脑机接口产业 - 湖北成立脑机接口产业创新发展联盟并发布全国首个脑机接口医疗服务价格标准 [2] - A股脑机接口概念股持续爆发受政策和技术革新双重催化 [2] - 光谷已形成脑机接口产业集聚区基础联盟将构建全链条生态 [2] 两融市场动态 - A股两融余额时隔十年再破2万亿元创近10年新高 [2] - 个别券商下调融资利率揽客但行业普遍仍维持原利率 [2] - 两融业务面临"量增价减"问题券商利润空间受压缩 [2] AI商业化进展 - 海外AI公司如CursorAnthropicOpenAI收入大幅增长国内快手可灵字节豆包表现突出 [2] - 国务院常务会议推动人工智能规模化商业化应用 [2] - 基金经理认为AI进入应用爆发阶段端侧创新或成增长引擎 [2] 私募基金表现 - 百亿级私募今年以来平均收益率超16%正收益占比达98% [3] - 百亿级量化私募保持领先7月新备案基金数量前十均为百亿级私募 [3] - 多家百亿级私募保持进攻仓位积极调仓把握结构性机会 [3] 外资持股动向 - 思源电气等4只A股外资持股比例超24%思源电气暂停深港通买盘 [3] - 外资机构看好科技成长中国制造新消费等优质标的 [3] 百果园经营状况 - 百果园董事长回应水果价格贵问题坚持品质不降价策略 [3] - 2024年百果园营收下降扭盈为亏零售门店数量减少 [3] - 黑猫投诉退款问题居高不下股价震荡下行 [3] 工业富联AI业务 - 工业富联上半年AI服务器营收同比增长超60%GB200系列量产爬坡 [5] - 全球AI基础设施扩容工业富联与领先客户合作保持产业链优势 [5] - 机构看好AI算力硬件推动产业链发展 [5] 新兴市场套息交易 - 美联储降息预期下套息交易员加大巴西南非埃及等新兴市场押注 [5] - 新兴市场货币对美元升值当地债券指数回报率超12% [5]

中美贸易战的经济影响 - 2024年美国从中国进口商品总额高达5050亿美元，贸易战将导致物价飞涨，电动车价格可能上涨3万美元 [2] - 2025年5月美国已对中国电动车加征100%关税，价格瞬间翻倍 [2] - 美国消费者价格指数在2024年6月已上涨3.3%，贸易战将加剧通胀压力 [6] 特定行业影响 - 半导体和人工智能领域可能成为贸易战最大赢家，2024年上半年中国从美国进口芯片设备达39亿美元 [4] - 科技股在贸易战预期下上涨，纳斯达克相关企业股价飙升5%以上 [4] - 零售和日用品板块遭遇重创，投资者担忧进口成本暴涨 [4] - 美国商务部2024年7月宣布对中国5G设备和云计算产品加征关税 [6] 中国企业面临的挑战 - 2024年近三成中国出口企业的销售市场在美国，关税上涨将导致中小企业倒闭风险 [4] - 中国政府2024年9月宣布未来三年将投资500亿人民币扶持国内半导体产业 [4] - 珠三角地区工厂老板正承受巨大经营压力 [4] 全球供应链影响 - 欧盟呼吁多边谈判并表示保持中立立场 [6] - 日本和韩国对供应链中断表示忧虑 [6] - 德国机械制造商协会警告中美冲突可能导致欧洲经济崩溃 [6] - 2024年上半年中国进口美国芯片设备金额仍增长13% [8] 价格差异与消费者影响 - 美国本土电动车均价4.5万美元，中国进口车仅为1.8万美元 [6] - 2023年宾夕法尼亚州民调显示45%美国人愿为支持本土制造业支付更高价格 [6]

近日召开的中央政治局会议提出，"增强国内资本市场的吸引力和包容性"，为下一阶段资本市场改革发 展锚定两大任务。这一部署既立足当下市场生态的优化，又着眼服务实体经济的深层需求，彰显了对资 本市场的重视。 当然，增强包容性绝非是简单的"降低门槛"，而是与市场自身升级相匹配，形成正向循环。近5年，新 一代信息技术和新材料行业上市公司营收复合增长率分别达12.5%和17.9%。这些硬科技企业不仅为投 资者提供了更多成长型投资标的，更推动资本市场自身结构、效率向高质量转型。可以预期，通过建立 多层次资本市场、完善差异化上市标准等方式，资本市场的包容性将进一步提升。 需要看到，吸引力和包容性两者并非孤立存在，而是相互依存、相互促进。一方面，高质量、回报稳的 上市公司为市场提供丰富的价值投资标的，改善投资预期，吸引更多中长期资金入市，市场就有了"深 水养大鱼"的底气，敢于接纳更多暂未盈利的科创型企业，赋能包容性。另一方面，随着人工智能、低 空经济、商业航天等更多前沿科技领域企业登陆资本市场，新鲜血液的注入，让市场的价值发现功能更 敏锐，吸引更多资金慕名而来。这种"投资有回报，融资有渠道"的良性循环，正是资本市场成熟的标 志 ...

政府层面，进一步发挥举国体制优势，推进人工智能国家战略驱动的科技力量布局、科技体制改革。建 立健全基础研究长效投入机制，完善算力基础设施建设，尤其需要加大对高端芯片、算力算法等"卡脖 子"领域的投入。加快完善相关政策制度、法律文件、伦理规范，构建集监测、预警、应急等于一体的 体制机制，明确人工智能各主体的职责和权利边界，确保人工智能研发和使用过程合理合法。 在今年的世界人工智能大会上，首发、首秀的智能体令人眼花缭乱。新一代人工智能是赢得全球科技竞 争主动权的重要战略抓手，推动经济形态智能化跃升，更在技术和制度的共进中孕育出新发展模式，为 建设经济强国提供了澎湃动能。 多年来，我国人工智能产业在政策引导和技术突破双重驱动下实现跨越式发展，人工智能产业集群布局 初现端倪。相关数据显示，截至2024年，北京市作为创新策源地，人工智能核心产业规模已突破3000亿 元，在类脑智能、光电计算等核心智能领域展开深入研究，"人工智能+"千行百业实现效率跃升。浙江 省人工智能产业规模已超5700亿元，以宇树科技、DeepSeek等人工智能企业为代表的"杭州六小龙"出 圈，人工智能企业数量共计569家。 推进人工智能产业高速发展 ...

南京市新一代信息通信产业发展 - 南京市2025年重点产业项目路演对接会聚焦新一代信息通信技术 现场投资机构与企业就技术壁垒 规模化应用等关键问题深入探讨 合作意向浓厚 [1] - 南京市新一代信息通信产业上半年营收742亿元 同比增长12.1% 其中59家企业增速超100% [1] - 南京锁定5G/6G 未来网络等六大核心领域 出台《关于加快构建6G创新生态推动新一代信息通信产业发展的实施意见》等政策构建产业支撑体系 [1] 江苏省高新技术产业整体表现 - 全省1-6月高新技术产业增加值增长9.2% 高于规上工业1.8个百分点 高新技术产业产值占规上工业比重达51.8% 较去年底提升1.1个百分点 [2] - 电子及通信设备 航空航天等五大行业表现突出 增加值分别增长15.4% 14.7% 12.2% 9.3% 8.6% 均高于工业平均增速 [2] 高新技术产业发展战略与举措 - 加强基础研究 建强三大基础科学中心 深化"应用基础研究特区"改革试点 实施基础研究重点项目解决关键技术问题 [3] - 强化量子科技 航空航天等领域技术攻关 部署前沿技术研发项目 加快新质生产力应用场景落地 [3] - 推进科技领域"两重"项目建设 打造江苏实验室矩阵 加强人工智能 量子科技等未来产业布局 [4] - 持续夯实企业创新主体地位 计划2025年底高新技术企业超6.1万家 [4]

□ 本报记者蔡姝雯 【动能澎湃】 科技创新的高产出，离不开持续加码的科研投入。我省研发投入已持续3年提升、对全国的贡献超过 1/8。以基础研究为例，省政府去年设立24.8亿元的省级基础研究专项资金，今年又增加至26.8亿元。 科技创新的高产出，也离不开不断夯实、扩建的创新基座——实验室矩阵。苏州实验室去筹转建，正加 快推进材料综合研究设施建设；4家省实验室，则分别聚焦网络通信与安全、深海技术科学、深地科学 与工程、生物育种等开展前沿性的原始创新；我省牵头建设的44家全国重点实验室，已与省内龙头(链 主)企业建立"1+1+X"联合联动机制；创建的江苏省实验室联盟，目前成员单位已扩增至65家，并先后 组建高端装备、通信、计算机与人工智能3个领域类联盟和长三角种业创新跨省域联盟，共同助力产业 转型升级。 科技创新的高产出，还得益于产业科创主阵地的建设。目前，我省省级以上高新区已达61家，其中国家 级18家，数量全国居首。今年以来，为将各高新区打造成融合阵地，我省开展"六新"行动，着力推动高 新园区新质转型。 【接力奋斗】 在量子科技、类脑智能等方向，实施80项左右前沿技术研发项目；在生物医药、人工智能等领域，部署 ...

产业项目集中签约 - 栖霞区举行产业项目集中签约仪式 现场签约项目21个 总投资额超50亿元 [1] - 签约项目涵盖新型显示 智能制造 合成生物 人工智能等多个领域 [1] - 高能级项目包括华琨移动充电机器人研发制造基地及交能融合移动虚拟电厂总部 司美格鲁肽原料生产基地 远大科教集团总部+国际数字教育港 [1] 项目类型与特点 - 项目类型包括依托区内科教资源拓展市场的企业总部 扎根栖霞扩大投资的产业项目 推动实验室成果市场化的创新项目 [1] - 这些项目将为区域经济注入新动能 促进产业能级提升和动能转换 [1] 区域招商策略 - 栖霞区实施"百家亿元项目签约"和"百个新增项目攻坚"专项行动 [1] - 建立"1+2+2"招商机制 组建重点城市驻点招商队伍 形成招商合力推动优质项目落地 [1]

AI产业良性循环与政策支持 - 人工智能产业进入从算力投入到云服务消耗再到商业化收入的良性循环，AI应用起量推动飞轮效应[1] - 国务院审议通过《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，强调规模化商业化应用，推动AI在各领域深度融合[1] - 2025年是AI应用商业化起量见规模的关键一年，海内外AI应用加速起量带动Token调用量爆发式增长[2][3] 商业化进展与数据表现 - 海外AI公司商业化表现突出：Cursor成为最快达到5亿美元ARR的公司，Anthropic的ARR半年内从10亿飙升至40亿美元，OpenAI年化收入突破100亿美元（同比增长80%）[2] - 国内AI应用商业化加速：快手可灵AI推出10个月ARR突破1亿美元，字节豆包大模型日均Token使用量达16.4万亿（较发布时增长137倍）[2] - AI功能渗透日常生活，Token数量爆发式增长反映实际使用量提升，DeepSeek降低单位算力成本推动应用落地[3] AI应用商业化方向 - AI应用聚焦B端和C端双轨赋能：B端以智能体为核心实现降本增效（2025年全球AI工具在代码生成等领域应用率超25%），C端通过硬件集成重塑用户体验[4] - 美股AI应用公司上修业绩预期，一级市场AI创新型产品公司出现爆发式增长，国内公司密集发布产品和商业化计划[3] - 行业催化剂包括GPT-5发布和国内政策支持，投资者可关注B端智能体和C端多模态方向[4] AI智能体发展与产业渗透 - AI Agent成为人机交互重要入口，OpenAI发布GPT-5强化Agent功能（支持自动规划、工具调用等复杂任务）[5][6] - 2025年被称为"智能体元年"，智能体将演变为蜂群集群，改变企业组织运营模式并重塑逻辑[6] - AI Agent有望取代APP成为互联网核心，手机厂商与互联网厂商争夺入口（如荣耀与智谱、苹果与阿里合作）[7] 端侧AI创新与硬件发展 - AI端侧（手机、PC、眼镜等）进展相对缓慢，但硬件迭代速度快，明后年或见明显改善[8][9] - 智能眼镜行业2024年销量300万台，预计2027年达1亿台（对应1000亿元市场空间），增量集中在主芯片和ODM[9] - AR/MR产品因交互优势有望成为多模态AI终端更优选择，iPhone 17系列AI升级将带动产业链环节升级[8][9] AI应用发展阶段与公司能力转型 - AI进入下半场应用爆发阶段，大模型平权时代需要优秀产品经理和工程师打破需求边界[10] - AI公司能力边界从科学家领域向"发明家+工程师"领域转移，中国优势在于将AI嵌入场景并产品化[10]

AI重塑千行百业 - 大模型时代是AI对所有产业的颠覆，包括品牌、效率、流程、体系和组织机构 [1] - 2025年被视为AI应用大规模落地的元年，AI应用驶入快车道 [2] - AI从1.0时代的单点技术突破发展到完全的大模型阶段，进入重构流量、生态的阶段 [2] AI应用落地场景 - AI在C端领域如电商的应用落地进展快速，部分应用已有较好盈利 [3] - "AI+金融"是一个相对容易跑出来的赛道 [3] - 具身智能需要更多物理产业链，但在教育、投研等领域可能率先突破 [3] - 工业场景更加规范化、分工明确，机器人公司选择在该领域率先实现批量落地 [3] 半导体产业增长驱动 - 本轮半导体产业快速增长主要来自AI和大模型的驱动 [4] - AI带来两大新推动力：算力需求和数据传输需求，硅光领域获得巨大成长空间 [4] - 2024年是800G光模块市场，2025年1.6T方案可能大行其道 [4] - 车规级芯片国产化率不足5%，市场空间巨大 [5] 芯片公司的新机遇 - 算力持续提升对能效要求提高，异构计算、NPU等新架构成为爆发点 [5] - 制程技术接近物理极限，先进封装和系统集成成为提升算力和带宽的新路径 [5] - 软件定义硬件的产业化机遇，要求芯片厂商提供开发软件栈和深度定制化能力 [5] 长三角产业协同发展 - 硬科技爆发遇上传统制造业转型，长三角制造业产业整合和升级迎来很大机遇 [6] - 形成"上海研发，周边制造"的协同发展模式 [1] - 具体模式为"张江研发、上海制造、如皋配套" [7] - 上市公司已成为科技创新的主要力量 [6]

AI大模型对产业的影响 - 上一个年代的AI浪潮主要得益于单点技术突破如人脸识别、语音识别，而大模型时代是AI对所有产业的颠覆，包括品牌、效率、流程、体系和组织机构 [1] - 2025年被视为AI应用大规模落地的元年，DeepSeek发布后AI应用驶入快车道 [1] - AI从1.0时代的单点技术发展到完全的大模型，进入重构流量、生态的阶段，类比移动互联网爆发时间，AI的超级应用时间约为2027年至2029年 [2] AI应用落地场景 - AI在C端领域如电商的应用落地进展快速，部分应用已有较好盈利，"AI+金融"是相对容易跑出来的赛道 [2] - 具身智能需要更多物理产业链，对AI底座要求更高，但在教育、投研等领域可能率先跑出来 [2] - 工业场景更加规范化、分工明确，生成式AI在工业领域率先实现批量落地 [3] 半导体产业的驱动因素 - 本轮半导体产业的快速增长主要来自AI和大模型的驱动，带来算力需求和数据传输需求两大新推动力 [4] - 硅光领域获得巨大成长空间，800G光模块市场今年为主，明年1.6T方案可能大行其道 [4] - 车规级AI算力芯片国产化率不足5%，市场空间巨大 [4] AI发展给芯片公司带来的机遇 - 算力持续提升对算力能效要求提高，异构计算、NPU等新芯片架构将成为爆发点 [5] - 制程技术接近物理极限，先进封装和系统集成成为提升算力和带宽的新路径 [5] - 软件定义硬件的产业化机遇，要求芯片厂商提供开发软件栈和深度定制化能力 [5] 长三角产业协同发展 - 长三角制造业产业整合和升级迎来很大机遇，形成"上海研发，周边制造"的协同发展模式 [1][6] - 张江负责研发，上海负责工程化，如皋负责产量化，实现长三角一体化协同创新 [6] - 上市公司已成为科技创新的主要力量，推动硬科技与传统制造业转型结合 [6]