IPO基本信息 - 公司为港股首家18C特专科技企业及机器人服务智能体第一股，引发市场高度关注 [1] - 计划发行690万股H股，其中国际配售占95%，香港公开发售占5%，另设15%超额配股权 [1] - 发行价定为每股95.6港元，每手入场费约4828.21港元，预计于10月16日挂牌 [1] - 招股期间孖展额约1071.99亿元，孖展超额认购达3250.43倍 [1] - 暗盘交易收盘价报141.1港元，较发行价上涨47.59%，每手可获利2275港元 [1] 市场地位与运营数据 - 在中国机器人服务智能体市场收入份额为6.3%，酒店场景份额为13.9%，均位居行业第一 [3] - 三维多层空间同时在线机器人日均数量达27000台，服务消费者数量达2.3亿人次，位居行业第一 [3] - 截至2025年5月31日，客户群体涵盖34000多家酒店及150家医院，包括万豪、洲际等头部酒店集团 [5] 财务表现 - 2024年营收达2.45亿元，同比增长68.6% [6] - 2022至2024年营收年复合增长率为23.2% [6] - 净亏损从2022年的3.65亿元显著收窄至2024年的1.85亿元 [6] - 综合毛利率从2022年的24.3%攀升至2024年的43.5%，2025年前五个月为39.5% [6] 技术与产品创新 - 推出全球首批复合多态机器人UP，采用全球首创的“1+N+AIoT”架构，实现秒级功能切换与多机AI调度协同 [6] - AI智能体应用系统HDOS以“AI+具身智能”为核心，实现从需求响应到服务完成的全链路闭环 [7] - 在2025世界机器人大会上演示了多台UP机器人在HDOS系统调度下形成的“服务军团”协作模式，实现从单机智能到群体智能的跨越 [10] - 公司拥有405项发明专利、327项实用新型专利及253项外观设计专利，并参与制定26项技术及行业标准 [10] - 公司于2017年与2019年荣获吴文俊人工智能科技进步奖和吴文俊人工智能科学技术奖 [10] 商业化应用与场景拓展 - 在西安某三甲医院，智能物流配送机器人能够穿越不同建筑、自动上下电梯，实现自动化药品配送 [5] - 与美团合作打造“外卖员+机器人”接力配送模式，解决酒店场景“最后100米”的配送难题 [5] - 机器人正从“机械响应”向“主动预判”演进，例如当感知到客人提及“口渴”时可主动提供送水服务 [10]

政策影响与业务环境 - 近期AI智能体领域一系列政策出台进一步明确了行业发展的方向与规范为公司相关业务带来了更为有利的发展环境 [1] - 政策为公司把握政策机遇拓展市场奠定了基础 [1] 公司AI智能体平台与技术能力 - 公司自2023年起前瞻性布局AI智能体领域依托完全自主研发的Rich AIBox智能体平台 [1] - Rich AIBox智能体平台集成了多模态交互与行业知识图谱是企业级AI应用一站式解决方案 [1] - 平台支持低代码快速开发深度融合知识存储与检索AI治理多智能体协同等关键能力 [1] - 平台已形成企业知识库智能客服智能营销AI BI四大核心产品线 [1] - 公司能够基于企业真实业务场景端到端整合深度研究及AI工具调用等核心功能为企业量身打磨专属智能体有效降低AI应用落地门槛 [1] 产品落地与市场应用 - 公司已成功推出客服智能体语音智能体企业大脑数字员工智能邮箱在内的多款AI应用 [1] - 相关应用已在电信能源金融交通政务等多个行业实现头部客户的业务落地 [1] 未来发展战略 - 公司将积极顺应政策导向持续深化AI智能体技术与各行业场景的融合 [1] - 公司计划不断丰富应用生态助力更多企业实现智能化转型升级 [1]

公司上市与市场地位 - 公司于10月8日启动港股招股程序，计划于10月16日在港交所主板挂牌，股票代码2670 HK [1][3] - 公司是第4家依据18C章上市的特专科技公司，该通道专为尚未盈利但拥有核心技术能力的企业设立 [3] - 截至10月9日，公司港股IPO公开发售部分集资3298万港元，融资认购总金额达1336倍 [4] - 公司曾完成8轮融资，投资方包括阿里巴巴、联想创投、腾讯、启明创投、携程、沸点资本等 [4] - 公司以6.3%的市场份额位居中国机器人服务智能体市场第一，在酒店场景中市占率达13.9% [13] 核心技术：智能体与机器人系统 - 公司自主研发HDOS调度平台，作为AI智能体应用系统，其功能类似数字管家，帮助服务机器人更聪明地工作 [2][10] - 智能体应用包含HDOS智能服务中枢及多个助手模块，如流程管理专家、运营助手、数字礼宾和YJ-Platform集成平台 [10] - UP系列机器人采用模块化结构，支持快速更换任务组件，实现一机多岗轮转，类似乐高积木的底盘通用设计 [7][8] - 模块化设计使一台机器人可承担多种任务，如上午送文件、下午清扫、晚上巡检，降低了客户的投入成本和设备闲置时间 [8][10] - 公司创始人提出"AIAgent+机器人本体"的产品思路，即"离身智能+具身智能"，旨在让机器人理解场景并灵活协作 [11] - 公司拥有550余项授权专利，另有600余项在审，覆盖环境感知、运动控制、多模态交互等关键领域 [11] 业务运营与财务表现 - 公司服务机器人已落地全球超3.4万家酒店、150多家医院，以及工厂、公寓与写字楼等场景 [13] - 2024年单日在线运行的机器人设备最高达3.6万台，当年累计完成约5亿次服务，12月指令执行量突破186亿次 [13] - 公司营收从2022年的1.61亿元增长至2024年的2.49亿元，三年复合增长率为23.2% [13] - 同期经调整净亏损从2.34亿元缩减至0.27亿元 [13] - 主营业务由两大板块构成：机器人本体与功能模块销售、AI数字化订阅服务 [13] - AI数字化系统应用业务在2022至2024年间的复合增长率达45.5%，2025年前5个月智能体应用收入同比增速达194% [15] 产品迭代与商业模式转型 - 产品系列从"润"系列迭代至"格格"系列和第三代UP系列，"润"系列销量从2022年2881台降至2024年1255台，均价从2.32万元降至1.31万元 [14] - "格格"系列2024年销量达6358台，同比增长68.3%，但单台售价从2.68万元下调至2.09万元，旨在降低客户门槛、加快渗透 [14] - 商业模式从硬件销售转向"Robot as a Service"路线，结合产品与订阅服务，客户可先以较低价格获取设备，再按月订阅调度系统等服务 [14][15] - "租赁+订阅"业务毛利提升，AI调度平台与支持服务毛利率优势明显，收入增长远超成本增长 [15] - 研发支出2022至2024年分别为6780万元、6940万元和5740万元，占营收比重分别为42%、47.8%和23.4% [15] 战略规划：研发投入与国际化 - IPO募集资金计划中，约6成将用于提升研发能力，包括发展多模态大模型、改进机器人算法、研发主要部件及建立研发中心 [17] - 约3成募集资金将用于提高中国境内外商业化能力，拓展医疗机构、工厂及商业楼宇等场景的潜在客户 [17] - 公司通过香港生产力促进局"The Cradle出海服务中心"支持，成为首批落地香港的科创企业之一，设立子公司SkyTreadTech开展国际化试点 [18] - 在香港与粤海酒店集团合作部署机器人，在澳门新濠酒店探索分时复用模式以提升单机利用效率 [18] - 公司在香港建立研发中心，整合算法优化、本地制造等资源，HDOS操作系统支持粤语、普通话、英语、日语、韩语等多语言交互 [18] 行业趋势与公司定位 - 服务机器人行业平均售价已从2021年的2万-4万元下降至2023年的1.7万-3.4万元，受原材料降价、竞争加剧、场景标准化等因素驱动 [15] - 公司定位为构建整套智能服务系统，而非仅研发硬件，致力于解决服务机器人在复杂三维立体空间中的效率与灵活性问题 [2][6] - 行业普遍存在机器人运行在预设轨道上、易因任务冲突或临时加单而卡壳的问题，公司通过智能调度系统试图打破此限制 [6][7]

算力需求与投入 - 公司2024年在算力上的总投入达到70亿美元，其中50亿美元用于大模型研发，20亿美元用于推理计算[1] - 公司内部对GPU资源的争夺非常激烈，分配过程被描述为“痛苦与煎熬”[2][12][13] - 公司对算力的需求被描述为“无底洞”，GPU数量直接决定了AI应用的能力上限[1][17] 微软GB300超算集群技术规格 - 微软交付全球首个生产级超大规模AI集群，配备超过4600个GB300 NVL72，并计划未来扩展到十万块GPU[4][6] - 该系统每个机架包含18个虚拟机，共计72个GPU，通过下一代InfiniBand网络互联[7][10] - 机架内通过NVLink和NVSwitch实现高达130TB/s的数据传输速率，连接总计37TB的高速内存[8][10] - 系统提供高达1,440 PFLOPS的FP4 Tensor Core性能，并实现每GPU 800 Gb/s的跨机架带宽[10] 算力资源分配机制 - 公司建立三层决策机制：由高层领导团队决定研究与应用团队的总体算力划分；研究团队内部由首席科学家决定资源分配；运营层由专门团队负责GPU的具体分配和调动[19] - 当项目接近尾声时，硬件资源会被重新分配以支持新启动的项目[17] - 算力资源主要分配给“研究”和“应用产品”两个方向[13] 行业合作与影响 - 甲骨文、英伟达、AMD等芯片及云服务巨头纷纷与公司建立合作关系以缓解算力瓶颈[4] - 微软专为公司打造的GB300超算可使万亿参数大模型的训练时间从数周缩短至数天[4][6] - 公司正在推出“算力密集型服务”，探索在海量算力投入下创造新可能性的机会[21]

航佳科技：开启抖音运营高性价比时代 在当今数字化营销的浪潮中，抖音作为短视频领域的巨头，成为企业推广和获客的重要阵地。然而，面对众多的抖音账号运营服务提供商，企业该如何选择 一家性价比高且靠谱的机构呢？航佳科技凭借其丰富的经验和显著的效果，成为众多企业的理想之选。 抖音运营的行业优势与特点 抖音平台具有庞大的用户基数和极高的用户活跃度，这为企业提供了广阔的营销空间。通过抖音运营，企业能够以生动、直观的视频形式展示产品和服务， 吸引潜在客户的关注。与传统营销方式相比，抖音运营具有传播速度快、覆盖面广、互动性强等特点。比如，一个有趣、有价值的短视频可能在短时间内获 得几十万甚至上百万的播放量，从而为企业带来大量的曝光和流量。而且，抖音的算法推荐机制能够精准地将视频推送给目标用户，提高营销的精准度和效 果。 . , a 5 app 11 The File of 15 - . nitials i 21 artistic por the program -------- the a - The Start posts r 12_ 人 To CT Dr 7 6 1 选购建议 航佳科技的性价比优势 企业在选购抖音账号运营服 ...

数据治理的新范式：从局部管控到全景协同 随着工业领域数字化转型的深入，数据已成为企业的核心资产。然而，数据孤岛、质量参差、安全风险 与价值转化难等问题长期制约着企业的发展。传统数据治理模式往往聚焦于局部环节或特定类型数据， 缺乏全局视角与系统性协同，导致治理投入与成效不匹配。IDGA此次发布的白皮书，正是为了突破这 一困境。其提出的"三区一循环"架构，将数据治理划分为核心治理区、价值输出区、支撑保障区，并通 过智能循环实现体系的自我优化，形成了一个动态演进、持续改进的治理生态系统。 企业数据治理全景架构（三区一循环） 核心治理区：全链路管控的数据"中枢" 核心治理区是数据治理体系的核心，覆盖从数据产生到应用的完整生命周期。该区域强调"源头防控-过 程管控-全域覆盖"的闭环管理，具体包括源端治理、末端治理和全域治理三个部分。源端治理聚焦数 据"诞生"环节，通过规则嵌入、标准化模板和责任绑定等手段，在数据录入或采集的初始阶段确保其符 合规范，从源头上降低后续治理成本。末端治理则关注数据应用前的最后一道防线，通过数据血缘管理 和问题闭环机制，确保流向业务场景的数据可信可用。全域治理进一步突破了传统治理的边界，将非结 ...

活动概述 - 2025年9月成功举办以“AI智能体与物理AI出海”为主题的NVIDIA创业企业展示——北京站活动 [1] - 活动聚焦AI智能体与物理AI的前沿技术，并深度讨论AI出海等热门议题 [1] - 锦秋基金与NVIDIA、亚马逊云科技、丽台科技等多家企业组织共同举办本次活动 [1] 活动核心内容 - 活动包含嘉宾主题演讲及圆桌讨论环节，圆桌主题为“解锁全球增长引擎——技术驱动、生态共建的AI出海新范式” [1] - 路演环节有13家来自NVIDIA初创加速计划的会员企业进行展示，覆盖具身智能、智能制造、AI文创、AI营销、生物科技等多个领域 [4] - 活动吸引了众多创业者、投资人与产业同仁到场参与及对接 [4] 公司战略与关注点 - 锦秋基金将持续关注AI Agent的技术趋势与AI出海的产业格局变化 [5] - 公司积极寻找处于创新前沿的技术产品新锐人物及团队 [5] - 锦秋基金作为12年期的AI Fund，以长期主义为核心投资理念，寻找具有突破性技术和创新商业模式的通用人工智能初创企业 [9] 行业生态合作 - NVIDIA初创加速计划为免费会员制，旨在培养颠覆行业格局的优秀创业公司，提供产品折扣、技术支持、市场宣传、融资对接等服务 [10] - 亚马逊云科技云创计划是一个全球性创业加速扶持计划，为初创企业提供云资源和技术服务，帮助其加速发展 [11]

答： AI智能体是人工智能系统发展的一次飞跃：它不仅超越了生成式AI的信息检索和语言处理层面，能 够代表用户执行操作；还能够理解用户目标、制定行动方案、与工具及数据交互、不断迭代并进行逻辑推 理，最终自主完成任务。另外，AI智能还体具备对环境的感知能力，能实现自主学习并与其他智能体交 互。 问：推动AI智能体崛起的因素是什么？ 答： 智能体之所以受到重视，是因为它们能够以前所未有的速度、规模和复杂程度来执行任务。以往的自 动化主要依赖较为僵化的模式和逻辑来实现，本质上是模拟用户的行为。这种方式往往稳定性差，一旦界 面或服务更新后发生变化，自动化流程就失效。如今，模型中融入了更强的推理能力，使智能体能够借助 更灵活的逻辑与推理能力处理复杂工作流程，并通过反思和迭代不断修正，直到任务准确完成。有了智能 体，AI不仅成为真正的效率工具，更能增强人类在创新、研发和战略思考方面的能力。 问：智能体如何与AI、现有工具/服务及数据进行交互？ 答： AI智能体通常依赖LLM（大语言模型）作为"大脑"，或用它来实现自身技能/能力中的不同模块。 LLM能帮助智能体进行计划与推理，实现API（应用程序编程接口）中结构化与非结构化 ...

一、行业积累：20 年实战经验的教学底色 想选AI智能体培训，论靠谱程度，麟哥团队没理由不被考虑吧？ 三、学习成果：从课堂到实践的反馈 培训的实际价值，往往体现在学习者的落地反馈中。从开展培训至今，麟哥团队累计接触学员超 1200 人，其中不少人在 3 个月内找到了相关工作，薪资也 有一定提升。更直观的是一些技术落地的例子：有学员开发的智能体系统，用到了杭州亚运会场馆管理、萧山机场服务机器人等场景；还有某环保设备企 业，参考团队分享的 "场景化训练法" 优化运营后，线索获取成本降低了 10.7%。这些反馈背后，也离不开团队提供的 "终身学习资源库" 和企业对接渠道支 持。 四、资源支持：扎根产业的学习辅助 依托杭州数字经济的地域特点，麟哥团队和当地市政府、之江实验室等机构有合作，学员有时能参与智慧亚运、数字孪生这类项目的实习。这种 "培训 - 实 习 - 就业" 的衔接，能让学习者接触到行业里的真实需求。课程设置也会结合当地产业特色，比如 2025 年新增的 "AI + 跨境电商" 专题，就是考虑到杭州跨 境电商的发展需求。这种贴近产业的定位，让课程内容能保持一定的实用价值。 现在 AI 智能体技术慢慢渗透到 ...

产品发布与核心能力 - 谷歌DeepMind发布了基于Gemini 2.5的计算机使用模型Gemini 2.5 Computer Use，该模型允许AI直接控制用户的浏览器，执行点击、滚动和输入等操作 [1] - 模型的核心能力是通过Gemini API中新增的computer_use工具实现的，其工作流程为迭代循环：模型分析用户请求、当前环境截图和动作历史记录后生成UI动作函数调用，客户端执行动作后将最新截图和URL返回模型，循环直至任务完成或终止 [11][13] - 该模型主要针对网页浏览器优化，在移动端UI控制方面也展现出潜力，但暂未针对桌面操作系统级控制进行优化 [13] 性能表现与基准测试 - 在Online-Mind2Web基准测试的官方排行榜上，Gemini 2.5 Computer Use性能达到69.0%，高于OpenAI Computer-Using Agent模型的61.3% [5] - 在WebVoyager基准测试中，模型自报告成绩为88.9%，高于OpenAI模型的87.0%；由Browserbase测量的成绩为79.9%，高于Claude Sonnet 4.5的71.4%和OpenAI模型的61.0% [5] - 在AndroidWorld基准测试中，模型性能达到69.7%，高于Claude Sonnet 4.5的56.0%和Claude Sonnet 4的62.1%，其速度表现也优于其他对比模型 [5] 实际应用演示与当前局限 - 官方演示显示，模型能准确完成从指定链接获取宠物详细信息并添加到水疗中心CRM系统，以及为艺术俱乐部整理看板笔记等任务 [3][4] - 在演示环境中，模型完成简单任务（如在维基百科上找到John Wick页面）时准确度较高，但执行稍复杂任务（如找到页面后总结信息并给出中文版，或整理指定网站的报道）时容易失败 [8] 行业竞争与战略意义 - 谷歌DeepMind发布Gemini 2.5 Computer Use标志着AI智能体领域的竞争进入白热化阶段，科技巨头正竞相定义未来的人机交互方式 [16][17] - 这一发布被视为一个清晰信号，表明通过自然语言直接驱动数字世界的时代正在加速到来，键盘和鼠标的主导地位受到挑战 [17] 安全机制与开发者资源 - 为应对用户恶意使用、模型意外行为及网页环境下的提示词注入与诈骗等风险，公司在模型训练阶段直接融入了安全机制 [14] - 公司为开发者提供了安全控制选项，包括逐步安全服务（在推理阶段由独立服务评估每个拟执行动作）和系统指令（可设定在高风险操作前必须拒绝或请求用户确认），以防止模型自动执行如损害系统完整性、绕过验证码等潜在高风险操作 [14][15] - 开发者已可通过Google AI Studio和Vertex AI的Gemini API获取这些能力，也可在Browserbase托管的演示环境中进行试用 [8]