外卖市场竞争新阶段 - 行业竞争从激烈的“贴身肉搏”和“烧钱补贴”阶段进入新阶段，正在酝酿新一轮竞争 [2][3] - 新阶段的外卖大战不仅是市场和流量的争夺，更是对新的行业发展方向的争夺 [2] - 当前的外卖大战与以往有本质区别，其核心是观察产业互联网发展的一个窗口 [2][9] 产业互联网成为核心驱动力 - 行业发展的主要驱动力从互联网转向AI，AI成为产业互联网时代的主要动能 [3] - AI能够梳理整合互联网时代积累的资源，并以更高效方式实现商家与消费者对接 [3] - AI是实现产业与互联网深度全面结合的关键，让产业互联网从概念变为可落地的现实 [3][4] 竞争主战场转向产业端 - 行业主战场从消费互联网时代的消费端，转向产业互联网时代的产业端 [5] - 外卖平台正深度介入并改造产业端，例如对商家供应链进行深度赋能 [5][6] - 在产业互联网时代，找到改造和升级产业端的方式方法是企业占据一席之地的关键 [6] 发展模式向数实融合演进 - 行业传统的“商家-平台-消费者”三元结构被打破，平台与商家开始深度融合 [7] - “数实融合”成为产业互联网时代的主题，即数字世界与实体产业的深度融合 [7] - 企业成功的关键从获取用户和市场的能力，转向实现数实融合、虚实融合的能力 [7] - 通过数实融合打开的产业进化新通路，将释放比传统外卖市场更大的发展红利 [8] 行业具体战略举措 - 外卖平台将AI元素广泛应用于业务中 [2] - 外卖平台开始布局线下供应链并深度介入线下实体门店 [2][7] - 外卖平台正对商家进行基于AI的深度赋能 [6]

AI行业发展趋势与核心观点 - AI大模型发展将从基础设施向上层应用演进，基座大模型数量将收敛至个位数，但围绕千行百业将衍生丰富的垂域模型与应用，这是引发技术变革的关键[2] - 物理AI成为重要关注窗口，正加速推进具身智能、自动驾驶等领域演进，有望深刻改变未来社会运行方式[2] - 2025年被称为“Agent元年”，AI技术正从以“内容生成”为核心的Copilot辅助模式，向以“自主行动”为核心的Agent模式迈进，企业智能化目标从“效率提升”转向“业务重构”[9] - AI应用正告别“技术炫技”的初级阶段，迈入“价值落地”的关键时期，核心逻辑是从“实验室里的高精尖”转变为“产业中的实用工具”，从“单一技术赋能”升级为“全链条生态协同”[16] 物理AI的技术路线与竞争 - 物理AI存在两条核心路线竞争：世界模型与视觉语言模型（VLA）[3] - Sora等模型标志着AI正从“预测者”向“模拟者”进化，是从“数据驱动”到“模型仿真驱动”再到“物理对齐”和“通用模拟”的范式转移[3] - 当前Sora被视为“视觉模拟器”而非真正的“物理世界模型”，因其缺乏因果推理、反事实推演和物理一致性，常出现违背物理逻辑的“物理幻觉”[3][4] - 世界模型技术路线分化为“生成派”（如Sora、Marble）和“表征派”（如JEPA），生成派适合做数据工厂或仿真训练，表征派适合做决策大脑和实时推理[4] - VLA模型核心理念是将机器人控制转化为序列建模问题，价值在于零样本泛化能力，但缺乏因果推理且依赖训练数据覆盖度；世界模型主张先构建环境内部模型进行虚拟试错，样本效率远超VLA[5] - 产业界正呈现VLA与世界模型融合的趋势，例如利用VLA进行高层策略规划，利用世界模型进行底层动作验证[5] 世界模型面临的挑战与发展预测 - 世界模型赋能“数实融合”需解决三大难题：理解因果性并掌握第一性原理、构建解决物理一致性问题的模拟器、应对数据枯竭与长尾困境[6] - 世界模型旨在通过海量视频数据预训练，在神经网络内部构建隐式“物理引擎”，以在数字空间低成本试错和推演[6] - 自动驾驶等数据驱动型AI的下一阶段竞争本质是高质量合成数据的竞争，成熟的世界模型能生成现实中难以捕捉的极端工况数据[6] - 世界模型落地时间表预测：2024-2025年实现视觉仿真；2026-2027年实现物理对齐；2028-2030年有望实现通用具身智能[6] 网络架构向AI原生演进 - 网络架构正从“云原生”向“AI原生”演变，大模型时代流量特征转向分布式“同步计算”，带来“大象流”、丢包零容忍、微秒级时延敏感等特点，需要网络做到“万无一失”[7] - AI原生网络核心是极致的性能无损和算网协同，具备内生智能、确定性保障和算网一体等关键特征[7] - 应用层面，云原生应用以K8S为底座，AI原生应用以“大模型+Agent”为底座，两者将趋于融合成为云智一体原生应用[7] 中兴通讯的技术布局与产品 - 中兴通讯技术演进从2G时代硬件集成，发展到5G时代的芯片+整机+大模型的组装式研发范式，在技术、专利、标准方面从跟随转向引领[8] - 公司自研珠峰、定海、凌云等芯片，服务器、存储、数据中心交换机和数据中心等产品收入增速明显[8] - 公司提供全栈全域的智算解决方案，支持软硬解耦、模型解耦和训推解耦，聚焦工程能力工具化[8] - 针对智能体应用，中兴通讯推出“Co-Sight智能体工厂”，带有“CT级可靠性”基因，结合深度思考和反思、DAG和COA规划协同，支持分钟级智能体构建[11] - Co-Sight通过冲突感知元验证（CAMV）机制确保决策可信，采用基于结构化事实的可信推理（TRSF）支持超长任务的“断点续做”[11] - Co-Sight构建了严格的运行环境：受控沙箱、全链路审计、隐私保护[12] - Co-Sight 2.0在通用AI助手基准测试GAIA中连续三个月保持第一，在代表前沿知识的HLE评测中也连续两个月位居榜首[12] - 中兴通讯与中国移动合作，联合验证了“点金行动”的31个高价值场景，结合图谱检索、强推理以及电信级多智能体协议，助力自智网络向L4+迈进[12] - 公司采用“1（通用底座）+N（领域增强）+X（场景微调）”策略，结合RAG技术，兼顾能力与成本[16] Agent规模化落地的挑战 - 智能体从实验室原型走向企业核心生产系统的“最后一公里”充满挑战，在电信、金融、能源等高可靠性行业，需解决随机性模型与确定性业务之间的矛盾、确保长程任务稳定性、构建可信安全边界[10] - 核心业务中，AI“幻觉”是不可接受的风险，企业无法容忍“黑盒”在没有人类审核下做出关键决策[10] - 由于上下文窗口限制，处理跨天、跨周的复杂任务链时，模型易出现记忆丢失或逻辑断裂，导致Agent开发复杂度呈指数级增长[10] - Agent使用工具（执行代码、调用API、操作数据库）会带来安全风险，如沙箱逃逸、资源耗尽和数据泄露[10] - 企业现有IT环境复杂，存在接口标准化缺失、数据孤岛等问题，同时需平衡推理维护成本与投资回报率[10] 有望率先实现AI价值闭环的行业特征与方向 - 能率先实现AI价值规模化复制的行业关键特征：信息密集、数据结构化程度高、具备强反馈机制、价值闭环极快、有一定容错度、具备一定范围泛化能力[13] - 智能化转型基础是网络化和数字化，数字化转型较好的行业更容易进行智能化转型[14] - 具体产业中，教育、医疗、软件开发、智能制造、城市治理等可能率先完成价值闭环[14] - 制造业凭借高度结构化数据环境和明确效率指标，成为AI价值变现的“排头兵”；城市治理依托海量多模态数据和迫切公共安全需求，正通过“城市智能体”模式实现从被动响应到主动预防的跨越[14] - AI进入产业“深水区”意味着从外围辅助系统进入核心生产系统，将面临“三多”（多模态数据、多厂家设备、多业务场景）、“三新”（新技术、新架构、新安全威胁）、“三跨”（跨领域知识融合、跨系统数据调用、跨组织流程协同）的复杂局面[14] 行业AI模型部署路径 - 驱动各行各业融入AI的模型路径并非“二选一”，而应采用“云边协同”的混合路径[15] - “通用基础大模型+行业精调”是构建企业“大脑”的最有效路径，能以低成本继承通用逻辑能力，解决知识密集型任务[15] - 从零构建行业专属小模型是构建企业“四肢”的可行方案，在非自然语言、极致边缘和极致隐私场景下不可或缺，解决了感知与执行层面的效率、适配和安全问题[15] - 面对工业领域的振动波谱、雷达信号、基因序列等“非自然语言”数据，通用模型的先验知识可能成为噪音，需从零构建专用模型[15] - 在极致时延和功耗场景（如矿山无人驾驶卡车），推理时延需控制在毫秒级，训练一个参数量在几百万到几亿的专用小模型是唯一可行方案[16] - 在对数据隐私和主权有极致要求的场景（如金融），为确保模型无潜在偏见或后门，会选择完全物理隔离环境下的从零训练[16]

文章核心观点 - 2025年产业发展以“融合”为鲜明主线，新质生产力加速培育，产业转型升级持续深化，旨在构建更具韧性、更富活力、更趋高端的现代化产业体系 [1] 跨界融合：打破壁垒　催生产业新生态 - 产业间壁垒成为融合创新“接口”，年末掀起“跨界造终端热”，例如字节跳动与中兴通讯合作推出“豆包手机”，理想汽车发布AI眼镜Livis，阿里巴巴推出6款夸克AI眼镜 [2] - 农业领域通过与低空经济、新能源、新材料等跨界携手，向科技驱动的智慧农业跃升，例如极飞科技的农业无人飞机在河北沧州小麦基地实现万亩麦田精准施肥 [2] - 新能源汽车成为开放包容的创新巨系统，例如东风汽车与华为合作智驾系统，联合航天科工在固态电池、氢能等领域合作，并合资成立智新半导体建成车规级功率半导体生产线 [3] - 融合趋势向多维度延伸，例如浙江诸暨山下湖镇珍珠产业与数字经济、绿色经济融合形成全产业链生态，年市场规模突破500亿元；黑龙江哈尔滨构建“冰雪+”复合业态体系，带动上下游产业协同发展 [4] - 业内专家认为，随着人工智能等新技术突破，产业融合将催生更多新业态、新模式、新动能，为中国经济积蓄发展动力并在全球产业竞争中抢占先机 [4] 数实融合：算力筑基　激活产业新动能 - “东数西算”工程关键节点城市算力基础设施布局优化，例如内蒙古乌兰察布已集聚67个数据中心，总投资超2600亿元，签约标准机架超200万架，算力规模达12万P且智算占比超90%，承接北京地区超6万P大模型训练算力业务 [5] - 税收大数据显示，2025年前11个月全国企业采购数字技术金额同比增长10.2%，传统产业数字化设备采购同比增长7.6%，自动化设备采购同比增长9.3% [6] - 制造业智能化转型显著，工业和信息化部等六部门公布首批15家领航级智能工厂名单，涵盖装备制造、原材料、电子信息、消费品等关键行业 [6] - 中联重科挖掘机共享制造智能工厂作为首批领航级工厂，人工智能技术场景应用率超80%，从钢板下料到整机下线仅需6.5天，平均每6分钟下线1台挖掘机，核心指标刷新全球工程机械领域纪录 [6] - 工业和信息化部数据显示，预计2025年电信业务总量和软件业务收入分别同比增长9%和12%左右，数字产业业务收入同比增长9%左右；累计建成7000余家先进级、500余家卓越级智能工厂；全国工业5G专网项目超2万个、5G工厂超8000家；人工智能核心产业规模超万亿元 [7] - 专家表示，AI作为数实融合的关键催化剂，驱动数据分析和自动化，助力实体经济数字化升级，正在重构产业发展模式，激活高质量发展新动能 [7] 创新融合：向深向广　打造产业新增长空间 - 从《政府工作报告》到中央经济工作会议，党中央决策部署推动“科技创新和产业创新深度融合”（“两创融合”） [8] - 在政策与市场双重驱动下，“两创融合”实践广泛展开，例如美的家用空调与西安交通大学联合研发的超低频技术达到国际领先水平；东风汽车搭建自动驾驶产学研用平台汇聚超50家产业链伙伴；嘉立创旗下平台贯通硬件创新全链路 [9] - 分析指出，我国科技创新活力持续迸发，成果产业化进程加快，科技自立自强基础更加扎实，实现了多个领域“从无到有”的突破并向“从有到优”的高质量发展迈进 [9] - 专家指出，2025年产业发展的显著特征是AI作为“赋能者”加速了从实验室到市场的转化路径，未来AI的融合赋能潜力将进一步释放，有望推动生物制造、量子计算等前沿领域提前实现产业化突破 [9]

文章核心观点 - 2025年产业发展以“融合”为鲜明主线，新质生产力加速培育，产业转型升级持续深化，旨在构建更具韧性、更富活力、更趋高端的现代化产业体系 [1] 跨界融合：打破壁垒　催生产业新生态 - 产业间壁垒成为融合创新的“接口”，催生充满创新活力的产业新生态，年末“跨界造终端热”是产业融合浪潮的缩影，例如字节跳动与中兴通讯合作推出“豆包手机”，理想汽车发布AI眼镜Livis，阿里巴巴推出6款夸克AI眼镜 [2] - 农业领域通过与低空经济、新能源、新材料等跨界携手，向科技驱动的智慧农业跃升，例如极飞科技的农业无人飞机在河北沧州小麦基地实现自主巡田与精准施肥 [2] - 汽车领域的新能源汽车成为开放包容的创新巨系统，例如东风汽车与华为合作智驾系统，联合航天科工构建“汽车+ICT+航天”创新体系，并合资成立智新半导体建成国内领先的车规级功率半导体生产线 [3] - 融合趋势向多维度延伸，例如浙江诸暨山下湖镇通过珍珠产业与数字经济、绿色经济融合形成全产业链生态，年市场规模突破500亿元；黑龙江哈尔滨以冰雪大世界IP构建“冰雪+文化+体育+商贸”复合业态，带动上下游产业协同发展 [4] - 业内专家认为，随着人工智能等新技术持续突破，产业融合将呈现更广阔空间，催生更多新业态、新模式、新动能，为中国经济积蓄发展动力并在全球产业竞争中抢占先机 [4] 数实融合：算力筑基　激活产业新动能 - “东数西算”工程关键节点城市算力基础设施布局优化，例如内蒙古乌兰察布已集聚华为、世纪互联等企业的67个数据中心，总投资超2600亿元，签约标准机架超200万架，算力规模达12万P且智算占比超90%，承接北京地区超6万P的大模型训练算力业务 [5] - 税收大数据显示，2025年前11个月全国企业采购数字技术金额同比增长10.2%，传统产业数字化设备采购同比增长7.6%，自动化设备采购同比增长9.3% [6] - 制造业智能化转型显著，工业和信息化部等六部门公布首批15家领航级智能工厂名单，涵盖装备制造、原材料、电子信息、消费品等关键行业 [6] - 中联重科挖掘机共享制造智能工厂作为首批领航级智能工厂，人工智能技术场景应用率超80%，从钢板下料到整机下线仅需6.5天，平均每6分钟下线1台挖掘机，生产节拍、换产时间、制造周期三大核心指标刷新全球工程机械领域纪录 [6] - 工业和信息化部数据显示，预计2025年电信业务总量和软件业务收入分别同比增长9%和12%左右，数字产业业务收入同比增长9%左右；累计建成7000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，全国工业5G专网项目超2万个、5G工厂超8000家；人工智能核心产业规模超万亿元 [7] - 专家表示，AI作为数实融合的关键催化剂，驱动数据分析和自动化，助力实体经济数字化升级，正在重构产业发展模式，激活高质量发展新动能 [7] 创新融合：向深向广　打造产业新增长空间 - 从《政府工作报告》到中央经济工作会议，党中央决策部署推动科技创新和产业创新深度融合，为实践探索指明清晰路径 [8] - 科研院所技术攻关与产业链协同发力，例如中国科学院过程工程研究所的含难降解有机物高盐废水处理项目已与企业签约，即将从实验室走向工厂 [8] - 美的家用空调和西安交通大学联合研发的超低频技术可精准调节压缩机运行频率，已于11月通过鉴定达到国际领先水平 [9] - 东风汽车搭建的自动驾驶产学研用平台汇聚超50家产业链伙伴，共同攻克激光雷达、车路协同等关键技术 [9] - 嘉立创旗下的立创开源硬件平台横向贯通从设计、采购到制造的硬件创新全链路，帮助用户实现高效闭环 [9] - 专家分析，我国科技创新活力持续迸发，成果产业化进程不断加快，实现了多个领域“从无到有”的突破并向“从有到优”的高质量发展迈进 [9] - AI作为“赋能者”加速了从实验室到市场的转化路径，其融合赋能潜力有望推动生物制造、量子计算等前沿领域提前实现产业化突破，正从工具演变为产业生态的神经系统，持续推动产业结构优化升级 [9]

文章核心观点 - 2025年产业发展的鲜明主线是“融合”，通过跨界融合、数实融合、创新融合，加速培育新质生产力，深化产业转型升级，构建更具韧性、更富活力、更趋高端的现代化产业体系 [1] 跨界融合：打破壁垒 催生产业新生态 - 产业间壁垒成为融合创新的“接口”，年末掀起“跨界造终端热”，例如字节跳动与中兴通讯合作推出“豆包手机”，理想汽车发布AI眼镜Livis，阿里巴巴推出6款夸克AI眼镜 [2] - 农业领域与低空经济、新能源、新材料等跨界融合，向科技驱动的智慧农业跃升，例如极飞科技的农业无人飞机在河北沧州小麦基地进行变量播撒精准施肥 [2] - 新能源汽车成为开放包容的创新巨系统，例如东风汽车与华为合作智驾系统，联合航天科工构建“汽车+ICT+航天”创新体系，并合资成立智新半导体建成国内领先的车规级功率半导体生产线 [3] - 融合趋势向多维度延伸，例如浙江诸暨山下湖镇珍珠产业与数字经济、绿色经济融合形成全产业链生态，年市场规模突破500亿元；黑龙江哈尔滨构建“冰雪+文化+体育+商贸”复合业态体系，带动上下游产业协同发展 [4] - 业内专家表示，随着人工智能等新技术持续突破，产业融合将催生更多新业态、新模式、新动能，在全球产业竞争中抢占先机 [4] 数实融合：算力筑基 激活产业新动能 - “东数西算”工程关键节点城市算力基础设施布局优化，例如内蒙古乌兰察布已集聚华为、世纪互联等企业的67个数据中心，总投资超2600亿元，签约标准机架超200万架，算力规模达12万P且智算占比超90%，承接北京地区超6万P大模型训练算力业务 [5] - 税收大数据显示，2025年前11个月全国企业采购数字技术金额同比增长10.2%，传统产业数字化设备采购同比增长7.6%，自动化设备采购同比增长9.3% [6] - 制造业智能化转型显著，工业和信息化部等六部门公布首批15家领航级智能工厂名单，涵盖装备制造、原材料、电子信息、消费品等关键行业 [6] - 中联重科挖掘机共享制造智能工厂作为首批领航级工厂，人工智能技术场景应用率超80%，从钢板下料到整机下线仅需6.5天，平均每6分钟下线1台挖掘机，生产节拍、换产时间、制造周期三大核心指标刷新全球工程机械领域纪录 [6] - 工业和信息化部数据显示，预计2025年电信业务总量和软件业务收入分别同比增长9%和12%左右，数字产业业务收入同比增长9%左右；累计建成7000余家先进级、500余家卓越级智能工厂，全国工业5G专网项目超2万个、5G工厂超8000家；人工智能核心产业规模超万亿元 [7] - AI作为数实融合的关键催化剂，驱动数据分析和自动化，助力实体经济数字化升级，重构产业发展模式 [7] 创新融合：向深向广 打造产业新增长空间 - 从《政府工作报告》到中央经济工作会议，党中央决策部署推动科技创新和产业创新深度融合，为实践探索指明路径 [8] - 科研院所技术攻关走向产业，例如中国科学院过程工程研究所含难降解有机物的高盐废水处理项目已与企业签约，即将从实验室走向工厂 [8] - 企业与科研机构协同发力，例如美的家用空调和西安交通大学联合研发的超低频技术达到国际领先水平；东风汽车搭建的自动驾驶产学研用平台汇聚超50家产业链伙伴攻克关键技术；嘉立创旗下立创开源硬件平台横向贯通硬件创新全链路 [9] - 我国科技创新成果产业化进程加快，实现多个领域“从无到有”的突破并向“从有到优”的高质量发展迈进 [9] - AI作为“赋能者”加速了从实验室到市场的转化路径，未来其融合赋能潜力有望推动生物制造、量子计算等前沿领域提前实现产业化突破 [10]

战略合作协议签署 - 江苏省与中国铁塔股份有限公司于12月29日签署了新一轮战略合作协议 [1] 合作背景与高层表态 - 江苏省委书记信长星表示，江苏省正全面实施“人工智能+”行动，加快建设“数实融合”强省，希望双方深化信息通信基础设施建设、应用场景拓展、数字经济发展等方面合作 [1] - 中国铁塔董事长张志勇表示，公司将积极对接江苏发展需求，加大数字基础设施投资力度，创新数智物联和绿色能源服务 [1] 合作领域与方向 - 双方合作将持续深化信息通信基础设施建设 [1] - 双方合作将拓展应用场景 [1] - 双方合作将共同发展数字经济 [1] - 中国铁塔将在江苏创新数智物联服务 [1] - 中国铁塔将在江苏创新绿色能源服务 [1]

战略合作协议签署 - 江苏省与中国铁塔股份有限公司于12月29日签署了新一轮战略合作协议 [1] - 江苏省委书记信长星、省长刘小涛会见了中国铁塔董事长张志勇一行 [1] - 江苏省领导储永宏、沈剑荣及中国铁塔副总经理赵敬宝参加了相关活动 [1] 合作背景与方向 - 合作背景基于党的二十大四中全会对深入推进数字中国建设的重要部署 [1] - 江苏省正把握科技革命与产业变革机遇，全面实施“人工智能+”行动，加快建设“数实融合”强省 [1] - 双方希望以此次签约为契机，深化在信息通信基础设施建设、应用场景拓展及数字经济发展等方面的合作 [1] 公司表态与计划 - 中国铁塔感谢江苏省对公司发展的大力支持 [1] - 公司表示将进一步发挥自身优势，积极对接江苏发展需求 [1] - 公司将加大数字基础设施投资力度，并创新数智物联和绿色能源服务 [1] 合作预期目标 - 双方合作旨在实现更高水平的互利共赢 [1] - 合作旨在助力江苏的高质量发展和现代化建设 [1]

江苏省“人工智能+”战略定位与内涵 - 江苏省将因地制宜发展新质生产力，深化拓展“人工智能+”，力争在人工智能赋能产业发展上形成独特优势 [1] - “人工智能+”被视为“十五五”时期发展新质生产力最具爆发力、渗透力和颠覆性的“关键变量”，核心在于科技创新 [1] - 人工智能的角色认知已从辅助“工具”跃迁为驱动新质生产力发展的核心“引擎”，其核心逻辑从“连接”转变为“赋能”与“生成” [1] “人工智能+”对生产力要素的重构 - 劳动者素质“增强”：AI通过人机协作赋予劳动者“外脑”，使其从重复性劳动中解放，从事创造性工作，实现人力资本指数级增长 [2] - 劳动资料“数智化”：生产工具升级为包含算法、算力、数据的智能系统，工业机器人、智能传感器等成为新劳动资料 [2] - 劳动对象“扩容”：数据成为新的关键生产要素，虚拟空间和数字孪生世界成为新劳动对象，生产的边界被无限延展 [2] 发展“人工智能+”的战略意义 - 从外部环境看，是应对全球科技竞争“白热化”的主动选择，需通过发展“人工智能+”加快关键核心技术攻关，实现高水平科技自立自强 [3] - 从内部条件看，是破解高质量发展瓶颈的内在要求，能缓解劳动力短缺压力，提升资源利用效率，推动产业结构向价值链中高端攀升 [3] - 在“十五五”期间，通过AI赋能可将人口规模优势转化为人才资源优势，将数据资源优势转化为产业发展优势 [3] 江苏省“人工智能+”的实践路径 - 江苏省作为制造业和实体经济大省，需将“人工智能+”深入到千行百业的具体场景中，构建“数实融合”的实践样板 [3] - 聚焦“智改数转网联”，打造制造业转型新高地，推动AI技术与制造业深度融合，围绕高端化、智能化、绿色化发展方向 [4] - 推动生产端柔性变革，实现从“以产定销”向“以销定产”转变，利用计算机视觉进行质量检测，利用预测性维护技术让设备“自救” [4] - 推动产业链协同优化，围绕16个先进制造业集群和50条重点产业链，构建工业互联网平台，利用AI算法优化供应链管理 [4] - 聚焦社会治理现代化，拓展“人工智能+”至城市治理与公共服务领域，通过“AI+治理”实现精细化治理和普惠化服务 [4] - 聚焦基础设施先行，加快构建一体化算力网络体系，统筹通用算力、智能算力和超级算力布局，降低中小企业使用算力的门槛和成本 [5] - 打通“最后一公里”，鼓励高校、科研院所与企业组建创新联合体，解决大模型在垂直行业落地难的问题，构建开放协同的产业生态 [6] “人工智能+”发展的伦理与社会考量 - 发展需坚持“以人为本”的终极指向，确保技术服务于人的全面发展，警惕技术异化风险，避免人成为算法的附庸 [6] - 需有效应对算法歧视、数据隐私泄露、“信息茧房”等社会伦理挑战，建立健全人工智能治理体系，推动算法可解释性和透明度 [6] - 需加强数据立法和监管，探索数据所有权、使用权与收益权的分离机制，在释放数据价值的同时筑牢安全防线 [6] - 致力于弥合“智能鸿沟”，通过政策引导和平台赋能帮助中小企业低成本获取AI能力，并关注老年人、残障人士等群体的适应性 [7]

核心观点 - 山东移动日照分公司以“产业大脑能力中心”为核心，通过整合5G、AI、区块链等技术，构建了从赋能单个企业到激活产业链，再到跨产业复制推广的清晰数智转型路径，成功从传统通信服务商升级为区域产业数字化转型的核心赋能者[1][8] 技术架构与赋能模式 - 公司以“产业大脑能力中心”为统一技术底座，打造了可插拔、可定制的“企业智脑”智能赋能引擎，旨在解决中小企业转型门槛高、数据孤岛等共性难题[2] - 该模式是“连接+算力+能力”技术组合的落地实践，深度植入5G专网、物联网卡、云电脑等移动自有业务，实现从“项目合作”到“生态共生”的跨越[1][3] 企业级应用与成效 - 在海洋食品产业龙头万泽丰集团，“企业智脑”实现了CRM、MES、供应链等系统的模块化拼装与数据贯通，内嵌AI智能体推动管理升级，助力企业综合管理效率提升超60%，实施成本降低逾60%[2] - 赋能过程深度融合移动的5G专网（保障生产数据毫秒级回传）、物联网卡（设备全量接入）和云电脑（移动办公全覆盖）等硬核支撑[3] 产业链协同与拓展 - 在日照绿茶产业，深度融合10年气候数据预测产量，联动“文旅热力图”分析客流，发送315万条营销短信，为“核心产区商城”引流促成600余笔交易[5] - 助力政府通过产业驾驶舱防范仿冒风险，依托区块链溯源秤完成5.7万次赋码，提升品牌溢价[5] - 突破性实现供应链金融协同：以“数据资产质押”模式重构信用体系，基于企业真实业务数据搭建风控模型，吸引多类金融机构战略合作，为公司开辟全新营收赛道[5] 跨产业复制与规模化推广 - 公司将在精制茶加工产业沉淀的“产业大数据+行业大模型”核心架构与运营经验，快速复制推广至海洋食品、绿色建筑（智能建造）等领域[6] - 在海洋食品赛道落地升级版“企业智脑”，在绿色建筑领域规划覆盖“建造-管理-服务”的全链条产品矩阵，形成“打造一个标杆，复制一个产业”的规模化赋能格局[6][7] - “能力复用、横向贯通”的模式有效规避重复建设，大幅降低新赛道进入成本与风险[7] 战略价值与行业认可 - 该模式推动日照绿茶、海洋食品等特色产业向数字化、高端化跃升，助力岚山区入选“全国绿茶重点产区”[8] - 公司将中国移动5G、算力网络、大数据等核心技术优势转化为服务地方经济发展的成果[8] - 该“产业大脑能力中心”先后获评山东省示范型产业大脑、山东省数字经济创新服务机构（人工智能方向）、“卓越级产业大脑”，并被授予“省级工业互联网平台”[8] 未来发展规划 - 公司将持续深化“产业大脑能力中心”建设，聚焦钢铁、低空经济等本地优势产业，丰富“企业智脑”产品矩阵[8] - 致力于放大AI智能体与数据要素的乘数效应，深耕“技术赋能产业升级、生态反哺业务增长”的可持续发展之路[8]

眉山市制造业“十四五”成就总结 - “十四五”期间工业年均增速位居全省前列，工业占GDP比重显著提升，总量连跨三个百亿台阶，全省排名晋升三位[3] - 产业结构持续优化，新能源新材料产业规模突破千亿元，建成全球单体最大电池片生产基地，并成功培育多个国家级、省级先进制造业集群[3] - 转型升级成效突出，建成全省首个“智改数转”促进中心，诞生全球光伏电池领域首个“灯塔工厂”，绿色制造体系建设走在全省前列[3] “十五五”制造业发展战略方向 - 紧扣兴产聚人目标，突出新型工业化主导作用，因地制宜发展新质生产力，全力推动制造业向高端化、智能化、绿色化迈进，加快打造成渝地区先进制造创新转化高地[3] - 重点从产业能级提升、数实深度融合、发展方式转变三大方面协同发力[3] 高端化发展具体路径 - 继续壮大以新能源新材料为引领的“1+3”产业集群，前瞻布局空天信息、生物制造等未来产业[3] - 深度融入成渝地区双城经济圈产业分工，加快嵌入锂电、光伏等国家级产业集群建设[3] - 以打造“西部中试转化基地”为核心，构建“1+N”中试体系，推动固态电池、钙钛矿电池等前沿技术成果加速转化落地[4] 智能化发展具体路径 - 实施“智改数转”诊断全覆盖，建设一批先进级智能工厂和数字化车间，推动规上工业企业关键工序数控化率大幅提升[4] - 积极开展人工智能赋能行动，建设“新型储能+”、“空天+”等示范应用场景[4] - 夯实数字基础设施，深化“5G+工业互联网”融合应用，推进大数据中心、智算中心建设，打造数智融合示范区[4] 绿色化发展具体路径 - 大力推行绿色制造，建设更多绿色工厂、绿色园区乃至零碳工业园区[4] - 优化能源结构，推进新型电力系统建设，探索绿电直供模式[4] - 建立锂电材料等回收利用循环体系，推动工业废物资源化，加快建设循环经济产业园，构建绿色低碳循环发展经济体系[4]