行业整体态势 - 2025年中国文化产业和旅游业稳中有进、分域向好，延续复苏后高质量发展态势 [1] - 行业市场主体活力与规模效益双提升，新业态与数字化转型动能强劲 [1] - 文旅消费成为内需复苏核心引擎及内外循环协同关键纽带 [1] 行业发展趋势 - 呈现十大发展趋势：文明叙事现代化、事业产业协同化、产业逻辑数智化、区域功能网络化、数据要素资产化、创作主体大众化、消费市场分层化、产业形态平台化、融合态势无界化、发展格局双循环 [1] - 在数字经济向智能经济跨越的关键阶段，社会美育与体验经济深度融合 [1] - 科技企业与平台公司正在加速布局文旅领域 [2] 行业挑战与变革 - 行业面临供需匹配、结构调整、区域均衡等挑战 [1] - 传统以审批、准入为主的监管方式，已难以完全适应平台型经济、分布式创作、沉浸式体验等新业态的快速发展 [2] - 传统文化和旅游企业需要找到自身竞争力 [2] 产业核心驱动 - 发展受到新质生产力赋能与消费升级趋势推动 [1] - 未来文化和旅游领域将更加重视人的作用，产业是民生产业、幸福产业 [2] - 产品和体验必须考虑消费者需求，同时人工智能时代使产业更加注重人自身的主动性、创意性和综合性 [2]

2025年广西服务业发展核心数据与表现 - 2025年全区服务业增加值超1.55万亿元，同比增长5.4%，对全区GDP增长贡献率为54.7%，比上年提高13.8个百分点 [1] - 2025年全区服务业开票金额3.78万亿元，同比增长2.9%，拉动全区开票金额增长1.5个百分点，是对经济增长贡献最大的产业 [1] 服务业企业规模与效益 - 2025年，全区限额以上批零住餐业企业新增1985家，规模以上服务业企业新增551家 [1] - 2025年1—11月，全区规模以上服务业企业利润总额同比增长28.2%，高于全国22.6个百分点 [1] 高技术服务业发展 - 2025年，规模以上高技术服务业企业营业收入增长13.9% [1] - 其中，知识产权及相关法律服务、科技成果转化服务、研发与设计服务、信息服务营业收入分别增长74.1%、40.4%、22.9%、18.0% [1] 生产性服务业表现 - 2025年，全区规模以上其他营利性服务业营业收入同比增长16.9%，增速位居全国前列 [2] - 互联网和相关服务、软件和信息技术服务、租赁和商务服务等生产性服务业营业收入保持两位数增长 [2] 金融与物流支持 - 实施广西金融惠企三年行动，累计投放财政贴息贷款超1650亿元，降低相关经营主体融资成本17亿元，银行两项净收入实现1197亿元 [2] - 邮政业务总量同比增长23.5%，高于全国9个百分点，其中快递业务量同比增长23.68% [2] - 规模以上多式联运和运输代理业、装卸搬运和仓储业营业收入分别增长13.5%、9.7% [2] 消费促进措施与成效 - 开展提振消费专项行动，加力扩围实施消费品“以旧换新”，2025年争取国家资金77亿元、自治区配套资金4.05亿元，直接拉动商品销售额超529亿元，超2.2万家商家受益 [3] - 大力开展广西旅游年活动，推出12项政策措施，全年累计举办69场5000人以上大型演唱会和97项体育赛事活动 [3] - 年度接待游客人数和旅游收入分别同比增长12.9%、11% [3] - 2025年社会消费品零售总额同比增长3.0%，比上年提高1.4个百分点 [3] 未来发展方向 - 今年将发展壮大智能经济、构建现代化产业体系，深入实施提振消费专项行动 [3] - 加强运行监测分析，及时出台服务业短期稳增长和中期产业培育政策，全力服务经营主体 [3]

文章核心观点 - 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量，将对产业、社会带来多层次深远影响 [3] - 历史规律表明技术替代终将催生新需求与新职业，大模型正从语言交互向“能说会做”升级 [3] - 需通过完善治理平衡创新与风险，依托制度优势化解技术冲击带来的社会矛盾 [3] AI对经济的冲击与重塑 - AI对经济的冲击正通过三个层面逐步渗透：产业内部冲击（新企业挤压老牌企业份额）、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面冲击（反映为收入差距变化）[4] - 技术冲击必然催生新产业与新需求，旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生，部分产业人力需求下降的同时，新就业需求会在其他领域增长 [4] - 人类闲暇时间增加将催生旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求，这些高度依赖人际互动与情感共鸣的领域是AI难以复制的“人性维度” [4] 智能经济的技术演进与风险 - 当前主流大语言模型（LLM）核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面，未来突破关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型从理解语言延伸至实际操作 [6] - AI风险可分为三类：恶意滥用风险（人为利用AI实施违法违规）、技术内在缺陷风险（如AI幻觉导致决策偏差）、系统性社会风险（对就业结构、收入分配等产生深远影响）[6] - 每一次技术跃升都会带来治理挑战，需在治理方面布局谋篇，通过产学研协作加强安全能力建设，实现人工智能高质量发展 [7] 中国智能经济的发展路径与机遇 - 推动中国人工智能技术“走出去”是中国智能经济发展的第二增长曲线，AI产品需在起步阶段坚持高标准、高信任水平，建立“数字信任” [6] - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已积累深厚技术，但需避免各自为战导致的生态割裂与重复建设 [7] - 国家应扮演“智能经济神经系统”搭建者角色，打通企业间技术壁垒，并善用中国在应用能力方面的优势把握发展机遇 [7] - 必须紧跟技术发展浪潮，通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失 [7]

文章核心观点 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量，国家已部署“人工智能+”行动以把握机遇[1] 尽管技术冲击会带来产业重构、就业影响等挑战，但历史规律表明技术替代终将催生新需求与新职业[1][3] 大模型正从语言交互向“能说会做”升级，技术架构的统一与多模态融合将降低应用成本[5][6] 同时，需通过完善治理平衡创新与风险，并依托中国的应用规模优势，有望在全球智能经济竞争中实现领跑[1][7][9] AI对经济与产业的冲击与重塑 - 科技进步的本质是颠覆性破坏，在催生新事物的同时会对旧有经济形态形成冲击[2] - 冲击通过三个层面渗透：产业内部（新企业挤压老牌企业份额）、产业结构（新兴产业替代传统产业）、社会层面（影响收入分配格局）[3] - 技术冲击必然催生新产业与新需求，这是人类经济发展的历史规律，旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生[4] - 回顾工业革命历史，全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升，需用发展的眼光看待技术进步[3] 智能经济的技术演进路径 - 当前主流大语言模型（LLM）的核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面，属于“动口”阶段[5] - 未来突破的关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型不仅能理解语言，更能延伸至实际操作层面，实现“能说会做”[5] - 技术架构的统一与原生多模态融合，正大幅降低AI应用的落地成本，推动其从专家工具转变为普惠性基础设施[6] - AI智能体运作模式类似于人类团队，通过核心智能体统筹多个专项智能体协同作业，实现智能能力的规模化输出[6] - 未来算力将有望实现像水电一样的普惠化供给，大幅降低应用门槛[6] - AI的产业价值不仅在于自身产业链，更关键在对各行业的赋能带动作用，即延伸“价值长链”[6] 新需求与就业结构的变迁 - 随着工作时长缩短，人类闲暇时间大幅增加，由此催生旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求[4] - 这些新兴消费领域高度依赖人际互动、情感共鸣与主观判断，是AI难以复制的“人性维度”[4] - 恩格尔系数的持续下降印证了当物质消费趋于饱和，服务业消费具有无限增长的潜力[4] - 部分产业对人力需求下降的同时，新的就业需求会在其他领域增长[4] 人工智能的治理与风险平衡 - 2026年被业内视为AI从技术演示迈向规模价值兑现的分水岭，若无法实现商业化闭环，高昂的研发投入将难以为继[7] - AI风险分为三类：恶意滥用风险、技术内在缺陷风险（如AI幻觉）、系统性社会风险（影响就业结构、收入分配）[7] - 需在创新和规范中寻找动态平衡，通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失[7][9] - 各方需遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念，通过产学研协作实现高质量发展[8] 中国智能经济的发展战略与优势 - 推动中国人工智能技术“走出去”和科技出海，是智能经济发展的第二增长曲线[7] - 中国AI产品要在起步阶段就坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”以拥抱全球市场[7] - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已积累深厚技术[9] - 应打通企业间技术壁垒，避免生态割裂和重复建设[9] - 从全球竞争看，原始创新并不决定最终力量，真正重要的是应用转化和应用规模，中国拥有超强的应用能力和应用导向优势[9]

文章核心观点 - 中国应善用在应用能力方面的优势，把握智能经济发展机遇，通过完善治理、构建统一生态和推动技术“走出去”来实现领跑 [1][7] 人工智能对经济的影响与冲击 - AI正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量 [1] - AI对经济的冲击通过三个层面渗透：产业内部冲击（新企业挤压老牌企业市场份额）、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面冲击（影响收入差距）[4][5] - 技术冲击将催生新产业与新需求，部分产业人力需求下降的同时，新的就业需求会在其他领域增长 [5] - 人类闲暇时间增加将催生旅游、健身、宠物经济等依赖人际互动与情感共鸣的精神文化与体验类消费需求，这是AI难以复制的领域 [5] 人工智能技术的演进路径 - 当前主流大语言模型（LLM）的核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面 [6] - 未来突破的关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型能从语言理解延伸至实际操作，展现更全面的功能价值 [6] 人工智能发展面临的挑战与风险 - AI风险可分为三类：恶意滥用风险（人为利用AI实施违法违规行为）、技术内在缺陷风险（如AI幻觉导致决策偏差）、系统性社会风险（对就业结构、收入分配等产生深远影响）[6] - 需通过完善治理平衡创新与风险，依托制度优势化解技术冲击带来的社会矛盾 [1][7] - 需警惕陷入“外国开飞机、我们守着自行车”的落后困境，必须紧跟技术发展浪潮 [7] - 如何通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失，是亟待解决的问题 [7] 中国人工智能产业的发展策略与机遇 - 推动中国人工智能技术“走出去”是中国智能经济发展的第二增长曲线，AI产品需在起步阶段坚持高标准、高信任水平，建立“数字信任”[6] - 华为、腾讯、百度等企业已在AI领域积累深厚技术，但若各自为战将导致生态割裂和重复建设 [7] - 国家应扮演“智能经济神经系统”的搭建者角色，打通企业间技术壁垒 [7] - 需在治理方面布局谋篇，为新技术新业态保驾护航，通过产学研协作实现人工智能高质量发展 [7]

行业宏观趋势与历史规律 - 人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量 [1][21] - AI对经济、就业、治理带来深远影响，技术冲击将催生新需求与新职业，需通过完善治理平衡创新与风险 [3][23] - 科技进步本质是颠覆性破坏，冲击通过三个层面渗透：产业内部（新企业挤压老牌企业）、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面（影响收入分配格局） [3][23] - 历史规律表明，技术替代终将创造新产业与就业，全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升 [4][24] - 物质消费饱和后，服务业消费潜力无限，恩格尔系数持续下降，催生旅游、健身、宠物经济等依赖“人性维度”的新需求 [4][24] 技术演进与产业赋能路径 - 当前大语言模型（LLM）核心能力停留在“预测下一个词”的文本层面，未来突破关键在于实现“预测世界下一状态”，延伸至实际操作 [7][26] - 技术架构统一与原生多模态融合正大幅降低AI应用成本，推动其从专家工具转变为普惠性基础设施 [7][26] - AI智能体运作模式类似人类团队，通过核心智能体统筹，搭配多个专项智能体协同作业，实现智能能力规模化输出 [7][26] - 各地城市的算力调度平台、智能应用机构已逐步发挥效能，未来算力有望大幅降低应用门槛，普惠化供给 [7][26] - AI的产业价值关键在于对各行业的赋能带动作用，延伸其“价值长链” [7][26] - 智能技术驱动经济发展的底层逻辑是“知识的通量革命”，智能体将极大降低连接成本 [17][36] 中国竞争优势与发展模式 - 中国在智能经济竞争中具备“1-N的应用转化能力”优势，应用转化和应用规模比原始创新（0-1）更具竞争力 [10][29] - 中国作为大一统国家，拥有超强技术应用的能力和激励体系，技术发展是应用导向，发展更快 [10][29] - 中国拥有统一大市场，具备从1到N扩张，并在此基础上实现从N到N+1创新的“反向创新能力” [10][29] - 数智化技术发展给了中国史无前例的弯道超车机会 [10][29] - 中国发展人工智能天时地利，巨大的人口基数以及高等教育和工科毕业生数量是行业持续发展的重要因素 [17][36] - 中美是全球AI创新的两支主力军，智能经济是中国战略崛起的关键赛道 [12][31] 关键成功要素与生态建设 - 智能经济发展的关键是实现普惠性，需要数据、算力和大模型在更大规模上实现联通 [10][29] - 华为、腾讯、百度等企业已在AI领域积累深厚技术，但需避免各自为战导致的生态割裂与重复建设 [10][29] - 国家应扮演“智能经济神经系统”搭建者角色，打通企业间技术壁垒，实现联通共享 [10][29] - AI智能经济的发展，数据是重要“燃料”，数据的供给是关键问题 [17][36] - 私人数据需去除个性化标签和敏感信息，转化为通用数据，才能成为可流通的数据产品 [17][36] - 关键问题不是去平台化，而是如何让平台向善，以促进数据归集与流通 [17][36] 全球化发展与风险治理 - 推动中国人工智能技术“走出去”是智能经济发展的第二增长曲线，中国AI产品必须走向全球 [12][31] - 需在起步阶段坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”以拥抱全球市场 [12][31] - AI风险分为三类：恶意滥用风险、技术内在缺陷风险（如AI幻觉）、系统性社会风险（影响就业与收入分配） [8][27] - 人工智能快速发展需在治理方面布局谋篇，各方需遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念 [19][38] - 需通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失 [19][38] - 全球AI领域出现“投资潮涌”现象，资金进入会带来泡沫化风险，但顶尖企业可能从中诞生 [20][39]

人工智能的战略地位与政策部署 - 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量 [1] - 国家已全面部署“人工智能+”行动，旨在加快构建“人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济和智能社会新形态 [1] - 智能经济是中国战略崛起的关键赛道，推动中国人工智能技术“走出去”是智能经济发展的第二增长曲线 [8] 人工智能对经济与产业的深远影响 - 人工智能将对产业、社会带来多层次的影响，技术替代终将催生新需求与新职业 [2] - 人工智能的冲击通过三个层面重塑经济：产业内部的新旧企业更替、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面的收入分配变化 [4] - 历史规律表明，技术冲击必然催生新产业与新需求，旧产业消亡与新产业诞生相伴相生 [5] - 人工智能的产业价值不仅在于自身产业链，更关键是对各行业的赋能带动作用，即延伸其“价值长链” [7] 人工智能技术发展趋势与基础设施 - 大模型正从语言交互向“能说会做”升级，未来突破在于实现“预测世界下一状态”，从理解语言延伸到实际操作 [2][7] - 技术架构统一与原生多模态融合正大幅降低人工智能应用落地成本，推动其从专家工具转变为普惠性基础设施 [7] - 人工智能智能体运作模式类似人类团队，通过核心智能体统筹多个专项智能体协同作业，实现智能能力规模化输出 [7] - 算力资源目前存在较大制约，但未来有望像水电一样实现普惠化供给，大幅降低应用门槛 [7] - 各地城市的算力调度平台、智能应用机构已逐步发挥效能，为人工智能产业发展提供支撑 [7] 人工智能带来的就业与消费结构变迁 - 回顾工业革命历史，全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升，需用发展眼光看待技术进步 [4] - 随着工作时长缩短，人类闲暇时间增加，催生了旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求，这些是人工智能难以复制的“人性维度” [5] - 恩格尔系数持续下降印证了当物质消费饱和后，服务业消费具有无限增长潜力，这是发达国家服务业占比持续提升的核心原因 [5] - 部分产业对人力需求下降的同时，新的就业需求会在其他领域增长 [5] 人工智能治理与风险平衡 - 需通过完善治理平衡创新与风险，依托制度优势化解技术冲击带来的社会矛盾 [2] - 2026年被业内视为人工智能从技术演示迈向规模价值兑现的分水岭，若无法实现商业化闭环，高昂研发投入将难以为继 [8] - 人工智能风险分为三类：恶意滥用风险、技术内在缺陷风险（如人工智能幻觉）、系统性社会风险（影响就业结构与收入分配） [8] - 治理需在创新和规范间寻找动态平衡，各方要遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念，通过产学研协作实现高质量发展 [9] - 需通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失 [10] 中国在智能经济竞争中的优势与策略 - 中美是全球人工智能创新的两支主力军，竞争优势取决于技术领先性和应用扩散能力 [8] - 中国人工智能产品必须走向全球，在起步阶段就坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”是拥抱全球市场的重要保障 [8] - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已积累深厚技术 [10] - 国家应扮演“智能经济神经系统”搭建者角色，打通企业间技术壁垒，避免生态割裂与重复建设 [10] - 从全球竞争角度看，原始创新并不决定最终力量，真正重要的是应用转化和应用规模，中国拥有超强的应用能力与技术发展的应用导向优势 [10]

文章核心观点 - 以大模型为代表的人工智能正从实验室走向实际应用，成为引领新一轮科技革命与产业革命的战略性力量，国家已部署“人工智能+”行动以把握机遇 [1] - 专家学者普遍认为，AI将对产业、社会带来多层次影响，技术替代终将催生新需求与新职业，大模型正从语言交互向“能说会做”升级，需通过完善治理平衡创新与风险 [1] AI对经济社会的多层次冲击与历史规律 - 科技进步是颠覆性破坏，在催生新事物的同时对旧有经济形态形成冲击，这种冲击通过三个层面重塑经济底层逻辑：产业内部冲击（新企业挤压老牌企业）、产业结构重构（新兴产业替代传统产业）、社会层面冲击（影响收入分配格局）[3][4] - 回顾历史，工业革命后全球人口从8亿增至80亿，就业总量同步增长，人均收入与生活水平显著提升，需用发展的眼光看待技术进步 [4] - 随着工作时长缩短，人类闲暇时间增加，催生了旅游、健身、宠物经济等精神文化与体验类消费需求，这些领域高度依赖人际互动与情感共鸣，是AI难以复制的“人性维度” [5] - 恩格尔系数持续下降印证了当物质消费饱和，服务业消费具有无限增长潜力，这是发达国家服务业占比持续提升的核心原因 [5] - 技术冲击必然催生新产业与新需求，这是人类经济发展的历史规律，旧产业消亡与新产业诞生始终相伴相生 [5] 智能经济的技术演进路径与产业价值 - 当前主流大语言模型（LLM）核心能力仍停留在“预测下一个词”的文本层面，未来突破关键在于实现“预测世界下一状态”，使模型能从理解语言延伸至实际操作 [7] - 技术架构的统一与原生多模态融合正大幅降低AI应用落地成本，推动其从专家专属工具转变为普惠性基础设施 [7] - AI智能体正逐步形成，其运作模式类似于人类团队，通过核心智能体统筹搭配多个专项智能体协同作业，实现智能能力的规模化输出 [7] - 各地城市的算力调度平台、智能应用机构已逐步发挥效能，为AI产业发展提供支撑，未来算力有望实现像水电一样的普惠化供给，大幅降低应用门槛 [7] - AI的产业价值不仅体现在其自身形成的产业链条，更关键在于其对各行业的赋能带动作用，即延伸AI的“价值长链” [7] AI治理与全球竞争格局 - 2026年被业内视为AI从技术演示迈向规模价值兑现的分水岭，若无法实现商业化闭环，高昂的研发投入将难以为继 [9] - AI风险可分为三类：恶意滥用风险（人为利用AI实施违法违规行为）、技术内在缺陷风险（如AI幻觉导致决策偏差）、系统性社会风险（对就业结构、收入分配等产生深远影响） [9] - 中美是全球AI创新的两支主力军，智能经济是中国战略崛起的关键赛道，竞争优势取决于技术领先和应用扩散能力 [9] - 推动中国人工智能技术“走出去”是智能经济发展的第二增长曲线，中国AI产品要在起步阶段坚持高标准、高信任水平，做到可知可控可用可靠，建立“数字信任”以拥抱全球市场 [9] - 每一次技术跃升都会带来治理挑战，需在治理方面布局谋篇，遵守合规底线、加强安全能力建设，秉持“科技向善”理念，通过产学研协作实现高质量发展 [10] - 必须紧跟技术发展浪潮，同时需通过科学的技术治理平衡利益格局，弥补受技术冲击群体的损失 [10] 中国在智能经济竞争中的优势与战略 - 中国有望在全球智能经济竞争中实现领跑，华为、腾讯、百度等企业已在AI领域积累深厚技术 [11] - 若企业各自为战，将导致生态割裂、重复建设，国家应扮演“智能经济神经系统”的搭建者角色，打通企业间技术壁垒 [11] - 从全球竞争角度看，原始创新并不决定竞争的最终力量，真正重要的是应用转化和应用规模，中国拥有超强的应用能力，技术发展是应用导向的，所以发展得更快 [11]

中国经济形态的战略转型 - 外界对中国经济腾飞的传统解读（规模效应、成本优势与制造效率）已不合时宜，当前中国经济形态更趋高端化、更具战略纵深 [1] - 中国正着力引领“人工智能+”智能经济发展浪潮，迈入2026年 [1] “人工智能+”的国家战略地位 - 中国“十五五”规划建议将“人工智能+”置于核心地位，标志着现代化征程进入关键阶段 [5] - 人工智能不再作为独立产业存在，而是深度融入所有产业，进行系统性重构 [5] - 这场由国家主导的战略转型已在数据积累、企业实践与制度构建中清晰显现 [5] “人工智能+”的产业融合与重构 - “人工智能+”意味着对制造业、物流、能源、交通、医疗及服务业等全价值链进行系统性重构，使智能技术成为经济运行的内生特征 [5] - “低空经济”是代表性例证，中国围绕无人机构建了涵盖法规标准、产业集群、数据平台、运营服务及金融支持的全产业链生态 [5] - 深圳已出现无人机外卖送餐等应用 [7] 智能经济的全球化影响与中国企业出海 - 智能经济的影响正日益全球化 [7] - 2024年中国上市公司海外营收达2.1万亿美元（约合15万亿元人民币），较2021年显著增长 [7] - 增长遍及电动汽车、人工智能、云服务、时尚、零售、食品及消费品牌等领域 [7] - 中国企业出口从低价商品转向输出集成系统、服务平台与品牌价值 [7] 转型的支撑：人才与科研实力 - 支撑转型的关键在于人才与科研实力 [7] - 根据荷兰“莱顿大学排名”最新数据，榜单前10名大学中有8所来自中国，浙江大学荣登榜首 [7] 中国范式的系统化部署 - 中国将人工智能作为国家发展战略进行系统部署，而非普通技术潮流 [8] - 通过数十年来对规划布局、资金投入、人才培养、产业配套与落地执行的全链条协同，实现从价格优势向价值创造的战略转型 [8] - 将智能技术深植于经济发展核心，这场深刻变革是需要理解并借鉴的中国范式 [8]

文章核心观点 - 当前中国经济形态正转向高端化与战略纵深 正着力引领“人工智能+”智能经济发展浪潮 标志着现代化征程进入关键阶段 [1] - 中国正实现从价格优势向价值创造的战略转型 将智能技术深植于经济发展核心 其系统部署的“中国范式”值得世界借鉴 [9] 中国经济战略转型 - 外界对中国经济腾飞的传统解读（规模效应、成本优势与制造效率）已不合时宜 [1] - 国家主导的战略转型早有规划 已在数据积累、企业实践与制度构建中清晰显现 [6] - 通过数十年来对规划布局、资金投入、人才培养、产业配套与落地执行的全链条协同 实现战略转型 [9] “人工智能+”新范式 - “十五五”规划建议将“人工智能+”置于核心地位 [6] - “人工智能+”意味着对制造业、物流、能源、交通、医疗及服务业等全价值链进行系统性重构 使智能技术成为经济运行的内生特征 [6] - 人工智能不再作为独立产业存在 而是深度融入所有产业 [6] 智能经济的实践与影响 - “低空经济”发展是代表性例证 中国围绕无人机构建了涵盖法规标准、产业集群、数据平台、运营服务及金融支持的全产业链生态 [6] - 智能经济的影响正日益全球化 2024年中国上市公司海外营收达2.1万亿美元（约合15万亿元人民币） 较2021年显著增长 [8] - 中国企业出口转向输出集成系统、服务平台与品牌价值 而不再以低价商品为主 [8] 转型的支撑要素 - 支撑转型的关键在于人才与科研实力 [8] - 根据荷兰“莱顿大学排名”最新数据 榜单前10名大学中有8所来自中国 浙江大学荣登榜首 [8]