目錄邊緣AI：AI普及的硬件基礎 6邊緣AI是什么 6邊緣AI的相對優(yōu)勢 7邊緣AI的應用場景 8邊緣AI：AI普及的硬件基礎 AIPC芯片：主流大廠路線推出新品，相對傳統(tǒng)PC大幅提升算力 11高通：基于ARM架構的新一代PC芯片，算力領先同行 14蘋果：M系列芯片算力大幅提升 15英特爾：PC芯片龍頭，AIPC時代引領行業(yè)發(fā)展 16AMD：AI芯片不斷迭代，算力能力持續(xù)提升 16主流AI手機芯片廠商 17高通：手機領域芯片龍頭，新款旗艦芯片算力提升明顯 18聯(lián)發(fā)科：旗艦芯片全大核設計，AI模型搭載能力大幅提升 19AI大模型端側(cè)落地推動終端存儲容量提升 20邊緣AI硬件產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)與展望 21AIPC或為PC產(chǎn)業(yè)提供重要發(fā)展動力 21邊緣AI在不同終端的應用 25邊緣AI產(chǎn)業(yè)鏈中的國產(chǎn)化機會 28重點公司梳理 29PC消費電子產(chǎn)業(yè)鏈：華勤技術 29PC消費電子產(chǎn)業(yè)鏈：春秋電子 30PC消費電子產(chǎn)業(yè)鏈：思泉新材 31邊緣端芯片產(chǎn)業(yè)鏈：晶晨股份 32邊緣端芯片產(chǎn)業(yè)鏈：瑞芯微 33邊緣端芯片產(chǎn)業(yè)鏈：全志科技 34風險提示 35圖表目錄圖1：AI處理的重心正在向邊緣轉(zhuǎn)移 6圖2：邊緣AI的模型架構種類 7圖3：高通全棧式優(yōu)化StableDiffusion模型 9圖4：高通在安卓手機上運行StableDiffusion 9圖5：微軟介紹Copilot對工作效率的提升 9圖6：高通發(fā)布面向主動式車載輔助的人工智能 10圖7：主要廠商產(chǎn)品發(fā)布時間 圖8：高通PC芯片驍龍XElite宣傳圖 14圖9：英特爾Ultra芯片與競品AI性能對比測試 16圖10：AMD最新產(chǎn)品數(shù)據(jù)表 17圖高通驍龍8Gen3配置 19圖12：聯(lián)發(fā)科最新手機旗艦天璣9300 19圖13：運算速度與硬件的限制關系 20圖14：美國GDP物量指數(shù)：計算機最終銷售（單位：以2017年為100） 21圖15：全球PC出貨量（年，百萬臺） 22圖16：全球PC出貨量（季度，百萬臺） 22圖17：聯(lián)想AIPC推介展示 23圖18：聯(lián)想與英偉達合作混合人工智能計劃 23圖19：聯(lián)想ThinkPadX1CarbonAI 23圖20：聯(lián)想小新Pro16AI酷睿版 23圖21：2023年10月Android手機性能排行 26圖22：小米14Ultra大模型影像技術展示 26圖23：基于藍心大模型的AI產(chǎn)品藍心小V 27圖24：AIPIN產(chǎn)品介紹 27圖25：AI為PC產(chǎn)業(yè)鏈帶來的發(fā)展機會 28圖26：華勤技術營業(yè)收入（億元） 30圖27：華勤技術歸母凈利潤（億元） 30圖28：春秋電子營業(yè)收入（億元） 31圖29：春秋電子歸母凈利潤（億元） 31圖30：思泉新材營業(yè)收入（億元） 32圖31：思泉新材歸母凈利潤（億元） 32圖32：晶晨芯片應用終端Nexplayground 33圖33：晶晨芯片應用終端33圖34：晶晨股份營業(yè)收入（億元） 33圖35：晶晨股份歸母凈利潤（億元） 33圖36：瑞芯微營業(yè)收入（億元） 34圖37：瑞芯微歸母凈利潤（億元） 34圖38：全志科技營業(yè)收入（億元） 34圖39：全志科技歸母凈利潤（億元） 34表1：IntelAIPC芯片與非AI芯片數(shù)據(jù)對比 12表2：AMDAIPC芯片與非AI芯片數(shù)據(jù)對比 13表3：主要AIPC芯片參數(shù)對比 13表4：蘋果M系列芯片性能對比 15表5：主要AI手機芯片參數(shù)對比 18表6：各大廠商PC上市節(jié)奏 24表7：全球個人電腦設備市場預測（出貨量：百萬臺） 25AI：AI普及的硬件基礎AI是什么AI這項技術之所以被稱II的計算發(fā)生在靠AI的終端。AIAIAI計算，AIAI計算的AIAI大模型對AI針對不同應用場景，在芯片、模型、感知等層面進行專有設計，使得數(shù)據(jù)在終端進行采AI運算效率，同時降低了對云算力的消耗，而人工智能技術作為一種高AI技術的使用場景。1：AI處理的重心正在向邊緣轉(zhuǎn)移資料來源：英偉達、AI的相對優(yōu)勢AIAI的四大優(yōu)勢，分別為算力節(jié)省、低延時、隱私定制、交互簡潔，AI擴大自身應用場景的核心優(yōu)勢。AI運算的主要成本，傳統(tǒng)云端模型參數(shù)在千億以上，單次計算調(diào)用的算力和存力成本巨大，而邊緣AI模型針對具體應用對模型進AI的優(yōu)勢還體現(xiàn)在低延時和離線狀態(tài)的使AIAIAI服務。AIAIAI的模型架構又可分為AIAIAI。AIAIAI計算效率最大化。圖2：邊緣AI的模型架構種類資料來源：《EdgeIntelligence:PavingtheLastMileofArtificialIntelligencewithEdgeComputing》、AI，即是將所有的計算過程均在邊緣端進行。當邊緣終端的計算性能PCAIAI計算，最終通過終端進行數(shù)據(jù)輸出。AI模AI運行模式。在這種模式下，模型自主判斷AI計算在云端和邊緣端的分配，當計算需求較為簡AI使用需求，其難點AI的應用場景AIAI的應用場景擴展，當前已有眾多邊緣模型發(fā)布，其模型10100AI模型較傳統(tǒng)模型更10-100100-150億參數(shù)級別的模型可以覆蓋大部分的邊緣AI應用。AIStableDiffusion來生成圖AI大模型首次在安卓手機終端上得到應用。StableDiffusion過去依靠云端運行，10AI8Gen2平臺上運行。圖3：高通全棧式優(yōu)化StableDiffusion模型 圖4：高通在安卓手機上運行StableDiffusion 資料來源：高通官網(wǎng)、 資料來源：高通官網(wǎng)、AI辦公、智能汽車等領域。SachinKatti預測，20234450AI的廣泛應用將會各行業(yè)帶來巨大的發(fā)展機會。AI主要集中在視覺識別及語音感知功AI2D3D筆記本電腦作為移動生產(chǎn)終端，邊緣AI將顯著提升PC作為生產(chǎn)工具的效率。微軟Office的AI功能體現(xiàn)在AI助理“Copilot”，其功能可幫助用戶草擬文檔、根據(jù)內(nèi)容生成PPT、數(shù)據(jù)表格生成和分析、會議內(nèi)容轉(zhuǎn)錄等，目前已經(jīng)廣泛前裝在各類新款PC終端上，微軟也在官網(wǎng)上宣布ows11PC將推出Copilot按鍵，以增強用戶的AI使用體驗。國內(nèi)WPS同樣推出WPSAI，整合先進的自然語言處理技術和機器學習算法，可實現(xiàn)文字識別、語音識別、智能翻譯、數(shù)據(jù)分析和圖表生成等復雜功能，有效提高了用戶的工作效率和準確性。圖5：微軟介紹Copilot對工作效率的提升資料來源：微軟官網(wǎng)、AICES2024AILLMAI扮演重要角色，通AIDRIVEAGX平L2+L5級的全自動駕駛汽車系統(tǒng)。圖6：高通發(fā)布面向主動式車載輔助的人工智能資料來源：汽車之家、AI：AI普及的硬件基礎AIPCPC大幅提升算力PC芯片兩個市場競爭。AI手機芯片產(chǎn)2023128040系列以及IntelUltraAIPC時代，相較于普通的PCAIAIPC芯片的技術迭代即將進入新一輪創(chuàng)新周期。圖7：主要廠商產(chǎn)品發(fā)布時間資料來源：谷歌、英特爾、聯(lián)發(fā)科、高通、蘋果、AMD、芯智訊、AIPCPCGPU和內(nèi)存參數(shù)上有明顯提升。以英特爾相AIPC芯片為比較，AIPCIntelCoreUltra9185HAI性能提IntelAIengine32AI算力上有了巨大的提升，在數(shù)據(jù)處理IntelCorei9-13900AMDAI7940HSCPU有明顯差異。AIGPU上更加領先，內(nèi)存帶寬優(yōu)于普CPU，GPU的頻率有明顯升級，而在最大內(nèi)存帶寬上也有明顯提升。表1：IntelAIPC芯片與非AI芯片數(shù)據(jù)對比IntelCoreUltra9185HIntelCorei9-13900發(fā)售時間Q4/2023Q1/2023平臺筆記本臺式機核心1624線程2232GPU型號IntelIrisXeGraphics128(MeteorLake)IntelUHDGraphics770頻率0.60GHz0.30GHz運算單元12832顯存32GB64GB制程5nm10nm最大內(nèi)存96GB192GB最大帶寬120.0GB/s89.6GB/s功率45W65W資料來源：CPU-MONKEY、表2：AMDAIPC芯片與非AI芯片數(shù)據(jù)對比資料來源：CPU-MONKEY、AIPCNPUPC芯片極大提升了算力，而英特AIPCAIPCCPUGPU的算力，使整體算力有了較大提升。而在競爭格局上，市場上主要的競爭集中在英特爾、AMD、高通等廠商，橫向?qū)Ρ雀鱃PUAI算力上數(shù)值更高。而英特爾則更加均衡，硬件方面配置更多核心，處理線程更PC新品發(fā)布來看，搭載英特爾芯片的產(chǎn)品也更加豐富。表3：主要AIPC芯片參數(shù)對比型號APPLEM3MAXIntelCoreUltra9185HQualcommSnapdragonXEliteAMDRyzen97940HSAMDRyzen98945HS發(fā)布時間2023Q42023Q42023Q22023Q12024Q1指令集Armv8-Ax86-64Arm-64x86-64x86-64CPUCORES16161288型號APPLEM3MAXIntelCoreUltra9185HQualcommSnapdragonXEliteAMDRyzen97940HSAMDRyzen98945HSGPUAppleM3Max(16-CPU40-GPU)IntelIrisXeGraphics(MeteorLake)QualcommAdreno(SnapdragonXElite)AMDRadeon780MAMDRadeon780M頻率0.39GHz0.60GHz1.00GHz0.80GHz0.80GHz最大顯存128GB32GB32GB32GB制程3nm5nm4nm4nm5nm內(nèi)存128GB96GB64GB256GB256GB內(nèi)存最大帶寬409.6GB/S120.0GB/s136.0GB/s120.0GB/s120.0GB/sAI硬件AppleNeuralEngineIntelAIengineQualcommAIengineAMDRyzenAIAMDRyzenAIAI算力16Neuralcores@35TOPSDedicatedLowPowerAI(IntelVPU)NPU45TOPS在使用高通引擎時總算力75TOPSAMDdedicatedAIXDNATechnologyNPU10TOPS最高16TOPS功耗57W45W23W54W45W滿載功率65W80W54W資料來源：CPU-MONKEY、高通、AMD、ARM架構的新一代PC芯片，算力領先同行PCXElite20231026日高通發(fā)布AIPCXElite,12OryonCPUAdrenoGPU，GPU324.6TFlOPS,XElite13B參數(shù)的生AILLMHexagonNPU45TOPS,AI75TOPS,LPDDR5x內(nèi)存，136GB/sAI，輸出。同時，芯片有著低能耗的優(yōu)點，一次充電可維持幾天工作時間。圖8：高通PC芯片驍龍XElite宣傳圖資料來源：高通、蘋果：M系列芯片算力大幅提升M系列處理器一直以其獨有的統(tǒng)一內(nèi)存架構占據(jù)市場，采用統(tǒng)一的內(nèi)存架構可提供高帶寬、低延遲和出色的功耗表現(xiàn)。M3128G顯存，可以運行數(shù)十億參數(shù)的Transformer模型。在算力的性能上，M3MAXGPU14.2TFlOPS32位浮點AppleNeuralEngineNPU35TOPS，相較上一代有較大幅度提升。M3MAX92016CPU核心，40GPU核心，相較于M1Max，CPU80%，GPU50%。表4：蘋果M系列芯片性能對比SOCM3MAXM2MAXM1MAXCPUCORES161210GPUCORES40383232位浮點算力14.2TFlops13.5TFlops10.6TFlops顯存128GB96GB32GBNPU算力35TOPS15.8TOPS11TOPSGPU頻率0.39GHz0.45GHz0.39GHz制程3nm5nm5nm資料來源：CPU-Monkey、英特爾：PC芯片龍頭，AIPC時代引領行業(yè)發(fā)展AIMeteorLakeAIPCAI性能方面與前采用英特爾ArcGPU,32GB,LLAMA2-7b1370PAI1.1倍性能提升，1.7AI性能提升。在整體算力34TOPS,NPUFP162024ArrowLakeLake-SCPU采用全新的LionIntel20AAlchemistXe-LPGAlder/RaptorLakeCPUXe-LP架構相比，GPU的速度預計至少會提高兩倍。圖9：英特爾Ultra芯片與競品AI性能對比測試資料來源：英特爾、AMD：AI芯片不斷迭代，算力能力持續(xù)提升AMD98945HS7840AI算力上進行的提升。NPU10TOPS16TOPS6TOPS。銳7040系列處理器內(nèi)置AMDAIAIAIX86CPU+GPU+AI引擎三種計算單元的創(chuàng)新設計方案。AMD20235MicrosoftIgnite全球技術大會上，展示即將到來的AMDInstinct加速器、AMDEPYC（霄龍）CPUAIAMDCPU在內(nèi)的眾多AMDAMD7040AMDAIAI運算處理單元，最高可實現(xiàn)每秒十萬億次的AIX86架構處理器內(nèi)首次實現(xiàn)集成CPU+GPU+AIAMDAI引擎配合強大的CPU和GPUAI應用計算。AMD128000系列移動處理器。AMD8040APU，AI性能,AMD2024P，代號為“StixPoin圖10：AMD最新產(chǎn)品數(shù)據(jù)表資料來源：AMD、AI手機芯片廠商SoCAI8Gen39300為代表的新款旗艦大幅提升算力。9300采用全大核架構，將大核性能運用極致，運40%，功耗節(jié)省33%8Gen31+5+2AI9300搭載的vivoX100100億參數(shù)大模型，算力達到33TOPS，高通及蘋果旗艦芯片也能達到30+TOPS算力。除高通、聯(lián)發(fā)科外，其他手機芯片廠商也在提升手機算力性能。A17PROiphone15的蘋果最新型號芯片，GPU性能出眾。6A17PROGPU運行頻率達1389MHz2.2TFlOPS32位浮點算力。使用神經(jīng)網(wǎng)絡引擎供應35TOPSAI3nm則屬于市場最先進制程。AI手機芯片市場上主要表現(xiàn)的是參與者的態(tài)度，相較于其他廠商芯片的高性能，GoogleG3GoogleG2有較大提升。Pixel8Pro手機應用Google3AI的發(fā)展以及與GoogleDeepMindPixelAI比一年前Pixel7模型復雜150倍以上。表5：主要AI手機芯片參數(shù)對比MediatekDimensity9300AppleA17ProQualcommSnapdragon8Gen3GoogleTensorG3CPUCORES8688GPU型號ARMImmortalis-G720MC12AppleA17Pro(6GPUCores)QualcommAdreno750ARMImmortalis-G715MP10GPU32位浮點運算能力2.4TFLOPS2.147TFLOPS2.287TFLOPS1GFLOPS存儲最大內(nèi)存16GB8GB24GB12GB最大帶寬76.8GB/s51.2GB/s76.6GB/s53.0GB/s封裝制程nm級4344AI性能硬件MediatekAPUAppleNeuralEngineQualcommAIengineGoogleTensorAIAI算力33TOPS35TOPS34TOPSGoogleEdgeTPU資料來源：CPU-MONKEY、高通：手機領域芯片龍頭，新款旗艦芯片算力提升明顯23年新款旗艦芯片驍龍8Gen3搭載的高通AI引擎是第一個支持多模式生成人工智能模型引擎。包括流行的大型語言模型（M，語言視覺模型（M，和基于變壓器網(wǎng)絡的自動語音識別（SR10BM20tokns/秒，屬于智能手機行業(yè)QualcommAdreno750GPU24GB內(nèi)存，322.4TFlOPS,整體算力34TOPS。8Gen35G2.5KryoCPU30%25%GPU10%能耗減少。圖11：高通驍龍8Gen3配置資料來源：高通、聯(lián)發(fā)科：旗艦芯片全大核設計，AI模型搭載能力大幅提升9300CPU7APU架AI引擎。Cortex-X4Cortex-A720大核，單核性能提升超過15%,多核性能提升超過40%。能夠?qū)崿F(xiàn)更快速且安全的邊緣AI計算。完整的工具鏈，能夠協(xié)助開發(fā)者在端側(cè)快速且高效地部署多模態(tài)生成式AI應用，為用戶提供包括文字、圖像、音樂等在內(nèi)的終端側(cè)生成式AI創(chuàng)新體驗。相較于前代生成式AItransformer82圖12：聯(lián)發(fā)科最新手機旗艦天璣9300資料來源：聯(lián)發(fā)科、AI大模型端側(cè)落地推動終端存儲容量提升PC大模型的離線應用對內(nèi)存空間提出更AIPC終端的存儲能力提出更高要求。大模型處理的任務規(guī)模（即算力限制。圖13：運算速度與硬件的限制關系資料來源：搜狐、AIPCAI發(fā)展的一個趨勢AIPCPCRAMROMAI功PC級也尤為明顯，由于AI模型自身占用空間較大，同時與模型配套的訓練數(shù)據(jù)同樣占用一定空PCAI硬件產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)與展望AIPCPC產(chǎn)業(yè)提供重要發(fā)展動力PC市場較為成熟，增速較為穩(wěn)定。PC90年代快速推廣以來，已經(jīng)發(fā)展為成熟市場，PC20PCPCPC行業(yè)周期一般約為5年左右。圖14：美國GDP物量指數(shù)：計算機最終銷售（單位：以2017年為100）資料來源：WIND、PC市場推動力，AI2024PC有望開啟新一輪周期。從PC出貨量的變化看，2022Q12023Q1PC市場出貨量同比增速呈現(xiàn)下降趨勢，PC出貨量同比增速有所回升。2020-2021年疫情推動線上化需求釋放為上一波增速高點出現(xiàn)的重要原因，展望未來，技術革新或成為PC市場成長的重要推動力，其中AIPCAIAIPCPC市場下一波增長的重要推動力。圖15：全球PC出貨量（年，百萬臺） 圖16：全球PC出貨量（季度，百萬臺）資料來源：WIND、 資料來源：WIND、2024AIPCAIPC的推PCAMDAIPC的研發(fā)設計，2024AIPC產(chǎn)品將陸續(xù)上市，2024AIPC的元年。AIPC浪潮。PC主流廠商中，聯(lián)想、成長周期。20231024AIPC，發(fā)布個人與企業(yè)級人工智能雙胞胎（II框架。它能夠創(chuàng)AI自然交互。對端側(cè)大模AI的規(guī)劃內(nèi)容更加個性化，AIAIPC20249月以后正式上市。AIAI產(chǎn)業(yè)未來。聯(lián)想與英偉達合作推出新的混NVIDIAMGXAI解決方案、聯(lián)想混合AMD與聯(lián)想已經(jīng)在智能設備、智能基礎設施，以及人工智能解決方案等多個方面開展合作，AMDAIPC上部署。英特爾將繼續(xù)與聯(lián)AI高通與聯(lián)想攜手推進PCXElite24AIPC。圖17：聯(lián)想AIPC推介展示 圖18：聯(lián)想與英偉達合作混合人工智能計劃資料來源：聯(lián)想官網(wǎng)、 資料來源：聯(lián)想官網(wǎng)、AIThinkPadX1CarbonAIPro16AI12152023AIAIPCThinkPadX1CarbonAIPro16AI酷睿版，現(xiàn)已正式上市，預約預售同步開AI算力、創(chuàng)新/AI體驗和設備體驗升級三大特點，意味著AIPCAIReady階段。圖19：聯(lián)想ThinkPadX1CarbonAI 圖20：聯(lián)想小新Pro16AI酷睿版資料來源：聯(lián)想官網(wǎng)、 資料來源：聯(lián)想官網(wǎng)、PC2024-2025AIPC方案。2024CESAIPCUltra處理器的推出，AI2024-2025推動新一輪換機周期。表6：各大廠商PC上市節(jié)奏廠商AIPC發(fā)布節(jié)奏聯(lián)想2023年10月24日，聯(lián)想展示AIPC，能夠創(chuàng)建個性化的本地知識庫，通過模型壓縮技術運行個人大模型，實現(xiàn)AI自然交互。12月15日，在2023英特爾新品發(fā)布會暨AI技術創(chuàng)新派對上，聯(lián)想公布ThinkPadX1CarbonAI、聯(lián)想小新Pro16AI酷睿版兩款AIReady的AIPC產(chǎn)品，于當天正式上市，預約預售同步開啟。戴爾202414AIPCPlus14/16Plus2024筆記本現(xiàn)已上架，搭載酷睿Ultra5125H處理器，戴爾新款搭載酷睿Ultra處理器的XPS系列筆記本將在第一季度上市。惠普2024年推出全新PC2024年CESSpectrex36014和16，新款超極本現(xiàn)已配備英特爾最新的CoreUltra處理器，還配備了高分辨率網(wǎng)絡攝像頭、OLED屏幕和Wi-Fi7。宏碁AI筆記本方案會在20242025CESAIPCNPU加速AIUltraAI技術方面取得了巨大突破，將AI技術融入輕薄本和游戲本多款產(chǎn)品。資料來源：智東西、中國經(jīng)濟新聞網(wǎng)、IT之家、從AI賦能來看，個人電腦中AI功能的增加和創(chuàng)新將催生市場新需求。新供給創(chuàng)造新需求，AIPC通過集成更高的硬件配置以及新的ows操作系統(tǒng)，個人電腦將配備更多高效的AI功能，疊加其他AI工具在商業(yè)和生產(chǎn)力軟件的廣泛應用，兼容AI的個人電腦市場有望在2024-2025年實現(xiàn)快速增長。從全球PC出貨量的變化看，五年內(nèi)全球PC產(chǎn)業(yè)將穩(wěn)步邁入AI時代。2021Q1至2023Q1，全球PC市場出貨量同比增速呈現(xiàn)下降趨勢，近兩個季度全球PC出貨量同比增速有所回升。2023年全球個人電腦和平板電腦出貨量將達到4.031億臺，2024年伴隨著AICPU與ows12AIPC2023年增長3.6%4.1772024年全球AIPC13002026PC2027PCPCAI時代。全球個人電腦出貨量在連續(xù)七個季度下跌后有望迎來復蘇。在節(jié)日旺季和宏觀經(jīng)濟改善的推動下，預計2023年第四季度市場將增長5%。展望未來，2024年全年出貨量預計達到2.67億臺，較2023年增長8%，這主要得益于ows的更新周期，以及具備AI功能和采用Arm架構電腦的崛起。表7：全球個人電腦設備市場預測（出貨量：百萬臺）產(chǎn)品類別2023年出貨量2023/2022增長2027年出貨量2027/2026年增長2023-2027年復合增長率平板電腦142.3-12.0%142.5-0.8%0.0%傳統(tǒng)電腦260.8-10.7%292.81.2%2.9%總數(shù)403.1-11.2%435.30.6%1.9%資料來源：IDCWorldPersonalComputingDeviceTracker,March6,2023、電子時代、AI在不同終端的應用手機端AI的應用8移動平臺，AI手機新時代已至。8Gen34nmoCPdnoPPU755GPR5XRM、7UFS4.03.3GHz20%；GPU25%25%；NPUAI98%40%。第8100AI模型，NPU98%AI引擎是世界100億個設備參數(shù)的生成AIHexagonNPU98%，40%的每瓦特性能，實現(xiàn)持續(xù)的人工智能推理。148移動平臺，AI功能突出。14搭載了全球首款第三代8移動平臺，CPU采用了1+5+23.3GHzCortex-X4核心、三個3.15GHz的Cortex-A7202.96GHzCortex-A7202.27GHz的Cortex-A520超小核心。與上一代相比，它的CPU32%34%；GPU性34%38%。CPU多核性能和GPUA17ProiPhone。14AI60億參數(shù)大模型已經(jīng)在8AI應用方面帶來全新體驗。14Ultra依托強勁的算力和先進的算14Ultra帶來三項領先行業(yè)的影像能力升級：Ultra超級底片、UltraSnap超UltraZoom(Beta)超遠變焦。圖21：2023年10月Android手機性能排行 圖22：小米14Ultra大模型影像技術展示 資料來源：安兔兔、 資料來源：小米官網(wǎng)、vivo發(fā)布全球首個百億大模型在終端調(diào)通的大模型手機。vivo發(fā)布了搭載藍心大模型的vivox10070130vivoV是基于藍心大模型的AI產(chǎn)品，用戶可以用自然語言和它聊天，也可以讓它做文檔總結(jié)、思維導圖等，還有用關鍵詞找照片、讓路人消失、離線總結(jié)文檔等。vivoX100vivoX100搭載了與聯(lián)發(fā)科深度定制的天9300AI感知-ISPAI4K視頻功能。圖23：基于藍心大模型的AI產(chǎn)品藍心小V資料來源：IT之家、AIoT的應用AIPINAIIoTAI進行對話交互。2023Humane正式推出首款無屏幕可穿戴設AIPIN，特點是可以在服裝上安裝微型投影，在手掌或其他介質(zhì)上進行屏幕交互，語音識AIPIN可以看到大模型的硬件產(chǎn)品不僅僅是用在手機上，作為獨立的硬件會AI耳環(huán)，首飾等。圖24：AIPIN產(chǎn)品介紹資料來源：VR陀螺、AI產(chǎn)業(yè)鏈中的國產(chǎn)化機會邊緣AI硬件產(chǎn)業(yè)鏈是對硬件終端行業(yè)的一次全面升級，以發(fā)展最快的AIPC為例，產(chǎn)品功能的改變將導致行業(yè)價值鏈的變化。傳統(tǒng)的PC行業(yè)中操作系統(tǒng)作為核心，軟硬件基于操作系統(tǒng)進行適配，客戶的使用習慣也相對確定，形成了ows操作系統(tǒng)制定行業(yè)標準的穩(wěn)定行業(yè)格局。而在AI生態(tài)當中，AI模塊將成為核心，用戶根據(jù)自身需求搭配個性化AI大模型，因此配套的PC軟硬件將更加多樣化，PC的產(chǎn)業(yè)鏈格局也將因此發(fā)生新一輪洗牌。PCPC時代的產(chǎn)業(yè)鏈核心是終端品牌廠商。AIAI生態(tài)圈的豐富度。品牌廠商直接對接下游客戶及上游硬件、軟件供應鏈，并基于此構建自身的AI應用AI終端功能的進一步提升，用戶對產(chǎn)品的個性化需求進一也將對上下游有更強議價力。圖25：AI為PC產(chǎn)業(yè)鏈帶來的發(fā)展機會資料來源：聯(lián)想官網(wǎng)、AI帶來的產(chǎn)業(yè)升級過程中，進一步擴大國內(nèi)供應鏈的市場份額。PCAI帶來的產(chǎn)業(yè)升級過程中，產(chǎn)業(yè)格局重塑，國產(chǎn)品牌聯(lián)想、華為等有望擴大自身市場份額。品牌廠商的份額提升，將進一步帶領上游組裝、零部件、配套軟件等行業(yè)的市占率提升。終端供應鏈中組裝及傳統(tǒng)消費電子零組件受益更為明顯，芯片等高端供應鏈短期實現(xiàn)國AIPCIoTAI。而技術門檻較高的數(shù)字芯片領域，當前行業(yè)格局依然較為穩(wěn)定，海外龍頭公司優(yōu)勢較為明顯，國內(nèi)SoCIoT、車載等終端，長期有望突破主流手機、PC供應鏈。重點公司梳理PC消費電子產(chǎn)業(yè)鏈：華勤技術ODM公++汽車電子產(chǎn)品+2+N+3海外產(chǎn)能（墨西哥、越南、印度品硬件平臺目標。公司產(chǎn)品覆蓋消費電子、數(shù)據(jù)中心、汽車電子，PC、AI服務器有望成為公司新成長點。消費電子產(chǎn)品涵蓋手機、PC、TWS耳機等，未來伴隨AIPC行業(yè)增長，公司PC出貨量有望維持高增長，成為公司主要增長動力，公司持續(xù)耕耘PC生態(tài)鏈，與各品牌廠商以及芯片廠商均保持緊密合作，逐漸進入收獲期。AI服務器業(yè)務國內(nèi)出貨量領先，AI算力需求高速增長，特別是國內(nèi)算力需求提升，也會為公司帶來明顯增量。圖26：華勤技術營業(yè)收入（億元） 圖27：華勤技術歸母凈利潤（億元）資