联合实验室成立与定位 - 粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室于9月15日在河套深港科技创新合作区揭牌成立 [1] - 参与单位包括粤港澳有关部门、腾讯、OPPO、小鹏汽车、深信服、视源、云蝶、云天励飞、元象、深译、陆兮等AI龙头企业及专精特新企业，以及中山大学、广州大学、工信部电子五所等科研机构 [1] - 实验室通过整合政府、企业、高校、科研机构资源，构建"政产学研用"深度融合的创新生态，形成动态敏捷、多元协同的创新治理联合体 [1] 人工智能安全挑战与应对 - 人工智能安全风险呈现跨领域、复合型、动态化特征，传统事后监管模式难以应对复杂挑战 [3] - 技术层面存在生成式AI随机性输出导致传统安全防护失效、规则引擎无法覆盖大模型涌现风险（如深度伪造、隐蔽数据泄露）等问题 [3] - 生态层面面临对抗样本攻击、越狱攻击等新型威胁加速迭代，中小微企业安全防御技术储备不足且缺乏全生命周期防护能力 [3] - 大湾区涉及三种法律体系（GDPR、PIPL、PDPO），数据跨境流动面临多重合规要求与跨区域安全治理协同挑战 [3] 实验室三大职能领域 - 服务企业发展：提供覆盖生成式AI全生命周期的安全评估服务，帮助企业建立安全管理机制 [4] - 推动产业落地：打造生成式AI赋能千行百业咨询平台，强化大模型企业与行业企业对接，探索国际标准接轨认证机制助力产品出海 [4] - 加强安全监管：开发安全评测系统，防范模型黑箱、幻觉、算法歧视风险，建立技术监测、风险预警、应急响应体系 [5] 广东省人工智能产业进展 - 广东累计完成92款生成式AI服务备案，约占全国已备案大模型的17%，位居全国前二 [8] - 2024年深圳人工智能产业规模突破3600亿元，汇聚企业超2800家，均居全国前列 [11] - 深圳已发行首期20亿元"人工智能和具身机器人产业基金"及50亿元"人工智能终端产业投资基金"，构建"引导基金+天使基金+种子基金+集群基金"投资生态 [11] 企业应用案例与技术突破 - 小鹏汽车2024年AI研发投入超40亿元，自研车载多模态大模型赋能智能驾驶、机器人及飞行汽车领域，图灵芯片AI算力达主流车芯3至7倍 [9][10] - 云蝶科技"行知大模型"为国内首个通过备案的教研科研类大模型，具备"小算力、低成本、快落地"优势，已应用于教育、体育、办公领域并孵化智能鼠标等产品 [10] - 元象科技依托VR、AI及3D引擎技术打造全国首个"全真互联"博物馆，通过沉浸式数字体验创新文旅IP [10] - 陆兮科技推出国内首个采用类脑技术路线的大模型，推理效率较传统架构提升数倍，能耗降幅超80% [10] 区域发展与产业协同 - 实验室将在香港、澳门、广州、珠海、东莞等地设立地方服务站，提供政策咨询、技术评测等服务支持产业发展 [5] - 深信服将利用网络安全技术积累为实验室提供安全运行环境，并加强在香港地区的宣传推广 [6] - 深圳凭借年轻化人才结构、发达硬件产业链及丰富应用场景，成为大湾区生成式AI产业发展的重要引擎 [11]

粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室成立 - 粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室在深圳揭牌 汇聚腾讯、小鹏、OPPO、视源股份等头部企业及中山大学、广州大学、工信部电子第五研究所等高校科研机构[2][3] - 广东、香港、澳门相关部门深度参与 形成高规格跨区域全方位协作格局 体现由广东主导面向全球AI格局的战略部署[4] - 联合实验室使命包括实现属地企业安全合规成本全国最低、安全能力水平全国领先、将粤港澳大湾区打造为全国生成式人工智能安全发展服务最优区域[5] 中国AI产业发展痛点与政策支持 - AI产业面临三大痛点：企业安全能力弱（对抗攻击、数据泄露、内容安全短板、基础语料良莠不齐、敏感信息滥用）[6] 技术落地难（找不到产业接口）[7] 监管跟不上技术（模型黑箱、幻觉、算法歧视风险）[8] - 国家层面明确发展与安全并重 提出完善生成式人工智能发展和管理机制、建立人工智能安全监管制度 2024年8月印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》推动产业高质量发展[5] - 广东省2024年4月发布《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》 包含12条政策涵盖核心技术攻关、培育优质企业、打造应用场景、人才培养引进、标准体系建设等多维度 目标打造全球人工智能与机器人产业高地[11] 企业技术突破与区域产业布局 - 小鹏自研图灵芯片为全球首颗可实现AI汽车、机器人与飞行汽车多端通用的芯片[11] - 云天励飞专注AI推理芯片自主研发 已构建国际领先神经网络处理器平台[11] - 陆兮科技推出国内首个采用类脑技术路线自研大模型 推理效率提升数倍且能耗降幅超80%[11] - 珠海发布"网络安全产业出海集聚区"与"人工智能大模型生态建设集聚区"优惠政策 以真金白银支持企业发展[12] - 广东作为互联网大省 网站和网民数量均居全国前列 自2014年至今已成功举办十一届网络安全宣传周活动 2025年广东省网络安全宣传周在珠海开幕[12] 行业竞争格局演变 - AI竞争从"单点技术"（大模型参数、推理速度）转向"系统能力"比拼[12] - 全球AI竞争进入"拼生态"阶段 广东正搭建让中国AI跑得更快更稳更远的跑道[12]

全新小鹏P7预售表现 - 全新小鹏P7上市7分钟内获得1万台大定订单 [1] 历史产品大定表现对比 - 小米SU7去年上市时4分钟获得1万台大定 [3] - 小鹏MONA M03去年上市时52分钟获得1万台大定 [3] 技术路线转型 - 小鹏汽车从激光雷达支持者转变为纯视觉方案坚定支持者 [8] - 公司前年已决策坚持纯视觉路线用于辅助驾驶和自动驾驶 [16] - 预计2027年自动驾驶技术路线之争将消失 [8] 纯视觉方案优势 - 视觉上限远超激光雷达 [8] - 纯视觉方案模拟人类驾驶逻辑更适应现有交通环境 [18] - 算力提升10倍后纯视觉方案可处理夜间、大逆光、雨雪天等复杂条件 [21] - 视觉系统未来能识别路面钉子和挪动的沙井盖等细节 [16] 算力突破 - 当前算力比以往提高10倍 [19] - 预计5-10年后算力比现在再提高10倍 [19] - 自研图灵芯片单颗有效算力相当于三颗英伟达Orin X芯片 [23] - 小鹏G7 Ultra版搭载3颗图灵芯片，车端算力达2250TOPS [25] - 自研算力领先行业平均3-10倍 [30] 芯片自研优势 - 算力利用率高于通用芯片 [25] - 专为自家产品开发避免功能冗余 [28] - 芯片与软件团队协同挖掘芯片潜力 [28] VLA大模型应用 - 端到端大模型赋能辅助驾驶系统 [30] - 全新小鹏P7搭载全场景VLA系统可实时识别水坑深度、行人位置和公交车盲区 [31] - 系统能自动降速避让和提前制动 [31] 自动驾驶规划 - 辅助驾驶能力年底预计比第一阵营强10倍以上 [33] - 支持L4的车型将在2026年量产 [34] - 获得政策批准后在部分区域试点Robotaxi运营 [34] 财务表现 - 最近一年半销量等于过去9年总和 [39] - 二季度交付量超10万台，同比增长241.6% [39] - 二季度营收182.7亿元，同比增长125.3% [39] - 毛利率17.3%，同比增长3.3个百分点 [39] - 现金流475.7亿元创历史新高 [39] 发展战略 - 未来发展聚焦科技和颜值两大关键词 [40] - 不排除寻找合作方进行Robotaxi商业化运营 [37] - 持续研发投入认真做好每款车 [42] 行业竞争态势 - 特斯拉和小鹏在Robotaxi领域可能面临业务撞车 [36] - 特斯拉计划2026年底Robotaxi车队达数百万辆 [36] - 行业未来5年内可能进行激烈淘汰赛 [43]

全新小鹏P7市场表现 - 全新小鹏P7上市7分钟内获得1万台大定订单 [2] - 对比参考：小米SU7去年上市时1万台大定用时4分钟，小鹏MONA M03去年上市时1万台大定用时52分钟 [4] 技术路线转型 - 公司从激光雷达支持者转变为纯视觉路线坚定支持者 [13] - 公司认为视觉系统上限远超激光雷达，预计2027年自动驾驶技术路线之争将消失 [13] - 与特斯拉马斯克技术路线趋同，均认为激光雷达会降低安全性 [15][16] 纯视觉方案优势与突破 - 纯视觉方案过去表现不佳主要因算力不足，图像像素点阵和帧率不足导致决策困难 [29][30] - 当前算力较以往提升10倍，预计5-10年后算力将再提升10倍 [31] - 算力提升使纯视觉方案在夜间、大逆光、雨雪天等复杂条件下超越人眼感知能力 [33] 自研芯片技术优势 - 自研图灵芯片单颗有效算力相当于三颗英伟达Orin X芯片 [38] - 20万级小鹏G7 Ultra版搭载3颗图灵芯片，车端有效算力达2250TOPS，远超同级产品（多数仅100TOPS） [38] - 自研芯片算力利用率更高，专为自家产品优化，避免通用芯片的功能冗余 [41] - 自研算力领先行业3-10倍，支持功能代际跨越 [43] VLA辅助驾驶系统进展 - 全场景VLA辅助驾驶系统可实时识别水坑深度、行人位置、公交车盲区等复杂场景 [47] - 预计2024年底辅助驾驶能力将比第一阵营强10倍以上 [49] - 支持L4级自动驾驶车型计划2026年量产，并试点Robotaxi运营 [49] 财务与运营表现 - 最近一年半销量相当于过去9年总和 [56] - 2025年二季度总交付量超10万台，创历史新高，同比增长241.6% [56] - 总营收182.7亿元人民币，创历史新高，同比增长125.3% [56] - 毛利率17.3%，同比增长3.3个百分点，现金流475.7亿元人民币 [56] 行业竞争与战略定位 - 与特斯拉在Robotaxi领域可能面临直接竞争，双方均计划2026年扩大规模 [51][52] - 公司未来不排除通过合作方推进Robotaxi商业化运营 [54] - 公司发展聚焦"科技"和"颜值"两大核心方向 [57] - 行业尚未形成稳定格局，存在挑战与机遇并存局面 [60]

核心财务表现 - 2Q25营收182.7亿元人民币 环比增长15.6% 略低于预期 [1] - 汽车销量10.3万辆 环比增长9.8% [1] - 平均销售单价16.4万元 环比提升1.1万元 [1] - 汽车毛利率14.3% 环比大幅改善3.9个百分点 超预期 [1] - 净亏损4.8亿元 non-GAAP净亏损3.8亿元 亏损环比收窄 [1] 业绩指引 - 3Q25营收指引196-210亿元 中位数环比增长11.9% [2] - 3Q25交付量指引11.3-11.8万辆 中位数环比增长11.1% [2] - 隐含平均销售单价约17万元 环比提升0.6万元 [2] - 维持4季度盈利指引 [2] 产品与技术进展 - 全新一代P7已亮相并开启预售 3Q25-4Q25陆续交付 [2] - 鲲鹏超级电动体系与首款增程/纯电平台计划4Q25量产 [2] - 自研图灵芯片将于3Q25放量装车 后续向机器人产品线延伸 [2] - 目标2026年推出第五代面向工业/商业场景的人形机器人 [2] 盈利驱动因素 - 3Q25单价与毛利率主要由G7/P7等中高阶车型和图灵芯片放量支撑 [2] - 鲲鹏体系量产对4季度ASP与毛利率边际提升显著 [2] - 一车双能平台车型对利润产生正面贡献 [2] - 智驾普及和新车上量推动季度盈利转正 [3] 投资价值 - 新势力中确定性较高标的 [3] - 人工智能/低空经济/RoboTaxi/人形机器人布局推动估值中枢上移 [3] - 维持买入评级和目标价134.69港元 [3]

英伟达H20芯片安全争议 - 中国网信办约谈英伟达 要求对H20芯片潜在后门漏洞提交说明材料 涉及"追踪定位"和"远端关闭"功能指控 [1] - 英伟达官方声明否认芯片存在后门与终止开关 强调"这些绝不是构建可信系统的方式" [1] - H20芯片专为中国市场设计 性能约为H100的70% 解禁后已获30万笔订单 [13] 芯片后门技术分析 - 后门系统定义存在争议 分为技术性调试功能与恶意植入两类 JTAG接口等诊断工具常被误判为后门 [4] - 硬件木马可能通过设计/制造/生产三阶段植入 包括RTL代码篡改、光罩修改、韧体更新等途径 [9][10] - 供应链复杂性增加风险 需单一方绕过多方检测 高阶AI芯片因层层把关实际植入难度较高 [5][7] 中美科技竞争背景 - 事件反映中美科技信任裂痕 中国加速推进国产替代 华为芯片已具备与H20匹敌算力 [13] - 网信办行动被解读为对内展示安全立场 非直接针对英伟达 国企与关键基础设施企业是主要警示对象 [14] - 英伟达CUDA生态仍具不可替代性 中国AI大厂训练大模型仍首选H20芯片 [14] 行业影响 - 汽车厂商小鹏/蔚来已推出自研芯片"图灵"和"神机NX9031" 减少对英伟达依赖 [15] - 美国近期逮捕涉嫌非法出口H100芯片的中国籍人士 显示管制持续收紧 [15] - 事件凸显芯片供应链地缘政治化趋势 技术问题与国家安全议题深度绑定 [13][15]

英伟达Thor芯片跳票事件 - 英伟达Thor智驾芯片因设计问题导致良率低下而跳票 黄仁勋承认是公司问题[1] - 量产时间从2024年底推迟 目前未通过车规级认证 预计还需四个月才能上线[1] - 算力从承诺的2000 TOPS缩水至700 TOPS 实际测试仅500 TOPS 低于双Orin X的500 TOPS水平[3] 车企受影响情况 - 小鹏P7+和G7原计划搭载Thor 首次跳票后P7+改用双Orin X[5] - 小鹏G7为按时发布紧急切换自研图灵芯片 仅Ultra版本搭载三颗图灵芯片[7][8] - 理想因Thor缺失无法部署40亿参数体量的VLA模型 影响道路识别和可视化功能[9] - 理想转向自研"舒马赫"芯片 预计2026年第一季度上车[11] 自研芯片发展现状 - 蔚来2021年启动自研 2023年底发布5nm制程天玑NX9031 单颗算力1000 TOPS 已搭载2025款车型[17] - 小鹏自研图灵芯片采用7nm工艺 单颗算力750 TOPS G7 Ultra搭载三颗 支持300亿参数本地大模型[19] - 理想自研"舒马赫"芯片采用5nm制程 单颗算力1200 TOPS 因流片稳定性问题曾转投Thor[20] - 华为昇腾910B采用中芯国际等效7nm工艺 在MDC 1000平台实现1000 TOPS算力 支持L3级辅助驾驶[20] - 零跑 比亚迪 地平线 黑芝麻 Momenta等厂商均有自研芯片计划或产品[23] 行业影响与趋势 - 英伟达因跳票事件股价下跌超8% 市值蒸发2700多亿美元[13] - 自研芯片可增强车企垂直整合能力 优化模型分配算力 避免供应链风险[30] - 芯片设计制造能力需长期积累 涉及车规级标准制定权[32] - Thor延期为国产芯片厂商提供追赶窗口 避免技术倾销导致的市场挤压[32]

英伟达汽车业务现状 - 英伟达市值达4万亿美元成为全球第一，CEO黄仁勋访华并积极拉拢中国车企[5] - 汽车业务仅占英伟达1305亿美元总收入的不到2%，2026年自动驾驶业务目标收入50亿美元[7][11] - 华为智能车BU去年软硬件综合营收264亿元，相当于英伟达10天收入[12] 车企合作与替代趋势 - 通用汽车评测英伟达辅助驾驶方案后内部评价"very scary"，合作蒙上阴影[7][8] - 奔驰测试显示英伟达辅助驾驶效果不如中国公司Momenta，已将部分车型业务转给Momenta[9][10][11] - 捷豹路虎也在寻找替代供应商，英伟达员工在中国基本不对接车企项目[11] 芯片延期与客户流失 - 英伟达Thor芯片多次延期，理想汽车改款车型因此推迟导致约60亿元销售损失[18][19] - Thor芯片存在设计缺陷，算力从宣传的700TOPS缩水至不足500TOPS[21] - 小鹏汽车放弃Thor平台开发，转向自研图灵芯片并已上车交付[20] 车企自研芯片进展 - 蔚来、小鹏、理想自研芯片成本各约3-4亿美元，蔚来芯片可帮助单车降本1万元[25][32][35] - 小鹏图灵芯片集成双ISP提升感知能力，理想加快自研芯片进度提前至明年一季度[22][35] - 比亚迪、小米、理想等都将推出自研汽车芯片，未来英伟达芯片可能仅用于海外车型[24] 技术路线与行业趋势 - 英伟达将汽车和机器人部门合并，视汽车为"无手机器人"的具身智能落地场景[13] - 特斯拉FSD下一代芯片AI5算力达2000-2500TOPS，参数量将扩大4.5倍[36] - 高通汽车业务营收占比从1.2%增长至近10%，新技术加速应用于汽车芯片[54] 英伟达面临挑战 - Thor芯片采用消费级N4P制程而非车规级工艺，交付受台积电产能优先级影响[41][43][44] - 英伟达企业文化导致交付节奏慢，资源配置不足，黄仁勋很少过问汽车业务[48][49] - 自动驾驶软件领域被Momenta等中国公司超越，团队决策权集中在美国[51][52]

英伟达汽车业务现状 - 英伟达市值达4万亿美元成为全球第一 但汽车业务收入占比不足2% [5][11][58] - 通用汽车和奔驰对英伟达辅助驾驶方案评价负面 奔驰中国区业务已转给Momenta [5][7][9][11] - 英伟达Thor芯片多次延期交付 理想汽车因此损失约60亿元销售收入 [22][24][26] 车企自研芯片进展 - 蔚小理自研芯片投入均达3-4亿美元 蔚来团队规模达600人 [33][42][44] - 小鹏图灵芯片已上车G7 理想自研芯片提前至2024Q1交付 [25][29][46] - 自研芯片可降低单车成本1万元 并实现算法芯片深度协同 [45][46][47] 技术路线与行业趋势 - 汽车被视为具身智能最先落地场景 自动驾驶进展决定行业成败 [14][15][17] - 特斯拉FSD下一代芯片算力达2000-2500TOPS 参数规模扩大4.5倍 [48] - 台积电车规级4nm工艺2025年才量产 制约英伟达Thor交付 [53][55][56] 中国市场格局变化 - 华为/地平线/Momenta等本土企业抢占市场 英伟达中国团队决策权有限 [19][65][68] - 比亚迪/小米/理想等均将推出自研芯片 长期或仅海外车型采用英伟达 [30][49] - 中国辅助驾驶公司响应速度远超英伟达 Momenta交付周期仅3个月 [64][66] 英伟达战略困境 - 汽车业务优先级低 黄仁勋极少过问 资源配置不足 [58][60][61] - 企业文化缺乏危机感 美国团队主导决策 与中国车企需求脱节 [65][67] - 消费级芯片开发模式不适应车规要求 技术缺陷需车企自行兜底 [26][55][60]

消费级芯片上车现象 - 小米YU7智能座舱搭载消费级芯片高通骁龙8 Gen 3，替换车规级芯片高通8295或8155，与红米手机同款芯片 [2] - 特斯拉、问界早期车型及部分老款新能源车也曾使用消费级芯片（如AMD、华为芯片及高通骁龙625/665） [2] - 小米汽车因网红体质引发行业对消费级芯片上车的关注 [3] 消费级与车规级芯片差异 - **技术标准**：车规级需满足ISO 26262功能安全标准，缺陷率≤10 DPPM，消费级缺陷率允许≤500 DPPM且无强制安全认证 [4] - **工作环境**：车规级适应-40℃至150℃，消费级仅支持0℃至70℃ [4] - **应用场景**：车规级用于动力控制/自动驾驶（安全关键），消费级用于娱乐/导航（非安全关键） [4] - **性能侧重**：车规级算力大，消费级生态整合能力强 [5] 消费级芯片上车原因 - 智能座舱需求爆发初期，车规级芯片产能不足，消费级芯片开发快、迭代快且生态成熟 [6] - 娱乐系统对安全性要求低，故障不影响生命安全 [6] - 消费级芯片成本优势显著（如小米YU8 Gen3成本比高通8295低50%） [7] 行业观点与趋势 - **短期利弊**：消费级芯片可快速满足需求，但寿命仅5-7年，无法匹配车辆15年设计周期 [8] - **长期趋势**：舱驾一体融合方案需ASIL D级安全认证，仅车规级芯片可满足 [9] - **技术升级**：小鹏自研车规级图灵芯片（2200+ TOPS算力），高通/华为等头部企业加速布局车规级市场 [9][10] - **未来方向**：行业将回归全车规级零部件路线，芯片企业已完成车规认证流程 [10]