AI载体时代已经到来，产业趋势下，蓝海即将爆发

摘要：随着AI技术的逐步成熟，AI技术目前已经开始导入到硬件端，帮助下游硬件端实现产业升级，我们相信随着AI技术的逐渐导入升级下游硬件端，势必将彻底改变传统硬件行业，从而带动新一轮需求周期。比如机器人行业，AI耳机，AI手机，AI智能音箱，AI眼睛，AI陪伴（玩具）

随着AI技术的逐步成熟，AI技术目前已经开始导入到硬件端，帮助下游硬件端实现产业升级，我们相信随着AI技术的逐渐导入升级下游硬件端，势必将彻底改变传统硬件行业，从而带动新一轮需求周期。比如机器人行业，AI耳机，AI手机，AI智能音箱，AI眼睛，AI陪伴（玩具）等等。我们这里可以将这些硬件端看做是AI技术的载体，AI技术的导入后，促使了这些原本的传统硬件行业活了起来，AI+科技硬件的完美结合，打开了新的消费体验感受，让生活更智能，方便，简洁，让企业更加高效，效益更进一步提高。

AI载体（AIoT时代）产业化加速

2024年10月10日，字节跳动豆包发布了首款AI智能体耳机 Ola Friend。该款耳机接入了豆包大模型，并与豆包App深度结合。用户戴上耳机后，无须打开手机，便能通过语音唤起豆包进行对话。

11月12日，百度发布小度AI眼镜，称该产品为“全球首款搭载中文大模型的原生AI眼镜”，具备第一视角拍摄、边走边问、识物百科、视听翻译、智能备忘等功能。百度集团副总裁、小度科技CEO李莹表示，小度AI眼镜将于2025年上半年正式上市。

2024年8月29日，雷鸟创新与博士眼镜宣布成立合资公司。双方将基于雷鸟创新在AI+AR眼镜领域的工程技术能力，以及博士眼镜在专业视光、设计、渠道等方面的优势，共同开展新一代 AI 眼镜的研发设计、销售、营销与服务等工作，首款产品将于今年年底发布。

2024年，苹果手机宣布加入AI，与chagpt合作，向用户提供Apple Intelligence功能，功能围绕语言、图像和动作三个方面。Apple Intelligence能融合用户个人语境，并与苹果新一代产品全面整合。苹果一直作为消费电子行业的先锋，苹果手机导入AI后，国内其他手机厂商，也陆续在自家的智能手机产品中导入AI功能。

那么在AI技术导入到这么多终端硬件的过程中，蕴含着怎样的机会？首先整个产业链都会受益，上游AI大模型企业，中游零部件企业，下游硬件厂商。与早先的消费电子创新，如 TWS 耳机对比，AI 终端是系统级产品，需适配诸多应用+AI 大模型+多元化交互方式，产品形态的升级演进有个渐进迭代的过程。但优点在于，一旦用户体验成熟，带来便利解决刚需，用户的付费意愿更强。AI 终端的定价=硬件成本+AI 体验，有更高附加值，可以打开品牌厂商的利润天花板。限于文章篇幅，这里无法详尽。但是在整个AI载体产业趋势中，有一个环节是始终在加强的，那就是主控芯片-Soc芯片环节，无论是目前云端大模型接入，还是未来端侧大模型趋势下，soc芯片功能都是要强化的，同时未来一旦消费端，出现现象级AI载体产品，将有望带动行业快速放量。

芯片系统（System-on-ChIP，SoC）是一种集成电路，将一个系统所需的所有组件压缩到一块硅片上。SoC可以分为高性能应用处理器、通用应用处理器、人工智能视觉处理器、智能语音处理器、车载处理器、流媒体处理器等。

上述处理器一般内置中央处理器（CPU），根据使用场景的需要增加图形处理器（GPU）、图像信号处理器（ISP）、神经网络处理器（NPU）及多媒体视频编解码器等处理内核。芯片内部设置高速总线负责各个处理器和外部接口的数据传输。配备闪存接口、动态存储器接口、显示接口、网络接口以及各种高速、低速外部设备接口。

SoC意味着在单个芯片上实现以前需要多个芯片才能实现的系统功能，克服了多芯片板级集成出现的设计复杂、可靠性差、性能低等问题，并且在减小尺寸、降低成本、降低功耗、易于开发等方面也有突出优势。SoC对研发设计、制造工艺以及软硬件协同开发技术的要求较高，主要体现在芯片验证和测试难度的提高，以及IP复用、混合电路设计的困难加大。

图：soc芯片

数据来源：九方金融研究所

图：soc产业趋势

数据来源：九方金融研究所

目前消费端的 AI 终端硬件一般不是算力终端，一般接入云端大模型，仅需满足部分定向的端侧需求，例如提升基础功能、长续航、低功耗等。在 AI （眼睛，耳机，音箱，手环）领域， 2023 年全球品牌 TWS 耳机年销量约 3 亿对；2023 年手表/手环年销量预计达 1.86 亿只；2023 年中国戴眼镜人群接近 7 亿。在广阔的潜在市场需求下，若 AI 设备的价格可下沉至千元甚至百元级别，配备稳定的 AI 体验，则有望打造新的现象级产品。

以AI眼睛为例，当下，AI 眼镜等设备仍属于轻量级产品，硬件结构较为简单，其中 SoC 成为影响功能体验和成本的关键因素。当下可穿戴 SOC 的核心能力具备共性：1）低功耗。解决高重量+低续航的核心痛点；2）具备连接能力。蓝牙+WiFi 集成是趋势，部分需求蜂窝能力；3）芯片处理能力。根据音频、图像、视频等应用场景需求渐次升级，但尚不需要运行端侧模型，但是soc芯片处理能力需要加强，端侧的数据需要上传到云端运算，在传输回来，端侧的硬件端（麦克风，摄像头，声学等）也需要升级。如果是对企业端，to B的产品，也有可能会需要在端侧部署AI大模型进行数据运算，以增加使用体验感，这就更需要soc芯片的能力。

国产SoC可依靠国内成熟的硬件供应链生态，凭借优秀的性能+低成本方案，一旦有一款现象级AI眼睛出现，从而带动AI眼睛的消费市场，长期来看，零部件供应链终将受益于销量的快速增长。具体细拆其成本，以雷朋&Meta合作眼镜为例，其 164 美金 BOM 成本中：主板（soc 等）占比约为54%，结构件等占比超过 10%，传感器占比约为 8%。可见soc芯片占比价值量较大。Soc芯片产业链企业将受益。

图：meta眼睛价格成本构成

智能音箱为例，智能音箱拥有语言交互、智能家居控制等功能，是音箱升级的产物，是家庭消费者通过语音进行通讯、交互的工具，比如点播歌曲、上网购物，或是了解天气预报。在智能家居系统中，智能音箱也可以对智能家居设备进行控制，比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。语音交互是智能音箱核心的功能和卖点，传统智能音箱产品难以实现类似人与人之间的“对话式”交流，难以应付复杂的对话场景。但是AI技术导入后，过去的智能音箱痛点问题迎刃而解。

无论是对更加复杂语言的推理和分析，还是优秀的对话连贯性和流畅性，或是所能提供的更加个性化的服务，均有希望延展到智能音箱上。给用户提供更加全面、更加智能、更加个性化的服务，AI技术有望拉动智能音箱迎来新一轮的飞跃。

虽然目前智能音箱是云端介入AI大模型，但是智能音箱市场的快速增长，需要主控芯片的创新迭代。目前市场上主流的智能音箱主控芯片主要来自：苹果、全志、晶晨、创锐讯、百度、博通、君正、英特尔、炬芯、杰理、澜至、联发科、美满、瑞芯微等。既有自研芯片的苹果、百度等终端品牌商，也有全志科技等专业从事音频装备SoC主控芯片的芯片设计厂商。

AI新浪潮未来将提升海量IoT设备（物联网设备）的边缘侧（终端侧）算力需求。AIoT时代（人工智能物联网）拥有海量IoT终端。AI技术将渗透到云、边、端和应用的各个层面，与IoT设备进行深度融合。在训练方面，AI模型的训练需要海量数据支持，SoC中的NPU提取视觉和语音的特征数据，这也需要提升摄像头，麦克风，声学等硬件设备，为云端AI提供大数据支撑。在推理层面，各类带有NPU的边缘侧芯片SoC将提供丰富的AI算力，经过压缩的轻量级AI模型可以在音箱、摄像头等边缘侧部署。整个AI载体产业链都将收益;我们认为产业链，可以重点研究品牌：漫步者、国光电器等；代工：歌尔股份、天键股份；SOC：恒玄科技、瑞芯微、晶晨股份、乐鑫科技；光学：水晶光电、蓝特光学、宇瞳光学；声学：敏芯股份、共达电声；配镜：博士眼镜，明月镜片。等相关公司。

图：中国智能音箱竞争格局