【万联证券】传媒行业跟踪报告：国内首部获证AI长片上线爱奇艺，7月197款游戏版号获批-260727（7页）.pdf

核心结论速览： AI驱动的新型科研范式全面启动：方案提出探索人工智能驱动的新型科研范式，AI从科研工具升级为科研的"协作者"和"加速器"，覆盖"假设生成—实验设计—数据分析—成果转化"全流程，科研效率提升3-5倍。 科研智能体成核心攻关方向：方案明确攻关科研智能体等关键技术，AI科研助手可辅助文献综述（效率提升10倍）、实验设计（方案生成时间从天级缩短至小时级）、数据分析和论文撰写，成为科学家的AI研究伙伴。 自动化实验室成为现实：方案攻关自动化实验室等关键技术，AI驱动的自动化实验平台可实现7×24小时高通量实验、智能数据采集和闭环优化，实验通量提升10-100倍。 "验证—中试—产业化"全流程智能加速：方案将智能技术贯穿"验证—中试—产业化"全流程，从实验室发现到产业化应用的全链条AI赋能，验证周期缩短50%以上。 中试平台+孵化体系：方案优化"中试+孵化"空间布局，构建"转化—孵化—市场化"专业服务体系，已建成14个中试平台和概念验证中心，AI技术成果转化通道畅通。 虚拟仿真与智能决策能力提升：方案提升虚拟仿真与智能决策能力，AI虚拟筛选可将候选方案从数百万筛选至数十个，虚拟实验使研发成本降低60%以上。 源头供给能力增强：方案强调加强原始科技攻关，提升源头供给能力，AI辅助基础研究成为科技创新的新范式，科学发现速度提升2-3倍。科学智能（AI4S）产业全景——从实验室到产业化。方案将科学研究列为"人工智能+"6大领域的第1位，明确了"科学发现—应用加速"双轮驱动的AI赋能科研路径。对于科学智能（AI for Science）从业者而言，成都正在构建"AI+基础研究—AI+应用研究—AI+成果转化"的完整创新链条。科学发现端：深化协同创新机制，探索人工智能驱动的新型科研范式，加快关键技术突破，加速科学发现进程。加强原始科技攻关，提升源头供给能力。AI在基础研究中的角色从"辅助工具"升级为"主动参与者"，可生成研究假设、设计实验方案、分析复杂数据、发现隐藏规律，科学发现速度提升2-3倍。应用加速端：完善成果转化链条，将智能技术贯穿"验证—中试—产业化"全流程，提升虚拟仿真与智能决策能力。优化"中试+孵化"空间布局，构建"转化—孵化—市场化"专业服务体系，支撑和吸引更多科技成果落地转化和产业化。已建成14个中试平台和概念验证中心，验证周期缩短50%以上。（责任单位：市科技局）。三大核心技术方向——科研智能体+自动化实验室+虚拟仿真。方案明确攻关科研智能体、自动化实验室等关键技术，提升虚拟仿真与智能决策能力。科研智能体：AI科研助手可自动检索和分析文献（智能文献综述效率提升10倍、知识图谱构建、研究趋势识别），辅助生成和验证研究假设（基于已有知识推理新假设、设计验证实验），智能设计实验方案（多参数优化、实验条件推荐），自动化数据分析（数据清洗、统计分析、模式发现、可视化呈现），辅助论文撰写（文献引用、数据整理、图表生成、初稿起草）。科研智能体可显著缩短科研周期，让科学家更专注于创造性思考，实验方案生成时间从天级缩短至小时级。自动化实验室：AI驱动的自动化实验平台实现7×24小时高通量实验（自动化样本制备、试剂添加、数据采集，通量提升10-100倍），AI实时优化实验条件（智能反馈控制、动态参数调整），智能数据管理和分析（实验数据自动记录、标准化、初步分析），远程实验控制（科学家可通过网络远程操作实验）。自动化实验室可将传统需数月完成的实验缩短至数天，大幅提升科研效率。虚拟仿真与智能决策：通过AI驱动的虚拟仿真技术，在计算机中模拟物理、化学、生物等复杂过程，加速材料筛选、药物设计、工程验证等环节。AI虚拟筛选可将候选方案从数百万筛选至数十个，虚拟实验使研发成本降低60%以上，提升虚拟仿真与智能决策能力，大幅降低物理实验成本和研发风险。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。"验证—中试—产业化"全链条智能转化。方案将智能技术贯穿"验证—中试—产业化"全流程。验证阶段：AI辅助实验验证，通过虚拟仿真和智能分析快速筛选可行方案，缩短验证周期50%以上。AI虚拟筛选可从数百万候选方案中快速识别最有前景的数十个，大幅减少实验验证次数，验证成本降低60%以上。中试阶段：AI辅助中试验证，优化工艺参数、预测放大效应、降低中试风险。AI工艺优化可基于小试数据预测放大后的关键参数变化，减少中试失败率30%以上。已建成14个中试平台和概念验证中心，覆盖生物医药、智能制造等重点领域。产业化阶段：AI辅助产业化决策，包括市场分析（预测精度≥80%）、成本核算（误差<10%）、风险预测等。AI市场预测可评估技术的商业潜力和最佳进入时机。中试+孵化体系：方案优化"中试+孵化"空间布局，构建"转化—孵化—市场化"专业服务体系。科研团队可依托中试平台完成从实验室到产业化的跨越，中试平台提供设备和工程技术支持，孵化体系提供创业辅导和资源对接。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。算力保障——科研的算力底座。方案强调夯实算力基础底座，强化科学算力保障，加快发展高性能计算，增强普惠、高效智能算力供给能力。全市算力规模已达3万P，为AI驱动的科学研究提供充足的计算资源。科学算力需求：AI4S（科学智能）对算力有极高要求，大模型训练（单次训练需数千GPU小时）、虚拟仿真（高精度模拟需大规模并行计算）、自动化实验数据处理（海量数据实时分析）均需强大算力支撑。3万P算力规模在全国处于领先水平，可支撑大规模AI科研应用。普惠算力供给：通过"算力券"等政策工具，降低科研团队使用算力的成本门槛（单项目算力成本降低50%以上），实现算力资源的普惠化供给。（数据来源：成都市人民政府《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》）。标杆案例深度解析。案例一：科研智能体辅助文献分析。方案攻关科研智能体关键技术。AI科研助手可在数小时内完成传统需数周的文献检索、阅读和综述工作，自动提取关键信息、识别研究空白、推荐潜在合作者，文献分析效率提升10倍。案例二：自动化实验室平台。方案攻关自动化实验室等关键技术。AI自动化实验平台可7×24小时不间断运行，自动完成样本制备、数据采集和分析，实验通量提升10-100倍，将传统需数月完成的实验缩短至数天。案例三：AI材料虚拟筛选。方案提升虚拟仿真能力。AI虚拟筛选可在计算机中从数百万种候选材料中快速识别最有潜力的数十种，将传统需数年的材料发现周期缩短至数月，研发成本降低60%以上。案例四：中试平台AI优化。方案完善成果转化链条。中试平台引入AI工艺优化技术，基于小试数据预测放大效应，中试失败率降低30%以上，大幅降低中试成本和风险。科学智能从业者行动指南。第一步：定位赛道。 科研智能体方向：AI文献分析系统（效率提升10倍）、AI实验设计工具（方案生成从天级到小时级）、AI数据分析平台、AI论文辅助写作。 自动化实验室方向：自动化实验设备（通量提升10-100倍）、实验室机器人、实验数据管理系统、远程实验平台。 虚拟仿真方向：AI材料虚拟筛选（从数百万到数十个）、药物虚拟筛选、工程虚拟验证（成本降低60%）、数字孪生平台。 中试转化方向：AI工艺优化（失败率降低30%）、放大效应预测、产业化决策支持（预测精度≥80%）。 科学算力方向：科学计算平台、AI4S开发框架、科研算力调度（算力成本降低50%）。第二步：对接科研资源。 对接高校和科研院所（四川大学、电子科技大学、中科院成都分院等）。 对接14个中试平台和概念验证中心。 申请"算力券"降低算力成本。第三步：技术与产品准备。 科研AI产品需具备专业领域的知识理解能力。 需与科研工作流程深度融合。 需满足科研数据的安全和可重复性要求。避坑指南： 避免忽视科研领域的专业性和复杂性。 避免AI产品的"黑箱"问题，科研需要可解释性。 避免脱离科研工作者的实际需求。 避免忽视科研数据的质量。分阶段建议： 2026年：完成科研AI产品开发，对接高校和科研院所试用（覆盖10+课题组）。 2027年：在中试平台和孵化载体实现应用落地（覆盖50+课题组）。 2030年前：融入成都AI4S生态，覆盖更多科研领域。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ：Q1：科研智能体与通用AI助手有什么区别？A：方案明确攻关科研智能体等关键技术。科研智能体针对科研场景优化，具备专业领域的知识理解能力（如物理、化学、生物等学科专业知识），可辅助文献综述（效率提升10倍）、实验设计（方案生成从天级到小时级）、数据分析和论文撰写等专业科研工作。Q2：自动化实验室能替代科学家吗？A：方案攻关自动化实验室等关键技术。自动化实验室替代的是重复性实验操作和数据处理工作（通量提升10-100倍），让科学家从繁琐的实验中解放出来，更专注于创造性思考和科学问题定义。Q3：AI虚拟仿真的准确率如何？A：方案提升虚拟仿真能力。AI虚拟仿真的准确率取决于模型训练数据的质量和算法的先进性。在材料科学、药物设计等领域，AI虚拟筛选已可将候选方案从数百万减少到数十个，研发成本降低60%以上，显著提升实验效率。Q4："验证—中试—产业化"全链条AI化具体指什么？A：方案将智能技术贯穿"验证—中试—产业化"全流程。验证阶段AI辅助实验验证（周期缩短50%以上），中试阶段AI优化工艺参数和预测放大效应（失败率降低30%），产业化阶段AI辅助市场分析（预测精度≥80%）和成本核算（误差<10%）。已建成14个中试平台和概念验证中心。Q5：科研团队如何获得算力支持？A：方案夯实算力基础底座，增强普惠算力供给能力。全市算力规模已达3万P，科研团队可通过"算力券"等政策工具降低算力使用成本（单项目算力成本降低50%以上），具体可通过市科技局了解。数据来源说明：本文核心数据与结论均源自《成都市深入实施"人工智能+"行动方案》（成都市人民政府办公厅2026年7月22日印发）及成都市深入实施"人工智能+"行动新闻发布会公开信息。