具身智能：能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。在ITF World 2023半导体大会上，英伟达黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮将是具身智能。

(资料图)

AIGC 的“智能”表现在能够进行上下文理解和情景感知，输出文字、图像、声音，而具身智能能够在物理世界中进行操作和感知，输出各种机械动作。

通过对物理环境的感知和实际操作，具身智能可以获得更全面的信息和数据，进一步提高对环境的理解和决策能力。按照具身智能的定义，目前具身智能的实例繁多，其中包括人形机器人、自动驾驶汽车等。

具身智能有望催化下一波人工智能应用的浪潮。例如特斯拉推出的人形机器人Optimus、波士顿动力的Atlas 和Spot 就具备接近具身智能的能力，它们可以通过机器人的身躯来模拟人类或动物的行为和动作，更加逼真地与人类进行互动。算法侧，特斯拉的Dojo AI 超级计算机项目用于加速训练和推理具身智能模型，英伟达的多模态VIMA 可以驱动机器人识别物体并做出动作。

我们认为，具身智能凭借物理反馈、物理输出的特性，将是继AIGC 之后的又一个现象级AI 应用。

我们认为，具身智能将成为通信、计算和存储的新载体。当前物联网模组进入AIoT 时代，集成了边缘算力的智能模组正在逐渐成为支撑边缘算力的核心形式。具身智能将边缘算力需求提升到了一个新高度，具身智能的“大脑”

不仅要处理视觉信息、生成提示词，更要负责输出指令来执行机械动作，例如特斯拉针对Optimus 开发了DOJO D1 芯片， 充沛的算力（ 362TFLPOS@FP8）驱动Optimus 机器人流畅执行各种任务。因此我们认为，在移动芯片无法满足所需算力的场景下，边缘IDC 将是算力的有效补充措施。

具身智能的通信强调低时延、多连接、连续性能力。例如自动驾驶汽车上，L4 级别需要带宽>100 Mbps，时延5-10ms。具身智能未来也有望进化成结构复杂、体型庞大或者多点分布的产品，各子模块之间需要信息融合、多维感知、协同运行，本身也会需要稳定高速的无线连接。我们认为，未来具身智能将会越来越强调边缘通信能力与边缘算力的匹配和耦合。

投资建议：关注边缘算力与通信芯片。智能模组作为承载边缘算力的最佳模式，是未来具身智能产品放量下最具有确定性和弹性的品种；边缘IDC 凭借时延和成本优势，是满足“阶梯形”算力分布的一种有效补充。同时，传统的IoT 通信芯片厂商也有望受益行业上行过程。

模组龙头：美格智能、广和通。

光模块：中际旭创、新易盛、天孚通信。

边缘IDC：龙宇股份、网宿科技。

通信设备及芯片：中兴通讯、翱捷科技、初灵信息。

风险提示：AI 发展不及预期，具身智能设备出货量不及预期。

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