消費電子行業深度報告：AI終端落地場景豐富，產業鏈迎高增機遇.pdf

消費電子行業深度報告：AI終端落地場景豐富，產業鏈迎高增機遇。AI賦能傳統智能終端，關注產業鏈技術配套革新機遇：手機、PC等傳統消費電子終端在AI賦能下，設備硬件面臨更 高性能需求。AI上機帶來的算力提升，將對散熱、存儲、電池等硬件提出更多要求：石墨烯、VC 均熱板等更高價 值量的方案有望加速滲透，終端存儲容量和速率需升級、電池續航充電速率等性能升級。同時，在消費者需求驅動 下，智能手機光學升級持續，后續將圍繞潛望式鏡頭下沉、玻塑混合鏡頭創新、大像面傳感器應用等光學創新展開。 蘋果入局折疊屏手機市場也將加速折疊屏手機產業鏈成熟。

新型智能硬件結合AI創造增量需求，AI帶動產業全面擴容：各大廠商積極探索端側AI應用場景：智能眼鏡成為當前 重要的AI硬件落地形式，根據wellsenn XR，2024年全球AI智能眼鏡銷量152萬臺，2026年銷量有望達1000萬臺。各 大廠商均積極開發AI智能眼鏡新品，2025年迎來智能眼鏡集中發售大年，有望加速產業鏈技術成熟、成本下降，提 升消費者認知。 AI帶來革命性的交互體驗，契合 MR 虛實結合需求。AI+AR或是產業發展趨勢。人機交互以及算法 推薦使耳機擴展為用戶私人秘書，同時 AI推動耳機音質提升。AI 音響能夠實現便捷交互及家居助手功能，成為智 慧家居控制節點。智能安防及其他設備均可借助 AI 實現產品體驗革新。AI端側落地場景逐漸豐富，且產業鏈與傳 統消費電子產業鏈重合度較高，有望帶動產業鏈成長。

AI加速“智駕平權”進程，產業鏈公司迎業績高增期：AI賦能下，各車企智駕方案加速完善，以比亞迪為代表的自 主品牌車企2025年開啟“智駕平權”時代，高階智駕車迎放量拐點。高速NOA及以上高階智駕相較于傳統L2級別輔 助駕駛在傳感器用量及性能要求上均有顯著提升，1）車載攝像頭：相較于L2級別ADAS輔助駕駛，高速NOA及城市 NOA車型攝像頭搭載量將從3~8顆增加到8~12顆，且車載攝像頭像素需求從2-3M提升至5-8M；2）激光雷達：激光雷 達主力搭載車型在從2022年40萬-50萬滲透至2024年25-30萬價格帶，有望滲透至10w級別車型打開成長空間。3）高 頻高速連接器：相較于L2級別ADAS輔助駕駛車型，高速NOA及以上智駕級別車型所需高頻高速連接器單機價值量接 近翻倍。4）智駕芯片：伴隨L3智駕級別車型及robotaxi落地，智駕芯片所需算力將進一步提升。