意法半导体收购Deeplite - 意法半导体收购加拿大AI初创公司Deeplite，该公司专注于边缘AI模型优化、量化和压缩技术，可使AI大模型在边缘设备上运行更快、更小、更节能 [1] - Deeplite的技术能加速意法半导体首款高性能STM32N6的采用，两家公司具有协同效应 [2] - Deeplite提供自动化软件引擎优化DNN模型，支持在安全摄像头、传感器、无人机等边缘设备部署 [2] - 公司2017年孵化，2019年独立，Neutrino™软件可节省云成本，支持PyTorch等框架，已融资647万美元 [4] - 收购补全了意法半导体的硬件MCU、MPU和软件生态 [5] 高通收购Edge Impulse - 高通宣布收购边缘AI开发平台Edge Impulse，扩展IoT产品AI能力，交易预计数周内完成 [6] - Edge Impulse平台将继续支持多厂商硬件，包括高通Dragonwing处理器 [6] - 公司2019年成立，已融资超5000万美元，2021年B轮融资后估值2.34亿美元 [7] - 平台支持计算机视觉、音频识别等AI功能，被NASA等80000名开发者采用 [7] - 提供免费Web界面，EON编译器比TFLite Micro节省25-55%内存和35%存储空间 [8] - DSP技术使鸟叫声辨识速度快48%，精准度提高7% [9] 恩智浦收购Kinara - 恩智浦宣布3.07亿美元全现金收购NPU公司Kinara，预计2025年上半年完成 [10] - Kinara的Ara-1和Ara-2 NPU支持多模态生成式AI，Ara-2性能达40 TOPS [11][12] - Ara-1处理Resnet50-v1达100 inferences/sec，功耗1.7W [11] - Ara-2处理Stable Diffusion 1.4需7秒/图像，LLaMA-7B达12 tokens/sec [12] - SDK支持快速适配多种神经网络架构 [12] 边缘AI行业趋势 - 预测2025年75%数据将在边缘处理，边缘AI MCU市场潜力巨大 [14] - AI/ML技术成为嵌入式系统设计核心，芯片商将提供更多配套工具 [14] - 瑞萨收购Reality AI，英飞凌收购Imagimob，恩智浦推出eIQ等工具 [14] - 边缘AI将成为MCU厂商竞争重点，行业并购活动可能持续增加 [15]

报告公司投资评级 - 投资评级为“买进” [5][7][10] 报告的核心观点 - 2025年一季度公司营收52.21亿元，同比+32.1%；归母净利润2.12亿元，同比+286.9%；扣非归母净利润2.01亿元，同比+290.8%，业绩略超预期，维持“买进”建议 [7] - 预计公司2025 - 2027年净利润分别为9.00亿、13.20亿、18.90亿元，YOY分别为+53%、+47%、+43%；EPS分别为3.44元、5.05元、7.22元，当前股价对应A股2025 - 2027年P/E为20/14/10倍，维持“买入”建议 [10] 公司基本情况 - 产业为通信，2025年4月28日A股股价68.98元，上证指数3288.41，股价12个月高/低为95.6/38.06，总发行股数261.66百万，A股数261.66百万，A股市值180.49亿元，主要股东钱鹏鹤持股17.19%，每股净值16.23元，一个月、三个月、一年股价涨跌分别为-18.0%、-19.7%、82.2%，产品组合中无线通信模组占98.67%，其他占1.33% [2] - 机构投资者中基金占流通A股比例17.2%，一般法人占17.8% [3] 财务数据 盈利预测 |年度|纯利（百万元）|同比增减（％）|每股盈余（元）|同比增减（％）|A股市盈率（X）|股利（元）|股息率（％）| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |2023|90.71|-85.44%|0.34|-85.44%|115|0.11|0.28%| |2024|588.22|548.46%|2.24|545.99%|31|0.26|0.38%| |2025E|900.37|53.07%|3.44|53.65%|20|1.00|1.45%| |2026E|1320.35|46.65%|5.05|46.65%|14|1.00|1.45%| |2027E|1890.42|43.18%|7.22|43.18%|10|1.00|1.45%|[8] 合并报表数据 合并损益表 |项目|2023|2024|2025F|2026F|2027F| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |营业收入（百万元）|13861|18594|25056|33263|43498| |经营成本（百万元）|11235|15320|20420|27076|35364| |营业税金及附加（百万元）|12|16|25|33|43| |销售费用（百万元）|445|503|677|865|1087| |管理费用（百万元）|2065|2118|2957|3858|4959| |财务费用（百万元）|78|31|125|166|217| |资产减值损失（百万元）|-47|-77|-50|-50|-50| |投资收益（百万元）|29|0|30|40|50| |营业利润（百万元）|82|587|903|1325|1898| |营业外收入（百万元）|2|2|3|3|3| |营业外支出（百万元）|8|11|1|1|1| |利润总额（百万元）|77|578|905|1327|1900| |所得税（百万元）|-8|0|5|7|9| |少数股东权益（百万元）|-6|-10|0|0|0| |归属于母公司所有者的净利润（百万元）|91|588|900|1320|1890|[15] 合并资产负债表 |项目|2023|2024|2025F|2026F|2027F| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |货币资金（百万元）|1872|1837|2538|3486|4741| |应收帐款（百万元）|1653|2977|2255|2994|3915| |存货（百万元）|3523|285|3758|4989|6525| |流动资产合计（百万元）|8535|736|12904|17130|22402| |长期股权投资（百万元）|39|0|0|0|0| |固定资产合计（百万元）|1188|39|1500|1500|1500| |在建工程（百万元）|102|1109|30|30|30| |非流动资产合计（百万元）|2698|34|2500|2500|2500| |资产总计（百万元）|11233|2917|15404|19630|24902| |流动负债合计（百万元）|5575|7827|10485|13391|16772| |非流动负债合计（百万元）|2034|1135|0|0|0| |负债合计（百万元）|7609|8962|10485|13391|16772| |少数股东权益（百万元）|-8|-18|0|0|0| |股东权益合计（百万元）|3624|4018|4919|6239|8130| |负债及股东权益合计（百万元）|11233|12980|15404|19630|24902|[15] 合并现金流量表 |项目|2023|2024|2025F|2026F|2027F| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |经营活动产生的现金流量净额（百万元）|1037|724|752|998|1305| |投资活动产生的现金流量净额（百万元）|-195|-273|-200|-200|-200| |筹资活动产生的现金流量净额（百万元）|-1189|-471|150|150|150| |现金及现金等价物净增加额（百万元）|-327|-35|702|948|1255|[15] 公司发展优势 - 营收稳步增长，规模效应和管理效率带动净利率大幅提升，2025Q1聚焦多应用领域，多业务实现良好增长，一季度毛利率17.81%，同比提升0.88个百分点，销售、管理、研发费用较去年同期共计减少1.3个百分点，Q1净利率达到4.04%，同比大幅提升2.71个百分点 [10] - 物联网行业整体复苏，预计2025年迎来大幅增长，产业去库存周期已过，全球下游需求逐步恢复，车载、AioT等场景景气度较高，公司作为物联网模组龙头，出货量稳居全球第一，有望显著受益于产业复苏 [10] - AIoT技术逐步崛起，公司技术储备充分，在边缘计算应用等领域经验丰富，积极探索AI技术，将其与IoT下游需求快速结合，5G模组与英伟达Jetson AGX Orin完成联调，布局未来AI趋势，享受AI革命增长动力 [10]

财务表现 - 2024年公司实现营业收入19.78亿元，归母净利润9715.47万元，同比增长1.13% [1] - 2025年一季度营收3.05亿元，归母净利润5150.90万元，同比增长25% [1] - 2024年整体毛利率26.29%，同比提升13.85个百分点，毛利额5.2亿元 [2] - 2025年一季度毛利率34.48%，同比提升12个百分点 [3] 研发投入与成果 - 2024年研发投入6.75亿元，同比增长10.26%，创历年新高 [2] - 芯片研发成果显著，包括4K AI+多目全新芯片GK7606V1系列在头部安防客户测试中获高度评价 [4] - 车载AI芯片覆盖130万到800万像素摄像头，AI算力0.5TOPS-4TOPS，多颗芯片通过AEC-Q100 Grade2认证 [8] - 推出Wi-Fi6 2T2R无线局域网芯片，最高支持1.2 Gbps速率，采用业界最小尺寸封装 [8][9] 主营业务发展 - 智慧视觉系列芯片2024年销售收入9.46亿元，营收占比47.84% [4] - 超高清智能显示系列芯片销售收入7.74亿元，营收占比39.15% [5] - 广电运营商领域产品已在中国广电90%以上有线网络省分公司导入出货 [5] - 鸿蒙生态领域全系列产品支持鸿蒙芯片及解决方案，商显芯片GK67系列通过鸿蒙4.0兼容认证 [6] 新业务拓展 - 全面布局车载AI芯片与SerDes芯片市场，覆盖整车厂、Tier1客户及方案公司 [8] - 车载SerDes芯片推出4.2Gbps和6.4Gbps产品，覆盖摄像头和显示屏业务 [8] - 无线局域网领域研发Wi-Fi6芯片，构建全系列短距无线通信解决方案 [8][9] 战略布局 - 推进"边缘AI芯引擎"战略，在超高清智能显示、智慧视觉、汽车电子、边缘计算等领域布局 [10] - 实现0.5T-8T算力覆盖，积极对接行业领先技术与架构，布局更高算力AI SoC产品 [10] - 与运营商和教育行业对接AI赋能产业升级需求 [7]

英特尔CEO陈立武访台行程 - 英特尔CEO陈立武将于5月中旬在台北国际电脑展前举办在台40周年晚宴 旨在与供应链伙伴会面 固桩意味浓厚[1] - 晚宴预计邀请数十家供应链伙伴参加 陈立武有望分享对产业前景的看法 但不会在COMPUTEX发表主题演讲[1] - 陈立武行程尚未完全确定 包括抵台日期 停留时间及造访公司名单 但依照往例可能拜访部分供应链公司[1] COMPUTEX展会参与情况 - 今年COMPUTEX科技大咖云集 包括英伟达CEO黄仁勋 高通CEO Cristiano Amon 联发科执行长蔡力行等将发表主题演讲[2] - 演讲主题涵盖人工智慧 加速运算 边缘AI等技术的未来[2] 英特尔战略方向 - 陈立武承认英特尔2024年表现未达股东期望 承诺持续推动转型 打造更强产品业务和晶圆代工业务[2] - 公司将强化在云端AI数据中心市场地位 开发具竞争力的机架级系统解决方案以满足客户对低成本高效能运算的需求[2] 陈立武背景 - 陈立武曾于2009-2021年担任Cadence Design CEO 在半导体产业有深厚资历 对中国台湾供应链有一定了解[1]

英特尔CEO陈立武访台行程 - 英特尔CEO陈立武将于5月中旬参加公司在台40周年晚宴 计划与数十家供应链伙伴会面 但不会在COMPUTEX发表主题演讲 [2] - 陈立武行程尚未完全确定 包括抵台日期 停留时间及造访公司名单均未公开 [2] - 陈立武曾担任Cadence Design CEO 对半导体行业及中国台湾供应链有深入了解 [2] COMPUTEX展会动态 - 2024年COMPUTEX将汇集多位科技行业领袖 包括英伟达 高通 联发科 鸿海等公司高管 主题涵盖AI 加速运算及边缘技术 [2] - 英特尔CEO未安排公开演讲 但其他主要芯片公司高管将分享行业见解 [2] 英特尔战略转型 - 陈立武承认英特尔2024年表现未达股东预期 承诺推动公司转型 重点发展产品业务和晶圆代工业务 [2] - 公司将强化在云端AI数据中心市场的地位 开发更具竞争力的机架级系统解决方案以满足客户对低成本 高效能运算的需求 [2] 行业其他动态 - 全球芯片公司市值排名显示行业格局变化 [3] - 行业专家对HBM技术和RISC-V架构发展前景持积极态度 [3]

边缘AI技术发展 - 边缘AI计算将人工智能推向离数据源更近的位置，提供更快速、更安全、更隐私保护的数据处理和决策能力，尤其适合工业场景应用 [1] - 据Gartner预计，2025年75%的数据将产生于数据中心和云之外，边缘计算在应对超低延时和海量数据时具有明显优势 [1] - 边缘AI技术适用于光伏储能产业，可解决直流电弧火灾事故率攀升的问题，提升检测准确率和实时性 [3] 华盛昌AI智能电弧故障检测解决方案 - 公司推出应用边缘AI计算技术的测量仪器仪表智能体——AI智能电弧故障检测解决方案，与德州仪器联合举办新品发布会 [1] - 该产品通过边缘AI技术实现精准风险分层控制、全场景覆盖能力、系统可靠性及法规兼容性跃升，解决传统逆变器无法应对的屋顶电站安全隐患 [2] - 产品包括AFD-80单通道拉弧故障检测器、AFD-74拉弧检测传感器、AFD-60拉弧检测模组和AFG-1000拉弧信号发生器，适用于不同场景 [3] 产品技术特点 - AFD-80内置TI TMSF28P55AI芯片，利用专利拉弧检测模型和大数据分析，最快0.5秒检测到拉弧信号，支持4G网络或RS485告警 [4] - AFD-74内置4通道高精度双传感器，可级联扩展至24通道，配备标准Modelbus接口或4G模块 [5] - AFD-60采用小巧PCB板级设计，支持4通道快速检测，方便集成到客户系统 [5] - AFG-1000可定时定量产生拉弧故障信号，内置5级拉弧信号，满足UL1699B等标准 [5] 技术优势 - 产品基于CNN深度学习算法，可不断训练、迭代、学习新的特征信号，场景适应性强 [6] - 内置TITMS320F28P55x芯片算力强大，支持4通道250kHZ采样率下毫秒级响应，不丢失关键特征频率点 [7] - 相比传统基于经验值手动调参的电弧检测，AI模型可学习海量数据，精确解析拉弧故障信号，噪声适应性更优 [5] 公司与德州仪器的合作 - 华盛昌与德州仪器自1998年建立合作关系，围绕环境测试与电工电力仪器仪表领域展开技术协作 [8] - 德州仪器是全球知名半导体公司，模拟芯片领域实力强劲，与华盛昌的场景化研发能力形成互补 [8] - 双方将继续通过技术创新、场景深化、生态扩展等方式，推出更多优质产品和技术方案 [9] 公司AI战略布局 - 华盛昌成立专注于工业智能化升级的子公司深度感测，全面发力"AI+测量"融合赛道 [10] - 公司通过技术革新将AI技术植入产品，发布多款融合AI技术的测量产品，引领行业智能化变革 [10] - 在大模型与AIGC技术加成下，公司凭借研发、渠道、产品多维优势，有望在国产化替代进程中抢占先机 [10]

财务表现 - 联咏Q1营收达271.2亿新台币（约60.31亿元人民币），季增7.3%、年增11%，符合法说会预期季增7%的目标 [1] 产品与技术布局 - 公司将于Q2如期推出OLED TDDI（显示触控整合驱动芯片）新产品 [1] - 部分产品已具备先进制程量产能力，将随AI装置落地推升出货动能 [3] - 持续扩大投入机器视觉与智能居家等边缘AI应用领域 [3] 产业趋势与机会 - 边缘AI装置渗透率提升趋势明确，公司积极卡位相关装置商机 [1][3] 营运策略 - 作为IC设计公司，将通过灵活调整产销配置应对关税潜在影响，确保出货稳定与供应链韧性 [3]

行情速递 - 主板领涨个股包括广和科技(+1001%)、华体科技(+1000%)、旭光电子(+1000%)、日久光电(+642%)、鸿远电子(+567%) [1] - 创业板领涨个股包括富乐德(+974%)、捷邦科技(+591%)、托普云农(+574%) [1] - 科创板领涨个股包括国光电气(+1890%)、科思科技(+961%)、和林微纳(+751%) [1] - 活跃子行业中SW半导体设备(+244%)和SW军工电子III(+186%)表现突出 [1] 国内新闻 - 比亚迪2025年3月新能源汽车产量达395091辆同比增长3336%，销量达377420辆同比增长2478%，本年累计产量1057079辆同比增长7264%，累计销量1000804辆同比增长5981% [1] - 2025年2月国内手机市场总出货量达19662万部同比增长379%，其中5G手机占比达915%，国产品牌占据主导地位 [1] - SEMI预测2025年全球晶圆厂设备支出将达1100亿美元，中国保持全球半导体设备支出龙头地位 [1] 公司公告 - 立讯精密2025年第一季度"立讯转债"因转股减少1000元，转股数量17股，剩余可转债余额2998985600元 [3] - 三利谱2024年实现总营业收入2590亿元同比增长2525%，利润总额056亿元同比增长14884%，归母净利润068亿元同比增长5907% [3] - 统联精密截至2025年3月31日回购股份909527万股占总股本05676%，支付资金总额18894490万元 [3] - 奥海科技截至2025年3月31日累计回购股份1793300股占总股本065% [3] 海外新闻 - 日本经济产业省向Rapidus追加8025亿日元资金支持，推动本土半导体产业复兴 [3] - 英特尔计划2025年推出基于18A工艺的Panther Lake处理器，聚焦边缘AI发展 [3] - Rapidus获NEDO批准启动2纳米芯片试制生产线，目标2027年量产 [3] - 谷歌调整AOSP部分核心功能开源策略，未彻底关闭该项目 [3]

边缘AI技术发展 - 边缘智能基金会发布《2025边缘AI技术报告》，显示TinyML技术成熟度超预期并已在多场景落地应用 [1][3] - 技术推动因素包括专用处理器和超低功耗设备创新，克服资源受限环境中的处理能力限制 [3] - 未来技术方向涵盖联合学习、量子神经网络和神经形态计算等新兴领域 [3] 行业应用案例 自动驾驶 - Waymo扩展模拟训练处理罕见驾驶场景，理想汽车端到端模型学习超500万驾驶数据片段 [7] - 边缘AI实现50ms以下防撞响应，5GAA推动混合V2X架构，决策延迟缩短30-40%至20-50毫秒 [8] - Innoviz激光雷达采用边缘优化神经网络，每秒处理20帧点云数据减少障碍物检测延迟 [8] 制造业 - 智能工厂每周生成超5PB数据，边缘AI实现预测性维护降低30%成本并减少45%停机时间 [9] - 食品饮料厂商部署边缘视觉AI，检查周期缩短50-75%并提升质量检测精度 [12] 医疗保健 - AliveCor和Biobeat开发的边缘设备实时分析心律，缩短危急情况响应时间 [14] 零售业 - Amazon Fresh采用边缘AI实现非接触结账，平均结账时间缩短30% [16] - Just Walk Out系统集成传感器与边缘计算，提升客户便利性和运营效率 [16] 物流 - P&O Ferry masters使用AI优化货运能力10%，物流费用减少20% [18] 智慧农业 - 边缘AI灌溉系统动态调整水分配减少25%用水量，害虫检测减少30%农药使用 [21] 生态系统与协作 - 边缘AI采用三层架构：边缘设备、边缘服务器和云平台协同处理数据 [24][25] - 英特尔推出边缘AI支持包，高通与Meta合作将Llama模型集成到边缘处理器 [26] - Google与Synaptics合作开发边缘AI系统，应用于可穿戴设备和智能家电 [27] 前沿技术趋势 - 联邦学习预计2030年市场达3亿美元，年复合增长率12.7% [31] - 量子神经网络(QNN)以更高效方式处理信息，未来或嵌入工业机器人和物联网设备 [34][36] - 神经形态芯片如NeuRRAM能效提升2倍，支持边缘设备执行复杂认知任务 [41]

核心观点 - Arm推出首款针对边缘AI工作负载的64位Armv9 CPU内核Cortex-A320，旨在提升物联网设备的AI处理能力[1][5] - Cortex-A320与Ethos-U85 NPU搭配使用，机器学习性能比去年平台提升8倍以上，可处理超过10亿参数的AI模型[3][13] - 该设计显著提升了能效，比Cortex-A520节省50%功耗，同时ML处理能力比Cortex-A35提高10倍[7][8] 技术规格 - Cortex-A320采用Armv9.2-A架构，是单发射、有序八级核心，支持64KB L1缓存和512KB L2缓存[2][9] - 支持NEON和SVE2向量处理技术，BF16数据类型，ML性能比Cortex-A53高6倍[8][10] - 可配置为四核集群，采用精简版DSU-120T共享单元降低复杂度[9] 性能提升 - SPECINT2K6基准测试显示标量性能比Cortex-A35提高30%[7] - 四核2GHz运行时可达256 GOPS处理能力，可直接运行高级AI模型无需外部加速器[13] - 内存访问性能显著提升，适合运行大型语言模型等复杂应用[12][13] 应用场景 - 主要面向智能门铃、摄像头等边缘AI设备[1] - 适用于智能手表、可穿戴设备和服务器基板管理控制器[5][11] - 可替代部分Cortex-M应用场景，提供更高内存管理和多核支持[11][12] 软件支持 - 提供Kleidi AI和Kleidi CV库支持AI框架开发[4] - 兼容FreeRTOS、Zephyr等实时操作系统及Linux[5][12] - 支持内存标记扩展等Armv9安全功能，增强设备安全性[10][11] 市场定位 - 定位为Armv9架构中最节能的处理器[4] - 为物联网市场提供可扩展解决方案，开启边缘AI新时代[6][14] - 预计2025年将有合作伙伴推出相关芯片产品[5]