具身智能浪潮之下，AI（人工智能）产业的竞争正从模型算法延伸至底层硬件支撑。

" 人工智能的演进将清晰走过三个阶段：先是大模型驱动的算力爆发，核心矛盾是散热；再是智能助手与人形机器人走向落地；最终是整个物理世界被全面数字化，形成空间智能。而贯穿这一过程的，将是传感器与执行器的持续迭代与广泛应用。" 近日，奥迪威董事长张曙光在接受《每日经济新闻》记者专访时表示，" 液冷散热 " 已成为当前 AI 大模型算力的核心瓶颈，奥迪威正在快速切入千亿级 AI 热管理市场。

张曙光     图片来源：企业供图

所谓液冷散热，是指用液体（冷却液、专用导热液等）代替空气作为主要传热介质，把设备产生的热量快速带走并散发出去的散热方式。

张曙光告诉记者，液冷散热在 2024 年底才真正兴起，早期液冷厂商仅关注供液而忽视了支路管道 " 热堵塞 " 问题，直到 2025 年底行业才开始采用仪器级流量计，但部分进口产品价格昂贵，并不是最适合这个场景的流量计。

奥迪威被外界称为北交所 " 传感器第一股 "。4 月中旬，公司正式推出面向 AI 算力基础设施与具身智能的系统级散热解决方案，将 AI 散热与机器人感知作为增长第二曲线。

伴随 AI 硬件竞争向底层延伸，国产流量传感方案能否破解高密度算力散热难题？全球化供应链重构下，传感器企业又能否抓住这波 AI 时代产业机遇？

液冷散热爆发前夜：从仪器级到产业级，国产替代窗口打开

AI 算力的指数级增长，正将数据中心散热推向 " 液冷时代 "。

在高密度算力集群中，支路流量不均会直接导致芯片过热宕机，而传统仪器级方案成本高、安装复杂。奥迪威此次推出的液冷流量传感器，采用超声波与涡街双技术架构，目的正是为了解决这一行业共性难题。

张曙光坦言，目前 CDU（冷量分配单元）厂商多采用国外仪表级流量计监控干路冷却液，面对高算力芯片与 GPU（图形处理器）带来的高热密度挑战，仅干路监测已难以满足散热需求。为此，奥迪威推出超声波与涡街双技术路线的专用流量传感器，实现干路、支路流量同步监测。他透露，目前公司已与多家 CDU 厂商开展合作测试，未来几年算力中心建设仍将迎来高峰，市场需求空间巨大。

相比于备受关注的服务器散热，人形机器人关节散热长期被市场忽视，却同样暗藏技术难题。张曙光表示，散热对机器人同样至关重要。人形机器人依靠关节电机驱动，热量高度集中在狭小空间内，且不具备液冷条件，只能依靠高效风冷解决问题。

图片来源：企业供图

" 目前行业的很多新产品刚出来时毛利率能到 40%~50%，但往后一路降到 10% 左右就面临淘汰，再换新的产品，形成循环。" 张曙光直言，散热赛道同样面临价格战，但公司凭借 " 材料—芯片—算法 " 全链条垂直整合，以及快速定制化能力，得以保持竞争力。" 我们是国内唯一一家从材料拉通到算法的企业，国外企业又不愿做定制化，这就是我们的壁垒。"

在新品量产节奏方面，据张曙光介绍，公司工业级流量传感器已量产，算力中心专用产品预计 2026 年底量产，应用于人形机器人关节的射流风扇则将于 8 月进入量产，" 这取决于客户应用端重新设计，8 月有机会进入主流厂家机器 "。

张曙光透露，散热业务早期增速可达 50%~60%，将成为公司 "X 战略 " 的核心引擎，" 从单一核心零件升级为部件，价值量大幅提升，与 AI、具身智能天然契合 "。

" 北 +H"+ 马来西亚建厂：全球化布局提速

面对 AI 时代的全球化竞争，奥迪威正同步推进资本市场与产能布局的双重升级。2025 年 11 月，公司递表港交所，启动 " 北 +H" 两地上市；2026 年 1 月已向证监会报送备案材料并获接收，目前已回复第一轮问询，处于正常审批流程。

" 港股上市一是为技术研发和并购储备资金，二是打通海外融资渠道，支撑海外产能与市场开拓。" 张曙光表示，公司并购更看重核心技术与团队韧性，" 技术成熟度 40%~50% 即可，关键是团队能啃硬骨头，硬核科技是马拉松 "。

针对外界对产能利用率的质疑，张曙光回应称，公司正以先进产能替代低效产能，" 过去几年能保持 35% 左右的稳定毛利率，靠的就是产品升级与效率提升 "。2025 年 12 月，奥迪威公告投资 5480 万美元建设马来西亚工厂，用于智能传感器与执行器生产，目前已进入前期关键阶段。

" 马来西亚工厂是应客户要求建设，能优化全球供应链，提升海外响应速度，降低地缘风险。" 张曙光判断，未来全球经济将呈现区域化与全球化交织的形态，" 国际化是必然选择，我们按项目需求布局，风险可控 "。

展望未来，张曙光表示，传感器与执行器是基础，需求将指数级增长。除散热外，公司已布局人形机器人仿生散热等前沿产品，持续强化在 AI 物理层的核心卡位。

每日经济新闻