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申昊科技的核心业务是什么？
申昊科技以巡检机器人为核心，通过“一体两翼”战略向电力、算力运维双向延伸。公司通过算电协同战略实现双向赋能，电力运维保障算力中心供电，算力中心为电力智能化提供AI算力支撑，业务具备跨场景复用性。公司具备十八年电力场景壁垒，技术底座包含感知、决策、执行、反馈四维，算力中心是物理AI落地的首站，智能运维机器人五年投入约230万元可替代16名人工，投资回报具吸引力。
物理AI行业发展趋势如何？
物理AI行业进入从技术演示到场景落地的关键拐点，评价标准转向真机实战能力。国家“十四五”电力基础设施投入达4万亿元，催生大量机器人运维需求；全球算力中心建设加速，无人化运维刚起步。申昊科技通过算力业务转化为机器人订单，在数据中心运维领域取得突破，签订中航信百润不少于1亿元框架协议、10余亿元智算中心运维订单。
报告重点分析了哪些方面？
报告重点分析了申昊科技的技术与业务落地，包括物理AI技术底座、算电协同战略、订单与客户布局、研发与竞争壁垒。公司算力客户涵盖国内一线云厂商、三大运营商、数据中心服务商、海外北美七大运营商等，在手订单超18亿元，研发聚焦垂直场景小模型训练、数据积累、系统集成与可靠性提升，不自研通用大模型，将资源投向开源模型覆盖不到的差异化需求。
当前市场现状如何？
当前市场现状是物理AI行业从技术演示转向场景落地，评价标准转向真机实战能力。申昊科技具备十八年电力场景壁垒，算电协同战略实现双向赋能，业务具备跨场景复用性。公司在算力赛道面临核心资产准入资质、复合型团队稀缺、数据闭环壁垒、全国运维服务网络搭建四大壁垒，但已领先行业约两年。公司算力业务通过渠道、数据、收入三类协同路径转化为机器人订单，在数据中心运维领域取得突破。
研报提示了哪些风险？
研报提示的风险包括算力赛道新玩家面临核心资产准入资质、复合型团队稀缺、数据闭环壁垒、全国运维服务网络搭建四大壁垒。数据复用方面，机器人本体、定位导航70%-80%可复用，感知训练框架40%可复用，缺陷样本仅10%可复用，需重新开发的工作量占比50%以上，最耗时的是驻场数据采集与客户系统接入。公司不自研通用大模型，将资源投向开源模型覆盖不到的差异化需求，存在技术迭代风险。