投资要点
推荐逻辑
1、公司是全球视觉AI SoC领军企业,2024年以6580万颗出货量位居全球市场份额第一(26.7%),以智能安防为基础积极布局智能车载、AIoT领域。2、技术迭代和应用需求升级共同驱动AI SoC应用范围和市场空间快速增长,2024-2029年全球视觉AI SoC出货量年复合增长率有望达到31.1%。3、公司打造“感知+计算+联接”AI大视觉平台,向提供“硬件模组+软件算法+生态”全套体系供应商转变,有望深度受益端边侧AI视觉浪潮,业绩迎来高速增长。
视觉AI SoC领军企业,下游景气打开行业成长空间。
星宸科技前身出自晨星半导体,主要布局智能安防、智能物联、智能车载三大领域(2025年营收占比分别为65%/22%/11%)并拓展3D感知、蓝牙连接等新兴领域。公司背靠联发科股权结构稳定,核心管理层产业积淀深厚,叠加完善的股权激励机制,深度绑定核心人才团队。随着下游需求复苏,车载、机器人等业务持续放量,2025年公司营收与归母净利润分别实现同比增长26%、20%。公司维持高研发投入与人才扩充力度,三费管控良好,业务结构持续优化,盈利水平逐步企稳向好。
多场景共振赋能,视觉AI SoC进入高速增长周期。
作为端边侧智能设备核心算力基石,机器视觉处理能力提升叠加AI大模型迭代、端侧智能化部署刚需崛起,技术成熟度与商业化落地节奏持续加快。智能安防向全域场景渗透;机器人市场规模稳步扩张,居家服务机器人品类爆发;汽车智能化渗透率持续提升,车载视觉系统需求升级;运动相机、消费级无人机、AI眼镜等影像终端多点开花,尤其AI眼镜迎来爆发式增长;SPAD高集成方案重塑激光雷达架构,打开全新成长空间。行业由技术迭代+下游需求升级双轮驱动,各细分应用领域渗透率持续快速抬升,成长确定性与长期空间兼备,进入高速发展期,2024-2029年全球视觉AI SoC出货量年复合增长率有望达到31.1%。
自研与外延双轮驱动,多赛道深耕完善AI视觉版图。
公司搭建全栈核心技术平台,深耕ISP、AI处理器等核心技术与IP储备,持续加大研发投入,同时深化全球客户布局、构建稳健供应链,稳居全球视觉AI SoC及安防SoC领先地位。产品端,全面覆盖安防、智能物联、机器人、车载等多领域,多点开花。外延收购富芮坤、战略持股元川微,补强无线连接、低功耗及端边侧算力能力,完善“感知+计算+连接”生态。公司筑坚实技术与生态壁垒,多赛道深耕持续拓宽成长空间,进一步巩固公司行业核心竞争力,为长期高质量发展奠定基础。
盈利预测与投资建议
公司是全球视觉AI SoC领军企业,在安防基础上积极发展AIoT、车载等,打造大视觉AI硬件平台,有望在AI边端侧发展浪潮中快速成长。我们预计2026-2028年公司归母净利润分别为5.5/7.0/8.5亿元。给予公司2026年85倍PE,对应目标价110.5元。首次覆盖,给予“买入”评级。
风险提示
技术研发迭代风险;市场竞争风险;经营风险。

目录
一、视觉AI SOC领军企业,下游景气打开行业成长空间
1.1 以视觉为核心拓展广泛物联,晨星起家发展具备多年沉淀
1.2. 需求复苏业绩向好,研发助力结构持续优化升级
二、多场景共振赋能,视觉AI SoC进入高速增长周期
2.1 技术进步促应用深化,智能安防向多领域渗透
2.2 多品类机器人蓬勃迭代,视觉AI SoC成长可期
2.3 汽车智能化渗透率提升,SoC长期增长趋势明确
2.4 影像终端多点开花,赛道步入高速增长期
2.5 高集成SPAD SoC优化LiDAR,行业迎来高速增长
三、自研与外延双轮驱动,多赛道深耕完善AI视觉版图
3.1 技术自研构筑护城河,客户生态与供应链协同护航发展
3.2 以视觉+计算能力为基,全面拓展智能产品领域
3.3 外延战略布局落地,完善感知+计算+连接全面生态
四、盈利预测与估值
4.1. 盈利预测
4.2. 相对估值
五、风险提示
一、视觉AI SOC领军企业,下游景气打开行业成长空间
1.1. 以视觉为核心拓展广泛物联,晨星起家发展具备多年沉淀
专注视觉SoC领域多年,向更广阔AIoT领域拓展。公司前身由SigmaStar(开曼)出资设立,源于联发科注重中国大陆视觉芯片市场相关布局。公司成立早期的相关技术与团队人员等源自在显示视觉行业布局多年,技术沉淀长久的中国台湾芯片企业晨星半导体,后者在显示控制、图像处理芯片等领域位于行业前列。公司于2017年正式成立,以视觉AI SoC为核心并保持领先地位,主营业务为提供视觉类SoC及解决方案,覆盖智慧视觉、智慧出行、智能家居、智能办公、智能工业等下游领域。公司立足fabless模式,基于自身深厚技术积淀与行业经验,深耕端边侧AI SoC赛道,初期以视觉安防及行车记录仪等为基础发展,后拓展AIoT、机器人及车规级等业务。 2024 年成功登陆深交所创业板,2025 年推进港股上市布局,逐步成长为全球领先的视觉 AI 芯片设计企业。

公司下游主要覆盖智能安防、智能物联及智能车载三大业务线,战略布局3D感知与连接新领域。公司依托“视觉+AI”的核心框架以及“感知+计算+连接”的核心技术优势,主要覆盖智能安防、智能物联、智能车载等三大传统业务线及激光雷达、移动影像设备等新兴领域。此外,公司通过外延投资与收购等形式拓展3D感知与蓝牙连接等新领域,提升未来公司SoC平台综合性与“感算连”一体化竞争力。
智能安防为公司第一大业务线,2025年出货量超1.2亿颗,产品主要为IPC(前端网络摄像机)SoC、NVR(后端网络视频录像机)SoC等,主要应用于智慧视觉及边缘计算场景,当前主要包括消费类安防(TO C端)、民用安防(TO B端)及专业安防(TO G端)等。
智能物联是公司第二大业务线,2025年出货量超过4100万颗,包含智能机器人、智能穿戴、智能办公、工业及家居等。机器人当前主要应用于家庭服务机器人,已陆续切入大型户外机器人(如割草/除雪/泳池清洁等)、陪伴机器人、工业协作机器人、具身智能机器人等多个细分领域;智能穿戴主要包括AI 眼镜、AI 耳机、运动相机等品类;在智能办公领域,公司SoC主要用于VoIP话机及视频会议设备等;在智能工业领域,公司产品为HMI、PLC、工业网关等持续赋能;在智能家居领域,公司SoC可用在楼宇对讲系统、智能门铃门锁、投影仪及智能家居网关等各种设备并使其配备多媒体处理与AI功能。
智能汽车业务为第三大业务线,2025年出货量超过1300万颗。前装主要包括记录仪、舱内外视觉感知(DMS/OMS/CMS等)、前视ADAS辅助驾驶等,后装主要为行车记录仪等。
3D感知与连接方面,公司战略布局3D感知领域,研发3D ToF技术的SPAD SoC,应用于激光雷达系统,面向其广泛存在的汽车LiDAR、智能机器人及消费级无人机等高端、高性能市场。2025年,公司以现金方式收购上海富芮坤微电子有限公司53.3%股权,补强公司连接、音频及低功耗等核心能力。

联发科为公司第一大股东,公司股权结构稳定。公司采用无实控人架构,股权结构清晰且稳定性突出,截至2026年一季度,中国台湾头部SoC厂商联发科通过SigmaStar Technology间接持有公司28.74% 股权,为公司第一大股东,为公司带来稳定的产业资源与深度战略协同。公司董事长、总经理林永育通过全资持股平台 Elite Star 持有公司8.41% 股权,为第二大股东,确保核心管理层与公司利益深度绑定。厦门瀚宸、厦门耀宸、厦门芯宸等多类员工持股平台合计持股超19%,有效绑定核心技术与业务团队,为公司长期发展筑牢人才与治理基础。

公司管理层团队拥有丰富的产业经验,为企业发展稳定护航。公司核心团队董事长林永育、董事孙明勇等成员多来自于晨星半导体,拥有20余年视觉芯片行业经验,成为星宸科技的研发与管理骨干。公司管理层团队多曾在行业知名企业担任要职,拥有深厚的技术积淀与产业实操经验,具备技术研发、市场运营、供应链管理等复合能力,对行业认知深刻,能够精准把握市场发展趋势,有力支撑公司多业务拓展、技术迭代与全球化布局,为企业长期稳健发展提供坚实保障。

公司建立科学合理股权激励机制,从企业与个人两个维度实施考察。近年来,公司积极施行激励计划,激励范围聚焦核心研发骨干、中层管理人员与关键业务人员,全面覆盖公司核心价值创造团队。公司设置企业层面与个人层面双重考核标准,企业层面设置营收与净利润指标,综合考虑公司发展状况、市场竞争、未来规划等多方面因素,提升积极性以确保公司稳步实现经营目标;个人层面设置个人绩效考核体系,对员工工作绩效做出准确全面综合评价。通过股权激励将个人利益与公司长期发展深度绑定,有效稳固核心人才队伍,充分激发研发创新活力与业务开拓动力,持续夯实技术壁垒,为公司多赛道布局与长期稳健发展筑牢人才根基。

1.2. 需求复苏业绩向好,研发助力结构持续优化升级
需求回暖推动业绩增长,多领域放量释放新增长曲线。2020-2025年,公司实现营收11.9/26.9/23.7/20.2/23.5/29.7亿元,同比+67.7%/+125.2%/-11.9%/-14.7%/+16.5%/+26.3%,2020-2025年的年复合增长率达20.1%;实现归母净利润2.2/7.5/5.6/2.1/2.6/3.1亿元,同比+243.7%/+247.3%/-25.1%/-63.7%/+25.2%/+20.3%,2020-2025年的年复合增长率达7.3%。2021年,受益于全球大环境状况与市场发展机遇,收入与利润迎来较大增长。2022-2023年,受全球市场景气度下滑、下游客户去库存需求回弱及之前产品需求提前等因素影响,公司营收受到影响,市场竞争程度增加致使公司毛利率降低,公司保持较高研发力度,净利润同比下降较多。2024-2025年,消费类等市场需求有明显恢复,同时AIoT下游呈现强劲增长,公司在车载、机器人等领域实现规模放量,公司业绩稳步向上。进入2025下半年,公司依托“SoC芯片+内置存储”一体化方案与“交钥匙”服务优势,在存储需求较紧情况下保障需求稳定,未来有望继续加强自身市场竞争力。2026年一季度,公司营收9.94亿元,同比+49.35%;归母净利润2.2亿元,同比+330.29%。受益于存储行情带动的产品价格提升和产品结构优化,公司营收和净利润有较高同比增长表现。

公司构建“一核双增”发展格局,三大业务线协同增长。公司主要业务的智能安防、智能物联、智能车载三大板块2025年营收分别为19.4/6.6/3.2亿元,营收占比分别为65.1%/22.1%/10.7%。2025年,安防业务营收同比+21.9%,安防业务是公司的核心支柱业务,公司在安防领域全球份额增加,不过受安防市场行业竞争加剧影响,安防板块毛利率近年来逐步走低,2025年毛利率为32.4%。智能物联业务成长迅速,2025年营收同比+38.6%,公司近年来在清洁机器人等领域增长迅速,AIoT成为公司第二增长曲线,2025年其毛利率水平为37.6%,高于公司平均水平。公司汽车前装市场多个项目落地,车载视觉产品已在多个客户导入量产,受客户结构优化及海外项目毛利率相对较高等因素影响,2025年公司车载业务毛利率有所回升。整体来看,公司三大业务营收均实现两位数增长,智能物联与车载业务增速显著高于安防业务,推动收入结构持续优化。

公司盈利水平逐步趋稳回升,三费水平控制良好。近年来受到安防市场竞争加剧、产品整体价格下行等因素影响,公司毛利率整体承压,同时公司保持较高的研发投入水平,净利率水平相对受到影响。2025年,公司整体毛利率为34.2%,同比-1.6pp;净利率为10.4%,同比-0.5pp。但随着公司在AIoT、智能车载等新拓展方面不断布局,业务具备在未来持续增长的潜力,产品结构的优化与新市场的开拓有助于支撑公司未来毛利率增长,使得毛利率整体维持在相对稳健区间。2026年一季度,公司毛利率46.1%,净利率22.3%,同环比均有较大幅度改善。费用水平方面,公司2025年销售费用率、管理费用率、财务费用率分别为1.12%/3.75%/0.64%,三费费用率整体情况近年来保持稳定状态,整体期间费用率为公司净利率的稳定提供了重要保障。

公司始终保持高强度研发投入,研发人员占据员工队伍主流。2025年,公司研发费用达6.5亿元,同比+8.2%;研发费用率达21.9%,同比-3.7pp。公司研发费用支出近年来稳步增长,费用率处于行业较高水平,体现出公司作为先进IC设计研发企业对技术创新的高度重视。研发人员方面,公司2025年研发团队人员数量达687人,相比于2024年581人有较大幅度扩充,研发人员占员工总数比例达75.41%,为公司在 AI 视觉与感知计算、智能物联与车载等前沿领域的技术突破提供了坚实的人才支撑。公司专注于前沿技术的研发,丰富端边侧AI SoC组合,研发投入强度与人才储备规模均处于行业领先水平,为其持续构筑技术护城河、拓展市场奠定了核心基础。

二、多场景共振赋能,视觉AI SoC进入高速增长周期
机器视觉能够在广泛场景下实现多种功能。机器视觉是指通过工业与非工业软硬件的组合,通过光学装置和非接触传感器对被摄目标进行信息采集,将对象特征转化为数字信号并传送至图像信号处理系统。机器视觉具备识别、测量、定位、检测四种基本功能。识别是根据对象的外形、颜色、字符、条码等特征对物体进行甄别,通过识别可以快速得到周围物体新信息并进行反应处理。测量是将识别物体的图像像素信息标定为常用的度量衡单位,之后精确计量出物体的形状大小信息,为下一步分析做决策。定位通过光成像系统及硬件计算等获取物体的位置信息,包括二维及三维的位置信息,实时准确地获取目标位置信息。检测一般指物体外观检测,如产品完整性检测、外观缺陷检测等。

视觉AI SoC通过集成视觉信息处理系统和AI模块正广泛拓展。视觉SoC通过集成CPU、ISP 和内存等各种组件于一体,集成处理采集视觉数据,可以处理图像与视频任务,应用于有实时视觉分析的设备中。视觉AI SoC集成了NPU等人工智能设计模块,可以通过AI高效处理图像和视频相关计算任务。视觉AI SoC将原本内部的图像处理、视频编解码等能力与AI相结合,在视觉信息处理方面有较好表现,可以实时处理外源图像信息、物理识别等,广泛应用于包括安防摄像头、视频存储及分析设备(如 NVR、NAS 等)、机器人、消费级无人机、运动相机、AI眼镜、智能车载等领域。根据公司招股书数据,全球视觉AI SoC出货量在全球视觉SoC中占比由2020年的14.4%增长至2024年的39.1%,预计到2029年将进一步提升至84.8%。

端侧AI部署与视觉能力需求带动视觉AI SoC快速增长。随着AI模型与算法的不断进步与创新,AI模型应用范围快速拓展,端边侧对AI部署需求不断提升。在这种情况下,AI SoC凭借强大的算力、完善的系统集成度以及对复杂操作系统和应用的良好支持,在智能计算、互联协作等方面表现优异,同时也满足了边端侧对更低功耗和更小尺寸的需求,进而提升用户体验。此外,当前人们对于端边侧智能设备要求有更高层次的信息吸收交互和智能能力,使得端边侧设备具备实时视觉感知、智能分析和自然交互的能力成为必然要求,在视觉计算与AI推理方面表现优异的视觉AI SoC正成为端边侧智能进程中的重要驱动力量。根据公司招股书数据,全球AI视觉SoC市场出货量规模由2020年5430万颗增长至2024年的2.46亿颗,2020年至2024年复合年增长率为45.9%,预计全球视觉AI SoC出货量在2029年将增长至9.54亿颗,2024年至2029年复合年增长率为31.1%。

2.1. 技术进步促应用深化,智能安防向多领域渗透
智能安防是一套融合人脸识别、视频结构化解析、云计算及云存储等核心技术的综合系统,通过对监控信息的高效存取、智能调取与深度分析,能够快速做出决策,为关键场景提供精准的入侵侦测与安全防护服务,其应用场景主要集中于家庭社区、城市公共空间及各类重点场所领域,实现全场景的安全保障。安防监控系统主要由前端、后端两部分组成,前端主要网络摄像机主要由镜头、传感器、视频监控芯片IPC SoC组成,对影像进行记录和压缩并形成相应的信号,配备的AI模块可对收集到的外部图像等数据信息实现本地智能化分析与处理。后端主要为网络视频录像机等存储设备,主芯片为NVR SoC,可对前端记录的视频信号进行录像、存储和转发,后端AI模块可对收集到的数据进行智能运算,实现图像识别等功能。

安防摄像头正向着智能化与集成化方向的升级转型。随着AI大模型、端边侧计算能力、无线链接等技术不断发展,安防行业从传统的被动监测向主动分析研判和数智融合转变。这不仅体现在摄像头本身具备的高级视频分析、人脸识别、行为检测等功能上,还体现在其与物联网、大数据、云计算等技术的深度融合,形成了集监控、预警、分析、管理于一体的综合安防解决方案。AOV技术相对传统PIR技术等通过内置AI算法,检测距离远,监控角度更大、准确度更高,基于超低功耗内存的快速启动待机技术,可以实现全时完整监测。AI-ISP技术通过海量图像与丰富参数构建AI视觉处理模型,相比传统ISP在智能降噪、低照度场景、复杂动态图像处理等多个方面有大幅提升。智能安防摄像通过内置高性能SoC与优化系统设计,可以在事件触发时快速响应并在功耗方面表现优异,内置算力单元与端侧模型实时进行端侧信息处理计算,实现终端智能分析、信息整理、报告反馈等。

出于安防在技术上的进步和在应用上的深化创新,安防已从传统公共安全向多领域拓展,安防行业在应用场景和范围边界不断拓展。当前,智能安防由于其在拍摄性能上的不断进步,可以针对复杂环境与动态场景进行较高质量的记录,以及在程序与硬件上功耗设计不断降低。可以搭配太阳能等实现自主长期且免维护的运行,同时无需布线、简易安装等特点也使其可以满足多种场合的临时性与灵活部署需求,对原有应用场景和范围进行了较大的扩展。在需求端,智能安防从传统的家庭、企业等领域延伸至智慧城市、智慧医疗、智慧教育等。随着当前社会发展,人们对于家庭安全和个人隐私保护意识提高,家庭监测、儿童老人照顾等智能家居类需求不断提升。智能交通未来将推动智能安防快速发展,智能交通系统需要大量智能摄像头的支持,通过实时监控交通流量、车辆速度、违章行为等,提供重要的城市终端动态信息,有助于汇总数据分析城市运行状况和后续建设改进。

智能安防设备需求旺盛和技术迭代推动安防视觉AI SoC快速发展。消费者需求多元化及安防场景的不断拓展使智能安防视频设备需求日益旺盛。同时,SoC公司不断推出具有更强计算能力、更低功耗和更丰富功能的SoC,满足市场对智能化、高清化的安防监控设备需求,带动SoC市场规模扩大。当前,在国内二线及以下城市、部分亚太地区等,安防监控产品渗透率较低,随着安防技术的不断升级带动应用拓展,社会对安防需求提升、海外建设逐步完善等,安防市场有望迎来新增长点。根据弗若斯特沙利文数据,2023年全球安防视觉AI SoC市场规模为8.63亿美元,2020-2023年CAGR为8.8%,2025年至2028年CAGR预计达到13.8%。根据公司招股书数据,2024年全球安防视觉AI SoC出货量达1.37亿颗,2020-2024年CAGR为73.1%,2025年-2029年CAGR预计达到22.1%。

2.2. 多品类机器人蓬勃迭代,视觉AI SoC成长可期
机器人技术不断迭代,应用场景向多元化趋势演进。随着机器人领域的技术不断迭代,应用场景也从特定场景逐渐向多元领域延伸,由单一功能朝复杂任务演进。机器人当前主要大规模用于生产与制造业,企业数字化、智能化转型不断加快,一方面劳动力供给短缺的趋势提升了企业用机器人替代人工的需求,另一方面传感技术、机器视觉、人工智能等技术也赋予了机器人强大的信息处理与实时反应能力,可以自主实现环境感知与决策。此外,随着人口结构变化以及人们对于生活水平的要求提升,家庭场景中可以参与家务清洁,老人陪护的居家服务机器人正在吸引人们的关注,当前居家机器人品类已拓展至扫地机器人、泳池清洁机器人、割草机器人、陪伴机器人等。未来,随着相关技术的不断迭代,其应用将由制造业向家庭服务和商业场景拓展。

技术成熟促进应用场景拓展落地,机器人市场稳步发展。AI、无线链接等技术的逐渐成熟为机器人提供了技术基础,全球机器人从工业自动化向智能互联发展。人口老龄化导致的劳动力成本上升与结构性劳动力短缺,使得机器人对人的替代需求进一步提升。目前,智能机器人在执行机械动作基础上,还具备环境感知、数据分析和自主决策能力,其应用范围不断发掘拓展,当前智能机器人应用领域已从工业制造拓展到医疗保健、物流运输和商业服务等多个场景。根据弗若斯特沙利文数据,全球机器人市场规模从2024年市场规模为4316亿元,2020-2024年复合增长率达14%,预计2029年达到8619亿元,2025-2029年复合增长率达到15%。在中国市场,政策支持、产业链本地化、新能源及半导体等战略产业发展正成为机器人市场增长的引擎,2024年中国机器人市场规模达1345亿元,预计2029年市场规模达到2993亿元,2025-2029年复合增长率达17.5%。

家庭场景正成为当前智能机器人落地应用的重要场景与出货量占比最高场景之一。当前随着消费者对生活舒适度要求和解放双手需求的提升,以及AI、传感器等机器人技术的提升,智能家居服务类机器人的产品品类持续丰富,由扫地机器人向泳池清洁机器人、割草机器人、陪伴机器人及AI人形机器人拓展。根据公司招股书数据,全球扫地机器人出货量由2020年1430万台增长至2024年的2060万台,预计2029年达到4430万台,2024-2029年复合增长率达到16.5%;全球智能割草机器人出货量 2024 年为 40 万台,预计2029年增至2580万台,2024-2029年复合增长率达到130.1%;全球泳池清洁机器人出货量由2020年的 100 万台增长至2024年的160万台,预计在2029年达到650万台,2024-2029年复合年增长率达到32.4%。

视觉系统在智能机器人架构中占据核心位置,直接影响机器人对外部环境的感知与解读能力,是机器人完成精准操作、执行复杂任务的重要保障。当前,扫地、泳池清洁、除草等家居服务机器人,正从单一的清扫功能,向集成物体识别、语音交互等多元功能的智能终端升级。巡检、医疗、物流等专业服务机器人,对实时视觉处理与多模态感知有着极高需求,对SoC的信息处理能力等有着极高要求。以巡检机器人为例,其需处理高分辨率图像并进行复杂环境分析,搭载NPU与GPU等AI计算模块的SoC可大幅提升机器人运行性能。高性能视觉系统在多种多样的场景下都是支撑机器人高精度、高稳定运行的核心基础。视觉感知与端侧视觉计算能力,已成为各类机器人必备的核心能力之一。伴随具备视觉感知与计算功能的智能机器人持续增多,机器人视觉SoC将进入快速发展期。

机器人视觉感知及计算能力升级促进其视觉AI SoC市场快速增长。当前家居服务机器人从清洁类向多品类拓展,对其SoC在导航、物体识别、低功耗运行等部分提出更高要求。巡检、医疗、物流等服务型机器人对视觉处理、多模态感知需求提升,AI SoC依托GPU/NPU等智能单元可以有效强化复杂环境图像处理能力,使其相对传统MCU优势更加明显。在工业数字化及智能化升级推进过程中,新一代工业HMI系统深度融合机器视觉、端边侧运算及 AI 分析技术,对图形处理、实时运算与多设备兼容能力提出更高要求,持续拓宽视觉智能芯片的应用边界。人形机器人虽目前仍处于早期发展阶段,但长期成长价值突出,随着 AI 技术、精密控制、新材料等领域不断突破,有望广泛落地于商业服务、工业制造、医疗康养、家庭陪护等多元场景,而其实现自主环境感知、精准动作决策与自然人机交互均高度依赖高阶视觉智能技术,将为高性能视觉AI SoC带来长期且强劲的增量需求。根据公司招股书数据,全球机器人视觉AI SoC出货量由2020年的70万颗增长至2024年的680万颗,2020-2024年复合增长率为76.5%,预计在2029年增长至8010万颗,2024-2029年复合增长率达63.8%。

2.3. 汽车智能化渗透率提升,SoC长期增长趋势明确
汽车智能化成为驱动汽车市场发展的主要驱动力。随着汽车电动化、网联化及智能化发展,以及消费体验需求升级、产业创新发展、政策等多重因素支持,全球汽车市场快速发展。以搭载智能座舱和智驾系统等的智能汽车成为其发展的核心驱动力,智能汽车比例快速上升,智驾功能正在从高端汽车向大众市场渗透。算法及硬件端的创新降低了系统成本,量产能力提升和价值链的协同改善等因素为未来更加深入的市场渗透与产业长期增长奠定了坚实基础。根据弗若斯特沙利文数据,全球智能汽车2025年销量为4700万辆,预计2030年增至9070万辆,2025-2030年复合增长率达14.1%;智能汽车渗透率从2025年的48.5%增长至2030年的86.3%。中国2025年智能汽车销量达2140万辆,2030年预计增长至3550万辆,2025-2030年复合增长率达10.7%;中国智能汽车渗透率从2025年的62.1%增长至2030年的92.7%。

行车记录仪迭代加速,技术升级带动结构优化。智能化行车记录仪融合高清影像记录、多维数据采集、本地智算分析及云端交互等技术,具备低功耗全流程记录、安全辅助以及与汽车其他器件进行信息交互等拓展功能,在智能汽车体系中具有重要作用。随着消费者对行车记录仪功能需求不断升级,摄像头已不再局限于技术摄录功能,行车记录仪正在向智能化与多功能方向发展。在当下市场,超过65%在售行车记录仪搭配1080P分辨率镜头,38%的高端行车记录仪支持4K超高清录制功能,高清画质可更加清楚录制行驶细节和提升事故取证有效性。在智能化方面,当前全球较多数行车记录仪已内置GPS模块与WiFi等连接功能等,可实现与汽车其他终端与智能手机的快速配对,可支持实时查看、视频传输、轨迹查询等。同时,具备碰撞预警、停车监控、语音控制等多种功能的比例也在上升,汽车记录仪正从单一录像设备向多功能智能视觉终端发展,未来有望走向与ADAS的深度融合。

受益于政策推动、技术进步、消费者需求提升及汽车后装市场等多重因素影响,行车记录仪市场持续扩大。我国将合规行车记录仪纳入营运车辆配置要求,使其从“可选装备”逐步向“基础配置”靠拢,交通运输部规定所有重型货运车辆需配备符合标准的行驶记录仪;欧盟《道路安全法》强制要求新车标配行车记录仪或提供接口;日美等国家出于在发生事故时保险认责方面的需求,也产生了对行车记录仪的需求,北美部分州通过“事故证据法”,推动设备普及。行车记录仪高清化、智能化、云端同步等使用户数据安全性与可用性大幅增强。当前汽车存量市场较大,对行车记录仪加装需求将使得后装市场有较大空间,在前装市场车企前装合作模式逐渐兴起,新能源车企在其中高端车型中集成定制化行车记录仪模块,实现与车机系统深度打通。根据《中国行车记录仪行业市场调查研究及投资前景分析报告》数据,全球2030年行车记录仪预计达到56.33亿美元规模,2024-2030年复合增长率预计达3.7%。

智驾市场快速发展,未来L0-L2+市场占据主流。智能驾驶的发展经历了从早期以雷达、摄像头为基础的ADAS功能到搭载域控制器和高性能车载计算平台,可以支持多传感器融合、深度学习算法和实时决策。随着智驾技术的不断发展,行业正加速突破复杂城市路况、极端天气、人车混行等难点场景适配,实现全域OTA在线升级、端云数据联动等能力持续进化。智能驾驶是构建智慧交通、智慧城市的关键一环,正推动汽车从传统代步工具向智能化、移动化、数字化的智能空间全面转型。根据弗若斯特沙利文数据,全球智能驾驶市场规模从2021年的1266亿元增长至2025年的4583亿元,预计2030年增长至11970亿元,2025-2030年复合增长率达21.2%。中国智驾市场规模从2021年的433亿元增长至2025年的1904亿元,预计2030年达到5096亿元,2025-2030年复合增长率达21.8%。智能驾驶等级方面,中国L1-L2+市场规模2025年达到1904亿元,预计2030年达到4794亿元,2025-2030年的年复合增长率达20.3%,依然占据主流。

随着汽车智能化渗透率的不断提升,消费者对汽车智能化功能需求日益增长,推动车载视觉系统不断深化发展。智能座舱内的视觉系统可以检测驾驶员状态与乘员状态,实现诸如疲劳预警、注意力追踪、身份检验、手势交互、表情分析等,提升乘车安全与体验。此外,汽车视觉支持舱内外多模态感知与数据融合,涵盖车内摄像头采集信息与外部视觉数据实时处理,实现更自然的人机交互与个性化服务,大幅提升辅助驾驶、物体识别、路径规划等效率与智能化。智能驾驶方面,视觉系统是智能驾驶的感知核心,能实时捕捉道路标线、交通信号、行人车辆等环境信息,精准识别障碍物与路况变化,为驾驶决策提供基础数据,搭配多模态数据融合提升行驶安全性,还能辅助完成车道保持、跟车行驶等智能操作,是实现自动驾驶精准控制与安全落地的关键支撑。整体来看,汽车在交互体验、行车安全、周边感知、个性化服务等方面智能化程度不断加深,带动对视觉系统性能及SoC算力需求的不断增长。

应用场景多元,车载视觉成像系统逐步渗透。车载摄像的应用场景可分为舱外应用和舱内应用两大类。舱外应用主要包括泊车辅助、驾驶辅助、CMS、DVR等应用,舱内应用主要包括DMS、OMS等应用。随汽车智能化、网联化持续升级,智能驾驶落地提速、行车安全法规不断完善以及座舱体验智能化升级需求持续释放,推动车载视觉硬件加速量产搭载。当前车载摄像头正逐步从高端车型下沉至量产主流车型,单车搭载数量持续增加,多摄融合方案广泛普及。舱外视觉系统为行车感知、主动安全与行车记录提供核心支撑,舱内视觉系统实现驾驶员、乘客状态实时监测,内外协同赋能整车安全管控与智能交互升级,整体行业渗透率稳步提升,车载视觉成像技术已成为智能汽车核心标配硬件之一。

汽车集成化与智能化程度提升,推动SoC市场需求随之快速增长。随着汽车电动化及智能化推进,传统MCU无法有效应对复杂电气架构及海量数据处理需求,SoC通过更高集成度、更多样的布局、AI模块加入等优点,计算传输效率高、芯片使用量少,软件升级更灵活,已成为汽车芯片主流趋势。前智能化系统中无论是智能座舱还是智能驾驶等都需要视觉AI SoC的支持,要能够高效处理大量智能驾驶中路况识别、驾驶决策调整与驾驶员监测、成员状态识别等信息,支持舱内外多模态信息融合。同时,SoC算力决定了车辆在生命周期中功能拓展的最大程度,汽车厂商通常部署较高性能的SoC以用于后续平台功能升级拓展。根据弗若斯特沙利文数据,全球汽车视觉AI SoC出货量由2020年的3410万颗增长至2024年的7690万颗,2020-2024年复合增长率为22.5%,预计2029年增长至2.27亿颗,2024-2029年复合增长率预计达24.2%。

2.4. 影像终端多点开花,赛道步入高速增长期
智算与硬件技术融合,画质与便携性需求双向升级。当前,消费者对移动影像设备的核心诉求已从基础记录转向“随手出片”,既追求接近专业相机的画质表现,又看重轻量化、易操作的便携属性,叠加创作者经济崛起与短视频变现需求的推动,直接带动移动影像设备细分市场持续扩容。在影像设备硬件端,大底传感器的应用提升了进光量、动态范围与细节解析力,高性能芯片与图像处理单元可以实时处理动态拍摄成像,将物理层面筑牢画质。同时,计算摄影技术持续突破,在算法端逐步实现“感知-计算-渲染”成像范式,AI大模型与成像技术的深度结合,进一步实现智能场景适配、实时主体追焦、AI降噪等功能,无需专业操作即可获得高质量作品,持续降低创作门槛,提升产品附加值。随着户外创作、日常vlog拍摄需求的爆发,手持智能相机类逐步从专业圈层走向大众市场,技术上实现防抖性能、场景适配性的持续优化,兼顾专业画质与便捷操作。手持智能相机有望成为增长核心,多品类协同发展。根据公司招股书数据,全球运动与全景相机出货量2020年为770万台,2024年为1510万台,预计2029年达到2620万台,2024-2029年复合增长率达11.7%。

消费级无人机领域持续突破,核心功能不断升级。当前,无人机在导航避障、目标追踪、建模测绘等关键领域实现重要进展。依托深度学习技术,其自主飞行与实时影像分析能力显著提升,推动消费级无人机从单纯的航拍工具,向更智能、更易用的大众影像创作和娱乐设备稳步演进。根据公司招股书数据,全球消费级无人机出货量从2020年的510万台增长至2024年的900万台,预计2029年将增至1560万台,2024-2029年复合增长率达11.6%,行业保持稳健增长态势。
AI眼镜行业迎来爆发式发展,有望成为移动影像相关领域增速最快的细分品类之一。多模态AI模型的加速部署、虚拟现实技术的持续推进,以及AI SoC、存储与显示等核心组件的不断升级,共同推动AI眼镜的应用场景持续拓展,用户体验快速优化,使其有望成为未来重要的移动终端设备。大模型的快速发展更是显著驱动AI眼镜行业创新升级,凭借更强的推理能力与通用化性能,进一步拓宽了AI眼镜的功能边界与应用场景,提升产品核心价值。 根据公司招股书数据,预计全球AI眼镜出货量从2024年的230万台增长至2029年的6860万台,2024-2029年复合增长率达到97.2%。根据弗若斯特沙利文数据,全球AI智能眼镜市场规模2024年达到30.83亿元,预计在2030年达到1499.96亿元,2024-2029年复合增长率达91.1%,整体呈现几何级的爆发式增长态势。

伴随移动影像设备的快速扩张,市场对视觉AI SOC需求持续攀升。视觉AI SOC集成CPU、GPU、ISP、NPU及视频编译码器等功能单元,实现多模块协同计算,作为移动影像设备的核心算力底座,是支撑技术迭代、场景拓展与体验升级的关键核心器件,其性能表现直接决定其智能水平与运行效能。在消费级无人机领域,视觉AI SOC承担着导航避障、目标追踪、实时影像处理与分析的核心算力输出任务,通过AI ISP与NPU的紧密协同,可在低功耗约束下实现复杂场景的自适应图像优化、高精度环境感知与快速决策,降低对远端计算的依赖,保障无人机自主飞行的稳定性与影像创作的流畅性,为其从单纯航拍工具向智能创作设备演进提供坚实硬件支撑。而在AI眼镜领域,视觉AI SOC针对设备紧凑形态与续航需求优化设计,不仅为多模态AI模型端侧部署、实时场景识别、视觉交互及虚拟现实技术应用提供高效算力,还通过高集成度设计简化硬件架构,借助存内计算等新兴架构提升数据处理效率,缓解算力与功耗的平衡难题,推动AI眼镜在出行、娱乐、办公等多元场景的渗透率提升。根据弗若斯特沙利文数据,全球移动影像设备视觉AI SoC出货量从 2020 年的70万颗增长至2024年的1020万颗,2020-2024 年复合增长率为95.4%,预计在2029年增长至1.074亿颗,2024-2029年复合年增长率达60.1%。

2.5. 高集成SPAD SoC优化LiDAR,行业迎来高速增长
SPAD SoC 实现高度集成优化,赋予LiDAR更佳的性能和结构表现。LiDAR通过发射脉冲激光并探测散射光获取深度信息,相比摄像头等传感器具备3D成像能力、探测精度更高、距离更远、且在弱光、强光、隧道光等复杂场景下仍可保持优异性能,已随着自动驾驶、辅助驾驶等先进技术成为智能车载、智能机器人及消费级无人机等多元应用领域的关键组件。SPAD SoC将SPAD数组、主动淬灭电路、时间数字转换器(TDC)及数字信号处理单元或算法极速器等关键模块集成在单颗芯片,与传统基于SiPM或者APD的LiDAR架构相比集成了以往光电前端、放大链路、模数转换、数字信号处理的多个分立组件,大幅简化架构并缩小尺寸。SPAD SoC通过集成数字信号芯片实现直接数字信号处理,具有更强的抗干扰能力和处理效率,后端仅需配备一颗较低算力处理器即可完成LiDAR所有的信号处理,这使得LiDAR单元的开发难度大幅下降。

LiDAR普及发展及应用范围拓展打开SPAD SoC成长空间。当前,凭借在智能驾驶领域的出色表现以及成本下降带来的优势,车载LiDAR出货量不断上升,呈现向固态化、紧凑化、低成本化趋势。出于其在减少噪声与信号失真、提升时间分辨率、增强灵敏度、加速数据采集、降低功耗、微型化与系统集成等方面的独特优势,SPAD SoC正成为LiDAR的理想选择。2023年SPAD SoC开始量产,随着基于SPAD的LiDAR系统普及率上升,SPAD SoC出货量迎来快速增长。此外,随着成本下降与汽车产业的成熟应用经验,SPAD SoC有望在移动机器人、家居服务机器人、人形机器人等应用,用于探测物体,提升机器人感知能力。在工业领域,SPAD SoC可应用在料箱到人、机床安全围栏、物流包裹测量等,实现智能工厂的安全运行。根据公司招股书数据,2024年全球SPAD SoC出货量为40万颗,预计2029年全球SPAD SoC出货量将进一步增长至1230万颗,2024-2029年复合增长率达到98.4%。

三、自研与外延双轮驱动,多赛道深耕完善AI视觉版图
3.1. 技术自研构筑护城河,客户生态与供应链协同护航发展
公司建立顶尖的底层核心技术平台,具备较强的全栈自主设计能力。公司以行业前沿指标要求与市场客户需求为中心,构筑芯片、软件、算法整体解决方案,产品体系以底层 IP 等技术做支撑、上层芯片设计能力为核心。依据多年行业沉淀及团队积累技术能力,公司拥有ISP技术、AI处理器技术、多模视频编码技术、高速高精度模拟电路技术、先进制程SoC芯片设计技术等多项核心技术,并在长期研发中积累了数量多、领域全的可复用核心自主IP资源库,包括ISP、音视频IP、多模视频编译码、3D感知IP、AI处理器IP等,使公司在后续研发迭代中快速集成IP,提高研发设计效率和技术壁垒。在AI领域,公司自研全套AI技术,包含AI处理器指令集、AI处理器 IP 及其编译器、仿真器等全套 AI 处理器工具链并构建适用于多行业的音视频AI算法库。公司从AI指令集底层及处理器架构优化Transformer架构与大模型,可支持主流AI大模型,应用生成式AI、辅助驾驶等领域,目前该处理器已集成至全业务线产品,新品均搭载 AI 算力。
公司拥有先进的SoC系统架构能力。软硬件的深度协同优化是公司SoC系统架构能力核心要素,公司可根据客户性能要求制定IP组合,实现芯片+算法利用效率最大化。公司软件栈能够精准适配芯片的硬件资源与运算特性,实现无缝软硬件交互,充分释放芯片硬件性能,确保响应速度与处理精度的同时,有效控制功耗与资源占用,显著提升客户系统的整体运行效率。低功耗架构方面,公司优化芯片架构与动态功耗管理技术相结合,对不同任务运算灵活分配计算资源,实现能耗精细化管理,为设备的长续航运行提供了支持。公司根据不同晶圆厂定制化设计能力是另一个系统架构重要方面,通过增强IC设计与代工厂工艺兼容性,降低工艺偏差影响,提升产品在性能、稳定性、良率等方面的优秀均衡表现。

公司持续专注研发投入,以行业趋势及增长点为调整重点。公司以设计及研发作为业务活动的核心,坚定开展大量研发工作。公司以市场及客户需求为导向,关注前瞻性细分机会,不断迭代改进现有技术方案,优化现有产品组合,保持竞争优势和创新能力。研发工作主要集中在ISP技术、AI处理器、SoC设计以及低功耗解决方案等领域,当前及未来持续投入方向包括应用于机器人及车载等先进制程高端大算力芯片、应用于NVR及Homebase等中高端边缘计算芯片、应用于车载及机器人等LiDAR SPAD-SoC、具备领先运动ISP视觉效果的移动影像设备芯片等。


深化全球客户战略布局,建设开放互助生态。公司同时重视作为核心增长引擎的高价值客户与中小企业客户网络战略价值。大客户方面,公司通过全球市场高认可品牌声誉积累了具有可观规模和粘性的高价值客户池。公司智能安防SoC广泛用于头部智能安防品牌终端;智能物联服务于全球领先的智能机器人制造商、智能家居企业;智能车载SoC正加速融入主流车企供应链。公司秉持全球战略,组建国际化团队及全球服务网络,以本地化服务快速响应。截至2025年12月31日,公司SoC解决方案已获全球逾400家终端客户采用。在范围广泛的小客户群体方面,公司构建COMAKE 开发者社区,加强与中小开发者之间沟通交流,分享前沿技术洞见,大幅降低中小企业技术接入门槛,并借助经销商合作搭建全面销售网络,实现地区市场全覆盖。公司会与核心客户周期性进行技术战略对话,共研产业趋势和技术路线,同时持续整合与联合调优AI模型,满足客户多场景化需求,控股AI产业生态合作地位。根据公司招股书数据,以2024年出货量计,公司位列全球视觉AI SoC厂商第一,市场份额为26.7%。

公司打造稳健且具备强韧性的供应链体系。可实现高可靠性、高敏捷度的产品交付保障。公司采用无晶圆厂经营模式,与全球头部晶圆代工、封测服务、存储晶圆及各类配套服务商建立长期深度战略合作,共建稳固抗风险、价值共赢的供应链生态。公司前瞻性布局双轨供应机制,可根据客户实际需求灵活搭配境内外优质原材料、晶圆代工及封测资源,适配本地与跨境多元交付模式。凭借成熟的供应链调配与架构设计能力,既能为客户匹配最优产品性能方案,又能保障交付流程顺畅高效,精准解决行业普遍关注的供应链稳定性、交付效率与资源适配痛点,实现稳定可靠、快速响应的供货交付能力。面对2025下半年存储行业供货趋紧的行业环境,公司依托长期坚持的存储芯片战略备货布局,叠加自身SoC+内置存储一体化产品方案及一站式服务优势,凭借超前的供应链规划布局,有效对冲行业供给波动风险,稳固自身生产经营连续性,进一步强化市场核心竞争优势。

3.2. 以视觉+计算能力为基,全面拓展智能产品领域
公司安防领域产品主要包括安防系统中IPC SoC及NVR SoC两个部分。前端的IPC位于摄像系统前端,集成ISP及音视频编解码技术,主要负责捕获图像及编码视频。ISP模块处理来自摄像头传感器原始图像数据,提升图片质量;音视频编译码器颗压缩视频及音频文件,便于记录、存储并实现视频回放、检索等功能。NVR位于安防系统后端,从IPC接收数字流,主要负责记录、存储、多信道视频译码及检索等。公司安防当前主要分为消费类安防、民用安防及专业安防,分别对应TO C端、TO B端及TO G端。在传统安防摄像领域外,公司产品可实现包裹检测报警、高级夜市全天候监测等功能,用于智能门锁、可视门铃等智能家居设备,相关功能均在本地处理,确保数据隐私及快速响应。2025年,公司发布最新 NVR SoC SSR670G,部署本地大模型与8T算力,聚焦边缘计算能力,支持32路解码,可根据客户需求搭配可拓展算力架构,在NVR、NAS、Homebase等高端边侧智能场景中落地。

公司历经多年积累已成为安防视觉SoC解决方案全球领导者。随着近年来泛C端安防需求快速增长,消费类安防在海外市场也展现出较强的增长潜力。公司经过多年打磨的技术与应用,目前已具备差异化优势包括:具备业界领先的ISP技术,可处理各种复杂场景同时保证图像质量;具备专有AI处理器技术及全套AI处理器工具链,可根据AI模型演变快速迭代;多通道视频处理优化设计,可有效降低延迟和内存使用;利用成熟的半导体工艺节点的低功耗设计方法等。凭借产品性能可满足客户需求快速落地,在海外市场可以迅速获得认可,近年来公司海外份额不断提升,在全球智能安防芯片领域地位持续稳固。智能安防是公司第一大下游,2025年安防领域营收占全年比例为65%,全年芯片出货量超1.2亿颗。以2024年出货量算,公司是全球最大安防视觉AI SoC供应商,市场份额占比41.2%。公司巩固提升自身在智能安防的领先地位,保持产品竞争力及品牌客户覆盖率等全方位领先。

公司在智能物联领域主要为端边侧智能物联设备提供集成ISP、视频编解码模块、AI处理器的低功耗视觉AI SoC。智能物联是公司第二大终端市场,2025年公司出货量超4100万颗,营收占比约22%,公司相关产品广泛部署在AI机器人、AI眼镜、智能办公及家居、工业等诸多领域。
公司构建智能机器人领域全面SoC产品组合,核心瞄准“泛机器人赛道”。随着机器人向复杂环境感知、实时决策及精确控制方向发展,高性能及低功耗视觉AI SoC在机器人“大脑”中占据越来越重要位置。其具备的实时图像识别、运动检测、空间感知等功能,使机器人可以在动态环境中导航,与周边环境进行智能交互并自主执行任务。公司依托现有技术快速适应新品,持续拓展品类及中高端化,以极高算力功耗表现和分布式算力架构赋能更多机器人产品,正从当前主要的家庭服务领域持续向割草机器人、除雪机器人、泳池清洁机器人等户外机器人及陪伴机器人、工业协作机器人、具身智能机器人等切入。2025年,公司发布最新机器人芯片SSU9366,搭载4核CPU和1.5Tops NPU,适配扫地、泳池清洁、陪伴、割草等领域机器人。公司在研究视觉AI SoC基础上同时在研机器人实时运动控制的“小脑”和负责推理的“大脑”SoC,配合可拓展算力架构最高算力可达128T。未来所有具备感知、控制、决策功能的智能设备均属于公司的目标市场,公司目标成为泛机器人赛道领先的SoC供应商,打造新成长曲线。公司产品竞争力领跑行业,2025年,公司智能机器人SoC出货量约1100万颗,相比2024年170万颗有巨大增长。根据公司招股书数据,以2025年上半年机器人视觉AI SoC出货量计,公司在全球企业中排名第二,市场份额达23%。以2025年上半年机器人领域视觉AI SoC收入计,公司在全视觉AI SoC企业中排名第四,市场份额达到5.6%。

公司通过在动态视频质量、低延迟、能耗管理及成本效益等关键技术方面的优势抓住智能穿戴设备这一机遇。公司目标在智能穿戴及其他移动影像设备市场内做到视觉效果的业内领先。公司在智能眼镜上的视觉AI SoC集成了高性能AI处理器、ISP、专用视觉硬件及低功耗显示引擎等,可满足市场对AI眼镜等穿戴设备在轻量化设计、视觉采集、低功耗续航等方面的信心需求,适配多场景消费级穿戴设备产品的开发与应用落地。凭借实时图像信号处理、视觉识别及上下文信息迭加等功能,公司AI眼镜视觉AI SoC赋予用户良好的视觉及听觉沉浸式体验,将AI眼镜作为联接现实世界的先进交互式设备。公司第一代AI眼镜SoC已量产出货,2025年新发布的ISP6.0,HDR动态范围达140dB,支持AI HDR算法消除鬼影;EIS新增地平线锁定功能,实现领先的运动防抖效果;搭配色彩引擎及升级3A算法,可适配公司第二代AI眼镜及其他移动影像设备的动态场景。目前公司在研包含最新运动ISP、更低功耗、更高阶制程的第二代芯片,预计将在2026年流片。

公司SoC集成音视频处理、显示控制、AI计算等多种功能,以现有产品平台为基础,在泛AIoT领域拓展并开发丰富功能产品。公司以在智能办公设备、智能工业设备、智能家庭设备、智能显示及多媒体设备等AIoT领域公司每年出货量至少为百万量级,市场份额业内领先。在智能办公领域,公司SoC是VoIP话机及视频会议设备的主干,公司产品可支持自动取景、手势控制、实时背景模糊等功能,创造更优的会议及办公交流体验。在智能工业领域,公司产品实现直观、灵敏且可靠的控制与互动系统,推动在工业AI结合发展新趋势下工业HMI、工业网关、工业PLC的创新,公司SoC可以支持产线实时监控、设备状态可视化、手势识别非接触操控等功能,并通过视觉分析预测设备故障,减少意外停机时间。公司新一代智能PLC主芯片SSD2366GI,集成四核Cortex-A53 CPU与2TOPS NPU,支持-40℃至85℃宽温运行,在复杂状况下实现稳定、低延时响应的高实时控制能力,可同时满足控制、分析、通信与工业 AI 推理需求,适配工业自动化与能源等关键行业。在智能家居领域,公司SoC可在设备上配备强大的多媒体处理和AI功能,应用于视频对讲系统、智能家居网关、智能门铃门锁等设备。在视频对讲系统中可以实现安全、实时视频通信功能以确保隐私。在投影仪方面,公司产品能够提供良好的音视频沉浸式体验。


公司车载领域以视觉SoC为中心,已在各类车载场景中得到应用。智能车载是公司第三大应用市场,2025年出货超过1300万颗。公司车载前装主要包括记录仪、舱内外视觉感知(DMS/OMS/CMS 等)、L0至L2级别ADAS辅助驾驶,此外公司已与Tier1合作开发L2+级别高阶 ADAS 芯片,车载后装主要包括行车记录仪产品等。车规级芯片市场随汽车智能化发展趋势快速发展,公司当前积极布局汽车多个部分产品,积极布局前后装市场并向主机厂营销导入。公司聚焦L2级及以下视觉相关智能辅助驾驶与智能座舱全场景等体量大且竞争格局相对清晰市场,以深耕海内外客户和聚焦高确定性和非高度内卷化市场为核心策略,目前公司产品已在30多家海内外客户导入量产或即将量产,海外重点突破日本市场,同时争取友商未覆盖或投入不足市场。生态方面,公司主动构建车载生态圈,联合主流算法公司与关键器件商打造完整解决方案。2025年公司推出SAC8905,采用12nm工艺,集成32T NPU,定位L2级别辅助驾驶,可支持BEV、Transformer先进算法,适配前视一体机、行泊一体场景,2027年将联合国际车厂正式量产。推出SAC8712,定位L1级别辅助驾驶,具备低功耗优势,已导入多家Tier1,2026年上半年将批量发货。推出用于舱内外视觉感知SAC8901/SAC8902,适配DVR、DMS、CMS等场景,其中SAC8901已在理想等新势力车企完成交付,将于2026年上半年交付至一汽大众等车厂,SAC8902将配套国际车厂并于 2026 年上半年交付。

3.3. 外延战略布局落地,完善感知+计算+连接全面生态
在视觉AI SoC基础上,公司战略布局3D感知领域。感知SoC通过广泛外源传感信号输入例如摄像头或LiDAR等来理解和感知周边环境。公司SPAD SoC旨在提供高分辨率、长距离3D感知,使车辆能够准确地探测并解读周围环境。iToF芯片已应用于多媒体、投影仪、机器人等近距离识别产品,正在开发的下一代dToF芯片用于车载激光雷达、智能机器人及消费级无人机。当前,公司业务重点是研发3D ToF技术的SPAD SoC,通过与现有车载产品结合,公司能够提供全面解决方案,满足车载行业从感知到计算多样化需求。公司产品定位中高端化,目标是成为中高端车载、机器人激光雷达芯片领域技术和市场双领先的核心供应商。公司SPAD SoC在线数、分辨率、探测距离、点云密度、可靠性上具备业内相对优势,能够有效解决国内分立器件方案体积大、功耗高、集成度低等问题。2025年,公司车规级dToF激光雷达线扫SPAD SoC SS905HP(高线数)与SS901(低线数)形成高低搭配,覆盖超1000线至192线分辨率的长距离应用。SS905HP最大探测距离300-600米,最大点云输出能力为800万点每秒,系统架构相对于SiPM/APD方案更简化,在可靠性,功耗,体积等各项核心指标上全面领先。公司车载激光雷达芯片已进入客户对接落地阶段,第一批产品将于2026上半年量产;工业级方案SS806HP和SS802为工业自动化,机器人和低空经济提供高精度3D感知底座技术;定位车载补盲、机器人的LiDAR芯片也将于2026年流片。
拓展AI SoC设计战略布局,收购富芮坤补强联接、低功耗、音频等能力。富芮坤成立于2014年,专注于射频IC的设计、研发与销售,于2024年获评国家级专精特新“小巨人”企业。富芮坤汇聚众多知名高校核心技术团队,具备从射频、模拟、协议栈到应用软硬件的全链路研发能力,主营产品包括双模蓝牙及超低功耗蓝牙芯片,广泛应用于智能家居、车载出行、工业通讯、家电医疗、智能穿戴等多元领域。富芮坤持续稳定批量出货,规模位居行业前列,截止2025年6月,富芮坤共拥有授权发明专利24项、集成电路布图设计74项。2025年8月,公司以现金方式收购上海富芮坤微电子有限公司53.3087%股权。通过收购富芮坤控制权,有效增强公司芯片的无线连接功能,减少在蓝牙等领域高投入和技术迭代的相关风险,补强公司AI SoC在近场感知、设备互联、低功耗控制、音频处理等应用下的关键能力,为公司主芯片平台赋予“感知+计算+连接”的一体化竞争力,提升自研IP平台完整性。双方后续将进一步整合客户资源,通过交叉销售模式扩大市场覆盖范围,提升芯片综合性能表现,实现双方协同发展。

战略持股元川微,深度协同布局端边侧AI算力。元川微成立于2025年9月,专注AI推理芯片设计,聚焦端边侧智能场景,是国内领先的基于LPU架构的算力芯片设计企业,核心技术为自研硬数据流架构与全资源编译器,主打低时延、高算力、高能效与低成本的推理应用解决方案,团队覆盖算法模型、工具链、架构、端到端交付等全栈能力,已推出Mountain、River两大系列品。星宸科技于元川微战略投资持续加码,截止2026年4月底,星宸科技持有元川微6.61%股权。当前,随着算力向推理端不断发展,推理需求海量拓展,推理算力成为未来算力基础设施中非常关键的要素,推理算力有望从传统GPU、NPU等架构向更有性价比、更好用阶段发展,同时对反应时延、稳定性等提出更高要求。LPU专注于推理,去掉了GPU出于训练而增加的硬件支持成本,在硬件上做出大量优化,相比GPU在性能和能耗上有更好表现,未来LPU+GPU等AI计算形式有望获得长足发展。星宸科技于元川微双方协同聚焦以下几个方向:1)共建端边侧AI整体解决方案能力,将元川微的大算力推理架构与星宸科技的视觉AI SoC深度融合,为智能安防、机器人、车载等场景提供更高算力支撑;2)获取大算力外部IP,合作开发预计可实现上千Tops算力的芯片,强化星宸科技在边缘计算领域的技术壁垒;3)加速产业协同落地,元川微作为早期客户,与星宸科技形成技术与市场的双向赋能,共同拓展端边侧AI市场空间。后续进一步完善星宸科技“感知+计算+连接” 技术生态战略布局,为公司在泛AIoT领域的持续增长注入新动能。

四、盈利预测与估值
4.1. 盈利预测
关键假设:
1)智能安防:公司是全球视觉AI SoC头部供应商,2025年以来安防行业形势有所改善,公司内置存储占比较高,在存储稀缺情况下其一站式交付能力具备较强市场竞争优势。公司自研ISP模块具备较强影像处理能力,结合其AI模块实现智能化本地处理,有望顺应消费智能需求。近年来公司在海外领域积极布局,出海业务有望打造安防第二增长曲线。我们假设该板块未来2026年至2028年收入同比增速为21.0%/19.0%/15.0%,毛利率水平达到35.0%/32.5%/29.0%。
2)智能物联:公司积极顺应AIoT发展趋势,布局多形态机器人、工业、商显、智能家居办公等泛AIoT市场。2025年上半年公司已位居全球智能机器人视觉AI SoC出货量第二,并积极导入AI眼镜、智能家居等领域。未来随着机器人渗透率提升及新形态拓展、AI穿戴终端放量等IoT下游增长,有望在细分领域中快速成长。我们预计公司2026年至2028年在该板块收入同比增速为36.0%/37.0%/34.0%,该板块毛利率水平达到40.0%/42.0%/42.0%。
3)智能车载:未来辅助驾驶及舱内外视觉系统装配率和功能不断提升,公司有望在L2级以下辅助驾驶蓝海市场优先占据市场较高份额。智能录像仪领域,海外市场状况较佳,呈现稳步增长。公司当前已与诸多业内客户、算法厂商、Tier1厂商等合作,导入多家车厂前装体系,车载业务有望呈现高增长态势。随着公司在车载视觉及辅助驾驶等领域产品逐步导入放量,毛利率有望迎来较好提升。我们预计公司2026年至2028年的该板块营业收入同比增速将达到49.5%/48.0%/45.0%,相关毛利率水平将达到50.0%/48.0%/46.0%。

4.2. 相对估值
根据公司所处行业,我们选取了主营业务与星宸科技较为类似的三家可比公司,分别是瑞芯微、全志科技、恒玄科技,2026年三家公司Wind一致预期的平均PE约为58倍。
预计2026-2028年公司归母净利润分别为5.5/7.0/8.5亿元。考虑到公司作为国内视觉AI SoC赛道领军企业,长期沉淀打造视觉侧领先处理能力、全面的SoC技术平台及自研IP体系。稳扎安防传统赛道同时,积极布局AIoT、车载等新领域,产品技术能力与市场进展表现优异,有望在AI向边端侧发展浪潮中快速成长。我们给予公司2026年85倍PE,对应目标价110.5元。首次覆盖,给予“买入”评级。

五、风险提示
技术研发迭代风险:集成电路设计行业技术升级迅速,产品迭代频繁。随着下游市场对产品性能需求的不断提升,企业需紧跟市场步伐,持续投入大量资金和人力用于现有产品的升级和新产品的开发。然而,技术发展方向存在不确定性,研发项目的进程和结果也难以完全预测。若公司技术研发滞后于行业升级换代水平,或研发方向偏离市场需求,可能导致资源浪费和市场机会丧失。此外,若关键技术未能突破、性能指标未达标,或研发成果未能有效产业化和市场化,公司将面临研发投入无法收回、预期效益落空的风险,进而对公司的市场竞争力和业绩产生不利影响。
市场竞争风险:近年来,AI芯片市场受到集成电路龙头企业的关注,国际巨头纷纷布局,国内企业也加速进入。端边侧SoC作为AI的重要落地场景,吸引了众多厂商进入,市场竞争加剧。若公司未来核心技术升级迭代未达预期,技术方向与行业需求不匹配,可能导致产品竞争力下降,错失市场机会,进而影响业务发展。若公司不能有效应对,可能面临产品销售不及预期、毛利率下滑、难以实现规模化收入和盈利等问题,市场份额和利润水平也将受到不利影响。
经营风险:公司采用Fabless模式,专注于研发和销售,将晶圆制造和封装测试外包给代工厂。报告期内,公司与主要供应商保持稳定合作关系。随着智能化设备、5G、物联网等终端市场需求增长,晶圆制造和封测产能紧张。若未来上游厂商产能持续紧张或供应商经营出现不利变化,公司可能面临供应链风险,影响业务发展。同时,国际贸易摩擦加剧,集成电路产业成为贸易冲突的重点领域。近年来,美国出台多项贸易管制政策限制中国半导体行业发展。尽管目前这些政策未对公司业务造成重大影响,但未来若贸易管制进一步升级,可能限制公司产品销售,并影响晶圆、封测服务、IP和EDA工具的供应,进而对公司的采购和新产品研发产生不利影响。
西南证券电子团队
胡杨:北京大学半导体硕士,8年电子行业研究经历,曾任职联瑞新材股份有限公司,担任副总经理/运营总监,以及中泰证券,华安证券,华西证券,担任电子首席/所长助理等。擅长产业趋势前瞻判断和商业模式对比,自下而上发掘预期差大的个股。全面负责电子和半导体研究,带队获得2023年水晶球奖总榜单电子第四名,2022年水晶球奖总榜单电子第二名,公募榜单电子第一名和2022年东财choice电子最佳分析师。
王书龙:西南财经大学金融硕士,覆盖存储,液冷等板块。
周方正:Bocconi University硕士,曾任光大证券研究员、美的家办/盈峰投资科技&半导体一二级投研,覆盖半导体设备、MLCC等板块。
王嘉源:助理研究员,中国科学技术大学硕士,重点研究soc,半导体设计等领域。
李正伦:助理研究员,电子科技大学工学学士、应用经济学硕士。重点研究电子测量仪器与光通信测试设备板块。
吴梓阳:助理研究员,香港大学金融硕士,重点研究消费电子板块。
分析师承诺:
本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师,报告所采用的数据均来自合法合规渠道,分析逻辑基于分析师的职业理解,通过合理判断得出结论,独立、客观地出具本报告。分析师承诺不曾因,不因,也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接获取任何形式的补偿。
投资评级说明:
报告中投资建议所涉及的评级分为公司评级和行业评级(另有说明的除外)。评级标准为报告发布日后 6 个月内的相对市场表现,即:以报告发布日后 6 个月内公司股价(或行业指数)相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅作为基准。其中:A 股市场以沪深 300 指数为基准,新三板市场以三板成指(针对协议转让标的)或三板做市指数(针对做市转让标的)为基准;香港市场以恒生指数为基准;美国市场以纳斯达克综合指数或标普 500 指数为基准。
公司评级
买入:未来 6 个月内,个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在 20%以上
持有:未来 6 个月内,个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于 10%与 20%之间
中性:未来 6 个月内,个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-10%与 10%之间
回避:未来 6 个月内,个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅介于-20%与-10%之间
卖出:未来 6 个月内,个股相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-20%以下
行业评级
强于大市:未来 6 个月内,行业整体回报高于同期相关证券市场代表性指数 5%以上
跟随大市:未来 6 个月内,行业整体回报介于同期相关证券市场代表性指数-5%与 5%之间
弱于大市:未来 6 个月内,行业整体回报低于同期相关证券市场代表性指数-5%以下
重要声明:
西南证券股份有限公司(以下简称“本公司”)具有中国证券监督管理委员会核准的证券投资咨询业务资格。
本公司与作者在自身所知情范围内,与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制、静默措施的利益冲突。
《证券期货投资者适当性管理办法》于 2017 年 7 月 1 日起正式实施,本报告仅供本公司签约客户使用,若您并非本公司签约客户,为控制投资风险,请取消接收、订阅或使用本报告中的任何信息。本公司也不会因接收人收到、阅读或关注自媒体推送本报告中的内容而视其为客户。本公司或关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券并进行交易,还可能为这些公司提供或争取提供投资银行或财务顾问服务。
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