纪要涉及的行业和公司 - **行业**：机器人模型端、人形机器人行业 - **公司**：海外有 figure、谷歌、特斯拉、Physical AI、派斯林等；国内有字节、银河通用、新动纪元、新海图、琼森、前进科技、星辰、志远、上海人工智能研究院、北大、中科院自动化所、中科汇灵、索辰科技、游族网络等 [1][16][28][30][31] 纪要提到的核心观点和论据 模型发展趋势 - **端到端是未来趋势**：特斯拉 FSD 方案转到端到端后，其优势和想象空间激发传统模块化方案向端到端迁移，但因数据积累问题，中间出现分层级模型 [1][2] - **分层级模型发展**：早期分层级模型是主流方案，利用传统机器人控制算法模块，结合大语言模型，后发展到多模态大模型和 VLM 模型，不过 VLM 模型对算力要求高，需优化参数量以面向端侧推理 [2][3] 各模型评价 - **Helix 模型**：是分层级模型端到端大脑的最新研究成果，采用整机全身人形采样数据训练，system 1 和 system 2 不算大创新，实现多机协作是创新点，对行业推动主要在工程落地和实践速度，预计刺激国内相关公司发布成果 [5][7][8][9] - **谷歌模型**：是该领域最早推动者，发布 RT 系列模型，虽早期 RT1 不算严格 VLA 模型，但推动了行业发展 [5][6] - **开源模型**：2024 年伯克利和斯坦福发布的 alter 的 VOA 模型、open VLA 模型，以及清华的 RTRDT 双臂 VLA 模型，推动了行业发展 [6] 模型架构争议 - **Helix 架构是否成主流待争议**：目前 VLA 模型架构路线存在争议，Helix 模型架构考虑执行控制频率差异设计，但清华大学双臂 RDG 模型表明单模型推理速度也能满足运动执行频率，未来是否分 system 1 和 system 2 有待争论 [10][11][13] - **多机协作难度不大**：一个模型控制多智能体在人形机器人上是突破性方式，但因 VLA 模型本身可实现交互识别，且学术领域多智能体控制算法成熟，所以难度不大，可能用协作数据训练即可 [14][15] 国内外发展对比 - **发展阶段差异不大**：国内外在端到端模型发展上无明显差异，国内部分模型参数性能可能更好，大家处于同一起跑线 [16] - **不同公司策略**：以自身大脑为核心的公司会自主研发 VLA 模型；做本体或运动控制的公司可能找专门研究 VLA 模型的公司合作；特斯拉擎天柱未公开大脑方案，可能直接用大量数据训练模型，而创业型公司需用预训练模型结合微调数据训练 [17][18][19] 商业模式 - **三种商业模式**：一是卖零部件和本体，用基础开源 VLA 模型；二是提供完整人形机器人产品，比拼软件和算法应用；三是只做软件算法，与本体厂商合作 [19][20] - **核心竞争力**：未来人形机器人核心在于掌握大脑或软件层面，资本看重 AI 能力，未来比拼服务能力、订阅费和解决方案能力 [21] 模型适配与应用场景 - **硬件适配性**：VLA 模型与硬件耦合程度没那么高，如 Figure AR 的 LX - 1 模型可迁移，且开源数据集硬件异构多，训练出的基础模型结合微调数据可适配不同硬件 [22][23][24][25] - **应用场景差异**：工业场景数据标准化、场景干净，对模型要求在数据采集上更简单；家庭场景复杂，需模型有强泛化能力，未来模型可能按泛化能力分级应用 [25][26][27][28] 落地时间与领先公司 - **落地时间**：今年 VLA 模型在商业服务领域可能有较大突破，如商超、便利店等；五年左右可能进入家庭特殊照顾场景；工业领域会逐步渗透 [29][30] - **领先公司**：海外有 figure AI、派斯林等；国内新海图、银河通用、志远、中科汇灵等公司在第一梯队，有较强研发实力 [30][31][32] 投资机会 - **关注软件端合作**：专门做 VLA 模型的公司可能与大上市公司代工厂合作；涉及大脑的公司如索辰科技在世界模型结合上有独特之处 [33][34] - **世界模型结合**：将世界模型接入 VLA 模型可增强机器人泛化和预测能力，相关有算力优势的公司有爆发可能 [34] - **游戏公司结合**：游戏公司如游族网络尝试将人形机器人大脑应用到游戏开发和 RPA 上 [35] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 会议主办方方正机械团队后续会安排系列交流，包括手部专项交流、主机厂和供应链进度更新等 [35]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：高分子聚乙烯行业、人形机器人行业 - **公司**：南山智尚、同益中、恒辉安防、帝斯曼、特斯拉、智源语数、挪威 Acma 公司、南山铝业、福莱新材、汉威科技 纪要提到的核心观点和论据 高分子聚乙烯是人形机器人关节材料的最佳方案 - **驱动方案优势**：相比电机驱动，省区方案效率更高、驱动方式更优，电机系统效率低、驱动方式大、手重、灵敏度低、手指骨头粗，而特斯拉最近采用省区方案 [1] - **材料性能优势**：高分子聚乙烯具备自润滑功能，而钢丝和 PPO 不具备，使用时需涂润滑油且操作复杂；高分子聚乙烯强度高，能承受百公斤级重力，密度好、重量轻、价值量合理 [2] - **价值量优势**：机器人两只手使用高分子聚乙烯价值约 3000 元，手、脚及其他部位都有需求，单机价值量大于 3000 元 [3] 高分子聚乙烯行业有壁垒且供不应求 - **行业现状**：国内需求 10 万吨级别，能做的公司国内外均为十来家，用于机器人需特殊处理，全球和国内能满足要求的公司屈指可数 [3] - **产能情况**：全球高分子聚乙烯产能 10 万吨级别，国内产能几万吨且依赖进口 [4] 推荐相关公司 - **南山智尚**：超高分子量聚乙烯纤维长度和性能处国内第一梯队，拉伸长度最高达 42 厘米每分特，已投产 3600 吨主要用于军用领域；解决了超高纤维高温蠕变和阻燃性弱点，将形变临界温度提升到 120 度以上；已送样国内多家机器人主机厂商，部分厂商已使用；南山铝业是特斯拉铝制汽车版核心供应商，未来海外送样认证值得期待；主业稳固，预计 25 年利润达 2.7 亿以上，对应估值不到 30 倍，股价有上升空间 [13][14] - **同益中**：国内首批掌握全套超高分子量聚乙烯生产技术并产业化落地，全产业链布局，对接了一些灵巧手腱绳需求，研发和送样积极推进 [14] - **恒辉安防**：现有 3000 吨左右超高产能用于民用功能性手套，纤维长度略低；可转债项目一期 4800 吨超高产能预计今年 9 月左右投产，针对军工领域，强度较高；已开发出腱绳样品，积极对接下游机器人客户 [14][15] 腱绳传动会成为未来灵巧手乃至全身关节的主流传动方案 - **传动方案对比**：全驱动灵巧手用齿轮传动或电机直驱，灵活度和控制精度高，但成本高；欠驱动灵巧手用连杆或腱绳驱动，连杆刚性高、负载能力强，但结构笨重、有安全隐患；腱绳传动排布灵活、对空间狭小的灵巧手友好、无安全隐患、重量轻，有利于提升抓取速度，虽负载能力弱，但多数人形机器人应用场景对负载要求不高 [8][9][10] - **市场应用情况**：国内智源语数、国外特斯拉、挪威 Acma 等公司的人形机器人都采用腱绳传动方案 [10] 人形机器人高性能纤维更倾向于超高分子量聚乙烯 - **材料性能对比**：超高分子量聚乙烯在拉伸强度、密度、耐冲击性、耐磨损性能上优于钢丝绳，拉伸长度约为钢丝绳 15 倍，密度比钢丝低七倍，更符合机器人轻量化趋势，唯一缺点是熔点低 [11] - **应用场景分析**：多数人形机器人应用场景不存在超高温工作环境，且大部分研究机构的灵巧手腱绳方案选择高分子纤维，其中超高分子量聚乙烯选择最多 [12] 其他重要但可能被忽略的内容 - 上周人形机器人灵巧手专题汇报提示特斯拉第三代 UHMWPE 腱绳核心变化涉及电机、微型四杆、腱绳、电子皮肤等零部件，上周市场关注度多在电子皮肤，对应标的福莱新材、汉威科技涨幅不错 [6][7] - 本周市场对腱绳方案从分歧走向共识 [7]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：半导体、AI、算力芯片 [1] - 公司：中芯国际、阿里、华为、昇腾、海光信息、牧天赋之星、木兮摩尔、天成、碧韧、寒武纪、宝业集团 [1][3][4] 纪要提到的核心观点和论据 核心观点 - DeepSeek强化国产战略需求，提升中芯国际新制程业务发展确定性，强化其投资价值 [1] - 国产算力未来2 - 3年将加速放量，中芯国际作为国内可用制程唯一供应商将受益 [1] 论据 1. **算力需求变化** - DeepSeek优化训练和推理成本，刺激算力需求大盘增长，北美四大云厂商25年开支投入增速约三四十，国内互联网厂商如阿里加大资本开支，带动AI加速落地，国内AI厂商投资意愿增强 [2][3] - 推理端算力需求增速比训练端快，占比将进一步提升 [3] 2. **国产算力芯片可用性提升** - DeepSeek降低推理和训练成本，使用创新方法提升英伟达GPU使用效率并开源，对国产算力芯片厂商有促进作用 [4] - 华为、昇腾等多家国产算力厂商已完成适配，长期来看国产算力是国产大模型商业化的重要基石，在推理端可大规模加速放量，训练端也能实现突破 [4][5][6] 3. **国产战略突围迫切性增加** - 美国多次制裁限制中国AI产业发展，DeepSeek出圈后美国有进一步加大对中国算力出口限制的呼声，国产算力需求、可用性和必要性均得到强化 [6][7] 4. **中芯国际受益** - 国产算力突围依赖新制程，美国限制国产算力芯片厂商海外流片，国内可用制程供需关系更紧张，中芯国际作为唯一供应商，晶圆业务成长性确定性提升，盈利能力可能上行 [7][8][9] 5. **目标价调整** - 港股按25年3.1倍PB，给出约三四百亿港币合理市值，对应目标价约67亿港币 [9][10] - A股维持约1.2万亿人民币目标市值，对应目标价约152元人民币 [11] 其他重要但可能被忽略的内容 - A股过去两三年H溢价率约3比1，去年10月达高峰3.5 - 4比1，近两个月收窄到2.2 - 2.3比1，长期溢价率约三倍，且资产稀缺性和成长确定性可带来更高估值溢价 [10]

纪要涉及的公司 水晶光电 纪要提到的核心观点和论据 - **公司业务布局**：公司持续聚焦光学赛道二十余年，围绕消费电子、车载 AR 和汽车电子三大应用场景开展业务，构建了光学元器件、薄膜光学面板、半导体光学、汽车电子、AR 反光材料五大业务板块[1] - **研发转型成果**：研发费用从 2019 年的 1.58 亿元大幅提升至 2023 年的 4.24 亿元；上一个一号工程微棱镜项目 2019 年开始研发，2023 年正式量产，2024 年上半年实现迭代升级和大规模量产；2024 年一号工程切换到 AR 光波导，着力解决量产难题[1][6] - **盈利预测**：2024 年全年盈利预测维持在 10 - 11.2 亿元之间，同比增长 66.6% - 86.59%；预计今明两年实现归母净利 12.6 和 15.2 亿元，对应 2025 年的 PE 为 28 倍，和可比公司相比具有估值优势[2][12] - **各业务板块情况** - **消费电子业务**：光学元器件中传统红外滤光片业务稳健发展，吸收反射复合型滤光片同比销售大幅增长，有望切入北美大客户供应链实现国产替代；微棱镜产品出货量持续增长，占据大客户主要份额，大客户微棱镜设计参数有望迭代，渗透率有望提升；薄膜光学面板在大客户摄像头盖板中份额持续提升，毛利高于友商，增长点向非手机部分拓展并拓展新客户；半导体光学受益于 3D 摄像头市场空间和机器人 3D 模组需求，窄带、DOE Diffusion 等业务向好[2][3] - **ARVR 业务**：大力推进反射光波导产品进展，在 AR 领域布局十多年，有大量技术储备；反射光波导重点布局，由领导亲自带队解决量产难题；衍射光波导与 DXN、Allianz 合作，有小批量产品面向北美商业应用出货[3][4][12] - **汽车电子业务**：国内首家量产 ARHUD 的厂商，储备多种技术方案，2024 年上半年 ARHUD 市场装机量市占率为 23.1%，排名第一，拿到海外多款车型定点；激光雷达视窗片技术领先，实现主流车企量产出货，与国内外大厂商务合作[4][5] - **行业趋势及公司机遇** - **智能手机市场**：2024 年全球智能手机出货量同比增长 7%，达到 12.2 亿部，实现反弹；消费者更多选择旗舰机高端版本，如 iPhone 16 pro 系列出货量比 2023 年高出 11%；公司作为大客户主要供应商，受益于配套机型下沉，安卓客户端份额高，2025 年有望在图胶端切入北美大客户屠夫滤光片供应链[8] - **汽车 HUD 市场**：中国乘用车前装 HUD 渗透率不到 20%，但装配率持续提升，2024 年上半年 ARHUD 占比 27.4%；公司 ARHUD 市场占有率领先，客户结构好，汽车电子业务产业前景好[11] - **AR 眼镜市场**：Meta 发布首款 AR 眼镜 Orion 显示智能眼镜行业发展路径；公司十年前开始 AR 研发布局，重点布局波导片技术，看好反射光波导应用前景[11] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司成立于 2002 年，初期生产光学低通滤波器，后研发出红外截止滤光片并成为索尼国内独家供应商；2008 年在深交所上市后通过外延收购拓展产品矩阵，如 2010 年收购台加电子、2014 年入股日本光磊和收并购夜视仪等[5] - 2015 年组合式抬头显示进军汽车市场，2016 年投资以色列 rumas 布局 AR 眼镜光学方案，2019 年和 DGN 合作布局衍射光波导路线[6] - 公司 2021 年受半导体光学毛利润影响整体毛利润下降，2024 年前三季度毛利率、净利率分别提升到 31.6%和 18.7%[7] - 公司构建以消费电子为第一成长曲线，车载光学光电和 AR 元宇宙光学为第二、三成长曲线，接力驱动长期增长[8]

纪要涉及的行业和公司 - 行业：家纺行业 - 公司：富安娜 纪要提到的核心观点和论据 2024年经营情况 - 前三季度公司面临较大挑战，虽三季度有结构性账期调整问题致利润下滑严重，但刨除此因素仍略有下滑，且整个家纺行业都面临市场环境挑战[1][2] - 四季度因羽绒采购成本有优势且产品单价上浮，收入和利润回正并实现双位数增长，全年能达到限制性股票决定的目标[2] 2025年经营情况 - 1月全渠道（加盟、直营、电商）数据不佳呈下滑趋势，原因一是春节提前致消费前置，二是双十一、双十二及11月以来国补出台促使消费前置；电商渠道因结算周期波动可能有调整，但整体趋势不乐观；2月数据因系统调整暂未出来[3] - 业绩指引希望达到2025年限制性股票解禁目标，挑战和困难比去年更大，公司积极采取措施分解目标[4][5] 2025年策略展望 - **线下渠道**：延续去年开店政策，开店目标约200家；将为另一半未配备直播间的直营门店配备直播间，打造流量爆款直播间全国推广；重点发力商超，继续与山姆、胖东来、永辉等合作[5][6][8] - **线上电商渠道**：在京东、天猫、唯品会等传统平台夯实基础，在抖音等以直播为主的渠道发力以带来增量[7][8] 其他业务情况 - **羽绒库存**：前年下半年开始低价储备羽绒原料，去年四季度羽绒价格回落，部分提货计划未兑现；目前库存今年大概够用，会根据价格走势择机储备[10][11] - **品类策略**：婚庆类产品策略调整，降低套件价格作为引流产品，侧重日常类产品销售，保证质量同时提升性价比；其他品类策略暂未确定，今年会在奶柔系列基础上做新调整[12][13] - **开店拆分**：200家开店规划中，直营约占1/4，加盟约占3/4[13] - **总部大厦项目**：南山项目进入实质性建设阶段，建设周期4 - 5年，总投资约5.05亿；目前专项规划、土地使用证等未批下来，处于早期阶段，按上市公司信息披露要求提前披露[15][16] - **新开门店**：按2023年开始的方向打造超级形象旗舰店，约1/6 - 1/5的新店为旗舰店，主要集中在街边店铺[16][17] - **补贴情况**：2024年国补政策驱动销售约五六千万，线上平台占比最高约4000万，补贴约八百多万；2025年持续跟进补贴申请，线下上海、常熟等地已推进，南通、昆明等地在审批；线上天猫上海和江苏已执行，其他地方在申请[18] - **终端折扣**：目前与往年政策差不多，无新调整[19] - **加盟商扶持**：主要是装修补贴和铺货优惠政策，与往年差不多，部分小店流量不错但整体促进作用有限[20] - **会员复购**：2024年11 - 12月左右会员复购率约36.8%，比上一年增长一点多个点，会员消费频次无明显下滑[20] - **分红政策**：2024 - 2025年延续以往大概分红率，去年约95.1%，今年上下无明显变化[24] - **直营门店同店增速**：目前暂无最新指标要求，因新店及店铺装修升级扩建，现金流回正需一年半，同店销售提升有困难，约一年后可能提出具体要求[24] - **毛利率和费用端**：线下开店费用会有支出，公司会持续评估，以毛利率和净利率为前提衡量各渠道费用支出并调整政策[24][25] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 1月数据截止到1月22号，因1月23号公司放假，春节期间具体数字未看到，但趋势上今年春节比去年同期下滑[9][10]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：啤酒行业 - **公司**：重庆啤酒 纪要提到的核心观点和论据 渠道与市场 - **非现饮渠道重要性提升**：2019 年前中国啤酒市场非现饮和现饮销量占比 50:50，重庆啤酒现饮渠道销量占比约 55%，非现饮 45%；2024 年非现饮渠道销量接近 57%，现饮降至 43%出头，公司将更注重非现饮渠道投放[2]。 - **产品在非现饮渠道竞争力策略**：靠产品自身调性和差异化拉动消费者复购和需求，不依赖陈列在显眼货架，通过品牌势能让消费者主动寻找；如 2023 年推出印新疆风景的罐装产品提升辨识度[3][4]。 - **渠道细分与调整**：对销售组织架构重新划分，细分非现饮渠道，增加酒类专卖店、零食量贩店等；销售人员和管理架构相应调整，各特定渠道有专门销售团队维护拓展；推动经销商适应新市场，重新划分经销商组织架构[5][6]。 - **新兴渠道合作与发展**：积极拥抱新兴渠道，难以判断其发展趋势；与新兴渠道合作方式多样；即时零售渠道与啤酒品类适配度待观察，未来占比可能提升[7][8]。 - **大城市计划推进**：2025 年持续推进大城市计划，重点在前期投放城市的拓展沉降，从社交媒体渠道拓展；费用投放聚焦能提升销量和利润的区域和渠道[18][19]。 产品与品牌 - **非现饮渠道动销突出单品**：乌苏、重庆、乐堡、嘉士伯等品牌在非现饮渠道有不错成长，借助现饮渠道品牌优势向非现饮渠道转化[4]。 - **乌苏品牌情况**：2024 年整体销量下降，疆外乌苏有下滑；2025 年因形势变化暂不给预期[12][14]。 - **乐堡品牌增长原因**：2011 年进入中国，以年轻人说唱音乐为推广媒介，随着喜欢该音乐的年轻人到饮酒年龄拉动品牌成长；2023 年以来通过大城市计划走向全国化[14][15]。 成本与利润 - **罐装化对毛利和净利的影响**：从收入端看，罐装产品含包装价格高；毛利率方面，罐装化率高可能使毛利率高；净利率受产能利用率影响，罐装化率占 25%左右，低于瓶装，影响变化趋势多[8][9]。 - **原材料采购与成本**：公司近年采购策略是锁定主要原辅材料和包材量价，2025 年年初锁定全年主要原材料和包材；采购成本比去年有优化，但幅度不大；佛山工厂 2025 年全年计提折旧使固定成本增加，吨成本变化取决于销量[22][23]。 - **2024 年吨成本情况**：2024 年全年吨成本增加一个多点，采购端成本下降，但固定成本（主要是折旧）增加，整体产销量低于 2023 年使固定成本增长[32][35]。 行业竞争与数字化 - **行业竞争与费用投放**：2025 年对全国啤酒消费总量预期谨慎，餐饮相关特色啤酒消费未恢复，费用投放保持谨慎，费用预算投放费用率不超 2020 年，投放结构和节奏有变化[23]。 - **数字化运营水平**：2021 年开始数字化，投入一亿多升级 ERP 系统，持续到去年年底在各 BU 和部门实现；提升管理效率，能及时了解销售终端情况，掌握消费者趋势，拉通采购生产到销售流程；开发超级入口，业务员和客户端可了解库存、下单、反馈动态[24][25]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - **春节档市场与库存**：2025 年春节提前，1 月啤酒销量有增加，但一季度和全年预期谨慎；春节旺季结束后库存处于全年最低，到 3 月底 4 月初开始旺季备货[12][25]。 - **精酿啤酒应对**：积极拥抱新形式，曾供应盒马等定制产品；大厂以运营独立品牌为主；精酿啤酒发展受经济和消费需求影响，消费者追求高品质体验，购买行为和方式会变化[28][29]。 - **产能计划**：产能规划动态调整，当下无纯粹为增加产能的固定资产投资，会在维护装备水平、提升效率和环保支出上保持投入[32]。 - **分红指引**：维持稳健且高分红比例，暂无指引更新[38]。 - **税率情况**：2024 年全年有效税率有一点增加；2025 年税收情况无法预测，依托宏观环境变化，会做税收策划[34][35]。

纪要涉及的行业和公司 - 行业：金融行业（银行）、计算机行业 - 公司：京北方 纪要提到的核心观点和论据 银行AI应用需求变化 - **需求提升**：V3和RY模型发布降低应用落地门槛和试错成本，AI技术迭代使大模型性能提升，业务部门LS提升，年后主动交流AI大模型的客户增多，商机爆发，国务院国资委部署央企AI+专项行动，预计后续银行AI应用落地整体需求明显提升[1][2] - **参与主体变化**：24年及之前主要是大行投入资源探索，今年年后很多中小型银行积极加入；过去大行主要靠总行推动，年后不少分行业务团队也主动交流AI项目[2][3] - **落地场景拓展**：过去集中在后端服务性、内部使用领域，如知识助手、智能问答；现在前端业务场景全面探索，如交易风控、AI+营销、AI+信贷等[3] - **主导部门转变**：过去由科技部门主导，现在业务部门直接参与，AI相关预算进一步扩充[3] Deepseek一体机情况 - **公司布局**：一体机是新概念，之前认为不太成熟，现在因模型开源成本降低且有多个算力版本，可提供小算力一体机给客户试点，特别是小银行有相关提问[5][6] - **银行需求差异**：大行前两年采购算力有富裕，对一体机需求不强烈，更多从业务端推进场景应用；股份制银行部分有算力但不充足，提出一体机用于低端模型场景探索；小行前两年算力投入成本高，对一体机需求旺盛，希望一体机有业务场景创新和生态落地，而非单纯采购硬件[6][7][10] AI对银行IT预算的影响 - **与信创对比**：信创未结束，大行核心系统信创接近尾声，但仍有近50%系统未完成；AI与信创叠加效果大于两者简单相加，AI带来的业务需求大幅增加，对产业拉动可能更大[11][14][15] - **预算构成及变化**：银行IT投入包括固定预算和因创新增加的预算，整体资金使用在银行收入占比未下降，银行收入增加时IT支出也增加，但投入更有重点，追求投入产出比，部分项目投入缩减，创新项目投入大幅增加[12][14] 银行AI采购模式 - **大行**：与公司签框架协议，年后以订单形式合作预研，预研成功后以大订单形式落地实施[17] - **股份制银行**：部分采用大行方式；部分预研验证可行性后启动招投标[17] - **无框架协议银行**：希望公司先做分享和简单预研，同时启动招投标，按业务落地场景采购，中标后一边落地一边确认研发内容[18] - **趋势**：大型完整系统订单减少，落地的生态订单增多，银行将AI应用输出细分多个领域和模块，有落地先后顺序[18][19] 京北方AI业务能力及合作情况 - **能力展示**：按生态与行方合作，展示已落地案例，如反欺诈、智能投顾、智能助手、智能运维等；说明有长期积累但未完全成型的解决方案；主要在投顾、营销、风控、信贷、运维、客服、运营等方面合作[21] - **合作模式**：有成熟落地案例，客户直接采购框架下订单；有积累但未成熟，客户启动预研，验证可行后以大订单或招投标形式招采；小行希望快速提供解决方案，简单论证后快速招标实施，招投标和订单下达时间缩短[20][21][22] AI对人员结构和业务的影响 - **人员需求**：AI提高研发效率，降低对初级程序员需求，但数据清洗、模型调优、数据标注需要人员，预计AI需求集中爆发后人员先增长，后初级人员转型到相关岗位，人员结构变化[25][26][27] - **BPO业务**：试点智能客服，引入AI后单人单件处理时间缩短，处理成功率提高，人员处理效率提升，培训时间缩短，业务发展空间增大[28] 公司AI应用案例 - **反欺诈**：去年年初试用大模型，经过半年调优，模型命中率从20%提升到超过55%（三个月前数据）[29] - **智能投顾**：在某保险公司落地三个场景，业务人员反馈业务轻松；用AI模型做简单推理，将推理切分后命中率较好，后续调优使用效率有望提高[30][31] - **智能客服**：应用模型分析客户接听电话时间点等维度，接听率和成功率上升；通过知识积累和问题反馈推断可靠话术，让专家判定，初级人员标注，提升BPO效率[32] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 京北方考虑在24年年报梳理新的信息口径，展示与AI相关（包括数据类及其他创新解决方案）的收入规模[23] - 银行从项目立项到招标投标中标需要一定时间周期，目前处于先导阶段，业务机会增多，但转化为订单和收入还需时间[24]

纪要涉及的公司 东软集团，旗下包括东软医疗、幸康云医院、望海等创新公司 纪要提到的核心观点和论据 公司业务板块情况 - 东软集团形成医疗健康与社会保障、智能汽车与互联、智慧城市、企业互联四大业务板块 2023 年智能汽车与互联营收近 40 亿，为单一第一大板块；医疗健康与社会保障板块营收 25.7 亿，占比排第二，2022 - 2023 年连续两年实现近 30%的收入增速（2022 年 28.5%，2023 年 29.7%） [3][4] - 东软集团在医疗领域布局广泛，自身业务包括医院核心诊疗系统、影像产品、医保和人社信息化等，服务 600 多家三级医院、2800 多家医疗机构和 8 万基层医疗及诊所，医保信息化赛道排名第一，市占率约为友商一倍；医院核心诊疗系统不同第三方报告排名在前三位，影像信息化 PACS 系统市场占有率排第一 [9][11] - 旗下创新公司业务：东软医疗主营高端医疗设备，是中国第一台 CT 发明人，去年完成光子新一代 CT 商业出片，产品销往 110 多个国家，历史装机五万余台，其 medical device and data as service 业务覆盖 16000 多个医疗机构；幸康云医院在中国 29 个城市开展医院服务，深耕互联网加护理，覆盖 2 亿人群，已在香港上市，有十多万医生和护士接入平台；望海面向医院提供以人财物为核心的精细化管理服务，客户包括约 68 家复旦百强医院 2023 年东软整个医疗健康板块收入达 65.3 亿 [12][13][15] 公司改革转型情况 - 2023 年 3 月 10 日公司进行重大变革，更换总经理和 CEO，调整管理团队，发布新一轮改革和转型战略，目标是改善财务经营指标和市值，提升盈利能力 [4] - 组织架构从四层压缩成两层，取消事业本部，事业部直接向管理团队汇报，人力、财务等职能收归公司，约三分之一管理干部退岗，三分之一轮岗，三分之一留任 [5][6] - 实施新一轮股权激励，业绩承诺 2024 - 2026 年主营业务净利润分别为 14.2 亿、5 亿、6 亿，连续三年实现 20%的增速 [7] - 改革成效显著，2023 年 Q1 - Q3 扣非净利润同比增长 80%多 [6] AI + 医疗业务情况 - **市场教育与应用落地**：DeepSeek 本质上对 AI + 医疗技术无革命性改变，但教育了市场，提高了各方对 AI + 医疗的关注度，加速了智能体在行业的落地 东软领智通用语言大模型早在几年前已在多家医院部署应用，去年已接入 DeepSeek 等多个大模型，目前在医疗行业落地客户众多，近期因客户需求强烈，正在进行销售培训 [16][17][18] - **商业化落地方向**：横向智能体应用虽吸引眼球，但未来真正实现商业化落地并改变医院营收和 IT 厂商营收的是能改变医院流程、实现检测环节智能化的应用，如通过 AI 预问诊直接开具检验单，提升医院营收和患者体验 [19][20] - **垂直类疾病应用**：东软更关注垂直类疾病的临床辅助诊断和治疗方案出具，已取得诸多成果 如非标医疗影像标注 4.0 在几十家大三甲医院应用，累计标注影像数据达两千多万张，收费模式包括 license 模式和 SaaS 模式，通过该产品与顶级医生团队形成深度合作；围绕临床专病形成众多产品并取得医疗器械二类证、三类证，如泛血管智能评估及辅助诊疗产品在多家医院落地，膝骨关节炎影像辅助诊断可提高基层诊断准确率；脑卒中定量研究产品 eStroke 2022 年获中国第一个三类医疗器械注册证，算法时间 90 秒，准确度达 95%以上，已覆盖上百家医院，临床病例达三万多例；呼吸系统与钟南山院士团队合作，推出火眼 AI、肺部 long care 等产品，分别用于新冠识别和慢阻肺筛查，目前正在进行肺部真菌感染算法和给药动力学研究 [22][24][26] 商业模式与收费情况 - **B 端收费**：目前业务主要通过 B 端落地，AI 相关营收约小几个亿，包括产品自身销售、医院接入费等，还能拉动通用型产品（如 HIS 系统、PACS 产品）销售 [35][40] - **C 端收费前景**：未来商业变现重点在 C 端，随着 DMC 对消费端的教育以及医保对胶片打印不再付费政策的推动，患者可获取电子化影像数据，为 C 端应用提供可能 如膝骨关节炎、泛血管疾病、慢阻肺等疾病，患者可上传影像和病例信息获取第三方意见并付费，不同病种收费不同，卒中类可达 600 元，慢阻肺类几十元 [36][43][48] 就医场景变化 - 未来就医场景拓展方向多，一方面可优化简化医院诊疗流程，提升患者体验和医院运行效率，如儿科诊断、医生写病历和出院小结等环节；另一方面诊断和治疗可分开，辅助诊断意见和治疗方案可由算法通过第三方提供，提升基层医生诊断和治疗水平，推动中国分级诊疗落地，同时商业分配也会重新调整 [51][52][53] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 东软集团与复旦百强医院中 top 50 的 19 家有长期科研合作，共同承担国家联合科研课题和建设联合 AI 实验室，如与钟南山院士团队、广医附一共同建设国家呼吸系统临床疾病大数据及图像人工智能实验室 [16] - 国家医保局推出对医疗影像电子打印胶片不再报销政策，使患者能获取电子化影像数据，为东软面向 C 端打开商业渠道 [30] - 东软医疗从 2017 年开始建设辽宁省影像云，2019 年建设黑龙江省影像云，2023 年建设河南省影像云，关注通过 UPR 让患者获取全部影像数据以实现与算法对接 [36] - 东软集团非标 4.0 收费模型包括 license 模式（几十万到几百万一套）和 SaaS 模式（按使用时长云端部署收费），其目的不仅是销售产品，更重要的是与顶级医生团队形成深度科研合作 [36] - 目前药品监督管理局给出的与 AI 相关的三类证，大部分集中在通用型影像辅助诊断产品，像东软这样深度结合垂直疾病、进入临床诊断和给出治疗方案的较少 [43]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：计算机、电子政务、城市治理 - **公司**：数字正通 纪要提到的核心观点和论据 公司发展历程与技术积累 - 2012 年收购汉王智通布局人工智能，从传统 OCR 模式识别开始，后结合业务发展 CV 算法 [6] - 2018 年推出基于深度学习算法的城市治理智能分析系统，全国超百个项目落地；车载质询在全国 150 多个信息采集项目，约 800 多台设备活跃 [7] - 2023 年初明确发力大模型，组织行业数据为垂直行业大模型赋能 [8] 大模型应用场景与成效 - **一网通管公端受理场景**：通过 AI 赋能打造全流程智能化算法，提升公单办理效率超 30% [9] - **热线感知预警场景**：建立热线标签体系 [9] - **行政执法监督场景**：对执法案件进行批量自动化评查，全国执法案件网上卷宗仅 5% 得到复查，大模型适合处理文本数据 [10] - **城市生命线场景**：通过 RAG 贴片和支付方式做智能问答模式，多地已落地 [11] 公司与通用大模型关系及优势 - 与通用大模型是合作关系，通用大模型发展对公司垂直大模型利好，如接入 deepfake 提升分析和推理能力 [12][13] - 优势在于有灵活开放的大模型基座，可兼容开源和商业模型；拥有千万级热线公单数据、数百万标定过的案件图片及大量案件流转数据和分析报告，为模型微调打下基础 [14][15] 市场需求与战略目标 - 政府对 AI 在城市治理领域应用关注度空前，全国超 50 个城市及中科院院士团队邀请公司交流，AI 驱动数字政府市场需求变革 [20] - 战略目标是以 AI 和大模型技术为核心，融合城市治理行业应用场景，为数字政府赋能；在通用大模型和算力选择上开放包容，投资国产 GPU 厂商沐锡，与华为、新华三等合作 [22] 商业模式转型 - 从传统电子政务平台提供商向 AI 驱动的城市治理智能运营服务商转型，业务模式从单一项目模式走向运营模式 [24] - 推动数据驱动业务模式，构建行业知识图谱支撑新训练；交互模式生态化，与通用大模型厂家合作，推动技术与场景标准化输出，实现项目收益结构多元化 [25] 热线业务发展 - 看好热线业务在 AI 环境下的发展前景，持续加大研发投入，开展热线知识库、事项清单动画建立、智能化标签应用等业务，在深圳、北京等发达城市推进 [28][29] - 过去热线应用自动语音或人工机器人效果不佳，如今技术发展使通过 ITI 技术颠覆格局、实现降本增效和提高满意度成为可能，今年将在全国若干城市商业化推出相关产品 [32][36] AI 对商业模式的影响 - **业务拓展模式转变**：从项目模式为主向综合性服务行商为主转变，目前 40% 营业收入来自服务业务，大模型兴起将提升服务业务毛利率和份额 [38][39] - **数据运营机会**：大模型发展为政府数据产生商业价值带来机会，公司作为数商，可在数据运营和数据要素市场大有作为，如搭建文明指标体系 [41][43] 数据驱动应用与盈利模式变化 - 数据驱动应用带来新业务和商业机会，数据承载需要载体，传统应用模式下未产生的应用可能爆发 [48][49] - 大模型持续变化为转变销售模式提供机会，从销售软件转向销售服务，服务模式和盈利能力将发生革命性变化 [52][53] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 2024 年总结会和 2025 年开年大会将热线作为重要业务进行部署，研发和市场推进工作协同开展 [30] - 公司在低空巡查和无人车路侧巡检中应用人工智能技术，并将其包装成服务模式提供给客户 [39][40] - 深圳基于 DBC 上线数字员工 70 名，发布 11 大类 240 个政务场景；福田公文利用 AI 助手实现公文审核效率提升 90%，民生诉求分拨准确率达 95%；12345 领域人工处理工单时间从 8 - 10 分钟缩短到 1 - 3 分钟 [45] - 过去二十年公司积累大量行业数据和管理经验，去年旗舰产品发布会提出管理模式库概念，将城市管理经验数据化 [54][55] - 今年两会后赤字率有望扩大，中央债务释放活水，但各地土地财政紧张，政府财政对 AI 政务建设的支持情况有待观察；政府优先解决城市更新、城市生命线等深层次矛盾问题 [57][60] - 公司认为今年是再出发阶段，将尽快通过股权激励或定期报告等方式向市场报告近两三年业绩指引情况 [65][67]

纪要涉及的行业和公司 - **行业**：超硬刀具、丝杠加工、减速器加工、消费电子面板加工、风电、轨道交通等 - **公司**：沃尔德、索普洛斯、博士、南兴工艺、汉江、健壮、高级、上银、英派斯、北路智控、艾为电子、Magma、舍弗勒、铁木肯、双环、中大立德 纪要提到的核心观点和论据 超硬刀具行业发展机遇 - **核心观点**：超硬刀具在新兴应用领域优势逐步加强，迎来新机遇 [1][41] - **论据**：国内制造业产业升级和机床更新换代，超硬耐磨、雨刮耐磨、以车代磨工艺增加；行业下游难加工材料日益增加；机器人、新医疗器械制造领域兴起，对零部件轻量化和高精度有更高要求；超硬刀具具有高效率、高稳定性、长寿命特点 丝杠加工 - **核心观点**：沃尔德在丝杠加工领域有技术优势和市场潜力，未来发展前景好 [6][8][10] - **论据**： - **丝杠类型及特点**：滑动丝杠（三角和梯形螺纹）传动效率低、精度低、发热寿命低，但结构和工艺简单、成本低；滚珠丝杠传动效率超 90%，传动精度高，但自锁性低、承载力不高；行星滚珠丝杠传动效率达 90%以上，具有长寿命、高承载等优点，但价格偏高、生产难度大 [3][43] - **主要生产厂家**：国际上以索普洛斯、博士等厂家为主，全球前十大厂家占近 60%市场；国内有南兴工艺、汉江、健壮等，中国台湾有高级、上银、英派斯等 [4][44] - **加工方式**：主要有磨削和切削，国内部分厂家率先使用切削方式，加工效率比磨削高十倍，未来可能成主流 [5][45] - **沃尔德优势**：22 年底推出滚珠丝杠丝杆加工产品，23 - 24 年国内市场推广取得不错增长率，技术达行业较好水平；采用 PCBN 刀具实现以车代磨、以铣代磨，加工工具灵活多样，适合小批量打样和批量生产；形成全系列产品，可为客户提供多次修改服务；开发接近 40 家终端客户，在韩国市场实现螺母加工市场突破口，24 年收入增速不错，25 年下游客户产能提升将带来积极促进作用 [6][8][10] 减速器加工 - **核心观点**：超硬刀具在减速器加工的精加工部位有不可替代的作用，沃尔德有技术优势 [11][16] - **论据**：减速器关键的孔和传动齿轮的关键面都要用超硬刀具精加工，传统合金工具只用于前期粗加工；沃尔德在艾为电子减速器的行星齿轮套和行星齿轮加工上与日本品牌对比有一定提升，积累了技术优势 [11][16] 公司业务展望 - **核心观点**：2025 年公司各业务板块有望实现增长 [33][35][36] - **论据**： - **面板加工**：显示面板市场 24 年利润翻倍增长，25 年因以旧换新、消费补贴政策及新兴应用领域需求增加，有望继续增长，公司将推动该业务收入增长 [33][34] - **超硬刀具**：除汽车产业、轴承领域，拓展风电、轨道交通等市场，新产品落地，前期客户积累将在 25 年转化为销售增长 [36] - **硬质合金**：24 年下半年做战略性调整，用核心道具匹配客户体系，产品毛利率和竞争格局不错，24 年四季度见成效，25 年有望实现盈利 [36] - **金刚石材料**：在热稳定性能方面突破大尺寸增长直径，填补行业空白 [37] 其他重要但是可能被忽略的内容 - **PCBN 刀具价格和使用寿命**：丝杆和螺丝钢丝杆加工刀片平均价格至少 600 以上，部分产品达 2000 以上；正常工作现场好的情况下刀具寿命可达 400 米，不好时为 100 米 [20][58] - **刀具在丝杠加工成本中的占比**：大概在 3 - 5%，具体因客户技术水平而异 [24][60] - **齿轮加工工艺**：滚齿是软加工、火前加工，真正齿轮热处理后需用超硬刀具进行精加工，高精密齿轮还会用到磨削工艺，为高静音未来可能用航空铣刀 [24][65] - **公司产能情况**：齿轮刀具硬车产能去年投产计划已落实，等待增量；针对滚珠导轨和行星滚柱丝杠市场储备了相关产能，并会随下游客户推进增加产能 [18][57]