多模态硬件入口 - 多视角拍摄设备叠加AI后普及度提升 多模态影像数据具备显著入口价值[20] - AI眼镜产品面向近视人群(中日韩近视率超80%) 因长时间佩戴需求为持续获取人眼视角数据奠定基础[20] - 某大厂AI眼镜出货量达10万+ 主力人群为25-48岁(男女比例7:3) 周末活跃度极高[20] - 眼镜AI调用频率为手机7倍 开始替代小音箱成为新IOT交互入口[20] - 眼镜具备10+tops算力 理论上可运行轻量级AI大模型但耗电问题暂未解决[20] - 未来可能叠加眼动追踪与麦克风阵列波束成形技术 提升AI个性化理解与训练价值[21] 多模态记忆技术 - 多模态记忆串联视频/音频/文本形成完整逻辑链 实现场景复现与高效需求响应[22] - 通过全模态集成与双端压缩技术突破传统记忆模式效率瓶颈 实现海量数据高效利用[22] - 高压缩比技术将10分钟视频压缩至2帧仍保持原性能上限 实现小数据承载全信息[24] - 输入端动态抽帧技术根据画面变化调整频率(5-10帧/秒捕捉快速动作)[24] - 精准搜索技术集成视频/音频/OCR/文本等多模态信息 避免单一文本局限[25] 多模态AI Agent发展 - AI Agent核心在于动态工具选择与上下文感知系统 避免工具箱扩展导致系统崩溃[25] - 正攻克多模态数据整合难题 通过对齐不同模态实现统一语义理解与记忆检索[26] - 分层架构解决工具生态开放后的复杂度问题(上层代理选工具/下层工具执行)[26] - Agent技术趋势从自动化向可复用+生态化演进 用户操作可生成MCP模块形成复用套路[32] - 可能出现AI能力交易市场平台 核心逻辑为AI时代能力可复用[32] 情感陪伴与社交产品 - 情感陪伴产品融入日常生活 兼具情感共鸣与工具价值(如分析聊天记录/设置提醒)[33] - 虚拟角色需打通角色与用户/角色间记忆以提升真实陪伴感 统一风格模板助力社交[33] - Tolan成功切中轻情绪场景并融合工具能力(拍照识图/日程提醒) 但用户context获取方式影响体验[33] AI内容消费与平台 - 新交互方式更易产生新平台机会 否则内容可通过推荐权重调整在原有平台曝光[34] - 用户主动发起的角色互动成为内容产品解法 使Feed流交互转变为问答模式[35] - 从爆款起高楼比空地起高楼更合理 可先通过IP多平台破圈再聚合形成平台[35] 技术供给展望 - 模型大厂因coding商业价值高而重心转回文本模态 多模态理解与生成仍有期待空间[35] - 多模态理解能力待解锁(如精准定位视频片段/融入现实知识) 此为AI抖音难做原因[35] - OpenAI GPT realtime推出使Agent"前台聊天+后台执行"模式可能成为产品范式[36] - 新终端(如autoglm)为Agent操作与AI内容消费提供更大机会 不依赖手机载体[36] 产品工具推荐 - Claude Code较Cursor交互轮次明显减少且更清晰 长期看Cursor价值被压缩[37] - Showrunner通过融合100集对话风格+大语言模型生成内容 用户消费核心为语言非画面[38] - Loom在录屏产品打磨最佳(zoom in/out/编辑/便捷分享等功能完善)[39]

配售协议 - 公司与配售代理于2025年9月3日交易时段前订立配售协议 委任配售代理按尽力而为基准促使不少于6名承配人认购最多5628.6万股配售股份 [1] - 配售价定为每股10.66港元 较2025年9月2日收市价11.23港元折让约5.08% [1] 融资规模 - 配售股份最高数目为5628.6万股 配售所得款项总额约为6亿港元 [1] - 净筹资金额约5.93亿港元 [1] 资金用途 - 募集资金拟用于AI Agent等创新技术研发 [1] - 部分资金将用于国际化扩张及战略投资 [1] - 剩余资金将用于其他一般营运资金用途 [1]

财务业绩表现 - 1H25营业收入5.33亿元 同比下滑14.3% 主因减少线上分销业务体量[1] - 1H25归母净利润0.71亿元 同比提升5.8% 扣非净利润0.69亿元 同比提升8.6%[1] - Q1/Q2营收同比分别下滑12.1%/16.1% 归母净利润同比分别下滑11.2%/提升19.1%[1] 业务结构变化 - 品牌线上管理服务营收同比+3.7% 品牌线上营销服务同比-11.8% 线上分销服务同比-29.5% 体现向轻资产运营转型[1] - 天猫商城贡献收入1.3亿元 占比24.4% 占比同比提升1.4个百分点 深化与阿里合作成为天猫&阿里妈妈首批生态Agent合作服务商[1] 盈利能力分析 - 1H25毛利率同比提升2.1个百分点至29.8% 线上分销服务毛利率同比-6.8个百分点 品牌线上营销服务毛利率同比+4.9个百分点 品牌线上管理服务毛利率同比+4.3个百分点[2] - 销售费用率同比-0.8个百分点至10.5% 财务费用率同比+0.6个百分点至-1.9% 管理费用率同比+0.8个百分点至7.1% 主因AI相关投入加大[2] - 归母净利率同比提升2.5个百分点至13.3% 扣非净利率同比提升2.8个百分点至13.0%[2] 战略转型进展 - 以共创+自研形式推进AI场景落地 与阿里深度推进AI共创项目 应用AI生图技术服务电商商品视觉制作场景 已帮助宝洁、毛戈平等品牌实现业务提效[2] - AI Agent使基层人员结构变化 报告期末员工总数较24年末降低21%[2] - 计划通过AI赋能、业务结构调整、库存管控升级及存量业务提质构建高效运营体系[2] 盈利预测调整 - 下调25年归母净利润预测15%至1.56亿元 引入26年归母净利润预测1.91亿元[3] - 当前股价对应25/26年46/38倍P/E 目标价上调75%至35元 对应25/26年53/44倍P/E 有15%上行空间[3]

公司调研活动 - 知名私募彤源投资近期调研2家上市公司 包括长春高新和科锐国际 [1] - 长春高新调研形式为电话会议 科锐国际调研形式包括特定对象调研 分析师会议及业绩说明会 [1][2] 长春高新业务亮点 - 公司在AI大模型设计极度耐碱单域抗体方面取得突破性进展 [1] - 成功完成经大模型设计且进入5000升放大生产 落地应用的蛋白质产品开发 [1] 科锐国际行业趋势 - 今年招聘市场呈现结构化变化 真实需求多 对顾问专业化要求高 [2] - 兼职专家需求扩大 覆盖短期项目与ERP类岗位 [2] 科锐国际业务发展 - 公司业绩增长更多由内因驱动 包括技术投入 多产品布局及深耕垂直领域 [2] - 灵活用工业务依赖大客户策略与长尾客户拓展 客户结构持续优化 [2] - 禾蛙平台offer增速高于收入因转化周期存在 未来转化效率将提升 [2] 科锐国际技术应用 - AI Agent应用于寻访 算薪 自动化等场景 提升人效 正内部测试 [2] - 禾蛙I2.0上线后数据明显增长 未来将推动招聘行业平台化与生态化 [2] 调研机构背景 - 彤源投资注册资本3000万元 从事证券投资 资产管理 投资咨询等业务 [3] - 机构结合境内外多家金融 投资公司经验 立足于中国进行综合投资 [3]

财务表现 - 上半年营业收入52.75亿元，同比增长12.07% [2] AI技术应用 - AI金融领域：数字财管软件获广州农商行等区域性银行订单，征信大数据业务在新增项目和覆盖区域实现突破 [3] - AI政务领域：智慧城市大脑等产品在广州从化、花都等8个地区落地应用 [3] - AI交通领域：签署河南中天一体化收费项目及大模型应用开发服务器采购合同，智慧出行设备在国际航空枢纽试点 [3] 大模型与AI Agent - 望道大模型具备4类通用AI能力和60余种行业特色技能，应用于广州空铁融合示范区等项目 [4] - 悟道知识中台支撑智能问数/问政等AI Agent应用，在市区级政府部门和省级交通集团落地 [4] 机器人业务 - 移动超柜机器人正与国有大行推进试点合作 [5] - 巡检机器人应用于广州人工智能算力中心和公司数据中心 [5] - 智能警用机器人集成10余项技术，实现安防巡逻和数据实时回传分析 [5] 算力板块（广电五舟） - 签约网安基地、气象服务、党政机关信创等项目，中标南网大数据服务器采购 [6] - 发布国内首款泵驱两相冷板式液冷产品 [6] - 获华为数据通信金牌白牌认证，合作扩展至全栈式ICT服务 [6] - 入驻广电运通数据产业园，推进人工智能等领域技术协同 [6] 支付业务（中金支付） - 覆盖移动支付、对公支付等4大领域，提供"支付+"全链路解决方案 [6] - 跨境支付业务处于培育阶段，总部迁址广州对接粤港澳大湾区资源 [6] 海外轨交业务 - 聚焦东南亚、中东、拉美三大区域，输出现金模块与生物识别技术 [7] - 依托国内交通解决方案经验，拓展零售、支付等高潜力市场 [7]

AI Agent行业发展趋势 - AI行业叙事从聊天机器人转向AI Agent 聚焦任务分解 工具调用和自主规划[3] - 2025年行业讨论焦点转向任务分解 工具调用和自主规划 标志着AI Agent时代的到来[3] 上下文工程技术架构 - 上下文工程是围绕LLM有限注意力设计的信息输入输出管理技术栈 目标是为每个决策点提供恰到好处的信息[5][6] - 系统需要解决无状态系统执行长期有状态任务的工程挑战 核心在于设计外部系统弥补内存限制[8][9] - 技术栈包含三大支柱：外部知识管理系统(RAG) 上下文提炼与结构化 分层记忆管理[11] 外部知识管理系统(RAG) - 系统通过信息采集固化 上下文标注和按需调用实现完整知识管理闭环[14] - 选择性记录关键信息至关重要 避免无关信息淹没检索系统[15] - 拍立得系统对应RAG技术 实现将流动现实固化为可永久保存的知识单元[14] 信息处理与结构化 - 信息需要提炼压缩和结构化 在有限Token预算内最大化信息密度[18] - 莱纳德将信息从照片升级到纹身 体现极致信息压缩和物理结构化[18] - 核心信息经过反复验证后成为不可更改的断言 构成世界观基石[18] 分层记忆管理体系 - 系统分为三层：核心任务层(不可变) 情景工作记忆层(可读写) 瞬时处理窗口(易失)[19][20] - 核心任务层定义身份和终极目标 拥有最高决策权重[19] - 瞬时处理窗口直接对应LLM上下文窗口 是真正思考发生的地方[20] Agent系统设计风险 - 外部投毒风险：系统可能处理精心筛选或扭曲的信息 导致输出错误结论[23] - 内部污染风险：自我强化的认知牢笼使系统无法识别自身生成的错误信息[24][26] - 多步任务规划Agent缺乏独立自我审查视角 容易在循环中放大错误[26] 系统验证与反思机制 - 现有系统缺少验证与反思模块 无法比对行动结果与预期目标的差距[27] - 反思是重要工程模块 需要生成误差报告作为下一次行动的关键输入[27] - 构建能可靠行动的系统比构建能行动的系统更具挑战性[27]

公司产品与技术 - 云迹科技AI智能体应用系统HDOS与复合多态机器人UP协同响应酒店住客即时服务需求 实现送物、清洁、运输等功能 [1] - UP机器人采用模块化设计实现一机多能 通用底盘适配送物仓、清扫仓、消杀仓等功能仓体 支持分时复用高效运作 [2] - UP机器人多机智能调度形成机器人服务军团协同作业 HDOS系统实时分析任务优先级并支持多台机器人自主协商分工 [2] - 公司构建具身智能（机器人）+离身智能（AI系统）双引擎驱动生态 实现从环境感知到自主执行的全链路AI智能化 [5] 市场表现与行业地位 - 云迹科技机器人已落地全球超30000家酒店、医院、工厂等场景 覆盖中东、美洲、韩国、日本、泰国等地区 [3] - 截至2024年公司同时在线机器人数量单日最高达3.6万台 为全球最大规模 [3] - 2023年机器人智能体完成超5亿次服务 行走总里程2033万公里 相当于绕地球赤道507圈 [3] - 公司获北京市专精特新中小企业及工信部专精特新"小巨人"企业称号 两次荣获"吴文俊人工智能奖" 参与制定26项技术及行业标准 [5] 行业数据与趋势 - 2024年全球商用服务机器人出货量突破10万台 配送与清洁机器人占据主导地位 [3] - 中国厂商以84.7%的出货占比引领全球商用服务机器人市场 [3] - IDC预测未来5年全球服务机器人支出将实现年均18.5%快速增长 [6] - 商用服务机器人在餐饮、酒店、商超、医院等场所广泛应用 中国厂商依托产业链优势加速海外业务增长 [6] 荣誉与认可 - 云迹科技AI机器人智能体入选2025沙利文新投资大会"最实用的Agent榜单TOP10" [4] - HDOS系统同时荣获"最具创新的Agent榜单TOP10"与"最具商业价值潜力Agent榜单TOP10"两项大奖 [4]

核心观点 - Claude Code通过极简设计理念实现卓越性能 采用单一主循环结构、小模型优先策略及自主任务管理机制 在AI编程助手领域形成差异化竞争优势 [1][2][6] - 该方案显著降低运营成本 超过50%的LLM调用采用低成本Haiku模型 整体成本降低70-80% 同时保持系统高度可调试性 [7][17] - 技术架构具备高度可复制性 MinusX团队已验证其方法论可迁移至自定义LLM Agent开发 为行业提供新范式 [3][11][33] 架构设计 - 采用单主循环扁平消息架构 仅允许单层分支生成 避免多智能体系统复杂性 极大提升系统可维护性和调试效率 [14][15] - 工具系统采用三级分层设计 包含低级(Bash/Read/Write)、中级(Edit/Grep/Glob)和高级工具(WebFetch/Task) 根据使用频率和精度需求差异化配置 [24][25][29] - 创新性使用LLM搜索替代传统RAG 通过ripgrep/jq/find命令实现类人类代码检索模式 避免向量搜索的隐藏故障风险 [21][23] 成本优化 - 精细化模型调用策略 50%以上关键LLM调用使用claude-3-5-haiku小模型 处理文件读取、网页解析及对话总结等非核心任务 [17] - 通过模型分工实现成本效益最大化 大模型Sonnet仅处理关键决策 长上下文处理成本仍高于小模型节省的token成本 [7] 上下文管理 - 引入claude.md上下文文件机制 文件体积达1000-2000 token 记录用户编程偏好、项目配置及框架使用习惯 显著影响模型输出质量 [19][20] - 系统提示词采用结构化设计 系统提示部分占2800 token 工具描述达9400 token 通过XML标签和Markdown实现内容分层管理 [18][21] 任务管理 - 实现自主待办事项管理机制 模型主动创建/更新任务清单 避免长时间运行导致的上下文腐烂问题 提升复杂任务处理能力 [27] - 拒绝多智能体切换方案 通过待办列表+单分支调用组合 保持任务连贯性并充分利用模型交错思维能力 [14][27] 提示词工程 - 采用指令强化策略 使用"IMPORTANT"/"NEVER"/"ALWAYS"等强调性词汇约束模型行为 目前仍为最有效的控制方案 [31] - 开发启发式算法框架 通过<good-example>/<bad-example>标签提供决策示例 避免纯规则列表导致的指令冲突 [21][32] - 规范美学输出标准 明确限制非必要解释性内容 除非用户要求不得添加代码总结或操作说明 [31] 行业应用价值 - 验证极简架构可行性 证明单一智能体配合精心设计的工具系统可应对多数复杂场景 为AI Agent开发提供新方向 [33] - 实现技术方案开源化 MinusX团队通过网络请求拦截分析获得核心参数 使行业可快速复现该成功模式 [4][11]

政策与市场反应 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》为AI应用板块提供政策催化剂 [1] - 政策发布后首个交易日AI应用板块股价高开低走 而AI硬件端企业股价则一路高走 [1] AI应用企业业绩表现 - 佳发教育上半年营收2.73亿元同比增长5.03% 但净利润4078.16万元同比下降4.60% [2] - 佳发教育AI业务处于市场储备和拓展初期 业务规模未达预期且未形成规模化收入贡献 [2] - 佳发教育智慧教育业务成本大幅上升111.28% 导致毛利率下降15.07个百分点 [3] - 佳发教育研发费用下降36.40% 可能影响未来产品竞争力 [3] - 昆仑万维上半年营收37.33亿元同比增长49.23% 但归母净利润亏损8.59亿元同比下滑110.90% [3] - 昆仑万维营业成本同比提升106.21%至11.25亿元 销售费用同比提升95.57%至18.28亿元 [3] - 昆仑万维核心AI产品"天工AI"日下载量仅几百人次 较巅峰时期大幅下滑 [3] - 昆仑万维旗下Skywork AI Pte Ltd亏损约4.53亿元 北京天工智力科技有限公司亏损约2.86亿元 [4] - 中科金财上半年营收3.45亿元同比增长14.36% 但净利润亏损8494.58万元同比下滑71.51% [8] - 中科金财近4年半累计亏损额约5.1亿元 [8] - 中科金财人工智能综合服务营收4835.14万元 仅占总营收不到14% [8] - 中科金财AI综合服务营收增速101.85% 但营业成本增速暴增152.44% 毛利率同比下降14.53个百分点 [8] - 中文在线上半年营收5.56亿元同比增长20.40% 但净亏损2.26亿元亏损同比扩大50.84% [9] - 中文在线销售费用2.66亿元同比增长42.78% 研发费用4177万元同比增长39.36% [9][10] AI Agent企业业绩表现 - 国投智能上半年AI相关产品收入约1.67亿元 占总营收5.58亿元的30% [11] - 国投智能新签订单同比增长42% AI战略对整体业务带动效应明显 [11] - 能科科技上半年AI相关业务收入约2.11亿元同比增长145.60% 占总营收29% [11] - 能科科技整体毛利率达到52.40% 同比提升超过4个百分点 [11] - 税友股份AI相关回款收入约1.65亿元 占数智财税业务26.59% [11] - 税友股份平台付费企业用户数达778万户较年初增长10.04% 活跃企业用户数达1180万户较年初增长10.28% [12] 行业整体状况 - AI应用企业上半年股价涨幅可观但业绩普遍不佳 存在概念驱动与业绩落地不匹配现象 [10] - AI Agent在财税、工业制造等特定领域已形成可复制解决方案和商业模式 开始贡献实际收入 [12]

行业竞争格局变革 - 云市场竞争模式从依赖资源和规模转向全栈技术能力、生态开放度及行业渗透深度 [1] - 生成式AI兴起推动云市场变革 智能经济时代需要智能优先的AI云作为新基础设施 [1] 技术架构演进 - GPU凭借强大计算能力逐步取代CPU成为云计算核心 传统CPU集群向GPU集群转变成为不可逆趋势 [3] - 百度百舸AI计算平台5.0在网络、算力、推理系统及训推一体系统四大方向实现全面能力提升 有效打破AI计算效率瓶颈 [3] - 基于自研昆仑芯的"超节点"公有云服务将庞大集群任务压缩至分钟级 提供业界顶尖算力密度 [3] 市场地位与竞争优势 - 百度智能云连续六年在中国AI公有云市场稳居榜首 [3] - 公司凭借"云智一体"战略定位和长期技术积累 满足企业对AI云专业高效服务的指数型增长需求 [3] 应用场景拓展 - 为北京人形机器人创新中心提供高效算力调度和模型训推加速技术 大幅提升具身模型开发效率 [4] - 千帆平台升级至4.0版本 为开发者提供企业级模型、编排和数据能力以打造AI Agent [4] - 与中国钢研合作构建覆盖材料研发与制造全流程的AI大模型平台 实现冶金行业人工智能应用关键突破 [4] 产业赋能成效 - AI云赋能使得冶金行业大量人工环节实现智能化 显著提升研发与生产效能 [4] - 生成式AI从"降本工具"转变为"增收引擎" 为企业提供从模型端到产品端的全方位支持 [4] 未来竞争壁垒 - 全栈技术能力、生态开放度与行业渗透深度成为云厂商新竞争壁垒 [5] - 公司通过扎实产业赋能推动实体经济高质量发展 在AI云市场保持领先地位 [5]