文章核心观点 - 清华大学在《自然·机器智能》发表的研究提出了AI发展的“密度法则”，指出AI模型变强不应仅依赖增大参数量（“体型”），而应提升“能力密度”，即单位参数所展现的智能水平 [1] - 研究揭示AI大模型的“能力密度”正以指数级速度增长，大约每3.5个月就翻一倍，这意味着实现相同智能水平所需的模型规模将迅速缩小 [2] - 该研究为AI发展指出了新方向，即未来模型将向“精炼”和“高效”发展，推动“端侧智能”时代的来临，使强大AI能在手机、汽车等终端设备上广泛运行 [2] 行业趋势与研究方向 - AI发展长期遵循“规模法则”，即模型越大能力越强，但这也导致模型训练和使用成本飙升，制约了产业应用进程 [1] - 新的“密度法则”强调通过更先进的“数据+算力+算法”体系来培养“高密度”的精干小模型，而非通过“模型压缩”来强行缩小模型 [1] - 通过对过去几年发布的51个开源大模型的研究发现，AI模型的“能力密度”大约每3.5个月就翻一倍，呈现指数级增长 [2] - 行业未来发展方向是“精炼”与“高效”，强大的AI大模型将更广泛地在手机、电脑、汽车等终端上运行 [2] 技术影响与产业应用 - “能力密度”的快速提升意味着实现相同复杂任务所需的“大脑”规模急剧缩小：例如，如今需要一个体育馆大小的“大脑”，约3.5个月后可能只需要客厅大小，再过3.5个月可能仅需背包大小 [2] - 清华大学已与AI企业面壁智能合作推出系列“高密度”模型，并已应用于手机、汽车、智能家居等生活领域 [2] - 当芯片计算能力与AI智能密度这两条快车道交汇时，“端侧智能”时代或将到来，个人设备将拥有前所未有的智能，反应更快且能更好地保护个人隐私 [2]

AI手机行业战略转型 - 竞争焦点从早期强调大模型跑分数据转向端侧智能的实际应用 特别是离线状态下手机的丰富功能 [1] - AI手机正跨越从“炫技”到“刚需”的临界点 让AI手机具备Agent能力是必然趋势 [1] - 行业竞争不再局限于单一终端技术参数 更在于构建开放统一的生态标准、符合用户智能交互习惯以及实现跨场景跨设备协同 [10] AI底层技术进展 - 开源大模型如DeepSeek快速发展 推动端侧模型小型化进展迅速 [1] - 模型小型化让手机有充足算力支撑端侧部署 小型化模型效果已逼近早期百亿、千亿规模模型 [3] - 端侧模型对手机内存占用显著缩小 例如vivo端侧3B模型仅占用2G内存 相比此前部署7B模型需要匹配3.5G内存大幅降低 [5] - 多模态化和长上下文扩展等技术突破为手机端侧应用提供基础条件 [1] 厂商战略布局 - OPPO提出新计算、新感知、新生态三大AI战略 结合云端和端侧算力是关键机会点 [2][3] - 厂商多数在开源模型基础上做业务适配与训练优化 OPPO强调“自主训练模型”聚焦业务定制、个性化模型和端侧小型化 [5] - 厂商与芯片厂商合作进行模型结构适配和加速 确保端侧模型部署过程中性能和功耗平衡 [3] - vivo推出3B端侧多模态推理大模型 可实现离线通话录音总结、写作等功能 [3] 应用落地演进 - OPPO将AI模型能力系统级嵌入手机经历三个阶段：智能助理、系统级感知能力、软硬件能力定制 [7] - 传统功能如录音、相册管理、语音助手借助AI技术帮助用户提升效率 [6] - 系统级AI通过优化输入方式、简化交互流程 比单纯“应用+AI”模式更贴近用户需求 [6] - 采用多智能体架构 引入第三方厂商智能体由手机整体调度 实现智能点外卖、打车等效果 [7] 生态构建挑战 - Agent普及面临三大挑战：生态开放与协议统一、跨应用调度权限获取、用户习惯培养 [7] - 多智能体连接需要手机厂商与第三方服务商联动数据与权限 国内外推进相关协议规范构建如谷歌A2A方案 [7][8] - 部分第三方服务厂商对开放权限持谨慎态度 导致生态协同效率受限 [8] - OPPO与支付宝合作推出多智能体互联协同方案Agent Hub Access 通过构建“Hub”管理账号与安全协议 [8] 用户接受度与市场影响 - 消费者对AI手机能力调用和感知较少 难以成为现阶段购机影响因素 [9] - 系统级软硬件结合解决方案若能精准命中用户痛点 能转化为核心购机驱动力 [9] - 端侧完成用户偏好积累可能形成品牌黏性 影响用户后续换机品牌选择 [9] - 用户习惯需从GUI触控操作转向“AI代劳”的交互逻辑 需要长期市场教育 [7][8]

行业技术趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正推动AI定制化芯片的需求增长 [1] - AI的演进正从"云端计算"转向"端侧智能"，便携性智能终端设备的实时算力和能耗控制成为关键突破方向 [1] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等应用领域的"端上微调"将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [1] 公司业务与定位 - 芯原股份在AI定制芯片领域已有较深技术积累 [1] - 公司上市时被誉为"中国半导体IP第一股"，目前已被业界誉为"AI ASIC平台" [1] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [1]

行业技术趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正显著推动AI定制化芯片（AI ASIC）需求增长 [1] - AI的演进正从“云端计算”转向“端侧智能” [1][3] - 便携性智能终端设备（如AI眼镜）的实时算力和能耗控制成为关键突破方向 [3] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等应用领域的“端上微调”将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [3] 公司定位与业务 - 芯原股份在AI定制芯片领域有较深技术积累，上市时被誉为“中国半导体IP第一股” [3] - 公司目前被业界誉为“AI ASIC龙头企业” [3] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [3]

行业趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正显著增长AI定制化芯片（AI ASIC）的需求 [1] - AI的演进正从“云端计算”转向“端侧智能” [1][3] - 对于AI眼镜等便携式智能终端，实时算力和能耗控制是关键突破方向 [3] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等领域的“端上微调”将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [3] 公司定位与业务 - 芯原股份在AI定制芯片领域有较深技术积累，被誉为“AI ASIC龙头企业” [3] - 公司上市时被誉为“中国半导体IP第一股” [3] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [3]

2025年三季度财务业绩 - 2025年前三季度实现营收50.71亿元，同比增长9.29% [1] - 2025年前三季度实现归母净利润6.98亿元，同比增长17.51% [1] - 前三季度综合毛利率持续改善，分别为36.23%、37.29%、37.74% [1] - 营收创下历史同期新高 [1] 运营效率与费用控制 - 销售费用为0.48亿元，销售费率0.95%，同比减少0.35个百分点 [1] - 管理费用为0.95亿元，管理费率2.33%，同比减少1.87个百分点 [1] - 研发费用为11.18亿元，研发费率22.05%，同比增长0.06个百分点 [1] - 财务费用为-0.36亿元，同比增加0.40亿元 [1] 增长驱动因素与业务亮点 - 增长受益于端侧智能技术渗透率提升与新产品销量扩大 [1] - 部分客户订单因存储芯片市场涨价及缺货延迟提货，但订单确定性高，将延后释放 [1] - 主力S系列与T系列产品市场份额与毛利率稳步提升 [2] - 战略新产品在2025年集中上市，迅速突破百万级规模商用门槛 [2] - 2025年第二季度单季度出货量接近5千万颗 [2] 产品战略与未来展望 - SoC芯片广泛应用于家庭、汽车、办公、教育等众多领域 [2] - 公司将在端侧智能、高速连接、智能汽车等重点领域保持高强度研发投入 [2] - 预计2025-2027年营收分别为75.97亿元、92.53亿元、106.10亿元 [3] - 预计2025-2027年归母净利润分别为10.66亿元、14.42亿元、18.76亿元 [3]

纪要涉及的公司与行业 * 公司：中科创达 [1] * 行业：智能软件行业 涵盖智能汽车 物联网 智能手机 机器人等领域 [9] 核心财务表现与增长 * 2025年第三季度营业收入18.48亿元 同比增长42.87% 归属于上市公司股东的净利润7000多万元 同比增长48.26% [4] * 2025年前三季度累计营业收入51.48亿元 同比增长39.34% 归属于上市公司股东的净利润2.29亿元 同比增长50.72% [2][4] 核心战略：AI驱动的操作系统（AIOS） * 公司战略核心是向AI驱动的操作系统（AIOS）转型 推动从传统控制型OS向决策型OS转换 [2][5] * AIOS将AI原生集成到基于Linux和安卓的操作系统中 并与大模型 多模态模型结合 [5] * 产品成熟度分为M1（原型）到M4（可量化）四个级别 [5] 业务领域进展与前景 智能汽车 * 基于高通Snapdragon Ride平台和NVIDIA Drive AGX平台 实现了14B和7B多模态模型的端侧部署 [2][5] * 推出Airbox等软硬协同组合 [2][5] * 与英伟达联合发布AI Box产品 基于英伟达Drive AGX平台 实现7B模型端侧部署 提供一站式AI算力解决方案 [2][12] * 汽车业务自2013年布局 目前已逐渐走向稳定发展阶段 未来看好从软件定义汽车到AI定义汽车带来的巨大产业机会 [10][11] 物联网 * 物联网业务增速非常快 受益于技术迭代和用户需求增长 在海内外市场及不同业务场景中表现突出 [2][7] * 预计物联网业务将继续保持高速增长 [8] * 通过打造通用平台应对市场碎片化问题 加速客户产品迭代 已形成手持终端设备 智能视觉与边缘计算结合系统等重点产品线 [13][14] 机器人 * 公司已形成较为全面的机器人产品组合 主要面向工业和物流领域 包括户外叉车AMR机器人 托举机器人等 [18] * 通过整合工业物联网 视觉解决方案等成熟技术 新产品已在汽车配件 橡胶制造等行业实现具体落地 [18] 技术研发与生态合作 * 公司持续加大研发投入 重点围绕AIOS平台建设 多芯片能力以及AI芯片等最新技术 [3][19] * 与字节跳动 面壁智能等大模型厂商合作 构建全球化生态平台 [2][6] * 与高通 英伟达和AMD等芯片厂商密切合作 支持跨平台操作系统 [17] 发展策略与人才布局 * 发展策略是平台化路径和垂直场景结合 以AIOS为基础 拓展智能手机 物联网 智能汽车 机器人等领域 [9] * 人才布局以平台为基础 面向手机 汽车 物联网等垂直行业和具体场景进行细分 通过国内外团队协作提升全球服务能力 [15] * 人员规模仍在增长 配置灵活 以适应新业务和新技术场景的发展需求 [3][19] 未来信心来源 * 信心源自技术为本和生态为王的发展理念 坚定的全球化战略所建立的平台化能力 [16] * 产业趋势节奏良好 与全球芯片厂商密切合作 不断推出新产品 [16] * 坚实的平台基础使公司能够灵活应对市场变化 [16]

财务业绩 - 2025年第三季度单季营业收入为18.48亿元，同比增长42.87% [4] - 2025年第三季度单季归属于上市公司股东的净利润为7056.8万元，同比增长48.26% [4] - 2025年前三季度累计营业收入为51.48亿元，同比增长39.34% [4] - 2025年前三季度累计归属于上市公司股东的净利润为2.29亿元，同比增长50.72% [4] 核心战略与产品布局 - 公司战略核心是推动操作系统从传统OS向AI OS变革 [4] - AIOS产品技术成熟度划分为M1（原型级）至M4（可规模化量产）四个等级 [5] - 提出"芯片+AIOS+生态"的整合方案，以应对智能体发展 [5][6][9] - 深化滴水AIOS的"1+N+N战略"，以AIOS为核心构建"万物智联"的AI原生生态 [6][8] 智能汽车业务 - 在2025年德国IAA展会上携手吉利发布基于NVIDIA DRIVE AGX平台的AIBOX，首次实现7B大模型在车端实时流畅运行 [4][5][7] - 滴水AIOS舱驾融合版依托高通Ride SA8775芯片，已具备量产落地条件 [5] - AIBOX可提供高达200TOPS的AI算力与205GB/s传输带宽，支持7B大模型端侧运行且无需改动车辆原有EE架构 [6][8] - 公司与地平线成立合资公司，聚焦智能驾驶赛道 [9] - 推出基于高通SA6155P系列芯片的SIP模组产品，针对入门级智能座舱市场 [9] 合作伙伴与生态建设 - 与火山引擎战略合作，推出端云协同AI座舱解决方案，实现500ms级语音反馈 [5][9] - 与面壁智能达成战略合作，共同打造下一代AI座舱交互体验 [9] - 研发团队遍布全球16个国家或地区，通过"全球化+本地化"策略拓展市场 [7][9] - 滴水AIOS具备高度开放性，可无缝对接高通、英伟达、AMD等主流芯片平台 [8][9] 物联网与机器人业务 - 物联网业务覆盖行业手持终端、智能视觉、边缘计算、智能会议系统、机器人、AIPC、可穿戴设备等多个垂直品类 [6] - 在CeMAT ASIA 2025展会上展出多款移动机器人产品矩阵，包括户外平衡重叉车AMR、窄体叉车AMR、2T重载潜伏AMR及复合机器人等 [7] 智能软件业务 - 智能软件业务稳步增长，受益于AI手机行业发展及异构计算、混合AI带来的端侧算力提升 [8] - 公司在智能手机领域的平台化技术积累及与芯片厂商的深入合作构成核心竞争壁垒 [8]

投资评级与目标价 - 投资评级维持为“买入” [1] - 目标价为人民币88.55元 [1] 核心业绩表现 - 2025年前三季度营收51.48亿元，同比增长39.34% [1] - 2025年前三季度归母净利润2.29亿元，同比增长50.72% [1] - 2025年第三季度单季营收18.48亿元，同比增长42.87% [1] - 2025年第三季度单季归母净利润0.71亿元，同比增长48.26% [1] - 2025年第三季度扣非净利润0.64亿元，同比增长64.76% [1] - 公司在手订单饱满，截至25Q3末合同负债达8.90亿元，较年初增长52.92% [2] 盈利能力与费用分析 - 前三季度综合毛利率为31.72%，同比下降4.74个百分点 [2] - 毛利率下降主要因毛利率较低的智能物联网业务收入占比提升 [2] - 前三季度销售费用率为3.42%，同比下降0.70个百分点 [2] - 前三季度管理费用率为8.11%，同比下降1.25个百分点 [2] - 前三季度研发费用率为16.75%，同比下降4.48个百分点 [2] - 研发费用率下降得益于规模效应及运营效率提升 [2] - 前三季度经营性现金流为4.01亿元，同比下降13.70% [2] AIoT业务驱动增长 - 2025年上半年智能物联网业务收入同比增长136.14% [3] - 高增长部分源于并表T2Mobile带来的硬件收入增加 [3] - 推测25Q3智能物联网业务营收有望延续高增长态势 [3] - 公司持续推出AI眼镜、AIPC等新品，软硬一体化平台优势持续兑现 [3] - 工业机器人业务已进入商业化落地阶段，发布多款AMR产品并在汽车、锂电等行业及海外地区实现批量落地 [3] 汽车业务战略布局 - 公司通过“AIOS+AI Box”双引擎战略引领“AI定义汽车”新时代 [4] - 2025年4月发布面向中央计算的AI原生整车操作系统“滴水 OS1.0 Evo”，打通座舱、智驾、舱驾融合 [4] - 2025年9月在德国IAA展会联合吉利、英伟达发布AI Box产品，提供高达200 TOPS的AI算力 [4] - AI Box产品率先实现70亿参数大模型在车端实时运行 [4] 盈利预测与估值 - 预计公司2025-2027年归母净利润为5.36亿元/6.47亿元/8.38亿元 [5] - 预计公司2025-2027年EPS为1.17元/1.40元/1.82元 [5] - 基于可比公司2025年PE均值76倍，给予公司2025年PE 76倍估值 [5] - 截至2025年10月28日，公司收盘价为70.93元，市值为326.56亿元 [8]

核心观点 - 全球人工智能算力基建持续放量 AI向端侧和能源领域延伸 重点关注AI产业链国产化进展及端侧智能落地 [1][3] - 2025年8月中国CPI和PPI数据部分边际改善 核心CPI同比上涨0.9% 涨幅连续4个月扩大 PPI同比下降2.9% 降幅环比收窄0.7个百分点 反映反内卷扩内需政策效果显现 [10] - 2025年8月美国PPI环比下降0.1% 为美联储降息提供支撑 [11] - 新型储能规模化建设方案目标2027年装机规模达1.8亿千瓦以上 带动直接投资约2500亿元 [13] 宏观经济数据 - 2025年8月中国新增社融2.57万亿元 同比少增4655亿元 非金融企业境内股票融资增加456亿元 同比多增324亿元 [10] - 2025年8月末中国M1余额同比增长6% M2余额同比增长8.8% 非银存款新增1.2万亿元 同比多增5500亿元 居民存款同比少增6000亿元 反映居民存款搬家持续 [10] - 2025年8月美国CPI同比增长2.9% 环比增长0.4% 核心CPI同比增长3.1% 环比增长0.3% [11] AI算力基建与产业发展 - 甲骨文2026财年第一季度总收入149.26亿美元 同比增长12.17% 云收入71.86亿美元 同比增长27.8% 剩余履约义务达4553亿美元 同比激增359% [3][12] - OpenAI和英伟达承诺为英国数据中心项目提供数十亿美元资金支持 [3][12] - 阿里云推出Qwen3-Next基础模型架构并开源Qwen3-Next-80B-A3B系列模型 腾讯混元开源生图模型混元图像2.1 [3][12] - 蚂蚁集团发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass [3][12] - 高通与谷歌扩展合作 基于Gemini模型和骁龙数字底盘开发汽车AI智能体 [3][12] - 阿里云投资具身智能公司自变量机器人 哈啰首款Robotaxi自研车正式发布 [3][12] 能源与AI融合政策 - 国家发改委 能源局发布推进人工智能+能源高质量发展实施意见 要求加快人工智能与能源产业深度融合 [13] - 新型储能技术路线以锂离子电池储能为主 固态电池等技术路线进一步丰富 [13] 北交所市场表现 - 北证50指数本周下跌1.07% [8][15] - 2025年初至今北证50指数上涨54.26% 低于万得微盘股指数58.66% 高于创业板指数41.04%和科创50指数35.3% [17] - 北交所美容护理和石油石化行业本周领涨 涨幅分别为3.16%和2.72% 轻工制造和纺织服饰跌幅分别为7.13%和6.8% [22] - 驰诚股份和曙光数创本周涨幅居前 分别为23.44%和18.81% [23] - 北证50本周成交额1597亿元 较上周1799亿元减少 成交占比下降至1.37% [25] - 北证50市盈率中位数66倍 高于万得全A的30倍 [28] 投资建议 - 重点关注光伏锂电新能源车等新兴产业反内卷进程及需求边际变化 [13][14] - 关注AI产业链包括芯片服务器液冷电源及下游应用 重点关注国产AI算力性能能效比进展和端侧智能具身智能技术演进 [13][14]