张堃：迎接万物智能互联时代 四环节布局AIoT产业链

作者：诺安基金基金经理 张堃

小米公司董事长雷军曾表示要“All in IoT（物联网）”，旷视CEO印奇也认为未来两三年后IoT或将真正成为产业中坚力量，AI（人工智能）会成为一种真正本质化工具。

在移动互联网时代，联网的手机数代表了整个网络价值，在AIoT时代，联网的终端设备数代表了AIoT的网络价值。2020年起，接入AIoT网络的终端设备中，非电脑手机等传统终端的数量首次超过传统终端数，且前者增速远高于后者。有机构表示，预计到2025年，接入AIoT的物联网设备可以超过220亿台。

下一个十年，我们需要将目光转向AIoT——万物智能互联时代了。在这个过程中，融合AI技术和IoT技术的AIoT将会扮演重要角色。站在互联网第三次浪潮的起点，AIoT产业链四大环节皆存在投资机会，但目前行业进展有所区别。

四大环节共筑AIoT产业链

AI与IoT两者相辅相成：一方面，IoT可提供大量数据来源，从而促进AI的数据训练与发展；另一方面，充分训练后的AI大脑可进行智能化调度，反哺物联网的发展。从产业链角度看，AIoT可以分为感知层，传输层，平台层和应用层几个环节。

感知层包括依附于手机、电动汽车、家用电器等终端的各类传感器、控制器等设备，是AIoT产业链发展的基础，即数据的接收环节。据统计，2014年平均每部手机内置传感器数量为12颗，而2021年这一数量已增加至20颗，除此以外，一部手机还有2-3个摄像头、1个麦克风……这些都属于AIoT产业链的感知层，是AIoT产业链中最早放量的部分。

传输层主要指通信网络、助力终端进行联网的通信模组及其核心部件通信芯片，是数据收集后的传输环节。通信网络有多种，5G网络便是其中之一。通信模组与物联网终端连接数息息相关。而通信芯片技术壁垒较高，尤其是技术壁垒最高的蜂窝芯片，如今仍被外资把持话语权，不过国产替代机会巨大。

作为物联网应用及增值服务提供的基础，平台层是搭建多方协作的桥梁，即数据传输后到达的地方。包括微软Azure IoT、华为鸿蒙系统等都是该领域的典型。在平台端，大量感知端采集来的数据得以汇集，做出分析判断得出解决方案，从而反哺公司提升运营效率。应用层主要应用AIoT赋能传统行业改造，在政府端、企业端、个人端都有应用场景，智能交通、车联网、工业自动化等皆属于该范畴。

把握相关细分行业投资机会

在四个产业层当中，感知层和传输层启动时间最早，但平台层和应用层价值占比最高。因此，前期可以侧重感知层和传输层，适当配置平台层和应用层，后期应当主要配置平台层和应用层。

感知层和传输层的细分行业主要包括传感器，通信模组和芯片。目前，传感器行业正处于高速增长通道。据统计，2020 年全球智能传感器市场规模约为 358 亿美元，预计至 2026 年，该规模或接近 800 亿美元。

而虽然行业空间较大，但几家传感器龙头上市公司三季报数据显示，传感器的通用化程度比较低，不同的应用场景，往往需要的型号和类型各不相同，使得这些行业的规模效应较难显现。

在此情景下，选股时对公司产品具体下游应用的分析显得至关重要。由于AIoT各个应用场景爆发时点各不相同，因此对应到不同传感器类型上，受益时间也有先后，这是投资上需要考虑的。

通信模组门槛相对低一些，国内一些行业龙头已经占据了全球较大份额，投资确定性较高，但需要防范毛利率下滑风险。芯片是通用化程度较高、壁垒也相对较高的领域，但国内企业当前技术实力尚有待提升。

平台层目前主要由互联网和科技巨头搭建，但国内也有从事传统业务的公司，依托其原有业务积累的大量数据和用户资源已开始涉足智能化平台，与各个行业龙头企业合作。从对外披露的信息来看，这部分业务进展较为顺利，这些公司也对此业务前景寄予厚望。

企业通过智能化改造，可以较大幅度减少员工数量和成本，提升盈利能力，因此积极性很高。 而平台搭建方通过累积成功案例，可以对同行业企业进行推广。在多个行业成功推广后，就可以让各行业的数据流在平台上汇聚，分发产生更大的价值，平台层的投资标的值得长期看好。

应用层投资需要基于场景分析，因为不同场景实现难度存在差异，实现时间也有先后，如扫地机器人就是较早爆发的应用场景，人脸识别、智能交通由于难度相对较低，或可以较早实现。但车联网、智能医疗等对精准度要求较高，容错率低，因此实现难度更大，时间也会相对延后，在投资选择上对时间的把握较为重要。工业自动化是AIoT应用空间最为广阔的领域，投资机会最多，但不同行业智能化改造需求不尽相同，很难有一套统一标准量化。

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