论坛概况 - 2025上市公司高质量发展论坛暨第二十七届上市公司金牛奖颁奖典礼于10月29日在南通举行 [1] - 论坛主题为“向新而行 以实致远 智启未来”，超过六百名上市公司高管、投资机构代表及专家学者参与 [1] 区域经济发展 - 南通市六大重点产业集群产值规模超过1.2万亿元，海工装备和高技术船舶、高端纺织入选国家先进制造业集群 [2] - 南通市高新技术产业产值占规上工业比重达50%，致力于打造全省高质量发展重要增长极 [2] 宏观战略方向 - 经济发展需把握实体经济为着力点、国内市场为主战场、改革创新为驱动力等关键点 [3] - 强调发展先进制造业集群，培育壮大新兴产业和未来产业，优化重大生产力布局 [3] - 需大力提振消费，实施城市更新，加强原始创新和关键核心技术攻关 [3] 科技创新与产业生态 - 芯片产业竞争本质是产业生态竞争，应强化企业创新决策和研发投入作用，发挥科技领军企业链主效应 [3] - 构建繁茂产业生态可助力实现高水平科技自立自强和经济社会高质量发展 [3] - 企业应积极运用数字化和智能化方式优化生产运营以提升国际竞争力 [3] 人工智能技术应用 - 人工智能大模型全生命周期包含五个环节，模型训练为核心环节，需投入大量算力和高质量数据 [4] - 大多数公司无需亲自进行数据获取、预处理和模型训练，应直接借助专业科技公司提供的基础大模型 [4] - 企业应专注做好模型微调和模型推理两个环节 [4] 企业发展策略 - 面对科技革命和产业变革，公司应坚持科技创新与管理创新双轮驱动，构建开放式创新体系 [4] - 公司需通过加强并购重组、聚焦科技自立自强来提升竞争力 [4] - “十五五”期间以人工智能为代表的新质生产力及养老、银发经济民生领域将成为培育新增长点的关键引擎 [4]

十五五规划科技创新部署 - 加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力，中国式现代化靠科技现代化支撑 [2] - 抓住新一轮科技革命和产业变革历史机遇，统筹教育强国、科技强国、人才强国建设，提升国家创新体系整体效能 [2] - 部署方向包括加强原始创新和关键核心技术攻关、推动科技创新和产业创新深度融合、一体推进教育科技人才发展、深入推进数字中国建设 [3] 人工智能发展现状与成果 - 人工智能企业总数超过4500家（截至2024年底），产业规模和质量快速提升 [4] - 人工智能科技创新取得新突破，在基础大模型、人形机器人等领域形成一批具有国际影响力的创新成果 [4] - "人工智能+"已深入制造、金融、医疗等重点行业领域，形成经济增长新引擎 [4] 人工智能未来发展方向 - 持续加强"十五五"人工智能顶层设计和体系化部署 [1][5] - 继续加强基础研究和关键核心技术攻关，聚力开发新的模型算法、高端算力芯片 [5] - 深入实施"人工智能+"行动，推动人工智能与科技创新、产业发展、消费提质、民生保障等深度融合 [5] - 加快人工智能等数智技术创新，强化算力、算法、数据等高效供给，全面实施"人工智能+"行动赋能千行百业 [4]

中国制造2025成果与现状 - 中国制造2025目标已基本达成，在新能源汽车、信息技术等10个关键领域实现了超86%的目标 [2] - 十四五时期制造业增加值超过40万亿元人民币，连续15年稳居全球第一 [2] - 超过五百家企业进入世界研发投资前2500强，企业发明专利产业化率较十三五末提高8.4个百分点 [2] - 产业界已形成共识，下一轮竞争将由智能化水平定义，正轰轰烈烈投入全链智能化 [2][5] 制造业智能化转型的挑战 - 智能化转型不仅是技术问题，更是组织变革和公司治理问题，需要匹配新的组织能力 [9] - 大多数制造业企业缺乏顶尖的IT能力和对数据的理解，继承的流程管线在智能化命题上捉襟见肘 [9] - 企业面临不破不立带来的不确定性，如Argo AI因技术与监管难题解散，导致数十亿美元投资打水漂 [10] - 智能化投入巨大，企业一算账发现投入是几倍甚至几十倍，且难以形成清晰量化的预期回报 [12] 华为在制造业智能化中的角色 - 华为定位特殊，既有高科技属性又有制造业成色，在人工智能、云计算等前沿领域有广泛布局 [14] - 华为自身经历过多次技术趋势带来的组织转型，在转型命题上是一本写满参考答案的题集 [14] - 华为通过昇腾芯片、MindSpore框架、基础大模型等技术方案，搭建了全面的智能工具箱 [14] - 华为扮演制造业数智化转型升级的同行者，提供服务和支持，而非重复造轮子 [17] 智能化转型的成功案例 - 美的集团在智能化变革上已实现增效2.8亿元，提效490.4万小时 [15] - 美的与华为合作部署Atlas 900 A3 SuperPod超节点，把超大规模AI算力搬进企业 [17] - 华为与江淮尊界超级工厂合作，实现80%生产设备可连接，灵活应对数万种C2M定制化选配 [17] - 江淮工厂建立原子级质量管理体系，覆盖全流程，检测点多达26000余处 [19] 工业与AI融合的方法论 - 华为与合作方提出三层方法论：明确目标识别场景、AI开发与交付深入、建立测评与风险治理等级 [27] - 企业应把投入产出作为核心指标，筛选高价值可执行场景，营造人人懂AI用AI的氛围 [27] - 要建立可被AI识别复用的数据集，挖掘工业知识资产，并逐步引进适配的模型 [27] - AI应用场景测评与风险治理需将大小模型嵌入服务接口，并持续校准训练 [27] AI技术发展趋势 - AI演进速度惊人，GPT-3参数量17500亿，使用几千张V100；GPT-5达18万亿参数5万张芯片 [25] - 学术界与产业界存在天然时差，学术创新往往比产业落地快好几年甚至十几年 [21] - 互联网公司是AI先行者和数字化原住民，AI对它们是迭代而非转型 [22] - 制造业缺乏数字化基因，很难跟上AI前沿节奏，需要可借鉴、可复制的智能化路线图 [22]

政策战略意义 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》是我国AI领域首部纲领性文件 标志着从技术突破向全要素赋能的关键跃升 [18][19] - 政策定位为国家战略 成为培育新质生产力和高质量发展的重要引擎 具备三阶段发展目标（2027/2030/2035年） [19][20] - 与2015年"互联网+"行动相比具有同等深远的战略意义和实践价值 形成覆盖技术研发、产业应用、社会治理的完整政策体系 [7][19] 产业影响与转型 - AI产业投资从主题驱动转向以"技术突破、商业落地、业绩兑现"为核心的景气投资新阶段 [10][19] - 政策加速AI从概念验证向规模化应用跃迁 产业链价值从算力硬件向应用软件和服务迁移 [23] - 明确六大重点领域深度融合 到2027年新一代智能终端普及率超70% 2030年超90% [20][21] 核心投资逻辑 - 算力基础设施具有最高确定性 国产算力自主可控成为长期投资主线 [25][26][28] - 投资逻辑围绕"一条主线三大环节"：自主可控安全可靠主线 基础设施/模型生态/应用场景三大环节 [26] - 模型赋能应用需关注垂直业务场景落地能力 AI与制造业融合具备爆发潜力 [26][30] 细分领域机会 - 算力芯片、数据中心、云计算平台需求直接增长 国产GPU规模化应用加速 [28][35][36] - 光模块/PCB技术向1.6T/3.2T升级 液冷渗透率存在较大预期差 [32][33] - 具身智能、智能驾驶、人形机器人、AIPC/手机等终端创新成为重点方向 [30][33] 估值与投资策略 - AI板块估值整体合理偏上 通信设备指数PETTM为52.33倍处于71%分位 [38] - 算力龙头采取缩圈策略 端侧和软件应用适用左侧定投建仓 [15][38] - 需关注业绩兑现节奏与估值匹配风险 短期涨幅较多建议逢低分批参与 [38][39] 关键跟踪因素 - 海外需跟踪云厂商CAPEX变化及供应链迭代 国内关注国产替代突破进度 [42] - 大模型多模态能力发展、政府/厂商投资计划、下游应用落地进展为核心观察点 [42] - 技术迭代速度、商业化落地进程（用户数/token使用量）、配套政策出台为长期验证指标 [43]

政策意义与战略定位 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，是继2015年"互联网+"之后的新一轮国家级产业发展政策，具有深远的战略意义和实践价值[5][12] - 该文件是我国在AI领域的首部纲领性文件，标志着AI发展从技术突破向全要素赋能的关键跃升，为AI与经济社会深度融合提供了顶层路线图[12][13] - 政策确立了至2027年、2030年和2035年三阶段发展目标，例如到2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年普及率超90%[13] 对AI产业的整体影响 - 政策将显著加速AI产业从概念验证向规模化应用的跃迁，推动产业链价值分布从算力硬件向应用软件和服务迁移[6][16] - 中国AI产业投资从过去的主题驱动转向以"技术突破、商业落地、业绩兑现"为核心的景气投资新阶段[7][12] - AI将融入千行百业，成为推动中国经济高质量发展的重要引擎，为产业长远发展注入全新动力[8][16] 核心投资逻辑与产业链机会 - 投资逻辑概括为"一条主线，三大环节"，主线是自主可控与安全可靠，三大环节包括基础设施先行、模型层生态构建、以及应用和新硬件层场景制胜[19][20] - 算力基础设施作为AI时代的基石产业，具有最高确定性，将直接带动算力芯片、数据中心、云计算平台等相关产业的需求增长[18][21] - 模型赋能应用，场景落地为王，技术价值需通过商业化落地兑现，重点关注能深入垂直业务场景、提升效率的AI应用企业[20] 重点受益领域与细分方向 - 政策聚焦科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大重点领域，其中"AI+"制造业因中国完备的工业体系和丰富应用场景而具备优势[13][23] - 算力、数据、算法与模型等基础层有望直接受益，算力需求将呈现爆发式增长，国产算力芯片产业链有望长足发展[22][27] - 具体细分方向包括光模块、PCB、液冷等，例如通信网络技术从800G向1.6T、3.2T发展，对零部件要求更高[25][26] 产业进展与预期差 - 国内外大模型持续进化迭代，推理算力需求大幅上升，自动驾驶、人形机器人等产业有望实现大踏步发展[26] - 当前算力的投资价值已被市场广泛认知，而应用端未来或出现新的投资机会，存在预期差[10][26] - AI芯片国产替代进程正加速推进，国产GPU已具备良好性能，规模化应用进程逐步加快[28] 估值水平与后市关注因素 - AI板块整体估值处于合理偏上水平，以通信设备指数为例，PETTM为52.33倍，处于上市以来71%分位，但长期成长前景广阔[29][30] - 后市需重点关注技术迭代速度、商业化落地进程、以及业绩放量的节奏，例如跟踪云厂商资本开支变化和供应链稳定性[33][34] - 政策落地效果、AI模型能力提升、算力需求增长、数据质量保障等是影响产业发展的关键挑战[34]

AGI定义与发展路径 - AGI定义尚未形成行业共识，但阶跃星辰提出以模型完成人类现有工作50%作为AGI到来的标准[7] - 实现AGI分为三个阶段：模拟世界（模仿学习多模态表征）、探索世界（强化学习解决复杂问题）、归纳世界（自主发现新规律）[7][8][10] - OpenAI智能演进五层级（Chatbot→Reasoner→Agent→Innovator→Organization）与阶跃星辰三阶段逻辑一致[10] 大模型技术趋势 - 多模态能力是通向AGI的必经之路，阶跃星辰坚持全模态覆盖及原生多模态理念[11][12] - 模型技术处于陡峭上升期，关键进展包括：强化学习提升推理能力、多模态融合实现理解生成一体化[14][15][19][21] - 理解生成一体化在多模态领域尚未实现，但GPT-4o等模型已展现编辑指令响应能力[21] 阶跃星辰差异化优势 - 构建完整模型矩阵：涵盖语言模型（基础/推理）和多模态模型（语音/音乐/图像/视频）[11] - 推理模型Step R-Mini性能超过OpenAI o1 preview模型，未来将发布满血版推理模型[15] - 智能终端Agent布局聚焦环境感知与任务自主完成能力，目标打造调用模型矩阵的平台[24][25][28] AI Agent发展驱动因素 - 2025年AI Agent火爆源于推理模型成熟与多模态能力提升[25][26] - Agent核心能力包括自动性（独立完成任务）和主动性（预判需求并响应）[27] - 智能终端作为感知延伸（如录音笔Plaud、影石创新相机）是Agent落地重要场景[28] 行业竞争格局 - 中国大模型领域形成"新五强"：字节跳动、阿里巴巴、DeepSeek、智谱AI、阶跃星辰[6] - 阶跃星辰是上海徐汇区"模速空间"大模型生态中唯一汇报基础大模型进展的企业[6] - AI时代技术底座尚未定型，"模型即产品"理念下底层能力决定产品70%-80%表现[3][29]