> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 国产大模型 token通胀，全球软件行业或迎重构 2026年2月28日 2月人工智能板块震荡整理，板块内部极具分化。人工智能板块指数（884201.WI）2月涨跌幅为 $0.78\%$ ，同期上证综指涨跌幅 $1.09\%$ 、沪深300涨跌幅 $0.09\%$ 、创业板指涨跌幅 $4.47\%$ 。我们认为，2月人工智能板块维持区间震荡态势，由于春节市场休市以及节前效应，板块成交量出现萎缩，其中人工智能板块出现严重分化，硬件、数据中心等细分领域强势领涨，Saas领域迎来大幅调整，伴随地缘政治局势愈演愈烈，市场避险情绪升温，叠加市场担心AI对软件行业冲击，短期资金更加青睐订单+业绩等硬件基础设施领域。 - 国产大模型进入 token通胀，互联网科技巨头AI入口流量之争进入白热化。2月恒生科技指数大幅下挫 $10.15\%$ ，创今年以来最大单月跌幅，由于恒生科技指数中按市值排名前十大重仓股中有7家互联网科技公司，传统互联网科技公司当前面临AI流量入口之争，市场担心短期流量叙事能否带来业绩端兑现，对互联网科技公司未来盈利预期存在不确定性，加之美联储鹰派超预期，市场担心全球流动性拐点，引来港股互联网公司大幅下跌，导致恒生科技指数2月迎来全年最大跌幅，而反观近期港股原生模型公司智谱、MiniMax大幅上涨，涨幅分别为 $154.2\% / 64.42\%$ ，根据OpenRouter数据，2月中国AI的模型调用量爆发式增长，首次超过美国，根据2月16日至22日的周榜单显示，平台调用量排名前五的模型中，有四款来自中国厂商，分别为MiniMax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、智谱GLM-5、DeepSeek的V3.2，四款模型合计贡献了Top5总调用量的 $85.7\%$ ，同时智谱宣布对GLM Coding Plan套餐价格进行调整，取消收购优惠，保留按季按年订阅优惠套餐价格进行结构性调整，整体涨幅自 $30\%$ 起，已订阅用户价格保持不变。我们认为，伴随国产大模型能力持续提升，百模大战进入到淘汰赛阶段，或将走向token通胀，而原生大模型公司由于其业务纯粹性，相较传统互联网大厂具备优势，短期获得资金青睐与追捧，但传统互联网巨头在AI时代的流量入口之争是有必要的，流量仍然是AI时代最重要的资产之一，长期来看我们认为互联网公司有望凭借其流量优势重新夺回AI时代地位，原生大模型厂或将成为其产业链中重要一环，建议持续关注恒生互联网科技巨头低位布局机会。 - Agent 智能体能力跃迁，Saas 行业格局或将迎来新格局。AI 初创企业Anthropic 于 2 月初推出新型工具 11 个插件，其中法律插件，能够直接协助团队审查合同、标记合规风险并跟踪法律条款，相当于一个初级律师的能力，让投资者开始怀疑传统法律科技公司的护城河是否依然稳固，无论是国内外 Saas 公司均出现不同程度的下跌。我们认为，AI 目前最大的优势在于编程，对于传统软件公司在功能界面开发方面或将造成一定冲击，传统软件板块或将迎来一次全新洗牌，建议关注三类公司：1）具备垂类行业专业、专有数据资源的公司；2）深度嵌入物理系统、生产流程或高复杂度的场景以及对应场景的公司；3）积极推进软件 Agent 化公司。 # 计算机行业 推荐 维持评级 # 分析师 吴砚靖 $\boxtimes$ : wuyanjing@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130519070001 鲁佩 $\boxtimes$ :lupei_yj@chinastock.com.cn 分析师证书编码：S0130521060001 胡天昊 $\boxed{\times}$ : hutianhao_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130525070004 相对沪深300表现图 2026-2-28 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 投资建议：关注以下细分赛道及公司：1、国产算力产业链：工业富联、中科曙光、海光信息等；2、IDC服务商与算力租赁：润泽科技、光环新网、大位科技、城地香江等；3、大模型厂商：智谱、MINIMAX-WP、阿里巴巴-W、腾讯控股；4、国产信创厂商：中国软件、软通动力、润和软件、达梦数据等；5、AI Agent及应用：金山办公、合合信息、福昕软件、拓尔思、能科科技、道通科技、同花顺、嘉和美康、卫宁健康、国能日新、深信服、彩讯股份、恒生电子、万兴科技等；6、云计算厂商：金蝶国际、金山云、优刻得；7、一体机及端侧AI：虹软科技、海康威视、中科创达、华勤技术、萤石网络等；8、数据要素产业链中供给、流通、应用公司：深桑达A、上海钢联等；9、工业软件：中控技术、鼎捷数智/华大九天、概伦电子、广立微等。 风险提示：技术迭代不及预期风险；科技巨头竞争加剧风险；法律监管风险；供应链风险；下游需求不及预期风险。 重点公司盈利预测与估值（股价截至2月28日） <table><tr><td rowspan="2">股票代码</td><td rowspan="2">股票名称</td><td colspan="3">EPS</td><td colspan="3">PE</td><td rowspan="2">投资评级</td></tr><tr><td>2025E</td><td>2026E</td><td>2027E</td><td>2025E</td><td>2026E</td><td>2027E</td></tr><tr><td>002230.SZ</td><td>科大讯飞</td><td>0.41</td><td>0.65</td><td>0.93</td><td>136.15</td><td>85.88</td><td>60.02</td><td>推荐</td></tr><tr><td>688041.SH</td><td>海光信息</td><td>1.30</td><td>1.94</td><td>2.79</td><td>200.85</td><td>134.59</td><td>93.58</td><td>推荐</td></tr><tr><td>688692.SH</td><td>达梦数据</td><td>4.18</td><td>5.21</td><td>6.39</td><td>61.40</td><td>49.26</td><td>40.17</td><td>-</td></tr><tr><td>300442.SZ</td><td>润泽科技</td><td>1.56</td><td>1.93</td><td>2.27</td><td>66.28</td><td>53.57</td><td>45.55</td><td>-</td></tr><tr><td>301236.SZ</td><td>软通动力</td><td>0.37</td><td>0.51</td><td>0.68</td><td>133.78</td><td>97.06</td><td>72.79</td><td>推荐</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # 目录 # Catalog # 一、市场行情回顾 4 （一）整体行情 4 （二）代表企业 4 （三）板块估值 5 # 二、人工智能产业动态 8 (一) 数据要素、数据交易所最新新闻及政策 8 （二）算法端：国内外巨头大模型动态 （三）算力端：AI服务器、AI芯片最新动态 11 # 三、前沿行业动态 13 （一）前沿技术动态 13 （二） 前沿政策动态 21 # 四、前沿企业动态 22 （一）前沿产品动态 22 （二）投融资事件 25 # 五、投资建议 27 # 六、风险提示 28 # 一、市场行情回顾 # （一）整体行情 A股人工智能指数（884201.WI）截至2月28日收盘价为12084.59，月涨跌幅为 $0.78\%$ 。计算机行业指数（801750.SI）截至2月28日收盘价为5659.84，月涨跌幅为 $1.56\%$ 。 图1：人工智能指数走势图 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # （二）代表企业 A股Wind人工智能指数（884201.WI）截至2月28日总市值32560.73亿，含成分股86支，权重等分。板块上市公司分布为主板16支，创业板35支，科创板13支，中小板22支。 表1：2 月成分股涨幅前十 <table><tr><td>股票代码</td><td>股票简称</td><td>2月涨跌幅</td><td>2月28日收盘价（元）</td><td>相对计算机指数涨跌幅</td></tr><tr><td>600410.SH</td><td>华胜天成</td><td>37.74%</td><td>28.94</td><td>36.18%</td></tr><tr><td>300442.SZ</td><td>润泽科技</td><td>26.35%</td><td>103.39</td><td>24.79%</td></tr><tr><td>603533.SH</td><td>掌阅科技</td><td>21.58%</td><td>30.03</td><td>20.02%</td></tr><tr><td>301536.SZ</td><td>星宸科技</td><td>20.39%</td><td>83.73</td><td>18.83%</td></tr><tr><td>688343.SH</td><td>云天励飞-U</td><td>20.17%</td><td>110.26</td><td>18.61%</td></tr><tr><td>300182.SZ</td><td>捷成股份</td><td>18.15%</td><td>7.16</td><td>16.59%</td></tr><tr><td>301025.SZ</td><td>读客文化</td><td>16.07%</td><td>12.93</td><td>14.51%</td></tr><tr><td>300383.SZ</td><td>光环新网</td><td>13.68%</td><td>17.45</td><td>12.12%</td></tr><tr><td>300479.SZ</td><td>神思电子</td><td>13.65%</td><td>22.39</td><td>12.09%</td></tr><tr><td>301316.SZ</td><td>慧博云通</td><td>11.95%</td><td>49.76</td><td>10.39%</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表2：2 月成分股跌幅前十 <table><tr><td>股票代码</td><td>股票简称</td><td>2月涨跌幅</td><td>2月28日收盘价（元）</td><td>相对计算机指数涨跌幅</td></tr><tr><td>688228.SH</td><td>开普云</td><td>-47.71%</td><td>128.01</td><td>-49.27%</td></tr><tr><td>300781.SZ</td><td>因赛集团</td><td>-21.09%</td><td>43.14</td><td>-22.65%</td></tr><tr><td>688615.SH</td><td>合合信息</td><td>-19.19%</td><td>225.47</td><td>-20.75%</td></tr><tr><td>300454.SZ</td><td>深信服</td><td>-18.40%</td><td>131.10</td><td>-19.96%</td></tr><tr><td>300071.SZ</td><td>福石控股</td><td>-17.43%</td><td>5.97</td><td>-18.99%</td></tr><tr><td>002315.SZ</td><td>焦点科技</td><td>-11.61%</td><td>45.92</td><td>-13.17%</td></tr><tr><td>688111.SH</td><td>金山办公</td><td>-10.59%</td><td>301.16</td><td>-12.15%</td></tr><tr><td>002354.SZ</td><td>天娱数科</td><td>-9.19%</td><td>6.72</td><td>-10.75%</td></tr><tr><td>300613.SZ</td><td>富瀚微</td><td>-8.71%</td><td>46.30</td><td>-10.27%</td></tr><tr><td>300624.SZ</td><td>万兴科技</td><td>-8.23%</td><td>85.67</td><td>-9.79%</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # （三）板块估值 人工智能指数(884201.WI)重要成分股2021-2024年近三年整体营业收入复合增长率 $15.62\%$ 净利润复合增长率 $-2.63\%$ ，截至2月28日平均估值PE（TTM）79.86倍，PS（TTM）4.55倍。 图2：人工智能指数市场表现 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表3：2 月人工智能主题基金一览 <table><tr><td>基金代码</td><td>基金简称(官方)</td><td>基金规模合 计(亿元)</td><td>2月28收盘价(元)</td><td>近1月回报(%)</td><td>近3月回报(%)</td><td>近6月回报(%)</td><td>第一重仓股(25年报)</td></tr><tr><td>001986.OF</td><td>前海开源人工智能A</td><td>6.98</td><td>1.37</td><td>-4.49</td><td>-5.05</td><td>14.71</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>005729.OF</td><td>南方人工智能主题</td><td>5.78</td><td>3.40</td><td>3.56</td><td>5.92</td><td>41.07</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>005844.OF</td><td>东方人工智能主题A</td><td>48.47</td><td>1.97</td><td>21.26</td><td>33.77</td><td>73.00</td><td>中微公司</td></tr><tr><td>005962.OF</td><td>宝盈人工智能A</td><td>11.87</td><td>4.69</td><td>8.47</td><td>8.23</td><td>52.91</td><td>景旺电子</td></tr><tr><td>005963.OF</td><td>宝盈人工智能C</td><td>11.87</td><td>4.42</td><td>8.40</td><td>8.02</td><td>52.30</td><td>景旺电子</td></tr><tr><td>006281.OF</td><td>万家人工智能A</td><td>21.67</td><td>3.68</td><td>5.99</td><td>3.06</td><td>51.30</td><td>寒武纪-U</td></tr><tr><td>008020.OF</td><td>华富中证人工智能产业ETF联接A</td><td>21.75</td><td>1.63</td><td>12.66</td><td>13.58</td><td>61.79</td><td>恒玄科技</td></tr><tr><td>008021.OF</td><td>华富中证人工智能产业ETF联接C</td><td>21.75</td><td>1.61</td><td>12.63</td><td>13.49</td><td>61.55</td><td>恒玄科技</td></tr><tr><td>008585.OF</td><td>华夏中证人工智能ETF联接A</td><td>56.49</td><td>1.53</td><td>8.38</td><td>11.09</td><td>53.81</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>008586.OF</td><td>华夏中证人工智能ETF联接C</td><td>56.49</td><td>1.51</td><td>8.36</td><td>11.01</td><td>53.58</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>009239.OF</td><td>融通中证人工智能主题C</td><td>10.55</td><td>2.56</td><td>8.44</td><td>11.58</td><td>54.77</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>011832.OF</td><td>西部利得中证人工智能A</td><td>4.58</td><td>1.63</td><td>8.71</td><td>9.84</td><td>49.60</td><td>新易盛</td></tr><tr><td>011833.OF</td><td>西部利得中证人工智能C</td><td>4.58</td><td>1.60</td><td>8.68</td><td>9.73</td><td>49.31</td><td>新易盛</td></tr><tr><td>011839.OF</td><td>天弘中证人工智能主题A</td><td>33.94</td><td>1.69</td><td>8.40</td><td>11.54</td><td>54.43</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>011840.OF</td><td>天弘中证人工智能主题C</td><td>33.94</td><td>1.68</td><td>8.38</td><td>11.49</td><td>54.29</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>012733.OF</td><td>易方达中证人工智能主题ETF联接A</td><td>95.64</td><td>1.92</td><td>8.46</td><td>11.36</td><td>53.56</td><td>寒武纪-U</td></tr><tr><td>012734.OF</td><td>易方达中证人工智能主题ETF联接C</td><td>95.64</td><td>1.91</td><td>8.45</td><td>11.33</td><td>53.49</td><td>寒武纪-U</td></tr><tr><td>014162.OF</td><td>万家人工智能C</td><td>21.67</td><td>3.56</td><td>5.92</td><td>2.85</td><td>50.69</td><td>寒武纪-U</td></tr><tr><td>014630.OF</td><td>汇添富中证人工智能主题ETF联接A</td><td>0.00</td><td>1.02</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>-</td></tr><tr><td>014631.OF</td><td>汇添富中证人工智能主题ETF联接C</td><td>0.00</td><td>1.02</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>-</td></tr><tr><td>017811.OF</td><td>东方人工智能主题C</td><td>48.47</td><td>1.95</td><td>21.22</td><td>33.64</td><td>72.66</td><td>中微公司</td></tr><tr><td>021580.OF</td><td>华夏中证人工智能ETF联接D</td><td>56.49</td><td>1.51</td><td>8.36</td><td>11.01</td><td>53.59</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>023286.OF</td><td>前海开源人工智能C</td><td>6.98</td><td>1.36</td><td>-4.52</td><td>-5.15</td><td>14.49</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>023407.OF</td><td>华宝创业板人工智能ETF联接A</td><td>10.22</td><td>2.03</td><td>15.75</td><td>30.93</td><td>79.36</td><td>-</td></tr><tr><td>023408.OF</td><td>华宝创业板人工智能ETF联接C</td><td>10.22</td><td>2.03</td><td>15.72</td><td>30.83</td><td>79.09</td><td>-</td></tr><tr><td>023520.OF</td><td>博时科创板人工智能ETF联接A</td><td>15.38</td><td>1.38</td><td>16.49</td><td>13.08</td><td>42.58</td><td>-</td></tr><tr><td>023521.OF</td><td>博时科创板人工智能ETF联接C</td><td>15.38</td><td>1.38</td><td>16.46</td><td>13.00</td><td>42.39</td><td>-</td></tr><tr><td>023550.OF</td><td>银华上证科创板人工智能ETF联接A</td><td>8.31</td><td>1.36</td><td>16.34</td><td>12.77</td><td>41.03</td><td>-</td></tr><tr><td>023551.OF</td><td>银华上证科创板人工智能ETF联接C</td><td>8.31</td><td>1.36</td><td>16.31</td><td>12.71</td><td>40.90</td><td>-</td></tr><tr><td>023552.OF</td><td>银华上证科创板人工智能ETF联接I</td><td>8.31</td><td>1.36</td><td>16.32</td><td>12.73</td><td>40.97</td><td>-</td></tr><tr><td>159363.OF</td><td>华宝创业板人工智能ETF</td><td>64.92</td><td>1.15</td><td>16.59</td><td>33.00</td><td>86.08</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>159381.OF</td><td>华夏创业板人工智能ETF</td><td>19.87</td><td>2.18</td><td>16.52</td><td>33.38</td><td>86.54</td><td>新易盛</td></tr><tr><td>159388.OF</td><td>国泰创业板人工智能ETF</td><td>7.50</td><td>0.94</td><td>16.43</td><td>33.16</td><td>85.76</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>159702.OF</td><td>汇添富中证人工智能ETF</td><td>0.00</td><td>0.79</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>0.00</td><td>-</td></tr><tr><td>159819.OF</td><td>易方达中证人工智能主题ETF</td><td>260.71</td><td>1.67</td><td>8.95</td><td>11.98</td><td>58.08</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>161631.OF</td><td>融通中证人工智能主题A</td><td>10.55</td><td>2.62</td><td>8.47</td><td>11.69</td><td>55.08</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>512930.OF</td><td>平安中证人工智能ETF</td><td>33.97</td><td>2.38</td><td>8.92</td><td>11.87</td><td>57.81</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>515070.OF</td><td>华夏中证人工智能ETF</td><td>110.57</td><td>2.12</td><td>8.91</td><td>11.89</td><td>57.74</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>515980.OF</td><td>华富中证人工智能产业ETF</td><td>99.66</td><td>0.98</td><td>13.41</td><td>14.29</td><td>70.94</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>517800.OF</td><td>方正富邦中证沪港深人工智能50ETF</td><td>4.18</td><td>1.13</td><td>7.48</td><td>6.49</td><td>39.70</td><td>中际旭创</td></tr><tr><td>588730.OF</td><td>易方达上证科创板人工智能ETF</td><td>16.80</td><td>1.69</td><td>17.21</td><td>13.93</td><td>48.08</td><td>金山办公</td></tr><tr><td>588760.OF</td><td>广发上证科创板人工智能ETF</td><td>23.56</td><td>0.87</td><td>17.30</td><td>13.45</td><td>47.79</td><td>金山办公</td></tr><tr><td>588790.OF</td><td>博时科创板人工智能ETF</td><td>49.11</td><td>0.92</td><td>17.24</td><td>13.43</td><td>47.06</td><td>金山办公</td></tr><tr><td>588930.OF</td><td>银华上证科创板人工智能 ETF</td><td>17.54</td><td>1.80</td><td>17.05</td><td>13.00</td><td>46.28</td><td>金山办公</td></tr><tr><td>589010.OF</td><td>华夏上证科创板人工智能 ETF</td><td>25.51</td><td>1.62</td><td>17.26</td><td>13.30</td><td>47.43</td><td>金山办公</td></tr><tr><td>589520.OF</td><td>华宝上证科创板人工智能 ETF</td><td>6.92</td><td>0.69</td><td>17.19</td><td>13.47</td><td>47.47</td><td>金山办公</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表4：人工智能主要上市公司近况一览(数据截至 2026 年 2 月 28 日) <table><tr><td>股票代码</td><td>股票名称</td><td>24年三季度营收增速(%)</td><td>24年三季度净利润增速(%)</td><td>25年三季度营收增速(%)</td><td>25年三季度净利润增速(%)</td><td>总市值(亿元)</td><td>市盈率PE(TTM)</td><td>市销率PS(TTM)</td><td>月涨跌幅(%)</td><td>今年以来涨跌幅(%)</td></tr><tr><td>000977.SZ</td><td>浪潮信息</td><td>72.26</td><td>66.49</td><td>44.85</td><td>15.35</td><td>938.06</td><td>37.83</td><td>0.62</td><td>1.56</td><td>-4.08</td></tr><tr><td>002230.SZ</td><td>科大讯飞</td><td>17.73</td><td>-1039.84</td><td>14.41</td><td>80.60</td><td>1290.47</td><td>154.14</td><td>5.06</td><td>-6.34</td><td>11.00</td></tr><tr><td>002236.SZ</td><td>大华股份</td><td>0.77</td><td>-3.97</td><td>2.06</td><td>38.92</td><td>633.03</td><td>16.42</td><td>1.93</td><td>1.58</td><td>1.69</td></tr><tr><td>002362.SZ</td><td>汉王科技</td><td>17.87</td><td>29.90</td><td>9.85</td><td>-21.55</td><td>54.56</td><td>-43.19</td><td>2.83</td><td>2.43</td><td>3.14</td></tr><tr><td>002405.SZ</td><td>四维图新</td><td>9.06</td><td>9.42</td><td>5.20</td><td>-45.55</td><td>258.87</td><td>-19.67</td><td>7.09</td><td>3.31</td><td>21.20</td></tr><tr><td>002415.SZ</td><td>海康威视</td><td>6.06</td><td>-6.22</td><td>1.18</td><td>14.94</td><td>2881.44</td><td>20.31</td><td>3.11</td><td>0.35</td><td>5.36</td></tr><tr><td>300229.SZ</td><td>拓尔思</td><td>2.95</td><td>82.98</td><td>-45.57</td><td>-460.24</td><td>202.24</td><td>-67.72</td><td>40.87</td><td>1.05</td><td>16.33</td></tr><tr><td>300474.SZ</td><td>景嘉微</td><td>-5.99</td><td>53.28</td><td>12.14</td><td>-403.81</td><td>376.49</td><td>-143.96</td><td>72.42</td><td>-3.02</td><td>0.24</td></tr><tr><td>601360.SH</td><td>三六零</td><td>-16.76</td><td>-56.39</td><td>8.18</td><td>78.88</td><td>867.95</td><td>-136.23</td><td>10.32</td><td>2.14</td><td>11.01</td></tr><tr><td>603019.SH</td><td>中科曙光</td><td>3.65</td><td>2.12</td><td>9.68</td><td>25.55</td><td>1348.70</td><td>63.84</td><td>9.01</td><td>2.77</td><td>7.72</td></tr><tr><td>688088.SH</td><td>虹软科技</td><td>14.09</td><td>8.34</td><td>9.39</td><td>60.51</td><td>198.06</td><td>76.85</td><td>21.46</td><td>-3.31</td><td>-0.26</td></tr><tr><td>688169.SH</td><td>石头科技</td><td>23.17</td><td>8.22</td><td>72.22</td><td>-29.51</td><td>370.76</td><td>27.26</td><td>1.99</td><td>0.34</td><td>-5.90</td></tr><tr><td>688207.SH</td><td>格灵深瞳</td><td>-72.99</td><td>-684.03</td><td>55.33</td><td>7.47</td><td>45.68</td><td>-25.34</td><td>29.39</td><td>2.98</td><td>16.05</td></tr><tr><td>688256.SH</td><td>寒武纪-U</td><td>27.09</td><td>12.30</td><td>2386.38</td><td>321.49</td><td>4967.45</td><td>241.23</td><td>76.46</td><td>-6.43</td><td>-13.10</td></tr><tr><td>688787.SH</td><td>海天瑞声</td><td>44.90</td><td>111.80</td><td>56.69</td><td>10.32</td><td>91.11</td><td>647.33</td><td>24.17</td><td>0.01</td><td>30.21</td></tr><tr><td>688793.SH</td><td>倍轻松</td><td>-11.16</td><td>183.41</td><td>-34.07</td><td>-600.98</td><td>19.60</td><td>-21.94</td><td>2.54</td><td>1.97</td><td>4.59</td></tr><tr><td>002410.SZ</td><td>广联达</td><td>-8.06</td><td>-17.59</td><td>-2.22</td><td>45.90</td><td>230.78</td><td>66.26</td><td>3.78</td><td>1.53</td><td>11.05</td></tr><tr><td>688327.SH</td><td>云从科技-UW</td><td>-34.51</td><td>-23.69</td><td>56.81</td><td>39.14</td><td>175.31</td><td>-32.17</td><td>35.02</td><td>6.90</td><td>17.47</td></tr><tr><td>688343.SH</td><td>云天励飞-U</td><td>112.52</td><td>-41.51</td><td>96.85</td><td>29.95</td><td>396.50</td><td>-98.52</td><td>30.32</td><td>20.17</td><td>44.93</td></tr><tr><td>688246.SH</td><td>嘉和美康</td><td>-11.52</td><td>-4748.76</td><td>-30.67</td><td>-320.68</td><td>33.52</td><td>-13.26</td><td>8.22</td><td>-2.99</td><td>4.77</td></tr><tr><td>603893.SH</td><td>瑞芯微</td><td>48.47</td><td>354.90</td><td>45.46</td><td>121.65</td><td>757.60</td><td>74.08</td><td>18.40</td><td>-5.78</td><td>1.11</td></tr><tr><td>300033.SZ</td><td>同花顺</td><td>-1.59</td><td>-15.53</td><td>39.67</td><td>85.29</td><td>1786.77</td><td>75.12</td><td>34.95</td><td>-4.71</td><td>3.16</td></tr><tr><td>300496.SZ</td><td>中科创达</td><td>-4.70</td><td>-69.75</td><td>39.34</td><td>50.72</td><td>336.36</td><td>69.42</td><td>4.92</td><td>-3.00</td><td>8.15</td></tr><tr><td>688111.SH</td><td>金山办公</td><td>10.90</td><td>17.23</td><td>15.21</td><td>13.32</td><td>1395.49</td><td>75.72</td><td>23.54</td><td>-10.59</td><td>-1.92</td></tr><tr><td>688475.SH</td><td>萤石网络</td><td>12.93</td><td>-6.69</td><td>8.33</td><td>12.68</td><td>232.86</td><td>41.10</td><td>3.95</td><td>-3.33</td><td>-1.79</td></tr><tr><td>300634.SZ</td><td>彩讯股份</td><td>10.72</td><td>-37.78</td><td>10.81</td><td>0.61</td><td>133.02</td><td>57.50</td><td>7.46</td><td>-2.35</td><td>16.85</td></tr><tr><td>300624.SZ</td><td>万兴科技</td><td>-3.91</td><td>-105.42</td><td>8.50</td><td>-1,020.40</td><td>165.63</td><td>-75.44</td><td>10.83</td><td>-8.23</td><td>21.26</td></tr><tr><td>301162.SZ</td><td>国能日新</td><td>18.15</td><td>7.96</td><td>36.97</td><td>41.75</td><td>96.20</td><td>83.07</td><td>14.05</td><td>10.32</td><td>41.55</td></tr><tr><td>688188.SH</td><td>柏楚电子</td><td>31.19</td><td>30.10</td><td>24.51</td><td>24.61</td><td>437.89</td><td>39.50</td><td>19.94</td><td>0.18</td><td>11.60</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 表5：境外上市人工智能企业近况一览(数据截至 2026 年 2 月 28 日) <table><tr><td>证券代码</td><td>证券简称</td><td>最近一期 营业收入 (原始币 种、亿 元)</td><td>最近一期 营业收入 同比增长 率(%)</td><td>最近一期 归母净利润(原始 币种、亿 元)</td><td>最近一期 归母净利润同比增 长率 (%)</td><td>总市值 (原始币 种、亿 元)</td><td>市盈率 PE (TTM)</td><td>市销率 PS (TTM)</td><td>月涨跌幅 (%)</td><td>今年以来 涨跌幅 (%)</td></tr><tr><td>TSLA.O</td><td>特斯拉</td><td>948.27</td><td>-2.93</td><td>37.94</td><td>-46.50</td><td>15,103.91</td><td>398.10</td><td>15.93</td><td>-6.48</td><td>-10.50</td></tr><tr><td>QCOM.O</td><td>高通</td><td>122.52</td><td>5.00</td><td>30.04</td><td>-5.53</td><td>1,518.98</td><td>28.31</td><td>3.39</td><td>-6.09</td><td>-16.77</td></tr><tr><td>NVDA.O</td><td>英伟达</td><td>2,159.38</td><td>65.47</td><td>1,200.67</td><td>64.75</td><td>43,057.17</td><td>35.86</td><td>19.94</td><td>-7.29</td><td>-4.99</td></tr><tr><td>MSFT.O</td><td>微软</td><td>1,589.46</td><td>17.55</td><td>662.05</td><td>35.74</td><td>29,163.42</td><td>24.45</td><td>9.55</td><td>-8.52</td><td>-18.61</td></tr><tr><td>META.O</td><td>脸书</td><td>2,009.66</td><td>22.17</td><td>604.58</td><td>-3.05</td><td>16,396.07</td><td>27.12</td><td>8.16</td><td>-9.54</td><td>-1.80</td></tr><tr><td>GOOGL.O</td><td>谷歌</td><td>4,028.36</td><td>15.09</td><td>1,321.70</td><td>32.01</td><td>37,713.61</td><td>28.53</td><td>9.36</td><td>-7.76</td><td>-0.40</td></tr><tr><td>BIDU.O</td><td>百度集团</td><td>1,290.79</td><td>-3.04</td><td>55.89</td><td>-76.48</td><td>427.79</td><td>53.80</td><td>2.33</td><td>-18.76</td><td>-4.76</td></tr><tr><td>AAPL.O</td><td>苹果</td><td>1,437.56</td><td>15.65</td><td>420.97</td><td>15.87</td><td>38,784.64</td><td>32.93</td><td>8.90</td><td>1.91</td><td>-2.73</td></tr><tr><td>9988.HK</td><td>阿里巴巴-W</td><td>4,954.47</td><td>3.27</td><td>616.68</td><td>-9.87</td><td>27,292.90</td><td>19.87</td><td>2.46</td><td>-15.54</td><td>0.07</td></tr><tr><td>2158.HK</td><td>医渡科技</td><td>3.58</td><td>8.70</td><td>-0.15</td><td>66.39</td><td>64.03</td><td>-65.72</td><td>7.86</td><td>3.11</td><td>13.71</td></tr><tr><td>0700.HK</td><td>腾讯控股</td><td>5,573.95</td><td>14.26</td><td>1,665.82</td><td>16.70</td><td>47,170.92</td><td>19.76</td><td>5.90</td><td>-14.52</td><td>-13.52</td></tr><tr><td>0020.HK</td><td>商汤-W</td><td>23.58</td><td>35.55</td><td>-14.78</td><td>39.84</td><td>1,034.86</td><td>-28.60</td><td>21.49</td><td>3.64</td><td>16.36</td></tr></table> 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 # 二、人工智能产业动态 # （一）数据要素、数据交易所最新新闻及政策 表6：数据要素最新新闻及政策 <table><tr><td>日期</td><td>具体内容</td></tr><tr><td>2.28</td><td>打造聚集效应 数据要素产业园走热开年之际，在位于甘肃兰州的永新国信数据要素产业园（以下简称“永新国信产业园”）中，无人机、机器人等一批与数据要素产业相关的企业开工正忙。随着2026年被国家数据局明确为“数据要素价值释放年”，多地政府正大力擦亮数据要素金字招牌，通过搭建、升级数据要素产业园区，更好培育和壮大新质生产力。多位地方国资人士认为，随着多地数据要素产业园区建设的兴起，海量数据将成为驱动千行百业向智向新的“活水”，成为各地发力释放数据价值的新赛道。</td></tr><tr><td>2.14</td><td>国家数据局定调2026：数据要素赋能千行百业 六大核心场景迎红利2026年1月22日下午，中关村云计算产业联盟数据要素专委会成立会议在北京中关村AI北纬社区顺利召开。本次会议由中关村云计算产业联盟（简称“云联盟”）指导，数据要素专委会主办、北京熠智科技有限公司承办。来自医疗健康、低空经济、数字科技、智慧农业、新能源、软件评测等多个领域，且在数据要素应用与协同方面具有代表性的16家行业骨干单位，作为联合发起方齐聚一堂，共同见证数据要素专委会的正式成立。会议围绕“以政策引领明确发展方向、以协同聚力破解发展难题、以生态共建释放数据价值”的核心理念，系统研讨数据要素在产业数字化与数字经济发展中的关键作用，明确了专委会的组织定位、运行机制与重点工作方向，为数据要素产业规范化发展凝聚了广泛共识。会议指出，数据要素专委会将依托云联盟的平台优势，发挥产业协同和资源整合功能，围绕数据要素流通基础能力建设、重点行业应用协作、数据安全与可信机制完善等方向，推动形成多主体参与、合规有序、可持续发展的数据要素协作体系。</td></tr><tr><td>2.7</td><td>数据要素市场制度建设新突破：多地设立人工智能局 从数据局到人工智能局，数据要素市场的制度性建设正在出现新突破。2026年1月27日，南京雨花台区人工智能发展局成立，旨在通过统筹规划、开放场景等方式，破解以往多头管理、资源分散的难题。自2025年5月以来，深圳、温州、广州、南京等地相继成立市区级人工智能局。而各地设“局”背后，长三角、珠三角等区域人工智能“赛马”，抢占新质生产力新高地的趋势愈发明显。温州市人工智能局相关负责人向记者表示，下一步，人工智能局的重点工作，应该专注于垂直领域的深耕细作，打造更多看得见摸得着的标志性场景，尤其是降低企业使用人工智能的风险和成本。</td></tr></table> 资料来源：中国经营报、天津大数据协会，中国银河证券研究院 表7：数据交易所新闻及政策 <table><tr><td>日期</td><td>具体内容</td></tr><tr><td>2.13</td><td>上海数据交易所与越南军用电子电信集团签署合作备忘录 2月13日，据上海数据交易所消息，近日，越南军用电子电信集团（Viettel）一行到访上海数据交易所，双方正式签署合作备忘录（MoU），将在严格遵守各自国家法律法规的前提下，就数据治理、数据安全以及运营决策中的数据应用等领域开展专业交流与经验分享。</td></tr></table> 资料来源：界面新闻，中国银河证券研究院 # （二）算法端：国内外巨头大模型动态 表8：国内人工智能大模型动态 <table><tr><td>时间</td><td>模型</td><td>主要内容</td></tr><tr><td>2.14</td><td>字节跳动 豆包大模型2.0</td><td>豆包大模型2.0正式发布2月14日,豆包大模型2.0正式发布。豆包2.0(Doubao-Seed-2.0)围绕大规模生产环境下的使用需求做了系统性优化。豆包2.0系列包含Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型和Code模型,灵活适配各类业务场景:豆包2.0Pro面向深度推理与长链路任务执行场景,全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro;2.0Lite兼顾性能与成本,综合能力超越上一代主力模型豆包1.8;2.0 Mini面向低时延、高并发与成本敏感场景;Code版(Doubao-Seed-2.0-Code)专为编程场景打造,与TRAE结合使用效果更佳。</td></tr><tr><td>2.12</td><td>字节跳动 Seedance2.0</td><td>Seedance2.0正式发布2月12日,字节跳动宣布正式发布新一代视频创作模型Seedance2.0。Seedance2.0采用统一的多模态音视频联合生成架构,支持文字、图片、音频、视频四种模态输入,集成了目前业界最全面的多模态内容参考和编辑能力。相比1.5版本,Seedance2.0的生成质量大幅提升,其在复杂交互和运动场景下的可用率更高,物理准确度、逼真度、可控性显著增强,更加贴合工业级创作场景的需求。其核心亮点如下:复杂场景下更高可用率:凭借出色的运动稳定性和物理还原能力,模型在多主体交互和复杂运动场景中表现出色,生成可用率达到业界SOTA水平。多模态能力显著强化:基于统一的多模态音视频联合架构训练,支持混合模态输入,允许用户同时输入多达9张图片、3段视频、3段音频以及自然语言指令,模型可参考输入素材中的构图、动作、运镜、特效、声音等元素,打破传统视频生成的素材边界。视频生成可控性大幅提升:模型的指令遵循与一致性表现全面提升,并支持稳定可控的视频延长、视频编辑,让普通用户也能像导演一样,轻松掌控视频创作全流程。深度支持工业级内容创作:模型支持15秒高质量多镜头音视频输出,具备双声道音频能力,可实现极致拟真的视听效果,配合参考和编辑能力,能大幅降低影视、广告、电商、游戏等场景的内容制作成本。</td></tr><tr><td>2.12</td><td>智谱 GLM-5</td><td>智谱宣布开源新一代旗舰大模型GLM-5并宣布GLM Coding Plan涨价2月12日,春节前夕国产大模型们的“井喷”发布迎来又一重磅“选手”:智谱宣布开源新一代旗舰大模型GLM-5。值得注意的是,数日前一款在模型聚合平台OpenRouter上走红,因性能强劲受到众多国外</td></tr><tr><td></td><td></td><td>开发者关注的一款名为“Pony Alpha（直译为头马）”的神秘模型，被证实其真实身份正是GLM-5。据介绍，GLM-5的参数规模从此前的355B（激活32B）扩展至744B（激活40B），预训练数据从23T提升至28.5T，更大规模的预训练算力显著提升了模型的通用智能水平。该模型还构建了全新的“Slime”框架，支持更大模型规模及更复杂的强化学习任务，提升强化学习后训练流程效率；提出异步智能体强化学习算法，使模型能够持续从长程交互中学习，充分激发预训练模型的潜力。智谱方面表示，GLM-5在编程能力上实现了对齐Claude Opus 4.5，性能超过了Gemini3 Pro。在AI编程领域，智谱在官方公号发文称，GLM Coding Plan市场需求持续强劲增长，用户规模与调用量快速提升，“为保障高负载下的稳定性与服务质量，我们同步加大算力与模型优化投入，产品能力持续升级。基于实际使用情况与资源投入变化，我们决定对GLM Coding Plan套餐价格体系进行结构性调整。”具体来看，其取消首购优惠，保留按季按年订阅优惠套餐价格进行结构性调整，整体涨幅自30%起，已订阅用户价格保持不变。生效时间：2026年2月12日</td></tr><tr><td>2.12</td><td>MiniMax M2.5</td><td>MiniMax M2.5宣布全球开源并支持本地化部署2026年春节前夕，MiniMax正式上线新一代文本模型MiniMax M2.5。M2.5于2月12日在MiniMax Agent上线，并于13日全球开源支持本地化部署。记者从MiniMax方面获悉，不到一天，来自全世界的用户已经在MiniMax Agent上构建了1万多个“专家Agent”，且仍在快速增长。近期，各家大模型厂商围绕“春节档”展开密集发布。据介绍，在编程能力方面，MiniMax M2.5在权威榜单SWE-BenchVerified得分80.2%、Multi-SWE-Bench得分51.3%，较上一代显著提升。更重要的是，模型展现出“原生Spec能力”——在编码前主动拆解架构与功能规划，更接近真实架构师的工作模式。工具调用和搜索能力方面，模型能够自动处理复杂任务，在多项Agent（智能体）任务中以更低的轮次消耗取得了更优的效果，相较于上一代模型表现提升20%。办公场景中，在Word、PPT、Excel金融建模等高阶场景中取得了显著的能力提升。性能之外，M2.5的另一核心亮点在于推理速度与成本控制。据介绍，M2.5-lightning版本支持100TPS以上输出速度，是主流模型的2倍左右；输入价格约0.3美元/百万Token，输出约2.4美元/百万Token。按每秒输出100Token计算，连续运行一小时成本约1美元；若按50Token计算，成本约0.3美元。MiniMax方面认为，当性能与成本不再构成约束，Agent规模化部署的经济模型将发生根本变化。未来希望在持续提升模型能力的同时，构建一个可持续扩展的Agent生态。</td></tr></table> 资料来源：每日财经新闻、金融界、同花顺财经、新浪财经，中国银河证券研究院 表9：海外人工智能大模型动态 <table><tr><td>时间</td><td>模型</td><td>主要内容</td></tr><tr><td>2.27</td><td>Google Nano Banana 2</td><td>谷歌Nano Banana 2来了，设计师时代结束了？ 北京时间2月27日凌晨，谷歌又更新了，这次是Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），兼具了速度和Pro版的性能，同时价格也更便宜了。谷歌表示，这是团队目前最好的图像生成和编辑模型。AI基准测试机构Artificial Analysis今天发文提到，Nano Banana 2以Nano Banana Pro的一半的价格在文生图榜单中排名第一，在图像编辑榜单中排名第三，仅次于GPT Image 1.5和Nano Banana Pro。两个测评机构都提及Nano Banana 2的性价比，综合效果更强、速度更快，但价格比Nano Banana Pro便宜一半。在谷歌AI Studio平台，Nano Banana 2输出每张1k图片的单价为0.067美元，输入为0.5美元，而Nano Banana Pro对应的价格是0.134美元和2美元。</td></tr><tr><td>2.19</td><td>Google Gemini 3.1 Pro</td><td>谷歌Gemini 3.1 Pro发布：推理能力翻倍，专为复杂任务而生 谷歌宣布，Gemini 3.1 Pro将全面接入旗下消费级与开发者产品，让这项智能升级真正落地到日常应用中。从今日起，Gemini 3.1 Pro开始逐步推送：面向开发者：通过Google AI Studio、Gemini CLI、智能体开发平台Google Antigravity以及Android Studio中的Gemini API开放预览版；面向企业用户：登陆Vertex AI与Gemini Enterprise；面向普通用户：在Gemini应用与NotebookLM中上线。在Gemini 3系列基础上，3.1 Pro在核心推理能力上实现了显著提升，成为解决复杂问题更智能、更强大的基础模型。这一点在严苛的基准测试中得到充分验证：在用于评估</td></tr><tr><td></td><td></td><td>模型处理全新逻辑模式能力的ARC-AGI-2基准测试中,3.1Pro取得了77.1%的实测得分,推理性能是上一代3Pro的两倍以上。3.1Pro专为那些不满足于简单答案的任务设计,将高级推理能力转化为解决棘手难题的实用工具。升级后的智能水平可赋能各类实际场景——无论是为复杂课题提供清晰直观的可视化解释、将多源数据整合为统一视图,还是让创意项目落地实现。</td></tr><tr><td>2.18</td><td>Anthropic Claude Sonnet 4.6</td><td>Claude Sonnet 4.6空降!Office性能干翻旗舰模型,软件股哀嚎一片Anthropic推出史上最强Sonnet模型——Claude Sonnet 4.6来了,新模型在编程、计算机使用、长上下文推理、Agent规划、知识工作和设计工作上全面进化。从Anthropic公布的基准测试结果来看,Claude Sonnet 4.6的智能水平已接近Opus级别,在Agent金融分析、办公任务、视觉推理几项测评中甚至超过在2月6日刚刚发布的Opus 4.6,但成本更亲民。在Claude系列模型中,最小的模型通常称为Haiku,中型模型称为Sonnet,最大、智能水平最高的模型是Opus。</td></tr><tr><td>2.5</td><td>OpenAI GPT-5.3-Codex</td><td>OpenAI推出GPT-5.3-CodexOpenAI周四发布了其“迄今最强编程代理”GPT-5.3-Codex,并将其发布时间精确地与Anthropic的旗舰升级模型Claude Opus 4.6同步,此举被视为企业级软件开发领域“AI编程大战”的正式打响。GPT-5.3-Codex在多项基准测试中表现出色,成绩显著领先,并且首次参与自身训练与部署。OpenAI的目标是将Codex从编程助手扩展为几乎能完成开发者和专业人士在电脑上所有任务的通用代理,从而进军更广泛的企业生产力软件市场。OpenAI发布了GPT-5.3-Codex,称其为最强的编程代理,并战略性地选择与Anthropic发布Claude Opus 4.6同时进行,标志着两家公司在企业级软件开发市场的“AI编程大战”进入白热化阶段。GPT-5.3-Codex是OpenAI首个在其自身创建过程中发挥关键作用的模型,Codex团队使用早期版本进行训练调试、部署管理和结果诊断,被视为AI发展的重要里程碑。在真实的软件工程评测SWE-Bench Pro上取得57%的成绩。在衡量终端操作能力的Terminal-Bench 2.0上获得77.3%的得分,较上一代提升13个百分点,并大幅超越AnthropicOpus 4.6的65.4%。在要求可视化桌面环境中完成任务的OSWorld上得分64%。</td></tr></table> 资料来源：IT之家、第一财经、证券时报、新浪财经，中国银河证券研究院 # （三）算力端：AI服务器、AI芯片最新动态 表10：最新 AI 服务器、AI 芯片动态 <table><tr><td>时间</td><td>主要内容</td></tr><tr><td>2.28</td><td>供应持续紧张，存储芯片价格再创新高据 BusinessKorea 等外媒报道，全球存储芯片市场供应紧张态势延续，DRAM 与 NAND 闪存价格同步大幅上涨，双双刷新历史纪录。市场研究机构 DRAMeXchange 近日发布数据显示，主流存储产品价格持续攀升，涨价周期进一步拉长。数据显示，2月份通用 PC DRAM 产品（DDR4 8Gb 1Gx8）平均固定交易价格为13.00美元，较上月11.50美元上涨13.04%，再度创下历史新高。自2025年4月以来，该品类价格已连续11个月上涨，本月价格为2016年6月该项调查启动以来最高水平。DRAMeXchange 母公司TrendForce 认为，2026年第一季度PC DRAM价格较上一季度上涨110%至115%，涨幅远高于去年第四季度38%至43%的水平。目前多数DRAM供应商与PC制造商已完成一季度价格谈判，预计3月份价格水平与2月基本持平。NAND 闪存市场同样大幅走高。用于存储卡与USB设备的通用型NAND产品（128Gb 16Gx8 MLC）2月平均固定交易价格为12.67美元，较上月9.46美元大幅上涨33.91%，实现连续14个月上涨，价格同步创下历史新高。TrendForce 分析表示，全球存储供应商将产能集中投向高容量3D NAND产品，导致SLC、MLC等成熟工艺产品供应短缺加剧。叠加人工智能和边缘计算、汽车电子应用需求持续增长，存储芯片市场供需失衡局面预计将延续至2026年下半年，NAND 闪存价格上半年将保持稳健上行趋势。</td></tr><tr><td>2.24</td><td>AMD与Meta达成600亿美元AI芯片协议 自AMD官网获悉，当地时间2月24日，AMD和Meta宣布达成一项6吉瓦（GW）的协议，为Meta的下一代AI基础设施提供动力，该基础设施将应用多代AMDInstinct GPU。根据协议，AMD将向Meta供应总计6吉瓦的AI芯片，首批1吉瓦系统预计于2026年下半年开始交付。首批部署将采用基于MI450架构的定制版AMDInstinct GPU，并搭配代号"Venice"的第六代AMD EPYC处理器。双方还将扩大在AMD EPYC CPU方面的合作。基于产品路线图的深度契合，Meta将成为第六代AMD EPYC CPU（代号"Venice")和下一代EPYC处理器"Verano"的主要客户。"Verano"处理器针对特定工作负载进行了优化，旨在提供卓越的每瓦性能。AMD首席执行官苏姿丰透露，这一系列交易的价值“每吉瓦达百亿美元级别”。这意味着，协议的总金额将超过600亿美元，有可能达到上千亿美元。作为协议的重要组成部分，AMD将向Meta授予一份为期5年的基于业绩表现的认股权证，使后者能够选择以每股0.01美元的行权价，分批购买至多1.6亿股AMD普通股。该认股权证将根据与Instinct GPU出货量相关的特定里程碑逐步授予。首批认股权证将在Instinct GPU出货量达到1吉瓦时授予，后续认股权证将随着Meta的采购量增长至6吉瓦而逐步授予。此外，认股权证的授予还与AMD股价达到特定阈值挂钩，而Meta能否行使认股权证则取决于其是否达成关键的技术和商业里程碑。</td></tr></table> 资料来源：环球网财经、新浪财经，中国银河证券研究院 # 三、前沿行业动态 # （一）前沿技术动态 # 1. 清华发布首个约束流形空间智能基准 清华大学的研究团队推出SSI-Bench，从AI与结构工程的交叉视角出发，为空间智能评估提供了一种新的场景化思路——将评测置于复杂三维结构的约束流形中，系统检验多模态大模型的空间智能表现。 在此类任务中，潜在三维状态并非可被任意臆测，而是受到显式约束的限定，仅能落在一个可行解集合内——既需要满足等式约束（如几何一致性、连接关系等），也需要满足不等式约束（如非相交条件、支撑条件与物理可行性等）。 更重要的是，强约束会显著收缩可行三维配置空间，使高度、距离、最短路径等空间关系在不同合理解释下更具稳定性，从而使评测结果具备更好的可量化性与可比性。 SSI-Bench正是在这一背景下提出：它不再将模型置于约束较弱、可自由组合的日常场景中，而是面向复杂真实工程结构构建评测环境，要求模型形成约束一致的三维结构假设，并在此基础上完成空间推理。 图3：约束流形空间推理 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 SSI-Bench不再让模型做选择题，而是统一成排序任务：每题给出3或4个候选构件/构件组，要求在指定几何/拓扑准则下输出正确的全排列顺序。 全基准共1,000道排序题，任务分两大类： 几何类（Geometric）：Ground Height / Ground Angle / Dimension / Relative Distance / Area / Volume; 拓扑类（Topological）：Hop Distance / Cycle Length 等图结构关系； 并额外引入多视角题目：以两张图配合，一张提供参考构件，一张给出待比较目标，重点考察跨视角构件对应与整体结构一致性。 为了保证数据集的质量与多样性，同时也由于缺乏真实结构构件的标注数据，SSI-Bench的构建流程非常「硬核」——10位研究者投入超过400小时，从大量真实结构图片中进行人工筛选与题 目设计。 SSI-Bench系统评测了31个主流VLM，结论非常直接：人类几乎碾压式领先。 人类平均 $91.6\%$ ，最强闭源 $33.6\%$ （Gemini-3-Flash），最强开源 $22.2\%$ （GLM-4.6V）。 也就是说，哪怕拿到当下最强大模型，人类仍然领先58个百分点（91.6-33.6）。 图4：SSI-Bench系统评测结果 <table><tr><td rowspan="2">MODELS</td><td colspan="7">GEOMETRIC</td><td colspan="3">TOPOLOGICAL</td><td rowspan="2">Avg.</td></tr><tr><td>Grd. Ht.</td><td>Grd. Ang.</td><td>Dim.</td><td>Rel. Dist.</td><td>Area</td><td>Volume</td><td>M-View</td><td>Hop Dist.</td><td>Cyc. Len.</td><td>M-View</td></tr><tr><td colspan="12">Proprietary Models</td></tr><tr><td>GEMINI-3-PRO</td><td>25.71</td><td>37.62</td><td>28.00</td><td>33.01</td><td>24.00</td><td>27.84</td><td>31.13</td><td>35.11</td><td>30.61</td><td>21.88</td><td>29.50</td></tr><tr><td>GEMINI-3-FLASH</td><td>37.14</td><td>38.61</td><td>35.00</td><td>41.75</td><td>27.00</td><td>25.77</td><td>33.96</td><td>32.98</td><td>34.69</td><td>28.13</td><td>33.60</td></tr><tr><td>GEMINI-2.5-PRO</td><td>20.95</td><td>31.68</td><td>23.00</td><td>33.98</td><td>19.00</td><td>22.68</td><td>31.13</td><td>22.34</td><td>27.55</td><td>28.13</td><td>26.10</td></tr><tr><td>GEMINI-2.5-FLASH</td><td>20.00</td><td>24.75</td><td>21.00</td><td>21.36</td><td>23.00</td><td>12.37</td><td>26.42</td><td>26.60</td><td>24.49</td><td>22.92</td><td>22.30</td></tr><tr><td>GPT-5.2</td><td>29.52</td><td>30.69</td><td>32.00</td><td>41.75</td><td>30.00</td><td>21.65</td><td>29.25</td><td>24.47</td><td>30.61</td><td>19.79</td><td>29.10</td></tr><tr><td>GPT-5 MINI</td><td>19.05</td><td>30.69</td><td>29.00</td><td>43.69</td><td>26.00</td><td>17.53</td><td>20.75</td><td>21.28</td><td>19.39</td><td>31.25</td><td>25.90</td></tr><tr><td>GPT-4.1</td><td>17.14</td><td>16.83</td><td>25.00</td><td>21.36</td><td>30.00</td><td>22.68</td><td>16.04</td><td>23.40</td><td>25.51</td><td>27.08</td><td>22.40</td></tr><tr><td>GPT-40</td><td>19.05</td><td>20.79</td><td>20.00</td><td>26.21</td><td>29.00</td><td>26.80</td><td>17.92</td><td>17.02</td><td>22.45</td><td>27.08</td><td>22.60</td></tr><tr><td>CLAude-SONNET-4.5</td><td>8.57</td><td>12.87</td><td>16.00</td><td>30.10</td><td>21.00</td><td>19.59</td><td>24.53</td><td>20.21</td><td>19.39</td><td>27.08</td><td>19.90</td></tr><tr><td>SEED-1.8</td><td>19.05</td><td>24.75</td><td>22.00</td><td>37.86</td><td>19.00</td><td>24.74</td><td>24.53</td><td>24.47</td><td>33.67</td><td>29.17</td><td>25.90</td></tr><tr><td colspan="12">Open-source Models</td></tr><tr><td>GLM-4.6V</td><td>9.52</td><td>21.78</td><td>16.00</td><td>30.10</td><td>28.00</td><td>21.65</td><td>26.42</td><td>25.53</td><td>20.41</td><td>22.92</td><td>22.20</td></tr><tr><td>GLM-4.6V-FLASH</td><td>13.33</td><td>16.83</td><td>12.00</td><td>25.24</td><td>26.00</td><td>25.77</td><td>16.98</td><td>26.60</td><td>21.43</td><td>28.13</td><td>21.10</td></tr><tr><td>GLM-4.5V</td><td>17.14</td><td>23.76</td><td>17.00</td><td>28.16</td><td>25.00</td><td>15.46</td><td>19.81</td><td>20.21</td><td>23.47</td><td>23.96</td><td>21.40</td></tr><tr><td>QWEN3-VL-235B-A22B</td><td>13.33</td><td>16.83</td><td>22.00</td><td>26.21</td><td>26.00</td><td>20.62</td><td>21.70</td><td>29.79</td><td>19.39</td><td>23.96</td><td>21.90</td></tr><tr><td>QWEN3-VL-30B-A3B</td><td>5.71</td><td>7.92</td><td>12.00</td><td>28.16</td><td>29.00</td><td>17.53</td><td>22.64</td><td>28.72</td><td>28.57</td><td>27.08</td><td>20.60</td></tr><tr><td>QWEN3-VL-8B</td><td>9.52</td><td>5.94</td><td>12.00</td><td>28.16</td><td>18.00</td><td>18.56</td><td>18.87</td><td>24.47</td><td>29.59</td><td>28.13</td><td>19.20</td></tr><tr><td>QWEN3-VL-4B</td><td>6.67</td><td>7.92</td><td>11.00</td><td>33.01</td><td>29.00</td><td>16.49</td><td>20.75</td><td>25.53</td><td>30.61</td><td>27.08</td><td>20.70</td></tr><tr><td>QWEN3-VL-2B</td><td>5.71</td><td>7.92</td><td>11.00</td><td>28.16</td><td>35.00</td><td>16.49</td><td>18.87</td><td>28.72</td><td>29.59</td><td>11.46</td><td>19.20</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-241B-A28B</td><td>3.81</td><td>6.93</td><td>6.00</td><td>28.16</td><td>25.00</td><td>16.49</td><td>21.70</td><td>28.72</td><td>23.47</td><td>23.96</td><td>18.30</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-30B-A3B</td><td>6.67</td><td>7.92</td><td>12.00</td><td>30.10</td><td>32.00</td><td>16.49</td><td>18.87</td><td>27.66</td><td>28.57</td><td>28.13</td><td>20.70</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-38B</td><td>6.67</td><td>5.94</td><td>16.00</td><td>22.33</td><td>29.00</td><td>15.46</td><td>22.64</td><td>27.66</td><td>18.37</td><td>27.08</td><td>19.00</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-14B</td><td>5.71</td><td>7.92</td><td>11.00</td><td>16.50</td><td>29.00</td><td>17.53</td><td>23.58</td><td>19.15</td><td>19.39</td><td>30.21</td><td>17.90</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-8B</td><td>5.71</td><td>6.93</td><td>10.00</td><td>24.27</td><td>33.00</td><td>16.49</td><td>24.53</td><td>25.53</td><td>28.57</td><td>28.13</td><td>20.20</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-4B</td><td>8.57</td><td>6.93</td><td>7.00</td><td>27.18</td><td>28.00</td><td>14.43</td><td>15.09</td><td>17.02</td><td>24.49</td><td>19.79</td><td>16.80</td></tr><tr><td>INTERNVL3.5-2B</td><td>4.76</td><td>3.96</td><td>11.00</td><td>22.33</td><td>25.00</td><td>17.53</td><td>4.72</td><td>11.70</td><td>10.20</td><td>0.00</td><td>11.10</td></tr><tr><td>LLAMA-4-SCOUT-17B-16E</td><td>9.52</td><td>19.80</td><td>17.00</td><td>20.39</td><td>29.00</td><td>16.49</td><td>21.70</td><td>21.28</td><td>23.47</td><td>28.13</td><td>20.60</td></tr><tr><td>GEMMA-3-27B</td><td>7.62</td><td>7.92</td><td>10.00</td><td>26.21</td><td>33.00</td><td>16.49</td><td>22.64</td><td>26.60</td><td>28.57</td><td>27.08</td><td>20.50</td></tr><tr><td>GEMMA-3-12B</td><td>8.57</td><td>4.95</td><td>8.00</td><td>16.50</td><td>18.00</td><td>17.53</td><td>22.64</td><td>19.15</td><td>29.59</td><td>29.17</td><td>17.30</td></tr><tr><td>GEMMA-3-4B</td><td>6.67</td><td>6.93</td><td>12.00</td><td>22.33</td><td>32.00</td><td>18.56</td><td>23.58</td><td>26.60</td><td>29.59</td><td>19.79</td><td>19.70</td></tr><tr><td>LLAVA-ONEVISION-72B</td><td>4.76</td><td>6.93</td><td>4.00</td><td>20.39</td><td>31.00</td><td>16.49</td><td>23.58</td><td>19.15</td><td>23.47</td><td>22.92</td><td>17.20</td></tr><tr><td>LLAVA-ONEVISION-7B</td><td>9.52</td><td>5.94</td><td>3.00</td><td>19.42</td><td>19.00</td><td>19.59</td><td>24.53</td><td>23.40</td><td>22.45</td><td>18.75</td><td>16.50</td></tr><tr><td colspan="12">Baselines</td></tr><tr><td>RANDOM GUESSING</td><td>4.17</td><td>4.17</td><td>4.17</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>16.67</td><td>12.85</td></tr><tr><td>HUMAN PERFORMANCE</td><td>94.29</td><td>91.09</td><td>92.00</td><td>93.20</td><td>98.00</td><td>91.75</td><td>89.62</td><td>92.55</td><td>89.80</td><td>83.33</td><td>91.60</td></tr></table> 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 # 2.斯坦福、普林斯顿发布首个医学世界模型MedOS 如果说之前的医疗AI是大语言模型（LLM）在医学课本上的投影，那么2026年，AI终于进化出了实体，开始理解并介入真实的医疗物理世界。 这或许标志着医疗AI的范式转移：从单一的辅助诊断，跃升为AI-XR-Cobot（人工智能-扩展现实-协作机器人）三位一体的通用医疗世界模型。它不仅能看懂病历，更能看懂病人；不仅能给出建议，更能执行诊疗过程。 为什么过去的 AI 难以处理复杂的临床场景？因为它们缺乏对医疗现实的物理理解。它们不知道某种药物注入后机体的反应，也不知道一次介入操作带来的组织力学变化。MedOS 的核心突破，在于它构建了一个通用的 State-Action-Transition（状态-动作-转换）医疗闭环： 感知：它超越了传统的影像诊断，通过XR设备进行深度临床理解。无论是组织的物理属性、血流的细微变化，还是患者的实时生理指征，MedOS具备实时捕捉并理解的能力。 模拟：这是 MedOS 的推演引擎。它不仅仅是分析现状，而是预测疾病与治疗的未来。它能在数字孪生世界里进行反事实推演——如果采用这种治疗方案，患者的生理状态会如何演变？从而在真实干预前预警风险。 干预：它可以驱动医疗协作机器人（Cobot）主动介入物理世界。 AI能力的上限，取决于对临床世界的见识。 为了训练MedOS，团队构建了MedSuperVision——迄今为止规模最大的开源临床视觉数据集，包含了85,398分钟的高保真医疗影像与操作数据，这不仅涵盖了外科视野，更通过海量数据让模型学会了人体组织在各种干预下的动态反馈。正是这种对医疗物理学的底层理解，让MedOS拥有了跨科室的通用能力。 MedOS最深远的价值，在于医疗能力的普惠与拉齐。 抹平专业鸿沟：在人机协作实验中，MedOS展现了拉齐效应。数据表明，在MedOS的辅助下，青年医生、医学生、甚至护士的诊断与操作准确率，被直接拉升到了与资深医师相当的水平。这意味着，顶尖专家的隐性知识，有望通过算法分发给了基层医疗。 突破人类极限：医生也是人，会疲惫，会受到情绪干扰。实验数据显示，MedOS能部分消除人类操作中的生理震颤与偏差。更重要的是，它能让疲惫不堪的值班医生，在决策和操作表现上回升至、甚至超过最佳状态，有望成为医疗安全的硅基防线。 MedOS不仅能治病，还能科研。 在演示中，它展现了自主临床发现（Autonomous Clinical Discovery）的能力。面对复杂的癌症病例，MedOS能自主识别多基因突变，自动调用TCGA数据库挖掘共突变基因，并执行生存分析，生成详尽的预后报告。它像一个24小时/7天不间断工作的医学博士后，在临床实践中不断挖掘新的医学知识。 图5：MedOS自主临床发现的能力 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 # 3.清华打破强化学习安全性悖论，14项测试基准任务全SOTA 随着强化学习（RL）在虚拟世界的统治级表现，将其迁移至自动驾驶、机器人控制等真实物理系统已成为行业共识。然而，物理世界的高风险特性画出了一道不可逾越的红线——零约束违反。 为了守住这道红线，学界提出了多种方案：OpenAI结合拉格朗日乘子法动态权衡安全与性能，UC Berkeley提出的CPO算法利用信赖域将策略限制在可行空间内。 然而，现有方法始终面临一个核心痛点：策略难以做到严格的零违反。大多数算法只能将违规控制在极低水平，一旦试图追求绝对的零违规，就会遭遇巨大阻力。 清华大学李升波教授课题组于安全强化学习领域获得突破性进展，首次在理论层面揭示并证明了安全强化学习（Safe RL）中的一个反直觉现象——安全性悖论：策略越追求安全，反而可能越不安全。 在安全强化学习中，智能体通常依赖交互数据学习一个可行性函数，以此判断当前状态是否长期安全，从而规避危险区域。 然而，研究通过严格的理论证明揭示了一个严峻事实： 随着策略变得越来越安全，其产生的违规样本会变得极度稀疏。这直接导致可行性函数的估计误差急剧增大，进而使指导策略优化的约束函数出现偏差，最终导致策略安全性崩塌。 这就像一个从未见过悬崖的人，在行走时即便再小心翼翼，也会因为缺乏对悬崖边缘的确切认知，而无法精准判断危险界限究竟在哪里。越是刻意追求安全，对危险边界的认知就越模糊，最终 反而导致安全防线失效。这就是所谓的安全性悖论——策略陷入了一个自我挫败的死循环。 针对这一困境，团队提出了Region-wise Actor-Critic-Scenery（RACS）算法，通过引入专门收集违规样本的「探险者」策略，成功打破悖论，在权威基准Safety-Gymnasium上刷新了SOTA成绩，该工作发表于人工智能顶会ICLR 2026。 研究团队提出了Region-wise Actor-Critic-Scenery（RACS）算法，创造性地引入了双策略架构： （1）原始策略（Primal Policy）：扮演守规矩的执行者。它负责在满足安全约束的前提下，尽可能最大化任务奖励。 (2) 对偶策略（Dual Policy）：扮演无畏的探险。它的目标与前者相反，旨在策略性地最大化约束违反，主动触探原始策略不敢涉足的危险边界。 通过这种左右互搏的机制，RACS在不增加总采样成本的前提下，显著提升了关键违规样本的比例，从而让系统对安全边界有了清晰、精准的认知。 为了解决双策略数据混合带来的分布偏移问题，RACS采用了重要性采样技术进行数学修正，并约束对偶策略与原始策略间的KL散度，确保训练过程的平稳收敛。 图6：Region-wise Actor-Critic-Scenery（RACS）算法双策略架构 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 研究团队在安全强化学习权威基准Safety-Gymnasium上进行了广泛验证。结果表明，RACS在14项任务中的综合性能达到了State-of-the-art水平。 # 4.清华发布首个6M高性能模型，视听分离SOTA提速6倍 视听语音分离技术旨在模拟人类的鸡尾酒会效应，即利用说话人的面部视觉线索（如口型变化），从背景噪声或多人混合语音中精准提取出目标说话人的声音。这项技术在智能助听器、移动通信、增强现实及人机交互等领域具有极其重要的应用价值。 然而，长期以来，该领域面临着性能与效率难以兼得的困境：高性能模型往往依赖庞大的预训练参数和高昂的计算开销，难以在资源受限的边缘设备上部署；而轻量化模型则通常以牺牲分离精度为代价，且常依赖高延迟的迭代计算。 针对这一痛点，清华大学计算机系胡晓林副教授团队提出了一种全新的高效视听语音分离模型Dolphin。 该模型通过引入离散化视觉语义表征和基于物理先验的全局-局部注意力机制，在大幅降低计算复杂度的同时，刷新了多项基准数据集的性能记录。 Dolphin 不仅是首个将参数量压缩至 6M 级别（计入视觉编码器）的兼顾高质量与高性能的 AVSS模型，更在GPU推理速度上实现了相对于现有SOTA模型6倍以上的提升。 Dolphin 提出了一套完整的解决方案，其核心架构包含以下三个关键创新点： DP-LipCoder：基于矢量量化的双路径离散视觉编码器 为了在轻量化前提下获取高质量的视觉语义，团队设计了一个基于矢量量化的双路径离散视觉编码器DP-LipCoder。 图7：DP-LipCoder网络结构 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 这是一个双路径架构，包含「重建路径」和「语义路径」。重建路径负责捕捉说话人的身份、面部表情等基础视觉线索。语义路径则引入了矢量量化技术。 它通过将连续的视频帧映射为离散的 token 序列，并利用预训练的 AV-HuBERT 模型进行蒸馏，强制编码器学习与音频高度对齐的深层语义信息。这种离散化设计使得 Dolphin 能够以极低的计算成本，提取出具有极高判别力和抗噪性的视觉特征，有效解决了视觉编码器轻量化与编码语义信息丰富度冲突的问题。 GLA模块：单次迭代下的全局-局部协同建模 Dolphin摒弃了耗时的多轮迭代机制，使用了单轮编码器-解码器架构，并设计了高效的全局-局部注意力模块（如图3所示），确保模型在单次前向传播中即可完成高质量分离。其中GLA模块的核心模块介绍如下： 全局注意力（GA）：采用粗粒度自注意力机制，通过在低分辨率下捕捉长达数秒的全局语境信息，大幅降低了计算复杂度。 局部注意力（LA）：这是该模型的另一大亮点。团队创造性地引入了基于物理学热扩散方程的热扩散注意力。利用热扩散过程的平滑特性，HDA能够自适应地对特征进行多尺度滤波，在去除噪声干扰的同时，精准保留语音的瞬态细节。 图8：GLA模块结构示意图 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 # 直接特征回归机制 与主流方法采用的掩码策略不同，Dolphin采用了直接映射策略。传统掩码方法通过预测一个0到1之间的掩码乘回混合语音，容易引入非线性失真。Dolphin则直接回归目标语音的深层表征，实验证明这一策略能有效提升信号的还原度，在SI-SN Ri指标上带来了约0.5dB的额外提升。 # 5.清华哈工大打破AI频谱偏见，助力国家月球基地建设 随着人类深空探测步伐的加快，月球地质演化研究与未来月球科研站的建设已成为航天领域的战略焦点。作为月球表面最主要的覆盖物，月壤不仅记录了月球亿万年来遭受微陨石撞击与太阳风注入的地质历史，更是未来月球原位资源利用和基础设施建设的关键物理载体。 不同于地球土壤在流水与大气侵蚀下呈现出的圆润形态，月壤颗粒长期处于真空环境中，保留了极度尖锐、复杂的几何棱角与微观纹理。精准表征这些颗粒的微观形态，对于反演月球演化历史、评估月壤力学性质以及设计适应月面环境的航天器具有不可替代的基础性价值。 然而，现有的深度学习方法在对月壤颗粒进行自动化分析时，受限于频谱偏差，往往倾向于优先拟合平滑的轮廓，而自动忽略复杂的边缘细节。 在月壤颗粒分割任务中，这种偏差导致算法生成的轮廓往往过于平滑，丢失了原本富含地质信息的尖锐棱角，使得计算结果难以满足高精度科研与工程应用的需求。 面对月壤物理特征与AI算法机理之间的根本性矛盾，清华大学、哈尔滨工业大学、中国科学院及中国空间技术研究院等机构的联合研究团队，提出了一种名为DeeplySeekingBoundary的高保真分割框架。 不同于常规的模型微调策略，该研究从神经网络的学习动力学底层出发，通过显式的数学构造来重塑模型的感知逻辑。 团队首先指出了传统参数高效微调（PEFT）方法的局限性，认为现有的LoRA（低秩适应）技术通常采用随机高斯分布来初始化适应矩阵，这种任务无关的初始化策略使得模型必须完全依赖数据驱动来克服频谱偏差，训练效率低下且难以学会捕捉高频细节。 为此，研究团队提出了高频感知初始化（HiFi-LoRA）算法，其核心思想是将领域先验知识转化为具体的数学算子，直接注入模型的参数空间。 图9：HiFi-LoRA示意图 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 具体而言，HiFi-LoRA首先利用二维离散余弦变换（DCT）在频域构建了一个理想的高通滤波器，该滤波器能够精确提取图像中的高频边缘信息。随后，通过奇异值分解（SVD）技术提取该滤波器权重矩阵中能量最集中的主成分，将其最优低秩近似作为LoRA适应矩阵的初始化参数。 这一操作的理论意义在于，它在数学上重构了神经网络的神经正切核（Neural Tangent Kernel, NTK）的初始状态。神经正切核决定了网络在训练初期的收敛行为，通过这种确定性的初始化，研究团队实际上修改了模型的特征值分布，人为放大了高频分量在梯度更新中的权重。 这意味着，模型在接触任何训练数据之前，就已经具备了对尖锐边缘的高度敏感性，从而在根本上扭转了深度学习模型重低频、轻高频的固有惯性。 图10：小波能量调制（WEM）示意图 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 然而，仅有对高频信息的敏锐感知是不够的，过度的敏感可能导致模型将图像噪声误判为边缘细节，生成不符合物理规律的破碎轮廓。为了解决这一问题，研究团队进一步引入了物理约束机制，提出了小波能量调制（WEM）正则化方法。 团队经统计分析发现，分割掩膜的轮廓复杂度与其面积大小存在内在的物理关联，即过小或过大的颗粒往往轮廓相对简单，而中等尺度的颗粒则展现出最丰富的几何细节。WEM正则化直接将这一物理规律转化为训练过程中的实时几何约束。 它在模型每一次迭代时即时评估预测轮廓的边缘复杂度，并依据颗粒的物理尺度动态校准对高频细节的生成要求。这种自适应的约束机制实际上是在损失函数层面引入了一个几何监工，它要求模型生成的轮廓既要包含足够的高频细节，又要符合颗粒尺度所对应的物理合理性，从而实现了高保真度与几何真实性的统一。 # （二）前沿政策动态 表11：相关政策法规 <table><tr><td>时间</td><td>部门</td><td>文件</td><td>内容</td></tr><tr><td>2月26日</td><td>中共山东省委、山东省人民政府</td><td>《关于实施更加积极开放有效人才政策的若干措施》</td><td>大力储备“人工智能+”人才。支持高校设置“人工智能+X”微专业群,开设“人工智能+学科专业”双学位复合型人才培养项目。引导高校院所、企业定向设立人工智能产业创新班,建立校企联合培养人工智能领域研究生机制。支持职业院校开设人工智能技术应用等应用专业。全面推进人工智能通识教育、继续教育。推动重点产业人才转型,设立行业人工智能创新应用孵化营。开展高层次数字人才培养行动,实施数字新职业高级研修和数字技术工程师培育项目。</td></tr><tr><td>2月24日</td><td>江苏省人民政府</td><td></td><td>完善和落实江苏省“人工智能+医疗健康”发展实施方案,明确年度工作要点,加强相关领域专家库建设,联合各类主体组建创新联盟,积极举办沙龙活动,完善工作专班机制,清单化、项目化、节点化、责任化推进重点任务。要充分调动地方和高校、科研院所、企业积极性,加快复合型人才培养,强化基金赋能创新创业,因地制宜培育产业发展先导区,打造更多“一地创新、全省推广”的试点示范。</td></tr><tr><td>2月24日</td><td>武汉市人民政府</td><td>《武汉市推动“人工智能+”行动方案》</td><td>武汉的实施路径是在AI的基础设施层和垂直应用层建立不可替代的护城河,一方面“厚植产业根基”,做硬件、做终端;另一方面“深化应用赋能”,实施“智创”“智产”“智享”“智惠”“智治”“智联”六大工程,强调“AI+科研”“AI+医疗”“AI+教育”等,旨在利用这些独有的场景优势,让技术在本地实现商业化落地和变现。</td></tr><tr><td>2月24日</td><td>海南省人民政府</td><td>《海南省推动“人工智能+”行动方案(2026-2028年)》</td><td>紧扣国家“人工智能+”行动部署,立足海南自贸港特色优势,确立“政府引导、市场主导、场景应用驱动产业发展”原则,实施“4+N”场景攻坚与基础要素突破“双核驱动”路径。设定清晰阶段目标:2026年底形成4-5个行业应用示范、2-3个大模型产业化应用;2027年底实现重点行业深度融合、产业生态初步完善;2028年底算力支撑充足、数据价值充分释放,AI产业能级全面跃升。在产业生态构建上,海南将打造“模数空间”体系,建设集算力、技术、服务于一体的智算综合运营平台,形成“试点-示范-规模化应用”闭环;同时引育壮大AI企业,培育专精特新企业与智能原生应用服务商,推动大中小企业融通发展。空间布局上,我省将聚焦三亚崖州湾科技城、文昌国际航天城、博鳌乐城先行区、海口复兴城互联网信息产业园,打造四大特色AI产业集聚区,形成“多点联动、特色发展”格局。</td></tr><tr><td>2月24日</td><td>四川省人民政府</td><td>《关于进一步促进服务业创新突破的实施意见》</td><td>夯实人工智能基础设施,抢占数据信息服务制高点。推进人工智能数据集、语料库建设,扩容省级“算力券”,探索制定“场景券”“模型券”政策。建设科学数据中心。支持企业或者产业联盟建设可信数据空间,推出“数据要素×”典型应用场景。对获批的数字化应用场景实验室,择优给予最高1000万元数字化创新能力提升项目资金支持。建设国家级、省级数据标注基地,支持数据标注公共服务平台项目建设,择优给予最高1000万元支持。对符合条件的首版次或者开源项目产业化应用的软件产品给予激励。</td></tr><tr><td>2月10日</td><td>国家发展改革委</td><td>《关于加快招标投标领域人工智能</td><td>围绕招标投标交易全过程和管理重点环节,按照政府引导、多方参与、场景牵引、安全可控的原则,积极稳妥推进人工智能在招标投标领域的应用,改进招标投标范式,提升服务和监管的数智化水平,为保障公共资源公平高效配置、规范招标投标市场秩序提供有力支撑。2026年</td></tr><tr><td></td><td></td><td>能推广应用的实施意见》</td><td>底,招标文件检测、智能辅助评标、围串标识别等重点场景在部分省市实现全覆盖应用;2027年底,更多重点场景在全国范围内推广应用,形成一批模型训练、场景应用、机制保障等方面的经验做法,有效促进招标投标市场规范健康发展。</td></tr></table> 资料来源：各政府网站，中国银河证券研究院 # 四、前沿企业动态 # （一）前沿产品动态 # 1.史上最智能冬奥，阿里云AI让赛事转播新起来 2026年，米兰冬奥会男子坡面障碍决赛赛场。 当中国运动员挑战1980度转体时，转播回放呈现了电影般的一幕：画面不仅360度还原了运动员的空中姿态，更将其运动轨迹化作时空残影定格在屏幕上。 这一视觉效果并非依赖后期制作，而是赛事转播中的实时生成画面。 借助云端的高效算力，运动员复杂的动态瞬间被精准转化为高精度的空间切片和运动轨迹叠加的效果。支撑这一全新观赛体验的，正是阿里云为本届米兰冬奥会部署的核心AI技术支持—— $360^{\circ}$ 实时回放技术。 图11：阿里云 $360^{\circ}$ 实时回放技术 # Real-time $360^{\circ}$ Replay Technology Powered by Alibaba AI Cloud Technology 公众号·新智元 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 从2024年巴黎奥运会名噪一时的子弹时间，到如今米兰赛场上的这一幕时空切片运动轨迹，阿里云AI，正在重塑全球观众观看体育赛事的方式。它不再是只是空间旋转，而是构建了一种复合叙事逻辑： 先完整展示运动路径，再定格最高光时刻，最终多角度重构关键瞬间。 在这种时间延展的时空切片中，阿里云的技术通过对运动轨迹的精细切片，让观众看到的不再只是一个定格画面，而是可变速虚拟残影、动态叠加的运动轨迹和可自由切换的空间视角。 借助AI与SpacetimeSlices轨迹识别技术，运动员从起跳、腾空到落地的全过程被进行了高 精度的数字化解析。技术升级后通过叠加可变速残影、复合轨迹与自由视角，大幅提升了画面的信息密度，使体育转播从单纯的记录迈向了深度的「解构」。 以花样滑冰为例。运动员不同瞬间的姿态被时间切片同步记录，并清晰铺陈于数字空间中。通过这种轨迹的可视化，起跳的发力点、空中旋转的轴心以及落地的控制力等关键节点被精准拆解。 这不仅是对复杂竞技技巧的清晰还原，也以客观的技术视角，留存了冰上运动的力学细节与视觉张力。 # 2. 谷歌 Gemini 上线 AI 音乐创作 谷歌在 Gemini App 中上线了 AI 音乐生成功能。用户输入一段文字描述，或者上传一张照片，几秒钟内就能得到一首 30 秒的完整歌曲，带人声、带歌词、带 AI 生成的封面。纯器乐当然也是支持的。驱动这个功能的是 DeepMind 最新的音乐生成模型 Lyria 3。 谷歌对这项功能的定位，不是取代音乐人，而是让普通人获得一种全新的自我表达方式。 做AI音乐生成的公司不少，但把它直接塞进一个拥有超过7.5亿月活用户的超级应用里，谷歌是头一个。 从2023年发布初代Lyria算起，这已经是谷歌在音乐生成领域的第三代模型。相比前代，Lyria3有几个明显的进步。 过去用户需要自己写歌词输入模型，现在Lyria3可以根据提示词自动生成歌词。用户对风格、人声类型、节拍速度等元素的控制也更精细了。根据DeepMind官方推文，Lyria3输出 $48\mathrm{kHz}$ 立体声音频，人声表现更自然，歌词的咬字清晰度也有了明显提升。 据数字音乐媒体 Digital Music News 报道，Lyria 3 的训练数据规模从 Lyria 2 的约 50 万首曲目扩展到了超过 200 万首，音频位深从此前版本升级到了 24-bit。 这意味着它在音质维度上甚至超过了 YouTube Music 等主流流媒体平台的标准。 除了文本生成音乐，用户还可以上传照片或视频，让 Gemini 根据视觉内容的情绪来作曲配词。 比如上传一张徒步的照片，Gemini 就能创作一首与之匹配的歌曲。 与此同时，Lyria3也被整合进了YouTube的DreamTrack功能，帮助创作者为Shorts短视频生成背景音乐。这项功能此前仅限美国地区，此次正式面向全球创作者开放。 图12：Gemini创作的歌曲封面 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 # 3.马斯克Grok4.20上线 xAI在毫无预警的情况下上线了Grok4.20Beta，旁边还写着醒目的4Agents。 你以为你在和一个AI聊天？不，你是走进了一间坐着四位专家的会议室。你甚至能看见他们互相质疑、互相拆台、互相纠错，最后由队长Grok拍板整合成答案。 更具体的性能佐证来自一个意想不到的地方。 在正式发布前,Grok 4.20 的早期版本以神秘模型的身份参加了 Alpha Arena 的 AI 炒股大赛: 32 个 AI 实例, 每个配备 1 万美元真金白银, 在纳斯达克自主交易两周。 结果？ Grok 4.20 是唯一盈利的，平均回报率超 $10\%$ ，最猛的单个实例赚了 $47\%$ 。 图13：AI炒股大赛结果 资料来源：新智元，中国银河证券研究院 它在Vending Bench自动售货机运营测试中也击败了GPT-5，销售额领先整整1100美元。 Grok 4.20，不仅是 xAI 新版本的首秀，也是 xAI 并入 SpaceX 帝国后发布的第一个 AI 产品。某种程度上，它带着宣示意义。 但真正让这次发布不同寻常的，不是背后的资本故事，而是技术本身的一次范式转变：从单模型输出，到多智能体协作。 以往，无论是GPT还是Claude，你问一个问题，背后是一个模型在生成答案。这个模型或许经过了复杂的训练、微调、强化学习，但从结构上看，它是一个独立的大脑在工作。Grok 4.20 打破了这个范式。它的背后，是四个有名字、有个性、有分工的智能体同时在线，共同为你的问题「开会讨论」。 # （二）投融资事件 表12：2 月 AI 相关投融资事件 <table><tr><td>融资方</td><td>赛道</td><td>公司简介</td><td>融资日期</td><td>融资轮次</td><td>融资金额</td><td>本轮投资方</td></tr><tr><td>智璞科技</td><td>软件开发</td><td>智璞科技是一家人工智能与软件开发服务商。</td><td>2026/2/24</td><td>A轮</td><td>未透露</td><td>沃赋创投</td></tr><tr><td>辉羲智能</td><td>自动驾驶</td><td>辉羲智能是一家创新车载智能计算平台服务商，提供高阶智能驾驶芯片、易用开放工具链及全栈自动驾驶解决方案，运用独创性“数据闭环定义芯片”方法学，助力车企构建低成本、大规模和自动化迭代能力，实现优质高效的自动驾驶量产交付，引领数据驱动时代的高阶智慧出行。</td><td>2026/2/14</td><td>Pre-B轮</td><td>8亿人民币</td><td>北京政府引导基金领投、智元机器人、梁溪数字母基金</td></tr><tr><td>月之暗面 Kimi</td><td>生成式 AI</td><td>月之暗面 Moonshot AI 是下一代跨模态大模型研发商,致力于研发下一代跨模态大模型,产品包括 KIMI 等。</td><td>2026/2/19</td><td>C+轮</td><td>7亿美元</td><td>九安医疗、五源资本、腾讯投资、阿里巴巴领投、凯辉基金、高榕创投</td></tr><tr><td>World Labs</td><td>空间智能</td><td>World Labs 是一家空间智能技术服务商,由斯坦福大学教授李飞飞等联合创办,致力于利用类人视觉数据处理技术,让 AI 可以实现高级推理。</td><td>2026/2/19</td><td>C轮</td><td>10亿美元</td><td>AMD、英伟达 NVIDIA、Autodesk、Emerson Collective、富达投资 Fidelity Investments、Andreessen、Horowitz-a16z、Sea Limited</td></tr><tr><td>为旌科技</td><td>芯片</td><td>为旌科技专注于高端智能感知 SOC 芯片的研发与创新,掌握 AI 计算、图像视觉、异构架构、高能效、先进工艺等关键技术,致力于成为端侧 SOC 芯片的领军者。产品覆盖智能驾驶、智慧城市、机器人等市场,坚持通过在AI、图像、集成电路等领域的创新,持续为客户提供有竞争力的芯片及解决方案,助力产业发展,赋能无处不在的数字应用。</td><td>2026/2/26</td><td>A+轮</td><td>3亿人民币</td><td>君信资本、扬子国投</td></tr></table> 资料来源：36 氪,智东西,亿欧,中国银河证券研究院 # 五、投资建议 2月人工智能板块震荡整理，板块内部极具分化。人工智能板块指数（884201.WI）2月涨跌幅为 $0.78\%$ ，同期上证综指涨跌幅 $1.09\%$ 、沪深300涨跌幅 $0.09\%$ 、创业板指涨跌幅 $4.47\%$ 。我们认为，2月人工智能板块维持区间震荡态势，由于春节市场休市以及节前效应，板块成交量出现萎缩，其中人工智能板块出现严重分化，硬件、数据中心等细分领域强势领涨，Saas领域迎来大幅调整，伴随地缘政治局势愈演愈烈，市场避险情绪升温，叠加市场担心AI对软件行业冲击，短期资金更加青睐订单+业绩等硬件基础设施领域。 国产大模型进入进入 token通胀，乐观看待互联网科技巨头这一轮AI入口流量之争。2月恒生科技指数大幅下挫 $10.15\%$ ，创今年以来最大单月跌幅，由于恒生科技指数中按市值排名前十大重仓股中有7家互联网科技公司，传统互联网科技公司当前面临AI流量入口之争，市场担心短期流量叙事能否带来业绩端兑现，对互联网科技公司未来盈利预期存在不确定性，加之美联储鹰派超预期，市场担心全球流动性拐点，引来港股互联网公司大幅下跌，导致恒生科技指数2月迎来全年最大跌幅，而反观近期港股原生模型公司智谱、MiniMax大幅上涨，涨幅分别为 $154.2\% /64.42\%$ ，根据OpenRouter数据，2月中国AI的模型调用量爆发式增长，首次超过美国，根据2月16日至22日的周榜单显示，平台调用量排名前五的模型中，有四款来自中国厂商，分别为MiniMaxM2.5、月之暗面KimiK2.5、智谱GLM-5、DeepSeek的V3.2，四款模型合计贡献了Top5总调用量的 $85.7\%$ ，同时智谱宣布对GLMCodingPlan套餐价格进行调整，取消收购优惠，保留按季按年订阅优惠套餐价格进行结构性调整，整体涨幅自 $30\%$ 起，已订阅用户价格保持不变。我们认为，伴随国产大模型能力持续提升，百模大战进入到淘汰赛阶段，或将走向token通胀，而原生大模型公司由于其业务纯粹性，相较传统互联网大厂具备优势，短期获得资金青睐与追捧，但传统互联网巨头在AI时代的流量入口之争是有必要的，流量仍然是AI时代最重要的资产之一，长期来看我们认为互联网公司有望凭借其流量优势重新夺回AI时代地位，原生大模型厂或将成为其产业链中重要一环，建议持续关注恒生互联网科技巨头低位布局机会。 Agent 智能体能力跃迁，Saas 行业格局或将迎来新格局。AI 初创企业 Anthropic 于 2 月初推出新型工具 11 个插件，其中法律插件，能够直接协助团队审查合同、标记合规风险并跟踪法律条款，相当于一个初级律师的能力，让投资者开始怀疑传统法律科技公司的护城河是否依然稳固，无论是国内外 Saas 公司均出现不同程度的下跌。我们认为，AI 目前最大的优势在于编程，对于传统软件公司在功能界面开发方面或将造成一定冲击，传统软件板块或将迎来一次全新洗牌，建议关注三类公司：1）具备垂类行业专业、专有数据资源的公司；2）深度嵌入物理系统、生产流程或高复杂度的场景以及对应场景的公司；3）积极推进软件 Agent 化公司。 投资建议：关注以下细分赛道及公司：1、国产算力产业链：工业富联、中科曙光、海光信息等；2、IDC服务商与算力租赁：润泽科技、光环新网、大位科技、城地香江等；3、大模型厂商：智谱、MINIMAX-WP、阿里巴巴-W、腾讯控股；4、国产信创厂商：中国软件、软通动力、润和软件、达梦数据等；5、AI Agent及应用：金山办公、合合信息、福昕软件、拓尔思、能科科技、道通科技、同花顺、嘉和美康、卫宁健康、国能日新、深信服、彩讯股份、恒生电子、万兴科技等；6、云计算厂商：金蝶国际、金山云、优刻得；7、一体机及端侧AI：虹软科技、海康威视、中科创达、华勤技术、萤石网络等；8、数据要素产业链中供给、流通、应用公司： 深桑达A、上海钢联等；9、工业软件：中控技术、鼎捷数智/华大九天、概伦电子、广立微等。 # 六、风险提示 技术迭代不及预期风险；科技巨头竞争加剧风险；法律监管风险；供应链风险；下游需求不及预期风险。 # 图表目录 图1：人工智能指数走势图 4 图2：人工智能指数市场表现 5 图3：约束流形空间推理 13 图4：SSI-Bench系统评测结果 14 图5：MedOS自主临床发现的能力 16 图6：Region-wise Actor-Critic-Scenery（RACS）算法双策略架构 17 图7：DP-LipCoder网络结构 18 图8：GLA模块结构示意图 19 图9：HiFi-LoRA示意图 20 图10：小波能量调制（WEM）示意图 20 图11：阿里云 $360^{\circ}$ 实时回放技术 22 图12：Gemini创作的歌曲封面 24 图13：AI炒股大赛结果 25 表 1: 2 月成分股涨幅前十 表 2: 2 月成分股跌幅前十 表 3：2 月人工智能主题基金一览. 5 表 4：人工智能主要上市公司近况一览(数据截至 2026 年 2 月 28 日) 表 5：境外上市人工智能企业近况一览(数据截至 2026 年 2 月 28 日) 表 6: 数据要素最新新闻及政策 ..... 8 表 7：数据交易所新闻及政策 表 8：国内人工智能大模型动态 表 9：海外人工智能大模型动态 10 表 10: 最新 AI 服务器、AI 芯片动态. 11 表 11：相关政策法规 ..... 21 表 12: 2 月 AI 相关投融资事件 ..... 25 # 分析师承诺及简介 本人承诺以勤勉的执业态度，独立、客观地出具本报告，本报告清晰准确地反映本人的研究观点。本人薪酬的任何部分过去不曾与、现在不与、未来也将不会与本报告的具体推荐或观点直接或间接相关。 吴砚靖TMT/科创板研究负责人，北京大学软件项目管理硕士，10年证券分析从业经验，历任中银国际证券首席分析师，国内大型知名PE机构研究部执行总经理。具备一二级市场经验，长期专注科技公司研究。 鲁佩 机械行业首席分析师，伦敦政治经济学院经济学硕士，证券从业9年，2021年加入中国银河证券研究院。曾获新财富最佳分析师、IAMAC最受欢迎卖方分析师、万得金牌分析师、中证报最佳分析师、Choice最佳分析师、金翼奖等。 胡天昊 计算机行业分析师，北京邮电大学信息与通信工程硕士，2023年加入中国银河证券，主要从事计算机行业研究工作，覆盖领域为算力、大模型、AI下游应用端等。 # 免责声明 本报告由中国银河证券股份有限公司（以下简称银河证券）向其客户提供。银河证券无需因接收人收到本报告而视其为客户。若您并非银河证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险、应首先联系银河证券机构销售部门或客户经理，完成投资者适当性匹配，并充分了解该项服务的性质、特点、使用的注意事项以及若不当使用可能带来的风险或损失。 本报告所载的全部内容只提供给客户做参考之用，并不构成对客户的投资咨询建议，并非作为买卖、认购证券或其它金融工具的邀请或保证。客户不应单纯依靠本报告而取代自我独立判断。银河证券认为本报告资料来源是可靠的，所载内容及观点客观公正，但不担保其准确性或完整性。本报告所载内容反映的是银河证券在最初发表本报告日期当日的判断，银河证券可发出其它与本报告所载内容不一致或有不同结论的报告，但银河证券没有义务和责任去及时更新本报告涉及的内容并通知客户。银河证券不对因客户使用本报告而导致的损失负任何责任。 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rowspan="2">深圳市福田区金田路3088号中洲大厦20层</td><td rowspan="2">深