一、谁的半年表现更亮眼（以净利润增速与规模双维度观察）
高增速阵营（业绩弹性最强）
泰凌微：净利润预计同比最高，增幅约在三位数区间的顶部，属于样本中最抢眼的一档。
瑞芯微：净利润同比增长显著，位列第一梯队；营收亦同步高增，收入与利润双轮驱动。
炬芯科技、恒玄科技：净利润同比翻番级别，音频/可穿戴/车载等场景渗透率提升带来量利齐升。
规模优势阵营（利润规模最大）
豪威集团：净利润体量居前，增长稳健；汽车、手机等下游头部客户贡献确定性高。
稳健增长阵营
乐鑫科技、全志科技等：营收和利润延续上行，结构优化叠加AI端侧需求扩容，表现扎实。
二、为何这些公司能“涨得快”（三条主因）
需求侧：AIoT进入放量周期
终端扩散更快：除AI手机/PC，AI眼镜、AI玩具、教育与音乐辅学、智慧家居/楼宇、轻工业控制等成为新增量。
行业渗透更深：汽车电子（座舱/视觉/域控周边）、工业视觉、机器人等B端场景带来中高算力与高可靠需求，订单周期更长、单价更高。
供给侧：产品结构升级+AI化渗透
新品更高毛利：多家厂商强调高毛利产品占比提升、销售结构优化，毛利与费用率剪刀差拉开，经营杠杆释放。
AI专用硬件加速：NPU、AI ISP、向量指令、microNPU 等下沉到更低功耗/更小封装，端侧推理体验明显改善，促成差异化溢价。
生态与客户：头部客户导入+海外订单回暖
头部消费品牌、车厂与Tier1渗透率提升；海外渠道修复，新老客户共振，单品放量更顺畅。
三、边缘/端侧芯片的产品矩阵突破（按应用与算力带宽梳理）
视觉与多模态方向
代表进展：专用AI ISP + AI Remosaic、4K/超高像素输入、车规与工业级别的可靠性设计。
算力阶梯：从约3 TOPS（可跑至数十亿参数级别轻量模型）到20 TOPS级别（覆盖3B—7B量级LLM/VLM推理），并配套更高带宽DRAM版本满足上下文窗口与多流推理。
典型落地：机器视觉、安防/IPC、机器人、车载环视/行车记录、零售AI相机。
音频/语音交互方向
代表进展：集成高性能Codec的音频处理器、低延迟高音质无线音频SoC、蓝牙音箱/耳机平台的AI化升级。
算法侧：本地唤醒、降噪、回声消除、关键词检测、小模型多轮交互。
典型落地：AI玩具、音乐教育设备、会议/车载免提、家居语音中枢。
低功耗Wi‑Fi/蓝牙MCU + 轻量AI
代表进展：在2.4GHz Wi‑Fi + BLE的MCU上引入向量指令或microNPU（如ARM Ethos-U65），以极低功耗实现人脸检测/识别、语音KWS等边缘推理。
典型指标：0.3 TOPS级别NPU、Wi‑Fi 6 + 双模蓝牙、µA级待机电流，兼顾摄像头/显示（如1080P HMI）。
典型落地：智能家居面板、门锁/门铃、便携视觉传感、穿戴/玩具、轻工业控制。
泛平板/多媒体SoC + NPU
代表进展：大核+小核CPU异构、独显级GPU、3 TOPS NPU，8K解码、双屏独显输出，多接口覆盖教育、商显、轻办公与内容创作。
典型落地：教育平板、工控人机界面、商用看板、轻内容生产终端。
四、公司侧重点一览（按公开信息提炼）
瑞芯微：AI视觉与机器人、工业/汽车持续扩张；3 TOPS—20 TOPS梯度覆盖，叠加AI ISP/Remosaic等专用硬件路径，向中高算力端侧延伸。
乐鑫科技：AI语音/物联MCU路线清晰，ESP32-S3等已在语音唤醒、交互场景规模化，端侧AI收入达到数亿元量级。
炬芯科技：无线音频SoC与AI化并进，低延迟高音质产品需求旺盛，结构优化带动毛利改善。
恒玄科技：TWS/可穿戴/车载音频能力强，凭音频链路与低功耗积累享受AI交互升级的红利。
泰凌微：多模与音频产品线增幅显著；BLE、Matter、Wi‑Fi新品齐发，端侧AI芯片已量产，海外业务提升带来增量。
豪威集团：图像传感器在车载、运动相机、旗舰手机渗透增强，规模与客户结构优势稳固。
全志科技：面向泛平板/多媒体与智能视觉，CPU+GPU+NPU“三栈”升级，接口/编解码规格拉满，适配教育/商显/工控HMI。
博通集成：Wi‑Fi 6 MCU内置microNPU，主打低功耗+边缘视觉/人脸识别，适合小型化、低功耗终端。
五、海外大厂动向与对国内的映射
高通：AI手机SoC稳健，IoT收入两位数增长，智能眼镜成亮点；面向工业物联网的新品牌与分档算力边缘AI芯片有望带动下半年出货。
联发科：Q2创单季新高，edge AI与高速联网芯片拉动明显；AI ASIC业务签下多家客户，预计2026年开始形成可观营收，晚些时候或达约10亿美元年收入规模。
启示：海外在智能眼镜、工业边缘、专用ASIC三条线齐头并进，与国内“多场景+多算力梯度”布局高度同频，验证端侧AI长期逻辑。
六、投资与产业判断（供研报与策略参考）
结构性机会优先：优先关注“有明确场景牵引 + 芯片AI化明确 + 客户结构优化”的公司，利润增速相对更具弹性。
看两端：一端是高算力（10–20 TOPS+高带宽）面向工业/车载/视觉机器人；另一端是超低功耗（microNPU/向量指令）面向家居/玩具/穿戴。两端同时扩容，形成“哑铃型”需求。
关注软件栈与生态：端侧模型压缩、量化与工具链（编译器/算子库）决定开发效率与落地速度，是硬件之外的关键胜负手。
渠道与出海：具备海外客户基础与合规交付能力者，增速更具韧性。
七、给产业从业者的落地建议
产品规划：至少准备两档算力SKU（轻量/中高配），覆盖从KWS/人脸检测到轻量多模态与小型LLM的完整谱系。
方案选择：对语音/传感优先考虑集成向量指令或microNPU的低功耗MCU；对视觉/机器人优先考虑带AI ISP与高带宽内存的SoC。
交付节奏：以“样机验证—小批试产—场景调参—量产迭代”的四段式推进，加速模型与硬件的协同优化。
