山东省人工智能终端产业政策核心 - 山东省近日发布《人工智能终端创新发展行动方案》[1] 智能家电产业发展方向 - 依托青岛国家级智能家电先进制造业集群，支持行业企业以电视机、冰箱、空调等优势家电为主导[1] - 积极布局家庭服务机器人等具身智能产品[1] - 深度融合大模型技术，提升产品复杂环境感知、动态场景适配、智能决策控制、语音情感交互等核心功能[1] 产品与生态升级路径 - 以大型家电为基础支撑、新兴终端为智慧枢纽[1] - 加速推动产品从功能单品向互联网器升级、从单一场景向全域生态模式跨越[1] - 增强多元化全屋智能解决方案供给能力[1]

文章核心观点 - 中国电子信息产业发展研究院（赛迪研究院）展望2026年，预计中国人工智能产业将在技术、算力、数据、应用及生态等多个维度实现全面升级与深化融合，为经济高质量发展注入强劲动力 [1][2][3] 2026年人工智能技术升级 - 大模型技术能力将聚焦物理认知深化、推理效能提升、架构范式革新等关键维度，实现升级跃迁 [1][2] - 大模型认知功能将从文字符号处理迈向环境交互与物理推理，世界模型构建将取得进一步发展，通过融合视觉、三维空间等多模态数据内在编码物理规律，提升其在人形机器人、自动驾驶等需与现实世界交互场景中的决策合理性 [2] - 大模型推理机制将从浅层统计关联迈向深度因果推断，模型的反事实推理与逻辑链条分析能力进一步增强，识别变量间因果关系的精准性和效率进一步提升，为药物研发、材料创新等科学发现场景及企业决策等复杂任务提供可靠技术支撑 [2] 2026年关键产业要素供给 - 算力结构持续调整，智能算力占比有望突破35% [1][2] - 国产芯片在部分场景实现规模化应用，软硬件协同生态逐步成型 [1][2] - “东数西算”工程推动全国算力资源协同调度 [2] - 数据要素质量与开放度同步提升，高质量中文语料与行业数据集建设提速 [2] - 跨领域数据共享机制逐步健全，为模型训练与应用创新奠定坚实的数据基础 [2] 2026年人工智能产业应用与生态 - 技术从前端服务环节加速向研发、生产等核心领域延伸，全流程智能化重构成为传统产业升级的核心路径 [3] - 具身智能突破虚拟边界在实体场景实现规模化落地，与智能驾驶、XR等领域形成协同发展态势 [3] - 互联网巨头的平台生态与初创企业的垂类应用形成互补，数据共享与跨行业协作机制不断完善 [3] - 技术红利从金融、制造等重点领域向千行百业扩散，全方位赋能千行百业 [1][3]

文章核心观点 - OpenAI发布GPT-5.2系列模型，标志着大模型技术从“能力展示”迈向“价值创造”的关键转折，重新定义了AI辅助生产力的边界 [1] - GPT-5.2的发布推动产业竞争焦点加速从底层模型向具体的场景应用、企业服务及人机协同工作流等落地环节转移 [1] 模型性能突破 - **抽象推理能力实现历史性跨越**：在ARC-AGI-2测试中获得52.9%的分数，较GPT-5.1的17.6%提升近三倍，追平近期发布的Gemini 3 [2] - **专业工作能力达到人类专家水平**：在覆盖44个真实职业场景的GDPval基准测试中，GPT-5.2 Thinking在70.9%的任务上胜过或打平行业专家，GPT-5.2 Pro达到74.1%，这是AI模型首次在综合性知识工作评估中整体达到人类顶尖水平 [2] - **核心生产力环节深度渗透**：在投行财务建模等专业任务中，其平均得分从59.1%提升至68.4% [2] 多模态与工程能力进步 - **代码生成能力显著增强**：在更接近真实工程环境的SWE-Bench Pro评测中，GPT-5.2 Thinking取得55.6%的SOTA成绩，并在前端与3D界面生成上展现出更强潜力 [3] - **长上下文处理能力质的飞跃**：在256K token长度的“多针检索”测试中准确率接近100%，而GPT-5.1仅为30%，使其能够深度分析超长文档与复杂项目 [3] - **视觉理解能力提升**：在科学图表问答（CharXiv Reasoning）与GUI界面理解（ScreenSpot-Pro）的错误率较前代降低近半，空间定位能力显著增强 [3] 企业级应用与部署 - **工具调用可靠性大幅提升**：在多轮复杂工具调用测试（Tau2-bench）中取得98.7%的高分，能自主规划并完成涉及改签、赔偿等多步骤的客服流程，展现了强大的端到端任务执行能力 [4] - **迭代部署策略**：在ChatGPT中为付费用户提供GPT-5.2系列（Instant, Thinking, Pro），并保留GPT-5.1长达三个月以保障平稳过渡 [4] - **API定价与效率**：API虽提价约40%，但官方强调其token效率的提升可使总成本可控 [4] - **安全机制**：持续测试中的年龄预测与内容保护机制体现了对安全性的持续投入 [4]

市场整体表现 - 市场午后大幅反弹，沪指涨超1%，创业板指涨超3% [1] - 从板块来看，算力硬件概念表现活跃，锂电产业链走强，大金融方向午后发力 [1] - 下跌方面，福建板块下挫 [1] 行业与主题ETF表现 - 通信、人工智能相关ETF涨幅居前，多只ETF涨超5% [1] - 具体来看，通信ETF现价2.983元，涨5.56%；成长ETF现价1.017元，涨5.28%；多只创业板人工智能ETF涨幅在5.09%至5%之间 [2] - 通信设备ETF现价1.24元，涨5%；创业板成长ETF现价0.637元，涨4.94% [2] - 下跌方面，巴西ETF跌超3%，其中一只现价0.98元，跌3.73%，另一只现价0.972元，跌3.38% [4][5] - 航天航空相关ETF普遍下跌约1%，例如航空航天ETF现价1.021元，跌1.35%；多只通用航空ETF跌幅在0.99%至0.88%之间 [5][6] 人工智能行业观点 - 有券商观点认为，人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力，其最大价值在于创造新的可能性，推动各行各业向智能化跃迁 [4] - 大模型技术正深刻重塑全球产业格局，其发展有望为金融业带来规模达数万亿元的增量商业价值，实现从效率提升到价值创造的范式重构 [4] 低空经济行业观点 - 有券商观点指出，低空经济是写入政府工作报告的战略新兴产业，是我国交通网规划中的重要组成部分，各级政府均出台大量支持性政策 [6] - 该市场空间正加速打开，到2035年我国无人机低空市场空间有望超3.1万亿元，有人eVTOL也将有超5000亿空间 [6]

大模型技术迭代与行业影响 - OpenAI发布GPT5.2系列，其核心能力在推理和专业知识工作领域首次达到人类专家水准，标志着大模型竞争从参数规模转向生态位分化，OpenAI、谷歌、Anthropic各有所长 [1] - 推理能力和专业知识工作能力的提升将利好Agent企业级应用，推动AI从高维搜索引擎转向自主执行 [1] - 近期谷歌、OpenAI的密集发布表明大模型能力仍未达天花板，训练和推理算力需求持续增长，利好算力端 [1] 企业级AI应用趋势与挑战 - 行业私有数据重要性提升，通用模型解决“如何思考”，而企业数据决定“思考什么” [1] - 企业级AI应用面临成本挑战，GPT5.2 Pro定价较高，限制大规模应用 [1] - 大模型能力提升有望推动行业从简单RAG问答转向复杂业务流程执行 [1] 软件ETF与相关指数 - 软件ETF（515230）涨超1.4% [1] - 软件ETF（515230）跟踪的是软件指数（H30202），该指数从市场中选取涉及软件开发、销售和服务等业务的上市公司证券作为指数样本 [1] - 指数覆盖操作系统、应用软件、网络安全等多个细分领域，以反映软件行业相关上市公司证券的整体表现，具有显著的成长性和创新性特征 [1]

赛事概况 - 2025联合国数据马拉松中国赛决赛暨闭幕式于12月16日在杭州举行 [1] - 赛事主题为“大模型技术助力可持续发展” [1] - 赛事汇聚人工智能、数据科学及社会科学等多领域创新力量 [1] 技术背景与应用 - 大模型技术作为人工智能领域前沿突破，能通过对海量数据训练和深度神经网络架构，实现对跨模态信息的理解、生成与推理 [2] - 大模型技术展现出强大的知识迁移与场景适应能力 [2] - 近年来，大模型技术在千行百业的应用呈现爆发式增长 [2] 参赛项目与方向 - 决赛中具有实践价值的创新成果涵盖智慧农业、环境治理、公共健康、低碳监测等多个方向 [2] - “农业样方作物AI识别与统计”项目致力于提升农业监测效率 [2] - “基于电力大数据的企业碳排放动态追踪及调控预警技术研究”项目为碳中和目标提供了数字化监管工具 [2] - 这些方案共同展现了大模型技术在应对可持续发展复杂挑战中的多样化应用潜力 [2] 赛事意义与主办方 - 通过赛事平台，开发者们将技术能力应用于真实世界议题，为数字技术赋能全球可持续发展贡献了中国智慧与实践样本 [2] - 本届赛事由联合国统计司、联合国统计大数据和数据科学全球中心与之江实验室联合主办 [2] - 赛事由国家统计局浙江调查总队全球平台区域中心管理处、之江实验室智能社会治理实验室共同承办 [2]

行业规模与增长 - 2025年中国智慧物流市场规模预计将达到9655亿元，2024年市场规模约为8546亿元，较上年增长8.14% [2][3] - 行业发展的核心逻辑正从追求规模扩张的“量变”，加速转向聚焦于全链路优化的“质变” [2] 技术驱动与智能化变革 - 人工智能尤其是大模型技术正渗透到物流运营的各个环节，驱动行业从“单点智能”向“全局智能”演进，并试探性迈向“自主决策” [2][3] - 京东物流在2025年9月发布“超脑大模型2.0”和“异狼”具身智能机械臂系统，标志着行业迈入“具身执行”新阶段，其智能决策体系可将千万级别变量模型求解时间缩短至2小时内 [5] - 分拣设备厂商应杰科技构建的AI技术闭环，使包裹异常识别准确率达99.9%，供包准确率提升至99.8%，分拣机整体运行效率提高25% [6] - 菜鸟在过去一个财年全球新交付项目超过400个，其提出的三年完成1000个科技项目交付的目标，仅用一年时间已完成40% [6] - 大模型全面落地仍面临挑战，专家指出需先疏通制造与商业企业的内部供应链管控体系，否则应用仍是局部，难以发挥集成智能调度效应 [7] 市场特征与成本压力 - 2025年智慧物流市场呈现“双轨制”特征：一端是面向中小网点的低成本、轻量化“普惠”自动化需求；另一端是大型枢纽对超高速、超智能“高精”技术的追求 [2][9] - 成本压力驱动“普惠”赛道发展，例如艮业科技推出的迷你环线交叉带产品，其占地面积、投入成本及回报周期约为标准环线的1/3，平均客单价降至每套二三十万元 [10] - 对于大型物流企业，智能枢纽的投建与升级是降本增效主要来源，例如韵达在昆明、苏州等枢纽引入自动化系统后，分拣效率提升约40% [10] - 菜鸟在东莞的沙田分拨中心日均处理包裹上百万件，总时效比上一代分拨中心提升20%，最快4小时可出库 [10] - 高端AI设备因成本较高，目前更多采购方为海外客户，但预计随着技术成熟与成本降低，国内客户将增多 [9] 企业战略与细分赛道拓展 - 头部企业利用技术优势向高附加值细分赛道渗透，例如顺丰速运聚焦冷链物流智能化，建成全温层自动化仓使冷库能耗降低25%，医药冷链订单准确率达100% [11] - 申通以数智化能力为基座，为高价值行业提供柔性解决方案，例如服务美妆品牌双十一大促，实现全链路一体化管控 [11] - 韵达通过“智橙网·韵鲜达”等产品深耕农产品上行领域，并谋划向更高附加值赛道拓展 [11] - 市场将分化为掌控全链路的“综合型巨头”与在细分场景建立优势的“专业化新锐” [13] 出海布局与全球化 - 出海成为众多企业寻求增长的第二曲线，艮业科技、应杰科技等设备厂商均已开始在东南亚、美洲、中东等地区布局 [14] - 菜鸟作为全球最大跨境电商物流服务商，在黑五旺季期间，其欧洲、北美、南美、中东和东南亚等市场的峰值发货单量环比日均单量均实现三位数增长 [15] - 菜鸟通过海外仓扩仓扩容、压力测试以及与全球头部电商平台系统直连，确保旺季发货效率 [15] 绿色低碳转型 - 绿色低碳从社会责任演变为核心竞争力关键组成部分，行业从“效率优先”向“效率与环保并重”转型 [16] - 2025年1~8月，新能源物流车累计销量37.79万辆，同比增长37.55%，渗透率达到29.19% [16] - 多家物流企业加大新能源车辆投入，并通过智能调度系统减少空驶率，京东物流与中国长安汽车集团将联合开展新能源无人智能化车型的设计与开发 [16] - 行业企业通过建设光伏项目“开源”，顺丰、菜鸟、京东、通达系等公司均已建成并投入使用多个光伏项目 [18] - 韵达2025年的绿色布局围绕“能源结构转型”和“包装减碳循环”展开，推动其ESG评级不断提升 [18] 售后服务与长期竞争力 - 艮业科技在五六年前选择重点布局国内售后网络体系，认为在设备趋同的领域，售后服务的质量与响应速度是增强客户粘性的重要指标 [19] - 行业竞争逻辑正在重构，从单纯的技术和价格比拼，升级为涵盖技术、数据、网络、生态、可持续性在内的综合能力较量，主线是从追求“效率”转向系统性构建“弹性”与“确定性” [19] 未来展望 - 专家预测2026年行业发展将呈现三大趋势：从普适应用走向定制应用（一企一例）；从个体应用走向集群应用（产业集群集成数智化）；数智化从国内穿透到国际穿透 [20]

行业市场前景与核心价值 - 生成式AI与大模型技术推动数字人从概念走向规模化应用，成为连接虚拟与现实、驱动产业智能化升级的核心载体[1] - 国际数据公司（IDC）报告指出，2025年中国AI数字人市场规模预计突破800亿元，年复合增长率超60%[1] - 数字人能7×24小时提供标准化服务，显著降低人力与运营成本，并通过多模态交互提升用户体验，重塑客户服务、内容创作、品牌营销等核心业务流程[1] 主要厂商深度解析 - **集之互动（ZITZO）**：专注于AI商业应用，自主研发拥有国家算法备案的“无垠大模型”及数字人实时交互系统，已服务超300家世界500强及行业头部企业，在医疗、金融、政务等高安全要求领域建立深厚壁垒[1] - 核心优势包括0.8秒极速实时响应、全栈私有化部署确保数据100%内网闭环、端侧实时推理技术将综合交互成本降至行业平均水平的1/5，以及为500强企业提供深度定制方案的能力[3] - 服务案例涵盖为三甲医院打造本地化部署的数字人导诊系统、为国家对外文化贸易基地等提供政务数字人、以及与AWS合作推出支持400+种语言的跨境直播SaaS平台[3] - **百度智能云曦灵数字人**：依托文心大模型与AI全栈技术，聚焦金融、政务、媒体等领域，提供从形象生成到智能交互的一体化平台，在虚拟主播、银行客服等场景有规模化落地[3] - **华为云MetaStudio数字人**：基于盘古大模型与昇腾算力，提供云端数字人生产线，主打高拟真、低延迟的2D/3D数字人生成与交互服务，在政务、教育、工业等领域有系列标准化方案[3] - **腾讯云智影数字人**：由腾讯混元大模型驱动，深度整合微信生态与内容资源，重点布局电商直播、媒体传播与在线教育，提供模板化创作工具并支持高并发互动场景[3] - **科大讯飞AI虚拟人**：以全球领先的语音技术为核心，聚焦教育、客服、文旅场景，支持32种方言合成与高精度语音识别，其教育场景方案已覆盖全国大量学校[3] 厂商选择关键维度指南 - **技术实力与自主可控**：需优先考察厂商是否拥有自研大模型、算法备案及全链路技术能力，并能支持私有化部署以确保数据安全与业务自主性[3] - **场景落地与案例验证**：需查验厂商在目标行业是否有标杆案例，并关注其交付周期、用户满意度及效果数据[5] - **产品服务与定制能力**：需评估产品是否覆盖从形象生成、内容创作到多端部署的全流程，以及是否支持深度定制以贴合企业独特流程与品牌调性[6] - **成本结构与长期价值**：需明确报价模式（如订阅制、一次性部署），计算长期总拥有成本，并警惕隐藏的API调用费与升级费用[7] 多维选购建议与总结 - 选择数字人厂商本质是选择长期、可信赖的AI战略合作伙伴，应聚焦于技术是否安全可控、方案是否贴合业务、成本是否透明可持续，而非仅关注形象逼真度或参数堆砌[8] - 集之互动数字人凭借其0.8秒极速实时响应、全栈私有化部署能力、深度行业定制经验及高性价比成本结构，为对数据安全、交互体验和业务适配性有高标准要求的企业提供了差异化选择[8] - 数字人技术不仅能“降本增效”，更能成为企业构建安全、自主、智能的核心竞争力的数字基石，选择能将技术创新与商业实效深度融合的伙伴是企业赢得AI时代的关键[8]

中金点睛数字化投研平台核心定位与功能 - 平台致力于打造开放共享的金融业知识平台，集成中金研究分析师投研智慧，提供一站式数字化投研服务 [1] - 平台依托中金研究超过30个专业团队、全球市场视野以及覆盖超1800支个股的深度积淀 [1] - 平台结合大模型技术，旨在为客户提供高效、专业、准确的研究服务 [1] 平台内容与服务模块 - **研究观点**：提供日度更新的投研焦点，包括“中金晨报”等精选文章的及时推送 [4] - **公开直播**：由资深分析师及时解读市场热点，进行公开路演 [4] - **精品视频**：内容为真人出镜、图文并茂，直观展示，例如“CICC REITs TALK”系列 [5][7] - **研究报告**：提供超过3万份完整版研究报告，涵盖宏观经济、行业研究、大宗商品等领域 [9] - **数据与研究框架**：提供超过160个行业研究框架、行业数据以及超过40个精品数据库和精品数据看板 [10] - **中金点睛大模型**：提供AI搜索、要点梳理、智能问答等智能化研究工具 [10][11] 平台访问与用户权益 - 用户可通过网站（www.research.cicc.com）或手机号登录体验平台 [4] - 用户完成邮箱认证后，可解锁三大升级功能 [8]

行业趋势：AI硬件向AI原生硬件跃迁 - 大模型技术成熟推动科技公司加速从“AI+硬件”向“AI原生硬件”跃迁，各大垂直赛道不断诞生代表性产品，掀起颠覆性行业变革 [1] - 垂直大模型不断落地为真正的消费级硬件，软硬件深度融合趋势正在重塑行业格局，头部科技公司加速打开AI硬件细分市场的广阔空间 [8] 代表性产品与市场表现 - 豆包手机以大模型重构现有终端设备，探索通用交互新形态 [1] - 夸克AI眼镜以AI+可穿戴切入垂直场景，解决传统智能设备穿戴不便难题 [1] - 有道AI答疑笔创造AI原生学习设备新品类，深度破解K12学习痛点 [1] - 有道AI答疑笔自推出以来销量持续攀升，首代产品SpaceOne上市一度售罄，新一代Space X再次掀起消费热潮 [7] - 2025年第三季度，有道AI答疑笔销售额环比增长98% [7] - 豆包手机、夸克AI眼镜S1同样上市即售罄，验证了用户对前沿AI硬件的青睐 [7] 有道AI答疑笔Space X版本升级核心功能 - 针对“答疑”场景展开系统性革新，搭载“全景拼图”技术实现重要突破 [3] - “全景拼图”技术可自动矫正扫描角度、智能拼接超长题目，实现“扫比拍快”，将学生从反复调整设备的操作中解放出来 [3] - 该技术底层原理源于遥感领域用于合成卫星地图的“图像配准技术” [3] - 首创“引导式答疑”模式，构建“先引导思考，后讲解验证”的全新路径 [5] - 面对理科难题时，会先提供1-3个关键解题切入点引导学生自主构思思路，再呈现完整步骤解析，模拟优秀教师的启发式教学 [5] - “视频答疑”功能将迎来全面升级，将通过AI生成全学段、全学科题型的定制化讲解视频 [7] 技术支撑与产品优势 - AI硬件获市场认可的背后，是大模型能力和软硬件融合体系提供的核心支撑 [7] - 有道AI答疑笔深度融合了自研的子曰教育大模型与DeepSeek-R1推理模型，两者协同确保了在解题逻辑理解、尤其是理科分步推导上的专业性与准确性 [7] - 专用硬件与定制化功能的深度结合，让全景拼图、引导式答疑、视频答疑等功能实现无缝体验，真正服务于学习场景 [7]