积极主动拥抱人工智能——上交所百家民企大调研记
2025年03月20日 21:13
作者: 张淑贤
来源: 证券时报网
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  踏入实验室、走进工厂,上交所百家民企大调研活动正在如火如荼地开展。证券时报记者近日跟随上交所调研团队走访发现,面对人工智能(AI)浪潮,沪市民企上市公司纷纷行动起来,积极主动拥抱AI技术。

  此次调研走访,上交所带着“企业当前最大的挑战是什么”“资本市场工具如何助力突破瓶颈”等关键问题深入企业一线,直击痛点与难点,力求通过精准调研推动问题解决,增强民营企业发展信心,促进民营经济健康、高质量发展。

  沪市民企积极布局人工智能

  包括大模型在内的AI技术,正在赋能千行百业。

  “复星医药深度融合全球领先的大模型技术,第一时间接入了DeepSeek R1。”在走访复星医药时,该公司董事长吴以芳在接受证券时报记者采访时介绍,“我们同时自主推出了PharmAID决策智能体平台,已能够解决药物研发中的诸多问题,包括文献查阅、商业分析、市场分析以及全球研发进展追踪等。”

  PharmAID是医药行业首个AI决策智能体平台。基于该智能体,复星医药正加速推进“药物商业价值辅助决策”的能力建设,以提升药物研发效率,加速研发成果转化。

  在吴以芳看来,人工智能颠覆医药研发格局已成定局,“我们热情拥抱AI,聚焦创新研发和营销,通过自研智能体或对接外部大模型,来满足相关业务需求”。

  AI技术在消费电子领域的深度融合,也让AI/AR眼镜等新兴终端产品逐渐成为行业新的增长点。在走访龙旗科技时,证券时报记者了解到,以AI/AR眼镜为代表的智能穿戴产品已成为龙旗科技积极布局与发展的重点智能产品之一。

  龙旗科技董秘周良梁表示,作为智能产品ODM领军企业,公司与国内外合作伙伴共同开发了多款AI/AR眼镜,其中不乏爆款单品。

  “AI对智能终端的发展具有强大的推动作用,我们ODM产业将迎来巨大发展机遇。”周良梁表示,以AI/AR眼镜为例,公司已投入和布局多年,前几年出货量较小,“从去年起开始快速增长”。

  据悉,龙旗科技正在与XREAL、全球头部客户共同研发一款新型下一代空间计算终端,应用于AI/AR智能眼镜项目。

  百家民企大调研问计问需

  复星医药和龙旗科技的走访,是上交所民企大调研活动的缩影。日前,上交所宣布启动新一轮民营上市公司调研,计划在3月底前深入百家沪市民营公司问计问需,推动政策从纸面落实到“生产线”,切实服务好民营经济发展。

  上交所相关负责人表示,此次百家民企调研走访行动,既是落实国家政策的重要举措,也是支持民营经济发展的实际行动。

  在走访调研中,上交所深入了解民营企业的实际需求,听取企业的意见和建议,并对资本市场近期政策进行宣贯与解读。民营企业则围绕扩大和完善AI数据库、降低融资成本以及完善信披规则等方面建言献策。

  复星医药副董事长关晓晖表示,就单家药企而言,其拥有的数据量还难以满足AI深度应用的需求。未来行业需要着力扩大数据库规模,在此基础上对AI进行更有效的训练,从而推动AI在药物研发中发挥更大效能。

  上交所上述负责人表示,通过深入调研,上交所将更精准地了解民营企业的实际需求,提供更具针对性的政策指导和服务。同时,上交所将充分发挥资本市场功能,为企业提供多元化融资渠道和创新工具,助力企业突破发展瓶颈,实现转型升级。此外,上交所还将积极搭建企业与政府部门、金融机构之间的沟通桥梁,通过加强信息共享和资源整合,形成支持民营经济发展的强大合力。

  民企占沪市公司半壁江山

  近年来,沪市民营企业阵容持续壮大,近三年新上市公司中约七成是民营企业,包括联影医疗华勤技术等市值超千亿的龙头企业。这些企业在各自领域展现出强大的竞争力和发展潜力,成为推动沪市经济增长的重要力量。

  截至目前,沪市约有1200家民营企业,占沪市公司总数的比重超过50%,总市值约14万亿元。其中,市值超过500亿元的沪市民企约40家。

  面对复杂多变的外部环境,沪市民企依然保持稳中有进的发展态势。2024年前三季度,沪市民企实现营业收入5.37万亿元,近三年复合增速达到8.7%;研发费用投入高达1935亿元,近三年复合增速为13.4%。

  科技创新型民企在沪市的占比也由三年前的23%上升至27%,覆盖重点产业链关键环节。在集成电路产业,有模拟芯片龙头韦尔股份存储芯片龙头兆易创新以及国内整合设备制造龙头士兰微;在汽车产业,既有长城汽车宇通客车等整车企业,也汇集了福耀玻璃均胜电子等零部件供应商。这些企业不仅在自身领域取得显著成就,更为沪市的产业结构升级和创新发展提供了有力支撑。

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(文章来源:证券时报网)

文章来源:证券时报网 责任编辑:10
原标题:积极主动拥抱人工智能——上交所百家民企大调研记
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2025-03-21 08:28:07 来自 山东
复星医药副董事长关晓晖表示,就单家药企而言,其拥有的数据量还难以满足AI深度应用的需求。未来行业需要着力扩大数据库规模,在此基础上对AI进行更有效的训练,从而推动AI在药物研发中发挥更大效能。
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