文章核心观点 - 中国银河证券看好2026年医药行业投资机会 认为近期震荡调整后有望在2026年重启升势 投资思路应聚焦于寻找医药硬科技和细分赛道α [1] - 公司推荐关注创新药(BIC和FIC管线龙头)、创新器械(影像 高值耗材 消费器械等)、医疗AI方向 同时关注医药消费复苏(医美 品牌中药 眼科等)及独立第三方ICL [1] 公募基金医药持仓分析 - 2025年第四季度公募基金医药持仓整体回落并处于低配水平 医药生物行业重仓市值环比下降18.81%至3125亿元 持仓占比为8.12% 环比下降1.65个百分点 低于历史均值水平3.89个百分点 [1] - 非医药主题基金对医药的配置比例在2025年第四季度为2.93% 环比下降1.30个百分点 低于历史均值水平4.48个百分点 [1] - 医药主题基金重仓医药股市值在2025年第四季度为2059亿元 环比下降9.73% 但高于2019年以来平均水平66.54% [1] 重仓持股变化与市场主线扩散 - 2025年第四季度重仓公募基金数量和持仓总市值前五的医药股为恒瑞医药(461支基金 环比减少228支 持仓312.82亿元 环比减少13.33亿元)、药明康德(389支 环比-158支 290.05亿元 环比-21.07亿元)、信达生物(195支 环比-70支 165.87亿元 环比-25.38亿元)、迈瑞医疗(189支 环比-37支 146.68亿元 环比-2.86亿元)、康方生物(100支 环比-26支 104.27亿元 环比-19.64亿元) [2] - 重仓持股总市值前30名医药股中 联影医疗、泰格医药、百利天恒、药明生物、翰森制药的重仓基金数量提升较多 而恒瑞医药、药明康德、信达生物、荣昌生物、三生制药的重仓基金数量下降较多 [2] - 基金重仓股持仓情况反映市场投资主线已从2025年9月前的创新药向器械、服务等领域扩散 [2] 行业数据跟踪与市场表现 - 医药制造业收入在2025年第四季度同比下降1.2% 自2025年以来均处于同比下滑趋势 [3] - 门诊费用在2023年初达历史峰值后 2024年至2025年3月控制良好 住院费用呈下降趋势 体现了DRG等医改控费效果 [3] - 2025年1-3月 全国医疗卫生机构总诊疗人次为18.6亿人次 同比下降0.1% [3] - 2025年1-11月 我国基本医疗保险统筹基金总收入为26320.68亿元 总支出为21100.46亿元 [3] - 截至2026年1月28日 医药行业一年滚动市盈率为38.19倍 沪深300为14.14倍 医药股相对于沪深300的市盈率溢价率为170.14% 当前值较2005年以来平均值高3.24个百分点 位于历史中枢水平 [3] - 2024年初至2026年1月28日 SW医药生物指数上涨1.44% 沪深300上涨37.15% 医药板块相对沪深300收益低35.71个百分点 [3]

公司持股情况 - 北陆药业目前持有医未医疗**14.9881%**的股份，是该公司第二大股东 [1] 被投公司业务定位 - 医未医疗被描述为国内唯一覆盖脑部疾病**“筛查-诊断-康复”全流程**的脑科学AI企业 [1] - 该公司的技术路径结合了**非侵入式脑机接口、神经调控和医疗AI** [1] - 公司业务聚焦于**卒中、阿尔茨海默病(AD)、认知障碍**等被视为刚需的医疗场景 [1]

行业观点：人工智能的技术定位与未来愿景 - 中国工程院院士王坚表示，人工智能的设计初衷不是代替人脑，其未来的技术定位是成为另一个意义上的“纸和笔”，值得科学界持续思考 [1] - 论坛发布的《科技预见与未来愿景2049》报告展望了20余年后的“十大科技愿景”，其中包括人工智能向超人工智能发展、分子医学与AI融合等构想 [1] - 华为公司高级副总裁周红指出，真正的挑战不仅在于未来愿景“能否实现”，还在于“为何实现”，需要坚持科技向善、以人为本 [2] 行业趋势：人工智能的技术演进与应用方向 - 清华大学副教授刘知远表示，AI正从处理静态数据的大模型时代，迈向与多样、多变、复杂环境交互的智能体时代 [2] - 展望未来，智能体将像电力和网络一样无处不在，重塑人类社会的生产与协作形态 [2] - 中国科学院院士卢煜明指出，AI正引发健康领域的范式革命，例如已能高效处理部分医学影像的初筛结果 [1] 行业共识：人工智能的角色与治理挑战 - 多位专家强调，AI的发展方向不是取代人，而是成为人类面向未来的重要工具 [2] - 专家提醒，AI仍面临包括安全治理、模型欺骗在内的诸多挑战，需要产学研用共同推动解决 [2] - 在医疗领域，专家强调AI应作为“超级听诊器”而非替代医生，最终的决策权必须保留在人类手中，医疗AI的伦理边界仍需审慎界定 [1]

文章核心观点 - 华为创始人任正非在ICPC座谈会上强调，人工智能发展应聚焦未来三至五年的产业应用，而非沉迷于通用人工智能的宏大叙事，主张以务实态度解决具体产业问题[1] - 真正的技术革命在于贴近地面解决实际问题，而非追逐概念风口，华为在资源受限下选择在垂直领域进行“深水区创新”[1][5] - 创新需要厘清教育（培养可能性）与商业（实现可行性）的边界，二者应各司其职、协同合作，而非模糊利益捆绑[1][3] - 青年创新和女性参与科技是推动技术进步的关键变量，质疑精神与多元视角对创新至关重要[6][8] - 对通用人工智能（AGI）采取“跟踪而非冒进”的策略，认为扎实的产业应用是AGI长期发展的地基[10] 教育与商业的边界 - 任正非强调“教育是教育，商业是商业”，指出当前存在商业逻辑侵蚀教育本质的风险，如将高校实验室变为产品试验田、学生论文转为商业专利[3] - 教育的核心是“培养可能性”，让青年在试错中建立批判性思维；商业的本质是“实现可行性”，将技术转化为解决具体问题的工具[3] - 华为与ICPC的合作模式体现了边界感：ICPC挑战赛提供“质疑的土壤”，华为则提供产业场景（如工业互联网、医疗AI），将获奖思路接入实际需求，避免教育沦为“人才预科班”或商业困于“技术乌托邦”[3] AI落地的务实路径 - 华为在AI发展上选择从“炫技”转向“解渴”，聚焦垂直领域进行“深水区创新”，而非在通用智能上与巨头比拼算力和数据[1][5] - 面对外部限制，公司采用“压强原则”进行单点突破，例如在医疗AI领域，并非开发“全科医生AI”，而是针对肺癌早期筛查细分场景，通过与基层医院合作收集数据，利用小样本学习技术提升诊断准确率[5] - 这种“小切口解决大问题”的思路，是AI走出实验室、服务产业的关键[5] 青年创新与质疑精神 - 任正非寄语青年“敢于在质疑中前进”，指出创新本质始于对现有理论的怀疑，重大科学突破均源于质疑[6][8] - 华为通过ICPC座谈会交流“应对质疑与创新”，培养青年的逻辑是给予“提问的权利”而非“标准答案”[8] - 公司内部的“2012实验室”鼓励研究员“异想天开”，允许“90%的尝试失败”，建立容错机制以保护质疑精神，认为创新是从0到1的突破，第一步永远是提出“为什么必须这样”[8] 女性参与科技的多元创新 - 任正非特别提到“女性参与科技领域”，这不仅关乎性别平等，更是对创新多元性的洞察，旨在弥补长期由“男性思维”主导导致的视角单一问题[8] - 女性在细节感知、协作沟通、伦理考量方面具有优势，能推动“技术+人文”的双重创新视角[8] - 例如，华为医疗AI团队中女性工程师占比达40%，她们主导的“乳腺超声AI辅助诊断”项目，不仅关注诊断准确率，还优化患者心理感受，将设备界面改为暖色调并加入语音安抚功能，提升了患者配合度[9] 对通用人工智能（AGI）的策略 - 任正非并未否定AGI的长期价值，但强调应优先解决当下产业痛点，产业应用是“地基”，通用智能是“顶层设计”[10] - 华为对AGI采取“跟踪而非冒进”的策略，通过“量子芯片研究”储备底层算力，通过“技术应用建议”积累场景数据，待产业应用地基牢固后再向通用智能演进[10] - 这种“慢变量”思维与追求“速成”的行业风气形成对比，体现了不被短期热点裹挟的战略定力[10]

行业共识与宏观趋势 - 行业共识认为AI需深入真实临床场景、无缝嵌入工作流程并赢得医患双方信任才能释放变革医疗的潜能 [4] - 中国正快速崛起为全球医疗AI创新最具活力的热土，飞利浦的十年跟踪数据印证了这一趋势 [7] - 中国医疗体系面临人口老龄化与区域资源不均的双重挑战，AI需求是刚性的，越需要技术来放大服务效能 [9] - 中国已成为全球对医疗AI接受度最高、应用场景最丰富的市场之一 [9] - 33%的中国医疗专业人员认为AI已帮助他们节省出更多时间用于患者照护，该比例显著高于多数发达国家 [11] - 在美国，若能全面应用现有AI技术，每年可节约2000-3600亿美元的医疗支出 [11] 中国市场的领先优势与高接受度 - 近90%的中国患者相信AI能够提升医疗照护水平，远超全球平均水平的59%，在受访国家中领先 [6] - 中国在医疗AI创新方面具备全球范围内无可替代的领先优势，尤其在AI接受度、用户信任度、政策支持力、产业成熟度及生态完整性方面 [18] - 中国必将引领人工智能在医疗场景的全面落地，成为全球领跑者 [18] 临床应用的三大核心期待与挑战 - 未来三年中国AI医疗可能呈现"重塑式"新格局，但需突破标准体系、数据质量、结构化能力与跨场景连接等关键环节 [11] - 检查前：通过AI智能完成参数选择与定位，提升病人流通效率，缓解排队问题 [11] - 检查中：实现图像与数据生成的标准化，确保诊断质量的一致性，摆脱对操作者经验和设备差异的依赖 [11] - 检查后：构建多模态AI基座，自动生成结构化报告，医生仅需校正，让人力资源回归更有价值的临床协作 [11] - 医疗AI需从"单点工具"演进为覆盖"面、线、全流程"的平台化AI解决方案或"系统级能力" [13][15] 未来发展的关键路径：纵向贯通与横向连接 - 纵向贯通需构建专业影像大模型，打破数据壁垒，这需要国家层面的顶层设计和持续投入 [14] - 行业缺乏统一的标注规范与共识，导致不同机构间数据割裂，难以大规模整合应用 [14] - 国家大数据局已牵头布局，中华医学会放射学分会推动了14个专项数据库建设以提供标准指导 [14] - 未来影像大模型构想为三层架构：通用大模型基座、融汇影像学知识的知识库、结合专家弱标注和海量数据训练的垂直大模型 [14] - 横向连接层面，医院是打通壁垒、推动AI落地临床的关键"连接器"，汇聚临床、企业与高校的创新力量 [16] - 医疗机构需扮演四个系统性角色：技术集成者、质量控制者、运行策划者以及创新协同者 [16] 企业战略与落地实践 - 飞利浦坚持"中国首创，全球部署"的战略方向 [18] - 产业协同共创将成为主流模式，没有任何一家企业能够独自完成这一系统工程 [19] - 飞利浦提出在中国推进AI+医疗的"4P"战略框架，聚焦图像质量（Pixel）、精准预测（Prediction）、运营效率（Productivity）与临床实践（Practice） [22] - 医疗AI真正落地需把握三个关键：医疗机构与企业的"双向奔赴"、达成"人机高度协同"、构建覆盖疾病全流程的AI解决方案 [23] - 未来三年的突破取决于产业链的协同效能，勇于实践、更快实现落地的机构将成为行业先行者 [25] 政策支持与行业展望 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，特别提出在医疗健康等民生重点领域加快推动AI落地应用 [27][29] - 政策支持探索推广人人可享的高水平居民健康助手，有序推动AI在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用 [29]

行业监管与发展趋势 - 医疗AI行业正加速向辅助医生和承担部分技术劳动的方向发展 [1] - 行业面临确保应用规范安全有效的核心挑战 [1] - 北京市卫生健康委设立医疗人工智能应用评测中心 旨在建立评测制度体系与规范标准 [1] 评测中心的目标与原则 - 评测中心目标为验证医疗AI的临床辅助决策能力和效果 筑牢应用安全底线 [1] - 针对辅助医生的医疗AI应像对医生一样开展科学严谨的评测 以防范医疗风险 [2] - 评测需确保技术造福于民 保障人民生命健康安全 [2] 评测指标体系 - 评测需超越单一准确率指标 综合考虑患者角度的伦理和信息安全 以及医生关注的推理过程 [2] - 建立从安全（合规伦理）、专业（医学知识）、实用（流程适配）等多角度一起测的体系 [2] - 形成6个核心维度的评测指标体系 包含医学合规伦理、医学循证与知识等70多项具体评测任务 [2] 评测数据与方法 - 评测数据联合重点医院、科研机构及权威专家团队共同构建 来源包括临床案例、权威教材和最新诊疗指南 [2] - 评测考题由国内顶级专科高年资医师全程深度参与编撰与审核 确保科学性和权威性 [2] - 评测方法上系统根据应用类型自动匹配任务并生成报告 由临床专家复核 [3] - 创新引入基于AI的评分机制 综合诊疗思路、推理逻辑、答题结果进行量化打分 避免只看最终结果的片面性 [3] 未来规划 - 评测中心后续将陆续开展更多医学领域的评测服务 覆盖内科、外科、儿科等专业领域 [3] - 规划旨在助力医疗人工智能产业健康发展 更好地服务人民群众健康需求 [3]

行业发展趋势 - 人工智能技术飞速进步 推动医疗AI加速向辅助医生和承担部分医生技术劳动的方向发展 [1] - 医疗AI应用的规范安全有效成为公众关注和行业关心的核心问题 [1] 行业监管与标准建设 - 北京市卫生健康委设立医疗人工智能应用评测中心 旨在建立医疗AI评测的制度体系与规范标准 [1] - 评测中心将依托首都高水平医院和专家队伍、高质量医疗数据 验证医疗AI的临床辅助决策能力和效果 [1] - 评测中心的设立旨在筑牢医疗人工智能应用安全底线 [1]

风电行业政策与前景 - “十五五”期间国内风电年新增装机容量有望不低于120GW，其中海上风电不低于15GW，较“十四五”期间实现翻倍以上增长 [1] - 风机中标价格回升至1500-1600元/KW区间，产业链压力得到有效缓解，预计2026年风机制造端毛利率有望显著修复 [1] - 零部件环节盈利能力亦将保持较高水平，产业景气新周期愈发明确 [1] 全固态电池产业化进展 - 中科院团队通过阴离子调控技术解决“固固接触”难题，为实用化提供关键支撑 [1] - 奇瑞汽车展出能量密度高达600Wh/kg的全固态电池模组，并计划于2027年开展装车验证 [1] - 国轩高科已启动2GWh量产线设计，处于中试量产阶段，具备核心技术能力的设备厂商将受益于量产窗口期 [1] 医药生物领域研发创新 - “十五五”期间医药生物领域以研发创新为主旋律，人工智能与智能制造将提升新药研发速度与成果转化率 [2] - 国产创新药临床试验登记总量年复合增长率达15%，海外BD金额占比全球达42% [2] - 双抗、ADC、小核酸药物及细胞基因疗法（CGT）等多个前沿方向已进入收获期，行业正从“Me-too”向FIC/BIC加速转型 [2] 创业板指数市场表现 - 截至2025年10月23日10:46，创业板指数下跌0.93%，成分股天华新能领涨7.80%，乖宝宠物领跌11.47% [3] - 创业板ETF平安下跌0.91%，报价1.97元，近1周累计上涨1.17% [3] - 创业板ETF平安盘中换手0.16%，成交81.75万元，近1年日均成交893.51万元 [3] 创业板ETF业绩与特征 - 创业板ETF平安近3年净值上涨32.85%，排名可比基金前2，自成立以来最高单月回报为37.37% [4] - 近半年最大回撤9.95%，相对基准回撤0.09%，近半年跟踪误差为0.040% [4] - 管理费率为0.15%，托管费率为0.05%，费率在可比基金中最低 [4] 创业板指数权重构成 - 创业板指数前十大权重股合计占比57.49%，宁德时代权重最高为18.77% [5] - 前十大权重股包括宁德时代、中际旭创、东方财富、新易盛、阳光电源等 [5][8] - 在指数成分股涨跌中，胜宏科技上涨2.57%，新易盛下跌6.10% [3][8]

行业合作平台建立 - 光合组织医卫专委会在苏州昆山正式成立 旨在汇聚生态伙伴力量为医疗国产化与AI自主创新搭建合作平台和转化通道[1] - 专委会首批聘任36位医疗信息化领域权威专家 来自全国各大医院和医疗机构[1] - 专委会为23家成员单位颁发证书 包括卫宁健康 东华医为 创业慧康 智业软件等企业[1] 技术创新推动 - 专委会通过跨界融合 协同发展的开放平台推动医疗AI自主创新的"光合作用"[1] - 专委会引聚行业专家与合作伙伴 推动医疗AI从技术研发到临床落地的全过程创新[1]

医疗AI应用价值 - AI决策直接关乎生命健康与社会公平 数据滥用 算法偏见 责任模糊等问题亟待解决 [1] - 医疗大模型发展可能促进医疗公平公正 成为偏远地区医生的助手 为优势医疗资源难以覆盖的病患群体带来福音 [1] - AI让患者在诊前能对自身情况进行科学基础了解 在诊中和诊后促进患者对医生诊疗方案的依从性 提升配合治疗效果 [1] AI治理与伦理框架 - AI与人类"价值对齐"是确保人工智能科技向善的根本 需通过强化学习让大模型学习人类价值和偏好 [2] - 全球人工智能治理走向促发展和柔性监管方向 建立敏捷治理体系 以政策指引促进产业主动自律 [2] - 中国信息通信研究院联合多家企事业单位发布《人工智能安全承诺》 形成20条实践标签和43条安全案例 [2] 企业技术实践 - 蚂蚁集团希望通过预警 测试 修复的动态机制提升AI风险防控能力 [2] - 蚂蚁集团在论坛上介绍AI大模型领域研发进展及伦理思考 [2]