1. 募资净额约6.154亿港元，欢创科技拟9月30日港交所上市

2. 光模块大厂纳真科技正式登陆港交所，总市值达353.27亿港元

3. 享界与华为合作模式未变 鸿蒙智行享界专网建设有序推进

4. 阿里吴泳铭:未来机器思考的总量将达到人类的1000倍以上

1. 募资净额约6.154亿港元，欢创科技拟9月30日港交所上市

9月22日，港交所披露，深圳市欢创科技股份有限公司将于9月30日上市。  本次IPO全球发售的发售股份为11,588,800股H股，每股H股58.85港元，募集资金净额约615.4百万港元。

根据披露，募集资金净额中，约400.0百万港元（占所得款项净额的65.0%）将用于增强研发能力，以强化核心技术及传感器产品的研发；约153.8百万港元（占所得款项净额的25.0%）将用于提升制造能力；约61.5百万港元（占所得款项净额的10.0%）将用作营运资金及一般公司用途。

空间感知市场持续扩张 激光雷达赛道增长显著

空间感知为建图、导航及避障的核心技术基础，日益依赖AI驱动算法、专用芯片开发及多传感器融合。在此领域内，激光雷达凭其已提升的精度及环境适应能力脱颖而出成为主流技术；三角测距、dTOF及线激光扫描技术则共同满足不同产品层级及成本区间的差异化需求。

全球扫地机器人空间感知市场规模由2020年的人民币16亿元增长至2025年的人民币31亿元，复合年增长率为14.0%。受惠于复杂环境下对高精度毫米级感知的需求，预期全球扫地机器人空间感知市场将由2025年的人民币31亿元增长至2030年的人民币91亿元，复合年增长率为24.3%。同时，预期相应激光雷达分部将录得更快速增长，由2020年的人民币8亿元增长至2025年的人民币17亿元，复合年增长率为14.8%，并预期由2025年的人民币17亿元增长至2030年的人民币52亿元，复合年增长率为25.5%，反映市场格局稳健且具互补性，为软硬件整合供应商带来显著机遇。

累计出货超3,900万台 服务行业前五大公司

欢创科技致力于开发空间感知产品，并聚焦于扫地机器人。于往绩记录期间，公司主要向扫地机器人供应空间感知零部件，以供其整合至设备中，以此产生收入。公司构建了智能空间感知体系，为扫地机器人提供算法及硬件。自成立以来，累计出货量合共超过3,900万台。于2025年，激光雷达及线激光传感器总出货量分别超过1,000万台及500万台。这彰显公司在空间感知技术的市场地位，亦印证其产品存在强劲需求。在中国，扫地机器人空间感知仅占智能机器人空间感知市场的相对较小部分，于2025年按销售收入计占该市场约5.9%。

经过多年技术发展和产品迭代，欢创科技提供覆盖传统三角测距激光雷达、直接飞行时间激光雷达（「dTOF激光雷达」）、3D TOF激光雷达及线激光传感器等多元化产品矩阵，能够满足多个应用场景中的差异化需求。公司同时拥有自研亚毫米级空间数据处理芯片设计和核心空间感知算法能力。

核心算法与自研芯片支撑 拓展新兴领域

欢创科技的技术框架深植于核心空间感知算法，赋能扫地机器人准确感知周边环境，形成全面的空间理解能力。尽管空间感知面临来自光照条件、材料、纹理及物体特征变化的固有挑战，但公司的专有产品可以显著提升环境适应性、稳定性及抗干扰性。公司先进的算法及定制芯片支持毫米及亚毫米级精度。凭借自动图像信号处理及测距技术，公司在各种材料及光照条件下均实现了较高的稳定性及精度，从而提升性能。公司通过可复现现实世界场景的海量仿真环境，不断完善解决方案，同时其无线更新功能可根据客户反馈及不断变化的市场需求进行定期升级，助力以日益提升的精密性更好地理解及应对周边环境。

公司的技术能力、全面的空间感知解决方案矩阵和以客户为导向的产品开发制造体系，使其于扫地机器人行业建立强大的影响力。公司与扫地机器人领域的主要客户建立了关系，为扫地机器人行业内前五大公司提供服务，亦已连续多年获得该等公司的优秀供应商奖。举例而言，公司与客户A、B、F及H保持连续三至六年的持续合作，并继续与各该等客户合作。公司通过持续的技术迭代与严格的市场验证，成为扫地机器人空间感知技术市场的关键参与者。凭借其技术能力，公司亦在拓展割草机器人、泳池清洁机器人及人形机器人等新领域。

拥有172项已核准专利 持续扩充知识产权资产

欢创科技的成功及竞争优势部分取决于开发及保护核心技术及知识产权的能力。自成立以来，公司内部开发多项知识产权。截至最后可行日期，公司拥有172项已核准专利，其中包括58项发明专利及在美国、欧盟、日本、韩国等主要海外市场的16项已核准专利。此外，公司在全球有30项在申请专利。公司的知识产权组合策略性地涵盖了空间感知行业中的关键技术领域，其中包括112项精密光学系统专利、5项AI空间感知算法专利及5项AI空间数据处理芯片专利。

公司通过自主研发获取专利及核心技术。公司相信，知识产权组合对其巩固技术实力及维持重大准入壁垒至关重要。公司拟通过开发更先进的空间感知算法，持续扩充其知识产权资产。

2. 光模块大厂纳真科技正式登陆港交所，总市值达353.27亿港元

9月22日，纳真科技公司正式登陆港交所，股票代码：09856，截至发稿实时股价为35.94港元/股，较发行价上涨9.04%，总市值为353.27亿港元。

纳真科技是全球光通信与光连接产品供应商，致力于光模块、光芯片及光网络终端的研发、制造与销售。根据弗若斯特沙利文资料，2024年按全球光模块收入计，公司占有2.9%的市场份额，在全球所有专业光模块厂商中排名第五；按中国光模块收入计，占有7.2%的市场份额，排名第三。按全球所有光模块厂商（含非专业厂商）排名，公司全球排名第七，中国排名第四。此外，按全球数通光模块收入计，公司占有3.5%的市场份额，在专业厂商中排名第五；按全球FTTx光模块收入计，占有5.0%的市场份额，排名第三；按中国光网络终端盒子收入计，占有4.1%的市场份额，排名第三。

截至最后实际可行日期，公司是全球少数同时具备光模块和光芯片研发及量产能力的企业之一。公司于全球拥有1,525项专利及746项待审专利申请，是18个行业标准化组织的发起或成员单位，并参与60项行业标准制定。

公司依托青岛、武汉、硅谷及新加坡的跨区域研发网络，已积累覆盖光通信价值链各主要环节的核心技术。在光模块领域，公司拥有电路设计及核心封装技术，包括TO-CAN、BOX、COB和硅光封装技术；在光芯片设计领域，已开发出两个掩埋异质和脊波导成熟加工平台；同时具备开发多种光网络终端产品的专有能力。

制造方面，公司已建立覆盖青岛、江门、泰国和美国的全球化生产网络。2023年、2024年及2025年，青岛基地光模块利用率分别为61.5%、76.2%及76.0%，光芯片利用率分别为68.2%、42.7%及72.2%；江门基地光模块利用率分别为64.1%、84.9%及83.4%，光网络终端利用率分别为76.5%、74.0%及72.6%；泰国基地光模块利用率分别为37.1%、68.3%及65.0%。公司正在升级和扩建海外光模块制造基地，并计划在厦门新建研发及生产基地，专注于高端激光器芯片的研发与生产。

3. 享界与华为合作模式未变 鸿蒙智行享界专网建设有序推进

近日，华为与赛力斯就问界的合作模式在行业内引发热议。针对享界品牌与华为的合作模式是否有变化、去年启动的鸿蒙智行享界专网建设进展如何等问题，北汽蓝谷日前在接受机构调研时作出回应。

据介绍，享界是北汽与华为联合打造的高端豪华品牌。自去年S9T上市以来，北汽与华为的合作进一步升级为“车企+华为科技生态”战略共同体，这一定位与合作模式均未发生变化。享界既是北汽发展高端新能源汽车的旗舰品牌，也是鸿蒙智行体系的核心成员之一。

在高端新能源市场，享界已率先形成轿车、旅行车、SUV、MPV全品类布局，涵盖S9、S9T、G9、V8等旗舰产品，受到众多高品质用户青睐与关注。未来，北汽与华为将继续围绕享界品牌建设深化合作，联合打造有格调的豪华旗舰产品。

享界G9上市以来获得高端旗舰SUV市场高度关注，北汽与华为为该车投入多项旗舰技术，在高端SUV市场形成“比豪华更硬派、比硬派更豪华”的产品优势。双方正有序推进G9交付工作。全新车型享界V8定位家庭旗舰智慧MPV，已按节奏持续预热。

关于鸿蒙智行享界专网建设进展，自S9T上市以来，享界已启动鸿蒙智行享界专网建设；今年以来，部分专网门店/用户中心已正式营业。鸿蒙智行享界专网与鸿蒙智行其他渠道业态一样，纳入鸿蒙智行统一管理体系，这一模式未变。鸿蒙智行享界专网是北汽和华为双方协同规划、在鸿蒙智行渠道体系内补强享界销售网络的业务举措，目前按计划有序推进。

4. 阿里吴泳铭:未来机器思考的总量将达到人类的1000倍以上

9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表最新演讲，阐述了对“机器智能”时代的思考。他表示：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。上一次这样的变化，是工业革命把“动力”变成了规模化的商品。人类先后发明蒸汽机、内燃机和电，并建立起现代产业。

吴泳铭认为，机器智能时代的代表性产品还没有出现。今天的AI Coding就像1882年的电灯，替代的是现有工作，还不足以创造一个新的时代。帮人编程、写报告，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，它对人类社会的意义，将远远超出对现有脑力劳动的替代。这种变化将比工业革命更加深刻。

像电气时代一样，后续还会出现空调、洗衣机、冰箱等各类新产品和新发明。但无论后来出现多少新发明，第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后，很多电器已经开始进入家庭生活，但当时全世界一整年的发电量，放到今天，只够用两个小时。

机器智能时代同样需要强大的基础设施。吴泳铭表示，机器智能时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云，这是机器思考能够规模化供给的前提。围绕三大基石，阿里公布了最新进展与目标：

第一，AI模型：Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展，未来模型将扩展至5-10T参数规模，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。

第二，AI芯片：平头哥发布最强国产AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。单一集群可扩展至50万卡。平头哥AI芯片的年出货量预计将大幅提升。

第三，AI云：当前客户AI需求非常强劲，中长期需求远超供给能力。阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。

以下为演讲全文：

大家好，欢迎来到2026云栖大会。又是一年云栖大会，过去一年AI技术发展超过设想，技术迭代加速发展。一年前，我们判断，AGI 只是起点，AI 将继续走向能够自我迭代的超级智能 ASI。过去一年，大家已经习惯了从Vibe Coding到Vibe Working，AI在长程任务方面取得了非常大的突破，自主进化的技术路径逐渐清晰。

随着AI逐步解锁更强的能力，加速渗透各类场景，我们看到一个深刻的变化：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品。上一次这样的变化，是工业革命把“动力”变成了规模化的商品。人类先后发明了蒸汽机、内燃机和电，并围绕它们建立起了我们的现代产业。

这一次，轮到思考。过去，一个复杂问题能得到多少思考，受限于人类的智力总和与价值分配。今天，机器打破了这些限制。随着ASI逐步实现，AI基础设施不断扩展，思考将像动力一样成为规模化供给的商品。未来，我们将进入“机器智能”时代。

今天要讲的，就是我们对“机器智能”时代的思考，和阿里巴巴的战略选择。

首先，我想厘清一个概念。大家习惯把 AI 叫作“人工智能 Artificial Intelligence”，Artificial这个词在英文里更像是“人造的”，例如人造钻石、人造皮革。谈到AI，我们也习惯用人的能力来理解它，希望造出像人一样思考的AI。过去，我们都在问“它像不像人”、“能不能像人一样思考”，图灵测试也一度成为大家衡量AI的标准。

我们来回顾一下工业革命，蒸汽机、内燃机在早期是替代人和马能做的事情，比如矿井抽水、织布、搬运，“马力”这个词就是这么来的，但很快，机器动力能够做的事便远远超过体力劳动。再多的人和马，也无法让火车飞奔，更无法让飞机和火箭上天。机器动力不是简单的“人造体力”，而是创造了完全不同的物种。机器动力的深度、广度、密度，让人类做到了从未想到过的事情。

同样，今天的机器智能也不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种。AI帮人编程、写报告，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，它对人类社会的意义，将远远超出对现有脑力劳动的替代。这种变化将比工业革命更加深刻。对于未来的机器智能时代，我有两个判断。

第一个判断：未来，机器供给的思考总量，将是人类思考总量的1000倍以上。这件事在物理世界已经发生过。从蒸汽机发明开创了一个新的时代，到今天机器动力已经承担了99.9%的物理工作。未来，人类的思考总量还会继续增长，但机器思考规模将以更快的速度扩张，预期将会承担99.9%的思考工作。

我们可以从供给和需求两个方面来推演。首先是供给的变化。

人类顶级思考的供给十分有限。全世界知名科学家和专家非常有限。培养一名顶级科学家、专家，需要数十年的学习和实践，还需要天赋和运气。这让很多领域的研究，长期缺少足够的智力投入。例如新生儿的早衰症，每年全球新增病例仅几十例，全球有记录的患者只有几百人。这样的罕见病很难获得充足的研究资源。从现有医药产业的商业逻辑来看，很少有公司愿意花十几年时间、耗费巨资，为几百人研发一种新药。

但当AI具备专业研究所需的智力水平后，只要算力足够多和便宜，每个细分领域都可以组织上百万个Agent，持续研究、模拟和验证，探索不同的方案。过去这些资源投入不足的研究方向，将第一次获得大规模的智力供给。顶级思考，将从奢侈品变成可规模化供给的商品。想象一下，未来每个细分领域都有上百万量级的AI科学家和专家，持续创新、攻克难题，这会给人类社会带来多大的改变。

其次是需求的变化。工业时代，人类能消费多少商品，取决于人口数量。咖啡要有人喝，车要有人开，手机要有人用，一个人一生能消费的物理商品是有限的。但当 AI 能力越来越强，这个关系就会发生根本性的变化。设想一下未来的场景，当我们让 AI 造一艘飞船去火星，类似的超长复杂任务，AI 可以将它分解成上千万个子任务，由上百万个Agent不眠不休地持续工作，直到任务完成。

人只需要提出一个创意和目标，就能调动庞大的智力资源。每一个超级个体，都可以拥有上万倍的智力杠杆。思考的消耗量，将不再与人口数量成正比，而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。机器思考的总量将远远超过人类思考的总量。今天，机器思考的总量，大概不到人类的3%。如果未来机器思考总量是人类的1000倍，简单推算一下，机器思考未来至少还有几万倍的增长空间。

第二个判断：机器智能时代的代表性产品，还没有出现。“电”最早的用途，是替代煤油灯和蜡烛，用来照明。1882 年，爱迪生建成珍珠街电站，点亮了附近街区大约400盏电灯。有意思的是，最早的时候，爱迪生卖灯泡就送电，就像今天Agent送Token一样。很多改变世界的东西，是后来才出现的。1902年，空调出现了，后来洗衣机、电冰箱等陆续进入家庭。而第一台计算机要到 1946 年，距离珍珠街那400盏灯，已经过去了六十多年。当然，今天AI时代的进展，会比当年快得多。

今天的 AI Coding，可能类似机器智能时代早期的电灯，它替代的是人类社会现有的工作，古法编程、写报告等。当下AI正在进入更广泛的办公市场，但仅仅替代现有工作，不可能创造一个新的时代。今天，我们很难预测，当机器智能爆发之后，会出现什么样的新产品、新发明。就像站在1882年的电灯下，人们很难想象出电气时代的完整图景。

但是，无论后来出现多少新发明，第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后，很多电器已经开始进入家庭生活，但当时全世界一整年的发电量，放到今天，只够用两个小时。

机器智能时代，同样需要强大的基础设施建设。“机器智能”时代的三大基石，是AI模型、AI芯片和AI云。它们是机器思考能够规模化供给的前提。只有AI基础设施足够完善、足够发达，各种应用层面的 AI 新产品、新发明才能层出不穷。如果从电的发展历史来看，未来机器智能对AI基础设施的需求，对比今天的规模，几乎是没有上限的。阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云为代表的基础设施建设，这是我们的长期战略选择。

第一个基石，是AI模型。去年，我们谈到 AI 从自主行动走向自我迭代。今年，我们看到，通往ASI的技术路径变得更加清晰。从Coding、办公到科学研究，模型正在承担越来越多的真实任务。这些真实任务和反馈，会让模型变得更强。

AI研究员们也逐渐摸索出通往超级人工智能的具体技术路径——递归式自我改进，简称RSI。模型从真实反馈中发现自己的短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动模型自身的进化。目前，我们的Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定的进展。Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5-10T参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。

如果说LLM基模的前进方向，是造顶级聪明、可自进化的大脑，多模态能力则是机器智能发展的另一个重要方向。我们认为，一个足够聪明的大脑还不够，AI还需要掌握感知和交互能力。人类通过声音、图像、表情和动作交流，也通过这些方式表达意图和情绪。模型需要更强的多模态能力，像人一样理解和表达这些信息，对齐人类的文化、审美、价值观。未来，人们可以像跟人一样和AI交流，不必面对一个复杂的交互界面。这样，AI才能更好地服务人类。因此，理解与生成一体化的多模态模型，是我们另一个重要研究方向。

第二基石是AI芯片。如果说Token是AI时代的电，芯片就是发电机。未来机器智能时代对Token的需求几乎没有上限，芯片要不断提高性能、扩大供给。今天，平头哥正在对数据中心芯片进行全面布局：“真武”系列是GPU芯片、“倚天”系列是CPU芯片、“磐脉”系列是智能网卡，还有ICN 互联芯片。组建超大规模AI集群的核心芯片已全面覆盖。

同时，我们正在对芯片、服务器、超节点、网络、模型和推理系统进行联合调优，不断提升整个AI集群的 Token 产能和效率。阿里自研的M890 AI超节点，已经成功支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，是全球极少数具备这样能力的公司之一。本季度开始，阿里云已经规模化上架我们的AI超节点。

今天，我们将发布新一代 AI 芯片真武 V900。这是目前中国算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的3倍，基于它构建的单一集群可扩展至50万卡，支撑前沿模型的训练和推理。由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，我们预计平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。

未来，智能应该是无处不在的，AI 还会进一步融入桌面端和移动端。在桌面端，我们开源的Qwen27B模型是全球最受开发者欢迎的模型。未来，我们还将持续优化这类模型，支持开发者和企业的本地化部署。在移动端，我们今天将正式发布 Qwen Intelligence，为合作伙伴提供AI解决方案，让移动设备能够完成各类复杂任务。

第三是AI云。芯片负责生产Token，云负责把Token送到每一个需要它的地方。模型需要持续训练和推理，Agent需要长时间执行任务，AI开发的软件也会越来越多。它们都会成为云上的“居民”，持续调用算力。我们需要围绕这些新的工作负载，建设为模型和Agent持续运行而设计的AI云。

今天，我们很少注意到电网本身。在任何地方，只要插上插座，电就来了。如果没有电网和插座，这样的生活恐怕大家连一天都难以忍受。未来使用机器智能，也应该这样方便。所有设备只要接入云，就能随时随地使用机器智能。

要做到这一点，我们需要建设一张覆盖全球、高效运转的超级网络，对GPU、CPU、网络、存储、数据库和各种工具进行联合优化。这张网越完善，就会有更多用户和Agent进来，形成规模和网络效应。

目前客户的AI需求非常强劲，我们在全力上架AI算力来满足客户需求。因此，阿里云收入也在持续加速增长。但是，我们看到行业的中长期需求，远超我们的供给能力。当前，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺，限制了我们算力的增长速度。为此，阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，打造一朵面向“机器智能”时代的AI云。我们的目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW，以满足快速增长的AI需求。

最后，当机器成为思考的主力，未来会有什么样的变化？我们可以回顾一下过往。工业革命让机器承担了越来越多的体力劳动，人类从繁重的体力劳动中解放出来后，发展出了足球、篮球等各类体育竞技运动。现代奥运会、世界杯、NBA，这些都是工业革命后的产物。

历史上，这样的事情一再发生。印刷术的兴起，让人类的文化创作爆发式增长；照相机出现后，绘画并没有消失，画家不再追求画得有多像，反而促进了印象派和抽象艺术的诞生；留声机的出现，并没有让歌手失业，反而让音乐成为最广泛的大众艺术。

当机器承担了更多不得不做的事，人便有时间去做真正想做的事。未来，机器智能将为人类的好奇心和创造力打开更大的空间。今天，我们很难具体描绘未来是什么样的。就像回到300年前，一个在田中劳作的农夫，很难想象未来会有人走进一个叫“健身房”的地方，付费进行体力劳动。

去年，我们说，AI越强大，人类更强大。今天，我依旧这么认为。这也是我们全力迈向“机器智能”时代的意义：把繁重的任务留给机器，把时间、创造力以及对美好事物的感受留给人类。这一切，现在刚刚开始。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会。谢谢大家。