脑机接口技术 - 武汉依瑞德医疗设备新技术有限公司展示了两台自主研发的无创脑机接口设备，一台用于诊断，一台用于治疗，其中经颅磁刺激仪通过脉冲磁场无创治疗神经精神疾病 [3] - 无创脑机接口设备采用光纤帽和磁刺激线圈技术，可进行近红外脑功能成像检查和诊断 [3] - 参观者可现场体验无创脑机接口设备的组词任务和诊断功能 [5] 机器人触觉技术 - 武汉华威科智能技术有限公司研发的"电子皮肤"在机械手上布置超过1000个感应点，使机械手具备灵敏触觉，能抓握豆腐并感知压力和温度 [7][8] - 华威科的人形机器人柔性触觉系统出货量在业内处于领先地位 [8] - 展示的机械手"灵巧手"触感柔软，参观者可现场体验握手互动 [3] AR智能设备 - 星纪魅族展示两款AR智能眼镜，一款通过指环控制实现提词翻译功能，另一款可调节清晰度改善视力 [12] - AR智能眼镜采用语音识别和大数据处理技术，适用于生活和办公场景，被称为"脱稿神器" [12] - 参观者对AR智能眼镜表现出浓厚兴趣并现场体验 [11] 其他前沿科技展示 - 东风猛士展示917越野电动汽车和两款车规级芯片"龍鹰一号"和"星辰一号" [12] - 活动集中展示了20余家武汉科创企业的前沿科技产品，包括九峰山实验室、长飞光纤、芯擎科技等企业 [1] - 展品涵盖脑机接口、机器人、AR眼镜、智能汽车等多个高科技领域 [9][12]

第三届链博会概况 - 第三届链博会将于7月16日至7月20日在北京举行 主题为"链接世界 共创未来" [2] - 链博会设置"六链一展区"包括先进制造 智能汽车 绿色农业 清洁能源 数字科技 健康生活和供应链服务 [3] 投资新风向 - 技术融合驱动产业升级：先进制造与数字科技结合催生万亿级工业互联网和智能工厂需求 数字科技与智能汽车结合推动自动驾驶落地 [4] - 绿色经济重构价值链：绿色农业和清洁能源供应链绿色化符合双碳目标 中国在绿色产业供应链具备优势 [4] - 民生需求催生新赛道：精准医疗 银发经济 数字科技赋能的智能家电等新兴民生消费场景成为投资机遇 [4] 智能汽车与清洁能源协同创新 - 动力电池回收技术 换电模式标准化 V2G技术需要整车企业 能源公司 材料供应商跨链协作 [5] - 宇树科技 强脑科技等组成浙江人工智能产业链参展 湖北18家具身智能企业亮相 英伟达首次参展 [5] 区域创新与国际合作 - 浙江"智能体+人机交互"产业矩阵与湖北"光谷智造"集群形成长三角-长江中游人工智能创新走廊 [6] - 英伟达参展显示国际巨头愿在中国开展"应用创新+供应链共建" 中国企业成为其创新生态关键参与者 [6] AI技术应用场景 - AI加速向医疗康复 智能制造 智慧农业等垂直场景渗透 转变为"AI+"赋能传统行业 [7][8] 链博首发站功能 - 技术验证与市场教育：通过元宇宙工厂 手术机器人远程操作等沉浸式展区降低新技术认知门槛 [8] - 全球采购对接：为新能源车电动化智能化提供一站式供应商筛选平台 [8] - 标准制定协同：联合产业链上下游制定团体标准提升产品通用性和国际话语权 [8] - 投融资对接：配套首发项目路演厅链接科创板 纳斯达克等资本市场缩短技术商业化周期 [9]

行业转型与挑战 - 随着硬件利润减少，软件服务成为汽车行业探索的新收入来源，智能网联汽车市场渗透率预计明年超过80% [2] - 车载系统商业化面临核心挑战：如何在保障用户体验的同时开发车载屏幕的商业价值 [2] - 车企普遍存在商业模式转型焦虑，车载系统盈利潜力未与硬件技术发展同步 [2] 车机广告的商业逻辑 - 车机广告基于注意力经济，中国车主日均车内停留87分钟，形成显著商业价值 [3] - 深蓝汽车通过车机推送购车券信息，因50%目标用户未留意优惠，精准推送提升营销效率 [3] - 车机广告场景化优势明显：利用车辆位置、电量、保养周期等数据实现精准匹配，特斯拉测试显示广告点击转化率比移动端高3倍 [3] 广告实践中的矛盾 - 68%车主接受被动广告形式（如锁屏界面），但92%反对导航过程中弹出广告 [4] - 数据使用与隐私保护存在冲突，车企依赖模糊用户协议获取数据授权，行业缺乏专门监管细则 [4] - 强制不可跳过的广告易引发用户抵触，驾驶环境中干扰设计可能适得其反 [4] 软件盈利模式分化 - 特斯拉等先锋企业软件收入显著，而多数自主车企软件收入占比仅1%~3% [5] - 订阅制模式依赖品牌溢价能力，某新兴车企座椅通风订阅年费398元，开通率不足5%后改为买断制 [5] - 广告分成模式中，理想汽车"任务大师"通过用户自愿观看广告兑换积分，参与率34%，但年收入难超5000万元 [5] 用户群体差异 - 25~35岁年轻用户对车机广告接受度比35岁以上群体高23%，但对广告质量和原生融合要求更苛刻 [6] - 蔚来调查显示用户期望广告兼具审美或实用价值，需融入车机系统原生内容 [6] 商业化创新方向 - 场景智能服务模糊广告与服务界线，如暴雨天气自动推荐洗车服务，沃尔沃测试显示点击率是传统广告7倍，商户转化率提升4倍 [7][8] - 开放生态平台模式中，华为鸿蒙车机应用商店分成收入季度增速达120% [8] - 行业需建立广告服务标准，欧盟已立法要求车机广告需用户明确许可并提供关闭途径 [8] 未来发展趋势 - 车机盈利需平衡商业价值与用户体验，特斯拉成功因提供可感知价值，蔚来依赖情感连接与信任基础 [9] - 行业需在创新与克制间找到平衡，最佳商业化应让用户感觉不到商业化存在 [7][9] - 深蓝汽车事件应促进行业反思，智能汽车本质需保障安全、舒适、自由的移动体验 [9]

华为"天才少年"招聘计划 - 公司发布"天才少年挑战课题"，覆盖智能联接&计算、基础研究与创新、智能终端、云计算和智能汽车五大领域 [3] - 课题面向全球青年才俊，不限学校、专业、学历，旨在吸引顶尖人才成为行业技术领军人物 [6] - 计划始于2019年，持续强化人才建设与研发投入 [6] 研发投入与基础研究 - 2024年研发费用达1797亿元，占全年收入20.8%，近十年累计研发投入超12490亿元 [7] - 每年投入30亿-50亿美元用于基础理论研究，与高校合作探索未知领域 [7] - 基础研究课题包括大模型安全、智能成像/编辑、稀疏大模型架构等，体现公司对理论创新的重视 [4][7] 智能联接&计算领域课题 - 自主智能无线通信架构研究：构建高效无线通信架构应对未来需求 [3] - 昇腾强化学习系统研究：提升昇腾系统性能 [3] - AI集群全光交换网络研究：优化AI集群数据传输效率 [3] - AI Native系统软件架构研究：释放AI性能潜力 [3] - AI智能体技术研究：开发高自主决策能力的智能体 [3] 基础研究与创新领域课题 - 大模型安全关键技术：解决大模型应用中的安全风险 [4] - 智能成像/编辑技术：突破成像与图像编辑技术 [4] - 稀疏大模型架构与训练算法：降低模型训练成本 [4] - 端侧AI+OS垂直创新：探索端侧AI与操作系统融合 [4] 智能终端领域课题 - 世界模型理论突破：让终端更好模拟物理规律 [4] - 个性化与记忆增强：实现终端个性化定制 [4] - 多媒体算法研究：推动计算机视觉与多模态技术 [4] - 终端功放架构研究：优化信号传输质量 [4] 云计算领域课题 - 具身智能操作技术：赋予云端AI控制实体设备能力 [5] - 数字原生关键技术：探索数字原生时代核心技术 [5] - 媒体AI关键技术：解决媒体领域AI应用问题 [5] - 云网络基础设施研究：构建AI驱动的先进网络 [5] 智能汽车领域课题 - 端到端大模型训练优化：提升智能汽车领域模型效率 [6] - 自动驾驶VLA模型：研发先进自动驾驶技术 [6] - 智能座舱Agent协同：实现座舱内智能体协作 [6] - 底盘协同控制技术：提升行车安全与舒适性 [6]

核心观点 - L3级别智能驾驶的关键在于大算力、大模型、大数据[1] - 端到端智能驾驶正沿着大模型Scaling Laws的路径快速发展[2] - 小鹏G7作为全球首款L3级算力AI汽车，搭载2200TOPS算力芯片和VLA+VLM模型，实现行业突破[3][4][5] - 自动驾驶基座模型通过云端训练+车端蒸馏的技术路线，显著提升复杂场景处理能力[20][27][28] - 公司验证了自动驾驶领域的Scaling Laws，并建成万卡智算集群支持模型迭代[49][50] 技术突破 - 小鹏G7首发智驾大脑+小脑VLA-OL模型，首次加入运动型决策能力[4] - VLM视觉大模型作为车辆理解世界的AI中枢，支持多语言交互和主动服务[5] - 自动驾驶基座模型参数达720亿，训练数据超2000万条30秒视频片段[20] - 模型具备链式推理(CoT)能力，可处理训练中未见的复杂场景[21][24] - 车端token处理量压缩70%，流式多处理器利用率达85%[60][63] 行业地位 - 小鹏在CVPR 2025与Waymo、英伟达等顶流同台，展示技术领先性[6][13] - 公司是国内首个验证自动驾驶Scaling Laws的团队[49] - 建成汽车行业首个万卡智算集群，算力达10 EFLOPS，迭代周期快至5天[50][51] - 云端模型工厂采用FP8混合精度训练，计算效率达行业顶尖水平[55][58] 未来方向 - 世界模型将作为实时反馈系统，持续提升基座模型能力[36][41] - 技术将扩展至AI机器人、飞行汽车等新领域[43] - 从"软件开发汽车"转向"AI开发汽车"，建立全链路自研体系[61][62] - 年内G7将推出重大新功能，持续进化AI能力[65]

产品发布 - 小鹏汽车正式发布全新SUV车型G7 定位为"全球首款L3级算力的AI汽车" [1] - 推出Max和Ultra两个版本 Max版本标配两颗Orin-X芯片 Ultra版本配备三颗图灵AI芯片 [1] - 已开启预售 定价23.58万元 [1] 技术亮点 - 全球首发搭载三颗自研图灵AI芯片 总算力达到2200Tops 将行业旗舰算力标准提升3倍 [1] - 单颗图灵AI芯片性能相当于三颗Orin-X芯片 [1] - 行业主流智能驾驶系统算力水平约在80-700Tops之间 [1] - 行业首发智能驾驶辅助VLA-OL模型 实现从反射式向认知式智能驾驶的技术跃迁 [1] - 系统具备主动思考 社会共识理解及自主学习三大核心能力 可在无网络连接状态下执行复杂驾驶判断 [1] 产品设计 - 采用"短前悬长后悬造型"等三大设计理念 在保持适中车身尺寸同时最大化内部空间利用率 [1] - 车辆得房率达到88% 后备箱容积819L 最大可扩展至2277L [1] - 全球首发追光全景抬头显示系统 业内首个将导航信息直接投射到道路上的AR-HUD技术 [2] - AR-HUD覆盖变道 进出匝道等六大核心驾驶场景 具备雨雾天气预警功能 [2] 行业影响 - 小鹏G7发布代表智能汽车行业正式进入"Ultra时代" [2] - 大算力芯片和本地部署的VLA+VLM模型为L3/L4级别自动驾驶技术的量产化应用奠定硬件基础 [2] - 算力标准大幅提升 智能驾驶技术有望在未来几年内实现更大突破 [3]

战略合作与收购 - 瑞声科技以2 88亿元人民币收购初光汽车53 74%股权，初光成为其间接控股子公司 [1] - 交易标志着瑞声科技正式进入车载声学产业，补足车规级产业链入口的缺失 [1][2] - 初光汽车在数字麦克风领域占据国内超半数市场份额，具备IATF16949等前装量产认证资质 [2] 产业升级与技术迁移 - 车载声学正从边缘零部件升级为人机交互的核心环节，麦克风性能直接影响语音助手、降噪系统等关键功能 [1] - 瑞声科技将消费电子领域的微结构制造、声学系统经验迁移至智能汽车产业，尝试跨产业能力复制 [2] - 智能座舱交互方式从"屏幕即交互"向基于自然语言理解的"物理AI"时代演进 [1][3] 行业竞争格局 - 车载声学关键技术长期依赖海外企业，本土企业有望通过闭环能力构建打破技术依赖 [3] - 交易可能成为本土智能汽车供应链中声学系统能力形成的可复制范本 [4] - 声学模块从传统汽车中低价值部件转变为产品差异化的重要来源 [3] 未来协同方向 - 双方将在声学系统开发、整车适配、国际市场拓展等多维度展开协同 [3] - 计划基于初光平台开发车规级新品类，整合算法调优能力提供整体解决方案 [3] - 合作可能推动智能座舱向低功耗、高容错、高集成度方向演进 [3][4]

报告行业投资评级 - 强于大市，预计该行业指数在未来 6 - 12 个月内表现强于基准指数，沪深市场基准指数为沪深 300 指数 [1][32] 报告的核心观点 - 英伟达与联发科联手开发 APU 入局电竞本市场，软银与英特尔合作开发 AI 存储芯片，尊界 S800 正式上市首发搭载 HUAWELADS 4，建议关注 AI PC 及电竞 PC 相关企业 [1][4] 根据相关目录分别进行总结 本周重点关注事件 - 英伟达与联发科联手开发 APU 入局电竞本市场，计划最快 2026 年初推向市场并与戴尔旗下电竞品牌合作，APU 整合设计有望降低机身厚度，满足“轻薄电竞”需求，集成的 NPU 可抢占企业级 AI PC 市场，此次合作或挑战 AMD 市场份额，催生技术创新 [11][12][13] - 软银与英特尔合作开发 AI 存储芯片，将研发堆叠式 DRAM 芯片，有望降低芯片功耗 50%，项目总投资预计 100 亿日元，若 HBM 替代方案普及，英特尔有望打破市场格局，推动计算行业升级 [14][15] - 尊界 S800 正式上市，首发搭载 HUAWELADS 4，展现我国智能汽车技术实力，有助于打破国际豪华品牌市场垄断，推动中国汽车产业转型升级 [16] 新闻及公司动态 行业新闻 - 芯片及服务器：重庆御芯微物联网芯片出货量突破 1000 万片，软银与英特尔合作研发新型 AI 内存芯片，多家公司有芯片相关进展 [17] - 云计算：微软承诺向瑞士投资 4 亿美元用于云计算等，奥飞数据拟募资建设云计算和人工智能产业园 [18] - 人工智能：多地有人工智能相关机构成立、项目竣工、融资等情况，还有国际合作打造人工智能中心等 [19] - 数字经济：“沪港数字经济合作计划”启动，汕头跨境数字经济产业园启动 [20] - 网络安全：EKINOPS 完成收购进军网络安全领域，微软启动“欧洲安全计划” [21] - 工业互联网：工信部发布融合指南，成都搭建对接平台，亚信科技等启动合作计划 [21] 公司动态 - 金山办公拟收购数科网维股权实现全资控股，还授予激励对象限制性股票 [22] - 恒生电子调整回购价格上限，披露回购进展 [22][24] - 用友网络披露回购股份进展 [22] - 创业黑马拟竞买北京版信通技术有限公司部分股权 [23] - 宁德时代、广联达、捷顺科技披露回购公司股份进展 [23][24]

车企AI辅助驾驶人才争夺战 - 中国车企如华为、理想、Momenta等对AI辅助驾驶人才需求激增，行业竞争激烈导致高端人才被哄抢，理想汽车CEO透露核心人员平均接到20+猎头电话[6][9][16] - 人才流动伴随竞业纠纷，理想汽车曾起诉跳槽员工并达成千万元级别和解，行业普遍采用竞业协议延缓技术外溢[7][8][14] - 比亚迪、小米等车企积极补足辅助驾驶能力，比亚迪自研城市NOA方案并挖角新势力背景人才，小米招募Wayve科学家加入团队[12][13] 技术路线演进与行业格局 - 辅助驾驶技术从传统规则方案转向"端到端"模型，并探索VLM/VLA多模态大模型，头部公司如理想、华为、Momenta装机量分别突破50万/30万辆[9][11][24] - 理想汽车技术路线快速迭代，从依赖地图方案升级至VLA模型，联合清华团队开发双系统方案并积累AI大模型量产经验[11][24] - 特斯拉停止公开FSD技术路径后，中国车企自主探索，华为乾崑智驾和小鹏"世界基座模型"成为代表性方案[10][11] 行业竞争策略与乱象 - 比亚迪发起辅助驾驶平权运动，将高速NOA功能下放至7万元级车型并通过补贴降至5.58万元，倒逼行业技术普及[12][17] - 部分车企通过"白盒"代码泄露获取技术捷径，供应商核心算法被非授权扩散至其他车企，导致人才携带代码跳槽牟利[18][19][20] - 头部企业采取项目保密措施，理想要求VLA项目员工签署协议且离职需脱敏6个月，华为亦有类似保密机制[14][16] 技术挑战与未来方向 - "端到端"模型存在场景泛化局限，理想提出VLA模型增强物理世界交互能力，但面临人才稀缺与工程化挑战[23][24] - 行业下一阶段技术重心聚焦生成式AI世界模型仿真器和强化学习应用，Momenta已率先在规控环节应用AI模型[24][25] - 跟随型企业依赖技术外溢难持续，原创性思考与工程能力成为竞争分水岭[25]

合作背景与核心内容 - 小鹏汽车与华为乾崑智能汽车解决方案官宣战略合作，聚焦车载AR-HUD技术"追光全景"抬头显示 [3] - 合作产品由小鹏全栈自研软件与华为顶级硬件联动开发，将首发搭载于小鹏G7 [3] - 此次合作标志着小鹏首次在核心部件上采用华为技术 [3] AR-HUD技术细节与行业现状 - "追光全景"抬头显示具备87英寸超大画幅，支持跨车道显示及8大行车场景覆盖 [7] - 实现AR车道级导航、AR辅助驾驶、AR安全辅助三大场景行业首发 [7] - 2024年中国市场乘用车AR-HUD前装搭载量达88.43万辆，同比增长273.42%，整体HUD前装搭载率15.55% [7] - 华为AR-HUD已应用于问界、极狐等车型，理想、蔚来及BBA等车企也在高端车型中普及该技术 [4] 双方战略调整与合作动机 - 华为明确"智能汽车增量部件供应商"定位，推出乾崑品牌，合作车型超22款，覆盖15万元以上市场 [9] - 小鹏汽车2024年1-5月累计交付新车162578辆，同比增长293%，需强化智能化标签并补全生态短板 [11] - 此前小鹏P7+已搭载华为HiCar，双方高层2024年闭门交流为合作埋下伏笔 [11] 行业竞争格局演变 - 从2023年AEB技术争论到2024年AR-HUD合作，反映智能汽车行业从零和竞争转向生态竞合 [9][11] - 合作消息公布后小鹏股价上涨，资本市场看好技术互补模式 [11] - 智能化下半场"核心技术自研+关键领域合作"成为主流策略 [11]