具身智能概念厘清与市场认知 - 行业专家认为，需理性厘清具身智能概念，机器人范畴不仅限于人形，还包括工业机械臂、餐饮送菜机器人等[1][4] - 市场对人形机器人的执着，源于技术适应性创新需求以及对情绪价值的潜在诉求[1][4] AI与机器人行业盈利核心方向一：技术向生活细节渗透 - 盈利的第一大核心方向是技术需向生活细节深度渗透[3][6] - 以扫地机器人为例，新一代产品的核心优势在于识别能力、空间记忆与功能拓展的升级[3][6] - 行业未来需进一步突破上下楼梯、精准避障等细节难题[3][6] - 智能家居与智能电气行业需提升智能程度与使用便利性的适配性，填补当前技术未能覆盖的场景空白[3][6] AI与机器人行业盈利核心方向二：情绪价值成为关键增长点 - 盈利的第二大核心方向是情绪价值，它将成为关键盈利增长点[3][6] - 在后工业时代，物质需求基本满足，情绪价值的重要性日益凸显[3][6] - AI产品可通过拟人化设计、互动体验优化等方式，满足用户情感陪伴需求[3][6] - 具备趣味互动功能的智能助手、富含人文关怀的服务型机器人等，均具备广阔市场空间[3][6] AI创新与盈利的本质 - AI创新与盈利的本质是满足人的需求，无论是技术迭代还是情绪价值挖掘，都需围绕用户未被满足的诉求展开[3][6] - 随着技术积累的持续深化，AI将在细节优化与情感适配的双重驱动下，实现商业化价值的全面爆发[3][6]

展会概况 - 2026年国际消费电子展于2026年1月6日至9日在美国拉斯维加斯举办，是全球科技行业的开年大展，汇聚了来自全球数千家科技企业[2] - 展会主要在拉斯维加斯会议中心展开，跨越12个官方场馆，并分布在三个主要园区：LVCC Campus、Venetian Campus和C Space Campus[3][4][5][6] 核心展示领域 - 本届展会呈现出六大核心战场：AI+智能硬件、机器人、电动车&自动驾驶、智能家居&IoT、数字健康以及Eureka Park初创展区[8][9] - 在重点国家参展商分布中，中国企业在多个领域参展数量领先，例如智能家居与应用领域有396家，游戏与家庭娱乐领域有247家，机器人产业链领域有81家[10] - 美国企业在多个领域同样实力强劲，例如出行与交通领域有252家，AI领域有250家，IoT/传感器领域有213家[10] - 韩国和日本企业在部分领域也有参展，例如韩国在AI领域有162家参展商，在健康科技领域有104家[10] 机器人产业亮点 - 机器人领域是CES 2026的一大亮点，中国机器人企业以空前规模集体参展，从关键传感器、灵巧手、计算平台到机器人本体，初步勾勒出一条清晰且完整的国产机器人产业图谱[2][10] - 在人形机器人厂商的国家分布中，中国占据绝对主导地位，有超过20家企业参展；美国作为传统科技强国，有9家企业参展，仍是重要参与者；韩国有6家，成为重要参展国团体；日本和德国各有3家，英国和法国各有2家[11][12] - 部分参展的中国机器人公司包括宇树、云深处、智元、逐际动力、戴盟、北京人形、松延动力、银河通用、傅利叶、魔法原子等[12] - 部分参展的国际机器人公司包括美国的Agility Robotics、Amazon Robotics、IntBot，韩国的Hyundai Group - Boston Dynamics、LG，以及法国的Enchanted Tools等[12]

行业与公司 * 涉及的行业为港股科技板块，具体包括互联网平台、半导体、生物医药、新能源车、TMT（科技、媒体、通信）等细分领域[1][4][9] * 涉及的公司主要为港股通科技指数的成分股公司，这些公司是港股通标的中的科技龙头企业，基本面优异且研发投入较高[1][2] * 特别提及头部互联网厂商在AI模型研发和算力资源储备方面具有优势[1][7] 核心观点与论据 指数编制与特点 * **港股通科技指数编制规则**：从港股通范围内选取TMT、医药生物、新能源等行业有代表性的上市公司，样本数量为50只[2] * **筛选标准**：纳入市值较大的科技龙头公司；剔除近两年营收增速为负的公司；考虑研发投入占比[1][2] * **与恒生科技指数差异**：港股通科技指数成分股100%来自港股通标的，而恒生科技指数约20%权重不在港股通标的内[1][4] * **行业分布特点**：降低了TMT板块权重，新增了对医药生物行业的覆盖，医药生物约占17%的权重，行业配置更均匀分散[1][4] * **指数意义**：涵盖多个细分领域，能更好地表征香港市场上的综合性科创资产表现，平滑波动，帮助投资者把握整体科创资产贝塔[1][4][5] 政策与市场环境 * **香港上市规则优化**：2018年起允许同股不同权公司上市、海外公司赴港二次上市，以及未盈利的生物医药公司赴港上市，吸引了创新企业[4] * **国家政策支持**：《十五十五规划》明确提出抢占人工智能产业应用制高点，推动生物制造、新能源等战略新兴产业集群发展[7] * **中国公司优势**：根植于中国市场，在人口规模、市场容量、基础设施完善度以及民众对新技术接受度方面具有优势[3][7] * **南向资金流入**：截至2025年10月底，今年以来南向资金累计流入港股超过1.15万亿人民币，远超历史同期[3][8] * **全球资金配置空间**：中国在全球经济和资本市场中占比超过15%，但外资对中国权益资产配置比例明显偏低，未来配置空间巨大[8] 产业发展与机遇 * **AI技术应用**：当前在中小企业中主要体现在降本增效，如自动编程、AI客服、智能助手等[1][6] * **AI向垂直领域转移**：正在向法律、金融、医疗和教育等垂直领域转移[1][6] * **头部互联网厂商的AI机遇**：在模型研发和算力资源储备方面具有深厚护城河；国内自研大模型性能已跻身全球顶尖水平并拥抱开源；通过提供算力租赁和模型接口调用等服务开辟了新的增长赛道[1][7] * **未盈利生物医药公司上市意义**：允许其赴港上市体现了香港交易所对新兴产业的包容性，使其能获得更多融资，加速技术突破和商业化进程；2025年该板块表现良好[1][4][6] * **细分领域发展前景**： * 新能源车最为领先，产品力具备国际竞争力[9] * 互联网紧随其后，中美在关键领域激烈竞争[9] * 创新药虽然差距较大，但2025年被称为“创新药出海元年”，潜力巨大[9] * 人工智能作为第四次工业革命，将跨时代影响未来发展，目前仍处早期阶段[9] 估值与投资 * **估值情况**：今年以来中证港股通科技指数涨幅可观，但估值仍然相对合理，处于较低状态，具有一定吸引力[10] * **投资策略建议**： * 根据自身风险偏好做好仓位控制[11] * 采用哑铃策略，同时配置偏防御性的高股息红利资产和进攻性的中证港股通科技类资产，以平滑收益[11][12][13] * 考虑定投策略，在市场情绪低迷时分批定投，在情绪高涨时适当止盈[12][13] * 不要将资金全部压在单一赛道上，分散风险[13] 潜在风险与注意事项 * **AI商业模式风险**：全球互联网巨头不断加大对AI的资本开支，但AI商业模式尚未完全成型，仍处于早期发展阶段[11] * **市场回调风险**：如果市场情绪持续过热，再加上宏观环境恶化，可能会引发显著回调[11] * **AI投资泡沫化**：在中期维度上，需要关注AI投资泡沫化问题，但当前热潮未达到非理性程度，相关上市公司现金流总体健康[11] * **投资者注意事项**：应警惕AI可能出现的泡沫情况，关注公司的基本面和行业变化[13]

合作概述 - 浙商银行与阿里巴巴集团于11月19日在杭州签署战略合作协议，双方高层出席并见证签约 [1] - 合作旨在结合金融与“云+AI”领域优势，深化科技创新，推动金融服务智能化升级，构建开放共赢的金融科技生态 [1] 合作领域与内容 - 浙商银行将全面升级零售金融、公司金融及普惠金融服务体系，提升场景融合与客户服务能力 [1] - 在金融科技领域，双方将围绕核心业务流程、客户服务、风险管理和运营决策等关键环节推进智能化升级 [1] - 合作将推出智能助手等创新产品，推动人工智能技术在金融场景的创新应用落地 [1] 既往合作成果 - 双方已联合打造统一、高效、可扩展的数据中台，实现数据资产的集中化管理与智能化应用，并率先在金融行业完成大数据上云 [1] - 在人工智能领域，双方已利用通义大模型开源、可调、可精准适配金融任务的优势，提升内部办公效率，推动AI技术在金融业务场景落地 [1]

文章核心观点 - 重庆市“AI+企业码上服务”综合场景应用正式上线，通过人工智能技术重塑政府服务模式，实现企业省心、政府省力、助企发展的多赢局面 [1] - 智能应用不仅是技术革新，更是服务理念的持续升级，推动政府服务从被动响应转向未呼先应，展现出价值、治理和服务属性 [2] - 智能应用的可持续发展需因地制宜完善制度设计与运营机制，并审慎防范相关风险，以构建稳健可靠的智慧服务体系 [3] 应用成效与覆盖范围 - 该应用自9月试运行以来已覆盖重庆市131万余家企业，受理企业问题诉求406件 [1] - 应用模式有效破解政策申报不畅、跨部门协同困难等长期制约企业发展的痛点 [1] 核心功能与服务优势 - 企业通过扫码登录平台可享受“一码通查”、“一码通办”等智能服务 [1] - 算法模型与企业信息关联，自动生成定制化“政策服务包”，解决涉企政策“找不到、看不懂、申报难、往返跑”等痛点 [1] - 平台借助大数据分析能力，为企业提供行业发展趋势预判和经营风险预警 [1] - “智能助手”工具自动整合企业数据与政策信息，提升服务精度和温度，使工作人员能更专注于与企业深入沟通 [1] 未来推广与建设关键 - 各地应结合实际推进智能应用建设，形成可复制、可推广的服务经验 [2] - 需打破数据壁垒，构建统一“数据底座”，并在保障数据安全基础上优化算法模型，提升多模态感知、机器学习等关键技术能力 [2] - 需加强服务专员队伍建设，使其既熟悉平台操作，又具备解决复杂问题的专业能力 [2] 制度与运营机制完善 - 需明确各级服务主体及智能技术的职能边界，构建人机协同的高效服务闭环 [3] - 需加大行业主管部门协同力度，推动建立共性问题溯源治理机制，实现从解决一个问题到解决一类问题的升级 [3] - 需组建专业运营团队确保数据实时更新与系统持续优化，并坚持线上线下融合，避免线上流程空转 [3]

大会背景与战略意义 - 2025世界智能产业博览会期间华为在重庆举办AI+制造行业大会 汇聚政府部门 制造业企业管理者 技术专家和行业伙伴共同探讨AI与制造深度融合的前沿趋势和产业升级实践路径 [1][2] - 华为作为兼具制造基因与数字技术优势的行业引领者 从顶层方法论到底层技术支撑 场景化解决方案到生态建设 为行业提供AI赋能智能化升级的完整路径 [2] 政府战略与政策支持 - 重庆加快构建33618现代制造业集群体系和416科技创新布局 大力推进数字重庆建设 创新推动AI赋能千行万业 加快AI+制造场景应用拓展 构建产业大脑+未来工厂新模式 [4] - 重庆制定天工焕新行动计划 以数字化变革引领制造业高端化 智能化 绿色发展 目标2027年实现规上工业企业数字化改造全覆盖 2029年深化AI赋能成效 通过研产供销服全链条推进企业转型 [8] - 重庆从组织 财税 数据 金融 人才五方面强化保障 培育专业服务商 推动线上+线下赋能 构建现代制造业集群体系 [9] 华为技术架构与实施路径 - 企业智能化通过横向体系化建设和纵向场景化突破两个路径推进 需遵从战略指引和架构管控 在夯实流程 IT 数据基础上稳步迈向全面智能化 [11] - 华为提出ALL IN TELLIGENCE战略 构建昇腾算力底座支持百模千态 聚焦制造业六大核心场景打造智能助手 推动AI从效率提升转向价值创造 [14] - 华为围绕数据采传存 算管用提供智能联接 智能存储 智能算力 智能平台端到端全栈新型基础设施 打造7大场景20个方案助力企业数智化转型 [15] 企业合作与标杆案例 - 赛力斯与华为基于三大理念 四大平台 五大能力基准 利用平台+联接汇聚海量数据资产 建设安全高效绿色的超级工厂智慧园区 实现高效生产 智慧办公 精益运营 [17] - 赛力斯超级工厂智慧园区成为全球样板点 推动汽车产业从制造驱动转向数据+AI双轮驱动转型 [18] - 长安汽车基于华为4A架构实现智能制造转型 通过构建统一架构 融合网络与数据底座 形成可复制 可协同的多工厂智能制造体系 [20] - 青山工业2022年起与华为合作构建数字化能力 通过企业级问答服务 数字人小青 研发参数寻优算法等探索AI应用 下一步推行1+1+N人工智能方案推动AI应用从单点向全局转变 [21] 生态建设与区域协同 - 华为联合伙伴共建重庆制造+AI高地 提供算力平台 大模型及工程化能力 伙伴输出行业know-how 共同围绕制造行业研发 生产 供应等六大环节布局AI应用 [24] - 华为推出三阶六步合作模式 依托重庆OpenLab等平台提供测试资源及技术支持 邀请伙伴联合办公 深耕车辆装备 半导体等领域 [24] - 通过政策 技术 伙伴 产业四维联动 实现企业降本增效 产业转型升级 区域经济提质的多重价值 为全国制造业智能化转型提供重庆样本 [25] 技术展示与实地体验 - 展台分为行业数智化场景实践和数智化关键技术引擎两大核心板块 全面展现华为在数智化领域的技术硬实力与行业落地能力 [28] - 组织超200名客户参观赛力斯超级工厂 阿维塔数智工厂 OpenLab创新实验室 亲身体验数智制造方案在实际生产场景中的应用效能 [29]

政策框架与战略定位 - 国务院于2025年8月印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确人工智能发展至2035年的战略蓝图 [3][4] - 文件定位人工智能为推动中国现代化的基础设施和新质生产力核心，不再仅是产业升级工具 [6] - 提出"三步走"发展目标：2027年实现重点领域深度融合、2030年全面赋能高质量发展、2035年支撑智能社会建设 [6][14] 阶段性发展目标 - 2027年目标为六大领域（科技、产业、消费、民生、治理、全球合作）加速落地，智能终端与智能体普及率超70% [7][14] - 2030年目标为人工智能成为经济发展重要增长极，智能终端与智能体普及率超90% [14][17] - 2035年目标为全面步入智能社会和智能经济阶段，支撑社会主义现代化建设 [14][18] 重点领域应用部署 - 科技领域建设科学大模型推动科研范式革命，缩短研发与市场距离 [9][10] - 产业领域推动工业/农业/服务业智能化改造，培育智能原生产业如AI驱动的设计公司和客服平台 [11] - 消费领域通过智能终端（AI手机/PC/机器人）重塑服务形态，实现万物互联与情感消费 [12][15] - 民生领域覆盖工作/教育/健康/文化，鼓励创作具中国元素的文化作品 [16] - 治理领域提升智慧城市与政务水平，构建智能安全体系和生态治理 [16] - 全球合作领域倡导普惠共享路线，贡献全球治理方案 [16] 技术基础设施支撑 - 模型领域加强基础理论研究和架构创新，建立评估体系确保可控迭代 [26] - 数据领域建设高质量数据集，完善产权制度，探索数据收益分成机制 [26] - 算力领域支持AI芯片创新与智算集群建设，完善全国一体化算力网 [26] - 中国开源生态显著领先，Design Arena排行榜前15名开源模型均来自中国，7月开源33款大模型 [19][20][21] 监管与安全体系 - 构建算法/数据/算力全环节安全能力，应对模型幻觉、算法歧视等12类风险 [27] - 2025年9月起实施《人工智能生成合成内容标识办法》，强制添加AI内容电子水印 [27] - 2025年6月起实施《人脸识别技术应用安全管理办法》，严格规范采集使用原则 [28] 政策实施特点 - 专项聚焦"人工智能+"融合应用，针对重硬轻软、应用碎片化等问题提出分业施策 [29] - 与2017年规划相比更注重系统性部署和务实管用举措 [29]

公司战略与业务重点 - 公司当前战略发展重点方向为I产品与服务 主要定位工业领域 提供I+工业相关产品和服务[1] - 近两年持续加大I产品研发投入 在I中台 垂域模型 智能助手等产品领域取得进展[1] - 目标市场聚焦重工装备 汽车 高科技电子 通用机械和能源动力行业 目标客户为上述行业大型企业[1] 市场拓展与客户策略 - 采用聚焦行业深耕大客户策略 通过打造行业标杆项目和产品拓展客户内部多场景应用复购[1] - 为应对外部因素带来的业绩风险 公司将提高产品标准化水平并增加客户粘性[1] - 强化与合作伙伴的产品和市场融合以提升竞争力[1] 投资机构背景 - 调研机构汉和资本成立于2013年1月 2014年6月取得私募投资基金管理人牌照[2] - 机构秉承超长期价值投资理念 致力于通过伴随优秀企业成长实现长期共赢[2] - 管理产品不收取固定管理费用 从产品设计上保证管理人与投资者利益高度一致[2]

公司战略与业务重点 - 公司当前战略发展重点方向为AI产品与服务 主要定位工业领域 提供AI+工业相关产品和服务[1] - 近两年公司不断加大AI产品研发投入 在AI中台 垂域模型 智能助手等产品领域取得进展[1] - 目标市场以重工装备 汽车 高科技电子 通用机械和能源动力行业为主 目标客户为上述行业中大型企业[1] 市场拓展与客户策略 - 公司聚焦行业并深耕大客户 通过打造行业标杆项目和产品来拓展客户内部多场景应用复购[1] - 为应对外部因素带来的业绩风险 公司将提高产品标准化水平并增加客户粘性[1] - 强化与合作伙伴的产品和市场融合以提升竞争力[1] 投资机构背景 - 调研机构金塔投资为吉林亚泰集团股份有限公司第二大股东 持股方为上市公司600881[2] - 金塔投资实缴资本6718.24万元 2015年5月取得私募投资基金管理人资格[2] - 截至2018年12月31日 公司共发行12支私募证券投资基金 资产管理规模达14亿元[2]

人工智能行业发展概况 - 人工智能历经三次浪潮：第一次（1956-1974）概念诞生，第二次（1980-1987）初步产业化，第三次（2011至今）深度学习推动广泛应用 [10] - 中国人工智能发展分为四个阶段：萌芽期（1978-2000）、探索期（2001-2012）、成长期（2013-2015）、快速发展期（2016至今）[14][16] - 2025年中国人工智能市场规模预计达1671亿元，年复合增速41.5% [20][22] - 近十年融资规模增长3.5倍，2024年融资总额1052.51亿元，应用层主导（占比516.45亿元）[19][23] - 政策支持密集，2020-2025年累计发布超20项国家级政策，涵盖技术研发、伦理治理、应用场景等 [25][26] 人工智能产业链与技术趋势 - 产业链分为基础层（芯片/算力）、技术层（算法框架）、应用层（智能驾驶/AIGC等）[12] - 技术突破方向：大模型参数升级至千亿级、多模态融合、边缘AI普及 [28] - 应用深化领域：生物制药、智能制造、AIGC内容生产 [28] - 全球竞争呈现中美双极格局，中国侧重应用落地 [28] 人工智能行业人才现状 - 从业者年轻化（30岁以下占比47.13%）、高学历（本科及以上87.06%）[32][33] - 名校聚集：上海交通大学、清华大学、北京大学为TOP3毕业院校 [35] - 专业以硬科技为主，计算机科学与技术（52.58%）、电子工程、软件工程位列前三 [35] - 技术驱动型人才结构，算法工程师占比最高（15.7%），其次为产品经理（3.26%）[38] - 核心人才圈集中在长三角、京津冀、粤港澳大湾区 [1] 人工智能人才需求与招聘趋势 - 需求集中在本科及以上学历（占比87%），3-5年经验者最受欢迎 [1] - 算法工程师岗位高薪热招，上北深杭为就业机会集中地 [1] - 能力要求：技术硬实力（算法/工程实现）+软实力（跨学科协同/动态学习）[1] - 招聘趋势呈现技术纵深与交叉学科复合化、工程落地能力受重视 [1] 人工智能行业未来挑战与机遇 - 伦理治理成为关键变量，全球监管收紧（如欧盟AI法案）[28] - 人才竞争全球化加剧，需构建跨国人才库 [1] - 技术割裂风险（芯片管制）与本土化替代机遇并存 [28] - 就业结构重塑：低技能岗位替代与新职业诞生并行 [28]