科技创新赋能交通基础设施“建管养”升级 - 公司作为浙江省交通建设主力军，投资运营省内高速公路超3300公里，参与建成省内铁路超3300公里，正持续探索更智能、更安全的运维方案 [2] - 公司展示了旋翼式高空缆索检测机器人，该机器人融合飞行与攀爬技术，能适配不同直径拉索，在百米高空零动力悬停，并通过高清摄像头与AI系统精准识别拉索表面损伤，实现从“人眼看”到“机器诊”的质变 [2] - 公司展示了光纤阻断预警一体机，利用现有通信光缆感知震动，可在几十公里外监测边坡滚石、山体滑坡等风险，为恶劣天气下的山区高速提供防护 [3] - 公司展示了全球首创的“桥隧时空智能体1.0”步入式沉浸终端，以杭金衢高速新岭隧道和舟山跨海大桥西堠门大桥为原型，融合混合现实等技术，为工程各阶段及运维推演决策提供立体化数据支撑 [3] - 公司展示了荣获浙江省“首台套”认证的ZJD大口径全液压钻机及“路面指南针”数字化施工质量管控系统等硬核装备，体现了推动交通基建向“智能智造”转型的系统性布局 [4] 服务区向“人车生活”温馨节点转型 - 公司旗下商业集团正推动高速公路服务区从功能驿站向“一站式人车生活方式”空间转型，例如未来衢州服务区将突破传统封闭模式，与当地盈川古城文旅联动，打造开放式目的地 [5] - 服务区商业业态着力构建“知名品牌+自有品牌+共富品牌+地方特色品牌+供应链品牌”的多元矩阵，使其成为地方风物与美食的汇聚地 [5] - 为解决新能源车“补能焦虑”，公司服务区已搭载华为全液冷超充桩，充电速度达每分钟40公里，目前已在衢州、慈溪等服务区建成单枪功率600kW的充电桩113个，春节前还将投运120个 [6] - 服务区引入“小满智厨”智能餐饮系统，采用炒菜机器人模拟中式烹饪，能在3分钟内完成出餐，同时通过企业IP“小满”及衍生商品与服务，传递“旅途中的小满足”理念 [6]

四川大学校友10余年坚守，从100万元注册资本干到超21亿元估值。 近日，AI(人工智能)企业诺比侃人工智能科技(成都)股份有限公司(以下简称诺比侃)第三次闯关港交所 终于通过聆讯。诺比侃凭借交通、能源、城市治理三大AI解决方案站稳脚跟，过去3年，其营收、净利 润稳步增长。 《每日经济新闻》记者注意到，诺比侃亮眼的成绩背后也有隐忧。2025年上半年，公司营收同比增长 24.68%，净利润却同比下滑21%。此外，其较高的客户集中度与公共部门依赖也亟待破解。这家专精特 新"小巨人"企业拟上市，究竟是新起点还是新挑战？ 3年上市长跑终见曙光 诺比侃创始人廖峪，现年44岁，2008年获得四川大学软件工程硕士学位。2007年，尚未完成硕士学业的 廖峪，就加入成都一家软件开发企业——成都锐之狮科技有限公司(以下简称锐之狮)，担任技术人员。 在锐之狮，廖峪负责软件及技术的开发与管理。其间，廖峪不仅在信息技术及AI领域积累了丰富经 验，还与大他6岁的校友唐泰可相遇。唐泰可则于2016年加入诺比侃，如今是诺比侃的执行董事兼首席 技术官。 2015年3月，诺比侃正式成立。彼时，公司初始注册资本仅为100万元，由廖峪及两名独立第三 ...

高标准数字园区政策指引 - 工业和信息化部印发《高标准数字园区建设指南》，为园区数字化转型提供系统化指引[1] - 政策目标为到2027年建成200个左右高标准数字园区[1] 高标准数字园区的核心标准 - 产业数字化水平高：工业互联网应用覆盖园区全部行业，规上工业企业数字化改造覆盖率达100%[1] - 专业服务品质高：数字化生产性服务应用覆盖规上工业企业比例达100%[1] - 运营管理效率高：建成覆盖资产管理、经济监测、绿色低碳、安全应急等环节的数字化运营管理系统[1] - 基础设施能级高：双千兆网络覆盖率达100%，算力基础设施有效部署，数据开放共享与安全保障水平提升[1] 当前数字园区建设现状与领先案例 - 北京中关村科技园区、北京经济技术开发区、苏州工业园区、东莞松山湖高新技术产业开发区等一批园区在数字基础设施、创新、产业化、管理与服务方面探索可复制路径[2] - 区域发展不平衡：百强园区中东部地区入围61家占比超六成，中部20家，西部12家，东北仅7家[2] - 超半数百强园区科技创新与产业跃升不足，发展仍较依赖传统要素投入[2] 数字园区建设的关键支撑要素 - 数字化服务：需面向综合管理、数字政务、智慧生活提供公共服务，并聚焦行业需求提供研发设计、能碳管理、供应链金融、集采集销、共享仓储等专业服务[3] - 新型基础设施：依赖网络、算力、数据等支撑，业内正探索以多种方式为数字园区提供算力资源[3] - 国产智算企业提供支撑：例如太初（无锡）电子科技自研的高密液冷智算集群已服务200余家高校企业，支持超1200千万亿次/秒浮点运算算力需求，并为泛政务、气候气象、教科研等领域打造基于国产算力的全栈AI应用[3] 未来推进建议与方向 - 建议结合大规模设备更新、制造业新型技术改造城市试点等工作，加大对高标准数字园区建设的支持，并引导社会资本参与[4] - 建议制定高标准数字园区发展评价指标体系，依托平台评估总结成效经验和典型模式[4] - 工业和信息化部下一步将与地方有关部门合力，加快建设一批高标准数字园区，引领带动各类园区数字化水平整体提升[4]

核心人事变动与战略转向 - 宝马集团宣布生产业务负责人米兰·内德利科维奇将于2026年5月14日接替奥利弗·齐普策担任首席执行官，任期至2031年 [2] - 此次领导层更迭计划提前近两年公布，被视为宝马在电动化转型关键“深水区”的主动战略性人事布局，而非危机应对 [2] - 人事变动标志着公司战略重心从“技术创新引领”向“规模与效率制胜”的转向，核心使命是确保“新世代”电动化战略在全球市场，特别是中国市场的量产成功与商业胜利 [2][3] 即将离任CEO的业绩与遗产 - 奥利弗·齐普策的任期（2019-2026）贯穿了疫情、芯片短缺、供应链重构等挑战，其保持了公司的财务韧性与运营稳定 [3] - 其任内最具历史意义的决策是全力推动并确立了作为公司面向2030年核心战略的“新世代”项目，该项目代表全面革新，总投资高达数百亿欧元 [3] - 齐普策将“新世代”战略的成败与中国市场深度捆绑，任内七次访华，累计在华投入超千亿元人民币，并将沈阳基地升级为全球最大生产枢纽和“新世代”车型首发地之一 [4] - 他为继任者设定了明确但极具挑战的目标：2026年在沈阳投产首款为中国市场量身定制的“新世代”纯电车型 [4] 新任CEO的背景与专长 - 米兰·内德利科维奇现年56岁，是一位在宝马生产体系内成长起来的工程师和管理者，职业生涯始于1993年的生产规划培训生 [4] - 其核心业绩是构思并全球落地了宝马的“iFactory”生产战略，该战略以“精益、绿色、数字化”为支柱，旨在实现前所未有的生产灵活性 [5] - 在其主导下，宝马全球主要工厂完成升级，能在同一条生产线上共线生产内燃机、插电混动和纯电动车型，此模式被认为是公司在技术路线不确定时期的“压舱石” [5] - 他还大力推动人工智能、数字孪生和自动化机器人在生产中的应用，以提升效率、降低成本并实现更高可持续性标准 [5] - 其以务实作风、出色的跨部门协同能力以及对复杂制造系统的深刻理解而闻名，获得了全球劳工委员会的高度信任 [5] 人事任命背后的战略信号 - 宝马监事会的任命传递明确信号：在“新世代”产品与技术方向厘清后，公司未来五年的成败将更大程度上取决于工业化能力、成本控制能力和全球供应链的稳健性 [6] - 行业分析指出，全球电动汽车市场竞争焦点正从早期的“技术参数竞赛”转向“规模化与成本效率竞赛” [6] - 选择生产专家掌舵，意在强化宝马作为传统豪华制造巨头的核心优势，即精密、高效、高质量的大规模复杂工业制造能力，并将其成功复制到电动化时代 [6] 公司当前面临的财务与市场挑战 - 2025年前三季度，宝马集团整体营收为999.99亿欧元，同比下滑5.6% [7] - 前三季度集团税前利润（EBT）为80.56亿欧元，同比下滑9.1%，主要受高昂的电动化研发投入与工厂改造等资本支出侵蚀利润率影响 [7] - 前三季度全球总销量微增2.4%至179.6万辆，其中纯电动车销量达32.3万辆，同比增长10%，电动化渗透率提升至约18%，呈现“增量不增利”的局面 [7] - 2025年前三季度，宝马在中国市场累计交付46.5万辆，同比下滑11.2% [8] - 中国市场下滑反映了结构性变化，中国本土高端新能源品牌在30万至50万元的核心价格区间对宝马传统利润支柱车型发起强力冲击 [8] - 宝马当前在中国销售的纯电车型在激烈的价格战和配置战中未能展现出压倒性优势，本地化研发与响应速度面临挑战 [8] 新任CEO即将面对的核心任务与考验 - 内德利科维奇任期内的所有工作将围绕“新世代”战略的成功展开，这是对其领导能力的终极考核 [8] - 首要的工业化落地压力迫在眉睫，首款“新世代”车型BMW iX3将于2026年3月在德国和中国沈阳同步投产 [8] - 他必须确保该车型在产能爬坡、质量控制和生产成本上达到甚至超越预期，其主导的柔性生产体系将面临实战检验 [9] - 沈阳投产的“新世代”车型包含针对中国市场的专属设计，如何精准把握中国消费者在智能网联和数字生态方面的偏好，并高效整合进全球体系，是对公司组织敏捷性的巨大考验 [9] - 面对市场需求，宝马显示出战术灵活性，正计划针对中美市场推出增程式电动车型，以在纯电设施和消费习惯完全成熟前捍卫高端市场份额和利润基盘 [9] - 外部环境同样充满挑战，包括欧洲更严苛的“欧7”排放法规、科技公司在自动驾驶等领域的跨界竞争，以及确保电池原材料、芯片等关键供应链的稳定与成本可控 [10] - 内德利科维奇的成功将纯粹由“新世代”车型的商业成败来衡量，即其能否从烧钱项目蜕变为利润支柱 [10]

为何对接功能如此关键 在快节奏的电商环境中，时间就是金钱。传统模式下，产品信息从设计部门到电商店铺的流转，往往需要经过多次手动导出、整理、再导入的过程，不仅效 率低下，还极易出错。一个sku的信息错误，就可能导致大量的客户投诉和退货损失。 PLM系统与电商平台的深度对接，正是为了解决这一痛点。它不仅仅是简单的数据通道，更是一种业务流程的重塑。通过预先配置好的映射规则，PLM中 的产品主数据（如型号、尺寸、材质、价格）、技术文档、营销图片、视频等，能够自动、批量地发布到指定的电商平台，并可根据不同平台的规则进行适 应性调整。这极大缩短了产品上市时间（Time to Market），保证了跨渠道信息的一致性，为精准营销和数据分析奠定了基础。 想象一下，你的设计团队刚刚在PLM（产品生命周期管理）系统中完成了一款新品的所有规格审定，紧接着，电商团队的同事就已经在各大平台上架了这 款产品，所有的产品数据、规格参数、营销图文都准确无误地自动同步了过去。这种无缝衔接的高效协作，正是现代企业追求的理想状态。实现这一场景的 核心，就在于PLM系统与电商平台之间强大的对接功能。一款优秀的PLM系统，如同企业的数字中枢，能够将产 ...

公司融资与资金用途 - 近期完成近5000万美元D轮融资，由鼎晖百孚领投，老股东新鼎资本、红杉中国持续加注，指数资本担任独家财务顾问 [1] - 募集资金将主要用于“多智能体协作网络”的技术研发迭代及全球交付网络的建设 [1] 公司发展历程与战略定位 - 公司成立于2017年，过去三年完成了从“单点AI技术验证”向“AI原生临床研究平台”的代际跨越 [1] - 公司已转型为能够交付临床试验全流程结果的核心业务伙伴，脱离了传统软件供应商范畴 [1] - 公司创始人认为医药研发的未来在于认知重构，而非单一功能替代 [1] - 公司愿景是打造新一代的“医药研发操作系统”，通过AI Agent将繁琐流程自动化，让科学家专注于科学创新 [5] 核心技术架构与壁垒 - 公司将底层NLP能力升级为拥有上万个垂直领域智能体的“多智能体协作系统” [1] - 核心壁垒在于用“认知原子论”重构研发流程，将复杂的临床试验拆解为上万个原子化任务，每个任务由专精的Agent负责 [2] - 智能体通过类似脑神经的突触网络连接，实现了远超通用大模型的专业度 [2] - 构建了“设计端”与“执行端”的互相校验机制，当AI被人类专家修正时，系统会触发“反思机制”，自动回溯并修正代码逻辑 [4] - 独创的“双向验证反馈飞轮”机制让系统具备了类似人类专家的直觉，实现举一反三 [4] 商业模式创新 - 在行业普遍采用“按人头/工时付费”的传统模式下，公司开始探索基于里程碑的价值付费模式 [4] - 服务模式可为客户提供“数字彩排”，通过“数字孪生”技术在真实入组前进行全流程推演，模拟从患者筛选到数据统计的整个链路 [4] - 该模式能提前规避可能导致高脱落率的风险点，例如帮助日本药企Immunorock的试验方案获得日本PMDA一次性审核通过 [4] 数据安全与运营原则 - 针对药企数据主权问题，奉行“数据不落地、模型不记忆”的原则 [5] - 每个客户项目均在独立的物理沙箱中运行，项目结束后沙箱销毁，仅保留经过脱敏的“错误逻辑”用于提升系统鲁棒性 [5] 业务规模与验证 - 公司累计已服务超过1000家药企 [5] - 通过40000余个项目的实战交付，验证了系统在复杂医药场景下的通用性与稳定性 [5] 行业趋势判断 - 医药研发行业正处于从“劳动密集型”向“智能密集型”转型的历史节点 [5]

累计服务超过1000家药企， 并通过40000余个项目的实战交付。 "我们不再是交付单一功能的模块，而是交付一个能够协同完成临床试验全流程的'AI智能体集群'。"李星对36氪表示："我们的核心壁垒在于用'认知原子 论'去重构研发流程，系统将复杂的临床试验拆解为上万个微小的原子化任务，每个任务由专精的Agent负责，它们通过类似脑神经的突触网络连接，实现了 远超通用大模型的专业度。" 图源：深度智耀 这种技术架构的演进，在一定程度上推动了商业模式的变革。在行业普遍采用"按人头/工时付费"的传统模式下，深度智耀开始探索基于里程碑的价值付费 （Outcome-based Model）。 文 ｜ 胡香赟 编辑 ｜ 海若镜 封面来源 ｜ IC Photo 36氪获悉，AI制药全球领军企业深度智耀近期获近5000万美元D轮融资。本轮融资由鼎晖百孚领投，老股东 新鼎资本、 红杉中国持续加注，指数资本担任 独家财务顾问。募集资金将主要用于"多智能体协作网络"的技术研发迭代及全球交付网络的建设。 深度智耀成立于2017年。相较于早期在单一技术点上的探索，过去三年，深度智耀完成了从"单点AI技术验证"向"AI原生临床研究平台（A ...

公司业务与产品应用 - 东芯股份在互动平台表示，上海砺算的相关芯片产品主要应用于个人电脑、专业设计、AIPC、云游戏、云渲染、数字孪生等场景 [2] - 公司将根据客户需求积极匹配合适的产品类型 [2]

证券日报网讯12月10日，铁建重工在互动平台回答投资者提问时表示，公司为工业母机在高端装备制造 领域的应用单位，专注于隧道掘进机、轨道交通装备及特种专业装备的设计、研发、制造、销售、租赁 与服务。公司深度践行"新型工业化"发展内涵，推动掘进机、特种专业装备等产业向智能化、绿色化升 级；深度融合人工智能与数字孪生技术，实现研发设计数字化与智能运维；贯彻绿色发展理念，建设绿 色工厂、拓展电动化产品，全面融入国家制造强国战略。 ...

行业痛点与转型方向 - 传统建筑行业存在严重的“信息孤岛”现象，图纸、进度、材料等数据散落在设计院、施工方和仓库的各个表格中，项目管理依赖经验和直觉，导致效率低下且存在质量与安全隐患[3][6] - 行业正经历从传统“建造”向现代化“智造”的静默革命，通过AI、物联网与数字孪生技术的深度融合，为建筑赋予“数字生命”，实现可视化、数据化的科学管理[6][7] - 建筑行业亟需一场从“建造”向“智造”的跃迁，需要标准化的数字化解决方案来打通设计、生产、物流、施工等环节，打破产业链被割裂的局面[10][11] 比姆泰客的解决方案与业务模式 - 公司以生产项目一体化协同管理平台为核心，打通工程全生命周期数据，提供钢结构制造运营MOM系统、BIM项目管理系统、数字工厂解决方案等[11] - 采用“工具型SaaS产品+业务型SaaS化服务”模式，将过去只有头部企业才具备的精细化管理能力赋能给更多建筑企业，提供涵盖生产项目管理、数字工厂、零碳工厂和智慧工地在内的一站式数字化解决方案[11] - 通过自研的EPC项目管理平台，在绍兴国际会展中心项目中累计减少设计变更800余处，工程管理效率提升85%，节约运营成本超过350万元，并保障项目在112天内完成[14] 技术应用与实施效果 - 公司利用BIM协同平台和数字孪生技术，在屏幕上实时呈现建筑的数字化分身，三维动态展示钢梁从生产到安装的全流程进度，智慧工地大屏统合人员、机械、物料、环境、质量、安全等全方位信息并进行分析[3][6] - AI技术正加速渗透到建筑场景的各个环节，包括工地安全监控、资源优化调度、进度精细管理和风险精准预测[6] - 斯坦福大学调研显示，BIM技术能帮助项目减少40%的设计变更，提升施工效率20%-30%[21] - 公司的数字化解决方案已在国内外近1400项重点工程中落地，持续推动行业从“经验驱动”迈向“数据驱动”[21] AI与算力在建筑行业的深化发展 - 据预测，到2029年建筑领域的AI市场规模将突破72亿美元，年复合增长率超过33%，AI正成为行业迈向精细化、可持续发展的关键动能[18] - 客户需求正从通用工具转向更具行业深度的垂直AI方案，例如与精工钢构共同探索的AI调图软件，可自动识别构件并快速生成深化图纸[18] - 公司的“装配式生产一体化方案”需要AI深度参与模型训练、进度预测、风险识别和资源调度，这对算力提出了更高要求[18] - 公司选择联想作为底层算力基石，以数据中心级的稳定性和性能承载海量BIM分析、实时物联网数据处理及专业模型训练[19] - 工程师使用ThinkPad P14s移动工作站，依托其强大算力实现大型项目模型的秒级加载和海量数据的实时存取，使设计与施工之间的整体管理效率提升超过80%[19] 行业趋势与政策支持 - 建筑业作为国民经济支柱产业，正面临数字化、智能化转型的历史机遇，以一体化BIM技术为代表的数字生产力成为推动转型的关键路径[21] - 住建部“十四五”规划明确指出推动智能建造与BIM技术深度融合，北京大兴机场、绍兴国际会展中心等项目是这一趋势的生动体现[21] - BIM作为数字孪生载体，串联起设计、施工、运维全流程，让建筑拥有“数字基因”，实现资源优化与绿色建设[21]