2024年电子行业年度策略：AI引领创新，自主可控持续

AI：云厂自研芯片加速放量，AI+手机/眼镜等终端将率先落地

2H24 起，随着 AI 训练端 Scaling law 边际收敛，市场重心更多关注在 2025 年 1）AI 能否 有实质性的商业化落地，包括海外大型云厂商能否通过 AI 对现有存量业务实现降本增效； 2）云厂自研 ASIC 的进展，是否会对英伟达 GPGPU 架构产生冲击；3）AI 端侧的落地， 我们认为最值得关注的是 AI 手机和 AI 眼镜两大创新。

AI 算力：云厂商自研芯片加速起量，带动 AI 加速计算芯片市场结构变化

伴随大型云服务商对 AI 计算需求日益增多，将更加追求 AI 加速芯片的成本效益。微软、谷 歌、亚马逊等越来越多云服务商纷纷加速推理和训练侧自研芯片推出。根据产业链调研， 我们预计 2025 年亚马逊自研芯片出货量增速有望领先，亚马逊近期宣布和 Anthropic 的合 作，未来 Anthropic 将使用一个搭载数十万颗亚马逊自研芯片算力集群，芯片数量达其现有 算力集群五倍以上，将带动亚马逊自研芯片加速放量。云厂商加速自研加速计算芯片大势 所趋，产业链相关公司：生益电子 (688183 CH)、广合科技 (001389 CH)、沪电股份 (002463 CH)、生益科技 (600183 CH)。 CSP 厂商自研加速计算芯片主要基于 ASIC 技术路线，兼具高性能、低功耗等优势。AI 加 速芯片基于不同设计架构存在多条技术路线，目前主要包括 GPU（图形处理单元）、ASIC （专用集成电路）、FPGA（现场可编程门列阵），三者在通用性、灵活性和性能上各具优势。 其中，相较 GPU，ASIC 加速计算芯片针对特定应用场景设计具备高性能和低功耗特点， 其专用性优势更利于云服务商的软件适配，并且伴随 AI 应用需求量快速增长能分摊 ASIC 芯片前期较大研发成本，可同时兼具成本、效率等优势，成为 CSP 厂商自研 AI 加速芯片 主要选择。我们认为，ASIC 定制加速卡以及 GPGPU 会长期并存，ASIC 可以针对特定工 作负载提供性能优化，并从对 NVIDIA 的过度依赖中实现多元化，但 GPGPU 仍将承担云 服务主要工作负载。

Marvell 预计数据中心定制加速计算芯片市场规模有望从 2023 年 66 亿美元增长至 2028 年 429 亿美元，2024-2028 年 CAGR=45%。2022 年 8 月 ChatGPT 发布以来，全球 AI 大 模型发展持续加速，并带动中外科技企业的算力军备竞赛。英伟达作为 AI 算力芯片龙头厂 商，2023 年其数据中心收入达 475 亿美元，较 2022 年（150 亿美元）增长 2 倍以上。英 伟达凭借高性能的的 GPU 产品和高粘性的 CUDA 生态在 AI 算力芯片市场占据主要份额。 但伴随大型云服务商对 AI 计算需求日益增多，将更加追求 AI 加速芯片的成本效益，微软、 谷歌、Meta、亚马逊等越来越多云服务商纷纷加速布局 ASIC 定制化加速卡。Marvell 预计 到 2028 年定制化加速计算芯片市场规模将从 2023 年的 66 亿美金增长至 429 亿美金，对 应 2024-2028 年对应年复合增速为 45%，在 AI 加速芯片市场占比提升至 25%（2023 年占 比为 16%）。

谷歌、亚马逊起步较早，微软、Meta 等亦纷纷入局。追求成本效益，以及摆脱对英伟达的 过度依赖成为 CSP 大厂等科技公司加速自研芯片主要原因。进度上，谷歌、亚马逊布局较 早，态度积极；微软、Meta 起步相对较晚，正加速追赶。目前，谷歌自研 TPU 已广泛应 用于内部推理、训练工作负载，其自研芯片不仅支持自用，同时还支持对外提供 TPU 云服 务。亚马逊自研芯片旨在为客户提供更具性价比、更高能效云服务，包括 Graviton 服务器 CPU，以及 Inferentia 和 Trainium 系列 AI 芯片，目前亚马逊云服务广泛使用自研和外购芯 片。微软首款自研 AI 芯片推出时间相对较晚，OpenAI、Copilot 应用等需求成为微软自研 芯片布局重要驱动力，目前公司云服务同样广泛使用自研和外购芯片。Meta 于 2023 年推 出首款自研 AI 芯片 MTIA，主要用在模型推理，可协助优化 Facebook 和 Instagram 上内容 排名/推荐，数据中心训练仍采用英伟达为主。

谷歌：自研 AI 芯片投入最早，已获苹果等客户认可

新一代产品性能可对标 H100，持续完善软件生态筑强优势。谷歌于 2016 年 Google I/O 大 会上发布第一代 TPU 产品，且 TPUv1 于 2015 年便已在内部开始部署上线，此后，谷歌持 续推进自研 TPU 的迭代更新。2024 年 5 月，公司发布第六代 TPU 产品 Trillium，并计划 于 2024 年下半年开始向其云客户提供相关服务。硬件性能上，谷歌 Trillium 产品，可实现 BF16/INT8 峰值算力 926T/1852T，对标英伟达 2023 年发布的 H100（989T/1978T），产 品代际差距在一代之内。软件生态上，谷歌 AI 生态系统包含多种开发工具和框架，如 TensoFlow、TPU Estimator 和 Keras 等。其中，TensorFlow 为谷歌开源深度学习框架， 提供高级编程接口和工具集，可助力开发者更轻松地利用 TPU 芯片性能优势，并加速其应 用的部署和执行。 广泛应用于内部推理/训练工作负载，且获苹果等客户认可。自 2015 年首次部署 TPU 以来， 谷歌内部推理/训练工作逐步转至由自研 TPU 承担。公司 Gemini 模型便完全基于其第四代 和第五代 TPU 训练，同时，Imagen 3、Gemma 2 等亦均经由 TPU 训练并提供服务。此次 外，谷歌基于 TPU 的云服务也得到越来越多客户使用认可。谷歌发布 Trillium TPU 的同时， 表示包括自动驾驶汽车公司 Nuro、药企 Deep Genomics 以及德勤等均将采用该 TPU 相关 服务。2024 年 7 月，苹果发布论文称其使用 2048 片 TPUv5p 芯片用以训练 27.3 亿参数的 设备端模型 AFM-on-device，以及使用 8192 片 TPUv4 芯片用以训练其为私有云量身定制 的大型云端模型 AFM-server。

亚马逊：自研 CPU 持续迭代，Anthropic 等合作助力 AI 芯片快速起量

自研 CPU 已迭代至第四代，累计出货超 200 万颗。2018 年，亚马逊发布第一款基于 ARM 架构的自研 CPU，并持续推进自研 CPU 迭代升级，2018 年至 2023 年 5 年期间，亚马逊 自研 CPU Graviton 系列已迭代至第四代。其中，2023 年发布的 Graviton4 内核采用业内 领先的 Neoverse V2 架构，核心数达 96 个，相较上一代产品综合性能提升 30%，内存带 宽提升 75%。相较 x86 架构 CPU，基于 ARM 架构的 Graviton 系列兼具更低功耗和更优成 本优势。SAP 通过使用 Graviton 服务，实现 35%成本降低以及 45%的碳排放量减少。截 止 2023 年，亚马逊科技已拥有超 150 种基于 Graviton 计算实例，全球超 5 万家企业和开 发者进行使用，Graviton 累计交付超 200 万颗。

AI 推理/训练芯片同时布局，Anthropic 等深度合作加速起量。亚马逊 AI 芯片包含推理 Inferentia 和训练 Trainium 两个系列，其中，2023 年发布的 Trainium2 可实现 FP16/INT8 峰值算力 431T/861T，超过英伟达 A100（312T/614T），较 H100（989T/1978T）仍有一 定差距。2024 年 Re:Invent 大会，亚马逊发布其新一代人自研 AI 芯片 Trainium 3，采用 3nm 工艺，性能 Trainium 2 高 2 倍以上，且能效比提升约 40%，公司预计将于 2025 年底 上市，将进一步缩小与英伟达最先进产品差距。公司与 Anthropic 等 AI 初创公司深度合作 加速 AI 芯片放量，2024 年 12 月，Anthropic 宣布未来将使用一个搭载数十万颗亚马逊自 研芯片算力集群，芯片数量达其现有算力集群五倍以上，此外，此前 Databricks 亦与亚马 逊签订协议承诺将使用 Trainium 芯片。

微软：自研 AI 芯片较晚起步，率先支持内部AI 应用

2023 年微软推出 Maia100 和 Cobalt 100 两款自研芯片，其中，Maia100 AI 芯片为公司第 一款自研 AI 芯片，其 MXint8/MXFP4 算力分别达 1600T/3200T，据 Semianalysis，Maia100 性能可接近英伟达 H100 和 AMD MI300X 水平，内存带宽仅为 1.6TB/s，较 H100 和 MI300X 仍有一定差距。Maia100 已在微软搜索引擎 Bing、Office AI 产品上进行测试，此外，OpenAI 亦率先进行试用，用于 GPT-3.5 Turbo 上测试。Cobalt100 为基于微软推出的第二代 ARM 架构 CPU，采用 Neoverse N2 内核，整体性能相较上一代 Azure 芯片提升了 40%，公司 表示 Cobalt100 已在部分 Teams、Azure 通信服务和 Azure SQL 服务中搭载使用。

AI 端侧：25 年 AI+手机/眼镜等终端将率先落地

PC：AI PC 25 年上半年有望向全球推广

AI PC = 边缘算力+内置大模型。 目前 AI PC 定义众多，芯片厂商、PC 品牌厂商、第三方 机构均各自有自己的定义。我们认为广义来说，处理器具有 NPU 提供的边缘算力能力，以 及具有内置大模型，就可以称之为一款 AI PC。以联想 4/18 推出的 AI PC 系列产品看，目 前 AI PC 主流功能可以分为 8 类，PPT 智能创作、文生图、文档总结、智能问答、AI 识图、 会议纪要、智会分身、设备调优，我们认为这是公司在 AI PC 的初期尝试，预计 24 年底全 新一代 AI PC 随着处理器升级而推出后，全球 AI PC 渗透率有望更快提升。 IDC 预计全球 PC 出货总量稳定增长，AI PC 渗透率持续提升，2027 年或达 60%。根据 IDC 数据，2023 年全球 PC 出货量约 2.5 亿台，AI-capable PC 出货量 0.25 亿台，市占率约为 10%；2024 年全球 PC 出货量 2.75 亿台，AI-capable PC 市占率约 19%；预计到 2027 年， 全球 PC 出货量为 2.93 亿台，届时 AI-capable PC 市占率有望达到 60%。

AI PC 下 NPU 与独立 GPU 方案或将长期共存。AI 应用落地将对 PC 算力提出更高要求， 高通、英特尔、AMD 等芯片厂商纷纷展开布局，陆续推出针对 AI PC 场景优化的芯片产品。 在 PC 侧，使用独立 GPU 运行 AI 运载，具备高性能、高吞吐量等优势，但功耗高；NPU 方案更具高能效、低功耗等特点，但对高性能要求 AI 负载支持能力有限。考虑 AI 任务需求 以及用户偏好不同，我们认为 AI PC 市场使用 1）CPU+NPU+GPU 处理器（英特尔 Meteor Lake/AMD 8040 等）；2）CPU+独立 GPU；3）CPU+NPU+GPU 处理器+独立 GPU 等组 合作为处理 AI 负载主力的算力架构方案或将长期共存。2022 年，据 IDC 数据，ARM 架构 CPU 在 PC 市场的市占率约 11%，主要布局厂商为苹果。2023 年 10 月，高通推出的基于 ARM 架构 X Elite 芯片具备突出的 AI 性能表现，符合 AI PC 发展趋势，有望带来 ARM CPU 在 PC 市场取得进一步突破。2024 年 6 月举行的 COMPUTEX 2024 上，ARM CEO Rene Haas 表示称，Arm 预计将在五年内拿下 Windows PC 市场 50%以上的份额。 AI PC 推动存储规格升级，DRAM 最低 16GB、LPDDR 占比或逐渐提高。1）阿里通义千 问7B模型的原始大小是14.4GB，在联想的Lenovo AI now中运行的模型则压缩到了4GB。 由此，AI大模型+电脑本身的缓存，大概只要5-6G内存能运行起来，而OS本身需占用5-6GB， 故未来运存最低也需要 16GB 才能保证 PC 稳定运行。2）根据 Trendforce，Qualcomm Snapdragon X Elite、AMD Strix Point 及英特尔 Lunar Lake，三款 CPU 的均采用 LPDDR5x， 而非现在主流的 DDR SO-DIMM 模组，主要考量在于传输速度的提升；DDR5 目前速度为 4800-5600Mbps，而 LPDDR5x 则落于 7500-8533Mbps，对于需要接受更多语言指令，及 缩短反应速度的 AI PC 将有所帮助。今年 LPDDR 占 PC DRAM 需求约 30~35%，未来将 受到 AI PC 的 CPU 厂商的规格支援，从而拉高 LPDDR 导入比重再提升。 硬件级的安全芯片确保隐私安全。根据联想和 IDC 2024 年 9 月 12 日联合发布的《AI PC 产业(中国)白皮书》，AI PC 需要设备级的个人数据和隐私安全保护，除了个性化本地知识 库提供本地化的个人数据安全域以及本地闭环完成隐私问题的推理之外，还可能引入硬件 级的安全芯片在硬件层面确保只有经过授权的程序和操作才能读取、处理隐私数据。此外 联想等厂商也同样在自研 AI 芯片（如联想拯救者 Y7000P、Y9000P、Y9000X、Y9000K 四款新品笔记本搭载的搭联想自研 AI 芯片——LA 系列芯片），实现智能的整机功耗分配。

AI 手机：25 年或将迎来软硬件升级大年，预期 AI 手机渗透率持续提升

手机是人们日常生活较高的交互终端，具有普及率高、使用频率高的特点，考虑终端算力、 存力以及客户应用需求等因素，手机已经成为 AI 大模型在 C 端落地的重要设备。去年底至 今，随着三星 Galaxy S24、Google Pixel 8 等重要产品上市，以及苹果 WWDC 推出 Apple Intelligence，手机 AI 的功能逐渐清晰。目前语音助手、修图、写作助手等功能成为主流。

2024 年 6 月举行的苹果 WWDC 2024 大会推出全新个人化智能系统 Apple Intelligence， 由苹果端侧大模型、云端大模型、ChatGPT 共同组成，算力足够下依赖终端，复杂场景则 使用私密云计算或 ChatGPT，能够 1）增强 Siri 理解能力，配备多轮对话、总结信息、屏 幕内容感知、应用智能交互等能力，2）提供邮件智能回复、通知整理，备忘录和通话录音 /撰写/摘要等功能，3）支持图像生成/智能修图等功能，4）ChatGPT4o 将融入 siri 和 writing tools，作为云端备选模型。我们观察到 Apple Intelligence 核心能力包括文生文、文生图、 跨 App 交互与个人情境理解，并需要以 OpenAI ChatGPT4o 作为云端备选模型，配备上了 目前已有的大部分 AI 功能。苹果通过 Siri，把 AI 当作手机不同 App 之间联系的工具，而不 是像此前三星和谷歌的 AI 应用更侧重于让 AI 去完成单一特定任务。苹果让 Siri 在未来成为 应用分发入口和流量入口，以超过 13 亿台用户基数生态去提供好的产品解决方案。

IDC 认为，新一代 AI智能手机需拥有至少 30 TOPS性能的 NPU，能够在手机上运行 LLMs， 符合标准的 SoC 包括 Apple A17 Pro、MediaTek Dimensity 9300、Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 等。此类手机在 2023 年下半年开始进入市场。 硬件方面，我们看到：1）SoC：AI 引擎升级、NPU 算力提升，SoC 进一步升级确定性强； 2）存储：手机 RAM 升级至 24GB LPDDR5X，相较当前主流的 8GB LPDDR4X，成本提 升 300%；3）电源：电池/电源管理芯片升级，但弹性相对较小；4）光学：AI 推动屏下摄 像头应用取得突破。软件方面，新一代 AI 智能手机在系统架构和应用方面更加匹配个性化、 场景化服务需求。 软件方面，与功能机和前代智能机相比，新一代 AI 智能手机更加注重场景化服务能力。前 代智能机在功能机的基础上增加了手机 OS 和内嵌语音助手，并针对用户不同需求推出独 立 APP 进行响应。新一代 AI 手机在大模型和原生化服务组件库的基础上，提供用户可定 义的智能体开发平台和专属智能体，实现 AI 文本/AI 图像/Al 语音/Al 视频等功能，满足用户 健康管理/生活服务/角色扮演/高效办公/游戏助手等场景化需求。

据 IDC，全球 AI 手机 2024 年出货量有望同比增长 233%至 1.7 亿台。中国 AI 手机所占份 额自 2024 年以后会迅速增长，预计 2024 年中国市场 AI 手机出货量为 0.4 亿台，2027 年 将达到 1.5 亿台，且 AI 手机渗透率有望在 2027 年超过 50%。我们认为，AI 手机以其智能 化、个性化的特点，有望吸引更多用户进行换机升级，从而引领新一轮的换机潮。

AI 眼镜：百镜大战拉开帷幕，2025 年产业迎来加速迭代

AI 智能眼镜新品密集发布，巨头正待入局，产业链有望迎来强催化。2024 年 10 月以来， 包括百度、回车科技、Rokid、影目、闪极在内的多家公司加入智能眼镜战场，纷纷发布自 家新品。根据产业链信息，2Q25 小米拟推出对标 Ray-Ban meta 的 AI 眼镜，将搭载 AI 功 能、音频耳机模块和摄像头模块。Meta、谷歌、三星、字节等大厂的眼镜新品也将在 2025-26 年陆续亮相。我们看到在 AI 大模型的赋能下，智能穿戴终端正进入加速迭代期。

当前 AI 眼镜产业处于发展初期，产品形态百花齐放，主要分为纯音频眼镜、带摄像智能眼 镜和带显示智能眼镜三类主流形态。目前纯音频眼镜和带摄像的智能眼镜制造工艺相对成 熟，而带摄像头形态的眼镜由于在纯音频眼镜的基础上，集成了摄像头模组，用于提供图 像和视频拍摄能力，同时可基于大模型实现 AI 识物等功能，具有更优的交互体验。我们认 为带摄像功能的智能眼镜或将成为短期市场主流形态。

以 Meta&Ray-Ban 合作的第二代智能眼镜为例，基本形态为传统墨镜+开放式耳机+摄像头 的集成，自 2023 年 9 月发售至今累计销量接近 200 万台，成为 AI 眼镜市场现象级产品。 Meta & Ray-Ban 眼镜默认配置价格 299 美元起，可以再配置不同度数的镜片。第二代眼镜 具备的基本性能包括：1）相机：超广角 1200 万像素摄像头。拍摄高质量照片和沉浸式视 频（竖屏 2K@30 帧，每段限时 1min），可直接绑定账号分享到 Facebook 和 Instagram， 打通 Meta 生态。视频通话或直播时可在手机和眼镜摄像头之间切换。2）声音：开放式扬 声器，5 麦克风阵列系统。3）Meta AI：基于 Meta Llama 模型开发的智能助手，通过“Hey Meta”唤醒，24 年 4 月更新了多模态推理能力。4）交互：语音交互为主，镜腿上也有触 摸板和拍摄按键。5）续航：单眼镜电池续航时间 4 小时，眼镜盒即是充电器，最多可额 外充电 8 次（22min 充 50%，75min 充满）。6）应用：配套 Meta View App，眼镜与手机 配对，眼镜的联网需要依赖手机的网络。7）内存和连接：32GB Flash，支持 Wifi6 和蓝牙 5.2。

我们梳理 2024 年以来国内品牌发布的十余款 AI 眼镜，看到以下趋势： 硬件配置层面，1）由于 AI 眼镜的底层逻辑是传统眼镜与新技术的深度融合，传统眼镜需 要的验配服务和终端渠道都对消费者购买决策具有关键影响，因此大多 AI 眼镜企业均选择 与老牌传统眼镜厂合作，提供给消费者日常眼镜造型以及多种镜框款式选择，并提供配镜 服务。2）在重量上，不带显示的眼镜重量在 30-50g 区间，与传统眼镜普遍 20-30g 相比仍 然偏重，但已逐渐接近数十小时的佩戴舒适区间。3）标配麦克风扬声器，部分高配款达到 五麦克风阵列。4）目前摄像头是加成项，但由于可拍照摄像是空间计算能力的基础，AI 识物等功能均基于此，因此摄像头未来有望成为 AI 眼镜标配。5）SoC 方面，高通和联发 科最新产品 8Gen4/天玑 9400 已经足够满足 AI 手机对核心硬件要求，而高通 2023 年推出 的 AR1（Gen1）眼镜芯片从 CPU 内核/算力/ISP 等核心模块和技术上也能满足当前 AI 眼 镜需求，并成为国内 SoC 厂商硬件迭代的参考对象。后续对 SoC 要求更高的是视频相关技 术以及功耗和性能上的平衡。 在 AI 功能层面，国内眼镜新品通常选择与国产大模型合作，如闪极科技 AI 智能拍摄眼镜搭 载讯飞星火大模型、小度 AI 眼镜搭载百度文心大模型；而国内厂商推出的海外款眼镜通常 搭载 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等多款大模型，利用 AI 大模型的能力，为眼镜提供丰 富的交互体验。目前常见功能包括 AI 助手、AI 问答搜索、AI 翻译、AI 语音播报等，未来 随着 AI Agent 的成熟，眼镜厂商有望沿着本地生活服务探索更多第三方应用，例如智能导 航、健身教练、支付、打车、订票等。

展望 2025 年，Meta、谷歌、三星、字节等科技巨头的眼镜新品有望陆续亮相，我们看好 AI 眼镜产业链迎来蓬勃发展期。我们预计 2025 年起 AI 眼镜赛道还将涌入小米、三星、谷 歌、字节等选手。1）小米：据 36kr，小米正计划推出新一代 AI 眼镜，产品预计于 2025 年 4 月前后发布。这款产品或将“全面对标 Meta Ray-ban”，搭载 AI 功能、音频耳机模块、 摄像头模块，并将以小米自有品牌形式发布。2）三星：根据维深信息 Wellsenn XR，三星 电子已于 11 月上旬敲定 AI 智能眼镜项目方案，产品计划于 3Q25 上市。在 AI 方面，三星 与谷歌的 Gemini AI 团队合作，未来将搭载 Gemini 大模型。3）苹果：根据 Digitimes，苹 果目前已经启动了一项代号为“Atlas”的新项目，旨在了解竞争对手以及苹果自己的员工 对于智能眼镜的立场。此外，苹果已经为 AI/AR 眼镜申请了大量的相关专利，专利涉及外 观设计、功能体验、屈光镜片等。

长期来看，我们认为 AI 眼镜终端有望成为 AI 时代全新的人机交互平台。在 AI 终端时代， 每一次新品的迭代带来的变化不再仅仅是硬件性能的零星更新，而是配合 AI 大模型进行软 硬结合的全面升级，最终对消费者的交互模式产生深远影响。眼镜本身具有 1）轻量级，2） 佩戴无感化、全天候，3）高频响应等显著优点，且作为最靠近人体三大重要感官（眼、耳、 嘴）的穿戴设备，能同时融合声音和视觉交互。因此，我们认为 AI 眼镜一方面天然适用于 处理短平快的临时任务，打造个人助手；另一方面，结合显示功能的智能眼镜有望充分应 用于社交、办公、垂类行业等多领域，进而成为 AI 时代的通用人机交互平台。 从硬件投资角度，我们认为感知交互演进和性能功耗权衡成为后续 SoC 迭代方向。复盘耳 机的发展史可以发现，耳机市场黄金期大概从 16 年开始到 21 年，在经历了 18/19 年的高 速发展期后 20/21 年进入平稳发展期。在这过程中，双路同传、主动降噪、智能语音等技 术成为决定 SoC 厂商产品竞争力的核心因素，也正是因为恒玄率先在 IBRT 技术上有所突 破，使得耳机具备更强的抗干扰和稳定连接能力，解决了传统转发方案功耗高、时延性长 和稳定性差的特点，获得了华为及三星等大客户的耳机量产订单。切换到眼镜市场，我们 认为尽管当前来看还未出现硬件瓶颈，但眼镜走向显示后对硬件的要求要远高于 17/18 年 对耳机硬件的要求，所以我们推测眼镜 SoC 演化到会更复杂，迭代和创新周期相较于耳机 也会更长，对 SoC 厂商来说考验更大。具体来看我们认为：

1）感知交互硬件升级：AR 眼镜需要准确感知用户环境和行为，因此多传感器融合技术将 不断完善，包括位置定位、姿态估计、手势识别等功能，相对应的交互硬件也将不断提升， 例如摄像头的分辨率和帧率将提高，以获取更清晰的图像用于手势识别和环境感知；麦克 风阵列将更加优化，提高语音拾音的效果，降低环境噪音的干扰；同时，可能会研发新型 的交互设备，如智能戒指、智能手套等，与 AR 眼镜配合使用，提供更丰富的交互方式。在 高通 AR2 方案中，高通已经具备追踪用户动作和定位的硬件加速引擎、手部追踪或六自由 度（6DoF）输入互动延迟的 AI 加速器，AR1 也带了加入了视觉搜索功能，以及面向健康 和运动的健康传感器。

2）性能和功耗的平衡：在高通方案中，AR2 配有 AR 协同处理器，负责眼球追踪和虹膜认 证，配合镜头和感测器数据，专注视点优化工作负载，以此达到降低功耗的效果。当前眼 镜的重量及性能与功耗之前的平衡成为未来 AR 眼镜发展的挑战。根据 RayBan Meta 搭载 147mAh 电池，眼镜摄像 40 分钟续航推测，搭载的骁龙 AR1 芯片（4nm）拍摄电流 是 180mA 左右（1080P），尽管相较紫光展锐 W517（12nm）拍摄电流约 312mA（1080P） 已有改善，但芯片功耗仍然较大。后续随着摄像头分辨率的提升，摄像头的功耗上升也会 很快。我们认为后续芯片的集成度和制程，摄像头的清晰度等参数权衡将更考验相关厂商 的方案设计能力。

汽车电子：高阶智驾有望从中高端车型专属下探至经济型车型

高阶智驾 2025 年进入规模化量产

随着智能驾驶技术的不断演进，带 NOA 功能的高阶智驾成为近两年主机厂凸显新车智能化 的重要配置。作为智能驾驶进阶的关键技术节点，NOA 在原有自动泊车及基础辅助驾驶的 基础上，实现了导航规划引导下的点到点智能驾驶，赋予车辆自主变道、超车及高速公路/ 城市道路自主通行等高阶功能。在当前 L3 级自动驾驶尚未获得监管放开的环境下，整车企 业纷纷在 L2 框架内探索并落地高速 NOA 及城区 NOA 等更高级别的智能驾驶功能，增强 新车在智能化方面的竞争力。

基于应用场景、技术门槛、软硬需求及成本结构的差异，目前呈现两条发展路线： （1）针对 20 万元以下大众市场车型：高速 NOA 已进入快速普及阶段，成本是核心要素。 2023 年高速 NOA 技术基本达到成熟，由于主要应用于高速场景，技术门槛相对较低。据 亿欧网统计，截至 2024 年 H1 中国智能电动汽车市场已有超过 57 款车型实现高速 NOA 功 能。在技术方案上，高速 NOA 主要通过 6-11V+3-5R 组合实现，对芯片算力要求不高（约 15-128Tops），目前发展重点在于持续降低成本以实现向大众市场车型的渗透，逐步替代现 有的基础 L1-L2 功能。四维图新、毫末智行、大疆车载等行泊一体及高速 NOA 方案可以将 整套成本控制在 5000-7000 元，有望推动高速 NOA 方案在 10-20 万价位段市场的渗透。 （2）针对 20 万元以上的中高端车型：城区 NOA 迎来量产"元年"，技术落地仍是核心。 城市 NOA 面向全场景自动驾驶，对模型算法要求极高，需要配套更强的芯片算力和传感器 冗余，短期内成本难以压缩，完整功能的落地是当前阶段的关键。目前主要由特斯拉（北 美）、蔚小理、华为系、小米等引领城区 NOA 的逐步落地，传统自主品牌比亚迪、上汽、 广汽、吉利和长城也有望逐步在 2025 年其中高端车型上推出搭载城区 NOA 功能的车型。

从渗透率维度观察： 基础 L2 级智能驾驶市场保持稳步扩容态势，但伴随技术升级，其渗透率将因结构性调整逐 步下行。据高工智能汽车数据，2024 年 1-7 月中国市场（不含进出口）乘用车前装标配 L2 级（不含 NOA）智能驾驶功能的交付规模达 460.99 万辆，同比增长 21.68%，前装搭载率 首次突破 40.26%临界点。随着更高阶智能驾驶功能的量产导入，我们预计 2025 年后搭载 基础 L1-L2 功能的车型渗透率将进入下行通道。

考虑到 L3 及以上级别自动驾驶在法规框架、责任界定等长尾问题尚未完全厘清，未来三年 我们预期以 NOA 功能（L2+/L2++）为代表的高阶智驾将加速渗透。高工智能汽车研究院 发布数据显示，24 年 1-8 月，中国市场（不含进出口）新能源乘用车前装标配 NOA（含限 时免费促销）达到 98.61 万辆，加上硬件标配/软件订阅（选装），上述数字已经超过 150 万辆。按照 NOA 软硬件标配计算，24 年 1-8 月，新能源乘用车前装标配 NOA 实现同比增 长 128.08%。考虑到比亚迪明年开始大规模配置高阶智驾，我们预计未来以 NOA 功能 （L2+/L2++）为代表的高阶智驾将加速渗透。

头部新势力引领技术发展，自主品牌发力有望加速市场下沉

头部新势力车企引领智能驾驶发展，技术落地速度持续加快。新势力车企通过持续的技术 迭代和试点区域的扩张验证，不断完善智能驾驶的功能边界和安全性。梳理头部新势力的 技术演进路径，可以清晰看到城市 NOA 从技术验证走向规模化落地的发展轨迹。特斯拉于 2020 年率先启动 FSD Beta 项目，经过三年持续迭代，已在 2023 年 12 月推出 FSD V12 端到端大模型并逐步升级为 FSD Supervised；跟随特斯拉技术趋势，国内新势力汽车厂商 以 1-1.5 年的时间实现从试点到全国范围内大规模推送的过程。

新势力领衔高阶智驾依旧集中在 20 万以上市场，未来大规模渗透仍有赖于自主品牌发力。 根据 Marklines，2024 年 1-10 月新势力车企和特斯拉在 20 万元以上新能源车市场占据 63% 的主导地位，而在 20 万元以下市场主要系自主品牌的主导市场。从行业空间维度分析，20 万元以下车型占据国内乘用车市场 75%的份额，是智能驾驶实现规模化突破的关键增量市 场。随着自主品牌在智能驾驶领域的投入和技术积累逐步深化，叠加供应链成本持续优化， 预计 2025 年后将迎来高阶智能驾驶功能向大众市场加速渗透的关键窗口期。我们认为这一 趋势也将推动行业迈入规模化发展新周期，带动产业链业绩和估值的戴维斯双击。

比亚迪发力低价车型智驾标配，自主品牌开始加速智能化进程。据芯流汽车报道，比亚迪 计划在其 10-20 万元级别的系列车型上标配智能驾驶，项目计划于 25Q1 落地，采用 Orin N 和地平线 J6E 的方案。24 年 1-10 月，24 年 1-10 月比亚迪 0-10/10-20/20 万以上车型占比 约 23.4/67.5/9%；根据太平洋汽车，其中 0-10 万比亚迪目前基本采用 1-4V 方案，无智驾 或提供基础 L1 智驾功能；10-20 万基本配置 4-6V+3-6R，装配基础 L2 功能；20 万以上（包 括腾势、仰望、方程豹）从 24 年开始逐步配置 13V+5R+1L 高端智驾，包括海豹、汉等改 款车型上逐步开始配置。

腾势 D9 和唐 PHEV 是比亚迪在 20 万元以上价格带最热销的两款车型，两车型均标配 DiPiliot 智能驾驶辅助系统，可以实现 L2/L2+辅助驾驶，在感知硬件上上，搭载 1 颗前向 ADAS+4 颗环视摄像头+8/12 颗超声波雷达+3/5 颗毫米波雷达，尚未搭载激光雷达，提供 的智驾功能局限于基础 L2 功能。除这两款车型外，20 万以上其他车型如仰望 U8、腾势 N7、汉 EV、海狮 07 EV、海豹等新款车型，都陆续推出了搭载“天神之眼”Dipilot 100/300 等高阶智驾版本。而 20 万以下车型上，比亚迪尚未搭载“天神之眼”Dipilot 高阶智驾系 统，因此整体渗透率在 25 年有较大提升空间。此外，比亚迪发力平价智驾车型有望形成示 范效应，带动自主品牌阵营整体提速。

吉利汽车： 吉利汽车在智能驾驶领域持续深化战略布局。2021 年，公司发布"智能吉利 2025"战略规划，承诺五年投入 1500 亿元研发经费，重点聚焦自动驾驶全栈自研能力建设 及新能源技术研究，力争在 2025 年实现 L4 级自动驾驶商业化落地。在技术路线选择上， 吉利采取"自研+合作"双轮驱动模式，已与百度、Waymo、英伟达、知行汽车等头部企业达 成战略合作。在核心技术突破方面，吉利成功自研 7nm 制程的高性能智驾芯片"星辰一号"， 计划率先在领克、银河等高端产品线导入应用。其自研智能驾驶系统“浩瀚智驾 2.0”也取 得阶段性进展，预计 2024 年底将向全国用户推送无图城市 NZP（领航辅助驾驶）功能， 并计划于 2025 年第二季度实现车位到车位（D2D）的领航功能。吉利正加速智能驾驶技术 向经济型车型渗透。目前在入门级产品搭载 L2 级别驾驶辅助系统，主要整合 ACC（自适 应巡航控制）和 LKA（车道保持辅助）等功能；在 10 万元以上价位的战略车型如星瑞、帝 豪 L 等，已导入基于单目摄像头（1V）的智能驾驶解决方案，实现基础辅助驾驶功能的全 系覆盖。

长安汽车：长安汽车在智能驾驶战略方面采取了双管齐下的策略，即通过华为智驾加持和 自研 SDA-S 架构的结合，推动其智能化发展。自 2018 年推出北斗天枢计划以来，长安汽 车在智能化领域不断加速布局，在 2024 年长安科技大会上，长安汽车宣布未来五年内投入 500 亿元用于智能驾驶技术的研发与应用，目标是在三年内成为智能驾驶领域的领导者。规 模效应和技术进步有望加速其高阶智驾技术的平价普及，目前长安汽车已经发布 UNI-T、 UNI-K、深蓝 SL03、深蓝 S07，第四代 CS75 PLUS 等平价车型，搭载 L2 辅助驾驶功能， 未来有望继续推动高阶智驾车型下探。

广汽集团： 2024 年 4 月，集团发布"智行 2027"行动计划，致力于在三年内实现产品体验 与出行场景的双领先优势。在技术路线上，其自研 ADiGO PILOT 智能驾驶系统已突破"真 无图"技术壁垒，实现"有导航即可行驶"的用户体验。基于"多传感融合"技术的 L2++级无图 城市 NDA 功能已在昊铂品牌率先落地，公司计划于 2024 年内实现全国范围覆盖。此外集 团规划于 2026 年量产搭载无图纯视觉智驾系统，通过技术创新降低高阶智驾使用门槛，推 动"智驾平权"进程。随着技术迭代和成本优化，广汽集团正加速推动高阶智驾向大众市场渗 透。2024 年 11 月 18 日广汽埃安副总经理肖勇在接受《每日经济新闻》采访时指出，原本 集中在 20 万元以上价位段的高阶智能驾驶功能正逐步向更低价位下沉。AION 品牌 RT 迅 猛龙以 11.98-16.98 万元的价格区间，搭载激光雷达城市 NDA 技术，支持高速及城区无图 NDA 功能，实现高阶智驾在大众市场的突破。

高阶智驾发展演进带动产业链需求

随着智能驾驶功能持续渗透和技术不断迭代，产业链面临显著的结构性机遇。搭载高速/城 市 NOA 车型的增加，硬件配置不断升级以满足更复杂的感知和计算需求。我们重点关注以 下五个核心受益环节：（1）芯片：算力从原先基础 L2 等级所需的 0-10Tops 往高速 NOA （15-128Tops）和城市 NOA（200Tops 以上升级）；（2）域控：随着芯片算力提升，所需 配套电子元器件和散热等要求提升，产品形式从一体机往域控制器转换，带来价值量提升； （3）摄像头：过去传统 L2 功能一般采用 4-5 颗摄像头；高速 NOA 往往需要配置 6-11 颗 摄像头，而城市 NOA 一般标配 11 颗摄像头，其中前视摄像头往 8MP 升级。（4）激光雷达： 城市 NOA 面对的复杂场景更多，全场景智驾往往需要多传感器感知结果交互验证作为安全 冗余备份。（5）高速连接器：传感器的增加带来数据从传感器端往域控内的智驾芯片中传 输需求，所需高速连接器用量也有显著提升。

#1 智驾芯片：算力提升带来价值量升级

智能驾驶芯片作为处理中枢，其算力性能直接决定了整车的智能驾驶水平。在高速 NOA 阶 段，主流方案采用 15-128TOPS 的计算平台，如地平线 J5、黑芝麻 A1000、英伟 Orin-N 等。而随着城市 NOA 等更高级自动驾驶功能的推出，对芯片算力要求进一步提升，目前主 流量产方案采用双英伟达 Orin-X（单芯片 254TOPS）或更高算力平台，以支持更复杂的 场景感知和决策规划。随着更多搭载高阶智驾功能的车型推出，高算力芯片需求有望迎来 快速增长。

据盖世汽车，2024 年 1-9 月，英伟达 Orin-X 以 37.8%的市场份额稳居榜首，其装机量高达 1,31 万颗。特斯拉 FSD 则以 26.7%的市场份额紧随其后，装机量为 93 万颗。华为昇腾 610、 地平线征程 5 等国内芯片品牌也分别位列第三和第四。我们认为后续随着 10-20 万大规模 落地高阶智驾，高速 NOA 起量需求更快，对应 15-128TOPS 国内芯片厂商产品布局已久、 性能验证良好，有望凭借性价比和本土化服务优势扩大市场份额。

#2 域控制器

域控制器是高阶智能驾驶不可或缺的核心部件，从分散式 ECU 向集中式域控架构的转变已 成为行业趋势，特别是在芯片算力升级趋势下，为了满足算力需求，所需配套电子元器件、 PCB、散热等提升，直接带动了域控制器的单车价值量增长。我们认为除了智驾域控算力 升级外，25 年舱驾一体的新趋势也有望带来相关舱驾域控产品出货量的增长。据盖世汽车， 24 年 1-9 月，德赛西威以 51 万套的装机量稳居榜首，市场份额达 24.7%，彰显了其在智 驾域控领域的领先地位。随着高阶智驾的渗透，不同域控厂商绑定各类芯片厂以及算法厂 商，有望受益终端主机厂客户的销量增长实现份额提升。

#3 车载摄像头：个数和像素均有升级

摄像头作为智能驾驶系统的“眼睛”，在感知系统中发挥关键作用。L1-L2 基础的辅助驾驶 一般用 1V 3-5R 的前视一体机方案完成，对摄像头需求较弱。但是随着行泊一体、NOA 需 求的提升，在增加对摄像头需求的同时，对像素要求显著提升。行业对于 8M（800 万像素) 摄像头的需求呈现升级趋势，8M 摄像头具有更宽的视场角以及更远的探测距离。目前行业 的升级趋势:（1）前视一体机从 100-200 万像素向 800 万升级，升级后除 AEB、LKA 等 功能外，还可以实现 HWA、TJA 等功能。（2）高速 NOA 往往需要配置 6-11 颗摄像头， 城市 NOA 一般采用 11 颗摄像头，除前视采用 8MP 外，蔚来、理想的侧视、后视摄像 头也往 8M 升级。 据佐思汽研 2024 年 1-9 月，中国新车整体摄像头安装量为 6,421.3 万颗，同比增长 32.6%。 其中：前视摄像头 1,157.4 万颗，同比增长 26%；侧视 ADS 摄像头 699.7 万颗，同比增长 81.9%；后视 ADS 摄像头 124.6 万颗，同比增长 152.9%；环视摄像头 3,027.8 万颗，同比 增长 33.2%。从摄像头显示分辨率来看，前视、周视摄像头高分辨率化趋势不变，8MP 像 素搭载量持续上升，2024 年 1-9 月含 8MP 前视安装量 275.2 万颗，同比增长 182.6%，渗 透率从 10.6%增长至 23.8%；含 8MP 侧视 ADS 安装量 168.3 万颗，同比增长 67.2%；含 8MP 后视 ADS 安装量 29.7 万颗，同比增长 116.1%。

# 4 激光雷达

2024 年比亚迪、问界、享界、小米、阿维塔、极氪等推出的新车型均搭载了激光雷达，25 年也将有多款搭载激光雷达的新车型发布。激光雷达作为高阶智能驾驶的重要补充传感器， 在城市 NOA 的规模化落地过程中迎来加速发展机遇。当前行业已经形成"视觉为主+激光雷 达补充"的主流技术路线，特别是在城市全场景 NOA 中，激光雷达凭借其高精度的三维感 知能力，能够有效解决纯视觉方案在恶劣天气、复杂光线等场景下的局限性。另外，随着 2024 年 4 月份，禾赛 ATX 和速腾 MX 等 200 美元左右价格的激光雷达新品推出，我们认 为出于安全配置（城市 NOA 搭载价位段不断下探的需求）以及科技属性（激光雷达搭载有 望提升新车科技品牌），有望看到激光雷达在 10-20 万价位段逐步渗透。 据佐思汽研，2024 年 1-9 月中国乘用车激光雷达装配量 89.1 万辆，渗透率达到 5.8%，较 去年同期 1.6%的渗透率增加了 4.2 个百分点。就装配车型数量看，2024 年前 9 月激光雷 达装配车型达到 62 个，较 2023 年全年增加 30 个车型，新增主要车型有问界 M7、极氪 001、 蔚来 ES6、小米 SU7、理想 L6 等。就品牌看，激光雷达主要搭载品牌有 AITO 问界、理想、 蔚来、极氪、小米、小鹏、智己、零跑、阿维塔、智界等。从市场份额来看速腾聚创、禾 赛科技、华为、图达通四家就占据了 99.9%的市场份额。

# 5 高速连接器

随着智能驾驶级别的提升，车内高速数据传输需求大幅增长。一方面，智能座舱的不断升 级也带来了更多高速传输场景，如高分辨率中控屏、AR-HUD、流媒体后视镜、车载娱乐系 统等都需要高速连接器支持。更主要的是，高速 NOA 和城市 NOA 配置的摄像头、毫米波 雷达、激光雷达等传感器数量显著增加，产生了大量原始数据传输需求，特别是 8MP 摄像 头、激光雷达产生的较大数据量带来连接器用量和价值量的提升；以及域控制器算力平台 升级后，芯片间高速互联以及跨域通信对连接器的性能要求不断提升。高速连接器在保证 数据传输可靠性和实时性方面发挥着关键作用，推动了车用高速连接器向更高带宽、更低 延时的方向发展，对以太网、Mini Farka 等连接器需求增加。

自主可控：关注先进封装及设备材料国产化的投资机遇

晶圆制造：2025 年在地化生产趋势有望持续

回顾 2024 年，全球晶圆代工行业市场规模有望同比增长 18.2%至 1095 亿美元（Omdia 数据）。在经历了 2023 年的下行周期后，2024 年行业开始呈现复苏态势，我们看到全球晶 圆代工行业呈现两大发展趋势：1）先进制程在 AI 快速发展及 3nm 新平台起量带动下，相 关公司前三季度业绩表现强于成熟制程代工为主的企业；2）国内智能手机、家电等消费电 子需求有所修复，叠加下游设计、IDM 等客户在地化生产趋势，中国晶圆代工企业前三季 度营收同比表现普遍优于全球同业。

竞争格局方面，台积电份额继续提升，中芯国际成为全球第三大晶圆代工企业。在 AI 芯片 对 4/5nm 节点的需求高速增长，以及 3nm 产能因高端智能手机升级需求快速爬坡的驱动下， 台积电 2024 前三季度营收实现 27.2%的同比增长，远超行业增速从而份额持续提升。在下 游客户在地化生产需求的推动下，3Q24 年中芯国际 12 英寸产能利用率接近满载，积极推 动新基地的产能爬坡。根据 Counterpoint，自 1Q24 开始，中芯国际超过联电和格罗方德成 为全球第三大晶圆代工企业，仅次于台积电和三星代工。

成熟制程：2025 或继续呈现量增价跌趋势，中国企业有望超越同业成长

展望 2025 年，AI、新能源汽车需求将继续保持高速增长，但智能手机、PC、家电等需求 修复力度仍然一般。Trendforce 预计 2025 年 AI 服务器出货量及新能源汽车销量将实现 28%/18%的同比增长。但由于 AI 终端创新落地及消费者换机意愿仍有待观察，Trendforce 预计智能手机、PC、电视等需求 2025 年仍只有中低个位数缓慢增长。

终端需求修复偏慢，叠加中国大陆代工企业仍积极扩产，我们认为 2025 年全球成熟代工行 业将呈现量增价跌的趋势。一方面，2025 年终端需求缓慢修复将推动全球代工企业销量增 长。另一方面，由于各地新增产能将在 2025 年持续释放，如晶合 N3 厂、燕东微 12 英寸 二期产线等，新增产能的工艺节点集中在 40-90nm，主要产品较为相似，如 CIS、MCU、 BCD、DDIC 等，竞争可能导致价格有所承压。

受益于国内需求持续修复以及在地化生产趋势，2025 年国内代工企业有望实现超越行业增 长。近年来，由于地缘政治、供应链成本效益、兼容性问题以及终端广阔的市场等因素， 我们看到国内设计企业开始逐步转单回国内代工平台，全球龙头半导体公司也更多将面向 中国大陆终端的芯片生产转移到国内。根据我们测算，全球非中国大陆的主要代工企业 2023 年中国区营收合计 119.4 亿美元，占比为 11.7%）。若中国芯片设计、OEM、系统公司等持 续推动在地化生产，订单从非大陆企业转移到中芯国际、华虹等大陆企业的潜在市场较大。 按照 2023 年的市场，若分别转移 50%和 70%的订单，对应市场为 59.7 亿/83.6 亿美元（中 芯国际 2023 年营收为 63.21 亿美元）。在此趋势下，我们认为中国代工企业有望实现超越 行业的增长。

先进制程：出口管制趋严，国产设备推动下逐步追赶

美国设备出口管制趋严，先进工艺国产替代紧迫性增强。根据 Trendforce，2023 年中国大 陆虽然在全球成熟制程市场（28nm 及以上）占据 31%的份额，但在先进制程市场（14/16nm 及以下，包括 FinFET 和 GAAFET）仅占据 8%左右的份额。12 月 2 日，美国 BIS 规则宣 布了一系列规则，包括对 24 种半导体制造设备和 3 种软件工具实施新的管制；对 HBM 实施新的管制；增加 140 项实体名单并修改 14 项。本次出口管制围绕先进制程进一步细 化刻蚀、薄膜沉积、离子注入、单片清洗、纳米压印光刻机，量检测等设备限制要求，加 强限制国内部分实体采购含美国技术的先进设备。先进工艺被广泛应用于制造 AI 加速器、 智能手机 AP、CPU/GPU 等高算力芯片，国产替代紧迫性较强。我们看好后续国产设备逐 步突破，助力先进制程实现国产替代。

国内距全球龙头在先进工艺上尚有 3-4 年左右的差距，国内企业加速追赶。目前全球晶圆 代工龙头台积电已在 2018 年/2020 年/2022 年分别量产领先业界的 7/5/3nm 制程技术，其 规划 2nm 在 2025 年实现量产。中国大陆方面，中芯国际已在 2019 年量产 14nm FinFET 工艺。未来随着国产设备陆续突破，有望逐步追赶全球龙头。

封测：摩尔定律放缓，持续看好先进封装领域的投资机会

回顾 2024 年，全球封测行业市场规模有望同比增长 10%至 780 亿美元（Yole 的数据）。 在经历了 2023 年的下行周期后，2024 年行业开始呈现复苏态势，我们看到全球封测行业： 1）产能利用率同比改善，封测价格基本触底；2）和前道晶圆制造一致，由于国内智能手 机、家电等消费电子需求有所修复，叠加下游设计、IDM 等客户在地化生产趋势，国内封 测企业前三季度营收同比表现普遍优于全球同业。

摩尔定律放缓趋势下，先进封装市场发展持续快于传统封装。在摩尔定律放缓的背景下， 以及高性能计算/AI、智能手机等应用推动下，游应用端对高算力、集成化的需求提升致使 先进封装技术成为未来发展趋势，先进封装市场快速增长。Yole 预计全球先进封装市场规 模将由 2023 年的 378 亿美元，增长至 2029 年的 695 亿美元，CAGR 为 11%。Yole 预计 先进封装在整个市场中的比重将由 2023 年的 44%，逐步超过 50%。

2.5/3D 为增长最快的细分领域，台积电引领发展。2.5D/3D 封装可较大提升封装密度、缩 小封装尺寸，其广泛应用于 HPC 等应用终端，Yole 预计其市场规模将从 2023 年的 10.2 亿美元增长至 2029 年的 27.6 亿美元，CAGR 达 18%，远高于其他先进封装工艺市场规模 增速。台积电在 2.5D/3D 先进封装领域布局多年，目前有成熟的 FE 3D 和 BE 3D 先进封装 平台，拥有成熟的 CoWoS、InFO、SoIC 等先进封装技术。目前全球领先的 AI 芯片英伟达 H100、AMD MI300、谷歌 TPU、AMD 等基本均采用台积电先进制程及 CoWoS、SoIC 等 先进封装技术。

半导体设备与材料：自主可控进入新阶段，关注设备材料国产化投资机会

经过多年的发展，我国大部分中低端半导体产品实现了国产化替代，但是高端产品有待进 一步的发展和提高。目前在消费类电子，如机顶盒芯片、监控器芯片、CIS 芯片等以及通信 设备芯片，国内厂商能较好地兼顾性能、功耗、成本等因素，被市场广泛认可。根据 Gartner， 2023 年国产芯片在分立器件、传感器、无线通讯芯片、应用处理器等细分领域的全球市场 份额超过 40%。但半导体材料、设备全球占比较低。受地缘政治影响，我们认为全球半导体 的生产中心未来会从中国台湾走向全球分散，代工产能东移带动半导体设备、材料、零部件 需求，2023 年中国大陆前道设备厂商/材料厂商全球市占率约为 6%/9%，国产化需求急切。

美国、日本、荷兰进一步扩大对华半导体禁令，催生国产替代需求

美国进一步扩大对华半导体禁令，荷兰、日本共同限制尖端半导体制造设备出口，国产替 代迫在眉睫。2022 年，美国出台《芯片和科技法案》，法案限制中国进口可用于加工 14/16nm 及以下逻辑芯片、可用于加工 18nm 及以下的 DRAM 芯片和 128 层及以上的 NAND 芯片 的设备，并禁止未获许可的美国公民在中国从事芯片开发或制造工作。除此之外，10 月以 来多家半导体、芯片、光电等高科技企业入列实体清单。紧接着，美国于 2023 年 1 月跟半 导体强国日本与荷兰达成共识，将限制向中国出口尖端半导体制造设备。2024 年 12 月 2 日，美国 BIS 规则宣布了一系列规则，包括对 24 种半导体制造设备和 3 种软件工具实施 新的管制；对 HBM 实施新的管制；增加 140 项实体名单。美国科技限制为半导体制造产 业链带来国产化机遇。

设备零部件：美国实体清单范围扩大至设备环节，有望进一步加速上游零部件国产化

半导体设备零部件市场规模持续上升，我们测算全球 2023 年达到 580 亿美元规模。半导 体设备厂商与晶圆厂均对半导体零部件存在一定需求，目前约 90%的需求来自于半导体设 备厂商，这是目前半导体零部件的主要市场与最大成长动能。据北方华创、拓荆科技等公 司公告，中国半导体设备公司设备业务毛利率在 38%-45%左右，即成本占据设备总销售额 的 55%-62%，同时直接材料占比构成了设备总成本中的 88%-94%左右，对应半导体零部 件占半导体设备公司总销售额约 48%左右。SEMI 测算 2023 年全球半导体设备市场规模仍 同比增长 11.3%至 1,208 亿美元，据此我们测算 2021 年全球半导体设备所需精密零部件的 市场规模为 492 亿美元，2023 年将达到 580 亿美元。

按产品类别半导体精密零部件具体又分为机械类、电气类、机电一体类、仪器仪表类、气 体/液体/真空系统类和光学类六大精密零部件。据富创精密招股书披露， 2021 年全球机械 类/电气类/机电一体类/仪器仪表类/气、液、真空系统类/光学类零部件市场规模占半导体设 备 零 部 件 市 场 比 例 分 别 为 25%/13%/17%/2%/19%/17% ， 市 场 份 额 分 别 为 123/62/82/10/92/82 亿美元，机械类零部件占比最高，市场空间最大。国内规模较大的半导 体精密零部件厂商以外资控股为主。目前国内规模较大的半导体设备精密零部件厂商主要 为台湾地区的京鼎精密和日本 Ferrotec 等外资企业的境内子公司，其主要为国际半导体设 备厂商供货。同时，国内设备尤其是先进制程设备零部件采购也主要依赖进口，一方面国 内部分零部件在技术上较国际龙头厂商尚有差距，技术突破难度较高；另一方面半导体精 密零部件对设计和生产要求较高，国产产品在同等技术水平下的量产稳定性尚有不足，国 内设备厂商更愿意选择国际成熟产品。据北京国际咨询对国内主流代工厂调研数据，目前 全年日常运营过程中领用的零部件（包括更换和失效更换的零部件）达到 2000 种以上， 但国产占有率仅为 8%左右。美国和日本占有率分别为 59.7%和 26.7%。其中高端零部件 市场主要被美国、日本、欧洲供应商占有；中低端零部件市场主要被韩国、中国台湾供应。

半导体设备国产化拉动国产零部件迎来重大机遇。由于半导体设备需求的迅猛增长，半导 体设备零部件交货时间延长 2 倍以上，零部件企业若要建设新的基础设施工作繁多，大规 模设备投资负担过重，因此存在产能瓶颈。国产零部件在解决零部件技术自主可控、推动 半导体设备国产化等供应链卡脖子问题上具有重要意义，在全球零部件短缺与设备国产化 浪潮下，我们认为国产零部件有望迎来重大机遇，实现弯道超车。 美国发布新实体清单，范围扩大至国内设备环节，有望进一步加速上游零部件国产化。12 月 2 日，美国 BIS 发布出口管制法则修订，宣布了一系列规则，包括对 24 种半导体制造 设备和 3 种软件工具实施新的管制。在设备领域上，本次管制主要内容包括：1）围绕先 进制程进一步细化刻蚀、薄膜沉积、离子注入、单片清洗、纳米压印光刻机，量检测等设 备限制要求；光刻机方面新增计算光刻软件；2）国产设备公司被加入实体清单。美国实体 清单范围延伸到设备环节，有望加速国内设备厂导入上游国产零部件制造商，进一步推动 零部件国产化。从国内零部件国内收入占比来看，先锋精科与珂玛科技国内收入占比均已 较高，富创精密与江丰电子在国产化趋势的推动下，国内收入占比持续提升，同时收入也 维持较高增长水平。

半导体材料：23 年市场空间 667 亿美元，国产替代走向高端化

半导体材料是半导体发展的基石，贯穿生产的全过程。在晶圆制造过程中，需要使用硅片、 电子气体、光刻胶及其配套试剂、掩膜版、湿电子化学品、CMP 耗材（抛光垫、抛光液等） 以及靶材。硅片是晶圆制造的第一步，是晶圆的基底材料；电子气体几乎贯穿晶圆制造的 全流程，在清洗、氧化、光刻、刻蚀、离子注入、沉积中均发挥着重要作用；掩膜版是生 产的母版，发挥着模具的作用；光刻胶则用于将掩膜版的图案转移到硅片上；湿电子化学 品又称超净高纯试剂或化学工艺品，使用于清洗、显影、刻蚀、去胶等多个环节中；CMP 耗材是集成电路制造过程中实现晶圆全局均匀平坦化的关键；靶材是利用溅射法制备电子 薄膜的关键原材料，在形成具有特定功能的金属层（如导电层、阻挡层）中发挥重要作用。 在封装测试过程中，需要使用封装基板、引线框架、键合丝、包封材料、陶瓷基板、芯片 粘接材料等。

全球半导体材料市场连续多年增长迅速，23 年出现大幅下滑，中国大陆地区为唯一增长市 场。根据国际半导体协会（SEMI）数据，2016-2022 年之间，除 2019 年半导体市场供需 失衡短暂下降 1.1%，其余均保持增长。由于 2023 年全球半导体市场受国际形势影响需求 下滑， 2023 年全球半导体材料市场销售金额为 667 亿美元，较 2022 年的 727 亿美元下 滑了 8.2%。2017-2023 年半导体材料市场 CAGR 为 6.54%。国内半导体材料市场规模增 长基本与全球同步，并且在 2023 年全球半导体需求较弱的情况下依然保持增长，2017-2023 年国内半导体材料市场 CAGR 为 9.80%，略高于全球增速。

低端半导体材料国产化率相对较高，部分高端产品出现突破。为避免半导体发展掣肘于海 外，实现上游产业链自主可控是关键，目前材料虽未受限制，但为分散海外供应链风险， 形成产业联动，国产替代紧迫性不断提高。根据 SEMI 数据，2023 年全球半导体材料市场 规模达到 667 亿美元，中国大陆地区半导体材料规模 131 亿美元，占全球总规模的 19.6%。 半导体材料种类繁多，竞争格局分散，目前整体国产化率为 20%左右。具体品类来看，其 中电子特气、湿化学品的壁垒主要在于精度/纯度，国产公司已经能在部分产品做到国际标 准水平，国产化率约 30%以上；硅片、靶材、CMP 耗材对加工的工艺要求比较高，国产化 率约在 20-30%。但在高端领域，如 12 寸硅片国产化率不足 5%；替换成本较高，涉及前 后道工序的光掩模版、光刻胶国产化率在 10%以下，尤其 ArF 光刻胶目前仍未实现国产替 代量产突破。

半导体材料领域，我们观察到 1）地缘政治因素影响国产化速度加快，12 月 2 日美国新实 体清单中虽然清单范围没有批量拓展到材料领域，但材料厂商中南大光电已经加入实体清 单，表明材料领域存在进一步脱钩的可能，将有望倒逼国内材料厂商与下游制造厂商加速 推动材料领域的国产厂商导入，国内材料厂商也在积极推进产能扩张，沪硅产业持续推进 12 寸大硅片扩产，据公司 2024 年 6 月 12 日公告，2024 年末 12 寸产能有望达到 60 万片 /月，24 年 6 月又进一步宣布 60 万片新扩产计划。2）产品逐步走向高端化，国内半导体材 料厂商 ArF/EUV 光刻胶的外国垄断已经打破：彤程新材已量产 ArF，而南大光电（ArF 光 刻胶“02”专项）也已通过验证，硅片方面沪硅产业在 300mm 硅片相关的制造技术掌握 成功度达到了国内领先水平，MEMS 用抛光片和 SOI 硅片相关技术达到国际先进水平， 掩模版方面清溢光电与路维光电持续推进节点迭代，路维光电已储备 150nm 制程节点及以 下成熟制程半导体掩膜版制造关键核心技术。3）国内材料厂商逐步平台化，电子材料行业 特点为市场较碎片化，依靠单一品类难以实现长期收入持续增长，品类拓张为电子材料供 应商突破营收天花板的主要方式，国内多家材料厂商如雅克科技、江丰电子、南大光电等 在积极通过外延并购以及内生研发的方式推进产品品类扩张，打开增长天花板的同时增强 客户粘性，向平台型半导体材料供应商迈进。

编辑：火腿肠