7月2日，市场全天震荡分化，沪指偏强，创业板指再度调整。截至收盘，沪指涨0.08%，深成指跌0.97%，创业板指跌1.05%。盘面上，软件股集体大涨，财税方向领涨，10余股涨停；低价股逆势活跃；白酒股震荡走强；银行股维持强势。下跌方面，稀土永磁概念股陷入调整。总体上个股跌多涨少，全市场超2700只个股下跌。沪深两市成交额6447亿，较上个交易日缩量133亿。板块方面，财税数字化、软件开发、ST板块、白酒等板块涨幅居前，稀土永磁、半导体、AI手机、BC电池等板块跌幅居前。
美股三大指数2日集体收涨。 截至当天收盘，道指涨0.41%，纳指涨0.84%，标普500指数涨0.62%。
欧股主要指数2日收盘普跌。 截至当天收盘，德国DAX30指数跌0.86%，英国富时100指数跌0.56%，法国CAC40指数跌0.3%，欧洲斯托克50指数跌0.48%。
国际油价2日小幅下跌。 截至当天收盘，美油8月合约跌0.25%，报83.17美元/桶。布油9月合约跌0.12%，报86.50美元/桶。
①四部门印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》 ；机构建议持续重视AI核心标的投资机会
据工信部网站，工业和信息化部等四部门印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》。到2026年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准和行业标准50项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广的企业超过1000家，标准服务企业创新发展的成效更加凸显。参与制定国际标准20项以上，促进人工智能产业全球化发展。
天风证券指出 ，近期AI产业趋势表现强势，海外AI进展不断，国内同时持续追赶，未来AI应用的普及与蓬勃发展将带动算力投入的持续性，AI算力基础设施持续受益。持续重视AI核心标的投资机会。
②新能源汽车销量回暖；机构认为零部件板块将迎发展机会
乘联分会数据显示，根据月度初步数据综合预估6月全国新能源乘用车厂商批发销量97万辆，同比增长28%，环比增8%。近期，新能源领军企业的市场优势持续扩大，油电不同权下的市场分化加剧，新能源渗透率不断提升。根据初步数据，全国乘用车市场2024年5月新能源批发万辆以上厂商的销量，占总体新能源乘用车5月全月销量的88.8%，这些企业6月预估销量为86万辆，按照上月结构占比预测6月的全国新能源乘用车销量在97万辆左右。
开源证券指出 ，新能源、出口端放量支撑车企销量，智能化提速带来产业链新机会。乘用车行业的发展也带动零部件板块的发展，重点关注爆款车型产业链的业绩增量及智能化加速渗透带来的供应链新机会。
③工信部提出打通数据流通大动脉；机构建议持续关注算力产业链
工信部总工程师赵志国在2024全球数字经济大会上表示，下一步，将持续夯实数字基础设施建设，打通数据流通大动脉；巩固提升信息通信业领先地位和竞争优势，适度超前布局建设5G、数据中心、算力等新型信息基础设施，加快建设智能化综合性数字基础设施；深入实施工业互联网创新发展工程，打造一批具有全球竞争力的工业互联网平台。
中信建投表示 ，本周2024世界人工智能大会将召开。建议持续关注算力产业链，包括海外光通信和国产算力板块。此外，建议关注二季度绩优板块和相关个股。
④飞天茅台价格突破2400元/瓶；机构认为龙头估值有望逐步企稳
据大河财立方报道，近日，飞天茅台价格持续回暖。记者通过多方渠道了解到，7月2日，贵州茅台酒股份有限公司（以下简称贵州茅台）经销商和二批商销售飞天茅台价格基本一致，原箱飞天茅台售价为2650元/瓶左右，散飞售价为2450元/瓶左右。
光大证券表示 ，结合上周龙头股东大会反馈，行业良性发展可期，增长质量更受酒企关注。虽然需求恢复仍需时间，但龙头酒企依旧保持较为稳定的市场秩序，结合中报窗口期临近，部分酒企仍有较高业绩兑现度和经营质量，估值有望逐步企稳。
⑤长沙：开发、去化存在困难的公寓等类住宅商品房可调整为住宅；机构认为地产销售将逐步修复
长沙市自然资源和规划局、长沙市住房和城乡建设局7月2日联合下发《关于支持公寓等类住宅商品房调整为住宅有关事项的通知》，明确长沙市辖区范围内，将暂停新的公寓等类住宅项目规划审批；已完成项目总平面图审批，但开发、去化存在困难的公寓等类住宅商品房，在确保满足公共服务设施和基础配套设施承载力的前提下，经论证可行后可依规依程序调整为住宅。
财通证券认为 ，在政策的持续支持下，销售会逐步修复，尤其是高能级城市将率先修复。我们看好前期在核心区域提前布局以及在融资端具备更强信用优势的房企，此外，建议关注拥有城中村改造经验的地方性国企。
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从宏观政策的视角，看人工智能“四两拨千金”的投资机会
从宏观视角洞察人工智能的投资潜力与机遇
在数字经济和人工智能交织的时代，政策导向与产业发展紧密相连。 两会提出的5%增长目标，暗示着政府对经济稳健发展的重视，大数据局的成立则预示着一场生活变革的序幕，OpenAI的GPT-4模型的卓越表现更是彰显技术进步。
政策与产业的交汇点AI投资的焦点在于政府的引导与民间的跟进。 政府通过投资推动，侧重于“十四五”重大工程和基础设施建设，同时要平衡中央财政与地方债务管理。 过去的房地产驱动模式已难以为继，如今转向“互联网+”战略，通信设施的建设与传统产业的转型相辅相成，孕育了互联网巨头，但监管环境的变化可能影响投资热情。
数字经济与AI的融合数据局的成立意味着数据要素市场的构建，但应用需求的驱动至关重要。 5G和数据中心的建设案例揭示了应用滞后可能带来的资源浪费。 大数据与AI的融合催生了算力、模型与应用的新产业链，通用型AI的崛起，如移动互联网一样深刻影响生活，对算力、模型开发和广泛应用的需求将重塑多个行业。
国家与市场的联动中国在AI和数字经济领域，政府投资起着关键作用，特别是在芯片和新能源等关键领域。 随着算力突破，能源消耗与新能源投资成为必然。 大模型领域，互联网巨头和科研机构的布局需要政策支持；而在垂直行业应用方面，民间资本有着更大的发挥空间。 技术突破带来挑战与机遇，政府引导民间资本投资对于经济复苏至关重要。
风险与挑战投资AI产业并非毫无风险，首要挑战在于应用的不确定性，市场波动大；大模型的成效尚待验证，潜在失败风险不容忽视；政府监管可能会对技术发展形成约束；而人工智能失控的风险，虽难以预测，但必须谨慎对待。
总结，宏观政策与技术创新为人工智能投资提供了广阔前景，但同时也伴随着风险。 理解这些动态，投资者可以更好地把握AI产业的脉搏，寻找真正具有潜力的机遇。
基于比较分析的人工智能技术创新路径研究
一、前言
人工智能（AI）技术诞生于 20 世纪 50 年代，已发展成为当前最前沿、最热门的高新技术之一，在第四次 科技 革命中处于核心地位，成为未来综合国力较量的重要方面。 美国、俄罗斯、欧盟、日本等国家和地区高度重视 AI 技术的发展，积极制定相关战略和规划，加强技术研究与开发 [1~4]。
近年来，我国推出了多项战略和政策，加强顶层布局为 AI 发展指明方向，支持 AI 技术快速 健康 发展。 在这一过程中，需遵循技术发展客观规律，寻求适合国情的 AI 技术创新路径。 当前亟待解决的重大难题是研究新时期举国体制下 AI 技术的发展创新模式和优选路径， 探索 与之相适应的投资政策、人才机制、项目管理制度和绩效考核体系。
AI 作为一项颠覆性新兴技术，对其发展规律的系统化研究尚不充分。 为此，本文运用对比分析方法，选取相对成熟的核能、光伏技术与 AI 技术进行对比，从基础理论、技术发展和技术市场应用模式 3 个方面展开论述，梳理 AI 技术特有的发展规律和创新路径，提出推动我国 AI 技术创新发展的措施与建议。
二、AI 技术和产业的概念界定
（一）AI 技术概念界定
国家标准化管理委员会将 AI 定义为 [5] ：利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
依据这一定义，可将 AI 理解为通过特定技术手段使机器“模仿”人的智能。 按照“模仿”能力的成熟程度，AI 技术可以分为弱 AI、强 AI 和超 AI 等阶段 [6] 。 弱 AI 指擅长于单一方面的 AI，基本处于计算和感知的智能水平。 强 AI 指能够进行思考计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、深度学习等操作，在各方面能和人类处理水平类似的 AI。 超 AI 指在几乎所有领域都比人类处理能力更强的 AI，如科学创新、通识和社交技能等。 目前 AI 技术处于弱 AI 阶段 [7,8]，要从弱 AI 阶段发展到强 AI 阶段，需要在基础前沿、核心技术等方面取得重大突破。
AI 的核心技术包括：机器学习、计算机视觉、知识工程、自然语言处理、语音识别、计算机图形学、多媒体技术、人机交互技术、机器人、数据库技术、可视化技术、数据挖掘、信息检索与推荐等。 得益于高等院校、科研机构和企业在 AI 核心技术方面取得的进展，AI 技术逐渐具备智能化、广泛性、高效性和全球化的特征，在经济 社会 发展中的作用将越来越重要。 也要注意到，AI 核心技术还存在灵活性不足、可解释性弱、鲁棒性差等问题，对未来 AI 技术的发展构成了严峻挑战。
（二）AI 产业概念界定
产业是一个复杂的经济系统，包括管理、技术、人员、生产、市场、资源和信息等多类要素 [9] 。 目前，AI 产业概念界定通常有广义和狭义两种方式，相关要素的含义与表现形式不尽相同。 从广义角度看，AI 产业指通过 AI 技术的深度广泛应用，促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新，带动重点行业智能化升级，形成智能驱动、人机协同、跨界融合的产业发展新形态。 从狭义角度看，AI 产业指群体、团队、个人针对 AI 基础理论、技术、系统、平台以及基于 AI 技术所推出产品和服务的研发、生产、销售等一系列经济活动的集合[10] 。 本文研究是基于 AI 产业的狭义概念来开展的。
AI 产业是一个结构性体系，从产业链各阶段的供给和依赖关系来看，从上到下依次分为基础层、技术层和应用层（见图 1）。 基础层主要提供数据或计算能力支撑，如芯片、传感器、生物识别等。 技术层主要进行关键技术研究和相关应用，依托运算平台和数据资源进行海量识别训练与机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，如语音及自然语言处理、计算机视觉和机器学习等。 应用层主要是在细分行业场景中应用，核心在于 AI 技术的商业化，利用 AI 技术提供产品、服务和解决方案 [11] 。
图 1AI 产业结构图 [10]
注：GPU 表示图形处理器；FPGA 表示现场可编码门阵列。
（三）AI 技术与 AI 产业的关系
新兴产业是通过前沿技术不断发展进而经工程化、产业化而形成的， 科技 创新是新兴产业发展的重要动力 [12,13]。 AI 产业作为重要的新兴产业之一，与 AI 技术的关系阐述如下：AI 技术是推动 AI 产业发展的重要内核；AI 产业的发展趋势是以 AI 关键技术为核心，向上向下分别辐射带动 AI 产业结构基础层和应用层的发展；AI 产业的整体发展程度受限于 AI 核心技术的发展创新能力，促进 AI 关键技术创新发展是必然的选择。
目前我国 AI 产业发展整体形势仍落后于欧美发达国家， 探索 符合国情的 AI 技术创新发展路径，通过“以技术促产业”模式推动我国 AI 产业快速发展，具有重大现实意义和深远战略价值。
三、基于比较分析的 AI 技术发展规律初探
技术发展通常表现为以基础理论为先导、以市场需求为拉动，旺盛的市场需求促使技术不断升级和优化。 通过分析基础理论突破与市场需求生成对于技术发展的影响，有助于加深对技术发展规律的认识和理解。 由于 AI 技术起步较晚，本文将之与发展较为成熟、应用广泛的核能和光伏技术进行对比分析，研究各自的发展特点以 探索AI 技术发展的普遍规律。
（一）核能技术
1. 基础研究进展
核能技术基础理论主要是在科学家实验研究的基础上，通过分析实验现象并总结推理而得到的。 1919 年，英国物理学家卢瑟福用α粒子轰击氮原子核的方式获得了质子，第一次实现了原子核的人工转变。 1939 年，诺贝尔物理学奖获得者费米提出链式反应原理，为和平使用原子能奠定了理论基础。 目前，核能技术经过较长时间的研究已经具备了充分的理论基础。
2. 技术发展情况
以基础理论为基石，核能技术的发展受到国防军事需求的强力牵引，逐步具备了完善的技术能力，已被视为成熟的技术领域。 美国 1940 年启动的“曼哈顿工程”是核能技术研究的经典模式。 此后，美国、苏联、英国、法国的原子弹相继爆炸成功，我国分别于 1964 年、1967 年成功爆炸第一颗原子弹和氢弹。
3. 技术市场应用
核能技术最初定位于国防军事领域应用，如 1933 年匈牙利物理学家齐拉德发表了相关论著，提出核能开发可用于国防军事领域。 第二次世界大战结束后，依托扎实的核能技术研究基础，科学家迅速将核能应用转向和平用途，如 1954 年苏联建成的世界上第一座 5 MW 实验性石墨沸水堆（奥布宁斯克核电站），是核能技术在民用市场领域应用的重要标志。
综上，核能技术基础理论研究充分，技术研究扎实，以国防军事应用需求为起点，带动民用需求的蓬勃发展，是 20 世纪高新技术发展的典型范例。
（二）光伏技术
1. 基础研究进展
太阳电池的工作原理是光生伏特效应，1839 年由法国科学家贝克雷尔在实验中发现。 该原理的发现推动了光伏技术的研究和产业的发展。 随着理论研究的深入，科学家发现多种材料具备光伏效应。 例如，1877 年 Adam 和 Day 研究了硒的光伏效应， 1904 年 Hallwachs 发现铜与氧化亚铜结合在一起具有光敏特性，1932 年 Audobert 和 Stora 发现硫化镉具有光伏现象，1941 年奥尔在硅上发现光伏效应。
2. 技术发展情况
光伏技术发展至今，常见的太阳电池包括硅太阳电池、III-V 族太阳电池、铜铟镓硒太阳电池、碲化镉太阳电池、有机太阳电池和染料敏化太阳电池等。 近年来，随着新材料的不断研发，光伏技术研究呈现多样化趋势，发现了越来越多的新型电池材料（如钙钛矿、石墨烯等）。 但新型太阳电池的技术研究也面临着一些问题。 例如，钙钛矿太阳电池相较于众多新型太阳电池，具有成本低、效率高的优势，但在有毒金属替代、电池长期稳定性、大面积太阳电池制备工艺等方面存在不足，这对产品商业化提出了挑战 [14,15]。 因此，光伏技术虽然具备较好的理论基础，但在先进材料研发和制备方面还存在短板，技术研究略显薄弱，不同技术方向的研究水平也参差不齐。
3. 技术市场应用
光伏技术的市场应用模式与核能技术类似，也是以军用需求为起点，随后带动民用需求发展。 1958 年，美国第一个由光伏电池供电的卫星“先锋一号”发射入轨，是光伏技术早期应用于军用市场的标志。 1962 年，配备了 14 W 太阳电池的商业通信卫星 Telstar 发射入轨，成为太阳电池在民用市场应用的开端。
综上，与核能技术类似，光伏技术的基础理论研究充分，在技术市场应用中也是起始于国防军事领域，并以此带动民用需求发展。 受限于新材料研究水平，光伏技术的各子方向研究水平参差不齐。
（三）AI 技术
1. 基础研究进展
不同于核能和光伏技术，AI 技术发展初期并未具有完备的基础理论。 1936 年，英国人艾伦·图灵创立了自动机理论，可以视作 AI 概念的起源。 1956 年，约翰·麦肯锡、明斯基、罗切斯特和香农等首次提出了 AI 技术定义。 在 AI 技术的发展过程中，针对某一领域的方法研究远远多于基础理论研究。 AI 的早期基础理论定位于“思想”“概念”，并没有提出充分的原理性解释 [8,16]，更多注重某些具体领域的方法研究；基础理论研究薄弱，存在很多需要进一步 探索 的未知领域。 一般认为，AI 技术的基础理论存在一定的缺失和不完备，尚未达到核能、光伏技术的研究水平。
2. 技术发展现状
AI 技术的发展与核能、光伏技术也有很大的不同。 AI 技术目前还处于弱 AI 阶段，虽已在众多领域应用，但限于技术本身不足而导致技术的可信赖度不高，尚未在国防等“高精尖”领域获得广泛应用。 在常规的民用领域 AI 技术得到了广泛应用，且更新迭代速度很快。 目前 AI 技术处于出常规技术较好而高端技术发展不足的局面。
3. 技术市场应用
AI 技术应用的发展经历了 3 次浪潮 [6] ，代表性的节点和应用均产生于民用市场领域。 例如， 1973 年日本开发的 Webot 1 机器人是第一个基于智能软件的人形机器人，可以播放音乐；1980 年日本开发的 Webot 2 机器人可以与人沟通、阅读乐谱并演奏电子琴；1997 年国际商业机器公司（IBM）开发的“深蓝”击败了国际象棋冠军；2006 年法国阿尔德巴兰机器人公司研发了智慧机器人 Nao。 从需求方面看，鉴于国防领域需求场景的特殊性，如数据少、边界不确定、环境复杂和高实时响应等，AI 技术在国防领域中的应用还存在一些问题。 整体来看，AI 技术的市场应用有别于核能、光伏技术，目前仍以民用需求为主；受技术水平所限，在未来很长一段时间内民用领域的应用要比军用领域更广泛。
（四）比较分析结论
通过与核能、光伏技术在基础理论研究、技术发展情况和技术应用市场模式的发展规律进行对比（见表 1），可以发现 AI 技术具有以下发展规律。
表 1核能、光伏和 AI 技术研究对比
（1）AI 技术在基础理论研究方面相对匮乏 [16] ，尽快打牢基础理论研究是推动未来 AI 技术成熟发展的重要方面。 创新是信息技术发展的灵魂和核心， AI 技术的快速持续创新是其发展的必经之路。
（2）与核能和光伏技术类视，AI 技术也具有军民两用的潜力，军民市场协同发展是未来发展的必然方式。 限于 AI 高端技术发展不足、军民市场需求对 AI 技术存在显著差异化， 探索AI 技术在军民市场应用中的特色创新发展路径，是 AI 技术的重点发展方向。
四、AI 技术创新的路径
（一）“演化式”发展是 AI 技术发展的必然选择
基于基础理论发展不充分，技术层面以弱 AI 为主，民用市场巨大、军用市场需求明显但实际应用偏少的现状，我国 AI 技术发展须采用独特的创新路径。 为此，本文采用“内卷式”和“演化式”发展的概念来进行阐述。 “内卷式”指通过在有限领域内投入大量既有技术来获得总产量增长的方式 [17] 。 “内卷式”通常表现为技术的复制、延伸和精细化发展，在发展过程中存在效率提升有限的困境。 “演化式”发展重在技术本身的发展与突破，并通过应用领域扩张带来新的 社会 效益。
目前，AI 技术表现为“内卷式”的发展方式，如常规技术发展较好、高端技术发展不足、技术价值和影响力未充分展示。 AI 的某些技术（如语音识别、图像识别）已在社交、翻译、安保、医疗等领域获得广泛应用，但其鲁棒性不高、可解释性不强等问题并未得到根本性改善，应用场景也受到了制约。 这种现象一方面源于技术突破本身存在难度；另一方面由于国内民用市场规模巨大，仅仅将弱 AI 用于某些特定市场及其细分市场就可以使技术拥有方获得较大收益，导致深入研究 AI 技术缺乏动力。 “内卷式”发展的高收益是短暂的，随之而来的市场竞争将削弱收益 [18] 。 只有加强革新与创造，采取注重非特定市场与“非舒适区”市场应用的“演化式”技术发展模式，AI 技术才能保持旺盛的技术生命力。
（二）融合发展推动 AI 技术“演化式”发展
为促使 AI 技术发展走出“舒适区”、从“内卷式”发展转变为“演化式”发展，需要有新的外部环境驱动因素。 相比于民用需求，军用需求“高精尖”特点更加突出，市场特征差异明显。 要在强 AI 和超 AI 领域有所突破，仅仅依靠民用市场需求是无法实现的，需要通过军用需求加以牵引。 军用场景应用要求 AI 技术具有边界不确定性、博弈强对抗性、响应高实时性、环境高复杂性与信息不完整性等战场特性，相应的装备应满足可靠性、可维修性、可测试性、安全性与环境适应性等多方面要求，而这正是从弱 AI 向强 AI 和超 AI 发展进阶的引路标。 可以认为，以军用需求为牵引来实现 AI 技术融合式发展，成为当前克服 AI 技术创新困难、保证创新活力的优选路径。
也要注意到，AI 技术面向军民市场的发展模式，相比核能、光伏技术有所不同。 核能、光伏技术的市场应用模式首先服务于国防军事领域，而后带动民用领域应用；从军用市场向民用市场转移的技术壁垒相对较低，较易打破军民产业边界，实现技术在军民领域的“演化式”发展。 由于军民市场需求差异性明显，AI 技术在军用需求和民用需求之间的相互转化阻碍较大；强化军用需求牵引，打破军民产业边界，才能实现 AI 技术的“演化式”发展。
立足国情，实现 AI 技术融合发展可以采用“三步走”路线。 第一步，民用技术成果根据军用市场的特殊需求，与需求应用场景进行匹配，实现民用成果直接转化为军用应用。 例如，智能安防技术的民用市场发展相对成熟，但军用场景尚未深入开发；通过这种转化，不仅可以扩大技术的应用范围，还可以初步考验常规弱 AI 技术的成熟性与可靠性，快速定位技术短板。 第二步，新兴 AI 技术，如智能安全技术应通过军民协同创新和联合攻关予以突破，促使具有强 AI 特征和军民两用属性的通用 AI 技术诞生；第三步，针对军用的高需求，由军方针对特殊需求保障必要投入，开展民用领域难以开展或不愿开展的高端技术研究，推进超 AI 技术的研制与产品化；阶段性地向民用领域转移研究成果， 探索 形成“军用牵引民用”的发展格局，如生物智能、智能微系统是可能的技术应用方向。
五、对策建议
（一）顶层布局，构建新型研发机构
构建在民用和军用领域具有领导力和资源调配能力的新型研发机构，建议由国务院和中央军事委员会联合引导并支持。 鉴于 AI 技术的多元化与“群智”的特点，本着高效与务实的原则，采取“顶层统筹、军民协同、各有侧重、群策群力”的项目运行模式，使 AI 的基础理论研究能够自由 探索 ，使高端技术研究能够有拥有良好的团队进行集中攻关；有效协调军用与民用市场需求，使得新型研发机构的运行符合 AI 技术创新的基本特征和发展规律。
（二）拓宽渠道，加大资源保障力度
AI 技术融合发展需要有稳定的经费支持渠道，建议采用“科研经费 + 市场效益”驱动模式。 在民用成果转化为军用时，设立国家 科技 领域重大专项，通过科研经费形式进行资源保障。 在军民协同创新和军用牵引民用阶段，相关研究成果向民用领域转化时，考虑引入行业内的国有或民营企业，由民用产品专项培育基金予以定向支持。
（三）重视人才，推动融合型人才队伍建设
目前 AI 领域的领军人物和团队集中在国内外的知名科研院所和重点企业，但 AI 技术融合发展需要构建多源融合的人才团队以更好集中力量开展科研攻关。 人才队伍建设需依托相关科研机构实体，初期可采用“双聘制”模式引进先进人才和团队，明确人员的权利和义务；团队建设逐步成熟后可引入定向培养机制，培育核心团队和领军人物，打破现有人才引进僵局。 另外，做到“同工同酬”，吸引军队人才与地方人才联合攻关；发挥各自优势，真正做到军民协同创新。 在人才队伍建设过程中，同步建立体现差异化的考评机制。
（四）协同发展，开展伦理研究
人工智能未来的发展前景怎么样？
人工智能医疗行业主要公司：目前国内人工智能医疗行业代表性公司主要有：乐普医疗()、鹰瞳科技(2251HK)、心玮医疗(HK)、美因基因(IPO中)、推想医疗科技(IPO中)等
本文核心数据：人工智能的发展路径、市场规模，人工智能医疗相关政策、人工智能医疗投融资数据
1、人工智能发展路径及市场规模
——发展路径
人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，通过智能系统模拟人类智能，达到机器展示人类智能的目的，如图像分析、语音识别等。 自20世纪50年代以来，人工智能技术日趋成熟，应用场景也愈加广泛，相对于制造业、通信传媒、零售、教育等人工智能应用场景，AI医疗具有广阔的市场以及多元化的需求。
——市场规模
麦肯锡咨询的数据表明，人工智能每年能创造35万亿至58万亿美元的商业价值。 根据IDC数据，预计到2025年全球人工智能应用市场总值将达1270亿美元，其中全球AI医疗处于高速成长期，占人工智能市场五分之一。 我国人工智能产业发展快速，自2018年AI应用于基因测序以来，AI医疗的商业化模型逐步形成，2019年后，AI医疗以40%～60%的增速快速发展，如今中国AI医疗核心软件市场规模接近30亿元，加上带有重资产性质的AI医疗机器人，总体规模接近60亿元。
2、人工智能医疗底层基础逐渐完善
——产业进入商业模式构建阶段
国务院于2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提到需要推广应用人工智能能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系。 2018年政府要求人工智能向基层领域自上而下渗透，进一步明确了在医疗影像、智能服务机器人等细分行业发展的目标与大方向。
2021年7月，国家药监局发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》，明确人工智能医用软件产品的类别界定:用于辅助决策，按照第三类医疗器械管理目前已有四十余款AI类产品获批上市。
——人工智能医疗底层技术成熟
2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法包括:支持向量机(38%)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析;神经网络(34%)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发;逻辑回归(4%)，主要用于疾病风险评估和CDSS。AI医疗整体底层技术较为成熟，应用端准备充分
3、人工智能医疗投融资市场活跃
底层技术、顶层政策设计的双向增强了资本进入人工智能医疗行业的信心。 2016-2020年人工智能医疗投融资规模呈现波动上升趋势，2020年中国人工智能医疗总融资金额达到398亿元，B轮之前的投资额占706%。 AI医疗的未来发展应注重数据和科研的落地，如何切入到诊疗路径中解决切实的临床需求并有恰当的付费模式是商业化落地的关键。
综合以上分析，中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。
西安乐普医学电子仪器待遇
医药行业被称为永不衰落的朝阳行业，其具有弱周期性、产业链长、行业及产品生命周期差异较大、竞争结构分化等特征。 因而医药行业研究一般采用“自上而下”选择快速增长的细分领域，再通过“自下而上”确定投资标的的方法，要做到这点，则需要对医药行业有基本的认识。
1医药行业的特征
周期性特征：医药行业是典型的弱周期性行业，药品是一种特殊的商品，医药的需求刚性大、弹性小，受宏观经济的影响较小，因而医药行业具有防御性强的特征。
产业链特征：医药行业的产业链从上游原料企业到研发和生产企业在经过中间的流通领域，到达医院或零售终端，最后再面向消费者。
医药行业根据其在产业链中的位置不同，上游原料企业主要有化学原料药、中药材和中药饮片行业，中游生产企业主要有化学药制剂、中药、生物制药等，下游流通企业主要有医药商业行业（包括批发和零售）、医疗服务等。
在这条产业链中，上游原料药和下游医药流通比较稳定，中药则一直不温不火，相对来说容易出现牛股的是化学制药和生物制药，因为一般新的化学药出来如果效果好的话，会持续给公司带来巨大收入。
比如：恒瑞医药在2011年推出了针对癌症的阿帕替尼片，成为我国首款获得广泛认可的抗癌药。 由此，恒瑞医药从2011年至今股价翻了10倍有余。
再例如生物医药的智飞生物，2017年代理了默沙东的宫颈癌疫苗9价HPV，业绩飞速增长，股价也在2年中翻了近3倍。
医药行业的生命周期：医药行业整体处于成长阶段，但其中细分产品具有很大的差异性。 大部分医药产品都处于成长阶段，但其中相当部分生物医药产品和一些创新药品还处于初创阶段，如单克隆抗体药物、治疗性疫苗等，还有一些产品如青霉素、阿司匹林等药品已经进入成熟阶段，磺胺类等药品已经进入衰退阶段。
这么一说，大家应该明白了，为什么有些医药股股性活，而有些医药股死气沉沉了。简单的举个例子：从股性的角度上讲 恒瑞医药（创新药，成长型行业） > 鲁抗医药（青霉素、成熟型行业）> 新华制药（磺胺类，衰退型行业）
医药行业竞争结构：医药行业由许多不同的子行业所构成，各个子行业的运行情况与行业竞争结构各异。
总体比较下来，生物制药和医疗服务的竞争环境相对较好，化学原料药、化学药制剂、中药、医药商业和医疗器械的竞争环境相对较差。 但在行业内的各个细分领域，又有很大的差异，如在化学药制剂中专利药品和独家产品的竞争环境也非常好，普药则很差；中药里面也有类似的情况，品牌中药的竞争环境很好，普通中药则很差。 在对竞争环境的分析需要针对具体公司具体分析。
2医药行业的核心—供需
单颗药物对量的需求较低，所以一旦药物量产，满足市场是很容易的，因此，医药行业研究的重心在于需求端。
从宏观上来看，影响医药需求的因素是人口结构，比如老龄化程度、男女比例等都对医药的需求产生影响。
微观上来看，具体细分领域的需求还需从以下几点考虑：（1）该细分领域疾病的发病率；（2）各项政策，特别是医保政策是否会对该类药品的消费有拉动；（3）这种需求的增长能否落实到具体公司。
例如国内我们通过肿瘤的发病率快速提高这一信息，跟踪到抗肿瘤药物市场正在高速增长，而在全民医保的拉动下，抗肿瘤药物又是受到拉动最大的一个领域，从而得出抗肿瘤药物龙头企业相关产品将高速增长的结论。
带来医药行业投资机会的点比较多，通常可以从以下几个方面进行切入，寻找投资机会：
（1）细分行业和领域的整体景气度的提高，可以从行业收入和利润的增长情况，利润率的水平，现金流的情况以及行业内主要公司的经营情况进行跟踪；
（2）对于医药企业来说最重要的是产品，一种新的重磅药品往往对一个企业有着至关重要的作用。 对制剂企业来说，对其新产品的研发进行跟踪，和了解公司产品在渠道中的销售状况都是必不可少的。 同时由于国内企业以仿制药为主，需要掌握同类药品专利过期的时间，产品价格波动等。
（3）行业环境和政策因素，需要对政策导向进行解读，看政策是否会对行业产生大的影响，如一致性评价政策对仿制药企业的影响；
从医药行业的各子行业来看，不同类型的公司，其分析方法和投资逻辑差异很大，推动公司增长的动力也不相同。
31 化学原料药
化学原料药行业习惯上被分为大宗原料药和特色原料药，两类公司的盈利模式存在很大的区别。
311 大宗原料药
大宗原料药具有典型的周期性特征，对企业利润的推动往往决定于价格和销量。
这个比较典型的就是近两年股价大涨的新和成，近几年来它的主营维生素一直在涨价，但这个涨价并不是因为需求强劲，而是由于环保政策影响，维生素开工受限，以及维生素的核心技术仅掌握在巴斯夫、新和成、帝斯曼等少数几家公司手中，这几家公司联合挺价。 所以，维生素出现了趋势性上涨。
312 特色原料药
特色原料药和大宗原料药相比，有一定的技术含量，讲求速度。 特别是新药刚出来的时候能够快速实现原料供应，溢价能力逐步减弱，容易出现暴涨暴跌。 比如早期的华海药业、天宇股份。
但近几年中，由于行业成长性的阶段性弱化（绝大部分领域的原料药都很明朗），使得这一领域逐渐淡出了我们的视野。
32化学药制剂行业
化学药制剂企业可以分为仿创型化学药（创新药）企业、OTC制剂企业和普药制剂生产企业。 OTC的化学药和中药企业共性很强，其中中药OTC企业特征更为明显，因而我们放在中药部分讨论。
321仿创型化学药企业
仿创型企业的典型是恒瑞医药，公司过去主要通过抢仿专利药商在国内未获保护或者是专利保护过期的产品而开拓市场。 后来，随着公司的研发实力增强，开始了发展创新药，形成了仿制药+创新药结合的产品线。
当然，我国大多数药企转型都是在走同样的路线，其中往创新药转型比较成功的还有：科伦药业、复星医药、贝达药业等。
通过创新开发新品，这类公司是医药行业最容易出现牛股的公司，是我们需要关注的重点。
举个例子，兴齐眼药一直是一家普通的眼膏剂企业，但2019年4月公司披露研发出了针对结膜炎、角膜溃疡等疾病的盐酸奥洛他定滴眼液，在国内尚属空白，未来前景可期，公司股价则由20元涨至100元附近，涨幅近5倍。
322普药制剂生产企业
普药即常规药物，相对于新药而言的，这类产品通常已经上市销售多年，市场相对成熟，没有专利等保护壁垒。 国内的化学药制剂企业大部分是普药制剂生产企业，这类公司大多产品毛利率低，生产厂家多，竞争激烈，其可能的看点主要在于行业集中度提升，通过规模效应和费用压缩带来的利润增长。
这种类型的公司股价一般走势平稳，比如:华润双鹤、现代制药、中国医药、华东医药、京新药业、普利制药等。
33中药制剂
中药主要分为4种，中药饮片、品牌中药、现代中药、中药OTC
331中药饮片行业
中药饮片由于其市场规模小，产品附加值不高，技术含量有限，毛利率通常低于50%，品牌中药企业较少涉足这一领域，中药饮片领域以准入标准低，规范程度差，市场分散为主要特征。
所以这个行业不算是一个好的赛道。
我们也看到，上市公司中康美药业、红日药业、香雪制药、太龙药业等股价长期表现很一般。
332品牌中药
品牌中药是中药领域中最重要的一类公司，其产品品牌往往是历史的原因形成的，如同仁堂、云南白药、东阿阿胶、片仔癀，具有独占性和不可复制性，由于其品牌的稀缺性和需求的相对刚性，所以具有较强的成本转嫁能力。
从以往来看，这类公司的业绩增长往往依赖于两点：（1）产品价格的提升；（2）产品应用领域或者是品牌的延伸。 典型代表企业如云南白药、片仔癀、东阿阿胶。
例如：云南白药找到牙膏的突破口，股价在16-18年间有不错表现，而片仔癀则拓展护肤品路线，股价也十分强势。
但同仁堂和东阿阿胶，近几年产品一直比较单一，股价则表现一般。
333现代中药企业
现代中药企业区别于品牌中药的企业的特征在于其产品的创新性，包括剂型创新和产品本身的创新，这类企业往往没有历史的传承和积累，其发展往往依托于产品的创新，从无到有，从单一产品到系列产品。 通过不断的研发投入，实现在产品上不断创新，形成丰富的产品梯队，推动公司的持续快速增长，例如天士力、康缘药业等。
但注意一点，中药注射液一直在临床上效果不佳，甚至存在安全问题，很难大规模推广。 如天士力在美国开展的复方丹参滴丸大型国际临床试验，迟迟未能交出满意结果。
334 OTC药
ORC药即非处方药，该类产品特点有：（1）主要通过零售渠道销售；（2）患者是产品消费的决定者，企业的议价能力不强；（3）品牌是OTC类企业最重要的要素。 典型的OTC中药企业有江中药业和华润三九。
在国内，部分OTC产品在市场上长盛不衰，如三精葡萄糖酸钙，三九感冒药系列，但更多的产品在市场上是各领风骚三五年，营销不能持续创新，新品不能出现，增长就很难持续。
4生物制药
生物制药企业的类型众多，在国内市场，目前业绩能够持续增长的公司主要还在诊断试剂、血液制品、疫苗等方面，真正意义上的生物制药企业还没有形成气候。 A股单纯研发生产创新型生物药的公司非常少，大多数都是化药/中药企业转型。 此外，该类型公司大多处于研发阶段亏损较大，赴港股及美股上市的较多。
41 疫苗
疫苗分为必打疫苗（一类苗）和选打疫苗（二类苗），一类苗市场规模大，但被国家严格控费，此外需求量也是计划型。 比如，上市公司中康泰生物（乙肝疫苗）、华兰生物（免疫规划苗）等，这些公司的一类苗往往是公司的稳定的利润来源。
但二类苗现阶段随着个人健康意识的增强，增长是比较迅猛的。 我们疫苗企业纷纷加入二类苗研制，比如智飞生物的HPV宫颈癌疫苗、沃生生物的肺炎疫、流感疫苗等。
这几年，二类苗是生物医药领域的蓝海，并且由于安全性问题，国家对疫苗行业是高度管制的，进入壁垒十分高，玩家就那么几家公司。 因此，疫苗行业是医药中不可多得的好赛道。
近几年小儿手足口病严重，华兰生物凭借着在流感疫苗的龙头地位，业绩高速增长，股价也从去年至今翻了一倍有余。
42血制品
血液制品的典型企业有华兰生物、上海莱士、天坛生物、博雅生物。 因为血液制品的特殊性，除人血白蛋白之外，其他血液制品均不允许从国外进口。 从2001年起，国家不再新批血液制品企业。 目前政策性壁垒使国内的血液制品行业成为一个没有新进入者的封闭性行业，有利于行业内公司尤其是龙头公司的生存和发展。
不过，血制品行业整体上已经比较成熟，行业增速不高，对这个行业的研究重点则在于：（1）终端血制品价格政策的变化；（2）企业分离技术进步对吨血浆的产值的提高程度。
比如，在早期上海莱士的血浆分离技术是业内最强的，整体毛利率也高于华兰生物，公司市值一度冲破千亿大关。 但此后，由于公司经营问题以及其它公司技术的赶上，公司的优势日渐消失，股价才开始转弱。
43诊断试剂
诊断试剂行业本身是属于高速增长的行业，国产企业由于在诊断仪器方面较为落后，早期发展多以代工贴牌生产诊断试剂为主，后逐步向仪器试剂同步发展，所以也有将该类型公司归类为医疗器械行业。 代表公司有安图生物、科华生物。
对该类公司的分析重点在于：（1）后续产品的研发进度；（2）新的应用领域。
比如：安图生物早期在诊断领域完全不低外资企业，但是公司陆续提高产品竞争力，公司于 17 年 9 月顺利发布了国产首条TLA 流水线。 该流水线使得公司成为国内唯一具有能与外资企业在大型医院主战场竞争能力的企业，并一举奠定了公司股价从17年以来持续走强的基础。
5医疗器械
医疗器械是个利润非常丰厚的行业，但是国内的企业产品层次普遍不高，研发能力薄弱，还属于初级制造业水平。 目前国内大型医疗器械市场都被海外巨头占据（以GPS为代表）,国产企业和这些国际巨头相去甚远，但差距大同样意味着未来进口替代的空间大。
国产企业在高端医疗器械做的最好的是迈瑞医疗，主要从事分析仪器和监护仪器，目前已完成美股私有化后A股上市。 此外在某些高端器械领域如心血管支架，国产替代也较为成功，代表企业乐普医疗。
医疗器械公司研究主要关注：（1）生产成本：中低端产品对钢材等原料成本比较敏感；（2）产品档次：高端意味着高利润；（3）研发能力：持续发展能力。
6医药商业
医药商业是一个低毛利率，依靠规模和服务取胜的行业，医药商业有批发和零售两个层面，医药批发主要企业有上海医药、中国医药、国药一致、九州通等，零售企业主要有：一心堂、大参林、益丰药店、老百姓等。
医药批发商受到医药终端多样性的影响，在医药行业批发环节将一直存在，零售环节受制于国内医院以药养医的影响，总体规模偏小，但发展迅速较快。
这也是为什么医药批发行业的股票股价要远比医药零售走得差的原因。
在美国，3大医药批发商占据了全市场97%的份额，而我国最大的国药控股的市占率也不足10%，因此未来的主要看点在市场集中度的提高。
7医疗服务
医疗服务分很多种，比如CRO、CMO、民营医院等均属于医疗服务范畴。
CRO即临床医疗服务，比如一家药企要成为强研发强注册的公司是很难的，所以在研发国产中很多工作需要外包出去，于是就形成了CRO企业。 随着创新药已经成为医药企业发展的大趋势，CRO行业十分景气，并且这种景气趋势可能会随着创新药的浪潮延续5-10年，甚至更久。
比如：泰格医药从2017年开始，连续净利润保持50%以上的高速增长，在短短两年时间内，股价上涨近5倍。
相关的企业还有：药明康德、康龙化成、凯莱英、昭衍新药、博腾股份等等。
除了CRO之外，由于医药的品种多样化及细分领域需求较少的原因，有些企业不愿意自己投入大量资金自建产线，所以它需要将药品生产外包，这类承接外包生产业务的企业叫CMO，可以理解为医药生产代工企业。
一般CRO企业也会有CMO业务，相对在代工业务做得比较凸出的有凯莱英、博腾药业、药明康德等。
另一类与CRO息息相关的即是小分子库，因为医药的研发需要运用到大量小分子，但小分子的研发也需要大量人力物力，所以干脆买让别人帮忙设计或者买别人的成品，这里的小分子设计龙头即药石科技、药明康德等。
由于创新药的研发存在很大的风险，比如历史上重庆啤酒研发乙肝疫苗失败，带来了股价的暴跌。 CRO/CMO行业由于只收取服务费，所以业绩会更加稳健，是投资创新药的不错方向。
72民营医院
国内目前公立医院占据绝对主导地位，且都是非盈利性医院。 近年随着医药加成取消公立医院创收能力大幅下降，公立医院的扩张主要依赖政府资金的支持。
民营医院受制于公立医院一直发展畸形，一方面是公立医院对优秀医疗人才的虹吸现象，事业编制限制了人才流出。 尽管医生多点执业正在试行，但民营医院总体上医疗人才依旧匮乏。 另一方面，医院对设备要求较高，民营医院在昂贵的检测设备投入不及公立医院。 目前来看，医疗服务发展较好的主要有两个方向：（1）专科连锁。 这类商业模式一般对设备要求较高而对人力资源要求较低，可复制性强。 典型的如体检公司美年健康、爱尔眼科、通策医疗等（2）高端医院。 主要定位于高端客户，收费昂贵但是服务好。 代表如复星医药参股的和睦家医院。
对于这个行业，我们主要关注的则是：（1）模式的可复制性、（2）规模扩大后对成本和费用的控制；
举个例子：通策医疗通过兼并，将浙江地区几家大的口腔医院占据，成本和管理非常好，业绩十分优秀。而它的模式完全可以向全国进行复制，所以通策医疗10年涨幅近20倍，同样的还有眼科医院爱尔眼科
相比之下，美年健康的模式也可复制，但是其公司成本控制能力不佳，股价表现平平。
8监管及政策对医药行业的影响
由于医药行业的特殊性，强监管一直是行业常态，政策对行业的影响也非常显著。具体的影响政策统计为以下几点：
81医保政策
药品能否进入医保目录以及进入的层次对其销量有很大的影响，而医保目录由医保局（此前是由劳动和社会保障部）两年制定一次，这方面的政策动向也是关注的重点。
82新药审批政策
以往国内药品的批准非常容易，买卖药品批文现象严重。 如今医药行业审批十分严格，这对优势企业是个利好，有利于具有很强研发实力的企业来说，市场竞争没有以前那么激烈，新药进入市场能否获得更大的优势。
该政策的变化主要对仿创型化学药制剂企业、现代中药企业和创新型生物制药企业影响比较大。
83生产批准政策
药品的生产主要受国家药品监督管理局管制。 在生产环节，标准化体系已经建立完善，在麻醉品、血液制品、疫苗等领域还实行更加严格的管理制度，这意味着行业门槛的提高，有利于行业集中度的增加。
该政策的变化主要影响监管严格的血液制品、疫苗、生物制品等行业。
比如：2001年，国家停止了血制品行业的进入审批，那么有血制品牌照的几家公司则成为了行业的寡头，此后，上海莱士、华兰生物、博雅生物、天坛生物步入长牛模式。
85环保政策
国家环保总局对制药企业排污标准在不断提高，这方面监管的越来越严将导致小企业逐步退出，行业的门槛和集中度将不断增加。
环保政策的变化主要影响原料药企业。
比如:维生素行业污染比较严重，2017年环保因素关停了许多小的维生素厂商，导致维生素价格上涨，新和成、亿帆医药等股价大涨。
20只医药细分龙头个股（名单），低估值，行业前景强
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