美国宏观经济现状与前景 - 美国经济呈现“增长的盛夏”与“就业的寒冬”共存现象，宏观数据“风平浪静”但微观表现“波谲云诡”，就业-消费链条显著放缓，失业率延续2025年下半年以来的上行趋势 [2] - 预期2026年美国经济在财政和货币双宽格局下，结构分化将延续，AI领域火热与实体经济疲软形成的“冷热缺口”将继续扩大 [3] - 2026年美国经济可能更加滞胀，宽货币与宽财政仅能托住K型经济的“下层基础”，但无力改变收入与分配失衡的加剧，过度注入“总量需求”在短期供给约束下将推升通胀 [3] 美国经济结构分化（K型经济） - 美国K型经济的冷热分化将扩大，上层（AI相关）将进一步加强，下层（非AI领域）仍将寻底 [5] - 从长期看，K型分化是资本份额持续提升的表现，居民资产负债表中企业权益类资产从2023年Q1到2025年Q2贡献了约20万亿美元的财富增长，金融资产占比上升至30%，接近2020年历史最高水平 [5] - 从短期看，2025年前三季度，美国广义AI投资对实际GDP共计拉动0.8个百分点，而私人消费拉动1.1个百分点，AI已成为经济增长另一引擎，但周期性部分如耐用品消费中的汽车与家具消费、住宅投资同比增速仍在下行 [5] - 即使AI投资增速放缓，但因其余投资部分仍在收缩，美国经济的“冷热缺口”仍将在2026年延续 [6] 就业市场与增长压力 - 持续上行的失业率趋势、疲软的非农新增就业和狭窄的就业结构，意味着美联储需调低供给端走弱以抑制失业率的预期，降息对美国经济的刺激作用需重新评估，这将在2026年上半年带来更大增长压力 [7] - 抑制失业率取决于与“中性利率”的相对位置、政策不确定性消散、市场与联储预期修正、劳动力供给“如期下行”四个方面，其中“利率”影响最微弱 [8] - 扣除12月FOMC提及的“6万人”非农下修后，11月非农仅为“零增长”水平，与11月ADP小非农一致，新增就业的高波动反映了不稳定的经济情景，影响“消费—就业—收入”链条 [8] 美联储货币政策展望 - 无论是对利率敏感的AI行业，还是经历本轮降息周期175个基点后仍未明显复苏的美国实体经济，都需要更大的宽松幅度，实体经济资源被AI挤压 [9] - 在基准情形下，预期美联储货币政策在2026年上半年以每季度25bp的速率放松，第二季度结束达到3%-3.25%的终点利率水平 [9] - 若经济偏冷，通胀不构成约束，美联储可能在2026年上半年以每次会议25bp的速率降息，第二季度结束达到终点利率2.5%—2.75%，并伴随更快更大幅度扩表 [10] - 若经济偏热，美联储将不再行动，对应3.5%—3.75%的利率区间，2026年全年不再降息，甚至存在第四季度加息可能 [10] - 美联储政策自由度受AI叙事状态影响：若AI叙事稳定，则自由度大；若进入空窗期，则自由度小 [10] 财政政策与赤字 - 宽财政是手段，中期选举选票是最终目的，对应实体经济诉求 [11] - 2025财年美国赤字率录得5.9%，略低于2024年6.1%的水平，但6%左右的赤字率从历史看仍处于极度宽松状态，高赤字倾向在2026年将延续 [11] - 预期2026年末美国赤字率将保持在6.5%左右，而当前一致预期更为激进，认为将逼近7% [11] 美股市场与AI叙事 - 2025年美股经历了关税冲击、财政转向、产业浪潮交织的历史性一年，“DeepSeek时刻”与4月“对等关税”引发市场地震，但冲击后迎来回弹，三季度以来“大而美”法案和美联储鸽派转向带来利好，AI热潮推动市场情绪升至新高 [2] - 年末美股AI叙事重新面临质疑，科技巨头为掀起资本支出热潮“不惜一切代价”，现金流缩水却加大外部融资，相互投资、关联交易、循环融资等复杂关系在正反馈中加剧了市场非理性繁荣 [2] - AI叙事持续的关键在于去年9月以来降息带来的增量流动性，以及美国机构、散户资金的广泛欠配需求，AI是当前为数不多的成长性资产 [4] - AI叙事的命门在于投资者对回报率的期待以证明巨量开支的合理性，这种“AI企业自我证明”的必要性在2026年将越来越强，可能带来美股更大波动及“劣质AI企业”掉队 [4] - 2026年美国金融市场流动性的不确定性源于中期选举的不确定性，若特朗普支持率下降，其对财政和货币政策的控制力也会下降，投资者对AI叙事的担忧将被动上升 [4] - 当前美股AI投资的体量和集中度远超2000年互联网泡沫，AI巨头投资规模在经济中占比及正外部性不可比拟，一旦巨头出问题，对金融和科技生态系统的冲击巨大 [12] - 脆弱性来自于科技巨头相互投资的“铁索连环”模式下信息披露严重不足，以及资本开支竞争性增加背景下对外部融资依赖度的提高 [12] - 在循环投资中，未充分披露的关联关系使投资者难以看清真实风险，或有的收入重复计算可能夸大AI生态系统货币化规模，自由现金流转负可能是AI叙事脆弱性加深的时刻 [12] - 美股畸高估值的核心支撑是市场相信AI技术能塑造与工业革命、信息革命相比拟的未来，但剔除“Mag7”（科技七巨头）后的“标普493指数”已经两年零增长，高利率对传统板块的抑制仍在持续 [13] 通胀与核心CPI展望 - 当前美国非农走弱趋势至少需等到2026年第一季度才得以企稳，这将带来美联储货币政策的进一步放松 [4] - 作为经济的结果，2026年第一季度可能见到美国核心CPI同比的全年低点，随后缓慢回升，美联储2%的通胀目标在2026年非衰退环境下可能难以实现 [4]

大会概况与战略意义 - 大会于1月30-31日在北京中关村会议中心举行，主题为“智赋未来能启新篇”，汇聚了300多位来自政府、能源企业、产业链创新企业及院士专家的代表 [1] - 大会旨在围绕AI与能源产业深度融合展开交流，凝聚共识，共探实践路径，以数智化手段助力能源强国建设和产业高质量发展 [1] - 会议同步启动了AI+能源绿色产业万里行、为中关村(海淀)AI数字能源产业园揭牌、成立了国家级零碳园区创建专家指导委员会等一系列活动 [3] 政策与区域战略布局 - 中关村科学城管委会副主任表示，海淀区人工智能市场规模2025年将达3600亿元，聚集1900家AI核心企业，覆盖全产业链 [5] - 海淀区将重点从三方面推动“AI+能源”发展：打造AI能源集聚区；加快能源应用场景AI赋能；构建产业创新生态，包括2026年设立100亿元科技成果转化与成长基金 [5] - 国家能源局原副局长指出，推动AI与能源深度融合需坚持应用为导向、企业为主体，坚持试点示范先行，并坚持创新研发模式，成立国家级创新企业联盟开展技术攻关 [13] 院士核心观点：AI赋能能源体系 - 中国工程院院士刘吉臻指出，构建新型电力系统需坚守“多源互补”理念，注重化石能源与新能源协同，AI技术应贯穿能源生产、传输、消费全链条，以实现安全性、经济性与低碳性的平衡 [9] - 中国工程院院士李阳表示，AI等数智化技术可通过大数据建模分析，优化油气田钻井、采油工艺，提升开发效率与采收率，助力实现“降本、增效、减碳”目标 [10] - 中国工程院院士刘合提出，AI技术通过数据、算力算法重构了油气行业生产要素，推动勘探从经验驱动转向数据+模型驱动，并助力智慧油田建设，但面临数据标准与共享、复合型人才短缺及安全性等挑战 [11] - 中国工程院院士武强强调，AI是解决我国未来能源发展问题的关键技术，能推动传统能源绿色化、智能化、无人化发展，并提升新能源系统的调节、调度及预测预警能力 [12] - 中国科学院院士韩布兴认为，AI是能源高质量发展与资源循环利用的新方法、技术与路径，能加速提高将二氧化碳、生物质、废弃塑料等资源化利用的能力 [11] 产业应用与实践案例 - 国家电网公司代表介绍，“十五五”期间电网建设投资将达4万亿元，AI将在新能源消纳、电网规划评审、造价管控等方面发挥重要作用 [13] - 华为电力军团表示，其将AI技术深度融入电力生产、传输、消费全链条，重点打造AI+安全生产、燃料管理、设备管理等解决方案，以提升电网智能化水平与安全保障能力 [15] - 产业界企业如国家电投、海辰储能、海博思创等分享了AI在储能安全、长时储能技术、多场景储能应用等方面的成果，展现了AI在提升生产效率、优化产品质量、保障运营安全方面的价值 [13] - 先进储能材料国家工程研究中心主任指出，零碳园区是推动AI与新型电力系统中“源网荷储”智慧融通的关键场景 [14] - 中国石油大学教授补充，AI有助于油气行业更精准预测市场需求变化，提升国际油价话语权，并推动建设零碳油田 [14] 发展挑战与破局路径 - 与会企业嘉宾普遍认为，数据问题是当前AI在能源领域应用的核心痛点，包括数据质量参差不齐、标准不统一、治理难度大等，同时模型可解释性、行业标准缺失等问题也亟待解决 [16] - 针对数据治理难题，大会举办了专题闭门会议，聚焦数据治理的合规性与实用性，探索系统性解决方案以释放数据要素价值 [19] - 针对产业落地关键堵点，另一场闭门会议围绕“AI+能源”的商业模式创新与场景应用突破展开深入研讨，旨在推动技术创新与产业实践高效衔接 [18] - 企业建议通过联邦学习实现数据分布式利用、依托政策引导建立数据共享机制、推动终端自主智能体发展等路径来破解应用难点 [16]

美印贸易协议核心内容 - 协议确立了“关税双向减免”的互惠框架，标志着美印关税博弈暂告一段落，双边关系阶段性趋于缓和 [1] - 印度承诺以明确时间表逐步降低对美国商品的关税及非关税壁垒，美国重点关注的农产品、科技产品、能源产品关税将在6个月内率先下调30%-50% [4] - 美国立即取消对印度加征的25%惩罚性关税，并将“对等关税”从25%降至18%，印度部分产品继续享受关税豁免 [4] - 美方将根据印度实际履行采购承诺的情况，动态评估是否将“对等关税”进一步下调至15%以下 [6] 印度采购承诺 - 印度承诺在未来5年内，从美国采购超5000亿美元的商品，重点涵盖能源、科技、农业、煤炭四大领域 [6] - 在能源领域，印度将停止进口俄罗斯石油，转而增购美国及委内瑞拉能源，预计5年内累计进口1.2亿吨原油、5000万吨液化天然气，总价值约2500亿美元 [6] - 在科技领域，印度将采购微软、谷歌、亚马逊等公司的云计算服务、数据中心设备、AI技术及相关硬件，总额约1500亿美元，并逐步取消对美科技企业的市场准入限制 [7] - 在农业领域，印度承诺在未来5年内，年均进口超过1000万吨的美国大豆、玉米，总金额预计将达到600亿美元 [7] - 在煤炭领域，印度预计将采购400亿美元炼焦煤 [7] 美国的主要战略意图 - 通过协议升级对俄极限施压，印度承诺停止购买俄油是美国实现“切断俄能源出口”战略目标的关键突破口 [11] - 对冲印度与欧盟达成的自由贸易协定对美国在印太地区经济与地缘影响力的潜在冲击 [12][13] - 服务国内中期选举，推动印度大规模采购美国农产品与能源产品将直接惠及美国中部农业州和化石能源产区的选民 [16] 印度的主要战略意图 - 减轻美国加征关税的影响，去年美国对印度商品加征25%的“对等关税”及25%的惩罚性关税，导致印度对美出口额急剧下滑 [20][21] - 获取美国的技术转让和投资支持，以助力本土科技产业升级和“印度制造”战略的发展 [22] 协议性质与潜在影响 - 此次和解是双方在权衡利益基础上达成的交易，标志着双方正从过去的“惩罚与反制”转向“条件性互惠” [6][8] - 协议计划通过技术共享、联合生产、情报协同等举措，构建超越传统贸易关系的战略捆绑关系 [7] - 双方领导人表态的微妙差异预示着这份协议在未来执行过程中可能面临诸多变数 [4][24]

全球AI产业发展现状 - 全球AI产业正在快速发展并引发重大变革 [1] - 2026年首月，AI技术在多领域应用加速，包括医疗、金融和制造业等领域 [1] AI技术应用与挑战 - 技术滥用问题浮现，引发围绕隐私、安全和伦理的广泛讨论 [1] - 专家呼吁加强监管，以确保AI技术在推动社会进步的同时，避免潜在风险 [1] 对企业的要求与影响 - 一些美国企业因涉嫌滥用AI技术而招致批评 [1] - 美国企业需审慎使用AI，以维护公众信任和行业可持续发展 [1]

行业背景与投资主题 - 人工智能是当今时代最大的投资机遇 其发展正消耗海量能源 将全球电网推向极限 [1] - 华尔街正在向人工智能领域投入数千亿美元 但一个紧迫问题被忽视 即所有这些能源将从何而来 [2] - 人工智能是有史以来最耗电的技术 为ChatGPT等大型语言模型提供动力的单个数据中心耗电量堪比一座小城市 [2] - 行业领袖发出警告 人工智能的未来取决于能源突破 甚至有人预测明年将出现电力短缺 [2] - 电力需求激增导致电网承压 电价上涨 公用事业公司正争相扩大产能 [2] 目标公司定位与业务 - 一家鲜为人知的公司可能是投资人工智能能源需求的终极“后门”机会 [3] - 该公司并非芯片制造商或云平台 但可能是在美国最重要的人工智能股票 它拥有关键的能源基础设施资产 旨在为即将到来的人工智能能源需求高峰提供支持 [3] - 该公司是人工智能能源繁荣的“收费站”运营商 [4] - 该公司拥有关键的核能基础设施资产 使其处于美国下一代电力战略的核心位置 [7] - 该公司是全球少数几家能够跨石油、天然气、可再生燃料和工业基础设施执行大规模、复杂EPC项目的公司之一 [7] - 该公司在美国液化天然气出口领域扮演关键角色 这一领域在特朗普总统“美国优先”能源政策下即将爆发 [7] - 该公司还拥有另一家人工智能热门公司的巨额股权 让投资者能以非溢价方式间接接触多个AI增长引擎 [9] 公司财务与估值 - 当大多数能源和公用事业公司背负巨额债务并支付高额利息时 该公司完全无负债 [8] - 该公司坐拥大量现金储备 其规模相当于其整个市值的近三分之一 [8] - 华尔街开始注意到该公司 部分原因是其估值并未高企 [8] - 剔除现金和投资后 该公司的交易市盈率低于7倍 [10] - 一些最隐秘的对冲基金经理已在闭门投资峰会上推荐该股票 认为其估值低得离谱 [9] 增长驱动因素 - 人工智能基础设施超级周期 [14] - 由特朗普时代关税推动的制造业回流热潮 [14] - 美国液化天然气出口激增 [14] - 在核能领域的独特布局 核能是未来清洁、可靠的能源 [14] - 特朗普政策明确要求欧洲和美国盟友购买美国液化天然气 而该公司处于“收费站”位置 对每一点出口收取费用 [5] - 特朗普提议的关税推动美国制造商将业务迁回本土 该公司将率先对这些设施进行重建、改造和重新设计 [5]

文章核心观点 - A股市场在2026年2月2日出现较大调整，但当前资金面充裕、业绩改善、产业趋势催化等积极因素未变，短期波动已开始提供逢低布局机会 [1][4] - 中期来看，国际秩序重构与国内产业创新趋势共振、全球货币秩序重构是推动中国资产重估的核心驱动力，这两大条件在2026年未发生改变 [1][4] 市场表现与调整原因 - 2026年2月2日A股主要指数普跌：上证指数下跌2.5%，沪深300下跌2.1%，科创50下跌3.9%，创业板指下跌2.5%，中证红利下跌3.1% [2] - 当日成交额2.6万亿元，较前一个交易日缩量约0.26万亿元 [2] - 行业层面，食品饮料、银行表现相对有韧性，其他行业普跌，此前连续上行的有色金属板块跌幅较大 [2] - 同日亚太市场整体表现不佳：恒生指数跌2.2%，日经225跌1.3%，韩国KOSPI跌5.3% [2] - 调整主要源于外部不确定性提升：一是下一任美联储主席提名影响美国宽松预期，二是全球大宗商品大跌导致风险偏好和情绪变化向权益市场传染 [1][3] 外部不确定性具体分析 - 美联储主席提名影响：1月30日，美国总统特朗普提名前理事凯文·沃什为下任美联储主席，其过往的“鹰派”立场削弱了市场对换届后政策偏宽松的预期，进而影响流动性预期并引发市场波动 [3] - 全球大宗商品大跌：伦敦金现年初高点达5598.8美元/盎司，同期伦敦银现累计上涨62.9%，上涨斜率为近40年罕见 [3] - 在交易拥挤条件下，宽松预期变化扰动引发金价自1月30日开始大幅下跌，2月2日盘中最低价较高点累计跌幅超过20%，各类大宗商品普跌，情绪传染至全球权益市场 [3] - A股有色金属板块因前期强势，其剧烈调整也影响了投资者的风险偏好 [3] 投资建议与配置方向 - 建议逢低布局，认为市场短期可能已提前计入较多悲观预期，A股的积极因素并未改变 [4] - 配置上建议关注四大领域 [5]： 1) **景气成长**：AI技术领域在2026年有望逐步进入产业应用兑现阶段，关注光模块、云计算基础设施（偏国产方向），以及机器人、消费电子、智能驾驶等应用端；同时关注创新药、储能、固态电池等步入景气周期的方向 [5] 2) **外需突围**：出海是确定性增长机会，结合对美敞口，关注家电、工程机械、商用客车、电网设备、游戏以及有色金属等全球定价资源品 [5] 3) **周期反转**：结合产能周期，关注供需临近改善拐点或政策支持领域，如化工、养殖业、新能源等 [5] 4) **优质高股息**：从中长期资金入市趋势出发，可结构性布局具备优质现金流、波动率及分红确定性的高股息龙头公司 [5]

文章核心观点 人工智能技术是破解中国能源安全与发展难题的关键抓手，其深度赋能将贯穿传统能源清洁低碳利用、可再生能源规模化发电以及节能提效三大核心环节，从而推动能源高质量发展 [1][3] 传统能源领域现状与AI赋能路径 - **煤炭在能源体系中占据核心生产地位**：2024年，煤炭在中国一次性能源生产占比高达67%，接近三分之二，原煤产量达47.6亿吨 [4] - **煤炭消费占比因进口能源统计被稀释**：2024年煤炭在一次性能源消费中占比为53.2%，与生产占比存在差距的主要原因是每年进口约5.5亿吨原油和1300亿立方米天然气，扩大了消费统计的分母 [4] - **煤炭行业面临安全、健康与绿色开采等突出问题**，包括安全事故频发、职业健康保障不足以及回采率偏低 [4] - **AI技术可推动煤炭开采智能转型**，通过构建“透明地质”清晰掌握煤层与地层关系，从而精准指导采掘，实现大幅减少甚至无人井下作业，从根本上解决安全与绿色开采难题 [4] 可再生能源领域现状与AI赋能路径 - **可再生能源已成为能源增量的核心**，但规模化发展的关键在于将装机容量有效转化为实际发电量，而非单纯追求装机规模 [5] - **中国可再生能源装机规模巨大且增长迅速**：当前装机容量已达14亿千瓦，预计今年将达16亿千瓦，2035年将增至36亿千瓦 [5] - **AI技术是推动装机向发电量转化的核心支撑**，其赋能领域包括各类储能技术优化、火电灵活性改造、各级电网智能化升级以及能源气象精准研究 [5] 节能提效的重要性与潜力 - **中国能效水平与美国相比存在巨大提升空间**：当前中国创造万元美金GDP需消耗3.4吨标煤，而美国仅需1.7吨标煤 [6] - **提升能效对满足未来能源需求至关重要**：若能效达到美国水平，凭借2024年的煤炭生产量，就能满足2035年人均GDP从1万美金提升至2万美金后的能源需求 [6]

保险业高管对AI的投资态度与认知 - 90%的保险业高级管理人员计划在明年增加AI支出 [8] - 85%的受访者将AI视为收入增长工具，而非成本削减手段 [2] - 即使面对AI泡沫担忧，47%的高管表示若泡沫破裂仍会增加AI支出，37%会加快招聘 [3] - 78%的保险业高管预期明年有更强劲快速的收入增长，82%计划增加招聘 [6] - 约三分之二的高管优先投资数字技术和AI，67%对技术颠覆准备充分 [5] AI在保险业的应用现状与转变 - AI应用正从实验阶段向大规模组织级应用过渡 [2] - 34%的保险公司正在多个职能部门推广AI智能体 [2] - 近三分之一的高级管理人员频繁使用生成式AI [2] - 近三分之一的企业正在用AI重建整个流程，AI成为核心组件而非辅助 [2] - 员工定期使用AI的比例自2025年夏季以来下降了10个百分点，仅有39%独立尝试AI工具 [3] 企业实施AI面临的主要挑战 - 技能短缺是核心关切，四分之一的高管视其为获取AI价值的关键因素 [4] - 54%的员工反映低质量或误导性的AI输出削弱效益，导致生产力下降和时间浪费 [2][9] - 仅有24%的受访企业实施了与AI相关的持续学习计划 [4] - 不到10%的企业重新设计员工岗位以匹配AI变化，仅5%表示正在调整岗位以支持AI应用 [3][4] - 35%的领导者承认真正的进步取决于核心数据策略和数字化能力的完善 [2] 高管与员工在AI转型中的认知与准备度差距 - 仅有40%的员工认为培训让他们具备了新的AI职责能力，只有20%感觉自己在AI如何影响工作方面有发言权 [3] - 员工工作安全感从2025年夏季的59%下降至48% [5] - 38%的员工相信其组织会有效应对技术颠覆，但只有30%对公司如何处理人才颠覆感到信心 [4] - 高管对经济颠覆的信心为43%，而仅有29%的保险从业者感到信心 [6] - 82%的高管预期2026年将有进一步变化，与员工形成24个百分点的差距 [6] 对AI投资回报与未来策略的展望 - 企业对AI的投资态度总体积极：40%会适度增加投资（最多20%），7%会大幅增加投资（20%或更多） [4] - 可持续增长依赖于数据质量和可信的输出结果，仅有AI投资可能还不够 [2] - 连接技术与人才的桥梁是成功的关键，2026年将有利于那些将对技术投资的信心与对员工需求的承诺相匹配的企业 [7] - 为实现有效AI使用，企业必须准备重新设计岗位角色、调整激励机制并提供改进的培训计划 [3]

公司业绩预告 - 公司预计2025年度归属于母公司所有者的净利润为-800万元至-1200万元，与上年同期相比将出现亏损，同比下降139%至158% [1] - 业绩变动主要原因是公司依据会计准则对涉及能源业务的子公司商誉进行了全面核查与减值测试，并相应计提了减值准备 [1] - 在剔除上述商誉减值准备的影响后，归属于母公司所有者的净利润为正数 [1] 公司经营与财务状况 - 报告期内公司持续深化AI技术在行业客户等核心应用场景的落地渗透，并持续进行AI技术的研发投入 [1] - 由于相关AI技术的规模化、商业化落地仍需一定周期，财务数据受到相关影响 [1] - 在国家政策支持的背景下，公司加强应收账款催收力度，应收账款余额显著下降 [1] - 公司经营活动产生的现金流量净额创历史新高 [1] 行业动态 - 核电建设领域出现热潮，相关设备厂订单已排至2028年，员工三班倒，产线24小时不停 [1]

随着AI技术在生态学中的广泛应用，生态学的研究方式正经历深刻变革。许多学者如今在室内分 析数字化标本、图像、DNA或传感器数据，而非亲赴野外。 英国《自然》网站在本月报道中指出，从脚下的土地，转向屏幕上跳动的像素，这种"全自动化监 测"提升了研究的规模与效率，使大范围生态变化得以追踪。但有专家担忧，远离田野调查可能导致研 究失去对自然的直接感知，造成误差、偏见和过度简化，削弱生态学的本质——与自然的亲密联系。或 许，唯有技术与田野观测的"双向奔赴"，才能织就生态学的美好未来。 智慧之"眼"洞察自然 他与联合研究者在去年3月发表论文，提出"自然经验消失"这一沉重命题：基于田野调查的研究与 教育正逐渐式微，其后果不仅限于技能的退化，更可能动摇整个学科对生态系统的深层理解。他们警 示，这种脱节还将削弱科学家与当地社区的联系，而后者，正是生态保护得以落地的灵魂所在。 尽管尚无确凿的定量研究全面验证这一观点，但趋势已然清晰。一项对1980—2014年间生态文献的 分析显示，纯粹依赖实地考察的研究占比下降了20%；而建模与数据分析则分别激增600%和800%。数 字背后，是一个学科重心的悄然迁移：从脚下的土地，转向屏幕上 ...