公司概况与创业契机 - 弋途科技于2023年6月成立，专注于“大模型+汽车”领域，旨在打造AI原生的车载操作系统 [9][20] - 公司创始人吴小航拥有超过十年汽车行业经验，曾在斑马智行工作8年，是首批探索“移动互联网+汽车”的成员之一 [5][6][12] - 创业契机源于2022年12月GPT-3.5发布，其强大的意图理解能力被视为实现汽车自然语言交互和服务流形态的技术基础 [7][16][18] 产品理念与核心逻辑 - 产品核心愿景是实现“No Touch, No APP”的汽车空间交互，通过自然语言对话直接触发服务，而非依赖点击打开APP的传统模式 [4][48] - 产品逻辑基于三个核心输入：终端用户痛点、车企客户痛点以及对未来趋势的判断，致力于用第一性原理定义下一代汽车交互 [45][46] - 当前阶段优先聚焦“高频刚需”场景，例如地图的AI化，因其是连接物理世界与虚拟世界的核心载体 [9][53][55] 商业模式与市场定位 - 商业模式采用订阅制，其合理性在于产品是“模型驱动”的，需要持续的云端支持和迭代，从而持续产生价值 [9][49] - 市场定位清晰，主要服务于不自研深度操作系统的车企，并认为仅有2.5家车企（理想、小鹏及可能的小米或蔚来）会坚持自研，其余均为潜在客户 [29][30] - 公司选择走“窄道”，避开竞争激烈的共识性大赛道，专注于把握汽车智能化最核心的要素，以期在市场打开后获得广阔空间 [26][27] 技术战略与生态合作 - 技术路径上采用端云一体架构，重大计算放在云端，与隐私和实时性相关的处理放在终端 [21] - 在模型应用上，公司采用模型矩阵策略，结合大语言模型、多模态模型、Agent模型等，并会利用自有数据进行垂类模型微调 [39][40] - 选择模型合作方基于五个维度综合考量：汽车场景能力、成本、成长潜力、开放程度以及合作方对汽车业务的重视程度 [37] 融资历程与未来发展 - 公司在2023年7月获得云启资本的首笔投资，后续融资顺利，新一轮融资处于交割阶段 [9][23][24] - 预计2025年第三季度将出现业务拐点，而2027年将是战略布局集中爆发、营收显著增长的关键年份 [10][75][76] - 未来发展的最大挑战并非方向判断，而是对市场节奏的精准把控，即在产业链各层技术变革中找准介入时机 [10][77] 组织管理与创新文化 - 组织架构强调灵活性，核心员工需具备“打破地盘意识”，能适应团队规模的动态调整，以保持组织的快速响应能力 [59] - 在创新业务上不采用KPI考核，以避免扼杀创新，转而重视过程管理，鼓励在不确定性中探索新路径 [61][62] - 产品团队每2至3年进行迭代，以确保团队思维年轻化，更好地理解AI时代的目标用户需求和交互习惯 [10][63]

公司AI战略与产品开发 - 公司正在秘密开发一款代号为“Veritas”的内部测试应用，用于测试和优化预计将于2025年3月亮相的新一代Siri [1] - 新一代Siri的软件内核代号为“Linwood”，由公司自研大语言模型与第三方模型结合构建，旨在提升交互与执行能力 [1] - 升级后的Siri将支持基于屏幕内容直接执行命令、跨应用无缝操作，并具备类似ChatGPT的对话管理功能，包括保存、回溯历史聊天以及支持长篇多轮对话 [2] - 公司计划在明年底推出重新设计的视觉化语音助手界面，并为HomePod智能音箱、Apple TV等产品增加更多AI功能，甚至探索基于AI的网络搜索服务 [2] - 公司CEO在内部会议上强调AI是数十年来最大的技术变革，公司必须投入必要资源在这一领域获胜 [2] 产品开发进展与挑战 - 新一代Siri原计划在今年春季发布，但由于系统功能失效率高达三分之一，公司被迫延期至2025年3月 [1] - 公司AI战略出现重大调整，AI主管John Giannandrea被边缘化，其核心团队被重组，直接负责Siri的Robby Walker将在10月离职 [3] 行业竞争与合作动态 - 公司此举旨在与Alphabet旗下的谷歌和三星电子在AI手机市场展开激烈竞争 [2] - 公司曾与OpenAI接洽讨论技术支持新一代Siri的可能性，随后进入与Anthropic的深度谈判，近期又加强了与谷歌的讨论，计划部署定制版本的Gemini平台以支持Siri升级 [2]

早在生成式人工智能（AIGC）、大语言模型走红的2023年年底，就曾有不少从业者预言AI将会成为互 联网虚假内容的"制造机"。现实也确实如此，仅仅过去不到两年时间，"AI污染互联网"就已经成为了诸 多网友的共识。 作为压实平台主体责任的一环，抖音近日再次出手，"AI抖音求真"功能目前已正式上线。根据抖音方面 介绍，当用户浏览到容易产生误解的内容，或是搜索谣言相关的信息时，就能够通过"AI抖音求真"获知 事件的完整信息，了解相关辟谣内容。 抖音相关负责人表示，近期已将大模型技术应用于谣言治理，7月以来平台谣言曝光量下降67%。以往 的谣言治理往往需要依靠媒体报道或机构发声，有了辟谣信息就能将谣言信息点人工纳入谣言库，并以 此为样本，回查、下架和拦截新增的同类谣言内容。 具体来说，"AI抖音求真"依托于抖音训练的"谣言治理大模型"、"资讯大模型"，以及专门的辟谣运营团 队，实现了精准定义"内容误导性"、"公共价值"、"可证伪"等谣言特征的能力，做到"化被动为主动"， 主动审查平台上到达一定热度的内容，并通过提取视频信息、分析主旨、联网搜索，来完成对内容是否 为谣言的风险判断。 当然，"AI抖音求真"也并非万灵药， ...

公司业务结构 - 主营业务为消费类电子及新能源行业精密零组件制造 消费类电子业务占总营收70% 新能源业务占30% [2] - 已形成消费电子和新能源双支柱+人工智能的发展格局 [2] 财务业绩表现 - 2025年上半年实现营收86.40亿元 同比增长12.33% [2][10] - 扣非净利润2.88亿元 同比增长32.18% [2][10] - 第二季度单季度营收42.45亿元 同比增长13.14% 单季度扣非净利润1.2亿元 同比增长31.25% [10] - 毛利率18.75% 负债率59.04% [10] 业务板块表现 - 消费类电子业务实现营收53.04亿元 保持平稳增长 [2] - 新能源业务实现营收29.39亿元 较去年同期增长37.09% [2] - 海外人形机器人零件实现收入超过3500万元 2024年全年仅为1011万元 [2] 研发投入与产能建设 - 研发费用增长较快 主要为消费类电子大客户重要项目量产做准备 [4] - 拓展I眼镜类产品种类 为北美客户提供电池钢壳、塑胶橡胶类产品 [4] - 越南基地一期工厂已投产 墨西哥第一工厂2022年投产 第二工厂将于今年四季度投产 [5] - 欧洲匈牙利工厂在筹建中 国内深圳机器人智能制造产业园预计四季度投入使用 [5] 人形机器人业务进展 - 累计交付人形机器人结构件产品价值超过8000万元 [6] - 供应料号超过400个 项目集中在灵巧手传动件 逐步扩展至大尺寸传动件 [6][7] - 产品精密度超过普通消费电子产品 具备金属和非金属材料加工能力 [6][7] 核心竞争力 - 模具部门超过2000人 15年以上资深工程师约500人 10年以上超过1000人 [8] - 具备一站式金属、非金属加工能力 能为客户提供设计优化和降本建议 [8] 业务发展规划 - 消费类电子业务利润率水平不错 新能源业务三年内将继续保持增长 [9] - 人形机器人业务被视为业绩增长第三极 未来市场空间巨大 [9] 机构关注与预测 - 最近90天内共有5家机构给出评级 买入评级3家 增持评级2家 [11] - 机构目标均价为28.0元 [11] - 近3个月融资净流入7.26亿元 融券净流入2069.76万元 [13]

A股市场表现 - 9月24日A股主要指数全线上涨 创业板指涨2.28%至3185.57点 沪指涨0.83%至3853.64点 深成指涨1.80%至13356.14点[2] - 科创50指数表现突出 大涨3.49%至1456.47点 中证500指数涨1.99%至7323.71点[3] - 全市场4457只个股上涨 成交额2.35万亿元 较前日缩量1713亿元[2][3] 板块涨幅情况 - 半导体产业链领涨 未合体材料板块涨7.57% 半导体设备涨6.26% 晶圆产业涨6.02%[4] - 中芯国际产业链涨5.89% 国家大基金持股涨4.55% 先进封装涨4.72%[4] - 存储芯片和光刻机板块涨幅居前 存储器涨4.19% 光刻机涨3.57%[2][4] - 新能源板块表现强劲 BC电池涨5.11% 动力电池涨3.65% 锂电电解液涨4.00%[4] 阿里巴巴AI技术突破 - 阿里巴巴发布通义旗舰模型Qwen3-Max 预训练数据量达36T tokens 总参数超过万亿 在Chatbot Arena排行榜位列第三[5][6] - 模型在AIME 25和HMMT数学推理测试中获得满分100分 为国内首次实现[6] - 公司公布"集成电路组件和芯片封装结构"专利 能有效提升数据访问效率[6] 资本市场反应 - 阿里巴巴港股股价涨8.85%至173.5港元/股 创2021年10月以来新高 总市值达3.3万亿港元[5] - 凯西伍德旗下ETF四年来首次买入阿里巴巴 合计买入价值1630万美元股份[7] - A股半导体设备板块大幅拉升 长川科技实现20cm2连板 多只半导体设备ETF封死涨停[7] 机构观点 - 华龙证券认为"云+AI"将成为阿里巴巴第二增长曲线 AI业务收入占比提升将带来估值提升[7] - 中信建投证券看好阿里全栈AI布局 建议关注国产芯片链企业和isv厂商等生态圈玩家[8] - 机构看好AI在医疗、教育、市场营销等垂直场景的创收机会 以及AI-coding和多模态生成的降本效果[8]

公众号专栏定位 - 专栏定位为读书交流栏目，通过书评、书单或书摘的形式与读者互动 [4] - 每期设置交流主题，鼓励读者通过留言参与互动 [5] - 根据留言质量精选优质好书送出，鼓励原创内容 [6] 推荐书籍信息 - 本期推荐书籍为《大语言模型》，作者特伦斯·谢诺夫斯基，由中信出版集团于2025年7月出版 [8][10] - 互动话题为"结合本书，谈谈你对大语言模型的认识"，留言时间为2024年9月24日至2025年10月8日 [10] 大语言模型的发展与影响 - 深度学习算法在20世纪80年代被发明时，计算机性能仅为今日的百万分之一 [10] - 到21世纪10年代，深度学习在图像识别、语音识别和语言翻译等经典难题上取得突破，并与强化学习结合取得显著成就（如2017年AlphaGo击败围棋世界冠军） [11] - 自OpenAI于2022年11月推出ChatGPT以来，大语言模型的快速发展引发世界关注，公众反应喜忧参半 [11] 大语言模型的智能本质探讨 - 大语言模型在处理和提取海量文本数据方面已超越人类能力，但在是否真正理解内容方面存在争议 [12] - 在实际交互中，大语言模型表现出反向图灵测试的特性，其智能表现与对话者的思维水平和提示质量正相关 [13] - 大语言模型展现出通用人工智能的潜力，其实现形式与早期设想不同，并表现出超预期的社交智能 [14] 关于智能标准的重新审视 - 专家对大语言模型智能的认知分歧凸显传统认知框架的局限性，需要重新审视"智能"、"理解"等核心概念 [20] - 大语言模型的出现为理解智能本质提供契机，可能催生新的概念框架，类似于17世纪物理学的变革 [21] - 通过研究大语言模型，可能会发现关于语言智能的基本原理，这些原理可推广到社会智能、机械智能等其他形式 [21] 思维与语言关系的哲学思考 - 关于语言与思维孰先孰后存在两种主要观点：语言决定论认为语言决定思维，思维优先论认为思维独立于语言存在 [24][25] - 大多数学者认为语言与思维是在复杂互动中相互塑造的关系 [25] - 著名语言学家诺姆·乔姆斯基提出人类思维的三个层次：现象描述、预测推断和因果解释，而研究发现ChatGPT已能成功应对该思维测试 [26] 书籍内容概述 - 书籍将深入探讨大语言模型的原理与应用，包括Transformer等核心技术 [28] - 内容涵盖大语言模型在医疗、法律、教育、编程、艺术等领域的广泛应用和深远影响 [28] - 书籍旨在帮助读者在智能革命中把握机遇，理解智能、思维与意识的本质 [28] 作者背景 - 作者特伦斯·谢诺夫斯基是美国四院院士，创办了《神经计算》期刊并担任主编 [29][30][31] - 担任神经信息处理系统大会基金会主席，目前是索尔克生物研究所弗朗西斯·克里克讲席教授 [32][33] - 与图灵奖得主杰弗里·辛顿共同发明了玻尔兹曼机，为深度学习奠定基础 [34]

宏观投资环境 - 低利率环境持续，政府债务成本被经济增长动态稀释，为财政扩张提供自我偿付空间 [1][14] - 全球资本再配置推动风险溢价与治理溢价重估，资产边界随产业链地理重构而外移 [1] - 货币政策逼近零下限后，公共投资应主动补位，通过提升潜在产出率抬高中性利率 [14] 技术变革与投资机会 - 生成式人工智能可将非结构化文本即时转化为可计算因子，显著降低信息摩擦与策略开发门槛 [1] - 人工智能发展推动人类从石油驱动经济步入电力驱动经济时代，电力重要性将等同于过去的石油 [5] - 机器人普及将推动聚醚酮、镁合金、钛合金、碳纤维、钕铁硼磁材等高性能材料需求激增 [5] 资产配置与投资策略 - 全球资产轮动遵循货币、资源、人口、科技线索，资本流向等于财富流向 [3] - 在美元周期、地缘博弈与产业变迁中锁定稀缺标的，利用ETF等低门槛工具构建确定性组合 [3] - 投资需看清趋势转换过程中产生的巨大机会，原有力量与新生力量的重叠使转换过程显得模糊 [5][6] 金融科技应用 - 大语言模型是自然语言处理组成部分，可跨越计算机科学与语言学，用于理解和生成人类语言 [10] - 金融行业对高效处理大量自然语言数据需求增长，但中文的含蓄多义特性对机器处理构成挑战 [11] - 大模型技术可应用于投研、风控、监管等十二大金融场景，从文本中提炼金融决策信息 [9]

公司市场与产品发布 - Plaud公司宣布正式进入中国大陆市场并同步推出三款产品：Plaud Note Pro、Plaud Note以及可穿戴式产品Plaud NotePin [1] - 升级后的Plaud NotePin S将在国内进行首发 [1] Plaud Note Pro产品特性 - 产品采用全新人机交互方式实现人与AI的实时协同 多模态输入中的“一键标记”功能可实时将重要信息同步给大模型以实现人与大语言模型的实时对齐 [3] - 智能双录音模式通过算法自动识别通话或面对面对话场景 无需手动切换以实现无缝录音体验 [1][3] - 产品采用4个全向MEMS麦克风阵列设计和AI声学波束成型技术 可在最远5米范围内进行专业录音棚级音频捕捉 [3] - 产品机身厚度为2.99毫米 重量为30克 尺寸如银行卡般大小 [3] - 单次充电可支持最长50小时的连续录音 足以应对一周的工作需求 [3] Plaud Intelligence平台升级 - 平台核心升级包括可捕捉音频、文本、图片并支持“一键标记”功能以获取更丰富的上下文信息并生成更全面的摘要 [4] - 通过优化整合DeepSeek R1、千问、豆包等大模型来深挖对话价值并将细节转化为深度见解 [4] - 平台可区分不同说话人并支持112种语言的转写 [4] - 可从全球3000多个模板中优选覆盖不同行业和领域的专业模板并根据使用者角色和习惯进行智能推荐 [4] - 新增基于完整上下文的深度问答功能 所有答案信息来源可追溯 并新增智能建议追问、跨文件查询及精彩回答一键保存成新笔记等功能 [4] 产品支持与用户体验 - Plaud旗下所有产品均支持Plaud Intelligence平台 相关功能可通过支持iOS和Android的Plaud APP及网页端实现 [5] - 新版本将采用全新设计界面以简化多模态交互操作并确保在所有智能功能间实现无缝切换 [5]

作者 | 刘古月课题组 在大规模智能计算和未来网络快速演进的背景下，业界迫切需要更高带宽、更低成本、更智能化和更安全的网络基础设施，以支撑大语言模型训练、生 产网络运维与数据中心安全等多样化场景。 围绕这些需求，北京大学计算机学院网络与高能效计算研究所刘古月助理教授课题组长期聚焦于智能计算时代的网络体系结构、运维智能化和安全防护 研究，并从不同层面呼应行业痛点，形成互补合力，来推动新一代智能网络系统发展。 在今年的 ACM SIGCOMM 2025 上，该课题组共有 5 篇高水平论文（4 篇长文 +1 篇短文）入选，成为本年度 SIGCOMM 全球发文数量最多的高校课 题组 。据悉，SIGCOMM 作为计算机网络系统领域历史最悠久、最具权威性的学术会议，以严苛的录用标准著称。今年共有 461 篇投稿，录用仅 74 篇，录取率仅为 16.1%。这五篇论文的研究内容大概如下： 基于光交换收发器的大语言模型数据中心规模高带宽域架构 大语言模型（LLM）的训练依赖多维并行，其中高带宽域（High-Bandwidth Domain，HBD）是支撑张量并行等通信密集型并行方式的关键。 然而，现有 HBD 架构在可扩展性、 ...

报告行业投资评级 - 计算机行业评级为"推荐（维持）" [3] 报告核心观点 - Grok系列模型由xAI公司开发 通过快速迭代实现多模态与智能体能力突破 最新版本Grok-4在学术测试和多场景应用中建立技术壁垒 [6][8][29] - 海外大模型（OpenAI GPT-5、Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 4）与国产模型（Kimi K2、DeepSeek-V3.1、阿里Qwen3）形成多极竞争格局 国产模型以成本效率优势（如Kimi K2输入成本仅为GPT-4.1的1/3）实现性能追平 [6][8][73] - AI Agent商业化落地加速 推动企业级服务与行业场景应用需求增长 涵盖办公、编程、金融、教育、医疗等细分领域 [6][8][83] 模型技术迭代与性能 Grok系列演进 - Grok-1（2024年3月）：开源MoE架构 3140亿参数 在HumanEval编码测试达63.2% MMLU任务达73% 优于ChatGPT-3.5 [13][14][15] - Grok-1.5V（2024年4月）：新增图像理解功能 在Mathvista测试准确率52.8% TextVQA达78.1% [17][18] - Grok-2（2024年8月）：整合实时检索与图像生成 在MATH测试追平GPT-4o DocVQA测试领先同期模型 [19][21] - Grok-3（2025年2月）：参数规模2.7万亿 引入Think分步推理和DeepSearch联网检索 在AIME、GPQA测试超越GPT-4o等旗舰模型 [20][24][25] - Grok-4（2025年7月）：上下文窗口256K tokens 计算资源投入较Grok-2增加100倍 在HLE测试以44.4%准确率刷新纪录 在AIME、SAT、GRE测试超越GPT-4o等模型 [29][30][35] 海外大模型进展 - OpenAI GPT-5：在SWE-bench Verified测试达74.9% Aider Polyglot测试达88% [59][61] - Anthropic Claude 4：在SWE-bench Verified测试中Claude Sonnet 4达80.2% Claude Opus 4达79.4% 超越GPT-4.1和Gemini 2.5 Pro [64][66] - Google Gemini 2.5 Pro：在LiveCodeBench测试达74.2% Aider Polyglot达82.2% 多模态与推理能力领先 [68][71] 国产模型突破 - Kimi K2：在SWE-bench Multilingual和Tau2测试接近Claude 4 输入成本仅为GPT-4.1的1/3 [73][77] - DeepSeek-V3.1：通过Post-Training优化增强Agent能力 工具调用效率提升 [6][74][76] - 阿里Qwen3 Coder：编码基准测试媲美Claude Sonnet 4 中文语义任务保持优势 [79][80] 算力与生态布局 - xAI计划五年内实现5000万块H100等效算力规模 支撑Grok系列迭代 [30][50][53] - 国产模型累计备案服务439款 登记应用233款 商业化进程加速 [6][73] 投资应用方向 企业级服务 - 办公：金山办公、合合信息、福昕软件、三六零 [6][84] - 编程：卓易信息、普元信息 [6][84] - ERP：金蝶国际、用友网络 [6][84] - 多模态：万兴科技、美图公司、虹软科技、当虹科技 [6][84] 行业场景 - 金融：大智慧、同花顺、恒生电子、京北方、宇信科技 [6][84] - 教育：科大讯飞、视源股份、新开普、佳发教育 [6][84] - 医疗：阿里健康、卫宁健康、讯飞医疗科技 [6][84] - 工业：华大九天、中控技术、中望软件、索辰科技 [6][84] [6][8][83][84]