希迪智驾（03881.HK）：定位升维，从无人矿卡进化到重载具身智能

定位升维，从无人矿卡进化到重载具身智能 2026年06月30日 买入（维持） 证券分析师黄细里执业证书：S0600520010001021-60199793huangxl@dwzq.com.cn证券分析师孙仁昊 执业证书：S0600525090001sunrh@dwzq.com.cn ◼希迪智驾举办“物理AI”发布会，从无人矿卡迈向“重载具身智能”。2026年6月24日，希迪智驾在2026亚洲物流双年展首日举办“物理AI”发布会，提出“重载具身智能=物理AI×重型机器×高危作业”核心公式，其中物理AI是技术引擎、重型机器是物理载体、高危作业是应用场景，三者互为乘数。这次升级把公司的成长叙事从单一的无人矿卡产品，延展到以矿区为起点、向挖采与凿岩与装药与巡检等作业机器人延伸的重载具身智能平台，成长边界被显著打开。 市场数据 收盘价(港元)21.40一年最低/最高价17.13/40.88市净率(倍)4.86港股流通市值(百万港元)9,083.02 ◼重载具身智能技术平台由三层核心架构组成。据公司官方材料，底层统一数据引擎以多模态感知融合在粉尘、振动、极端天气与光照变化下保持对全域动静态障碍物的连续探测；中层重载世界模型采用端云协同，终端毫秒级决策、云端持续迭代，并以环境演化推理的闭环构成重载场景特有的壁垒；顶层集群决策与调度系统指挥多品类机器人在同一时空域协同作业，已在矿山场景完成工程化验证。 ◼公司沿“重载自动驾驶、重型装备具身智能、智能运载”展开重载具身智能产品生态，对应“运输—作业—感知”三类功能。公司发布V2P终端TAG，并与质子汽车、云深处科技签约合作。TAG为行业首款V2P便携式智能终端，补全矿区传统人车交互的安全弱点，并具备横向复用至半封闭和开放城市道路场景的潜力；质子汽车为陕汽集团旗下整车企业，双方以无人重卡整体解决方案为核心；云深处科技专注四足与人形机器人，合作聚焦矿用机器人。该系列产品与合作体现公司将跨载体、跨场景迁移的重载具身智能能力作为核心价值。 基础数据 每股净资产(元)4.41资产负债率(%)41.99总股本(百万股)437.89流通股本(百万股)424.44 相关研究 《希迪智驾(03881.HK)：2025年业绩公告点评：2025年业绩符合预期，无人矿卡龙头业务迎来爆发式增长》2026-04-02 ◼盈利预测与投资评级：我们基本维持公司2026/2027/2028年营业收入分别为17.96/35.90/68.93亿元，同比分别+103%/+100%/+92%；基本维持公司2026/2027/2028归母净利润为-1.60/6.55/16.32亿元，2026/2027/2028年EPS分别为-0.37/1.50/3.73元，对应2027/2028年PE分别为12.41/4.98倍，维持“买入”评级。 《希迪智驾(03881.HK)：深耕无人矿卡的智能驾驶平台型企业》2026-01-24 ◼风险提示：无人矿卡业务进展不及预期，技术迭代及行业竞争加剧。 内容目录 1.入局物理AI：从自动驾驶到重载具身智能的自然进化.................................................................41.1.核心定义：重载具身智能=物理AI×重型机器×高危作业.....................................................41.1.技术平台：统一数据引擎、重载世界模型与集群决策调度三层架构.................................52.重载具身智能产品布局：运输—作业—感知..................................................................................72.1.产品布局：三条路线从运输机器人延伸至作业机器人.........................................................72.2. V2X终端与生态合作：三条路线的落地案例.........................................................................82.2.1. TAG终端：补全矿区“人车交互安全”的V2P硬件......................................................82.2.2.质子汽车合作：向商用车开放场景延伸.......................................................................92.2.3.云深处合作：从轮式机器人向作业机器人延伸...........................................................93.盈利预测与投资建议........................................................................................................................104.风险提示............................................................................................................................................10 图表目录 图1：重载具身智能定义.......................................................................................................................5图2：重载具身智能技术平台解读.......................................................................................................6图3：希迪智驾TAG产品.....................................................................................................................9 表1：三条路线产品布局.......................................................................................................................7表2：希迪智驾“载体—场景—出海”生态合作时间线.....................................................................10 1.入局物理AI：从自动驾驶到重载具身智能的自然进化 希迪智驾在2026亚洲物流双年展举办物理AI发布会，系统披露了“重载具身智能”的定义、技术平台、产品布局与生态合作。 1.1.核心定义：重载具身智能=物理AI×重型机器×高危作业 公司以公式“重载具身智能=物理AI×重型机器×高危作业”定义重载具身智能的内涵，把切入点明确在重型、高危的工业场景。公司提出物理AI是技术引擎、重型机器是物理载体、高危作业是应用场景，三者互为乘数、价值放大；其所指向的重型机器具有大吨位、高荷载、适应极端工况的特点，用于矿区掘进、巷道运维、挖掘装载等环节。这一定义的关键在于把“重载”与“高危”两个限定词前置，从而与通用人形机器人相区别：通用人形面向开放、泛化场景，落地确定性与付费意愿尚不够清晰，而重载具身智能的目标是封闭、刚需且已有付费验证的工业场景。 公司认为，物理AI、重型机器与高危作业三者“互为乘数效应”，缺一不可。只有AI算法而无重型装备的载体，无法落地真实作业；只有重型装备而无物理AI，仍是传统人工设备；缺少高危、刚需的应用场景，则商业价值难以兑现。公司与质子汽车合作提供整车载体、与云深处科技合作延伸作业机器人，正是补齐公式中“重型机器”维度的不同形态。 这一定义建立在公司的机器人方法论之上，有其学理性支撑。希迪智驾创始人李泽湘教授带领团队从数学与物理逻辑出发构建了系统的机器人知识体系，相关专著已成为机器人领域的重要理论参考。基于该方法论，公司把自动驾驶理解为“自主移动的轮式机器人”，从而把无人矿卡与作业机器人放在同一条技术逻辑上。需注意的是，理论积累与工程化、规模化量产之间仍存在距离，向作业机器人延伸的实际节奏需以后续产品与订单验证。 数据来源：希迪智驾公众号，东吴证券研究所 1.1.技术平台：统一数据引擎、重载世界模型与集群决策调度三层架构 公司把技术底座拆解为三层架构，强调“能力可跨场景复用”。重载具身智能技术平台分为底层统一数据引擎、中层重载世界模型与顶层集群决策与调度系统三层，三层之间自下而上完成从数据、到世界建模、再到多机协同调度的能力组合。 底层统一数据引擎解决的是“在恶劣工况下能否持续看得清”的问题。矿区粉尘大、光照差、路面颠簸的工况，使感知的连续性而非峰值性能成为关键。公司基于各场景的生产、环境与车辆数据构建标准化数据底座，研发多模态感知融合系统，能在粉尘、振动、极端天气与光照变化等弱光弱视条件下保持对全域动静态障碍物的连续探测；并以多源异构环境数据持续丰富数据底座，提升纵深和覆盖程度，以及模型训练样本质量。这一层的重要性在于为模型决策提供稳定输入。 中层重载世界模型是三层架构中技术壁垒最高的部分。中层采用端云协同架构，终端行动模型实现毫秒级实时决策、云端训练模型持续迭代进化，并深度融合作业场景专属数据、重型机器人动力学与行动空间推理，面向多智能体协同进行原生设计；其核心能力在于理解智能体与物理环境之间的双向交互，实时推断智能体自身行为对环境的累积效应，并基于演化后的环境状态做出精确规划。这种“行为—环境—再规划”的闭环建模，是矿区重载作业区别于开放道路自动驾驶的难点所在，因为矿区道路与作业面会随挖装、爆破、堆排而持续改变，静态高精地图难以适用，世界模型对环境演化的预测能力直接决定了无人作业的可靠性。 顶层集群决策与调度系统对应矿区“多机协同”的实际需求。顶层以全局最优为目 标，指挥多类机器人在同一时空域内协同作业，这一多品类集群智能方案已在智能体密集混杂的矿山场景率先完成工程化验证。露天矿是典型的多设备混合作业场景，矿卡、挖机、推土机、洒水车需要在有限空间内协同调度，单车智能并不足以提升整体效率，集群调度能力是把单点无人化转化为整矿降本增效的关键。公司强调矿山场景中积累的模型能力可低成本跨场景迁移，作为从无人矿卡向重载具身智能扩展的技术积累，但跨场景迁移目前仍以矿山验证为主，更多形态的规模化落地存在不确定性。 整套三层架构的对外价值主张，是“同一套系统、多形态适配、跨场景复用”。据公司官方材料，架构的优势在于根级的迭代能力，矿山场景中积累的模型能力可实现低成本跨场景迁移。从经济含义看，这指向一种区别于项目制交付的复用逻辑：若每进入一个新矿、新场景都需重新开发，则边际成本难以下降、规模效应无从谈起；而若底层数据引擎、世界模型与调度系统可复用，则新增场景主要是适配而非重构，边际成本随部署量摊薄。我们认为，这正是公司毛利率有望随规模改善的技术前提，但跨场景复用的实际效率目前仅在矿山内部不同矿区间得到验证，向物流、基建等异构场景迁移的复用率仍待落地检验。 数据来源：希迪智驾公众号，东吴证券研究所 2.重载具身智能产品布局：运输—作业—感知 2.1.产品布局：三条路线从运输机器人延伸至作业机器人 公司沿“重载自动驾驶、重型装备具身智能与