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    迎接萬物智能互聯時代,四環節布局AIoT產業鏈

    2021-11-18 21:23:57來源:證券市場紅周刊

    紅周刊 特約&nbsp;| 張堃

    AIoT時代,聯網的終端設備數代表了AIoT的網絡價值。2020年起,接入AIoT網絡的終端設備中,非電腦手機等傳統終端的數量首次超過傳統終端數,且前者增速遠高于后者。有機構表示,預計到2025年,接入AIoT的物聯網設備可以超過220億臺。

    下一個十年,我們需要將目光轉向AIoT——萬物智能互聯時代了。在這個過程中,融合AI技術和IoT技術的AIoT將會扮演重要角色。站在互聯網第三次浪潮的起點,AIoT產業鏈四大環節皆存在投資機會,但目前行業進展有所區別。

    四大環節共筑AIoT產業鏈

    AI與IoT兩者相輔相成:一方面,IoT可提供大量數據來源,從而促進AI的數據訓練與發展;另一方面,充分訓練后的AI大腦可進行智能化調度,反哺物聯網的發展。從產業鏈角度看,AIoT可以分為感知層,傳輸層,平臺層和應用層幾個環節。

    感知層包括依附于手機、電動汽車、家用電器等終端的各類傳感器、控制器等設備,是AIoT產業鏈發展的基礎,即數據的接收環節。據統計,2014年平均每部手機內置傳感器數量為12顆,而2021年這一數量已增加至20顆,除此以外,一部手機還有2-3個攝像頭、一個麥克風……這些都屬于AIoT產業鏈的感知層,是AIoT產業鏈中最早放量的部分。

    傳輸層主要指通信網絡、助力終端進行聯網的通信模組及其核心部件通信芯片,是數據收集后的傳輸環節。通信網絡有多種,5G網絡便是其中之一。通信模組與物聯網終端連接數息息相關。而通信芯片技術壁壘較高,尤其是技術壁壘最高的蜂窩芯片,如今仍被外資把持話語權,不過國產替代機會巨大。

    作為物聯網應用及增值服務提供的基礎,平臺層是搭建多方協作的橋梁,即數據傳輸后到達的地方。包括微軟Azure IoT、華為鴻蒙系統等都是該領域的典型。在平臺端,大量感知端采集來的數據得以匯集,做出分析判斷得出解決方案,從而反哺公司提升運營效率。應用層主要應用AIoT賦能傳統行業改造,在政府端、企業端、個人端都有應用場景,智能交通、車聯網、工業自動化等皆屬于該范疇。

    把握相關細分行業投資機會

    在四個產業層當中,感知層和傳輸層啟動時間最早,但平臺層和應用層價值占比最高。因此,前期可以側重感知層和傳輸層,適當配置平臺層和應用層,后期應當主要配置平臺層和應用層。

    感知層和傳輸層的細分行業主要包括傳感器,通信模組和芯片。目前,傳感器行業正處于高速增長通道。據統計,2020年全球智能傳感器市場規模約為358億美元,預計至2026年,該規?;蚪咏?00億美元。

    而雖然行業空間較大,但幾家傳感器龍頭上市公司三季報數據顯示,傳感器的通用化程度比較低,不同的應用場景,往往需要的型號和類型各不相同,使得這些行業的規模效應較難顯現。

    在此情景下,選股時對公司產品具體下游應用的分析顯得至關重要。由于AIoT各個應用場景爆發時點各不相同,因此對應到不同傳感器類型上,受益時間也有先后,這是投資上需要考慮的。

    通信模組門檻相對低一些,國內一些行業龍頭已經占據了全球較大份額,投資確定性較高,但需要防范毛利率下滑風險。芯片是通用化程度較高、壁壘也相對較高的領域,但國內企業當前技術實力尚有待提升。

    平臺層目前主要由互聯網和科技巨頭搭建,但國內也有從事傳統業務的公司,依托其原有業務積累的大量數據和用戶資源已開始涉足智能化平臺,與各個行業龍頭企業合作。從對外披露的信息來看,這部分業務進展較為順利,這些公司也對此業務前景寄予厚望。

    企業通過智能化改造,可以較大幅度減少員工數量和成本,提升盈利能力,因此積極性很高。而平臺搭建方通過累積成功案例,可以對同行業企業進行推廣。在多個行業成功推廣后,就可以讓各行業的數據流在平臺上匯聚,分發產生更大的價值,平臺層的投資標的值得長期看好。

    應用層投資需要基于場景分析,因為不同場景實現難度存在差異,實現時間也有先后,如掃地機器人就是較早爆發的應用場景,人臉識別、智能交通由于難度相對較低,或可以較早實現。但車聯網、智能醫療等對精準度要求較高,容錯率低,因此實現難度更大,時間也會相對延后,在投資選擇上對時間的把握較為重要。工業自動化是AIoT應用空間最為廣闊的領域,投資機會最多,但不同行業智能化改造需求不盡相同,很難有一套統一標準量化。

    (本文已刊發于11月13日《紅周刊》,文中觀點僅代表作者個人,不代表《紅周刊》立場,提及個股僅為舉例分析,不做買賣建議。)

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