行业规模与增长 - 2024年中国人工智能产业规模超9000亿元 同比增长24% [1] - 截至2025年9月人工智能企业数量超5300家 全球占比达15% [1] - 形成覆盖基础底座 模型框架 行业应用的完整产业体系 [1] 产业链发展态势 - 人工智能产业链呈现算力 模型 应用共振态势 [2] - 国产化替代周期加速 华为昇腾芯片路线图发布 [2] - 算力基建延续高景气 政策支持与科技巨头持续投入 [2] 细分领域表现 - 光模块CPO在创业板人工智能指数权重占比超50% [2] - 大模型发布和开源持续进行 端侧AI商业化加速 [2] - AI玩具 人形机器人 智能驾驶等应用领域快速发展 [2] 市场表现与产品 - 人工智能ETF华夏(159381)盘中涨超4% 收盘涨近3% [1] - 持仓股昆仑万维涨超8% 芒果超媒 新易盛涨超6% [1] - 前三大权重股为新易盛20.3% 中际旭创18.8% 天孚通信6.5% [2] 企业布局与投资 - 阿里 腾讯 华为 百度等互联网巨头同步提速AI投资 [2] - 投资范围拓展至芯片 云 大模型 端侧AI全产业链 [2] - 国内反倾销 反歧视 反垄断政策加速芯片国产化替代 [2]

平湖八成以上的箱包出口至欧美、中东、日本等40多个国家及地区。平湖市经信局的公开数据显 示，2024年，平湖市56家箱包规模以上企业（下称"规上企业"）实现工业总产值39.08亿元，同比下 降6.7%；实现增加值、利税分别下降8.8%和6.9%。 2025.09. 25 本文字数：3189，阅读时长大约5分钟 作者 | 第一财经 缪琦 不过70万人口，却贡献了全国八成的时尚女装羽绒服市场份额、全球一半以上的电动童车份额，以 及全国三分之一的箱包出口量……位于浙江嘉兴的平湖市面朝大海、背靠上海，长期顶着"中国旅行 箱包之都""中国电动童车之都""世界羽绒之都"的光环。 这些鲜明的标签，正在因为汽车及零部件、高端制造乃至低空经济的加速集聚而逐渐失焦。而产业结 构的变迁，一定程度上也帮助这座浙北小城抵御住了经济下行与转型的现实压力。 传统特色产业已不足十分之一 "羽绒服、箱包和童车三个传统优势产业，如今占全市规上工业的比例已经不到十分之一了。"平湖市 经信局副局长柯家叶告诉第一财经，与高峰期相比，份额大幅下降，一方面是因为这些细分行业本身 在萎缩；另一方面，平湖全市的经济总量在不断扩大。 面对经济周期和关税波动等不 ...

投资布局 - 公司通过增资1亿元人民币投资深圳江原科技 获得4.1427%股权[1] - 投资目的为布局第二增长曲线 看好国产AI芯片市场空间并认可江原科技技术实力与发展前景[1] - 投资有利于落实未来发展战略 提升综合竞争力并为长远发展奠定基础[1] 被投企业技术进展 - 江原科技专注全国产AI芯片研发 实现全流程国产自主先进工艺芯片量产交付[1] - 已完成第一代芯片产品D1流片 并基于D1芯片实现算力卡产品D10批量应用[1] - 即将推出基于第一代芯片的第二款算力卡产品D20 同步研发第二代芯片产品T800[1] - 第二代芯片T800预计2026年实现流片量产[1] 行业背景与战略协同 - 全球AI算力竞争白热化 国产芯片与自主可控算力成为我国AI产业发展关键[2] - 国家政策推动"东数西算"与国产化替代 金融及政务领域对国产芯片与安全算力需求激增[2] - 布局顺应AI+支付趋势 通过绑定国产芯片优质企业在算力国产化浪潮中占据先机[2] - 投资标志公司正式将AI+支付纳入产业生态版图[2] 公司重整与战略规划 - 投资布局发生在公司完成重整半年后 今年3月引入中信资本及广州资产等战略股东[3] - 历史债务一次性出清 上半年实现归母净利润3.47亿元且净资产转正[3] - 7-8月密集设立三家仁东智算全资子公司 分别落地深圳/北京/乌兰察布 布局东数西算国家算力枢纽[3] - 公司战略愿景为支付赋能产业 AI引领未来 以支付为入口/AI为引擎构建智能科技生态闭环[3]

投资评级 - 南芯科技维持"买入"评级 [1][4][7][11] 核心观点 - 公司推出车规级SBC SC6259XQ新品，单芯片集成7路电源，采用8mm*8mm QFN-56封装，集成5个DC-DC转换器和2个LDO，大幅降低PCB面积，为高级辅助驾驶系统提供高性能国产化选择 [2][3] - 公司持续丰富产品线并拓展应用场景，覆盖高端消费电子、智能汽车电子、工业及AI领域，25Q2实现营收7.85亿元，同比增长21.08%，环比增长14.54% [3] - 预计公司2025/2026/2027年营业收入分别为33.1/42.1/53.0亿元，归母净利润分别为3.3/4.5/6.1亿元 [4] 财务表现与预测 - 2024年营业收入2567百万元，同比增长44.19%，预计2025-2027年营收增长率分别为28.78%、27.29%、25.94% [6][13] - 2024年归母净利润306.9百万元，同比增长17.43%，预计2025-2027年净利润增长率分别为7.96%、36.30%、34.55% [6][13] - 2024年毛利率40.1%，预计2025-2027年毛利率分别为38.7%、39.8%、40.7% [13] - 2024年每股收益0.72元，预计2025-2027年每股收益分别为0.78元、1.06元、1.43元 [6][13] 估值分析 - 公司总市值218亿元，流通市值150亿元，最新收盘价51.22元，市盈率71.14 [9] - 可比公司圣邦股份、纳芯微、思瑞浦、艾为电子2025年PS均值9.94x，公司2025年PS为6.60x，低于行业均值 [11][12] - 公司2025-2027年预测PE分别为65.81x、48.29x、35.89x，PB分别为5.15x、4.70x、4.21x [6][13] 业务与产品 - 公司为国内领先模拟和嵌入式芯片设计企业，产品覆盖充电管理芯片、DC-DC芯片、AC-DC芯片、充电协议芯片及锂电管理芯片 [11] - 新品SC6259XQ符合ASIL-D功能安全等级，适用于12V和24V系统，支持实时处理辅助驾驶等复杂任务 [2][3] - 公司持续迭代升级产品，巩固消费电子领域优势，拓展工业和汽车电子应用 [11] 市场表现与前景 - 公司产品在高端消费电子、智能汽车电子、工业及AI等多领域持续扩充，加速导入大客户 [3] - 未来公司将持续加大研发投入，预计今明两年推出更多新品并切入更多应用领域 [3] - 公司资产负债率15.3%，流动比率5.96，财务结构稳健 [9][13]

平湖市从10年前开始培育起硬核"新三样"。 不过70万人口，却贡献了全国八成的时尚女装羽绒服市场份额、全球一半以上的电动童车份额，以及全国三 分之一的箱包出口量……位于浙江嘉兴的平湖市面朝大海、背靠上海，长期顶着"中国旅行箱包之都""中国电 动童车之都""世界羽绒之都"的光环。 这些鲜明的标签，正在因为汽车及零部件、高端制造乃至低空经济的加速集聚而逐渐失焦。而产业结构的变 迁，一定程度上也帮助这座浙北小城抵御住了经济下行与转型的现实压力。 传统特色产业已不足十分之一 "羽绒服、箱包和童车三个传统优势产业，如今占全市规上工业的比例已经不到十分之一了。"平湖市经信局副 局长柯家叶告诉第一财经，与高峰期相比，份额大幅下降，一方面是因为这些细分行业本身在萎缩；另一方 面，平湖全市的经济总量在不断扩大。 面对经济周期和关税波动等不确定性挑战，消费需求分化、收缩，女装羽绒服以及当地外贸"主力军"箱包行业 的压力不难想象。叠加人口出生率显著下降的少子化趋势，国内童车的需求天花板亦清晰可见。 以箱包为例，经历了2022年的强劲反弹后，市场需求大幅下降。海关数据显示，按美元计，2024年全年，箱 包出口数量增长9.6%的同时， ...

领航电子业务进展 - 钨抛光液填补国内产业链空白，在头部FAB厂实现重大突破 [1] - 建立年产万吨级产能体系，覆盖芯片制造、半导体晶圆及消费电子领域抛光液 [1] - IC/硅晶圆/碳化硅抛光液完成性能验证并具备量产能力 [1] - 多款芯片级抛光液获国内FAB厂订单 [1] - 2025年加速推进半导体抛光液在标杆客户的验证与导入 [2] 2025年经营亮点 - 抛光材料在高端汽车领域获市场认可，推进关键供应商资质认证 [2] - 推出五轴六工位磨抛机及智能磨抛一体化解决方案，获头部手机厂商试用订单 [2] - 提升高附加值产品占比：软布/陶瓷磨料/金字塔及堆积磨料 [2] - 堆积磨料砂布研发突破，通过高性能有机粘接剂提升产品性能 [2] - 构建MIM钛合金转轴盖全制程工艺体系，服务多家折叠屏厂商 [2] 金字塔产品优势 - 应用于汽车漆面修复/3C电子/陶瓷等行业精细研磨 [3] - 国内率先实现高端金字塔产品规模化量产，打破进口依赖 [3] - 通过优化成本结构与供应链管控形成价格竞争优势 [3] 财务表现与战略方向 - 2025年上半年营业收入2.70亿元，同比增长15.82% [3] - 收入构成：纸基/布基抛光材料1.64亿元（占比60.73%），新型抛光材料3837万元（占比14.22%），智能装备及结构件6686万元（占比24.77%） [3] - 战略路径：从单一产品向系统化解决方案（耗材-设备-工艺）升级 [3] - 材料技术突破推动应用延伸至IC制造等尖端环节 [3] - 下半年加速半导体及3C电子市场推广，力争业绩全面增长 [3]

每日经济新闻 广发证券指出，电子和半导体行业在AI等新技术的推动下呈现显著增长趋势。阿里Q2 CAPEX同比 增长220%，大超市场预期，进一步印证算力链需求爆发。半导体行业国产化持续推进，中美贸易摩擦 凸显供应链安全和自主可控的重要性，国内晶圆制造及配套产业环节加速发展势在必行。此外，汽车电 子、新能源、物联网、大数据和人工智能等领域的渗透率提升，为半导体板块提供了重要成长动力。 芯片ETF（512760）跟踪的是中华半导体芯片指数（990001），该指数聚焦于半导体核心产业链， 从市场中选取涉及半导体材料、设备及应用领域的上市公司证券作为指数样本，成分股数量不超过40 只。该指数侧重反映中国半导体产业上游环节如材料与设备的发展状况，具有高技术壁垒和政策支持的 特点，能够较好体现半导体芯片相关上市公司的整体表现。 没有股票账户的投资者可关注国泰CES半导体芯片行业ETF联接A（008281），国泰CES半导体芯 片行业ETF联接C（008282）。 注：如提及个股仅供参考，不代表投资建议。指数/基金短期涨跌幅及历史表现仅供分析参考，不 预示未来表现。市场观点随市场环境变化而变动，不构成任何投资建议或承诺。文 ...

业务板块与核心业务 - 国机精工主营业务涵盖新材料、基础零部件、机床工具、高端装备、供应链管理与服务五大业务板块 [2] - 特种轴承和超硬材料磨具业务是公司主要利润来源，风电轴承是增速最快业务 [2] - 轴承业务核心支撑为洛阳轴承研究所，超硬材料核心支撑为郑州磨料磨具磨削研究所，均成立于1958年且为行业唯一综合性研究机构 [2] 轴承业务细分领域 - 特种轴承应用于航天航空等领域，完成东方红/长征/神舟/嫦娥/天问等航天工程配套任务，技术水平国内领先 [2] - 风电轴承成功研制国产首台8兆瓦/18兆瓦及世界首台26兆瓦系列主轴轴承，推进国产化替代 [3] - 精密机床轴承以研发为主，目标跻身高端市场第一梯队 [5] - 国内航天轴承领域市占率超90%，产品包括火箭燃料涡轮泵轴承/卫星动量轮轴承组件等 [5] 磨料磨具业务发展 - 超硬材料磨具产品打破国外垄断，服务于半导体/汽车/光电等领域 [3] - 复合超硬材料聚焦石油领域，金刚石复合片应用于地质钻探 [3] - 金刚石功能化应用服务于国家重大工程，被誉为"材料之王"和"终极半导体材料" [3] - 2024年超硬磨具业务收入约5.8亿元，半导体领域产品增长显著 [5] 金刚石业务发展阶段 - 第一阶段宝石级大单晶已商业化 [4] - 第二阶段散热材料/光学窗口片2023年形成小批量销售 [4] - 第三阶段半导体材料处于基础研究阶段 [4] 业务发展策略与规划 - 发展策略以技术优势为依托，聚焦细分市场，采用多品种小批量生产模式 [5] - 机器人轴承纳入"十五五"规划，聚焦交叉滚子轴承/薄壁轴承等高附加值产品 [5] - 商业航天发展将带来新业务增长机会 [5] - 特种轴承业务2025年上半年订单增长但面临降价压力 [5]

近日，广州市社会科学院与社会科学文献出版社联合发布《广州创新型城市发展报告（2025）》（以下 简称"报告"）。据悉，该课题组于2025年上半年开展了广州高新技术企业问卷调查。调查结果显示，广 州高企超两成通过核心技术实现了国产化替代。 《广州创新型城市发展报告（2025）》 超两成高企实现国产化替代，新材料行业表现突出 样本企业"十五五"时期最看好的产业。图片来源：《广州创新型城市发展报告（2025）》 报告建议，广州要构建具有区域特色的技术预见体系，系统推进产业技术预见。具体来看，要统筹全市 资源，打通数据壁垒，建立产业技术预见常态化工作机制和分级预警机制，鼓励龙头企业牵头绘制产业 技术图谱，构建产业技术预警平台。紧密跟踪智能网联与新能源汽车、生物医药与健康、人工智能、半 导体与集成电路等战略性新兴产业的发展路径，持续关注量子科技、细胞与基因等前沿技术的发展动 向，准确把握新一轮科技革命和产业变革的发展规律。在此基础上，系统识别若干年内可能突破的细分 技术节点，动态更新技术预警清单，并适时面向企业发布，帮助企业了解技术发展方向，提升对产业技 术的精准识别能力。 此外，鼓励科技智库和咨询机构为企业提供更具个 ...

文章核心观点 - 人工智能算力芯片是国家人工智能战略的核心基础设施，国内AI芯片产业在国产化替代政策引导下蓬勃发展，形成多元化竞争格局，主要厂商分为三类：专攻训练与推理的ASIC厂商、主打CPU路线的厂商以及布局全栈解决方案的厂商 [1] - GPU占据AI芯片市场主导地位，2025年GPU将占AI芯片80%市场份额，通用型算力GPU因架构优化（缩减图形渲染功能）具有更优计算能效比，广泛应用于人工智能模型训练和推理领域 [1] - 国产AI芯片在性能、生态和供应链自主化方面持续突破，通过多精度计算支持、先进封装技术（如Chiplet）、软件生态兼容（如类CUDA平台）和集群级解决方案与国际厂商竞争，并深入行业应用场景 [37] AI芯片分类与技术特性 - AI芯片按部署位置分为云端芯片（承担训练和高带宽推理任务）和边缘/终端芯片（承担独立推理任务）；按功能分为训练芯片和推理芯片 [3] - 主流AI芯片包括GPU、FPGA和ASIC（如VPU/TPU）：GPU通用性强且适合大规模并行运算，但图形渲染功能在推理端无法发挥算力；FPGA可编程配置架构适应算法迭代，开发时间短（6个月），但量产单价高且峰值算力低；ASIC通过算法固化实现极致性能和能效，量产后成本最低，但研发时间长（1年）且技术风险大 [2] - 评价AI芯片性能的核心指标为算力（单位TOPS/TFLOPS）、功耗（性能功耗比）和面积（影响成本及良率），其中算力类型包括INT8、FP32等精度 [4][5] 国际厂商技术对比（英伟达） - 英伟达GPGPU采用微架构（Volta/Ampere/Hopper）、CUDA核、Tensor核、显存容量和带宽等硬件参数决定性能，代表产品V100/A100/A800/H100在算力、显存和互联技术上持续迭代 [6] - 具体性能对比：H100（Hopper架构）FP32算力51 TFLOPS、INT8算力1513 TOPS、显存带宽2TB/s，较A100（Ampere架构）FP32算力19.5 TFLOPS、INT8算力624 TOPS、显存带宽1935 GB/s显著提升；互联技术从NVLink 300 GB/s（V100）升级至NVLink 600 GB/s（H100） [6] 国产AI芯片厂商全景 - 国内厂商分为三类：ASIC路线（寒武纪、天数智芯、昆仑芯）、GPGPU路线（海光信息、壁仞科技、沐曦集成电路）和全栈解决方案路线（昇腾、平头哥、摩尔线程、燧原科技） [1][34] - 代表性上市公司：寒武纪（市值493亿元）、海光信息（市值1336亿元）、景嘉微（市值367亿元）；非上市公司如沐曦（Pre-B轮融资10亿元）、天数智芯（C++轮融资超10亿元）通过多轮融资支持产品研发 [8] - 国产芯片制程以7nm为主（如寒武纪MLU370、海光DCU、天数智芯Big Island），部分采用12nm（平头哥含光800、燧原云燧i20），5nm技术处于研发中 [9][11][23][28] 厂商产品与技术特点 - 寒武纪：云边端产品矩阵（MLU370系列、Cambricon终端处理器），采用自主指令集架构（Cambricon ISA）支持动态可重构和低精度量化，算力达256 TOPS（INT8），制程7nm [10][11][12] - 海光信息：产品线包括CPU和DCU协处理器（深算系列），采用GPGPU架构兼容类CUDA环境，支持多精度计算和高带宽内存，深算一号显存带宽1024 GB/s（对比英伟达A100 2039 GB/s） [14][15][17] - 沐曦集成电路：聚焦高性能GPGPU，支持全线精度计算（FP32/FP16/BF16/INT8），注重软件生态兼容和能效优化 [18][19][20] - 壁仞科技：首款GPGPU芯片BR100采用Chiplet技术，FP16算力超1000T、INT8算力超2000T，擅长大模型训练 [22] - 燧原科技：训练推理全栈方案（云炬系列），云燧i20采用12nm工艺实现256 TOPS算力，单位面积效率媲美7nm GPU [23] - 平头哥：端云一体解决方案（含光800采用12nm工艺，算力820 TOPS），与阿里云生态协同 [28] - 昇腾：全栈生态系统（芯片+硬件+软件+应用），昇腾910B支持FP32/FP16精度，单卡性能对标英伟达A800/A100 [29] - 摩尔线程：基于MUSA架构覆盖AI计算与图形渲染，MTT S4000提供INT8算力200 TOPS、显存带宽768 GB/s，兼容X86/ARM和CUDA生态 [30][31][32] 性能与生态建设 - 国产芯片算力在INT8精度下普遍达100-200 TOPS（如燧原i20 256 TOPS、昆仑芯R200迭代升级），部分厂商支持FP64多精度计算和HBM高带宽内存 [9][23][25][37] - 软件生态通过兼容主流框架（PyTorch/TensorFlow）、构建类CUDA平台（海光DTK、沐曦MXMACA）及深度集成（昆仑芯与百度飞桨）降低开发门槛 [15][25][37] - 集群级解决方案成为竞争焦点，如华为昇腾超节点、壁仞科技光互连GPU超节点支持万卡级集群 [37] 应用场景与行业渗透 - 芯片应用覆盖互联网、安防、金融、政务、能源、科研等领域，具体场景包括智能数据分析、模型训练、边缘计算和自动驾驶（如地平线征程5用于自动驾驶） [2][12][16][25] - 厂商通过适配主流大模型（DeepSeek/LLaMA/ChatGLM）和行业定制化解决方案（如寒武纪用于推荐系统、海光用于商业计算）实现深度软硬协同 [12][16][37]