乐鑫科技机构调研纪要

调研日期: 2026-07-17 乐鑫信息科技(上海)股份有限公司是一家全球化的无晶圆厂半导体公司,成立于2008年,在中国、捷克、印度、新加坡和巴西均设有办公地,团队来自约30个国家和地区。公司专注于研发高集成、低功耗、性能卓越、安全稳定、高性价比的无线通信MCU,现已发布ESP8266、ESP32、ESP32-S、ESP32-C和ESP32-H系列芯片、模组和开发板,成为物联网应用的理想选择。同时,公司致力于提供安全、稳定、节能的AIoT解决方案,并坚持技术开源,助力开发者们用乐鑫的方案开发智能产品,打造万物互联的智能世界。2019年7月,乐鑫科技在上海证券交易所科创板挂牌上市。 交流的主要问题及答复: Q:NAND Flash、DDR 等存储器价格上涨,公司认为会对 AIoT产品方案及市场格局产生哪些影响? A:公司认为,存储器价格上涨对公司的直接影响相对有限。一方面,公司产品主要搭配 NOR Flash,相关存储成本在整体方案中的占比相对较低,因此成本波动整体可控。 另一方面,从市场角度来看,存储器涨价可能推动部分终端产品重新评估硬件架构。一些原本采用 Linux 搭配 NAND Flash、DDR 的方案,在成本上升后,可能更倾向于采用 RTOS 搭配 NORFlash 的轻量化方案,在满足功能需求的同时实现更优的成本控制。公司长期深耕 RTOS 平台,在软件生态、开发工具和应用积累方面具有较好的基础,因此有望受益于这一趋势,获得更多成本敏感型项目的导入机 会。 总体来看,公司认为这一变化更多体现为产品结构和方案选择的调整,为公司进一步扩大 AIoT 市场覆盖范围提供了新的机会。 Q:公司推出 ESP-Claw、ESP-Vision 以及 MCP 等 AI 开发工具,是否希望借此打造 AIoT 时代的开发者入口? A:公司始终坚持 2D2B 的发展战略,希望不断降低 AIoT 开发门槛,帮助开发者更高效地完成从 AI 模型到硬件产品的开发。 近年来,公司围绕 AI 开发者持续完善开发工具和平台。其中,ESP-Vision 提供了集成视觉、语音、多媒体等能力的 AI 应用开发平台,可支持计算机视觉、语音交互等场景的快速验证;ESP-Claw 则定位于 AI 智能终端开发平台,集成屏幕、摄像头、麦克风、扬 声器等丰富外设,便于开发者快速构建 AI Agent、人机交互等创新应用;MCP(Model Context Protocol)相关能力,使 AI 大模型能够更便捷地调用 ESP 设备的传感器、通信、控制等硬件能力,进一步打通从自然语言开发到设备控制的链路,提升 AIoT 应用开发效率。 随着 AI Agent、Vibe Coding 等新开发模式的发展,越来越多的软件开发者开始进入嵌入式和物联网领域。相比过去需要深入掌握底层硬件开发,开发者未来可以借助 AI 工具快速完成应用开发和功能验证,这将进一步扩大 AIoT 开发者群体。 公司相信,随着开发者生态持续壮大和 AIoT 应用逐步成熟,将有助于推动更多创新项目最终实现产品化,并带动公司芯片在更多行业和场景中的规模化应用。 Q:AI Coding 对硬件开发和产业的影响有多大? A:AI Coding 会对产业产生深远影响。从表面看,它降低了硬件开发的门槛。但更重要的是,它改变了人群结构:以前熟悉硬件的嵌入式软件工程师,通常需要多年的学习。现在,通过 AI 的辅助,纯软件工程师,甚至没有编程经验的 AI 工程师,也能快速学习和完成硬件开发。这大大扩大了可以使用我们产品的工程师数量。此外,公司正围绕下一代嵌入式开发平台持续加大研发投入。一方面,公司正在研发支持 Linux 的平台及相关软件框架,逐步拓展面向Linux 应用开发者(Linux Application Developers)的开发能力,满足更加复杂的嵌入式计算和智能应用需求;另一方面,公司积极探索 AI 原生开发模式,包括 AI 辅助编程、MCP 集成及低代码开发框架等技术方向,为未来服务 AI 原生开发者(AI-Native Developers)奠定技术基础,以适应人工智能推动嵌入式开发方式持续演进的趋势。 Q:AI 对嵌入式生态的影响是放大头部平台优势,还是抹平竞争差异? A:从实际开发过程来看,AI 对嵌入式生态的影响,更可能是放大头部平台优势,而不是简单抹平差异。 首先,AI 确实可以显著提升代码开发效率,尤其是在应用层开发上,比如示例代码生成、接口调用等,这有助于降低开发门槛。但在嵌入式和 IoT 场景中,开发难点并不主要在“写代码”,而在于: • 硬件与软件的协同调优 • 系统稳定性与功耗优化 • 长周期运行中的可靠性验证 • 各类复杂应用场景下的兼容性问题 这些能力高度依赖于底层 SDK、工具链成熟度以及长期积累的案例与社区经验,并不是 AI 可以短期替代的。 其次,AI 的效果本身也依赖于训练数据与上下文。在开发者生态中,文档、示例代码、社区讨论以及历史项目经验越丰富,AI 生成结果的质量越高。从这个角度看,生态越成熟的平台,反而越能从 AI 中受益。 第三,从商业转化角度来看,IoT 产品一旦完成设计导入,生命周期通常较长,开发者迁移不仅涉及代码修改,还包括硬件设计、认证、供应 链等多方面成本。因此,迁移成本并不会因为 AI 的出现而显著下降。 整体来看,我们认为 AI 会降低开发门槛、扩大开发者基础,但并不会削弱生态壁垒,反而有可能强化头部平台在开发效率与生态深度上的优势。 Q:高校教育对业务发展的影响如何? A:高校是我们培养未来工程师的重要渠道。我们覆盖全球上千所高校,包括麻省理工、普渡大学、加州理工、帝国理工、新加坡国立等。学生们在校期间就掌握了乐鑫产品的使用,这形成了长期的品牌印象。其次,我们在全球范围内组织各类高校赛事,比如今年中国的全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛应用赛道、全国大学生物联网设计竞赛,乐鑫赛题共计覆盖 689 个大学,4606 支队伍,135 84 人次参与,海外还有日本、新加坡等地的赛事。第三是衍生的教育生态——因为乐鑫的存在,产业中出现了一群专业做教育、做培训的公司,他们的业务不是我们的,但他们因为我们的存在而诞生。他们不断地向下一代工程师传播乐鑫的品牌。最后是创客教育——现在连中小学都有创客竞赛,很多学生在小学、初中阶段就接触到了乐鑫的开发板。这形成了一个从 K-12 到高等教育再到职业教育的完整链条。长期价值是:我们在不断地为我们的客户培养未来的工程师。这是一个 20 年的投资,但回报是无限的。 Q:如何量化开发者粘性? A:这个无法简单量化,更多是一种感知和推断。但我们可以从市场信号看到这一点。比如,我们在猎聘网、LinkedIn 等招聘网站上搜索ESP32,猎聘上可以搜到 800 多个岗位希望候选人有 ESP32 的开发经验。这说明我们的品牌已经等同于这个行业的一个招聘技能要求了。这比单纯看客户数和销售额的意义要大得多,因为它代表了未来有更多工程师会使用我们的东西,进而推动 B 端的商业 化。 Q:乐鑫的应用如何跨越消费电子进入工业、医疗、农业等领域? A:随着我们的产品功能越来越丰富,应用场景也在不断扩展。能源、工业、医疗、农业等新兴领域实现了较好的增长势头。比如在工业领域,很多传统的电气设备原本用的是 PLC、485 等连接标准,现在我们通过加 Wi-Fi MCU 模块,让这些设备能够上网,实现数字化管理。在医疗领域,我们看到了用于测量设备、监护仪等的应用。在农业领域,我们支持智慧农业的数字化管理,通过传感器和连接技术监控温湿度、光照、虫害等数据。这些领域的共同特点是:都需要把原来的孤立设备连接起来,进行数字化管理。一旦我们的产品进入某个新领域并形成标杆,就会带动该行业的其他竞争者跟进,最终整个产业都开始应用物联网技术。这是一个良性的扩展过程。我们每年都有新增客户,去年新增的客户今年会继续增长,形成一个滚雪球效应。 Q:乐鑫的核心优势是什么? A:首先是要有最优秀的半导体芯片设计能力,这是底层产品力。其次是全栈的工程能力——我们不仅仅卖芯片,还卖整个生态。就像买苹果电脑,买的不只是硬件,而是整个苹果的生态系统、服务和体验。我们提供的是:自研的芯片、操作系统、开发工具、AI 能力、云平台等完整的一条龙。这意味着客户的任何问题都能在我们这里得到解决,而且我们能不断迭代优化技术积累。全栈能力还带来了性价比优势——相比购买第三方 IP 的通用设计,我们通过自研了解什么是真正的冗余,因此能做到极致的成本优化,保持 50%左右的毛利率。