持续创新，成就消费电子巨擘。苹果公司自 1976 年成立，经历了乔布斯到库克时代的转变，一步步成长为全面的消费电子巨头。苹果的收入主要来自硬件产品和软件服务，其中 iPhone 占半壁收入，服务业务占比为四分之一，且提升了公司综合毛利率。可穿戴、Mac 和 iPad 分别占收入 9%、7%和 7%。按地域上看，美洲、欧洲和大中华区是主要收入来源。

AI 驱动消费电子终端启动新一轮创新潮，我们认为光学仍然是各类终端的零 部件创新重点，本文梳理了苹果/安卓智能手机、智能汽车、XR、智能眼镜、TWS 等终端的光学创新趋势及产业链变革逻辑。我们看好苹果终端产品组合未来三年创新周期，潜望式、高像素是苹果光学创新主旋律，国内厂商在摄像头模组、镜头、微棱镜、滤光片等环节具备一定的产业地位并有份额提升空间；安卓复苏带动光学创新重启，国内镜头及模组厂商盈利能力有望大幅改善，CIS 国产替代加速；同时我们看好 AI 及智能化带动的汽车、XR、智能眼镜等环节的光学创新机会。

显示面板分类：显示器面板可分为非自发光和自发光两大类。非自发光面板以LCD为主，涵盖低端的TN、STN、CSTN面板， 主流的TFT-LCD（配备LED背光），以及更高端的量子点QLED和Mini LED背光TFT-LCD面板，还有LGD特有的QNED技术。尽管这些非自发光面板在轻薄和画质方面不及自发光面板，但因成本较低，成为市场主流。自发光面板方面，尽管具备高对比度、广视角、低能耗、快速响应和可折叠等优势，但面临技术和材料挑战。OLED面板存在蓝光寿命短和有机材料易受环境影响的问题，且生产过程复杂，限制了尺寸扩大。印刷式OLED发展缓慢，良率不高，主要应用于智能手机和可穿戴设备。Micro LED和Mini LED RGB在广告牌市场面临高成本和技术挑战，2023年仅有少量商品化，尚未实现大规模生产。

我们在此前外发报告《如何测算文本大模型 AI 训练端算力需 求？》中，对未来三年 AI 训练卡需求持乐观态度。我们认为，推理侧算力对训练侧算力需求的承接不意味着训练需求的趋缓，而是为算力 芯片行业贡献第二重驱动力。当前推理算力市场已然兴起，24 年 AI 推理需求成为焦点。据 Wind 转引英伟达 FY24Q4 业绩会纪要，公司 2024 财年数据中心有 40% 的收入来自推理业务。如何量化推理算力需求？与训练算力相比，推理侧是否具备更大的发展潜力？我们整理出 AI 推理侧算力供给需求公式，并分类讨论公式中的核心参数变化趋势，以此给出我们的判断。

台积电：Q2主要因AI服务器强劲需求及3nm大量出货推动，Q3强劲因智能手机及AI相关的应用带动，公司将24年营收增速指引上调至20%区间中段（24%-26%）（上季度指引营收增长21%-26%）。联电：行业持续复苏，24Q2晶圆出货量环比增长2.6%，达到83万片（等效12英寸），稼动率从Q1的65%提升至Q2的68%；同时，新台币贬值，使以新台币计的营收有更多增长。

汽车电子成为全球 MCU 最大的下游市场，其中 32 位 MCU 占比最高且增长迅速。微控制单元（MCU）是一种高度集成的计算与控制功能的芯片，具有体积小、成本低、功能强等特点，广泛应用于汽车电子、消费电子、工业控制和物联网等领域。目前汽车电子代替消费电子成为全球 MCU 最大的下游市场，占比高达 37%。MCU 可以按数据位数、指令结构、存储器架构和用途等维度进行分类，其中 32 位 MCU 因其高性能和广泛的应用场景，在汽车领域占主导地位。

行业景气度跟踪：7 月行业产批零表现符合预期。乘联会口径：7 月狭义乘用车产量实现 198.2 万辆（同比-5.7%，环比-7.1%），批发销量实现 196.5 万辆（同比-4.8%，环比-9.4%）。交强险口径：7 月行业交强险口径销量为 176.3 万辆，同环比分别+2.3%/+2.6%。中汽协口径：7 月乘用车总产销分别实现 228.6/226.2 万辆，同比分别-4.8%/-5.2%，环比分别8.8%/-11.4%。出口方面：7 月中汽协口径乘用车出口 39.9 万辆，同环比分别为+22.4%/-1.0%。展望 2024 年 8 月：我们预计 8 月行业产量为 220 万辆，同环比分别-1.7%/+11.0%；批发为 225 万辆，同环比分别 +0.6%/+14.5%。交强险零售预计 185 万辆，同环比分别-0.6%/+5.0%。新能源批发预计 110 万辆，同环比分别+37.8%/+17.9%，新能源零售预计为 95 万辆，同环比分别+39.6%/+7.6%。

萝卜快跑目前为国内Robotaxi商业化进展最快的厂商，预计今年底可在武汉实现盈亏平衡。萝卜快跑目前已在国内12城开展Robotaxi运营服务，其中包括6个全无人Robotaxi运营城市。在进展最快的武汉市，单车日均行驶里程达到300公里、收费约为1.78元/公里，日均收入约为534元；而随着成本较低的第六代无人车量产并逐步投入运营，叠加规模效应拉动人力成本下降，日均成本有望持续改善。公司预计年底可在武汉实现盈亏平衡、明年可全面进入盈利期。

算法端，小鹏已量产国内首个端到端大模型，其模型采用分段式结构，分为神经 网络 XNet、规控大模型 XPlanner 以及大语言模型 XBrain 三部分。数据闭环方面，小鹏的全栈数据闭环能够实现对数据的清晰处理以及高效的挖掘和解读，测 试阶段实车测试与仿真测试并重，加快迭代节奏。云端算力方面，小鹏云端算力 储备已达到 2.51EFlops。投入端，小鹏每年将投入 35 亿元用于智驾，其中 7 亿 元用于算力训练。端到端架构下，小鹏 2024 年 7 月实现无限 XNGP 的全量推送，同时实现第一阶段的“全国都好用”，在 2024Q4 计划实现能够“门到门”的第 二阶段“全国都好用”，最终在 2025 年实现用户“爱用”的升级。小鹏较早实现 由提升覆盖度到优化体验的转变，XNGP 功能赢得用户的认可，面向用户体验的 XNGP 有望渗透率进一步提高，或将加速销量拐点到来。

五大解决方案三种业务模式赋能车企。华为智能汽车解决方案 BU（简称“车 BU”） 以智能驾驶为核心，包括乾崑智驾、鸿蒙座舱、乾崑车控、乾崑车载光及乾崑车云五大解决方案。据合作深度的不同，华为车 BU 业务分 HI 模式、智选模式以及零部件模式。HI 模式为基础，车企根据需要灵活搭载解决方案，在此基础上不断拓 展业务边界，逐步形成智选模式和零部件模式。其中，智选模式下华为深度参与，根据车型定位搭载更多车 BU 解决方案；零部件模式下提供标准化零部件。