格力系公司人事变动与芯片业务进展 - 2026年开年以来，格力系公司首次出现董明珠职务变动，其卸任珠海格力电子元器件有限公司法定代表人、执行董事，由方祥建接任 [1] - 方祥建在格力电器工作多年，自2021年11月起担任格力电器副总裁 [5] - 珠海格力电子元器件有限公司成立于2022年7月，注册资本为1亿元人民币，由珠海格力电器股份有限公司全资持股 [5] 格力芯片业务布局与成果 - 2025年6月，董明珠已卸任格力电器旗下芯片公司珠海零边界集成电路有限公司的法定代表人、董事长职务 [7] - 珠海零边界集成电路有限公司是格力电器进军芯片行业、掌握核心"芯"技术的关键力量 [7] - 格力自2015年开始进入芯片领域，目前芯片工厂一期规划年产能24万片 [9] - 公司芯片已大规模应用在家用空调产品中，整体自研应用占比约30%，自研芯片也已应用在商用空调、智能装备、工业机器人等领域 [9]

公司管理层变动 - 2026年开年以来，格力系公司首次出现董明珠职务变动，其卸任了珠海格力电子元器件有限公司的法定代表人及执行董事职务 [1] - 方祥建接任珠海格力电子元器件有限公司的法定代表人并担任执行公司事务的董事 [1] - 方祥建在格力电器工作多年，自2021年11月起担任格力电器副总裁 [5] 子公司基本情况 - 珠海格力电子元器件有限公司成立于2022年7月，注册资本为1亿元人民币 [5] - 该公司由珠海格力电器股份有限公司全资持股 [5] - 公司经营范围包括电子元器件制造、电子元器件批发、电力电子元器件制造等 [5] 公司战略布局与历史变动 - 2025年6月，董明珠曾卸任珠海零边界集成电路有限公司的法定代表人及董事长职务 [7] - 珠海零边界集成电路有限公司是格力电器进军芯片行业、掌握核心“芯”技术的关键力量，经营范围包括集成电路芯片设计及服务、销售等 [7] - 格力自2015年开始进入芯片领域，目前芯片工厂一期规划年产能为24万片 [9] 芯片业务发展现状 - 格力电器表示，公司自研芯片已大规模应用在家用空调产品中，整体自研应用占比约为30% [9] - 自研芯片也已应用在公司的商用空调、智能装备、工业机器人等领域 [9]

特斯拉AI芯片战略与产品路线图 - 马斯克官宣AI5芯片步入正轨并重启Dojo 3项目，旨在挑战英伟达[1] - 特斯拉将自研AI芯片的迭代节奏提升至约每9个月一个设计周期，以追赶竞争对手[7] - AI5芯片设计接近完成，AI6处于早期阶段，后续AI7至AI9的蓝图已铺开[9] AI5芯片性能与成本优势 - AI5芯片单颗SoC性能对标英伟达Hopper，双芯组合相当于Blackwell[3] - AI5芯片成本不到英伟达Blackwell的十分之一，能效比高出约3倍[3] - 相较于上一代AI4，AI5总性能提升50倍，内存多9倍，原始算力提升10倍，加固的块量化与Softmax提升5倍[10] - AI5每瓦效率比英伟达Blackwell芯片高2-3倍[12] - AI5由三星和台积电代工，分别采用2nm和3nm工艺[10] Dojo超算项目的演变与整合 - Dojo 1超算基于自研D1芯片，于2023年7月投产并部署[16] - Dojo 2项目因“双轨制”内耗（车端用AI4推理芯片，云端用D1训练芯片）而被放弃[18][19] - 重启的Dojo 3将统一架构，直接使用下一代车载推理芯片AI5及后续芯片搭建计算集群，以整合资源并摆脱对英伟达GPU的依赖[6][19] 特斯拉的底层技术创新 - 公司通过专利“混合精度桥接器”解决高精度计算与低功耗的矛盾，在8位硬件上实现接近32位的计算精度[23][25][26] - 该技术采用对数转换、预计算查找表、泰勒级数展开和霍纳法则，并通过位移技巧使芯片内部有效带宽翻倍[26][27][28] - 创新使自动驾驶系统能精准追踪30秒或更久之前的数据，提升物体恒存性，并通过对数存储KV Cache使内存占用减半、记忆容量翻倍至128k[29] - 引入“注意力汇点”确保神经网络在长时间运行下的稳定性[30] 特斯拉AI芯片的战略使命与部署 - AI芯片为专用芯片，专为特斯拉自家AI软件栈深度优化[7] - AI4芯片旨在让自动驾驶安全性远超人类，并已用于超算建设，在训练系统中与英伟达H100 GPU的使用比例约为1:2（约4万个AI4计算机对比约9万个H100）[12][13] - AI5芯片使命是让汽车性能趋近完美并大幅增强Optimus机器人能力[12] - AI6芯片将专攻Optimus进化和数据中心算力[12] - AI7与Dojo 3的目标是成为部署在太空的算力基座[12] 行业竞争格局与英伟达的领先地位 - 英伟达市值突破5万亿美元，若按GDP排名可位列全球第四大经济体，仅次于美国、中国和德国[33] - 英伟达以约3.6万名员工创造了巨大市值，其效率远超传统经济模式[34] - 英伟达的核心护城河在于CUDA生态，其高粘性软件环境增加了开发者迁移至其他芯片的成本[35] - 英伟达正大举进军“物理AI”领域，即机器人、自动化和工业系统，这与特斯拉的核心业务形成直接竞争[35]

阿里云与芯片业务战略调整 - 阿里云业务未如市场预期进行分拆 [1] - 阿里旗下芯片公司“平头哥”将准备独立分拆并进行IPO [1] 平头哥芯片技术进展与对标 - 公司自研芯片为PPU 已发展至1.7代 [1] - 芯片技术性能对标英伟达H100 [1] 自研芯片的规模与市场地位 - 预计今明两年国内一半的AI芯片需求将使用自研芯片 数量达大几十万颗 [2] - 自研芯片用量规模与国内领先的华为公司比肩 [2] 芯片集群互联与基础设施 - 公司芯片互通性良好 采用“磐久”服务器 [2] - 支持64卡集群 并向128卡集群进发 [2] - 超结点互联采用UAlink技术 [2] 公司AI算力需求与芯片应用 - 阿里去年10月单日tokens调用量超过60万亿 [2] - 同期11月 字节跳动单日tokens调用量为40万亿 [2] - 公司预计全球tokens调用量未来还将增长100倍 [2] - 公司自研芯片在AI推理任务中应用较多 [2] 业务战略的演变与行业对标 - 公司曾紧密跟踪谷歌TPU外售的商业化路径 [3] - 公司最终选择将芯片业务独立分拆上市 而非直接对外销售芯片 [3]

公司股价表现 - 硬蛋创新股价当日上涨12.99%，报4港元 [1] - 公司股价本周累计涨幅超过30% [1] - 当日成交额为5241.33万港元 [1] 公司业务进展 - 公司下属开普勒研究院基于AMD下一代核心芯片授权，开发出两款自研产品并正式推向市场 [1] - 第一款产品为面向商业卫星互联网领域的“KPL-多通道射频SOM”，基于RFSoC技术 [1] - 第二款产品为面向高带宽特殊检测领域的“KPL-高速边缘AI SOM”，基于Versal Gen2 VE3858\VE3558芯片 [1] - 公司基于对全球顶尖芯片的技术理解，已实现多款自研产品在下游领域的批量落地 [1] - 此次自研产品布局与公司传统芯片分销业务形成战略协同 [1] 行业政策与前景 - 科创板第五套上市标准扩围至商业航天领域 [1] - 商业航天行业正加速向产业化临界点迈进 [1] - 未来随着可回收火箭技术成熟，商业航天产业链将迎来系统性价值重估 [1]

公司股价表现与市场动态 - 硬蛋创新股价单日上涨12.99%，报收4港元，成交额达5241.33万港元 [1] - 公司股价本周累计涨幅超过30% [1] 公司业务与技术突破 - 公司下属开普勒研究院基于AMD下一代核心芯片授权，开发出两款自研产品并正式推向市场 [1] - 第一款产品为面向商业卫星互联网的“KPL-多通道射频SOM”，基于RFSoC技术 [1] - 第二款产品为面向高带宽特殊检测的“KPL-高速边缘AI SOM”，基于Versal Gen2VE3858VE3558芯片 [1] - 此次自研产品布局与公司传统芯片分销业务形成战略协同 [1] - 基于对全球顶尖芯片的技术理解，公司已实现多款自研产品在下游领域的批量落地 [1] 行业政策与前景 - 科创板第五套上市标准已扩围至商业航天领域 [1] - 商业航天行业正加速向产业化临界点迈进 [1] - 未来随着可回收火箭技术成熟，商业航天产业链将迎来系统性价值重估 [1]

核心观点 - 东兴证券首次覆盖华测导航，给予“推荐”评级，认为公司作为高精度导航应用龙头，将受益于“十五五”北斗产业红利，并通过芯片自研与新品创新巩固国内外市场的先发优势 [1] 公司业务与市场地位 - 公司是高精度导航应用领域的龙头企业 [1] - 公司在海外市场拓展顺利 [1] - 公司的新产品，包括测量RTK新品以及激光雷达产品，市场反响良好 [1] 财务预测与估值 - 预计公司2025年营收同比增长22.6%，2026年同比增长20.2%，2027年同比增长18.4% [1] - 预计公司2025年归母净利润为7.42亿元，2026年为9.33亿元，2027年为11.58亿元 [1] - 给予公司2026年30倍至35倍市盈率（PE）估值 [1] - 对应目标股价为35.7元至41.7元 [1] - 目标价较当前市值有16%至36%的上涨空间 [1] 行业与成长性 - 公司所处赛道具有长期成长性，将迎接“十五五”北斗产业发展的红利 [1] - 公司拥有良好的科学管理机制，带来了成长的确定性 [1] - 估值参考了中证500指数以及通信设备行业指数 [1]

苹果高管持续动荡 - 苹果硬件技术高级副总裁、自研芯片项目架构师Johny Srouji已向CEO库克表达去意，若离开将加入其他公司[1][3] - 这是本月内第四位处于动荡状态的高管，此前苹果AI负责人John Giannandrea和首席UI设计师Alan Dye已先后离任，后者立刻转投Meta[3] - 一系列人事变动使苹果陷入数十年以来最大规模的高管变动，领导结构正在重塑[10][17] 关键人物Johny Srouji的背景与影响 - Johny Srouji于2008年加入苹果，已工作17年，加入之初即领导开发苹果第一颗自研系统芯片A4[4][5] - 其一直担任苹果芯片负责人，领导了从移动端A系列到桌面级M系列芯片的自研进程，职位升至硬件技术高级副总裁[5] - 最近还启动了苹果自研调制解调器项目，旨在进一步替代高通芯片[6] - 为挽留他，公司内部不仅考虑提高薪酬，甚至有人提出让其担任CTO，负责硬件工程和芯片技术，成为CEO之下的二号人物[8] 高管离职去向与公司应对 - 多位离职高管流向Meta，包括首席UI设计师Alan Dye，其被视作Jony Ive之后苹果美学的定义人，将在Meta牵头硬件、软件和AI界面整合[11][12] - 10月，刚接手Siri AI能力开发的高管Ke Yang同样离职加盟Meta[14] - 作为应对，苹果挖走了Meta的首席法务官Jennifer Newstead，以接替将于2026年底退休的总法律顾问Kate Adams[15] 其他高管变动与权力集中 - 负责环境、政策和社会倡议的苹果副总裁Lisa Jackson也将退休[16] - 公司权力正向四位关键高管集中：热门CEO接班人选John Ternus、服务主管Eddy Cue、软件主管Craig Federighi以及新任COO Sabih Khan[18] 关于CEO库克的状况与继任问题 - 65岁的库克本人备受关注，除年龄外，被曝在内部会议和大型集会上双手会时不时发抖，但接近其人士否认了健康问题传闻[19][20][21] - 短期内库克不会退休卸任，但其状况引发了对“谁会是苹果下一任CEO”的热烈讨论[22]

AI行业竞争焦点转变 - AI行业竞争焦点从模型参数量转向对底层算力基础设施的掌控能力[2] - 仅拥有模型而缺乏算力等“家底”将面临发展瓶颈[2] 谷歌的“农场+物业”整合模式 - 谷歌自2013年起启动自研TPU项目，已迭代至第七代，最新一代Ironwood性能较上一代提升4倍[4][6] - 自研ASIC架构的TPU能效是同期GPU的2至3倍，制造成本比购买现成芯片低一半以上[6] - 谷歌将自产TPU出售给Meta、Anthropic等同行公司[8] - 谷歌拥有搜索（20亿月活用户）、YouTube（6.5亿月活用户）等自有流量平台，为模型训练提供数据[10] - 该模式整合了自有芯片算力与用户数据，形成“前店后厂”的闭环，加速模型迭代[10] OpenAI的“租房买粮”依赖模式 - OpenAI早期训练GPT-3使用了1万块V100芯片[15] - 当前高端芯片如H100单价达24万，大规模训练需数百至上千块，硬件成本高昂[15] - OpenAI每年需向微软Azure支付25亿美元算力费用，并与甲骨文签署了百亿美元级别的补充协议[15] - 微软从算力合作伙伴转变为推出Copilot的直接竞争对手[17] - OpenAI已招募40人团队并与博通合作尝试自研芯片，但芯片从设计到量产需3-5年，且面临台积电产能争夺的挑战[19] 行业竞争格局与趋势 - AI行业的长期竞争关键在于可持续性，拥有算力、数据和场景的全产业链布局者更具优势[22][24] - 智能手机行业的竞争历史表明，最终存活的是拥有“家底”（如自研芯片和系统）的公司[22] - OpenAI若想改变局面，需建立自己的算力基础[24] - 对于初创公司而言，走“专精特新”的差异化道路可能是生存之道[24]

交易概述 - 公司拟通过发行股份及支付现金方式收购天津希格玛微电子技术有限公司100%股权，交易作价3.7亿元 [1] - 收购旨在拓展雷达专用芯片设计能力，构建自主可控的芯片技术体系，将雷达系统开发从“部件级集成”提升至“芯片级协同” [1] 交易背景与战略意义 - 公司当前主要通过外购通用芯片生产相控阵雷达，芯片成本占整机成本的23%-29%，预计下一代数字相控阵雷达的芯片成本占比将提升至30%-50% [2] - 标的公司在光电传感器、MCU芯片等领域拥有成熟技术储备，其ADC/DAC知识产权矩阵与雷达芯片需求存在共通性，可通过技术延伸应用于雷达系统 [2] - 通过此次收购，公司将实现从“外购通用芯片”向“定制化芯片设计”转型，填补在雷达专用芯片领域的短板，为拓展5G通信、卫星雷达等新场景奠定基础 [6] 财务与成本协同 - 2023年至2025年上半年，公司芯片采购金额分别为1721.02万元、5706.08万元和597.28万元，其中标的公司拟参与研发的射频类、ADC/DAC等芯片采购占比逐年提升 [2] - 以现有主力机型AXPT0464为例，芯片成本占整机成本约26%，标的公司参与研发的芯片对应成本占比约15% [2] - 收购后，以MCU芯片为例，经可靠性优化后预计售价3元/个，较当前外采工业级芯片（15元/个）降本幅度超50% [3] 技术性能提升 - 应用自研芯片的下一代雷达在关键参数上预计实现突破：峰值功率提升46.5%（从1024W至1500W），系统噪声系数降低8.6%（从3.5dB至3.2dB），动态范围扩展2.1%（从95dB至97dB），灵敏度提升0.3dBm [3] - 标的公司核心团队拥有20余年芯片设计经验，其自主开发的72MHz低功耗ADC、10bit DAC等IP已通过流片验证，可快速迁移至雷达应用场景 [4] 研发与整合进展 - 标的公司已向公司交付MCU芯片样品，完成常温功能测试，正在进行高低温及可靠性验证，预计6个月内进入小批量验证阶段 [4] - ADC芯片项目已完成立项，DAC芯片处于立项前评估阶段，射频多功能芯片、电源管理芯片等长期项目处于技术沟通阶段 [4] - 公司计划总投入1.4亿元用于雷达专用芯片研发，一期6000万元已启动，其中900万元专项用于与标的公司的合作研发 [4] - 整合后，标的公司现有流片资源（华虹宏力、台积电）及封测渠道将直接复用，预计可缩短芯片开发周期1-2年 [5] 交易估值与安排 - 此次交易作价3.7亿元，以收益法评估结果为依据，较标的公司2022年增资时10.5亿元投前估值下降64.7% [5] - 交易对方中，管理层股东获得78%股份对价，锁定36个月，业绩承诺期（2025-2027年）累计净利润不低于7800万元 [5]