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。 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（362 TFLPOS@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。