為什么說AI下一個爆發(fā)點，在智能終端？

AI行業(yè)正在經歷一次靜默的重心轉移。

最近一年多來，以語音為代表的對話式AI，正逐漸成為大模型落地的兵家必爭之地。

市場模型側，放棄Sora的OpenAI ，前段時間一口氣發(fā)布了語音推理、翻譯、轉寫三款語音模型，補全交互入口的短板。

市場也先后涌現(xiàn)出了硬件側的plaud、軟件側的typeless輸入法等紅極一時的硅谷新貴。

市場似乎正在悄然釋放一個信息：對話式AI，或許會成為最早一批跑通AI PMF（Product-Market Fit，完成商業(yè)閉環(huán)）的玩家。

近日，思必馳向上交所遞交招股書，有望成為智能終端對話式 AI 第一股。

這背后，一個被長期低估的事實正在浮出水面——如今AI競爭的焦點，正在從誰發(fā)了更多模型、刷了多少榜，轉向產品出貨量、方案落地深度，這些更實際的維度。

連續(xù)增長六年的AI公司

對此時的資本市場來說，智能終端對話式AI，的確是一個恰當其時的好故事。

語音是人類最自然、最低成本、最高頻的交互方式，它的潛力，可以超越被屏幕限制的文字，覆蓋汽車、手表、耳機、家電乃至任何電子設備，成為萬物智能化的超級入口。

思必馳的財報數(shù)據也很好地支持了這一點。

招股書顯示，2023 年至 2025 年，思必馳營業(yè)收入分別為 5.39 億元、6.01 億元和 6.88 億元，報告期內連續(xù)增長；其中 2025 年收入同比增長約 14.47%，2023~2025 年收入復合增速約 12.94%。

與此同時，過去，AI 公司被詬病最多的，是研發(fā)投入大、營收不穩(wěn)定、持續(xù)虧損。但翻開思必馳的財報，可以看到另一個變化：虧損正在明顯收窄。2023 年至 2025 年，扣非歸母凈利潤分別為 -1.29 億元、-1.75 億元和 -0.84 億元。到 2025 年，虧損已經較 2024 年顯著改善。

這里我們必須注意的是，剔除股份支付影響后，公司扣非歸母凈利潤從 2023 年的 -2.19 億元、2024 年的 -1.44 億元，進一步收窄至 2025 年的 -4,825.60 萬元。

也就是說，這家公司仍處于高研發(fā)投入階段，但經營杠桿已經開始出現(xiàn)，屬于國內少有的AI企業(yè)穩(wěn)定增收增利的公司。

增長來自何方？答案藏在產品結構里。

過去，交互式AI屬于定制化項目，毛利率高但規(guī)模有限，每拓展一個新客戶都要從零開始。

所以在早期階段，對話式 AI 公司的毛利率與盈利能力往往并不算亮眼。一方面，當時的語音對話技術本身還停留在NLP（自然語言處理）時代，尚未與大模型深度融合；另一方面，終端算力的限制下，使得AI難以承接復雜交互。

但從2023年起，情況變了：隨著大模型本身的逐漸成熟，大模型智能體讓語音交互完成了從"命令識別"到"意圖理解與執(zhí)行"的進化，說話本身變成了生產力。相比單純的工具，用戶更愿意為看得見的結果付費。

讓思必馳快速承接起這次機遇的，是其早已推出DUI平臺。

招股書披露，思必馳的業(yè)務體系由“智能化定制中臺 DUI”與“垂域業(yè)務產品服務體系”組成，前者負責全鏈路大小模型的標準化封裝，以及端云協(xié)同、軟硬結合的智能定制和系統(tǒng)級協(xié)同優(yōu)化，后者則面向智慧出行、智慧辦公、智慧物聯(lián)三大垂直領域大規(guī)模交付產品與服務。

簡單說，DUI 平臺把原本一單一做的定制能力，拆解成可復用、可配置、可模塊化交付的產品能力。其底層，來自思必馳自研的對話基座大模型DFM，以及“1+N分布式智能體系統(tǒng)”。

其中，DFM是思必馳在2023年發(fā)布的對話基座大模型，也是江蘇省首個人工智能語言大模型。和通用型問答大模型不同，它更聚焦垂直場景里的任務執(zhí)行、工具調用和端側適配。

“1+N分布式智能體系統(tǒng)”則承擔的是調度角色：由一個中樞模型統(tǒng)一理解用戶意圖，再聯(lián)動多個垂域智能體完成協(xié)同任務。

簡單來說，DUI平臺統(tǒng)一了技術體系、加快了迭代速度，打通了云端內容生成與終端任務執(zhí)行，讓對話式 AI 方案能更快落地商用。

這一變化直接反映在了財務質量上。

2023 年至 2025 年，思必馳整體毛利率從 53.69% 提升到 57.81%，再提升到 63.24%。招股書顯示，公司一方面減少毛利率較低的集成類定制開發(fā)業(yè)務，另一方面加強自主品牌 AI 硬件產品研發(fā)與推廣，產品結構調整推動毛利率整體上升。

這也是思必馳此時上市帶來的啟示——當AI的估值邏輯從"模型參數(shù)"切換為"終端交付能力"，那批最懂終端的公司，反而能成為市場矚目的焦點。

做終端市場，比云端復雜得多

如果我們相信對話式AI背后的潛力是萬物智能化，那就必須接受一個現(xiàn)實——真實世界的AI，遠比想象中復雜。

當前市場存在一個結構性矛盾：人們的目光總是過分聚焦于通用大模型公司，它們技術先進、故事精彩。但離開手機電腦之后，在車載、家電、辦公、機器人等真實場景中，始終繞不開延遲、成本、隱私的三重瓶頸總被忽略。

另一方面，這些垂直場景對AI的需求真實且龐大，對企業(yè)的要求也更細碎：要克服弱網離線、環(huán)境降噪、場景碎片化，既需要基礎算法能力，又需要算法+硬件+端側部署的整合能力，還要具備跨場景的工程化與規(guī)模化復制能力。

這也正是思必馳最深的護城河。這家公司2008年起就在終端場景里摸爬滾打，構建了從云端到終端的閉環(huán)，做到了端云協(xié)同、軟硬一體。在B端，穩(wěn)定出貨與完整方案交付的能力，遠比單一模型參數(shù)重要得多。

一個典型的例子是追覓。掃地機工作時噪音可達70分貝，用戶站在兩米外喊話，環(huán)境噪聲疊加機器噪聲，傳統(tǒng)語音識別幾乎失效。

思必馳提供的方案讓掃地機在高噪環(huán)境下依然能聽懂“指哪掃哪”，徹底擺脫對手機APP的依賴。這一方案后來幾乎成為掃地機行業(yè)語音落地的標準解法。

還有在智慧辦公領域，思必馳推出的AI辦公本，內置會議大模型，2025年已拿下彩屏辦公本單品全網銷售額第一；智能吸頂麥等產品進入華為、阿里、北京大學、新加坡國立大學等海內外數(shù)千家政企單位及百余所高校。

更難啃的是汽車。前裝市場意味著要滿足車廠的嚴格測試標準、漫長的適配周期、高可靠性的交付要求；后裝則要面對各種極端的非標準環(huán)境。這是一條hard模式的路。

但思必馳已經跑出了規(guī)模。招股書披露，截至報告期末，公司賦能比亞迪、梅賽德斯奔馳、上汽集團、吉利集團等車企在內的客戶車型近 300 款，累計“上車”超過 2,500 萬輛。

根據蓋世汽車研究院數(shù)據，以國內整車終端銷售為統(tǒng)計口徑，2025 年公司車載語音裝機量市占率達 22%，位居行業(yè)第二，較 2023 年的 6.8%提升超過 15 個百分點。

這些數(shù)字背后，是用十幾年時間燒出來的終端經驗。他們不是今天才起跑——而是懂端側、懂場景、懂怎么把AI變成生意的那一批人。

平臺化才是技術復用的正解

過去兩年時間里，對話式AI產品能夠被廣泛關注，其優(yōu)勢在于能快速跑通PMF，但硬件產品常常面臨“一代版本一代神”的焦慮。

尤其，對企業(yè)來說，如果長期只掌握產業(yè)鏈某一環(huán)節(jié)，宿命必定是在市場飽和后逐漸喪失競爭力。

2017 年前后，許多 AI 公司都依賴項目制、定制化收入，項目定制類業(yè)務占比普遍在50%以上。項目來時增長很快，項目結束后收入又容易波動。單一大客戶、單一爆款、單一硬件形態(tài)，都很難構成長期復利。

思必馳早一步想通了這一點。

它不僅在端云協(xié)同與軟硬一體上將能力做深，更在2023年，在原有DUI平臺基礎上，打造了DUI2.0，實現(xiàn)了大規(guī)模個性化定制與批量產出爆款的能力。

簡單來說，這個模式的真正價值在于跨場景的能力復用：為汽車開發(fā)的降噪算法，可以低成本遷移到掃地機場景；智慧辦公場景鍛煉出的聽得準、能總結、會執(zhí)行的能力，對智能座艙同樣有價值。

這意味著，思必馳既能滿足客戶個性化的需求，又能保持較高的毛利率。

財務結果也印證了這一點。智慧出行領域，軟件產品及授權業(yè)務毛利率近三年穩(wěn)定在 99%左右；智慧物聯(lián)領域，軟件產品及授權最近毛利率也維持在 92%以上。高毛利的軟件授權，正在成為公司長期盈利能力的重要基礎。

而當一家AI公司的估值邏輯從單點技術溢價、單一硬件爆款轉向平臺復利效應，其天花板將完全不可同日而語。

端側AI的黃金時代，才剛剛開始

早在2007年，思必馳成立于劍橋。如今，經過十九年的行業(yè)深耕，時代已把它塑造成一家能快速奔跑的“重資產"AI公司。

但今天再討論它時，行業(yè)的語境已經完全不同。

現(xiàn)在，對話式AI從一個單點技術賽道，躍升為AI應用層與終端層之間的核心入口。而占住這個入口的玩家，最有可能吃到三波增長：

第一，終端智能化升級帶來的存量替代與新增需求。 汽車、家電、耳機、手表、家電，每一類設備的語音交互滲透率都在快速提升。

第二，從硬件一次性銷售轉向持續(xù)性服務收入。 轉寫、總結、Agent、行業(yè)技能訂閱，這些結果導向的軟收入毛利率遠高于硬件，且具備極強的用戶粘性。

第三，深度進入供應鏈體系后形成的高替換成本。 當思必馳的軟硬件交付體系成為車企、家電、辦公設備廠商的核心供應商，其替換成本高到讓任何挑戰(zhàn)者望而卻步。

而隨著AI技術從云上走向終端、交互層和交付層，它所產生的，是比所謂的超級應用更有潛力也更有確定性的價值。

在此過程中，那些真的懂端側、懂場景、懂怎么把AI變成生意的AI公司，恰恰是這輪AI浪潮里，最稀缺的存在。

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