报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2] 报告核心观点 - 中国光纤温度传感器行业正迎来重要的战略发展机遇期，技术不断创新，与物联网、大数据和云计算深度融合，应用前景广阔 [4] - 市场增长得益于国家政策对智能制造和新能源的支持，以及其高精度、抗电磁干扰等独特技术优势在传统工业升级和新兴应用中不可替代 [7][8] - 行业正向更高精度、智能化、系统集成化方向发展，并持续向新能源、医疗健康、深空探测等前沿领域拓展应用场景 [24][25] 市场背景 - 中国光纤温度传感器技术体系以光纤光栅、荧光及分布式为主，广泛应用于电力监测、火灾预警等领域 [4] - 传感器核心原理是利用光信号参数变化推算温度，主流类型包括荧光式、分布式和光纤光栅式，各有特点适用于不同场景 [5] - 市场自20世纪80年代起步，从解决传统传感器痛点逐步发展为成熟产品，技术向分布式监测、智能化、高精度和集成化演进 [6] 市场现状 - 市场驱动因素包括国家政策支持、技术独特优势以及新能源基建、智能电网改造和工业自动化带来的需求拉动 [7][8] - 市场供给由国际品牌与本土企业共同主导，企业加大研发投入推动产品向高性能、智能化发展，产业聚集于湖南、广东和江苏等地 [9] - 电力、石油天然气等传统工业是需求主力，同时需求正迅速向交通运输、土木工程、医疗健康等新兴领域渗透 [10] 市场竞争 - 十大品牌评选核心指标包括市场份额、产品种类覆盖度和产品精度 [11] - 海外头部厂商遍布加拿大、美国、英国、日本和德国，中国厂商类型多元，技术路线以分布式和光纤光栅温度传感器为主 [12] - 报告列举了十大本土品牌，包括苏州光格科技、武汉理工光科等，并简要介绍了其技术专长和应用领域 [13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23] 发展趋势 - 智能化集成与性能突破：人工智能与机器学习算法用于数据处理和智能预警，边缘计算提升响应速度；飞秒激光直写等技术实现传感器微型化，新材料提升极端环境稳定性 [24] - 应用领域持续拓展：从工业监测渗透至新能源（如风机叶片监测、锂电池仓库监控）、医疗健康（如微创手术温控）、基础设施（如高铁轨道监测）及深空探测、国防军工等前沿领域 [25]

以下文章来源于智能涌现 ，作者周鑫雨 智能涌现 . 文 ｜ 周鑫雨 编辑 ｜ 苏建勋 来源｜ 智能涌现（ID：AIEmergence） 封面来源 ｜ 企业供图 一句话介绍 MAI（https://www.mai.co/）为企业提供涵盖广告管理、实时动态调优、问题侦测等功能的全自动营销AI Agent，让所有企业都能用上与大型企业同等先进 的广告技术。 MAI。图源：企业官网 团队介绍 MAI联合创始人兼CEO吴雨辰有近15年的广告平台与电商引擎构建经验。 2010年至2020年，他在谷歌任工程总监，负责广告系统的搭建。2021年，吴雨辰加入美国生鲜即时配送平台Instacart担任工程副总裁，负责物流平台技术， 帮助Instacart提升履约速度、效率和可靠性。 直击AI新时代下涌现的产业革命。36氪旗下账号。 相比 营销工具赛道上大量的标准化工具，一个好的大数据和机器学习系统需要根据企业的业务作自定义。AI时代的到来，使得这样的自定义成为可能。 此前，他曾在清华大学和Northwestern University分别取得工学学士和博士学位。 MAI联合创始人兼CEO吴雨辰。图源：企业官网 融资进展 近期MA ...

Howmet Aerospace (NYSE:HWM) Q3 2025 Earnings Call October 30, 2025 10:00 AM ET Company ParticipantsScott Deuschle - Director of A&D Equity ResearchKristine Liwag - Executive DirectorJohn Plant - Executive Chairman and CEOKen Giacobbe - EVP and CFONoah Poponak - Managing Director of Aerospace and Defense Equity ResearchPaul Luther - VP of IRSheila Kahyaoglu - Managing Director of Aerospace, Defense, and Airlines Equity ResearchMike Ciarmoli - Managing Director of Aerospace and Defense Equity ResearchMariana ...

S&P Global (NYSE:SPGI) Q3 2025 Earnings Call October 30, 2025 08:30 AM ET Company ParticipantsAshish Sabadra - Managing DirectorScott Wurtzel - SVP of Equity ResearchMartina Cheung - President and CEOMark Grant - SVP of Investor Relations and TreasurerEric Aboaf - CFO and EVPShlomo Rosenbaum - Managing DirectorConference Call ParticipantsRussell Quelch - Research Analyst of Financials and Fintech SectorManav Patnaik - Research AnalystGeorge Tong - Business Services Senior Research AnalystAndrew Steinerman - ...

1. 海外量化动态 1.2 市场波动中美国大型量化管理人跑输中小管理人 根据Financial Times的统计，2025年上半年Citadel收益2.5%，相比于小型多基金经理制的Balyasny、ExodusPoint等机构7%以上的收益明显落后，Millenium也遇到了类似的 情况，这一现象主要来自于关税等事件的频繁变化使得策略回撤提高。与此同时，Citadel、Point 72更偏基本面、集中度更高的组合今年表现优于其旗舰策略。 1.1美国高低频量化管理人开始呈现融合趋势 2025年中，美国私募量化出现了一定的回撤，这主要来源于"垃圾股"的反弹（这些股票往往存在于量化组合的空头部分），但这也和高频做市机构如Citadel、Jane Street和量 化alpha管理人如Millennium、Point72策略重合度越来越高有关。 高频做市业务在过去20年中发展迅速，和境内的情况类似，2010年市场下跌开始，投资者就常认为高频交易对市场带来了伤害、加速了市场下跌，这一争议持续存在。但在从 业者看来，高频交易主要在做市中使用，为广大投资者提供流动性、降低了交易成本。发展到现在，高频交易的竞争异常激烈、利 ...

生命表编制数据与方法创新 - 编表数据首次实现人身保险业全覆盖，将所有公司一年期以上含身故或生存责任的寿险、年金和健康险个人保单纳入统计[1] - 数据处理时间较第三套生命表缩短40%，运用人工智能等技术将人工补录赔案件数控制在总量5%以内，较第三套生命表减少30%[1] - 通过K值调整法、状态转移模型法等多种技术修复死亡状态缺失保单的死亡率，保留样本并提升数据利用率[1] 死亡率趋势与高龄外推优化 - 首次基于保险业既往多年死亡率经验数据设定趋势因子，改变以往依赖人口数据的做法[2] - 采用两步法全新优化高龄外推，使各风险分类表在高龄段趋近于反映保险人群自然规律的单一生命体表[2] - 以定量指标确定最优外推模型并科学选择起始年龄，减少主观操作，确保客观性[2] 多维度分析与后续工作 - 深入开展了年龄、性别、渠道、保额、地区、城市线等多维度的死亡率经验分析[2] - 针对产品风险分类、高年龄外推、少儿段死亡率等展开专项分析，并与既往生命表及国内外数据进行比较[2] - 下一步将开展宣传培训，编写完成编制报告和国民人口老龄化应对教育读本，为行业和公众提供参考[3]

胰腺癌是临床上恶性程度最高的癌症，素有"癌王"之称，患者5年生存率仅为11%。由于缺乏有效的早 期筛查手段，大多数患者确诊时已处于晚期，错过了最佳治疗时机。现有的磁共振成像、内镜超声等检 查手段因成本高昂且具有侵入性，难以适用于大规模筛查；而常用的肿瘤标志物CA19-9在早期诊断中 的特异度和敏感度有限，无法满足临床需求。 郝继辉团队通过整合cfDNA的拷贝数变异、片段长度分布和片段链偏向性等多组学特征，结合机器学习 技术，成功开发出胰腺癌早筛模型。在包含467例样本的训练队列和352例样本的验证队列中，模型展现 出优异的筛查性能，显著优于传统肿瘤标志物CA19-9的筛查能力。 更值得关注的是，团队在1926名糖尿病和肥胖人群组成的前瞻性队列中，还验证了模型的临床价值。该 模型早筛时成功检出6例胰腺癌患者，检出率达75%，所有检出病例均为早期（0期、Ⅰ期或Ⅱ期），而 采用肿瘤标志物CA19-9仅检出1例。与影像学检查相比，该模型能提前45—298天（中位227.5天）发现 病变，为患者进行早期干预治疗赢得了宝贵时间。 记者10月27日从天津医科大学肿瘤医院获悉，该院院长郝继辉教授团队创新性地开发了一种基于循环 ...

(15:30 注册签到，16:00活动开始) 上海 （详细活动地址将在确认函中提供） 在全球宏观经济格局日新月异、国际金融市场波动不断加剧的背景下，量化投研正以前所未有的 速度重塑资产管理行业，成为市场参与者在噪音中发现规律、化混乱无序为有迹可循、高效捕捉 投资机遇并进行风险管理的关键力量。随着量化技术席卷全球"金融圈"，我们如何打开前瞻视 角，深度洞察并审慎判断全球宏观格局的动态与趋势？国际市场的实践经验对于中国本土市场的 我们诚邀您参加本次研讨会，聆听彭博专家与行业领袖深度解析量化策略核心要义，分享资产配 置最佳实践，共同探讨如何基于中国市场特点把握机遇并全面管理风险。期待您的到来！ 活动议程 宏观量化情景分析 风险预算在中国市场的应用 彭博组合管理和因子模型方案 圆桌论坛：海外成熟市场经验赋能中国量化策略指数市场发展 驾驭因子轮动：基于宏观驱动的机器学习策略 交流互动 主讲嘉宾 彭博投资管理论坛（上海） 扫码立即报名 * 报名需要时间审核，敬请耐心等待。审核通过将在微信收到报名成功提醒，活动开始前将会收到具体参会提醒，请注意查收！ 运用有何借鉴意义？当今炙手可热的机器学习等智能技术在量化投研方面有何前沿 ...

项目概况 - 谷歌于2009年创建博士奖学金计划，旨在表彰和支持在计算机科学及相关领域进行杰出研究的优秀研究生，培养下一代科学家 [5] - 2025年度共有来自全球35个国家和地区的255名博士生获奖，涵盖12个研究领域 [5] - 谷歌将为获奖者提供超过1000万美元的资金、来自谷歌导师的专门支持以及与广泛研究社区的联系 [5] 算法与优化领域华人研究者 - 该方向共有14位博士生获奖，其中两位是华人 [7] - Tony Eight Lin是台北医学大学的博士生，活跃于药物发现与分子模拟领域，其研究结合了机器学习、化学筛选和分子对接 [8][10] - Yonggang Jiang是德国马克斯・普朗克研究所的博士生，研究重点是图算法，旨在理解其在并行和分布式计算等环境下的理论极限 [14] 计算机体系架构领域华人研究者 - 该方向共有两位博士生获奖，其中有一位是华人 [16] - 潘哲雯（Zhewen Pan）是美国威斯康星大学麦迪逊分校电气与计算机工程系的博士研究生，曾获得EECS 2025新星奖、ISCA'25最佳论文荣誉提名等奖项 [18] 人机交互领域华人研究者 - 该方向共有14位博士生获奖，其中共有两位华人 [20] - Qiwei Li是密歇根大学信息学院博士生，是一名批判性技术学者，关注性别、计算与人工智能相关的社会议题，研究方向包括非自愿亲密影像和生成式AI「deepfake」内容等 [23] - Yichuan Zhang是东京大学的博士生，本科毕业于北京林业大学，曾发表以「时间序列预测中的人机协作」为主题的演讲 [26] 机器学习与ML基础领域华人研究者 - 该方向获奖人数达到38人，其中有10位是华人 [28] - 蔡澄奕（Chengyi CAI）是墨尔本大学可信机器学习与推理组的三年级博士生，研究兴趣主要集中在分布偏移下的学习与推理 [31] - Dingling Yao是奥地利科学与技术研究所及德国马克斯・普朗克智能系统研究所的博士生，研究主要集中在表征学习中的可识别性以及因果表征学习在科学发现中的应用 [34] - Mirah Shi是宾夕法尼亚大学计算机科学系的四年级博士生，研究位于机器学习理论、经济学与社会的交叉领域，特别关注机器学习系统与人类决策者之间的互动 [37] - Peihao Wang是德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系的博士生，研究聚焦于机器学习与计算机视觉，探索利用几何基元提升语言模型推理能力 [40][41] - Wangbo Zhao是新加坡国立大学计算机学院的四年级博士生，研究兴趣包括高效深度学习、动态神经网络以及多模态模型 [44] - Wei Xiong是伊利诺伊大学香槟分校计算机科学系的三年级博士生，研究聚焦于强化学习及其在大语言模型后训练中的应用 [47] - Xiangjian Jiang是剑桥大学计算机实验室的计算机科学博士生，研究兴趣主要集中在结构化表格数据以及人工智能可解释性领域 [50] - 林欣余（Xinyu Lin）是新加坡国立大学计算机学院三年级博士生，研究兴趣主要包括基于大语言模型的推荐、生成式推荐以及基于智能体的推荐系统 [53] - 李修川（Xiu-Chuan Li）是悉尼大学计算机科学学院的博士生，研究方向是因果推理和可信赖机器学习 [56] - 王芷若（Zora Wang）是卡内基梅隆大学语言技术研究所的博士生，主要研究兴趣是运用编程方法解决现实世界中的任务，包括Computer-Use智能体、记忆与技能自适应智能体等 [58] 机器感知领域华人研究者 - 该方向共有13位博士生获得奖学金，其中8位是华人 [59] - 金海岸（Haian Jin）是康奈尔大学计算机科学系的博士研究生，研究位于计算机视觉、计算机图形学与机器学习的交叉领域，目前的研究兴趣集中在长上下文学习、物理理解以及世界建模等方向 [61] - 钟磊（Lei Zhong）是爱丁堡大学的博士研究生，研究兴趣位于计算机视觉与计算机图形学的交叉领域，近期的研究重点集中在三维人体运动的建模与生成 [64] - Mingfei Chen是华盛顿大学西雅图分校电气与计算机工程系的三年级博士研究生，研究兴趣主要集中在三维场景中的多模态空间推理，以及在多模态大语言模型、扩展现实设备和机器人系统中的相关应用 [66] - Tsai-Shien Chen是加利福尼亚大学默塞德分校的三年级博士研究生，研究目标是构建先进的视频生成模型 [68] - 马英浩（Ma Yinghao）是伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院数字音乐中心人工智能与音乐博士项目的候选人，提出了大规模自监督训练的声学音乐理解模型（MERT） [72] - Yuekun Dai是新加坡南洋理工大学MMLab的三年级博士研究生，研究兴趣包括计算摄影、计算机图形学以及动漫相关研究，目前主要聚焦于图像分解、动画生成的人工智能技术以及分层图像编辑 [75] - 陈语童（Yutong Chen）是苏黎世联邦理工学院计算机视觉与学习组的二年级博士生，研究致力于开发能够感知并与三维世界交互的智能视觉系统 [78][79] - Ziang Cao是新加坡南洋理工大学计算机与数据科学学院MMLab@NTU的一年级博士生，研究兴趣主要集中在计算机视觉、深度学习以及三维生成领域 [80] 自然语言处理领域华人研究者 - 该方向共有18位博士生获得奖学金，其中1位是华人 [82] - Mengyu Ye是日本东北大学Fundamental AI实验室的自然语言处理方向二年级博士研究生，研究兴趣主要集中在自然语言处理与机器学习领域，早期的研究聚焦于大语言模型的可解释性 [85] 隐私与安全领域华人研究者 - 该方向共有16位博士生获得奖学金，其中6位是华人 [86] - Gefei Tan是美国西北大学计算机科学系的三年级博士生，研究兴趣主要集中在密码学，近期的研究工作聚焦于为现实隐私保护任务设计高效的加密协议 [89] - Jiamin Chang是新南威尔士大学的博士生，研究聚焦于人工智能模型的漏洞研究，研究兴趣包括人工智能安全与可靠性、多模态模型以及具身机器人 [92] - Minghao Shao是纽约大学阿布扎比分校的计算机科学博士生，研究兴趣包括智能体系统、大语言模型、机器学习以及网络安全 [94] - Tiansheng Huang是美国佐治亚理工学院计算机科学系的四年级博士生，研究兴趣包括分布式机器学习、并行与分布式计算、优化算法以及大语言模型的安全与对齐 [98] - Yaman Yu是伊利诺伊大学信息科学博士生，研究重点包括可用的安全与隐私、隐私政策以及人工智能在隐私保护中的应用 [101] - Ziyi Guo是西北大学计算机科学博士生，研究兴趣集中在理解、分析与缓解现实世界的安全问题，并探索将大语言模型用于安全研究的可能性 [102] 量子计算领域华人研究者 - 该方向共有8位博士生获得奖学金，其中2位是华人 [104] - Jun Zen是冲绳科学技术大学院大学OIST博士生，是一名专攻量子信息理论的博士生，研究方向主要集中在量子纠错码领域 [107] - 阮劭伦（Shaolun Ruan）是新加坡管理大学计算机科学系的博士研究生，研究兴趣包括数据可视化与人机交互，研究工作主要致力于开发以人为中心的计算工具 [110] 半导体研究领域华人研究者 - 该方向共有2位博士生获得奖学金，其中之一是华人 [113] - Sheng-Yuan Zheng是清华大学（台北）的在读博士生，研究硅光子集成电路，以及基于边缘计算的机器学习均衡器 [114] 系统、网络和云计算领域华人研究者 - 该方向共有4位博士生获得奖学金，其中有2位华人 [116] - ChonLam Lao是哈佛大学SEAS学院计算机科学专业四年级博士生，研究方向是网络系统、机器学习系统、可编程硬件和网络内计算 [119] - Jinshu Liu是弗吉尼亚理工大学计算机科学系的博士生，研究方向涉及内存系统，尤其关注内存分析、性能分析和系统级性能优化 [122]

中再产险的战略重点与行业机遇 - 公司认为中国企业加速全球布局为再保险行业带来机遇 截至2024年底中国境内投资者在全球190个国家和地区设立5.2万家境外企业 [1] - 行业通过引入国际承保技术、开发产品弥补保障空白、强化海外风险评估、打造预警体系、搭建海外服务网络来强化对出海企业的风险保障 [1] 服务能力建设与创新实践 - 公司面临服务能力有待加强的挑战 特别是在海外业务人才方面 当前团队以国内孵化为主 缺乏针对走出去风险的专业化体系化队伍 [2] - 公司计划通过加强能力建设、提升风险管理服务水平、强化网络建设来提供更好更全面的风险保障 [2] - 公司正借助新能源车险出海赋能险企 例如与现代保险签署合作框架协议 共同打造数据驱动的海外新能源汽车保险解决方案 构建直再融合加产业融合的新模式 [2] 科技保险的发展与挑战 - 科技保险分为承保创新过程不确定性的科技活动保险和承保创新组织自身运营风险的科技主体保险 这两类业务在风险特质上与传统保险有显著区别 对数据积累和模型构建提出新挑战 [3] - 公司深切感受到科技创新发展对保险业提出的全新要求 正积极探索创新路径 通过深化创新发展和数字化转型 推出多个行业服务平台和定价模型 为行业输出风险减量管理技术 [3] 技术赋能行业高质量发展 - 人工智能技术、机器学习方法、自动化系统等热门技术的应用将推动行业高质量发展已成为全球再保险人共识 [3] - 新兴技术应用将提升风险定价水平与效率、客户响应速度、运营效率、资本周转效率并缩短结算周期 [3] 参与上海国际再保险中心建设 - 公司深度参与上海国际再保险中心建设 于2024年7月在上海临港成立中再产险上海再保险运营中心 旨在助力实现信息集成、交易集中、标准提升 [4] - 公司积极开展业务交易并加快系统对接与功能优化 例如今年5月与太保产险、大地保险完成场内交易签约 金额超过50亿元 [4] - 公司计划加强北京、新加坡、伦敦三大国际业务平台与上海再保险运营中心的协同联动 推动境内外再保险交易 加速特定业务线上交易和清结算 [4][5] - 设立上海再保险运营中心是公司服务保险业高水平对外开放的实践 未来将利用上海的政策便利和平台优势拓展国际业务 参与全球风险治理 并吸收境外经验反哺国内市场 [5]