文章核心观点 - 飞梭链（FISCO BCOS）作为国产开源联盟链，经过八年发展已成为国内规模最大、最活跃的生态圈之一，汇聚超5000家机构和10万名个人开发者，落地600个产业数字化标杆应用，成为区块链领域事实标准 [1] - 区块链技术的价值正被重估，其核心逻辑在于与实体经济深度融合、驱动数据基础设施升级、以及作为“鲶鱼效应”激发全球金融创新 [1][20] - 区块链正从技术叙事演化为制度现实，Web3.0迎来机构化浪潮，其真正价值根植于作为信任科技和基础设施，优化生产关系、赋能实体经济 [21][38] 标杆案例总结（按目录分类） 区块链 + 基础设施 - **区块链服务网络 (BSN)**：作为全球性区块链公共基础设施，由多机构联合发起，已将FISCO BCOS引入为首个适配的国产联盟链底层框架，并基于其打造了延安链等权威应用链 [47][48] - **国家海洋科学数据开放共享与流通隐私计算平台**：国内首个集数据、信息、计算服务于一体的“一站式”海洋数据平台，整合超1450个数据集、92亿条数据，实现“数据可用不可见” [56][57][59] - **银联云区块链服务 (UPBaaS)**：中国银联推出的区块链服务，提供快速搭建、链管理等功能，整合支付、认证、风控等数字化能力，降低金融行业采用区块链门槛 [60][61] 区块链 + 跨境服务 - **跨境数据验证平台**：基于FISCO BCOS和分布式数据传输协议（DDTP），已建成粤澳、深港、深新（深圳-新加坡）平台，实现个人自主携带数据跨境验证，破解“信用孤岛” [28] - **应用成效**：深港平台已助力内地企业获得香港银行超1亿港元贷款，并落地首笔香港居民内地消费贷款；深新平台于2025年11月底上线，首次实现两个国家间的跨境验证场景 [28] 区块链 + 智慧政务 - **综合性为老服务项目**：成功对接11个政务部门和社会服务机构，整合60余项政府保障服务与400余类社会化服务资源，为1.5万名失能半失能老年群体精准护航，用户满意度达92% [24] - **电子卷宗保全系统**：基于区块链确保电子卷宗真实性、完整性，将卷宗传递时间从3-5天大幅缩短至小时级，提升司法工作效能与公信力 [25] 区块链 + 绿色低碳 - **双碳数据服务与碳交易平台**：案例包括郑州数据交易中心双碳数据服务专区、基于区块链的碳交易可信数据流通平台等，推动“双碳”目标落地 [2][8] 区块链 + 医疗健康 - **临床试验患者招募与检查检验结果互认**：典型案例包括广东省人民医院临床试验患者招募系统、江西省检查检验结果互认平台，旨在打破医疗数据壁垒 [2][9] 区块链 + 社会公益与乡村振兴 - **公益与溯源**：应用实现公益行为可追溯、农产品溯源与产业赋能，案例如森林家园名贵林木认购养护平台、国链区块链农产品溯源系统等 [2][10][11] 区块链 + 金融服务 - **供应链金融与区域股权平台**：旨在缓解中小微企业融资难题，案例如基于区块链的供应链金融系统、区域股权金融综合服务平台 [2][11] - **中国铁塔供应链可信协同平台**：通过区块链贯通内部核心系统，将关键业务数据链上存证，为核心企业信用穿透至产业链末端提供支撑，解决中小微企业融资难 [25] 区块链 + 商贸零售至可信存证等其他领域 - **覆盖多行业**：应用还广泛覆盖商贸零售、航运物流、文化版权、可信存证、房产建筑、供应链、物联网、人才服务、基层治理等共计19大领域，通过技术创新解决行业痛点 [2][12][13][14][15][16] 技术生态与性能 - **技术性能**：飞梭链具备单链超二十万TPS（每秒交易处理量）的高性能，兼容主流软硬件与Web3.0工具，并融合隐私计算、人工智能等技术 [2][24] - **生态特性**：坚持开源开放，形成跨行业、跨区域的可信协同网络，并主动适配全球合规要求，例如2025年正携手生态伙伴打造满足香港Web3.0合规需求的开源版本 [2][39] 价值重估的三大逻辑深度分析 一、 与实体经济深度融合 - 区块链作为“信任科技”，以其不可篡改、可追溯的特性为产业协作注入信任基石，在政务、司法、供应链等领域再造流程 [23][26] - **数字资产化前沿探索**：区块链充当连接物理与数字世界的“价值转换器”，国内已有实践将光伏电站收益、充电桩现金流等转化为链上可交易数字资产，例如沉香供应链可信数字资产登记与流通平台 [25] 二、 驱动数据基础设施升级 - **构建可信数据流通模式**：跨境数据验证平台是典范，其模式不拥有数据却能让数据产生价值，从粤澳到深新实现了从跨境金融破冰到全场景生态构建、再到跨国辐射的“三级跳” [28] - **建设可信数据空间**：区块链作为技术底座，与隐私计算、AI融合，用于界定数据主权、记录流转轨迹，案例如科大讯飞“可信数据空间数据开发流通系统” [29] - **打造国家级数字凭证基础设施**：区块链服务网络（BSN）上线“国信可信数字凭证公共平台”，基于区块链和BSN实名DID技术，将各类证件、证明材料转化为可信数字凭证 [30][54] 三、 激发全球金融创新（鲶鱼效应） - **央行数字货币（CBDC）创新**：例如数字人民币（eCNY）通过智能合约实现可编程支付，其参与的mBridge项目探索基于分布式技术的实时全额跨境结算新模式 [33] - **机构级资产代币化（Tokenization）浪潮**：BlackRock推出基于区块链的美元流动性基金BUIDL；Citi推出Citi Token Services将企业存款与支付代币化；JPMorgan通过Onyx平台探索资产代币化，驱动运营效率革命与资产流动性重构 [33][34][35] - **传统金融基础设施应激创新**：SWIFT加速迭代，全面迁移至ISO 20022标准，并宣布将基于区块链的共享账本纳入其基础设施，探索连接不同CBDC网络，以防形成新的支付孤岛 [36][37]

行业投资评级 * 报告未明确给出计算机行业的整体投资评级 [4][6][9][11] 核心观点 * 报告认为，11月计算机板块表现较弱主要源于风险偏好承压，估值波动解释了板块波动的**60-80%**[4][11] * 外部压力包括海外局部冲突、美国AI泡沫争议导致相关企业股价回调、美元降息预期波动等[4][11] * 内部压力包括基本面收入端不强、部分机构投资者年底获利了结[4][11] * 预计连续三个月的回调为后续春季躁动酝酿了空间，在非熊市阶段，板块回调**2-4个月**后通常会有新一轮弹性[4][11] * 从投资机会看，需求的景气方向在出海，技术的景气方向在AI产业链，政策的景气方向在国产替代[4][11] 本周观点总结 * **计算机行业观点**：板块近期回调主要受风险偏好压制，但为未来反弹创造了空间，投资应聚焦出海、AI产业链和国产替代三大方向[4][9][11] * **细分板块观点**：报告对2025年各细分赛道景气度进行了详细划分[4][10][11][12] * **高景气维持**：AI算力、激光雷达[4][10][11] * **加速向上**：AI应用（软件）[4][10][11] * **稳健向上**：软件外包、金融IT、量子计算、数据要素、EDA、出海、信创[4][11][12] * **拐点向上**：教育IT、网安、企业服务[4][11][12] * **底部企稳**：智慧交通、政务IT、安防、建筑地产IT[4][11][12] * **略有承压**：工业软件[4][11][12] * **持续承压**：医疗IT[4][11][12] 重点事件与动态 * **阿里巴巴**于12月17日发布视频生成模型“万相2.6”系列，是国内首个支持声画一致性角色定制的视频模型[4][11] * **小米**于12月18日发布参数量为**309B**的开源大模型MiMo-V2-Flash，其推理成本仅为Claude 4.5 Sonnet的**2.5%**，在SWE-Bench评测中以**73.4%**的评分领先[4][11] * **OpenAI**于12月17日更新ChatGPT图像生成功能，推出旗舰图像模型GPT Image 1.5及其API服务[4][11] * **SpaceX**启动IPO流程，目标募资额预计超过**300亿美元**，寻求整体估值接近**1.5万亿美元**[4][11] * **Google**于12月18日发布Gemini3 Flash模型，将其设为默认模型，平均token使用量较Gemini 2.5 Pro减少约**30%**，定价为输入每百万token **0.50美元**，输出每百万token **3美元**[4][11] * **激光雷达**：10月国内ADAS激光雷达（仅标配）装机量约**35.3万颗**，同比增长**118.2%**；1-10月累计装机量约**226.2万颗**，同比增长**95.5%**，符合全年翻倍增长预期[12] * **重点事件前瞻**：2025年12月22日，智元机器人将举办全国机器人租赁生态峰会[25][26] 市场行情回顾 * 2025年12月15日至12月19日，计算机行业指数（申万）下降**0.68%**，跑输沪深300指数**0.4**个百分点[13] * 在31个申万一级行业中，计算机行业本周排名中等靠后[13][16] * 本周计算机板块涨幅前五的公司为万集科技(**29.2%**)、新利软件(**23.3%**)、索菱股份(**21.9%**)、嘉和美康(**21.1%**)、经纬恒润(**20.6%**)[14][17][18] * 跌幅前五的公司为实达集团(**-8.3%**)、达华智能(**-8.3%**)、商汤-W(**-11.7%**)、品高股份(**-11.8%**)、三六零(**-16.4%**)[14][17][18] * 报告期内（12月15日至19日），三市股票日均成交额为**1.76万亿元**，同比上升**31.9%**，环比下降**9.9%**；截至12月18日，两融余额为**2.49万亿元**，同比上升**35.6%**，环比下降**0.65%**[19] 投资建议 * 建议关注国内生成式大模型龙头**科大讯飞**[4] * AI硬件有望成为应用落地新载体，建议关注**海康威视**、**虹软科技**、**禾赛**等[4] * AI相关功能打磨能带动付费率、Arpu值提升，建议关注**迈富时**等[4]

公司战略与聚焦 - 公司从智能语音识别起家，已成长为综合性AI企业，但明确认识到企业精力有限，如果什么都想干最终一定无法实现，因此精简产品线，聚焦于教育、医疗等熟悉领域，让技术贴合用户需求[1] - 公司强调发展人工智能不能只搞资本概念，离不开资本但决不能只摘资本概念[6] - 公司拒绝“AI包装式溢价”，强调软硬协同、云端融合，以实打实提升产品体验[1] 技术研发与积累 - 公司的讯飞星火大模型并非凭空出现，而是源于认知智能国家重点实验室的长期技术积累[1] - 公司对研发投入执着，将**20%的销售收入**投入科研，体现了长期主义精神[1] - 公司认为人工智能技术的迭代速度很重要，但可靠和安全才是基石[5] 自主创新与产业应对 - 面对国产算力差距与技术封锁，公司坚持自主创新与产业链融合，以耐心和底气突破短板[1] - 公司作为“大模型国家队”，拥有国家工程研究中心、国家新一代人工智能等相关资质[2] 企业价值观与社会责任 - 公司是一家有家国情怀的企业，其初心是“中文语音技术由中国人做到最好”，并致力于成为国家可借助的技术力量[1][6] - 公司让AI服务社会公益，例如助力特教事业、帮扶听障群体[1] - 公司认为人工智能企业要有家国情怀[7]

文章核心观点 文章总结了在2025年第六届中国机器人行业年会上，关于“具身智能技术商业化机遇与挑战”圆桌论坛的核心讨论。论坛认为，具身智能的商业化是一个需要政策、技术、数据和产业协同的系统工程，当前行业虽热度高涨但仍处发展初期，需跨越从技术展示到规模化价值创造的鸿沟[1][23]。 政策前瞻：国家战略布局与全球竞争态势 - 机器人赛道被视为国家复兴和赶超发达国家的关键，自1986年“863”计划起，国家支持从未间断[4] - 当前国家支持力度持续加码，包括：100亿经费的“智能制造与机器人2030”重大专项重点扶持工业机器人；卫健委、发改委的主动健康专项助力康复医疗机器人；农业部投入10亿支持农业机器人；家庭服务机器人等领域也获多方位扶持[7] - 展望“十五五”期间，机器人的应用将延伸至千行百业，服务、特种等多个方向将全面发力[7] - 针对行业是否过热的疑问，专家认为造机器人的能力仍显不足，以特斯拉10万台产能规划为例，其供应链仍在完善，且今年40亿的采购量距离万亿级市场规模相差甚远，预计2026年行业仍将保持热度，具身智能仍是未来最具投资价值的赛道[7] 技术突破：从刚性电机到仿生肌肉的路径选择 - 技术栈尚未完全收敛是当前行业核心隐患之一，驱动技术是热议焦点[7] - 人形机器人要真正像人，一个方向是摆脱刚性电机驱动，走向仿生肌肉驱动，关键在于电机以定轴转动为主，而肌肉通过伸缩实现运动且具备天然柔性[10] - 专家提出三大技术路径：一是通过控制技术与柔性安装改造现有电机；二是依托材料学创新开发仿生肌肉（如气压驱动肌肉、电活性聚合物等）；三是利用生物技术培养肌细胞实现驱动[10] - 专家更看好材料学创新路径，认为仿生肌肉驱动能与神经系统的刺激-抑制机制深度融合，实现真正拟人化运动，当仿生驱动的能量转换效率接近电机水平时，将在康复医疗等场景实现突破并加速商业化[10] 数据饥荒：从“手把手”到“开仓放粮”的解决之道 - 数据是具身智能发展的关键瓶颈，当前行业面临“数据饥荒”[11] - 解决数据饥荒提出三条路径：一是从“手把手教机器人”转变为“自己动手采集”；二是“开仓放粮”，利用人类日常已产生的数据；三是发展“平行空间”，通过高保真物理仿真产生数据[12] - 分享了具体案例：在海南石榴种植园，工人戴智能眼镜剪枝的过程被记录并用于训练模型，使新手快速掌握技巧，这是在人类自然活动中采集数据[12] - 提出更具创新性的“溯源空间”构想，即在真实城市构建机器人与人类共存的试验场，数据部分开源、部分商用，以实现数据的规模化生产与共享，强调数据工业需要协同共建[12] 灵巧操作：从百花齐放到产业化平衡 - 灵巧手技术是机器人实现实用价值的关键，当前行业仍处早期阶段，技术路线百花齐放[13][18] - 灵巧手企业发展需聚焦两大核心：一是深耕底层技术创新，从材料、工艺层面优化微小精密执行器，提升功率密度、控制精度与散热性能；二是紧扣场景需求，通过市场化验证迭代产品[18] - 提出三个具体方向：在微小精密执行器上持续投入底层创新；拥抱客户和场景收集真实需求；基于用户反馈快速迭代产品，形成数据飞轮[18] - 对于未来形态持务实态度，开发人形机器人不是为了仿生，而是为了实现更多通用操作能力，理想的灵巧手应能覆盖80%-90%的应用场景，剩余特殊场景可通过专用工具解决，产业化需平衡技术前沿性与成本、可靠性，目标是打造相对通用、高性价比、可靠耐用的产品[18] 商业化路径：从技术突破到规模落地的双重挑战 - 具身智能大规模突破仍需一次“具身模型的突破”，目前该模型尚未达到类似大语言模型的“GPT时刻”[20][21] - 在技术突破尚需时日的情况下，企业应采取务实策略，例如从教育和医疗等具体方向切入，通过实际项目落地获取数据和优化模型[21] - 当前行业发展阶段判断存在分歧，一些早期布局者认为接近成熟，但更多从业者认为仍处发展初期，未来路还很长，当前是“百花齐放，群雄逐鹿”，离真正的收敛和成熟还有相当距离[21] - 提出了以出货量为核心的阶段性指标体系：0-100台阶段，核心看场景操作成功率与任务节拍；100-1000台阶段，售后率与人均服务机器人数成为关键；1000-10000台阶段，复购率将决定企业能否进入常态化商业化[22] - 指出不少公司声称出货量达千台或近万台，但实际交付和商业化进展并不理想，健康的发展需要技术、售后和服务指标同步提升，才能真正跨越商业化门槛[22]

文章核心观点 - 上海交大研究团队开发了一种集成化的多材料3D打印技术，能够一次性、无需组装地制造出集驱动、传感、电路和通信功能于一体的自主软体机器人，将制造过程从繁琐的手工组装转变为高效、可靠的自动化生产 [1][3] 制造困境：为何完整的软体机器人如此难造 - 一个能自主工作的软体机器人需要将柔软的驱动结构、各类传感器、供电单元、控制电路和通信模块全部集成在有限空间内 [4] - 传统制造方法如模具浇铸和手工组装面临工序繁琐、界面脆弱和结构受限三大挑战 [5][6] - 软硬材料结合处因应力集中易开裂或脱落，且传统方法难以在三维空间灵活布置电路，限制了结构优化和小型化 [6][7] 技术突破：两种3D打印合二为一，30分钟自动成型 - 研究团队将数字光处理和直接墨水书写两种3D打印技术融合，创建了一个集成制造平台 [8] - 数字光处理技术用于快速成型结构复杂的柔软主体，直接墨水书写技术则像精密“糖霜笔”，可挤出导电或特殊电阻的硅胶“墨水”来绘制功能性电路 [8] - 通过四个连贯步骤实现一体化成型：打印躯体、嵌入电子元件、绘制柔性电路网络、封装保护，整个过程高度自动化，仅需约30分钟即可制造出一个重约120克、功能齐全的软体机器人，无需任何后期焊接或组装 [8][9] 设计巧思：让“软”与“硬”和谐共处的工程智慧 - 采用波浪形柔性电路设计，电路在机器人躯体经历高达40%的拉伸应变时，依然能保持电气连接畅通 [10] - 采用离散化迷你印刷电路板设计，将一整块刚性电路板分割成多个通过柔性电路连接的微型模块，以分散机械应力 [10] - 在关键电子元件周围打印能量吸收晶格结构，在严苛的45%轴向压缩循环测试中，能有效保护内部脆弱的电子元件 [12] 功能展示：从手势遥控到自主避障的全能选手 - 机器人集成了四分之三圆形的触觉传感器，可实现触觉到视觉的反馈 [16] - 可通过戴在手指上的柔性遥控器进行直观的手势控制，为人机交互提供了更自然的方式 [17] - 集成了微型飞行时间传感器和惯性测量单元，具备真正的自主导航能力，能在设有障碍的迷宫中自主探索、决策并规划路径 [20] 未来展望：为下一代软体机器人打开想象空间 - 该研究提供了一套通用的设计和制造范式，为开发更复杂、功能更强大的电子集成自主软体机器人铺平了道路 [23] - 该技术正在改变软体机器人的制造逻辑，让能用于搜救、医疗或自主巡检的柔性智能机器离现实更近一步 [23]

文章核心观点 - 中国大健康行业正处在由数字化、智能化驱动的关键转型期，市场规模达20万亿元，竞争焦点已从流量争夺转向以专业能力、个性化服务和生态整合为核心的用户心智比拼 [3] - 人工智能（AI）与医疗的深度融合是行业发展的核心引擎，正从单一问诊延伸至“防、筛、诊、治、管”全流程，并引发了一场覆盖C端、B端、G端的场景军备竞赛 [3][4][18] - 行业面临“投入高、周期长、回报慢”的共同挑战，商业化路径的可持续性是关键，各参与者正依据自身资源禀赋探索差异化的解决方案，最终胜出者需在专业、信任与效率上做到极致 [5][25][29] 行业转型与竞争格局 - 互联网医疗发展十年后进入新阶段，早期头部企业如春雨医生（78.3%股权以2.69亿元出售）、好大夫在线（被蚂蚁收购）相继“卖身”，标志着行业从基础在线服务向专业全周期健康服务转型 [8][9][10] - 行业竞争进入以数据、内容和服务专业性为核心的心智比拼阶段，未来的领跑者将是具备医疗生态整合能力的全能型选手 [3][11] - 主要参与者采取差异化路线布局：蚂蚁阿福聚焦C端，打造“AI健康朋友”和三维服务体系；京东健康构建电商逻辑下的“医药闭环”生态；平安好医生走“医险协同”路线；北电数智则专注于赋能B端和G端的医疗数字化基建 [13][14][15][16] AI+医疗的应用与市场前景 - AI成为大健康行业最大变量，中国AI医疗市场预计将从2023年的88亿元激增至2033年的3157亿元，十年复合年增长率高达43.1% [18] - 应用场景从单一问诊扩展至全流程健康管理，企业重点布局基层医疗和家庭医生AI赋能，以弥补医疗资源缺口 [4][19][20] - 代表性应用及成果：蚂蚁阿福有500多位名医的“AI分身”，累计解答超2700万个健康咨询；京东健康“AI京医”智能体累计服务用户超5000万；科大讯飞讯飞晓医累计完成超1.4亿次AI咨询，好评率98%；百川智能推出“医学增强大模型”百小应 [20][21] - 行业共识是需C端与B端协同发展，例如蚂蚁、京东健康、平安好医生、百川智能等均与医院或卫健委合作，推动AI在专业医疗场景的深度应用 [22][23] 商业化路径探索 - 行业面临商业化挑战，单一的卖服务或流量模式天花板已现，企业需找到可持续路径 [25] - 京东健康依托供应链优势，以医药零售为核心，其“买药秒送”链接超20万家药房，线上医保支付覆盖近两亿人口 [26] - 蚂蚁阿福的策略是通过C端免费专业服务积累流量与信任，再作为平台连接超30万真人医生并打通服务场景，以撬动B端生态价值 [26] - 平安好医生通过将健康管理与保险产品深度融合实现盈利，2025年前三季度营收同比增长13.6%，净利润同比激增72.6%，其享有医疗养老生态圈服务的客户客均AUM达6.34万元，是未享有客户的4.0倍 [15][26][27] - 面向B端的企业（如北电数智、东软）商业化逻辑直接，增长取决于解决痛点的深度与规模化效率，例如北电数智与中日友好医院的合作使平均诊疗时间缩短20%，病历书写效率提升75% [27][28] 行业挑战与监管 - 医疗行业存在“不可能三角”（效率、价格、质量难以兼得），且是“投入高、周期长、回报慢”的硬骨头 [5][28] - 具体挑战包括：供给端医疗数据分散、资源分布不均；消费端用户信任与认知需时间培养；以及AI应用深入带来的数据安全与隐私风险 [28] - 监管正在加强规范，国家药监局2025年发布指导原则，要求企业加强AI模型的可解释性、透明度，保障用户知情权和隐私权 [28]

行业战略方向与政策环境 - 公共关系行业需紧抓发展机遇，积极探索“公共关系+智能技术”路径，加强新技术在行业的适配与运用，推进数字化赋能与信息化转型，以服务现代化强国建设 [1] - 宏观政策层面建议实施更加积极有为的政策，包括保持必要财政支出强度、采取适度宽松的货币政策，并灵活高效运用降准降息等多种政策工具，以加强政策协调联动，落实经济工作重点任务，实现“十五五”良好开局 [2] 人工智能技术的应用与影响 - 在人工智能时代，“人类想象力+大模型”正成为新质生产力的核心公式，大模型能将人的创新思路转化为可执行解决方案，深刻改变工作模式 [2] - 通用人工智能的价值在于解放存量生产力、释放增量想象力，业界应携手以人工智能赋能公共关系建设 [2] - 科技已成为驱动社会发展的核心要素，人工智能正在赋能每个组织与个人，并催生“单人公司”等新形态，行业从业者需保持终身学习心态 [2] 行业标准化与优秀实践 - 大会发布了《中国企业公共关系评价体系(试行)》，旨在推动中国企业公共关系工作迈入“有标可依、有尺可量”的系统化、规范化、标准化新阶段 [3] - 大会展示了80个“2025中国公共关系优秀案例”，其中包括“苏超”、“哪吒”等案例 [3]

文章核心观点 - AI技术推动创业单元从“团队”浓缩为“个人”，催生了超级个体（OPC）新范式，长三角地区正通过地方政府政策与生态建设，在全国率先探索激活这一微观创新单元的可复制路径 [1] 长三角OPC发展格局 - 长三角地区在12月出现OPC生态集中爆发，形成“先发示范、梯队跟进、全域铺开”格局，上海领头，江苏多点引爆，浙江聚焦引领，安徽初具雏形 [1] - 地方政府招商逻辑正从追逐“大企业、大项目”向兼而重视“小微主体、个体创新”转变 [1] 上海临港的OPC生态建设 - 临港新片区于5月推出“创客12条”（“360新政”），8月提出“超级个体288”计划，聚焦8大高潜力赛道，并推出办公住宿租金双免的OPC专属社区“零界魔方” [2] - “零界魔方”首发三个月吸引超100个团队、400余名创业者入驻，首发楼宇入驻率达85%，实现“平均一天一家”的落地速度 [2] - 12月19日发布《OPC发展行动方案》，以五大核心维度构建创业全生命周期支持体系，生态建设从1.0阶段（空间与政策）迈入2.0阶段（真实价值创造） [3] - 临港打通产业需求与个体供给，将特斯拉、C919配套等千亿级龙头企业的30余个真实产业场景需求打包成“揭榜挂帅”榜单，聚焦五大赛道，由18家链主企业释放订单 [3] 江苏省的OPC生态建设 - 苏州工业园区在11月提出打造“OPC创业首选城市”，成立全市OPC服务联盟，一次性推出20个专业化OPC社区，并发布百项高质量数据集与二十项标准成果 [4] - 园区贡献16个行业级高质量数据集、参与制定11项人工智能领域标准，占全市总量超50% [4] - 苏州设定量化目标：到2028年建成OPC社区超30个、培育OPC企业1000家 [4] - 江苏省长表示将支持打造OPC社区、算力平台专区等载体，开发适配OPC的轻量化工具，构建友好生态系统 [5] - 12月中旬江苏多地政策密集出台、社区集中上线，生态建设从局部探索迈向系统推进 [5] 南京市OPC布局 - 南京建邺区落地阿里巴巴旗下首个OPC社区“亲橙OPC社区”，采用“总部大厂牵头+政府赋能+市场驱动”新模式，首期提供508个工位，推出十年陪护体系 [6] - 南京鼓楼区依托百度飞桨与云知声打造“文心开源”与“云知学院”两大OPC社区，前者开放文心大模型4.5系列11款基座模型，后者聚焦智慧医疗与智能物联，配套零租金工位及最高500万元研发奖励 [6] - 南京早在11月23日推出全市首个人工智能OPC社区“质能·工坊”，首批13家企业入驻，涵盖“AI+产业”等赛道 [6] 无锡市OPC布局 - 无锡高新区发布推动建设OPC社区的十条举措，启动两大OPC社区：无锡（国家）软件园“魔方空间”和鸿山·暖村数字游民村落 [7] - “魔方空间”基于科大讯飞与无锡的算力合作，发布当天迎来首批4家企业入驻 [7] - 无锡经开区推出百度文心大模型（无锡）数据生态中心OPC创新社区和《人工智能OPC三年行动纲要》，首批4个专业化OPC社区同步亮相 [7] 江苏省其他城市OPC布局 - 常州依托璞跃中国（Plug and Play）启动首个OPC国际社区，为本土项目提供直通硅谷的“GOAL”出海计划，并作为海外人才“登陆站” [8] - 南通创新区紫琅智谷启动全市首个OPC创新社区，规划2万平方米空间、近500个工位，按三阶段分层培育 [8] - 连云港海州区启用“花果山下·人工智能OPC社区”，依托阿里云提供AI技术底座，银行同步推出OPC专属创业贷款 [8] 浙江省的OPC生态探索 - 杭州上城区于9月落地“鸿鹄汇”OPC社区，创新采用为每位高能级超级个体提供5万美元无附加条件启动资金的模式，聚焦AI生产力工具与AI创意内容两大赛道 [9] - 社区后续将设立每季度100万元的专项成长基金 [9] - 三个月内收到超过500份申请，最终吸引27位顶尖个体入驻，42个工位已有三分之二坐满，包括4名外籍人士 [9] 安徽省的OPC相关探索 - 安徽省尚未推出专项OPC政策或社区，但合肥蜀山AI智谷孵化器的核心载体“科漂驿站”在功能设计与服务理念上已初步契合OPC需求 [10] - 该驿站聚焦科技型初创者等群体，提供一站式服务，配备40个共享办公工位及复合功能空间，其运营逻辑为未来培育本土超级个体预留了接口 [10]

文章核心观点 - 中国大模型创业公司资本化进程迅猛，智谱AI与MiniMax已通过港交所上市聆讯，争夺“全球大模型第一股” [1] - 大模型行业面临沉重资金压力，一级市场融资降温，推动创业公司加速上市进程 [1] - 智谱AI作为观察大模型商业化的样本，虽收入快速增长但亏损急剧扩大，上市成为其应对高研发投入和现金消耗的必然选择 [2][4][15] 公司概况与资本进程 - 智谱AI成立于2019年，核心创始团队来自清华，被称为“清华帮” [4] - 公司成立6年融资8轮，累计筹资超83亿元人民币，IPO前最新投后估值超240亿元 [5] - 智谱AI是内地企业赴港上市“报备制”落地后最快通过聆讯的公司之一，与MiniMax双双通过聆讯，争夺“全球大模型第一股” [1] - 截至2025年6月30日，公司期末现金及现金等价物约为25.52亿元，但流动负债净额为70.89亿元，其中新增28.88亿元来自面向投资者发行的金融工具 [5] - 公司近期获得多个地方国资的战略投资 [5] - 截至2025年6月30日，公司共有员工883名，此前高峰期超1000人，今年一度缩减上百人，10月曾传出裁员消息 [15] 财务表现与经营状况 - **收入增长**：过去三年收入年复合增长率超过130% [2]；2022年、2023年、2024年及2025年上半年收入分别为5740.9万元、1.24538亿元、3.12414亿元及1.90877亿元 [3] - **亏损严重**：从2022年至2025年上半年，三年半累计收入6.85亿元，同期累计亏损超62亿元 [2]；亏损占收入比重从2022年的250.2%一路走高至2025年上半年的1235.3% [2]；2025年上半年净亏损达23.57852亿元 [3] - **高额研发投入**：过去三年累计研发开支达28.09亿元，2025年上半年进一步攀升至15.94661亿元，三年半合计研发投入已超过44亿元 [4][12]；研发开支中，超7成用于算力服务费，2024年及2025年上半年该比例分别为70.7%和71.8% [12][13] - **销售与营销开支**：从2022年的0.15亿元增至2025年上半年的2.09亿元，三年半累计营销开支约7.12亿元，超过同期累计收入 [4] - **毛利率水平**：公司毛利率始终保持在50%以上 [9]；2024年本地化部署毛利率达66%，云端部署仅为3.4%；2025年上半年本地化部署毛利率为59.1%，云端部署为负0.4% [9] - **客户集中度高**：服务机构客户超8000家，但前五大客户收入长期占据公司营收近五成，2022年、2023年、2024年及2025年上半年占比分别为55.4%、61.5%、45.5%及40% [9] 市场地位与商业模式 - **市场排名**：按2024年收入计算，智谱AI位列中国独立通用大模型开发商第一，在所有通用大模型开发商中位列第二，市场份额约为6.6% [6] - **收入结构**：收入主要来自B端政企客户的本地化部署，过去三年该部分收入长期占总收入的约85%及以上 [7]；2025年上半年本地化部署收入占比仍达84.8%，云端部署仅为15.2% [9] - **云端业务发展**：公司强调云端MaaS和订阅业务呈现“指数级增长”，付费流量收入“超所有国产模型之和”，面向全球开发者的模型服务业务年度经常性收入已突破1亿元人民币 [10] - **海外拓展**：自2024年开始向海外提供本地化部署服务，2025年上半年海外收入占比达11.6% [10] - **供应商集中度**：2022年至2025年上半年，前五大供应商采购额分别占采购总额的54.5%、53.6%、47.3%及50.2% [14] 行业竞争与挑战 - **行业特点**：大模型行业处于高投入、低产出的发展初期，科技巨头资金雄厚，可承受亏损并持续加码算力和人才投入 [11] - **竞争焦点**：模型性能仍是决定AI竞赛的关键，科技巨头通过加强研发和人才争夺保持竞争力 [11] - **创业公司压力**：面对科技巨头的竞争，创业公司在资金和人力上处于弱势，需不断证明其模型性能的领先地位和护城河 [14] - **商业化局限**：中国大模型市场商业化落地主要局限于B端政企客户，2024年53亿元市场规模中，机构客户贡献47亿元，个人客户收入仅为6亿元 [7] - **资本动态**：除智谱AI和MiniMax外，其他国产大模型创业公司如月之暗面也传出计划明年IPO的消息 [15]

公司概况与市场地位 - 智谱AI是一家专注于大模型研发与服务的“清华系”AI公司，创始团队主要来自清华大学知识工程实验室(KEG)，在自然语言处理和知识图谱领域有深厚积累 [6][7] - 公司定位为“中国最大的独立大模型厂商”，商业模式是提供“模型即服务”(MaaS)平台，通过API调用服务企业客户，覆盖从轻量级到千亿参数的基座模型、多模态模型及智能体模型 [10][11] - 根据弗若斯特沙利文报告，按2024年收入计，智谱AI在中国大语言模型开发平台市场中排名第二，收入为3.1亿元人民币，市场份额为6.6%，仅次于科大讯飞(4.4亿元)，领先于阿里(3亿元)、商汤(2.9亿元)和百度(2.2亿元) [2][26] - 2024年中国大语言模型开发平台市场规模为53亿元人民币，前五名厂商份额总和为33% [26] - 不同机构的排名存在差异：IDC报告显示，在类似的狭义“平台”市场，2024年份额排名为百度智能云第一、阿里云第二、商汤科技第三、智谱AI第四 [28] 技术研发与产品布局 - 公司技术研发起步较早，2021年启动GLM框架研发，2022年8月推出千亿级大模型GLM-130B，发布时间早于ChatGPT [9] - 2023年推出对话式大模型ChatGLM，是中国最早的同类模型之一；2024年推出GLM-4系列，性能对标GPT-4，并进入国际第一梯队 [9][10] - 产品矩阵包括基座大模型(GLMs系列)、多模态模型(CogVLM、CogView等)、智能体模型(AutoGLM 2.0)以及专用推理模型，形成“模型超市” [11] - 公司通过开源策略吸引开发者，截至2024年9月，其MaaS平台已吸引超过270万开发者，辐射全球1.2万家企业客户 [12] 财务表现与商业模式 - 公司营收增长迅速，从2022年的0.57亿元增长至2024年的3.12亿元，三年增长超过五倍 [15] - 2024年收入结构为：85%来自本地化(私有化)部署，15%来自云端部署(MaaS平台) [17] - 随着云端业务占比提升，公司毛利率从2023年的64.6%下降至2025年上半年的50%，反映商业模式从“高毛利、低规模”向“中等毛利、高规模”转型 [18] - 公司处于高速扩张与持续亏损阶段：2024年经调整净亏损达24.7亿元人民币；2025年上半年营收1.9亿元，经调整净亏损17.5亿元 [6][21] - 2025年上半年研发开支约16亿元，销售费用约2亿元，研发费用与营收比例高达8.4:1，远高于OpenAI(1.56:1)和Anthropic(1.04:1) [21][23] 行业竞争格局 - 中国大模型赛道玩家可分为三类：互联网巨头(阿里、百度、字节、腾讯)、AI独角兽(商汤、科大讯飞)以及大模型原生创业公司(智谱AI、月之暗面、零一万物、MiniMax) [14][15] - 互联网巨头综合实力强，模型是其庞大业务的一部分；AI独角兽有特定领域积累；创业公司则全部投入大模型，缺乏多元业务“输血” [15] - 排名统计口径影响座次：弗若斯特沙利文报告统计的是“能够独立核算的大模型业务收入”，对智谱AI这类纯大模型公司有利，而巨头们通过云服务、解决方案集成的大模型收入可能未被计入 [27] - 2024年公开可查的大模型中标项目总金额达25.2亿元，其中科大讯飞5.4亿元，百度智能云3.4亿元，这些数字超过了弗若斯特沙利文报告中的平台收入统计，显示巨头在非平台业务上收入可观 [30] 资金状况与上市考量 - 截至2025年6月30日，公司账面现金约25.5亿元人民币 [24] - 按2025年上半年经营活动现金流出净额(13.3亿元)计算，现金储备可维持约1.9年；按经调整净亏损(17.5亿元)估算，则可维持约1.5年 [24] - 招股书披露，截至2025年10月31日，现金及现金等价物、短期投资和可动用银行融资合计89.43亿元，但其中现金加短期投资仅28亿元，其余61亿为银行授信额度 [25] - 短期投资在2025年6月30日至10月31日期间从5.49亿元降至2.29亿元，减少约3.2亿元，表明公司可能正在动用短期投资应对现金流压力 [25] - 公司处于快速扩张期，现金消耗速度可能加快，因此上市融资“输血”至关重要 [24][25]