2024AI手機發展歷程、競爭格局、市場空間及相關標的分析報告（31頁）.pdf

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1、 2024 年深度行業分析研究報告目目 錄錄 1.什么是什么是 AI 手機手機.4 1.1.AI 帶來第四次工業革命，但終端側落地顯著滯后于云端側發展.4 1.2.海外巨頭積極應對，大力推動 AI 終端側落地.5 1.3.終端側 AI 落地為什么首選手機？.7 1.4.AI 手機的定義標準、發展歷程及運行方式.8 2.AI 手機競爭格局手機競爭格局.11 2.1.AI 手機陸續發布，大廠積極布局生態.11 2.2.蘋果加碼 AI 厚積薄發，率先實現實質性創新突破.14 2.3.華為迅速跟進端側創新，小藝智能實現跨越式成長.18 3.AI 手機行情如何演繹手機行情如何演繹&市場空間市場空間.20

2、 3.1.AI 實用價值不斷增強，大模型與操作系統加速融合.20 3.2.實質性創新需實現跨應用，AI 生態有望逐步成型.21 3.3.AI 手機消費者到底會不會買賬？.22 3.4.端側大模型帶來性能壓力，有望驅動蘋果新一輪換機潮.23 3.5.蘋果鏈市場空間測算.26 4.投資建議投資建議.27 5.相關標的相關標的.28 5.1.立訊精密.28 5.2.鵬鼎控股.28 5.3.東山精密.28 5.4.藍思科技.29 5.5.領益智造.29 5.6.欣旺達.30 5.7.恒銘達.30 圖表目錄圖表目錄 圖圖 1：歷次工業革命主要技術產品及相關核心行業：歷次工業革命主要技術產品及相關核心行業

3、.4 圖圖 2：大模型發展自：大模型發展自 2022 年開始持續加速年開始持續加速.5 圖圖 3：大模型的訓練成本和算力需求估計：大模型的訓練成本和算力需求估計.6 圖圖 4：GPT-4o 發布會和發布會和 Google I/O 大會展示大量手機應用場景大會展示大量手機應用場景.6 圖圖 5：手機端側部署：手機端側部署 AI 大模型的優勢大模型的優勢.8 圖圖 6：全球智能手機出貨量及同比變化率：全球智能手機出貨量及同比變化率.8 圖圖 7：全球：全球 PC 出貨量及同比變化率出貨量及同比變化率.8 圖圖 8：IDC 對對 AI 終端的未來定義和特征終端的未來定義和特征.9 圖圖 9：AI 手

4、機發展歷程手機發展歷程.9 圖圖 10：終端及云端運行的：終端及云端運行的 AI 大模型參數規模大模型參數規模.10 圖圖 11：AI 手機生態及主要參與者手機生態及主要參與者.13 圖圖 12：三星官網重點宣傳的：三星官網重點宣傳的 S24 系列系列 Galaxy AI 的主要功能的主要功能.14 圖圖 13：2023 年蘋果收購年蘋果收購 32 家家 AI 初創公司初創公司.15 圖圖 14：蘋果：蘋果 AI 發展歷程發展歷程.15 圖圖 15：蘋果：蘋果 Apple Intelligence 全景圖全景圖.16 圖圖 16：蘋果官宣跨應用執行復雜任務的能力：蘋果官宣跨應用執行復雜任務的能

5、力.17 圖圖 17：蘋果推送：蘋果推送 AI 功能測試版功能測試版.18 圖圖 18：蘋果基礎模型（：蘋果基礎模型（AFM）架構）架構.18 圖圖 19：華為小藝展示跨應用執行復雜任務：華為小藝展示跨應用執行復雜任務.19 圖圖 20：LLM 從思維鏈到思維樹從思維鏈到思維樹.20 圖圖 21：LLM 累積推理過程累積推理過程.20 圖圖 22：手機廠商和大模型公司正加速將端側模型與操作系統進行融合網聯：手機廠商和大模型公司正加速將端側模型與操作系統進行融合網聯.21 圖圖 23：蘋果：蘋果 Ferret-UI 模型通過推理完成高級任務模型通過推理完成高級任務.21 圖圖 24：蘋果：蘋果

6、SiriKit 和和 App Intents 框架框架.21 圖圖 25：傳統互聯網到：傳統互聯網到 AI 工業革命時代發展變遷工業革命時代發展變遷.22 圖圖 26：Canalys 報告中報告中 AI 手機市場關鍵數據手機市場關鍵數據.22 圖圖 27：24Q1 全球智能手機出貨量及三星具體表現全球智能手機出貨量及三星具體表現.23 圖圖 28：智能手機：智能手機 AI 峰值算力（峰值算力（TOPS）.23 圖圖 29：聯發科預計的安卓：聯發科預計的安卓 AI 手機內存需求手機內存需求.23 圖圖 30：蘋果、華為和三星的內存及閃存歷年變化情況：蘋果、華為和三星的內存及閃存歷年變化情況.24

7、 圖圖 31：蘋果設計的端側部署大模型存儲優化方法：蘋果設計的端側部署大模型存儲優化方法.25 圖圖 32：全球智能手機出貨量及未來展望：全球智能手機出貨量及未來展望.25 圖圖 33：智能機替代功能機的出貨量占比變化趨勢：智能機替代功能機的出貨量占比變化趨勢.25 圖圖 34：IDC 對全球對全球 AI 手機出貨量及滲透率預測手機出貨量及滲透率預測.26 圖圖 35：Counterpoint 對全球對全球 AI 手機滲透率預測手機滲透率預測.26 圖圖 36：蘋果歷年手機出貨量及同比增長率：蘋果歷年手機出貨量及同比增長率.27 圖圖 37：蘋果歷年手機銷售額及：蘋果歷年手機銷售額及 iPho

8、ne 均價均價.27 圖圖 38：蘋果產業鏈：蘋果產業鏈.27 圖圖 39：立訊精密業務矩陣：立訊精密業務矩陣.28 圖圖 40：鵬鼎控股業務矩陣：鵬鼎控股業務矩陣.28 圖圖 41：東山精密業務矩陣：東山精密業務矩陣.29 圖圖 42：藍思科技業務矩陣：藍思科技業務矩陣.29 圖圖 43：領益智造業務矩陣：領益智造業務矩陣.30 圖圖 44：欣旺達業務矩陣：欣旺達業務矩陣.30 圖圖 45：恒銘達業務矩陣：恒銘達業務矩陣.31 表表 1：GPT-4o 發布會和發布會和 Google I/O 大會要點總結大會要點總結.6 表表 2：已發布的：已發布的 AI 手機手機.11 表表 3：手機廠商自

9、研：手機廠商自研 AI 大模型匯總大模型匯總.13 表表 4：蘋果：蘋果 2024 WWDC Apple Intelligence 部分要點總結部分要點總結.16 表表 5：HDC 2024 HarmonyOS NEXT 部分要點總結部分要點總結.19 表表 6：蘋果鏈年度市場空間測算：蘋果鏈年度市場空間測算.26 1.什么是什么是 AI 手機手機 1.1.AI 帶來第四次工業革命，但終端側落地顯著滯后于云端側發展 GPT-4 發布引爆全球關注，發布引爆全球關注，AI 帶來第四次工業革命。帶來第四次工業革命。2023 年 3 月 OpenAI 發布多模態大模型 GPT-4，迅速引爆全球關注：發

10、布后兩個月內獲得 1 億月活躍用戶，同年 11 月就已擁有 1 億周活躍用戶。GPT-4 的發布不僅標志著 AI 技術的重大突破，也表明繼蒸汽化、電氣化和信息化后，第四次工業革命智能化的加速到來：AI技術的廣泛應用將進一步提高生產效率，在推動生產力進步的基礎上迅速擴散，惠及全球各個國家和地區。圖圖 1：歷次工業革命主要技術產品及相關核心行業歷次工業革命主要技術產品及相關核心行業 數據來源：東北證券 AI 應用應用落地發展不均衡，終端側滯后于云端側。落地發展不均衡，終端側滯后于云端側。自 GPT 問世以來，AI 在云端側和終端側發展并不均衡，終端側落地顯著滯后于云端側發展：1）云端側云端側高歌猛

11、進高歌猛進：云端側往往擁有強大的計算資源、高容量的數據存儲和超高速的網絡連接，為大模型的高效訓練及推理提供堅實保障。為追求 Scaling laws下大模型的最佳性能，國內外大量科技企業進行算力的堆疊迭代，持續發布/更新不同版本的通用/垂類大模型。發展格局上，現階段北美龍頭的大模型較為領先，國內科技企業也在積極跟進。2）終端側顯著滯后終端側顯著滯后：終端側應用創新正遭遇一定瓶頸，以具有代表性的微軟和Adobe 為例，AI 業務的增速及營收貢獻一定程度上低于預期。圖圖 2：大模型：大模型發展發展自自 2022 年開始持續加速年開始持續加速 數據來源：公司官網，東北證券 1.2.海外巨頭積極應對，

12、大力推動 AI 終端側落地 大模型公司已意識到問題大模型公司已意識到問題，高額投入，高額投入暫未完成商業閉環。暫未完成商業閉環。大模型公司已意識到當前應用創新遭遇瓶頸、暫未實現商業閉環的問題：1）訓練成本高昂訓練成本高昂：據 Stanford HAI，GPT-4 使用約 7800 萬美元的算力進行訓練，而 Gemini Ultra 的訓練成本則為 1.91 億美元；2）盈利困難盈利困難：自 2024 年 5 月以來，國內外大模型賽道的“價格戰”愈演愈烈，多家廠商大模型 API 價格大幅下調，甚至免費。據 Information，大模型龍頭 OpenAI繼 2023 年用戶大漲仍虧損后，已進行多

13、次降價，2024 年或將繼續虧損高達 50 億美元。圖圖 3：大模型的訓練成本和算力需求估計大模型的訓練成本和算力需求估計 數據來源：Stanford HAI，東北證券 亟需亟需跑馬圈地跑馬圈地完成商業化完成商業化，海外巨頭海外巨頭推動終端側推動終端側應用創新應用創新。大模型公司迫切需要應用創新，而大模型的終端部署落地可以幫助企業迅速搶占市場份額，建立用戶基礎，為進一步商業化變現創造條件。2024 年 5 月，Open AI 和 Google 兩家海外大模型巨頭分別在 GPT-4o 發布會和 Google I/O 大會上展示大量手機的應用場景和功能。圖圖 4：GPT-4o 發布會和發布會和 G

14、oogle I/O 大會展示大量手機應用場景大會展示大量手機應用場景 數據來源：GPT-4o 發布會，Google I/O 大會，東北證券 表表 1：GPT-4o 發布會和發布會和 Google I/O 大會要點總結大會要點總結 GPT-4o 發布會要點發布會要點 分類分類 名稱名稱 特點特點 發布狀態發布狀態 AI 模型 GPT-4o 打通任何文本、音頻和圖像的輸入，相互之間可以直接生成，無需中間轉換 新發布 主要功能 無延遲語音對話 無延遲語音實時對話，可打斷發言，改變語氣以及唱歌 新發布 主要功能主要功能 情緒識別情緒識別 不僅能夠識別用戶的情緒，還能在對話中適時提出建議不僅能夠識別用戶

15、的情緒，還能在對話中適時提出建議 新發布新發布 主要功能 視覺推理 能通過手機等終端“看見”事物并進行推理 新發布 主要功能 實時翻譯 多語種切換的實時翻譯 新發布 Google I/O 大會要點大會要點 分類分類 名稱名稱 特點特點 發布狀態發布狀態 AI 模型 Gemini 1.5 Pro Gemini 1.5 升級版，可分析更長文檔、代碼、音視頻 升級 AI 模型 Gemini1.5 Flash 針對延遲和成本進行優化，適用于大規模高頻任務 新發布 AI 模型 Pali Gemma Google 首個視覺-語言開源模型，適用于圖像標注、視覺問答及其他圖像標簽等優化任務 新發布 AI 模型

16、模型 Gemini Nano 最小的最小的 Gemini（參數為（參數為 1.8B 或或 3.25B），可在），可在端側端側運行運行 升級升級 AI 模型 Gemma 2.0 有 9B 和 27B 兩個版本，獲得突破性性能和效率 新發布 AI 模型 Veo 對標 Sora，可根據提示創建超過 60s 的 1080p 視頻 新發布 AI 模型 Imagen3 根據文本提示生成更具創造力和細節的圖像 升級 AI 模型 LearnLM“對話式”輔導學生的新生成式人工智能模型系列 新發布 新增功能 Circle to Search 用戶可通過畫圈等手勢獲得即時答案 新發布 新增功能 Ask Photo

17、s 用戶搜索照片內容更加準確和直觀 新發布 新增功能 Gemini Live 實現更加自然和直觀的多輪對話 新發布 新增功能 SearchLabs 為解決復雜問題提供生成式 AI 功能的實驗平臺 升級 新增功能 AI Overviews 具有強大推理功能的加強版 AI 搜索概要功能，升級 AI 延展產品 Project Astra 可實現多模態實時推理，具有更自然的實時對話能力 新發布 AI 延展產品 Firebase Genkit 開發者可更輕松地構建 AI 驅動的應用 新發布 AI 延展產品 Project IDX 開發者可以更快速、輕松地構建應用程序 新發布 AI 延展產品 Gems 允

18、許用戶創建滿足個性化需求的 Gemini 新發布 AI 延展產品 Music AIsandbox 可根據提示來創作音樂，讓音樂創作更加輕松和有趣 升級 硬件 Trillium 計算性能相比 TPU v5e 提高 4.7 倍 新發布 數據來源：OpenAI，Google，東北證券 1.3.終端側 AI 落地為什么首選手機？手機端側部署手機端側部署 AI 優勢明顯，完美契合普及優勢明顯，完美契合普及與與硬件要求：硬件要求：1）手機完美契合手機完美契合 AI 在終端側普及的要求在終端側普及的要求：具備 C 端大面積投放能力：據全球移動通信系統協會，全球 54%的人口（約43 億人）擁有智能手機；與用

19、戶聯系緊密：手機已從簡單的通訊工具轉變為兼具多種功能的必備工具，深入到用戶生活的方方面面；用戶使用時長較長：用戶平均使用手機時長超 6 小時/天；良好的便攜性：可隨時攜帶使用，決定其有更大的應用空間和市場。2）手機完美滿足所有手機完美滿足所有 AI 分發的硬件條件分發的硬件條件：性能強大：SoC 集成 CPU、GPU，且具備較大硬盤容量和內存；多模態能力強：集成攝像頭、顯示屏、麥克風、揚聲器等多模態輸入輸出模塊；具備網絡通信能力：可以連接云端模型、搜索互聯網信息，滿足混合 AI 部署方式的要求，實現云端與終端協同工作。圖圖 5：手機端側部署手機端側部署 AI 大模型的優勢大模型的優勢 數據來源

20、：全球移動通信系統協會，VR 陀螺，Google，高通，東北證券 性能強大但受性能強大但受便攜性便攜性制約制約，PC 用戶覆蓋用戶覆蓋程度程度遠低于手機。遠低于手機。微軟、聯想等 PC 大廠相繼推出 AI PC 引發市場關注，與智能手機相比，PC 硬件性能確實更強，但較大的體積和重量導致其便攜性存在明顯不足，用戶覆蓋面一定程度上受到限制：2023 年全球智能手機出貨量 11.67 億臺，全球 PC 出貨量為 2.42 億臺，智能手機的普及程度遠高于 PC。圖圖 6：全球智能手機出貨量全球智能手機出貨量及同比變化率及同比變化率 圖圖 7：全球全球 PC 出貨量及同比變化率出貨量及同比變化率 數據

21、來源：IDC，東北證券 數據來源：Gartner，東北證券 其他類型硬件終端的問題：可穿戴設備和智能音箱等終端在計算性能/交互能力上明顯弱于手機。1.4.AI 手機的定義標準、發展歷程及運行方式 AI 手機手機定義標準定義標準：目前尚未：目前尚未達成統一共識。達成統一共識。以 Canalys 對 AI 手機的定義標準為例，核心內容包括：1）大模型大模型：能在端側運行 LLM（例如 Google Gemini、三星 Gauss 等）和其他生成式 AI 模型（例如 Stable Diffusion 等），實現端側智能處理；2）硬件硬件：SoC 芯片中配備專門的 AI 加速單元（例如高通 Hexag

22、on、聯發科 APU、Google TPU 等），保證 AI 運行速率；3）運行效果運行效果：端側 LLM 推理速度應超越成人閱讀速度（相當于 10 token/s），端側AI 圖像生成時間不超過 2 秒，確?？焖夙憫?。-15%-10%-5%0%5%10%15%02468101214162014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023全球智能手機出貨量（億臺）YoY-25%-20%-15%-10%-5%0%5%10%15%20%0.00.51.01.52.02.53.03.54.02014 2015 2016 2017 2018 2019 20

23、20 2021 2022 2023全球PC出貨量（億臺）YoY圖圖 8：IDC 對對 AI 終端的未來定義和特征終端的未來定義和特征 數據來源：IDC，東北證券 AI 手機發展歷程：由早期成長階段正式邁入成熟階段。手機發展歷程：由早期成長階段正式邁入成熟階段。隨著 AI 的快速發展，手機行業持續布局相關功能。2023 年以來，多家手機廠商先后發布搭載端側 AI 大模型的智能手機，AI 相關功能正成為手機新品發布的亮點。我們認為，2024 年是 AI 手機發展的重要里程碑，AI 手機將由早期成長階段正式邁入成熟階段，成熟標志是手機開始具備跨應用聯動并完成用戶復雜任務的能力。圖圖 9：AI 手機發

24、展歷程手機發展歷程 數據來源：艾瑞咨詢，東北證券 AI 手機運行方式：端云協同混合手機運行方式：端云協同混合 AI 部署。部署。當前 AI 手機大多采用端云協同混合 AI部署的工作方式提供服務，端側參數量約 10 億-100 億。未來隨著芯片、存儲以及數據傳輸技術的不斷突破，端側模型參數量有望繼續向千億級別邁進。圖圖 10：終端終端及云端及云端運行的運行的 AI 大大模型參數規模模型參數規模 數據來源：高通，東北證券 userid:93117,docid:171225,date:2024-08-09,2.AI 手機手機競爭格局競爭格局 2.1.AI 手機陸續發布，大廠積極布局生態 手機廠商相繼

25、推出手機廠商相繼推出 AI 手機，手機，相關相關功能功能聚焦聚焦特定使用場景特定使用場景。2023 年 10 月谷歌將旗下大模型 Bard 的內容生成和推理能力引入端側，推出 AI 手機 Pixel 8，此后 vivo、OPPO、榮耀、三星、小米、華為等廠商也相繼推出各自的 AI 手機。目前已發布的AI 手機普遍使用大模型對語音助手進行升級，也有部分廠商推出一些小眾新穎的特色功能，但整體表現上 AI 賦能仍聚焦特定使用場景，如攝影攝像、文本生成、語音交互等，而且僅支持對有限的手機軟件（多以系統軟件為主）進行調用。表表 2：已發布的：已發布的 AI 手機手機 發布時間發布時間 品牌品牌 型號型號

26、 處理器處理器 內存內存 AI 功能功能 圖示圖示 價格價格 2024-7-18 中國電信 麥芒 30 驍龍695(6nm)8GB/12GB 1）搭載自研星辰大模型、天翼云盤 AI 版、語音辦理電信業務等 AI服務 2)一鍵開啟各類 AI 功能及核心應用 3)文案撰寫、語音轉寫、圖像生成 4)AI 智慧相機、AI 識屏 1999-2100 元 2024-7-10 三星 Galaxy Z Fold6 驍龍 8 Gen3(4nm)12GB 1）圈出物體獲得搜索結果 2）將錄音轉化成筆記并生成摘要 3）利用關鍵詞生成文案 4）快速摘要整個網頁功能 5）同傳功能可現場翻譯 6）智能修圖 7）智繪人像功

27、能 13999-15999元 2024-7-10 三星 Galaxy Z Flip6 驍龍 8 Gen3(4nm)12GB 1）根據上下文提供建議回復 2）圈出物體獲得搜索結果 3）跨語言溝通實時語音翻譯 4）錄音轉寫 7999-8999 元 2024-5-22 vivo S19 系列 驍龍 7 Gen3(4nm)/天璣9200+(4nm)8GB/12GB/16GB 1）AI 消除：廢片拯救神器 2）藍心 AI 錄音機：超能錄音助手 3）AI 筆記創作：一鍵創作各類文案 4）小 V 幫記：網課辦公效率助手 2299-3299 元 2024-5-30 OPPO Reno12系列 天璣8250(4

28、nm)/天璣9200+(4nm)12GB/16GB 1）AI 消除與 AI 摳圖 2）AI 錄音摘要 3）AI 文檔掃描 4）小布英語老師：英語學習助手 5）小布面試官：模擬面試 2699-3199 元 2024-4-18 華為 Pura 70系列 麒麟 9010(7 nm)12GB 小藝助手搭載盤古大模型，提供：1）AI 修圖 2）美膚顧問 3）具有語言協助、圖片識別等服務的私人助理功能 5499-6599 元 2024-3-21 小米 civi 4 pro 驍龍 8s Gen 3(4nm)12GB/16GB 1）實時字幕+AI 摘要 2）AI 輸入助手 3）AI 寫真 4）AI 相冊搜索

29、5）AI 擴圖 2999-3299 元 2024-2-22 小米 小米 14 Ultra 驍龍 8 Gen 3(4 nm)12GB/16GB AI 大模型攝影平臺 Xiaomi AISP：1）60TOPS 的算力 2）“超級底片”提供最高 16bit 線性色深和最高 16EV 動態范圍 3）“超級抓拍”支持全算法抓拍 4）支持 AI 超級變焦 5999-7299 元 2024-1-24 三星三星 Galaxy S24 系系列列 驍龍驍龍 8 Gen 3(4 nm)/Exynos 2400(4 nm)8GB/12GB 1）通話助手）通話助手 Call Assist：實時翻譯：實時翻譯 2）聊天助

30、手）聊天助手 Chat Assist：根據文：根據文字內容提供語氣及風格建議字內容提供語氣及風格建議 3）智能修圖）智能修圖 4）視頻）視頻 AI 補幀實現慢動作補幀實現慢動作 5）Circle to Search 搜索功能搜索功能 5499-12699元元 2024-1-11 榮耀 Magic 6系列 驍龍 8 Gen 3(4nm)12GB/16GB 1）智慧成片：根據用戶偏好對圖庫里的視頻和圖片自主匹配音樂字幕 2）榮耀任意門：智能預測用戶交互意圖，簡化服務操作流程 3）榮耀鷹眼抓拍智能捕捉精彩瞬間 5399-6399 元 2024-1-8 OPPO OPPO Find X7 天璣 930

31、0(4nm)12GB/16GB 1）圖片圈畫即可實現 AIGC 消除 2）AI 識別通話內容，生成重點摘要 3）小布 AI 賀卡 4）新小布助手體驗超擬真語音對話 5）小布照相館 3999-4599 元 2024-1-8 華碩 ROG Phone 8系列 驍龍 8 Gen 3(4nm)12GB/16GB 1）游戲智慧提示 2.0 2）精華智慧錄影：AI 捕捉錄影 3）隱形掛機模式 4）AI 辨識快搜 4799-5999 元 2023-12-14 vivo S18 系列 驍龍 7 Gen 3(4nm)/天璣9200+(4nm)8GB/12GB/16GB 1）超能問答 2）創意文案創作 3）智能看

32、文創圖 4）無痕消除路人 2299-2899 元 2023-11-13 vivo vivo X100 Pro 天璣 9300(4nm)12GB/16GB 藍心小 V 智慧助理：1）超能語義搜索 2）超能問答 3）超能創作 3999-5099 元 4）超能搜索 5）超感管理 6）超能交互 2023-10-4 谷歌 Pixel 8 Google Tensor G3(4nm)8GB 1）Assistant with Bard 2）魔術橡皮擦：消除圖像內物體 3）Gboard:根據對話進行回復建議 4）圖像處理模型 5）Best Take：優化集體照 6）Audio Magic Eraser：識別并去

33、除視頻中的雜音 7）Magic Editor：生成式 AI 幫助進行復雜的照片編輯 7190-7990 元 數據來源：公司官網，Gsmarena，IT 之家，騰訊，東北證券 手機手機大廠積極布局大廠積極布局 AI 生態，軟硬件生態，軟硬件高高投入投入維持維持競爭優勢。競爭優勢。當前，蘋果、三星、谷歌等國際手機龍頭，以及華為、榮耀、小米、OPPO、vivo 等國內手機領軍企業均積極布局 AI 手機，雖然發展戰略各不相同，但通過對硬件和軟件的大量投入來保持競爭優勢是業內共識。其中，蘋果雖尚未直接發布 AI 手機，但已推出個性化智能系統 Apple intelligence 并開放相關功能的測試。圖

34、圖 11：AI 手機生態及主要參與者手機生態及主要參與者 數據來源：Canalys，東北證券 表表 3：手機廠商自研手機廠商自研 AI 大模型匯總大模型匯總 廠商廠商 操作系統操作系統 大模型名稱大模型名稱 參數量參數量 部署模式部署模式 谷歌 Android GeminiNano 1.8B、3.25B 端側 OPPO ColorOS 安第斯大模型 7B/180B 端側/云端 榮耀 MagicOS Magic 7B 端側 小米 澎湃 OS MiLM 1.3B、6B 端側 vivo BlueOS 藍心大模型 1B/175B 端側/云端 蘋果 iOS AFM 3B/200B+端側/云端 華為 Ha

35、rmonyOS 盤古大模型 5.0 1.5B-2600B 端側/云端 三星 Android Gauss 未公布 未公布 數據來源：公司官網，澎湃，華爾街見聞，財聯社，東北證券 目前已發布的 AI 手機更多是在調用內置的系統軟件及服務，相關功能聚焦特定場景，使用范圍不可避免地受到限制。以具有代表性的三星 S24 系列為例，主要 AI 功能包括智能修圖和慢動作視頻、圈圖搜索、實時通話翻譯以及寫作助手，對用戶而言適用場景較為有限。我們認為，只有當我們認為，只有當 AI 助手助手真正真正打通第三方應用、打破單個打通第三方應用、打破單個App 的數據割裂，的數據割裂，能夠主動幫助用戶在手機上操作處理復雜

36、任務，能夠主動幫助用戶在手機上操作處理復雜任務，才才是是本輪本輪 AI 手手機機浪潮浪潮的實質性創新。的實質性創新。圖圖 12：三星官網重點宣傳的三星官網重點宣傳的 S24 系列系列 Galaxy AI 的主要功能的主要功能 數據來源：三星官網，東北證券 2.2.蘋果加碼 AI 厚積薄發，率先實現實質性創新突破 蘋果轉向加碼蘋果轉向加碼 AI，厚積薄發穩健厚積薄發穩健布局布局。2024 年 2 月蘋果叫停電動汽車項目，將團隊轉向生成式 AI。在 AI 賽道上蘋果并非剛剛入局，2023 年就已經開始積極籌劃：1）據彭博社，2023 年 7 月蘋果已開發建立框架創建大模型和內部聊天機器人，參數量超

37、 2000 億；2）據 Information，蘋果內部聊天機器人的模型訓練預算已增加至數百萬美元/天，高于 GPT-4；3）2023 年蘋果共收購 32 家 AI 初創公司，在海外科技大廠中數量最多；4）2023 年 10 月，蘋果發布 Ferret 多模態大語言模型，2024 年 4 月發表 Ferret-UI的論文。圖圖 13：2023 年蘋果收購年蘋果收購 32 家家 AI 初創公司初創公司 數據來源：Stocklytics，東北證券 圖圖 14：蘋果蘋果 AI 發展歷程發展歷程 數據來源：蘋果官網，騰訊，界面新聞，東北證券 蘋果重磅發布蘋果重磅發布 Apple Intelligenc

38、e，與，與 OpenAI 合作引入合作引入 GPT-4o。蘋果在 2024 WWDC 上重磅發布全新個性化智能系統 Apple Intelligence，帶來語義理解能力全面升級的全新 Siri，為旗下終端設備全面接入生成式 AI 能力，并宣布與 OpenAI 合作，引入 GPT-4o 模型。圖圖 15：蘋果蘋果 Apple Intelligence 全景圖全景圖 數據來源：2024 WWDC，東北證券 表表 4：蘋果蘋果 2024 WWDC Apple Intelligence 部分要點總結部分要點總結 分類分類 名稱名稱 特點特點 主要功能 Language 自動識別通知優先級并內容摘要；

39、加強的全系統內的寫作工具（Keynotes以及第三方 App 等），支持重寫、校對、提取摘要、創作評論等功能 主要功能 Images 可自動識別相冊中不同面孔并基于照片或標簽生成圖像；自定義 emoji；支持清除照片中的干擾物；使用自然語言搜索圖像視頻；根據輸入的提示詞選擇出最佳相片一鍵剪輯 主要功能主要功能 Action 可以在可以在 App 內或者跨內或者跨 App 執行多種操作，例如調出上周某人與我共享的執行多種操作，例如調出上周某人與我共享的文件，或者展示媽媽和我的所有照片，或者播放妻子前幾天發送的播客等文件，或者展示媽媽和我的所有照片，或者播放妻子前幾天發送的播客等 主要功能 Per

40、sonal Context 私人助理智能體：更關鍵的構建模塊，以用戶個人信息和背景為基礎，可以從所有應用中檢索和分析最相關的數據完成私人任務 系統架構 端側 深度集成的生成模型需要巨大的處理能力，憑借最先進的 A17 Pro 和 M 系列芯片提供計算基礎 系統架構 私有云計算 能夠靈活擴展端側計算能力，只將與任務相關的數據發送到服務器的模型來處理更復雜的請求，數據無法在服務器被存儲和訪問 應用體驗應用體驗 Siri 能更自然地回答問題、讀懂模糊表達、理解多輪對話，支持語音打字切換能更自然地回答問題、讀懂模糊表達、理解多輪對話，支持語音打字切換輸入；具有屏幕內容感知功能，可以準確理解信息，將能在

41、應用內和跨應輸入；具有屏幕內容感知功能，可以準確理解信息，將能在應用內和跨應用執行數百種新操作用執行數百種新操作 應用體驗 與 OpenAI 合作 對于需要更廣闊知識、專長特長的任務引入 ChatGPT，使用 GPT-4o 模型，未來還將增加對其他 AI 模型的支持 開發者 App Intents 將海量 App 與 Apple Intelligence 關聯起來，開發者將能夠通過 API 來在他們的應用程序中預定義、訓練和測試新的 Intent 數據來源：2024 WWDC，東北證券 蘋果官宣蘋果官宣跨應用能力跨應用能力，可按需完成復雜任務。，可按需完成復雜任務。Apple Intellig

42、ence 會結合使用者的個人資料，跨應用地執行操作按需完成復雜任務，例如能夠根據聊天內容進行日程管理，并提供實時交通信息來支持用戶的行程安排。圖圖 16：蘋果官宣跨應用執行復雜任務的能力蘋果官宣跨應用執行復雜任務的能力 數據來源：2024 WWDC，東北證券 蘋果上線蘋果上線 AI 功能測試版，功能測試版，Siri 全新升級體驗更加順暢。全新升級體驗更加順暢。7 月 29 日蘋果公司發布 iOS 18.1、iPadOS 18.1 和 macOS Sequoia 15.1 測試版，并在 iPhone 15 Pro 和 iPhone 15 Pro Max 兩款機型上推送 Apple Intelli

43、gence 更新，付費注冊開發者可開啟 Apple Intelligence 下載蘋果自研端側大模型（占用 2.86GB 空間），體驗蘋果 AI 部分功能：1）Apple Intelligence&Siri：體驗更加順暢，語義理解能力全面升級；2）Writing Tools：支持任意場景下的文本重寫、校對和摘要，適用范圍包括各類第三方應用；3）Priority Messages 和 Reduce Interruptions：僅顯示緊急信息的摘要；4）Smart Replay：幫用戶生成快速答復文本建議；5）相冊搜索：讓用戶可以用自然語言搜索特定照片，甚至是視頻中的具體時刻；6）語音轉錄：備忘錄

44、和電話可錄制音頻，并支持轉寫及摘要生成。圖圖 17：蘋果推送：蘋果推送 AI 功能測試版功能測試版 圖圖 18：蘋果基礎模型（蘋果基礎模型（AFM）架構架構 數據來源：量子位，東北證券 數據來源：蘋果官網，東北證券 官網同步更新技術論文，模型性能表現亮眼成為新官網同步更新技術論文，模型性能表現亮眼成為新 SOTA。蘋果在官網同步更新大模型論文，披露蘋果基礎模型（AFM）大量技術細節：32k 上下文窗口，端側模型參數量約 30 億，由云側版本蒸餾得到，采用混合精度量化使之更加高效，避免占用過多內存資源，性能表現超越一眾 70 億以上參數量大模型成為新 SOTA。2.3.華為迅速跟進端側創新，小藝

45、智能實現跨越式成長 6 月月 21 日日華為在華為在 HDC 2024 上發布全上發布全場景智能操作系統場景智能操作系統 HarmonyOS NEXT，核心特點為：1）HarmonyOS NEXT 實現了全場景覆蓋，為系統帶來統一的生態，實現跨設備的便捷體驗；2）小藝實現跨越式成長，原生智能成為 HarmonyOS 的核心特征；3）隱私安全升級，禁止開放不合理的權限，重構系統安全體系。表表 5：HDC 2024 HarmonyOS NEXT 部分要點總結部分要點總結 分類分類 名稱名稱 特點特點 主要功能 全場景覆蓋 統一的系統造就統一的生態，一次開發多端部署，可實現跨設備的無縫接續，帶來便捷

46、一致的體驗 主要功能 圖像智能 可以基于人物五官、服飾等特征進行不同風格的圖像生成，滿足個性化需求；AI 消除、AI 擴圖、AI 摳圖、AI 搜索等 主要功能 語音修復 通過 AI 幫助言語有障礙的消費者恢復與他人溝通的能力 主要功能 小藝看世界 通過手機攝像頭結合視覺大模型的識別、理解和推理能力，連接海量知識，讓小藝幫助視障人群看世界 主要功能主要功能 小藝智能體小藝智能體 盤古大模型讓小藝的記憶大幅增強，具備更強的推理規劃及跨應用能力，盤古大模型讓小藝的記憶大幅增強，具備更強的推理規劃及跨應用能力，掌握萬億掌握萬億 tokens 知識量，可通過接入意圖框架為用戶帶來更加豐富的服務知識量，可

47、通過接入意圖框架為用戶帶來更加豐富的服務 系統架構 分布式軟總線 通過軟硬新的協同深度優化了自主網的傳輸機制，打造了全新的連接協議，可將整機性能提升超過 30%系統架構 星盾安全架構 禁止開放不合理的權限，推出創新安全訪問機制，精準授權單次有效，硬件級一文一密的加密機制，實現 AI 時代的隱私安全 應用體驗 全新應用市場 有 200 多種檢測機制，數百名專家審核，使得不滿足安全要求的代碼和應用無法上架和安裝，從源頭確保應用純凈可靠 應用體驗 系統級未成年人模式 針對未成年人使用設備，每個應用設置的入口路徑都不相同且復雜，將根據孩子年齡展示適合的內容 開發者開發者 意圖框架意圖框架 是連接小藝智

48、能體和應用服務的橋梁，通過多維系統感知和大模型是連接小藝智能體和應用服務的橋梁，通過多維系統感知和大模型 AI 能力能力實現用戶顯性與潛在意圖的理解，匹配合適的服務實現用戶顯性與潛在意圖的理解，匹配合適的服務 數據來源：HDC 2024，東北證券 圖圖 19：華為小藝華為小藝展示展示跨應用執行復雜任務跨應用執行復雜任務 數據來源：華為開發者大會 2024，東北證券 3.AI 手機手機行情行情如何演繹如何演繹&市場空間市場空間 3.1.AI 實用價值不斷增強，大模型與操作系統加速融合 由思維鏈進化到由思維鏈進化到累積推理累積推理，大模型，大模型解決問題能力解決問題能力不斷增強不斷增強。2022

49、年 OpenAI 科學家Jason Wei 等人提出 LLM 思維加強方法“鼻祖”思維鏈（Chain of Thought，CoT），核心在于給數據集中的輸入加上一段“逐步推理”的 Prompts，激發出大模型的思考能力。隨后思維樹（Tree of Thought，ToT）的樹狀檢索方案更進一步，允許 LLM 根據分支嘗試多種不同的推理思路，并自我評估、選擇下一步行動方案，必要時也可以回溯選擇，讓大模型思維更加“活躍”。緊接著，累積推理（Cumulative Reasoning）的出現突破思維鏈及思維樹的瓶頸，從形態上改進大模型思維過程，設置多個思維過程中間結果的儲存位置，顯著提高 LLM 邏

50、輯推理及數學能力。我們認為，大模型在邏輯推理及數學上性能的提升，為 AI 在實際應用場景下準確拆解問題、解決復雜任務打下堅實基礎。圖圖 20：LLM 從思維鏈到思維樹從思維鏈到思維樹 圖圖 21：LLM 累積推理過程累積推理過程 數據來源：Tree of Thoughts:Deliberate Problem Solving with Large Language Models，東北證券 數 據 來 源：Cumulative Reasoning with Large Language Models，東北證券 手機廠和手機廠和 AI 公司公司強強聯合強強聯合，大模型與系統融合網聯成趨勢。，大模型

51、與系統融合網聯成趨勢。從蘋果和 OpenAI 合作、三星聯手谷歌可以看出，手機廠商和大模型公司正加緊布局端側 AI，大模型與操作系統的融合網聯成為一種技術趨勢：1）操作系統的入口級價值可加速 AI 大模型的普及；2）AI 大模型可幫助操作系統更加智能：大模型利用操作系統進行調度協作，通過對復雜任務進行步驟拆解，調用多個 App 服務幫助用戶完成復雜任務。圖圖 22：手機廠商和大模型手機廠商和大模型公司公司正加速將端側模型與操作系統進行融合網聯正加速將端側模型與操作系統進行融合網聯 數據來源：公司官網，App Store，東北證券 3.2.實質性創新需實現跨應用，AI 生態有望逐步成型 AI 手

52、機實質性創新需手機實質性創新需實現跨應用實現跨應用，蘋果讀屏技術，蘋果讀屏技術&構建生態雙管齊下構建生態雙管齊下。AI 手機若想調用第三方 App 完成復雜任務，讓 AI 助手實現真正的端側智能，一般有兩種方案：1）大模型掌握讀懂屏幕的能力，替代用戶進行操作大模型掌握讀懂屏幕的能力，替代用戶進行操作：大模型讀屏理解能力+模擬點擊技術，可以在第三方 App 完全不開放數據和 API 的情況下操作應用、獲取信息。目前包括蘋果在內的海外大廠已經突破 AI 讀屏技術，例如：2024 年 4 月蘋果提出多模態大語言模型 Ferret-UI，專門針對移動用戶界面的理解進行優化，具備引用、定位和推理能力；2

53、024 年 5 月微軟 Copilot+PC 發布會現場演示模型讀懂屏幕的能力。2）構建構建 AI 生態生態，接入第三方，接入第三方 App 的數據和的數據和 API：例如蘋果正通過 SiriKit 和 App Intents 框架將海量 App 與 Apple Intelligence 關聯起來。綜合來看，前者相當于外掛程序插件，不是最完美的方案，顯然后者更好。圖圖 23：蘋果蘋果 Ferret-UI 模型通過推理完成高級任務模型通過推理完成高級任務 圖圖 24：蘋果蘋果 SiriKit 和和 App Intents 框架框架 數據來源：Ferret-UI 論文，東北證券 數據來源：2024

54、 WWDC，東北證券 面對第三方 App 是否愿意接入 AI 生態的問題，我們認為，手機廠商會采取層層遞進的方式推動生態構建：先從打通自己陣營開發者的第三方 App 開始，逐步向外合作拓展推動正循環。對標移動互聯網生態建立過程，AI 生態有望生態有望隨著隨著 AI 手機的普手機的普及與及與第三方第三方 App 的的不斷接入不斷接入逐步成型。逐步成型。圖圖 25：傳統互聯網到傳統互聯網到 AI 工業革命工業革命時代時代發展變遷發展變遷 數據來源：公司官網，東北證券 3.3.AI 手機消費者到底會不會買賬？Canalys 消費者 AI 傾向指數顯示，消費者對智能手機消費者對智能手機 AI 功能的興

55、趣日益濃厚功能的興趣日益濃厚：全球 4952 名調研受訪消費者中的 63%表示對手機上的 AI 應用及 AI 能力有興趣，其中 43%的中國大陸消費者對 AI 手機展現出高度的興趣傾向。圖圖 26：Canalys 報告中報告中 AI 手機市場關鍵數據手機市場關鍵數據 數據來源：Canalys，東北證券 三星三星 S24 系列掀起系列掀起 AI 手機浪潮，最昂貴機型銷量占比最高。手機浪潮，最昂貴機型銷量占比最高。2024 年 1 月三星發布Galaxy S24 系列手機，內置融合本地及云端 AI 體驗的 Galaxy AI 備受市場關注：1）據 Counterpoint，1 月 28 日至 2

56、月 17 日期間，Galaxy S24 的韓國市場銷量與上一代相比同比+22%，西歐同比+28%，美國同比+14%；其中最昂貴的機型 S24 Ultra（起售價$1299.99）銷量占總銷量的 52%，其次是 S24（27%，起售價$799.99）和 S24 Plus（21%，起售價$999.99）；2）據 Canalys，24Q1 Galaxy S24 系列出貨量達 1350 萬臺，與上一代相比同比+35%?；谌?Galaxy S24 的銷售表現，我們認為，消費者對于具備創新點的消費者對于具備創新點的 AI 手機手機仍仍有強勁有強勁的換機的換機需求需求，隨著體驗升級，隨著體驗升級 AI

57、手機的放量值得期待。手機的放量值得期待。圖圖 27：24Q1 全球智能手機出貨量全球智能手機出貨量及三星具體表現及三星具體表現 數據來源：Canalys，東北證券 3.4.端側大模型帶來性能壓力，有望驅動蘋果新一輪換機潮 參數量很大程度上決定參數量很大程度上決定 AI 大模型的性能，更大參數級別的模型對手機硬件配置提大模型的性能，更大參數級別的模型對手機硬件配置提出了更高的要求出了更高的要求：1）SoC：手機中最重要的 AI 運算單元，而線性增長的手機 AI 算力與 LLM 指數增長的算力需求，決定了只有性能更強的芯片才能滿足端側部署要求；2）存儲存儲：運行大模型時相關參數需駐留在內存中，因此

58、每次使用大模型功能都將涉及海量數據的傳輸存儲，對手機內存、閃存的容量和性能都有更高要求，據美光 2024 年 3 月的季度財報電話會議，AI 手機 DRAM 容量較普通手機將大幅提升 50-100%。圖圖 28：智能手機智能手機 AI 峰值算力（峰值算力（TOPS）圖圖 29：聯發科預計聯發科預計的的安卓安卓 AI 手手機機內存需求內存需求 數據來源：Counterpoint，東北證券 數據來源：聯發科，東北證券 SoC：摩爾定律逐漸放緩，芯片摩爾定律逐漸放緩，芯片提升提升較難較難，或更多采用云或更多采用云&邊算力邊算力協助協助。近年來摩爾定律逐漸趨近極限有所放緩，以往通過制程迭代提升芯片性能

59、的解決方案在技術工藝和制造成本上的難度不斷提升：據 IBS，5 納米制程每萬片晶圓設備投資額是 14納米制程的 2 倍以上，是 28 納米制程的 4 倍左右。我們認為，后續不管是增加晶體管數量，還是通過先進封裝堆疊繼續增加芯片互聯密度，都將帶來功耗及散熱要求的提升，而手機的體積較小，散熱空間有限，想要通過大幅提升芯片性能來進一步發展端側 AI 大模型較為困難，未來在復雜難題上或更多調用云端或邊緣側算力協助解決。存儲：存儲：過去側重閃存提升緩解文件存儲壓力，未來過去側重閃存提升緩解文件存儲壓力，未來推進推進 AI 計算計算或將轉向或將轉向內存擴容。內存擴容。觀察蘋果、華為和三星的內存及閃存歷年變

60、化情況，在 2016-2023 年間內存提升幅度均低于閃存：考慮到 AI 手機端側大模型的性能要求，以高配為例，蘋果手機閃存+300.0%而內存僅+166.7%，華為手機閃存+700.0%而內存僅+166.7%，三星手機閃存+700.0%而內存僅+200.0%。我們認為，廠商側重閃存的提升或由于用戶的文件存儲壓力：1）攝影攝像的持續進步（攝像頭數量增加像素提升）、通信技術的發展以及用戶文娛需求的上升，致視頻、音頻及圖片分辨率上升，文件不斷變大；2）各類 App端側數據增加，體積持續增長。未來端側 AI 大模型的推理計算需要更大容量的內存協助芯片處理信息，手機廠商有望將硬件創新側重點更多放在內存

61、容量的擴展上。圖圖 30：蘋果、華為和三星的內存蘋果、華為和三星的內存及及閃存歷年變化情況閃存歷年變化情況 數據來源：公司官網，ZOL，東北證券 蘋果端側部署蘋果端側部署 30 億參數億參數 LLM，性能壓力下，性能壓力下僅支持兩款現存機型。僅支持兩款現存機型。目前部分安卓旗艦機型已實現 70 億 LLM 的本地部署，而蘋果 iPhone LLM 參數量約為 30 億（測試得分高于諸多 70 億 LLM）。盡管蘋果已經對軟硬件進行一些優化，但仍只能在 A17 Pro 和 8GB LPDDR5 以上的硬件規格基礎上支持最新的 Apple Intelligence（現存機型為 iPhone 15

62、Pro 和 iPhone 15 Pro Max 兩款）。圖圖 31：蘋果設計的端側部署蘋果設計的端側部署大大模型模型存儲優化方法存儲優化方法 數據來源：LLM in a flash:Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory，東北證券 我們認為，性能壓力可以為換機創造條件，AI 手機的手機的重大實質性創新是手機換機潮重大實質性創新是手機換機潮的核心驅動力的核心驅動力，有望令全球手機出貨量重回正增長周期，復刻智能手機取代功能手機的高速增長。圖圖 32：全球智能手機出貨量及未來展望全球智能手機出貨量及未來展望 圖圖 33

63、：智能機智能機替代替代功能機功能機的的出貨量占比出貨量占比變化趨勢變化趨勢 數據來源：IDC，東北證券 數據來源：Gartner，東北證券 AI 手機出貨量及滲透率展望手機出貨量及滲透率展望：據 IDC 預計，2024 年全球 AI 手機出貨量將高達 1.7億臺，占全球手機市場 15%；據 Counterpoint 預計，2024 年全球 AI 手機滲透率將達到 11%，到 2027 年將高達 43%。-15%-10%-5%0%5%10%15%02004006008001000120014001600全球智能手機出貨量（百萬臺）YoY0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%1

64、00%Q109Q309Q210Q410Q211Q411Q212Q412Q213Q413Q214Q414Q215Q415Q216Q416Q217Q417SmartphonesFeature phones圖圖 34：IDC 對全球對全球 AI 手機出貨量及滲透率預測手機出貨量及滲透率預測 圖圖 35：Counterpoint 對全球對全球 AI 手機手機滲透率滲透率預測預測 數據來源：IDC，東北證券 數據來源：Counterpoint，東北證券 3.5.蘋果鏈市場空間測算 考慮到蘋果的 AI 手機為 iPhone 15 Pro/iPhone 15 Pro Max 及以后機型，所以將 2024年的

65、 iPhone 預測拆分為新機型、上一代 Pro+Pro Max 和其他機型三部分。以 iPhone的物料成本（不考慮代工組裝）近似測算蘋果鏈市場空間，假設 24 年物料成本率上升 3%，中性測算下，蘋果鏈有中性測算下，蘋果鏈有 26.93%的增長空間的增長空間。表表 6：蘋果鏈年度市場空間測算蘋果鏈年度市場空間測算 2023 年年 2024 年年 新機型出貨量增長率新機型出貨量增長率 5%10%15%20%25%新機型出貨量（百萬臺）82.9 87.1 91.2 95.3 99.5 103.6 新機型占比 35.34%36.11%36.70%37.27%37.80%38.30%新機型均價（美

66、元）1129 1298 1298 1298 1298 1298 新機型銷售額（百萬美元）93585 113004 118385 123766 129147 134528 上一代上一代 Pro+Pro Max 出貨量增長率出貨量增長率 5%10%15%20%25%上一代 Pro+Pro Max 出貨量（百萬臺）64.5 67.7 70.9 74.2 77.4 80.6 上一代 Pro+Pro Max 占比 27.49%28.08%28.55%28.99%29.40%29.79%上一代 Pro+Pro Max 均價（美元）985 999 999 999 999 999 上一代 Pro+Pro Ma

67、x 銷售額（百萬美元）63486 67668 70890 74112 77334 80557 其他機型出貨量增長率其他機型出貨量增長率 -1%-1%-1%-1%-1%其他機型出貨量 87.2 86.3 86.3 86.3 86.3 86.3 其他機型占比 37.17%35.81%34.75%33.75%32.80%31.91%其他機型均價（美元）544 544 544 544 544 544 其他機型銷售額（百萬美元）47439 46966 46966 46966 46966 46966 總出貨量（百萬臺）總出貨量（百萬臺）234.6 241.1 248.5 255.8 263.2 270.6

68、 YoY 2.77%5.91%9.05%12.19%15.34%總均價（美元）總均價（美元）872 944 951 957 963 968 YoY 8.31%9.07%9.78%10.46%11.10%總銷售額（百萬美元）總銷售額（百萬美元）204510 227638 236241 244845 253448 262052 YoY 11.31%15.52%19.72%23.93%28.14%物料成本占比 49.80%52.80%52.80%52.80%52.80%52.80%物料成本（百萬美元）物料成本（百萬美元）101851 120198 124741 129284 133827 13837

69、0 YoY 18.01%22.47%26.93%31.39%35.85%數據來源：Fomalhaut，日經，Canalys，東北證券 4.投資建議投資建議 我們認為，Apple Intelligence 的重大實質性創新，疊加端側大模型帶來的性能壓力，有望驅動蘋果新一輪換機潮。建議關注消費電子核心賽道，蘋果產業鏈。圖圖 36：蘋果歷年手機出貨量及同比蘋果歷年手機出貨量及同比增長率增長率 圖圖 37：蘋果歷年手機銷售額及蘋果歷年手機銷售額及 iPhone 均價均價 數據來源：IDC，公司財報，東北證券 數據來源：公司財報，IDC，東北證券（注：iPhone 銷售數據采用當年年內四個財季公布數據計

70、算得出，均價使用IDC 出貨量數據計算得出）圖圖 38：蘋果產業鏈：蘋果產業鏈 數據來源：公司公告，東北證券 -10%-5%0%5%10%15%20%25%0501001502002502014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023蘋果手機出貨量（百萬臺）YoY01002003004005006007008009001,000050,000100,000150,000200,000250,0002014201520162017201820192020202120222023iPhone銷售額（百萬美元）iPhone均價（美元）5.相關標的相關

71、標的 5.1.立訊精密 公司深耕消費電子賽道基本盤穩固，憑借多年經驗積累已形成從零部件、模組到系統組裝的垂直一體化服務能力，通訊板塊和汽車板塊成長動能充沛。公司作為果鏈龍頭與蘋果深度綁定，實現大客戶的手機、平板、筆電、耳機、手表以及 MR 等終端產品的全覆蓋，有望持續受益于大客戶各產品線的迭代放量。圖圖 39：立訊精密業務矩陣立訊精密業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.2.鵬鼎控股 公司在 PCB 行業積累雄厚，截至 2023 年已連續七年蟬聯全球最大 PCB 生產企業，產品矩陣涵蓋 FPC、SLP、HDI 等，下游應用包括通訊、消費電子、汽車和服務器等多個領域。AI 手機浪潮下，公司

72、或將受益于智能終端 FPC 和 SLP 價值量的提升。圖圖 40：鵬鼎控股：鵬鼎控股業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.3.東山精密 公司是全球領先的 PCB 廠商和精密制造龍頭，目前有電子電路、光電顯示、精密制造三大業務板塊，其中的軟板業務主要向蘋果供應系統板和模組板，未來有望導入蘋果新機和頭顯新品料號，提升大客戶份額打開增量空間。圖圖 41：東山精密：東山精密業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.4.藍思科技 公司是消費電子結構件龍頭，已研發大量玻璃、藍寶石、精密陶瓷、精密金屬等核心前沿制造技術，在消費電子領域成為提供設計、研發、生產、系統組裝等全方位服務的一

73、站式 ODM 精密制造平臺，與蘋果等大客戶保持深度合作，市場份額領先。圖圖 42：藍思科技：藍思科技業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.5.領益智造 公司消費電子行業地位領先，具備模切、沖壓、CNC 和注塑等工藝流程技術實力，積極探索 AI 終端硬件領域的發展潛力，提供 AI 終端硬件產業鏈上游核心零部件的研發、設計、生產、銷售及解決方案等服務，是蘋果核心供應商之一，為蘋果提供數千種零組件，涉及大客戶各條業務線產品。圖圖 43：領益智造：領益智造業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.6.欣旺達 公司作為國內消費類電池領域的開創者之一，產品涵蓋鋰離子電池電芯及模組、

74、電源管理系統、精密結構件、智能制造等多個領域，具備優秀的研發能力，同時工藝優良、性能穩定、安全性高，是國內外眾多知名消費電子廠商的主力電池供應商。圖圖 44：欣旺達：欣旺達業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券 5.7.恒銘達 公司為國內外知名終端客戶提供消費電子產品的精密功能件研發、材料選型、產品試制、測試到批量生產等高附加值的一體化綜合解決方案，主要產品為精密結構件和功能性器件：1）消費電子結構件：主要用于消費電子產品內部的光學器件、聲學器件等精密度要求較高的模塊；2）消費電子功能性器件：產品矩陣豐富，覆蓋不同材質、可滿足多樣化功能需求。圖圖 45：恒銘達恒銘達業務矩陣業務矩陣 數據來源：公司財報，東北證券