2025年瑞芯微研究报告：AIoT SoC平台化布局，端侧AI弄潮儿

一、国产 SoC 先行者，布局 AIoT 市场茁壮成长

1.1 潜心研发二十余载，多年沉淀厚积薄发

公司成立于 2001 年，起初在音频领域起家，随后逐步切入视频图像处理领域并逐步沉 淀布局多元化应用。多年来，公司在 AIoT 领域持续深耕，构建起涵盖各种算力与应用场 景的 AIoT SoC 系列芯片平台，并深度布局视觉、音频、视频等 AI 算法，支持主流模型 架构，满足小模型在边缘侧与端侧的部署需求，为各类 AIoT 硬件产品注入动力。 回顾公司发展历程： 2001-2005 年，大音频时代：公司在复读机盛行之时与步步高教育电子合作并开发出 全球首个搭载 10 位 ADC 原声复读技术”+ 变速不变调”技术的 RK80x 系列产品。 公司凭借此举一跃成为复读机芯片行业领先企业，市占率一度领先。 2006-2008 年，大视频时代：公司进一步从复读机切入快速发展的 MP3 市场，随后敏 锐地察觉到只能听歌的 MP3 产品有着更大的发展空间，因此在设计时预留了播放视频功 能的规划，并以此为基础开创性地推出了针对 MP3/4 的 RK2606 芯片，实现了 MP3/4 的 视频播放功能，随后迅速在国内市场占据领先地位。 2009-2013 年，智能化时代来临：平板电脑崭露头角，公司携手法国爱可视公司，成 功推出全球首款安卓平板电脑，迅速抓住了消费电子的发展黄金期，引领行业发展潮流。 2014-2016 年，战略转型期：随着市场需求的不断变化，公司进入战略转型期。为适应 时代发展，公司在产品结构与应用领域积极突破，芯片产品开始涉足智能商显、智能家 居、智能盒子、无人机、汽车电子等多元化智能应用市场。 2019 年-至今，全面拥抱 AIoT：进一步拓展产品类型，从单纯的芯片延伸至相关组件， 涵盖开源平台硬件、人工智能计算棒等。同时，公司持续加大对 ISP、视频编解码、神经 网络处理等基础技术在算法、IP 上的研发投入。2020 年，公司成功上市，同时随着中国 AIoT 市场进入快速增长期，公司经过多年布局，正式迎来 新硬件的十年”。

多年深耕开发沉淀，产品线应用广阔。公司产品可被分为智能应用处理器芯片、数模混 合芯片以及其他芯片，其中智能应用处理器又可被分为应用于 AI 领域的 RK3588、 RK3576 等产品的 AI 应用处理器以及价格相对适中的 RK3399、RK3288 等产品的传统应 用处理器。截至目前，公司 AI 应用处理器芯片矩阵已基本形成，可为公司客户提供从 0.5 TOPs-6 TOPs 不同算力的通用芯片，满足不同领域、层次的客户需求。目前如公司 AI 应 用处理芯片已应用于 ARM PC、平板、高端摄像头、NVR、8K 和大屏设备、汽车智能座 舱、云服务设备及边缘计算、AR/VR 等多个 AIoT 终端市场。

持续研发迭代多种核心 IP，建立多领域技术领先优势。公司坚持 IP 芯片化”发展策 略，基于 大音频、大视频、大感知、大软件”的核心技术方向，持续更新迭代 NPU、 ISP、高清视频编解码、视频输出处理、视频后处理等核心 IP。公司在 2018 年推出了首 款 NPU 后进一步对其迭代升级，对神经网络模型的支持和计算单元的利用效率不断提 升，公司产品以此形成独特的技术优势。公司基于多款核心 IP，根据客户需求，赋能多 场景边缘侧、端侧的 AIoT 产品应用，目前已有多个方案已顺利应用于国内外一线品牌。 打造 雁形方阵 ”产品矩阵。公司采取 头雁”带动 两翼”向前发展的全系列芯片产 品布局，以具备性能强、通用性高、IP 集成丰富等特点的旗舰产品作为 头雁 ”，带领 公司芯片平台在 AIoT 各领域持续突破，随后再以不同性能、算力水平的 IoT 平台和 AIoT 算力平台排列组成 两翼”，覆盖下游不同领域、不同层次的算力需求，为客户提供多 样化的产品解决方案。 目前公司旗舰产品为 RK3588 系列，其采用 8nm 制程，CPU 采用四核 Cortex - A76+四 核 Cortex - A55，GPU 配备 ARM Mali-G610 MC4，NPU 算力达 6 TOPs。RK3588 在应用 场景上更加注重人工智能和机器学习方面的应用，支持多种深度学习框架以及人脸识别、 语音识别、图像识别等多种人工智能算法。除 RK3588 外，公司的 RK35 系列根据性能 及定位的不同还有性价比突出，适合预算有限但需要 AI 算力的 RK3576 系列，应用于工 业及边缘网关领域的 RK3568 系列，以及应用于对功耗更加敏感的场景的 RK3566 系列 等多款产品，产品矩阵丰富。

1.2 股权结构相对集中，管理层产业经验丰富

董事长励民系公司实际控制人，合计持股超 42%。截止 2025 年一季报，公司实际控制 人为励民，持股比例共 42.27%，第二大股东黄旭持股 14.9%。机构投资者方面，银河基 金、香港中央结算有限公司以及国家集成电路产业投资基金等投资者分别持有 2.15%、 1.62%以及 1.48%的公司股份。整体来看，前十大股东合计持有公司 68.38%的股权，股 权结构相对集中。

公司高管行业经验丰富、管理层具备复合背景。董事长、总经理励民为公司创始人之一， 自 2001 年 11 月创立公司之后任职至今，经验丰富；公司副总经理兼财务总监王海闽曾 在福海集团、厦门五和投资建设集团等多家集团公司担任财务总监；公司非独立董事刘 越毕业于北京大学，深耕与半导体行业数年，同时兼任半导体行业协会理事长。整体来 看，公司形成了技术研发、财务管理、资本运作协同发展的复合型高管矩阵，引领公司 实现更好发展。

1.3 全年营收创历史新高，盈利能力加速提升

公司业绩快速增长，营收创历史新高。公司在 21 年期间，中国 5G 网络的渗透带动了 AIoT 市场在当年的快速发展，叠加芯片供给失衡等因素，实现营收 27.2 亿元，归母净 利润 6 亿元。但由于 22-23 年期间消费电子等下游终端市场需求疲软以及公司旗舰产品 RK3588 系列刚进入发展初期，业绩在此期间短暂承压。而在 24 年，由于终端市场在 AI 应用的不断发展下景气度逐渐复苏，促进公司下游 AIoT 多个产品的需求呈现群体性增 长，公司 24 年实现营收 31.4 亿元，同比增长 47%，营收规模创历史新高；归母净利润 6 亿元，同比增长 341%，利润水平快速回升。公司业绩在 2025Q1 进一步维持增长态 势，实现营收 8.9 亿元，同比增长 63%；实现归母净利润 2.1 亿元，同比增长 210%。 我们认为随着公司新品及旗舰产品的进一步放量，未来业绩将进一步增长。

智能应用处理器芯片为公司主要营收来源。分产品营收来看，公司主要为以通用处理器、 机器视觉等芯片组成的智能应用处理器芯片、以电源管理及快充协议为代表的数模混合 芯片，以及以各类接口为代表的其他芯片所组成。数模混合与其他芯片主要起到与主力 产品灵活搭配，为下游客户提供完整的硬件设计方案为目的，因此营收规模相对较小。 根据公司 2024 年报，公司智能应用处理器芯片营收规模为 27.7 亿元，占整体营收的 88.4%，为公司主要营收来源；数模混合芯片营收规模为 2.86 亿元，占整体营收的 9.1%； 其他芯片营收规模为 0.58 亿元，占整体营收的 1.8%。

盈利能力迅速回升，期间费用率保持稳定。盈利能力方面，公司正式走出了 22-23 年终 端需求疲软所导致的毛利率下滑趋势，2024 全年实现毛利率 38%，同比提升 3.3 pcts； 净利率也随着营收规模快速增长带来的规模效应以及毛利率的改善迅速回升，2024 年全 年实现净利率 19%，同比提升 12.6 pcts；季度营收方面，公司 25Q1 实现毛利率 41%， 同比提升 6.3 pcts，环比提升 1 pct；净利率 24%，同比提升 11.2 pcts，环比下降 1.2 pcts。期间费用方面，各项费用率在历年均稳定保持在相同区间，体现了公司优秀的精 细化管理能力。预计随着公司各项新品在未来的不断放量带来的营收规模的增厚，公司 盈利能力还将拥有进一步的提升空间。

研发费用持续增长，不断完善 AIoT 芯片平台化布局。公司为巩固自身产品技术创新与 性能方面的领先优势，在 21 年选择进一步加大研发，研发费用相较于 20 年同比提升 49%，此后研发支出并未出现太大变化。公司研发费用率在通常保持在 20%的高位水平， 公司 24 年研发费用为 5.6 亿元，同比提升 5.2%，但由于营收规模的快速扩张，研发费 用率从 23 年的 25%下降至 18%；公司 25 年 Q1 研发费用 1.2 亿元，在营收同比大幅增 长的背景下研发费用率进一步下降至 14%。公司目前拥有研发人员 729 人，研发人员占 公司总人数的 77%，反映了公司对研发的重视程度及决心。公司作为国内 AIoT SoC 领 先者，保持新品研发、不断完善自身 AIoT 系列产品平台布局，为后续公司业绩增长提供 良好基础。

二、物联网：广阔市场带来海量需求，AI 革新孵化新兴场景

2.1 AIoT 重塑物联网生态，智能化注入增长新动力

IoT 市场规模庞大，中国物联网发展空间广阔。物联网（IoT）是指由互连的计算设备、 机器、物体和人组成的网络，能够通过网络与其他设备和系统共享数据。根据 Statista 的 预测，2025 年全球物联网市场可达 1.06 万亿美元，2025-2029 年间将以 10.2%的年复 合增长率高速增长，至 2029 年市场规模将达到 1.56 万亿美元。中国物联网持续、快速 发展，国内三大运营商蜂窝物联网终端用户规模持续扩大，物联网上升前景广阔。根据 中商产业研究院数据，2022 年全国物联网市场规模约为 3.1 万亿元，同比增长 16%， 2023 年市场规模约为 3.5 万亿元，同比增长 13%。

AIoT 提供高效解决方案，赋能物联网市场新增长。 AIoT”即 AI+IoT”，是人工智 能技术与物联网在实际应用中的落地融合。有了内置 AI，IoT 设备可以局部分析出大量 数据，实行实时决策，减少延迟和云连接的需要。物联网采集底层数据，人工智能进行 技术处理、分析数据并实现相应功能，两项技术相互促进。根据 Global Market Insights 数据，2023 年全球 AIoT 市场价值 108 亿美元，预计 2024 至 2032 年 CAGR 增长 25%。 软件部分在 2023 年占总市场的 65%以上，预计到 2032 年将超过 450 亿美元。多元化 AIoT 连接技术正以低功耗、高覆盖、强融合的特点，加速渗透到各个领域，其中生成式 AI 和边缘智能成为关注焦点，不仅提升了效率，更为传统产业注入了创新活力。 随着 AIGC 技术的推出与发展，各行各业数字化与智能化渗透率将迎来显著提升。以 ChatGPT 为例，当与智能家居集成时，该模型可以理解语音命令并自动响应。目前，市 场上大多数智能终端产品仍处在智能化的初级阶段，在人机交互时仅能够对问题作出简 单应答，而以 ChatGPT 为代表的 AIGC 模型应用能够提升对用户意图的理解，对用户的 反馈更加准确丰富，并能够根据用户的偏好和行为习惯进行智能推荐和优化，以提供个 性化的服务和体验。随着近年各行各业对 AI 相关功能的不断尝试，多个提升消费者使用 体验的新兴场景正在出现，如汽车智能座舱中的 AI 人机交互，智能家居中的视觉物体检 测，以及赋能各类机器人拓宽其使用场景等，当今社会正逐渐向万物智联的智能化时代 演进，AIoT 市场潜力十足。

2.2 汽车电子：智能座舱大/多屏化趋势明确，解决方案百花齐放

智能座舱大屏化、多屏化趋势明确。智能座舱是指在智能化、万物互联化大背景下的新 型车内应用场景，通过整合驾驶信息和车载应用，利用车载系统的强大信息数据处理能 力，为驾乘者提供贴心、高效且具科技感的体验，其通过集成多种先进技术，重新定义 了人与车的关系。目前智能座舱多屏、大屏趋势相对明确： 1）多屏化：根据盖世汽车研究院，副驾屏与后排液晶屏等车载显示产品渗透率逐步提升， 分别从 2023 年 1-8 月的 3.4%、1.6%提升至 2024 年 1-8 月的 5.9%与 2.2%，增速显 著。具体来看，多屏交互趋势在中大型车型中更加明确，根据佐思汽研，2024 年中大型 轿车占安装后排娱乐屏的新车销量的48%，中型SUV与MPV车型分别占17%以及13%， 三种车型共占安装后排娱乐屏的新车销量的 78%。 2）大屏化：根据盖世汽车研究院，2024 年 1-8 月，15 英寸以上中控大屏市场份额从 8% 快速攀升至 17%；10-15 英寸中控屏则以 68%的占比继续保持主导地位；7-10 英寸屏 的市场份额则被挤压至 15%。在屏幕布局方面，78%的车型仍采用传统双屏设计，而新 兴的贯穿式一体屏布局已获得 11%的市场认可。 具体来看新车型，仰望 U7 选择采用 23.6 英寸液晶仪表+12.8 英寸 OLED 曲面中控屏 +23.6 英寸 OLED 副驾驶屏的多屏显示组合方案；比亚迪夏搭载 15.6 英寸后排娱乐屏， 可与中控、副驾屏一同实现三屏联动，车载显示正成为智能座舱配置中的主战场之一。

多屏配置进一步提高对智能座舱 SoC 的性能要求。在汽车电子架构向域集中式演进的 大背景下，智能座舱系统的算力需求正经历指数级增长。传统多芯片分立架构面临的成 本压力、通信延迟及跨屏协同等多种挑战推动着行业向集中异构计算范式转型，对 SoC 可实现一芯多屏性能的需求也在加速增长。一芯多屏是指通过一颗高性能 SoC 来驱动多 个显示屏，实现信息共享、协作交互和高效资源管理的技术，其拥有提升空间利用率、 降低成本以及优化用户体验等多个优势。同时，随着智能化的不断跟进与发展，智能座 舱对主控芯片需要实现的功能也在进一步的提升： 1）HMI“（人机交互）：通过触摸屏、语音识别和手势控制等方式，乘客可以与座舱系统 进行交互，以自然而直观的交互方式使乘客可以轻松地控制座椅、调整温度、切换娱乐 内容等。 2）感知与识别技术：利用传感器和摄像头等设备，对乘客和环境进行感知与识别。如通 过人脸识别技术，座舱系统对乘客身份进行识别，并自动调整座椅、音乐和温度等设置， 或通过环境感知，座舱系统可以实时监测车内外的温度、湿度、光线等因素，从而提供 最适宜的乘坐环境。 3）通信连接技术：根据屏幕位置和功能选合适接口。如在仪表屏可选择使用低功耗、高 速率的 MIPI 接口；中控屏和副驾娱乐屏用支持高分辨率、高刷新率图像传输的 DisplayPort 接口；多屏及与其他系统网络通信采用以太网接口，为一芯多屏提供稳定、 高效的数据传输通道。

故此，智能座舱芯片需要拥有 1）足够的算力；2）强大的视频编解码能力；3）多种丰 富的高速数据通讯接口及功能接口以保证智能座舱可以流畅的实现多元化形式的交互与 分析功能。 公司助力国产主机厂实现高集成一芯多屏智能座舱方案。RK3588M 是 RK3588 系列中针 对车载所设计的产品，其内置高性能 NPU 与端侧大模型技术的系统集成，并实现三大突 破性技术创新： 1）多模态交互系统支持语音、视觉、触控深度融合，可精准识别驾乘意图； 2）场景感知引擎通过环境语义理解，实现个性化服务主动推送； 3）异构计算架构支持 QNX 与 Android 双系统无缝切换，资源调度效率大幅提升。

公司深度合作伙伴东胜物联使用单颗 RK3588M 实现了同时驱动车内 5 块屏幕的功能， 包括中控、电子后视镜、头枕屏等显示部位。此外，RK3588M 最高还可支持多达 16 路 1080P 摄像头输入，同时应用 360 度环视算法，可借助屏幕将传感器收集到的车外环境 数据反馈给驾驶者，使其能够快速了解周边环境并在危险发生前及时提醒。公司车规级 RK3588M 于 23 年初面世以来，已落地应用于众多头部车厂，量产车型超 10 余款，超 20 款定点车型项目在同步开发中，预计 25 年累计出货量将快速突破百万套。

公司拥有智能汽车全系解决方案，深度赋能智能座舱全场景生态。除公司 RK3588M 外， 公司在智能座舱、AI 声学以及 AI 视觉领域也在进一步布局，其中： 智能座舱：除 RK3588 系列外，公司 RK3568M、RK3358M 等产品在仪表盘、多媒体中 控等智能座舱舱领域也拥有一席之地，产品正逐步导入更多车型。 AI 声学：音频领域推出了基于 RK2118M、RK3308M 两款数字音频处理器产品以及 RK751M 高性能 ClassD 数字音频功放为代表的多款声学产品，可为汽车提供多个声学系 统解决方案。目前，公司已与上汽集团多个子品牌在量产与定点车型达成深度合作，为 上汽集团及其生态伙伴提供“ 功率+智能化”的一站式 AI 数字声学系统解决方案，以自 主创新的 AI 计算架构、算法与生态赋能主机厂构建差异化竞争力，携手合作伙伴共同推 动中国智能网联汽车产业向高端化及智能化发展。 AI 视觉：公司 RV1103/1106、RV1109 以及 RV1126K 均可应用于车载机器视觉领域， 其中 RV1126K 支持 8 路 1080P 视频录制，产品内置 2T 独立 NPU，可支持 ADAS、DMS、 BSD 等系统，与同类未搭载 NPU 的产品相比，AI 运算更加高效。目前公司机器视觉产 品在行车记录仪、MDVR、AVM、流媒体后视镜等领域均已实现量产。 至此，公司已在汽车电子方面全面覆盖智能座舱、AI 视觉以及 AI 声学等多个领域，我 们认为公司将充分受益于汽车近年的智能化趋势，随着更多车型选择公司的各式解决方 案，公司汽车电子营收将保持增长态势逐年提升。

2.3 智能家居：AI 驱动产品全方位升级，数字化/智能化加速渗透

中国智能家居市场有望在 2025 年突破万亿规模。随着近年 AI 技术应用在物联网领域 的不断渗透，智能家居设备功能日趋完善，带动产业规模维持增长态势，根据中商情报 网数据，2024 中国智能家居市场规模达到 7848 亿元，预计 2025 年国内智能家居市场 规模有望进一步增至 8500 亿元左右，市场空间广阔。

智能安防在智能家居中拥有较高份额。根据 IDC 数据，以摄像头、门锁以及门铃为首的 家庭监控和安全产品预计将进一步维持在智能家居中的较高市场份额，从2024年的27.4% 的市场份额上升至 2028 年的 27.8%；以智能电视为代表的视频娱乐产品以及智能音箱 的市场份额预计将在 2028 年出现下降，分别从 2024 年的 30.2%、9.8%的市场份额下 降至 2028 年的 26%及 8.6%；其他类智能家居产品市场份额则将从 30.4%上升至 35.3%。 从出货量来看，预计全球智能家居年出货量将在 AI 应用场景与功能的进一步扩张下从 2024 年的 892 万台缓慢上升至 2028 年的 1108 万台，CAGR+5.6%。整体来看智能家居 出货量依然呈上升趋势，但产品形式将进一步多元化。

智能视觉、语音交互为 AI 的主要应用形式。根据艾瑞咨询，现阶段的 AI 技术主要以智 能视觉模组、智能语音模组的形式应用于智能家居的各类产品中。因此，在主要应用场 景为智能视觉、语音交互功能的智能扫地机、智能摄像机、智能门锁、智能音箱等产品 呈现出较高的 AI 渗透率，并均有望在 2025 年突破 60%的 AI 技术渗透率。而相较于其 他品类，以冰空洗为代表的智能白电随市场规模庞大，但用户对其的使用需求与视觉与 语音为主的智能表现并不完全匹配，因此 AI 技术渗透情况较低。整体来看，2022 年智 能家居的 AI 技术的行业整体渗透约为 25%，预计伴随用户需求以及技术成熟度的进一 步提升，2025 年智能家居的 AI 技术整体渗透将提升至接近 50%。

公司拥有智能门锁全系解决方案，助力产品打造更多智能应用场景。以云鹿为例，其自 研的 NovaDoor 智能系统搭载了公司 AI 安防芯片 RV1126，其凭借大算力，高智能，全 面革新了传统防盗门的功能，可实现系列 AI 功能包括人脸/活体识别、数据分析、语音 互动、门前监控、信息安全等功能。云鹿智能门 P50 系列在搭载双摄后还可进一步实现 AI 自动识别快递与宠物等功能。 此外，公司除高性能的 RV1126/RV1109 产品方案外，公司还针对智能门锁领域推出了 新一代方案 RV1106 及 RV1103，搭配结构光门锁模组 RMSL311 及 312 后可满足终端伙 伴的多样产品设计需求，支持真 3D 立体成像，提供金融支付级安全保障。公司产品作 为核心驱动芯片，在智能门锁领域提供芯片+算法+平台软件的一站式解决方案，持续赋 能智能门锁领域的终端伙伴，加速产业布局及打造多形态、更便捷的产品，为用户提供 兼具安全性、可靠性、智能化的体验。

聚焦于公司产品在其他领域的应用情况，除智能安防以外，公司产品正逐步渗透至智能 白电等市场广阔但智能化渗透率较低的领域，其中如智能语音芯片 RK3308 已应用于空 调、电视盒等智能家电产品之中，可实现高精度声音采集及分析，为用户带来语音交互 体验；瑞迅科技基于公司 RK3568 平台推出的智能洗碗机解决方案则可实现使用 AI 技术 分析餐具类型，智能选择洗碗模式等多种功能；搭载了公司 AIoT 芯片的海信大屏智能冰 箱 780 则可实现 AI 智控储鲜系统，监测冰箱内食材情况，智能匹配保鲜条件。我们认 为，随着 AI 功能成熟不断催生出更多新兴应用场景，公司产品作为 AIoT 领域中的重要 玩家之一，将在未来的物联网智能化趋势中充分受益，公司业绩将伴随 AIoT 市场规模的 扩大进一步成长。

2.4 机器人：AI 赋能机器人自主决策，应用场景持续拓宽

2025 年中国机器人产量快速增长。根据国家统计局数据，2025 年 1-2 月，机器人产量 159 万套，同比增长 48%，其中工业机器人产量为 9 万套，同比增长 20%，服务机器人 产量为 149 万套，同比增长 50%。机器人产量在 2025 年的快速增长主要系多个新兴场 景在人工智能以及物联网等技术的不断进步下涌现，如情感陪伴机器人、桌面机器人等 服务机器人正快速进入消费者的视野，进一步刺激了对服务机器人的需求，推动其产量 持续增长。

场景复杂度与自主性是机器人应用场景的主要指标。根据智能机器人技术产业发展白皮 书，智能机器人可根据自主性水平和场景复杂度来划分应用场景，并分别可以划分出 4 个象限，分别为： 1）在结构化环境下的低自主性机器人应用：任务单一且确定性强，具有任务重复单一、 强度大、负载大，但对性能、稳定性、精确度需求高的等特点。主要应用场景为工业领 域的码垛、测温、涂胶、搬运等机器人。 2）在非结构化环境下的低自主性机器人应用：随着部署场景从结构化环境逐渐变为非 结构化环境，非结构环境的高复杂度使低自主性的机器人难以独自完成，需求逐渐从稳 定完成单一任务演变成多机或人机进行协同发展，如在清洁机器人中，扫地机器人与擦 窗机器人、空气净化器、洗地机等设备形成生态协同并以此加速构建覆盖家庭全场景的 清洁解决方案成为了市场趋势。 3）在结构化环境下的高自主性机器人应用：专业性较强，强调智能机器人自主学习优化 的能力。这类机器人的应用场景具有任务遵循相似模式、根据场景智能决策、自主学习 最优策略的共性特点，主要为割草、质量检测以及焊接等机器人。 4）在结构化环境下的高自主性机器人应用：在复杂场景下的高自主性机器人有着高互 动性与高感知能力的需求，这类机器人的应用场景具有个性化任务、感情陪伴、环境复 杂等特点，如教学、手术、安防等机器人。

自学习自优化是行业主要的发展趋势。除结构化环境下的低自主性机器人以外，其他象 限中的机器人均需要利用智能进行任务和环境学习，引导着各类机器人向自学习、自优 化的方向发展，如以情感陪伴为主要应用场景的玩具机器人便在 AI 技术的不断发展下逐 渐从被动等待指令转变为主动感知，通过集成多模态感知系统，可捕捉面部表情、分析 声音语调，洞察孩子的情绪状态；本身任务相对单一但场景复杂度高的扫地清洁机器人 也通过 AI 大模型与 3D 视觉感知能力的深度融合，实现更高效的复杂环境适应能力和智 能清洁决策系统构建。 2024 年全球扫地机器人出货超 2000 万台，智能化迭代趋势加速。根据 IDC 数据显示， 全球智能扫地机器人市场在 2024 年共出货 2060 万台，同比增长 11.2%，销售额达 93 亿美元，同比增长近 20%，产品高端化升级趋势进一步深化。其中 2024Q4 全球扫地机 器人共出货近 592 万台，同比增长 7.8%。伴随着头部厂商在 2025 年陆续推出搭载 AI 导航、机械臂等技术的旗舰新品，行业市场进一步加速向智能化、一体化方向演进。

2024 年中国本土厂商占据市场绝大部分份额，石头科技出货量首度超过 iRobot。根据 IDC 数据，全球智能扫地机器人出货量排名前五的厂商分别为石头科技（16.0%）、iRobot （13.7%）、科沃斯（13.5%）、小米（9.7%）以及追觅（8.0%），在此之中，仅 iRobot 为海外厂商，其余均为中国本土厂商。其中石头科技全球销售量额双第一，出货量上首 度超过 iRobot 拔得头筹，在欧洲及韩国等地市场优势更为明显，机械臂新品推动行业加 速向具身机器人升级；科沃斯进一步蝉联中国市场榜首，2024 年在 T30 等新品的帮助 下进一步完善其中端产品矩阵，但在高端市场受到来自石头、云鲸、云觅等厂商的挤压。

推出芯片级解决方案，助力突破传统行业瓶颈。公司产品在机器人行业深耕多年，早在 2018 年，公司便向业界推出了四款“ AI 人工智能扫地机器人”芯片级解决方案，分别为 针对 VSLAM 技术的 RV1108 以及 RK3326、针对 SLAM 技术的 RK3308 以及 AI+图像识 别+VSLAM 的 RK3399。采用第四代导航技术的 RK3399 在 CPU/GPU 芯片上，基于视觉 识别技术和 AI 算法，可突破原有 VSLAM 技术对光线条件依赖的局限，不仅可应用于弱 光等光线复杂室内场景，还可以实现视觉测距和避障，规划最佳清扫路径。在人机交互 方面，公司产品支持远场语音控制，并支持双目视觉算法，助力第四代 AI 人工智能扫地 机器人定位导航的标准定义及升级。

产品全方位赋能机器人，机器人下游矩阵不断拓宽。公司目前产品涵盖各类工业机器人、 服务机器人、仓储物流机器人、陪护机器人、娱乐机器人、清洁相关如除草/铲雪机器人、 四足机器人等，机器人下游广泛。其中如桌面 AI 机器人等陪伴型玩具在 AI 大模型的带动下的产业前景被看好，势头正猛，多家公司加速布局相关产品。公司多款产品如RK3576 与 RK3566 已被应用于桌面机器人之中，搭载了 RK3576 的桌面机器人产品可支持大小 屏同显或异显，实现视频通话，远程看护、远场近场语音交互等多种 AI 智能化功能； ScenSmart智造平台则开发了基于RK3566的桌面机器人项目，其支持大语言模型接入， 以其高性能、高兼容性和高扩展性，为用户带来全新的智能体验。 RK3588 助力宇树开启具身智能时代新篇章。近年来，AI 与机器人技术的结合正以前所 未有的速度重塑全球产业格局，AI 不仅让机器人“ 看得更清”、 动得更准”，更赋予 它们“ 思考”的能力。随着具身智能的不断发展，AI 芯片在机器人中的地位也愈发重要。 根据充电头网，宇树机器人的 Go2 机器狗产品便选择了公司的旗舰产品 3588 系列中的 3588S 作为其主控芯片，助力宇树 Go2 实现了深度学习与自我优化等多个 AI 功能。我 们认为公司产品被 Go2 这类行业标杆产品搭载后，对公司在机器人领域的知名度与竞 争力有着较大的正面宣传作用，彰显公司产品在机器人领域的强大竞争力，为公司产品 在即将到来的具身智能时代夯实基础。

三、边缘计算：深度融合人工智能，引领千行万业数智化创新

3.1 AI 模型催生边缘计算需求，端侧 AI 时代来临

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能 力的开放平台，其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。根据网宿科技观察，边缘计算 产品与服务主要分为两大类： 1）公共共享型：公共互联网提供共享型的边缘云服务和边缘云安全服务，在边缘云服务 方面，边缘计算在实时音视频交互、CDN、云游戏、AR/VR 等公共互联网领域，已经有 了成熟和广泛的应用，如字节跳动、声网、网易、三七互娱等企业选择采用边缘云搭建 面向全球用户的 RTC 服务，在全球范围内实现极致的用户体验； 2）私有网络专用型解决方案：物联网边缘智能解决方案方面，工业制造、交通运输、畜 牧养殖、智慧城市、智慧园区等场景在政策与技术发展的双重驱动下，都基于边缘计算技术实现了广泛创新与应用。例如在工业制造领域中，安全生产监测、设备健康预测、 工业生产质检等多方面的边缘智能方案已较为普遍。 由于不同物联网场景存在差异，边缘智能解决方案往往以定制化的方式在具体场景中落 地，存在技术复杂、实现门槛高、成本高昂等问题，导致边缘智能解决方案难以规模化 推广实施。随着边缘计算技术向产业端不断渗透，各行业落地场景越来越多，物联网产 业生态将逐步完善，随之而来的边缘计算在物联网领域的应用将迎来规模化普及。

全球边缘计算市场规模将在 2029 年达到 1106 亿美元。根据 MarketsandMarkets 报 告，全球边缘计算的市场规模将从 2024 年的 600 亿美元增长至 2029 年的 1106 亿美 元，预计期间 CAGR 将达到 13%。近年边缘计算的快速扩张主要由物联网使用场景的不 断成熟，进一步推动边缘计算应用扩展与技术进步，为边缘计算开辟了广阔的商业机遇。

IoT 产业引领边缘计算市场增长，中国将成为最大物联网市场。IoT 设备在近年连接到 互联网的数量逐年飞速增长，据 IoT Analytics 2024 的物联网市场报告，截至 2023 年 底，全球物联网连接设备数量达 166 亿台，同比增长 15%。IoT 应用的多样与复杂性使 传统的集中式云计算模式难以满足这些多样化需求，间接推动了边缘计算的发展。边缘 计算通过在靠近数据源头的地方进行数据处理，可提高数据处理的效率和响应速度，凭 借分布式架构和本地化处理能力，能够灵活应对各种复杂场景。

AI 催生边缘计算需求，边缘计算逐步重构生产力边界。根据 OFweek，在 AI 向实际场 景落地的过程中，边缘算力的重要性将加速凸显。未来的 AI 运算将呈现出 训练与迭代 在云端、推理与内容生产呈梯度分布”的格局变化，即 云计算 ”、 雾计算 ”及 边 缘计算”，边缘算力将在未来成为 AI 算力中的重要组成部分。 边缘计算的优势首先体现在带宽，由于生成式 AI 主要为文本、音频、图像、视频、代码、 多模态等内容的生成，这些大量生成的内容会产生大量的带宽需求，相应的带宽成本也 将逐步提升。通过利用边缘计算，企业可以在边缘设备网络上分配计算负载，从而优化 资源利用率并有效扩展。这种方法最大限度地减少了集中式云基础设施的压力并优化了 带宽使用，从而节省了成本并提高了性能。 同时，这也使生成式 AI 模型可以直接在边缘设备或本地服务器上运行，最大限度地减少 将敏感数据传输到集中式云服务器的需要。通过使数据更接近其来源，使用者可以显着 降低与数据泄露、未经授权的访问和合规性问题相关的风险。故此，随着企业逐步摸索 并开展 AI 相关应用，边缘计算和 AI 的融合拥有改变全球行业的能力，通过利用本地化 处理、实时洞察和优化的资源利用，充分释放 AI 的全部潜力。

边缘端是云端与终端设备之间的重要节点。从整体的架构来看，边缘计算的架构由终端 节点、边缘计算节点、网络节点以及云计算节点所构成，以此达到使数据、应用程序和 计算能力远离集中式云计算中心，尽可能的将数据处理环节靠近终端节点处的目的，各 节点的主要功能与职责分别为：终端节点：由各种物联网设备（如传感器、RFID 标签、摄像头、智能手机等）组成， 主要完成收集原始数据并上报的功能。在终端层中，只需提供各种物联网设备的感 知能力，而不需要计算能力； 边缘计算节点：边缘计算节点通过边缘网关合理部署和调配网络边缘侧节点的计算 和存储能力，实现基础服务响应； 网络节点：负责将边缘计算节点处理后的有用数据上传至云计算节点进行分析处理； 云计算节点：将边缘计算节点上报的无法处理的数据、分析任务和综合全局信息的 处理任务在云计算节点完成。除此之外，云计算节点还可以根据网络资源分布动态 调整边缘计算层的部署策略和算法。

3.2 边缘计算网关加速渗透，公司产品优势显著

边缘计算网关/盒子，物联网世界中现实与数字世界的桥梁。边缘网关作为连接物联网设 备与云端之间的桥梁，专为在本地直接运行机器学习算法及应用而设计。而 AI 边缘网关 与常规的边缘计算网关或者工控的区别在于其拥有专用的 AI 芯片，使其同时拥有 AI 处 理和边缘计算等功能，能够直接在设备端运行 AI 算法，如机器视觉、语音识别等，从而 实现实时数据分析和决策，以此有效降低对云端服务器处理数据的依赖，主要适用于对 实时性要求高、数据量大、网络带宽受限的场景。 边缘计算网关可满足各类诉求。通常的智能网关主要配置在网络层的协议上，用来将接 收到的数据按照指定的目的地址传送到另一个设备，因此网络层的转换是其主要的功能 以及重点，而边缘计算网关相对于传统网关，重心逐渐向计算偏移，可实现更多的功能。 总体来看，边缘计算网关可根据客户的不同要求实现以下功能： 联接：实现海量终端设备接入物联网络，主要通过边缘计算网关支持的各种物联接 口连接各种传感器和终端，实现终端设备接入。云管理：通过物联网平台，应用云计算技术，实现边缘物联设备的统一云化管理， 同时北向支持与其他行业应用系统灵活对接 。 行业应用：与不同合作伙伴的行业应用系统开放对接，构建广泛的行业适应性，可 开发更多契合行业场景，如对访问服务器频次高同时需要高实时性的游戏行业以及 需要再网络连接不稳定或不可靠的场景下能够独立于云端运行的工业场所，如海上 石油钻井平台等。

工业率先成为边缘计算应用场景。根据 MarketsandMarkets，目前在边缘网关市场中， 工业自动化领域的应用最为广泛，主要用于设备监控、预测性维护、生产线优化等方面， 占据约 40%的市场份额；边缘网关在智能交通、智能安防、智慧能源等智慧城市项目中 率先普及并发挥着重要作用，智慧城市行业在边缘网关市场中占约 25%的市场份额；医 疗健康、农业与环境检测以及其他行业（零售、智能家居等）分别占据 15%、10%以及 10%的市场份额。根据 IDC 数据，目前现场级边缘算力设备主要应用于图像处理类的相 关应用，其中机器视觉类、视频安防监控类和设备控制监控类场景占据了合计 72%的比 重，为主要的应用场景。 AI 催生更多新兴场景，边缘算力设备市场规模有望进一步提升。根据 IDC 数据，2023 年中国现场级边缘算力设备/泛工控机市场规模达 83 亿元。现场及边缘算力设备指各类 台式工控机、工业主板、工业平板与 HMI、边缘计算盒等产品。从市场格局来看，目前 工控机市场依然被深耕工控行业的研华、研祥、西门子、凌华等厂商占据大量份额。IDC 认为，在边缘计算所带来的市场机遇下，行业格局有望重新洗牌，例如一批中小型工控 机厂商在某些细分领域取得突破业绩增长迅速，尽管目前市场份额还不高，但展现出较 强的增长态势，未来随着边缘计算下游更多场景需求拉动，市场格局或将进一步变化， 现场级边缘算力设备市场规模也有望进一步增长。

边缘计算网关作为智能化转型的关键环节，国产化进程势不可挡。随着物联网技术的快 速发展，各种智能设备和传感器的广泛应用，物联网安全问题也日益凸显。通过物联网 监控设备与系统国产化，保障物联网安全已成为行业发展趋势，众多厂商为此进一步推 动边缘计算网关核心部件的国产化进程，如康耐德称其国产化边缘计算网关关键元器件 如芯片、内存、MCU 等，已全面采用国产知名品牌产品，其中 CPU 供应商为全志科技以 及瑞芯微旗下产品；英康仕则推出了 100%国产化的基于公司 RK3588 产品的 RK3588 边缘计算工控机，为智能零售、工业控制等场景提供高性价比解决方案。

RV1126 助力英码科技实现高性价比轻量级边缘计算方案。英码科技是一家专注国产边 缘计算盒子多年，面向全场景需求，产品涵盖 2T~38T 不等的多层次算力边缘计算盒子， 可满足碎片化场景对不同层次算力硬件的需求。英码科技在 22 年推出的 IVP06A 产品便 是基于 RV1126 平台设计的一款轻量级边缘计算终端设备，具有高性能、低功耗、轻量 化部署和更节省成本等特点，内置的独立 NPU 可提供 2 TOPS 算力，适用于中小规模场 景的边缘计算应用。

公司多款产品应用于边缘计算领域，赋能千行百业打造 AI 本地部署解决方案。公司在 边缘计算领域的多年沉淀下，已与多家商业合作伙伴开发众多边缘计算相关产品，同时 与联想等国际知名厂商全面展开战略合作。联想早在 2020 年的瑞芯微第五届开发者大 会中便推出了基于公司产品打造的云终端计算机TCA-ER70、边缘计算一体机ECP-PR700、 边缘计算网关 ECG-AR51P 和 ECG-AR70E 等一系列边缘计算产品，涵盖公司 RK3399、 RK3568 及 RK3588 等多款产品。 智微工业则基于 RK3588 芯片打造了全系列硬件产品，凭借 RK3588 自身强大的 AI 算力 和低功耗特性，成为各类边缘设备的理想选择。智微工业 RK3588 产品线进一步结合了 Deepseek 模型的本地化部署，为教育、工业、医疗、智能交通和安防等领域提供创新的 解决方案，推动边缘智能技术的广泛应用。 我们认为，随着物联网自身的设备连接的数量的进一步增长以及 AI 所额外带来的计算与 带宽需求，对边缘计算设备的数量及性能的迭代需求也将相对应地逐步提升，公司旗舰 产品 RK3588 强大的竞争力将进一步带动公司 两翼 ”产品扩大边缘计算市场份额，出 货量也将在 头雁 ”RK3588 的带领下，随 AIoT 市场规模的不断扩大快速增长。

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