文章核心观点 - 2025年，一批年轻公司在多个被认为格局已定的红海赛道中，通过技术创新、体验跃迁和精细化运营，实现了对老牌霸主的逆袭和快速增长，展现了存量博弈时代的新兴颠覆力量 [1][3] 消费硬件领域 影石创新 - 公司超越理光和三星，连续六年位居全球全景相机市场份额第一，在运动相机市场也超过了GoPro [3] - 通过推出防抖、实时拼接、“隐形自拍杆”、低延时传输等功能，将全景相机从极客玩具转变为大众内容创作工具 [3] - 2025年6月登陆科创板，成为“智能影像第一股”，开盘首日股价暴涨285%，市值一度突破1200亿元 [4] - 2025年前三季度营收达66.11亿元，同比增长近70%，全年营收预计超85亿元 [4] - 公司平均年龄28.5岁，并在年底推出首款全景无人机，进入大疆核心市场 [4] 拓竹科技 - 公司成立不到5年，已成为全球消费级3D打印设备龙头，2024年全球出货量超120万台，营收近60亿元，净利率超30% [5] - 2025年营收突破100亿元，几近翻番，营收破百亿所用时间（5年）短于大疆（10年） [5][6] - 通过推出快速打印、“开机即用”的桌面3D打印设备，并搭建月活近千万的模型社区MakerWorld，降低了使用门槛，将3D打印从极客玩具变为营生工具 [6] - 公司的发展搅动了3D打印市场，并在一级市场引发了对“大疆系”创业者的投资风潮 [6] 底层硬件与算力生态 摩尔线程 - 2025年12月5日登陆上交所科创板，成为“国产GPU第一股”，开盘上涨468.78%，市值超3000亿元 [8] - 上市后发布新一代全功能GPU架构“花港”，算力密度提升50%，效能提升10倍，可支持十万卡以上规模的智算集群 [9] - 计划基于“花港”架构推出高性能AI训推一体芯片“华山”和专攻图形渲染的“庐山”芯片 [9] - 同步发布夸娥万卡智算集群（KUAE 2.0）及超节点架构规划，布局具身智能、科学智能等领域 [9] - 将MUSA架构升级至5.0，muDNN关键算子效率超98%，并计划逐步开源核心组件，试图构建国产计算产业生态以应对英伟达CUDA的壁垒 [10][11] AI应用与商业化 MiniMax - 公司拥有全模态能力（语音、视频、文本），并构建了涵盖星野、海螺AI、Agent、Audio的C端产品矩阵及B端开放平台 [15] - 2025年下半年完成一轮融资，估值超40亿美元，并通过港交所聆讯，冲刺“全球大模型第一股” [15] - 2024年营收为3052万美元，2025年前9个月营收达5343.7万美元，同比增长175% [15] - 产品累计服务2.12亿名个人用户及超10万企业客户与开发者 [15] - 公司成立至2025年9月累计花费5亿美元，以不到OpenAI累计花销（400亿至550亿美元）1%的资金完成了技术布局与商业化 [15] Manus - 公司以“全球首个通用AI智能体”定位获得市场认可，2025年6月将总部迁至新加坡以服务全球市场 [17] - 2025年12月，产品年度经常性收入（ARR）突破1亿美元，从正式商业化到达成该目标用时不到9个月 [17] 成熟赛道的激进挑战者 鱼泡直聘 - 公司以服务“五环外”下沉蓝领市场起家，用户规模已突破1亿，日活跃用户超400万 [12] - 2025年战略转向，从蓝领市场全面进军白领市场，在一线及新一线城市进行大规模广告投放 [12] - 2024年营收突破十亿元，但与行业头部企业差距显著，BOSS直聘2024年全年营收73.56亿元，体量约为其七倍 [13] - 公司目前尚未盈利，白领业务占平台整体比重为10%至20%，长期目标是在三年内上市并冲刺300亿元市值 [13] 自动驾驶与Robotaxi 小马智行 - 2025年完成纳斯达克和香港联交所双重上市，成为2025年全球自动驾驶行业最大规模IPO [18] - 公司在广州率先实现城市级单车毛利（UE）转正，单车日均营收达299元，打破了“投一辆亏一辆”的行业魔咒 [18] - 2025年底车队规模跨越1000台门槛，并将2030年目标定为10万辆，战略转向轻资产扩张模式 [18][19] 文远知行 - 公司采取多元化业务布局，不局限于Robotaxi，还落地自动驾驶清扫车、货车和小巴，并转向“卖服务”模式 [21] - 2025年在阿布扎比获得全球首个城市级L4自动驾驶商业化牌照，可在无安全员条件下收费运营 [21] - 公司在全球部署超1600辆自动驾驶车辆，其中Robotaxi近750辆，中东车队规模突破100辆 [21] - 作为在八国取得自动驾驶牌照的企业，公司正加速国内与海外扩张 [22]

北京大学AI4S人才培养项目启动 - 北京大学科学智能学院正式启动“博雅AI4S拔尖人才计划”本硕博贯通制项目 目前已有50余位来自北京大学 清华大学的优秀本科学子参与 [1] - 北京大学深圳研究生院于2023年7月启动AI4S深研博/硕学生招生计划 采用“AI+Science”双导师培养模式 连续两届共招收7名博士 37名硕士 [1] - 北京大学科学智能学院于2024年4月正式成立 设于北大深研院 成为全球首个以学科形式推进科学智能建制化发展的学院 [1] 项目目标与培养模式 - 项目旨在探索“AI+基础科学+产业需求”的融合路径 强化企业场景需求与真实问题牵引 搭建“产教融合”桥梁 [2] - 项目目标是为AI4S领域培养兼具理论素养与产业落地能力的复合型人才 同时助力企业技术创新与行业生态构建 [2] - 项目构建了“纵向扎根 横向贯通 问题驱动”的立体化培养体系 彻底打破传统学科壁垒 课程案例和项目均来自真实科研与企业场景 [2] 招生对象与未来规划 - 项目主要面向对“AI for Science”有浓厚兴趣的理工科专业本科生 包括数学 统计学 物理学 化学 生命科学 基础医学 计算机科学 电子信息 智能科学与技术 工程科学 信息科学等 [3] - 拥有北京大学 清华大学学籍的在校本科学生（通常为大三或大四学生）均可申请 顺利完成项目的同学将获得学院颁发的荣誉证书 [3] - 未来计划探索从高考环节进行直接遴选 针对入选学生将在大三 大四阶段前往深圳进行培养 并量身定制专门的产教融合培养方案 [3] - 为确保培养质量和高度的个性化指导 每届招生规模会严格控制 预计在50人左右 [3]

政策核心内容 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 提出加快实施六大重点行动 [1] - 政策首次提出第一、二、三产业全要素智能化转型发展路径 首次布局智能原生新模式新业态 首次提出全球合作模式 [1] - 设置三阶段发展目标：2027年实现重点领域广泛深度融合 2030年全面赋能高质量发展 2035年步入智能经济和社会新阶段 [3] 产业发展目标 - 2027年新一代智能终端和智能体应用普及率超70% 智能经济核心产业规模快速增长 [3] - 2030年新一代智能终端和智能体应用普及率超90% 智能经济成为重要增长极 [3] - 通过三阶段目标构建从压力到能力再到实力的转化机制 争取发展时间和空间主动权 [4] 产业基础优势 - 中国拥有完整产业体系 是唯一拥有联合国全部工业门类的国家 200多种工业品产量全球第一 [5] - 新型举国体制优势可强化战略谋划和系统布局 [5] - 建立世界规模最大的工程教育体系 提供人才基础保障 [5] 技术应用场景 - 工业机器人通过强化学习优化操作路径提升制造业人均产出 [6] - 农业传感器网络结合气候模型推动土地生产率增长并降低资源消耗 [6] - 产业大脑系统大幅压缩研发-生产-物流协同周期 [6] 核心竞争力 - 超大规模市场提供全球最复杂多样的AI试验场 使中国AI模型在特定领域泛化能力领先 [6] - 数据生产量全球前列 拥有跨行业数据融合和合规数据流通优势 [7] - 通过"东数西算"工程构建全国一体化算力网络形成独特算力优势 [7] 国际合作与影响 - 通过"一带一路"数字合作与多边机制参与 正在重塑全球AI治理格局 [7] - 政策驱动、场景牵引、数据赋能、生态协同的系统性能力形成独特竞争力 [7] - 未来随着量子计算突破和开源生态成熟 推动从应用领跑向技术引领跨越 [7] 科研创新方向 - 将哲学社会科学研究方法引入科学智能范畴（AI4S） [8] - AI4S是对研究对象、研究工具和研究者的全面提升 适用于自然科学和哲学社会科学 [9] - 人工智能引领科研范式变革 加速各领域科技创新突破 [9] 产业影响预期 - 带动AI+应用场景开放 拓展应用广度深度 [9] - 加速迭代开发 促进产品落地转化 [9] - 吸引更多投资者关注 提供更丰厚支持和保障 [9] 社会应用效益 - 促进各类智能助手加速应用 降低工作强度和风险 [10] - 推动教育普惠 支持个性化学习 [10] - 提升医疗、康养、文化、旅游等多领域服务品质 [10]

行业发展趋势 - 高性能计算正迈入智算融合深水区 面临效能挑战及软件薄弱、区域发展失衡等系统性问题[1] - 超算技术面临能耗与复杂性增加的新挑战 同时迎来大数据和人工智能技术快速发展机遇[5] - 科学智能（AI4S）作为高性能计算与AI深度融合的前沿领域 正深刻改变科学研究范式[4] 技术突破与创新 - 阿里云与中科院联合成立高通量以太网联盟 发布400G网卡芯片和25.6G交换芯片构建智算中心网络[1] - 发布国产追光芯片 针对ERACK场景发布互联以太网网络 并推出UPN超性能网络[1] - 稀疏线性代数解法器是科学工程计算主要性能瓶颈 特征修正算法框架可实现"特征-算法-优化"三空间最优映射[8] 标准体系建设 - 《超智融合集群能力要求》行业标准正式发布 首次系统构建覆盖架构设计、功能性能、安全可信的能力体系[2] - 标准重点解决跨厂商兼容性差、集群协同效率低等行业共性问题 为智能制造和智慧城市提供统一技术规范[2] 算力服务需求 - 大模型技术成为工业革命关键支撑 用户需要高效便捷可靠的算力服务用于训练和推理[9] - 算力服务面临高昂成本、复杂操作流程、资源分配不均衡及大模型训练特征不熟悉等挑战[9] - 算力服务提供商需围绕业务应用运行特征 提供多样化算力选型方案和解决方案[9] 体系架构发展 - 需打造国产新一代超算系统 关注极致性能、能效与自主可控等因素[5] - 应设计新型体系架构和融合软件栈 打破多级异构壁垒并构建应用生态[5] - 需实现软硬件协同创新 均衡配置以更好实现异构加速[7] 理论基础研究 - 量子宇宙物理面临理论计算瓶颈 数值相对论与格点规范理论对超算体系提出前所未有需求[6] - 现有理论框架存在根本性概念冲突 广义相对论与量子力学/量子场论需自洽结合[6] - 超统一场论新框架发展 对时空、能量、物质和宇宙观念提出全新认识[6]

科技服务业高质量发展政策 - 上海市政府印发《关于进一步深化改革创新 加快科技服务业高质量发展的若干意见》，聚焦强主体、补链条、改机制，助力发展新质生产力 [1] - 科技服务业是围绕科技创新全链条和科技成果转化提供智力服务的新兴产业，具有人才智力密集、科技含量高、产业附加值大等特点 [1] - 行业通过技术研发、成果转化、咨询培训等服务支撑科技创新和产业创新深度融合 [1] 科技创新资源开放 - 探索试点"科学数据银行"模式，建立高校院所间数据共享机制，推动公共数据分级分类开放 [1] - 推动大数据、大模型在科技研发细分领域的垂直应用，提升AI4S基础设施和公共服务水平 [1] - 生物芯片上海国家工程研究中心计划基于1500万份生物样本库探索"数据驱动的生物样本库"新范式，借鉴英国生物银行模式 [2] 科技成果转化与金融支持 - 建立"未来产业基金+高质量孵化器+概念验证中心+集聚区"体系化布局机制，强化技术与市场可行性"双验证"功能 [2] - 市科委研究制订高质量概念验证平台建设方案，鼓励高校院所搭建早期成果池并筛选"种子"清单 [3] - 在市场验证方面建立从技术经理人到项目经理人的全过程服务机制，加强创业孵化与投融资对接 [3] 企业融资支持措施 - 将科技服务业企业纳入"沪科专贷""沪科专贴"支持范围以降低贷款成本 [3] - 提高"履约贷"保费补贴比例，引导商业银行加大中长期信贷支持力度 [3] - 推动保险机构为企业提供研发投入、成果交付等风险保障 [3]

文章核心观点 习近平总书记肯定上海人工智能发展实效，上海高校积极响应，发挥科创策源作用，推进AI赋能教育教学改革和工程技术升级 [1][2][4][7] 发挥高校科创策源作用 - 上海市教卫工作党委副书记、市教委主任周亚明认为需深化人才培养改革和科研范式变革，精准开展“一校一策”综合改革，聚焦人工智能等前沿领域，以科学智能推动高校科研范式变革 [2] - 上海交通大学党委书记杨振斌表示高校应以服务国家战略需求为牵引，将人工智能等新质生产力作为破解“卡脖子”困局的“金钥匙”，推进学科交叉融合 [2] - 华东师范大学党委书记梅兵称将强化以国家战略急需牵引学科专业优化调整，加快布局未来学科，建设新兴学科，推动AI赋能学科转型提升及相关变革 [2] - 上海理工大学校长朱新远表示将全面深化AI赋能教育教学改革，探索人工智能赋能卓越工程师培养新范式，推动系统性协同 [3] AI赋能教育教学改革 - 同济大学党委书记郑庆华表示学校获批建设未来学科，即将成立五大研究院，打造数智融合驱动下的中国特色世界一流大学建设新范式 [4] - 复旦大学副校长姜育刚称复旦系统布局六大新工科创新学院，着力培养具备原始创新能力的科技人才 [4] - 上海第二工业大学人工智能研究院成立，已建成169门AI融合课程，覆盖全部47个本科专业，部分课程对接产业需求，2024级新生全员必修相关课程 [5] AI推动工程技术跨越式升级 - 华东理工大学信息科学与工程学院副院长谭帅认为人工智能是推动传统工程技术跨越式升级的重要引擎，如在盾构施工中可提升风险可控性与自动化程度 [7] - 上海海洋大学教授陈新军透露学院团队研发仿生鱼，将推动渔业与人工智能深度融合，开展新应用场景示范工作 [7] - 上海积极推进人工智能对高等教育赋能重塑，承担AI未来领军人才培养“试验区”改革探索任务，实施相关计划营造活跃氛围 [7]