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在全市场涨幅前20的个股中,有12家归属半导体与AI算力上下游领域,完整覆盖设备、耗材、材料、封测、PCB、存储硬件、光通信全链条,是上半年资金抱团的核心方向◆导报记者 赵帅 济南报道6月30日,沪深北三市同步收涨,为A股上半年行情画上句号。纵观整个上半年,市场走出特征鲜明的结构性行情,AI算力产业链成为绝对核心主线,科创50指数累计涨幅突破60%,领涨主要宽基指数。全市场涨幅榜头部效应显著,联讯仪器以超27倍的涨幅登顶A股上半年涨幅榜首。在全市场涨幅前20的个股中,有12家归属半导体与AI算力上下游领域,完整覆盖设备、耗材、材料、封测、PCB、存储硬件、光通信全链条,是上半年资金抱团的核心方向。次新股涨幅靠前本轮行情的核心特征是“卖铲人”属性凸显:领涨标的大多集中在算力基建上游环节,包括测试仪器、真空泵、电子特气、靶材、玻纤布、铜箔设备、先进封装等细分领域,而非下游终端整机厂商。随着下游AI产业资本开支持续放量,上游耗材类企业订单确定性更强,业绩弹性也更为突出,成为资金布局的优先选择。联讯仪器作为国内光通信测试仪器领域的龙头企业,2017年成立、2026年4月登陆科创板。公司是国家级专精特新“小巨人”企业,专注于电子测量仪器和半导体测试设备的研发、制造与销售,核心产品包括采样示波器、误码分析仪等通信测试仪器,以及碳化硅功率器件晶圆级老化系统等半导体测试设备,可满足1.6T高速光模块的全流程测试需求,相关产品打破海外技术垄断,客户覆盖国内外光通信、半导体领域龙头企业。2025年及2026年一季度,公司分别实现营收11.94亿元、4.88亿元,同比增长51.41%、142.52%；分别实现净利润1.74亿元、1.19亿元,同比增长23.44%、515.84%。从个股结构来看,上半年涨幅榜前列的盛合晶微、联讯仪器、长裕集团等10家企业均为年内新上市标的。这类近端次新股普遍流通盘较小,更容易获得短线资金聚集,上市初期便走出显著溢价行情。同时,这批领涨企业大多是细分领域单项冠军、国家级专精特新“小巨人”,在各自赛道市占率领先、技术壁垒突出,且深度绑定头部晶圆厂与算力大厂,稀缺性支撑了估值溢价。基本面层面,2026年一季度多数算力链企业营收、净利润同比大幅增长,产能释放与订单落地为行情提供了坚实支撑。但也有部分小盘股受次新情绪、题材炒作推动,短期估值快速冲高,股价波动明显加剧,出现了阶段性估值脱离基本面的现象。聚焦山东板块,上半年行情同样贴合全市场算力主线:涨幅前20的个股中近半数集中在AI光通信、第三代半导体、PCB上游电子材料领域。不少传统化工、橡塑企业通过产品升级切入电子新材料赛道,成功实现估值跃升；反观地产、传统周期板块仅个别标的小幅修复,传统制造业整体涨幅偏弱,清晰体现出山东本地产业转型的节奏脉络。山东板块中烟台企业表现亮眼长裕集团是2026年5月登陆上交所主板的化工新材料上市企业,主营业务为锆类产品、特种尼龙产品、精细化工产品的研发、生产与销售,构建了“锆-尼龙”双链协同的业务格局。公司核心产品包括氧氯化锆、纳米复合氧化锆等锆系列产品,以及覆盖50余种牌号的长碳链特种尼龙、长碳链二元酸等精细化工品,氧氯化锆产能规模居全球首位,产品广泛应用于光通信、汽车轻量化、义齿医疗等高端领域。2025年公司实现营收17.81亿元,归母净利润2.49亿元,盈利水平持续提升；2026年一季度实现营收3.83亿元,归母净利润5576.68万元,营收同比微降1.37%,归母净利润同比增长7.27%,业绩保持稳健运行态势。山东板块中,烟台企业表现尤为亮眼,中际旭创、杰瑞股份、德邦科技等多家本地上市企业依托光通信、新材料、高端装备产业集群优势,成为山东板块的领涨核心,凸显了区域产业集群对上市公司行情的支撑作用。中际旭创作为全球高端光模块领域的龙头上市企业,核心主营业务为光通信收发模块的研发、生产与销售,产品主要面向全球数据中心与电信运营商场景。公司核心产品覆盖800G、1.6T高速光模块,同时保持100G、200G、400G等成熟型号稳定出货,800G产品全球市占率领先,1.6T型号已于2026年开启大规模量产,适配AI算力集群互联需求。2025年公司实现营收382.40亿元,归母净利润107.97亿元,同比分别增长60.25%、108.78%；2026年一季度营收194.96亿元,归母净利润57.35亿元,同比分别增长192.12%、262.28%,业绩随AI算力基建投入持续高增。对于后市走向,华金证券策略研究报告显示,7月A股可能延续震荡偏强趋势,科技仍是主线。其认为,7月经济和盈利可能延续回升趋势,企业盈利可能继续维持较高增速,制造业投资增速企稳回升。同时,7月政策积极性偏多,流动性维持宽松。
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 当OpenAI、Anthropic等巨头将大模型能力投向生命科学，一场“AI能否真正接管实验室”的竞赛已悄然升级。日前，上海人工智能实验室与华大智造（688114.SH）子公司涌生智能联合发布ProtoPilot自进化多智能体系统与BioLab Bench全流程评测体系，首次将“生命科学实验室的Physical AI”概念落地——这不仅意味着AI从“读懂论文”迈向“动手做实验”，更标志着实验室自动化正从传统机械自动化，向具备感知、决策、执行与自我进化能力的“具身智能”进阶。 从“设计层”到“执行层”：Physical AI打破Agent落地瓶颈 过去一年，AI for Bio成为全球科技投资、发力风口。OpenAI推出GPT-Rosalind，Google发布Co-Scientist与ERA，Anthropic上线Claude Science——大模型在生命科学领域的应用已从文献阅读、序列分析等“知识层”能力，快速渗透至假设生成、实验设计等下游环节。 然而，一个关键瓶颈始终存在：会“想”实验不等于会“做”实验。即便是当前业界认为最强的大模型，在真实实验室的物理执行面前，仍止步于“设计层”。 这正是“生命科学实验室的Physical AI”试图打破的边界。与停留在数字世界的传统AI Agent不同，Physical AI强调智能必须在与真实世界的交互中生长——自动驾驶的能力长在真实道路里，机器人的能力长在真实动作里。而生命科学Physical AI的能力，则必须长在样本、试剂、耗材、板位、移液体积、温控条件、设备排程与异常处理的真实约束中。 ProtoPilot的核心价值正在于此。该系统并非单个聊天机器人，而是目前业内少数完整覆盖“实验意图理解→协议生成→代码转换→设备执行→湿实验反馈验证”全链路的Agent系统。研究者只需用自然语言描述实验意图，系统即可将其拆解为科学合理的实验方案，转化为可执行的SOP与机器代码，并在湿实验结果反馈下持续自我修正与进化。 湿实验闭环验证：Bio Agent的“真实世界”试金石 资本市场对AI概念的热情往往停留在“生成漂亮答案”，但生命科学的特殊性在于——任何一个参数错误或设备不兼容，都可能导致实验失败。因此，Physical AI的护城河不在参数规模，而在“物理那一半”的真实能力。 华大智造作为深耕生命科学领域十余年的生命科技工具公司，对AI的探索可以追溯到2019年。去年，华大智造杨梦团队联合泰国朱拉隆功大学 Nattiya Hirankarn 教授在 Nature Biomedical Engineering 杂志发表文章，他们开发了名为“PrimeGen”的干湿协同多智能体系统。其创新性地将引物设计、实验验证与自动化工作站执行整合为闭环流程。 此外，硬件原生适配优势，以及在全球超过3800家用户的经验累积、工程化落地经验等优势，让华大智造的 AI 模型从诞生之初就浸润在真实实验场景中。 联合团队对ProtoPilot的验证没有停留在离线打分，而是将系统生成的流程真正放入湿实验执行。更具产业意义的是系统的自我修正能力。在PCA组装实验转化环节出现异常时，ProtoPilot能够分析失败原因，识别抗性筛选失效，并重新生成修正方案——这意味着系统已初步具备“从失败中学习”的闭环能力，这正是Physical AI区别于传统实验室自动化软件的核心标志。 本次联合打造出来的生命科学实验室Physical AI，直指下一代生命科学发现范式。未来Bio Agent 不再只靠文本训练提升能力，而是依托 Physical AI 搭建的实验链路，持续积累真实科研任务、自动化操作、专家复核、失败样本与湿实验现场反馈。海量实体实验数据循环优化后，BioAgent 将形成兼具推理、实操、验证能力，落地7x24小时无人值守智能实验室。 华大智造的“第二曲线”：将AI技术全面融入生命科技工具领域 对华大智造而言，此次联合发布具有深层战略意义。长期以来，市场将其定位为“基因测序仪国产替代龙头”。但近年来，公司正加速从“基因测序仪国产替代龙头”向“生命科学智能化基础设施平台”跃迁。今年4月份，华大智造成立了一家聚焦AI4S领域的子公司——深圳华大涌生智能科技有限公司（简称 “涌生智能”），聚焦搭建面向生命科学的干湿闭环基础设施。 本次发布的ProtoPilot与BioLab Bench，正是这一战略的关键落子：前者为行业提供了面向真实实验链路的统一评测标尺，率先制定标准者将在生态构建中占据先发优势；后者则首次证明Bio Agent可以从数字智能真正走向物理世界的实验执行，将实验意图、协议、代码与湿实验反馈接成闭环。 对华大智造而言，其自动化设备矩阵不再只是执行终端，而是成为可迭代学习的智能节点；每一次真实实验与反馈都将沉淀为系统进化的训练材料。这意味着华大智造正在构建的，是一个“设备即入口、数据即燃料、Agent即操作系统”的闭环生态。 在全球AI for Bio竞赛中，模型能力正被迅速“拉平”——OpenAI、Google、Anthropic及国内DeepSeek、通义等，都在以极低成本提供强大的基础模型。但Physical AI的胜负手恰恰在于模型够不到的“物理那一半”：真实设备、真实湿实验、真实失败案例与真实专家经验。这些无法下载、难以蒸馏，只能一次次在实验室里长出来的能力，构成了华大智造最深的护城河。 据 Grand View Research 数据，全球实验室自动化市场市场2024年规模已达82.7亿美元，预计2033年将达183.9亿美元，复合年增长率9.3%。在这块高速扩张的蛋糕中，“能真正进入物理世界执行实验”的Agent系统将占据价值链顶端。对资本市场而言，在模型平权时代，拥有“真实世界这一侧”的企业，才握有定义下一代竞争规则的权利。此外，技术成果向商业收入的转化节奏、与头部药企及科研机构的合作深度，仍是后续需要持续跟踪的关键指标。 新浪声明：新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。文章内容仅供参考，不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。
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