迎接萬物智能互聯(lián)時代 四環(huán)節(jié)布局AIoT產(chǎn)業(yè)鏈

張堃

AIoT時代，聯(lián)網(wǎng)的終端設備數(shù)代表了AIoT的網(wǎng)絡價值。2020年起，接入AIoT網(wǎng)絡的終端設備中，非電腦手機等傳統(tǒng)終端的數(shù)量首次超過傳統(tǒng)終端數(shù)，且前者增速遠高于后者。有機構(gòu)表示，預計到2025年，接入AIoT的物聯(lián)網(wǎng)設備可以超過220億臺。

下一個十年，我們需要將目光轉(zhuǎn)向AIoT——萬物智能互聯(lián)時代了。在這個過程中，融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)的AIoT將會扮演重要角色。站在互聯(lián)網(wǎng)第三次浪潮的起點，AIoT產(chǎn)業(yè)鏈四大環(huán)節(jié)皆存在投資機會，但目前行業(yè)進展有所區(qū)別。

四大環(huán)節(jié)共筑AIoT產(chǎn)業(yè)鏈

AI與IoT兩者相輔相成：一方面，IoT可提供大量數(shù)據(jù)來源，從而促進AI的數(shù)據(jù)訓練與發(fā)展;另一方面，充分訓練后的AI大腦可進行智能化調(diào)度，反哺物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。從產(chǎn)業(yè)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(huán)節(jié)。

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(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的基礎(chǔ)，即數(shù)據(jù)的接收環(huán)節(jié)。據(jù)統(tǒng)計，2014年平均每部手機內(nèi)置傳感器數(shù)量為12顆，而2021年這一數(shù)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(chǎn)業(yè)鏈的感知層，是AIoT產(chǎn)業(yè)鏈中最早放量的部分。

傳輸層主要指通信網(wǎng)絡、助力終端進行聯(lián)網(wǎng)的通信模組及其核心部件通信芯片，是數(shù)據(jù)收集后的傳輸環(huán)節(jié)。通信網(wǎng)絡有多種，5G網(wǎng)絡便是其中之一。通信模組與物聯(lián)網(wǎng)終端連接數(shù)息息相關(guān)。而通信芯片技術(shù)壁壘較高，尤其是技術(shù)壁壘最高的蜂窩芯片，如今仍被外資把持話語權(quán)，不過國產(chǎn)替代機會巨大。

作為物聯(lián)網(wǎng)應用及增值服務提供的基礎(chǔ)，平臺層是搭建多方協(xié)作的橋梁，即數(shù)據(jù)傳輸后到達的地方。包括微軟Azure IoT、華為鴻蒙系統(tǒng)等都是該領(lǐng)域的典型。在平臺端，大量感知端采集來的數(shù)據(jù)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(tǒng)行業(yè)改造，在政府端、企業(yè)端、個人端都有應用場景，智能交通、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)自動化等皆屬于該范疇。

把握相關(guān)細分行業(yè)投資機會

在四個產(chǎn)業(yè)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(cè)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(yè)主要包括傳感器，通信模組和芯片。目前，傳感器行業(yè)正處于高速增長通道。據(jù)統(tǒng)計，2020年全球智能傳感器市場規(guī)模約為358億美元，預計至2026年，該規(guī)模或接近800億美元。

而雖然行業(yè)空間較大，但幾家傳感器龍頭上市公司三季報數(shù)據(jù)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(yè)的規(guī)模效應較難顯現(xiàn)。

在此情景下，選股時對公司產(chǎn)品具體下游應用的分析顯得至關(guān)重要。由于AIoT各個應用場景爆發(fā)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(nèi)一些行業(yè)龍頭已經(jīng)占據(jù)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(lǐng)域，但國內(nèi)企業(yè)當前技術(shù)實力尚有待提升。

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

企業(yè)通過智能化改造，可以較大幅度減少員工數(shù)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(yè)企業(yè)進行推廣。在多個行業(yè)成功推廣后，就可以讓各行業(yè)的數(shù)據(jù)流在平臺上匯聚，分發(fā)產(chǎn)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(xiàn)難度存在差異，實現(xiàn)時間也有先后，如掃地機器人就是較早爆發(fā)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(xiàn)。但車聯(lián)網(wǎng)、智能醫(yī)療等對精準度要求較高，容錯率低，因此實現(xiàn)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(yè)自動化是AIoT應用空間最為廣闊的領(lǐng)域，投資機會最多，但不同行業(yè)智能化改造需求不盡相同，很難有一套統(tǒng)一標準量化。