【深度|智微智能:从数据中心到机器人，稀缺的算力全场景产品服务商】天风计算机缪欣君团队

算力场景一：全链条服务CSP互联网大厂数据中心

2.1. CSP行业发展迅猛：公司已与CSP大厂合作

云服务提供商（Cloud Service Provider, CSP）是提供基于互联网的计算服务的公司，这些服务包括存储、数据库、网络、应用程序和其他功能。通过按需扩展和动态调配资源，用户可以更高效地利用计算资源，降低成本，并加速研发进程。我们认为，在这样的背景下，云服务提供商成为推动AI技术进步和应用落地的关键推动力。

目前，服务器市场正在经历AI服务器高速发展的阶段。随着全球物联网、大数据时代的来临、互联网企业对于数据存储、计算等方面需求呈几何增长，其对服务器的需求也将大幅增加。据华经产业研究院统计预测，2023年全球AI 服务器市场规模为211亿美元，预计2025 年达317.9 亿美元，2023-2025年CAGR 为22.7%；2026年全球AI 服务器出货量将进一步提升，2022-2026年CAGR 将达到10.8%。

公司布局AI服务器，独立推出了AI服务器SYS-60415WG。该服务器基于Intel®高性能工作站W790芯片组，并采用Sapphire Rapids系列处理器，具备显著的性能提升。服务器提供8个DDR5 RDIMM内存插槽，最大支持2TB ECC RDIMM内存，内存读写速率显著提高。支持3个PCIe 5.0 x8和4个PCIe 5.0 x16扩展插槽，可实现灵活扩展。这些优势使得SYS-60415WG在市场上拥有较强的竞争力。

除此之外，公司还依托腾云智算共同开发的AI超算系列服务器SYS-8043，进一步提高市场竞争力。凭借其卓越的性能、创新的架构设计、出色的扩展性和高可靠性，成为深度学习模型训练、推理、高性能计算和数据分析等多个应用场景的理想选择。

目前，公司的服务器业务已经明确与多个大型云计算服务商合作，应用于多个深度学习、大模型训练和深度学习推理的项目中。我们认为，这些合作不仅巩固了公司的市场地位，也为公司的技术创新和业务扩展提供了强有力的支持。通过与行业领先者的紧密合作，公司既能实现算力业务的进一步拓展，还能不断优化产品性能和用户体验，致力于在AI计算领域取得更大的突破和成就。

2.2. 腾云智算：前沿产品问世，展现卓越创新优势

公司围绕AI算力规划与设计、设备交付、运维调优、算力调度管理、设备维保及置换等，提供端到端的智算中心全流程综合服务。客户主要来自于互联网厂商、运营商等，目前公司已经与云工场科技建立生态合作伙伴关系，共同致力于打造“算力+能力”服务体系。

具体业务模式如下：

ØAI算力规划与设计

Ø行业大模型开发

Ø算力设备供应

Ø算力及数据中心租赁

Ø算力设备维护及现场运维

Ø算力调度及管理平台

AI超算系列SYS-8043：

随着AI模型训练的完成，市场对推理算力的需求急剧上升，尤其是对低延迟的访存密集型任务。为此，腾云智算推出了 AI超算系列SYS-8043，这是最新一代5U两路的AI超算服务器系列产品，可支持多种类型人工智能加速卡，满足人工智能不同场景下的算力需求。

应用场景：

Ø深度学习模型训练：腾云智算的AI超算服务器，拥有卓越的计算能力和优化的存储解决方案，显著提升深度学习模型训练的效率，缩短训练周期。支持多款GPU卡，满足复杂神经网络的高负载训练需求，为高端计算应用提供坚实支撑。

Ø深度学习推理：AI超算服务器系列搭载高性能处理器和迅捷的内存技术，保障了在实时应用场景中深度学习推理的速度与精确度。同时，其设计的可扩展存储系统和先进的网络接口，为处理和传输庞大数据集提供了强有力的支持，确保了在数据密集型任务中的高效率和可靠性。

Ø高性能计算：AI超算系列服务器适用于高负载计算任务如科学计算和工程模拟，提供强大的处理能力和高效的散热解决方案，确保在持续高负载工作状态下的稳定运行。

Ø数据分析：提供灵活的存储配置和强大的处理能力，适用于大数据分析、数据挖掘等应用。高速网络接口支持大数据的快速传输和处理。

2.3. 算力业务前景广阔：有望提供全链路、全生命周期智算服务

算力优化是指通过各种技术和策略提高计算资源的使用效率和性能，以满足特定应用或工作负载的需求。

随着各家大模型参数规模的逐步扩大，目前各家计算卡集群的规模也在不断成倍增加。以Meta的 Llama3 405B为例，Meta官网的信息显示，其基于 RoCE 的 AI 集群由 24K 个 GPU 组成。

在这一大背景下，算力优化显得尤为关键。如何把宝贵的算力资源发挥到极致，是各家厂商绞尽脑汁攻克的关键领域之一。智微智能作为多家大型CSP厂商的服务器提供商，有望为CSP厂商提供全链路算力优化服务。

对于智算集群的建立来说，需要从底层电力供应到上层的故障监测进行全方面的优化。主要可分为以下几步。

电力供应优化。传统数据中心的设计通常针对 X86 服务器，单机柜的电力负载通常在 20KW 以下。然而，随着 GPU 8 卡服务器的普及，每台服务器的功率已超过 10KW，这意味着单个机柜只能容纳 1-2 台 GPU 服务器。英伟达推荐的配置是每个机柜 4 台服务器，这需要超过 40KW 的电力供应。而在 GTC2024 上推出的 GB200-NVL72 设备，其单柜功率需求已突破 100 KW，进一步加剧了电力供应的挑战。因此，机柜内部的设备布局以及整个机房的 Rack 布局设计，必须综合考虑 GPU 型号、功率需求、电力供应和空间利用等因素，以有效应对这些电力负荷的要求。

液冷散热。随着算力集群规模和性能的指数级提升，服务器散热变得至关重要。面对高密度计算带来的热管理挑战，可以引入先进的液冷散热技术。这一变革不仅优化了散热效率，确保了在高负载情况下系统的稳定性和可靠性，而且与传统风冷系统相比，液冷技术还显著降低了能耗，为实现可持续发展的数据中心运营提供了有力支持。

计算层面优化。如图7所示，包括对GPU进行4D/5D 分布式并行。在大模型训练领域，4D/5D分布式并行技术是一项关键的创新，它通过在模型、数据、序列和上下文等多个维度上实现并行处理，极大地提升了训练过程的灵活性和效率。这种多维度并行策略允许更细致的GPU资源分配，以实现最优的训练吞吐量。

存储方面的优化。在GPU集群中，存储技术至关重要且充满挑战。公司拥有丰富的存储服务器研发经验，可采用基于NVMe和RDMA的高性能分布式存储方案，以应对实时性要求高的场景，同时通过优化设计实现性能与成本的平衡。

故障监控与定位。在构建复杂系统时，可观测性是必不可少的。在大模型时代的基础设施中，最大的挑战之一在于如何在成千上万的硬件设备中实现快速故障定位，并迅速触发调度系统进行故障隔离。为应对这一挑战，企业需要部署高级的可观测性工具，能够实时监控集群状态，并自动化地识别和隔离故障设备。这不仅能够显著提高集群的利用率，还能减少系统停机时间，确保在大规模运算任务中维持高效的运行。此外，随着集群规模的不断扩大和系统复杂性的增加，故障监控与定位能力的提升将成为维持竞争优势的关键因素。

对于面向大厂的服务器业务而言，提供后续的全链路服务同样重要。在未来几年内，模型参数量将逐步提升。随着大模型对底层算力需求的不断提高，建设和运营万卡集群将成为大模型训练的基本门槛。

算力服务主要包括算力集成及算力优化，智算服务市场规模高增达114.1亿人民币。国际数据公司（IDC）最新发布的《中国智算服务市场（2023下半年）跟踪》报告显示，2023下半年中国智算服务市场整体规模达到114.1亿元人民币，同比增长85.8%。其中，智算集成服务市场规模为36.0亿元人民币，同比增速129.4%；GenAI IaaS市场在2023年从0到1实现突破，在下半年市场规模达到32.2亿元人民币；Non-GenAI IaaS市场规模达到45.9亿元人民币，以较低增速保持增长。

智算集成服务是一片新蓝海。目前智算集成服务市场呈现出一超多强的特征，根据IDC的数据，目前智算集成服务市场仍有大量份额由非头部厂商竞争。因此，对于智微智能而言，智算集成服务市场仍为一片新蓝海，有望凭借多年深耕利基市场优势深度参与。

算力维保的经济模式可以借鉴新能源汽车行业的维保模式。最近几年，随着新能源汽车行业的迅猛发展，众多汽车制造商开始按捺不住，希望在新能源汽车产业链中实现多元化盈利。他们通过成立或并购保险经纪公司等手段，积极扩展自己在车险市场的业务版图。

因此类比新能源企业入局汽车保险行业，我们认为公司在未来有望入局算力维保行业，提供更完善的全链路智算服务。

展望未来，我们认为，随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断发展，智算集成服务的需求有望持续增长。我们认为智微智能有望继续加大在这一领域的投入，提升服务能力和技术水平，以更好地满足客户的需求，并巩固公司在智算领域的地位。

算力场景二：机器人边+端控制器

                                                                                                             3.1. 机器人和边缘计算是英伟达未来新的战略方向

英伟达可以通过Jetson硬件平台为行业客户提供定制化机器人和边缘计算解决方案。解决方案英伟达的机器人解决方案通过用于开发和部署AI 驱动的机器人和视觉应用程序的工具来为各个行业提供定制化的人工智能解决方案。它们由边缘生成式AI、可扩展软件、现代AI 堆栈、灵活的微服务和API、生产就绪的ROS 包以及特定于应用程序的AI 工作流提供支持。英伟达通过Jetson硬件平台和ISAAC软件平台提供端到端机器人解决方案，让客户可以快速高效地训练、开发和部署支持AI 的机器人，从而更快地将产品推向市场。

NVIDIA Jetson是机器人和嵌入式边缘 AI 应用的领先平台，可以快速跟踪生成式AI、计算机视觉和高级机器人技术等复杂边缘AI 应用程序的开发和部署。NVIDIA Jetson 平台为 AI 应用程序提供端到端加速，并使用为数据中心和云部署提供动力的相同强大技术加快上市时间。

NVIDIA Jetson系列产品丰富，提供各种规格的产品以覆盖制造业、建筑业、医疗保健行业和快递行业等各个行业的需求。

ØJetson AGX Orin系列：Jetson AGX Orin 模块提供高达 275 TOPS 的 AI 性能，功率可在15W 至60W 之间配置。在同样紧凑的外形尺寸下提供高达Jetson AGX Xavier 8 倍的性能。Jetson AGX Orin 提供 64GB、32GB 和工业版本。

ØJetson Orin NX 系列：Jetson Orin NX 模块以最小的 Jetson 外形尺寸提供高达 100 TOPS的AI 性能，功率可在10W 到25W 之间配置。性能是Jetson AGX Xavier 的 3 倍，性能是 Jetson Xavier NX 的 5 倍。Jetson Orin NX 提供 16GB 和 8GB 版本。

ØJetson Orin Nano系列：Jetson Orin Nano 系列模块以最小的 NVIDIA Jetson™外形尺寸提供高达 40 TOPS 的 AI 性能，功率选项在 7W 到 15W 之间。这为您提供了高达NVIDIA Jetson Nano 80 倍的性能。Jetson Orin Nano 提供 8GB 和 4GB 版本。

ØJetson AGX Xavier系列：Jetson AGX Xavier 系列模块外形紧凑，仅为 100mm x 87mm 和 750Gdps 的高速I/O，以1/10 的尺寸提供工作站性能。它是自主机器的理想选择，具有可配置的功率配置文件，并提供64GB、32GB和工业版本。

ØJetson Xavier NX 系列：Jetson Xavier NX 系列模块在仅 70mm x 45mm 的小尺寸中提供高达 21 TOPS的AI 性能。它们并行运行多个神经网络，并支持高分辨率传感器，非常适合嵌入式系统。这些模块具有高性能、高能效并支持所有流行的AI 框架，可用于生产，并提供16GB 和8GB 版本。

ØJetson TX2 系列：扩展的 Jetson TX2 系列嵌入式模块以低至 7.5 W 的功率提供高达 Jetson Nano 2.5 倍的性能。 Jetson TX2 NX 提供与 Jetson Nano 的引脚和外形兼容，而 Jetson TX2、TX2 4GB 和TX2i 都共享原始的Jetson TX2 外形尺寸。坚固耐用的 Jetson TX2i 是工业机器人和医疗设备等环境的理想选择。

ØJetson Nano系列：Jetson Nano 模块是一台小型 AI 计算机，可提供处理现代 AI 工作负载、并行运行多个神经网络并同时处理来自多个高分辨率传感器的数据的性能和能效。这使其成为向嵌入式产品添加高级AI 的完美入门级选项。

Jetson Thor是英伟达专为人形机器人打造的下一代硬件产品，可以提供800TOPS的计算性能。Jetson Thor 是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。该SoC 包括一个带有transformer engine 的下一代 GPU，其采用 NVIDIA Blackwell 架构，可提供每秒 800 万亿次8位浮点运算AI 性能，以运行GR00T 等多模态生成式AI 模型，凭借集成的功能安全处理器、高性能CPU 集群和100GB 以太网带宽，大大简化了设计和集成工作。

Jetson系列产品在制造、物流、零售、服务、农业、智慧城市以及医疗保健和生命科学领域都有应用。

Ø智慧城市：主要应用场景为交通管理、停车管理、交通枢纽运营、公共安全等。

Ø医疗：主要应用场景为患者监测、保持社交距离、口罩检测、接触者追踪等。

Ø工业：主要应用场景为质量控制、预测性维护、机械臂等的光学检测。

Ø零售：主要应用场景为资产保护、自动结账、智能商店分析、数字标牌等。

Ø能源与矿业：主要应用场景为光学检测、自主操作、预防性维护、安全等。

Ø机器人与物流：主要应用场景为仓库和工厂、第一英里/最后一英里交付、协作、服务等的机器人。

Ø农业：主要应用场景为自主种植和收获、精准农业、产量管理等。

Ø建筑：主要应用场景为映射/规划、自主操作、预防性维护、工作安全等。

英伟达发布GR00T，布局人形机器人领域。英伟达在GTC发布会发布了“Project GR00T，并与Apptronik、Boston Dynamics、Figure Al等顶尖人形机器人公司合作，集成Apollo、Figure 01等人形机器人，构建一个面向人形机器人的通用基础模型，旨在进一步推动机器人AI领域的突破。

生态方面，英伟达在机器人领域拥有众多合作伙伴。比亚迪电子、西门子、泰瑞达和Alphabet 旗下公司 Intrinsic 等全球十多家机器人行业领先企业，正在将 NVIDIA Isaac 加速库、基于物理学的仿真和AI 模型集成到其软件框架和机器人模型中，以此提高工厂、仓库和配送中心的工作效率，使机器人的人类同事更安全地工作，并使机器人成为执行重复性或超精密任务的智能助手。目前，100多家公司正在采用 Isaac Sim 来仿真、测试和验证机器人应用，其中包括海克斯康、富世华和MathWorks。Agility、波士顿动力公司、Figure AI、傅利叶智能和 Sanctuary AI 正在使用 Isaac Lab。

3.2. 智微智能和英伟达合作，有望深度受益于产业加速

智微智能在工业场景Jetson Orin平台推出针对各类机器人的专用控制器，包括PAS-6101系列机器视觉专用控制器。智微智能针对工业场景的智能化的需求增长，基于Jetson Orin平台推出移动类机器人、工业机械手臂和人形机器人的专用控制器产品，利用强大的算力，再搭载NVIDIA Isaac平台，从感知层，到仿真，模型算法支持和多模态基础模型及一系列工具，全方位为客户提供高效灵活的智能机器人的控制设备解决方案。比如PAS-6101机器视觉专用控制器基于NVIDIA Jetson AGX Orin 系列模组设计，提供 275 TOPS AI算力和优异的能效经济性，支持通过PAS标准总线灵活扩展，适用于融合深度学习的机器视觉应用。

智微智能机器人控制方案已用于多个机器人设备商，方案成熟稳定，并支持深度定制。智微智能将持续深耕工业自动化及机器人领域，与合作伙伴一起为工业机器人的未来带来蓬勃活力和创新潜力。

（1）人形机器人领域，公司基于Jetson AGX Orin研发PAS-6102控制器

智微智能推出针对人形机器人的开发平台PAS-6102。PAS-6102控制方案是是一款为人形机器人开发设计，具备多模态感知与生成式AI 融合、运动控制与轨迹规划、AI视觉与导航避障等能力的专用开发平台。可以实现机器人操作空间坐标与关节空间坐标之间的相互转换，完成高速伺服插补运算及伺服运动控制，以确保机器人运动的精准度和响应速度。并且开发平台易于大模型融合，通过语音、触摸、面部表情等多种交互方式赋予机器人更加自然流畅的沟通交互与反应能力。

智微智能PAS-6102人形机器人控制器基于Jetson AGX Orin部署。Jetson AGX Orin有275 TOPS的强大AI性能，使人形机器人的性能和精准度十分出色。通过传感器等部件，完成数据处理和传输，保证机器人达到理想运动精度。PAS-6102搭载了多模态通用基础模型，能够使机器人理解自然语言并模仿人类行为，快速学习并掌握协调性和灵活性，实现运动规划和轨迹控制，以确保机器人末端执行器能够准确到达指定位置。

（2）工业机械臂方面，公司基于Jetson Orin NX研发PAS-6200工业机械臂解决方案

智微智能PAS-6200系列基于Jetson Orin NX推出针对工业机械臂的开发平台。在当前先进的工业制造领域内，机械手臂作为主要控制设备来完成各种作业任务，如检测、分拣、焊接、装配等。为了保障机械手臂能够持续保持稳定性、连续性、可靠性以及协作性，智微智能PAS-6200基于NVIDIA Jetson Orin NX系列平台开发了高性能工业机械手臂控制方案，利用最新的 NVIDIA GPU 技术以及NVIDIA的AI套件，确保机械手臂的规划和控制能够应对各种应用场景。

基于Jetson Orin NX的PAS-6200能够给机械臂提供更高的灵活性和精确性。NVIDIA提供的软件工具是机械臂的“智能大脑”，通过集成AI模型和优化算法，以及一系列强大的基础模型和GPU加速库，赋予了机械臂前所未有的智能。无论是在包装、装配还是焊接等任务中，能够提供零样本学习的能力，大幅提高机械臂的适应性和工作效率。

（3）移动AMR机器人方面，公司基于Jetson Orin Nano研发PAS-6200移动机器人解决方案

智微智能PAS-6200系列基于Jetson Orin Nano推出针对移动AMR机器人的开发平台。智微智能PAS-6200系列所搭载的高性能计算模组——NVIDIA Jetson Orin Nano，为AI应用提供了坚实的硬件基础。同时，控制方案使用了NV的软件，作为先进的AI大数据平台，平台可实现感知、训练到算力端全方位覆盖，成为具身智能加速器，致力于为AMR提供强大的感知、理解和决策能力。

基于Jetson Orin NX的PAS-6200能够给AMR提供更高的感知和视觉测距功能。基于NVIDIA强大的AI技术和软件平台，为AMR提供了多摄像头和3D环绕视觉功能，深度感知和视觉惯性测距功能，能够以更高的帧率构建更加精确的3D环境，从而帮助机器人在多变的环境中进行安全导航。机器人能够在避障的同时，规划出最优代替路径，确保工作进度，提高效率，同时降低错误率和成本。

德赛西威在汽车领域和英伟达合作，打开了汽车领域的市场。在汽车领域，德赛西威在Drive Xavier、Orin、Thor系列均有合作，且2018年，德赛西威是国内唯一能用英伟达Xavier 芯片做智驾域控的一级供应商。先发优势兑换成了经验优势。

ØXavier：英伟达2018 年发布Xavier 芯片，德赛西威是全球六家合作授权商之一。2020 年，小鹏发布 P7，这是中国首个搭载英伟达 Xavier 计算平台自动驾驶量产方案的车型。这个方案中，芯片来自英伟达，小鹏负责软件系统，智驾域控制器来自德赛西威。

ØOrin：2020年，理想汽车和德赛西威合作，用Orin 芯片开发出了智能驾驶域控制器IPU04 。

ØThor：2024年，德赛西威、NVIDIA、昊铂在北京车展签订多方战略合作协议，将基于DRIVE Thor，共同研发推动新一代舱驾一体乃至中央计算平台的加速落地，适配L4级别自动驾驶软硬件系统需求。

类比德赛西威和英伟达在智驾领域Drive系列芯片的作，我们认为智微智能有望通过Jetson系列芯片在端侧打开市场空间。目前，智微智能在机器人领域针对Jetson Orin系列的三个产品分别推出了针对性的行业解决方案，深度绑定英伟达Jetson Orin系列产品。

国内工业机器人销量提升迅速，对应2030年工业机器人控制器市场规模70.5亿元。根据高工机器人的数据，2023年中国工业机器人销量为31.6万台，预计2030年达到70.5万台。以单个机器人控制器10000元的市场空间测算，2030年工业机器人控制器市场规模达到70.5亿元。

人形机器人方面，国内人形机器人控制器2029年市场规模有望达到112.5亿元。据学习时报公众号数据显示，2024年中国人形机器人相关的市场规模约为27.6亿元；到2029年，其规模将达到750亿元；而到2035年，这个数字将进一步增长到3000亿元。以控制器15%的价值量计算，2029年中国人形机器人控制器市场规模将达到112.5亿元。

盈利预测与投资建议

营收拆分：

1）行业终端：考虑AI PC的发展以及鸿蒙PC的落地，预计公司消费类业务2024-2025年将迎来高速增长。

2）ICT基础设施：考虑到AIGC的发展对算力、通信等的需求，预计公司网络设备类产品业务2023-2025年较快增长

3）工业物联网：考虑到公司自主品牌不断发展，产品竞争力持续提高，预计公司工业收入2023-2025年将迎来高速增长。

盈利预测：我们预计公司2024-2026年营业收入分别为42.27/48.63/55.99亿元，同比增长15.33%/15.04%/15.13%，毛利率分别为14.54%/14.62%/14.71%，预计公司2023-2025年归母净利润分别为1.51/2.31/2.62亿元，同比增速分别为361.1%/52.7%/13.6%。

公司业务较多，在主要产品领域分别选取可比公司云赛智联、新晨科技，由于智微智能自主品牌业务快速发展，有望受益于AI浪潮和开源鸿蒙商业化落地，参考可比公司给予公司2025年40xPE，目标市值为92.07亿元，目标价为36.71元，维持“买入”评级。

风险提示

1） AI服务器需求不及预期的风险。如果AIGC的发展速度减慢，AI服务器的需求减少，可能会对公司的业务产生一定的影响。

2） 开源鸿蒙PC落地不及预期的风险。如果开源鸿蒙生态推进进程不及预期，或者公司的开源鸿蒙PC研发进度不及预期，可能会对公司的业务产生影响。

3） 工业物联网发展不及预期的风险。如果工业企业智能化进程不及预期，或者公司的自主品牌在推进过程中进展不及预期，可能对公司的业绩产生一定的影响。

4） 行业竞争加剧的风险。如果行业内竞争加剧，导致行业内各企业开始进行激烈的价格竞争，将对公司的业绩造成一定的影响。

5） 预测假设具有一定主观性。公司所处行业竞争激烈，未来市场变化难以完全预知，文中测算具有一定主观性，仅供参考。

6） 该标的近期股价波动较大。该标的近期股价涨幅明显高于大盘，可能存在一定的交易风险。