"计算与连接的发展呈周期性趋势，而当下的'计算 2.0' 已进入加速交替阶段，AGI 有望在 2035 年左右 出现。"这是奇点智能研究院院长李建忠在《AI 产业范式转变的若干个核心命题》主题演讲中的前瞻判 断。 在大会首日的主会场，我们将迎来一位大模型理论奠基者——Lukasz Kaiser。作为著名的"Transformer 八子"之一，他于 2017 年共同发表里程碑式论文《Attention Is All You Need》，不仅为大模型技术奠定 了坚实基础，更直接催生了此后整个生成式 AI 的爆发，在人工智能发展史上留下了不可磨灭的印记。 加入 OpenAI 之后，Lukasz 成为 GPT-5、GPT-4、o1、o3、ChatGPT 等一系列前沿模型的核心共同发明 人，推动了大模型从预训练模型向推理模型的范式转换。 Transformer 共同发明人 Lukasz Kaiser 作为现任 OpenAI 资深研究科学家，他将最前沿的理论与实践紧密结合。在本次大会主会上，Lukasz Kaiser 将以《推理模型的历史、现在与未来》 为主题，带领大家回顾推理模型的发展轨迹，剖析当前 的技术进展，并展望 ...

制造业数字化转型困境 - 90%制造企业数据处于沉睡状态 尤其中小型企业缺乏统一数据标准和业务流程标准[3] - 盲目上系统和自动化导致系统间数据孤岛严重 业务协同低效[3] - 企业虽部署SAP/PLM/MES/WMS/SRM/CRM等系统 但缺乏有效数据整合 缺失全局决策视角[4] 数据沉睡问题根源 - 企业未先进行业务标准和数据标准设计 直接跳入上系统和自动化[4] - 非标制造领域采用边设计边生产边采购模式 项目独特性导致缺乏统一规范[4] - 数据分布模式不合理 客观常态化数据应存远端 主观临时性数据应存近端 但企业缺乏中心化数据管理和边缘处理能力[5] 解决方案与实践路径 - 通过AI大模型技术实现自然语言交互 智能关联整合各系统数据 打破数据壁垒[4] - 数字化转型需遵循标准化-上系统-数据采集-AI建模四步曲 标准化是首要步骤[5] - 采用AI分析历史销售出货库存及CPU内存等关键元器件价格数据 成功预测芯片涨价缺货风险 提前两三个月预警[6] 供应链数字化应用 - 构建供应商协同网络实现实时报价交期承诺和风险提示 通过多模态大模型处理千万级图纸数据实现2D/3D图纸快速核价[6] - 开发智能排产系统基于实时设备状态订单优先级和物料库存 动态调整生产顺序减少换线时间优化物料配送路径[6] - 制造业AI核心在于小数据和场景闭环 而非追求数百亿参数的大模型[7] 数字化内涵演变 - 供应链数字化不再是将采购流程从线下搬到线上 而是通过数据打通实现端到端协同优化[3] - 数字化成功核心在于技术赋能业务的能力 需业务部门深度参与制定数据标准与应用场景[5] - 最终目标是实现供应链更稳更快更聪明 核心始终是做出好产品并交付[7]

文 | 增长工场，作者 | 相青，编辑 | 赵元 今年以来，倒闭的跨境公司不止一家。 此前8月，深圳37年港资电器大厂迅达电器发布解散公告，企业在给2000多名员工结清补偿后，宣布全员解散。迅达电器见证了深圳30年制造业黄金时 代，1988年进驻深圳，2004年正式注册为港商独资企业，是深圳首批港资制造企业之一。 它曾经是全球行业巨头VOLEX的核心供应商，以电源插头组件、接插配件和五金塑胶配件为主业，产品远销海外，高峰期员工超2000人。 "最近朋友圈里，隔三差五就能刷到同行关店、公司倒闭的消息。"一位跨境创业者感叹。 今年以来，迅达电器、永生电器等老牌跨境公司相继解散，物流平台和中小卖家也不断退出市场，倒闭、亏损、下滑正成为跨境电商的关键词。 背后，一方面是受到关税政策变化的影响，但另一方面流量成本和广告投入持续上涨，也让中腰部卖家利润空间被进一步压缩。跨境电商行业正经历一场 重新洗牌。 一、倒闭、亏损的跨境卖家 永生电器的破产倒闭非常突然。 股东于8月29日表决通过提前解散公司，员工9月3日还在上班，9月4日解散的公告就贴到了大门口。 官网显示，永生电器是一家拥有超过55年历史的港资出口企业，主营理发电 ...

文章核心观点 - 2025年是企业级AI应用从试点走向规模化落地的关键转折点 AI正从效率工具升级为企业经营中需量化价值的核心能力 但企业在战略制定、技术实施和人才培养等方面仍面临系统性挑战 [1] - 2025 ITValue Summit数字价值年会聚焦AI落地"十大核心问题" 通过行业领先企业的实战案例分享 为企业提供可借鉴的解决方案 推动AI从概念验证走向生产级应用 [1][3][5] AI战略共识构建 - 企业面临从技术试点到战略重构的关键转折 管理者和执行者之间存在认知落差 90%的AI项目未能实现预期 70%的高管认为效果不佳 [8][16] - 瑞幸咖啡通过AI驱动价值链重构 以数字化底座支撑用户、产品、门店三大支柱 实现爆品预测准确率85% 租金占比降至8%以下 以9.9元定价策略颠覆行业格局 [12] - 企业需重新定位AI与人的关系 AI应作为提供策略的"顾问"和鼓励执行的"教练" 而非单纯工具 人机协同需遵循"334框架"：30%人类智能定战略 30%人工智能做分析 40%执行系统保交付 [16][18] 技术可靠性与可解释性 - AI幻觉和决策黑箱问题成为证券行业深度应用的关键瓶颈 金融业务要求输出内容必须可靠可解释 且严禁未经许可的投资建议 [21][24] - 国泰海通构建千亿参数多模态证券垂类模型 采用"可信知识库+小模型校验"双重保障机制 通过180多个业务方法库实现分析过程可追溯 满足监管合规要求 [23][26][28] - 业务部门深度参与是保障AI可靠性的关键 国泰海通技术团队与业务人员共同设计场景 业务人员占比远高于技术团队 [29] 数据基础与治理 - 数据质量贯穿全生命周期 香港医管局30年积累近60亿条高质量医疗数据 通过一体化数字平台实现医疗信息高效互通 诊疗时可实时调阅患者全病程记录 [33][35][36] - 数据困境主要源于信息割裂和标准不一 香港赛马会面临跨国数据整合挑战 海外赛马数据缺少标准化采集 单场比赛视频分析需20个GPU集群 处理成本极高 [38][40] - 数据使用成本决定应用有效性 随着算力效率提升和成本下降 当前数据挑战将成阶段性现象 医疗行业需推进数据资源资产化、服务产品化和生态空间化 [41][50] 应用场景选择 - 企业应避免"技术优先"误区 易鑫集团年交易规模700亿人民币 80%用户来自三线以下城市 通过自研AI大模型实现获客、风控、路由匹配全流程智能化 帮助三农群体获得金融服务 [46][48] - 医疗领域强调"数据-AI能力-行业Know-how"黄金三角 业务人员参与开发对成功落地至关重要 医生通过接触AI大模型提升诊疗水平 但需平衡AI建议与专业诊断的关系 [49] - 医药行业AI应用处于早期阶段 需确保数据质量和数量 进行全新流程设计 中国药品审评改革深化 CDE筹划AI辅助审评将促进行业发展 [50][51] 模型选型策略 - 仅40%的POC项目能走向生产 失败主因包括业务评估不足、数据准备不充分等 而非模型选择错误 企业焦点应从"选哪个模型"转向如何避免POC陷阱 [56][58] - ROI衡量需关注新业务模式创新 亚马逊Ring智能摄像头通过增加AI功能推出视频回看订阅服务 创造新增长点 单纯运营效率提升反居次要位置 [60] - 模型选型需综合考虑数据持续投入能力、工程化水平和Agent范式把握 企业竞争力体现在系统化生产部署能力而非模型选择 [60] 行业模型落地 - 行业小模型比通用大模型更具优势 通用模型训练使用65万亿数据 而行业内部沉睡着170万亿未利用数据 医疗领域豆蔻妇科模型问诊准确率达90.2% 通过妇科主任级考试得分64.94超越GPT-5的52.5分 [64][66] - 行业模型需具备复杂推理和专业数据生产能力 航旅纵横强调行业大模型是系统工程 需建立"数据-模型-数据"闭环保持持续进化 [71][73] - 酒店行业通过AI数字经理实现收益优化 五一期间杭州门店通过实时商圈流量分析 在店长经验判断与AI建议冲突后执行降价策略 最终入住率提升8.3% RevPAR实现增长 [73][74] 知识库体系建设 - 企业42%知识留存人脑 26%以文档存储 仅12%进入可检索知识库 东航员工每天花1.2-2.7小时跨系统检索知识 [80][81] - 东航通过RAG技术构建涵盖300多本公司手册的知识库 服务超1万名一线员工 地服人员询问"大提琴托运"可迅速返回精准规定 减少70%的旅客投诉 [83] - 知识管理目标是无缝嵌入生产过程 东航已有400多个部门级智能体投入运行 新开航线智能体可快速生成覆盖经济效益、飞行条件的分析报告 [83][84] 人机协同实践 - 美的荆州工厂14个智能体覆盖38个核心生产场景 由"工厂大脑"统一协同计划、供应链、物流和生产 上半年实现财务认可提效2.83亿元 节省490.4万小时 [89][91] - 一线员工参与智能体开发 美的内部涌现9000多个"民间智能体" 由业务人员自主开发解决实际痛点 [91] - 云迹科技机器人完成超5亿次任务 服务3万多家酒店 行走2033万公里 具备学习力、适应力等六维能力 在酒店场景中能通过电话温柔提醒客人取物 为盲人开启无障碍服务 [91][93] 人才战略调整 - AI岗位需求量同比翻倍 但人岗适配率仅20% 企业需从"花钱买人才"转向"主动造人才" 将人才战略与业务战略同步推进 [99][100] - 传统制造企业案例显示 基于战略明确人才画像后 对业务人员开展系统技术培训 同时在关键岗位引入外部专家 可搭建完整人才体系 [102] - 需构建"全职员工+外包/独立顾问+数字员工"多元用工模式 AI原生国企从10人团队快速成长为近200人的明星企业 得益于灵活用工形态 [102] 安全合规管理 - 财务领域数据合规是"生死线" 2020-2024年受处罚上市公司财务人员从60人升至137人 年复合增长率23% 70%-80%处罚集中在虚假财务报告和未及时披露信息 [108][109] - AI在财务合规的应用包括智能票据处理、现金流预测、欺诈检测等 智能报销平台可通过语音指令自动完成票据整理与填报 提升效率并保障合规性 [110][111] - 需警惕AI生成技术带来的风险 Nano Banana能零成本在十几秒内篡改电子原始凭证 对财务数据合规构成巨大挑战 [113]

在众多科技巨头加注AI的当下，有一家公司，不仅在AI上舍得"撒钱"，更是在"小众市场"XR上持续投 入了超600亿美元，这就是Meta。根据机构统计的数据显示，在MR头显和AI眼镜行业，Meta以绝对的 优势占据第一的位置，市场份额均在七成以上。 北京时间9月18日上午八点，在Meta Connect 2025大会上，扎克伯格正式对外推出了多款新品，和此前 网上泄露的视频一样，包括常规款Ray-Ban Meta的更新，与欧克利合作的专为运动推出的新版本—— Oakley Meta Vanguard，以及首款带显示的AI眼镜，依旧是和Ray-Ban合作，命名为Meta Ray-Ban Display。 "我们在眼镜上研究了超过十年的时间"，扎克伯格表示，在发布会的一开场，他也是戴着Meta Ray-Ban Display入场，有了显示的加入，可以实现发送信息、视频通话等多项功能。不过，在发布演示环节则 是频繁翻车，场面略显尴尬，而799美元的起售价估计也难复制此前百万销量的佳绩。 Meta AI眼镜矩阵扩充：拍摄更清晰、续航更长，在垂直场景做加法 扎克伯格曾表示，智能眼镜将成为Meta的核心载体，助力 "超级智 ...

图片来源：绚星官方 9月17日，绚星智慧科技（以下简称"绚星"）对外发布了"智立方・绚才・慧销・睿学"四大AI产品矩 阵，覆盖组织管理、人才管理、岗位赋能和销售提效四个环节，试图通过将AI嵌入业务流程，创造可 量化的价值。 公开资料显示，绚星前身为云学堂，专注在企业服务赛道，累计服务超过2500家行业大客户，并于2024 年8月在纳斯达克成功上市。 其中，智立方通过沉淀私域知识为智能资产，以优化岗位级AI助手的效率。绚星提供的数据显示，某 人力科技公司依托智立方打造研发知识助手，新员工上手周期缩短50%，客户响应速度提升80%。 依托智立方平台，睿学聚焦于人力培训环节。在实际应用中，某酒企通过睿学 AI对练，使一线销售的 理解速度提升89%，转化率提升29%。绚才则是AI驱动的HR Tech解决方案，通过AI融入招聘流程，以 提升匹配度与效率。 慧销则聚焦销售部门，覆盖售前、售中、售后，在真实销售场景中提供实时反馈和即时指导，帮助企业 将个体销售经验沉淀为组织能力。案例显示，借助慧销产品，新能源车企培训与质检成本下降40%，客 户识别准确率提升35%，人均时间成本下降80%。 据沙利文发布的《企业智能生产力白 ...

巴西工厂投产与本地化战略 - 长城汽车巴西工厂正式竣工投产 年产能达5万辆 巴西总统卢拉亲自为首台下线哈弗H6 GT签名[2] - 工厂前身为戴姆勒集团资产 经改造升级后覆盖焊接、涂装、总装等核心智能化生产环节[2] - 以巴西为战略支点辐射拉美市场 包括墨西哥、阿根廷、智利等地 串联欧亚、东南亚与拉美全球布局[2] - 采用深度本地化"生态出海"模式 引入本地零部件厂商 推动文化交流与社会习俗融合[2][3] - 区别于单纯出口贸易模式 强调研发、生产、供应链、渠道、服务全价值链扎根[3][4] 生态出海战略内涵 - 核心逻辑是通过全价值链本地化解决文化差异、消费习惯差异和政策壁垒问题[4] - 实施供应链双路径策略：自建核心零部件体系与当地成熟产业协同[5] - 在俄罗斯需适配冰雪道路辅助驾驶标线 在巴西需满足车载音响高于动力性能的本地需求[4] - 目标使品牌成为当地社会组成部分 实现就业和经济融合 摆脱廉价替代品形象[5] - 被定位为企业生存底线而非锦上添花 旨在建立长期品牌尊重[6] 全球化市场布局策略 - 全球汽车市场70%份额集中在中美欧日韩五大存量市场 进入壁垒极高[7] - 北美存在明显贸易壁垒 日韩市场形成封闭产业生态[7] - 将欧盟作为第一优先级目标 因其新能源转型快且政策开放性相对较高[7] - 拉美、中东、东南亚、非洲等增量市场占全球超30%份额 存在刚需与市场空白[8] - 巴西千人汽车保有量超500辆 但公共交通不足形成汽车刚需矛盾[8] 多动力技术路线 - 坚持"泛内燃机战略" 实行多动力路线均衡发展[10][11] - 根据不同地区基础设施差异灵活配置：中国欧洲主打PHEV 俄罗斯规避纯电 巴西推广纯电[11] - 采用组件管理思维 将发动机、电机、电桥等模块化组合适配不同能源政策[11] - 技术架构接近丰田TNGA模式 追求效率而非独占技术炫耀[11] - 通过模块化提升全球市场响应速度 应对油品差异和能源政策变化[11] 长期主义发展理念 - 将"信任"作为高质量发展核心指标 强调用户长期关系维护[13] - 智能辅助驾驶坚持自研 认为外包方案存在安全责任风险[13] - 通过子品牌差异化定位避免同质化竞争：哈弗SUV聚焦、坦克品牌叙事、魏牌欧拉差异化[13] - 目标三年内将国内与海外销量比例调整至1:1 实现国内外均衡发展[14] - 选择持续投入的"农夫"式发展路径 强调播种扎根而非短期激进冒险[15]

定增方案核心争议 - 公司计划非公开发行募资19.3亿元 由实控人李明及关联方通域合盈全额现金认购 发行价7.28元较市场价9.22元折价21% [2][3][7] - 募资用途全部列为"补充流动资金" 未披露具体项目规划 与公司账面货币资金8.27亿元及理财产品1.39亿元（合计类现金9.66亿元）形成反差 [2][3][4] - 定增完成后实控人李明直接及间接持股比例将从13.68%提升至33.60% 控制权大幅巩固 [3][19] 财务状况分析 - 公司经营现金流持续为正 2022-2024年累计净流入8.36亿元（2022年2.02亿/2023年4.09亿/2024年2.25亿） [3] - 资产负债率仅20.55% 远低于行业平均水平 短期借款1000万元 长期债务1亿元 偿债压力极低 [4] - 2022-2024年净利润维持在6900万至1亿元区间 主业保持盈利 [7] 控制权结构演变 - 世纪金源集团二代掌门人黄涛通过西藏万青企业于2020年12月入股通域基金 认缴2亿元获17.795%份额 [10] - 2024年底通州国资委背景股东退出 黄涛通过博韬富盈追加认购2亿元 估算其直接间接持有通域基金份额达48% [11][13] - 西藏万青同时获得通域合盈40%股权 黄涛成为公司实质最大出资人及决策影响者 [11][15] 资本运作意图推测 - 19.3亿元资金可能用于芯片业务扩张（2024年芯片营收2.22亿元）或并购重组 契合"户外+芯片"双主业战略 [20] - 公司现金储备将升至近30亿元 为黄涛控制的皖通科技（软件信息）、安奈儿（童装）等上市公司潜在协同运作提供条件 [18][20] - 定增方案是否符合证监会《募集资金监管规则》中"专款专用、聚焦主业"要求存在合规性疑问 [7] 实控人背景与资本策略 - 黄涛自2022年起转向谋求上市公司控制权 先后入主皖通科技（002331）、安奈儿（002875）及探路者 [16][18] - 其选择的标的均具有主业承压、原实控人退出、无退市风险特征 探路者因低负债与充足现金成为优质资本平台 [18] - 黄涛早期作为LP投资多个IPO项目 当前策略通过基金架构规避直接持股5%以上的信披义务 [15][16]

储能行业政策与市场动态 - 国家发改委和国家能源局印发《新型储能规模化建设专项行动方案（2025—2027年）》，计划到2027年全国新型储能装机规模达到1.8亿千瓦（180GW）以上，带动项目直接投资约2500亿元 [4] - 中国新型储能累计装机在2024年6月底突破1亿千瓦，机构预测2030年保守情景装机量为2.36亿千瓦，理想情景超过2.91亿千瓦，未来五年复合增长率超过20% [4] - 政策取消"强制配储"要求，推动新能源全面市场化改革，但行业装机量降幅小于预期，8月装机同比转正，总体增长近30%，电源侧装机同比翻近3倍 [4][6] 储能产业链表现与企业动态 - 锂电龙头宁德时代A股9月15日大涨9.14%，港股涨7.44%，市值创1.72万亿新高；阳光电源A股上涨2.66%，储能产业链概念股尚太科技、天赐材料当日涨停 [1] - 储能板块6月以来上涨32%，超过同期上证和深证涨幅，回升至历史高位，相关产业指数单日涨幅超过2% [1] - 摩根大通对宁德时代给出"增持"评级，阳光电源"中性"评级，机构看好行业V型复苏，全球需求增长，中国企业在海外频签大单 [1][6] 技术路线与装机预测 - 新型储能以锂电技术路线为主，电化学储能在新型电力系统中地位提升，是"源网荷储"体系重要环节 [7] - 摩根大通预测2027年实际装机最高达2.15亿千瓦，接近CNESA的2030年保守预测，但业内认为估计过于乐观，核算方式与国内实际有差异 [5] - AI爆发对电力基础设施建设形成利好，数据中心储能电池未来五年复合增长率预计超过75%，AIDC概念成为押注储能未来的筹码之一 [6] 商业化挑战与风险 - 储能价格机制和业务场景无法支撑市场化运营，峰谷价差逐渐划平，高投资商业模式风险较高，大规模储能难以实现全生命周期投资回收 [8] - 产业链价格战激烈，储能系统均价过去三年下跌约八成，毛利率急速缩水，行业面临安全问题、技术同质化、企业和资本无序扩张等挑战 [10] - 下游商业化进程决定上游产能归宿，热钱涌入导致制造商内卷竞争，非第一梯队厂商面临行业出清危机，三年内预计大批企业被淘汰 [10] 政策支持与市场机制 - 政策鼓励新型储能全面参与电能量市场，推动"新能源+储能"联合报价，加快价格机制建设，完善容量电价和可靠容量补偿机制 [9] - 容量补偿机制可能为储能提供更低但更稳定收益，符合中国国情，需同步建立透明市场规则和价格信号以释放商业化空间 [9] - 电动汽车充换电站作为主业、电力储能作为副业的智慧生存模式可能支撑商业化，但当前市场承受成本有限，难以养活高成本储能项目 [8][9]

公司业务与市场地位 - 公司是国内商用车主动安全系统龙头企业 品牌"科密"已跻身行业一线品牌行列 [2] - 公司具备ABS ESC EBS EPB ECAS等主动安全系统正向开发能力 产品覆盖气压制动 液压制动 电控制动 线控制动等技术路线 [3] - 气压电控制动产品ABS产量和销量连续10年排名行业第一（2014-2023年） 气压电控制动系统产品市场占有率连续三年排名第一（2021-2023年） [3] - 在商用车领域 ABS ESC EBS产品市场份额分别达24.00% 23.72% 27.92% 且市场占有率逐年提升 [3] - 产品覆盖一汽解放 中国重汽 东风集团 北汽福田等国内主流整车企业 并出口欧美地区 [4] 财务表现 - 2022-2024年营业收入分别为13.26亿元 17.60亿元 19.77亿元 [4] - 2022-2024年归母净利润分别为9696.47万元 2.36亿元 2.69亿元 [4] - 机动车主动安全系统业务占主营业务收入比重分别为74.24% 82.37% 82.49%（2022-2024年） [4] 技术实力与研发成果 - 具备完全自主知识产权的机动车主动安全系统 实现ECU 执行器和传感器等核心部件的自主技术开发及生产 [6] - 突破机电耦合制动力动态协调防抱死控制技术 高安全多级异构冗余分布式系统架构控制技术等核心技术 [6] - 取得授权专利459项（其中发明专利58项） 计算机软件著作权93项 形成22项核心技术 [7] - 获得欧盟E-mark认证 IATF16949质量管理体系 CMMI-3级等认证 [6][7] - 2019年荣获国家科学技术进步二等奖 承担国家级火炬计划项目1项 国家级863计划项目1项 省级研发项目4项 [7] 行业环境与政策机遇 - 全球汽车工业向新兴经济体转移 新兴国家人均保有量低 潜在需求大 [8] - 中国新能源汽车产量从2015年40.13万辆增长至2024年1288.80万辆 年均复合增长率47.03% [8] - 国家产业政策大力扶持机动车主动安全系统等核心零部件企业崛起 [8] - 2025年7月起新生产营运货车强制安装ESC和EBS 预计产生约30亿元增量市场空间 [9] 上市计划与发展前景 - 公司计划于9月19日开启申购 目标深市主板 [9] - 募集资金用于大湾区汽车智能电控系统研发智造总部 研发中心建设 信息化建设和补充流动资金 [9] - 产品契合汽车产业自主生产及电动化 智能化 轻量化发展趋势 [9]