合肥在机器人及人工智能产业的招商策略与成果 - 合肥招商人员活跃于北上广深等地，以“基金投资”名义尝试吸引高精尖公司迁入合肥[3] - 近两年机器人行业从上海、北京、深圳迁入合肥的企业数量分别为13家、10家、8家，人工智能行业迁入数量分别为32家、22家、21家、13家[3] - 重点“挖角”上海和北京，例如极智嘉将全国最大生产基地落户合肥庐江并于2024年11月投产[3]，优艾智合获合肥“东城产投”约14亿元总投资落户总部[4] “投资+场景”的双轮驱动模式 - 合肥通过“场景办”为机器人公司对接面板、汽车等产业场景，降低初创公司商业化成本[4][6] - 政府出资并引导市场资本，例如安徽科讯人工智能创业投资基金由科大讯飞、合肥产业引导基金等出资，LP主要诉求为完善本地AI产业生态，投资外地公司需满足返投条件[8] - 合肥发布产业行动计划，目标到2026年培育30个示范应用场景，核心产业规模突破100亿元，并建立超50亿元专项基金体系[9] 合肥的产业基础与场景优势 - 已形成“芯屏汽合、集终生智”产业化版图，汽车产量240万辆居全国第一，DRAM芯片产量全国第一，显示驱动芯片晶圆代工市占率全球第一[6] - 汽车、半导体、光伏等产业为机器人提供丰富落地场景，政府通过场景实验室招募助力中小科创企业技术推广[6][7] - 本地机器人公司如聆动机器人聚焦劳动力场景，提出具身智能落地标准为提升生产效率或重构生产力体系[7] 产业发展挑战与差异化策略 - 人形机器人行业收入规模不大，智能性与灵活性不足，难以进入家庭场景，“大手笔投资+龙头企业”模式不适用[12][13] - 合肥采取“移树不如栽树”策略，通过合肥市智能机器人研究院与高校合作孵化初创公司，9年孵化超100家“AI+机器人+垂直领域”公司[13] - 相较于北京、深圳、上海等城市提出的千亿级产业集群目标，合肥资源有限，需战略聚焦与定点攻关[19][20] 城市竞赛与未来布局 - 国内主要城市均发布具身智能产业规划，如北京目标培育50家核心企业，深圳目标培育10家百亿估值企业，上海目标核心产业规模突破500亿元[20] - 合肥市政府高层明确不能错过人形机器人产业机会，将其视为类似新能源汽车的产业机遇[18] - 建议补齐产业链短板，如高精密机械加工及电子电器供应链，以支持长期竞争[20]

行业战略转变 - 国产AI芯片公司过去几年保持低调，官网很少更新最新产品信息和参数 [1] - 近期华为、百度等大厂接连公开AI芯片迭代路线图，阿里平头哥芯片亮相央视，标志着行业从“闷声做事”转向高调沟通 [1] - 这一转变是“里程碑式的转折”，公司需要向客户呈现清晰产品路线图以抢占英伟达留下的市场，并让投资者看到依赖国产算力发展的可能性 [2] 华为昇腾芯片路线图 - 华为宣布2026至2028年将推出四款昇腾AI芯片：950系列（950PR、950DT）、960和970 [4] - 950系列采用P/D分离路线：950PR于2026年Q1推出，面向推理预填充阶段和推荐业务，内存容量128GB，内存访问带宽1.6TB/s，互联带宽2TB/s；950DT于2026年Q4推出，注重推理解码和训练场景，内存容量144GB，内存访问带宽4TB/s，互联带宽2TB/s [7][8] - 960芯片于2027年Q4推出，互联带宽2.2TB/s；970芯片于2028年Q4推出，互联带宽4TB/s [5] - 华为Atlas 950超节点于2026年Q4推出，基于8192张950DT芯片；Atlas 960超节点于2027年Q4推出，最大支持15488张昇腾960芯片 [9] - 华为发布Atlas 950和960 SuperCluster超节点集群，算力规模分别超过50万卡和达到百万卡 [9] 百度昆仑芯路线图 - 百度公布昆仑芯业务路线图：2026年初上市针对大规模推理场景的M100芯片；2027年初上市面向超大规模多模态模型训练和推理的M300芯片 [11] - 2026年上半年和下半年推出“天池256超节点”和“天池512超节点”，搭载昆仑芯P800芯片，最高支持256张卡和512张卡互联 [11] - 从2027年下半年开始陆续推出千卡和四千卡超节点，计划2029年上市新一代N系列芯片，2030年点亮百万卡单集群 [11] - 基于昆仑芯P800的64卡超节点，单卡功耗约400瓦，FP16精度总算力规模超20 PFlops，单卡算力约为英伟达A100 SXM版本的一半 [11] 技术竞争格局 - 国产AI芯片在工艺制程、单卡算力、单卡内存容量和带宽等维度均落后于英伟达，但可借助超节点组网实现性能超越 [3] - 华为采用“超节点+集群”方案应对AI算力需求，这是“用数学补物理”策略，规避芯片制造工艺限制 [3][14] - 华为Atlas 950超节点满配由160个机柜组成，占地面积1000平方米，使用自研“灵衢”互联协议 [15] - 华为CloudMatrix 384超节点搭载384颗昇腾910C芯片，芯片数量是英伟达NVL72系统的五倍，可弥补单芯片性能仅为英伟达GB200三分之一的不足，但功耗为NVL72系统的4.1倍 [16] 市场应用与挑战 - 国产AI芯片用于大模型训练难度高，华为昇腾几乎是唯一可用于大模型训练的芯片，但当前主打型号910C大部分应用仍是推理 [19] - 使用全国产算力训练模型代价更高，不仅芯片使用成本高，训练时间也更长，例如科大讯花额外两个月进行适配 [20] - 2025年上半年中国GenAI IaaS服务市场中，推理场景占比上升至42%，训练场景占比降至58% [20] - 国产推理芯片已可满足当前最先进模型的使用，一台8张卡的单机能提供约688G显存，可运行DeepSeek R1-671B等600G权重的模型 [21] - 推理芯片市场竞争碎片化，包括GPGPU玩家（如海光信息、沐曦）和ASIC厂商（如寒武纪、华为、阿里平头哥） [21]

大模型用户增长与市场趋势 - 截至2025年11月，中国每天使用大模型助手应用的用户数量已超过1亿人，与2024年4月相比，用户数增长超过900%[3] - 用户使用大模型的心态发生变化，从让大模型执行任务转向更多地进行咨询询问，OpenAI报告显示“询问”类互动占比从40%增长到50%，而“执行”类任务从40%下降到30%[96] - 工作场景中42%的任务与写作相关，其中约三分之二不是从头生成内容，而是让大模型修改文本[96] 参与测评的大模型概况 - 测评涵盖14款国内外大模型，包括GPT-5.1、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、文心5.0、Kimi K2 Thinking等最新版本[3] - 测评通过官方网页版助理进行，测试时间在11月中下旬，累计交互超千次，采用中文提问，每个问题单开对话框[4][5] - 测评聚焦日常工作相关场景，设定15个问题，不涉及编程工作、agent和深度研究[3] 角色扮演与头脑风暴能力 - 在组建8人决策委员会任务中，ChatGPT盲评得分最高（22.4分），阶跃星辰StepFun排名第二（22.2分），商汤商量排名第三（21.3分）[8][13] - MiniMax Agent得分最低（13.2分），仅调整提示词而未有效组织委员会[11][13] - 在劝说老板调整商业计划任务中，阿里千问得分最高（4.6分），其话术将修改方案融入执行策略并引用名人名言[18][22] - 阶跃星辰话术得分最低（2.2分），因直接指出“三大致命矛盾”而被认为不合理[20][22] 长文本处理能力 - 在处理36页会议手册提取参会人员名单任务中，无一大模型完美解决，Gemini 3.0 Pro和腾讯元宝表现相对较好但仍有错误[25] - 智谱清言出现幻觉，添加未参会人员如创始人唐杰；通义千问表现最差，仅提取4个参会者且3个单位错误[25][26] - 在总结长文章任务中，ChatGPT、Gemini和Kimi总结质量最高，作者盲评得分均为4分；MiniMax Agent表现最差，仅生成920字总结且有事实错误[31][32][33] 周报生成与识别能力 - 在周报生成任务中，ChatGPT周报最长（1902字），DeepSeek周报最短（488字）[37][43] - 多数大模型会虚构工作细节，如客户名称和潜在收入，仅阿里千问未脑补细节[37] - 在周报识别任务中，Claude最严格，识别出11份AI生成周报并给予低分（平均4.3分）；豆包和文心一言最宽松，仅识别出1份AI周报[41][42] - Claude生成的周报获得最高工作努力程度评分（8.2分），阿里千问因未脑补细节得分最低（4.6分）[42][43] 规划与统筹能力 - 在聚餐做菜规划任务中，Claude、豆包、千问、智谱清言、Kimi、MiniMax均能提供合理方案，智谱清言甚至考虑洗锅时间[44][46] - GPT-5驱动的ChatGPT表现不如去年的GPT-4，建议当场腌腊肉；DeepSeek、文心一言、阶跃星辰、讯飞星火提供的方案导致牛腩炖不熟[46][50] 联网搜索能力 - 在搜索大疆技术文章任务中，GPT-5、Kimi、GPT-5.1驱动的ChatGPT、文心一言、MiniMax均能找到相关官方文章[54][69] - 在搜索英伟达1999年招股书任务中，5款大模型（ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、Kimi）能直接提供招股书链接[60][69] - 在以图找图任务中，10款大模型正确识别数据来自中国互联网络信息中心；Gemini 2.5 Pro最初杜撰答案，升级3.0 Pro后改正[65][67][69] 多模态识别能力 - 在识别未标注数据图表任务中，仅Gemini能给出接近实际数据的答案，其他模型仅提供估算[70][71] - 在分析甲状腺体检报告任务中，大多数模型建议“细针穿刺活检”，与三甲医院医生建议一致；DeepSeek建议定期观察，科大讯星星火还建议基因检测[75][79] - 在工位整理视觉识别任务中，DeepSeek和Kimi提示仅能使用OCR识别文字；能工作的模型仅识别部分物体，GPT-5.1驱动的ChatGPT提供ASCII示意图[86][89]

中国AI巨头技术路线差异化 - 百度构建“开源生态+场景闭环”双轮驱动模式，其飞桨开源框架已吸引全球超800万开发者，覆盖40余个场景[1] - 阿里巴巴依托电商场景将AI深度嵌入供应链等环节，通义千问大模型在电商推荐等场景落地，使阿里云成为全球唯一实现“卖算力”向“卖智能”转型的云服务商[1] - 腾讯混元大模型通过微信生态的万亿级用户数据训练，在中文处理、多模态交互领域形成优势，“元宝”AI助手可实时调用微信内容[2] - 科大讯飞聚焦语音识别、自然语言处理等基础技术，其星火大模型在医疗诊断中的准确率达三甲医院主治医师水平[2] 生态构建战略分化 - 百度通过飞桨开源社区联合多方构建AI创新联合体，“AI开发者生态计划”已孵化超10万个AI应用[3] - 阿里巴巴以阿里云为底座，通过“云+AI+行业”整合模式为制造业、零售业等提供端到端解决方案[4] - 腾讯通过微信、QQ等超级应用将AI能力嵌入高频场景，微信“搜一搜”功能使搜索准确率提升40%，用户日均使用时长增加25分钟[4] - 科大讯飞采用“技术授权+行业解决方案”轻资产模式，星火大模型已开放200余项API接口，覆盖12个行业[4] 算力与标准制定突破 - 阿里云通过“无影架构”将GPU资源池化使利用率提升40%，腾讯通过“梯度压缩+弹性拓扑感知”技术使万卡集群通信效率从68%提升至92%[5] - 百度飞桨成为全球第二大深度学习框架，其模型压缩技术被纳入国际标准[6] - 阿里云主导的“AI模型服务标准”被联合国ITU采纳，成为全球首个AI云服务国际标准[6] - 科大讯飞参与制定的智能语音国际标准覆盖90%的语音识别场景[6] 市场现状与未来机遇 - 中国AI在消费级市场渗透率达68%，但在企业级市场如工业质检、智能运维的渗透率仅32%[7] - 摩根士丹利预测到2027年中国AI核心产业规模将突破1.2万亿元，带动相关产业规模超10万亿元[8] - 阿里云在东南亚市场份额已超AWS，腾讯云在欧洲市场增速达120%，科大讯飞智能语音产品在非洲市场覆盖率达85%[8]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业整体投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10] 报告核心观点 - 中国医疗大模型行业正从技术赋能向“算力+算法+场景+生态”的全链条智能解决方案升级，构建起“基础设施-技术研发-产品落地-生态运营”的完整产业体系 [4] - 行业面临严峻的供需挑战，年诊疗量以13.4%的增速持续攀升，而医务人员年均增长率仅为7.1%，催生了规模达数十亿元的医疗大模型市场需求 [3] - 市场已形成“梯队分化、场景深耕、生态协同”的竞争格局，正从通用模型研发向专科化、场景化解决方案转型，在辅助诊疗、药物研发、医院管理等核心领域已形成清晰商业模式 [3] - 医疗大模型正从单点工具升级为覆盖“预防-诊断-治疗-康复”全周期的智能伙伴，推动医疗AI向多模态、专业化方向演进 [2][4] 中国医疗大模型行业综述 定义与分类 - 医疗大模型是以海量医学数据预训练、多模态融合与专业任务微调为核心技术路径的人工智能系统，可分为通用医疗大模型、专科诊疗模型、医学影像模型、药物研发模型及中医大模型等类型 [2] - 根据2024年行业应用分布数据显示，医疗行业以约10%的占比成为大模型应用的重要领域 [15] 发展历程 - 自2019年诞生以来，医疗大模型发展经历了从通用模型基础能力迁移，到专业医疗知识深度对齐，再到多模态与临床工作流融合的快速演进 [19] - 未来将朝着更安全、可解释、具身交互的方向发展，通过检索增强生成等技术提升事实准确性，并以“医疗智能体”形式融入真实诊疗流程 [19] 政策环境 - 政策呈现“强力支持”与“规范引导”双轮驱动态势，如2025年8月国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确推动AI在辅助诊疗、健康管理等场景应用 [21] - 2025年4月《医药工业数字化转型实施方案（2025—2030年）》提出建设医药大模型创新平台，推动AI在药物设计、生产质控等全产业链场景落地 [21] 需求环境 - 中国医学影像技师与诊断医师人数比例约为0.92:1，显著低于美国、日本、韩国等海外影像技术人员配置比例（4.0-5.0） [23][26] - 影像从业人员面临三大挑战：缺乏学习与交流（28%）、工作负荷过重（24%）、科研能力薄弱（21%），对科研能力提升（32%）和学术进展培训（26%）需求迫切 [25] 市场规模 - 2020年至2024年，中国医疗大模型市场规模从1.0亿元增长至10.8亿元，年复合增长率达81.6%，预计至2029年市场规模将攀升至75.8亿元，年复合增长率达46.8% [30] - 中国人工智能产业规模于2024年突破7,000亿元，预计2030年将超越万亿元，医疗IT支出在2020-2024年间保持12.8%的复合增长率 [30] 中国医疗大模型行业产业链分析 产业链基本特征 - 2025年1月至9月，中国医疗大模型领域已披露中标项目总量达到197个，到9月份，算力、大模型和综合类三大板块的占比已趋于均衡 [41] - 从应用场景分析，医疗服务、医院管理及其他场景的渗透率分别为11.0%、10.1%和13.0%，形成以诊疗服务为核心、管理创新协同发展的应用格局 [42] 应用场景：辅助诊疗 - 医疗大模型通过构建多模态基座模型实现从辅助诊疗到全场景智能的闭环应用，推动AI从“辅助工具”向“诊疗伙伴”的价值升维 [44][46] - 以神州医疗大模型2.0为例，其依托“双引擎架构”，构建覆盖文本、影像、病理、精准医疗和时序数据五大模态的基座模型 [48] 应用场景：药物研发 - 医疗大模型正通过赋能靶点发现、分子设计、属性预测及实验自动化等研发流程，推动药物研发向全面智能化迈进 [50] - 具体应用包括：scBERT用于靶点发现与识别、ESM-Fold用于蛋白质结构与功能预测、cMolGPT用于药物分子设计与优化等 [51] 应用场景：医学影像 - 医学影像大模型通过多模态信息融合与智能分析，重塑诊疗流程，实现从辅助诊断到临床决策与医学教育的全链路赋能 [53][55] - 以腾讯觅影·数智医疗影像平台为例，其依托腾讯云能力，为医学影像与检验提供涵盖产、学、研、管的一体化解决方案 [56][57] 行业发展趋势 - 中国医疗年诊疗量以13.4%的增速持续攀升，而医务人员年均增长率仅为7.1%，人才缺口因培养周期长而在短期内难以弥补 [60][61] - 技术层面，医疗大模型已从早期依赖CNN、RNN等专用模型，演进为能够融合自然语言、视觉与科学计算的多模态系统 [61] 中国医疗大模型行业评测榜单 评测方法论 - 榜单采用三维评测体系，以创新力、市场力及融资力为核心维度，通过主客观指标结合的方式评估企业综合竞争力 [67][68] 创新力榜单 - 晶泰科技、华为云、东软医疗、联影智能、医渡科技等十五家企业入选创新力榜单 [70][72] - 创新关键高度集中于三大核心场景：药物研发、医学影像与辅助诊疗 [72] 市场力榜单 - 讯飞医疗、神州医疗、华为云、卫宁健康与联影智能共同领跑市场第一梯队，展现出显著的商业领先优势 [74][76] - 当前市场格局呈现强者恒强态势，具备真实场景数据积累和临床落地能力的企业正持续扩大领先优势 [76] 融资力榜单 - 讯飞医疗、医渡科技、华为云、晶泰科技及联影智能等企业在资本市场上展现出强劲吸引力 [77][79] - 具备真实临床价值与清晰盈利模式的企业正逐渐脱颖而出，反映出资本正推动行业从技术验证向产业化落地加速转型 [79]

活动聚焦人工智能终端重点产业链应用场景与创新产品供需对接，致力于推动产业链的强链与补链，构 建协同发展的良好产业生态。国家虚拟现实创新中心(青岛)、国家超高清视频创新中心(深圳)以及中兴 通讯、上海阶跃星辰智能科技、荣耀终端、北京银河通用机器人、国投智能等多家创新中心与代表性企 业，分享了在人工智能终端领域技术研发、产品创新、实践案例及生态建设等方面最新成果。与会代表 围绕人工智能终端融合应用的实施路径与发展模式进行深入交流与研讨，共同探索产业未来发展方向。 本次对接活动由厦门市工业和信息化局、中国计算机行业协会人工智能产业工作委员会共同主办。(完) 中新网厦门11月25日电 25日，2025年人工智能终端产业链专场对接活动在厦门举办，包括超高清视 频、虚拟现实、智能终端、半导体芯片、机器人、信创、智能硬件等核心赛道的中国人工智能全产业链 160多家优质机构与企业代表200多人参加对接活动。 对接活动集聚了华为、荣耀、小米、OPPO、上海海思、上海天数智芯、科大讯飞、视源股份、银河通 用机器人等一批行业领军企业。活动特别设置了小型展区，展示了信息通讯、智能终端、教育文旅、核 心芯片等领域12家代表性企业的30 ...

核心观点 - 京东云自研的云海AI存储在权威IO500榜单中位列全球前四、国产自研第一，成为全球最大规模基于国产CPU和通用NVMe架构的性能最强AI存储 [1] 极致存储性能 - 基于通用NVMe盘存储服务器和全栈自研软件体系，在不使用PMEM硬件加速的情况下实现通用硬件性能第一 [2] - 以更低硬件成本实现接近持久内存架构的性能表现，获得性能成本比第一 [2] - 架构具备高度可复制性，可在智算或超算等大规模存储场景中快速部署，实现可规模化落地第一 [2] - 自研引擎采用全追加写模型，融合RDMA网络及软件优化，4K随机写IOPS达到1000万级，平均延迟100微秒级 [2] - 单节点可提供44GiB/s带宽性能，支持千亿级参数AI大模型 [2] - 代码自研率超过98%，拥有完全自主知识产权，与主流国产化硬件和软件兼容互认 [3] 企业应用案例 - 已获得超过100家大型企业采用，覆盖银行、证券、汽车、零售等领域 [4] - 在科技领域，助力科大讯飞AI营销实现一个集群一个文件系统，支持千亿至十万亿参数规模的多模态大模型训练 [4] - 通过高性能存储层与大容量存储层的自动数据分级，大幅降低存储成本并提升大模型训练能力 [4] - 在互联网领域，为墨迹天气建设分布式存储，采用低冗余存储技术，仅需1.14个副本即可提升资源利用率，服务超过7亿用户和日查询6亿次 [4] - 在金融领域，为国内某头部证券公司采用鲲鹏和海光CPU架构存储一体机搭建分布式存储集群，全面适配国产化系统及虚拟化平台 [5] - 通过支持POSIX、NFS、CIFS、S3等存储协议，实现一个存储平台满足块、文件和对象存储多种场景需求 [5] 未来发展方向 - 公司将持续投入自研存储系统深度优化，推动高性能存储在AI模型训练、科学计算及大规模数据分析等场景的更广泛应用 [5]

数字经济指数市场表现 - 2024年11月25日，数字经济（399262）指数报收于2581.82点，单日上涨2.39%，成交额为1202.41亿元，换手率为2.16% [1] - 指数成份股中，40家上涨，9家下跌，其中沪电股份以10.01%的涨幅领涨，高德红外以2.24%的跌幅领跌 [1] - 指数成份股当日主力资金净流入合计27.75亿元，游资资金净流出合计15.93亿元，散户资金净流出合计11.81亿元 [1] 指数前十大成份股详情 - 中际旭创权重为12.21%，最新价479.66元，上涨5.00%，总市值5329.59亿元，属于通信行业 [1] - 东方财富权重为9.53%，最新价23.42元，微跌0.04%，总市值3701.31亿元，属于非银金融行业 [1] - 新易盛权重为9.05%，最新价304.72元，上涨4.00%，总市值3028.83亿元，属于通信行业 [1] - 北方华创权重为4.64%，最新价418.00元，上涨0.42%，总市值3028.31亿元，属于电子行业 [1] - 汇川技术权重为4.57%，最新价69.81元，股价持平，总市值1889.52亿元，属于机械设备行业 [1] - 中兴通讯权重为4.14%，最新价39.86元，上涨3.13%，总市值1906.72亿元，属于通信行业 [1] - 海康威视权重为3.63%，最新价29.99元，上涨0.44%，总市值2748.55亿元，属于计算机行业 [1] - 科大讯飞权重为3.22%，最新价50.53元，微跌0.04%，总市值1168.10亿元，属于计算机行业 [1] - 沪电股份权重为2.85%，最新价66.95元，上涨10.01%，总市值1288.36亿元，属于电子行业 [1] - 东山精密权重为2.59%，最新价69.29元，上涨7.68%，总市值1269.12亿元，属于电子行业 [1] 成份股资金流向详情 - 沪电股份主力资金净流入9.73亿元，净占比23.79%，游资净流出4.84亿元，散户净流出4.89亿元 [2] - 中际旭创主力资金净流入6.06亿元，净占比2.87%，游资净流出6.05亿元，散户净流出69.24万元 [2] - 新易盛主力资金净流入5.92亿元，净占比4.14%，游资净流出3.14亿元，散户净流出2.78亿元 [2] - 中兴通讯主力资金净流入4.10亿元，净占比6.81%，游资净流出1.63亿元，散户净流出2.47亿元 [2] - 华工科技主力资金净流入2.00亿元，净占比5.76%，游资净流出8093.09万元，散户净流出1.19亿元 [2] - 紫光国微主力资金净流入1.97亿元，净占比12.49%，游资净流出1.05亿元，散户净流出9204.64万元 [2] - 光迅科技主力资金净流入1.96亿元，净占比8.17%，游资净流出3879.42万元，散户净流出1.57亿元 [2] - 歌尔股份主力资金净流入1.51亿元，净占比5.87%，游资净流出3228.14万元，散户净流出1.19亿元 [2] - 天孚通信主力资金净流入1.35亿元，净占比2.77%，游资净流出1.25亿元，散户净流出908.44万元 [2] - 深南电路主力资金净流入1.20亿元，净占比5.54%，游资净流入1106.51万元，散户净流出1.31亿元 [2] 相关ETF产品信息 - 500质量成长ETF（产品代码: 560500）跟踪中证500质量成长指数，近五日涨跌为-1.56%，市盈率为16.74倍 [4] - 该ETF最新份额为3.9亿份，份额无变化，净申赎为0.0元 [4] - 该ETF估值分位为60.17% [5]

公司与地方政府合作项目 - 公司于11月24日与浙江省金华市婺城区合作的新型基础设施建设标杆项目“婺城数智未来”正式开展 [1] - 公司旗下“科大讯飞金华产业加速中心”与首批6家拟入驻企业完成签约 [1] - 首批签约入驻企业包括湖畔机器人、安徽新仁通、鹰眼智能、小九科技、浙江未城、武汉普畅 [1] 业务拓展与生态建设 - 此次合作标志着公司在区域新基建和产业加速器领域的业务拓展取得新进展 [1] - 通过建立产业加速中心并引入企业，公司正构建以自身技术为核心的区域产业生态 [1]

市场整体表现 - 沪指11月25日上涨0.87% [2] - 申万所属行业中，29个行业上涨，通信和传媒行业涨幅居前，分别为3.54%和2.85% [2] - 国防军工和交通运输行业跌幅居前，分别为0.32%和0.11% [2] - 两市主力资金全天净流入132.15亿元 [2] - 19个行业主力资金净流入，电子行业净流入规模居首，达50.00亿元，通信行业紧随其后，净流入48.81亿元 [2] - 12个行业主力资金净流出，国防军工行业净流出规模最大，为41.68亿元 [2] 计算机行业整体情况 - 计算机行业11月25日上涨1.10% [2][3] - 计算机行业主力资金全天净流出30.72亿元 [2][3] - 行业所属336只个股中，273只上涨，8只涨停，53只下跌 [3] - 行业资金净流入个股114只，其中6只净流入资金超亿元 [3] 计算机行业资金流入个股 - 资金净流入居首的个股为榕基软件，净流入4.25亿元，涨幅10.03% [3] - 南网数字资金净流入4.06亿元，涨幅19.99% [3] - 达华智能资金净流入1.90亿元，涨幅10.02% [3] - 格尔软件、锐明技术、汉王科技资金净流入均超1亿元，分别为1.73亿元、1.69亿元、1.41亿元 [3] - 荣科科技、佳缘科技、卫宁健康、国投智能等个股资金净流入居前 [3][4] 计算机行业资金流出个股 - 资金净流出居首的个股为中科曙光，净流出7.75亿元，跌幅0.44% [5] - 三六零资金净流出4.34亿元，涨幅1.15% [5] - 南威软件资金净流出2.04亿元，跌幅2.29% [5] - 拓维信息、常山北明、光云科技资金净流出均超1亿元 [5] - 润和软件、卓易信息、超图软件、诚迈科技等个股资金净流出居前 [5]