人工智能发展现状与趋势 - 人工智能凭借知识占有、数据处理、强大算力和先进算法四大要素，在高维度抽象、复杂性问题解决等领域展现出超越人脑的能力 [3] - 人工智能存在短板，缺乏想象力、联想力、交叉组合能力及顿悟等快思维，无法主动发现问题 [3] - 当前大模型及深度学习模型遵循输入、处理、输出的单向信息流逻辑，而人脑具备自上而下、自下而上等多重动态处理通道，能根据不同任务调整功能性结构 [5] 具身智能与人形机器人 - 具身智能将数字世界的智能能力嵌入实体设备与真实世界交互，这类应用多以推理为主 [10] - 具身智能无需在完全开放环境中运行，只要能在特定场景胜任一类任务即可实现商业化，前沿技术会“沿途下蛋”逐步渗透各行业 [21][22] - 人形机器人规模化落地分情况：玩具类0.9米以下产品2026年销量有望突破10万台 [26] - 人形机器人规模化发展的核心在于成本下降曲线与智能提升曲线的走势，当成本降至合理区间、智能水平脱离“恐怖谷”时将迎来爆发 [28] - 人形机器人发展需先做好本体基础，例如众擎机器人T800身高1.73米，其体能被称超越了80%至90%的正常男性 [24] 算力与网络基础设施演进 - AI算力需求的重心正从训练向推理转移，推理将消耗相应比例的算力 [10] - 移动通信网络正被AI重塑，需具备更智能、可编排、安全可靠、覆盖广泛、成本低廉的特性 [7] - 此前很多功能需在云端实现，如今在端侧及边缘侧即可完成，AI的介入使移动通信网络资源分配更合理、更安全可靠 [8] - 6G需聚焦两大方向：一是升级传统交互通信，打造沉浸式虚拟场景体验；二是挖掘具身智能体与传统行业的真实需求，例如研究机器人在何种场景下需要6G支撑 [34] AI Agent（智能体）发展与应用 - 2025年是Agent元年，其发展的七大关键指标按优先级排序为：任务完成率、人机协作、精确性、可重复性、成本、速度和安全性 [36] - Agent发展的真正难点在于精准把握能力的当前上限与未来趋势，以及将能力组合成用户体验优良的产品 [36] - 智能体企业落地的三大核心挑战是：对企业业务规则或SOP的遵循能力、准确率要求、性价比问题 [38] - AI Agent的发展需要找准应用场景，挖掘需要提升效率或存在大量重复性工作的领域进行重点突破 [40] - 在跨境电商等具体领域，打造智能体需做到真正的“三懂”：懂生意、懂需求、懂供给，深刻理解海外用户的真实需求与文化习俗 [42] 数字人与AI交互 - 数字人即将进入4.0阶段，不仅拥有世界模型与世界知识、实现持续自主进化，还能支持千人千面的个性化情感互动 [12][13] - 数字人像是不知疲倦的数字永动机，将在更多应用场景上超越真人，带来更大的生产力 [13] 行业影响与市场格局 - 从二级市场看，“七巨头”全面拥抱AI，其中五家是上一个时代平台经济、互联网经济的玩家，英伟达、特斯拉这两家和AI相关，形成了现代的“七巨头” [15] - “七巨头”市值约20万亿美元，相当于标普500指数总市值的1/3，可见AI带来了巨大变化 [15] - 机器具备替代脑力劳动的能力，将引发智力革命，深刻改变企业组织形态与社会分工形态 [17] - 阿里巴巴计划未来几年投入3800亿元聚焦AI发展，钉钉是其中重要组成部分 [17] - AI虽快速发展，但各行各业的运转离不开软件、硬件与数据的支撑，未来从事软件、硬件及数据相关行业的从业者大概率不易被替代 [19]