投资评级 - 维持"买入-B"评级 [1][9] 核心观点 - 全球物联网产业持续复苏 端侧AI和智能模组成为新增长方向 2025年全球物联网终端数预计达215亿(同比+14.4%) 2030年将达411亿 2024-2030年全球蜂窝物联网连接数复合增长率15% [5] - 公司AI stack深化布局 具身智能和智能座舱是增长主力 剔除锐凌无线车载业务影响后 2025H1收入同比+23.49% 归母净利润同比+6.54% [4] - 公司在具身智能领域取得先发优势 智能割草机器人解决方案已批量发货 并与国内外头部客户达成合作 [7][8] - 公司估值处于历史较低水平 2025年PE 43.2倍 2026年34.2倍 2027年27.3倍 [9] 财务表现 - 2025H1实现营收37.07亿元(同比-9.02%) 归母净利润2.18亿元(同比-34.66%) [4] - 预计2025-2027年归母净利润5.53/6.97/8.73亿元 同比增长-17.3%/26.1%/25.3% [9] - 预计2025-2027年EPS 0.72/0.91/1.14元 [9] - 2025年6月30日每股净资产4.68元 每股资本公积0.92元 每股未分配利润2.36元 [3] 产品与技术布局 - 研发投入持续加大 2025H1研发费用2.54亿元 累计获得发明专利356项 [6] - 推出覆盖1T~50T的全矩阵AI模组及解决方案"星云"系列 [6] - 发布新一代R17车规级5G通信模组AN970系列及高算力5G AI智能网联座舱模组AN762S/AN782S系列 [6] - 推出Fibocom AI Stack端侧AI解决方案 AI玩具大模型解决方案 QuickTaste AI智能解决方案 [6] 市场前景 - 2024年我国蜂窝物联网终端用户数达26.56亿 占移动终端连接数比重59.7%(同比+13.89%) [5] - 2024年全球5G连接数突破20亿(连接占比25%) 预计2028年超越4G成为主流技术 [5] - 到2030年 AI嵌入式蜂窝模组预计占物联网模组出货量25% 年复合增长率35% [5]

证券市场表现 - 上证综指日内上涨0.22%收于3828.58点 最高3831.74点 [1] - 深证成指日内上涨0.67%收于13157.97点 最高13157.97点 [1] - 创业板指日内上涨0.55%收于3107.89点 最高3107.89点 [1] ETF整体市场表现 - 股票型ETF收益率中位数为0.34% [2] - 规模指数ETF中广发国证2000ETF收益率最高达10.0% [2] - 行业指数ETF中广发国证信息技术创新主题ETF收益率最高达5.03% [2] - 策略指数ETF中前海开源中证500等权重ETF收益率最高达0.45% [2] - 风格指数ETF中广发上证科创板成长ETF收益率最高达2.02% [2] - 主题指数ETF中富国中证消费电子主题ETF收益率最高达5.84% [2] ETF涨跌幅排行 - 涨幅前三ETF：广发国证2000ETF(10.0%) 富国中证消费电子主题ETF(5.84%) 国联安上证科创板芯片设计主题ETF(5.75%) [4][5] - 跌幅前三ETF：国泰中证影视主题ETF(-2.24%) 银华中证影视主题ETF(-2.12%) 华夏中证旅游主题ETF(-1.69%) [5] ETF资金流向 - 资金流入前三ETF：国泰中证煤炭ETF(4.06亿元) 易方达国证机器人产业ETF(3.6亿元) 华夏国证消费电子主题ETF(2.43亿元) [6][7] - 资金流出前三ETF：南方中证500ETF(10.3亿元) 嘉实上证科创板芯片ETF(6.48亿元) 华泰柏瑞沪深300ETF(5.97亿元) [7] ETF融资融券概况 - 融资买入额前三ETF：华夏上证科创板50成份ETF(8.48亿元) 易方达创业板ETF(5.54亿元) 嘉实上证科创板芯片ETF(4.64亿元) [8][9] - 融券卖出额前三ETF：南方中证500ETF(4152.01万元) 华泰柏瑞沪深300ETF(2391.3万元) 华夏上证50ETF(1979.24万元) [9] 消费电子行业前景 - 消费电子板块进入新品密集发布期 Meta智能眼镜产品矩阵成型推动渗透率提升 [9] - 苹果手机销量有望超预期 产业链公司存在估值修复和新业务放量催化 [9] - OpenAI入局AI终端 iPhone17系列销量或将超预期 [10] - 苹果2026-2027年将推出折叠机 AI眼镜等新品 为供应链注入新动能 [10]

核心观点 - OpenAI与消费电子代工厂商立讯精密和歌尔股份合作 进军端侧AI硬件领域 计划推出AI原生设备 目标2026-2027年量产 出货量目标达1亿台[3][12][13][15] - 特斯拉人形机器人Optimus Gen3+传闻获得1万台订单 尽管被马斯克澄清 但公司内部将召开会议重点讨论机器人生产计划 产业化进程持续推进[3][41][44][46] - 端侧AI成为核心产业趋势 科技巨头包括谷歌、苹果、Meta、微软和三星均布局端侧AI战略 推动AI软硬件结合与生态整合[3][17][19][20][21] - 大模型终端部署面临算力、内存、能耗、散热、传感器和系统协同等技术挑战 固态电池和新型散热方案成为突破方向[23][26][28][29][32][36] - 全球服务机器人市场预计从2025年628.5亿美元增长至2032年1702亿美元 年复合增长率15% 工业机器人市场预计从2025年219.4亿美元增长至2032年555.5亿美元 年复合增长率14.19%[47][48][50] 主题与产业趋势变化 OpenAI进军消费电子 - OpenAI与立讯精密签订至少一款设备组装合同 并与歌尔股份接洽扬声器模块等组件供应[3][12] - 从苹果招募超过20名消费硬件领域员工 包括首席硬件官Tang Tan 加强硬件能力[12] - 计划推出无屏幕AI伴侣设备 形态接近iPod Shuffle 支持挂脖佩戴 具备摄像头和麦克风 核心智能依赖云端ChatGPT模型 目标2026-2027年量产 出货量目标1亿台[13][14][15] - 商业模式采用设备即服务（DaaS） 绕开传统硬件生态 直接建立用户联系[14] 特斯拉机器人进展 - 传闻特斯拉与PharmAGRI签署1万台Optimus Gen3+人形机器人意向书 用于农场和制药环节 但被马斯克澄清不实[41][44] - 马斯克宣布下周特斯拉内部会议将重点讨论人工智能/自动驾驶系统和Optimus机器人生产计划[3][46] - 特斯拉机器人已迭代至第三代 生产成本较初代下降65% 2025年启动千台级小批量生产 2026年形成5-10万台年产能[54] - 马斯克表示未来特斯拉约80%价值将来源于Optimus人形机器人[54] 科技巨头端侧AI布局 - 谷歌采用"AI First"战略 通过Pixel硬件和AI Edge Gallery推动端侧AI部署 Pixel 8 Pro搭载Tensor G3芯片 支持本地运行大模型[19] - 苹果通过A/M系列芯片NPU在iPhone、iPad和Mac上运行本地模型 渐进式增强AI功能 重视生态闭环和数据安全[20] - Meta聚焦社交与硬件融合 Ray-Ban智能眼镜集成语音和视觉AI助手 并通过LLaMA开源模型推动端侧AI普及[17][19] - 微软主打AI PC 通过Copilot+PC和Windows AI功能嵌入端侧AI 三星在手机和IoT设备中嵌入AI 实现跨设备互联[19][21] 大模型终端部署挑战 算力与内存 - 端侧设备算力与数据中心相差数个数量级 7B参数模型需要数十TOPS算力实现实时推理 高端手机勉强支持7B模型 更大模型如30B、70B无法流畅运行[23] - 7B模型FP16精度占用14GB内存 4-bit量化后仍需3.5GB 接近手机内存极限 多模态模型进一步增加压力[26] - 苹果A19 Pro芯片NPU理论算力约50TOPS 较A16 Bionic的17TOPS提升显著 英特尔酷睿Ultra 9 285H芯片NPU推理性能达48TOPS[27][28] 能耗与散热 - 移动设备运行AI模型功耗达数瓦 导致发热降频 耳机和手表等小电池设备难以支撑连续运算[28] - 固态电池能量密度>500Wh/kg 提供高倍率放电 满足AI瞬时功耗需求 为端侧AI提供能源保障[29] - 散热方案从石墨片和VC均热板向液冷和相变材料演进 液冷已进入PC和可穿戴设备测试阶段 相变材料提升瞬时散热效率[32] 传感器与系统协同 - 端侧AI依赖多模态传感器融合 包括摄像头、激光雷达、麦克风阵列等 用于环境感知和交互[34][36] - 操作系统需提供统一接口调度传感器数据 实现低延迟多模态协同 蓝牙等传统协议需升级支持AI交互模式[36] 投资建议 短期关注赛道 - AI应用：消费电子产业指数和机器人指数受益于苹果iPhone 17发布、Rokid AR眼镜预售、Meta AR眼镜发售和英伟达机器人计算平台推出[56] - AI硬件：中证芯片产业指数和恒生科技指数受益于英伟达财报指引、国内云厂商资本开支超预期和半导体景气度乐观[56] - 固态电池：产业催化密集 孚能科技第二代半固态电池获客户定点 国轩高科全固态中试线贯通 估值TTM 31.59[56][59] - 有色金属：稀土涨价持续 工业金属和小金属受益宏观复苏 估值TTM 23.81[56][59] - 创新药：国际会议催化研发突破 BD出海订单放量 政策支持估值修复[56] 中长期产业趋势 - 新科技周期关注全社会智能化 包括大模型迭代、算力基础设施完善、AI商业模式落地及AI对消费电子和机器人赋能[5] - 国产替代周期关注国产大模型、AI应用、算力和集成电路产业链自主可控[5] - 双碳周期关注光伏、风电、储能、氢能和核电降本增效 电动智能化趋势关注电动智能汽车渗透率提升[5] 全球市场表现 - 全球股市跌多于涨 信息技术表现较好 金融和公共事业表现不佳[61] - 美股电信服务领涨3.4% 日常消费和房地产拖累指数 欧股信息技术涨8.2% 电信服务跌3.0%[62] - 全球强势股中半导体公司领涨 英特尔涨22.8% 百度涨17.9% 新思科技涨16.5% 领跌股中保险和多元金融居多 任天堂跌10.1%[68][70][71]

全球智能手机市场复苏与高端化趋势 - 2024年全球智能手机出货量同比增长7% 结束两年下滑态势 [2] - 2024年上半年600美元以上高端机型销量同比增长8% 创历史新高 [2] 联发科天玑9500芯片架构突破 - 采用第三代全大核CPU架构"1+3+4"组合 包含1个C1-Ultra/3个C1-Premium/4个C1-Pro核心 [5] - C1-Ultra核心主频达4.21GHz 实现IPC两位数提升 单核性能提升32% 多核性能增加17% [5][7] - L3缓存从12MB增至16MB SLC维持10MB 突破"内存墙"限制提升数据搬运效率 [8][11] 能效优化与技术创新 - GPU采用Mali G1-Ultra MC12架构 光追性能提升超100% 能效比提升40% [7] - 创新双NPU架构：超性能NPU支持大模型运算 超能效NPU采用存算一体架构减少数据搬运能耗 [15][16] - AI算力达100TOPS 轻负载AI模型实现Always-On运算 兼顾实时响应与长续航 [16] 端侧AI应用落地成果 - 支持4K端侧文生图生成 文生文大语言模型响应速度提升100% [25] - 与vivo合作实现毫秒级运动追踪与AI定制美颜 与OPPO打造端侧AI意图搜索功能 [22][23] - 在ETHZ AI Benchmark测试中斩获性能冠军 游戏光追帧率从60帧提升至120帧同时功耗降低14% [18][19] 智能手机AI发展趋势 - 端侧AI推理成为行业共识 30TOPS成为AI手机SoC入门门槛 [14][22] - AI功能从附属功能转变为重构手机体验的新引擎 竞争焦点向软硬强耦合转移 [21] - 联发科提出Agentic AI UX五大愿景：主动及时/知你懂你/互动协助/学习进化/隐私守护 [22]

文章核心观点 - 联发科提出超性能+超能效双NPU架构 实现AI Always on 从硬件架构重构端侧AI运行基础 让AI成为系统常驻能力而非被动唤醒的功能模块[1][33][50] - 天玑9500通过双NPU协同工作 超性能NPU处理高强度推理任务 超能效NPU专注低功耗常驻场景 结合存算一体架构和硬件压缩技术 实现性能与能效双重突破[34][36][40] - 端侧AI正从"可调用"走向"默认在线" 需具备即时响应能力 联发科通过系统级技术方案解决模型加载慢 功耗高 训练难三大挑战 推动AI无缝融入多模态交互[49][55][61] 芯片架构创新 - 首发双NPU架构 超性能NPU搭载深层次AI引擎2.0 在ETHZv6.0.3测试中得分15015 相比天玑9400提升超过一倍[34][36][37] - 超能效NPU采用存算一体架构 将计算单元与缓存单元物理融合 减少数据搬移能耗 改善常驻AI任务下的发热与续航问题[40][42] - 引入四通道UFS 4.1 模型加载速度提升40% 结合硬件级压缩技术 4B大模型仅需1.6GB内存即可运行[44] 性能表现提升 - 3B大模型输出性能相比上一代提升100% 内容生成更快更流畅 支持128K上下文窗口 是上代的4倍 可处理相当于10小时录音的数万字文本[9][12] - DiT模型推理性能提升100% 首次实现端侧4K超高画质生图 仅需10秒完成生成 支持个性化风格生成 可将照片转为手绘 插画等艺术风格[16][20][22] - 通过1.58bit量化 Transformer专用电路和Eagle推理加速算法 生成速度比天玑9400提升2倍以上 在3~4W功耗区间内推理效率提升56%[44] 端侧AI落地应用 - 与vivo联合打造蓝心AI录音机 分钟级训练的定制美颜 全场景蓝心大模型端侧推理与训练能力 端侧训练内存需求降至2GB 首次实现终端侧完成个性化美颜训练[26][47] - 与OPPO合作小布识屏与AI意图搜索 进行异构计算和内存优化协同 多品牌正围绕天玑9500展开端侧AI能力部署探索[28] - AI能力常驻系统后台 实现帧帧追焦等单反级拍照体验 在不打扰用户的情况下持续提供帮助 推动无感交互成为可能[30][32][59] 行业趋势与共识 - 大模型下沉使端侧AI使用频率越来越高 从输入法预测补全到拍照构图建议 从锁屏摘要到图像生成 AI正从"调用一次"变为"时刻可用"[4][54] - AI需融入用户原生操作流程 成为交互一部分 响应需即时 不可依赖被动加载或临时唤醒 需常驻系统成为设备资源调度组成部分[55][56][57] - 端侧AI不再局限于特定任务 开始在系统各层持续参与 推动人机交互向更自然流畅方向演进 底层系统需为AI持续供能[60][62]

行业投资评级 - 电子行业评级为看好（维持）[5] 核心观点 - 端侧硬件场景丰富，产业链有望迎来高增长机遇[2] - 智能终端呈现百花齐放态势，iPhone销量回暖，OpenAI等大模型厂商入局加速智能终端品类和形态创新[3] - 端侧AI产业链相关公司包括立讯精密、蓝思科技、领益智造、中石科技、华勤技术、歌尔股份、蓝特光学、瑞声科技、比亚迪电子[3] 行业动态与趋势 - OpenAI计划在2026年末或2027年初推出首款设备，包括无显示屏智能音箱、眼镜、数字录音笔和可穿戴胸针等产品，立讯精密已获得至少一款OpenAI设备组装订单，歌尔股份作为潜在声学部件供应商接洽[8] - 未来更多大模型厂商和互联网厂商入局硬件产品，抢占下一代数据流量入口，形成“模型—终端—用户”直达路径，例如阿里将发布AI眼镜产品，字节布局AI耳机、AI眼镜、VR等品类[8] - iPhone17系列销售表现优异，京东平台以旧换新销量达去年同期4倍，苹果要求供应链提高日产能，硬件升级包括外观、散热、电池等刺激销量[8] - 苹果AI进展加速，Apple Intelligence基础语言模型在跨语言、文本和视觉模式具竞争力，软件及系统端生态优势显现，硬件端多品类创新周期开启[8] - Meta发布3款AI&AR眼镜产品，包括Ray-Ban Meta升级款、Oakley Meta Vanguard运动AI眼镜和Meta Ray-Ban Display（右眼增加全彩单目显示屏，采用LCoS+阵列光波导组合），AR眼镜进入“0-1”市场培育阶段[8] - 量子计算有望加速落地，存储行情景气度持续，国产存储产业链看好，长存三期成立推动半导体设备国产化加速[7]

行业整体趋势 - 全球科技与消费电子产业2025年销售额预计达1.29万亿美元，新兴市场贡献40%增长动力，产品更新周期和高端创新各占30% [2] - AI硬件、XR设备和智能家居等新兴品类保持25%以上年增长率，与传统品类下滑形成鲜明对比，行业从规模扩张转向质量提升 [2] - 消费电子行业正从"手机中心化"向"多中心化"演进，AI与消费电子融合带来结构性机会 [9] 传统品类市场表现 - 2025年上半年国内手机市场出货量1.41亿部，同比下降3.9%，主因智能手机创新进入平台期 [3] - 2025年第二季度全球PC出货量同比下降7.2%，连续三个季度下滑 [4] 新兴品类增长动能 - 2025年第一季度中国智能眼镜市场出货量49.4万台，同比增长116.1%，预计全年出货量290.7万台，同比增长121.1% [5] - AR/VR设备2025年预计出货量74.2万台，同比增长38.1% [5] - 政策支持推动产品升级，手机等数码产品补贴突破5000万件，带动销售1432.6亿元 [8] 技术突破与硬件升级 - AI大模型重新定义人机交互，设备从"执行命令"转向"理解意图" [9] - Micro OLED和光波导技术推动XR设备实用化 [9] - 移动设备算力年增超30%，为AI应用夯实硬件基础 [9] - 高通骁龙8 Gen 3 AI算力达45 TOPS，联发科天玑9300达50 TOPS，苹果A17 Pro神经网络引擎性能提升2倍 [10] - AI PC可实现实时字幕翻译、语音控制等功能，IDC预测2027年AI PC将占PC市场60%份额 [11][12] 企业战略与生态布局 - 苹果通过Vision Pro进军空间计算，注重端侧AI能力和隐私保护 [13] - 华为通过鸿蒙生态实现设备协同，在5.5G、星闪等技术领域创新 [13] - 小米坚持"手机×AIoT"战略，OPPO/vivo加大海外市场拓展 [13] - 新兴企业如ROG、卡西欧、索尼通过差异化定位赢得市场 [14] 产业链价值分配与投资方向 - 技术壁垒高的核心零部件、先进材料、高端设备保持较高盈利水平 [16] - 可关注AI芯片、存储芯片、传感器、显示技术、人机交互、材料与工艺等领域 [12][19] - XR领域Meta、苹果、索尼推动硬件升级，智能家居领域小米、海尔、涂鸦智能扩大份额 [17] - 行业库存回归健康状态，正处于复苏进程，高端市场和新兴市场复苏更快 [18]

天玑9500芯片发布与性能突破 - 联发科推出新一代旗舰5G智能体AI芯片天玑9500，首次推动端侧AI从尝鲜到好用[2] - 芯片基于第三代3nm制程工艺和全大核架构，集成超过300亿个晶体管[18] - NPU峰值性能相比天玑9400提升111%，同性能下功耗降低56%[18] - AI Benchmark跑分达15015分，接近上代芯片两倍，成为当前AI算力最强移动芯片[19] 端侧AI应用能力提升 - 支持手机端大语言模型处理128K字元超长文本，2秒内完成会议纪要总结[3] - 端侧生成图像仅需10秒，支持4K画质Diffusion Transformer生图，无次数限制[7][9] - 处理相同任务时功耗比天玑9400降低50%，所有AI应用完全在本地运行无需上传云端[11] - 端侧长文本处理能力达128K，相当于10小时录音内容[28] 芯片架构与技术优化 - 采用超性能+超能效双NPU架构，包含第九代AI处理单元和存算一体架构[22][26] - 首发支持BitNet 1.58bit量化推理框架，相比FP8精度功耗降低50%[25] - 存算一体架构使低功耗小模型运行功耗下降42%[28] - 升级Transformer专用固化电路，优化端侧训练内存至不足2G[27] 开发生态与行业合作 - 天玑AI开发套件支持混合专家模型等四大关键技术，端侧可运行7B参数大模型[30] - 联发科提供标准化AI开发范式，缩短从开发到部署时间[32][33] - vivo X300系列将搭载首个量产个性化定制AI端侧美颜功能[37] - OPPO Find X9应用天玑AI能力于小布识屏和意图搜索，提升NPU硬件使用率[40] 行业发展趋势 - 生成式AI进入实用化阶段，智能体技术让AI从工具进化成自主执行任务的数字员工[14] - 未来AI手机将结合云端大模型与端侧模型，端侧占比持续提升[15] - 端侧生成式AI推理成为技术落地最迫切需求，推动移动芯片快速进化[16][18] - AI手机发展趋势向个性化、主动服务转变，具备理解用户习惯和意图的能力[15][42]

大疆机器视觉技术的突破 - 2014年公司已凭借精灵系列在消费级无人机市场取得成就 但创始人仍追求赋予无人机视觉感知与自主决策能力 实现自动跟随和避障功能[3] - 视觉导航团队初期仅由1人带领3名实习生组成 缺乏独立研发经费和固定开发环境 项目未被列入精灵4初始计划[6][7] - 团队攻克了计算机视觉领域尚未解决的长时间目标跟踪与遮挡恢复难题 通过双目深度计算建立局部3D地图 实现主动绕行障碍物[22] - 2016年精灵4发布成为全球首款具备视觉能力的消费级机器人产品 销量突破百万台 带来超百亿元营收[27] 技术研发挑战与突破 - 团队面临硬件资源极度受限：Mavic Pro搭载的联芯LC1860芯片单核心算力仅1.2GFlops 不足主流芯片1/3000[36] - 通过算法优化实现端侧AI部署：在32位ARM处理器上实时运行100KB参数量 50MFLOPS计算量的检测模型 实现手势控制功能[37] - 2017年Mavic Air项目采用自研芯片 团队重写软件工具链 将芯片MAC利用率提升至97% 支持同时运行6个AI模型[45] - 开发8位无损训练技术 保证定点与浮点模型误差小于0.1‰ 实现0.5-10米范围内全手势操控[47] 产品商业化成果 - 精灵4上市后获《财富》杂志誉为"无人机行业的苹果" YouTube演示视频观看量突破500万[27] - Mavic Pro被评为《时代》周刊年度最具影响力产品 销量破百万台 带来180亿元营收[39] - Mavic Air延续市场成功 成为2018年消费级无人机销冠 其"一键短片"功能通过AI算法自动规划拍摄轨迹[52] - 农业无人机T16实现精准作业 将农药成本降低30% 作业效率提升5倍[58] 行业影响与技术演进 - 2016年大疆首次亮相CVPR顶级学术会议 与苹果 Intel等科技巨头同台展出 引发学术界对端侧AI的关注[33][35] - 技术突破推动芯片行业变革：芯片设计先驱专程赴深圳交流 间接推动消费级AI芯片技术迭代[38] - 2018年公司校招收到6000份简历中 3000份投向机器学习岗位 成为AI领域领跑企业[56] - 视觉技术从无人机扩展至手持云台 自动驾驶 教育机器人等多产品线 推动公司定位从"飞行相机"转变为"飞行机器人"[28][56] 团队发展与创新机制 - 团队从4人扩展至包含算法 嵌入式 导航等多领域专业人才 2015-2018年成为创新井喷期[14][55] - 创始人直接参与技术督导 每1-2周查看进展 对视觉团队给予罕见包容与鼓励[15] - 2018年团队拆分为机器学习部 聚焦AI底层突破 为后续创业项目积累视觉技术基因[59] - 公司文化强调低调务实与创新鼓励 提供良好创新土壤[29]

【环球网科技报道 记者 郑湘琪】"人工智能的应用场景已渗透至各行各业，并将进一步重塑云端生态。 同时，我们也正在迈入 Agent AI 的新时代——这一类系统能够在本地自主运行，并实现实时响应。而 这一产业也在不断地扩大着人工智能计算的应用边界，同时对效率和延迟也提出了更高的要求。"近 日，在Arm Unlocked 上海站，Arm 高级副总裁兼终端事业部总经理 Chris Bergey在采访中表示。 如他所说，随着AI模型参数规模从百万级跃升至万亿级，其对计算能力与内存带宽的需求呈现指数级 增长。即便顶级数据中心也在功耗与散热方面遭遇严峻挑战。而对于空间和电池容量受限的移动终端而 言，这一压力更为显著。如何在有限的功耗预算内支撑快速发展的人工智能应用，已成为整个产业面临 的必答题。 来源：环球网 值得一提的是，SME2 不仅能显著提升设备的响应速度和运行效率，还能释放出传统 CPU 无法企及的 AI 驱动功能。Bergey举例称，在搭载 SME2 的单个核心上运行神经摄像头降噪功能，可以在 1080P 分 辨率下实现帧率超 120 帧/秒 (fps)，或在 4K 分辨率下实现帧率达 30fps。这使得智能手 ...