报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6] 报告核心观点 - 人工智能正从试点扩大到规模应用 显著提升能源行业运营效率 资产优化 安全性和可持续性 [4][5][28] - 智能体技术是人工智能演进的下一阶段 能自主管理整个工作流程 模拟人类专家判断 并在无监督下做复杂决策 [4][39][40] - 能源企业需通过三阶段转型实现人工智能价值：赋能员工 融合工作流程 发展生态系统 [58][59][62] - 扩展人工智能应用需重塑企业运营模式 解决数据质量 监管合规和预算限制等挑战 [31][16][22] - 人工智能驱动项目分为两类：追求投资回报的价值项目和增强安全性及可持续性的驱动型项目 [35][36][37] 调研结论 - 56%能源企业正在扩大人工智能项目规模 44%已将人工智能融入运营核心 [28] - 79%企业通过人工智能实现可衡量效率提升 60%获得超过10%的投资回报 [29] - 92%企业正投资未来人工智能项目 76%计划增加支出 63%表示增幅超10% [30] - 65%企业希望提升效率 74%正设法实现增长 [8] - 63%企业努力平衡人工智能应用与可持续发展目标 71%将可持续发展视为比人工智能更重要的战略目标 [8] 能源行业人工智能现状 - 人工智能应用聚焦运营效率 资产优化 安全性 可持续性和预测性维护 [28] - 数据格式不一致影响58%企业的数据质量 38%面临道德和监管问题 [9][10] - 仅13%能源企业设立人工智能卓越中心 领导层分散在IT部门(20%)或IT与业务部门兼有(34%) [32] - 智能体技术能动态调整能源输出 优化电网负载平衡 并加速脱碳创新 [40][41][43] 打造智能能源企业 - 需统筹企业整体转型 职能层面转型和基础技术路线三层面能力建设 [52][53][54][55] - 智能能源企业蓝图通过人工智能深度融入价值流 实现客户互动 风险管理和产品开发智能化 [56][57] - 三阶段转型框架：赋能阶段提升员工技能 融合阶段集成工作流程 演进阶段发展生态系统 [58][59][62] 阶段一：利用人工智能为员工赋能 - 重点为提升员工技能 建立实施基础 任命高管负责人 制定战略并识别高价值用例 [60][67] - 企业希望通过人工智能实现目标：降低成本(52%) 改善决策(43%) 改善客户体验(39%) [68][69] - 生成式人工智能在能源行业潜在价值达830亿美元 其中服务与数据分析领域价值最高(244亿美元) [74][75] 阶段二：将人工智能融入各项工作 - 需任命高层领导监督变革 将人工智能融入电网管理等核心职能 打破数据孤岛 [96][97] - 智能体可掌管整个工作流程 需从单点部署转向价值流驱动变革 [102][104][105] - 关键价值流包括能源生产 输送分配 交易市场优化 客户零售管理及可持续发展合规 [108][109][110][112][113] 阶段三：发展能源企业自身生态系统 - 重点为转型互联生态系统统筹者 实现自主电网 跨领域能效管理 碳信用市场和循环能源经济 [118][119][120][121][122][123] - 人工智能将重塑能源市场 供应链和商业模式 需彻底反思组织架构和运作模式 [119] 主要考虑因素 - 需制定由商业战略驱动的人工智能战略 优先投资迫切需求领域 并与能源转型战略融合 [125][127] - 建立透明治理框架 确保模型可理解可审核 采用强加密和零信任架构应对网络安全 [128][129] - 培养桥梁型人才：人工智能产品经理和人工智能治理专家 [125]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][47][48][49][50][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124][125][126][127][128][129][130] 报告核心观点 - 生命科学行业在人工智能应用方面处于领先地位 但实现高额投资回报仍具挑战 仅23%企业获得较高或极高投资回报 而51%企业处于中等回报水平 [7][10][12][38][39] - 采用混合运营模式（职能与敏捷兼顾）的企业获得高投资回报的概率是传统架构企业的两倍 [7][41] - 人工智能应用正从数据分析转向生成式人工智能和智能体 89%企业放心让人工智能为特定流程进行端到端自主决策 85%企业已大力或逐步使用自主代理式系统 [13][27][28][29][44] - 数据问题是主要挑战 68%企业面临数据孤岛、格式和质量差异以及安全和隐私问题 [13][32] - 人工智能投资需平衡高价值高风险应用（如分子建模）与低价值低风险应用（如供应链自动化）以实现可持续回报 [73][74] 调研结论 - 生命科学行业在人工智能应用方面领先 97%企业已利用人工智能改善运营 86%企业认为拥抱人工智能将形成竞争优势 [10][23] - 69%企业对人工智能在未来五年角色制定明确战略愿景 92%企业清楚应投资哪些人工智能技术和能力 [10][11] - 73%企业已实现效率提升 但仅23%获得较高或极高投资回报 32%企业预计未来几年投资回报保持不变 [12][39] - 68%企业面临数据集成挑战 仅17%实现混合云集成 34%依赖手动或基础数据集成 [13][30][31][32] - 技能短缺制约进展 74%企业已开展员工培训 但机器学习、数据工程等领域人才不足 [40] 打造智能生命科学企业 - 企业需通过三阶段转型：阶段一（赋能）构建人工智能基础 阶段二（融合）将人工智能融入工作流程 阶段三（演进）发展生态系统 [59][61][63][64] - 智能生命科学企业需具备混合云基础设施、智能数据管理、负责任人工智能模型开发等基础能力 并在职能层面整合研发、制造和商业化流程 [55][56][57] - 人工智能战略需围绕价值实现 建立信任 构建可扩展技术设施 培养人工智能文化 [47][48] 阶段一：利用人工智能为员工赋能 - 73%企业已利用人工智能提高效率 39%改善财务状况 [66][67] - 重点包括任命人工智能高管、制定战略、提高员工素养、确保合规 并在研发、供应链等领域测试人工智能解决方案 [66][67][69] - 计算机视觉（78%）、生成式人工智能（73%）、推荐系统（73%）是广泛应用的技术 [70][71] 阶段二：将人工智能融入工作流程之中 - 人工智能深度融入药物发现、临床试验、制造和商业运营 推动系统性改进 [96][97] - 价值流涵盖药物开发（全球研发投资2,760亿美元）、临床试验（每天延迟成本50万美元）、供应链优化和市场准入 [98][99][100][101][102][103] - 需优先考虑道德、安全、合规和信任要素 确保符合行业法规 [96] 阶段三：发展企业自身生态系统 - 企业转型为人工智能赋能、生态系统驱动模式 与生物科技企业、监管机构、医疗健康系统合作 [107][108] - 人工智能与先进技术融合 推动远程研发、智能实验室和个性化医疗 缩短药物发现时间 [108][115] - 跨界融合催生人工智能赋能医疗健康新物种 挑战传统商业模式 [110] 演进阶段生态系统带来的机遇 - 人工智能实现生物制药、医疗科技、诊断和数字健康生态系统无缝对接 提供个性化及预测性服务 [112][113] - 人工智能驱动远程研发和智能实验室 通过模拟和合成试验缩短药物上市周期 [115] - 人工智能重塑临床试验过程 通过真实世界数据集成和自适应试验设计提高效率及多样性 [117] - 价值导向型生态系统聚焦疗效驱动模式 优化风险分担和供应链协调 [118] 主要建议 - 设计符合核心竞争力的人工智能战略 优先实施高影响用例（如分子建模、供应链优化）并确保可扩展性 [120][122][124][125] - 建立信任 实施可解释人工智能和偏见审计 让利益相关方参与模型开发 [127][128][129] - 构建灵活技术设施 投资企业数据平台和云基础设施 [48][55] - 培养人工智能文化 通过培训增强跨职能协作 [48][67]

市场规模与增长 - 截至2024年底全国低空经济相关企业数量达71,081家，其中2024年新注册企业10,176家占比14%[8] - 低空经济上市公司中民营企业占比67%共117家，国资国企占比27%共47家[15] - 国资国企上市公司2022-2024年营收年均复合增长率18.6%，民营企业为6.3%[22] - 国资国企上市公司平均资产规模320亿元，是民营企业25亿元的12.7倍[21] 区域与产业分布 - 低空经济上市公司主要集中在华东地区31.4%和华北地区20%[15][16] - 通用航空企业38,343家，华东地区占比28.1%；无人机企业32,655家，华南地区占比25.7%[31][35][38][40] - 全国近30个省份出台低空经济支持政策，深圳设立20亿元产业基金推动集群发展[42][66] 基础设施工况 - 全国通用机场仅475个，美国超4,000个，低空网联系统尚未整合[59] - 某电信央企实现跨省跨海百公里级5G低空网络覆盖，高度达300米[61] - 低空经济基础设施需政府顶层设计，国资国企承担主要投资建设角色[59][60] 应用场景与商业化 - 低空经济主要应用于农业植保、物流配送等生产作业场景占比超80%[106] - 中国公务和私人飞行市场占比仅18%，美国达65%[107] - 地方政府对eVTOL商业航线按每架次每位乘客补贴100-300元[107]

全球金融监管动态摘要 - 香港特区政府通过《2025年银行业（修订）条例草案》，促进银行间账户资料共享以提升罪案侦防效率[5] - 巴塞尔银行监管委员会发布气候相关金融风险自愿披露框架，涵盖定性与定量信息[5][53] - 美国参议院通过《引导和建立美国稳定币国家创新法案》，规范支付稳定币发行与监管[5] - 金融稳定委员会提出综合方法应对非银行金融中介机构杠杆风险[5][63] - 美联储发布非银行金融机构资金支持研究论文[5] - 欧洲央行修订内部模型指南，明确信用风险、市场风险等监管框架[5] 重点监管活动 - 欧洲央行披露欧元体系投资组合碳足迹及气候风险敞口[7] - 英国支付系统监管机构报告显示非接触式信用卡支付仍为主流方式[7] - 中国国家金融监管总局修订《货币经纪公司管理办法》，优化许可事项与业务范围[7] - 香港金管局发布稳定币发行人制度实施指南，统一新旧发行人申请程序[7][41] - 英国财政部推出批发金融市场数字化战略，聚焦市场优化与转型[7] 中国内地监管动态 - 证监会修订期货公司分类评价规定，优化扣分与加分标准[8] - 发布《期货市场程序化交易管理规定》，明确高频交易定义与系统安全要求[8] - 三部门联合推出支持上海金融发展政策，包括数字人民币试点等八项举措[9] - 央行拟修订非银行支付机构分类评级管理办法，实施差异化监管[9] - 财政部加强国有保险公司长周期考核，新增5年周期指标[14] 香港地区监管进展 - 证监会联合全球监管机构打击非法金融网红活动[25] - 财经事务局推动虚拟资产衍生品交易，拟发布第二份数字资产政策宣言[26][37] - 金管局优化离岸人民币债券回购业务，支持抵押品再使用与外币结算[43] - 保监局发布保险业估值及资本规则指引，提供技术实施标准[35] - 推出《保障消费者防诈骗约章3.0》，扩大金融科技企业参与范围[47] 国际组织政策动向 - 金融稳定委员会分析非银行商业地产投资者三大脆弱性：流动性错配、高杠杆与估值不透明[56] - 巴塞尔委员会报告揭示银行与非银行金融中介机构风险传导机制[65] - 国际清算银行指出稳定币与传统金融体系关联增强带来政策挑战[66][68] - 科学碳目标倡议组织发布金融机构净零标准，要求2050年前实现贷款投资组合碳中和[67][69] - 反洗钱金融行动工作组更新指南，强调金融包容性与反洗钱措施协同[60]

政策修订与实施 - 中国新增K字类普通签证，针对外国青年科技人才，将于2025年10月1日实施[3] - K字签证优化停留期限，拓宽活动范围至教育、科技、文化等领域交流及创业、商务活动[6] - 免除需通过境内邀请方申请的传统模式，符合特定年龄、教育背景或工作经验要求即可申请[6] 适用人群与条件 - 适用人群包括毕业于境内外知名高校或科研机构，取得STEM学科学士及以上学位的外国青年[6] - 适用人群还包括从事STEM相关专业教育、科研工作的外国青年科技人才[6] - 具体年龄界定、科技行业范围、签证有效期及停留期限等细节有待进一步明确[5] 行业建议与支持 - 符合条件的外国青年科技人才及拟聘用单位应密切关注中国驻外使领馆发布的K字签证申请指南[5] - 建议提前准备学历、科研成果、在职/在读证明等材料以高效完成签证申请[5] - 毕马威将分享最新出入境政策动向并提供专业支持[5]

行业投资评级 - 报告未明确给出具体行业投资评级 但强调人工智能治理框架的战略价值及早期行动益处[237][240] 核心观点 - 阿联酋人工智能宪章提出12项原则 涵盖安全、偏见、隐私、透明度等关键领域 与KPMG可信赖AI框架高度契合[7][28] - 人工智能治理需从静态政策转向动态控制机制 嵌入全生命周期管理[7][238] - 主动遵循原则可降低合规成本 建立信任并获得差异化竞争优势[9][240] - 全球监管趋势显示AI伦理正从自愿转向强制性要求 如欧盟AI法案[10][225] 阿联酋AI宪章12项原则 人机关系 - 原则1强调AI需增强人类能力 医疗AI和智慧城市为典型应用场景[12][33][34] - 实施方法包括人机协同决策机制和透明算法设计[35][38] 安全与偏见 - 原则2要求AI系统达到最高安全标准 自动驾驶和医疗诊断需容错机制[13][49][50] - 原则3针对算法偏见 需通过公平感知算法和多样化数据集缓解[14][68][74] 数据与透明度 - 原则4规定数据使用需保护隐私 采用差分隐私等技术[15][89][93] - 原则5要求AI决策可解释 贷款审批等场景需特征重要性分析[16][107] 监督与治理 - 原则6明确人类监督不可替代 医疗和金融领域需预设干预阈值[17][121][123] - 原则7提出建立AI伦理委员会 实施持续审计流程[135][142][147] 技术与社会价值 - 原则8倡导技术卓越 需持续投入研发并设定性能基准[152][160] - 原则9-12聚焦社会影响 包括人权保护、法律合规及包容性设计[169][220][203] KPMG可信赖AI框架 - 包含10项核心原则 与阿联酋宪章形成映射关系 提供实施方法论[25][28] - 框架覆盖AI全生命周期 从数据赋能到模型开发及部署监控[25][238] 实施建议 - 进行原则差距分析 建立跨职能AI治理委员会[241][242] - 采用KPMG风险控制矩阵(RCM)等工具嵌入隐私和公平性设计[243][245] - 开展利益相关者培训 提升AI透明度与合规意识[246]

监管框架更新 - 香港证监会发布11号牌新规（RA11）第三次咨询意见稿，对财政资源要求进行更新[3] - 最低资本要求和速动资金计算规则调整幅度较大，基于2017年咨询结果和2025年市场调研[3] - 市场风险资本计量与巴塞尔协议III改革保持一致，维持原有框架但细节调整较多[3] 资本计量方法 - 首次提出采用巴塞尔协议III最新资本计量方法对应的最低资本要求及宽减资本规定[5] - 明确衍生工具定义，包括股权类、外汇类、利率类等常见衍生工具的统一标准[5] - 市场风险标准法（SMRA）与巴塞尔协议III简化标准法趋同，扩增风险分类和新增比例因子[6] 模型风险管理 - 模型风险管理要求扩大至所有RA11持牌法人，首次明确董事会承担最终责任[9] - 要求建立完整的模型清单，包括使用中、开发中和已停用的模型资料[9] - 强调对供应商模型的管理要求，需收集充分的供应商模型资料[10] 实施支持 - 毕马威可提供RA11新规实施支持，包括申请规划、影响分析和实施支持[12] - 支持内容包括监管规则解读、差距分析、牌照申请路线规划等[17]

城镇化与产业发展 - 设定未来五年城镇化率接近70%的目标，实施多项城镇化相关行动[12] - 国资央企带动战略性新兴产业集群化发展，向潜力地区倾斜布局[13] 国资央企改革 - 明确深化国资央企改革四大重点任务，强调开展国有经济增加值核算[14] - 从五个方面把握深化国资国企改革正确方向[22] 绿色转型 - 系统部署国资国企绿色转型，构建绿色产业生态圈[24] - 开展绿色转型科技创新，加强区域协作与国际合作[25] 创投与并购 - 国资出资在创投领域成为长期、耐心资本，完善相关政策措施[33] - 支持上市公司围绕新兴产业并购重组，提升市场交易频率[35] 市值管理与考核 - 将市值管理作为长期战略，明确“工具箱”内容[66] - 考核指标“营业收现率”替换“营业现金比率”[64]

2025年1月政策 - 2025年重点工作包括扩大有效投资、参与“两重”“两新”建设、提升自主创新能力、提升上市公司质量、推动国资“三个集中”[9][13] - 战略性新兴产业发展要体现“四个力”，推动增量资金集中[14] - 国资央企有效投资着力点在投资领域方向决策和投资方式项目管理，分投前、投中、投后阶段[15] 2025年2月政策 - 强调“两个毫不动摇”和“两个健康”，促进非公有制经济发展[19] - 国资央企需强化“内功”，与民企携手合作，推进高质量发展[27] - 高质量完成国企改革深化提升行动，涉及考核指标替换、产业链融通、创新体系建设[28] 2025年3月政策 - 国资央企应关注《政府工作报告》和国务院国资委党委文章对国企改革发展的要求和影响[36] - 以编制实施“十五五”规划为契机，推进国有经济布局结构调整，做好“两重”项目投资[37] - 明确创新战略定位，促进创新链等全面融通，推动科技成果转化[38] - 完成国企改革深化提升行动，破除体制机制障碍，城投平台转型并优化债务结构[39]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 2025年一季度中国经济实现“开门红”，GDP增速达5.4%超预期，但后续经济仍存隐忧，内需方面生产强于需求、房地产企稳不明、耐用消费品政策效果或减弱，外需方面中美博弈复杂多变；政府政策储备充裕，后续将出台增量扩内需政策，预计二季度经济平稳运行，生产、消费、出口有望保持一定态势，投资中制造业和基建有韧性，房地产待改善 [9][21][22][23] 根据相关目录分别进行总结 经济走势 国内经济实现“开门红”，政策加码应对不确定性 - 2025年一季度实际GDP增速5.4%与去年四季度持平且超预期，得益于政策前置发力和企业“抢出口”，但后续经济有隐忧，内需生产强于需求、房地产不稳、政策效果或减，外需中美博弈复杂；政府将出台增量扩内需政策，预计二季度经济平稳 [9][21][22][23] - 产出方面，二、三产业产值同比分别达5.9%、5.3%，制造业与建筑业、房地产与金融服务业表现分化；工业增加值同比6.5%，制造业生产受“抢出口”、“两新”政策、基建投资带动；4月制造业和非制造业PMI回落，预计二季度生产保持强劲 [26][28][34][35][37] - 需求端，消费成一季度经济首要拉动项，贡献51.7%的GDP增速，出口贡献率39.5%，投资带动作用边际走弱 [32] 基建带动一季度固定资产投资走强 - 2025年一季度固定资产投资增速4.2%，基建投资同比11.5%成主要贡献项，房地产投资同比-9.9%仍为最大拖累项，民营企业投资增速回升 [39] - 制造业投资同比9.1%总体维持韧性，受基建投资、“抢出口”、“两新”政策支持，原材料和装备制造业带动投资上行，消费品制造业受关税影响成拖累项；二季度制造业投资或维持韧性 [42][43][45][47] - 基建投资一季度增速11.5%，受资金和项目因素影响，中央与地方主导项目投资增速同步上行；资金来源包括预算内和预算外，一季度公共财政对基建支撑减弱；二季度基建投资或维持高位，需增量财政工具支持 [50][51][54][56][61] - 房地产投资一季度同比-9.9%降幅收窄，但总体增速低仍是拖累项，回升因去年末已售房屋施工竣工，新开工面积走弱；房企融资趋紧、房价修复停滞、库存和拿地有压力；后续需加码需求端政策，优化供给端政策 [69][72][77][79][83] 以旧换新推动消费持续回暖 - 2025年一季度社会消费品零售总额同比增长4.6%，服务消费有韧性，商品零售增长，实物商品网上零售额占比提升，入境消费新引擎加速培育 [86][88] - 以旧换新政策惠及的耐用品消费强劲增长，带动社零增长，体育娱乐用品凸显情绪消费高成长性，其余品类零售增速也有改善，但耐用品消费刺激效果边际递减 [90][92] - 居民“就业 - 收入 - 消费”循环待畅通，政策将稳就业置于首位，《提振消费专项行动方案》落地，预计二季度消费回暖有支撑 [94][96][98] 短期低通胀格局延续 - 2025年一季度物价低位运行，CPI累计同比降0.1%，核心CPI累计同比增0.3%，3月同比增速回升，环比有降；PPI累计同比降2.3%，3月同比降幅扩大、环比降幅走扩 [100][106] - 3月CPI环比下降受食品、能源和出行类服务价格下跌拖累，国际原油价格下挫、黄金价格上扬，部分消费品价格有涨有跌，消费品以旧换新政策或促进CPI回升 [102][104] 货币政策工具储备充足 - 一季度央行总量操作克制，“适度宽松”取向不变，二季度货币政策优先目标过渡到稳就业稳增长，5月出台一揽子金融政策；预计年内降准降息有空间，现有政策工具或扩量降价，新政策工具将落地，稳定和活跃资本市场纳入目标框架 [16] 中国外贸展现韧性 - 一季度出口同比增长5.8%，3月增速回升因“抢出口”、外需平稳和低基数；对新兴市场出口增速快，香港受益于供应链重构和转口贸易；机电产品中间品出口重要，部分消费电子产成品出口支撑减弱；短期“抢出口”支撑出口，长期贸易多元化和结构优化支撑韧性 [14] 人民币汇率双向波动加大 未提及 中国香港经济稳健扩张 未提及 全球经济增长预期放缓 - 4月IMF将2025年全球经济增速预期从1月的3.3%下调至2.8%，美国等增长预期被调降，全球贸易增长或比产出增长下降更快，主要经济体通胀表现有差异，特朗普政策或影响全球跨境投资，短期资本流动低迷 [17] 政策分析 大力提振消费是今年首要经济工作任务 - 政府将稳就业作为应对外部冲击和经济稳增长的首要政策落脚点，出台《提振消费专项行动方案》，围绕居民增收减负、加码消费补贴等多维度发力，促进消费回暖 [96][98] 支持企业拥抱出海机遇，维护国际贸易秩序 未提及 持续改善营商环境，2025年稳外资行动方案发布 未提及 大力推动中长期资金入市 未提及 国有资本布局优化，实现高质量发展 未提及