本文由 AI算法生成，仅作参考，不涉投资建议，使用风险自担 【9月16日，激光雷达头部企业禾赛科技登陆港交所，开盘一度大涨14.66%】9月16日，激光雷达头部 企业禾赛科技登陆港交所。港股开盘后，禾赛科技一度大涨14.66%。截至当日12：00，涨幅达 11.47%，报价237.2港元/股，总市值363.4亿港元。此次禾赛科技在港股发行价定为每股212.80港元，共 发行1955万股，每手20股。截至9月15日，其在美股报收29.8美元每股，折合231.8港元每股，总市值 309.9亿港元。禾赛科技是全球领先的激光雷达研发与制造企业，专注于设计、开发、制造及销售先进 激光雷达产品。产品广泛应用于配备高级驾驶辅助系统的乘用车和商用车，还在机器人技术及其他非汽 车行业探索。财务数据显示，2022 - 2024年，禾赛科技净收入分别为12.03亿元、18.77亿元、20.77亿元 人民币。2022 - 2025年一季度，分别确认约80400台、222100台、501900台及195800台已出货激光雷达 收入。截至2025年3月31日，服务覆盖约50个国家及地区的ADAS及机器人市场客户。2025年第二季度 未经 ...

公司业务动态 - 哈啰于9月11日首次对外亮相首款自研Robotaxi车型 采用端到端一体化架构并在座舱内引入AI Agent [2] - 公司计划2027年向市场投放超5万辆Robotaxi 展现对自动驾驶业务的高度期待 [2] - 哈啰2016年以共享单车业务起家 目前业务涵盖两轮共享服务和四轮出行服务 已完成十余轮融资 投资方包括蚂蚁集团、复星集团等机构 [2] - 2023年3月公司通过收购永安行股权强化出行领域布局 成为其控股股东与实控人 [2] - 今年6月23日哈啰联合蚂蚁集团与宁德时代成立上海造父智能科技有限公司 三方共同投资30亿元 分工明确：哈啰负责Robotaxi业务及研发 蚂蚁提供AI技术支持 宁德时代提供动力电池与底盘技术 [3] 行业竞争格局 - Robotaxi赛道已吸引百度、小马智行、文远知行等众多玩家入局 但大多仍处于试点运营阶段 尚未实现大规模商业化落地 [3] - 头部企业在自动驾驶领域投入巨大：特斯拉累计投入超200亿美元（约1400亿元） 百度Apollo累计投入超千亿元 小马智行和文远知行单轮融资达数亿美元 累计投入逼近百亿元量级 [3] - 先行企业如Waymo、百度Apollo通过大量路测里程与广泛场景覆盖 建立起难以超越的数据与技术优势 [4] 公司战略动机 - 哈啰长期受盈利问题困扰：共享单车业务盈利难 顺风车业务低毛利瓶颈难破 金融业务在强监管与用户信任危机下增长受限 [2] - 公司通过布局Robotaxi赛道试图寻找新的增长突破口 [2] 行业发展挑战 - Robotaxi赛道需要大量资金投入及技术积累 存在较高技术壁垒 [3][4] - 行业商业化进程面临政策、市场需求、安全标准等多重不确定性因素 [5] - 哈啰作为后来者面临多重挑战：30亿元联合投资规模与头部企业投入相比存在显著差距 技术积累方面难以在短时间内弥补与先行者的数据差距 [3][4]

本报讯(记者张文湘)9月15日，深圳佑驾创新科技股份有限公司(以下简称"佑驾创新")于深圳正式发布旗 下无人物流品牌"小竹无人车"，实现从智驾技术L1到L4的又一次极致跨越，为行业带来了全新的车规 级无人物流产品选择。 此次首发的两款小竹无人车车型为T5及T8，佑驾创新基于扎实的数据闭环能力，以及过往十余年行业 深耕中积累的海量道路数据，并针对无人物流场景进行针对性优化，帮助小竹无人车以极快的速度培养 公开道路应对、复杂路况通过、室内外园区自主巡航、作业区自动泊车及主动安全等核心能力。基于不 断迭代的技术范式与全场景数据底座，佑驾创新的前装量产载人业务以及无人物流的载货业务也得以双 向赋能。 佑驾创新创始人兼董事长刘国清表示："公司希望以自动驾驶破局者的身份，让更先进的L4技术，在更 多元、更复杂的场景，为用户创造更多价值。" 目前，佑驾创新已基于L1-L4全维智驾技术实力搭建起丰富的产品矩阵，佑驾创新2025年中期业绩数据 显示，其L4自动驾驶iRobo业务在报告期内实现了突破性进展，半年内营收破千万元。其无人小巴业务 已于今年2月份，率先在苏州完成商业化落地，并在黑龙江、上海等地交付，逐步成为公司收入的新 ...

上市概况 - 禾赛科技于2025年9月16日在香港交易所主板挂牌上市 成为首家实现美股+港股双重主要上市的激光雷达企业 [3] - 本次IPO是全球激光雷达行业规模最大的IPO 也是近四年来融资规模最大的中概股回港IPO 绿鞋前融资总额达41.6亿港元（5.33亿美元） [3] - 发行获得全球投资人火热认购 引入全球顶级主权及长线基金、中资意见领袖、多策略基金和知名产业投资者 [3] 技术优势与行业地位 - 公司凭借世界级自主研发能力和自有的先进制造生产能力 成为全球激光雷达解决方案的领导者 [4] - 早期开发有别于传统机械雷达的固态激光雷达技术 实现产品快速迭代和高技术壁垒打造 [5] - 在自动驾驶爆发期前占据发展先机 迅速成为行业龙头 [5] 战略布局与成长路径 - 前瞻性布局机器人市场 满足产业革新趋势下涌现的新需求 [5] - 业务处于全球快速增长阶段 港股上市将进一步巩固全球激光雷达市场领军地位 [4] - 通过多元化的生态布局 推动相关领域的智能化、规模化发展 [5] 投资背景 - 光速光合于2018年主导投资禾赛科技 此后连续投资5轮 累计投资额超1亿美元 [5] - 投资基于对激光雷达行业的长期研究和技术趋势预判 [5] - 除资金支持外 在战略布局上提供前瞻性帮助 [5]

汽车电动助力转向（ EPS ）是一种利用电动机替代传统液压泵为驾驶员提供转向辅助的系统。它能够根据车辆速度和行驶状况自动调整助力程度，从而 提升操控性和燃油效率。 EPS 系统通常包括电动机、控制单元、转矩传感器和转向机构等组件，使车辆转向更为精准和灵敏。 汽车电动助力转向市场是汽车零部件行业中一个重要的细分领域，与汽车电动化、安全法规及驾驶辅助技术的发展密切相关。为了降低油耗和排放，越 来越多整车厂选择以 EPS 系统取代传统液压系统，因为电动助力不仅效率更高，而且更易与电子控制单元集成。 EPS 不仅具备基础转向功能，还支持车 道保持、自动泊车以及先进驾驶辅助系统（ ADAS ）等智能功能。当前，无论是传统燃油车还是新能源汽车，对于智能转向解决方案的需求日益增长， 进一步推动 EPS 在各类车型中的广泛应用。此外，轻量化、低维护成本和更优的驾驶体验也是其加速普及的重要因素。随着传感器技术与控制算法的不 断提升， EPS 系统将成为未来自动驾驶和半自动驾驶技术中的关键组成部分。 据 QYResearch 调研团队最新报告"全球汽车电动助力转向市场报告 2025-2031 "显示，预计 2031 年全球汽车电 ...

股价表现 - 盘中涨幅超过10% 截至发稿时上涨6.34%至27.18港元 成交额达1.35亿港元 [1] 业务进展 - 公司于9月15日正式发布无人物流品牌"小竹无人车" 首批车辆已下线并向合作伙伴交付 [1] - L4级自动驾驶方案已在园区、通勤及机场场景实现商业化落地 [1] - 与深圳邮政及东部公交达成战略合作 围绕无人物流车与公交场景融合等四大方向推进 [1] 战略合作 - 获得深圳邮政与东部公交认可 于9月3日签订战略协议 [1] - 合作重点包括公交场站空间复合利用、跨场景业务拓展及劳动用工协同创新 [1] - 目标实现物流效率与公共资源利用率的双向提升 [1]

美股市场表现 - 美股三大指数集体收涨 道指涨0.11% 标普500指数涨0.47% 纳斯达克综合指数涨0.94% 标普500指数和纳指创收盘新高 [1] - 大型科技股普涨 谷歌涨超4% 成为第四家市值超过3万亿美元的美股上市公司 特斯拉和甲骨文涨超3% [1] - 中概股多数上涨 纳斯达克中国金龙指数收涨0.87% 理想汽车涨超6% 哔哩哔哩涨超5% 蔚来涨超4% 小鹏汽车涨超2% 阿里巴巴 拼多多和网易涨超1% [1] 商品及欧洲市场 - 国际贵金属期货普遍收涨 COMEX黄金期货涨0.90% 报3719.50美元/盎司 COMEX白银期货涨0.84% 报43.19美元/盎司 [1] - 国际油价小幅走强 美油主力合约收涨0.94% 报63.28美元/桶 布伦特原油主力合约涨0.69% 报67.45美元/桶 [1] - 欧洲三大股指收盘涨跌不一 德国DAX指数涨0.21%报23748.86点 法国CAC40指数涨0.92%报7896.93点 英国富时100指数跌0.07%报9277.03点 [1] 华为CANN开源 - 华为将于2025年9月19日召开CANN全面开源开放专题会议 开源开放CANN架构旨在打破英伟达对AI开发生态的垄断 [2] - CANN是华为昇腾AI编程语言 对标英伟达CUDA和AMD ROCm 是高效调用昇腾的关键 包含近3000个算子 数量与CUDA相当 [2] - 开源目的是激励开发者使用CANN 创造算子丰富华为生态 扩大昇腾影响力 寻找合作伙伴共建生态 概念股包括同有科技 东方国信和皖通科技 [2] 英伟达散热技术 - 英伟达要求供应商开发MLCP技术 单价为现有散热方案3-5倍 以应对AI新平台Rubin与下一代Feynman平台高达2000W以上的功耗 [3] - MLCP是一种微米级水冷板散热组件 通过蚀刻水道尺寸降低至微米级别 实现均热板 水冷板 IHS封装顶盖和裸晶的高度整合 提升散热效率 [3] - 算力散热产业链正从技术突破转向规模化应用 AI大模型训练算力需求3-4个月翻一番 概念股包括高澜股份 南风股份和飞荣达 [3] 激光雷达产业 - 禾赛科技与美国头部Robotaxi公司签订超过4000万美元激光雷达订单 作为唯一供应商提供远距和近距产品 计划2026年底前完成交付 [4] - 激光雷达单颗成本从数万元降至2000-3000元 价格下降带来主机厂出货量提升 主要主机厂销售毛利率逐步探底回升 [4][5] - 八部门发文推动智能网联技术产业化应用 有条件批准L3级车型生产准入 NOA和Robotaxi渗透率提升 AEB强制上车 概念股包括联合光电 宇瞳光学和万集科技 [4][5] 股东减持动态 - 海力风电持股9.99%股东沙德权计划减持不超过200万股 [6] - 北纬科技持股3.63%董事许建国计划减持不超过507.08万股 占公司总股本0.91% [6] - 日科化学股东赵东升计划减持不超过599.69万股 占公司总股本1.29% [6] - 逸豪新材持股5.51%股东计划减持不超过165.5万股 占公司总股本1% [6] - 华光新材持股9.6%股东铧广投资计划减持不超过270万股 占公司总股本2.9972% [6] - 中源家居持股28.93%实际控制人曹勇计划减持不超过378.57万股 占公司总股本3% [6] - 经纬恒润持股11.51%股东兼董事曹旭明计划减持不超过100万股 占公司总股本0.8336% [7] - 中创环保持股4.22%股东计划减持不超过770.98万股 占公司总股本2% [7] - 德林海持股1.79%董事孙阳计划减持不超过50.56万股 占公司总股本0.4474% [7] - 爱仕达控股股东一致行动人富创投资计划减持不超过1021.92万股 占公司总股本3% [7] 股东增持动态 - 上海医药控股股东上实集团计划通过子公司增持公司H股5500万股至7400万股 不超过公司有投票权股份数的2% [8]

【导读】标普500指数和纳斯达克指数创下历史新高，谷歌母公司最新市值突破三万亿美元，COMEX黄金突破3700美元/盎司 美东时间周一，美国三大股指收盘全线上涨，标普500指数和纳斯达克指数均创下历史新高。 大型科技股走高，谷歌母公司加入"3万亿美元市值俱乐部"。特斯拉盘中跳涨，CEO马斯克大手笔回购公司股票。此外，国际黄金价格再创新高，突破 3700美元/盎司。 标普500指数和纳斯达克指数创下历史新高 9月15日（周一），标普500指数和纳斯达克指数均创下历史新高。截至收盘，道琼斯工业指数上涨0.11%，报收于45883.45点；纳斯达克指数上涨0.94%， 报收于22348.75点；标普500指数上涨0.47%，报收于6615.28点。 富国银行投资研究院高级全球市场策略师Scott Wren表示，市场完全预期美联储将在本周会议上启动一轮降息。目前大部分交易是在为周三的结果进行仓 位布局。这可能会演变为"买预期、卖事实"的行情，但可以肯定的是，投资者大概率不愿在周三之前去做空标普500指数。 根据CME FedWatch工具数据，市场最新定价显示，美联储降息25个基点的概率为95.8%，而大幅降息50个 ...

核心观点 - 多模态大语言模型在自动驾驶领域缺乏鲁棒的3D空间理解能力，主要受限于3D表示构建难度和细粒度空间细节丢失问题 [3][5] - OccVLA框架通过将3D占用率表示整合为预测输出和监督信号，使模型直接从2D视觉输入学习细粒度空间结构，无需额外计算开销 [3][9] - 该模型在nuScenes基准的轨迹规划任务中取得SOTA结果（平均L2距离0.28米），在3D视觉问答任务中准确率达59.5%，为自动驾驶提供可扩展的纯视觉解决方案 [3][38][42] 技术框架创新 - 采用隐式3D占用监督机制，将占用率令牌作为隐式推理过程，通过交叉注意力从VLM中间层接收视觉特征 [9][21] - 设计潜在空间占用率预测（下采样率r=16）解决原始占用网格内存占用高问题，使用VQ-VAE解码器还原高分辨率3D占用预测 [23] - 引入元动作预测机制（速度动作3类+方向动作6类），通过思维链监督实现自然语言推理与运动语义保留 [26][30] - 规划头采用轻量级MLP架构，输入元动作嵌入/速度/视觉token，输出未来3秒轨迹坐标（MSE损失监督） [29][33] 性能表现 - 运动规划任务平均L2距离0.28米，超越依赖激光雷达的OmniDrive（0.33米）和需要3D标注的EMMA（0.32米） [38] - 3D视觉问答任务整体准确率59.5%，超越7B参数的LLaVA（47.4%）和LiDAR-LLM（48.6%），接近8B参数OccLLaMA3.1（54.5%） [42] - 占用预测任务mIoU达10%，虽受限单帧输入但在关键元素（车道/车辆/行人）预测表现突出 [43] - 模型参数量仅3B，性能超越7B参数模型，显示更高计算效率 [38][42] 训练方法论 - 三阶段训练流程：自动驾驶场景预训练（使用OmniDrive数据）、占用率-语言联合训练（损失函数含λ因子平衡文本与占用任务）、规划头专项训练 [31][32][33] - 采用适配器微调Transformer块，保持原有VLM能力同时注入3D感知能力 [22][32] - 全自动数据构建流程生成元动作标签，20%数据经人工优化确保标注一致性 [27] 行业应用价值 - 突破2D感知与3D感知间差距，使纯视觉方案具备高精度3D理解能力（仅需相机输入） [4][10] - 支持占用率表示灵活解码，生成可解释且可定量评估的输出，增强自动驾驶系统透明度 [10][11] - 推理阶段可跳过占用预测，无额外计算开销，解决现有3D VLM因参数庞大导致的延迟问题 [3][48]

大模型技术社区定位 - 平台专注于大模型RAG、大模型AI Agent、多模态大模型（预训练、微调、强化学习）和大模型部署推理优化等技术方向 [1] - 社区致力于构建国内最大的大模型技术社区 持续为行业和个人输送人才及产业学术信息 [1] - 社区定位为培养未来领袖的地方 强调内容质量和人才培养 [2] 社区发展目标 - 快速搭建相关技术模块 吸引对大模型技术感兴趣的人群加入 [1] - 通过知识星球形式深化学习 提供进一步技术交流平台 [1] - 借助自动驾驶VLA等热点技术趋势推动大模型技术普及 [1]