精密运动系统 / 平台（ Precision Motion Stages ），是指用于实现被控对象在一维或多维空间内进行高精 度、可控定位和运动的机电一体化装置。其核心特征在于通过高性能驱动与精密导向，实现纳米至微米级 别的分辨率、重复精度和定位稳定性。其定位精度直接影响设备的加工或测量能力，而运动速度和加速度 则决定生产效率。精密运动平台通常由机械结构、驱动机构（如直线电机、旋转电机、压电驱动、气浮轴 承）、检测与反馈单元（光栅尺等）以及控制系统组成。现代制造工艺（尤其是半导体制造、光学器件制 造和纳米技术）的高精度和高加速的运动平台是系统的运动核心。 本文精密运动系统（也称为精密运动平台）统计范围包括了紧凑型 / 模块级平台和大型 / 定制型系统级平 台。 精密运动系统全球市场规模及趋势 根据 QYResearch 最新调研报告显示，预计 2 03 1 年全球 精密运动系统 市场规模将达到 19.9 亿美元，未来几年 年复合增长率 CAGR 为 8.77% 。 全球 精密运动系统 市场前 41 强生产商排名及市场占有率 （基于 2 02 5 年调研数据；目前最新数据以本公司最 新调研数据为准） 来源： Q ...

星环OS的技术优势与架构创新 - 自研通信中间件将全车几十个芯片的分布式系统视为一个整体，通过优于开源的中间件实现高效通信和资源协调，填补了开源领域的空白[1][12] - 打破传统各域控来自不同供应商的“黑盒”壁垒，实现端到端整合，在实时性、抖动控制和车身姿态控制上具有技术优势[1][13] - 通过极致的软硬结合，类似于iPhone的A系列芯片与iOS的深度集成，放大系统性能，充分释放硬件算力[1][8][14] - 在AUTOSAR规范外叠加时间链同步、优先调度和内核改造，于120公里时速下能提前7米判断并作出刹车或避让反应，缩短制动距离[1][15] - 通过完整的任务编排和预编排工具，实现智能空悬毫秒级调整，其要求高于智能驾驶，传统AUTOSAR无法做到[2][18] - 新芯片仅需两周即可高质量应用，得益于简化的适配接口和原生的多CPU架构支持，显著快于传统AUTOSAR所需的6个月适配周期[2][16][17] 车企自研操作系统的挑战与产业趋势 - 车企自研操作系统需先自研业务应用层软件，才能提出操作系统核心需求，否则难以确定合理方向[4][10] - 成功自研操作系统需要深厚的人才储备以及组织管理上打破部门墙[4][11] - 操作系统极其复杂，对实时性和安全性要求极高，小问题可致黑屏，天生不适合各家车企各自为战[4][21] - 车企的核心差异化应在业务软件应用和服务，而非操作系统本身，操作系统归一化是商业和产业的共同趋势[4][21][23] - 统一的OS能为车企节省成本，并解决芯片和控制器厂商面对系统碎片化的巨大苦恼[4][22] - 汽车操作系统预计将走向寡头格局，发挥集体力量共建统一的OS基础是合理状态[21][22] 理想汽车开发星环OS的动机与开源战略 - 初始开发动机是保障供应链安全与获得芯片选择自由，避免因海外MCU供应商适配周期长而受制于芯片价格暴涨和供应短缺[3][6] - 通过自研系统，将国产MCU的适配周期从6个月缩短至不到4周，有效保证了供应链安全[6][7] - 开源操作系统需具备技术勇气，系统需有足够的安全性和差异化的领先特色，否则可能被利用来攻击车辆或引发负面舆论[5][18] - 理想汽车开源星环OS是受DeepSeek等国内优秀企业启发，旨在减少产业重复造轮子，战略上获得从李想到CTO的鼓励支持[5][19] - 与包括欧洲车企在内的多家OEM洽谈合作，长城汽车经过内部测试认可星环OS的高质量与实际表现，决定加入开源生态[19][20] - 理想汽车不希望星环OS成为其独占产品，而是旨在使其成为行业的星环OS，通过开源共建做大生态盘子[20]

核心观点 - 东方超算推出的Deep X硬件与AppMallai模型商城构成的软硬结合生态，将AI模型部署时间从平均480分钟缩短至8分钟，效率提升60倍，标志着AI部署从“手工作坊”进入“工业化生产”时代 [1][3][5] 行业痛点：传统AI部署挑战 - 传统部署LLaMA 11B模型流程复杂，需经历硬件选购、环境配置、框架安装、模型下载、模型优化及调试测试六个步骤，总耗时8-23小时（平均480分钟）[1][2] - 传统部署方法成功率仅约40%，且硬件利用率低下，仅为50-60%，大量算力被浪费 [2] - 每次部署新模型均需重复全部流程，测试10个不同模型意味着80-230小时的重复劳动，技术门槛高，需依赖有经验的AI工程师 [2] Deep X + AppMallai 解决方案 - 方案将部署流程简化为购买硬件、开机启动、选择模型、自动下载安装及运行测试五步，总耗时仅8-10分钟 [3][4] - 部署成功率大幅提升至98%，意味着失败率降低了97% [4][5] - 硬件利用率显著提高至85-92%，性能提升约80%，技术门槛降低至“产品经理都能操作” [4][5] - AppMallai并非简单模型商城，其核心在于对上千个模型进行了针对Deep X硬件的深度优化，包括算子融合、内存池管理等，使模型性能发挥提升150-200% [4] 产品生态与市场定位 - AppMallai模型商城已上架1000+预训练模型，覆盖50+应用领域，目标是打造“AI时代的App Store” [4][6] - Deep X硬件售价4万元，性能明确为1824 TOPS，开箱即用，预装AppMallai [3] - 2025年第四季度目标包括将模型数量提升至1500+，推出企业版支持私有化部署，并实现Deep X出货量10,000台的目标 [6] 未来规划与愿景 - 2026年愿景包括模型数量突破3000+，推动AppMallai进入东南亚、中东市场，并针对医疗、金融等垂直行业提供专业模型包 [6] - 计划吸引500+第三方开发者入驻，构建开发者生态，并开放“模型优化SDK” [6] - 终极目标是让每一台Deep X硬件发挥出200%的价值，推动AI普及时代的真正到来 [6][8]

OpenAI的硬件战略布局 - OpenAI正通过挖角苹果关键人才来构建硬件能力，涉及设计师、硬件工程师、可穿戴设备专家等角色[3] - 公司以约65亿美元收购由苹果前首席设计官Jony Ive创立的硬件公司io Products，补齐产品化短板[7] - 在过去数月吸引数十名前苹果员工加入，涵盖AirPods音频架构到Apple Watch微型化工艺等核心技术领域[10] 供应链与制造能力构建 - 与苹果供应链重要合作伙伴立讯精密签订合作协议，量产"口袋大小、具备上下文感知"的AI设备[12] - 同时与歌尔声学就音频组件展开合作，进入苹果的代工网络体系[12] - 与博通和台积电接触，计划最早2026年量产自研推理芯片，实现软硬结合的全链路控制[12] 对苹果生态系统的潜在冲击 - 若OpenAI率先推出功能强大的智能眼镜，凭借实时翻译、智能导航等AI交互技术，可能分流苹果潜在用户[15] - 公司计划构建以AI为核心的生态系统，打破传统软硬件界限，为开发者提供全新开发模式[19] - 这种AI原生交互方式可能降低用户对苹果生态系统的依赖，关键在于实现"超越苹果"的创新交互[20] AI公司商业模式演变 - 自研硬件被视为OpenAI的第二增长曲线，从纯软件订阅转向硬件+订阅的持续收入模式[23] - 这种转变可能改写AI公司的命运走向，探索出新的商业路径[4] - 与移动互联网时代芯片厂商与手机厂商的对决类似，AI时代软硬结合可能成为可行路径[22] 国内外AI公司发展路径对比 - 国内AI公司如智谱和MiniMax仍选择与硬件厂商合作，将AI能力作为补充赋能现有硬件形态[24] - 自研硬件对国内企业最大挑战在于供应链能力，大胆创新可能面临较高风险[24] - 国内AI公司与OpenAI在商业化阶段存在差异，C端路线尚未跑通的情况下难以复制硬件战略[25]

OpenAI硬件战略布局 - 公司正积极从苹果挖角关键人才 包括硬件工程师 可穿戴设备专家和供应链管理骨干等数十名前苹果员工[1][6] - 以65亿美元收购苹果前首席设计官Jony Ive创立的硬件公司io Products 获得顶尖工业设计资源[4] - 与立讯精密合作量产口袋大小具备上下文感知的AI设备 并与歌尔声学就音频组件展开合作[8] 供应链与芯片领域拓展 - 公司接触苹果赖以成名的代工网络 进入苹果产线[8] - 与博通和台积电接触 计划2026年量产自研推理芯片 实现软硬结合全链路控制[8] - 过去一年多次与苹果供应链厂商展开接触 试图把原型设备从设计推向量产[1] 产品战略与市场定位 - 探索AI原生交互载体 而非传统手机或电脑形态[4] - 可能率先推出功能强大的智能眼镜 具备实时翻译 智能导航和信息提醒等AI交互技术[12] - 硬件产品将瞄准苹果旗舰产品领域 包括AirPods音频架构和Apple Watch微型化工艺等[6] 商业模式变革 - 从纯软件订阅收费转向硬件加订阅组合模式 类似苹果持续收入路径[21] - 硬件成功可能为AI公司探索出新商业路径 形成第二增长曲线[2][21] - 从只做软件的AI公司转变为软硬结合的新物种[4] 生态竞争分析 - 构建以AI为核心的生态系统 降低开发者门槛 提供全新开发模式[14][15] - 可能打破传统操作系统和应用商店模式 提供更智能便捷的交互体验[14][16] - 若产品成功将对苹果硬件销量产生冲击 特别是在智能眼镜等新兴领域[11][12] 行业对比视角 - 国内AI公司如智谱和MiniMax仍选择与硬件厂商合作 将AI能力作为补充赋能[22] - 自研硬件对国内企业存在供应链挑战 且C端商业化路线尚未跑通[23][24] - OpenAI与国内AI公司已成为不同物种 其硬件战略决心令海内外企业望而却步[25]

产业集群发展 - 重庆按照"整零协同、软硬结合、共建生态"思路打造世界级智能网联新能源汽车产业集群 [1] - 形成以长安汽车、赛力斯汽车为龙头，10多家整车企业协同发展的整车体系 [2] - 智能网联新能源汽车零部件三大系统、十二大总成、56个部件实现全覆盖和集群式发展 [2] 技术创新突破 - 拓普汽车采用一体化压铸成型技术使铝后副车架减重30%以上 [1] - 博世氢动力系统推出300千瓦氢动力模块，支持49吨重卡翻越天山 [2] - 氢燃料电池充能仅需10多分钟可实现600多公里续航 [2] - 弗迪刀片电池、青山工业多合一电驱等技术位居全国前列 [2] 智能化制造水平 - 赛力斯凤凰智慧工厂关键工序实现100%自动化 [1] - 工厂采用24小时在线监测系统 [1] - "光伏+造车"零碳工厂项目年发电1584万千瓦时，减排二氧化碳13284吨 [1] - 建成349个汽车行业数字化车间和52个智能工厂 [3] 氢能技术应用 - 博世氢动力模块可适配4.5吨至49吨冷链物流车、环卫车及干线重卡 [2] - 氢动力系统在18个省份开展示范运营 [2] - 氢燃料电池在高海拔、低温环境中保持良好性能 [2] 产业生态建设 - 加快建设"便捷超充之城"，实现所有乡镇街道超快充设施全覆盖 [3] - 完善物流、金融、检验检测等服务体系 [3] - 实施"渝车出海"行动，产品销往164个国家和地区 [3] 产能与增长表现 - 2024年重庆市汽车产量达254万辆，其中新能源汽车产量95万辆 [2] - 2024年1-7月新能源汽车产量持续保持强劲增长态势 [2]

自研芯片进展 - M100芯片于今年一季度完成样片回片并迈过量产关键阶段 随后在两周内完成功能测试和性能测试 目前小批量上样车进行道路测试 [2] - M100预计明年量产上车 在此之前公司仍依赖英伟达和地平线作为合作伙伴 近期已加强芯片部门信息管控以保障战略安全和合作关系 [2] 芯片性能表现 - 在处理大语言模型计算任务时 1颗M100有效算力相当于2颗英伟达Thor-U [2] - 在处理卷积神经网络视觉任务时 1颗M100有效算力可对标3颗英伟达Thor-U [2] 研发投入与策略 - 自研芯片项目规划资金预算达数十亿美元 [3] - 研发工作涵盖NPU SoC等硬件以及软件开发与适配 形成多层解决方案 [3] - 采用软硬结合研发策略 通过软件调度提升芯片硬件算力利用率 实现性能降维打击 [3] 技术挑战与行业趋势 - 自研芯片需突破算法 编译器和芯片设计技术深度 打破硬件瀑布式开发与软件敏捷迭代壁垒 构建跨部门协同流程 [4] - 智驾芯片设计重心从卷积神经网络优化转向对Transformer架构的原生高效支持 尤其关注FP4 FP6等超低精度优化 [4] 产品配置策略 - 纯电车型MEGA和i8全系搭载英伟达Thor-U芯片 纯电SUV i6也有意全系采用英伟达方案 [4] - L系列增程车型根据AD Max和AD Pro版本分别搭载英伟达Thor-U或地平线征程6M芯片 [5] 自研核心动机 - 专用芯片可针对公司算法进行特定优化 实现更高性价比和效率 [5] - 当前使用英伟达芯片因其对新算子支持较好且算力充足 未来算法锁定后将通过自研实现更优效率和成本 [5]

核心观点 - 城区辅助驾驶是验证公司通往"未来物理世界的基础设施"的试金石 [1][5] - 公司从芯片商转型为软件商，核心战略是软硬件结合系统以提升效率 [3][4] - 目标3-5年内主导智能驾驶市场，5-10年拓展机器人业务 [4] - 每三台智能汽车就有一台搭载公司芯片，市占率达33.97% [6][13] 发展历程 - 2015年成立时选择机器人芯片赛道避开移动互联网红海 [7] - 2019年经历至暗时刻，裁员1/3后All in汽车领域 [7] - 关键突破：2018年与长安合作UNI-T车型年销16万辆 [8] - 2021年与理想合作，300人团队支持J3芯片量产 [10] - 当前前装量产出货超800万套，覆盖200+车型 [13] 产品技术 - J6P芯片算力560TOPS，存储带宽205GB/s [24] - 推出Horizon Cell"弹夹系统"实现硬件可插拔、软件可升级 [26] - HSD方案分300/600/1200三个版本覆盖全价格段需求 [26] - 采用端到端技术架构支持全场景数据闭环验证 [24] 行业认知 - 智能驾驶本质是功能价值，未来将延伸情绪价值 [15] - AI时代产品逻辑是"逼近世界真相"而非连接 [16][17] - L3定义应具备清晰ODD边界+L2全场景能力 [21] - 技术护城河来自长期研发积累而非算法创新 [20] 市场策略 - 与奇瑞合作HSD方案2025年9月量产 [28] - 预计3年内城区辅助驾驶将普及至10万级车型 [26] - 采取"以高打低、以快打慢"对标英伟达Thor芯片 [19] - 用户信任度公式：（安心度×专业度×亲密度）/夸大度 [28]