MSCI指数纳入决定 - MSCI宣布2025年11月份半年度指数审议结果 将于2025年11月24日收盘后正式生效[1] - 晶泰科技获选纳入MSCI中国指数 该指数是MSCI的旗舰指数[1] - 本次MSCI中国指数新增26只标的 包括多只资源股以及人工智能、机器人、半导体、高端制造等科技类公司[4] 纳入指数的意义与影响 - 股票进入MSCI中国指数便意味着进入MSCI全球标准指数系列 从而获得大量被动资金跟踪[4] - 指数成份股筛选基于客观量化指标 包括公司市值、自由流通量、流动性和市场可投资性等[4] - 入选表明晶泰科技在市值规模、市场代表性及流动性方面达到严格国际标准 投资价值获全球资本市场权威认可[4] 晶泰科技业务模式与技术平台 - 公司是一个以量子物理、人工智能、大规模标准化实验机器人深度融合的创新型研发平台 是科学智能领域的先行者[5] - 业务范围涵盖新药、能源、农业、新材料、新型化学品、消费品等领域[5] - 公司与超300家国际企业、创新公司和科研机构达成合作 并于2025年上半年实现盈利[5] 晶泰科技行业地位与客户基础 - 公司是行业极少数同时在AI小分子药与AI生物药研发领域都已获得高价值国际药企合作的AI研发平台[5] - 全球排名前20的大药企中 有15家是晶泰科技的客户[5]

活动概况 - 2025年10月21日，“良乡大学城人工智能大讲堂”正式启动，首期讲座主题为“AI前沿发展与战略格局” [1] - 活动由北京基金小镇、良乡大学城管委会与北京中关村学院联合打造，旨在落实国家战略、服务北京国际科技创新中心建设 [1] - 活动是助力良乡大学城打造高水平人才高地的具体实践 [1] 首期讲座内容 - 讲座由中关村人工智能研究院具身智能部负责人陈凯主讲，系统回顾了人工智能从符号主义到深度学习的三次发展浪潮 [1] - 内容梳理了算法、数据、算力三大要素的协同演进与突破 [1] - 重点解析了大模型、具身智能与科学智能三大前沿方向的技术原理、发展现状与核心挑战 [1] - 展望了AI在重塑商业组织形态、催生人机交互新范式、促进科研闭环优化等方面的前景与战略价值 [1] 课程体系与资源 - 大讲堂是涵盖理论与实践的系列化、阶梯式课程体系，第一季为期十周 [2] - 活动依托北京中关村学院、中关村人工智能研究院与北京基金小镇共建的“AI+金融”创新实验室的资源优势 [2] - 汇聚了来自清华大学、北京交通大学、华为、中关村人工智能研究院等学术与产业界的权威专家 [2] - 课程内容覆盖从AI基础理论、核心技术到跨界应用的全链路，涉及AI+文化、教育、生命健康、交通、金融、制造、机器人等多个关键领域，并设置实践模块 [2] 活动目标与意义 - 旨在打破高校与学科壁垒，构建开放、前沿、持续的知识共享平台，激发大学生创新热情 [2] - 培养能够驾驭智能时代的复合型创新人才，服务区域科技创新与产业升级 [2] - 系列讲座创新融入投资者教育内容，以提升大学生金融素养与风险防范意识 [3] - 活动将进一步拓展学生科技视野，强化人工智能知识储备与职业竞争力，为形成新质生产力储备青年人才力量 [3]

项目背景与目标 - 上海市经信委启动科学智能“百团百项”专项工程，目标在两年内支持不少于100个团队和100个项目，推动AI人才、领域科学家和工程团队跨组织跨领域协作[1] - 项目旨在加快以人工智能引领科研范式变革，培育既懂科学又懂AI且有产业思维的青年科学家，形成前沿原创性成果[1] 项目进展与团队特点 - 项目路演展示首批AI深度融合物理、化学、生命科学、材料、工程等领域的阶段性成果，30余位青年科学家、领域科学家、工程师出席[1] - 项目负责人平均年龄为35岁，为青年科研人才搭建协作舞台[1] 代表性技术突破 - 上海创智学院刘鹏飞团队研发AI自优化深度科研推理系统，突破分钟级简单推理限制，实现小时级深度思考[1] - 复旦大学高悦教授团队研发的电解液材料支持磷酸铁锂电池12000次充放电后健康状态96%，完成技术原型到产品试用转化，已建立百公斤级产线并与宁德时代等头部企业合作[2] - 上海创智学院朱通团队开发针对主族元素化学反应的机器学习加速量子化学计算方法及深度学习势能面模型，比传统方法效率提升三个数量级，实现基元反应路径秒级生成[2] - 同济大学周颖团队实现建筑工程设计“图模转换—建模分析—优化设计”全链路自动化智能化，结构建模与修改效率较传统人工提升10倍以上[3] - 上海交通大学林洲汉团队构建风电预测专用预训练大模型，在无人驻场情况下实现高精度推理，2025年1-3月全网新能源预测准确率综合排名第一[3] 项目特点与影响 - 项目形成青年AI科学家与领域科学家深度融合的高效协同创新机制，例如朱思语团队的多模态生成式AI驱动中华文明源流时空重现项目实现与人文社科多学科专家深度协作[4] - 产业转化速度快成效实，部分项目已与头部企业如宁德时代开展合作，体现“AI科学家+领域专家+工程师”共创机制优势[4] - 在AI方法论层面实现原创突破，如刘鹏飞团队聚焦AI通用技术创新显著加速科学发现进程[4] 未来发展方向 - 工程将着力推动前沿原创性成果向现实生产力转化，通过打造行业解决方案样板间、建设开放共享的科学智能云平台重点赋能关键领域[5]

文章核心观点 - 上海人工智能实验室主任周伯文以“阿玛拉定律”为引，提出对AGI for Science（通用人工智能驱动科学创新）的“六问”，探讨其边界、能力及未来发展潜力 [1] - AI for Science（AI4S）模式正与生物医药、材料科学、电子技术等实体经济领域紧密结合，推动科技创新 [1] - 行业认为AGI是人工智能的下一阶段目标，其最具魅力的地方在于促进不同学科的深度融合，激发出新的交叉学科 [1][3] - 公司通过发起“科学智能战略科技力量联盟”等具体行动，推动从理论突破到应用落地的全链条闭环 [5] AI for Science 的价值与成果 - AI for Science的价值已得到学界公认，在2025浦江创新论坛上有十项成果发布 [2] - 发布的成果包括首个通专基座联合驱动的蛋白质设计AI科学家Amix-Agent，以及多模态环肽合成深度学习通用模型DeepPeptide等 [2] - 实验室已教会模型理解徐悲鸿笔下的马、鉴赏留白的意境，展示了从非结构化原始数据中识别研究价值模式的能力 [4] AGI for Science 的六问反思 - 边界之问：需清晰认知并非所有科学问题都能被人工智能解决，避免陷入“AGI万能”的误区 [2] - 预测之问：不应高估当前大语言模型或数据驱动方法，其训练受限于人类已有认知和人为约束的数据 [3] - 语言之问：人工智能需从纯粹依赖自然语言，走向自然语言与符号语言等多种表示形式的融合 [3] - 交叉之问：AGI for Science的魅力在于促进不同学科深度融合，帮助构建人类尚未构建的科学范式 [3] - 验证之问：提出思想实验，衡量标准是AGI能否基于1905年之前的科学知识自主推导出广义相对论 [3] - 新科学之问：AI正在重构研究者、研究对象与研究工具的关系，在社会学、工程研究等领域有巨大应用空间 [4] 行业行动与未来展望 - 公司联合多家科研机构共同发起“科学智能战略科技力量联盟”，推动生物制造、量子科技、脑科学、化学材料、气候能源等领域与人工智能深度融合 [5] - 行业观点认为，科学探索的罗盘始终由人类的心灵、好奇心与价值观指引，预测未来最好的方法是创造未来 [4]

论坛核心事件 - 2025浦江创新论坛人工智能赋能科学研究专题论坛在上海举办 [1] - 上海人工智能实验室联合多家科研机构共同发起的"科学智能战略科技力量联盟"正式成立 [1] 联盟战略目标 - 联盟致力于构建科学智能协同创新生态，推动人工智能与科学领域的战略科技力量紧密结合 [1] - 联盟将依托人工智能推动理论研究、技术研发、落地应用一体化 [1] - 加速"从0到1"重大科学发现进程和"从1到N"技术突破 [1] 联盟重点应用领域 - 加强人工智能与生物制造、量子科技、脑科学、化学材料、气候能源等领域技术协同创新 [1] 人才培养与合作 - 科学智能长远发展需前沿技术突破和复合型人才提供持续动能 [1] - 上海创智学院与上海人工智能实验室、上海科学智能研究院签署战略合作协议 [1] - 合作方向包括人才培养和科学智能联合攻关 [1]

文章核心观点 - 国务院印发意见，推动实施“人工智能+”行动，旨在加快人工智能驱动的科研新范式，加速重大科学发现进程 [1] - AI for Science（AI4S）正成为新一代科技革命的重要推动力量，并从概念导入期进入应用落地期 [1][2] - 北京凭借其资源优势，在AI4S领域积极布局并取得显著成果，通过政策支持和生态建设，致力于打造新质生产力发展的重要引擎 [1][5][12][13] 政策支持与规划 - 国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确支持AI驱动的科研新范式 [1] - 北京市发布《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027年）》，这是全国首个面向科学智能的专项地方政策 [5] - 该行动计划提出，到2027年将建立科学基础大模型，建设不少于10个高质量科学数据库，服务不少于1000万用户 [12] - 北京将建立人工智能专项工作机制，布局重大项目群，鼓励联合攻关以完善科学智能创新生态 [12] 科研基础设施与平台建设 - 北京科学智能研究院作为全球首个专注于AI4S的新型研发机构，构建“平台科研+垂直整合”模式，布局科学智能的“四梁N柱”基础设施 [3] - 玻尔科研空间站作为“全球AI4S时代下的云科研入口”，覆盖“读—算—做”全流程，用户规模已突破100万 [7] - 玻尔平台收录超2000万全球活跃学者，超14万本期刊资源，覆盖26大学科领域，其Apps应用商店已集成300+科研工具 [8] - 大原子模型（OpenLAM）已迭代至第三代，覆盖90种化学元素，在下游任务中平均节省90%的数据计算成本 [11] 关键技术突破与应用案例 - DeepFlame Rocket（临界炽核）火箭燃烧智能仿真软件实现火箭发动机全流程数值模拟，将原本需数月的计算压缩至一天甚至更短 [4] - 该软件使火箭发动机实际试车次数至少减少50%，并已在能源、电力、化工等多个领域应用 [4] - “磐石·科学基础大模型”发布，在国产开源大模型基础上面向科学领域定制，集成了一系列专用模型 [11] - 深势科技构建“深势·宇知”大模型体系，打造了包括药物计算设计平台、电池设计自动化平台等在内的科研和工业研发基础设施 [8][9] 产业生态与企业发展 - 北京已形成完整的AI创新和产业链条，涌现出一批创新型企业和潜在独角兽企业 [5] - 深势科技是国家专精特新“小巨人”企业，科研团队博士及博士后占比超过35%，在北京、上海、深圳等地布局研发中心 [7] - 玻尔科研空间站已在北京大学、浙江大学等全国50余所高校院所，以及宁德时代、广汽埃安等40多家企业上线应用 [7] - 目前有30多家共建单位参与大原子模型计划（OpenLAM）项目，推动微观科学研究基础设施的共建 [11] 未来展望与发展目标 - AI4S正在激发新的科学变革，重塑传统产业和科研模式，行业已站在这场变革的起点 [8] - 北京将持续深化人工智能与科学研究的“双向奔赴”，以“行动计划”为指引 [13] - 海淀区将围绕变革传统科研范式前瞻布局，协同区域力量，夯实基础设施，建设科学智能创新策源地和产业高地 [12] - 目标是通过构建开放生态，推动形成具有国际竞争力的AI4S产业集群 [12]

政策与战略布局 - 国务院印发意见，要求加快探索人工智能驱动的新型科研范式，加速重大科学发现进程[1] - 北京市发布全国首个面向科学智能的专项地方政策《北京市加快人工智能赋能科学研究高质量发展行动计划（2025—2027年）》，作为未来3年发展AI4S的路线图[5] - 行动计划提出到2027年建立科学基础大模型，建设不少于10个高质量科学数据库，服务不少于1000万用户[12] - 北京将建立人工智能专项工作机制，布局一批重大项目群，鼓励生态上下游企业及优势团队开展联合攻关[12] 核心机构与平台建设 - 北京科学智能研究院于2021年9月成立，是全球首个专注于AI4S领域研究与发展的新型研发机构，以构建"平台科研+垂直整合"模式为指导[3] - 研究院布局科学智能的"四梁N柱"建设，"四梁"指模型算法与软件、实验方法、数据库与知识库、算力平台，"N柱"对接国家战略需求如锂电池、医疗制药等[3] - 玻尔科研空间站作为"全球AI4S时代下的云科研入口"，覆盖"读—算—做"全流程，用户规模已突破100万，在全国50余所高校院所和40多家企业上线应用[7] - 玻尔科研空间站收录超2000万全球活跃学者，超14万本期刊资源，覆盖26大学科领域，其Apps应用商店已集成300+科研工具[8] 技术突破与应用案例 - DeepFlame Rocket火箭燃烧智能仿真软件实现火箭发动机全流程数值模拟，将原本需数月的计算压缩至一天甚至更短，使实际试车次数至少减少50%[4] - 大原子模型已迭代至第三代，覆盖90种化学元素，在众多下游任务中平均节省90%的数据计算成本，应用于合金、动态催化、药物小分子等领域[11] - 北京已产出全球首个覆盖90多种元素的大原子模型DPA、新一代科研知识库Science Navigator等一批重大原创成果[5] - 深势科技构建"深势·宇知"大模型体系，打造了玻尔科研空间站、药物计算设计平台、电池设计自动化平台等科研和工业研发基础设施[9] 产业生态与协同创新 - 北京在人工智能领域形成完整的创新和产业链条，涌现一批创新型企业和潜在独角兽企业[5] - 已有30多家共建单位参与大原子模型计划项目，为微观科学研究提供新的基础设施[11] - 北京聚集北大、清华、中国科学院等顶尖高校和科研机构，拥有深势科技、百度等科技创新企业，重大场景丰富多元[9] - 深势科技作为国家专精特新"小巨人"企业，研发团队汇集超百位跨学科科学家和工程师，博士及博士后占比超过35%[7]

文章核心观点 - 北京通过整合顶尖学术资源、大规模智算资源、专项基金及人才政策，构建了支持科学智能从原始创新到产业化的完整生态体系 [1][2][3] 产业资源与基础设施 - 北京统筹算力资源建设，推动多个区域打造智算高地，累计智算资源超过3.3万P [1] - 上线人工智能数据运营平台，开放共享科技期刊论文多模态解构数据集 [1] - 基于北京人工智能数据训练基地建立数据沙盒监管机制，为产业提供可信数据空间和智算资源 [2] 资本与政策支持 - 仅海淀区就设立200亿元科技成长基金，构建子母基金联动的投资矩阵 [1] - 推出人工智能人才特区20条政策，吸引全球顶尖科学家和青年才俊 [1] - 通过算力券、场景开放清单等政策工具，将支持输送到科研团队 [2] 创新生态与产业应用 - 打造人工智能创新街区、AI原点社区、AI北纬社区等实体空间，厚植发展沃土 [1] - 科学智能正推动形成工业研发新范式，加快具身智能、新能源新材料等领域关键技术创新 [3] - 已孕育出全球首个全链路AI科研空间站和首个2100亿参数的跨模态生物语言大模型 [2] 发展模式与战略 - 北京采取差异化策略，允许不同类型创新主体各得其所，并对长远发展保持耐心 [2] - 政府角色定位为疏通阻碍创新的底层梗阻，而非主导创新过程 [2] - 科学智能作为人工智能与基础科学深度融合的前沿领域，初步呈现出产业化应用潜力 [3]

张江AI小镇产业生态 - 张江AI小镇由多个产业载体组成 包括张江人工智能岛 模力社区和上海科技投资大厦 形成约1平方公里的AI产业集聚区 [2] - 模力社区聚焦具身智能 科学智能和应用智能三大方向 以场景闭环推动AI落地 已吸引近200家上下游企业入驻 [4] - 张江人工智能岛汇集IBM 阿里巴巴等头部企业及科研院所 2024年园区营业收入超135亿元 2025年吸引开普勒机器人 商飞时代等名企入驻 [8] 产业集群与场景应用 - 浦东新区拥有1500家规上工业企业 800余家集成电路企业 3900多家生物医药企业及1200余个持牌金融机构 为AI技术提供多元落地场景 [8] - 联仁健康医疗大数据覆盖超3600家医院 存储超2100亿条健康医疗数据 与本地AI企业合作赋能新药研发 [4][5] - 模力社区2025年上半年举办33场精准对接活动 推动AI技术向千行百业落地 并通过30多场投融资路演促成资本与项目对接 [9] 资本支持与产业基金 - 陆家嘴集团在陆创空间L HUB引入15家头部投资机构和基金 包括集成电路 生物医药和人工智能产业基金 提供全生命周期资本支持 [9] - 形成"技术研发—产业应用—资本反哺"的正向循环 强化产业投资机构集聚效应 [9] 产业规模与发展规划 - 2024年浦东人工智能产业规模达1637亿元 约占上海市40% 集聚垂类模型企业200余家 28个大模型完成备案 [12] - 浦东集聚具身智能产业链企业超70家 落地全国首个人形机器人创新中心 智元 傅利叶等企业发布整机产品 [12] - "十四五"期间以"要素支撑 融合赋能"为重点 建设模力社区等园区 "十五五"期间将进一步强化产业规模与核心竞争力 [12][13]

产业规模与增长 - 2024年浦东三大先导产业（集成电路、生物医药、人工智能）规模达8323亿元，占全市46%，近三年年均复合增长11.7% [1] - 人工智能产业规模1637亿元，约占全市40% [1] 产业集群与生态建设 - 浦东推动智算集群、模型算法、高质量语料、软硬件协同创新发展，推出模力社区、张江机器人谷等重点园区 [1][2] - 集聚垂类模型上下游企业超200家、具身智能产业链相关企业超70家 [2] - 28款大模型产品已完成备案，落地全国首个国家地方共建的人形机器人创新中心 [2] - 人工智能岛园区自2019年成立以来聚集85家AI相关企业，覆盖人工智能、大模型、大数据、智能芯片和云计算5个赛道 [2] - 模力社区自2024年8月30日运营以来吸引近200家上下游相关企业，聚焦具身智能、科学智能、应用智能3大方向 [3] 技术应用与创新成果 - 联仁健康建立近300项行业标准的知识图谱，训练医疗大模型和200多个精专模型 [1] - 合理用药监测AI在30家复旦百强医院投入使用，将处方错误率降低40% [1] - 智元、傅利叶、开普勒、卓益得、擎朗等人形机器人整机产品接续发布并快速迭代 [2] 发展模式与战略重点 - 模力社区采用"创业者服务创业者"的独特生态模式，不以产值和税收衡量企业产出，而是通过技术开发扶持实现高效创新发展 [3] - 差异化聚焦垂类模型和应用层面，依托浦东在飞机、汽车、轮船制造及集成电路、生物医药的产业基础实现场景落地 [3] - 未来重点聚焦知识产权全球布局、数据安全与验证平台搭建 [4]