1、物联网产业链结构
物联网产业链主要包括感知识别层、网络传输层、平台管理层、应用服务层四部分。
①感知识别层可以对物理世界进行感知、识别和信息数据采集,涉及芯片、传感器、感知设备的研发及制造,市场格局高度集中,传感器芯片进口依赖较为严重,代表企业包括瑞芯微、全志科技、泰凌微、翱捷科技等;
②网络传输层能对感知识别层的数据进行高效率、低消耗地传送,主要包括通信组模、通信网络及基础通信设施,市场格局较为集中,代表企业包括广和通、移远通信、美格智能、孩子王等;
③平台管理层是连接感知层和应用层的桥梁,其中物联网平台包括连接管理平台 CMP、设备管理平台 DMP、应用使能平台AEP 和业务分析平台BAP,系统和软件则可以让物联网设备有效的运行;
④应用服务层主要指各类智能终端硬件,以及系统集成应用服务,用户根据平台层汇集处理完的数据,对终端进行远程监控、控制和管理,实现物联网的价值,当前随着 AI 渗透加速,物联网应用再次迎来蓬勃发展。
2、技术架构革新:边缘计算与端侧 AI 发展
变革 1:大模型发展带来的数据处理方式质变。AI 的发展经过长期在算法、算力、数据方面的量变积累,质变时刻已经到来。大模型通过多模态融合能力(文本、图像、语音的综合分析)和机器学习框架,可对数据进行深度清洗、关联性挖掘及语义理解,将 AI 从以模型为主转变为以数据为中心。
在大模型时代,特征工程和模型层面的变动已无需过多关注,数据的治理成为更重要的环节,即通过有效的数据管理和迭代使数据发挥更大的价值。优质的数据具备覆盖范围广、维度多样、时效性强、精度高以及合规性好等特点,如物联网设备会产生海量异构数据(如传感器数据、视频流、语音指令等),但传统 AI 模型难以高效处理非结构化数据,但大语言模型因其强大建模能力和良好泛化能力,为相关数据治理技术带来重大革新契机。
变革 2:模型轻量化技术的突破带动边缘计算范式革新,使本地化AI 部署成为可能。模型轻量化技术不断突破。
①模型网络架构不断创新,从最初主流的Transformer 到后来的混合专家模型(MoE)和状态空间模型(SSM)并存,大模型开发过程中的计算开销和功耗不断降低;
②知识蒸馏技术成为开发高效小模型的关键,通过将复杂的教师模型的知识迁移到更小的学生模型中,显著减少了模型的参数量和计算量、简化训练过程、降低占用空间,让资源受限的设备部署模型成为可能;
③量化、压缩、剪枝等优化和部署技术进一步推动模型向小,可以显著降低模型的计算和存储需求,同时保持较高的性能。2025 年1 月20 日发布的开源推理模型 DeepSeek-R1,性能超越 OpenAI o1 模型,运用强化学习框架与蒸馏技术,训练成本控制在 OpenAI 同类模型的 1/20。
模型向小已成为发展必然。基于底层架构和技术层面的创新进步,小模型的能力正在趋近、甚至可以超越体量大得多的前沿大模型,推动高质量生成式 AI 模型激增。根据EpochAI 数据,2024 年发布的 AI 模型中,千亿规模以下的模型占比超 75%,成为主流。GPQA基准测试中,基于通义千问模型和 Llama 模型的 DeepSeek 蒸馏版本取得了与GPT-4o、Claude 3.5Sonnet 和GPT-o1 mini 等类似或更高的表现。
DeepSeek 开辟物联网本地化推理新时代。R1 多阶段蒸馏策略结合了动态权重分配、特征对齐增强和渐进式蒸馏三大关键技术,参数量大幅削减的同时,降低内存占用、提高推理速度,带来了性能和成本的革命性提升。①延迟大幅降低,通过 InfiniBand 和NVLink 技术,通信延迟降低 40%;②体积缩小,模型体积可从 700GB 降至 7GB,可直接部署于边缘设备(如手机、IoT 终端);③能耗优化,1.2B 模型在骁龙 888 芯片上运行功耗<500mW,续航提升3倍。模型在边缘设备部署成为可能,实现本地化推理延迟降低至毫秒级,减少对云端的依赖,推动物联网从“数据采集”向“实时决策”跃迁。
变革 4:高算力模组的快速发展促进端侧 AI 与边缘计算融合。随着 AI 技术的普及,物联网模组也从基础通信功能向高算力、智能化方向发展。高算力模组成为行业关注的焦点,尤其聚焦于 5G+AIoT 的智能车载设备、工业手持终端、智能网关等应用场景。移远通信 SG885G-WF 模组,搭载高通 QCS8550 平台,具备高达48TOPS的综合算力,可为方案功能的实现提供充足的算力支持。3 月 4 日,美格智能重磅发布基于骁龙®8至尊版移动平台的高算力 AI 模组 SNM980,支持 Wi-Fi 7,拥有出色的AI 性能和多媒体能力,为广泛客户提供跨时代的超强算力。
变革 3:开发效率迎来革命性提升。
大模型技术为传统研发模式效能的提升带来新机遇。传统软件开发中,编码、方案设计、需求分析分别占据工作时间的 25-35%、15-20%、10-15%,大模型工具链可快速编写代码,缩短开发周期。谷歌在代码自增长工具中集成大模型,使其能够辅助完成自动导入包、自动生成构造函数等重复性工作;微软开发出基于大模型的自动测试工具,发现错误率和测试覆盖率方面超越了人工编写的测试用例;腾讯云 AI 代码助手已渗透腾讯集团超80%的开发岗员工,整体编码时间平均缩短 40%以上,AI 生成代码占比超三成,研发提效超16%,累计服务数十万开发者用户。
变革 4:高算力模组的快速发展促进端侧 AI 与边缘计算融合。随着 AI 技术的普及,物联网模组也从基础通信功能向高算力、智能化方向发展。高算力模组成为行业关注的焦点,尤其聚焦于 5G+AIoT 的智能车载设备、工业手持终端、智能网关等应用场景。移远通信 SG885G-WF 模组,搭载高通 QCS8550 平台,具备高达48TOPS的综合算力,可为方案功能的实现提供充足的算力支持。3 月 4 日,美格智能重磅发布基于骁龙®8至尊版移动平台的高算力 AI 模组 SNM980,支持 Wi-Fi 7,拥有出色的AI 性能和多媒体能力,为广泛客户提供跨时代的超强算力。
3、物联网芯片和模组市场空间广阔
受益于大模型技术的发展,AI 芯片市场规模迎来快速增长。算力中心快速增加,AI 终端应用不断落地,我国 AI 芯片需求持续提高。根据中商产业研究院数据,2025 年我国AI 芯片市场规模将超 1500 亿元,5 年 CAGR 达 52.75%。
依托强有力的政策支持、巨大的市场需求以及新技术的融合创新,我国物联网将在未来继续快速发展,推动各行各业的数字化转型和智能化升级。根据IDC 数据,2024 年中国物联网(IoT)市场规模达 1,982.5 亿美元,同比+13.2%,预计 2028 年将增至3,264.7 亿美元,5年CAGR 达 13.3%。市场结构看,硬件、服务占主要份额,市场规模分别为40%和37%,随着物联网设备和设施的逐步完善以及物联网应用创新的不断涌现,以模组和传感器为代表的硬件支出市场有望迎来快速扩容。
作为数字基础设施的重要内容,中国物联网连接规模将持续提高,无线连接成为主流,5G 引领增长。根据 IDC 数据,预计到 2027 年中国物联网连接量将接近120 亿个,4年CAGR约 15.9%,保持快速发展。蜂窝物联网用户始终保持高速扩展,在公用事业、智能制造、车联网、智能零售、智慧家居等领域已形成规模效应;随着 5G RedCap、5G+工业互联网等政策的落地,5G 将成为蜂窝物联的重点发力领域。
截至 2024 年,三大运营商发展移动物联网(蜂窝)用户 26.56 亿户,净增 3.24 亿户,占移动网终端连接数的比重达59.7%。《关于推进移动物联网“万物智联”发展的通知》提出,计划到 2027 年移动物联网终端连接数突破36 亿,则对应3 年 CAGR 达 10.7%,其中 4G/5G 物联网终端连接数占比达到95%。
全球物联网市场处于复苏周期中,AI 模组将迎来高增。根据Counterpoint 数据,全球蜂窝物联网模组需求持续改善,24Q1 出货量同比+7%,24Q2 出货量同比+11%、环比+6%,中国和印度是主要驱动力,其中,中国实现了 25%的高增,主要得益于POS、汽车和资产追踪应用等市场的良好表现。Counterpoint 预计模组市场将持续复苏,2023 至2030 年,模组出货量复合增长率达到 9%;全球蜂窝物联网连接数将从 33 亿增至 62 亿,7 年CAGR达10%;对应市场规模将从 137 亿美元增至 260 亿美元,接近翻倍;AI 蜂窝模组的出货量将在2023-2027年之间达到 73%的复合增长率。
蜂窝物联网芯片格局集中,CR8 超 90%,行业技术变革加速,国产厂商积极抢占份额。高通市占率位居全球第一,占领 40%以上市场份额;国内企业紧随其后,紫光展锐、翱捷科技分别以 25%、7%份额位居第二、第三。5G RedCap 不断走向成熟、AI 与物联网深度融合或将带来行业变化,中国和北美已开始商业部署 5G RedCap,高通、智联安、紫光展锐、联发科和海思在内的多家芯片组供应商已推出 5G RedCap 芯片组;此外,DeepSeek 的进步推动大模型行业向开源、降本趋势发展,有望加速 AI 应用的商用化,端侧AI 作为其重要的终端载体,有望迎来加速落地,从而推动 AI 模组、AI 芯片需求的快速增长。
全球模组市场集中度较高,CR3 超 50%。中国物联网模组厂商基于成本优势,在印度、非洲和拉丁美洲等新兴市场中具备尤为明显的竞争优势,占据了全球物联网模组市场的主要份额。2024Q2,移远通信(36.5%)、中移物联(9.2%)、广和通(7.5%)合计占据市场份额超50%。
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