政策发布与总体目标 - 八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，赋能新型工业化 [1][5] - 总体目标是到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1][6] - 具体量化目标包括：推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1][6] - 企业培育目标：培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1][6] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - 强化人工智能算力供给，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键技术，有序推进高水平智算设施布局 [7] - 开发高水平行业模型，培育重点行业大模型，发展"云-边-端"模型体系，打造面向工业细分场景的小模型，并推动模型轻量化部署 [7] - 开展"模数共振"行动，推动建立企业首席数据官制度，发布制造业高质量数据集建设指南，促进企业数据开发与模型建设深度融合 [8] 赋智升级：拓展推广高价值应用场景 - 加快重点行业应用赋能，分类制定"人工智能+制造"行业应用全景图和转型路线图，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业 [9] - 加速全流程转型升级，推动大模型技术深度嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等制造业全流程 [9][10][11] - 提升重点企业应用水平，鼓励龙头企业、央国企先行先试，深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [11] - 推进重点区域推广应用，依托国家自主创新示范区、高新区等，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地 [11] - 推动重点领域智能化升级，加强人工智能与工业互联网平台融合赋能，深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用 [12] 产品突破：构建智能新产品新业态 - 推动智能装备迭代，加快工业母机、工业机器人等装备搭载智能体，研制新一代人工智能数控系统，发展智能医疗装备、智能低空装备、智能网联汽车 [13] - 加速智能终端升级，培育智能手机、电脑、AR/VR可穿戴设备、脑机接口等人工智能终端，推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场 [13] - 打造智能体新业态，开展工业智能体技术攻关，支持智能体应用商店建设运营，选树一批工业智能体应用典型案例，加速智能体规模化、商业化进程 [14] 主体培育：激发各类企业创新活力 - 梯次培育企业，支持打造生态主导型企业，发展人工智能企业孵化器，梯次培育更多专精特新"小巨人"、高新技术企业、制造业单项冠军等 [15] - 打造创新载体，建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批重点实验室，高质量建设国家人工智能应用中试基地 [15] - 发展赋能应用服务商，建设人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，鼓励工业企业、人工智能企业等打造生态伙伴型服务商 [16] 生态壮大：加强资源配置优化产业生态 - 强化标准引领，加强安全、治理、伦理等基础标准，软硬协同等通用标准、赋能应用标准研制，深入开展"人工智能标准行"活动 [17] - 推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批模型、数据集、智能体等优质开源项目，构筑具有全球影响力的开放生态 [17] - 加强人才引育，支持高校调整优化相关学科专业，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，加强高技能人才和科技领军人才培养 [18][19] 国际合作：塑造国际合作竞争新优势 - 支持产业合作，鼓励企业定制出海解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行"海外版"，引导外资投向人工智能领域 [21] - 打造国际合作平台，积极参加国际组织下的人工智能议题讨论，支持办好世界人工智能大会等高端赛展会，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心 [21] 保障措施：强化全方位政策支持保障 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策 [22] - 统筹现有资金渠道支持技术研发和赋能应用，发挥国家人工智能产业投资基金作用，吸引社会资本加大投资 [22] - 开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，用好首台（套）、首批次、首版次应用政策，释放国内市场需求潜力 [22] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [23]

政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 人工智能赋能底座建设 - 专项行动首位是“创新筑基：夯实人工智能赋能底座”，首先提出强化人工智能算力供给 [2] - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] AI芯片行业市场与机遇 - 据弗若斯特沙利文预测，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元 [3] - 2025年至2029年期间，中国AI芯片市场规模年均复合增长率为53.7% [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代、国产替代有望带来发展新机遇 [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代 [3] - 英伟达GPU产品持续迭代，国内GPU、ASIC厂商加速国产替代，AI基础设施建设或将推动AI算力规模增长 [3] 重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级：拓展推广高价值应用场景”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等制造业相关重点行业 [4] - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，打造汽车大模型，自动生成车身造型、内饰布局等方案，实时仿真动态优化结构参数 [4][5] - 加快人工智能技术在硬件配置、参数调优等环节应用，开发模块化工艺岛，打造柔性可重构产线 [5] 重点行业选择原因与影响 - 优先选择原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务五大行业，因其是国民经济的支柱产业和优势产业，中国在这些行业具有规模优势和产业集聚优势 [5] - 这些产业往往是更容易和AI融合的产业，例如电子消费品已广泛实现智能化 [5] - 这些产业具有数字化改造的迫切性，例如AI是中国突破原材料技术瓶颈的关键 [5] - 对于原材料行业，人工智能将材料数据和经验转化为工艺优势，并加速新材料研发 [5] - 对于装备制造业，人工智能将提高装备的自主能力和自适应控制能力，从而增强生产效率，并通过预测性维护降低次品率 [5] - 对于消费品行业，人工智能可以丰富其功能，对于电子信息和软件，人工智能可以推进芯片工艺提升和提高软件产品智能水平 [5]

政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位赋能新型工业化 [1] - 政策目标是到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 具体量化目标包括：推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 具体量化目标还包括：培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] 重点赋能行业与主体 - 原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业被列为人工智能赋能新型工业化发展的重点行业 [2] - 政策鼓励龙头企业、央国企先行探索人工智能赋能制造业的新模式、新应用 [2] - 政策将深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [2] 技术发展与产业基础建设 - 在夯实人工智能赋能底座方面，政策强调要强化人工智能算力供给，推动智能芯片软硬协同发展 [2] - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 支持开发高水平行业模型，培育重点行业大模型，打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新 [2] - 开展“模数共振”行动，探索建立“数据协同、模型训练、应用开发、安全保障”一体化机制 [2] 产品突破与企业培育 - 推动智能装备迭代和智能终端升级，加快人工智能与工业母机、工业机器人、智能网联汽车等融合 [2] - 培育人形机器人等新业态，打造软件和智能体新业态，推动人工智能与工业软件深度融合 [2] - 构建智能体分类分级管理体系，培育企业梯队，打造创新载体 [2] 国际合作与市场拓展 - 推动优势产业高水平走出去，开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版” [3] - 打造国际合作平台，积极参与多双边合作机制下的人工智能议题讨论 [3] 实施保障与资金支持 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施 [3] - 引导企业错位发展，防范产业“内卷式”竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持“人工智能+制造”有关技术研发和赋能应用任务 [3] - 发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资 [3]

文章核心观点 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过强化AI算力供给、开发行业模型、拓展应用场景等措施，到2027年深度推动人工智能与制造业融合，将AI打造为真正的生产力工具，并培育具有全球影响力的生态主导企业 [1][2] 政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 目标是建成全球领先的开源开放生态，为人工智能发展贡献中国方案 [1] 夯实人工智能赋能底座 - 专项行动首位是“创新筑基：夯实人工智能赋能底座”，首要任务是强化人工智能算力供给 [2] - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] AI芯片行业机遇 - AI算力需求驱动AI芯片行业快速发展，以GPU为代表的逻辑芯片得到迅速发展 [3] - 据预测，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元，2025年至2029年年均复合增长率为53.7% [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代 [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代、国产替代有望带来发展新机遇，AI基础设施建设或将推动AI算力规模增长，从而带动国内AI芯片企业实现收入增长 [3] 重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级：拓展推广高价值应用场景”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 优先加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等五大制造业相关重点行业 [4] - 分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，加快标杆解决方案和经验推广应用 [4] - 配套的《指引》对五大重点行业的细分行业如何利用人工智能赋能做出了具体部署 [4] 重点行业赋能的具体方向与影响 - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，打造汽车大模型，自动生成车身造型、内饰布局等方案，实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [4][5] - 加快人工智能技术在硬件配置、参数调优等环节应用，开发模块化工艺岛，打造柔性可重构产线 [5] - 优先选择这五大行业的原因包括：它们是国民经济的支柱和优势产业，中国具有规模与产业集聚优势；这些产业更容易与AI融合；这些产业具有数字化改造的迫切性 [5] - 人工智能对原材料行业的影响：将材料数据和经验转化为工艺优势，并加速新材料研发 [5] - 人工智能对装备制造业的影响：提高装备的自主能力和自适应控制能力，增强生产效率；通过预测性维护降低产品次品率 [5] - 人工智能对消费品行业的影响：丰富产品功能；对电子信息和软件行业的影响：推进芯片工艺提升，提高软件产品的智能水平 [5]

港股市场前景与驱动因素 - 恒生指数估值修复在去年已基本实现 指数中长期走势取决于企业盈利复苏 而非估值扩张提供的短期动能[1] - 恒生综合指数中 2026年盈利增长预测排名前三的行业为可选消费 原材料以及信息科技 其增长预期高于市场平均水平[1] - 流动性是支撑港股表现的重要因素 充足的资金流入可提升市场深度和投资者信心[1] - 去年北水持续流入港股 净流入总额超过1万亿港元[1] - 受政策鼓励内地龙头企业两地上市影响 港股去年IPO集资额超过2858亿港元 位居全球交易所首位[1] - 尽管港股去年已录得显著升幅 但鉴于AI应用扩张 北水及IPO提升流动性 港股在2026年仍存在结构性投资机会 投资价值吸引[2] - 以11倍目标市盈率计算 恒生指数2026年目标价为30000点水平[2] - 以12倍目标市盈率计算 MSCI中国指数2026年目标价为98点[2] 美股与宏观经济展望 - AI发展将继续成为美股主要推手 当地半导体销售持续强劲 科技企业资本支出预期维持高位[2] - AI相关投资将继续支撑美国整体经济增长 并有助抵消消费放缓带来的压力[2] - 近月美国劳动力市场出现疲态 美联储官员将继续换马 来自特朗普政府的政治压力将促使当局进一步减息[2] - 考虑到服务通胀黏性较高 工资增长持续高企等结构性因素 未来核心通胀或会反弹 未必能顺利回落至2%的政策目标[2] - 通胀忧虑重燃将限制货币政策进一步放宽的空间 预计美联储于2026年将会减息两次[2]

文章核心观点 - 八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过推动人工智能与制造业深度融合，发展新质生产力，赋能新型工业化，目标是到2027年使中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1][4][5] 总体要求与目标 - **总体要求**：坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通，推动“智能产业化”与“产业智能化”双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [5] - **量化目标（至2027年）**： - 推动 **3-5个** 通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [5] - 打造 **100个** 工业领域高质量数据集 [5] - 推广 **500个** 典型应用场景 [5] - 培育 **2-3家** 具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业 [5] - 打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商 [6] - 选树 **1000家** 标杆企业 [6] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [6] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - **强化算力供给**：推动智能芯片软硬协同发展，突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键技术，有序推进高水平智算设施布局，提升智算资源供给能力 [7] - **开发高水平行业模型**：开发适应制造业特点的高性能算法模型，培育重点行业大模型，发展“云-边-端”模型体系，打造面向细分场景的小模型，并推动模型轻量化部署与应用 [7] - **开展“模数共振”行动**：推动建立企业首席数据官制度，夯实数据治理基础，梳理数据资源清单，发布高质量数据集建设指南，推动基础数据转化为高质量行业数据集，并促进数据开发与模型建设深度融合 [7][8] 赋智升级：拓展推广高价值应用场景 - **加快重点行业应用赋能**：深入开展“深度行”活动，建设应用对接平台，参考《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等重点行业 [9] - **加速全流程转型升级**：深化智能工厂梯度培育，推动大模型技术嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等全流程 [9] - **研发设计**：推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发等 [9] - **中试验证**：应用虚拟仿真、多模态融合等技术优化工艺、提高效率、降低成本 [10][11] - **生产制造**：深化人工智能在流程控制、工艺优化、排产调度、工业质检、预测性维护等环节应用 [11] - **营销服务**：推广智能客服、数字人、个性化推荐、定制化售后等 [11] - **运营管理**：运用大模型优化供应链管理，提升战略、人力、财务、风险管理能力 [11] - **提升重点企业应用水平**：开展企业人工智能应用就绪度评估，鼓励龙头企业、央国企先行先试，并支持中小企业开展数字化、智能化改造 [12] - **推进重点区域与领域应用**：发挥国家人工智能创新应用先导区、国家高新区等作用，推动区域集群化转型升级，并加强人工智能与工业互联网、绿色制造等领域的融合应用 [12][13] 产品突破：构建智能新产品新业态 - **推动智能装备迭代**：加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，发展手术机器人、智能医疗装备，推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备，发展无人机等智能低空装备，并推进智能网联汽车测试与试点 [14] - **加速智能终端升级**：培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化，推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和标杆产线 [16] - **打造软件和智能体新业态**：推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，开展工业智能体技术攻关和应用推广，打造编程开发智能体，并构建智能体分类分级管理体系 [16] 主体培育：打造发展和赋能应用主力军 - **梯次培育企业**：支持企业打造生态主导型企业，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业等，鼓励地方给予“算力券”“模型券”等支持 [16] - **打造创新载体**：建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局重点实验室，高质量建设国家人工智能应用中试基地 [17] - **发展赋能应用服务商**：健全制造业数字化转型服务体系，建设人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，打造标准化赋能解决方案 [17] 人工智能赋能制造业重点行业转型指引（摘要） - **原材料行业**：提升钢铁行业全流程智能化水平，推动石化化工行业提质增效，加快人工智能与新材料研发深度融合，促进人工智能赋能有色金属行业，推动人工智能赋能建材行业创新应用 [26][27][28][29] - **装备制造行业**：推动工业母机柔性化智能化跃升，加速汽车行业全链条智能化升级，推进电力装备全生命周期智能化，推动人工智能技术在船舶行业应用落地，打造航空航天智能化制造体系 [30][31] - **消费品行业**：提升纺织服装领域个性化设计与高效生产能力，强化家居领域智能化运营和智能产品供给能力，构建食品加工领域安全高效智慧化管理体系，提升医药智能研发与供应管理水平，推进生物制造领域全链条创新发展，推动历史经典产业焕新升级 [32][33][34][35][36] - **电子信息行业**：提升电子元器件设计智能化水平，推动消费电子、新型显示等行业柔性智造，强化电子信息元件与产品质量管控能力，创新电子信息行业绿色低碳发展智能方案 [37][38][39] - **软件和信息技术服务行业**：打造软件全生命周期智能工具链产品体系，加快传统软件与服务智能化升级，培育打造垂直领域智能体，建设软件行业高质量数据集 [40][41] 制造业企业人工智能应用指南（摘要） - **开展智能化评估和规划**：企业应开展智能化水平诊断评估，并制定人工智能应用规划，确定核心场景和技术导入优先级 [42] - **提升智能化基础能力**：升级硬件基础能力（如改造“哑设备”、部署边缘计算、推动数据中心转型智算中心），并提升软件智能化水平（如升级核心软件、植入智能算法） [43] - **构建高质量数据集**：建设数据资源平台和工业知识库，应用数据集处理工具链，建立数据管理体系，并构建多样化的多模态工业高质量数据集 [43][44][45] - **合理规划布局算力资源**：科学规划算力规模，合理配置算力资源（鼓励采用云服务或自建智算设施），并加强云边端算力协同调度 [47] - **开展模型选型与调优**：科学确定高价值应用场景（研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运维管理），量化场景关键指标，结合业务选定安全可信的模型，并采用提示词工程、模型微调、混合调优等技术进行优化 [48][49][50][51] - **模型部署与集成及持续提升**：在实际环境中验证模型性能并灵活部署，提升模型应用易用性，定期评估应用能力水平并推动迭代优化升级，深化技术融合创新，并鼓励领军企业向产业链输出优秀技术方案 [52][53][54]

文章核心观点 - 工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过四大行动推动两者深度融合，目标是到2028年显著提升融合赋能水平，为推进新型工业化注入强大动力 [1][2][3] 总体要求与目标 - 总体要求是以推动信息化和工业化深度融合为主线，以推动“人工智能+”在工业领域落地为着力点，为加快形成新质生产力、推进新型工业化提供支撑 [3] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [1][3] - 在20个重点行业打造一批高质量数据集 [1][3] - 培育一批智能化解决方案供应商，推动大中小企业协同升级 [1][3] 基础底座升级行动 - 加快工业网络开放智能升级，支持企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动网络控网算一体化演进 [4] - 加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [4] - 提高工业互联网平台智能化水平，鼓励平台企业基于AI技术提升低代码、无代码开发能力，并探索打造“模型池” [5] - 发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造面向生产网络优化、人机交互等典型场景的工业智能体应用 [5] - 强化工业智能算力供给，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务，引导企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署 [6] - 推动端侧设备智能化升级，在生产设备、传感器、AGV等部署轻量化算力模块，并加快构建全国一体化算力网络 [6] 数据模型互通行动 - 加强工业数据汇聚共享，依托国家工业互联网大数据中心等设施，加快汇聚供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据 [7] - 鼓励龙头企业建立工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据共享，并健全数据确权授权和收益分配机制 [7] - 加强行业数据集建设支撑，鼓励企业联合开展数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类及专用类数据集建设 [8] - 引导龙头企业带动上下游开放数据资源，打造高质量行业数据集，并加强数据标注、训练等关键技术攻关 [8] - 提升工业模型开发部署效率，引导平台企业加快工业机理、知识经验模型化封装，助力形成面向重点行业的工业大模型 [9] - 开发面向质量检测、智能控制、工艺优化等场景的专用小模型，并探索形成“大模型夯基+小模型深耕”的模型体系 [9] 应用模式焕新行动 - 推进应用模式变革，鼓励企业利用工业互联网打通数据流，基于AI开展智能分析，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制等模式变革 [10] - 加快设计方案、物料清单等资源汇聚，实现设计图纸、三维模型等自动生成，降低研发周期和成本 [10] - 打造基于AI的虚拟产线，增强设备状态预测、工艺调优等生产活动的自主决策能力，并加快工业设备运维模型等智能化服务产品研发 [10] - 加快重点行业推广，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等超过十个重点行业编制推广融合应用参考指南 [11] - 分行业梳理典型场景、技术产品清单、供应商名录等，建立解决方案资源池，并开展人工智能与工业互联网“链网协同”典型案例征集 [11] 产业生态融通行动 - 强化重点企业培育，推动工业企业、工业互联网企业等打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商 [13] - 支持工业互联网解决方案供应商向智能化转型，培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [13] - 加快技术产品创新，鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、终端、控制系统等智能化升级，并逐步深化人形机器人应用 [13] - 利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理软件、工艺参数自优化软件等通用工具产品，并推动AI赋能网络安全技术创新 [13] - 优化公共服务能力，推动行业数据集、工业模型评测等公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务 [14] - 支持建设开源项目和社区，持续开展“百城千园行”、供需对接深度行等活动，加强供需对接与案例推广 [14] 保障措施 - 强化统筹协调，鼓励地方制定配套举措，形成区域集聚、特色路径的融合赋能格局 [15] - 充分利用现有资金渠道，发挥国家产融合作平台作用，支持关键技术产品研发推广，鼓励地方设立专项资金 [15] - 优化学科专业布局，推动产教融合实践中心建设，开展工业互联网工程技术人员、人工智能训练师等新职业培训和评价 [15]

文章核心观点 - 工信部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过推动“人工智能+”在工业领域落地，深化工业互联网规模应用，以加快形成新质生产力、推进新型工业化 [2][7][9] - 方案设定了到2028年的具体量化目标，包括推动不少于**50000家**企业实施新型工业网络改造升级，在**20个**重点行业打造高质量数据集，并培育一批智能化解决方案供应商 [3][9] - 方案将通过四大行动（基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通）来释放融合赋能效应，覆盖从网络设施、数据模型到应用推广和产业生态的全链条 [3][4][5] 基础底座升级行动 - **加快工业网络开放智能升级**：支持工业企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动工业网络控网算一体化演进，并加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [10] - **提高工业互联网平台智能化水平**：基于深度学习、大模型技术强化平台能力，鼓励基于AI的低代码/无代码技术创新，探索打造“模型池”，发展“工业互联网平台+智能体”模式，打造面向典型场景的工业智能体应用 [11] - **强化工业智能算力供给**：加快工业互联网与各类算力中心融合应用，鼓励向工业企业提供公共算力服务，引导部署边缘一体机、智能网关及端侧轻量化算力模块，构建全国一体化算力网络以提升工业智算供给和利用效率 [11][12] 数据模型互通行动 - **加强工业数据汇聚共享**：鼓励工业企业应用信息模型，推进多源异构数据联通共享，依托国家工业互联网大数据中心建立全国工业数据目录，并利用标识解析体系提升数据协同能力，探索数据资产登记与价值评估模式 [13] - **加强行业数据集建设支撑**：鼓励产业链各方联合开展数据清洗、标注等工作，支撑通识类、通用类及专用类数据集建设，引导龙头企业开放数据资源打造高质量行业数据集，并加强数据安全与质量管理 [14] - **提升工业模型开发部署效率**：引导平台企业加快工业机理模型化封装，提升模型推理、跨模态处理等能力，助力形成面向重点行业的工业大模型和面向具体场景的专用小模型，优化大、小模型协同效率 [15] 应用模式焕新行动 - **推进应用模式变革**：鼓励工业企业利用工业互联网与AI，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革，以降低研发成本、增强生产自主决策能力 [16] - **加快重点行业推广**：实施“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等**10余个**重点行业推广融合应用参考指南，分行业梳理典型场景、技术产品清单等，建立解决方案资源池并遴选典型案例 [17] 产业生态融通行动 - **强化重点企业培育**：推动各类企业打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商，支持供应商向智能化转型，并培育数据、模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [18] - **加快技术产品创新**：鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、控制系统等智能化升级，深化人形机器人应用，利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理等通用工具，并加强工业互联网与AI标准体系衔接 [18] - **优化公共服务能力**：统筹推动创新中心、实验室及公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务，支持开源项目和社区建设，并持续开展“百城千园行”、供需对接等活动以加强宣传推广 [19]

市场表现与指数动态 - 今日早盘科技成长板块集体走强，截至午间收盘，国证成长100指数上涨2.4%，国证自由现金流指数上涨0.6%，国证价值100指数上涨0.3% [1] - 华西证券观点认为2026年是多个正面因素叠加的“大年”，牛市基础扎实，且春季躁动已提前演绎，建议关注新兴成长和反内卷周期机遇 [1] 主要风格指数概况 - 国证成长100指数由A股成长风格突出的100只股票组成，信息技术、原材料行业合计占比超65%，其中信息技术占比较高 [3] - 截至午间收盘，国证成长100指数上涨2.4%，其滚动市盈率为54.1倍 [3] - 国证价值100指数由A股价值风格突出的100只股票组成，可选消费、金融、工业行业合计占比超65%，其中可选消费占比较高 [3] - 截至午间收盘，国证价值100指数上涨0.3%，其滚动市盈率为9.5倍 [3] - 国证自由现金流指数由A股自由现金流水平较高的100只股票组成，工业、原材料、可选消费合计占比超70%，兼具高股息与成长性 [4] - 截至午间收盘，国证自由现金流指数上涨0.6%，其滚动市盈率为13.6倍 [4] 指数估值与数据说明 - 指数涨跌幅数据截至2026年1月5日午间收盘，滚动市盈率估值分位数数据截至2025年12月31日 [4] - 滚动市盈率等于总市值除以前四个季度的净利润，该指标与企业净利润紧密相关，适用于盈利相对稳定且受周期影响较小的行业 [4] - 估值分位数指该指数历史上滚动市盈率低于当前滚动市盈率的时间占比，估值分位数低表示相对便宜 [4] - 国证成长100指数、国证价值100指数、国证自由现金流指数均于2012年12月28日发布，其中国证自由现金流指数可查询估值记录日为2024年 [4]

重要事件与会议 - 二十届中央纪律检查委员会第五次全体会议将于2026年1月12日至14日召开 [2] - 十四届全国人大四次会议将于2026年3月5日在北京召开 [2][10] 财政政策 - 2026年财政政策基调为扩大财政支出盘子，确保必要支出力度，并优化政府债券工具组合 [3][27] - 新增专项债额度将向项目准备充分、投资效率较高、资金使用效益好的地区倾斜 [3][11] - 用于支持地方政府隐性债务化解的专项债额度分配将统筹考虑地方化债压力和风险化解需要 [3][11] - 财政部将把不新增隐性债务作为“铁的纪律”，严格地方政府违规举债终身问责制和债务问题倒查机制 [3][15] 货币政策与资本市场 - 中国人民银行货币政策委员会2025年第四季度例会建议发挥增量政策和存量政策集成效应，把握好政策实施的力度、节奏和时机 [4][15] - 央行《中国金融稳定报告（2025）》提出，将着力健全有利于“长钱长投”的制度政策环境，显著提高各类中长期资金实际投资A股的规模和比例 [4][29] 产业政策：反内卷与优化提升 - 对钢铁、石化等原材料行业，将持续实施粗钢产量调控，严禁违规新增产能，坚持“减油、增化、提质” [5][26] - 对新能源汽车、锂电池、光伏等“新三样”产业，将综合整治“内卷式”竞争，维护公平竞争环境，提高行业集中度 [5][26] - 对氧化铝、铜冶炼等强资源约束型产业，鼓励大型骨干企业实施兼并重组 [5][26] - 对轻工、纺织等产业，将完善产业在国内梯度有序转移的协作机制，引导其向中西部和东北地区有序转移 [26] 产业政策：新兴产业发展 - 全国工业和信息化工作会议提出，将有序开展卫星物联网等新业务商用试验，完善具身智能、元宇宙等的创新发展政策 [5][22] - 将培育一批重点行业智能体、智能原生企业，做强开源基础设施、重点开源社区 [5][22] - 将加强算力网络体系建设，深入实施城域“毫秒用算”专项行动 [5][22] - 将打造集成电路、新型显示、新材料、航空航天、低空经济、生物医药等新兴支柱产业 [22] 创业投资引导基金 - 国家创业投资引导基金在国家层面由财政出资1000亿元，区域基金、子基金层面鼓励社会资本参与 [25] - 基金坚持“投早、投小、投长期、投硬科技”导向，对种子期、初创期企业的投资规模将不低于基金总规模的70% [24] - 对拟投资的小型企业要求估值在5亿元以下，且基金单笔投资不超过5000万元 [24] - 基金设置20年存续期，京津冀、长三角、粤港澳大湾区三只区域基金总规模均将超过500亿元 [24][25] - 区域基金投资意向涵盖集成电路、量子科技、生物医药、脑机接口、航空航天等重点领域 [24] 外商投资 - 《鼓励外商投资产业目录（2025年版）》总条目1679条，与2022年版相比净增加205条，修改303条 [18] - 持续鼓励引导外资投向先进制造业，新增核酸类药物开发生产、智能检测装备制造、水下作业机器人设计研发制造等内容 [19] - 积极鼓励引导外资投向现代服务业，新增新材料共性技术平台运营、虚拟电厂运营、宠物医院、体育旅游服务等内容 [19] - 加力引导外资更多投向中西部、东北等地区，结合各地资源禀赋和产业优势因地制宜增加地区条目 [20] 基础设施与现代化产业体系 - 将高质量建设沿海沿边沿江、出疆入藏、西部陆海新通道等战略骨干通道，加快补齐西部、边境等薄弱地区交通短板 [21] - 能源领域将加快建设特高压输电通道骨干网络，新增谋划一批外送为主的大基地，推动海上风电基地项目建设 [21] - 将有序发展低空经济、枢纽经济、通道经济，培育邮轮游艇、汽车营地等体验经济 [21] - 将强化电网安全保障，提升应对自然灾害、网络攻击、物理攻击和电磁脉冲攻击等极端情形能力 [21]