主题策略：AIoT带来需求曲线上移，开启AI纪元

CES 2024多款AIoT新品发布，IoT设备从“重交互”向“提供综合解决方案”迭代。CES 2024上多家厂商发布了具有AIoT特征的新产品，拓展了物联网设备的应用场景。传统IoT设备将数据收集和分析整合在同一设备中，设计重点是将数据高效地反馈给用户； 当前IoT设备侧重于收集数据，并将分析/交互功能转移到手机等终端上实现，但分析能力缺乏针对性；而AIoT设备具有提供综合解决方案的能力，在进一步提升设备数据收集丰富度的同时，分析能力从终端转移到云端，并且能够提供差异化和具有针对性的结果。 AIoT是IoT的高级阶段，将带来需求曲线的上移。AIoT的智能分析能力更强，也更重视设备协同，有望解决IoT面临的被动式交互导致的分析沟通能力有限等问题，在生成式AI快速发展的推动下，将会促进IoT产业的二次发展。从软件端来看，AIoT对于AI算法、边缘计算和物联网云平台的需求大幅提高；从硬件端来看，AIoT对于芯片、模组和边缘控制器等硬件元件的需求大幅提高。我们预计AIoT设备放量后，2022到2026年IoT市场规模CAGR有望从17.99%提升至23.61%。 复盘美国市场，IoT市场亟需AIoT设备破局。智能音箱是美国IoT市场的代表性产品，2022年渗透率达到35%。我们通过复盘总结了三条经验：1）头部厂商不追求硬件盈利，亚马逊等头部厂商通常以接近/低于成本的价格销售硬件，采取低价策略以提升市占率；2）传统IoT设备增长趋缓，传统智能音箱设备以提前设置好的被动性功能为主，学习成本较高，获客难度逐渐提高，以亚马逊Echo产品为例，其2022/2023年销售额分别同比下滑了38%/23%；3）具有通用性功能的IoT产品更具吸引力，谷歌更重视提升通用性，侧重于理解并实现客户的自然语言，响应比例和回答准确比例分别比亚马逊高47/4pct，使用体验更好，已经在用户数上实现了对亚马逊的反超。 低价策略仍将延续，国内厂商控本能力较强，将AIoT发展早期充分占优。由于头部IoT厂商市占率接近，且产品策略类似，参考美国经验，我们认为主要市场均将复现低价竞争现象，国内MCU、MPU等零部件提供商控本能力较强，将在AIoT发展早期发挥成本优势，充分受益于AIoT渗透率提升。 风险提示：设备价格较高或将抑制消费级产品需求；通用性AI整合进展不及预期影响AIoT设备放量。 1.投资观点 参考美国经验，传统IoT发展已到瓶颈期，具有通用性功能的新设备更受到市场欢迎。受到渗透率已接近上限和功能无法满足需求等因素影响，全球IoT市场发展趋缓，以智能音箱为例，2022年全球智能音箱出货量同比下滑28.8%至1.16亿台，传统IoT设备增长已接近上限。具有通用性功能的设备有望打开市场，不同于亚马逊智能音箱则侧重于提供尽量丰富的被动式功能，谷歌智能音箱更侧重通用性，强调通过自然沟通方式实现用户需求，用户数量已经实现了对亚马逊的反超。 AIoT是IoT的高级形式，在通用性上天然具有优势，应用场景的拓展将带来需求曲线的上移。为了应对IoT设备面临的通用性不足等问题，多家厂商将数据采集能力和云端分析能力更强的AIoT作为IoT设备的迭代方向，CES 2024上发布了多款AIoT设备。我们认为AIoT是IoT发展的高阶阶段，两者的核心区别在于AIoT设备具有智能分析能力，在解决了通用性不足问题的同时，也将实现从“重交互”、“重数据”向“提供综合解决方案”的发展。AIoT将提供更加丰富的应用场景，将催生出一波新的智能化应用普及，新增需求和更换需求将大幅提升，带来需求曲线的上移，并且在硬件和软件的供给初期极大刺激需求的增速。 综合考虑AIoT设备价格较传统IoT设备高15%-25%，以及AIoT设备能够拓展智能工业等高阶应用，我们预计AIoT设备放量后，2022到2026年IoT市场规模CAGR有望从17.99%提升至23.61%。 中短期AIoT硬件占优，长期应重视软件。AIoT设备需要采集更多数据，并引入了边缘计算等分析硬件，同时考虑到生成式AI整合到IoT设备中的硬件阶段/以及在消费者群体中的普及仍需时间。因此我们认为中短期AIoT发展仍将以硬件为重心，而从长期来看，能否提供更强分析能力是AIoT长期发展的关键竞争点。 AIoT硬件盈利性将长期保持在较低水平，国内厂商具有比较优势。参考美国经验，谷歌/亚马逊等头部IoT大厂以接近/低于物料成本的价格销售设备，希望通过底价策略占领市场。考虑到头部IoT厂商市占率接近，且产品策略类似，我们认为在AIoT设备渗透过程中，主要市场均将复现这一现象，AIoT厂商将以低于/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。 2.AIoT是IoT高级形式，将打开IoT行业上限 2.1.CES2024发布的新产品打开了AIoT应用场景 AIoT设备数据采集更丰富，并通过非本体化硬件和云端更强的分析能力，实现了多项功能创新，在CES2024展会上成为智能穿戴设备/智能家居的焦点。多家厂商于CES 2024上发布了集数据采集、当地数据处理和云端数据分析等功能于一体的多种穿戴/家居产品。相较于具有IoT功能的传统消费电子产品，AIoT产品通常更侧重于数据采集功能，并将分析功能转移到手机等其他硬件或者云端，能够实现较IoT更强的综合分析能力。 表1：CES2024具有代表性的智能产品一览 2.2.相较于IoT，AIoT能够实现更多功能 相较于IoT，AIoT能够实现的功能更加丰富，并且能够根据用户状态提供具有针对性的解决方案。随着IoT设备的发展，能够提供的数据种类更多，在此基础上，AIoT能够将设备、终端和云端进行整合，具有更强的智能分析能力，并且根据分析结果调整设备端为客户提供的服务。 我们认为IoT/AIoT的发展可以分为三个阶段： 数据反馈阶段。传统IoT设备通常将数据收集和分析集成在同一设备中，并将分析结果直接通过该设备提供给用户，该阶段设备设计的重心有效准确的获取数据并将数据高效地反馈给用户。 图1：重交互阶段的重点是收集原始数据后直接向客户反馈 数据交互阶段。本阶段IoT设备比较侧重于数据的收集，并将分析和交互功能放到手机/iPad等终端上实现，但分析能力多为程序性的，无法根据用户综合情况进行智能分析。 图2：重数据阶段将原始数据进行处理分析后，将分析结果提供给终端用户 提供综合解决方案。综合解决方案是AIoT落地的抓手，设备端收集综合原始数据，经手机等集成终端初步处理并反馈给客户后，继续将数据上传至云端进行高阶智能分析，云端根据算法和海量数据为设备端提供综合分析结果和解决方案，设备端根据解决方案提供差异化和具有针对性的服务。 图3：提供综合解决方案阶段实现了数据收集和智能分析的双向联动 2.3.边缘计算和云是AIoT实现更强功能的基础 物联网（IoT）是人工智能物联网（AloT）的基础。物联网是通过5G、红外和GPS等信息传感传输设备，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。 AIoT则是将人工智能技术和物联网技术进行有机结合，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再运用人工智能等技术通过智能化的数据分析，实现万物数据化及智联化。 智次方研究院发布的《中国AIoT产业全景图谱报告》将AIoT产业分为“端”“边”“管”“云”“用”“产业服务”六大板块： 图4：“端”“边”“管”“云”“用”“产业服务”是AIoT产业链的六大核心板块 AIoT主要包括“智能设备及解决方案层”“操作系统（OS）层”“基础设施层”，最终通过集成服务进行交付： 表2：AIoT产业链可以分为四层 2.4.AIoT是IoT的高阶形式 IoT和AIoT的核心区别在于智能分析能力。基础设施层面，AIoT具有独特的AI训练与部署平台，支持通过机器学习和人工智能等算法进一步分析数据，从而实现操作系统OS层的智能分析服务，进行自动化和智能决策，而传统物联网更多是简单的数据收集、传输、存储和呈现，无法提出建议和进行预测等。另外AIoT设备能够实现边缘计算，即在数据产生的地方就进行处理和分析，减少数据传输延迟，而IoT设备通常将收集的数据发送到远端服务器或云端进行处理和分析，数据处理速度相对较慢。 2.4.1.AIoT和IoT在硬件和软件方面存在明显差异 软件方面：AIoT对于AI算法、边缘计算和物联网云平台的需求大幅提高。AIoT需要先进的AI算法和操作系统来处理海量的物联网设备生成的数据；边缘计算变得至关重要，即能够在设备附近进行数据处理，提高响应速度，而IoT物联网设备则往往依赖于中心服务器或云端来处理数据； 物联网云平台是连接设备到应用场景的关键桥梁，AIoT需要物联网云平台灵活和可扩展性，即以支持各种应用场景。 硬件方面：AIoT对于芯片、模组和边缘控制器等硬件元件的需求大幅提高。AIoT发展高度依赖于AIoT芯片，AIoT芯片使设备能够处理数据和与互联网通信，而IoT物联网设备数据处理相对简单，对于芯片的要求相对较低；模组产业提供了设备的关键组件，如无线连接和传感器，帮助AloT的设备实现联网功能；AloT需要边缘控制器来处理管理设备之间的交互任务，提高系统的响应速度；AIoT设备通常配备更高级的传感器和执行器，执行高级图像识别、模式检测等更复杂任务，而IoT物联网设备对于传感器和执行器的要求相对较低。 相较于IoT，AIoT更重视多个设备的协同。AloT可以多个设备整体联动起来为用户提供服务，如Google Home的智能家居系统，AloT平台可以连接到各种智能设备，如智能温控器、智能音响等，用户可以通过发出一个指令触发一系列操作。 2.4.2.AIoT是IoT的高级发展形式 AIoT是IoT的高阶发展形态，将打开IoT的发展空间。AIoT的智能分析能力更强，也更重视设备协同，有望解决IoT面临的被动式交互导致的分析沟通能力有限等问题，在生成式AI快速发展的推动下，将会促进IoT产业的第二次快速发展。 图5：AIoT将打开IoT的第二发展曲线 2.5.AIoT将打开IoT的市场空间 2.5.1.原有应用升级叠加应用领域拓展打开市场空间 AloT的应用领域广泛，可以分为政策驱动应用、产业驱动应用、消费驱动应用。AloT应用覆盖智慧城市、智慧交通、智能制造、智慧物流、智能可穿戴、智能家居等多个领域。 表3：AIoT可以实现对IoT的功能升级，并拓展可穿戴设备的应用范围 2.5.2.AIoT产品价格较IoT高15%-25%左右 进一步融合AI技术后，AIoT产品实现了功能拓展，价格普遍提高。技术升级后的AIoT产品普遍提升了原有功能、拓展出新功能，如扫地机器人的清洁识别功能和智能手表健康监测能力有所提高，三星手机首创“即圈即搜”功能，突破常规的文字检索场景，产生了智能戒指健康监测的新产品。同时AIoT典型产品价格普遍提高，如三星手机结合AI技术迭代后价格增幅约为25%。 表4：进一步融合人工智能技术后，应用功能拓展，AIoT产品价格较IoT高15%-25% 2.5.3.AIoT将打开IoT市场的第二增长曲线 AloT带来需求曲线的上移。AIoT将提供更加丰富的应用场景，将催生出一波新的智能化应用普及，新增需求和更换需求将大幅提升，带来需求曲线的上移，并且在硬件和软件的供给初期极大刺激需求的增速。叠加设备单位价值量的提升，我们测算AIoT渗透率提升将打开物联网市场空间上限，2022到2026年IoT市场规模CAGR有望从17.99%提升至23.61%。 图6：AIoT增速快于IoT，将打开IoT市场的第二增长曲线 3.中短期增速看硬件，软件将长期发展 3.1.“端”是算力算法基础，将率先放量 “端”是整个AIoT庞大系统中的“神经末梢”，承担着底层数据采集、信息传输、提供基础算力和算法等职能。AI