4Q25业绩表现 - 4Q25 H股口径收入为6.6亿美元，同比增长22.4%，环比增长3.9%，增长得益于晶圆出货量增加和平均售价提升 [1] - 4Q25毛利率为13%，同比增长1.6个百分点，环比下降0.5个百分点，同比改善得益于ASP提升和成本削减，环比下滑受劳动力成本上升影响 [1] - 4Q25归母净利润为0.17亿美元，实现同比扭亏为盈，但环比小幅下滑 [1] - 公司指引1Q26收入为6.5亿至6.6亿美元，毛利率预计为13%至15% [1] 4Q25营收结构分析 - 按产品线划分：嵌入式收入同比增长31.3%；独立非易失性存储器收入同比增长22.9%；功率收入同比增长2.4%；射频逻辑收入同比增长19.2%；模拟与电源管理收入同比增长40.7% [1] - 需求驱动：MCU、智能芯片、闪存、电源管理芯片需求较强，功率、消费类产品增长平稳 [1] - 按下游应用划分：4Q25计算类产品收入同比增长69.9%，通信收入同比增长29.1% [1] - 按地区划分：2025年中国地区营收同比增长19.6%；北美地区营收同比增长51.3%；欧洲地区营收同比增长35.6%，区域性订单变化和在地生产趋势是影响因素 [1] 产能与全年业绩回顾 - 截至4Q25末，公司总产能为48.6万片/月（折合8英寸），同比增加9.5万片/月 [2] - 产能扩张计划：FAB9A将在2026年完成大部分产能爬坡，FAB9B将在2027年开始搬入设备 [2] - 2025年全年收入为24亿美元，同比增长19.9%，主要得益于晶圆出货量增加 [2] - 2025年全年毛利率为11.8%，同比增长1.6个百分点，主要得益于ASP改善和成本削减，但部分被折旧成本上升所抵消 [2] 未来展望与盈利预测 - 预计2026、2027年公司将继续受益于计算芯片增长带来的电源管理芯片需求，该业务有望成为增长最快的业务之一 [2] - 考虑到部分消费品因存储芯片涨价带来的销量预期下滑压力，对2026年全年收入利润持有保守增长预期 [2] - 基于消费需求增长放缓和折旧压力，下调2026年收入预测2.5%至28.97亿美元，下调利润预测37%至1.37亿美元 [2] - 首次引入2027年收入预测为32.04亿美元，利润预测为1.66亿美元 [2] 估值与评级 - 当前股价对应3.3倍2026年预测市净率 [2] - 考虑到公司特色工艺平台竞争力，维持跑赢行业评级和110港元目标价，该目标价对应3.6倍2026年预测市净率，隐含11%上行空间 [2]

公司业务与市场表现 - 公司表示在大模型技术革新背景下智能计算需求继续增长 [2] - 公司凭借在智能芯片领域具有竞争力的产品优势及良好服务获得客户广泛认可并在市场中赢得良好口碑 [2] - 公司将持续聚焦人工智能芯片设计领域技术创新以提升核心竞争力 [2] 公司发展战略 - 公司将持续密切关注行业发展和市场需求以把握算力机遇 [2] - 公司将加深与客户侧的合作 [2] - 公司将积极拓展市场份额并加速场景落地以推动持续良好发展 [2]

工业互联网标识解析体系发展现状 - 我国工业互联网标识解析体系已从“建设期”全面迈入“应用期”与“贯通期”，成为跨主体互联互通的关键基础设施[1] - 工业和信息化部等十二部门联合印发《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026年）》，开启了以“贯通”为核心的规模化应用新阶段[1] 体系建设与生态发展 - 以中国信通院为代表的产学研用各方持续发力，累计在研标准127项，并持续迭代标识中间件、数字护照、智能芯片等产品[2] - 各方致力于打造行业定制解决方案，推动开放、活跃、自主可控的标识产业生态日趋成熟[2] 应用案例与行业覆盖 - 《2025工业互联网标识解析体系行业“贯通”应用案例集》收录了24个标杆案例，覆盖19个重点行业与5个重点领域[2] - 应用实践正从“点上突破”走向“面上普及”，应用深度与广度不断拓展[1] 应用发展趋势 - 趋势一：从内部管理向全流程协同“贯通”，例如长飞光纤在光纤光缆行业建立了跨企业互认的“统一语言”，实现了从原材料到运维的全流程可追溯与协同[2] - 趋势二：从单一功能向融合创新“贯通”，例如苏州协同等公司在光伏行业打造“标识+区块链”平台，为设备赋予不可篡改的“数字身份证”[3] - 趋势三：从重点行业向更多领域“贯通”[2] 应用产生的具体价值 - 华信瑞德助力北冰洋扩大定制产品接单能力，定制产品占比从5%提升至30%，换型成本降低70%，订单交付周期缩短40%[3] - 太重榆液接入工业互联网标识解析体系后，产品交付准时率提高至98.5%，生产效率总体提升约10%，存货周转由226天缩短至171天[3] - 标识解析的规模化“贯通”应用在强化供应链韧性、创新商业模式、赋能可持续发展等方面为行业和企业提升核心竞争力带来显著作用[3]

政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在加速人工智能与实体经济融合，推动制造业智能化、绿色化、融合化发展 [2] - 工信部同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，目标到2028年推动不少于5万家企业实施“人工智能+工业互联网”升级改造 [2] - 政策核心是促进人工智能技术与制造业应用双向赋能，一手抓技术供给（智能产业化），一手抓赋能应用（产业智能化） [3] 关键量化目标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [4] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [4] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，选树1000家标杆企业 [4] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [7] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [7] 重点任务与技术布局 - 部署创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等七大重点任务，细化21项具体措施 [4] - 技术攻关包括推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [5] - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，并培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [5] 重点赋能行业 - 政策附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》为原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业转型提供指引 [6] - 原材料行业涵盖钢铁、石化化工、新材料、有色金属、建材等 [6] - 装备制造行业涵盖工业母机、汽车、电力装备、船舶、航空航天等，其中汽车行业将加速全链条智能化升级，打造汽车大模型 [6] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业推广融合应用 [7] 工业互联网与AI融合 - 工业互联网是人工智能与制造业融合的重要载体，两者互促共进，人工智能正从工业互联网的“辅助工具”变为“核心引擎” [7][8] - 融合将满足人工智能工业应用高通量、低时延、高可靠、低抖动通信需求，新型工业网络规模将持续扩大 [7] - 人工智能的自生成、自决策、自组织等新特征，将助力工业互联网设施升级、能力优化、服务创新，加速产业模式和企业组织形态变革 [8] 产业规模与影响 - 中国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元，深度融合将带动相关产业规模达到数十万亿元 [2] - 人工智能与制造业融合被视为驱动产业升级、重塑全球格局的关键变量，对于建设制造强国意义重大 [4][6] 地方政策与行动 - 上海市发布行动方案，目标到2028年新增年产值超10亿元制造业企业100家 [9] - 北京市发布行动计划，力争用时两年推动人工智能核心产业规模突破万亿元 [10] - 江苏省强调优化算力、算法、数据等核心生产要素配置，加大“AI+产业”复合型人才培育，加快打造人工智能产业发展高地 [10] - 广州市海珠区和珠海市相继成立了全国首批专责人工智能发展的区级和市级政府工作部门 [10] - 各地积极探索“人工智能+”制造，有助于形成区域间协同创新生态，加快科技创新与产业创新深度融合 [11]

政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，部署七大重点任务，旨在促进人工智能技术与制造业应用双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [3] - 工信部同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，目标到2028年推动不少于5万家企业实施“人工智能+工业互联网”升级改造 [3] - 政策核心观点为发展人工智能是实现新型工业化的“必答题”，将一手抓技术供给（智能产业化），一手抓赋能应用（产业智能化） [3] 具体量化目标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [5] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [5] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，选树1000家标杆企业 [5] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [9] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [9] 重点任务与技术方向 - 七大重点任务包括创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作，并细化为21项具体措施 [5] - 技术攻关方向包括支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [5] - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人 [5] - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [5] 重点赋能行业 - 《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》覆盖原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业 [6] - 原材料行业包括钢铁、石化化工、新材料、有色金属、建材等 [6] - 装备制造行业包括工业母机、汽车、电力装备、船舶、航空航天等 [6] - 针对汽车行业，提出打造汽车大模型，自动生成车身造型、内饰布局方案，实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [6] 工业互联网融合应用 - 工业互联网是人工智能与制造业融合的重要载体，两者互促共进 [8][9] - 人工智能正从工业互联网的“辅助工具”变为“核心引擎”，赋予其实时优化、智能调度等能力 [10] - 人工智能加速向研发设计、生产制造、管理决策、运维服务等制造业全环节延伸，形成创成式设计、无人智能巡检等新应用模式 [10] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业推广融合应用参考指南 [9] 地方政策与产业动态 - 上海市发布《支持先进制造业转型升级三年行动方案（2026—2028年）》，目标到2028年新增年产值超10亿元制造业企业100家 [12] - 北京市发布人工智能创新高地建设行动计划，力争用时两年推动人工智能核心产业规模突破万亿元 [12] - 江苏省将人工智能发展摆在突出位置，优化算力、算法、数据等核心生产要素配置，加大“AI+产业”复合型人才培育 [12][13] - 广州市海珠区与珠海市相继成立人工智能发展局，为全国首批专责人工智能发展的区级政府工作部门 [13] 市场规模与产业影响 - 中国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元 [3] - 两者的深度融合将带动相关产业规模达到数十万亿元，成为驱动经济增长的关键动能 [3] - 我国已形成具有地方产业特色的人工智能技术创新集群和先进制造业产业集群，各地探索“人工智能+”制造有助于构建区域协同创新生态 [13]

政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，部署七大重点任务，旨在促进人工智能技术与制造业应用双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [1] - 工信部同步发布《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，目标到2028年推动不少于5万家企业实施“人工智能+工业互联网”升级改造，显著提升融合赋能水平 [1] - 工信部副部长表示，发展人工智能是实现新型工业化的必答题，下一步将一手抓技术供给促进“智能产业化”，一手抓赋能应用加快“产业智能化” [1] 产业发展规模与前景 - 中国工业互联网与人工智能核心产业规模双双突破万亿元，深度融合将带动相关产业规模达到数十万亿元，成为驱动经济增长的关键动能 [1] - 人工智能正从工业互联网的“辅助工具”变为“核心引擎”，加速向研发设计、生产制造、管理决策、运维服务等制造业全环节延伸 [7] 具体量化目标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [2] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [2] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，选树1000家标杆企业 [2] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [6] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] 关键技术与产品布局 - 推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [3] - 支持模型训练和推理方法创新，培育重点行业大模型 [3] - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人 [3] - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [3] - 攻关深度合成鉴伪、工业模型算法安全防护、训练数据保护等关键技术 [3] 重点行业转型指引 - 《意见》附件《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》覆盖原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业 [3] - 原材料行业包括钢铁、石化化工、新材料、有色金属、建材等 [3] - 装备制造行业包括工业母机、汽车、电力装备、船舶、航空航天等 [3] - 针对汽车行业，加速全链条智能化升级，打造汽车大模型以自动生成车身造型、内饰布局方案，并实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [3] 工业互联网融合应用 - 工业互联网是人工智能与制造业融合的重要载体，《方案》围绕基础设施、要素支撑、融合应用、产业生态四个方面提出目标 [5][6] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，在钢铁、航空、电力、石化化工、医药等重点行业推广融合应用参考指南 [6] - 工业互联网为人工智能提供互联通道、数据资源、平台中枢，人工智能则助力工业互联网设施升级、能力优化、服务创新 [6][7] 地方政策与行动 - 上海市发布《支持先进制造业转型升级三年行动方案（2026—2028年）》，目标到2028年新增年产值超10亿元制造业企业100家 [8] - 北京市发布人工智能创新高地建设行动计划，力争用时两年推动人工智能核心产业规模突破万亿元 [8] - 江苏省强调优化算力、算法、数据等核心生产要素配置，加大“AI+产业”复合型人才培育，加快建立高质量数据集 [8] - 广州市海珠区与珠海市相继成立人工智能发展局，为全国首批专责人工智能发展的区级政府工作部门 [9]

政策文件与目标 - 中国八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在促进人工智能科技创新与产业创新深度融合，实现人工智能技术与制造业应用的"双向赋能" [1] - 政策核心目标：到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 具体量化目标：推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 企业培育目标：培育2—3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 生态与治理目标：建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力 [1] - 政策部署了创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育、生态壮大、安全护航、国际合作等7大重点任务及21项具体措施 [1] 技术创新与基础设施 - 强化人工智能算力供给，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术 [2] - 推动智能芯片软硬协同发展 [2] - 开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型和行业模型 [2] - 开展"模数共振"行动，发布制造业高质量数据集建设指南 [2] 制造业应用与升级 - 加快重点行业应用赋能，深入开展人工智能赋能新型工业化"深度行"活动 [2] - 加速全流程转型升级，深化智能工厂梯度培育，推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节 [2] - 提升重点企业应用水平，实施《制造业企业人工智能应用指南》，鼓励龙头企业、央国企先行先试，深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [2] - 推进重点区域推广应用，建设并开放一批"人工智能+制造"应用场景，打造具备行业特色的创新高地 [2] - 推动重点领域智能化升级，加强人工智能与信息通信网络协同，推动人工智能与工业互联网平台融合赋能 [2] 智能产品与装备发展 - 推动智能装备迭代，将人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备的研发、制造、运行 [3] - 发展无人机等智能低空装备 [3] - 开展搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品测试与安全评估，有序推进产品准入和上路通行试点 [3] - 加速智能终端升级，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，推动具身智能产品创新 [3] - 建设人形机器人中试基地和训练场 [3] - 打造智能体新业态，开展工业智能体任务规划等技术攻关，支持智能体应用商店建设运营，构建智能体分类分级管理体系 [3] 产业生态与政策支持 - 引导企业错位发展，防范产业"内卷式"竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持"人工智能+制造"有关技术研发和赋能应用任务 [3] - 发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资 [3] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系 [3]

政策目标与产业现状 - 八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，目标到2027年，人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [2] - 人工智能被视为第四次产业革命的核心，全球主要经济体均在加大投入竞争领先地位 [2] - 中国人工智能产业链条正在形成，产业集群初步显现，创新企业加速成长，新模式新业态涌现，例如智谱公司于1月8日在港交所上市 [2] - 产业发展仍面临核心基础技术薄弱、应用场景有待拓宽等挑战，关键领域受制于人的情况有待根本改善 [2] 发展优势与驱动力 - 特斯拉CEO马斯克看好中国AI发展前景，预计到2026年中国发电量可能达到美国的3倍，强大的电力供应能力是支持高能耗AI数据中心的关键优势 [3] - 除电力外，中国在人工智能发展上还拥有政策、市场和创新三大优势 [3] - 政策层面，“全面实施‘人工智能+’行动”已被纳入“十五五”规划建议，集中力量办大事的体制优势与市场结合将迸发活力 [3] - 市场层面，中国拥有世界上最大规模的消费人群和应用推广场景，为AI发展提供了坚实基础 [3] - 创新层面，根据世界知识产权组织《2025年全球创新指数报告》，中国综合排名进入前十，并在单项排名中获得“双第一” [3] 核心短板与突破方向 - 《实施意见》强调关键核心技术要实现安全可靠供给，指出在人工智能“根技术”方面仍有很大提升空间 [4] - “根技术”涵盖基础理论、方法、工具等，具体包括芯片制造及应用场景的突破 [4] - 掌握关键领域核心技术能力，旨在确保产业安全和国家安全，避免在极端情况下受制于人 [4] - 具体突破方向包括：推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键技术 [4] - 需促进人工智能科技创新与产业创新深度融合，实现人工智能技术与制造业应用的“双向赋能” [4] 战略意义与竞争态势 - 以AI为核心驱动力的智能经济正成为经济发展的新引擎，其战略价值远超任何其他单一技术 [5] - 人工智能领域的竞争已成为国际科技和经济竞争的新焦点，“人工智能+”是塑造国家竞争新优势的关键力量 [5] - 迅速从跟随走向领跑，掌握核心技术并拥有世界前列的产业规模和赋能水平，是抢抓AI发展时代红利的关键 [5]

政策发布与总体目标 - 八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，旨在推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，赋能新型工业化 [1][5] - 总体目标是到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1][6] - 具体量化目标包括：推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1][6] - 企业培育目标：培育2-3家具有全球影响力的生态主导型企业，一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1][6] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - 强化人工智能算力供给，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键技术，有序推进高水平智算设施布局 [7] - 开发高水平行业模型，培育重点行业大模型，发展"云-边-端"模型体系，打造面向工业细分场景的小模型，并推动模型轻量化部署 [7] - 开展"模数共振"行动，推动建立企业首席数据官制度，发布制造业高质量数据集建设指南，促进企业数据开发与模型建设深度融合 [8] 赋智升级：拓展推广高价值应用场景 - 加快重点行业应用赋能，分类制定"人工智能+制造"行业应用全景图和转型路线图，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息等重点行业 [9] - 加速全流程转型升级，推动大模型技术深度嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等制造业全流程 [9][10][11] - 提升重点企业应用水平，鼓励龙头企业、央国企先行先试，深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [11] - 推进重点区域推广应用，依托国家自主创新示范区、高新区等，加快人工智能新产品新服务新业态规模化落地 [11] - 推动重点领域智能化升级，加强人工智能与工业互联网平台融合赋能，深化人工智能技术在绿色制造领域融合应用 [12] 产品突破：构建智能新产品新业态 - 推动智能装备迭代，加快工业母机、工业机器人等装备搭载智能体，研制新一代人工智能数控系统，发展智能医疗装备、智能低空装备、智能网联汽车 [13] - 加速智能终端升级，培育智能手机、电脑、AR/VR可穿戴设备、脑机接口等人工智能终端，推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场 [13] - 打造智能体新业态，开展工业智能体技术攻关，支持智能体应用商店建设运营，选树一批工业智能体应用典型案例，加速智能体规模化、商业化进程 [14] 主体培育：激发各类企业创新活力 - 梯次培育企业，支持打造生态主导型企业，发展人工智能企业孵化器，梯次培育更多专精特新"小巨人"、高新技术企业、制造业单项冠军等 [15] - 打造创新载体，建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批重点实验室，高质量建设国家人工智能应用中试基地 [15] - 发展赋能应用服务商，建设人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，鼓励工业企业、人工智能企业等打造生态伙伴型服务商 [16] 生态壮大：加强资源配置优化产业生态 - 强化标准引领，加强安全、治理、伦理等基础标准，软硬协同等通用标准、赋能应用标准研制，深入开展"人工智能标准行"活动 [17] - 推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批模型、数据集、智能体等优质开源项目，构筑具有全球影响力的开放生态 [17] - 加强人才引育，支持高校调整优化相关学科专业，培养既懂人工智能又懂制造业应用的复合型人才，加强高技能人才和科技领军人才培养 [18][19] 国际合作：塑造国际合作竞争新优势 - 支持产业合作，鼓励企业定制出海解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行"海外版"，引导外资投向人工智能领域 [21] - 打造国际合作平台，积极参加国际组织下的人工智能议题讨论，支持办好世界人工智能大会等高端赛展会，高质量建设中国—金砖国家人工智能发展与合作中心 [21] 保障措施：强化全方位政策支持保障 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策 [22] - 统筹现有资金渠道支持技术研发和赋能应用，发挥国家人工智能产业投资基金作用，吸引社会资本加大投资 [22] - 开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，用好首台（套）、首批次、首版次应用政策，释放国内市场需求潜力 [22] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [23]

芯片与半导体行业市场表现 - 截至2026年1月7日，芯片ETF天弘(159310)实现三连阳，成交2421.87万元，其跟踪的中证芯片产业指数(H30007)当日强势上涨1.88% [1] - 芯片ETF天弘(159310)近2周规模增长3254.77万元，实现显著增长 [1] - 成分股长川科技(300604)上涨13.09%，珂玛科技(301611)上涨9.55%，雅克科技(002409)上涨8.05%，盛美上海(688082)、中微公司(688012)等个股跟涨 [1] 科创板市场表现 - 截至2026年1月7日，科创综指ETF天弘(589860)实现三连阳，换手率11.55%，成交3592.19万元，市场交投活跃 [1] - 科创综指ETF天弘(589860)最新规模达3.13亿元，创近1月新高 [2] - 其跟踪的上证科创板综合指数(000680)当日强势上涨1.53%，成分股益诺思(688710)、富信科技(688662)、安达智能(688125)均上涨20.00%，芯源微(688037)、广钢气体(688548)等个股跟涨 [1] 相关产品特点 - 芯片ETF天弘(159310)跟踪中证芯片产业指数，旨在反映芯片产业上市公司证券的整体表现，一键布局中国芯片核心资产 [3] - 科创综指ETF天弘(589860)具备“投全面、投前沿、投早期”特点，其跟踪指数覆盖科创板97%的市值，行业分布均衡，几乎全部成份股属于战略性新兴产业，市值风格偏向中小盘 [3] 行业热点与驱动因素 - 三星电子2025年第四季度营业利润为20万亿韩元（约合人民币964亿元），同比剧增208.2%，销售额为93万亿韩元，同比增加22.7%，双双创下新高，利润暴涨主因全球AI服务器需求激增带动内存芯片价格大幅上涨 [5] - 工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出推动智能芯片软硬协同发展，支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键技术 [6] - 据TrendForce集邦咨询调查，2026年Q1因DRAM原厂产能转移至Server和HBM应用以满足AI需求，导致其他市场供给紧缩，预估整体一般型DRAM合约价将季增55-60% [6] - 申港证券指出，本轮存储芯片价格上涨叠加国产厂商产销规模提升，有望显著改善国内存储龙头企业的盈利水平 [6]