2026年可转债研究报告：艾为转债新券投资价值分析报告

艾为转债发行要素与条款深度解析

艾为电子本次发行的艾为转债，在条款设计上整体中规中矩，下修、赎回、回售三大附 加条款上，均采用了市场上高度标准化的组合。兼具较高债底安全与中枢略偏高的股性定价 预期，对于希望在电子方向获取高性价比弹性的机构投资者而言，是一只值得关注的新券。 一方面，转债规模 19.0132 亿元，规模中等，正股市值 154.3 亿元（截至 2026 年 3 月 30 日），转债对正股稀释率相对温和，正股市净率为 3.70，综合来看，下修空间充足。主体与 债项评级同为 AA+，到期赎回价 108 元。债底保护又相对稳健。 另一方面，同行业可比转债溢价率在 25%-60%不等，体现出对电子行业成长性的较强 预期。该券对愿意承担一定估值溢价的成长型资金具备吸引力。

募投项目概况

艾为转债对应的四大募投项目——全球研发中心建设项目、端侧 AI 及配套芯片研发及 产业化项目、车载芯片研发及产业化项目、运动控制芯片研发及产业化项目，整体投向与公 司“数模混合+电源管理+信号链”技术平台，以及“消费电子—端侧 AI—汽车/工业”多元 化应用战略高度协同。 其中，本次募集资金拟投资的“全球研发中心建设项目”，将重点建设专业化研发实验 室，其中包括可靠性实验室与通用实验室（触觉反馈实验室、光学防抖实验室、音频静音室、 调音室和射频屏蔽室），用以支撑公司高性能数模混合信号芯片、电源管理芯片、信号链芯 片三大核心产品线，满足公司未来新兴产品的研发需求，为人工智能、物联网、汽车、工业 等应用领域的芯片研发提供技术支撑能力。项目建设完成后，公司基础设施将得到优化，研 发技术水平将得到进一步增强。

本次募集资金拟投资的“端侧 AI 及配套芯片研发及产业化项目”将依托于公司现有的 技术积累和客户基础，推进端侧 AI 及配套芯片的研发和量产。本项目不仅将对已有电源管 理和信号链芯片产品进行迭代升级，进一步降低产品功耗，提升产品性能。同时，公司将基 于在数模混合芯片领域的经验和技术积累，进行 MCU+NPU 双核异构高算力、DSP+NPU 集 成存算一体多核等端侧 AI 芯片的开发。通过本项目的实施，公司产品矩阵更加丰富和完善， 并能够更好契合端侧 AI 场景对低功耗、低延迟的要求，为端侧 AI 设备的高效稳定运行提 供核心支撑。 本次募集资金拟投资的“车载芯片研发及产业化项目”将依托于公司现有的技术积累和 客户基础，围绕车载音频芯片、车载电源管理和驱动芯片、车载信号链芯片及车载音频算法 展开研发，并实现产业化落地。本项目建设完成后，公司将精准把握汽车智能化带来的市场 机遇，形成丰富的汽车芯片产品矩阵，助力国产替代进程的加速。 本次募集资金拟投资的“运动控制芯片研发及产业化项目”将依托公司现有的技术积累 和客户基础，推进运动控制芯片的研发和量产。通过本项目的实施，公司运动控制芯片产品 在高精度位置控制、高精度防抖、超低功耗、强抗干扰等方面取得显著提升。此外，本项目 的实施将推动运动控制技术在工业自动化设备、机器人、无人机等产品上的融合应用，更好 地契合工业自动化、机器人、无人机等领域对精度控制、稳定性、智能化、低功耗等一系列 高性能要求，为下游应用产品的高效稳定运行提供核心支撑。 截至 2025 年 9 月 30 日，公司可自由支配资金 16.81 亿元，叠加未来四年经营性现金流 净额 7.31 亿元，在扣除最低现金保有量、募投总投资、其他大额支出及债务偿还后，整体资 金缺口约 25.35 亿元，体现出公司依靠自有资金+经营现金流完成未来扩张存在一定压力， 中长期发展存在客观资金约束。在此基础上，募投资金大规模投入研发平台与新应用方向， 既可以保障核心战略项目顺利推进，又未过度透支负债与股本空间，整体更偏“顺周期扩张 +攻入高门槛领域”，具备良好的阶段匹配度。 从时间维度看，四大募投项目的建设周期分别均为四年，因而对业绩的贡献不会在转债 发行后立刻兑现，而是呈现“2025-2026 年为研发与产能建设期、2027 年起进入订单兑现与 收入确认期、2028 年后项目成熟并全面贡献业绩”的阶梯式爬坡。该节奏契合公司募投项目 整体建设规划，也符合行业研发验证、产能释放的常规周期。对于艾为转债投资者而言，短 期可依托充足下修空间构筑安全垫，中长期需静待 2027 年后募投项目落地释放业绩与估值 共振价值。

同类转债对比

公司所处行业为电子行业，估值方面可参考比较转债有瑞可转债和天准转债，溢价率在 30-55%不等。

公司所处行业基本情况

公司主要从事集成电路芯片研发和销售，根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017）， 公司所处行业为“C 制造业—C39 计算机、通信和其他电子设备制造业”。

行业监管体制及近年监管政策的变化

行业监管体制

公司所处行业的主管部门为工信部，自律组织为半导体协会。 工信部主要负责提出新型工业化发展战略和政策，协调解决新型工业化进程中的重大问 题，拟订并组织实施工业、通信业、信息化的发展规划；制定并组织实施工业、通信业的行 业规划、计划和产业政策，提出优化产业布局、结构的政策建议，起草相关法律法规草案， 制定规章，拟订行业技术规范和标准并组织实施，指导行业质量管理工作等。 半导体协会主要负责提供决策支撑服务，贯彻落实政府有关的政策、法规，承接政府购 买服务，经政府有关部门批准或根据政府主管部门授权，承担半导体行业咨询研究课题或开 展服务，深入研究半导体行业全局性、战略性、前瞻性重大问题，跟踪行业发展面临的热点、 难点问题，向政府有关部门提出促进本行业发展的政策建议；根据授权开展行业数据统计分 析工作，采集会员单位经济运行数据并进行统计分析，调查、研究、预测本行业产业与市场 发展状况，及时定期向会员单位和政府主管部门提供行业情况调查、市场趋势、经济运行预 测等信息，为企业制定发展战略等提供参考，并做好政策导向、信息导向和市场导向工作； 广泛开展行业交流活动、开展国际交流与合作；促进行业质量与标准化工作；组织开展半导 体行业技术、业务、管理、法规等培训工作等。

近年监管政策变化

集成电路行业是国民经济支柱性行业之一，是支撑经济社会发展和保证国家安全的战略 性、基础性和先导性产业，影响着社会信息化进程，因此受到国家的高度重视。我国政府将 集成电路产业定位为战略性产业之一，并先后出台了一系列针对集成电路行业的法律法规和 政策，以规范行业秩序，支持行业发展。

行业近年在科技创新方面的发展情况和未来发展趋势

国际供应链安全风险上升，本土企业在技术突破与生态构建上双重发力，芯片国产替 代需求上升

在人工智能、物联网、智能汽车、工业互联等关键领域，芯片的应用场景不断拓展，市 场需求持续攀升。然而，我国目前的数模混合信号、模拟等芯片产品主要依赖进口，产业整 体的自给率较低。这不仅增加了供应链的脆弱性，也限制了我国科技产业的自主可控发展。 面对复杂的国际环境和日益增长的国内市场需求，加快芯片国产化进程是当务之急。 国产芯片在成本控制、本地化服务等方面具有显著优势，能够较好地满足国内产业的多 样化需求。同时，随着国内芯片技术的不断突破和产业生态的逐步完善，市场对国产芯片的 接受度也在逐步提升，国产芯片正迎来前所未有的发展机遇，正处于高端芯片的研发攻关及 中低端市场的快速替代期。 综上，构建自主可控的芯片产业生态体系是大势所趋，这不仅是保障国家信息安全的战 略需要，更是实现我国科技产业高质量发展的必由之路。

端侧 AI 技术的深度应用和普及，对芯片综合性能提出了更严苛的要求，端侧 AI 配 套芯片在端侧 AI 设备中起着关键作用

随着端侧 AI 应用的不断拓展，如智能穿戴（AI 眼镜等）、AI 手机、AI PC 等新型智能 终端设备的大量涌现，对芯片的性能提出了更高要求。首先是算力提升需求，端侧 AI 实现 诸如图像识别、语音识别等复杂的 AI 任务，需要强大的算力支持，感存算一体架构的数模 混合芯片，凭借更高的计算效率、低功耗和低成本的特点成为行业的主流选择；其次是精度 要求，端侧 AI 应用场景对数据的精度要求非常高，需要芯片能够更精准地采集和转换数据， 从而保证 AI 处理结果的准确性；此外，低功耗与高响应速度也是端侧 AI 的重要考量。一方 面，端侧 AI 设备依靠电池供电，续航能力是重要的考量因素，这要求芯片具有低功耗特性。 另一方面，端侧 AI 涉及交互场景，需芯片高效进行信号处理与传输，以降低延迟。 端侧 AI 的发展为芯片带来了新的机遇和挑战，在市场需求以及技术发展等多方面因素 的推动下，芯片正朝着高性能、低功耗、高精度、高响应速度等方向不断发展，以更好地支 持端侧 AI 应用的落地和发展。 端侧 AI 芯片作为智能运算的核心载体，其技术实现高度依赖于配套芯片体系的协同支 撑。接口芯片、无线连接芯片、电源管理芯片及信号链芯片等配套组件，共同构建了从物理 感知到数字处理的完整链路，形成端侧 AI 设备运行的关键技术底座。

具体而言，端侧 AI 配套芯片通过“传感器采集-信号链预处理-接口传输-电源管理支撑 和无线连接协同”的链路形成有机整体，为端侧低功耗 AI 运算提供更优化的物理层解决方 案，共同支撑着端侧 AI 的运行与落地。例如，智能穿戴设备中，传感器采集数据后，经信 号链芯片滤波放大后由 ADC 转为数字信号，再通过接口芯片传输至主控 NPU 进行 AI 识 别，电源管理芯片确保各组件低功耗运行，无线连接芯片则将数据同步至云端。这种底层技 术的协同，正是端侧 AI 实现本地化智能的核心基础。 整体来看，端侧 AI 芯片与配套芯片在设计需求上呈现高度耦合性，均需在能效比、实 时性等指标上实现协同优化，这种技术关联性推动了产业链的垂直整合。行业内专注于端侧 AI 配套芯片研发的企业正通过拓展产品矩阵的方式，加速布局端侧 AI 芯片领域，以构建完 整的端侧智能解决方案。 未来，随着端侧 AI 及配套芯片技术持续演进，其应用场景将进一步扩展。从消费电子 到工业领域，从医疗健康到汽车场景，端侧 AI 及配套芯片将推动智能算力向物理世界各节 点渗透。