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　　在A股市场震荡分化、科技与成长板块持续调整的背景下，具备政策红利与业绩拐点的创新药板块吸引力显著提升，创新药概念逆势崛起，成为当前市场瞩目的核心主线之一。今日（26/3/31）早盘，创新药板块延续回暖态势，相关ETF交投火热。

　　Wind数据显示，当前全市场仅有的跟踪恒生创新药指数的ETF产品——恒生创新药ETF华泰柏瑞（520500）成交额近期显著放量。截至最新（26/3/30），该ETF近2个交易日成交额分别达到14亿元与17亿元，而2026年以来日均成交额为5.6亿元，放量趋势明显。今年2月底以来累计资金净流入1.46亿元，最新规模攀升至21.56亿元，创下历史新高。

　　对外授权（BD）交易的爆发式增长成为本轮行情的直接催化剂。2026年3月28日，据国家药监局发布信息显示，2026年一季度我国创新药BD交易总额已突破600亿美元，接近2025年全年总额的一半；交易数量达53件，首付款超33亿美元，规模与增速均创历史同期新高。

　　政策红利持续释放。2026年《政府工作报告》首次将生物医药明确列为“新兴支柱产业”，与集成电路、航空航天等并列，标志着创新药产业从“鼓励发展”升级为“重点扶持”的国家队核心地位。

　　数据催化方面，自3月起创新药进入国际学术会议密集期。欧洲肺癌大会（ELCC）已于3月25日召开，美国癌症研究协会（AACR）年会与临床肿瘤学会（ASCO）年会将于4月、5月相继举行。届时众多中国药企将披露创新药临床数据，有望进一步提升管线价值与BD机会，成为吸引资金提前布局的重要催化剂。

　　作为当前市场仅有的跟踪恒生创新药指数的ETF，恒生创新药ETF华泰柏瑞（520500）通过QDII机制投资40家港股创新药龙头企业，主要聚焦于生物制药、化学制药及原料药等中上游创新药领域，集结了一批研发实力强劲、具备发展潜力的行业翘楚。该ETF规模较大、流动性较优，且支持场内T+0交易，在科技与周期行情分化、资金高低切换的背景下，有望成为助力资金再平衡、布局港股创新药机遇的高效工具。

　　华泰柏瑞作为市场首批ETF管理人，在指数投资领域深耕近20年，打造了市场首只红利主题ETF、首只跨市场ETF等产品。截至2025年底，公司旗下ETF近两年累计为持有人盈利超1640亿元，是同期全市场仅有的四家累计盈利超千亿的基金公司之一；费率方面，公司旗下77.8%规模的ETF产品采取目前市场权益指数基金最低一档费率结构（管理费率0.15%/年+托管费率0.05%/年）。

科技日报记者 刘霞

今天，全球农业正站在一个决定性的十字路口。气候变化、资源退化、人口结构变动与地缘政治动荡交织，给世界养活日益增长人口的能力带来空前压力。传统方法虽不可或缺，却难以应对这些挑战，全球农业亟须一场由“深度科技”引领的系统性变革。

深度科技是指以先进的科学和工程创新为基础，将颠覆性新产品推向市场的尖端技术。深度科技的神奇之处在于不仅是科技上的创新，还可能彻底改变某个行业的运作方式，甚至可能解决一些全球性的重大挑战。

世界经济论坛旗下“人工智能农业创新计划”于11月7日发布《农业深度科技革命展望报告》。报告指出，未来十年，以科学为根基的深度科技，包括生成式人工智能（GenAI）、计算机视觉、边缘物联网、卫星遥感、机器人、CRISPR基因编辑及纳米技术等，有望成为推动全球农业转型的关键引擎，助力构建更具韧性、更可持续且效率更高的农业体系。

生成式人工智能

GenAI在农业领域的应用，正受益于大语言模型的快速发展和农业数据的日益丰富。

其应用场景极为广泛：既能提供个性化的作物管理建议，也能生成高度本地化的农事方案，还能预测农产品市场价格。结合自然语言处理技术，GenAI还可实现智能交互，成为农民的“AI顾问”。

例如，印度瓦德瓦尼AI研究所开发的AgriAI Collect，能快速回应各类农业咨询，助力自主决策型AI系统的开发。此外，它还能协助政府制定宏观作物规划、帮助企业模拟气候影响、识别优良基因并预测基因编辑效果，从而加速新品种作物的研发进程。

尽管GenAI应用领域日益广泛、采用率节节攀升，但高质量训练数据，尤其是缺乏适用于本地化场景的数据，仍是制约其推广的关键难题。

计算机视觉作为AI的重要分支，其赋予机器“看懂”图像与视频的能力。它通过解析视觉信息，结合机器学习算法，直接生成决策建议，显著降低了对人工分析的依赖。随着相机成本下降与深度学习模型的不断进步，这项技术的应用场景正快速拓展。

在农业领域，计算机视觉已能精准识别作物病害、杂草与害虫，并实时监测作物生长压力。它还是农业机器人、自动化分拣分级系统等智能装备的核心技术。

然而，与工业场景不同，农田环境充满变数，不同生长阶段的光照条件、植株形态变化多样，这些因素仍制约着计算机视觉技术在农业领域的大规模应用。

边缘物联网是一种新型架构，其核心在于将物联网产生的数据直接在设备端或邻近的网络边缘完成处理。这种设计无需将原始数据远传至云端进行集中分析，这既实现了低延时的实时响应，也加速了自主决策的进程，具备推动行业变革的潜力。

以农业为例，许多农村地区网络覆盖薄弱，难以依赖云端方案。而边缘物联网可用于灌溉自动化、作物病害早期预警和肥料精准施用等场景。这些应用融合了机器学习、计算机视觉与生成式人工智能技术，使农业生产更加智能高效。