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近日华勤技术股份有限公司（下称华勤技术）向港交所递交招股书，拟在港交所主板上市。

华勤技术是一家ODM（Original Design Manufacture，原始设计制造商），也就是贴牌代工。客户只提需求（比如功能、外观要求），我来完成产品的设计、研发、生产，再贴上客户的牌子卖。

华勤技术创办于2005年，最早从事手机主板设计，目前已成长为全球智能产品ODM行业巨头。业务覆盖智能手机、笔记本电脑、平板电脑、智能穿戴设备、AIoT产品及服务器等领域。

2020-2024年，华勤技术智能手机ODM累计出货量全球第一；2024年平板电脑、智能穿戴ODM出货量全球第一；目前华勤技术是全球第四、中国大陆第一的笔记本电脑ODM厂商。

华勤技术与闻泰科技、龙旗集团并称国内手机ODM三巨头。

华勤技术创始人邱文生是福建连城人，生于1973年。连城是龙岩下辖县，往大了算，邱文生跟王兴、张一鸣也算“老乡”。

1990年，邱文生考入清华大学机械工程专业，之后在浙江大学深造化学工程机械专业获得硕士学位。

毕业后，邱文生进入中兴通讯工作，成为了中兴手机研究所的第007号员工。

2005年，邱文生与其他几位手机工程师在上海浦东张江的一座小楼里创立了华勤技术。代工行业竞争很激烈，作为初创企业要想活下去，必须有独特之处。华勤技术从一开始就避开低附加值赛道，把重心放在功能手机的PCBA主板研发设计上。

甚至早在功能机时代，华勤技术已经开始布局微软Windows版本的智能机，这为公司在智能手机业务上的拓展奠定了基础。

华勤技术团队很快意识到，只靠研发设计，利润空间将越来越小。邱文生迅速转型，投入到当时刚刚兴起的ODM业务。并逐步扩展到笔记本电脑、平板电脑、智能穿戴设备、AIoT产品及服务器等领域。

随着行业竞争愈发激烈，华勤技术率先在行业内提出“3+N+3”全球智能产品大平台战略。三大成熟业务作为增长基石：智能手机、笔记本电脑和服务器的设计制造已成为公司稳健的收入来源；N生态扩展业务边界：衍生出智慧生活、商业数字生产力及数据中心全栈解决方案，覆盖更广泛的智能硬件需求；三大新兴赛道瞄准未来：机器人、汽车电子、软件三大方向布局下一代智能终端产品。

华勤技术于2023年8月8日登陆A股，截至9月16日收盘，总市值为956.6亿元。

华勤技术的布局眼光带来收入与利润的双双增长。

2024年度，华勤技术实现营业收入1099亿元，同比增长超过28%。2025年上半年，华勤技术实现营业收入839.4亿元，同比增长113.1%；净利润18.9亿元，同比增长46.3%。这些年，华勤技术的盈利能力一直增长，于2022年、2023年、2024年及截至2025年6月30日，年/期内利润分别为人民币25.14亿元、26.57亿元、29.16亿元及19.08亿元。

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随着生成式AI、边缘计算等技术迅猛发展，消费终端产品正迎来功能形态的革新升级，未来ODM行业龙头企业将借助AI催生出多种新型智能硬件产品：

AI智能手机：传统智能手机正在向“AI手机”演进，即在终端侧深度集成AI算力与应用，实现更强大的本地智能功能。例如，搭载专用AI芯片（NPU）的手机可在本地运行大模型，实现实时语音助手对话、拍照智能生成和增强、实时翻译和内容创作等功能，从而提供类ChatGPT式的个性助手体验。

AI个人电脑（AI PC）：PC市场在经历低迷后因AI迎来新增长点。所谓“AI PC”是指配备AI加速硬件和智能应用生态的个人电脑。AI PC内置高算力NPU或GPU，可在本地运行办公助手类的大模型，为用户提供智能文档撰写、会议摘要、代码生成等生产力工具，极大提升工作效率。这类产品形态也对终端设计提出新要求：为了容纳更高算力硬件，AI PC需要更高规格的散热和结构设计，同时在软硬件结合上支持多模态交互，例如语音输入、图像识别、手势控制等。

在智能穿戴领域，AI赋能正在催生新产品形态，如AI眼镜和更智能的手表耳机等。AI眼镜作为下一代核心智能终端，未来五年市场规模或超5000亿元。这类AR眼镜融合AI视觉识别、语音助手和增强现实交互，可应用于工业、医疗和消费娱乐等场景。此外，智能手表、TWS耳机等可借助终端AI实现更高级的健康监测、语音交互和环境感知功能。例如，智能手表内置AI算法可提供个性化健康建议，耳机则支持实时语音翻译或降噪自适应。若能够结合AI技术为可穿戴设备打造差异化功能，将充分迎合消费者对更聪明可交互设备的需求。

在IoT和商业终端领域，AI引发的大模型应用浪潮也带来了大量新产品机会。智能助手设备（如带屏幕的AI音箱、家庭服务机器人）正变得更加聪明，能够通过本地或云端大模型提供自然语言对话、家庭控制和内容服务。边缘AI计算装置也是一大机遇，即面向工业、智慧城市等场景的本地智能设备，如安防摄像机内置AI算法实现实时识别分析，工厂网关搭载AI模块实现设备预测维护等。

借助AI芯片本地部署推理，这些设备在降低云依赖的同时满足低时延和数据隐私需求，预计将在智慧家庭和垂直行业迎来广阔市场空间。

在AI时代，新产品的竞争力高度依赖底层AI硬件与软件能力的融合。ODM厂商需要在AI芯片适配、软件整合以及AI模型部署方面构建软硬兼备的核心能力，以支撑上述智能终端创新。

首先是AI芯片适配能力。

面对不断涌现的AI芯片和计算架构（如手机SoC内置NPU、笔电平台上的AI加速器、服务器端的GPU/NPUs等），ODM厂商必须具备快速导入和支持多种芯片平台的能力。

其次，ODM厂商要具备从硬件选型到算法移植优化的全流程整合能力。

AI功能要真正落地到终端，还需要软硬件的协同优化。ODM公司需进一步加强软件算法与硬件设计的一体化开发能力。例如，为实现手机或PC上的本地大模型推理，ODM需要优化整机的电源管理、散热设计以及存储带宽，以支撑AI芯片长时间高负载运行；同时在软件层面深度整合AI推理框架、模型调度和系统UI。

最后是AI模型的部署与优化能力。

当客户希望在设备中预置或运行特定AI模型时，ODM需协助实现模型的高效部署。这包括模型的压缩优化（剪枝、量化）、在端侧芯片上的性能调校，以及与应用场景的结合。如果ODM厂商能建立起一支懂模型、懂芯片、懂应用的软件团队，为品牌客户提供AI模型落地的一站式技术支持，将极大提升其在AI时代的附加值。这实际上是从传统“设计+制造”向“设计+整合+优化”升级。

本文不构成任何投资建议。本文写作中参考了《 解放日报 》（ 戚颖璞）、《经济参考报》等报道、《上海证券报》等报道，一并致谢。