2026广州 "投资的产业孵化平台扎实，前沿技术创新成果很丰富。"肯尼亚粤商会会长冼伟坚在实地考察中不禁感 叹，"广州的未来产业很有'未来'。" 中新网广州2月1日电(记者 蔡敏婕)"如何发挥粤商的作用，对我们广货出海实际上是一个很大的课题， 也是一个很大的潜力。贸易多了，交往就多了，交往多了了解就更多，了解多了，那么贸易商就有可能 变成投资商。"新西兰粤商会副会长夏阳31日在广州表示。 2026广州重点产业投资机遇海外粤商推介会31日在广州举行。从广州琶洲人工智能与数字经济体验推广 赋能中心了解人工智能企业的最新成果与大模型应用案例，到粤港澳大湾区首个人工智能大模型孵化器 ——清智·琶洲模方体验空间智能、世界模型、人形机器人、AI Agent等人工智能前沿领域孵化成果，参 加活动的26国海外侨商聚焦未来产业，感受广州以数字经济培育新质生产力的坚实步伐。 重点产业投资机遇海外粤商推介会在广州举行。广州市侨联 供图 活动现场，杨绪珍、孙继业、李祯杰、揭俊等代表参加活动的海外粤商会会长加入"海珠海外合伙人"， 合伙人队伍已扩容至20余个国家和地区、覆盖近百位海外侨商。"'海珠海外合伙人'这种制度设计让海 外粤商从 ...

报告行业投资评级 - 看好 [2] 报告核心观点 - AI Agent领域近期迎来三大重磅更新，在生态位、工程化、私人化维度实现突破，实际任务完成能力提升，需求明确且落地加速 [3][4] - 消费级3D打印进入快速拓展阶段，价格下探与操作简化拉动市场需求，并同步带动3D扫描仪等核心产业链需求 [3][25] AI Agent领域重大更新 - **开源项目Clawdbot引发现象级关注**：在GitHub上获得近十万星标，首次完整演示了“系统级AI智能体”从理解目标、拆解任务到操作多工具完成复杂流程的可行性 [5] - **Clawdbot标志着AI从“交互层”迈向“执行层”**：其核心突破在于定位为“跨系统、跨应用的任务执行中枢”，能力从“在软件内回答问题”升级为“为了达成目标而操作软件” [5][9] - **Clawdbot验证了“目标驱动”范式的可行性**：相比传统需预先编写精确脚本的自动化（如RPA），其能接收高层级自然语言指令并自主生成实现路径，是AI迈向“准自主生产力单元”的关键一步 [14] - **MiniMax推出桌面端及“专家智能体”**：核心是将AI从聊天框释放，进入用户硬盘、浏览器和具体业务场景，具备处理本地文件及更强的长程复杂任务处理能力 [3][21] - **月之暗面发布Kimi 2.5，通过Agent集群实现高阶办公自动化**：能自主调度最多100个子Agent组成集群，并行执行最多1500个协同步骤的工作流 [3][22] - **Kimi 2.5的Agent集群能显著提升效率**：通过多Agent协作，能够将端到端运行时间缩短80%，在广泛搜索场景中，达到目标的最小关键步骤可减少至单Agent的1/4到1/5.5，实际运行时间最多能缩减至1/5.5 [22] - **Kimi 2.5具备多项增强能力**：包括处理大规模跨源信息检索的长程复杂任务、进入桌面处理大量本地文件及跨模态任务、在专业场景实现结构化洞察以及通过定制化展开专业级工作的专家Agent能力 [23] - **AI Agent的三大突破方向**：1) 个人AI操作系统的出现，即Agent与本地个人工作空间打通；2) 入口之争，未来App复杂界面可能不再重要，Agent通过对话实现控制；3) 多Agent协作提升任务完成能力，解决大模型在多步骤任务中准确率低的问题 [3][4] - **系统级智能体规模化商用面临瓶颈**：包括部署与集成复杂度高、安全与合规风险突出、稳定性与可靠性门槛高以及长链条任务带来的高昂Token经济成本 [15][17] - **投资视角：智能体作为效率放大器**：更现实的产业图景是AI智能体作为“智能交互与自动化中枢”与现有软件生态融合，成为软件价值的“效率放大器”，而非颠覆 [18] - **投资机会关注两类公司**：一是能将智能体能力与行业理解结合、解决业务流程痛点并构建安全可控交付能力的应用公司；二是在智能体生命周期中提供必要工具、平台与安全基础设施的厂商 [20] 消费级3D打印新热点 - **思看科技与拓竹科技达成合作**：双方共同设计及开发消费级3D扫描仪，由思看生产并销售至拓竹，此举旨在降低3D打印使用门槛 [3][25] - **消费级3D打印市场快速增长**：2025年全国3D打印设备产量增速达到52.5%，市场需求呈爆发式增长 [25] - **价格下探与操作简化驱动消费级市场**：以拓竹科技为代表的厂商将桌面型3D打印机价格带入更低区间，简易入门级产品标价1499元，并通过模型库及软件能力降低操作门槛 [25] - **3D打印（增材制造）技术核心价值**：在于突破模具限制，实现设计自由度与制造效率跃升，早期成熟应用于航空航天领域，可缩短复杂部件开发周期并减少材料浪费 [31] - **消费级主流技术为熔融沉积成型（FDM）**：采用PLA、ABS等热塑性塑料，设备成本低（入门级小于5000元）、操作简易，但表面粗糙度和精度存在局限 [37] - **3D扫描仪可有效降低建模门槛并提升精度**：思看科技的便携式3D扫描仪最高精度可达0.020mm，激光3D扫描仪测量速率每秒可达数百万次，10分钟即可完成一般小部件的数据采集 [42] - **3D打印产业链相关公司包括**：消费级3D打印机整机厂商如拓竹科技、创想三维；3D扫描仪厂商如思看科技、奥比中光；3D打印核心部件厂商如杰普特、金橙子 [47] 重点推荐投资主线 - 报告重点推荐九大投资主线：1) 数字经济领军；2) AIGC应用；3) AIGC算力；4) 数据要素；5) 信创弹性；6) 港股核心；7) 智联汽车；8) 新型工业化；9) 医疗信息化 [3] - 各主线下涵盖大量具体公司标的，详细列表见于报告正文 [3][46]

今天分享的是：AI专题：2026 AI Agent趋势报告 报告共计：22页 2026年AI领域迎来多维度变革，AI从工具升级为基础设施，Vibe Coding创作者经济成新增长点，将达万亿规模。技术上，上下文成为企业核心资产，可解 释模型、训推一体、多模态统一推理框架等持续演进，VLA模型与世界模型推动物理AI发展，无限上下文技术实现但受成本制约。产业端，DeepSeek效应 带动To B市场爆发，腰部AI公司将复刻垂直网站崛起路径，AI短剧验证多模态商业化可行性。职业形态涌现FDE、OPC、上下文工程师等新角色，组织架构 变革进入定量阶段，Token消耗量成AI员工核心衡量指标。同时，AI Agent市场快速增长，推动全员赋能、业务流自动化、客户体验升级等，中美在AI布局 上呈现差异化，中国侧重具身智能与垂直应用，美国聚焦基础模型与基础设施。 以下为报告节选内容 沃丰科技 2026 Al Agent 重塑商业价值的五大 沃丰科技 | 2026年1月 CONTENTS C 01 全员 Agent 化 fy (0) 赋能员工实现巅峰生产力 构 I I I 06 03 客户体验专家化 + 0 打造"管家式"服务 ...

市场发展概况 - 预计2026年AI Agent市场规模将达到620亿美元[1] - 企业渗透率在2024至2025年间从32%提升至58%[1] - 超过90%的决策者希望引入更多AI Agent应用场景[1] - 88%的早期采用者已在至少一个场景看到正向投资回报率[1] - 沃丰科技已于2025年实现全线产品Agent化升级，并已助力超过100家企业落地AI Agent[2][18] 核心变革趋势：全员Agent化 - 计算模式从“指令驱动”转向“意图驱动”，员工只需设定目标，AI Agent自动规划执行路径[3][20] - 超半数企业已将AI Agent投入生产环境[4] - 核心应用场景包括提升产品创新与研究效率（43%）以及自动化客户服务（38%）[4] - 实践案例：智能坐席助手（Copilot）帮助某头部AI云服务厂商将平均处理时长缩短20%以上[5][29] 核心变革趋势：业务流Agent化 - 核心转变在于打破“业务孤岛”，通过AI Agent连接独立系统，整合功能形成端到端自动化流程[6][30] - 技术支撑包括MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent到Agent）协议，以实现跨系统信息流转与Agent协同[7][31][32] - 实践案例为自动化工单与全渠道协同方案，统一处理多渠道请求并打通ERP、CRM等后端系统[8][34][35] 核心变革趋势：客户体验专家化 - AI Agent将客户服务从“被动响应”转变为“主动服务”，提供“管家式”体验[36][38] - 行业成效显著：天鹅到家转人工量下降45%，问题匹配率达99.92%；周大福客户满意度提升35%，回复准确率达91.7%；皇家加勒比标签抽取准确率达95%，VOC覆盖率达100%[9][43] 核心变革趋势：安全防御主动化 - 安全体系从1.0被动防御、2.0主动预警升级至3.0智能防御，具备自主响应、自动修复和动态合规能力[9] - 基于大模型的智能质检将风险拦截率从40%提升至80%[9] 核心变革趋势：规模化成长与人才升级 - 核心方向是人才从执行者向策略师和创新者转型，建立“人+AI”协同的知识治理闭环体系[10] - 实践成果：与某云厂商合作减少40%重复知识生产，知识更新时效缩至24小时内；助力徐工集团建立支持超100个国家、40多种语言的全球服务中心[11] 核心结论 - 2026年的商业竞争已升级为“人+Agent”的协作竞争[12] - AI Agent通过重构员工工作模式、企业业务流程、客户服务体验、安全防御体系及组织人才结构，成为企业数字化转型的关键驱动力[12]

1月15日，2026年Zenava UserDay首场活动在上海举办。 来自消费零售领域的多家头部企业与行业代表齐聚现场，围绕真实业务问题展开高密度讨论。 基于全天的实战演示与深度交流，现场逐步凝练出四个面向消费零售Agent应用的核心行业判断，并在此基础上，总结了四点方法，为企业提供了一条从判 断到行动的清晰路径。 下文将围绕这四个行业判断与四个方法展开，系统呈现消费零售Agent的最新实践认知。 判断一：从"尝试Agent"到"判断Agent"：决策正在前移 随着Agent在消费零售场景中持续落地，一个现实是：大量项目停留在Demo阶段，但并非因为技术不足，而是在启动之初就缺乏对业务场景的判断。Agent 能不能跑起来，已不再是行业的重点；哪些场景值得现在就做、是否具备足够频次、是否能够形成可量化回报，正在成为更重要的关注点。实践正倒逼企业 意识到，判断能力，而非技术展示，是Agent项目能否走向生产的第一道门槛。 判断二：从效率工具到结果交付者：Agent开始对业务负责 在早期探索中，Agent更多被视为辅助人工提升效率的工具，但在真实业务环境中，尤其是在客服、售后与服务履约等消费零售高频场景中，企业对 ...

公司AI战略定位与行业背景 - 公司认为钢铁流通行业的终极AI Agent应实现高度标准化，能自动处理采购、物流等各类单据，但该愿景尚属远期目标，当前AI应用主要聚焦于提升效率 [1] - 公司判断AI在中国的应用路径将遵循先ToC后ToB的顺序，因ToC端用户数据规模大、普及快、商业价值更直接，而B2B电商链接传统产业，应用速度相对较慢 [1] - 公司认为推动传统产业接受并应用AI以提升产业效率，是AI应用更具意义的方向 [1] - 公司将大模型厂商比作“电厂”，自身研发重点在于应用层，通过接入不同厂商的大模型来构建AI Agent，追求实用性与灵活性 [1] - 公司认为大模型竞争是中美之间的竞争，中国的重点在于应用，并预测中国将成为全球最大的AI应用市场，尤其在ToB端规模将超越美国，产业广泛使用将促进中国大模型发展 [2] AI产品体系与当前应用 - 公司自2012年成立以来，围绕交易全流程构建生产性服务体系，并依托十余年积累的产业数据，将AI能力以智能体（AI Agent）形态嵌入交易、物流、金融及内部管理等关键场景 [2] - 公司AI应用的核心场景是处理供应商通过Excel表格或企业微信发送的钢材产品信息，AI智能体可自动抓取、解析表格信息并形成数据库，替代人力以支持交易员快速报价，每日需处理约3000个供应商的表格 [3] - 公司已围绕售前、售中、售后环节搭建AI应用体系，目前拥有12个AI Agent，并形成四类产品 [3] - 公司AI产品主要分为两类：第一类是围绕核心业务场景的AI产品，如AI采购助手、AI销售助手及各类业务机器人；第二类是数字员工，通过RAG技术结合企业知识库与大模型，旨在加速内部员工成长 [3] - 公司AI相关产品在报表中的体现包括：直接的产品销售，年规模约小几百万元人民币；AI Agent撮合交易产生的收入与毛利，预计2025年该部分收入将占总营收的10%，毛利率约为5%；通过降本增效提升人均毛利，预计2025年第四季度AI产品准确度提升将使电商业务人均毛利提升约30% [3] AI产品迭代方向与未来规划 - 公司AI产品迭代的第一步是提升精准度，当前表格识别精准度为95%，目标是使其像人脸识别（超过99%）一样智能，以应对行业俗语及各地钢材型号称呼差异的问题 [5] - 公司AI应用发展的第二步是推出更多让平台用户也能使用的AI产品，以实现更大成功 [5] - 公司2026年的迭代重点是将AI从询价、报价延伸至对话阶段，旨在处理客户信息不全时的多轮问答、供应商议价及内部信息传递等对话场景 [5] - 公司现有的AI应用体系目前覆盖钢材、电子元器件、工业电气等品类，并计划即将拓展至物流场景 [5] - 公司当前AI应用主要替代了大量重复性人力工作，未来的努力方向是持续提升AI在这些应用环节的精准度，并拓展至更多场景以深化应用 [5]

2026，智能体的故事也就不再是概念与想象，而是会落到更具体的产业结果上：软件交付周期缩短、客服与运营成本结构改变、数据分析与报表生产方式 重写，以及一批围绕安全、合规、集成与治理的新供应链机会加速成形。 2026，AI 或将成为真正的生产力，而智能体，是企业把这种生产力装进生产系统的那把扳手。 数据具体展示了这一转变。根据我们的研究，超过一半的组织（57%）目前已在多阶段工作流程中部署智能体，其中 16% 的组织已进一步推进到跨多个 团队的跨职能流程。2026 年，81% 的组织计划着手更复杂的使用场景 ——39% 的组织将为多步骤流程开发智能体，29% 的组织将在跨职能项目中部署 智能体。 鉴于过去 12 个月内智能体编程的发展，如今近 90% 接受调查的组织使用人工智能辅助编程也就不足为奇了。 各组织报告称，人工智能智能体在整个开发生命周期中节省了更多时间 —— 从规划和构思阶段（占 58%）到代码生成、文档编写、测试和审查阶段（均 占 59%）。 这种影响也远远超出了软件开发的范畴。在工程领域之外，影响力最大的用例包括数据分析和报告生成（占 60%）以及内部流程自动化（占 48%），有 56% 的受访 ...

企业级AI应用发展背景 - 政策强力牵引人工智能与实体经济深度融合，最高级别文件《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》将AI定位为新质生产力核心引擎，目标到2027年实现与六大重点领域广泛深度融合、新一代智能终端及智能体应用普及率超70%，2030年普及率超90% [6] - 高质量数据集成为AI发展核心支撑，相关政策首次明确其概念并作为AI与实体经济融合的核心载体，提出构建“平台+数据集+模型”一体化服务设施以降低应用门槛 [6] - 2025年能源、交通运输、医疗卫生等重点行业密集出台“人工智能+”落地政策，设定到2027年实现典型场景广泛覆盖与深度赋能的具体目标 [7][8][9] - 技术路线从模型中心转向Agent驱动，AI-Ready数据和AI Agents是当前发展最快的技术，标志着AI应用正从辅助工具向自主决策跃迁 [10] - 投融资热点从底层模型转向应用层，截至2025年12月15日，中国AI产业全年融资事件772起，其中AI应用层融资事件数量占比超50%，AI+医疗成为热门吸金赛道 [12] 行业现状与核心价值 - 企业级AI应用已从技术探索期全面转向规模化应用期，市场重心从可行性验证转向商业价值验证 [1][14] - 新一代AI应用在智能客服、知识库问答、内容生成等知识密集且交互开放的场景中率先取得规模化突破 [1][21] - 当前企业级AI应用核心价值聚焦三大方向：流程增效（直接降本、ROI明确）、知识增幅（激活企业知识资产、赋能高效决策）和价值创新（重塑产品与客户体验、探索新商业模式） [17] - 规模化落地面临三大瓶颈：数据基础薄弱与治理体系缺失、业务价值缺乏可量化度量体系、缺乏兼具技术与业务洞察的复合型人才 [23] 落地关键框架与载体 - 企业级AI应用成功落地依赖于构建系统性、端到端的能力，涵盖应用层、支撑层、基础设施层和组织层四个维度 [1][27] - AI Agent成为当前企业级AI应用落地的核心载体，其以大语言模型为核心推理引擎，结合外部工具调用，实现从思考到行动的跨越，成为将AI推理能力转化为业务流程实际操作能力的重要载体 [1][29] - 企业级Agent落地需构建“AI技术+软件工程+人工干预”三元支撑体系，通过将复杂流程切分为可验证的最小任务单元以保障可靠性，初期可优先选择价值明确的劳动密集型或效率瓶颈型场景 [31] - Agent能力正从紧耦合的Function Calling向模块化、可复用的Agent Skills演进，通过封装结构化指令和资源来提升处理复杂任务时的确定性与灵活性，使其更深入集成至企业核心流程 [37] 模型、数据与算力基础设施 - GenAI模型选择需以场景需求为导向，在多维度权衡模型效果、性能与成本，在保证效果和性能达标的基础上追求最优性价比，并考虑将GenAI与决策式AI结合以提升在严肃企业级场景的可用性 [39] - AI-Ready的高质量数据集是构建企业独特AI竞争力的关键，其特征为高价值应用、高知识密度和高技术含量，尤其来自企业内部、承载业务知识的数据 [41][42] - AI时代数据治理呈现从被动跟随到主动规划、静态管理到实时响应、单一结构化到多模态管控三大趋势，企业需重构数据管理体系，构建多模态、实时响应的Data+AI一体化平台 [45] - 需构建覆盖数据输入、处理、输出全生命周期的主动安全治理体系，以防范数据合规性缺失、污染、敏感信息残留等风险向模型层传导 [47] - AI算力芯片中GPU主导地位稳固，行业竞争焦点由单芯片算力转向超大规模集群的系统级效率，国内厂商在互联带宽、集群规模、推理优化等方面进行差异化突破 [50][51] - AI Infra（人工智能基础设施）通过软硬件一体化协同设计对资源进行系统级调优，将原始算力转化为模型性能与业务价值，在国产化背景下对提升国产算力可用性起到关键作用 [53] 组织转型与人才要求 - 企业管理层的投入深度与决心直接决定AI应用成败，在AI高绩效组织（AI为息税前利润贡献超5%）中，48%的高层管理者展现出对AI战略的强烈“主人翁”式承诺，是普通组织的三倍 [56] - 企业需从以技术为中心的“项目交付”转向以员工为中心的“价值运营”，通过建立心理接纳、优化场景体验和促进能力内化来提升用户采纳度，从而释放AI实际价值 [57][59] - 业务人员需向AI协作者转型，能够精准识别业务痛点并将其转化为AI可解的问题框架，并掌握与AI协作的新一代技能；技术团队需从后台支撑走向前台价值赋能，成为连接技术与业务价值的AI流程架构师 [60][62] - AI项目ROI评估面临间接收益难以量化、隐性成本易被低估等挑战，可考虑放弃追求单一精确数字，转而采用分层、动态的评估框架来审视企业整体AI投资的价值回报 [63] 产业格局与商业模式 - 企业级AI应用领域主要有应用软件、技术服务及解决方案、云服务和AI模型四类厂商，形成分层协作、动态竞合格局 [2][65] - 应用软件厂商依托行业或业务Know-how进行能力升级；技术服务与解决方案厂商以定制化服务和一体化交付能力撬动客户；云服务商以模型+平台拉动底层资源消耗；AI模型厂商则侧重提供模型私有化部署及定制化训练服务 [65][66] - 厂商主要成本集中在算力与研发，两者合计占比通常可达70%及以上，其次为数据准备成本 [67] - 收费模式以订阅制为主，效果付费模式目前仅在营销、运营等少数结果导向型场景中有所应用，其未来渗透率提升有赖于厂商与客户共同构建完善的价值评估体系 [67] 技术演进与未来趋势 - 大模型架构由单一的Transformer向多架构并行迭代演进，新型RNN（如Mamba-2）和CNN（如OverLoCK）架构有助于实现效率与性能的平衡，使企业能面向不同场景灵活搭建高效架构组合 [2][71] - AI有望深度介入并重构企业流程，驱动流程自动化从基于预设规则的静态自动化，迈向由AI驱动的动态自主化，未来AI可能具备自主启动、重构与编排流程的能力 [2][74] - AI在科研领域可形成技术底座、核心能力、科研流程、价值输出的闭环，通过虚拟实验降本、自动化分析提速、跨学科知识融合破界，帮助研发驱动型企业提升竞争力 [2][76][77] - 物理AI（物理交互型AI）正从数字AI的信息处理迈向与物理世界的交互，通过空间智能和世界模型连接数字智能与实体业务，形成更完整的感知-决策-行动一体化智能业务链 [2][79][81] - AI原生应用将向全新的流量入口、交互方式、应用架构和业务逻辑演变，以大语言模型+Agent为核心，通过自然语言和多模态交互提供高度个性化、目标导向的服务 [2][82]

AI安全与治理成为行业焦点 - 达沃斯世界经济论坛上，多位大型咨询机构高管将AI安全视为企业核心技术风险，相关威胁已影响企业AI部署节奏，AI Agent的快速普及让安全问题更紧迫 [2] - 安永全球增长与创新管理合伙人指出，业界对AI安全讨论不足，尤其是对能直接访问企业数据但缺乏明确身份标识的AI Agent生命周期管理，企业需构建工业级安全体系但行业仍不成熟 [2] - 毕马威美国CEO表示，AI已成为企业网络安全核心议题，部分企业因此放缓AI项目，选择将数据更长时间保留在本地，同时提及量子计算未来可能突破现有加密体系 [2] 科技巨头调整AI产品策略与治理 - Meta Platforms暂时屏蔽青少年用户访问其AI角色，仅允许访问带有默认、适合年龄保护措施的AI助手，该措施建立在10月为未成年用户推出的保护措施之上 [3] - eBay更新用户协议，明确禁止第三方生成式AI未经许可与平台互动代替用户自动购物，新条款将于2026年2月20日生效 [4] - 抖音直播通过“主播健康分”机制与AI大模型提升治理效率，机制覆盖主播量级同比提升60%，AI将违规处置效率提升31%，全年无限期回收37万个违规直播账号 [5] - 抖音直播年内协助警方捣毁诈骗、色情、赌博等黑产团伙39个，超过47万名主播因违规诱导打赏被扣分，其中13万余名被限制收益，1.8万余个账号被无限期回收权限 [5] OpenAI业务模式转型与强劲增长 - OpenAI在过去一个月新增逾10亿美元年度经常性收入，且增量完全来自其API业务，而非ChatGPT订阅服务 [6] - OpenAI正从单一面向消费者的订阅公司，转型为集基础设施、平台与生态为一体的综合型AI服务提供商，API业务强劲增长是主要推动力 [7] 苹果扩大App Store广告业务 - 苹果确认自3月3日起在App Store搜索结果中引入更多广告展示位置，将率先在英国和日本上线，并计划在3月底前扩展至所有Apple Ads市场 [8] - 搜索是用户在App Store发现应用的主要方式，约65%的下载行为发生在搜索之后，此次扩展旨在为广告主提供更多触达机会 [8] - App Store搜索广告计划在苹果服务部门广告业务中占比很大，参与该计划的广告商每年支出达数十亿美元 [8] 硬件厂商调整AI硬件布局 - 据报道，vivo已叫停秘密筹备半年的AI眼镜项目，项目曾与歌尔、中科创达等ODM厂商合作demo，涵盖音视频、带单绿显示等多种方案 [9] - 项目被叫停原因是公司多位高层判断其AI眼镜“在当下很难做出差异化”，公司未来将继续聚焦混合现实方向 [9]

核心观点 - 报告汇总了多个行业在特定时期内的市场动态、价格趋势、供需格局及投资机会展望，重点关注有色金属、计算机、建筑材料、传媒、批零社服等板块 [3] 有色金属行业 - **钴**：前期刚果（金）钴出口进度低于预期，2026年第一季度钴价节奏与出口进度紧密相关，钴价继续上涨 [3] - **锂**：受国务院发布《固体废物综合治理行动计划》带来的新供给侧政策约束预期影响，碳酸锂期货价格水涨船高，预期扰动结束后，预计锂价短期迈入震荡阶段 [3] - **钼**：年初主流钢厂钼铁招标量平稳，下游不锈钢小幅去库，预计钼价维持震荡 [3] - **钨**：当前需求端保持刚性采购，地缘扰动强化长期战略属性及短期挺价预期，预计钨价维持高位震荡 [3] 计算机行业 - **AI Agent**：作为驱动tokens增长关键，AI Agent的规模化应用有望驱动AI基础软件工具、虚拟机和CPU等基础设施放量 [3] - **投资机会**：国产CPU龙头以及部分IT厂商有望受益于此趋势，建议关注软硬件基础设施相关产业链环节的核心厂商 [3] 建筑材料行业 - **整体状况**：当前建材板块业绩和估值具备较大弹性，尤其是供给端产能显著出清、具备份额提升逻辑的消费建材 [3] - **消费建材**：大部分消费建材净利率普遍在历史中枢以下，部分B端公司在历史底部，2025年部分公司凭借原材料红利、结构调整、价格企稳、裁员控费、减值下降实现盈利改善，2026年这一趋势将继续 [3] - **水泥玻璃**：供给端均在发生积极变化，盈利有望底部改善 [3] 传媒行业 - **市场动态**：近期国产文本&多模态大模型加速追赶，国内外AI Agent应用密集催化，美股巨头财报季强化全球AI景气度叙事 [3] - **投资建议**：建议围绕春节前后DeepSeek&豆包展开关注 [3] 批零社服行业 - **零售**：行业逻辑将由“调改投入”转入“调改交卷”，收入端调改店同店增长及客流改善持续验证，利润端关店包袱出清，随着高毛利自有品牌占比提升及供应链优化，利润弹性将显著释放 [3] - **化妆品**：优选高端品牌资产，关注低位标的配置机会，高端品牌强化货架渠道竞争力，线下展店与天猫平销缓和大促流量竞争与利润压力 [3] - **珠宝**：近期金价创新高，或对短期消费情绪有一定影响，但一季度为传统黄金销售旺季，叠加2025年一季度金价基数较低，春节前后品牌活动逐步展开，刚性需求较大，终端销售有望高增 [3] - **旅游**：一季度关注冰雪主题，重点布局春节行情，2026年春节为9天假期，时间较晚且与元旦假期间隔较长，关注中长线旅游目的地 [3]