顺丰与抖音合作事件的核心动态 - 顺丰与抖音电商的退货合作在合同到期前最后一刻获得续约，合同直接顺延至2026年底 [1] - 此次续约并非简单延续，而是“涨价合作业务”，意味着顺丰以更高的价格回归 [2] - 事件反转发生在顺丰“淡出”抖音退货业务约二十多天后，此前市场普遍认为合作已终止 [1][4] 合作中断的原因与背景 - 中断源于双方“价值观不合”，是一场“双向分手” [4] - 抖音电商GMV已达4万亿，对成本高度敏感，希望降低退货物流成本 [4] - 顺丰正在推行严苛的“增益计划”，核心原则是不做不赚钱的生意，双方在价格上互不退让 [4] - 合作中断后，抖音将退货份额释放并重新竞标，京东物流、中通、圆通、邮政、韵达等公司在不同地区中标 [4] 替代物流服务商暴露的问题 - “三通一达”（通达系）的服务模式与抖音退货的“五分钟响应、一小时上门”高标准要求存在根本矛盾 [5] - 通达系快递员以量取胜，每单赚取几毛钱“跑腿费”，难以完成需要等待和细致检查的高标准上门取件任务 [5] - 京东物流的强项在于“仓配”，C端揽收并非其核心能力 [6] - 正值年货节备战期，京东物流的运力优先保障自家京东商城业务，抖音退货业务的优先级被迫降低 [6] - 京东物流末端运力紧张，存在人手不足、运力模型与退货业务错位的问题，导致服务出现“间歇性瘫痪” [7][8] 顺丰的核心优势与价值重获认可 - 抖音内部通知明确指出“抖音侧认可我司的服务质量优势”并“理解我司作为直营企业的成本模型” [9] - 顺丰能够提供高质量服务（如一小时上门）的基础在于其直营模式及为应对不确定性而储备的大量运力冗余，但这构成了高昂的成本 [12] - 经过对比试错，抖音认识到顺丰的高价格对应其不可替代的高质量服务能力 [9][14] 事件折射的行业逻辑与未来格局 - 物流行业存在“不可能三角”：低成本、高时效、好服务三者不可兼得，此次事件打破了平台通过算法以低价获取顶级服务的幻想 [11][12] - 事件标志着物流服务进入“阶级固化”时代，市场分层加剧 [12] - 高端市场（高客单价、高服务敏感度业务）将由顺丰主导，其服务成为商家产品的“信任背书” [13] - 底层海量标准化低价市场将继续由“三通一达”等快递公司竞争 [13] - 顺丰通过此次“涨价续约”确立了在高端市场的定价权，其战略转向“主动瘦身”，放弃不赚钱的低价订单，聚焦高利润业务 [13] - 通知中提到“订单会有明显减少”，这对顺丰而言是利好，意味着其转向“少干活、多赚钱”的优质业务模式 [13] - 物流服务正从可选项蜕变为电商平台留住用户的核心价值与关键履约能力之一 [14]

公司融资与资金用途 - 缔零科技完成数千万元天使轮融资 由中南创投、凯风创投、普朗克创投联合投资 [2] - 融资资金将主要用于核心产品“缔零法则”的技术迭代、市场生态构建及认知安全社区建立 [2] 行业背景与市场空间 - AI安全已从简单的有害内容过滤 升级为涵盖模型构建、训练及运行阶段的全生命周期治理 [2] - AI时代的安全核心在于“认知安全” 即在风险产生认知影响前精准识别与干预 [2] - 2024年国内AI内容安全市场规模已达200亿元 年增速超35% [2] - 传统人工审核模式已难以应对AI生成内容的指数级增长 AI内容生成速度从每秒50条飙升至数千条 [2] 公司核心产品与技术进展 - 核心产品为“缔零法则” 旨在构建一个原生的、能持续生长的认知安全智能体 [2] - 2024年9月推出“缔零法则”1.0 模型审核精度达人类水平的80% [2] - 2024年12月精度突破95% [2] - 2025年3月发布“缔零法则”2.0 将精度提升至99.5% 成为国内首个实现纯机器高精度审核的产品 [2] - 产品可实现30秒完成一条复杂内容的审核 成本直降60% 相较于人工审核1～5分钟 响应速度压缩至1/50 [3] - 产品支持30种风险类型一键识别 [3] - 通过“证据链+策略打散”机制处理模糊边界场景 既保证安全又避免误杀 [3] - 在AIGC赛道 能解决文生图模型中70%以上的涉黄涉暴风险 [3] - 技术具备跨场景应用的强大适应性 例如通过上下文语义分析精准拦截用谐音词包装的传销话术 [4] - 公司开发出全套数据合成与增强链路 通过模仿对抗数据生成训练语料 解决行业“有害数据被平台拦截、大模型训练无米下锅”的痛点 [4] 公司业务布局与客户 - 已形成“双轮驱动”产品矩阵：在UGC领域为抖音、小红书等平台提供全模态审核 在AIGC赛道为库萨AI等出海平台提供安全服务 [3] - 已与人民网、武汉大学网络安全学院、武汉人工智能研究院等建立深度合作 [2] - 服务超过15家大型企业 包括抖音、小红书、库萨AI等平台 [2] - 在某电商平台的实际应用中 部署后私信导流等新型风险的治理效率提升3倍 策略调整时间从3天缩短至1天 [2] 团队与研发投入 - 核心团队拥有超十年头部平台内容安全治理经验 曾构建亿级规模复杂场景下的安全体系 [4] - 公司研发投入占比超70% 持续强化多模态融合与深层语义推理能力 [4] 未来战略与发展规划 - 公司使命锚定于“认知安全的主动防御” [4] - 已启动多语言模型训练 计划为“一带一路”沿线国家的数字平台提供安全服务 [4] - 正将技术延伸至新闻出版内容校对、政务平台信息筛查等新场景 [4] - 在C端布局上 计划推出面向个人用户的认知安全产品 构建“用户自定义的认知护栏” 保护老人与小孩 [4] - 当前业务布局中B端与C端的付费意愿比例预计维持在7:3 B端客户付费意愿更为强劲 [5] - 公司现阶段核心战略是B端优先 同时在C端着力培养早期用户认知并探索需求形态 [5] - 公司核心愿景是构建围绕人类认知安全需求的、持续生长的认知安全智能生态 [5] - 期待未来C端付费占比提升至70% B端降至30% 并积极迎接这一战略转型 [5]

行业趋势：AI与具身智能成为CES核心焦点 - AI连续三年成为CES绝对主角，供应链技术与消费终端均围绕AI展开 [1] - 2026年CES上，AI进入落地时刻，具身智能成为最大看点之一 [1] - 中国企业在此次CES上表现突出，引领本轮具身智能革命 [1] 公司战略：速腾聚创的业务转型与定位 - 公司从以激光雷达为主的收入结构，逐步转向机器人相关部件与解决方案并重的发展模式 [3] - 公司定位为供应链企业，目标是在机器人领域创造更多增量，提供增量组件如“眼”（视觉系统）、“手”（灵巧手）和关节等 [9] - 未来机器人业务预计将超过激光雷达，成为公司主要收入来源 [9] 技术展示：CES上的全流程物流配送演示 - 公司在CES 2026上全球首次公开展示其具身智能技术，演示了物流即时配送全流程模拟场景 [4] - 机器人可全流程自主完成从礼品打包、运送、拆包到箱子回收的长程任务，无需人为辅助或遥操作 [3][4] - 该演示被认为是目前无遥操现场演示中最长的连贯操作 [3] 核心技术：解决“最后100米”配送难题的方案 - 物流配送的“最后100米”目前依赖人力，存在配送员短缺问题，机器人被视为弥补未来配送缺口的关键 [4] - 解决方案的核心难点在于机器人上半身的“手眼协同”，要求毫米级操作精度，远超下半身移动方案所需的厘米级容错 [5] - 公司自研的“手眼协同”方案整合了VTLA-3D操作大模型、机器人之眼Active Camera及多自由度灵巧手等核心技术 [3] 核心部件：机器人操作之眼与灵巧手 - 机器人操作之眼AC2集成了全固态dToF激光雷达、双目RGB相机、IMU的超级传感器系统 [5] - AC2在8米探测范围内保持±5毫米的稳定测距精度，旨在突破跨复杂场景精细操作难题 [5] - 灵巧手配备多组力触觉点阵，触觉信号反馈解决了视觉盲区问题，确保操作柔顺精准 [7] - VTLA-3D操作大模型与Active Camera生成的3D彩色点云融合，提升了高灵巧操作的成功率 [7] 系统能力：任务规划与抗干扰性能 - 公司在VTLA-3D操作大模型基础上训练了任务规划AI，可将复杂抽象任务拆解为原子化子任务并调度执行 [8] - 形成了“快慢双系统”，兼顾长程规划与精准操作能力 [8] - 在CES复杂现场环境下的连续性演示，验证了其解决方案的抗干扰能力 [8] 商业化进展与财务表现 - 最新季度财报显示，公司机器人及其他领域销量达3.55万台，同比增长393.1% [9] - 机器人等领域收入占比逐步提升 [9] - 公司海外收入同比增长超过100% [9] - 公司过去在激光雷达领域积累的成本和技术优势，被认为将有助于其在机器人增量部件领域的发展 [9]

AI行业趋势与市场展望 - AMD CEO苏姿丰表示，自ChatGPT推出以来，使用AI的活跃用户已从100万人增至10亿人，预计2030年将达到50亿人，为让AI无处不在，未来几年需要将全球计算能力增加100倍 [2] - 桥水创始人达利欧警告，AI热潮已进入泡沫初期阶段，并指出2025年美国股市表现显著落后于非美股市及黄金资产，他认为美联储未来可能压低利率，此举会进一步吹大资产泡沫 [2] - 高盛报告预警，AI将在2026年引发新一轮裁员潮，涉及重复性、基于规则任务的岗位风险最大，而与AI开发、数据治理相关的专业岗位需求将上升 [27] - 2025年，标签包含AI应用且拿到新融资的公司总数达930家，融资总金额1070.7亿元人民币，相当于平均每天有2.6家公司拿到融资，平均每小时有1200万资金进场 [27] 全球科技巨头动态与产品发布 - 英伟达提前发布新一代Vera Rubin AI计算平台，其Rubin GPU的AI训练算力达到Blackwell的5倍，训练MOE大模型仅需1/4 GPU数量，Token成本降至1/7，产品将于2026年下半年面市 [17] - 英伟达与联想合作推出“联想人工智能云超级工厂”，该计划将采用Vera Rubin平台，可迅速扩展规模至十万枚GPU，支持万亿参数级别的模型 [18] - AMD发布下一代AI机架Helios及MI455 GPU芯片，并宣布MI500系列芯片已在开发中，预计2027年推出，有望在4年内将AI芯片性能提升1000倍 [21] - 英特尔发布全球首款1.8nm芯片，即第三代酷睿Ultra系列处理器，其端侧AI算力达到180TOPS [22] - 高通在CES推出下一代机器人综合架构及最新的高性能机器人处理器龙翼™IQ10系列，面向工业AMR和全尺寸人形机器人 [15] 中国AI产业发展与政策 - 2025年上海人工智能产业规模预计超5500亿元人民币，增速超30%，前三季度394家规上企业营收4354.92亿元，同比增长39.6% [6] - 八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，目标到2027年，中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造100个高质量数据集，推广500个典型应用场景，培育2-3家全球影响力的生态主导型企业 [28] - 智谱港股上市首日收涨13.17%，公司目标2026年成为国际领跑的大模型企业，将很快推出GLM-5，并设立X-Lab部门进行前沿探索 [5] - 科大讯飞表示，在国产算力路线上取得突破，其星火大模型深度推理训练效率从对标A800的30%提升至84%以上，MoE模型的训练效率从30%提高到93% [8] 芯片与算力领域进展 - 英伟达CEO黄仁勋回应H200售往中国时称，市场需求旺盛，公司正在加快生产，目前正与美国政府完成许可的最后细节 [4] - AI芯片公司天数智芯登陆港股，发行价144.60港元，首日收于156.88港元，IPO募资约35亿港元，其中80%将用于未来五年GPU芯片及软件的研发和商业化 [13] - 黑芝麻智能宣布，其华山A2000智能驾驶芯片已通过美国商务部和国防部审查，获准全球销售与应用 [13] - 摩尔线程发布开源大模型分布式训练仿真工具SimuMax的1.1版本，为大模型训练的仿真与调优提供系统化支持 [11] 融资、并购与资本市场 - xAI宣布完成E轮融资，融资额达200亿美元，超过150亿美元目标，投资者包括英伟达、思科投资、富达等，资金将用于扩展计算基础设施并构建全球最大的GPU集群 [26] - Minimax香港IPO公开发售部分获得1837.17倍认购，上市首日涨超42%，总计筹得48亿港元资金 [9] - 雷鸟创新完成超10亿元人民币新一轮融资，由中国移动链长基金与中信金石领投，中国联通旗下基金等参与，这是中国主流运营商首次共同投资智能眼镜赛道 [24] - AI硬件公司Looki完成超2000万美元A轮融资，由蚂蚁集团领投，美团龙珠等跟投 [25] - OpenAI和软银集团共同向SB Energy投资10亿美元，作为“星门”计划的一部分，OpenAI选定SB Energy建设并运营其位于得克萨斯州的1.2GW数据中心 [20] AI应用落地与行业合作 - 西门子全球执行副总裁肖松表示，工业AI是块难啃的硬骨头，但能带来生产力跃迁，中国凭借制造业广度、产业链深度和对新事物的积极态度，有条件在工业AI应用上跑在前面 [2] - 联想集团杨元庆表示，AI时代不存在“单打独斗”，更不可能出现“赢者通吃”，未来产业演进的核心逻辑是分工协作、优势互补 [5] - 零一万物发布“万智2.5企业多智能体”，采用“代码先行、模型驱动”架构，通过MCP协议和安全沙箱确保多智能体执行时的工业级稳定性 [7] - 广汽集团与华为终端签署全面合作框架协议，将深化鸿蒙座舱等合作，广汽多款车型已搭载华为乾崑智驾和鸿蒙智能座舱 [8] - 腾讯Robotics X实验室与宇树科技达成战略合作，共同推动宇树机器人在多场景的落地应用，腾讯将通过具身智能大模型Tairos支持机器人提供导游导览等服务 [9] 前沿技术与研究 - 智元在CES发布首个大语言模型驱动的开源仿真平台Genie Sim 3.0，融合三维重建与视觉生成，万级场景生成仅需几分钟，并同步开源上万小时仿真数据集 [10] - 波士顿动力在CES 2026发布新一代Atlas人形机器人，将于2028年启动量产，预计年产3万台，目前首批已部署于现代汽车工厂，与人类工人协同作业 [16] - OpenAI发布ChatGPT Health，集成于ChatGPT中，可连接电子医疗记录和健康应用，结合用户健康信息生成回复，押注万亿级AI医疗市场 [19][20] - 马斯克谈及人工智能三要素，称“真相、好奇心和美”至关重要，如果AI重视这三件事，它就会重视人类 [3] 其他行业动态 - 微信发布AI小程序成长计划，提供云开发资源、AI算力、数据分析等全方位支持，激励期为2026年全年 [9] - 贵州茅台成立新子公司贵州爱茅台数字科技有限公司，注册资本6亿元，经营范围包含集成电路芯片及产品销售等 [14] - 商务部回应审查Meta收购Manus时表示，企业从事对外投资等活动须符合中国法律法规，商务部将会同相关部门开展评估调查 [11][12] - 特朗普政府下令要求中国籍人士控股的光学芯片企业HieFo公司剥离已收购的美国企业资产 [23]

行业趋势与AI发展阶段 - 2026年CES显示AI已从展示叙事阶段进入真实世界落地应用阶段，更关注找到精准场景[2] - AI原生终端成为核心话题，行业共识认为未来所有电子设备都将具备AI能力，从而从底层改变产业终端发展[2] - 物理AI概念在CES 2026被推向高潮[2] AI原生终端的定义与核心特征 - AI原生终端被定义为“没有AI就失去存在意义”的设备[4] - 与传统智能硬件以连接、通讯为主不同，AI原生终端具备自主计算能力，能自己解决问题而非依赖人操作[6] - AI本质上是更自主的强化学习，是原有大数据处理、强化学习的升级版本[6][12] - 对于AI眼镜、具身智能等产品，没有AI就没有购买的必要[6][13] 关键落地场景与成功路径 - 早期付费意愿强的场景更具优势，如教育、医疗、旅游[10] - 应聚焦单一赛道，打造适配特定场景的硬件加软件无感交互产品，解决用户痛点，而非追求“everything AI”[4][10] - 具身智能领域很可能诞生真正的AI原生终端，其形态不一定是人形，可根据智能水平和场景需求设计[10] - 具身智能与汽车产业链重叠度高，能复用成熟的供应链、AI软硬件及安全技术[9] 代表性产品与技术创新 - 微光科技专注于AI眼镜，计划2026年发布五款以上产品，并首创全球第一款模块化AI眼镜[8][9] - 微光科技将眼镜重量做到25克，使其能像普通眼镜一样日常佩戴[12] - 黑芝麻智能展示最新一代AI自动驾驶算力芯片，算力超过560T，能完整运行VLA等算法，覆盖L3级自动驾驶和Robotaxi市场[8] - 黑芝麻智能通过收购拓展小算力芯片产品线，形成覆盖0.几T到几百T的“算力金字塔”布局[14] 算力分配与云端/端侧协同 - AI眼镜等设备受物理空间和重量限制，主流方案是“云边端”数据流[6][14] - 未来方向是让手机运行本地小模型处理日常简单问题，以实现更快、更便捷、更低成本[7][14] - 对实时性要求不高或涉及公有数据的处理适合放在云端，云端可采用训推一体模式动态分配算力[15] - 涉及大量私人隐私数据或对实时性要求极高的场景（如汽车）必须放在端侧[15] - 端侧芯片的能效比是关键，行业正通过架构创新提升能效比[15] 产品体验与杀手级应用 - AI眼镜目前全球均未出现杀手级应用，但预计很快会到来[7][16] - 杀手级应用的前提是开发者摒弃手机APP底层逻辑，用AI原生思路聚焦解决单一问题，甚至无需显性APP[7][16][17] - 智能眼镜首先要解决“好不好看、舒不舒服”的外观与佩戴舒适度问题[16] - 交互应做到极致简单，让用户有一个每天都依赖且使用不突兀的功能[7][17] - 眼镜作为“C位设备”，其终极形态是能无感处理个人数据并在需要时安静提醒[17] 产业链分工与生态协作 - 未来产业链将是终端厂商与底层技术厂商“两头凑”的协作模式[19] - AI芯片公司与传统芯片公司的最大区别在于拥有大量软件工具和模型研发人员[19] - 黑芝麻智能提供开放的AI技术底座，包括AI芯片、基础软件、工具链及模型研究团队四部分[20] - 基础模型门槛极高，每年需投入至少500亿[20] - 在AI硬件创新中，软件创新对用户体验更为关键，直接决定用户长期使用意愿[20][21] 中国企业竞争力与出海战略 - 中国企业的核心竞争力包括全球最成熟完善的供应链，以及强大的AI研发能力与工程师数量[21] - 产品出海需考虑价格、外形、交互、设计及当地文化习惯，与单纯的算法出海不同[22] - 出海最佳方法是融入当地团队，建立拥有不同文化属性本地团队的“国际公司”，而非仅由中国团队卖产品的“国际化公司”[23] - 出海面临管理信任挑战，需要管理者具备出色的管理技能与个人魅力以凝聚跨文化团队[24] - 比较敏捷的本地化做法是在目标国家设立团队负责前端与售后，将中台核心工作留在中国[24]

盛大集团创始人、董事长兼CEO，天桥脑科学研究院创始人 陈天桥 钛媒体注：以大航海为喻，盛大集团、天桥脑科学研究院创始人陈天桥提出，人类正处于生 物增强的"新航海时代"，须从"治疗范式"转向"进化范式"，并呼吁建立包含探索者、资本与 法规的治理体系，以及可治理、可协作、可追责的制度框架，以应对AI时代的文明挑战。 1492 年，哥伦布从深蓝的尽头带回的，并不只是几座海岛的黄金，而是一种足以震碎旧世界秩序的文 明能力：人类开始学会用一种新的方式面对未知，从那时候起"走得更远"变成一个可复制的社会工程。 在随后的一个世纪里，人类发明并磨合出一整套把风险组织化、把未知标准化的制度底座：投资让冒险 获得燃料，保险让灾难被定价，会计让远征可审计，航海宪章让权责可交付，地图与测量让世界可记 录，港口与补给链让扩张可持续。从此，探索不再依赖英雄的胆量，而依赖一套可协作、可融资、可分 工、可复盘的机器：把不确定性从运气，变成了工程。 而今天，我们正站在一个同等量级的节点上。新的边界不再是海平线之外，而是在我们自身的生物学之 内。过去一百年，人类在生物领域的治理逻辑，几乎默认锚定在一个单一以防御为目标的正当性上：治 疗。我把它 ...

行业现状与核心观点 - 当前人工智能行业深陷“GPU竞赛”热潮，“人均GPU数量”成为衡量技术实力的热门指标，行业与国家层面都在追逐算力堆砌 [1] - 行业需要超越对云端AI的关注，将目光投向物理世界，探寻物理AI的下一个“AlphaGo时刻” [1][5] - 物理AI与依赖云端数据的大型语言模型存在本质区别，其真正的“分水岭时刻”尚未到来 [1][6] 物理AI面临的独特挑战 - **挑战一：极度缺乏覆盖所有极端场景的训练数据** 现实世界中的“边缘案例”（如罕见天气、突发障碍物、极端机械故障）难以被穷尽采集，这与可从数十年互联网数据中学习的大型语言模型形成鲜明对比 [2][13] - **挑战二：要求毫秒级的实时低延迟响应** 在高速行驶或紧急救援等场景中，决策延迟意味着失败甚至灾难 [2][13] - **挑战三：众多前沿场景中“云端”是缺席的** 在月球探索、矿难救援、火灾现场等场景，稳定高速的网络连接是奢望，部署在设备本地的“边缘AI”是唯一可行的智能 [2][15] 挑战的实证与理论依据 - **延迟优于精度** “LLM Colosseum”开源项目实验表明，在《街头霸王》游戏中，虽然小型模型单次决策精度较低，但其高频的决策速度能使其战胜响应缓慢的大型模型，印证了“完美是优秀的敌人”这一观点 [2][14][15] - **行为智能先于语言智能** 人类婴儿在学会用母语描述世界之前，就已经会通过行动探索世界，这暗示行为智能是更基础的形式 [12] - **实践中的失败案例** 2024年印第安纳赛车场比赛因暴雨导致GPS信号丢失，系统切换定位源时的不一致性致使控制算法选择错误行驶曲率，凸显了物理AI是理论与实践深度结合的复杂性 [9][10] 通过自动驾驶赛车进行的实践探索 - **赛事成就** 在2025年CES自动驾驶挑战赛决赛中，参赛的十支队伍已实现140英里/小时（约225公里/小时）的全自主行驶基准速度，伯克利车队更以163英里/小时（约262公里/小时）的速度完成超车并赢得头对头超车项目冠军 [4][18][21] - **动态交互与安全平衡** 比赛中，两车在弯道因漂移打破2-5米安全距离后双双自动紧急制动，体现了AI在动态高速物理交互中需平衡安全规则与竞争目标 [4][21] - **扩展至复杂环境测试** 将赛道延伸至中国张家界天门山，该山路全长10.77公里、有99道弯、海拔落差超1000米，并包含复杂天气，为自动驾驶提供了综合测试场，吸引了清华大学、浙江大学等九所中国高校参与 [4][25][26] - **赛事影响力** 2025年的天门山比赛吸引了超过50万人现场观看，线上观看量超过10亿次，相关社交媒体讨论超过800万条，成为迅速走红的顶级赛事 [28] 未来发展方向与计划 - **增设人形机器人挑战赛** 2026年将在原有赛事基础上增设天门山人形机器人挑战赛，邀请研发机构测试机器人在非结构化地形（如攀登999级台阶）中的移动与决策能力，以创造新的“AlphaGo时刻” [4][29] - **技术发展路径** 物理AI的进展不仅依赖于算法与硬件的迭代，也有赖于跨学科协作与在真实场景中持续积累的经验，极端环境下的技术实践与人才培养将为行业带来新启发 [4] - **行业应用前景** 对于许多前沿应用（如太空探索、灾害救援），边缘AI是唯一能依赖的人工智能，本地解决方案必须作为安全备份 [17]

从"工具"向"伙伴"进化，从室内封闭场景到户外复杂环境的场景破界，Rovar X3的爆火证明户外陪伴机 器人赛道并非"伪命题"。这是一次在具身智能热潮中冷思考后的成功，亦是对深庭纪技术方法论的充分 验证。 喧嚣下的冷思考，具身AI陪伴的爆发元年 过去的2025年，更多的具身智能企业开始涌现，从实验室展示走向开放的舞台，并延伸出在具体消费场 景落地的陪伴机器人，"AI具身化"成为本届展会最热门的议题之一。目前，全行业已经达成共识，电影 中所展现的机器人正在加速走向现实，走向家庭场景。这不再是一个遥不可及的梦，大概率会成为大众 用户未来生活元素的一部分。 只是，具身智能赛道逐渐拥挤，也足够喧嚣。热潮之下，还需要去做更深入的判断。作为一款需要在具 体场景落地的产品，机器人不能再是"自嗨"的技术展示。对此，王弢表示了赞同，直言"如果仅仅能跳 舞、打拳的话，对用户的吸引力可能不如往年了。大众关注的是产品何时能够落地，何时能够买到，以 及买到了之后能解决什么问题。" 在AI大模型带来的新一轮"工业革命"下，大众的认知以及产业的迭代方向都被重塑。CES 2026开展前 一天，英伟达创始人黄仁勋用一场演讲宣告了物理AI的加速 ...

行业展会与趋势 - CES 2026展会规模庞大，共有4112家企业参展，覆盖150多个国家和地区，净展览面积超过260万平方英尺，中美科技公司是焦点 [1] - 本届CES最显著的变化是技术从概念走向可体验的实际产品，尤其在显示行业 [1] - 国际信息显示学会专家指出，CES 2026的特色是对极致色彩的追求，同时中国企业已从行业跟随者走到前列 [12] 海信RGB-Mini LED技术突破 - 海信发布全新一代RGB-Mini LED显示技术，通过光源、芯片、色彩管理系统全方位进化，将电视色域突破至110% BT.2020行业新峰值，光色同控精度提升至行业最高134bits [3] - 技术核心为全球首创的玲珑4芯真彩背光架构，在传统红绿蓝三原色芯片基础上创新引入第四种天青色自发光芯片，进一步打破色域边界 [4] - 新一代技术实现三大核心突破：色域覆盖率从上一代100%提升至110%，较最高配置QD-Mini LED提升10%，较QD-OLED提升18% [6] - 自研信芯AI画质芯片H7控色精度达134bits，能分辨百万亿级色彩差异 [6] - 光源和光色同控芯片进化，使有害蓝光比QD-OLED降低60%，比传统QD-Mini LED降低75%，能耗降低30% [6] 海信产品布局与市场表现 - 海信推出目前行业最强大的RGB-Mini LED产品阵容，包括超旗舰电视UX、影像旗舰U7S Pro和影游旗舰E8S系列，实现75-116英寸主流尺寸全覆盖 [7] - 海信RGB-Mini LED电视推出8个月后，线下高端大屏市场50%份额被该技术占据，其中海信品牌占据近90%份额 [7] - 海信UX系列作为全球首款搭载玲珑4芯彩色背光的旗舰产品，在CES 2026期间斩获“CES 2026荣誉奖”，并计划于2026年3月率先在中国市场首发上市 [9] 行业竞争格局与展望 - 显示行业头部品牌三星、LG也在CES 2026上发布了RGB-Mini LED产品 [10] - 据奥维睿沃预测，全球头部品牌持续加码RGB-Mini LED，2026年其出货量预计将飙升至50万台，实现高速增长 [10] - 国际信息显示学会专家认为，海信的RGB-Mini LED技术在极致画质、人因视觉健康、绿色环保三大领域实现绝对领先，是中国显示面板制造与终端制造结合的完美案例 [12] 海信战略与基础 - 公司坚持技术立企战略，每年持续拿出营业收入的5%投入产品技术创新 [14] - 在RGB-Mini LED显示领域已布局179项核心专利，为未来竞争奠定基础 [14] - 得益于中国良好的工业基础及显示产业链开放式、协同创新的氛围，公司的全球竞争优势更加明显 [14]

公司战略转型与重大投资 - 公司宣布拟向多家供应商采购IT设备及零配件，总金额上限为40亿元人民币，这是其全面转型人工智能战略以来的最大单笔投资[1] - 此次采购的设备将主要用于云计算业务和相关技术产品研发，以推进人工智能战略发展和业务转型，预计交付时间为2026年6月[3] - 公司此前主要从事智慧安全和智慧城市系统集成业务，在2024年业绩首次亏损后开启了全面AI转型，并于2025年6月抛出过不超过6亿元的服务器采购计划[3] 投资规模与财务对比 - 40亿元的采购上限金额相当于公司2025年三季度末总资产的1.35倍[1][3] - 该金额是公司2025年三季度末货币资金2.17亿元的18倍[1][3] - 该金额约占公司当前总市值的70%，公司在公告前一日（1月8日）盘中股价曾触及38.64元的历史新高，市值一度达到58亿元[1][3][4] 市场反应与股价表现 - 采购公告披露后的首个交易日，公司股价高开低走，最终收跌3.23%[2][4] - 市场对此次巨额投资存在分歧，公告恰逢公司股价处于历史巅峰之际[4] 转型业务进展与订单情况 - 2025年上半年，公司已披露的在手算力订单金额约为3.5亿元[4] - 2025年上半年，公司AI+云计算和AI+安全业务的营收占比已攀升至70%[4] - 新业务板块的快速增长拉动公司2025年前三季度营收同比增长30%[4] - 公司表示已公布的算力相关订单均在正常推进中[4] 资金来源与财务状况 - 公司表示此次采购资金主要来自自有资金和自筹资金[5] - 截至2025年三季度末，公司货币资金为2.17亿元，短期借款为5.41亿元，短期借款增长主要因布局智算云服务及购买服务器所致[5] - 2025年12月，公司公告控股股东、实控人、董事长孙超将向公司提供15亿元借款额度[5] - 公司同期宣布，将公司及子公司2025年度向金融机构申请的综合授信额度增加不超过60亿元，使总额度提升至不超过120亿元[5] - 2025年6月，公司通过IPO项目结项、变更及动用剩余超募资金等方式，统筹了1.6亿元资金，全部用于投资“智算云服务建设及运营项目”[6] 交易与信息披露的未决事项 - 公告未披露具体交易对手方，称因商业秘密而豁免披露[1] - 未明确此次采购是基于前瞻性布局还是已锁定的意向订单[1] - 关于此前公告的至高120亿元综合授信，其具体落地进展尚未披露[1] - 针对已落地的授信情况，公司表示属于内部信息，将根据业务需要与银行推进合作[6] - 实控人孙超在2025年10月解除了一项占其持股比例20.39%的股权质押，按质押时股价测算，该笔质押可融资约3.45亿元，其拟提供的15亿借款额度引发市场对其资金来源的关注[6]