软件3.0时代 - 软件在过去70年基本没变 但最近几年连续经历两次根本性变革 从传统编程到神经网络再到自然语言编程大模型 [2][5] - 大模型是可编程的 提示词就是程序 用自然语言编写 标志着软件3.0时代的到来 [4][5][6] - 软件1.0是传统代码编程 软件2.0是神经网络权重参数调整 软件3.0是自然语言编程大模型 [11][31] 大模型三重属性 - 工具属性：类似电力网络 前期高资本投入建设基础设施 后期按API使用量收费 需求特征为低延迟、高稳定性、质量一致 [8] - 工厂属性：训练需巨额资本 技术路线复杂 研发集中在少数公司 软件可复制性使护城河不如硬件牢固 [9] - 操作系统属性：形成复杂软件生态系统 闭源巨头与开源社区并存 当前类似计算的1960年代 模型集中在云端 [12][13] 大模型能力与局限 - 拥有百科全书般记忆 能记住Git提交哈希值等人类难以记忆的内容 [15] - 存在认知缺陷 产生幻觉、缺乏自我认知、犯低级错误如9.11大于9.9 数错字母数量 [16] - 患顺行性失忆症 上下文窗口即工作记忆 每天被清空 无法持续学习巩固知识 [16] AI应用机遇 - 最大机遇在构建半自主化产品 提供自主性滑块 控制权始终在人类手上 如Cursor的代码重构层级选择 Perplexity的搜索深度选择 [17][21][22] - Vibe coding兴起 大模型理解自然语言使人人可编程 但部署环节仍依赖传统人工操作 [24][25] - 需为AI agent重建基础设施 当前软件为人类设计 需转向大模型友好格式 如Markdown文档替代点击指令 [25][26] 行业发展趋势 - 需重写海量代码 专业程序员与vibe coder共同参与 未来十年自主性滑块将逐步右移 [28] - 中期大模型渗透企业级工作流 代码、文档、数据分析全面智能化 [29] - 长期普及类贾维斯智能助手 但人类始终是闭环决策者 [30] - 从业者需同时掌握Software 1.0代码、2.0模型训练、3.0提示词工程 [31]

大模型技术演进与行业影响 - GPT的出现标志着AI技术从垂直领域专用转向具备通用推理和自然语言能力的划时代突破 [2][3] - 大模型成本呈现指数级下降趋势：2024年5月DeepSeek模型效果媲美GPT-4但成本仅为其10%，2025年AI NPC交互场景中数千玩家月消耗仅几十美元 [10][11] - 行业认知从"必须自研大模型"转向聚焦应用层创新，LLaMA开源和RAG技术普及加速了这一转变 [8] 产品落地与商业模式 - 未来产品形态将演变为MAAS（Model as a Service），交付物从代码转变为模型驱动的动态能力 [5][13] - 构建"产品-数据-模型"铁三角闭环成为核心竞争力，Cursor通过积累用户行为数据训练专属编程小模型形成壁垒 [9][12] - 通用大模型将基础设施化，真正创新发生在垂直场景应用层，需结合领域专业知识构建数据飞轮 [5][18] 技术突破与挑战 - 模型基座能力达到临界点驱动Function Calling等技术的实际应用爆发，Claude 3.7发布是重要里程碑 [16] - 当前技术瓶颈包括记忆机制缺陷（需依赖RAG变体解决）和多模态情境理解能力不足 [23][25][26] - 任务拆解策略可缓解模型能力限制，将复杂需求分解为简单子任务能显著提升输出稳定性 [22] 人才结构与能力要求 - 传统垂直专精人才向具备跨领域视野的"超级个体"转型，工程师代码产出量通过AI工具实现20倍提升 [27][28] - 未来核心能力是Agent管理与战略架构，需掌握从商业设计到技术实现的全局规划能力 [27][29] - AI时代淘汰机械执行者（码农），但具备创新能力和跨学科思维的创造型人才（程序员）价值凸显 [31] 创业机会与竞争格局 - 通用Agent创业窗口期短暂，Manus的成功依赖首因效应和资本叙事，后续模仿者面临巨大挑战 [20][21] - 垂直领域Agent因深度结合行业know-how和数据闭环仍具价值，但需警惕巨头下场垄断 [12][16] - 数据孤岛构成独特优势，通用大模型难以复制的私域数据和产品耦合形成真正壁垒 [11][12]

公司概况与IPO进展 - 公司于2025年3月30日第三次向港交所递交招股书，并于6月12日披露聆讯后招股书，即将完成IPO [1] - 公司成立于2012年，业务覆盖医疗和日常生活领域，技术从智能语音演变为大模型，经历13年发展 [2] - 2020年曾尝试科创板IPO但因数据争议失败，2023年起三次向港交所递表 [3] 财务表现 - 2024年总营收9.39亿元（同比增长29.16%），其中日常生活业务贡献7.40亿元（占比78.5%，同比+27.81%），医疗业务1.99亿元（同比+28.38%）[4][11][12] - 2024年亏损4.54亿元（同比扩大21.39%），三年累计亏损超12亿元 [4] - 资产负债率355.24%（同比+47.28个百分点），净资产-27.54亿元（同比-18.16%），短期借款1.45亿元（同比+123.08%）[5] - 现金流1.56亿元（同比-58.84%），按2024年现金净流出2.23亿元计算仅能维持不足5个月运营 [11] 客户与业务模式 - 医疗客户数长期停滞在160家左右，日常生活客户仅411家，主要客户数在2024年出现下滑 [1][12][14] - 客户集中度高，2022-2024年前五大客户营收占比分别为30.8%、27.4%、26.7%，世茂集团爆雷导致2630万元坏账 [4] - 项目制模式导致客户留存率从2022年70.4%暴跌至2024年53.3%，但单客户收入提升（医疗120万元/客户，日常生活180万元/客户）[13][15] 研发与技术布局 - 2022-2024年研发开支分别为2.87亿、2.86亿、3.70亿元，占营收30%-40%，但2024年外包支出达2.1亿元 [9] - 2018年推出边缘交互式AI芯片UniOne系列，2023年提供1300万颗消费级AI芯片 [7] - 2023年发布600亿参数山海大模型，形成"Atlas AI基础设施+云知大脑+AI应用解决方案"架构，但与头部企业存在差距 [9][10] 融资历史与资本运作 - 10年内完成11轮融资总额超3.4亿美元，投资方包括启明创投、京东科技等30多家机构 [2][3] - 2023年D++轮融资7亿人民币，2021年D+轮融资近1亿美元 [3] - IPO募集资金拟用于Atlas AI基础设施研发、人才培养、国际化扩张等 [11] 行业竞争与战略挑战 - 早期以语音识别为主，2016年后被图像识别技术取代关注度，面临AI四小龙竞争压力 [6] - 大模型领域参数规模、算力支持不足，引入DeepSeek后山海大模型地位尴尬 [10] - 项目制导致高成本、低毛利和技术空心化，需转向产品标准化和垂直领域聚焦 [16][17]

闽商代表在会场外交流项目合作事宜。 本报记者 施 钰摄 闽商代表在海创会现场参访中国最新动车组产品。 郑江洛摄 6月榕城，热潮涌动。 6月17日至18日，第八届世界闽商大会在福建福州举行。本届大会以"汇聚闽商力量，同心奋勇争先"为 主题，举办海内外新生代闽商大会、福建省招商引资推介会、福建金融赋能新质生产力发展对接会等活 动，来自91个国家和地区的1600余名闽商代表和各界人士共叙情谊、共谋发展。 "新时代新征程，广大海内外闽商大显身手正当其时，一定能够乘势而上、再续传奇。"中央统战部副部 长、中华海外联谊会副会长陈旭表示，期待广大闽商把握时代大势，积极共谋发展，发挥融通中外的优 势，在更深层次、更广领域开展国际经贸合作，在服务国家更高水平开放中实现更好发展。 促合作—— 信息相通 产业相融 创新相促 作为侨务大省，福建有约2000万海外闽籍侨胞，分布在190多个国家和地区，改革开放以来，闽籍侨胞 累计为家乡捐款超370亿元。本届大会邀请约400名海外参会者，来自五大洲闽籍侨胞主要聚居国，包括 华商企业和商（协）会负责人、新一代华侨华人、华裔新生代代表、为福建对外经贸往来发挥桥梁纽带 作用的热心人士以及为和谐 ...

英伟达AI工厂战略 - 英伟达CEO黄仁勋提出AI工厂概念，计划在中国台湾和德国建设配备1万颗Blackwell GPU的超级计算机和工业AI云，并在欧洲建设20余个AI工厂[1] - AI工厂与传统数据中心不同，专为AI创造价值而设计，部署英伟达GPU并搭配Omniverse仿真平台[2] - 英伟达通过Omniverse平台切入工业AI领域，与西门子、Ansys等软件厂商合作，应用于汽车仿真、数字工厂规划等场景[3] - 公司战略是通过Omniverse平台吸引软件和制造厂商，带动硬件销售和算力消耗[3][4] 工业AI应用现状 - 工业领域AI渗透率当前仅7%，预计2028年将提升至25%[8] - 小模型已广泛应用于设备故障运维、工艺优化、AI质检等场景，在工业AI支出中占比预计保持60-70%[9][10] - 大模型应用主要集中在流程助手、知识库应用和经营决策分析等场景[9] - 合成生物领域有公司通过自研小模型实现研发效率指数级提升，每年AI技术投入占研发投入10-20%[10] 工业AI技术路线 - 英伟达路线侧重仿真和数字孪生，提供虚拟平台而非直接AI应用[5] - 其他厂商聚焦大模型和小模型应用，解决工厂现场实际问题[5][6] - 大模型有望用于串接小模型和跨系统整合，多模态结合是发展方向[11] - 工业场景碎片化特点导致技术路线多样化，不存在单一解决方案[5][6] 工业AI算力需求 - 国内企业倾向自建私有云数据中心，主要考虑数据安全因素[13] - DeepSeek一体机受工业企业青睐，今年国内销售额预计达千亿量级[14] - 小模型算力需求多元，从CPU到GPU不等，大型企业训练大模型需要高端显卡[15] - 工业对算力需求大规模增长还需2-3年，当前算力并非主要瓶颈[15] 行业发展趋势 - 制造业企业数字化预算减少，AI预算单独列出趋势明显[8] - 数字孪生平台在工厂建设前预训练可缩短投产时间，但目前国内缺乏对标产品[5] - 工业AI发展面临数据缺乏、场景碎片化和部分企业数字化未完成等挑战[15] - 边缘算力需求将随小参数模型应用增加而提升[15]

1、北京印发《关于促进北京市游戏 电竞行业高质量发展的支持办法（暂行）》，压缩审核周期，加强 对 出版国产试点 网络游戏的申报辅导；支持游戏企业通过算力构建、大模型部署、数据治理等方式提 升研发效率。2、知情人士表示，光伏三季度将迎来更大力度减产，预计开工比例将环比降低10%-15% 左右；低价销售将审计核查。3、商务部表示，将依法依规不断加快对 稀土相关出口许可申请的审查。 中方愿就此进一步加强与相关国家的出口管制沟通对话，积极促进便利合规贸易。4、 泡泡玛特Labubu 大量补货后二手报价腰斩。知情人士表示，泡泡玛特相关产品的补货不会呈现出规律，也是在一定程度 上规避黄牛的影响。5、2连板 时代出版：公司不涉及稳定币业务 对 京东科技间接持股比例极低。2连 板 长城军工：市净率水平高于 国防军工同行业上市公司。3连板 诺德股份：公司产品主要应用于 锂电 池生产制造。 ...

视觉语言模型在自动驾驶领域的应用 - 大模型技术正在智能驾驶领域快速落地，VLM（视觉语言模型）和VLA（视觉语言动作模型）成为关键技术方向 [2] - VLM侧重基础能力如检测、问答、空间理解和思维链推理，VLA更关注动作生成如轨迹预测 [4] - 学习路径建议先掌握VLM再扩展到VLA，VLM结合扩散模型可实现多模态轨迹预测 [4] 技术社区与资源 - 知识星球提供自动驾驶全栈学习路线图、硬件/代码资料及行业招聘信息，已吸引华为天才少年等专家加入 [4] - 社区覆盖四大板块：技术分类汇总、顶级学者直播、求职资源、问题解答，形成"课程+硬件+问答"闭环 [5] - 目标3年内建成万人规模的智能驾驶与具身智能社区，已与多家企业建立学术-产品-招聘全链路合作 [4] 前沿技术方向与数据集 视觉大语言模型 - 汇总10个Awesome资源库，涵盖智能交通LLM、AIGC、CLIP提示学习、模型安全等领域 [6] - 基础理论包括预训练、迁移学习、知识蒸馏三大方向 [7][10][11] 数据集规模 - VLM预训练数据集从SBU Caption（2011年1M图文）发展到LAION5B（2022年5B图文） [13] - 自动驾驶专用数据集包括NuScenes（2020年多模态）、Waymo Open Dataset（2020年）等19个主流数据集 [19] 关键技术应用 智能交通系统 - 2022-2023年出现多模态车辆检索系统，支持自然语言查询跟踪车辆 [21] - Tem-adapter等模型将图文预训练迁移到视频问答任务 [21] 自动驾驶感知 - VLPD（2023）通过视觉语言自监督提升行人检测 [22] - OpenScene（2023）实现开放词汇的3D语义分割 [22] 轨迹预测与规划 - GPT-Driver（2023）、DRIVEVLM（2024）等模型将LLM融入运动规划 [23] - 扩散模型应用显著，如DiffusionDrive（端到端驾驶）、MagicDriveDiT（高分辨率视频生成） [37] 世界模型研究进展 - 2024年涌现DriveWorld、Vista等模型，实现4D场景理解与高保真可控生成 [30] - 核心突破包括：InfinityDrive突破时间泛化限制、DriveDreamer4D增强4D重建 [30] - 17篇顶会论文覆盖物理仿真、多模态LLM融合等方向 [28][29][30] 端到端自动驾驶 - 两大资源库汇总200+篇论文，跟踪E2E驾驶最新进展 [39][43] - 关键挑战包括长尾分布处理、多任务学习、安全验证等 [43][53] - SparseAD（稀疏query范式）、GenAD（新范式）等2024年新方法提升性能25% [46]

智能眼镜市场发展现状 - 全球智能眼镜市场第一季度出货量达148.7万台，同比增长82.3%，中国市场出货量49.4万台，同比增长116.1% [2] - 音频和音频拍摄眼镜在中国市场出货量35.9万台，同比增长197.4%，雷鸟新品V3带动增长显著 [3] - AR&ER市场出货8.6万台，占比63.8%，同比增长64.0%，主要由Xreal、雷鸟、星纪魅族推动 [4] 产品趋势与技术创新 - 轻量化成为主流趋势，Rokid Glasses全球订单突破25万台，重量仅49g [4] - 高通发布骁龙AR1+ Gen 1芯片，内置神经处理单元支持端侧运行小型语言模型 [1] - 大模型（如通义千问、DeepSeek）提升智能眼镜多模态交互能力，预计2025年更多厂商入局 [6] 市场竞争格局 - 国内市场呈现"百镜大战"，雷鸟、Xreal、李未可等厂商密集发布新品 [1][3] - 国内产品多对标Ray-Ban Meta，供应链无显著技术壁垒，但需验证Meta玩法在中国市场的适用性 [4] - 博士眼镜已与星纪魅族、雷鸟创新等6个品牌合作，线下渠道竞争加剧 [10] 用户需求与产品设计 - 轻量化和美观度成为关键需求，甚至优先于智能化 [2] - 需平衡"不可能三角"（轻量化、高性能、长续航），智能化占比不宜超过40% [7][8] - 传统眼镜厂商强调功能性、外观时尚与舒适度三者结合，芯片选择影响产品体验 [8] 渠道与商业化路径 - 线下渠道出货量同比增长75.3%，传统眼镜渠道合作成为增长点 [9][10] - 智能眼镜从手机补充场景转向独立完成打车、导航等任务，价格区间数百至数千元 [9] - 消费级轻量级眼镜商业化路径更清晰，增速将显著领先其他形态产品 [5]

大会基本信息 - 会议名称：第二届全球医疗科技大会 [1] - 主办方：思宇MedTech [1] - 会议时间：2025年7月17日（周四） [8] - 会议地点：北京中关村展示中心会议中心（北京市海淀区新建宫门路2号） [6] - 参会规模：约500人 [8] - 会议主题：聚焦"前沿技术 · 从研发走向临床应用" [1] 大会内容与议程 - 重点探讨话题包括：AI与智能系统、医疗AI与大模型的落地挑战、多模态数据融合与系统集成、如何嵌入医生工作流 [7][9] - 其他专题讨论：影像设备与平台升级、高值耗材与介入创新、能量平台与术中设备、材料创新与结构优化 [10][11][12][13] - 圆桌讨论主题：创新产品如何真正进入科室并应用起来 [14] - 大会议程：邀请来自影像设备、AI平台、高值耗材、能量系统、材料技术等方向的上市公司、创业企业分享产品创新、技术落地、医工协同实践经验 [6] 参会嘉宾与活动 - 嘉宾阵容：来自政府、医院、龙头企业、技术初创、投资机构、科研院所等跨界代表 [8] - 重磅活动：全球医疗科技创新成果将在大会主舞台集中展示与颁奖 [8] 参展权益与报名方式 - 参展权益：主题演讲、大会现场品牌展位、企业宣传资料发放、活动现场环节嵌入品牌标识 [4] - 报名方法：通过指定链接或扫描二维码报名 [15] - 商务合作联系方式：工作微信号suribot22、手机号13552754250、可直接联系主编赵清等团队成员 [1][17]

战略合作发布 - 中国移动与荣耀联合举办"AI终端战略合作发布会"，聚焦AI终端领域，发布战略合作规划和首款深度定制AI手机产品 [1] - 合作主题为"智赋新程，移启荣耀"，旨在开拓AI终端新蓝海，重塑智慧数字生活新范式 [1] - 中国移动表示将以此次合作为全新起点，与荣耀及产业伙伴携手共进，为产业发展注入新动能 [1][6] 行业前景与战略定位 - 大模型赋能的智能体成为AI应用新范式，驱动创新AI终端产品竞相涌现，AI终端产业规模有望迎来"排浪式"增长 [1] - 中国移动作为全球最大通信服务提供商，定位为AI的供给者、汇聚者、运营者 [3] - 荣耀定位为AI终端生态先行者，双方将共同引领产业变革 [3] 产品与技术合作 - 基于荣耀X70i机型打造深度定制AI手机，深度集成双方在产品、技术、品牌、生态方面优势能力 [5] - 模型层面嵌入中国移动九天大模型，与荣耀魔法大模型端云深度协同，打造服务闭环体验 [5] - YOYO智能生活助手接入中国移动8大领域特色生态场景智能体，提供出行规划、咪咕音乐、金融行业报告等个性化服务 [5] 功能创新与用户体验 - 荣耀X70i将升级AI一键直达功能，实现与九天大模型及灵犀智能体的一键唤醒 [5] - 通过侧边实体按键实现一键清理加速、调取付款码、打电话等功能，以及移动营业厅服务、智能客服对话、语音通话实时翻译等场景 [5] - 打造"即唤即用"的AI体验，成为用户快速享受AI服务的一键快捷通道 [5] 销售与生态建设 - 发挥泛全联盟优势，通过"厅店+业务+运营"全面合作升级，打造行业爆品 [6] - 发布AI终端战略合作启航计划，共同打造开放、创新的AI终端生态 [6] - 联合探索理解用户、会思考、能执行的智能终端产品，推动智能体在多终端、多系统间深度协同 [6]