展览概况 - 展览名称为“NOWAVE”AI时代中国文字设计的开源型创新人才培养汇报展，由北京文化艺术基金资助，中央美术学院主办、中央美术学院设计学院承办 [1] - 展览在北京望京小街的NEEDART空间开幕，将持续至11月7日，期间免费向公众开放 [1] - 展览是中央美术学院设计学院“AI时代中国文字设计的开源型创新人才培养”项目的集中汇报 [1] 项目与学员 - 项目自启动后，从京津冀地区积极申报的青年设计师中最终遴选出30位学员进行深度培养 [4] - 学员经历了“文字访碑”、“文化致敬”、“文创活化”三大课程模块的深度学习 [4] - 展览集中展示了30余组融合AI技术、开源理念与文化洞察的文字设计创新作品 [4] 师资与模式 - 培训邀请了近30位全国知名的汉字研究学者、艺术家、设计教育专家、行业专家和优秀设计师担任师资 [6] - 该项目旨在为AI时代中国文字设计与应用设计领域提供顶级师资并开启培养新模式 [6]

行业投资评级 - 机械设备行业评级为“推荐”，并维持该评级 [3] 报告核心观点 - 回顾过去四个“五年规划”，机械设备行业的投资机会均具备鲜明的时代特征，展望“十五五”，“AI时代”将催生机械设备行业围绕AI的投资机会 [4][6] - AI对机械设备行业的影响主要从“AI基建”和“AI赋能”两大方向梳理投资机会 [4][15] - AI基建方向看好PCB设备、AIDC设备、液冷设备、半导体设备等 [4] - AI赋能方向看好具身智能机器人在工业物流、机构养老、特种环境等场景的应用落地，长期将走进家庭 [4] 机械十五五：AI时代，寻机智能 - 十一五期间（2006-2010年）机械设备指数涨幅642%，跑赢沪深300指数403个百分点，在28个一级行业中排名第2，受益于地产基建拉动的工程机械 [6][8] - 十二五期间（2011-2015年）机械设备指数涨幅37%，跑赢沪深300指数18个百分点，排名第21，受益于工业4.0趋势下的机器人及高铁时代的轨交装备 [6][8] - 十三五期间（2016-2020年）机械设备指数涨幅-21%，跑输沪深300指数61个百分点，排名第17，受益于第二轮工程机械大周期及新能源装备 [6][8] - 十四五期间（2021年至今）机械设备指数涨幅38%，跑赢沪深300指数47个百分点，排名第7，受益于AI驱动下的设备类如液冷及人形机器人 [6][8] - 历次五年规划对机械设备当期及下期产业发展具备指导意义，行业的发展具备明显的时代特征，下游行业的景气拉动其资本开支 [10][11] AI基建：催生PCB设备、AIDC、液冷、半导体设备等需求 AI驱动PCB设备景气上升 - AI算力革命驱动PCB需求结构性增长，Prismark预测2023-2028年AI服务器相关HDI的年均复合增速将达到16.3% [19] - 2024年全球PCB产值达到735.65亿美元，同比增长5.8%，预计2029年将达到946.61亿美元，2024-2029年年均复合增长率预计为5.2% [19] - 单台AI服务器PCB价值量达到500-800美元，是传统服务器（200-300美元）的2.5倍以上，其中载板占比超过50% [20] - PCB制造环节主要设备包括钻孔设备、曝光设备、电镀设备、检测设备，高端设备呈现明显溢价，激光钻孔机单价达800万元/台，是传统机械钻孔机的4倍 [24][27] - 预计2025-2027年，AI相关PCB设备需求将保持25%以上的年复合增长率 [27] AIDC设备电源：柴发、燃气轮机及核电 - AI技术驱动算力需求增长，成为AIDC建设最核心驱动力，中国智能算力规模到2026年将达到1460.3 EFlops，为2024年的两倍 [46] - 到2030年，我国数据中心用电负荷将达1.05亿千瓦，总用电量约为5257.6亿千瓦时，占全社会总用电量的4.8% [49] - 全球柴油发电机市场规模在2023年达到210亿美元，预计2025年增长至260亿美元，2030年突破350亿美元，2023-2030年复合年增长率为6.8% [52] - 2024年全球燃气轮机装机量达57GW，同比增长30%，未来五年预计保持持续增长 [55] - 核电领域，预计到2027年全球数据中心储能锂电池出货量将超过69GW，到2030年增长至300GWh，2024-2030年复合增长率超过80% [57] AI算力加速升级，液冷产业链空间广阔 - 2025年我国智能算力规模将达到1,037.3 EFLOPS，2028年达到2,781.9 EFLOPS，2023-2028年中国智能算力规模复合增速达46.2% [68] - 2024年全球AI数据中心IT能耗达到55.1 TWh，2025年将增至77.7 TWh，2027年增长至146.2 TWh，2022-2027年复合增速达44.8% [68] - AI服务器单机柜功率密度大幅提升，风冷散热逼近极限，当单机柜功耗超过25kW时推荐使用液冷技术 [70][74] - 政策要求到2025年底，新建及改扩建大型和超大型数据中心电能利用效率降至1.25以内，国家枢纽节点项目不得高于1.2，液冷技术可实现PUE小于1.25 [78][79] 半导体设备：受益于国产替代及AI发展 - AI需求及国产替代逻辑牵引下，半导体设备行业有望迎来高速发展期 [4] AI赋能：机器人走向具身智能，工业、物流、特种、养老先行 - 具身智能机器人应用落地主要考虑技术可实现性与成本效益，中短期看好其在工业物流、机构养老、特种环境等应用，长期走进家庭 [4] - 技术可实现性强调容错率高、执行速度/同步性要求不高、可重复纠错、易于收集数据 [4] - 成本效益强调能体现物体/任务/环境泛化性，能真正提高效率或降低死伤率 [4]

全球能源格局的核心驱动力 - 当前全球地缘政治事件的核心指向能源博弈，历史表明核心能源的掌控者拥有世界话语权，货币霸权紧随能源霸权 [2] - 工业革命后英国凭借煤炭支撑英镑霸权，二战后美国通过绑定石油建立美元霸权，当前AI时代开启新一轮能源较量 [2] - AI时代的核心竞争力是电力，能源博弈的结局将改写未来几十年世界格局 [2] 美国的能源战略与动机 - 美国作为全球最大单一石油输出国，其行动受利益和现实驱动，传统能源集团是核心支持力量 [4] - 美国需通过打压坐拥全球最大石油储备的委内瑞拉、传统产油区中东及垄断新兴市场供应的俄罗斯等竞争对手，以在需求饱和的市场中抢占份额 [4] - 新能源崛起和AI带来的电力需求爆发挤压传统石油空间，迫使美国先为传统能源金主争取短期利益，为发展新能源争取时间 [4][6] - 美国策略为先打压石油对手确保传统集团盈利稳固票仓，再全力发展新能源争夺AI时代电力主导权 [11] 中国在电力时代的布局与优势 - 中国发电量2024年达10万亿度，远超美国的4.8万亿度，2025年7月单月发电量突破1万亿度，相当于日本全年用电量 [7] - 中国通过新疆光伏年发电量5842亿度全球第一、雅鲁藏布江水电及特高压输电效率比传统线路高20%以上等实现全方位能源布局 [7][9] - 中国正从"西电东送"升级至"中电外送"，将制造业外移、电力输出和人民币结算捆绑，构建"电力人民币"基础 [10][11] - AI时代超算中心等是"电老虎"，中国充足电力供应使其掌握规则制定权，电力贸易的人民币结算创造强刚需 [9][10] 能源霸权与货币更迭的未来展望 - 国际能源署断言能源市场进入中国引领的"电力时代"，中国正成为"电力王国" [13] - 世界货币更迭跟随核心能源，从煤炭英镑、石油美元到AI时代电力，掌控电力生产与结算权者其货币将成为下一个全球硬通货 [13] - 美国行动是为石油霸权续命，中国凭借10万亿度电力产能和"电力人民币"布局已站在下一能源时代起跑线 [13][14]

“一人独角兽”公司的兴起 - OpenAI CEO预测将出现估值10亿美元的一人独角兽公司[1] - 44家精益AI原生公司平均团队规模27人，年度总收入近38亿美元，单个员工估值超过1亿美元[1] - Anthropic发布Claude Sonnet 4.5模型，编程能力提升的同时价格降低80%，可连续工作超30小时，推动一人公司发展[6] - 以色列公司base44由单人创办，被Wix以8000万美元收购，收购前5个月实现18.9万美元利润[7] - Cursor母公司Anysphere在12名员工时估值达4亿美元，目前60人年化收入5亿美元，估值99亿美元[8] - Midjourney仅40人团队年营收5亿美元，估值预计100亿美元[8] - 硅谷创业团队规模显著缩小，3-10人团队常见，30人以上团队被视为规模过大[8] AI驱动的组织形态变革 - 未来公司核心员工大多不超过百人，个人能力被AI极限放大，传统管理思路受挑战[5] - AI公司模式转变为“一个创始人管理一群AI Agent”，替代传统“人管理人”结构[5] - 顶尖AI研究员可调用千万个Agent，一人可完成产品经理、研发、测试等多个环节[9] - 智能组织将成为未来十年主流形式，组织形态发生根本性变化[5][9] - 单人创业更适合具有病毒式传播潜力的产品，B2B企业服务公司仍需销售团队[9] 企业AI转型的挑战与鸿沟 - 95%的企业选择“业务+AI”模式，仅在已有流程中融入AI做局部优化，价值释放有限[11] - 仅有约5%的AI试点项目实现收入快速增长，95%的组织在生成式AI上获得零回报[12] - 企业已投入300-400亿美元，但受信息孤岛和异构系统限制，难以规模化部署AI[12] - 国内企业人效为美国企业的1/4至1/5，300人规模企业相当于美国40-50人企业量级[10] - 大中型企业AI转型困难，高层认知未统一，缺乏全局视角，多从局部半自动开始[10][11] - AI原生企业将形成降维打击，重构行业逻辑，如字节跳动抖音释放手机交互能力[11] AI原生公司的商业价值 - 精益AI公司榜单显示，Midjourney年收入达5亿美元，SurgeAI收入1亿美元，Eleven Labs收入1亿美元[4] - AI编程领域进展迅速，Base44成立6个月即被收购，创始人几乎不写代码，由AI完成前端开发[7] - 传统人力密集型企业核心优势可能变为核心负债，庞大组织难以迅速调整[5][10] - AI+是以智能体为中心释放无限记忆能力，需重构业务模型而非简单工具化[11] - 未来赢家是以智能为内核重构业务逻辑的创新者，而非简单嵌入AI工具的公司[13]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [2][4][5][6][7][8][9][11][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][35][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122] 报告核心观点 - 开源大模型（如Llama、QWen、DeepSeek、ChatGLM）的普及极大降低了AI应用创新门槛和成本，成为驱动行业智算应用发展的核心引擎 [7][14] - 行业智算应用（金融、政务、教育、医疗、公安、文娱、工业及大模型企业）的快速发展对网络连接提出差异化需求，需要OTN专线作为关键承载底座提供大带宽、低时延、高可靠保障 [7][14][15][16] - 面向AI时代，高品质全光算力专线需具备智能感知、业务确定性体验、网络弹性按需、智能运维、光算协同五大特征，以精准匹配智算应用需求 [7][90][91][92][93] - 光网络需实现从“不感知业务类型”到“精准匹配业务需求”的演进，根据业务流量、流向等特征提供实时按需的差异化连接，并为分布式智算协同等场景提供高质量连接保证 [14][15][16] 行业智算应用差异化专线服务需求 金融智算应用 - AI网点助手：带宽需求5Mbps，网络单向时延要求小于5ms，可用率不低于99.99% [22][23][27] - 数字人大堂经理：带宽需求200Mbps，网络单向时延要求小于2.5ms，可用率不低于99.99% [22][23][27] - AI理财双录质检：带宽需求150Mbps，网络单向时延要求小于5ms，可用率不低于99.99% [23][24][27] - AI风控反诈系统：带宽需求5Mbps，网络单向时延要求小于5ms，可用率不低于99.99% [24][25][27] 政务智算应用 - 智能化政务客服：带宽需求小于5Mbps，网络时延控制在500ms内，可用率不低于99.99% [31][33][37] - 智能化交通管理：带宽需求约200Mbps（单个路口），骨干网络带宽需达100Gbps，网络时延小于20ms，可用率不低于99.99% [33][34][37] - 智能化环境管控：带宽需求200Kbps~20Mbps，骨干网络带宽需达10Gbps以上，网络时延要求秒级，可用率不低于99.99% [34][35][37] 教育智算应用 - 智慧课堂：带宽需求100~500Mbps，网络单向时延需控制在10~25ms（AR/VR教学要求小于10ms） [43][44][45] - 教学科研智能化：带宽需求1~10Gbps，网络单向时延小于50ms [43][44][45] - 智能监考：带宽需求约4Gbps，网络单向时延需控制在5ms以内，可用率不低于99.99% [44][45] 医疗智算应用 - AI辅助阅片：带宽需求10Gbps，网络单向时延需小于10ms，可用率不低于99.9% [49][50][53] - AI辅助诊疗：带宽需求500Mbps~1Gbps，网络单向时延需小于5ms，可用率不低于99.9% [49][51][53] - 医联体AI资源共享：带宽需求500Mbps~1Gbps，网络单向时延需小于10ms，可用率不低于99.99% [51][52][53] 公安智算应用 - AI视频监控：带宽需求200Mbps，网络单向时延小于5ms，可用率不低于99.99% [57][58][60] - 警务AI智能体：带宽需求20Mbps，实时场景网络时延小于25ms（非实时可放宽至50ms），可用率不低于99.99% [57][58][60] 文娱智算应用 - 云网吧：带宽需求10Gbps（80台电脑），网络单向时延需小于1ms，可用率需达到99.999% [66][67][72] - 实景三维云渲染：带宽需求1Gbps，网络单向时延需小于1ms，可用率不低于99.99% [67][68][72] - 影视制作：带宽需求5Gbps（日常），可弹性调整至10Gbps，网络单向时延需小于1ms，可用率不低于99.99% [70][71][72] 工业智算应用 - 设计/仿真业务：带宽需求500Mbps~1Gbps，网络单向时延小于2ms，可用率不低于99.99% [77][78][81] - AI智慧工厂：带宽需求小于3Gbps，网络单向时延小于1ms，可用率不低于99.999% [79][80][81] AI大模型智算应用 - 分布式训练（模型拆分）：带宽需求100Gbps，网络单向时延不大于10ms，可用率不低于99.99% [86][87][89] - 分布式训练（存算分离）：带宽需求约10Gbps，网络单向时延不大于2ms，可用率不低于99.99% [83][86][89] - 分布式推理（模型拆分）：带宽需求约10Gbps，网络单向时延不大于2ms，可用率不低于99.99% [84][86][89] - 分布式推理（RAG协同）：带宽需求百Mbps级，网络单向时延不大于10ms，可用率不低于99.99% [84][86][89] 高品质算力专线五大特征 智能感知 - 需构筑光缆、网络、业务三层智能感知能力，实现对业务特征识别，匹配光缆资源和光层网络资源，实现差异化保障 [90][92][94] 业务确定性体验 - 根据不同应用提供实时按需的差异化连接，具备波长/ODU/fgOTN/OSU大中小颗粒的转发能力，SLA分级维度从带宽为主升级为时延分级、使用时长分级、传输质量分级、可用率分级、安全分级等 [90][93][103][104] 网络弹性按需 - 管道使用从静态分配到灵活拆建，从以年为周期占用到按小时级、天级分时复用，光网络需具备“波长级敏捷建链能力”以及“弹性带宽调整能力” [90][93][107][109] 智能运维 - 基于AI大模型、智能体、数字孪生等技术，形成网络智能评估规划、意图驱动业务发放和按需调速、主动品质保障和智能故障诊断等全生命周期智能运维能力 [90][93][110][112][113][114][115][116] 光算协同 - 通过物理层、协议层、管控层进行光网络和算力资源协同，实现计算和光网络协同感知，算网统一编排调度，基于业务需求最优算路等能力 [90][93][118][119][121][122] 高品质算力专线关键技术 智能感知关键技术 - 光缆感知：通过升级OTDR能力、引入DAS技术、构建时间/频率/空间模型等，实现光纤质量、同路由风险和外部环境威胁等感知能力 [94][96][97][98] - 网络感知：升级设备感知能力和模型分析能力，精准识别和预测网络特征和状态，包括端口、波长、ODU等带宽资源及SLA信息 [94][99][100] - 业务感知：精准识别和预测业务特征，按照应用需求度量用户体验，基于业务特征进行差异化保障，实现带宽随需调整 [94][100][101] 确定性体验关键技术 - 提供硬管道隔离保障基础带宽，通过fgOTN、OSU、ODUk及波长等不同带宽颗粒度硬隔离管道技术，实现物理隔离传输 [93][102][103] - 基于多维SLA分级提供差异化业务保障，SLA维度包括带宽、时长、传输质量、可用率、安全、时延等，对应提供钻石级、金级、银级、任务式不同等级管道 [93][103][104][105] - 基于SLA的可视、分级保障和调优技术，管控系统提供业务SLA可视化能力，并支持基于SLA的业务调优提升客户应用体验 [93][105][106] 弹性调度关键技术 - 波长级敏捷建链：实现分钟级波长业务自动发放、自动调测、自动释放，包括光电跨层协同算路、光电交叉同步创建、光路参数自动调测 [93][107][108][109] - OSU/fgOTN技术：实现灵活带宽接入及弹性带宽调整，连接数提升到百万级别，满足海量业务差异化带宽需求 [93][109] 智能运维关键技术 - 业务层基于意图实现端到端编排调度，通过自然语言意图模型实现业务需求自动理解，并驱动管控层完成业务配置 [93][110][113][114] - 管控层实现智能评估、业务配置、品质保障和智能故障诊断等智能特性，基于实时网络资源孪生进行网络智能评估，并通过智能路由算法自动推荐备选路由方案 [93][110][113][114][115] - 设备层实现网络多维感知和算力内生，从纤缆、网络、业务三个维度进行感知能力提升，并新增算力单板增强硬件算力 [93][110][116] 光算协同关键技术 - 物理层协同：通过实时感知光链路状态、计算节点资源使用情况，为上层协议和管控提供准确的数据支持 [93][118][119][121] - 协议层协同：通过特定的协议和机制（如DCN和DCI设备协议协同、控制协议扩展等），实现高效光算协同和拥塞控制 [93][118][121][122]

全球宏观经济趋势 - 全球经济呈现企业资本开支激增与发达经济体就业增长停滞并存的罕见局面 [1] - 2025年上半年全球资本支出实现11%的年化增长，且强劲势头在本季度延续 [1] - 发达市场劳动力需求疲软，预计2025年第三季度新增就业仅同比微增0.4% [1] - 全球资本开支在2024年仅温和增长4%后，于2025年上半年飙升至10.2%的年化增长率 [3] - 发达市场招聘活动普遍减弱，预计2025年第三季度年化增长率仅为0.4%，为后全球金融危机时代以来最慢增速之一 [3] - 美国过去60年的经济扩张周期中从未出现过资本支出加速与就业增长停滞并存的类似景象 [4] 资本开支驱动因素 - 本轮投资热潮是广泛的，几乎所有地区的企业设备支出都出现实质性加速 [3] - AI相关的科技资本开支激增是本轮投资热潮的关键驱动力，尤其在美国和亚洲的科技行业 [5] - 企业正将大量资本投入到能够提升效率的设备和知识产权产品中，而非传统的人力扩张 [5] 对经济前景的乐观解读 - 强劲的投资增长和疲弱的招聘可能反映了新技术的成功实施以及对劳动力供应放缓的应对 [5] - 以AI为代表的技术进步正在重塑生产函数，推动生产力繁荣 [5] - 摩根大通预测美国第三季度生产力将实现4%的强劲年化增长 [5] - 在"AI时代"叙事下，强劲的生产率增长可抵消劳动力供应放缓的拖累，使经济实现"无就业复苏" [1][5] 对经济前景的悲观警告 - 当前的资本开支热潮可能根基不稳，仅是基础狭窄的科技资本开支反弹 [6] - 就业增长的停滞可能反映了一种向商业谨慎的广泛转变，企业对未来的不确定性感到担忧 [6] - 企业选择投资自动化和技术以削减长期成本，而非扩大员工规模 [6] - 美国劳动力收入的增长动能正在减弱，实际劳动收入预计在未来几个月将出现收缩 [7] - 疲软的就业增长通常是经济滑向衰退的可靠预警信号 [4]

机构调研活动概况 - 本周共有234家上市公司披露机构调研纪要 近四成被调研公司股价实现正收益 [1] - 海博思创周股价累计上涨32.19% 新坐标上涨25.03% 沃尔德上涨20.81% [1] - 冰轮环境举行三场调研活动 潍柴动力等10家公司举办两场调研 [1] 精智达调研情况 - 接受138家机构调研 周股价涨幅达17.68% [1] - 主营业务聚焦显示面板与半导体测试设备两大核心赛道 [1] - 机构重点关注存储测试业务、算力芯片测试业务及探针卡业务进展 [1] - 9月期间股价从105.40元涨至173.01元 涨幅64.15% 振幅达98.84% [2] - 成交金额140.50亿元 换手率137.31% 资金净流出2.67亿元 [2] - 高速FT测试机提前完成年度目标 KGSDCP测试机稳步推进验证 [2] - 老化测试机下游需求旺盛 在先进温控等技术领域具备优势 [2] - 围绕AI时代构建完整产品线 战略布局存力+算力+存算一体领域 [3] 医药企业调研动态 - 信立泰接待77家机构调研 周股价累计上涨15.81% [3] - 核心收入来源为制剂业务 占比超过80% [3] - AI技术应用于优化早期分子设计等研发环节 美国子公司风险可控 [5] - 盟科药业接待66家机构 控股股东变更为海鲸药业 [5] - 拟向海鲸药业定向增发1.64亿股 募资10.33亿元 发行后持股比例达20% [7] - 海鲸药业专注原料药开发 将通过工艺优化降低盟科药业产品成本 [7] 金融科技合作进展 - 高伟达因与蚂蚁数科签署战略协议接受40家机构调研 [7] - 合作领域包括智能流量获客、大数据风控、AI智能体及跨境金融 [7] - 蚂蚁数科需触达金融机构终端场景 高伟达需技术升级服务能力 [9] - 高伟达为金融科技龙头企业 拥有广泛金融机构服务网络 [9] - 采购将分阶段推进 优先投入信贷反欺诈等重点模块 [9] 其他机构关注标的 - 星辉娱乐、当升科技等公司接受超40家机构调研 [7]

AI技术应用 - AI翻译功能实现多语言精准翻译 包括英语 小语种 中文方言 网络热词和中英混搭表达[2] - AI为外国俚语添加注释避免文化误解 实现从文字转化到文化解码的升级[2] - 技术使命是传递情感 洞求需求能力比编码技术更珍贵[2] 内容生态发展 - 2025年初出现大量海外用户涌入平台 推动一键翻译功能快速上线[2] - AI编织"融合之网" 模糊文学 音乐 绘画 影视 游戏等传统艺术门类边界[3] - 催生难以被单一标签定义的"新物种" 使文艺表达呈现丰富性与可能性[3] 文化传播价值 - 技术奇迹背后是文化共鸣 AI实现从"直接翻译"到"文化适配"的跨越[2] - 当AI翻译不再是字符而是心跳 代码书写不仅是程序而是梦想时实现科技造梦和文化破圈愿景[3] - 沟通本质是让隔阂消散让共鸣生长 以科技造梦以文化破圈[2][3]

产品研发进展 - 高速FT测试机提前完成年初既定目标 [1] - KGSD CP测试机稳步推进验证并持续迭代升级存储行业技术方案 [1] - 老化测试机下游需求非常旺盛 公司在先进温控、老化修复、功率及电流控制、量产经验方面具备优势 [1] 战略布局方向 - 围绕AI时代需求构建完整产品线 聚焦存力+算力+存算一体和人机交互核心领域 [1] - 业务拓展基于中国市场、客户需求及发展优势 [1] - 半导体检测测试设备定位为AI时代的设备基座 [1]

行业与公司 - 精智达专注于半导体测试设备、面板及OLED检测设备、XR光学检测设备等领域[2] - 公司是国内唯一提供系统化存储测试设备解决方案的供应商[3] - 在AI时代围绕存力、算力及人机交互需求构建完整产品线[5] 核心业务进展 半导体测试设备 - 高速FT测试机实现历史性突破 首次获得客户订单 在合肥公司3.2亿元半导体设备订单中占比超10%[3] - 老化测试机及低速FT测试机持续放量 合计占比超70%[2][3] - 耗材和部件类产品占比近20%[2][3] - CP测试机通过关键节点验证 结合客户技术方案迭代升级[3] - DRAM测试实现9G以上速率 SOC测试对标Helium最高级别产品[3][14] - 自2020年战略储备SoC测试机 2023年推出首台样机 与国内AI算力芯片企业战略合作[2][3] - 预计年底及明年上半年推出算力芯片测试原型及工程样机[2][3] 探针卡业务 - 成为国内唯一MEMS工艺碳蒸卡量产供应商[2][4] - 业务供不应求 预计在新订单中占据主要地位[2][10] - 完全对标国际厂商 产品包括碳针卡及其他治具类、消耗品类[7] - 已达到独立运营状态 将迎来快速发展[10] 面板及OLED业务 - 响应下游厂商扩产需求 上半年获京东方、维信诺和华星光电等大客户订单[2][4] - 国内厂商8.6代线投资计划每家300亿至500亿元不等[15] - OLED EAC段和模组段、中后道设备市场占有率国内最高之一[2][15] - 已开始布局前道设备 今年将进一步拓展业务[15] XR业务 - 自2024年起与Meta合作 为AR眼镜提供光学检测设备[2][4] - 全球核心供应商 已获千万级别订单[2][4] - 在核心光学和光机领域有独特优势[8] 财务表现 - 显示业务毛利率创历史新高 预计未来三五年维持理想状态[3][16][17] 发展战略 - 全面对标国际厂商爱德万的产品布局 国内唯一实现all in one策略的企业[5] - 围绕中国市场和下游客户需求进行拓展[5] - 作为AI时代基础设施 逐步布局关键领域参与国际竞争[9] 其他重要信息 - 存储测试领域面临老化、高速测试需求迫切[12] - 部分产品线出现缺货状态[9] - 高速FT设备进展超预期 预计明年订单量更大[11] - NAND测试产品已做好技术储备[12]