1.1 深耕操作系统，构建生态圈共享科技红利
公司成立于 2008 年，是全球领先的移动智能操作系统产品和技术提供商。公司始终将 主营业务准确定位于操作系统技术，在移动互联网发展浪潮和智能技术快速普及的趋势下， 公司逐步形成了“智能软件+智能汽车+物联网”三大业务板块。
与高通深入合作，与世界顶级公司共享科技发展红利。公司于 2008 年开始与高通合作， 凭借过硬的技术成为高通在中国的第一个合作伙伴。之后公司于 2010 年加入了高通设计参 考 QRD 计划（Qualcomm Reference Design，和高通共同向终端厂商提供完整的软件和硬件 解决方案），和高通一同在全球智能手机市场的发展机遇下快速扩张。2011年公司获高通等 多家机构近 1 亿元的投资，这项投资进一步加深了公司与高通的合作关系，在公司 2015 年 上市时高通仍持有公司 4.23%的股份。随着高通进军物联网（IOT）、智能汽车等领域，公 司也将业务拓展于这些领域。从收入变化上来看，公司业务和高通 QCT（半导体芯片）业 务的变化具有较强一致性。
启于高通，不止高通。公司在与高通合作的过程中，积攒了与芯片厂商合作开发的经 验和能力。这种与芯片厂商协同开发的能力被公司复用迭代并构建起了自己的核心生态圈。 除高通之外，公司与地平线、华为、英伟达等均建立了良好的合作关系，通过成立合资公 司或联合实验室共同向下游企业输出解决方案。我们认为公司和产业链中多家企业密切的 合作，有利于保持技术的持续领先并有着较强的抗风险能力，为公司持续健康发展打造了 坚实的基础。
1.2 精准布局，卡位优势，推动营收良性增长
公司在历次的战略扩张中，都精准踩在了科技发展的前沿，从而实现了业绩的良性成 长。我们认为这种前瞻布局的卡位优势，是公司得以长远发展的核心能力之一。具体而言： 2008 年底，公司由 Linux 转向了 Android 生态开发，抓住了智能手机浪潮，获得 了营收的高速增长。 2013 年左右，公司开始布局智能汽车领域，并通过之后多项关键性收购形成了汽 车领域的核心竞争优势。随着 5G 换机潮进入尾声，手机市场的走冷，智能汽车 业务再次推动公司营业收入保持快速增长。根据 2023 年半年报，智能汽车业务收 入超过智能手机业务收入，成为公司最大的业务收入来源，实现了业务的接替增 长。 2023 年，随着 AIGC、大模型技术正在重塑产品与服务，公司启动 Smart to Intelligent 战略，率先将大模型赋能于自身业务与产品，有助于进一步提升产品竞 争力，降本增效。未来，公司前瞻布局 AIoT 领域，智能机器人、OSware 等多款产品有望为公司开 拓新的业务增长点。
1.3 注重研发，技术优势领先
持续研发投入，研发费用稳步上升。2018-2022 年公司研发费用稳步提升，其中 2022 年由于公司大模型项目投入导致研发费用大幅度提升。但公司研发费率基本保持稳定状态， 公司研发节奏与业务扩展节奏相匹配。
面向前沿科技，大模型赋能全业务结构。公司积极践行"Smart To Intelligent"战略，于 2023 年 5 月发布了“魔方”（Rubik）大模型，标志着公司拥有行业顶尖的技术能力。“魔方” 大模型将从两个维度赋能公司发展： 从企业内部来看，大模型集合了模型部署微调工具, 数据治理及清洗工具, 应用 开发框架及组件集，这些智能化开发工具可以提高企业研发效率，降低企业 的成本； 从业务领域来看，大模型可以与公司多个业务产品相融合，目前公司已将大 模型融入智能座舱的语音助手、3D 图形图像、工业机器人等多个领域。这可 以全面提升公司产品的使用体验，进一步提升软件价值，推动智能硬件产品 再一次创新变革。
1.4 多方位股权布局，业务边界有序扩展
公司持续在全球范围内收购优质资产，近年来在智能汽车领域的并购尤为突出。公司 子公司及研发中心遍布全球 40 个地区，并通过收购优质资产丰富企业的产品矩阵和国际知 名度。从公司近期的收购来看，被收购公司主要集中于智能汽车领域，可以与公司的资源 形成优势互补，帮助公司进一步提高产品竞争力。
积极培育独角兽企业，与公司业务形成互补合力。公司参与成立创新孵化公司“安创 空间”，专注于人工智能和物联网领域技术驱动型早期优质项目的挖掘。截至 2021 年 10 月， 安创已经累计帮助了 149 家技术驱动型初创公司，辅导并孵化了地平线、深鉴科技、黑芝 麻等数家独角兽和行业领先企业项目。我们认为通过对多行业初创企业的广泛接触，有利 于帮助公司与有潜力的初创企业尽早形成战略合作，或者形成优势互补，推动公司持续发 展。
2.1 智能手机市场短期承压，AI 有望再次带来智能革命
2.1.1 智能手机发展进入存量竞争，产品逐渐高端化
智能手机市场逐渐饱和，消费侧换机需求下降。随着 5G 换机潮进入尾声，尚未诞生 新的杀手级应用，全球智能手机市场逐渐饱和。根据 Canalys 数据， 2022 年全球手机市场 出货量下跌 12%，其中中国智能手机市场出货量同比降低 14%至 2.87 亿部，是近十年来首 度跌破 3 亿部。
智能手机市场逐步向高端化转型，操作系统价值不断彰显。一方面，手机均价连续多 年升高，全球手机市场中高端手机（=>600 美元，约合 4300 人民币）市场销售份额逐步提 高（2022 年占比达 21%），其中中国手机市场高端手机占比达也持续提升（23Q2 中国 600 美元以上高端手机市场份额达到 23.1%，相较 22Q2 逆势增长 3.1%）。另一方面，高端手机 之间的竞争，比拼的是手机综合使用体验，硬件、生态和品牌建设都不容忽视。具体而言：在硬件上，国内手机厂商趋向于使用顶尖物料，其中高通骁龙芯片在安卓高 端市场有极强的统治力。但由于手机厂商对芯片的理解和系统适配不足，导 致用户实际使用过程中手机功耗比较高、发热情况严重等，严重影响了用户 使用体验，亟待对操作系统的深度优化。 在生态上，厂商逐渐重视移动互联，通过手表、耳机等新产品丰富用户的体 验。在品牌上，打造差异化产品，形成品牌特色功能或者系统。 基于以上，随着手机市场逐渐高端化，我们认为手机厂商会加大对系统优化的投入力 度，以实现更稳定的性能、更好的互联体验和更特色的功能，手机操作系统的价值将进一 步彰显。公司深耕手机操作系统多年，已形成从硬件驱动、操作系统内核、中间件到上层 应用的全面技术体系，在系统优化、多终端互联互通以及产品差异化等方面经验丰富，可 以显著提升手机的性能和流畅度，帮助手机厂商打磨高端特色产品。
2.1.2 AIGC 与大模型快速发展，有望重新定义智能手机
AIGC、大模型技术发展，手机智能体验全面提升。根据高通 23 年报告，全球已有 3000 多款应用融合了 AIGC 技术。这些 AI 应用受到消费者的广泛欢迎，其中 ChatGPT 登入 IOS 应用市场，不到三周下载量便高达 500 万次；Character AI（为用户定制个性化的 AI 情 感陪伴）在 iOS 和 Google Play 上架仅 12 天，下载量就高达 880 万次。这些数据反映了消费 者对 AIGC、大模型应用的喜爱，驱动着大模型市场持续火热。
大模型推理向端侧转移是未来发展趋势，技术路线明晰。
1） 需求侧，尽管目前智能手机与 AI 大模型的结合方式以云服务 App 为主，但推理部 分向端侧转移是大势所趋。 手机存储了大量个人信息和隐私内容，用户对数据联网存在警惕；云端大模型服务需要应用提供商提供大量网络带宽、存储资源，如 ChatGPT 仅在推理阶段，保守估计每个月算力成本在 1000 万美元左右。
2） 供给侧，软硬件的技术迭代使得推理部分向端侧延伸成为可能。 谷歌、小米等厂商纷纷推出轻量化大模型，极大降低了模型求解复杂度；芯片算力不断提高，智能手机、PC 开启 AI 进程。当前参数规模 100 亿的生 成式 AI 模型已经能在手机上运行，这意味着未来大多数的用例将能够完全依 靠手机端就能够完成。同时高通于 23 年 10 月推出的 PC 处理器 X Elite，着重 加强了芯片的 AI 处理能力，可以支持在终端侧运行超过 130 亿参数的生成式 AI 模型。这些标志性产品的推出，推动了手机、PC 等智能终端的 AI 进程。， 随着 AI 芯片的普及化，智能终端的操作系统中需要增加相应的硬件资源协调、 控制指令，操作系统的价值量将会进一步提升。
2.2 深耕智能软件行业，提前布局大模型
2.2.1 公司产品结构完善，解决方案覆盖客户广泛
公司深耕智能终端领域多年，解决方案完整，技术覆盖操作系统核心关键技术领域， 在通信协议栈、操作系统优化、系统安全、图形图像处理、人工智能算法、智能视觉、智 能语音、UI 引擎等方面形成了从硬件驱动、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。
技术优势将持续转化为竞争优势。目前公司业务覆盖国内大部分安卓手机厂商，随着 手机品牌高端化趋势，消费者逐渐强调手机系统稳定性和个性化。我们认为公司在操作系 统优化中的经验积累，可以为客户提供包括底层驱动适配、特殊功能开发、系统裁剪、功 耗优化、性能优化、多模支持、定制化 ROM等差异化产品解决方案，覆盖智能手机研发全 生命周期。公司打通芯片和手机应用软件的能力将会持续为客户提供价值。
2.2.2 深入绑定高通，有望共同定义大模型时代下的移动终端市场
大模型在手机端部署指日可待，手机芯片、操作系统将会迎来再次升级。目前已有较 多厂商推出了与大模型相结合的手机 APP，大模型对智能化体验的提升作用已经清晰可见。 高通于 2023 年 10 月推出 Gen 3 芯片已可以支持部署百亿大模型，我们认为这有望为智能手 机行业再次带来一次革命，推动 AI Phone 时代的到来。这种趋势一方面刺激着新的换机需 求，另一方面大模型与手机的融合会涉及到设备端、OS 端、芯片端的整合，为软件研发带 来较大价值增量。公司既有支持芯片的能力，也有支持软件的开发能力，在大模型带来的 新一轮硬件升级的大背景下，公司智能软件业务可能会再次迎来发展。
3.1 软件价值不断彰显，芯片厂商生态之争愈发激烈
3.1.1 政策保驾护航，智能汽车市场快速成长
新一代汽车需求爆发，带动智能汽车行业快速增长。随着 5G、物联网以及电动化技术 成熟，以及用户对驾驶体验的重视，智能网联汽车的概念得到快速普及，市场需求也得以 快速增长。根据前瞻研究院调查显示，2022 年我国智能汽车市场规模达 3551 亿元，预计至 2025 年将突破 5000 亿。从全球范围来看，ICV 报告显示在 L2 级乘用车上，我国市场份额 在 2021 年-2026 年保持全球第一，预计 2026 年销量达 2700 万量。无论是从全球占比还是 绝对数的增长都表明，未来五年我国市场将是全球智能驾驶技术发展的主要推进器。
政策推动智能汽车产业高质量发展。由于智能汽车尤其是自动驾驶涉及到众多安全、 伦理等问题，政策法规的落地速度限制着智能汽车产业的发展。我国高度重视智能汽车行 业，有关智能汽车、自动驾驶等领域政策法规不断完善，进一步推动着高阶自动驾驶和新 一代智能汽车落地。
3.1.2 三条脉络看智能汽车市场变化
智能化正在重塑汽车产业结构，我们从 EE 架构变化、芯片性能迭代和汽车软件变化 三个脉络梳理智能汽车的市场现状和未来机遇。
1） EE 架构变化
EE 架构是指汽车中的电子和电气系统结构，包括各种传感器、控制单元、通信网络和 电力分配系统。随着智能化在汽车领域的渗透，汽车越来越依赖计算机来实现自动驾驶功 能和娱乐等功能。这需要更多的计算能力，而将这些计算能力集中在一起可以更高效地管 理和协调各种系统，因此 EE 架构逐渐走向集中化。同时传统的分布式 EE 架构需要更多的 电子控制单元 ECU（Electronic Control Unit，ECU），这些 ECU 不仅增加了成本，而且由于 其计算能力不足、通信带宽较受限等问题，影响汽车安全性能的瓶颈效应明显。集中化的 EE 架构，可以减少 ECU 的数量，降低成本，并节省车辆空间，使车辆更轻便。根据博世 报告，目前行业将汽车的架构可分为三个大类，大多数整车厂处于分布式向域集中式架构 发展的路上，“中央集成+区控制器”架构是汽车行业未来 5 年研发重点。随着这种功能集中 化、算力集中化趋势的发展，智能汽车对芯片算力和操作系统、软件的兼容性和稳定性都 提出了更高的要求。
2） 芯片性能迭代
传统的分布式架构下汽车每个电子控制功能都要配备一颗 ECU。域集中式架构下，通 过使用域控制器（Domain Controller Unit，DCU）把多个功能属性相似的 ECU 整合到一起， 通过 DCU 集中运算。在这种架构下，DCU 需要承担所对应的域中绝大部分的计算功能， 故而对于域控制器的芯片要求不断提高，相关芯片逐渐向 SoC（System-On-Chip）芯片方 向升级。这种算力集中化升级，可以最大化利用处理器算力，便于统一交互，使得汽车扩 展性增强。自动驾驶和智能座舱是算力需求增长最快的领域，这一变化也使得英伟达、高 通等为代表的消费芯片厂商纷纷入局智能汽车领域，并在驾驶域和座舱域分别实现一定竞 争优势。
在驾驶域，高算力芯片是支撑自动驾驶迭代升级的基础之一。由低阶驾驶等级变高阶 驾驶等级，所需的芯片算力呈现指数增长。目前我国自动驾驶所处的发展阶段为 L2 向 L3 过渡时期，L3 自动驾驶有望逐步在 2023-2025 年落地，市场对高算力芯片、算力平台的需 求会进一步提升。
从 2023 年 H1 中国乘用车自动驾驶芯片市场份额来看，英伟达占据 52.57%，地平线占 据 30.71%，Mobileye、华为等其他芯片厂商市场份额均不超过 10%。但从搭载车型数量上 来看，地平线略高于英伟达，主要原因是地平线是目前市场上唯一一家可以同时提供大算 力和中小算力芯片的供应商。根据高工汽车数据显示，中小算力与大算力芯片的装车比例分布在 7:3 左右。目前地平线最新款征程 5 芯片可以提供 128TOPS 算力，而英伟达专注于 高端市场，目前装载量较多的 Orin 芯片算力可达 200TOPS，预计下一代 Thor 芯片算力可 高达2000TOPS。我们认为从短期来看，各大品牌都在着力打造可以满足高阶驾驶需求的高 算力芯片，市场竞争相对激烈；从长期来看，芯片厂商未来可能会专注于一两个价位段芯 片的市场，并通过软件解决方案、长期售后等配套服务来形成差异化的竞争优势。
在座舱域，消费者逐渐开始关注座舱空间的智能化、娱乐化和个性化体验，驱动着上 游企业加大对智能座舱的投入。随着座舱逐渐智能化，功能丰富化，座舱域嵌入了更多的 智能应用，对于芯片的处理能力以及算力需求也逐渐提高。由于大部分主机厂在车机领域 沿用了安卓系统（可以使得用户像使用手机一样体验座舱系统），高通凭借自身在消费端的 优势占据了市场 90%的份额。尽管华为海思、联发科、芯驰科技等厂商也开始了在进行座 舱芯片领域的布局，但从性能和用户体验来看，高通芯片仍处于绝对领先状态。
3） 汽车软件变化
汽车软件层面，随着汽车硬件逐渐向域集中式架构发展，软件也逐步向面向服务的软 件（Service-Oriented Architecture，SOA）架构转变。传统架构往往会因个别功能增减/变更 而导致整个通讯矩阵与路由矩阵都要变更，使得汽车软件升级难度巨大。而 SOA 识别不同 软件中可重用的服务，通过统一管制和灵活组合等方式来满足业务需要，这种方式使得应 用软件开发复杂度大大降低。目前智能汽车中“硬件预埋，软件升级”趋势成为主流，SOA 便于厂商在智能汽车中持续增添个性化、智能化的软件和服务，为“软件定义汽车” （Software Defined Vehicles，SDV）提供基础。
根据德勤测算到 2030 年，软件成本占整车的 BOM 成本比重将从现在的 10%不到增长 至 50%。从市场规模来看，根据麦肯锡研究，全球汽车软件市场将从 2020 年的 350 亿美元 增长到 2030 的 840 亿美元，对应 CAGR 达 9%。根据赛迪顾问研究，中国智能汽车软件产 业规模将持续扩大，2017 年的市场规模达 159 亿元，预计到 2022 年市场将达 264 亿元，对 应 CAGR 达 10.67%。
操作系统作为软件的最底层，直接与底层硬件相匹配。从手机行业的发展趋势来看， 操作系统及相关软件往往和会芯片绑定在一起。在智能手机的竞争中，高通和联发科正是 凭借交钥匙 Turn-key 方案（向客户出售集成了硬件和上层软件的总体解决方案，高通亦称 为 QRD）大获成功。随着芯片厂商在自动驾驶领域竞争的激烈化和软件定义汽车趋势推动， 智能汽车领域很有可能也会再次出现 Turn-key 解决方案。目前英伟达已经围绕其芯片构建 了 DRIVER OS（操作系统）、DRIVER WORKS（中间件功能）、DRIVER MAP（地图）等 产品生态；高通、华为等也宣布构建完整解决方案。因此我们认为，在智能汽车中央计算 化背景下，芯片厂商的地位会不断凸显；同时芯片厂商售卖模式将会转化为解决方案、生 态的输出，汽车底层系统的市场结构将在很大程度依附于芯片厂商所占据的市场份额。公 司作为专业的操作系统服务商，可以为芯片厂商提供配套的软件服务，帮助芯片厂商构建 完整成熟的解决方案。目前公司已与多家行业领先芯片厂商形成了稳定且深入的合作关系， 这一方面可以有效保证公司智能汽车业务的发展，另一方面这种合作经验可以帮助公司形 成独特的开发能力，吸引其他芯片厂商进行合作。
3.1.3 舱驾融合与大模型应用为智能汽车市场带来两大机遇
舱驾融合与大模型趋势，为市场带来新的机遇。舱驾融合可以有效缩短开发周期，降 低整车成本，成为了智能汽车行业发展的新趋势。同时大模型在车端领域的应用可以有效 提升用户的智能化体验，打造差异化产品，因而也受到了汽车厂商的关注。
从舱驾融合来看，舱驾融合在硬件和软件两个层面影响智能汽车行业的发展： 在硬件层面，融合是指产品上的融合，通过一个 SoC 来实现以往多个芯片所承 载的不同功能。这种融合趋势对芯片提出了更高的挑战，可能会打破以往芯片 厂商的竞争格局。当前英伟达芯片拥有着最先进的算力性能，高通拥有着庞大 的座舱市场基础。但舱驾融合发展趋势使得芯片厂商的必须重新思考新品产品 的定位，进一步加剧芯片厂商间的竞争。为了保持或获得自身在未来舱驾融合 局面下的优势，芯片厂商不仅要提高芯片的算力能力，同时也要做好软件解决 方案。 在软件层面，融合主要是指功能上的融合。以往由于汽车不同域有着不同的功 能，往往会在不同芯片上运行不同的操作系统。未来随着硬件层面芯片的减少， 可能会在同一芯片上运行不同的操作系统，或者建立一种操作系统，通过虚拟 机的方式在操作系统中再运行其他操作系统。无论哪种方案，都要求厂商对不 同芯片、不同操作系统有较高的了解，以保证操作系统的兼容性、流畅等。
大模型+汽车，智能再次升级。智能汽车具有交互主体多、交互方式多、计算零件多、 数据规模大等等特征，决定了智能汽车可能是大模型较为广泛的应用场景。目前各大厂商 都在着力推进大模型+汽车的解决方案，从落地应用上来看，大模型与汽车主要从智能座舱 和自动驾驶两个领域相结合。 在智能座舱领域，大模型可以充分发挥自身在自然语言处理、识别方面的优势， 使得人车交互更为智能，目前理想、广汽等已经发布了该领域的大模型 。在自动驾驶领域，大模型可在优化感知、数据标注、仿真等环节加快高阶自动 驾驶的发展，目前百度发布的文心大模型、毫末智行的 DriveGPT 均已宣布通过 大模型支持了自动驾驶的部分功能。我们认为大模型与汽车融合，将进一步提 升汽车的软件价值和人机交互体验。
3.2 以“芯”为核心，打造领先智能汽车软件服务商
3.2.1 全方位布局智能汽车，已形成独特优质资源
三大产品板块，全方位布局。公司于 2013 年布局智能汽车业务，以领先的智能网联汽 车操作系统技术及人工智能技术为基础，逐步构建了智能座舱、智能驾驶以及基于中央计 算的整车 OS 三大产品板块，具体涵盖 3D 引擎、智能视觉、语音及音频、低速智能驾驶、 自驾域控硬件和系统平台、自动化测试和高性能计算平台（HPC）等近十个细分业务领域， 可为客户提供从操作系统开发、核心技术授权到应用定制、自动化测试等一站式、全产品 生命周期的解决方案。由于公司对操作系统的优化有着深入理解，在软件定义汽车的时代 公司业务获得了快速成长。
深入布局智能汽车业务，在硬件和软件上形成优势卡位。在硬件上，公司全面贴近芯 片厂商，与多家芯片厂商建立了不同程度的合作关系：
高通：公司与高通联合成立了畅行智驾，该合资公司不仅开发软件平台，还参与 智驾域控硬件的设计和开发。目前，畅行智驾已经推出了基于高通 8540 芯片的首 款自动驾驶域控制器产品，主要面向 L2++级市场。此外，畅行智驾还计划在 2024 年推出基于高通 QC8650 平台的中算力智驾域控产品以及基于 QC8795 平台 的首款高性能计算平台产品。目前高通已经拿下宝马、大众等多个头部客户的定 点，这些资源未来可以转化为公司的业务。
地平线：成立合资公司，围绕地平线芯片提供底层的软件。根据地平线发布会， 公司 2022 年 8 月已与 20 多家车企进行了定点，其中包括长安、奥迪、广汽等多 家知名车厂。
英伟达：获英伟达 DRIVE 平台驱动开发和画质调优（ISP Tuning）权限，满足人、 算法以及人机交互等不同对象和情景对图像的要求，并持续输出高质量的画面图 像，确保车辆在自动驾驶模式下对图像的诉求。目前英伟达已经与奔驰、沃尔沃、 蔚来汽车、小鹏汽车、理想汽车、上汽智己等多家知名车厂达成了合作。
华为：为华为座舱生态提供基于华为座舱产品的开发套件、技术支持和定制化服 务，被评为“华为智能汽车解决方案优秀合作伙伴”。其旗下子公司创思远达也获 得了华为座舱授权，可基于华为核心产品向生态客户提供客制化服务。目前在智 能电动方面，华为和 5 家车企合作的车已量产，还与 15 家汽企达成了定点；智能 座舱领域，华为已与 7 家主机厂开展定点合作。
积极布局舱驾融合。公司融合自身再座舱和驾驶领域的产品经验，着力打造舱驾融合 解决方案。公司子公司畅行智驾计划在今年第四季度发布基于 Snapdragon Ride Flex 打造的 舱驾融合域控制器解决方案，有望成为最早推出舱驾融合解决方案的厂商。 多样化的软件产品，为下游汽车厂商持续输出价值。公司在智能汽车软件的不局限于 座舱的娱乐功能，也提供了 AI 智能视觉算法产品、人机界面（HMI）设计开发工具链等软 件。这些服务可以有效扩展公司与汽车厂商的合作领域，帮助公司在智能汽车领域占据了 独特的生态位。
3.2.2 面向未来，大模型深入融合汽车业务
公司自研的魔方大模型有望从三个层面赋能智能汽车业务。 在智能座舱领域, 公司拥有的语言模型、多模态模型，可以显著提升座舱的交 互体验。 在汽车设计和 3D 图形图像领域，公司将大模型和 Kanzi 相结合，通过大模型 的知识库及创新能力，快速创作丰富多彩的 Kanzi HMI 概念效果及特效，构 建多样的 3D 模型及形象库。在大模型的赋能下，Kanzi “所见即所得”的产品 优势更为凸显，在车机系统中能够实现实时预览功能，让用户在更换主题背 景、皮肤或 3D 模型时能立即看到设定的效果，极大地提升了 Kanzi 的生产力。 伴随着公司大模型与智能车企其他业务领域的相融合，有利于公司提供独特、 个性化的舱驾解决方案。 在开发工具领域，公司提供了魔方套件开发工具。 该产品包含了 3D 工具、 魔方编码模型；同时内含了完整的用户隐私保护的知识库和汽车本身知识库 架构体系，可以有效提供汽车厂商的开发效率。
4.1 AI 再度激活物联网市场
智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是“软硬协同”的智能系统，强调云 边端协同。 “云”主要指物联网相关的云化能力平台，以及组成平台的零部件、硬件设备和软 件系统； “边”是相对于“中心”的概念，泛指中心节点之外的位置。边缘计算指的是将计算 及相关能力从中心处理节点下放至边缘节点后形成的，靠近终端的计算能力； “端”是 AIoT 系统中的神经末梢，指的是物联网终端，主要包括底层的芯片、模 组、感知设备、AI 底层算法、操作系统等。
万物互联到万物智联，物联网市场再迎新增长。根据奥维咨询，2022 年我国物联网市 场已突破 3 万亿元，预计未来复合年增速达 18%，于 2030 年达 11 万亿。物联网市场涉及 的品类众多，客户需求分散，传统物联网框架的处理和计算能力已不足以支撑物联网网络 的深度覆盖、海量连接、实时处理的要求。据 Gartner 预测，未来超过 75%的数据需要在网 络边缘侧分析、处理与存储，这驱使着算力逐渐由云端向下游终端转移，AI 芯片也逐渐融 入了端侧、边侧设备。
高通作为全球最大的移动芯片供应商，积极投身边端侧的市场。在物联网蜂窝连接芯 片市场上，高通在 2022 年继续主导蜂窝物联网芯片组市场，出货量占整个市场份额接近 40%；同时高通凭借自身在高性能低功耗领域的优势，推出了 QCS4290、QCS6490、 QCS8250 等多款 IoT 专供芯片，在高端计算芯片领域已经形成了明显的竞争优势。
4.2 多方布局 AIoT，重点发力机器人领域
公司物联网业务主要通过与高通的合资公司创通联达开展，创通联达主要通过售卖搭 载高通芯片的智能模组（SOM）、边缘智能站、开发套件等，并向不同行业、场景提供具 体解决方案，以此形成了独特的市场地位。从高通会员名录来看，创通联达作为高通在最 为重要的生态合作商，承担着高通生态中包括但不限于机器人、系统集成、XR(VR/AR)数 十项等产品及服务的销售，打造了从硬件层、操作系统层、算法层一直到应用层的一站式 解决方案。因此我们认为创达业务开展状况与高通在物联网领域的布局有着较强的同步性。 在边缘计算领域，公司持续领跑。由于智能终端的数量正在以几何倍数激增，终端设 备所产生的海量数据的传输及处理正不断对云计算提出挑战。公司推出了全球首款支持 Linux 和 Android 操作系统的 TurboX EB5 边缘智能站，该产品融合了 5G+ AI+IoT 技术，是 专为边缘计算应用场景设计和研发的一款软硬件一体化产品。该产品可以提供 15TOPS 算 力，满足多路视频流AI分析场景,能够有效解决网络状况不好传输受限、终端能力不足、全 部云端实现成本过高等问题。
在智能终端领域，公司从底层赋能和高端应用两个层面出发。在底层赋能领域，公司 推出了“核心板+操作系统+核心算法”一体化的智能芯片模组产品。智能模组作为物联网 领域智能产品的“大脑”，终端厂商可以采购公司的核心板并进行产品化开发，配合公司的 TurBox 开发平台可以有效降低产品开发门槛及成本，缩短产品上市时间。在高端应用领域， 公司与多家公司达成合作，推出了多款智能终端产品。
在 AIOT 通用能力领域，公司形成了较强的技术壁垒。在操作系统层面，公司构建起 了以 IoT OS 为核心的端(终端), 边(边缘计算), 云(云服务)分布式 OS Ware。在算法层面，公 司充分发挥在视觉领域的积累，在人脸智能、工厂安全生产算法等领域不断创新，推动了 智能终端解决方案的发展，包括可穿戴设备、机器人、智能相机、AR/VR 等产品。
面向未来布局机器人市场。根据中国电子学会报告，2021 年我国机器人市场规模达到 839 亿元，其中工业机器人市场规模约为 445.7 亿元，占我国机器人市场的 53.1%，占全球 工业机器人市场规模比例超 40%，且在未来 3 年有望保持 15%左右的高速增长。面对此高 速增长的市场，公司通过与高通合作，目前已推出了 AMR、搬运机器人等多款机器人；并 成立了全资子公司杭州晓悟智能有限公司，完成了相关团队搭建，将工业机器人作为了公 司的发展方向。目前公司机器人已经形成了两方面的优势，在硬件上，公司的机器人基于 高通芯片，可以满足工业机器人应用对于低时延、高吞吐量的需求；在软件上，公司将大 模型融入机器人中，帮助机器人更好地理解人类指令，打造了差异化体验。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
