市场整体展望与驱动因素 - 春节假期后首个交易日A股走强 多个板块行情火热 [1] - 经济温和复苏与产业升级加速背景下 人工智能、半导体、消费等多个板块有结构性机遇 [1] - 制造业投资和A股上市公司资本开支收缩推动供需再平衡 为业绩提供支撑 [2] - 海外经济体财政扩张 叠加全球贸易重构与再工业化进程 将带来明确的外需贝塔 [2] - 当前A股处于流动性总量扩张、风险偏好提升的环境 预计2026年仍有较多增量资金入场 [2] - 中长期规划执行及政策鼓励长期资金入市 无风险利率下沉、资本市场改革提速、宏观预期向好 对市场形成支撑 [2] - 市场向好的中期趋势有望延续 驱动力正从估值修复向盈利与结构再平衡过渡 [3] - 市场大概率保持震荡上行态势 2026年是“十五五”规划开局之年 稳增长政策预期升温 [3] - 春节后融资余额有望回流 风险偏好抬升 市场资金面大概率保持充裕 [3] 具体板块投资机会 - AI板块是各家公募机构策略会的关注重心 2026年上半年继续看好AI产业链表现 [4] - AI模型能力持续突破强化市场信心 2025年OpenAI等纯AI原生应用ARR(年度经常性收入)大幅增长 谷歌等通过AI赋能传统业务获得可观增量收入 [4] - 业界巨头加速应用生态AI转型 其算力需求有望爆发式增长 其他CSP厂商也将持续加大算力投入 [4] - 在AI大模型的持续驱动下 半导体行业变化节奏较快 可重点关注行业个股增速及产业趋势推进 [4] - 消费行业已步入关键转折点 伴随居民财富效应释放并推动高端与服务消费需求升级 2026年有望重现消费投资机遇 [4] - 周期行业投资叙事迎来根本性转折 政策驱动的“反内卷”与全球产业链重塑 正将一批中国制造业龙头推升至具有定价话语权的“价值制定者” [5] - 春季行情抢跑 可考虑逢低布局 配置思路包括科技主线(半导体、算力、游戏、机器人等)及外需相关行业(化工、有色、机械等) [5] - 春节期间油价和资源品价格普涨 可关注围绕PPI回升的顺周期投资机会 [3] 市场结构与估值判断 - 港股仍是全球估值洼地 沪深300指数亦处于中低分位水平 恒生指数今年仍有一定上行空间 [3] - 海外资金对中国资产仍明显低配 中国经济的抗压能力已得到市场认可 [3] - 虽然2026年偏多的港股IPO数量预计会对市场形成一定冲击 但主要体现在资金分流和风险偏好下降 且2025年四季度市场表现已部分反映这一影响 [3]

广东省高质量发展大会与“两业融合”政策信号 - 广东省高质量发展大会聚焦“制造业与服务业协同发展”，释放“两业融合”政策信号 [2] - 公司认为“两业融合”是“你中有我、我中有你”的深度融合，制造业为“骨”，服务业为“翼” [2] - 公司作为AI+交通领军企业，其业务模式（智能硬件制造与算法、运维等软件服务）本身就是“制造+服务”的融合体，与大会主题高度契合 [2] 公司业务模式与“两业融合”实践 - 公司既是制造业企业（生产智能终端设备），又是服务业企业（提供算法、运维、数据服务） [2] - 公司通过AI赋能，将传统交通基建升级为智能化出行服务 [2] - 公司业务已从单纯卖硬件、软件平台，转向为全球46个城市地铁、上百个城市路面交通提供硬件产品+全栈解决方案的全生命周期智能化管理与服务 [4] - 这种“制造+服务”协同使公司产业从建设转向高附加值的运营 [4] “两业融合”带来的经营成效 - **市场拓展**：公司智慧地铁成果已应用于全国超45个城市、150多条线路、3500座地铁车站，服务总里程超4000公里 [3] - **效率提升**：以视觉大模型算法定制为例，所需样本从传统超1万个减少至400个，开发周期从一个月缩短到3天，准确率达95% [3] - **业务模式升级**：公司在行业大模型、交通鸿蒙与交通大脑等核心技术领域建立领先优势，构建了从基础研究到持续服务的全链条能力，商业模式更具韧性和成长性 [3] 区域发展环境与公司战略 - 广东省深厚的电子信息制造业基础与公司的AI算法、工业控制、数字技术相结合，支撑其业务发展 [4] - 公司利用大湾区优势，在广州利用产业链快速打样，在香港利用国际金融和标准化资源对接全球市场，形成“湾区内循环” [4] - 公司已在香港科学园设立研发中心作为出海总部，依托大湾区融合与开放能力参与全球竞争 [4]

南京软件产业规模与地位 - 南京软件和信息服务业成为该市首个万亿级产业 [1] - 雨花台区贡献产值3500亿元，占南京市约35%、江苏省近20% [1] - 区域内活跃着4900多家软件企业、37万软件从业人员 [3] 人工智能产业发展战略与目标 - 产业下一站目标锚定在“人工智能+”赛道 [1] - 计划建设“全国软件产业智能化第一城” [4] - 目标到2028年，全区软件业务收入力争突破4500亿元，人工智能核心产业规模超800亿元 [10] - 目标培育超过10家收入过五十亿元的软件及人工智能领域领军企业 [10] - 目标今年底人工智能核心产业收入突破350亿元，“十五五”末冲刺千亿规模 [4] 政府机构与政策支持 - 雨花台区人工智能发展局揭牌成立，为江苏首家列入政府序列的区级人工智能主管部门 [1] - 成立人工智能（软件）产业攻坚办公室 [4] - 发布《雨花台区聚力打造人工智能产业高地2026年行动方案》与“AI·镜界”街区建设“十项激励政策” [9] - 发布《雨花台区加快打造“智能引领、数实融合”产业体系三年行动计划（2026—2028年）》 [10] 产业基础与生态建设 - 拥有中国（南京）软件谷及长5.3公里的软件大道，集结华为、中兴、润和、亚信等知名企业 [3] - 人工智能产值已突破百亿元 [3] - 南京市首个人工智能生态街区“AI·镜界”在雨花台区开街 [3] - 设立“AI资源超市”，发放“算力券”“模型券”以降低企业成本 [5][6] - 成立场景公司，计划全年开放场景不少于30个 [6] - 鼓励成立人工智能产业专项母基金及细分行业子基金 [10] - “AI·镜界”街区布局OPC社区，为AI技术提供样板间和试验场 [10] 具体发展计划与举措 - 计划培育超1000家人工智能原生企业，推出100个优秀行业大模型、1000款智能产品，赋能万家企业智能化升级 [4] - 人工智能发展局通过统筹规划、开放场景、设立基金等方式为产业发展铺路 [4] - 为5家相关公司授牌，以筑牢服务支撑、完善生态链条 [9] - 已组建数字城、新滨江招商公司，瞄准人工智能关键环节开展靶向引进 [9] - 以AI“强链”、创新“攻坚”、街区“提质”、场景“赋能”、要素“支撑”五大行动为抓手 [9]

公司业务进展与规划 - 文昌航天超算中心正利用海南自贸港数据跨境流动政策与文昌国际航天城商业航天政策的叠加优势，全力打造航天数据产业链 [1] - 公司已有文昌超算1号、2号、3号卫星并网吉林一号星座运行，并投入使用13座卫星地面站 [1] - 公司已建成海南国际数据加工贸易区，实现航天数据加工贸易出口常态化运营，以赋能本地数商企业 [1] - 公司建成海南智算创新发展研究院，引进21名专家院士，专注于航天数据的存算关键技术研究，相关成果已获海南省科技进步奖 [1] - 公司计划于2026年投资15亿元人民币，全面围绕航天数据、算力、算法开展攻关工作 [1] 行业发展与政策建议 - 建议优化海南商业航天产业投融资环境，尽快建立涵盖政府引导基金、社会资本股权融资、商业银行及政策银行贷款的多元资金渠道 [1] - 建议加大精准政策支持力度，覆盖卫星、火箭、发射、测控、数据等全产业链企业，以加速产业聚集并形成协同发展格局 [1]

新一代信息技术领域 - 2025年第四季度人工智能行业招聘职位数同比增长19.0%，智能硬件行业增长11.5% [2] - 算法工程师岗位需求激增，职位数同比增长110.1%，平均招聘月薪为25236元 [1][2] - 机器人算法岗位需求同比增长30.7%，平均招聘月薪为24426元 [2] - 智能硬件领域嵌入式软件开发、嵌入式硬件和硬件工程师岗位需求分别增长17.6%、11.7%、6.8%，平均月薪在1.5万至1.8万元之间 [2] - 测试工程师、软件测试、运维工程师等配套岗位需求同比增速均超20%，平均招聘月薪约1.1万元 [2] - 北京、深圳和杭州是新一代信息技术人才需求前三的城市，招聘职位数合计占比超20% [3] 高端装备与机器人行业 - 2025年第四季度机器人行业招聘职位数同比增长37.3% [4] - 机器人调试工程师职位数同比增速为64.1%，平均招聘月薪9908元；工业机器人工程师增速达60.6%，平均月薪11956元 [4] - 电气/电控/自动化方向的电气工程师、电控工程师和电机工程师岗位需求增速分别为42.1%、21.0%和14.7%，平均月薪在1.2万至1.7万元间 [4] - 机械工程师、机械结构工程师职位数同比增长30.5%、20.4%，平均招聘月薪分别达12784元、13729元 [5] - 苏州是高端装备人才需求最多的城市，其次为深圳、上海、天津和无锡 [5] 新材料与航空航天行业 - 2025年第四季度新材料行业招聘需求同比增长28.1% [6] - 高分子材料工程师平均招聘月薪约1.66万元，需求同比增长21.1%，近96%的岗位要求本科及以上学历 [6] - 航空航天行业招聘职位数同比增长12.3% [6] - 导航算法工程师平均招聘月薪约2.6万元，算法工程师平均月薪约2.16万元 [6] - 飞机制造方向的机械结构工程师、机械工艺工程师等核心岗位招聘月薪在1.1万至2万元区间 [6] 新能源汽车与无人机领域 - 2025年第四季度新能源汽车领域汽车零部件岗位需求同比增长11% [7] - 汽车结构工程师、汽车机械工程师职位数同比增速约50%，平均月薪分别在1.4万元、1万元左右 [7] - 无人机工程师招聘需求同比提升近60%，平均招聘月薪约1.66万元 [1][7] 现代服务业 - 2025年第四季度在线生活服务(O2O)职位数同比增速达62.7% [1] - 游戏、汽车后市场、宠物服务、养老/看护岗位需求保持较快增长，同比增速分别为26.4%、21.0%、15.3%、2.5% [1]

文章核心观点 - 数字时代的生产资料已从机器、厂房转变为数据、算法和算力，这不仅是技术变革，更深刻重构了资本与劳动、平台与用户之间的社会生产关系，导致资本的关系本质从“物化依附”演变为“数据异化”[1] 理论基石：资本的关系本质 - 资本的本质不是物理形态的物，而是一种以物为媒介的历史性的、动态的社会权力关系，即生产资料所有者对劳动力的支配权[2][3] - 在工业资本主义模式下，这种关系表现为掌握物质生产资料的资本家与仅拥有劳动力的工人阶级之间的清晰二元对立结构[3] 数字时代资本关系的三重升级 - **控制结构升级**：从传统的“资本家-工人”二元对立结构，升级为更具渗透性的“平台-算法-用户”三元控制结构，用户往往身兼消费者和生产者双重角色，但其“数字分身”产生的价值被平台占有[5][6][7] - **控制方式升级**：资本对劳动的控制从“工厂纪律”升级为全时空、精细化的“算法霸权”，例如特斯拉工厂的AI系统每秒分析2000帧工人动作图像进行合规评分，亚马逊仓储系统通过传感器监控工人路径与速度[8] - **剥削形式升级**：剥削从对“劳动时间”的剥削延伸至对“行为数据”的剥削，平台通过用户协议完成数据的原始积累和私有化，用户和劳动者的行为数据成为资本增殖的原料，例如美团平台的剩余价值率高达380%，远高于传统制造业平均140%的水平[10] 数据垄断与“数字封建主义” - 全球数字资产高度集中，国际货币基金组织2023年数据显示，全球1%的主体控制着高达85%的数字资产[11] - 数据垄断构筑了动态且极高的市场壁垒，具有赢家通吃和自我强化的“飞轮效应”，平台通过跨界并购形成生态闭环，中小企业不得不依附于平台生态系统并支付高昂“租金”，例如苹果App Store或Google Play收取高达30%的佣金[12] - 垄断超越经济层面，演变为广泛的社会权力掌控，平台通过算法推荐和规则深刻影响信息流动、舆论走向和社会文化塑造，拥有缺乏透明度与问责机制的“算法治理权”[13] - “数字封建主义”结构加剧了结构性不平等，财富以数据租金形式从“数字佃农”（如平台创作者、司机）流向“数字领主”，导致个体对平台产生深刻依附性和不安全感[14] 中国实践的探索 - **混合所有制改革**：例如中国联通、东航物流通过混合所有制改革引入员工持股，东航物流核心员工169人通过持股平台持股10%，尝试构建“国家-资本-劳动者”利益共同体，缓解劳资对立[15] - **数据确权制度创新**：深圳数据交易所实践《数据二十条》，推行数据资产凭证“三权分置”，其中数据资源持有权归提供者占70%、加工使用权归平台占20%、产品经营收益权中政府税收占10%，旨在保障原始数据生产者的权益[15] - **数据资产入表**：北京试点的“数据资产入表”机制使企业数据资源可计入资产负债表，2024年首批12家企业资产增值超180亿元[15] - **算法监管**：国家网信办出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确禁止算法歧视并要求建立人工复审通道，旨在规制“算法霸权”，在自动化中重新嵌入人的价值判断[16]

文章核心观点 - 中国商务部对Meta收购人工智能公司Manus启动合规评估调查，主要聚焦于技术出口、数据出境及对外投资等领域的法律法规遵循情况，使得这场备受瞩目的跨境交易面临重大不确定性 [1][2] - 监管行动被视为在复杂地缘政治背景下，对高价值科技企业跨境流动进行政策纠偏和主权管辖的明确信号，旨在完善合规体系并阻断核心技术资产流失 [2][7] 交易与公司背景 - Meta对Manus的收购是其发展史上第三大规模的收购，采用“人才收购”模式推进 [1] - Manus在2025年初发布通用AI智能体后迅速走红，发布8个月后年化收入突破1.25亿美元，估值飙升至20亿美元 [1] - 2025年年中，Manus撤出中国市场并清空国内社交账号，将公司整体搬迁至新加坡，官方解释是基于经营效率调整及国际化布局 [6] 监管审查的法律依据与焦点 - **技术出口管制**：审查主要依据《中华人民共和国技术进出口管理条例》及《中国禁止出口限制出口技术目录》，关键点在于Manus的核心AI技术（如AI智能体组件、算法）是否属于目录中的“信息处理技术”控制要点，以及是否存在未经许可通过人员调动、代码共享等方式将技术转移至境外 [2][3] - **数据出境合规**：审查涉及《个人信息保护法》、《数据安全法》及《数据出境安全评估办法》，焦点在于Manus产品训练所使用的、可能包含中国居民个人信息的大量数据，在向Meta转移时是否进行了必要的安全评估，特别是数据量是否达到“处理100万人以上个人信息”等法定申报门槛 [3][4] - **对外投资与并购**：交易需符合《境外投资管理办法》等规定，若构成“经营者集中”且达到申报标准，还需依据《反垄断法》进行事先申报 [5] 交易面临的挑战与风险解读 - 专家指出，Manus将公司迁至新加坡的举动本身风险很高，既可能被解读为迫于美国监管压力而招致中国国内监管措施，也未能完全解决美国政府对“控制”的疑虑 [6][7] - 有法律观点认为，Manus在迁册新加坡时可能已触及技术出口管制的红线，Meta的收购只是将这一隐性风险公开化 [7] - 此次审查具备高度裁量性，结果难以预测，且不论批准与否都将产生很强的后续影响 [3] 对行业与创业者的启示 - 此次事件被视为对AI创业者的重要警醒，提示企业需特别重视公关、舆情及全面的法律合规，一旦成为焦点则难以“走钢丝” [8] - 创业者需要有独立判断，不应偏信投资人或轻信律师，并对国内监管体系有更深刻的认识 [8] - 监管行动旨在明确立场、纠正政策导向，避免对潜在不当行为产生默示激励，同时也是在完善合规体系与执法尺度 [7]

行业趋势：算法透明化成为发展关键 - 2025年被业界称为算法透明“元年”，短视频、外卖、网约车及货运平台纷纷公开算法模型、原理及平台调度规则，算法治理走向深入，算法“黑箱”正在向“白箱”转变 [1] - 算法作为一种先进工具，在提升线上交互效率、改善用户体验、助力平台经济发展的同时，其应用带来的“大数据杀熟”、“骑手内卷”等弊端也日益受到诟病 [1] - 算法透明是公众对人工智能的信任基础，让算法接受公众监督、服务社会治理是“技术以人为本”的应有之义 [1] 监管与治理：构建健康透明的网络生态 - 推进算法透明是我国推动网络治理与发展并重的重要内容，从2024年底的“清朗”专项行动到近期出台的《直播电商监督管理办法》，明确的合规红线在引领行业良性发展的同时，也构建了健康透明的网络信息生态 [2] - 算法治理和技术公开透明化在全球范围内是一个普遍难题，面临技术复杂性、商业利益平衡及法律框架完善等多重挑战 [2] - 构建健康普惠的网络生态需要多方协同发力，包括互联网平台主动作为、监管机构实施常态化监管以及社会公众积极参与治理过程 [2] 公司实践：领先企业的积极探索 - 抖音依托安全与信任中心向大众科普算法原理，并公开其基于用户感兴趣前提下的多元化算法目标，有学者认为这有助于突破“信息茧房” [2] - 货拉拉在公开算法后，结合算法意见信箱与司机恳谈会建议，持续优化调度规则，有效提升了订单分配的公平性 [2] - 中国互联网企业已将推进算法透明作为一项重点工作，这些“技术以人为本”的积极探索值得肯定 [2] 未来展望：算法治理推动技术向善 - 算法治理不易，“元年”只是起点，但算法治理推动技术向善的清晰方向已经显现 [3] - 当互联网平台以简明、清晰、易懂的方式主动公开算法，做好科学传播，让公众了解并及时互动反馈，将促进行业良性发展 [1] - 技术越是进步，人的合理诉求和幸福需求就越应得到满足，只有将算法置于公众监督之下，复杂的代码才不会遗漏“人”这一核心要素 [1]

核心观点 - 海外车企市场份额下降，正加速从0到1的智能化进程以提升产品竞争力 [1] - 海外市场智能化供应链相对缺乏，中国智能化产业链迎来全球化拓展的新机遇 [1] - 具备全球技术竞争优势和良好全球客户资源的企业，有望在此轮产业趋势中率先脱颖而出 [1] 市场格局与竞争态势 - 中国市场自主品牌份额从2020年的35.5%逐年提升至2025年1-9月的64.9% [1] - 全球市场（剔除俄罗斯前/后）中国品牌海外加权市占率从2021年1月单月的2.1%/1.9%提升至2025年7月单月的9.9%/7.6% [1] - 在高阶辅助驾驶领域，中国品牌明显领先于美国（剔除特斯拉）、欧洲、日本和韩国车企 [1] - 波士顿咨询预计2025年L2+渗透率：中国10%、美国6%、欧洲1%、日本1%、印度0%、其他区域2% [1] 中国产业链的全球化机遇 - 欧洲、日本、韩国等区域智能汽车供应链相对缺乏，为中国智能化供应链提供了全球化机遇 [2] - 中国在芯片、算法、激光雷达、汽车电子Tier1等各环节已具备全球化竞争力 [3] - 中国市场的智能化路径已验证可行性，并培育了成熟的供应链体系 [3][4] - 经过多年发展，消费者对智能化产品已具备一定的接受度 [4] 受益领域与投资逻辑 - 受益于海外车企智能化0-1进程的领域排序为：软硬件一体的驾驶域控与座舱电子 > 驾驶芯片、激光雷达、算法 > 底盘电子 [2] - 产业趋势初期，股价的第一阶段驱动力预计仍为订单和新品驱动的估值先行 [4] - 投资建议关注：驾驶域控厂商（如科博达、均胜电子）、座舱电子厂商（如天有为、上声电子）、驾驶AI芯片厂商、激光雷达厂商（如禾赛科技、速腾聚创）及算法厂商 [4]

政策发布 - 市场监管总局公布《互联网平台反垄断合规指引（征求意见稿）》以引导互联网平台企业加强合规管理并推动行业创新健康发展 [1] 监管重点与措施 - 监管挑战源于算法的复杂性和不透明性 [1] - 征求意见稿鼓励平台经营者开展平台规则审查和算法筛查以加强风险管理 [1] - 反垄断合规筛查需重点面向影响流量和价格的核心算法模型，包括计价算法、推荐系统、排序逻辑等 [1] - 要求建立动态监测机制，审查流量分配是否存在歧视性设计和不公平交易导向 [1] 专家观点与行业意义 - 有效的算法筛查能帮助平台识别潜在的垄断风险，确保算法运行符合公平竞争原则 [1] - 算法筛查与平台规则审查共同构成平台经营者常态化反垄断合规风险的重要防线 [1] - 指引对平台规则审查和算法筛查提出中国方案，针对可能引起复杂佣金结构、动态定价机制的不公平规则和不透明算法提出具体措施 [2] - 指引涵盖平台内管理、经营、促销、消费等众多场景，展现平台经济治理的中国经验 [2]