大模型与智能体发展 - 大模型相当于头脑 能说会道 能思考规划推理 但没有手脚不会使用专业工具不能直接干活[3] - 如果AI发展只停留在大模型阶段会变成玩具而非生产工具 企业引入大模型多用于聊天机器人和客户服务 不能真正解决生产业务问题[3] - 人工智能上半场是大模型 下半场焦点转向智能体 大模型能力从知识型进化到推理型且成本越来越低[3] 智能体核心特征与应用 - 智能体是网络虚拟空间的机器人 具备记忆能力 使用专业工具能力 分工协作能力和分解规划任务能力[4] - 智能体将通用大模型变为专业化个性化数字员工 多智能体全自动协作30分钟可完成人工需1个月的视频制作[4] - 智能体演进分五个层级：L1聊天助手 L2工作流智能体 L3推理型智能体 L4多智能体协作 L5可能具备自我学习进化迭代能力[4] 人机协作新模式 - 当每人管理30-50个智能体时将解锁能力成为超级个体和超级员工[3] - 人类角色转变为智能体的规划者 领导者 管理者和监督者 形成碳基员工与硅基员工混合的超级组织[4] - 智能体替代人力与软件工具 实现真正降本增效 工业领域专业智能体发展前景比传统软件大十倍[5] 企业战略与行业机遇 - 360智能体工厂重点打造L3-L4智能体 已为中小企业提供5万个具备各种能力的智能体[5] - 360面向金砖国家开放智能体工厂技术 提供从智能体构建到场景落地的全链条赋能[5] - 智能体作为传统产业数字化转型最关键抓手 将带来无限发展机遇[5]

AI正在重塑世界，也在重塑人对自我的认知。 虽然AI来势汹汹，但人永远是不可替代的。 为什么？因为我们拥有AI永远没有的三大能力：担责能力、创造力与冒险精神、自驱力。 这恰恰呼应了宇树科技创始人王兴兴在福耀科技大学最新演讲的核心观点。 他提到，人之所以能引领技术创新，是因为人类有"自我驱动"的能力，也就是主动发现并定义问题的能 力。 此外，人类还具备一项关键能力，那就是辩证思维和持续学习的能力。不知大家是否注意到，目前的 AI在逻辑推理方面仍有很大局限——它或许能完成单步推理，但进行多步复杂推理时常常会出现逻辑 错误，而这些恰恰是人类仍然擅长的领域。 而持续自我驱动、持续学习、辩证决策这三个能力，才是推动人类社会不断进步的根本动力。 请你永远相信：AI再强，也只是工具。人的判断、人的承担、人的热血，才是这个世界真正的"方向 盘"。 这篇文章，我们将从科学、管理与人本的多维视角，为我们厘清焦虑，提升创造，指明一条人与AI共 生的清醒之路。 AI很强，但人才是负责的那一个 随着AI技术的兴起，不少人感到慌张。目前来看，大致有两种态度：一部分人拒绝接受AI，例如在自 动驾驶方面，仍有很多人持不信任态度。另一方面，也 ...

9月16日出版的第18期《求是》杂志发表重要文章《纵深推进全国统一大市场建设》，统一大市场概念 全天表现不俗，新宁物流、怡亚通、供销大集等多只物流股涨停，华光源海盘中涨超10%。与近期活跃 的房地产板块类似，统一大市场概念中，低价小市值个股为数不少，叠加了一些其他短线热点品种表现 也更为出色。昨日异军突起的AI电商、AI营销方向也维持亮眼表现，叠加抖音、阿里概念的AI营销股 线上线下录得20厘米2连板，丽人丽妆、省广集团等也纷纷封板。近期腾讯、阿里等巨头纷纷将智能体 作为其应用端发力重点，一些存较强降本需求的B端应用领域或成为智能体赋能的率先受益领域。 隔夜国际贵金属和工业金属价格普涨，Comex黄金期货率先突破3700美元大关，伦敦现货黄金价格也盘 中逼近3700美元整数关，此外伦铜也突破10190美元/吨，创出15个月新高。但有色板块并未受此消息提 智通财经9月16日讯，今日70股涨停，28股炸板，封板率为71%，华建集团4连板，首开股份10天9板， 上海建工、香江控股、山子高科、荣盛发展3连板，线上线下20cm2连板，百利科技6天4板，淳中科技6 天5板，必得科技8天5板，天际股份9天5板。今日市场震荡 ...

"到2035年，人工智能将助力预防超过80%的慢性病；超过90%的中国家庭将拥有智能机器人；人类将逐渐进入全息生活空间的时代。" 9月16日，华为发布智能世界2035系列报告，展望了未来十年的关键技术趋势以及这些技术对教育、医疗、金融、制造、电力等行业带来的改变和影响。 华为常务董事汪涛发表了"探索未知，跃见未来"的主题演讲。汪涛表示："每一次文明的跃迁都源自人类对未知的不断探索。这份深植于人类基因的探索 精神，推动我们不断突破认知与技术的边界，走向更加繁荣的智能文明。生成式人工智能正在以我们从未想象过的方式，重新定义未来的可能性。因此， 我们比以往任何时候都更需要前瞻的视野，更需要依靠科技的愿景与假设来指引前路。" 在华为看来，未来十年，AGI、智能体、自动驾驶、算力等十大关键技术，将发展成什么样子呢？一起来看一下。 趋势一：AGI将是未来十年最具变革性的驱动力量，但仍需克服诸多核心挑战，方能实现AGI奇点突破。因此，走向物理世界是AGI形成的必由之路。 趋势二：随着大模型的发展，AI智能体将从执行工具演进为决策伙伴，驱动产业革命。 趋势三：开发模式迎来变革，人机协同编程成为主流。人类将更专注于顶层设计和创 ...

人工智能技术发展进程 - 人工智能驱动的工业革命核心特征是从数字化转向智能化赋能模式 [2] - 行业从大模型为核心的上半场进入以智能体为核心的下半场 [2] - 大模型仅具备思考规划能力但缺乏执行工具能力 [2] 智能体核心能力与应用价值 - 智能体具备任务分解规划、记忆、工具使用和分工协作四大核心能力 [2] - 专业智能体路线聚焦单一领域任务 更易落地并深度融入企业业务流程 [3] - 专业智能体可同时替代软件工具属性和人力执行属性 降低运营成本并提升成果质量 [3] 智能体引发的组织变革 - 个人通过指挥100个智能体协同工作成为超级员工 实现生产力指数级提升 [3] - 组织通过员工管理大量智能体形成协同效应 升级为高效灵活的超级组织 [3] - 智能体演进分为五个层级 从L1聊天助手到L5自我学习进化的高级形态 [3] 360智能体平台发展 - 推出智能体工厂平台 支持无需编程通过自然语言定制L3和L4级智能体 [4] - 平台展示纳米AI多智能体蜂群功能 输入提示词即可一键生成宣传片 [4] - 面向金砖国家开放智能体工厂 提供从构建到场景落地的全链条赋能 [4]

21世纪经济报道记者孔海丽、实习生吴佳芸北京报道 人工智能时代，企业对AI工具跃跃欲试，却往往败在低于预期的投资回报率。投入巨大，产出有限， ROI难以兑现，企业应该如何跨过"试用期"，把AI变成驱动增长的核心引擎，成为企业共同面对的难 题。 企业AI落地应用从实验探索到实际用例，再到模型自动化，被IBM亚太区总经理Hans Dekkers称为企业 AI的"价值创造曲线"。他强调，企业只有在每一个阶段都实现规模化发展，才能成为以人工智能为核心 的"AI优先"型企业。 目前，更多企业正在将AI技术部署到自身业务中。IDC数据显示，66.5%的中国企业已在局部场景中应 用AI，27.2%正迈向规模化部署。 机器学习、深度学习、自然语言处理和其他AI技术可以帮助企业推动业务目标和决策。除了数据收集 和分析，AI还可以完成自动化、客户服务和风险管理等更为复杂的运营任务。 以IBM为例，在过去两年里，AI转型为公司创造了35亿美元收益；在支持案例(support case)总结方面， 每季度节省超过12.5万小时的工作。另据凯傲集团亚太区信息技术及数字化业务副总裁张犇介绍，作为 工业叉车生产商，凯傲集团已在推进基于识别 ...

产品发布与技术创新 - 华为Mate XTs非凡大师作为首款出厂全面搭载HarmonyOS 5.1的三折叠手机正式开售 实现业界首次将PC版金融应用装入手机的突破[1] - 东方财富PC版深度适配华为Mate XTs的10.2英寸大屏 整合全球行情 多维数据 交易理财和内容资讯等功能模块[3] - 鸿蒙版东方财富PC版支持全球企业库 股票综合屏 模型回测等专业功能 为专业投资者提供高效可靠的投资工具支持[5] 功能特性与用户体验 - 支持极速千档L2看盘体验 结合高速行情与海量运算 帮助用户瞬间洞察数据变动并精准把握投资动向[3] - 提供龙虎榜单 融资融券 年报季报 分红送转等多个专题数据 用户可基于丰富权威数据制定精准投资策略[3] - 全面覆盖多类交易品种 包含夜市委托 全景账户分析 新股申购 余额理财等特色服务 提供从选股到理财的全方位支持[3] 生态融合与服务创新 - 东方财富推出金融行业首款上架的鸿蒙智能体"妙想" 能够全天候响应用户金融疑问并做出准确专业解答[6] - 推出首批金融类元服务卡片"东方财富Lite" 用户可通过负一屏一步直达实时行情 自选股详情 财经资讯热点及极速开户操作[6] - 公司全面适配手机 平板 电脑等设备 高频迭代节奏和全新服务形态证明其深度融入鸿蒙生态[7]

核心观点 - 公司提出"向智能化要产业效率 向全球化要收入规模"作为企业增长两大核心动力 将打造智能化与全球化两大效率引擎助力企业稳健和可持续增长 [1][5] 智能化战略 - 正式发布腾讯云智能体战略全景图 通过智能体解决方案 SaaS+AI 大模型技术三大升级开放AI能力与场景优势 [3] - 腾讯元宝DAU排名国内AI原生应用前三 用户日提问量达年初月总量 IMA知识库文件数量突破1亿 QQ浏览器AI月活数比4月增长17.8倍 [3][6] - AI助力广告业务二季度营销服务收入增长20% 游戏业务实现双位数增长 [3][7] - 智能体开发平台ADP 3.0支持第三方数据库对接 插件生态扩容至140多个MCP插件 [8][9] - 与绝味食品合作全链路AI营销实战显示：AI组内容点击率是人工组1.8倍 支付转化率2.4倍 交易金额3.1倍 效率达人工组2-3倍 [10] - 腾讯内部40%新增代码由AI生成 35%任务由AI评审 程序员月交付数提升34% 交付周期缩短10% [11] - 腾讯会议AI功能用户量同比增长150%+ 腾讯乐享AI问答准确率达92% 腾讯电子签合同审核效率提升使合规风险降低80% [11][12] 大模型技术进展 - 腾讯混元过去一年发布30多个模型 包括0.5B 1.8B 4B 7B A13B等多款开源小模型 [13] - 混元翻译模型(7B)在2025国际机器翻译大赛31个单项中获30个第一 [13] - 混元3D模型开源社区下载量超260万 行业排名第一 正式发布3.0版本建模精度提升3倍 [13][14] - 推出混元3D Studio一站式工具覆盖从概念设计到动作系统全流程 [14] 全球化战略 - 腾讯云国际业务过去三年持续高双位数增长 服务海外客户数同比翻番 [4][15] - 90%以上中国互联网企业和95%以上头部游戏公司出海选择腾讯云 [4][15] - 海外开区速度在国内云厂商中最前列 在沙特投资1.5亿美元建设中东首个可用区 日本大阪新建第三个可用区 [4][16] - 全球设立11个区域办公室 部署9大全球技术支持中心 [16] - 产品国际化推进 音视频 EdgeOne等产品全球竞争力强劲 CodeBuddy ADP等推出海外版 [17] - 伙伴通过腾讯云的收入增速远超行业平均水平 SaaS服务客户数增长60% 带来商机规模同比增长330% [19] 客户案例 - 服务印尼GoTo集团 泰国正大集团 阿联酋电信e&UAE 法国电信Orange 日本Tabelog等国际客户 [4][15] - 助力美团Keeta 美的 泡泡玛特 杨国福麻辣烫 广汽 绝味食品等中国企业出海 [4][9][16] - 美的集团基于法兰克福数据中心构建新架构 将50个独立业务系统纳入标准化云原生架构 [16] - 泰国CP AXTRA将主要零售及批发业务系统迁移至腾讯云 [18]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业投资评级 [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34][36][37][38][39][40][41][42][43][44][45][47][48][49][50][52][53][54][55][56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68][69][70][71][72][73][74][75][76][77][78][79][80][81][82][83][84][85][86][87][88][89][90][91][92][93][94][95][96][97][98][99][100][101][102][103][104][105][106][107][108][109][110][111][112][113][114][115][116][117][118][119][120][121][122][123][124][125][126][127][128][129][130] 报告核心观点 - 生命科学行业在人工智能应用方面处于领先地位 但实现高额投资回报仍具挑战 仅23%企业获得较高或极高投资回报 而51%企业处于中等回报水平 [7][10][12][38][39] - 采用混合运营模式（职能与敏捷兼顾）的企业获得高投资回报的概率是传统架构企业的两倍 [7][41] - 人工智能应用正从数据分析转向生成式人工智能和智能体 89%企业放心让人工智能为特定流程进行端到端自主决策 85%企业已大力或逐步使用自主代理式系统 [13][27][28][29][44] - 数据问题是主要挑战 68%企业面临数据孤岛、格式和质量差异以及安全和隐私问题 [13][32] - 人工智能投资需平衡高价值高风险应用（如分子建模）与低价值低风险应用（如供应链自动化）以实现可持续回报 [73][74] 调研结论 - 生命科学行业在人工智能应用方面领先 97%企业已利用人工智能改善运营 86%企业认为拥抱人工智能将形成竞争优势 [10][23] - 69%企业对人工智能在未来五年角色制定明确战略愿景 92%企业清楚应投资哪些人工智能技术和能力 [10][11] - 73%企业已实现效率提升 但仅23%获得较高或极高投资回报 32%企业预计未来几年投资回报保持不变 [12][39] - 68%企业面临数据集成挑战 仅17%实现混合云集成 34%依赖手动或基础数据集成 [13][30][31][32] - 技能短缺制约进展 74%企业已开展员工培训 但机器学习、数据工程等领域人才不足 [40] 打造智能生命科学企业 - 企业需通过三阶段转型：阶段一（赋能）构建人工智能基础 阶段二（融合）将人工智能融入工作流程 阶段三（演进）发展生态系统 [59][61][63][64] - 智能生命科学企业需具备混合云基础设施、智能数据管理、负责任人工智能模型开发等基础能力 并在职能层面整合研发、制造和商业化流程 [55][56][57] - 人工智能战略需围绕价值实现 建立信任 构建可扩展技术设施 培养人工智能文化 [47][48] 阶段一：利用人工智能为员工赋能 - 73%企业已利用人工智能提高效率 39%改善财务状况 [66][67] - 重点包括任命人工智能高管、制定战略、提高员工素养、确保合规 并在研发、供应链等领域测试人工智能解决方案 [66][67][69] - 计算机视觉（78%）、生成式人工智能（73%）、推荐系统（73%）是广泛应用的技术 [70][71] 阶段二：将人工智能融入工作流程之中 - 人工智能深度融入药物发现、临床试验、制造和商业运营 推动系统性改进 [96][97] - 价值流涵盖药物开发（全球研发投资2,760亿美元）、临床试验（每天延迟成本50万美元）、供应链优化和市场准入 [98][99][100][101][102][103] - 需优先考虑道德、安全、合规和信任要素 确保符合行业法规 [96] 阶段三：发展企业自身生态系统 - 企业转型为人工智能赋能、生态系统驱动模式 与生物科技企业、监管机构、医疗健康系统合作 [107][108] - 人工智能与先进技术融合 推动远程研发、智能实验室和个性化医疗 缩短药物发现时间 [108][115] - 跨界融合催生人工智能赋能医疗健康新物种 挑战传统商业模式 [110] 演进阶段生态系统带来的机遇 - 人工智能实现生物制药、医疗科技、诊断和数字健康生态系统无缝对接 提供个性化及预测性服务 [112][113] - 人工智能驱动远程研发和智能实验室 通过模拟和合成试验缩短药物上市周期 [115] - 人工智能重塑临床试验过程 通过真实世界数据集成和自适应试验设计提高效率及多样性 [117] - 价值导向型生态系统聚焦疗效驱动模式 优化风险分担和供应链协调 [118] 主要建议 - 设计符合核心竞争力的人工智能战略 优先实施高影响用例（如分子建模、供应链优化）并确保可扩展性 [120][122][124][125] - 建立信任 实施可解释人工智能和偏见审计 让利益相关方参与模型开发 [127][128][129] - 构建灵活技术设施 投资企业数据平台和云基础设施 [48][55] - 培养人工智能文化 通过培训增强跨职能协作 [48][67]

香港科技大学(广州)信息枢纽院长、数据科学与分析学域讲座教授、联合实验室专家陈雷 "在大模型训练过程中，数据质量是最重要的一环"……香港科技大学(广州)信息枢纽院长、数据科学与 分析学域讲座教授、联合实验室专家陈雷接受南都访谈时表示，人工智能发展到现在，最重要的是数据 问题，期待粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室(简称"联合实验室")把各高校研究力量整 合起来，从政策、制度层面引导正确使用数据。 数据质量 要通过联合实验室整合数据 南方都市报（以下简称"南都"）：您是世界数据科学与分析领域的领军学者，能否结合数据领域深入研 究，谈谈对粤港澳大湾区生成式人工智能安全发展联合实验室发挥自身优势，更好服务人工智能安全发 展的期望？ 陈雷：粤港澳大湾区制造业很强，要把人工智能运用到传统行业，数据非常重要。通过实验室联合大湾 区各类高校，汇聚所有数据，做成大数据平台，供大家使用，做相应大模型测试。或者由联合实验室推 出数据测试平台，让各类大模型通过平台测试性能，找出不足，加以改进。 南都：如何确保数据质量，联合实验室能做些什么？ 陈雷：数据质量是全世界都想解决的问题，首要的问题是获取到的数据是不是有用？而且数 ...