文章核心观点 - 中国在5G建设方面已取得全球领先地位，并已启动6G研发的第二阶段技术试验，6G预计将在2030年左右启动商业应用 [1] - 6G是第六代移动通信技术，其官方名称为IMT-2030，旨在实现物理世界、生物世界与数字世界的深度融合，带来革命性跃迁 [3][6] - 6G的核心愿景是构建“万物智联、数字孪生”的社会，其发展呈现与AI、感知、算力三大融合趋势 [8][16][17][18] - 6G的性能指标相比5G有数量级提升，并引入了感知、高精度定位等新能力，其发展依赖于太赫兹通信、空天地海一体化网络等颠覆性技术 [24][25][26] - 根据3GPP等标准组织的规划，6G首个商用标准版本预计在2029年发布，2030年左右启动商业应用，2035年实现规模化商用 [39] 中国5G发展现状与6G研发进展 - 截至发布会时，中国已建成5G基站483.8万座，实现了全国所有乡镇以及95%的行政村5G覆盖，建成全球规模最大、技术领先的信息基础设施 [1] - 中国5G用户规模超12亿户，5G标准必要专利声明量全球占比达42% [1] - 中国6G研发已完成第一阶段技术试验，形成了超300项关键技术储备，近期已启动第二阶段6G技术试验 [1] 6G的定义与标准制定 - 6G是第六代移动通信技术，其官方名称由国际电信联盟无线电通信部门确定为IMT-2030 [3] - 技术标准通常由3GPP组织研究制定并提交ITU-R认证，但理论上其他标准组织制定的符合要求的技术也可被认定为6G标准 [5] 6G与5G的核心区别与愿景 - 6G并非5G的简单升级，其核心愿景是构建一个“万物智联、数字孪生”的社会，深度融合物理、生物与数字世界 [6][8] - 6G将集通信、感知、计算、智能、安全等多种技术于一体，成为支撑数智经济发展和数字化转型的重要综合性数字基础设施 [8] - 衡量6G的指标已不限于网速，其速率预计比5G快10~100倍，但更强调功能的全面扩展与场景的全面覆盖 [6][20] 6G的关键技术方向与应用场景 - ITU-R报告指出了6G的几大关键技术方向，包括AI原生通信、通信感知一体化、通信与计算架构融合、太赫兹通信、超高精度定位技术等 [12] - 6G将5G的三大应用场景扩充为六大场景：沉浸式通信、通信和感知融合、超可靠低时延通信、泛在连接、大规模通信、通信和AI融合 [12] - 具体应用场景包括扩展现实、全息通信、智慧城市、远程手术、自动驾驶车辆协同、智能环境感知等 [14] 6G的三大融合发展趋势 - **与AI融合**：包括利用AI赋能6G网络能力提升，以及利用6G服务于对网络性能要求更高的AI应用场景 [16] - **与感知融合**：即通感一体，使6G系统同时具备高精度感知、通信及定位能力，为低空经济等产业提供技术基础 [17] - **与算力融合**：6G网络将发展为算力网，服务于算力的流动，满足用户对算力的随时取用需求 [18] 6G的关键性能指标 - **峰值速率**：从5G的10 Gbps提升至100-1000 Gbps，提升10-100倍 [24] - **用户体验速率**：从5G的0.1 Gbps提升至1-10 Gbps，提升10-100倍 [24] - **用户面时延**：从5G的1 ms降低至0.1 ms，提升10倍 [24] - **连接密度**：从5G的每平方公里100万个终端提升至最大1亿个，提升100倍 [24] - **可靠性**：从5G的99.999%提升至99.99999%，提升100倍 [24] - **新能力**：引入厘米级高精度定位、物体检测与成像等感知能力，以及分布式AI学习等能力 [23] 支撑6G的颠覆性技术 - 为获得超大带宽，6G将向太赫兹频段拓展，这是实现Tbps级传输速率的关键 [26] - 将构建空天地海一体化网络，整合地面基站、无人机、卫星，实现全球无缝连接 [26] - 其他关键技术包括智能超表面、语义通信、AI原生、超大规模孔径阵列、轨道角动量等 [26] 6G标准化与商用时间表 - 2019年6月，中国IMT-2030推进组成立，2022年6月ITU-R发布6G技术趋势报告，2023年底3GPP官宣启动6G标准开发 [28][29] - 2025年6月，3GPP正式开启6G空口与架构的技术预研项目，标志着6G进入国际标准化轨道 [32] - 根据3GPP规划，6G首个商用标准版本预计在2029年发布，2030年左右启动商业应用，2035年实现规模化商用部署 [34][39]

研究突破 - 美国莱斯大学等机构科研人员主导的研究在《自然·物理》杂志上报道了一种新型量子物质态 [1] - 该研究融合了量子临界性与电子拓扑学这两个重要物理领域 [1] - 该新型量子物质态能为未来技术提供动力 [1] 潜在应用与影响 - 该研究可为计算、传感及材料科学带来新的发展机遇 [1]

文章核心观点 - AI计算能力的提升是新一代影像设备公司和硬件品类发展的关键驱动力，计算在用户价值中的占比提升驱动着影像大众化、场景化和产业价值的迭代[4][5][10] - 影像行业过去50年的发展暗线是光学与计算在最终价值交付中配比的变化，计算占比不断提升推动技术迭代和产业价值链重塑[5][6] - 大模型带来的高计算能力正在突破传统天花板，形成"本体算力+本地模型+云端大模型"的全新计算架构，为影像领域带来前所未有的想象空间[11] - 新一代AI Native影像公司必须是以AI为核心驱动，具备场景深度理解和数据飞轮能力的新物种[34] 影像行业发展历程 - 胶片时代价值锚点无限趋近光学端，好照片价值几乎百分之百由光学+机械决定[8] - 数码时代计算第一次关键介入，佳能、索尼通过自动对焦系统和CMOS传感器技术颠覆德系厂商，计算核心任务是优化光学+简化操作[8] - GoPro开创运动相机品类，用算法和算力取代笨重物理稳定器，但其后续在计算体验创新上乏力导致市值从巅峰跌落[9] - 大疆将计算推向舞台中央，无人机本质是飞行计算平台，交付的是稳定流畅的空中视角[9] - 影石凭借计算能力重构全景影像价值链，将年营收10%以上投入研发，获得近百亿美金市值认可[10] 计算能力突破带来的新价值层次 - 第一层"理解现实"：摄像头成为AI感知器官，在像素上叠加认知图层，从记录扩展到理解与交互，如Dex智能放大镜[13] - 第二层"增强现实"：AI深度参与创作与表达，从理解走向美化与再表达，如PhotaLabs用AIGC修复照片[15] - 第三层"生成现实"：计算成为创造主体，光学捕捉的现实只是激发AI创造的引子，如Paragraphica无光学部件纯靠计算生成照片[23] AI Native影像公司的发展机遇 - 大疆Pocket系列通过极致便携和智能化体验重新定义便携影像设备，总销量破一千万台[29] - Plaud Note录音卡片销售突破一百万台，在特定场景下提供远胜手机的交互与交付体验[30] - 深空拍摄望远镜通过堆叠计算简化操作，让星云图片拍摄变得简单，替代过去十公斤以上设备[33] - AI Native影像公司应向着更专业、更场景化、更个性化方向发展，在垂直场景提供超额满足[30][34] - 高计算能力可以激活被压抑的潜在需求，将小众市场放大为更具普遍性的市场[29][30]

计算与人工智能的基础科学定位 - 计算不仅是工具 更是与物理学和生命科学并列的基础科学[5] - 人工智能是拓展人类创造力的工具 而非替代人类智能[1][7] - 计算与人工智能如同硬币两面 共同构成基础学科框架[4][5] 人工智能在地球科学领域的应用实践 - 之江实验室开发GeoGPT系统 实现地球科学数据共享与协作研究[9][11] - 通过AI技术将化石海绵分类从两位数扩展至3000余种[13] - 构建开放科学AI架构 支持多模型选择与领域基础模型开发[14] 太空计算与全球协作倡议 - 提出"三体计算星座"倡议 探索卫星间协同计算应对气候挑战[1][17] - 计算卫星有望成为通信 导航 观测后的第四类卫星[25] - 日地L5点部署观测卫星 需在太空完成数据处理[28][29] 技术演进与跨学科融合 - 阿波罗11号率先将计算技术引入太空 搭载16600个晶体管[22][23] - 人工智能正成为如数学般的基础学科 支撑各科技领域发展[17] - 早期人工智能先驱多具心理学背景 关注人类本质研究[4][7]

财务表现 - 2024年度营业收入16.79亿元人民币 同比增长29.46% [2][3] - 归属于上市公司股东的净利润亏损6.03亿元 较上年同期扩大亏损 [2][3] - 经营活动产生的现金流量净额为-3.60亿元 同比恶化23.67% [3] - 研发投入6.19亿元 占营业收入比例36.89% 同比下降1.62个百分点 [4] 业务发展 - 通过精准市场定位与创新产品设计推动收入增长 [2] - 产品组合覆盖40多条子产品线 在售产品型号近2200款 [4] - 已申请国内外专利1361项 其中发明专利980项 获有效专利641项 [4] - 在新能源 计算 汽车等新兴应用领域提升竞争力 [4] 产品研发突破 - 新能源领域推出超高压太阳能应用PMIC芯片 集成系统级时序管理功能 [4] - 网通安防领域推出多款PoE以太网供电芯片 部分产品进入头部客户小批量供货 [4] - 汽车电子领域推出高低边驱动芯片 车灯驱动芯片及车规DrMOS实现量产 [5] - 计算领域推出符合Intel标准的12相/9相控制器及18V/50A功率管集成产品 [6] 市场与运营 - 下游终端市场经历长期去化过程 部分客户采购需求恢复常态 [2] - 市场竞争激烈导致产品价格承压 毛利率未改善 [2] - 加大研发投入 市场开拓及供应链体系优化等资源投入 [2] - 深化现有客户合作并引入新优质客户 [2]