龙华区数字经济核心产业发展现状 - 数字经济核心产业总产出达5638.88亿元，且近三年规模均维持在5000亿元以上 [2] - 智能终端、网络与通信、软件和信息技术服务、人工智能“两硬两软”产业囊括九成以上数字经济核心产业规模，其中智能终端产业占主导地位 [2] - 在数字经济带动下，2024年全区规上工业总产值突破6500亿元，位列深圳第一梯队，并首次跻身“全国工业百强区”第10名 [3] - 区域内拥有2家世界级“灯塔工厂”、1837家专精特新中小企业与182家国家级专精特新“小巨人”企业 [2] 龙华区数字经济发展战略与政策支持 - 2020年首次明确“建设数字龙华 打造数字经济先行区”战略定位，发布《打造数字经济先行区十大举措》，启动数字产业化和产业数字化双引擎 [7] - 2021年发布“1+N+S”数字经济政策体系，涵盖10余个产业领域、20多个政策、超30亿元预算，是深圳市首个以规范文件形式出台的数字经济政策体系 [7] - 2024年出台支持制造业高质量发展的“一个行动计划”+“22个专项政策”，包括11项普惠性政策和11项产业集群政策 [7] - 通过数字赋能公共服务平台为超3700家工业企业提供服务，资源池企业达460余家 [8] 企业数字化转型实践与成效 - 全球LED显示龙头利亚德建立专业数字化管理平台，通过物联网接入实现分钟级管理，大幅提升生产效率和产品良率 [10] - 数字化转型使利亚德在研发板块实行PLM系统双层管理，既确保产品研发稳定性，又满足客户响应能力 [10] - 深圳市国电科技通信有限公司通过数字化转型实现产能翻倍，客户交付周期缩短53%，并从单一生产者转变为智能制造解决方案提供者 [12] - 益普科技自主研发的EAP系统打破国外技术垄断，其“硅芯似箭”SiFactory体系协助逾百家半导体企业加快数字化转型 [14] 人工智能与未来发展方向 - 龙华区下一步将以人工智能赋能制造业数智化升级，推进“人工智能+制造”行动，依托华为云等平台推动行业大模型开发与应用 [17] - 益普科技研发DataBot数据机器人，将特定场景的专家经验固化为AI模型；深国电已成功落地AI视觉质检系统，AI融入智能制造核心环节 [17] - 利亚德将AI纳入未来三年发展战略，认为AI时代人类对世界的感知70%-80%通过视觉实现，其三大主营业务拥有巨大市场空间 [17] - 龙华区瞄准AI浪潮，目标未来五年GDP翻一番，实现“全力再造一个新龙华” [18]

行动方案核心目标 - 到2027年，上海市智能终端产业总体规模突破3000亿元 [1] - 打造3家以上具有全球影响力的消费级终端品牌，培育2家领军企业 [1] - 实现人工智能计算机、人工智能手机、人工智能新终端规模各达到千万台以上 [1] 终端核心产品打造 - 加速智能算力、机器人、智能眼镜、工业终端、智能计算机等十类终端产品的人工智能转型 [2] - 针对计算机、智能算力、卫星互联网、工业终端等战略级终端产品，推进其智能化、产业化突破 [2] - 针对手机、机器人、银发经济等消费级终端产品，推动其向消费级市场加速渗透 [2] - 加速量子计算、光子计算等未来终端以及车载终端、穿戴终端等创新型产品的研发 [2] 关键技术筑基 - 加强端侧人工智能芯片布局，加快SoC、CPU等核心芯片布局，覆盖X86、ARM、RISC-V三大技术路线 [3] - 加快轻量化多模态端侧模型技术研发，推进蒸馏、剪枝、量化等模型压缩技术在端侧模型的应用 [3] - 强化智能模组和显示技术配套，提升多模态感知能力，打通摄像头、麦克风、陀螺仪、雷达等多源信号 [3] - 推动Micro LED、硅基OLED、光波导镜片、核心显示芯片等关键部件迭代创新 [3] 产业生态环境优化 - 在上海打造智能终端规模化生产基地，加快形成产业集聚效应 [3] - 加速汇聚一批具有竞争力的优质企业和创新企业，形成规模效应 [3] - 引导智能终端创新产品在工业、教育、医疗、金融、文旅等领域加大应用力度 [3] 潜在投资方向 - 建议关注智能算力、大模型、机器人、低空经济、智能驾驶等硬件产业链 [4] - 建议关注AI应用、工业软件等配套软件产业 [4]

山东省绿电直连发展实施方案 - 山东省发改委等部门印发《山东省有序推动绿电直连发展实施方案》，重点支持四类绿电直连项目发展，包括新增负荷可配套建设新能源项目、存量负荷已有燃煤燃气自备电厂、有降碳刚性需求的出口外向型企业、消纳受限的新能源项目 [1] - 方案强调源荷匹配，并网型项目应按照“以荷定源”原则确定新能源电源类型、装机规模和储能规模，采取整体自发自用为主、余电上网为辅的模式运行 [1] - 项目整体新能源年自发自用电量占总可用发电量的比例不低于60%，占总用电量的比例不低于30%（2030年前不低于35%），上网电量占总可用发电量的比例上限不超过20% [1] - 绿电直连是指风电、太阳能发电等新能源不直接接入公共电网，而通过与用户直接连接的电力线路向单一用户供电，可实现供给电量清晰物理溯源的模式 [1] 绿电直连政策背景与山东现状 - 今年5月国家发改委、国家能源局联合印发通知，从国家层面鼓励“绿电直连”模式发展，江苏、四川、云南、青海等省份已陆续推出实施方案 [2] - 山东作为经济大省，能源消费总量和碳排放量占全国近十分之一，能源结构长期“一煤独大”，现已成为新能源装机大国和中国光伏第一大省 [2] - 截至今年6月底，山东累计并网光伏发电装机容量9118.4万千瓦，居全国第一，其中分布式光伏电站累计并网容量5929.1万千瓦 [2] - 方案旨在有效消纳绿色电力，满足企业尤其是出口外贸型企业的绿色用能需求 [2][3] 数字经济创新发展 - 国家将在天津、河北雄安新区、上海、江苏、浙江、广东、四川7个国家数字经济创新发展试验区推出158项改革举措 [4] - 举措围绕数据要素市场化配置改革、科技创新和产业创新深度融合等7方面重点，旨在加快数字经济创新型企业培育，打造具有国际竞争力的数字产业集群 [4][5] 区域产业动态 - 香港争取11月起实施“粤车南下”计划，初期入境香港市区的预约名额为每天100个，每辆车最多留港3天 [6] - 上海印发智能终端产业高质量发展行动方案，提出到2027年产业总体规模突破3000亿元，打造3家以上具有全球影响力的消费级终端品牌，实现人工智能计算机、手机、新终端规模各达到千万台以上 [6] - 广西印发糖产业发展行动计划，力争2025年糖产业链工业产值达720亿元，2026年突破760亿元，2027年达810亿元，打造国际先进水平的蔗糖制造业基地 [6] 社会融资规模数据 - 2025年9月末社会融资规模存量为437.08万亿元，同比增长8.7% [7] - 前三季度社会融资规模增量累计为30.09万亿元，比上年同期多4.42万亿元 [7] - 对实体经济发放的人民币贷款增加14.54万亿元，政府债券净融资11.46万亿元（同比多4.28万亿元），非金融企业境内股票融资3168亿元（同比多1463亿元） [7] 中国基础研究竞争力 - 《中国基础研究竞争力报告2025》显示北京、上海、广东、江苏、浙江、湖北、山东、四川、安徽和陕西位居前十 [8] - 十强省市拥有国家重大科技基础设施数量全国占比84.62%，国家实验室数量全国占比87.50%，全国重点实验室数量全国占比67.10% [10] - 北京引领全国基础研究，辐射津冀，京津冀基础研究合作专项达227项，支持经费超1亿元；长三角以上海为引领，重大基础设施数量30个，院士377人 [10]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9] 报告核心观点 - 政府将全方位扩大国内需求作为2025年经济社会发展首要任务 旨在促进消费市场繁荣与升级 [1] - 持续推进"人工智能+"行动 大力发展智能网联新能源汽车 人工智能手机和电脑 智能机器人等新一代智能终端 [1][5] - 安排超长期特别国债3000亿元支持消费品以旧换新 首次将手机 平板 智能手表手环等数码产品纳入补贴范围 [2] - 数字消费成为新型消费核心驱动力 推动智能终端产业加速技术创新 [3] - 中国人工智能专利全球占比61.1% 美国占比20.9% 为智能终端产业提供强大技术支撑 [5][6] - 智能终端产业面临核心技术依赖进口等发展瓶颈 需加大研发投入和人才培养 [8][9] 消费刺激政策与市场需求 - 2024年中国社会消费品零售总额487895亿元 较上年增长3.5% [2] - 2024年四季度消费品以旧换新政策效果显现 市场销售增速回升 [2] - 以旧换新补贴政策降低消费者更换成本 挖掘潜在消费群体 [2] - 数字消费需求爆发式增长 包括VR/AR体验 在线视频 云游戏等 [3] - 2025年智能终端市场需求潜力有望释放 形成规模可观更新换代效应 [4] 产业发展与技术创新 - 2024年中国新能源汽车销量达1300万辆 连续十年全球首位 [7] - 自动驾驶技术向高度自动化和完全自动化快速演进 [7] - 2024年中国智能手机出货量约2.8亿部 同比增长4.7% [7] - AI技术在语音交互 图像识别 系统优化等方面提升手机功能与体验 [7] - 中国连续多年全球工业机器人第一大生产国 新增装机量占全球一半以上 [7] - 人工智能推动智能机器人应用领域拓展至工业生产 医疗健康 物流配送等 [7] 政策支持与产业机遇 - 政策推动科技创新和产业创新融合发展 大力推进新型工业化 [8] - 2025年人工智能应用场景持续拓宽 技术创新成果得到激励 [9] - 智能终端产业有望迎来新发展周期 需加强供应链管理和成本控制 [9]