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技术投入高，擦地性能仅属一般 障碍物识别差 在小地毯上卡住 Switchbot S10测试 Switchbot S10是一款带旋转拖布辊和特殊清洁基站的机器人。该基站可按需连接直接水管，无需电源连接，并能轻松放入家具下方——是古怪还是天才？ 扫地拖地机器人领域近来真正的创新并不多，但也有例外。Narwal Freo Z Ultra（测试报告）作为首款搭载两颗AI芯片的扫拖机器人，在我们的测试中证明了其智能清洁才能，但除此之外它相当常规。而Switchbot S10则是首批配备自带水管的水站的机器人之一，该水站非常扁平，能轻松放入家具下方。这听起来很实用，毕竟清洁基站通常十分庞大。但这真的可行且好用吗？我们在日常生活中进行了测试。 Switchbot S10的设计与做工 Switchbot S10及其清洁基站采用纯白设计。机器人表面为亮面，并配有一个以灰色区分的小型激光塔。吸尘站正面装有一条浅灰色装饰条，使基站看起来更高档。遗憾的是，Switchbot S10没有其他颜色可选。与我们的其他测试机型相比，这款机器人的尺寸偏大，高约12厘米（含带保险杠的激光塔），直径为35厘米。由于清洁基站

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10月27日，《2026胡润百富榜》发布。全榜新晋富豪263位，总上榜人数1529位，创下榜单28年历史最高纪录。上榜企业家总财富32万亿元，同比增长7%。 与往年相比，今年最值得关注的变化来自新人榜头部群体。新上榜硬科技企业家集中在AI大模型、AI芯片、人形机器人、商业航天、半导体显示等高成长赛道，代表人物有DeepSeek梁文锋，宇树科技王兴兴，惠科王智勇，智谱AI刘德兵、唐杰，沐曦股份陈维良，MiniMax闫俊杰，以及商业航天赛道的张昌武、康永来、杨毅强。新财富不再主要来自消费、房地产或传统互联网平台，而是来自技术突破、产业估值重估和资本市场定价。 此次榜单最显著的变化是首富更迭，43岁的字节跳动创始人张一鸣财富增长2000亿元，以6700亿元第二次成为中国首富，并刷新中国首富财富纪录。其财富增长主要得益于AI业务进展推动公司估值进一步走高，字节跳动当前估值已达3.3万亿元。 前十迎来三位新面孔，分别是恒力集团陈建华、范红卫夫妇，DeepSeek梁文锋，以及寒武纪陈天石，硬科技属性尤为突出。 梁文锋是本届榜单最受关注的新晋者。41岁的DeepSeek创始人首次上榜即以2800亿元

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B。 Boloor进一步指出，机器人采用的是LPDDR（低功耗DRAM） 而非AI数据中心惯用的HBM（高带宽内存），这意味着随着AI从云端走向物理实体，美光与SK海力士可能迎来一个“体量大得多的市场规模的故事”。 马斯克此番“需求爆发”预言，放在两周前的背景下看更具意味。10月1日，马斯克在X上宣布，为保障Optimus量产所需的内存供应，特斯拉将削减自研AI芯片的内存配置：AI5从原计划的144GB降至72GB LPDDR5，AI6从216GB降至144GB LPDDR6。他当时的解释是，降低配置是“确保Optimus量产供应并大幅降低成本的唯一方法”，且内存带宽而非总容量才是性能的真正瓶颈。 然而第二天，马斯克又做出修正称：AI5的内存实际上调至96GB，理由是“特斯拉将成为唯一使用LP5最低内存配置版本的公司”。 Boloor的测算采用72GB而非96GB，沿用的是马斯克最初公布的Optimus机器人的配置口径，若以96GB计算，Optimus年内存需求将进一步攀升至约960PB。 DRAM厂商的“第二增长曲线”？ 美光首席执行官Sanjay Mehrotra在此前的财报电话会

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t Corp.和Google LLC等财力雄厚的大型云服务商与其较小竞争对手之间日益扩大的差距的质疑。更严格的贷款标准可能迫使较小的运营商寻求合并或取消扩张计划，从而可能使其更成熟的竞争对手获得优势。 6月，摩根士丹利预测AWS、Microsoft、Google和Meta Platforms Inc.今年的资本支出将达到7000亿美元，2027年将超过1万亿美元。但他们正在借入巨额资金来实现这一目标。据高盛称，这些公司今年的预计借款将达到2500亿美元，2027年将达到4000亿美元。摩根士丹利表示，在全球范围内，与AI相关的债务发行量今年预计将超过5700亿美元。 借款规模已经对信贷市场产生了重大影响。据路透社报道，由于对新债务规模庞大的担忧，投资者现在要求AI基础设施相关公司债券提供更高的收益率。这是因为许多投资者越来越担心AI服务的收入能否增长得足够快，以证明在芯片、数据中心及相关基础设施上的巨额支出是合理的。 更严格的借款条件的后果可能会波及整个科技行业。一波neocloud倒闭潮可能导致对AI芯片的需求减少，从而可能影响Nvidia等供应商的收入。 图片：Tesla Inc.

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片上、负责把热量"吸"进液体里的部件。液冷产业链里有一个价值规律：离GPU越近的地方，越难做，价值也越高。 这也是为什么，冷板的价值，占了整个液冷系统成本的 32%-40%，是最大的一块蛋糕。而冷板难做的原因，其实不在那块“板子”的材料，而在于热量能不能快速从材料表面传给液体， 因为固体壁面把热量传给液体的热阻，是固体之间热量传导的几十倍，甚至上百倍——高端AI芯片用的冷板是微通道结构，内部有密密麻麻的，比头发丝还细的水道（0.2mm级别），一块冷板的加工良率，直接决定了成本。 再者就是CDU——冷却液分配单元 这部分，相当于是液冷系统的"心脏和大脑"，分配流量、调节温度、保证冗余。 没有CDU，液冷只是一堆水管：CDU负责把冷却液按精确比例分配到每个机柜、每个节点，流量控制精度要求 ±2%。偏差大一点，某个节点就可能过热宕机。 因为CDU要实时采集温度、压力、流量、电导率这些数据，所以不能用机械泵，而要带AI算法的流体控制系统。 这里的难点在于：这些变化不是瞬时同步的。 温度变化有热惯性，压力波在管路里传播有水锤效应，CDU需要动态调节泵速、阀门开度，还要在漏液时毫秒级切断故障回路。

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分别高达89.2%、54.2%。“部分环节受益于高端产品占比提升、产能利用率改善，利润增速明显快于收入增速，产品结构升级正在转化为真金白银的盈利。” 需求端的催化同样清晰可辨。Meta三季度资本开支高达349.1亿美元，海外算力投资正沿服务器与网络设备采购链条，向国内高速光模块、高端PCB等供应链传导。 “后续可重点关注光通信、PCB等业绩兑现环节，以及国产AI芯片、半导体设备，还有服务器电源、液冷等配套方向。”夏凡捷说。 资源品的“翻身仗”同样引人注目。小金属、工业金属三季度归母净利润分别大增96.7%、101.2%，主要受益于产品价格上涨、供给约束趋紧及部分矿山产能释放；化学原料利润增长86.5%，部分品种迎来产品与原料价差改善的修复窗口。在他看来，铜、铝等具备供给约束与产能增长双重支撑的工业金属，以及石油石化、基础化工中价格与盈利同步改善的方向，中期逻辑依然扎实。 高端制造则展现出“智能化+出海”的复合动能。机械设备三季度营收、归母净利润分别增长16.0%、41.9%，智能化改造、设备更新及国产替代持续推进，自动化设备、专用设备等细分领域景气延续；电力设备中，其他电源设备利润增长

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有项目都能如期落地；对于资金成本高、依赖外部融资的新兴云服务商而言，长期订单与现金流将直接影响建设速度。 基板、内存比电力更难迅速扩产 在供应链瓶颈方面，Patel将基板列为当前最关键的约束之一。日本相关供应商扩产相对谨慎，限制了加速芯片、CPU等产品的产能提升。 内存则是另一大瓶颈。Rasgon指出，生产同等容量的HBM所需晶圆数量约为DDR5的3—4倍，AI芯片需求增长因此加剧了内存产能竞争。与此同时，光学互联所需的激光器、光纤连接等组件也面临短缺，即使CPO计划在2028年前后加速量产，相关供给仍可能难以满足需求。 晶圆制造设备市场同样受到洁净室产能限制。Rasgon认为，2026年全球晶圆制造设备（WFE）市场规模超过2000亿美元的预测过于乐观。通过提高现有工厂利用率，市场规模或可从年初预期的约1200亿美元提升至约1550亿美元，但新建洁净室要到2027年才陆续投用，更多产能预计在2028—2029年释放。 相比之下，电力短缺有更多应对手段。Patel预计，2027年全球在建数据中心规模接近50吉瓦，其中美国约35吉瓦。现场燃气轮机、往复式发动机和燃料电池等方案，可以在一定

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22日至10月22日，长鑫科技股价在一个月内跌去30.2%。在近段时间股价呈现颓势后，长鑫科技10月23日股价出现明显反弹。除了黄仁勋的表态，近日高盛还在一份研报中表示，长鑫科技披露的第三季度营收预测中位数，比该机构此前的预测高出30%，净利润预测中位数比该机构此前的预期高出17%，高盛将长鑫科技的目标价由129元微调至130元。 寒武纪前三季度营收净利润双双翻倍 10月23日晚间，AI芯片厂商寒武纪发布第三季度财报。该季度寒武纪营收35.31亿元，同比增长104.47%，净利润14.04亿元，同比增长147.74%。今年前三季度，寒武纪营收95.26亿元，同比增长106.76%，净利润37.15亿元，同比增长131.49%。寒武纪称，营收同比增长主要是因持续拓展市场，助力人工智能应用落地。 【点评】第三季度，寒武纪营收和净利润都创上市后的单季度历史新高。不过，该季度寒武纪经营活动产生的现金流量净额为负，为-8367.8万元。截至9月底负债合计72.36亿元，相比6月底增加了56%。此外，截至9月底，寒武纪存货达到116.65亿元，这可能意味着寒武纪在积极备货，但存货高企同样存在风险。

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服务器内存到手机、PC内存，几乎所有DRAM都在涨。长鑫就是在这样的行情里赚到钱的。 所谓"技术周期"，意味着下一阶段的定价权要靠产品本身来争取：谁能供应HBM，谁能做出大容量服务器内存模组，谁能通过AI服务器厂商的验证，谁才能继续拿到高价。通用的、可替代的产品，涨价动力会最先消退。 放到长鑫身上，有三个现实： HBM还没上牌桌。 长鑫的HBM3样品已向国内AI芯片厂商送样，仍处于量产前的验证阶段；12层HBM3E的量产目标是2027年。即便进展顺利，与三星、SK海力士仍有两到三年的差距。 客户结构偏消费。 长鑫的核心客户包括联想、小米、传音、荣耀、OPPO、vivo等终端厂商，公司也在半年报里承认客户集中度偏高。消费电子恰恰是最早感受到高价压力的地方。 它的筹码在通用DRAM的增量。 瑞穗认为，长鑫可能是2027年唯一能提供增量DDR5的供应商；长鑫也已在国家级项目采购中拿下大部分DRAM份额。这是长鑫的护城河，但它押注的是"缺货"本身，而缺货终究会过去。 这里还有一个细节。集邦的数据显示，从今年一季度起，HBM的单片晶圆产值已被DDR5 64GB RDIMM这类通用服务器内存反超，

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iton，其性价比比同代x86处理器高出约40%。 回到前面提到的“哑铃中段”，为什么海量传统企业的核心生产系统迟迟不接入AI？人才和组织能力是一方面，但很大一块阻碍是经济账算不过来——推理成本太高了。如果应用调用模型的边际成本下不来，企业重写老旧系统的投资回报率就会很低。现在的推理成本必须再降一个数量级，企业级应用的大爆发才会真正到来。 这就是我们开发自研AI芯片Trainium的核心原因。最新一代Trainium相比同类硬件，在性价比上同样保持了30%到40%的优势。只有把推理成本打下来，AI应用才能从实验室玩具变成无处不在的生产工具。 同时结盟Anthropic与OpenAI的底层逻辑 问：除了底层硬件，亚马逊在生态合作上也动作频频。你们向Anthropic投资了上百亿美元，近期又深化了与OpenAI的大规模合作。但在资本市场看来，云厂商既当投资人又当算力供应商的模式存在争议。亚马逊布局这两笔重量级合作的商业逻辑是什么？ 贾西：这两家公司拥有目前全球顶尖的工程技术团队，在业务增长速度上也打破了软件行业的历史记录。 我们的投资与合作基于三个清晰的维度：第一，我们确信AI代表着深远的

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要。最近一个财年的营收达到2160亿美元，自OpenAI于2022年底推出ChatGPT以来增长了约八倍。 在AI热潮之前，英伟达销售的是可装入标准服务器机架或PC的显卡。其最新系统要大得多，也昂贵得多。英伟达的旗舰产品Vera Rubin是一个七英尺高的机架，包含72个GPU，重量相当于一辆皮卡。据摩根士丹利估计，其成本超过700万美元。 尽管英伟达仍主导AI芯片市场，但竞争正在浮现：谷歌在其庞大的云服务中出租张量处理单元（TPU），AMD则于7月推出了其首个名为Helios的AI机架。立即观看视频17:3617:36AMD推出首个AI系统与英伟达竞争，签约微软和Meta科技 现金是英伟达的另一大优势。该公司今年上半年产生了700亿美元的自由现金流，而AMD总计仅略高于40亿美元，谷歌母公司Alphabet第二季度则为资助其建设而出现现金流为负。 这对英伟达构建其生态系统是一个巨大优势。该公司目前提供全服务式平台，包括软件、服务、集成硬件，并为许多客户提供融资协助。 英伟达8月的最新季度财务申报概述了未来数年超过5000亿美元的表外承诺，其中大部分将在2029财年之前到期。同月，黄仁

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TX约300名员工，2025年三家英国实体总收入约39.3亿英镑（约350亿元），人均营收超1亿元；日交易量约2500亿美元。 2. 外汇赛道与人才助其切入做市 XTX 2015年成立时选择做市渗透较低的外汇市场，借伦敦交易中心地位和前德银全球外汇主管加盟，外汇排名超过德银。 3. 重金自建AI算力提升交易能力 XTX在冰岛超算存储400PB数据，2.5万个AI芯片花费超1.5亿英镑，用机器学习预测超5.3万种金融工具价格；与幻方量化同年成立且同样重金建算力。 4. 富豪影响力外溢，行业进入算力竞赛 格尔科身家居英国第八并曾登顶纳税榜，投资Anthropic等、捐助数学教育；XTX拟投超10亿欧元建芬兰五座数据中心，简街等同行也加码AI基础设施。2026-10-24 15:08英国“梁文锋”，怒赚640亿投中网速览 《星期日泰晤士报》近期发布的2026年英国富豪榜中，被称为"数学家"的亚历克斯·格尔科（Alex Gerko），以160.06亿英镑（约合1417亿元人民币）的身家，位列第八。 根据榜单估算，这位英国富豪，身家在一年内涨了72.61亿英镑（约643亿元）。算下来，格尔科的资

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上的程序，巨型内核则是把许多任务打包进一个程序。 创始人声称，这套框架可以执行完整的训练流程、提供推理服务、玩电子游戏，甚至能在单个内核中同时完成这三件事。此外，还可以把“内存受限的推理”和“计算受限的训练”重叠执行——前者大部分时间在等数据读取，后者大部分时间在做数学计算，两者叠加后，就能做到尽量让芯片不空转。 三、英伟达红杉都下注，但商业化仍待验证 作为AI芯片的主要供应商，英伟达也出现在这轮融资的投资方名单中。Lux合伙人布兰登·里夫斯（Brandon Reeves）说，随着AI开发走向“下一前沿”，“从现有资源里获得更多产出”会非常关键。他认为，Flapping Airplanes“可能是最有条件做到这一点的公司”。 红杉资本合伙人戴维·卡恩（David Cahn）与斯佩克特及其兄弟本·斯佩克特（Ben Spector）相识多年。他说，这轮最新融资说明，投资者对这家公司的创始团队评价很高。“有太多这类AI实验室，很容易让人淹没在噪音里。”卡恩说，“但这家公司不是‘众多公司中的一个’，而是‘独一无二’的那一个。” 不过，资本下注并不等于技术已经兑现。斯佩克特希望，公司的工作能让其

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026-10-22 17:02:05来源： 财新网作者：葛浩玥责任编辑：关聪 文｜财新 葛浩玥（见习） 2026年10月22日 17:02 此次罢工为24小时警告性罢工，产线未直接停摆，工会和美光仍在协商 2023年存储寒冬中，美光全年净亏损58.33亿美元并大幅裁员，此后AI带动DRAM、HBM需求爆发，业绩急速翻身。图：视觉中国 相关报道【财新周刊】中国AI芯片崛起｜AI革命之五【财新周刊】封面报道之二｜存储双雄叩关A股【财新周刊】存储芯片进入超级周期｜深度回放美光、高通释放AI需求利好 全球半导体板块上涨存储巨头美光三财季净利润暴涨近14倍 年内股价上涨逾267%台积电前董事长刘德音增持5460万元美光股票 中美存储行情再涨 【财新网】10月22日上午9时起，存储巨头美光（NASDAQ：MU）中国台湾桃园厂工会在厂区门口开始为期24小时的罢工。工会意欲争取更公平的企业分润，核心诉求是把利润分享制度化。 此次罢工为24小时警告性罢工，由11名工会干部在厂门口执行，产线未直接停摆。工会在罢工宣言中细数产线员工“做二休二”，不满每班12小时轮班、为扩产随时转调陌生设备、配合美国总部清晨

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有一句话，营销课上总在讲，说赚到最多钱的是卖铲子的人。”特维德认为，挖金子需要铲子，也需要镐头，缺一样都不行。卖铲子的人每卖一把赚4美元，卖镐头的人每卖一把亏1美元，于是他不卖了。可没人卖镐头，就没人挖金子，卖铲子的生意也做不成。 “所以卖铲子的人会说：这样吧，我先借钱给你，你才卖得动镐头，才有人去淘金。” 这与当下AI产业的情形类似。特维德估算，芯片厂商在AI芯片端赚到2600亿至3400亿美元利润；做前沿模型一端大约亏500亿至600亿美元。 “对有钱的那一方来说，这么做完全说得通，我必须帮你把模型建起来，否则我什么也卖不出去，你把模型卖出去以后，我的芯片才能卖出去。”特维德认为，这个过程会持续一段时间，期间一定有机构会出现风险，但总体来看，这么做是“相当理性”的，“整体上我没有那么担心”。 与此同时，他援引《经济学人》近期的一篇报道作为旁证，该文梳理了英伟达在循环融资中的角色，结论是并不特别危险，因为英伟达手上现金充裕。 芯片制造商的价格目前“低得离谱” 特维德曾多次公开指出，AI产业还处于一轮长周期的早期阶段。对于未来AI领域最确定的投资机遇在何处，特维德表示，这个答案会随时间

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anohar Paluri）、曾任白宫首任首席数据科学家的D.J.帕蒂尔（D.J. Patil），以及前Terremoto Biosciences高管所罗门·赖斯伯格（Solomon Reisberg）。 ▲Warp Sciences联合创始人（图源：Warp Sciences） 据彭博社报道，目前，Warp Sciences团队约有20人，已经配备机械臂和AI芯片等硬件设备。韦尔说，Warp的化学家在开展实验时，将使用可穿戴摄像头、带压力传感器的手套和其他设备，以生成训练定制AI模型所需的数据。 Warp计划结合前沿模型和自研开放权重模型，逐步建设自动化实验室。 二、AI制药赛道升温，Warp后续业务或将扩展至更多学科 AI用于药物研发已经成为风险投资企业关注的热门方向，OpenAI等公司也在布局这一赛道。 据彭博社此前报道，Alphabet旗下Isomorphic Labs主要研究利用AI模型进行药物发现，该公司已经就新一轮融资展开早期谈判，预计估值至少达到400亿美元（约合人民币2669.8亿元）。 本周早些时候，OpenAI还收购了Orchestra Bio。该公司搭建了一个利

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性收入（按年底当月收入折算的全年收入）会在5000亿美元到1万亿美元之间。约翰森则在业绩会上提到，今年底这一数字的目标是1000亿美元。 “我们相信，每瓦算力的价值会随着时间上升，不会下降。”马斯克在业绩会上说，随着AI软件不断改进、模型变得更好，每瓦算力能产出的“有用智能”会更多，算力也就更值钱，“这就是为什么你会看到，就连H100（英伟达2022年推出的AI芯片）这样的旧型号，现在的租金都比刚推出时还高”。 “所以我认为，聪明的做法是签短期合同，把赌注押在每瓦有用智能的快速增长上。”马斯克说。按他的说法，SpaceX出租算力，收费接近现货市场的价格，不签长期合同；从续约的情况看，每瓦算力的价格比原来更高。如果算力确实越来越值钱，签长约就等于把价格锁在了当前的水平。 SpaceX此前公开的文件显示，租用其算力的客户包括AI公司Anthropic和谷歌，两份协议的期限虽然都到2029年，但过了初始阶段，双方都可以提前90天通知终止。 约翰森亦在业绩会上说，目前的算力价格略高于公司在2026年二季度业绩会上提到的每瓦30至50美元区间的上限；按这样的价格，新部署的算力不到一年就能回本，经

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学院”。该计划旨在通过模拟人类幼儿学习方式，让机器人观察人类操作并反复练习，掌握现实任务技能。 宇树科技王兴兴：宇树G1机器人已经累计生产下线约1-2万台 在2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，宇树科技创始人王兴兴表示，自2024年5月发布以来，宇树G1机器人已经累计生产下线约1-2万台。 三星电机将获特斯拉、英伟达合计3.7万亿韩元投资，共建AI芯片基板产线 特斯拉、英伟达将分别出资1.1万亿韩元、2.6万亿韩元，与三星电机共建FC-BGA(倒装芯片球栅阵列基板)产线，这是面向AI半导体的新一代封装基板。当前FC-BGA已经成为AI供应链新瓶颈，两家企业敲定对三星电机工厂的投资。 DeepSeek据悉完成1000亿元融资，宁德时代和腾讯参投 DeepSeek据悉完成约1000亿元人民币(150亿美元)融资，为中国历来规模最大的融资交易之一。宁德时代和腾讯是本轮融资的最大投资者之一。 科大讯飞发布端云一体星火X2.6 10月22日，2026科大讯飞全球1024开发者节主论坛发布端云一体讯飞星火X2.6，云端和端侧(星火X2.6-4B)能力同步提升，通过精准分工、按需协同，

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性增长。这种产业链级的深度绑定，在全球半导体供应链中都相当罕见。 双线布局：车端/机器人与数据中心并重 据悉，两大客户的专线分工十分清晰。 特斯拉专线落地世宗工厂，专门生产用于自动驾驶电动汽车和人形机器人Optimus的AI半导体基板，供货合同期为五年（2029-2033年），计划2028年下半年量产，2029年起供货。此前，马斯克已确认，特斯拉自研的下一代AI芯片AI5将由三星电子代工部门采用2nm工艺、在美国德州泰勒工厂生产，并计划2027年4月起率先集成进Optimus。业内预期，三星电机FC-BGA有望随AI5进入特斯拉车端与机器人硬件体系。 英伟达专线则瞄准数据中心市场，生产AI计算芯片组与网络基板，并同步扩建世宗与釜山工厂，合作已于10月21日德国GTC 2026大会披露。随着自动驾驶、人形机器人与AI数据中心同步扩张，高性能FC-BGA需求正从数据中心向终端场景全面外溢。 角色重塑：从“追赶者”到“核心供应商” 作为AI算力硬件的核心载体，FC-BGA倒装芯片球栅阵列基板，是支撑AI GPU、高性能CPU实现高带宽、高算力输出的必需高端封装基板，其核心生产材料依赖日本味之

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《上海市加快推动人工智能赋能工业服务业高质量发展行动方案（2027-2028年）》来源：上海市经济和信息化委员会发布时间：2026-10-23 16:23AI政策生成海报支持企业加快突破端云协同推理、异构算力动态调度及软硬件协同优化等关键技术，并运用知识蒸馏、模型量化与结构化剪枝等，加速研发深度适配自主AI芯片的轻量化垂直小模型，全面提升边缘侧高精度实时推理效能。 为贯彻落实国家关于推动人工智能赋能新型工业化的战略部署，抢抓人工智能技术革新机遇，加快高价值工业服务深度嵌入生产制造全过程，提升工业服务业供给质量，推动制造业向价值链高端迈进，制定本行动方案。 一、总体目标 以人工智能全链赋能为牵引，以新一代智能制造为主攻方向，实施“模塑申服”行动，全面提升工业服务业支撑能级，发展研发设计、供应链服务、柔性制造服务、质量检测、设备运维，着力增强产业核心竞争力。 到2028年，工业服务业中人工智能应用普及率达到85%以上，力争培育10个数智原生的独角兽企业。建设5个行业级协同设计平台；聚焦高端装备、整车制造等重点领域提升供应链韧性与安全水平；推动500个优质企业构建柔性制造服务体系、打造上海市

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