通信行业专题报告：算力扩散，边缘场景和投资价值

证券研究报告本报告仅供华金证券客户中的专业投资者参考请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明算力扩散，边缘场景和投资价值分析师：李宏涛 S0910523030003通信行业/行业专题报告评级：领先大市（维持）2023年7月3日通信行业专题报告 2请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明核心观点u 算力向推理和边缘扩散；扩散呈现三个趋势：1、低延时低功耗需求增强、2、AI芯片向端侧推理演进、3、缩减数据处理成本；边缘算力三种体现：模组、终端、边缘计算中心。u 产业链重构带来价值：芯片侧：RISC-V更适合边缘架构，高通在物联网侧一骑绝尘；系统侧:“平台+操作系统”边缘算力中枢；设备侧：边缘计算载体；设施侧：支撑边缘计算高效响应运行。u 车和垂直行业弹性爆发：车辆边缘算力的iot模组产业链拆解；扫地机器人：“大脑+小脑”扫地机器人三大处理器；微模块idc边缘算力拆解u 投资逻辑：投资价值一：边缘预处理最先落地；投资价值二：大模型百花齐放参数不一、大模型转小模型是必须之路、模型嵌入所需硬件支撑—算力/带宽/内存u 建议关注标的：美格智能、移远通信、映翰通、东土科技、移为通信、三旺通信、广和通u 风险提示：边缘模型算法开发进展不及预期;边缘应用场景需求不及预期；芯片成本过高影响落地进度。目录0102040305算力向推理和边缘扩散产业链重构带来价值车和垂直行业弹性爆发投资逻辑和重点标的投资建议与风险提示 4请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明趋势一：低延时低功耗u 边缘算力低延迟、占用带宽资源少。云端受限于延时性和安全性，不能满足部分对数据安全性和系统及时性要求较高的用户需求。边缘计算是5G网络架构中的核心环节，能够解决5G网络对于低时延、高带宽、海量物联的部分要求，大幅提升生产效率。u 下游应用场景爆发，边缘AI芯片需求旺盛。ABI Research预计，边缘AI芯片市场规模将从2019年的26亿美元增长到2024 年的76亿美元，边缘AI芯片市场将超过云AI芯片市场。根据前瞻产业研究院的预测数据显示，中国人工智能芯片市场规模将保持40%-50%的增长速度，到2024年市场规模将达到785亿元。我国人工智能芯片行业的下游应用场景主要聚集在云计算与数据中心、边缘计算、消费类电子、智能制造、智能驾驶、智慧金融、智能教育等领域。资料来源：寒武纪招股书，物联网智库，前瞻产业研究院，华金证券研究所主要问题问题描述功耗过高与云端进行大量的数据传输将产生极大的功耗，限制了终端设备的应用。以比特币“挖矿”为例，矿工们一般都是采用英伟达的GPU，支付高昂的电费。实时性不强本地数据通过网络传输到云端，云端再将计算结果返回至终端，这一过程存在数秒乃至数十秒的延迟。自动驾驶、工业现场领域，毫秒级的延迟实时性不强。带宽不足传感器的大范围普及和低功耗广域网等连接技术的飞速发展，设备数呈指数型飞速增长，无法满足互联的带宽安全问题网络传输过程中存在数据被劫持的风险，隐私与安全性缺乏。图表1 云端AI弊端图表2 2019-2024 年中国边缘智能芯片市场规模情况 5请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明趋势二：AI芯片向端侧推理演进资料来源：寒武纪招股说明书、华金证券研究所整理终端云端边缘端·高性能、高计算密度·兼有推理和训练任务、单价高·硬件产品形态少·低功耗、高能效·推理任务为主、成本敏感·硬件产品形态众多·对功耗、性能、尺寸的要求常介于终端与云端之间·推理任务为主、多用于插电设备·硬件产品形态相对较少芯片需求典型功耗典型计算能力＜8TOPS云计算数据中心、企业私有云等典型应用领域各类消费类电子、物联网产品等智能制造、智能家居、智能零售、智慧交通、智慧金融、智慧医疗、智能驾驶等众多应用领域u Al芯片以高并行架构为主流模式。针对各类深度学习算法基础共性需求优化的指令集和高并行计算架构、高能效的内存存取架构和高速易拓展的互联接口。面向不同应用场景的需求，不同芯片产品间差异较大。＞30TOPS5TOPS-30TOPS＜5瓦＞50瓦4瓦-15瓦 6请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明资料来源：IDC、《边缘智能白皮书》，华金证券研究所趋势三：缩减数据处理成本u 物联网连接设备规模猛增，下沉各行业。IDC预测，2022年中国物联网连接规模达56亿个，到2026年将增至102.5亿个，复合增长率约为18%，其中，消费者行业是最大的物联网连接组成，智能家居、可穿戴依然是重要增长点，连接数量到2026年将近59.8亿个。u 边缘计算降低数据处理成本。当边缘与云端距离越短，数据处理成本越低。边云距离减少到 322 公里的时候，成本将缩减 30%，当距离为 161 公里的时候， 成本将缩减 60%。 理想L9配备128线激光雷达，6个800万摄像头、12个超声波传感器，HUD抬头显示、3K车载屏图表3 数据处理成本缩减（%）结果 图表4 中国物联网连接规模预测，2022-2026 7请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明资料来源：各公司官网、51CTO、 华金证券研究所边缘算力三种体现：模组、终端、边缘计算中心u第一类，通过边缘算力芯片提供，形式为模组，通过定制 PCB 板输出，或者通过模组形式输出。u第二类，通过边缘算力芯片提供，形式为服务器或者边缘盒子。u第三类，类似于传统数据中心，通过将机柜布置在离用户较近的机房中，便捷的活动本地算力。图表5 寒武纪思元220边缘计算模组uMLU220是一款专门用于边缘计算应用场景的AI加速产品（边缘人工智能加速卡），可应用于智能机器人、智慧零售、智慧金融、智慧工厂等场景。图表6 瑞驰AI边缘终端uAI边缘智能终端是瑞驰自主研发、基于嵌入式架构的软硬一体机设备，包含智能终端和智能一体机两种形态，具备高性能、低功耗、国产化等优势特色。图表7 闪讯边缘云EdgeON智能边缘机柜uEdgeON智能边缘机柜采用42U服务器机柜，可以部署在通讯机房以及冷却设备的独立安全计算环境，可根据业务需要安装部署标准服务器和边缘云计算环境，满足客户对边缘云计算的需求。 8请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明垂直行业：电力、自动化生产线资料来源：映翰通官网，塬数科技官网，华金证券研究所工业现场边缘计算：可依靠算力支持百万点高并发及高频工业设备接入，涵盖PLC、DCS、DTU、RTU、数控机床等设备。可以实现AI服务的调用与管理，工业设备灵活部署，提高现场总线能力，提高分析分析和操作效率。电力监测场景：国家电网接入终端包括无人机、巡检机器人、长距离智能检测、智能传感器，在线监测中压配电网线路电流和对地电场；实现接地故障准确定位、复杂故障回溯反演、线路异常提前预警。图表8 智能化配电网线路状态监测系统图表9 工业场景中边缘案例 9请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明消费级行业:自动售货、POS机人脸识别u POS机人脸识别：采用云计算，将人脸识别部署在服务器，发挥服务器强大的运算能力和庞大的人脸库数据优势;商米科技SUNMI P2 Xpro采用8核2.0GHz处理器，运用3D结构光识别技术可将20000多个投射到人脸的散斑点进行360度全方位轮廓追踪。u AI自动售货柜：采用端计算，将识别模型部署在本地,从而消除网络传输的