行业核心观点 - 中国AI产业正经历从“炼大模型”到“炼大应用”的范式转移，技术可行性不再是瓶颈，商业可行性和应用落地成为企业竞争的核心赛道 [5] - 产业共识是推动人工智能与经济社会各行业各领域深度融合，关键在于解决技术突破后如何找到应用场景、降低算力成本及形成产业链协同 [5][6] - 长三角地区作为中国经济最具活力的区域之一，有基础、有能力在AI产业协同发展中走在前列 [35] 政策与区域产业布局 - 2024年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出推动人工智能与经济社会各行业各领域融合 [5] - 临平区作为杭州最年轻的行政区，区域面积286平方公里，常住人口超过150万，2024年全区GDP为1175亿元 [6] - 临平区在人工智能产业已集聚新势力企业超过100家，涵盖算力服务、数据服务、算法模型等多个领域，累计列入省级人工智能领域示范项目18个 [6] - 算力小镇作为临平区核心载体，开园四年以来聚焦集成电路设计和人工智能两大主要赛道，已集聚企业2600余家，其中科技企业800余家 [7] - 临平区提供包括90%的租金补助、50%的算力补助、30%的研发补助以及最高120万元的购房补贴等政策组合拳，以降低企业试错成本，换取产业集聚时间窗口 [7] 技术发展趋势与前沿研判 - 工业智能化的核心挑战在于因果关系不清，需研究新的工业智能算法，结合信息化与自动化算法，形成“动态系统人工智能” [12] - 中国在工业智能领域有潜力走在世界前列，因美国工业系统掌握在大公司手中不愿改动，而中国有机会利用真实生产数据迭代算法 [12] - AI技术演进的关键“奇点”在于传感器、算力和脑智能，缺乏原创技术突破将限制应用天花板，中国需从“跟跑”转向“领跑” [14] - AI产业格局正从以算力为底座的“正三角”模式，转向以AI Agent驱动为主的“倒三角”模式 [18] - 产业正经历从“训练周期”到“推理周期”的转变，这有助于缓解算力瓶颈，并为从应用侧实现弯道超车创造战略机遇 [20] 商业化挑战与市场机遇 - 约95%的企业AI解决方案以失败告终，核心障碍在于组织鸿沟与技术鸿沟 [18] - AI成功融入产业需要三个关键要素协同：场景清晰、数据可用，以及在一把手驱动下组织具备变革意愿 [18] - 纯AI公司靠卖Token的商业化仍处于前期，未来清晰赛道包括数字员工（对准数字劳动力市场）和具身智能（对准物理劳动力市场），按估算均是百万亿美金级别市场 [21] - 2025年被判断为中国AI大模型的破局之年，开源模型被视为中国的“国运级机会”，有助于构建更深的产业协同 [22] - 2025年也被视为AI原生元年，推理侧用量突飞猛进，产业共识围绕“重做vs再生”展开 [27] 具体应用场景与实践案例 - 通过AI技术构建“空天地海一体化”安全信息网络，可为低空经济提供可靠技术保障，使低慢小飞行器能够“看得见、呼得着、管得住、很安全” [10] - “低空+智慧城市”实践展示了AI技术在城市治理中的创新应用，AI需要有时间和空间的概念以构建垂直大模型，中国低空经济有望成为全球佼佼者 [21] - 在金融领域，AI应用已使银行财报分析效率提升20倍 [25] - 在物流领域，无人配送车帮助客户降低50-60%的成本 [25] - AI在垂直领域的价值已从概念走向实践，但物理世界智能化仍面临实时性、安全工程、世界模拟器构建等技术挑战 [25] - 创新应用案例包括：能记住所有历史健康信息的家庭医生（再生物种），以及一人一天译制完成几部剧并出海全球的颠覆性革命 [27] 产业生态构建与资本动态 - 浙江图灵算力研究院作为产业链“连接器”，通过提供产业研究、战略咨询、市场对接、资本助力等服务，试图解决AI企业商业化过程中的真实难题 [6] - 算力小镇构建了“平台、基金、政策、活动、配套”五位一体的产业要素支撑平台体系 [32] - 设立总规模4亿元的算力产业基金，并推出最高200万元的算力券补贴，以大幅降低中小企业算力成本 [32] - 大会期间，奈杜集团、睿微讯科、矽池半导体、摩尔星核、一心堂柏安、辽翔动力等6家企业签约入驻算力小镇，业务涵盖芯片设计、智能硬件、行业应用等AI产业链上下游关键环节 [29] - 同时，小镇企业星物种机器人、徴格半导体分别与强脑科技和申昊科技达成战略合作，呈现出产业链上下游的协同配置 [29] 未来展望与行业判断 - 中国未来的AI发展愿景是：以自主研发的大模型为智能源头，赋能千行百业，从AI应用软件、智能硬件到自动驾驶和具身智能等，这正在成为现实 [22] - 2025年AI产业正从技术验证期进入体验重塑期的关键转折，覆盖从基础设施到终端体验的全链路 [27] - 算力小镇未来将继续深化“算力+”产业布局，加快推进低空经济等前沿领域探索，致力打造长三角算力成本洼地与模型输出源地 [32] - 中国工程师在规模、成本、产业落地能力上的三重优势，被视为AI时代的核心竞争力 [20] - AI时代组织正在重构，每一个工作的人都需要定位高一层，中层管理者会越来越少，每个人都是布置作业和检查作业的人 [21]