专项行动核心观点 - 工信部组织开展城域"毫秒用算"专项行动，短期直接刺激网络设备等算力基础设施需求，中长期为边缘计算和AI行业应用打开蓝海空间 [1] 算力基础设施升级 - 专项行动对算力基础设施提出明确时延要求：算力中心毫秒互连(<1ms)、重点场所算力资源毫秒接入(<1ms)、应用终端算力应用毫秒可达(网络时延<10ms) [1] - 规划对数据中心间、算力与用户间、数据中心内部的时延提出要求，形成系统性升级，需对网络基础设施进行大面积升级替换 [1] - 网络基础设施升级间接推动算力芯片、服务器、光模块、交换机等网络传输关键环节需求增长 [1] 算力调度与边缘计算 - 专项行动推进任务式调度和算网运维智能体发展，边缘计算与算力调度成为推动智能算力网络建设的重要环节 [2] - 提高边缘计算节点密度可将算力资源下沉到城域网络边缘，支持AI应用调用云端大模型及海量数据 [2] - 构建"云-边-段"一体化算力调度系统，结合AI智能体驱动网络监控，实时检测时延、抖动、丢包率等指标，形成算网运维智能体 [2] AI应用商业化落地 - 推动"算力应用毫秒可达"有助于满足AI应用对时效性要求，时延是制约大模型发挥效能的瓶颈因素，降低时延将推动AI应用商业化加速落地 [3] - 对于多模态等数据交互量较大的场景，降低时延将提升用户交互体验 [3] - 在智能驾驶领域，通过车规级TSN交换芯片可实现低延迟、高可靠性数据传输，满足自动驾驶及其他复杂车载应用需求 [3] 投资关注领域 - 计算机板块建议重点关注算力调度与运维、算力基础设施、智能驾驶、AI行业应用等领域 [1]

AI发展前景 - 实现通用人工智能AGI已是确定性事件 但只是起点 终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能ASI [1] AI演进路线 - 第一阶段为智能涌现 AI通过学习海量人类知识具备泛化智能 [1] - 第二阶段为自主行动 AI掌握工具使用和编程能力以辅助人 行业当前正处于此阶段 [1] - 第三阶段为自我迭代 AI通过连接物理世界并实现自学习 最终实现超越人 [1] 公司AI战略 - 通义千问坚定开源开放路线 致力于打造AI时代的Android [1] - 构建作为下一代计算机的超级AI云 为全球提供智能算力网络 [1]

工业互联网与人工智能协同发展 - 工信部强调用好人工智能作为"关键变量"，推动工业互联网与人工智能协同赋能、融合发展 [1] - 需夯实互联互通基础，高标准实施"5G+工业互联网"512工程升级版、标识"贯通"行动和工业互联网平台高质量发展行动 [1] 工业数据与算力建设 - 将建设高质量工业数据集，在重点行业领域打造"高价值、高纯度、高可用性"工业语料库和多模态数据集 [1] - 推动建设工业领域专业大模型，鼓励基础大模型向工业领域开源共享 [1] - 加快智能算力建设布局，构建"云边端"协同的智能算力网络 [1] 人工智能赋能新型工业化 - 依托工业互联网平台推动工业数据、模型、知识、算法加速集聚，提升制造业数字化网络化智能化水平 [1]