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物聯網模組是實現萬物智聯的關鍵設備。物聯網模組處于感知層和網絡層中間，連接物聯網感知層與傳輸層，同時連接上下游，為物聯網的碎片化需求提供了標準的通信解決方案，是將各類芯片、存儲器等電子器件集成在電路板上的模塊化組件，能夠搭載如4G/5G、NB-IoT、Wi-Fi等無線傳輸協議，將物理設備采集到的溫度、位置、狀態(tài)等數據可靠地傳輸到網絡云端，同時也能接收來自云端的指令，實現對設備的遠程控制。
　　全球物聯網連接數與市場規(guī)模成長空間廣闊。物聯網構成了通信網絡與互聯網的擴展應用及網絡延伸。在當前信息社會的背景下，通信設備和工業(yè)生產等終端設備數量的持續(xù)增長，推動了物聯網技術的廣泛需求。這一現象具體體現在物聯網連接數量的規(guī)模化增長以及市場規(guī)模的持續(xù)擴大。根據IoTAnalysis預計2027年物聯網連接數有望突破297億，愛立信估測2023年全球物聯網連接數為157億個，至2029年全球連接量將達到389億。
　　輕量級LLM與輕量化RedCap模組出現為AI賦能各類終端提供可能。AI與物聯網的結合使得下游行業(yè)能夠提供更加個性化的服務和體驗，無線通信融合端側AI應用，AI大模型與邊緣計算的結合正在持續(xù)擴展應用領域，物聯網設備搭載輕量化大模型的趨勢將加速演進。終端硬件性能躍遷為端側AI部署提供基礎，邊緣計算需求的增長促進AI算力下沉至終端設備已成為趨勢，通過專用AI芯片和分布式計算框架，企業(yè)能夠實現云端訓練與邊緣推理的無縫銜接。同時，針對物聯網設備對輕量化AI模型的需求，模型壓縮技術可將千億級參數的大模型精簡為百兆級版本，并保持較高的任務精度。
　　投資建議：在5G應用持續(xù)滲透以及AI技術賦能驅動下，物聯網模塊行業(yè)連接總數與市場規(guī)模整體呈現出逐年增長態(tài)勢。其中，在輕量級大模型調用成本降低，RedCap等輕量化模組迅速發(fā)展的催化下，AI智能模塊滲透率有望快速增長。我國相關企業(yè)在蜂窩物聯網模組自主生產能力位于全球前列，具備提供各類垂直應用解決方案能力，有望充分受益于智能模組等用量增長，建議重點關注物聯網模塊產業(yè)鏈的相關企業(yè)。
　　風險提示：原材料價格上漲風險；技術更新迭代風險；行業(yè)競爭加劇；核心技術人員流失風險等。