2023年通富微电研究报告：VISionS技术护城河与AMD深度合作，在AI浪潮中更上层楼

1、通富微电：全球第三方封测领先企业

通富微电是一家国内领先、世界先进的集成电路封装测试服务提供商，专注于为全球客户提供从设计仿真到封装测试的一站式解决方案，产品、技术、服务覆盖了人工智能、高性能计算、大数据存储、显示驱动、5G 等网络通讯、信息终端、消费终端、物联网、汽车电子、工业控制等多个领域，满足了客户的多样化需求。公司目前封装技术包括Bumping、WL-CSP、FC、BGA、SiP 等先进封测技术，QFN、QFP 等传统封装技术以及汽车电子产品、MEMS等封装技术；测试技术包括圆片测试、系统测试等。公司通过在多芯片组件、集成扇出封装、2.5D/3D等先进封装技术方面的提前布局，持续推进 5nm、4nm、3nm 新品研发，凭借FCBGA、Chiplet等先进封装技术优势，不断强化与客户的深度合作，满足客户AI 算力等方面需求。

1.1 管理概况：实控人技术背景丰富，生产基地全球化布局

控股股东深耕产业，专业背景背书有利于推动公司快速发展，实现价值提升。根据Wind数据，南通华达微电子集团股份有限公司持有通富微电 19.91%股份，为其第一大股东，其中石明达先生持有华达微电 39.09%股份，为通富微电实际控制人及最终受益人。董事长石明达享受国务院特殊津贴，为教授级高级工程师，任中国半导体行业协会副理事长、封装分会副理事长等，在半导体研究、生产及管理方面具有三十多年的工作经验。其子石磊，享受国务院特殊津贴为高级工程师，科技部创新型领军人才，任公司副董事长、董事、总经理，其作为主要完成人的《高密度高可靠电子封装关键技术及成套工艺》项目获国家科技进步一等奖，荣获“南通首位省发明人奖”。

生产基地全球化布局，打造国内外双循环。公司先后在江苏南通崇川、南通苏通科技产业园、安徽合肥、福建厦门建厂布局；通过收购 AMD 苏州及 AMD 槟城各85%股权，在江苏苏州、马来西亚槟城拥有生产基地；2021 年，公司新增第七个封测基地——通富通科，位于南通市北高新区；2022 年上半年，通富通科一期约 2 万平米的改造厂房投入使用，二期约3.4万平米的厂房机电安装改造完成并顺利投产；2022 年 6 月 14 日，通富超威槟城启动新厂房建设仪式，新厂房占地约 85 亩，预计 2023 年竣工投入使用。目前，公司在南通拥有3 个生产基地，同时，在苏州、槟城、合肥、厦门也积极进行了生产布局，产能方面已形成多点开花的局面，有利于公司就近更好地服务客户，争取更多地方资源。同时，先进封装产能的大幅提升，为公司带来更为明显的规模优势。

1.2 产品矩阵：九大封装系列，涵盖多应用领域

1）FCBGA Series & FCCSP Series：倒装芯片互连，已被确定为一种高性能封装解决方案，可满足对具有更高电气性能、高 I/O 和高系统可靠性的产品日益增长的需求，作为传统引线键合的替代品技术。大尺寸 FC BGA/PGA 为计算（微处理器/图形、服务器）、游戏、高带宽网络/通信设备提供封装解决方案。FCCSP 为智能手机、网络/连接设备提供一揽子解决方案。2）FO Series：通富微电提供 Chip first 及 Chip last 两种扇出型技术路线。对于Chipfirst，第一步是将芯片面朝下放置在带有粘合层的临时载体上。 第二步是用模塑料（EMC）覆盖芯片表面。 第三步，通过热脱模去除粘着层和临时载体； 最后，直接在芯片和化合物表面制作RDL层和焊球。FO 技术应用于 MIC、RF、CPU、GPU 和网络。3）HVP Series：通富微电 HVP 产品，主要包括 SOT 系列和SOP 系列以及Mini QFN和DIP。HVP 封装被认为是最成熟的行业标准和传统封装之一，用于所有消费电子产品和汽车电子产品，包括无线/射频和模拟设备、电源管理、微控制器、蓝牙设备、便携式产品（例如手机、数据存储系统、笔记本电脑）、汽车电子等领域。 4）LQFP Series：指主体厚度为 1.0mm 或 1.4mm 的四面引脚扁平封装。主要适合SMT表面贴装技术在 PCB 安装中的使用。 封装管脚间距小，管脚细。一般大规模或超大规模集成电路都采用这种形式的封装。引脚间距为 0.4mm-1.0mm，引脚数量为32 至256。应用包括笔记本电脑、视频/音频、电信、射频、数据采集、机顶盒、通信板和汽车。

5）QFN-DFN Series：通富微电提供引脚数范围为 4 至64 的QFN（封装体厚度为0.30mm至 1.00mm）和引脚数为 2 至 64 的 DFN（封装体厚度为 0.30mm 至1.00mm）。QFN和DFN封装被认为是最成熟的行业标准封装之一。QFN 和 DFN 是常用的逻辑、存储器和微控制器。RF、Wi-Fi、蓝牙、物联网、手机、无线 LAN、个人数字助理、数码相机等应用。6）SiP Series：SiP（系统级封装）模块包含一个或多个封装有源芯片、无源元件、闪存和传感器。集成先进 SMT、EMI 屏蔽技术，提供更小机身尺寸和更高性能的产品。SiP解决方案广泛应用于智能家居、智能城市和任何其他无线通信设备。7）WBBGALGA(HS)PBGAB Series： BGA 是一种层压基板封装解决方案，兼容行业各种 SMT 表面贴装制程。全尺寸小节距 BGA（FBGA）适用于不同封装尺寸（0.8至25mm）、厚度（0.5 至 1.6mm）、各种球栅阵列节距（≥ 0.35 mm 节距）、不同焊球数量、单晶片多晶片布局、堆叠晶片（1-16）和被动元件集成等设计。行业供应链提供的薄型核心层压基板（1至8个金属层）、超薄塑封体厚度和薄至 50 微米硅晶圆，为打造下一代平板电脑、智能手机、游戏控制器、汽车、工业、数字和视频摄像头和远程设备提供解决方案。8）WLCSP Series：晶圆级封装是指所有的组装和测试过程都在晶圆内进行，所有的输入/输出（I/O）接点都分布在芯片表面，是一种 Fan-in 晶圆级封装，其核心是利用重分布层技术重新布局芯片周边连接点，然后完成凸块制作（或焊球）。 该结构芯片面积尺寸与最终封装面积尺寸为 1:1。晶圆级封装有两个主要应用领域，一是高引脚数/高性能ASIC、CPU/GPU、游戏、智能 AP 处理器、存储器、RF 等；二是消费便携式产品（包括模拟/混合信号、无线、PMIC、汽车电子等）、低引脚数封装，还可满足存储芯片轻量化和超薄/大尺寸要求的封装特性。

1.3 经营概况：Q3 环比改善显著，深度合作AMD带动产业链持续受益

公司持续优化传统封测市场和产品策略，营收实现逐季增长。2023Q1-Q3累计营收实现159.07 亿元，同比增长 3.84%，归母净利润为-0.64 亿元。其中第三季度，公司实现营收59.99亿元，同比增长 4.29%，环比增长 13.92%，归母净利润对比二季度扭亏为盈，为1.24亿元。主要受益于以下几点：（1）紧跟手机等消费类市场变化，积极调整市场策略，稳定并提升市场占有率；（2）抓住 5G 高端手机对 RFFEM 等产品需求增长机遇，借助成熟的系统级（SiP）封装技术和高性能引线互联封装技术等，快速实现射频模组、通讯SOC 芯片等产品大批量国产化生产，增加营收的同时获得来自 MTK、紫光展锐、卓胜微等重要头部企业认可。（3）在高性能计算、新能源、汽车电子、存储、显示驱动等领域立足长远，大力开发扇出型、圆片级、倒装焊等封装技术并扩充其产能；此外，积极布局 Chiplet、2.5D/3D 等顶尖封装技术。截至2023H1，公司大尺寸 FO 及 2.5D 产品开发顺利推进，已进入产品考核阶段；3D低成本技术方案稳步推进，完成工程验证；面向 8K 高清显示的双面散热 COF 产品完成开发，进入批量量产阶段；持续推进 5nm、4nm、3nm 新品研发，凭借 FCBGA、Chiplet 等先进封装技术优势，不断强化与客户的深度合作，满足其 AI 算力等方面需求。

扣除汇率波动影响，公司 2023H1 归母净利润为正。2022 年，受欧洲地缘政治风险升级、美国持续高通胀等外部因素影响，全球经济面临巨大挑战，全球经济前景的不确定性导致行业需求下降，集成电路下游终端应用市场出现了较为明显的结构性失衡：从下游应用端看，汽车电子市场发展迅猛，但汽车应用在集成电路市场中占比还不高；与此同时，计算机与通信仍是主要拉动力，而计算机市场处于饱和乃至部分萎缩状态，以智能手机为代表的通信市场进入调整期，库存高企。上述情况导致集成电路行业景气度下降，2022 年第二季度开始集成电路销售额增速逐季下滑，使得半导体相关公司业绩承压。基于国内外大客户高端处理器和AI 芯片封测需求的不断增长、先进封测技术的更新迭代等因素，通富超威槟城持续增加美元贷款，用于新建厂房，购买设备和原材料，特别是为未来扩大生产增加备料较多。上述情况，使得公司合并报表层面外币净敞口主要为美元负债，由于美元兑人民币汇率在 2023 年第二季度升值超过5%致使公司产生较大汇兑损失，经公司财务部门初步统计，因汇兑损失减少归属于母公司股东的净利润2.03亿元左右，如剔除上述汇率波动影响，2023 年上半年公司归属于母公司股东的净利润为正。

深度合作 AMD 带动产业链持续受益，供应商渠道均衡不存在过度依赖单一供应商状况。通过并购，公司与 AMD 形成“合资+合作”强强联合模式，建立紧密战略合作伙伴关系。公司是AMD 最大封装测试供应商，占其订单总数 80%以上，未来随着大客户资源整合渐入佳境，产生的协同效应将带动整个产业链持续受益。2016 年 4 月 29 日，公司通过收购AMD苏州及AMD槟城各 85%股权，AMD 成为公司第一大客户。2017—2022 年，通富微电第一大客户营收占公司总营收比例分别为 44.55%/42.97%/49.32%/51.39%/44.50%/54.15%。2022 年前五名供应商采购合计为 85.29 亿元， 占采购额比例分别为 10.59%/7.71%/6.97%/5.69%/4.30%，合计35.26%。前五大供应商中，最大占比仅为 10.59%，故供应商渠道均衡不存在过度依赖单一供应商状况。

海外为公司主要收入地区，通富超威苏州&超威槟城基地营收贡献逐年增长。海外营收占公司 总 营 收 60% 以 上 ， 2017-2022 年 ， 公 司 海 外营收占总营收比例分别为82.33%/6.12%/80.60%/78.06%/67.95%/72.09% ， 中 国大陆营收占比分别为16.64%/13.06%/17.52%/19.78%/30.42%/25.90%。从各营收基地占比来看，通富超威苏州&超威槟城基地营收贡献逐年增长，逐渐成为公司主要营收贡献基地。2017-2022 年通富超威苏州&超威槟城基地合计营收占总营收比例分别为 45.33%/44.95%/52.37%/55.30%/52.28%/67.13%。随着人工智能发展，公司将持续受益于与 AMD 合作战略，通富超威苏州&超威槟城基地营收有望持续增长。崇川本部及其他营收占比呈现下降趋势，2017-2022 年崇川本部及其他基地合计营收占总营收比例分别为 50.08%/45.90%/37.50%/35.05%/32.14%/20.79%。

研发人员占比超 10%，累计获得专利超 1000 个。根据通富微电2022 年报，公司共有研发人员 1447 人，占员工总数 10.81%，去年同期研发人员 1596 人，同比下降9.54%。研发人员中，硕士研究生 93 人，本科888 人，大学本科学历及以上人员总数比例为67.80%。截至2023H1，公司累计申请专利 1,463 件，发明专利占比约 70%，其中《半导体封装结构形成的方法》（ZL201410061904.5）项目获评“江苏省优秀专利奖”。

研发占比较为稳定，持续投入为公司转型战略塑造技术护城河。2019-2022年，公司研发费用分别为 6.88/7.44/10.62/13.23 亿元，研发费用占营收比例为8.33%/6.91%/6.72%/6.17%，研发占比稳健增长。从研发费用增长层面分析，2019-2022 年，公司研发费用同比增长分别为22.42%/8.12%/42.77%/24.54%。2023Q1-Q3 公司研发费用为8.62 亿元，占营收比例为5.42%，研发费用同比下降 11.74%。 由于财务费用显著增长，2022 年四费合计占营收比例小幅上升。2019-2022年，四费（销售、管理、财务、研发）合计分别为 12.88/13.98/18.56/25.76 亿元，四费合计占营收比例分别为 15.58%/12.98%/11.74%/12.02%，2022 年四费合计占营收比例小幅上升，主要系财务费用显著增长所致。2023H1，公司财务费用为 5.41 亿元，同比增长60.34%，主要系汇率波动产生的汇兑损失增加、美元贷款利率上升，造成利息支出增加所致。为进一步提升公司在AI 封装领域的市场份额，通富超威槟城持续增加美元贷款，用于新建厂房，购买设备和原材料，特别是为未来扩大生产增加备料较多，使得公司合并报表层面外币净敞口主要为美元负债，由于美元兑人民币汇率在 2023 年第二季度升值超过 5%致使公司产生较大汇兑损失。

2、战略：深度合作 AMD，持续受益AI 时代红利

2.1 背景：ChatGPT 开启生成式AI 元年，GPU算力需求增加

GPU 领先其他芯片，在人工智能领域被广泛应用。2023 年始，ChatGPT和GPT-4再次掀起了人工智能的热潮，并打开了海量的应用场景：生成应用和布局、搜索和数据分析、程序生成和分析、文本生成、内容创作等、ChatGPT 基于其庞大的算力和算法分析，可覆盖教育、科研、新闻、游戏等行业。目前,人工智能算力主要是由专有的 AI 硬件芯片，以及提供超级计算能力的公有云计算服务来提供。其中 GPU 领先其他芯片，在人工智能领域中用得最广泛，GPU有更高的并行度、更高的单机计算峰值、更高的计算效率。一般来说，GPU 浮点计算的能力是CPU的10 倍左右。另外，深度学习加速框架通过在 GPU 之上进行优化，再次提升了GPU的计算性能，有利于加速神经网络的计算。大规模深度学习模型的参数和数据量达到了一定量级，超大规模AI 大模型的训练一般必须在拥有成百上千加速卡的 AI 服务器集群上进行，需要相应算力的支撑。根据 OpenAI 数据，GPT-3 XL 参数规模为 13.2 亿，训练所需算力为27.5PFlop/s-day。由于 ChatGPT 是在 13 亿参数的 InstructGPT 基础上微调而来，参数量与GPT-3XL接近，因此预计 ChatGPT 训练所需算力约为 27.5PFlop/s-day。ChatGPT 依赖大模型、大数据、大算力支撑，其出现标志着通用人工智能的起点及强人工智能的拐点，基于大模型针对不同行业各类生成式 AI 迎来新纪元，未来算力将引领下一场数字革命，GPU 芯片需求持续增长，有望带动先进封装市场空间扩张。

2.2 AMD：多元化产品矩阵为基，持续深入人工智能等相关领域

2022 年，AMD 完成对赛灵思和 Pensando 收购，为 AMD 带来技术补充，多元化AMD产品矩阵。AMD 正结合 CPU、GPU、FPGA、自适应系统级芯片、DPU以及深厚的软件技术优势，为云端、边缘和终端设备提供全面的高性能与自适应计算解决方案。人工智能领域为AMD未来发展重点，AMD AI 产品当前已经广泛在不同领域部署和应用。例如，NASA在火星探测器上使用 AMD 领先的 FPGA 来加速基于 AI 的图像检测；AMD 的AI 产品在奔驰、斯巴鲁汽车上用于辅助驾驶及先进的安全性能；Clarius 是一家领先的美国医疗影像设备公司，正在使用AMD自适应 SOC 进行更快的基于 AI 的成像和解决方案；ABB 机器人也在使用AMD的AI 技术；AMD锐龙 7040 系列 PC CPU，该处理器具有单独的 AI 引擎，已经准备好为未来AI 应用提供专用算力。数据中心是 AMD 重点投入的支柱领域之一，凭借 EPYC（霄龙）产品，AMD获得了越来越多的市场赞誉。从推出第一代 EPYC 处理器开始，AMD 便一直遵守承诺，如期向市场推出新一代的产品。从 32 核、64 核再到 96 核、128 核，新的性能世界纪录在不断被刷新。2022年11 月，基于强大的“Zen 4”核心，采用先进工艺的第四代AMD EPYC（霄龙）处理器正式推出。该处理器提供高达 2.8 倍的性能提升，能耗降低达 54%，可以帮助客户加速其数据中心现代化进程，实现更大应用吞吐量和更多可操作的洞察力。

推出 Instinct MI300，单芯片可运行 800 亿参数。MI300A 是全球首个为AI 和HPC（高性能计算）打造的 APU 加速卡，拥有 13 个小芯片，总共包含 1460 亿个晶体管，24个Zen4CPU核心，1 个 CDNA 3 图形引擎和 128GB HBM3 内存。相比前代MI250，MI300 的性能提高八倍，效率提高五倍。AMD 在发布会稍早介绍，新的 Zen 4c 内核比标准的Zen 4 内核密度更高，比标准 Zen 4 的内核小 35%，同时保持 100%的软件兼容性。GPU MI300X 是AMD针对大语言模型优化的版本，该产品的晶体管数量达到 1530 亿个，内存达到了192GB，内存带宽为5.2TB/s，Infinity Fabric 带宽为 896GB/s。对比英伟达的 H100，MI300X 提供的HBM（高带宽内存）密度约为 H100 的 2.4 倍，HBM 带宽是 1.6 倍。

2.3 绑定：通过并购与 AMD 强强联合，已涉及MI300封测项目

深度合作 AMD，高端处理器等产品领域进一步加大研发力度。通过并购，公司与AMD形成“合资+合作”强强联合模式（通过收购 AMD 苏州及 AMD 槟城各85%股权，在江苏苏州、马来西亚槟城拥有生产基地），建立紧密战略合作伙伴关系。AMD 完成对全球FPGA龙头赛灵思的收购，实现了 CPU+GPU+FPGA 的全方位布局，双方在客户资源、IP和技术组合上具有高度互补性，有利于 AMD 在 5G、数据中心和汽车市场上进一步迈进。公司是AMD最大封装测试供应商，占其订单总数 80%以上，未来随着大客户资源整合渐入佳境，产生的协同效应将带动整个产业链持续受益。随着 ChatGPT 等生成式 AI 应用出现，人工智能产业化进入新阶段，根据 AMD 预测，相关产业有望激发数据中心和 AI 加速器市场由今年300 亿美元市场规模提升至 2026 年 1500 亿美元。随着高性能运算及 AI 需求释放，拉动新一轮先进封装需求提升。基于国内外大客户高端处理器及 AI 芯片封测需求不断增长，公司持续投资2.5D/3D等先进封装研发，积极拉通 Chiplet 市场化应用，提前布局更高品质、更高性能、更先进封装平台，拓展先进封装产业版图，为新一轮需求及业务增长夯实基础，带动公司在先进封装产品领域业绩成长。根据公司 2023 年 11 月 09 日投资者问答显示，公司已经涉及 AMD MI300 封测项目。

MI300 系列体现 AMD 在 Chiplet 架构和封装上的一系列经验积累。MI300 在封装上采用3DChiplet 结构，共有三层： 最下面一层是封装基板，用于承载和连接中间一层的小芯片。中间层是 IO Die 和 HBM 存储颗粒。中间层放置 4 颗 6nm IO Die，这4 颗IO Die 也承载了InfinityCacheand Fabric 的功能。此外，这 4 颗 IO Die 用高架扇出桥工艺（EFB）两两互连，共需4个连接桥。左右两边各有 4 颗 HBM3 存储芯粒，共需 8 个连接桥与相邻的IODie 连接，这样中间层一共需要 12 个 EFB。最上层覆盖在中间层的 4 颗 IO Die 上，共放置了6 颗5nm的CDNA3GPUDie 和 3 颗 5nm 的 EPYC Genoa CPU Die（最多包含 24 个Zen4 核心）。从AI 芯片大模型解决方案的成本来看，AMD 更注重于单个封装内多芯粒互连，在板级的多芯片互连方面并没有NVIDIA 驾轻就熟。从单个封装内部来看，因为缩小了单个芯粒的大小，其良率必然提高，从而使得单个封装的综合良率比 NVIDIA 的单个大芯片的良率高，故此在芯片成本方面AMD比NVIDIA 更占优势。

3、先进封装：CoWoS 广泛应用于人工智能/网络/高性能计算，公司 2.5D/3D 已实现全线通线

3.1 概况：5G/人工智能/高性能运算/智能驾驶/XR等带动先进封装需求

2028 年封装市场规模有望达 1360 亿美元，先进封装占比约为58%。用于5G、物联网、高性能运算、人工智能、自动驾驶、AR/VR 等场景的高端芯片需求持续增加，大量依赖先进封装，其成长性要显著好于传统封装，占整体封测市场的比例预计持续提高。从长期来看，先进封装技术必将随着终端应用的升级和对芯片封装性能的提升而蓬勃发展。根据Yole 数据，预计2022年至 2028 年传统封装市场年均复合增长率将放缓至 3.2%，达到575 亿美元，封装市场预计将以 6.9%复合年增长率增长，2028 年将达到 1,360 亿美元，其中先进封装为786亿美元，占比为 57.72%。未来，在新兴市场和半导体技术发展带动下，集成电路继续向着小型化、集成化、低功耗方向发展，附加值更高的先进封装将得到更多应用，在封装市场占比将逐步提高，根据Yole 数据，2028 年全球先进封装占比有望达 58%，2023 年中国先进封装占比有望接近40%。

倒装占比最大，芯片嵌入式封装增速最快。根据 Yole 数据，2021 年全球先进封装市场规模为 374 亿美元，其中芯片倒装占比最大为 70%，2.5D/3D 封装次之；2027 年全球先进封装市场规模预计为 650 亿美元，其中芯片倒装占比为 66%（较 2021 年下滑4pcts)，2.5D/3D占23%，约 150 亿美元，芯片嵌入式增速最快，2021-2027 年 CAGR 为24%。

3.2 发展：向扇出型硅桥 Fan-out Si Bridge 和2.5D/3D发展

目前主要封装形式有基板类、晶圆类和框架类三种。基板类是业界较为熟悉的封装形式，一方面往高、大方向发展，应用在 IGBT、数据中心、超算处理器等，基板层数达22层及以上，单颗面积尺寸达 150mm*150mm，大尺寸基板，可以集结更多芯片，驱动更高性能。另一方面往轻、微、小方向发展，应用在 5G 手机、智能穿戴等，芯片的数据多，对封装的要求越小越好，目前最薄为 0.6mm*0.3mm，厚度为 0.06mm。晶圆类封装是把晶圆制造的一个后道工艺发展成为一种独立的封装工艺，目前 3D 封装主要就是晶圆类封装。框架类封装是目前最传统，数量最多，具有成本较低、导热性能好等优点。框架类封装技术也在不断革新，加大密度与I/O排布，超过个盘，无引脚持续增多，降低封装面积。

先进封装主要发展形态向扇出型硅桥 Fan-out Si Bridge 和2.5D/3D发展，在中高端处理器上应用广泛。FOWLP 封装技术主要分为 Chip first 以及 Chip last（RDL first），而Chipfirst可再分为 Die face 及 Die face down。Chip-first 是在生成 RDL 之前，先将Die 附着在一个临时或者永久材料架构上的工艺、而 Chip-last 则是先生成 RDL，再导入Die。封装厂商若要做出精良扇出型封装，Chip last 技术路线为首选。Fan-out 技术封装与晶圆/基板工艺完美补充，Fan-out实现高速信号传输、基板实现常规线路设计，补充了晶圆制造的缺陷和基板加工的难题。TSV贯穿 2.5D/3D 封装，TSV 主要有三大应用领域，分别是三维集成电路（3DIC）封装、三维圆片级芯片尺寸封装（3DWLCSP）和 2.5D 中介转接层（Interposer）封装。

3.3 CoWoS：2.5D 典型示例，广泛应用于人工智能/网络/高性能计算

2.5D 封装中 TSV 充当多颗裸片和电路板之间桥梁。中介层是一种由硅及有机材料制成硅基板，是先进封装中多芯片模块传递电信号的管道，可以实现芯片间的互连，也可以实现与封装基板的互连，充当多颗裸片和电路板之间的桥梁。硅中介层是一种经过验证的技术，具有较高的细间距布线能力和可靠的 TSV 能力，可以实现高密度 I/O 需求，在2.5D 封装中扮演着关键角色。2.5D 集成关键在于中介层 Interposer：1）中介层是否采用硅转接板；2）中介层是否采用TSV，在硅转接板上穿越中介层（TSV），在玻璃转接板上穿越中介层（TGV）。硅中介层有TSV的集成是最常见的一种 2.5D 集成技术，芯片通常通过 Micro Bump 和中介层相连接，作为中介层的硅基板采用 Bump 和基板相连，硅基板表面通过 RDL 布线，TSV 作为硅基板上下表面电气连接的通道，这种 2.5D 集成适合芯片规模比较大，引脚密度高的情况，芯片一般以FlipChip形式安装在硅基板上。

CoWoS 封装体积小，功耗低，引脚少，主要目标为人工智能、网络和高性能计算应用。该技术先将芯片（如处理器、存储等）通过 Chip on Wafer（CoW）封装制程连接至硅中介板（硅晶圆），再将 CoW 芯片与基板连接进行整合，形成 Chip（晶片），Wafer（硅中介板），Substrate（基板）三层结构。CoWoS-S 采用硅中介层，为高性能计算应用提供最佳性能及最高晶体管密度；CoWoS-R 类似 InFO 技术，利用 RDL 中介层进行互连，更强调小芯片间互连；CoWoS-L结合 CoWoS-S 及 InFO 技术优点，使用夹层与 LSI（局部硅互连）芯片进行互连，使用RDL层进行电源与信号传输，提供最灵活集成。由于基板最小线宽较大（100um），多个die封装且IO较多时，线密度远远不够，故需更小走线密度硅中介板（10um）在中间过渡。利用CoWoS封装技术，可使得多颗芯片封装到一起，通过硅中介板互联，达到封装体积小，功耗低，引脚少等效果，故主要目标群体为人工智能、网络和高性能计算应用。

CoWoS=CoW+oS，广泛应用于 GPU 封装。CoWoS 封装技术主要分为CoW和oS两段，其中，CoW 主要整合各种 Logic IC（如 CPU、GPU、AISC 等）及HBM存储器等，另外，oS部分则将上述 CoW 以凸块（Solder Bump）等接合，封装在基板上，最后再整合到PCBA，成为服务器主机板的主要运算单元，与其他零部件如网络、储存、电源供应单元（PSU）及其他I/O等组成完整的 AI 服务器系统。CoWoS 由台积电主导，基于interposer（中间介质层）实现的2.5D 封装技术，较 MCM 可提供更高互联带宽及更低互联延时，从而获得更强性能，被广泛应用于 GPU 芯片中。在 Nvidia 产品中， A100、A30、A800、H100 及H800 计算GPU皆使用CoWoS 封装技术。在 AMD 产品中，Instinct MI100、Instinct MI200/MI200/MI250X、Instinct MI300皆使用 CoWoS 封装技术。2020 年，英伟达采用台积电第 4 代CoWoS 技术封装了其A100GPU系列产品，将 1 颗英伟达 A100 GPU 芯片和 6 个三星电子的HBM2 集成在一个1700mm2的无源转接板上，每个 HBM2 集成 1 颗逻辑芯片和 8 个动态随机存取存储器（DRAM），基板为12层倒装芯片球栅格阵列（FCBGA）基板，尺寸为 55 mm×55 mm。

台积电 CoWoS 封装产能吃紧，单颗芯片收入预计约 723 美元/颗。根据芯极速数据，台积电目前 CoWoS 先进封装月产能约 1.2 万片，先前启动扩产后，原订将月产能逐步扩充到1.5万至 2 万片，如今再追加设备进驻，将使得月产能可达 2.5 万片以上，使得台积电承接AI 相关订单能量大增。随着 AI 运算应用大幅开展，包括协助机器自主学习、训练大型语言模型（LLM）和 AI 推理等，并在自驾车及智能工厂等领域落地，AI 芯片需求维持强劲成长。TrendForce集邦咨询数据，在高端 AI 芯片及 HBM 强烈需求下，TSMC 于 2023 年底CoWoS月产能有望达12K，其中，英伟达在 A100 及 H100 等相关 AI Server 需求带动下，对CoWoS产能较年初需求量，估提升近 5 成，叠加 AMD、Google 等高端 AI 芯片需求成长下，将使下半年CoWoS产能较为紧迫，而此强劲需求将延续至 2024 年，预估若在相关设备齐备下，先进封装产能将再成长3-4成。

3.4 Chiplet：芯粒推动 SiP 封装发展，2028 年市场将达338亿美元

据 Yole 数据统计，系统级封装（SiP）市场总收入在 2022 年达到212 亿美元。在5G、人工智能(AI)、高性能计算(HPC)、自动驾驶和物联网(IoT)等细分市场中异构集成、小芯片（Chiplet）、封装面积和成本优化趋势的推动下，预计 2028 年该市场总收入将达到338 亿美元，年复合增长率为 8.1%。细分市场来看，移动和消费主导 SiP 市场，占 2022 年总收入的89%，且未来将继续主导市场，年复合增长率为 6.5%。驱动该细分市场的动力包括：2.5D/3D技术在手机、高端PC 和游戏领域的日益普及，高端手机设备的高清 FO，以及手机和可穿戴设备中更多使用FC/WBSiP 技术。电信和基础设施市场 2022-2028 年均复合增长率为20.3%，主要原因为AI、HPC和网络等领域芯片性能要求不断提高。汽车市场将以 15.3%的年复合增长率增长，随着汽车电气化和自动驾驶化，需要更多数量的传感器、摄像头及相关芯片。

随着人工智能和高性能计算的兴起，Chiplet 和异构集成解决方案受到越来越多的关注。基于 Chiplet（芯粒）的模块化设计方法将实现异构集成，被认为是增强功能及降低成本的可行方法，有望成为延续摩尔定律的新路径。Chiplet 模式能满足现今高效能运算处理器的需求，而SiP等先进封装技术是 Chiplet 模式的重要实现基础，Chiplet 模式的兴起有望驱动先进封装市场快速发展。这推动了更复杂的先进 SiP 解决方案的采用，尤其是UHD FO和2.5D/3D封装，以满足更高的密度、更低的带宽和更高的性能要求。系统级封装可以把多枚功能不同的晶粒（Die，如运算器、传感器、存储器）、不同功能的电子元器件（如电阻、电容、电感、滤波器、天线）甚至微机电系统、光学器件混合搭载于同一封装体内，系统级封装产品灵活度大，研发成本和周期远低于复杂程度相同的单芯片系统（SoC）。以 2015 年美国知名企业推出的可穿戴智能手表为例，其采用了日月光的系统级封装，将 AP 处理器、SRAM 内存、NAND闪存、各种传感器、通讯芯片、功耗管理芯片以及其他被动电子元器件均集成在一块封装体内。通过系统级封装形式，可穿戴智能产品在成功实现多种功能的同时，还满足了终端产品低功耗、轻薄短小的需求。

3.5 通富微电：2.5D/3D 全线通线，多领域技术积累深厚

VISionS 新一代方案融合 2.5D/3D/MCM-Chiplet 等先进封装技术。通富微电主营集成电路封装测试业务，客户囊括大多数世界前 20 强半导体企业和绝大多数国内知名集成电路设计公司，并全力支持客户多元化发展，满足客户多样化需求。目前，通富微电在高性能计算领域，建成了国内顶级 2.5D/3D 封装平台（VISionS）及超大尺寸 FCBGA 研发平台，并且完成高层数再布线技术开发，同时可以为客户提供晶圆级和基板级 Chipet 封测解决方案。在存储器领域，多层堆叠 NANDFlash 及 LPDDR 封装实现稳定量产，同时在国内首家完成基于TSV技术的3DSDRAM封装开发。2023 年上半年，围绕新技术研发、现有技术再升级等方面，公司持续开展以超大尺寸 FO 及 2.5D 技术为代表的新技术、新产品研发。截至 2023H1，大尺寸FO及2.5D产品开发顺利推进，已进入产品考核阶段； 3D 低成本技术方案稳步推进，完成工程验证；面向8K高清显示的双面散热 COF 产品完成开发，进入批量量产阶段；持续推进5nm、4nm、3nm新品研发，凭借 FCBGA、Chiplet 等先进封装技术优势，不断强化与客户的深度合作，满足客户AI算力等方面的需求；完成业界领先的高集成、双面塑封 SIP 模组的技术开发，高阶手机射频前端模组 PAMiD 和 L-PAMiD 等多款产品以及高端可穿戴产品双面模组已进入大批量量产阶段；FC 技术开发方面，公司已具备超大尺寸芯片封装能力，初步完成先进TIM（石墨烯等）材料开发；完成 Cu 底板塑封大功率模块的技术开发，实现了大功率模块的产品升级，在功率密度、散热及功耗等性能改善方面进一步得到了提升，现已进入大批量量产阶段；为行业头部企业开发的车载 MCU 也已通过考核并进入量产阶段。

国内封测龙头企业，2.5D/3D 全线通线。目前，全球半导体行业传统集成电路封测技术与先进集成电路封测技术并行，并通过 Flip-Chip、QFN、BGA 等主要集成电路封测技术进行大规模生产。未来，集成电路封测技术发展朝着两大板块演进。一个板块是晶圆级芯片封装（WLP），包括扇入型晶圆封装（Fan-In WLP）、扇出型晶圆封装（Fan-Out WLP）等，即在更小的封装面积下可容纳更多的引脚数；另一个板块是系统级芯片封装（SiP），封装整合多种功能芯片于一体，实现模块体积的压缩，提升芯片系统整体功能性和灵活性。先进集成电路封测技术的发展趋于多功能化和系统化，例如，扇出型晶圆封装竞争激烈，硅通孔（TSV）封测技术到了爆发式发展的年代，异质集成技术不断发展并逐步成为行业关注的焦点。异质集成技术可将不同工艺节点的裸片通过 2.5D/3D 堆叠封装在一起，成为芯片封装的新趋势。近年来，具备模块化、定制化的优势 Chiplet 模式得以兴起，推动了晶圆级封测技术的发展，使得集成电路设计、制造与封测成本大大降低。在 5G 高速发展过程中，针对终端设备小型化的趋势，减缓信号传输中的衰减问题，带来了天线与射频前端模块一体化集成的 AiP（封装天线）技术，有助于推动系统级封测技术的发展。依靠先进封测技术，可进一步实现芯片体积微缩，并实现半导体全技术的异质集成。目前，通富微电自建2.5D/3D产线全线通线,1+4产品及4层/8层堆叠产品研发稳步推进；基于ChipLast工艺的 Fan-out 技术，实现 5 层 RDL 超大尺寸封装（65×65mm）；超大多芯片FCBGAMCM技术，实现最高 13 颗芯片集成及 100×100mm 以上超大封装。

存储器/显示驱动/功率半导体等方面取得重要突破，相关领域市场份额稳步提升。2023年上半年，通富微电在存储器、显示驱动、功率半导体等方面取得重要突破。随着国内存储芯片技术日趋成熟以及国产面板在全球市场份额提升，公司布局多年的存储器产线和显示驱动产线已稳步进入量产阶段并显著提升公司在相关领域市场份额。由于全球能源结构调整已成为必然趋势，而这一趋势也将带动功率半导体及大功率模块需求的持续增长。凭借在功率半导体封测领域的多年实践，上半年公司配合意法半导体（ST）等行业龙头，完成碳化硅模块（SiC）自动化产线研发并实现规模量产，在光伏储能、新能源汽车电子等领域的封测市场份额得到稳步提升。公司在汽车电子领域深耕 20 余年，与国际一流汽车半导体厂商深度合作，积累了丰富的相关经验，在汽车电子领域的份额占比保持领先，并逐年提升。通富微电以汽车电子新专线建设为抓手，进一步加大工程资源投入，优化产线管理体系，与国内外汽车电子客户共同成长。公司紧紧抓住市场发展机遇，面向未来高附加值产品以及市场热点方向，积极调整产品布局，在高性能计算、新能源、汽车电子、存储、显示驱动等领域立足长远，大力开发扇出型、圆片级、倒装焊等封装技术并扩充其产能；此外，积极布局 Chiplet、2.5D/3D 等顶尖封装技术，形成差异化竞争优势。

4、行业概览：市场回暖迹象显现，AI/大模型向各类应用渗透

4.1 机遇：产业链第三次转移+美国禁令加速国产替代

半导体产业链向中国转移，带动各产业链条蓬勃发展。随着技术迅速提升，资本的快速投入，半导体行业发展较快，逐渐形成了完善的产业链。但由于半导体行业具有生产技术工序多、技术更新换代快、投资风险大等特点，叠加下游消费市场的不断兴起，半导体产业链从集成化到垂直化分工越来越明确，历史上经历过三次空间上的产业转移。第一阶段（20 世纪50年代-20世纪70 年代）：半导体行业起源于美国。1950 年美国仙童半导体公司首次将集成电路技术商用，表明半导体行业正式在市场应用，伴随着诞生出 IBM、TI、Intel、AMD 等公司。全球半导体产业的最初形态为垂直整合的运营模式，即企业内设有半导体产业所有的制造部门，各个部门仅用于满足企业自身产品生产的需求。第二阶段（20 世纪 70 年代-20 世纪80 年代）：日本半导体产值超过美国，占全球比重超过 50%，半导体产业实现第一次转移。半导体产业转变为IDM模式或系统厂商模式，即负责从设计、制造到封装测试所有的流程或满足其他系统厂商的需求。第三阶段（20 世纪 80 年代-2010 年）：半导体产业进行第二次转移，韩国、中国台湾占领细分产业。随着 PC 兴起，半导体产业从美国转向日本后又开始转向了韩国，孕育出三星电子等厂商。同时，台湾积体电路公司成立后，开启了晶圆代工（Foundry）模式，解决了要想设计芯片必须巨额投资晶圆制造产线的问题，拉开了垂直代工的序幕。第四阶段（2010 年至今）：半导体产业进行第三次转移，我国开始重视半导体产业发展，陆续出台了诸多相关支持政策，由需求带动销售，增速逐渐超过全球。另外，传统 IDM 厂商英特尔、三星电子等纷纷加入晶圆代工行列，设计（Fabless）、制造（Foundry）、封测（OSAT）三大行业发展成熟。

美国禁令促使高端芯片服务回流，加速国产替代进程。中兴、华为禁令事件发生以前，中国大陆芯片设计公司订单尤其是高端芯片订单主要交给中国台湾地区厂商来完成。中兴、华为禁令事件发生之后，为了保障产业链服务供应的自主可控，中国大陆的芯片设计公司开始大力扶持内资的制造/封测服务供应商，并逐渐将高端订单向中国大陆回流，加速国产化替代进程。以海思半导体为例，根据 IC Insights 的统计，海思半导体 2020 年上半年营业收入为52.20亿美元，全年营收预计在百亿美元左右，按照集成电路测试成本约占设计营收的6%-8%比例测算，海思半导体一年仅测试费用在 40-55 亿元人民币左右。由此可见，以海思半导体、紫光展锐等为代表的中国大陆最高端的芯片设计公司有望回流的高端芯片制造/封测潜在需求巨大。

4.2 市场：市场回暖迹象显现，人工智能/汽车电子等为需求增长点

市场回暖迹象显现，有望带动封装市场增长。2010 年以来，以智能手机为主的消费电子产品取代 PC 成为新的驱动力。智能手机的风靡及移动互联网的普及推动了存储芯片及通信芯片需求的爆发，智能手机行业取代已增长乏力的 PC 行业，成为推动半导体产业发展的新动力。但是同样，经过近几年的发展，智能手机为半导体行业带来的红利也逐渐消失。当前是继PC与智能手机之后，5G、AI、IoT、云计算以及汽车电子等新兴应用领域崛起的起点，市场规模的壮大对半导体的需求与日俱增，有望带动半导体进入新一轮景气周期。未来，在新兴市场和半导体技术发展带动下，集成电路继续向着小型化、集成化、低功耗方向发展，附加值更高的先进封装将得到更多应用。

Q4 急单需求有望变多，人工智能/汽车电子等仍为需求增长点。根据封装头部企业指引，半导体存货调整已超过一年，第四季将更进一步消化调整库存，急单需求有望变多，以满足第四季特殊节日消费需求；新终端产品陆续推出如新型手机、AI servers、EV car 等皆将于2024年带来新需求，预计 2024Q2 将会是需求反转契机。未来人工智能技术将渗透进不同类型边缘计算设备，人工智能技术对消费者生活的提升将成为新的需求增长点，推动行业发展，其中AI 芯片并不是核心，而是随着各种生成式 AI 的增加，将创造更多外围芯片需求。汽车领域，未来单车半导体含量将持续增长，其中先进的驾驶辅助系统将提升，摄像头、高性能处理器、激光雷达及各类传感器需求将持续增长。

4.3 下游应用：手机/PC 出现回暖信号，前三季度新能源车产/销量同比增长均超 30%

4.3.1 智能手机：市场复苏信号渐近，大模型进入手机有望成为新卖点

8 月国内市场手机出货量 1898.5 万部，同比增长 0.03%。其中，5G手机1564.5万部，同比增长 9.6%，占同期手机出货量 82.4%。2023 年 1-8 月，国内市场手机总体出货量累计1.67亿部，同比下降 4.5%，其中，5G 手机出货量 1.33 亿部，同比下降3.8%，占同期手机出货量的79.5%。8 月国产品牌手机出货量 1684.3 万部，同比下降 5.7%，占同期手机出货量88.7%；上市新机型 47 款，同比增长 23.7%，占同期手机上市新机型数量的85.5%。1 至8月国产品牌手机出货量累计 1.38 亿部，同比下降 8.7%，占同期手机出货量的82.7%；上市新机型累计266款，同比增长 7.3%，占同期手机上市新机型数量的 90.8%。

第三季度智能手机销量同比降幅收窄，市场复苏信号渐近。Counterpoint 的手机销量月度报告显示，2023 年第三季度，中国智能手机销量同比下降 3%，同比降幅收窄，表明市场可能已经见底。主要手机品牌厂商的表现与去年同期相比差异显著，导致市场排名发生变化。在vivo和 OPPO 失去市场份额的情况下，荣耀占据榜首。2023 年第三季度，除华为外，大多数领先手机品牌厂商表现不及预期。华为在 8 月底发售 Mate 60 Pro，搭载麒麟SoC，该产品极大推动华为在 2023 年第三季度智能手机销量，同比增长 37%。折叠屏智能手机的销售继续增长,OPPOFind N2 Flip 仍为最畅销翻盖式折叠屏手机，而 HONOR Magic V2 在大折叠屏机型中表现出色。进入第四季度，手机品牌厂商都积极备战，以期在年底前实现强劲的销售业绩，从而提升全年整体表现。

人工智能手机 = AI 芯片 + AI 功能。广义上是指搭载了满足AI 算力需求的移动端芯片、且加载了深度学习 AI 功能的智能手机。满足 AI 算力需求的终端芯片是指：（1）芯片内置独立的神经网络计算单元；（2）通过 CPU、GPU、DSP 及其他通用计算单元联动赋予芯片深度学习能力。人工智能手机的主流功能不仅在实时性、准确性、处理效率等指标上表现优秀，还在AI 算法与算力的支持下，通过自我学习理解人类世界的逻辑，通过自主服务变得更便捷，提升了用户体验。随着使用，人工智能手机会学习用户的习惯，优化手机功能，比如人脸解锁会学习用户外貌的细微改变降低拒识率，智慧助手可以按照用户的习惯处理常规任务。人工智能手机把以往针对碎片化需求的服务融合进手机功能，主动地、一步直达地给出用户需要的结果，比起繁杂的手动操作进步明显，例如，过去需要调光、对焦、修图等复合手动操作才能得到的“大片”，变得自主优化、随拍即美。这些功能与服务的融合重构了终端产品逻辑，使人工智能手机交互更人性、应用更灵活。为支持 AI 应用，手机芯片将全面升级，高通推出骁龙8 Gen3 芯片，其AI 性能提升了98%，高通 AI 引擎实现终端设备上世界首次支持运行 100 亿参数模型，并且针对70亿参数LLM 每秒能够生成 20 个 token。这意味着，各类虚拟助手、GPT 聊天机器人、StableDiffusion等 LLM 等都可以在手机等终端正常运行。

大模型成为头部手机厂商重点投入方向，大模型引入手机成为趋势。2023年8月29日，华为 Mate 60 系列上市，接入华为盘古大模型，为用户提供更智慧交互体验；2023年9月12日，苹果发布 iPhone 15 Pro，搭载自研 A17 Pro 芯片，是业界首款3nm制程芯片，晶体管数量达 190 亿，神经引擎运行速度翻倍提升；2023 年 10 月 4 日，谷歌推出Pixel 8系列，率先搭载Android 14 系统，使用谷歌自研全新 Tensor G3 处理器，实现通过手机终端运行大模型。2023年 10 月 26 日，小米发布小米 14 系列，首发搭载高通骁龙 8 Gen3 芯片与全新澎湃OS，AI性能大幅提升；11 月 13 日，vivo 发布了 X100 系列手机，通过在端侧部署大参数AI 算力与云端服务，实现蓝心小 V 智慧助理功能，这项功能为用户提供了超能语义搜索、问答、写作、创图以及智慧交互等丰富体验；三星、OPPO、传音、荣耀等厂商，积极布局AI 技术，探索将大模型引入手机。随着头部厂商积极将 AI 大模型引入手机，将为手机带来全方位体验升级，有望成为厂商加速产品迭代关键机遇，助力激活消费电子市场新动能，加速智能手机换机周期与行业复苏节奏。

4.3.2 PC：2024 年全球笔电市场有望回暖，PC即将稳步迈入AI 时代

根据 IDC 数据，2023 年第三季度 PC 出货量继续螺旋式下降，全球出货量6,820万台，同比下降 7.6% 。市场需求和全球经济仍然低迷，但个人电脑出货量在过去两个季度均有增加，同比下降速度趋缓，市场有望走出低谷。近几月，PC 库存也呈下降趋势，在大多数渠道中都接近健康水平。但定价的下行压力仍然存在，很可能仍是影响消费和商用市场的问题。尽管五大厂商中多数的出货在本季度都出现了两位数的下滑，但苹果公司出货量大幅下滑是由于与去年同期相比不利，其在 2022 年第三季度从 COVID-19 导致的停产中恢复，表现较好。此外，惠普的增长主要归功于库存的正常化。PC 行业正缓慢复苏，因为设备换机周期到来且Windows10系统停用将有助于推动 2024 年下半年及以后的销售。根据集邦咨询数据，预期2024 全年成长幅度约2~5%，出货量将略高于疫情前水平。

14 代 Meteor Lake + Windows 12 开始 AI PC 时代。能够提供具备集成软硬件混合式智能学习、推理能力的计算机可以称为 AI PC，14 代 Meteor Lake 及Windows 12 组合的PC产品就具备一定的典型性 AI PC 特性。（1）系统 OS 方面，微软已将大模型能力赋能自身产品。例如个人计算 New Bing、Xbox 等以及应用软件 0ffice365、Copilot Dynamics 365 Copilot 等系列办公软件与工业软件都将嵌入 AI 模块。（2）CPU 核心部件方面，随着Intel 引入了VPU架构的14平台 Meteor Lake 即将发布，为智能化实现功耗和性能平衡提供硬件支持。（3）AIGC（生成式AI）方面，2023 年 3 月，多模态大型语言模型 GPT-4 发布，在“理解+创造”上展现的能力是AI 算法历史的里程碑。上述关键产业布局将促使 AI 的关键技术包括人工智能算法、深度学习、自然语言处理等在 PC 端落地的进程得到加速。这些技术的应用，使得混合式的AI PC可以自动识别用户需求，自主学习和适应不同的使用场景，实现智能化推荐、智能助手等功能。

多厂商积极布局 AI PC，2024 年有望成为其规模性出货元年。2023 年10月24日，联想在其联想创新科技大会展示其首款 AI PC 概念机，内嵌 AI 功能，可以创建个性化本地知识库，能运行个人模型，和用户实现自然交互。苹果（Apple） 则考虑未来混合式发展的需求，积极促进 5G 芯片在 Macbook Pro 产品线上的落地，以促进 AI PC 时刻在线的需求，发布时间预计落在 2025 年。惠普（HP）、宏碁（Acer）等品牌也进一步加大了与关键软件服务商和芯片供应商合作，将重新设计 PC 的架构，预计将把 AIGC 或其他 AI 应用导入到终端设备上，相关AI笔记本方案会在 2024、2025 年陆续推出。同时，其他品牌方也持续与多方探讨AI PC的开发与适配，预计 2024 年至 2025 年将推出更多 AI PC。从细分市场来看，商用和消费齐头并进，需求旺盛。游戏和高性能超薄笔记本电脑或成为第一批盈利的AI PC产品类型。群智咨询（Sigmaintell）预测，2024 年伴随着 AI CPU 与 Windows 12 的发布，将成为AI PC规模性出货的元年。预计 2024 年全球 AI PC 整机出货量将达到约 1300 万台。在2025年至2026年，AI PC 整机出货量将继续保持两位数以上的年增长率，并在 2027 年成为主流化的PC产品类型，这意味着未来五年内全球 PC产业将稳步迈入 AI 时代。

4.3.3 VR/AR：VR 销量继续下调，三季度AR 设备同比/环比均增长

VR 销量继续下调，三季度 C 端 VR 销量环比出现下滑趋势。2023 年三季度全球VR销量为 123 万台，同比下降 12%，环比下降 15%。销量下滑原因主要包括：Quest 2销量持续下降，三季度销量仅为 80 万台，此外 pico、PS VR2 等 C 端 VR 三季度也出现了销量环比下滑趋势。预计 2023 年全球 VR 销量 710 万台，较 2022 年下滑 28%，当前VR 市场仍集中在游戏场景，四季度 Quest 3 发售预计仍是存量用户更新升级，销量预期展望150-180 万台，明年春季开售的苹果 Vision Pro 对今年 VR 潜在购买用户带来较强的观望情绪，预计2023 年Meta销量500万台、PS VR2 120 万台、Pico 30 万台。 三季度 AR 设备同比/环比均增长，观影片类 AR 为主要增长来源。2023 年三季度全球AR头显销量为 11 万台，同比增长 13%，环比增长 2%。三季度销量增长主要来自于中国AR品牌贡献，三季度影目 Go、Xreal Air 2 等新品上市发售，以及雷鸟、Rokid、Viture等消费级观影AR 眼镜是主要增量来源。预计 2023 年全球 AR 销量为 50 万台，较2022 年增长19%，其中观影类 AR 眼镜仍是主要增长来源，增长主力来自于 Xreal、雷鸟、Rokid、Viture等品牌观影AR眼镜，信息提示类眼镜预计今年将有部分贡献，包括影目、雷鸟、星纪魅族、李未可、奇点临近、Vuzix 等。

4.3.4 汽车：前三季度新能源车产/销量同比增长均超30%，大模型助力自动驾驶向 L3 迈进

中汽协数据显示，今年 9 月，新能源汽车产销分别达到 87.9 万辆和90.4 万辆，环比分别增长 4.3％和 6.8％，同比分别增长 16.1％和 27.7％，市场占有率达31.6％。其中，国内市场9月新能源车累计销量为 80.8 万辆，环比增长 6.9%，同比增长22.8%；海外市场出口新能源汽车9.6 万辆，环比增长 6.5%，同比增长 92.8%。今年 1 月-9 月，新能源汽车累计产销已经达到631.3万辆和 627.8 万辆，同比分别增长 33.7％和 37.5％，市场占有率达29.8％。而前三季度，新能源汽车国内销量 545.3 万辆，同比增长 30.5%；出口量为 82.5 万辆，同比增长1.1倍。从 9 月的新能源汽车品种来看，纯电动汽车的产量同比去年同期小幅增长1.5％，销量同比增长 16.2％。混合动力汽车 9 月产销分别增长 64.1％和 64.4％，而燃料电池汽车的产销数据相较于去年同期下降。新能源乘用车方面，除 8 万元以下和 A00 级别的车型销量同比下降之外，其它级别的车型均呈现正增长。今年 1 月-9 月，新能源乘用车销量仍主要集中在A级，累计销量 236.1 万辆，同比增长 49.8％。分价位区间来看，今年 1 月-9 月，在新能源乘用车中，8万元-25 万元、30 万元以上同比呈现正增长，其中 35 万元-40 万元涨幅最大。

新势力/自动驾驶供应商加速布局 BEV+Transformer。为高效解决纯视觉方案下多个摄像头的数据融合问题，特斯拉在 2021 年提出 BEV+Transformer 的组合，2022 年推出占用栅格网络（Occupancy）进一步叠加完善 3D 空间识别。在常规的前视视角与后融合路线之外，这套方案将数据整合在鸟瞰视角下，避免了视野遮挡，以 Occupancy 优化边界感知与物体识别，再通过基于注意力机制（Attention Mechanism）的神经网络模型 Transformer，更加灵活、高效地感知和处理数据，进一步反哺高阶自动驾驶的能力提升。目前包括比亚迪、蔚小理、智己等车企，以及华为、百度 Apollo、毫末智行、地平线、轻舟智航、觉非科技、商汤科技等自动驾驶企业均已布局 BEV + Transformer。 造车新势力方面，小鹏汽车自研城市领航辅助系统 XNGP，其感知核心为基于Transformer的 BEV 视觉感知系统 Xnet，以多相机多帧的纯视觉方案为核心，辅以激光雷达作为安全冗余，通过大模型深度学习网络对相机探测信息进行多帧时序前融合，进而输出BEV视角下动态目标物的 4D 信息以及静态目标物的 3D 信息。理想汽车自研辅助驾驶系统ADMax3.0，感知端采用静态 BEV 与动态 BEV 网络实时感知生成道路结构信息，结合神经先验网络NPN、信号灯意图网络 TIN，增强系统对环境、信号灯的感知能力，并通过 NeRF 提升Occupancy 的远距离分辨率，更加精准识别通用障碍物的边界，实时还原车辆行驶环境。蔚来汽车辅助驾驶系统NOP+在感知端采用 BEV + Occupancy，与其自研自动驾驶系统 NAD 采用同一技术栈，在实现更低频率接管的辅助驾驶基础上，还开发了高速换电站自主换电的独特功能。

自动驾驶供应商方面，华为自研的 ADS 高阶智能驾驶系统，1.0 版本实现基于Transformer的 BEV 架构，最新的 2.0 版本增加自研 GOD 网络，融合激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器数据，有效识别异形障碍物，进而实现无高精地图智能驾驶；毫末智行在应用BEV+Transformer 的基础上，基于多年大模型研发经验开发 DriveGPT 用于提高数据标注和算法训练效率；百度 Apollo 在应用 BEV 环视三维模型的基础上，基于自身生态体系搭载文心大模型；商汤与南京大学、上海AI实验室及香港大学联合撰写论文，提出纯视觉环视感知算法BEVFormer，并应用于绝影领航系统；地平线在发布新一代征程 5 车载智能芯片的同期，推出基于征程5的纯视觉 BEV 感知原型方案，并提出“感知决策一体化”的自动驾驶通用大模型UniAD，将智驾流程融合到基于 Transformer 的端到端网络框架中。

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