公司概况
深圳海清智元科技股份有限公司(以下简称“海清智元”或“公司”)是一家中国多光譜AI技术企业,专注于获取、处理和分析物理空间中多个特定光譜波段中的光學信息,以提供較可見光成像更詳細的信息。公司主要产品及服务包括多光譜AI模組、多光譜AI感知終端及多光譜AI大模型服務,主要应用于互联网数据中心(IDC)、电力能源、具身智能、智慧城市等行业的物理空间安全与智能感知的决策支持。根据弗若斯特沙利文资料,按2025年收入计,公司在中国多光譜AI公司中排名第一,市场份額為3.3%;公司在中国多光譜AI大模型服務市場排名第一,市场份額為23%。
行业概况
2026年上半年,全球人工智能市場在技術迭代与政策支持的雙輪驅動下持續拓展,逐步重塑各行業的核心競爭力,成為推動全球增長的關鍵引擎。感知智能通過人工智能技術實現人類感知能力的模擬,使機器能通過傳感器等設備感知、理解和回應外部物理世界。感知智能的核心下游應用領域包括物理空間安全及具身智能體應用。多光譜成像技術突破人類可見光感知局限,將紫外、紅外、太赫茲等不可見光譜納入採集範圍,結合AI算法實現對超人類感官數據的感知與解析。中國感知智能行業市場規模已由2020年的人民幣2,001億元增長至2025年的人民幣3,370億元,未來隨著技術進步及商業化落地的加深,整體市場規模預計將飆升至2030年的人民幣6,952億元,複合年增長率達15.6%。多光譜AI通過採集、處理和分析紅外、紫外、可見光等多個波段的光學信息,為高價值場景中的設備狀態識別和早期風險判斷提供信息基礎,使人工智能能夠獲得人眼和單一可見光成像難以捕捉的環境狀態信息。其實現了從數據捕獲到初步推理的端側閉環處理,提供超寬譜段感知與高靈敏度,同時支持雲端服務,用於集中式模型訓練、數據匯聚及遠程優化。全球多光譜AI市場從2020年的人民幣348億元增至2025年的人民幣850億元,預計到2030年將達至人民幣3,054億元,複合年增長率為29.1%。中國作為多光譜AI的重點應用市場之一,市場規模由2020年的人民幣63億元增長至2025年的人民幣200億元,預計2030年將達到人民幣794億元,2025年至2030年複合年增長率預計為31.8%。行業正由商業化驗證階段逐步進入多場景規模化應用階段。
主营业务回顾
2026年上半年,公司憑藉不斷地技術創新、優質的產品質量和可靠的服務能力,實現營業收入達人民幣410.5百萬元,同比增長84.5%,收入大幅增長的核心驅動因素為大模型服務業務的穩步擴張。報告期內公司擁有人應佔公司淨利潤為人民幣7.7百萬元,同比下降24.7%,主要歸因於:(i)為保持技術領先大幅投入技術研發,研發費用同比增加人民幣19.5百萬元,增幅達125.3%;及(ii)上市費用同比增加人民幣7.5百萬元,增幅達91.2%。本期公司綜合毛利率20.3%,同比下滑7.2個百分點,主要係公司為滿足重點市場和客戶需求,動態調整產品結構等因素影響。剔除上市費用及以股份為基礎的付款開支等相關一次性費用影響,公司截至2026年6月30日止六個月經調整溢利淨額為人民幣27.6百萬元,同比實現21.9%的正向增長,主業盈利水平保持良好增長態勢。
多光譜AI模組
公司多光譜AI模組的銷售收入由截至2025年6月30日止六個月的人民幣104.5百萬元下降33.9%至截至2026年6月30日止六個月的人民幣69.1百萬元,係部分客戶合作推進時間晚於預期,導致了模組產品的交付延後。隨公司下游高價值應用場景商業成熟度提升,公司多光譜AI模組產品出貨量及毛利率預期將隨之優化。
多光譜AI感知終端
公司多光譜AI感知終端的銷售收入由截至2025年6月30日止六個月的人民幣46.7百萬元下降63.8%至截至2026年6月30日止六個月的人民幣16.9百萬元,係部分主要客戶需求變動,及公司策略性優化客戶結構所致。公司多光譜AI感知終端具備實現端側感知與AI計算完整閉環能力,其於工業製造、電力能源等高價值行業具有較高的應用優勢。
多光譜AI大模型服務
公司多光譜AI大模型服務的銷售收入由截至2025年6月30日止六個月的人民幣66.3百萬元增加382.5%至截至2026年6月30日止六個月的人民幣320.0百萬元,原因為公司AI大模型技術持續迭代及行業影響力提升。公司多光譜AI大模型服務可基於客戶特定物理空間安全層面的多樣需求部署,定向解決其場景內的複雜安全問題。2026年上半年,公司成功獲取某上海國企客戶、某深圳上市公司大額大模型服務部署訂單,為客戶解決IDC早期安全風險預判難題。相關項目的落地,預計將幫助公司打造區域行業標桿,進一步強化公司在IDC領域規模化部署能力及業務縱深。
技术研发
2026年上半年,公司以「光感圖算」技術架構為核心,從感算一體深化、端雲協同、多模態大模型融合、場景泛化四個方向拓展研發縱深,主要投入方向為多光譜AI大模型升級迭代、端側AI性能提升以及行業場景算法調優工作。
大模型升級迭代
公司通過知識蒸餾與模型剪枝優化多光譜AI基座模型,在壓縮模型體積的同時顯著提升推理速度,進一步優化部署效率;上半年實現多光譜感知訓練數據點位規模大幅提升,主要聚焦在數據中心、電力能源、具身智能等高價值行業安全領域,使模型在跨場景泛化能力得到顯著強化;依託高效參數微調技術實施分層迭代訓練,針對生成策略、量化壓縮、推理調度模塊完成專項推理適配優化;同時面向業務場景開展跨模態特徵融合參數的定向調優,持續打磨垂直領域大模型的綜合性能,實現識別準確率提升、誤報率下降。通過提升模型自學習能力,持續強化模型對風險演變的「感知-認知」能力,為複雜應用場景提供了深度的環境理解與自適應學習能力。
端側性能優化
公司通過傳感芯片優化與端側算力提升,實現了端側多光譜感知與智能處理的深度融合。在感知層面,重點對紅外、紫外傳感芯片進行光感優化,提升波段信號的採集靈敏度,降低環境噪聲干擾,確保在逆光、低照等複雜光環境下保持穩定可靠的探測精度;在算力層面,通過光譜預處理降噪、多分支特徵融合網絡重構、差異化混合量化壓縮、異構算力流水線調度、時序光譜後校驗五個維度完成全鏈路優化,在嵌入式設備約束下降低光譜畸變帶來的誤報率,提升目標識別準確率,同時控制推理時延,有效分擔雲端算力壓力與數據傳輸負擔,通過端雲協同機制,實現更多應用場景覆蓋。此外,通過優化自研端側操作系統(HtOS)底層架構,持續提升算力轉化率,降低內存佔用,一定程度化解端側算力不足、依賴雲端的行業難題。
未来展望
研发技术发展
公司推動研發技術體系能力躍遷,深化端雲協同的系統綜合能力。依託研發體系新範式,公司技術升級路徑聚焦三大核心演進維度:端雲協同加速、終端硬件優化、技術中台迭代。
業务发展
公司將持續深耕高價值場景,鞏固公司多光譜AI市場的競爭優勢。依託公司多光譜AI的行業稟賦,公司在IDC、電力能源、具身智能、智慧城市等物理空間安全感知賽道已形成一定的競爭優勢,中短期內相關行業仍將是驅動公司增長的核心引擎;長期來看,智能家電、消費電子等新興高價值賽道將持續拓寬行業市場邊界。公司將借助在高價值場景的應用能力,持續深化業務佈局,同時強化品牌市場建設,鞏固行業領先份額,並在優化客戶及產品結構的同時穩步提升毛利率水平。公司亦將有序推進國際化佈局,打造境外標桿項目,穩步拓展東南亞、中東、歐洲、北美等核心市場,打開長期增長空間。
人才发展
市場競爭的本質是人才競爭,人工智能行業作為人才密度最高的行業之一,人才的獲取決定了公司在技術創新和商業實現上的護城河。多光譜AI技術涉及光電學、AI算法、集成電路、雲計算、圖像處理、安全工程等十餘個交叉學科,需持續引進和培養具備複雜跨學科背景的頂尖研發人才,以支撐全棧自研與前沿技術攻關。未來公司將持續實施「外引與內培並重」的人才戰略,與高校、科研院所建立深度合作,共建產學研協同創新平台,通過構建「產、學、研、用」深度融合的協同生態,打造一支既懂底層技術又懂行業應用的複合型多光譜AI人才隊伍,為公司的技術突破提供核心支撐。
财务回顾
公司營業收入由截至2025年6月30日止六個月的人民幣222.5百萬元增加84.5%至截至2026年6月30日止六個月的人民幣410.5百萬元。收入主要來自銷售多光譜AI模組、多光譜AI感知終端、多光譜AI大模型服務及其他AI視覺模組。公司截至2026年6月30日止六個月經調整溢利淨額為人民幣27.6百萬元,同比實現21.9%的正向增長,主業盈利水平保持良好增長態勢。
Shenzhen HQVT Technology Co., Ltd.
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目錄
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H
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83
3823A
11—181802
181151501–8
www.hqvt.com
2026AIAIAIAIAI410.584.5%AI
AI382.5%IDCLINKWISE
20266 22IDC
2026
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AI
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AIAI
AI
AIAIAI
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AI
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AI
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AI
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AI
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AI2026IDCIDC
2026AIAI
AI-
(HtOS)
AIAIAIAI
AIAIIDC
AI++AI
20267(Linkwise Technology Pte. Ltd.)AI
AIAIAI
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AI
AIAIAI
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2026630
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20266 30
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20266 30
2C.2.120266 30
2C.2.1
2C.2.1
20266 30
20266 3020266 30
20266 30
H20266 22536.8
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20266 30
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45,375,440H
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13.51B
202663020251231
1213(a)14
171516161818
1.
20134 383
20228202211H20266 22
AIAIAI
2026828
2.
2.1
20266 3020266 303434D2
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2.
2.2
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2.
2.2
18118
2.3
34
3.
3.1
20266 30
3.2
3.
3.3
(a)
•••
(b)
4.
4.
(a)
(b)
202620256 3010%
ABCD
5.
AIAIAI
AI
5.
(a)
202620256 30
20266 301,472,00020256 3019,017,000
6.
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(i)
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6.
(iii)9
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7.
8.
9.
10.
202620256 30
10.
(a)
15%25%
(b)
2018175%2023200%
11.
202620256 30
202620256 30
12.
202620256 303,868,0007,246,000
(a)
13.
202620256 30
(b)
13.
(c)
202620256 303,804,0004,735,000
14.
202620256 3027,509,00021,637,000
15.
(a)120
66112233
(b)9
(c)
16.
20266 30202512 311,123,0002,116,000
20266 30202512 3110,133,00010,061,000
19.
19.
(a)2026630202512311.65%3.30%1.00%3.30%
2026630202512312.70%3.30%2.80%3.30%
(b)20266 30(i)165,000,000(ii)15,600,000
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19.
(c)20266 30202512 31
(d)
15180
66112233
22.
(a)2025184,07710,000,00010,000,0002025184,0009,916,000
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23.
24.
(a)
25.
25.1
20266 30202512 31
25.2
20266 30202512 31
26.
(a)
26.
(a)
26.
(b)
202620256 30
H
26.
(c)
27.
20266 30
H
0.0125
85,162,500H
AI
20266 11