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暖冬突围，波司登（3998.HK）再证增长的高质量与确定性

，提升设计效率，包括与浙江大学合作打造人工智能创新应用实验室，通过建立完善的设计数据库、持续迭代AI算法等打造“BSD.AI美学大脑”，实现从设计构思到虚拟成衣的全流程数字化闭环。实际成效来看，市场数据显示，波司登头样开发时间已从100天降至27天，样衣研发成本降低60%以上。目前，波司登也已有多款AI设计花型和成衣投放市场，获得积极的消费者反馈。同时，波司登借助AI加速推行“智慧门店+线上云店”的全域零售新模式，利用AI大模型和会员数据结合构建“AI导购助手”，全面提升客户链接与购物体验。波司登智能工厂也通过AI下实现数据的互联互通，数控化率高达90%以上，将其生产交付周期缩短至7至14天。此外，本质上这些核心能力的升级也牵动着其他核心能力，形成相互赋能的正向循环，使其提升生态级竞争优势。比如，波司登能够因此继续夯实优质柔性快反的核心能力，推动敏捷极速供应模式进一步突破，真正实现“以销定产”的精益运营，落实“畅销款不缺货、滞销款不生产”，并最大化销售机会。这也有望推动波司登的库存管理去到更高水平，降低资金占用成本，保障产品的创新力。最终，这种全链路的升级亦将继续转化为波司登业绩增长的确定性，进一步释放收入端和利润端的空间。 3、结语透过最新财报，市场可以再次确认波司登的可持续、高质量发展底色。当行业应对波动时，波司登的稳健增长逻辑却更加稳固，更展现了一个成熟企业的“反脆弱”商业哲学。本质上，叠变系列的“一衣三穿”、极寒系列的“动态温控”、骄阳防晒的“双抗”都是重构服装的功能边界，创造需求。也证明了一点，波司登的稳健增长，来自于对核心能力的持续深耕，快速适应市场。而这一底层逻辑不会因市场环境更迭而改变，反而将在未来发展中不断深化演绎。同样，这也将持续为波司登长期价值释放奠定基础，打开空间，值得保持关注。

格隆汇06-30 15:08

芯片板块全天活跃！天弘中证芯片产业ETF发起联接(A：012552；C：012553)场外一键布局芯片产业发展机遇

半导体供应商正在加速扩张，以支持生成式人工智能（AI）应用的激增需求。根据报告，全球半导体制造行业预计将保持强劲增长势头，预计从2024年底到2028年，产能将以7%的复合年增长率增长，达到创纪录的每月1110万片晶圆。国金证券指出，光刻机是自主可控最核心环节，产业迎来黄金加速期。光刻机是半导体设备中市场占比最大的品类。当前，中国大陆是最大的半导体设备市场，展望未来，认为后续国内晶圆厂仍将继续扩产，国内对于光刻机需求仍然旺盛。世纪证券指出，大模型及应用迎来加速发布周期。6月国内大模型厂商MiniMax举行MiniMax Week发布周活动，先后发布MiniMax-M1、Hailuo02、MiniMax Agent、Hailuo Video Agent等大模型及应用；月之暗面开源编程大模型Kimi-Dev-72B，国内大模型竞争愈发激烈。此外，OpenAI CEO山姆·奥特曼在播客节目中透露，GPT-5将于今夏某时点发布，看好重磅模型的发布带来的AI应用产业链相关投资机会。上支付宝APP搜索：天弘中证芯片产业ETF发起联接(A：012552；C：012553)，一键布局芯片产业发展机遇。以上观点不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云06-30 14:38

邦达亚洲：市场避险情绪降温黄金失守3300关口

略。然而，Hartnett补充道，由于人工智能领域不存在泡沫，盈利增长加速将成为今年下半年美国和全球股市“最有可能的上行惊喜”。 6月27日，世界黄金协会发布中国黄金市场月度重点。5月，上游实物黄金需求季节性转弱，上海黄金交易所黄金出库量99吨，环比减少35%。世界黄金交易协会认为下滑主要归因于：二季度至三季度初是黄金消费淡季、中美贸易紧张局势的缓和导致避险需求减弱叠加金价表现疲软。进入6月，根据上海黄金交易所实物合约成交量判断，上游实物需求或有小幅反弹但依然处于相对疲软区间。显示出淡季与整体黄金需求平淡带来的压力。当前消费情绪低迷叠加销售淡季因素金饰消费或延续疲软态势。短期中美贸易紧张局势缓和或使黄金投资势头进一步降温。但随着国债收益率走低且全球地缘政治风险持续高企，世界黄金协会认为黄金理应将继续获得投资者青睐。

邦达亚洲06-30 14:17

平安产险受邀出席2025中国国际金融展并做科技赋能数字化转型专题分享

验平安产险依托多模态感知与智能推理等人工智能技术的持续突破，打造了客户图文信息理解、车险报价自动化、方案调整动态决策、智能答疑4大核心能力。通过成功攻克新车合格证、关单等大量非结构化、非制式单证的自动化识别与理解难题，实现了车险智能出单场景下，80%以上的保单由AI自动出单，出单平均耗时从5.7分钟下降到1.2分钟，显著提升了客户体验，同时也为销售队伍减负。理赔数字员工：多机器人协作，AI赋能车险理赔自动化面对理赔案件量激增带来的作业压力，平安产险推出了多机器人协作的理赔数字员工，替代远程队伍简单、重复的作业任务。通过自动化技术，车远程查勘自动化率提升至41%、车未决跟踪自动化覆盖率达22%。在近年车险案件增长15%、非车案件增长90%的前提下，整体队伍人均效能提高50%，为客户提供了更高效、更优质的理赔服务。农险种植险双精准：精准承保理赔，科技驱动农险服务升级平安产险积极响应“推进农业保险精准投保理赔，做到应赔尽赔”号召，打造“双精准（精准承保、精准理赔）管理”模式，围绕作业效能提升、经营管理有据可依、客户服务贴心满意三大核心主体，以科技创新为核心驱动力，引入遥感、AI大模型等技术，建立农险“数字地图”，以科技变革驱动服务创新、作业模式升级、经营管理的数字化和精细化，构建平安农险核心竞争力，支持农险高质量发展和国家乡村振兴战略。综合成本率逐年下降，较20年直线下降16%，人效比大幅领先行业，亿元保费投诉量下降60%，优异表现获得监管部门的高度认可。鹰眼风险减量：灾害精准预警，提升风险防控效能在风险减量、防灾减灾领域，平安产险建设了目前行业内领先的鹰眼自然灾害平台，在风险筛选、精算定价、理赔取证、防灾减灾上发挥了极其重要的作用。平台集成80余个基于深度学习技术的多学科、多数据源模型，构建了国内最完整的含暴雨、台风、雪灾、干旱等十余种自然灾害地图，能够提供近20种灾害的精准预警。2024年“鹰眼系统”发出风险预警超105亿次，覆盖个人及企业客户逾6700万，有效提升了社会整体风险防控效能，显著降低了潜在灾害损失。未来，平安产险将继续贯彻落实中央金融工作会议精神，坚定践行金融工作的政治性、人民性，严格遵守科技监管要求，依托科技力量深化数字化转型，推进"人工智能+"行动。公司将聚焦科技基础能力建设和科技应用赋能两大方面，锚定高质量发展方向，充分发挥保险业经济减震器和社会稳定器功能，全力做好金融“五篇大文章”，为全面实现中国式现代化贡献更大力量。

金融界06-30 14:07

科创综指ETF(589680)盘中飘红，机构看好AI应用落地潜力

全面合作协议。各方将深度融合各自在医学人工智能研究、医疗科研领域和医疗服务场景应用的领先优势，共同建设“上海交通大学医学人工智能研究院”与“上海交通大学人工智能医院”，致力于医学人工智能的创新发展，加速科研成果产业转化，赋能区域及基层医疗卫生机构，助力AI健共体复制，为国家构建优质高效的整合型医疗卫生服务体系先行实践。民生证券称，AI应用百花齐放，医疗、司法、金融、教育等具备广阔落地潜力。随着国产模型、国产算力生态成熟，AI应用在多个垂直场景有望加速落地。以医疗为例，6月26日，蚂蚁集团推出全新的AI健康应用“AQ”。基于蚂蚁的医疗大模型，AQ提供健康科普、就诊咨询、报告解读、健康档案等AI功能，连接了全国超5000家医院、近百万医生、近200个名医AI分身等医疗服务。阿里、蚂蚁、字节、腾讯等国内科技巨头纷纷入局，以模型能力为基石，联合拥有深刻行业Know-how的IT厂商，加速推进AI应用在各个垂直行业落地。科创综指ETF(589680)紧密跟踪上证科创板综合指数，上证科创板综合指数由上海证券交易所符合条件的科创板上市公司证券组成指数样本，并将样本分红计入指数收益，反映上海证券交易所科创板上市公司证券在计入分红收益后的整体表现。科创综指ETF(589680)，场外联接A：023757；联接C：023758；联接I：024141。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云06-30 13:58

年内反弹超20%！人工智能ETF(515980)盘中续涨2%，成分股科沃斯、中际旭创、神州泰岳涨幅居前

2025年6月30日 13:27，中证人工智能产业指数(931071)强势上涨1.84%，成分股科沃斯(603486)上涨5.97%，中际旭创(300308)上涨5.50%，神州泰岳(300002)上涨5.25%，芯原股份(688521)，寒武纪(688256)等个股跟涨。人工智能ETF(515980)现涨1.85%，盘中一度涨超2%，冲击5连涨。拉长时间看，截至目前，人工智能ETF自4月9日低点至今累计反弹上涨超20%。流动性方面，人工智能ETF盘中换手3.5%，成交1.24亿元。拉长时间看，截至6月27日，人工智能ETF近1周日均成交1.81亿元。规模方面，人工智能ETF最新规模达35.15亿元。数据显示，杠杆资金持续布局中。人工智能ETF最新融资买入额达1721.99万元，最新融资余额达1.09亿元。截至6月27日，人工智能ETF近1年净值上涨34.01%。从收益能力看，截至2025年6月27日，人工智能ETF自成立以来，最高单月回报为30.38%，最长连涨月数为3个月，最长连涨涨幅为43.97%，上涨月份平均收益率为6.71%。人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能产业指数，中证人工智能产业指数从为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中，根据人工智能业务占比、成长水平和市值规模构建指标体系，选取50只最具代表性上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2025年5月30日，中证人工智能产业指数(931071)前十大权重股分别为中科曙光(603019)、寒武纪(688256)、豪威集团(603501)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、新易盛(300502)、金山办公(688111)、澜起科技(688008)、浪潮信息(000977)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比49.9%。有消息称，Facebook 的母公司Meta正斥资数十亿美元争夺人工智能竞赛的领先地位，建设开发和驱动高端大型语言模型所需的数据中心。如今，该公司又投入数十亿美元，旨在挖走顶尖人才和技术，以在人工智能大战中抢占先机。国盛证券表示，今年以来，AI对于各企业的作用已愈发清晰。无论是用户数、AI对企业营收贡献还是技术突破均表明，AI正从“想象空间”逐步走向“生产力工具”兑现阶段，目前已实质性跨越概念验证阶段，正沿着清晰的产业化路径纵深发展：海外四大CSP厂商以及英伟达业绩仍保持高增速，其中部分厂商云业务已逐步开始业绩兑现。未来随着AI商业化的持续落地，算力产业趋势有望成为上一轮云计算的黄金10年的强化版，A股AI主线中的优秀企业估值体系有望向成长股切换。人工智能ETF(515980)，适配当前产业快速发展，全面开花的业态。场外投资者也可以选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021），通过投资目标ETF跟踪指数，布局人工智能板块中具有高增速潜质的优质企业。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云06-30 13:48

科技浪潮下，PCB 概念股午后崛起，澳弘电子等封板

一方面，全球科技产业的快速发展，尤其是人工智能、5G 通信、新能源汽车等新兴领域的崛起，对 PCB 的需求呈现出爆发式增长。以人工智能领域为例，AI 服务器对 PCB 的性能和规格要求极高，其单机 PCB 价值量较传统服务器大幅提升，这直接带动了相关 PCB 企业的订单量和利润增长。另一方面，行业自身的技术创新和升级也为板块发展注入了强大动力。随着 PCB 制造技术的不断进步，如高密度互连（HDI）技术、多层板制造技术等的广泛应用，产品的性能和品质得到显著提升，进一步拓展了市场空间。从受益板块来看，首当其冲的便是 PCB 制造企业。此外，上游原材料供应商也将从中受益。PCB 的生产离不开铜箔、玻璃纤维布、环氧树脂等原材料。随着 PCB 行业的繁荣发展，对这些原材料的需求也将同步增长，相关企业的销售额和利润有望实现增长。例如，铜箔作为 PCB 的关键原材料之一，其价格和销量将受到行业需求的影响。在需求增加的情况下，铜箔生产企业的订单量将上升，从而带动企业盈利提升。再者，设备制造企业也将迎来发展机遇。PCB 制造过程中需要大量的专业设备，如钻孔机、曝光机、蚀刻机等。随着 PCB 企业产能的扩张和技术升级，对这些设备的需求也将增加。设备制造企业通过不断研发创新，提供更高效、更精准的设备，满足 PCB 企业的生产需求，进而实现自身业务的增长。不过，需要注意的是，尽管 PCB 概念股目前表现强劲，但行业发展仍面临一些不确定性因素。例如，原材料价格的波动、市场竞争的加剧以及技术创新的风险等，都可能对企业的业绩和板块的走势产生影响。投资者在关注 PCB 概念股投资机会时，需保持理性，密切关注行业动态和企业基本面变化，谨慎做出投资决策。

金融界06-30 13:47

别高兴太早？巴克莱：特朗普关税影响将在下半年波及全球经济

税收的头条新闻”，转而关注“宏观数据和人工智能红利将在多大程度上提高企业业绩，尤其是对大型科技公司而言”。他们表示，在这种环境下，股票资产比固定收益更受青睐，并推荐关注金融、医疗保健和大型科技公司板块。

金融界06-30 13:37

Pantera合伙人：加密驱动的AI机器人时代

发展。 ChatGPT彻底改写了人类对人工智能的认知预期。当大语言模型开始与外部软件世界交互时，许多人曾认为AI智能体就是终极形态。但若回顾《星球大战》、《银翼杀手》或《机械战警》等经典科幻电影就会发现，人类真正梦想的是人工智能能以机器人形态实现物理世界的交互。在Pantera Capital看来，机器人领域的"ChatGPT时刻"即将到来。我们将首先分析过去数年间人工智能的突破如何改变行业格局，继而探讨电池技术、延迟优化与数据采集改进将如何塑造未来图景，以及加密技术在其中扮演的角色。最后我们将阐释为何认为机器人安全、融资、评估及教育是需要重点关注的垂直领域。 1、变革要素（1）人工智能突破多模态大语言模型领域的进展正赋予机器人执行复杂任务所需的"大脑"。机器人主要通过视觉与听觉两种感官感知环境。传统计算机视觉模型（如卷积神经网络）虽擅长物体检测或分类任务，却难以将视觉信息转化为有目的的行动指令。大语言模型虽在文本理解与生成方面表现卓越，却受限于对物理世界的感知能力。通过视觉-语言-行动模型（VLA），机器人得以在统一的计算框架中整合视觉感知、语言理解与实体行动。2025年2月，Figure AI发布了通用人形机器人控制模型Helix，该VLA模型凭借零样本泛化能力和系统1/系统2双架构为行业树立新标杆。零样本泛化特性使机器人无需针对每项任务进行重复训练，即可即时适应新场景、新物体与新指令。系统1/系统2架构将高阶推理与轻量级推理分离，实现了兼具类人思维与实时精准度的商业化人形机器人。（2）经济型机器人成为现实改变世界的技术都具备一个共同特征——可普及性。智能手机、个人电脑、3D打印技术都通过中产阶级可承受的价格实现普及。当Unitree G1等机器人价格低于本田雅阁轿车或美国3.4万美元最低年收入时，想象体力劳动与日常事务主要由机器人完成的世界便不足为奇。（3）从仓储走向消费级市场机器人技术正从仓储解决方案向消费领域扩展。这个世界是为人类设计的——人类能完成所有专业机器人的工作，而专业机器人却无法胜任所有人类的工作。机器人公司不再局限于制造工厂专用机器人，转而开发更具通用性的人形机器人。因此机器人技术的前沿不仅存在于仓库，更将渗透日常生活。成本是可扩展性的主要瓶颈之一。我们最关注的指标是每小时综合成本，其计算方式为：训练与充电的时间机会成本、任务执行成本及机器人购置成本之和，除以机器人总运行时长。该成本需低于相关行业平均工资水平才具竞争力。要全面渗透仓储领域，机器人每小时综合成本必须低于31.39美元。而在最大的消费级市场——私立教育与健康服务领域，该成本需控制在35.18美元以下。当前机器人正朝着更廉价、更高效、更通用的方向发展。 2、机器人技术的下一步突破（1）电池优化电池技术始终是用户友好型机器人的瓶颈。早期如宝马i3等电动车因电池技术局限导致续航短、成本高、实用性低而难以普及，机器人正面临相同困境。波士顿动力的Spot机器人单次续航仅90分钟，Unitree G1电池续航约2小时。用户显然不愿每两小时手动充电，因此自主充电与对接基础设施成为重点发展方向。目前机器人充电主要有两种模式：电池更换或直接充电。电池更换模式通过快速替换耗尽电池组实现持续作业，最大限度减少停机时间，适用于野外或工厂场景。该流程可人工操作也可自动化完成。感应充电采用无线供电方式，虽然完整充电耗时较长，但能轻松实现全自动化流程。（2）延迟优化低延迟操作可分为环境感知与远程操控两类。感知指机器人对环境的空间认知能力，远程操控则特指人类操作员的实时控制。据Cintrini研究显示，机器人感知系统始于廉价传感器，但技术护城河在于融合软件、低功耗计算和毫秒级精控回路。当机器人完成空间定位后，轻量级神经网络将标记障碍物、托盘或人类等要素。场景标签输入规划系统后，即刻生成发送至足部、轮组或机械臂的电机指令。50毫秒以下的感知延迟等同于人类反射速度——任何超出此阈值的延迟都会导致机器人动作笨拙。因此90%的决策需通过单一视觉-语言-行动网络在本地完成。全自主机器人需确保高性能VLA模型延迟低于50毫秒；远程操控机器人则要求操作端与机器人间的信号延迟不超过50毫秒。此处VLA模型的重要性尤为凸显——若视觉与文本输入分别由不同模型处理后再输入大型语言模型，整体延迟将远超50毫秒阈值。（3）数据收集优化数据采集主要有三种途径：现实世界视频数据、合成数据与远程操控数据。现实数据与合成数据的核心瓶颈在于弥合机器人物理行为与视频/模拟模型间的差异。现实视频数据缺失力反馈、关节运动误差和材料形变等物理细节；模拟数据则缺乏传感器故障、摩擦系数等不可预测变量。最具潜力的数据采集方式是远程操控——由人类操作员远程控制机器人执行任务。但人力成本是远程操控数据采集的主要制约因素。定制硬件开发也正为高质量数据采集提供新方案。Mecka公司通过主流方法与定制硬件结合，采集多维度人类运动数据，经处理后转化为适用于机器人神经网络训练的数据集，配合快速迭代周期为AI机器人训练提供海量高质量数据。这些技术管道共同缩短了从原始数据到可部署机器人的转化路径。 3、重点探索领域（1）加密技术与机器人融合加密技术可激励去信任方提升机器人网络效率。基于前文所述关键领域，我们认为加密技术能在对接基础设施、延迟优化和数据收集三方面提升效率。去中心化物理基础设施网络（DePIN）有望革新充电基础设施。当人形机器人像汽车般全球运行时，充电站需如加油站般触手可及。中心化网络需要巨额前期投资，而DePIN将成本分摊至节点运营商，使充电设施快速扩张至更多区域。 DePIN还可利用分布式基础设施优化远程操控延迟。通过聚合地理分散的边缘节点计算资源，远程操控指令可由本地或最近可用节点处理，最大限度缩短数据传输距离，显著降低通信延迟。但当前DePIN项目主要聚焦去中心化存储、内容分发和带宽共享，虽有项目展示边缘计算在流媒体或物联网中的应用优势，尚未延伸至机器人或远程操控领域。远程操控是最具前景的数据采集方式，但中心化实体雇佣专业人员采集数据的成本极高。DePIN通过加密代币激励第三方提供远程操控数据解决此问题。Reborn项目构建全球远程操作员网络，将其贡献转化为通证化数字资产，形成无需许可的去中心化系统——参与者既可获得收益，又能参与治理并助力AGI机器人训练。（2）安全始终是核心关切机器人技术的终极目标是实现完全自主化，但正如《终结者》系列电影所警示的，人类最不愿看到自主性将机器人变成攻击性武器。大语言模型的安全问题已引发关注，而当这些模型具备实体行动能力时，机器人安全便成为社会接纳的关键前提。经济安全是机器人生态繁荣的支柱之一。该领域的OpenMind公司正在构建FABRIC——一个去中心化的机器协调层，通过密码学证明实现设备身份认证、物理存在验证及资源获取。不同于简单的任务市场管理，FABRIC使机器人能够不依赖中心化中介，自主证明身份信息、地理位置与行为记录。行为约束与身份认证通过链上机制执行，确保任何人均可审计合规性。符合安全标准、质量要求和区域规范的机器人将获得奖励，违规者则面临惩罚或取消资格，从而在自主机器网络中建立问责与信任机制。第三方再质押网络（如Symbiotic）同样能提供对等的安全担保。尽管惩罚参数体系仍需完善，相关技术已进入实用阶段。我们预计行业安全准则即将形成，届时惩罚参数将参照这些准则建模。实施方案示例：机器人公司加入Symbiotic网络。设定可验证的罚没参数（如"施加超过2500牛顿的人类接触力"）；质押者提供保证金确保机器人遵守参数；若发生违规，质押金将作为受害者赔偿金。该模式既激励企业将安全性置于首位，又通过质押资金池的保险机制促进消费者接受度。 Symbiotic团队对机器人领域的见解是： Symbiotic通用质押框架旨在将质押概念延伸至所有需要经济安全背书的领域，无论是通过共享还是独立模式。其应用场景从保险到机器人技术需具体案例具体设计。例如机器人网络可完全基于Symbiotic框架构建，使利益相关方能为网络完整性提供经济担保。 4、填补机器人技术栈的空白 OpenAI推动了AI的普及，但ChatGPT时刻的基石早已奠定。云服务打破了模型对本地算力的依赖，Huggingface实现了模型开源，Kaggle为AI工程师提供了实验平台。这些渐进式突破共同促成了AI的大众化。与AI不同，机器人领域在资金有限时难以入门。要实现机器人普及，其开发门槛需降至AI应用开发般的便捷程度。我们认为三个层面存在改进空间：融资机制、评估体系与教育生态。融资是机器人领域的痛点。开发计算机程序仅需一台电脑和云计算资源，而构建功能完整的机器人必须采购电机、传感器、电池等硬件，成本轻易突破10万美元。这种硬件属性使机器人开发相比AI缺乏灵活性且成本高昂。现实场景的机器人评估基础设施尚处萌芽期。AI领域已建立明确的损失函数体系，测试可完全虚拟化。但优秀的虚拟策略无法直接转化为现实世界的有效方案。机器人需要在多样化现实环境中测试自主策略的评估设施，才能实现迭代优化。当这些基础架构成熟后，人才将大量涌入，人形机器人将重演Web2的爆发曲线。加密机器人公司OpenMind正朝此方向推进——其开源项目OM1（"机器人版安卓系统"）将原始硬件转化为具备经济意识的可升级智能体。视觉、语言和运动规划模块可像手机应用般即插即用，所有推理步骤均以简明英语呈现，使操作员无需接触固件即可审计或调整行为。这种自然语言推理能力让新一代人才无缝进入机器人领域，为引爆机器人革命的开放平台迈出关键一步，正如开源运动对AI的加速作用。人才密度决定行业轨迹。结构化的普惠教育体系对机器人领域人才输送至关重要。OpenMind登陆纳斯达克标志着智能机器同时参与金融创新与实体教育的新纪元开启。OpenMind与Robostore联合宣布，将在美国K-12公立学校推出首个基于Unitree G1人形机器人的通用教育课程。该课程设计具备平台无关性，可适配各类机器人形态，为学生提供实践操作机会。这一积极信号强化了我们的判断：未来数年机器人教育资源的丰富程度将比肩AI领域。 5、未来展望视觉-语言-行动模型（VLA）的创新与规模经济效应，已催生出经济实惠、高效且通用的人形机器人。随着仓储机器人向消费级市场扩展，安全性、融资模式与评估体系成为关键探索方向。我们坚信加密技术将通过三重路径推动机器人发展：为安全提供经济担保、优化充电基础设施、提升延迟表现与数据收集管道。

金色财经06-30 13:26

云知声(9678.HK)港股上市：卡位万亿蓝海赛道，定义“场景价值”新范式

业绩高增速领跑AI商业化云知声受益于人工智能需求蓬勃生长，公司处在高成长赛道之上。弗若斯特沙利文的数据显示，中国人工智能解决方案市场从2019年的422亿元增长至2024年的1804亿元，年复合增长率达33.7%。预计到2030年，这个市场的规模将达到1.17万亿元，对应2024-2030年的年复合增长率为36.7%。这意味着在快速增长的趋势下，云知声面向一个万亿元空间的市场，公司始终不会缺乏可以抓住的发展机遇。从投资的角度看，按照“大池才能养大鱼，大赛道才有机会出现大企业”的普遍规律，AI解决方案市场完全有可能诞生一个甚至多个千亿市值的企业，因此可以说云知声未来的成长极具想象空间。进一步聚焦到公司本身，会发现云知声已经形成一定的领先地位和产品竞争力，不断释放出愈发强劲的商业化潜能。体现在规模上，如今AI企业如雨后春笋般冒出，云知声凭借商业化的先发优势，在中国AI解决方案市场中排名第四（按2024年收入计）。体现在增速上，云知声2022-2024年营收复合增长率为25%，高于同期中国市场18.7%的平均增速，表现领先行业。同时，云知声的毛利率维持在40%左右，处于行业较高水平。未实现盈利是行业共同面对的问题，但乐观的是，云知声正在逐步走向扭亏为盈的拐点。从招股书中能看到，随着研发开支的扩大，公司经调整净亏损率反而从2022年的30.5%收窄至2024年的17.9%。对一家科技企业来说，技术含量高、研发成本高，但一旦产品或服务市场化后，规模效应释放会带来较低的边际成本，从而持续提升盈利质量。显然，云知声的业绩增长已步入这样的良性循环中。在每一轮科技变革的演进过程中，亏损与成长不可分割，就像一枚硬币的两面。科技企业在发展初期适当牺牲利润，用投入驱动技术创新，从而推动产业快速成长，这是技术驱动型公司穿越周期的典型特征。客观而言，云知声“战略性亏损”需要被更加理性地看待。值得肯定的是，云知声今年一季度没有辜负期待，营收继续保持高成长，同比增速达到25%，进一步验证了公司的商业模型以及增长具备可持续性。待下游需求加速释放，在一个不断增长的市场中，云知声还将获得更多盈利能力提升的动能。 AI产业估值体系范式转移，云知声构建场景生态护城河投资，投的是企业的长期价值。这和企业一时的盈亏关系不大，而是能否持续向投资者带来更多回报，进一步来看，这与企业的战略方向、技术方向等息息相关。站在产业发展的视角，当前全球AI竞争格局分野，海外以马斯克为代表，走出垂直整合模式，讲了“万能应用”这种千亿美元估值的叙事；中国模式的核心逻辑截然不同，其在于用技术嵌入现有场景，提升效率，通过场景生态构筑竞争力。目前，中国模式正在悄然重塑全球 AI 估值的底层逻辑。这点从投资的角度很好理解，技术水平再领先、模型效果再酷炫，若不能提升客户留存，技术最终就无法变现，业务实现长期可持续发展也只是一场幻想。因此在发展方向上，能够通过搭建AI“基础设施”来服务场景，并真正创造便利和价值的AI企业，将在这一轮竞争中率先突围。而这正是云知声的核心竞争力所在。在招股书中，云知声提到公司的价值已在“生活”和“医疗”两大核心场景得到了充分验证。从场景渗透这一指标来看，在生活领域，云知声的AI解决方案已在交通、商业空间、酒店及住宅等细分场景得到广泛落地，2024年服务客户数量升至411家。在医疗领域，云知声2024年覆盖了166家医疗客户，医疗业务收入占比从2022年的18.9%提升至2024年的21.2%。从效率指标来看，在生活领域中，公司语音售票系统将深圳地铁购票效率提升10倍；在医疗领域，病历语音输入系统将病历录入效率提升4-6倍，病历质控系统将质量审核时间减少80%，而具备“降本提质”价值的标的往往受到投资者青睐。从生态贡献度指标来看，云知声通过MaaS（模型即服务）模式，快速覆盖客户需求，2024年外部API月调用峰值突破10亿次，AI芯片年销量达3600万颗。公司在技术上具备规模化输出的能力，未来也将成为估值的重要锚点。可以看到，当评估AI企业价值的体系出现范式转移，从传统维度（模型参数、算力投入）演进到上述新维度，而云知声能够为下游客户带来完整的场景价值，垂直场景的落地能力和经验积累已经为公司构筑起显著的竞争壁垒。当然，云知声能够引领AI行业范式转移，始终离不开持续推进自身技术体系的建设。目前，云知声将能力拓展至多模态交互，逐步构建起包括Atlas AI基础设施、云知大脑及AI应用解决方案在内的全栈式能力架构。公司2023年发布的自研大模型“山海”，2024年依托该模型服务客户的收入达到7420万，已经签订的合作意向超过3亿元，将源源不断转化为公司实际收入。可以预见，随着智慧城市建设提速、医疗行业数字化转型迈入“深水区”，云知声有望凭借在生活、医疗场景的优势卡位，持续扩大份额，其领先地位由此得到夯实。同时凭借完整的AI基础设施，云知声未来有能力覆盖更多垂直场景的需求，不断抬高收入天花板。市场端壁垒不容忽视，募资用途揭示未来增长蓝图投资者在评估投资标的时，有个核心因素容易被忽略的，企业难以突破的壁垒还在于市场端。过去每当大家谈论企业的核心竞争力时，主要看的是企业难以被模仿的能力，而实际上，持续的客户资源积累和长期信任关系建立，是公司核心竞争力不可缺失的部分。目前，云知声展现出极强的客户黏性，2024年服务576家客户，其中客户留存率约70%，意味着公司未来收获高价值订单的确定性十足。据了解，云知声率先与不同行业的头部企业（云知声称之为“灯塔客户”）建立合作，比如家电的格力、康养的平安科技、医疗服务的北京协和医院、医保的中国人保等，由此不断扩大公司的“朋友圈”。这些灯塔客户往往是行业中较快推进数字化转型、AI技术应用的企业，云知声通过合作将获得垂直行业内的经验，这些经验反哺云知声能够快速识别常见需求，开发有针对性的解决方案并加快部署。未来，服务可持续且高质量的客户群体，云知声得以持续释放规模效益，给规模和收入稳步增长提供坚实的基础支撑。此外，从本次IPO募资情况来看，募集资金净额的用途方向将继续聚焦技术强化与场景渗透，分出三大战略方向：推动Atlas AI算力提升，满足模型训练需求，保持领先的技术竞争力；拓宽应用场景到更多高价值领域，提升收入来源广度；拓展国际化布局，抓住庞大的全球市场空间。而从募资金额各用途的资金占比看，云知声未来有望将近半数资金用于商业化，可见管理层对于公司有着明确的发展规划，积极提升公司的“造血”能力。因此作为投资者，可以更多期待云知声未来几年交出超预期的业绩增长，若后续业绩层面的表现持续得到数据验证，公司上市后的内在价值有望迎来更多增长。结语：云知声成功上市对AI产业发展来说极具意义。中国AI产业变革正从单纯的技术崇拜到敬畏场景价值，从盲目烧钱到追求高质量发展。以云知声为代表的中国AI企业，赋能各行业的效率提升与体验升级，正在重塑全球资本对AI的认知，真正有价值的AI应该是“接地气”的、深入场景的数字基础设施。从估值逻辑的变化看，中国AI产业的核心资产，也逐步形成了自己的“定价锚”，比如闭环的商业模式、逐步加快的盈利兑现节奏。对于云知声，从其财务表现、技术实力以及未来布局看，无疑是AI赛道里的价值标的，值得投资者长期关注。

格隆汇06-30 12:17

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