核心观点 - 公司中期业绩表现亮眼 营收和净利润显著增长 股价大幅上涨 展现出强劲的业务韧性和高增长趋势 [1][2][4] - 公司通过双轮驱动战略 以传统基础设施业务为现金流压舱石 同时重点布局机器人产业生态 开辟新的增长曲线 [2][5][9][16] - 公司财务结构稳健 拥有低负债率、高现金储备和高分红政策 为未来扩张提供安全边际和估值弹性 [14][17][20][21] 财务业绩表现 - 上半年总收入7.31亿港元 同比增长36% 其中资产运营业务收入5.11亿港元(增长26%) 资产融通业务收入2.2亿港元(增长69%) [5] - 归母净利润3.39亿港元 同比增长30% 经调整EBITDA为5.87亿港元 同比增长22% [5] - 年内股价累计涨幅超82% 实现业绩与估值共振的"戴维斯双击"行情 [4] 资产运营业务 - 西安咸阳国际机场T5航站楼停车场投入运营 拥有超5200个车位 实现全国交通枢纽"东南西北中"全覆盖战略布局 [6] - 停车场业务向"停车+充电"一体化服务转型 契合新能源汽车发展趋势 [6] - AI智慧客服系统上线后人工客服工作量降低超过50% 提升运营效率和服务质量 [7] 资产融通业务 - REITs业务成功退出部分投资 实现资金回笼 验证"投资-培育-退出"商业闭环成熟运作 [8] - 携手中国人寿设立100亿元人民币平准基金 参与多个REITs项目战略配售 夯实市场地位 [8] - 股权投资基金实现3倍超额收益 其中理想汽车退出带来超70亿港元回报 [5] 机器人产业布局 - 上半年投资宇树科技、银河通用等多家机器人企业 涵盖人形机器人、医疗机器人、工业机器人等前沿领域 [9] - 推动被投企业产品与产业资源深度结合 在工业、智慧交通、医疗和消费端实现多场景落地 [9] - 通过子公司设立机器人先进材料产业公司 布局电子皮肤、腱绳材料等上游环节 完善全产业链生态 [2][10] - 被投企业在世界人形机器人运动会斩获37枚奖牌(12金14银11铜) [11] - 宇树科技已进入IPO辅导阶段 预计2025年下半年上市 [12] 财务优势 - 总资产143.5亿港元 现金储备超80亿港元(含定期存款) 有息负债率仅7.9% [14] - 完全清偿所有银行贷款 可转债转股基本完成 消除二级市场压力 [14] - 连续三年获中诚信、联合资信AAA主体评级 [15] - 2025财年预计派息11.59亿港元 全年股息率近8% [17] - 2025年内累计回购超4000万股 [18] 战略定位与发展前景 - 采用"杠铃策略" 一端以停车、REITs等传统业务为现金流压舱石 另一端布局机器人等前沿科技产业 [21] - 计划到2025年底机器人相关业务实现数千万元收入规模 [16] - 从传统基础设施资产服务企业蜕变为智能经济新基础设施平台 [20] - 获得中金公司、东吴证券等机构买入评级 港股通资金保持增持 [18]

手术机器人技术突破 - 国产手术机器人成功完成跨国远程肝癌左叶切除手术 手术距离超过1万公里 用时50分钟顺利完成 [1] - 手术过程中机器人运行稳定 图像实时传输清晰 语音交互流畅 两地辅助专家配合默契完成所有预定目标 [2] - 该手术对机器人稳定性 网络流畅性 医生技术水平提出极高要求 在患者肝脏状况复杂的情况下仍成功实施 [1][2] 远程医疗应用场景 - 浙大邵逸夫医院已在多个院区常态化开展远程机器人手术 覆盖新疆阿拉尔 浙江江山等地区 [2] - 远程医疗系列场景包括远程机器人手术 远程联合门诊 远程智能B超等 实现三甲医院与基层医疗机构多点联动 [2] - 2023年团队曾为5000公里外新疆患者实施胆囊切除术 近期还为浙江山区患者完成远程肝癌手术 [2] 5G技术赋能 - 5G网络高速率 高带宽 低延时特性为远程机器人手术发展带来重大变革 [3] - 远程外科创新发展推动手术机器人从"操作工具"向"医疗平台"升级 [3] 医疗资源均衡化 - 该技术有效破解边疆和山区海岛医疗资源不均衡问题 [2] - 通过人工智能等技术实现优质医疗资源下沉基层 [2]

AI伦理治理体系化推进 - 我国提出《全球人工智能治理倡议》并出台《科技伦理审查办法（试行）》，工信部正在研究编制人工智能科技伦理服务管理办法，标志着AI伦理治理进入体系化推进阶段 [2] - 医疗AI需要解决人机对齐问题才能成为可信赖的医疗助手 [2] 人机对齐技术 - 人机对齐是通过技术手段与伦理框架让AI的目标、行为和输出与人类价值观、社会规范一致，是"技术人性化"的准入要求 [3] - 人机对齐在医疗领域有三大核心作用：可解释性、信任性和人类和谐性 [4][5] - 人机对齐技术如RLHF、RAG已被主流模型采用，RLAIF方法可解决人类专家标注耗时长的问题 [6] 医疗AI特殊性 - 医疗AI具有数据敏感性、结果不可逆性和责任主体复杂性三大特殊性 [7] - 医疗数据包含敏感信息，受GDPR、HIPAA和《个人信息保护法》等法规严格保护 [7] - 医疗AI必须追求"零失误"，需清晰界定责任主体 [7] 医疗AI伦理合规措施 - 应从技术架构、数据集建设、医院管理、患者知情和行业监管五大环节协同发力 [7] - 技术架构环节需在预训练阶段引入"医学伦理知识图谱"，微调阶段通过人工反馈强化学习 [7][9] - 数据集建设环节需运用隐私计算技术实现数据"可用不可见"，设立"数据过滤器"屏蔽不良数据源 [9] - 医院管理环节需实施"双保险机制"，高风险场景AI建议需医生实时复核 [9] - 患者知情环节需提供"可理解的AI决策报告"，保障患者否决权 [9] - 行业监管环节需建立国家统一的医疗AI对齐认证标准体系，开展"红蓝对抗演练"等测试 [10] 数据飞轮机制 - "数据飞轮"是用户对AI输出进行标注反馈从而实现模型持续优化的闭环机制 [11] - 医疗AI应建立"数据飞轮"机制，形成"模型输出评估—数据收集—应用反馈—模型优化"闭环 [11] - 需建立准入机制确保数据干净合规，激励机制让数据共享双向受益 [12]