恒玄科技机构调研纪要

调研日期: 2026-08-20 恒玄科技(上海)股份有限公司是一家专注于智能音频SoC芯片研发、设计、销售的公司,旨在为客户提供具有AIoT场景下语音交互能力的边缘智能主控平台芯片。公司产品广泛应用于智能蓝牙耳机、Type-C耳机、智能音箱等智能终端产品。公司致力于成为全球最具创新力的芯片设计公司之一,通过前瞻的研发和专利布局、持续的技术积累、快速的产品迭代、灵活的客户服务以及不断推出领先优势的产品和解决方案,成为AIoT主控平台芯片的领导者。 一、公司 2026 年半年度经营情况介绍: 2026 年上半年,公司实现营业收入 13.51 亿元,较上年同期下降 30.29%;其中第二季度实现收入 6.82 亿元,同比下降 27.75%,环比增长 1.95%;归属于母公司所有者的净利润 1.71 亿元,较上年同期下降 43.87%,其中第二季度归母净利润 8205.28 万元,同比下降 28.2%。 上半年由于存储芯片价格大幅上涨,叠加国补退坡、下游消费电子市场需求下滑等因素,今年公司面临比较大的经营压力。公司目前主要下游应用在 TWS、智能手表/手环等可穿戴市场,上半年,消费类电子需求承压,国内可穿戴市场出现一定程度的下滑,公司在可穿戴市场的份额较高,因此受到行业的影响比较明显。 虽然今年消费市场比较弱,但我们认为 AI 未来一定会给端侧带来更大的市场和机遇,公司将聚焦新一代智能音频、智能可穿戴及创新个人 AI 硬件赛道,持续迭代芯片产品。上半年,BES2810、BES2710、BES2720 等多款芯片新产品陆续量产,导入了雷鸟、Rokid 等智能眼镜新客户,并落地了Wi-Fi 音频、智能伴侣等市场的新产品。今年上半年,由于产品结构的优化,销售毛利率稳步提升,上半年公司销售毛利率 42.47%,同比增长 3.19 个百分点。 另外,公司最新的旗舰可穿戴芯片 BES6100 已经顺利流片,测试完成后,下半年将会进入客户送样阶段。BES6100 采用 6nm工艺和混合系统架构,兼顾高性能计算与超低功耗需求,可以实现多模态、多感官与全天候续航一体化,应用于智能眼镜、智能手表等市场将是目前市场上技术领先且具备差异化竞争力的主控芯片。 公司将在研发上持续投入,持续迭代我们的芯片产品,在智能可穿戴、个人 AI 硬件等市场形成高中低端全覆盖的丰富的产品矩阵,进一 步巩固公司在行业中的领先地位。 二、Q&A 环节 1、上半年公司下游市场分别表现如何?哪些市场是增量? 如何看下半年的业绩? 由于存储成本大幅上涨,上半年消费电子市场整体比较弱,这是公司上半年收入下降的主要原因。相对来说,耳机业务受成本影响小一些,手表业务受存储涨价影响更大,WiFi 音频、智能眼镜、智能硬件等新市场依然在不断成长。因为公司下游市场集中度和份额比较高,芯片销售和下游消费电子终端销售情况高度正相关,因此下半年主要还是要看行业景气度的变化。 2、今年存储等原材料大幅涨价,代工价格也可能上涨,公司如何应对成本的上涨? 存储涨价是全行业现象,AI 算力需求挤占代工与存储产能,造成供需结构性错配,存储和代工价格上涨,造成整体成本的上涨。公司部分芯片也已经涨价,向客户端传导成本压力。半导体行业有周期性,涨价也是周期性现象,公司不会被短期波动过度干扰,核心还是坚持研发迭代,推进先进工艺,构筑产品技术壁垒。 3、AI 个人硬件对 SoC 芯片提出什么新要求? 新一代 AI 个人硬件 SoC 芯片的合能力要求很高。无接面,不能依靠牙,需要 Wi‑Fi 来足像//无损音频的高速传输需求,远期还会逐步增加蜂窝通信能力,实现多制式无线通信。交互层面,需要支持语音、摄像头、显示等多模态的感 知与交互能力。同时设备要实现全天候使用,对功耗控制要求严苛,需要保障设备可以实现超过一天时长的实时环境信息采集。 整体来看,硬件需要芯片同具高性能低功耗牙、低功耗Wi‑Fi、低功耗蜂通信,搭配低功耗 SoC 内核、GPU、ISP 以及NPU 等。公司经过多年的技术积累,在上述技术方向均有相应储备,能够很好匹配 AI 个人硬件的产品需求。 4、AI 硬件客户分散,公司如何做生态,摆脱大客户依赖? 随着 AI 智能硬件赛道兴起,硬件产品形态高度多元化,市场参与者也层出不穷,涌现大量创新型企业、创业公司入局,客户结构相比传统TWS 耳机等业务更加多元化,不再集中于少数大客户。对此公司自去年已经启动平台化建设,主要分为芯片平台化与软件平台化两大方向。 第一是芯片平台化,打造通用性强的芯片硬件平台,单套硬件方案可以适配多种不同类型的智能硬件产品,实现一次研发投入落地多个细分市场。 第二是软件平台化,搭建高易用性的软件开发平台,降低下游客户的开发门槛。公司也在对外宣传推广我们的软件平台,一方面展示自身技术能力,另一方面也帮助下游方案商获取客户资源,助力方案商服务各行各业的终端产品需求。 AI 硬件创新品类繁多、需求五花八门,仅依靠公司自身的人力与资源,很难独立承接全部创新设备的开发需求。通过平台化模式赋能下游方案伙伴,联合生态各方,才能够更好覆盖海量的创新硬件客户。 5、公司怎么看待端侧大模型,本地要跑大 LLM 模型吗? 公司判断未来端侧 AI 会以端云结合作为主流技术路线。受限于可穿戴设备严苛的功耗、续航约束,可穿戴设备本地去运行大参数 LLM 大模型不太现实。 本地端侧更加适合部署 SLM 小模型,主要承担实时环境感知、本地数据过滤、隐私信息保护等轻量级任务,把敏感数据尽量保留在设备完成理。而高复度的推理、Agent 任,依旧交由云端大模型完成,也是需要具 Wi‑Fi、蜂等无接能力的核心原因。即便本地SLM 小模型的运行,也需要芯片具备 TOPS 级别的 NPU 算力作为支撑。因此对于可穿戴类 AI 硬件,低功耗能力、稳定的多制式无线连接能力会比一味追求本地超大算力更加关键。