会议与核心成果 - 成都传媒集团主办第四届“2025智媒体50人成都会议”，主题为“智媒赋能园区 融合提升价值”，吸引高校学者及行业专家百余名参与[1] - 会议发布“雨燕传播智能体平台”等五大创新成果，并促成每经传媒与新华社国家重点实验室等多个重量级项目签约[1] 行业战略与趋势 - 媒体智能化是主流媒体发展的核心议题，选择拥抱AI是关乎生死的战略抉择[6] - 论坛价值在于前瞻性，四年前AI尚未成为全民热点时即启动，对行业起到历史性引领作用[6] - 媒体行业需理解AI技术背后的科技哲学，包括符号主义、连接主义、行为主义的演进，以及AGI、AIGC和智能体的内涵[7] - 媒体创新路径应多元化，协同发展是实现AI与媒体深度融合的关键[8] 技术应用与媒体转型 - 每日经济新闻的“雨燕智媒”代表将通用大模型与财经垂直场景深度结合的尝试，体现技术发展趋势的同步性与领先性[7] - 智能体代表AI从被动工具向自主智能体的跨越，但目前媒体行业仍处于研发和应用性创新的早期阶段[7][8] - 媒体需将自身理论框架与AI科技哲学结合，形成新的“智能媒体认知结构”[8] 财经媒体价值重塑 - 财经媒体变革需深刻理解AI与经济的深层互动，把握智能经济发展规律是应对技术挑战的关键[10] - 媒体人的核心价值在于影响力，AI作为超级工具可帮助提升影响力的维度，而非取代内容生产[10] - 技术进步创造新工作增量，媒体的智能体化将带来内容生产结构和传播模式的根本性变化[11] 未来媒体图景（2030年） - 未来媒体理论体系将趋向“媒体的智能体化”，体现AI的自主性，大量工作由AI自主完成[11] - 媒体基础设施将代际跃迁，建立在超算中心、智能算力中心和大规模数据库之上[12] - 传播模式转向“万物互联”，信息节点由智能体自动分发处理，实现人机协同、人智共存[12] - 内容形态呈现“陪伴化”，“聊天即媒体”和“陪伴即媒体”成为新型媒体行为，扩展媒体边界[12]

北京市中小企业发展环境与排名 - 北京市在全国中小企业发展环境评估副省级以上城市排名中首次进入前两名[1] - 中小企业发展环境改善得益于宏观政策持续加力以及市场预期和信心不断改善[1] 企业数量与增长 - 截至9月底北京市在营中小微企业总数达2212万家较2024年同期增加133万家同比增长64%[1][2] - 今年1—9月全市新设企业235万户同比增长223%日均新设中小企业超850家比去年同期多130余家[2] - 高新技术企业保有量超3万家居全国各城市首位[2] 专精特新企业表现 - 相比“十四五”初期北京市专精特新中小企业数量增长超过10倍“小巨人”企业数量增长超1000家[1][2] - 累计培育创新型中小企业16451家专精特新中小企业11062家国家级专精特新“小巨人”企业超1200家[2] - 专精特新企业实现“三破万”企业数量破万家营收规模破万亿元总市值破万亿元[2] - 专精特新企业平均研发投入超1800万元[3] 企业运行与盈利状况 - 9月北京市中小企业发展指数为987较2024年同期增长38资金用工等多个分项指数显著提升[2] - 1-9月北京市规模以上中小微企业44万家实现利润总额32948亿元同比增长135%[2] 产业布局与创新动能 - “小巨人”企业中制造业企业占比近五成超八成企业分布在战略性新兴产业链上[2] - 约四成专精特新企业前瞻布局通用人工智能基因技术类人机器人等未来产业新领域新赛道[3] - 超五成专精特新企业深耕主导产品超过10年超八成从事高精尖产业[3] - 在2025年度国家科学技术奖初评中共有26家专精特新企业参与的24个项目获奖约占全国项目总量的10%[3] 融资环境 - 截至9月底北京辖区共有上市公司476家其中专精特新梯度培育企业180家占北京上市企业的378%[3] - 北交所上市企业23家新三板挂牌企业712家数量均位居全国城市第一[3] - “专精特新”专板入板企业全年预计超千家累计融资超400亿元[3] - 截至9月底北京市金融机构普惠小微贷款余额11万亿元同比增长123%比同期各项贷款增速高47个百分点[3] - 9月新发放普惠小微企业贷款平均利率为399%同比下降21个基点[3]

行业前景与市场规模 - 人形机器人行业被视为下一个万亿级赛道，有望成为通用人工智能在物理世界的最大应用，重新定义通用型劳动力并重塑人机交互模式[3] - 预计到2035年，全球人形机器人年销量有望达到600万台，市场规模突破1200亿美元；乐观场景下销量可能超过1000万台，市场规模达2600亿美元[3] - 截至报告发布当年11月19日，人形机器人领域国内融资事件达162起，融资金额超过400亿元人民币，远超2024年全年水平[4] - 过去几年，中国和美国的人形机器人融资额合计占全球相关领域融资总额的约80%，其中预计一半融资来自中国[5] 产业链与成本趋势 - 产业链商业模式将多元化，涵盖核心零部件供应、研发外包以及整机ODM与OEM，形成完整生态[3] - 在硬件模块中，行星滚柱丝杠和六维力矩传感器是成本占比最高的零部件，约占总成本40%[5] - 预计未来在行星滚柱丝杠和六维力矩传感器领域，成本降幅可达70%至80%[5] - 到2035年，人形机器人物料清单成本将从当前的4万至5万美元降至1万至2万美元，降幅达60%至70%[5] - 在关键核心零部件方面，国产替代趋势显著，未来有望依托中国庞大供应链体系形成产业优势[5] 关键技术发展路径 - 触觉传感器预计在2至3年内实现性能突破，六维力矩传感器和行星滚柱丝杠将在3至5年内完成量产优化[5] - 电池与热管理技术以及AI芯片需5至10年才能实现重大突破[6] - 在AI芯片领域，中低端芯片预计在未来五年内实现自主可控，高端芯片有望在十年内取得显著进展[6] - 技术突破将使成本下降到临界点，人形机器人在投资回报上超越部分行业的人类劳动力，标志着大规模替代人工的临界点出现[6] 投资与商业化策略 - 最具投资吸引力的硬件领域包括行星滚柱丝杠、触觉传感器和AI芯片[6] - 对财务投资者而言，需关注市场规模、盈利能力、技术壁垒、降本潜力及跨界应用前景[6] - 潜在行业参与者必须明确战略目标，选择竞争赛道，制定商业化路径，构建差异化优势[6] - 应用客户在引入人形机器人前，需从价值创造和落地实施两大维度进行评估[6] 市场动态案例 - 具身智能企业星动纪元于11月20日宣布完成近10亿元A+轮融资，由吉利资本领投，北汽产投等参与战略投资[3]

公司概况与融资 - 公司是卡内基梅隆大学的衍生公司，成立于2023年5月，致力于构建可安装到各种机器设备上的通用人工智能系统，即“通用大脑” [5] - 公司在两年内完成三轮融资，总额超过4亿美元，估值从2024年7月A轮的15亿美元跃升至2025年6月的45亿美元，一年内翻了三倍 [6] - 投资方阵容包括软银集团、贝佐斯、红杉资本、光速创投、Coatue等顶级机构，卡内基梅隆大学也作为战略投资者入场 [6] 创始团队与技术愿景 - 两位创始人均为卡内基梅隆大学教授，在机器人领域有十余年积累，团队成员多来自Meta、特斯拉、英伟达及顶尖高校 [8] - 公司的长期目标是开发扎根于物理世界的通用人工智能，以打造通用、灵活、智能的人形机器人产品 [8] - 公司的技术核心是构建名为Skild Brain的基础模型，旨在实现“任何机器人、任何任务、一个大脑”，以解决传统机器人行业控制器碎片化的问题 [9][10][11] 技术突破与性能展示 - 通过创建包含十万台不同机器人的模拟环境并进行长达一千年的模拟训练，逼出了真正通用的“大脑” [11] - 测试显示该大脑具备强大的适应能力，包括机器人腿被锯断后能用残肢爬行、关节锁死后重新规划步态、轮子卡住时切换为步行模式等 [12] - 在公布的演示视频中，一台四足机器人的四条腿被全部锯断后，依然能依靠躯干和残肢继续前进 [1][14] 核心竞争壁垒 - **技术壁垒**：通过LocoFormer技术，模型能利用“跨回合长上下文”记忆过去的操作经验，其上下文窗口长度是多数机器人控制策略的百倍以上 [16][17] - **数据壁垒**：通过仿真训练、真实机器人数据回灌以及从人类在线视频中提取行为模式，构建了“部署→数据→优化→再部署”的数据飞轮，解决了行业数据稀缺痛点 [18][19][20] - **生态壁垒**：顶级资本和产业伙伴提供了远超资金的支持，如亚马逊提供物流场景、HPE解决算力、软银提供全球供应链资源，形成了纯创业公司难以复制的组合 [21][22] 商业化进展与成本优势 - 2025年3月与HPE合作解决算力难题，同年7月与LG CNS合作，瞄准物流和工业场景，探索模型授权模式 [24] - 在匹兹堡的测试中，机器人能在收集数据后的几个小时内实现60%-80%的任务性能 [26] - Skild Brain能适配低成本硬件，成功在价值4000至15000美元的机器人系统上部署，而传统定制系统成本超过25万美元，展现出显著的成本优势 [26] 行业意义与前景 - 公司的核心价值在于用共享基础模型解锁了机器人在物理世界的“涌现能力”，这与过去不可扩展的“单点控制器”有本质区别 [28] - 该技术意味着工业生产线上的机器人容错性更高，灾难救援机器人受损后仍能工作，消费级市场可通过“换壳”大幅降低成本 [28] - 公司被视为可能让所有机器人共享智能的“底层操作系统”，代表了机器人“大脑革命”的开端 [27][28]

公司AI模型发展规划 - 埃隆・马斯克宣布公司旗下AI大模型Grok 5将于2026年挑战《英雄联盟》顶级人类战队 [1] - Grok 5计划提前发布，现调整至2026年推出，其参数规模达6万亿个，是当前Grok 3和Grok 4的两倍 [4] - 马斯克直言Grok 5将在各项指标中遥遥领先，毫无疑问成为全球最智能的人工智能 [4] 技术验证目标与赛事细节 - Grok 5的核心设计目标是通过阅读说明和实验玩转任意游戏，此次跨界挑战旨在验证其通用人工智能能力 [3] - 赛事限制条件包括仅通过摄像头观看显示器，视野范围不超过正常视力水平，以及响应延迟与点击率严格匹配人类极限 [3] - 谷歌DeepMind研究主管提议新增《星际争霸》对战项目，马斯克予以回应，为赛事扩容留下可能 [3] 行业技术测试背景与意义 - 《星际争霸》和《英雄联盟》等即时战略游戏已成为AI能力测试的重要场景 [5] - 成熟AI可通过深度强化学习实现高精度操作与战术决策，但在长期战略规划和突发情况应对上仍与人类选手存在差距 [5] - Grok 5与顶级人类战队的公平对决，有望成为AI发展史上的重要里程碑 [5]

事件概述 - 埃隆・马斯克宣布xAI旗下新一代大模型Grok 5计划在2026年向全球顶级《英雄联盟》人类战队发起挑战 [1] - 此次挑战被视为对通用人工智能感知与决策能力的终极图灵测试，而不仅是一场电竞比赛 [1] 技术规格与约束条件 - Grok 5被禁止直接访问游戏数据，只能通过摄像头观看显示器，且视觉范围被限制在标准人类视力范围内 [3] - AI的物理操作层面受到限制，响应延迟和点击频率被限制在人类选手的生理极限之内 [3] - 该设计旨在证明AI能够像人类一样通过感官理解世界，而非依靠机器微操优势 [3] 技术路径与发展目标 - Grok 5的设计初衷是具备通过阅读说明书和自主实验来掌握任何游戏的能力，而非成为专用外挂 [5] - 这种通过视觉学习和模拟物理操作的技术路径标志着AI正从专用智能向具身智能迈进 [5] - 若挑战成功，将意味着AI真正具备理解复杂动态环境并进行创造性决策的能力，是通往AGI的关键一步 [9] 行业互动与竞争格局 - 谷歌DeepMind研究与深度学习主管Oriol Vinyals提议xAI挑战《星际争霸》，马斯克对此表现出浓厚兴趣 [5] - 两大AI巨头高管的隔空互动暗示未来可能出现跨模型的巅峰对决 [5] 产品规划与性能预期 - xAI计划将Grok 5的正式推出时间推迟至2026年 [7] - 该模型的规模将达到6万亿参数，是当前Grok 3和Grok 4的两倍 [7] - 马斯克断言Grok 5将在各项关键指标上领先于其他竞争对手，成为世界上最智能的人工智能系统 [9] 历史背景与行业意义 - 从2016年AlphaGo到2026年Grok 5的规划，十年间见证了AI从算力暴力美学向拟人化通用智能的演变 [9]

公司战略与产品发布 - 360集团正式推出360智脑·视觉大模型，并发布多款嵌入该模型的智能硬件新品，包括360户外球机6 Pro、360炫视户外枪球一体机、360双目拼接全景摄像机 [2][7] - 公司宣布360智慧生活正式进军中小型企业市场，从家庭场景拓展至企业商用领域 [2][8] - 此次发布是继联合研发千亿级大语言模型"360GLM"后，对公司大模型多模态技术能力的进一步延伸 [2][3] 技术优势与行业应用 - 视觉大模型现阶段主要聚焦开放目标检测、图像标题生成、视觉问答三项能力，可在长尾目标检测、巡店、看护、设备巡检等场景广泛应用 [3] - 大模型具备更好的泛化能力，有望突破传统深度学习算法的精度与数据局限，降低训练研发成本并加速AI在垂直场景的落地 [3] - 多模态大模型与物联网结合能将感知数据进一步融合、学习，进行分析和决策，让智能硬件具备"灵魂" [5][6] 市场定位与发展前景 - 进军中小型企业市场是基于公司核心优势和历史技术积累的选择，旨在用普惠AI赋能中小微企业数字化升级 [8] - 基于大模型技术的泛化能力，未来AI发展将推动硬件产品的AI普惠升级，有效降低安防等产品的使用成本 [8] - 多模态大模型与物联网的结合被视为下一个风口，能将物联网感知数据价值最大化 [2][6]

中国汽车智能化现状 - J D power调研显示中国自主品牌新能源汽车智能化得分已接近或超越传统豪华燃油车型[2] - 行业普遍认为中国汽车智能化水平显著提升 产品竞争力增强[3] 智能座舱发展瓶颈 - 车机流畅度和语音指令处理能力已高度成熟 部分产品可连续处理十余条语音指令[4] - 厂商陷入AI功能竞赛 盲目叠加非必要功能导致创新出现隐形天花板[4] 现有分级体系缺陷 - 中国汽车工程学会白皮书将智能座舱分为L0-L4五个等级 涵盖人机交互/网联服务/场景拓展三维度[8] - 分级标准过于笼统 使用部分主动执行等模糊术语 导致实用性和指导性有限[9] 华为新分级机制 - 以AI能力为核心提出六维能力模型：感知力/记忆力/理解力/决策力/联接力/执行力[12] - 对应L1-L5等级命名为指令助手/任务助手/专业助理/专属管家/数字超人[15] - L3级实现多维感知升级 记忆力从上下文扩展至长期浅层记忆[13] 华为技术落地案例 - 鸿蒙座舱HarmonySpace 5实现L3专业助理阶段 具备模糊意图识别和主动建议能力[19][20] - 导航轻松说功能支持模糊指令修正 如通过把侧面镜子收起来控制后视镜折叠[21][23] - 智驾累计里程超25亿公里 自动泊车达1 6亿次 为座舱服务提供基础保障[28] 全栈技术优势 - 华为拥有操作系统/AI大模型/通信技术/云服务等全栈能力 实现系统高度整合[27] - 车企可借助华为技术解决智驾/智舱领域高投入难题 实现降本增效[28][29] 行业发展趋势 - 智能座舱终极目标是打造类人智能体 使汽车从交通工具演变为生活伙伴[31] - 中国汽车产业正引领全球智能化浪潮 推动汽车向端侧AI超级节点演变[31][32]

行业投资评级 - 强于大市（维持）[1] 核心观点 - 智能驾驶演进已从2024年的端到端范式确立，迈入智驾到AI 2.0的规模化能力兑现期 [1] - 基于模型能力提升及多样化的训练数据，智驾系统可能涌现出自主应对极端边缘场景的能力，从而推动智驾系统进一步打通商业闭环 [1] - 2026年AI智驾持续进阶的三条主旋律是：新一代城区领航算法迭代、软硬一体优化、基于量产车的Robotaxi业务推进 [81] - AI智驾是迈向物理世界通用人工智能的必经之路，拥有多样化的真实路采数据及雄厚研发资源的玩家胜算更大 [81] 技术迭代 特斯拉智驾软硬件新迭代 - 特斯拉FSD V12转向端到端架构，带来智能驾驶的重大飞跃，FSD（监督版）累积行驶里程超过60亿英里 [7] - FSD V14采用新软件架构，参数规模实现大幅提升，整合了Robotaxi项目中的技术成果 [7] - 下一代芯片AI5性能指标远超AI4，据称有望成为“针对参数规模约2500亿以下模型的最佳推理芯片” [7] - Robotaxi业务进展：现有Robotaxi车队在无安全员状态下已累计行驶超25万英里，预计到2025年底奥斯汀地区实现无安全员运营，专为无人驾驶设计的Cybercab目标年产能从50万辆上升至200万辆甚至500万辆 [7] - 人形机器人Optimus V3将于2026年一季度发布，目标搭建年化产能100万台的生产线，单台生产成本预计约2万-2.5万美元 [9] 中国高阶智驾发展阶段 - 高阶辅助驾驶系统发展历经三阶段：规则系统阶段、混合系统阶段、完全数据驱动的系统构建阶段 [12] - 中国高阶智能辅助驾驶已迈入第三阶段（数据驱动的全新发展阶段），从硬件堆料阶段（2021年），迈过人海战术的规则阶段（2023年），进入到数据驱动阶段（2024年开始） [15] - 基于真实数据的规模效应催生端到端2.0阶段到来，主流玩家技术架构趋势是训练端更强调强化学习，车端强调更高程度的模型化 [18] 主流玩家技术架构方向 VLA（视觉-语言-动作）方向 - 理想汽车和元戎启行采用VLA路线，理想汽车在2025年9月10日已开启VLA司机大模型的全量推送，元戎启行在2025年8月发布VLA模型并宣布已获5款车定点 [24] - VLA融合视觉、语言和动作三大模态，通过统一的多模态学习框架，将感知、推理与控制一体化，具备强大的思维链能力，能摆脱传统端到端模型的黑盒难题 [27][28] - VLA训练过程包括基座模型预训练、动作微调、强化学习优化三个阶段 [34] - VLA带来五大体验升级：空间语义理解、异形障碍物识别、文字引导牌理解、语音交互控车、防御性驾驶能力 [42][46] - VLA当前瓶颈在于车端算力及存储带宽不足制约模型潜力释放，以及对海量高质量数据的需求 [45][52] 华为ADS 4.0 - 华为ADS 4.0采用WEWA架构，标志着实现了从“数据驱动”向“场景驱动”，核心迭代在于实现了“AI训练AI”的闭环 [49] - WEWA架构由云端World Engine（世界引擎）和车端World Action Model（世界行为模型）组成，通过云端与车端协同进化以系统性解决长尾难题 [53] - 华为凭借45 EFLOPS云端算力、超100万台车的搭载量、超50亿公里的累计智驾里程保持领先优势 [49] 地平线机器人 & Momenta - 地平线最新版HSD基于一段式端到端架构和强化学习能力，推动辅助驾驶迎来拟人化体验拐点，旨在实现系统低延时、全方位防御性驾驶、横纵向合一的车控 [59][60] - Momenta最新版算法为基于强化学习的一段式端到端飞轮大模型，坚持“两条腿”战略（量产辅助驾驶与自动驾驶Robotaxi），累计合作量产车型已超160款 [61][62] - Momenta的“数据飞轮”依赖数据驱动、海量数据和闭环自动化工具链三个关键因素 [62] 商业模式 Robotaxi业务提速 - 主流高阶智驾玩家基于消费级量产车业务进军Robotaxi业务的节奏加快，主要原因包括：Robotaxi可提供关键的长尾场景数据作为模型训练“燃料”；家用量产车与Robotaxi技术可复用，商业模式协同效应凸显；Robotaxi是“出行即服务”的关键战略卡位 [66] - 无人驾驶商业化运营形成两种技术路线：以Waymo为代表的“跨越式路线”（系统规范与安全冗余强，但成本高、扩展慢）和以特斯拉为代表的“渐进式路线”（依托数据规模和迭代效率，更具商业化弹性） [67] - 华为规划2026年实现高速L3规模商用，2027年全面开启载人与载物的无人化新时代 [73][74] - 地平线认为以特斯拉为代表的渐进式路线是实现L4的更优路径，扎实的L2基础能力是实现L4的必经之路 [75] - 元戎启行宣布将于2025年底落地Robotaxi业务，其Robotaxi与量产车共用一套技术框架，实现数据驱动的商业闭环 [76] 投资建议 - 推荐赛力斯、地平线机器人、长城汽车、理想汽车、小鹏汽车 [81]

海外宏观策略：降息预期与市场影响 - 美联储降息预期反复，12月降息概率回升至70%，中央票委与地方票委立场存在差异[2] - 美国9月失业率升至4.4%，创本轮周期新高，但新增就业反弹至11.9万人，首次申领失业金人数为22.0万，符合季节性水平[2] - 降息预期收敛导致美股标普500指数下跌2.9%，美元反弹站上100关口，美债利率小幅回落[2] 美股市场分析 - 美股调整原因包括降息预期收敛、AI投资泡沫担忧及过高估值，英伟达营收增速超60%亦未能扭转市场避险情绪[3] - 当前核心矛盾在于高估值与AI前景不确定性，建议将年化收益预期调整至个位数水平，美股已回调5%但估值仍未合理[3] - 配置建议适度分散化，关注工业、公用事业、能源和医疗板块，等待估值回落至合理区间[3] 美债与美元策略 - 10Y美债利率预计维持在4.1%附近波动，中长期利率中枢下移，建议配置2-5年期中短久期美债，长债待收益率升至4.2%以上逢低买入[4] - 美元短期维持小幅反弹，中长期在宽松交易下有下行压力，但因美国经济不弱及非美货币疲软，整体呈震荡行情[5] - 人民币趋势小幅升值，因中美利差倒挂收敛、中间价稳中有升及结汇意愿升温，但受关税等因素制约升幅有限[5] 黄金市场展望 - 黄金短期调整但趋势看多，因美联储降息周期延续及央行购金未逆转，但估值处于历史最高，2026年上涨节奏将放缓[5] 中国宏观内需与外需 - 内需偏冷，11月前三周30大中城市新房成交下降32.7%，样本12城二手房成交下降14.7%，百城土地成交面积同比下降23.6%[7] - 外需边际走弱，上周货物吞吐量26,564万吨，集装箱吞吐量644万箱环比回落，但11月整体集装箱吞吐量同比增速达9.4%[7] - 乘用车日均零售5.7万辆，同比下降15.2%，中国出口集装箱运价指数环比上涨2.6%，欧洲航线需求稳健[7] 中国财政与货币政策 - 10月财政支出同比增速降至-9.8%，为年内最低，主因高基数及政府债券融资减少约1.6万亿，基建类支出降幅达两位数[8] - LPR保持不变，1Y和5Y以上LPR分别维持在3.0%和3.5%，年内进一步降准降息概率不高[9] - 债市情绪走弱，10年国债利率小幅上行至1.82%，年末多空因素交织，预计利率中枢约1.8%，波动区间1.7%~1.9%[9][10] A股与港股市场 - 上周上证指数下跌3.9%，创业板指数下跌6.1%，受美股情绪外溢、降息预期转变及经济数据逆风拖累[10] - 高估值科技股短期震荡但流动性修复后具上行空间，红利板块相对占优，消费板块可左侧布局[11] - 恒生指数下跌约5%，恒生科技下跌约7%，累计跌幅达20%，若调整到位可关注，明年仍受益于流动性宽松及业绩改善[11]