报告行业投资评级 * 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[2][3][4] 报告核心观点 * 2026年1月发布的两项政府投资基金新规旨在引导基金回归“投早、投小、投长期、投硬科技”的政策定位 通过分级分类、科学评价和明确投资底线等制度革新 系统性破解当前科创投资市场的结构性难题 从而为早期硬科技企业打破融资困境、提升经营自主性、获得全链条资源赋能提供关键制度保障 推动其高质量发展 [2][4][7][15][20] 根据相关目录分别进行总结 一、政府投资基金科创投资：发展现状与主要痛点 * 截至2024年 中国产业类和创投类政府引导基金数量达2023只 已认缴规模达6.44万亿元 覆盖新一代信息技术、生物医药、先进制造等多个战略性新兴产业领域 [5] * 当前政府投资基金运作存在三大痛点：一是投资产业同质化 各地基金在半导体、新能源等热门赛道扎堆 缺乏差异化布局 [5] 二是投资阶段后期化 资金大量涌向Pre-IPO等成熟阶段 而种子期、初创期企业及需要长期培育的早期硬科技项目难以获得支持 [5] 三是投资本源偏离化 部分基金为招商引资让步 出现“重数量轻质量”甚至投资房地产或过剩产能的情况 同时返投要求或名股实债等方式扭曲了企业经营决策 [6] 二、新规破局：针对科创投资痛点的制度革新 * **分级分类引导差异化布局**：新规明确国家级与地方级基金的不同定位 国家级基金需重点支持国家现代化产业体系建设、关键核心技术攻关等领域 且投资于重点投向领域的比例需≥90%才能获得评价满分 [8][9] 地方基金则需因地制宜制定重点投资领域清单 并确保投资清单内行业占比≥90% [9] * **科学评价引导“投早、投小、投长期、投硬科技”**：新规构建了以政策符合性（权重60%）、优化生产力布局（权重30%）为核心的评价体系 大幅降低经济性评价权重 突出政策导向 [10] 评价细则明确支持“投早投小占比≥70% 或平均投资期≥5年”以及“社会资本出资占比≥50%”的基金可获得相关指标满分 [11] 同时设置具体指标鼓励投资培育新兴产业、未来产业 支持解决“卡脖子”技术难题（一个相关领域得3分）及科技成果转化（每项相关成果得0.5分） [11] * **明确底线回归科创本源**：新规禁止基金投资于限制类、淘汰类产业 [14] 并在评价中明确规定 基金协议中未要求返投的得3分 返投比例超过1.5倍的得0分 未要求附加注册地迁移条件的得3分 要求附加的得0分 以此将基金功能与地方招商引资分离 [14] 三、政策红利释放：科创企业迎来高质量发展新机遇 * **打破融资困境**：新规促使政府投资基金基于科技创新潜力进行投资决策 有利于掌握核心技术但尚未盈利或缺乏成熟商业模式的早期团队（如人工智能算法研发、生物医药早期靶点发现等领域）获得资金支持 并可通过政府基金的背书效应吸引社会资本跟进 [16] * **缓解治理冲突**：新规鼓励取消注册地限制和返投比例要求 提升了科创企业的经营自主性 [17][18] 鼓励成为“耐心资本”（如5年以上投资期）有助于保障企业研发投入的连续性和财务稳定性 同时禁止“明股实债”可避免企业陷入刚性兑付压力 [18] * **强化资源赋能**：新规推动政府投资基金提高投后赋能能力 为早期科创企业提供战略规划、渠道扩展、技术合作、人才引进、产业链对接等全方位服务 以构建技术研发、商业验证、产业落地的完整体系 [19]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2025年融资租赁ABS市场稳健发展，发行主体扩容，政策赋能结构优化 未来融资租赁将持续为实体经济赋能，发行主体趋于多元，特定标识持续扩容，市场认可度及活跃度拟稳健提升 [39] 根据相关目录分别进行总结 一、融资租赁ABS相关政策汇总 - 2025年多部门协同发力出台多项鼓励政策，支持中小微企业融资，推动租赁行业回归“融资+融物”本源，规范资产证券化业务 [4] - 资产证券化相关政策：3月中国证券投资基金业协会发布细则强化风险控制要求；5月上海证券交易所修订指南规范业务服务，发布通知试点开展续发行和扩募发行业务 [5] - 重点领域支持政策：围绕新型工业化、小微企业融资、绿色低碳等方向，多维度发力推动租赁行业支持实体经济，如中国证监会、金融监管总局等多部门发布多项政策，浙江省财政给予设备更新融资租赁业务奖励 [6][7] 二、融资租赁ABS市场运行情况 （一）市场发行情况 - 2025年融资租赁ABS共发行251单，发行总规模达2257.20亿元，分别较去年同期增长11.06%和6.93%，市场发行稳健 [9] - 交易所市场是主要发行场所，发行217单，规模1986.37亿元，占比88.00%，发行单数和规模同比增长23.30%和18.59%；银行间市场发行34单，规模270.82亿元，占比12.00%，发行较上年有所收缩 [11] - 小微租赁类ABS占比有所提升，对公租赁类和小微租赁类分别发行210单和41单，规模分别为1728.28亿元和528.92亿元，小微租赁类发行规模占比较上年增长4.74个百分点，增至23.43% [13] - 特定标识产品呈现多元化格局，多项特定标识ABS产品成热点，绿色、碳中和、乡村振兴ABS分别发行34单、14单和14单，规模分别为232.45亿元、111.17亿元和105.35亿元 [17] （二）发行主体情况 - 发行主体更加多元化，产业系与绿色系租赁主体扩容，地方国资加速布局，2025年有118家发行主体，其中37家为新增，多为地方平台下属或地方产业背景租赁公司 [19] - 前十大发行主体分布有所调整，合计发行规模占比40.67%，较同期稍降4.53个百分点，头部效应依旧显著 [19] （三）租赁物情况 - 入池资产租赁物以机械设备为主，公共服务类设备占比降至23.97%，机械设备类占比增至60.59% [23] - 绿色与智能双轮驱动租赁物升级，新兴产业租赁物不断涌现，如数据相关设备、低空飞行等 [23] （四）增信方式 - 大部分产品附有原始权益人自身/母公司/股东方提供的信用支持，2025年引入外部增信方式的发行规模占比为94.75%，其中母公司/股东方增信占比27.63%，原始权益人自身增信占比62.94%，第三方专业机构担保占比4.17% [26] - 增信方信用级别以高信用等级为主，AAA和AA+占比分别为67.45%和25.38% [26] （五）发行利率 - 2025年我国经济形势稳健，货币政策宽松但受制约，债券市场利率区间震荡 [30] - AAAsf、AA+sf级别优先级证券平均发行利率分别为2.29%、3.18%，分别较上年同期下降40bps、20bps [30] （六）首次评级情况 - 融资租赁ABS仍以高信用等级为主，2025年AAAsf和AA+sf级的优先级证券规模分别占比90.02%、2.88%，AAAsf级证券占比与上年基本保持稳定 [32] （七）级别调整情况 - 截至2025年末，存续优先级证券共866只，其中14只级别调高，无下调情况，反映市场稳健 [35] - 级别调高原因包括剩余资产资信水平提升、超额利差形成超额抵押、资产池剩余期限缩短等 [35] （八）二级市场交易情况 - 2025年全市场成交金额为1500.05亿元，同比增长12.51%，占资产证券化产品全市场成交金额的8.50%，较2024年略降1.34个百分点，为全市场第五大交易品种 [38] 三、融资租赁ABS未来展望 - 融资租赁将持续为实体经济赋能，发行主体趋于多元，头部效应仍将显著 [39] - 短期小微类租赁ABS占比或将持续提升，长期机械设备类租赁物占比将稳步增长，特定标识产品将持续扩容 [41] - 随着地方化债推进，部分区域风险或缓解，但需关注存量平台类租赁资产表现和业务转型成效，融资租赁ABS市场认可度和活跃度有望提升 [41]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2025年1 - 11月地方政府债券发行规模创新高，平均发行利率波动上升，专项债基建投向为主且多地重启土储专项债发行；预计2026年地方债靠前发行、节奏加快，债券市场利率低位震荡，将加快构建政府债务管理长效机制，融资平台经营性债务风险化解或成下一阶段化债重心 [3] 各部分内容总结 地方政府债券相关政策梳理 - 实施积极财政政策，安排更大规模政府债券，加快发行及使用，规范推动土储专项债，优化投资方向，2025年赤字率4%左右、赤字规模5.66万亿元，新增政府债务总规模11.86万亿元 [4][5][6] - 坚持在发展中化债，推进隐性债务置换，动态调整高风险地区名单，构建长效机制，“一揽子化债”使隐性债务规模从2023年末14.3万亿元降至2024年末10.5万亿元 [8][10] - 健全监测和风险指标体系，优化专项债券管理机制，加强穿透式监管，遏制新增隐性债务，推进融资平台改革转型 [11][12] 2025年1 - 11月地方政府债券市场回顾 发行概况 - 发行规模创新高，1 - 11月累计发行2280支、金额10.01万亿元，较上年同期增长15.22%，专项债券占75%，新增专项债发行4.46万亿元创近五年同期最高 [15] - 再融资债券发行提速，1 - 11月发行4.82万亿元，同比增长19.60%，其中置换隐债的特殊再融资专项债发行2.23万亿元 [16] - 发行节奏波动上升，10月受假期影响规模小，11月回升，10年期以上债券发行占比上升，加权平均发行期限为15.50年 [21][22] - 发行区域分化，江苏、广东和山东发行规模超6400亿元，经济活跃及“自审自发”试点区域为新增专项债发行主力，重点省份以再融资债券为主 [23][25] - 特殊再融资债券方面，截至2025年11月底全国累计发行6.12万亿元，12个重点省份累计发行2.61万亿元，江苏、贵州等地发行规模高 [26] 利率与利差分析 - 平均发行利率波动上升，1 - 11月一、二、三季度平均利率分别为1.94%、1.85%和2.01%，10月及11月为2.10% [30] - 平均利差持续走阔，前三季度分别为11.28bp、12.01bp和17.75bp，10月及11月为18.81bp，省份之间利差分化 [33] 地方政府专项债券投向领域 - 基建领域是主要发力点，投向城市基础设施、交通基础设施建设及产业园区的发行金额占比合计达46.02% [40] - 土地储备专项债券重启且加速发行，1 - 11月发行3905.41亿元，10月、11月发行占比超40% [40] 地方政府债券未来展望 - 财政政策积极，2026年提前批新增债务限额下达更快更多，地方债靠前发行、节奏加快，专项债投向优化，2万亿元化债额度预计延续2025年发行节奏 [42][43] - 债券市场利率低位震荡，上行压力有限、下行空间收窄，呈现“低利率、窄波动、结构性分化”特征 [44][45] - 坚持在发展中化债，加快构建政府债务管理长效机制，融资平台经营性债务风险化解或成下一阶段化债重心 [46]

政策核心与目标 - 政策核心目标是推动人工智能在制造业落地，前提是建设强大的算力基础设施[4] - 政策明确提出支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键核心技术[4] - 政策鼓励有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台及全国一体化算力网监测调度平台[5] 市场现状与痛点 - 中国在用算力中心机架总规模从“十四五”初期的520万架增长至2025年9月底的1250万架，年均增速达30%[6] - 算力市场存在结构性失衡：通用算力相对过剩，智能算力相对短缺[6] - 存在区域错配：西部算力闲置供给过剩，东部算力紧张，“东数西算”工程效能未充分释放[6][7] - 核心技术“卡脖子”：国内高端AI训练芯片市场份额低，工艺制程主流为7nm/14nm，落后于海外4nm[8] - 软件生态受CUDA垄断，国产芯片生态互不兼容，迁移成本高[9] - 算力在制造业应用深度不足，多停留在浅层数据处理阶段[10] 政策影响与未来趋势 - 短期将刺激市场资金聚焦算力基础设施，带动硬件与智算中心建设需求增长[2][5] - 长期将推动算力需求从互联网向工业界延伸，形成万亿级增量市场[5][15] - 政策将推动建设全国一体化算力网监测调度平台，缓解区域算力错配问题[12] - 政策将加速国产高端算力硬件发展，预计2026年国产AI芯片在工业级领域将实现突破[13] - 政策将推动国产智算云操作系统等中间件发展，完善软硬件生态协同体系[14]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的股票或行业投资评级（如买入、持有、卖出）[2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 报告核心观点认为，《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建全链条发展体系，长远将助力中国构筑全球竞争优势并引领全球制造业智能化转型[2] - 报告核心观点指出，该《意见》的核心定位在于承接顶层设计、聚焦细分场景，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准落地与纵深推进，并非对宏观导向的简单重复[5] - 报告核心观点强调，《意见》构建了“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”五大维度的全链条发展体系[7] 出台背景与核心定位总结 - **国际背景**：全球主要经济体（如美国、欧盟、德国、日本）正通过政策与战略在AI与制造业融合领域构建技术壁垒和标准体系，以抢占全球产业升级制高点，这种竞争倒逼中国必须加快制造业智能化转型[4] - **国内背景**：中国制造业存在“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构背景下转型升级迫切，人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透制造全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化深度跃迁[4] - **政策目标**：《意见》明确提出到2027年，中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，并设定了培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景等量化指标[6] 核心政策解读总结 - **技术支撑（创新筑基）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以解决算力“卡脖子”问题[7] - **场景赋能（赋智升级）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、生产制造、营销服务等全链条，并针对原材料及装备制造、消费品、电子信息等重点行业精准施策，计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景[7] - **产品创新（产品突破）**：推动工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统，同时加速AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，并打造人形机器人标杆产线[8] - **生态激活（生态培育）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，通过国家创新中心、中试基地等平台以及“算力券”“模型券”等创新支持方式，降低中小企业转型门槛[8][9] - **安全保障（安全护航）**：构建多维度安全防护体系，将数据安全、模型安全、供应链安全等纳入协同管控，并建立分类分级管理制度与风险监测预警体系，以实现发展与安全的动态平衡[9] 挑战与展望总结 - **技术适配挑战**：工业大模型在实时响应速度、极端工况可靠性等方面存在短板，工业数据存在碎片化、标准化程度低、“数据孤岛”等问题[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发等高成本压力及回报周期长的问题，行业内技术标准、评估体系的缺失导致跨领域协同困难[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒等风险隐患，且相关伦理规范与监管体系建设滞后[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段，500个典型应用场景将在工业质检、设备运维等领域规模化落地，工业大模型的性能短板将得到初步改善[13] - **中期展望**：AI技术将深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应，中小企业转型成本将大幅降低[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动中国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业智能化转型[2][13]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出统一的行业投资评级，但通过对行业现状、风险及转型方向的分析，隐含了对不同类别商业地产企业的审慎态度 [2][67] 报告的核心观点 - 中国商业地产库存压力比住宅地产更为严峻，资产减值风险尚未完全释放，其中办公楼市场压力最大 [2][5] - 中国居民消费展现韧性，零售物业市场具备复苏基础，但办公楼市场复苏面临较大压力，供需格局需通过长期“控增量、去库存”来扭转 [2][41][52] - 中国商业地产未来仍有发展空间，行业企业有望向杠杆率下降、轻重分离、专业细分方向转型 [2][68] - 需重点关注过去几年大幅扩张、资产受限程度高、布局非核心区域的商业地产企业的信用风险 [2][67] 一、中国商业地产库存压力 - **库存压力对比**：商业地产库存压力显著高于住宅。2025年1-11月，住宅库存倍数（施工面积/销售面积）已接近7倍，而商业营业用房库存倍数超过12倍，办公楼库存倍数接近15倍，长期超出合理区间 [5][7][11] - **资产价格影响**：资产价格快速上涨会加剧供需失衡。以北京、上海为例，2015-2021年资产价格脱离基本面，商业营业用房库存倍数高峰期超过30倍，而同期重庆因价格平稳，库存倍数维持在10倍以内 [12][18] - **泡沫风险借鉴**：参考日本经验，商业地产比住宅更容易形成更大价格泡沫，破裂时冲击也更严重。日本泡沫破裂后五年间，非住宅实际投资额下降51.80%，远超住宅的10.47%降幅；商业土地价格指数跌幅也远大于住宅 [22][23] - **泡沫成因**：商业地产泡沫更大的原因包括开发周期长导致供应调整滞后、非专业开发商运营能力不足、以及监管政策相对宽松导致投机资金大量涌入 [26][28] 二、商业地产周期复苏路径 - **零售市场**： - **日本路径**：泡沫破裂后陷入长期消费全面衰退，零售额增速经历约20年才企稳，业态结构重塑，行业集中度提升，形成寡头竞争 [31][32] - **中国现状**：消费展现韧性，未陷入全面衰退。全国商品零售总额增速从2019年的约8%降至近年来的4%-5%，居民部门杠杆率已下降至60%，为零售物业复苏奠定基础 [37][40] - **城市分化**：消费表现与房价波动相关。北京因房价降幅显著，近两年消费持续负增长；上海房价相对坚挺，消费呈现复苏动力；重庆波动较小，消费增速接近全国平均 [37][39] - **办公楼市场**： - **日本路径**：通过长期的新增供应缩减（新开工面积断崖式下降）和经济全面复苏，核心城市市场再次进入繁荣期，空置率从峰值（约10%-12%）回落 [41][44][52] - **中国现状**：供需失衡严峻，复苏压力大。当前中国一线城市办公楼空置率已超过20%，约为日本历史峰值的两倍，且因过去普遍性而非结构性的过度开发（各城市新区建设），需更长时间“控增量、去库存”来扭转格局 [48][52] 三、商业地产企业穿越周期之路 - **盈利能力借鉴（日本）**： - 行业在泡沫破裂后经历约5年整体亏损，大量企业出清，随后盈利复苏 [54] - 2000年后，不动产业经常利润率长期超越全行业平均水平，主要区间在5%-10%，高峰期突破17% [54] - 盈利提升的重要原因之一是利息负担率从高峰期的超过20%逐步下降至2%以下 [56] - **竞争格局演变（日本）**： - 行业出清后集中度提高，1999年破产企业数量达724家，负债额约5万亿日元 [60] - 日本不动产信托投资基金（J-REITs）的发展为行业提供了重要融资渠道，促进了企业轻资产化转型，目前J-REITs市值占日本房地产上市公司总市值约25% [61][65][66] - 当前日本市场形成以多元化房地产企业（市值占比超40%）、J-REITs、专业房地产经营及服务企业为主的格局，传统开发企业占比很低 [61][64][65] - **对中国企业的借鉴与风险提示**： - 中国商业不动产REITs试点启动，有望推动行业向“轻重分离”转型 [68] - 行业仍有广阔发展空间，企业有望向杠杆率下降、轻重分离、专业细分方向发展 [68] - 需重点关注三类企业信用风险：1）2020年左右市场高热时期大幅拿地扩张的企业，其项目面临亏损风险（如仓储物流龙头普洛斯中国在2024年出现大额亏损）[68]；2）资产受限程度较高的企业，投资性房地产存在较大减值风险，影响融资能力 [69]；3）布局非核心城市或非核心地段的企业，其基本面复苏驱动力较弱 [69]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16] 报告的核心观点 - 2026年1月12日发布的两项新规《工作办法》与《评价办法》首次在国家层面对政府投资基金的布局、投向及评价做出系统性规范，构建了“事前事中规范+事后评价反馈”的全链条管理体系 [4][6] - 新规旨在推动政府投资基金聚焦新质生产力培育与现代化产业体系建设，提升资金使用效能，促进高质量发展，同时将倒逼基金将更多资源配置到硬科技、早期项目、长周期产业升级环节 [6][7] - 新规的实施将对城投企业参与政府投资基金产生深远影响，推动其参与行为更加规范化、市场化，并为其依托投资业务转型提供契机与挑战，最终或将导致城投企业信用水平进一步分化 [5][11][14][15] 新规的核心内容与意图 - **加强基金投向指导，加快培育发展新质生产力**：《工作办法》确立了“着力打造新兴支柱产业，着力投早、投小、投长期、投硬科技等”的制度目标，《评价办法》则构建了可评价、可排名、可奖惩的指标体系，以突出财政资金的“耐心资本”属性 [6][7] - **强化基金统筹规划，发展需因地制宜**：要求地方基金在省级政府管理下统筹考虑本地区财力、产业资源基础、债务风险等情况因地制宜选择投资领域，并通过制定省级清单备案、设置前置把关等措施将统筹布局转化为可执行制度，县级新设基金将从严控制 [8] - **突出风险防控，严守债务底线**：明确禁止政府投资基金通过名股实债等方式变相增加地方政府隐性债务，并禁止投向限制类、淘汰类产业，防止基金成为变相融资平台 [9] - **完善投向评价体系，强化信用约束**：构建了涵盖政策符合性、生产力布局优化、政策执行能力三大维度的13项指标体系，评价结果将与信用建设、要素保障、融资支持联动，形成“信息登记—年度评价—结果应用”的管理闭环 [6][10] 新规对城投企业的影响 - **城投企业参与政府投资基金将更加规范化、市场化**：新规明确“不得强制要求国有企业出资或垫资”且“不以招商引资为目的设立政府投资基金”，未来城投企业将更多根据自身财务状况、管理能力进行自主决策，投向符合国家政策导向的领域 [11][12] - **城投企业依托投资业务进行转型面临契机和挑战**：一方面，新规为城投企业合规参与政府性投资基金、加快市场化转型提供了有力指导；另一方面，高质量发展要求及评价机制将倒逼城投企业建立专业投资团队、完善现代企业治理机制 [11][13] - **新规或将导致城投企业信用进一步分化**：产业基础好、财力强的地区及头部城投更易获得资本青睐，可通过市场化出资、担任管理人等方式参与优质基金项目，转型为真正的产业投资主体；而产业财力薄弱地区的县级及弱资质城投参与空间被压缩，转型受限 [14][15] - **不合规基金整改或增加部分城投企业风险**：存量不合规基金整改可能导致城投企业面临项目退出折价、资金回收周期长甚至无法全额收回的风险，同时“政府投资基金不得为企业或项目提供担保”的要求可能对部分城投企业流动性产生不利影响 [15]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持等）[2][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13] 报告核心观点 - 《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的出台旨在推动AI技术向制造业精准赋能，以“筑牢新质生产力培育底座”为核心，构建“技术支撑—场景赋能—产品创新—生态激活—安全保障”的全链条发展体系，目标是在全球制造业智能化转型中构筑竞争优势[2][4] - 该政策的核心定位是将宏观的“AI+”导向转化为针对性强、可落地的制造业细分领域行动方案，聚焦生产全流程和重点行业，实现从“AI+”到“制造赋能”的精准纵深推进[5] - 政策设定了明确的量化目标：到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列，具体包括培育3—5个制造业通用大模型、500个典型应用场景[6] - 报告认为，政策的实施将推动制造业实现从要素驱动向创新驱动、单点突破向系统集成、规模扩张向质量跃升的根本性转变，并最终助力我国在全球产业竞争中占据主动[10][11] 出台背景与核心定位 - **国际背景**：人工智能是驱动制造业转型的“核心引擎”，成为主要经济体竞争的关键赛道。美国通过《芯片与科学法案》聚焦AI芯片、工业软件，欧盟提出《人工智能法案》，德日等国升级“工业4.0”等战略，试图构建技术壁垒和标准体系，抢占全球产业升级制高点[4] - **国内背景**：中国作为制造业第一大国面临“大而不强、全而不优”的痛点，在全球产业链重构和贸易保护主义抬头的背景下，制造业转型升级迫切。人工智能作为新质生产力的关键支撑技术，能深度渗透研发、生产、物流、服务全流程，推动制造业实现智能化、绿色化、融合化跃迁[4] - **政策定位**：政策并非简单重复宏观导向，而是立足制造业特性与需求，构建全覆盖、多层次的融合应用体系，涵盖工业母机、电子信息制造、装备制造、汽车工业等重点行业及研发设计、生产调度、质量检测、供应链管理等关键场景[5] - **发展目标**：到2027年，突破AI芯片、工业软件、大模型等“卡脖子”技术，保障产业链安全，并通过量化指标推动技术落地，形成“技术突破－产业应用－效益提升”的良性循环，构建“技术供给－产业应用”双向循环的赋能体系[6] 核心政策解读（五大维度举措） - **创新筑基（技术支撑）**：聚焦全链条技术支撑，强化智能芯片自主研发与智算设施集群化布局，推进云边端一体化协同架构，以匹配制造场景对实时性、高密度算力的差异化需求，从根源解决算力“卡脖子”问题[7] - **赋智升级（场景赋能）**：推动AI技术从单点应用向系统集成升级，覆盖研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理全链条。针对原材料及装备制造（含工业母机）、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等重点行业精准施策。计划培育1000家标杆企业与500个典型应用场景，加速行业整体转型[7] - **产品突破（产品创新）**：推动智能装备与新型终端迭代升级。一方面助力工业母机、工业机器人等装备搭载嵌入式智能体，研发新一代AI数控系统；另一方面加速端侧AI模型轻量化部署，推动AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端产业化，打造人形机器人标杆产线。同时构建开放协同的工业智能体生态，支持应用商店建设[8] - **生态培育（生态激活）**：构建“生态主导型龙头企业+专精特新中小企业+专业化赋能服务商”三级梯队，形成大中小企业融通发展格局。强化国家制造业创新中心、中试基地、开源社区等平台支撑，创新推出“算力券”“模型券”降低中小企业转型门槛，并建立央地联动机制引导资源投向关键领域[8][9] - **安全护航（安全保障）**：构建多维度安全防护体系与现代化治理机制，将数据安全、模型安全、供应链安全、网络安全纳入协同管控。通过建立分类分级管理制度、完善风险监测预警与应急处置体系、强化伦理规范约束，在鼓励创新的同时守住安全底线[9] 实践意义与产业影响 - 政策不仅应对当前算力供给与制造需求错配的问题，更体现了对产业安全及技术自主可控的长远规划，强调智能芯片研发需与工业场景算力需求深度契合，避免“研发与应用相脱节”[10] - 在云边端一体化架构推进中，需解决不同层级算力节点的协同调度难题，特别是满足工业场景对低延迟、动态化算力分配的严格要求，这需要人工智能企业、芯片厂商与制造企业联合研发[10] - AI技术将渗透研发、生产、供应链全环节，在汽车、家电、航空航天等行业，可缩短研发周期、提升生产效率与产品质量，优化供应链协同韧性[10] - 政策催生的智能装备升级、新型终端产业化及工业智能体生态构建，将拓展产业链价值空间，为中小企业提供低成本转型方案，激活行业创新活力[10] 挑战与展望 - **技术挑战**：工业大模型在制造场景所需的实时响应速度、极端工况可靠性、复杂流程适配性上仍有差距。工业数据存在碎片化、格式不统一、标准化程度低、“数据孤岛”等问题，制约模型训练的精准度与泛化能力[12] - **产业落地挑战**：中小企业面临算力采购、技术研发、人才引进的成本压力，且转型投入回报周期长。行业内技术标准、接口规范、效果评估体系缺失，导致跨企业、跨领域协同困难，存在重复建设与资源浪费[12] - **安全合规挑战**：AI技术存在生产操作失误、数据泄露、模型投毒、供应链安全等风险隐患，而相关伦理规范与监管体系建设滞后于技术应用速度，制约AI在核心制造场景的深度渗透[12] - **短期展望（1～2年）**：制造业将步入标杆引领成效显现阶段。到2027年，500个典型应用场景将形成可复制推广的经验，在工业质检、设备运维等重点领域规模化落地；工业大模型的实时性、可靠性短板将得到初步改善，核心硬件与软件适配性显著提升[13] - **中期展望**：制造业将进入融合深化期，AI技术深度融入制造全流程、全产业链，智能化转型实现全覆盖，新质生产力形成规模化效应；中小企业转型成本大幅降低，产业整体智能化水平将大幅提升[13] - **长期展望**：由AI驱动的创新生态及产业体系成熟后，将推动我国在核心技术、产业规模与应用成效方面构筑全球性竞争优势，引领全球制造业向智能化方向转型[13]

货币政策举措 - 央行于2026年1月15日宣布结构性货币政策，未实施总量“降准降息”[4] - 下调再贷款、再贴现利率25BP，一年期利率降至1.25%[4] - 增加支农支小再贷款额度5000亿元，并设立额度1万亿元的民营企业再贷款[4] - 增加科技创新和技术改造再贷款额度4000亿元[4] - 合并设立科技创新与民营企业债券风险分担工具，提供再贷款额度2000亿元[4] 政策背景与效果 - 政策力度较2025年缓和，姿态由“走在市场曲线前”转向“与市场同步”[2][5] - 2025年12月CPI同比增长0.8%，PPI降幅收窄至-1.9%[5] - 2025年出口实现5.5%的同比增长[5] - 上证综指于2026年1月15日站上4100点[5] 未来政策展望 - 央行表示降准降息还有一定空间，但全面降息空间相对有限[2][4][6] - 未来降准空间大于降息，国债市场操作重要性提升[6] - 对房地产市场的支持预计将更多依靠财政政策发力[7]

行业概况与竞争格局 - 行业已形成“省级金控—头部市/区级金控—一般市/区级金控”三级发展格局，区域市场相对独立，跨区域竞争集中于市场化领域[19] - 资产与利润加速向头部集中，总资产CR5从2023年末的42.46%上升至2025年6月末的45.95%，CR10从59.29%上升至63.44%[1][20] - 行业样本总资产持续扩张，从2023年末的84,530.60亿元增长至2025年6月末的108,296.23亿元[2][29] - 各地组建地方金控热度不减，2024年以来通过划转、收购等方式强化核心金融牌照布局[11][15] 经营与财务状况 - 行业盈利整体承压，2025年上半年营业总收入为3,238.86亿元，利润总额为698.61亿元[2][31] - 盈利能力出现分化，省级平台整体表现强于市区级平台，超半数省级样本平台2025年上半年ROE同比上升[36] - 资本实力分化明显，省级金控实收资本均值（638.30亿元）显著高于市级金控（281.03亿元）[25] - 短期偿债能力省级整体优于市区级，但行业流动性风险总体可控[39][40] 信用风险与展望 - 行业信用等级总体稳定且处于较高水平，样本主体以AAA及AA+为主（合计占比92.31%），省级平台资质优于市级[50][52] - 2026年行业整体信用风险展望为稳定，但盈利仍将承压，行业内部分化将进一步加剧[65][68] - 2024年以来监管趋严且精细化，“四级垂管”体制深化，抬高了地方金控的管理成本与治理难度[6][8][10]