电子行业市场前景及投资研究报告：AI端侧落地加速自动驾驶

电子行业AI端侧落地加速，自动驾驶稳步推进2024年6月28日核心观点

端侧AI落地加速，AI终端渗透率有望快速提升。边缘AI具有低成本、高性能、隐私安全等优势，苹果、发布系统级AI，引领端侧AI发展方向，微软发布Copilot+PC，树立AI

PC标准，AI终端渗透率在产业链龙头厂商的推动和AI能力的加持下，渗透率有望快速提升。

端到端成为行业趋势，高级自动驾驶有望加速发展。AI技术有望推动智能驾驶加速发展，端到端方案成为行业发展趋势。FSD有望入华，发挥“鲶鱼效应”，推动中国智能驾驶产业加速发展。2023年以来，国家及地方智能驾驶政策不断出台，逐渐完善政策体系，为高级自动驾驶规模量产铺平了道路。中国高级自动驾驶渗透率有望快速提高。

我们建议关注AI手机、AI

PC、自动驾驶产业链相关公司，给予电子行业“增持”评级。2一、消费电子接近完成去库存，看好创新需求二、端侧AI落地加速，AI终端渗透率有望快速提升三、端到端成为行业趋势，高级自动驾驶有望加速发展四、投资建议与风险提示目

录3消费电子弱复苏，看好端侧AI产业趋势41.1

多项因素叠加，电子行业回调

2024年以来电子行业先跟随大盘和小盘股指数快速下跌然后触底反弹，截至2024年6月21日，申万电子指数累计下跌6.49%，相对跌幅（沪深300）为8.37%，受益于消费电子复苏预期、人工智能产业趋势及经济复苏预期，元件上涨7.62%、消费电子下跌2.38%。图

1

申万一级电子行业行情复盘10.00%0.00%2023年净利润同比下降32.66%-10.00%-20.00%-30.00%-40.00%-50.00%一季报净利润同比增长56.48%；国家大基金三期的出台跟随大盘和小盘股指数下跌触底反弹电子(申万)AIGC指数沪深3005资料：Wind、湘财证券研究所1.1多项因素叠加，电子行业回调

上半年申万一级电子行业指数估值（PE：TTM，整体法，剔除负值）涨幅为1.94%，申万二级消费电子行业市盈率上涨了11.68%，元件行业市盈率上涨了11.70%，目前电子行业整体、消费电子、元件的动态PE分别位于10年22.31%、12.76%、14.11%分位数。图

2

申万电子行业近10年估值（PE）表现（TTM，整体法，剔除负值）200.00180.00160.00140.00120.00100.0080.00电子半导体元件光学光电子其他电子Ⅱ消费电子电子化学品Ⅱ60.0040.0020.000.002014-06-232015-06-232016-06-232017-06-232018-06-232019-06-232020-06-232021-06-232022-06-232023-06-236资料：Wind、湘财证券研究所1.2

库存去化完成，进入弱复苏阶段

由于消费电子在2021年保持了高景气，因此，在2021年底，全球消费电子大厂均制定了较为乐观的生产计划，并保持了较高的库存，而2022年受国内疫情封控、俄乌冲突和高通胀等因素影响，全球消费电子需求远远不及预期，导致消费电子大厂库存高企。

集邦咨询预测2022年全球手机产量13.86亿，实际为11.92亿支，较预期下降14%，集邦咨询预测2022年全球笔记本电脑出货量为2.34亿台，实际为1.859亿台，较预期下降20.56%。图3

三星延长暂停拉货时间图4

手机大厂下调出货目标资料：台湾经济日报、湘财证券研究所资料：The

Elec、Digitimes、湘财证券研究所71.2

库存去化完成，进入弱复苏阶段

消费电子需求不及预期：Digitimes

4月

12日报道，年初多数业者及研究机构，对于全年智能手机的增长率多半都预测为

5~10%左右，近日已经逐步下修到5%上下甚至更低。

IDC预测，2024

、2025年，全球智能手机销量将分别增长4.0%、2.3%；2024年全球PC销量将增长2.6%，中国PC销量预计要到2025年下半年才会复苏。图5

主要PC厂商存货金额季度变化图（单位：亿元）图6

智能手机销量预测100.0090.0080.0070.0060.0050.0040.0030.0020.0010.000.001Q

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24联想惠普戴尔资料：Wind、湘财证券研究所资料：Wind、湘财证券研究所81.3

人工智能发展迅速，看好端侧AI产业趋势

边缘AI是指在边缘设备中进行AI计算或运行大模型，而不是依赖传统的云计算实现AI功能，包括手机、PC等，边缘AI具有低成本、高性能、隐私安全等优势。图7

AI处理的重心向边缘转移资料：《混合AI是AI的未来》、湘财证券研究所91.3

人工智能发展迅速，看好端侧AI产业趋势

模型压缩技术通过剪枝、知识蒸馏、量化和低秩分解来实现大模型的压缩。

通过对大模型的压缩，可以显著降低模型的存储需求，可以降低模型的计算复杂度，从而提高计算效率，也可以显著缩短推理时间，提高用户体验。大模型压缩使大模型更容易部署到边缘设备中。图8

大语言模型压缩方法资料：DataFunTalk社区、湘财证券研究所10端侧AI落地加速，AI终端渗透率有望快速提升112.1

端侧AI技术渐趋成熟，优化消费电子产品使用体验

5月14日，OpenAI推出GPT-4o，最重要的升级在于多模态能力的提升和响应延迟的大幅缩短。GPT-4o大幅改善了端侧AI使用体验，可以实现流畅自然的人机交互。

GPT-4o现在能够同时处理文本、音频和图像，可以接收文本、音频和图像任意组合作为输入，并实时生成文本、音频和图像的任意组合输出。GPT-4o能够在232毫秒内对音频输入作出响应，平均响应时间为320毫秒，与人类在对话中的响应时间相近。语音对话模式下，ChatGPT的平均响应时长为2.8秒（基于GPT-3.5）和5.4秒（基于GPT-4）。表

1GPT-4o的主要优势特点功能应用场景在客户服务和教育领域。GPT-4o实现了与用户进行实时语音对话的能力，这不仅缩短了响应时间，还提高了对话的自然度。用户可以自由地打断和继续对话，就像与真人交流一样。流畅的语音交互在医疗和自动驾驶领域，提供更精准的诊断和安全驾驶辅助。多模态数据处理更低的调用成本GPT-4o现在能够同时处理文本、图像和音频，这使得它能够理解和生成更加丰富和复杂的信息。通过优化模型架构和计算效率，GPT-4o的调用成本大幅降低，使得更多的企业和开发者能够负担并集初创企业和中小企业现在可以利用这项技术，成这项技术。

提升市场竞争力。情感识别与反馈视觉问题解决GPT-4o在情感和情绪方面的处理能力有了显著提升，能够更精准地识别用户情感并做出相应的回应。心理健康和客户体验优化方面GPT-4o不仅在语言处理上有所突破，还能够实时解决视觉问题，如通过图像识别代数方程并引导用户在教育和技术支持领域个性化助理和客户服务跨国企业和个人用户解决问题。对话连续性与记忆实时翻译与信息检索GPT-4o能够记住与用户的互动历史，使得对话具有连续性，能够根据过去的交流做出相关回应。GPT-4o具备实时翻译不同语言的能力，并能够快速搜索信息，提供即时的答案。资料：上海开理悟智科技有限公司、湘财证券研究所122.1

端侧AI技术渐趋成熟，优化消费电子产品使用体验

6月11日，苹果推出了Apple

Intelligence，在Apple

Intelligence的助力下，Siri可以提供跨APP操作，比如，当你想去为朋友接机，你可以询问Siri。

6月21日推出的鸿蒙原生智能也具有系统级AI能力，小艺也可以提供跨APP操作。

苹果和

相继展示了系统级AI的巨大应用价值，为AI终端行业树立了标准，后续其它厂商有望跟进模仿，在手机、PC、平板、智能手表等消费电子终端上实现系统级AI。图9

传统操作系统架构与智能原生操作系统架构比较资料：《AI终端白皮书》、湘财证券研究所132.2

龙头厂商发布端侧AI产品，推动端侧AI加速发展

5月21日，微软在开发者大会上发布了Copilot+PC产品，树立了AI

PC的标准；Copilot+PC搭载高通CPU，微软表示，想要被称为Copilot+PC，需要至少提供40

TOPs的算力，至少需要

256GB

SSD和

16GB

RAM。

Copilot+PC内置GPT-4o，具备「透视」屏幕能力，能理解屏幕上显示的内容，Recall功能支持「时光倒流」，能够回溯以往的操作步骤，Copilot+PC还可以一键实时翻译视频、音频字幕。图10

首个Copilot+PC处理器性能资料：高通、湘财证券研究所142.2

龙头厂商发布端侧AI产品，推动端侧AI加速发展

在Computex大会上，AMD发布了锐龙AI300系列APU，算力可达50TOPS。英特尔在会上介绍了其第二代AIPC处理器Lunar

lake，搭载英特尔第四代NPU，算力可达48

TOPS，该芯片将于今年三季度正式推出。

目前，宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想和三星等OEM厂商都推出了各自搭载骁龙XElite和骁龙XPlus处理器的Copilot+PC新品。图11

英特尔首个Copilot+PC处理器性能资料：英特尔、湘财证券研究所152.3

消费电子有望迎来换机周期，硬件配置有望升级

消费电子厂商和CPU厂商对于AI产品的积极推进和大模型技术的进步是AI手机和AIPC行业的主要发展动力。在苹果和发布AI原生操作系统后，AI将成为后续所有中高端智能手机发布的必备功能。随着CPU供应商将AI功能扩展到主流款产品，AIPC的渗透率将在未来两年内加快。

AI手机和AIPC的渗透率有望快速提升，根据Counterpoint的预测，2023-2027年，高级AIPC销量复合增速为115%，AI手机销量复合增速为65%。图12

AI手机销量预测图13

AI

PC销量预测资料：Counterpoint、湘财证券研究所资料：Counterpoint、湘财证券研究所162.3

消费电子有望迎来换机周期，硬件配置有望升级

AI手机需要在硬件上做出多项升级，才能满足在端侧运行大模型的需求，硬件上的升级需求主要包括DRAM、散热、电池。12GB内存有望成为智能手机的基本配置，苹果AI手机则需要8GB，也高于苹果手机目前的最小内存。由于AI手机需要处理端侧大模型的计算，功耗将随之增大，散热需求随之提升，散热新材料和新技术的采用成为可能。同时，随着功耗增大，AI手机对于电池容量有着更高需求，供应商需要采用新的技术以提高电池能量密度或者供应更高容量的电池。

Copilot+PC产品则将内存容量的标准提高至16GB，在续航和散热方面也有着更高要求。图14

安第斯模型运行内存需求资料：IT之家、OPPO发布会、湘财证券研究所17端到端成为行业趋势，高级自动驾驶有望加速发展183.1

全球首个端到端AI自动驾驶系统上线，AI推动智能驾驶加速发展

特斯拉端到端方案于2022年12月立项，2024年2月19日，特斯拉首次向普通车主推送FSD

v12。

FSDv12是全球首个端到端AI自动驾驶系统，所谓端到端是指FSD

v12把摄像头获取的图像数据输入到神经网络，神经网络能够直接输出车辆控制指令，如转向、加速、制动等。传统自动驾驶算法分为感知、决策规划、控制等环节，端到端模型则将各环节融为一体。传统的模型思路是感知模块输出BEV鸟瞰图（或者Occupancy）的结果，规划和控制模块再依据BEV鸟瞰图（或者Occupancy）结果进行预测和执行。图15

理想自研大模型资料：理想汽车、湘财证券研究所193.2

端到端方案优势显著，成为行业发展趋势

目前，FSDv12已经展现出了完全数据驱动带来的优势。

“分而治之”的模块结构：端到端架构将所有模块串在一起统一训练，更利于追求“全局最优解”。

无法穷尽cornercase：端到端神经网络在学习了大量的高质量数据后，在完成拟人化任务方面比规则代码更奏效，可以比较好的应对cornercase。

代码冗长：相比于FSDv11，FSDv12把代码量从30万行减少到了2000行。

大厂纷纷发力端到端方案。1月30日，何小鹏明确表示小鹏智驾的下一步目标是端到端模型全面上车；4月24日，发布了端到端方案：ADS3.0；理想计划在今年年底或明年年初推出基于自研的端到端大模型+VLM视觉模型的L3级自动驾驶体系。李想同时认为，基于这一体系，无监督L4级别自动驾驶三年内可以实现。图16

端到端方案天花板更高资料：小鹏汽车、湘财证券研究所203.3

国内政策已快速完善，为高阶自动驾驶规模量产铺平做好准备

2023年国家及地方智能驾驶政策不断出台，从上层政策框架、道路测试、数据管理、示范应用等多方面入手，逐渐完善政策体系。上半年，北京已实现“整车无人”自动驾驶车辆载客示范应用。5月，上海经信委表示，上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶、机器人等功能板块在沪布局。9月，交通运输部发布《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》。11月，工信部、公安部、住建部和交通运输部印发《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，指出具备量产条件的L3、L4级智能网联车可在限定区域内开展上路试点，并首次明确事故责任划分。政策的完善，为高阶自动驾驶规模量产铺平了道路。图18

国内已授予多家企业L3测试牌照资料：Counterpoint、湘财证券研究所213.4

FSD入华渐近，有望推动国内自动驾驶加速发展

2023年11月23日，特斯拉中国表示正在推进FSD在国内落地事宜，2024年4月28日，中国汽车工业协会、国家计算机网络应急技术处理协调中心发布通报，显示特斯拉国产车型达到中国数据安全要求，这位FSD入华奠定了基础。2024年6月16日，据财新报道，上海自动驾驶示范区已经向特斯拉发放了FSD道路测试牌照。

我们认为，在政策准备就绪，FSDv12公开推送的背景下，FSD入华日期渐近，FSD

v12在国内公开推送后，将发挥“鲶鱼效应”，刺激国内自动驾驶领域的竞争，推动中国智能驾驶产业加速发展。

全球L3级自动驾驶有望快速发展，而中国将成为主要驱动力。根据Counterpoint的预测，2024年，全球L3级乘用车销量预计将超过25000辆，至2026年，中国市场将保有100万台L3级乘用车。图17

全球主要地区L3级乘用车保有量预测资料：Counterpoint、湘财证券研究所223.5

供应链将受益于高级自动驾驶