指数表现 - 中证工业互联网主题指数(931495)下跌0.91% [1] - 成分股涨跌互现：北方华创领涨1.84%，中国软件上涨1.22%，启明星辰上涨1.00%，新大陆领跌 [1] - 工业互联ETF(159778)最新报价0.81元 [1] 行业数据 - 5月全国规模以上工业增加值同比增长5.8% [1] - 装备制造业增加值增长9%，对工业生产贡献率达54.3% [1] - 高技术产品产量快速增长：3D打印设备同比增长40%，机器人减速器增长1倍，工业机器人增长35.5% [1] 市场趋势 - 国外工业软件巨头收购AI企业，AI提升国产工业软件智能化水平 [2] - 国家部署AI+工业软件专项行动，支持开发AI+CAE、AI+EDC先导产品 [2] - 中试验证平台助力国产工业软件产品化研发和规模化应用 [2] 指数构成 - 中证工业互联网主题指数选取50只涉及工业互联网硬件制造、软件开发和应用服务的上市公司证券 [2] - 前十大权重股合计占比47.11%，包括比亚迪、北方华创、汇川技术等 [2] ETF信息 - 工业互联ETF(159778)场外联接A：021082，联接C：021083，联接I：022883 [3]

增长标准的变化 - 生成式AI时代初创公司增长显著加速，顶级案例如Lovable六个月内实现5000万美元收入、Cursor首年1亿美元收入、Gamma在融资不足2500万美元时达成5000万美元收入 [2] - 传统企业级初创公司前12个月ARR标准为100万美元，消费类公司需积累数百万用户后通过广告盈利，而当前AI公司中位数首年ARR已达210万美元（企业级）和420万美元（消费级） [2][7][10] - 企业级AI初创公司增长分位数：底部25%首年ARR 120万美元，中位数210万美元，顶部25%达530万美元 [3][6] 融资与增长效率 - A轮融资时间大幅缩短：企业级中位数公司9个月内完成A轮（传统标准为12个月以上），消费级仅需8个月，顶部25%企业级公司仅需7个月 [3][7] - 融资效率反转：企业级AI公司A轮前融资中位数为400万美元，而消费级高达800万美元，但顶部25%消费级公司仅需310万美元 [3][7] - 速度成为护城河，初创公司需在种子轮到A轮间展示快速增长故事，即使未盈利也需突出交付和迭代速度 [10] 行业分化趋势 - 头部效应加剧：顶级企业级AI公司首年ARR达530万美元（中位数2.1倍），消费级顶部25%公司首年ARR 870万美元（中位数2.1倍） [3][7] - B2C模式突破：消费类AI公司营收指标超越B2B，部分公司通过自研模型实现阶跃式增长，新模型发布后收入激增 [12] - 用户行为差异：B2C转化率虽低于传统非AI产品，但付费用户留存率与传统持平，企业/消费者付费意愿均达历史高位 [13] 关键运营指标 - 后期融资中传统软件指标（活跃度、流失率）重要性上升，仅收入增长无法弥补用户参与不足或高流失问题 [11] - 消费级公司形态变革：1/3样本公司投入大额资金训练自有模型，收入增长呈现"发布-平台期-再发布"的周期性特征 [12] - 企业级公司首年ARR增长曲线显示，顶部25%公司在第12个月ARR达600万美元，较第6个月（200万美元）实现3倍增长 [6]

公司发展历程 - 创始人刘积仁是中国首位计算机应用专业博士，33岁成为最年轻大学教授，1991年创立东大阿尔派（东软前身）[2][3] - 公司早期依靠日本阿尔派汽车软件系统合作起家，日企外包业务曾占外包收入80%[4][6] - 2000年后受益于国务院"第18号文件"政策支持，成为国内最大软件外包企业，2006年外包营收首次超1亿美元[6][13] - 2009年起逐步转型，淡化外包标签，向解决方案和服务转型[15][22][23] 业务布局与财务表现 - 业务覆盖健康医疗（市占率40%）、教育、智能汽车（营收占比35%）、智慧城市、企业数字化五大领域[1][25][26] - 2024年垂直领域AI应用贡献6.78亿元合同，AI+医疗新签合同4.88亿元[25][26] - 2024年营收超百亿但毛利率偏低（智能汽车板块仅13.9%），2022年首次出现亏损[26][28] - 研发投入占比仅8%，低于行业龙头30%的水平[27] 行业地位与挑战 - A股首家软件上市公司，曾研发中国首台CT机，但长期被外界视为"IT富士康"[1][17][15] - 早期开发过国产数据库OpenBASE，但未能持续发展，错失核高基项目机会[17][18][19] - 面临软件行业通病：定制化开发需求导致"卖人头"模式，人均产值低，高端人才流失[28][29] - 资本运作频繁但效果有限，已分拆东软教育、东软熙康上市，东软医疗等仍在筹备中[28] 行业环境与历史背景 - 2000年代中国软件企业普遍选择外包路径，因国内市场盗版泛滥（东软早期产品被盗版导致营收下滑）[9][20] - 大连曾因软件外包产业被誉为"中国班加罗尔"，但未能升级至高端软件研发[10][12][16] - 行业存在重硬轻软思维，基础软件领域长期被IBM、Oracle垄断[9][17] - 对比案例：金山办公市值千亿（年营收50亿），达梦数据库市值300亿（年营收10亿）[28]

来源：大众网 6月13日，第三届软件创新发展大会在武汉举行。大会以"慧聚江城 数智领航"为主题，聚焦人工智能时 代机遇，围绕关键软件自主创新、AI技术深度赋能、开源体系建设等前沿领域展开深度对话。本次大 会设一场主论坛、六场专题论坛，并特设软件创新成果展示互动市集。 网络安全论坛举办了武汉市网络安全协会人工智能专委会揭牌仪式，进一步强化网络安全与人工智能的 协同发展，为网络安全保障提供新的思路和方法。 武汉、太原、郑州、合肥、南昌、长沙六座中部省会城市在第二届大会上联合发布了《推动中部地区软 件新质生产力崛起倡议》，发挥中部地区在航空航天、船舶、汽车、电子等领域的产业和创新基础优 势。大会期间，举行了6项国产工业软件中试验证规范编制的启动仪式。 大会以会促商，以会促投，汇聚行业精英、构建行业生态，吸引了一大批优质企业投资武汉、共赢未 来。24个软件招商引资项目现场签约。特别揭晓2025年武汉市杰出软件工程师，持续为我国软件产业的 高质量发展注入澎湃动力。 工业软件论坛发布了《喻家山倡议》、湖北省首版次软件产品暨关键软件独立研发企业奖金，成立了湖 北省工业软件产业创新专家委员会，启动了《国产工业软件中试验证系列 ...

奥迪战略调整 - 奥迪全球CEO高德诺确认推翻前任管理层计划 撤回原定2033年停止研发和销售内燃机汽车的计划 不再设定明确终止时间表 [1] - 奥迪将在2024年至2026年推出全新内燃机和插电式混合动力汽车系列 为未来十年提供更强灵活性 [1] - 奥迪未来将牵头开发大众集团中大型车型平台架构与软件系统 涵盖从A5级别起所有车型 包括下一代SSP平台 首批搭载SSP平台的奥迪车型预计2027年底或2028年上市 [1] - 奥迪原计划2026年全球发布最后一批燃油车 2033年实现全面电动化 现因全球市场发展不均衡 电动车普及速度差异大 实施因地制宜区域发展策略 [1][2] 行业电动化趋势 - 沃尔沃 奔驰等车企调整全面电动化计划 奔驰不再坚持2030年前主要市场全面转向电动汽车销售目标 计划到2027年推出全新内燃机车型阵容 使内燃机持续到2030年代 [2] - 跨国车企处于电动化转型阵痛期 多家车企营收和利润下降 电动化转型需大量研发投入 短期内难实现规模效应和盈利 全球电动车市场需求放缓 燃油车业务利润较高 [2] - 中国电动车市场发展迅速 跨国车企加速在中国市场电动化转型 同时通过不同举措实现降本增效 [2] 奥迪中国市场布局 - 奥迪转型战略聚焦软件定义汽车和高级辅助驾驶技术 自2025年年中起陆续投产多款中国市场专属车型 [3] - 奥迪与一汽生产基于PPE豪华纯电动平台新车型 奥迪Q6L e-tron已开启预售 与上汽联合开发面向中国市场纯电动智能网联车型 新品牌AUDI全新纯电动车型基于奥迪和上汽联合开发的智能数字平台 [3] - 奥迪与华为合作 自2025年起搭载华为高级智能驾驶辅助系统将应用于新平台产品 [3]

行业动态与政策影响 - 国内工商业储能市场因136号文出台及多省电价政策调整面临"不确定性"，行业处于商业模式重构关键点 [1] - 江苏、广东、山东等省密集调整电价政策，大幅削弱储能峰谷套利空间，引发行业动荡 [2] - 新能源全面入市后价格波动加大，有利于包括新型储能在内灵活性资源的投资回报 [4] 竞争格局与行业趋势 - 行业加速洗牌，全产业链约29万家中小企业涉足工商储，其中70%为近三年成立，2024年已倒闭3万家企业 [4] - 未来行业集中度将提升，不具备软硬件协同能力的企业将被淘汰，掌握电芯或PCS核心技术是胜出关键 [5] - 储能与光伏差异显著，储能需持续运营，未来将涌现大批专业服务商生态 [4] 公司战略与技术突破 - 远景科技提出"远景公式"评价体系：电站收益=【能量价值×转化效率×SOH×可利用率×置信度×（1–利息）+ Bonus】×安全系数，综合考量设备性能、智能调度、金融方案等多维要素 [1][2] - 推出"内循环+外循环"双循环解决方案，整合峰谷套利、容需管理优化等六大盈利增长引擎，通过动态优化智能决策提升收益 [2] - 公司具备全栈自研能力，包括电芯、PCS、BMS、EMS，强调软硬件协同创造价值输出 [1][5] 市场拓展与生态合作 - 发布"益企储"合伙人星选计划，2024年已在四川、重庆等7省市签约近百家渠道商，交付超千台储能柜 [3] - 通过微网协同控制、AI负荷预测等技术打造"远景公式"，助力客户把握确定性 [1]

奥迪战略调整 - 奥迪全球CEO确认撤回2033年停止研发和销售内燃机汽车的计划 不再设定明确终止时间表 [2] - 公司将在2024-2026年推出全新内燃机和插电式混合动力汽车系列 以增强未来十年灵活性 [3] - 原计划为2026年发布最后一批燃油车 2033年实现全面电动化 现因全球市场发展不均衡而调整 [3] 大众集团技术布局 - 奥迪将牵头开发大众集团中大型车型平台架构与软件系统 涵盖A5级别及以上所有车型 [3] - 下一代SSP平台将首次实现"软件定义汽车" 由大众与Rivian合作 首批奥迪车型预计2027年底或2028年上市 [3] 行业电动化趋势 - 沃尔沃 奔驰等车企已调整全面电动化计划 奔驰将推出全新内燃机车型阵容延续至2030年代 [4] - 跨国车企面临电动化转型阵痛 电动车业务短期难盈利 燃油车仍保持较高利润 [4] - 全球电动车市场需求放缓 车企需根据不同市场需求进行战略调整 [4] 中国市场战略 - 中国电动车市场发展迅速 跨国车企加速在华电动化转型并实施降本增效措施 [5] - 奥迪战略聚焦软件定义汽车和高级辅助驾驶技术 2025年起投产多款中国专属车型 [6] - 与一汽合作PPE平台车型Q6L e-tron已预售 与上汽联合开发纯电动智能网联车型 [6] - 与华为合作自2025年起在新平台产品搭载高级智能驾驶辅助系统 [6]

热点追踪 - 美国恢复办理外国学生签证 但要求访问签证办理者的社交媒体账户 [2] - 大科学装置"夸父"的低杂波电流驱动系统通过验收 性能达国际领先水平 最大功率相当于4000台1000瓦微波炉同时工作 [3] - 海关查获20599件山寨泡泡玛特LABUBU系列产品 涉及三起侵权案件 [4] 外交回应 - 外交部回应欧盟委员会主席涉华言论 称中国产业补贴政策遵守世贸规则 新能源产能为全球应对气候变化作贡献 [6] - 指出欧盟2021-2030年将提供超1.44万亿欧元补贴 已发放超3000亿欧元 [7] 公司动态 - 江铃福特与长安福特合并传闻 福特中国回应称不对谣言评论 强调打造健康销售网络是战略核心 [12] - 罗马仕召回部分移动电源产品 因电芯原材料问题可能导致过热或燃烧风险 提供免费更换或退款 [12][13] - 微软可能退出与OpenAI的高风险谈判 关键分歧包括未来持股规模 [14] - 奥迪撤回2033年停售燃油车计划 不再设定明确时间表 2024-2026年将推新内燃机和混动车型 [15][16] - 小米卢伟冰透露YU7将标配激光雷达、800V快充和长续航 价格不会便宜 [17] - OpenAI向企业客户提供10%-20%的ChatGPT企业版折扣 预计2030年企业客户年收入近150亿美元 [17][18][19] 金融动态 - 美联储预计2025年降息两次 维持利率4.25%-4.50%不变 预计2025年底通胀率3% 失业率4.5% 经济增长1.4% [20] - 10家头部基金公司上报科创债ETF材料 证监会表示将大力发展科创债 [21][22][23] 国际事件 - 美国钢铁与日本制铁达成合作 将保护创造10万+就业岗位 美国钢铁保留名称和总部 [25] - 印度空难已确认202名遇难者身份 事故共造成279人遇难 为波音787首次致命空难 [26]

谷歌Gemini 2.5发布 - 谷歌发布Gemini 2.5全系列模型，其中Flash-Lite版本速度最快、性价比最高，输入仅0.1美元/百万token [1] - Gemini 2.5在玩宝可梦游戏时展现类人行为，生命值低时会"恐慌"导致推理能力下降 [1] - 2.5系列采用稀疏MoE架构，原生支持多模态和百万级token长文本，性能全面超越前代 [1] 微软三大算法突破 - 微软发布三大创新算法rStar-Math、LIPS和CPL，通过蒙特卡洛树搜索和代码增强CoT等方法突破大模型推理瓶颈 [2] - rStar-Math通过自我进化和Python代码验证提升数学推理质量，LIPS结合符号工具和大模型实现数学证明策略优化 [2] - CPL算法通过高层次抽象计划空间搜索和Step-APO学习关键步骤，显著提升模型跨任务泛化能力 [2] MiniMax视频模型海螺02 - MiniMax发布海螺02视频生成工具，可创建10秒1080P视频，在国际榜单图像生视频项目排名第2，超越谷歌Veo3 [3] - 海螺02实现逼真物理效果、精确物体交互和复杂杂技动作，支持多语言提示，10秒视频仅需一次生成 [3] - 国际视频生成榜单前五名中四家为中国厂商，展现中国在该领域的领先地位 [3] Meta智能眼镜战略 - Meta与意大利高端品牌Prada合作开发AI智能眼镜，拓展与EssilorLuxottica之外的时尚公司合作 [4] - Meta将于6月20日发布面向运动人群的Oakley智能眼镜，售价约360美元，具备更好的防风雨性能 [4] - 自2023年以来Meta与Luxottica已售出200万副Ray-Ban智能眼镜，计划到2026年底年产量提升至1000万副 [5] 罗永浩数字人直播 - 罗永浩数字人在百度电商首场直播吸引超1300万人次观看，GMV突破5500万元，部分品类超真人首秀数据 [6] - 百度慧播星技术实现"神形音容话"五维统一，通过剧本驱动多模协同，直播中AI调用知识库1.3万次 [6] - 百度计划追加10万个数字人名额和1亿元补贴，推动数字人直播产业规模化发展 [6] 大模型"六小龙"调整 - 大模型"六小龙"半年内22位高管密集离职，零一万物7位、百川智能和智谱AI各5位 [7] - DeepSeek低成本高性能冲击下，零一万物放弃训练大模型转向阿里云，百川智能基础模型进入静默期，阶跃星辰关闭冒泡鸭产品 [7] - 商业化成生存关键，六小龙需在开源大模型时代寻找差异化应用突围 [7] 港科广医学模型 - 港科大等发布首个医学世界模型MeWM，通过3D扩散模型模拟不同治疗方案下肿瘤形态演变，图灵测试准确率达79% [8] - 系统构建"策略生成-动态模拟-风险评估"闭环，在肝癌TACE治疗中F1-score达64.08%，接近专业医生水平 [8] - MeWM生存风险预测C-Index达0.752，融入医生决策可带来13%性能提升，实现从经验驱动到数据驱动的精准医疗转型 [8] Karpathy软件3.0观点 - Andrej Karpathy提出软件3.0（提示工程）时代正在取代1.0（代码编程）和2.0（神经网络），LLMs具备类似公用事业、晶圆厂和操作系统的多重属性 [10] - LLMs存在"锯齿状智能"（既能解决复杂问题又在简单任务失败）和"顺行性遗忘症"（缺乏长期记忆）两大缺陷，需要新的"系统提示学习"范式来存储问题解决策略 [10] - AI产品设计应采用"自主性调节滑块"，通过控制生成-验证循环实现人机协作，同时强调为智能体而非人类构建工具，因为智能体是数字信息的新消费者类别 [10] Sam Altman AI预测 - Sam Altman预测未来5-10年AI将具备自主科研能力，真正发现新科学，o3推理能力已达博士水平，科学家效率提升3倍 [11] - OpenAI理想产品形态是"AI伴侣"，通过多种界面融入生活，了解用户目标并主动提供帮助，而非局限于传统计算设备 [11] - 对Meta高薪挖人回应称其缺乏创新文化只会复制，认为人类会快速适应超级智能时代并创造新工作角色，AI不会造成严重就业威胁 [11] 斯坦福AI创业研究 - 斯坦福研究1500名员工和844项职业任务，发现41%的AI创业投资流向员工不需要的"红灯区"和"低优先区"，投资与需求严重错配 [12] - 45.2%职业偏好"人机平等伙伴关系"模式，艺术设计领域仅17.1%任务欢迎自动化，员工最想自动化的是不享受且不担心失业的任务 [12] - AI时代价值技能发生倒置，"培训教授他人"从薪资第21位跃升至人类参与需求第2位，人际关系处理将比信息处理更有价值 [12]

软件演进与LLM特性 - 软件3.0时代以提示工程为核心，正在逐步取代代码编程（1.0）和神经网络（2.0），大量软件将被重写 [7][10][13] - LLMs具备高智商但存在认知缺陷，类比为"心智问题人类模拟系统"，当前最大问题是缺乏"认知自我知识" [7][15][50] - 记忆功能对LLMs至关重要，需存储全局问题解决策略而非随机事实，可显著提升效能与数据利用率 [7][54] LLM基础设施属性 - LLMs类似公共基础设施，具有晶圆厂特性：巨额资本支出、深度技术研发、工艺节点复杂度高 [20][23][29] - LLMs具备操作系统属性，可复制/修改/分发，形成复杂软件生态，存在闭源供应商（如GPT/Claude）与开源生态（如Llama） [26][36][44] - LLMs应用路径逆向：从消费者到企业再到政府，不同于传统技术普及路径 [41][42] 产品设计与自主性 - Autonomy Slider概念允许按场景调节自主程度，如Cursor的Agent模式、Perplexity研究层级、特斯拉自动驾驶等级 [60][65][69] - 人机协作采用生成-验证循环：模型负责代码生成，人类通过GUI简化验证流程，需限制AI决策边界 [18][71] - 演示与产品存在巨大差距，可靠产品需满足works.all()而非works.any() [73][75] 行业趋势与嘉宾观点 - Y Combinator CEO指出2024年录取率0.8%，独角兽比例12%，强调创业者需务实高效并与用户紧密沟通 [94] - OpenAI CEO Sam Altman认为AI Agent是下一波浪潮，ChatGPT将演变为平台整合第三方工具 [101][103][104] - Anthropic联合创始人提出缩放定律仍是AI核心原则，任务长度处理能力每7个月翻倍 [112][115] - 特斯拉CEO Elon Musk预测超级智能可能在1-2年内出现，未来将有约10个主要AI实体 [149][153] 技术挑战与突破 - LLMs存在锯齿状智能现象：能解决复杂数学问题但可能答错简单比较题 [49][50] - 顺行性遗忘症问题可通过系统提示学习解决，形成新的学习范式 [54] - DeepMind科学家强调架构设计对性能影响比数据扩展大100倍，需聚焦清晰目标 [129][134]