检测公司蜂拥上市 艾迪康争疫后商机

香港快餐龙头大家乐集团有限公司（0341.HK）周三公布正面盈利预告，预计截至9月底止六个月股东应占溢利介乎9,580万至1.052亿港元，较去年同期4,670万港元增长105%至125%。 公司表示，盈利改善主要受惠于优化业务模式、整合店铺网络及提升成本效益。快餐业务透过推出新产品及调整收入组合带动表现，“Club 100”会员计划亦运用人工智能分析顾客数据，扩大会员基础。 集团同时整合生产力较低的店铺，推进数码转型及供应链优化。中国内地业务逐步回稳，销售及盈利能力均有改善，并持续推进轻资产营运模式，审慎拓展大湾区市场。休闲餐饮及机构饮食业务的盈利贡献亦有所提升。 大家乐股价周四高开，至中午休市报6.185港元，升2.74%，今年至今累升25.8%。 李世达 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里 

教育企业好未来最新财季录得4,740万美元开支，可能与其2025年收购一家破产美国公司有关 重点： 好未来最新财季净收入增长15.5%至9.946亿美元，但转盈为亏，录得4,740万美元亏损 亏损主要来自公司投资公允价值变动所产生的1.897亿美元开支    谭英 自中国2021年整顿规模达1,000亿美元的中小学课外辅导行业，令好未来教育集团（TAL.US）八成业务消失以来，这家公司的复苏之路一直漫长而艰难。在此之前，尽管好未来与老对手新东方教育科技集团（EDU.US; 9901.HK）面对一批来势汹汹的初创企业，竞争日益激烈，其收入与盈利仍保持双位数增长。 直到截至2025年2月28日止财年，好未来才首次在五年内录得盈利，并在随后截至2026年2月止的最新财年实现5.3亿美元盈利。不过，公司上周发布的最新财报显示，连续盈利的势头在截至8月31日止的最新季度中断，由去年同期盈利1.241亿美元，转为亏损4,740万美元。 最新季度盈利大幅波动，似乎令好未来的复苏蒙上疑问。但仔细检视可见，公司转亏主要受到部分投资公允价值变动拖累，而上一季度盈利大增，也正是由同一因素带动。差别在于，上季度录得大额公允价值收益，这次却出现亏损。 好未来最新财季的“其他收入”项目录得1.897亿美元开支，上一季度同一项目则录得4.052亿美元收益。副首席财务官丁宇在业绩电话会议上表示，好未来持有“涵盖多种投资产品的投资组合”，并补充称，“部分投资的公允价值下降”。 好未来股价翌日下跌近3%，但再下一个交易日已收复大部分失地，显示投资者对公司突然转亏并未过于担忧。过去两季的投资公允价值变动，很可能与好未来2025年6月收购已破产的Epic! Creations有关。这家公司总部位于加州，经营订阅制数字学习平台及图书馆。 Epic在2021年被教育科技企业Byju以5亿美元收购后，陷入破产程序。如果好未来此次转亏确实与Epic有关，第二财季的业绩倒退便可能属一次性影响，与上一季度盈利大增的情况相似。 核心业务持续扩张 撇开起伏原因不明的公允价值损益，好未来最新季度的核心教育业务仍有好消息。季度收入同比增长15.5%至9.946亿美元，经营利润增长145.4%至2.359亿美元，毛利率亦提高2.8个百分点至59.8%。 好未来有两大收入来源。规模较大的是学习服务，在中国各地602个学习中心聘有1,800名教师，2026财年收入达19亿美元。这些中心提供专项课程，贡献公司约三分之二收入。另一项是学习解决方案，包括学习设备及课程内容，2026财年收入为10亿美元，占其余约三分之一。上一财年，学习服务收入增长27%，学习内容收入则增长48%。 好未来未在最新财报中披露这两类业务的详细数据，但总裁兼首席财务官彭壮壮表示，素质教育课程的续班率超过80%，而激烈竞争正“拖累”学习设备业务表现。 最新季度15.5%的收入增幅，约为2026财年全年33.7%增幅的一半。但公司未提供两大业务的更多资料，难以预测本财年余下时间的表现。 不过，有一点很清楚：中国民办教育行业已从五年前濒临绝境的处境中明显复苏。同花顺数据显示，19家中国教育企业中，有12家在2023年至2025年连续三年实现收入增长。好未来不在其中，因为在监管整顿后不久，其2023财年收入曾大跌76.8%。 不同的求生策略 好未来与新东方是中国这个行业历史最悠久的两家企业，两者采取了不同的求生策略。但它们均能重拾增长，反映中国民办教育行业仍有深厚根基，背后是社会重视教育，将其视为向上流动的主要途径。 新东方上周亦公布截至8月底止第一财季业绩，收入增长23.1%至18.7亿美元，净利润增长13.5%至2.732亿美元，表现优于好未来。监管整顿后，公司以新方式重整原有线上教育业务，即如今的东方甄选（1797.HK），由教师推广新建立的电商平台。这项业务目前已完全退出教育领域，成为一家纯电商企业，但仍并入新东方财报。 东方甄选的增长，是新东方最新季度业绩上升的重要动力。该公司将自营产品扩充至1,000个标准化产品单元（SPU），并开设四家具有“即时零售能力”的线下体验店。 但快速增长的电商业务，利润率低于新东方原有的教育业务。后者在中国60个城市提供非学科类辅导，仍是公司的核心业务，2026财年贡献40亿美元收入，占总收入70.8%。新东方股价在公布业绩当日下跌12%，可能与利润率由去年同期20.4%降至20.0%有关。首席财务官杨志辉表示，这是两项业务扩张所致。 分析师认为，这个行业已从2021年的打击中复苏，重新站稳阵脚。15名追踪好未来的分析师预计，公司本财年收入将增长18%至35.5亿美元。雅虎财经调查的20名分析师中，除两人外，其余均给予“买入”或“强烈买入”评级。公司目前市盈率为7.6倍。 这仅约为新东方15.7倍市盈率的一半，后者同样获得分析师高度评价。这显示，相较新东方，投资者对好未来的复苏质量信心较弱。他们亦可能担心好未来能否妥善管理收购Epic后的业务，这项收购已令公司过去两季盈利大幅波动。 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里

汽车交易服务提供商汽车之家（2518.HK; ATHM.US;）周三发布第三季度业绩，截至9月底收入13.15亿元，同比下跌26%，盈利1.95亿元，大跌53%。 公司解释，收入下跌主要是汽车行业销量下降，导致主机厂及经销商缩减支出，付费经销商的数量亦减少。 汽车之家董事长兼首席执行官刘斥表示，今年9月初，公司正式发布了自研汽车服务智能体产品“芝士车管家”，是将AI与公司的用户服和商户服务深度融合。 周四汽车之家平开报38.92港元，公司股价较过去一年高位跌17%。 刘智恒 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里

机器人能否成为一门好生意，工厂看效率与成本，家庭看用途与体验。从技术展示走向持续付费，两个市场各有难关    财联社Marketwatch专栏 机器人产业正成为当前的热门领域。一方面，工业制造领域对自动化、智能化的需求持续释放，搬运、分拣等任务成为机器人"上岗"的重要切入点；另一方面，消费市场对陪伴、互动与家庭服务的想象不断升温，收获公众热捧。然而，从工厂车间到家庭客厅，机器人面对的是截然不同的环境复杂度、需求明确性与评价标准。在此背景下，围绕机器人的商业化探索正徐徐展开。 工厂看效益 工业场景被普遍视为机器人商业化落地的优先方向，其原因在于需求相对明确、评价标准相对可量化。在工厂环境中，机器人完成动作只是第一步，客户是否愿意采购，取决于持续作业效率、稳定性以及综合成本能否形成对传统人工的替代优势。这意味着，即便机器人能够完成搬运、分拣等任务，若无法在成本上取得优势，商业化仍难以实现。 其中，汽车制造与3C轻工业是最易率先规模化应用的场景，原因在于这两类场景工序标准化、作业重复度高、用工密集且工况稳定，与机器人当前的能力水平和迭代需求较为匹配。不过，工业场景的约束同样不容忽视：有效数据仍较为碎片化，模型自主作业能力有限，适配周期较长、调试成本较高，设备连续作业的可靠性也有待进一步提升。 家庭问用途 与工业场景需求明确不同，消费级机器人的市场需求相对更模糊。中国知名机器人品牌启元将儿童家庭、科技爱好者和开发者列为主要目标群体，但不同群体对机器人的期待本身就并不统一，产品价值难以用单一功能定义。同时，家庭环境则高度复杂、非结构化，切入方式因而成为最关键的问题。这揭示了家庭机器人商业化的核心难点——技术并非主要追求，产品价值能否被用户感知并转化为购买决策才是症结所在。 一个值得关注的现实是，听音乐、学英语、查询信息等需求已有手机等成熟设备承接，因此机器人若仅在这些功能上叠加，难以构成独立购买理由。其价值必须建立在移动、感知与实体互动能力之上，提供既有设备难以替代的体验，而这仍是消费场景需要进一步验证的问题。 此外，制造构成了另一重系统性门槛。机器人被视为一大复杂工程，硬件、AI与生态层层嵌套。样机制作相对容易，保证一万台机器人的批次一致性却非常困难。为此，启元引入汽车工业的制造节拍与质量管理方式，实现每2.5分钟下线一台机器人；2026年预计投入5亿元人民币（7,500万美元）研发费用，推进全栈研发。 以此来看，消费级机器人的商业化不仅是产品问题，更是制造一致性、应用内容与IP生态协同支撑的系统工程。而对于消费级机器人产品的定价，新近发布的启元Q1与启元T1售价均为19,999元（3,009美元），启元Q1探索版为26,999元（4,062美元），启元T1 Pro售价为29,999元（4,514美元）。 可靠才长久 从技术演进路径看，机器人智能可区分为交互智能、运动智能与作业智能三个层次。交互智能承担人与机器人沟通入口的功能，帮助机器人理解人的行为、习惯与生活环境；作业智能则指向真正用双手完成任务，如衣物整理等，其背后依赖大模型与数据的持续投入。当前，机器人主要通过交互智能产生价值，作业智能也需以交互智能成熟为前提。 在能力评估标准上，具身智能同样存在Scaling Law，但表现形式与大语言模型有所差异。以一个任务为基准，Scaling Law能较快收敛，真正的难点在于泛化性。这由此引出了一个更具体的问题：衡量机器人能力时，应看其能展示多少种技能，还是看某项任务能够被稳定完成多少次。因此，较为务实的路径是先将少数任务做到高成功率，再以此为基础扩充任务范围。 此外，家庭场景还提出了额外的安全要求。除本体硬件安全外，电源安全需予以保障；数据安全同样关键，因为机器人在家庭中的使用涉及老人、儿童等多种家庭成员的隐私数据。 综合来看，当前机器人的商业化正在全面展开。其中，工业场景需求明确、评价标准相对可量化；家庭场景则依赖于明确且吸引人的价值定位，并需跨越泛化性、稳定性、安全与隐私等多重检验。两条路径的并行推进，正共同勾勒出机器人从"能动作"走向"被需要"的产业进程。 财联社Marketwatch专栏提供有关中国各行业的洞察与分析。他们的联络方式：liujingyi@cls.cn 欲订阅咏竹坊每周免费通讯，请点击这里