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一文读懂光模块技术演进

7月30日,中际旭创正式登陆港交所,成为2026年港股最大规模IPO之一。作为光模块行业的龙头,中际旭创深耕光通信收发模块及光器件的研发与制造。随着通信网络在AI基建中的重要性提升,光模块行业持续高速增长。 今天我们就来聊聊光模块行业,看看光模块行业发展现状及不同技术演进趋势。

光模块
time2026-07-30
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WAIC 2026释放了哪些产业信号?

2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于7月17日至20日在上海举办,本次大会以“智能伙伴,共创未来”为主题,围绕人工智能技术创新、产业应用及生态建设等方向展开,集中展示了人工智能领域最新技术成果,覆盖大模型、智能终端、智能硬件等多个应用方向。 今天我们就来盘点一下WAIC大会的热门话题及产业链机会。公众号对话框回复26723获取相关报告~

WAIC
time2026-07-23
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中国火箭网系回收开辟航天新路径

7月10日,长征十号乙运载火箭成功发射并实现我国首次运载火箭一级回收,这也是全球首次运载火箭网系回收。 该技术通过海上平台张设的柔性网系捕获垂直下降的一级火箭,利用网系形变与阻尼装置吸收动能,兼具高可靠性与大运载效率优势,大幅降低着陆结构与落点精度要求。 今天这篇我们就来聊聊火箭回收。了解为什么需要回收、各种回收技术的对比,以及网系回收的意义。

火箭回收
time2026-07-09
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2025的军工,算法即战力

军工飞机AI智能军工
2025-05-15
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10篇报告全面了解2025年中策略展望

经济宏观行业趋势展望
2025-06-12
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为 “情绪”买单的市场有多大?

情绪消费新消费消费洞察
2025-08-28

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AI智能体应用法律治理研究报告

AI智能总结
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一、概述
智能体是具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统,呈现自主性、反应性、交互性、适应性等应用特征。智能体通过“感知—记忆—决策—行动”闭环运行,区别于传统软件和一般人工智能应用,标志着人机关系进入“任务委托”阶段。

二、智能体关键技术、应用场景与产业格局
智能体关键技术包括感知、记忆、决策和行动四大模块,并涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等技术。应用场景广泛,涵盖个人助手、医疗、金融、制造、教育、供应链管理等领域。产业格局形成完备的产业链生态,包括基础支撑、技术研发、场景应用三层,各环节分工明确、协同联动,参与主体多元、竞合关系凸显。

三、智能体法律政策框架与应用风险分析
国内外相关法律政策梳理显示,欧盟注重合规减负,美国采取场景化灵活保护路径,中国在现有法律框架下开展实践探索。智能体应用面临任务执行复杂性与目标理解偏差、数据处理活动的分类分级与跨场景使用问题、身份管理与调用权限问题、跨应用及主体责任界定不明确等挑战。

四、智能体法律治理路径困境与探索
侵权责任再平衡方面,需明确智能体服务的法律定性,认定涉智能体侵权的责任主体和归责原则,并探索救济与平衡路径。个人信息与隐私保护实践路径方面,需解决“告知—同意”原则难以发挥实效、目的限制和最小必要原则在智能体场景下的实现难度较大、完全自动化决策拒绝权难以保证、用户权利保障的实现障碍、个人信息保护影响评估义务的履行困境等问题,并探索构建更符合智能体特点的个人信息处理制度、优化“最小必要”原则的内涵、完善智能体设计中的数据保护原则、探索建立智能体分类分级评定标准、构建面向智能体生态的交互式治理结构模式等完善路径。

五、智能体法律治理总体建议
建议明确智能体法律定位,建立分类分级治理体系;厘清多主体责任边界,完善智能体侵权责任规则;优化个人信息保护机制,适配智能体动态特征;强化技术安全与行业自律,构建协同共治格局。

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美股2026年2季度13F持仓报告分析

AI智能总结
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市场概况

  • 持仓市值规模:截至2026年2季度末,美股证券多头持仓市值为34.72万亿美元(剔除做市商和指数基金管理机构)。
  • 前十大机构:富达、资本集团、摩根大通集团等,合计持仓12.52万亿美元,占比36.1%。
  • 行业配置趋势:信息技术行业权重最高(32.9%),金融(13.1%)和工业(10.9%)次之。
  • 重仓股趋势:前五大重仓股为英伟达、苹果、微软等。

市场共识

  • 行业加仓:信息技术行业加仓33432亿美元,工业行业加仓6802亿美元,能源行业减仓1994亿美元。
  • 行业权重变化:信息技术权重环比提升5.41个百分点至32.9%,工业小幅提升。
  • 共识加仓股票TOP10:美光科技、英伟达、超威半导体等。
  • 共识减仓股票TOP10:埃克森美孚、雪佛龙、美国电话电报等。
  • 共识新建仓股票TOP10:SpaceX(2134亿美元,231家机构)。

重点机构

  • 伯克希尔·哈撒韦:持股市值2993亿美元,前三大重仓股为苹果、美国运通、可口可乐,集中度89%。
  • 桥水基金:持股市值169亿美元,前三大重仓股为英伟达、博通、亚马逊,集中度23%。
  • 英伟达(投资部):持股市值634亿美元,前三大重仓股为英特尔、SpaceX、COREWEAVE。
  • 盖茨基金会信托:持股市值344亿美元,前三大重仓股为伯克希尔-B、卡特彼勒、加拿大国家铁路。
  • 文艺复兴科技:持股市值696亿美元,前三大重仓股为英伟达、脸书、英特尔,集中度12.5%。

重点股票

  • 苹果:被300家机构持有,增减持机构各半,前十大机构包括富达、摩根士丹利。
  • 英伟达:被309家机构持有,增减持机构各半,前十大机构包括富达、摩根大通。
  • 美光科技:被289家机构持有,环比增长9.2%,前十大机构包括资本集团。
  • 闪迪:被251家机构持有,环比基本持平,前十大机构包括富达。
  • 特斯拉:被296家机构持有,环比增长13.0%,前十大机构包括景顺集团。

风险提示

  • 统计可能存在错误或遗漏,结论可能失效。
  • 本报告仅供参考,不构成投资建议。
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2026年中国地下管网行业:2025年规模达8,760亿元,智慧运维与长寿命目标重塑行业估值逻辑(精华版)

AI智能总结
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中国地下管网行业概况

中国地下管网行业的发展历程经历了从被动应对到主动布局、从粗放建设到精细管理、从“重地上轻地下”到“里子工程优先”的转型。行业发展历程可分为四个阶段:起步期(1949-1990)、启动期(1991-2013)、高速发展期(2014-2023)和智能发展期(2024年至今)。

相关政策

近年来,国家密集出台了一系列政策支持地下管网行业的发展,包括《关于推进城市地下综合管廊建设的指导意见》、《关于持续推进城市更新行动的意见》、《关于加强城市地下市政基础设施建设的指导意见》和《城市燃气管道等老化更新改造实施方案(2022-2025年)》等。

十五五地下管网投资结构分析

“十五五”期间,我国将建设改造地下管网超70万公里,年均建设规模约14万公里,新增投资需求突破5万亿元。投资结构方面,供水管网占比32%(约1.6万亿元),排水管网28%(约1.4万亿元),燃气管网29.4%(约1.47万亿元),综合管廊新增投资3000亿元。

中国地下管网产业链

中国地下管网产业链上游为管材和核心材料,中游为工程施工和设备配套,下游为运维服务。管材是管网建设的核心耗材,占“十五五”工程总投资的30%-40%。工程施工领域市场规模约2万亿元,占“十五五”期间管网建设规划总投资的40%左右。下游的非开挖修复、智慧运维与数字孪生是目前确定性最强、增长潜力最大的三大核心增长点。

管网寿命分析

目前供水与排水管网的设计寿命普遍为50年以下,事实上埋地输水管道百年服役具备充分现实依据,百年前英美的铸铁管、早期钢管至今仍正常运行,证明长寿命并非技术神话。未来五年的5万亿管网投资,若缺失寿命目标,会持续产生高额后续运维、道路开挖、安全风险等隐性成本;确立百年寿命目标,能倒逼行业技术、标准、质控全面升级,提升投资全生命周期效率。

市政工程土方与管道铺设成本测算

地下管网属于典型的重资产、实体工程类项目,投资几乎全部沉淀在实体建设中,前期服务与风险预留占比极低,几乎没有“软成本”腾挪空间,对造价精细化管理的要求极高。工程费用是项目投资的绝对核心,占比超86%。

中国地下管网行业竞争格局

作为城市重要生命线工程,该领域有着严苛的资质审核与项目业绩要求,长期积累的履约口碑与合作资源形成天然准入门槛、技术优势难以被快速赶超,具备综合实力的头部企业将充分受益于行业扩容红利。行业竞争壁垒主要包括资质与项目业绩壁垒、资金与回款壁垒、技术与数字化壁垒。

中国地下管网企业风险矩阵分析

地下管网作为城市“生命线”工程,风险隐蔽性强、后果极端。高优先级风险区包括超龄燃气管网密集区、地方管网更新改造政策突变、大型综合管廊项目招投标重大合规风险和老旧排水管网汛期内涝等。

中国地下管网行业市场规模及预测

预计2021-2030年十年市场规模预计增长超1.5倍。2021-2025年为高速扩张期,年复合增长率(CAGR)达18.30%;2025-2030年增速回落至5.27%。

市场区域差异分析

长三角地区是全国市场的成熟核心区,成渝经济圈是政策驱动的高潜力增长区,中西部地区是基建补短板的新兴突破区。

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驯服AI代币陷阱:运营总监和采买总监如何控制增长最快的外部支出类别

AI智能总结
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人工智能已成为增长最快的外部支出类别,但大多数公司尚未准备好有效管理其成本。核心论点在于,运营总监(COO)和采买总监(CPO)需利用人工智能优化采购流程和运营模式,以实现成本控制。

核心观点与挑战
人工智能支出正以44%的年增长率增长,预计到2026年将达到2.52万亿美元。当前主要挑战在于成本透明度低、管理不足,以及收益假设未经验证。供应商定价模式从按座次访问转向混合式变现,导致企业难以掌控真实成本。总AI成本不仅包括token费用,还涉及安全、赋能、供应商溢价及专业服务。

成本构成与风险
混合定价模式使企业面临通胀风险,且基础模型“黑箱”性质加剧成本不透明。若未有效管理,成本可能失控。关键风险包括:低能见度(成本分散于预算、供应商等)、弱控制(需求增长快于管理机制)、规格管理不善(过度配置)、有限谈判筹码及过时定价模式。

管理策略

  1. 将AI视为独立支出类别:需结构化管理,而非孤立采购总和。采购部门需发挥核心作用,但需跨职能协作。
  2. 规格与访问权限管理:建立标准规范,消除过度配置,强制执行治理机制。
  3. 消费监测:持续监控代币消耗,评估生命周期成本,优化模型选择。
  4. 商业谈判:通过透明度、供应商细分、基准开发等手段提升谈判能力。
  5. 最佳实践:确保支出透明、建立AI分类法、提升内部专业知识或引入外部资源。

结论
企业需在市场成熟前(未来2-3年)采取行动控制AI成本。采购部门在实现AI治理中作用关键,需平衡创新与成本控制。人工智能支出不仅是增长最快的外部支出,也是对组织成本管理能力的重大考验。

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中国银河证券 | 国防军工2026-03-14

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