，公司發布"智能吉利2025"戰略規劃，承諾五年投入1500億元研發經費，重點聚焦自動駕駛全棧自研能力建設及新能源技術研究，力爭在2025年實現L4級自動駕駛商業化落地。在技術路線選擇上，吉利采取"自研+合作"雙輪驅動模式，已與百度、Waymo、英偉達、知行汽車等頭部企業達成戰略合作。在核心技術突破方面，吉利成功自研7nm制程的高性能智駕芯片"星辰一號"，計劃率先在領克、銀河等高端產品線導入應用。其自研智能駕駛系統“浩瀚智駕2.0”也取得階段性進展，預計2024年底將向全國用戶推送無圖城市NZP（領航輔助駕駛）功能，并計劃于2025年第二季度實現車位到車位（D2D）的領航功能。吉利正加速智能駕駛技術向經濟型車型滲透。目前在入門級產品搭載L2級別駕駛輔助系統，主要整合ACC（自適應巡航控制）和LKA（車道保持輔助）等功能；在10萬元以上價位的戰略車型如星瑞、帝豪L等，已導入基于單目攝像頭（1V）的智能駕駛解決方案，實現基礎輔助駕駛功能的全系覆蓋。

長安汽車：長安汽車在智能駕駛戰略方面采取了雙管齊下的策略，即通過華為智駕加持和自研SDA-S架構的結合，推動其智能化發展。自2018年推出北斗天樞計劃以來，長安汽車在智能化領域不斷加速布局，在2024年長安科技大會上，長安汽車宣布未來五年內投入500億元用于智能駕駛技術的研發與應用，目標是在三年內成為智能駕駛領域的領導者。規模效應和技術進步有望加速其高階智駕技術的平價普及，目前長安汽車已經發布UNI-T、UNI-K、深藍SL03、深藍S07，第四代CS75 PLUS等平價車型，搭載L2輔助駕駛功能，未來有望繼續推動高階智駕車型下探。

廣汽集團：?2024年4月，集團發布"智行2027"行動計劃，致力于在三年內實現產品體驗與出行場景的雙領先優勢。在技術路線上，其自研ADiGO PILOT智能駕駛系統已突破"真無圖"技術壁壘，實現"有導航即可行駛"的用戶體驗。基于"多傳感融合"技術的L2++級無圖城市NDA功能已在昊鉑品牌率先落地，公司計劃于2024年內實現全國范圍覆蓋。此外集團規劃于2026年量產搭載無圖純視覺智駕系統，通過技術創新降低高階智駕使用門檻，推動"智駕平權"進程。隨著技術迭代和成本優化，廣汽集團正加速推動高階智駕向大眾市場滲透。2024年11月18日廣汽埃安副總經理肖勇（金麒麟分析師）在接受《每日經濟新聞》采訪時指出，原本集中在20萬元以上價位段的高階智能駕駛功能正逐步向更低價位下沉。AION品牌RT迅猛龍以11.98-16.98萬元的價格區間，搭載激光雷達城市NDA技術，支持高速及城區無圖NDA功能，實現高階智駕在大眾市場的突破。

高階智駕發展演進帶動產業鏈需求

隨著智能駕駛功能持續滲透和技術不斷迭代，產業鏈面臨顯著的結構性機遇。搭載高速/城市NOA車型的增加，硬件配置不斷升級以滿足更復雜的感知和計算需求。我們重點關注以下五個核心受益環節：（1）芯片：算力從原先基礎L2等級所需的0-10Tops往高速NOA（15-128Tops）和城市NOA（200Tops以上升級）；（2）域控：隨著芯片算力提升，所需配套電子元器件和散熱等要求提升，產品形式從一體機往域控制器轉換，帶來價值量提升；（3）攝像頭：過去傳統L2功能一般采用4-5顆攝像頭；高速NOA往往需要配置6-11顆攝像頭，而城市NOA一般標配11顆攝像頭，其中前視攝像頭往8MP升級。（4）激光雷達：城市NOA面對的復雜場景更多，全場景智駕往往需要多傳感器感知結果交互驗證作為安全冗余備份。（5）高速連接器：傳感器的增加帶來數據從傳感器端往域控內的智駕芯片中傳輸需求，所需高速連接器用量也有顯著提升。

#1?智駕芯片：算力提升帶來價值量升級

智能駕駛芯片作為處理中樞，其算力性能直接決定了整車的智能駕駛水平。在高速NOA階段，主流方案采用15-128TOPS的計算平臺，如地平線J5、黑芝麻A1000、英偉Orin-N等。而隨著城市NOA等更高級自動駕駛功能的推出，對芯片算力要求進一步提升，目前主流量產方案采用雙英偉達 Orin-X（單芯片254TOPS）或更高算力平臺，以支持更復雜的場景感知和決策規劃。隨著更多搭載高階智駕功能的車型推出，高算力芯片需求有望迎來快速增長。

據蓋世汽車，2024年1-9月，英偉達Orin-X以37.8%的市場份額穩居榜首，其裝機量高達1,31萬顆。特斯拉FSD則以26.7%的市場份額緊隨其后，裝機量為93萬顆。華為昇騰610、地平線征程5等國內芯片品牌也分別位列第三和第四。我們認為后續隨著10-20萬大規模落地高階智駕，高速NOA起量需求更快，對應15-128TOPS國內芯片廠商產品布局已久、性能驗證良好，有望憑借性價比和本土化服務優勢擴大市場份額。

智駕芯片相關產業鏈公司參考研報原文。

#2?域控制器

域控制器是高階智能駕駛不可或缺的核心部件，從分散式ECU向集中式域控架構的轉變已成為行業趨勢，特別是在芯片算力升級趨勢下，為了滿足算力需求，所需配套電子元器件、PCB、散熱等提升，直接帶動了域控制器的單車價值量增長。我們認為除了智駕域控算力升級外，25年艙駕一體的新趨勢也有望帶來相關艙駕域控產品出貨量的增長。據蓋世汽車，24年1-9月，德賽西威以51萬套的裝機量穩居榜首，市場份額達24.7%，彰顯了其在智駕域控領域的領先地位。隨著高階智駕的滲透，不同域控廠商綁定各類芯片廠以及算法廠商，有望受益終端主機廠客戶的銷量增長實現份額提升。

域控產業鏈相關公司參考研報原文。

#3?車載攝像頭：個數和像素均有升級

攝像頭作為智能駕駛系統的“眼睛”，在感知系統中發揮關鍵作用。L1-L2 基礎的輔助駕駛一般用 1V 3-5R的前視一體機方案完成，對攝像頭需求較弱。但是隨著行泊一體、NOA 需求的提升，在增加對攝像頭需求的同時，對像素要求顯著提升。行業對于 8M（800萬像素)攝像頭的需求呈現升級趨勢，8M 攝像頭具有更寬的視場角以及更遠的探測距離。目前行業的升級趨勢:（1）前視一體機從 100-200萬像素向 800萬升級，升級后除 AEB、LKA等功能外，還可以實現 HWA、TJA 等功能。（2）高速NOA往往需要配置6-11顆攝像頭，城市 NOA 一般采用 11顆攝像頭，除前視采用 8MP 外，蔚來、理想的側視、后視攝像頭也往 8M 升級。

據佐思汽研2024年1-9月，中國新車整體攝像頭安裝量為6,421.3萬顆，同比增長32.6%。其中：前視攝像頭1,157.4萬顆，同比增長26%；側視ADS攝像頭699.7萬顆，同比增長81.9%；后視ADS攝像頭124.6萬顆，同比增長152.9%；環視攝像頭3,027.8萬顆，同比增長33.2%。從攝像頭顯示分辨率來看，前視、周視攝像頭高分辨率化趨勢不變，8MP像素搭載量持續上升，2024年1-9月含8MP前視安裝量275.2萬顆，同比增長182.6%，滲透率從10.6%增長至23.8%；含8MP側視ADS安裝量168.3萬顆，同比增長67.2%；含8MP后視ADS安裝量29.7萬顆，同比增長116.1%。

攝像頭產業鏈相關公司參考研報原文。

# 4?激光雷達

2024年比亞迪、問界、享界、小米、阿維塔、極氪等推出的新車型均搭載了激光雷達，25年也將有多款搭載激光雷達的新車型發布。激光雷達作為高階智能駕駛的重要補充傳感器，在城市NOA的規模化落地過程中迎來加速發展機遇。當前行業已經形成"視覺為主+激光雷達補充"的主流技術路線，特別是在城市全場景NOA中，激光雷達憑借其高精度的三維感知能力，能夠有效解決純視覺方案在惡劣天氣、復雜光線等場景下的局限性。另外，隨著2024年4月份，禾賽ATX和速騰MX等200美元左右價格的激光雷達新品推出，我們認為出于安全配置（城市NOA搭載價位段不斷下探的需求）以及科技屬性（激光雷達搭載有望提升新車科技品牌），有望看到激光雷達在10-20萬價位段逐步滲透。

據佐思汽研，2024年1-9月中國乘用車激光雷達裝配量89.1萬輛，滲透率達到5.8%，較去年同期1.6%的滲透率增加了4.2個百分點。就裝配車型數量看，2024年前9月激光雷達裝配車型達到62個，較2023年全年增加30個車型，新增主要車型有問界M7、極氪001、蔚來ES6、小米SU7、理想L6等。就品牌看，激光雷達主要搭載品牌有AITO問界、理想、蔚來、極氪、小米、小鵬、智己、零跑、阿維塔、智界等。從市場份額來看速騰聚創、禾賽科技、華為、圖達通四家就占據了99.9%的市場份額。

激光雷達產業鏈相關公司參考研報原文。

# 5?高速連接器

隨著智能駕駛級別的提升，車內高速數據傳輸需求大幅增長。一方面，智能座艙的不斷升級也帶來了更多高速傳輸場景，如高分辨率中控屏、AR-HUD、流媒體后視鏡、車載娛樂系統等都需要高速連接器支持。更主要的是，高速NOA和城市NOA配置的攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器數量顯著增加，產生了大量原始數據傳輸需求，特別是8MP攝像頭、激光雷達產生的較大數據量帶來連接器用量和價值量的提升；以及域控制器算力平臺升級后，芯片間高速互聯以及跨域通信對連接器的性能要求不斷提升。高速連接器在保證數據傳輸可靠性和實時性方面發揮著關鍵作用，推動了車用高速連接器向更高帶寬、更低延時的方向發展，對以太網、Mini Farka等連接器需求增加。

激光雷達產業鏈相關公司參考研報原文。

自主可控：關注先進封裝及設備材料國產化的投資機遇

晶圓制造：2025年在地化生產趨勢有望持續

回顧2024年，全球晶圓代工行業市場規模有望同比增長18.2%至1095億美元（Omdia數據）。在經歷了2023年的下行周期后，2024年行業開始呈現復蘇態勢，我們看到全球晶圓代工行業呈現兩大發展趨勢：1）先進制程在AI快速發展及3nm新平臺起量帶動下，相關公司前三季度業績表現強于成熟制程代工為主的企業；2）國內智能手機、家電等消費電子需求有所修復，疊加下游設計、IDM等客戶在地化生產趨勢，中國晶圓代工企業前三季度營收同比表現普遍優于全球同業。

競爭格局方面，臺積電份額繼續提升，中芯國際成為全球第三大晶圓代工企業。在AI芯片對4/5nm節點的需求高速增長，以及3nm產能因高端智能手機升級需求快速爬坡的驅動下，臺積電2024前三季度營收實現27.2%的同比增長，遠超行業增速從而份額持續提升。在下游客戶在地化生產需求的推動下，3Q24年中芯國際12英寸產能利用率接近滿載，積極推動新基地的產能爬坡。根據Counterpoint，自1Q24開始，中芯國際超過聯電和格羅方德成為全球第三大晶圓代工企業，僅次于臺積電和三星代工。

成熟制程：2025或繼續呈現量增價跌趨勢，中國企業有望超越同業成長

展望2025年，AI、新能源汽車需求將繼續保持高速增長，但智能手機、PC、家電等需求修復力度仍然一般。Trendforce預計2025年AI服務器出貨量及新能源汽車銷量將實現28%/18%的同比增長。但由于AI終端創新落地及消費者換機意愿仍有待觀察，Trendforce預計智能手機、PC、電視等需求2025年仍只有中低個位數緩慢增長。

終端需求修復偏慢，疊加中國大陸代工企業仍積極擴產，我們認為2025年全球成熟代工行業將呈現量增價跌的趨勢。一方面，2025年終端需求緩慢修復將推動全球代工企業銷量增長。另一方面，由于各地新增產能將在2025年持續釋放，如晶合N3廠、燕東微12英寸二期產線等，新增產能的工藝節點集中在40-90nm，主要產品較為相似，如CIS、MCU、BCD、DDIC等，競爭可能導致價格有所承壓。

受益于國內需求持續修復以及在地化生產趨勢，2025年國內代工企業有望實現超越行業增長。近年來，由于地緣政治、供應鏈成本效益、兼容性問題以及終端廣闊的市場等因素，我們看到國內設計企業開始逐步轉單回國內代工平臺，全球龍頭半導體公司也更多將面向中國大陸終端的芯片生產轉移到國內。根據我們測算，全球非中國大陸的主要代工企業2023年中國區營收合計119.4億美元，占比為11.7%）。若中國芯片設計、OEM、系統公司等持續推動在地化生產，訂單從非大陸企業轉移到中芯國際、華虹等大陸企業的潛在市場較大。按照2023年的市場，若分別轉移50%和70%的訂單，對應市場為59.7億/83.6億美元（中芯國際2023年營收為63.21億美元）。在此趨勢下，我們認為中國代工企業有望實現超越行業的增長。

先進制程：出口管制趨嚴，國產設備推動下逐步追趕

美國設備出口管制趨嚴，先進工藝國產替代緊迫性增強。根據Trendforce，2023年中國大陸雖然在全球成熟制程市場（28nm及以上）占據31%的份額，但在先進制程市場（14/16nm及以下，包括FinFET和GAAFET）僅占據8%左右的份額。12月2日，美國BIS規則宣布了一系列規則，包括對 24 種半導體制造設備和 3 種軟件工具實施新的管制；對HBM實施新的管制；增加 140 項實體名單并修改 14 項。本次出口管制圍繞先進制程進一步細化刻蝕、薄膜沉積、離子注入、單片清洗、納米壓印光刻機，量檢測等設備限制要求，加強限制國內部分實體采購含美國技術的先進設備。先進工藝被廣泛應用于制造AI加速器、智能手機AP、CPU/GPU等高算力芯片，國產替代緊迫性較強。我們看好后續國產設備逐步突破，助力先進制程實現國產替代。

國內距全球龍頭在先進工藝上尚有3-4年左右的差距，國內企業加速追趕。目前全球晶圓代工龍頭臺積電已在2018年/2020年/2022年分別量產領先業界的7/5/3nm制程技術，其規劃2nm在2025年實現量產。中國大陸方面，中芯國際已在2019年量產14nm FinFET工藝。未來隨著國產設備陸續突破，有望逐步追趕全球龍頭。

封測：摩爾定律放緩，持續看好先進封裝領域的投資機會

回顧2024年，全球封測行業市場規模有望同比增長10%至780億美元（Yole的數據）。在經歷了2023年的下行周期后，2024年行業開始呈現復蘇態勢，我們看到全球封測行業：1）產能利用率同比改善，封測價格基本觸底；2）和前道晶圓制造一致，由于國內智能手機、家電等消費電子需求有所修復，疊加下游設計、IDM等客戶在地化生產趨勢，國內封測企業前三季度營收同比表現普遍優于全球同業。

摩爾定律放緩趨勢下，先進封裝市場發展持續快于傳統封裝。在摩爾定律放緩的背景下，以及高性能計算/AI、智能手機等應用推動下，游應用端對高算力、集成化的需求提升致使先進封裝技術成為未來發展趨勢，先進封裝市場快速增長。Yole預計全球先進封裝市場規模將由2023年的378億美元，增長至2029年的695億美元，CAGR為11%。Yole預計先進封裝在整個市場中的比重將由2023年的44%，逐步超過50%。

2.5/3D為增長最快的細分領域，臺積電引領發展。2.5D/3D封裝可較大提升封裝密度、縮小封裝尺寸，其廣泛應用于HPC等應用終端，Yole預計其市場規模將從2023年的10.2億美元增長至2029年的27.6億美元，CAGR達18%，遠高于其他先進封裝工藝市場規模增速。臺積電在2.5D/3D先進封裝領域布局多年，目前有成熟的FE 3D和BE 3D先進封裝平臺，擁有成熟的CoWoS、InFO、SoIC等先進封裝技術。目前全球領先的AI芯片英偉達H100、AMD MI300、谷歌TPU、AMD等基本均采用臺積電先進制程及CoWoS、SoIC等先進封裝技術。

我們看好先進封裝領域的投資機會，國內公司在先進封裝領域布局完善。國內先進封裝相關公司：1）長電科技：2023年推出的XDFOI Chiplet高密度多維異構集成系列工藝已按計劃進入穩定量產階段。該技術是一種面向 Chiplet 的極高密度、多扇出型封裝高密度異構集成解決方案，其利用協同設計理念實現了芯片成品集成與測試一體化，涵蓋 2D、2.5D、3D 集成技術；2）通富微電：公司對大尺寸多芯片Chiplet 封裝技術升級，新開發了 Corner fill、CPB等工藝，增強對芯片的保護，芯片可靠性得到進一步提升；3）華天科技：汽車電子封裝產品生產規模持續擴大，2.5D、FOPLP 項目穩步推進，雙面塑封 BGA SiP、超高集成度 uMCP、12 寸激光雷達產品等具備量產能力，基于 TMV 工藝的 uPoP、高散熱 HFCBGA、大尺寸高密度 QFN、藍牙低能耗胎壓產品等實現量產；4）甬矽電子：公司通過實施 Bumping 項目掌握的 RDL 及凸點加工能力，并積極布局扇出式封裝（Fan-out）及2.5D/3D 封裝工藝，產線已在Q3實現通線。

半導體設備與材料：自主可控進入新階段，關注設備材料國產化投資機會

經過多年的發展，我國大部分中低端半導體產品實現了國產化替代，但是高端產品有待進一步的發展和提高。目前在消費類電子，如機頂盒芯片、監控器芯片、CIS芯片等以及通信設備芯片，國內廠商能較好地兼顧性能、功耗、成本等因素，被市場廣泛認可。根據Gartner，2023年國產芯片在分立器件、傳感器、無線通訊芯片、應用處理器等細分領域的全球市場份額超過40%。但半導體材料、設備全球占比較低。受地緣政治影響，我們認為全球半導體的生產中心未來會從中國臺灣走向全球分散，代工產能東移帶動半導體設備、材料、零部件需求，2023年中國大陸前道設備廠商/材料廠商全球市占率約為6%/9%，國產化需求急切。

美國、日本、荷蘭進一步擴大對華半導體禁令，催生國產替代需求

美國進一步擴大對華半導體禁令，荷蘭、日本共同限制尖端半導體制造設備出口，國產替代迫在眉睫。2022年，美國出臺《芯片和科技法案》，法案限制中國進口可用于加工14/16nm及以下邏輯芯片、可用于加工18nm及以下的DRAM芯片和128層及以上的NAND芯片的設備，并禁止未獲許可（金麒麟分析師）的美國公民在中國從事芯片開發或制造工作。除此之外，10月以來多家半導體、芯片、光電等高科技企業入列實體清單。緊接著，美國于2023年1月跟半導體強國日本與荷蘭達成共識，將限制向中國出口尖端半導體制造設備。2024年12月2日，美國BIS規則宣布了一系列規則，包括對 24 種半導體制造設備和 3 種軟件工具實施新的管制；對HBM實施新的管制；增加 140 項實體名單。美國科技限制為半導體制造產業鏈帶來國產化機遇。

半導體設備：國產替代已邁過從0-1階段，后續建議關注核心設備刻蝕、薄膜、量檢測等賽道投資機會

SEMI預計2023年全球半導體設備市場規模同比下滑16%至912億美元，而2024年恢復成長17.6%至1071.6億美元。半導體設備行業的核心增長驅動力是下游晶圓廠的資本開支，由于半導體行業的強周期屬性，晶圓廠的擴產節奏及資本開支同樣也呈現較強的周期性特征，帶動半導體設備行業呈現一定的周期性。近年來，隨著先進制程投資比例逐步加大，以及本地建廠的趨勢興起，全球半導體設備市場的周期性有所減弱，呈現波動上行的趨勢。不同于全球半導體資本開支放緩趨勢，本土晶圓廠產能仍持續擴張，進而拉升對上游設備廠商的需求。根據Knometa Research數據，在國內內資晶圓廠的逆勢擴張帶動下，中國芯片制造產能占全球份額將有望從2023年的19.1%提升至2024年的20.1%，且預計未來2025/2026年將持續增長。在內因外因的推動下，看好設備國產化率持續提升。在國內半導體行業快速發展和國家政策的雙重驅動下，國內半導體設備廠商一方面不斷擴大產品種類，逐步打破國外廠商壟斷；另一方面，穩步提升產品性能，逐步向中高端市場滲透。

當前重要的本土半導體設備公司產品已涵蓋半導體全產業鏈，但各環節國產替代進程存在較大差異。2023年國內半導體設備行業國產化率約19.1%。當前中國半導體設備產品主要集中在熱處理/去膠設備/清洗設備/CMP拋光設備，根據Gartner數據，上述環節設備2023年國產化率分別為70%/70%/64%/52%，三大主設備中的刻蝕設備與薄膜沉積設備國產化率已分別達到28%與22%。而對于工藝相對復雜的道次所需的半導體設備（如光刻機、量檢測設備、離子注入設備和涂膠顯影設備）主要依賴進口，國產化率仍處于低位，2023年光刻機領域國產化率為1%左右，離子注入、涂膠顯影和量檢測設備自給率僅為8%左右。14nm及以下設備僅刻蝕、清洗、氧化發展較快，先進制程為設備國產化的下一個角力點。

半導體設備國產化已邁過0-1的階段，目前我們看到國內半導體設備存在兩個發展趨勢，

趨勢#1：邏輯與存儲先進節點持續擴產，設備用量與價值量提升。邏輯領域，臺積電、三星以及國內的中芯國際等先進制程代工廠持續擴產并推進技術迭代，GAA架構下刻蝕、薄膜沉積以及量檢測設備價值量均將增加。存儲方面，海外三大存儲廠HBM產能快速擴張。2024年HBM供需環境持續緊俏，三大存儲廠商加速擴產，Trendforce數據，三星、SK海力士至2024年底HBM產能規劃積極，三星HBM總產能至年底將達約130K（含TSV）；SK海力士約120K，兩大存儲廠商HBM產能接近翻三倍增長，美光加速追趕，預計2024年末產能將達到20k。HBM產能擴張以及工藝復雜化帶來的設備價值量與用量增長將推動上游設備市場持續快速擴容，產業鏈相關公司包括上海微電子?(未上市)、北方華創?(002371 CH)、拓荊科技?(688072 CH)、中微公司?(688012 CH)、芯源微?(688037 CH)、屹唐半導體?(未上市)、中科飛測?(688361 CH)、精測電子?(300567 CH)等。

存儲國產化持續推進，帶動上游刻蝕、薄膜沉積與量檢測設備國產化。國內存儲產業核心資產為長鑫存儲與長江存儲，分別主營DRAM與NAND設計與制造，兩廠自設立以來技術節點與產能擴張進展迅速。國內存儲IDM的產能持續擴張將進一步帶動上游產業鏈國產化，刻蝕、薄膜沉積與量檢測等國產設備商有望充分受益。

趨勢#2：國內半導體設備商在走向平臺化。國內多家設備公司的發展路徑為專精于某一細分設備行業，產品與技術逐步成熟后開始走向平臺化，如北方華創、中微公司、盛美上海等在持續推出新品，拓寬產品覆蓋，分別在已有的薄膜沉積、刻蝕以及清洗設備的領先地位上，做產品的應用領域或產品品類拓寬。我們看好未來設備公司平臺化，打開新增長曲線，增厚公司業績。

設備零部件：美國實體清單范圍擴大至設備環節，有望進一步加速上游零部件國產化

半導體設備零部件市場規模持續上升，我們測算全球2023年達到580億美元規模。半導體設備廠商與晶圓廠均對半導體零部件存在一定需求，目前約90%的需求來自于半導體設備廠商，這是目前半導體零部件的主要市場與最大成長動能。據北方華創、拓荊科技等公司公告，中國半導體設備公司設備業務毛利率在38%-45%左右，即成本占據設備總銷售額的55%-62%，同時直接材料占比構成了設備總成本中的88%-94%左右，對應半導體零部件占半導體設備公司總銷售額約48%左右。SEMI測算2023年全球半導體設備市場規模仍同比增長11.3%至1,208億美元，據此我們測算2021年全球半導體設備所需精密零部件的市場規模為492億美元，2023年將達到580億美元。

按產品類別半導體精密零部件具體又分為機械類、電氣類、機電一體類、儀器儀表類、氣體/液體/真空系統類和光學類六大精密零部件。據富創精密招股書披露， 2021年全球機械類/電氣類/機電一體類/儀器儀表類/氣、液、真空系統類/光學類零部件市場規模占半導體設備零部件市場比例分別為25%/13%/17%/2%/19%/17%，市場份額分別為123/62/82/10/92/82億美元，機械類零部件占比最高，市場空間最大。國內規模較大的半導體精密零部件廠商以外資控股為主。目前國內規模較大的半導體設備精密零部件廠商主要為臺灣地區的京鼎精密和日本 Ferrotec 等外資企業的境內子公司，其主要為國際半導體設備廠商供貨。同時，國內設備尤其是先進制程設備零部件采購也主要依賴進口，一方面國內部分零部件在技術上較國際龍頭廠商尚有差距，技術突破難度較高；另一方面半導體精密零部件對設計和生產要求較高，國產產品在同等技術水平下的量產穩定性尚有不足，國內設備廠商更愿意選擇國際成熟產品。據北京國際咨詢對國內主流代工廠調研數據，目前全年日常運營過程中領用的零部件（包括更換和失效更換的零部件）達到 2000 種以上，但國產占有率僅為 8%左右。美國和日本占有率分別為 59.7%和 26.7%。其中高端零部件市場主要被美國、日本、歐洲供應商占有；中低端零部件市場主要被韓國、中國臺灣供應。

半導體設備國產化拉動國產零部件迎來重大機遇。由于半導體設備需求的迅猛增長，半導體設備零部件交貨時間延長2倍以上，零部件企業若要建設新的基礎設施工作繁多，大規模設備投資負擔過重，因此存在產能瓶頸。國產零部件在解決零部件技術自主可控、推動半導體設備國產化等供應鏈卡脖子問題上具有重要意義，在全球零部件短缺與設備國產化浪潮下，我們認為國產零部件有望迎來重大機遇，實現彎道超車。

美國發布新實體清單，范圍擴大至國內設備環節，有望進一步加速上游零部件國產化。12月2日，美國BIS發布出口管制法則修訂，宣布了一系列規則，包括對 24 種半導體制造設備和 3 種軟件工具實施新的管制。在設備領域上，本次管制主要內容包括：1）圍繞先進制程進一步細化刻蝕、薄膜沉積、離子注入、單片清洗、納米壓印光刻機，量檢測等設備限制要求；光刻機方面新增計算光刻軟件；2）國產設備公司被加入實體清單。美國實體清單范圍延伸到設備環節，有望加速國內設備廠導入上游國產零部件制造商，進一步推動零部件國產化。從國內零部件國內收入占比來看，先鋒精科與珂瑪科技國內收入占比均已較高，富創精密與江豐電子在國產化趨勢的推動下，國內收入占比持續提升，同時收入也維持較高增長水平。

半導體材料：23年市場空間667億美元，國產替代走向高端化

半導體材料是半導體發展的基石，貫穿生產的全過程。在晶圓制造過程中，需要使用硅片、電子氣體、光刻膠及其配套試劑、掩膜版、濕電子化學品、CMP耗材（拋光墊、拋光液等）以及靶材。硅片是晶圓制造的第一步，是晶圓的基底材料；電子氣體幾乎貫穿晶圓制造的全流程，在清洗、氧化、光刻、刻蝕、離子注入、沉積中均發揮著重要作用；掩膜版是生產的母版，發揮著模具的作用；光刻膠則用于將掩膜版的圖案轉移到硅片上；濕電子化學品又稱超凈高純試劑或化學工藝品，使用于清洗、顯影、刻蝕、去膠等多個環節中；CMP耗材是集成電路制造過程中實現晶圓全局均勻平坦化的關鍵；靶材是利用濺射法制備電子薄膜的關鍵原材料，在形成具有特定功能的金屬層（如導電層、阻擋層）中發揮重要作用。在封裝測試過程中，需要使用封裝基板、引線框架、鍵合絲、包封材料、陶瓷基板、芯片粘接材料等。

全球半導體材料市場連續多年增長迅速，23年出現大幅下滑，中國大陸地區為唯一增長市場。根據國際半導體協會（SEMI）數據，2016-2022年之間，除2019年半導體市場供需失衡短暫下降1.1%，其余均保持增長。由于2023 年全球半導體市場受國際形勢影響需求下滑， 2023年全球半導體材料市場銷售金額為667億美元，較2022年的727億美元下滑了8.2%。2017-2023年半導體材料市場CAGR為6.54%。國內半導體材料市場規模增長基本與全球同步，并且在2023年全球半導體需求較弱的情況下依然保持增長，2017-2023年國內半導體材料市場CAGR為9.80%，略高于全球增速。

低端半導體材料國產化率相對較高，部分高端產品出現突破。為避免半導體發展掣肘于海外，實現上游產業鏈自主可控是關鍵，目前材料雖未受限制，但為分散海外供應鏈風險，形成產業聯動，國產替代緊迫性不斷提高。根據SEMI數據，2023年全球半導體材料市場規模達到667億美元，中國大陸地區半導體材料規模131億美元，占全球總規模的19.6%。半導體材料種類繁多，競爭格局分散，目前整體國產化率為20%左右。具體品類來看，其中電子特氣、濕化學品的壁壘主要在于精度/純度，國產公司已經能在部分產品做到國際標準水平，國產化率約30%以上；硅片、靶材、CMP耗材對加工的工藝要求比較高，國產化率約在20-30%。但在高端領域，如12寸硅片國產化率不足5%；替換成本較高，涉及前后道工序的光掩模版、光刻膠國產化率在10%以下，尤其ArF光刻膠目前仍未實現國產替代量產突破。

半導體材料領域，我們觀察到1）地緣政治因素影響國產化速度加快，12月2日美國新實體清單中雖然清單范圍沒有批量拓展到材料領域，但材料廠商中南大光電已經加入實體清單，表明材料領域存在進一步脫鉤的可能，將有望倒逼國內材料廠商與下游制造廠商加速推動材料領域的國產廠商導入，國內材料廠商也在積極推進產能擴張，滬硅產業持續推進12寸大硅片擴產，據公司2024年6月12日公告，2024年末12寸產能有望達到60萬片/月，24年6月又進一步宣布60萬片新擴產計劃。2）產品逐步走向高端化，國內半導體材料廠商ArF/EUV光刻膠的外國壟斷已經打破：彤程新材已量產ArF，而南大光電（ArF光刻膠“02”專項）也已通過驗證，硅片方面滬硅產業在 300mm 硅片相關的制造技術掌握成功度達到了國內領先水平，MEMS 用拋光片和 SOI 硅片相關技術達到國際先進水平，掩模版方面清溢光電與路維光電持續推進節點迭代，路維光電已儲備150nm制程節點及以下成熟制程半導體掩膜版制造關鍵核心技術。3）國內材料廠商逐步平臺化，電子材料行業特點為市場較碎片化，依靠單一品類難以實現長期收入持續增長，品類拓張為電子材料供應商突破營收天花板的主要方式，國內多家材料廠商如雅克科技、江豐電子、南大光電等在積極通過外延并購以及內生研發的方式推進產品品類擴張，打開增長天花板的同時增強客戶粘性，向平臺型半導體材料供應商邁進。

投資策略

投資標的

展望2025年，我們看好AI引領創新周期，催化算力端持續迭代以及端側落地，云廠紛紛加速推出自研算力芯片將有望進一步推動產業鏈需求增長，同時AI在手機/眼鏡以及汽車端加速落地，移動終端上智能手機和眼鏡有望率先成為AI Agent載體，我們看好硬件迭代與AI Agents生態崛起為產業鏈帶來強催化，汽車端比亞迪開始發力高階智駕，有望帶動行業頭部自主品牌跟隨以及硬件產業鏈需求提升。同時半導體產業鏈自主可控趨勢持續，設備環節國產替代已邁過早期0-1階段，設備公司訂單先進制程占比逐步提升，核心設備突破穩步進行，龍頭設備公司走向平臺化。此外國產替代沿產業鏈往上游零部件等環節傳導，材料國產替代也逐步走向高端化。

中美貿易摩擦升級風險。基于2020年5月15日美國BIS宣布加大對華為限制事件，以及2024年12月2日美國再次宣布增加多家中國公司進入實體清單，國內半導體產業鏈或面臨新品研發進程受阻、供應鏈供應受限以及新品需求下滑的風險。同時，國內消費電子產業鏈也面臨因中美貿易摩擦升級所導致的需求下滑、業績不及預期的風險。

電子產品滲透率不及預期的風險。電子行業創新性強、技術迭代快，新產品的滲透速度直接影響供應鏈廠商的業績增速，而創新是否能激發消費需求往往需要市場的檢驗，因此具有不確定性的風險。

AI技術發展不及預期。Al 的進步可賦能行業各個環節，推動行業降本增效，但其發展受到各因素影響，存在發展不及預期的可能。

研報：《科技/電子: AI引領創新，自主可控持續》2024年12月22日

謝春生 研究員?S0570519080006 | BQZ938

丁寧 研究員?S0570522120003

張皓怡 研究員?S0570522020001

呂蘭蘭 研究員?S0570523120003

廖健雄 研究員 SAC No. S0570524030001

陳鈺 研究員 SAC No. S0570523120001

黃禮悅 研究員 SAC No. S0570523070007/SFC No. BRH099

王心怡 研究員 SAC No. S0570523110001/SFC No. BTB527

湯仕翯 研究員 SAC No. S0570524090007/SFC No. BUQ838

海量資訊、精準解讀，盡在新浪財經APP