出品丨虎嗅汽车组 作者丨李赓 头图丨视觉中国 在所有造车新势力中，今年1-5月依旧保持高速增长的只有两家：小鹏和零跑。 两家车企的销量都保持了大幅的提升 （1-5月零跑相比去年同期增长161%，小鹏增长293%） ，今年 一季度的营收也实现了大幅增长 （零跑同比增幅187%，小鹏同比142%） ，净亏损则实现了大幅的 收窄 （零跑净亏损缩小87%，小鹏净亏损缩小52%） 。除去数据上的略微不同，更加不同的是两家 心态的外露。 零跑依旧保持了自己不怎么开发布会不怎么大力做营销的状态 （今年正式发布会也就两场，而且全 是车型更新） ，而去年刚"触底反弹"的小鹏显然更加"珍惜"市场给的又一次机会，在方方面面都选 择了投入到"极点"，几乎每个车型都要按着"曝光、预热、预发布、实际发布、会后沟通"的充分流程 走下来，更是在一众车企中罕见地结合产品发布会搞了几次针对实际车主的品牌文化活动。 就拿4月中，上海车展开幕前夕的关键时刻，何小鹏就跑到了香港去，不仅豪横地再次定下了香港启 德邮轮码头的场地 （2021赴港上市，也是这块场地） ，请了近500家中外媒体看新款X9发布。在主 活动之外，小鹏还在香港独立地举办了两场媒体沟 ...

销量与财务表现 - 零跑和小鹏1-5月销量同比分别增长161%和293%，一季度营收同比分别增长187%和142%，净亏损分别收窄87%和52% [2] - 两家车企营销策略差异显著：零跑保持低调仅举办两场车型发布会，小鹏则采用高强度营销流程包括多阶段产品发布和车主文化活动 [2][3] 产品策略与市场定位 - 小鹏MONA M03以10万元定价实现销量占比超50%，核心优势为620公里CLTC续航（实际450-500公里）、智能泊车等刚需配置，同时削减非核心功能如后桥扭力梁悬架、热泵空调等控制成本 [7][8][9][10][11] - 产品调整高效：小鹏在6-8个月内完成滴滴C1车型改造，通过用户需求调研优化配置，形成差异化竞争力 [12] 用户画像与营销创新 - MONA M03女性用户占比达38.6%（行业平均21.3%），年轻化（平均28.5岁）和未婚用户（76.5%）特征显著，通过白色内饰等快速响应提升女性占比至50% [18][19][20][21] - 营销活动精准定位：邀请欧阳娜娜等明星强化新手司机视角，打造"MONA小镇"场景化展示，发布会风格年轻化 [23][24][25] 技术研发与自动驾驶 - 小鹏自研"图灵AI芯片"单颗算力超700TOPS，G7搭载3颗实现2200TOPS算力，远超行业主流300TOPS配置，目标验证自动驾驶领域Scaling Law效应 [27][30][31] - 基座大模型采用思维链推理（CoT）技术，已训练720亿参数模型，累计处理2000万条30秒视频数据，结合强化学习实现自动驾驶能力持续进化 [36][40][42] - 实际路测显示复杂场景处理流畅，如无保护左转、多车道变道等，计划通过OTA升级将点对点智驾成功率提升至70% [44][45][47][48] 公司战略与行业竞争 - 小鹏明确"卷科技"路线，避免与传统车企价格战，聚焦智驾和AI技术差异化 [26][27] - 通过引入传统汽车人才优化供应链和成本控制，为技术创新提供支撑，目标建立体系化能力而非依赖单一爆款 [50][51]

核心观点 - 推荐系统正经历由大型语言模型（LLM）驱动的生成式革命，端到端架构成为解决传统级联架构瓶颈的关键[2] - 快手提出的OneRec系统首次实现端到端生成式推荐全链路重构，在效果与成本上实现双赢[2][8] - OneRec已在快手双端应用，承接25% QPS，提升停留时长0.54%/1.24%，LT7显著增长[2][33] 技术架构创新 - **架构设计**：采用Encoder-Decoder框架，将推荐转化为序列生成任务，Encoder压缩用户行为序列，MoE架构Decoder实现参数扩展[6][11] - **多模态分词**：首创协同感知方案，融合视频标题、标签、语音转文字等多维信息，分层语义编码（RQ-Kmeans三层ID）[13][14] - **强化学习整合**：通过P-Score奖励模型（个性化融合目标预测值）和ECPO优化算法，提升用户停留时长而不损失曝光量[19][22][25] 性能与效率突破 - **算力利用率**：训练/推理MFU提升至23.7%/28.8%，较传统精排模型（4.6%/11.2%）提升3-5倍[27][31] - **成本优化**：OPEX降至传统方案的10.6%，关键算子数量压缩92%至1,200个[27][31] - **训练加速**：自研SKAI系统优化Embedding训练，UGMMU减少kernel数量，时间加权LFU算法提升缓存效率[36] 实验效果 - **短视频场景**：AB测试显示停留时长提升0.54%/1.24%，LT7增长0.05%/0.08%，交互指标全面正向[33] - **本地生活场景**：GMV增长21.01%，订单量提升17.89%，新客获取效率提高23.02%，已100%全量上线[34] - **Scaling Law验证**：参数规模从0.015B增至2.633B时，训练损失显著下降，符合大模型扩展规律[15] 未来方向 - **多模态桥接**：需构建用户行为与LLM/VLM的原生融合架构[38] - **奖励系统完善**：当前设计较初级，需强化对用户偏好和业务需求的引导[38] - **推理能力提升**：Infer阶段Scaling能力不足，需进一步优化[38]

AI+医药大健康行业论坛核心观点 - 医药大健康行业正经历AI驱动的范式转变，云计算、大数据与AI技术深度融合将释放普惠价值 [1] - AI在科研创新、医疗信息化、药企数字化三大领域实现场景落地：充当科研机构"算力伙伴"、医院"转型助手"、药企"数据治理与智能应用提供方" [1] - 行业需结合临床医疗、生物学等数据，在疾病预防、药物设计等环节开发原创性AI技术 [3] AI技术应用成果 科研领域 - 广州实验室与火山引擎联合开发的Bio-OS-Co-Pilot系统，通过多智能体协作将数年科研流程压缩至小时级，加速建模、多模态融合等环节 [4] - AI通过贝叶斯定理、Transformer等原理支撑大模型能力跃升，实现复杂科研问题的可学习化重构 [4] 药企数字化转型 - 津药达仁堂通过数智化战略使数字化成熟度指数提升14.3%，零售动能驾驶舱实现"查打一体"闭环，AIGC内容工厂实现营销内容全链路生产 [6][8] - 数智化网络调研平台累计提升价值600多万元，效率提升8倍，ROI达3.8，并挂牌北京国际大数据交易中心首个中医药数据产品 [8] 医疗服务优化 - 美中宜和已部署AI胎心监护、病历书写助手等临床工具，计划构建以智能数据平台为核心的"AI医院"重构服务模式 [10] - 医院AI系统正从"以人为核心"向"智能体驱动"演进，医疗数据标准化处理成为关键 [10] 医疗AI落地挑战与方向 - 行业面临数据治理难度大、AI严肃性要求高等挑战，需从高性价比场景切入构建可持续迭代机制 [12] - 科研数据分析、后勤支持等"低风险高价值"场景将优先落地，AI在诊前引导环节可显著提升效率 [14][15] - AI在临床决策中定位为"助手"，未来研究方向需从医院效率转向患者获得感提升 [15] 未来展望 - 火山引擎将持续完善豆包大模型能力，推动AI在生命健康领域的深度落地，构建智能医疗生态 [17]

报告核心观点 全球AI大模型竞争激烈，国产大模型崛起，算力需求持续加大，AI端侧应用加速落地，建议围绕AI算力和AI端侧两条主线布局，关注相关领域公司[176] 终端复苏及AI创新驱动，2024及25Q1业绩向好 - 行业2024年业绩向好，受益于宏观经济改善、补贴政策和AI大模型导入，智能终端需求复苏，云端算力硬件需求加大，营业收入28036.40亿元，同比增长17.04%，归母净利润和扣非后归母净利润分别增长24.10%和36.12% [13] - Q1业绩延续高增，受终端需求复苏和AI创新驱动，营业收入6949.32亿元，同比增长18.47%，归母净利润和扣非后归母净利润分别增长26.92%和32.12% [18] - 细分领域业绩亮眼，消费电子、PCB、CCL、面板制造营收和归母净利润均有不同程度增长 [26] 国产模型迅速崛起，DeepSeek推动模型平权 - 国产模型迅速崛起，比肩国际领先模型，中美竞争差距缩短，国产模型厂商在27个领先模型中占据22席 [29] - DeepSeek性能不断提升，R1-0528在多项基准测试中接近国际领先模型 [32] - 通义千问和豆包积极更新，具备较强竞争力 [37] - 国产模型API性价比凸显，有助于降低开发者使用门槛，加快AI大模型渗透 [42] 算力需求仍将加大，硬件业绩持续释放 - Scaling Law拓展至后训练、推理阶段，模型厂商在后训练和推理阶段投入更多算力，提升大模型深度思考能力 [47] - 推理带动Token消耗量增加，未来推理算力需求将进一步爆发 [50] - 海内外巨头资本开支高增，主权AI需求有望加速释放 [56][62] - 英伟达业绩略超预期，Blackwell出货加快，台系ODM厂月度营收高增，AI服务器出货动能充足 [63][66] - H20出口受限，国产算力市场打开，华为推出384超节点，集群能力大幅提升 [70][71] - AI服务器PCB迎来量价齐升，HDI需求有望井喷，多家陆系厂加快HDI布局 [76][79][82] - PCB和CCL产业链业绩持续释放，2024年和25Q1营收和归母净利润均快速增长 [84][97] AI端侧应用加速落地 AI手机渗透率有望提升，关税影响仍需进一步观察 - 终端需求回暖，2024年全球智能手机出货量同比增长约7%，2025Q1同比增长3% [112][115] - 终端推出系统级智能体助手，有望拉动用户换机需求 [120] - AI手机渗透率有望提升，预计2025年达到34%，同比提升约16个百分点，关注价值量提升环节 [131] - 关税影响仍需进一步观察，短期关注关税政策，中长期AI加持的智能终端有望加快落地 [135] Ray-Ban Meta爆品推动，AI眼镜出货量有望快增 - AI眼镜逐步落地，具备多媒体体验和多模态交互能力，有望加速渗透 [136] - Meta推出AI眼镜产品，出货量超百万，用户接受度提升 [140][144] - 国产终端积极跟进，密集推出多款产品，雷鸟V3具备多种优势 [144][151][153] - AI眼镜出货量有望快速增长，预计2025年达到376万副，2024 - 2028年复合增速为58.86% [155][156] - AI眼镜产业链新增多个环节，芯片是核心部件，AR眼镜光学显示系统成本占比较高 [160][163][169] 投资建议 - 围绕AI算力和AI端侧两条主线布局，关注AI服务器ODM、高端PCB/CCL产能公司，以及智能手机和智能眼镜相关环节 [176][179]

核心观点 - 小鹏汽车在CVPR 2025上首次验证了Scaling Law在自动驾驶VLA模型上的有效性，展示了其"自动驾驶基座模型"的技术突破[1][46] - 公司通过720亿参数的云端VLA大模型+车端蒸馏小模型架构，实现了无规则代码托底的纯AI司机能力，决策丝滑度显著超越传统方案[4][30][42] - 新技术路线突破L2端到端局限，以"世界模型+强化学习"构建具备链式思考(CoT)能力的AI驾驶系统[18][38][40] - 量产车G7搭载3颗自研图灵AI芯片(2200TOPS)，成为首款实现"VLM大脑+VLA小脑"架构的L3级AI汽车[22][53][55] 技术架构 - **云端基座模型**：720亿参数VLA大模型，骨干网络采用LLM架构，已训练2000万条30秒视频片段，验证Scaling Law效应[30][43][46] - **车端部署**：通过知识蒸馏将云端能力迁移至车端小模型，解决直接训练小模型的模态坍塌问题，实现5天/次迭代周期[42][46][47] - **世界模型**：开发中的实时建模系统可生成corner case训练数据，模拟智能体博弈行为，强化基座模型能力[39][40] - **芯片算力**：自研图灵AI芯片单颗等效3颗主流芯片，G7搭载3颗达2200TOPS，超算集群达10 EFLOPS(效率90%)[50][51][53] 能力验证 - **无规则驾驶**：完全依赖基座模型完成加减速、变道绕行、红绿灯等待等任务，无紧急避险动作[4][7][14] - **复杂场景**：成功通过福州特殊路口(两树间车道)、雨天窄路违停绕行、施工区突遇汇入货车等极端场景[15][17][11] - **决策优势**：相较传统方案(触发急刹概率高)，新系统在目标距离/速度临界区间仍保持丝滑通过率[15][17] 行业突破 - **技术路线**：首创"云端大模型+车端蒸馏"架构，突破L2端到端黑箱局限，实现可解释的链式思考能力[23][26][60] - **量产应用**：G7成为行业首款搭载VLM(车辆大脑)+VLA(运动小脑)的量产车，定义AI汽车新标准[55][56][57] - **通用能力**：技术体系已扩展至机器人、飞行汽车领域，形成具身智能统一解决方案[64][65] 数据表现 - 训练数据量达2000万条30秒视频片段[43] - 云端模型参数量720亿，车端模型通过蒸馏实现能力迁移[30][42] - 超算集群算力10 EFLOPS，迭代周期5天/次[50] - 量产车G7算力2200TOPS(3颗自研芯片)[53]

核心观点 - 小鹏汽车在CVPR 2025上首次验证了Scaling Law在自动驾驶VLA模型上的有效性，展示了其"自动驾驶基座模型"的技术突破[1][43][46] - 公司通过云端大模型+车端小模型蒸馏的技术路线，实现了AI司机的"智能涌现"，在复杂场景下表现出超越传统方案的决策能力[4][7][9][11][13][14] - 新技术路线突破了传统端到端方案的局限性，构建了具备完整认知能力的"大脑+小脑"架构，为自动驾驶和具身智能的大一统奠定基础[26][27][57][60] 技术方案 - 云端部署720亿参数VLA大模型，以语言模型为骨干网络，融合视觉、语言和动作模块，实现环境理解到行为输出的闭环决策[30][33][36] - 车端部署蒸馏后的小模型，通过持续在线学习(Online Learning)实现能力迭代，G7车型搭载3颗自研图灵AI芯片，算力达2200TOPS[42][53][55] - 强化学习训练聚焦安全、效率、合规三大原则，并开发世界模型(World Model)生成高价值训练数据[37][38][39][40] 性能表现 - 在无规则代码托底情况下，基座模型直接控车完成加减速、变道绕行、转弯掉头等复杂驾驶任务，决策丝滑度显著优于传统方案[4][5][14][15] - 成功通过福州特殊路口等极端场景，展现出链式思考能力(CoT)和全局理解能力[17][18] - 模型累计训练2000多万条30秒视频片段，参数规模与数据量扩大过程中持续显现Scaling Law效应[43][46] 行业影响 - 首次从技术层面回应了"端到端只能模仿不能超越"的行业质疑，为L2与L4的技术路线融合提供新思路[27][60] - 云端算力达10 EFLOPS，集群效率超90%，全链路迭代周期5天，水平媲美顶尖AI公司[50][51] - 技术体系已实现车、机器人和飞行汽车通用，推动"AI定义汽车"向具身智能延伸[62][63][64] 产品落地 - 最新SUV G7预售价23.58万，成为量产L3级AI算力第一车，采用无激光雷达方案[2][15] - VLM作为车辆"大脑"统一舱驾交互，VLA-OL模型增强"小脑"运动规划能力[55][56] - 公司从2024年开始全面转向新技术路线，与行业主流方案形成明显差异[23][50]

行业概况 - AI学习机市场快速增长 2024年上半年网上零售额增长136.6% [13] - 2025年学习机销量预计突破700万台 接近iPad在中国市场的800万台销量 [3] - 行业呈现三大阵营格局：教培系(学而思/猿辅导)、科技派(科大讯飞/小度)、老牌厂商(步步高/读书郎) [13][15][17] 产品特征 - 价格高端化 学而思最新款售价8299元 相当于iPhone 16 Pro Max [3][15] - 核心功能升级 支持智能语音交互/1v1个性化辅导/云端实时更新题库 [7] - 场景专一化 彻底屏蔽游戏社交软件 配合家长端APP实现学习监测 [9] 技术演进 - 采用双核架构 学而思搭载自研九章大模型与DeepSeek通用模型 [15] - 科大讯飞星火认知大模型达到国内领先水平 支持数学追根溯源功能 [15] - 老牌厂商算法依赖外部合作 难以实现动态知识图谱 [17] 竞争要素 - 题库数据为核心 需覆盖全国各省市真题/模拟题/名校试卷 [18][20] - 垂直领域内容成壁垒 艺术/音乐/编程等细分赛道积累不足 [20] - 解题准确性是关键 需优化算法减少逻辑错误和过度推理 [20] 市场需求 - "双减"政策推动需求 替代线下补习班和线上网课 [11] - 解决教育资源不均 三四线城市可获取内置名师课程 [11] - 满足碎片化学习 提供实时解题思路和灵活学习时间 [11] 产品局限性 - 非万能解药 效果取决于学生主动性和使用方法 [22] - 附加功能冗余 视频通话/家长伴读等非核心需求 [23] - 本质仍是工具 不能替代系统化学习过程 [23]

华为MoE训练技术突破 - 公司通过昇腾与鲲鹏算力深度协同，实现训练算子计算效率和内存利用率大幅提升，MoE训练吞吐提升20%，内存占用降低70% [6][7] - MoE架构凭借独特设计成为突破大规模模型训练算力瓶颈的关键路径，支持千亿至万亿参数规模 [3][4] - 行业面临单节点训练效率挑战，包括算子计算效率低、专家路由机制导致下发中断、NPU内存不足三大难题 [10][13][16] 昇腾算子计算加速方案 - 针对占计算耗时75%的FlashAttention/MatMul/Vector三大核心算子，采用"瘦身术/均衡术/搬运术"优化策略，整体训练吞吐提升15% [19][20][21] - FlashAttention算子通过消除冗余计算和优化流水线，前/反向性能分别提升50%/30% [23][25] - MatMul算子通过双级数据流水优化，Cube计算单元利用率提升10% [26][28] - Vector算子融合细粒度小算子并减少数据搬运，性能提升3倍以上 [30][32] 昇腾-鲲鹏协同优化 - 通过Host-Device协同实现算子下发"零等待"(free时间占比<2%)，训练吞吐额外提升4% [34][44] - 采用重排下发序技术使单次Host-Bound时间从2.1ms降至0.6ms，降幅超70% [39] - 自定义粗粒度绑核策略(每NPU绑24核)完全消除系统型Host-Bound瓶颈 [43] 内存优化技术创新 - Selective R/S技术实现多维度内存解剖，节省70%激活值内存 [46] - 建立细粒度重计算与Swap策略库，涵盖MLA/RmsNorm/Permute等模块的定制化优化 [50][52] - 采用贪心算法和Swap带宽竞争分析实现自适应内存优化管理，平衡内存节省与额外耗时 [56] 行业影响与成果 - 该方案为Pangu Ultra MoE 718B模型训练扫清障碍，展现公司在AI算力领域的技术积累 [58] - 技术突破包括集群通信优化、算子加速、内存节省三大维度，形成完整解决方案 [17][21][46] - 成果为行业大规模MoE训练提供参考路径，推动AI模型参数规模持续扩展 [4][59]

中国互联网巨头AI布局与云计算发展 核心观点 - AI成为互联网巨头生态攻防的核心战场，2025年将开启军备竞赛[2] - 云计算是AI发展的底层基础，阿里云通过"双十一"脉冲场景积累算力冗余并实现商业化[4][5] - 各大厂商AI战略与其原有生态高度协同：华为侧重政企全栈自主，腾讯聚焦C端社交生态[9][10] - 2024年一季度资本开支显示巨头对AI投入趋于谨慎，主要受开源模型冲击和商业模式闭环难题影响[12][13] 算力基建发展 - 阿里云2013年成为全球首家提供5K云计算服务的企业，2024年以65.13亿美元营收领跑中国市场[4][7] - 云计算商业模式起源于阿里应对"双十一"交易峰值产生的算力冗余[4] - 阿里云已完成智算升级，支持GPU虚拟化等AI基础能力，服务全球400万客户[5][7] 巨头生态差异化布局 - 华为云依托全栈自主技术（昇腾/鲲鹏）和政企经验，重点布局工业、医疗等垂直领域[9][10] - 腾讯云基于社交生态链接麦当劳等国际企业，快速接入DeepSeek并主推微信AI智能体生态[9][10] - 阿里云中小客户占比达80%，通义千问成为性能最强的国产AI模型之一[7][8] 当前AI发展瓶颈 - 一季度腾讯AI资本开支275亿元，环比下降25%，阿里246亿元同比增120%但环比降30%[12] - DeepSeek开源导致训练算力需求减弱，C端免费模式与订阅收费存在根本冲突[13] - 行业尚未建立"用户-模型-算力"的商业闭环，资本回报周期难以测算[13]