1 《低空经济产业园入驻主体与风险警示：警惕低空万亿蓝海 沦为圈地建园债务陷阱》 ——基于产业逻辑与市场数据的深度解析 白智兴：天域飞行董事长·百城低空联盟(筹)创始人 一、宏观政策分析 1.1 低空经济政策演进：从国家战略到地方实践 低空经济作为融合高端制造、人工智能、绿色能源等技术的战略性新兴产业， 已成为国家培育新质生产力的重要领域。自 2021 年起，低空经济相关政策密集 产业，同年无人驾驶航空 器立法出台  2024 年：低空经济首次写入政府工作报告，并被视为新质生产力的重要代表  2025 年：低空经济再次被写入政府工作报告，强调"开展新技术新产品新场景大规 模应用示范行动" 在地方层面，全国 31 个省份将发展低空经济写入当地政府工作报告或出台 相关政策，明确 2025 年发展目标和路径。 2 1.2 空域管理改革：释放低空经济发展空间 载人业务是低空经济中最受关注的细分领域之一，主要包括 eVTOL（电动 垂直起降飞行器）、飞行汽车等新型空中交通工具的载人运营服务。 入驻主体分析  主机厂商：亿航智能、峰飞航空、沃飞长空等  运营商：合翼航空、中信海直、金鹿公务机等  配套服务商：起降场建设、空管系统、电池充电/更换等领域的企业 风险分析  适航认证风险：载人 eVTOL 需要通过严格的适航认证才能投入商业运营  运营安全风险：涉及

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI：大模型掘金金融行业数据富矿 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com 金融行业坐拥数据富矿，有望成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一 近期，多家金融机构、金融服务机构发布其 AI 大模型：彭博发布支持金融 领域的自然语言处理（NLP）任务的 BloombergGPT，中国农业银行推出类 ChatGPT 的大模型应用 ChatABC，中国工商银行发布了基于昇腾 AI 的金 融行业通用模型。我们认为垂直行业的高价值量数据对于 AI 大模型的训练 和垂直领域应用至关重要 和垂直领域应用至关重要，金融行业数字化程度领先，拥有数据富矿，有望 成为 AI 大模型率先落地的垂直领域之一。应用端，我们看到生成式和理解 式大模型在银行、保险、资管、投研、投顾等多个细分领域正在落地或拥有 潜在落地场景，帮助金融机构降本增效。 银行：大模型助力数据洞察能力提升，赋能高质量顾问式金融服务 在银行领域，理解式大模型可以用在信贷风险管理、智能获客和产品识别等 场景，通过提升银行的数据洞察理解能力，来更好地识别客户需求以及评估

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 电子 AI 大模型+医疗:从问诊到新药开发 华泰研究 电子 增持 (维持) 研究员 黄乐平，PhD SAC No. S0570521050001 SFC No. AUZ066 leping.huang@htsc.com ，也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现，我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇，具体看好：1）基于大模型的实时 问诊病例生成，2）按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 方面，目前尚未看到面向医疗影像的新 AI 大模型服务，大模型在医疗影像 领域主要作用是降本。国内关注讯飞医疗、云知声、晶泰、数坤等企业发展。 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现，使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结，向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月，微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express，可以在几秒钟内生成准确的临床记 录，以及整合进微软 Teams

大湾区低空经济 发展与城市规划 将低空经济融入城市规划 与设计的策略指南 低空经济 (LAE)概念的诞生标志着孤立的无人机技术正向更广泛的 经济体系的发生转变，该体系可利用低空空域开展物流、出行和公共 服务等多个领域的活动。低空经济的核心不仅仅在于飞行设备本身， 更关乎我们应如何重新思考城市的运作方式。低空经济引入了一个 新的基础设施层，有助于减少交通拥堵，提高配送效率，并在应急响 应、环境监测，乃至旅游业等方面提供支持。 这一转型在粤港澳大湾区等高密度城市地区显得尤为重要，可帮助 其应对土地资源紧缺和出行需求旺盛带来的挑战。大湾区城市间的 高度互连互通、雄厚的技术实力以及政策动力，为低空经济的试点与 规模化应用提供了理想的环境。此外，该地区在城市形态和治理结构 上的多样性，也为跨境协同与制度创新提供了宝贵的试验场。 然而，低空经济目前仍处于初步发展阶段，面临诸多关键挑战。其中 诸多关键挑战。其中 包括如何管理日益拥挤的低空空域、保障飞行安全与个人隐私，以及 构建能够适应技术快速变革的监管框架。公众接受度亦是另一大阻 碍——人们须积极接纳低空经济带来的便利，而非将其视为一种干 扰。 尽管面临重重挑战，低空经济的潜力依然巨大。它有望推动更可持续、 去中心化的物流体系，减少对地面基础设施的依赖，并创造新的经济 增长点。然而，要实现这些发展愿景，我们亟需一种协调一致的跨学

-1- 2026年智能车载光领域十大产业趋势 -2- Part1. 2025年智能车载光领域十大产业趋势回顾 -3- 趋势一： AR-HUD将成为智驾第一屏，智驾系统从“感知+ 决策+执行”转变为“(感知+决策+执行)*显示 趋势二：智驾的快速发展及AR引擎能力的提升驱动AR- HUD体验代际升级 趋势三：业界将推出更多人驾/智驾场景下的AR安全特性， 提升驾驶过程中的安全性 趋势四： 达，精准防眩目，保障安全 2025年智能车灯产业发展趋势回顾 -5- 趋势九：后排共享大屏会在中大车型中占据主流，成为标配 趋势十：新显示技术竞争加剧，多种新显示技术将在2025 年逐步上车商用 ◼ 2025年上海车展较于2024年北京车展，吸顶屏/投影与椅背屏的占比实现反 转，体现主机厂对于后排共享大屏的青睐 数据来源：盖世汽车研究院 13 9 1 8 14 5 0 5 10 2025年1-10月 车企品牌 数量（个） 车型数量 （个） 17 22 35 25 33 63 2025年车载显示产业发展趋势回顾 -6- Part2. 2026年智能车载光领域十大产业趋势预测 -7- 趋势一：随着AR-HUD的使用体验不断优化，市场对其价值认可度持续提升。 预计2025年新车AR-HUD装配量增幅超50%，2026年AR-HUD将加速向25万元以下车型渗透

医疗" 的专题文章“AI for 医疗: AI大模型在药物 靶点识别中的应用”中，我们整体描述了药物研发的流程，并介绍了AI 大模型在药物研发的第一步: 靶点识别中的应用。这篇文章，我们将 延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前，先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。 AI大模型辅助药物虚拟筛选 基于AI的算法，包括监督学习，无监督学习，自监督学习，强化学习以及基 于规则的算法，可能有助于解决传统方法中存在的问题。 AI方法通常基于对数据特征的学习。具体来说，就是从大量的已知药物化合 训练可以提高模型的性能，正如目前风头正热的GPT，GPT利用了大量无标签文 本数据进行自监督预训练，这些文本数据虽然没有标签，但是数据量远远多于有 标签的数据。相应的，模型也可以进行大规模的设计以适应海量的数据。这便是 AI大模型的由来。经过了自监督训练任务，AI模型方法仿佛理解了自然语言的语 法，从而为自然语言处理带来了质的飞跃。 而在药物筛选领域，如果我们依照类似的方式，让AI模型去充分利用海量的 蛋白、分子数据去

项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... ...................................................................................9 1.3 DeepSeek 大模型简介................................................................................................ ...................................................................................13 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用.......................................................................................

AI 为主角 、人为助手的协作模式 微众银行： 黄叶飞 02 大模型在研发效能上的初步探索 05 Multi-Agents 实现研发流程提效 03 大模型辅助研发遇到的困难 04 Agent 离不开的 RAG 让 AI 成为主角的人机交互方式 研发流程面临的主要问题 目 录 复杂 内部研发效率主要体现在其复杂性上： 人员 、产品 、监管事情应接不暇。 研发流程面临的主要问题？ 不同岗位工作内容的复杂性占用不少研发成本 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 版本发布 接口测试 性能测试 Bugs 设计稿 线上运维 系统监控 测试环境 交互稿 产品文档 功能测试 测试 运维 产品 架构文档 接口文档 联调 单测 初试 在 ChatGPT 出来后， 大模型似乎能辅助研发效能的提升。 大模型在研发效能上的初步探 索 大模型在研发效能上的初步探索 首先把所有代码把无注释的代码先生成一份代码注释 、然后将代码注释及代 码用于做微调 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 单元测试案例及代码 提取代码中的单元测试案例 、以及单元测试的代码， 更精准的做代码微 调 微调模型的试验之路是否可行 困难 前期辅助编程方案并无法在研发流程中解决开发太多的痛点。 大模型辅助研发遇到的困难 需求分析 10% 好的需求分析工作对后期的研发有极大帮助

请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 of 30 [table_Header] 2025.12.28 产业深度 2026 自动驾驶元年八大展望 产业研究中心 [Table_Authors] 王浩(分析师) 0755-23976068 wanghao2@gtht.com 登记编号 S0880513090004 鲍雁辛(分析师) 海 ——具身智能产业深度研究（六） 2025.11.24 人形机器人硬实力助力行业加速量产——具身智 能产业深度研究（五） 2025.11.02 摘要： 2026 自动驾驶元年八大展望 [Table_Summary] 展望一：L3 新时代已至，智能化变革提速 L3 有条件准入许可正式落地，智能化产业变革提速，智驾渗透率将快速提升， 产业链将充分受益。 展望一：L3 新时代已至，智能化变革提速 L3 有条件准入许可正式落地，智能化产业变革提速，智驾渗透率将快速提升，产 业链将充分受益。重点关注四条方向，智能化检测：高阶智驾时代，检测需求大 幅提升。感知层：高阶智驾需要更多激光雷达、毫米波雷达等传感器。决策层： 智驾芯片算力需求显著提升。执行层：方向盘解耦趋势下，线控转向迎来新机遇。 2025 年底工信部发布有条件准入许可，L3 正式落地。2025