海清智元上市後首份半年報：多光譜 AI，開始在 “看不見” 的地方賺錢

8 月 28 日，海清智元公佈上市後的首份中期業績；9 月 4 日，完整中期報告在港交所刊發；9 月 7 日起，公司 H 股正式獲納入滬港通及深港通標的證券名單。

三個時間點連在一起，市場看到了一家相當少見的 AI 公司：收入來自數據中心、電力系統和能源設施，技術處理的是紅外、紫外、可見光等多波段信息，產品既包括模組和感知終端，也包括面向具體場景的大模型服務。

海清智元 6 月 22 日才登陸港交所，因此這份半年報更像一張上市後的首次經營體檢單。營收增長很快，大模型服務已經成為主要收入來源；利潤增幅明顯落後於收入，毛利率也出現回落。多光譜 AI 的商業價值由此有了現實參照：客户願意付錢，訂單正在落地，規模化複製、利潤質量和回款效率仍需繼續驗證。對投資者而言，海清智元最重要的意義也在這裏。AI 進入物理空間以後，最先大規模兑現收入的環節，可能藏在傳感器、行業數據和安全運維繫統中。

4.1 億元收入背後，大模型服務已經取代硬件成為主引擎

海清智元 2026 年上半年實現收入 4.105 億元，同比增長 84.5%；多光譜 AI 大模型服務收入由上年同期的 6632 萬元增至 3.200 億元，同比增長 382.5%。按公司披露數據計算，這項業務已經貢獻接近 78% 的總收入。同期，多光譜 AI 模組收入下降 33.9% 至 6909.6 萬元，多光譜 AI 感知終端收入下降 63.8% 至 1686.8 萬元。

這組數據把公司的業務變化寫得相當直白。海清智元早期更容易被理解為光學模組和智能終端供應商，如今收入重心已經明顯轉向大模型服務。這裏的大模型並非面向普通用户的通用問答工具，而是將紫外、紅外、可見光等數據與行業算法結合，用於識別異常温升、電弧放電和設備故障等風險。

物理空間裏的 AI 有一套不同的生意邏輯。通用模型處理文字、圖片和視頻，多光譜 AI 還要先解決 “機器能看到什麼”。攝像頭能夠發現煙霧，卻未必能在起火前捕捉温度異常；人工巡檢可以發現已經出現的故障，卻很難持續覆蓋數據中心機櫃、電力設施和新能源設備。多光譜傳感器把肉眼看不到的信息轉化為數據，AI 再負責識別、判斷和預警。感知設備、行業數據與算法服務因此形成一個閉環。

招股書援引弗若斯特沙利文數據稱，中國多光譜 AI 市場規模由 2020 年的 63 億元增至 2025 年的 200 億元，預計 2030 年達到 794 億元；其中，多光譜 AI 大模型服務市場預計由 2025 年的 15 億元增至 2030 年的 84 億元。預測能否兑現仍要觀察，但大模型服務預計 41.1% 的複合增速，高於多光譜 AI 整體市場的 31.8%，反映行業價值正在向算法、數據與持續服務遷移。

海清智元已經抓住了這輪收入結構變化。根據弗若斯特沙利文口徑，公司 2025 年在中國多光譜 AI 市場按收入排名第一，份額為 3.3%；在多光譜 AI 大模型服務市場的份額達到 23%。

兩個數字放在一起很有意思：整體市場高度分散，頭部公司的絕對份額並不高；到了大模型服務這個更細的環節，海清智元已經建立了相對明確的領先位置。

資本市場可以給稀缺業務較高關注度，持續經營仍然要靠項目復購、行業複製和服務續費。

海清智元上半年獲得上海國企客户及深圳上市公司客户的大模型服務部署訂單，主要面向 IDC 早期安全風險預警。

如果這些標杆項目能夠向更多數據中心、電力設施和工業園區複製，大模型服務的訂單能見度將逐步提高；如果業務長期依靠少數大型定製項目，收入增速就可能出現較大波動。

收入跑得很快，利潤和現金流還沒有完全跟上

海清智元半年報最需要認真看的部分，是收入增速與利潤表現之間的落差。

公司上半年毛利為 8330 萬元，綜合毛利率由上年同期的 27.5% 降至 20.3%，下降 7.2 個百分點。公司解釋稱，部分大額多光譜 AI 大模型服務訂單包含較高比例的硬件組件，拉低了整體毛利率。 這意味着 “大模型服務” 這個名稱暫時不能直接按照純軟件業務理解，其交付仍然包含設備、部署與工程實施，收入規模擴張得很快，利潤彈性暫未同步釋放。

同期，公司擁有人應占利潤為 765 萬元，同比下降 24.7%；剔除上市費用、股份支付等項目後，經調整淨利潤為 2758 萬元，同比增長 21.9%。研發費用則增至 3511 萬元，同比增長 125.3%，研發費用率由 7.0% 升至 8.6%。

研發投入增加對一家處於技術擴張期的公司並非壞事。海清智元需要同時處理傳感芯片、光學成像、端側推理、模型壓縮和行業算法，研發支出本來就不可能太輕。不過，利潤承壓不能全部歸結為研發。毛利率下降同樣影響了盈利質量，半年報中的經營利潤已經由上年同期 1432 萬元降至 265 萬元，財務費用也隨着借款增加而上升。

後續，大模型服務收入繼續增加時，硬件在項目交付中的佔比能否下降；同一套算法能否跨客户複用；項目部署完成以後，維護、訂閲和模型升級收入能否提高。海清智元若能把更多定製項目沉澱為標準化產品，毛利率才可能迎來邊際改善，利潤增長也有機會追上收入。

現金流同樣需要擺在桌面上。公司上半年經營活動淨現金流為負 3419 萬元，較上年同期負 6867 萬元明顯收窄，改善幅度接近一半，但仍未轉正。期末現金及現金等價物達到 5.956 億元，主要受上市發行 H 股所得款項推動；同期借款總額由 2025 年末的 2.013 億元增至 3.012 億元。

經營規模擴張正在佔用資金。公司期末存貨原值由 8782 萬元增至 1.166 億元，應收賬款信用損失準備由 1215 萬元增至 1785 萬元，上半年金融資產減值損失也由 216 萬元增至 471 萬元。 這些變化暫時談不上邏輯證偽，卻會直接影響現金流質量。對海清智元這樣的項目型科技企業來説，訂單規模、驗收週期和回款速度必須放在一起看，單看收入增速容易高估商業化成熟度。

客户結構也需要繼續優化。半年報披露，第一大客户上半年貢獻收入 1.881 億元，第二大客户貢獻 4429 萬元，按總收入計算，兩家合計佔比約 56.6%，其中第一大客户約佔 45.8%。 大客户能夠迅速放大收入，也會增加業績波動。擴大直接客户覆蓋、降低單一項目影響，將是公司從高速增長走向穩定增長的重要一步。

多光譜 AI 已經證明有人買單，下一關是把項目做成平台

海清智元的機遇很清楚。數據中心規模擴大後，機櫃密度、供電負荷和散熱壓力同步上升，傳統煙感與人工巡檢難以覆蓋全部早期風險；電網、儲能和新能源設施同樣需要更高頻、更低延遲的無人化檢測。多光譜 AI 解決的是高價值場景裏的安全問題，客户付費動力通常高於普通視覺識別。

公司還在推動多光譜模組與具身智能結合。2026 年 6 月，海清智元與雲深處科技簽訂合作協議，探索多光譜 AI 在電力巡檢機器狗上的應用；7 月，公司與新加坡 LINKWISE 達成戰略合作，方向覆蓋數據中心、工業製造和新能源場景。 機器人在這裏更像移動載體，多光譜感知系統才是識別温升、放電和設備異常的 “眼睛”。這條路徑比單純講機器人整機更接近現實訂單，也更容易形成明確的客户價值。

海清智元還在推進基於 NVIDIA Jetson AGX Orin 的端側計算驗證，希望把模型從集中式服務器進一步遷移到現場終端，減少網絡傳輸依賴，提高實時響應能力。 如果輕量化部署能夠順利完成，公司的交付成本、部署週期和客户覆蓋範圍都有改善空間，業務也可能由大型項目逐步延伸至更多中型客户。

説到底，海清智元已經回答了第一個問題：多光譜 AI 能夠形成收入，而且增長速度很快。接下來還要回答更難的問題：大模型服務能否擺脱重硬件交付，毛利率能否修復，標杆訂單能否跨區域複製，經營現金流能否隨着收入擴張持續改善。

物理 AI 未必首先以通用人形機器人的形態大規模落地，傳感器、行業模型和安全運維繫統已經在數據中心、電力及能源設施裏創造收入。海清智元擁有細分市場領先地位，也拿出了商業化速度；下一階段的分水嶺，將是把一家增長很快的項目公司，逐步做成具有標準化產品、可複用模型和穩定現金流的平台型企業。半年報給出了一個不錯的開場，真正決定長期價值的內容，還在後面的訂單與利潤表裏。

本文基於海清智元 2026 年中期報告、中期業績公告、招股章程及港交所披露信息等公開資料整理，僅供信息參考，不構成任何投資建議。市場有風險，投資需謹慎。