2023年乐鑫科技研究报告：AIOT Wireless SOC细分龙头，软硬件双轮发展

一、公司和 AIOT 行业发展相辅相成

（一）从 Wi-Fi MCU 厂商成长为 AIOT 解决方案供应商

围绕AIOT“连接”+“处理”需求不断扩展产品和服务。公司成立于2008年。 早期优势技术主要体现在“连接”领域，2013年发布的ESP8089单Wi-Fi芯片应用于 平板电脑和机顶盒市场；而后迅速切入IOT领域，以MCU为“处理”核心，以Wi-Fi为无 线连接的核心，助力公司实现高速成长；2020年发布的ESP32-S3结合AI语音开发套 件，进军智能语音，为公司后续支持AI应用实现布局；2022年公司发布的ESP32-C5 全球首款RISC-V构架SoC首次增加5G WiFi6产品线，专为需要高效无线传输的物联 网应用设计。目前，公司业务包括自主研发包含底层操作系统的软件开发框架平台 ESP-IDF，并提供了编译器等工具链。即公司为客户提供一站式解决方案，包括芯 片、模组、应用软件方案、云连接和APP等。

从智能家居场景扩展到广泛AIOT下游。公司产品早期多应用于智能家居领域， 近年来公司进入越来越多的新领域和新客户，包括工业控制、车联网、健康医疗、智 慧农业、车联网、智慧办公、能源管理等。公司开放的生态模式契合AIOT的长尾、 多样、碎片的商业形态，下游业务呈现多样化态势。客户方面，公司不仅服务于已经 在行业内拥有影响力的品牌大客户，也服务于大量的中小型客户和创业企业。

公司股权结构相对稳定，集中度较高。截至2023年半年报。乐鑫（香港）投资 有限公司是公司当前第一大股东，持股比例达40.93%。CEO张瑞安先生作为公司创 始人通过乐鑫香港间接持有公司40.93%股份，为公司的实际控制人。Shinvest Holding Ltd.持有公司约2.76%股份。乐鲀投资作为员工持股平台，持有1.30%的股 份。

公司为长远发展制定了股权激励计划，对限制性股份激励设立了业绩考核目标。 为了进一步健全公司长效激励机制，吸引和留住优秀人才，充分调动公司员工的积 极，公司多次在不同发展阶段发布股权激励计划方案。参考22年针对212人在内的 2022年股权激励计划和23年针对技术骨干24人在内的2023年股权激励计划，公司既 扩大覆盖面又相对有层次性地确定激励对象，并针对AI、Wi-Fi 6、蓝牙/thread等公 司重点突破方向设立产业化指标。

（二）从财务角度看 AIOT 行业和公司发展

乐鑫科技最早发布的产品为无线连接WiFi芯片ESP8089，主要用于平板电脑和 机顶盒的无线连接，为公司带来早期营收和现金流。而后在2014年公司创新性的推 出集成Wi-Fi和MCU的爆款产品ESP8266芯片和模组，其设计极大的降低了成本，降 低了灯泡、插座等早期设备远程联网和控制的门槛。2016年末，为满足下游客户多 样化的开发需求，公司应势推出ESP32系列芯片，该产品采用Wi-Fi及蓝牙双通信模 式、双核MCU结构、功能更丰富、开发更便捷，适应了下游物联网行业客户后续开 发的进阶需求。公司发展和AIOT行业发展息息相关，具体来看： 2016-2019年：IOT行业需求爆发中，公司营收和净利润保持高速增长。两款 产品迅速奠定了公司在IOT MCU行业地位，根据TSR数据，2018年和2019年，公 司的市占率均维持占据第一。

2020年：疫情影响短期需求，且行业新进入者增多，一些行业玩家开启价格战 争夺云厂商大客户份额，行业盈利能力整体下降，对应公司的营收增速和毛利率也 相应下滑。参考同行业其他竞争对手的AIOT MCU业务的ASP和毛利率也相应下降。 但公司前瞻判断了赛道在AI、多模以及注重生态等方向上的趋势，期间公司加大研 发力度，大力投入算法、软件团队建设等，2020年的净利润受到短期影响。 2021年：AIOT进一步发展叠加行业缺芯等原因，行业需求较好，公司营收和 净利润高速增长。同时由于公司不断升级产品线和完善产品结构，并推出新产品。 尽管行业竞争加剧，但公司整体毛利率相对稳定，芯片毛利率有所提升。 2022-2023H1：半导体行业在2022年周期下行，受行业景气度影响，公司营 收和净利润下滑。但与此同时，由于具有良好的客户基础和产品竞争力，加强了生 态能力建设，在行业整体都处于降价去库存背景下，公司在2022年维持了相对稳定 的定价策略和毛利率。根据公司公告，个别行业竞争对手毛利率到2023年已下降到 20%，但公司凭借优秀的产品力，仍旧维持了40%以上综合毛利率。与此同时，研 发层面，2022年以来，完成了软硬件层面的进一步的升级和针对性布局。前期的布 局和耕耘的成果开始显现。

AIOT需求趋向长尾化、碎片化，公司模组业务占比上升。公司同时提供Wi-Fi MCU芯片和对应的模组产品。模组产品则为公司根据客户要求，委托模组加工商进 一步加工成模组再销售给客户。公司在推广产品时对芯片或模组并没有倾向性，由 客户自行进行选择。客户角度看，差异主要在于：模组可以帮助客户降低供应链的 管理成本，因此更多的长尾客户更倾向于采购模组。此外，海外客户（包括海外客户 指定国内制造商的情况）倾向于采购模组。从公司角度看，差异主要在于：模组单价 更高、毛利率较芯片更低。随着公司国际影响力增强，以及AIOT长尾客户的增多， 前五大客户集中度下降，公司的模组收入占比逐年攀升。 早期IoT应用场景以智能照明和智能插座等低成本耐受度的场景为主，因此成本 和售价是WiFi-MCU芯片供应商重要竞争力体现。根据乐鑫科技2022年披露的芯片 业务成本构成可以看出，晶圆代工费用是主要的成本构成，占比约为73%。考虑到 模组加工费用伴随着规模起量降低较为明显，因此预计在模组业务中的核心成本也 来自晶圆代工费用。因此如何把芯片的晶圆面积设计的更小亦或者拿到更低的晶圆 价格是上游IoT-MCU厂商性价比优质的重要来源。

二、AIoT-MCU：硬件功能升级，市场空间不断扩展

（一）技术：连接和处理能力始终是 AIOT 硬件的核心

“连接”能力：多种连接标准和协议并存于AIOT。“Internet of Things”即万 物互联首先需要解决“通信连接”。近年来，物联网通信协议从早期相对单一的WiFi，扩展到蓝牙、BLE、Thread、Zigbee、NB-IoT、Cat.1等多样无线技术共存。不 同通信协议适用于不同应用场景，且都有一定基础市场。Wi-Fi主要应用分布于智能 家居中的家用电器设备、家庭物联网配件、工业控制及其他各种品类，适用于带电 源类的设备；低功耗蓝牙被广泛应用于电池供电的可穿戴设备、照明的控制类移动 设备中；Thread/Zigbee多应用在传感器类的设备、工业控制以及照明等领域。但随 着终端硬件需要对多种协议进行支持，因此硬件端也需要新增支持多种不同通信协 议。 以乐鑫的芯片产品为例，从最早在2014年推出的ESP8266提供的WiFi MCU解 决方案，到最新2023年推出的ESP32-C6产品线，后者为2.4GHz WiFi 6 + Bluetooth 5(LE) + Thread + Zigbee多合一的Wi-Fi SOC，满足了物联网的多模连接需求。

智能家居发展面临电器之间无法互联互通和控制系统不够智能的痛点。AIOT参 与企业、芯片产品形态、系统生态、通信协议都呈现多样、分散的特点。以智能家居 为例，不同产品之间往往缺乏统一的接口，如每家设备厂商生产的智能家居设备只 能通过自家App控制，智能化体验提升有限。各云厂商和智能硬件终端厂商入局，并 形成自己的小生态圈，如亚马逊AWS、华为Hlink、小米AIOT，苹果HomeKit等。本 阶段云平台厂商也成为了各芯片上游厂商的必争客户对象。 Matter是开源的新型智能家居设备连接标准，支持Wi-Fi、以太网和Thread等多 种协议，增强设备在不同生态系统和平台上的兼容性。2022年10月4日，国际组织连 接标准联盟（CSA）发布面向智能家居互联互通的技术标准规范Matter 1.0版本。该 标准由Silicon Labs、英飞凌、ST等芯片厂商，以及亚马逊、谷歌等云厂商、涂鸦等PaaS厂商和华为、苹果等智能终端厂商，和CSA连接标准联盟联合发起。该协议集 成了Wi-Fi、以太网和Thread低功耗无线网标准。Matter支持多种设备类型，包括使 用Zigbee或Z波等网络技术的设备，最终将以网桥的形式内置到集线器、电视、路由 器或智能扬声器等各种硬件设备中，实现如照明、HVAC、安全等多种功能。

Matter是基于传输层之上的应用层协议。Matter的网络组网方式分为三种：一是 支持Matter的WiFi、Ethernet设备直连局域网路由器；二是支持Matter协议的子设备 （主要是Thread协议）、支持Zigbee协议或者蓝牙协议的子设备等，先连接到支持 Matter协议的网关设备上，由网关设备与家庭路由连接；三是不支持Matter的子设备 先接入到网桥（Matter Bridge）上，然后Matter Bride设备通过协议转换的方式接入 到家庭路由中。硬件厂商只要愿意，可以通过OTA升级的方式来更新设备的固件以 支持Matter。

在Matter推出之前，每家设备厂商生产的智能家居设备只能通过自己的 App 控 制，无法和其他生态设备互联。但通过Matter 协议，所有支持Matter的App和硬件设 备均可轻松无缝互联。Matter 智能开关或传感器可以直接打开/关闭 Matter 灯泡， 而无需借助任何 App、云或其他特别操作。一旦完成配置，Matter 设备间的通信和 控制都会直接在本地局域网络中实现。比如，用户可以将一个802.15.4传感器设置为 无需通过App或云，就直接打开/关闭一个Wi-Fi灯泡。也支持通过手机App进行控制。 此外，Matter还可以帮助目前的一些存量 Zigbee和Bluetooth LE Mesh设备通过桥 接方式接入Matter生态网络。 在Matter支持的产品类型方面，首批支持的设备类型有：照明电气(灯泡，插座， 开关)，暖通控制（空调，温控器），窗帘幕帘（窗帘电机），门锁，媒体播放设备 （电视机），安全安防和传感器（门磁，报警器），网桥设备（网关）和控制设备（手 机、智能音箱，中控面板等集成了控制APP的设备）。而以上也是乐鑫科技所擅长的 AIOT领域。公司是Matter协议开发的首批参与者和发展的积极推动者。公司为客户 提供的一站式Matter解决方案，不仅支持客户构建与Amazon、Google和Apple等生 态互联的物联网设备，还提供可私有部署的云端应用、支持全品类智能家居的移动 端APP，以及智能语音助手服务。公司已推出ZeroCode 模组，帮助客户免代码开 发，提供现成且开箱即用的Matter解决方案；

“处理”能力是AIOT MCU另一大重要升级方向。AIOT领域的处理能力核心体 现在提升AI算法、提升本地处理能力，即加强CPU计算能力和本地存储能力以及配 套软件和生态等几大方面。而随着集成度不断提搞，还需要芯片设计厂商不断提升 芯片的PPA表现（即性能（performance），功耗（power）和面积（area）的简称）。 我们认为AIoT-MCU发展会趋于两种鲜明路径，即低端场景廉价化与高端场景 智能化。即（1）低端场景追求性价比：如家庭照明和家庭开关面板等场景对于芯片 的功能要求以提供无线连接以及简单的开关控制信号的功能为主，预计主打简单连 接功能的芯片价格会持续降低；（2）高端场景追求智能化：部分终端需要实现的更 为复杂的功能，如空调可以远程控制温度、定时以及冷暖风切换等更复杂操作，因 此该场景更要求AIoT-MCU提供强大的射频性能以及智能的处理系统，单颗IoTMCU的价格有望持续走高。而实现智能化的方式，对芯片厂商来说主要分两种：芯 片厂商提供支持Wi-Fi和蓝牙数据传输的芯片，搭配第三方复杂的AI算法应用；第二 种是芯片厂商将算法应用，尤其是云端的AI应用。

AIGC发展迅速，对边缘侧芯片“处理”能力提出进一步要求。目前边缘端实现 AI智能化，主要是两种途径。一方面高通、华为、谷歌相继推出小终端部署支持离线 版本的AI大模型，行业趋势是通过模型压缩实现AI在边/端与智能小终端融合，需要 本地SOC提升AI算力进行处理。另一种则为在边缘侧终端的应用主要是依靠API接口 调用的方式，大模型的训练和推理仍在云端进行。以乐鑫的ESPS3-BOS产品为例。 ESP-BOX已经具备了较强的离线语音控制能力。开发者可以调用OpenAI API，利用 其芯片开发语音控制的聊天机器人。该系统可以接收用户的语音指令，将其展示在 屏幕上，并调用 OpenAI API 进行处理，生成相应的回复。回复将显示在 ESP-BOX 屏幕上并播放出来，以助力打造出高效的语音控制聊天机器人。

（二）市场：小而美赛道，乐鑫多年市占第一

AIOT市场成长性高，智能家居是主要应用场景。据IoT Analytics 预测，自2022 年至2027年，整体物联网市场规模将以22.0%的复合年增长率增长至5,250亿美元。 而对应的IOT设备连接数也快速增长，预计到2027年达到297亿个，2020-2027年的 CAGR达16%，且连接设备以无线局域网络为主。分下游应用看，根据TSR数据， 2019年，Wi-Fi MCU在家用电器设备、家庭物联网配件、工业物联网、其他领域的 占比分别是40%、29%、14%、17%，即家庭场景是目前AIOT的需求主力。我们预 计未来以智能家居为主的应用分布趋势不变，但AIOT在工业场景的渗透率有望提升。

国内市场AIOT MCU天花板较高，家庭场景智能化程度渗透空间依旧广阔。我 们认为，IoT-MCU在家庭领域的成长主要来自于单个家庭逐渐增多的联网设备以及 智能化在千家万户中的渗透率提升。 行业格局趋向集中，乐鑫维持了多年第一。IOT商用初期，擅长SOC的厂商切入 Wi-Fi MCU赛道，芯片功能冗余，价格昂贵，对于IOT终端来说硬件成本较高，对芯 片降本需求迫切。乐鑫推出的性价比产品ESP 8266一经推出迅速占领市场。随后IOT 行业各类单品迅速爆发，行业成长迅速，并呈现需求碎片化且长尾化、云平台迅速 发展等特点。而由于对芯片功能以主打单模连接为主，壁垒相对较低，进入玩家增 多，芯片产品价格也呈现小幅下降，此阶段，乐鑫凭借ESP8266和升级版ESP32市 场份额迅速提升，到2018年已达超30%的出货量份额并位居第一。近两年来，AIOT 行业在技术上更加追求开放和智能化的趋势，“多模”连接、集成AI、Matter协议等 趋势成为芯片升级的重要方向。而在需求端场景更加细分，由此演绎出高端产品和 中低端产品的打法分化。本阶段，乐鑫科技是物联网Wi-Fi MCU芯片领域的主要供 应商之一，2022年度全球出货量市占率第一。由于集成度提高，芯片的产品形式从 Wi-Fi MCU进化为Wireless SOC，因此对乐鑫来说，行业玩家包括了瑞昱、联发科、 高通、NXP、英飞凌、Silicon Labs、Nordic等MCU/SOC厂商。

三、竞争力：技术坚持自研，软硬件协同发展

（一）研发：高度重视研发能力建设

公司高度重视研发，近5年来研发投入持续增加，研发人员数量不断增多。根据 2022年年报，公司2022年研发费用达3.37亿元，研发人数是2018年的近3倍，近5年 （2018-2022）研发投入CAGR达47.5%。公司高强研发投入是产品不断迭代升级的 基石。

公司技术来源均为自主研发，原始创新。经过多年的技术积累和产品创新，公 司在嵌入式MCU无线通信芯片领域已拥有较多的技术积淀和持续创新能力。在芯片 设计、人工智能、射频、设备控制、处理器、数据传输等方面均拥有了自主研发的核 心技术，主要体现在： （1）公司多为自研IP：尤其是在RISC-V在AIoT领域展现出发展趋势后，公司 自2020年之后的新产品皆已使用自主研发的基于 RISC-V 指令集的IP。2022年，公 司在核心IP方面取得重大进展，包括 Wi-Fi 6、Wi-Fi 6E、低功耗蓝牙、RISC-V、 ESP RainMaker（云平台）、ESP Insights（设备远程调试）、ESP-Hosted（连接 性）、ESP-CSI（无线环境感知）、视频编码器、新的射频收发器等多个方面。 （2）内核：根据前图13和图14芯片版图可以看出，芯片面积等于无线连接部分 （WiFi与蓝牙模块）的面积与数字逻辑部分的面积的加和，其中数字逻辑部分面积 占比更大。乐鑫科技创始团队具有领先的无线连接设计技术，同时公司也针对数字 电路进行了差异化设计，即早期使用Xtensa内核而非ARM内核，后续公司也投入较 大程度研发进行了RISC-V内核的研发，数字芯片设计能力有望持续赋予公司产品强 大的性价比和差异性。 （3）在无线连接技术上进行升级迭代：因此在技术提升不断降低WiFi6成本的 趋势下，预计WiFi6在IoT领域的渗透率有望实现不断提升。而公司也持续跟进Wi-Fi 6产品研发。

根据2023年中报，公司2023年上半年在研项目投入金额1.78亿元，预计总投资 规模10.46亿元。公司的面向AI处理芯片、RISC-V、WiFi 6等先进技术的研发项目将 全方位提升公司芯片性能，形成有效技术产品组合，未来将应用于智能家居、消费 电子、工业控制、健康医疗、车联网、能源管理、教育等广泛的物联网领域，保证公 司在IoT领域的领先地位。

研发具备全球视野，助理深入理解智能化趋势。公司业务面向全球市场，积极 了解下游不同市场客户的需求并为他们提供及时高效的技术服务。各团队的研发职 能会有所侧重，海外与中国团队存在职能交叉，并利用网络技术协同办公。按区域 分，目前公司在中国有4个研发中心（上海、无锡、苏州、合肥），海外有 4 个研发 中心（捷克、印度、新加坡和巴西）。

（二）硬件：技术坚持自研，不断完善产品矩阵

随着公司发布新产品的节奏加快，已经开始逐步形成产品矩阵。ESP32-S系列 自ESP32-S3芯片开始，强化AI方向的应用，可以实现高性能的图像识别、语音唤醒 和识别等应用。ESP32-C系列中的ESP32-C6芯片可以为用户提供Wi-Fi 6技术的体 验。ESP32-C5是公司第一款2.4&5GHz双频Wi-Fi 6产品线，是自研高频Wi-Fi技术上 的重大突破。ESP32-H系列中ESP32-H2的发布，标志着公司在Wi-Fi和蓝牙技术领域之外又新增了对IEEE 802.15.4技术的支持，进入Thread/Zigbee市场，进一步拓 展了公司的Wireless SoC的产品线和技术边界。根据2023年中报，公司已将基于 RISC-V 指令集自研的 MCU 架构集成到产品中，这会在未来会逐步降低许可证费 用，并最终降低物联网终端的价格。目前在 ESP32-C 系列、ESP32-H 系列、 ESP32-P 系列中都搭载了RISC-V 32位处理器，最高已实现双核400 MHz主频。同 时公司还在进一步研发，未来将发布基于 RISC-V 指令集的更高主频产品线。

针对AIoT市场的不同需求，尤其是对IoT终端硬件，对智能化的不同需求，公司 采用两种发展模式。 高端方案：公司使用自身的Wi-Fi和蓝牙功能的产品进行数据传输，搭配第三方 复杂的AI算法应用，尤其是云端的AI应用。AI技术未来的应用发展方向会是多方面 的，第三方还会针对不同的细分领域深化发展出不同的AI应用，与第三方合作，以各 取所长。如公司的ESP32-C系列产品。 低成本方案：将AI算法应用在自身的MCU中，研发AI MCU与无线连接功能集成 的 SoC。例如，在ESP32-S3中已经集成了加速神经网络计算和信号处理等工作的 向量指令 (vector instructions)。AI 开发者们将可以使用指令优化后的软件库，实现 本地的图像识别、语音唤醒和识 别等应用。根据2023半年报，目前公司已同步研发 基于 ESP32-S3 芯片的离线语音唤醒/识别的技术，可实现多达 200 条离线命令词， 可被广泛应用于智能家居设备，目前已有客户开始订制唤醒词和命令词。屏的应用 和物联网设备的结合越来越多，因此带动了ESP32-S3的快速增长，ESP32-S3 的处 理器性能很适合物联网场景中 加屏的复合应用，屏控制+无线连接+便捷的软件开发 方案，可以帮助用户大幅降低硬件和软件开发成本。

总结来看，即偏重成本导向的市场，公司靠性价比产品攻打，对于重视性能表现的应用场景，则保持价格稳定。而这也符合我们在前文对行业趋势的判断。

（三）软件：从操作系统到软件到生态，不断提供差异化和增值服务

ESP-IDF是乐鑫官方的物联网开发框架，适用于ESP32和ESP32-S系列SoC， 它基于C/C++语言提供了一个自给自足的SDK，方便用户在这些平台上开发通用应 用程序。ESP-IDF目前已服务支持数以亿计的物联网设备，并已开发构建了多种物 联网产品，例如照明、消费电子大小家电、支付终端、工控等各类物联网设备。从公 司自身的维度来看，软件人员是公司组织架构重要差异化的团队，同时相比数字芯 片团队以及模拟芯片团队，软件团队往往人数更多从而导致研发费用率较高，公司 为了深度提升自身软件平台差异性，投入了较高研发资源。目前公司ESP-IDF软件 平台已经基本设计完毕，预计后续研发费用率有望边际降低，经营弹性有望凸显。

ESP-IDF的差异化主要体现在为下游IoT开发者提供大量的软件组件。包括 RTOS、外设驱动程序、网络栈、多种协议实现技术以及常见应用程序的使用助手。 ESP-IDF提供了典型应用程序所需的大部分构建块，用户在开发应用时只需专注于 业务逻辑即可。ESP-IDF不仅具有免费开源的开发工具，还支持Eclipse和VSCode等 IDE，确保其易于开发人员使用，因此极大提升了公司软件和硬件平台与下游IoT开 发者的粘性。 ESP RainMaker是一个完整的AIoT平台，助力客户降低投入成本，快速开发 AIoT产品，构建安全稳定且可定制化的AIoT解决方案。它打通了底层芯片到上层软 件应用全链路，包含所有乐鑫芯片和模组、设备固件、第三方语音助手集成、手机 APP和云后台，有助于节省客户对云方案的大量投入，从而更专注于创造企业核心 价值产品。公司为客户提供高性价比且功能强大的芯片和模组，可满足多元化物联 网产品功能需求，ESP RainMaker 兼容乐鑫所有SoC和模组，使用ESP RainMaker 构建私有云平台，一站式解决方案减少研发投入，缩短开发周期，加速AIoT项目落 地。

公司的开源社区生态在全球物联网开发者社群中拥有极高的知名度。众多工程 师、创客及技术爱好者，基于公司硬件产品和基础软件开发工具包，积极开发新的 软件应用，自由交流并分享公司产品及技术使用心得。截至2022年，在国际知名的 开源代码托管平台GitHub上，开发者围绕公司产品的开源项目数量已超过8万个，排 名行业领先。用户自发编写的关于公司产品的书籍逾100本，涵盖中文、英语、德语、 法语、日语等10国语言，形成了产品独特的技术生态系统。

软件生态增加对硬件产品的粘性。公司的软件开发环境做的比较完善，且每款 产品都沿用统一的软件开发体系，许多用户切换到公司的芯片和软件平台后，在 后 续产品中也会继续使用公司的芯片。 系统竞争力：公司的软件团队致力于涵盖编译器、工具链、操作系统、应用开发 框架等一系列的技术开发， 通过丰富的软件资源支持为购买硬件的客户实现更优的 使用体验。与公司硬件产品配套使用的底层开发框架 ESP-IDF，是内含多个应用模 块的开发工具库，包 括实时操作系统。下游客户使用公司提供的开发环境和工具软 件，可以便捷地对软件进行二次开 发，用户可以实现在一个平台上，完成未来新产 品软硬件升级迭代，节省代码开发量。掌握了系统级软件能力的优势在于掌握了底 层核心软件开发能力，在需要与第三方平台协作 时即可发挥优势。我们的硬件产品 不仅可支持原生的自带操作系统的开发框架 ESP-IDF，还可以支持第三方的操作系 统，例如 NuttX、Zephyr、小米 Vela、开源鸿蒙等。在海外制定新的智能家 居标 准 Matter 时，公司的产品也能够第一时间提供技术支持，目前已支持多家客户实现 标准适配。

（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。）