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“出货量”“渗透率”释放积极信号 “AI+”效应推升沪市产业链公司景气度

来源:证券时报网 媒体 2025-09-08 20:24:33
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(原标题:“出货量”“渗透率”释放积极信号 “AI+”效应推升沪市产业链公司景气度)

随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的印发,智能终端与智能体“2027年应用普及率超70%”的量化指标导向被建立,AI正从“概念”加速走向“必需”。在此背景下,“AI+”效应持续推升沪市产业链公司景气度。

在近日召开的业绩说明会上,鸣志电器透露,在人形机器人运动控制核心零件赛道,公司已构建“电机+驱动+传动+闭环”的全栈式产品平台,“目前公司已向国内外百余家头部企业整机厂送样,收获持续扩大的批量订单。”

应用领域AI扩围

随着人工智能技术飞速发展,AI热潮正在加速重塑行业格局,从上游材料突破到下游生态扩张,产业链企业纷纷受益。以沪市主板为例,电子行业领域,工业富联等龙头企业交出亮眼财报;具身智能板块,以柯力传感、鸣志电器为代表的公司持续释放利好——订单、出货量、渗透率等指标呈现积极态势。

AI端侧应用产品和场景不断丰富,智能手表、耳机、眼镜等载体的市场迎来火爆,推升了消费电子产业链公司的业绩。数据显示,沪市主板16家消费电子领域上市公司今年上半年合计实现营业收入5104亿元,归母净利润156亿元,同比分别增长37%和36%。

今年上半年,龙旗科技AIoT领域实现收入33.21亿元,同比增长45.26%。上半年,公司穿戴类业务持续发力,核心产品中,与头部客户合作的某智能手表系列累计出货量突破千万台;在智能眼镜领域,新承接了国内头部互联网客户AI眼镜量产项目。

春秋电子笔记本电脑结构件业务受益于AIPC的快速渗透,主营业务持续复苏,2025上半年净利润9331.83万元,同比增长248.44%。该公司在半年报中预计2025年AIPC渗透率有望增长至19.6%,至2028年将渗透大部分PC市场,渗透率预计将达到79.7%。

AI服务器赛道同样火热。人工智能大模型的广泛应用显著提升了算力需求,带动服务器产量大幅增长。工业富联上半年实现营业收入3607.60亿元,同比增长35.58%;实现归属于母公司所有者的净利润121.13亿元,同比增长38.61%。公司称,AI服务器在云计算业务中的占比稳步扩大。第二季度,公司整体服务器营收增长超50%,云服务商服务器营收同比增长超150%,AI服务器营收同比增长超60%。

具身智能的蓬勃发展,催生机器人产品矩阵不断丰富。鸣志电器半年报显示,报告期内,公司无刷无齿槽电机、无框电机、驱动与控制系统等产品在机器人旋转关节、手指关节、手腕关节及移动底盘等关键模组方向持续交付,在移动机器人领域完成多个标杆项目落地,2025年上半年机器人应用板块收入同比增幅约20%。

柯力传感半年报显示,2025年上半年,公司已向超过50家国内人形机器人、协作机器人及工业机器人企业送样,产品涵盖六维力/力矩传感器、关节扭矩传感器等关键部件,其中六维力传感器实现出货近千套,部分客户已由送样验证进入小批量订单阶段。

产业链上下研发加码

政策端明确了“应用导向”,企业端则选择“用研发换门票”。行业内上市公司抓紧时间窗口,确保研发投入强度。

“公司早在几年前就布局了AI的端侧应用,今年以来明显感受到了需求的强化,公司业绩的上升也是得益于前几年的研发投入。”沪市一家芯片公司相关人士表示。

以沪市主板芯片设计、封测类公司为例,该细分领域公司上半年合计投入研发62亿元。其中,80%的公司研发投入同比增加。

AI视觉算力需求爆发,正把图像传感器从“配套器件”推向算力入口。豪威集团上半年半导体设计销售业务研发投入金额约为17.24亿元,占公司半导体设计销售业务收入的14.90%,稳步提升公司产品“出新”能力,公司推出一款5000万像素的传感器OV50X,该传感器可实现电影级视频拍摄。截至8月底,OV50X CMOS图像传感器已经量产。

AIoT芯片设计企业瑞芯微2025年上半年研发投入2.8亿元,同比增长超过7%。上半年,公司研发推出首颗端侧算力协处理器RK182X。“公司着手规划后续一系列高性能、低功耗端侧算力协处理器,目前正快速推进下一代端侧算力协处理器RK1860研发工作,进一步布局可支持更大参数级别的端侧模型的芯片产品。”该公司表示。

具身智能产业链的研发升级更趋多元化。诺力股份2025年上半年研发投入1.29亿元。公司称,2025年上半年与浙江大学机器人研究院成立“具身智能物流机器人联合实验室”,双方共同开发出了诺宝II号具身智能机器人。

亿嘉和在半年报中称,2025年,公司研发重心从“AI平台”和“数据管理平台”,升级为“AI大模型平台”和“具身智能平台”的协同发展模式。目前,公司正继续对多模态超融合技术大模型YJH-LM进行打磨与优化,通过持续优化模型算法,进一步提升YJH-LM在多模态任务中的泛化能力与稳定性。

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