业务发展 - 公司从教育、医疗、媒体、金融、交通等领域的企业与政府客户获得生成式AI新项目订单 [1] - 公司提供覆盖算力、大规模AI基础设施、AI基础模型及生成式AI应用的全套解决方案能力 [1] - 公司未来几年将继续专注于大型项目以确保更高效率并提高收入 [1] 财务预测 - 高盛上调公司2028至2030年盈利预测1%、1%及2% [1] - 目标价由3.09港元升至3.53港元 [1] - 维持"买入"评级 [1] 行业前景 - 内地云端资本开支提升推动项目加速增长 [1] - 8月公布的"AI+"行动方案等利好政策推动行业发展 [1]

业务发展 - 公司从教育、医疗、媒体、金融、交通等领域的企业与政府客户获得生成式AI新项目订单 [1] - 公司提供覆盖算力、大规模AI基础设施、AI基础模型及生成式AI应用的全套解决方案能力 [1] - 公司未来几年将继续专注于大型项目以提高效率和收入 [1] 行业前景 - 内地云端资本开支提升推动生成式AI项目加速增长 [1] - 8月公布的"AI+"行动方案等政策利好行业发展 [1] 财务预测 - 高盛上调公司2028至2030年盈利预测1%、1%及2% [1] - 高盛维持"买入"评级并将目标价由3.09港元升至3.53港元 [1]

业务发展 - 公司从教育、医疗、媒体、金融、交通等领域的企业与政府客户中获得生成式AI新项目订单 [1] - 公司提供覆盖算力、大规模AI基础设施、AI基础模型及生成式AI应用的全套解决方案能力 [1] - 公司未来几年将继续专注于大型项目以确保更高效率并提高收入 [1] 行业前景 - 内地云端资本开支提升推动项目加速增长 [1] - 8月公布的AI+行动方案等利好政策推动行业发展 [1] 投资评级 - 目标价由3.09港元上调至3.53港元 [1] - 维持买入评级 [1]

公司概况与市场地位 - 公司Sierra是一家AI客服公司，由前Salesforce联席CEO Bret Taylor与前谷歌高管Clay Bavor联合创办 [4] - 在18个月内，公司估值从10亿美元飙升至100亿美元，累计到账现金6.35亿美元，年经常性收入逼近1亿美元 [2][12][15] - 公司在2025年9月获得由Greenoaks Capital领投的3.5亿美元融资，正式跻身“百亿美金俱乐部” [4][15] 商业模式与客户策略 - 公司专注于为中大型企业提供客户体验AI代理服务，平均合同金额15万美元起，采用一单一议的定价策略 [19] - 公司采用结果导向定价模式，企业为“成功解决一个客户问题”等实际成果付费，而非调用次数 [32] - 公司客户覆盖金融、消费、通信、医疗等多个领域，包括WeightWatchers、Sonos、Brex、Casper、ADT等数百家付费客户 [13][14] 技术实现与产品优势 - 公司不自研大语言模型，而是搭建模型抽象层，整合OpenAI、Anthropic、Cohere等主流模型，提供灵活性并避免厂商锁定 [23] - 公司开发了Agent OS工具包和Agent SDK，内置数据治理机制，允许开发者用声明式语言定义代理行为，降低技术门槛 [26] - 公司引入AI开发生命周期框架，通过声明式编程、不可变快照、体验管理器和回归测试体系确保代理的稳定性和可维护性 [29] - 公司AI代理能处理咨询、订单修改和退款等操作，并具备自我监督机制以识别和纠正错误 [19][27][28] 市场机遇与增长动力 - 美国客服市场存在人力成本高、流动性大的痛点，生成式AI擅长多轮对话，企业换用AI效果立竿见影 [4] - 语音AI技术成熟，能在电话端节省可量化的人力，语音交互被a16z报告指出将成为AI应用的重要突破口 [4][5] - 公司与客户合作形成数据飞轮，在细分行业的客户和对话越多，AI输出结果越精准，从而构建竞争壁垒 [20] - 具体案例显示，公司为床垫品牌Casper开发的AI客服Luna 2.0在高峰期间解决了74%的顾客咨询，客户满意度提升20%以上 [21] 行业背景与竞争格局 - AI客服行业正处拐点，用户更倾向自助渠道，企业需要高效智能的方式维系客户关系 [33] - 到2030年，AI客服行业预计保持高速扩张，产品生态涵盖智能代理、知识库、流程自动化等 [33] - 市场竞争者众多，包括Intercom的Fin、Kore.ai、Genesys Cloud CX、Five9、Dixa等平台 [33]

浏览器与生产力工具AI升级 - Chrome进行2008年以来最大更新 集成Gemini AI助手到浏览器右上角 支持跨标签页对话和内容总结 [1] - 地址栏升级为"Omnibox全能框" 可智能推荐问题并直接开启AI模式进行复杂查询 [1] - 利用Gemini Nano增强安全保护 识别有害网站 自动管理垃圾通知 一键修复泄露密码 已向美国用户开放 [1] - Notion发布3.0版本 引入Agent功能 可自主执行所有Notion操作 为时隔7年重大更新 [2] - Agent能自主工作长达20分钟 跨工具完成复杂任务 如整合客户反馈 更新知识库 生成入职计划 [2] - 新版本引入个性化"记忆库" 即将推出"自定义Agent"支持自动运行和团队共享 创建专属AI团队成员 [2] 3D设计与视频生成技术突破 - 腾讯发布混元3D Studio 整合3D资产生产全流程 将生产周期从天级缩短到分钟级 [3] - 工作台提供概念设计 几何建模 组件拆分 低模拓扑 贴图 绑骨蒙皮 动画等全方位3D创作管线 [3] - 平台搭载混元3D 3.0模型 具备分割生成 UV展开 材质编辑等创新功能 已集成于混元3D AI创作引擎 [3] - 阿里云开源通义万相动作生成模型Wan2.2-Animate 支持驱动人物 动漫形象和动物照片 [4] - 模型提供角色模仿和角色扮演两种模式 人物一致性和生成质量大幅提升 [4] - 通过骨骼信号 隐式特征和光照融合LoRA技术 在主观评测中超越Runway Act-two等闭源模型 [4] - Luma AI发布Ray3全球首个推理视频模型 将AI视频从实验性生成推进到专业可用 [5] - Draft Mode仅用20秒生成预览 成本为最终渲染1/5 支持精细控制 允许涂鸦引导演员动作和镜头运动 [6] - 模型支持保真运动 物理模拟 复杂人群 光照交互和写实细节 原生支持10 12 16-bit HDR视频输出 [6] 音频与语音技术进展 - ElevenLabs推出Studio 3.0 将旁白 音乐 音效 字幕和视频编辑整合到一条时间线 [7] - 支持从10,000+AI声音中选择 自动生成专属配乐 文本提示生成音效 语音校正和隔离 一键多语言字幕 [7] - 工具适用于视频创作者 播客主 有声书作者和AI电影人 所有功能可通过API调用 [7] - 小米开源首个原生端到端语音模型Xiaomi-MiMo-Audio 参数规模70亿 预训练数据超1亿小时 [8] - 模型具备自然对话 音频字幕 长时间音频理解等多种能力 首次实现语音领域基于ICL的少样本泛化 [8] - 在MMSU MMAU等基准测试实现SOTA 可用于语音续写 语音编辑和音频理解 [8] 生物科技与AI交叉创新 - Retro Biosciences宣布年底启动实验药RTR242首次人体试验 可激活衰老细胞自噬系统 [9] - 公司使命是清理大脑中堆积变异蛋白和损伤分子 以延长人类10年健康寿命 [9] - 实验室中干细胞标记表达量提升50倍 公司计划募资10亿美元与Altos Labs竞争 [9] - Arc研究所和斯坦福大学团队利用Evo模型构建全球首个AI生成功能性噬菌体基因组 [10] - 所有功能性基因组携带67-392个新突变 部分基因组整合远缘噬菌体蛋白质并保持功能 [11] - 实验验证AI设计基因组能感染特定宿主菌株 展示AI协调复杂突变能力 [11] 开发工具与代码生成应用 - OpenAI公开Codex7种核心应用场景 包括代码理解 重构迁移 性能优化 提升测试覆盖率等 [12] - 技术团队用Codex快速理解陌生代码 批量修改多文件 优化性能瓶颈 生成单元测试 [12] - 公开6条最佳实践 包括用提问模式分析 迭代改进开发环境 构建详细提示等 [12]

本文的作者来自网易、香港城市大学、北京航空航天大学和清华大学等机构。本文的共同第一作者为网易互娱段颖琳、北京航空航天大学邹征夏、网易互娱谷统 伟。本文的通讯作者为香港城市大学邱爽、网易互娱陈康。 论文题目：LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation 文章链接：https://arxiv.org/pdf/2509.05263 构建一个工业级高仿真 3D 虚拟世界，需要投入多少时间与人力？如果仅需一段描述、一张草图，AI 便可快速自动生成 —— 你相信吗？ 这并非科幻！最新论文提出的 LatticeWorld 框架让「指令直达场景」。该方法将大语言模型与工业级 3D 渲染引擎虚幻引擎 5（Unreal Engine 5，UE5）无缝融合， 打通工业级程序化内容生成（PCG）管线，实现让虚拟世界「一句话成真」。创作效率提升 90 倍，为 3D 世界构建带来了革命性的突破。 在具身智能、自动驾驶、游戏开发和影视制作等领域，高质量的 3D 世界构建 ...

公司业务与市场地位 - 专注研发和生产汽车座椅高强度滑轨 全球市场占有率超30% 年产能2800万根 可为超700万辆汽车配套 [1] - 产品内含十余项独家专利 作为零重力高端座椅的核心部件发往整车企业 [1] - 智能化改造带来显著效益 工厂自动化率提升至80% 生产效率提高23% 运营成本降低13% 不良品率大幅降至百万分之零点二 [2] - 2024年1-8月实现开票销售12.73亿元 税收1.41亿元 亩均税收超200万元 [2] - 正积极申报"灯塔工厂" 已通过麦肯锡初步评审 预计12月获认证 有望成为苏北首家获此殊荣的制造基地 [2] 技术创新与智能制造 - 引入生成式AI优化冲压换模 数字孪生驱动的光学检测等硬科技 解决滑轨异响行业挑战 [1] - 零部件国产化率达99% 几乎所有配套都能在区域内解决 [2] - 以"高端技术+完整产业链"为核心竞争力 推动中国汽车零部件行业向全球价值链高端攀升 [2] 产业链发展与区域集聚 - 盐城经济技术开发区新能源汽车产业园区集聚519家整车、配套生产及服务业企业 形成较完善产业链条 [3] - 园区成立专业招商团队 绘制产业图谱 驻点敲门招商 高效精准突破 [3] - 2024年上半年园区零部件企业完成开票销售34.1亿元 同比增长22% [3] - 2024年新能源汽车产业园区观摩项目占全区达50% 包括佛吉亚二期、凌云新能源等高质量项目 [3]

产品发布与核心功能 - 斯坦福大学教授李飞飞团队通过创业公司World Labs发布空间智能模型Marble限量测试预览版 [4][19] - 模型支持单张图片或文本提示作为输入生成持久存在、可自由导航探索的宏大3D世界 [5][8][18] - 生成内容具备永久性、零成本浏览器导航支持、高斯点云导出与多段拼接能力 [9][21][22] 技术特性与性能提升 - 生成场景规模较以往更大、风格更多样化、几何结构更干净 [21][23][26] - 支持通过组合多个生成结果构建更大世界 得益于模型在一致性和风格遵循上的进步 [22][31] - 生成场景具备丰富几何复杂度 支持从输入视角背后或更远处进行完整探索 [24] 应用生态与兼容性 - 导出高斯点云可在开源渲染库Spark支持下无缝集成Three.js [21] - 兼容桌面电脑、笔记本电脑、移动设备和VR头显运行 [21][12] - 用户测试反馈积极 有建议提及GUI界面连接世界功能优化 [14] 行业影响与定位 - 被行业人士评价为"真正的大规模3D生成" 与谷歌Genie形成差异化竞争 [9][10][11] - 正式将空间智能推向"无限探索"时代 突破房间尺度限制 [3][31] - 目前通过白名单地址开放试用 官方博客提供详细技术细节 [17][33]

业绩说明会概况 - 公司于2025年9月19日15:30-17:00通过全景路演网站以网络远程方式召开业绩说明会 [1] - 公司董事长兼总经理张成康、财务总监欧阳湘英、董事会秘书兼副总经理柳子恒参与接待并回答投资者提问 [1] 订单情况 - 公司建议投资者关注巨潮资讯网相关公告和官方微信公众号文章以获取订单信息 [1] 业务信息真实性 - 公司回应业务信息真实性需参考巨潮资讯网公告和官方微信公众号发布内容 [1] 合同资产变动 - 合同资产增加属于正常业务经营情况 与订阅式或买断式业务类型无直接关联 [1] AI业务发展 - AI相关业务上半年订单达1.03亿元 全年保持乐观预期 [1] - 泛ERP领域订单占比约60% 主要应用生成式AI的意图理解及交互能力和Agent的目标分解执行能力实现管理流程自动化和智能化 [1] - 智能制造领域订单占比约40% 采用垂类AI模型结合生成式、判定式和决策式AI能力 应用于工艺优化、AI质检、智能排产和物流路径优化等场景 [1] - PCB制造业的制前工程及工艺报价成本核算方案具有行业独特性 [1] - 业务实现收入情况需关注公司后续公告 [1]

Amazon Bedrock产品策略与市场定位 - 产品核心理念为“Choice Matters”（选择大于一切），旨在为不同业务提供最契合的基础模型，模型选择多样性和灵活性是关键 [3] - 平台提供模型数量达二百余款，是市面竞品整体“供货”数量的两倍以上 [3] - 已成为应对行业波动、灵活多元化的MaaS（模型即服务）基础设施的几乎唯一答案，其策略对AI落地行业进程产生深远影响 [5][12] 基础模型行业竞争格局演变 - 2025年基础模型厂商竞争态势不断变化，不同模型针对不同地区的服务政策也存在差异，凸显了模型选型灵活性的实际意义 [3] - 早期行业推论认为大模型训练成本极高（万卡集群是入场券），闭源模型将主导市场，“百模大战”会收缩为少数巨头竞争 [4] - 另一技术侧推论认为大语言模型在数据和架构上进化空间有限，导致部分公司如百川智能等过早放弃基础模型技术探索，间接错过AI Agent红利 [4] 模型技术性能与迭代速度 - 大模型技术发展曲线依旧陡峭，市场选择丰富，基于单一模型构建的AI能力易被新技术突破所淘汰 [5] - 定制化To B AI解决方案在2025年技术迭代加速，例如因DeepSeek发布导致早期方案过时，后续又因Qwen3、Kimi K2、DeepSeek v3.1发布而再次更新，出现半年刷新三次的情况 [5] - DeepSeek-V3.1在多项基准测试中表现显著提升：SWE-bench Verified得分66.0，较DeepSeek-V3-0324的45.4提升45.4%；SWE-bench Multilingual得分54.5，较DeepSeek-V3-0324的29.3提升86.0%；Terminal-Bench得分31.3，较DeepSeek-V3-0324的13.3提升135.3% [1] 行业特定解决方案与模型选型 - Amazon Bedrock可为具体行业和场景提供差异化模型选型建议，例如媒体广告行业可选Marengo、Pagsus、Stable Diffusion；金融行业可选Palmyra x5；重推理场景可选DeepSeek-V3.1；文本摘要可选Mixtral [6] - Palmyra x5专为金融场景优化，其上下文窗口达100万Token，比一般推理模型高出一个数量级，更适应财务报告和法律合同分析 [6][7] - 中企出海趋势在2025年达到高潮，国内与海外模型选型模板和采购清单不同，但大多数模型均可在Amazon Bedrock找到 [6] 模型技术发展趋势与能力侧重 - 大模型整体发展从单一走向多元化，从通识能力演变为专业能力，未来Agent平台的内生逻辑需要“Choice Matters”策略 [7] - DeepSeek v3.1更强调Agent能力和推理效率，新增840B Tokens训练数据重点提升代码和数学类占比，以增强逻辑推理和数学能力，被称为“迈向Agentic AI时代的第一步” [8][9] - Qwen3同样重视代码、数学、Agentic数据，并特别强调多语言能力，支持119种语言，其中文训练数据占比仅45% [9] - Qwen3部署成本大幅下降，4张H20即可部署满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一 [9] Amazon Bedrock平台能力与评估体系 - 平台将模型实验和切换能力沉淀为系统级竞争优势，能够快速测试和部署不同模型的组织优于锁定单一模型方法的组织 [10][11] - 模型评估设置两条核心路径：自动评估适用于客观指标，人工评估针对主观判断并可借用官方提供的人工评估团队，最终生成详细评估报告 [11] - 平台提供精选公开数据集并允许企业上传特定业务数据集，提升了模型测试和选型能力的实际价值，替代了传统咨询公司在模型介绍、推荐与评估方面的部分主营业务 [11][12] 市场影响与财务表现 - “Choice Matters”策略是亚马逊云科技实现营收快速增长的原因之一 [6] - 2024年，亚马逊云科技全球营收突破千亿美元大关 [6] - 音视频模型技术演进加速，AI短剧成为“蓝海市场”，未来市场规模可能达到千亿级 [5]