海清智元上市后首份半年报：多光谱 AI，开始在 “看不见” 的地方赚钱

8 月 28 日，海清智元公布上市后的首份中期业绩；9 月 4 日，完整中期报告在港交所刊发；9 月 7 日起，公司 H 股正式获纳入沪港通及深港通标的证券名单。

三个时间点连在一起，市场看到了一家相当少见的 AI 公司：收入来自数据中心、电力系统和能源设施，技术处理的是红外、紫外、可见光等多波段信息，产品既包括模组和感知终端，也包括面向具体场景的大模型服务。

海清智元 6 月 22 日才登陆港交所，因此这份半年报更像一张上市后的首次经营体检单。营收增长很快，大模型服务已经成为主要收入来源；利润增幅明显落后于收入，毛利率也出现回落。多光谱 AI 的商业价值由此有了现实参照：客户愿意付钱，订单正在落地，规模化复制、利润质量和回款效率仍需继续验证。对投资者而言，海清智元最重要的意义也在这里。AI 进入物理空间以后，最先大规模兑现收入的环节，可能藏在传感器、行业数据和安全运维系统中。

4.1 亿元收入背后，大模型服务已经取代硬件成为主引擎

海清智元 2026 年上半年实现收入 4.105 亿元，同比增长 84.5%；多光谱 AI 大模型服务收入由上年同期的 6632 万元增至 3.200 亿元，同比增长 382.5%。按公司披露数据计算，这项业务已经贡献接近 78% 的总收入。同期，多光谱 AI 模组收入下降 33.9% 至 6909.6 万元，多光谱 AI 感知终端收入下降 63.8% 至 1686.8 万元。

这组数据把公司的业务变化写得相当直白。海清智元早期更容易被理解为光学模组和智能终端供应商，如今收入重心已经明显转向大模型服务。这里的大模型并非面向普通用户的通用问答工具，而是将紫外、红外、可见光等数据与行业算法结合，用于识别异常温升、电弧放电和设备故障等风险。

物理空间里的 AI 有一套不同的生意逻辑。通用模型处理文字、图片和视频，多光谱 AI 还要先解决 “机器能看到什么”。摄像头能够发现烟雾，却未必能在起火前捕捉温度异常；人工巡检可以发现已经出现的故障，却很难持续覆盖数据中心机柜、电力设施和新能源设备。多光谱传感器把肉眼看不到的信息转化为数据，AI 再负责识别、判断和预警。感知设备、行业数据与算法服务因此形成一个闭环。

招股书援引弗若斯特沙利文数据称，中国多光谱 AI 市场规模由 2020 年的 63 亿元增至 2025 年的 200 亿元，预计 2030 年达到 794 亿元；其中，多光谱 AI 大模型服务市场预计由 2025 年的 15 亿元增至 2030 年的 84 亿元。预测能否兑现仍要观察，但大模型服务预计 41.1% 的复合增速，高于多光谱 AI 整体市场的 31.8%，反映行业价值正在向算法、数据与持续服务迁移。

海清智元已经抓住了这轮收入结构变化。根据弗若斯特沙利文口径，公司 2025 年在中国多光谱 AI 市场按收入排名第一，份额为 3.3%；在多光谱 AI 大模型服务市场的份额达到 23%。

两个数字放在一起很有意思：整体市场高度分散，头部公司的绝对份额并不高；到了大模型服务这个更细的环节，海清智元已经建立了相对明确的领先位置。

资本市场可以给稀缺业务较高关注度，持续经营仍然要靠项目复购、行业复制和服务续费。

海清智元上半年获得上海国企客户及深圳上市公司客户的大模型服务部署订单，主要面向 IDC 早期安全风险预警。

如果这些标杆项目能够向更多数据中心、电力设施和工业园区复制，大模型服务的订单能见度将逐步提高；如果业务长期依靠少数大型定制项目，收入增速就可能出现较大波动。

收入跑得很快，利润和现金流还没有完全跟上

海清智元半年报最需要认真看的部分，是收入增速与利润表现之间的落差。

公司上半年毛利为 8330 万元，综合毛利率由上年同期的 27.5% 降至 20.3%，下降 7.2 个百分点。公司解释称，部分大额多光谱 AI 大模型服务订单包含较高比例的硬件组件，拉低了整体毛利率。 这意味着 “大模型服务” 这个名称暂时不能直接按照纯软件业务理解，其交付仍然包含设备、部署与工程实施，收入规模扩张得很快，利润弹性暂未同步释放。

同期，公司拥有人应占利润为 765 万元，同比下降 24.7%；剔除上市费用、股份支付等项目后，经调整净利润为 2758 万元，同比增长 21.9%。研发费用则增至 3511 万元，同比增长 125.3%，研发费用率由 7.0% 升至 8.6%。

研发投入增加对一家处于技术扩张期的公司并非坏事。海清智元需要同时处理传感芯片、光学成像、端侧推理、模型压缩和行业算法，研发支出本来就不可能太轻。不过，利润承压不能全部归结为研发。毛利率下降同样影响了盈利质量，半年报中的经营利润已经由上年同期 1432 万元降至 265 万元，财务费用也随着借款增加而上升。

后续，大模型服务收入继续增加时，硬件在项目交付中的占比能否下降；同一套算法能否跨客户复用；项目部署完成以后，维护、订阅和模型升级收入能否提高。海清智元若能把更多定制项目沉淀为标准化产品，毛利率才可能迎来边际改善，利润增长也有机会追上收入。

现金流同样需要摆在桌面上。公司上半年经营活动净现金流为负 3419 万元，较上年同期负 6867 万元明显收窄，改善幅度接近一半，但仍未转正。期末现金及现金等价物达到 5.956 亿元，主要受上市发行 H 股所得款项推动；同期借款总额由 2025 年末的 2.013 亿元增至 3.012 亿元。

经营规模扩张正在占用资金。公司期末存货原值由 8782 万元增至 1.166 亿元，应收账款信用损失准备由 1215 万元增至 1785 万元，上半年金融资产减值损失也由 216 万元增至 471 万元。 这些变化暂时谈不上逻辑证伪，却会直接影响现金流质量。对海清智元这样的项目型科技企业来说，订单规模、验收周期和回款速度必须放在一起看，单看收入增速容易高估商业化成熟度。

客户结构也需要继续优化。半年报披露，第一大客户上半年贡献收入 1.881 亿元，第二大客户贡献 4429 万元，按总收入计算，两家合计占比约 56.6%，其中第一大客户约占 45.8%。 大客户能够迅速放大收入，也会增加业绩波动。扩大直接客户覆盖、降低单一项目影响，将是公司从高速增长走向稳定增长的重要一步。

多光谱 AI 已经证明有人买单，下一关是把项目做成平台

海清智元的机遇很清楚。数据中心规模扩大后，机柜密度、供电负荷和散热压力同步上升，传统烟感与人工巡检难以覆盖全部早期风险；电网、储能和新能源设施同样需要更高频、更低延迟的无人化检测。多光谱 AI 解决的是高价值场景里的安全问题，客户付费动力通常高于普通视觉识别。

公司还在推动多光谱模组与具身智能结合。2026 年 6 月，海清智元与云深处科技签订合作协议，探索多光谱 AI 在电力巡检机器狗上的应用；7 月，公司与新加坡 LINKWISE 达成战略合作，方向覆盖数据中心、工业制造和新能源场景。 机器人在这里更像移动载体，多光谱感知系统才是识别温升、放电和设备异常的 “眼睛”。这条路径比单纯讲机器人整机更接近现实订单，也更容易形成明确的客户价值。

海清智元还在推进基于 NVIDIA Jetson AGX Orin 的端侧计算验证，希望把模型从集中式服务器进一步迁移到现场终端，减少网络传输依赖，提高实时响应能力。 如果轻量化部署能够顺利完成，公司的交付成本、部署周期和客户覆盖范围都有改善空间，业务也可能由大型项目逐步延伸至更多中型客户。

说到底，海清智元已经回答了第一个问题：多光谱 AI 能够形成收入，而且增长速度很快。接下来还要回答更难的问题：大模型服务能否摆脱重硬件交付，毛利率能否修复，标杆订单能否跨区域复制，经营现金流能否随着收入扩张持续改善。

物理 AI 未必首先以通用人形机器人的形态大规模落地，传感器、行业模型和安全运维系统已经在数据中心、电力及能源设施里创造收入。海清智元拥有细分市场领先地位，也拿出了商业化速度；下一阶段的分水岭，将是把一家增长很快的项目公司，逐步做成具有标准化产品、可复用模型和稳定现金流的平台型企业。半年报给出了一个不错的开场，真正决定长期价值的内容，还在后面的订单与利润表里。

本文基于海清智元 2026 年中期报告、中期业绩公告、招股章程及港交所披露信息等公开资料整理，仅供信息参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。