报告行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级（如买入、增持、中性等）[1][2][3][4][5] 报告核心观点 - 报告核心观点为跟踪AI产业最新趋势与风向，重点关注各大公司在AI大模型、具身智能、AI应用等领域的重大进展与突破[2] AI行业动态 - 阿里巴巴正式组建Qwen具身智能小分队，由通义千问技术负责人林俊旸带队，标志着公司首次明确进入物理AI系统领域，旨在推动多模态基础模型从虚拟走向现实[6] - 阿里集团CEO吴咏铭表示未来五年AI投资将突破4万亿美元，Qwen团队的成立是公司AI战略向具身智能和机器人化阶段迈进的重要举措[6] AI应用资讯 - 新智慧游戏与电竞俱乐部TYLOO签约，将联合开发基于电竞多模态大模型的“专属AI教练”，助力其备战2026年全球总决赛，并共建联合实验室[7] - 美团无人机在深圳开通国内首个夜间即时零售无人机配送服务，服务时间延长至20时，并在香港开通新航线，配送时间由46分钟缩短至8分钟[8] - vivo发布全新操作系统OriginOS 6，全面升级AI功能并首次深度重构安卓系统底层，内置自研蓝心大模型[9] AI大模型资讯 - 蚂蚁集团开源万亿参数通用语言模型Ling-1T，在多项复杂推理和专业基准测试中取得SOTA成绩，尤其在竞赛数学AIME 25中超越谷歌Gemini系列[10] - 快手发布的KAT-Dev-72B-Exp模型以74.6%的成绩夺得SWE-Bench开源编程模型榜首，其自研强化学习框架使训练效率提升一倍以上，训练时间缩短62%[11] - 腾讯混元发布3D部件生成模型Hunyuan3D-Part，包含P3-SAM点云分割模型和X-Part形状分解生成模型，提升了3D零件生成的精准度和可控性[12] - 字节跳动Seed团队推出新型蛋白设计方法PXDesign，24小时内可生成数百个高质量蛋白候选，设计效率较传统方法提升约10倍，湿实验成功率达20%–73%[13] - 智谱发布GLM-4.6大模型，其代码生成能力在74个真实场景测试中超越Claude Sonnet 4，上下文长度提升至200K，并实现国产芯片寒武纪FP8+Int4混合量化部署[14] - DeepSeek发布V3.2-Exp模型，引入DSA稀疏注意力机制提升长文本处理与推理效率，API价格下调至5折起[15] 科技前沿 - 华中科技大学与金山办公联合提出LIRA多模态模型，通过语义增强特征提取器和交错局部视觉耦合模块，在分割任务中准确率较OMG-LLaVA提升8.5%，在MMBench上提升33.2%[16][17]

核心观点 - 字节跳动Seed团队Protenix项目组提出新一代蛋白设计方法PXDesign，在生成效率与湿实验成功率方面达到领域领先水平[1][3] - PXDesign采用“生成+过滤”组合技术路线，其中基于Diffusion的PXDesign-d方案在生成质量、通量和结构多样性方面表现最佳[13][16] - 团队推出公开免费的在线设计服务PXDesign Server及标准化评估工具箱PXDesignBench，显著降低蛋白设计门槛并推动领域标准化发展[4][27][32] 技术突破与性能表现 - PXDesign在24小时内可生成数百个高质量候选蛋白，生成效率较业界主流方法提升约10倍[3] - 在多个靶点上实现20%-73%的湿实验成功率，相同靶点相较DeepMind的AlphaProteo提升2-6倍[3][10] - 针对VEGF-A、H1、TNF-α等高难度靶点，PXDesign-d效率较以往方法提升数倍甚至数百倍[16] 方法架构优势 - PXDesign-d采用复杂度为O(N²)的DiT网络结构，相比RFdiffusion的O(N³)模块可实现更大规模数据训练和更高生成效率[17] - 对比Hallucination路线（需多轮迭代调用结构预测模型），PXDesign-d无需反向传播优化，速度显著提升[18] - 过滤环节结合自研Protenix模型与AlphaFold 2，构建更稳定精准的筛选标准，Protenix-Mini模型将200步扩散过程简化为2步，效率提升数倍[22][24][25] 工具与服务创新 - PXDesign Server提供Preview模式（20-30分钟返回5-25个候选）和Extended模式（生成更多高质量候选），支持一站式binder设计[28][30][31] - PXDesignBench整合主流评估指标与流程，开源评估框架助力领域公平比较与方法迭代[32] - 免费网页服务突破计算开销限制，使高水平binder设计成为常规科研工具[4][20][29] 行业背景与意义 - 2024年诺贝尔化学奖授予蛋白结构预测与计算设计领域，凸显“反向设计”新蛋白的学术与产业价值[6][7] - AI蛋白设计有望替代传统高通量实验筛选（需数万候选分子），为癌症、感染等疾病带来全新疗法[8][9][12] - 科技巨头加速布局生物计算领域（如微软BioEmu、苹果SimpleFold），预示AI驱动生物制药行业成为新竞争高地[33][34]