涉及的行业与公司 * **行业**：消费电子行业、智能手机行业、AR眼镜行业、半导体行业（AI芯片、存储芯片、GPU）、AI算力产业[1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18] * **公司/品牌**： * **手机厂商**：苹果、华为、小米、OPPO[3] * **AI大模型/应用**：字节跳动（豆包手机助手）[2][3] * **AR眼镜厂商**：Meta、小米[3] * **海外芯片/科技巨头**：英伟达、谷歌、AMD、SK海力士、美光[2][7][9][10][12][13] * **国产芯片/科技公司**：华为（升腾）、寒武纪、摩尔线程、沐曦股份[2][7][8][13][15] * **指数产品**：消费电子ETF（159732）、芯片ETF（159995）、科创半导体ETF（588170）、科创50、科创100等[2][6][16][18] 核心观点与论据 * **智能手机市场迎来AI驱动的复苏拐点** * 2024年全球智能手机出货量回升至12.39亿台，同比增长6.39%，结束了自2016年（14.73亿台）以来的下滑趋势[1][2][3] * 核心驱动力从通信技术（如5G）转向AI技术，苹果、华为、小米、OPPO等厂商纷纷推出搭载AI大模型的旗舰手机[1][3] * **AI智能体重构人机交互与产业生态** * 以豆包手机助手为例，AI智能体通过与操作系统深度合作，能用自然语言跨APP处理复杂任务（如比价下单、订餐订票），重构人机交互方式[1][3] * 这将成为旗舰手机的标配和核心卖点，并推动手机厂商、AI大模型提供商和应用开发者之间的生态关系重塑[1][3] * **AR眼镜与AI手机互补共生，市场潜力巨大** * AR眼镜（如Meta、小米产品）在解放双手、第一视角、信息实时获取和沉浸式体验方面有独特价值，而AI手机仍是综合计算中心[3][4] * AR眼镜市场增长迅速，从2023年的24万副增至2024年的150多万副，预计到2029年全球出货量或突破4000万台，年复合增长率高达55%[1][4] * 中国有约7亿近视人口，每年近视眼镜销量约1.5亿副，全球太阳能眼镜销量达10亿副，AR眼镜智能化有巨大传统硬件市场基础[4] * **政策强力支持“AI融合消费电子”成为万亿级市场** * 工信部等六部门将“AI融合消费电子”列为重点培育的万亿级消费市场，与智能汽车及家居并列[1][4] * 政策通过顶层设计指明方向、以旧换新创造需求、鼓励制造夯实供给、场景融合构建生态，提高行业增长的确定性和持续性[1][4][5] * **国产AI芯片在推理端具有优势，H200难以改变中国算力格局** * 英伟达向中国出口H200芯片是其商业自救举措，2024财年中国市场贡献其171亿美元营收，占全球17%[7] * 国产AI芯片（如华为升腾、寒武纪）在推理端具有优势，已在政务、金融和互联网场景大规模落地，政策要求新建计算中心提高国产芯片占比[2][7] * **国产AI芯片通过专用化与软硬协同实现差异化竞争** * 国内企业可围绕真实应用场景设计专用加速器，通过架构创新、内存宽带优化和编译器协同，在特定任务中实现媲美甚至超越通用GPU的性价比[2][8][9] * 谷歌TPU的成功表明，芯片价值在于与上层算法、框架和调度系统深度耦合，这为具备全栈能力的国产团队提供了机会[8][9] * **存储芯片涨价具有结构性基础，预计持续至2026年** * 存储芯片价格自2025年以来持续上涨，AI服务器对高带宽内存（如HBM3E）的需求已从可选变成刚需[2][10][11] * AI服务器出货量预计同比增长24.3%，DDR5内存出货量增长约25%，需求来自AI PC、智能汽车和边缘计算等终端快速普及[2][12] * 涨价预计至少持续到2026年，因AI硬件部署刚起步、需求增长，而供给端过去两年未建新厂且严格控制稼动率[12] * 全球内存芯片渠道库存周转周期为5.2周（低于近五年均值6.5周），闪存芯片库存为6.8周，处于合理区间，终端客户小批量高频次采购加剧现货紧张[12] * **摩尔线程上市暴涨反映市场对芯片国产替代的迫切需求** * 摩尔线程上市首日暴涨超过400%，其选择技术难度最高的全功能GPU路线，单芯片集成计算、图形渲染等四大引擎[13] * 其快速推进得益于政策支持、行业需求（中国AI计算市场规模预计突破千亿元）与企业实力（三年营收复合增长率超过200%，毛利率由负70%提升至69%）三重共振[13] * 沐曦股份由AMD资深科学家创立并获得国家AI产业基金支持，反映了资本市场对中国自主专利底座和AI时代自主可控的期待[13] 其他重要内容 * **对国产芯片产业链的连带影响** * **成熟制程**：将迎来战略窗口，本土代工厂有望承接全球转移订单[12] * **设备与材料**：国产化加速，国内设备厂商从“能用”进入“好用”阶段[12] * **封测环节**：成为本土突破口，中国企业已具备2.5D到3D封装能力，有望成为国产AI芯片与存储芯片核心合作伙伴[12][13] * **给投资者的布局建议** * **指数化投资**：建议通过指数产品高效布局，分散风险，覆盖整个板块[6][15] * **具体产品**： * **芯片ETF（159995）**：覆盖芯片全产业链（设计、制造、设备、材料等）30家龙头公司[2][16][18] * **科创半导体ETF（588170）**：侧重材料与设备环节，持仓占比超80%，锐度更强[2][16][18] * **宽基指数**：如科创50、科创100，波动相对较小，适合长期布局，且动态调整机制有望纳入新上市大市值企业（如摩尔线程）[16][18] * **风险匹配**：高风险承受能力者可选择芯片ETF或科创半导体ETF；波动敏感型投资者可关注科创50等宽基指数[18] * **投资参与的现实门槛** * 直接参与摩尔线程等新股申购门槛高（需50万元资产和两年交易经验），且中签率极低（仅为3/10,000），对大多数散户而言通过指数产品参与更为可行[15]

投资评级 - 对泰凌微(688591)的股票投资评级为“买入”，且评级为“维持” [1][2] 核心观点 - 报告认为泰凌微的前期投入已步入收获期，多条产品线高速成长，端侧AI产品及海外客户布局推动新产品出货超预期，各产品线收入显著增加 [5] - 公司拟收购上海磐启微，旨在进入Sub-1G市场，该市场受益于数字经济建设、智能表计改造等因素而快速增长，收购有助于结合磐启微的技术与泰凌微的全球销售网络，快速开拓海外市场 [6] - 基于成长预期，报告预测公司2025/2026/2027年营业收入分别为11.1/14.4/18.7亿元，归母净利润分别为2.1/3.0/4.1亿元 [7] 公司财务与经营表现 - **近期业绩**：2025年前三季度，公司实现营业收入约7.66亿元，同比增加30.49%，其中第三季度单季营收2.63亿元，2025年前三季度实现归母净利润约1.4亿元，同比增长117.35%，扣非归母净利润约1.29亿元，同比增长111.17% [5] - **盈利预测**：预计2025年至2027年营业收入增长率分别为30.91%、30.56%、29.41%，归母净利润增长率分别为115.15%、44.73%、35.26% [10] - **盈利能力指标**：预计毛利率将从2024年的48.3%提升至2027年的51.9%，净利率将从2024年的11.5%提升至2027年的22.0% [12] - **估值指标**：基于预测，公司2025年至2027年的市盈率(P/E)预计分别为50.53倍、34.91倍、25.81倍 [10] 公司基本情况 - **股价与市值**：最新收盘价为43.99元，总市值为106亿元，流通市值为74亿元 [4] - **股本结构**：总股本2.41亿股，流通股本1.68亿股 [4] - **财务结构**：资产负债率较低，为5.9% [4] - **股东情况**：第一大股东为北京华胜天成科技股份有限公司 [4] 增长驱动因素 - **产品线增长**：多模和音频产品线收入增幅明显，同时境外收入持续增长 [5] - **收购整合效应**：拟收购的磐启微拥有成熟的Sub-1G芯片解决方案和BLE-Lite系列、多协议无线SoC系列产品线，其低成本技术路线有助于覆盖更下沉的细分市场，与泰凌微的全球销售网络形成协同 [6] - **费用影响调整**：剔除股份支付费用及相关所得税影响后，2025年前三季度净利润约1.7亿元，同比增长约135% [5]

公司AI战略与模型发布 - 小米于2025年12月17日举办“人车家全生态合作伙伴大会”，前DeepSeek核心成员罗福莉首次公开演讲，标志着公司AI研发走向“正规军化”和“极客化”[6] - 公司发布了面向智能体的新一代基座模型MiMo-V2-Flash，并已开源所有模型权重、技术报告，并提供API和体验Web[40] - 罗福莉阐述了公司的AGI愿景，认为真正的智能需从交互中产生，最终目标是打造一个能推演世界运作逻辑、具备物理一致性的虚拟宇宙，而不仅仅是语言程序[6][42] 模型MiMo-V2-Flash核心特点 - 模型采用MoE架构，总参数达3090亿，但激活参数仅为150亿，通过MTP技术实现高效推理，生成速度达150 tokens/秒，带来约2.5倍加速[7][32] - 模型采用创新的Hybrid SWA注意力机制，锁定128 tokens的“神奇窗口”，支持256K长上下文，并固定KV缓存以降低硬件压力，在代码生成上刷新了SOTA[10] - 在落地层面追求高性价比，后训练阶段采用MOPD技术，用极低计算量（不到标准流程1/50）复刻教师模型性能，旨在降低大规模部署成本[10] 模型性能与成本优势 - 在代码能力和智能体能力上，该模型在全球开源模型评估榜单中进入Top 1-2行列，大部分评估基准超过或与总参数量为其2-3倍的DeepSeek-V3、Kimi、Qwen等模型相当[24] - 在价格与速度的权衡中，该模型定位为低成本、高速度，其推理速度比DeepSeek-V3.2快约3倍，而推理成本比综合性能相当的Gemini 2.5 Pro便宜20倍[27] 技术创新细节 - 模型架构围绕“极致推理效率”设计，采用Hybrid Attention结构，其中Sliding Window Attention与Full Attention的比例约为5:1，以兼顾性能并适配主流推理框架[29] - 深度挖掘MTP技术潜力，在训练和微调中加入MTP层以提升基座潜能，最终推理时使用三层MTP进行加速并行Token验证，实现2.2到2.6倍的推理加速[31][32] - 提出MOPD训练范式，利用稠密的令牌级奖励进行监督学习，可高效将各领域专家能力蒸馏到学生模型上，并尝试通过学生模型自我迭代实现持续提升[34][36] 对AI发展路径的思考 - 从生物进化视角看，智能发展遵循从控制身体与环境互动、到强化学习、再到大脑模拟未来、最后掌握语言的路径，而当前大模型的发展是“倒叙”，先掌握了语言[16][19] - 大模型通过海量文本的下一词预测学习，本质上是压缩了人类数十亿年对世界的认知同构，解码了人类思维在文本空间的投影，这是一种自顶向下的捷径[19] - 公司认为AI进化的下一个起点是构建物理模型，让智能体具备从“回答问题”到“完成任务”的能力，这需要统一的全模态感知能力和对物理规律的理解[40][42] 现状与挑战 - 尽管模型追求高效推理，但其150亿的激活参数对当前旗舰手机等移动设备而言依然过高，端侧AI的舒适区仍停留在30亿到70亿参数之间[11] - 模型当前的“高效推理”更多指在云端数据中心实现高吞吐量，对用户终端而言仍是一个重度依赖网络的“云端模型”，并未打破端侧AI的算力天花板[11] - 公司旨在通过高效推理与智能体技术，推动AI从“语言交互”跨越到“物理世界”以赋能“人车家全生态”，但这一理想仍在路上，现有硬件尚难完全支撑[9]

文章核心观点 - AI行业正从“烧钱比速度”的上半场，进入“变现比耐力”的下半场，2026年将成为行业实现价值兑现和利润率拐点的关键年份 [3] AI行业的成本结构与变革 - 企业级AI项目成本主要由四大模块构成：数据工程占30%-50%，模型训练占20%-40%，硬件投入占15%-30%，合规成本占10%-25% [3] - 2025年以来，多项技术驱动AI成本出现断崖式下降：推理成本在18个月内暴跌240倍，GPT-4同等能力API调用成本从每百万令牌60元降至10元 [4] - 开源模型（如Llama、DeepSeek）的使用成本仅为闭源模型的5%，低代码平台（如微软Copilot Studio）让开发周期缩短70% [4] - 合成数据可降低60%-80%的数据处理成本且精度损失控制在1%以内，“云训练+边缘推理”混合架构让工业质检系统单设备部署成本直降50% [4] AI行业的变现路径探索 - To B轻量化解决方案成为变现“基本盘”，特点是“小投入、快见效”，例如文档智能处理按0.1-0.5元/份收费，行业专属模型定制开发费1-10万元，ROI普遍超300% [5] - 端侧AI与生态协同创造价值闭环，苹果将30亿参数模型植入手机端带动换机潮，特斯拉Dojo支撑FSD，AI相关资本支出在苹果和特斯拉均占50%-80% [5] - 边缘设备部署成本下降60%，使智能家居、可穿戴设备的AI功能成为核心卖点，溢价空间提升20%-30% [5] - “按结果付费”成为突破性变现模式，OpenAI企业服务40%收入采用此模式，客户留存率提升至85%，物流企业按节省成本的10%-15%向技术方分润 [5] 科技巨头的战略转向与竞争格局 - 2026年科技巨头战略核心从“规模竞赛”转向“利润优先”和“降本增效” [8] - 资本支出转向“精准投放”：微软2026财年资本支出预计1000-1400亿美元，重点转向推理资源动态调整；Meta 2026年资本支出将超1000亿美元，70%用于模型优化和提升数据中心效率 [8] - AI落地核心难点从“技术问题”转向“工程问题”，高绩效企业重构工作流程的概率是普通企业的2.8倍 [9] - 领域专用模型崛起，预计2026年将占企业生成式AI模型的60%以上 [9] - 竞合格局重塑：英伟达仍垄断GPU市场，但微软、谷歌加速自研芯片以降低算力成本；OpenAI计划自研芯片，而亚马逊、苹果通过开放平台构建应用生态 [10] - 初创公司聚焦垂直数据壁垒以避开与巨头正面竞争，例如AI医疗公司Abridge被谷歌高价收购 [10] 行业盈利前景与关键指标 - 全球88%的企业已布局AI应用，但仅有39%实现实质性财务回报 [3] - 头部企业AI业务（如微软Azure AI、亚马逊AWS AI）毛利率已突破40%，实现规模化盈利 [12] - 成本优化技术（如量化压缩、多智能体协作）让单位产出成本下降30%-50%，推动利润率持续提升 [12] - 高绩效企业AI相关利润贡献已超过5% [12] - 主要AI公司盈利路径对比：OpenAI预计2030年收入2000亿美元，2028年经营亏损740亿美元（约占收入的75%），累计现金消耗至2029年约1150亿美元；Anthropic预计2028年盈亏平衡，2030年收入最高700亿美元，现金消耗率预计从2026年的33%降至2027年的9% [4]

公司上市与市场地位 - 豪威集团于12月14日通过港交所主板上市聆讯，联席保荐人为UBS、CICC、PASCHK、GFSHK [1] - 公司是全球领先的Fabless半导体设计公司，核心产品为CMOS图像传感器，并拓展至显示与模拟解决方案 [1] - 按2024年图像传感器解决方案收入计，公司是全球第三大数字图像传感器供应商，市场份额为13.7% [2] 业务板块与产品布局 - 公司业务围绕图像传感器、显示及模拟三大解决方案展开 [2] - 图像传感器解决方案覆盖智能手机、汽车、医疗及机器视觉等领域 [2] - 智能手机：2025年4月推出适用于旗舰机的OV50X传感器，搭载LOFIC技术 [2] - 汽车：推出采用TheiaCel技术的多款CIS，满足ADAS和自动驾驶要求 [2] - 医疗：2024年6月发布OCH2B30摄像头模组，适用于3D口腔牙科扫描 [2] - 机器视觉：2024年新成立部门，并于7月发布OP03050和OG0TC BSI全局快门图像传感器 [2] - 显示解决方案受益于OLED渗透率提升、车载屏幕多屏化及AR/VR设备发展 [3] - 模拟解决方案包括电源管理、信号链等芯片，增强方案完整性 [3] - 公司拥有超过4500项全球专利，与台积电、中芯国际等顶级代工厂合作 [3] 财务表现与增长动力 - 报告期内收入持续增长：2022年约200.4亿元，2023年约209.84亿元，2024年约257.07亿元，2025年1-6月约139.44亿元 [3] - 2022-2024年收入复合年增长率约13.3% [3] - 年内利润显著提升：2022年9.51亿元，2023年5.44亿元，2024年32.79亿元，2025年1-6月20.2亿元 [3] - 2024年利润同比激增502% [3] - 2024年收入创历史新高，图像传感器解决方案收入达191.9亿元，占总收入比重上升至74.7% [4] - 2024年智能手机CIS产品收入约98亿元，同比增长26.0% [4] - 2024年汽车CIS产品收入约59.1亿元，同比增长三成 [4] - 增长动能源于2019年收购北京豪威后业务重心转向CIS设计，半导体分销业务收入占比在2024年已降至15.3% [5] 行业趋势与市场前景 - 全球CIS市场规模在2020至2024年间从179亿美元增长至195亿美元，年复合增长率为2.2% [7] - 预计到2029年市场规模将达到295亿美元，2024年至2029年的年复合增长率跃升至8.6% [7] - 市场增长动力从传统移动设备驱动，转向汽车智能化、机器视觉、AR/VR及工业自动化等多引擎驱动 [7] - 中国是全球消费电子与工业产品的制造中心和最大终端市场之一，下游需求为上游半导体注入长期增长动力 [6] 核心技术与竞争战略 - 公司核心竞争力在于构建了强大且可迁移的技术平台，关键技术模块可跨场景快速组合与优化 [8] - 在LED闪烁抑制技术、全局曝光技术、Nyxel近红外及超低光技术等领域积累深厚 [8] - 技术复用战略提升研发效率，缩短产品上市周期，形成竞争壁垒 [8] - 技术平台延伸至智能眼镜、机器人、工业自动化等前沿领域 [8] - 机器视觉方面，领先的快门效率与低光性能满足工业检测、物流分拣要求 [9] - 全局曝光技术解决高速运动图像畸变，并成为AR/VR设备眼球追踪与SLAM的关键技术 [9] - 公司凭借平台化技术能力，主动驾驭多行业数字化、智能化浪潮 [9]

文章核心观点 - 申万宏源维持小米集团“买入”评级 认为其25Q3业绩略超预期 展现出比竞争对手更强的韧性 主因高端化战略初见成效 人车家全生态业务结构均衡 产品结构高端化潜力尚未充分释放 后续催化因素带来叙事反转 [1] 业绩简报 - 25Q3营业收入1131亿元 略超预期的1125亿元 同比增长22% 环比增长2% 主因互联网服务和电动汽车业务收入超预期 [2] - 25Q3经调整净利润113亿元 远超预期的100亿元 同比增长81% 环比增长4% [2] - 公司已连续三个季度站稳千亿营收、22%毛利率、百亿利润水平线 [2] 手机业务 - 25Q3手机出货量43.3百万部 平均销售单价为1063元 毛利率11.1% 符合预期 [3] - 公司通过提升平均销售单价和产品结构高端化来抵御存储涨价冲击 [3] - 管理层指引2025年全年手机出货量目标为1.7亿部 [3] IoT与生活消费产品 - 25Q3 IoT业务收入276亿元 毛利率23.9% 同比提升3.2个百分点 环比提升1.4个百分点 主因产品结构优化 [4] - 国补退坡属于阶段性影响 已在公司预判范围内 不会影响长期的高端化和出海方向 [4] - 公司9月发布Xiaomi-MiMoAudio语音开源大模型 11月发布智能家居未来探索方案Xiaomi Miloco 使用MiMo+VLMiloco端侧视觉大模型 赋能全屋智能的“感知+理解+执行”能力 [4] - 看好后续出海动能 维持2026-2027年收入增速预测为14%和9% [4] 互联网服务与电动汽车业务 - 25Q3互联网服务收入94亿元 同比增长11% 毛利率高达76.9% [5] - 广告收入72亿元 同比增长17% 创历史新高 [5] - 互联网服务境外收入33亿元 同比增长19% 占比34.9% 创历史新高 [5] - 电动汽车业务在25Q3实现盈利 单季收入290亿元 交付10.9万辆 平均销售单价26万元 毛利率25.5% 单季经营利润7亿元 [5] - 根据CEO雷军表述 2025年全年预计交付将超过40万辆 此前目标为35万辆 公司上调2025年交付目标至40万辆 [5]

核心观点 - 申万宏源维持小米集团“买入”评级 认为其25Q3业绩略超预期 展现出比竞争对手更强的韧性 主要得益于高端化战略初见成效 以及“人车家全生态”带来的业务结构均衡 其产品结构高端化潜力尚未充分释放 后续催化因素可能带来叙事反转 [1] 业绩简报 - 25Q3营业收入达1131亿元人民币 略超市场预期的1125亿元 同比增长22% 环比增长2% 主要因互联网服务和电动汽车业务收入超预期 [1] - 25Q3经调整净利润为113亿元人民币 远超市场预期的100亿元 同比大幅增长81% 环比增长4% [1] - 公司已连续三个季度实现千亿营收、22%毛利率和百亿利润的经营水平 [1] 智能手机业务 - 25Q3智能手机出货量为4330万部 平均销售单价为1063元人民币 毛利率为11.1% 符合预期 [2] - 公司通过提升平均销售单价和产品结构高端化 成功抵御了存储芯片涨价的冲击 [2] - 管理层指引2025年全年智能手机出货量目标为1.7亿部 [2] IoT与生活消费产品业务 - 25Q3 IoT业务收入为276亿元人民币 毛利率为23.9% 同比提升3.2个百分点 环比提升1.4个百分点 主要得益于产品结构优化 [3] - 公司认为“国补退坡”属于阶段性影响 已在预判范围内 不会影响其长期的高端化和出海战略方向 [3] - 公司在端侧AI领域积极布局 9月发布Xiaomi-MiMoAudio语音开源大模型 11月发布整合了MiMo与VLMiloco端侧视觉大模型的智能家居未来探索方案Xiaomi Miloco 旨在赋能全屋智能的“感知+理解+执行”能力 [3] - 看好该业务后续出海动能 维持2026-2027年收入增速预测分别为14%和9% [3] 互联网服务与电动汽车业务 - 25Q3互联网服务收入为94亿元人民币 同比增长11% 毛利率高达76.9% [4] - 其中广告收入达72亿元 同比增长17% 境外收入达33亿元 同比增长19% 占总收入比重为34.9% 两者均创历史新高 [4] - 25Q3电动汽车业务实现单季盈利 收入为290亿元人民币 交付10.9万辆 平均销售单价为26万元人民币 毛利率为25.5% 单季经营利润为7亿元 [4] - 公司上调2025年全年交付目标至40万辆 此前目标为35万辆 根据CEO雷军表述 预计2025年全年交付将超过40万辆 [4]

文章核心观点 - 端侧AI设备行业正处于高速发展的黄金期，出货量增长迅猛，预计2025年全球出货量将达到4.38亿台 [1][4][5] - 端侧AI将人工智能的计算和决策过程直接部署在终端设备，相比云侧AI具有实时响应、节省流量、增强隐私保护和降低成本等优势 [2][3] - 行业受到国家政策支持，并已形成覆盖“芯-模-智”三大层级的完整产业链，国内企业在多个应用领域已具备全球竞争力 [5][6] 端侧AI设备行业基本定义及优势 - 端侧AI是将人工智能的计算和决策过程直接部署在终端设备（如手机、可穿戴设备、智能汽车、IoT设备），赋予设备本地化智能处理能力 [2] - 其核心优势在于实现实时语音识别、智能图像处理等即时响应功能，有效提升用户体验和隐私保护，同时更省钱、省电，且在网络不稳时可用 [2][3] - 与云侧AI相比，端侧AI无需将数据传至远程服务器处理，数据留在本地设备，更安全、更隐私，并能根据个人习惯量身定制 [2][3] 端侧AI设备行业发展现状 - 行业正处于高速发展的黄金期，随着轻量化AI算法和边缘计算技术的快速发展，在消费电子、智能安防系统和可穿戴设备等领域持续渗透 [1][4] - 2024年全球端侧AI设备出货量达3.11亿台，较2023年增加1.85亿台，预计2025年全球出货量将达到4.38亿台 [1][5] - 主要应用场景包括消费电子、可穿戴设备、智能汽车以及新兴领域如AI眼镜等 [3] 端侧AI设备行业产业链 - 产业覆盖全价值链，涵盖“芯-模-智”三大层级的完整生态体系，构建芯片、模组、终端设备及应用场景的完整产业链格局 [5] - 产业链上游为AI芯片、传感器、存储内存、通信模块等硬件，以及操作系统、数据库等软件开发与算法技术支持 [5] - 行业中游为端侧AI设备制造与解决方案集成，行业下游主要应用于消费电子、智能家居、AI眼镜、医疗设备、智能汽车、智能机器人等领域 [5] 端侧AI设备行业发展环境-相关政策 - 端侧AI作为人工智能技术发展的重要方向，正在重塑传统云端计算的格局，将AI能力下沉至终端设备已成为行业共识 [5] - 国家出台一系列政策，从战略、政策、市场、生态等多个层面对行业发展起着至关重要的引导、支持和塑造作用 [5] - 相关政策包括《关于深入实施人工智能+行动的意见》、《国家“十五五”规划(2026-2030)》、《北京市促进“人工智能+视听”产业高质量发展行动方案(2025-2029年)》等 [5] 端侧AI设备行业竞争格局 - 国内端侧AI设备企业在制造与方案上已具备全球竞争力，核心体现在制造规模、模组集成、场景化方案与成本效率 [6] - 在AI手机、AR/VR、车载、工业/安防等领域形成可量化的全球份额与技术壁垒，国内企业正加速向全球价值链高端攀升 [6] - 我国端侧AI设备产业主要参与企业有立讯精密、歌尔股份、广和通、美格智能、北京君正等 [6] 参与企业代表 - **北京君正集成电路股份有限公司**：成立于2005年，专注于嵌入式CPU芯片及解决方案，核心业务涵盖计算芯片、存储芯片、模拟与互联芯片三大领域 [8] - 2025年上半年北京君正集成电路设计业务收入22.44亿元，其中计算芯片营收6.04亿元，存储芯片营收13.84亿元，模拟与互联芯片营收2.44亿元，技术服务营收0.12亿元 [8] - **星宸科技股份有限公司**：主营业务为端边侧AISoC芯片的设计、研发及销售，SoC芯片围绕“视觉+AI”“感知+计算”核心理念，下游应用覆盖智能安防、智能家居、智能办公、智能工业、智能机器人、智能显示、智能车载等多个细分领域 [8] - 2025年上半年星宸科技集成电路设计业务收入15.88亿元，其中智能安防业务营收9.09亿元，智能物联业务营收3.25亿元，智能车载业务营收1.51亿元 [10] - 星宸科技在智能眼镜领域聚焦端侧AI芯片技术突破，依托自研的AI-ISP技术，最新一代ISP4.0引擎集成AI算法，显著提升低照度环境下的成像质量，支持HDR、WDR及3D降噪等功能 [9] 端侧AI设备行业发展趋势 - 未来端边侧AI设备将朝着更高效能、更低功耗、更小尺寸的方向发展，以满足日益增长的智能化需求 [10] - 应用场景将不断拓展与深化，覆盖更多智能设备与领域，同时多模态大模型的发展将为端边侧AI设备提供新的发展机遇 [10] - 多模态大模型结合文本、图像、音频等多种模态数据，为端边侧设备提供更强大的智能处理能力，未来包含大模型推理功能的视觉终端将大量应用 [10]

香港聯合交易所有限公司與證券及期貨事務監察委員會對本聆訊後資料集的內容概不負責，對其準確性或 完整性亦不作任何陳述，並明確表示對因本聆訊後資料集的全部或任何部分內容而引致或因依賴本聆訊後 資料集的全部或任何部分內容而引致的任何損失不負任何責任。 GigaDevice Semiconductor Inc. 兆易創新科技集團股份有限公司 （「本公司」） （於中華人民共和國註冊成立的股份有限公司） 的聆訊後資料集 警告 本聆訊後資料集乃根據香港聯合交易所有限公司（「聯交所」）與證券及期貨事務監察委員會（「證監會」）的 要求而刊發，僅用作提供資訊予香港公眾人士。 本聆訊後資料集為草擬本，其所載資料並不完整，亦可能會作出重大變動。 閣下閱覽本文件，即代 表 閣下知悉、接納並向本公司、其聯席保薦人、整體協調人、顧問或包銷團成員表示同意： 本公司招股章程根據香港法例第32章公司（清盤及雜項條文）條例呈交香港公司註冊處處長註冊前，本公 司不會向香港公眾人士提出要約或邀請。倘於適當時候向香港公眾人士提出要約或邀請，有意投資者務請 僅依據呈交香港公司註冊處處長註冊的本公司招股章程作出投資決定；招股章程的文本將於發售期內向公 眾派 ...

港股科技板块市场动态 - 近期港股市场走弱，但资金呈现逆势布局港股科技板块的态势 [1] - 2025年11月以来，所有跟踪恒生科技指数的ETF合计获得270亿元资金加仓 [1] - 恒生科技ETF（513130）同期有25个交易日实现资金净流入，累计吸金47亿元，份额增长62亿份 [1] - 截至12月15日，该基金规模升至424亿元，年内增幅达112% [1] 板块基本面与产业趋势 - 科技产业叙事正从情绪驱动估值修复转向价值创造阶段，未来盈利空间或进一步打开 [1] - 国内大模型竞争深化，头部互联网公司于2025年11月启动千问App公测，并在多场景加速融合 [1] - 端侧AI成为突破重点，AI眼镜等智能硬件获互联网及车企巨头布局 [1] - 2025年三季度财报显示，互联网龙头营收普遍回暖，“AI+云”业务成为普遍强调的增长亮点，印证AI战略或已进入贡献收入阶段 [1] - 市场资金积极流入，反映出对板块中长期基本面的认可 [1] 板块估值分析 - 近期回调使得前期风险因素得到一定释放，港股科技板块估值或彰显吸引力 [2] - 恒生科技指数最新市盈率为23.13倍，处于近5年34.20%的中低分位数水平 [2] - 横向对比，恒生科技指数估值低于纳斯达克指数的41.09倍和科创50指数的156.57倍，或具备配置价值 [2] 后市展望与驱动因素 - 随着美联储降息落地，海外流动性环境趋于改善 [2] - 国内科技龙头2025年三季度以来业绩稳健，AI研发、云业务等商业化持续推进 [2] - 在估值仍处中低位区间、重要会议再明确支持科技创新的背景下，经过调整的港股科技板块或提升中长期投资价值 [2] 恒生科技指数及ETF产品 - 恒生科技ETF（513130）紧密跟踪恒生科技指数，该指数涵盖30家港股领先的互联网平台及制造业科技企业 [2] - 指数覆盖互联网、传媒、软件、汽车、芯片等多个板块，涉及AI产业链多个环节，全面性和代表性较突出 [2] - 恒生科技ETF（513130）具备规模较大、流动性较好、支持场内T+0交易等优势，且管理费仅0.2%/年 [3] - 该基金是助力投资者把握港股科技龙头机会的重要工具之一，场外投资者可关注其场外联接基金（A类015310、C类015311） [1][3]