通信板块表现 - 7月8日通信板块大涨 通信ETF（515880）收涨超4 6% [1] 行业驱动因素 - 高速光模块需求提升有望带动行业盈利能力提升 大模型兴起和生成式人工智能应用显著提升带动人工智能服务器市场规模持续扩大 带动高速光模块需求快速增长 [1] - 根据Lightcounting预测 2025年800G以太网光模块市场规模将超过400G 预计2029年800G和1 6T光模块的整体市场规模将超过160亿美元 [1] 市场竞争格局 - 中国光模块厂商在全球市占率持续提升 2024年全球光模块TOP10榜单显示中国厂商占据7席 主导地位 [1] 通信ETF产品特性 - 通信ETF（515880）跟踪通信设备指数 选取A股涉及通信设备制造、通信技术服务的上市公司证券作为样本 反映行业整体表现 [1] - 该ETF在同类中流动性好 标的指数光模块权重占比近30% 本轮AI浪潮下充分受益 [1] 相关基金产品 - 无股票账户投资者可关注国泰中证全指通信设备ETF联接A（007817）和国泰中证全指通信设备ETF联接C（007818） [1]

公司AI教育业务布局 - 公司于2024年明确将AI教育业务作为核心发展战略 强化AI技术研发并拓展应用场景 2024年该业务实现营收2730 91万元 [4] - 2023年推出轻AI美育通识课程 2024年10月发布端模一体教育产品"豆神AI" 多模态新版上线20天内下载量达19万 [3][4] - 2024年7月推出超能训练场和学伴机器人新产品 采用3D模型多视角教学 AI双师实现个性化训练 覆盖科目从语文拓展至数学 英语 [1][3][5] 产品技术特点 - 超能训练场通过3D建模解构作文构思过程 以镜头语言重构写作画面 实现多机位可视化操作 [3] - AI双师系统解决课中万人万面训练难题 提供实时语言训练和个性化思路点拨 [3] - 产品已覆盖安卓 iOS 鸿蒙及微软AIPC系统端 突破语言文字限制实现多模态交互 [3][5] 行业竞争格局 - 猿辅导2024年4月推出"小猿AI"系列产品 包括App 学习机和通识课 学而思5月发布搭载双核大模型的三大系列学习机 [4] - 行业面临技术迭代挑战 需保持3D建模 多模态交互 知识图谱等技术与教学深度融合 [5] - 高中以下课程内容有限 但需持续同步教学产品更新与技术迭代速度 [5] 战略转型方向 - 公司计划2025年完成从科技支撑型教培公司向AI教育公司的彻底转型 [5] - 董事长判断2025-2034年AI双师将成为教育行业主流形态 [3] - 通过加强与其他顶尖AI公司合作 提升教学内容准确性和生产效率 [4]

核心观点 - Meta通过高薪策略从苹果挖走AI核心人才Ruoming Pang，并持续吸引其他顶尖AI研究员[3][6][23] - 苹果AI战略受挫，内部团队士气低落，面临人才流失危机[7][9][20] - 苹果可能转向依赖第三方AI模型，削弱了自研大模型的重要性[17][18][42] 人才流动 - Meta以每年数千万美元薪酬挖走苹果AFM团队负责人Ruoming Pang[6] - Meta同时挖走OpenAI研究员Yuanzhi Li和Anthropic的Anton Bakhtin[23] - 苹果AFM团队副手Tom Gunter已于6月离职，多名工程师考虑跳槽[20] 苹果AI团队现状 - AFM团队近百名工程师负责开发支持苹果AI和Siri的大模型[10] - 团队面临新领导层的严格审查和内部压力[16] - 公司讨论引入OpenAI、Anthropic等第三方模型替代自研成果[17] 组织架构调整 - AFM团队将由Zhifeng Chen接管，重组为多层管理结构[34][36] - 潜在新管理人员包括Chong Wang、Zirui Wang等[37] - 苹果AI战略由Craig Federighi和Mike Rockwell主导[38] 技术成果 - Ruoming Pang参与开发的苹果多模态大模型MM1具备300亿参数[32] - 苹果在WWDC展示的AI功能主要依赖合作伙伴技术[42] - 新版Xcode通过接入Claude和ChatGPT实现代码补全[43] 行业竞争 - Meta采取激进人才策略，扎克伯格亲自参与招聘并举办高端社交活动[22][24] - 苹果在AI人才争夺战中逐渐失去吸引力[25] - 苹果WWDC展示的AI技术中自研成果占比有限[41]

公司与腾讯云合作 - 上海海能证券投资顾问有限公司与腾讯云达成合作，接入DeepSeek模型 [1] - 合作基于腾讯云的大模型知识引擎基座平台，赋能AI智能质检、客服GPT助手、AI投顾协同等业务 [1] - 公司产品技术负责人表示，此次合作将通过技术驱动提升服务效率，全面升级客户服务体验 [1] 技术应用与业务升级 - DeepSeek模型的落地将应用于AI智能质检、客服GPT助手、AI投顾协同等领域 [1] - 公司旨在为客户提供更智能、更便捷的金融服务体验 [1] - 技术驱动将进一步提升服务效率，优化客户服务流程 [1]

上海市支持软信业发展政策 - 上海发布《若干措施》包含四大类17项举措：奖励性政策、人工智能激励政策、培育新动能政策、减负制度性政策 [4] - 建立梯度式企业奖补机制：对营收超20亿元且增速超全市平均1.2倍的优质企业给予奖励 对中小企业按规模分档奖励500万-3000万 对小微企业按增速分档奖励30万-50万 [4] - 人工智能激励措施包括发放"算力券"支持模型应用 对行业深度应用项目给予最高30%资金补助 [4] 细分赛道支持措施 - 高端软件领域给予国产软件早期应用最高80%补偿 [5] - 数字内容领域创新"阶梯式"服务模式 试点版权质押融资 [5] - 数字技术领域支持"首应用""首方案"培育原创产品 [5] - 数据要素领域培育医疗/教育/金融等"用数"场景 试点语料作价入股 [5] 行业运行数据 - 1-5月上海软信业营收6900亿元(+20.4%) 高于全国14.3%增速 [6] - 软件和信息技术服务业营收3600亿元(+27.1%) 集成电路设计/智算云服务增速超预期 [6] - 互联网及相关服务业营收3300亿元(+13.7%) [6] - 13家重点平台企业营收2900亿元 占比超40% [6] - 规上企业利润总额811亿元(+55.3%) 利润率近12% [6] - 上半年完成98笔融资 占全国总数16% [6] 浦东新区专项政策 - 对新引进企业最高给予5000万元支持+3年租金减免 [7] - 发放"模型券"给予最高50%补贴鼓励大模型应用 [7] - "明珠计划"高端人才最高可获1亿元项目补贴 [7] - 对营收超20亿元且增速超全市1.2倍企业加大支持力度 [7]

DeepSeek政企项目市场表现 - 2025年上半年国内至少有196起预算金额超10万元以上的DeepSeek政企项目，累计项目金额超11亿元 [1] - 项目金额以中小型为主，10-100万元项目80个，101-200万元项目55个，201-300万元项目19个 [1] - 最大项目为4.5亿元的国家生物安全监测预警信息平台项目，已完成竞标的最大金额项目为1694万元的中远海运科技智算集群建设项目 [3] 项目类型与技术应用 - 196个项目大多数为软件和硬件结合的集成性项目，几乎没有纯软件项目 [3] - 主要涉及DeepSeek一体机或大模型算力集群部署，部分项目提出将DeepSeek与具身智能机器人结合 [3] - 部分项目同时提及可采用Qwen（千问）大模型，Kimi大模型也被个别项目提及 [3] 中标企业格局 - 中标企业分布分散，中国移动、中国电信等运营商中标项目相对较多 [3] - 阿里云、腾讯云、百度、火山引擎、浪潮、京东等厂商频繁出现在竞标和中标候选人名单中 [3] - 云巨头与AI独角兽企业多次在竞标中直接竞争 [3] 典型项目案例 - 国家生物安全监测预警信息平台项目（4.5亿元）将基于DeepSeek、Kimi等处理海量异构数据 [8] - 中远海运科技集团DeepSeek智算集群建设项目（1694万元）由中国电信中标 [17] - 合肥工业大学智能制造技术研究院采购DeepSeek-R1满血版(671B)大模型服务器及高性能集群管理软件（210万元） [6] 行业应用分布 - 医疗健康领域项目占比显著，涉及医院智能诊断、电子病历生成等场景 [6][19][27] - 教育科研机构积极部署，用于教学辅助、科研计算等 [6][21][68] - 政府机关在政务云、智慧城市等领域推进DeepSeek应用 [9][24][73] - 金融行业开始探索OA系统智能问答、风险管理等应用 [54][106][127]

AI技术发展现状与趋势 - 大模型进入能力边界与不确定性并存阶段，单纯追逐参数规模意义有限，需与产品深度融合创造可持续场景价值[1][5] - 模型核心能力源自预训练而非后训练，高质量训练数据已大部分耗尽，模型解析能力提升将趋于平稳[6][7] - 模型不具备真正智能且存在"幻觉"问题，需理解其不确定性特点才能有效融入产品[5] - 模型结构化数据处理能力增强，可能替代传统数据库功能[10] AI应用落地实践 - APUS在代码生成领域实现70%代码由模型生成，旧代码维护33%由模型辅助完成[11] - 设计团队规模缩减85%，AI可基于爆量素材日生成数千个同类素材[12] - 圣经类产品升级为多媒体形式并引入AI牧师功能，覆盖美国10%人口[13] - 医疗大模型已在三甲医院应用，累计服务超100万人，实现初步诊断与分诊[14] - 开发具备情报分析能力的Agent系统，应用于商业与政治情报领域[15] 企业AI战略与组织变革 - 企业常见误区是高估AI短期价值而低估长期潜力，需围绕"为什么做-做什么-怎么做"构建战略路径[19] - AI不仅是生产资料更是生产力，需重新定义生产关系以适配新型生产力[23] - 组织需培养复合型AI项目负责人，需同时理解AI原理、知识流转机制和业务细节[22] - 生产力释放后需重新规划人员技能方向和组织架构，如客服岗位裁减80%后团队结构调整[23] CEO实施AI的建议 - 从上而下定义AI应用场景，从公司P&L价值和长期战略角度思考[26] - 从下而上推动文化变革，通过细微效率提升促进组织对AI的理解[26] - 从后往前做建设，以终为始明确场景再倒推技术需求[26] - 避免在大模型主航道上构建壁垒，否则会被快速迭代的技术碾压[27] - CEO需明确适合引入AI的业务环节，避免空喊口号[27] - 面对AI要巧思而非硬来，发挥人类创造力找到适配应用方式[28] 行业展望 - AI将如同移动互联网深刻影响每家企业业务形态，需全力以赴拥抱[29] - 全球大模型企业已从两年前的众多竞争者缩减至不超过10家具备持续发展能力[27]

车企销量数据 - 零跑汽车6月交付48006辆，同比增长138.65%，上半年累计交付221664辆 [2] - 理想汽车6月交付36279辆，同比下降24.06%，上半年累计交付203758辆 [2] - 小鹏汽车6月交付34611辆，同比增长224.44%，上半年累计交付197189辆 [2] - 蔚来汽车6月交付24925辆，同比增长17.52%，上半年累计交付114150辆 [2] 新能源汽车技术进展 - 上海采埃孚变速器有限公司首台新能源汽车减速器下线，具备高效率、低噪音、同轴设计紧凑等优势，计划2025年下半年搭载于中型SUV [3][5] - 小鹏G7 Ultra搭载3颗图灵AI芯片，整车算力2250TOPS，座舱AI算力800+TOPS，配备87英寸抬头显示 [15] - 比亚迪海豹06DM-i旅行版搭载第五代DM技术，纯电续航80km/150km，综合续航2000km，百公里亏电油耗3.15L [21] 智能化与OTA升级 - 奇瑞启动大规模OTA升级，覆盖瑞虎9、风云A8等5大车系超100万用户，新增高德地图红灯读秒功能 [6] - 瑞虎9、风云A8、艾瑞泽8新增黑夜白天模式自动切换，瑞虎9升级Hicar 4.0，风云A8新增后尾门双控开启功能 [8] 新车发布与预售 - 乐道L90内饰图发布，采用2+2+2座椅布局，配备零重力座椅、后排液晶屏、吸顶娱乐屏，CLTC续航605km（后驱）/570km（四驱） [9][11] - 小鹏G7上市，售价19.58万元起，提供三种版本和六款星空主题配色 [12] - 小米YU7开启交付，覆盖58座城市，提供三种配置，售价25.35万元起，配备800V碳化硅高压平台 [22][24] 充电网络建设 - 理想超充站总数突破2800座，新增834根超充桩，5C超充桩峰值功率520千瓦，计划年底达成4000座超充站目标 [16][18]

AI在消费金融行业的应用 - AI正成为消费金融行业转型升级的关键驱动力 [1] - 公司作为首批接入豆包大模型的金融机构，在服务效率与风险管理方面成效显著 [1] - 公司基于自研智能化架构，融合豆包大模型、DeepSeek等主流大模型，打造"元擎Matrix"智能中台 [1] - 目前95%以上的大模型调用来自豆包大模型 [1] 智能客服系统 - 智能客服系统提供便捷的个性化服务，提升客户满意度与忠诚度 [3] - 大幅降低人工坐席负荷，提升合规性和专业性 [3] - 基于豆包大模型的多模态能力，智能客服系统以95%的准确率覆盖80%常规咨询 [4] - 文字交互响应达毫秒级，显著释放人工坐席压力 [4] - AI可智能分流复杂问题并推送客户画像，通过会话分析反哺知识库优化 [4] - 知识库适配时间从1周压缩至24小时 [4] - 人工客服检索知识库时，系统智能推荐应答策略 [4] - 电话客服场景中，通过语音识别与NLP技术实时解析诉求，提升服务效率与质量 [4] - 登录状态下提供个性化关联推荐，未登录状态推送TOP5热点问题 [4] 全量质检系统 - 基于豆包大模型实现全渠道、全流程、全数据100%质检监控 [5] - 质检规则准确率超90%，累计分析通话超百万次 [5] - 传统质检单次规则上线需3-7天，引入大模型后上线周期压缩至1-2天 [5] - 大模型质检使违规检出率大幅提升，录音违规检出率提升近12倍 [6] - 文本风险识别量增长74%，服务态度等专项模型准确率超90% [6] - 智能化质检通过实时坐席辅导、多维度数据看板，强化风险防控并优化服务 [6] 未来发展方向 - 将持续探索大模型在用户体验、金融合规等场景的深度应用 [6] - 以科技优化服务、筑牢风控基石 [6]

华为盘古大模型开源事件 - 华为宣布开源盘古大模型核心组件Pangu Pro MoE 包括70亿参数稠密模型和720亿参数混合专家模型 宣称是构建昇腾生态的关键举措 [1] - 开源仅四天后 GitHub研究指出盘古Pro MoE与阿里通义千问Qwen-2 5 14B模型的注意力参数分布相似性高达0 927 远超业内0 7以下的正常差异范围 [1] 华为官方回应 - 华为诺亚方舟实验室声明盘古Pro MoE是基于昇腾硬件平台开发训练的基础大模型 并非基于其他厂商模型增量训练 [4] - 公司承认部分基础组件代码参考了业界开源实践 但强调严格遵循开源许可证要求并标注版权声明 [4] 内部员工爆料 - 自称盘古大模型团队员工自曝存在套壳续训洗水印现象 初期因算力有限导致效果不佳 领导层默许造假行为换取短期成果 [5] - 爆料称实际使用Qwen 1 5 110B续训而来 通过加层扩增ffn维度等操作凑够135B参数 并采取多种方法洗掉千问水印 [5] - 员工表示还套壳DeepSeekv3续训 通过冻住参数进行训练 最终因技术伦理问题选择离职曝光 [5] 事件后续 - 截至目前华为未对员工自曝内容发表声明 [6]