德适科技携手邕江实验室，推动中国医疗影像大模型落地东盟、普惠出海 - 央广网
减肥手环亮相进博会 号称能释放电信号控制食欲 提供饱腹感
日前，在第九届中国国际进口博览会上，一款能够通过释放电信号调节食欲的减肥手环吸引了不少关注。这款产品名为ObeEnd减肥手环，由越凡医疗旗下品牌舒乐定推出，外观与普通智能手环并无太大区别。据央视新闻报道，这款手环可以通过释放特定电信号控制食欲，帮佩戴者在不知不觉中少吃一点。
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刘庆峰交出科大讯飞半张AI答卷
（本文作者为 唐辰同学，钛媒体经授权发布）
文 | 唐辰同学
科大讯飞的AI预期兑现了多少？
4月29日的业绩说明会上，科大讯飞董事长刘庆峰主动提起了市值。他说，对很多投资人来说其实没达到期望，“我们也觉得有点抱歉”，“公司的市值应该做得更好，我们要把国产芯片这条艰难的路让大家看透，在商业逻辑上让大家看清楚。”
他的潜台词是，走全国产算力路线的讯飞，市值被低估太多，对应当天市值约为1154亿元。
也是在那场会上，刘庆峰给国产算力的困境定了期限。他说，训练超长上下文确实受限，但困难 “已经看得很清晰”。讯飞正与华为相关团队深度配合，预计10月出成果，阵痛就会过去。
讯飞兑现技术预期
半年过去，他开始交作业了。
10月22日下午，1024开发者节首次在北京举行。刘庆峰发布端云一体的星火X2.6，首次在国产芯片上跑通百万级超长上下文的代码与智能体训练，超长上下文训练效率提升约4倍。
三天前的10月19日盘后，讯飞2026年三季度财报出来了。期内公司实现营业收入65.64亿元，同比增长7.99%；归母净利润2.26亿元，同比增长31.05%；前三季度累计归母净利润2188.72万元，同比扭亏。
不过扣除非经常性损益后，第三季度依然亏损1.26亿元，前三季度累计亏损7.63亿元。
两个季度之后，这条路的商业逻辑还在被检验，其市值变为878亿元，比年初的阶段高点跌去四成多。
技术推进顺利，财务表现差点意思。这个落差，就是外界对科大讯飞的AI预期：一半是技术，一半是商业。
技术这一块，看国产算力能不能撑起主流大模型，代码和智能体跟不跟得上；商业那一半，看技术落地后钱能不能进来，市值认不认。
刘庆峰很好地兑现了前一半；后一半，尤其是市值，还悬着。
换句话说，他交出来的，是科大讯飞AI的半张答卷。
大模型这三年，刘庆峰在技术上没画大饼，设定的目标基本都完成了。比如，2023年5月6日，星火大模型1.0发布，他放话10月份对标ChatGPT（GPT 3.5），还给出了年内三次升级的时间表：补数学、补代码，中文要超、英文要平。
五个月后，星火V3.0发布，刘庆峰说：“我们如期兑现了自己给大家的时刻表。”
2026年的主角是Agent，这轮竞争最吃算力的是代码和智能体。讯飞的解法是硬攻：训练端把长任务拆开并行跑，按任务长短分配算力；推理端靠多层缓存和分布式，破局“装不下、训不动”。
他在主论坛透露，端侧模型能独立完成的智能体任务，覆盖度从行业平均的12.8%提到41.9%。训练效率上，长思维链强化学习的效率从30%提到84%，MoE全链路从30%提到93%。
其代价是每个国际主流算法出来，讯飞都没法直接用，得先花三到六个月在国产卡上把它适配、跑通。这个时间成本最后都落在研发费用上，一年比一年重。
相较A股软件公司研发费用率普遍在15%–20%，科大讯飞连续多个季度的研发费用率在25%左右。
但尴尬的是，技术上的“交付”，对公司营收、市值的拉动作用，并没有达到预期。
2021年2月，刘庆峰在年度计划大会上，给人工智能2.0时代定下目标：“十亿用户、千亿收入、万亿生态”。完成时间定在“十四五”收官的2025年，千亿收入被拆成七个板块的指标，加起来正好1000亿元。当时讯飞一年营收只有130.25亿元，等于五年内营收要翻七倍半。
2025年，目标到期。讯飞完成营收271.05亿元，比五年前翻了一倍。这个增速放在A股，不算慢，只是对照千亿收入目标，差距就过于明显。
收入之外的利润构成也很有意思。2025年归母净利润8.39亿元，扣掉非经常性损益，只剩2.64亿元：三成出头是主业挣的，其余的大头，是计入损益的6.36亿元政府补助。
这笔补助对应它承担的国家项目，不是白拿的，但确实垫高了账面利润。
利润表之外，还有应收这笔钱。2025年末，讯飞账上162.96亿元应收账款，相当于全年营收的六成，其中56亿元账龄超过两年。
折算下来，讯飞每做10块钱生意，6块还没收回来，其中有2块已经在账本挂了两年以上。像教育、政务这类生意，交付和付款周期本来就长，项目越多垫得越多。
讯飞是赚钱的，只是回款周期比较长。
讯飞有没有被低估？
刘庆峰挖的护城河是国产算力，这既是他的护身符，也是他的天花板。
2023年1024开发者节，讯飞与华为联合发布国内首个全国产万卡平台“飞星一号”。刘庆峰反复强调：别的公司只在推理阶段适配国产芯片，讯飞从训练端就开始用。
这是其卖点，但短板也客观存在。今年8月的业绩说明会上，讯飞承认在256K以上超长上下文、复杂智能体和代码训练上，与英伟达H200有约五倍差距。
刘庆峰说，“因为国产算力对超长上下文的限制，使得在这一波以代码和智能体为主的市场热点中，讯飞看起来是有所缺位的。”
他肯把差距摆在桌面上讲，很不容易。全国产这块招牌，国内没有第二家。其底气还是来自华为的新卡，昇腾950DT对标H200，综合性能已经做到65%到85%，公司预计今年底至明年显著改善。
不过，这个差距在刘庆峰看来伤不到基本盘：教育、医疗、汽车、央国企这些行业应用里，90%甚至95%以上的场景用不到那么长的上下文，几十万Token就够了。
如果接下来市场比的不是参数，而是Token，讯飞这笔算力投入还算不算划算？
刘庆峰表示，“真正在API和纯Token消耗获得的收益，我们已经比其他模型公司高很多了。”
这在财报里得到验证，讯飞披露，2025年，其大模型API及MaaS收入3.85亿元，同比增长263%。
技术交了完整答卷，市场为什么不认？这不是讯飞一家的事。
年初上市的智谱、MiniMax也都从高点回落过，变化在定价方式上：以前听故事，现在算Token、看ARR（年度经常性收入）。最典型的指标叫P/ARR，也就是市值除以年度经常性收入。它算的是市场愿意为一块钱“能持续收进来的钱”出多少价。
这套估值算法适合API按调用量持续计费的纯模型公司。以智谱为例，它2025年总收入7.24亿元。但市场给它定价，参考是18亿美元的ARR。
一个是全年确认收入，一个是年度经常性收入。讯飞就算想把这个差别抹平，量级还是差着几倍——讯飞一整年的API及MaaS收入，大约只等于智谱十来天的ARR。
而且这还是拿讯飞最像模型公司的一块业务，去比人家的全部收入。
所以，在市场现在最认可的Token收入上，刘庆峰说的“高很多”，是增速上的领先，不是量级上的。
在讯飞开放平台，日均Tokens一年涨了42倍，收入暂时还只有几个亿。
显然，Token这门生意不是讯飞的主场，它的大头在教育、医疗、政企这些行业。其商业模式是项目制，需要讯飞一个个派团队、一家家攒数据、一年年做交付，是软件公司的路子。
2025年大模型相关项目中标金额23.16亿元，数量和金额都是行业第一，超过第二到第六名的总和。
或者说，市场对讯飞的“成见”是，把两种生意当成一种来定价：收入按Token计费的公司，享受高倍数；收入按项目结算的，被当成传统集成商。
刘庆峰的转变
市场的定价方式短期改不了，能改的只有讯飞自己。8月21日下午的半年度业绩说明会上，刘庆峰做了三个与他过去做法相反的表态。
首先是当众承认讯飞慢了。他自己捅破“有所缺位”的窗户纸，还称“今年上半年我们感到对投资者有很大的遗憾和压力”；科大讯飞董秘江涛也很坦诚，他从营收、利润到现金流，“很多投资者都对这份半年报表达了不满意”。
一家A股上市公司的管理层，把投资者的不满原样摆到台面上讲，这不算常见。
其次是讯飞的算力从买改成租，要么直接租，要么与政府、相关厂商合建之后再租，不再一次性砸大钱。
第三，他给烧钱划了条线：星火大模型已经拆出去独立成公司，接下来引入外部融资；即便拿到外部资金，也不会不计成本投入算力，去做单纯的模型“摸高”。
正视现实、改换模式、踩刹车，这与他过去摸高创收、自己买算力、猛砸钱搞研发的风格迥异。
讯飞和刘庆峰都认识到，技术兑现之后，商业预期也要开始兑现了。
从三季报和半年报的账面数据可以看到，讯飞拿到了不少“好结果”。比如收入结构在切换，上半年开放平台收入37.05亿元，同比增长36.01%，第一次超过智慧教育的34.90亿元。这说明，讯飞的AI新业务正在起势，在接过智能硬件、智慧城市这些老业务的增长重任。
研发投入也还在增加。上半年研发费用30.07亿元，同比多花6亿多，对应的扣非亏损是6.37亿元。
这释放的一个信号是，讯飞的亏损是因为投入在不断增加，不是其自身的商业模式有问题。
在此之前，刘庆峰就表达过相关态度，他说，加大研发投入是出于对大模型未来的信心。“如果我们选择保守，把这些投入都省掉，好像利润马上就出来了”。
一进一出，缺口只能靠融资补：前三季度经营现金流净额2.64亿元，同比增长115.28%，回款确实在变好；但同期资本开支34.78亿元，自由现金流仍是负32亿元，靠筹资净流入60.59亿元顶上，其中定增约40亿元。
定增能顶一时的缺口，但要真正让市场在Token、ARR、扣非净利润、自由现金流四个指标上，对它重估，讯飞眼下还有很长的路要走。
刘庆峰还是相信自己这些年攒下来的家底：国内独一份的全国产算力训练出来的主流大模型；20多年来在教育、医疗、政法里沉淀的数据和行业理解；学习机、翻译机、办公本、AI眼镜、汽车座舱这一串软硬一体的终端。
而且，他认定，“绝不是所谓一人公司拿着工具就能做出来”的。
我注意到，外界看他这堆家底，有个说法：讯飞AI布局像个杂货铺。但我不认为这是差评，因为基于国产算力，把这些东西一件件做出来，正是头部AI公司应该具备的开拓能力。
但技术兑现与商业预期的错位，还是给刘庆峰提出了一个绕不开的问题：讯飞什么时候能靠主业赚钱？
他在4月份说过：“我相信，未来我们的路越走越宽时，我们自己一定会笑在最后，投资人也会笑到最后。”
在我看来，讯飞和投资人要笑到最后，还是得明确一下自己的主业，以及对自身体系的重新审视。刘庆峰也才能完成科大讯飞AI的完整答卷，并继续兑现他定下的调子：“跟所有的顶尖玩家站在同一个平台上”。
参考资料：
XAI财经，《科大讯飞的AI预期，兑现了多少？》
钛媒体，《科大讯飞刘庆峰：讯飞星火X2.6全国产算力训练》
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华为、OpenAI、字节等科技巨头为何都要插手制药？
（本文作者为 商隐社，钛媒体经授权发布）
文 | 商隐社
最近读了一本关于制药的书，其中的一句话让我很震惊：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样——煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
当然，作者写下这些话的时候AI制药还没像今天这样火热，我不禁想，AI制药能改变这种状况吗？
然后这几年一些科技巨头，比如OpenAI、Anthropic、字节、英伟达、Meta、华为等都不同程度地踏入了制药行业，他们在其中扮演什么角色？
科技巨头“药不能少”
2025年12月，华为成立了一个新部门，叫制药军团。前几天，在第十一届医药创新与投资大会上，华为制药军团总裁樊杰对行业喊话：“华为不做药，也不做管线，定位是医药行业AI的赋能者。”
这番话引来了不小的议论。
不只是华为，今年以来，很多科技巨头都加大了在制药领域的布局。
比如OpenAI，4月发布生命科学模型GPT-Rosalind，能用来加速药物发现；同月与丹麦制药巨头诺和诺德建立战略伙伴关系，计划今年底将AI部署到制药各环节；9月领投主打“让失败药物”复活的初创公司Biossil；10月宣布收购AI药物开发协作平台Orchestra Bio。
而相比OpenAI，Anthropic今年在制药领域更为激进：
4月以4亿美元收购了只有不到10人的AI生物技术初创公司Coefficient Bio；同月任命制药巨头诺华CEO瓦斯·纳拉西姆汉为其董事会成员；6月发布面向科学家和制药企业的专属AI产品Claude Science；9月在旧金山湾区建成一座实体生物实验室。
还有谷歌DeepMind旗下的Isomorphic Labs，在制药领域起步更早，走得也更远，其AI设计的癌症药物即将进入人体临床试验。
Isomorphic Labs在5月份完成21亿美元的B轮融资，刷新全球AI制药单笔融资纪录，近期又传出其正在寻求新一轮融资，估值达400-500亿美元。这一估值放在传统制药企业中，已是中等跨国药企的水平。
字节也在6月份将AI制药业务分拆为独立公司Anew Labs。三个月后，Anew Labs完成2.9亿美元首轮融资，投后估值约15亿美元。
为何科技巨头都要插手制药？以及，AI到底能给制药带来多大改变？
制药到底有多难？
之所以关注到AI制药领域，是因为我最近读了《猎药师：发现新药的人》这本书，作者唐纳德·R·基尔希是一位从业35年的资深猎药师。
猎药师，顾名思义，就是专门从事新药发现与研发的科学家，让药物从无到有。
书中有这样一句话，震惊到我了：
尽管大型制药公司付出了巨大努力，但21世纪猎药的主要技术跟5000年前并没什么两样：煞费苦心地从数量庞大的混合物中抽样做实验，希望能有一种是有效的。
这并没有太过夸张，因为时至今日，药物的发现仍在很大程度上依赖运气和意外。
这是为什么呢？
20世纪90年代中期，汽巴—嘉基公司（Ciba-Geigy，现在隶属于诺华制药）计算了全宇宙可能成为药物的化合物数量：3×1062。
这个数字意味着，为了研发某种药物，即便每秒钟试验1000种化合物，直到太阳的能量燃烧完，所试验的种类也只有这个数字的冰山一角。
把人类送上月球或者研发原子弹这样的事虽然困难，尚且有成熟的科学方程式、工程原理和数学公式，计算出到达月球所需的燃料和原子弹所需能量。
但药物研发只能在不计其数的化合物中反复筛选试错，找到能作用于靶标（和疾病发生关系最密切的生物分子）的化合物作为候选药物；
再就是要进行临床前研究，即在实验室和动物身上证明所选药物能够安全、有效；
然后要在人体进行临床三期试验，确保其在数百至数千患者身上安全且有效；
最后还要等待药品监管机构的审批通过后才能上市。
有一组数据能证明新药诞生的难度之大：研发人员上报的医药研发项目只有5%能得到管理层的批准，在这些被批准的项目中，只有2%能研发出获得美国食品药品监督管理局（FDA）认可的药物。也就是说，药物研发成功的概率只有0.1%。
所以，药物研发存在一个“双十定律”，即一款新药从实验室研发到最终上市,平均需要10年时间,投入超过10亿美元。
阿根廷作家博尔赫斯写过一本书叫《巴别塔图书馆》，书中将宇宙设想为一个由无数六边形房间组成的图书馆，这个图书馆在每个方向都无限延伸，每个房间都装满了书，每本书里都包含了随机组合的字母，没有任何两本书是相同的，书中偶尔碰巧才会出现一句有意义的话，这些书被称为“真理”。
在博尔赫斯笔下，图书管理员在巴别塔图书馆中穿梭探寻，希望能找到真理，但大部分人穷尽一生却一无所获，看到的只是杂乱无章的字母。
这也正是大多数猎药师的境遇，基尔希在书中提到，他的绝大部分同事都毕业于一流研究型学府，在配备高科技设备的顶尖实验室工作，穷尽毕生精力研究各种生物活性分子，最终却一无所获，没有发现任何能安全有效改善人类健康状况的化合物。
因此，药物发现史上成功的猎药师往往具备四项基本要素：金钱、耐心、创造力，以及非常重要的运气。
药物研发的偶然与必然
那些深刻影响人类的药物——阿司匹林、青霉素、西罗莫司、口服避孕药、伟哥等同样是在这些因素的共同作用下出现的。
其中最广为人知的是青霉素诞生的故事。
那是在1928年，英国微生物学家亚历山大·弗莱明用琼脂平板技术研究金黄色葡萄球菌时，由于外出时没关窗户，回来发现琼脂平板上长了真菌，而且真菌周围没有金黄色葡萄球菌，弗莱明据此猜测这种真菌会产生一种对金黄色葡萄球菌有毒的物质。
他把这种物质命名为“青霉素”，然后进行了一系列实验，发现青霉素能杀死多种病原菌，于是发表论文公布他的发现。
故事到这里其实才刚开始，因为伟大的实验室发现并不意味着能产生有用的药物。
由于当时还没有大规模培育真菌的成熟方法，青霉素很难量产，再加上弗莱明最初应用青霉素时用的是外敷而非口服、注射，药效并不好，青霉素在发现后的10年间一直停留在实验室阶段。
后来二战爆发，急需更有效的抗菌药物，霍华德·弗洛里和恩斯特·柴恩两位科学家偶然发现了弗莱明的论文，于是对青霉素进行了提纯，纯度更高的青霉素药效更快更强，让医院意识到这是一种“灵丹妙药”。
其实弗莱明之前也尝试过提纯，只是他没有相关的专业背景，提纯效果不明显。而柴恩在提纯方面经验丰富，弗洛里负责病理和整体统筹，还有其他技术专家的参与，让弗莱明的发现又前进了一大步。
青霉素变得供不应求后，默克、施贵宝、辉瑞、雅培、礼来等大型制药公司加入进来，开始探索提升青霉素产量的方法，最终使其成为史上最知名的药物之一。
在青霉素诞生过程中，弗莱明提供了创造力和运气；后来者弗洛里和柴恩在青霉素研究停滞10年后又通过提纯把青霉素拉入人们视野，显示了药物研发的耐心；辉瑞、默克等大型制药企业看到了其中的商机，开始投入巨大成本推动青霉素量产，补上了金钱这个要素。
这是一场旷日持久的接力，渐渐凑齐了把青霉素推上历史舞台的四块拼图。
药物发现史上，这样交织着偶然与必然的案例还有很多，比如最新的“药王”替尔泊肽。
替尔泊肽主要用于糖尿病和减重，2025年全球销售额高达365亿美元，拥有巨大的市场潜力，成为推动制药巨头礼来市值突破1.3万亿美元的重要因素。
替尔泊肽能同时激活GIP和GLP-1两种肠促胰岛素，而之前同样用于治疗糖尿病和减重的司美格鲁肽只激活GLP-1。
礼来在胰岛素研究上一直有绝对优势，全球首款商业化胰岛素就是礼来推出的。早在1996年，礼来科学家理查德·迪马基就发现GLP-1能用于治疗肥胖，计划将GLP-1激动剂推向减肥市场，但被礼来高层否决，理由是当时没人觉得肥胖需要治疗，更不用说花重金注射来治疗了。
而且，当时礼来既有占市场统治地位的抗抑郁药百忧解（Prozac），又有巅峰销售额达59亿美元的治疗精神分裂症药物再普乐（Zyprexa），并不会在意看起来没什么市场的减重药。
迪马基只得离开礼来自己创业，后来把创立的公司卖给了丹麦制药巨头诺和诺德。诺和诺德在减重药研发上下了很大决心，2013年肥胖正式被美国医学会定义为一种疾病，2014年诺和诺德就推出了利拉鲁肽，后来又推出司美格鲁肽，成为全球爆款药。
当诺和诺德在减重领域渐入佳境时，礼来却踏在了悬崖边上，其现金牛老药的专利逐渐到期，销售额随大量仿制药的蜂拥而入骤降，新药研发乏善可陈。
礼来越是急于找到能赚钱的新药，研发失败率反而越高，III期临床的失败率高达60%-70%。市场纷纷认为礼来的创新引擎已坏死。
危急时刻，戴文睿（David Ricks）接任礼来CEO，与首席科学家丹尼尔·斯科夫朗斯基一起，顶着巨大压力坚持基础研发，一方面押注阿尔茨海默病药物，另一方面重拾礼来擅长的肠促胰岛素研究。
这时诺和诺德的司美格鲁肽已经是减重领域的王者，如果继续推出GLP-1药物，只能跟在司美格鲁肽后面，礼来随即把目光投向了肠道分泌的另一种促胰岛素激素GIP。但在此之前，太多同行尝试过从GIP突破，结果都铩羽而归，GIP几乎被学界抛弃。
礼来研发团队发现，GIP并非失效，而是需要与GLP-1结合在一起才能奏效，而且还能抑制GLP-1带来的不良反应。他们就沿着这个思路开发出了GIP/GLP-1双靶点的替尔泊肽。
替尔泊肽于2022年获批上市，到2025年就以365亿美元的销售额成为“药王”，以微弱优势超过司美格鲁肽（361亿美元）。与此同时，礼来用于阿尔茨海默病疾病早期的多奈单抗注射液也于2024年上市。
礼来研发替尔泊肽用了近10年，虽然没有累计投入的数据，但仅在临床试验阶段就投入了28亿美元，这还不算其在胰岛素领域有着几十年的经验积累。
而在阿尔茨海默病领域，礼来布局超35年，累计投入超80亿美元，目前只有多奈单抗注射液“修成正果”，其他还在酝酿阶段。
药物研发就是必然与偶然的结合。
AI制药离走通还差什么？
AI能通过改变药物研发的四个因素重塑制药吗？
需要明确的是，AI制药与传统制药都要经过药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市四个阶段。
AI目前主要是在药物发现和临床前研究阶段发挥作用。
正如《猎药师：发现新药的人》中所写，以前在药物发现阶段，无论是靶点发现还是化合物筛选，研发人员都要在浩如烟海的基因与蛋白质中依赖个人认知与经验反复试错，堪称一种“试错艺术”，成功与否得看运气。
而AI能通过分析海量生物医学数据，更快识别与疾病相关的潜在靶点，然后通过深度学习精准预测蛋白质的三维结构，让研究人员不再两眼一抹黑地去勾勒靶点的形状，而是有了初步的参考模型。
确定靶点后，就需要从庞大的化合物库中找出能与选定靶点发生相互作用的分子，这也是AI所擅长的——快速筛选出具有潜在活性的化合物，减少了实验筛选的工作量和成本。
有了候选化合物，还需要这种化合物能不能安全有效的作用于人体，就进入了临床前研究阶段，AI可以用计算手段提前暴露候选物在安全性和成药性上的问题，从而减少不必要的动物实验和后期失败。
如果单看药物发现和临床前研究阶段，AI无疑在节省时间、金钱方面优势显著，而且大幅降低了对创造力和运气的依赖。
数据显示，AI可将临床前靶点筛选、化合物优化环节的研发效率提升2倍至4倍，降低30%以上的无效试错成本。
以AI生物医药科技公司英矽智能为例，AI药物研发平台相比传统方法，将临床前候选药物成本从4亿美元以上降至300-500万美元、研发周期从4年以上缩短至12-18个月、所需合成分子数从约1000个降至60-200个，同时在蛋白质结构预测、化合物筛选、毒性预测等环节达到较高精度。
这是药物发现和临床前研究阶段，那到了临床试验阶段呢？
很遗憾，AI在此阶段还没能证明自身的能力。
AI赋能的药物在I期临床优势明显，但到了被称为II期临床有效率会发生断崖式下降，跟传统制药的表现差别并不大。
II期临床被称为药物研发的“死亡之谷”，因为I期临床主要验证药物安全性，样本量通常很小。而II期临床要在数十到数百名患者身上初步验证药物对特定疾病是否真的有治疗作用，失败率陡然上升。
一项发表于国际权威期刊《Cancer Treatment Reviews》的研究追踪了69家公司共129个AI相关治疗资产（截至2026年3月），其中完成I期的有72个（55.8%），完成或进入II期的有24个（18.9%），进入III期的仅有5个（约3.9%）。AI在II期、III期中的表现相比传统制药没有明显优势。
而到目前为止，全球尚无一款由AI完全主导设计的药物完成III期临床并获批上市。
所以综合来看，AI制药的能力还有待观察，如果AI筛选出的分子在后期临床中仍然大面积失败，前端的节约就会被后期进行大量实验的成本所抵消。
为什么AI药物一接触真实的人体就无法延续先前的优势了呢？
因为AI可以根据明确的物理化学规律和海量数据把药物分子设计得精巧，但人体是一个复杂的系统，很多因素无法用数据量化，同一个靶点，在不同疾病阶段、不同患者亚群、不同给药方案下，结论可能完全相反，也就不能被AI理解。
比如这个靶点在人类疾病里到底是不是“真凶”？抑制它病会不会好？身体会不会绕道代偿？哪些患者才适用？长期用会不会拖垮别的器官？这些知识大量存在于研究者的经验中，而很难以可训练数据的形式存在于模型里。
所以美国药物发现化学家德瑞克·洛夫就认为，生物学不是我们按规则造出来的系统，它是四干亿年演化的产物，算力变强不会让复杂性消失。
从AI制药在药物研发中的实际影响中我们也大致能理解为何科技巨头扎堆进入医疗领域。
首先，这可能是当下AI巨头有能力碰到的最大的钱。
AI企业的通病是“烧钱如流水，赚钱如抽丝”，强如OpenAI、Anthropic都无法持续、稳定盈利，即便引入广告、电商、娱乐（Sora）也收效甚微。
而在制药、制造业、金融等领域，制药相比其他领域通用性更强——一个足够强的医疗推理模型可以在不同药企之间迁移，但金融、制造业的行业知识相对碎片化，需要针对不同类型企业做定制化开发。
IQVIA Institute的数据显示，全球药品支出预计2028年达约2.3万亿美元。像司美格鲁肽、替尔泊肽一年的销售额就双双超过360亿美元。
这对科技巨头来说充满了诱惑，而且药物研发的核心瓶颈恰好也是AI推理能力可以大展宏图的地方。DeepMind的联合创始人哈萨比斯就是凭借蛋白质预测项目AlphaFold获得了2024年诺贝尔化学奖，点燃了AI制药的星星之火。
除了Isomorphic Labs（计划在2026年底启动首次人体临床试验），科技巨头大多参与的都是确定性更高的药物发现和临床前研究阶段，或者像英伟达、Meta，单纯为制药提供工具和基础设施，并不涉及风险更高的临床试验阶段。
他们抢的是制药路上的“卖铲人”或“药物早期发现者”生态位。
还有一点是，既然AI目前很难理解生物的复杂性，那谁先通过拿到医学类的文献、专利、临床记录、影像这些高价值、不可合成的生物学数据，谁的模型就能与靠互联网代码、文本、图像喂养的模型们迅速拉开差距。
总之，AI制药的价值短期（未来几年）看AI深度参与的代表性管线在II期、III期临床试验中的表现；中期看监管认可与商业转化；长期则看AI能否在高质量、多模态生物数据上持续迭代。
但药物研发的进步，最关键还在于我们自己：相比发展AI的热情，我们对自身生态系统以及我们的意识等的研究太少了。
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【钛媒体综合】国务院总理李强11月6日主持召开国务院常务会议，学习贯彻习近平总书记关于前三季度经济形势和后几个月重点工作的重要讲话精神，听取社会救助工作情况汇报。
会议指出，要深刻把握党中央对经济形势的科学判断和下一步工作部署要求，坚定发展信心，切实增强责任感、紧迫感，扎实推进各项政策落地见效，确保完成全年经济社会发展主要目标任务。要聚焦重点领域持续发力，加快重大项目和“六张网”建设实施进度，支持企业扩大设备更新、无形资产等投资，加强消费线上线下联动和城乡联动，畅通投资消费良性循环。要用好用足各项政策性资金，及时足额拨付涉及基层和企业各类款项，更好发挥财政金融协同促内需政策效应。要扎实做好稳就业、防风险和民生保障等工作，强化重点群体就业服务，对脱贫家庭、低保家庭、零就业家庭困难毕业生给予就业扶持。抓实抓细安全生产风险隐患排查整治，坚决遏制重特大事故发生。持续化解地方政府债务、中小金融机构等领域风险。完善资本市场稳市机制，增强股市内在稳定性，促进资本市场平稳健康发展。加强保供稳价和困难群众帮扶，加快受灾地区恢复重建，切实做好受灾群众安置和生活保障。要认真研究明年经济工作思路，加强跨年度政策衔接，推动经济持续向好。
会议指出，社会救助是民生兜底保障的重要制度安排。要进一步健全社会救助体系，推进社会救助法治化、数智化、规范化、专业化建设，更好发挥保基本、防风险、促发展功能。要聚焦薄弱环节切实加强困难群体基本保障，完善低保边缘家庭、刚性支出困难家庭等帮扶举措，加强动态监测，强化跨部门数据共享，健全“一门受理、协同办理”机制，努力做到应保尽保。要针对新的需求积极拓展社会救助内涵，着眼增强社会救助对象的内生发展动力，落实好就业、以工代赈等发展型救助措施。全面推进照护、关爱等服务类社会救助，不断提高困难群众获得感。
会议还研究了其他事项。
钛媒摘声：
大概率明年将是机器人行业或机器人模型的临界点。目前机器人在单一工序、固定工位上，只要训练得好，任务成功率可以接近100%，但效率仍需提升；抓取物品、简单搬运的成功率较高，拆装手机、穿针引线这类细微操作成功率仍然偏低。
——宇树科技创始人 王兴兴
模型的进步，要用患者的获益来验证。AI查阅文献、整理病历、生成建议的能力正在飞速提升，这些能力最终要回归到用户身上，在帮助疾病更早被发现、让患者就医少走弯路等具体问题中，进一步验证。健康AI既要有可靠的医学依据，也要考虑患者的生活条件和个人意愿。
——轻松健康集团创始人、董事长兼CEO 杨胤
国内公司：
小米汽车架构调整：成立国际业务部，副总裁于立国兼任国际业务部总经理
11月6日，小米汽车近日宣布迎来架构调整，成立国际业务部，任命汽车部副总裁于立国兼任国际业务部总经理，向集团CEO、汽车部总裁雷军和集团总裁卢伟冰双线汇报。另外，小米汽车国际业务部下设汽车国际市场部，相关工作向国际业务部总经理于立国和集团副总裁、CMO许斐双线汇报；下设GTM部、销售部、 网络发展部、交付物流部、用户服务部、综合管理部、海外各地区部，相关工作向国际业务部总经理于立国汇报。
11月6日，有传言称火山引擎汽车业务研发苏杰已离职，具体去向暂不明确。针对外界称其为“汽车业务研发一号位”的说法，接近火山引擎的人士透露，该表述并不准确。 据了解，苏杰离职前数月已转为个人贡献者，不再带团队，也并非相关业务研发负责人。截至目前，其离职去向仍不清楚，但该岗位调整及人员变动不会影响火山引擎汽车业务相关产品的正常上线。
国外企业：
伯克希尔Q3营业利润小幅下滑，回购为年内单季最高，现金攀升至3774亿美元
11月7日，伯克希尔·哈撒韦发布截至2026年9月30日的第三季度财报。公司第三季度营收1056.47亿美元，上年同期为949.72亿美元；营业利润为127.1亿美元，同比下降5.8%；归属于股东的净利润为221.12亿美元，同比下降约28%；每股A类等效普通股净收益15502美元。三季度投资收益为94.07亿美元，远低于去年同期的173.11亿美元。截至9月30日，公司现金及等价物规模较上季度进一步攀升，达到3774亿美元，再度刷新历史纪录。与此同时，公司在三季度豪掷约96亿美元回购自家股票，创下年内单季新高，前九个月累计回购金额达144亿美元。
11月7日，据报道，马斯克在巴伦年度投资大会上表示，SpaceX第四季度营收将较第三季度增长约70%，并重申公司有望在12月实现1000亿美元的年化营收规模，到2027年底该数字将突破5000亿美元。与此同时，马斯克披露，SpaceX来自美国政府机构的收入本季度将降至不足总营收的10%，低于上一季度的16.6%。分析认为，这一表态标志着SpaceX正加速摆脱对政府合同的依赖，转型为一家以人工智能和卫星业务为核心驱动力的商业科技公司，对投资者评估其未来收入结构具有重要参考意义。受此影响，SpaceX周五反弹强劲，收涨8.62%。
苹果研究团队披露机器人“大脑”进展，单项任务测试平均成功率为91%
11月7日，苹果研究团队当地时间11月4日在预印本平台arXiv提交论文《Perceptive Humanoid Motion from Simulation》，披露了人形机器人自主控制系统HALO。研究团队还公开了数据生成、模型训练和部署代码，涵盖动作生成、动作跟踪、任务编排以及仿真和真实机器人运行等环节。据论文披露，研究团队在6个未预先扫描或建图的真实环境中开展360次单项任务测试，平均成功率为91%。另在一个真实环境中，对3种组合任务分别开展10次测试，平均成功率为70%。其中，“俯身通过障碍—走向目标—推箱子”这一组合的成功率为50%。需要指出的是，仿真生成数据并未完全摆脱人工参与。团队表示，新增物理任务仍需人工编写提示词、设计动作关键帧，部分动作还使用了人类视频或动捕素材。研究团队同时指出，目前机器人主要依赖视觉感知，难以直接感知接触情况；当物体离开相机视野或被遮挡时，涉及较多接触的任务表现会下降。加入触觉感知，是后续改进方向之一。
谷歌母公司Alphabet斥资约5.48亿美元建仓高通，押注AI数据中心芯片赛道
11月7日，据报道，谷歌母公司Alphabet在今年第三季度首次买入芯片巨头高通约297.7万股股票，持仓市值约5.48亿美元，约占高通总股本的0.5%。此次股权布局，正值高通加速从手机芯片业务向AI数据中心芯片扩张的关键阶段。高通此前预计，到2029年其数据中心业务营收有望达到150亿美元。此外，谷歌还持有芯片设计公司Arm的股份，并与芯片设计公司Marvell达成了一项最高达122亿美元的股票协议，双方正合作开发谷歌自研的AI芯片——张量处理单元（TPU）。
Meta首席战略官离职，转投AI推理初创公司Fireworks
11月7日，据报道，Meta首席战略官戴夫·韦纳周五确认，他将离开公司，出任AI推理初创企业Fireworks的首席财务官。韦纳2012年加入脸书，担任企业财务与业务规划副总裁，2014年升任首席财务官，在该岗位任职逾八年，2022年转任首席战略官。
11月6日，埃隆·马斯克宣布，特斯拉将在2027年年中前逐步停止Cybertruck的生产，为得克萨斯州超级工厂生产Cybercab自动驾驶出租车释放产能。Cybertruck远未达到特斯拉25万辆的年销售目标。2025年美国销量下降48%，仅为20237辆，截至2026年9月又下降38%。
政策风向：
11月7日，中国首个科技法学院——北京科技大学科技法学院在雄安新区成立。学院内设知识产权、科技法、科技政策、法学基础4个教学科研机构，与研究生招生分步推进。初期设置工法复合知识产权本科专业，专业硕士培养也将逐步布局雄安。科技法学院未来规划逐步建成百人左右的高水平师资队伍，主干专业教师中具有产业实战经历者不低于50%。科技法学院聚焦人工智能、自动驾驶、新材料、绿色低碳冶金、空天信息、关键矿产等战略技术与未来产业，推动法学与材料、冶金、矿业、计算机等优势学科深度交叉融合，着力培养“科技＋法律”复合型人才。
北京：支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品
11月7日，北京经济技术开发区管理委员会印发《北京经济技术开发区关于加快建设开源开放信创产业高地的若干措施》。其中提到， 鼓励软硬件上下游企业开展生态结盟、联合适配攻关，打造标杆应用场景。充分发挥应用牵引作用，支持企业联合用户单位开展集成创新，“串珠成链”形成一体化解决方案，推动产品及服务向复杂、关键业务场景拓展。支持超节点服务器、AI终端、超级智能体、量子计算云平台、下一代移动通信等新技术新产品，开展首试首用、中试验证服务。根据技术创新性、场景示范性、应用推广性、生态协同情况等，给予最高3000万元支持。
规范机票退改签，京津冀三地消协组织敦促10家航司、5家平台限期整改
11月6日，京津冀三地消协组织召开机票退改签调查结果通报会，中国国际航空、中国南方航空、中国东方航空、海南航空、厦门航空、四川航空、天津航空、吉祥航空、春秋航空、河北航空等10家航空公司，以及携程、去哪儿、飞猪、同程旅行、途牛等5家线上售票平台参会，京津冀三地消协组织敦促相关企业全面自查，于12月10日前反馈整改情况。据了解，京津冀三地消协组织于今年9月启动机票退改签专项调查，通过线上问卷、体验式调查与案例征集相结合的方式，对退改签环节进行深入梳理，针对调查发现的问题，敦促相关企业就退改签规则公示不明显、收费行为不规范、维权保障不充分等方面进行整改。
国家发改委：抓紧出台配套政策，支持“六网协同”新场景培育打造
11月6日，国家发展改革委党组成员、副主任岳修虎同志主持召开会议，总体调度“六张网”各领域规划建设进展情况，研究部署下一阶段重点工作。会议听取“六张网”各牵头部门和资金、土地等要素保障部门工作情况介绍，研究会商当前面临的主要问题。会议强调，各有关部门要进一步做好规划方案衔接，抓紧出台配套政策，加快项目库建设和信息共享，加强重大项目调度和资金、土地等要素保障，支持“六网协同”新场景培育打造，研究制定明年工作计划，确保“六张网”建设高效有序推进。
11月6日，国家金融监管总局等七部门发布《关于加快航运保险高质量发展的指导意见》，其中提出，完善货物运输风险保障机制。引导贸易企业、物流企业强化风险意识，提升货物运输保险自主安排能力，系统构建货物运输全链条风险保障机制。鼓励能源、矿石、粮食等大宗散货在运输全流程做到应保尽保、足额投保。鼓励电子家电、精密仪器、高端装备、“新三样”等贸易企业和物流企业积极运用保险机制分散风险，提升产业链稳定性。引导发挥平台企业、货代企业作用，支持外经贸企业投保货运险等航运保险。
股市行情：
11月8日，上交所发布的最新数据显示，截至目前，沪市合计上市公司超2300家，总市值超65万亿元。其中，A股市值超千亿的头部上市公司近百家，合计市值超34.8万亿元。沪市头部公司中，科技制造企业在人工智能、集成电路、先进制造等领域加快成长，成为资本市场高质量发展的重要力量。
11月7日，近期，大量美国科技股遭抛售，AI领域投资回报受到越来越多的审视。据报道，部分潜在投资者准备给予Anthropic1.2万亿至1.3万亿美元的IPO估值，较此前预期的2万亿美元下降至多40%。据称，投资者预计Anthropic估值可能接近1.5万亿美元。另据外媒报道，OpenAI最新一轮融资已完成110亿美元，后续份额预计在未来数周完成，本轮融资总规模可能增至200亿美元，公司估值约为1.25万亿美元。报道称，OpenAI最初的目标是以1.4万亿美元的估值筹集至少300亿美元资金，但当前市场环境下，公司不得不缩减融资计划。
11月7日，自今年7月中国银行率先重启发行以来，农业银行、建设银行、工商银行、交通银行、邮储银行均已跟进，六大行大额存单发行全部恢复。从市场反应看，部分中长期产品上线后售罄，但供给端整体保持窗口式投放、额度管控的节奏。专家认为，本轮重启是净息差低位背景下银行承接集中到期存款、优化负债久期的阶段性安排，并非高息揽储，存款利率趋势性反转尚未出现。
消息称OpenAI完成110亿美元首期新融资，估值1.25万亿美元
11月7日，相关报道援引知情人士透露，OpenAI已于周五完成约110亿美元的资金到账，此为本轮融资的首期部分，对应公司估值1.25万亿美元。本轮融资总规模最高可达200亿美元，剩余部分预计将于未来数周内完成。这较OpenAI最初拟定的300亿美元目标及1.4万亿美元估值均有明显下调。参与首期融资的投资者包括寇图资本管理和普信集团。其他参与本轮融资的机构还包括软银集团、红杉资本、Founders Fund和Andreessen Horowitz和一个来自阿联酋的投资者财团。知情人士称，OpenAI还在与投资银行合作，计划向高净值个人投资者和散户投资者募集资金。
深交所修订创业板指数编制方案：将单只样本股权重上限逐步调整至15%
11月6日，深圳证券交易所、深圳证券信息有限公司公告称，为进一步完善指数编制方法，深圳证券交易所和深圳证券信息有限公司决定对创业板指数的编制方案进行修订，将单只样本股权重上限逐步调整至15%。调整方式为：在每次定期调整期间，如果临近定期调整时第一大样本股实际权重超过14.5%，则对其实际权重加0.5%后向上取整，作为调整后的单只样本股权重上限。调整期间权重上限、权重调整因子只下调，不上调，直至第一大样本股实际权重不超过14.5%，实现权重上限15%的目标。本次修订于2026年12月14日定期调整时生效。
其他重要内容：
11月7日，央行数据显示，中国10月末黄金储备报7830万盎司，9月末为7747万盎司，系连续第
价值判断：涨停板的投资机会和风险提示（11月6日）｜上市公司观察
（本文作者为 Barrons巴伦，钛媒体经授权发布）
一、市场概览
11月6日，A 股三大指数全线下跌。沪指跌 1.10% 报 3649.18 点，深证成指跌 2.57% 报 11175.78 点，创业板指跌 3.96% 报 2465.23 点，科创 50 跌 2.60%，北证 50 跌 2.37%。沪深两市成交额 16578 亿元，较前一交易日缩量 4602 亿元。个股涨跌家数为 758 比 4741，全天涨停 33 只，跌停 15 只。
隔夜美股重挫，费城半导体指数单日跌逾一成二，算力硬件链条开盘即承压，元件、通信设备、电子化学品领跌，剑桥科技、东山精密跌停。资金退向农商行、电力、种植业与铁路公路，光伏反复活跃，永臻股份四连板，安彩高科封板；闽发铝业在铝价重估的叙事里封出第五个板。简称里带“东方”二字的一批个股成为当日最整齐的一条线，东方创业、大东方、日出东方、东方新能、东方嘉盛先后封板，东方海洋走出十三天八板。本期六只标的分两头：三只首板涨停、收盘仍低于济安定价三成四至四成二，分别来自外贸、光热与绿电；三只连续涨停、收盘已高于济安定价六成三至八成三，来自铝型材、光伏边框与清洁电器。
二、首次涨停板的投资机会
1. 东方创业（600278）：外贸平台的深度折价标的
东方创业是上海国资旗下的外贸平台，纺织服装进出口、国际货代与仓储物流、大宗商品和医疗器械进口构成主营，另持有券商等权益资产。折价来自贸易环节的薄毛利与长期破净，市场给的是投资收益与净资产的折让。今日随外围低开，盘中拉升封板，近五日累计上涨一成六。三季报扣非增逾一成五，费用压降与联营企业收益是主要增量。
机会提示：估值显著低于济安定价，折价对应贸易主业的低毛利与破净状态。当日推手是名称抱团，与外贸政策、物流题材形成共振；扣非改善靠费用控制与对外投资收益，可持续性待观察。跟踪单季经营质量与投资收益的稳定性，情绪退潮后回踩再评估。
2. 日出东方（603366）：光热设备的显著折价标的
日出东方主营太阳能光热与空气能热泵，光伏储能和帅康厨电并行，太阳雨是其主要渠道品牌。折价来自光热行业的成熟属性：收入依赖热水器与采暖设备，储能收入占比仍低，前期估值一路压到净资产附近。今日随大盘低开近三个点，开盘后直线拉板封死，近五日累计上涨一成四。三季报营收与扣非同步改善，热泵出口与户储交付是增量。
机会提示：估值大幅低于济安定价，折价对应光热与厨电的成熟业务属性。当日推力是名称抱团，与光伏、储能的题材共振；扣非高增建立在低基数上，经营现金流为负、储能占比仍小。跟踪户储交付与出口订单的延续性，题材降温后回踩再评估。
3. 东方新能（002310）：绿电运营的明显折价标的
东方新能由东方园林司法重整而来，园林工程剥离后转向风光储电站的投资运营，生态环境作为并行主业，装机由四百余兆瓦增至一点二六吉瓦。折价来自盈利体量：前三季度营收两亿多、归母不足一千万，利润靠并购并表的电站贡献，净利率薄。今日低开后早盘拉升封板，近五日累计上涨一成六。
机会提示：估值低于济安定价，折价与重整后的资产重估有关，绝对估值并不便宜。当日推手是名称抱团，与电力、绿电板块的走强共振；利润基数极薄，增长靠并购并表，装机扩张消耗现金、负债率偏高。跟踪新的电站收购与单季盈利，题材退潮后波动会放大。
三、连续涨停板的风险提示
1. 闽发铝业（002578）：铝型材的情绪溢价标的
闽发铝业是福建的铝型材企业，建筑型材与工业型材并行，光伏边框与储能托架是主要工业材，液冷服务器用铝材刚刚小批量供货。溢价来自铝价重估与标签叠加：机器人用材仍停在拓展阶段，股价已连续五个交易日涨停。前三季度营收增逾两成、归母仅两百余万，扭亏的基数极薄。今日以涨停价开盘，盘中开板回落，尾盘才重新封住。
风险提示：估值大幅高于济安定价，溢价与盈利体量背离。液冷铝材仍是小批量，机器人用材没有订单落地，五连板靠的是铝价与题材的叠加。今日开板后放量，抛压开始兑现，与前四个板的锁仓状态不同。跟踪液冷客户的批量订单与单季扣非，连板高度不构成空间依据。
2. 永臻股份（603381）：光伏边框的情绪溢价标的
永臻股份主营光伏铝边框，全球市占率超过一成八，配套隆基、天合等头部组件厂，另有再生铝与支架业务。溢价来自铝价重估与机器人标签：边框加工费仍在底部，向智元交付的部件尚未形成收入规模，股价已连续四个交易日封板。前三季度营收降近三成、归母却增逾二十三倍，利润建立在极低基数上。今日一字涨停，全天没有打开。
风险提示：估值大幅高于济安定价，溢价缺少盈利支撑。营收仍在下滑，利润的高增落在极低基数上，边框加工费还在底部；机器人部件交付还没做出收入，题材成分大于业绩。今日一字封死、换手抬升，抛压只会在打开时集中释放。跟踪单季加工费与订单确认，连板高度不构成空间依据。
3. 春光科技（603657）：清洁电器的情绪溢价标的
春光科技主营清洁电器的整机 ODM，吸尘器、洗地机与扫地机器人是主力品类，客户以小米等品牌为主。溢价来自机器人概念：家庭清洁被算进人形机器人的落地场景，而公司做的是代工环节。业绩反向：前三季度营收增逾两成六，归母却亏损一亿多，毛利率薄、负债率近八成。今日高开后回落至昨收，尾盘才拉到涨停，近五日累计上涨两成四。
风险提示：估值大幅高于济安定价，溢价与亏损的业绩背离。题材的落点是家庭清洁机器人，公司做的是代工，议价能力弱，收入放量换来亏损扩大。今日换手抬升、尾盘才封板，筹码已开始松动。跟踪单季毛利率能否止跌与相关订单落地，题材降温后回撤会快于上涨，连板高度不构成空间依据。
四、市场总结与投资建议
11月6日是外部冲击落地、内部缩量承压的一天：五大指数全部收跌，创业板指跌近四个点，成交额缩到一万六千五百亿，涨停家数从八十四只降到三十三只，跌停则重新出现。杀跌集中在与海外算力绑定的硬件，防御性板块与低价题材承接了流出的资金。市场没有主线时，资金会去找辨识度最高、又不必研究基本面的容器，这一天的答案是两个字。
折价那头的三只各有来路。东方创业的贸易主业毛利薄、长期在净资产下方交易，扣非改善靠费用与对外投资，弹性有限；日出东方的收入仍靠热水器与采暖，热泵、户储有增量，现金流却转负；东方新能重整之后利润基数太薄，装机扩张还要持续投钱。溢价那头的三只走的是另一条路：闽发铝业的铝价与液冷标签层层叠加，盈利只有两百余万，第五个板开板放量，锁仓的默契先松了；永臻股份靠加工费的底部修复与机器人部件的交付预期，营收还在下滑，今天仍是一字，抛压要等打开才见分晓；春光科技把家庭清洁接进人形机器人的想象，收入在增、利润在亏，尾盘回封靠的是情绪而不是承接。六只标的当日的推力都与业绩无关，退潮也会先于业绩。等单季扣非、现金流、装机与订单出现验证，再谈估值能否站住。
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AI会撞上的下一堵墙可能是水
（本文作者为 科技异端，钛媒体经授权发布）
谈论AI基础设施时，大多数人先想到的瓶颈就是：电力缺口。这场竞赛的资源叙事好像只有一个主角，然而很少有人意识到，水可能是一堵更快就会撞上的墙。
10月29日至31日，十如研究院主办的第十三届十如对话在桂林举行，近300位商、学、研、生态保育与艺术领域的嘉宾参与其中。这场从2014年起便在桂林举办的论坛活动是一个面向各领域意见领袖和专业人士的跨界交流平台，主题聚焦可持续发展的前沿理念和创新实践。创办以来，对话主题从文化、教育、科技创新，到城市规划、医疗健康、数字化转型都曾涉及。而今年的主题定为“以水为脉，互联共生”。
本届十如对话设了一个单独的分论坛，名为“水与智慧：见水知势”，讨论的正是AI基础设施建设与水的关系。论坛上，国际可持续发展研究院（IISD）高级研究员、中国环境与发展国际合作委员会（CCICED）外方首席顾问魏仲加指出，大量规划中的数据中心，恰恰坐落在水资源紧张的地区。CWR（中国水风险）创始人兼总监陈云华则补充了一个更难察觉的维度：各类水风险正以更快的速度演变，水是人们感受气候变化最直接的方式。
AI正在和人类抢水喝
算力中心为什么这么能喝水？先看散热。芯片几乎把吃进去的每一度电都变成热，而AI服务器机柜的功率密度已经从传统机柜的3—10千瓦，涨到了30—100千瓦。这种热量集中的速度，早已超出了风冷的搬运能力。而眼下最经济的散热介质就是水：让水蒸发，吸热带走热量。按水的汽化潜热约2260千焦/升折算，蒸发一升水大约能带走0.6千瓦时的热量，省下的电费立竿见影，而代价则是这升水从流域里彻底消失。
Rystad Energy预计全球数据中心冷却用水将从2025年的约2220亿升，涨到2030年的最高6440亿升。北京理工大学团队的预测模型给出了另一个刻度：到2030年，我国数据中心年耗水量将达2628.8亿升，约相当于19个西湖。
西湖的确很小，问题不在绝对数量，而在魏仲加指出的分布问题。据他在十如对话现场的发言，大量规划中的数据中心恰恰坐落在水资源紧张的地区；一座中型数据中心每天用水约100万升，大部分在冷却中蒸发，不再回到当地水系，而这些水往往与居民饮水、农田灌溉共用同一水源。
美国凤凰城-梅萨都会区已是除北弗吉尼亚外全美数据中心最密集的区域，96座主要数据中心里聚集着AWS、苹果、谷歌、微软和Meta。而亚利桑那正处在科罗拉多河流域1200年一遇的大旱中，2024年刚被联邦削减了51.2万英亩英尺的供水配额。
“星际之门”（Stargate）的旗舰园区落在得州阿比林：全园区约900兆瓦负荷，建成后将刷新“全球最大AI超算集群”的纪录。2025年9月，Altman到访现场，美联社的报道记下了两个细节：现场气温36摄氏度，而阿比林的居民，每周只被允许给草坪浇两次水。
国内的故事是同一个版本：乌兰察布人均水资源不足全国平均的四分之一，却聚集了超80座数据中心。
87%比35%
世界经济论坛的报告估计，全球约45%的数据中心设施位于高水压力地区。把选址模型摊开，缺水地区的优势一目了然。
第一是电：庆阳的绿电比东部便宜30%到50%，中东的光伏电价更是常年刷新全球最低纪录。对动辄数百兆瓦的算力园区而言，电价差是决定生存的因素。
第二是气候：低温干燥的环境意味着自然冷却的效果大幅提升，PUE（电能使用效率）压得极低，制冷的电费也可以大幅省掉。
第三是土地和政策：这些缺水地区大多人烟稀少、土地便宜、面积大、灾害风险低，再加上税收减免和招商绿灯，这类地区成了算力中心最偏好的选址。
而在这套选址模型里，水几乎没有权重。
同样出自世界经济论坛的调研：冷却方案怎么选，87%的运营商考虑省电，35%会考虑省水，行业的价值排序由此可见。惯性来自度量衡：电时代给行业留下了PUE这把尺子，而衡量水耗的WUE（水利用效率）进入决策视线的位次至今仍然靠后。
一座数据中心可以在电网允许的任何地方运行，电不够可以从远处调度、可以买绿电。但水没有替代品，取的是哪条河、哪片地下水系，就只能面对那里的水位。在水本就紧张的流域，出于“省电优先”的逻辑选择蒸发冷却，等于在拿当地最稀缺的资源，去换当地最廉价的资源。
世界经济论坛大中华区自然与气候议程负责人胡悦认为，在水资源稀缺的流域，资源的优先级判断应该倒过来——先保证少用水，再谈能效。十如研究院委员会主席李效良同样表示，如果在缺水地区缺乏水平衡与回补意识，供应链竞争力难以持久。
改善正在发生
智利圣地亚哥郊区Cerrillos，曾落地了一个谷歌2亿美元的数据中心项目。原冷却方案年耗水约70亿升，相当于当地约8万居民一年的用水。圣地亚哥彼时已连年干旱，2022年起限水。2024年2月，智利环境法院部分撤销项目许可，要求把气候变化对圣地亚哥含水层的影响纳入评估。同年9月，谷歌宣布暂停项目，将冷却系统改用风冷。
乌拉圭卡内洛内斯，另一个拟建数据中心项目的冷却塔每天需要约760万升饮用水，乌拉圭环境部给出的口径相当于5.5万人的日生活用水。项目审议正撞上这个国家约70年一遇的大旱，首都蒙得维的亚一度宣布用水紧急状态。这场审议的最后结局是：2024年7月，改造后的方案获批，规模缩至原计划的三分之一，水冷全面换成风冷。该项目2024年8月底动工，今年夏天工程已近收尾。
techUK与英国环境署的调查显示，英格兰过半数据中心已采用无水冷却，64%的站点年用水量低于1万立方米，堪比一座休闲中心。AWS、微软、Meta公布的WUE分别约为0.12、0.27、0.19升/千瓦时，比率在逐年改善。
而国内对算力中心耗水的重视程度也在同步提升。今年10月，最高层在乌兰察布考察时明确提出“算水协同”。地方细则随即落地，据《内蒙古日报》报道，乌兰察布算力中心生产用水严禁取用地下水作冷却水，当地只向数据中心供应限量中水。据央视网报道，优刻得等企业也将冷却系统改为抽室外冷风给服务器降温，按其披露口径，整体节水率超过92%。
追不上分母扩张
改善的是比率，扩张的是总量。微软和AWS在WUE改善的同期，总用水量仍在上升。Rystad Energy的预测数据中，全球数据中心冷却用水量五年内将增长近三倍。一条曲线在往下走，另一条在往上翻，但是后者的斜率更陡。
于是有观点认为，解法要往前挪：与其事后补救，不如在选址初期就把水列为核心考量指标。在本届十如对话上，胡悦引用世界经济论坛发布的关于可持续、有韧性的人工智能基础设施的行动指南，提出了四条设计原则：先减用水量；可行时优先使用雨水、再生水等非饮用水源；因地制宜权衡冷却中能源与水的取舍；建立衡量真正重要事项的指标。
这四条原则解决的是“怎么少用水”，但用掉的水还涉及补偿问题。陈云华给出一条原则：水从哪里取，就应该回补到哪里——即用掉多少，就得想办法还回去多少。麻烦在于“水正效益”这类回补目标至今没有统一的衡量标准，而数字孪生这样的新技术给这类问题提供了解决思路——对河流做数字化监测，掌握不同降雨条件下的水流状况，再据此调配水资源。
再往上一步，魏仲加谈到了整个系统的治理：水要按流域统筹，不能头痛医头、脚痛医脚，数据中心的用水量正应当被纳入这样的统一规划。他以中国的长江流域规划和海绵城市为例：把水当作相互关联的系统来治理，切实增强了气候韧性，为世界提供了有益借鉴。
这套从少用、到回补、再到系统治理的思路，在实际应用中也得到了印证。参与设计过怀来、中卫、乌兰察布多座数据中心冷却方案的工程师陈聪，在接受媒体采访时说过：“现在业内做数据中心方案，一定要看水从哪里来，用到哪里去。”
未来人们谈论AI基础设施，大多数人先想到的，大概仍然是电力缺口。但下一座数据中心能不能建成，水资源论证可能会从环评附录，挪到选址报告的前几章节。
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消费三姐妹，为什么不香了？
（本文作者为 定焦One，钛媒体经授权发布）
文 | 定焦One（dingjiaoone），作者 | 陈丹，编辑 | 魏佳
一只玩偶、一件金饰、一杯奶茶，曾在港股撑起超过7300亿港元的市值。
2025年6月，泡泡玛特、老铺黄金、蜜雪集团股价先后创下新高，三家公司市值合计一度超过7300亿港元，成为资本市场炙手可热的“消费三姐妹”。一年多过去，三家公司股价均较各自高点跌去一半以上，其中老铺黄金跌幅接近四分之三。
最新的坏消息来自泡泡玛特。10月27日，公司披露第三季度经营数据，整体收益同比下降45%至50%，美洲市场降幅高达70%至75%。而一年前，LABUBU正席卷全球，同期收益还在以245%至250%的速度增长。增长急转直下，次日开盘，泡泡玛特股价一度跌超6%。
另外两家，即使利润仍在大幅增长，也没能阻止股价下跌。
老铺黄金今年上半年收入增长60.3%，经调整净利润增长83.6%，股价却是三家公司中回撤最深的。蜜雪集团同期收入增长2.3%，净利润下降14.7%，同样未能摆脱股价下行的趋势。
潮玩、金饰、平价茶饮，三门生意的增长曲线并不相同，却遭遇了相似处境。去年，资本市场愿意为爆款IP、高端品牌和连锁扩张带来的增长想象支付高价；如今，即便仍有增长，投资者也不再愿意给予同样高的估值。
与此同时，AI算力、半导体等科技板块成为市场新的投资热点。与增长逐渐回归常态的消费公司相比，AI产业链的需求扩张和技术突破，为投资者提供了另一种关于未来增长的想象。
消费三姐妹的集体失宠，究竟是自身业绩难以支撑过去的高估值，还是市场找到了更有吸引力的投资方向？
01.从消费到AI，资本市场换了新宠
2025年，消费三姐妹的走红，有着实打实的需求和业绩支撑。香颂资本董事沈萌认为，这轮上涨受到国内消费需求结构性变化的驱动。悦己、保值、低价等消费偏好形成新的趋势，带动相关企业快速增长。三家公司的崛起，恰好反映了这些不同的消费需求。
2025年上半年，国际金价屡创新高，老铺黄金门店也掀起排队潮，上海豫园门店一度排起长达10小时的队伍。消费者愿意为古法工艺、设计和品牌支付溢价，也看重足金材质的价值支撑。同年，LABUBU从柜子里的收藏品变成年轻人挂在包上的时尚配饰，热潮一路蔓延至海外。一个卖黄金，一个卖玩偶，看似毫不相关，却都让消费者愿意为产品本身之外的价值付费。
另一边，蜜雪冰城靠几块钱的产品做大生意。2元的冰淇淋、4元的柠檬水，背后是大规模采购、自建生产和物流配送形成的成本优势。到2025年6月底，蜜雪集团全球门店达到53014家，其中内地超过一半的门店位于三线及以下城市。
这三种看似不同的消费选择，都带来了可观的业绩增长。2025年，泡泡玛特毛绒产品收入同比增长560.6%至187.08亿元，海外收入增长291.9%；老铺黄金上半年收入增长251%，净利润增长285.8%；蜜雪集团同期收入增长39.3%。
三家公司分别找到了愿意为情绪价值、品牌与黄金材质、低价商品买单的消费者，这种增长的稀缺性，正是当时资本市场愿意支付高估值的重要原因。
2025年8月，泡泡玛特股价一度逼近340港元，市值超过4500亿港元，市盈率超过105倍。老铺黄金的市盈率一度达到约140倍。即便是三家中市盈率相对低的蜜雪集团，也超过45倍。100倍市盈率，意味着每1元年度净利润对应100元市值。投资者愿意出这样的价格，买的显然不只是眼前的利润，还有未来多年持续增长的预期。
在沈萌看来，资本市场往往会为短期股价上涨寻找合理解释，将企业的阶段性优势包装成具有长期成长性的投资故事。但被赋予某种概念，并不意味着企业真正具备持续兑现这一预期的能力。
风险很早就开始显现。2025年6月5日，港股新消费龙头集体回调，老铺黄金单日下跌9.05%，蜜雪集团下跌7.72%。就在前一天，三家公司还曾齐创股价新高。当时，富国基金经理周文波就提醒，新消费公司吸引了大量资金关注，但部分公司已不便宜，短期股价存在调整风险。
此后，三家公司的股价走势有所分化，泡泡玛特还在8月创下更高纪录。但市场对高估值能否持续的担忧，已经持续出现。而从2025年下半年开始，AI成为资本市场更受关注的增长方向。随着资金向算力、半导体等科技板块集中，前期热门消费股在公募重仓中的热度逐渐降温。
据Choice统计，重仓泡泡玛特的公募基金数量从2025年二季度末的311只一路缩减，2025年四季度末降至136只，2026年一季度末为110只，到2026年二季度末只剩86只，累计减少逾七成；持股数量从2026年一季度末的3324.82万股降至二季度末的2114.68万股，一个季度减少约36%。
与此同时，AI产业链逐渐成为公募基金的配置重点。据国信证券统计，2026年二季度基金重仓股中，科技板块整体持股市值占比上升23.6个百分点至60.8%；作为科技板块内部占比最大的行业，电子行业持股市值占比上升21.2个百分点至42.9%。消费板块占比则下降7.6个百分点至9.5%。
这种变化，在同一只基金的调仓中表现得更加直观。2025年二季度，中加新兴消费基金的前十大重仓股中，还有泡泡玛特、匠心家居、古茗等消费公司。到了2026年一季度，寒武纪、兆易创新等科技公司已经进入其前十大重仓股。基金经理在季报中解释，科技改变生活仍是全年的产业趋势主线。
申万宏源在2026年二季度研报中指出，科技赛道对其他行业存在资金虹吸效应。一方面，科技硬件吸引了其他行业的配置资金；另一方面，科技主题基金凭借业绩表现，吸引了更多投资者申购。
沈萌认为，这与市场流动性和资金轮动有关。“市场流动性的规模有限，资金在不同热点板块之间轮动。资金都在追逐尽可能安全、尽可能高的回报，而最关键的风向标就是政策导向。”
但资金流向AI，并不意味着AI制造了消费股的下跌。
投资人陈默默认为，从时间线来看，消费三姐妹的高估值在AI资金虹吸效应凸显之前，就已经出现调整压力。AI行情加剧了资金分流，可能让消费股跌得更深、更快，却不是下跌的根本原因。
“钱搬家放大了下跌，没有制造下跌。”陈默默说，即使没有AI，资本市场也会寻找其他具有更高增长预期的资产，消费股仍可能面临调整，只是幅度可能更小、速度也更慢。
到了2026年三季度，公募基金对电子、通信行业的配置也有所回落，医药和部分消费行业重新获得增配。资金的偏好仍在变化，但对消费三姐妹而言，想重新获得市场青睐，要回答的是自己的增长还能走多远。
02.三种生意，撑不起原来的估值了？
同一个问题，三家公司面对的是三种不同的考验。
泡泡玛特的难题是，一个超级IP究竟能火多久。
2025年，THE MONSTERS系列收入141.6亿元，同比增长365.7%，占泡泡玛特总收入的近四成。风靡全球的LABUBU，就出自这一系列。
如今，这股热度正在消退。2025年6月，随着官方集中补货，LABUBU部分款式的二手价格迅速回落。2026年6月，LABUBU 4.0“复古理发店”系列上市，市场反应已明显不如从前。德意志银行的渠道调研显示，该系列电商首日销售表现仅为2026年此前主要IP新品首发时的30%至50%，部分常规款的二手价格甚至跌破159元的官方售价。
新IP仍在增长，却尚未填补整体增长放缓留下的缺口。2026年上半年，星星人IP收入同比增长580.6%。但在8月的业绩会上，创始人王宁坦言，公司今年大概率无法完成年初设定的20%增长目标。
陈默默认为，市场当初并不是押注LABUBU能成为一棵“常青树”，而是期待泡泡玛特成为一个持续生产爆款的IP孵化器，不断推出新的IP，再借助全球化渠道进行分发。但到目前为止，这种持续复制爆款并借助势能持续扩大分发的能力，还有待进一步验证。
老铺黄金的难题在于利润能否持续、稳定地增长。
2026年上半年，老铺黄金收入198.08亿元，归母净利润42.67亿元，同比增长88.2%。但拆分到季度，业绩波动就显现出来。今年2月底，老铺黄金将产品价格上调约20%至30%，涨价前引发一轮集中购买。根据一季度业绩预告区间和半年报倒算，二季度净利润约为4.67亿至6.67亿元，远低于一季度的36亿至38亿元。
董事长徐高明在业绩会上解释，二季度国际金价大幅回调，叠加消费市场转弱，公司选择暂时观望，没有急于调整经营策略。他表示，二季度月均利润仍超过2亿元，符合公司预期。
券商的判断则更为谨慎。2026年8月，开源证券将老铺黄金2026年至2028年的归母净利润预测，分别从90.12亿、123.05亿、155.37亿元，下调至65.35亿、67.43亿、80.03亿元。按照调整后的预测，老铺黄金2027年的利润增幅仅约3%。
老铺黄金的品牌溢价仍在，海外收入保持快速增长，金器等新品类也在贡献增量。但过去的高速增长，部分受益于金价上涨和调价前的集中购买。接下来，它需要证明，即使没有这些因素的推动，复购、新品和渠道扩张仍能支撑业绩增长。
蜜雪集团的难题则是，门店越开越多，利润不增反降。
2026年上半年，蜜雪集团净利润23.19亿元，同比下降14.7%，首次在上市后出现半年利润同比下滑。截至6月底，集团全球门店达到63987家，同比增长约20.7%，但同期收入仅增长2.3%。
开店速度也在放缓。上半年，蜜雪集团新开加盟店5455家，比去年同期减少2266家；净增加盟店4166家，低于去年同期的6534家。
管理层在业绩沟通会上承认，上半年集团整体及蜜雪冰城主品牌的店均营业额均出现两位数下滑。按商品及设备销售收入和平均加盟店数量测算，单店半年向总部的采购额同比下降约17.9%。
这一变化触及了蜜雪集团商业模式的核心。集团收入主要来自向加盟店销售原材料、包材和设备。过去，门店越多，总部卖出的货就越多；但随着门店不断加密，单店生意更容易被分流，新增门店带来的收入增量也可能逐渐缩小。
与此同时，费用仍在上升。上半年，蜜雪集团销售及分销开支增长22.9%，行政开支增长39.4%，均明显快于收入增速。公司解释，部分支出用于产品品质升级、品牌建设和门店运营支持。
对蜜雪集团来说，问题已经转向“每家店还能赚多少钱”。总部收入能否持续增长，最终取决于加盟商能否保持盈利，以及是否愿意继续开店。
沈萌总结说，成本优势容易受到上游价格波动影响，而情绪价值带来的差异化优势，则需要企业不断推出新的产品和体验。它们的竞争优势并未消失，泡泡玛特仍有IP矩阵，老铺黄金仍有品牌溢价，蜜雪集团仍拥有六万多家门店和成熟的供应链体系。改变的不是这些生意本身，而是资本市场对其未来增长的预期。
“虽然业绩表现不同，但投资者对它们未来的预期基本一致，即不足以支撑起当前的估值。”沈萌说。
03.AI接过了溢价，也接过了同一道考题
那么，成为资本市场新宠的AI资产，估值是否更有底气？
从目前来看，答案并不一致。在AI产业链上，有的公司已经将需求转化为利润，有的仍处于高投入阶段，资本市场对它们的定价也出现明显分化。
先看大模型公司。
2026年1月，智谱和MiniMax先后登陆港股。今年上半年，智谱收入9.54亿元，同比增长399.7%，经调整净亏损19.64亿元，亏损同比扩大；MiniMax收入约1.17亿美元，同比增长283%，经调整净亏损2.93亿美元，同比扩大111.2%。
两家公司的收入都增长了数倍，经调整净亏损却仍是同期收入的两倍以上。模型训练、推理和研发需要持续投入，快速增长的收入尚未转化为盈利。资本市场的态度也发生了变化。两家公司上市后，股价一度大幅上涨；进入2026年，又相继经历深度回撤。截至10月20日，智谱和MiniMax股价均较各自历史高点下跌超过八成。
相比之下，资金更青睐已经兑现利润的AI硬件企业。
华夏基金基金经理李湘杰此前指出，当前投资重点集中在上游硬件，下游应用仍处于分化观察阶段。沈萌也认为，大模型故事的热度正在消退，短期内资本市场更关注业绩已经兑现的AI硬件企业。
中际旭创就是代表。2026年上半年，公司收入417.78亿元，同比增长182.49%；归母净利润136.51亿元，同比增长241.70%。AI大客户持续扩建数据中心，带动800G、1.6T高速光模块出货增长。
需求端也仍在扩张。Gartner今年9月预测，2026年全球AI支出将达到2.67万亿美元，同比增长49.5%，其中AI基础设施是最大的支出方向。
部分AI硬件企业正处于收入和利润双双高速增长的阶段，但不代表估值可以无限上涨，一旦增长放缓，一样会被重新计算，这正是消费三姐妹在经历的事。
机构的调仓已经释放出一些信号。
据华福证券统计，2026年三季度主动权益基金对电子、通信行业的重仓配置比例继续回落，环比分别下降6.81个和1.69个百分点，电子配置比例降至约36%，通信降至约15%。
中际旭创仍是公募基金第一大重仓股，但持有它的基金数量和持股数量，均较二季度末有所减少。电子、通信仍是公募基金的重要配置方向，机构并未全面撤离AI。只是随着股价上涨、持仓日益集中，部分资金已经开始减仓，重新权衡未来收益与估值风险。
在沈萌看来，短期内消费需求仍缺乏明显支撑，科技板块则还有增长叙事。部分资金虽然开始配置回调后的消费股，但未必能很快获得回报。
在多数机构减持泡泡玛特的时候，段永平选择了买入。
2025年8月，段永平还表示“看不懂”，但泡泡玛特发布2025年年报后，他改变了立场。2026年4月起，他通过卖出看跌期权（卖Put）的方式开始布局，后续通过多轮增持，成为仅次于王宁的第二大股东。三季度，泡泡玛特收入接近腰斩后，段永平仍表示"还会再买一些"，上限是总股本的10%。
公募基金在减持，段永平在加仓，看似是两种相反的判断。在陈默默看来，不同投资者的持有周期可能不同，买入一家公司的股票，主要是基于交易机会的判断，关键看当前股价与预期价值之间，是否存在收益的空间。
同样的业绩、同样的风险，有人担心增长放缓，有人则认为股价已经充分消化了这种担忧。怎样给一家公司定价，始终是资本市场永恒的难题。
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汽修店越开越多，为什么赚的钱却越来越少？
（本文作者为 汽车财报，钛媒体经授权发布）
文 | 汽车财报， 作者 | 哈明明
中国汽车维修市场正在出现一个颇有意思的反差。
2026年上半年，途虎养车的工场店达到8825家，同比增长22.5%，距离9000家只有一步之遥。
同期，途虎营收87.78亿元，同比增长11.4%；归母口径的期内利润约1.84亿元，同比下降40%；经调整净利润2.40亿元，同比下降41.6%。
其综合毛利率降至23.3%，较上年同期下降约1.9个百分点。
这组数字揭示出汽车后市场正在经历的一种变化：连锁化让头部企业获得了更大的经营规模，行业的利润分配却变得更加复杂。
市场增长与企业利润增长，开始呈现出不同的节奏。
这种反差尤其值得关注，因为中国汽车保有量还在增加。
公安部数据显示，截至2026年6月底，全国汽车保有量达到3.71亿辆，其中新能源汽车4897万辆。上半年新注册登记汽车1051万辆。
理论上，庞大的汽车存量能够持续创造轮胎更换、基础保养、机械维修、事故修复以及零部件更换需求。
汽车的使用寿命越长，后续服务需求通常越丰富。
然而，一辆车产生多少维修收入，已经开始受到动力类型、车辆使用频率、零部件价格和维修渠道的共同影响。
更重要的是，汽车维修行业的组织形式正在变化。
过去大量依赖街边门店、地方汽配商和熟练技师的生意，正逐渐出现全国性的商品采购、仓储配送、数字化系统和品牌经营网络。
途虎接近9000家工场店，正是这一变化的代表。
问题随之而来：当分散的汽修生意被全国性平台组织起来，规模优势最终会变成更高的利润，还是更低的服务价格？
一、9000家修车店背后，真正集中的是什么
从经营结构看，途虎更接近一家拥有庞大线下履约网络的汽车服务平台。
截至2026年6月底，途虎8825家工场店中，8655家为加盟店，自营店只有170家。
加盟占比达到98.1%。
汽修店是一门重视本地经营的生意。
一家门店需要技师、设备、场地和本地客户。不同城市的租金、工资、车型结构和消费者习惯差别很大。
加盟模式将大量线下经营投入交给本地经营者，全国性平台则集中发展品牌、供应链、线上获客、商品数据库和门店系统。
它实际上把汽车维修拆分成两部分。
一部分是可以集中经营的商品和信息。
另一部分是需要本地完成的服务。
这种分工首先改变的是汽配流通体系。
一辆汽车拥有数以万计的零部件。不同品牌、年份、排量和配置之间，即便同一种维修项目，也可能需要不同规格的配件。
对一家独立汽修店而言，准确采购零件、控制库存和保证到货时间，都是日常经营的核心问题。
例如，一家门店一年可能只需要几次某种冷门车型的特殊零部件。提前备货会占用资金，临时采购又可能影响维修效率。
全国性平台则可以将多个地区的需求集中起来。
采购端面对更大的订单规模，仓储端根据地区车型分布安排库存，配送端通过固定线路降低单位履约成本。
2026年上半年，途虎区域仓库存量同比增长超过10%，自有配送线路承运订单占比达到53%。
这些数字反映了平台在仓储配送方面的持续投入。
从产业组织角度看，汽修连锁化的价值，首先体现为供应链的规模化。
维修技师仍然在不同城市提供服务，商品采购、仓储配送和订单管理则逐渐集中。
这种模式也改变了零部件制造商、区域经销商和维修门店之间的关系。
过去，地方汽配商依靠库存深度、熟客关系与配送速度服务周边维修店。
如今，全国性平台可以把分散的门店需求集中为大额采购订单。
对零部件品牌而言，直接面对连锁平台意味着更稳定的销售渠道，也意味着更集中的采购谈判。
对区域汽配商而言，未来的竞争重点则可能转向仓储配送、专业品类和本地服务能力。
汽车后市场的连锁化，表面上发生在维修门店，真正受到影响的却是整条零部件流通链。
二、规模越来越大，利润为什么越来越薄
从财务表现看，途虎上半年实现毛利润20.48亿元，同比增长3.3%。
收入增长11.4%，毛利润却只增长3.3%，意味着新增销售额转化成毛利润的效率有所下降。
同时，公司经营利润约1.08亿元，同比下降51.4%。
这组数字值得拆开来看。
2026年上半年，途虎收入中约82.07亿元来自汽车产品和服务，占总收入的93.5%。
加盟服务收入约4.62亿元，广告收入约7584万元。
这意味着，途虎虽然拥有接近9000家加盟工场店，其主要收入来源依然是汽车商品与服务交易。
它的盈利表现，与轮胎、机油、零部件的采购成本和销售价格高度相关。
2026年上半年，途虎汽车产品及服务业务毛利率出现下降。公司披露的原因包括原材料价格上涨、采购成本调整速度以及消费者对高性价比产品的偏好变化。
费用方面，途虎经调整销售与营销费用率上升0.4个百分点，达到13.2%。
公司增加了第三方线上渠道推广和线下门店激励投入，带动交易用户与门店规模增长。
由此可以看到一条较为清晰的利润变化路径。
商品成本承压，加上价格竞争影响，降低了每百元收入能够产生的毛利润。
企业同时增加营销投入，以获得更多用户和市场份额。
在这种情况下，收入继续增长，利润表现却承受压力。
这也涉及汽车维修连锁企业面临的一种商业选择。
假设一家连锁平台集中采购一条轮胎，能够比普通维修店节约20元。
平台可以保持终端售价，将20元变成更多毛利润。
也可以把其中15元让给消费者，留下5元利润，用价格优势吸引更多车主。
后一种策略通常更有利于扩大交易规模。
但企业需要更大的订单量、更好的复购率和更低的运营成本，才能提高最终盈利。
汽车养护服务尤其容易形成这种竞争。
轮胎型号、机油规格和品牌具有较强的可比性。消费者能够在不同电商平台查询价格，比较商品、安装和售后服务的总体费用。
信息透明度提高，消费者对价格的敏感程度也随之增强。
全国性平台由规模获得的采购优势，有一部分最终流向消费者。
这便是连锁化值得思考的地方。
企业规模扩大，可能带来更低的单位采购成本，同时通过价格竞争推动行业服务费用调整。
规模优势与定价能力，是两项需要分别检验的经营指标。
不过，途虎上半年的利润下降也包含经营投入周期的因素。若后续用户复购提升、采购成本改善、营销费用率回落，利润率仍有修复空间。
因此，更准确的判断是：连锁平台已经获得规模扩张的能力，盈利能力仍处于检验阶段。
三、4S店收缩，汽修连锁迎来新的机会
汽车维修市场的另一项变化，发生在传统4S店体系。
中国汽车流通协会数据显示，截至2025年底，全国汽车4S店网络规模为32432家，同比收缩1.4%。
全年新增门店近5000家，退网门店同样接近5000家。
其中，合资品牌4S店数量下降5.7%，豪华品牌下降5.8%，自主品牌网络则增长1.1%。
新增与退出同时达到较大规模，说明汽车售后渠道正在进行结构性调整。
传统4S店的经营模式，将新车销售、维修保养、零部件供应和金融保险业务集中在同一经营体系中。
汽车销售价格竞争加剧之后，这种模式的收入结构发生了变化。
中国汽车流通协会2025年经销商生存状况调查显示，盈利经销商占比从2024年的39.3%降至23.5%，亏损经销商占比达到55.7%。
在受访经销商的毛利贡献结构中，售后服务占80.8%，金融保险占24.3%，新车业务贡献为负25.5%。
这组数据说明，售后业务已经成为传统汽车经销商的重要利润来源。
它同时意味着，全国性独立养车连锁正在进入一个竞争更加激烈的市场。
一边是4S店努力依靠维修保养留住客户，以缓解新车销售盈利承压。
另一边是途虎、京东养车、天猫养车等独立服务平台，希望通过透明价格、标准化服务和便捷的门店网络吸引车主。
双方争夺的，是同一辆汽车在整个使用周期内产生的服务收入。
对车主而言，服务渠道的选择往往随着车辆使用年限变化。
新车阶段，质保服务、原厂技术支持与维修记录具有较强吸引力。
随着车龄增长，轮胎、机油、蓄电池等标准化保养项目的价格比较更加直接，独立维修门店的区位和成本优势逐渐显现。
因此，独立养车平台的增长机会，与中国汽车保有量持续积累、车辆进入成熟使用阶段密切相关。
这种变化也具有地域差异。
途虎2026年上半年新开工场店中，约65%位于下沉市场城市。山西、内蒙古、西藏等区域的门店数量同比增长超过40%。
县域市场有着不同的汽车服务生态。
当地汽车品牌分布、车主收入、维修技师供给和配件物流成本，都直接影响门店经营。
在一些地区，熟悉本地车主的独立汽修店拥有稳定的客户关系。
全国性平台带来的优势，则主要体现在商品供应、品牌信任、价格透明和线上预约。
两种能力正在逐步结合。
途虎与湖南国合快车、西安恒泰集团等区域性汽车服务企业开展合作，也说明全国连锁的扩张正在从吸纳单店加盟商，延伸到整合地方维修服务网络。
未来的汽修市场，可能保留大量本地经营者，同时形成更集中的品牌、供应链和交易系统。
这是一种经营资源集中、服务执行分散的产业结构。
四、新能源汽车，让汽修店重新计算每辆车的价值
对于汽车后市场而言，新能源汽车带来的变化远比新增一种车型复杂。
截至2026年6月底，新能源汽车占全国汽车保有量的13.19%。
但在当年上半年新注册登记汽车中，新能源汽车占比已经达到49.42%。
存量和新增车辆之间存在明显差异。
这意味着，未来几年中国汽车维修市场的客户结构将持续变化。
传统燃油车养护有相对成熟的消费项目，包括机油、机滤、火花塞、变速箱油以及发动机相关维修。
纯电动车则将更多需求集中于轮胎、制动系统、底盘、空调热管理、电气系统和动力电池相关检测。
不同车型之间的维修频率、技术要求和单次消费金额，正在出现新的差异。
途虎的经营数据已经体现了这种变化。
截至2026年6月底，途虎过去12个月新能源交易用户达到530万人，同比增长56.7%，占总交易用户的17.2%。
同期，途虎全部交易用户达到3100万人，同比增长17.2%。
新能源用户增长速度明显高于平台整体。
但交易用户数量只是衡量汽车后市场价值的一个维度。
对于一家维修企业，真正需要计算的是单车年度消费金额。
假设一位燃油车主每年进店两次，每次消费500元，全年便为维修服务市场贡献1000元收入。
另一位纯电动车主每年进店一次，每次消费700元，全年贡献700元。
即使第二类车主数量增长更快，维修服务市场的收入结构仍然可能发生变化。
上述金额仅为经济模型示例。实际消费取决于车辆年限、动力类型、年行驶里程、维修项目和渠道价格。
这个模型的价值，是提醒市场关注交易用户之外的经营指标。
新能源汽车渗透率上升之后，汽车后市场的增长需要同时观察车主数量、消费频率和客单价。
新能源维修还存在新的技术门槛。
动力电池、电驱系统和高压电气设备，需要专业检测工具、技术培训以及相应的安全操作规范。
整车厂掌握的诊断数据、维修技术和配件供应，也影响独立维修平台能够承接的业务范围。
对于途虎这样的全国性网络，未来可能形成两种不同的服务能力。
一类是覆盖广泛车型的标准化保养，依靠门店密度和供应链效率经营。
另一类是技术要求较高的专项维修，依靠设备投入、技师培训和整车厂合作获得业务。
前者具有规模优势，后者则可能创造新的服务附加值。
这意味着，汽车维修连锁未来的竞争，除了门店数量，还将取决于每家门店能够提供多少种服务，以及这些服务能够产生多少利润。
五、汽修行业最终会变成谁的生意
从途虎的经营数据看，全国性汽车服务平台已经形成了相当规模的网络。
2026年上半年，途虎过去12个月交易用户同比增长17.2%，年复购率达到65.2%，较上年同期提升0.7个百分点。老用户贡献收入的比例达到66.1%。
复购率是理解汽车维修生意的重要指标。
维修养护具有周期性，客户通常根据车辆状况决定下次进店时间。
稳定复购能够降低对持续新增用户的依赖，也有助于门店安排采购、技师和设备使用。
但从用户规模增长到利润增长，企业还需要完成另一项工作：提高每次交易的经济效益。
对全国连锁平台来说，采购成本、物流配送、门店激励、营销费用以及商品结构，共同决定最终利润。
对加盟商来说，店面租金、人员效率、设备使用率和实际进店订单更加重要。
两者的利润目标存在联系，也各有经营约束。
平台可以通过扩大门店网络提高商品销售额，加盟商则需要充足的订单支撑门店投资。
公开信息显示，2026年上半年，途虎开业超过六个月的加盟工场店中，接近90%实现盈利；加盟商到期续约率超过90%。
这些指标表明，其加盟网络仍具有经营吸引力。
不过，门店盈利的统计口径、单店投资额、回本周期和经营者投入的劳动成本，仍然是判断加盟模式经济效益的重要变量。
从行业角度看，中国汽车维修市场正在形成一种新的分工。
全国性平台负责集中采购、品牌建设、客户运营和经营系统。
地方加盟商负责门店投资、服务交付和日常经营。
整车厂继续在质保、专业技术和原厂配件领域发挥重要作用。
零部件制造商与区域经销商，则围绕这些服务网络重新安排商品销售和配送渠道。
产业链上的每个参与者，都在争取更稳定的客户关系和利润来源。
途虎上半年门店增长22.5%、经调整净利润下降41.6%，为观察这一阶段提供了一个窗口。
它说明，全国性汽修连锁在扩大市场份额的同时，还需要持续平衡商品价格、客户增长与盈利能力。
汽车维修是一个依靠长期车辆保有量支撑的行业。庞大的存量市场，为连锁企业提供了发展空间。
但随着价格透明、供应链集中、新能源车增加以及4S店调整售后业务，行业的利润分配也会不断变化。
对于中国汽车后市场，未来更值得观察的指标，或许是全国性连锁平台能够在多大程度上提高单店效率，并将规模优势转化为持续盈利。
9000家门店是规模。
每家门店能够留住多少车主、创造多少利润，才是这门生意的长期价值。
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LG 车辆通信控制模块率先获 TÜV 莱茵 ASIL D 认证，已被捷尼赛思 GV90 采用
IT之家 11 月 9 日消息，LG 电子当地时间今日宣布，其为捷尼赛思 GV90 开发的中央通信单元 (CCU) 2.0 系统获得 TÜV 莱茵为汽车中央网关颁发的首份 ISO 26262 ASIL D 认证。
ASIL D 为 ISO 26262 标准为汽车安全完整性定义的最高等级，要求采取最严格的措施来预防和减轻安全相关故障。
这款 CCU 2.0 是车辆的通信枢纽，连接 ECU 并管理车内网络和外部网络之间的数据交换。
其在通过 CAN 和以太网路由数据时，能够准确传输安全相关消息，检测路由故障，并将相关故障信息传递给其他 ECU。该芯片还集成了针对 OTA 软件更新的功能安全措施，有助于防止意外更新，并在更新和回滚期间保持车辆启动的安全控制。此外，其支持车联网、按需功能、系统诊断、入侵监控、基于证书的身份验证。
LG 汽车解决方案 (VS) 研发实验室负责人 Lee Sang-yong 表示：
获得首个 ASIL D 产品认证是 LG 发展历程中的一个重要里程碑。这体现了我们从建立认证功能安全流程到在汽车产品中实施和验证最高级别安全要求的进步。
我们将以此为基石，增强汽车制造商对 LG 的信心，并推进面向 AIDV（IT之家注：人工智能定义汽车）时代的下一代解决方案。
Anthropic 揭秘科学家用 Claude 都干啥：大多用来分析数据和写作
IT之家 11 月 9 日消息，Anthropic 近日发布研究报告，显示科学家主要将 Claude 用于数据分析和写作，收集数据、生成研究假设则较少使用 AI。
IT之家了解到，Anthropic 此次研究使用了 2026 年 8 月 2 日至 9 月 30 日的 20.7 万次科研会话，其中包含 12.9 万次 Claude 对话和 Cowork 会话，以及 7.8 万次 Claude Code 会话。系统只保留并研究会话所属的学科、研究子领域和具体任务等分类标签，不会提取或保存研究数据、假设、实验方法、初步发现或未发表论文等具体内容。所有结果均以汇总形式呈现，以保护隐私。
从学科来看，计算机科学、数学和统计学等领域的研究人员会更频繁地使用 Claude，医疗健康以及需要在实验室开展工作的物理科学领域则相对较少。
在 Claude 科研会话中，计算机科学（IT之家注：CS）占比最高，达到 11.9%；工程学和医学分别占 8.4% 和 7.7%。如果将各学科的研究人员规模纳入考量，计算机科学、数学和统计学的 Claude 使用比例仍明显高于其研究人员占比。
Claude Code 的使用分布则更加集中于定量研究领域。CS 研究人员仅占全球研究人员总数的 4.3%，贡献 Claude Code 科研会话的 32.7%。AI 与 ML 的使用情况同样突出：该领域研究人员仅占全球总数的 1.2%，却占 Claude 科研会话的 5%，占 Claude Code 科研会话的 15.2%。
相比之下，艺术、人文和部分社科的 Claude 用量相对较低。Anthropic 认为，不同学科的 Claude 用量不仅与人群基数有关，也与研究任务是否适合 AI 密切相关。
在具体研究任务方面，数据分析和写作是科学家最常借助 Claude 完成的工作。
报告显示，数据分析占 Claude 科研会话的 33.7%，占 Claude Code 科研会话的 48.1%。作为对照，研究人员通常将 27.6% 的工作时间用于数据分析。写作与沟通任务占 Claude 科研会话的 32%，也明显高于研究人员在这类任务上投入的时间比例（16%）。
相比之下，数据收集任务占研究人员工作时间的 28.6%，但仅占 Claude 科研会话的 11.5%、Claude Code 会话的 11.9%。研究构思与假设生成任务的占比则更低，分别为 4.2% 和 2.1%，而研究人员投入这类工作的时间占比为 7.1%。
Anthropic 还对 528 名科学家开展了问卷调查，受访者主要来自生命科学和健康科学领域，且均属于积极使用 AI 的研究人员。调查结果与实际会话数据基本一致：受访者最常使用 AI 的场景是数据分析和写作，而数据收集、研究构思及假设生成的使用程度相对较低。
