报告公司投资评级 - 首次覆盖给予“买入”评级，目标价为 8.60 港元 [1][8][10] 报告的核心观点 - 报告研究的具体公司将充分受益于全球智能驾驶功能的快速普及，并凭借自身的先进软硬件结合能力持续巩固市场龙头地位 [10] - 预计报告研究的具体公司 2025 - 2027 年征程芯片销量为 420 万颗/450 万颗/550 万颗，有望在 2027 年实现盈亏平衡 [10] 根据相关目录分别进行总结 投资概述 - 报告研究的具体公司创立于 2015 年，是国内领先的乘用车高级辅助驾驶解决方案供应商，主营业务分为产品解决方案和授权及服务两类 [28] - 未来核心增长驱动力来自智驾普及化带来的软硬件需求、独特软硬件结合能力建起的技术壁垒和国产替代加速背景下对高端芯片领域的渗透 [28] 全球智能汽车市场展现巨大增长潜力 - 全球/中国智能汽车销量将在 2030 年分别达到~8,000 万辆/3,000 万辆，届时高阶辅助驾驶 + 高级自动驾驶的渗透率将接近 100%水平 [7][29][33] - 以报告研究的具体公司为代表的国内第三方供应商将直接受益于智驾功能的快速普及，该公司在 2024 年中国 OEM 高级辅助驾驶市场的份额超过 40% [7][29][35] 软硬件集成形成技术护城河，为自动驾驶效率提供最优解决方案 - 报告研究的具体公司基于软硬结合的全栈技术，将前沿智驾算法趋势与先进智能计算架构融入到每一代征程的设计创新中，发挥超越同级的系统效率 [38] - 该公司自主研发的 BPU 架构是实现新摩尔定律的核心载体，能提升算力效率、实现算法与硬件深度协同和控制规模化量产成本 [42] 三款智能驾驶解决方案：Horizon Mono、Horizon Pilot、Horizon SuperDrive - Horizon Mono 是主动安全高级辅助驾驶解决方案，可实现多种安全及舒适功能，已累计获得超过 200 款 OEM 车型选择 [46] - Horizon Pilot 是高速领航辅助驾驶解决方案，能完成高阶驾驶任务及提供先进停车辅助功能，理想 L9 Pro 是采用该方案的典型车型 [49][50] - Horizon SuperDrive 是高阶自动驾驶解决方案，配备先进处理硬件，能应对复杂路况，公司计划嵌入最新的征程 6 处理硬件 [52] Journey 6 系列覆盖从入门级到高端的完整智能驾驶需求 - 征程 6 系列芯片于 2024 年 4 月发布，共包括 6 款芯片，算力覆盖 10TOPS 到 560TOPS，与 5 系列相比，CPU 算力升级明显 [62] - 该系列芯片实现“四芯合一”，高集成度设计提升了系统性能和性价比，降低了部署难度，适用于多种智能驾驶应用场景 [64][65] - 自 2025 年起，超 100 款搭载征程 6 系列的车型将陆续上市，全面覆盖全品类市场，该系列芯片具备六大技术优势 [67][70] Journey 6 系列与主要竞争对手的对比 - 将报告研究的具体公司芯片与英伟达、华为、黑芝麻智能和 Mobileye 进行对比，该公司不仅在中低端智驾处理硬件中成为行业龙头，还将加速高端市场渗透 [71] - 芯片企业需打造自身的差异化竞争优势，主要体现在提高效率打造“原生适配 Transformer 架构”和优质化服务能力，提供完整的开发工具链两方面 [73][74] 财务分析 - 预计 2025 - 2027 年征程芯片销量分别为 420 万片/450 万片/550 万片，收入为 34.3 亿元/54.1 亿元/74.6 亿元，同比增长 43.7%/57.9%/37.9% [79] - 预计综合毛利率在 2025/26 年下降至 67.3%/63.6%，2027 年回升至 64.9%，2025 - 2026 年亏损为 10.7 亿元和 4.9 亿元，2027 年实现盈利 5.4 亿元 [80] - 预测研发费用在 2025 - 2027 年将达到 39.5/45.4/49.9 亿元，销售和管理费用总体开支将增加，但费用率将下降，预计 2027 年实现盈亏平衡 [84][88] 估值 - 采用市销率（P/S）法对报告研究的具体公司进行估值，选取英伟达、ARM、黑芝麻智能和 Mobileye 四家公司作为可比公司，采取 20 倍 P/S 确定目标价为 8.60 港元 [32] 公司背景 - 报告研究的具体公司成立于 2015 年，由余凯博士、黄畅博士及陶斐雯女士与一群科学家及企业家共同创立，已成为乘用车高级辅助驾驶和高阶自动驾驶解决方案的领先供货商 [98] - 介绍了该公司主要发展里程碑及股权架构、管理层背景等信息 [99][100][103] 财务数据 - 展示了报告研究的具体公司 2023 - 2027 年的利润表、资产负债表、现金流量表等财务数据及相关财务比率 [104][105][106]

AI Agent 领域也存在 scaling law，甚至还在加速。 2022 年 ChatGPT 刚发布时能够实现的代码任务差不多等同于人类耗时 30s 的任务，到今天， AI Agent 已经能够自主完成需要人类花费一个小时的 coding 任务。"任务长度"是一个相当直观地测量 AI Agent 能力变化的标准。 编译：haozhen 编辑：Siqi AI 独立研究机构 META 的数据分析发现，Agent 能够完成的任务长度正以指数级增长，大约每 7 个 月翻一倍，预计 2029 年 Agent 能够完成时长为 1 个工作月的任务。 有意思的是，最近这一趋势甚至还在加速，2024-2025 年 Agent 能完成的任务长度约每 4 个月翻一 倍，如果这种更快的趋势持续下去，Agent 可能在 2027 年就能完成长达一个月的任务。 本文是对 META、Forethought 和 AI Digest 研究对于 agent scaling law 的整理编译。AI 研究人员们认 为，AI scaling law 的终局是 AI agent 自主开发 AI agent，到了那个时候我们就会进入软件智能爆炸时 ...