$广和通(SZ300638)$   

### **1. AIoT 智能终端与边缘计算**

  - **广和通优势**：提供5G、4G、Cat.1等通信模组，连接海量物联网设备（车联网、工业互联网、智能家居等）。

  - **深度求索优势**：专注AI大模型、自然语言处理（NLP）、边缘端轻量化AI算法。

  - **合作点**：

    - **边缘智能模组**：将深度求索的AI模型（如设备行为分析、语音交互、图像识别）集成到广和通的通信模组中，实现终端侧实时数据处理，降低云端依赖。

    - **低功耗AI方案**：针对智慧城市、智能表计等场景，联合开发低功耗通信+边缘AI的解决方案。

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### **2. 垂直行业智能化升级**

  - **车联网**：

    - 广和通的车规级模组（如5G+V2X）可搭载深度求索的AI算法，支持车载语音助手、驾驶员状态监测、道路环境感知等功能。

  - **工业物联网**：

    - 广和通的工业模组（如5G工业网关）结合深度求索的预测性维护、设备异常检测模型，提升工厂智能化水平。

  - **智慧零售**：

    - 通过通信模组+AI视觉（如人流分析、商品识别）优化门店运营。

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### **3. 大模型与物联网数据融合**

  - **数据价值挖掘**：

    - 广和通的设备连接能力可收集多行业实时数据（如环境传感器、车辆轨迹），深度求索的大模型可分析数据并提供决策支持（如供应链优化、能耗管理）。

  - **行业专属模型训练**：

    - 双方可针对特定场景（如物流、能源）联合训练轻量化行业大模型，提升物联网数据利用率。

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### **4. 全球化市场拓展**

  - **广和通**：海外业务占比高（欧洲、北美、亚太），需本地化AI服务支持。

  - **深度求索**：若其AI技术需国际化落地（如多语言NLP），可借助广和通的全球客户网络快速部署。

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### **潜在挑战**

  - **技术整合**：AI模型在边缘设备的算力适配、通信模组的功耗与成本平衡。

  - **行业壁垒**：不同垂直领域（如车规级认证）需长期合作与定制化开发。

  - **生态竞争**：华为、高通等巨头已在AIoT领域布局，需差异化优势。

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### **结论**

双方在**“通信模组+边缘AI”**的软硬件协同、**垂直行业智能化**、**数据驱动的AI服务**等领域有明确合作空间。若能在具体场景（如车联网、工业互联网）推出联合解决方案，可能形成技术壁垒并抢占AIoT市场先机