1. AIoT：产业链逐渐完善，下游应用层先后爆发

“AIoT”即“AI+IoT”，即人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应 用中的落地融合。物联网采集底层数据，人工智能技术处理、分析数据 并实现相应功能，两项技术相互促进。AIoT 作为一种新的 IoT 应用形 态，以数以十亿计的低成本、小型、低功耗的设备为基础，实现对资产、 流程、系统等的智能化跟踪、识别、监控和管理，可以极大地提升社会 的信息化程度和运行效率。

AIoT 主要分为感知层、传输层、平台层和应用层四层。

（1）感知层为 AIoT 的基础部件，包括 RFID、传感器、摄像头、车载 雷达、AI 算法等，主要用于信息获取；

（2）传输层是 AIoT 进行信息传输的网络通道，主要包括局域网、低功 耗广域网、蜂窝网等无线通信；

（3）平台层是各种信息汇集处理的云平台，包括底层支撑平台、连接管 理平台、解决方案平台等；

（4）应用层是 AIoT 的主要赋能终端，包括智慧城市、智能工业、智能 家居等等。

在 AIoT 价值比例方面，传感器/芯片占 AIoT 总价值的 10%，模组/智能 终端占AIoT 总价值的 15%，通信服务占总价值的 10%，平台服务占比 约为 10%，而软件开发/系统集成/增值服务/应用服务则占比达到 55%。

2020 年全球 AIoT 的终端连接数首次超过非 AIoT 的连接数，AIoT 发 展进入全新时刻。根据 IoT Analytics 的数据，从 2010 年到 2020 年，全 球所有设备连接数 CAGR 为 9.39%，这一增速主要由 AIoT 设备贡献。2020 年全球 AIoT 连接数达到 117 亿个，超过非 AIoT 连接数的 99 亿 个。

AIoT 对实体经济的融合赋能，使 2022 年 AIoT 全球市场享有约 5000 亿 美金的市场空间，而中国物联网全球市场占比有望接近 30%，增速可观。根据涂鸦智能市场战略部和 Gartner 共同发布的《2021 全球 AIoT 开发 者生态白皮书》，受益于城市端 AIoT 业务的规模化落地及边缘计算的初步普及，2019 年全球 AIoT 市场规模达到 2264 亿美元，预计以 28.65% 的增长速度，到 2022 年将达到 4820 亿美元。而中国则从 2019 年的 550 亿美元增长到 2022 年的 1280 亿美元，CAGR 高达 32.5%。相比于物联 网连接数量的快速增长，由于 AIoT 在落地过程中需要重构传统产业价 值链，过程中既需要适应传统产业的特性、平衡传统利益链条，也要与 生态合作伙伴共同搭建最适宜产业 AI 赋能的架构体系，因此未来几年 将处于较为稳定的发展节奏。经过未来几年的产品优化、渠道打通、商 业模式验证，将于远期迎来高速增长。

2009 年是中国 AIoT 元年，2010 年 AIoT 首次写入政府工作报告；AIoT 概念在数字主线（digital thread）和边缘分析（edge analytics）技术附近 达到炒作的高光时期，之后进入破灭的低谷期。经过一系列的大浪淘沙， AIoT 技术逐渐成熟，于 2018 年再次写入政府工作报告，进入产业化发 展的平稳期。

疫情助推终端需求数字化转型，AIoT 加快普及进程。根据 AIoT 聚焦报 告的数据，2020 年企业中使用、购买、试验 AIoT 项目的比例均有所增 加，其中使用比例增加 11%，购买比例增加 2%。另外，多数企业也开始 加速数字化进程，39%的企业表示，未来应对疫情，他们加快了数字化 计划；71%的公司至少进行了一项新技术投资以应对数字化计划。

随着 AIoT 技术日益成熟及应用场景的不断丰富，AIoT 应用层多场景 需求逐步爆发。应用层包括消费驱动类的智能穿戴、智能家居、智能照 明，政策驱动类的智慧城市、智慧安防以及产业驱动类的智能工业、智 慧物流等。从技术端来看，目前 AIoT 应用集中在通过视觉识别、语音 交互、预测规划等核心技术实现效率的提升，这种以通用性核心技术为 内核的特性使得产品设计逻辑将围绕采集和分析有价值的通用信息，则 产品形态不再有强烈的行业鸿沟，行业竞争围绕着高价值通用信息带来的数据分析，相应的竞争业态将更加复杂。在此过程中，G 端和 C端场景问题可通过识别比对、便捷交互得到较大程度解决，AIoT 在 G 端与 C 端落地速度更快。但由于 B 端技术更新成本高，生态建立慢，目前 AIoT 技术在 B 端企业级市场的应用尚不能触及核心痛点，还有待提升其核心 业务环节效率，推动上步调相对较缓。

对于众多应用场景而言，主要经历三大发展阶段：从单机智能互联智 能主动智能，但是不同场景推进程度有所差异。本篇报告中，我们将 先行对传输层无线通讯技术及核心硬件进行分析，同时进一步对于消费 类智能终端（智能家居+可穿戴）、智能安防、车联网以及智慧工业物联 网 4 大应用场景落地情况及未来发展趋势进行分析。

2. AIoT 传输与互连技术：通讯标准持续革新，无线通讯芯片壁垒加高

无线传输是 AIoT 产业的基础关键技术。各种功能强大的智能设备只有 实现云端接入，才能发挥其产业价值。云端接入的方式主要分为：智能 设备直接接入、手机电脑辅助接入和网关路由中继接入。这三种接入方 式的核心为无线传输技术。

无线传输技术依照距离可以划分为局域网通信技术和广域网通信技术。局域网通信技术主要为 ZigBee、Wi-Fi 和蓝牙; 广域网通信技术主要分 为工作于非授权频谱的 LoRa、Sigfox 等技术和工作于授权频谱下的 2/3/4/5G 蜂窝通信技术、eMTC（增强机器类通信）、NB-IoT（窄带 AIoT） 等。

目前为了满足智能终端设备在多种应用场景中的需求以及产品逐步向 多通讯协议集成的方向发展，融入 AI 算法的 AIoT 芯片将进一步成为主 流。对于 AIoT 无线传输芯片公司在多协议集成、DSP 处理功能优化、 通讯标准升级、云平台对接等方面提出了更高要求，将进一步加高赛道 壁垒，优化竞争格局。

2.1. 局域通信技术：标准持续演进，拓宽多场景应用

Wi-Fi 联盟在 2019 年期间推出了 Wi-Fi 6 认证计划，在 2021 年初开 启 Wi-Fi 6E 认证。蓝牙技术联盟在 2019 年发布了蓝牙 5.1 技术，侧 重于定位技术；在 2020 年发布了蓝牙 5.2 技术，侧重于音频领域。

Wi-Fi、蓝牙是主要的局域网通信技术，可用于短距离传输。Wi-Fi 的优 势在于传输速率大，蓝牙的优势在于组网简单, ZigBee 的优势在于功耗 低。

2.1.1. Wi-Fi：WiFi 6 技术持续推进，助力高速低功耗传输

Wi-Fi 6 是新一代 802.11ax 标准的简称，具有更大的吞吐量和更快的速 度。Wi-Fi Wireless Fidelity 是一种允许电子设备连接到一个无线局域网 （WLAN）的技术，可用于用户上网接入。自 1997 年 IEEE 制定出第一 个无线局域网标准 802.11，到 802.11a，再到 2019 年 IEEE 发布 802.11ax （Wi-Fi 6），局域网标准已经迭代了 6 代。

Wi-Fi 6 的核心新特性除了速度快以外，还包括 MU MIMO 技术、 OFDMA 频分复用技术、TWT 目标唤醒等。

WIFI 6 作为先进技术，最先进入智能手机及路由器领域，目前 2.4GHz 的 WiFi4 是当前物联网领域的主流技术之一。

但是基于 Wi-Fi 6 可以更好实现高密度高容量无线接入，其当前有望从 VR 等高端 AIoT 产品落地，并在未来实现降本后进一步赋能多场景应用，在物联网领域实现爆发式增长。Wi-Fi 6 由于其 MU MIMO 等新特 性，可以适用于室内 VR/AR、园区的智慧办公、仓库的智能物流、家庭的智能家居等，并满足其高带宽、低延时等特点。2020 年 5 月，高通公 司发布全新 Wi-Fi 6E 无线芯片。Wi-Fi 6E 是 Wi-Fi 6（802.11ax）的扩展， 除了 2.4GHz/5GHz 外，它还可以接入 6GHz 频段，从而开放更多的信道 和带宽，支持通过 Wi-Fi 流式传输 VR 的“ VR 级延迟”，有望进一步用 于独立 VR 产品中。

Wi-Fi 6 和 5G 实现功能性的互补。Wi-Fi 6 与 5G 的应用场景不同，WiFi 6 主要用于室内，而 5G 是一种广域网技术，主要用于室外。5G 在安 全性、低延时、移动性、广覆盖上具有明显优势，且频段属于授权频段， 干扰可控；而 Wi-Fi 6 在组网成本、大带宽具有明显优势。

在成本上，Wi-Fi 6 不仅组网成本简单，且使用成本也更低。

1. 在组网成本上，Wi-Fi 网络的部署简单，且随着 Wi-Fi AP 变得更为 智能让 Wi-Fi 网络的规划和运维不需要专业的工程师即可完成。而 5G 网络的规划和部署，由于其信号易衰减，是需要经过严密的网规、 仿真验证，因此需要专业的无线网络规划工程师，购买、部署和运维 的成本高。

2. 在使用成本上，Wi-Fi 6 具有无限流量的优势，且宽带价格一年低于一年。其次，Wi-Fi 6 相较于 5G 可以有效减小移动端电池耗量。当 信号变差时，移动终端为了确保给用户提供一个良好的体验，会自 动增加发射功率来提升信号质量，这就导致电池耗电量增加。由于 Wi Fi 6 的信号源基本是在室内范围，而 5G 信号在室外几十公里外 的基站，因而移动终端上传数据时，Wi Fi 6 的传送距离远远小于 5G 信号。通常情况下 5G 的通信距离是 Wi Fi 6 的几千倍以上，这样就 需要手机的信号发射强度大大增加，这就增加了耗电量。

在传输速率上，Wi-Fi 6 的速率高于 5G。最新一代的 Wi Fi 6 速率比 5G 还要快，最新的 802.11ax Wi Fi 6 单流峰值速率 1.2Gbps （5G 网络峰值 速率 1Gbps）。另外平均来看 Wi Fi 每升级一代所用的时间大约为 5 年， 而移动网络为 10 年，仅为移动网络的一般，所以从最新的 Wi Fi 6 开始， Wi-Fi 速率会持续领先于移动网络。

在应用场景上，Wi-Fi 6 适合于室内，5G 适用于室外。Wi-Fi 6 是局域网 通信技术，更适合室内场景的覆盖。Wi-Fi 6 由于频谱资源非授权且功率 主要在 2.4 和 5GHz，不适合室外长距的覆盖，信号容易受到干扰。5G 由于其使用授权的频谱资源，在室外部署时信号干扰较小。而在室内， 由于 5G 采用了高频信号（24GHz-52GHz），极易衰减，因此需要复杂的 网规工程，Wi-Fi 6 易部署易运维的优势明显。因此，5G 主要用在公众 语音、公众网络接入、智慧城市公共 IOT 基础设施；Wi-Fi 主要用于企 业自建园区网络、室内高密接入。

在终端兼容性上，Wi-Fi 6 终端普及的成本更低。从 Wi-Fi 5 到 Wi-Fi 6， 终端只需升级芯片即可，无需调整设计架构。而要实现 5G 终端的推广， 需要对产品重新设计结构，系统复杂性和成本会更大，在非必须场景的 终端， Wi-Fi 6 网络的模式明显具有更大的优势。

Wi-Fi 6+5G，在各自领域相互协同，有助于搭建最佳的网络环境。5G 广 覆盖性、移动性强，基本可以实现室外的全覆盖。而在室内，Wi-Fi 6 相 较于 5G 有明显优势，可以解决 5G 室内覆盖成本高、终端兼容性差的问 题，且由于其 MU MIMO 的优点，在某些户外高密度人流场所，是更佳 的解决方案。

逐渐成熟的产业链叠加应用层的 AIoT 场景的需求爆发，推动着 Wi-Fi 6 的市场规模。2020 年 11 月，中国电信进行首次 Wi-Fi 设备的大规模集采，其中采购支持双频 Wi-Fi 6 功能的产品达 1432.6 万台，占总采购 Wi-Fi 产品的 52%。2020 年 12 月，中国移动启动 2020-2021 年智能家庭 网关产品集采，包括 GPON-双频 Wi-Fi5、Wi-Fi6 智能家庭网关以及 10G GPON-双频 Wi-Fi6 智能家庭网关等，总计约 3450 万台，最高限价 69.3 亿元。其中，要求支持 Wi-Fi6 功能的网关设备需求量为 1000 万台。根 据 IDC 的数据，2020 年将是 Wi-Fi 6 元年，市场规模开始增加，仅中国 市场规模就将接近 2 亿美元，在 Wi-Fi 5 产品成长放缓的市场背景下， 为无线市场注入强心剂。根据 Wi-Fi Alliance 的数据，2022 年 Wi-Fi 6 的 市场渗透率将超过 56%。

Wi-Fi6 技术的出现，有望为智慧家庭互联带来技术统一的机会，并且有 望加速智慧城市、智能工业等应用场景的持续完善。根据中国联通白皮 书，Wi-Fi6 作为下一代 Wi-Fi 技术的主流，网关、路由器、手机等其他 智能设备将逐步支持 Wi-Fi6。而 Wi-Fi6 技术引入 DL/UL MU-MIMO、 OFDMA 技术以及目标唤醒时间功能（TWT），将高密度、大数量接入、 低功耗优化集成在一起，同时又能与用户普遍使用的各种移动终端兼容， 提供良好的互操作性。当前智慧家庭互联方面缺少没有统一技术标准。Wi-Fi6 的出现有望推动智慧家庭中无线技术的统一。

2.1.2. 蓝牙：标准迈入 5.0 时代，拓宽 AIoT 领域多场景应用

蓝牙是局域网通信技术，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换。

目前有两种不同的蓝牙无线电选择：经典蓝牙 (Bluetooth Classic) 和低 功耗蓝牙 (Bluetooth LE)。经典蓝牙（或 BR/EDR），目前被广泛用于串 流应用，尤其是音频串流。而低功耗蓝牙主要用于设备间频繁传输数据 的低带宽应用。低功耗蓝牙以极低的功耗以及在智能手机、平板电脑和 个人电脑中的普及性著称。

蓝牙 5.0 标准将为 AIoT 发展提供更大的潜力，最新的蓝牙 5.0 标准可 以实现更长的传输距离和更快的速度，同时功耗进一步降低，进一步扩 大了产品在 AIoT 领域的多场景应用。最新的蓝牙 5.0 相比 V4.2，能够 带来两倍的数据传输速度，传输速度上限为 2Mbps；在数据传递容量方 面提升到原来的 8 倍；传输距离提升到原来的 4 倍。同时功耗进一步降 低，达到毫安乃至微安级别的工作功耗，待机功耗降至毫安乃至纳安级 别。这些特性使得蓝牙无线技术更适合智能家居、可穿戴设备等 AIoT 应 用。多方面性能的提升进一步巩固了 BLE 在物联网领域的地位。

在低功耗蓝牙芯片领域，包括单模和双模两种不同的芯片设计。双模设 备正成为平台标准设备，在蓝牙设备中占据大多数。单模蓝牙芯片是指 仅支持低功耗传输功能的芯片，而双模蓝牙除了支持低功耗传输以外， 还支持经典蓝牙传输，这就使得蓝牙芯片可以兼容 4.0 以下的版本。双 模低功耗蓝牙实际功耗更接近于经典蓝牙。根据 ABI Research 的数据， 2020 年经典+低功耗双模蓝牙设备在蓝牙设备中占据大多数。为支持蓝 牙设备连接，预计 2024 年出货的所有平台设备（手机、平板、笔记本电脑）将 100%支持两种蓝牙无线电版本。

不同的协议组网的能力和方式不尽相同，目前联网设备节点密集程度进一步提升，MESH 组网可以进一步满足实现大规模 AIoT 应用场景中对 于对功耗和组网能力的要求。根据与非网和 CSDN，当前组网方式涵盖 MESH 网络，星形网络，树型网络以及点对点的链接网等等。无线 Mesh 网络是低功率的多级跳点(multihop)系统，每个无线 Mesh 网络的节点 可以作为接入终端，也可具有路由和信息转发功能，具有极高的组网自 由度。以蓝牙 SIG Mesh 网络为例，其是用于建立多对多(many: many)设备通信的低能耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,也称为 BLE) 新的网络拓扑。它允许创建基于多个设备的大型网络，网络可以包含数十台，数百甚至 数千台蓝牙 Mesh 设备，这些设备之间可以相互进行信息的传递，无疑 这样一种应用形态为楼宇自动化，无线传感器网络，资产跟踪和其他解 决方案提供了理想的选择。蓝牙Mesh 组网技术在 2017 年得到 SIG 批 准，兼容 4 及 5 系列蓝牙协议，可以实现多对多设备通信，从而实现 大面积覆盖。

2.1.3. ZigBee：智能家居主流技术，统一标准助力互通互联

ZigBee 是基于 IEEE802.15.4 标准的低功耗局域网协议。ZigBee 相比于 Wi-Fi 和蓝牙最大的优势在于低功耗，其它特点包括低成本、自组织、低 数据速率。ZigBee 目前被广泛应用于智能家居、建筑自动化等领域。

旧版本 ZigBee 协议无法真正做到互通互联。ZigBee 协议架构自上而下 分为物理层（PHY）、媒介访问控制层（MAC）、网络层（NWK）和应用 层（APL）。在 ZigBee 发展初期，为了适应不同场景需求，应用层被 ZigBee 联盟细化为 ZigBee HA、LL、BA 等不同的协议，分别对应家庭自动化、 照明、建筑等细分市场。同时，同一应用协议内部，应用端制造厂商也 会加入自己的内容。这导致采用不同甚至相同应用协议的 ZigBee 产品 之间是无法互通互联。

ZigBee3.0 迈出标准完善化的重要一步。2016 年，ZigBee 联盟正式推出 ZigBee3.0 标准。ZigBee3.0 将 ZigBee 原先多个应用层标准统一为单一标 准，整合了包括 ZigBee 智能家居(ZHA)、ZigBee 连接照明(ZLL)、ZigBee楼宇自动化(ZBA)等六大领域，解决了不同应用层协议之间的互联互通 问题。例如照明领域，用户购买任意一个 Zigbee3.0 标准的网关就可以控 制不同厂家基于 Zigbee3.0 的智能开关和智能灯泡的联通。

ZigBee 主要应用于智能家居行业。ZigBee 应用领域广泛，ZigBee 3.0 定 义了超过 130 个设备，包括智能家居、智能照明、智能安防等领域，其 中在智能家居行业影响巨大。绿米、涂鸦等公司均有多款 ZigBee 智能家 居解决方案。根据挚物AIoT 产业研究院对地产公司的调研，目前智能 家居前装市场中， ZigBee 的设备占比超过 60%。ZigBee 芯片、高端设 备市场主要被德州仪器、恩智浦、芯科科技等国外企业占据。国内企业 中，上海顺舟、飞比电子等企业主要做 ZigBee 模组，南京物联等企业 重点开发 ZigBee 设备。

2.2. 广域通信技术：NB-IoT 及 LoRa 将成为 LPWAN 未来两大技术主流

相较于传统 wi-fi 及 Bluetooth 等短矩离通讯协定，省电且讯号穿透力强 的低功耗长距离广域网路（LPWAN）非常适合智慧能源及智慧城市等 的应用；并且根据 IHS Markit 之预测，NB-IoT 及 LoRa 将成为 LPWAN 未来两大技术主流。

2.2.1. NB-IoT：共享 5G 标准，多方因素推动 NB-IoT 发展

NB-IoT，即窄带物联网，是由通信行业标准化组织 3GPP 制定的构建于 蜂窝网络上的标准化物联网授权频谱通信技术。它聚焦于低功耗广覆盖 （LPWAN）物联网（IoT）市场，目前广泛应用于无线抄表、智能停车、 智慧家居、物流跟踪等领域。

NB-IoT 技术特点是广覆盖、大连接、低功耗和低成本。覆盖更强，运用 时域重传技术和提升功率谱密度，NB-IoT 比 GPRS 覆盖增强 20dB；连 接更多，通过窄带技术、基站和核心网的优化，单个 NB-IoT 网络基站 可接入约 5 万个终端设备；功耗更低，通过简化芯片、设计多种省电模 式等技术，NB-IoT 终端设备使用寿命可超过 10 年；成本更低，芯片端 简化、网络端基于现有 LTE 网络改造、终端设备要求低，都使得 NB-IoT 在低功耗领域专为物联网设计。

NB-IoT 标准进化，被纳入 5G 标准。2016 年 6 月，NB-IoT 获得组织 3GPP 通过，正式进入商用化阶段。2020 年 7 月，国际电信联盟（ITU） 正式将 NB-IoT 纳入 5G 标准。其间，NB-IoT 的技术标准也从 R13 进化 至 R16，并且遵循 R16 标准的 NB-IoT 设备与网络可以接入 5G 核心网。NB-IoT 产业将成为 5G 产业生态不可或缺的一个部分，将与 5G 产业协 同发展。

多条政策出台，推动 NB-IoT 产业积极发展。2017 年 6 月，工信部印发 《关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设发展通知》，提出 14 条举措 推进 NB-IoT 的建设。2020 年 5 月，工信部印发《关于深入推进移动物 联网全面发展的通知》，提出“建立 NB-IoT、4G 和 5G 协同发展的移动 物联网综合生态体系”和“以 NB-IoT 满足大部分低速率场景需求”。工 信部发文为中国 IoT 多层次发展指明方向，即将以 5G、LTE-Cat1 和 NBIoT 为主，其中 5G、LTE-Cat1 分别应用高、中速场景，而 NB-IoT 满足 低速场景的应用需求。

2G 退网时代，运营商积极推动基站建设，助力 NB-IoT 产业。目前，世界和国内三大运营商推进 2G 退网的速度不断加快，未来需要新的解决 方案来填补 2G 退出后留下的空白。NB-IoT 的特性使其能够应用于物联 网连接占比 60%的低速率、高时延场景，凭借其低成本和高安全性接下 原 2G 领域的市场。根据 5G 物联网产业联盟调查，未来 80%的 2G 物联 网应用场景，将会由 NB-IoT 承载。根据物联网智库，截至 2020 年 7 月， NB-IoT 在全球已有网络 109 张，进入了超 60 个国家。在中国，2020 年 中国电信、中国移动、中国联通的 NB-IoT 基站开通数分别为 41 万、35 万、20 万站，成为全球最大的 NB-IoT 网络。同时，目前 NB-IoT 模组价 格进一步降至 15-20 元，价格基本与 2G 模组齐平，低成本提升终端用 户数量，助力产业发展。

NB-IOT 市场规模进一步增长。据 IHS Markit 预测，2021 年全球 NB-IoT 连接数将达到 4.5 亿。根据物联网分析公司 Berg Insight 的新研究报告显示，全球 NB-IOT 设备出货量将以 41.8%的复合年增长率增长，从 2018 年的 1.069 亿部增至 2023 年的 6.132 亿部。

上游芯片与模组领域，国内市场集中度较低。就 NB-IoT 芯片领域而言， 国内外 IC 龙头公司包括高通、联发科、华为海思、中兴微电子等均参与 其中。同时，多家初创公司包括芯翼信息、移芯通信等也有上佳表现。其中，海思的 Boudica 系列芯片、芯翼信息的 XY1100 芯片在智慧水务、 智慧燃气、物流跟踪、智慧穿戴等细分市场均有布局。就 NB-IoT 模组 领域而言，根据 IoT Analytics 的统计，2020 年中国蜂窝物联网模组出货 量中，NB-IoT 模组占据 54%的份额，2020 年全球 NB-IoT 模组出货量 90%都来自于中国。涉及的 NB-IoT 模组公司包括移远通信、广和通、利 尔达、龙尚科技等，其中移远通信也是全球首个符合 3GPP R13 标准的 NB-IoT 模组厂商。

NB-IoT 下游应用广泛，集中应用于智能水务、智能燃气等公共事业领 域。NB-IoT 下游应用包括公共事业领域的智能水务、智能燃气等业务， 还有智能烟感、智能停车、智能路灯等业务。根据 2020 年 10 月 5G NBIoT 亿发展产业峰会数据，在国内，NB-IoT 气表、水表等先发应用不断 加速，目前双双突破 2000 万规模；NB-IoT 烟感、电动车等应用目前已 分别逼近 1000 万规模；同时，共享白电、智慧路灯、智慧停车、智慧农 业、智能门锁、智能跟踪等百万级规模的应用也加入 NB-IoT 阵营。智 能水务方面，三大上市水表企业三川智慧、新天科技、宁波水表在 2020 年智能水表营收均超过 5 亿人民币；智能燃气方面，金卡智能在 2020 年 智能气表营收超过 15 亿人民币。随着未来抄表智能化以及其它智慧需 求的增长，NB-IoT 市场也会持续向好。

NB-IoT 的特点完美契合未来 2G 退网后的低速物联网市场，在被纳入 5G 标准后，结合国家政策、技术发展，上游芯片模组、中游运营商以及 下游应用领域协同发力，为 NB-IoT 在物联网的多领域落地奠定坚实基 础。

2.2.2. LoRa：安全性灵活性并存，专注 IoT 应用细分市场

LoRa 是全球范围内应用最广泛的非授权频谱广域通信网络。LoRa 既有 LPWAN 技术共有的低功耗、远距离、低成本等特性，还有安全性、灵活 性等特点，广泛应用于智慧园区、智慧消防、智慧表计等领域。

LoRa 技术由 Semtech 提出，引入国内后发展迅速。LoRa 技术由 LoRa 最早由创业公司 Cycleo 推出，2012 年该公司被 Semtech 收购，并基于 LoRa 技术设计了 LoRa 芯片解决方案，包括用于网关、终端上的 LoRa 芯片。LoRa 在国内也在逐步推广。从智能电表领域切入市场后快速发展， 到收到政策因素影响发展放缓。如今监管政策落地，对 LoRa 技术基本 无限制，LoRa 向着室内场景等新兴领域开始发力，为未来贡献新的增长。

LoRaWAN 网络技术运用在 LoRa 基础之上。LoRa 是一种调制技术，由 Semtech 独家拥有，而为了完整地应用于通信业务，由 LoRa 联盟基于 LoRa 技术制定了 LoRaWAN 标准规范，使得任何组织或个人都可以根 据规范开发产品、部署网络。类比于 NB-IoT 上下行的调制技术分别为 SC-FDMA 和 OFDMA，LoRaWAN 标准的上下行均采用 LoRa。LoRaWAN 具有多信道接入、节点接入认证与数据加密、自适应速率等 特性。有了 LoRaWAN 标准后，LoRaWAN 变成更加兼容的网络技术。

LoRa 网络由四部分组成，具有独到的灵活性和安全性。LoRa 网络包括 LoRaWAN 终端节点、LoRaWAN 网关（Gateway）、LoRaWAN 网络服务 器（Network Server）和应用服务器（Application Server）。LoRaWAN 相 比于需要运营商基站介入的授权频谱技术，更加灵活。LoRa 技术不需要 建设基站，单个网关便可控制多个设备，适用于企业专网部署。同时， LoRa 采用星状拓朴，使得终端节点的上行数据可发送给多个网关，结构 简单，部署灵活。另外，LoRaWAN 安全可靠，具有双向认证、端到端加 密等特性，其安全设计具有全面性和前瞻性。LoRaWAN 具有两个安全 层，网络层安全和应用层安全，分别使用 NwkSKey 和 APPSKey 两个会 话秘钥对网络数据流量进行加密保护。同时，LoRaWAN 的端到端的加 密机制使得只有持有密钥且被授权实体才能访问应用数据，保护了数据 完整性和隐私。

LoRa 主要的应用场景为产业物联网领域，涵盖智能表计、智慧农业、 环境监测、智慧城市等领域，并在特定领域有其独特优势。LoRa 技术由 于其灵活性，在运营商网络覆盖不足且需求旺盛的领域优势明显，例如 智慧园区、智慧农业以及智慧工厂等领域。同时，LoRa 技术具有数据保 密性，其网络可以由用户自建而成，在环境检测、机控检测等数据隐私 敏感的领域有着较好的应用。据物联传媒统计，智能表计领域的产品占 所有 LoRa 产品的 70%，是比较成熟的市场，LoRa 在其它领域的应用有 待进一步挖掘。

就市场规模而言，根据 Semtech 官网数据，截至目前，全球已部署 130多万个基于 LoRa 的网关，基于 LoRa 的终端节点为超过 1.78 亿个，预 计到 2023 年 LoRa 技术将支撑全球 43%的 LPWAN 解决方案。国内数 据而言，根据物联传媒统计，2021 年中国 LoRa 产业市场规模约为 220 亿元。

上游芯片领域，随着 Semtech 将 LoRa 芯片开放授权，LoRa 芯片领域 将更加市场化。过去由于技术专利原因，LoRa 芯片领域是 Semtech 公司 一家独大。目前，Semtech 给多家企业进行 IP 授权或晶圆授权，包括对 意法半导体和阿里（芯片由翱捷科技实现）进行 IP 授权，对微芯科技 （Microchip）、群登科技、国民技术、广州致远等公司进行晶圆授权。根 据物联传媒统计，LoRa 芯片目前全球市场出货量超过 1 亿颗，国内市 场占比接近 50%。

下游应用方面，LoRa 主要应用于智能表计、智慧城市、智慧社区、智 慧农业等领域。智能表计领域中，新天科技、安信可、锐琪电子等公司 均有 LoRa 智能表产品。但是随着 NB-IoT 的切入， 2020 年年底 NB-IoT 与 LoRa 两者所占的表计市场比例为 7:3，并将在未来很长一段时间 内维持这一比例。智慧城市领域中，南鹏物联、门思科技等公司参与其 中。智慧农业领域，躬远科技、有人物联等公司均有不俗表现。未来， LoRa 可能会在结构监测、智能楼宇、电力物联网等领域有所突破，同时 研究进入以智能家居为代表的室内消费物联网市场。

LoRa 作为非授权频谱中被广泛应用的通信技术，在自身的优势领域未 来可期，能够在 LPWAN 中与 NB-IoT 产生竞争，也能互补。同时，LoRa 产业链也需要开拓新的业务方向，探索新增长点。

2.3. AIoT 无线通讯芯片：万物互联核心底层硬件，多协议集成 +低功耗是核心需求

在 AIoT 应用端多场景需求爆发以及平台层生态逐步完善的背景下，智 能硬件连接数进一步增多同时单品智能化程度进一步提升，物联网无线 通信芯片作为实现数据互连和交互的核心底层硬件，需求将进一步爆发。物联网无线通信芯片是使用短距离无线通信技术（如 Wi-Fi、蓝牙技术 等），将设备连接网络，在局域网内传输数据，有效实现物理设备与虚拟 信息网络的无线连接的一种通信芯片。物联网应用领域广、场景复杂， 对物联网无线通信芯片的集成度、功耗、数据处理速度等方面提出了较 高的要求。物联网无线通信芯片设计厂商一般选择 Wi-Fi 或蓝牙等作为 技术路径开展产品研发。

目前以智能家居、智能支付终端、可穿戴设备需求进一步爆发，下游设 备数量的持续增长将为物联网无线通信芯片的发展提供强大支撑，物联 网无线通信芯片开启高增长阶段。根据 Techno Systems Research，其预 计使用 Wi-Fi 和蓝牙技术连接的物联网设备将从 2016 年的 67 亿台上 升至 2022 年的 110.36 亿台。

2.3.1. Wi-Fi 芯片：物联网 Wi-Fi 芯片持续升级，国内企业高话语权有望深度受益

WiFi 作为物联网最重要的连接方式之一，而 Wi-Fi 芯片是 Wi-Fi 技术 的核心，将优先受益于 AIoT 应用端爆发。WiFi 应用市场主要包含移动 通信设备（手机、PC、平板电脑、路由器、智能支付终端等）、家居设备 （电视、家电、机顶盒、智能音箱、智能可穿戴设备等）和汽车电子等 市场。从细分市场来看，Wi-Fi 芯片主要分为路由器 Wi-Fi、数据卡 WiFi、手机 Wi-Fi 和物联网 Wi-Fi 四大类。目前智能手机占 Wi-Fi 出货的 一半以上。

（1）非物联网领域的 Wi-Fi 芯片市场高度集中，份额基本被拥有设备 主机 SoC 的海外供应商所瓜分。基于 Wi-Fi 在智能手机、笔记本电脑等 非物联网领域中的渗透率已经接近 100%，未来在上述领域中将主要基 于新标准实现产品升级，且逐步向将 WiFi 直接集成到主控芯片 SoC 方 向发展，因此非物联网领域的无线芯片市场份额会进一步被设备主机 SoC 的供应商所瓜分，例如高通、博通、联发科、瑞昱等公司。在智能 手机、路由器等硬件 WiFi 市场中，国外企业占据了很大的市场份额。从 全球 WiFi 芯片竞争格局来看，博通、高通和美满科技三家美国企业在 WiFi 芯片领域占据了很大的市场份额。同时根据电子发烧友的数据，市 面上主要的路由器为 TP-Link、华为、华硕、小米等，主要采用的 Wi-Fi 6 芯片为博通、高通、MTK、intel 和海思，国外 Wi-Fi 6 芯片占大多数。

（2）而对于物联网 WiFi 产品而言，目前主要以 WiFi MCU 方案为主， 国内企业在物联网 Wi-Fi 芯片领域拥有较高话语权，未来将深度受益于 需求爆发。目前随着可穿戴设备、智能家居、智慧城市等应用场景下互 连设备需求量与技术要求的同步提升，对于物联网 WiFi 芯片的需求将 持续涌现。由于下游需求的进一爆发， WiFi 芯片及模组正从手机、平 板向物联网迁移，推动 WiFi 芯片和标准的低功耗转型。而在物联网 Wi Fi MCU 通信芯片行业竞争充分，大型厂商与中小企业互有优势。其中 国内企业无线通讯企业拥有较高的市场话语权，其中乐鑫科技份额超过 30%左右，博通集成、瑞芯微、全志科技等国内公司依托于 IOT 领域的 优质客户渠道，也进一步加快 WIFI 产品的出货。

Wi-Fi MCU 主要应用分布于智能家居中的家用电器设备、家庭物联网配 件（灯、插座等）、工业物联网及其他。根据 Techno Systems Research， 在物联网芯片应用方面，家用物联网配件占比 40%，家用电器设备占比 29%，工业应用占比 17%。

技术标准逐步更新以及多场景落地助力物联网 WiFi 芯片需求放量。

而支持 Wi-Fi 6 标准的芯片市场规模仍处于初级阶段。根据电子发烧友 的数据，目前支持 Wi-Fi 6 标准的芯片出货量仍处于初级阶段，预计 2023 年 Wi-Fi 6 芯片的中国市场规模将达到 240 亿元，渗透率达到 90%。

目前无线通讯 SoC 芯片逐步向 Wi-Fi+蓝牙多通讯协议集成的方向发展，蓝牙负责实现唤醒功能，WiFi 实现高速数据传输，进一步优化终端设备 互连性能。

融入 AI 人工智能算法的 WiFi AIoT 芯片有望逐步成为主流。AIoT 应用 场景下对各种连接的需求，数控或者是视频的接口要求也越来越多，WiFi 芯片除了满足无线连接功能外，还需要进一步肩负语音交互和图象处 理的重任。

国内物联网 WiFi 芯企业乐鑫科技布局 AI 语音市场，有望开启新成长 点。物联网时代，智能语音将成为强粘性终端信息入口。2019 年公司发 布全新 AIoT 芯片 ESP32-S 系列，新增蓝牙和 AI 算法功能，2020 年 与百度联合发布开发板 ESP32-Korvo-DU1906，该开发板搭载 ESP32 芯片及百度鸿鹄语音芯片，可连接百度语音交互云平台，降低 AI 语音 解决方案的进入门槛。公司在 AI 语音芯片、操作系统等方面提前布局， 有望在 AI 语音领域把握时代机遇。

博通集成也积极布局在新兴 Wi-Fi 6 市场领域，公司发布全球首款支持 Wi-Fi 6 的 AIoT 芯片，抢占智能家居 AIoT 市场。公司的 BK7236 芯片 率先通过国际 Wi-Fi 联盟组织（“Wi-Fi 联盟”）的 Wi-Fi 6 认证测试，成 为全球首款支持 Wi-Fi 6 的 AIoT 芯片，主要瞄准市场容量最大、应用场 景最为广阔的智能家居 AIoT 应用场景。公司的 BK7236 产品凭借其多 设备接入、高抗干扰能力、更远通讯距离、更低功耗等特性，将会在包 括智能家电市场、无人机与航模市场、模块市场等 AIoT 领域，发挥更 大作用。该芯片重新定义了原先 IoT 应用的 Wi-Fi 连接生态，开启了 AIoT 全面进军 Wi-Fi 6 时代的新篇章。

而晶晨股份以音视频 SoC 芯片为主，其中也进一步搭载了自研的 WiFi 产品，进一步提升产品竞争力和附加值。

2.3.2. 蓝牙数传芯片：多领域落地助力需求释放

在整体市场规模上，全球 BLE 市场规模将达到 55.2 亿美元。根据 IHS 的数据，全球 BLE 市场 2019 年市场规模为 18 亿美元，预计 2023 年达 到 55.2 亿美元，19-23 年 CAGR 为 32%。

从竞争格局而言，Nordic 在 BLE 芯片市场几乎保持垄断地位。Nordic 在 BLE 终端产品认证中保持着领跑者角色，其认证数量是第二名的 3.5 倍，是第三名到第六名总和的 2 倍，其市场份额几乎一直保持在 40%以 上。除了 Nordic 以外，TI、SiLabs、Dialog 等国外厂商也属于第一梯队 阵容。国内 BLE 芯片主要厂商有博通集成、恒玄科技等，市场份额较少， 其中博通集成掌握无线射频领域降噪、滤波唤醒等关键技术，覆盖大疆 科技、摩托罗拉、LG 等客户，有较强竞争力。

场景落地和技术进步推动智能互联设备的需求量上升，进而带动蓝牙数 传芯片的市场规模。例如，智能家居中，语音控制前端设备正成为主流， 预计 2024 年全球蓝牙语音控制前端设备出货量将达到 77%的增长，达 到约 2.5 亿只；另外家居自动化和控制也将取显著增长，蓝牙互联家居 设备 2024 年出货量将达到约 10 亿只。总的蓝牙智能互联设备出货量预 计 2024 年将达到约 11.4 亿只。另外，根据 Nordic 的公告，Nordic 的蓝 牙业务爆发主要来源于广泛的 IoT 应用。

2.3.3. 多协议集成+AI 算法集成是主流趋势，“一站式”服务打造企业竞争力

物联网里面智能终端通常包括多个无线传输协议，这主要是为了解决终 端能够适应不同的终端场景，使不同的应用场景都能够得到好的应用性 能，并显著改善用户的体验。例如，共享单车里通常包括全球定位系统， GSM 模块以及蓝牙芯片，分别完成实时定位，云端的数据接入和单车的 自动解锁。在共享单车这样的物联网系统里面存在三种无线通讯协议， 分别是 GPS，GSM 以及 BLE。而一些拥有 Wi-Fi 模块的智能家电中，通 常在模块中增加 BLE 协议，进一步提升配网速率，改善用户体验。

国际巨头如高通 QCA4020 芯片，该芯片能够支持 Wi-Fi 2.4GHz/5GHz、 低功耗蓝牙 5.0、Zigbee、Thread 等多种通信协议，并将片上内存从 8KB 提升至超过 300KB，显著提升了产品性能。国内企业乐鑫科技等公司围 绕 Wi-Fi 标准升级、MIMO 技术应用、蓝牙标准升级、产品内存、安全 机制等产品性能改善展开；软件应用不断推陈出新，目前已实现 AI 人 工智能、云平台对接、Mesh 组网等功能；并且持续拓展在 AI 技术领 域的研发，将继续升级自身产品，使其能够支持多层次的 AI 应用技术， 增强产品竞争力。

对于 AIoT 无线传输芯片公司而言，其芯片产品中通常要集成不同的运 算能力，不同的存储资源来适应不同的要求，包括数传，音频，视频， 以及 AI 的处理。以博通集成产品 7271 为例，其能够支持 4 种不同的协 议：FM，BT，BLE，WiFi，同时集成了非常强大的 DSP 的处理功能， 可以做麦克风的消噪，声波回声的消除，人工智能的语言识别，支持星 型的、树型的、麦氏的不同组网方式，可以完成比较复杂的物联网智能 设备的连接。

3. 平台层：AIoT 关键性枢纽持续完善，连接数快速增长

在高速发展的 AIoT 行业中，全球化智能 AIoT 平台持续涌现，为行业 生态的夯实与扩张提供了巨大助力。AIoT 平台层企业，从设备智能化服 务、云服务和 SaaS 服务等方面入手，将所有通用的 IoT 基础设施平台云 端化，聚焦在底层操作系统上，让设备的互联互通智能化发展更简单， 成本更低，同时进一步结合云计算、大数据和 AI 技术，以实现进行全方 位智能化转型。

平台层在物联网体系中承上启下，连接传输层和应用层。根据 IDC，物 联网平台是能够实现多种功能，包括物联网设备的连接与管理，感知端 数据的访问、存储与分析，以及充当物联网应用程序开发集成的工具。物联网平台将数据处理的系统、软件模块化，方便数据信息集中处理。同时，物联网平台的存在也使企业不用重复组网，可以根据自身需求构 建适合自身的产品结构。

物联网平台层在业内按照功能分为四大类平台：连接管理平台（CMP）、 设备管理平台（DMP）、应用使能平台（AEP）和业务分析平台（BAP）。由于每一类平台包含复杂的内容，极少数公司能够开发四个方面的平台， 大部分公司都是针对性选择某种功能进行开发。

连接管理平台（CMP）的主要参与者是各大运营商。CMP 平台主要是 运营商通过网络对联网设备实现连接管理、流量监测、收费管理以及终 端管理等功能。全球 CMP 知名平台包括思科的 Jasper 平台、爱立信的 DCP 平台以及沃达丰 GDSP 平台，其中 Jasper 平台在全球与超过 100 家 运营商、3500 家企业客户合作。在国内，移动、联通和电信三大运营商 均参与其中，移动自研 OneLink 平台，联通与 Jasper 合作建立平台，电 信也与爱立信合作建立平台。根据运营商业绩报告，2020 年底移动、联 通和电信的物联网连接数分别为 8.73 亿、2.4 亿和 2.37 亿。

设备管理平台（DMP）的主要参与者是通信设备、模组厂商。DMP 平 台提供的服务包括设备注册、配置、监测、诊断、数据处理以及设备生 命周期的管理。在 DMP 平台中，后期平台软件系统的运营维护是重要 的环节，能够通过平台的数据，实现对系统效率的优化。全球 DMP 知 名平台包括 DiGi、博世、诺基亚以及 Sierra Wireless。这些平台厂商通过 自身提供的通信设备、模组等产品，能够向客户提供全套的设备管理解 决方案。

应用使能平台（AEP）和业务分析平台（BAP）的竞争较为激烈。AEP 平台将可重复的应用、软件模块化，提供成熟的软件开发模板，使企业 专注于自身业务开发。具体来说，AEP 提供中间件、成熟的开发工具、 业务逻辑引擎、API 接口等等，使得企业能够快速部署业务，降低开发 成本。而 BAP 平台核心在于通过大数据分析与机器学习，对数据深度分 析并且可视化呈现，最终快速运用于具体行业。BAP 平台与大数据、云 计算领域关系紧密，许多云计算企业纷纷进入市场。

全球 AIoT 平台数量不断增加，平台层加速发展。根据 IoT Analytics 数 据显示，在全球范围内的知名 AIoT 平台已经由 2015 年的 260 家增长至 2019 年的 620 家，年复合增长率达 24.3%，平台数量增长快。

平台即服务（platform as a service，PaaS）属于云计算服务的一种，是 指将服务器平台或开发环境作为服务进行提供。在云计算的典型框架中， PaaS 层介于软件即服务（SaaS）与基础设施即服务（IaaS）之间。

PaaS 使得用户专注于自身的业务逻辑和应用开发，而不需要关注底层 技术。PaaS 向用户提供编程语言、程序库服务以及软件部署平台，用户 只需要控制应用程序部署与相应的数据，而不需要管理与控制包含网络、 服务器、操作系统或存储在内的云端基础设施。

PaaS 完美适用于 IoT，云计算赋能物联网平台层。PaaS 的作用是由云 计算厂商为用户提供通用的业务基础平台服务，而物联网平台层将物联 网的通用模块进行标准化，形成统一的接口与平台提供给用户。当今的物联网平台很多都建立在 PaaS 之上，例如阿里云、百度云等等。未来随 着物联网应用规模扩大，将与云计算厂商共同成长，实现双赢的格局。

就市场规模而言，预计 2024 年全球物联网 PaaS 市场规模将达到 630 亿 美元。根据 CIC 预测，预计在 2024 年全球 IoT 物联网 PaaS 市场规模将 达到 630 亿美元，较 2019 年的 289 亿美元，CAGR 达到 16.89%。物联 网平台层的快速增长得益于下游应用层的旺盛需求，包括智能家居、智 能工业等领域，这些领域的快速发展使得平台层建设不断完善。

就竞争格局而言，国内共有四类企业参与物联网平台，其中以涂鸦智能、 华为、小米最为突出。在国内有四类企业进入物联网平台层市场：以移 动、联通和电信为代表的运营商，以百度、阿里、腾讯为代表的云计算、 互联网企业，以华为、小米为代表的硬件生态公司，以涂鸦智能、艾拉 物联为代表的第三方物联网平台服务商。其中，作为全球领先的 IoT 云 平台服务商，涂鸦智能赋能连接的设备数量达到 2.04 亿个，提供了超过 25.2 万个设备 SKU，业务覆盖全球 220 个国家和地区的超 5000 家企业 客户。2020 年，涂鸦智能物联网 PaaS 营收为 1.52 亿美元，占总营收的 84%。另外，华为物联网平台打通云管边端，覆盖 50 多个行业，截止 2021 年 2 月，华为智能连接设备已超过 10 亿台。同时，小米凭借其品牌与终 端的良好化学反应，领跑 AIoT 潮流，2021 年一季度，小米 AIoT 平台 连接 IoT 设备数（不包括智能手机及笔记本电脑）达到 3.51 亿，较去年 同期的 2.52 亿，增加了 39.29%。

未来物联网平台将脱离固有分类框架综合发展，更加注重深入 AIoT应用领域的价值赋能。随着云计算、中间件等技术的发展，物联网平台需 要更加综合化，集连接管理、设备管理、应用使能和数据分析于一身的 平台将会在激烈的市场中脱颖而出。同时，物联网平台与终端、边缘端 的结合更加紧密，并且开始深入下游各垂直领域，注重直接为下游产业 创造价值。例如，华为物联网平台已经集成四种功能，同时支持多种设 备、多种网络连接，方便直接支持下游智慧交通、智慧工业、智慧城市 等多种应用领域。涂鸦智能云平台作为通用型第三方物联网平台，也集 成了四种功能，并且凭借其多年开发者生态和消费物联网领域的运营， 高效满足下游多种领域的企业与开发者数据处理、应用开发等需求，能 够快速构建智能家居、智能商业等领域的解决方案，方便其未来在其它 例如工业、农业等，领域铺开涂鸦物联网体系，形成更加开放而完整的 应用生态。

4. 应用层 1—消费类智能终端：爆发期率先来临，硬件智能化加速进行

交互入口从中心化迈向多模态化，音视频产品领先爆发

基于 AIoT 产品呈现多样化与碎片化的特点，而可以作为潜在交互入口的终端应用预计技术变革与需求爆发将最为领先，因此我们进一步对关 键的多款智能终端交互入口及其核心底层硬件技术进行分析和研究。

语音识别、智能视觉等关键交互技术率先在音视频终端产品中实现落地， AI 音视频终端作为逐步兴起的交互入口，市场需求进一步爆发。在 AIoT 应用场景中，互联设备对于环境的感知和理解是决定场景交互体验 的关键。目前交互方式已经从物理控制（按键/遥控）迈向触摸屏/手机 APP 控制，并进一步向全面的语音交互以及智能视觉的脸部识别、手势 控制发展。在此背景下，语音识别、智能视觉率先在一些音视频终端产 品中实现落地，AI 音视频系统终端需求爆发。

智能音视频产品是落地较快且规模庞大的 AIoT 终端市场。AI 音视频系 统终端主要是指具有音视频编解码功能，并提供物体识别、人脸识别、手势识别、远场语音识别、超高清图像、动态图像等内容输入和输出的 终端产品。按照应用领域的不同，AI 音视频系统终端芯片主要包括音频 类智能终端和视频类智能终端，具体包括有智能显示、智能音箱、智能 家居影像、智能开关控制中心等终端产品。

AIoT 应用场景，其交互入口从中心化向多模态化发展。以智慧家庭为 例，智能音箱、智能电视以及爆品扫地机器人等均向着智能家居控制中 心的方向发展。其中智能音箱和智能电视有望逐步向智能家居控制中心 的方向发展；而扫地机器人作为普及速度的最快的爆品之一，产品逐步 加入智能视觉、语音识别等功能，也有望成为潜在交互中心。

智能可穿戴：创新驱动产品升级，市场需求量高速增长

5. 应用层 2—智能安防：加速渗透，智能 IPC Soc 芯片需求攀升

5.1. AIoT 赋能，安防监控网络化与智能化已成趋势

随着 “安全城市”以及“智慧城市”建设脚步的加快以及物联网（IoT） 的发展，安防摄像头的覆盖率以及智能化程度要求都将提高并进一步深 入到智能城市和智能家居。目前市场上普遍应用的传统摄像机具有误报 率高、稳定性较差等众多缺陷，而搭载训练好的深度学习 AI 系统将使 得安防视频监控具有事前预警、事中响应、事后追查的先进功能。随着 AI 以及 5G 技术的进一步发展，传统视频监控摄像机将会逐步被替代。

全球智能安防市场快速增长，其中监控摄像头作为智能安防应用核心产 品预计将保持 14%的年平均增速。全球智能安防市场规模预计 2022 年 达到 93 亿美元，19-22 年 CAGR 为 14.47%。智能安防应用主要包括智 能锁、智能枢纽、警报器、摄像头和感测器等，其中市场规模最大的是 摄像头应用，预计 2022 年市场规模达到 56 亿美元，19-22 年 CAGR 为 14%。

从下游市场来看，智能安防主要是由 To C 端的消费类安防监控产品、 以及 To G 的智慧城市安防所构成。

（1）To C 端来看，以家庭视频监控为代表的消费类监控产品需求高速 增长。根据 IDC 预测，家庭安防监控出货量预计从 2019 年 1.4 亿台增 长到 2023 年的 3.5 亿台，CAGR 高达 25.8%。

随着使用电池的安防摄像头被进一步推广应用到智能家居领域，智能可 视门铃出货量逐渐上升。根据 Strategy Analytics 预测到 2023 年，全球市 场消费者在智能家居监控摄像机上支出将超过 97 亿美元。而可视门铃 将是增长最快的细分市场，预计到 2023 年其市场规模将从 2018 年的 5 亿美元提升到 14 亿美元。

（2）To G 端来看，智慧城市持续投入，安防视频监控网络硬件加速布局。

智慧城市应用的核心就是监控存储解决方案。智慧城市包括固定智能视 觉安防、联网后台系统、智能城市电力管理、城市级数字孪生等。根据 IDC 数据，2020 年中国智慧城市投资市场支出规模将达到 266 亿美元， 支出规模全球第二，仅次于美国。智慧城市应用的核心就是监控存储解 决方案，这些解决方案能够将所有这些数据整合到边缘，以便进行即时 分析和提供实时情报，并在后端环境中进行长期分析、总体趋势和深度 学习分析，使系统随着时间的推移更加智能。因此随着智慧城市的发展， 对高清摄像机和智能化监控设备的需求会持续增长。

安防视频监控市场为兵家必争之地，未来将快速增长，而监控摄像头是 产业链中的重中之重。随着政府与企业对公共安全与商业安全的重视度 提高，全球视频监控市场快速增长。根据 IHS 在 2020 年 1 月发布的研 究数据显示，全球摄像机安装量从 2018 年的 6.55 亿台增长到了 2019 年 的 7.7 亿台，预计 2021 年将会超过 10 亿台。在国际市场整体快速增长 的态势下，国内视频监控市场也呈现了高增长的态势。根据中安协，我 国安防制造企业类型以视频监控类最多，占到总类别的 53.4%。根据 IDC 统计，2018 年中国视频监控市场规模为 106 亿美元，预计 2023 年将达 到 201 亿美元，复合年增长率达 13.65%。在 2018 年中国视频监控市场 中，按设备种类分，摄像机支出份额最高，占总支出的 64.3％。按应用 领域分，相较于交通、教育、金融等领域，政府支出占比最高，占总支 出的 47.6％，其主要由安全城市（城市视频监控）和雪亮项目（县乡视 频监控）等公共安全项目驱动。

国家政策的大力支持将为超高清视频产业带来成长机会，监控摄像头更 新换代开辟增量市场。2019 年 2 月 28 日，工业和信息化部、国家广播 电视总局、中央广播电视总台联合印发了《超高清视频产业发展行动计 划（2019-2022 年）》。文件指出，预计到 2022 年，我国超高清视频产业 总体规模将超过 4 万亿元，超高清视频用户数达到 2 亿，4K 产业生态 体系基本完善，8K 关键技术产品研发和产业化取得突破。文件中也明确 指出安防行业是 4K 摄像头的主要应用领域，应重点发展超高清摄像头 的规模应用，推进安防监控系统的升级改造，支持发展基于超高清视频 的人脸识别、行为识别、目标分类等人工智能算法，提升监控范围、识 别效率及准确率，打造一批智能超高清安防监控应用试点。这之后，北 京、上海、四川等各地也先后印发相关计划布局超高清视频产业发展， 国家政策的支持和行业标准的形成将给超高清视频产业带来成长机会。根据中安协，目前我国监控视频领域的清晰度以 200w 像素为主，2017 年高清摄像机占比近 60%（720p 以上），2k/4k 等占比目前仍较低，超高 清视频在安防领域的普及将为安防监控系统领域摄像头的升级改造带 来巨大的增量市场。

AI 与 5G 赋能高清智慧安防监控，整体的优化提升向视频监控芯片的技 术水平与工艺制程提出新挑战。AI 与 5G 进一步赋能高清智慧安防监控。视频监控技术分为模拟监控、模数结合监控、网络监控、智能监控四个 发展阶段，监控摄像头逐渐被提出更高要求：看得见、看得清、看得远、 看得懂。

第一， 在安防监控视频领域中，清晰度是行业发展毋庸置疑的的重要驱 动力，AI 与 5G 技术的引入首先使得高清乃至超高清监控视频 获取与传输成为了可能。5G 高传输率、高宽带、高可靠的特性 能够改善网络传输速度导致的延迟现象，加速监控信息的超高清 显示，从而助力安防系统做出更精确、更有效、更快速的安全防 范决策。

第二，AI 技术的深度学习、多帧学习以及人脸识别技术也为大数据分 析研判提供了重要技术支撑，赋予了安防监控智能分析、自动分 析的能力，使得使用者能更好地利用海量的高清乃至超高清图像 资源实现具体需求。

5.2. AI 技术从云向端侧迁移，推动智能 IPC Soc 芯片高速成长

一方面，由于高清化的推动，集成高清 ISP 功能、模拟高清信号调制器 的 ISP 芯片将成为模拟高清市场的主流；全高清实时编码 SoC 芯片将成 为网络摄像机市场主流，同时，具有更高像素编码能力的 SoC 芯片也将 得到大量应用。

另一方面，随着 AI 芯片及嵌入式感知系统不断成熟发展，对边缘计算 的要求越来越高，前端智能设备不仅需要不断增强算力来完成更为复杂 的视觉计算功能，还要按需将高质量结构化数据及分析结果传输至后端， 减少丢包、压缩造成的信息丢失或误差，提升智能分析的准确性。

6. 应用层 3—汽车：自动驾驶商用初期，规模化后将带动汽车电子迎来爆发

智能驾驶加速行业变革，汽车电子深度受益

智能汽车+车联网，加速驱动汽车行业变革，全产业链深度收益。智能网联汽车体系架构根据《车联网白皮书》可分为终端、连接、计算与服务 三个维度。终端包括路端和车端两个广义终端，连接为实现“人-车-路云”相互连通的各类通信技术，计算与服务则承载着网联自动驾驶各类 服务的数据支撑与应用实现能力。产业链自下而上，从传感器、存储器、 芯片到网络通信、云平台服务，再到内容应用，均将深度受益于汽车行 业变革。

在产业链变革的巨大风口，主要关注传感器、存储器、智能座舱等产业机会。

7. 应用层 4—智慧工业 AIoT：2022 年后有望迎来提速拐点

在万物互联的背景下，工业领域开始推进产业信息化，成为 AIoT 开辟 的新战场，2022 年后有望迎来提速拐点。工业物联网简称 IIoT，是互联的传感器、仪表以及其他设备和电脑的工业应用程序以网络相连所成的 系统。在万物互联的背景下，工业领域开始推进产业信息化，成为 AIoT 开辟的新战场。IIoT 强调在物端布局具有传感能力的设备，通过采集复 杂数据信息，并进行智能化数据分析和项目决策，从而提升整个工业系 统的制造能力和管理效率。

IIoT 中工业实物端充当感知层和执行层，操作系统、软件和平台充当决策层。根据艾瑞咨询，在 IIoT 中，实物端既有采集数据的传感器，也有 最终执行命令的机器。OS、工业软件以及 SaaS 平台充当决策层，承担 起决策和控制终端的任务。同时，决策层通过多样性的连接协议和应用 系统互通，实现协同工作，通过开放可扩展的服务架构，增强系统的灵 活性和功能性。AIoT 通过对传感器感知赋能、增加 OS 与软件的决策能 力以及为终端设备提供控制能力，给工业领域带来智能化体验。

在应用领域上看，IIoT 中的典型应用包括安全监控、仓储物流、设备管 理、能源管理以及工业视觉等场景。例如安全监控场景，IIoT 系统可以 进行行为规范检测和环境异常检测。行为规范检测通过监控系统对工作 人员安全着装、规范操作进行监控。环境异常检测通过监控系统或机器 人对明火、特殊气体、异常声音及不明人员警示。

工业 AIoT 的核心在于需要用 AI 提升柔性生产的顶层设计。物联网白皮书指出，工业 AIoT 核心有两点，一是与多样性的连接协议、应用系 统互通，实现协同，二是开放可扩展的服务架构，通过模块化应用增强 灵活性和定制功能。工业智能化的理想状态是链接用户端和生产端，建 立一个高度协同的数字化产能生态，使企业能够快速而经济地处理采购、 库存、生产控制、质检、销售、供应链全链条。其中需要工业自动化与 信息化软硬件、工业物联网和边缘智能网关、AI 与大数据分析能力以及 互联网对接用、产两端资源的能力共同实现，企业主需要将上述技术纳 入一个顶层设计模型中统一思考。

在整体市场规模上看，受制于较高的换新成本及产品开发难度，预计工 业 AIoT 将在 2022 年之后迎来显著提速期，预计到 2027 年全球 IIoT 市 场总规模达 2634 亿美元。根据 Meticulous Research 的数据，全球工业物 联网市场总值预计在 2027 年达到 2634 亿美元，较 2019 年的 766 亿美 元，CAGR 达到 16.7%。在联网设备数据上来看，根据 GSMA intelligence 数据，全球工业物联网设备联网数量预计在 2025 年达到 138 亿，其中 中国市场的连接数约为 41 亿，约占全球市场的三分之一。

未来随着生态逐步完善，工业 AIoT 持续推进，将进一步实现用户端和 生产端链接，建立起高度协同的产业生态。目前工业领域的 AIoT 使用 率较低，处理的问题较为单一。未来随着 AI 在工业领域不断深化应用， 企业和客户借助 IIoT 平台能够智能化处理采购、库存、生产、销售这条 完整的供应链。IIoT 平台将能够对线下数据进行实时分析，结合线上数 据，更好地服务于智能化产业生态。