2026年道通科技深度报告：打造面向物理世界的全球AI Token运营商

AI 赋能双主业共振，重塑增长新范式

1.1 以 AI 为核，构建数智诊断、智慧充电与具身智能立体化业务生态

道通科技作为领先的数智车辆诊断及智慧充电解决方案提供商。公司坚持前 沿技术创新，并积极探索具身智能集群领域。公司致力于提供 AI 驱动的软硬件深 度融合的解决方案，以满足客户不断变化的需求，助力构建以人为本的智能未来。 2025 年，公司以“AI 智能化”为核心引擎，形成了覆盖数智车辆诊断、智 慧充电、具身智能集群三大领域的立体化业务矩阵，打造“硬件终端+Agent 应用 +场景解决方案”的协同生态闭环。

数智车辆诊断及相关服务核心技术持续突破。公司自研数智车辆诊断垂域 AI 模型，依托边云协同架构实现实时故障识别与决策支持；开发电动汽车电池诊断 技术，通过大规模运营数据、机器学习等构建电池健康指标模型，精准检测电芯 老化问题，2025 年 8 月获欧洲 CARA 电池 SOH 检测认证，是唯一通过该认证的 中国企业，也是全球唯一提供电池检测、诊断、维修全流程综合服务方案的企业。 同时，公司打造“硬件检测设备+软件算法系统”边云协同生态，覆盖多应用场景， 以标准化检测打破行业经验依赖，推动产业规范化发展。

AI 加持道通科技智慧充电业务全链创新。道通科技以电力电子技术与 AI 智能 化技术为双基石，构建“硬件+软件+Agents 应用”的全链条创新体系，推出 60kW/120kW 液冷功率模块及 MaxiChargerDS600L 全液冷超充设备，形成端 到端充电解决方案，融合“光-储-充-边-云”协同能力，适配多场景补能需求；同 时以 AIAgents 为核心深化智慧充电垂域 AI 模型，在 AutelCSMS 平台落地包含 产品问答、建站、数据分析等功能的 AI 智能员工矩阵，推动运营系统向智能中枢 升 级 ； 此 外 ， 公司 通 过 ISO/IEC42001 人 工 智 能 管 理 体系 、 OCPP2.0.1、 ISO/IEC27018 等多项国际认证，筑牢 AI 合规与数据安全壁垒，为全球客户提供 可信可靠的智能补能解决方案。

AI 驱动具身智能集群业务深耕，筑牢全域根基。道通科技在具身智能集群领 域以具身机器人技术、集群智慧巡检垂域模型、多智能体集群调度技术为核心支 撑，打造“具身智能体+AI 应用平台”的一体化解决方案，适配能源、交通枢纽、 工业园区等多元场景；旗下道和通泰 2025 年 10 月推出巡检智能作业机器人 AvantRoboticsGen1，基于具身智能行业大模型在多项核心指标上表现优异，实 现感知到执行的闭环作业，同时发布自主作业智慧巡检平台 AvantHub，配套多 类垂域与通用 Agent，构建起完整的应用生态。

1.2 多元化布局成效斐然，营收净利双创新高

公司业绩整体呈营收净利双增长的趋势。2021-2025 年公司营收的复合增长 率达到 21.01%。2025 年，公司营收 48.33 亿元，同比增长 22.90%，主要源于 公司全面拥抱 AI，以数智车辆诊断终端、智慧能源中枢为业务入口，深化系列产 品 Agents 的应用，获得海外客户的高度认可和长期合作。2025 年，公司净利润 为 8.90 亿元，净利率 18.43%，创下过去三年新高。随着高毛利 AI+诊断，AI+ 能源业务的逐步兑现，未来盈利能力有望进一步提升。

收入结构经历转型，能源智能中枢业务屡创新高。2023 年新能源行业收入占 比收入约 17.43%，2025 年仅能源智能中枢业务上升至 25.70%（注：2025 年分 行业统计口径调整，将原新能源的充电云平台、汽车电子的软件升级服务相关收 入，合并至 AI 及软件）。得益于公司紧抓海外新能源充电行业发展机遇，打造了 从液冷超冲设备到 AI 巡检、智能运维的端到端系统能力，实现智慧能源中枢业务 的放量和营收增长。 公司整体毛利率呈持续上行态势，盈利质量稳步改善。2025 年公司整体毛利 率达 56.07%，相较于 2024 年提升 0.76pct。贡献营收最多的维修智能终端毛利 率为 55.16%；而毛利率超过 99%的 AI 及软件收入 5.52 亿元，占比约 11.42%， 已成为公司业务多元化布局、未来业绩或将持续放量的全新亮点。

各项费用随规模增长，费用率持续优化。2025 年，公司为强化海外市场的竞 争优势，以 AI 技术为驱动引擎，不断投入高强度研发支出。随着销售收入的提升， 公司本地化运营带来的营销、管理等费用支出也在不断新高。其中，2025 年研发 费用为 7.75 亿元，是期间费用的最大来源。销售费用为 5.75 亿元，同比增长 2.77%， 主要系业务增长带来的业务拓展、落地相关出行差旅费增加。管理费用 3.96 亿元， 同比增长 22.22%，系本期对管理人员实施股权激励所致。2022-2025 年期间， 销售、管理、研发三大费用率逐步下降，源于持续推动 AI 驱动的数智化变革和组 织能力建设，带来运营效率优化提升。

1.3 公司稳定的股权结构

道通科技的股份持有结构呈现股权高度集中、自然人股东主导、机构投资者 逐步介入的特点。实际控制人李红京持股比例稳定在 37%以上，保障了公司控制 权的稳定性；同时，较多机构投资者的持股也显示其市场认可度。

AI Token 迈入通胀时代：从云端数字生成到物理端侧重构

2.1 从 Coding 到 AI 硬件，真实世界交互催生海量Token 刚需

复盘本轮 AI 演进脉络：从纯数字内容生成，向真实物理世界全面跨越。市场 曾普遍存在一种线性预期：随着底层算力基础设施的疯狂扩产，AI Token 将不可 避免地走向大幅贬值。然而，事实是核心 API 的调用价格依然坚挺。我们认为打 破这一预期的核心原因，在于本轮 AI 科技变革的赋能边界正在发生深刻的范式跃 迁。复盘近两年的产业演进，一条清晰的科技脉络已经浮出水面，揭示了算力最 终将“流向”何方。

以文字及代码为主的大模型第一阶段：大模型率先在代码编写（Coding）等 场景兑现商业价值。在这一阶段，AI 主要充当云端“副驾驶”。截至 2025 年年 中，GitHubCopilot 累计用户已突破 2000 万；到 2026 年初，微软披露其付费 Copilot 订阅已超过 470 万。GitHub 官方曾披露，Copilot 平均生成了开发者约 46%的代码。这印证了在纯数字推理场景下，AI 创造了第一波庞大且真实的 Token 刚需。 多模态生成促进产业迈向第二阶段：视频生成带来算力基建的第二次大扩建。 随着OpenAI于2024年推出Sora，以及字节跳动相继发布PixelDance、Seaweed 与 Seedance 等视频生成模型，纯数字内容生成被推向新高。字节 Seaweed-7B论文披露，该模型约 70 亿参数，训练使用了 665,000H100GPU 小时；Seedance 则支持多镜头叙事与 1080p 视频生成。这种从文本到高清视频（1080P 多镜头叙 事）的跃升，直接带来了 Token 需求的第二次井喷，并点燃了全球智算中心（AIDC） 的底层硬件扩产。 龙虾等 Agent 与私有算力绑定带来端侧放量的第三阶段：以“龙虾” （ClawBot）为代表的爆火，验证了 AI 对本地 NAS 硬件的同步刚需。由于纯云 端软件极易陷入 API 价格战，产业界开始寻找能够承载专属 AI 的现实载体。近期， 以开源 AI 智能体 OpenClaw 及微信 ClawBot 插件为代表的现象级产品掀起全民 “养虾热”。为了满足全天候在线、数据隐私隔离以及多智能体协同的需求，“龙 虾”的私有化部署直接引爆了对本地 NAS（网络附加存储）及“AI 一体机”硬件 的抢购潮。这一阶段的重大意义在于，市场首次证明了：APIToken 的持续消耗， 完全可以与本地硬件设备（如 NAS 的芯片与存储）的销量形成“同步刚需”的完 美商业闭环。 端侧硬件全面觉醒，成为 Token 消耗大户的第四阶段：向物理世界进军成为 产业破局的共识。沿着上述脉络，产业不可避免地走向端侧硬件的全面觉醒。如 今，以主打端侧 Agent 操作的 RabbitR1、以及与各类垂直场景深度融合的 EdgeAI 终端全面递进。这标志着 AI 应用已经逐步跨越了数字屏幕的限制。“AI 与物理硬 件强绑定”，已逐步从前沿概念沉淀为科技巨头的战略共识。

市场价值锚点转移：高频物理节点成为“Token 黑洞”，垂直场景构筑较深壁 垒。当产业明确迈入第四阶段后，资本的聚光灯正在寻找那些真正能够承载 AI 落 地的现实载体。具备第四阶段属性的物理节点，必须满足三个核心特征：庞大的 存量基数、高频的交互刚需、以及深入物理现实的执行力。若 AI 能与这些千万乃 至亿万量级的物理节点（如全球庞大的汽车保有量、激增的低空飞行器、遍布路 网的充电桩）深度绑定，其产生的 Token 消耗量将是阶梯式的。即：每一次复杂 的车辆故障排查、每一公里无人机的自主巡检、每一次充电网络的微观功率调度， 都在进行着高密度的端云大模型交互。这种基于物理世界 7x24 小时全天候运转的 'Token 黑洞'，在商业体量和持续性方面将有望优于当前依赖 C 端个人零散需求的 纯软件调用模式。

通用大模型折戟物理世界：“节点+垂类数据”成为下一代 AI 核心护城河。面 对如此庞大且硬核的物理节点，通用大模型的产品力开始暴露出明显的短板。以 字节 Seedance 或“龙虾”（ClawBot）为代表的通用大模型与智能体，虽在视频生 成、本地 NAS 聚合或生活助手等泛 C 端场景表现亮眼，但当它们面对垂直的工业 级物理世界时，却显得“束手无策”。物理世界的任务容错率低，且高度依赖特 定场景的“垂类数据”。通用大模型无法直接读取一辆新能源车底层三电系统的私有 协议，无法在毫秒间完成电网级的负载均衡决策，更无法凭借互联网爬取的公开 语料去绘制出原厂级的汽车防盗拓扑图。单纯的算法优势在缺乏“物理触手”与“垂 类行业数据”时，较难转化为产品力。 因此我们认为，下一代 AI 的定价权与分发权，将由手握“高频物理交互终端+ 核心垂类数据”的硬核科技企业所覆盖。脱离了专属硬件设备与垂直行业语料，任 何云端巨头的“降维打击”都将失效。这正是道通科技的核心壁垒所在——公司并非 在通用赛道上与大厂内卷，而是手握全球超 310 万台汽修智能终端、数十万低空 无人机节点以及深入北美的充电网络。这三大高频物理赛道完美契合了第四阶段 AI 演进的形态，构筑了将物理现实转化为持续海量 Token 收益的基础。

2.2 无人机大脑：软硬解绑助力低空空间数据的AI Token 运营商新角色

低空经济的“重资产”陷阱与空间“垂类数据”孤岛成为行业痛点。随着低空经济 的持续落地，工业无人机市场正面临严峻的商业模式拷问，即：传统的“整机制造 与硬件贩卖”易陷入同质化竞争与价格战的红海。我们认为，低空经济的核心价值 不在于“飞行器”这层物理外壳，而在于其采集的“低空三维空间数据”以及“全自主 的 AI 巡检与执行能力”。然而，通用云端大模型面对这些海量且复杂的空间“垂类 数据”（如高精度 3D 点云、多光谱图像、毫米波雷达数据）往往无能为力。通用 AI 既无法在复杂的低空电磁环境中提供毫秒级的自主避障推理，也无法精准识别 高压输电线路的微小针孔缺陷。行业正深陷于“硬件算力不足”与“云端 AI 不懂特定 场景”之中。 从“飞行器制造”向“空间大模型+AI 调度平台”演进成为明显的产业趋势。面对 这一痛点，工业无人机产业的演进趋势已经较为明朗：未来的核心壁垒将很大程 度上剥离重资产的硬件制造，转向“软硬解绑”。行业亟需一个能够适配多种终端物 理飞行器、具备强大多模态空间数据解析能力、且支持端云协同的“低空 AI 大脑”。 未来的低空飞行器将仅仅是承载算力与传感器的边缘节点（EdgeAI），而真正的 产业定价权，将由提供“底层操作系统（OS）+垂直空间大模型”的算法授权与 AI 调度平台所掌握。 道通科技聚焦“无人机大脑”，拟逐步打造低空的“安卓系统+大模型”的标杆案 例。在这一产业范式跃迁中，道通科技已开始前瞻性转型。公司其核心定位正在 发生蜕变：道通科技未来不再定义为单纯生产无人机的硬件厂，而是低空空间数 据的“安卓系统+大模型”提供商。

编辑：火腿肠