证券代码：688039 证券简称：当虹科技

杭州当虹科技股份有限公司

投资者关系活动记录表

编号：2026-005

√特定对象调研 □分析师会议

投资者关 □媒体采访 □业绩说明会

系活动类 □新闻发布会 □路演活动

别 □现场参观

□其他 （请文字说明其他活动内容）

金鹰基金、浦银安盛、华安基金、正圆投资、华西基金、合远基金、和参与单位

谐汇一、相聚资本、彤源投资、淳厚基金、pinpoint、东北证券。

名称（以上排名不分先后）

时间 2026 年 10 月 29 日 上午 9:30-11:30

地点 杭州市滨江区众创路 309 号当虹大厦 11 楼上市公司

接待人员 董秘：谭亚、证代：刘娟、IR：胡皓寒姓名问答环节

1、公司智能座舱业务的商业模式及竞争情况如何？答：公司智能座舱业务以直接与车企签约为主，商业模式为“开发费/适配费投资者关 +License授权费/辆+运营分成”。该业务近年来保持稳定增长，是公司稳定的收入与现金流来源。

系活动主

竞争格局方面：车内画质增强赛道存在与头部科技公司的竞争，但其方案主要要内容介 应用于自有生态车型；公司依托多年音视频技术积累，已进入众多车企供应链体系；座舱娱乐板块公司处于领先位置；座舱大模型方向，公司与通用大模型绍

厂商存在竞争，公司的差异化优势在于依托传统音视频产品形成的客户覆盖与工程化交付能力，正持续迭代面向更好体验的新一代产品。

展望后续，车载视觉、超级压缩等新产品已实现销售，因此公司在车载智能座舱领域已经从座舱娱乐拓展到座舱安全，车载新品从导入到量产需要一定周期，当前仍以成熟产品持续出货为主；随出海车型逐步放量，海外业务授权费单价高于国内，有望贡献业务增量。

风险提示：智能座舱业务受汽车行业景气度、下游客户销量及新产品导入节奏

等因素影响，相关业务的发展及收入贡献存在不确定性，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

2、公司与京东合作的最新进展如何？

答：今年公司跟京东一直在对接合作，公司的机器人整套异构平台在 9月 9日京东 JDD大会上做了现场演示，效果很好。刚好也就在今天早上，京东产发RoboBase无锡智能机器人与先进制造产业基地首期项目正式启建，公司参与京东产发生态圈企业意向签约，公司董事长出席奠基仪式并作为企业代表致辞。

公司作为 RoboBase战略级生态伙伴，将深度参与 RoboBase机器人产业生态建设，携手京东产发及产业链伙伴，推动机器人与物理 AI关键技术创新和产业落地。

京东此前在其全球科技探索者大会上公布了“物理 AI加速计划”，包括两年内采集超 1000万小时真实场景视频数据、未来五年在全国布局 80个 RoboBase

机器人产业基地等内容。本次启建的无锡基地即为 80个 RoboBase基地之一，规划建设集研发设计、中试组装、数据采集、生产制造、展示交付等功能于一体的产业载体。

双方将围绕共建公共技术底座、深化政产学研协同、落地示范场景项目等方向

深化合作，推动技术成果与机器人企业的研发验证、产业化需求相结合，加快物理 AI在先进制造、智慧园区等场景的应用探索。

依托三十余年技术积累，当虹科技逐步形成涵盖多模态空间感知与三维重建、端到端超低延时实时传输、具身智能数据闭环与训练引擎，以及机器人远程遥操作的技术架构，打造“世界模型+智能体（Agent）+人的智力（通过遥操连接）”的闭环系统，为机器人提供从环境感知、实时传输、协同作业到数据训练的一体化能力支撑。公司的机器人异构协同管理平台与多模态感知上装件产品已在园区巡逻巡检等真实场景形成落地应用，RoboBase汇聚的产业资源将为公司技术能力融入机器人产业链、推动物理 AI落地提供更广阔的平台。

风险提示：公司与相关客户的合作尚处于推进过程中，具体合作内容、项目落地及建设节奏存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

3、公司机器人业务的技术路线是怎样的？

答：公司采用“自主运行+远程遥操相结合”的技术路线：导航导览、巡逻巡检

等场景以机器人自主作业为主，必要时由人工远程接管。人工远程参与将人的智力融入作业流程，相关过程数据亦用于模型训练与优化。

公司的机器人管控平台是核心产品，功能覆盖远程操控管理、数据采集、数据分析、远程维护运维等环节，遥操是其中一项技术能力。平台具备较强兼容性，可适配行业主流机器人本体，并可接入摄像头、作业车辆等多种硬件设备。

即使未来机器人实现更高程度的自主，平台仍有持续需求：一是真实场景数据积累与设备管控的入口价值；二是硬件始终存在故障概率，需要通过平台进行远程监控与运维；三是平台沉淀的真实场景数据具备较高价值，公司支持数据留在客户本地、模型迭代能力与客户共享的数据治理方式，已与客户形成清晰共识。风险提示：机器人管控平台相关技术的应用尚处于发展初期，技术演进路线、平台推广及商业化进程存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

4、公司机器人上装件采用什么产品模式？

答：公司上装件采用软硬一体模式，整套感知硬件、模型与软件均由公司自主研发集成。公司此前曾尝试纯软件 SDK植入合作方硬件的模式，但因软硬件责任难以界定，转为自主完成整套交付，保障交付质量与客户体验。

产品覆盖不同配置层级，可满足从基础远程监控到高定制化场景的差异化需求。公司将车载 360度环视拼接等技术迁移至机器人，远程操控时可提供上帝视角与多视角画面，提升远程作业的感知能力与安全性。

生产方面，位于公司总部的生产作业将逐渐由常州子公司负责上装件生产替代，当前以小批量交付为主，零部件采用外部代工模式；随常州生产基地建设推进，产能将逐步得到保障，支撑后续规模化交付。

风险提示：机器人上装件业务尚处于发展初期，产能建设、量产爬坡及交付节奏存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

5、公司与机器人本体厂商的合作情况如何？

答：公司已与行业主流四足及人形机器人本体厂商完成产品适配，并保持良好合作关系，其中与部分头部厂商合作程度较深，涵盖平台与上装件的多层次合作，相关合作模式包括项目制合作、单机授权及标准化产品配套等。

公司不做机器人本体，与本体厂商是互补而非竞争关系；公司具备真实场景交付经验和多模态感知能力，这是客户选择公司的重要因素。

风险提示：公司与机器人本体厂商的合作深度、配套份额及合作模式演进存在

不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

6、公司远程遥操技术的竞争力体现在哪里？

答：公司自创立以来持续投入超低延时音视频技术，在远程遥操方向已布局多年。公司遥操方案可在 4G/5G及卫星连接等现网环境下实现远距离跨网操控，区别于行业内仅支持局域网近距离操控的方案；同时依托压缩与抗弱网技术，在弱网环境下仍可保持画面流畅。

公司已推出超远距离远程操控的标杆案例（如跨 2000公里文旅遥操体验等），并在特种场景形成方案能力。当前相关需求充足，业务节奏主要受机器人本体稳定性等行业因素影响。

风险提示：远程遥操相关技术的应用尚处于发展初期，技术演进路线、市场竞争及下游需求存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

7、公司机器人业务成熟的落地场景有哪些？

答：消防、巡逻巡检是客户认可度较高的场景，政府对早期火情识别需求迫切；

公安巡逻巡检场景已较为成熟；应急、电网巡检等场景持续拓展，电网场景可通过机器人搭载机械臂完成开关操作等任务，实现感知与执行闭环。

公司的园区异构协同巡逻巡检方案，可接入园区内不同品牌的机器人、无人车、清扫机器人等设备，在统一平台实现多设备协同作业。商业模式方面，当前以软硬一体销售及软件授权为主，公司正与地方政府探讨服务运营等模式，待业务规模达到一定量级后有望落地。

风险提示：机器人应用场景的拓展及服务运营模式的探索尚处于发展初期，商业化进程存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

8、公司在世界模型及物理 AI技术方面的布局如何？

答：公司技术团队与浙江大学、清华大学、上海人工智能实验室等机构组成的

联合团队完成的通用感知领域论文《DiCeption》在人工智能顶级会议 NeurIPS

2025发表。该研究提出“生成即感知”范式：以单一扩散模型同时完成深度估计、法线估计、交互式分割、姿态估计、实体分割、实例分割六类视觉感知任务；

以分割任务为例，性能与超大规模数据训练的专有模型相当，而训练数据量仅为其约 0.06%，新任务仅需约 50张训练图像即可完成适配，显著降低机器视觉能力的落地成本。

相关范式已应用于公司 BlackEye Vision机器人超远距离远程操控系统：在标准

化操控任务实测中，从局域网、5G、4G到卫星链路，端到端延时稳定保持在百毫秒以内，操作体验接近“如临现场”。系统已在真实场景形成落地应用，包括 150公里外高危区域机器狗先行巡防、1300公里跨省机器狗视角实时直播、

1700公里外火山场景远程操控等。

在此基础上，公司正在研发机器人版的 RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）：机器人在真实场景作业，在客户授权与数据安全框架下沉淀作业经验，通用感知模型以少量数据快速适配新任务、新场景——AI系统在运行中持续产生改进自身所需的数据与反馈，实现能力的自我迭代，支撑机器人进入更远、更复杂的现场，持续向物理 AI方向演进。具体产品规划及发布安排等信息，请以公司公告为准。

风险提示：多模态大模型及物理 AI相关技术的应用尚处于发展初期，技术演进路线、研发进度及商业化进程存在不确定性，相关业务对公司的收入贡献及经营业绩影响尚待观察，敬请广大投资者注意投资风险，理性决策。

附件清单无（如有）

日期 2026 年 10 月 29 日杭州当虹科技股份有限公司

2026 年 10 月 31 日