通信行业点评：超越端侧和边缘 AI向具身智能跃进

　　投资要点：
　　事件：2025 年3 月5 日，2025 年《政府工作报告》提出要建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G 等未来产业。
　　从AI+到具身智能，AI 持续赋能千行百业。人工智能+首次写入2024 年政府工作报告。截至目前，人工智能产业持续发展，融合千行百业取得长足进步：1、大模型涌现。根据国家互联网信息办公室数据，截至2024 年12 月30 日，我国生成式人工智能服务已备案数量已经达到302 条。2、我国大模型后发先至取得领先地位。
　　DeepSeek 发布V3 模型，在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。DeepSeek-R1 性能比肩 OpenAI o1 正式版。根据SuperClue 数据，截至2025 年1 月8 日，综合大模型排行榜前十中我国大模型占据5 席。3、大模型深度结合各行业初步实现落地。2 月8 日，中国移动协同中国石油完成DeepSeekV3/R1 全栈国产化的训推适配和私有化部署。2 月16 日，深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供DeepSeek 模型应用服务，实现了基于DeepSeek 的人工智能政务应用一体化赋能升级。此次，2025 年政府工作报告中提出要培育具身智能产业。相较于此前的大模型，具身智能更加强调AI和真实物理环境的持续交互。我们认为这是在我国现有大模型产业基础上的进一步深化。大模型将从“数字文秘”转向现实助手，对千行百业的赋能将从物理层面上继续深入。
　　端侧AI+边缘算力，具身智能存身之基已成。我们认为，为保持和真实物理环境的持续有效交互，时延控制将是具身智能发展必须克服的环节。为此，作为决策中枢的大模型部署或将趋于向端侧下沉。端侧设备和下沉的模型或需要进行匹配。为适配端侧算力，模型的小型化或成趋势。同时，作为“小模型”的载体，边缘算力的部署和补强或也会持续发展。但是，根据最新动态，我国产业在这两点或已经有了充足准备。1、我国小模型已经取得领先地位。DeepSeek 发布的Janus-Pro 系列模型包含1B、7B 两个版本。其中，Janus-Pro-7B 在GenEval 文本生图指令执行能力排行榜上获得了0.80 的高分，显著优于Janus（0.61）、DALL-E 3（0.67）和Stable Diffusion 3 Medium（0.74）的表现。且1B 版本可以直接在WebGPU 的浏览器中运行。此外，根据SuperClue 小模型（10B）排行榜前十模型中，我国模型占据6 席。2、端侧硬件支撑跟进。2024 年，我国移远通信、中国移动、广和通合计占据物联网模组市场的53%。其中移远通信、广和通均为此更新了解决方案。
　　移远通信发布了QuecPi Alpha 智能生态开发板，AI 算力高达12 TOPS，能够满足AI 边缘计算、工业机器人、服务/陪伴/教育/娱乐机器人等多样需求。广和通发布了覆盖1T~50T 的全矩阵AI 模组及解决方案“星云”系列。美格智能也发布了SNM980 系列模组，支持ONNX、PyTorch、TensorFlow、TensorFlow Lite 和Caffe等模型框架。
　　行业应用持续落地，C 端市场或将打开。2024 年，我国大模型的行业应用已经取得积极进展。具身智能应用也已经出现突破征兆。同时C 端市场也已经出现放开的可能。我们认为具身智能爆发或已不远。相关配套产业链如传感器、物联网模组等值得关注。1、煤矿机器人。梅安森以SPG 大模型为内核，开始布局矿山用具身智能。2、广和通发布QuickTaste AI 产品，并将率先在联迪商用智能终端上部署。
　　该产品支持多种语言实时交互。同时，基于GPT -4o 和Claude 3.5 Sonnet 开发的 AI 语音转录技术、大数据分析和机器学习算法，该产品能够基于顾客历史消费记录和口味偏好提供个性化的菜品推荐服务。3、1 月14 日，移远通信推出AI 智能玩具解决方案，支持豆包等AI 大模型。1 月21 日，广和通推出AI 玩具大模型解决方案，该方案深度融合豆包等AI 大模型、内置广和通Cat.1 模组。4、近日，国际电工委员会（IEC）正式发布由我国牵头制定的养老机器人国际标准（IEC63310）。柔性传感器作为关键部件或将迎来放量机会。
　　建议关注标的：
　　① 端侧算力/物联网模组：移远通信、广和通、美格智能、乐鑫科技、润欣科技；② 行业应用（矿山）：梅安森、北路智控；
　　③ 行业应用（工业互联网）：三旺通信、拓斯达；④ 行业应用（智能驾驶）：锐明技术、华测导航；⑤ 行业应用（智能家居）：力合微、居然智家；⑥ C 端应用（AI 玩具）：移远通信、广和通、美格智能；⑦ 传感器：汉威科技、高德红外、欧菲光。
　　风险提示：算力需求不及预期，AI 端侧应用需求不及预期，市场竞争加剧。
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