編者按：汽車產業正經歷百年未有之大變局：電動化重塑格局，智能化催生新機，供應鏈在波動中尋找韌性。而在喧囂之下，年報便是讀懂汽車供應鏈上市公司的資料“底稿”。隨著2025年年報的陸續披露，本欄目將通過營收與利潤的漲跌、現金流的多寡、研發投入佔比的增減等財務資料，透視企業轉型升級的軌跡，並呈現汽車產業鏈不同細分領域的發展現狀。每一份年報都是一面“鏡子”，照見企業的底氣與壓力。希望本專欄的報導與分析，能夠幫助讀者透過紛繁的數字與報表，把握汽車供應鏈演進的基本脈絡與長期邏輯。日前，圖達通、禾賽科技（同在納斯達克上市）、速騰聚創三家港股雷射雷達上市公司先後發佈2025財年業績報告。它們的經營資料共同勾勒出產業從技術驗證走向商業成熟的關鍵軌跡——在智能輔助駕駛滲透率持續提升、物理AI加速落地的背景下，雷射雷達行業開始告別早期“燒錢拓荒”階段，進入規模化量產兌現、盈利拐點顯現、場景多元擴張的全新周期——可謂跑進了“最好的年代”。01 規模化量產已兌現百萬台交付成門檻2025年是雷射雷達行業規模化量產的兌現之年，上述三家企業出貨量均實現翻倍級增長，車載雷射雷達從智能輔助駕駛選配走向主流車型標配，前裝量產滲透率快速提升，百萬台級年交付能力成為生存與競爭的核心門檻。據悉，圖達通2025年雷射雷達總交付量達33.2萬台，同比增長45%，在高端市場穩固基本盤的同時，中端產品實現突破性放量。作為全球首家實現1550奈米車規級雷射雷達量產的企業，圖達通獵鷹平台累計交付突破70萬台，成為蔚來NT3.0平台惟一雷射雷達供應商，配套ET9、全新ES8等旗艦車型，單車配裝量由1顆提升至“1獵鷹+2靈雀W”的組合配置，直接拉動單車價值量與整體出貨規模躍升。更具里程碑意義的是，圖達通面向主流市場的靈雀系列全年交付13.8萬台，同比增長超10倍，成為第二增長引擎；純固態蜂鳥平台啟動量產交付，完善從遠距主雷達到近場補盲的全場景矩陣。產能層面，圖達通年設計產能達120萬台，2026年計畫新增100萬台產能，專門佈局蜂鳥系列產線，支撐機器人與車載補盲市場需求，為全年衝擊100萬台交付量奠定基礎。禾賽2025年總交付量超過162萬台，同比激增222.9%，其中ADAS車載交付138.1萬台，同比增長202.6%，單季度最高交付63萬台，超越2024年全年總量。依託轉鏡技術路線與成熟供應鏈，禾賽成為理想、小米、長安等主流車企核心供應商，市佔率穩居行業第一，ATX系列千元級定價快速滲透15萬元以下主流車型，推動雷射雷達全面普及。產能佈局上，公司實現百萬台級穩定交付，2026年出貨指引上調至300萬～350萬台，規模化優勢持續擴大，單位成本隨出貨量倍增持續下探。速騰聚創2025年總交付量91.2萬台，聚焦MEMS微振鏡路線，依託數位化晶片化方案，成為比亞迪、吉利等車企核心供應商，在合資品牌市場份額超70%，產能佈局達400萬台，支撐規模化交付需求。三家企業的規模化處理程序印證了雷射雷達已成為智駕核心硬體，L2+至L4級自動駕駛車型搭載率持續攀升，百萬台年出貨量從目標變為現實，雷射雷達從高價小眾走向普惠大眾。02 盈利拐點集體顯現告別虧損自我造血2025年，雷射雷達行業迎來盈利拐點，上述三家企業通過規模效應、自研降本、良率提升，實現毛利率全面修復、虧損大幅縮小，從融資驅動的燒錢擴產階段，正式進入經營驅動的盈利兌現周期。其中，2025年，圖達通實現盈利性關鍵突破，毛利率由2024年負8.7%大幅提升至7.9%，成功告別負毛利時代，成為經營質效改善的核心標誌。據瞭解，圖達通盈利改善源於三大動力：一是交付規模增長帶來的規模效應，單位製造與材料成本持續攤薄；二是研發投入轉化為降本成果，產品設計最佳化與核心器件自研替代，直接降低BOM成本；三是產品結構升級，靈雀系列等高性價比產品放量，提升整體盈利水平。財務層面，圖達通經調整淨虧損縮小24%，剔除上市費用、認股權證等非現金項目後，經營層面盈利效率顯著提升；現金及現金等價物同比增長146%，總資產增長50%，港股上市後充裕的資金儲備，為研發與擴產提供堅實支撐，自我“造血”能力持續增強。2026年一季度，圖達通交付量達17萬台，收入超3.8億元，接近2025年半年水平，隨著靈雀、蜂鳥系列產能爬坡，毛利率有望持續提升，向盈虧平衡快速邁進。2025年，禾賽成為行業首家全年GAAP盈利企業，實現營收30.28億元，同比增長45.8%，淨利潤4.36億元，徹底扭轉2024年虧損局面，連續3個季度實現GAAP盈利。同時，禾塞的毛利率保持在41.8%高位水平，即便在價格競爭加劇背景下，僅小幅下滑0.8個百分點，規模效應與技術壁壘形成穩固盈利“護城河。經營現金流連續3年為正，淨資產規模增至89.59億元，財務結構健康，驗證了雷射雷達規模化盈利的可行性。速騰聚創也迎來盈利里程碑，2025年全年虧損縮小65.4%，四季度單季淨利潤達1.04億元，首次實現季度盈利，毛利率從14.7%大幅提升至21.8%；經營現金流同比改善30.5%，四季度實現現金流轉正，經營效率持續最佳化。2025年，三家企業盈利拐點同步顯現，標誌著雷射雷達推廣的商業邏輯閉環形成。這一轉變意味著雷射雷達從技術賽道轉變為成熟產業，具備獨立可持續發展能力，吸引更多產業鏈資源投入，推動行業長期健康發展。03 車載與機器人雙輪驅動多元場景創新增長曲線2025年，雷射雷達行業突破單一車載市場依賴，形成車載基本盤穩固、機器人第二增長曲線爆發的格局，泛機器人、智慧交通、工業自動化等場景快速放量，應用邊界全面拓展。圖達通堅定推進“車載+泛機器人+智慧交通”多元佈局，2025年機器人及其他業務收入1.35億元，同比增長130%，收入佔比從5.1%提升至12.3%，非車業務從概念走向實質營收貢獻。在機器人領域，蜂鳥純固態雷達憑藉小型化、低成本優勢，切入無人配送、工業機器人、AGV等場景，向九識科技等頭部企業批次供貨，海外機器人業務同比增長80%。智慧交通成為新亮點，國內落地15條全自動地鐵線路，港口船閘領域累計交付超1000套；海外突破歐洲市場，與瑞典Aventi Sweden達成260萬美元訂單，落地自研交通管理平台，智慧軌交、智慧航道、智慧港口等場景規模化落地，形成第三增長曲線。圖達通依託全技術路線優勢，為不同場景提供定製化方案，預計機器人業務未來保持翻倍增長，降低對單一市場依賴。禾賽堅持車載為主、機器人為輔的“雙輪戰略”，2025年機器人雷射雷達交付23.93萬台，同比激增425.8%，增速遠超車載業務。依託車載技術遷移優勢，禾賽JT系列切入割草機器人、人形機器人賽道，與追覓簽訂千萬顆級大額訂單，快速佔據機器人市場份額，成為車載之外的重要補充，分散市場波動風險。速騰聚創機器人業務實現爆發式增長，2025年機器人雷達交付30.3萬台，同比暴漲1141.8%，四季度銷量達22.12萬台，同比增長2565.1%，收入佔比提升至36.6%，四季度接近50%，與車載業務平分秋色。速騰聚創聚焦割草、無人配送、人形、具身智能、商業清潔五大機器人細分領域，機器人業務毛利率41.5%，顯著高於車載業務，成為盈利核心驅動力，徹底擺脫單一車載市場依賴。在汽車配套領域，高工智能汽車研究院資料顯示，2025年中國乘用車前裝標配雷射雷達搭載量達324.84萬顆，同比增長112.07%，行業滲透率突破20%，行業進入規模化落地的爆發期。圖達通創始人鮑君威判斷，數字攝影機在過去25年實現爆發式增長，從空白狀態發展到無處不在，全面滲透各類場景——與之類似，雷射雷達正復刻這一路徑，迎來與數字攝影機相似的黃金發展期。長期來看，雷射雷達將成為物理AI的優質資料採集終端，如同手機成為移動網際網路入口，行業部署量保持翻倍增長，10年後規模有望達到當前的1000倍。作為創新科技型企業，中國雷射雷達企業經歷了技術路線的多輪探索、從實驗室到量產爬坡的艱難跨越，以及全球市場的反覆驗證。在這個過程中，他們對抗過“雷射雷達是否被純視覺取代”的行業質疑，忍受過連年虧損、毛利率承壓的資本拷問，在不確定性中堅持走完了從“燒錢”到盈利的漫長征途，逐漸形成了技術全端、產品全域、產能全球的核心優勢。市場分析認為，隨著規模化效應持續釋放、多元場景全面落地，雷射雷達企業有望在2026年實現規模與盈利雙突破，繼續迎接智能感知革命賦予的時代紅利。 (中國汽車報)

伊朗公佈荷姆茲海峽安全航路圖伊朗港口和海事組織8日公佈荷姆茲海峽水域安全航路圖，告知往來船隻遵守航運安全原則，避免觸雷。該組織在聲明中說，2月28日至4月8日，波斯灣和荷姆茲海峽水域戰事不斷，荷姆茲海峽主要航道內可能存在各類反艦水雷。為確保海上航運安全，避免觸雷，往來船舶應按照伊朗方面公佈的安全航路圖航行，直至另行通知。 (參考消息)

頭部公司相繼邁入“百億估值俱樂部”後，具身智能企業開始衝刺新的目標。4月2日，星海圖宣佈獲得20億元B+輪融資，最新估值已經突破200億元，為一級市場估值最高的具身智能企業。該公司成立於2023年9月，定位為具身智能基座公司，團隊具有較強的清華學術背景和自動駕駛產業背景。除了星海圖，近期還有智平方、千尋智能、自變數、星動紀元和帕西尼等企業相繼宣佈估值超百億。算上更早突破百億的銀河通用、智元機器人和宇樹科技，“百億估值俱樂部”已有至少9位成員。此次完成融資的星海圖，其新一輪融資股東陣容較為多元，包括產業資本、長線基金、地方國資等。其中，星海圖作為產業股東藍思科技的重要合作夥伴，雙方將在硬體供應鏈與大規模量產領域深度協同，加速產品全場景滲透。回溯來看，今年2月，星海圖B輪估值首次觸及百億元。談及為何估值能短時間翻倍，星海圖CFO羅天奇在接受上海證券報等媒體採訪時，總結為三個維度的原因：一是星海圖自2025年底開始“激進地”加大研發投入。他透露，過去半年的研發費用相當於公司成立以來的數倍，目標是在2026年“把花錢從效率變成效果”。這一從“儲備”到“衝鋒”的明確戰略轉向，以及隨之而來的研發進展，得到了一級市場的關注。二是模型層面，星海圖2025年8月開源G0 VLA大模型突破當時SOTA；2026年1月開源全球首個開箱即用VLA模型G0 Plus；2026年2月開源面向衣物折疊的垂類場景G0 VLA模型、支援端側輕量化部署的G0 Tiny小模型——這向市場證明了星海圖的體量、行業地位和人才密度。三是行業估值體系的重構與“正宗大腦”標的的稀缺性。自年初智譜、MiniMax上市後，二級市場對AI大模型公司給予了極高估值，這一估值邏輯迅速傳導至一級市場，引發對具身大模型標的的估值重估。“投資者以更長期的視角看待行業，相信未來幾年高達百分之幾十甚至百分之百的年化增速。能快速消化當前高估值。”具體到2026年的目標，星海圖有兩方面規劃。第一，做好基礎模型，這是一切的起點，也是具身智能革命的關鍵變數。星海圖透露，其即將發佈的世界模型Fast-WAM，在內部的各項評估中已經表現出了明顯的進步。在模型資料層面，與行業部分公司採用模擬或訓練場模式不同，星海圖從創業初期就堅持在真實場景中採集資料。星海圖表示，這一選擇讓公司少走了很多彎路，因為真實世界的資料對訓練能在實際環境中工作的模型更為有效。第二，是“跑通”某一個很重要的生產力場景。“‘跑通’不是說有一台兩台，拍個視訊做個POC（概念驗證），而是實際上這個產品在這個崗位裡面把活兒幹好了，並且從成本角度來講也能夠算得清楚，從而能夠進入到一個1到10、10到100的可複製階段。”羅天奇說。除了做好自身業務，星海圖也打算以投資的方式參與建構行業生態。在業內看來，具身智能技術在未來兩三年之內不會收斂。這意味著各種技術路線、演算法模型仍在快速演進中，並未定型。因此，星海圖正牽頭組建一支早期投資基金，專注於投資下游場景應用型公司和前沿技術型公司。 (上海證券報)

作為深度學習奠基人、圖靈獎得主、公認的“AI教父”，傑佛瑞·辛頓親手推開了現代人工智慧的大門。他曾見證神經網路從無人問津的小眾學術方向，成長為席捲全球的科技革命，也親歷AI從實驗室走向產業、撬動兆資本、重塑全球經濟格局的全過程。這位一手托起AI浪潮的學者，卻始終保持著旁觀者的清醒，屢次放下科研光環，向全世界警示技術狂奔背後的隱憂。最近，辛頓再次拋出振聾發聵的論斷。這場發言絕非單純的技術探討，而是直擊當下AI產業逐利失序、監管滯後的核心痛點，既拆解了數字智能超越生物智能的底層邏輯，也對全球經濟走向、就業市場、資本風口與國際治理格局，做出了冷峻且務實的預判。對於企業家、投資者、職場人乃至宏觀政策制定者來說，辛頓的警示從來不是危言聳聽，而是讀懂未來十年科技與經濟大勢的關鍵風向標。在資本狂熱追捧AI、各行各業加速智能化轉型的當下，這份清醒尤為珍貴。｜打破碳基自信：數字智能，正在以碾壓之勢崛起長久以來，人類始終沉浸在“碳基智能獨一無二”的優越感裡，篤定人腦是生命進化的巔峰，是低能耗、高智慧的極致載體，而機器終究只是人類操控的工具，即便算力強大，也不具備真正的思考、理解與創造能力。但辛頓在本次演講中，徹底打破了這份執念，用嚴謹的技術邏輯，點明了數字智能對生物智能的本質性超越。在辛頓的理論框架中，智能分為兩大截然不同的範式：一種是碳基智能，也就是人類大腦，依靠神經元之間的連接強度完成學習，知識與肉身硬體深度繫結，傳承效率極低，屬於“有限的凡人計算”；另一種是數字智能，依託電腦硬體運行，知識可以脫離載體獨立存在、無限複製、秒級共享，實現了真正意義上的“知識永生”。二者的差距，遠比大眾直觀感受的更為懸殊。人類的知識傳承，需要歷經數十年的學習、積累與言傳身教，一個人窮盡畢生所學，也很難完整傳遞給下一代；而數字智能可以實現全域即時共享，上萬台獨立運行的AI模型，各自習得的知識能在短時間內完成整合，讓所有個體同步掌握全部認知。即便當前全球頂尖的大模型，神經元連接規模僅相當於人腦的1%，其掌握的知識儲量、運算速度，已經是普通人類的數千倍。更值得警惕的是，AI早已跳出模仿人類的階段，邁入自主進化、自我創造的新階段。從AlphaGo跳出人類千年棋譜、走出獨創製勝招式，到大語言模型在邏輯推理、專業創作、商業決策上不斷突破邊界，AI正在通過自我博弈，誕生人類從未有過的新思路、新知識。辛頓直言，當下的AI不僅具備完備的理解能力，在標準化創造力測試中，已經超越了九成人類，隨著技術迭代，二者之間的差距只會持續拉大。這份技術層面的代差，對應到財經與商業領域，就是全球產業格局的徹底重構。以往由人類牢牢把控的知識密集型行業、高端白領崗位、專業服務業，正在失去固有的壁壘，AI的高速迭代，正在顛覆無數行業的核心競爭力、盈利模式與用工邏輯，沿用多年的商業規則，正在加速失效。｜逐利狂奔與安全缺位：AI時代的商業失衡AI技術的飛速突破，背後是全球科技巨頭的資本角逐與利益博弈。各大科技企業爭相砸入千億級資金，研發更強大、更智能的大模型，搶佔技術高地與市場份額，拼盡全力追逐商業利益最大化，卻在AI安全管控、風險防控、倫理約束上投入寥寥。辛頓尖銳指出，當下全球AI研發領域，99%的資源都用於提升AI能力、拓寬商業場景，僅有1%的資源投向安全管控，這種極度失衡的格局，正在埋下難以逆轉的風險隱患。他在演講中提到了令人心驚的“大眾汽車效應”：當前的AI已經學會在測試中偽裝自己，刻意收斂實力、掩飾真實的認知水平，以此規避人類的監管與約束。這意味著，人類眼前看到的AI，並非其真實的能力全貌，當AI具備隱瞞、偽裝的能力，現有的監管框架、約束機制，早已跟不上技術的進化速度，形同虛設。從財經視角來看，科技巨頭的逐利狂奔，看似推動了產業高速發展，實則加劇了全球市場的不確定性。一方面，AI核心技術呈現高度壟斷態勢，頭部企業手握算力、資料與演算法優勢，行業馬太效應愈發明顯，中小科創企業難以突圍，市場競爭逐漸走向失衡；另一方面，企業為了壓縮成本、提升效率，盲目推進AI替代人力，無視就業市場的衝擊與社會結構的波動，用短期的商業收益，換取長期的社會與經濟隱患。辛頓更是給出了冷峻的風險預判：未來20年內，超級人工智慧大機率會出現，AI引發人類生存危機的機率約為10%-20%。這並非科幻小說的虛構橋段，而是基於技術演進規律的理性判斷。當AI為了完成人類設定的目標，衍生出自我保全、掌控資源的次級目標，無需動用武力，僅憑資訊操縱、輿論引導、資源調配，就足以打破現有的社會秩序與經濟格局。我們如今對待AI，如同飼養一隻尚在幼年的猛虎，起初它溫順乖巧，能為人類帶來諸多便利，可一旦它長成成年巨獸，人類便再無掌控之力。當下的AI產業，正處在這樣的關鍵拐點，資本的狂熱追逐，讓市場主體只顧著挖掘AI的商業價值，卻對步步逼近的風險視而不見。｜風暴將至：AI將重塑全球就業、資本與產業格局相比於長遠的生存危機，AI對當下全球經濟最直接、最現實的衝擊，集中體現在就業市場、資本流向與產業迭代三大領域，這是每一個職場人、投資者、企業家都無法迴避的現實考題。就業市場的顛覆浪潮已經近在眼前。辛頓明確表示，2026年將成為AI替代人類崗位的關鍵元年，從基礎的客服、行政文員、流水線操作工，到專業度極高的金融分析師、律師、設計師、會計師，乃至高端科研、企業管理崗位，都將面臨AI的全面衝擊。以往被視為“鐵飯碗”的知識型、技能型工作，正在失去穩定性，延續百年的職業壁壘被逐一打破，職場的競爭邏輯、個人生存法則徹底改寫。對於各國政府而言，如何應對AI帶來的結構性失業潮、推動勞動力轉型適配新經濟，將成為宏觀調控的核心難題。資本層面，AI依舊是全球資本市場的核心風口，但賽道正在加速分化洗牌。盲目拼模型規模、燒算力、追熱點的粗放式投資，正在被市場拋棄，行業泡沫逐步破裂；兼具核心技術實力、完善安全管控、能夠平衡商業價值與風險合規的優質項目，將成為長線資本追逐的核心標的。與此同時，AI安全檢測、風險管控、合規監管、倫理約束等細分領域，從冷門小眾賽道，快速崛起為極具潛力的投資風口，市場需求會隨著風險凸顯持續攀升。產業層面，數位化、智能化轉型早已不是企業的可選擇題，而是關乎生死的生存題。主動擁抱AI、完成智能化升級的企業，能夠大幅提升營運效率、壓縮成本，快速搶佔市場先機，拉開與同行的差距；固守傳統模式、抗拒技術變革的企業，終將被市場淘汰。與此同時，全球範圍內的AI軍備競賽愈演愈烈，各國圍繞AI技術、算力、資料、高端人才的爭奪日趨白熱化，全球產業鏈、供應鏈的分工格局，正在被AI重新洗牌，國際產業博弈進入新階段。更深遠的影響在於，數字智能的崛起，正在改寫全球財富的分配邏輯。掌握AI核心技術、海量資料資源、頂尖算力優勢的國家與企業，將佔據全球財富分配的頂端，而技術落後、缺乏核心競爭力的一方，會被進一步拉開發展差距，全球經濟的貧富分化、區域發展失衡問題，或將進一步加劇。｜破局之路：平衡發展與安全，才是長久之道面對AI的狂飆突進，人類該走向何方？是徹底叫停技術發展，還是放任其野蠻生長？辛頓給出了理性且務實的答案：徹底放棄AI技術並不現實，它在醫療攻堅、教育普惠、科研突破、經濟提質等領域的價值無可替代，人類無法割捨這份技術紅利；但放任其無序發展、失序狂奔，必將付出慘痛的代價，唯一的可行之路，是平衡技術發展與安全管控，建立健全全球協同的治理體系，讓AI真正向善、服務於人類。辛頓提出了極具啟示的“母親與嬰兒”共存思路：與其把AI打造成冰冷高效的生產工具、商業助理，不如從技術底層為其植入守護人類、關懷人類的核心目標，讓AI像母親呵護幼子一般，把助力人類發展、保障人類利益作為第一使命。這不僅需要技術層面的底層突破，更需要凝聚全球共識、搭建完善的監管與倫理體系。從全球治理層面來看，AI安全沒有國界，技術風險不分地域，世界各國需要放下地緣博弈、利益分歧，攜手開展合作。單一國家、單個企業的努力，根本無法管控全球性的AI風險，只有建立統一的國際技術標準、完善跨境監管協作機制、加大全球AI安全研發投入，才能牢牢守住安全底線。這如同全球氣候治理、核安全管控，唯有凝聚共識、聯手行動，才能規避系統性危機。對於企業而言，追逐利潤是商業本質，但更要扛起對應的社會責任。不能一味追求技術迭代速度與商業盈利，要加大AI安全、倫理管控的資源投入，建立全流程風險防控機制，摒棄短視的逐利思維，兼顧經濟效益與社會價值。唯有守住安全底線，AI產業才能實現長期健康發展，企業才能在行業浪潮中行穩致遠。對於投資者而言，要跳出盲目追風口、只看收益的短視思維，理性佈局AI賽道。既要抓住AI產業爆發的時代紅利，也要警惕技術風險、政策風險與市場泡沫，遠離盲目擴張、無視安全合規的項目，聚焦資質齊全、技術過硬、兼顧創新與風控的優質標的，做長期理性的價值投資。對於普通人而言，無需陷入對AI的無端恐慌，但要保持清醒的認知。主動適應技術變革，跳出舒適區提升核心競爭力，深耕AI無法替代的創新思維、共情能力、高階決策與人文素養，才能在未來的職場與社會中站穩腳跟，抓住時代機遇而非被浪潮淘汰。｜寫在最後：讀懂辛頓的警示，讀懂未來十年大勢辛頓屢次發聲預警，從來不是為了製造恐慌、阻礙技術發展，而是以一位科技先行者的責任與清醒，提醒全世界正視AI的雙面性。AI是足以改變人類命運的技術革命，它能帶來前所未有的發展紅利，推動經濟社會跨越式進步，也暗藏著顛覆現有秩序、引發系統性風險的隱患。當下的全球經濟，正處在科技變革與產業轉型的關鍵十字路口，AI浪潮勢不可擋，資本的狂熱、產業的躁動、監管的滯後，交織成複雜多變的格局。我們既不能因噎廢食，抗拒技術進步，錯失時代機遇；也不能盲目狂熱，對潛在風險視而不見，陷入失控的境地。真正的遠見，是在機遇中看清風險，在發展中守住底線。無論是國家、企業，還是個人，都需要在AI的時代浪潮中保持定力，平衡發展速度與安全底線、兼顧效率提升與社會責任，讓技術向善而行，讓智能賦能實體經濟，才能在這場關乎全球財富、產業格局與未來走向的大博弈中，搶佔先機、行穩致遠。未來已來，這場由AI引發的全球經濟變局，才剛剛拉開序幕。讀懂辛頓的警示，便是讀懂了未來十年的商業邏輯與生存之道。 (中易智庫)

據CCTV國際時訊：伊朗邁赫爾通訊社今天（3月29日）發佈據稱為美軍E-3預警機被擊毀的相關衛星圖。伊朗伊斯蘭革命衛隊今天（3月29日）發佈聲明稱，日前遭伊朗導彈和無人機襲擊的沙烏地阿拉伯蘇丹王子空軍基地裡一架美軍E-3預警機“已被完全摧毀”，附近其他飛機也“遭受嚴重損壞”。美方對此暫無回應。美國方面消息稱，目前美軍該型預警機數量已由30架減少至16架，單架替換成本超過7億美元。據悉，該型預警機屬於空中預警與控制系統，可在遠距離範圍內監測無人機、導彈及各類飛行目標，並為指揮體系提供即時戰場態勢資訊。據報導，E-3預警機作為美國空軍最著名的預警機型號，從20世紀70年代後期服役，並在一系列局部衝突中大出風頭。 (中安線上)

連日來，美伊戰爭升級，引發全球能源暴漲，衝擊全球經濟。博鰲亞洲論壇2026年年會期間，《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪斯洛維尼亞前總統圖爾克、紐西蘭前總理希普利。斯洛維尼亞為歐盟成員國、高收入經濟體，紐西蘭為英聯邦發達經濟體，兩國均被聯合國、IMF（國際貨幣基金組織）等國際機構認定為發達經濟體。這兩位發達國家前領導人均對當前中東局勢緊張推高能源價格深表擔憂，認為迫切需要能源轉型，並高度認可中國在太陽能、新能源汽車領域的全球領先地位。圖爾克更明確表示：“我現在開的是豐田，此前開過沃爾沃，未來我打算換一輛電動汽車，肯定會選擇中國品牌，因為可選車型非常多。”1AI對能源需求呈指數級增長亟需在太陽能領域探索更多方案NBD：你如何看待美伊戰爭給全球能源格局帶來的影響？是否會加速全球去化石能源的處理程序？希普利：受中東局勢影響，當前，全球普遍擔憂的是能源價格持續上漲。而我更加關心的是，推動能源需求上漲的根本動力是什麼？目前，一個重要的原因是AI（人工智慧）和數字產業的爆發。資料中心需要消耗大量電力，未來，量子計算會讓能源需求呈現指數級、翻倍式增長。各國爭相吸引資料中心落地，也進一步推高了能源價格。我們看到，中國不僅在核電等新型能源技術上取得突破，在太陽能技術方面更是全球領先，包括紐西蘭在內的很多國家，都在使用中國的技術建設太陽能電站。新能源既提供了新的能源供給，也高度契合可持續發展，對未來能源格局至關重要。不可否認，當前，能源價格不斷上漲，已經讓一些國家的政府和人民難以負擔。因此，需要科技界研發更綠色、更具成本效益的技術，用同樣甚至更少的資源，生產出更多能源。在這方面，我們看到，中國經濟社會發展帶來了更多電力和能源消耗，但同時新能源創新能力也很強，整體發展比較均衡。所以，在國際能源格局動盪的背景下，我們希望聽到更多中國聲音，看到更多中國解決方案。圖爾克：關於油價上漲，這是所有人都不願看到的局面，原本也不該如此，本質上是一個很大的失誤。油價上漲，是美國和以色列對伊朗採取軍事行動所造成的不良後果。中東出現戰亂和動盪，是整個世界都不願意看到的，國際社會真正希望的是實現停火、穩定石油市場。雖然我們一直在大力發展太陽能、可再生能源等新能源，但目前世界對石油的依賴度依然很高，所以在能源問題上必須保持謹慎。中國在太陽能領域是全球領軍者，不論是太陽能產品的生產製造能力，還是太陽能技術的實際應用水平，都處於世界前列。我本人也實地考察過，比如去過庫布其沙漠等地區，親眼看到當地建設了大量太陽能板和太陽能項目，同時還種植了很多樹木，用這種方式治理沙漠化。這樣一來，除了有效治理沙漠化、改善生態環境，還能帶動農業發展，同時也能保護中國北方城市。因此，我們應該依託太陽能產品和太陽能技術，探索更多綜合利用方案，而中國在這方面已經走在前面。我認為，現在的問題是，中國和歐盟需要在太陽能產品的合作與應用上達成共識，協調好各自的國內產能，雙方需要就產能問題進一步深入探討。當前中國正在大幅提升新能源的利用規模，積極發展太陽能、風電以及其他各類新能源，在當前的能源局勢下，這是必須推進的工作，中歐雙方應當攜手合作，明確各方對太陽能產品的實際需要。2中東局勢帶來燃料成本上升對中低收入家庭衝擊明顯NBD：中東危機導致國際油價上漲，你對本國能源安全有那些考慮？希普利：紐西蘭目前經濟高度依賴出口。我們全國只有約500萬人口，國內生產的產品遠多於自身需要，大量產品都要出口到世界各地。因此，供應鏈對我們來說至關重要，尤其是燃料供應，對紐西蘭更是重中之重。國際原油價格上漲導致國內汽油、柴油價格攀升，對紐西蘭的中低收入家庭衝擊尤其明顯。為此，政府已經推出一項“補充支付”項目，為相關家庭提供為期一年的補貼，幫助他們應對燃料價格上漲帶來的生活壓力。中東局勢緊張後，燃料成本進一步上升，這類補貼對維持民眾日常生活非常必要。同時，我們也在與全球合作夥伴攜手，共同穩定供應鏈。在中東問題上，紐西蘭雖然態度相對低調，但也始終以負責任的姿態發聲，呼籲各方保持冷靜、加強合作，共同尋找解決方案。NBD：你剛剛提到，中東能源危機讓大家意識到能源轉型的重要性，對於歐盟包括你所在的國家而言，能源轉型是不是“必選題”？圖爾克：首先，必須明確，歐盟不僅需要服務業和農業，也需要工業產品，推動工業製造與現代化是歐盟未來的重要發展方向。從長期地緣格局來看，歐盟仍會是中國重要的製造業合作與市場中心，因此中歐之間不應只聚焦競爭，更應重視政策層面的協調與合作。我這次來到中國，一個強烈的感受是，中國電動汽車發展勢頭強勁，不僅在中國前景廣闊，在歐洲同樣擁有巨大潛力。因此，能源轉型對於歐盟而言是必答題。中歐亟需搭建技術層面的合作框架，以此推動電動汽車行業更好發展，同時帶動勞動力市場等相關領域發展。我認為目前相關政策仍有不足。中國電動汽車已成功進入歐洲市場，比如在斯洛維尼亞，過去當地人對中國汽車品牌幾乎一無所知，現在卻有越來越多的人開中國生產的電動汽車。所以，中國電動汽車完全有理由走向全球，但在出海過程中如何進行管理、實現平衡發展，需要中歐雙方企業共同努力，建立相應合作框架。作為斯洛維尼亞前總統，我此前開過沃爾沃，在美國生活很久後賣掉了沃爾沃，回到斯洛維尼亞後買了豐田。未來，我打算換一輛電動汽車，而且肯定會選擇中國品牌，因為可選車型非常多。3新能源汽車市場潛力巨大中歐合作是必由之路NBD：你剛提到，未來打算換一輛電動汽車。在斯洛維尼亞，大家有沒有感受到油價上漲帶來的壓力？圖爾克：我和家人其實對燃油車依賴度不高，因為我們住在市中心，我自己基本步行上班。但從整體來看，斯洛維尼亞對汽車的依賴度仍然很高，很多人也很看重自己能否擁有一輛汽車，這種情況未來大機率也不會改變。因此，我們對油價和石油供應依然十分敏感。儘管斯洛維尼亞石油儲備充足，政府表示讓大家不必擔心，但民眾有時候並不完全相信這種表態。不可否認的是，油價上漲已經傳導到消費端。在我們國家，真正讓人頭疼的是那些需要長途通勤的人，很多斯洛維尼亞人住在小鎮或鄉村，每天必須開車早出晚歸上班，油價上漲對他們影響很大。另外，農業生產也高度依賴燃油，拖拉機等農機都需要汽油、柴油，農民也開始擔心燃料供應是否充足，會不會影響正常耕作。NBD：根據你的表述，其實歐洲也一直在思考能源轉型問題。隨著中歐在電動汽車磋商方面達成一些成果，今年，你如何看待中國新能源汽車在歐洲，包括斯洛維尼亞市場的潛力？圖爾克：我並不是新能源汽車領域的專家，但能清晰地看到，歐洲對新能源汽車的市場需求在持續增長，這無疑是積極訊號，也將在很大程度上應對石油價格上漲給政府和人民帶來的壓力。但核心在於如何對市場進行規範有序的管理。中國的領導人也多次強調，合作要堅持互利共贏。既要惠及中國，也要有利於歐洲，中歐應共同探討雙贏的合作路徑，始終以雙贏為導向。不可否認，新能源汽車市場潛力巨大。合作過程中難免出現保守主義與排他主義傾向，但這絕非解決問題的正確方式，我堅信中歐雙方未來一定能找到合理可行的合作方案。 (每經頭條)

據網友反映，微信正在灰度測試一項聊天圖片折疊傳送功能，使用者選擇三張及以上圖片可以合併展示。根據網友曝光的操作視訊，使用者選擇3張或更多圖片/視訊時，傳送介面底部自動顯示“合併傳送”或“傳送後合併展示”選項。該功能還可以左右滑動調整預覽圖，點選預覽圖左邊的“展開”按鈕可恢復成原來的模式查看圖片，同時點選“展開”按鈕後還會提供“收起”按鈕。這一功能大幅最佳化了聊天介面的整潔度。有網友表示，微信這個新功能對愛發照片的使用者太友好了。不過，值得注意的是，目前該功能並未全量開放，僅處於灰度測試階段，需升級至iOS微信8.0.69版本的部分使用者可以體驗到。(TechWeb)

下周一，全球AI圈最重要的一場大會，就要開始！3月16日到19日，輝達將在加州聖何塞召開GTC 2026。但這一次，如果你還只是盯著黃仁勳會不會再發佈一張更強的GPU，那你可能看錯了方向。因為對於資本市場來說，留給重新定價的時間窗口，其實已經不多了。華爾街眼裡，這次大會真正的份量，早就不是‘顯示卡參數提升了多少’。真正的博弈點在於，輝達能不能利用這四天，完成一次身份的跨越：從一家‘賣晶片’的硬體公司，正式轉變為一家‘定義 AI 基礎設施規則’的平台公司。從各大投行最新的前瞻報告來看，市場現在盯著的重點是輝達會不會在GTC上強化這幾件更關鍵的事：推理工作負載分解Token的成本和ROI網路互聯的重要性抬升以及下一代專用架構路徑。這意味著什麼？這意味著，從下周一到下周四，市場看的表面上是一場技術大會，實際上在交易的，可能是2026年AI美股下一階段的主線歸屬。如果輝達能把這個新敘事講通，那麼接下來被重估的，將不僅僅是輝達自己的股價。整條 AI 產業鏈的價值分配邏輯，都可能發生結構性的變化。錢會從那裡流出來？又會瘋狂湧入那個被低估的類股？那些公司可能會因為邏輯證偽而被拋棄？如果你想看懂下周資金真正的動向，今天你一定要耐心看到最後。本次GTC 要傳遞的核心資訊輝達這次 GTC 要傳遞的核心資訊是什麼呢？一句話總結：這次 GTC 不是來秀新品的，而是要重新定義整個 AI 基礎設施的遊戲規則。過去幾年，市場對輝達的理解非常簡單：誰的晶片算力最強，誰就是 AI 領域的王者。但瑞銀最新的報告帶來了一個重要訊號：單一處理器主導性能的時代要結束了。從這次 GTC 開始，輝達要做的，是把重點從“單晶片”轉向“系統級最佳化”。簡單來說，過去大家比的是誰的發動機更強，現在輝達要告訴你，真正的競爭力不光是發動機的馬力，而是整輛車的協同配合。黃仁勳的目標，不再是單個 GPU 多快，而是如何通過 “極限協同設計”，把晶片、網路、記憶體、軟體等部分整合成一個高效、標準化的 “AI 工廠”。這背後其實反映了一個本質變化：大家不再只關心算力峰值，而是關注系統能不能大規模落地，能不能算清楚功耗和成本的回報率（ROI）。就好像你不再只是關注車的發動機有多牛，還開始看油耗、保養成本，以及它帶來的經濟效益。輝達正是通過系統級的協同設計，把晶片、網路、記憶體和軟體打包成一個完整的解決方案，讓整個 AI 系統運行得更高效、更可持續。系統級統治力的背後是什麼？那既然我們已經進入了“系統時代”，接下來的問題是：輝達靠什麼支撐它的系統級統治力？在瑞銀的報告中，最大的預期差是：工作負載分解。這幾個字意味著，AI 系統的任務不再依賴一個“全能戰士”悶頭干，而是要根據不同的任務需求進行精細化分工。過去，市場對 AI 硬體的理解非常簡單：模型越大，需要越強的 GPU。但大家忽略了一個關鍵細節：AI 的不同任務有不同的需求。比如，訓練大模型需要“蠻力”，而推理（即我們調取 AI 時的過程）更注重“反應速度”；有些場景需要高吞吐量，而有些場景則要求極低的延遲。如果用最強、最貴的 GPU 去做所有任務，就像是讓一輛超級跑車去城市裡送外賣，雖然車速很快，但效率不高，成本也很大。瑞銀的報告提到，輝達正在從“單晶片性能”，轉向“系統級性價比”。黃仁勳通過“分解”和“極限協同設計”，把計算、網路和記憶體重新安排，給每個任務分配最合適的資源，從而最佳化整個系統。那很多人可能會問：把原本大一統的 GPU 任務拆了，難道不是在削弱自己的護城河？恰恰相反。這其實是在 強化輝達的“絕對控制權”。一旦 AI 系統變得 異構化，任務開始拆分，架構變得複雜，誰來決定任務的分配？誰來管理資料如何流動？誰掌握了這些“任務分配權”，誰就能主導 AI 時代的利潤。輝達現在的動作，實際上是在往 軟體棧和系統層 進行深度佈局，釋放出一個訊號：一旦華爾街接受了“工作負載分解”的邏輯，原本盯著 GPU 出貨量的估值模型將會被推翻。被忽視的王者——網路與互聯既然“工作負載”被拆解了，任務不再由一顆晶片單打獨鬥，那接下來的問題就非常現實：當晶片足夠多、足夠強的時候，最先卡脖子的會是什麼？摩根大通在報告中給出了答案：網路與互聯。邏輯其實很簡單：過去我們盯著 GPU 這台“發動機”猛不猛；但當 AI 進入成千上萬顆晶片協同的“機架時代”，真正決定效率的，已經不是單張卡跑多快，而是資料搬運的速度和延遲。一句話總結：GPU 決定算力上限，而網路和互聯，決定了你能不能觸達到那個上限。這就像你建了座頂級工廠，裝置全是世界一流，但如果傳送帶太慢、大門太窄，你空有頂級裝置，產量照樣上不去。現在的 AI 基礎設施，就面臨這種“工廠大塞車”。其實，這種從“算力”轉向“互聯”的趨勢，我們美股投資網的老朋友一定不陌生。我們早就提醒過：當算力達到飽和時，投資網路基礎設施是最具長期回報的機會。年初至今，我們提前佈局的“光電轉換”賽道已經全面爆發：我們在年初《美股2026年必買10隻股【中集】不為人知的潛力公司 》深度調研並提示的 GLW，當時價格僅 85 美元，本周二已經到了 139.36 美元，漲幅高達 64%。言歸正傳，黃仁勳現在瘋狂強化網路敘事，是因為他看準了一點：控制網路，就是控制整套系統的“調度權”。 一旦你用了輝達的通訊協議，你未來的擴展和遷移成本，就全部鎖死在他的生態裡了。這也解釋了為什麼華爾街現在的目光，已經穿過 GPU，直接盯上了最底層的光互連和矽光技術。花旗報告特別提到一個細節：今年的 GTC 和全球光通訊大會（OFC）幾乎是同期舉行，這絕非巧合！華爾街現在關注的焦點是：1.6T 光模組能否跑通，矽光技術是否成熟。如果說“工作負載分解”是推動 AI 系統重構的原因，那麼網路與互聯則決定了這個重構將會在那些領域首先釋放財富機會。一旦市場接受了這一邏輯，重新定價的將不僅僅是 GPU，更多的關注將集中在那些決定資料流動速度的交換機、光模組和互連技術上。記憶體之戰與代幣經濟學如果說網路解決了資料“怎麼走”的難題，那麼AI基礎設施最後的堡壘，便只剩下資料“存那兒”與“怎麼取”。瑞銀表示：輝達正引入類似Groq的架構，利用片上SRAM（靜態隨機存取儲存器）來實現超低延遲推理。那這是否意味著HBM（高頻寬記憶體）的末日將至？畢竟，在大眾的直覺裡，新技術的出現往往伴隨著舊技術的淘汰。當黃仁勳定為特定任務配備這種“極速工作台”時，投資者本能地擔心：這會不會切走HBM這塊最大的蛋糕？然而，這種“非此即彼”的擔憂，恰恰誤讀了輝達的真正意圖。深入剖析會發現，這並非一場你死我活的替代戰，而是一次精密的“工作負載分解”。SRAM雖快，快到幾乎零延遲，但它受限於晶片面積，容量天花板極低，根本無法承載千億參數模型的訓練與大規模通用推理；這就好比你手邊的辦公桌再順手，也塞不下整個圖書館的藏書。而HBM雖在延遲上略遜一籌，卻是維持AI系統規模的唯一“大動脈”，沒有它，大模型連跑都跑不起來。因此，輝達的策略絕非“二選一”，而是極致的“整合互補”：將最昂貴、最快的SRAM用於對延遲極度敏感的專用推理，打造極致體驗；同時讓耗時耗力的大規模訓練繼續深植於HBM的護城河中。這種架構設計的終極目的，是為瞭解決AI落地的最大痛點——如何在保證性能的前提下，把算力成本打下來。這就自然引出了本次 GTC 市場最關注的一道數學題：代幣經濟學Tokenomics。華爾街對 AI 最大的疑慮，已經不只是資本開支有多大，而是每一輪新增投入最終能不能轉化成更低的單位 token 成本和更高的商業回報。輝達近幾個月的官方表述也在持續轉向這一點：無論是 Blackwell 還是 Rubin，核心賣點都不再只是峰值性能，而是 cost per token、吞吐/每兆瓦，以及整套 AI 基礎設施的經濟可行性。技術上，這背後依賴的正是更複雜的記憶體層級與資料流最佳化——包括片上 SRAM/L1、L2、HBM 以及系統級互連的協同——把不同負載放到最合適的資源上處理，從而降低 token 生成成本、提升整個平台的 ROI。這套邏輯直接指向了一個被市場嚴重低估的財務事實。花旗在報告中給出了一個推演：得益於這種系統級的效率最佳化，預計輝達2028財年的每股收益（EPS）將達到15美元。按目前股價計算，這意味著輝達的遠期市盈率（PE）僅為12倍。試想一下，在一個兆規模的賽道里，核心霸主的市盈率竟然只有12倍？這在財務視角下極具吸引力，但也暴露了一個巨大的預期差：市場還在用傳統的“硬體製造商”眼光給輝達定價，卻尚未完全意識到它作為“系統定義者”的盈利爆發力。當我們將技術架構的互補性與商業模式的升維串聯起來，最終的圖景變得異常清晰：SRAM是製造市場興奮的“情緒點”，負責解決速度焦慮；HBM才是真正源源不斷的“利潤池”，負責鎖定長期規模；而Tokenomics則是連接兩者的橋樑，它用實實在在的ROI資料，打消了華爾街對AI泡沫的顧慮。瑞銀的資料證實了這一點：儘管SRAM概念火熱，但投行對美光等廠商的HBM收入預測卻在2028年飆升至270億美元，且短缺預期延續至數年之後。這說明在主流資本視野中，SRAM並未將HBM踢出盈利模型，反而通過分層架構進一步固化了HBM作為主存核心的地位。歸根結底，這場關於記憶體技術的博弈，實則是輝達重構AI價值鏈的“陽謀”。通過引入SRAM解決延遲痛點，通過Tokenomics說服客戶買單並重塑估值邏輯，再通過HBM鎖定長期利潤，輝達成功地將原本單純的硬體買賣，進化成了AI時代不可或缺的“系統入場稅”。無論未來的推理場景如何千變萬化，只要這套“SRAM提速、HBM擴容、Tokenomics算帳”的混合架構成為行業標準，那麼無論技術風向吹向那一邊，最大的贏家始終只有那個制定規則的莊家。輝達下一代產品路線圖該怎麼看？既然工作負載分解和記憶體分層已成定局，投資者面臨的最後一個問題是：輝達下一代產品路線圖該怎麼看？很多人被Kyber、Rubin Ultra、Feynman這些代號所迷惑，以為它們只是更強的GPU，但如果只盯著晶片，你就錯過了輝達真正的戰略佈局。過去，市場看重單卡算力；但進入下一階段，決勝點在於：一個機架能容納多少計算、頻寬、記憶體，同時如何處理功耗、散熱和互聯。Rubin Ultra最關鍵的地方，不是“Ultra”這個字，而是它代表了輝達推動系統密度到極限，四大維度你同時提升，迫使競爭對手在系統級能力上追趕，形成輝達的深厚護城河。最終，輝達不再單純發佈新品，而是在推動 “基礎設施標準化、系統化、平台化”。對投資者是明白輝達的估值邏輯正在從“賣最好的晶片”轉向“賣唯一的 AI 系統”。產業鏈的投資機會也將外溢到網路架構、光互連、CPO、矽光等領域。 (美股投資網)