港股通科技30ETF规模与表现 - 截至2025年9月12日场内规模达353.44亿元 份额增长率达215.96% 近20个交易日累计净流入资金38.36亿元 [1] - 跟踪国证港股通科技指数近一年涨幅94.06% 领先恒生科技指数(72.34%)和恒生互联网科技业指数(66.59%) [1][2] - 指数市盈率TTM为25.72倍 处于近五年37.17%分位点 估值处于偏低区间 [1] 指数成分与结构特征 - 成分股数量30只 个股权重上限15% 前十大权重股合计占比75.68% [1] - 前十大成分股包括腾讯控股 小米集团-W 阿里巴巴-W 美团-W 中芯国际 快手-W 比亚迪股份 百济神州 信达生物 理想汽车-W [1] - 2025年3月指数编制方案修订 删除新能源设备领域 新增智能汽车和人工智能板块 提升AI含量和市场契合度 [1] 宏观经济与市场环境 - 美国8月CPI环比上涨0.4%(七个月最大涨幅) 同比增速2.9% 核心CPI环比0.3%同比3.1% [2] - 美国初请失业金人数升至26.3万人(2021年10月以来最高) 四周均值24.05万人 [2] - 招商证券认为美联储降息预期提升美债收益率下行 将提振全球风险偏好并利好科技风格 [2] 产品体系与比较基准 - 配备场外联接基金(A类019933 C类019934)供场外投资者布局 [2] - 国证港股通科技指数2020-2024年度收益率分别为108.59% -19.53% -26.24% -19.36% 30.94% [2] - 相较同类指数 2020-2024年恒生科技指数收益率为78.71% -32.70% -27.19% -8.83% 18.70% [2]

市场整体走势 - A股在前期快速上攻后进入震荡调整期，港股恒生指数突破26000点整数关口，上行势头加快 [1] - 本轮A股和港股行情由政策支持及资金推动，可能成为持续时间较长的慢牛行情，而非短期行情 [1] - 即使市场出现调整，很可能仅是短期调整且幅度一般不大 [1] 资金流向与入场意愿 - 场外资金入场意愿较强，近期出现募资限额在10至50亿元左右的"日光基金" [2] - 居民储蓄通过购买基金入市的过程已经开启，为市场带来源源不断的增量资金 [2] - 六大行一年期存款利率已跌破1%，促使投资者寻找更高收益产品，资本市场走强吸引储蓄资金加速流入 [2] - A股和港股优质股票的股息率已超过多数债券收益率，整体估值处于相对较低水平，对资金吸引力上升 [2] - 今年上半年外资流入A股已超过100亿美元，下半年预计流入速度还会加快 [4] 杠杆水平与市场特征 - 近期两融余额突破2.3万亿元，创历史新高，超过十年前高点 [3] - 当前两融余额与流通市值的比值不到3%，低于十年前行情高点时的4.2%，且无场外配资，总体杠杆率可控 [3] - 监管严格限制场外配资，投资者主要通过场内融资融券加杠杆，不超过两倍 [3] 全球市场与货币政策 - 美股处于历史高位，估值较高，全球资本进行再平衡，部分资金从美股流出转向其他主要资本市场 [4] - 美联储预计在9月、10月和12月降息，年内或降息三次，基准利率可能从4.25%~4.5%降至约3.5% [5] - 美联储降息预期推动国际金价创历史新高，突破3600美元/盎司，高盛将金价目标位上调至5000美元/盎司 [5] 港股投资方向 - 港股投资重点关注低估值高股息板块（如银行、电力）以及以科技创新、互联网为代表的科技成长板块 [6] - 科技成长股如创新药、人形机器人、智能驾驶、芯片半导体等需用长远眼光看待估值，不能仅凭现有业绩判断 [6][7] 宏观政策展望 - 四季度有望出台稳增长政策提振消费、拉动投资、改善经济数据 [7] - 财政政策或将更积极，货币政策或继续适度宽松，以推动楼市止跌回稳，巩固股市发展势头 [7]

技术研发进展 - 基于英伟达Orin的方案正在开发中 计划2023年底量产 具备城市NOA功能 配套提供11个摄像头及雷达[2] - 高速NOA领域已量产基于Mobileye方案及TI TDA4方案 海外市场将推广48发48收4D毫米波雷达[2] - 碳化硅功率模块已应用于公司电子产品业务 在多合一项目中获得定点应用 获得供应链上下游认可[3] 产品业务布局 - 大总成产品包括电池包/电驱桥/集成热管理 其中电池包部分型号已量产 应用于特种载具平台[3] - 集成热管理和电驱桥处于研发阶段 将优先应用于特种载具平台和无人驾驶运输工具[3] - 研发大型总成过程中孵化出碳化硅功率模块等衍生技术产品[3] 市场环境与战略 - 中国智能驾驶市场竞争激烈 法规持续调整 政府加强智驾法规管控并严格限制车企宣传[2] - 研发投入有效性获验证 域控制器/底盘/新能源等领域投入已转化为良好产出[2] - 海外布局包含马来西亚工厂和德国研发中心 投入将逐步转化为实际产出[2]

港股市场表现 - 9月12日早盘港股三大指数集体高开恒生科技指数一度涨超2% [1] - 恒生科技指数ETF（513180）跟随指数强势上扬持仓股中阿里巴巴一度涨近7%百度集团华虹半导体商汤蔚来腾讯控股等涨幅居前 [1] 恒生科技指数投资前景 - 恒生科技当前仍处于历史相对低估区间 [1] - 在南向资金持续流入及美国新一轮降息周期有望启动的背景下港股9月或迎内外资共振 [1] - 对外部流动性敏感此前受压制较多的恒生科技则有望迎来补涨行情 [1] 行业趋势与估值驱动 - 反内卷政策不断推进叠加阿里巴巴财报超预期及AI大模型快速迭代恒生科技有望从外卖内卷回归AI叙事估值重构可期 [1] 恒生科技指数ETF概况 - 恒生科技指数ETF（513180）标的指数硬科技属性纯真囊括人工智能智能驾驶游戏传媒芯片制造消费电子平台经济等行业龙头公司 [1] - 当前重仓股包括阿里巴巴腾讯控股小米集团网易中芯国际等 [1]

核心观点 - L4级智能驾驶商业化进程在2025年显著提速，呈现政策、技术、场景三轮驱动格局，标志着“全民智驾”元年开启 [1][2] - 行业预计2035年中国L4级别及以上智能驾驶市场规模将突破45万亿元，渗透率达13%以上 [1][28] 政策与制度环境 - 国家级规划与五城全域开放试点明确了事故责任划分，破除了制度障碍 [2] - 政策逐步开放多类场景的L4智驾试点 [3] 技术与成本进展 - 系统成本持续下探，车路云协同能力增强，提升了复杂环境下的可靠性 [2] - 技术端以“车-云”与“车-路-云”协同为标配，感知-决策-控制专利持续攀升 [3] - 硬件趋向冗余与容错设计，软件依托端到端架构与多模态模型实现感知和伦理决策 [28] 商业化进程与市场规模 - 商业化按“中低速封闭场景→高速开放场景”路径逐级拓展 [3] - 2025年五城L4车辆保有量预计突破10万辆，带动相关产业链规模超200亿元 [2] - 行业正从技术验证阶段迈向商业化爬坡阶段，从单点工具发展为跨场景运力平台 [28] 主要应用场景与商业模式 - 当前商业模式主要包括产品销售与代运营两类，并以产品销售为主要方向 [4] - **园区服务**：工业园区采用牵引车、叉车等，商业园区使用小型车辆进行零售配送或巡防，运营方式包括自营和第三方代运营 [6] - **环卫场景**：合作模式分为自建车队的重资产模式与提供技术服务的轻资产模式，园区场景年节约成本11%，城区场景预计节省21%年均成本 [8] - **城区配送**：主流商业模式为“直接销售+订阅服务”，车辆价格已低于10万元，订阅费每月约2000–3000元，预计每年可为快递驿站降低超过4万元成本，降幅达19% [10] - **Robotaxi**：已形成以智驾公司、主机厂和出行平台为核心的“金三角”模式，在客单价25元、日接单17笔的假设下，单车年营收可超15万元，毛利率21% [12] - **Robobus**：一辆49座Robobus在60%满座率下，年营收预计近70万元，毛利率可达25% [14] - **干线物流**：预计进入小规模运营阶段后，年均成本将降至55万元，与传统燃油车持平；大规模运营后成本将进一步降至44万元，相比传统车辆节省17万元 [16] - **港口场景**：销售与代运营为主要商业模式，DCV无人集卡已实现年省约6万元的成本优势 [18] - **航空港场景**：目前仅采用“整车销售+软件服务”模式，已应用于摆渡车、行李牵引车等车型 [20] - **矿山场景**：智驾矿卡可显著降低人工成本，单车年均节省超过40万元司机费用 [23] - **仓储场景**：主流模式包括销售、租赁和代运营，应用L4技术后年均单车节省约2万元人工成本 [25] 成本效益与经济效益 - 工业园区智能重叉车年均单车节省成本18万元，商业园区智能巡防车年节省成本约7万元 [6] - 园区环卫场景年节约成本11%，城区电动智驾环卫车可比传统柴油车节省21%的年均成本 [8] - 城区配送模式预计每年可为快递驿站降低超过4万元成本，降幅达19% [10] - Robotaxi单车年营收可超15万元，年均成本约12万元，毛利润约3万元 [12] - Robobus年营收预计近70万元，年成本约51.3万元，毛利润超17万元 [14] - 干线物流大规模运营后成本将降至44万元，相比传统车辆节省17万元 [16] - 港口DCV无人集卡年省约6万元 [18] - 矿山智驾矿卡单车年均节省超过40万元司机费用 [23] - 仓储场景年均单车节省约2万元人工成本 [25]

智能驾驶技术路径分化 - 智能驾驶行业出现VLA（视觉-语言-动作）与反VLA两大阵营分化 理想、小鹏、元戎启行支持VLA路线 华为、Momenta、博世、卓驭持反对立场 [1][27][43] - VLA技术通过引入语言桥梁实现隐式逻辑推理 旨在突破端到端模型90%性能瓶颈 提升系统认知与决策能力 [12][14][16] - 行业技术竞争焦点从纯技术路径转向资源分配策略与技术价值观博弈 [4][40][47] 端到端技术局限性 - 端到端模型存在两大缺陷：决策逻辑不透明（黑箱问题）及未见过场景处理能力缺失 [8][9] - 该模型可解决90%智驾难题 但剩余10%涉及安全的关键场景需依赖规则兜底 [10][11] - 当前行业共识认为端到端需结合规则代码保障基础交通规则遵守 [10] VLA技术优势与挑战 - VLA具备三维动态信息理解能力 如潮汐车道标识、交警手势 支持语音交互与风险预判 [19][20][21] - 技术落地面临三大挑战：多模态特征对齐困难、训练数据获取复杂度高、现有智驾芯片算力不足 [31][32] - VLA需7B-10B参数规模理想部署 但当前芯片带宽限制导致决策频率难以稳定维持10Hz [31] 阵营资源投入差异 - VLA路线需数十亿级资金投入 小鹏宣称仅投入数亿只能实现"微型VLA" [28][29] - 小鹏通过自研图灵芯片提供750TOPS算力 构建72B参数基座大模型支撑VLA [41] - 理想早期布局端到端+VLM融合 元戎启行聚焦英伟达Thor芯片应用 三方均具备人形机器人研发协同优势 [41][42] 替代技术路径发展 - 华为推出WEWA世界模型架构 通过端云结合降低时延 主张该路径为智驾终局解决方案 [36][37] - 地平线基于征程6P计算平台打造软硬一体方案 博世强化一段式端到端工程化量产能力 [43][45] - Momenta采用数据飞轮模式开发R6强化学习模型 强调商业可扩展性与成本控制 [46] 行业监管与发展阶段 - 监管政策禁止"自动驾驶"宣传用语 要求OTA升级需备案 智驾安全被提至绝对优先 [39] - L3政策未放开导致行业处于L2+功能优化阶段 用户感知的"利己效益"不明显 [39] - "车位到车位"功能落地后行业进入瓶颈期 技术突破需百倍级安全提升方能支撑L4落地 [35][38]

上市审核结果 - 上交所上市审核委员会审议通过苏州天准科技股份有限公司发行可转换公司债券 符合发行条件、上市条件和信息披露要求 [1] 募投项目资金规划 - 公司拟发行可转换公司债券总额不超过人民币87,200万元 扣除发行费用后用于三个产业化项目 [3] - 工业视觉装备及精密测量仪器研发及产业化项目拟投入募集资金40,000万元 总投资额40,154.06万元 [4] - 半导体量测设备研发及产业化项目拟投入募集资金27,800万元 总投资额30,863.59万元 [4] - 智能驾驶及具身智能控制器研发及产业化项目拟投入募集资金19,400万元 总投资额20,109.97万元 [4] - 三个项目合计投资总额91,127.62万元 拟投入募集资金总额87,200万元 [4] 债券发行条款 - 可转换公司债券每张面值人民币100元 按面值发行 [4] - 债券期限为自发行之日起6年 [4] - 发行对象包括持有中登上海分公司证券账户的自然人、法人、证券投资基金等合法投资者 [4] 审核问询重点 - 上市委要求说明募投项目产能规划和效益测算的合理性 需结合市场竞争格局和技术迭代风险进行分析 [2] - 需提供"下游客户需求旺盛 在手订单储备充足"的客观依据 [2] - 要求解释报告期内经营性现金流量净额与净利润存在较大差异的合理性 需结合收入变动、客户回款及行业地位进行说明 [2] 中介机构信息 - 本次发行保荐机构为华泰联合证券有限责任公司 [4] - 保荐代表人为沈树亮和李伟 [4]

招聘活动概况 - 百日千万招聘专项行动于2025年9月8日至14日推出智能驾驶、金融保险、现代服务、电力行业4个线上招聘专场[1] - 活动由相关行业协会和人力资源服务机构组织 共有8.3万余家用人单位参与 总招聘需求达57.7万人次[1] - 用人单位和求职者可通过中国公共招聘网、中国国家人才网、就业在线专项行动主会场页面参与招聘活动[1] 智能驾驶行业招聘 - 专场组织40余家用人单位 提供自动驾驶算法工程师、数据挖掘工程师、硬件测试工程师等岗位[1] - 行业招聘需求超过1000人次[1] 金融保险行业招聘 - 专场组织60余家用人单位 提供风险策略分析师、金融风控专员、资产管理顾问、理财顾问等岗位[1] - 行业招聘需求超过1000人次[1] 现代服务行业招聘 - 专场组织8.3万家用人单位 是四个专场中参与企业数量最多的行业[1] - 提供维修工程师、行政管理、客户经理、新媒体运营等岗位[1] - 行业招聘需求达57.4万人次 占总需求的99.5%[1] 电力行业招聘 - 专场组织90余家用人单位 提供电气工程师、测绘工程师、设备工程师、集控运行等岗位[1] - 行业招聘需求为1800人次[1]

**AI与智能驾驶行业研究电话会议纪要关键要点** **涉及的行业与公司** * 行业涉及人工智能AI应用、智能驾驶、Robot Taxi、软件、云计算与IDC[1] * 公司提及特斯拉Tesla、华为、OpenAI、Waymo、SalesForce、腾讯、苹果[15][16][29][32] **核心观点与论据：AI商业化与货币化** * AI应用商业化落地拐点已逐步到来 市场因缺乏爆款应用和迟迟未兑现的商业化而存在分歧 ChatGPT问世三周年临近使其成为核心议题[2] * 海外AI货币化开启的先决条件是O系列推理模型和Agent产品形态 O系列模型支持多步骤思考链和模块化工具调用 使AI从演示模型转向系统能力平台 Agent形态则提升执行可靠性和工程化落地性[3][4][5] * AI货币化程度由人力替代程度决定 遵循非线性爆发规律 分为辅助阶段（可用与好用）和替代阶段（替代效应与新业态） 解决方案厂商成为产业价值分配核心[8][9] * Agent产品形态相比Copilot更利于货币化 Copilot仅提供辅助溢价且价值衡量不清晰 并引入41%更多错误 Agent采用目标执行架构 价值更易衡量 最贴近AINative应用[6][7] * 当前绝大部分AI Agent处于L2阶段 因O系列模型和A系列产品形态而具备模仿、学习、推理与决策能力 未来需多模态应用拓宽和记忆反思能力增强以迈向L4 L5[10] **核心观点与论据：智能驾驶发展** * 端到端大模型是智能驾驶L3成熟标志 打破任务模块界限 构建统一神经网络 实现从原始传感数据到车辆控制指令 带动城市OA出现和全流程覆盖[16] * 智能驾驶技术驱动交通行业智能化转型 分六个级别L0至L5 辅助驾驶1.0提供ACC、AEB等基础功能 2.0规则算法成熟使高速NOA成为可能 智驾功能成为高端与普通车分水岭[13] * 特斯拉采取自担硬件成本策略 硬件先行软件更新 通过数据飞轮效应推动智驾系统从应用到可用 FSD V12版本发布后行业向全流程厂商聚焦 价值分配从硬件转向解决方案[15] * 单车价值量从千元级向万元以上迈进 市场大幅扩容 产业价值量从硬件层向解决方案层蔓延[9] * Robot Taxi正从1.0迈向2.0 2025年有望实现商业闭环 整车BOM成本快速下降且法规完善 2026年替代效应大规模出现并引发新业态裂变[3][19][20] **核心观点与论据：投资机会与阶段** * AI应用投资需关注生产力革命带来的供给变化和产业裂变 战略清晰且快速转型者更具优势 应关注Token调用率及用户渗透率 预计四季度至明年上半年边际加速[1][18] * AI应用落地分三阶段 L1~L2落地为王供给变化场景拐点 L3数据飞轮全流程打通行业向头部集中 L4 L5规模经济人力替代成本下降新业态出现[11] * 智能驾驶投资机会变化 辅助驾驶1.0阶段聚焦核心零部件但利润低 后续解决方案厂商占据更强势地位 引领迈向无人驾驶和新商业模式[14] * 软件行业受AI冲击最大 AI coding成熟提升供给侧效率 数据成为核心竞争力 软件Infra构成变化将重塑智驾发展历程[21] * 海外推进速度快于国内 核心原因在于UP值（单体APP值）更高 对人力替代推进更快 海外某些初级岗位如码农已开始被替代[12] **其他重要内容：国内市场与细分领域** * 国内模型能力预计很快将超越O3 成本下降到足以替代人力阶段 今年底到明年上半年国内产值进入良好投资阶段 需关注云与IDC环节[22][28][38] * 云计算拥有大模型厂商 在Coding及AIGC内容生成等领域竞争优势明显 推理端芯片ASIC化趋势使云厂商获取更多价值量 是首选投资对象[26][27] * 垂类场景中深度垂直一体化非常重要 具备行业know-how积累的玩家有优势 通用大模型厂商难以消灭场景型公司[30] * 税务、教育、医疗等领域可能诞生垂类深度一体化运营公司 成为后续投资核心 与新时代流量入口相关[33] * 终局运营阶段核心是流量入口构建以及垂类Agent运营垂直一体化 如腾讯或苹果可能像华为一样切入市场[32]

产品发布 - 爱芯元智与STRADVISION联合推出基于M57芯片的前视感知一体机DEMO方案 适配全球化辅助驾驶系统开发[1] - DEMO方案具备静态物体检测 车辆行人检测 车道道路边界检测 交通标志信号灯识别 自由空间检测等多项功能[1] - 方案支持L2级别ADAS功能实现 包括自动紧急制动AEB 自适应巡航ACC 车道居中控制LCC等[1] 技术优势 - 方案在超低功耗条件下运行 检测和处理性能针对超低功耗进行专门优化[1] - 完全适配中国市场即将施行的AEB新法规要求[1] - 合作伙伴Nullmax基于M57研发的前向感知算法具备超长感知距离与超过20帧的超高感知帧率[2] 量产计划 - 该辅助驾驶方案已经收获量产客户 预计最快将于2026年实现量产[1] 合作伙伴 - 感知合作伙伴Nullmax具备全栈智驾算法开发能力 方案经过多款车型和量产验证[2] - Nullmax算法集成障碍物检测 车道线识别与交通标志识别等多个功能模块 显著提升3D目标检测与车道线感知精度[2] 市场战略 - 公司目标市场不仅限于本土 更面向全球市场 为国产出海车型和海外车企提供智能计算方案[2] - 方案全面符合中国及全球不同市场的法规要求[2]