AI在数学研究领域的性能评估 - GPT-5 Pro在全球最难的数学测试集FrontierMath Tier 4上取得13%的最高分，比Gemini 2.5 Deep Think多答对一道题，但差距在统计上不显著 [2][32] - FrontierMath被形容为“研究级问题集”，题目难度可让专家花费数周甚至数月才有进展，旨在测试极限推理能力而非计算能力 [21][23] - 高分主要体现在结构明确、符号化强的题型，如代数、线性系统和基础分析，而在几何构造、偏微分方程等需要直觉的题目上表现不佳 [34][41] AI作为研究工具的实际应用 - 数学家陶哲轩将GPT-5 Pro应用于一个悬而未解的微分几何难题，该问题涉及光滑嵌入在R³中的球面，其主曲率不超过1时，所包围的体积是否至少和单位球一样大 [5][6] - 在受限的“星形”情形下，AI在几分钟内生成了正确的推理链条，自动调用Minkowski积分公式、Willmore不等式和体积公式，并整合出证明 [10][11] - AI能够像熟练的研究生一样串联定义、公式和不等式，但在判断研究方向正确性上存在局限，当方向错误时会粉饰错误而非提出质疑 [14][15][43] AI能力的本质与行业影响 - AI的表现为“计算型助手”或“数学引擎”，擅长局部任务的推导和证明，但缺乏全局意识和情境感知 [13][44] - 最优的自动化程度被认为既不是0%也不是100%，需要在每个层面保留人类的参与，以维持对困难问题的方向感 [38][39] - 行业观察到AI的聪明是线性的，基于算力、推理链长度和提示词的优化，而人类的理解是拓扑的，能处理模糊和不确定性问题 [34][44][45]

AI在算法竞赛中的突破性表现 - GPT-5在ICPC竞赛中取得满分，12道题全部解出，达到金牌水准，而人类最强队伍成绩为11/12 [1][8] - Gemini 2.5 DeepThink在677分钟内解出12题中的10题，达到金牌级别，成绩相当于全球第二 [2] - Gemini 2.5 DeepThink成功解出问题C，这是一道没有任何大学队伍解出的难题 [9] ICPC竞赛的权威性与挑战性 - ICPC是全球顶尖大学生编程赛事，汇聚全球高校顶尖算法天才，今年总决赛有来自103个国家、139所高校的战队参赛 [5] - 竞赛规则要求每支三人队伍在5小时内解答12道算法题，题目常涉及图论、数论、动态规划等前沿算法，难度极高 [5][6] - 历年来在ICPC拿到金牌的队伍几乎都成为全球科技公司的核心技术人才 [6] AI解题能力的技术意义 - GPT-5参赛时未针对ICPC做特别训练，在5小时内通过官方判题系统提交答案，其中11道题一次提交通过，最难一题在第9次提交时解出 [8] - Gemini 2.5 DeepThink解题思路具有原创性，通过设定优先级值、动态规划、极小化极大定理和嵌套三分搜索等步骤，展示了超越记忆的算法思维 [12] - 此次表现证明AI具备临场推理、抽象建模和创造性解题能力，而不仅仅是依靠记忆训练数据或海量算力 [14] 行业影响与未来展望 - AI在ICPC中的表现被视为"人机智力平权"的时刻，表明AI不再只是"会写代码的助手"，而是具备与人类智力正面对抗的实力 [14] - 这与AI在SAT、律师资格考试、托福等人类考试中的高分表现不同，ICPC现场算法竞赛更能体现其真实能力 [13][14] - 此次突破标志着一个开始，AI是否能把这种能力扩展到更复杂的现实问题中还有待考验 [14]

AI在ICPC竞赛中的表现 - OpenAI在5小时内解决了全部12个问题，相当于人类排名第1位，超过所有参赛大学团队[1] - OpenAI对11个问题的首次提交便获得正确答案，最难问题经过9次尝试后成功攻克[7] - OpenAI由通用推理模型集成体构成，结合GPT-5和实验性推理模型，未针对竞赛专门优化[12] Gemini在竞赛中的表现 - Gemini解决了12个问题中的10个，总用时677分钟，达到金牌水平，相当于人类排名第2[3][20] - Gemini在45分钟内解决8个问题，三小时内又解决2个问题，使用高级数据结构和算法[20] - Gemini在半小时内成功解决C题，而该题在竞赛中没有任何大学队伍解出[23] 人类团队竞赛结果 - 俄罗斯圣彼得堡国立大学排名第1，解决了11个问题[4] - 北京交通大学、清华大学、北京大学、中国科学技术大学分别排名2、4、5、9[4] - 在139支参赛队伍中，只有前四支队伍获得金牌[6] 技术实现细节 - Gemini通过假设水库优先级值，应用动态规划算法和极小极大定理解决C题[27][28] - Gemini通过嵌套三分查找迅速找到最优优先级值[28] - OpenAI解题过程中完全自主分析问题并提交答案，无定制化测试工具辅助[6] 研究人员背景 - OpenAI研究员Borys Minaiev曾获ICPC世界总决赛冠军，专注于大规模推理模型开发[14] - OpenAI研究员Mostafa Rohaninejad专注于元学习和强化学习，参与GPT-5开发[17][19] - Google DeepMind的Hanzhao Lin领导Gemini竞赛编程技术方向，Heng-Tze Cheng共同领导研究工作[28][31][33] 行业意义 - AI在ICPC中获得金牌级成绩，展示其在创新性解决方案方面的独特优势[35] - AI正从信息处理工具转变为解决复杂推理问题的关键力量[35] - 同一组模型已在IMO和IOI等竞赛中证明其实力和通用性[12]

文章核心观点 - AI在顶级编程竞赛中首次超越顶尖人类团队，OpenAI在ICPC 2025世界总决赛中5小时内解决全部12个问题，排名相当于人类第1位，超过了所有参赛大学团队[1] - Google Gemini同样达到金牌水平，解决了12个问题中的10个，总用时677分钟，相当于人类排名第2位[3] - 此次突破标志着AI在复杂逻辑推理、多步骤问题解决能力方面取得重大进展，正从信息处理工具转变为解决复杂推理问题的关键力量[46] OpenAI参赛表现 - OpenAI在5小时时限内解决了全部12个问题，相当于人类排名第1位[1] - AI系统对11个问题的首次提交便获得正确答案，难度最高的问题经过9次尝试后成功攻克[10] - 解题速度最快的人类选手耗时270分钟，而OpenAI在竞赛总时长300分钟内完成所有题目[11] - 参赛AI由"通用推理模型集成体"构成，结合了GPT-5与实验性推理模型，未针对ICPC进行专门优化训练[15] Google Gemini参赛表现 - Gemini 2.5 Deep Think高级版本解决了12个问题中的10个，总用时677分钟，达到金牌级别[26][28] - 若与大学队伍比较，Gemini将排名第2，仅次于OpenAI[3] - Gemini在45分钟内解决了8个问题，随后三小时内又解决2个问题[29] - 值得一提的是，Gemini在半小时内成功解决了C题，而这道题在竞赛中没有任何大学队伍解出[33] 人类团队表现对比 - 人类团队中，俄罗斯圣彼得堡国立大学排名第1，解决了11个问题[4] - 北京交通大学排名第3，解决了10个问题，总用时1425分钟[5] - 清华大学排名第4，北京大学排名第5，中国科学技术大学排名第9[4] - 在139支参赛队伍中，只有前四支队伍获得了金牌[6] 技术突破意义 - ICPC是全球公认历史最悠久、规模最大、最负盛名的大学级算法编程竞赛，比IMO等高中奥林匹克竞赛更高一级[5] - AI在理解复杂问题、制定多步骤逻辑计划并精准执行方面展现出核心能力，这些正是许多科学和工程领域所需的关键技能[46] - 同一组模型已在国际数学奥林匹克和国际信息学奥林匹克等竞赛中证明实力，显示出强大的通用性与广泛适用潜力[15] 核心团队成员 - OpenAI参赛项目由Borys Minaiev和Mostafa Rohaninejad领导，Borys是前ICPC世界冠军，专注于大规模推理模型开发[16][19][23] - Google Gemini项目由Hanzhao (Maggie) Lin领导技术方向，与Heng-Tze Cheng共同领导整体研究和执行工作[38][39][43]

赛事结果 - OpenAI的GPT-5与实验性推理模型组合在2025年ICPC世界总决赛中解决全部12道题目 若计入排名将位居第一 [1] - 谷歌Gemini 2.5 Deep Think模型解决10道题目 达到金牌水准名列第二 [1] - 人类冠军队伍圣彼得堡国立大学解决11道题目 东京大学与北京交通大学各解决10道题目 [5] AI技术表现 - OpenAI系统在不到五小时内完成全部题目 其中11道由GPT-5独立完成且均一次提交通过 [6] - 问题G由实验性推理模型接力完成 共提交9次 仅人类冠军队伍曾用3次尝试解决该问题 [7] - Gemini延迟10分钟启动 总用时677分钟 前45分钟解决8道题目 三小时内累计解决10道 [5][12] - 双方均解决人类队伍无法攻克的问题C Gemini通过动态规划与嵌套三元搜索算法实现突破 [4][14][16] 技术实现细节 - OpenAI强调使用通用推理模型 未针对ICPC专门训练 团队含多名前ICPC参赛选手 [11] - Gemini融合预训练、后训练、新型强化学习技术、多步推理和并行思维等技术进展 [16] - OpenAI推理模型相比一年前在智能性、速度与成本效益方面显著提升 [11] 行业影响 - AI已在数学奥赛IMO、信息学奥赛IOI及编程大赛ICPC三大顶级赛事中证明能力 [19] - OpenAI表示将转向现实世界的科学与工程问题应用 不再参与竞赛 [19][20][23] - 赛事覆盖全球103个国家近3000所大学的139支顶尖队伍 [3]

AI在顶级编程竞赛中的突破性表现 - 谷歌Gemini和OpenAI的模型在2025年国际大学生程序设计竞赛（ICPC）世界总决赛中均获得金牌，标志着AI在顶级编程竞赛中首次全面超越人类[1] - Gemini成功解答了12道题目中的10道，而OpenAI则全部解答正确，获得满分[1][3] - 在139支人类参赛队伍中，只有3支队伍取得了与Gemini相同的10题正确成绩，没有人类队伍获得满分[4] 具体竞赛表现对比 - 谷歌特别提到，问题C所有人类队伍都没有解答出来，而Gemini在半个小时内成功求解[4] - Gemini在比赛开始后迅速攀升至前几名，仅用45分钟就正确解答了8道题目[9] - Gemini最终答对了10道题，在大学队伍中获得了第二名[9] 技术实现细节 - 参加ICPC的Gemini 2.5与Gemini应用中使用的模型相同，但经过增强能够在五小时内持续思考[9] - 问题C要求将液体通过互连的管道网络分配到储液器中，由于管道配置可能性无穷无尽，寻找最佳配置非常困难[10] - Gemini的解决方法是通过假设每个储液罐有优先级值，使用动态规划算法和嵌套三元搜索在30分钟内找到最高效配置[10] 行业影响与战略意义 - ICPC全球执行董事Bill Poucher博士认为，Gemini取得黄金级成果标志着定义下一代人工智能工具和学术标准的关键时刻[35] - 这表明人工智能可以成为程序员真正的问题解决伙伴，对软件开发有直接且实际的意义[36] - 谷歌和OpenAI同时宣布这一成果意义非凡，双方都想争夺首个在IMO级别赛事中取得突破的AI称号[35] 模型开发与团队背景 - OpenAI的模型解决了全部12道题目，其中11道使用GPT-5解决，最难的一道题使用未公布型号的神秘实验推理模型解决[21] - OpenAI团队包括多位ICPC世界顶尖选手，如2015年世界冠军Borys Minaiev和传奇选手tourist[26][30] - OpenAI首席科学家Jakub Pachocki也是ICPC世界金牌得主，亲自为团队表现站台[32][36] 开源与验证 - 谷歌已将Gemini在ICPC的解题代码全部公布在GitHub仓库中，供开发者挑战[17] - 第三方AI工具Cursor对谷歌公布的答案进行评价，认为其求解方法非常完美[16]

AI在顶级编程竞赛中的表现 - OpenAI的GPT-5与实验性推理模型组合在2025年ICPC世界总决赛中解决了全部12道题目，若计入排名将位居第一 [2][9] - 谷歌的Gemini 2.5 Deep Think模型解决了10道题目，达到金牌水准，若与大学队伍比较将名列第二 [3][18] - 在官方监督的独立“AI实验赛道”中，AI系统与来自全球103个国家、近3000所大学的139支人类队伍面对相同题目和评测标准 [5][6] AI解决关键难题的技术细节 - 没有人类团队能够解决的“问题C”，OpenAI和谷歌的模型组合均成功攻克 [7] - OpenAI系统最有挑战的是“问题G”，由实验性推理模型接力完成，总共提交了9次，而人类选手中仅第一名团队在3次尝试中解决 [11][12] - 谷歌Gemini为解决“问题C”，采用了假设储存库“优先级值”、动态规划算法及嵌套三元搜索在凸解空间中快速找到最优解的方法 [21][25][26] AI模型的技术进展与战略方向 - OpenAI强调参赛的是通用推理模型，并未专门为ICPC进行训练，其团队中有研究员本身是ICPC参赛选手出身 [16] - 谷歌Gemini的成功融合了预训练、后训练、新型强化学习技术、多步推理和并行思维等一系列技术进展 [27][28] - OpenAI研究副总裁表示ICPC之后可能不会参与其他竞赛，下一个前沿领域是将科学和工程技能应用于现实世界问题 [30][32] - 自推理模型范式问世后，AI已在数学奥赛IMO、信息学奥赛IOI和编程大赛ICPC中连续表现出色 [29]

OpenAI与微软合作及发展前景 - OpenAI与微软发布非约束性合作备忘录 涉及云服务托管 知识产权归属和AGI控制权等核心问题 但最终合作条约仍未确定[1] - OpenAI预计成立估值超1000亿美元的公益公司(PBC) 非营利机构将持有股权并保持控制权 成为全球资源最充足的慈善组织之一[1] - OpenAI面临巨大成本压力 预计2029年前烧掉1150亿美元 仅2030年就需花费1000亿美元租赁服务器 未来几年几乎没有容错空间[1] AI影视内容创作突破 - 前谷歌X团队创立全球首家AI原生影视工作室Utopai 两部电影项目已带来1.1亿美元收入 锁定戛纳电影节[2] - Utopai突破AI视频生成三大难题：一致性 可控性和叙事延续性 实现毫秒级精准对口型 模型内置物理规律的3D数据训练[2] - 公司定位为内容+AI而非纯工具供应商 已获好莱坞顶级资源支持 为电影《科尔特斯》邀请奥斯卡提名编剧 八集科幻剧《太空计划》成功预售欧洲市场[2] 音乐生成技术进展 - MiniMax发布新一代音乐生成模型Music 1.5 支持长达4分钟的完整歌曲创作 具备强控制力 人声自然饱满 编曲层次丰富和歌曲结构清晰四大突破[3] - 模型支持"16种风格×11种情绪×10个场景"自定义音乐特征 能生成不同声线唱腔 并支持中国民族乐器生成 真正实现Intro/Verse/Chorus段落分明[3] - 基于MiniMax多模态自研能力积累 同步面向全球开发者提供API 适用于专业音乐创作 影视游戏配乐 虚拟偶像单曲和企业品牌专属音频内容多种场景[3] 本地生活AI应用发展 - 美团首个AI Agent产品"小美"开启公测 通过自然语言指令点咖啡 找餐厅 规划早餐菜单 大幅简化点餐流程[4] - 小美基于美团自研Longcat模型(5600亿总参数) 能根据用户口味偏好和地理位置实现从选品到支付的全自动操作 并记忆用户习惯[4] - 与Agent热潮相呼应 但目前仍有局限性：无法处理复杂模糊需求 无法进行语音回复 未来将在个性化和主动服务能力上进一步优化[4] 语音合成技术创新 - 小红书智创音频技术团队发布新一代对话合成模型FireRedTTS-2 解决现有方案灵活性差 发音错误多 说话人切换不稳定和韵律不自然等问题[5] - 模型在数百万小时语音数据上训练 支持逐句生成与多说话人音色切换 能够通过一句语音样本模仿音色和说话习惯 流式解码可实时输出音频[6] - 在主客观评测中均达行业领先水平 开箱即用支持中文 英语 日语等多语言 是AI播客等对话合成应用的工业级解决方案 已开源代码与模型权重[6] 开源语音合成技术突破 - 哔哩哔哩开源新一代零样本语音合成模型IndexTTS2 实现毫秒级精准时长控制 让AI配音能严丝合缝对上口型[7] - 模型采用"通用且兼容自回归架构的语音时长控制方法" 达到0.02%的时长误差率 同时通过两阶段训练策略实现情感和说话人身份的"解耦"[7] - 系统由T2S(文本到语义) S2M(语义到梅尔频谱)及BigVGANv2声码器三大核心模块组成 支持用大白话控制情绪 在跨语言产业应用上具有重大意义[7] 小型高效模型发展 - Meta AI发布MobileLLM-R1系列小参数高效模型 包括140M/360M/950M三种规模 专为数学 编程和科学问题优化[8] - 最大的950M模型仅使用约2T高质量token预训练(总训练量不足5T) 性能却与使用36T token训练的Qwen3 0.6B相当或更佳[8] - 在MATH基准上比Olmo 1.24B高五倍 比SmolLM2 1.7B高两倍 Token效率和性价比极高 完全开源模型中创造新标杆[8] AI数学研究突破 - 名为"Gauss"的AI Agent仅用三周时间完成了陶哲轩团队18个月未能完成的数学挑战——在Lean中形式化强素数定理(PNT)[9] - 该Agent由Math公司开发 生成约25000行Lean代码包含上千个定理和定义[9] - Gauss能协助顶级数学家进行形式验证 突破了复分析核心难题 团队计划在未来12个月让形式化代码总量提升100到1000倍[9] AI产业格局演变 - OpenAI推出GPT-5 首次真正让人感觉与博士级专家对话 内置"思考"能力 统一模型取代复杂选择界面 显著减少幻觉[10] - 发布前其他玩家也纷纷推出战略性新品：Anthropic推出Claude Opus 4.1瞄准高风险企业场景 Google推出Gemini 2.5 Deep Think和Genie 3分别强化推理和模拟能力[10] - 新AI版图已重新排布：OpenAI同时占据开放与封闭AI生态主导地位 Anthropic专注企业级精准稳定 Google专注基础研究长期布局 Agentic AI 先进推理和端侧能力已成顶尖模型核心特性[11] 科研AI战略布局 - DeepMind科学团队只瞄准三类问题：具有变革性 公认5-10年内无人能解 但DeepMind有信心快速攻克的"不可能任务"[12] - 团队从专用模型到通用智能的进化：将AlphaProof等专用数学模型的能力成功转移到Gemini通用模型 使DeepThink实现IMO金牌水平[12] - 未来目标是打造"科学API" 让全球科学家共享AI能力 从AlphaFold数据库到AI Co-scientist 降低科研门槛 使普通人也能做出诺贝尔奖级贡献[12]

文章核心观点 - 2025年8月OpenAI、Google和Anthropic三大AI实验室密集发布新一代AI模型，其中GPT-5的发布标志着行业进入技术拐点，重绘了AI产业竞争格局 [2][3][11] - GPT-5通过统一模型架构、减少幻觉现象、跨领域专家级表现及全面开放权限，树立了新的技术标杆并推动AI普惠化 [3][4][5][6] - 竞争对手Anthropic聚焦企业级高可靠性应用，Google则双线布局推理技术与模拟环境，OpenAI同时占据高端专有市场与开放生态 [7][8][12] 技术突破与产品特性 GPT-5核心升级 - 取消模型选择界面，采用统一系统并内置"思考"能力，面对复杂问题时可自动调用"推理版本" [4] - 显著减少幻觉现象，成为OpenAI迄今最可靠模型，为企业级应用奠定基础 [4] - 在编程、写作和医疗领域达到"全球最优"水平，例如通过自然对话在数分钟内生成完整可用的法语学习网页应用 [6] - 向全部7亿ChatGPT用户开放，包括免费用户 [3] 开发者生态支持 - 推出三档API：旗舰版GPT-5、成本优化版GPT-5 mini及速度优化版GPT-5 nano [6] - 全系列支持多模态（文本与视觉）且上下文长度高达400K [6] - 同步发布gpt-oss开放权重系列，支持消费级硬件运行，降低高性能AI使用门槛 [8] 竞争对手动态与市场格局 Anthropic技术路线 - 发布Claude Opus 4.1模型，在SWE-bench真实编码测试中取得74.5%领先分数 [7] - 获得行业首个ASL-3安全等级认证，专注于企业级高可靠性应用 [7] - 通过关键集成实现约14亿美元年经常性收入 [7] Google双线技术布局 - Gemini 2.5 Deep Think采用"parallel thinking"架构，在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌 [7] - DeepMind推出Genie 3，可根据文本提示生成交互式3D世界，作为AI Agent与机器人的训练环境 [7] 行业竞争格局对比 | 模型 | 核心优势 | 独特定位 | 目标用户群 | |---------------------|-------------------------|---------------------------------|---------------------------| | GPT-5 | 统一模型、博士级专家能力 | 内置思考能力+全民访问 | 普通用户/开发者/企业 | | Claude Opus 4.1 | 真实编码与代理任务 | 企业级可靠性+ASL-3安全认证 | 企业开发者/高风险自动化 | | Gemini 2.5 Deep Think | 并行推理与复杂问题解决 | 模拟人类头脑风暴的超级分析能力 | 专业人士/科学家/战略分析师 | | DeepMind Genie 3 | 交互式3D世界模拟 | 具身AI训练基础工具 | AI研究者/机器人/未来游戏 | | gpt-oss系列 | 设备端效率与开放权重 | 普惠化访问+开发者灵活性 | 开发者/研究者/边缘AI | [10] 行业影响与发展趋势 - AI产业创新周期从数年压缩至数日，进入持续高频创新阶段 [11][12] - Agentic AI、高级推理能力及端侧运行能力成为顶尖模型核心特性 [12] - 技术发布将引发各行业连锁反应，提升生产力、催生新媒介形态并改变人机交互方式 [12]

宏观与策略 - OCIO业务模式在海外成熟市场快速发展，过去10年管理规模增长超过2.6倍，头部5家机构占据67%市场份额[7] - 美国OCIO市场以企业养老金为主（61%），但捐赠基金、慈善基金会等非养老金客户占比持续提升，预计未来5年CAGR超过10%[7] - Vanguard与Mercer合并后OCIO AUM市占率快速上升至30%+，形成"低成本+专业化+ESG深度"服务优势[8] - 头部OCIO平台差异化显著：JP Morgan侧重亚太扩张，Mercer强于ESG与另类资产，BlackRock定制化程度高，Goldman Sachs在复杂交易有优势[9] 建筑建材行业 - 新藏铁路预计总投资3000-4000亿元，工期7-8年，将拉动新疆水泥、钢铁、减水剂等核心环节需求[10] - 水泥价格趋稳，长三角协商错峰生产；浮法玻璃价格下行，光伏玻璃因海外需求支撑价格上调2.38%[11][12] - 建材板块建议关注水泥（旗滨集团、海螺水泥）、玻纤（中材科技）及消费建材龙头（东方雨虹、三棵树）[13] - 建筑板块推荐基建央企（中国铁建、中国交建）及钢结构企业（鸿路钢构），下半年政策重心回归增量基建[13] 食品饮料行业 - 白酒企业积极推新应对场景缺失，贵州茅台推出70周年纪念酒，五粮液布局精酿啤酒，酒鬼酒启动"二低一小"战略[15] - 燕京啤酒U8大单品上半年销量占比超20%，带动吨价同比提升4.8%，扣非净利率同比提升2.9pct至12.1%[29][30][31] - 大众品中啤酒旺季表现突出，推荐燕京啤酒；零食板块加仓集中在盐津铺子，调味品关注海天味业[16][17] 电力设备新能源 - 干法隔膜企业达成"反内卷"共识，暂停扩产并自律定价，涉及星源材质、恩捷股份等8家企业[21] - 锂电材料盈利回升机遇显现，推荐宁德时代、亿纬锂能及隔膜龙头恩捷股份、星源材质[21] - 卧龙电驱布局人形机器人关键部件，与智元机器人合作发布工业垂域模型"舜造GRP01"，上半年净利润同比+37%[36][37][38] 传媒互联网 - GPT-5正式发布，多模态能力增强且幻觉率下降；谷歌Gemini 2.5 Deep Think在国际数学奥赛获金牌[19] - 暑期档票房回暖，《南京照相馆》单周票房6.46亿元占比43.4%，游戏《Whiteout Survival》蝉联收入榜首[20] - 推荐游戏（恺英网络）、广告媒体（分众传媒）及AI应用场景，关注泡泡玛特等IP潮玩标的[20] 重点公司财报 - 万华化学Q2扣非净利环比+5.4%至32亿元，福建MDI/TDI新产能将于2026年投产[22][23][24] - 艾德生物上半年扣非净利同比+40%，伴随诊断产品覆盖EGFRex20ins突变检测[33][34][35] - 行动教育AI赋能毛利率逆势提升1.3pct至77.5%，股息率(TTM)达6.09%[25][26][27]