财务表现 - 2025年第二季度公司收入46.69亿元，同比增长10.0% [1] - 归母净利润6.42亿元，同比增长48.0%，主要受益于股权激励同比降低和汇兑收益同比提升 [1] - 经调整净利润7.75亿元，同比增长18.0%，利润率持续改善 [1] - OTA业务收入同比增长13.7%，经营利润率(OPM)达24.7%，同比提升2.4个百分点 [1] - 打包业务收入同比下降8.0%，经营利润率为0.7%，同比提升0.6个百分点，仍保持正向利润贡献 [1] 收入结构 - 交通业务收入同比增长7.9%，住宿业务增长15.2%，其他业务增长27.5% [2] - 国际机票票量同比增长近30%，占交通收入比例超6%，同比提升2个百分点 [2] - 平台年累计付费用户达2.5亿，同比增长10.2% [2] - 年累计平均每用户收入(ARPU)为72.2元，同比增长13.9% [2] - 平台三星酒店占比同比提升4个百分点，公司主动侧重三星酒店补贴 [2] 成本与效率 - 第二季度毛利率同比提升0.4个百分点，主要得益于OTA业务变现率提升带来的规模效应 [2] - 生成式AI技术降低客服处理时间，提升运营效率 [2] - 销售费用率同比下降2.4个百分点，公司更注重国际业务营销投入回报率平衡 [2] - 研发与管理费用率同比下降1.3个百分点 [2] - 公司预计2025年国际业务至少实现盈亏平衡，未来几个季度销售营销费用将同比下降 [2] 战略发展 - 管理层强调以OTA为核心的发展战略，把握国内消费趋势同时推进国际业务变现与交叉销售 [3] - 公司自2021年投资酒店以来已跻身国内酒店管理公司前十强 [3] - 6月底在营酒店超2700家，目标年底增至3000家 [3] - 拟以24.9亿元收购万达酒管，强化酒店业务矩阵化布局 [3] - 控股公司拟以9.56亿元收购大连圣亚23.08%股权，专注于为主业提供用户与供应链协同的机会 [3]

融资情况 - 公司完成近千万元天使轮融资 由上海常垒资本和武汉东湖天使基金投资[1] - 融资资金将用于加速产品研发迭代和全球化市场运营推广[1] - 公司目前已启动PreA轮融资[1] 产品与技术优势 - 公司为北京大学团队创业成立的AI Native团队 专注生成式AI表格处理与数据智能体领域[1] - 用户通过对话即可处理Excel和数据分析 降低数据使用门槛[2] - 支持多数据源处理与分析 包括Excel文件/数据库数据/互联网网页/第三方数据[6] - 训练出全球首款适配AIPC级端侧部署的数据垂直模型[6] - 推出"云-边-端产品矩阵"保障数据安全 包括云端隔离/文件加密/本地化部署方案[7] 市场表现与商业化 - 累计服务用户超千万次[1][7] - 获得央视《赢在AI+》创业大赛智能办公组第一名[1] - 已加入华为/联想/惠普/阿里云等大厂生态体系[7] - 大数据分析市场规模将从2024年3482.1亿美元增长至2032年超9240亿美元[7] 发展战略 - 围绕数据全链路构建AI DataAgent 包括数据获取/准备/分析洞察/可视化/决策应用/价值交换[4] - 计划在未来几个月推出更多新功能提升智能化水平[6] - 加速开拓海外市场推动全球应用[6] - 通过重构传统数据链路实现数据平权愿景[8]

技术研讨会活动安排 - 公司将于2025年9月16日在台北Illume酒店及9月18日在深圳南山威斯汀酒店举办技术研讨会[1][16][18] - 活动分为上午场（散热主题）和下午场（音频主题）供参与者自由选择[9] - 参与者可通过官网或微信小程序"活动行"报名 经审核后凭短信入场[13][15] 核心产品技术亮点 - Sycamore近场微型扬声器厚度仅1毫米 基于超声波声音平台实现全频声音输出[4][5] - Cypress/Alta设计方案支持主动降噪功能 提供丰富细腻的高保真声音[4][5] - μCooling主动微型散热风扇芯片针对AI芯片散热问题 提升高负载性能稳定性[4][5] - Lassen入耳式微型扬声器无需压电放大器 在降低成本同时提供高音细节[6] 技术应用领域 - 固态高保真音频解决方案适用于智能可穿戴设备 主动降噪耳机及智能眼镜[1][4] - PiezoMEMS平台支持消费类设备和数据中心应用 包括边缘AI设备与AI基础设施[1][4][9] - 超声波声音平台可提升语音交互清晰度 优化生成式AI对话体验[4][6] 公司背景与知识产权 - 公司成立于2018年1月 拥有250多项全球技术专利[20] - 首创固态真正MEMS扬声器用于TWS设备 并开发全球首款μCooling芯片风扇[20] - 压电MEMS平台被认定为行业创新性技术[20]

行业增长动能与趋势前瞻 - 零售消费由高速增长转向存量竞争，企业需通过数字化技术重塑"人、货、场"，稳固流量池、提高转化率与库存周转率 [2] - 消费者购买理性上升，企业关注点由流量经济转向会员经济，需构建精细用户画像提升终身价值 [4] - 2024年全国社会消费品零售总额约49万亿元，线上销售占比提升，企业需借助AI技术赋能精准获客与运营提效 [7] 细分行业现状与趋势 美妆行业 - 国货品牌市场份额从2022年43.7%增至2024年55.7%，通过KOL测评与UGC内容建立营销闭环，并加速拓展东南亚、中东等海外市场 [10] - 同质化竞争加剧，企业通过整合肤质检测、购买记录等多维数据生成定制化产品方案，虚拟试妆等AI互动塑造品牌差异化 [39] 鞋服行业 - 市场规模增速放缓，供应链成熟导致同质化商品泛滥，领先企业转向产品研发前置与品牌价值观输出提升复购率 [13] - 生成式AI辅助实时追踪流行趋势，快速生成设计草图，缩短新品上市周期 [43] 家居行业 - 受房地产周期影响，国内市场进入以旧换新阶段，企业加速出海并转向自有品牌建设 [16] - 出海过程中整合线上线下数据分析全球需求，AI优化供应链管理以应对大件物流高成本问题 [46] 生成式AI+数据应用全景 - 71%企业加强数据驱动决策，生成式AI优先落地营销客服场景，91%企业实现内容成本降低 [25][58] - 94%企业已应用AI Agent，智能客服渗透率超90%，客服效率提升50% [33][60] - 93%企业构建知识库覆盖多场景，生成式AI助力供应链效率优化10%-30% [63][71] 海外市场拓展 - 93%企业布局海外业务，亚太、欧洲、北美为主要目标市场，RCEP政策红利助推品牌出海 [74] - 生成式AI突破语言文化壁垒，云服务商提供本地化运营支持，加速销售链路打通 [75] 重点增长引擎实践 - 营销环节AI渗透率超90%，广告创意生成与客服问答应用最广 [55] - 数据治理与AI协同推动决策智能化，ChatBI缩短供应链响应时间 [63][71] - 海外拓展中，国货美妆与家居品牌通过数字化经验复制快速抢占市场 [10][74]

扩散语言模型(DLMs)与自回归模型(AR)的范式对比 - 扩散模型在图像生成领域表现突出，代表模型包括Stable Diffusion和DALL·E，通过"从噪声中迭代重建"的生成逻辑刷新视觉创作边界 [2] - 自回归模型主导文本生成领域，代表模型包括GPT、LLaMA、Qwen、DeepSeek系列，采用"逐词预测序列"框架但存在效率瓶颈 [2] - 扩散语言模型(DLMs)通过"并行生成+迭代优化"机制实现数倍推理加速，性能已比肩同等规模AR模型 [2] DLM的核心技术优势 - **并行生成能力**：工业界模型如Mercury系列、Gemini Diffusion实现每秒数千token的推理速度，较AR模型提升10倍以上 [11] - **双向上下文理解**：支持双向注意力机制，在文本补全、风格迁移等任务中表现更优，且能实现细粒度控制如情感倾向调整 [12] - **迭代优化机制**：类似人类写作修改过程，可动态修正低置信度token，LLaDA-8B在GSM8K数学基准测试中准确率超过LLaMA3-8B 5% [13] - **多模态适配性**：统一框架支持文本与视觉联合生成，MMaDA模型在图像生成质量上超越SDXL，同时保持语言理解能力 [14] DLM的三大技术范式 - **连续空间DLMs**：将文本token映射到连续嵌入空间完成扩散过程，可直接使用DDPM等成熟框架但存在语义偏差问题 [19] - **离散空间DLMs**：直接在token词汇表上定义扩散过程，主流路线代表包括8B规模的LLaDA、Dream-7B，支持8192 tokens长序列处理 [20][21] - **混合AR-DLMs**：结合AR长程依赖建模与DLM并行生成能力，Diffusion-LM等模型在指令跟随任务上达到GPT-3.5水平 [22][23] 训练与推理优化技术 - **训练策略**：采用迁移学习降低门槛，Dream-7B基于Qwen2.5-7B初始化，训练数据量减少50%但推理速度提升7倍 [30] - **推理加速技术**：包括置信度感知解码(速度提升27.6倍)、辅助模型引导解码、缓存机制(速度提升9倍)等 [38][40] - **质量保障技术**：ReMDM模型的动态修正机制、LaViDa的互补掩码策略使多模态训练效率提升40% [39] 多模态与产业落地应用 - **多模态模型**：LLaDA-V在MME基准超越LLaVA-1.5-7B 12%，D-DiT在文本生成图像任务人类偏好率达85% [44] - **代码生成领域**：DiffuCoder在HumanEval基准pass@1达68%且推理速度快8倍，Mercury Coder语法错误率仅2.3% [46] - **计算生物学**：MeMDLM设计的膜蛋白表达成功率达68%，DPLM2在蛋白质折叠任务RMSD达1.8Å [47] 未来发展方向与挑战 - **核心挑战**：包括并行性-性能权衡(去噪步数减少导致GSM8K准确率从78%降至45%)、工具链不完善、长序列处理复杂度高等 [51][52][53] - **研究方向**：语义关联建模、专用工具链建设、稀疏扩散架构创新、跨模态协同推理等 [54][56]

上海市AI+制造实施方案 - 上海市发布《上海市加快推动"AI+制造"发展实施方案》 目标通过三年时间提升制造业智能化水平 在语料 模型 平台 场景等领域形成创新成果 [1] - 推动3000家制造业企业实现智能化应用 建设10个左右"AI+制造"示范工厂 [1] - 重点推进人形机器人在典型场景的实用化部署 支持电子信息 汽车 装备等行业在重复性强 危险性高 对健康存在危害的工作场景部署工业机器人 [1] 机器人应用部署规划 - 推动智能机器人在装配 焊接 喷涂 物料搬运等环节开展规模化应用 [1] - 推动钢铁 船舶等行业打造人机协同智能制造作业单元 实现复杂工序无人化 [1] - 制定工业场景人形机器人安全性可靠性检验检测方法 推动产品"持证上岗" [1] 政策支持与行业影响 - 生成式AI正加速渗透至研 产 供 销 服等制造业关键环节 为传统制造业流程注入新活力 [2] - 上海市对标杆示范场景建设项目按照核定总投资给予最高20% 最高1000万元人民币的支持 [2]

公司业绩表现 - 2025年上半年收入90.5亿元，同比增长11.5%，经调整EBITDA为23.4亿元，同比增长35.2%，经调整净利润15.6亿元 [1] - 交通票务收入38.8亿元，同比增长11.6%，住宿预订业务收入25.6亿元，同比增长18.8% [1] - 平均月付费用户4650万户，年付费用户2.52亿户，同比分别增长9.2%和10.2% [9] - 客均收入贡献（ARPU）同比增长13.8%，股价次日一度涨超7% [1] 行业发展趋势 - 国内旅游人次从2022年25.3亿增长至2024年56.15亿人次，复合增速达48.98% [2] - 2025年上半年国内居民出游人次32.85亿，其中农村居民旅游人次8.33亿，同比增长30.6% [2] - 2024年中国出境游1.46亿人次，已接近2019年水平 [5] - 居民存款额达历史新高，2025年上半年增加10.77万亿元，"净存款"规模78.02万亿元 [4] 用户结构特征 - 非一线城市用户占比87%，微信平台69%的新付费用户来自非一线城市 [4] - 农村旅游人次/人口比为1.8，低于城镇的2.6，显示巨大增长潜力 [4] - 十二个月累计服务人次19.9亿 [1][8] - 旅游市场呈现"城市大休闲、乡村微度假"特点，周边游增长迅猛 [4] 公司战略举措 - 实施价值增长战略，从用户规模增长向价值增长转型 [1] - 聚焦大众出行"第一公里"和"最后一公里"，构建全场景出行产品线 [6] - 创新推出"首乘无忧"、中转联程等产品，二季度获得大幅增长 [7] - "城市通"已与全国超100个城市的地铁公交业务实现线上合作 [7] 技术创新应用 - 全面接入DeepSeek并上线AI智能体DeepTrip，打造智能服务闭环 [11] - 通过DeepTrip优化定制游咨询流程，减少咨询时间并提升用户体验 [11] - 实现从"AI推荐"到"AI执行"的闭环转化，赋能用户价值释放 [11] 会员体系与用户黏性 - 黑鲸会员计划提供免费接送机及医疗援助等专享权益 [10] - 2025年二季度付费黑鲸会员同比增长24% [10] - 通过维护及培养用户获得忠诚度，助力用户黏性持续提升 [10] 市场定位与估值 - 坚持下沉市场战略，目标锁定大众化需求 [10] - 市值年内升幅9%，PE估值18倍，被认为仍被低估 [12] - 具备低成本获客优势，长尾流量变现力持续增强 [11]

公司业绩表现 - 2025年上半年收入90.5亿元 同比增长11.5% [1] - 经调整EBITDA为23.4亿元 同比增长35.2% [1] - 经调整净利润15.6亿元 [1] - 交通票务收入38.8亿元 同比增长11.6% [1] - 住宿预订业务收入25.6亿元 同比增长18.8% [1] - 平均月付费用户4650万户 同比增长9.2% [9] - 年付费用户2.52亿户 同比增长10.2% [9] - 客均收入贡献（ARPU）同比增长13.8% [1] 用户数据与运营 - 年累计服务人次达19.9亿 [1] - 非一线城市用户占比超过87% [4] - 微信平台69%新付费用户来自非一线城市 [4] - 黑鲸会员二季度同比增长24% [10] - 十二个月累计服务人次19.9亿 [8] 行业发展趋势 - 国内旅游人次从2022年25.3亿增长至2024年56.15亿 复合增速48.98% [2] - 2025年上半年国内居民出游人次32.85亿 [2] - 农村居民旅游人次8.33亿 同比增长30.6% [2] - 2024年中国出境游1.46亿人次 接近2019年水平 [5] - 农村旅游人次/人口比为1.8 城镇为2.6 [4] - 居民存款增加10.77万亿元 净存款规模78.02万亿元 [4] 公司战略与创新 - 从规模增长转向价值增长战略 [1] - 构建全场景出行产品线 覆盖公交地铁、网约车、大巴客运和民航客运 [7] - 创新推出"首乘无忧"和中转联程产品 [7] - 城市通产品与100多个城市地铁公交实现线上合作 [7] - 探索娱乐和体育赛事等新兴住宿预订场景 [7] - 助力"苏超"赛事 容城县酒店预订热度同比增长88% [7] 技术应用与智能化 - 全面接入DeepSeek并上线AI智能体DeepTrip [10] - 实现从"AI推荐"到"AI执行"的闭环转化 [10] - 通过AI优化咨询流程 减少咨询时间并提升用户体验 [10] - 向用户推送营销活动 简化决策流程 [10] 市场定位与竞争优势 - 深耕下沉市场战略 [9] - 具备低成本获客优势 [11] - 长尾流量变现能力持续增强 [11] - 聚焦非一线城市用户群体 [4][9] - 当前PE估值18倍 市值年内升幅9% [11]

OpenAI印度市场策略 - 在印度推出专属订阅产品ChatGPT Go 定价每月399卢比约457美元 为该公司最实惠AI订阅计划[1] - 该计划允许印度用户发送消息量是免费版10倍 AI图像生成量提升10倍 并提供更快响应时间[1] - 针对印度价格敏感市场设计 目标用户为需要广泛使用高级AI功能且用量庞大的群体[1] 产品层级与定价结构 - ChatGPT Pro印度定价每月19900卢比 中端ChatGPT Plus定价每月1999卢比[2] - Go计划为Plus订阅提供更实惠替代方案 本地货币计价下Plus成本远高于20美元[3] - 随着订阅等级提升 消息上限增加 AI模型性能和响应时间同步增强[1] 市场地位与用户规模 - 印度是OpenAI第二大市场 用户基数仅次于美国 可能很快成为最大规模市场[2] - ChatGPT全球周活跃用户超7亿 较3月份5亿显著增长 印度使用量持续上升[5] - 印度在过去90天内贡献超2900万次ChatGPT应用下载 但仅产生约360万美元销售额[5] 竞争环境与行业动态 - Perplexity AI与Airtel合作提供免费Pro订阅 谷歌Gemini为印度学生提供一年免费AI Pro计划[6] - 谷歌Gemini月活超45亿用户 每日请求量较Q1增长超50% 每月处理超980万亿tokens[9][10] - AI应用推理端算力需求猛增 较5月份480万亿tokens实现翻倍增长[10] 公司发展与财务表现 - OpenAI计划进行约60亿美元股票出售 估值达5000亿美元 成为全球最强独角兽[6] - 管理层预计2024年营收约37亿美元 2025年营收将增长两倍至127亿美元[7] - 交易谈判在GPT-5 AI大模型发布后进行 公司获微软巨额资金支持[1][7] AI行业技术趋势 - 技术发展聚焦生成式AI应用如ChatGPT Sora Claude 及向自主执行任务的AI智能体演进[8] - AI智能体被视为2030年前大趋势 从信息辅助工具演变为高度智能化生产力工具[8] - 企业降本增效需求推动生成式AI和AI智能体广泛应用[8] 行业应用与资本投入 - Applovin在AI广告引擎推动下 Q2净利润达82亿美元 同比增长164%[8] - Meta将2025年资本支出下限从640亿美元上调至660亿美元 预计全年支出660-720亿美元[9] - 谷歌全栈式布局从TPU/AI GPU底层设施到Gemini应用生态 形成差异化竞争优势[10]

会议概况 - 第二十七届中国管理科学学术年会暨2025年中国优选法统筹法与经济数学研究年会于8月16日在哈尔滨工程大学开幕，主题为"数智赋能管理科学" [1] - 会议由中国优选法统筹法与经济数学研究会、哈尔滨工程大学、中国科学院科技战略咨询研究院、《中国管理科学》编辑部联合主办 [1] - 会议为期三天，设置6大专题高端论坛和17场专题学术分论坛，涵盖"华罗庚科学精神"、"船海领域数智管理与决策"、"数智创新管理"等议题 [2] 核心观点 - 中国工程院院士杨善林指出生成式AI是智能时代起点，强调管理科学在AI应用场景中的引导作用，需构建中国特色管理科学知识体系 [1] - 中国工程院院士陈晓红基于"湘江实验室"实践，阐述"人工智能+"创新应用及大数据、大模型、大算力时代的前沿趋势 [1] - 中国工程院院士唐立新提出基于DAO理论的智能运维创新体系，覆盖供应链质量管理和"三传一反"全维运维 [1] 行业趋势 - 数据成为关键生产要素，智能算法正在重塑决策模式，管理科学研究需回应时代命题 [2] - 专家学者围绕"优选学与优化管理"、"统筹学与项目管理"、"经济数学与金融风险管理"等话题展开深入研讨 [2] - 会议聚焦"人工智能时代经管学科建设"、"数学在企业中的应用"等前沿问题，推动产学研协同创新 [1]