公司概况与市场地位 - 公司是深圳坪山的硬科技公司，于9月29日向港交所递交IPO申请，联席保荐人为中金和国信证券（香港）[1] - 公司核心业务是为智能机器人提供高精度、高性价比的空间感知解决方案，主力产品是激光雷达，最大应用场景是扫地机器人[3] - 公司在细分领域统治力强，2024年扫地机器人激光雷达出货800万台，占全球市场一半以上；全球扫地机器人激光雷达市场规模2024年为13亿元，公司吃掉大半份额[3] - 公司客户阵容豪华，包括小米、石头科技、追觅、爱奇艺、高通、360、美的等，全球前五大扫地机器人公司中，四家是其核心供货商；自成立以来累计出货量超过2500万台[3] 财务表现与盈利困境 - 公司收入从2022年的1.46亿元增长至2024年的4.33亿元，2025年上半年收入为2.92亿元，但净利润连续四年为负，累计亏损超6000万元[1][5] - 具体净利润为：2022年-2869.5万元、2023年-88.3万元、2024年-3137.5万元、2025年上半年-415.7万元[5] - 毛利率持续下滑，从2022年的17.8%跌至2025年上半年的13.2%，远低于行业平均水平[1][6] 业务风险与挑战 - 公司存在严重的产品依赖，收入主要靠三角测距激光雷达，该产品收入占比从2022年的99%降至2025年上半年的72.7%[8] - 为抢占市场，公司对主力产品采取更具市场竞争力的定价策略，直接压缩了利润空间[8] - 公司存在大客户依赖，2022年至2025年上半年，来自最大客户的收入占比分别为44.3%、37.1%、36.1%及35.8%[10] - 公司研发投入逐年增加，2022年至2025年上半年研发成本分别为0.36亿元、0.55亿元、0.77亿元、0.30亿元，但研发转化效果不佳[10] - 公司产能利用率不足，坪山基地利用率从2022年的93.5%跌至2025年上半年的75%；惠州基地2024年9月投产，利用率约77%，固定成本分摊高拖累利润[11] 新产品发展与市场前景 - 公司于2024年推出dTOF激光雷达和线激光传感器新品，其中线激光传感器在2025年上半年卖出300万台，收入5281万元，占比18.1%[8] - 但新产品毛利率极低，dTOF仅为3.1%，线激光传感器为7.4%，几乎不赚钱，主要因投产初期规模效应不足、单位成本高及市场竞争激烈[8] - 中国智能机器人空间感知市场从2020年的47亿元增长至2024年的108亿元，年复合增长率22.8%，预计到2030年市场规模将达357亿元，年增速保持22%[5] - 扫地机器人激光雷达赛道增长更猛，未来6年预计年增25.5%，2030年市场规模达50亿元[5] 公司历史与融资情况 - 公司创始人周琨为1979年出生的清华自动化系研究生，师从中国工程院院士戴琼海，公司成立于2013年[12] - 公司创业初期曾与快播合作，但快播被查后陷入危机，后通过为创维电视研发摄像头量产而存活[12][13] - 公司曾短暂转向VR业务，后于2017年押注扫地机器人激光雷达赛道，通过采用CMOS面阵传感器、VCSEL激光器和自研ASIC AI芯片的方案，将成本降低40%-50%，解决了性能与成本的矛盾[15] - 公司成立至今已完成11轮融资，投资方包括深创投、东方富海、前海母基金等知名PE，以及宏达电、石头科技等产业资本；递表前5天完成4000万D轮融资，投后估值达30.4亿元[16][18] - 公司原计划冲击A股科创板，但于2025年3月终止辅导，转而申请港股18C章上市[16]

公司概况与市场地位 - 公司成立于2013年，是一家提供高精度空间感知解决方案的公司，利用AI技术为智能机器人提供算法及硬件 [1] - 产品矩阵包括传统三角测距激光雷达、dTOF激光雷达、3D TOF激光雷达及线激光传感器，应用于智能机器人、XR、工业检测等领域 [1] - 在扫地机器人激光雷达领域维持领先地位，2024年出货量约为800万台，按2024年收入计算为全球该领域的翘楚公司 [1] - 客户基础稳固，与智能机器人领域主要客户建立了平均超过五年的长期关系，是前五大扫地机器人公司中四家的核心供货商，并与360、美的、小米、石头科技、追觅、爱奇艺、高通等知名品牌长期合作 [1] 财务业绩表现 - 收入呈现稳健增长趋势，2022年、2023年、2024年及2025年上半年收入分别为1.46亿元、3.32亿元、4.33亿元、2.92亿元 [2] - 公司持续处于净亏损状态，同期净利润分别为-2869.5万元、-88.3万元、-3137.5万元、-415.7万元 [2] - 毛利率波动下行，同期毛利率分别为17.8%、21.5%、16.3%、13.2% [2] - 收入增长主要得益于下游智能机器人行业蓬勃发展带来的需求增长，以及公司产品开发和客户群扩展 [2] 研发投入与客户集中度 - 研发投入持续增加，2022年至2025年上半年研发成本分别为0.36亿元、0.55亿元、0.77亿元、0.30亿元，以推动技术进步和保持产品竞争力 [4] - 客户集中度较高但呈下降趋势，来自最大客户的收入占比从2022年的44.3%降至2025年上半年的35.8% [4] - 公司业务对少数主要客户存在依赖性 [4] 上市进程与资金用途 - 公司于9月29日向港交所递交IPO申请，联席保荐人为中金公司、国信证券（香港） [3] - 公司曾筹划A股上市，于2023年12月进行上市辅导备案，并于2025年3月终止辅导协议 [4] - 此次港股IPO募集资金计划用于增强研发能力、提升制造能力、以及作为营运资金和一般企业用途 [4]

技术突破 - 提出Evo-0轻量化方法 通过隐式注入3D几何先验增强视觉语言动作模型的空间理解能力 无需显式深度输入或额外传感器 [2] - 利用视觉几何基础模型VGGT从多视角RGB图像提取3D结构信息 包含深度上下文和跨视图空间对应关系等几何信息 [2][3] - 引入cross-attention融合模块 将ViT提取的2D视觉token作为query VGGT输出的3D token作为key/value 实现2D-3D表征融合 [3] 性能表现 - 在rlbench仿真实验中 Evo-0在5个需要精细操作的任务上平均成功率超过基线pi0 15% 超过openvla-oft 31% [2] - 真机实验中在5个空间感知要求高的任务上平均成功率提升28.88% 其中插孔任务达到66.67% 透明物抓取任务达到65.00% [8][10][11] - 仅用15k步训练的Evo-0已超过20k步训练的π0 显示更高训练效率 [6] 鲁棒性优势 - 在5类干扰条件下均表现相对鲁棒 包括未见干扰物体 背景颜色变化 目标位置位移 目标高度变化和相机角度变化 [12] - 在存在未见干扰物体时 拾取正确率100% 整体正确率70% 显著高于基线的60%和20% [12][15] - 相机视角向上偏移10度时正确率60% 向下偏移10度时40% 均优于基线的40%和30% [15] 应用价值 - 方法以插件形式增强VLA模型空间建模能力 训练高效且部署灵活 为通用机器人策略提供新路径 [16] - 绕过深度估计误差与传感器需求 降低部署难度和精度噪声问题 [1][16] - 在密集抓取 置物架放置及透明物体操作等对空间精度容忍度极低的任务中展现精准操控能力 [8][10]