【国金证券】消费电子系列报告：24年AI推动智能手机复苏.pdf

2024-03-19

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1、智能手机市场 2023 年回顾&2024 年前瞻

1.1 全球智能手机市场几乎在 2023 年下半年都有所回暖

根据 IDC 数据，2023 年全球智能手机销量约为 11.67 亿，同比下滑 3.2%。23Q1、Q2、Q3、Q4 销量约为 2.68、 2.68、3.04、3.24 亿台，同比-14.6%、-6.82%、+0.33%、+7.8%。2023 年全球智能手机市场空间约为 5209 亿美元，同比增长 4.3%。23Q1、Q2、Q3、Q4 市场空间约为 1233、1073、1290、1613 亿美元，同比-4.1%、-3.3%、5.6%、17%。

整体来看，在智能手机销量 23 年下半年回暖的同时，手机平均价格在 23Q4 也有大幅度的提升。分地区来看，除亚太地区（除中国、日本）以及中东&非洲以外，其他地区手机平均价格保持增长。苹果 iPhone 15/15 Pro 系列手机销量良好带来 4 季度智能手机平均价格一贯的提升。华为发布以 7nm 麒麟 9000S 为卖点的 Mate 60 Pro 系列手机，重新回到高端手机竞争中，也帮助 4 季度手机平均价格提升。小米、vivo 发布的 AI 相关手机同样火爆，销量大幅提升的同时带动了价格的提升。除此之外，各品牌手机在 SoC、存储等部件上都有提升，也提升了手机整体的价格。

分地区来看，美国 2023 年智能手机销量约为 1.31 亿台，同比下滑 6.9%；中国 2023 年智能手机销量约为 2.71 亿台，同比下滑 5.1%；西欧 2023 年智能手机销量约为 1.06 亿部，同比下滑 5.8%；日本 2023 年智能手机销量约为 3000 万台，同比下滑 11.3%；拉丁美洲 2023 年智能手机销量约为 1.24 亿台，同比下滑 1.2%；亚太（除中国、日本）2023 年智能手机销量约为 2.8 亿台，同比下滑 2.2%；中欧&东欧 2023 年智能手机销量约为 7300 万，同比下滑 2.5%；中东 &非洲 2023 年智能手机销量约为 1.4 亿台，同比增长 2.76%。

2023 年只有中东&非洲地区的整体智能手机销量为正增长，主要是因为中东&非洲正处于功能手机转向智能手机的过程中。2023 年中东&非洲地区手机销量约为 2.44 亿台，功能机销量约为 1.04 亿台，智能机销量约为 1.40 亿台，智能机占比约为 57.4%，较最低点 2017 年提升了约 9.5 个百分点，未来功能机转向智能手机市场仍有较大空间。以功能机平均价格 10 美元/台,智能机 2023 年平均 240 美元/台来计算，未来中东&非洲地区功能机转向智能机空间最高将达到约 240 亿美元。类似的情况在除中国、日本外的亚太地区也出现了。该地区 2017 年智能手机销量占所有手机销量的比例为 53.52%，但随着国内各厂商拓展该地区市场，智能机渗透率快速增长，2023 年达到了 77.58%。虽然功能机&智能机需求在不断降低，但仍有约 8100 万功能机有需求转向智能机，以功能机平均价格 14 美元/台,智能机 2023 年平均 315 美元/台来计算，未来除中国、日本外的亚太地区功能机转向智能机空间最高将达到约 244 亿美元。

1.2 苹果 2023 年智能手机销量超越三星份额成为第一

2023 年全年智能手机出货量苹果达到 2.34 亿，同比增长 3.7%，份额达到 20.1%，超过三星成为份额第一。三星全年出货 2.27 亿部，同比下滑 13.5%，份额达到 19.5%。小米全年出货达到 1.46 亿部，同比下滑 4.7%，份额达到 12.5%。Oppo 全年出货达到 1.03 亿部，同比下滑 9.9%，份额达到 8.9%。传音全年出货达到 0.95 亿部，同比上升 30.8%，份额达到 8.2%。vivo 全年出货达到 0.88 亿部，同比下滑 11%，份额达到 7.6%。

从公司的角度来看，苹果继续维持智能手机均价最高，且均价在不断提升，23Q4 相较 22Q4 均价提升 30 美元至 1078 美元。华为重回高端机型，手机平均价格从 472 美元涨到 918 美元。三星由于低端机销量较多导致手机均价低于苹果与华为。剩余的手机厂商包括 vivo、OPPO、小米等手机均价皆有所提升。

1.3 2024 前瞻：智能手机市场将由 AI 手机推动复苏

根据 IDC 预测，2024 年全球智能手机销量将达到 11.97 亿台，同比增长 2.77%，2028 年全球智能手机销量将达 13.03 亿台，5 年 CAGR 达到 2.27%。

24 年 AI 手机的渗透率将会大幅提升。由于小米 14 系列本地并没有部署 LLM，故不把小米 14 系列当作 AI 手机来算的话，23 年仅有 vivo X100 可以算作 AI 手机。而 vivo X100 系列发布时间接近年底，故 150 万左右销量仅对应 0.1%左右的渗透率。但随着 2024 年端侧模型、硬件端逐渐发展成熟，AI 手机种类将会增多。以苹果为例，随着自研 LLM 以及 iOS 18 部署在新款 iPhone 上，苹果新推出的所有机型都是 AI 手机，以 23 年 Q3、Q4 约 7600 万销量以及整年 2.34 亿销量为推算，AI 手机 24 年渗透率将至少达到 6.4%，25 年渗透率将至少达到 19%。考虑到几乎所有手机大厂都致力于推出 AI 手机，我们认为 AI 手机渗透率将会更高。我们认为 2023 年上半年智能手机的颓势在下半年好转代表着消费者对于手机的悲观情绪开始缓解，同时手机平均价格的提升意味着消费者对高端智能手机的接受度有所提高。在 AI 手机提供新的用户体验，同时消费者愿意尝鲜的情况下，AI 手机将会推动市场进一步的恢复。

2、AI 将改变智能手机

2.1 AI 不仅带来新的应用，也可以让 APP 间的串联更为丝滑

2019 年至今，在手机 APP 层面没有大的突破的情况下，人们每月平均使用量最高的 APP 类型是视频服务、实用工具（wifi 钥匙、遥控器等等）、网页浏览（Chrome、QQ 浏览器等）类的应用。目前关于 AI 的手机应用还停留在聊天机器人、简单日程管理、文生图、智能笔记等，但 AI 有潜力为现有的图片、视屏 APP 赋能，突破生产力的限制，或是串联使用各个 APP，使用户可以通过最简单的指令（比如语音命令）完成相对复杂的操作。

消费者对 AI 手机的期待已经体现在了销量上。三星电子官方表示，从 1 月 19 日至 1 月 25 日，为期一周的 Galaxy S24 系列韩国国内预购数量录得 121 万台，打破了三星手机的销售纪录。三星 S24 系列的预售量是三星 Galaxy S 系列有史以来最高的预售量，打破了一年前 S23 系列创下的一周预售 109 万台的成绩。三星 Galaxy S24 系列在中国与其他市场上采取了不同的 AI 方案以适应不同的市场环境。在中国市场，百度智能云成为中国三星 AI 生态战略合作伙伴。三星 Galaxy S24 系列以本地和云端 AI 相结合的方式，带来多个基于百度智能云千帆平台的 AI 应用以及文心大模型。在国外市场，三星选择与谷歌合作，在手机内部署谷歌本地使用 Gemini Nano，云端为 Gemini Pro。Gemini Nano-2 3.2B 模型具有 32 亿参数。三星 Galaxy AI 在 S24 中可以做到 1）通过三星 Galaxy S24 系列原生通话中提供的通话实时翻译功能即可实时翻译通话，该功能基于完全离线的 AI 技术，完全确保用户对话隐私。2）可以通过圈图片中的一部分直接搜索。3）当用户需要紧急记录重要的信息时，可以使用三星笔记快速记录，新增的笔记助手还可将笔记内容进行智能排版，适用于例会或课堂等不同场景，并可为笔记智能生成摘要和封面，便于用户整理和查找。4）用户也可通过录音机中的转录助手，借助端侧 AI 能力，无需联网就能轻松转为文字，并可翻译成多种语言，联网后还可以生成内容摘要。5） Galaxy S24 系列搭载由 AI 驱动的超视觉影像，通过 AI 赋能的影像体验将贯穿从拍摄到编辑的各个环节，在不同拍摄场景中为用户提供专业影像体验。6）智能修图建议可根据照片给出适当的调整建议，让用户可以快速完成清除反射等基础操作。

在各家手机厂商推出 AI 手机的同时，一些新兴的消费电子厂商通过训练新的动作模型尝试对手机的形态进行改变。以 Rabbit R1 用的 LAM 为例，AI 的加入即可以大幅度提升各种实用工具间的效率。R1 不仅可以像传统语音助手一样聊天、询问问题、播放音乐等，还可以调用第三方应用程序叫车、点外卖、规划行程并且预定相关的票。除此之外，R1 还具有多模态支持，可以通过它的可旋转摄像头，捕捉并且识别环境中的事物，比如拍摄唱片封面播放音乐、拍摄冰箱来生成相应的菜谱推荐等。

由于社交属性不强，（例如没法便捷使用微信），同时云端部署的 LAM 与 AI 手机部署在端侧的目标有冲突等因素使 Rabbit R1 本质上更偏向 AI 设备而不是 AI 手机。但未来手机可以通过端侧完成 LAM（Large Action Model）的训练结合大语言模型，实现 R1 畅想的操作简化，同时维持强大的社交属性。 LAM 的建模方法植根于模仿，或通过示范学习：它观察人类使用界面，并旨在可靠地复制这个过程，即使界面呈现不同或略有变化。与黑盒的神经网络模型相比，LAM 的学习过程更加可观察。随着时间的推移，LAM 通过演示积累知识，对应用程序所暴露的界面的每个方面都有了深刻的理解，并创建了应用程序所提供的底层服务的“概念蓝图”。 LAM 可以被视为一座桥梁，通过应用程序的界面将用户与这些服务连接起来。

LAM 推断和模拟计算机应用程序上的人类行为，可靠、快速地执行操作，适合部署在各种 AI 助手和操作系统。 LAM 允许对各种应用的结构进行直接建模以及用户在没有直接文本显示的情况下对它们执行的操作。传统语音助手的挑战是缺乏第三方应用程序编程接口（API），LAM 利用神经符号编程直接学习用户与应用的交互，绕过了将自然语言用户请求转换为固定 API 的需要。人机交互和自然语言模型之间的主要区别在于它们处理信息和任务的方式及其结构的不同。1）结构差异：人机交互具有与自然语言或视觉不同的固有结构。应用程序表达的形式比光栅化图像更有结构性，并且比一个句子或段落更冗长和嘈杂。2）应用程序的表达和处理：与仅理解语言或视觉的基础模型不同，LAM（Large Action Model）希望从应用程序中学到的动作应该是高度规律的、简约的（遵循奥卡姆剃刀原则）、稳定的和可解释的。3）模型的适应性：现有的大型语言模型及其分词器难以适应原始文本形式的应用程序表示。4）任务适应性差异：虽然神经语言模型在理解和使用应用程序编程接口方面显示出能力，但用户界面与文本在本质上存在很大不兼容性，表明任何操作用户界面的神经语言模型都需要一个预处理步骤。

2.2 大模型将成为手机产业链中的重要一环，各厂商开发大模型适配自家产品

Rabbit R1 的 LAM 展示了如何从底层让 AI 设备的操作更为便捷。三星 Galaxy S24 的近期的成功不仅是因为它是跟 iPhone 类似的每年一部的旗舰机，更多的是因为端侧 Galaxy AI 的加入使得整部手机的操作体验大大提升。不论是底层 OS 还是 APP，AI 都已经展示了它的能力，未来端侧模型的时效性、准确性能力等也将成为如硬件指标一样的比较参数。在 LLM 领域，作为安卓操作系统的开发者，谷歌早在 2023 年即发布了针对移动端的闭源模型 Gemini Nano。而在 2024 年 2 月 21 日谷歌发布开源大模型 Gemma，分为 2B 和 7B 两个版本，每种都包含了预训练基础版本和经过指令优化的版本。这个开源大模型相比 Llama 2 在推理、数据、编程等方面表现更好。同时，2B 和 7B 参数大小的模型也非常适合在手机、PC、移动设备上训练，无需数据量化处理，拥有高达 8K tokens 的处理能力。开发者可以利用 Gemma 模型提供的 Colab 和 Kaggle 快速启动和运行项目。此外，Gemma 模型与 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo 和 TensorRT-LLM 等行业内的流行工具集成无缝，使得开发者无需在集成工具上花费大量时间，即可专注于模型的高效应用。安卓阵营中，vivo 的蓝心大模型已经在 S18、X100 系列上运行、OPPO 推出了 AndesGPT、荣耀推出了荣耀魔方大模型等，各家都显示出了在 AI 手机上竞争的决心。

苹果同样正努力开发自己的大语言模型框架 Ajax，同时在解决内存不足的问题上，苹果也找到了解决办法。苹果在一篇题为《LLM in a flash: Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory》的论文中介绍了一种可以在超出可用 DRAM 容量的设备上运行大模型的方法。苹果构建了一个以闪存为基础的推理成本模型，并使用窗口化以及行列捆绑两项关键技术，来最小化数据传输和最大化闪存吞吐量。窗口化让苹果的大模型不会每次都加载新的数据，而是重复使用部分已处理的数据。行列捆绑技术则是通过更有效地分组数据，让大模型从闪存中更快的读取数据。在图像生成模型领域，三星有自己的 Gauss 模型可以生成和编辑创意图像，包括更改和添加风格。小米自研了图像大模型，实现了 AI 扩图&消除等功能。苹果与加州大学的研究人员合作创建了 MGIE，MGIE 可以处理各种编辑情况，从简单的颜色调整到复杂的对象操作。该模型还可以根据用户的偏好执行全局和局部编辑。

2.3 端侧大模型进入手机将带来手机硬件的更新

由于 AI 推理&训练的需求，手机存储容量的变化最为明显。在 19Q4-20Q2 这段时间内，全球手机内存大小相较之前有一个幅度较大的提升，主要由于 19 年末安卓手机市场开始卷配置，但随着公共卫生事件后购买力下滑，卷配置的竞争有所减弱。2023 年下半年随着 AI 开始部署进入端侧，内存的提升对 AI 手机来说刻不容缓。因此我们认为 24 年 AI 手机进入市场使得内存将会迎来后劲更足的容量提升周期，从 23Q4 来看，内存增长的速度已经开始提高。同时， AI 手机对于内存的带宽等需求提升，我们认为 LPDDR 5 的渗透速度将加快，LPDDR 6 的研发速度也将加快。

SoC 的架构发生了改变：NPU 的地位在手机 SoC 中不断提升，定制化的 CPU、GPU、NPU 核心也更为重要。以各品牌的旗舰 AI 手机中的 SoC 为例。高通骁龙 8 Gen 3 采用台积电 N4P 工艺，由一颗 3.3GHz 的 Cortex-X4 Prime 核心，五颗 3.2GHz 的性能核心和 2 颗 2.3GHz 的效能核心组成，相较上一代加了一颗性能核心减少了一颗效能核心。CPU 性能相较于上代提升了 30%。最新的 Adreno GPU 和 Hexagon NPU 也将分别带来 25%和 98%的性能提升。在高通发布会上，骁龙 8 Gen3 能够在小于 1 秒的时间内生成图像（图片有所压缩），同时该计算平台还支持 100 亿参数以上的大语言模型，支持 Meta Llama2 模型并且能够每秒生成 20 个 tokens。联发科天玑 9300 采用了台积电第三代 4nm 工艺制造，CPU 部分采用全大核 4+4 的二丛架构设计，包括四个超大核和四个大核，峰值性能相较上一代提升 40%，功耗节省 33%;GPU 则是有 12 个内核的 Immortalis-G720，峰值性能提升 46%，相同性能下功耗节省 40%;NPU 集成了第七代 AI 处理器 APU 790，内置了硬件级的生成式 AI 引擎，整数运算和浮点运算的性能是前一代的两倍，功耗降低了 45%。

苹果 A17 芯片相比 A16 在 NPU 上的提升最大，16 核 NPU 算力可达 35Tops，相比前代算力翻倍。CPU 架构和上代同样为 2 个性能核+4 个能效核组成的 6 核方案，并对微架构进行了优化。苹果为 GPU 引入了 Mesh Shading 和硬件级光线追踪支持，A17 Pro 相比 A16 的光追性能提升 4 倍。高通骁龙 8 Gen 4 预计将于今年发布，在自研 GPU 的基础上预计将在骁龙 8 Gen 4 芯片上部署自研 Nuvia CPU，以完成 2 超大核+6 大核的架构。同时为满足端侧 LLM 对内存的需求，骁龙 8 Gen 4 预计将支持 LPDDR 6。在为 AI 做了充分准备的情况下，我们认为今年高通发布这款芯片的时候不需要像骁龙 8 Gen 3 一样通过工程机演示云端 LLM，而是可以在一款商品机上实机演示端侧 LLM。与高通关系密切的小米有望像 2023 年小米 14 系列一样率先发布搭载新一代高通芯片的旗舰手机。

3、折叠屏手机或将迎来爆发

3.1 2023 折叠屏手机销量稳步上升，MWC2024 上厂商带来惊喜

2023 年全球折叠屏手机销量约为 1800 万台，同比上升 28%。三星以约 1000 万销量，55%份额排名第一，华为以约 265 万销量，15%的份额排名第二，OPPO 以约 170 万销量，9%的份额排名第三。从价格上来看，折叠屏手机价格稳定在 1200 美元左右，但随着 2023Q4 三星和华为发布折叠屏手机新品，折叠屏手机平均价格暂时上升到约 1400 美元。

MWC 2024 上，摩托罗拉推出了一款可以屏幕卷曲伸缩的手机：Motorola Riz。手机之中包含许多个铰链，因此可以将这台手机向后进行不同程度的弯折。配合手机附赠的磁性表带，能够通过磁吸连接到表带之中，能够将手机固定在手腕上，手机就变成了一个厚重版的智能手表。同样，三星展示了一款可以弯曲成手镯的概念手机。这款手机名为 Samsung Cling Band，它采用了一块柔性 OLED 屏幕，覆盖手机整个正面，外形非常纤薄，后盖有长长的铰链结构。这款手机在屏幕弯曲时，大部分区域仍然保持平滑状态，不会出现明显的折痕，同时也能保证显示效果和触控灵敏度。

除此之外，三折屏手机也是 2024 年值得关注的折叠屏新技术。通过三折屏，用户可以在三块分屏上同时显示不同的内容，扩充信息的接收，也可以一大一小两块分屏改善传统折叠屏手机二小或者一大的体验。虽然目前还没有三折屏手机上市，但华为与三星等厂商早已开始进行相关技术布局。早在 2021 年国际信息显示学会上三星就展出了两款三折显示屏方案，随后在 MWC 2023 上公开了搭载这两种方案的概念手机 Galaxy Flex S、Galaxy Flex G。华为 2 月获得“折叠机构、卷曲屏结构及电子设备”等多折屏专利授权。我们认为今年华为、三星将推出自己的三折屏手机，同时带动折叠屏手机产业链发展。

3.2 折叠屏手机产业链将会受益

折叠屏手机主要包括横向内折、横向外折、竖向内折三种折叠形态，而铰链便是控制开合角度、实现手机形态变化的重要机械关节，对于屏幕的平整程度、整机的耐久度，以及抗摔落等方面有着决定性的影响。铰链方面，形态包括 U 型铰链和水滴型铰链。U 型铰链常规弯折半径 1.5mm，结构较为简单，生产成本相对较低，但因为弯折半径小，容易造成更深的折痕，成本大约为 200 元；水滴型铰链弯折半径一般为 3mm，作为更优的解决方案，弯折半径较大，折叠时屏幕的形变分散在更大范围内，因此塑性形变更小，在折痕控制方面有更大优势，缺点则是设计结构复杂，成本更高，成本大概为 U 型铰链的四倍。同时由于需要更多空间来容纳弯折后的屏幕，因此对于机身轻薄设计也会产生一定的不利影响。从 2022、2023 年各大品牌新品发布来看，目前采用 U 型铰链的主要是三星 2022 年发布的产品，但是自 2023 年三星新品均采用水滴型铰链，预计未来水滴型铰链渗透率有望持续抬升。

随着智能手机大屏化潮流，手机屏幕折叠化成为新的发展趋势。2018 年折叠屏手机开始进入市场，其在兼顾便携性的同时，因外形差异较大，功能优势明显等特点，成为品牌争取高端智能手机市场份额的发力点。IDC 数据显示，在 2023Q4 中国高端智能手机（售价高于 600 美元）品牌市场，苹果占据 56%的份额，而华为、小米、OPPO、荣耀、 vivo 等主要国内品牌份额合计达 42%。国内主要手机品牌厂商折叠屏手机价格明显高于直板屏手机，作为国内手机厂商冲击高端市场的利器，2024 年各大品牌厂商都将持续推出新折叠产品。折叠屏手机形态主要分为横向折叠和竖向折叠，其中横折又可以分为外折和内折。从技术层面来看，①折叠屏手机的显示面板为 OLED，由于折叠形态的要求，折叠手机不仅使得 AMOLED 屏幕增加为原来的 3 倍，而且由于良率有待提升，预计未来折叠手机将大幅消耗 AMOLED 产能。②折叠屏手机大电池与大屏幕难两全，低功耗 LTPO 成为刚需。 Counterpoint Research 预计到 2027 年全球可折叠手机出货量超过 1.015 亿部。折叠屏手机应用的推广将进一步加大对 LTPO-OLED 面板的需求。2025 年中国 OLED 智能机市场采用 LTPO 技术的柔性 OLED 产品将超越采用 LTPS 技术的柔性 OLED 产品，渗透率有望达 43%。

MIM（金属粉末注射成形）是一种近净成形技术，通过选取符合 MIM 要求的金属粉末和粘结剂，在一定温度下采用适当方法将粉末和粘结剂混合成均匀的注射成型喂料、经制粒后在注射成型机上注射成型，获得的生坯经过脱脂处理后烧结致密化成为最终成品。根据《金属粉末注射成形技术》数据，MIM 相比精密铸造，具有成形精度高、生产效率高、成本低等特点，成本降低 50%以上，生产销量可提升 10 倍以上。

MIM 工艺对于原料粉末要求较高，要求粉末的选择有利于混炼、注射成型、脱脂和烧结， MIM 材料涵盖铁基、镍基、低合金、铜基、高速钢，不锈钢，硬质合金、钛基金属，目前 MIM 材料主要以不锈钢为主，MIM 行业新材料的研发主要以高强和耐蚀兼顾的双相不锈钢、高强和高导热率兼顾的铜合金以及高比强和生物兼容性兼顾的钛合金等材料为重点。以钛合金为例，MIM 注射成型工艺原料利用率很高，而且生产工序少，成型快，易控制合金成分，可大批量生产，效率非常高。除采用 CNC 设备进行模具制造和后处理外，MIM 加工设备主要包括混合料设备、注射设备、脱脂设备、烧结设备等。当前在消费电子行业 MIM 工艺已开始大批量应用，例如手机卡托、摄像头装饰圈、折叠屏铰链、充电接插口等。考虑钛合金加工难度较高，在进行小型复杂结构件加工中 MIM 工艺会具有更明显优势，比如折叠屏的铰链加工。

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