$山高控股(00412)$世纪互联那边宁德时代接盘了，山高这边钱到手先还债，算力赛道阶段性收官，接下来钱往哪儿投才是看点

近期，欧洲计算机视觉顶级会议ECCV 2026公布论文录用结果，我们注意到一家中国公司的名字反复出现——群核科技。 这次群核科技共有三篇论文入选：Syn-GRPO讨论了训练数据如何在强化学习过程中持续生成和自我进化；SPEAR提出了一套面向具身智能研究的高保真仿真器，让机器在进入真实世界之前，先在数字世界里观察、行动、试错和学习；WalkerBench则是分析了模型的空间智能如何在更接近真实世界的交互任务中被更合理评测。 这三篇论文，实际上反映了群核科技关于物理AI基础设施建设的最新探索与思考：如何把物理世界转化为可训练、可交互、可评测的数字世界？ 由此，群核科技的物理AI路线也变得更清晰。它并不仅是从数据服务商向“数据-仿真-评测”全链路延伸，更是在尝试把自己过去多年积累的数据和空间智能能力，转化为物理AI时代的底层基础设施。 这套基础设施的底座是群核科技沉淀的海量三维可交互数据，以及将物理世界数字化的能力；核心是结构化三维数据集和真实世界驱动的世界模型；面向的应用，则是具身智能、大模型、XR、工业孪生等需要空间理解和空间训练的物理AI场景。 当空间理解、仿真训练和持续学习能力成为物理AI新基建的要求，群核科技想扮演的角色，是连接物理世界与数字世界的“架桥人”。 1.为什么“架桥” 机器人行业最常讨论的问题是模型和本体。 一边是具身智能模型公司向视觉语言行动模型推进，试图让机器人拥有更强的理解、规划和泛化能力；另一边是机器人本体公司在降本、量产、供应链和场景落地上快速迭代。 但在训练一台真正能进入物理世界的机器人时，一个更基础的问题会提前出现：它在哪里学习？ 就像人类学习需要书本、学校和考试一样，机器人学习也需要自己的“教材、训练场和考卷”：首先，它需要获得足够真实、足够结构化的训练数据；然后，它需要仿真环境进行低成本、高频次、可控的试错；最后，我们需要评测它是否真的理解

最近老有人私信问我，群核这票怎么看。说实话，从上市首日暴涨144%的20港元，到现在11港元附近徘徊，盘面确实让人心里打鼓。但我翻了翻刚出炉的研报和公司最新的物理AI布局，反而觉得这里头有点意思。市场有时候就是这样，短期的情绪和长期的基本面会脱节，而脱节的地方，往往藏着认知差。 SaaS基本盘是底气，82.2%的毛利率不是虚的 群核科技2025年实现营收8.20亿元，毛利率已经爬升到82.2%，这个数字放在SaaS行业里，足够说明产品定价权和客户粘性是真实的。更关键的是，公司在2025年经调整净利润达到5710万元，已经成功扭亏为盈，跨过了运营拐点。国泰海通预测，2026年至2028年群核营收将分别达到9.46亿、11.09亿、13.13亿元，归母净利润更是从1.04亿跳升到3.06亿元，同比增速分别高达124.3%、80.4%和62.8%。这份盈利释放曲线，是现阶段最硬的底气。我个人比较看重这种从亏损到盈利的转折点，SaaS公司一旦迈过规模效应的门槛，利润端的弹性往往比收入端更大。 物理AI的ChatGPT时刻，这张门票比想象中值钱 今年1月CES上，黄仁勋放话：物理AI的ChatGPT时刻已经到来，2026年是物理AI爆发元年。AI从"会聊天"进化到"会干活"，核心瓶颈是什么？是高质量、物理正确的三维空间数据。而群核科技手里握着的，恰恰是这门生意的"卖水人"门票。 经过15年深耕，群核构建起"空间工具-空间数据-空间大模型"三位一体的飞轮。数据层面上，公司拥有超过5亿个3D场景、4.8亿个3D模型，构成了全球最大的室内场景深度认知学习数据集InteriorNet，其推出的全球首个3D高斯语义数据集InteriorGS曾登顶Hugging Face数据集榜首。这些不是普通图片，而是具备物理正确、结构化双重优势的稀缺燃料，包含空间结构、尺寸、材质、物理属性与语义关系。基于这

6月29日，瑞为技术正式启动招股，华泰国际、建银国际、农银国际担任联席保荐人。公司将成为港股“视觉具身智能”赛道的首家上市企业。 一、公司介绍：前**高管创业，做了十四年"眼睛"和“大脑” 瑞为技术成立于2012年，创始人詹东晖，前**研发高管。公司定位很清晰：面向企业级客户提供从感知到认知的全栈视觉智能产品与解决方案。 技术架构分三层： 基座技术：计算机视觉算法、光学成像控制、大规模数据集 融合技术：AI ISP、多传感器融合 组件技术：认知决策引擎、光学成像系统、交互执行单元、数据中台 基于这套全栈能力，公司构建了三大视觉智能体：RecoSee（感知）、RecoAware（认知）、RecoThink（推理）。 应用场景锚定三个：智慧民航、智慧商业、智慧安全驾驶。 按2025年收入计，瑞为在中国民航企业视觉智能产品市场排名第一，市占率8.7%；在商业空间企业视觉智能产品市场排名第四，市占率1.7%。 覆盖全国三分之二的千万级枢纽机场，落地超60座大型购物中心，为超50万辆长途货车提供辅助安全驾驶方案。 这是一个有场景、有落地、有数据的AI公司，不是PPT融资型选手。 但注意一个细节：2025年智慧民航收入同比下滑24.7%。公司解释是国内机场改扩建项目招标周期阶段性放缓。这意味着什么？它的基本盘和基建周期高度绑定。 二、核心壁垒：民航场景的护城河，比你想象的深 瑞为的核心竞争力，我总结为三条： 第一，民航场景的"基础设施级绑定"。 机场智能化系统一旦接入，涉及硬件部署、软件集成、数据对接、运维服务，替换成本极高。全国三分之二的千万级枢纽机场用的是瑞为，这不是"一锤子项目制"，这是"长期饭票型"生意。客户粘性极强，后来者很难切入。 第二，全栈技术能力，不是组装厂。 从算法到光学成像，从感知到认知，瑞为的技术是自下而上打通的。很多AI公司只做算法层，硬件找ODM，瑞为是自己做

最近，计算机视觉领域三大顶会之一ECCV 2026公布了论文录用名单，群核科技一口气入选了三篇论文。 三篇论文覆盖了空间感知评测、强化学习数据生成、高保真仿真三个方向，也就是说，教机器人怎么看懂世界、怎么持续学习、怎么在虚拟环境里训练，群核科技全给安排上了！ 论文一：SPEAR——联手多家科技巨头共同探索的仿真平台 训练机器人，最大的难题之一就是：真实世界太贵了。 让机器人在真实场景里反复摔跤、碰撞、试错，成本高、效率低，还可能出安全问题。所以研究者都想在虚拟世界里先练好，再到真实世界部署。 但现有的仿真器有个大问题： 要么画面太假，要么操作太麻烦，要么速度太慢。 群核科技联合Adobe等共同提出了 SPEAR，这篇论文聚集众多来自产业界的大牛，专门解这道题： 开放超过 14,000 个底层 Python 接口，研究者可以用代码精确控制场景里的一切 56帧/秒输出1080P高清画面，比同类仿真器快约15倍 同步输出深度图、材质、语义分割等多种传感器数据——机器人训练最需要的原材料 无缝接入群核科技开源的 InteriorAgent、InteriorGS 等数据集，资产天然带碰撞体、关节等物理属性，直接可用 简单说，SPEAR 做的事，是让机器人在虚拟世界里「看得真、练得快、控得准」，从而顺畅地迁移到真实世界。 论文二：Syn-GRPO——解决 AI 训练 “死记硬背”，训练时自动生成全新素材 有了仿真环境，下一个问题来了：训练数据从哪来？ 传统的强化学习训练有个通病——“熵坍塌”和“多样性坍塌”。 翻译成人话就是：AI越训练越死板，同一张图翻来覆去只能给同一个回答，完全失去了探索精神。 群核科技联合浙江大学提出的Syn-GRPO解决的就是这个问题。它的思路很直接：边训练边造新题，而且造的题越来越难。 Syn-GRPO分两大模块： 模块

2026年，企业在AI上的投入还在涨，但一个尴尬的事实越来越难回避：很多钱花出去了，说不清换回了什么。 与此同时，硅谷传来一个热词：FDE（Forward Deployed Engineer）——前沿部署工程师。面对企业落地的复杂需求，OpenAI正式成立DeployCo，Anthropic深化交付布局，与多家机构组建合资服务公司，提供更深度的运营支持。 这两个信号放在一起，值得多想一步：AI落地的瓶颈如果不在模型，那到底在哪？FDE的翻红，究竟是一个概念营销，还是对某个真实问题的回应？ AI投入“不值”？问题出在哪？ 直觉上，AI项目效果不好，第一反应是模型不够强、数据不够多。但实际接触下来，大量资源其实消耗在一个更不起眼的环节上：衔接。 数据散落在多个系统且权限不通，业务流程没人能完整描述，这些工作不产生任何可见的成果，却吃掉了大部分时间和预算。更隐蔽的是项目结束之后的浪费：一次交付积累了大量Context，但没有被结构化地沉淀下来，下次遇到类似需求又从零开始。 过去十余年IT服务的老问题，被AI无限放大。 传统软件功能边界清晰，交付偏差可以用验收标准兜底。而AI的能力边界模糊，效果高度依赖上下文，同样的模型在不同企业身上的表现可能天差地别。当“衔接”的质量直接决定投入回报率时，它就不再是技术细节，而是商业问题。 明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉在最近一场分析师分享会上用了一个框架来解释这件事：Context Not Control。这个概念最早来自Netflix创始人哈斯廷斯的管理哲学：把充分的信息上下文授权给一线团队，让他们基于full Context自己做决策，形成集体智慧和涌现。 企业需要的正是能够带着对Context的理解深入业务一线，同时把AI能力翻译成业务语言的人。 FDE做的恰恰就是这件事。 FDE的上限，取决于平台体系 既然瓶颈在衔接，解法似乎很直

近日，港股上市AI领军企业明略科技（2718.HK）与全球领先、具备“硬软芯云”一体化能力的AI平台公司博泰车联（2889.HK）签署战略合作框架协议。 双方将整合明略科技在企业级可信AI大模型、智能体套件与精准营销领域的核心技术能力，以及博泰车联在端侧硬件入口、AI算力基础设施和车载应用场景方面的核心技术及资源优势，共同搭建「AI×车×用户需求」链路平台，以Token经济为底层商业逻辑，打通"品牌营销预算—车端AI算力消耗—用户场景化消费"的完整闭环，探索"智能座舱即流量入口"的创新商业范式。 场景即入口：AI Agent赋能座舱消费体验 随着智能网联汽车渗透率持续提升，智能座舱正从单一的人机交互终端，向集出行、娱乐、消费于一体的"第三生活空间"演进。然而，当前座舱服务仍多停留于信息展示与功能调用层面，用户在车内场景中的真实消费需求尚未被有效激活。 明略科技将发挥其在精准营销与品牌客户资源方面的核心优势，基于用户画像、实时位置及车辆状态构建精准推荐引擎，联合品牌方设计场景化营销策略。当用户途经餐厅、抵达商圈、或在充电等待时，AI Agent将主动感知需求，提供AI点餐、AI导购、AI预定等一站式消费履约服务，让智能座舱从"信息展示窗口"升级为"消费决策入口"。 博泰车联将提供车载AI算力基础设施、AI Box硬件入口及车端应用场景，实现明略AI营销服务与车控、导航等原生能力深度融合。双方将共同拓展餐饮、零售、出行等品牌方入驻车载生态，建立全链路效果追踪体系，实现按效果付费的营销模式。 端云协同：AI能力落地车载基础设施 大模型上车已成为汽车智能化的核心趋势，但车端算力与实时性、云端能力与延迟之间的平衡，始终是制约AI规模化落地的关键技术瓶颈。如何构建一套兼顾响应速度与模型能力的底层架构，成为智能座舱迈向"AI原生"的必答题。 明略科技依托自研企业级可信AI大模型与智能体套

2026年6月1日，台北国际电脑展（COMPUTEX）的聚光灯下，英伟达CEO黄仁勋身着标志性的黑色皮夹克，站在舞台中央，身后巨幅屏幕上闪烁着一行字："Physical AI has arrived."（物理AI已经到来）。 这不是一句普通的口号。就在这场演讲中，黄仁勋正式发布了全球首款全模态物理AI基础模型——Cosmos3。他抛出了一个足以震动整个科技产业的判断："每一家工业公司都将成为机器人公司。" 如果你过去两年一直在关注AI，你可能已经习惯了ChatGPT的妙语连珠、Sora的以假乱真、Midjourney的惊艳画作。但所有这些，本质上仍发生在"数字世界"里——AI在屏幕上生成文字、图像和视频，它很聪明，却从不真正"触碰"任何东西。它不知道一杯水有多重，不理解重力如何让物体坠落，更无法在真实的工厂车间里拧紧一颗螺丝。 物理AI，正是要打破这层屏幕的边界。 它让AI从"符号世界"跨入"物理世界"——理解力、空间、时间、运动、摩擦、碰撞。它不再是躲在服务器里的"数字大脑"，而是要成为机器人、自动驾驶汽车、工业机械臂的"灵魂"，指挥它们在真实世界里感知、推理、行动、反馈。 黄仁勋将AI的演进划分为四个阶段：感知AI（PerceptionAI）、生成式AI（GenerativeAI）、代理式AI（AgenticAI），以及物理AI（PhysicalAI）——也就是"机器人的时代"。 与此同时，在大洋彼岸的硅谷，被誉为"AI教母"的斯坦福大学教授李飞飞，正通过她创立的WorldLabs全力推进"空间智能"（SpatialIntelligence）。她认为，语言并非对3D物理世界的有效编码，空间智能是比语言智能更加基础和高效的认知形式——人类大脑中负责空间感知的部分，已经存在了几百万年。 两位AI领域最具影响力的领军人物，一个从算力与仿真出发，一个从视觉与空间切入，却不约而同

市场给群核科技的估值逻辑，从一开始就错了。 大多数人看到群核科技，第一反应是这是一家做设计软件的公司，商业模式是SaaS订阅，客户是装修公司和设计师。按照这套逻辑去估值，你会得出"营收增速放缓、客户分散、天花板有限"的结论。但这是对群核科技最大的认知偏差。 我个人认为，群核科技根本不是一家SaaS公司。它是物理AI时代最稀缺的"卖水人"，手里握着全球最大的3D空间数据资产，同时具备自研模型、开放平台、软硬件协同的完整能力闭环。市场还在用软件公司的市盈率给它定价，但物理AI基础设施的估值逻辑，和SaaS完全不同。 为什么这么说？我们先看看大环境。 物理AI正成为产业共识。英伟达创始人黄仁勋指出，人工智能已经跨越了只能陪人聊天、画图的“感知与生成”阶段，正式进入了以“智能体（Agentic AI）”和“物理AI（Physical AI）”为核心的执行时代。简单来说，AI正在从数字世界走向物理世界，机器人、自动驾驶、工业数字孪生，这些场景需要的不是语言模型的"嘴皮子"，而是对三维空间的深度理解和推理能力。这就意味着，物理AI将成为未来五年科技产业最大的增量赛道。 但物理AI有一个核心瓶颈：数据。 大语言模型可以靠互联网上的文本数据训练，但物理AI需要的是三维空间数据。每一个房间、每一条生产线、每一座商场，都需要被精准地数字化，变成机器能理解的"空间语言"。这种数据无法靠爬虫抓取，也无法靠人工标注批量生产，它需要在真实的物理世界中长期积累。而群核科技在过去14年里，通过酷家乐和Coohom服务了全球200多个国家和地区的47561家企业客户，沉淀了超过4.8亿个3D模型资产。这是什么概念？这是全球最大的室内空间数据集，是物理AI训练最稀缺的"燃料"。 更关键的是，群核科技不只是有数据，它还能把数据变成模型，把模型变成应用。 2025年，群核科技开源了空间语言模型SpatialLM和

$金嗓子(06896)$不得不说，这票适合拿着养老

HBM需求量暴增就是AI需求爆发带来的效应，前端算力需求一旦起飞，整个产业链就会被一起拉着来，进行压力测试。哪儿跟不上，可能这儿就是下一个红利的分配点。  这启示我们：下一个被压力测试压出来的环节，很可能就是下一个万亿美金的赛道。不要只盯着盘面K线做短期预判，多去留意产业底层的细微变化，找出未来会被需求挤爆产能的细分赛道。  关注杰老师，紧跟产业趋势，提前找出下一个被需求引爆的细分机会。[财迷]  

情绪太差，相信很多持有赛力斯的朋友都很难受。仔细想想，并没发现实质性利空——这轮回撤，杀的不是基本面，是情绪。 截至2026年6月11日，赛力斯A股股价较高点已大幅回撤。之前3000亿市值是“**唯一亲儿子”的故事溢价，现在机构把这部分溢价全部抹掉了。问题是，抹掉溢价之后，剩下的部分值多少？ 先看底子。2025年营收1650.54亿元创历史新高，2026年Q1营收257.46亿元，同比增长34.5%。Q1毛利率26.2%，虽因产品结构调整和汇兑损益等一次性影响有所波动，但在车企里依然属于第一梯队。一家年营收超1600亿、还在增长的车企，现在市销率一度不到0.6倍——这不是估值回归，是估值踩踏。 那所谓的“利空”呢？ 第一，Q1扣非净利润暴跌73.9%。确实，扣非只剩1.03亿。但拆开看，同期研发费用17.94亿元，同比净增7.43亿元。赛力斯正处于从“**赋能”向“自主平台”转型的投入期，M9产能爬坡、M6上市、机器人研发，这些钱花出去，财报利润自然不好看。但投入期的利润波动不代表真实盈利能力的衰退，这是常识。 很多人还忽略了一个隐藏资产：赛力斯持有引望智能10%股权。引望是**车BU核心资产，乾昆智驾、鸿蒙座舱都在里面。按市场估值，这部分价值远超赛力斯115亿元的收购成本。现在的定价，基本等于“把引望股权当零”来估的。 第二，**五界分流，问界不再是唯一。但赛力斯不是代工厂。近三年其发明专利申请量在新势力里排在前列，底盘、增程器技术很多是自有专利。收购超级工厂、收购问界商标、入股引望，这一系列操作是在把核心能力收归己有。赛力斯正在从“**概念股”向“高端新能源平台型车企”切换。本质上，它已是一家具备整车、三电、智能制造全栈能力的技术科技型企业，同时在AI、具身智能等创新业务上持续投入，为下一代出行与机器人赛道提前布局。 第三，增程路线过时？5月增程车销量确实有波动。但问界

4月22日，全新问界M9系列正式启动预售，基础版起售价为49.98万元，而Ultimate领世加长版预售价格则为66.98万元。即日起预订可享5000元意向金抵扣10000元购车尾款的优惠。该车型将于4月24日在北京国际车展公开亮相。此次更新在外观设计与车身尺寸上均有突破，整体豪华感进一步提升，并在辅助驾驶硬件、动力系统及底盘技术等方面实现了重要升级。新车继续提供五座与六座两种布局，并保留增程式与纯电两种动力选择。 外观方面，新款问界M9在延续现有车型大气风格的同时，注入了更多科技元素。前脸采用了新一代智慧投影大灯，集成弯道光毯照明与车距提示等功能，贯穿式设计的灯带在夜间极具辨识度。前包围更新为网状格栅，成为前脸显著变化之一。车顶依旧搭载896线激光雷达，并在前风挡及格栅处增设2颗激光雷达，其中下方为固态激光雷达。车身侧面线条流畅，长轴距与短前悬的设计确保了充裕的车内空间。新车特别升级了“星芒迎宾套件”，在车门开启时可自动点亮侧裙光毯与后视镜投影，配合半隐藏式门把手，仪式感十足。全新造型的轮圈与双色车身进一步强化了豪华气质。尺寸上，新车长宽高分别为5285毫米、2026毫米与1845毫米，轴距达到3125毫米，相比现款在长、宽、高及轴距上均有所增加。车尾部分，新的尾灯造型搭配镀铬装饰，整体感更强。侧裙与后包围也加入了镀铬饰件。此外，新车在C柱增加了摄像头，车侧与车尾共布置3颗激光雷达，全车激光雷达总数达到6颗。配色方面新增了大漠金棕、赛里木青及沧海银蓝三种颜色。 进入车内，新款问界M9搭载鸿蒙座舱4.0系统，配备10.25英寸全液晶仪表、15.6英寸悬浮中控屏及21英寸副驾娱乐屏。后排则配备了32英寸升降式投影幕，结合HUAWEI SOUND卓越系列25单元音响与2080W功放，营造出沉浸式的影音体验。**最新AI大模型深度整合其中，智慧语音助手支持连续对话与多轮指令，响应

$华曦达(00901)$ $云英谷科技(03310)$ $深演智能(02723)$ 基本情况： 申购时间：5月18日-5月21日，22号出结果，26号暗盘，27号上市； 发行价格：32.80 入场费：3313.08 1手：100股 全球发售：1920.73万股 公开发售：192.08万股 发行手数：19208手； 基石：无 绿鞋：无 保荐人：中信独家保荐 分配机制：机制B，回拨10% 华曦达成立于2003年，是一家专注于AI、边云计算、无线通信、物联网技术的AI Home整体解决方案提供商，深度融合谷歌生态。公司主要为全球运营商和零售品牌提供数字视讯设备 (流媒体终端、投影仪、摄像头)、网络通信设备 (光猫、路由器) 及系统平台服务；业务覆盖全球80多个国家和地区，服务300多家运营商和品牌。 根据弗若斯特沙利文数据，按2024年收益计，华曦达是全球第八大、中国第三大面向企业客户的智慧家庭解决方案提供商，市场份额2.7%；全球企业智慧家庭产品市场占整体智慧家庭市场的约14.7%。按2024年销量计，是全球最大的Android TV智能终端供应商。 财务表现： 2023年公司实现营业收入23.67亿元，2024年小幅增至25.41亿元，而2025年则大幅跃升至33.68亿元，同比增速达到32.5%。 毛利方面：2023年为5.00亿元，2024年略有回落至4.83亿元，到了2025年反弹至6.56亿元； 2023年盈利1.91亿元，2024年承压下滑至1.37亿元，2025年则显著恢复至2.39亿元，同