2024年通信行业2025年度策略报告：拥抱科技革命，聚焦新技术和自主化

2024 年通信板块行情回顾

1、2024 年以来通信行业涨跌幅与估值情况

截至 12 月 24 日，24 年以来通信（申万）涨幅达 31.38%，位列申万一级行业 第三位。通信板块整体表现出众，主要系受益于国内外需求持续高景气、政策引 领与新技术变革。

国内外需求持续高景气方面：24 年以来，北美头部云厂商与国内头部互联 网厂商 AI 基础设施 Capex 持续高增，带动产业链头部企业业绩屡超预期， 股价持续上行。

政策引领方面：在科技强国与自主可控大背景下，自主可控核心能力厂商价 值不断凸显。另一方面，24 年以来，国务院、证监会、国务院国资委等接 连出台利好政策，推动上市公司价值提升路径、并鼓励新质生产力方向并购 重组，为通信行业核心企业指引成长路径。

技术变革方面：随着 NVIDIA 于 24 年 3 月发布新一代 Blackwell 平台并指 引后续GPU变革方向，对应配套光通信、液冷与AI电源技术同步加速迭代， 为产业链相关主体带来全新发展增量。同时，国内卫星互联网、量子等领域 技术与产业化进展不断，新质生产力各领域有望多点开花。

细分板块涨跌幅来看，运营商板块全年实现稳定收益，光模块板块涨幅再度保持 领先。 1）运营商板块：24 年运营商实现稳定收益，后续伴随 Capex 进入下行区间， 自由现金流创造能力将不断增强，叠加政策支持，核心资产属性将不断强化。 2）光模块板块：受益于北美云厂商 Capex 持续高增，绑定核心客户的光模块企 业营收净利润实现快速增长，对应 24 年涨幅再度在通信板块内部保持领先。 3）IDC 板块：受益于 AI 算力需求释放，重点 IDC 厂商 24 年以来营收实现高增， 具备核心节点资源卡位优势、客户优势与 AIDC 运营能力的 IDC 相关企业涨幅居 前。 4）通信设备板块：受益于国内训推侧算力需求逐步释放、自主可控大趋势推进 等，24 年通信设备板块厂商涨幅表现良好，后续随着地缘政治冲突进一步加剧， 国产算力链核心厂商有望加速受益。 5）军工通信&卫星互联网板块：24 年上半年受军工周期与订单释放节奏等因素 影响，军工通信&卫星互联网板块厂商业绩短期承压。24 年 9 月以来，受益于市 场情绪提振、预期反转与密集事件催化，军工通信&卫星互联网板块标的快速反 弹。

板块估值方面，截至 2024 年 12 月 24 日，通信（申万）的 PE（TTM）为 33.86 倍，位于近 5 年 56.08%分位点与近 10 年 29.16%分位点，估值仍处于相对低位。 考虑到当前国内外 AI 基础设施需求持续高景气、政策环境持续向好、技术变革 稳中有进，通信板块应享有一定的估值溢价。

2、2024 年前三季度通信行业细分板块营收与净利润增速情 况

24 年前三季度通信行业基本面上行趋势延续，板块内部呈现分化。24 年前三季 度通信行业整体业绩实现良好增长，整体营收同比增长 3.56%（全部 A 股-0.84%）、 归母净利润同比增长 8.15%（全部 A 股-0.61%），在外部多重压力交织下，通信 行业呈现较强的发展韧性。同时，前三季度板块内部呈现分化，运营商板块实现 稳健增长，净利润增速持续高于收入增速；光模块板块受益于国内外 CSP 客户 资本开支增长，营收、净利润实现高增；IDC、出海链、物联网板块景气度整体 回升；而工业互联网、军工通信&卫星互联网板块受制于行业因素影响，整体表 现略弱。

3、通信行业机构持仓情况

24Q3 通信行业基金重仓股持股比例约为 4.14%（yoy+0.57pct、qoq-0.28pct）， 整体处于历史高位，显现出市场紧抓 AIGC 与数字经济发展的时代机遇，加大对 于通信行业的配置力度。

通信行业基金前十大重仓股方面，截至 24Q3 分别为中际旭创、新易盛、中国移 动（H 股）、中国移动（A 股）、天孚通信、中天科技、中兴通讯、亨通光电、亿 联网络与中国电信，持股总市值分别为 409.60 亿元、309.54 亿元、134.41 亿元、 80.46 亿元、72.50 亿元、50.60 亿元、45.40 亿元、41.16 亿元、33.28 亿元与 27.83 亿元。相较于 24Q2，24Q3 通信行业基金前十大重仓股未发生较大变化。

主线 1：高股息核心资产

高股息红利资产 24 年整体表现优异，后续伴随投资理念调整与政策密集支持， 通信行业高股息资产 25 年仍有望跑出超额收益。

以央企红利 50 指数为例，24 年上半年相较于沪深 300 明显跑出超额收益。 当前随着国内信用周期与盈利周期趋于稳定，过去追逐高盈利增速的核心投 资理念需要逐步加入能为股东提供真实回报的投资思路，稳态环境下高 ROE 与高自由现金流个股成为后续投资组合超额收益的重要来源。

24 年以来市值管理、回购增持政策密集出台，上市公司价值提升路径愈发 明晰，有望通过回购增持、分红、股权激励等多种途径提升上市公司价值与 投资者回报。考虑到当前合作银行实际落地的回购增持再贷款资本成本不超 过 2.25%，通信行业股息率高于回购增持再贷款资金成本的核心标的有望持 续受益。

主线 2：海外+国内算力

1、全球大模型加速更新迭代，云厂商加大资本开支

大语言模型快速发展、相关资本开支持续提升，拉动高速光收发模块需求。随着 大模型技术快速发展与更新迭代，算力和数据传输需求急剧增加。例如 OpenAl 的 GPT-4 计算需求比几年前的 GPT-3 高 100 倍，比十年前的模型（如 AlexNet） 高 1 亿倍。由于数据需要在数据中心内部进行高效的传输和处理，所以大模型的 快速发展对网络硬件的性能提出了更高的要求，而各厂商也不断增加其相关资本 开支。光模块作为实现高速数据传输的核心组件，其性能直接影响到数据中心的 传输效率。因此，大模型的发展拉动了光模块需求快速增长。 2024 年第三季度（2024 年 7 月-9 月）北美云厂商资本开支持续增长：（1）亚马逊 24 年第三季度单季度资本开支为 226 亿美元，预计 24 年全年资本开支为 750 亿美元， 大部分用于满足于 AWS 相关的技术基础设施增长的需求；（2）谷歌 24 年第三季度 单季度资本开支为 131 亿美元，其中 60%用于对服务器的投资（TPU 和 GPU），40% 用于数据中心和网络设备的投资；（3）微软 24 年第三季度单季度资本开支为 149 亿 美元，一半的云与 AI 的相关支出用于长期资产投资，其余的云与 AI 支出用于服务器 （CPU 与 GPU）投资。（4）Meta24 年第三季度单季度资本开支为 83 亿，主要是对 于服务器、数据中心和网络基础设施的投资（部分 Capex 受到 Q3 服务器交付进度的 影响，预计将于 Q4 支付）。

（1）OpenAI o1 模型引入强化学习算法实现“思考”

o1 采用强化学习算法和思维链（CoT），推理能力大幅提升。从 GPT 系列开始， 到今年上半年推出的文生视频模型 Sora，再到今年五月份推出的 ChatGPT-4o， OpenAI 始终引领着大模型迭代。今年 9 月，OpenAI 发布 o1 系列模型，与之前 大模型更注重 Training 端不同，OpenAI o1 在回答问题前先进行思考，即引入强 化学习算法产生一个比较长的内部推理（CoT 思维链），来增强其处理复杂任务 的能力。o1 通过强化学习，学会打磨自己的思维链，并改进自己使用的策略；学会识别和纠正自己的错误；学会将复杂的步骤分解为更简单的步骤；学会在现 有方法不起作用时尝试不同的方法。这一过程极大地提高了模型的推理能力。o1 本质上是让大模型学会自动寻找从问题到正确答案的中间步骤，以此来增强复杂 问题的解决能力。OpenAI 对 o1 模型的测试结果表明，在绝大多数推理任务中， o1 的表现明显优于 GPT-4o。

o1 拉动推理算力需求，加速大模型产业发展。OpenAI 发现随着强化学习（训练 时计算）和思考时间（测试时计算）的增加, o1 的性能也在不断提升。虽然 Post-Training Scaling Laws 还没有被完全探索，但这仍然是一个值得重点关注 的方向，推理环节的算力需求上限被大幅提升。o1 表明推理阶段对于复杂问题 的解决起到非常关键的作用，因此未来推理端算力可能非常重要，未来算力投资 也可能更多转向推理阶段。o1 除了拉动推理算力需求，还加速了大模型产业发 展进程。目前训练新的大模型不可避免的要用到 AI 生成的数据，但是生成式 AI 往往存在“幻觉”，输出的信息准确度并不高。而 o1 大模型能够在科学问题和逻 辑推理方面生成更加可靠的答案，有助于解决训练新的大模型数据不足的问题， 加速大模型产业发展进程。

OpenAI 加大在 AI 方面的投入和创新力度，推动 AI 技术的发展和应用。OpenAI 致力于开发先进的人工智能算法和模型，这些技术成果不仅提升了 AI 的性能和 效率，还拓宽了 AI 的应用范围。近期，OpenAi 宣布其 12 天 12 场新品发布会： （1）首日 OpenAI 正式发布了 o1 完全体。o1 完全体是一款更擅长编程、数学 和写作的更快且更强大的推理模型，并且现在也增加了对图像上传的支持，这让o1 可以使用视觉数据来生成更详细和更有用的响应。OpenAI 表示 o1 的思维更 加简洁，因此响应速度比 o1-preview 更快。相关测试表明 o1 的性能也优于 o1-preview，将复杂的现实问题的重大错误减少了 34%。 （2）第二天发布了强化微调技术，强化微调（RFT）是一种更进一步模型定制 技术，可让开发者使用强化学习针对具体任务对模型进行进一步的微调，并根据 提供的参考答案对模型的响应进行评分。强化微调不仅会教模型模仿其输入，更 是会让其学会在特定领域以新的方式进行推理。但 OpenAI 研究副总裁 Mark Chen 表示强化微调要到明年才会真正公开推出。 （3）第三天 OpenAI 正式发布了文生视频产品 Sora。Sora 是 OpenAI 的视频 生成模型，旨在获取文本、图像和视频输入并生成新视频作为输出，用户可以创 建各种格式的高达 1080p 分辨率（最长 20 秒）的视频。同时，OpenAI 还开发 了 Sora 的新版本 Sora Turbo，该版本要比二月份的预览版模型更快。整体来说， Sora 展示的一系列产品功能，表明其在视频生成的质量、功能的独创性、技术 的复杂度等方面，超出了目前的文生视频产品。 （4）第四天 Canvas 迎来更新。今年十月份 OpenAI 推出全新 canvas 界面，开 启了人类与 AI 协作研究、编码的新时代。本次发布的改进后的 Canvas 带来了 一种与 ChatGPT 协作起草、编辑和获取有关写作和代码反馈的新方式。具体来 讲本次发布会 canvas 主要有三大升级更新：1）Canvas 向所有用户开放，并已 集成到 ChatGPT 的主模型中，用户可以直接使用；2）Canvas 支持运行 Python 代码，并能显示输出结果，无论是文本还是图形；3）Canvas 将支持自定义 GPT， 使所有自定义 GPT 拥有强大的协作编辑能力。对此，OpenAI 的设想是让 ChatGPT 不再仅仅是一个简单的对话框，而是能与人类“并肩作战”的全新 AI。

（2）谷歌 Gemini 2 上线，Gemini 系列大模型加速更新迭代

24 年 2 月谷歌发布 Gemini 1.5，上下文窗口成最大亮点。在当地时间今年 2 月 15 日，谷歌发布 Gemini 1.5。Gemini 1.5 建立在谷歌基础模型开发和基础设施 的研究与工程创新的基础上，包括通过新的专家混合 (MoE) 架构使 Gemini 1.5 的训练和服务更加高效。Gemini 1.5 的第一个版本 Gemini 1.5 Pro，是一种中 型多模态模型，针对多种任务的扩展进行了优化，最亮眼的就是其超长的上下文 窗口。模型的上下文窗口已经成为 LLM 发展关键的掣肘，模型的上下文窗口越 大，它处理给定提示时能够接纳的信息就越多，这就使得它的输出更加连贯、相 关和实用。谷歌通过一系列机器学习的创新，大幅提升了 1.5 Pro 的上下文窗口 容量。1.5 Pro 稳定处理上下文的上限扩大至 100 万 tokens，并且支持处理文字、 代码，以及图片、语音、视频等多模态内容。这意味着 Gemini 1.5 Pro 可以一次 性 1 个小时的视频、11 个小时的音频、超过 30000 行代码或超过 700000 个单 词的代码库。Gemini 1.5 Pro 在多模态海底捞针测试中表现十分优异。Gemini 1.5 Pro 在处理高达 530000 token 的文本时，能够实现 100%的检索完整性，在处理 1000000 token 的文本时达到 99.7%的检索完整性。甚至在处理高达 10000000 token 的文本时，检索准确性仍然高达 99.2%。

谷歌持续加大 AI 技术创新投入力度，Gemini 系列大模型更新迭代节奏加快。 2024 年 Google I/O 开发者大会中，谷歌宣布 Gemini 1.5 Pro 进行升级。Gemini 1.5 Pro 模型的上下文窗口由 100 万 tokens 增加到了 200 万 tokens。谷歌表示 升级后的模型能同时处理 2 小时的视频、22 小时的音频、超过 60000 行代码， 或超过 140 万个单词。大会谷歌宣布了 Gemini 系列新模型 Gemini 1.5 Flash。 Gemini 1.5 Flash 是针对开发者设计的模型，它比 Gemini 1.5 Pro 模型运行更快、 体积更小、更易于部署，且支持处理多种类型的数据。谷歌还宣布推出基于 Gemini 1.5 Pro 的 Gemini Advanced，这是一个需要订阅的高级版本，为用户提 供 了 更 多 高 级 功 能 。 今 年 12 月 ， 谷 歌 推 出 了 新 的 实 验 性 语 言 模 型 Gemini-Exp-1206。Gemini-Exp-1206 在 LMArena 上 Arena Score 达到了 1379 分，略高于 ChatGPT-4.0 的 1366 分。这一得分表明，Gemini-Exp-1206 在多 项评估中表现出色，展现了其卓越的综合能力。 24 年 12 月谷歌最新发布 Gemini 2.0，多模态输入输出取得突破。谷歌于北京 时间 12 月 12 日凌晨发布了其新一代人工智能大模型 Gemini 2.0。这款被谷歌 称为“为智能体时代设计”的模型，不仅性能卓越，还在多模态输入输出方面取得 了重大进展。Gemini 2.0 Flash 作为该系列的第一个版本，已经向开发者和可信 测试人员开放。与 1.5 Flash 相比，Gemini 2.0 Flash 在同样快速的响应时间下 性能进一步增强。2.0 Flash 在关键基准测试中甚至超越了 1.5 Pro，其速度是 1.5 Pro 的两倍。除了性能进一步增强，Gemini 2.0 最核心特点在于其强大的多模态 能力，2.0 Flash 除了能够支持图片、视频和音频等多模态输入，还可以支持多 模态输出，例如可以直接生成图像与文本混合的内容，以及原生生成可控的多语 言文本转语音 (TTS) 音频。此外，Gemini 2.0 已训练成能够使用工具，它不 仅能够原生调用 Google 搜索和代码执行等工具，还能通过函数调用方式集成自 定义的第三方功能。

国内 AI 原生应用行业月活跃客户规模同比持续高增，24 年 11 月豆包 MAU 位 列全球第二，仅次于 ChatGPT。根据 QuestMobile 数据，24 年 9 月，AI 原生 应用行业月活跃用户规模达 0.79 亿（yoy+393.9%），24 年以来同比持续高增。 细分产品来看，24 年 11 月，字节豆包月活跃用户数达 0.60 亿户（较 24 年 10 月增长 16.92%），在全球排名第 2，仅次于 ChatGPT，处于全球领先地位。后 续，伴随字节豆包 AI 产品持续迭代并内嵌于更多终端之中，其可用性与用户数 有望继续提升。

豆包大模型调用量快速提升，智谱 AI 发布 Agent 家族，25 年推理侧算力需求 有望加速释放。根据火山引擎数据，截至 24 年 12 月中旬，豆包通用模型日均 Tokens 使用量已超过 4 万亿，较 5 月发布时增长超 33 倍，其中信息处理场景增 长 39 倍、硬件助手场景增长 13 倍、AI 工具场景增长 9 倍。同时，豆包大模型 已与八成主流汽车品牌合作，并接入至多家手机、PC 等智能终端中，覆盖终端 设备约3亿台，来自于智能终端的豆包大模型调用量在半年内增长100倍。同时， 24 年 10 月，智谱 AI 推出 AutoGLM 智能体，AI 通过接收简单的文字/语音指令， 便可以模拟人类在手机 APP 上完成预定酒店、购买车票、订外卖等相关操作， 大模型持续由 Chat 向实际 Act 方向转变，25 年推理侧需求有望加速释放。

美国制裁持续加码，四协会集体发声回应，自主可控+科技强国将成为重点主线。 24 年 12 月，美国商务部工业安全局（BIS）宣布将 140 家中国实体列入实体清 单，以进一步削弱中国生产可用于下一代先进武器系统、AI 与先进计算的先进节 点半导体的能力。对此，中国汽车工业协会、半导体行业协会、互联网协会与通 信企业协会集体发布声明，表示“美国相关芯片产品不再安全、不再可靠，建议 相关企业审慎采购美国芯片”。一方面，美国制裁加剧将倒逼国内核心芯片产业 链自立自强；另一方面，重点行业呼吁相关企业审慎采购美国芯片、采购在华生 产芯片也有望迅速培育壮大产业链主体，自主可控+科技强国将成为 25 年重点主 线。

2、光通信：1.6T 光模块需求随 GB200 出货增长，关注 CPO 与 DCI

（1）光模块速率迭代周期缩短，1.6T 光模块随 GB200 出货迎来高速 增长

光模块需求量随 XPU 连接率增加而增长，未来市场由 800G 和 1.6T 光模块驱动。 随大模型计算需求增长，处理器部署规模增加推动传统网络拓扑的发展，通过多 个 GPU 的并行处理扩展 LLM 的训练（如 AlexNet 使用了两个 GPU 并行计算）， 并使用光模块来互连所有 XPU，从而推动了光模块的增长。早期 AI 应用使用较 少数量 XPU，8 个 XPU 对应每个 XPU 与光模块的比例为 1：1，Nvidia 最新的 EOS 超级计算机搭载 4608 张 GPU（H100），单个 GPU 与光模块比例根据不 同配置为 3：1 或 5：1。随 AI 集群使用的 XPU 数量增加，如 Amazon（6 万多 个 XPU），Meta（2 万多张 XPU）和字节跳动（1 万多张 XPU），光模块的连接 率预计持续增加。光模块市场增长由高速光模块推动。根据 Lightcounting，到 2029 年 400G 以上市场预计 CAGR 将高于 28%，未来几年市场规模达 125 亿美 元，其中主要是 800G 和 1.6T 光模块增长驱动。

随光模块向更高速率迭代，技术周期缩短，下一代 1.6T 光模块将以更快速度增 长。100G 周期约 5 年从 5000 万美元增长至 10 亿美元以上，400G 周期缩短为 3年，800G缩短为1年，1.6T预计需2年达10亿美元以上市场规模。根据Morgan Stanley 预测，海外四大云厂商在 800G 以上光模块支出约占 800G 以上速率光 模块市场的 50%，在最初几年将超过 50%。随海外大模型应用落地，海外云厂 商资本开支持续增加，1.6T 光模块市场将迎来高速增长。 GB200 出货带动 1.6T 增长。在 NVIDIA GB200 NVL72 机架中，GPU 与 1.6T 光模块的比例在双层 InfiniBand 网络中为 1:2，在三层 InfiniBand 网络中为 1:3。 与 DGX H100 相比，NVIDIA GB200 NVL72 架构将服务器和交换机的端口速度 提高一倍，推动了 1.6T 光模块的应用，增加了对 1.6T 网络的需求。随 GB200 于 2025 年大批量出货，1.6T 光模块需求量将高速增长。

（2）AI 集群规模扩大，推动 CPO&OIO 提速

光模块功耗随速率增加而上升，AI 集群面临高功耗和成本限制。随速率提升， 单个光模块的功耗上升，从而导致整机功耗大大增加。根据 LightCounting，2018 年-2022 年云数据中心光模块的总功耗为 330MW 或 1.2TWh，略高于云数据中 心总功耗的 1%，至 2028 年预计光模块功耗占比达 8%以上。云计算运营商在为 其基础设施提供更多电力等能源方面面临重大限制，若光学系统消耗更多的资源， 将占用服务器和存储的预算。同时，AI 集群受到光连接的高功耗和成本的限制。 如果不受功耗和成本的限制，光器件的应用规模可以扩展到更大。AI 模型训练的 执行需要大规模的 GPU 阵列，如果能够降低其功耗和成本，高带宽光连接将是 最佳解决方案。

CPO 有效改善功耗并克服速率传输瓶颈，1.6T 模块功耗较传统可插拔模块大幅 降低。在功耗方面，CPO 共封装通过以下方式降低功耗：1）交换芯片和光引擎 距离缩短，降低交换机系统功耗；2）硅光集成高密度封装，光模块内部电信号 互联距离缩短了，比 800G、1.6T 的 EML 封装的内部铜布线距离要短，降低电 信号损耗，降低模块自身功耗；3）采用外部激光器，环境温度密度降低，PCE 效率提升，降低功耗。在损耗方面，PCB 走线过长铜传输电信号形成巨大损耗， CPO 极大地减少了信号在电光转换和传输过程中的距离，从而显著降低损耗、 提高信号完整性、减少延迟，并且缩小了其体积。

CPO 的下一步 OIO，实现片间光互联。相较于 CPO 从封装角度定义光模块， OIO 是从连接方式上来表述的，该定义与电 I/O 相对应。OIO 与 CPO 存在应用 场景差异，OIO 光互连主要应用于计算，可以看成计算的一部分，对时延、功耗 和相干性要求比较严格，需要控制距离。OIO 与 CPO 两者本质差异为参数差异， 参数差异源于背后历史因素，导致实现方式差异。CPO 主要用于解决可插拔光 模块的功耗问题，需要遵循可插拔光模块的系列标准，容量通过增加 serdes 的速率达成。而 OIO 需要关注的是 switch 内部的数据的速率，可以直接同步 switch 内部的并行数据的总线，总带宽可以通过光的不同波长来实现，在一定范围内的 带宽的扩展降低能量代价，为其独特优势。

（2）数据中心互联需求大幅增长，DCI 打开市场空间

AI 算力规模呈现高速增长，激发更多数据中心及算力中心建设需求。AI 集群规 模增长与电力资源限制，驱动数据中心与算力中心互联需求增长。随集群规模扩 大，万卡集群已经不能够完全满足厂商的需求，AI 集群向十万卡迈进。但是建设 十万卡级的 AI 集群对算力中心的基建面积、电力能源供应以及散热的要求非常 高，普通的算力中心很难能够满足这些要求。根据工信部数据，2022 年我国基 础设施算力规模达到 180EFlops，数据中心耗电量达到 2700 亿千瓦时。预计到 2025 年，我国算力规模将超过 300EFlops，智能算力占比达到 35%，数据中心 耗电量达到 3500 亿千瓦时。当下 AI 集群的快速发展，单个算力中心的电力资源 供给很快将不足，因此需要在同城或异地建设多个算力中心并要求算力中心之间 实现互联。

DCI 长距离传输成为新增长点，带动长距离传输产品需求高速增长。根据 Mordor intelligence 的报告，数据中心互连（DCI）市场规模预计到 2024 年为 141.2 亿 美元，预计到 2029 年将达到 283.8 亿美元，在预测期内（2024-2029 年）复合 年增长率为 14.98%。根据 Dell'Oro Group，数据中心互连 (DCI) 需求将逐年增 加，而几乎所有增长都来自长途部署。因此，随着全球数据中心之间互联（DCI） 建设的持续增长，中长距离、高速率相干光模块等产品需求有望实现快速增长。

Lumen 获 50 亿美元相关产品订单，DCI 市场产业化进程持续推进。Lumen 是 美国最大的城域光纤网络运营商之一，目前正大力发展长距离传输在 AI 领域的 应用。Lumen 宣布在 AI 的连接需求下，已经与云计算和科技公司达成了价值 50 亿美元的新交易，且未来有望获得另外 70 亿美元的人工智能销售机会。同时 8 月 2 日，公司和康宁达成协议，就下一代光缆的大量供应达成协议。该光纤密集 型光缆将使 Lumen 在美国的城际光纤里程增加一倍以上，为主要的云数据中心 提供巨大的容量，以满足人工智能工作负载和由大量数据驱动的高带宽应用的需 求。根据这项协议，Lumen 在未来两年内每年保留康宁全球光纤产能的 10%。

3、铜连接：多厂商机柜内部采用铜缆连接，推动产业链升 级

AI 单节点计算规模扩张，单机柜内服务器数量增加激发铜缆连接需求。由于单 计算节点规模扩张，英伟达发布 GB200 芯片及 GB200 NVL72&NVL36 机柜， 算力性能大幅提升，能耗成本大幅下降。架构变化使得单机柜内服务器数量大幅 增加，铜缆连接性价比凸显。铜互连是 AI Scaleup 能力发展中性能和成本折中 的选择。随传输速率增加，传统 PCB 信号衰减程度快速提升，采用增加层数和 更换新型材料则会使成本明显提升，因此 cable 传输代替 PCB 成为有效解决方 案。根据 OIF 对 SERDESLR 的测试数据，在 224G 速率下，cable 可传输 1 米， 是建议的通信手段。

铜缆 VS PCB：距离优势。在 8 颗 GPU 互联时，主要通过 PCB 进行 intra-board 通信，距离通常在 1 米内；而 72 颗 GPU 互联达到了 intra-rack、相邻 rack 通信 距离通常在 1 米至 5 米，因此距离为 GB200 选择铜缆互联的最主要因素。 铜缆 VS 光通信：成本优势。与光通信(AOC、CPO)对比，根据 TheNextPlatfom 报告，铜缆的成本仅为 AOC 的十分之一，虽然 CPO 在功耗、密度、距离都更 有潜在优势，但当前产业链还不成熟，其对客户机房改造、服务器设计等“潜在 成本”高出不少。

英伟达 GB200 NVL72&NVL36 机柜内部采用铜缆连接方案。（1）背板线：高速 铜缆互联主要应用的场景是 B200 芯片与 NVLink Switch 的互联。单张 B200 对应 1 条 NVLink5.0 连接，每条传输双向 1.8TB/s 带宽，铜缆为 224Gbps 产品。 NVL72 单张 B200 上面通常连接 72 个差分对（18*4=72 根线），可支持 1.8TB/s 的带宽。因为 NVL72 单个 Rack 中共有 72 张 B200，需要 5184 根线（72X72）。 （2）内部线 Overpass：在交换机内部，交换芯片到背板之间、芯片到前板 I/O 端口之间，同样改为了线缆形式。交换机内部线缆更短，且在交换芯片周围采用 的是高密的 NearASIC 连接器形式。

亚马逊部署包含 40 万个 Trainium2 芯片的集群采用铜缆连接方案，华为 Atlas 采用线缆背板。亚马逊每个 Trainium2 物理服务器具备独特的架构，占用 18 个机架单元 (RU)，由一个 2 机架单元 (2U) CPU 机头托盘组成，该托盘连 接到八个 2U 计算托盘。在 GB200 NVL72 架构中，每个计算托盘都在同一托 盘中同时配备 CPU 和 GPU。每个 Trainium2 计算托盘都有两个 Trainium 芯 片，没有 CPU，无法独立运行。每个计算托盘通过服务器正面的外部 PCIe 5.0 x16 DAC 无源铜缆连接到 CPU 托盘。华为推出昇腾 AI 计算集群 Atlas 900SuperCluster，可支持超万亿参数的大模型训练，两层交换网络即可实现 2250 节点（等效于 18000 张卡）超大规模无收敛集群组网，采取创新的超节点架构， 大大提升了大模型训练能力。华为对超节点、高密度的 AI 集群组网与英伟达 GB200 NVL72 架构的设计理念相吻合。

4、IDC：关注具备核心节点资源+AIDC 运营+规模组网能力 的厂商

海外层面，全球数据中心需求持续增长，北美地区数据中心租赁价格快速增长， 重点市场数据中心空置率显著降低。

全球头部厂商算力需求外溢趋势明显，新加坡、马来西亚、泰国等地数据中心加 速扩容，快速承接全球头部厂商 AI 算力需求外溢。

头部 IDC 国际业务（东南亚）需求高涨，订单快速增长、业绩持续兑现。以万 国数据为例，客户侧与市场维度，24Q1-Q3 公司中国香港、马来柔佛州努沙再 也科技园、印尼巴淡岛 NDP 园区接连获得多笔大型订单，并加速东京、泰国等 市场开拓，24Q3 国际业务订单合计 IT 容量已达 431MW（24Q2 为 388MW）。 交付与业绩兑现维度，当前公司国际市场在用数据中心 IT 容量为 103MW，预计 18 个月内提升至 400MW（主要系客户积压订单后续交付周期较短、客户上架速 度较快所致），同时公司国际业务营收加速兑现，24Q3 实现 3.63 亿元 （yoy+636.3%，qoq+42.2%），再次印证海外 AI 训推有效带动 IDC 需求景气度。

国内层面，绑定头部玩家+具备核心能力的企业有望加速跑出。24 年以来，受益 于 AI 需求释放，重点 IDC 厂商营收增速出现明显修复。展望后续：1）需求侧维 度来看：当前国内头部互联网厂商订单需求快速释放，24Q3 宝信软件中标某互 联网巨头 IDC 项目、24Q2/Q3 世纪互联基地型 IDC 项目屡获互联网厂商订单、 润泽科技 24H1 IDC 业务新增多家头部互联网客户，与字节继续保持紧密合作关 系，廊坊、平湖等地上架进度持续超预期。2）供给侧维度来看：短期内供给侧 出清仍在继续，但整体 AIDC 供给呈现稀缺状态，在北上广深核心阶段具备大型 AI 基础设施且具备组网与运营能力的厂商有望加速跑出。

5、以太网：400G 以上速率交换机加速渗透，关注设备商进 展与自主可控机遇

全球以太网交换机市场稳定扩容，数据中心交换机占比持续提升。根据 IDC 数 据，23 年全球以太网交换机市场规模达 441.92 亿美元（yoy+20.09%），19-23 年CAGR达11.02%，预计28年增长至551.83亿美元，24-28年CAGR达6.87%。

其 中 23 年 全 球 数 据 中 心 / 非 数 据 中 心 交 换 机 市 场 占 比 分 别 为 41.53%/58.47%，得益于 AI 驱动超大规模数据中心持续扩容，后续数据中 心交换机占比将持续提升，预计 28 年全球数据中心/非数据中心交换机市场 占比分别为 54.41%/45.59%。

AI 带动全球超大规模数据中心持续扩容，高速率交换机占比持续提升。根据 IDC 数据，以金额计算，24Q1 全球以太网交换机市场中 200G/400G 及以上交换机 占比达 13.29%（yoy+6.37pct、qoq+3.87pct）；预计 28 年 200G/400G 及以上 交换机占比将达到 29.90%，高速率交换机占比受益于 AI 热潮迅速提升。 受益于化债政策与新技术应用，园区交换机有望企稳复苏。根据 Dell'Oro 数据， 24Q1 全球园区交换机收入同比降低 23%，主要系供应商去库存所致。考虑到国 内 1）24 年 11 月，全国人大常委会批准增加 6 万亿元地方债务限额置换存量隐 性债务，财政部表示从 24 年起连续五年新增地方政府专项债券 8,000 亿元专门 用于化债；2）WiFi7 接入点出货量不断增加，华为、H3C 等皆推出新款万兆园 区解决方案，有望满足企业园区、教育、工业、医疗等多场景数字化转型需求。受益于国内化债政策与园区新技术应用，后续园区交换机需求有望企稳复苏。

产业链维度来看，交换机产业链上游主要为芯片、电子元器件供应商与交换机代 工商，产业链中游为交换机品牌商（白盒与非白盒），下游为重点应用客户。

6、液冷温控&AI 服务器电源：服务器功耗提升带动需求共 振

芯片功耗提升驱动整机柜功耗持续提升，有望带动液冷散热设备与服务器电源需 求共振。24 年 NVIDIA 推出 GB200 芯片，功耗达 2.7kW（相比之下 H200、GH200 功耗分别为 700W 与 1kW），芯片功耗的大幅提升也驱动着整机柜功耗提升。

根据Vertiv 预测，在假设单机柜36-576个 GPU、单PoD包含8个 GPU Rack与 10 个网络Rack 的情况下，Blackwell 系列机柜平均功耗可达到 40-100kW、 Blackwell Ultra、Rubin 系列机柜单 PoD 平均功耗可达到 100-350kW，28-29 年 Rubin Ultra 系列机柜单 PoD 平均功耗可达 350-500+kW，峰值功耗甚至 可达到 900kW-1MW。

为保障整体机柜的稳定运行，散热设备与服务器电源需要同步升级，带动液 冷散热（50kW 以上，液冷成为必选项）与服务器电源需求共振。

NVL72、昇腾 Atlas 900 集群加速应用液冷，带动液冷渗透率快速提升。1）NVL72 方面：采用 DLC 直接液冷技术管理机架 120kW 功率需求，并采用增强型盲配液 体冷却汇流排设计与浮动盲配托盘连接，全面提升冷却效果。当前鸿海、超微、 广达、Wiwynn 等合作伙伴皆已展示由 GB200 NVL72 驱动的液冷 AI 服务器机架。 随着 NVL72 24Q4 开始全面出货，预计后续液冷渗透率将快速提升。2）昇腾 Atlas 900 集群方面：采用全液冷方案，单机柜支持高达 50kW 散热功耗。

海外层面，预计 25 年 NVIDIA GB200 NVL36、NVL72 配套液冷市场空间可达 32 亿美元，建议关注 Blackwell 基础设施重点合作伙伴。根据 Fubon 数据，预 计 25 年 NVL36、NVL72 出货量分别为 5 万台与 1 万台，NVL36、NVL72 单台 液冷价值量分别为 5 万美元与 7 万美元，测算得 25 年 GB200 NVL36、NVL72 液冷市场空间为 32 亿美元。24 年 10 月，NVIDIA 在其官网公布 Blackwell 系统 开发的相关资讯，并公布 40 余家参与 Blackwell 创新设计与合作建设的数据中 心基础设施合作伙伴。

AI 服务器主要分为保障电路 UPS、机架电源 AC/DC、芯片电源模组 DC/DC 三 级。市电经过AC/DC后将交流电转化为直流电，并降压至48V-50V（一般为48V）； 主板上的 DC/DC 转换器将电压转变为芯片可接受的 12V、5V、3V、1V、0.8V 等（7nm 及更先进制程 CPU/GPU 通常采用 0.8V 或 1V 额定电压供电）。 保障电路-UPS（不间断电源）：内置储能装置（电池组等），在主电源中断 时迅速接管，保护负载设备，核心为逆变器，能将直流电转化为交流电，输 出稳定的电压与频率，为服务器提供高质量电力保障。 机架电源-AC/DC 转换器（Power Shelf）：将市电转换为服务器使用的 48-50V 直流电，内部包含电源供应单元（PSU）与电源管理控制器（PMC）， 1）PSU：为 CPU、GPU、信号模块及其他扩展模块提供电源的单元，其效 率将直接影响能源消耗与散热需求。2）PMC：专门用于电源域控制与电源 管理策略执行，从而有效提升服务器能效。 芯片电源模组-DC/DC 转换器：将 48-50V 直流电进一步降低至芯片可接受 的 12V、5V、3V、1V、0.8V 等，当前 7nm 及更先进制程 CPU/GPU 通常 采用 0.8V 或 1V 额定电压供电。

AI 服务器电源一般需要冗余配置，同时随着服务器总功耗快速提升，电源模块 功率密度同步提升。 冗余配置方面：以 NVIDIA GB200 NVL72 为例，整机柜额定功耗在 120kW，配 置 8 个 Power Shelf（单个 Power Shelf 支持 33kW，可安插 6 个 5.5kW PSU 单 元，支持 5+1 冗余能力），冗余配置主要系 1）电源在 50%-60%负载率时，效率 可达到最高的 97.5%，NVL72 在实际部署时，根据厂商不同会配置 6 组或 8 组 Power Shelf，从而保证实际工作负载在 50%-65%间，最大化 AI 服务器运行效 率。2）出于安全性考虑，单 Power Shelf 出现损坏时不至于宕机，为人工维护 预留时间。

功率密度提升方面：由于 AI 服务器电源一般放置于标准机架中，标准机架空间 一定，而随着芯片功耗持续提升，NVL72 电源配置量（198kW）已较 H100 服 务器电源模组（19.8kW）大幅增长，对应功率密度也快速提升。根据英飞凌数 据，25Q1 公司将上市 8kW PSU，支持最高输出功率达 300kW 以上的 AI 服务 器机柜，功率密度也将由 3 kW PSU 的 32 W/in³提升至 100 W/in³，保证系统效 率的同时缩小系统尺寸。同时，公司也将通过将碳化硅 MOSFET、氮化镓晶体 管与硅 MOSFET 集成的方式，从材料角度提升 PSU 效率。

预计 25 年 NVL36、NVL72 所带来的服务器电源空间达 16.1 亿美元，其中中国 台湾厂商台达与光宝市占率达 80%。根据 Fubon 数据，单台 NVL36、NVL72 服务器电源价值量分别为 2.5 万美元与 3.6 万美元，以此测算得 25 年 NVL36、 NVL72 所带来的服务器电源空间达 16.1 亿美元，其中中国台湾厂商台达与光宝 市占率合计达 80%，剩余厂商市占率约为 20%。

主线 3：卫星互联网

24 年 11 月以来国内外卫星互联网领域事件催化不断。 海外方面：SpaceX 完成“星舰”第六次试验性发射，Apple 与 SpaceX 持 续推进手机直连卫星布局。 国内方面：星网“GW 星座”完成首批组网卫星（10 颗）发射、“千帆星座” 在轨卫星数量已达 54 颗，叠加海南卫星超级工厂封顶、垣信卫星积极推进 卫星业务出海，国内两大重点星座建设明显提速，卫星产业链有望实现突破。

主线 4：低空经济

低空经济作为当前具有广阔前景的战略性新兴产业，是新质生产力的典型代表， 具有产业链条长、技术资金密集度高、服务领域广、带动作用强等特点。伴随着 传统直升机、无人机、eVTOL 等低空航空器技术的进步，低空经济正以其独特 的优势不断拓展着应用边界，为经济和社会的发展注入新动能。

自 2021 年 2 月，低空经济首次写入《国家综合立体交通网规划纲要》以来，低 空经济的顶层设计正逐步从探索走向成熟，政府各部门积极出台有关政策法规， 管理体系不断完善。

2024 年 7 月，二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化 改革、推进中国式现代化的决定》，其中明确“发展通用航空和低空经济”。 这也是中共中央历次全会的决定中，首次写入“低空经济”。

2024 年 3 月 5 日，2024 年《政府工作报告》提出，积极打造生物制造、商 业航天、低空经济等新增长引擎。“低空经济”首次写入政府工作报告，并纳 入新质生产力范畴。

2023 年 12 月，国家空管委组织制定了《国家空域基础分类方法》，对各类 空域划设和管理使用做了明确规定，为 eVTOL 等通用航空划定了合法的低 空空域 G 空域和 W 空域。这一举措不仅为低空经济的发展提供了法规支持， 也为相关产业的发展提供了更加明确的指导方向。

2023 年 12 月，中央经济工作会议提出，打造生物制造、商业航天、低空经 济等若干战略性新兴产业。中央经济工作会议将低空经济确立为国家战略性 新兴产业。

2023 年 6 月，国务院、中央军委公布《无人驾驶航空器飞行管理暂行条例》， 自 2024 年 1 月 1 日起施行。其主要包括共 6 章 63 条。按照分类管理思路， 加强对无人驾驶航空器设计、生产、维修、组装等的适航管理和质量管控，建立产品识别码和所有者实名登记制度，明确使用单位和操控人员资质要求； 严格飞行活动管理，划设无人驾驶航空器飞行管制空域和适飞空域，建立飞 行活动申请制度，明确飞行活动规范；强化监督管理和应急处置，健全一体 化综合监管服务平台，落实应急处置责任，完善应急处置措施。该条例是我 国无人驾驶航空器领域的首部专门行政法规，也标志着我国无人机产业将进 入“有法可依”的规范化发展新阶段。 突破地面路网限制，提升生产要素流通效率。地面道路网规划建设会受到城市道 路网密度、地形地貌、经济影响、噪声污染等因素的制约，地面道路行程也会面 临高速拥堵、中转换乘等因素带来的时间成本增加。低空经济作为交通物流新模 式，具有显著的“直达性”，可灵活突破相应限制束缚，将网格式的地面路网转 化为“点对点”的直接触达，提高城市内部、城市之间的通达性，打破区域间 的市场分割，加速区域间各类生产要素（包括人力、技术、资本，甚至数据等） 的流通和交汇，实现资源的空间优化配置，加强产业在地理空间上的集聚水平， 加速产业梯度转移进程，通过强化经济溢出效应进而加速经济增长。

低空经济不仅可以在“城市空中交通（UAM）”和“最后一公里配送”等城内交 通运输领域产生价值，更是有望通过发挥其城际交通运输优势在粤港澳大湾区、 环渤海经济圈、环太湖经济圈等区域的协调发展中提供助力。 城市内部交通运输：低空飞行器“点对点”直接触达的方式可以简化城市内部交 通路线。由于节约集约利用土地、提高建筑利用率、提升治理水平等原因，城市 空间格局和城市服务管理通常采用“网格式”，在城市内部难以实现“点对点” 直达，低空飞行器具有“快速性”，可避免城市交通拥堵困难。低空飞行器速度较 快，叠加低空空域资源可容纳多种飞行器同时运行的“多重性”特点，可以有效避 免地面交通拥堵问题。

载人：根据《中国主要城市道路网密度与运行状态监测报告》，2022 年道路 运行状态方面，全国 36 个主要城市工作日高峰平均车速为 22.7km/h、周末 高峰平均车速为 24.6km/h。与之相比，低空飞行器时可以不受地面拥堵情 况影响，以较高速度行驶，具有显著优势。

载物：根据商务部、经济日报和饿了么，2022 年全国即时配送服务行业订 单量达 331 亿件，日均处理近 9000 万件，达到全国快递单量的 30%左右； 预计到 2026 年，即时配送服务行业每年的订单规模将接近千亿量级，行业 规模有望达到万亿元。网约配送员需要在城市内部的复杂道路中穿梭，配送 效率低、交通事故率相对偏高等问题成为制约行业发展的因素。无人机参与 “最后一公里”配送成为行业重要发展趋势，并衍生出无人机独立配送、无人机和地面车辆并行配送、无人机和地面车辆协同配送、无人机和地面车辆混 合配送等模式。根据美团，2022 年无人机平均配送时长约为 12 分钟，较传 统配送模式（30 分钟）提效近 150%。根据顺丰，相较传统的运输模式， 无人机配送时长缩短近 70%、运输成本降低近 30%。

城市之间交通运输：低空飞行器“灵活性”克服天然地形障碍，缩短山区、江河、 海湾等地形交通里程。实现直线运行，在强化不同经济区的联动发展中发挥积极 的推动作用，提高地区经济活力。以深圳到珠海为例，2024 年 2 月，峰飞航空“盛 世龙”成功完成深圳（蛇口邮轮母港）至珠海（九洲港码头）的 eVTOL 跨海跨城 航线首次演示飞行，将原本单程 2.5-3 小时的地面车程缩短至 20 分钟的低空航 程。根据央视，该航空器在获取适航证后，预计将于 2026 年开启载人飞行。此 外，低空经济具有加强环渤海经济圈的烟台、大连、天津等城市之间联系的潜力， 加速构建环渤海大湾区；低空经济具有加强环太湖经济圈的苏州、湖州等城市之 间联系的潜力，加强环太湖科技创新圈的建设力度；低空经济具有加强长株潭都 市圈的长沙、湘潭等城市之间联系的潜力。 根据赛迪顾问，2023 年中国低空经济规模达 5,059.5 亿元，同比增速达 33.8%， 乐观预计到 2026 年有望达到 10,644.6 亿元，对应年复合增长率达 28.1%。据 民航局数据显示，截至 2023 年底，我国通航企业达 689 家，在册通用航空器 3173 架，通用机场 451 个，全年作业飞行 135.7 万小时，近三年年均增速达到 12%， 无人机设计单位大概有 2000 家，运营企业接近 20000 家，国内注册无人机 126.7 万架，同比增长 32.2%，飞行 2311 万小时，同比增长 11.8%。无人机为低空经 济的重要组成部分。根据赛迪顾问，预计 2025 年我国民用无人机产业规模将突 破 2000 亿元，工业级无人机将成主力机型，eVTOL（电动垂直起降飞行器）将 成为新起之秀，快速推进商业化。 低空经济产业链包括四大板块，低空基础设施建设是重要支撑。低空经济主要分 为“低空基础设施——低空飞行器制造——低空运营服务——低空飞行保障”四 个板块。其中，低空基础设施包括地面保障基础设施和低空新型基础设施，低空 飞行器制造包括材料及元器件和关键系统及零部件，低空运营服务包括运营场景 和飞行服务，最后是低空飞行保障部分。其中，低空基础设施是低空经济产业快 速发展、辐射相关领域融合发展的重要基点，而且基础设施建设更多受国家及地 方政策推动，本身具备乘数效应，因此低空基础设施板块将优先受益。

产业环节产值拆分：低空经济作为通用航空的重要组成部分，通用航空整体的产 值组成情况能够对低空经济各产业环节形成一定参考性。根据中国民航网发布的《把握规律，促进通用航空产业聚集化发展》，美国整个通用航空产业构成：制 造占 30%，服务占 30%，运营占 40%。2017 年，美国通用航空制造贡献了约 660 亿美元产值。其中整机制造贡献 106 亿美元（与通航燃油消费额相当），占 通航制造的 16%，占通用航空总产值的 5%。 单看产业制造端，动力系统、航电及飞控系统及机体价值量占比较高。价值量可 以按照机体、能源系统、动力系统、飞控系统、航电及机体等拆分。根据《Lilium Analyst Presentation》，其 eVOTL 单机价值量为 250 万美元，单机寿命 8 年， 能源系统、动力系统、航空电子设备和飞控系统、机体以及装配分别为 10%、 40%、20%、25%、5%，其中，电池系统的替换周期相对较短，4 个月左右。

中国移动：构建低空能力体系，“四轮双翼”赋能高效发展。公司目前已建成全 球规模最大的 5G 通信网，目前 5G 基站超 230 万个，5G-A 商用城市超 330 个； 建成 5G+北斗高精度定位网，部署 4400 个地基增强站，实现动态厘米级定位， 有力支撑带动了低空经济发展。此外，公司还将积极联合各方，携手打造打造融 合化低空智联“三张网”——广域可靠的低空通信网、智能精准的低空导航网、 性能优异的低空感知网，为低空经济发展提供有效助力。全球合作伙伴大会主论 坛上，公司重磅发布了“低空经济高质量发展能力体系”，通过终端、网络、平 台及应用四轮驱动，以及 AI 与安全双翼护航，全面赋能低空经济高质量发展。 中国电信：集中优势资源，实现低空通信网络全覆盖。公司 2024 年明确提出目 标——做低空网络运营的主导者、监管平台服务的领先者、场景应用能力的提供 者、低空基础设施的聚合者。公司举办了 “智领云端，逐梦低空”主题的 “中 国电信低空经济合作发展大会”，期间成立了中国电信低空经济产业联盟。公司 进行了广泛的技术布局。例如，在低空超宽智联网方面，致力打造广域网络覆盖、 超大通信带宽、天地一体的低空超宽带智联网；在低空高精度感知网方面，基于 5G-A 毫米波技术，构建高精度、高智能、集约高效的低空感知网。公司构建了 运管服一体化云平台，加速行业应用的落地推广。通过自主研发“星巡低空服务 监管”和“星云低空飞行服务”两大核心平台，实现了对低空飞行器的全域感知、 精确定位和实时监测。 中国联通：持续推进 “端、网、云、应用”低空智能网联体系。公司推出了“行 空”系列、“极光”系列以及卫通专用产品系列等多类型机载终端，能够形成高 效、智能的低空网络。公司打造的“管服一体”云大脑策略，将监管与服务两大 核心功能紧密融合，依托强大的云计算能力，构建了稳定、高效的云平台基础。此外，公司还持续拓展应用场景，以其打造的“多元智能”五大标杆应用赋能低 空千行百业场景创新，计划到 2025 年创建 100 个行业标杆示范项目，通过这些 项目的示范效应和引领作用，进一步推动低空经济的产业化落地和规模化发展。

主线 5：机器人

机器人技术加速演进，国产零件替代效应打开市场空间。特斯拉 Optimus 带动 行业变革，人形机器人迈向量产新时代。华为推出了搭载其自主研发的盘古大模 型的“夸父”人形机器人。机器人下游市场需求旺盛，预期市场规模快速上升。 机器人存在工业机器人、人形机器人、移动机器人等划分，但其产业链上游均由 控制器、伺服电机、控制系统、传感器、软件算法等核心零部件构成。国产机器 人加速崛起，零件进口替代提升，建议关注产业链投资机遇。

2023 年 10 月，工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人 有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生 产生活方式，重塑全球产业发展格局，提出“到 2025 年，人形机器人创新体系 初步建立；到 2027 年，形成安全可靠的产业链供应链体系”的目标。意见指出 需要突破的关键技术包含“大脑”、“小脑”、机械肢、机械体。 “大脑”指的是基于人工智能的大模型，核心技术包括感知-决策-控制一体 化的端到端通用大模型、大规模数据集管理、云边端一体计算架构、多模态 感知与环境建模等； “小脑”控制人形机器人运动，核心技术包括高保真系统建模与仿真、多体 动力学建模与在线行为控制、典型仿生运动行为表征、全身协同运动自主学 习等。 机器肢需要突破刚柔耦合仿生传动机构、高紧凑机器人四肢结构与灵巧手设 计等关键技术，满足人形机器人高动态、高爆发和高精度等运动性能需求。 机器体需要研究人工智能驱动的骨架结构拓扑优化、高强度轻量化新材料、 复杂身体结构增材制造、能源-结构-感知一体化设计以及恶劣环境防护等关 键技术，满足本体高强度和高紧凑结构需求。 指导意见提出三大场景：服务特种领域需求、制造业典型场景和民生及重点行业。 拓展场景应用将通过揭榜挂帅机制展开试点示范，打造赋能供需平台加强供需对 接，建设孵化中心加速成果转换，鼓励重点行业和地区主动探索开放应用场景， 完善应用机制。

1、特斯拉机器人官方发布 22 自由度灵巧手机器人，引发业 界关注

当地时间 11 月 28 日，特斯拉机器人官方账号发布的新动态引发了广泛关注。动 态中展示的特斯拉 Optimus 机器人已经可以稳稳地接住迎面抛来的网球并放下， 手指可相对灵活地弯曲，视频配文“Got a new hand for Black Friday”。据介绍， Optimus 机器人之所以能完成此次精细化的完整手部动作，是因为其装配了具有 22 个自由度的灵巧手，特斯拉 Optimus 工程师 Milan Kovac 称特斯拉很快就会 制造出配备新灵巧手的机器人。 新灵巧手活动性较高，对比前一代灵巧手提升明显。从特斯拉 Optimus 官方发 布的视频来看，视频中的 Optimus 两只手外观区别较为明显，左手大小整体有缩 小，结构更加紧凑。视频中工作人员进行了 2 次抛球，将球抛至 Optimus 的右 侧，而 Optimus 则用左手在空中对网球进行了抓取动作，持有数秒后松开手，网 球从手中坠落至地面，整个过程中伴有身体、左臂协调运动与点头致意等动作。 本次展示动作流畅程度非常高，左手手部的协调性几乎与人类无异，但其右手在 视频中几乎没有动作。特斯拉 Optimus 工程师 Milan Kovac 解释了这一视频背后 的含义，据介绍，目前看到的 Optimus 与上一代产品相比，该新手/前臂拥有双 倍的自由度，其中手上有 22 个自由度，手腕/前臂上有 3 个自由度，同时，该视 频是在实验室里通过遥操作实时完成。 触觉感知是灵巧手技术中的关键一环。特斯拉机器人 22 自由度的触觉手需要广 泛覆盖触觉感知面，如手指和手掌的保护层需具备足够的柔软度和柔顺性，同时 不影响触觉传感的精度。这要求更高的集成难度和精准的控制传递系统，如通过 肌腱实现精细控制，以及扩展触觉传感集成等。 驱控结构的变化与确定是灵巧手技术进步的另一大亮点。灵巧手作为高度灵活、 复杂的末端执行器，在机器人与环境交互中扮演着重要角色。特斯拉灵巧手的持续进化，不仅提升了其集成度和智能化水平，还使其能够模仿人手的各种灵巧抓 持和复杂操作能力。值得注意的是，特斯拉灵巧手采用了一种驱动器外置的三级 传动方案，包括行星齿轮箱、丝杠和腱绳结构，这一方案有效解决了重量与灵活 性的问题，并提升了传动精度和抓取力。 随着手部自由度从 11 个增加到 22 个，特斯拉灵巧手的零部件和模组也发生了 重大变化。例如，单手可能增加 6-17 根滚柱丝杠，驱动结构也可能从空心杯电 机转向普通电机，以实现更快的响应速度和更高的性价比。这些变化使得灵巧手 能够配合多种传感器技术，如压力感知、触力感知和柔性微压力感知等，进一步 提升其操作精度和智能化水平。 低延时的遥操作系统也是特斯拉灵巧手技术的一大创新点。传统的腱绳传动虽然 结构简单、控制灵活，但控制精度和抓取力有限。特斯拉通过引入低延时遥操作 技术，似乎解决了这一问题。有猜测认为，这可能涉及马斯克提到的通过 Neurlaink 植入物控制机器人手臂或腿的解决方案，即利用大脑的神经命令直接 控制机器人，从而实现低延时控制。如果这种脑机接口技术得以广泛应用，那么 特斯拉灵巧手不仅可以在人形机器人领域发挥重要作用，还可以作为假肢应用于 医疗等领域，开启无限的可能性。

2、华为深入布局人形机器人领域，通过技术赋能，先行建 立合作桥梁

华为与 16 家公司签署企业合作备忘录。2024 年 11 月中旬，在“前海·宝安 AI 向未来—人工智能应用创新成果”发布会上，华为（深圳）全球具身智能产业创 新中心宣布正式运营。当前，华为具身智能中心是由华为技术有限公司与深圳市 前海管理局、深圳宝安区人民政府三方携手共建的。参与签约的企业包括兆威机 电、拓斯达、中坚科技等，这些企业已在具身智能相关技术领域进行了战略部署。 在这些企业中，埃夫特与华为在具身智能领域展开了深入合作，乐聚机器人的产 品也搭载了华为的鸿蒙系统。在众多被选中的合作伙伴中，包括了制造业协作机 器人、特种机器人等多种类型的杰出代表。它们在各自的应用场景中展现出卓越 的能力，有助于华为在工业、特殊作业等多个领域扩展其机器人技术的版图。 华为在 AI 芯片、大模型软件、车机协同等技术领域的深厚积累，使其在人形机 器人产业中具备了独特的技术优势。华为在具身智能领域的技术布局涵盖了多项 创新：具身智能大模型、多模态大模型、AI 算力以及柔性自动化装配等技术的进 步，为人形机器人感知和决策提供了重要支撑。华为的人形机器人技术结合了盘 古大模型，在自然语言处理、视觉、听觉等多模态识别方面展现了卓越的能力。 这些技术使得机器人能够感知和理解周围环境，并作出实时反应，从而提升了机 器人在动态环境下执行复杂任务的能力。华为的柔性自动化装配和测试系统也展 现了其领先性。自动化测试技术使得机器人能够在不同环境下完成任务模拟，而 协作制造则帮助机器人提升了高精度和多样化的执行能力。这些技术不仅是机器 人产业的重要突破点，也将使未来的商用化进程更为顺利。

华为在具身智能领域的角色定位与在智能汽车领域相似，主要提供智能化的技术 基础，以支持合作伙伴制造更优质的机器人。根据规划，华为的目标是在 2025 年实现人形机器人的量产，使其从实验室走向公众生活和工业生产等众多领域。 此外，在 2024 年 6 月的华为开发者大会上，华为云推出了专门针对垂直领域的 盘古具身智能大模型。该模型能够驱动机器人完成超过 10 步的复杂任务规划， 并能生成机器人所需的训练视频，从而加速机器人对复杂场景的学习过程。在人形机器人领域，华为仍需与外部合作伙伴携手开发硬件，以构建一个完整的产业 链生态系统。若后续合作顺利，华为在具身智能领域的模式可能趋近于其在智能 汽车领域的“鸿蒙智行”方案，即通过技术赋能，将硬件生产交由该领域经验更 为丰富的零部件供应商。

3、机器人零件进口替代提升，建议关注产业链投资机遇

多款智能机器人亮相工博会，国产机器人加速崛起。9 月 28 日，第 24 届中国国 际工业博览会在上海国家会展中心闭幕。在本届工博会上，一系列代表智能制造 的机器人亮相。工博会机器人展上，500+国内外知名机器人品牌齐聚，300+新 技术、新产品、新应用全球/全国重磅首发，汇聚了机器人“四大家族”：发那科、 ABB、库卡和安川电机。其中 ABB 展示了“OmniCore 运动控制挑战演示单元”， 3 台机器人协同完成任务，发那科则携 M-1000/550 大负载长臂机器人全球首发。 工博会现场还专门设置人形机器人专区，10 家国内领先的人形机器人企业展现 人形机器人在智能制造各环节的应用场景，仙工机器人、埃斯顿机器人、节卡机 器人等传统机器人制造商展示其最新研发的人形机器人新品。大负载机器人也成 为本次工博会机器人展的亮点之一，重载机器人作为高端装备制造领域的重要助 力，在汽车制造、航空航天、重型机械、物流仓储等关键行业的应用日益广泛， 会上多个品牌的国产大负载机器人正与国外实现同台竞技。本届工博会在协作机 器人领域，中国企业占了绝大多数。在 2023-2024 年，中国本土厂商凭借轻中 型负载的机器人快速崛起，大部分外资厂商在华销量均呈下滑态势。从细分产品 数据看，除多关节机器人外，主要是 SCARA、协作机器人、DELTA 的国产化份 额均超过 50%。

主线 6：新技术

1、方向 1-空芯光纤：传输介质的潜在颠覆性创新

为了克服传统光纤在传输过程中的问题，提高光通信的效率和性能，空芯光纤应 用而生。近年来，随着大数据、云计算和物联网等新兴技术的发展，对高速、大 容量、低损耗的光通信系统的需求日益增加。传统的玻芯光纤，玻璃作为光纤纤 芯材质，具有本征极限，包括容量瓶颈及性能极限。而且，由于非线性、衰减、 时延等均存在理论极限，光信号在玻璃材质光纤中传输可能会变形、减弱或者变 慢，这就限制了传输性能（如距离、时延）的进一步提升。为了突破传统光纤的 局限，研究人员进行了更加深入的研究和探索。在研究过程中，纤芯为空气的空 芯光纤（Hollow Core Fiber，HCF）应运而生。 空芯光纤，简称 HCF(Holow-core fiber)，以空气为传输介质，替代传统以“玻 芯“作为传输媒介的光纤。空芯光纤和传统的玻芯光纤一样，由纤芯、包层和涂 覆层三部分组成，不同之处主要在于纤芯和包层。空芯光纤的纤芯是空气，包层 是基于微结构的设计，通常是由一系列微小的空气孔构成。这些空气孔沿光纤的 长度方向排列，形成特定的周期性结构，包层的横截面就类似一个由硅细丝网组 成的蜂巢。 空芯中传输光就需要采用特殊设计的包层结构。传统光纤基于光的全反射原理实 现光在玻芯中传输，空芯光纤的芯是空气，由于空气的折射率小于包层介质的折 射率，不满足全反射的条件，所以要在空芯中传输光就需要采用特殊设计的包层 结构。例如，基于光子带隙效应的空心光子晶体光纤，它的包层由一系列微小的 空气孔构成，具有精确设定的孔径大小、孔间距和周期，纤芯则为空气。当光入 射到纤芯和包层界面上时，会受到包层中周期排列的空气孔的强烈散射。这种多 重散射产生相干，使得满足特定波长和入射角的光波能够回到芯层中继续传播。 采用这种结构，就在纤芯层的折射率小于包层的情况下，实现对光的引导和传播。

空芯光纤结构多样，为了提升性能，研究人员不断优化设计。最初的布拉格包层 空芯光纤发展缓慢，直到 1996 年光子晶体光纤的提出加速了其进展。1999 年， 首根光子带隙型空芯光纤问世后，研究者提出了 Kagome 型光纤。Kagome 光纤 虽结构类似光子带隙光纤，但不支持光子带隙传输，具备多频带传输与更广的光 谱覆盖范围。针对 Kagome 光纤，研究人员提出了反谐振反射光波导（ARROW） 机理，并发现了反谐振空芯光纤。相比其他空芯光纤，反谐振光纤结构简单，纤 芯边界呈负曲率时性能更优，外部管状结构对性能影响小，因此成为研究重点。

目前业界对空芯光纤作为传输介质的潜在颠覆性创新形成共识。微软作为全球领 先的云服务提供商，对空芯光纤的探索和布局走在前列，早在 2022 年 12 月份 就布局收购了空芯光纤解决方案提供商 Lumenisity，并在 2024 年 11 月宣布计 划 24 个月内部署 15000 公里空芯光纤。中国电信也在积极推进现网试点试验， 2024 年 11 月，在第一期 10km 试点成功的基础上，采购 95 皮长公里空芯光纤 进行第二期试点，助力空芯光纤产业的成熟。国外头部厂商以 OFS、Lumenisity （2022 年被微软收购）等为代表，国内头部厂商以长飞光纤、中天科技、亨通 光电等为代表，都在积极布局空芯光纤技术，加速空芯光纤技术的商业化进程。

基于现网试点部署经验，以及面临的挑战，未来可以从四方面入手推动空芯光纤 产业成熟。第一，加大力度推动基于空芯光纤的多场景验证与试商用，进一步发 掘空芯光纤的应用价值，持续推进空芯光纤技术与制备工艺的发展和成熟。第二， 研究部署运维技术。空芯光纤对熔接环境、接头盒的要求以及运维的技术都不相 同，同时现有 OTDR 也存在一些问题，需要推动解决部署运维设备存在的问题， 并形成一套部署运维技术规范。第三，面向不同应用场景，研究光纤与系统关键 器件性能需求，并推动相关产业发展。第四，推动标准化进程。目前光纤有很多 结构，标准化十分关键，有助于产业链收敛，加速空芯光纤商用进程。

2、方向 2-AI 终端：算力向边缘迁移，AI 终端系行业所趋

边缘计算初现燎原之势，加速云计算升级革命。随着互联网、企业 IT 和智能手 机的广泛普及，云计算在当前迎来了大规模商业化应用的浪潮，但也面临高时延 和数据传输压力的限制。边缘计算作为一种新兴互补技术，强调了本地化和低时 延性，提供了更快的响应速度，同时其本地化特性减少了对公共云服务的依赖， 降低了数据在网络传输过程中的风险，并增强了数据的隐私和安全性。根据德勤 预测，中国边缘计算市场规模将从 2021 年的 427.9 亿元增长到 2025 年的 1987.7 亿元，CAGR 47%。

边缘计算靠近数据源处理局部数据，实现低成本、低时延、高安全性。边缘计算 是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力 的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时 业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。相比于传统云 计算，边缘计算不需要将所有数据上传至云端，而是允许在网络边缘就地处理大 量临时数据。其低成本、低时延、高安全性与隐私保护能更有效地处理本地实时 短周期的数据，适合本地业务的实时处理与执行，提供了更快的实时洞察力。

云、边 AI 相辅相成共助人工智能产业发展。ChatGPT 的出现引爆生成式 AI 市 场。IDC 预测，全球生成式 AI 计算市场规模将从 2022 年的 8.2 亿美元增长到 2026 年的 109.9 亿美元，在整体 AI 计算市场的占比将从 4.2%增长到 31.7%。目前，我们使用的软件主流是云 AI 将大量数据发送到数据中心，利用数据 中心的 CPU 和 GPU 进行高速学习，将 AI 安装在云端。由于云端处理数据 依赖于互联网，存在延时较高、通信成本较高和数据安全性较低的问题，因 此数据向更靠近数据源的本地数据中心或边缘设备转移已成一种趋势，这导 致了边缘 AI 的崛起。 值得注意的是，云 AI 与边缘 AI 并不是替换关系，两者将相辅相成。在此背 景下，高通提出混合 AI 的概念——在云端和边缘终端之间分配并协调 AI 工 作负载，带来成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化优势。

模型压缩与算力升级，助推大模型走向边缘。随着人工智能技术的快速发展，大 型模型的应用所需参数、计算量不断增大，这促使着这些模型逐渐向边缘端渗透。 为实现这一转变需要算法和硬件的协同创新，通过模型压缩降低复杂度，同时提 升边缘计算性能，以支持模型部署。算法和硬件的优化升级，将加速大模型在边 缘端的应用，推动 AI 向万物互联时代发展。 一方面，物联网提供海量客观数据，大模型拥有了新鲜养料。AIGC 是算力、算 法、数据三位一体的成果，其中包括大量的数据学习和训练。物联网涵盖海量数 据，能在一定程度上解决 AIGC 模型训练所需的数据来源。另一方面，AIGC 实 现边缘计算对智能模组整合至终端提出新需求。随着计算需求的不断转移至终端， 终端配置 AI 模组以集成边缘计算能力成为行业所趋。相关企业积极顺应时代变 革，扩展物联网新成长曲线。 边缘计算对物联网传输及智能模组整合至终端提出新要求。一方面，边缘计算离 不开靠近用户的高速、稳定的数据传输，算力边缘的迁移持续拉动物联网需求； 此外，随着计算需求的不断转移至终端，终端配置 AI 模组以集成边缘计算能力 成为行业所趋。相关企业积极顺应时代变革，扩展物联网新成长曲线。

AI+耳机，全方位提升耳机性能，促进行业发展增速。AI 硬件终端的产品之一是 AI智能耳机。依据智研瞻数据显示，2019年中国耳机行业市场规模985.32亿元， 2023 年中国耳机行业市场规模 1740.74 亿元。预测 2024-2030 年中国耳机行业 市场规模平稳上升。AI 智能耳机行业是指利用人工智能技术，开发和生产具备智 能交互功能的无线耳机的领域。AI 智能耳机不仅能够提供高质量的音频体验，还 集成了语音识别、自然语言处理、机器学习等先进技术，以实现语音助手唤醒、 智能命令执行、实时翻译、健康监测等多种智能化功能。AI 智能耳机通常采用真 无线立体声（TWS）设计，通过蓝牙技术与移动设备连接，提供无缝的使用体验。 此外，这些耳机还具备触控操作、主动降噪、环境声音模式等功能，以满足用户 在不同场景下的需求。随着技术的不断进步和市场需求的增加，AI 智能耳机行业 正迅速发展。AI 智能耳机发展提速，消费者使用意愿高涨。随着技术的成熟，AI 智能耳机产 品将有望顺利吸引并转移中国庞大的耳机用户。针对 2024 年“双十一”展开的 调研显示，39.9%的受访者表示希望尝试新的 AI 耳机，并体验 AI 语音识别、实 时翻译、总结等功能。这意味着该比例不仅反映了消费者对新技术的浓厚兴趣， 同时揭示了市场对 AI 智能耳机的巨大潜力。大模型已呈现向终端应用发展的趋 势，AI 智能耳机作为终端应用落地的重要载体，其战略地位空前提升。AI 智能 耳机能够高效运行大模型，实现实时语音识别、环境感知和个性化推荐等功能。 AI 智能耳机凭借其便携性和智能化特性，成为满足特定需求的理想选择。 2024 年字节跳动豆包发布首款 AI 智能体耳机 Ola Friend，深度结合豆包 APP 提供多维功能。该耳机采用开放式设计，单耳 6.6 克同类最轻，耳机接入豆包大 模型，并与豆包 APP 深度结合。用户戴上耳机后，无需打开手机，便能通过语 音唤起豆包进行对话，能够在信息查询、旅游出行、英语学习及情感交流等场景 为用户提供帮助。该模型可以高精度识别中英文、口音，甚至能通过上下文，“聪 明”地识别各类信息。豆包相关负责人表示，这款耳机是豆包在 AI 场景的一个 探索和尝试，豆包的各种能力也会在后续持续迭代，为用户在生活中各个场景提 供帮助。

AI+玩具，强化玩具陪伴等价值，开启行业新的发展点。相比于传统玩具，AI 玩 具在大模型的加持下，语音交互、开发智能体互动、增加视觉功能等方向迭代发 展，给儿童带来更加拟人化的情感陪伴。据市场研究机构 Research and Markets 的报告数据显示，全球 AI玩具市场预计将从 2022 年的约 87 亿美元，增长到 2030 年的 351.1 亿美元，年复合增长率超过 16%。AI 玩具有望打开新赛道，不仅吸 引了特斯拉、字节跳动等巨头发力。有多款玩具搭载了豆包大模型，如字节跳动 推出的“显眼包”，内嵌了 FoloToy 的大模型 AI 机芯 Magicbox（魔匣）；初创公 司跃然创新推出的玩具 BubblePal，也搭载了豆包大模型。 字节 AI 玩偶“显眼包”凭借独特的外形和 AI 能力出圈。字节跳动在送出的中秋 礼品中包含了一个蓝白配色形似小山的毛绒玩具——AI 毛绒玩具“显眼包”。显 眼包是一款基于大模型开发的情感陪伴玩偶，集合了火山引擎的多项人工智能技 术，如豆包大模型、扣子专业版、语音识别、语音合成等。显眼包情感交流表现 出色，不仅能理解并积极回应复杂的问题，还会用鼓励的方式进行互动，内置中 英文双语两个角色。之所以能够提供语音互动，是因为它内嵌了 FoloToy 的大模 型 AI 机芯 Magicbox（魔匣），Magicbox 可以搭载并呈现豆包大模型和扣子专业 版的能力。

编辑：火腿肠