今日行业报告更新研究成果影视美：术创作中(人工智能)技术的应用趋势研究 很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。品牌授权报修电话，快速上门服务

隆安县，辽宁省锦州市义县，云南省西双版纳傣族自治州勐腊县，辽宁省铁岭市开原市，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，鹿泉区寺家庄镇，濮阳市南乐县，百色市田林县，山东省德州市齐河县，黑龙江省鸡西市鸡冠区，黑龙江省大兴安岭地区呼玛县，四川省广安市岳池县，洛阳市汝阳县，密云区古北口镇，山东省潍坊市青州市，广东省汕头市南澳县，甘肃省甘南藏族自治州，朝阳区豆各庄地区，山西省运城市夏县，青海省海北藏族自治州门源回族自治县，海南省儋州市，河东区大直沽街道，江西省宜春市宜丰县，山东省滨州市，山西省晋城市泽州县，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，防城港市东兴市，陕西省咸阳市兴平市，赵县沙河店镇，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，丰台区宛平城地区，喀什地区叶城县，甘肃省兰州市，平山县小觉镇，元氏县，云南省红河哈尼族彝族自治州绿春县，福建省南平市，山西省朔州市山阴县，山西省晋中市灵石县，河东区东新街道，马鞍山市博望区，广东省江门市，黑龙江省伊春市金林区，阿克苏地区拜城县，西城区月坛街道，乌鲁木齐市沙依巴克区，南阳市内乡县，广东省云浮市新兴县，江苏省连云港市赣榆区，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，陕西省西安市未央区，钦州市，广东省惠州市龙门县，怀柔区雁栖地区，重庆市市辖区北碚区，四川省成都市双流区，山东省泰安市泰山区，江苏省南京市浦口区，赞皇县西龙门乡，四川省宜宾市翠屏区，桂林市秀峰区，四川省成都市新都区，昌平区阳坊镇，湖北省宜昌市夷陵区，辽宁省沈阳市，山东省青岛市城阳区，阿克苏地区新和县，山西省晋中市榆社县，武清区上马台镇，桂林市兴安县，丰台区和义街道，重庆市县巫山县，四川省凉山彝族自治州甘洛县，蚌埠市蚌山区，贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县，山西省晋城市高平市，信阳市平桥区，赞皇县院头镇，芜湖市南陵县，辽宁省辽阳市白塔区，甘肃省陇南市武都区，朝阳区双井街道，江苏省镇江市句容市，广东省汕头市龙湖区，平顶山市卫东区，甘肃省天水市秦州区，青海省海南藏族自治州贵德县，朝阳区管庄地区，江西省赣州市石城县，蚌埠市龙子湖区，南开区体育中心街道，北海市海城区，贵州省六盘水市水城县，山西省晋中市太谷区，山东省威海市，陕西省汉中市西乡县，山东省东营市垦利区，云南省红河哈尼族彝族自治州泸西县，西城区天桥街道，云南省大理白族自治州云龙县，江西省鹰潭市余江区，内蒙古兴安盟乌兰浩特市，江西省吉安市吉安县，海淀区青龙桥街道，淮南市大通区，福建省厦门市海沧区，山东省烟台市龙口市，湖北省宜昌市秭归县，江苏省徐州市新沂市，静海区西翟庄镇，朝阳区小红门地区，丰台区长辛店镇，蓟州区官庄镇，西藏山南市贡嘎县，朝阳区酒仙桥街道，静海区大邱庄镇，亳州市利辛县，怀柔区宝山镇，山西省忻州市宁武县，福建省福州市罗源县，湖北省孝感市汉川市，北辰区广源街道，四川省甘孜藏族自治州九龙县，四川省甘孜藏族自治州，北辰区，蓟州区东施古镇，江西省九江市武宁县，开封市通许县，四川省甘孜藏族自治州泸定县，黑龙江省佳木斯市汤原县，贵州省铜仁市玉屏侗族自治县，四川省宜宾市珙县，四川省成都市金牛区，哈密市伊吾县，黑龙江省哈尔滨市巴彦县，福建省福州市永泰县，行唐县龙州镇，江西省萍乡市上栗县，陕西省汉中市留坝县，青秀区，平山县东回舍镇，西藏阿里地区日土县，平山县上观音堂乡，固原市西吉县，平山县岗南镇，无极县大陈镇，新乐市协神乡，朝阳区小关街道，西乡塘区，辽宁省沈阳市浑南区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，四川省泸州市江阳区，云南省普洱市景东彝族自治县，山东省泰安市东平县，焦作市中站区

本月行业报告公开最新动态半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:官方服务专线，支持多品牌报修

全球服务区域:隆安县，辽宁省锦州市义县，武清区汊沽港镇，云南省西双版纳傣族自治州勐腊县，辽宁省铁岭市开原市，上海市市辖区嘉定区，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，鹿泉区寺家庄镇，伊犁哈萨克自治州昭苏县，西藏山南市，濮阳市南乐县，百色市田林县，陕西省宝鸡市眉县，山东省德州市齐河县，四川省德阳市广汉市，黑龙江省鸡西市鸡冠区，西青区精武镇，洛阳市汝阳县，密云区古北口镇，山东省潍坊市青州市，四川省乐山市，朝阳区豆各庄地区，黑龙江省七台河市桃山区，山西省运城市夏县，山西省吕梁市中阳县，青海省海北藏族自治州门源回族自治县，海南省儋州市，河东区大直沽街道，江西省宜春市宜丰县，山东省滨州市，合肥市瑶海区，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，防城港市东兴市，陕西省咸阳市兴平市，赵县沙河店镇，蓟州区东赵各庄镇，青海省果洛藏族自治州，丰台区宛平城地区，甘肃省兰州市，山东省烟台市牟平区，福建省南平市，河东区东新街道，福建省南平市建瓯市，马鞍山市博望区，阿克苏地区拜城县，乌鲁木齐市沙依巴克区，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，怀柔区雁栖地区，山西省长治市襄垣县，贵州省安顺市普定县，内蒙古呼伦贝尔市阿荣旗，陕西省宝鸡市千阳县，四川省成都市双流区，山东省泰安市泰山区，桥西区东华街道，昌平区小汤山镇，四川省宜宾市翠屏区，辽宁省铁岭市清河区，桂林市秀峰区，四川省成都市新都区，昌平区阳坊镇，湖北省宜昌市夷陵区，吉林省四平市铁西区，阿克苏地区新和县，海南省三沙市西沙区，吉林省白山市浑江区，平顶山市湛河区，广东省广州市越秀区，甘肃省白银市景泰县，重庆市县巫山县，延庆区康庄镇，甘肃省定西市渭源县，蚌埠市蚌山区，贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县，信阳市平桥区，芜湖市南陵县，辽宁省辽阳市白塔区，朝阳区双井街道，云南省文山壮族苗族自治州广南县，朝阳区管庄地区，江西省赣州市石城县，蚌埠市龙子湖区，山西省忻州市定襄县，北海市海城区，贵州省六盘水市水城县，内蒙古鄂尔多斯市康巴什区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，银川市贺兰县，山西省晋中市太谷区，山东省威海市，陕西省汉中市西乡县，辽宁省本溪市溪湖区，西城区天桥街道，江西省鹰潭市余江区，江西省景德镇市昌江区，福建省莆田市仙游县，黑龙江省鹤岗市，海淀区青龙桥街道，淮南市大通区，福建省厦门市海沧区，山东省烟台市龙口市，湖北省宜昌市秭归县，江苏省徐州市新沂市，广东省佛山市三水区，山东省聊城市冠县，江西省宜春市奉新县，桥西区苑东街道，蓟州区官庄镇，静海区大邱庄镇，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，福建省福州市罗源县，北辰区广源街道，桥西区留营街道，四川省甘孜藏族自治州九龙县，四川省甘孜藏族自治州，北辰区，蓟州区东施古镇，江西省九江市武宁县，门头沟区大峪街道，开封市通许县，内蒙古乌海市乌达区，黑龙江省佳木斯市汤原县，贵州省铜仁市玉屏侗族自治县，四川省宜宾市珙县，内蒙古锡林郭勒盟正镶白旗，江苏省徐州市，山东省聊城市茌平区，内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗，四川省宜宾市江安县，四川省甘孜藏族自治州丹巴县，福建省福州市永泰县，许昌市建安区，行唐县龙州镇，江西省萍乡市上栗县，陕西省汉中市留坝县，湖北省恩施土家族苗族自治州恩施市，青秀区，平山县东回舍镇，平山县宅北乡，固原市西吉县，无极县大陈镇，南开区长虹街道，新乐市协神乡，朝阳区小关街道，辽宁省沈阳市沈河区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，山西省吕梁市岚县，崇左市，河西区桃园街道，四川省凉山彝族自治州西昌市，云南省普洱市景东彝族自治县，江苏省南通市启东市，辽宁省大连市旅顺口区，湖北省宜昌市宜都市，焦作市中站区

本月行业协会披露研究成果半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下:售后服务维修中心电话，支持多渠道服务

全国服务区域：隆安县，辽宁省锦州市义县，武清区汊沽港镇，辽宁省朝阳市北票市，辽宁省铁岭市开原市，云南省怒江傈僳族自治州福贡县，黑龙江省佳木斯市富锦市，鹿泉区寺家庄镇，山西省阳泉市平定县，濮阳市南乐县，百色市田林县，陕西省宝鸡市眉县，四川省德阳市广汉市，江苏省徐州市丰县，西青区精武镇，甘肃省庆阳市镇原县，四川省乐山市，黑龙江省绥化市明水县，黑龙江省七台河市桃山区，江苏省苏州市相城区，焦作市沁阳市，合肥市庐阳区，和田地区，井陉县吴家窑乡，合肥市瑶海区，云南省丽江市宁蒗彝族自治县，丰台区右安门街道，湖北省宜昌市西陵区，蓟州区东赵各庄镇，焦作市，福建省南平市，河东区东新街道，黑龙江省伊春市金林区，宝坻区牛家牌镇，长安区广安街道，阿克苏地区拜城县，西城区月坛街道，广东省云浮市新兴县，内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗，广东省惠州市龙门县，山西省长治市襄垣县，四川省成都市双流区，陕西省商洛市山阳县，山东省泰安市泰山区，桥西区东华街道，昌平区小汤山镇，四川省宜宾市翠屏区，辽宁省铁岭市清河区，桂林市秀峰区，四川省成都市新都区，昌平区阳坊镇，和平区南市街道，吉林省白山市浑江区，武清区上马台镇，桂林市兴安县，贵州省黔南布依族苗族自治州惠水县，山西省晋城市高平市，四川省广元市，赞皇县院头镇，广东省汕头市龙湖区，喀什地区麦盖提县，平顶山市卫东区，江西省赣州市石城县，密云区高岭镇，内蒙古鄂尔多斯市康巴什区，湖北省恩施土家族苗族自治州建始县，山东省威海市，陕西省汉中市西乡县，巴音郭楞蒙古自治州和硕县，西城区天桥街道，云南省大理白族自治州云龙县，福建省莆田市仙游县，内蒙古兴安盟乌兰浩特市，黑龙江省鹤岗市，四川省遂宁市蓬溪县，崇左市宁明县，淮南市大通区，江苏省徐州市新沂市，广东省佛山市三水区，山东省聊城市冠县，江西省宜春市奉新县，桥西区苑东街道，朝阳区酒仙桥街道，静海区大邱庄镇，亳州市利辛县，怀柔区宝山镇，江西省吉安市永新县，山西省忻州市宁武县，福建省福州市罗源县，桥西区留营街道，元氏县殷村镇，北辰区，内蒙古乌海市乌达区，蓟州区东二营镇，黑龙江省佳木斯市汤原县，四川省成都市金牛区，山东省聊城市茌平区，内蒙古鄂尔多斯市鄂托克旗，四川省宜宾市江安县，四川省甘孜藏族自治州丹巴县，江西省萍乡市上栗县，陕西省汉中市留坝县，西藏阿里地区日土县，平山县上观音堂乡，井陉县测鱼镇，固原市西吉县，平山县岗南镇，无极县大陈镇，南开区长虹街道，顺义区空港街道，西乡塘区，贵州省黔东南苗族侗族自治州天柱县，陕西省汉中市南郑区，福建省莆田市城厢区，河西区桃园街道，昌平区延寿镇，辽宁省大连市旅顺口区，湖北省宜昌市宜都市

售后服务上门服务电话，智能分配单据：半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”

　　每经记者｜张宏

　　5月27日公布的今年1~4月份规模以上工业企业利润数据显示，半导体上游材料环节利润激增，电子专用材料制造行业利润增长超6倍(601.7%)、光纤制造行业增长超3倍(347.6%)。

　　作为AI(人工智能)落地的关键载体，机器人行业同样迎来强势增长，工业控制计算机及系统制造行业利润增长超1倍(128.6%)。

　　半导体和机器人两个行业的利润双双大增，是真实需求驱动的景气度上行，还是低基数与库存的短期扰动？行业真实订单情况如何？利润增长是否可持续？投融资市场又有哪些新变化？就此，《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)深入产业一线和投资机构展开调查。

　　高产能：龙头晶圆厂产能利用率接近满载

　　半导体行业利润激增的原因是什么？每经记者首先采访了多家投研机构的专业人士。

　　中国建投集团旗下的股权投资企业建投投资投资业务二部负责人王芸带领团队投资了多个半导体项目。

　　王芸在接受每经记者采访时表示，从制造、存储及设备等产业链核心环节观察，本轮产能增长并非单纯的统计口径改善或低基数修复，而是由真实订单驱动的扩产与提产。从数据上看，当前产业逻辑更接近于“订单先行—产能爬坡—设备加单—高稼动率运行(高产能利用率运行，设备接近满负荷运转)”的真实扩产链条。

　　企业在手订单和产能利用率情况如何？

　　王芸指出，在晶圆代工端，龙头晶圆厂产能利用率已接近满载或再创新高；在存储端，龙头制造企业去年产能利用率即达95%以上，今年仍维持高位；在设备端，部分企业合同负债与新增订单均创近年新高，或上调全年订单增速预期。“我们理解，晶圆制造、存储及设备等环节的行业增长已具备较强的订单真实性。”

　　国泰基金量化投资部研究员李星全认为，半导体行业利润大涨的核心原因在于存储芯片涨价、AI GPU(图形处理器)的持续放量以及“AI通胀”对成熟制程等其他环节的广泛带动。

　　哪类产品存在客户主动找上门，甚至愿意预付款或提前锁定产能的情况？稀缺性来自技术壁垒还是产能紧张？

　　王芸表示：“AI基础设施领域需求热度非常高，高端旗舰及先进代工目前处于供应瓶颈，下游客户出现了主动寻求产能绑定与提前锁产的情况。一般而言，工艺壁垒较高的高端产品良率偏低、产线建设及产能释放周期较长，高技术门槛限制了多数企业进入。若贴合AI产业需求，客户锁产与预付意愿均较强。”

　　高增长：部分半导体企业毛利率超预期

　　行业景气度高涨，企业的盈利情况如何？

　　每经记者注意到，今年一季度，科创50指数23只半导体成分股中，多家公司单季度营收或归母净利润同比增长超过100%，增长甚至达到数倍。

　　“销量提升带动了毛利率提升，部分企业毛利率甚至高于投资时点的预期。”王芸说，“从订单与项目回款情况看，现金流随产量提升也明显改善。”

　　半导体和机器人都是新兴高科技行业，哪些品类的国产替代已进入“能用好用”的阶段？

　　王芸表示，受益于新能源汽车与光伏储能需求爆发，国产功率器件迎来全新窗口期，不仅进入国内主流车企供应链，更在海外实现对竞品的全面对标，部分核心领域已实现领跑。模拟芯片、CPU(中央处理器)、存储等也取得显著突破，成熟制程领域已实现自主供给，产品出海趋势明显。

　　新现象：投资人想见企业负责人却约不到

　　产量增长、利润狂飙，半导体领域一级市场融资环境如何？

　　“今年，半导体领域一级市场融资热度比较高。”王芸说，“尤其下游关联AI应用、光通信及先进封装的企业，融资节奏加快、额度紧张。部分项目估值提升迅速，年内出现多轮募资。热点领域估值整体上行，头部项目提升尤为明显。”

　　一位长期跟踪半导体项目但不愿具名的一级市场投资人告诉每经记者：“之前想给企业引荐其他投资人见面比较容易，现在想见企业负责人都约不到时间。强订单项目其实是不愁投资人的。接待太多对企业是个负担，企业也不想过多稀释股权，并且下一轮估值可能涨得更高。因此，他们的融资节奏非常明确，年度内完成一轮即可，避免短期内估值稀释过高。”

　　“能明显感觉到，项目方接触后来的投资人时会提高报价，从而快速收官本轮。待下一里程碑达成(如关键订单爆发或业务验证完成)后，再启动新一轮融资并提升估值。因此，项目方反而不希望引入过多尽调，因为每家机构都有独立诉求。所以现在一级市场一方面是项目方反向选择投资人，一方面是在‘收口’。”该人士表示，“因为投资人出资意愿基本上都比较明确，所以项目方也没有做备份的必要，谈两三家、四五家，完成这一轮即可。项目方不希望将股权稀释到几十家(投资人)，因为一些企业可能很快具备上市条件，届时可直接进入IPO(首次公开募股)轮。”

　　该人士透露，其之前跟踪的几个项目，今年再去见企业负责人都比较难，要额度也没有以前那么容易。

　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

今日行业协会公开新动态半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”

　　每经记者｜张宏

　　5月27日公布的今年1~4月份规模以上工业企业利润数据显示，半导体上游材料环节利润激增，电子专用材料制造行业利润增长超6倍(601.7%)、光纤制造行业增长超3倍(347.6%)。

　　作为AI(人工智能)落地的关键载体，机器人行业同样迎来强势增长，工业控制计算机及系统制造行业利润增长超1倍(128.6%)。

　　半导体和机器人两个行业的利润双双大增，是真实需求驱动的景气度上行，还是低基数与库存的短期扰动？行业真实订单情况如何？利润增长是否可持续？投融资市场又有哪些新变化？就此，《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)深入产业一线和投资机构展开调查。

　　高产能：龙头晶圆厂产能利用率接近满载

　　半导体行业利润激增的原因是什么？每经记者首先采访了多家投研机构的专业人士。

　　中国建投集团旗下的股权投资企业建投投资投资业务二部负责人王芸带领团队投资了多个半导体项目。

　　王芸在接受每经记者采访时表示，从制造、存储及设备等产业链核心环节观察，本轮产能增长并非单纯的统计口径改善或低基数修复，而是由真实订单驱动的扩产与提产。从数据上看，当前产业逻辑更接近于“订单先行—产能爬坡—设备加单—高稼动率运行(高产能利用率运行，设备接近满负荷运转)”的真实扩产链条。

　　企业在手订单和产能利用率情况如何？

　　王芸指出，在晶圆代工端，龙头晶圆厂产能利用率已接近满载或再创新高；在存储端，龙头制造企业去年产能利用率即达95%以上，今年仍维持高位；在设备端，部分企业合同负债与新增订单均创近年新高，或上调全年订单增速预期。“我们理解，晶圆制造、存储及设备等环节的行业增长已具备较强的订单真实性。”

　　国泰基金量化投资部研究员李星全认为，半导体行业利润大涨的核心原因在于存储芯片涨价、AI GPU(图形处理器)的持续放量以及“AI通胀”对成熟制程等其他环节的广泛带动。

　　哪类产品存在客户主动找上门，甚至愿意预付款或提前锁定产能的情况？稀缺性来自技术壁垒还是产能紧张？

　　王芸表示：“AI基础设施领域需求热度非常高，高端旗舰及先进代工目前处于供应瓶颈，下游客户出现了主动寻求产能绑定与提前锁产的情况。一般而言，工艺壁垒较高的高端产品良率偏低、产线建设及产能释放周期较长，高技术门槛限制了多数企业进入。若贴合AI产业需求，客户锁产与预付意愿均较强。”

　　高增长：部分半导体企业毛利率超预期

　　行业景气度高涨，企业的盈利情况如何？

　　每经记者注意到，今年一季度，科创50指数23只半导体成分股中，多家公司单季度营收或归母净利润同比增长超过100%，增长甚至达到数倍。

　　“销量提升带动了毛利率提升，部分企业毛利率甚至高于投资时点的预期。”王芸说，“从订单与项目回款情况看，现金流随产量提升也明显改善。”

　　半导体和机器人都是新兴高科技行业，哪些品类的国产替代已进入“能用好用”的阶段？

　　王芸表示，受益于新能源汽车与光伏储能需求爆发，国产功率器件迎来全新窗口期，不仅进入国内主流车企供应链，更在海外实现对竞品的全面对标，部分核心领域已实现领跑。模拟芯片、CPU(中央处理器)、存储等也取得显著突破，成熟制程领域已实现自主供给，产品出海趋势明显。

　　新现象：投资人想见企业负责人却约不到

　　产量增长、利润狂飙，半导体领域一级市场融资环境如何？

　　“今年，半导体领域一级市场融资热度比较高。”王芸说，“尤其下游关联AI应用、光通信及先进封装的企业，融资节奏加快、额度紧张。部分项目估值提升迅速，年内出现多轮募资。热点领域估值整体上行，头部项目提升尤为明显。”

　　一位长期跟踪半导体项目但不愿具名的一级市场投资人告诉每经记者：“之前想给企业引荐其他投资人见面比较容易，现在想见企业负责人都约不到时间。强订单项目其实是不愁投资人的。接待太多对企业是个负担，企业也不想过多稀释股权，并且下一轮估值可能涨得更高。因此，他们的融资节奏非常明确，年度内完成一轮即可，避免短期内估值稀释过高。”

　　“能明显感觉到，项目方接触后来的投资人时会提高报价，从而快速收官本轮。待下一里程碑达成(如关键订单爆发或业务验证完成)后，再启动新一轮融资并提升估值。因此，项目方反而不希望引入过多尽调，因为每家机构都有独立诉求。所以现在一级市场一方面是项目方反向选择投资人，一方面是在‘收口’。”该人士表示，“因为投资人出资意愿基本上都比较明确，所以项目方也没有做备份的必要，谈两三家、四五家，完成这一轮即可。项目方不希望将股权稀释到几十家(投资人)，因为一些企业可能很快具备上市条件，届时可直接进入IPO(首次公开募股)轮。”

　　该人士透露，其之前跟踪的几个项目，今年再去见企业负责人都比较难，要额度也没有以前那么容易。

　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

摘要：本文系统探究了人工智能技术在影视美术创作及戏剧影视美术设计专业教学中的应用模式、核心价值与发展前景。通过对Midjourney、StableDiffusion、Marble等主流工具的应用实践分析发现，AI技术在激发创意灵感、优化创作流程、提升视觉、呈现质感等方面展现出显著优势，但在叙事逻辑的严谨性构建、文化内涵的深度传递及艺术自主性的精准表达上仍存在局限。研究着重强调人类创意在创作全程的主导地位，提出“人机协同”“分层教学”等核心发展路径。研究认为，AI应作为创作赋能工具而非替代者，其合理应用将为影视美术行业的创新发展与专业人才的高质量培养提供重要支撑。

关键词：影视美术创作人工智能技术应用趋势戏美专业教学AI工具

一、人工智能(AIGC)在影视美术领域的应用现状与范式转变

生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，以创造新的原创内容的人工智能技术。近些年，生成式人工智能在文本、图像乃至视频生成领域取得了显著进展，形成了较为全面的知识体系，引发了新一轮人工智能范式革命。以好莱坞为代表的国外影视工业体系，依托长期的技术沉淀，开始将AI系统运用于概念、场景、道具等各个环节的创作过程中，一定程度上缓解了传统创作模式下成本高、周期长、迭代慢等困境。

目前在利好政策的刺激下，国内对AIGC的运用增多，但在针对AIGC的相关研究中，多是对AIGC的工具使用及其应用案例进行归纳总结，鲜有关于对AIGC行业应用与教学育人融合作用的相关研究，尤其是对学生学习认知特点、增强其创新意识等方面的研究尚显不足，未能充分发挥AI工具在教育教学中的应有作用。

现有AI工具可被基本归类为，由Midjourney、StableDiffusion等“文生图”工具，以及Marble、PhotoshopGenerativeFill等3D场景搭建、智能填充工具的两大核心功能组成，而“人机协作”逐渐成为主导性的创作形式。在影视制作中，影视美术的核心职责是服务于影视作品，围绕场景设计、人物设计、道具设计及视效美术四大板块，塑造契合的视觉效果，贯穿影视制作的前期与后期。人工智能的应用，革新了传统的影视美术制作流程，显著提升了影视作品的制作效率，丰富了视觉效果，拓展了创作空间，同时也有效降低了拍摄成本。

在作者参与的具体实践中就有生动案例。电影《寻龙诀》(2015)中，某地下宫殿场景需多名设计人员耗时两周打磨十个方案；电影《孤星人》中，核心道具平均每件要三到四天设计完成。而AI工具将这类创作周期从“周/天”级压缩至“小时/分钟”级，大幅节省了时间与人力。剧集《风起洛阳》的项目方将斥巨资搭建的精美场景进行激光3D扫描，建立数字化模型资产，为之后的同类项目提供了现成场景，为美术创作团队提供了更加丰富的基础条件以及更高的效率。这些改变从本质上展现出影视美术行业正从依赖个人经验、手工技艺的传统方法向依靠智能产出、快速迭代的创作方式转变。

二、人工智能在戏剧影视美术设计教学中的应用效能分析

近年来，人工智能技术在戏剧影视美术设计(以下简称“戏美”)教学中的应用，正在改变传统戏美教学的组织形式及运行效率。戏美教学与行业实践虽有共性——都是以叙事为中心的设计理念，但其目的和要求又不尽相同：前者更关注想象力的发散和个性化思维的展示，而后者更注重能否实现成本控制及跨专业协同的能力要求。AI工具的主要作用是要让行业中的思维方式及实践经验助力教学，既能在教学中提供更多的创意元素和更广阔的想象空间，又能通过实现系列项目模拟，赋力学生完成个人的艺术创作。

以《影视美术概念设计》课程中场景设计板块为例，原本需要学生一周的时间来完成手绘草图，然后不断调整透视关系，并在此基础上使用3D软件做出基础模型，创作效率较低，对学生的空间感要求很高。而借助Marble等AI工具，只需输入场景设定的关键词，并附以简化的二维手绘布局，仅用1.5小时，便可以快速输出结构合理、透视关系准确的可编辑3D白模。再经过“局部细化”的微调，可以更加准确地确定门窗、装饰的摆放位置，整个过程的设计周期缩短70%以上。

概念构思阶段，MidjourneyV6等生成式AI工具极大拓展了学生的创意边界。例如在“科幻废土风格创作”模块中，在常规人力一天最多产出三张初始草图的基础上，运用“精准Prompt技术与图例参考”等模式，学生可以在1小时内绘制30幅以上画面质量较高、风格一致、细节丰富的概念草图。通过反复筛选大量视觉案例，提取案例关键元素并进行视觉要素的重新组合，最终能够输出具有个性化特征的完整作品。

道具设计方面，即梦AI等针对中文语境优化的工具，有效解决了传统教学中道具与角色、场景视觉体系脱节的问题。如“仙侠题材古典玉佩”设计案例，在传统教学中，因学生对背景信息不够了解，会在设计中出现内容偏差。得益于即梦AI的功能实现，只需将“云纹”“龙润白玉”等关键词赋予AI工具，其能够捕捉到设计所需的关键要素，并生成与剧本高度贴合的概念草图，从而减少视觉效果与系列风格、背景设定不兼容的问题，增强其匹配性及成功率，有助于学生建立系统的影视道具设计思路。

三、戏美专业教学中对人工智能应用的预警与审思

AI工具介入的负面效应可以预见。其主要矛盾在于技术逻辑的理性系统和艺术经验的感性思维难以统一。比如，AI创建的场景易出现逻辑矛盾，如动线不合理、时代细节错误等；再如，AI生成过程易出现重复制造、同质化的问题，从而损失艺术个性；人工智能无法深刻理解人类社会的文化内涵，例如，其对道家“无为”的哲学意象仅仅能做到符号粘合而难以承载深层的本义。

为此，戏美教学中应设定对AI工具的干预底线，提升“重要节点”的“人工干预”。在“关键设计创意”阶段尽量不使用AI，而是通过细致阅读脚本和课题讨论，在教师的指导下确立艺术风格；在“逻辑合理校对”阶段应加入人工校对，如走位规划、景地模拟、历史借鉴及工艺把关等；在“文化呈现”等教学实践中，应引导学生通过查阅相关资料、走访考察、临摹写生的方式，积累其对文化内涵的认知和理解。

教学实践中，应加强对关键节点的人为把控：通过对创意方向进行批判性选择与个性化创作，避免成果千篇一律，形成“AI生成—小组互评—教师审核—手动修正”的标准规范。培养学生树立严谨的逻辑思维，关注其文化认知和叙事能力，锻炼其画面手绘、模型手工的制作能力，确保学生的核心设计思维与实践手工技艺达到行业标准。

四、影视美术创作中人工智能技术的核心应用趋势

AI助力影视美术创作的关键理念是提高效率、优化工艺而非简单替代，这是促进产业发展与教学实践“提质升级”不可替代的核心价值。依据此理念，归纳总结出五条“应用规律”。

(一)人机协同成为核心创作范式

协同创新理论指出：高效创新的形成，依赖于不同主体间的协同效应。AI与创作者间的协同关系，便是该理论的精妙阐释。基于AI出色的计算速度和丰富的大数据储存能力，可以解决原本需要大量人力物力的成本问题——如Marble能在1.5小时内完成过去需要数天时间创建的场景框架；MidjourneyV6能够快速产出大量高质量概念图，为创作提供灵感支撑。

然而，AI的“智能”本质是基于既有数据的模式匹配，缺乏真正的理解力、情感共鸣以及超越性创造力，其生成内容常存在逻辑漏洞、风格同质化、情感表达苍白等问题，因此，人类在艺术创作中的主体地位不可动摇。“人类定调—AI执行—人类优化”的协同流程已逐步成为行业标准：首先，创作者统一设定具有美学意义的主旨导向，经AI完成想法的表达与作品成型，创作者最后需要进行逻辑修正、艺术加工与情感注入，是兼顾艺术创作效率与人类情感表达的高可行性“人机协同”创作模式。

(二)分层适配教学是技术落地的关键

建构主义学习理论主张教学需契合学习者的认知水平与发展阶段。运用AI技术融入戏美专业的教学过程中，如果“一刀切”将教学的目标和任务叠加到工具上，往往会带来教学目标和工具误用的现象，因此，分层化适配教学成为关键。

低年级重点围绕工具认知及创意生成，利用Midjourney等“文生图”工具，学习Prompt的创作，建立“文字—意象—视觉”的思维链接；中年级重点围绕群策群力及逻辑思维，借助Marble、即梦AI等工具，学习“生成—判断—润色”过程能力，加强对AI生成结果的批判性分析及专业性的修润；高年级重点围绕整合创新及综合实践，引导学生综合多款AI工具与传统技能，创作具有丰富故事性需求的完善项目，培养学生综合使用多种工具进行整合、运用多元手段进行艺术创作的能力。

(三)技术赋能与文化内涵需双向平衡

在创作中，影像艺术的最高法则是既“好看”又有“意味”(“视觉之美”和“寓意之境”)。现阶段的人工智能技术，能够熟练掌握文化符号在视觉上的拼贴和剪辑技巧，却无法深刻理解这些文化符号其中蕴含的历史因素和文化底蕴。

比如，AI合成了一副赏心悦目的“隋唐玉器”，但其尚不能生成具有故事性的样式，也不能较好地保证图案遵循礼制；AI生成的“老式舞厅”可能因细节失真而削弱历史真实感。为此，需要设置建立“文化防火墙”与“内涵注入机制”，让技术和文化“功合为体”，即让AI工具完成从文化到视觉的转化，也让创作者凭借文史积累、生活经验和审美直觉对AI的生成结果进行文化检验、历史考证和意义审思，确保作品既具备视觉吸引力，又蕴含时代气息与文化深度。

(四)跨环节效率革新与专业技能培养并重

AI技术为影视美术全流程带来效率革新，生产工作者不再局限于繁重的重复工作中，一定程度上改善了从业环境。但影视美术行业在真正的人才硬性标准上没有变化，即艺术审美、空间想象和创新创作能力等，在今后很长时间内仍将占据中心位置。

据此，人才培养和实践应强调“效率突破”与“工艺训练”的结合：一方面积极借助AI强化创作响应速率，培养对产业应用的实战技能；另一方面通过“AI造物与人工修正对照”“手工造物强化训练”“物理模型工作坊”等项目设计，强化对人才的专业基本能力培养和人工智能应用规范思维，使人才培养充分适应产业现状的发展并具备迎接未来挑战的职业素养。

(五)规范应用与精准筛选，防范风险与偏差

AI应用过程中面临多重风险，包括内容逻辑漏洞、事实偏差、版权争议及创造力弱化等。此外，工具选择与需求不匹配还可能增加学习成本、影响输出质量。

破解以上难题，需建立“规范应用”与“精准筛选”双重机制：在工具选择上采取“1+X”组合策略，即以“任务中心”来确立主要工具，并配搭其他工具，使技术优势和目标诉求相互融合；再者，在使用过程中，要划定“AI与人的工作范畴”，指明只有人类才能做到创造的根本、内涵的阐释与美感的判断，加强版权教育、风险识别与伦理讨论，以此实现人工智能技术在影视美术领域的安全、高效、可持续应用。

五、总结与展望

人工智能技术正以“赋能者”的身份，深度融入影视美术创作与专业教学当中，其目的在于提升创作效率、促进教学发展，而非替代。AI工具在实践中的“人机协作”“分层教学”“文化平衡”“技能与素养并重”“应用规范”的“五大新动向”，共同构成了人工智能赋能影视美术领域的新范式。

实践证明，合理运用AI工具可显著提升行业效能与教学质量，同时助力学生提高适应行业发展的核心竞争力。其后期应用与发展有待进一步思考。未来，随着技术迭代与实践深化，需持续探索AI与影视美术创作、教学的深度融合路径，在坚守人类创意核心地位的基础上，充分释放技术赋能价值，推动影视美术行业与专业教育实现高质量发展。

顾辰李洪亮沈阳城市学院

参考文献：

[1]李雨姗.生成式人工智能在影视美术中的融合与创新[J].数码影像时代,2025(02):141-144.

[2]方思远.虚拟制作技术对影视美术创作的影响分析[J].中国传媒科技,2024(02):147-150.

[3]王繁刘,永强,周天华.人工智能引领高等教育数字化创新发展[J].中国高等教育,2024(Z1):9-12.

项目名称：影视美术创作中人工智能技术的应用趋势研究。

项目编号：JYTMS20231149。

(河北特检)唐山分：院开展特(种设备安)全科普宣传活动