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呼伦贝尔市(牙克石市、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、根河市、陈巴尔虎旗、阿荣旗、新巴尔虎右旗、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、海拉尔区、满洲里市、额尔古纳市)

阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、金川县、理县、汶川县、红原县、阿坝县、壤塘县、茂县、黑水县、松潘县、小金县、马尔康市、若尔盖县)

南宁市(良庆区、西乡塘区、江南区、横州市、兴宁区、马山县、宾阳县、上林县、武鸣区、隆安县、邕宁区、青秀区)

九江市(德安县、濂溪区、修水县、湖口县、彭泽县、永修县、共青城市、浔阳区、武宁县、都昌县、柴桑区、瑞昌市、庐山市)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、贞丰县、兴义市、册亨县、望谟县、晴隆县、兴仁市)

白山市(靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县、江源区)

那曲市(尼玛县、聂荣县、双湖县、比如县、申扎县、班戈县、安多县、巴青县、嘉黎县、索县、色尼区)

黄冈市(蕲春县、团风县、罗田县、黄州区、黄梅县、麻城市、红安县、浠水县、武穴市、英山县)

通化市(集安市、东昌区、柳河县、二道江区、通化县、辉南县、梅河口市)

双鸭山市(尖山区、宝山区、宝清县、饶河县、四方台区、集贤县、友谊县、岭东区)

银川市(灵武市、贺兰县、永宁县、金凤区、西夏区、兴庆区)

郴州市(桂阳县、永兴县、安仁县、桂东县、嘉禾县、临武县、苏仙区、资兴市、北湖区、宜章县、汝城县)

三门峡市(湖滨区、渑池县、义马市、卢氏县、陕州区、灵宝市)

日喀则市(昂仁县、谢通门县、仁布县、亚东县、南木林县、桑珠孜区、仲巴县、定结县、吉隆县、定日县、江孜县、康马县、萨嘎县、白朗县、萨迦县、聂拉木县、拉孜县、岗巴县)

苏州市(太仓市、常熟市、姑苏区、张家港市、虎丘区、吴江区、吴中区、昆山市、相城区)

濮阳市(华龙区、濮阳县、范县、台前县、清丰县、南乐县)

遂宁市(船山区、安居区、大英县、蓬溪县、射洪市)

内江市(威远县、东兴区、隆昌市、市中区、资中县)

温州市(泰顺县、文成县、瑞安市、平阳县、苍南县、瓯海区、鹿城区、乐清市、龙湾区、永嘉县、龙港市、洞头区)

白银市(平川区、靖远县、景泰县、会宁县、白银区)

忻州市(偏关县、河曲县、五寨县、忻府区、岢岚县、繁峙县、定襄县、保德县、原平市、代县、静乐县、五台县、神池县、宁武县)

商洛市(商州区、商南县、丹凤县、洛南县、柞水县、山阳县、镇安县)

邵阳市(双清区、新宁县、绥宁县、洞口县、邵阳县、隆回县、武冈市、邵东市、城步苗族自治县、北塔区、大祥区、新邵县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

绍兴市(嵊州市、上虞区、越城区、诸暨市、新昌县、柯桥区)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、德令哈市、乌兰县、天峻县、格尔木市、茫崖市)

平凉市(崇信县、华亭市、泾川县、静宁县、灵台县、崆峒区、庄浪县)

泰州市(兴化市、海陵区、姜堰区、高港区、靖江市、泰兴市)

达州市(宣汉县、达川区、渠县、大竹县、通川区、万源市、开江县)

蚌埠市(禹会区、五河县、龙子湖区、怀远县、蚌山区、淮上区、固镇县)

丽水市(青田县、莲都区、遂昌县、松阳县、庆元县、龙泉市、景宁畲族自治县、云和县、缙云县)

包头市(石拐区、白云鄂博矿区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、青山区、昆都仑区、东河区、固阳县、土默特右旗)

唐山市(路北区、迁安市、丰润区、路南区、乐亭县、遵化市、古冶区、玉田县、曹妃甸区、滦南县、丰南区、滦州市、开平区、迁西县)

齐齐哈尔市(铁锋区、建华区、富裕县、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、昂昂溪区、龙江县、拜泉县、碾子山区、讷河市、富拉尔基区、克东县、甘南县、依安县、克山县、泰来县)

玉溪市(通海县、华宁县、易门县、江川区、峨山彝族自治县、新平彝族傣族自治县、红塔区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县)

咸阳市(彬州市、礼泉县、淳化县、旬邑县、武功县、乾县、三原县、杨陵区、永寿县、泾阳县、秦都区、长武县、渭城区、兴平市)

铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

武汉市(黄陂区、洪山区、东西湖区、江汉区、汉南区、青山区、汉阳区、武昌区、江岸区、硚口区、蔡甸区、新洲区、江夏区)

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

嘉兴市(南湖区、秀洲区、海盐县、桐乡市、平湖市、嘉善县、海宁市)

厦门市(思明区、同安区、集美区、翔安区、海沧区、湖里区)

吉林市(丰满区、桦甸市、舒兰市、昌邑区、蛟河市、龙潭区、磐石市、永吉县、船营区)

菏泽市(鄄城县、单县、定陶区、曹县、东明县、巨野县、成武县、郓城县、牡丹区)

商丘市(柘城县、虞城县、宁陵县、夏邑县、梁园区、睢阳区、睢县、民权县、永城市)

锦州市(义县、太和区、凌河区、凌海市、黑山县、古塔区、北镇市)

宜昌市(伍家岗区、远安县、点军区、秭归县、猇亭区、兴山县、枝江市、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、当阳市、西陵区、宜都市、夷陵区)

阿克苏地区(沙雅县、拜城县、温宿县、阿克苏市、阿瓦提县、乌什县、新和县、库车市、柯坪县)

南充市(西充县、仪陇县、嘉陵区、蓬安县、阆中市、顺庆区、南部县、高坪区、营山县)

新余市(渝水区、分宜县)

上饶市(弋阳县、广信区、横峰县、鄱阳县、万年县、婺源县、信州区、广丰区、铅山县、余干县、德兴市、玉山县)

台州市(椒江区、仙居县、黄岩区、路桥区、三门县、临海市、天台县、温岭市、玉环市)

合肥市(瑶海区、庐江县、蜀山区、长丰县、巢湖市、包河区、肥东县、肥西县、庐阳区)

晋中市(灵石县、寿阳县、太谷区、榆次区、左权县、祁县、介休市、榆社县、昔阳县、平遥县、和顺县)

抚州市(资溪县、临川区、南城县、广昌县、东乡区、黎川县、乐安县、崇仁县、南丰县、金溪县、宜黄县)

萍乡市(莲花县、安源区、上栗县、湘东区、芦溪县)

益阳市(赫山区、沅江市、资阳区、桃江县、南县、安化县)

广西壮族自治区

宁波市(宁海县、鄞州区、江北区、北仑区、奉化区、余姚市、慈溪市、象山县、镇海区、海曙区)

兴安盟(突泉县、扎赉特旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、科尔沁右翼中旗)

焦作市(修武县、沁阳市、山阳区、武陟县、温县、孟州市、博爱县、马村区、中站区、解放区)

喀什地区(岳普湖县、伽师县、巴楚县、叶城县、莎车县、英吉沙县、疏附县、喀什市、泽普县、疏勒县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县)

重庆市(荣昌区、黔江区、开州区、潼南区、梁平区、涪陵区、石柱土家族自治县、巫溪县、沙坪坝区、大渡口区、忠县、江津区、北碚区、丰都县、江北区、綦江区、万州区、南川区、渝北区、巫山县、南岸区、巴南区、彭水苗族土家族自治县、九龙坡区、酉阳土家族苗族自治县、璧山区、武隆区、云阳县、合川区、奉节县、秀山土家族苗族自治县、永川区、长寿区、大足区、垫江县、城口县、渝中区、铜梁区)

西宁市(湟中区、湟源县、城西区、城北区、城中区、大通回族土族自治县、城东区)

阿勒泰地区(布尔津县、哈巴河县、吉木乃县、富蕴县、福海县、阿勒泰市、青河县)

阜新市(细河区、海州区、阜新蒙古族自治县、新邱区、太平区、清河门区、彰武县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

景德镇市(昌江区、乐平市、浮梁县、珠山区)

沈阳市(沈北新区、康平县、沈河区、浑南区、皇姑区、辽中区、大东区、于洪区、铁西区、新民市、和平区、法库县、苏家屯区)

渭南市(华阴市、蒲城县、大荔县、白水县、华州区、澄城县、富平县、潼关县、合阳县、韩城市、临渭区)

鸡西市(城子河区、鸡东县、虎林市、鸡冠区、滴道区、密山市、梨树区、恒山区、麻山区)

六安市(金安区、叶集区、霍邱县、舒城县、霍山县、金寨县、裕安区)

昭通市(巧家县、大关县、绥江县、水富市、盐津县、鲁甸县、永善县、镇雄县、彝良县、威信县、昭阳区)

肇庆市(鼎湖区、高要区、广宁县、四会市、封开县、怀集县、端州区、德庆县)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

揭阳市(惠来县、揭东区、榕城区、普宁市、揭西县)

昆明市(富民县、宜良县、盘龙区、晋宁区、东川区、呈贡区、安宁市、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、石林彝族自治县、嵩明县、五华区、西山区)

朔州市(平鲁区、应县、朔城区、怀仁市、山阴县、右玉县)

鄂尔多斯市(鄂托克旗、达拉特旗、鄂托克前旗、乌审旗、伊金霍洛旗、康巴什区、东胜区、准格尔旗、杭锦旗)

  “整体来看,我们对后续A股市场持相对偏乐观的态度。过往经验表明,许多优质公司在经历关税考验后,反而进一步提升了其本身的竞争力。”近日,摩根士丹利基金权益投资部总监、大摩景气智选混合拟任基金经理雷志勇在接受澎湃新闻记者采访时表示。

  雷志勇认为,2025年以来,一批中国科技企业在不同领域实现了创新突破,引发全球资本对中国科技实力的重估,科技创新引领的投资机遇值得重点关注。在泛科技板块中,今年TMT中的人工智能产业链、高端制造中的国防军工和风电等板块的景气度较优。他认为,AI带来的产业演进仍在继续,贸易争端会对产业的进展带来扰动,但不会改变发展趋势。

  2024年,由雷志勇管理的大摩数字经济A年收益达69.23%,在全市场主动权益类基金中排名第一,这也是外资独资公募基金公司首次斩获年度冠军。

  看好三大景气领域

  近期A股市场呈现显著震荡态势,主要指数波动加剧。雷志勇表示,市场在政策“组合拳”的呵护下逐步消化外部冲击,情绪也逐步修复,整体来看,对后续A股市场持相对乐观的态度。

  雷志勇进一步解释称,其一,自去年9月起,国家政策大力扶持资本市场,释放出积极信号;其二,市场流动性保持宽松,为资本市场注入活力;其三,产业的催化和进展令人期待,像AI算力基础设施和应用等领域都蕴含着巨大的发展潜力。

  雷志勇强调,海外关税政策带来的扰动可能是阶段性的,“随着外部事件冲击逐步缓解,绩优股和符合新兴产业趋势的优质公司,在股价跌至估值低位后,往往会迎来修复。”

  “从产业和市场层面来看,若中国能保持工程师红利、维持产品创新与产业链完整,贸易关税不会影响整体产品的竞争力;在未来一段时间,如果国内不断补足技术短板(比如半导体先进制程),资本市场中长期估值反而将随之提升。”雷志勇说。

  他介绍,摩根士丹利基金权益投研团队采用“投研一体化”的融合研究模式,注重高频跟踪、对比成长板块内各行业趋势与景气度变化,为基金经理筛选出边际变化更大、即将迎来产业拐点的行业提供了重要的参考。

  “从我们的跟踪来看,今年人工智能产业链仍将维持高景气,国内互联网厂商资本开支加速,高速率光模块迭代加快,大模型演进下推理侧计算需求上行。AI应用也将迎来从0到1的突破。此外,风电领域招标量和装机量快速增长,有望迎来景气反转。国防军工板块处于订单和收入确认拐点,随着‘十四五’收官,积压订单将落地,业绩有望快速增长。”雷志勇表示。

  谈及港股市场,雷志勇认为,外资对中国资产的低配状态有望扭转,随着国内经济复苏,港股资产吸引力增强,海外资金有望重新流入,港股估值或将迎来修复;部分港股科技股龙头目前估值具备吸引力,在市场企稳之后,基本面优质的个股发展空间和潜力将得到展现。

  “在人工智能领域,港股市场有许多优质的应用型公司,此外,不少传统制造业公司的估值和股息率都具有较高吸引力。”他指出。

  AI投资今年需更注重基本面

  展望2025年,雷志勇认为AI产业链仍将维持高景气,不过,相较去年,今年需调整选股思路。

  在他看来,国产算力链的景气度及确定性都可能优于海外算力链。国家“东数西算”工程已规划10个国家级算力枢纽、12个数据中心集群,总投资超4000亿元,加上国内互联网巨头和运营商的资本开支支持,国产算力供应链上下游各个环节都将充分受益于国产AI基建周期。

  具体到AI应用方面,雷志勇表示,国内AI应用正加速从技术突破转向场景落地,在政策支持、算力基建和行业需求的三重驱动下,形成“大模型+垂直场景”的融合创新格局。

  展望未来三年,他预计AI应用将呈现三大趋势:一是行业大模型加速落地,如智谱GLM-4在教育、金融的定制化方案;二是AI智能体从工具向自主决策演进,Manus的任务分解能力将重构企业服务流程;三是合规技术与AI深度融合,隐私计算、数据标签化等技术成为刚需。将重点关注政务智能化、医疗精准诊断、生成式营销、国产算力生态等赛道,这些领域已形成“政策-技术-场景”的闭环,具备规模化落地条件。

  谈及选股思路,雷志勇强调,无论是算力板块、应用板块、机器人板块,今年选股都要以基本面为支撑。他主要关注三点:其一,今年的业绩是否维持增长;其二,有没有AI产品或订单落地;其三,公司战略层面是否积极拥抱AI,积极提升自身运营能力和产品吸引力。

  科技投资的波动性是资本市场无法绕开的话题。雷志勇认为,波动是资本市场的固有现象,没有股票或指数能持续单边上涨而不回调,应对波动的关键在于聚焦股票基本面和行业景气度,“我们要规避的是股价回撤后一蹶不振的情况。只有所选产业趋势和个股基本面经得住考验,股价在受到系统性风险冲击回撤后才有可能重新上涨,甚至再创佳绩。”

  澎湃新闻记者孙铭蔚

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专题:中共中央政治局会议重磅定调!如何影响资本市场?机构最新解读

 来源:郭磊宏观茶座 作者:郭磊

 摘要

  第一,中共中央政治局4月25日召开会议,分析研究当前经济形势和经济工作。会议肯定年初以来经济的高开,指出“经济呈现向好态势”及“社会信心持续提振”,同时又重视外部环境的新变化,指出“外部冲击影响加大”及“要强化底线思维”。

  第二,会议有四个关键的表述细节,从中可以看出在外部环境变化下,政策取向更为积极:

  细节一:提出“四稳”,其中“稳就业”为先。这显示出政策对于就业问题的重视。我们理解就像建筑业影响地方政府和居民资产负债表一样,出口则主要影响制造业订单和居民就业。商务部2019年曾指出“外贸直接和间接带动就业人数1.8亿左右,占全国就业总数的20%以上”,稳就业是外需变化背景下稳定宏观面的基本盘。

  细节二:提出“加紧实施”,这一表述较为少见。我们理解含义之一是更加积极有为的宏观政策之前已有部署,目前要加快既定的存量政策实施落地,“用好用足”也是同一指向;含义之二是目前稳增长具有一定的紧迫性,政策重视并且希望较快看到稳增长效果,后续政策节奏有望加快。

  细节三:提出“创设新的结构性货币政策工具”、“设立新型政策性金融工具”,具体用于“科技创新、扩大消费、稳定外贸”。科创之前已有科技创新与设备更新再贷款;消费可能主要聚焦服务类消费,会议同时指出“设立服务消费与养老再贷款”;外贸的结构性工具目前线索较少,参考2020年疫情期间保市场主体的做法,我们理解工具可能主要为引导银行加大对受关税冲击较大的外贸中小微企业的贷款支持,提供短期流动性,帮助企业渡过难关。新型政策性金融工具亦值得关注。“政策性”一词意味着具备逆周期调节属性,且可能由政策性银行来主导,2022年央行曾推出政策性开发性金融工具支持基建,此次在消费、外贸等领域可能也会有类似的方式。

  细节四:重提“加强超常规逆周期调节”,指出“根据形势变化及时推出增量储备政策”。我们这是一个很重要的定调,“超常规”刻画政策量级,“924”稳增长时段政策也提出过超常规;“增量储备政策”意味着后续可能视情况进一步加码。

  第三,从政策抓手来看,“内需对冲外需”是一个核心思路。四大抓手涵盖了建筑业、制造业、服务业,又发力点相对聚焦。

  抓手一:加快广义财政进度,带动地方财政弹性和基础设施投资。会议指出要“加快地方政府专项债券、超长期特别国债等发行使用”;“加力实施两重建设”;“加力实施城市更新行动”。今年一季度化债类地方债占比较高,项目类推进速度有待提升。从投入产出表来看,基建对经济的贡献依然不低;而且它链条较短,经验上见效较快。在二季度外部环境存在压力的背景下,加快专项债、特别国债落地进度,带动重大项目建设,可以有效稳定固定资产投资需求和实物工作量。

  抓手二:加快构建房地产新发展模式,稳定地产相关需求链。会议指出“加大高品质住房供给”,“优化存量商品房收购政策”、“有力有序推进城中村和危旧房改造”。我们理解这实际上是由三个部分组成的框架:一是围绕住房升级需求,培育一个增量市场;二是用收储改善存量市场的供求关系;三是以旧房改造升级居住体验,带动衍生需求。其中对于存量房收储,政策用的词是“优化”,估计在具体收购政策上可能会针对目前推进痛点进一步改进,比如收购定价、再贷款利率等环节,以推动收储放量。

  抓手三:从中低人群收入、服务类消费这两个点着力,拉动消费需求。收入是消费的前提,从政策空间来看,提高中低人群收入的方式包括加快调整最低工资、提高农村养老金等,相关政策如落地,则对于大众消费品需求将形成带动。服务类消费是另一政策看点,2024年全国居民人均服务性消费支出占居民人均消费支出比重达46.1%,是一个比较大的门类。在家电汽车等耐用商品需求释放之后,政策希望进一步撬动服务类消费势在必然。具体手段包括“设立服务消费与养老再贷款”,即从货币政策端进行支持。

  抓手四:通过打造一批新兴支柱产业,带动增量投资。从今年一季度数据来看,高技术产业工业增加值增速为9.7%、固定资产投资增速为6.5%,依然明显快于整体。这是中国经济相对最活跃的一部分,对外需敏感度又相对较低,进一步加快其增速对于总量将形成一定带动,也有助于结构升级。政策提到的具体内容包括推进关键核心技术攻关、债券市场科创板、人工智能+、重点产业提质升级。

  第四,综合来看本次政治局会议,我们理解它的特点之一是主线明确,“以高质量发展的确定性应对外部环境急剧变化的不确定性”。特点二是政策具备广谱性,有带动固定资产投资的政策,也有带动消费的政策;有带动传统部门的政策,也有带动新兴部门的政策。特点三是政策整体集中于见效较快的领域。在前期报告《如何理解后续政策节奏》中,我们曾猜测4月底政治局会议后将是见效较快的“短久期政策”落地的时段,包括专项债、超长期特别国债预计将加快发行和使用进度;在信用扩张存在抓手的基础上降息、降准;加快存量住房收储、进一步激活地产合理需求;稳定外贸产业链市场主体。随着外部环境的进一步清晰化,年中政治局会议预计将进一步部署扩内需政策,更为框架性的、对中长期影响深远的“长久期政策”具备时间窗口。

  正文

  中共中央政治局4月25日召开会议,分析研究当前经济形势和经济工作。会议肯定年初以来经济的高开,指出“经济呈现向好态势”及“社会信心持续提振”,同时又重视外部环境的新变化,指出“外部冲击影响加大”及“要强化底线思维”。

  会议认为,今年以来,以习近平同志为核心的党中央加强对经济工作的全面领导,各地区各部门聚力攻坚,各项宏观政策协同发力,经济呈现向好态势,社会信心持续提振,高质量发展扎实推进,社会大局保持稳定。同时,我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固,外部冲击影响加大。要强化底线思维,充分备足预案,扎实做好经济工作。

  会议有四个关键的表述细节,从中可以看出在外部环境变化下,政策取向更为积极:

  细节一:提出“四稳”,其中“稳就业”为先。这显示出政策对于就业问题的重视。我们理解就像建筑业影响地方政府和居民资产负债表一样,出口则主要影响制造业订单和居民就业。商务部2019年曾指出“外贸直接和间接带动就业人数1.8亿左右,占全国就业总数的20%以上”,稳就业是外需变化背景下稳定宏观面的基本盘。

  会议指出,要坚持稳中求进工作总基调,完整准确全面贯彻新发展理念,加快构建新发展格局,统筹国内经济工作和国际经贸斗争,坚定不移办好自己的事,坚定不移扩大高水平对外开放,着力稳就业、稳企业、稳市场、稳预期,以高质量发展的确定性应对外部环境急剧变化的不确定性。

  细节二:提出“加紧实施”,这一表述较为少见。我们理解含义之一是更加积极有为的宏观政策之前已有部署,目前要加快既定的存量政策实施落地,“用好用足”也是同一指向;含义之二是目前稳增长具有一定的紧迫性,政策重视并且希望较快看到稳增长效果,后续政策节奏有望加快。

  会议指出,要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策。加快地方政府专项债券、超长期特别国债等发行使用。兜牢基层“三保”底线。适时降准降息,保持流动性充裕,加力支持实体经济。

  细节三:提出“创设新的结构性货币政策工具”、“设立新型政策性金融工具”,具体用于“科技创新、扩大消费、稳定外贸”。科创之前已有科技创新与设备更新再贷款;消费可能主要聚焦服务类消费,会议同时指出“设立服务消费与养老再贷款”;外贸的结构性工具目前线索较少,参考2020年疫情期间保市场主体的做法,我们理解工具可能主要为引导银行加大对受关税冲击较大的外贸中小微企业的贷款支持,提供短期流动性,帮助企业渡过难关。新型政策性金融工具亦值得关注。“政策性”一词意味着具备逆周期调节属性,且可能由政策性银行来主导,2022年央行曾推出政策性开发性金融工具支持基建,此次在消费、外贸等领域可能也会有类似的方式。

  会议指出,创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。

  细节四:重提“加强超常规逆周期调节”,指出“根据形势变化及时推出增量储备政策”。我们这是一个很重要的定调,“超常规”刻画政策量级,“924”稳增长时段政策也提出过超常规;“增量储备政策”意味着后续可能视情况进一步加码。

  会议指出,要不断完善稳就业稳经济的政策工具箱,既定政策早出台早见效,根据形势变化及时推出增量储备政策,加强超常规逆周期调节,全力巩固经济发展和社会稳定的基本面。

  从政策抓手来看,“内需对冲外需”是一个核心思路。四大抓手涵盖了建筑业、制造业、服务业,又发力点相对聚焦。

  抓手一:加快广义财政进度,带动地方财政弹性和基础设施投资。会议指出要“加快地方政府专项债券、超长期特别国债等发行使用”;“加力实施两重建设”;“加力实施城市更新行动”。今年一季度化债类地方债占比较高,项目类推进速度有待提升。从投入产出表来看,基建对经济的贡献依然不低;而且它链条较短,经验上见效较快。在二季度外部环境存在压力的背景下,加快专项债、特别国债落地进度,带动重大项目建设,可以有效稳定固定资产投资需求和实物工作量。

  会议指出,要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策。加快地方政府专项债券、超长期特别国债等发行使用。

  会议指出,加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。

  会议指出,加力实施城市更新行动。

  抓手二:加快构建房地产新发展模式,稳定地产相关需求链。会议指出“加大高品质住房供给”,“优化存量商品房收购政策”、“有力有序推进城中村和危旧房改造”。我们理解这实际上是由三个部分组成的框架:一是围绕住房升级需求,培育一个增量市场;二是用收储改善存量市场的供求关系;三是以旧房改造升级居住体验,带动衍生需求。其中对于存量房收储,政策用的词是“优化”,估计在具体收购政策上可能会针对目前推进痛点进一步改进,比如收购定价、再贷款利率等环节,以推动收储放量。

  会议指出,有力有序推进城中村和危旧房改造。加快构建房地产发展新模式,加大高品质住房供给,优化存量商品房收购政策,持续巩固房地产市场稳定态势。

  抓手三:从中低人群收入、服务类消费这两个点着力,拉动消费需求。收入是消费的前提,从政策空间来看,提高中低人群收入的方式包括加快调整最低工资、提高农村养老金等,相关政策如落地,则对于大众消费品需求将形成带动。服务类消费是另一政策看点,【3】2024年全国居民人均服务性消费支出占居民人均消费支出比重达46.1%,是一个比较大的门类。在家电汽车等耐用商品需求释放之后,政策希望进一步撬动服务类消费势在必然。具体手段包括“设立服务消费与养老再贷款”,即从货币政策端进行支持。

  会议指出,要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用。尽快清理消费领域限制性措施,设立服务消费与养老再贷款。加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。

  抓手四:通过打造一批新兴支柱产业,带动增量投资。从今年一季度数据来看,高技术产业工业增加值增速为9.7%、固定资产投资增速为6.5%,依然明显快于整体。这是中国经济相对最活跃的一部分,对外需敏感度又相对较低,进一步加快其增速对于总量将形成一定带动,也有助于结构升级。政策提到的具体内容包括推进关键核心技术攻关、债券市场科创板、人工智能+、重点产业提质升级。

  会议指出,培育壮大新质生产力,打造一批新兴支柱产业。持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”,加快实施“人工智能+”行动。大力推进重点产业提质升级,坚持标准引领,规范竞争秩序。

  综合来看本次政治局会议,我们理解它的特点之一是主线明确,“以高质量发展的确定性应对外部环境急剧变化的不确定性”。特点二是政策具备广谱性,有带动固定资产投资的政策,也有带动消费的政策;有带动传统部门的政策,也有带动新兴部门的政策。特点三是政策整体集中于见效较快的领域。在前期报告《如何理解后续政策节奏》中,我们曾猜测4月底政治局会议后将是见效较快的“短久期政策”落地的时段,包括专项债、超长期特别国债预计将加快发行和使用进度;在信用扩张存在抓手的基础上降息、降准;加快存量住房收储、进一步激活地产合理需求;稳定外贸产业链市场主体。随着外部环境的进一步清晰化,年中政治局会议预计将进一步部署扩内需政策,更为框架性的、对中长期影响深远的“长久期政策”具备时间窗口。

  风险提示:外部经济和金融环境变化超预期;地缘政治风险加剧;逆全球化关税下外需波动幅度超预期;地产领域量价继续低位徘徊;狭义基建投资回升幅度不及预期;消费短期回升幅度不及预期;社融扩张存在堵点。

  本文转载自“郭磊宏观茶座”公众号,智通财经编辑:庄礼佳。

  少龙最近很忙,作为小红书媒体工程技术的负责人,手上的几个项目在同时进行,最紧迫的来自于准备这个月月底与OPPO合作的“原彩ProXDR显示技术”上线。

  “技术很复杂,原本计划是在下半年落地,现在提前了几个月,但这次将是社交平台上首次实现HDR技术的全链路落地,团队最近都在加班加点。”少龙对记者说。

  HDR是一项影像技术,通过提升亮度范围、色域等让图像呈现更接近真实场景的细腻视觉效果。这项技术在2010年被苹果首次引入手机领域时便引发关注。而15年后,来自于中国的手机厂商正在推动这项技术在更多的社交平台落地,并且联手谷歌推动安卓生态统一HDR标准。

  从最初的摄像头CMOS到镜头模组,再到光学镜片,中国手机厂商的影像战场不再局限于镜头上的竞争,它们正在牵引更多的上下游产业链公司入局,展开生态之战,这里面有合作方谷歌,也有像小红书、微信、抖音这样的影像分享社交媒体。

  “标准统一起来了”

  越来越多的手机厂商开始向上下游渗透,试图牵引产业链构建一套新的影像标准。

  一张合影照片此前在网上掀起了热议。合影中聚集了国产影像供应链上的诸多龙头企业,不仅有谷歌、索尼、高通、三星、哈苏这样的国际厂商,也有舜宇光学、丘钛科技、豪威、小红书这样的国内企业,覆盖了从上游的硬件与核心元器件,到中游的核心设备与系统集成,以及下游的场景应用企业。

  在中国手机影像的发展上,这些产业链上的公司为手机厂商构筑了坚实的技术基础。无论是华为的计算光学、vivo的影像算法矩阵,还是小米的亿级像素以及OPPO的超光影图像引擎,其中涉及的芯片、镜头、传感器、平台的ISP、算法以及调试方向认知都在显示,国产手机在移动影像上正在逐渐从跟随者转变为标准的制定者。

  少龙对此深有体会。

  过去,HDR技术主要通过拍摄多张不同曝光度的图像帧,并将这些帧合成一张HDR图像,来保留高光和阴影的细节,使照片更为“真实”。虽然在手机上使用的比较多,但除了照片显示阶段,其他产业链环节并没有HDR效果,社交平台也并未对这一技术有所涉及。

  “没有普及的根本原因在于链路很长,涉及手机拍摄支持、APP发布端支持、服务端编码和传输等多环节。此外,渲染和显示时要适配众多机型,HDR照片因为计算管线的压缩,显示时色彩往往会有丢失。如果想保证处理效果没有损耗,端侧解码和显示都要满足复杂的指标。”少龙对记者表示,更难的在于手机厂商之间的标准并不同,比如OPPO采用谷歌UHDR标准,华为、苹果也都各有标准,需在发布端兼容,并在服务端统一适配和处理,再下发播放端解码渲染显示。

  在OPPO影像算法总监罗俊看来,技术最难的部分在于算法架构上,需要投入大量的研发力量,而标准的制定则需要手机厂商、应用端以及谷歌三方共同去推动。

  “事实上在推动技术落地的过程中,我们也让谷歌做出了一些改变,把标准统一起来了,这意味着其他平台和应用也能够在这样的标准下进行开发。”罗俊对记者表示,中国的生态圈相对更为聚焦,所以这些标准在中国更能发挥作用。

  除了HDR技术,OPPO去年也首次在安卓领域,实现实况照片在小红书平台分享。而在技术打通后,苹果以及其他手机厂商也开始支持实况图的落地。

  “技术领先三个月就可能被超越,但标准能卡住生态位。”一位手机供应链人士对记者说。

  移动影像的下一步

  历经多次技术迭代,中国的手机影像已经走入了技术深水区,但目前来看,各大手机厂商的技术路径实现方向并不一致。

  比如在与徕卡终止合作后,华为发布了自己的影像品牌XMAGE,主要聚焦光学系统、机械结构、成像技术、图像处理四大成像模块。同时联合清华大学艺术与科学研究中心色彩研究所,基于“色彩科学”对影像色彩进行调校。

  vivo则依托自研蓝图传感器技术、自研影像算法矩阵及蓝图影像芯片形成了“蓝图影像”矩阵。vivo技术负责人对记者表示,手机的影像功能需要更多的算法叠加,消耗的是CPU、GPU的资源,所以在定义产品时,芯片的能力成为了实现影像效果的基础之一。

  OPPO的凝光影像则更强调“环境人像”,通过环境表达出人物的身份信息、性格描写和情绪状态。比如在LED大规模普及的城市夜景中,人物的肤色会变得发青或发黄,但通过分区色温感知技术,让传感器捕捉色彩信息后再结合算法进行光学分区,再还原出自然的肤色。

  “我们有一个AI肤色模型,此外针对不同的场景,模型数量差不多在200个,可以基于不同的场景切换。”罗俊对记者表示,光学硬件不再是计算摄影的瓶颈,而计算摄影则不断刷新着光学能力的上限,两者的关系更像是光学是决定水位的容器,算法是提升水位的水泵。

  罗俊认为,从发展趋势来看,手机影像正在细分为五个步骤,分别是“拍、看、编、分、管”,怎么拍、怎么看、怎么编辑、怎么分享、怎么管理。AI消除、AI超清像素,AI去反光其实就是“拯救废片”的逻辑,而在分享的环节则涉及到很多生态链路,这需要算法模型和光学链路的结合。

  Counterpoint手机半导体资深分析师齐英楠有着同样的看法。

  他认为,在高端市场,影像成为各大品牌提升产品差异化的主战场,围绕相机功能升级已经从如何拍摄出清晰的影像,发展为面向不同使用场景、光线环境提供专业级的摄影、摄像体验,在这个过程中,不仅有硬件规格、性能的升级,也有对光学和算法融合的不断探索,还有对上下游生态的理解能力。

  “单纯地炫技和秀参数一定无法在未来的影像竞争中获得领先身位,看似简单的手机拍照动作,背后考验的是厂商的软硬件一体化作战能力。”齐英楠说。

  (本文来自第一财经)

  AI技术的深度融入,正在重构金融新生态。与此同时,数据安全、算法伦理等问题迫切呼唤全新治理模式。

  昨天,中欧国际工商学院、上海现代服务业联合会、上海金融业联合会与上海证券报·中国证券网、中国金融信息中心联合主办的“中欧虹口数智金融会客厅启动·2025CLF50春季会议”在沪举行。

  中欧国际工商学院院长、中欧陆家嘴金融50人论坛联席主席汪泓在致辞中围绕“AI赋能,推动金融体系现代化变革”,阐述了人工智能如何深刻重构金融业务的边界、服务模式和市场格局。她认为,AI正以前所未有的速度与深度影响着金融行业的未来“走向”:从“板块割裂”走向“场景融合”,AI打通数据壁垒,推动银行、保险、投行等业务板块协同渗透,构建全场景服务能力;从“产品导向”走向“用户赋能”,技术提升金融服务的个性化与前瞻性,让服务更贴近真实需求;从“机构主导”走向“生态共生”,平台化趋势增强协同创新,催生开放共赢的产业生态。

  她强调,既要正视AI冲击带来的阵痛,如岗位转型、监管滞后、伦理争议等,更要积极拥抱变革,把握现代化变革中的机遇。未来,希望通过政产学研的协同创新,共建共享数智金融新生态。

  多位来自业界与学界的嘉宾围绕“AI驱动下的金融创新与治理变革”展开深入研讨,聚焦人工智能如何推动金融转型升级、优化监管体系、重塑行业生态,探讨其应用前景与现实挑战。

  上海现代服务业联合会副会长兼金融科技专委会主任马弘表示,人工智能正以前所未有的速度加速渗透金融行业,从外围辅助工具逐步深入核心业务流程,特别是在资产创设和产品设计等环节展现出深远影响。他归纳了AI在金融机构内部的四类典型应用场景:一是知识问答类助手,已实现近98%的效率提升;二是信贷辅助工具,正快速从“不可用”走向“可用”;三是深度语义与归因分析,正处于初步试点阶段;四是代码生成和产品设计,成为突破焦点。他指出,AI不是替代银行,而是重塑金融产品设计逻辑与运营模式,金融机构需从战略高度审视技术变革,提前布局,应对潜在的系统性重构。

  百年保险资管公司董事长杨峻指出,传统金融机构在AI应用上与互联网平台之间存在明显差距,根源在于战略认知与商业模式上的错位。他强调,AI应与机构核心战略深度融合,特别是在财富管理领域,AI有望打破“销售驱动”的路径依赖,实现从“卖产品”到“做陪伴”的模式转型。他建议,金融机构推进AI转型应设立明确、可量化的阶段性目标,通过“小步快跑、持续迭代”实现价值转化。

  恒生电子执行总裁、恒生启金科技董事长官晓岚分享了大模型在金融各业务环节的落地实践,指出投研、投顾等数据密集型场景已显著提升效率与服务水平。他特别指出,风险与合规场景中“幻觉容忍度低”是技术应用的关键门槛。为此,恒生联合蚂蚁集团共建金融知识数据库,提升输出准确性,并与华为合作推出高性价比算力解决方案,帮助更多资本市场机构迈过大模型门槛。“AI不是替代,而是再造。底座强,场景才跑得动。”他强调,真正释放AI价值的关键在于夯实数据治理与底层技术架构。

  上海交通大学上海高级金融学院兼聘教授、上海市支付清算协会副秘书长马颖则从制度与理论的高度指出,AI作为高度演进的通用技术,虽在需求侧高度匹配金融行业难点,但落地路径仍存在明显“认知落差”。她强调,AI应用必须嵌入合规、伦理与制度体系之中,不仅要回答“能不能用”,更要明确“怎么用”“用到哪”“谁来负责”。她提出,未来金融治理的规则制定将从静态均衡走向动态演化与生态共建。

  上海市欧美同学会金融分会副会长、安道资本创始合伙人岳学军从投资人视角指出,当前AI发展正处于基础设施构建、模型突破与场景验证“三位一体”的阶段,IDC、算力、数据体系的完善为大模型与多模态AI奠定基础,而垂类AI应用正成为早期投资的关键窗口。他认为,中国的企业将在这一轮AI浪潮中迎来前所未有的发展机遇。展望未来,通用人工智能将是行业中长期发展方向,而在金融行业中,真正践行“普惠”与“平权”的科技型企业,将最具长期价值与社会影响力。

  原标题:《人工智能如何推动金融转型升级?他们这样说》

  栏目编辑:金志刚题图来源:采访对象供图

  来源:作者:新民晚报杨硕

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