据悉，蚂蚁集团推出的全模态通用AI助手灵光于今年11月18日发布，其中，"灵光闪应用"功能支持最快 30秒生成一个小应用，即使是完全不懂代码的用户，也能通过简单的对话，快速创造出满足个人和家庭 需求的专属应用，网友晒出的应用五花八门，包括"辅导作业赛博功德箱""遛娃抽签器""元气满满加油 站"等，让AI助手不再只会"回答问题"，而是有了 "可交互的行动能力"。 编辑 杨娟娟 新京报贝壳财经讯（记者潘亦纯）11月24日，贝壳财经记者获悉，通用AI助手灵光上线6天总下载量已 突破200万：在首次破百万下载用时4天刷新纪录后，再破百万仅用时2天。 目前，灵光在App Store中国区免费应用榜单中维持第六位，App Store中国区免费工具榜维持第一。 校对 王心 ...

（文章来源：贝壳财经） 通用AI助手灵光在上线6天总下载量突破200万：在首次破百万下载用时4天刷新纪录后，再破百万的时 间压缩到了2天，持续领跑全球AI产品的下载增速。目前，灵光在App Store中国区免费应用榜单中维持 第六位，App Store中国区免费工具榜维持第一。 ...

11月24日消息，通用AI助手灵光在上线6天总下载量突破200万：在首次破百万下载用时4天刷新纪录 后，再破百万的时间压缩到了2天，持续领跑全球AI产品的下载增速度。目前，灵光在App Store中国区 免费应用榜单中维持第六位，App Store中国区免费工具榜维持第一。 据了解，灵光首批上线三大核心功能——"灵光对话"、"灵光闪应用"和"灵光开眼"，开创性地在移动端 实现"自然语言30秒生成小应用"，并且可编辑可交互可分享，也是业内首个全代码生成多模态内容的AI 助手，支持3D、音视频、图表、动画、地图等全模态信息输出，对话更生动，交流更高效，极具信息 美感。 蚂蚁集团推出的全模态通用AI助手灵光于2025年11月18日正式发布，首周表现亮眼：在下载规模上， 灵光6天突破200万下载，远高于ChatGPT首周的60.6万和Claude的15.7万；在突破100万的时间上，灵光 仅用4天，也快于Sora的5天。 其中，备受用户喜爱的"灵光闪应用"功能支持最快30秒生成一个小应用，消除了应用开发的门槛，在社 交平台上掀起一股"全民手搓AI应用"的热潮。即使是完全不懂代码的用户，也能通过简单的对话，快速 创造出 ...

特斯拉Optimus机器人技术进展 - 特斯拉GEN3版本技术方案已进入定型阶段，国产供应商在核心部件环节取得突破，审厂与订单落地节奏加快[1] - 特斯拉展示名为“世界模拟器”的神经网络系统，旨在为自动驾驶和人形机器人项目打造无限逼真的虚拟训练场[1] - “世界模拟器”是一个完全由神经网络构成的“孪生世界”，能基于真实世界数据以高保真度生成连续、多视角的虚拟驾驶场景，使AI系统一天内学习相当于人类500年驾驶时长的经验[3] - 特斯拉采用“端到端”技术路线，AI模型直接处理像素并输出驾驶指令，该系统可被整体优化，以实现快速规模化扩展[3] - 用于训练汽车的“世界模拟器”可被无缝迁移至擎天柱机器人项目，用于训练机器人在物理世界中的导航与交互，无需承担真实测试的风险和成本[5] - 特斯拉正打造一套解决通用物理世界交互问题的底层AI引擎，基于汽车大规模应用载体持续提升人形机器人大脑能力，加速Optimus场景落地进程[6] - 若特斯拉在2026年第一季度确定发布V3版本，则意味着2025年底有望实现供应链定点框架合同落地，并在接下来的5年进入快速增长[8] - 供应链已收到指引，需在2026年下半年准备周产1000台产能，2027年有望达周产10000台以上，部分供应商据传海外建厂、产品迭代及量产推进从未停止[8] 潜在受益供应商分析 震裕科技 - 公司独立研发人形机器人线性关节所需行星滚柱丝杆及其他人形机器人所需的精密加工零件、电机组件等[9] - 在反向式行星滚柱丝杠上2024年已具备设计、生产及检测的全套成熟工艺，已建立峰值推力覆盖100N到12000N范围、导程精度覆盖C3/C5的标品库，完成量产SOP验证[9] - 线性执行器模组及反向式行星滚柱丝杠已对接海外大客户，国内相关人形机器人本体厂实现批量供货、送样等全覆盖，部分产品小批量交付[9] - 前三季度实现营业收入65.93亿元，同比增长31.47%；归母净利润4.12亿元，同比增长138.93%[10] - 计划于2025年—2030年期间在宁海县投资建设精密部件制造装备及工艺装备和精密结构件、人形机器人精密模组及零部件项目，投资总额为21.1亿元[10] 三花智控 - 传闻特斯拉将与三花智控在墨西哥成立合资公司，专注于人形机器人Optimus的执行器总成研发与生产，合资公司将直接对接特斯拉得州超级工厂的Optimus量产需求[11] - 公司布局制冷空调电器零部件、汽车零部件两大业务板块，诸多产品全球市占率超过50%[11] - 2025年前三季度营收为240.3亿元，同比上升16.9%；归母净利润为32.4亿元，同比上升40.9%[12] - 依托电机制造经验和规模优势，成功切入仿生机器人机电执行器制造领域，截至2024年底，公司机器人研发团队已超过180人[12] - 计划投资38亿元建设机器人机电执行器和域控制器研发及生产基地，项目已于2025年3月28日正式开工[12] 拓普集团 - 公司于2022年切入机器人赛道，2025年半年报显示，将热管理技术及产品应用于机器人等行业，并取得首批订单15亿元[14] - 具备永磁伺服电机、无框电机等各类电机的自研能力，以及整合电机、减速机构、控制器的经验，研发的机器人电驱执行器和旋转执行器已多次向客户送样并获得认可[14] - 2025年前三季度营收达209.28亿元，同比增8.14%，归母净利润19.67亿元[14] - 2025年1月已实现2条电驱系统生产线投产，年产能为30万套电驱执行器，泰国工厂10月已形成批量生产产能，机器人厂房15万平方，满产产值有望达100亿人民币[14] 浙江荣泰 - 公司高度重视人形机器人战略布局和业务拓展，积极配合客户进行产品开发[15] - 2025年4月收购上海狄兹精密机械有限公司51%股权；2025年7月收购广州金力智能传动技术股份有限公司15%股权，有助于快速进入精密传动、智能装备和人形机器人等新兴领域[15] - 2025年前三季度营业总收入9.6亿元，同比增长18.65%；归母净利润2.03亿元，同比增长22.04%[16] - 泰国子公司厂房正在积极有序推进建设中，主要规划布局机器人新材料结构件和丝杠产品等相关业务，计划在明年第一、第二季度实现稳定生产和供货能力，项目总投资3亿元[16] 北特科技 - 凭借20余年在金属精加工领域的技术积累，持续与客户合作开发多种丝杠产品如行星滚柱丝杠、滚珠丝杠、梯形丝杠以及微型丝杠，产品应用于人形机器人等新兴市场领域[18] - 2025年前三季度营业收入为17.1亿元，同比上升17.5%；归母净利润为9267万元，同比上升52.4%[18] - 在上海嘉定工厂投资建设了丝杠相应产线，能实现全工序独立完成生产，并于2025年3月开工建设行星滚柱丝杠研发生产基地项目，同时公告在泰国建设生产基地[18] 新泉股份 - 公司是特斯拉第二大供应商，最近三年一直是公司前三的核心客户，收入贡献在2成左右，产品配套覆盖Model3、Model Y等车型[20] - 凭借与特斯拉的紧密商务关系，可能切入高价值环节，现有能力覆盖塑料件、轻量化材料加工，可能将汽车内饰的垂直整合能力延伸至机器人关节模组或外壳件[20] - 前三季度营业收入114.13亿元，同比增加18.83%，归属上市公司股东的净利润6.23亿元，同比减少9.19%[21] - 拟设立全资子公司，投资1亿元进军智能机器人领域，并在马来西亚、墨西哥、斯洛伐克建立了生产基地[21] 斯菱股份 - 公司于2024年正式成立机器人零部件事业部，主要聚焦于谐波减速器的研发和量产，该产品适用于协作机器人、人形机器人等场景[22] - 谐波减速器的核心设备已于2024年底陆续到位，目前已达到可小批量生产阶段，计划于今年投资第二条产线，预计年底达产[22] - 2025年前三季度营业收入为5.81亿元，同比上升4.4%；归母净利润为1.4亿元，同比上升2.2%[23] - 泰国工厂已成功取得美国海关颁发的原产地认证函，能够满足北美市场大部分订单需求，正在进行第三期投资以扩大产能[23] 福赛科技 - 公司专注于汽车内饰件的研发与生产，在精密模具制造等方面有深厚积累，具备同步设计开发等能力[25] - 2025年前三季度营收12.68亿元，同比增长34.81%；归母净利润1.07亿元，同比增长104.98%[25] - 作为特斯拉供应商，全球化布局前瞻，墨西哥第三工厂建成后总面积达3万平方米，2024年海外收入3.16亿元，2025年上半年达2.42亿元，毛利率持续提升并实现扭亏为盈[25] 科达利 - 公司战略聚焦人形机器人领域，参股公司科盟创新布局谐波减速器、摆线减速器、旋转关节总成三大类产品[26] - 谐波减速器主推钢铝复合谐波；摆线减速器已具备样品，下半年将开始送样客户；执行器方面，公司推出轴向磁通电机旋转关节，下半年送样客户[26] - 前三季度实现营业收入106.03亿元，同比增长23.41%；归母净利润11.85亿元，同比增长16.55%[27] - 海外项目正按既定节奏稳步进行，以墨西哥工厂为支点完善国际供应链体系，匈牙利三期项目设备正在发运安装阶段，美国和泰国项目正在进行前期准备工作[27]

公司业绩表现 - 前三季度累计实现营业收入24.59亿元，同比增长13.53% [1] - 前三季度实现归母净利润7.32亿元，同比增长37.34%，连续两年保持正增长 [1] - 基本每股收益为0.20元，同比增加33.33% [1] - 第三季度单季归母净利润2.08亿元，同比微降3.01%，但上半年净利增速达64.47% [1] 业务板块与收入 - 公司业务划分为财富管理、企业金融、资产管理、FICC、权益投资五大板块 [2] - 前三季度经纪业务手续费净收入达6.31亿元，较去年同期的4.17亿元增长51.34% [2] - 公司确认政府补助4547.66万元，较去年同期增长148.74% [2] 投行业务与专业能力 - 作为联席主承销商参与的"25东方富海PPN001(科创债)"全场认购倍数达6.325倍，最终票面利率1.85% [2] - 科创债发行利率创下同类主体发行利率历史新低，彰显专业定价能力 [2] 战略发展与投资布局 - 公司锚定"一流投行"发展目标，以服务国家和地方重大发展战略、重点产业领域为核心导向 [3] - 战略紧扣做好金融"五篇大文章"、培育新质生产力、构建现代化产业体系的要求 [3] - 全资子公司山证投资聚焦通用AI、具身智能赛道，战略投资昆仑芯、灵心巧手等企业 [2] - 山证投资构建"算力-执行-应用"生态矩阵，重点聚焦无机非金属材料、汽车智能化、芯片、电子材料、人工智能等行业 [2] 行业背景与公司定位 - 伴随着市场回暖、交投活跃，券商经纪、自营、资管等多项业务迎来复苏 [1] - 2025年三季度上市券商业绩有望延续高增长 [1] - 公司为全国首批设立的证券公司之一，是一家经营风格审慎、管理规范、业务牌照齐全的中型券商 [1]

AI应用市场格局变化 - 通用AI应用增长普遍放缓或出现负增长，豆包增长率约为8%，DeepSeek出现-1.7%的负增长，Kimi下滑4.3% [1][3] - 垂直类AI应用逆势崛起，即梦AI增长12.1%，豆包爱学增长15.7%，AQ以83.4%的复合增长率位居行业第一，远超行业13.5%的平均增速 [1][4] - 市场呈现"基础平台"与"垂直尖兵"的二元生态格局，头部通用应用月活破亿，垂直应用在特定领域快速成长 [1][18] 垂直AI应用成功要素 - 垂直应用聚焦高频刚需场景，从"新奇有趣"转向"切实有用"，在视频创作、教育、健康等专业领域提供精准解决方案 [4][6] - 成功垂直应用具备场景专注度、专业数据积累和生态协同能力，即梦AI提供全流程视频解决方案，AQ依托支付宝生态建立用户信任 [4][8] - 垂直应用通过"技术+专业资源"深度融合构建壁垒，AQ与好大夫在线整合，实现AI技术与30万注册医生资源的深度联动 [10][12] 医疗健康AI赛道分析 - 医疗健康是极具潜力的垂直赛道，中国40岁以上慢性病患者多达5.8亿人，60岁及以上老年人群中75.8%患有一种及以上慢性病 [7] - AQ的成功基于蚂蚁集团持续的技术投入，2024年科技研发投入234.5亿元，研发投入占营收比例连续三年超10% [8] - AQ通过独立App深化服务，近60%用户来自三线及以下区域，3个月成为中国排名Top7的AI原生应用 [8][14] AI产业发展趋势 - AI战场从"技术竞技"转向"产业深耕"，重点从参数竞赛转向行业Know-How编码和供应链重塑 [13][19] - 全球顶尖玩家共同押注垂直AI，Mayo Clinic部署英伟达系统，赛默飞世尔与OpenAI合作，微软与哈佛医学院合作 [16][17] - 垂直AI应用通过深耕场景、连接生态将技术转化为可信赖服务，在医疗、教育、创作等领域构建专业价值 [18][19]

世界模拟器技术概述 - 公司披露基于神经网络的“世界模拟器”，旨在为自动驾驶和机器人项目打造无限逼真的虚拟训练场 [1] - 该模拟器能生成连续、多视角的驾驶场景，实现AI在一天内学习相当于人类500年驾驶经验 [1][3] - 系统可大幅降低对真实道路测试的依赖，在更安全、高效的环境中评估和改进自动驾驶系统 [5] 核心功能与应用 - 模拟器核心功能是预测，根据当前车辆状态和驾驶指令实时生成“下一秒世界”的完整视觉画面 [8] - 系统可一次性生成长达6分钟、覆盖8个摄像头的逼真驾驶视频，细节还原度惊人 [10] - 主要应用于闭环评估、情景再现与修改、以及对抗性场景生成三大方面 [10][11][12] - 该模拟器平台具备通用性，同样被用于训练“擎天柱”人形机器人 [7] 端到端技术路线优势 - 公司采用“端到端”技术路线，AI模型直接处理像素数据并输出驾驶指令，一步到位 [13] - 该架构优势包括消除模块化方案中的信息损失、学习人类价值观处理复杂路况、以及具备更好的可扩展性与简洁性 [14][15][16] - 端到端模型能直接从像素中理解微妙意图并做出决策，无需经过僵化的信息定义 [14] 数据处理与系统透明度 - 自动驾驶系统需处理高维度输入信息，输入token总数高达20亿个，而输出仅为2个 [17] - 公司利用车队产生的“瀑布式”数据流，建立复杂“数据引擎”自动筛选罕见且有价值的训练样本 [17] - 针对“黑箱”问题，神经网络能输出可供人类理解的“中间token”，并通过技术实时生成3D模型展示AI的“思考过程” [17] 战略意义与市场讨论 - 公司雄心已超越汽车本身，正在打造一套解决通用AI的底层系统 [18] - 有市场观点认为，模拟技术高度发展后，竞争对手无需庞大车队也能通过模拟场景追赶 [20] - 投资者关注公司需解决当前产品中存在的实际安全问题，如“幻影刹车” [21] - 公司估值已深度绑定其AI前景，“世界模拟器”的公布使其竞争格局和技术壁垒更复杂 [23]

产品核心概述 - 谷歌DeepMind正式发布新一代通用机器人基座模型Gemini Robotics 1.5系列，该系列是全球首个具备模拟推理能力的具身模型 [1][3] - 模型结合了视觉、语言与动作，并通过具身推理实现“先思考，再行动”的运作模式 [1] - 该技术被视为将通用AI推向现实世界的重要里程碑 [9] 模型架构与分工 - 系列由两大模型组成：GR 1.5负责动作执行，GR-ER 1.5强化推理能力，提供规划与理解支持 [2][8] - GR 1.5作为执行层的多模态大模型，能够直接把自然语言和视觉输入转化为低层级的机器人动作 [5][39] - GR-ER 1.5作为推理模型，负责高层规划、工具使用与进度监控 [40] - 两款模型协同工作，形成一个Agentic Framework，实现“规划+执行”的完整闭环 [41] 核心能力展示 - 能够执行包含多步子任务的长流程复杂任务，例如分拣衣物、打包行李、准备烹饪配料等 [10][11][12] - 在执行任务过程中具备自我检测与自动修正能力，例如抓取失败后能立刻转换方案 [15][35] - 在230项任务的基准测试中，GR 1.5在指令泛化、动作泛化、视觉泛化和任务泛化四个维度上都表现出色 [61] - 结合GR-ER 1.5的系统在长时序任务上，完成进度分数最高接近80%，几乎是单一VLA模型的两倍 [62] 跨平台与迁移技术 - 具备零样本跨平台迁移能力，同一模型可驱动低成本双臂机器人ALOHA、工业级Franka及人形机器人Apollo等多种硬件 [7][16][18] - 在ALOHA上学会的技能可直接迁移到Franka，在Franka上训练的操作能零样本转移到Apollo [20] - 核心技术为全新的Motion Transfer机制，将不同机器人平台的运动轨迹映射到统一的动作语义空间，实现操作经验的跨机器人迁移 [21][47][48] 推理与安全性 - 模型在行动前会用自然语言把复杂任务拆解为小步骤，这种显性思考提升了可解释性和信任感 [25][26][27][55] - 具备风险识别能力，能理解动作背后的物理风险并触发保护机制，在ASIMOV-2.0安全基准中表现出更高的风险识别与干预能力 [36][64] - 在训练过程中，约九成以上的迭代在MuJoCo仿真环境中完成，保证了在现实硬件上执行时的稳定性与安全性 [51][52] 技术突破与行业意义 - 核心创新在于同时实现了思考推理能力、跨平台技能迁移以及将“理解物理世界”的能力推向新高度 [53][56][58] - 在学术基准测试中，GR-ER 1.5在空间推理、复杂指点、进度检测等任务上全面超越了GPT-5和Gemini 2.5 Flash [59] - 该系列标志着机器人技术正从执行单一指令转向对物理任务进行真正的理解和解决问题 [69]

通用AI行业竞争格局 - 通用AI领域最终由大型科技公司主导 但仍是天花板最高的投资方向[1] - 创投企业因畏惧大厂竞争而回避大模型领域投资[1] 风险投资策略 - 仍会投资通用AI等高天花板领域 尽管风险极高[3] - 近期投资AI陪伴公司 认可该领域未来巨大发展潜力[3] - 必须参与通用AI方向投资 否则视为失职[3] - 同时投资具有高防火墙壁垒的领域[3] To B领域投资逻辑 - 偏好To B类AI创业公司 因其与复杂工作流深度结合[4] - 大模型升级虽具破坏性 但深度嵌入业务层的企业仍能存活[4] - 多层业务架构的商业模式更具投资价值[4]

数据中心投资规模与增长趋势 - 2024年6月美国数据中心建设支出达400亿美元创历史新高 同比增长约30% [2] - 预计2028年数据中心支出总额超1万亿美元 其中大部分为AI数据中心投资 [2] - 2030年全球数据中心基础设施资本支出预计达7万亿美元 其中超4万亿美元用于计算硬件投资 [3] - 全球数据中心容量需求2030年前复合年增长率约22% 美国年增长率达20-25% [3] 科技巨头资本支出动态 - 苹果2024年前三季度数据中心支出95亿美元 同比增长50% [2] - 甲骨文2026财年资本支出预期350亿美元 同比增长65% [2] - 2030年超大规模企业将贡献70%数据中心需求 通用AI需求占比约40% [3] 经济效益与就业创造 - 北弗吉尼亚州2023年通过数据中心创造310亿美元经济产出 [3] - 大型数据中心建设期需1500名现场人员 部分岗位年薪达10万美元且无需大学学位 [4] - 数据中心稳定运营可创造50多个岗位 每岗位带动周边经济产生3.5个附加就业机会 [4] 基础设施与产业链影响 - 数据中心推动电力、电信、云端服务等相关产业发展 例如北弗吉尼亚州促使能源公司新建变电站和输电线路 [4] - 电力需求增长推动绿色能源创新 包括燃料电池、太阳能和小型模块化反应器 [4] 资源消耗挑战 - 2023-2030年美国数据中心电力需求将增加460太瓦时 达当前用电量三倍 [5] - 2030年美国数据中心用水量预计增长170% [5] - 数据中心建设需要大量土地、劳动力和专用设备 人才获取存在挑战 [5] 民生成本影响 - 美国现有超5000个数据中心 当地居民认为创造永久就业有限且消耗生存资源 [6] - 2030年美国电价预计平均上涨8% 弗吉尼亚州北部可能上涨25% [7] - 数据中心建设导致数字资源与权力向科技巨头集中 类比铁路时代产业集中现象 [7]