新股前瞻 | 從司法重整到「AI+Mobility」重生，千里科技赴港IPO能否撬動AI雄心？

在人工智能浪潮與新能源汽車革命深度交織的時代背景下，一家脱胎於傳統制造業，又引入AI基因與產業生態資源的A股上市公司——千里科技，正以新面貌邁向國際資本市場。

近日，千里科技向港交所遞交主板上市申請，旨在深化全球化戰略佈局、加快海外業務發展。此次赴港上市，被視為其AI雄心「補足彈藥」的關鍵一步。募集資金計劃用於踐行AI化戰略、提升研發能力、戰略性整合上下游產業鏈資源、加強境內外銷售與服務網絡建設以及補充營運資金等。

面對行業激烈的競爭和巨大的研發投入，千里科技能否順利藉助H股上市，將AI技術轉化為可觀的商業收入，在「AI+車」的賽道上成功突圍？

「AI+車」雙輪驅動：千里科技的破與立

據智通財經APP瞭解到，千里科技的轉型故事始於2020年，彼時，公司因經營困境啟動司法重整，在滿江紅基金和重慶兩江產投的支持下，成功完成重組，由此完成了從力帆科技到千里科技的戰略轉型。

自2024年印奇投資並擔任董事長以來，公司明確了以「AI+Mobility」（「AI+車」）為核心的戰略方向，致力於成為顛覆性創新技術的引領者，為全球戰略性客户提供「AI+Mobility」的閉環解決方案。而這一戰略轉型，將公司的業務格局調整為「終端業務」和「科技業務」雙輪驅動。

據最新的財務數據顯示，截至2025年6月30日止六個月，公司實現收入人民幣41.49億元，同比增長40.4%。海外業務是另一亮點，截至2024年，海外業務收入達人民幣28.39億元，佔公司整體營收比例超過40%。

如今，千里科技轉型以來在技術層面已形成了獨特的市場領先AI原生能力，構成了其競爭護城河。在智能駕駛領域，公司開發了獨有的RLM（強化學習－多模態）模型。據灼識諮詢的資料，千里科技是首家在智能駕駛場景中實現端到端RLM模型大規模部署的公司。

目前，公司已發佈「千里智駕1.0」解決方案，提供L2級智能駕駛能力，並計劃在2025年內發佈L3級別智駕方案「千里智駕2.0」，以及在2026年下半年推出面向Robotaxi場景的L4級智駕方案「千里智駕3.0」。

在智能座艙方面，千里科技基於專有的多模態交互模型和AI原生Agent OS，打造了業界首個AGI L3智能體級別的智能座艙系統。這種Agent OS（智能體操作系統）是專為智能體設計，支持車端智能體開發和部署，相較於行業主流在Android等系統上擴展雲端AI能力的方案，具有更高的集成度和智能化水平。

此外，作為未來增長的推動力，公司正加速Robotaxi全鏈路產業佈局，目標是在未來18個月內完成部署。公司計劃攜手吉利合作研發Robotaxi專用車型，並在全球10座城市實現規模化的運營服務，單一城市部署超過1000輛Robotaxi。

千里科技的戰略優勢還得益於其穩固的產業聯盟。一方面，與吉利集團保持着長期穩定的戰略合作關係，吉利集團在往績記錄期間一直是公司的最大供應商和最大客户，這種深度合作不僅確保了穩定的供銷鏈，也使公司能夠獲得大量真實世界數據，持續改進其AI模型。

另一方面，梅賽德斯-奔馳的戰略入股，將使千里科技與其在智駕和智艙方面形成緊密的戰略合作，併爲其即將在中國推出的新車型提供技術支持，有望極大地提升千里科技在全球市場的品牌形象和業務拓展潛力。

研發高投入與商業化挑戰：AI轉型的甜與苦

儘管戰略重心轉向AI，但終端業務（汽車、摩托車和通用機械）依然是公司主要的收入和現金流基礎。智通財經APP瞭解到，2025年上半年，汽車業務和摩托車業務的收入貢獻仍然佔據主導地位，超過總收入的85%以上：汽車業務收入增至人民幣25.99億元，摩托車業務收入增至人民幣12.77億元。

然而，在激烈的市場競爭下，公司整體毛利率依然承壓，2025年上半年為5.5%。尤其是汽車業務，毛利持續為負，2025年上半年為負人民幣2360萬元，毛利率為-0.9%，表明公司雖汽車銷量和收入有所增長，但盈利能力尚未完全恢復。

值得注意的是，為兑現其AI戰略，千里科技的研發投入正在迅速攀升。截至2025年6月30日止六個月，公司的研發費用達到人民幣2.88億元，相比2024年同期大幅增長59.7%，表明公司正將大量資源投入到AI技術棧的構建上，以確保在快速迭代的智駕和智艙領域保持領先地位。此次赴港IPO募集的資金，正是計劃用於踐行AI化戰略、提升研發能力和加強產業鏈整合。

未來，高昂的研發支出預計仍將持續，以支持L3、L4級智能駕駛方案的迭代升級。由此，對於投資者而言，公司最大的風險和不確定性也在於AI業務的商業化步伐。

招股書明確指出，在往績記錄期間，公司尚未自智能駕駛、智能座艙和Robotaxi等技術解決方案產生收入。若「AI+Mobility」解決方案的增長速度低於預期或市場接受度不足，可能對公司的前景及運營造成重大損害。

在這一過程中，智能駕駛技術本身的複雜性、漫長的執行和驗證周期，以及潛在的合約取消、延誤或供應鏈短缺，都可能阻礙其商業化進程。

此外，公司還面臨供應商依賴性風險（可能影響關鍵零部件的供應和成本），以及無法及時推出新產品以滿足不斷變化的市場需求和技術變革的風險。同時，地緣政治變動、國際貿易政策、出口管制以及經濟或貿易制裁的變動，也可能影響其國際化擴張的業務、財務狀況及經營業績。