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Ubuntu LXD 爆出满分 10.0 高危漏洞，无需密码即可接管虚拟机｜CVE-2026-112816

小众软件

10 月 30 日，Canonical（Ubuntu 背后的公司）披露了一项严重安全漏洞 CVE-2026-112816，CVSS 4.0 评分高达 10.0 分，达到最高危险等级。

该漏洞影响 Canonical LXD，一款用于管理 Linux 容器和虚拟机的开源工具，常见于 Ubuntu 服务器、私有云及服务器集群环境。

Ubuntu LXD 爆出满分 10.0 高危漏洞，无需密码即可接管虚拟机｜CVE-2026-112816 4

漏洞有多严重？

正常情况下，远程管理 LXD 需要通过客户端证书验证身份。

但此次漏洞存在证书验证缺陷，攻击者只需获得受信任客户端的公开证书，就可能通过伪造证书链绕过身份认证。

无需密码，也无需窃取私钥，就可能获得整个 LXD 集群的管理权限。

成功利用后，攻击者可以控制集群中的容器和虚拟机，甚至可能获得宿主机的 root 权限。

哪些用户受到影响？

主要是使用 LXD 或 MicroCloud 管理服务器的用户，包括：

Ubuntu 服务器上的 LXD 用户
使用 LXD 管理容器、虚拟机的个人及企业用户
使用 MicroCloud 部署私有云、服务器集群的管理员

普通 Ubuntu 桌面用户，以及仅使用 Docker、Proxmox VE（PVE）自带 LXC 容器的用户不受此次漏洞影响。

如何修复？

Canonical 已于 10 月 29 日发布修复版本：

产品	修复版本
LXD 6.x	6.10.1
LXD 5.21 LTS	5.21.9
LXD 5.0 LTS	5.0.11
LXD 4.0 LTS	4.0.15
MicroCloud 3.x	3.4.1
MicroCloud 2.x	2.1.5

通过 Snap 安装的用户，可以执行：

sudo snap refresh lxd

MicroCloud 用户执行：

sudo snap refresh microcloud

原文：

相关链接：

32K 长提示词，从 41 秒缩短到 22 秒（Windows + AMD Strix Halo）

Strata 0.2.9 发布：本地大模型 Prefill 最高提速 88%，还支持 1 比特 DeepSeek 2

开发者使用同一台 Windows 电脑、同一个 Qwen3.8 IQ3_S 模型，对 Strata 0.2.8 和 0.2.9 的推理引擎进行了交错测试，没有额外调整参数。

结果如下：

测试项目	0.2.8	0.2.9	提升
Qwen3.8 IQ3_S / 8K	791 tok/s	1,424 tok/s	80%
Qwen3.8 IQ3_S / 32K	778 tok/s	1,460 tok/s	88%
Unsloth UD-IQ4_XS / 8K	794 tok/s	1,243 tok/s	57%
Qwen3.8 解码	57.4 tok/s	58.9 tok/s	约 3%

其中，32K 指的是约 32,000 个 Token 的输入内容。

按测试吞吐量简单计算，处理同样长度的提示词：

旧版本需要约 41 秒。
新版本只需要约 22 秒。

一次节省约 19 秒。

如果你经常让本地 AI 阅读长文档、分析代码，或者使用 Agent 处理大量工具返回的信息，这种提升很有意义。

这次优化主要来自 AMD Strix Halo 的矩阵计算核心。Strata 默认启用了新的 F16 Matrix Core 内核，以及用于专家选择的矩阵核心计算路径。

NVIDIA 显卡也提速了，8 路并发提升 45%

开发者使用一张 RTX PRO 5000，在 Linux 下运行 Qwen3.8 IQ3_S，在同时处理 8 个请求时，并发性能提升约 45%，单个请求的速度也提升了约 5.3%。

另外，Strata 还为 Linux 上的 NVIDIA 显卡默认启用了 Gated DeltaNet 的 Tensor Core 计算内核。

根据测试：

RTX PRO 5000：长提示词处理提升约 4%～6%。
RTX A4000：16K 和 32K 提示词处理分别提升 2.6% 和 3.2%。

Intel Arc 显卡也有优化

Strata 0.2.9 还继续优化了 Intel Arc B 系列显卡。

在两张 Intel Arc Pro B65 的测试环境中，提示词处理速度提升了 4.6%～15.8%。
同时处理 8 个请求时，总生成吞吐量从 42.1 tok/s 提升到了 53.8 tok/s。

另外，Strata 现在可以自动识别并使用多张 Arc 显卡，在双 B65 的短提示词测试中，使用两张显卡的处理速度达到 439 tok/s，而单卡为 221 tok/s。

不过，这些优化也有代价：通过批处理服务器处理单个请求时，解码速度反而下降了约 2.7%。

新增 1-bit DeepSeek：下载就要 241GB

Strata 0.2.9 发布：本地大模型 Prefill 最高提速 88%，还支持 1 比特 DeepSeek 3

Strata 正式提供 Unsloth 的 1-bit DeepSeek 量化模型选项。

包括两个版本：

模型	下载体积
UD-IQ1_S	241GB
UD-IQ1_M	258GB

1-bit 量化的意义，普通电脑真的可以运行了，可以运行了。

开发者还提供了 61 项任务测试：

UD-IQ1_S：完成 53 项。
UD-IQ1_M：完成 53 项。
ISTA-DAS 2.25：完成 56 项。

这个成绩略低于作为对照的 ISTA-DASLab 2.25-bit DeepSeek 量化版（56 项）。

多张 AMD 显卡终于可以自动一起工作

0.2.9 修复了多张 AMD 显卡不能同时工作的问题。

开发者使用四张 Radeon AI PRO R9700 测试 DeepSeek，更新后无需手动指定 GPU，就可以自动使用全部四张显卡。

原先默认只用一张卡时，短回答的解码速度为 7.8～25.7 tok/s。

更新后使用四张卡，六次聊天和工具调用回答的解码速度达到 57.7～103.7 tok/s。

聊天界面也变流畅了

另外 Strata 还修复了它提供的那个 Web 聊天界面，面对超长回答时，不再那么卡顿了。

在一段 40,000 Token 的模拟长回复测试中：

主线程耗时从 15.7 秒降至 9 秒。
峰值内存从 114MB 降至约 62～75MB。

此外，这次还修复了部分工具调用识别错误、Qwen3.6 预热阶段的 KV Cache 越界，以及 Windows 环境中非 UTF-8 输出导致安装或启动失败的问题。

青小蛙觉得

Strata 堪称那个能让每个人都有机会 Token 自由的项目，无论如何在2026年，只要你家里还有一台电脑，都推荐试试。

它已经傻瓜到只需要双击运行就行了。

项目地址：GitHub

原文：https://www.appinn.com/strata-0-2-9/

引子

事情始于一次无聊的刷手机。

那天深夜我无意间在抖音刷到一个开箱视频：博主拆开一盒拼图，倒出来，画面里是一片纯白——不是大部分白，是全部白。1000片，没有图案，没有色块，没有边框参考图，每一片都长得一模一样。盒子上印着它的名字：纯白地狱。

作为重度手玩爱好者，这种无聊至极的游戏瞬间击中了我。第二天就下了单。到货后我开始体验，断断续续用了12天拼完。据玩家社群流传，人类最快纪录大约是160个小时，我属于中不溜的水平。

拼完的那晚，我盯着桌上那块纯白的板子，脑子里冒出的第一个念头不是成就感，而是一个问题：

这种活儿，不正是AI最擅长的吗？

拼图本质上是一个匹配问题：1000片，每片的形状独一无二（官方说的），规则封闭，答案唯一。不用理解画面，不用发挥创意，只需要看形状、做比对。这不就是把AI喂饱、让它支棱起来的标准场景吗？

于是我做了一个决定：用AI重新拼一遍这副已经拼好的纯白地狱，看看它到底要花多久。

我的方案

我的设计其实很朴素，也是任何一个理性人能想到的最优解：

在拼图桌上画一个20×50的格子，一共一千格，每格标上编号，1000片散片一片一格放好，拍成照片上传给AI。它要做的事只有一件——判断哪两片的边缘可以咬合。

照这个方案，原本需要160小时的盲目试错，理论上可以压缩成“照单抓药”：AI看图、提特征、算匹配、输出配对表，我负责动手验证。

我把照片传了上去。

第一个小时：它聊得头头是道

起初的对话相当愉快。AI准确地说出了纯白地狱的难点：“没有颜色线索，只能依赖边缘形状匹配。”它还主动帮我分析了“先拼边框片”的策略，语气像个经验丰富的拼图老师。

我让它判断照片里A12格和B07格这两片能不能拼。它回答：“从图片看，两片的边缘曲率呈现互补特征，大概率可以咬合。”

听起来很专业。我拿实物一试——拼不上。

第三个小时：我开始追问

我又试了几对，准确率惨不忍睹。于是我换了个问法，把两片的特写放大到极限再传上去。它依然在输出那种正确的废话：“边缘轮廓存在细微差异，需要更精确的测量。”

一句话点醒了问题所在：它在描述，不在测量。

它告诉我“这片凸得比较陡”，但拼图需要的是“凸点位于边缘37.2%处”。它可以每一次都言之凿凿，但两次描述同一片，措辞还会有出入。而对拼图来说，差之毫厘，就是拼不上。

更要命的是，当我让它连续推30片的拼接顺序时，它给出了一个“A接B、B接C、C又接A”的闭环。它做的是逐对的局部判断，没有能力维护一个全局自洽的拼图状态——每一步都像第一次看图。

第五个小时：我查到了一份“判决书”

不甘心的我去查了文献，然后发现了一个哭笑不得的事实：学术界早就拿拼图处刑过AI，而且用的题目比我的实验干净得多。

2026年8月，一个叫JigShape的研究测试了五个前沿视觉大模型。题目是计算机合成的拼图：形状数字化生成、每片严格唯一、图像完美清晰——没有我方案里照片模糊、光线不均这些干扰。结果：16片的拼图，五个模型里只有一个超过瞎猜水平；64片，集体回到随机；微调过的模型到144片，正确率不足5%。

研究者给这个现象起了个名字：规模悬崖。片数一涨，约束一多，模型全线崩塌。

我的五小时实验，本质上是在悬崖边上散了个步。

查到这篇论文的时候，我有点泄气——原来学术界早就把这件事研究透了，我的五小时实验，不过是给一个已知结论又添了一个 anecdote。但转念一想，知道一个结论，和用自己的手撞上这个结论，是两回事。前者是信息，后者是认知。而后来我才知道，这件事在 AI 研究圈更是早不是新闻——三十年前就有人总结过一个“莫拉维克悖论”：对机器来说，下棋容易，钉钉子难；推理简单，感知难。学界为此搞了几十年的神经符号结合研究。只是这些讨论，从来没有走出过论文的围墙——直到我用自己的五小时，替自己撞上了它。

为什么新AI做不到：卡住它的不是眼睛，是两样东西

实验失败后我一直在想：照片够清楚了，每片也确实不同，它到底卡在哪？

想明白之后发现，大模型输掉这场比赛，不是输在“看”，而是输在两个更底层的地方。

先说“测量”。大模型处理图像的方式，本质上是生成对图像的描述——这是它的出厂设定。它可以说“这条边有个凸起”，但说不出“凸点中心位于边缘37.2%处、曲率半径1.8毫米”这样的数字。而拼图的判定标准是物理咬合，容差以零点几毫米计。描述无法拼图，测量才能。更麻烦的是，它对同一片拼块的两次描述还可能措辞不一——一套输出无法复现的系统，做不了精密度要求为零误差的活。

再说“工作台”，这是我那个“A接B、B接C、C又接A”闭环的真正成因。人类拼图时，桌上已经拼好的部分是锚点：每拿起一片新拼块，你不是从一千片里盲选，而是对着一块已经成形的区域找位置，错了就换，拼对了就变成新的锚点。这是一个不断积累确定性、随时回溯修正的过程。而大模型没有桌子——它每回答一次，都是从零开始重新看图，已判断过的配对不会沉淀为“确定的事实”。上千条约束要在脑子里同时成立且互不打架，这种全局一致性，恰恰是它的架构里没有的东西。

“规模悬崖”说的就是这件事：16片时，几十条约束还能勉强糊弄过去；到64片、144片，约束数量指数增长，每一步的微小错误互相传染，最后满盘皆输。

人类赢的不是聪明，是手感和时间

想明白这些之后，我又反过来想了一个问题：那我12天是怎么拼完的？

论计算速度，人眼比对两条曲线的吻合度，远不如计算机在误差矩阵里搜一遍。但我有一样大模型完全没有的东西：触觉。

拼到最后几百片，我根本不怎么看。手指捏着拼块在已经成形的区域上滑动，凹是凹、凸是凸，卡进去的瞬间有一种轻微的“咬合感”——对了就是对了，手感会告诉你。这种反馈是实时的、物理的、零延迟的，大模型隔着一张照片，永远拿不到它。

除了手，还有直觉。拼了一百片之后，我对这套刀模的“性格”产生了肌肉记忆：这个厂的凸起偏圆、那类凹口偏深，拿到一片新拼块，手指一捻大概知道该去桌子的哪个区域找。这不是计算，是几千次试错压缩出来的模式识别。

以及最重要的——耐心。纯白地狱没有视觉反馈，拼一小时可能一无所获，支撑你继续的是“总会有进展”的信念。这不是能力，是意愿，而这恰恰是机器从来不需要具备、人类却随时可能丢失的东西。

所以这场较量真正的格局是：大模型有千里眼，但没有手指，也没有工作台；人类的手指是精密的测量仪，桌子是天然的存贮器，唯一的短板是耐心有上限。

反转：其实AI能拼，用的还是40年前的技术

写到这里，本该以“AI不行”收尾。但我多查了一步，发现了一个更有意思的事实。

自动拼图求解，是人工智能领域一个有几十年历史的老课题，论文就发表在IJCAI、AAAI这类正经AI会议上。经典解法一点也不玄：扫描每片，提取边缘轮廓，把每条边变成一串精确到像素的坐标；用欧氏距离计算两条边的吻合误差；得到一张1000×1000的误差矩阵后，交给搜索优化算法找全局最优解。这条路线上，数百片规模的无图案拼图早有自动求解的先例。

按AI教科书的定义——感知、知识表示、搜索、规划——这套系统是标准的AI。

所以准确的结论不是“AI拼不出纯白地狱”，而是：

AI能拼出纯白地狱，用“老AI”；拼不出它的，是“新AI”。

老AI把问题变成数学，然后算——它不需要看懂图片，它量。新AI从数据里学模式，然后生成——它不量，它谈。学出来的智能赢在开放和泛化，造出来的智能赢在精确和可靠。而纯白地狱这种“规则封闭、答案唯一、容错为零”的任务，恰好是造出来的智能的主场。

我的五小时崩溃，错不在AI，在于我把题目给错了对象——就像让一位博学的翻译去操作车床，不是他笨，是这活儿不归他。

真正值得警惕的事

这只是一篇人机分工的科普吗？其实我最想说的在后面。

麻省理工学院媒体实验室2025年做过一个脑电实验：54名参与者分三组写文章，一组用ChatGPT，一组用搜索引擎，一组纯靠大脑。四个月里，用AI的那组在神经、语言、行为三个层面的表现全面落后，大脑神经连接最弱，甚至难以准确引用自己几分钟前刚“写”完的文章。OECD在《2026年数字教育展望》里给这类现象起了个名字：元认知懒惰——把思考外包出去，制造一种“知识掌握的假象”。另一项覆盖666人的研究则发现，AI工具使用频率与批判性思维得分显著负相关，年轻人中最严重。

把这些研究和拼图放在一起，我看到的是一个方向性的错位：

我们正把本来会做的题外包出去，却指望AI去解它根本解不了的题。

写作、思考、判断——这些人类本来擅长的事，我们迫不及待地交给了大模型，然后认知能力一路滑坡；而纯白地狱这种该交给“老AI”的精确匹配问题，我们却在让大模型看图说话，然后失望于它猜不准。两头都搞反了。

而拼图给我的最大提醒是：在“外包思考”的名单上，手上的活儿其实排在最后。人类拼图靠的触感、直觉和耐心，是长在身体里的能力，AI夺不走它——真正在悄悄流失的，是我们坐下来动手做一件事的意愿。

结语

那块12天拼出来的纯白板子，现在挂在我的书房。

有人问我，拼它图什么？又不好看。以前我也说不清，现在我想明白了：它的价值就是那160个小时本身——在没有颜色、没有反馈、没有捷径的纯白里，你能依靠的只有自己的手、眼和那点不肯放弃的耐心。

AI时代，这种“看起来毫无必要的苦功”会显得越来越可笑，也会越来越珍贵。

真正该问的问题从来不是“AI能不能替我做这件事”，而是：这件事，本来该不该是我做的？

对了，那副拼图我最终没有让AI重拼。倒不是心疼它，而是我发现：用AI拼拼图这件事最大的悖论在于——如果你真的需要那块拼图，你就不会需要拼图。

‍ 本文事实依据：纯白地狱（Beverly「純白地獄」）片数版本与难度体验据玩家社群及媒体报道；JigShape论文arXiv:2607.27670（2026年8月）；MIT媒体实验室脑电研究arXiv:2506.08872（2025年，未经同行评审，结论为初步结果）；OECD《2026年数字教育展望》；Gerlich批判性思维研究（Societies，2025）。文中“160小时最快纪录”为玩家社群流传说法，未经官方证实；莫拉维克悖论、神经符号AI研究为领域经典共识。

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2026-10-31 12:18:13 · 大模型,OpenAI,字节跳动,阿里巴巴,对话助手,推理思考,搜索RAG,办公效率,翻译字幕,设计创意,教育学习,游戏,扩散模型,微调蒸馏,工业制造,招聘HR,网络安全,模型发布,论文

欧洲市场中的“国产车”，正在复制日本车的美国故事？

钛媒体

（本文作者为师天浩，钛媒体经授权发布）

文 | 师天浩

2026年10月16日，西班牙萨拉戈萨。

一个月前，菲格鲁埃拉斯工厂的产线还在做最后调试。这一天，第一辆零跑B10准时驶下总装线，创始人朱江明从车里走出来。Stellantis这座43年的老厂预计为它新增450到600个岗位并加开夜班，当地媒体称之为零跑效应。

同一周，中汽协交出前三季度答卷。国内汽车销量下滑22.4%，1—8月行业利润率3.6%，整车不足2%，出口820.5万辆，同比增长65.8%，全年将首次突破1000万辆。

对一路看过来的读者来说，这不是故事的结尾，是验收的开始。

此前，小编7月6日《借势中国产业链优势，大众、比亚迪领头在海外争抢市场》写下出海的第一波浪潮，8月4日《没有网红老板，却第一个月销破10万！零跑打了谁的脸？》让这个故事的主角登场，9月8日《45.3%的欧洲关税，倒逼新能源出海大踏步本土化》把叙事推向入籍。三个月三篇报道，市场记住了45.3%的关税、250万辆闲置产能和借厂买线建厂三种入籍方式。

现在到了核对成绩单的时候，哪条线变了，哪条线没有。

一、承诺兑现，但考题换了

1.调试线准时开了工

先核对入籍的进度条。

9月初产线还在调试时，外界的普遍预期是四季度KD组装起步，摩根大通9月29日发布的年度展望也按这一口径预测。然而，10月16日下线的B10直接跳过这个阶段，冲压焊装涂装总装四大工艺一次跑通。下线仪式上零跑国际CEO达尼洛给出的口径是，第二款本地车型B05预计明年上半年投产，朱江明此前在巴黎车展期间曾透露的口径是一季度。30公里外那座投资约2500万欧元的电池工厂，从拿到钥匙到首块电池下线只用了7个月，技术标准和核心工艺参数留在零跑手里，用朱江明的说法，灵魂和心脏在中国，躯干在欧洲。

借厂模式此前最大的悬念是欧洲人能不能接住中国速度，这一关过了。

2.验收标准从下线变成毛利

但入籍的考题也在这里换了。

下线是新闻，毛利才是账本。零跑8月24日发布的半年报显示，上半年综合毛利率11.7%，同比下滑2.4个百分点，一季度只有9.4%，单季亏损3.9亿元，公司在8月末的财报电话会上把全年净利润目标从50亿元下调到约30亿元。管理层同时坦承，西班牙本地零部件采购成本明显高于国内，本地生产对毛利的改善目前有限。

「虎嗅汽车组」10月在萨拉戈萨实地拿到的用工口径，把这层薄利算得更细。电池产线蓝领综合用工成本约2660欧元每月，含工资社保和工会福利分摊，约合2.07万元人民币，是中国产线8000元月薪的2.6倍。按当地可乐购买力折算，西班牙工人的实际购买力约为国内同行的三分之二，企业的成本却是两倍多，这就是在欧洲过日子要面对的剪刀差。

更直观的是弹性，零跑与Stellantis联合投入2亿美元改造的产线，2026年适用覆盖全年的ERTE协议，允许最多35个工作日停工，目前B10生产岗位约600人，一班制运转。

借厂省下的是建厂的钱，省不下的是剪刀差里持续经营的钱，产能爬坡的成本摊薄，要等第二班第三班拉起来之后才算得清。

3.产线之外还有一本账

更深一层的不确定性在产线之外。

Stellantis方面向「虎嗅汽车组」确认，萨拉戈萨内部的产能分配规则是量大者先，零跑要和欧宝标致在同一条产线上排序。这家集团在自己的新五年战略里已明确，到2030年在欧洲削减超过80万辆年产能，方式就是改造与联盟，萨拉戈萨正是联盟路径的载体。原零跑国际CEO忻天舒7月升任Stellantis中国和亚太负责人，绑定在加深，零跑同时在帮对方消化存量包袱。硬币的另一面是，一旦Stellantis借零跑平台完成电动化过渡，欧宝纯电SUV和B10将从互补滑向同位竞争。

二、没变的还在涨，变的部分是成色

基准线没有变化，变化的是数字背后的成色。

1.出口从冲击变成定局

中汽协10月20日发布的数据显示，前9个月出口820.5万辆，同比增长65.8%，此前的措辞从冲击1000万辆可以换成将破1000万辆。乘联分会秘书长崔东树10月12日接受媒体采访时给出了1150万至1200万辆的预测。

海关总署10月18日发布的9月数据提示了成色问题。当月电动汽车出口近70.5万辆，出口额131.7亿美元，量价同比均翻倍。财政部10月12日公告2027年4月起退税率由13%降至9%，市场普遍预期明年一季度将出现抢出口窗口，全年出口节奏将被重新编排。

出口动能是真的，前置冲量的预期也是真的。

2.份额爬坡还在加速

欧洲一侧的改善更实在。欧洲汽车制造商协会10月22日公布的数据显示，9月欧洲新车注册136万辆，同比增长10.2%，纯电销量大涨60%。中国品牌9月在欧洲合计销售18.25万辆，同比增长113.9%，整体份额13.6%，去年同期只有7%。比亚迪当月注册近5万辆，排名与销量双创历史，零跑同比增长324%，奇瑞Jaecoo 7成为史上第一款进入欧洲车型销量榜前十的中国车。

三、变坏的，是另外三条线

1.国内从缩量变成失血

第一条恶化线在国内。

降幅本身不再新鲜，新鲜的是谁在跌。中汽协数据里，前三季度国内车市下滑22.4%，新能源国内销量同比下跌超过10%。财新10月24日报道，比亚迪前三季度总销量约307.5万辆，同比下滑约4%，国内销量减少超过三成至约169万辆。新能源零售渗透率已到67%，销量本身却在下滑，油电两端同时走弱。

渠道先于车企倒下。全国工商联汽车经销商商会数据显示，上半年超1800家授权经销商门店停业或退网，平均每天约10家，流通协会口径下新车平均毛利率为负21.4%，近八成经销商价格倒挂。行业利润率三年连降，2024年4.5%，2025年4.1%，今年上半年3.8%，1—8月进一步降至3.6%，汽车制造业上市公司归母净利润同比下滑25.74%。

2.抽走利润的手多了一只

第二条恶化线在政策，而且发生在同一个星期。

10月12日，财政部、税务总局发布2026年第29号公告，自2027年4月1日起将新能源汽车增值税出口退税率由13%下调至9%。有行业人士按出口均价13.5万元测算，单车退税减少约5400元，若2027年出口600万辆，全行业利润影响约300亿至400亿元。同一天，商务部宣布中欧就混合动力汽车贸易磋商取得实质性共识，在2025年30.2万辆的基础上向上安排出口量。一只手在关门，一只手在开窗。

门槛本身也在涨价。依据《委员会实施条例(EU)2024/2754》，零跑作为配合调查未被抽样企业适用20.7%加征税率，叠加10%基础关税综合税负约30.7%，而要让B10被认定为西班牙原产，本地增值需过40%的原产地门槛，相关草案还打算提到70%。入场券不止要花钱买，还要年年续费。

3.门票已经退过一次

第三条恶化线在估值，而学费早已交过。

蔚来以直营模式进入挪威德国荷兰，单国前期投入两到三亿元，李斌后来承认没想到在欧洲建一座换电站要十个月甚至一年，相关业务已转向经销商模式。长城俄罗斯图拉工厂累计投资超过50亿元，哈弗在俄市占率14%、外资第一，但2026年前4个月每卖一辆车净亏约3万元，卡点是本地化积分1805分，够不到全额报废补贴3701分的门槛，补贴砍半，成本填不平。砸出去的钱买到的是入场券，不是利润。

资本市场的回应同样直接。今年上半年港股13家主流车企全线收跌，北京汽车跌59.6%，赛力斯跌56.7%，A股整车板块累计下跌约26%。摩根大通9月29日下调了比亚迪、吉利、零跑、小鹏的评级，把首选给了奇瑞、中国重汽和广汽。故事已经停止售票，只看盈利可见性。

四、把成绩单放进五十年里看

1.渗透是时间问题

这张成绩单还有一个更长的时间刻度。

瑞银10月发布的一份宏观图表报告，把今天的中国对欧盟和五十年前的日本对美国叠在同一张图上。日本品牌占美国进口份额从1964年的3%涨到1980年的64%，1981年自愿出口限制落地，等效约21%关税，日本车企的回应是直接赴美建厂，1982到1989年对美直接投资翻八倍，1990年日系在美份额再增15个百分点。中国品牌占欧盟进口份额从2015年的不足3%涨到2025年的约25%，曲线几乎重合。报告的结论很朴素，制造效率和产品定义能力形成代差时，渗透只是时间问题，壁垒挡不住，只会加速本地化。

但报告同时提醒了两点不同。欧洲的反应比当年的美国快得多，而且中国车企手里的工具比日本丰富，全球化生产、技术输出、资本渗透三样都在用。翻译到这张成绩单上，2027年的退税下调和关税只是第一道口子，接下来是二十年级别的长征，利润问题不是周期问题，是结构问题。

2.钱回不回，仗停不停

摩根大通亚洲汽车研究主管赖以哲在2025年11月底的年度展望会上表示，海外一台车的利润约等于国内两到四台。零跑的账本提供了注脚，据券商测算其海外业务毛利率维持在18%至20%，明显高于上半年11.7%的综合毛利率，2027年海外销量目标定在35万至40万辆。轻资产在渠道端同样成立，零跑欧洲约九成网点依托Stellantis现有渠道，据测算单店建设成本比独立建网低约65%，朱江明披露B10在欧洲的9月单月真实订单已超过8000辆。

但分红之前先过两道筛子，合资公司51%的股权归属Stellantis，叠加退税下调的净利润影响，据摩根大通测算在6%—18%之间。钱回流国内补贴降价抢份额，出海只是给价格战续命，出口1000万辆利润率2%的畸形结构被固化。钱沉淀海外做本地供应链和售后体系，按陈士华10月20日在供应链大会的说法，从贸易出海升级为经营出海，海外利润才能独立造血，并倒逼国内低效产能退出。

3.出清开场，但慢半拍

退出已经开始。9月，工信部等九部门联合印发汽车行业稳增长工作方案，产能预警机制写入正在制定的汽车产业十五五发展规划。10月，合众新能源进入破产重整，8家边缘车企生产资质被冻结，有销量记录的车企从80余家缩到42家，出清从数字变成了案例。

只是出清的速度慢于利润恶化的速度，窗口期所剩无几。

10月16日的萨拉戈萨，老厂加了夜班，新车挂了新标，一个月前写进报道的预告准时兑现。

这张期中成绩单上，销量一栏是满分，利润一栏刚开考。五十年前日本车企用二十年时间把进口冲击变成当地扎根，今天的中国车企拿到的是同一张考卷，只是欧洲的考官比当年的美国严格得多，答题时间却未必更多。

入籍的故事已经讲完，现在是算账的时间。潮水方向没有变，变的是岸上等着收租的人越来越多。

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2026-10-31 12:18:18 · 大模型,融资,政策监管,翻译字幕,扩散模型,模型评测,工业制造,零售电商,物流供应链,模型发布,产品更新,财报,榜单评测

相比二代掌权的通化东宝，甘李药业更像一家创新药企

钛媒体

（本文作者为源媒汇，钛媒体经授权发布）

文 | 源媒汇，作者 | 胡青木

通化东宝与甘李药业，开始活出各自想要的样子。

2026年前三季度，甘李药业营收33.69亿元，同比增长10.57%，归母净利润8.58亿元，同比增长4.86%。单看这组数据，很容易把其继续当成一家成熟的仿创药企。

截图来源于公司公告

拆开来看，甘李药业海外收入5.72亿元，同比大涨超60%，除三代胰岛素制剂的海外销售外，博凡格鲁肽在拉美、印度、韩国的授权确认特许权收入落地，扣非净利润与经营活动现金流均取得了双位数的增长。

换句话说，它的增量并非靠国内集采份额博弈换来，而是海外商业化与管线BD协同生长出来的。

对比“老朋友”通化东宝，其今年三季度净利润下跌56.20%，甘李药业自然拿到了更高的估值。

这份差异，本质是两家胰岛素领域龙头，两种经营策略的体现。或许，相比“父子相传”的通化东宝，甘李药业更像创新药企了。

转折点上的不同抉择

估值定价背后的分化逻辑，或与两家不同的治理选择分不开。同样面对集采后的胰岛素红海，两家公司走出了不同的路。

甘李药业走的是分步放权的交棒模式。2020年，创始人甘忠如先行卸下总经理职务，到2025年5月，进一步卸任董事长，仅保留董事席位，负责战略护航，不再介入日常经营决策。

接棒的陈伟博士，拥有美国密歇根大学医学院博士后经历，2019年加入甘李药业，一路从研发线成长为首席开发官，既不是创始人亲属，也不是财务或销售出身的管理者。

这次交接也释放一个信号：甘李药业要走职业经理人模式。

随后，甘李药业开始搭建起一支职业经理人的高管班子，且押注出海业务。比如负责全球BD的首席战略官王强、曾任职中信投行的CFO王琦、拥有诺和诺德全球临床经验的CMO贾婷，覆盖临床、资本、海外商务的关键环节。

日常经营决策权虽交给了职业经理人，天眼查显示，甘忠如目前通过直接及间接方式共持有甘李药业39.6%股权，依然保留控股地位。

截图来源于天眼查

通化东宝则是循序渐进的家族式传承。

2019年3月，创始人李一奎辞去东宝集团与上市公司董事长职位，先由儿子李佳鸿接任东宝集团董事长；上市公司层面则设置了长达五年的过渡期，由深耕胰岛素业务的冷春生出任董事长、总经理，稳住上市公司经营基本盘。

直到2024年3月，李佳鸿才当选通化东宝董事长；2025年8月，他进一步兼任总经理，集团到上市公司的家族传承正式落地，二代正式完成接班。李一奎家族牢牢锁定着通化东宝经营决策、股权的控制权。

尽管职业经理人与家族传承，难言孰优孰劣，然而甘李药业、通化东宝发展路径开始越来越明显。

甘李药业是股权持有权与经营决策权的分离，实控人把判断新药、布局全球的经营命题交给研发与商务团队；通化东宝则是股权、经营权完成内部过渡期后，更偏向产业基业的平稳接续。

特别是同处集采后的胰岛素红海，两者在管线投入、资源分配的取舍，差异早已有迹可循。

一个押注海外，一个守住现金流

对甘李药业而言，利润不再优先用于分红，而是让步给了投入，重金押注全球化布局的成长概率。

研发层面，从近年数据看，甘李药业研发费用率维持在13%以上，持续加码代谢创新管线；周制剂GZR4完成和依柯胰岛素的头对头研究，双周GLP1博凡格鲁肽也拿到了国内NDA受理，管线从传统胰岛素延伸至减重降糖大赛道。

BD端的全球化授权是甘李药业这套策略的关键，博凡格鲁肽管线先后落地拉美、印度、韩国，再延伸至欧洲多国；欧洲合作对应的6200万欧元首付款已于10月到账，该笔合作潜在总金额可达7.26亿欧元。

这套打法的逻辑是一次研发、多区域多次变现，用广阔的海外市场摊薄国内集采带来的价格与份额波动风险，收益虽具备不确定性，但上行空间更大。

通化东宝的选择，则是深耕存量，优先兑现确定性现金流。

国内市场上，通化东宝三代胰岛素保持较快渗透，持续对二代胰岛素完成产品结构替代；经营端持续优化费用，三季报销售费用率下降5个百分点，带动净利率抬升至19%以上，盈利质量明显改善。

费用化口径下，通化东宝研发费率维持在5%左右，低于甘李药业，投入节奏偏克制。

海外方面，其与健友股份合作开发的门冬胰岛素已于2026年7月拿到FDA批准，同时在多个新兴市场推进注册准入；但整体海外业务体量仍然有限，公司基本盘依旧在国内，创新方向以改良型品种为主，较少向高风险全新靶点倾斜。

它的逻辑是线性稳健增长，优先守住现金流，赚三代胰岛素国产替代的确定性复利，风险低、回报可预期。

甘李药业选择押注全球管线的远期弹性，通化东宝则深耕存量、压缩成本兑现当下利润。二者没有绝对优劣。只是，甘李药业比通化东宝更像创新药企了。

甘李药业也是有挑战的

创新药企的典型，就是敢于牺牲短期利润、持续押注前沿管线，借助全球授权、里程碑分成分摊研发风险，信达、恒瑞的多款管线出海BD交易，都是这套模式的代表。

当然，甘李药业这套模式，不等于天然永续的创新护城河，它还要面对家族传承之外另一重治理考验——职业经理人存在考核周期的约束。

甘李药业多期限制性股票激励方案中，解锁门槛主要绑定年度净利润指标，2022年激励目标为2023-2025年净利润分别不低于3亿、6亿、11亿元；2024年激励延续目标，新增2026年不低于14.3亿；2026年最新激励继续锚定净利润，要求2027年净利润不低于15.73亿元。

截图来源于公司公告

管理层的股权收益取决于每年利润能否达标，而GLP1、长效胰岛素这类全球管线的临床、注册、商业化周期漫长，很难在单个会计年度兑现收益。长期创新离不开耐心试错，可激励、股价与市场预期，都在按年给管理层施压。

这种周期错配和创始人主导的创新药企不同，创始人可以忍受数年的投入空窗，只为押注一个颠覆性分子；但职业团队在压力之下，更容易偏好确定性更高、兑现更快的BD授权，回避周期更长、失败概率更高的源头创新。

甘李药业在业务上的取舍也能窥见一二。出海授权是高效的变现路径，一次研发、多国分成，短期就能贡献首付款与报表增量。

与此同时，甘忠如作为控股方，仍是最终战略的压舱石。

这套架构的优势，在于创始人不以控股身份干预管线研发判断；但软肋在于，平衡权握在创始人一人身上。一旦后续没有成熟的独立董事、长期股东制衡体系，管理层的战略偏好，就可能慢慢偏移。

反观通化东宝，二代李佳鸿天然和企业长期价值深度绑定，缺点是风险偏好保守，优势是不容易出现短期化的机会主义决策。

比通化东宝，甘李药业虽更像创新药企，但不等于已成为稳定成熟的创新平台。创新药企不止要有高研发费率、出海BD，更要有一套能穿越多轮管线周期、抵御短期业绩诱惑的定力机制。

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2026-10-31 12:18:23 · 融资,政策监管,金融,扩散模型,AI for Science,模型发布,合作,财报

蔚来的“三个聚焦”：为规模幻觉买单之后

钛媒体

（本文作者为 Tech商业，钛媒体经授权发布）

文 | Tech商业

进入2026年第四季度，蔚来的战略退守已经毫无遮掩。

在此前内部全员讲话中，蔚来创始人李斌提出了一个核心基调：未来三年，蔚来不搞大扩张，核心任务是“聚焦主业，聚焦高端，聚焦核心市场”。随后，在10月21日的世界智能网联汽车大会上，吉利控股董事长李书福被问及与蔚来的换电合作时，用了一句极其务实且冷酷的话来定调：“我觉得不能搞重复建设。吉利搞一套，蔚来搞一套，重复建设，没有必要，因此就合并了。”

两位车企掌门人的隔空表态，叠加刚刚披露的9月及三季度成绩单，揭开了蔚来当下最真实的处境。过去几年，蔚来试图用多品牌（蔚来、乐道、萤火虫）、多价格带、以及一张庞大的换电网络，去讲一个“豪华纯电生态”的规模故事。但现在的蔚来，正在被迫把摊子收回来。

放弃规模幻想，不再试图讨好所有人，成了蔚来在这个冬天最理性的选择。而刚结束的三季度数据，为这场战略收缩提供了一个极其刺眼的注脚：9月份，蔚来主品牌交付21318台，同比增长55.3%；萤火虫交付7327台；而被寄予厚望、承担走量任务的乐道品牌，仅交付8763台，同比暴跌42.52%。

乐道的失速：走量引擎熄火与内部的左右互搏

乐道曾经是蔚来规模叙事的绝对核心。李斌为2026年定下的近50万辆销量目标中，乐道需要承担一半以上的份额。乐道L60切入的20万级纯电SUV市场，被视为用蔚来换电体系降维打击燃油车和特斯拉的利器。

但现实极其残酷。这个价格带在2026年已经变成了全行业竞争最惨烈的“绞肉机”。进入四季度，小米SU7和YU7以疯狂的流量继续收割市场，小鹏MONA和G系列用极致性价比死死咬住底盘，极氪和理想的新车排着队上市。面对这些对手，乐道L60在产品定义上显得中规中矩，没能拿出碾压性的优势。

更致命的伤害来自蔚来内部。为了在年底冲刺主品牌的销量，蔚来在近期进行了一系列价格和权益调整，主品牌部分车型的价格门槛实质上已经下探到了30万以内。这直接导致了“左右互搏”：大量原本预算20多万、打算买乐道的用户，稍微踮踮脚，直接去提了带蔚来Logo的主品牌车型。

乐道L90的轨迹更典型：2026年5月开启交付后，首月与L80合计交付破万，一度成为纯电大型SUV市场的热门车型；但到了今年下半年，月销只能在2000到4000台之间徘徊。当品牌势能往下走时，产品力再强也扛不住。

乐道的失速，意味着蔚来“用中低端品牌走量、摊薄高端品牌研发与换电成本”的路径彻底破产。李斌的“聚焦高端”，本质上是对这个结果的无奈确认：既然在20万级市场打不过那帮杀红了眼的对手，不如退回自己拥有35%份额的30万以上高端纯电市场，至少那里的利润率和基盘还能看。

换电的算盘：从“独自修路”到“拉人垫背”

乐道走量不畅，直接动摇了蔚来换电网络的规模基础。换电是一门典型的规模生意：单站日均换电需要达到60到70次才能实现盈亏平衡。而蔚来目前的单站日均换电仅约24次，全国仅约两成站点达到了盈亏平衡线。

蔚来在充换电领域累计投入超过200亿元，每年还要付出高昂的运维成本。如果蔚来的车卖不到足够的量，这几千座换电站就会变成吞噬现金流的无底洞。

于是，蔚来不得不向现实低头，将换电资产“资本化”。9月底，吉利以易易互联100%股权加6.4亿元现金入股蔚来能源，换取了30%的股份，蔚来能源投后估值约160亿元。易易互联的底牌，是那10万辆主要在跑网约车和出租车的营运车辆。营运车对补能时间极其敏感，是换电模式最理想的客源。

李书福说“重复建设没有必要”，这绝不仅仅是给蔚来捧场，而是吉利算过账：与其自己花几十亿去铺设换电网络，不如直接入股蔚来现成的盘子。

但这笔交易也暴露出蔚来换电模式的脆弱。联盟成立了三年，长安、吉利、奇瑞、江淮等车企都签了协议，但直到今天，路上几乎没有跑着这些品牌的换电乘用车。换电业务，依然是蔚来一个人在扛最重的重资产。引入吉利，只是让蔚来从“独自放血”变成了“分摊失血”。吉利的持股比例还与蔚来能源的经营业绩挂钩，在20%至34%之间浮动：经营不及预期时最低可降至20%，若达标则可追加6.4亿元将持股提至34%。这意味着如果换电规模上不去，吉利甚至可能下调持股比例。换电网络的核心风险，依然死死压在蔚来的资产负债表上。

研发收缩：省下来的钱，与可能省掉的未来

“三个聚焦”的另一个直接后果，体现在研发端。

2026年上半年，蔚来研发费用同比下降34.9%，绝对值约40.3亿元。同期小鹏研发投入58.2亿元，理想55亿元。蔚来是“蔚小理”三家之中，唯一研发投入同比走低的公司。

李斌对此的回应是：蔚来只做纯电，没有增程、插混等其他技术路线，研发资源可以跨品牌复用，效率更高。这个解释在逻辑上成立。蔚来的确可以把主品牌的高端智驾和座舱能力复用到乐道和萤火虫上。

但问题在于，智能驾驶和AI是典型的“不进则退”赛道。进入四季度，对手在持续加大投入。当小鹏和理想每年在智驾上砸下数十亿研发费用时，蔚来用“聚焦”省下来的每一块钱，都在拉长它与第一梯队之间的技术距离。这个距离在2026年可能还不明显，但在2028年的产品周期里，会不会变成一个难以弥补的代差，目前没有人能给出确定的答案。

与此同时，蔚来二季度的盈利质量也需要放在成本结构里审视。汽车毛利率18.5%，同比提升8.2个百分点；经调整净利润2610万元，连续第三个季度经调整盈利。但按照会计准则，二季度仍然净亏损5.28亿元。经调整盈利和净亏损之间的差额，包含了股权激励等非现金项目，但净亏损本身说明，蔚来的经营现金流尚未稳定到可以完全覆盖所有刚性支出的程度。

盈利的改善，主要来自高毛利车型（ES8、ES9）的占比提升和费用端的压缩，而非全系产品盈利能力的系统性抬升。当高毛利车型的销量触及细分市场的容量上限之后，毛利率继续向上修复的空间就会收窄。管理层对下半年汽车毛利率的指引是“维持在约18%”，措辞是“稳住”，不是“提升”。

制造端的效率：救不了规模的病

为了弥补规模上的不足，蔚来在制造端大力推进工业AI。10月底，蔚来先进制造工厂获评了“国家卓越级智能工厂”。据蔚来官方披露的数据，自研的“天探”系统3分钟就能完成千余项整车功能自检；“天瞳”质量检测岛84秒下线一台车，缺陷识别率99.7%。

这些数据说明了蔚来在制造和工业AI上的投入确实有了成果。它直接带来了制造成本的边际下降和质量的稳定。

但在汽车这个极度依赖规模效应的行业里，效率提升救不了销量不足。工厂的自动化程度再高、AI检测再快，如果没有足够的订单来填满产能，那所有的先进设备都会变成财务报表上沉重的折旧费用。二季度18.5%的汽车毛利率，很大程度上是靠高毛利的ES8等车型占比提升拉起来的，而不是因为制造端的AI让单车成本降了多少。

结语：窄门里的生存游戏

蔚来现在的目标，是实现全年Non-GAAP盈利。从二季度经调整净利润2610万元、连续三个季度经调整盈利的表现来看，蔚来确实学会了“抠成本”。567亿元的现金储备和正向的经营现金流，也为收缩战略提供了足够的缓冲。

但这只是止血。对于一家车企来说，长期估值的锚，永远是“能卖多少车”以及“每辆车能赚多少钱”。

“三个聚焦”是一个极其务实的战略，但它把蔚来逼进了一个容量有限的窄门——30万以上的高端纯电市场。在这个细分市场里，蔚来确实没有对手，但整个盘子也就那么大。当主品牌触及天花板、乐道无法走量、换电网络还在等别人来造车的时候，蔚来接下来的增长故事，变得越来越难讲。

李斌说明年会有一款重量级新车。在规模幻觉破灭之后，蔚来必须靠这款车，在这扇窄门里砸出一点新的增量空间。资本市场的耐心是有限的，留给蔚来证明这套收缩战略能行的窗口期，真的不长了。

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2026-10-31 12:21:21 · 自动驾驶,融资,小米,金融,游戏,扩散模型,模型安全对齐,工业制造,模型发布,合作,财报

易鸿智能冲刺港股IPO：宁德时代撑起七成收入，存货却超全年营收

钛媒体

（本文作者为创业最前线，钛媒体经授权发布）

文 | 创业最前线，作者 | 希波，编辑 | 冯羽

在锂电池生产线上，有一类设备并不直接制造电池，却决定着电池生产过程中的“良品率”。

比如，一卷锂电池极片生产出来后，设备需要判断它的厚度是否达标、表面有没有缺陷；电芯装配过程中，也需要持续检查尺寸、位置以及其他关键指标。一旦发现异常，系统需要及时识别，并进一步控制生产设备进行调整。

广州市易鸿智能装备股份有限公司（以下简称“易鸿智能”）做的，正是这类业务。

近期，易鸿智能在港交所递交了招股说明书，申报在港交所上市。值得注意的是，宁德时代贡献了公司超七成收入，且公司机器视觉业务毛利率大幅下滑，存货规模也持续攀升。此外，公司在IPO前夕因未能按约定期限提交合资格上市申请，向多名投资者转让股份作为补偿。

从机器视觉到智能装备，易鸿智能能否摆脱对头部客户的高度依赖，将营收增长转化为更稳定的盈利与现金回流，仍有待检验。

1、押注智能装备，IPO前夕股权补偿协议触发

易鸿智能的起点，可以追溯到2014年。

2014年4月11日，公司前身广州市易鸿机械制造有限公司成立，初始注册资本为200万元。其中，王刚出资80万元，张权和许卓夫分别出资60万元。

创业早期，易鸿智能主要围绕机器视觉检测能力展开布局。

对于锂电池生产而言，极片、焊接部位、电芯等环节都涉及大量高速、精密的检测需求，而机器视觉就是给工业生产线装上一双“眼睛”，通过摄像机、光学系统、传感器以及算法，对生产过程中的材料和产品进行拍摄、识别和判断，从而发现缺陷、测量尺寸或判断位置是否准确。

因此，机器视觉能够进入锂电池生产流程，帮助电池企业减少人工检测，提高生产效率和良率。

随着新能源汽车和动力电池产业快速发展，易鸿智能逐渐把机器视觉能力集中到锂电池生产场景，并持续向更复杂的检测设备和智能制造解决方案延伸。

2015年至2018年，易鸿智能进入宁德时代供应链，且完成数千万元A轮融资，由源渡创投领投，融资资金主要用于核心技术研发和业务拓展。

近年来，公司开始把视觉检测能力进一步嵌入生产设备中，从发现问题的“眼睛”转向发现问题后直接控制生产设备的方向进行延伸。

目前，易鸿智能的智能装备主要包括辊压分切一体机、激光模切卷绕一体机等。

其中，辊压分切一体机可以理解为先把电池电极材料压实、压薄，再将宽幅材料切成符合生产要求的窄条；激光模切卷绕一体机则负责把电极材料精准切割成特定形状和尺寸，并进一步将正极、负极及隔膜等材料卷绕成电芯。

此外，易鸿智能在2025年还完成了第一条全极耳圆柱电芯高速自动装配线的销售和交付，进一步从单一检测设备向更复杂的电池制造装备延伸。

按2025年收入计，易鸿智能在国内锂电池机器视觉检测解决方案中排名第二、在全球大宽幅辊压分切一体机市场中排名第一。

易鸿智能成立后，曾经历多轮融资和股权转让。2026年2月股权转让完成后，公司的投后估值达到13.43亿元。

值得一提的是，公司部分历史投资协议中存在与投资人权益保护及退出安排相关的特殊机制。不过，易鸿智能在本次港股IPO递表前，已经进行了一轮较为集中的股份补偿。

2026年5月10日，包括百咖地坤、北京新动力、源慧睿泽创业投资、福州晨粒、南京经纬壹号、三亚榕泉、海南源渡三期、天津源渡、温州捷琰、无锡砺行、珠海隐山等在内的多家投资者，以零代价获得了来自王刚、张权以及其他相关股东的共计121.78万股补偿股份。

这意味着，对于易鸿智能而言，过去融资过程中与投资人之间的特殊权益安排，并不是简单停留在“纸面上”，而是切实补偿了股份。

2、宁德时代贡献超七成收入，客户集中风险突出

中国是全球最大的锂电池智能装备市场，市场规模预计由2025年的340亿元增长至2030年的800亿元。此外，2025年我国按出货量计算的前三大锂电池厂商产能利用率近90%，其中最大的锂电池厂商呈现产能供不应求的态势。

依托锂电池产业链发展机遇，锂电池配套厂商易鸿智能近年业绩逐年增长。

招股书显示，2023年至2025年（以下简称“报告期”），易鸿智能的收入分别为2.94亿元、3.94亿元和5.52亿元；年内利润分别为70.9万元、5127.5万元和6966.6万元。

2025年，全球锂电池辊压分切一体机市场规模总计13.2亿元。据招股书披露，易鸿智能在全球前五大锂电池辊压分切一体机制造商中位列第三，市占率为21.1%。

在锂电大宽幅辊压分切一体机市场中，全球前三厂商合计占据95.1%份额。2025年，易鸿智能在该项业务中按收入计位居全球第一，市占率为42.1%。

易鸿智能能够快速推动智能装备收入增长的重要原因之一，就是绑定了宁德时代等大客户。

招股书显示，报告期内，公司来自前五大客户的收入占公司总收入的比例分别为98.7%、97.2%和94.4%。其中，来自最大客户也就是宁德时代的收入分别为2.53亿元、2.64亿元和4.19亿元，占各期总收入的比例约为86.0%、67.1%和75.8%。

可见，易鸿智能的客户结构相当集中。

依赖单一大客户有其优势。一般来说，像宁德时代这样的大客户订单规模大、项目周期长，一旦设备进入其供应链体系，易鸿智能有机会伴随客户扩产持续获得订单。

然而，在大型电池厂面前，设备供应商往往拥有相对有限的议价能力。

招股书显示，报告期内，易鸿智能的毛利率分别为19.6%、30.9%和26.2%。2024年公司的毛利率大幅增长，但是2025年却再度下滑4.7个百分点。值得一提的是，易鸿智能机器视觉业务毛利率从2024年的40.8%跌至2025年的14.4%。

毛利率起伏背后，易鸿智能的盈利稳定性仍经受考验。易鸿智能也在招股书中坦言，公司核心客户多为头部电池与新能源企业，这类客户在合作中具备较强的议价权。

因此，如果想扩大头部客户订单，就可能需要接受大客户较强的议价权；如果想维持较高毛利，则需要不断推出具有技术差异化的设备，这也对易鸿智能的研发能力提出了更高要求。

截至2025年末，易鸿智能研发团队有191人，占员工总人数的25.9%，涵盖机器视觉、人工智能、精密机械、自动控制和工艺工程等专业方向。

报告期内，易鸿智能的研发开支分别为3760万元、4150万元和4940万元，占当年收入的比例分别为12.8%、10.5%和8.9%。

这意味着，随着公司收入规模扩大，研发投入并没有保持同样的增长速度。对于一家强调AI算法、机器视觉和智能装备的企业而言，研发费用率的下滑尤其值得关注。

一旦产品进入成熟期，设备之间的差异化下降，价格之间的“内卷”式竞争就有可能重新出现。

3、应收账款、存货“双高”，资金回收压力加剧

对智能装备企业而言，拿到订单只是生意的开始。从采购原材料、组织生产，到设备交付、客户验收，再到货款回收，每个环节都需要资金支撑。

近年来，易鸿智能收入规模持续扩大，但存货与应收款项同步增长，也让这家企业的资金周转效率备受关注。

招股书显示，报告期各期末，公司的存货金额分别为5.16亿元、5.13亿元和6.78亿元，2025年末，公司存货规模较上年末增长约32.3%，相当于当年5.52亿元营业收入的约1.23倍。

也就是说，公司账面存货已经超过全年收入，资金占用规模不小。此外，2026年一季度末，存货金额更是增长至8.82亿元。

存货周转效率同样值得关注。报告期内，易鸿智能的存货周转天数分别为788天、690天和534天。报告期内存货周转天数逐年下降，说明公司存货周转有所改善，但截至2025年，周转天数仍超过500天。

对此，易鸿智能在招股书中解释道，公司销售锂电池智能装备及机器视觉系统，通常需要在取得客户出具的验收证明后确认收入，因此导致公司存货金额的水平较高。

这意味着，设备完成生产甚至已经交付，并不代表易鸿智能可以立即确认收入。这与易鸿智能近年来的业务结构变化有关。

2023年，公司智能装备业务收入占比为32.7%；到2025年，这一比例已升至83.6%，成为公司最主要的收入来源。随着业务重心从机器视觉检测解决方案转向辊压分切一体机、激光模切卷绕一体机等智能装备，项目生产、交付和验收环节对资金周转的影响也更加突出。

不仅如此，易鸿智能的应收款项进一步体现了公司的回款压力。

报告期各期末，易鸿智能的贸易应收款项及应收票据分别约为6923.7万元、9025.8万元和1.94亿元。截至2025年末，公司应收账款规模较上年末增长超过一倍，应收款项的增长速度明显快于收入增长速度。

不仅如此，报告期内，公司贸易应收款项及应收票据的周转天数分别为126天、78天和97天。易鸿智能在招股书中表示，公司来自行业顶尖电池客户的订单占比提高，该客户通常依赖银行承兑票据或商业承兑票据，导致收款周期延长。

截至2026年3月31日，公司2025年12月31日的未偿清贸易应收款项中，仅有32.6%已被结清。

当存货规模扩大、应收款项增长，而部分应收款项又暂时无法收回时，易鸿智能就需要持续投入营运资金来支撑业务运转。

不过，易鸿智能的经营现金流并非持续恶化。招股书显示，报告期各期，公司的经营活动所得现金流量净额分别为-1.37亿元、5895.3万元和2.01亿元。可见易鸿智能近两年的经营现金流已经有所改善。

截至2025年末，易鸿智能拥有现金及现金等价物2.62亿元，计息银行及其他借款则为1.21亿元，公司现有资金储备足以覆盖全部计息债务。

不过，随着机器视觉业务毛利率下滑、智能装备成为新的增长支柱，易鸿智能还需要证明，新增订单能够在合理周期内完成交付与验收，并最终转化为现金回流。

招股书显示，随着锂电池制造从规模扩张向精益化升级转变，易鸿智能计划继续围绕核心工艺控制能力进行布局，研发重点包括固态电池设备及干法电池相关技术。

此前，公司已交付首条纯锂新能源聚合物固态电池中试生产线全工序整包工程，并开始将客户范围拓展至欧洲、北美电动汽车整车厂以及韩国锂电池制造商。

然而，新产品研发、产能扩张和市场拓展都需要资金与时间投入，而易鸿智能现有业务仍面临机器视觉业务盈利能力下滑、存货规模较大以及回款周期拉长等现实考验。其港交所IPO能否顺利落地，「创业最前线」也将持续关注。

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2026-10-31 12:22:32 · 融资,扩散模型,向量数据库,工业制造,传媒内容,物流供应链,AI for Science,模型发布,产品更新,合作,财报,榜单评测

联合健康今年涨幅已达24%，为何股价仍有望继续上涨

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（本文作者为 Barrons巴伦，钛媒体经授权发布）

联合健康集团（UnitedHealth Group）的股价已从去年那轮抛售中实现了令人瞩目的反弹，但从目前的估值水平来看，随着这家保险公司的盈利能力加速提升，后续仍有进一步上涨空间。

该股自3月接近256美元的低点以来已反弹逾60%，年初至今涨幅达到24%，同时还提供稳定的2.3%股息收益率。技术分析显示，它仍有继续上行的空间，尤其是在第三季度业绩发布后，管理层上调了2026年全年业绩指引。

华尔街的目标价主要集中在400美元中段到高段区间，而该股近期价格约为409美元，表明在盈利能力加速的背景下，依然具有吸引力。联合健康作为医疗服务提供商，正处于一个长期被忽视但表现卓越的细分领域。

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2026-10-31 12:29:14 · 融资,医疗健康,扩散模型,模型发布,财报

透视A股三季报：AI算力领跑，材料量价齐升，地产和消费寻底｜看财报

钛媒体

（本文作者为价值刻度，钛媒体经授权发布）

10月31日，A股2026年三季报宣告收官，5572家上市公司合计实现营收56.65万亿元，比上年同期增长5.42%；归母净利润5.10万亿元，同比增长7.76%。超六成公司录得营收增长，逾七成实现盈利，整体情况良好，韧性凸显。

不过，Q3单季来看，总体营收19万亿元，同比仅增长2.22%；归母净利润1.53万亿元，同比下滑11.02%。

分板块来看，分化明显，行业冷暖一目了然：最赚钱的依然是金融业，工商银行以3431.10亿元净利润继续领跑A股；日子最难过的还是房地产，合计亏损531.87亿元。

盈利增长和下滑的行业则近乎五五开。科技赛道强势领跑，在AI算力产业链带动下信息技术板块的营收、归母净利润分别录得31.95%和140.25%的增速；材料板块不遑多让，量价齐升催化叠加低基数效应，营收、净利分别录得14.06%、54.03%的增速，排名第二；日常消费则净利增速下滑最多，主因生猪、白酒等集体承压。

金融依然最赚钱，房地产日子最难过

从营收来看，前三季度共有3437家上市公司实现同比正增长，占比超过62%。其中，416家增长超50%，138家增长超100%。首药控股-U（688197.SH）、领先股份（603991.SH）、行云科技（300209.SZ）分别以4561.73%、1977.44%、1896.66%的营收增速，位列前三。三者分属不同行业，且均有偶发因素、基数偏低，并不具备代表性。

盈利层面，共有4076家公司实现盈利，占比超过73%。其中，增速超50%的高达1208家，超100%的769家。赚钱能力最强的依然是金融业，前三季度合计赚了2.27万亿元，但增速略微下滑1.51%。国航远洋（920571.BJ）、澳福科技（688021.SH）、德明利（001309.SZ）分别以98070.64%、34856.86%、32399.91%的增长率，摘得前三甲。

分行业来看更能说明问题，11个wind一级行业中，7个录得营收正增长，包括信息技术、材料、能源、医疗保健、工业、日常消费和金融；5个盈利录得同比增长，包括信息技术、材料、房地产、能源和医疗保健。

营收最拉胯的还是房地产行业，同比减少24.93%，公用事业、通讯服务、可选消费均只是微降。

盈利方面分化更强，日常消费、公用事业、通讯服务、可选消费分别同比下降32.36%、21.96%、16.72%、10.69%，工业、金融微降3.82%和1.51%；但日子最难过的依然是房地产，合计亏损531.87亿元。

值得注意的是，日常消费中，生猪板块全部巨亏，11家生猪养殖公司合计亏损达到222.17亿元；向来高毛利的白酒也在深度调整中寻底，均给板块增速带来负面影响。

信息技术盈利暴增140.25%，AI算力产业链领跑

延续2025年强势表现，信息技术在2026年前三季度拔得双头筹，且增速显著放大。

前三季度，信息技术板块实现营收6.14万亿元、归母净利润2191.59亿元，分别增长31.95%、140.25%，遥遥领先。而2025年，该板块营收、净利的增速分别为15.26%、32.93%，彼时的排名分别为第一、第二。

具体到信息技术板块内的1109家公司中，共有770家营收正增长，占比接近七成。其中，增速超50%的达145家，超100%的49家。前五名分别为长鑫科技（688825.SH）、大普微-UW（301666.SZ）、东芯股份（688110.SH）、联讯仪器（688808.SH）和普冉股份（688766.SH），增速均在300%以上。

营收领跑同时，信息技术的盈利增速也很夯。板块内576家实现归母净利润正增长，占比过半，其中，实现翻倍的高达222家，10倍以上的25家。前五名分别为德明利、佰维存储（688525.SH）、长江通信（600345.SH）、国科微（300672.SZ）和利扬芯片（688135.SH），增速均在45倍以上。

再细分来看，带领全行业业绩暴增，主要是AI算力产业链，比如存储、芯片等居前。长鑫科技前三季度实现营收2690.24亿元，同比增长738.51%；归母净利润1320.40亿元，同比增长2600.77%。业绩暴增源于在AI、智能终端等新兴应用的带动下，存储芯片市场景气度不断攀升，强劲的终端需求直接拉动了公司产品的出货量与产出规模的稳步扩大。且公司在最新的业绩会上直言，“预计明年营收仍将保持增长。”

同为存储赛道的德明利、佰维存储等亦为TOP级选手，盈利增速分别高达323倍和287倍。国海证券研报指出，当前存储板块处于Al驱动的结构性景气周期，高端HBM、服务器存储供需趋紧，普通消费级存储弹性减弱；行情由前期单纯张价预期驱动，逐步转向业绩兑现验证阶段。

利扬芯片、国科微、必易微（688045.SH）等芯片环节也表现强劲，净利增速均在32倍以上。中原证券研报表示，当前AI应用正在加速渗透至编程、影视游戏、数学研究、网络安全等领域，物理AI的突破进程也在加速。Agent自主化的执行意味着模型被调用的频次也在大幅增长，让算力供应持续不足，算卡租赁价格继续呈现走高趋势。相对而言，受到缺芯因素的影响，国内算力紧张程度更高。随着2027年国产卡产能的释放和新卡的推出，国内算力需求有望得到更好的满足。我们继续对国内AI算力产业发展持乐观预期，建议持续重点关注AI产业链的上游及中游环节，包括半导体设备、芯片、存储、光通信、服务器、AIDC、云计算等环节。

周期发威，材料向上

信息技术之外，材料板块的业绩也可圈可点。前三季度，该板块共实现营收8.76万亿元，同比增长14.06%；归母净利润5053.32亿元，同比增长54.03%，均排在第二名。

具体到板块内部，875家材料企业中有651家营收实现正增长，占比超74%；增速超50%的有90家，超100%的有27家。前五名分别为领先股份、融捷股份（002192.SZ）、丰元股份（002805.SZ）、佛塑科技（000973.SZ）、盛新锂能（002240.SZ），增速均在275%以上。

盈利方面，共有467家录得正增长，占比过半；增速超50%的261家，超100%的179家。前五名分别为山东玻纤（605006.SH）、赣锋锂业（002460.SZ）、东岳硅材（300821.SZ）、恒光股份（301118.SZ）和万里石（002785.SZ），增速均在36倍以上。

需要注意的是，材料行业包括了有色金属、锂电材料等多个细分行业，而他们均属于周期性行业。前三季度的业绩大增，多数是受益于下游需求扩容带来的量价齐升。

以锂盐企业赣锋锂业、天齐锂业举例，前三季度盈利分别录得195倍、30倍的增长，核心驱动是锂产品的量价齐升。碳酸锂期货价格从年初的10万元/吨上方震荡上行，5月15日盘中摸至年内新高20万元/吨，之后虽震荡下行至Q3末的11万元/吨，但相较去年1-9月均在5-9万元低位区间，同比升幅明显。同期，多公司产能释放，进而实现营收、净利的双增。同为锂电产业链上的湖南裕能、恩捷股份、龙蟠科技等亦属此类。

“有矿的”各色金属企业同样受益。今年以来，与AI算力、半导体等强相关的锗、铟、锑、钽、钼等战略小金属涨幅领跑；工业金属里铜、铝、锌、锡的价格也有所上涨；轻稀土在供给管控和海外磁材补库驱动下，价格中枢抬升。

以云南锗业为例，前三季度录得营收13.64亿元、归母净利润1.76亿元，同比增长70.71%和869.79%，主要就得益于其磷化铟、锗产品等量价齐升。SMM数据显示，截至10月23日，国内4英寸、3英寸、2英寸磷化铟衬底均价分别为7100元/片、3900元/片、1275元/片，年初至今涨幅分别为64.9%、97.0%、5.8%。

值得一提的是，材料板块的多企业业绩暴增，实际还叠加了低基数效应。比如山东玻纤、恒光股份及多家锂盐企业2025年前三季度其实录得亏损。

另外，周期威力不仅在上行期体现，下行时亦很明显。比如在笔者此前文章《锂周期再摇摆：锂企前三季度业绩炸裂，Q3环比转弱｜行业风向标》中就曾提到，今年第三季度，随着锂价快速回落，锂企Q3业绩环比普遍承压。若后续锂价继续不乐观，该板块的业绩将集体回落。（本文首发于钛媒体APP，文｜价值刻度，作者｜桃子）

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2026-10-31 13:15:46 · 算力芯片,AI应用,政策监管,代码生成,Agent智能体,医疗健康,金融,游戏,扩散模型,工业制造,AI for Science,网络安全,模型发布,财报,榜单评测

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