不少智能物联网芯片的业绩在2024年一季度实现了拐点。随着AI技术的提升和产业化，SoC芯片作为智能终端设备的“大脑”成为边缘计算的重要环节，实现智能交互并提升效率，推动终端设备进入智能物联网时代，智能物联网的迭代升级反过来促进上游芯片产业的周期性繁荣。
智能物联网(AIoT)是将人工智能与物联网相结合的技术，2023年下半年起，得益于高性能SoC、Wifi芯片、高清视频解码芯片的研发及商业化，AIoT相关芯片公司的业绩陆续走出谷底，2024年一季度，部分上市公司的业绩修复，个别公司营收已接近历史高峰水平，行业景气复苏。
以ChatGPT为代表的生成式AI系统给智能家居的交互方式带来升级，未来可以应用于智能音箱、可穿戴设备等为代表的智能家居产品，令产品反馈的丰富程度及准确性大幅提升，对用户意图的理解会更加“智能”，从而改善消费者的体验，为智能家居打开新的成长空间。AI SoC为边缘算力的承载体，有望跟随IoT设备的智能化浪潮实现快速成长，2027年中国AIoT SoC芯片市场规模将达到2794亿元。
盈利修复
2022年消费电子行情低迷，受此影响相关芯片产品盈利式微，行业进入下行周期，芯片设计公司仍保持较高的研发投入，推动新一代芯片的研制。AIoT SoC芯片是应用于AIoT设备主控制器上的集成化芯片，是数据运算处理的中心，集成了中央处理器、图形处理器、神经网络处理器、视频编解码器、音频解码器、显示控制器、内存系统、网络接口、输入输出子系统等多功能模块，AIoT SoC芯片则集成多个AI模块，该类芯片不仅可满足消费电子的智能化升级需要，还能实现AI处理、音视频处理、智能语音等功能。
随着终端库存出清以及高性能芯片的商用上市，2023年下半年起，AIoT SoC走出谷底。2023年，乐鑫科技营业收入同比增加12.7%，扣非归母净利润同比增加63.6%，物联网芯片全球累计出货量突破了10亿颗，公司芯片产品已从Wi-Fi MCU这一细分领域扩展至AIoT SoC领域；恒玄科技营业收入同比增加46.6%，扣非归母净利润同比增加136%；全志科技智能终端应用处理器芯片收入同比增长12.4%。
不少智能物联网芯片的业绩在2024年一季度实现了拐点。随着AI技术的提升和产业化，SoC芯片作为智能终端设备的“大脑”成为边缘计算的重要环节，实现智能交互并提升效率，推动终端设备进入智能物联网时代，智能物联网的迭代升级反过来促进上游芯片产业的周期性繁荣。
智能物联网(AIoT)是将人工智能与物联网相结合的技术，2023年下半年起，得益于高性能SoC、Wifi芯片、高清视频解码芯片的研发及商业化，AIoT相关芯片公司的业绩陆续走出谷底，2024年一季度，部分上市公司的业绩修复，个别公司营收已接近历史高峰水平，行业景气复苏。
以ChatGPT为代表的生成式AI系统给智能家居的交互方式带来升级，未来可以应用于智能音箱、可穿戴设备等为代表的智能家居产品，令产品反馈的丰富程度及准确性大幅提升，对用户意图的理解会更加“智能”，从而改善消费者的体验，为智能家居打开新的成长空间。AI SoC为边缘算力的承载体，有望跟随IoT设备的智能化浪潮实现快速成长，2027年中国AIoT SoC芯片市场规模将达到2794亿元。
盈利修复
2022年消费电子行情低迷，受此影响相关芯片产品盈利式微，行业进入下行周期，芯片设计公司仍保持较高的研发投入，推动新一代芯片的研制。AIoT SoC芯片是应用于AIoT设备主控制器上的集成化芯片，是数据运算处理的中心，集成了中央处理器、图形处理器、神经网络处理器、视频编解码器、音频解码器、显示控制器、内存系统、网络接口、输入输出子系统等多功能模块，AIoT SoC芯片则集成多个AI模块，该类芯片不仅可满足消费电子的智能化升级需要，还能实现AI处理、音视频处理、智能语音等功能。
随着终端库存出清以及高性能芯片的商用上市，2023年下半年起，AIoT SoC走出谷底。2023年，乐鑫科技营业收入同比增加12.7%，扣非归母净利润同比增加63.6%，物联网芯片全球累计出货量突破了10亿颗，公司芯片产品已从Wi-Fi MCU这一细分领域扩展至AIoT SoC领域；恒玄科技营业收入同比增加46.6%，扣非归母净利润同比增加136%；全志科技智能终端应用处理器芯片收入同比增长12.4%。
AI大模型在边缘、终端的本地化、小型化部署趋势更加清晰，2024年一季度，瑞芯微在汽车电子、工业应用、机器视觉等领域同比大幅提升，营收增长约64%-67%，实现净利润6000万-7000万元，相比之下，该公司2021-2023年各年一季度分别实现净利润1.1亿元、8415万元和-1838万元，2024年第一季度利润显著回升。2024年一季度，晶晨股份实现营业收入13.8亿元，同比增长33.1%，与历史收入高点2022年一季度的14.8亿元相比差距较小。
SoC具有集成度高、功耗低、发热小、兼容性强等特点，在视频编解码及视觉处理等方面实现多格式兼容，从终端产品来看，TWS耳机、智能手表、VR/AR等可穿戴设备的SoC市场长尾客户较多，琐碎又繁多的场景不适合芯片巨头的商业模式，芯片巨头通常适合庞大的单品类市场，如手机SoC、个人电脑CPU、GPU等。SoC更多追求的是低功耗带来的续航时间，给国产厂商创造出发展空间。研究机构预计，AIoT SoC芯片中国市场规模将持续扩大，2027年将达到2794亿元。
在视频领域，消费领域支持8K解码的智能盒子近年开始出现，超高清视频产业相关标准于2023年11月起实施，医疗健康、安防监控、工业可视化、智能交通等超高清新业务对8K高清显示的需求增长，8K标准、芯片等配套技术完善，8K技术持续突破技术短板，产业链进入加速成熟阶段，相关芯片的出货量提高。
Wi-Fi是支撑智慧城市和智慧家庭发展的重要技术，过去主要有2.4GHz和5GHz两个频段，而超高吞吐量和低延迟应用程序日益增多，智能家居、智慧城市、工业互联网等物联网市场的发展以及模拟现实、增强现实、高清、超高清等领域的推进要求Wi-Fi技术朝着更快速度、更低延迟、更高数据传输质量等方向不断演进。国泰君安指出，考虑到头部物联网设备商的市占率接近，且产品策略类似，市场化竞争充分，各厂商将以低于或接近成本价的价格销售硬件，国内厂商在产业链整合等环节具有成本优势，能够应对降本要求，将充分受益于AIoT的持续渗透。
智能家居创新发展
扫地机器人、可穿戴设备、智能音箱、智能电视是常见的物联网设备。扫地机市场2023年快速复苏，国产品牌的自主导航产品实现量产，扫地机对避障功能的追求不断提高，国产品牌陆续推出了集成AI物体识别及避障功能的中高端产品。针对这一市场趋势，国产芯片厂商研制出面向中高端扫地机的新一代高性能八核+AI专用算力芯片及解决方案。
可穿戴设备厂商越来越多地引入生成式AI，例如，智能手表通过深度学习和自然语言处理技术，能够理解用户的语言和行为，从而提供更加个性化的建议和服务。割草机、仿生机器人以及送餐仓储等产品均需要更高级的AI智能算法，以具备识别、避障和智能导航等功能，需要芯片公司在激光、视觉、ITOF、双目等传感器技术上持续深度开发，推出解决方案。
智能音箱销量的爆发主要集中在2018年和2019年，但由于智能化升级缓慢，同质化现象严重，产品生态建立不完善，与其它家居设备的互联互通能力受到限制，其消费者体验曾一度不佳。
国泰君安证券指出，国内智能音箱销量于2020年达到峰值3785万台，并从2022年开始快速下滑，当年销量环比下降了28%。国内传统物联网市场面临增长瓶颈，头部厂商积极将大模型引入智能音箱，有望刺激新需求，预计从2024年开始国内智能音箱的年销量将保持在2000万台左右的稳态水平。
目前，百度、小米、天猫精灵等国内智能音箱巨头历经多年的布局，各自的产品生态圈建设已趋于完善。以GPT4为代表的大模型所具备的多模态能力将大幅提升终端应用的智能化体验，智能音箱的语音、视频交互能力有望得到充分升级。国产芯片已能够定制出场景化的智能助理例，如天猫精灵SOUND系列已接入大模型终端操作系统。
智能电视正处于AI技术深度重构的初期，需要提升SoC中的CPU算力、附加专属的AI内核和DSP、提供更加丰富的音视频扩展接口，以及降低功耗增加续航时间。环境智能将成为智能家居平台能力升级的重要方向之一，基于对空气、光照、用户动态等信息的集中收集和综合处理，智能家居平台将逐步构建对用户需求的感知乃至预判能力，从而推进人机交互无感化、场景服务个性化发展。
边缘AI方兴未艾
RISC-V掀起了开源硬件和开放芯片设计的热潮，计算架构的开放激发开源硬件创新，而鸿蒙系统具有“跨终端、分布式”的特点，为不同设备的智能化、互联和协同提供了统一的语言，在不通过云端协助下，用户可以通过鸿蒙硬件连接形成集群算力，来解决对算力需求较高的端侧任务，对端侧硬件算力的要求大大解放。
如今的云计算+物联网时代，应用在云端和边缘计算服务器上的AI芯片是以GPU为代表的强通用性芯片，终端AI芯片更多是将AI功能模块结合CPU、GPU、ISP等模块融合进SoC中，并针对语音识别、人脸识别等不同的应用场景完成定制化设计，同时需要做好性能与功耗的平衡。海量的物联网终端设备是边缘AI的主要落地场景，而AI SoC为边缘算力的承载体，有望跟随IoT设备的智能化浪潮实现快速成长。
2022年全球边缘AI芯片的市场规模不足400亿美元，有望在2025年突破600亿美元，中国国内市场空间将从2022年的50亿美元增长至2025年的110亿美元，年化平均增长率达30%。2023年全球边缘AI芯片出货估计为13.1亿颗，包含语音处理类1.9亿颗、机器视觉类9亿颗、传感器数据分析类1.4亿颗，预计出货量到2028年将提升至22.9亿颗。
在万物互联、用户需求多样化的趋势下，大模型与生成式AI推动内容与服务加速重构，AIoT时代智能硬件技术更新快、产品迭代周期短，支撑AIoT芯片持续升级，功能日新月异。随着物联网设备数量的不断增加，以及人工智能技术的广泛应用，AIoT芯片市场的需求将持续增长。
