近年来，我国大力推进数字政府建设，全面推进政府业务协同、组织运作、服务模式的数字化智能化转型，政府信息化建设进入的全新历史时期。数字政府的建设成为推动国家治理体系和治理能力现代化的重要手段，是迎接数字时代浪潮、适应经济社会全面数字化转型的必然要求。

​国务院《“十四五”数字经济发展规划》指出，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，以现代信息网络为主要载体，以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

智能传感器是指具有信息采集、信息处理、信息交换、信 息存储等功能的多元件集成电路，是集传感器、通信芯片、 微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。 随着工业互联网、工业4.0和智能制造的快速发展，工业 传感器也正在加速进入“工业传感器4.0”或工业智能传感器 时代。

语音交互指的是人与设备通过自然语音进行信息的传递。近年来，随着相关技术的发展与数据的累积，语音交互功能已经在汽车、医疗、金融、教育等多个领域涉及使用。 随着车联网和人工智能技术的兴起，越来越多的功能被搭载在车机上。层出不穷的功能与日趋复杂的界面对驾驶者在驾驶过程中的注意力进行了争夺。对于当前“人机共驾”阶段，语音交互技术的独特优势得以显现——帮助驾驶者降低对车内设备的手动操作依赖，增加驾驶安全性。 2021年开始，汽车智能化发展成为当前行业的核心方向。经过长达一年的智能化发展，语音交互功能已成为汽车智能化发展的重要特征。主机厂语音交互业务的发展模式与供应商的软硬实力成为业内最为关注的话题之一。

黑芝麻智能通过自研的自动驾驶芯片，提供涵盖计算平台、大算力芯片、核心IP 在内的端到端解决方案，赋予ADAS、自动驾驶、车路协同等的商业化落地，已与一汽、东风、博世、蔚来、上汽、比亚迪、亚太等汽车厂商在L2/3 级ADAS和自动驾驶感知系统上开展了一系列商业合作。 黑芝麻智能着力打造两大自研核心算法IP，构筑顶端核心竞争力，其发布的华山二号系列芯片，算力最高已达196TOPS，成为中国自动驾驶芯片的领跑者。 以英伟达、高通、特斯拉等为代表的国外芯片厂商已占据自动驾驶芯片的半壁江山，国内芯片厂商在机遇与挑战之下纷纷破土而出，黑芝麻科技凭则借其高算力芯片、软硬件结合灵活等核心优势脱颖而出。

国内手机高频数据追踪： 2月国内出货量同比环比下滑，5G渗透率降至76.5%：根据中国信通院数据，2022年2月国内手机市场总体出货量1486.4万部，同比-31.7%，环比-55.0%，与2019年同期相比+2.4%，同比下降主要因去年春季新机提前发布导致同期基数较高，环比下降主要因市场需求季节性回落。5G手机渗透率环比下降，2月5G手机出货量1137.4万部，占比为76.5%，较1月下降3.2pcts。 分品牌来看，2月国产/海外品牌出货量均同比环比下降：根据中国信通院数据，2022年2月国产品牌手机出货量1278.3万部，同比-34.7%，环比-50.2%，占同期出货量的86.0%，主要因：1）安卓端需求表现疲软；2）去年同期基数较高。2022年2月海外品牌手机出货量208.1万部，同比-5.1%，环比-71.8%。近年来海外品牌在国内销量主要来自苹果（其他品牌包括三星等占比较小），2月同比环比下降主要因苹果新机iPhone13系列景气度下滑。

云计算，是指企业将云计算等相关技术与传统IT基础设施相融合形成的一体化IT底座（即云平台），从而为上层业务数字化转型整合有效资源、提供高效、低成本的全面支撑，并助力企业数字化转型。 按照IT基础设施的架构，云平台建设的顺序依次为laaS、Paas和SaaS。其中laaS层决定资源共享能力，PaaS进一步释放云动能，将弹性、灵活、快速响应的特点放大，SaaS应用则可直接服务于企业业务。本次报告的研究范围聚焦于云平台的laaS层和PaaS层。

诸多因素推动矿区无人驾驶进入发展快车道：需求侧面临招工难、成本高昂等痛点，供给侧5G和车联网技术愈发成熟，叠加政策端绿色矿山上升到国家战略高度，将驱动着无人驾驶持续替代有人运输。 市场规模迎来爆发性增长，2025年超过二百亿元：2021年矿区无人驾驶市场规模为3.55亿元，未来5年复合增长率超过100%，预计到2025年市场规模达到二百亿以上。经测算矿区无人驾驶潜在市场空间可达2320亿元。 商业模式以提供技术方案为主，未来运输服务将持续放量：给矿区提供无人驾驶解决方案，模式较轻，易于异地扩张；参与无人驾驶运输服务，模式较重，一旦做起来，将会带来持续性的放量收入。

智能驾驶行业拥有较大的发展潜力，是未来的发展趋势。智能驾驶技术方面感知方面涉及到AI算法、高算力芯片、激光雷达、毫米波雷达以及高分辨率高动态摄像头， 规划决策端涉及到域控制器、控制算法等，执行端涉及到线控制动、线控转向，从低阶到高阶的智能驾驶传感器配置量、 域控制器的性能都需要提升，软件算法方面更是重中之重，当前不论是造车新势力还是传统车厂都在对智能驾驶进行高强 度投入。

我们 认为目前制约激光雷达大面积量产的主要原因，一方面是成本与价格太 高，另一方面是性能是否能通过车规级验证仍需要测试。成本与价格方 面，通过价格下探来获取市占份额是供应商的重要竞争方向。从技术水 平与方向来看，我们认为国产供应商存在弯道超越的可能。激光雷达标 的关注炬光科技、永新光学、蓝特光学。