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极智嘉：仓储履约 AMR 解决方案龙一，市场地位稳、成长性突出：极智嘉成立于2015 年，总部位于北京。公司应用 AI+机器人技术，为企业提供智慧物流解决方案，提高其在仓储、制造场景的运营效率，目前已成长为全球最大、产品应用最广泛的仓储履约 AMR 解决方案提供商。公司把握仓储自动化和 AMR 解决方案市场需求增长机遇，收入、订单快速增长，2021-2024 年营业总收入由 8 亿元提升至 24 亿元，CAGR 达 45%，其中海外市场为主要驱动力，2021-2024 年 CAGR 约为 57%，营收占比稳定于 70%以上。2025 上半年公司实现营业总收入 10 亿元，同比增长32%，新签订单 17.6 亿元，同比增长 30%。2022-2024 年公司归母净利润分别为-15.7/-11.3/-8.3 亿元，经调整亏损净额分别为-8.2/-4.6/-0.9 亿元，前期产品研发、业务和渠道拓展投入较大，且公司扩大融资导致赎回负债面值增长，利润端亏损。2025上半年公司归母净利润-0.5 亿元，经调整亏损净额-0.1 亿元，大幅减亏，经调整EBITDA 为 0.1 亿元，同比转正，受益于 AMR 解决方案毛利率提升、汇兑收益确认，前期投入兑现业绩、规模效应释放，公司盈利拐点已现，盈亏平衡点渐近。

海外大厂调涨存储产品价格，存储迎上升大周期。AI 需求持续加码，供应端 DRAM 因为 DDR4 与 DDR5 切换以及 HBM 产能挤占及新旧制程切换影响持续收紧；NAND 端原厂利润率不可持续，修复已迫在眉睫，三星、美光、铠侠三家存储大厂同步缩减 128 层以下 NAND 产能，海外大厂调涨存储产品价格，我们看好存储供需紧缺持续，存储迎上升大周期。具体来看，NAND 端，闪迪对所有渠道及消费者客户的闪存产品价格调涨 10%，企业级 SSD 需求旺盛，国内供应受到挤占；DRAM 端，服务器内存条延续涨价，AI 浪潮进一步驱动供需紧缺。

本白皮书旨在针对大模型与边缘智算融合所面临的机遇与挑战，提出边缘智算的融合架构设计、大模型与边缘智算融合的关键技术、应用场景和对未来的展望。希望能够为各行业在规划设计边缘智算相关技术、产品和解决方案时提供参考和指引。

深耕消费电子，持续拓宽业务边界。公司 2002 年进入消费电子业务，2007年由比亚迪分拆于中国香港上市。2013 年进入汽车业务领域，2014 年进入新型智能产品业务领域，2019 年自主研发智能座舱系统并量产，2022 年智驾域控开始量产出货，2023 年新能源汽车业务规模首次突破百亿，同年收购捷普集团位于成都和无锡的移动电子制造业务，并开启 AI 服务器业务。

海内外算力高景气度延续，海外方面，全球 AI 基础设施建设保持高支出水平，英伟达 FY26Q2 业绩符合预期，乐观展望全球和中国 AI 基建规模，博通第四家XPU 客户明年放量，并显著上修 FY26 AI 业务收入指引；国内方面，算力芯片公司将持续释放业绩，寒武纪定增获证监会批文，海光推进曙光收并购进展，发布股权激励彰显未来业绩增长信心。我们还关注到 2026 年国内偏先进产线扩产有望提速，将进一步满足国内算力芯片产能供给，预计也将带动国内设备板块订单积极预期和国产替代进程。同时，国内存储/材料/SoC/封测等板块亦延续复苏态势。建议关注高景气度叠加业绩向好的算力/代工/设备等板块、景气周期边际复苏的存储/模拟等板块、受益于端侧放量长期趋势的 SoC 板块，同时建议关注各科创指数和半导体指数核心成分股。

AI 正从模型研发阶段走向大规模落地阶段，算力、数据、算法和应用正形成正反馈循环，产业链将长期受益。Oracle 作为 AI 浪潮下实现转型与颠覆的北美大厂，其转型及业绩对国内 AI 产业发展有一定的启示意义。算力角度，AI 训练与推理的需求持续高涨，Oracle 坚定投入使其崛起为 AI 云新巨头；数据及应用角度，Oracle 扎根数据库、ERP 等应用软件场景，具备数据与工作流护城河。

在全球产业加速数智化演进的背景下，网络基础设施的使命已远远超越“连接”。它需要具备理解业务的敏锐度、支撑创新的灵活性，以及推动产业升级的战略力量。随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）应用的快速普及，企业和社会对网络基础设施的需求除了低时延、高带宽、大连接之外，还需要随网而生的内生数据、算力与智能，传统网络架构已难以为继。

SOC 芯片 BOM 成本占比超 30%，其性能决定产品的使用体验。以 Rayban Meta 为例，高通 AR1 GEN1 芯片价值量约为 55 美元，占整机成本的 34%。

随着人工智能技术的迅猛发展，模型推理已成为算力需求的核心驱动力。从 AI 搜索、智能体的兴起到多模态内容生成的广泛应用，模型推理的算力需求呈现出前所未有的加速态势。在此背景下，算力网络作为计算与网络深度融合的新型基础设施，为人工智能模型推理提供了灵活、高效的算力支持。然而，如何精准度量模型推理所需的算力资源，并实现算力的高效调度与优化，是当前行业面临的重要挑战。

超高清 3D 直播、互动式 XR、云游戏等互联网新兴视频应用，对互联网的带宽需求呈指数级增长，不仅极大地推动了内容传输网络(Content Delivery Network，CDN)的广泛应用，而且对 CDN 的覆盖能力和交付能力提出了更高的要求。CDN 技术内涵日益丰富，已经发展成为融合了云原生、边缘计算、安全等多种技术的融合型平台服务。

随着⼈⼯智能的浪潮来袭，以⼤模型为代表的 AI ⽅案逐步深⼊千⾏百业，算⼒需求⽇益攀升，智算基础设施的重要性进⼀步凸显。然⽽，在智算基础设施建设过程中尚⾯临组⽹、通信、能耗、成本等多重挑战，⾏业要“以⽹强算”，通过⽆处不在的⽹络资源，弥补与国外在算⼒规模上的差距，夯实智算业务发展基础。

随着新能源汽车行业发展进入下半场，智能辅助驾驶成为汽车智能化的一项核心功能。智驾芯片作为智能辅助驾驶功能实现的核心部件，逐渐成为产业链价值高地。进入 2025 年，一方面中国自主车企大力推进“智驾平权”，推动高速 NOA 搭载车型价格段的下探；另一方面头部新能源车企在端到端架构基础上推进算法的继续演进，两端发力促进智驾芯片实现量价齐升。在此背景下，本土智驾芯片供应商进一步崭露头角，凭借性价比芯片产品和自身量产经验积极拓展客户，同时受益于国产替代趋势，有望实现份额加速扩张。