城市经济竞争格局 - 2025年前三季度天津地区生产总值为13416.08亿元，同比增长4.7% [1] - 2025年前三季度青岛地区生产总值为13373.47亿元，同比增长5.4%，与天津的差距缩小至不到50亿元 [1][4] - 青岛前三季度GDP增量为974.37亿元，高于天津的742.21亿元，两城经济总量差距从2019年的约2300亿元显著收窄 [4] 产业结构分析 - 天津前三季度第三产业增加值8721.39亿元，增长5.2%，产业结构仍以石化、钢铁等传统重工业为主 [1][5] - 青岛前三季度第二产业增加值4401.21亿元，增长5.1%，但二产增速低于山东省平均水平0.2个百分点 [1][5] - 青岛提出在2025年实现"经济总量在全国主要城市中进位争先"的目标 [4] 园区经济发展 - 2025年中国百强园区中已有64个园区GDP突破千亿元，较上年新增5个 [15] - 江苏省在园区百强中占据19席，数量居首，园区梯度分布均衡 [16] - 东部地区园区占百强比重超过六成（61家），中部、西部、东北地区分别为20家、12家和7家 [15] 区域政策动向 - 商务部等五部门推动步行街（商圈）高质量发展，开展全国示范步行街（商圈）创建 [6] - 福建省推动新能源上网电量全部进入电力市场，2026年1月1日起风电、太阳能发电项目上网电价通过市场交易形成 [7] - 山东省支持临沂商城发展，目标到2030年市场交易额突破1万亿元，物流总额突破1.5万亿元 [9] 科技创新指标 - 2024年中国创新指数达到174.2，比上年增长5.3%，保持稳步增长态势 [12] - 创新产出指数增长8.1%至215.8，增速在四个分领域指数中最高 [14] - 每万名研发人员高价值发明专利拥有量指数等2个指标指数增速连续三年超过10% [14] 重点产业发展 - 湖北省强调推动智能终端产业发展，聚焦智能手机、人形机器人、智能网联汽车等重点领域 [10] - 湖南省三大重点港口工程进入实质性建设阶段，包括岳阳港、湘潭港和衡阳港相关项目 [8] - 最新规划把"建设现代化产业体系，巩固壮大实体经济根基"列为战略任务第一条 [5]

城市经济竞争格局 - 青岛前三季度地区生产总值13373.47亿元，同比增长5.4%，其中第三产业增速最快，为5.6% [1] - 天津前三季度地区生产总值13416.08亿元，同比增长4.7%，两城GDP差距缩小至不到50亿元 [1][3] - 青岛与宁波的GDP差距也缩小至不到120亿元，青岛经济总量在全国主要城市中呈现进位争先态势 [3] 区域产业发展与政策 - 山东省支持临沂商城发展，目标至2030年市场交易额突破1万亿元，物流总额突破1.5万亿元 [10] - 湖北省强调加快打造智能终端产业发展高地，聚焦智能手机、人形机器人、智能网联汽车等重点领域 [11] - 福建省推动新能源上网电量全部进入电力市场，2026年1月1日起风电、太阳能发电上网电价通过市场交易形成 [8] 创新与科技发展 - 2024年中国创新指数达到174.2，同比增长5.3%，创新产出指数增长最快，为8.1% [12][14] - 重庆探索开展国有创投机构改革试点，实施科技金融"长江领航计划"，完善金融支持科技企业体系 [7] 园区经济发展 - 最新园区百强中，千亿级园区数量达64个，较上年新增5个，东部地区占比超六成，有61家 [16] - 江苏省在园区百强中表现突出，占据19席，园区梯度分布均衡，整体实力强劲 [18] - 园区发展需从"规模型"向"质量型"转变，系统性提升创新能力 [18]

文章核心观点 - 加快发展新一代人工智能是赢得全球科技竞争主动权的战略抓手，是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源 [1] - 智能经济是人工智能技术与经济社会各领域深度融合形成的经济形态，通过重构生产要素配置方式、重塑产业竞争格局、重建全球价值链分工来形成经济发展新动能 [1] - 深入实施“人工智能+”行动是对新一轮科技革命和产业变革的主动顺应，也是加快塑造经济发展新动能新优势的战略选择 [2] 政策指引与发展目标 - 国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出了到2027年、2030年和2035年我国人工智能发展目标 [1] - 贯彻落实重要讲话精神需抢抓机遇，强化前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控，推动智能经济加快发展 [1] 产业发展驱动力与基础 - 人工智能主要以数据、算法、算力为驱动，具有通用技术属性 [2] - 数据、算法、算力协同配合，能够激活海量数据资源，通过算法迭代挖掘数据潜在价值，为智能经济发展提供基础性支撑 [3] - 中国人工智能发展走在世界前列，国产大模型在多模态理解、逻辑推理等领域达到国际先进水平 [4] - 算力布局加快完善，可支撑万亿参数级大模型训练 [4] - 拥有全球最完整的工业体系，为人工智能技术提供“研发—验证—推广”的全产业链闭环 [4] 战略意义与预期影响 - 人工智能驱动的新型科研范式有助于加速科学发现，形成更多“从0到1”重大科学发现，助力破解关键核心技术“卡脖子”难题 [3] - 以人工智能技术赋能产业链协同创新，有助于推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，推动“中国制造”向“中国智造”跃迁 [3] - 推动人工智能产品和服务向乡村延伸，有助于促进数据要素跨区域流动、加快城乡数字基础设施建设，以城乡智能普惠助力缩小城乡、区域、收入差距 [3] 重点发展方向与举措 - 强化技术攻关：实施核心技术的攻坚计划、设立国家重大技术攻关专项基金、建立完善考核和容错机制，构建产学研用协同创新生态 [5] - 深化场景融合：在工业制造业领域实施“上云用数赋智”行动、加快建设“人工智能+制造”产业集聚区 在农业领域推广“人工智能+精准农业”及“数字农场”试点 在服务业领域培育智能普惠新模式 [5] - 完善治理体系：通过完善法规标准、探索数据资产入表新模式、加快全国统一数据交易市场建设、强化技术治理，为智能经济拓展发展空间 [5] - 推进开放合作：积极参与全球人工智能治理规则制定、推动共建“数字丝绸之路”、支持国内智能经济龙头企业“走出去” [5]

行业战略地位与政策导向 - 人工智能被定位为赢得全球科技竞争主动权的战略抓手和推动产业优化升级的战略资源 [1] - 国务院提出到2027年、2030年和2035年的人工智能发展目标，为行业发展提供明确指引 [1] - 行业是对新一轮科技革命和产业变革的主动顺应，也是塑造经济发展新动能新优势的战略选择 [2] 行业核心驱动力与基础支撑 - 行业核心驱动力为数据、算法、算力协同配合，通过重构生产要素配置方式重塑产业格局 [1][3] - 中国拥有全球最完整的工业体系，为人工智能技术提供研发—验证—推广的全产业链闭环 [4] - 中国算力布局加快完善，可支撑万亿参数级大模型训练，一些国产大模型达到国际先进水平 [4] 行业应用场景与经济影响 - 行业通过人工智能驱动新型科研范式，加速科学发现进程，助力破解关键核心技术难题 [3] - 以人工智能赋能产业链协同创新，推动制造业向高端化、智能化、绿色化发展，应对全球产业链重构的“双向挤压” [3] - 推动人工智能产品和服务向乡村延伸，促进数据要素跨区域流动，助力缩小城乡区域差距 [3] 行业发展重点举措 - 强化技术攻关，构建产学研用协同创新生态，实施核心技术的攻坚计划并设立专项基金 [5] - 深化场景融合，在工业制造领域实施“上云用数赋智”行动，加快建设“人工智能+制造”产业集聚区 [5] - 完善治理体系，通过完善法规标准、探索数据资产入表新模式、加快全国统一数据交易市场建设来拓展发展空间 [5] - 推进开放合作，积极参与全球人工智能治理规则制定，推动共建“数字丝绸之路” [5]

世界经济变局与行业趋势 - 全球化发展呈现区域化和多中心化特点，传统全球化时代趋向终结 [2] - 全球经济发展动能处于转换窗口期，数字经济、蓝色经济、绿色经济和智能经济成为新的增长点 [2] - 国家间经济合作日益政治化、安全化，西方国家推行包含对华"脱钩断链"意图的"小院高墙"、"友岸外包"和"中国+1"策略 [2] 东盟地区战略与行业影响 - 东盟地区在全球经济中扮演产业链、价值链与分工链的中间枢纽角色 [3] - 东盟国家通过强化内部经济共同体建设应对外部挑战，例如推动《东盟数字经济框架协议》（DEFA）和东盟货物贸易协定（ATIGA）第二议定书的修订 [3] - 东盟国家展示出前所未有的战略自主和韧性，以巩固自身"中心性"地位为目标推进区域发展 [3] 中国-东盟经贸合作 - 中国—东盟自贸区3.0版升级议定书正式签署，旨在应对世界经济变局和"逆全球化"等外部挑战 [1][4] - 中国与东盟作为双向第一大贸易伙伴，其全面战略伙伴关系进一步深化和成熟 [4] - 中国与东盟以全球第二大经济体和第五大经济体的地位，共同成为区域发展韧性与包容性的关键支柱 [4] 区域贸易协定进展 - 《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）作为全球最大自贸协定已全面生效落实并持续深化 [4] - 马来西亚举办第五届RCEP领导人峰会，为协定的落实与深化注入新动力 [4] - 中国—东盟自贸区3.0版升级紧扣新科技革命、工业4.0的大潮与可持续发展要求 [4]

文章核心观点 - 智能驾驶系统已进入规模化部署阶段，并产生数据与智能的飞轮效应，将成为最早开启商业化的具身智能产业之一 [1][3] - 智能经济时代的投资逻辑正从流量驱动转向科技驱动，软硬结合和商业化部署能力至关重要 [4] - 中国企业引领的以研发能力和数字基础设施为核心动力的新全球化是未来重要趋势 [4] 智能驾驶行业现状与前景 - 智驾系统作为AI的典型应用已进入广泛的商业部署阶段，AI模型和基础设施投资占比较高，系统与芯片已形成规模性收入 [2] - 智能驾驶凭借庞大的产业基础、数据积累与技术能力，已启动飞轮效应，极有可能成为最早实现大规模商业化的具身智能形态 [1][3] - 汽车行业已成为中国GDP占比第一的产业，激光雷达、调光玻璃等电动汽车核心零部件正快速发展 [1] AI产业投资逻辑 - AI领域的早期投资集中在芯片、算力、模型与数据等基础构建，以及互动、编程、视频生成等典型应用，而非过早投入末端应用 [2] - 行业存在局部过热现象，可能会调整，但未看到类似2000年的泡沫破裂迹象 [2] - 在硬科技赛道需具备前瞻性并提前布局，技术驱动型企业是关注重点，同时拥有模式创新能力的创业者更具优势 [4] 中国企业全球化新趋势 - 全球化进入以中国企业为主导的"生而全球化"新阶段，核心动力在于中国研发能力提升、数字基础设施广泛应用及对本地利益相关者利益的重视 [4] - 中国对拉美、中东、中亚、中东欧等新兴市场贸易快速增长，AI开源技术为全球化提供了安全可信赖的技术基础 [4] - 中国持续的工程师红利是支撑全球化进阶的重要基础，有助于推动本地化创新生态构建 [4]

双十一战略转型 - 双十一从短期促销节转变为长期运营战，重点转向用户留存、供应链管理和内容营销等综合能力比拼[8] - 各平台将促销周期延长至一个月，最低价难以形成决定性优势，电商行业进入精耕细作时代[8][11] - 大促周期延长给中小商家带来机会，反应快、决策灵活的中小商家可快速调整货品，与大品牌竞争[8] 平台差异化竞争策略 - 京东依托自建物流体系实现"现货直发"，全国拥有1600多个自营仓库和2000多个云仓，几乎覆盖所有县区[5] - 阿里向"大消费平台"转型，整合饿了么、飞猪等业务打造全域生活圈，淘宝闪购上线不足四个月日订单峰值突破1.2亿单，带动手淘DAU同比增长20%[6][7] - 抖音推动"全域兴趣电商"，形成"人找货"与"货找人"闭环；小红书通过"买手计划"提升内容转商效率，在消费决策环节抢占用户心智[7] AI技术全面落地 - 天猫首次将AI深度融入购物全流程，算力提升40倍，用户行为感知周期从半年延长到10年，"智惠引擎"消费券转化率比人工投放高出15%[13] - 京东免费开放超过50款AI工具，覆盖客服沟通到广告设计全流程，服饰业务全面启用"言犀AI模特"系统，成本仅为真人模特的十分之一[13][14] - 抖音智能投放系统能实时分析ROI和用户转化数据，在直播过程中自动提升热度商品的曝光量[15] 电商行业变革趋势 - 双十一成为检验平台供应链效率、生态整合能力和内容营销效果的综合考场[9] - 品牌商更注重在长周期促销中保持品牌调性，通过内容和服务建立长期用户信任[11] - AI技术正将电商带向"智能经济"，决策方式从依靠经验转向依赖数据预测和算法[15]

技术革命发展阶段 - 技术革命普遍分为投入期和渗透期两大阶段，投入期进行基础设施建设，渗透期技术成为基础设施后对全行业进行深度渗透 [1] - 以互联网时代为例，早期路由器布网等基础设施建设催生了电子邮件等典型应用，后期才渗透至各行各业形成具备普遍性、安全性的基础设施 [1] - AI领域目前正在重演此规律，当前已出现智能问答、编程辅助、图像生成等典型应用，但成为基础设施并对各行各业产生深度渗透还需要相当一段时间 [1] AI领域投资策略 - 在AI基础设施层，重点关注芯片、算力、模型与数据管理等底层技术投资 [1] - 在AI典型应用层，投资那些能够体现生产力大幅提升的软硬结合型应用 [1] - 持续关注通过AI实现“双边重构”，即同时优化产品端与用户端，并能体现生产力实质性跃迁的企业 [2] 智能经济核心特征 - 智能经济与互联网经济的本质差异在于核心是生产力的跃迁，不仅对流量端用户端，还对产品端进行了重构 [2] - 智能制造、自动驾驶等领域已显现通过AI实现效率突破 [2] 当前AI市场状况 - 针对当前市场对AI泡沫的担忧，认为虽然存在局部过热现象，但尚未看到像2000年泡沫破裂的迹象，可能会调整但不是彻底破裂 [2]

智能经济的定义与演进历程 - 智能经济是以人工智能为核心驱动力，以5G、云计算、大数据、物联网、边缘计算、区块链、混合现实（MR）、量子计算等新一代信息技术为支撑的新型经济形态 [3] - 智能经济是数字经济的高级形态和典型代表，实现了从信息经济的“连接”到数字经济的“用”再到智能经济的“智”的生态创造 [5][6] - 经济形态演进从农耕经济（经济1.0）到工业经济（经济2.0）、信息经济（经济3.0）、数字经济（经济4.0），最终发展到智能经济（经济5.0） [9] 智能经济的核心特征 - 数据驱动是首要特征，数据成为关键生产要素，埃森哲报告显示到2035年人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点，将劳动生产率提升27% [12] - 人机协同是典型特征，形成人机互补的新型生产模式，世界经济论坛预测到2020年受AI影响超过500万份工作消失，同时创造大量新人机协作职位 [13] - 跨界融合是结构特征，打破产业边界促进技术渗透与业务融合，如百度阿波罗平台整合汽车制造、AI、地图导航、交通管理等多个行业 [14] - 共创分享是价值特征，基于平台经济和开源技术构建开放式创新体系，中国Qwen、DeepSeek等开源模型实现从“跟跑”到“并跑”的跨越 [15] 智能经济的实践路径 - 技术赋能路径是基础，百度智能云数字员工在75家金融机构落地，助力客户运营效率提升50%以上 [20] - 产业融合路径是核心，通过智能产业化和产业智能化双向推进，不同行业处于不同发展阶段：农林业处于数据资源建设阶段，软件、金融等行业率先规模化落地 [21] - 政策支持路径是保障，中国发布《新一代人工智能发展规划》等政策文件，推动人工智能与经济社会各行业广泛深度融合 [22] 智能经济的应用场景 - 智能制造领域，特斯拉通过大数据分析优化电池性能，Autopilot系统事故率降低40% [23] - 智能交通领域，百度阿波罗形成三大开放平台，2018-2019年无人驾驶汽车路测里程近90万公里 [23] - 智慧金融领域，2016-2018年中国智能理财市场规模从300.7亿元增长到2546.9亿元，年复合增长率达191% [24] - 智慧医疗领域，AI技术在药物研发、诊断、医保控费等方面广泛应用，提升医疗精准性和可及性 [25] 智能经济的发展目标 - 到2027年，率先实现人工智能与六大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70% [38] - 到2030年，人工智能全面赋能高质量发展，智能终端、智能体应用普及率超90%，智能经济成为重要增长极 [38] - 到2035年，全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑 [38]

行业变革核心观点 - AI正深度融入移动终端，推动手机从被动执行指令的工具进化为能感知、会思考、可行动的智能伙伴，实现从“人找服务”到“服务找人”的跨越 [1] - 这场由终端厂商引领的变革是对产业生态和发展模式的深刻重塑，关键是从“单兵突进”走向“协同共建” [1] - 智能经济的竞争将转向整个生态体系健康度与协同力的比拼 [3] 技术发展与市场影响 - 终端厂商持续将大模型能力下沉至设备端侧，带来交互方式、服务形态乃至硬件定义的全面重构 [1] - AI智能体通过一步领券、主动服务等功能有效激发消费新活力，为市场复苏注入强劲科技动能 [1] 生态挑战与协作 - AI深入终端面临跨应用协同、数据隐私安全、生态标准统一三大核心挑战，任何企业难以独力解决 [2] - 国内首个智能体安全生态协作组织成立，主流厂商在开源模型、共建标准方面积极探索，标志着行业从竞争博弈迈向竞合共生 [2] - 产业需彻底打破技术壁垒与数据孤岛，建设开放、透明、安全、互信的智能体生态框架和行业标准 [2] 未来发展方向 - 行业领军企业需加强在意图理解、多模态感知等底层技术上的协同攻坚，筑牢自主可控的技术底座 [2] - 需汇聚全球开发者智慧，催生颠覆性应用场景，让智能服务无缝流转于手机、平板、PC之间 [2] - 发展模式需从“硬件+应用”的简单叠加，转向“基础软硬件+上层应用+开放生态”的深度融合 [2]