文章核心观点 - 中国人工智能产业正进入应用与技术并进的关键阶段，深入应用正重塑金融、制造、交通等领域的生产效率与组织结构 [1][5] - AI发展从单点突破走向系统性融合，产业链协同、开放算力网络及模型国产化替代成为未来竞争核心 [3] - AI的价值在于技术突破与制度创新、治理能力的同步提升，在安全可控前提下实现开放创新将决定未来竞争格局 [5] 银行业AI应用 - AI正推动银行业从信息化向智能化加速转型，应用于数据治理、智能风控、智慧客服等领域 [3] - 金融业AI应用关键在于安全可控与高质量数据，需在合规框架下释放数据价值，加强算力基础设施，完善模型可解释性与可监管性 [3] - 通过建设自有大模型与外部合作相结合的方式，推动AI在风险管理、运营提效和客户服务中的深度应用 [3] AI技术发展与生态构建 - AI技术突破不仅源于算法优化，更来自产业协同与场景落地，致力于构建开放、兼容、安全的AI生态 [3] - 从大模型到企业级应用的关键是让AI理解行业、融入流程、带来价值 [3] - AI大模型的快速演化为产业智能化提供强劲动力，但真正竞争力来自场景理解与自主创新能力 [4] 智能体生态与实体经济赋能 - AI大模型正让机器人从“可编程”走向“可理解”，标志着智能体（Agentic AI）时代的到来 [4] - 未来五年，AI将成为所有终端的基础能力，中国在机器人算法、传感系统和本地化数据方面具有独特优势 [4] - 应进一步推动软硬件一体化创新，构建可持续的AI产业生态 [4] 中国AI产业竞争力与未来方向 - 在自动驾驶、工业智能、医疗影像等方向，中国企业已具备全球领先的应用实践和算法能力 [4] - 以智能驾驶为例，算法创新、算力效率和模型自适应性是当前突破重点方向 [3] - 面对全球AI产业格局深刻调整，中国在算力体系建设、数据要素流通、监管框架完善等方面持续发力 [5]