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1、证 券 研 究 报 告从科技树节点，看新型硬件证券分析师：杨海晏 A0230518070003 李国盛 A0230521080003 袁航 A0230521100002 李天奇 A0230522080001 刘菁菁 A0230522080003 黄忠煌 A0230519110001林起贤 A0230519060002 刘洋 A0230513050006 研究支持：陈俊兆 A0230124100001联系人：刘洋 A0230513050006 2025.6.92025H2 新型硬件展望证券研究报告2结论结论采用“硬件Y-软件X”轴的预测，自上而下预测新型硬件创新串联2022H2、2024年底、2

2、025H2 科技创新的进展与前景，投资者可以感受到进展；前述“硬件-软件”创新轴，会指引投资方向。中短期需要讨论的机会：GPU+HPM、光器件、硅光、激光雷达、车载芯片、RoboVan、AI眼镜；中长期需要讨论的机会与创新更重要。2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化；2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备其中光器件机会来自MoE架构下的机会，它区别于”Scaling Law”下简单的算力升级，而是MoE架构“高带宽低时延”下光器件的新成长。硅光会带来产业链较大变化，也是2025年重要议题；其中半导体机会，来自光刻、国产GPU，更来自半导体体系架构创新；其中车载+RoboVa

3、n机会，来自技术外溢，也来自国产芯片与大模型普及，2025年进展明显；其中可穿戴+生物电子互动设备容易被低估。自可穿戴后，光子神经织网（Neuralink，结合光遗传学实现双向脑信号读写）、量子传感器+柔性电极、生物分子数据存储、合成细胞与器官芯片、生物混合半导体系统的技术与产业进展值得关注。两项容易被低估的要素：架构创新、“物理化学生物AI”体系架构创新，会是容易被低估、却十分重要的新型硬件创新。正文列举了特殊行业、手机、半导体、AI算力、AI大模型、操作系统OS等诸多案例论证这一点。而过去的我们金融理论往往沿用西方理论，这种落差带来较多国产科技、国产硬件“后发先至”甚至“代际领先”的机会；

4、“物理化学生物AI”。正文按照产业链、科技树涉及了：激光雷达与世界模型属于物理AI；AI for Science涉及化学AI；而生物电子互动设备属于生物AI。而过去的AI普遍属于数学AI。附录涉及科技树、技术复杂度的素材，方便“产业技术-投资受众”的双向理解yXgVrUhVcZnVnMpNnOmObRcM9PmOoOsQsPjMrRoQiNnMpPaQpPwPuOpMpQuOpOyR证券研究报告3标的标的风险提示渗透率与竞争格局的风险。新型硬件属于科技、新质生产力的代表，其竞争格局、渗透率会有不确定性。例如某种技术出现后，不同生态方推广动力不同。这会导致展望结论存在偏差；供应链安全的风险。新型

5、硬件涉及国际贸易，预示供应链波动值得关注；不同市场估值倍数迥异的风险。由于不同的投资者结构、流动性情况，不同市场的估值倍数存在差异；底层技术稳定性的风险。尽管本篇报告较多涉及底层技术、科技树与产业链，增加对技术研判的稳定性。但依然可能存在偏差，导致风险。长期需要讨论的机会与创新更重要长期：算力未来、算网未来、能源未来、轻薄材料、特殊材料等问题。AI也会对硬件有很高迭代要求；已经开始活跃的：Robotaxi、RoboVan、ARM+RISCV、3D打印、可控核聚变、AI for Science等。中短期代表性公司光器件（含硅光）：新易盛、中际旭创、华工科技、长光华芯；激光雷达：禾赛科技（美股）、

6、速腾聚创（港股）；AR+AI眼镜：弘景光电、水晶光电、虹软科技（匹配硬件）、歌尔股份、小米集团（港股）；半导体先进制程+GPU：中芯国际、沐曦集成（一级）、燧原科技（一级）、海光信息、寒武纪；Robo系列：德赛西威、天准科技、开勒股份、文远知行（美股）、小马智行（美股）。主要内容主要内容1、基于“硬件Y-软件X”轴的预测2、2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化3、2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备4、一二级机会5、附录：科技树、技术复杂度证券研究报告51.1 2022H21.1 2022H2展望的“硬件展望的“硬件Y Y-软件软件X X”创新轴”创新轴Intel+Mic

7、rosoft软件移动软件云AI（含边缘，云与AI折中）量子？Intel+Microsoft+IBM(Lenovo)Intel+M$+EMC(Vmware)Intel+M$+IBM(Lenovo)Intel/AMD+M$+EMC(Vmware)Intel+M$+IBM(Lenovo)Qualcomm+Apple+Goog(Android)NXP+QualBlackBerry+QtnVidia+QualBB+LinuxBosch+ContinVidia+QualBB+LinuxConti+DesaySVnVidia+Qual+BB+LinuxConti+DesaySVTesla+BYD+Huawe

8、iTesla+XpevFoxConn+LuXshareARMApple+Qualcomm+Samsung+HW+Goog(Android)?HW+Intel+nVidia+AMDHW(harmonyOS）+Microsoft+Lenovo?HW/nVidia/AMDHW(harmonyOS）+Microsoft?HW+Qualcomm（芯片）Apple+HW（OS）?(手机大模型）HW+Apple+SS+Xiaomi+OV?Apple+Goog+HWByte+Meta?(大模型）？GoerTek+LuXshare?Xiaomi+UBTECH+StartupsTesla+BostonDynami

9、cs+Google(TPU)SanhuaGroup+TuoPuGroup3-party mode1-party+production mode3-party mode1-party+production mode2000PC2005 笔记本2009 手机2018 智联汽车2021 XR机器人？资料来源：申万宏源研究证券研究报告61.2 20241.2 2024年底：观察到的几类机会年底：观察到的几类机会Intel+M$新增ARM2000PC2005 笔记本2009 手机2018 智联汽车2021 XR2025机器人软件移动软件云AI（含边缘，云与AI折中）量子？ARM+Microsoft+IB

10、M(Lenovo)Intel+M$+EMC(Vmware)ARM+M$+IBM(Lenovo)Intel/AMD+M$+EMC(Vmware)ARM+M$+IBM(Lenovo)Qualcomm+Apple+Goog(Android)NXP+QualBlackBerry+QtnVidia+QualBB+HorizonDesaySV+Luxshare+BYDEBosch+ContinVidia+Qual+NIO+LI+XiaomiConti+DesaySVnVidia+QualConti+DesaySV+LuXshar+BYDEBYD+Huawei+XiaomiTesla+LI+Xpev+NIO

11、+Geely+CherryARMApple+Qualcomm+HW+Xiaomi+Goog(Android)?HW+Qual+nVidia+AMDHW(harmonyOS）+M$+LenovoHW/nVidia/AMDHW(harmonyOS）+M$?（核心）HW+Qualcomm（芯片）Apple+HW（OS）?(手机大模型）HW+Apple+Ssamsung+Xiaomi+OV?Apple+Meta+HW+Byte?(大模型）？GoerTek+LuXshare上游微棱镜和光波导量产AI眼镜1500元带互动2025H1开始2025全年行业机器人服务机器人Tesla+BYDE+Xiaomi+H

12、W+SERES+Xpev3-party mode1-party+production mode3-party mode1-party+production modeAI手表AI耳机近期焦点创新世界巨头/国产增量图例2024年底谷歌、中国科研机构均进展正常产业创新资料来源：申万宏源研究证券研究报告71.3 2025H21.3 2025H2：“硬件“硬件Y Y-软件软件X X”轴的展望”轴的展望2000PC2005 笔记本2009 手机2018 智联汽车（增加RoboTaxi）2021 XR（增加生物-电子融合硬件，例如脑机）2025机器人（增加物流、交运）软件移动软件云AI（含边缘，云与AI折中

13、）量子？nVidia+Qual+Horizon+BlackSesameConti+DesaySV+LuXshar+BYDEHW/nVidia/AMDHW(harmonyOS）+M$HW+Qualcomm+XiaoMi（芯片）Apple+HW（OS）DeepSeek/元宝/Kimi等(手机大模型）HW+Apple+Xiaomi+OV+SamsungAI眼镜2025H2再深化3-party mode1-party+production mode3-party mode1-party+production modeAI手表AI耳机Neulink国内学术界/国内创业者Intel+M$新增ARMARM+

14、Microsoft+IBM(Lenovo)Intel+M$+EMC(Vmware)ARM+M$+IBM(Lenovo)Intel/AMD+M$+EMC(Vmware)ARM+M$+IBM(Lenovo)Qualcomm+Apple+Goog(Android)NXP+QualBlackBerry+QtnVidia+QualBB+HorizonDesaySV+Luxshare+BYDEBosch+ContinVidia+Qual+NIO+LI+XiaomiConti+DesaySVARMApple+Qualcomm+HW+Xiaomi+Goog(Android)?Apple+Meta+HW+Byt

15、e?(大模型）？GoerTek+LuXshare上游微棱镜和光波导量产?HW+Qual+nVidia+AMDHW(harmonyOS）+M$+LenovoBYD+Huawei+XiaomiTesla+LI+Xpev+NIO+Geely+LeapMotor+CherryTesla+BYDE+Xiaomi+HW+SERES+Xpev2025全年行业机器人服务机器人?2025可控核聚变产业与科研进展近期焦点创新世界巨头/国产增量图例正常产业创新资料来源：申万宏源研究证券研究报告81.4 2025H21.4 2025H2：前述创新轴对应的硬件机会：前述创新轴对应的硬件机会AIPCAI笔记本AI手机智联

16、汽车XR VR AR机器人前述“硬件-软件”创新轴 对应的难点、新趋势、2025H2开始机会、远期底层技术中短期需要讨论的机会：GPU+HPM、光器件、硅光、激光雷达、车载芯片、RoboVan、AI眼镜；中长期需要讨论的机会与创新更重要。市场：非刚需?推广不温不火国产芯片激光雷达平价普及算网：MoE驱动光器件算力：GPU与HBM高端化算网：硅光启动AI眼镜市场/技术：Scaling Law疑虑技术：Transformer疑虑竞争：2023H2开始价格压力市场：L2.99问题竞争：有竞争优势公司？技术：端到端还是分层学习场景：哪些落地？技术：良率/FOV/轻薄等技术外溢：L3+RoboTaxi新

17、市场：RoboVan渗透技术外溢：脑机技术外溢：生物-电子融合硬件技术：架构与材料创新ARM与RISCV尝试存算一体新市场：无人物流/工业泛化机器人3D打印材料电解质材料创新碳纤维复合材料光子芯片固态电池量子比特数量增加3D打印设备可控核聚变半固态电池铝镁合金PEEK树脂柔性电子皮肤（碳纳米管/氧化锌纳米线）形状记忆合金SMA超材料冷却远期算力问题远期算网问题远期能源问题远期轻薄材料问题远期其它材料问题资料来源：申万宏源研究主要内容主要内容1、基于“硬件Y-软件X”轴的预测2、2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化3、2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备4、一二级机会5、附

18、录：科技树、技术复杂度证券研究报告102.1 2.1 过去：算网简单实用“过去：算网简单实用“Scaling LawScaling Law”驱动，戴维斯双击驱动，戴维斯双击光通信曾经是“Scaling Law”的重要一环，包括”Scale Up”与“Scale Out”H系列：从Nvidia H100到GH200系统，官方标准配置下800G光模块用量可提升30%-275%；B系列：进入Blackwell时代，机柜内NVLink组网的背板连接器和铜线是芯片级互联的增量、机柜外Scale out扩容至万卡以上互联则需要2-3层交换机网络和光通信；HuaweiCloudMatrix：同时设计了Sca

19、le up和Scale out的全光方案；TPU系列：谷歌自研TPU背后，是矩阵计算、OCS光交换与更激进的光网络设计。图：Scale up和Scale out网络市场规模预计迅速增长，光通信是其中的必要环节图：以英伟达为例，架构变化和网络投资的增加，能够带动集群性能继续线性提升注：LightCounting是有名的光通信行业市场研究机构资料来源：LightCounting,英伟达官网，申万宏源研究证券研究报告112.1 2.1 现在：现在：AI“AI“非典型”周期非典型”周期过去的”Scale Up”与“Scale Out”促进量价齐升此前我们提到，“技术周期迭代提速”是打破光通信周期的重要

20、力量，速率升级周期一度缩短至1-2年；过去2-3年，光模块厂商的技术迭代红利期得到一定程度的延续，几轮景气周期也相互重叠；现在：AI“非典型”周期，带来惯性的打破DeepSeek等MoE模型导致对”Scaling Law“的担心；数量、价格、估值PE倍数三重考虑。资料来源：英伟达官网，AMD官网，谷歌官网，亚马逊官网，申万宏源研究图：代表性AI公司的计算与通信升级示意图证券研究报告122.1 2.1 算网的未来：算网的未来：MOEMOE与推理场景，下阶段需求持续放量与推理场景，下阶段需求持续放量过去:“Scaling Law”导致对算网的测算有惯性，甚至有惰性重训练轻推理；重指标轻原理：过多关

21、注模型路径、技术格局、参数量、芯片创新等。甚至曾经只将英伟达发布新品并提价当做主要催化剂；未来（和现在）：MoE、算力多元化对于前者：未来MoE架构是光通信需求高成长、可持续的关键；对于后者：结合token消耗、算力多元化、推理网络架构来解释。不亚于早期Scaling law的带动。图：MoE模型训练时仅激活一部分专家及参数图：Deepseek MoE架构资料来源：DeepSeekMoE:Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models（DeepSeek团队2024年发布解释其 MoE模型与

22、技巧的重要论文），申万宏源研究图：MoE特色：动态路由、稀疏激活、渐进式生成证券研究报告2.1 2.1 原理：原理：如何从通信角度理解如何从通信角度理解MoEMoE对对AI infraAI infra的影响的影响13表：MoE为Scaling Law续能的解释Scaling Law（缩放法则）维度要点解释比喻理解光模块要点1光模块要点2光模块要点3原理本质线性增长模型性能随参数量/数据量/算力“人海战术”质量：每隔数年升级数量：算力/参数数量拉动，线性增长-算力需求重训练需持续“堆砌”算力总量就像：更多汽车（模型性能），更多人（算力），更大厂房（GPU集群）光模块需求数量增长更多服务器，更多光

23、模块就像对讲机可持续性过去高速，恐怕增速放缓受芯片制程/能耗瓶颈限制MOE（混合专家模型）维度要点解释比喻理解光模块要点1光模块要点2光模块要点3原理本质稀疏激活用少量激活参数模拟超大模型“精兵强将”、多变任务质量：高频跨设备通信质量：token传输时延敏感，800G/1.6T光模块需求激增数量：高带宽需求：专家分布式部署光模块链路数量翻倍算力需求重推理通信需高速动态调度能力就像：最适合的专家、特别小队、灵活小队、精英小队光模块需求高带宽、低时延光模块拉动性能升级就像“任意组合、实时、全频段、全制式对讲机等收发装置”可持续性延长算力需求生命周期架构创新，突破单模型极限资料来源：申万宏源研究图：

24、基于KV Cache的LLM推理过程，token时延优化是提升体验的重点资料来源：DeepSeekMoE:Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models（DeepSeek团队2024年发布解释其 MoE模型与技巧的重要论文）,昇腾官网，申万宏源研究过去的光器件：Tensor并行通信量大（GB级），为All Reduce（分布式训练中的全规约），不可被计算掩盖，带宽要求高，因此，尽量不跨节点；MoE下的光器件MoE并行，典型为All-To-All流量，单次通信数据量小（0.5M40M），通信

25、次数多，要求高带宽低时延。证券研究报告142.1 2.1 增量：增量：MoEMoE还刺激存储访问、负载均衡升级还刺激存储访问、负载均衡升级MoE带来增量：内存访问系统效率与内外存读写：相较于同等规模的Dense Model，MoE的访存压力更大；内存统一，解决内存和外存的读写效率；比如对于一个 7B 模型来说，可以把它做成稀疏架构，使其计算量小于 7B，但它的内存消耗还是一个 7B 的规模（很考验厂商的工程能力）；MoE带来增量：负载均衡，不同专家模型之间的平衡专家跨计算节点通信：万亿的 MoE 架构需要将各专家放在不同的计算节点上，会引入额外的并行维度和网络通信。专家之间的不平衡性会拖累整个

26、系统的训练、推理效率，极端情况下可能会浪费大量集群算力；多机多卡通信：最拖累的是机器之间的通信，几乎是所有环节效率最低的环节；万卡/十万卡普及使用场景：适合大规模且持续增长的算力，比如已经有十万卡、未来还会扩张（开源的方向目前主流是Dense，小模型、算力资源非常受限）。图：All to All的时间开销是MoE训练的主要挑战（T5-MoE各部分时间占比）资料来源：腾讯太极机器学习平台，申万宏源研究图：MoE最主要流量模式是All to All，通信频次增加（右图）资料来源：腾讯太极机器学习平台，申万宏源研究证券研究报告152.1 2.1 验证：验证：MoEMoE模型风靡模型风靡匹配未来巨大产

27、业趋势：AI Agent+MCP在Agent的应用中，可能非常灵活；MoE应风靡，除了DeepSeek之外Google 2020年在hugging face上开源过早期的MoE模型；Qwen最早也是dense，后来也转向了MoE；OpenAI GPT4初代1.8T MoE（8 experts）。资料来源：github-openMoE（开源代码库上的MoE部分），申万宏源研究图：MoE模型在相似性能指标下，具有更优的成本资料来源：Mixtral of Experts（Mixtral 公司发布的稀疏混合专家语言模型相关论文），申万宏源研究图：MoE模型Mixtral 8x7B取得了近似甚至超过LL

28、aMA 2、GPT-3.5的性能证券研究报告162.1 2.1 验证：验证：华为华为CloudMatrix384CloudMatrix384的的MoEMoE优化优化技术：特殊组网，面向算网效率问题组网方式：针对CloudMatrix 384 超节点，其特殊的组网方式为其提供了非常强大的优势；技术：面向Decode（解码）与MicroBatch（微批处理）MoE通信墙：Decode（解码）部分，通信主导。即专家通信延迟（等待专家间数据传输）会阻塞计算，形成“通信墙”；MicroBatch：MicroBatch 即微批处理，等于通信隐藏。几乎可以做到通信掩盖其他所有计算类操作。CloudMatri

29、x 384 通信耗时大幅降低，可以更进一步释放昇腾芯片的算力；技术：EP（Expert Parallelism）并行解决EP并行：EP即并行专家（Expert Parallelism）。Prefill（预填充）阶段 使用16 卡，Decode（解码）阶段，使用144 卡；分工明确：其中128 卡部署路由专家，处理动态选择的专业任务（如数学/语言专家）；16 卡通过DP 的方式部署共享专家，处理通用任务（如基础语言建模）；MLA聚合：MLA（多层聚合，Multi-Layer Aggregation）部分使用DP(数据并行,Data Parallelism)的方式进行部署。保证50ms 时延下单卡

30、decode 吞吐达到1920 token/s；市场：英伟达类似趋势的改变NVLink Fusion“半自定义 AI 基础架构”，开源NVLink网络，灵活应对MoE的弹性硬件架构。例：华为CloudMatrix384的MoE优化资料来源：华为昇腾服务器：DeepSeek V3/R1推理部署最佳实践，申万宏源研究证券研究报告172.2 2.2 硅光，光通信下一个十年周期的胜负手硅光，光通信下一个十年周期的胜负手资料来源：申万宏源研究25G NRZVCSEL56G PAM4VCSEL25G NRZDML56G NRZDML25G NRZEML25G NRZCW DFB+SiP56G NRZEML

31、112G PAM4CW DFB+SiP112G PAM4EML112G PAMDML112G PAM4VCSEL224G PAM4CW DFB+SiP224G PAM4VCSEL224G PAM4EML448G PAM4EMLCW DFB+SiP网络带宽的需求提升，对应光芯片迭代升级路径从传统光芯片的迭代路径看，EML/SiP（硅光）等的渗透成为产品升级的确定性方向112G-224G VCSEL之后，需更多考虑材料结构、架构创新，光电芯片协同设计等（例如通过光刻孔径等新技术实现高带宽，难度大）224G EML之后，优化封装，光电芯片协同设计等DML，考虑较多短距、低速800G1.6T证券研究报

32、告182.2 2.2 硅光的三场景共进硅光的三场景共进高速光通信的下一产业节点是硅光市场爆发临近：AI需求与技术演进的交叉点；三场景共进（而非互斥）：chip to chip（芯片间的光学IO），board to board（板卡间的光学模组），machine to machine（光模块/CPO）。带宽100 Gb 1.6 Tb+1.6 Tb 3.2 Tb+40 Tb带宽密度5 20 Gbps/mm50 200 Gbps/mm5 Tbps/mm160 Tb10 Tbps/mm功效30 pJ/bit15 pJ/bit3 pJ/bit1 pJ/bit光模块共封装光学Optical IO历史上，网

33、络与算力迭代周期基本同步（2-3年）成本、性能、功耗可以相对平滑AI拉动的算力革命，迫使网络演进加速 光通信的形态巨大变化传统c2c、b2c、m2m的连接方式，需要光重构资料来源：英特尔，Ayar Labs（硅光芯片公司），申万宏源研究提高集成度，满足带宽增长+降低功耗资料来源：英特尔，Ayar Labs（硅光芯片公司），申万宏源研究证券研究报告192.2 2.2 为何硅光的产业爆发点已经到来？为何硅光的产业爆发点已经到来？VCSEL等芯片的带宽提升亦有技术瓶颈，800G/1.6T时代，硅光方案的渗透空间进一步增加。工艺与带宽相关阻碍：材料与工艺、结构设计、高频电流电路等制约了VCSEL的带宽

34、提升速度；孔径技术相关的阻碍：据最新OFC 2024及主流厂商的技术方向，VCSEL大多通过优化孔径来提升带宽，依赖于新技术（如光刻孔径等）的突破；带宽难点。少数厂商（例如博通）推出了200G VCSEL（业内居前）；多数厂商的技术方向则在于940/980/1060nm等单模VCSEL，但带宽多在56G波特率水平，难以集成在1.6T以上的光通信产品中。资料来源：800G Pluggable MSA（800G标准工作组），申万宏源研究800G开始，硅光方案渗透已初见端倪证券研究报告202.2 2.2 硅光，产业链大不相同，有利有弊硅光，产业链大不相同，有利有弊资料来源：申万宏源研究技术难点在于解

35、决光电集成的问题材料与集成度变化。由于硅材料是间接带隙半导体（不同于III-V族材料是直接带隙），其光源性能与III-V激光器相比差距巨大，导致硅难以作为有源材料。因此目前成熟方案是硅光芯片集成III-V族材料，集成是瓶颈；产业链分工改变，影响深远小部分垂直整合，大部分重新分工。Intel等少数厂商采用全垂直整合；产业链的分工：重点或为芯片设计与代工分工，最后光模块/终端芯片厂商封装。随着硅光市场规模逐渐扩大，光模块厂商也在通过自研/并购切入硅光设计领域。光器件与芯片激光器光电探测器无源器件电芯片、设备光模块网络设备/应用厂商上游设计软件晶圆外延材料、设备中游硅光芯片设计SOI衬底外延片光模块

36、、光引擎等制造封装下游终端芯片集成网络设备应用厂商硅光产业链传统光模块产业链证券研究报告2.2 2.2 硅光代表性企业（旭创、光迅为例）硅光代表性企业（旭创、光迅为例）中际旭创：光模块领军，自研硅光芯片，技术与市场均领先2017年开始组建硅光芯片团队；OFC 2019：展示硅光400G QSFP-DD DR4 DEMO产品；OFC 2022：展示800G可插拔OSFP 2xFR4和QSFP-DD800 DR8+硅光光模块；OFC 2023：展示基于5nm DSP和先进硅光子技术的第二代800G光模块；OFC 2024：展示800G和1.6Tbps硅光模块解决方案，包括采用自研硅光芯片和线性Dr

37、iver/TIA的1.6T-DR8 OSFP模块、搭载自研硅光芯片相干引擎的硅光800G-ZR OSFP相干模块；据公司公告，至2024年7月已有400G/800G硅光模块批量出货，800G和1.6T硅光模块送测；光迅科技：垂直一体化战略，光通信与硅光“国家队”2021年：公司与国家信息光电子创新中心、鹏城实验室、中国信息通信科技集团光纤通信技术和网络国家重点实验室联合，在国内率先完成1.6Tb硅基光收发芯片的联合研制和功能验证，单通道200G PAM4；2023年：400G DR4硅光模块实现批量发货；自研CW激光器、探测器芯片等核心光芯片的800GDR8硅光高速模块送样验证进展顺利，并已具

38、备大批量生产能力；2024年：联合思科成功推出1.6T OSFP-XD硅光模块；光通信产业链上下游全覆盖，从芯片、器件、模块到子系统的垂直整合能力。21证券研究报告图：2020年全球各大类半导体赛道份额资料来源：SIA(美国半导体产业协会），申万宏源研究2.32.3 半导体：是半导体：是AIAI基础，我们进步显著基础，我们进步显著图：各地区IC设计产值占比预测资料来源：SIA(美国半导体产业协会），申万宏源研究22表：2023年全球封测排名（单位：亿元）23年排名公司2023年收入YoY2023年市占率1日月光740-13.46%25.87%中国台湾2安靠403-9.22%14.09%美国3长

39、电294-13.01%10.27%中国大陆4通富2265.41%7.9%中国大陆5力成165-14.22%5.78%中国台湾6华天114-4.24%3.99%中国大陆7智路封测105-11.81%3.67%中国大刘8京元电子76-9.51%2.67%中国台湾9南茂50-7.17%1.75%中国台湾10颀邦47-14.62%1.65%中国台湾前十大合计2220-10.29%77.65%中国台湾其他639-7.97%22.35%全球合计2859-9.78%资料来源：Chipinsights（芯思想研究院），申万宏源研究注：智路封测营收包括UTAC和日月新半导体表：2023年全球代工排名（单位：亿元

40、）23年排名公司2023年收入YoY2023年市占率1台积电4908-3.63%66.06%中国台湾2联电506-19.25%6.81%中国台湾3格芯489-8.94%6.58%美国4中芯国际448-7.68%6.03%中国大陆5华虹集团265-8.49%3.56%中国大陆6力积电101-41.02%1.36%中国台湾7高塔101-10.93%1.35%以色列8世界先进88-24.29%1.18%中国台湾9晶合集成72-30.5%0.97%中国大陆10东部高科63-31.33%0.85%韩国前十大合计7041-7.69%94.76%其他3895.24%5.24%全球合计7430-7.89%资料

41、来源：chipInsights（芯思想研究院），申万宏源研究注：专业代工不包括三星、SK海力士、英特尔等IDM的代工营收证券研究报告2.4 2.4 半导体高端化：半导体高端化：中系中系FabFab在全球最新在全球最新RoadmapRoadmap中也有一席之地中也有一席之地虽然TSMC、Samsung、Intel等主要推动高端市场，以SMIC和HHGrace为代表的中系晶圆厂也在追赶节点表：2025年主要晶圆厂技术节点公司应用201420152016201720182019202020212022202320242025F2026F2027FTSMCHigh-endN20N16（FinFET）N

42、10/N12N7N7+（EUV）N5N5PN4N3N3EN2（GAA）N2P/N2X/N3AA14N22N7AN4P/N4XN5AN3P/N3XA16MainstreamN2212FEC12FEC+N6N4PN4CN3P16FEC+SamsungHigh-end22nm14nm（FinFET）10nm8nm7nm（EUV）6nm/5nm4nm3GAE（GAA）3GAPSF2SF2PSF1.4IntelHigh-endIntel10Intel7Intel4Intel320A/18A（GAA）14A14A-EUMCMainstream28nm14nm（FinFET）22nmGFMainstream

43、 22FDX14nm（FinFET）12nm（FinFET）SMICHigh-end/Mainstream28nm14nm（FinFET）10nm（N+1）7nm（N+2）5nmHHGarceMainstream40nm28nm14nmRapdidusHigh-end2nm（GAA）资料来源：Semi Vision（一家半导体工业研究机构），申万宏源研究23证券研究报告=国产KrF、ArF光刻机2024年9月9日，工信部公布首台（套）重大技术装备推广应用指导目录（2024年版），其中集成电路生产装备章节列示了氟化氪（KrF）光刻机、氟化氩（ArF）光刻机两项，意味着国产KrF、ArF光刻机已完

44、成首台生产、进入推广应用阶段；国产光刻机精度假设常数因子k值达到极限值0.25，则对应NA为0.74；假设数值孔径NA达到ASML水平的极值0.93，则对应k值0.31；浸润式可以将原有NA值提升0.44倍，即将特征尺寸CD缩减31%（65nm45nm）。图：工信部披露光刻机的性能参数=.资料来源:工信部首台（套）重大技术装备推广应用指导目录（2024年版），申万宏源研究表：工信部披露光刻机的性能参数晶圆直径照明波长分辨率套刻2.1.5氟化氪光刻机300mm248nm小于等于110nm小于等于25nm2.1.6氟化氩光科技300mm193nm小于等于65nm套刻小于等于8nm资料来源：工信部首

45、台（套）重大技术装备推广应用指导目录（2024年版），申万宏源研究2.4 2.4 半导体高端化：国产光刻机进展披露，提振信心半导体高端化：国产光刻机进展披露，提振信心24证券研究报告252.5 GPU2.5 GPU：国产算力迈入千卡集群，国产算力迈入千卡集群，GPUGPU赛道明星项目云集赛道明星项目云集厂商GPU型号推出时间用途工艺晶体管数量芯片面积算力内存容量内存带宽 互联带宽功耗英伟达H202023训练及推理4nm-148 TFLOPSFP1674 TFLOPSTF3296GBHBM34.0 TB/sNVLink900 GB/s400WL202023训练及推理5nm763亿609mm211

46、9.5 TFLOPSFP1659.8 TFLOPSTF3248GBGDDR6864GB/s-275WL22023训练及推理5nm-96.5 TFLOPSFP1648.3 TFLOPSTF3224GBGDDR6300GB/s-昇腾910B2023训练7nm496亿666mm294 TFLOPSFP32376 TFLOPSFP1664GBHBM2e1.6TB/sHCCS392GB/s400W寒武纪MLU370-X82021.11训练及推理7nmChiplet390亿-24 TFLOPSFP3296 TFLOPSFP1648GBLPDDR5614.4GB/sMLU-Link200GB/s 250W平

47、头哥含光8002019推理12nm170亿-825 TOPSINT8205 TOPSINT16-276W昆仑芯R2002022训练7nm-128 TFLOPSFP1632 TFLOPSFP3216GB512GB/s-150W沐曦集成MXC500(OAM)2023训练-280 TFLOPSFP1636 TFLOPSFP32(matrix)64GBHBM2e1.55TB/sMetaXLink450WMXN1002023推理7nm-160 TOPSINT880 TFLOPSFP16容量不详HBM2E-壁仞科技BR106M(OAM)2023训练-85 TFLOPSTF32+170 TFLOPSBF16

48、32GBHBM2E819GB/sBlink256GB/s 400W燧原科技云燧T21(OAM)2021训练12nm-32 TFLOPSFP32128 TFLOPSFP1632GBHBM2E1.6TB/s-300W云燧i202021推理12nm-32 TFLOPSFP32128 TFLOPSFP16 16GBHBM2E819GB/s-150W摩尔线程MTT S40002023.9训练及推理-25 TFLOPSFP32/FP1650 TFLOPSTF32100 TFLOPSFP16200 TOPSINT848GBGDDR6768GB/sMTLink240GB/s450WMTT S30002022.

49、11训练及推理12nm220亿-10.6 TFLOPSFP3232GBGDDR6448GB/s-250W天数智芯天垓1502023.12训练-45 TFLOPSFP32190 TFLOPSFP16380 TOPSINT864GBHBM2e1.2TB/s-350W天垓1002021.9训练7nmCoWoS 2.5D240亿-37 TFLOPSFP32147 TFLOPSFP16295 TOPSINT832GBHBM21.2TB/s64 GB/s250W智铠1002022.12推理7nm-24 TFLOPSFP3296 TFLOPSFP16384 TOPSINT832GB HBM2800GB/s-

50、150W地平线J6系列2024智驾-旗舰型号J6P高达560TOPS（在1/2稀疏网络下）-黑芝麻华山A20002024智驾-A2000（250+TOPS算力）-资料来源：各公司官网，申万宏源研究机会：架构创新；12nm；推理；先进制程进展；预计未来1-2年资本市场热议证券研究报告等效线宽：20nm及以下工艺多数指代等效，实际上7nm上所有层的最小线宽都远远大于7nmFinFET：FinFet工艺后虽然实际上图形的线宽/分辨率并没有大幅度提高，但由于晶体管的结构发生重大变化，其整体尺寸明显微缩，使得在单位面积的晶圆上容纳更多数量的晶体管。7nm vs 38nm：如7nm最先进的DUV光刻机TW

51、INSACAN NXT 2100i的最高分辨率只有38nm；7nm vs 13nm:而EUV光刻机3600D的分辨率也只有13nm；在晶圆厂的实际生产过程中，无论是用DUV加多重曝光或者是EUV（在7nm5nm工艺中，EUV都只是单次曝光）都无法达到7nm的分辨率/CD值（半间距）；基于晶体管密度，计算等效线宽各家等效原则不同。一般所谓从20nm以下开始，晶体管都开始采用FinFET工艺后（3nm或用GAA等新技术），线宽是完全是等效概念，但等效的计算方式各家（台积电、三星、英特尔、中芯国际）也有不同依据，导致其中有不同处理方法，不同厂家所谓的同一工艺节点上，实际晶体管密度都不一样；案例。以7

52、nm为例，TSMC和三星的晶体管密度都分别只有0.97Mtr/mm和0.95Mtr/mm，而英特尔的7nm则达到1.8Mtr/mm，SMIC的N+2约0.98Mtr/mm；AI下，晶体管密度新变化线宽是晶体管密度的等效，AI下重新设计，晶体管密度要变化；等效线宽意义不大。资料来源：Digitimes（大椽股份，一家有影响力的电子产业新闻网站），申万宏源研究1.061.835.20.530.971.732.94.90.520.951.271.7012345610nm7nm5nm3nm2nmIntelTSMCSamsungIBM(Rapidus)图：三大先进制程晶圆厂晶体管密度（单位：亿/sqmm

53、）2.6 2.6 半导体趋势“半导体趋势“DeepSeekDeepSeek时刻”：架构关键，时刻”：架构关键，7nm7nm芯片没一个图形是芯片没一个图形是7nm7nm26证券研究报告27我们未必追求Scaling Law，而是体系架构创新（例如单点70-80分，系统120分）特殊行业、手机、半导体、AI、新能源都是这样解决的，技术赋能所有行业，系统迭代整体最优；主要解决两个问题性能翻倍背后急剧攀升的功耗（功耗和发热）；难以为继的成本减半（成本变高）；案例1：华为Pura 70 Ultra（麒麟9010芯片）仍未升级至国际5nm/3nm；堆叠封装技术：提升晶体管有效密度；联合调优：图像处理速度比

54、肩iPhone 15 Pro（4nm），依赖XMAGE影像算法+光学模组联合调优（非单纯ISP算力提升）；案例2：Mate 60/70系列（麒麟9000S/9010芯片）实际线宽未必达国际7nm标准。CPU频率仅2.62GHz，低于同期骁龙8 Gen2（3.2GHz）；架构创新。通过泰山CPU架构+达芬奇NPU异构设计，AI算力超越部分4nm芯片（AI任务功耗低30%）；架构创新。通信整合自研巴龙基带+卫星通信，实现系统级体验优势；案例3：小米澎湃OS（跨端系统架构）非硬件案例但同理；整体调优。通过HyperConnect跨端框架整合手机/汽车/IoT设备，在硬件参数不变的情况下，任务延迟降低

55、30%（对比MIUI 14）。资料来源：申万宏源研究未来集成电路发展路径传统摩尔定律的解决思路后摩尔定律的解决思路超越摩尔-Chiplet改进晶体管结构改进材料改进金属互联材料改进基础材料28nm2nm10nm以下钴、钼、铋、钌等（难溶性金属、介质材料）碳基芯片，硅光芯片/光电芯片，生物芯片6寸铝8寸钨12寸铜图：预测后续的半导体发展路径2.62.6 半导体趋势“半导体趋势“DeepSeekDeepSeek时刻”：架构创新，未必是单点提价时刻”：架构创新，未必是单点提价证券研究报告预计未来风靡：贴近产业实质，投资理论应为产业服务风靡原因之一：易于财务投资282.7 2.7 很重要的延展问题：整

56、体架构很重要的延展问题：整体架构 v.sv.s 单点提价单点提价AI算力制程问题计算高端手机制程问题计算存储是瓶颈，存储-计算优化（上述工程规律1）方案3：算网优化，例如CloudMatrix等通信是瓶颈，算网优化，（上述工程规律1）麒麟9020CPU与内存3D堆叠封装（近存计算）SOC与DRAM集成方案1：更贵的AI算力方案2：MoE等底层优化方案1：更先进的制程方案2:统一内存架构所谓“Scaling Law”的议题互相借鉴互相折中交叉学科计算存储（I/O）通信路线2路线1路线1+2折中路线1+路线2+轮流成瓶颈，单点更新，架构创新工程规律1工程规律3性能成本（面积）功耗PPA优化，互相折

57、中工程规律2方案5：Chiplet3D堆叠内存是瓶颈，等效制程优化（上述工程规律1）方案4：RISCV向量扩展+框架适配+国产适配（上述工程规律3）方案6：CIM3D存算一体内存是瓶颈，上述工程规律1，存储单元完成计算以上几乎已经发生在我们科技的方方面面，只是2024年后逐渐被认知特殊行业：单点能力固然可贵，但”数据链打法”属于架构创新；国产操作系统：单点性能与生态固然可贵，但“机器码-C语言-虚拟机-AI能力”一体化属于架构创新。大家耳熟能详的“微内核”、“跨平台”等特点；AI软件：用户友好固然可贵，但效率欠缺。类似DeepSeek的“底层优化-工程化”属于架构创新。大家在期待类似Memba

58、、Titans等底层进展，与诸多工程化技术。资料来源：申万宏源研究主要内容主要内容1、自“硬件-软件”创新轴做预测2、2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化3、2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备4、一二级机会5、附录：科技树、技术复杂度证券研究报告3.1 3.1 广义“制造科技”范畴，技术外溢关系广义“制造科技”范畴，技术外溢关系资料来源：2025/1机器人：三层融合，2025年产业质变，申万宏源研究30证券研究报告智能手机低空经济 深海科技机器人低空材料智能车与电动车芯片电机视觉传感器控制系统能源系统视觉工业+服务机器人芯片例如小鹏人形机器人传感器例如特斯拉 optim

59、us 电机例如宇树关节电机控制系统例如广汽gomate能源系统例如宁德时代凝聚态电池例如BEV+OCC+Transformer例如AI 芯片例如2d 摄像头和手部的触觉、力度传感器例如驱动电机，可应用于智能汽车的电动尾门、电动座椅调节例如自研纯视觉自动驾驶算法例如凝聚态电池用于汽车RoboTaxi+RoboVan技术外溢即产业复用差2年偏模组偏系统视觉无人机视角AI 识别芯片例如小鹏人形机器人空气动力学传感器例如小鹏汇天电机eVOLT控制系统飞行姿态、速度、高度等的精确控制能源系统例如宁德时代凝聚按航态电池空级标准和测试例如，250kw 及以下航空电机及驱动系统规模化量产技术借鉴AD与机器人例

60、如航空级别的安全和质量先进飞行汽车控制系统采用类似汽车AD高性能计算芯片，实时控制飞行姿态、导航、避障飞行汽车安全系统和飞行控制等方面应用了多种传感器，如激光雷达、摄像头等复用AD/机器人运控再技术外溢即产业复用智能车与机器人差3年芯片基带+处理器视觉摄像头传感器电源管理手机级技术外溢即产业复用差3-5年3.13.1 当前当前ADAS+ADADAS+AD-RoboRobo-机器人机器人-低空经济低空经济-深海科技深海科技的技术外溢的技术外溢视觉RoboTaxi+RoboVan国外复用占用网络，国内复用多摄芯片复用 NV+国产车芯片+国产GPU传感器复用车，尤其Lidar电机复用电动车控制系统复

61、用能源系统复用电动车地图L4需要高精地图保鲜视觉水下视觉传感器增加水下传感器、声纹、声呐、DSP芯片水下动力学电机高性能材料材料轻薄、韧性、符合光学、部分符合仿生再技术外溢即产业复用机器人与低空差3-5年资料来源：申万宏源研究31证券研究报告323.2 3.2 RoboVanRoboVan：上下游格局（也含：上下游格局（也含RoboTaxiRoboTaxi+RoboBusRoboBus）Robo上游芯片：英伟达/地平线/其它MCU/其它ASICRobo下游Robo中游Robo相关算法：美股 Waymo+文远知行(Q1毛利率上浮10+百分点）+小马智行（Q1增速 200%)+Tesla（暂L2为

62、主）包含算法：百度（Q1增速200%）+新势力地图、通信模组传感器：激光雷达禾赛科技/速腾聚创域控制器：德赛西威/天准科技（预计ASP 当前1万，未来可能下降）风险是可能不如ADAS域控制器一样有技术差异，做整车更好快递物流：三通一达等顺丰控股：领投白犀牛。2024年底800台，计划2025年底高增中通快递：覆盖较多城市，九识、新石器合作商超零售：永辉超市：白犀牛合作，北京/上海等生鲜配送，替代人工成本明显沃尔玛：与无人车公司合作做车九识（2024年底3000、计划2025年底1W）新石器(2024年底L4 3000台、计划2025年底L4 1W+。)德赛西威（预计订单与客户丰富）AI物流运营

63、商：开勒股份、中邮科技、湘邮科技、沃行、易达云系统集成：德赛西威、天准科技白犀牛、菜鸟、九识（或运营200城市）、新石器(路权85+城市，运营100+城市)Robotaxi运营商：Tesla、百度、小马智行（Pony.ai）、文远（WeRide）RoboVan运营商：中邮速递易、Tesla即时配送：菜鸟：较多城市 L4无人车，周转率提高；京东物流：较多城市第六代无人车，效率提高；苏宁物流、顺丰同城外卖：美团：投资九识、宇树，较多城市 L4无人车，单月运营成本大降。饿了么：无人机线控底盘：毫末智行/东风/一汽等资料来源：申万宏源研究证券研究报告333.2 3.2 RoboVanRoboVan：U

64、EUE与与ROIROI有吸引力有吸引力表:AI无人物流的UE模型（单位：万元，%）新石器-移动新零售场景新石器-快递场景九识-商超场景九识-快递场景单车年成本9-10万7-8万硬件成本10万7万7.98万4.98万（5L9V)（X3,多摄)（Z8，支持冷链改装）（Z5）软件订阅2-3万元（1800/月，还有附加值）运营：电费+维护0.3万元0.3万元（是传统1/3）（是传统1/3）单车年收入25万22-24万16.5万28.8万冷链溢价收入1.5万单车年流水127万500万（300*12*365）（0.06*1000*365)（274*50*365）（0.06*1000*365)高峰日单300

65、1000+2741000+客单价1250从商家抽成分润20%3%（商家20%）（商家3%）物流单票收入0.060.06（原0.17)（原0.17)单车等效人力3倍（8 vs.24）3倍（8 vs.24）人力日单100100单车ROI折旧摊销1.6万1万1.6万1万研发摊薄5万4万1万（3000台时）4万运营摊薄3.6万3万2.13万单车毛利率40%单车利润14万5-6万10万10万资料来源：九识官网，新石器官网，申万宏源研究表：不同Robo/无人类型的客户采购ROI测算（单位：售价万元，单车净收益为元，%）无人物流-快递无人物流-物流外卖RoboTaxi单车年支出10.7万13万9万40万单车

66、年售价4.98万10万5万30万（九识E）（新石器）（美团）单车年租赁订阅费2.16万10万（单月1800）单月8000单车年运营3.5万3万4万（0.288*12）（0.213*12）（0.3167*12）单车年收益1228818司机薪酬8.428.87.818（0.7*12）（0.8*12*3）7.8（0.65*12）（1.5*12）省去车维护费3.6（0.3*12）单车净收益1.3万15万-1万-22万单票成本-原0.14-0.150.17-0.205.3-7.5单票成本-新0.080.06-0.081.5-2.0单票利润增量0.06-0.070.10-0.123.0-4.0资料来源：新

67、石器官网，九识官网，申万宏源研究风险：可能是1-2年后竞争格局问题、甲方是否参与问题；剔除风险，优点很多：政策、商业模型、与人力的关系、月度年度数据。证券研究报告343.3 3.3 车载芯片：车载芯片：20252025年高端化年高端化智驾软硬件技术日趋成熟，质价比提升高阶芯片国产化：地平线征程6、黑芝麻华山A1000/2000、新势力自研陆续上车；算法方案成熟：Momenta、大疆卓驭、华为、地平线方案引领落地；智驾平权策略下，传统主机厂带动价格带下沉配置下放：乘用车 10-20万 以下价位智驾渗透率仍然较低，NOA 功能有望成为标配；25Q1 OEM 动作频繁：比亚迪“天神之眼”、长安“北斗

68、天枢2.0”、吉利“千里浩瀚”、奇瑞“猎鹰智驾”。2024 年国内乘用车 NOA 渗透率仅约 10%10-20 万价位的智驾渗透率仍有较大提升空间资料来源：NE时代（一家新能源时代汽车产业服务平台），申万宏源研究证券研究报告353.3 3.3 车载芯片：预计车载芯片：预计20302030年，空间可见度提高年，空间可见度提高1 1-2 2数量级数量级国内乘用车销量海外乘用车销量ADAS 及 AD 渗透率合资品牌自主品牌代表公司份额2500万 3000万4000万 5000万60%-100%自主品牌份额40%-60%ADAS 及 AD 渗透率70%-100%700万-2000万800万-1000万

69、代表公司份额35%代表公司份额0%-15%200万-600万300万3000万-5000万600万资料来源：Frost&Sullivan（弗若斯特沙利文，一家企业增长咨询公司），高工智能汽车，公司招股书0-30%ASP空间5-10倍200元，变为1000-2000元；数量科技8倍自主品牌600万，合资品牌300万，海外600万，合计1500万；200台，变为1500台，空间约8倍；还有软件附加值50%国外Royalty，国内可能是项目模式收费的软件工具链。证券研究报告363.33.3 车载芯片：主机厂自研智驾芯片，验证供应链与匹配车载芯片：主机厂自研智驾芯片，验证供应链与匹配AIAI新势力陆续

70、实现算法自研，自主控制权向底层硬件延伸软硬件协同提升算法性能：专用 DSA 加速单元可针对 Transformer/BEV 进行算子优化；品牌溢价与市场竞争需求：自研芯片被视为车企技术实力的象征，可提升品牌形象；供应可控+成本下降(规模效应)：减少对外依赖。国内主机厂自研智驾芯片情况梳理蔚来小鹏理想吉利系-芯擎科技芯片名称神玑NX9031图灵AI芯片代号“舒马赫”星辰一号启动时间2020H220202022年5月2018流片时间2024年7月2024年8月2024年底(预计)2024年10月量产时间25Q1(蔚来ET9)25Q2(预计)-2025(预计)CPU架构32核大小核24核大核-算力6

71、15K DIMPS-250K DMIPSDSA算力NPU：1000+TOPS（约合4颗Orin-X)2*NPU：750+TOPS（约合3颗Orin-X或2颗FSD)-NPU：512 TOPS性能Transformer 类算法性能 6.5xLiDAR 类算法性能 4xBEV 类算法性能 4.3x(对比Orin-X)针对神经网络优化的DSA；最高可运行大模型参数规模30B-原生支持Transformer；可编程DSP支持算子迭代ISP处理能力6.5G Pixel/sAI感知1颗+图像合成1颗-4.8G Pixel/s存储LPDDR5x 8533Mbps-LPDDR5/4x 204GB/s晶体管数量

72、500亿+-工艺制程5nm5nm5nm，采用Chiplet模式7nm自研芯片团队规模800人（含智驾、传感器自研）200-300人约200人450+人（座舱+智驾）外部设计服务商-原迈威尔，后日本索喜芯原股份，世芯电子-资料来源：芯智讯，雷锋网，晓寒船长，芯流，晚点Auto（一家关注科技、互联网、消费、汽车领域的资讯网站），芯擎科技，钛媒体，申万宏源研究证券研究报告3.4 3.4 激光雷达：一图解释与预测路线图激光雷达：一图解释与预测路线图=传感器算法更多传感器更多传感器更多算法更多算法传感器加算法算法加传感器域控制器前融合大模型补4D成像毫米波雷达性价比传感器优化后的大模型下一代折中传感器+

73、AI算法(实际上当前国内主流）某种升级传感器某种升级AI算法第一代第三代第二代第四代资料来源：申万宏源研究37证券研究报告38图：英伟达Hyperion 9 Platform参考架构资料来源：英伟达CES 2025（国际消费类电子产品展览会）开幕演讲，申万宏源研究图：蔚来世界模型NWM资料来源：懂车帝，蔚来发布会，申万宏源研究3.4 3.4 激光雷达：激光雷达：世界模型世界模型+物理物理AIAI激光雷达拐点特斯拉只是一种技术路线图；兼收并蓄：多传感器融合和纯视觉路线已不再对立。激光雷达等传感数据正在与端到端算法融合；产业验证：2024年多家领军公司宣布应用“端到端”量产（或引入世界模型，本质都

74、是提升传感器数据使用率），激光雷达在国内主流方案均配备。如理想、蔚来等；技术外溢：车载，用于机器人（割草、扫地、家用）、RoboVan、低空经济；物理AI+世界模型崛起，需要激光雷达物理AI崛起。英伟达等发布物理AI和世界模型背景下，智驾方案有了新的选择；对传感器尤其是雷达不再限于用不用的讨论，更多是怎么用系统效果更优。证券研究报告393.4 3.4 激光雷达：激光雷达：竞争力驱动份额快速集中竞争力驱动份额快速集中此前约三年整合，恰好促进竞争格局曾经参与者众多。包括Luminar、Innoviz、Ouster、镭神智能、探维科技、一径科技等等；格局明朗：经历近年的迭代演进，在汽车智驾的行业变革

75、机会下，不论是从市场份额还是能力角度，“四巨头”（禾赛、速腾、华为、图达通）格局逐渐清晰。Valeo工程化量产和降本能力国内厂商禾赛海外厂商技术创新主要考虑探测距离、芯片自研能力、集成化小型化速腾华为图达通CeptionInnovizLuminar亿咖通览沃Ouster(Velodyne)DensoArbe镭神探维一径万集科技光学、机械、电子、软件等领域均需要长期技术积累芯片自研能力也逐步成为行业公司拉开差距的重要技术储备，对于产品小型化、降功耗、降成本都有显著优势。成本控制素有“7分靠设计，3分靠供应链”量产降本反哺技术迭代早年激光雷达缺乏产业集群配套，量产交付是重要卡点难题。当前自建工厂、

76、自建车规级产线已经成为行业头部公司普遍的做法，有利于提高公司量产能力和客户认可度。海外解耦，集群效应较弱图：2025年初，激光雷达公司产业格局一览注：图示为两方面能力范围大致示意：其中横轴工程化量产能力和降本能力主要考虑公司出货量、当前产能、规划产能、产品售价；纵轴技术创新能力主要考虑公司产品参数、芯片自研能力、集成化小型化能力。资料来源：速腾聚创官网，禾赛科技官网，申万宏源研究证券研究报告403.5 3.5 AR+AIAR+AI眼镜：眼镜：2025H22025H2-20262026年的变化年的变化光电智驾上游Micro-LED屏幕索尼光电消费电子下游光电消费电子中游短焦透镜Meta、苹果虚拟

77、社交、工业仿真、图书馆、博物馆、房地产、游戏需要高精度和实时渲染模组组装光波导技术变化1：3D传感例如Lidar和SLAMMeta苹果推动轻量化崛起舜宇光学：为Meta Quest系列供应光学模组适配VRAR瑞声科技：布局VR镜头潜在风险掉队：没有3D感知技术（结构化）技术的变化1：高刷新率例如120+Hz变化2：低延迟例如Pancake光电AR+AI眼镜光电AI眼镜下游光电AI眼镜中游MEMS微镜医疗（手术导航）、工业（远程协作）高精度实时交互模组组装模组组合彩色光波导？变化1：眼动追踪手势识别软硬件调优较多领军在投入，预计歌尔、小米、安克、传音、华勤、影石、大疆崛起华为，自研AR搭载多传感

78、器；Vuzix：光波导技术领先可能有：水晶光电、康耐特光学、虹软科技、弘景光电（预计全志设计AI芯片）、舜宇光学等潜在风险掉队：没有布局微型化技术的传统光学ToF传感器微型CIS变化1：低功耗AI芯片与轻量化光学设计（例如光波导）结合全彩MicroLED资料来源：舜宇光学官网，水晶光电官网，虹软科技官网，申万宏源研究证券研究报告新兴AI终端+可穿戴百花齐放413.5 AR+AI3.5 AR+AI眼镜：眼镜：2025H22025H2-20262026年值得关注年值得关注202320242025亚马逊AmazonGlowHumane AI Pin脸书MetaRay-Ban百度Baidu小度青禾学习

79、手机华为Huawei智能眼镜3三星SamsungGalaxy Ring科大讯飞iFlytekiFlybuds耳机特斯拉TeslaOptimus Gen2亚马逊AmazonHello RingWithings BeamO字节ByteDanceOlaFriend小米Xiaomi第二代AI眼镜？脸书MetaAR眼镜（Nazare）谷歌GoogleXReal AR?Neuralink脑机接口+可穿戴？国内10+厂商下一代AI眼镜？Oura HealthOura Ring3WHOOP Inc.Whoop 4.0AmazonAstro服务机器人Rabbit R1苹果AppleVision Pro百度Bai

80、du小度学习机Z30字节ByteDance学习机？世界数十家机器人狂潮AI可穿戴（主要耳机手表）AR/VRAI眼镜学习机终端/机器人健康检测雷鸟RayNeoX3 Pro/Air3s/V3资料来源：各公司官网，申万宏源研究证券研究报告423.5 AR+AI3.5 AR+AI眼镜：技术方案一览表眼镜：技术方案一览表表：AR眼镜方案与优劣势，它们也是下一步AI眼镜的重要借鉴方案优势劣势代表产品产业进展LCoS+偏振光波导高对比度（1M:1），无彩虹效应 成本$1000/单元，工艺复杂Apple Vision Pro（偏振光波导变体）目前消费级量产旗舰LCoS+光波导色彩好，技术成熟笨重（典型226g

81、），FoV中等(40-50,受限于光栅设计）高通Snap Spectacles（五代）企业级成熟方案MicroOLED+阵列波导超高清晰度，超高分辨率（3000 PPI）,色彩细腻,黑色纯净系统出光亮度1000nits（受波导光效限制），成本高INMO AIR3、OPPO Air Glass 3小批量消费级落地MicroLED+衍射波导轻便（典型49g），高亮（100,000 nits），节能单色显示（主流为绿，全彩为量产初期），FoV小（典型30-40）Rokid Glasses、Vuzix Ultralite S、INMO GO 2全彩量产突破（良率暂50%）LBS+全息波导FoV大（70

82、，眼动范围8mm时），功耗100mW散斑噪声，色彩饱和度低Magic Leap 2专业领域专用MicroLED+自由曲面FoV大（60-70，眼动范围8mm时），轻量化（典型98g）量产难度高，光学畸变校正复杂Meta原型机，三星NXTM（2024原型，折叠光路）原型机性能领先（良率暂30%）MicroOLED+BirdBath结构简单，视场角大（典型50）镜片厚重，透光率差，外观不自然雷鸟XREAL ONE前景需探讨注：其他还需要考虑的参数有光效（Light Efficiency）、眼动范围（Eyebox）、透光率（Optical Throughput）、良率等;资料来源：苹果Vision

83、Pro开发者文档，雷鸟官网，微软官网HoloLens 2技术指标，索尼ECX337A技术指标，Magic Leap 2技术指标，申万宏源研究证券研究报告433.6 3.6 新兴新兴AIAI可穿戴：应重视可穿戴：应重视BCIBCI（脑机接口），属于“生物（脑机接口），属于“生物-电子融合硬件”电子融合硬件”脑机接口（BCI）突破性进展Neuralink：根据网易，脑机芯片植入第三名受试者体内，“均运行良好”。计划2025年完成约20到30次植入；中国“北脑一号”柔性电极系统：根据北京脑科学与类脑研究中心官网、新华网，完成多例临床植入，为国际首批，设备有效通道数98%以上；脑虎科技：根据上海市人民

84、政府官网，联合华山医院为癫痫患者植入柔性脑机接口。两周内即可实现“脑控智能设备”和“意念对话”，目前受试者术后恢复良好。计划下一代脑机接口瞄准“无线”；非侵入式与半侵入式创新天津大学“脑语者”芯片（根据天津市人民政府官网）、复旦大学“三合一”脑脊接口（根据腾讯网，复旦大学新闻）、“北脑一号”；预测未来的技术融合：光子神经织网（结合光遗传学实现双向脑信号读写。预计为Neuralink重要方向）；量子传感器+柔性电极（根据中国科技网，清华大学官网，解决无法长期稳定记录神经元信号难题）；生物分子数据存储：DNA存储技术（支撑未来脑机接口产生的海量神经活动数据）；合成细胞与器官芯片：酵母2.0计划（完

85、成真核生物16条染色体全合成）、智能器官芯片（实时监测细胞代谢、代替动物实验，为脑机交互提供安全可控测试环境）；生物混合半导体系统：神经形态处理器（英特尔 Loihi 芯片模仿果蝇13.9万神经元网络，开发低能耗AI芯片）、生物电子织物（柔性电极与纺织材料结合）。表：“生物-电子融合硬件”部分进展，脑机接口（BCI)是其中一个分支类别代表产品/技术关键进展应用场景侵入式BCINeuralink N3或达3072物理电极，低延迟操控游戏/文本医疗康复、人机交互半侵入式BCI北脑一号128通道柔性电极，渐冻症语言交流提速数倍神经疾病治疗健康穿戴华为手环10HRV睡眠分析+情绪识别，呼吸暂停筛查日常

86、健康管理生物存储DNA编码系统10TB/mg密度，高稳定性长期数据归档器官芯片微流控智能芯片模拟肠器官，实时监测细胞反应药物测试、毒性评估资料来源：IEEE Transactions on Biomedical Engineering（TBME期刊，国际权威的生物医学工程期刊），Neuralink(一家脑机接口公司）官网，北京脑科学与类脑研究中心官网，腾讯网，申万宏源研究主要内容主要内容1、自“硬件-软件”创新轴做预测2、2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化3、2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备4、一二级机会5、附录：科技树、技术复杂度证券研究报告45标的标的中短期需要

87、讨论的高增长领域（往往估值倍数不低）：车载芯片、半导体先进制程、AI眼镜；反转领域：光器件（含硅光）、激光雷达；导入期：脑机（含生物-电子协同设备）、GPU；比喻方便理解：激光雷达可以看作物理AI崛起的证据，脑机（含生物-电子协同设备）可以看做生物AI；长期需要讨论的机会与创新更重要长期：算力未来、算网未来、能源未来、轻薄材料、特殊材料等问题。AI也会对硬件有很高迭代要求；已经开始活跃的：Robotaxi、RoboVan、ARM+RISCV、3D打印、可控核聚变、AI for Science等；中短期代表性公司：光器件（含硅光）：新易盛、中际旭创、华工科技、长光华芯；激光雷达：禾赛科技（美）、

88、速腾聚创（港）；AR+AI眼镜：弘景光电、水晶光电、虹软科技（匹配硬件）、歌尔股份、小米集团（港）；半导体先进制程+GPU：中芯国际、沐曦集成（一级）、燧原科技（一级）、海光信息、寒武纪；Robo系列：德赛西威、天准科技、开勒股份、文远知行（美）、小马智行（美）。证券研究报告46估值表与风险提示估值表与风险提示表：相关公司估值表（选择2025年6月6日收盘后，单位：百万元人民币，亿元人民币）市场证券代码证券简称2025/6/6营业收入（百万元，人民币）归属于母公司所有者净利润（百万人民币）PE总市值（亿元人民币）24A25E26E24A25E26E24A 25E26EA股300502.SZ新易

89、盛990 8647 17485 23109 2838 6081 7906 35 16 13 300308.SZ中际旭创1147 23862 36936 44890 5171 8137 9981 22 14 11 000988.SZ华工科技450 11709 15977 19660 1221 1685 2115 37 27 21 688048.SH长光华芯98 273 404 511(100)23 60-432 164 301479.SZ弘景光电85 1092-165-51-002273.SZ水晶光电267 6278 7394 8812 1030 1255 1525 26 21 18 68808

90、8.SH虹软科技179 815 1002 1251 177 235 309 101 76 58 002241.SZ歌尔股份765 100954 104738 118342 2665 3490 4306 29 22 18 688981.SH中芯国际3889 57796 67344 77868 3699 5213 6443 105 75 60 002920.SZ德赛西威576 27618 34489 42485 2005 2682 3399 29 21 17 688003.SH天准科技93 1609 1834 2093 125 187 238 74 50 39 688326.SH经纬恒润-W117

91、 5541 7077 8670(550)(56)209-56 301070.SZ开勒股份43 331-(11)-H股0981.HK中芯国际3,889 57,722 68,097 80,439 3,542 5,706 7,592 110 68 51 1810.HK小米集团-W12,618 365,906 486,060 604,928 23,658 37,870 48,901 53 33 26 2498.HK速腾聚创145 1,649 2,620 3,881-482-236 98-146 美股HSAI.O禾赛科技188 2,077 3,249 4,601-102 268 558-66 32 WR

92、D.O文远知行175 361 611 1,978-2,517-1,244-662-PONY.O小马智行356 539 582 746-1,970-1,357-1,375-注：基于Wind一致预期预测资料来源：Wind，申万宏源研究风险提示渗透率与竞争格局的风险。新型硬件属于科技、新质生产力的代表，其竞争格局、渗透率会有不确定性。例如某种技术出现后，不同生态方推广动力不同。这会导致展望结论存在偏差；供应链安全的风险。新型硬件涉及国际贸易，预示供应链波动值得关注；不同市场估值倍数迥异的风险。由于不同的投资者结构、流动性情况，不同市场的估值倍数存在差异；底层技术稳定性的风险。尽管本篇报告较多涉及底层

93、技术、科技树与产业链，增加对技术研判的稳定性。但依然可能存在偏差，导致风险。主要内容主要内容1、自“硬件-软件”创新轴做预测2、2B市场：光器件+硅光+GPU+高端化3、2C市场：车载+RoboVan+可穿戴+生物电子互动设备4、一二级机会5、附录：科技树、技术复杂度证券研究报告附附-技术复杂度：难点是层级堆叠，底层学科只是一方面技术复杂度：难点是层级堆叠，底层学科只是一方面底层2底层1上层1上层2通用化，中台化底层2底层1上层1上层2混合专家模型MoE强化学习RL稀疏注意力机制NSAPTX代码底层2底层1上层1上层2垂直行业定制:影像/汽车/眼镜/3D/商拍/机器人视觉大模型融合浅层、细分模

94、型多模态&LLM&端侧CV&CG引擎包底层2底层1上层1上层2跨层耦合底层2底层1上层1上层2图：技术难点是层级堆叠图：跨层耦合的示意图图：中台化的示意图图：DeepSeek代表性优化的示意图图：虹软科技代表性优化的示意图资料来源：2025/5，虹软科技深度研究：视觉界的DeepSeek，技术红利到业绩爆发,申万宏源研究48证券研究报告附附-技术复杂度：两个案例技术复杂度：两个案例图：CUDA与虹软科技针对AI层级的优化，底层优化、工程化是特色资料来源：2025/5，虹软科技深度研究：视觉界的DeepSeek，技术红利到业绩爆发,申万宏源研究49证券研究报告附附-科技树：科技树：2016201

95、6年开始年开始科技树：底层变化一点，上层可能重建2016年“遗”技之长全行业技术渗透之“汉诺塔”（”SW”互联网模型姊妹篇）绘制了科技的产业链树状图。2023H2再看，实际就是”第一性原理”；所以要不断预测底层变化。IO不是瓶颈，不用Buffer，更快的机器人，不需要并行计算？除了FPGA/GPU，IO变快，流水线重构等机器响应时间超过人，人类右脑数字化？5G等，更多的编解码、纠错、冗余算法嵌套具有Flash和DRAM性质的通用内存.非晶态表示RESET，晶态表示SET,低压读数据。鍺（锗、锑、碲的合成材料GST）二进制以外的概率分布表示方式元素芯片计算操作系统通信材料器件人机交互智能手机社交

96、互联网娱乐体系结构AI到GPT3/transformerChiplet+GPU+异构（NV/AMD趋势）5G下沉到车载/制造等7nm风靡，研发3nm。概率芯片未产业化硅和砷化镓主流，碳化硅、氮化镓利基市场还在科研抖音快手直播等4G+视频号/直播/短视频车载OS/鸿蒙3.0智联汽车/元宇宙资料来源：2016/8“遗”技之长全行业技术渗透之“汉诺塔”（”SW”互联网模型姊妹篇）,申万宏源研究50证券研究报告51附附-科技树：科技树：2023H22023H2的华为的华为科技树：底层变化一点，上层可能重建半导体的变化，帮助AI算力、新通信协议、软件能力的变化。资料来源：申万宏源研究证券研究报告附附-科

97、技树：科技树：20242024年底对年底对20252025年的推测年的推测实际是大模型造就了计算资料冗余，允许在渲染/图形/脑机/边缘计算等领域新创新元素芯片计算操作系统通信材料器件人机交互智能手机社交互联网娱乐体系结构消费机器人崛起（又叫新消费，AI玩具，智能硬件）行业机器人崛起（研究人形，会崛起能源、特殊等）硅光进步，光与铜的新方案两大变化：1）ARM崛起（苹果+HW发布，高通力量变化）2）GPU与DSA新蛋糕变化（NV与BRCM+MRVL等博弈，国产类GPU融资顺利，车厂加入）还在科研鸿蒙等继续推广固态电池，BC电池等影响车等制造科技资料来源：申万宏源研究能源AI应用，实际应新增渗透生物

98、医药+服务国产AI大模型+2B工业应用预期差不大产业链自下而上52证券研究报告附附-科技树：科技树：202503202503补上新材料补上新材料/AI/AI光学光学/RISCV/GB300/RISCV/GB300/DS+AgentDS+Agent等等Deepseek后一系列应对与反应。一个季度后科技树又有些变化元素芯片计算操作系统通信材料器件人机交互智能手机社交互联网娱乐体系结构消费机器人崛起（又叫新消费，AI玩具尤其光学眼镜，智能硬件）行业机器人崛起（研究人形，会崛起能源、特殊等）注意trans变memba/titansGB300+硅光后，光与铜的新方案两大变化：1）RISCV+ARM（苹果

99、+HW发布）2）GPU与DSA新蛋糕变化（NV与BRCM+MRVL等博弈，国产类GPU融资顺利，车厂加入）散热与轻型材料成为机器人瓶颈鸿蒙等继续推广固态电池，BC电池等影响车等制造科技AI核能东西方都重视资料来源：申万宏源研究能源DS等巨变后平价AI应用，实际应新增渗透生物医药+服务国产AI大模型+2B工业应用考虑Agent+MCP延续型升级型53证券研究报告科技树：科技树：20242024年底对年底对20252025年的推测年的推测实际是大模型造就了计算资料冗余，允许在渲染/图形/脑机/边缘计算等领域新创新元素芯片计算操作系统通信材料器件人机交互智能手机社交互联网娱乐体系结构消费机器人崛起（

100、又叫新消费，AI玩具，智能硬件）行业机器人崛起（研究人形，会崛起能源、特殊等）硅光进步，光与铜的新方案两大变化：1）ARM崛起（苹果+HW发布，高通力量变化）2）GPU与DSA新蛋糕变化（NV与BRCM+MRVL等博弈，国产类GPU融资顺利，车厂加入）还在科研鸿蒙等继续推广固态电池，BC电池等影响车等制造科技资料来源：2024/12从美国泛科技看中国科技产业链发展，申万宏源研究能源AI应用，实际应新增渗透生物医药+服务国产AI大模型+2B工业应用预期差不大产业链自下而上54信息披露证券分析师承诺本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师，以勤勉的职业态度、专

101、业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告,并对本报告的内容和观点负责。本人不曾因，不因，也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收到任何形式的补偿。与公司有关的信息披露本公司隶属于申万宏源证券有限公司。本公司经中国证券监督管理委员会核准，取得证券投资咨询业务许可。本公司关联机构在法律许可情况下可能持有或交易本报告提到的投资标的，还可能为或争取为这些标的提供投资银行服务。本公司在知晓范围内依法合规地履行披露义务。客户可通过索取有关披露资料或登录信息披露栏目查询从业人员资质情况、静默期安排及其他有关的信息披露。机构销售团队联系人华东团队茅炯021-华北团队肖霞华南团队

102、张晓卓华北创新团队潘烨明华东创新团队朱晓艺华南创新团队邵景丽A股投资评级说明证券的投资评级：以报告日后的6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：买入（Buy）：相对强于市场表现20以上；增持（Outperform）：相对强于市场表现520；中性(Neutral)：相对市场表现在55之间波动；减持(Underperform)：相对弱于市场表现5以下。行业的投资评级：以报告日后的6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：看好（Overweight）：行业超越整体市场表现；中性(Neutral)：行业与整体市场表现基本持平；看淡(Underweight)：行业弱于整

103、体市场表现。本报告采用的基准指数：沪深300指数港股投资评级说明证券的投资评级：以报告日后的6个月内，证券相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：买入（BUY）：股价预计将上涨20%以上；增持（Outperform）：股价预计将上涨10-20%；持有（Hold）：股价变动幅度预计在-10%和+10%之间；减持（Underperform）：股价预计将下跌10-20%；卖出（SELL）：股价预计将下跌20%以上。行业的投资评级：以报告日后的6个月内，行业相对于市场基准指数的涨跌幅为标准，定义如下：看好（Overweight）：行业超越整体市场表现；中性(Neutral)：行业与整体市场表现基本

104、持平；看淡（Underweight）：行业弱于整体市场表现。本报告采用的基准指数：恒生中国企业指数（HSCEI）我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。申银万国使用自己的行业分类体系，如果您对我们的行业分类有兴趣，可以向我们的销售员索取。55法律声明本报告由上海申银万国证券研究所有限公司（隶属于申万宏源证券有限公司，以下简称“本公司”）在中华人民共和国

105、内地（香港、澳门、台湾除外）发布，仅供本公司的客户（包括合格的境外机构投资者等合法合规的客户）使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。有关本报告的短信提示、电话推荐等只是研究观点的简要沟通，需以本公司网站刊载的完整报告为准，本公司并接受客户的后续问询。本报告首页列示的联系人，除非另有说明，仅作为本公司就本报告与客户的联络人，承担联络工作，不从事任何证券投资咨询服务业务。本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请或向人作出邀请。本报告所载的资料、意见及推测

106、仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。客户应当考虑到本公司可能存在可能影响本报告客观性的利益冲突，不应视本报告为作出投资决策的惟一因素。客户应自主作出投资决策并自行承担投资风险。本公司特别提示,本公司不会与任何客户以任何形式分享证券投资收益或分担证券投资损失，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需要。本公司建

107、议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况，以及（若有必要）咨询独立投资顾问。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议。在任何情况下，本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任。市场有风险，投资需谨慎。若本报告的接收人非本公司的客户，应在基于本报告作出任何投资决定或就本报告要求任何解释前咨询独立投资顾问。本报告的版权归本公司所有，属于非公开资料。本公司对本报告保留一切权利。除非另有书面显示，否则本报告中的所有材料的版权均属本公司。未经本公司事先书面授权，本报告的任何部分均不得以任何方式制作任何形式的拷贝、复印件或复制品，或再次分发给任何其他人，或以任何侵犯本公司版权的其他方式使用。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记，未获本公司同意，任何人均无权在任何情况下使用他们。56简单金融 成就梦想A Virtue of Simple Finance上海申银万国证券研究所有限公司(隶属于申万宏源证券有限公司）刘洋57