市场整体表现 - 沪指涨0.92%，深成指涨1.15%，创业板指涨0.77%，北证50指数涨1.05%，沪指时隔10年站上4100点并实现16连阳 [1][2] - 沪深京三市成交额达31523亿元，较上日放量3261亿元，三市超3900只个股上涨 [3] - 融资余额持续增长，截至1月8日，两市融资余额合计25947.67亿元，较前一交易日增加157.83亿元 [17] 领涨板块与概念 - AI应用、商业航天、军工装备、可控核聚变、小金属、医疗服务、油气开采及服务、算力租赁、零售板块涨幅居前 [3] - AI应用概念走强，引力传媒5天4板，昆仑万维、粤传媒、易点天下等多股涨停 [11] - 人形机器人概念股表现活跃，旭升集团、弘讯科技、金发科技10%涨停，集智股份涨超15% [5] 机器人赛道焦点：锋龙股份 - 锋龙股份以“一字”涨停收盘，报51.06元/股，自2025年12月17日以来已斩获11连板，超越此前纪录成为人形机器人赛道“连板王” [7] - 股价狂欢的核心催化剂是人形机器人龙头优必选的收购，优必选拟收购锋龙股份9395.75万股（占公司股份总数43%），交易完成后将成为其控股股东 [10] - 截至1月8日，锋龙股份静态市盈率高达2208.41倍，市净率10.67倍，分别是所属专用设备制造业平均水平的52倍和2.7倍 [10] AI应用与行业动态 - 全球领先的通用人工智能公司MINIMAX-WP在港股上市，开盘后股价涨幅一度超80%，截至报道时涨85.21%，总市值945.09亿港元 [13][14] - 2025年AI应用在消费层渗透快速，原生AI市场中豆包周活1.55亿稳居榜首，DeepSeek周活8000万+，元宝周活2000万+ [15] - 工信部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提及加快发展手术机器人、智能诊断系统等，推动AI技术融入大飞机、船舶等重大装备研发 [15] - 国信证券指出，2026年推理侧需求有望爆发，AI手机、AI眼镜及协助大模型落地的分销商等领域将看到明显增长 [15] 后市观点与宏观环境 - 天风证券研报认为，2026年上半年或迎降准降息窗口，当前DR007升至1.52%、高于政策利率1.4%，叠加政策要求与全国两会将至，流动性宽松预期增强 [20] - 变数可能来自外围，美股近期滞涨且估值处于历史高位，若调整可能影响全球股市；同时地缘政治紧张局势可能对市场构成压力 [20] - 中信建投研报指出，今年元旦市场面临的流动性环境和汇率环境明显好于前两年，人民币汇率保持强劲，有利的外部环境或推动A股“开门红”行情 [20] - 国内流动性环境整体宽松，人民币升值、科技板块利好集中释放、宏观经济预期改善及资金面积极信号等多重利好，有望共同推动跨年行情继续演绎 [21]

政策发布与总体目标 - 工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》[1][4] - 政策核心目标是到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[2][5] - 政策围绕创新筑基、赋智升级、产品突破、主体培育等方面部署7大重点任务，促进人工智能与制造业“双向赋能”[2][5] AI赋能医药与制药行业 - 明确点名AI医疗、AI制药、AI生物制造领域，旨在提升医药智能研发与供应管理水平[3][5] - 将建设AI驱动的新药发现与虚拟筛选平台，通过多模态药效预测大模型加速靶点识别与候选药物发现，降低研发周期与成本[3][6] - 融合量子化学模拟与AI技术，精准设计药物分子结构以提升药效与安全性[3][6] - 加快AI在药物合成路径规划、原料组合优化等环节应用，构建自动化、高通量、低成本的智能药物合成体系[3][6] - 建设医药供应链智能管理平台，实时追踪需求并动态优化库存与配送，避免药品短缺与浪费[3][6] AI赋能生物制造行业 - 推进生物制造领域全链条创新发展[3][7] - 利用AI技术挖掘和生成高性能生物元件、高效合成代谢通路及高活性酶蛋白结构，丰富基础数据库[3][8] - 打造智能化菌种构建平台，精准模拟细胞工厂运行机制，创建高转化率工业菌种[3][8] - 建立工艺参数与产物得率的预测模型，以缩短工艺开发周期，提高中试验证成功率[3][9] - 借助AI优化生物反应过程的温度、酸碱度、含氧量等核心参数，实现智能控制，加快产业化进程[3][10] 其他重点发展领域与产品 - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，加速其产品创新和临床应用推广[4][10] - 研发医疗、教育、金融、法律等行业的智能体[4][10] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程[4][10]

政策目标与愿景 - 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][6] - 到2027年，推动3—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][6] - 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][6] - 到2027年，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 [6] - 到2028年，工业互联网与人工智能融合赋能水平显著提升 [7] 核心技术突破与基础设施 - 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] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [3] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [3] - 强化工业智能算力供给，加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用 [8] - 鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务，引导工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署 [8] - 推动智算云服务试点在工业领域中应用推广，提升工业智算供给能力和利用效率 [8] 人工智能模型与算法发展 - 支持模型训练和推理方法创新，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 [3] - 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小模型，鼓励大小模型协同创新 [3] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，打造模型公共服务平台 [3] - 强化工业大模型在算力跨区域高效调用、“云边端”算力精准匹配等方面普及应用 [8] 重点行业与装备应用 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统 [4] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备 [4] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备 [4] - 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 [4] - 在钢铁、航空、船舶、工程机械、农机装备、电子信息制造、电力、石化化工、有色金属、纺织服装、医药、轻工等重点行业推广融合应用 [8] 终端产品与软件升级 - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [5] - 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，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [5] - 推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，提升设计生产效率 [5] - 开展工业智能体技术攻关和应用推广，打造编程开发智能体，推动智能体云化部署 [5] 产业生态与企业培育 - 发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业 [6] - 鼓励有关地方给予企业“算力券”“模型券”等支持，降低企业开发应用成本 [6] - 建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索 [6] - 推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [7] - 在20个重点行业打造一批高质量数据集 [7] - 推动工业企业、工业互联网企业等加快打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商 [9] - 支持工业互联网解决方案供应商向智能化解决方案供应商转变，加快培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商 [9]

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] - 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 [1] - 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] - 培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业及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] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [1] 算力与基础设施 - 强化人工智能算力供给，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 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] 行业应用与赋能 - 深入开展人工智能赋能新型工业化“深度行”活动，组织赋能服务团深入行业、地方、园区 [2] - 建设人工智能应用对接平台，促进供需精准匹配 [2] - 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、软件和信息技术服务等重点行业 [2] 智能装备与产品 - 加快工业母机、工业机器人等工业装备搭载应用智能体，研制新一代人工智能数控系统 [3] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，加速产品创新和临床应用推广 [3] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，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] 企业培育与支持 - 支持企业加大创新投入，集聚资源打造具有全球影响力的生态主导型企业 [3] - 发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业 [3] - 鼓励地方给予企业“算力券”、“模型券”等支持，强化赋能中小企业公共服务，降低企业开发应用成本 [3] 开源生态建设 - 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 [3] - 举办开发者大会、“校源行”等活动，传播开源理念，繁荣开源文化 [3] - 支持开发套件、模型应用等开源工具研发，推动人工智能开源成果应用落地 [3] 实施保障机制 - 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措施，引导企业错位发展，防范产业“内卷式”竞争 [4] - 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 [4] - 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 [4]

核心观点 - 工业和信息化部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过推动人工智能与制造业深度融合，打造新质生产力，全方位赋能新型工业化，目标是到2027年使中国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][4][6] 总体目标与量化指标 - 到2027年，推动3-5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][6] - 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][6] - 到2027年，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 [2][6] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [2][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、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署 [5][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，鼓励大小模型协同创新 [5][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，重点覆盖原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业 [9] - 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研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等核心环节 [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，支持中小企业智能化改造 [5][11] - 推进重点区域推广应用，发挥国家人工智能创新应用先导区、国家自主创新示范区、国家高新区等作用，打造行业特色创新高地 [5][12] 产品突破：构建智能新产品新业态 - 推动智能装备迭代，加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，推动AI技术融入大飞机、船舶等重大技术装备，发展无人机等智能低空装备，开展智能网联汽车产品测试与试点 [5][14] - 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，加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化，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 [14] - 打造软件和智能体新业态，推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，开展工业智能体技术攻关和应用推广，选树一批工业智能体应用典型案例 [15] 主体培育：打造发展和赋能应用主力军 - 梯次培育企业，支持打造具有全球影响力的生态主导型企业，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业，鼓励地方给予企业“算力券”“模型券”等支持 [16] - 打造创新载体，建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局一批人工智能领域重点实验室，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索，高质量建设制造领域重点行业国家人工智能应用中试基地 [5][16] - 发展赋能应用服务商，建设一批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、工业互联网企业打造生态伙伴型服务商 [16][17] 生态壮大：加强资源配置优化产业生态 - 强化标准引领，加强标准技术组织建设，分级分类推动基础标准、通用标准、赋能应用标准等研制，构建人工智能关键技术产品及赋能应用综合评测体系，支持建设人工智能大模型评测基准体系 [18] - 推动开源开放，建设高水平人工智能开源社区，部署实施一批开源项目，举办开发者大会等活动，支持开发套件、模型应用等开源工具研发 [18] - 加强人才引育，支持高校院所调整优化相关学科专业，建好用好国家人工智能学院、国家人工智能产教融合创新平台等，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 [19] 国际合作：塑造国际合作竞争新优势 - 推动优势产业高水平走出去，鼓励企业定制人工智能产品和赋能应用解决方案，开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版”，引导企业高效开展技术验证和合规认证 [21] - 打造国际合作平台，积极参加多双边合作机制下的人工智能议题讨论，支持办好世界人工智能大会、人形机器人大赛等高端赛展会，高质量建设中国-金砖国家人工智能发展与合作中心 [22] 保障措施：强化全方位政策支持 - 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，引导企业错位发展 [23] - 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，发挥国家人工智能产业投资基金作用，吸引带动更多社会资本 [23] - 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，推进新技术、新产品的推广应用和迭代升级 [23] - 开展人工智能产业规模测算，建立应用监测评价指标体系，完善人工智能产业监测分析平台，动态监测全球产业发展态势 [23]

核心观点 - 国家多部门联合发布重磅政策，系统推进人工智能与制造业深度融合，目标到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，并设定了包括推动3-5个通用大模型深度应用、打造100个高质量工业数据集、推广500个典型应用场景在内的多项量化目标 [1][5] - 政策同步推动工业互联网与人工智能融合赋能，目标到2028年显著提升融合水平，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级，并在20个重点行业打造高质量数据集 [6] 政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3—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 [1][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 [1][5] - 到2027年，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 [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 [6] - 到2028年，在20个重点行业打造一批高质量数据集 [6] 核心技术突破与产业基础建设 - 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 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台、全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 强化工业智能算力供给，加快工业互联网与通算中心、智算中心、超算中心融合应用 [7] - 鼓励工业企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署，在生产设备、传感器、AGV等部署轻量化算力模块 [7] - 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，加强对类脑智能、世界模型等前沿技术探索 [5] 人工智能模型与算法发展 - 支持模型训练和推理方法创新，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 [2] - 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小模型，鼓励大小模型协同创新 [2] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，打造模型公共服务平台 [2] - 强化工业大模型在算力跨区域高效调用、“云边端”算力精准匹配等方面普及应用 [7] 重点行业与装备应用深化 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统 [3] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备 [3] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，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] - 实施工业互联网与重点产业链“链网协同”工程，覆盖钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等十余个重点行业 [7] 终端产品与新兴业态培育 - 培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破 [3] - 加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端在工业巡检、远程医疗等重点场景的产业化、商业化进程 [3] - 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，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [3] 工业软件与智能体发展 - 推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，提升设计生产效率 [4] - 开展工业智能体技术攻关和应用推广，打造编程开发智能体，推动智能体云化部署 [4] - 研制开放协同的智能体协议和接口，选树一批工业智能体应用典型案例，有序推动智能体规模化落地 [4] 企业培育与生态支持 - 发展人工智能企业孵化器，实施中小企业创业支持计划，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业、独角兽企业和瞪羚企业 [4] - 鼓励有关地方给予企业“算力券”“模型券”等支持，降低企业开发应用成本 [4] - 推动龙头企业孵化一批行业级智能化解决方案供应商，支持工业互联网解决方案供应商向智能化解决方案供应商转变 [8] - 加快培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商，培育一批民营科技领军企业、优质中小企业 [8]

文章核心观点 - 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》，旨在通过系统性政策推动人工智能与制造业深度融合，目标是到2027年使中国在人工智能核心技术、产业规模及赋能水平上稳居世界前列，并构建完整的产业生态和应用体系 [1] 关键核心技术突破与算力供给 - 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核心技术 [2] - 强化人工智能算力供给，有序推进高水平智算设施布局，加快建设算力互联互通平台及全国一体化算力网监测调度平台 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，以提升智算资源供给能力 [2] 行业大模型开发与部署应用 - 支持模型训练和推理方法创新，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 [3] - 培育重点行业大模型，发展“云－边－端”模型体系，并打造面向工业细分场景的小模型，鼓励大小模型协同创新 [3] - 推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用，并打造模型公共服务平台以提供高水平模型及配套工具服务 [3] - 目标到2027年，推动3—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 [1] 智能装备与终端产品升级 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行能力 [4] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等智能医疗装备，并加速其产品创新和临床应用推广 [4] - 推动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，并发展无人机等智能低空装备 [4] - 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 [4] - 支持端侧模型、开发应用工具链等技术突破，培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端 [5] - 聚焦工业巡检、远程医疗等重点场景，加快增强现实/虚拟显示（AR/VR）可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化、商业化进程 [5] - 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，打造人形机器人标杆产线，在典型制造场景率先应用 [5] 产业发展目标与生态构建 - 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 [1] - 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“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商 [1] - 选树1000家标杆企业 [1] - 建成全球领先的开源开放生态，全面提升安全治理能力，为人工智能发展贡献中国方案 [1]

政策核心内容 - 工业和信息化部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》[1] 重点赋能领域与行动方向 - 加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，提升自主决策、分析和执行等能力[1] - 加快发展手术机器人、智能诊断系统等，加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广[1] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备研发、制造、运行，发展无人机等智能低空装备[1] - 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[1]

政策核心 - 工业和信息化部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》[1] 智能装备迭代 - 加快人工智能赋能工业母机与工业机器人 研制新一代人工智能数控系统以提升自主决策、分析和执行能力[1] - 加快发展手术机器人与智能诊断系统 加速智能医疗装备产品创新和临床应用推广[1] - 推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备的研发、制造与运行 发展无人机等智能低空装备[1] 智能网联汽车 - 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[1] - 有序推进相关产品准入和上路通行试点[1]

行业趋势：中医药与人工智能的融合 - 大数据、人工智能等现代科技正在为中医诊疗增添全新“智慧”，给看病求医带来更丰富便捷的体验 [1] - 未来，中医药智能化有望深化与AI的融合，通过结合地域、气候、节气等基础信息，把中医理念融入日常健康管理 [1] 技术创新与应用 - 公司通过对十二经络映射在手掌的穴位的检测，分析得出人体的经络、脏腑、体能等状态，实现动动手指就能“掌管”健康，为基层诊疗提供参考 [1] - 四诊仪通过模拟传统中医“望闻问切”的诊疗逻辑采集信息，让诊断更具标准化 [1] - 智能诊断系统可辅助开方，智能中医AI可进行问诊 [1] 公司探索与产品 - 来自天津的一家中医药科技企业探索了传统中医药与现代人工智能的结合 [1] - 公司产品包括四诊仪、智能诊断系统、智能中医AI问诊等 [1]