核心观点 - 物理人工智能是物理规律与数据智能的融合，将重构未来能源系统 [1] - 未来30年形成的绿色碳中和能源系统是AI最重要的实验场所和最大作用平台 [1] - AI电力系统能驾驭变幻莫测、碎片化、难以集成的可再生能源，是对绿色新工业系统最重要的赋能 [2] 技术发布与突破 - 远景发布全球最大、能源大模型驱动的AI电力系统 [1] - 系统以“远景天机”与“远景天枢”两大核心模型为引擎，覆盖规划、预测、调度、运营四大阶段 [1] - 关键突破在于使用AI技术将电力物理逻辑与数字规律深度融合，规避传统依赖人脑处理高维度多变量场景的不可控因素 [1] 项目运营成果 - 远景赤峰零碳氢能产业园已成为全球最大的绿色氢氨产业基地 [1] - 项目正在生产全球成本最低的绿色氢氨，实现100%绿电直连 [1] - 项目已连续稳定运行超过22个月，多次成功应对连续16小时无风无光的极端挑战 [1] 行业地位与前景 - 赤峰产业园不仅是全球最大新石油基地、全球最大可再生能源独立系统 [1] - 该产业园提供了前所未有的大模型训练场景，是AI电力系统模型训练的最强基座 [1] - 该地将孕育全球最领先的物理人工智能和AI电力系统 [1]

公司技术突破 - 远景科技集团发布全球最大AI电力系统，其伽利略AI储能系统通过构网智能体与交易智能体的协同，为高比例新能源电力系统提供稳定基石 [3] - 系统搭载远景天机气象大模型及远景天枢能源大模型，能以毫秒级响应帮助可再生能源绿洲保持稳定平衡，实现对电网频率、电压的毫秒级支撑 [5] - 该技术突破在赤峰零碳氢能产业园得到验证，项目一期配套143万千瓦风光与680MWh储能，实现100%绿电直连，并已连续稳定运行超过22个月，成功应对连续16小时无风无光的极端挑战 [5] 构网型储能技术价值 - 构网型储能正完成从支撑电网到构建电网的本质性跨越，是解决电网稳定问题的关键，并为新能源规模化开发打开新空间 [6] - 在远景赤峰全球最大绿色氢氨项目中，通过风光储氢一体化规划，形成新能源+储能+绿色化工的产业范式，开创了离网型新能源应用的未来路径 [6] - 公司正在经历从源随荷动到源网荷储智协同的深刻变革，构网型储能是实现此变革的核心支撑 [6] AI大模型与智能体协同 - 伽利略AI储能核心在于构网智能体与交易智能体的协同，构网智能体作为稳定神经，具备毫秒级无功支撑、宽频振荡抑制与黑启动能力 [7] - 远景搭建了全球最大容量构网型储能实证平台，一次性通过中国电科院全场景测试，成为全球首个通过全场景测试的构网型储能 [7] - 交易智能体作为经济大脑，依托远景天机与远景天枢大模型，实现自动驾驶式电力交易 [7] 行业趋势与竞争力 - 未来能源企业核心竞争力将从装机规模转向人工智能资产的厚度，包括大模型智商、智能体数量和算力大小，标志着产业从设备竞争迈向系统智能竞争 [9] - 构网型储能技术正从技术选项升级为新能源体系的必备要素，推动全球能源系统从保障型向价值型跃迁 [11] - 构网型储能技术在全球范围内加速落地，从中国内蒙古到西班牙、意大利等国际市场，作为零碳产业园核心技术，推动风光储氢一体化模式规模化复制 [10]

文章核心观点 - 物理人工智能将重构未来能源系统，未来30年形成的绿色碳中和能源系统是AI最重要的应用平台 [1] - 远景科技集团发布全球最大AI电力系统，标志着绿色能源领域迈入智能化时代，是对传统能源体系的深刻变革 [1] - AI电力系统通过物理人工智能重构能源系统，推动全球清洁能源转型，为高耗能工业复合企业提供最佳绿电解决方案 [2][7] AI电力系统技术架构 - 系统以“远景天机”气象大模型与“远景天枢”能源大模型为核心，融合电力物理逻辑与数字规律 [2] - 高精度预测方面：依托气象大模型实现风光资源分钟级时间分辨率和卓越空间分辨率预测 [5] - 智能调度方面：通过能源大模型实时感知电网状态，智能调度资源确保电力供需平衡，降低运营成本 [5] - 安全稳定方面：系统构建七道防线，确保在各种极端天气和运行条件下的安全稳定运行 [5] 应用场景与典型案例 - 应用场景包括混合电站、离网系统、绿电直连、零碳产业园等，服务化工、钢铁、有色、新畜牧业等行业 [5] - 远景赤峰零碳氢能产业园是全球最大绿色氢氨产业基地，总体规划产能152万吨，首期32万吨工程已于2025年7月投产 [7] - 该园区是全球首个100%绿电直连示范项目，连续稳定运行超过22个月，成功应对连续16小时无风无光极端挑战 [7] - 园区依托AI电力系统实现风电、光伏、储能与工业负荷深度融合，提高新能源利用率，降低用电成本 [7] 经济效益与政策支持 - 绿电直连显著降低企业用电成本，提高市场竞争力，为出口型企业产品提供通往国际市场的“绿色护照” [12] - 政府出台政策措施鼓励新能源产业发展，包括财政补贴、税收优惠、推动绿电交易市场建设等 [9][10] - 内蒙古包头达茂巴润工业园区70%以上电力由可再生能源提供，每年可节约标准煤约15.27万吨，减少二氧化碳排放约44.3万吨 [13] 行业影响与推广价值 - 系统具有较强的可复制性和可扩展性，能够适应不同地区、不同行业的能源需求 [12] - 在风光资源丰富地区优先发展绿电直连项目，在沿海地区结合城市更新和产业升级寻求差异化建设 [12] - AI电力系统能驾驭变幻莫测、碎片化的可再生能源，是对绿色新工业系统最重要的赋能 [13]

公司前景与目标 - 摩根士丹利将小鹏汽车H股目标价由119港元上调至131港元，维持增持评级[1] - 预计公司情绪将于2026年中起强劲改善，届时将开始大规模生产物理人工智能项目[1] - 小鹏管理层预计2025年第四季度汽车业务将实现盈亏平衡，提供更稳定现金流支持新项目[1] 业务发展策略 - 2026至2027年汽车业务仍将是公司主要收入来源，但非汽车业务未来3至5年将出现更大增长潜力[1] - 非汽车业务增长潜力可抵消国内市场竞争加剧及电动车业务潜在折让[1] - 公司进一步开放生态系统，于人形机器人及Robotaxi新篇章寻求战略合作[1] 研发与项目进展 - 自动驾驶与人形机器人研发团队高度协同，70%研发投入共享[1] - 公司已宣布与高德地图合作提供Robotaxi服务[1] - 预计未来12个月内将形成更多合作，以备2026年底大规模推出[1]

远景科技集团的战略方向 - 公司未来将倾全力打造物理人工智能主导下的能源大模型 [1] - 该大模型旨在推动绿色能源转型，赋能构建新型电力系统，并终结行业同质化竞争 [2] - 公司发布了"天枢"能源大模型驱动的AI电力系统以及多款AI赋能的风机和储能产品 [6] 物理人工智能的概念与优势 - 物理人工智能是人工智能与物理定律、系统边界、知识图谱深度耦合的新范式 [3] - 将数据智能与物理规律结合可有效消除传统语言大模型的"幻觉"，使其在真实物理世界中可靠地发挥作用 [3] - 人工智能的超级能力能够在毫秒级处理海量数据、发现隐藏规律、做出最优决策，以化解复杂能源系统和电力市场中的不确定性 [5] 行业影响与竞争格局 - 人工智能实现了从"自动化"到"自主化"的飞跃，未来能源系统将在人工智能加持下进化为"智能体"生态系统 [7] - 行业竞争将从传统的"物质资产"转向未来的"人工智能资产" [7] - 物理人工智能主导下的能源大模型有望终结行业内"内卷式"的同质化竞争 [9] 市场前景与应用 - 中国拥有丰富的应用场景和产业数据，有望在物理人工智能领域实现全球领先 [7] - 能源的智能化是促进行业拥抱人工智能的重要驱动力，未来新型电力系统越复杂，越需要人工智能应对不确定性 [8] - 预计再过一两年，能源与人工智能的融合将发展至"初中生"阶段 [8]

投资计划与产能扩张 - 公司计划投资11亿欧元以扩大其德国德累斯顿工厂的制造能力 [2] - 投资将使工厂产能提高到每年100万片以上，成为欧洲同类最大工厂 [2] - 该扩展项目名为SPRINT，预计在2028年底完成 [2] - 自2009年以来，公司已在德累斯顿工厂累计投资超过100亿欧元 [3] 政府支持与战略意义 - 投资计划预计在《欧洲芯片法案》框架下获得德国联邦政府和萨克森州的支持 [2] - 德国总理弗里德里希·梅尔茨访问工厂并对投资表示欢迎，称其是对德国和欧洲主权的承诺 [2] - 萨克森州部长强调投资加强了欧洲最重要的微电子基地，提升欧洲在关键产业的技术独立性和主权 [2] - 公司最近加入了“为德国制造”倡议，展示对德国的长期承诺 [3] 技术重点与市场应用 - 新的制造能力将专注于公司高度差异化的技术，包括低功耗、嵌入式安全存储器和无线连接等关键性能 [2] - 这些技术对于满足欧洲汽车、物联网、国防和关键基础设施应用的芯片需求至关重要 [2] - 投资将支持物理人工智能技术、下一代计算架构和量子技术在未来十年的持续创新 [2][3] 行业背景与公司战略 - 公司首席执行官指出，汽车行业的中断凸显了全球芯片供应链的脆弱性，此次扩张是公司应对这些挑战的战略一步 [3] - 通过扩大在欧洲、美国和全球的制造足迹，公司旨在加强其作为关键行业客户的弹性和值得信赖的合作伙伴角色 [3] - 扩张不仅是为了满足需求，更是为了确保欧洲的工业基础面向未来，保障当地获得基本芯片技术 [3]

四方合作项目概述 - Stellantis、英伟达、优步和富士康四方合作，探索联合开发具有4级自动驾驶能力的机器人出租车，核心目标是满足全球对自动驾驶汽车日益增长的需求[4] - 根据合作规划，Stellantis将向优步在美国和国际业务交付至少5000辆搭载英伟达芯片的自动驾驶出租车，优步将在美国开启初步运营，并逐步展开试点项目和测试，该自动驾驶汽车将在2028年开始量产[6] - 此次合作被形容为一次重磅"联姻"，四家分属不同领域的巨头联手，完整拼出了4级自动驾驶出租车从"造出来"到"用起来"的全链条[6][8] 产业链分工与合作细节 - Stellantis将基于其LCV和STLA Small AV-Ready平台设计、制造自动驾驶汽车，该平台经过专门优化，可支持4级自动驾驶能力并满足自动驾驶出租车的要求，能够将系统冗余、先进的传感器组件和高性能计算等关键组件高效集成到一个灵活且可扩展的架构中[8] - 英伟达将提供其Nvidia Drive AV软件，包括基于Nvidia Drive AGX Hyperion 10架构的4级停车和4级驾驶功能，该平台为完全自动驾驶提供了可投入生产的模块化计算和传感器架构，可使任何车辆都具备4级自动驾驶能力[8][10] - 富士康发挥自身作为消费电子制造巨头在硬件和系统集成方面的优势，与Stellantis深度合作硬件集成，提供高性能计算和传感器集成，助力其在全球范围内推广[11] - 优步利用自己的全球网络，负责端到端车队运营，包括从用户在APP下单开始，到车辆调度、远程协助，再到日常充电、清洁维护，甚至乘客投诉处理[11] 生态系统扩展与全球布局 - 优步与英伟达已明确计划在2027年正式部署AV，共同打造规模高达10万辆的自动驾驶出租车队，Stellantis只是首批交付车辆的制造商之一[13] - 为支撑这一愿景，优步与英伟达正在共同构建一个覆盖全球的4级自动驾驶生态系统，目前合作方已包括Aurora、Avride、May Mobility等多家企业，该生态系统不仅聚焦乘客出行领域，更将触角延伸至卡车运输、货物配送等关键场景[17] - 优步与英伟达携手开发一个数据工厂，该工厂将借助英伟达的Cosmos™世界基础模型开发平台加速运行，用于收集和处理自动驾驶车辆开发所需的海量数据[17] 中国自动驾驶行业发展 - 中国自动驾驶行业正从技术探索迈向商业化关键阶段，以萝卜快跑、小马智行和文远知行为代表的中国自动驾驶出租车项目，不仅在数量上超越美国同行，更重要的是更多项目正从测试验证阶段全面迈入商业化运营的各个阶段[20] - 中国公司已积极启动全球化布局，萝卜快跑计划于2025年底前在迪拜部署100辆自动驾驶出租车，并与阿联酋Autogo公司合作在阿布扎比部署车队，目标在三年内将车队规模扩展至至少1000辆，小马智行和文远知行计划最早于今年在新加坡推出有限服务[20][21] - 高盛研究预测，到2030年，中国自动驾驶出租车市场将迎来爆发式增长，届时全国将有约50万辆Robotaxi在超过10个城市投入运营，行业潜在总收入预计将飙升至470亿美元，较2025年预估的5400万美元实现近千倍的增长[23] - 作为对比，高通预计到2030年全美自动驾驶汽车数量将增至约3.5万辆，年收入约70亿美元，占据美国网约车市场约8%的份额[23]

投资计划与产能扩张 - 公司计划投资11亿欧元扩大德国德累斯顿工厂产能 [2] - 投资将使该工厂到2028年底产能提升至每年超过100万片晶圆，成为欧洲同类最大工厂 [2] - 扩建计划第一阶段将使工厂产能增加10%，达到每年生产110万片晶圆 [5] 项目背景与政府支持 - 扩建计划名为“SPRINT”，预计将得到德国联邦政府和萨克森州在《欧洲芯片法案》框架下的支持 [2] - 德国总理弗里德里希·默茨访问公司并对投资计划表示欢迎，称其是对德国作为工业和创新中心的承诺 [2] - 公司仍在等待了解德累斯顿项目是否会获得补贴，德国政府已初步批准开始扩建的规定 [6] 战略意义与行业影响 - 投资旨在满足客户对非中国、非台湾半导体供应的需求，以降低供应链风险 [4] - 扩张计划是为了支持欧洲对安全供应链和差异化技术的需求，巩固公司作为关键行业客户韧性合作伙伴的地位 [3] - 投资凸显了萨克森州作为半导体制造和创新重要枢纽的地位，强化了欧洲增强供应链韧性的战略目标 [2] 技术聚焦与市场应用 - 新增产能将专注于公司高度差异化的技术，关键性能特性包括低功耗、嵌入式安全内存和无线连接 [2] - 这些技术对于满足欧洲在汽车、物联网、国防和关键基础设施应用领域的芯片需求至关重要 [2] - 随着物理人工智能技术的兴起，这些行业正在迅速转型，公司的半导体对这些技术至关重要 [2] 行业背景与欧盟目标 - 欧盟通过《欧盟芯片法案》，目标是到2030年控制全球先进芯片生产20%的市场份额，但2024年水平仅为8.1% [5] - 欧洲一直面临全球半导体产量份额下降的问题，这越来越成为欧盟各国政府的国家安全问题 [4] - 荷兰政府因对芯片制造商Nexperia的中国所有者闻泰科技的担忧而扣押了Nexperia，事件威胁到全球汽车半导体供应链 [5]

文章核心观点 - 物理人工智能正推动能源行业竞争格局从依赖“物质资产”转向比拼“人工智能资产” [1][5] - 人工智能作为划时代生产力，正从自动化工具向自主化主体跃迁，将重构整个能源系统和竞争格局 [5] - 中国凭借巨大的市场需求、复杂的能源系统和完善的产业链，在发展物理人工智能方面具备全球领先优势 [12] 未来能源系统形态 - 未来能源系统将从当前设备的简单堆叠，进化成由数以亿计智能体构成的、类似珊瑚礁般可演变的生态系统 [3] - 该系统旨在实现稳健安全运行，并消纳更多绿色电力，以提供低成本高质量的清洁能源支撑 [3] 人工智能对能源行业的影响 - 人工智能具备感知、思考、判断和决策能力，能解决人类大脑难以驾驭的复杂巨系统问题 [5] - 行业核心竞争力度量衡将从“比大小、称重量”转变为比拼大模型智商、算力规模和智能体数量 [5] - 风机、储能、光伏板等物理设备需转化为人工智能资产才能具备更大竞争力 [5] 物理人工智能的应用实践 - 远景通过园区级能源管理与碳管理数字化系统及绿电交易等方案，助力耐克、星巴克等企业降低全价值链碳排放 [5] - 远景赤峰零碳氢能产业园作为能源大模型训练场，集源网荷储各环节电力电子设备于一体，提供海量数据和全局感知力 [9] - 研发的“天机”气象大模型显著提升了7天以上中长期气象预测准确性，为可再生能源可靠运行奠定基础 [12] - “远景天枢”能源大模型应用于构建新型电力系统，可提升储能和风机收益，优化电力交易和资产投资决策 [12] 能源市场化交易与人工智能价值 - 随着新能源全电量入市，电量不再直接等于收益，能源企业普遍面临管控风险、高效发挥资产价值及进行新能源交易的挑战 [9] - 能源大模型是新型电力系统重要赋能者，可帮助企业在金融市场穿越风险、捕捉机遇，推动行业从价格厮杀走向价值竞争 [10] 物理人工智能新范式 - 传统大语言模型在应对物理世界时可能出现“幻觉”，物理人工智能新范式将其与物理定律、知识图谱深度耦合以消除此问题 [12] - 该范式将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程等物理规律结合，使人工智能能在真实物理世界中可靠发挥作用 [12]

核心观点 - 人工智能被视为划时代的生产力革命，其根本特性是从“自动化”到“自主化”的飞跃，使系统能够自我感知、决策和进化 [1] - 未来能源系统的竞争核心将从传统的“物质资产”转向“人工智能资产”，能源企业核心竞争力取决于大模型智商、智能体数量和算力规模 [1][3] - “物理人工智能”是AI与物理定律、系统边界及知识图谱深度耦合的新范式，能有效消除传统大模型的“幻觉”，在真实物理世界中可靠发挥作用 [2] 人工智能对能源行业的影响 - 电力系统复杂性呈指数级增长，电价波动剧烈，人类难以驾驭的复杂巨系统为AI提供了绝佳应用场景 [1] - AI的超级能力能在毫秒级处理海量数据、发现隐藏规律并做出最优决策，从而化解人类在复杂能源系统和电力市场中的焦虑 [1] - 物理人工智能主导的能源大模型将推动绿色能源转型，终结行业同质化竞争，实现良性发展的理性繁荣 [3] 物理人工智能概念与实践 - “物理人工智能”概念强调将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程、潮流计算等物理规律相结合 [2] - 公司研发的“天机”气象大模型显著提升了7天以上中长期气象预测准确性，为可再生能源可靠运行奠定基础 [2] - “天枢”能源大模型具备全局感知、系统洞察和持续进化能力，已成功应用于构建新型电力系统，提升储能和风机收益，优化电力交易和资产投资决策 [2] 公司技术与战略布局 - 公司基于在风电、储能、氢能、气象、电力系统和电力交易领域的产业能力与海量数据，打造能源大模型的重要基础 [3] - 公司发布了由“天枢”能源大模型驱动的AI电力系统，以及伽利略AI风机、伽利略AI储能等前沿技术和产品 [3] - 中国拥有丰富的应用场景和产业数据，有望在“物理人工智能”领域实现全球领先 [2]