申万宏源最新报告采用“硬件Y-软件X”创新轴框架，自2022H2起持续追踪科技创新进展。报告指出，光器件机会来自MoE架构“高带宽低时延”下的新成长，区别于Scaling Law下简单的算力升级；车载芯片受益于智驾平权与国产化替代，2030年市场空间可见度提高1-2个数量级；激光雷达伴随物理AI和世界模型崛起迎来拐点。本报告全面剖析2025H2新型硬件投资的主线与分支。
MoE架构打破Scaling Law惯性，光器件迎来差异化新成长
过去2-3年光通信受益于Scaling Law驱动的量价齐升，速率升级周期缩短至1-2年。但DeepSeek等MoE模型引发对Scaling Law可持续性的担忧，光通信进入“非典型”周期。MoE架构下，典型流量模式为All-to-All，单次通信数据量小（0.5M-40M）但通信次数多，要求高带宽低时延。与同等规模Dense Model相比，MoE访存压力更大，专家跨节点通信引入额外并行维度。华为CloudMatrix384采用特殊组网针对MoE优化，EP并行中128卡部署路由专家、16卡部署共享专家，保证50ms时延下单卡decode吞吐达1920 tokens/s。Google 2020年开源早期MoE模型，Qwen从Dense转向MoE，OpenAI GPT-4初代1.8T MoE，MoE正成为大模型主流架构。
硅光产业爆发点已至，800G/1.6T时代渗透率加速提升
VCSEL芯片带宽提升面临材料与工艺、结构设计等制约，多数厂商技术方向在940/980/1060nm单模VCSEL，带宽多在56G波特率水平，难以集成在1.6T以上产品。800G开始硅光方案渗透已初见端倪，AI需求与技术演进的交叉点带来产业爆发。硅光三场景共进：chip to chip（光学IO）、board to board（光学模组）、machine to machine（光模块/CPO），并非互斥。硅光带来产业链较大变化，Intel等少数厂商全垂直整合，大部分走向芯片设计与代工分工。中际旭创自研硅光芯片，400G/800G硅光模块已批量出货，800G和1.6T送测；光迅科技联合思科推出1.6T OSFP-XD硅光模块，具备垂直一体化能力。
车载芯片2030年空间可见度提高1-2数量级
2024年国内乘用车NOA渗透率仅约10%，10-20万以下价位智驾渗透率仍有较大提升空间。智驾平权策略下，比亚迪“天神之眼”、长安“北斗天枢2.0”、吉利“千里浩瀚”、奇瑞“猎鹰智驾”推动配置下放。高阶芯片国产化（地平线征程6、黑芝麻华山A1000/2000）和算法方案成熟引领落地。预计2030年车载芯片ASP空间5-10倍（200元→1000-2000元）、数量空间约8倍（200万台→1500万台），加上软件附加值，总体空间提升显著。新势力自研芯片加速：蔚来神玑NX9031（5nm、32核、615K DMIPS）25Q1量产，小鹏图灵（5nm）、理想“舒马赫”（5nm、Chiplet）、吉利芯擎“星辰一号”（7nm）陆续推进。
激光雷达拐点确立，“四巨头”格局清晰
经历近三年行业整合，激光雷达“四巨头”（禾赛、速腾、华为、图达通）格局逐渐清晰。多传感器融合和纯视觉路线已不再对立，激光雷达等传感数据正与端到端算法融合。物理AI和世界模型崛起需要激光雷达——英伟达Hyperion 9 Platform参考架构、蔚来世界模型NWM均配备激光雷达，对传感器不再限于讨论“用不用”，而是“怎么用系统效果更优”。车载、机器人（割草、扫地、家用）、RoboVan、低空经济等多场景外溢，激光雷达空间从车载向广义机器人拓展。
表1：2025H2新型硬件核心投资主线| 主线 | 核心逻辑 | 代表性标的 |
|---|
| 光器件+硅光 | MoE架构高带宽低时延驱动，硅光渗透率提升 | 新易盛、中际旭创、华工科技 |
| 激光雷达 | 物理AI+世界模型崛起，“四巨头”格局确立 | 禾赛科技、速腾聚创 |
| 车载芯片 | 智驾平权+国产化替代，2030年空间增8倍 | 德赛西威、地平线（一级） |
| AR+AI眼镜 | 技术方案收敛，2025H2-2026年加速落地 | 水晶光电、歌尔股份、小米集团 |
