公司概况 - 公司致力于成为全球领先的智能影像解决方案提供商，品牌为"Insta360 影石"，主要产品包括全景相机和运动相机 [1] - 产品通过线上和线下渠道销往全球60多个国家和地区，核心零部件外采，依托电子产业集群外协生产 [1] - 2019-2024年收入CAGR为56.81%，2024年收入占比最高的地区为中国大陆(23.65%)、美国(23.38%)、欧洲(23.36%)、日韩(7.76%) [1] - 主要产品系列为ONE X/GO/Ace系列 [1] 行业分析 - 2023年全球手持智能影像设备市场规模为364.7亿元，中国运动相机在户外运动人群中的渗透率约为2%，市场渗透空间较大 [1] - 智能影像行业细分赛道多，应用广泛，各赛道产品均有优化空间，需通过技术积累解决痛点 [1] - 公司在全景运动相机领域具备显著先发优势，份额领先，预计未来与大疆共同占据运动相机市场 [1] - 公司技术可应用于智能数码相机、云台相机、穿戴相机、全景安防相机、航拍无人机等品类，下游应用空间广阔 [1] 竞争优势 - 公司依托国内成熟高效的消费电子供应链进行核心零部件外采，部分芯片依赖进口，并依托国内电子产业集群进行低成本外协生产，中国企业优势优于海外品牌 [2] - 公司具备消费电子品牌建设的综合能力，包括产品定义、技术研发、社交媒体营销、全球化全渠道铺设 [2] - 核心技术团队均为软件专家，核心技术聚焦全景+防抖+AI处理等，显著领先同行，并拓展无人机+安防相机+智能数码相机+穿戴式相机技术能力圈 [2] 增长驱动 - 公司基于运动相机在全球渗透的大盘，通过推出新产品持续抢占市场份额 [2] - 研发拓展智能数码相机、云台相机、穿戴相机、全景安防相机、航拍无人机等更多品类，驱动持续增长 [2] - 预计2025-2027年归母净利润为12.49亿/16.27亿/21.32亿元，相对估值为57.3/44.0/33.6xPE [2]

汽车芯片行业趋势 - 智能汽车成为继智能手机后的新计算平台，带动计算、感知、控制、通信等芯片需求激增，图像处理芯片、车规级MCU、域控制器SoC、毫米波雷达芯片成为热门方向 [1] - 2025年以来行业出现"遇冷"信号，海外巨头与本土企业均出现业务收缩、调整或退出 [2] 海外巨头动态 英特尔 - 2025年6月宣布逐步关闭汽车业务（Intel Architecture Automotive Group），聚焦核心客户端和数据中心产品 [4] - 汽车业务涵盖信息娱乐系统、仪表盘等芯片，技术应用于超5000万辆汽车，2024年推出算力229TOPS的座舱芯片ARC A760-A [5] - 剥离主因：2020-2024年市值暴跌1200亿美元，需收缩非核心资产；汽车业务回报周期长且竞争激烈 [6] 安霸 - 计划出售业务，2025财年营收2.849亿美元（同比+25.8%），但GAAP净亏损1.171亿美元，连续8年未盈利 [8] - 产品覆盖ADAS、自动驾驶视觉等，累计出货3000万颗边缘AI处理器，但60%以上收入依赖单一分销商大联大 [7][8] 英飞凌 - 推迟马来西亚Kulim晶圆厂二期扩建，削减10%投资额度，主因汽车行业订单减少及库存消化问题 [9] 国内市场变化 - 早期"缺芯红利"消退，AI SoC、车规MCU等品类竞争加剧，价格战导致技术同质化与利润压缩 [10] - 博通集成将"智慧交通与智能驾驶"项目延期至2026年，调减投资2.1亿元，转投4.58亿元加码边缘AI处理器研发 [11][12][13] - 紫光国芯因工程延期推迟车载控制器芯片产业化；蔚来拟为自研芯片团队引入战略投资者，其5nm芯片"神玑NX9031"已量产 [14] 长期市场前景 - 标普全球预测2030年L2-L3级ADAS渗透率60%，电动汽车渗透率73%；全球汽车芯片市场规模将从2024年485亿美元增至2034年1878亿美元（CAGR 14.5%） [16] - 结构性机会：功率器件（SiC MOSFET/IGBT）、车载以太网PHY、BMS芯片、高安全等级MCU需求稳定；视觉SoC、智能座舱等同质化产品受挤压 [19] - 行业挑战：车规芯片验证周期2-3年，需经历车规认证、整车验证等复杂流程，前期投入大且回报周期长 [13][15][21]

产品发布 - 龙芯中科发布基于龙架构的服务器处理器3C6000系列、工控及移动终端处理器2K3000/3B6000M芯片 [1] - 新一代处理器实现性能与成本优化突破 性价比成为服务器领域选用主因 [1] - 3C6000系列单核/多核性能达到英特尔2021年16核至强Silver 4314和32核至强Gold 6338水平 综合性能达2023年市场主流 [1] 技术突破 - 公司通过设计优化实现14nm工艺达到7nm性能 [1] - 系统掌握通用处理器、图形处理器、AI处理器及基础软件设计核心技术 进入大力发展AI处理器新时期 [2] - 基于自主龙架构实现全场景产品矩阵 推动产业生态跨越式发展 [3] 市场应用 - 3C6000系列满足通用计算、智能计算、存储等多场景需求 已获央企/金融企业核心业务系统采用 [2] - 48家企业发布基于3C6000的服务器/存储/工控设备 部分产品核心元器件100%国产化 [2] - 产品将应用于党政、国防、金融、能源、电信、云计算、AI等关键领域 [2] 产业生态 - 北京市汇聚3400余家信创企业 构建"龙芯+统信"主流技术路线 [3] - 海淀区集成电路企业2025年1-5月营收同比增长20% 提供最高1500万元流片补贴 [3] - 自主指令集架构突破国外授权依赖 推动信息技术体系底座升级 [3]

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容来自 semiengineering 。 领先智能手机厂商正在努力应对本地生成式AI、标准手机功能以及日益增长的手机与云之间数据交互 所带来的计算和功耗压力。 除了边缘侧的功能（例如人脸识别等本地应用），手机还必须持续兼容新的通信协议，以及系统与应 用的不断更新。而且，它们必须在单次充电下完成这一切，同时保持机身不会过热，确保用户手持或 贴脸时的舒适性。 图1：手机主板，上方右侧为系统芯片（SoC），包含Arm CPU及其他组件。来源：Arm "如果你观察任何一款高端智能手机的配置，你会发现所有SoC都采用了异构架构，即多个不同的模 块执行不同任务，同时协同工作。" Imagination Technologies的产品管理部门细分策略高级总监 Vitali Liouti表示，"从系统层面来看，每一家移动SoC厂商都在以平台视角来设计——既包括硬件， 也包括软件。" Cadence 公 司 Silicon Solutions Group 下 Tensilica DSPs 产 品 管 理 与 市 场 营 销 总 监 Amol Borkar 指 出，由于A ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 IEEE ，谢谢。 1991年，很少有人能上网。那些在网上论坛发帖或给家里的朋友发电子邮件的人通常通过电话线 上网，信息传输速度最高只有每秒14.4千比特。与此同时，有线电视的普及率正在飙升。到1991 年，60%的美国家庭订阅了有线电视服务；世界其他地区的有线电视铺设速度也在加快。 假设使用日益壮大的有线网络取代电话线接入互联网，通信速度将大幅提升。而将有线电视本身数 字化而非模拟化，将使有线电视提供商能够承载更多频道。实现这一目标的理论——使用模数转换 器和数字信号处理技术将同轴电缆上传输的模拟波形转换为数字形式——已经非常成熟。但实现这 种数字宽带网络所需的有线调制解调器尚未在大众市场上普及。 亨利·萨缪利（Henry Samueli）来了。1985年，他在加州大学洛杉矶分校建立了一个多学科研究 项目，致力于开发数字宽带芯片。在接下来的几年里，他和他的团队开发了各种各样的概念验证芯 片，展示了高性能数字调制解调器的关键构建模块。1991年，萨缪利与他在加州大学洛杉矶分校 的研究生亨利·尼古拉斯（Henry Nicholas）共同创立了博通公司 ...

数字宽带通信技术发展背景 - 1991年互联网接入主要依赖电话线，最高传输速度仅14.4千比特/秒，而有线电视普及率已达美国家庭的60% [1] - 数字化有线电视网络理论上可大幅提升通信速度，但当时缺乏商业化有线调制解调器产品 [1] 博通公司创立与技术突破 - 亨利·萨缪利1985年在加州大学洛杉矶分校启动数字宽带芯片研究项目，1991年与亨利·尼古拉斯联合创立博通公司 [2] - 研究团队创新性地采用并行架构实现单芯片高速数字信号处理，速度比传统软件驱动架构快1000倍（从几十千比特/秒提升至几十兆比特/秒） [4] - 团队将高速模数转换器集成到芯片核心功能，实现"突破性工作"，十年间发表超100篇学术论文 [4][5] 商业化进程与行业标准建立 - 1993年博通获得Scientific Atlanta价值100万美元的开发合同，为时代华纳数字有线电视系统提供三芯片解决方案 [6][7] - 1995年推出首款商业产品BCM3100单芯片DOCSIS兼容调制解调器，售价低于20美元，1996年推出全球首个全数字以太网芯片 [8] - 1995年参与制定DOCSIS国际标准，推动行业规范化发展 [8] 公司发展里程碑 - 1998年博通以10亿美元估值上市，2000年中期估值飙升至600亿美元，员工平均持股价值达600万美元 [9] - 2016年被安华高收购后保留博通品牌，萨缪利2018年起担任董事长，仍参与每年72次技术评审 [11] 技术影响与行业地位 - 博通技术推动有线电视网络从模拟向数字转型，开创宽带通信芯片行业 [7] - 其混合信号芯片设计实现高级纠错和数字压缩功能，被评价为"创造了一个行业" [8] - 早期创新架构成为后来AI处理器运作的基础原理 [4]