项目背景与定位 - 项目旨在解决硬科技领域顶尖人才与优质公司之间的信息失真与连接效率问题，而非简单的供需错配 [4][5] - 项目通过行业深度认知进行连接，不做简单的简历搬运，致力于为经过多轮融资、资金充沛且尊重技术的公司与寻求长期回报的技术高手建立更短更准的通道 [6] - 项目合作企业包括红杉中国、高瓴、鼎晖、经纬等知名投资机构的被投企业，其中B轮及以上轮次的公司占比达到65% [3] 合作企业概览 - 合作企业共计20家，覆盖AI、硬科技、机器人、核聚变等多个前沿领域 [9] - 企业轮次分布广泛，包括已上市、IPO、Pre-IPO、D轮、B轮、A轮、天使轮及未披露等多种阶段 [9] - 企业地域集中在北京、上海、深圳、杭州、苏州等科技创新活跃的城市 [9] 重点招聘领域与岗位 - **AI大模型与算法**：岗位涉及多模态通用AI、大模型应用、AI Agent、世界模型、强化学习等，如阶跃星辰招聘GUI Agent算法研究员、AI Agent系统工程师 [24][27] - **具身智能与机器人**：岗位涵盖机器人运动控制、SLAM、感知、遥操、端到端算法等，是招聘最集中的领域，代表公司包括宇树科技、云深处科技、银河通用机器人、智元机器人等 [15][20][23][28][29][34] - **核心硬件与工业智控**：岗位包括电机驱动、电池研发、数字IC设计、FPGA、高压脉冲电源等，涉及工业自动化、能源、汽车交通等领域，代表公司有中控技术、追觅集团、诺瓦聚变、Xhorse等 [12][17][35][42][46] - **核聚变等前沿科技**：诺瓦聚变招聘诊断工程师、高压脉冲电源工程师等，致力于推动“人造太阳”从科研走向产业落地，并融合AI技术进行交叉创新 [35][39] 企业核心亮点与人才吸引力 - **技术领先性与行业地位**：多家公司强调其全球或市场领先的技术地位，如宇树科技自称“全球最优秀的机器人团队”，云深处科技为“全球具身智能行业应用引领者” [9][17] - **清晰的商业前景与资本认可**：企业普遍处于成长期，资金充沛，如维他动力成立一年完成3亿融资，璇玑动力完成近亿元天使轮融资 [37][47] - **参与重大项目的机遇**：提供参与国家级项目、行业标准制定、央视春晚合作等机会，如银河通用机器人为2026年央视春晚指定合作伙伴 [24][28] - **顶尖的团队与成长环境**：强调与顶尖科学家、产业精英共事，提供高密度智力集群和顶级成长快车道，如智元机器人团队包含“华为系”高管、顶尖科学家 [29][34][38] - **具有竞争力的薪酬与激励**：多数岗位提供面议或具体范围的高薪，部分公司明确提及“极具竞争力的薪酬体系”和期权激励 [13][15][20][33]

核心观点 2026年计算机行业年度策略报告的核心观点是：国产算力产业链在性能、生态、产能上实现全面突破，同时AI应用侧，尤其是B端应用，即将迎来爆发元年，因此全面看好AI产业链的投资机会[1][2][25][73] 2025年市场回顾与板块基本面 - **市场表现**：2025年申万计算机指数累计上涨23%，涨幅低于创业板指(55%)但高于沪深300指数(21%)，全年走势受AI产业趋势驱动显著[13] - **业绩改善**：2025年前三季度计算机行业营收达9289亿元，同比增长9%，增速较2024年进一步提升；归母净利润达231亿元，同比大幅增长33%，而2024年为同比减少54%[16][17] - **估值与持仓**：截至2025年底，计算机行业市盈率(PE TTM)为85.71倍，处于近5年92.77%的高分位水平，但报告认为业绩改善将逐渐消化高估值[21]。同时，板块基金持仓处于近10年最低位，2025年第四季度配置比例仅为2.5%[24] AI算力：需求高景气，国产化全面突破 - **需求端持续旺盛**：国内互联网大厂（BAT）是AI算力最大需求来源，其资本开支在2025年保持高速增长（如25Q1、Q2合计同比增100%、168%），预计2026年在训练及推理需求高景气下将继续攀升[27] - **国产化进程加速**：中美科技博弈下，AI芯片国产化提速。Trendforce预测，2026年国产AI芯片在国内高端市场的供应份额将达到70%，海外产品份额将降至30%[31] - **性能快速追赶**：以华为昇腾、海光信息、寒武纪为代表的国产芯片在单卡性能上加速追赶英伟达，华为昇腾910C FP16算力约800TFLOPS，接近H100的80%，并有清晰的迭代路线图[35] - **架构创新竞争**：华为于2025年4月发布CloudMatrix 384超节点，由384颗昇腾910C组成，提供300PFLOPS的FP16算力，接近英伟达GB200 NVL72的2倍，通过以量补质展开竞争[36] - **生态构建双路径**：国产芯片厂商通过兼容CUDA（如海光信息、摩尔线程）和自研生态（如华为昇腾、寒武纪）两种方式突破CUDA生态壁垒[39][40] - **供应链与产能突破**：中芯国际先进制程产能持续扩张，预计2026年7nm及以下产能将增至6万片/月。华为昇腾910系列芯片2025年出货量从50.7万片提升至80.5万片，其他厂商也快速放量[42][45][46] AI应用：C端格局初定，B端爆发在即 - **C端应用初具规模**：截至2025年6月，国内生成式AI用户规模达5.15亿人，普及率36.5%。2025年12月APP端Top20 AI应用合计月活达8.37亿，较1月增长292.1%[49] - **C端格局由大厂主导**：智能助手/聊天机器人应用成熟度最高。阿里、字节、腾讯等互联网大厂基于技术和生态占据主导地位，例如2025年12月字节豆包APP月活达1.63亿，腾讯元宝达8438万[52][55][57] - **B端应用迎来爆发契机**：2025年以来产业焦点转向商业化落地，模型能力提升叠加成本下降推动B端应用爆发。模型推理成本显著降低，如月之暗面Kimi K2.5价格仅为同代Claude Sonnet的1/5[58] - **B端落地路径清晰**：智能客服、知识库问答等高频率、易落地场景已率先规模化。报告更看好具备高壁垒的复杂垂直领域，如AI+工业制造、AI+医疗，这些领域需要深厚的行业知识（Know-how）和私有化数据[59][61][63] - **政策助力工业AI**：《“人工智能+制造”专项行动实施意见》出台，目标到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，打造100个高质量数据集，推广500个典型场景，将加速工业AI全流程渗透[66] 投资建议与关注方向 - **整体看好AI产业链**：2026年坚定看好AI产业链，并重点关注AI应用侧的爆发，同时关注信创、自动驾驶、量子计算等板块[2][25] - **算力端推荐与关注**：推荐国产AI算力芯片第一梯队**海光信息**。关注其他国产芯片厂商（寒武纪、摩尔线程、沐曦）及AI服务器厂商（浪潮信息、中科曙光、紫光股份、华勤技术）[5][74] - **应用端推荐与关注**： - **短期高频场景**：推荐**金山办公**，关注卓易信息、泛微网络、福昕软件、万兴科技、彩讯股份、迈富时等[7][75] - **长期复杂垂域**：推荐**中控技术**，关注鼎捷数智、汉得信息、索辰科技、赛意信息、金蝶国际、联影医疗、通达海、金桥信息等[7][75]

报告行业投资评级 - 评级：看好 维持 [2] 报告核心观点 - 2026年是AI应用落地之年，随着LLM向多模态、推理规划和智能体进化，技术进步将推动各类场景价值重估 [8] - 工业AI是空间大、数据足、壁垒深、落地动力强的高价值场景，正跨越幻觉鸿沟，步入大规模应用阶段 [6][8][12][15][22][28][36] - 工业AI应用正从传统深度学习驱动的“一场景一模型”范式，向大模型驱动的“基础模型+各类应用”新范式演进 [45] - 大模型与小模型将并存融合，共同驱动工业AI应用深化 [48] - 工业AI的三大关键细分场景值得关注：1）推理能力增强驱动的AI+时序数据挖掘（流程工业为主）；2）多模理解能力增强驱动的AI+仿真设计（离散工业为主）；3）Agent能力增强驱动的AI+端到端运维 [38][56] 根据目录总结 01 2026年为何看好工业AI场景价值释放？ **空间大** - 2024年中国工业增加值达40.5万亿元，占GDP比重约30%，为全球第一工业大国，AI微小渗透率提升即可带来巨大价值 [12] - 中国工业软件市场渗透率低，2024年工业软件市场规模占工业增加值比重仅为0.73%，远低于全球平均的1.83%，提升空间巨大 [12] - 预计2026年全球工业软件市场规模达5767亿美元，同比增长5%；中国工业软件市场规模达3353亿元，同比增长7% [12] **动力足** - 制造业大国面临全球性“用工荒”与“技能断层”，老龄化与蓝领工人短缺问题推动AI替代需求 [15] - 工业场景ROI清晰，价值创造可通过良品率提升、设备停机时间减少、能耗降低、人员投入降低等明确指标衡量 [15] - 中国工程师规模总量大（2020年1905万人），但占劳动力比重（2%）显著低于欧美发达国家，存在供需缺口 [18][19] **数据多** - 工业领域正从自动化（3.0）向智能化（4.0）迈进，已完成自动化和信息化改造，数字化水平持续提升 [22] - 2025年工业物联网终端数量预计达110亿个，积累了海量待挖掘数据 [24] - 2024年，中国重点规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率达84%，关键工序数控化率达66%，数字化基础不断夯实 [25] **壁垒深** - 工业AI落地需软硬结合，LLM难以直接替代物理现场问题解决 [28] - 工业软件中，嵌入式软件占比最大，达57.4%，体现了软硬件深度融合的特性 [30] - 工业数字化转型支出中，软件占比43.7%，硬件占比38.7%，软硬件投入相当 [32] **政策技术共振** - 2025-2026年政策频出，如《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》、《“人工智能+制造”专项行动实施意见》等，强力推动AI与制造深度融合 [34] - 技术端：模型可靠性提升（结合物理规律与RAG）、多模理解能力增强、Agent技术成熟，2026年是技术成熟与成本落地的交汇点 [36] - 预计全球工业AI市场规模将从2022年的20.4亿美元增长至2032年的895.3亿美元，年复合增长率达46% [35] 02 哪些工业AI场景值得重视？ **AI+时序数据挖掘（推理能力增强）** - 以中控技术的TPT（时序预训练Transformer）为代表，是业界首款流程工业时序大模型，步入大规模应用阶段 [57] - TPT基于海量工业时序数据训练，具备六大核心功能：模拟、控制、优化、预测、评估、统计，旨在打造“感知-决策-执行”闭环 [57][61] - TPT通过数据驱动和与第一性原理（如APEX平台）结合，对抗模型幻觉问题，提升输出可靠性与可解释性 [68][73] - TPT已落地超110个项目，应用于石化、煤化工等行业，标杆案例经济效益显著 [85][87] - 例如，在65万吨/年的氯碱装置中，TPT解决方案带来约2080万元/年的经济效益，包括提升人效30%-50%、降低电耗、减少停工损失等 [78] - 在硫酸装置中，应用TPT后，人工操作频次从日均1600余次降至日均10次以内，实现近“无人”值守 [82] **AI+仿真设计（多模理解能力增强）** - AI+CAD当前核心价值在于辅助式设计（提升效率），而非生成式设计（直接输出模型），因CAD数据结构复杂、精度要求严苛、工程意图难以理解 [95] - AI+CAE主要通过AI代理模型和降阶模型两大路径加速仿真过程，提高计算效率 [96] - 海外西门子、Ansys等头部企业有完善布局，国内索辰科技的物理AI平台已在低空经济领域获得订单 [96] **AI+端到端运维（Agent能力增强）** - 工业设备状态监测与故障诊断系统（PHM）实现预测性维护，从被动维修转向主动维护 [99] - AI赋能PHM，实现从故障报警到诊断建议、从查手册到智能助手、从专业软件到自然对话的升级 [103] - 例如，PHM-GPT大模型能统一多任务处理，具备强大泛化与小样本学习能力，在全新数据集上仅用少量样本微调即可达到有竞争力准确率 [101][103] - 产业方面，容知日新已发布PHMGPT设备智能运维大模型，打造“虚拟诊断工程师” [104] - 2021年全球PHM市场规模69亿美元，2022-2026E年复合增长率预计为32%；中国市场规模36亿元，同期年复合增长率预计为36%，渗透率低，成长潜力大 [106] 03 投资视角如何展望？ - 投资阶段正从存量优化（如效率提升）走向增量创新（如新商业模式、新产品） [109] - 应聚焦细分环节龙头，关注在数据积累、软硬结合、场景落地方面具备核心优势的企业 [107][109]

核心观点 - 市场预计2026年A股将延续震荡向上行情，外部冲突可能影响节奏但不改方向，市场两大主线预计为涨价板块及科技方向，同时可择机布局服务消费 [7] - 报告维持CPI目标2%并强调深入整治“内卷式”竞争，可持续关注有色、化工、石油、煤炭等涨价板块 [7] - “十五五”期末数字经济核心产业增加值占GDP比重目标达到12.5%，“十五五”期间单位GDP二氧化碳排放累计降低17%，预计人工智能、新能源行业将迎来发展黄金时期 [7] 宏观与政策动态 - 国家发改委将会同财政部、人民银行等设立国家级并购基金，预计引导撬动各类资金超1万亿元 [4] - 央行表示今年将灵活高效运用降准降息等多种货币政策工具 [4] - 国家发改委将应对学龄人口“三个排浪式达峰”，在“十五五”规划中将普通高中建设和优质本科扩容作为重点任务 [4] 行业动态与机会 - 工信部今年将大力推动“人工智能+制造”，工业智能化赛道迎来强催化，提及相关公司包括中控技术、鼎捷数智等 [5] - 大模型商业变现路径畅通有望带动算力需求持续旺盛，提及相关公司包括恒华科技、海兰信等 [5] - AI快速发展拉动需求，有机构称多层陶瓷电容器（MLCC）涨价周期有望延续至2026年，提及相关公司包括国瓷材料、宏达电子等 [5] - 预计人工智能、新能源行业将迎来发展黄金时期，可关注AI应用、国产算力链、新能源领域 [7] 上市公司动态 - 新光光电中标4551.13万元某复合投影及切换光学系统项目 [6] - 惠城环保自主研发的混合废塑料深度催化裂解技术，可直接将各类低值混合废塑料转化为高附加值化工原料 [6] - 中仑新材的原材料电工级聚丙烯的采购与运输环节均不涉及中东地区 [6] - 华联控股已通过产业基金参股聚能，完成吸附剂至高纯单水氢氧化锂全技术链布局 [6] 市场表现回顾 - 3月6日，沪指收盘涨0.38%至4124.19点，深成指涨0.59%至14172.63点，创业板指涨0.38%至3329.30点 [2][7] - 沪深两市成交额2.2万亿元，较上一个交易日缩量1899亿元，全市场超4200只个股上涨 [7] - 盘面上化工板块集体拉升，十余只成分股涨停，算力租赁概念表现活跃，油气股表现疲软 [7]

评选背景与意义 - 评选活动由上海报业集团旗下财联社和《科创板日报》发起，旨在全景展现中国人工智能从技术探索迈向规模化落地的丰硕成果，为AI赋能实体经济提供可复制、可推广的标杆经验[1] - 评选源于2025年AI产业的关键转型，随着大模型技术走向成熟，“AI+应用”已深入工业制造、金融服务、教育医疗、文旅消费等核心领域，以“智能创新、降本增效、优化体验”等应用价值，成为激活新质生产力的重要引擎[20] - 活动得到行业热烈响应，超过300家企业、事业单位、科研团队及个人积极申报，覆盖从行业龙头到初创力量的全维度参与者，多位AI领域资深专家、行业从业者及投资人主动推荐优质案例[20] 评选结果概况 - 共有50个AI应用实践从300余家申报主体中脱颖而出，入选“2025中国AI+应用Top50”优秀案例[1][20] - 入选案例凭借“场景适配度高、赋能成效实”的优势脱颖而出，其案例或推动工业质检效率大幅提升，或让金融风控响应速度缩短至秒级，或为偏远地区带来优质教育资源，堪称AI落地应用的“实战样本”[20] - 评选方特别强调，未入选的案例并非不够优秀，不少申报项目在细分场景中展现出独特创新，或在技术探索上具备前瞻性，同样是AI产业生态的重要组成部分[20] 后续活动计划 - 评选结束后，财联社、《科创板日报》将联合蓝鲸新闻，正式启动“AI赋能千行万业案例集”活动[21] - 新活动将更注重“深度挖掘”，不仅持续征集AI应用案例，还将组建专项报道团队深入企业一线采访，还原应用落地的真实路径、成效数据与经验教训[21] - 活动旨在推动AI真正融入产业链、服务民生需求，共同打造以创新为核心的“心智生产力”，为中国经济高质量发展注入智能动能[21] 入选企业及项目名单（按行业/领域分类） 工业与智能制造 - **华为技术有限公司**：华为云CLOUDMATRIX AI INFRA智算云服务[3][24][39] - **美的集团**：顺德灯塔工厂AI视觉检测系统[4][25][40][41] - **中国宝武+华为**：宝武钢铁高炉盘古预测大模型[4][25][42] - **三一重工**：工程机械液压系统AI故障诊断系统[5][25][26][44][45] - **宁德时代**：储能系统AI能量管理系统[4][25][43][44] - **上海国际港务**：港口集装箱AI智能装卸系统[7][28] - **隆基绿能**：光伏硅片AI切割控制系统[13][35][51] - **阳光电源**：光伏电站AI智能运维系统[11][32][50] - **深圳市越疆科技股份有限公司**：多形态具身智能机器人在CNC精密制造车间的规模化应用[11][33][51] - **赛美特信息集团股份有限公司**：赛美特AI驱动的智能工业全自动化系统解决方案[15][36][52][53] - **滴普科技股份有限公司**：基于AI大模型的制造工艺智能化解决方案[14][35][51][52] - **中控技术股份有限公司**：中控时间序列大模型TPT[16][36][54] - **华院计算技术（上海）股份有限公司**：华院钢铁行业大模型[16][37][54] - **希迪智驾科技股份有限公司**：台泥英德矿山智能化建设项目[12][34][51] - **李德芯智视觉科技**：支持在线边缘端AI的FPGA架构视觉表面检测系统以及智能AI线扫相机[12][13][34][51] - **北京中科原动力科技有限公司**：会学习的农田作业机器人[38][54] 金融与商业服务 - **蚂蚁集团**：蚂蚁阿福[4][25][39][40] - **京东集团**：京东JOYINSIDE附身智能平台[4][25][41][42] - **浦发银行**：3D数字人“小浦”[7][28][50] - **上海银行**：AI手机银行[8][28][29][50] - **拼多多**：农村电商AI智能推荐系统[8][28][50] - **汇添富基金管理股份有限公司**：AI驱动的轻量化投顾服务小程序[9][31][50] - **上海财跃星辰智能科技有限公司**：“AI小财神 PRO”智能体[6][27][47][48] - **百度集团**：百度智能云客悦：企业级营销AGENT[6][7][27][50] - **厦门信达股份有限公司**：客商风险智能分析系统[16][36][37][54] - **暖哇科技（无锡）有限公司**：AI+保险全流程创新应用[16][37][54] - **贵州小黑科技有限公司**：“禾力乡村”-AI大模型驱动的慧治乡村综合服务平台[16][17][37][54] 交通与出行 - **上海阶跃星辰智能科技有限公司**：端到端语音模型AGENTOS智能座舱[6][26][45][46] - **曹操出行**：“曹操大脑”：AI驱动的运营决策系统[11][12][33][34][51] - **四维智联（南京）科技股份有限公司**：AI舱泊一体解决方案[38][54] 医疗健康 - **阿里健康**：儿科AI辅助诊断系统[6][27][48][49] - **复旦大学附属中山医院、上海科学智能研究院**：观心多智能体系统[16][37][54] - **上海天鹭科技有限公司**：蛋白质设计通用大模型AIACCLBIO®赋能多领域行业应用案例[15][36][54] 教育文化 - **北京猿力科技有限公司**：飞象老师[6][26][46][47] - **北京师范大学**：特殊教育 AI 辅助系统[16][37][54] - **字节跳动**：AI+古籍：识典古籍基于扣子智能助手[8][30][50] - **陕西师范大学人工智能与计算机学院**：数智书画，古韵新生——AI赋能中华优秀传统文化[38][52][54] 消费与生活服务 - **海尔智家**：海尔净水互联工厂AI创新系统[9][31][50] - **欧莱雅中国**：智美同心：欧莱雅中国AI驱动美妆新生态[9][10][31][32][50] - **北京懂车帝科技有限公司**：懂车帝AI选车[8][30][50] - **腾讯科技（深圳）有限公司**：碳足迹AI核算系统[6][27][50] 科技与平台服务 - **昆仑万维科技股份有限公司**：SKYWORK SUPER AGENTS[8][28][50] - **山石网科通信技术股份有限公司**：山石灵岩大模型应用平台[11][32][50] - **上海科学智能研究院**：星河启智科学智能开放平台[13][35][51] - **厦门绩牛智能科技有限公司**：绩牛AGENTIC文生软件平台[14][35][51] - **杭州光云科技股份有限公司**：快麦小智客服机器人[14][36][52] - **北京像素绽放科技有限公司**：AIPPT.COM[14][36][52] - **上海安几科技有限公司**：安几天智大模型安全围栏[15][36][53] - **北京乾径科技有限公司**：LAURAYCS G.E 端侧动态群体自智网络仿真与推理模型训练平台[15][36][54] - **罗普特科技集团股份有限公司**：基于端侧智能体的智能政务导办机器人系统[16][36][54]

财务数据关键指标变化：收入与利润（同比） - 预计营业收入同比增长20.59%至43.78%[2] - 预计归母净利润同比增长32.95%至43.82%[2] - 预计扣非净利润同比增长34.21%至42.79%[2] 财务数据关键指标变化：预计金额 - 预计2026年1-2月营业收入为52,000.00万元至62,000.00万元[2] - 预计2026年1-2月归母净利润为-7,400.00万元至-6,200.00万元，亏损同比收窄[2] - 预计2026年1-2月扣非净利润为-9,200.00万元至-8,000.00万元，亏损同比收窄[2] 财务数据关键指标变化：历史同期对比 - 上年同期（2025年1-2月）归母净利润为-11，036.42万元[3] - 上年同期（2025年1-2月）扣非净利润为-13，984.67万元[3] 业务线表现 - 公司传统主营业务呈现复苏态势，创新业务逐步实现规模化商业落地[5]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国证工业软件主题指数（CNI Industrial Software Index）[2][32] **模型构建思路**：构建一个能够全面反映中国工业软件产业整体表现的股票指数[2][32] **模型具体构建过程**： 1. **确定样本空间**：满足以下条件的A股和红筹企业发行的存托凭证[33]： * 非ST、*ST证券[33] * 科创板证券、北交所证券上市时间超过1年，其他证券上市时间超过6个月[33] * 公司最近一年无重大违规、财务报告无重大问题[33] * 公司最近一年经营无异常、无重大亏损[33] * 考察期内证券价格无异常波动[33] * 公司业务涉及工业研发设计软件、工业生产信息化软件、工业企业业务管理软件、工业自动化软件等工业软件相关领域[33] 2. **选样方法**： * 计算入围选样空间证券在最近半年的日均成交金额和日均总市值[33] * 剔除最近半年日均成交金额排名后10%的证券[33] * 对选样空间剩余证券按照最近半年的日均总市值从高到低排序，选取前50只证券作为指数样本，样本数量不足时按实际数量纳入[33] 3. **加权方式**：指数采用派氏加权法进行计算，并设置权重调整因子以确保工业研发设计软件领域样本权重不低于50%[33] 4. **定期调整**：指数样本实施半年定期调整，于每年6月和12月的第二个星期五的下一个交易日实施[33] 模型的回测效果 1. **国证工业软件主题指数**，年化收益率2.52%[56]，年化夏普比0.23[56]，年化波动率30.01%[56]，区间最大回撤-61.56%[56] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：研发投入占比[36] **因子构建思路**：衡量指数成分股整体在研发创新上的投入强度[36] **因子具体构建过程**：计算指数成分股的研发费用总和与营业收入总和之比[36] $$研发投入占比 = \frac{\sum 研发费用}{\sum 营业收入}$$[36] **因子评价**：该因子数值逐年提升，表明行业整体创新投入强度持续增强[36] 2. **因子名称**：专精特新公司占比[49] **因子构建思路**：衡量指数成分股中专精特新企业的集中度，反映指数的创新属性和产业链关键环节支撑能力[48][49] **因子具体构建过程**：统计指数成分股中被认定为国家级专精特新“小巨人”企业的数量，并计算其占指数总成分股数量的比例[49] $$专精特新公司占比 = \frac{指数成分股中专精特新公司数量}{指数成分股总数量}$$[49] **因子评价**：该因子比例显著高于主流宽基指数，说明工业软件领域中小企业的专精特新属性突出、创新集中度高[49] 3. **因子名称**：小盘风格暴露[45] **因子构建思路**：通过指数成分股的平均市值和市值分布来刻画指数的市值风格特征[45] **因子具体构建过程**：计算指数所有成分股的总市值平均值，并统计总市值在200亿元以下的成分股的合计权重占比[45] **因子评价**：指数平均市值较低且小市值股票权重占比较高，呈现出显著的小盘风格特征[45] 4. **因子名称**：盈利成长性（归母净利润增速、每股收益增速）[47] **因子构建思路**：衡量指数未来预期的盈利增长能力[47] **因子具体构建过程**：采用市场一致预期，计算指数成分股归母净利润总和与每股收益的预期同比增长率[47] **因子评价**：预期增速较高，表明指数盈利和成长性有望持续改善[47] 因子的回测效果 1. **研发投入占比因子**，2017年至2026年2月，该因子在国证工业软件主题指数上的表现为：2022年取值4.31%[36]，2023年取值8.64%[36]，2024年取值8.71%[36]，2025年三季度取值9.22%[36] 2. **专精特新公司占比因子**，截至2026年2月28日，该因子在国证工业软件主题指数上的取值为68%（34家/50家）[49] 3. **小盘风格暴露因子**，截至2026年2月28日，该因子在国证工业软件主题指数上的表现为：成分股平均市值276.24亿元[45]，总市值在200亿元以下的股票权重占比超过70%[45] 4. **盈利成长性因子**，该因子在国证工业软件主题指数上的预期取值为：2025E年归母净利润增速59.22%[47]，2026E年归母净利润增速30.12%[47]；2025E年每股收益增速59.93%[47]，2026E年每股收益增速59.32%[47]

行业投资评级 - 维持行业“看好”评级 [5] 报告核心观点 - AI for Science (AI4S) 是“人工智能+”行动的核心方向之首，是新质生产力与未来产业发展的关键“乘法因子”，具备政策高度支持、技术从理解到渗透、标的不断登陆资本市场的确定性 [4][5] - AI4S通过“微观-介观-宏观”跨尺度技术链闭环，实现研发提效与成本节约，其投资回报率有明确定量支撑，下游长周期行业需求强烈 [5][18] - AI4S产业链按技术环节可清晰划分，商业模式与估值体系逐渐清晰，国产替代与技术创新驱动本土企业崛起 [5][50] 根据目录总结 1. 自上而下: AI4S, 基础科学的乘法 - AI4S在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(国发〔2025〕11号)中位列第一位，即“人工智能+”科学技术，是国家自上而下重视的领域 [11][14] - AI4S不仅是狭义的材料/医药研发工具，已广泛渗透至物理、数学、天文、气象、中医现代化等全基础学科，并成为半导体、量子技术、核聚变等国际博弈焦点领域的核心研发工具 [4][15][16] - 国际博弈焦点领域，如半导体、人工智能、量子技术、医药生物、新能源与先进材料等，均可利用AI4S方法加速研发 [17][21] 2. 自下而上: AI4S的技术链与ROI - AI4S的技术链可细分为跨越“微观-介观-宏观”的六层：量子力学层（微观）、统计力学层（微观）、经典力学+统计力学层（介观）、介观动力学+统计力学层（介观）、热力学+统计力学层（宏观）、连续介质力学层（宏观工程）[18][24][25][26][28][29] - 报告通过两种比喻帮助理解狭义AI4S：1）类比股票投资决策流程（个股研究→组合设计→收益表现）；2）类比深度神经网络图像识别过程（像素提取→中层特征→语义识别）[31][33][34][36] - AI4S可显著提升研发效率并节约成本：典型研发周期可从传统的36-48个月缩短至12-18个月，加速2-3倍；湿实验次数可减少90%以上；综合成本可节约约79.6% [46][48][49] 3. 产业链: 技术切分, 商业模式明朗 - **上游**：聚焦算力/数据库/底层工具。算力包括AI4S专属算力、一体机及云服务；数据库包括材料、分子、实验等各类科学数据库；底层工具包括DFT、MD、MLFF、KMC、有限元、EDA等软件与算法 [56][58] - **中游**：核心是跨尺度计算引擎、结构生成与优化平台、分子表征与性质预测、实验闭环（含实验机器人）。中游环节理论上具有高通用性和强壁垒 [59][60] - **下游**：覆盖狭义应用场景（如新能源材料、半导体材料、高端金属/合金材料、新医药）和广义应用场景（如高能物理、地质学、中医、气候模拟等）[60][61] - 商业模式参考：上游偏重基础设施，多采用销售产品模式；中游通用性强，可采用SaaS或高价项目制模式；下游定制化深，多采用IP授权或Buy-out模式 [51][58] 4. AI4S一二级参与者 - **二级市场TMT代表公司**：晶泰控股（AI4S干湿闭环平台）、中控技术（工业过程智能仿真）、润达医疗（AI医疗检验）、华大九天（AI驱动EDA）、海光信息（AI4S算力芯片）、索辰科技（物理AI工业仿真）、中科曙光（超算与算力平台）等 [4][71][73][75][77][79][80][81] - **二级市场应用代表公司**：英矽智能（AI制药）、宁德时代（新能源材料）、康众医疗、志特新材、药明康德、道氏技术等，多个公司具备拓展潜力 [4][83] - **一级市场部分代表**：思朗科技、深势科技、芯培森（道氏技术）、深度原理、全芯智造、分子之心等 [4][70]

回购方案 - 首次披露日为2025年10月25日[2] - 实施期限为2025年10月24日至2026年10月23日[2] - 预计回购金额50,000万元至100,000万元[2] - 用途为员工持股计划或股权激励[2] - 回购股份价格不超过68.81元/股[3] 回购进展 - 累计已回购股数620.1120万股[2] - 占总股本比例0.7838%[2] - 累计已回购金额31,355.3132万元[2] - 实际回购价格区间48.30元/股至57.00元/股[2] 股本情况 - 截至2026年2月28日总股本为791,189,527股[4]

行业投资评级 - 维持行业“看好”评级 [6] 报告核心观点 - AI for Science（AI4S）是“人工智能+”行动的核心方向和新质生产力发展的关键乘法因子，具备政策高度加持、技术渗透和标的登陆资本市场的确定性 [6] - AI4S通过“微观-介观-宏观”的技术链闭环，实现研发提效与成本节约，其投资回报率有定量支撑，下游长周期行业需求强烈 [6] - AI4S产业链按技术环节可清晰划分，商业模式与估值体系逐渐清晰，国产替代与技术创新驱动本土企业崛起 [6] - AI4S的定义远超AI制药和新材料设计，已覆盖全基础科学与未来产业，是支撑所有未来产业的通用技术底座，产业延展性远超预期 [7] 根据目录总结 1. 自上而下：AI4S，基础科学的乘法 - AI4S在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）中排在第一位，即“人工智能+”科学技术，是国家自上而下重视的关键方向 [14][18] - AI4S不仅是狭义上帮助化学、高分子、新能源、医药、医疗等领域的结构生成，更是广义上加速理论物理、天体物理、计算数学、气象学、地球科学、语文、历史、中医、哲学等全基础学科研发的加速器 [5][19][21] - AI4S可应用于国际博弈的焦点领域，如半导体、人工智能、量子技术、医药生物、新能源与先进材料、航天与国防等，帮助相关研发 [5][26] 2. 自下而上：AI4S的技术链与ROI - 狭义AI4S的技术链可细分为从微观到宏观的六层：量子力学层（微观）、统计力学层（微观）、经典力学+统计力学层（介观）、介观动力学+统计力学层（介观）、热力学+统计力学层（宏观）、连续介质力学层（宏观工程） [23][29] - 报告通过两种通俗比喻帮助投资者理解AI4S：1）类比股票投资从基本面研究到组合收益的决策流程；2）类比深度神经网络图像识别从像素到语义输出的过程 [7][39][43] - AI4S能显著提升研发投资回报率并节约成本：典型AI4S研发模式可将传统36-48个月的研发周期缩短至12-18个月，提速2-3倍；湿实验次数可从1000-5000次减少至100-200次，减少90%以上；综合成本节约率可达79.60% [54][55][57][58] 3. 产业链：技术切分，商业模式明朗 - 报告主张按技术环节而非商业模式划分AI4S产业链，以更好地研究渗透率、国际对标和底层技术估值 [5][59] - 产业链分为上游、中游、下游：上游聚焦算力/数据库/底层工具；中游核心是跨尺度计算/结构生成平台/真实世界交互/实验室机器人；下游覆盖狭义（材料/医药等）与广义（如高能物理/地质等）应用场景 [8][66][70][72] - 中游的实验机器人环节至关重要，它连接虚拟计算与真实世界，形成“计算预测-实验验证-数据回流-模型迭代”的闭环 [71] - AI4S产业成熟后，可能诞生不依赖当前通用算力（如英伟达GPU、CUDA、Transformer架构）的专属算力，其形态可能是专用AI4S算力或一体机 [74][79] 4. AI4S一二级参与者 - 二级市场TMT代表公司包括：晶泰控股（AI4S干湿闭环平台）、中控技术（工业过程智能仿真）、润达医疗（AI医疗大模型）、华大九天（AI驱动EDA）、海光信息（AI4S算力芯片）、索辰科技（物理AI工业仿真）、中科曙光（超算算力）等 [5][84][87][89][91][94][95][96] - 二级市场应用代表公司包括：英矽智能、宁德时代、康众医疗、志特新材、药明康德、道氏技术等，其中晶科能源、钧达股份、天奈科技、厦门钨业等具备拓展潜力 [5] - 一级市场部分代表公司包括：思朗科技、深势科技、芯培森（道氏技术）、深度原理、全芯智造、分子之心等 [5]