公司合作与技术研发 - 公司与上海交通大学合作共同开展航空航天高温合金材料精密铸造技术研究 [3] - 合作研发数字化与虚拟铸造技术旨在降本增效 [3] - 合作内容包括设计精密铸造数据采集方案并合作开发智能化技术 [3] - 合作同时探索蜡模防变形智能化技术 [3] 数字化与虚拟铸造技术细节 - 在合作中数字化与虚拟铸造技术的研发深度融合了AI技术 [1] - 公司利用AI算法对铸造过程中的多源异构数据进行实时分析与处理 [1] - 公司通过机器学习模型实现铸造工艺参数的动态优化与智能调控 [1] 公司对AI概念的澄清 - 公司目前没有AI智能体的概念 [1]

公司融资与估值 - AI编程初创公司Replit Inc正接近达成一轮约4亿美元的融资协议，预计融资后估值接近90亿美元 [1] - 最新估值约为90亿美元，是该公司上一轮融资后30亿美元估值的近三倍 [1][2] - 本轮融资由成长型风险投资公司Georgian带头领导，谈判仍在进行中，细节可能变化 [1] - 该公司在2024年9月曾完成约2.5亿美元的融资，当时估值约为30亿美元 [2] - 核心机构投资者包括Amex Ventures、谷歌旗下的AI Futures Fund以及Bloomberg LP旗下的Bloomberg Beta [2] 公司业务与产品 - Replit成立于十年前，是“vibecoding”（人工智能编程）领域的领导者 [1] - 公司提供基于浏览器的集成开发环境，用户无需安装软件即可在网页上编写、运行、调试和部署程序，支持Python、JavaScript、C++等多种语言 [4] - 核心产品聚焦于AI编程助手，如Replit Agent以及Ghostwriter，这些AI代理工具可根据自然语言提示自动生成代码、调试、部署甚至创建完整应用程序 [4] - 公司致力于让用户仅通过描述想法，就能让AI帮助完成从代码生成到最终部署的全过程，这种方式被称为“vibe coding”或“氛围编程” [4][5] - 2024年，Replit推出了AI代理工具，成为首批推出此类工具的AI编程初创公司之一 [5] - 近期，Replit发布了AI代理工作流新版本，允许用户通过描述功能在Android和iOS端迅速构建移动应用程序，并可部署发布到应用商店 [5] 行业趋势与市场渗透 - AI编程是全球AI应用大浪潮中最热门的技术细分领域，正从“个人开发者工具”走向“企业级标准配置” [1][7] - GitHub的Octoverse 2025指出“生成式AI已成为开发的标准配置”，披露80%的新开发者在注册后第一周就使用Copilot辅助编程 [3] - Stack Overflow 2025调查显示，职业JAVA/Python开发者中高达50.6%每天使用AI编程工具辅助工作 [3] - 无论是B端还是C端市场，基于AI的“氛围编程”已是大势所趋，并在全球范围加速渗透 [7] - 企业对于提高效率和降低运营成本的迫切需求，正极大推进生成式AI应用与AI智能体这两大核心类别的广泛应用 [10] 竞争格局 - Replit面临来自新兴AI编程初创公司和大型科技公司的激烈竞争，这些公司都视AI软件工程为高盈利潜力的市场 [6] - 竞争对手包括OpenAI、Anthropic以及微软等提供全套AI编程工具的公司 [6] - 另一家AI编程初创公司Cursor在最近一次融资后，估值已高达293亿美元 [6] 宏观行业背景与前景 - AI编程初创公司估值短期翻倍是积极的增长信号，验证了AI应用故事的可行性并预热了2026年后潜在的加速增长趋势 [7] - 谷歌推出Gemini3 AI应用生态后，AI算力需求激增，验证了AI应用加速渗透及算力基础设施供不应求仍处于早期阶段 [8] - 全球科技股投资浪潮同时覆盖AI算力基础设施端与AI应用软件端，给Applovin、Trade Desk、Duolingo以及Palantir等AI应用公司的估值带来助力 [8] - 未来覆盖B端或C端的杀手级生成式AI应用以及“AI智能体”大概率呈现井喷爆发之势，这也是全球资金近期涌向软件股的原因 [8] - 以英伟达AI GPU为代表的AI算力基础设施需求强劲，同时能提升B端经营效率的企业级AI应用软件需求同样旺盛并加速渗透至各行各业 [9] - AI应用软件发展方向集中于“生成式AI应用软件”以及在此基础上能自主执行任务的“AI智能体” [9] - AI智能体极有可能是2030年前的AI应用大趋势，意味着AI从信息辅助工具演变为高度智能化的生产力工具 [10] - MarketsandMarkets研究显示，到2030年AI智能体市场规模有望高达530亿美元，从2025年开启的年复合增速高达46% [10]

CEO在AI战略中的主导作用 - 近四分之三的CEO表示自己是组织内AI战略的主要决策者，人数占比是去年的两倍[1] - 半数CEO认为，若AI战略未能成功带来回报，其职业生涯可能会受到影响[3] - 65%的受访CEO表示，加速AI战略作为促进企业增长和生产力提升的重要抓手，是他们三大重点工作之一[7] 2026年AI投资趋势 - 2026年预计企业AI投资额将翻一番，从占总营收的0.8%增至约1.7%[3] - 科技公司与金融机构均计划将约2%的总营收投入AI，而工业与地产公司计划投入的比例不足总营收的1%[5] - 超过90%的企业计划在未来一年维持或加码AI投资，即便2026年未能达到预期中的投资回报[7] 高管对AI的信心差异 - 约五分之四的CEO较一年前对AI的投资回报前景更为乐观[7] - 印度和中国约四分之三的CEO坚信他们将实现AI投资的正向回报，远高于英国、美国和欧洲的CEO[10] - 62%的CEO对AI带来回报信心十足，而C级以下的非技术高管仅有48%表示充满信心[10] CEO的AI战略取向分类 - 顺势而为型CEO约占15%，行动缓慢，投资限于试点或小规模改进项目[12] - 理性务实型CEO约占70%，更加积极有为，平均每周花七个小时使用、思考和学习AI[12] - 前瞻开拓型CEO约占15%，决策果敢，已经推动近四分之三的员工完成技能升级[12] 前瞻开拓型CEO的战略与智能体布局 - 前瞻开拓型CEO以AI为最高优先级，进行大规模投入，并迅速提升员工技能[15] - 2026年，前瞻开拓型CEO计划将过半的企业AI投资向智能体倾斜[15] - 前瞻开拓型CEO端到端应用AI智能体的可能性约为顺势而为型CEO的两倍[15] 2026年CEO的关键行动建议 - 以AI战略为最高优先级，仍有三分之一的企业未把AI列入其优先级的前三位[17] - 加强个人AI素养，领导者对AI了解越多，就越容易理解并驾驭AI的变革力量[17] - 专注重点分明的高质量投资，企业应该果断投资AI及智能体，覆盖端到端工作流程[17] - 推动员工能力建设，优秀的领导者会提前推动员工完成技能升级[18] - 锚定并追踪切实回报，AI投资回报将成为2026年乃至未来的关键标尺[18]

公司战略与进展 - 美的集团在2025年提升了AI战略重要性，进行了全面AI化建设，核心是建设智能体能力 [1] - 公司AIGC能力建设分三步走：从Embedding到Copilot再到Agent [5] - 公司计划通过领域智能体构建长期竞争护城河，认为通用类智能体门槛相对较低 [5] 内部应用与成效 - 过去三年，美的集团内部累计推出了13000多个智能体 [1][5] - 其中158个智能体贡献了95%以上的价值产出（即AI内部降本价值） [1][5] - 2024年通过AI实现内部降本1.8亿元，2025年实现降本6亿元，2026年目标降本9亿元以上 [1][5] - 内部智能体真正实现商业化的比例只有千分之二左右 [1][5] 商业化部署 - 美云智数是美的工业互联网平台及智能体商业化推广的载体 [4] - 在2026年1月发布美擎AIGC3.1平台及智能体工厂解决方案，旨在抢占市场先机 [1][4] - 此前对外销售的智能体有十多个，本轮计划新发布二三十个，完成后将有40多个智能体对外销售 [3] - 新发布的智能体产品主要面向通用场景及制造业的深度场景，如研发、营销、供应链等领域 [3] 行业趋势与展望 - 2026年AI智能体竞争焦点从“比拼参数”转向“比拼落地”，行业向场景深耕和商业化加速 [1][3] - 有观点将2026年定义为“百亿智能体之年” [3] - 行业预测显示，AI智能体市场规模将从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元，期间复合年增长率为44.8% [4] - 2026年智能体产业生态将加快成熟，各领域应用场景逐步拓展 [3]

公司融资与估值 - 柏林人工智能客服初创公司Parloa获得3.5亿美元D轮融资，由现有投资者General Catalyst领投，EQT Ventures、Altimeter Capital、Durable Capital和Mosaic Ventures跟投 [1][2] - 本轮融资后，成立六年的Parloa估值达到30亿美元 [1] - 距离其上一轮以10亿美元估值完成1.2亿美元融资仅过去八个月，估值在短时间内大幅提升 [1] 行业背景与竞争格局 - Parloa是致力于开发AI智能体的初创企业之一，旨在将以往由人工客服处理的客户服务工作自动化 [3] - 据Gartner估算，全球呼叫中心坐席规模达1700万人，市场潜力巨大 [4] - 该领域并非“赢家通吃”，存在多家竞争者，包括：由OpenAI董事长联合创立的Sierra（去年9月以100亿美元估值融资3.5亿美元）、正寻求以超40亿美元估值融资的Decagon、老牌公司Intercom和Kore.ai，以及总部位于英国的PolyAI（上月以7.5亿美元估值完成8600万美元融资） [4] - 公司CEO认为，虽然市场参与者众多，但竞争对手数量正在急剧减少，企业规模与融资体量是关键 [4] 公司业务与财务表现 - Parloa的AI客服已开始为安联保险、Booking.com、HealthEquity、SAP、Sedgwick和瑞士人寿保险等大型企业客户接听电话 [5] - 公司上月宣称其年度经常性收入已突破5000万美元 [4] - 相较于预计在2025年达成4000万美元ARR的PolyAI，或据称ARR“显著超过3000万美元”的Decagon，Parloa的财务优势并不显著，但公司CEO坚信充足的资本储备将助力其赢得先机 [4] 发展战略与资金用途 - 公司目标不仅仅是开发“接电话”的软件，而是构建“多模态情境体验” [5] - 公司将把大量新资金用于使个性化AI客服能识别客户身份与具体需求，无论客户通过应用程序、网站还是电话联系 [5]

行业核心观点 - 量子计算与人工智能的融合将推动AI从被动对话生成向自主决策与行动的智能体（AI Agents）实现关键跃迁，这代表了下一代AI的发展方向 [1] 量子计算的技术原理与优势 - 量子计算的核心单元量子比特（Qubit）基于量子叠加原理，可同时处于0和1的多种状态，使量子计算机能并行探索多条路径，大幅缩短处理复杂问题（如供应链决策、金融风控）的时间 [3] - 量子纠缠特性使得多个量子比特的状态能瞬间相互影响，实现了量子并行性，这是AI智能体解决极端复杂问题（如生态系统模拟、大城市交通实时优化）的基础 [4] - 量子霸权（Quantum Supremacy）指量子计算机在特定任务上性能超越最强经典超级计算机，例如谷歌Sycamore处理器用200秒完成了一项经典超算需约1万年才能完成的计算，这将使AI智能体突破算力瓶颈 [5] 关键量子算法及其影响 - Shor算法使量子计算机执行整数分解的速度呈指数级提升，威胁到当前基于大数分解的加密体系（如RSA），迫使AI智能体必须构建并采用抗量子密码学防御体系以确保安全 [8] - Grover算法能在无结构数据库中快速查找信息，仅需约√N次操作，而经典算法平均需要N/2次，这将极大提升AI智能体在海量非结构化数据中精准定位关键信息、进行模式识别与优化的效率 [9] 量子计算与AI融合的应用前景 - 量子增强的机器学习算法能突破经典算力瓶颈，更抗噪、快速、准确地处理大规模复杂数据集，推动从“大数据”到“量子数据”的质变，彻底改变气候建模等领域 [11] - 在药物发现与生命科学领域，量子模拟能以经典计算机无法达到的精度模拟分子结构和化学反应，未来的AI智能体将能自主设计新药，大幅缩短研发周期并降低成本 [12] - 在金融与风险管理领域，AI智能体利用Grover算法等工具可极大提升风险评估水平并实时优化复杂投资组合 [12] - 在物流与供应链领域，量子AI智能体能解决经典算力无法处理的大规模优化问题，规划出真正的全局最优路径 [13] 未来计算架构与发展模式 - 未来的计算架构将是“混合模式”：经典计算机负责通用任务和日常数据处理，量子计算机作为“特种部队”处理高度复杂的优化、模拟或密码破解任务，AI智能体则作为“指挥官”调度整合两者优势 [14] - AI与量子融合是双向的：AI技术（如机器学习模型）可辅助开发和优化量子算法，通过自动化编程（如生成量子电路）降低量子计算开发门槛，形成“AI设计量子，量子增强AI”的加速循环 [14][15]

公司融资与估值 - Replit Inc 正接近达成一轮约4亿美元的融资协议 预计融资后估值接近90亿美元 此估值是该公司前不久融资后估值的足足三倍[1] - 该公司在2024年9月完成一轮约2.5亿美元的融资 当时估值约为30亿美元 最新估值较上一轮几乎翻了三倍[2] - 本轮融资由成长型风险投资公司Georgian带头领导 谈判仍在进行中 细节可能变化[1] - 公司的核心机构投资者包括Amex Ventures 谷歌旗下的AI Futures Fund 以及Bloomberg LP旗下的Bloomberg Beta[2] 公司业务与产品 - Replit成立于十年前 是人工智能编程（vibecoding）领域的绝对领导者 开发了能让专业开发人员和初学者使用AI编写和调试软件的工具[1] - 公司提供一个基于浏览器的集成开发环境（IDE） 用户无需安装软件或配置本地环境即可在网页上编写 运行 调试和部署程序 支持多种主流编程语言[4] - 核心产品聚焦于AI编程助手 如Replit Agent以及Ghostwriter 这些AI代理工具可根据自然语言提示自动生成代码 调试 部署甚至创建完整应用程序 显著降低开发门槛[4] - 在2024年 Replit推出了AI代理工具 不仅能自动编写代码 还能短期内实现大规模部署软件应用程序 是首批推出此类工具的AI编程初创公司之一[5] - 上周四 Replit发布了其AI代理式工作流的新版本 允许用户仅通过描述应用功能 便在Android和iOS端迅速构建移动应用程序 并可部署发布到应用商店[5] 行业趋势与市场渗透 - AI编程是全球AI应用大浪潮的最热门技术细分领域 无论是B端还是C端市场 AI编程已是大势所趋 并在全球范围加速渗透 从“个人开发者工具”走向“企业级标准配置”[1][7] - GitHub的Octoverse 2025指出“生成式AI已成为开发的标准配置” 并披露80%的新开发者在注册后第一周就使用Copilot来全程辅助编程类大型IT工程[3] - Stack Overflow 2025调查显示 职业JAVA/Python类开发者中高达50.6%每天使用AI编程工具辅助日常工作流[3] - 谷歌在11月下旬推出Gemini3 AI应用生态后 AI应用软件风靡全球 推动谷歌AI算力需求瞬间激增 Gemini3系列产品带来庞大的AI token处理量 迫使谷歌大幅调低部分产品的免费访问量并对Pro订阅用户实施暂时限制[7] - 韩国近期贸易出口数据显示HBM存储系统以及企业级SSD需求持续强劲 验证了“AI应用加速渗透时期以及AI热潮仍然处于算力基础设施供不应求的早期建设阶段”[7] 竞争格局 - Replit面临来自诸多新兴AI编程初创公司和大型科技公司的激烈竞争 这些公司都视AI软件工程为一个具有高盈利潜力的AI服务市场[6] - OpenAI Anthropic以及微软等公司均提供全套的AI编程工具以简化软件开发流程并降低编程门槛[6] - 另一家AI编程初创公司Cursor在经历最近一次融资之后 估值已经高达293亿美元[6] 市场影响与前景 - AI编程初创公司Replit Inc估值在短期内翻了近3倍 对于全球股票市场AI应用板块而言是一个偏积极的增长信号 验证了AI应用故事的可行性并可能提前预热2026年后潜在的加速增长趋势[7] - 全球科技股投资浪潮的重心同时覆盖AI算力基础设施端以及AI应用软件端 给Applovin Trade Desk Duolingo以及Palantir等AI应用公司的估值持续带来重大助力[8] - 未来覆盖B端或C端的各行各业杀手级生成式AI应用 以及可能大幅推高人类社会生产率的“AI智能体”大概率呈现井喷爆发之势 这也是全球资金近期涌向软件股的原因[8] - 谷歌 Applovin Palantir以及Cloudflare自2025年以来均公布了无比强劲的业绩数据以及未来业绩展望 表明AI软件应用端需求同样旺盛 并加速渗透至各行各业[8] - AI应用软件的发展方向集中于“生成式AI应用软件”以及在生成式AI基础上 功能从聊天框式一问一答转向“自主执行各种繁琐与复杂任务的AI智能体”[9] - 企业对于提高效率和降低运营成本的迫切需求 极大力度推进了生成式AI应用与AI智能体的广泛应用 AI智能体极有可能是2030年前AI应用大趋势[9] - MarketsandMarkets最新研究显示 到2030年AI智能体市场规模有望高达530亿美元 意味着从2025年开启的年复合增速（CAGR）高达46%[9]

文章核心观点 - AI智能体正从实验室走向广泛应用，成为AI时代的新一代超级入口和基础设施，其发展在政策支持与市场共振下加速，并展现出巨大的商业价值和应用潜力 [1][2][4] - 行业正经历从生成式AI向目标驱动的AI智能体演进，智能体在制造、金融、医疗等多个垂直领域实现价值落地，推动生产力提升和业务模式重构 [4][7] - 尽管前景广阔，但智能体应用仍处起步阶段，面临“伪智能体”、技术瓶颈与生态标准化等挑战，未来将向更自主、更协同的方向发展 [10][12] 智能体成为新一代超级入口与市场加速 - 2026年1月15日，千问App全面接入淘宝、支付宝等阿里生态，实现从外卖到订机票的AI购物全流程自主操作，在全球率先完成决策到支付的AI购物功能闭环 [1] - 国内厂商加速推出智能体产品，如Monica的Manus、智谱的AutoGLM沉思、夸克的“AI超级框”等，国外苹果、谷歌和OpenAI也将其列为年度研究重点 [3] - 各类智能体开发平台争相面世，包括阿里的AgentScope 1.0、腾讯开源的Youtu-Agent以及字节的“扣子空间”，推动智能体从实验室走向应用前线 [4] - 2024年中国智能体市场规模达47.5亿元，同比增长64.4%，预计2025年将达78.4亿元（增速超60%），到2026年将接近150亿元，连续两年实现翻倍增长 [5][6] - 百度超级智能体“伐谋”上线一个月，超2000家企业申请试用，已在汽车设计研发、空间站精密仪器优化等领域落地 [5] - Gartner指出代理型AI已成为关键技术趋势，2025年是其走向主流化的重要节点，智能体正进化为能协同运作的复杂生态系统 [5] 智能体在多行业场景的价值落地与进化 - 人工智能发展正从以内容生成为核心的生成式AI，向以目标驱动为核心的AI智能体演进，具备更强的目标导向性、自主决策和实时交互能力 [7] - 在制造业，预测性维护智能体通过实时监测设备数据、提前预警，可将生产停机时间降低50%；生产调度智能体能动态调整生产计划 [7] - 在金融业，智能体应用于客服、风控、营销、信贷等场景以提升效率，银行AI智能客服开通率超60%，31%完成大模型部署 [8] - 金融科技玩家路径分化：蚂蚁数科、腾讯云等大厂依托集团能力切入；奇富科技聚焦信贷环节，采用LangGraph多智能体框架自动化数据分析流程；度小满发布“原力AI平台”重塑风控体系 [8] - 在医疗健康行业，智能体已应用于院内患者服务、辅助诊疗、医院管理，以及院外的AI家庭医生、健康管理、药物研发等领域 [9] - Gartner预判，未来三到六年内，聚焦特定复杂工作流程的专家型智能体将加速兴起，提升行业运营效率与决策精准度 [9] 政策支持、现存挑战与发展趋势 - 政策端强力支持：全国工业和信息化工作会议提出推进“人工智能+制造”专项行动，培育重点行业智能体；国家数据局提出2026年在智能体等前沿方向布局数据标准 [1] - 国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》设定战略目标：2027年AI与六大重点领域深度融合，智能终端普及率突破70%；2030年完成全面赋能；2035年全面步入智能经济和社会新阶段 [10] - 当前挑战之一为“伪智能体”泛滥，许多产品只是大模型与RPA的简单线性组合，缺乏深度协同与动态适配能力，并非真正智能体 [10][11] - 当前挑战之二为技术瓶颈，多数智能体仍局限为LLM添加基础规划与工具调用，在复杂场景下的决策质量和专业深度不足，需推动高质量数据集建设以打破“数据孤岛” [11] - 当前挑战之三为生态与协作标准化问题，单智能体的安全风险缺乏统一的全链路测试标准，阻碍多智能体协同共治，如豆包手机案例引发了安全、隐私、伦理及商业模式的争议 [12] - 未来趋势：面对复杂业务场景，单一智能体难以应对，行业将向“更自主、更智能、更协同”的多智能体协同方向发展，并重构AI时代的商业模式和治理体系 [12]

阿里“千问”AI应用功能升级 - 阿里旗下C端AI应用“千问”上线生活助理功能，可实现一句话点外卖、订机票、订酒店、找餐厅等 [1] - 新功能目前主要基于阿里系生态实现，包括淘宝闪购、飞猪、支付宝等，未接入美团等外部平台 [1][4] - 用户可在千问App内完成从需求指令到下单支付的闭环，无需跳转至其他应用 [1] 核心功能与用户体验 - 点咖啡场景：千问自动调用淘宝闪购，根据用户定位推荐附近门店咖啡，并通过支付宝完成交易 [1] - 出行预订场景：千问接入飞猪，从价格、舒适度等维度筛选酒店和机票方案，用户点击卡片链接跳转至预订页面 [4] - 电商购物场景：千问可结合淘宝用户评价为用户推荐商品，用户无需大量翻阅商品详情页 [10] - 上线两个月以来，用户主动询问商品推荐的次数月环比增长300% [10] 技术实现路径 - 千问采用API（应用程序编程接口）方案，调用合作平台（如淘宝、淘宝闪购）接口提供自动购物、智能比价、外卖等服务 [14] - 操作流程：AI识别用户指令和语境 -> 在合作平台检索库存并匹配商品 -> 代为填写表单生成预订单 -> 调用支付宝SDK完成付款 [14] - 在订单提交、资金支付等敏感环节，AI仅执行到“待确认”状态，用户需亲自审查详情并确认支付 [14] 行业竞争与技术路线对比 - 手机AI智能体被视为未来重要流量入口，成为大模型厂商和手机终端厂商竞逐焦点 [14] - 字节跳动旗下“豆包手机助手”采用“读屏+模拟点击”方案，其优势是任务执行具有通用性，无需逐一适配第三方App [15] - “读屏”方案目前运行流畅度不及API接口方案，且因使用手机底层敏感权限引发隐私担忧和合规争议，导致其暂时关闭了调用诸多头部App的能力 [15] - API接口方案的推广难点在于：提供API接口的App有限，且愿意开放的能力有限，难以满足泛化和长尾需求 [15]

文章核心观点 - 该公众号《公告臻选》旨在通过专业筛选和深度解读上市公司公告，帮助投资者高效发现投资机会，其回顾案例显示相关提示后公司股价在短期内出现显著上涨 [1] 今日速览公告摘要 - 一家钽电容龙头企业子公司计划投资10亿元人民币建设特种器件晶圆制造封测基地项目，公司涉及电子元件、华为海思、超级电容、国产替代及国防军工等多个概念 [2] - 一家公司已与华为昇腾完成全栈适配，同时也是字节跳动旗下火山引擎的合作伙伴，公司业务涉及虚拟现实、AI智能体、智算中心、华为概念及抖音概念 [2] - 一家公司计划募集资金不超过9.3亿元人民币，用于高速通讯及液冷生产建设等项目，公司业务涉及5G、IDC、高速连接器、液冷散热及英伟达概念 [2] 历史回顾案例 - 1月12日提示涉及PCB、5G、芯片、毫米波雷达及华为概念的沪电股份(002463)，计划3亿美元投资高密度光电集成线路板项目，其股价在1月13日收涨0.46%，1月14日大涨6.02%，两个交易日最大涨幅接近10% [1] - 1月13日提示涉及电网设备、特高压、智能电网、储能、虚拟电厂及充电桩概念的安靠智电(300617)，签订了价值6298万元人民币的北美数据中心项目电力设备合同，其股价在1月14日盘中最大涨幅超过15%，最终收涨8.28% [1]