政策与行业动态 - 北京市发布《北京市关于促进商业卫星遥感数据资源开发利用的若干措施(2026-2030年)》，提出加强太空云计算、人工智能、大数据等技术在卫星星座中的应用[1] - 商业航天被写入2025年《政府工作报告》，定位为战略性新兴产业，北京、上海、湖北等多地发布政策加码推进[1] - 国家航天局于2025年11月设立商业航天司，标志着产业迎来专职监管部门[1] - 2025年我国商业航天完成发射50次，占全年宇航发射总数的54%[1] 市场前景与催化剂 - 行业正处于从“国家战略方向”迈向“实际商业落地”的关键转折期，技术突破与政策落地形成合力[1] - 2026年我国星座卫星发射数量有望进一步加速增长，民营火箭公司有望成为国家队的有效补充[2] - 2026年企业完成IPO、火箭密集首飞、星座组网提速等催化因素将接踵而至[2] - 2026年我国在大运力可重复使用运载火箭入轨及一子级回收等方面有望迈出重要一步[2] 技术发展趋势与投资新焦点 - 产业投资焦点正快速迁移，太空算力成为最富想象力的新主轴[3] - “星上智能处理”和“太空云计算”能解决传统“下行-地面处理”模式延时高、带宽压力大的痛点，将卫星星座升级为“实时智能信息网”[3] - 北京市政策鼓励算力服务商为卫星数据处理提供支撑，并给予算力券等方式支持[3] - 太空数据中心行业已从技术验证迈入商业化星座部署阶段，据测算2027年一期算力星座建成后可带动产业链产值超数十亿元，长期规模有望超万亿元[3] 产业链相关公司 - **上海复旦(01385)**：国内领先可编程器件芯片供应商，拥有四大系列数十款FPGA/PSoC产品，产品在航空航天领域有广泛应用[4] - **亚太卫星(01045)**：运营亚太5C、6C、7号、9号等多颗卫星，随着航天技术商业化加速，有望在卫星互联网、遥感应用等场景实现突破[5] - **钧达股份(02865)**：合作方尚翼光电是国内稀缺的卫星用电池专业厂商，核心技术源自中科院上海光机所，已完成钙钛矿材料在太空环境下的验证[5] - **中集安瑞科(03899)**：商业航天业务聚焦低温与高压储运加注核心装备，为国内外火箭发射提供推进剂储运与供气系统[5]

公司业绩预告 - 公司预计2025年归属于上市公司股东的净利润为1.90亿元至2.83亿元 [1] - 预计净利润较上年同期减少66.82%至50.58% [1] 业绩变动原因：行业与产品结构 - 半导体行业出现结构性分化 [1] - 公司FPGA及MCU产品营收实现增长 [1] - 公司非挥发存储器产品营收出现下降 [1] 业绩变动原因：成本与费用影响 - 因战略备货导致存货跌价损失增加约2.5亿元 [1] - 研发费用增加约1.8亿元 [1] - 政府补助及增值税加计抵减减少约0.9亿元 [1]

公司业绩预告 - 公司预计2025年归属于上市公司股东的净利润为1.90亿元至2.83亿元 [1] - 预计净利润比上年同期减少50.58%至66.82% [1] 业绩变动原因 - FPGA及MCU产品营收实现增长 [1] - 非挥发存储器产品营收出现下降 [1] - 因战略备货导致存货跌价损失增加约2.5亿元 [1] - 研发费用增加约1.8亿元 [1]

公司业务进展 - 公司的FPGA产品已经在汽车电子领域有相关应用 [1] - 部分型号产品已经批量出货 [1] - 公司与行业的头部客户均有业务往来 [1]

涉及的公司与行业 * 公司：莱迪思半导体 (Lattice Semiconductor, NasdaqGS: LSCC) [1] * 行业：半导体行业，专注于低功耗、中小型现场可编程门阵列 (FPGA) 市场 [2] 核心观点与论据 1. 市场定位与增长战略 * 公司专注于中小型FPGA市场，认为这是最有趣、增长最快的细分市场 [2] * 公司定位为“无处不在的伴随芯片”，为各类ASIC（如GPU、TPU、CPU、网络交换芯片）提供支持功能，包括快速安全启动、电源时序、控制等 [4][5][6] * 在数据中心，由于AI服务器架构解耦，FPGA用量从每机架数十个增至数百个 [5][28] * 在物理AI（如人形机器人、机器人出租车）领域，公司是增长向量，每个机器人可能配备数个至12个视觉设备、40至70个电机，带来巨大机会 [5][10] * 公司2024年出货超过1.5亿颗芯片，预计2025年将达1.8亿颗 [3] 2. 财务表现与增长指引 * 2025年共识增长率为21%，公司对此感到满意 [21] * 长期增长目标为15%-20%，并希望达到该区间的高端 [21] * 当前毛利率为69%-70%，EBITDA和自由现金流强劲，业务多元化 [21] * 2026年将是数据中心之年，通信与计算业务增长迅猛；工业与汽车业务将在2026年恢复增长，并在2027年加速 [22] * 2025年工业与汽车业务面临库存调整的逆风，预计在2025年底正常化，为2026年增长奠定基础 [23][24][34] * 2025年新产品收入增长约65%，预计2026年将加速 [38] 3. 数据中心业务驱动因素 * 主要驱动力包括：AI服务器架构解耦、新应用不断涌现、云服务提供商资本支出持续增长、AI服务器占比提升、单机FPGA内容价值增长 [25][26][27] * 云服务提供商资本支出预计2026年将再增长50% [26] * 在AI服务器中，公司的芯片内容（ASP）高于传统服务器，且随着向功能更多的新器件过渡，ASP持续增长 [27] * 2025年前九个月，服务器业务同比增长80%，相关通信业务同比增长63% [3][30] * 每机架的FPGA内容价值已从数百美元的低位增至数百美元的高位 [28] 4. 产品路线图与竞争优势 * 两大产品线：Nexus（小型FPGA）和Avant（中型FPGA） [15] * 公司专注于低功耗、小尺寸、高价值、长寿命（晶圆厂合作伙伴承诺20-30年生命周期）的FPGA，与集成处理器的SoC方案形成差异化 [16][17] * 通过软件工具、IP和解决方案降低FPGA编程难度，提供硬件级性能 [14] * 2025年发布了54款新器件，比2024年增加60% [18] * 2026年是Nexus（更多数据中心应用）之年，2027年是Avant（更多工业/汽车应用）之年 [22][38] 5. 终端市场动态 * 通信与计算：占营收53%，增长迅速 [3][8] * 有线通信因AI趋势驱动，架构多样化（scale-out/scale-up）利好公司 [31][32] * 无线通信方面，主要无线供应商的新ASIC将带来新的附着率机会 [32] * 传统PC客户端业务的逆风已基本消失，未来增长主要来自服务器导向的业务 [33] * 工业与汽车：占营收40%（包含航空、国防、医疗），库存已见底，预计2026年恢复增长 [3][8][22] * 2025年下半年渠道销售点 (POS) 显著回升，所有地区均有贡献，日本也已恢复增长 [34][35][36] * 消费电子：也呈现有趣趋势 [3] * AI相关营收：约60%来自数据中心，40%来自工业与汽车，预计2025年底占比达高十位数，2026年达中二十位数 [38] * 首次在工业HMI（人机界面）中获得作为主芯片的设计胜利 [38] 6. 竞争格局 * 主要竞争对手是赛灵思 (Xilinx)，其UltraScale+产品在公司的市场空间竞争 [40] * 认为新独立的Altera会变得更激进，但其路线图落后公司约24个月 [40][41] * 在中国市场，已开始从本土FPGA厂商那里取得进展 [39] * 公司通过低功耗、小型FPGA架构和客户至上的策略保持可持续的差异化优势 [39] 7. 资本配置与并购策略 * 首要重点是内部有机投资，以抓住增长机会 [42] * 会考虑无机并购以加速业务发展，目标是增强对客户的战略价值 [42][43] * 在保持资产负债表灵活性和产生现金的前提下，会考虑向股东进行审慎的资本回报 [42] * 已进行了一些小型补强收购和IP收购 [44] 其他重要内容 * 安全是公司的核心优势，在数据中心提供从信任根到后量子密码学 (PQC) 的解决方案 [9][19] * 在物理AI领域，视觉系统是公司的强项，正在电机控制方面取得进展 [10][36] * 人形机器人应用预计将在2027年上市 [37] * 公司拥有11,000名客户，其中约200名贡献了大部分收入 [20]

公司业务与技术布局 - 公司在FPGA领域长期深耕，已形成较为完善的产品体系和技术平台 [2] - 公司持续推进先进制程FPGA产品，同时积极布局RFSoC、FPAI等异构融合产品 [2] - 公司产品应用场景不断拓展，有助于其FPGA业务的中长期发展 [2]

产品规划与供应能力 - 2026年公司将重点提升新一代制程FPGA、PSoC、FPAI等新产品的供应能力 [2] - 公司将持续加大多元化供应体系建设力度，强化供应链韧性，全力保障产品供应的持续性与稳定性 [2] - 目前公司主要产品产能可满足客户需求，整体交付稳定，多元供应尤其是国内供应线建设已逐步推进 [2] 产品应用与市场拓展 - FPGA、高可靠存储芯片等产品广泛应用于高可靠场景 [2] - PSoC、FPAI等异构融合产品进一步拓展了应用边界 [2] 经营与财务状况 - 公司FPGA及高可靠领域存储产品毛利率处于行业健康区间 [2] - 公司研发投入常年保持在30%左右 [2] - 后续将通过研发平台化建设、提升资源使用效率等优化投入结构 [2] - 公司将采取灵活策略加速滞销产品去化 [2] 公司治理与管理 - 换届后的公司持续完善公司治理，强化客户导向 [2] - 公司健全技术等级体系与激励机制，推进数智经营平台建设提升管理效率 [2]

报告行业投资评级 - 该报告为AMD公司技术宣讲材料，未提供对行业的投资评级 [3][37][41] 报告的核心观点 - 多传感器融合是自动驾驶技术发展的必然趋势，但其在安全性、复杂性和效率方面面临挑战 [17][19] - 现场可编程门阵列（FPGA）在应对多传感器融合挑战方面具备显著技术优势，包括高吞吐与带宽、低延迟、支持多种数据融合类型以及高安全可靠性 [20][38] 多传感器融合的定义、优势、挑战 - **定义**：多传感器融合是域控制器的一部分，指将雷达、激光雷达和摄像头等多种传感器的输入汇集，形成车辆周围环境的单一、更精确的模型，以支持更智能的车辆行动 [13] - **优势**：可提高安全性（通过传感器冗余）、提高结果模型的准确性和决策速度、提高系统完整性与数据质量、增加视野覆盖面积 [16] - **必然性**：不同传感器（激光雷达、摄像头、雷达）在各项性能指标上各有优劣，融合是必然趋势 [17][18] - **挑战**： - **安全挑战**：需要低延迟处理与准确反应；需要冗余设计以应对数据链路失效 [19] - **复杂性挑战**：需解决多传感器在IO、传输协议、数据格式、时钟等方面的多样性；需解决多处理器在算力、热量、任务调度、互连等方面的问题 [19] - **效率挑战**：需要高带宽以应对海量数据输入输出；需要灵活性以支持采用机器学习/人工智能技术的多种融合类型 [19] 历史事件分析（L2+/L2++级别自动驾驶事故） - **案例1（双传感器失效）**：车速110km/h，静态大型卡车。雷达过滤了静态物体信号；摄像头因白色车身反光致盲，未能检测物体 [10] - **案例2（摄像头未及时检测）**：车速100km/h，施工区域。自动紧急制动系统工作范围限8-85km/h；摄像头训练数据集对静态障碍物不足；雷达过滤了静态物体信号 [10] - **案例3（融合策略失败）**：车速120km/h。雷达检测到卡车但车速超出AEB范围未接管；摄像头未检测到特殊形状卡车；融合策略以摄像头为主、雷达为辅，但雷达未能修正摄像头的错误检测 [10] FPGA应对多传感器融合的技术优势 - **高吞吐、多种类协议与带宽优势**：支持不同的IO类型，提供广泛的速度和电压范围，可配置接口以连接内存或传感器 [22][23] - **具体带宽计算示例**： - 每个DDR内存控制器最大带宽为34.1GB/s（LPDDR4 4266） [26] - 每个片上网络通道为独立的发送和接收接口，带宽为34.56GB/s [26] - 细水平NoC有2个通道，垂直NoC每列有2个通道，厚水平NoC有4个通道 [25][26] - **低延迟优势**：通过高效的自定义指令、片上内存、丰富IO及灵活性实现 [27] - 更高的并行性（数据并行、任务并行、超标量执行）可实现低延迟 [28] - **支持多种类数据融合的优势**：FPGA的灵活性可支持快速演变的机器学习融合算法及不同类型的融合方法 [29] - **高层次融合（目标级）**：复杂度低，计算和通信资源需求少，但置信度较低，可能影响精度 [30] - **低层次融合（原始数据）**：信息充分、更准确、信噪比低、可降低延迟，但需要大量内存和通信带宽，需精确校准 [30] - **中层次融合（特征级）**：生成信息量小，计算负载低于低层次融合，特征向量强大，精度高于高层次融合，但需要大量训练集寻找显著特征集 [30] - 原始数据融合因性能优异而日益流行，但需要更多内存和带宽，这正是FPGA并行数据处理能力所能解决的 [30] - **冗余安全与可靠性**：支持功能安全标准ISO26262 ASIL-D等级；零召回率，故障率低于12 FIT；符合ISO9001和IATF16949质量标准 [34] 基于FPGA的硬件方案示例 - 基于7nm Versal器件的演示示例展示了灵活、可扩展的传感器集成和接口能力，可集成任何传感器和数据类型 [35] - 方案具备细粒度并行处理、数据聚合和传感器融合功能，集成多种处理引擎（标量引擎、自适应引擎、智能引擎、AI引擎、DSP引擎）和接口（原生MIPI PHY、PCIe、DDR/LPDDR4），并通过可编程片上网络连接 [36]

公司业务澄清 - 公司明确表示暂未代理海力士、闪迪、美光等存储产品 [1] 公司现有业务与客户 - 公司为禾赛科技的激光雷达产品供应电子元器件 [1] - 供应的产品类别包括阻容感、电源芯片、FPGA等 [1]

公司业务澄清 - 公司明确表示暂未代理海力士、闪迪、美光等存储厂商的产品 [1] 核心客户与产品供应 - 公司为激光雷达制造商禾赛科技供应电子元器件 [1] - 供应的产品类别包括阻容感、电源芯片以及FPGA（现场可编程门阵列） [1]