国家政策与战略指引 - 国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，为人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合提供指引 [1] - 《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确，要深入推进数字中国建设，加快人工智能等数智技术创新，全面实施“人工智能+”行动，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业 [1] - 工业和信息化部强调，人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须厚植“根技术”，夯实算力、算法、数据等基础底座，并推动“模数共振” [5] 人工智能技术发展趋势与目标 - 人工智能未来发展的核心目标是成为通用人工智能，其关键在于具身智能、科学智能与安全治理三大方向 [2] - 具身智能旨在赋予机器人同时具备“小脑”的敏捷行动能力与“大脑”的认知决策能力，以替代人类承担危险、繁重的工作 [2] - 智能体成为AI行业重要发展方向，全球智能体市场规模预计将从2024年的51亿美元增长至2030年的471亿美元，年均复合增长率达44.8% [2] - 大模型能力密度法则指出，大模型每100天左右可实现模型密度翻倍，从而大幅降低模型训练和推理成本 [6] 关键应用领域与场景 - 在制造业，人工智能是应用的主战场，需推动全流程智能化升级，并加速智能产品装备迭代创新，如AI手机、AI电脑、人形机器人、脑机接口等 [8][9] - 智能体以硬件智能终端为载体，有望成为AI入口，涵盖可穿戴设备、智能驾驶系统、全屋智能等，通过自然语言实现人机交互 [3] - 科学智能推动科学研究进入“人机协同”新阶段，主流推理模型在物理、化学、生物等领域能力超越人类博士水平，AI已应用于量子纠错等前沿难题 [3] - 具身智能机器人应用场景广泛，包括工厂协作、社区养老（如护理机器人）、家庭服务（如打扫、看护、辅助学习）等 [1][9] - “十四五”以来，中国已建成基础级智能工厂超3.5万家、先进级智能工厂7000余家、卓越级智能工厂230余家 [8] 规模化落地的挑战与策略 - AI落地面临核心痛点之一是“有数据但无准备”，企业积累的数据未按AI需求整理成标准化数据集，阻碍技术与产业需求的有效衔接 [6] - AI规模化落地需场景驱动，在细分产业中找到与AI技术的契合点，避免技术与需求脱节 [6] - AI落地需解决三大关键问题：具备全系统、全链路交付能力；实现软硬件结合；提升通用人工智能在真实场景中的可定制能力 [7] - 企业在选择AI落地场景时应避免标新立异，从重复性工作场景和可借鉴领域开始，并优化数据质量、选择适合的模型 [7] - 智能体的快速迭代需要企业提升工程化能力，重视工程师的作用以推动规模化落地 [7] 产业生态与合作 - 发展AI产业需全球协作，包括与开源社区合作加速技术共享、降低创新成本，以及与全球伙伴共建机器人伦理与安全标准 [5] - 人工智能技术的突破与规模化落地需要跨界交流，激发技术在实际应用中的潜能 [1]