A股IPO市场现状与排队企业结构 - 截至1月4日，A股市场拟上市IPO企业排队数量为342家 [1] - 从上市板分布看，北交所排队企业最多，达208家，占比60.82%，深证主板排队企业最少，仅21家，占比6.14% [1] - 从盈利能力看，排队企业中最新一年净利润8000万以上的有194家，占比56.73%，净利润1亿元以上的有143家，占比41.81%，净利润超过10亿的企业有11家，占比3.22%，亏损企业有21家，占比6.14% [1] 2025年IPO市场表现与关键案例 - 2025年中国内地IPO数量几乎是2024年的两倍，共有115家公司在上海、深圳和北京交易所上市，融资总额达1280亿元人民币 [1] - 2025年最大的IPO是清洁能源生产商华电新能源，融资达到182亿元 [4] - GPU制造商摩尔线程科技以80亿元融资位列第二，硅片制造商西安昂瑞斯威新材料科技以46亿元融资排第三 [4] 政策环境与市场改革动向 - 2025年6月，中国证监会重新引入规定，允许亏损科技公司在以芯片制造和生物制药为主的科创板上巿，类似纳斯达克，以进一步促进市场活跃 [4] - 2025年出台了一系列鼓励IPO的政策 [4] 行业前景与专业机构观点 - 德勤中国资本市场服务全国领袖Tony Huang表示，目前的改革为A股IPO活动在2026年加速及潜在表现更强劲奠定了坚实基础 [4] - Tony Huang指出，人工智能、新能源、高端制造业、商用航天、量子技术和生物制造等领域的企业，寻求A股上市和融资时可能更具优势 [4] - 德勤预测，2026年A股上市数量和总融资额将持续增长，总体市场流动性可能会继续得到政策支持，包括鼓励长期资本如保险资金入市的措施 [4] - 广发证券分析师王正志预计，2026年新股销售的步伐将加快，进一步的改革将推动多层次资本市场更具包容性 [4]

教育部批准设立新高校 - 教育部拟同意设置15所本科高等学校，其中包括全国首家网络空间安全类专业高等学校——网络空间安全学院 [1][4] 新设与更名高校列表 - 新设高校包括天津职业大学、南昌科技职业大学、滨州职业技术大学、日照职业技术大学、河南工业职业技术大学、贵州工商职业大学、昆明冶金职业大学、河南信息科技学院及网络空间安全学院，共计9所 [2] - 另有6所高校申请更名，包括华北科技学院与防灾科技学院合并更名为应急管理大学、淮阴工学院更名为淮安大学、皖南医学院更名为皖南医科大学、安徽科技学院更名为安徽科技工程大学、滨州医学院更名为山东医药大学、湖南理工学院更名为湖南理工大学 [2] - 在15所学校中，12所为公办性质，3所为民办性质 [2] 网络空间安全学院概况 - 网络空间安全学院位于湖北省武汉市东西湖区国家网络安全人才与创新基地，是一所部省共建、省属公办本科高校 [5][7] - 学校定位为新型高水平创新应用型大学，旨在培养创新型、实战型网络安全专业人才 [7] - 学校践行“武汉办，为中国”的使命，聚焦网络强国建设 [5] 行业背景与人才需求 - 随着人工智能、量子技术等新一代信息技术发展及数字化转型加速，网络安全领域对人才和技术的需求急剧增长 [6] - 根据教育部《2022年网络安全人才实战能力白皮书》数据，预计到2027年，中国网络安全人才缺口将达327万人，而目前高校年均培养规模仅3万人，人才短缺严重制约产业创新 [7] - 智联招聘平台数据显示，2025年网络安全运营类岗位占比26.8%，连续三年排名第一，用人单位最青睐“经验+实战能力”的候选人 [8] 学校发展战略与特色 - 学校坚持开放办学，推进产学研用深度融合，发展政行校企长效合作机制，创建“N+网络安全”产教融合创新园区 [7] - 学校选址于国家网络安全人才与创新基地，该基地已入驻武汉大学、华中科技大学的网络空间安全学院，并聚集了华为、天融信等200多家网络安全上下游企业，形成完整产业链 [13] - 学校建设“一校两区”，初期依托网安基地校区，同步加快建成杜公湖校区，打造特色智慧校园 [14] - 学校首批规划设置6个本科专业，聚焦前沿交叉领域，包括自动驾驶与控制安全、人工智能（人工智能开发与安全方向）、软件工程（软件开发与应用安全方向）、数据科学与大数据技术（大数据利用与安全方向）、计算机科学与技术（云计算安全方向）、网络传播与舆情安全 [14] - 学校强调产教深度融合、校企一体化办学，充分利用国家网安基地的产业、技术、教育资源 [15] - 学校硬件设施已建成密码工程实验室、网络安全防护与运营实验室、智算中心等前沿实验室 [16]

浙江省2026年度“尖兵领雁+X”科技计划立项概况 - 浙江省科学技术厅公布了2026年度“尖兵领雁+X”科技计划立项项目清单，项目总数共计441项 [1][2] - 具体包括69项“尖兵”项目、309项“领雁”项目以及63项科技合作项目 [1][2] - 项目承担单位需在2026年1月19日起通过浙江省科技管理平台填报项目任务书，并于3月2日前提交 [3] “尖兵”项目重点技术领域 - **量子技术与精密测量**：项目涉及高一致性金刚石系综NV传感器量产技术、全国产高精度芯片原子钟量产技术、高性能量子纠错加速器及斯格明子量子比特器件等 [5] - **脑机接口与神经工程**：重点包括基于闭环调控的视觉重建脑机接口系统、面向脊髓损伤的主动脊髓神经接口、实时脑机交互的康复外骨骼以及无创脑机接口基座模型等 [5] - **人工智能与大模型**：方向涵盖超长记忆精准推理大模型、大模型后训练和推理的思维链数据平台、人工智能大模型安全训练与主动防护技术、以及面向科学研究的双态推理建模等 [5][6] - **AI+工业与安全**：涉及空天地海一体化智能警务、基于AI零信任体系的工业数据安全防护、跨模态耦合驱动的高端装备工艺大模型智能协作平台、以及支持AI模型的复杂产品分布式协同制造等 [6] - **生物医药与核药**：包括基于多模态数据的药物研发基座大模型、关键医用同位素国产替代及治疗型核药研发、神经退行性和免疫相关疾病新型小分子药物、异体通用型干细胞药物以及自身免疫性疾病抗体偶联药物研发等 [7] “尖兵”项目中的省地协同与机器人技术 - **人形机器人及相关技术**：项目包括超轻量大负载人形臂技术、高可靠柔性触觉传感器技术、精准灵巧作业的人形机器人整机及典型工业应用示范等 [7] - **核心零部件与智算**：涉及高效高功率密度空心杯电机技术、小体积高爆发电机驱动器技术、大规模智算网络400G RDMA网卡芯片、面向国产AI芯片的基础软件协同优化等 [7][8] - **能源与特色产业**：包括高渗透率下的构网型储能系统关键技术、基于可信可控AIDC智算中心供电关键技术，以及绍兴黄酒酿造过程控制、风味物质形成机理研究和黄酒大模型开发等 [7][8] “领雁”项目之环保与新材料 - **新污染物治理与固废处理**：重点针对全氟新污染物，开展典型氟化工企业场地污染治理、产业集聚区土壤风险诊断、纺织印染行业源头阻隔与末端治理等技术研发 [8][9] - **固废资源化与温室气体减排**：项目包括垃圾渗滤液分类去除、垃圾焚烧灰渣减量化与资源化、建筑垃圾高效固碳处理、废旧铅蓄电池有价金属回收，以及复杂排放场景温室气体监测和减排技术 [9] - **绿色建筑与农业资源**：涉及新一代绿色低碳公共建筑关键技术、“感知-模拟-调控”云边协同建筑能源管理、高蛋白饲用替代生物资源挖掘、合成生物学驱动非粮饲料蛋白利用等 [9] “领雁”项目之高端材料与能源技术 - **先进功能材料**：研发方向包括固液混合型电解电容器用纸基隔膜、高倍率功能性氟树脂微孔发泡材料、飞行器电池热失控防护用发泡硅橡胶、高性能聚芳醚酮树脂及其单体等 [10] - **复合材料与回收技术**：涉及海洋装备用玻纤增强防腐蚀聚酰胺复合材料、芳纶纤维复合材料、液化天然气用深冷绝热高性能纤维增强复合材料，以及废旧聚氨酯化学解聚、废旧聚酯纺织品再生等 [10] - **能源电池与电子化学品**：包括面向超算中心的高功率高安全性锂钠混合电池、高性能低铂团簇催化剂、高稳定性固态电解质材料、高效长寿命钙钛矿/硅叠层太阳电池、宽温域大功率氢燃料电池膜电极等 [11][12] - **光电与传感材料**：项目涵盖基于回收材料的晶硅-钙钛矿复合叠层太阳能电池、有机-无机复合闪烁晶体、筛基热电材料、耐高压磨蚀金属陶瓷复合材料、空天用耐高温高韧性碳纤维复合材料等 [11] “领雁”项目之生命健康与医疗技术 - **中医药现代化与重大疾病**：重点研究浙产道地中药优质生产与智能制造、中药抗冠心病多组分功效物质筛选与生物合成、AI驱动中药复方改善糖尿病肾病、以及中医药治疗狼疮性肾炎、肥胖病等 [12][13] - **肿瘤精准诊疗**：围绕结直肠癌、肝癌、胃癌、胰腺癌、肺癌、乳腺癌等多种癌症，利用多组学、人工智能、ctDNA甲基化、肠道微生物、工程化细胞疗法等技术，构建早期筛查、分子分型、疗效预测和精准治疗体系 [13][14][15] - **脑科学、神经精神疾病与老年病**：涉及阿尔茨海默病的多组学机制识别、早期预警及光电传感诊疗新技术；抑郁症、孤独症、精神分裂症、帕金森病的早期预警与新型诊疗技术；以及老年内在能力衰退风险预测与干预 [15][16][17] - **专科疾病与先进疗法**：覆盖脓毒症急性肾损伤、糖尿病肾病、前列腺癌、尿路上胶癌、炎症性肠病、肝硬化、缺血性卒中、冠心病、圆锥角膜、青光眼、骨关节炎等疾病的精准诊断、机制研究和新型治疗技术开发 [17][18][19] - **高端医疗设备与器械**：研发方向包括经呼吸道柔性诊疗机器人、轴流式儿童心室辅助装置、仿生肠道功能支架智能输送系统、冠状动脉介入无植入治疗器械、以及分钟级结核杆菌现场检测仪等 [20]

文章核心观点 - 人工智能与数字化已成为企业关乎未来生存与竞争力的“必答题”，其与实体经济的深度融合正在重新划定全球产业竞争的起跑线 [1] - 以隆基绿能、国盾量子、京东方为代表的中国领先企业，其通过AI、量子技术等进行数字化转型的实践，勾勒出一条从技术追赶到自主创新、从单点应用迈向系统赋能的产业跃迁路径 [1] - 企业的首席科学家与顶尖技术团队如何定义技术战略并将实验室突破转化为产业动能，是理解中国经济结构重塑与科技价值重估的关键范式 [1] 京东方：AI大模型激活数字化应用边界 - 公司正从显示龙头企业向“以显示为核心的物联网创新企业”加速转型，人工智能是驱动业务布局的核心动能 [4][5] - 公司正在构建一个以AI为底座，覆盖“AI+制造、AI+产品、AI+运营”全链路的智能体系 [5] - 在AI+制造方面，公司在显示行业内率先发布“AI工厂”概念，强调全生产要素的AI原生，首批规划的AI工厂正在有序落地，在生产计划、物料供应、品质管理等场景实现质效全面提升 [5][6] - 在AI+产品方面，公司打造“器件—整机—系统—场景”多重模式的产品创新，围绕画质、功耗、护眼和交互等方面持续突破 [6] - 公司已于今年9月发布面向显示行业的“京东方蓝鲸显示大模型”，以赋能产业全链路智能化升级 [6] - 人工智能在端侧、边缘侧对实物产品进行加持，提升产品智能化程度，并为底层研发工作带来新的生产方式和工具 [5][6] 隆基绿能：AI重构产业生产价值链 - 公司以“灯塔工厂”建设为抓手，将AI全面嵌入工艺优化、质量预测与研发加速等多个价值链环节，构建可复制、可推广的智能制造模式 [7][8] - 数字化转型基于制造全过程产生的海量数据进行标准化治理与整合，数据已成为持续优化工艺、推动研发迭代的核心资产 [8][9] - 通过部署AI视觉检测系统，大幅提升了人均产出效率，并显著缩短新工艺导入周期 [8] - 通过数字化平台实现设备、工艺、环境等多元数据的实时采集与关联分析，并通过“一品一码”实现从硅片到组件的全生命周期追溯与可视化管理 [8] - 通过机器学习模型分析设备运行数据进行预测性维护，提前识别故障风险，有效减少非计划停机，降低备件库存成本 [8] - 通过共建供应链协同平台，推动与关键供应商的订单、计划、库存等数据串联，实现产能联动与排程同步，形成响应更敏捷、韧性更强的产业链生态 [9] - 通过“灯塔计划”将嘉兴基地的智能制造系统进行模块化解耦，形成可配置、可复制的生产经验，这种“智造+绿造”模式显著降低生产碳排放，使产品具备更优的碳足迹表现，满足严苛的碳标签要求 [9] 国盾量子：量子技术守护数字化信任底座 - 量子通信是量子信息技术中最先走向实用化且技术相对最成熟的领域，公司的业务已从“服务国家重大需求”走向“赋能千行百业” [10] - 公司参与建设的“京沪干线”项目建成连接北京、上海，贯穿济南、合肥等地的量子保密通信骨干线路，线路总长2000余公里 [10] - 公司全力支撑全国“天地一体”量子通信网络建设，加速重点城市城域网建设与升级，并依托运营商渠道降低市场拓展成本 [10] - 公司推进量子安全应用产品规模化落地，拓展政务、金融、电力等核心行业场景应用，并持续推进量子通信核心设备集成化、芯片化迭代 [10] - 截至目前，北京、上海、济南、合肥、武汉等城市已建成量子城域网络，为政务、金融、能源、医疗等关键领域数据传输提供高级别安全保障 [11] - 量子密话、量子安全视频会议系统、量子加密对讲等一系列量子安全应用产品正逐步走进民生 [11] - 在量子计算方面，公司一方面积极参与前沿技术研究，助力超导量子计算实现新突破；另一方面与合作伙伴在气象预测、金融分析等领域探索算法解决方案 [11] - “十五五”期间，随着“国家队”牵头建设“天地一体”广域量子保密通信网络，量子加密技术将从顶层专网下沉为更多行业和公众可用的安全服务 [11]

核心观点 - 成都正通过建设高能级创新平台、强化科技成果转化体系和实施精准的企业培育政策，加快建设全国重要的科技创新中心，旨在将科技创新转化为推动高质量发展的核心动力 [1][2][3] 创新平台与产业基础 - 成都已聚集大量创新主体，高能级创新平台发展迅速，在蓉高新技术企业数量达1.47万家 [1] - 4个方向的天府实验室已承接国家级和省级科研项目超过150项，并孵化出55家项目公司 [1] - 全市已建成市级及以上的中试平台和概念验证中心141家，累计服务中试项目超过7000个 [1] 科技成果转化战略 - 成都深化科产融合的核心“打法”在于强化科技成果转化质效，通过有组织的创新、有体系的撮合和有质效的转化来推动 [2] - 有组织的创新聚焦于人工智能、低空经济等重点产业的关键技术攻关，以及量子技术等未来产业的原创性颠覆性技术创新 [2] - 有体系的撮合通过实施“科创天府·智汇蓉城”科技成果对接转化行动、健全“双向揭榜挂帅”机制和完善技术经理人制度来实现 [2] - 有质效的转化致力于做强“线上科创通+线下科创岛”的聚服展孵一体化功能，并围绕重点产业链布局一批概念验证和中试验证平台 [2] 企业培育与产学研融合 - 成都对企业实施精准的梯度培育服务，分类支持科技型中小企业、高新技术企业及领军企业的成长 [3] - 强化企业主导的产学研深度融合，通过制度设计引导创新资源向企业集聚 [3] - 一项关键举措是在未来三年内，从高校院所选派500位科研人员到产业园区和企业担任“科技副总”，深度参与企业的技术攻关与平台建设 [3]

公司业务动态 - 迪普科技在互动平台表示，公司持续探索量子技术在网络安全领域的应用落地[1] - 公司为量子通信等场景提供网络安全保障服务[1] - 公司持续为运营商等价值用户提供量子通信等业务场景的专业化网络安全解决方案[1] 公司信息披露 - 投资者可通过公司在巨潮资讯网、公司官网等公布的内容了解相关情况[1]

公司业务进展 - 公司已推出系列化的量子安全芯片、模组及抗量子密码芯片、模组产品 [1] - 公司的量子安全产品已被合肥硅臻、中电信量子、问天量子等量子领域的头部企业采用并已实现销售收入 [1] - 公司已为合作伙伴提供抗量子芯片的技术服务，并实现相关业务收入 [1] 产品应用领域 - 公司的量子安全产品具体应用于金融、通信、电力、物联网等领域 [1] - 产品应用于签名/验证服务器、安全网关/防火墙等有高安全要求的信息安全设备中 [1]

公司业务进展 - 公司已推出系列化的量子安全芯片、模组及抗量子密码芯片、模组产品 [1] - 公司的量子安全产品应用于金融、通信、电力、物联网等领域以及签名/验证服务器、安全网关/防火墙等高安全要求的信息安全设备 [1] - 公司的量子安全产品已被合肥硅臻、中电信量子、问天量子等量子领域的头部企业采用并已实现销售收入 [1] - 公司已为合作伙伴提供抗量子芯片的技术服务，并实现相关业务收入 [1] 行业与市场 - 量子安全产品在金融、通信、电力、物联网等多个行业领域有具体应用 [1]

俄罗斯微电子产业现状与认知转变 - 西方制裁三年半以来，俄罗斯微电子产业形势未发生根本性变化，此前已具备建设180纳米及90纳米制程洁净室的能力 [4] - 微电子领域长期受外部限制，早在苏联时期及2016年，相关研究所即已面临美国制裁 [5] - 关键变化在于国家与社会层面已清晰认识到，追求主权独立的国家必须在战略领域发展自有核心技术，摆脱进口依赖 [5] 技术依赖与自主研发进展 - 在人工智能/机器学习领域，俄罗斯大公司模型仍使用英伟达处理器进行训练，大数据处理短期内仍依赖进口微处理器 [6] - 俄罗斯的研发处于设计中心水平，拥有自有架构和设计（如神经形态处理器、NeuroMatrix），但制造环节在国外 [6] - 国内正等待生产达到28纳米以下水平，同时也在发展自有架构、数学优化方法（如张量列车）及生产技术 [6][7] 产业发展成就、障碍与政府支持 - 微电子是资本与科技最密集的产业之一，一座现代化洁净室价值达数百亿美元 [8] - 苏联时期曾拥有完整产业链，但后来被放弃，目前国家已启动大规模计划，涵盖超纯材料、生产设备、计算机辅助设计及锗硅结构等技术攻关 [8] - 与2020年-2021年相比，相关方向的政府拨款增长了数十倍，国家领导人明确指出了微电子的战略意义 [8] - 发展障碍包括三年半时间对于技术突破而言太短，目前处于积累阶段，预计几年后才能看到实际成果 [8] 产学研协同与人才培养 - 过去“一切靠买”导致基础科研与产业脱节，目前正积极恢复科研机构与高科技公司的联系，合作已产生效果 [9] - 人才培养需要雇主深度参与，例如让学生在研究机构进行实习并完成论文答辩 [9] - 需将教育机构与拥有实际基础设施的行业中心联系起来，并针对科学家、工程师、技术员等不同人才类型采取差异化培养方法 [9] 全球微电子技术发展趋势 - 全球微电子发展有明确路线图，目前正在掌握2纳米制程技术，计划到2037年实现1.6、1.4甚至0.2纳米 [10] - 22纳米之后晶体管进入三维结构（FinFET, GAAFET），但仍面临散热、漏电及RC延迟等基础物理挑战 [10]

公司量子技术应用现状 - 公司量子技术应用聚焦于电力能源行业的特定需求 [2] - 该技术采用三波混频微波频率定位技术和双通道磁共振频率差分解耦测量的温漂抑制技术 [2] - 技术综合了基于能级跃迁效应的量子高精度和基于量子隧穿效应的磁电阻高速测量优势，以实现电流的超高精度监测 [2] 公司技术成果与产品应用 - 公司已掌握电力量子传感器的设计、制造与应用关键技术 [2] - 该技术主要应用于数字电网智能感知设备 [2] - 相关产品已投入使用并处于持续优化阶段 [2]