核心观点 - 上海AI实验室发布并开源科学多模态大模型Intern-S1 其综合性能为当前开源模型中最优 在科学推理任务上超越xAI的Grok 4 同时训练算力消耗仅为Grok 4的1% [5][7] - Intern-S1首创"跨模态科学解析引擎" 可精准解读化学分子式 蛋白质结构 地震波信号等多种复杂科学模态数据 助力AI从"对话助手"进化为"科研搭档" [16] - 基于Intern-S1构建的多智能体虚拟疾病学家系统"元生"已在肝癌和结直肠癌治疗领域提出新靶点GPR160和ARG2 并经真实临床样本和动物实验验证 [17] 模型性能 - Intern-S1采用235B MoE语言模型和6B Vision编码器 预训练数据包含5T tokens 其中50%以上为科学数据 [21][25] - 在综合多模态通用能力评估上 Intern-S1得分比肩国内外一流模型 展现跨文本 图像的全面理解力 [10] - 在科学能力评测中 Intern-S1领先Grok-4等最新闭源模型 评测覆盖物理 化学 材料 生物等领域的复杂专业任务 [12] - 在化学 材料 地球等多学科专业任务基准上 Intern-S1超越顶尖闭源模型Grok-4 展现出卓越的科学推理与理解能力 [17] 技术创新 - Intern-S1新增动态Tokenizer和时序信号编码器 对化学分子式的压缩率相比DeepSeek-R1提升70%以上 [26] - 采用通专融合的科学数据合成方法 使模型同时具备强大的通用推理能力与多项顶尖的专业能力 [28] - 通过系统与算法联合优化 实现大型多模态MoE模型在FP8精度下的高效稳定强化学习训练 成本相比近期公开的MoE模型降低10倍 [30] 开源生态 - 上海AI实验室开源了面向大模型研发与应用的全链路开源工具体系 覆盖数据处理 预训练 微调 部署 评测与应用等关键环节 [32] - 近期开源多智能体框架Intern·Agent 可广泛应用于化学 物理 生物等领域的12种科研任务 [32] - 基于Intern-S1的『书生』科学发现平台Intern-Discovery上线 驱动科学研究从团队单点探索迈向科学发现Scaling Law阶段 [6][32]

苏州人工智能生态发展交流会 - 中国计算机学会主办、西交利物浦大学承办的"苏州人工智能生态发展交流会"在苏州举行 未可知人工智能研究院院长杜雨博士受邀发表主题报告 与政产学研各界代表共话苏州AI产业新图景 [1] AI投融资趋势 - 中国一级市场投融资唯独AI赛道交易量同比上涨19.3% 成为唯一逆势上涨的赛道 [3] - 中国AI全球市场份额由2018年的5%跃升至2024年的20% 大模型成为新一轮"技术-资本"共振的核心引擎 [3] 苏州AI产业布局 - 苏州提出"两大基石+三大风口"的AI落地方向 [4] - 两大基石：生物医药与高端装备制造占苏州规上工业总产值比重分别达52.7%与49.4% 为AI落地提供丰厚土壤 [4] - 三大风口： 1) 具身智能与人形机器人 2035年全球市场规模有望突破1.9亿台/1,938亿美元 [5] 2) 广义具身智能小型硬件 包括家庭AI玩具、AI眼镜、车载智能终端三大场景 [5] 3) AI for Science 材料、生命、电子、能源、环境五大科研领域正经历研发范式革命 [5] AI产业竞争本质 - AI之争的本质是时间之争 谁能用AI把科研、制造、服务的周期压缩一半 谁就拥有下一轮周期的门票 [7] - 未可知研究院将以"投资+孵化+加速"的全栈模式 携手苏州打造全球AI产业新高地 [7] 后续合作与交流 - 苏州市知识产权运营协会、中国联通、复旦大学、南京大学等百余名代表就场景落地、算力配套、数据合规等话题展开交流 [9] - 未可知人工智能研究院将和西交利物浦大学展开更多产学研方面的合作 [9] 未可知人工智能研究院定位 - 聚焦AI前沿趋势、商业落地与人才发展 致力于成为"AI时代的认知基础设施" [11]

通用科研智能体SciMaster发布 - 全球首个通用科研智能体SciMaster在WAIC未来发展论坛发布，由上海交大青年博导张林峰与深势科技创始人张林峰共同推出[1] - SciMaster具备专家级深度调研能力，基于通用科学基座大模型Innovator，拥有多模态能力[5] - 可结合全网资源和1.7亿科学文献进行科研辅助，并能以科研思维解决日常问题[2][3] - 主要功能免费开放，发布后迅速引发用户求邀请码热潮[4] 核心功能与技术特点 - 提供"通用助手"和"深度调研"两种模式，前者适合快速了解问题，后者可生成更翔实的报告并附参考文献[22] - 集成多种科学专用工具，支持主动调用和自动调用两种方式[24][28] - 检索方式包括WebSearch、WebParse、PaperSearch三种，覆盖全域互联网和1.7亿科学文献[7] - 支持用户干预检索方案，可随时暂停并编辑搜索策略[8] - 具备自动优化搜索能力，如不满意初次检索结果会自动调整关键词进行二次搜索[10] 实际应用案例 - 在AI前沿领域调研中，成功识别出Mamba、GNN等有前景的非Transformer架构，发现Mamba在长序列处理上效率是Transformer的5倍[15][17] - 在生物信息学领域，证实GNN在单细胞转录组学中可替代Transformer且计算资源消耗更少[18] - 在表格数据处理方面，发现传统MLP在某些情况下表现优于Transformer架构[19] - 生活场景中可提供科学开空调方案，根据不同关注点(舒适/健康/节能)给出最优解[29][30] - 商业场景中可帮助投资人发现具身智能领域有潜力的中国初创企业，并提供亮点和风险分析[37][39] 开发背景与行业影响 - 由上海交大与深势科技合作开发，是AI for Science(AI4S)领域的校企合作标杆成果[42] - 深势科技已推出科学大模型体系、药物计算平台等AI4S产品，并与40余所高校达成合作[43][44] - 数据来源于深势科技的玻尔科研空间站，并接入DeepModeling开源社区，已孕育上千款工具和数百个应用[43][46] - 目标是打造"AI4S领域的Hugging Face"，推动重塑高校科研范式，改变传统"教、学、研、用"体系[45][47] - 作为通用科学智能体，将促进信息世界与物理世界融合，推动AI与传统学科的深度结合[48]

纪要涉及的公司 道氏技术、新贝森、广东赫奇原子计算中心有限公司、广东鹤西、广东新贝盛世 纪要提到的核心观点和论据 道氏技术业绩与业务 - 2025 年上半年归母净利润预计 2.2 亿 - 2.4 亿，同比增长约 100%，主要增长源于战略资源部阴极铜扩产，2023 年阴极铜出货量 4 万吨，2025 年预计 5 - 6 万吨，年底接近 7 万吨[3] - 陶瓷材料和碳材料业务稳定，锂电业务量不如往年，但金属价格上涨带来收益[3] 道氏技术与新贝森合作 - 双方成立广东赫奇原子计算中心有限公司，旨在结合 AI 算力与材料应用提升研发效率，解决单壁管等关键材料研发耗时耗力问题，广东鹤西由道氏技术控股 80%，新贝盛世占股 20%，注册资本 5000 万元[4] - 引入 APU 设备后，道氏技术单壁碳纳米管质量参数从 110 - 120 提高到 140 - 150，研发周期从数年缩短至数月，降低人力成本，加速产品商业化进程[4][23] 新贝森 APU 芯片 - 选择开发非冯诺依曼架构 APU 芯片，是为应对科研大规模计算需求，突破传统架构存储墙瓶颈，提升计算速度并降低功耗，如第一款 APU 产品运行原子级科学计算时，比进口 CPU 核提速三数量级，比高端 GPU 提速一个数量级[6] - 应用优势和市场前景：近期可替代高校、科研院所及企业的 CPU 和 GPU，抢占百亿级超算服务市场份额；中长期有望使材料研发范式转向数字孪生，潜在市场规模达千亿甚至更高[9] - 核心技术壁垒是轻量化设计技术，用移位、指数预对齐等取代传统乘法运算，使用自定义非线性激活函数和量化神经网络，提升片内并行度，形成知识产权保护[22] APU 产品商业模式与盈利模式 - 主要有销售算力（按小时收费提供计算服务）、销售硬件（APU 加速卡等）、承接大客户研发需求并提供优化报告或建议三种商业模式[18] 第二代 APU 产品 - 预计 2026 年推出，将在第一代基础上进一步提速一到两个数量级，有望替代 2025 年中国超算服务市场中原子级科学计算部分需求[20] - 推出后将改变材料领域研发范式，减少对实验试错的依赖，打开中长期增量市场，提升研发效率[21] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 新贝森 APU 适用于生物化学、生物制药、环境科学、地质勘探等领域，能加速相关研究进程并提高精确性[12] - 用户从传统 GPU/CPU 切换到 APU 成本低、操作便捷，只需在控制脚本中改动关键字，APU 作为加速卡插入现有计算节点与 CPU/GPU 协同工作[15] - APU 可直接利用现有生态系统，操作简单易上手，插入 APU 卡后在 Python 脚本中改动一个关键字即可完成切换，对创业公司和用户都有好处[16] - 新贝森在锂电池领域，特别是电解质和固态电解质应用中有优势，能分析元素运动规律，已有顶尖研究机构采购设备进行计算，产品还适用于物理、国防等领域[13] - 中国芯片工艺制程落后不制约新贝森芯片生产，可通过落后工艺节点实现高性能，避免高端工艺节点卡脖子问题，非冯诺依曼架构在原子级科学计算领域是创新[14] - 第一个数据中心注册资本 5000 万元，可建成第一期算力中心，因计算任务主要由 APU 承担，所需 CPU 和 GPU 性能要求低，降低整体成本[19] - 公司设计存算一体化芯片架构，大幅降低数据搬运能耗，实现两到三个数量级的能效提升，成果已在第一代产品验证，第二代将进一步优化[27] - 大原子模型类似于大语言模型，智算中心基于大原子模型构建，可覆盖更多应用场景，实现高效且通用的计算能力[28]

论坛背景 - 中信集团在2025世界人工智能大会期间举办科产融创新发展论坛 聚焦促进科技—产业—金融良性循环和加快培育新质生产力[1] 政府战略规划 - 上海将紧抓人工智能+战略机遇 着力构建全球领先的人工智能发展新生态 在科技—产业—金融高水平协同发展中实现新突破[4] - 上海人工智能产业规模持续扩大 基础能力全面提升 创新生态日益完善 为经济高质量发展注入新动能[4] 企业战略布局 - 中信集团以人工智能+为引领 推动科技跨越发展和产业优化升级 通过四方面措施：联合推进核心技术攻关 开放自身优势场景和优质数据 综合金融提升股贷债保联动供给效率 完善内部模型风险监管和数据权限隔离[4] AI技术前沿发展 - 虚实融合网成为数字孪生、混合现实、具身智能增强学习等新应用的技术核心 需要AI、VR、5G/6G、新型网络等技术迭代发展支撑[6] - VR技术从3I特征（沉浸感、交互性、构想性）迭代发展为6I特征（增加智能化、互通性和迭代性）[6] - 人工智能成为新一代行业科研新基建 在药物研发、化学化工、新能源、新材料等领域得到有效应用[6] - 量子计算跨越小规模演示性科学实验 造出工程样机 在特定问题求解上展示出超级计算机无法比拟的算力[9] - 破解RSA和椭圆曲线加密算法成为量子计算未来战略高地[9] 行业应用实践 - 晶泰科技通过机器人与AI融合实现自主干湿实验迭代循环 自动生产和收集高质量数据 打造数据驱动的科研新范式[6] - 华智生物融合生物技术、数据技术与人工智能技术打造生物育种智能决策系统种谷大脑 内置育种预训练大模型可实现功能基因挖掘和高通量表型精准鉴定[7] - 生物育种智能决策系统可定制化应用于作物、畜禽、水产、微生物等 显著降低育种成本50% 缩短育种周期50% 提高育种效率[7] - 人形机器人是具身智能的最大需求者和挑战 需要解决大规模高质量交互数据获取和跨场景知识学习与迁移泛化等关键问题[9] - 南钢集团人工智能研究院开发元冶·钢铁大模型 以决策与控制模型集群为左脑 感知与认知模型集群为右脑 首期已落地20个场景应用[9]

论坛主题与背景 - 2025中国广告论坛·城市文旅品牌论坛在呼和浩特开幕，主题为"AI推动广告新阶段・品牌提升发展高质量"，聚焦广告、品牌、文旅三大维度融合[1] - 论坛展示广告行业在技术革新与品牌建设方面的活力，为产业高质量发展注入新动能[1] AI技术进展与应用趋势 - AI技术进展包括大模型智能化与轻量化、物理AI发展、AI与生命科学融合及AI+硬件成为风口[1] - AIGC（生成式AI）和AI for Science是重要应用趋势[1] - 广告行业AI应用率不足9%，需行业专家与技术专家深度耦合[6] AI对营销范式的变革 - 移动互联网时代广告核心是"计算"，AI时代转向"感知与共生"[3][4] - AI推动营销从模糊猜测到精准预判、单向推送到双向适配、事后总结到实时优化[3] - 营销变革四大维度：数据洞察动态化、内容生成创意化、流程全链路自动化、效果预测数据驱动化[4] 人机协作与行业差异化应用 - 快消品领域可追求速度与内容常新，高价值产品需深度洞察，教育/医疗需先理解行业再传播[5] - 教育领域通过AI实现个性化测评（如"麦思AI"产品）与一对一互动[6] - 医疗领域AI在影像识别和辅助诊疗表现突出，尤其助力资源匮乏地区[6] - 零售/服务业已在"千人千面"精准传播及流程无人化取得成效[6] AI应用方法论 - 需找到"黄金场景"——高投入产出比、易适应且能培养AI素养的场景[6] - 强调人机耦合，人类需对AI生成内容质量把关并紧密结合行业特性[5] - 建议发展垂类AI工具（如数字分身）以适配碎片化传播场景[5]

AI在医疗健康领域的应用趋势 - 人工智能正以前所未有的深度与广度重塑全球医疗健康产业链，覆盖临床诊疗、药械研发、医院管理等环节 [1] - AI技术为医疗健康产业打开新的发展空间和产业机遇，催生智能化、精准化、个性化的医学新范式 [1] - 全球约80%的医疗机构正在部署或设点生成式AI工具，这些系统被整合进运营、临床、行政等医疗工作流程中 [2] AI技术的具体应用 - AI技术在医疗健康领域的应用包括癌症早筛的智能诊断系统、阿尔茨海默症的AI预测模型、高效缩短新药研发周期的生成式AI以及高精度智能手术机器人 [1] - 从AlphaFold破解生命密码到大模型驱动诊疗效率革命，再到具身智能、生命纤维引领的医疗健康新可能，AI成为医药健康产业跨越式发展的核心引擎 [2] - AI技术呈现出从科研实验室走向临床医疗、卫生政策和医院管理体系的趋势 [2] AI在医疗健康领域的挑战 - AI在医疗健康领域的应用面临数据壁垒、监管伦理和技术标准等多重挑战 [3] - AI模型在医疗健康领域存在模型幻觉、逻辑不一致、缺乏可追溯性等具体问题 [3] - 信任危机与算法"黑箱"成为AI应用于医疗健康领域的最大障碍 [3] 行业应对措施 - 为确保AI医疗发展的安全性和有效性，需建立透明、包容和公平的制度，并加强机构合作 [3] - 推动数据安全网建设，加快制定医疗健康数据应用相关实施方案，完善数据分级分类管理体系，创新"数据可用不可见"的安全共享机制 [3]

科研设施成果 - 蛋白质设施作为国家重大科技基础设施已支撑完成科研课题超13400项 [1] - 设施服务全国504家科研单位（含100多家科技企业）和2500个研究团队，累计服务10万余人次用户 [3] - 发表高水平论文4000余篇，其中136篇发表于《自然》《科学》《细胞》顶级期刊 [3] 产业应用转化 - 设施为超过100家生物医药企业提供高端技术服务，覆盖抗体工程、结构疫苗、细胞治疗等领域 [3] - 推出定制化技术解决方案，探索实验室建设、平台共用、数据共享等多种合作机制 [3] - 在疾病机理解析、创新药物研发、合成生物设计等前沿领域取得重大成果并推动转化落地 [3] 未来发展规划 - 设施将拥抱"AI+"，建设生命科学"数据生产力平台"，实现蛋白质"智造" [1] - 目标实现一天"智造"5000种人工设计蛋白 [4] - 从蛋白质研究"三甲医院"1.0版升级为生命科学"数据生产力平台"2.0版 [4]

1. 报告行业投资评级 报告未明确提及行业整体投资评级，但给出了部分重点标的股票评级，东阳光、晶泰控股、中岩大地、万华化学、华鲁恒升、卫星化学均为“买入”评级 [8] 2. 报告的核心观点 - 化工“反内卷”趋势加速，价格法修订及相关政策强化，行业供给侧改革力度和持续性预期加强 [1] - 在建工程回落和机构持仓低位，使化工迎来板块性超额收益，伴随反内卷热潮，化工板块持续走强 [2] - 关注供给格局改善的涨价品种，如TDI、有机硅、丁酮等化工品价格走强 [2] - 雅下水电站开工带来巨量工程及材料市场，看好岩土工程和民爆环节相关企业 [3] - 聚焦AI应用和AI硬件材料投资机会，看好AI4S领域中国厂商崛起及相关硬件和上游材料企业 [3] 3. 根据相关目录分别进行总结 化工“反内卷”情况 - 2025年7月1日中央财经委会议强调治理企业低价无序竞争和推动落后产能退出，7月湖南、山东发布摸排通知，重新定义石化化工老旧装置，强化供给侧改革政策 [1] - 7月24日《中华人民共和国价格法修正草案（征求意见稿）》公开征求意见，增设“反内卷”相关款项，完善不正当价格行为规定 [1] 化工板块收益情况 - 2021年9月至2024年2月基础化工板块持续调整，指数累计下调59.5%，2025Q1化工行业在建工程增速回落至 -7.3%，机构持仓比例从2021Q3的6.7%降至2025Q2的3.7% [2] - 7月11至25日，基础化工指数累计涨幅5.3%，石油石化指数累计涨幅3.9%，基础化工200亿市值以上企业区间平均涨幅6.7%，部分企业涨幅超10% [2] 涨价化工品种情况 - TDI：2024年全球产能350万吨，7月以来海外装置火灾关停和国内装置检修，供需格局改善，价格从5月初1.1万元/吨涨至7月24日2万元/吨 [2] - 有机硅：2024年我国产能344万吨，CR4约50%，7月20日东岳硅材火灾影响供给约9%，7月25日国内报价达12500元/吨 [2] - 丁酮：近期欧洲壳牌装置关停，格局改善，2024年我国产能约88万吨，7月25日齐翔腾达华东出厂价从7月初7900元/吨涨至8400元/吨 [2] 雅下水电站相关情况 - 7月19日雅鲁藏布江下游水电工程开工，总投资约1.2万亿元，看好岩土工程（中岩大地）、民爆（易普力、高争民爆等）环节 [3] AI应用及硬件材料情况 - 7月26日第八届世界人工智能大会开幕，规模创历届之最，看好AI4S领域中国厂商崛起（晶泰控股、志特新材）及AI硬件和上游材料企业 [3] 重点标的情况 | 股票代码 | 股票名称 | 投资评级 | 2024A EPS（元） | 2025E EPS（元） | 2026E EPS（元） | 2027E EPS（元） | 2024A PE | 2025E PE | 2026E PE | 2027E PE | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 600673.SH | 东阳光 | 买入 | 0.13 | 0.47 | 0.74 | - | 82.70 | 29.24 | 18.50 | - | | 02228.HK | 晶泰控股 | 买入 | -0.38 | -0.07 | -0.02 | 0.02 | -12.10 | -85.68 | -368.42 | 339.33 | | 003001.SZ | 中岩大地 | 买入 | 0.55 | 0.92 | 1.88 | - | 61.40 | 35.12 | 17.14 | - | | 600309.SH | 万华化学 | 买入 | 6.05 | 6.92 | 7.93 | - | 14.30 | 9.11 | 7.95 | - | | 600426.SH | 华鲁恒升 | 买入 | 2.26 | 2.60 | 2.89 | - | 12.60 | 9.24 | 8.32 | - | | 002648.SZ | 卫星化学 | 买入 | 1.80 | 2.20 | 2.67 | 3.27 | 12.00 | 8.47 | 6.98 | 5.68 | [8]

基金设立与募集 - 中科创星首次在长三角设立硬科技创投基金，基金名为"先导创业投资基金"，首轮募集金额达26.17亿元 [1][2][3] - 基金注册于上海浦东，存续期8年，计划2024年底完成募集关闭 [6] - 70%资金投向早期硬科技项目，30%投向成长期项目，重点聚焦人工智能为核心的物质、能量、信息、生命、空间产业领域 [3][6] 投资策略与方向 - 基金将重点投向兼具知识价值、社会价值和经济价值的硬科技项目，助推人工智能、光子技术、量子计算、可控核聚变等技术突破 [10][11] - 已形成以算力为特色的人工智能+产业布局，投资孵化智谱AI、智元机器人、驭势科技等标杆企业，覆盖大模型、机器人、AI Infra等核心环节 [10] - 人工智能被视为新一轮科技革命核心驱动力，将重塑信息、能源、材料、生命和空间五大领域 [10] 生态合作与支持 - 与国家中小企业发展基金、上海国投先导人工智能基金、浦东创投等19家LP签约合作 [5][6] - 与上海天使会签约，将在项目挖掘、投资孵化、资本网络协同等方面深度合作 [11] - 上海市科委表示将持续赋能中科创星等高质量孵化器建设，给予"一体一策"全方位支持 [7] 高质量孵化器进展 - 中科创星上海孵化器采用"超前孵化+深度孵化"模式，聚焦原始创新硬科技成果应用落地 [13][15] - 已投资孵化60多家上海硬科技企业，投资总额达数十亿元 [14] - 原集微、华科冷芯等7个项目进入超前或深度孵化阶段，其中原集微完成两轮早期投资，其二维半导体处理器"无极"有望替代硅基芯片 [15] 行业活动与路演 - 活动现场邀请曦智科技、橙科微电子、瑶芯微电子等AI代表企业进行路演 [12] - 中科创星创始合伙人米磊发表《耐心资本助推人工智能革命》主题演讲，强调跨领域创新解决AI发展瓶颈 [10][11]