边缘 AI，也称为边缘人工智能，指在物理天下设备中支配AI 运用，相对传统AI 具有更广泛的运用处景。
这项技能之以是被称为“边缘 AI”，是一种在物理设备受骗地处理的AI算法。
详细来说，边缘 AI 的打算发生在靠近用户和数据的网络边缘，而不是集中在云打算举动步伐或私人数据中央。
这种技能在环球范围内的网络边缘都可以运用，例如零售店、工厂、医院，乃至我们身边的交通信号灯、自动化机器和电话等设备都可以做为边缘AI 的终端。

边缘 AI 在算力的性价比和效率上有明显上风，适用更加广泛的利用场景打开AI 运用的市场空间。
边缘 AI 实质是将边缘打算与 AI 进行一种结合，在分布式的物理架构下去进行AI打算，相对付传统的云 AI，传统 AI 的利用场景有一定局限性，难以面对实际运用处景的多样化，云 AI 大模型对特定场景的适配性较差，易涌现算力的不敷或者冗余，算力利用的性价比偏低。
同时云打算在边缘端对付数据的传输通信有较高哀求，网络安全及传输速率的劣势使得打算效率略显不敷。
而边缘 AI 针对不同运用处景，在芯片、模型、感知等层面进行专有设计，使得数据在终端进行采集、打算，不仅提升了 AI 运算效率，同时降落了对云算力的花费，而人工智能技能作为一种高性能打算，运用于边缘端，也极大扩展了AI 技能的利用场景。

边缘 AI 相对传统云 AI 的四大上风，分别为算力节省、低延时、隐私定制、交互简洁，是边缘 AI 扩大自身运用处景的核心上风。
算力本钱是 AI 运算的紧张本钱，传统云端模型参数在千亿以上，单次打算调用的算力和存力本钱巨大，而边缘AI 模型针对详细运用对模型进行优化，降落了参数和演习数据的规模，其余直接将运算在边缘端进行，减少了数据在云端和边缘真个传输，本钱端上风明显。
其次边缘 AI 的上风还表示在低延时和离线状态的利用，传统云端模型须要将数据传输至数据中央，网络的稳定性，以及传输过程中的延时，将明显降落AI 运用利用的可靠性和及时性，而边缘 AI 则可以在无连接状态利用模型，规避了传统云端模型的劣势。
此外边缘终端直接打算，可以避免数据上传云端造成的信息透露等问题，更有利于信息安全，同时由于本地信息的个性化，边缘模型能够根据用户的个性化需求，针对用户的爱好、性情给出更有代价的输出结果，供应差异化的 AI 做事。
边缘 AI 与传统 AI 互有上风，实际运用过程中，根据利用场景的差异，边缘AI 的模型架构又可分为终端为中央的稠浊 AI、基于终端感知的稠浊 AI、终端与云端协同处理稠浊AI。
之以是要对 AI 打算进行分工，是由于在不同的场景下，根据云端和边缘真个打算、存储能力，须要将 AI 打算和存储分配到云和终端共同完成，使得整体 AI 打算效率最大化。

终端为中央的稠浊 AI，即是将所有的打算过程均在边缘端进行。
当边缘终真个打算性能较高，且运行的模型繁芜度不高的时候，直接将模型搭载在终端上，依赖终端进行数据处理和存储，一样平常适用于打算能力较强的终端，例如 PC 等。
这种模型的上风是更快速的响运用户要求，且降落对云真个打算负载，同时在离线状态下也能实现模型运行，是一种完备不依赖云端数据中央的边缘模式。
终端感知的稠浊 AI，终端卖力的数据采集和存储，然后将数据传输到云端进行AI打算，终极通过终端进行数据输出。
这是一种结合终端数据处理能力，与云端打算能力的边缘AI模式，一样平常适用于数据输入输出能力强，但打算能力有限的终端，例如手机、智能音箱等。
利用边缘终端对数据进行预处理标准化，对付用户来说，既能担保数据输入的有效性，也保障了传输数据的隐私性，而对付云端数据中央，则有效降落了数据负载。
终端与云端协同处理稠浊 AI，这是一种结合终端数据处理能力与云端打算能力的边缘AI运行模式。
在这种模式下，模型自主判断 AI 打算在云端和边缘真个分配，当打算需求较为大略时，则在终端进行大略单纯模型的打算，而当终端打算结果准确性低落后，则再通过云真个大模型进行改动。
协同处理的模式对利用场景有更强的适应力，适配不同的AI 利用需求，其难点在于对算力的分配算法，如何剖断在云端或终端进行打算。
潜在方案是先在终端进行初步打算，然后将打算结果发送到云端进行验证，由验证的精确率来判断是否要在云端进行重新打算，从而实现云端算力的动态调度。

1.2 AI 手机：手机警能化的新方向，重塑手机市场格局

智好手机在大模型的赋能下，有望带来手机产品形态新一轮创新。
传统智好手机通过取消物理按键，实现触控操作，APP 端通过开源运用商店，实现手机功能的多样化，通信端5G等新技能提升传输速率，智好手机引领过去十年终端创新。
而近年来手机形态及功能创新结束，行业换机周期逐渐拉长，手机行业回到成熟行业状态，行业增速明显放缓。
而通过AI 大模型，有望对手机功能带来更大创新，从而引领行业新一轮发展。
在人机交互端，通过语音、手势等新的交互办法，已成为利用者的新需求；在 APP 端，用户对付需求的多样性和繁芜度哀求不断提升；在系统端，不同用户的习气催生了个性化的内容和做事需求，多维度的新需求均须要AI 大模型的赋能来知足，可以预见未来手机的 AI 功能将大幅提升利用效率，从而带来手机渗透率提升以及新一轮换机需求。

边缘 AI 形态的手机将会成为未来行业主流，手机的感知及打算能力将显著升级，推动手机硬件创新。
根据 Counterpoint Research，AI 手机可定义为：利用大型预演习的天生式人工智能模型来创建原创内容或实行高下文感知任务的移动设备。
为了实现上述功能，手机硬件将会有较大幅度的升级，包括专门进行神经网络运算的芯片核心，大容量和高带宽的内存，同时配套的功耗、通信等也将有一定提升。

AI 作为手机新功能，催生 AI 手机新行业，长期带来巨大市场空间。
根据Counterpoint 的数据，2023 年环球手机出货量 11.7 亿部，个中符合天生式 AI 手机标准的仅1%。
然而，随着2024 年智好手机行业的积极变革和手机厂商将天生式 AI 作为升级重点，估量到2027年天生式 AI 手机的市场渗透率将达到 43%，天生式 AI 手机的总量将从2023 年的百万级增长到2027年的 12.3 亿部。
主流手机厂商已推出具备 AI 功能的手机，AI 功能已成为高端手机的核心卖点。
据Counterpoint Research，24Q1 环球手机市场具备 GenAI 功能的手机市占率提升至6%，较上季度 1.3%大幅提升，个中三星 Galaxy S24 系列占个中 58%，小米14 系列、VIVOX100系列等均有不俗表现。
同时 24Q1 发卖的 AI 手机中，70%以上是批发价高于700 美金的高端手机，产品型号也增长到 30 多款，AI 功能已经成为手机厂商抢占市场的核心功能。

2.1 手机芯片大幅提升 AI 算力，手机 AI 已构建算力根本

手机 SoC 的 AI 趋势 2023 下半年开始逐渐表示，手机算力性能大幅度升级。
手机芯片厂商积极拥抱 AI 趋势，以高通骁龙 8Gen 3、联发科天玑 9300 为代表的新款旗舰芯片改进架构，大幅加强手机端算力性能。
手机 SoC 架构发生明显变革，除传统CPU+GPU外，均增加了卖力 AI 打算的神经网络模块 NPU，形成了 CPU+GPU+NPU 的三重算力单元，以适应不同场景的算力需求。
同时在核心性能上也有所提升，例如高通骁龙8 Gen 3 采取“1+5+2”架构，增加大核数量提升算力；天玑 9300 采取整年夜核架构，将大核性能利用极致，利用大核运算速率上风降落整体功耗，官方数据表示峰值性能相较上一代提升40%，功耗节省33%。
算力性能方面，高通、联发科、苹果旗舰芯片均搭载个性化 AI 模块，为边缘大模型搭载供应算力根本。
高通发布性价比旗舰芯片 8s Gen 3，AI 手机将逐渐扩散至中低端机型，AI 手机渗透范围连续扩展。
8s Gen 3 芯片通过节省内核数量，降配 GPU、内存等办法，以实现更有性价比的中端旗舰定位。
相对 8 Gen 3 版本，低配版 8s Gen 3 缩减一颗大核，同时在GPU及内存方面降落配置，从而降落了芯片本钱，将 AI 手机芯片推广到中低端手机产品矩阵，进一步丰富AI手机受众群体。
目前 8s Gen 3 已经搭载至小米 Civi 4 Pro、Redmi Turbo 3 以及iQOOZ9Turbo等机型，个中 Redmi Turbo 3 首发价已低至 1999 元，正式标志着AI 手机进入2000 元以下价格带。

高通推出骁龙 8 Gen 3，大幅提升手机 AI 打算能力。
高通作为手机SoC龙头厂商，在2023年推出旗舰芯片骁龙 8 Gen 3，搭载的高通 AI 引擎，也是第一个支持多模式天生人工智能模型引擎的手机 SoC。
芯片升级后 Kryo CPU 提升了 30%性能和20%的能效，GPU方面提升25%的 GPU 性能和 20%能效。
芯片算力升级使骁龙 8 Gen 3 可搭载多种天生式大模型，并且可以运行参数超过 100 亿的大模型，适配当前大部分边缘端模型的硬件需求，相较传统手机芯片算力得到明显提升。
据外媒 WCCFtech 报导，高通估量将在今年 10 月正式发布新一代旗舰级移动平台骁龙8Gen 4。
新款旗舰芯片有可能会首度采取高通定制的 Oryon CPU 内核，并在制程上有所提升，从而改进性能和能效。

联发科发布天玑 9300 旗舰芯片，整年夜核设计极致提升打算性能。
天玑9300 率先采取整年夜核 CPU 架构，同时配有第 7 代 APU 架构内建硬件级的天生式AI 引擎，芯片搭载四个Cortex-X4超大核和四个 Cortex-A720 大核，单核性能提升超过 15%，多核性能提升超过40%，算力性能提升可实现更快速且安全的边缘 AI 打算。
此外搭载完全的 MediaTek 工具链，能够帮忙开拓者在端侧快速且高效地支配多模态天生式 AI 运用，为用户供应包括笔墨、图像、音乐等在内的终端侧天生式 AI 创新体验。
相较于前代，天生式 AI transformer 运算速率快8 倍2倍整数和浮点运算速率，功耗较前一代降落 45%，最高可支持 330 亿参数大措辞模型。
天玑 9300+（Density 9300+）延续并提升天玑 9300 的性能。
天玑9300+的CPU架构采取1+3+4 设计，包括 1 个 3.40 GHz Cortex-X4 核心、3 个 2.85 GHz Cortex-X4 核心和4 个2.00GHzCortex-A720 核心。
而在 GPU 方面，连续采取 Arm Immortalis-G720 MP12，在CPU及GPU核心环节均有一定幅度的提升。
支持通义千问、百川大模型、文心大模型等多款AI 大模型。
实现更高速 Llama 2 7B 端侧大模型运行，速率达 22 tokens / 秒，并通过端侧双LoRA领悟天玑 AI LoRA Fusion 2.0 技能。

2.2 安卓 AI 手机：三星 Galaxy S24 一骑绝尘，众品牌蓄势待发

三星首发 AI 手机。
2024 年 1 月 18 日，三星电子正式推出新一代高端旗舰系列产品三星Galaxy S24 Ultra、Galaxy S24+和 Galaxy S24，均搭载搭载独占版超频高通骁龙8 Gen3芯片，主频从 3.3GHz 略微涨至 3.4GHz，并利用 LPDDR5X 内存。
屏幕方面，均供应1-120Hz LTPO可变刷新率和峰值 2600nits 的超高亮度。
摄像头方面，ultra 型号拥有三星手机中最高的2亿像素广角主摄和四镜头长焦系统，支持 OIS 光学防抖。
AI 功能惊艳市场，Galaxy AI 对险些所有 Galaxy S24 的原生运用进行赋能，显著提升手机交互效率。
Galaxy AI 供应一系列实用功能，包括即圈即搜、通话实时翻译、条记助手、转录助手、浏览助手和写作助手等，全面覆盖聪慧生活和办公场景。
外洋发卖的S24 系列AI功能在底层由谷歌的 Gemini 模型卖力运算，该模型具有比肩GPT-4 的能力，而海内发卖的S24 系列则由百度文心一言供应 AI 能力支持。
AI 功能有效提升了S24 系列产品力，根据Counterpoint Research 数据，24 年一季度 AI 手机市场中，三星Galaxy S24 系列霸占了销量前三名，以 58%的份额成为最脱销的 AI 手机。
三星在宣扬上也将AI 功能作为紧张卖点，特殊是 AI 通话助手以及翻译等功能，契合高端手机市场的办公需求，成功抢占苹果、华为等高端机竞争对手市场份额。

与谷歌互助，三星 S24 系列实现与云端大模型相同产品体验。
三星通过参与谷歌Gemini模型，实现本地和云真个 AI 功能。
Gemini Nano 是 Gemini 模型的边缘端版本，参数在十亿级别，可在手机端运行提高模型利用效率。
同时 S24 也是首款配备Gemini Pro 的智好手机，用户可以通过利用三星原生的运用程序，将个性化数据脱敏后形成择要，然后上传到云端GeminiPro 模型中进走运算，既担保了用户数据的安全，同时提升了模型输出的准确性。
通过不同参数规格模型的无缝切换，用户实际利用效果与云端大模型靠近，大幅增强了客户的利用黏性。

传统消费电子行业进入存量市场，加速研发 AI 创造新需求已成手机行业共识。
2023年下半年开始以谷歌、三星、VIVO 等手机终端厂商将大模型内置得手机中，将云端算力逐步导入到边缘端，AI 大模型也成为手机厂商宣扬卖点。
各家终端品牌将持续投入AI 手机研发及宣扬，边缘端算力与 AI 模型生态培植能力将会成为未来手机厂商竞争的关键影响成分，各厂商的AI技能竞赛也将加速传统手机行业的换机速率，同时也有望重塑行业竞争格局。
未来品牌厂商在AI 领域软硬件的武备竞赛已成趋势，消费者利用体验将不断优化，供应链也随创新带来代价量的显著提升。

海内手机厂商考试测验自研大模型形成差异化上风，品牌厂商在手机行业中地位将进一步提升。
相较三星搭载谷歌 Gemini 模型，海内厂商方向于自研大模型来扩展自身能力圈，通过自研大模型开拓配套 APP 及个性化运用处景，强化手机源生 APP 的功能，挖掘更大软件做事代价。
VIVO 发布 X100 系列手机搭载自研蓝心大模型，并推出前端智能赞助助手“蓝心小V”，可实现文案作图、智能 P 图、语音识别等功能，此外 VIVO 还发布了“蓝心千询”对话机器人，同样基于自研蓝心大模型，实现知识问答、文学创作、图片天生、程序编写等多种功能。
OPPO自研安第斯大模型，并根据不同利用场景需求适配三种参数规格，知足不同打算需求场景，安第斯模型可实现通话择要、智能 P 图、人机对话等功能，用户可通过“小布助手”便捷利用各项 AI 功能。

3.1 苹果陆续推出 AI 创新，产品化进程加速

“Let Loose”发布会苹果首次针对 AI 发布软硬件更新，标志苹果开始发力AI 创新。
北京韶光 5 月 7 日晚，苹果举办了名为“Let Loose”的春季新品发布特殊活动。
许多此前多次爆料的产品得到正式发布，分别包括新款 iPad Pro、iPad Air、Apple pencil pro、妙控键盘等。
个中 iPad Pro 新款早于 Mac 首发 M 系列最新芯片，加快硬件算力升级速率，软件端iPad运用增加 AI 功能，将 AI 作为新款 iPad 旗舰产品的核心卖点，凸显了苹果对AI 创新的重视。

苹果升级芯片算力，新款 Pad Pro 搭载 M4 芯片显著提升算力性能。
在“Let Loose”发布会上，发布了即将用于新款 iPad Pro 上的 M4 芯片，M4 芯片也是苹果首款率先运用于iPad产品的 M 系列芯片，iPad 产品也直接从上代 M2 芯片升级到最新款M4 芯片。
M4 芯片采取了更前辈的第二代 3 纳米制程，在性能上实现了显著提升，晶体管数量达到280 亿，提高整体能效，M4 芯片仅需一半耗电量，就能达到与 M2 芯片同等性能。
M4 芯片在 CPU、NPU 核心上有明显升级，更加适配 AI 需求。
新款M4 芯片包含一个最多达到 10 核心的 CPU，个中包括最多 4 个性能核心和 6 个能效核心，比较前代搭载在iPadPro上的 M2 芯片，M4 芯片的全新中心处理器性能提升最高达 1.5 倍。
M4 芯片内置的极高速NPU神经网络引擎，更加适配市场主流的 AI 模型，是 Apple 迄今为止最强大的神经网络引擎，运算速率最高可达每秒 38 万亿次。

苹果不仅在硬件端展示 AI 升级，运用层 AI 化趋势显著。
在“Let Loose”发布会上，苹果展示 Final Cut Pro、Logic Pro 等 iPad 运用，在 AI 加持下，原生APP 大幅提升利用效率。
FinalCut Pro 新增 AI 赞助功能，包括最新的 “优化光芒和颜色”功能，大略一步就能优化画面的颜色、色彩平衡、比拟度和亮度，“流畅慢动作”功能根据用户需求自动天生***帧，提高***质量。
Logic Pro 配备 AI 功能，新增 AI 技能可仿照鼓手、贝斯手、键盘手等乐队组成部分，通过 AI 智能天生不同风格演奏效果，并能够仿照一系列环球有名录音室硬件稠浊制作的声音，大幅提高音乐制作效率。

苹果 WWDC 发布 Apple Intelligence，苹果生态操作系统全面AI 化。
苹果于北京韶光6月 11 日在 Apple Park 举办特殊活动 WWDC24。
WWDC24 旨在展示新一代iOS18、iPadOS18、macOS15、watchOS11、tvOS18 和 visionOS 的前沿创新，个中手机与PC 操作系统将会引入Apple Intelligence，在操作系统底层技能上引入 AI 模型，赋能APP 运用，为未来APP全面AI化打下坚实根本。
iOS 18 的重大变革是引入了大量的 AI 功能，手机利用体验显著升级。
苹果将AppleIntelligence 的功能总结提炼为 Powerful、Intuitive、Integrated、Personal、Private 五大维度，新的 AI 功能将提升用户的利用体验，通过智能交互提高用户利用效率，结合原生APP，实现多角度多功能的快速交互与相应，将 AI 作为强大的逻辑推理工具实现产品化。
通过Siri 作为信息入口，AI 能智能理解用户指令，并且通过 AI 可实现跨运用的协同交互，实现Siri 可跨APP进行任务分配，同时可自动操作 APP 完成详细任务。
终极表示形式包括断续对话、屏幕感知、图片天生、笔墨处理等功能，从而实现手机操作的进一步简洁化和智能化。
Apple Intelligence 仅支持 A17 Pro 以及 M 系列芯片，高芯片门槛将加速苹果手机存量用户换机。
iOS18 系统支持较为广泛的苹果机型，根据苹果发布会信息，其搭载的AppleIntelligence 仅支持A17 Pro以及M系列芯片，对应手机终端目前仅支持iPhone15 Pro及ProMax两款机型，这也将促进老款机型用户在今年进行换机，加速手机改换周期。
市场存量大量老款苹果手机用户，随着 Apple Intelligence 发布，新老款手机在 AI 功能的巨大差异将催化老用户加速换机，从而拉动苹果整体销量提升。

AI 充分赋能苹果运用，Apple Intelligence 充分展示其系统+运用的AI 生态。
苹果在发布会上展示了基于新款 iOS18 系统的部分 AI 运用，涵盖了笔墨、音频、图像等多个维度，大幅提升原有 APP 的功能丰富度和利用便利性。
笔墨领域实现文本纠正、个性化重写，以及的总结及提醒，笔墨信息的跨 APP 调用等；音频领域紧张集中在通话录音、转写、总结等功能；图像领域可实现文生图、图片优化、表情天生、相册图片智能分类、搜图、智能P图等功能。
苹果运用自身材系的 AI 能力，极大优化 APP 的智能化程度，当前原生运用已得到AI赋能，后续伴随苹果开源部分边缘模型及 AI 功能，估量第三方APP 也将实现多元化的AI 功能，同时用户可通过 Apple Intelligence 实现 APP 之间的互联与协同。
Apple Intelligence 系统级 AI 领悟运用 AI，相较安卓端上风明显。
安卓机当前发布的AI运用与苹果功能类似，苹果的上风表示在系统级 AI 的整合能力。
苹果自研的边缘模型拥有高精度理解力，更直不雅观理解用户的个性化需求，然后通过跨 APP 的协同能力，处理用户繁芜的需求，同时由于 iOS 系统的 APP 具有较高标准化，也使得跨APP 协同难度显著降落。
在苹果系统级 AI 的强大功能下，估量苹果对付 APP 厂商将拥有更高话语权，用户也将方向于通过系统 AI 来选择和利用 APP。

3.2 苹果自研边缘端模型技能领先，模型能力构建高壁垒

苹果系统级 AI 的底层技能来源于自研边缘模型，模型上风是苹果领先安卓厂商的核心壁垒。
苹果自 2024 年起，密集发布 AI 模型论文，自研边缘端小模型在指令准确性、交互多样性等方面处于端侧领先水平。
苹果发布的“Ferret-UI”、“MM1”、“OpenELM”、“MGIE”等边缘模型，在前端掌握、图像、文本等细分方向实现 AI 功能创新，通过模型间的合营实现多维度繁芜功能。
苹果通过多模型领悟，实现云边端无缝衔接，大幅提升AI 利用体验。
苹果在利用自研模型的同时，引入 openAI，搭载 GPT-4o 最新云端模型，实现端侧+私有云+外部模型接入三重办法共同推理的模式，加速 AI 运用生态的快速形成。
同时苹果看重隐私保护，在数据上云前需用户容许，担保隐私数据安全。

3.2.1 苹果 AI 模型：前端掌握模型 Ferret UI，极致简化用户前端操作

前端掌握模型“Ferret-UI”，解放双手，AI 实现智能操作掌握。
4 月8 日，苹果揭橥论文先容了一个名为“Ferret-UI”的新模型，此模态模型可以实现理解手机屏幕并实行任务，专为提升移动端 UI 屏幕的理解能力而设计，具备引用、定位和推理能力。
苹果通过将全体屏幕分成为子图像来办理屏幕尺寸和分辨率标准化问题。
每个屏幕根据原始纵横比分为 2 个子图像，以便同时适应竖屏和横屏，这样能够灵巧地适应各种屏幕长宽比，并且利用增强的视觉特色放大细节。
同时模型演习了大量各种前端UI 数据，涵盖了从大略的语义和空间任务到繁芜的推理任务，有效提升了屏幕理解和实行任务的准确性。

3.2.2 苹果 AI 模型：边缘多模态模型 MM1，实现手机图文剖析能力

“MM1”模型实现边缘端图文多模态解析能力，边缘端模型剖析准确率处于行业第一梯队。
苹果发布论文公开自研的多模态大模型 MM1，该模型最高参数可达300 亿，同时支持30亿、70 亿参数的变体。
模型由密集模型和稠浊专家（MoE）变体组成，模型在多模态基准、高下文预测、多图像和思维链推理等方面均有不错表现。
在论文中，苹果对“MM1”模型进行了测试，测试结果显示MM1-3B-Chat 和MM1-7B-Chat模型，只管准确率不如谷歌的 Gemini 和 OpenAI 的 GPT-4V，但优于市情上绝大多数相同规模的模型。

3.2.3 苹果 AI 模型：边缘小模型 OpenELM，开源模式赋能平台开拓者

“OpenELM”模型在小参数形式下处理文本信息效率最优，开源模式赋能iOS平台APP开拓者。
苹果发布模型 OpenELM（ Open-source Efficient Language Models ），是一个适宜在边缘 AI 硬件上支配的开源小模型。
OpenELM 共有八个模型：四个预演习模型和四个指令调度模型，模型参数大小分别在：2.7 亿、4.5 亿、11 亿和 30 亿个参数。
而微软Phi-3 模型为38亿，因此前者在小型机型上运行本钱更低，可在手机和条记本电脑等移动设备上运行，在AI 硬件运行极具性价比。
只管最小的模型只有 2.7 亿参数，但苹果利用了1.8 万亿tokens 的数据进行预演习，这是其小参数下仍能表现出色的缘故原由之一。
苹果常日在手机领域采纳闭源策略，但openELM 模型采取开源模式，通过开源模式吸引用户，实现苹果运用产品的全面AI 化。

3.2.4 苹果 AI 模型：垂类运用模型 MGIE，图片编辑能力显著优于同类产品

苹果“MGIE”模型定位图像编辑领域，AI 功能简化操作，产品力显著领先同类产品。
MGIE（MLLM-Guided Image Editing）是一个利用多模态大型措辞模型（MLLM）来对图片进行自动润色的模型，MGIE 基于 MLLM 模型，后者虽然可以同时处理文本和图像，但不能对图片进行编辑，而苹果自研的 MGIE 模型将 MLLM 模型集成到图像编辑过程中，通过MLLM模型提炼用户对付图片修正的关键词，将指令标准化为对应操作，可实现大略的颜色调度到繁芜的工具操作。
根 据 苹 果 发 布 的 论 文 《 Guding Instruction-based Image Editing Via Multimodal LargeLanguage Models》 ，MGIE 模型可实现高效的图片编辑效果。
通过自然措辞指令，模型可实现 Photoshop 风格的图片修正，例如剪裁大小、旋转反转、添加滤镜等，还可对图片的亮度、比拟度、清晰度等进行调度，并对图片局部区域进行修正，终极实现智能化的图像处理效果。

4.1 苹果 PCB 供应商：鹏鼎控股

公司深耕 PCB 行业，在软板 FPC 领域环球领先，充分受益于AI 手机带来的换机需求。
公司 PCB 生产规模处于环球第一梯队，PCB 产品紧张有通讯用板、消费电子及打算机用板、汽车、做事器用板及其他用板等，拥有优质多样的 PCB 产品线，具备为不同客户打造全平台PCB 产品的强大实力。
公司客户资源优质，下贱手机及其他消费电子产品收入占比高，特殊是 FPC 产品在客户端拥有较高市场份额，伴随 AI 对手机等硬件带来的行业换机需求，公司将充分受益增量需求。
同时 AI 哀求更高算力及功耗，PCB 环节代价量有进一步提升空间，公司在 AI 大浪潮下产品需求有望量价齐升。
收入端受消费电子行业周期影响，新扩展汽车及做事器产品线布局稳健。
2023年通讯用板收入235.13亿元，同比增长3.70%，消费电子及打算机用板收入79.75亿元，同比低落39.59%，不才游消费电子行业整体下行的环境下，提高不才游客户的市占率，坚持了通讯用板的收入稳健增长。
而在汽车和做事器等新兴增长领域，2023 年实现业务收入5.39 亿元，同比增长71.45%，在车用领域，目前公司已在车规 ADAS、激光雷达、BMS 等领域实现出货；在做事器领域，公司持续提升厚板 HDI 板能力，目前层数已达 16-20L 以上，与国内外核心做事器厂商已建立互助。

计策布局 AI、新能源车等新兴家当，引入 AI 提升公司数字化转型速率。
公司对下贱需求的变革保持高度敏感，在 AI 手机、AI 做事器等领域均有产品布局，手机等传统消费电子产品与客户紧密打仗，不断巩固在传统消费电子领域的龙头地位；做事器端开拓外洋核心客户，2024年 1 月成为唯一得到 AMD“Partner Excellence Award”的 PCB 厂商。
其他新兴家当，例如6G通讯、虚拟现实、折叠终端领域，公司均有家当化布局。
伴随 AI 行业发展，AI 终真个快速迭代将为公司带来广阔成长空间。

4.2 苹果家当链核心供应商：立讯精密

消费电子稳健增长，产品线持续丰富。
公司成立于 2004 年，长期以来深耕消费电子家当链，紧贴大客户，逐渐扩展产品线，公司依赖长期在消费电子行业积累的履历，形成零部件、模组到整机的一体化能力。
伴随 AI 和 XR 等新技能不断呈现，持续创新更为丰富智能的产品组合，特殊是未来 AI 技能在手机、PC、可穿着等产品的进一步运用，再次打开行业空间。
通信以及汽车等新业务快速增长，打开新发展曲线。
公司2023 年通信/汽车业务收入分别为 145.38/92.52 亿元，同比增长 13.28%/50.46%。
通信业务持续深耕电连接、光连接、散热、电源管理、射频等产品，已逐步形成完全的产品矩阵。
汽车业务依托消费电子积累的技能履历，将消费电子领域能力转移到汽车行业，当前已形成汽车线束/连接器、智能座舱、车身电子、电源管理四大业务线，多领域积极扩展客户。

AI 智能硬件打开传统手机业务发展点，公司作为核心供应链受益AI 换机潮。
苹果在AI领域的充分布局，苹果硬件终端有望迎来由 AI 引领的换机周期，公司深度绑定苹果手机、腕表、平板等产品的组装以及零部件业务，换机周期带来量价齐升机会，公司有望充分受益。
24 年指引保持稳定增长，行业复苏根本上，AI 智能化趋势驱动公司长期发展性。
公司展望 2024 年上半年归母净利润 52.27-54.45 亿元，同比增长 20-25%，对应2024 年二季度单季度归母净利润 27.56-29.74 亿元，同比增长 17.9%-27.2%。
公司主业消费电子行业经历23年的行业下行，24 年有望稳定修复，公司消费电子、通信、汽车三大业务目前均处于上行趋势，同时 AI 趋势打开长期成长空间。

4.3 苹果 PCB 供应商：东山精密

公司深耕 FPC 行业，绑定优质大客户实现稳健发展。
公司通过收购美国维信进入FPC市场，并成功切入苹果供应链，在苹果手机系统板和模组板环节实现稳定供应。
公司通过绑定大客户，不断扩展产品线和份额，收购维信以来，苹果业务持续稳健增长。
未来天生式AI 导入手机、PC、智能眼镜等终端，将驱动终端换机潮。
同时数据打算和存储需求的增长，将提高对 FPC 线宽线距以及轻薄化哀求，单机 FPC 代价量提升，公司也将充分受益AI 带来的FPC行业增长。
公司切入新能源车领域，布局第二发展曲线。
公司绑定新能源车龙头厂商特斯拉，结合自身技能积累，切入汽车构造件、PCB、显示等多领域，实现海内及外洋的产能布局，各产品线有望加速落地。
公司作为环球少有的综合性办理方案厂商，多品类供应PCB、车载显示、构造件等多种产品，通过家当链一体化和产品多样化加深与汽车客户的黏性。

4.4 苹果外不雅观构造件供应商：蓝思科技

公司是消费电子外不雅观构造件龙头公司，深耕手机外不雅观件行业，同时纵向延展产品线，发展为环球消费电子一线零组件公司。
公司是环球玻璃及金属外不雅观件龙头公司，深度绑定下贱消费电子大客户，一线品牌苹果、三星、华为、小米等均为公司客户。
同时公司通过不断整合，已经形成玻璃、金属、陶瓷、蓝宝石等构造件和模组业务的同步发展，市场份额稳居行业前列。
外延布局的组装业务在 2023 年实现多款手机的批量生产，组装业务也成功扭亏为盈，公司业务高下游整合实现阶段性成果。
AI 趋势加速下贱终端产品创新，公司作为外不雅观件以及组装环节一体化龙头公司，有望把握机会快速发展。
公司布局新能源车领域，阶段性打破浩瀚客户。
公司依托消费电子核心制造能力，进入汽车行业，目前已与 30 余家国内外新能源车客户建立互助，在中控模组、仪表面板、智能B柱C 柱等产品上得到客户认证，未来动力电池精密构造件也有望取得打破。
公司强大的产品设计、精密制造、设备开拓等能力，将助力公司开扩新能源车市场的巨大空间。

4.5 苹果光学供应商：水晶光电

公司是苹果光学核心供应商，当前受益消费电子创新。
外洋大客户微棱镜下沉至Pro机型，公司是其核心供应商；海内大客户新机光学创新，公司涂覆产品有望加速在安卓机渗透。
长期来看，公司 AR/VR 业务打开远期发展天花板。
公司聚焦 AR/VR 反射、衍射光波导技能开拓，整合干系资源，环绕量产实现设计、工艺和考验的技能打破，努力奠定家当化根本。
汽车业务公司打开第二发展曲线。
公司 2023 整年车载HUD 出货量超20 万台，个中AR-HUD 海内市场霸占率排名第一。
成功取得捷豹路虎的 HUD 项目，成为第一个进入外洋主流整车品牌的中国 HUD Tier1 企业。
新进吉利、东风岚图、长安马自达等多家主机厂，并得到十余个定点项目，公司发展新曲线有望开启。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。
如需利用干系信息，请参阅报告原文。
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精选报告来源：【未来智库】。
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