政策定位与目标 - 国务院发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，定位为2035年前人工智能发展的顶层设计，将AI从产业工具升级为社会基础设施和新质生产力核心[2][5] - 提出"三步走"战略：2027年实现AI与六大重点领域广泛深度融合，智能终端和智能体普及率超70%；2030年AI全面赋能高质量发展，普及率超90%，智能经济成为重要增长极；2035年全面步入智能社会和智能经济阶段，支撑社会主义现代化[5][7][13] 重点领域部署 - 聚焦科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域，这些领域数据入口清晰、商业闭环明确、技术扩散效应强[6] - 科技领域建设科学大模型推动科研范式革命；产业领域推动工业、农业、服务业智能化改造并培育智能原生产业，如AI驱动的自动化设计公司；消费领域通过智能终端重塑服务形态；民生领域覆盖工作、教育、健康；治理领域提升城市治理和国家安全；全球合作倡导普惠共享路线[6][8][9] 技术基础设施 - 中国开源生态领先，Hugging Face平台7月开源33款大模型，Design Arena排行榜前15名开源模型均来自中国，包括DeepSeek、阿里、智谱等机构[15][16][17] - 政策支持模型创新、高质量数据集建设、数据产权制度完善、算力基础设施（如人工智能芯片和超大规模智算集群）及"东数西算"工程[19][20] 应用与产业影响 - 智能终端（AI手机、AI PC、智能助手）和智能体成为服务入口，2027年普及率目标70%，2030年超90%[5][7][11] - 服务业应用前景最广，产品层面实现万物互联，服务层面进化到认知与情感消费；智能原生企业（如基于智能体的客服平台）成为政策重点扶持对象[6][8][9] 监管框架 - 政策提及"安全"12次，要求应对模型幻觉、算法歧视等风险，与国际"可解释AI"和"负责任AI"理念呼应[22] - 配套法规密集出台：2025年9月施行《人工智能生成合成内容标识办法》，要求AI生成内容添加电子水印；2025年6月施行《人脸识别技术应用安全管理办法》，规范人脸识别使用原则和数据安全[22][23]

8月26日，智能体也开始写入国务院文件。国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（下称 《意见》），首次以国家战略形式明确人工智能发展的未来时间节点：2027年实现与六大重点领域深度 融合，智能终端普及率突破70%；2030年完成全面赋能，智能经济成为核心增长极；到2035年，我国将 全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。 大规模应用是关键 从今天回望，2013年11月，第一批4G智能手机开始大规模进入市场，一个月后，中国在全球范围内率 先颁发了第一批4G牌照。 2014年1月，4G网络开始进入大规模商用阶段。随后，移动支付、网约车、餐饮外卖等依托于移动互联 网爆发的商业应用开始集体爆发，数字经济在十年里迅速成为国民经济、产业乃至人们日常生活的重要 组成部分，规模稳居全球第二。 在2024年大模型迅速向纵深突破和落地应用之后，AI从"听令行事"到"主动服务"，行业相关的产品也越 来越丰富。2025年被行业普遍认为是智能体（Agent）元年。 从产业发展视角看，这份《意见》的出现可谓恰逢其时。当下，人工智能与经济产业发展正处在融合的 机遇期和准备期。 经历了人工智能行业的集体探索，当前，大模型的训练成 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 特朗普政府推进关税政策使美国经济不确定性加剧，人民币汇率走强，国际资本加码布局A股；近期市场快速上涨扰动慢牛格局，但当日交易量能收缩，上证指数震荡整理，有助于市场回归理性；预计市场风格切换趋势将持续 [1][3] 根据相关目录分别进行总结 市场分析 - 国内国务院发布“人工智能 +”行动意见，明确2027年和2030年人工智能发展目标；海外特朗普推进关税政策，暗示对进口家具征高达200%关税 [1] - 现货市场A股三大指数收盘涨跌不一，沪指跌0.39%收于3868.38点，创业板指跌0.75%，沪深两市成交金额降至2.7万亿元；海外美国三大股指小幅收涨，纳指涨0.44%报21544.27点 [1] - 期货市场IH、IF、IC近月合约基差回落，股指期货成交量和持仓量同步下降 [2] 策略 - 特朗普关税政策使美国经济不确定加剧，人民币汇率走强，国际资本布局A股；市场风格切换趋势将持续 [3] 宏观经济图表 - 包含美元指数和A股走势、美国国债收益率和A股走势、人民币汇率和A股走势、美国国债收益率和A股风格走势等图表 [6][8][10] 现货市场跟踪图表 - 国内主要股票指数日度表现：上证综指跌0.39%，深证成指涨0.26%，创业板指跌0.75%等 [13] 股指期货跟踪图表 - 股指期货持仓量和成交量同步下降，如IF成交量133216（变化 -47535），持仓量273056（变化 -16548） [17] - 股指期货基差方面，IH、IF、IC近月合约基差回落，如IF当月合约基差 -3.59（变化 -8.97） [2][34] - 股指期货跨期价差有相应数据，如IF次月 - 当月跨期价差当日值 -7.40（变化 -4.40） [40][44]

市场表现 - 2025年8月27日早盘A股三大指数集体冲高，创业板指半日收涨2.41%，点位突破2800点 [1] - AI产业链全线走强，算力、智能体、GPU概念领涨市场 [1] - 创业板ETF天弘(159977)上涨2.39%，成交6107.41万元 [1] - 科创综指ETF天弘(589860)上涨2.76%，换手7.08%，成交3056.45万元 [2] - 机器人ETF(159770)上涨3.51%，换手5.4%，成交4.40亿元 [2] - 航空航天ETF天弘(159241)上涨0.79%，换手12.22%，成交5733.32万元 [3] 个股表现 - 创业板指成分股长川科技上涨20.00%，中科创达上涨16.86%，亿纬锂能上涨11.64% [1] - 科创板成分股乐鑫科技上涨20.00%，南新制药上涨20.00%，开普云上涨20.00% [2] - 机器人指数成分股科大智能上涨19.98%，云天励飞上涨18.62%，东杰智能上涨11.59% [2] - 航空航天指数成分股光启技术上涨7.78%，迈信林上涨4.04%，雷电微力上涨2.99% [3] 资金流向 - 创业板ETF天弘近1周规模增长4.92亿元，份额增长1400.00万份 [1] - 创业板ETF天弘最新资金净流入4562.80万元，近5个交易日内4日净流入，合计6165.93万元 [1] - 机器人ETF最新规模达79.32亿元，份额达75.23亿份，均创成立以来新高 [2] - 机器人ETF近4天获得连续资金净流入，合计3.25亿元 [2] - 航空航天ETF天弘近3月规模增长1.25亿元 [3] 政策支持 - 国务院发布"人工智能+"行动意见，明确到2027年人工智能与6大重点领域深度融合，新一代智能终端、智能体应用普及率超70% [9] - 到2030年人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体应用普及率超90%，智能经济成为重要增长极 [9] 指数特征 - 创业板ETF跟踪创业板指数，由市值大、流动性好的100只股票组成 [5] - 科创综指ETF覆盖科创板97%市值，全面覆盖硬科技，均衡配置半导体+人工智能+生物医药 [7] - 机器人ETF跟踪中证机器人指数，行业配置包括制造业与信息技术服务业，重仓股含汇川技术、科大讯飞等 [8] - 航空航天ETF跟踪国证航天指数，国防军工行业权重超98%，航空装备与航天装备板块占66%权重 [12] 机构观点 - 中原证券认为2025年下半年AI算力需求持续景气，云侧AI算力硬件基础设施处于高速成长中，端侧AI创新百花齐放 [12] - 中金公司指出A股动态市盈率、市值等指标处于合理区间，蓝筹板块尚未出现明显高估 [12]

公司表现与市场动态 - 寒武纪8月27日股价一度涨约10%至1464.98元/股，总市值超6000亿元，一度超过贵州茅台成为"A股新股王" [1] - 公司上半年营业收入28.81亿元，同比增长4347.82%；净利润10.38亿元，同比扭亏为盈（上年同期净亏损5.3亿元） [3] - 高盛上调寒武纪目标价50%至1835元/股，主因包括中国云计算资本支出提高、芯片平台多样化及研发投入增大 [6] - 高盛将公司2025-2027年净利润预测分别上调59%、28%和29%，反映更高的AI芯片出货量预期 [6] 行业政策与技术进步 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，目标到2027年人工智能与6大重点领域深度融合，应用普及率超70%；2030年普及率超90%，智能经济成重要增长极；2035年全面步入智能经济社会 [4] - DeepSeek发布新一代模型DeepSeek-V3.1，采用UE8M0 FP8参数精度，针对下一代国产芯片设计，印证国产芯片自主可控进展 [5] - OpenAI计划投入数万亿美元用于AI基础设施建设，南方基金认为大模型商用加速将驱动超大规模训练集群需求 [5] - 中国信息通信研究院宣布寒武纪等8家公司通过DeepSeek适配测试，印证研发能力 [6] 行业趋势与投资逻辑 - 出口管制倒逼本土创新崛起，中长期自主可控仍是主线，政策与应用倾斜利好本土厂商 [7] - 半导体周期处于上行通道，AI需求持续强劲，泛工业接棒消费电子进入复苏阶段 [7] - 中国半导体厂商在AI产业发展中受益程度有望提升，投资逻辑分两条主线：云端看国产替代，终端看下游增量 [7] - 以DeepSeek为代表的原生创新企业验证中国科技实力崛起，硬核创新将推动中国科技资产系统性估值重构 [5]

文件核心观点 - 文件重要性远超2015年"互联网+"指导意见 标志着智能经济成为未来核心增长极 [6][18] - 人工智能+本质是"赋能"而非"连接" 将重塑生产力本身并创造全新业态 [34][40][71] - 提出分阶段实施目标：2027年智能终端普及率超70% 2030年超90% 2035年全面步入智能社会 [13][16][19] 实施时间表 - 2027年目标：新一代智能终端/智能体应用普及率超70% 达到类似移动支付的普及速度 [13][15] - 2030年目标：应用普及率超90% 智能经济成为重要增长极 AI成为水电般的基础设施 [16][18] - 2035年目标：全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 社会形态将发生根本变革 [19][21] 与传统互联网+差异 - 互联网+核心是"连接" 通过信息化优化存量效率 本质是超级中介平台 [25][30][40] - 人工智能+核心是"赋能" 通过智能化创造增量 从工具升级为生产伙伴和外脑 [34][36][40] - 具体案例：智能工厂实现AI全流程设计生产维护 农业实现AI精准施肥管理 [37][39][51] 重点发展领域 - 科学技术：AI加速新药研发（周期缩短至1-2年） 新材料发现 宇宙探索等 [45][46][47] - 产业发展：推动智能原生企业诞生 工业实现黑灯工厂 农业转向AI管理 服务业普及专业AI顾问 [49][50][51] - 消费提质：基于智能体和万物互联 实现环境自适应与个性化娱乐服务 [52][55] - 民生福祉：教育实现因材施教 医疗实现健康管家 显著提升公共服务公平性 [56] - 社会治理：智能交通优化通行效率 政务实现"政策找人" 安防实现精准预警 [58][59] - 全球合作：推动开源生态建设 参与制定国际AI规则 提升全球影响力 [60] 产业影响与机遇 - 将创造全新职业形态 同时替代重复性流程化工作岗位（翻译/客服/流水线工人等） [64][65] - 凸显人类独特价值：创造力/审美/同理心/复杂沟通等能力重要性提升 [66][68] - 催生创业机会：各行业均可用"人工智能+"思路重构 提出新问题比解决问题更重要 [68]

人工智能技术产业体系 - 人工智能已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整技术产业体系 [1] - 算力基础设施性能持续提升 数据产业蓬勃发展 算法创新加快迭代 [1] - 智能产品和服务创新活跃 具备规模化商业化应用基础 [1] 政策目标与阶段规划 - 国务院印发《意见》明确三阶段目标：2027年实现与6大重点领域深度融合 2030年智能经济成重要增长极 2035年全面步入智能经济社会 [1][3] - 系统布局"人工智能+"6大重点行动和8大基础支撑能力 [1] - 推动产业体系优势、市场规模优势、数据资源优势向国家智能优势转化 [1] 技术发展趋势 - 语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能领域出现突破性创新 [2] - 人工智能迈向通用智能初始阶段 从单任务智能转向可扩展多任务智能 [2] - 核心能力从"生成内容"转向"执行任务" 在专用智能向通用智能转变中取得重大突破 [2] 行业应用渗透路径 - 遵循从数字化水平较好领域率先突破的规律 互联网等数字原生领域率先规模化落地 [2] - 正向金融、医疗、交通等数字化较高行业渗透 药物研发中化合物筛选周期从数年缩短至数月 新药上市时间从13年缩短至8年 成本降低75% [3] - 将向制造、能源等实体经济领域深度应用 与复杂物理场景和核心生产流程结合 [3] 双向赋能模式 - 形成应用引领生产力提升、生产力反哺科技创新的双向赋能 [4][6] - 推动算法、数据、算力三大要素紧密耦合相互强化 形成内生性正反馈的"飞轮效应" [6] - 通过重点领域突破为技术优化提供需求牵引和市场空间 [6] 生产力转化重点 - 构建中国特色"AI4S"体系 提出三大产业全要素智能化转型路径 [5] - 布局智能原生新技术新业态新模式 培育服务消费新模式和产品消费新场景 [5] - 从民生福祉、治理能力、全球合作等方面构建适配先进生产关系的生产关系 [5] 智能经济演进特征 - 智能经济是全新形态 通过释放数据要素价值驱动物理世界、数字空间和知识体系优化创新 [7] - 突破科学发现、技术进步和生产组织边界 推进科技范式变革和生产要素重组 [7] - 提升资源利用和经济运行效率 实现生产力突破和社会福祉增进 [7] 创新发展关键要素 - 需注重技术创新与环境保障协调 解决算力供给短缺、行业标准滞后、复合人才匮乏、转型成本高昂等问题 [8] - 需注重产品能力与实际需求协调 推动供给侧与需求侧深度对接 缓解模型输出不稳定、场景融合难度大等困扰 [8] - 需注重行业水平与转型路线协调 因业施策制定智能化转型路线 鼓励基础好需求大的场景先行先试 [9]

人工智能+行动政策背景 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 推动人工智能与经济社会深度融合 培育新质生产力 加快形成智能经济和智能社会新形态 [1] 技术演进路径 - 从"互联网+"到"人工智能+"实现从信息连接到知识运用的跃升 推动生产要素重组和价值创造方式升级 [2] - 人工智能技术从特定场景任务进化为通用性任务 技术通用性显著增强 应用场景从消费端向科技交通医疗等领域渗透 [3] - 人工智能应用正由信息智能向物理智能深化演进 生物智能将成为未来重要应用形态 [4] 发展目标规划 - 面向2035年提出全面步入智能经济和智能社会发展新阶段的总体目标 [4] - 面向2027年和2030年分别设定新一代智能终端与智能体应用普及率 智能经济发展水平等阶段性目标 [4] 重点应用领域 - 聚焦科技产业消费民生治理全球合作等六大领域提出具体发展指引 [5][6] - 针对智能网联汽车金融等高风险行业需强化监管和安全防护措施 [5] - 针对养老托育医疗健康等高难度行业需攻关自主人形智能机器人和脑机接口技术 [5] 全球合作与安全体系 - 加强人工智能+全球合作 推动普惠共享 打造平权互信多元共赢的开放生态 [6] - 建立模型算法数据资源基础设施应用系统等安全能力建设 [6] - 建立健全技术监测风险预警应急响应体系应对数据投毒算法黑箱模型幻觉等风险 [6]

人工智能技术产业体系 - 人工智能已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的技术产业体系 [1] - 算力基础设施性能持续提升 数据产业蓬勃发展 算法创新加快迭代 [1] - 智能产品和服务创新活跃 具备规模化商业化应用基础 [1] 政策目标与阶段规划 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》 明确三阶段目标 [1] - 2027年实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合 [3] - 2030年智能经济成为经济发展重要增长极 2035年全面步入智能经济和智能社会 [3] 技术发展趋势 - 语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能领域出现突破性创新 [2] - 人工智能迈向通用智能初始阶段 从单任务智能转向可扩展多任务智能 [2] - 核心能力从"生成内容"转向"执行任务" 在专用智能向通用智能道路上取得重大突破 [2] 行业应用渗透路径 - 人工智能遵循从数字化水平较好领域率先突破的推进规律 [2] - 互联网搜索、社交、购物、写作、编程等数字原生领域率先实现规模化落地 [2] - 正向金融、医疗、交通等数字化程度较高行业渗透 [3] - 生成式人工智能将药物研发化合物筛选周期从数年缩短至数月 新药上市时间从13年缩短至8年 成本降低75% [3] - 未来将在制造、能源等实体经济领域实现深度应用 [3] 双向赋能模式 - 形成人工智能应用引领生产力提升、生产力提升反哺技术创新的双向赋能 [6] - 推动算法、数据、算力三大要素紧密耦合相互强化 [6] - 模型算法重构应用生产力 新应用场景催生海量高价值数据 [6] - 通过重点领域突破为技术优化提供需求牵引力和市场空间 [6] 生产力转化举措 - 构建中国特色的"AI4S"体系 提出三大产业全要素智能化转型路径 [5] - 布局智能原生新技术、新业态、新模式 培育服务消费新模式和产品消费新场景 [5] - 从民生福祉、治理能力、全球合作等方面构建适配先进生产力的生产关系 [5] 智能经济演进 - 人工智能将释放数据要素价值 驱动物理世界、数字空间和知识体系优化创新 [7] - 突破科学发现、技术进步和生产组织的瓶颈 推进科技范式变革和生产要素重组 [7] - 实现产业体系升级和治理模式优化 提升资源利用和经济社会运行效率 [7] 可持续发展挑战 - 需解决算力供给短缺、行业标准滞后、复合人才匮乏、转型成本高昂等关键问题 [8] - 人工智能企业因对行业流程缺乏理解 难以形成与实际需求高度契合的解决方案 [8] - 存在模型输出不稳定、场景融合难度大等"不能用""不好用"的困扰 [8] 行业差异化转型 - 不同行业在数字化水平、资源供给能力、市场竞争格局等方面存在较大差异 [9] - 需结合场景价值、模型生态、部署方式等因素因业施策 [9] - 鼓励数字化基础好、智能升级需求大的场景先行先试 形成示范带动效应 [9]

政策目标与时间规划 - 到2027年人工智能与6大重点领域广泛深度融合 新一代智能终端和智能体应用普及率超70% 智能经济核心产业规模快速增长 [2] - 到2030年人工智能全面赋能高质量发展 新一代智能终端和智能体应用普及率超90% 智能经济成为重要经济增长极 [2] - 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支撑 [2] 重点行动领域 - 实施"人工智能+"科学技术行动 支持智能化研发工具平台应用 加强AI与生物制造/量子科技/6G等领域技术协同创新 [2] - 实施"人工智能+"产业发展行动 鼓励企业将AI融入战略规划与业务流程 推动全要素智能化发展 培育智能原生企业 [3] - 推动工业全要素智能联动 加快AI在设计/中试/生产/服务/运营全环节落地应用 提升全员AI素养与技能 [3] - 加快工业软件创新突破 发展智能制造装备 推进工业供应链智能协同 深化AI与工业互联网融合应用 [3] - 实施"人工智能+"消费提质行动 推动智能终端万物智联 培育智能网联汽车/AI手机电脑/智能机器人/智能家居/智能穿戴等产品生态 [4] - 加快AI与元宇宙/低空飞行/增材制造/脑机接口等技术融合 探索智能产品新形态 [4] 基础设施支撑体系 - 强化智能算力统筹 支持AI芯片创新与软件生态培育 加快超大规模智算集群技术突破 优化国家智算资源布局 [4] - 完善全国一体化算力网 发挥东数西算枢纽作用 加大数/算/电/网资源协同 [4] - 强化政策法规保障 健全国有资本投资AI领域考核评价制度 加大金融和财政支持力度 发展长期资本与耐心资本 [4] 实施基础与行业影响 - 我国应用场景丰富 先进制造/交通运输/医疗健康/批发零售等行业具备良好数字化基础 支持AI+行动实施 [5] - 人工智能正处于从实验室走向大规模产业应用的关键窗口期 政策将引导技术/产业/资本/人才协同发展 [5]