财务表现 - 联咏Q1营收达271.2亿新台币（约60.31亿元人民币），季增7.3%、年增11%，符合法说会预期季增7%的目标 [1] 产品与技术布局 - 公司将于Q2如期推出OLED TDDI（显示触控整合驱动芯片）新产品 [1] - 部分产品已具备先进制程量产能力，将随AI装置落地推升出货动能 [3] - 持续扩大投入机器视觉与智能居家等边缘AI应用领域 [3] 产业趋势与机会 - 边缘AI装置渗透率提升趋势明确，公司积极卡位相关装置商机 [1][3] 营运策略 - 作为IC设计公司，将通过灵活调整产销配置应对关税潜在影响，确保出货稳定与供应链韧性 [3]

行情速递 - 主板领涨个股包括广和科技(+1001%)、华体科技(+1000%)、旭光电子(+1000%)、日久光电(+642%)、鸿远电子(+567%) [1] - 创业板领涨个股包括富乐德(+974%)、捷邦科技(+591%)、托普云农(+574%) [1] - 科创板领涨个股包括国光电气(+1890%)、科思科技(+961%)、和林微纳(+751%) [1] - 活跃子行业中SW半导体设备(+244%)和SW军工电子III(+186%)表现突出 [1] 国内新闻 - 比亚迪2025年3月新能源汽车产量达395091辆同比增长3336%，销量达377420辆同比增长2478%，本年累计产量1057079辆同比增长7264%，累计销量1000804辆同比增长5981% [1] - 2025年2月国内手机市场总出货量达19662万部同比增长379%，其中5G手机占比达915%，国产品牌占据主导地位 [1] - SEMI预测2025年全球晶圆厂设备支出将达1100亿美元，中国保持全球半导体设备支出龙头地位 [1] 公司公告 - 立讯精密2025年第一季度"立讯转债"因转股减少1000元，转股数量17股，剩余可转债余额2998985600元 [3] - 三利谱2024年实现总营业收入2590亿元同比增长2525%，利润总额056亿元同比增长14884%，归母净利润068亿元同比增长5907% [3] - 统联精密截至2025年3月31日回购股份909527万股占总股本05676%，支付资金总额18894490万元 [3] - 奥海科技截至2025年3月31日累计回购股份1793300股占总股本065% [3] 海外新闻 - 日本经济产业省向Rapidus追加8025亿日元资金支持，推动本土半导体产业复兴 [3] - 英特尔计划2025年推出基于18A工艺的Panther Lake处理器，聚焦边缘AI发展 [3] - Rapidus获NEDO批准启动2纳米芯片试制生产线，目标2027年量产 [3] - 谷歌调整AOSP部分核心功能开源策略，未彻底关闭该项目 [3]

边缘AI技术发展 - 边缘智能基金会发布《2025边缘AI技术报告》，显示TinyML技术成熟度超预期并已在多场景落地应用 [1][3] - 技术推动因素包括专用处理器和超低功耗设备创新，克服资源受限环境中的处理能力限制 [3] - 未来技术方向涵盖联合学习、量子神经网络和神经形态计算等新兴领域 [3] 行业应用案例 自动驾驶 - Waymo扩展模拟训练处理罕见驾驶场景，理想汽车端到端模型学习超500万驾驶数据片段 [7] - 边缘AI实现50ms以下防撞响应，5GAA推动混合V2X架构，决策延迟缩短30-40%至20-50毫秒 [8] - Innoviz激光雷达采用边缘优化神经网络，每秒处理20帧点云数据减少障碍物检测延迟 [8] 制造业 - 智能工厂每周生成超5PB数据，边缘AI实现预测性维护降低30%成本并减少45%停机时间 [9] - 食品饮料厂商部署边缘视觉AI，检查周期缩短50-75%并提升质量检测精度 [12] 医疗保健 - AliveCor和Biobeat开发的边缘设备实时分析心律，缩短危急情况响应时间 [14] 零售业 - Amazon Fresh采用边缘AI实现非接触结账，平均结账时间缩短30% [16] - Just Walk Out系统集成传感器与边缘计算，提升客户便利性和运营效率 [16] 物流 - P&O Ferry masters使用AI优化货运能力10%，物流费用减少20% [18] 智慧农业 - 边缘AI灌溉系统动态调整水分配减少25%用水量，害虫检测减少30%农药使用 [21] 生态系统与协作 - 边缘AI采用三层架构：边缘设备、边缘服务器和云平台协同处理数据 [24][25] - 英特尔推出边缘AI支持包，高通与Meta合作将Llama模型集成到边缘处理器 [26] - Google与Synaptics合作开发边缘AI系统，应用于可穿戴设备和智能家电 [27] 前沿技术趋势 - 联邦学习预计2030年市场达3亿美元，年复合增长率12.7% [31] - 量子神经网络(QNN)以更高效方式处理信息，未来或嵌入工业机器人和物联网设备 [34][36] - 神经形态芯片如NeuRRAM能效提升2倍，支持边缘设备执行复杂认知任务 [41]

核心观点 - Arm推出首款针对边缘AI工作负载的64位Armv9 CPU内核Cortex-A320，旨在提升物联网设备的AI处理能力[1][5] - Cortex-A320与Ethos-U85 NPU搭配使用，机器学习性能比去年平台提升8倍以上，可处理超过10亿参数的AI模型[3][13] - 该设计显著提升了能效，比Cortex-A520节省50%功耗，同时ML处理能力比Cortex-A35提高10倍[7][8] 技术规格 - Cortex-A320采用Armv9.2-A架构，是单发射、有序八级核心，支持64KB L1缓存和512KB L2缓存[2][9] - 支持NEON和SVE2向量处理技术，BF16数据类型，ML性能比Cortex-A53高6倍[8][10] - 可配置为四核集群，采用精简版DSU-120T共享单元降低复杂度[9] 性能提升 - SPECINT2K6基准测试显示标量性能比Cortex-A35提高30%[7] - 四核2GHz运行时可达256 GOPS处理能力，可直接运行高级AI模型无需外部加速器[13] - 内存访问性能显著提升，适合运行大型语言模型等复杂应用[12][13] 应用场景 - 主要面向智能门铃、摄像头等边缘AI设备[1] - 适用于智能手表、可穿戴设备和服务器基板管理控制器[5][11] - 可替代部分Cortex-M应用场景，提供更高内存管理和多核支持[11][12] 软件支持 - 提供Kleidi AI和Kleidi CV库支持AI框架开发[4] - 兼容FreeRTOS、Zephyr等实时操作系统及Linux[5][12] - 支持内存标记扩展等Armv9安全功能，增强设备安全性[10][11] 市场定位 - 定位为Armv9架构中最节能的处理器[4] - 为物联网市场提供可扩展解决方案，开启边缘AI新时代[6][14] - 预计2025年将有合作伙伴推出相关芯片产品[5]

财务数据和关键指标变化 - 2024年上半年集团收入达17.4亿元人民币，同比增长21.4% [6] - 海外生成式AI收入达10.5亿元人民币，增长256%，占集团总收入50% [6] - EBITDA亏损减少26.5%，整体亏损减少21.2% [8] - 上半年毛利率达44%，与去年全年持平 [42] - 总运营费用下降1.4%，销售费用下降21.2%，管理费用下降7.7%，研发费用略有增加6.1% [43][44] - 营运资金周转效率仍面临挑战，现金转换周期延长 [45] - 贸易应收账款天数较一年前减少超100天，回收水平较高 [46] - 资本支出略有下降，现金储备和净现金分别达99亿元和46亿元人民币 [47][49] 各条业务线数据和关键指标变化 生成式AI业务 - 上半年收入达10.5亿元人民币，占集团收入60%，较去年的21%大幅提升 [6][12] - 全年收入预计超2023年，业务现金流良好且可持续 [14] - 超3000家行业用户使用其产品和服务 [15] 智能计算业务 - 截至8月，AI云部署GPU超5万台，总计算能力超2万PB，目标是到年底扩展到2.5万PB [18][19] - 在中国智能计算服务市场占有率约15%，排名第三 [21] 大模型业务 - SENSENOVA大模型从2022年底的1.0版本迭代到今年7月的5.5版本，整体能力提升30% [23][24] - 自年初至7月，SENSENOVA整体使用量增长数倍，企业用户数量增长超7倍 [26] 国际业务 - 同比增长40%，超过集团整体收入增长率 [32] 商汤汽车业务 - 上半年收入1.59亿元人民币，同比增长100%，占集团收入10% [33] - 交付71万辆新车，增长82%，拓展50款新车型 [34] 各个市场数据和关键指标变化 - 中国AI市场预计2024 - 2028年将产生万亿级市场，互联网行业率先使用大模型和智能计算 [9] - 中国智能计算服务市场预计未来五年复合年增长率超50%，到2028年市场规模近200亿元人民币 [21] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略转向生成式AI，协同大模型和商汤核心技术，提升模型能力、降低推理成本并实现规模经济 [7] - 大模型市场竞争激烈，公司LLM平台和应用占15%市场份额，排名第二；AI业务服务排名第一 [7] - 智能计算市场发展处于早期，公司凭借技术和服务能力在竞争中保持优势 [21] - 汽车业务聚焦端到端智能驾驶、多模态智能座舱和为汽车制造商提供AI云服务 [34] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 生成式AI是热门投资主题，中国市场发展迅速，公司有望受益于行业增长 [9] - 公司在大模型竞争中取得领先地位，将继续平衡长期增长和短期投资 [8] - 对边缘AI前景乐观，认为随着用户基数扩大，新应用模式将逐渐出现 [53] - 看好国内计算能力推理成本降低趋势，特定垂直领域国内计算能力具有优势 [62] - 生成式AI行业处于早期，公司希望未来五年或更长时间保持高增长 [77] 其他重要信息 - 7月推出的Mirage产品“数拍”，试用九天用户达100万，月累计用户300万，生成照片2000万张 [31] - 商汤汽车业务参与多个海外项目，提升全球影响力 [34] 问答环节所有提问和回答 问题1: 公司在与智能手机制造商合作中，边缘AI的潜在应用及对苹果智能和Pixel 9中AI能力实施的看法 - 公司对边缘AI前景乐观，认为用户基数增长将催生新应用模式，不仅关注智能手机，还包括各类物联网设备 [53][54] - 公司优化边缘侧芯片，实现LLM在边缘设备上每秒超百字符推理速度，延迟降至几十毫秒 [55] - 利用计算机视觉优势开发实时多模态交互模型，有望在下游设备应用中广泛采用 [56] 问题2: 如何扩展计算能力资源以保持核心竞争力，以及国内计算能力的进展 - 采用战略方法，通过运营软件提高效率，扩大运营计算能力规模，虽会降低毛利率但可减少现金消耗 [59] - 看好国内计算能力推理成本降低趋势，特定垂直领域国内计算能力具有优势，关键是实现良好性价比 [61][62] 问题3: 下一代大模型的核心能力及与应用场景的对应关系 - 大模型性能提升需补充知识要点和构建高阶思维链数据，公司在视觉数据积累和垂直行业数据构建上具有优势 [67][68] - 模型架构调整和成本效益提升是下一代模型的改进方向，包括训练和推理效率以及多集群、多层次训练 [69][70] 问题4: 哪些产品或服务推动生成式AI收入增长，以及未来增长预期和驱动因素 - 公司凭借在AI基础设施和大模型的技术积累进行商业化拓展，受益于市场对计算能力和大语言模型技术的需求 [73][76] - 生成式AI行业处于早期，公司希望未来保持高增长，专注该领域以满足用户需求 [77] 问题5: 公司端到端算法商业化进展以及自动驾驶算法与底层大模型的协同情况 - 公司坚持纯视觉技术路径，积累大量视觉数据和计算资源，为汽车制造商提供计算能力和车载技术 [83][84][86] - 目标是2025年实现端到端算法大规模生产，目前正与汽车制造商合作进行联合技术开发 [88]