智慧农业发展现状 - 安徽省芜湖市繁昌区新林村伏羲农场采用农业机器人、各类传感器实现远程操控和实时监测，农场"聪明"化程度高[1] - 伏羲农场作为中国科学院智慧农业试点项目，已在内蒙古、重庆、安徽、湖北等地推广，产业化和市场化程度持续深化[2] - 我国智慧农业加快迈入新阶段，实现生产过程智能感知、决策和控制，大幅提高劳动生产率、资源利用率和土地产出率[3] - 农业农村部已成立智慧农业专家咨询委员会，累计立项行业标准122项、发布实施26项，促进规范发展[3] 政策支持与目标 - 2024年中央一号文件明确提出支持发展智慧农业，拓展人工智能、数据、低空等技术应用场景[1] - 《全国智慧农业行动计划（2024-2028年）》提出到2026年底农业生产信息化率达30%以上，2028年底达32%以上[4] 技术创新与应用案例 - 河南省内乡县智慧牧场采用智能巡检机器人，通过红外热像仪和智能温度计监测牲畜体温变化[3] - 山东省莱州市工业化循环水养殖车间应用智能投喂技术，通过深度学习构建鱼类行为模型[3] - 江苏省南京汤山翠谷产业园采用100%国产化数字大脑控制番茄种植，节水节肥超30%，产量增加1/3[5][6] - 大疆农业新款无人机搭载激光雷达和相控阵雷达，空间点云密度达每秒30万个，可识别细小障碍物[6] 技术研发进展 - 我国已建设34个国家智慧农业创新中心和分中心、35个农业信息技术重点实验室，覆盖关键技术领域[7] - 在作物表型解析、土壤测量装备、农业机器人等关键技术取得重大突破[7] - 正在研发"机械臂+模组"协同采摘机器人，单次采摘时间有望从10秒提速至4秒[6] 行业挑战与解决方案 - 智慧农业面临数据算法模型、作业装备等技术创新难度大的挑战[8] - 人工智能和机器学习技术需提高准确性和可靠性才能在农业领域更好发挥作用[8] - 智能灌溉闸门等设备造价偏高，智能技术对土壤条件有要求，推广存在成本制约[8] - 建议形成整体解决思路再进行规模化推广，降低落地风险和成本[9] - 开展校企合作开发智慧农业课程，培养交叉型人才队伍[9]

智慧医保管理体系建设 - 传统医保管理模式难以满足基金监管、医院运营管理和患者体验提升的要求，需整合人工智能、大数据等技术打造智慧医保生态体系[1] - 公司构建"智能终端+云端服务+数字监管"三位一体智慧医保服务体系，实现从单点突破到系统重构的跨越式发展[2] - 通过300台第五代智能终端和三维身份认证系统，将医保结算时间从3分钟压缩至30秒[2] - "浙二好医生"App实现1400名医生在线处方100%实时云审核，慢性病患者年均就诊次数从6.8次降至2.7次[2] - 该体系使医保基金欺诈风险下降42%，同时保留20%人工窗口服务老年患者[3] 医保支付方式改革 - 公司创新构建标准共建、数据共享、责任共担的"三共模式"推进医保支付改革[4] - 分析5年转诊数据筛选36个适合基层开展的病种，制定分级诊疗病种医保支付标准[4] - 在5G+多院区平台嵌入医保即时结算功能，实现跨省直接结算，降低三级医院床位占用率[4] - 试点医共体医保总额预付制度，推动分级诊疗落地[4] 新技术医保支付探索 - 公司构建三维评估体系，推动20项新技术进入医保目录，包括经导管二尖瓣钳夹成形术等[5] - 作为首批试点单位参与脑机接口支付试点，探索可持续支付模式[5] - 建议建立创新技术支付基金（结余基金的1%-2%），支持突破性技术早期应用[6] - 建议搭建风险共担机制和真实世界数据应用，为支付决策提供依据[6] 下一代智慧医保系统建设 - 公司正在打造智慧医保管理系统，接入18个业务系统的300余项数据指标[6] - 建立医保基金流动数字孪生模型，实现毫秒级异常支付预警[6] - 开发DRG智能适配算法，自动优化分组方案[6] - 系统能模拟支付政策调整连锁反应，预测创新技术普及的经济影响[6]

普惠金融政策与发展目标 - 金融监管总局与中国人民银行联合发布《银行业保险业普惠金融高质量发展实施方案》，明确未来五年基本建成高质量综合普惠金融体系，普惠金融促进共同富裕迈上新台阶的发展目标 [1] - 普惠金融已从政策倡议演变为推动经济社会均衡发展的核心驱动力，破解小微企业、涉农主体"融资难、融资贵"等结构性难题 [1] 普惠金融实践与创新案例 - 《智普惠 新金融——中国普惠金融典型案例集锦（2024）》收录八十余个案例，涵盖乡村振兴、小微企业发展、服务新市民、产品与服务创新、金融消费权益保护五大领域 [1] - 兴业银行运用物联网和人工智能技术推出"活体生物数字化"贷款模式，破解三农领域信贷抵押难题 [2] - 中国工商银行推出"兴农快贷"等专属融资产品，支持种业研究领域高新技术小微企业 [2] - 中国进出口银行创新"进出口银行+转贷行+风险补偿资金池"的小微外贸企业风险共担转贷款业务模式，支持外贸企业 [2] 普惠金融与科技融合 - 数字化、智能化渗透到普惠金融各个环节，大数据、人工智能成为推动行业高质量发展的核心动能 [2] - 中国银行内蒙古分行推出"节水贷"，中国工商银行深圳分行依托卫星遥感技术优化农业信贷模型，精准服务农村经济与粮食安全 [4] 普惠金融支持小微企业 - 中国农业银行提供多元化、接力式普惠金融服务，护航科创企业全生命周期 [4] - 中信银行为"专精特新"小微企业量身定制"科创ｅ贷"及综合服务方案 [4] 普惠金融服务新市民 - 国家开发银行、中国邮政储蓄银行、厦门银行等机构探索养老金融、社区金融与新就业群体金融服务，形成契合不同城市化阶段的金融支持方案 [5] 普惠金融产品与服务创新 - 建设银行推出数字化金融教育项目，深圳农商行优化传统服务和智能化服务，为聋哑人士优先办理业务，展现普惠金融"有温度"的一面 [5] 普惠金融未来发展方向 - 专家建议政府与市场"双轮驱动"，政府强化信用体系、数据共享机制等金融基础设施建设，市场主体强化技术投入提升服务能力与效率 [3] - 普惠金融正从"量的扩张"向"质的提升"转变，在共同富裕与数字经济双重驱动下，行业将迎来新一轮改革与创新 [5]

指数表现 - 中证大数据产业指数7月7日收盘下跌0.58%至2875.61点 成交额229.09亿元[1] - 近一个月上涨2.28% 近三个月下跌5.63% 年初至今上涨1.63%[1] - 指数基日为2012年12月31日 基点1000点[1] 指数构成 - 指数覆盖大数据存储设备、分析技术、运营平台、生产及应用领域上市公司证券[1] - 前十大权重股包括中科曙光(10.5%)、科大讯飞(9.62%)、浪潮信息(5.4%)、恒生电子(5.26%)、紫光股份(4.94%)等[1] - 行业分布以信息技术为主(74.39%) 通信服务次之(24.1%) 工业占比1.51%[2] 市场分布 - 深交所上市公司占比64.73% 上交所占比34.79% 北交所占比0.48%[1] 指数维护机制 - 样本每半年调整一次 调整时间为每年6月和12月第二个星期五的下一交易日[2] - 权重因子随样本定期调整 特殊情况下进行临时调整[2] 跟踪基金产品 - 公募基金包括富国中证大数据产业联接A/C、华夏中证大数据产业联接A/C、富国中证大数据产业ETF、华夏中证大数据产业ETF、华宝中证大数据产业ETF[2]

北京写字楼市场供需动态 - 第二季度新增14.8万平方米办公面积，上半年累计新增18万平方米，完成全年预期总量的83% [1] - 上半年新租交易总面积同比上涨33%，净吸纳量达25.5万平方米，同比增长1.1倍 [1][2] - 空置率累计下降0.8个百分点至20.2%，中关村空置率降至8.9% [3] 行业需求结构 - TMT行业占比40%，人工智能、大数据、平台互联网及游戏类需求显著 [1] - 金融行业占比20%，以同区整合搬迁为主 [1] - 专业服务业占比12%，内资律所和咨询类租户升级需求持续 [1] 租金与竞争格局 - 上半年租金累计下降5.5%至每月每平方米241.7元，新兴区域分流和租户降本诉求是主因 [3] - 下半年仅一个新增项目入市，供应有限但总体仍充裕，业主竞争激烈或致租金继续下调 [3] 区域与政策影响 - 中关村、奥体、望京三大科技中心区为头部科技企业战略布局首选 [3] - 北京市优化营商环境政策预计将吸引总部、研发及外资需求 [3]

行业现状与发展历程 - 高科技时代下人才作用凸显，人才服务机构对资源配置至关重要 [3] - 中国人才服务业起步于改革开放后，初期由政府主导，90年代民营和外资机构兴起 [3] - 截至2023年全国人力资源服务机构达7万家，从业人员105万，营收2.75万亿元 [3] - 服务机构通过中介、猎头、招聘等形式推动人才流动与使用，成为经济关键组成部分 [3] 区域领先案例 - 北京在全国人才服务业中处于领先地位，改革开放初期即设立北京市人才服务中心 [4] - 1995年北京率先实现管办分离，推动民营企业和外资机构进入市场 [4] - 北京长期为用人单位提供优质服务，对首都经济发展贡献显著 [4] 未来发展方向 - 服务机构需主动对接国家战略，如人才强国、全球人才中心建设目标 [4] - 行业需加大技术创新，应用AI、大数据技术，大型机构应设立研发部门 [4] - 民营机构在高端领域表现突出，需落实《民营经济促进法》支持其发展 [5] - 鼓励服务机构"走出去"，服务"一带一路"企业和东道国市场 [5] 行业挑战与机遇 - 当前服务内容偏传统，新兴领域技术投入不足 [4] - 新时代人才强国战略下，服务机构发展亟需加速 [4] - 高水平开放政策将为行业提供更广阔发展空间 [5]

中国企业出海转型 - 中国企业正经历从"贸易出海"到"品牌出海"的转型升级，在新能源、智能装备等领域展现"智造"能力 [1] - 企业出海形态从单一产品输出拓展为投资、技术、文化、并购等多元形态 [4] - 出海动因包括微观层面的国内内卷和地缘政治压力，以及宏观层面的中国制造业能力外溢与全球布局 [4] 数字化技术对投资的影响 - AI、区块链等数字技术深度融入课程体系，帮助企业家把握全球数字化转型机遇 [2] - 大数据与人工智能推动投资决策从传统财务数据向社交媒体舆情、卫星遥感数据等替代数据拓展 [2] - 期权隐含波动率分析与大型语言模型为市场波动预测与股价预判提供新路径 [2] 数字货币发展 - 中国数字人民币试点展现离线交易与跨境结算潜力 [2] - 美国以私营稳定币构建数字美元体系，与传统支付基础设施形成结构性冲击 [2] 区域经济合作与挑战 - 东盟是中国企业出海的重要选择，但需注意东盟国家间差异 [2] - 建议企业明确出海目标，强化合规管理，重视地缘政治风险 [2] - 在区域合作深化进程中把握供应链重构、服务贸易等新机遇 [2] 企业出海实操建议 - 出海面临市场准入、数据安全、税务架构等合规挑战，以及金融基础设施薄弱等实操难题 [4] - 建议企业明确战略定位，借助专业机构能力 [4] - 强调长期主义，做好战略规划与全球化人才储备，侧重法治、营商环境等标准 [4] - 建议通过抱团合作、并购等模式落地，重视合规风控与本地融入 [4] 企业竞争力与基建积累 - 企业竞争力提升源于产业链位置升级与长期基建投资积累，如中国在互联网、人工智能领域的场景实践经验 [4]

全球ESG资产管理规模 - 2025年全球ESG资产管理规模突破50万亿美元大关，标志着责任投资成为主流[1] - ESG标准正从道德约束升级为企业价值重构的核心引擎[1] 智云健康获奖情况 - 智云健康(09955 HK)在"格隆汇·中期策略峰会2025"上荣获"金格奖·ESG社会责任卓越企业"奖项[1] - 该奖项聚焦企业对社会公益、员工权益保障、社区共建的实质性贡献[1] 公司战略升级 - 智云健康以慢病管理数字化为战略支点，融合AI、大数据等前沿技术推动医疗数字化革新[4] - 2024年公司战略2 0落地，构建"AI SaaS+P2M"双轮驱动战略架构[4] - 已建成覆盖全国2738家医院(含822家三级医院)和24 27万家药店的渠道网络，约占全国药店总数三分之一[4] P2M模式商业表现 - P2M解决方案2024年实现总收入3 2亿元并实现净利润[4] - 自营产品唐净®达格列净片上市2个月即达成超千万级收入，快速完成32省挂网[5] - 依舒佳林®瞄准70亿脑血管病后遗症药物市场[5] 产品管线布局 - 与Clinect Pty Ltd达成独家合作引进注射用伊洛前列素溶液，预计未来5年保持高速增长[6] - P2M管线覆盖中枢神经、代谢、抗过敏/麻醉、呼吸病、罕见病等多个治疗领域[7] - 达格列净片已上市，适应症包括糖尿病、心衰、慢性肾病，市场规模达数百亿元[7] 数字化运营成效 - 2024年互联网医院开出2 64亿张在线处方，服务超3800万名用户[9] - SaaS系统覆盖2738家医院和242650家药店，降低纸张使用并提升工作效率[9] 社会责任实践 - 联合北京缘梦公益基金会发起"乡村医疗"公益活动，捐赠数字化健康管理软件及医疗设备[9][10] - 捐赠包括半自动生化分析仪、动态心电图、裂隙灯显微镜等设备，提升基层医疗服务能力[9] 行业影响与展望 - 智云健康通过AI驱动的慢病管理服务使优质医疗资源渗透至县域基层[12] - P2M药品直供模式将药品高效送达患者手中[12] - 公司实践证明ESG是价值创造的罗盘而非道德枷锁[12]

报告核心观点 - 2025年下半年电子行业有三类投资机会，分别是产业趋势早期的AI眼镜等新品主题机会、产业业绩爆发期的AI算力等环节机会、产业成熟期的面板等龙头公司机会 [3] 各目录总结 AI眼镜 - 行业方面Meta引领AI眼镜发展，Meta Rayban搭载AI模型后销量爆发，预计2026年全球销量达1000万副，2030年达9000万副 [25][29] - 零部件上国内深度参与代工，光学与芯片是核心壁垒，SoC处理器分多种方案，光学显示是AR整机核心模块 [31][33] - 产业链标的筛选建议关注Meta、小米等供应链厂商及具备显示光学研发技术的龙头公司 [38] 折叠屏 - 2024年安卓折叠屏手机出货约1800万台，未来A客户产品是市场增量关键，预计2030年全球出货超0.8亿部 [43][45] - 铰链是核心组件，性能不断提升，采用多种工艺和材料，后续A客户折叠屏创新看好3D打印、液态金属及Metalens等趋势 [50][52] PCB - AI建设带动PCB量价齐升，四大云端服务供应商上调资本支出投入资料中心和AI服务器，Prismark预测2023 - 2028年相关PCB产品复合增长率约40.2% [53][54] - HDI是当前AI服务器主流方案，具有高可靠性、高性能和高密度互联特点，随着AI发展相关市场将持续扩容 [62][74] - PTFE PCB是潜在新方案，有介电损耗小等优点，但加工难度和成本高，需对PTFE树脂改性 [80][81] - 覆铜板受AI服务器发展拉动，高频高速需求增长，高端材料需求上升，大陆生益科技有望扩大份额 [84][90] 半导体设计 - 创新方面异构计算结合NPU等可提升生成式AI终端体验，NPU是端侧AI核心，定制化存储如华邦CUBE有诸多优势，有望随AI端侧发展成长 [92][104] - 景气与国产化共振上，利基存储价格上涨且有望加速国产替代，主流存储向企业级市场拓展，模拟芯片国内厂商有望受益国产化替代 [105][110] AI ASIC - AI算力是创新核心，AI技术包括训练和推理环节，AI服务器是市场核心增长点，国际科技巨头增加资本开支投入AI和云服务 [113][114] - 从IC设计思路看ASIC有定制化等优势，预计2028年数据中心ASIC市场规模将达429亿美元，CAGR为45%，第三方定制机遇显著 [124][125] 半导体设备&材料 - 驱动逻辑由估值向业绩切换，当前板块估值有压力，但随着业绩兑现预期向好 [138] - 行业β上全球半导体销售额增速下降，设备材料低速增长，下游需求结构分化，国产替代空间可观 [142][147] - 个股α方面设备关注平台型和细分领域龙头，材料关注产品能力和市场空间上限的公司，零部件关注高端产品和模块化发展 [166][168] 面板 - 利润表修复，进入深度价值区间，LCD关注年初涨价拐点，OLED关注叠层技术渗透率和资本开支预期 [169] - 大尺寸LCD需求稳中有升，短期一季度需求好，二季度略降，三季度旺季改善，中长期各终端需求有不同表现，产能无新增，稼动率和价格有相应变化 [170][184] - OLED小尺寸柔性有望扭亏，渗透率提升，中尺寸出货量预计2028年达6600万片，面板行业具备安全边际，将获更多资金青睐 [186][190]

行业大模型发布 - 我国首个千亿级发电行业大模型"擎源"正式发布，由国家能源集团打造，拥有千亿级参数规模，融合运行监测、设备状态、气象环境等多维数据 [1] - 该模型是落实数字经济战略、推动能源行业智能化转型的标杆性成果，将引领我国能源行业向智能化、数字化迈进 [1] - 模型堪称发电行业"超级大脑"，为行业实现安全、高效、绿色、智慧运行提供强大支撑 [1] 模型开发背景与挑战 - 发电行业推进智能化升级面临强专业性挑战，通用大模型难以满足特定业务需求，构建专用模型高度依赖高质量行业数据的获取与治理 [2] - 发电领域人员对AI技术了解有限，AI专家对发电环节技术适配点缺乏清晰认知，需发电业务专家与AI专家紧密协作 [2] - 国家能源集团作为全球装机规模最大的发电企业，拥有海量数据资产和多样化应用场景，为开发发电行业大模型奠定坚实基础 [2] 数据准备与技术实现 - 花费6个月时间搜集整理超过700TB行业资料，清洗出450GB高质量数据集，覆盖文本、视觉、时序、语音等多种类型 [3] - 数据经过380位行业专家精心标注，构建发电领域最大规模的"AI专用教学题库" [3] - 采用独创的跨模态推理对齐技术，让模型全方位学习掌控行业知识 [3] 业务应用场景 - 模型已在安全环保、电力交易、产调中枢、设备检修四大业务领域成功应用，覆盖13个场景，部署41个智能体 [4] - 在安全环保领域开发6个场景的21个智能体，江西某火电厂安全生产水平评价时间从传统模式的一周缩短至1天 [4] - 在电力交易领域，模型预测节点电价准确率比传统方式提升6.2%，一台600兆瓦发电机组生产成本下降0.3%，盈利能力提升2% [5] 数据安全与未来规划 - 实施横向隔离和纵向加密原则，实现工控网到管理网的单向传输，通过分级分类管控数据确保安全 [6] - 未来将通过模型蒸馏技术将大模型能力"浓缩"为轻量级模型，满足毫秒级响应需求 [6] - 计划从试点验证、规模推广、生态共建三个阶段推进模型共享，构建开放生态体系 [7]