中国人工智能、机器人行业发展如何？核心企业取得了哪些重要成果或进展？国内企业和国际企业技术差距多大？产业链上下游协同如何？……
2025年9月10日下午，上海浦东香格里拉大酒店南京厅内，一场聚焦人工智能与机器人产业链的闭门研讨会如期举行。围绕“左手是AI（人工智能）的基座，右手是机器人和应用”的多项议题，来自AI算力基座、机器人领域及AI应用领域的科创板上市公司核心高层，与众多机构投资者进行了深入交流。其中，上市公司包括海光信息（688041.SH）、概伦电子（688206.SH）、绿的谐波（688017.SH）、埃夫特（688165.SH）、步科股份（688160.SH）、佰维存储（688525.SH）以及元琛科技（688659.SH），参会交流的机构投资者则超过60家。
与会嘉宾普遍认为，当前AI正在驱动产业链加速迭代，多领域已实现局部突破，不少企业突破垄断、“围剿”，全球市占率实现飞跃。
当然，整体而言，仍需正视当前AI算力基座、机器人行业在规模、长期生存力、算法等相关方面，与海外发达国家存在的一定差距。但国内科创企业正在迎难而上，正通过应用端牵引、协同研发和持续投入创新，有望快速缩小差距。
算力基座多领域突破显现
下游客户对先进制程工艺和自主可控的迫切性增强、需求快速增长的背景下，在AI算力基座领域，从芯片设计到存储、EDA（电子设计自动化）软件，海光信息、佰维存储、概伦电子正在为中国AI的加速发展提供关键支撑。
“海光信息作为拥有CPU（高端通用处理器）与GPGPU（协处理器）双产品线的企业，已成功实现了多代际产品的研发创新和商业化落地，广泛应用于金融、通信、互联网、教育等关键行业。”海光信息架构师王博士介绍，除产品线外，海光信息已布局形成“芯片设计—整机交付—软件生态”的完整链条。
“从以‘计算为主’转向‘AI强化’——大幅提升AI计算性能，公司提前布局高带宽低延迟的相关技术，并与上下游产业链深度协作。”王博士称。
佰维存储则聚焦半导体存储，产品覆盖NAND Flash（一种非易失性存储技术）与DRAM（动态随机存取存储器），深耕手机、个人计算机、服务器三大传统市场，并在AI穿戴、工业与智能汽车两大新兴领域快速突破。
“2024年，佰维存储AI新兴端侧业务收入超10亿元，且具备主控芯片设计、封测等全产业链服务能力。”佰维存储总经理何瀚表示，AI本身的发展对存储提出了更高的要求。同时AI带来了一些新的应用，需要开发新的解决方案。此外，AI时代存和算需要更多的整合。
“整体来看，这是AI带来的海量数据处理需求所推动的产业趋势。本土企业正在积蓄力量、不断提升能力。”何瀚直言，与此同时，国内先进工艺与高端芯片研发需求的爆发，让国产EDA也迎来行业生态加速构建。
作为EDA领域的代表，概伦电子总裁杨廉峰指出，通过深耕晶圆厂、存储器厂及高端芯片设计，概伦电子不仅在海外市场形成了重要的业务布局，过去四年国内业务占比也在快速上升并开始跃居主导。
除了业务布局，面对海外EDA领域的频繁并购，概伦电子也在科创板上市后，利用上市平台，推动并购整合助力国内EDA产业补短板。
“AI直接带动高端芯片与先进工艺需求爆发，推动国内芯片研发与生产‘本地化、规模化’趋势。”杨廉峰认为，对EDA行业而言，当前客户需求与合作意愿显著增强。虽然国内供应链与国外存在一定差距，客户仍希望本土企业能跟上步伐。EDA作为芯片设计与制造的“生态载体”，承载着核心方法学与流程，随着国内高端芯片研发推进，EDA的成长空间持续打开。
AI驱动产业链加速迭代
在全景式的布局下，当前算力基座领域的突破正集中在技术适配与生态构建。对于同样备受关注的机器人和应用环节，在AI浪潮下，行业迭代正在持续加速。
绿的谐波、埃夫特、步科股份覆盖了机器人核心零部件、整机及系统集成全环节，元琛科技则聚焦应用端，通过切入环保岛智能与工业流程运维智能领域，大幅提升环保岛自控率。
2011年成立、2020年8月科创板上市的绿的谐波，深耕传动领域核心部件，主打产品为谐波减速器。
“以前，全球谐波减速器基本上就是日本的HD一家独大，我们用近二十年的时间实现了技术突破，打破了日本的垄断，目前全球市场占有率第二。现在公司在传动领域正推进新布局。包括机电传动（谐波与电机组合）；电液领域（拓展新能源汽车应用）；机电一体化同时拓展具身智能模组。”绿的谐波董秘归来详解当前的突破和布局。
归来指出，具身智能机器人对减速器的需求正在持续迭代。绿的谐波围绕客户新需求不断调整创新，确保产品适配行业发展节奏。
除了核心部件，从工业领域起家、由奇瑞内部孵化的埃夫特，当前业务已涵盖机器人核心零部件（自主研发为主）、整机及系统集成（主要在国外完成），并完成独立和上市。
“近两年，随着机器人行业的技术发展，公司重点布局两大方向。一是自主化核心技术的自研，包括核心零部件、机器人的正向设计的技术、运动控制的技术等。二是智能化。”埃夫特创始团队成员、总工程师肖永强强调，当前机器人领域整体技术创新度极高，发展极快。埃夫特通过“两端牵引”策略持续推进前沿革新，其中一端联合客户，覆盖大量不同领域如汽车电子、新能源等。另一端则联合国内高校展开技术研发，目前埃夫特已拥有两个国家级的研发平台。
肖永强感慨，行业变革正在加速，过去需主动“推产品给客户”，如今客户主动“倒逼合作”，积极探讨机器人应用场景。为抓住机遇，2024年埃夫特成立独立公司研发AI技术，核心方向是“掌握核心算法，重新定义硬件”。目前已启动新产品开发与场景落地实践，有望在两年内实现小批量应用落地，推动机器人从“功能满足”向“智能适配”升级。
“专注机器人核心部件的步科股份，随着人工智能加速发展，目前业务一半是服务机器人领域，一半是将技术拓展至智能设备。并且步科股份正将机器人研发的小型化、一体化、模组化技术，拓展至先进智能设备，挖掘更大存量市场。”步科股份董事长、总经理唐咚如是表示。
在唐咚看来，人形机器人部件需求经历三个阶段跃迁：第一阶段是“样品交付”，供应商众多，甚至手工制作也能参与，核心诉求是速度快；第二阶段是“小批量生产”，需求逐步聚焦；第三阶段是“高良品率规模化制造”，满足头部厂商对成品率、质量、成本的严格要求。
在此划分下，唐咚介绍，步科股份凭借十年无框电机技术积累，已成功进入第三阶段。
除了机器人行业外，在AI应用端，来自环保领域的元琛科技董事长助理徐元琛，就人工智能在环保场景的应用表示，2023年元琛科技切入环保岛智能与工业流程运维智能，2025年一季度完成从0到1的突破，二季度实现了从1到3的跨越。“二十多年来，元琛科技一直在环保领域深耕，深度掌握这一行业的Know-How（技术诀窍）。当环保工艺+机理模型+硬件改造，再加上算法，实现了98%以上的环保岛自控率，帮助业主单位完成深度调峰以及容量电费考核的要求。”
加速追赶核心技术、规模与生态差距
虽然当前算力基座和机器人、应用领域取得的突破革新，但整体来看是否中外还有技术差距？技术差距有多大？如何追赶？路径和成本如何考虑？这些不可回避的问题被一一提出。
从算力基座看，国产存储产业链方面，何瀚表示：“挑战的核心在于本土存储产业链起步时间相对较晚，在品牌积累、规模效应和技术成熟度上，与国际先进水平仍存在一定差距。”
首先，品牌信任度上，AI服务器存储90%以上依赖海外品牌，国内厂商因稳定性担忧和试错成本，难以进入核心供应链。“这需要依靠长期的产品表现和口碑积累逐步改善。”何瀚表示。
其次，“规模差距”上，国产存储占国内需求份额不足10%，全球占比不到5%。不过，何瀚对此较为乐观——国内厂商可在传统市场持续追赶的同时，抓住AI穿戴、具身智能等新场景机遇，同台竞技。
此外，“技术代差”上，国产存储与全球领先水平差距明显，要不断加大研发投入。何瀚表示：“佰维存储2020—2024年营收的复合增速是50%左右，而研发投入达到60%的复合增速。国产的发展加速度更快，差距正在缩小。”
王博士也认为，国际芯片企业如英特尔和AMD（成立均超五十年）、英伟达（1993年成立），在技术积累、专利布局、工艺成熟度上优势深厚，国内企业需“大踏步追赶”。
“以中国人的勤奋和努力程度，我们正以非常快的速度追赶。研发节奏上，国内企业基本一年要追国外的竞争对手三年。”王博士举例，海光信息正是企业以前瞻的战略眼光，提前布局技术和团队，实现了产品的国内领先。
此外，缩小差距还要在生态层面整体破局。王博士介绍，海光信息“团结”整个产业链上下游组织和企业，组成合作组织——光合组织。该组织有超过6000家上下游企业，同时完成了超过1.5万个软件的适配，也完成了上万件软件的案例，现在通过光合组织形成产业链上下游的共赢和技术分享。
EDA方面，杨廉峰认为核心挑战则是“先进工艺路径”与“产业链协同”。
“应用层面的差异化终究还是无法弥补与真正核心算力之间的差距。核心竞争力上，集成电路还是要走出自己的路。”杨廉峰提出，国内虽擅长“1—10、10—100”的应用落地，但“0—1”的核心供应链突破缓慢，需依赖龙头企业从应用端反向牵引，通过“大订单+长期合作”支持供应链成长。“EDA作为差距较大的环节，尤其需要这种‘应用—供应链’联动。”
在此过程中，如何规划发展路径？
何瀚就佰维存储的规划表示：“佰维存储旨在通过长期的技术投入和市场拓展，逐步缩小差距，并在新兴应用中把握先机。”
预计到2028年，佰维存储将实现三大突破：一是技术追赶，主控芯片、固件、封测、测试设备等解决方案，与国际先进水平差距大幅缩小，在AI穿戴、具身智能等新应用方案上实现领先；二是规模扩张，保持近五年营收复合增速，快速扩大体量，提升市场份额；三是盈利提升，通过营收增长与技术附加值提升，显著改善盈利水平，更好回报投资者。同时，持续加码研发投入，巩固“解决方案+封测”优势，在存算整合趋势中扩大先发优势。
海光信息则将继续采取“内部挖潜+外部合力”双轮驱动战略。
“内部挖潜上，在没有被‘锁’的软件和硬件层面，我们正在进行深度突破。首先，在研发上进一步加大投入，加大先进技术的布局，并在流程和效率层面进一步提升，尽可能地用时间来换空间。”王博士介绍，在外部合力上，海光信息正在谋求与中科曙光的战略合并。
“中科曙光在整机层面、系统层面和软件调优层面的优势，和海光信息以芯片设计为主的经验能够形成互补，实现‘强强联手’。”王博士解释。
王博士在回答机构投资者提问时表示，芯片工艺红利终将见顶，国外2029—2030年将达到1纳米工艺，之后单芯片算力提升空间有限。国内虽在工艺上落后，但可提前布局“系统化集成”：通过多芯片互联、高带宽低延迟互联技术，实现多芯片等效算力，甚至超越单芯片性能。王博士认为，海光信息将持续联合产业链上下游形成合力，尽快缩短与国际的差距。
EDA方面，概伦电子则提出“聚焦+协同”战略。
杨廉峰指出，一方面，概伦电子将深耕EDA优势领域，持续提升技术实力，同时通过并购整合完善产品矩阵，助力国内EDA产业补短板；另一方面，概伦电子与海光信息等龙头企业深度协同，借助AI等热门应用的“需求牵引”，推动EDA技术与先进工艺、高端芯片的适配。
“当人工智能的市场足够大、投入足够多、有足够的人驱动，将能带动集成电路产业链发展，最终让集成电路走出自己的路。”杨廉峰如是表示。
短、长期挑战下着眼“十年之问”
机器人方面，肖永强认为，机器人领域国产与海外的核心差距在“算法”，而非硬件。
“当前，具身智能对算力要求不高，英伟达芯片的国产替代方案已逐步出现，并非落地卡点。但是，算法方面，整体来看与国外或有半年左右的差距。”肖永强解释，国际巨头采取“大公司+大资金+密集人才”模式研发算法，迭代速度快。而国内采取的路线是多个公司采用一些相对开放的方式，比如国创平台和生态协同的模式。
“虽然最后如何突破暂未可知，但是目前我们确已形成自己的发展路径。未来持续加大算法研发投入，或可缩短追赶周期。”肖永强对此抱有信心。
具体到企业端的布局，埃夫特二至三年内将聚焦工业场景突破。肖永强表示，工业场景具备“封闭性”与“任务相对固定”的特点，对算法要求较低，预计这一领域将率先实现技术突破与市场增长。
“埃夫特将加快AI算法研发，推动机器人构型、感知升级，确保两年内小批量项目落地。长期来看，逐步拓展服务领域，优先切入非人机交互或简单交互场景，通过场景细分+技术迭代，持续扩大市场份额。”肖永强表示。
针对短期和长期布局的矛盾，具身智能机器人方面，唐咚提出“十年之问”。他强调，当前供应商最大挑战是长期生存与技术壁垒构建。
“未来人形机器人核心部件供应商或会持续‘缩圈’，在全球范围内，可能最后会如同手机摄像头一样，仅剩下2到3家核心头部企业。”唐咚认为，在此背景下，当前需平衡短期需求响应与长期能力建设。
短期上，唐咚指出，目前终端应用尚未收敛，新需求仍在持续快速涌现。对于企业而言，若不跟进扩张多元的需求，则可能错失“未来王者客户”，若盲目跟进则可能打乱工艺打磨、质量提升与成本控制节奏。
长期上，作为人形机器人供应链企业，还要考虑如何构建深层壁垒。唐咚进一步解释，这要求企业不仅要懂部件，更要懂机器人、具身智能与AGI（通用人工智能），成为“最懂机器人的部件制造商”，才能精准匹配未来需求。
“这些都是决定在‘缩圈’的十年后，企业能否存活的关键。”唐咚表示，因此步科股份发展的关键目标是短期持续优化半自动生产线，提升产品良品率与规模化能力，巩固头部客户的合作，确保在“第三阶段竞争”中胜出。长期则聚焦分布式计算模组研发，提前布局以适配未来机器人的技术需求；同时，深入研究具身智能与AGI技术，确保产品能适配未来趋势。并以“汽车级质量标准”要求产品，严控成本，为“十年后成为全球2—3家核心供应商”奠定基础。
同属机器人行业的归来对唐咚的看法表示赞同，归来表示，工业端的需求，绿的谐波与日本竞争对手已可以同台竞技，但围绕人形机器人，市场整体对此需求较为陌生。从研发端、工艺端、材料端、设计端都需要根据新的需求进行修正。近两年绿的谐波也在扩大研发团队的规模以快速布局。
除了短期的变化，长期来看，企业还需要将技术壁垒转化为成本壁垒。
归来表示，八年前，绿的谐波已进行工业母机布局，未来还将加快设备自主可控，这正是构建长期成本壁垒的规划。
“就工业机器人和具身智能机器人而言，当前前者依靠本身设定路径规划工作，应用场景变化有限。而后者一旦有了算力加持，应用场景可以大幅扩张。”归来如是推断。
在此背景下，绿的谐波短期聚焦“具身智能产品迭代”，与头部客户紧密合作，完成谐波减速器在新场景的适配，确保具身智能业务持续高增长。长期将推进两大布局，即技术壁垒深化，持续优化机电传动、电液领域技术，拓展产品矩阵以及成本壁垒构建。
除了机器人领域的挑战和破局，在人工智能的产业应用端，挑战和打法又有不同。
徐元琛认为，目前其明显感受到的是人才的短缺和商业模式，尤其是付费模式有待清晰。
“作为以材料、环境为核心的企业，切入环保岛智能领域后，软件算法人才需求激增，目前元琛科技求贤若渴。”徐元琛坦言，商业模式探索方面，因工业领域AI应用的“付费模式”尚未成熟，希望构建可持续的盈利模式，同时借助AI降低壁垒，提升收入，实现环保材料与AI技术的双向反哺。
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