AI在医疗健康领域的应用趋势 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重塑全球医疗健康产业链，覆盖临床诊疗、药械研发、医院管理等环节 [1] - AI技术为医疗健康产业打开新的发展空间和产业机遇，催生智能化、精准化、个性化的医学新范式 [1] - 全球约80%的医疗机构正在部署或设点生成式AI工具，这些系统被整合进运营、临床、行政等医疗工作流程中 [2] AI技术的具体应用 - AI技术在医疗健康领域的应用包括癌症早筛的智能诊断系统、阿尔茨海默症的AI预测模型、高效缩短新药研发周期的生成式AI以及高精度智能手术机器人 [1] - 从AlphaFold破解生命密码到大模型驱动诊疗效率革命，再到具身智能、生命纤维引领的医疗健康新可能，AI成为医药健康产业跨越式发展的核心引擎 [2] - AI技术呈现出从科研实验室走向临床医疗、卫生政策和医院管理体系的趋势 [2] AI在医疗健康领域的挑战 - AI在医疗健康领域的应用面临数据壁垒、监管伦理和技术标准等多重挑战 [3] - AI模型在医疗健康领域存在模型幻觉、逻辑不一致、缺乏可追溯性等具体问题 [3] - 信任危机与算法"黑箱"成为AI应用于医疗健康领域的最大障碍 [3] 行业应对措施 - 为确保AI医疗发展的安全性和有效性，需建立透明、包容和公平的制度，并加强机构合作 [3] - 推动数据安全网建设，加快制定医疗健康数据应用相关实施方案，完善数据分级分类管理体系，创新"数据可用不可见"的安全共享机制 [3]

科研设施成果 - 蛋白质设施作为国家重大科技基础设施已支撑完成科研课题超13400项 [1] - 设施服务全国504家科研单位（含100多家科技企业）和2500个研究团队，累计服务10万余人次用户 [3] - 发表高水平论文4000余篇，其中136篇发表于《自然》《科学》《细胞》顶级期刊 [3] 产业应用转化 - 设施为超过100家生物医药企业提供高端技术服务，覆盖抗体工程、结构疫苗、细胞治疗等领域 [3] - 推出定制化技术解决方案，探索实验室建设、平台共用、数据共享等多种合作机制 [3] - 在疾病机理解析、创新药物研发、合成生物设计等前沿领域取得重大成果并推动转化落地 [3] 未来发展规划 - 设施将拥抱"AI+"，建设生命科学"数据生产力平台"，实现蛋白质"智造" [1] - 目标实现一天"智造"5000种人工设计蛋白 [4] - 从蛋白质研究"三甲医院"1.0版升级为生命科学"数据生产力平台"2.0版 [4]

1. 报告行业投资评级 报告未明确提及行业整体投资评级，但给出了部分重点标的股票评级，东阳光、晶泰控股、中岩大地、万华化学、华鲁恒升、卫星化学均为“买入”评级 [8] 2. 报告的核心观点 - 化工“反内卷”趋势加速，价格法修订及相关政策强化，行业供给侧改革力度和持续性预期加强 [1] - 在建工程回落和机构持仓低位，使化工迎来板块性超额收益，伴随反内卷热潮，化工板块持续走强 [2] - 关注供给格局改善的涨价品种，如TDI、有机硅、丁酮等化工品价格走强 [2] - 雅下水电站开工带来巨量工程及材料市场，看好岩土工程和民爆环节相关企业 [3] - 聚焦AI应用和AI硬件材料投资机会，看好AI4S领域中国厂商崛起及相关硬件和上游材料企业 [3] 3. 根据相关目录分别进行总结 化工“反内卷”情况 - 2025年7月1日中央财经委会议强调治理企业低价无序竞争和推动落后产能退出，7月湖南、山东发布摸排通知，重新定义石化化工老旧装置，强化供给侧改革政策 [1] - 7月24日《中华人民共和国价格法修正草案（征求意见稿）》公开征求意见，增设“反内卷”相关款项，完善不正当价格行为规定 [1] 化工板块收益情况 - 2021年9月至2024年2月基础化工板块持续调整，指数累计下调59.5%，2025Q1化工行业在建工程增速回落至 -7.3%，机构持仓比例从2021Q3的6.7%降至2025Q2的3.7% [2] - 7月11至25日，基础化工指数累计涨幅5.3%，石油石化指数累计涨幅3.9%，基础化工200亿市值以上企业区间平均涨幅6.7%，部分企业涨幅超10% [2] 涨价化工品种情况 - TDI：2024年全球产能350万吨，7月以来海外装置火灾关停和国内装置检修，供需格局改善，价格从5月初1.1万元/吨涨至7月24日2万元/吨 [2] - 有机硅：2024年我国产能344万吨，CR4约50%，7月20日东岳硅材火灾影响供给约9%，7月25日国内报价达12500元/吨 [2] - 丁酮：近期欧洲壳牌装置关停，格局改善，2024年我国产能约88万吨，7月25日齐翔腾达华东出厂价从7月初7900元/吨涨至8400元/吨 [2] 雅下水电站相关情况 - 7月19日雅鲁藏布江下游水电工程开工，总投资约1.2万亿元，看好岩土工程（中岩大地）、民爆（易普力、高争民爆等）环节 [3] AI应用及硬件材料情况 - 7月26日第八届世界人工智能大会开幕，规模创历届之最，看好AI4S领域中国厂商崛起（晶泰控股、志特新材）及AI硬件和上游材料企业 [3] 重点标的情况 | 股票代码 | 股票名称 | 投资评级 | 2024A EPS（元） | 2025E EPS（元） | 2026E EPS（元） | 2027E EPS（元） | 2024A PE | 2025E PE | 2026E PE | 2027E PE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 600673.SH | 东阳光 | 买入 | 0.13 | 0.47 | 0.74 | - | 82.70 | 29.24 | 18.50 | - | | 02228.HK | 晶泰控股 | 买入 | -0.38 | -0.07 | -0.02 | 0.02 | -12.10 | -85.68 | -368.42 | 339.33 | | 003001.SZ | 中岩大地 | 买入 | 0.55 | 0.92 | 1.88 | - | 61.40 | 35.12 | 17.14 | - | | 600309.SH | 万华化学 | 买入 | 6.05 | 6.92 | 7.93 | - | 14.30 | 9.11 | 7.95 | - | | 600426.SH | 华鲁恒升 | 买入 | 2.26 | 2.60 | 2.89 | - | 12.60 | 9.24 | 8.32 | - | | 002648.SZ | 卫星化学 | 买入 | 1.80 | 2.20 | 2.67 | 3.27 | 12.00 | 8.47 | 6.98 | 5.68 | [8]

基金设立与募集 - 中科创星首次在长三角设立硬科技创投基金，基金名为"先导创业投资基金"，首轮募集金额达26.17亿元 [1][2][3] - 基金注册于上海浦东，存续期8年，计划2024年底完成募集关闭 [6] - 70%资金投向早期硬科技项目，30%投向成长期项目，重点聚焦人工智能为核心的物质、能量、信息、生命、空间产业领域 [3][6] 投资策略与方向 - 基金将重点投向兼具知识价值、社会价值和经济价值的硬科技项目，助推人工智能、光子技术、量子计算、可控核聚变等技术突破 [10][11] - 已形成以算力为特色的人工智能+产业布局，投资孵化智谱AI、智元机器人、驭势科技等标杆企业，覆盖大模型、机器人、AI Infra等核心环节 [10] - 人工智能被视为新一轮科技革命核心驱动力，将重塑信息、能源、材料、生命和空间五大领域 [10] 生态合作与支持 - 与国家中小企业发展基金、上海国投先导人工智能基金、浦东创投等19家LP签约合作 [5][6] - 与上海天使会签约，将在项目挖掘、投资孵化、资本网络协同等方面深度合作 [11] - 上海市科委表示将持续赋能中科创星等高质量孵化器建设，给予"一体一策"全方位支持 [7] 高质量孵化器进展 - 中科创星上海孵化器采用"超前孵化+深度孵化"模式，聚焦原始创新硬科技成果应用落地 [13][15] - 已投资孵化60多家上海硬科技企业，投资总额达数十亿元 [14] - 原集微、华科冷芯等7个项目进入超前或深度孵化阶段，其中原集微完成两轮早期投资，其二维半导体处理器"无极"有望替代硅基芯片 [15] 行业活动与路演 - 活动现场邀请曦智科技、橙科微电子、瑶芯微电子等AI代表企业进行路演 [12] - 中科创星创始合伙人米磊发表《耐心资本助推人工智能革命》主题演讲，强调跨领域创新解决AI发展瓶颈 [10][11]

核心观点 - 市场震荡整理后有望再上台阶，部分行业和指数处于上涨趋势，债市调整空间有限，部分行业有投资机会 [6][12] - 各行业有不同发展态势和投资建议，如光伏涨价、煤炭关注供应和政策、化工关注AI赋能等 [15][16][22] 各行业研报总结 宏观 - 近半月经济核心变化为地产销售走弱、大宗价格反弹，沥青和水泥开工环比改善但持续性待察，下半年政策风向需关注未来4周定调及4点内容 [5] 金融工程 - 本周大盘震荡上行，部分行业确认周线或日线级别上涨，市场日线级别上涨将持续，中期牛市刚开始且是普涨格局 [6] - 本周市场估值性价比、宏观基本面、拥挤度&反转分数下降，综合打分为-0.16分，整体为中性偏空观点 [9] 固定收益 - 当前股市上涨需低利率环境支撑，对债市资金抽离影响有限，债市调整空间有限，预计债券利率有望下行，建议长久期仓位和哑铃型配置，10年国债利率有望下至1.4%-1.5%水平 [12] - 资金价格震荡，票据利率创年内新低，央行公开市场业务大幅净回笼资金，存单到期收益率和国债收益率上行，存单净融资减少，下周政府债券净发行减少、净缴款规模增加，回购交易量回落，银行间杠杆率下降 [12] 银行 - 2025年上半年宽基指数ETF资金净流入放缓，银行ETF、红利ETF分别净流入35亿元、52亿元，上半年ETF流入银行板块资金合计122亿元，部分国有大行、股份行及城商行净流入金额在5亿以上 [13][14] 电力设备 - 光伏涨价继续，关注钙钛矿产业化变化；海南省发布海上风电竞价上下限；我国首款四座氢燃料电池飞机RX4M首飞成功；2025年6月W4储能系统项目投标均价区间为0.404元/Wh - 1.471元/Wh；国家发改委等四部门对大功率充电设施规划及布局提出要求 [15] 煤炭 - 短期关注国内供应、蒙煤进口恢复及“反内卷”举措，长期关注煤矿减产、进口扰动和强刺激政策；重点推荐中煤能源、中国神华等公司 [16] 基础化工 - AI for Science赋能化学研发，市场有望成长为万亿元，全球龙头有望率先在中国诞生；AI在药物和化工材料领域加速渗透；建议关注晶泰控股、志特新材 [22][23][24] 纺织服饰 - 部分服饰制造公司6月营收环比改善，越南服饰出口同比快速增长，中国相关产品出口同比稳健；投资主线包括关注品牌服饰、优质黄金珠宝品牌、服饰制造龙头 [25] 传媒 - 本周传媒板块在游戏板块带动下上涨，下半年看好游戏等基本面驱动板块和AI应用及IP变现方向；给出游戏、AI、资源整合预期等板块关注标的 [27][28] 能源 - 可再生能源消纳权重下发，五大领域强制绿电消费；建议重视电力板块配置，关注火电、绿电运营商、水核防御等相关公司 [29] 房地产 - 7月首周新房成交下降，上半年土地市场分化，行业维持“增持”评级，建议关注基本面alpha公司、地方国企/城投/化债、中介、物业等 [31][33] 农林牧渔 - 2025年第二季度生猪价格回落但上市公司成本优化，黄鸡价格低迷，白鸡父母代鸡苗价格同比上涨、商品代鸡苗价格环比上涨；预计部分养殖和饲料公司盈利情况有不同表现 [34] 建筑装饰 - 大建筑企业类似“影子银行”，建筑板块有补涨需求，头部建筑央企A股股息率吸引力增强，H股与银行板块股息率相当，下半年政策有望推动基建实物工作量落地，核心推荐部分低估值建筑央企龙头 [36] 通信 - 英伟达市值超4万亿美元，AI算力行情由“模糊闭环”驱动，本轮AI行情有望重塑市场认知，推荐算力产业链相关企业 [37][38] 食品饮料 - 白酒建议关注优势龙头、红利延续、强势复苏三条主线；大众品关注优秀成长个股，分高景气高成长和政策受益复苏改善两类 [39][40] 计算机 - 上海等地开启稳定币探索学习之路，券商获批虚拟交易牌照加速 [40] - 马斯克旗下xAI发布Grok 4，Scaling Law延续，Agent成为AI新增长引擎 [41] 电子 - AI需求全面爆发，GPU+ASIC共同繁荣，台股AI服务器厂商营收增长，工业富联Q2业绩超预期 [41] 钢铁 - 本周市场回升，钢铁板块涨幅扩大，商品市场供给过剩品种反弹 [43] 有色金属 - 白银强势突破，美国铜关税超预期致全球铜库存增加，铝库存去库延续性待察，锂价上行，金属硅价偏强震荡 [43][44][46] 医药生物 - 当周申万医药指数环比+1.82%，跑输创业板指数，跑赢沪深300指数；本周医药表现有跷跷板特征，热度重心在创新药及其产业链，未来中短期关注中报高增长和创新药机会，2025年围绕创新药持续乐观 [49][50][51] 具体公司 - 中孚实业25H1归母大幅增长，绿电铝深度布局优势凸显，2025年推出员工持股计划和三年分红回报计划 [51][54]

北京市人工智能赋能科学研究行动计划 核心观点 - 北京市发布《加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划(2025-2027年)》，目标是到2027年形成具有国际竞争力的AI for Science产业集群，涵盖平台搭建、人才引进、投融资服务、国际合作等方向 [1] - 该计划是全国首个面向科学智能的专项地方政策，围绕关键技术攻关、基础设施建设、领域应用落地、创新生态营造四大维度提出17项具体任务 [1] 关键技术攻关 - 推动AI加速量子科技基础研究，重点突破量子线路优化、量子纠错算法等关键技术 [1] - 布局科学智能关键技术重大项目群，鼓励产业链上下游联合攻关 [2] 领域应用落地 - AI技术将赋能医药健康产业，研发AI辅助诊疗、数字疗法、医用机器人等智能化医疗器械产品 [1] 创新生态建设 - 建设科学智能开源社区，吸引全球科研人员参与共建及成果共享 [2] - 通过举办科学智能峰会、中关村论坛平行会议等国际学术活动加强交流合作 [2] 基础设施与资源 - 搭建共性服务创新平台，构建多渠道投融资服务体系支持产业发展 [1] - 引进培育复合型创新人才，强化人才梯队建设 [1]

北京市AI for Science行动计划 - 北京市发布全国首个科学智能专项政策《行动计划》，明确2025-2027年发展路线图 [1] - 目标到2027年建设不少于10个高质量科学数据库，服务超1000万用户，在5+领域深度应用形成8+标杆案例 [3] - 重点布局基础研究、医药健康、新材料、科学仪器、工业智能化等领域 [2][3] 北京科学智能产业基础 - 2021年成立全球首个AI for Science研发机构北京科学智能研究院，布局"四梁N柱"体系 [2] - 已产出大原子模型DPA、玻尔科研空间站等原创成果，覆盖90+元素并节省90%数据计算成本 [2][8] - 培育深势科技、百图生科等创新企业，形成中关村论坛等全球影响力品牌活动 [2] 核心技术突破方向 - 构建科学基础大模型和新一代科学计算智能模拟软件工具 [3] - 突破工业专用大模型、知识表达、小样本学习等关键技术瓶颈 [5] - 开发Uni-Lab-OS智能实验室操作系统，实现实验自动化与数据互通 [9] 重点应用场景 - 生物医药领域：推动药物研发和靶点发现创新 [4][5] - 材料领域：聚焦固态电池、半导体、催化剂等先进材料制备 [4] - 工业领域：在火箭发动机仿真中减少50%试车次数（DeepFlame软件） [10] 标杆成果进展 - 玻尔科研空间站已落地40+高校和40+企业，用户达90万人，正向200+高校和100+央国企推广 [7] - 大原子模型DPA在合金、药物分子等领域实现世界领先预测性能 [8] - Uni-Lab-OS推动实验室向"AI科学家"转型，实现设备协同与方案自动调整 [9]

行业市场规模与AI渗透率 - 2025年化工行业预计市场规模达58,182亿美元，研发支出占比3.86%，AI渗透率在1%-25%区间对应的市场规模为22-561亿美元 [7] - 医药行业2025年市场规模16,232亿美元，研发支出占比7.77%，AI渗透率对应市场规模13-315亿美元 [7] - 新能源行业2025年市场规模23,310亿美元，研发支出占比4.82%，AI渗透率对应市场规模11-281亿美元 [7] - 半导体行业研发支出占比最高达15.18%，2025年市场规模7,189亿美元，AI渗透率对应市场规模11-273亿美元 [7] 国内AI+材料研发企业 - 晶泰科技采用第一性计算+AI+机器人实验室技术，覆盖药物发现和新材料研发，获腾讯、红杉等投资 [10] - 机数量子依托中科大背景，建立亚洲最大材料数据库，聚焦新材料研发 [10] - 微观纪元通过量子计算赋能药物发现和新材料设计，获合肥高投投资 [10] - 深势科技构建AI for Science大模型体系，开发电池材料设计平台，获高瓴创投等投资 [10][16] - 深度原理科技聚焦催化剂材料研发，获晶泰科技和深势科技投资 [10][53] 国际AI+材料研发企业 - 薛定谔为AI药物发现鼻祖，采用AI+SaaS模式，获比尔盖茨投资 [10] - Recursion专注AI+Biotech自研管线，获英伟达投资 [10] - 谷歌Isomorphic Labs分拆自AlphaFold团队，专注大分子药物发现 [10] - 微软MatterGen开发AI+无机材料平台 [10] - CITRINE通过AI优化材料制造流程，覆盖多个工业领域 [10] 材料计算与仿真技术 - 鸿之微开发多尺度仿真技术，应用于半导体、锂电等领域，获国家中小企业基金投资 [11][13] - 迈高科技MatCloud+平台整合材料数据库与高通量计算，服务超5000家客户 [29][31] - 屹艮科技提供电池全生命周期管理方案，覆盖材料设计到系统管理 [34][37] - 材智科技打造合金材料设计云平台，已获296万元订单 [61] 新兴技术应用 - 深云智合开发DeepChem智能合成平台，结合AI与自动化实验技术 [43] - 机数量子建立9448万化合物数据库，开发材料知识图谱 [47] - 幻量科技融合AI与计算物理技术，加速新材料研发 [49] - 深度原理科技结合生成式模型与量子化学，优化材料研发流程 [53]

核心观点 - AI for Science（AI4S）正在改写科学发现的底层逻辑，逐步改变人类探索世界的方式，标志着AI首次以"发现者"的角色进入基础科研核心 [3][6] - 深度原理Deep Principle是一家专注AI for Science的创新公司，聚焦化学材料和反应机制领域，具备从头到尾全链路能力，是国内最早且唯一一家专注化学与材料领域的AI科创公司 [8] - AI for Science的发展分为三阶段：AI Assistant（数据分析工具）、AI Scientist（深度参与科研过程）、AI Innovator（接近AGI能力边界） [10][11][12] - 推动AI for Science"DeepSeek时刻"需要三个关键前提：模型通用能力、垂直领域数据质量与专业性、工具生态与交互方式革新 [18][19][22] - 中国在AI for Science领域具有落地优势，因其强大的制造能力、巨大市场体量及工业应用场景的规模 [25][27][29] AI科研范式变革 - 深度原理Deep Principle用AI解锁全新化学反应路径，聚焦碳捕捉和功能材料发现方向，技术方向为AI for Chemistry & Materials [8] - 公司从MIT孵化，2024年6月回国发展，团队主要在杭州，是国内最早具备全链路能力的化学与材料领域AI科创公司 [7][8] - 科学发现分为hypothesis generation（假设生成）和experimental validation（实验验证）两部分，AI可深度参与这两个环节 [11] AI for Science发展路径 - 第一阶段（AI Assistant）：AI作为科学数据分析工具，辅助理解已有数据中蕴含的科学意义 [10] - 第二阶段（AI Scientist）：AI深度参与科研过程，包括假设生成和实验验证，预计未来一两年内对科研效率带来实质提升 [11] - 第三阶段（AI Innovator）：接近AGI能力边界，AI可独立完成从提出问题到发现科学规律的全过程 [12][13] "DeepSeek时刻"前提条件 - 模型需具备强泛化能力，能理解不同领域的任务需求，如大语言模型可辅助记者生成提纲或科学家总结文献 [18] - 垂直领域数据质量比模型架构更重要，科学问题要求极高准确性，需以高质量专业数据为基础 [19][20] - AI Agent可降低科研门槛，提高交互自由度，让AI服务于一线科研人员 [22][23] 中美生态对比 - 美国在科学研究、科技进展、商业化落地方面全球领先，西海岸偏软件，东海岸偏硬件和生物医疗 [24] - 中国制造能力全球最强，技术差距越来越小，叠加巨大市场体量，在工业应用场景上更具优势 [25][29] - 深度原理选择回国发展因中国在新材料、新能源、精细化工等领域的应用场景更友好且规模更大 [27][29] 行业融资环境 - 2024年中国资本市场环境极差，美元资金比前一年少90%以上，人民币资金少50%以上 [30] - DeepSeek的发布让市场意识到AI可带来实际效率和变现，资金情绪开始回暖 [30][31] AI时代创业者特质 - AI时代创始人最核心特质是速度，需快速试错、融资、应用落地和调整方向 [32][33] - 技术迭代和外部环境变化极快，唯一能掌控的是自身速度，反应和执行速度可成为最大护城河 [33]

AGI发展前景 - 科学家预测通用人工智能(AGI)可能在5年内突破 需融合信息智能 物理智能和生物智能三大浪潮 [5] - 信息智能技术如ChatGPT有望5年内通过新版图灵测试 达到"类人"水平 但自然图像/视频生成还需4-5年沉淀 [5] - AGI发展面临核心挑战是大语言模型存在"边界认知缺失" 导致混淆已知与未知 产生"幻觉" 不同场景需不同应对策略 [6] AI在科研和医疗领域的应用 - AI for Science被视为颠覆科研的关键力量 清华大学智能产业研究院正打造跨学科基础模型整合海量科研数据 [8] - AI能革命性缩小药物筛选范围 从传统数十亿分子库精准聚焦至数百万高潜力候选者 提升研发效率 [8] - 全球首个虚拟医院系统诊断能力以百倍速提升 两天积累的诊疗经验相当于三甲医院数年 准确率高达96% [8] 人形机器人产业发展 - 人形机器人是AI物理智能的突破方向 预计十年后全球机器人数量将超越人类 [10] - 人形机器人技术核心在于多模态VLA模型 但落地需融合多学科技术 真正进入家庭还需5-10年 [10] - 中国将主导全球人形机器人产业 依托全产业链基础 年轻工程人才红利和统一超大市场三大优势 [10] 中国在AI领域的竞争优势 - 中国特有的"市场-制造-人才"黄金三角 将推动其在机器人时代复制移动互联网的成功轨迹 [10] - 年轻工程师通过"1%的算法优化撬动10倍算力追赶" 展现技术创新能力 [3]