现代化产业体系建设 - 优化提升传统产业，巩固提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等产业在全球产业分工中的地位和竞争力，提升产业链自主可控水平，强化产业基础再造和重大技术装备攻关 [13] - 培育壮大新兴产业和未来产业，加快新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展，前瞻布局量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等未来产业 [14] - 促进服务业优质高效发展，扩大服务业开放，分领域推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，促进生活性服务业高品质、多样化、便利化发展，提高现代服务业与先进制造业、现代农业融合发展水平 [14] 科技创新与产业发展 - 加强原始创新和关键核心技术攻关，全链条推动集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等重点领域关键核心技术攻关取得决定性突破 [17] - 推动科技创新和产业创新深度融合，加快重大科技成果高效转化应用，布局建设概念验证、中试验证平台，加大应用场景建设和开放力度，加强知识产权保护和运用 [17] - 强化企业科技创新主体地位，推动创新资源向企业集聚，支持企业牵头组建创新联合体，培育壮大科技领军企业，支持高新技术企业和科技型中小企业发展 [18] 数字经济发展 - 深入推进数字中国建设，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用，促进实体经济和数字经济深度融合 [20] - 加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，全面实施"人工智能+"行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合 [20] - 创新发展数字贸易，有序扩大数字领域开放，提升贸易促进平台功能，支持跨境电商等新业态新模式发展 [28] 能源体系转型 - 加快建设新型能源体系，持续提高新能源供给比重，推进化石能源安全可靠有序替代，坚持风光水核等多能并举，统筹就地消纳和外送，促进清洁能源高质量发展 [49] - 积极稳妥推进和实现碳达峰，实施碳排放总量和强度双控制度，深入实施节能降碳改造，推动煤炭和石油消费达峰，扩大全国碳排放权交易市场覆盖范围 [49] - 加快形成绿色生产生活方式，推动工业、城乡建设、交通运输、能源等重点领域绿色低碳转型，完善资源总量管理和全面节约制度，促进循环经济发展 [50] 区域协调发展 - 增强区域发展协调性，推动西部大开发形成新格局、东北全面振兴取得新突破、中部地区加快崛起、东部地区加快推进现代化，巩固提升京津冀、长三角、粤港澳大湾区高质量发展动力源作用 [33] - 促进区域联动发展，推进跨区域跨流域大通道建设，强化区域基础设施互联互通，加强重点城市群协调联动发展，促进区域创新链产业链高效协作 [34] - 深入推进以人为本的新型城镇化，科学有序推进农业转移人口市民化，推进超大特大城市治理现代化，加快城市群一体化和都市圈同城化，分类推进以县城为重要载体的城镇化建设 [35] 金融体系完善 - 加快建设金融强国，完善中央银行制度，构建科学稳健的货币政策体系，大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融 [26] - 提高资本市场制度包容性、适应性，健全投资和融资相协调的资本市场功能，积极发展股权、债券等直接融资，稳步发展期货、衍生品和资产证券化 [26] - 优化金融机构体系，推动各类金融机构专注主业、完善治理、错位发展，建设安全高效的金融基础设施，稳步发展数字人民币，加快建设上海国际金融中心 [26]

现代化产业体系建设 - 坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，坚持智能化、绿色化、融合化方向，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国，保持制造业合理比重，构建以先进制造业为骨干的现代化产业体系 [13] - 优化提升传统产业，推动重点产业提质升级，巩固提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等产业在全球产业分工中的地位和竞争力，提升产业链自主可控水平 [13] - 培育壮大新兴产业和未来产业，加快新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展，前瞻布局量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等未来产业 [14] 科技创新与自立自强 - 加强原始创新和关键核心技术攻关，全链条推动集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等重点领域关键核心技术攻关取得决定性突破 [16] - 推动科技创新和产业创新深度融合，强化企业科技创新主体地位，支持企业牵头组建创新联合体，鼓励企业加大基础研究投入，培育壮大科技领军企业 [18] - 深入推进数字中国建设，加快人工智能等数智技术创新，全面实施"人工智能+"行动，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合 [20] 国内市场与内需提振 - 大力提振消费，深入实施提振消费专项行动，扩大优质消费品和服务供给，培育国际消费中心城市，清理汽车、住房等消费不合理限制性措施 [21] - 扩大有效投资，保持投资合理增长，提高投资效益，优化政府投资结构，激发民间投资活力，增强市场主导的有效投资增长动力 [22] - 坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点，统一市场基础制度规则，消除要素获取、资质认定、招标投标、政府采购等方面壁垒，破除地方保护和市场分割 [23] 高水平对外开放 - 积极扩大自主开放，对接国际高标准经贸规则，以服务业为重点扩大市场准入和开放领域，扩大高标准自由贸易区网络 [28] - 推动贸易创新发展，促进外贸提质增效，优化升级货物贸易，拓展中间品贸易、绿色贸易，大力发展服务贸易和数字贸易 [29] - 拓展双向投资合作空间，塑造吸引外资新优势，缩减外资准入负面清单，促进外资境内再投资，营造透明稳定可预期的制度环境 [29] 金融体系与资本市场 - 加快建设金融强国，完善中央银行制度，构建科学稳健的货币政策体系，大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融 [27] - 提高资本市场制度包容性、适应性，健全投资和融资相协调的资本市场功能，积极发展股权、债券等直接融资，稳步发展期货、衍生品和资产证券化 [27] - 全面加强金融监管，强化央地监管协同，丰富风险处置资源和手段，构建风险防范化解体系，保障金融稳健运行 [27] 区域协调发展 - 增强区域发展协调性，推动西部大开发形成新格局、东北全面振兴取得新突破、中部地区加快崛起、东部地区加快推进现代化 [34] - 促进区域联动发展，推进跨区域跨流域大通道建设，加强重点城市群协调联动发展，培育发展若干区域性中心城市 [35] - 优化国土空间发展格局，强化主体功能区战略实施，完善国土空间规划体系，赋予省级政府统筹建设用地更大自主权 [36] 绿色发展与能源转型 - 加快建设新型能源体系，持续提高新能源供给比重，推进化石能源安全可靠有序替代，坚持风光水核等多能并举 [46] - 积极稳妥推进和实现碳达峰，实施碳排放总量和强度双控制度，深入实施节能降碳改造，扩大全国碳排放权交易市场覆盖范围 [47] - 加快形成绿色生产生活方式，推动工业、城乡建设、交通运输、能源等重点领域绿色低碳转型，完善资源总量管理和全面节约制度 [50] 数字经济与人工智能 - 健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用，促进实体经济和数字经济深度融合 [20] - 加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给，抢占人工智能产业应用制高点 [20] - 全面实施"人工智能+"行动，以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则 [20]

现代化产业体系建设 - 优化提升传统产业，巩固提升矿业、冶金、化工、轻工、纺织、机械、船舶、建筑等产业在全球分工中的地位和竞争力 [12] - 培育壮大新兴产业和未来产业，加快新能源、新材料、航空航天、低空经济等战略性新兴产业集群发展，前瞻布局量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信等未来产业 [13] - 促进服务业优质高效发展，推进生产性服务业向专业化和价值链高端延伸，促进生活性服务业高品质、多样化、便利化发展 [13] - 构建现代化基础设施体系，适度超前建设新型基础设施，推进信息通信网络、全国一体化算力网、重大科技基础设施等建设和集约高效利用 [14] 科技创新与产业发展 - 加强原始创新和关键核心技术攻关，全链条推动集成电路、工业母机、高端仪器、基础软件、先进材料、生物制造等重点领域关键核心技术攻关取得决定性突破 [16] - 强化企业科技创新主体地位，推动创新资源向企业集聚，支持企业牵头组建创新联合体，培育壮大科技领军企业，支持高新技术企业和科技型中小企业发展 [17] - 深入推进数字中国建设，促进实体经济和数字经济深度融合，实施工业互联网创新发展工程，全面实施"人工智能+"行动，加强人工智能同产业发展相结合 [19] - 一体推进教育科技人才发展，加快建设国家战略人才力量，培养造就更多战略科学家、科技领军人才、卓越工程师、大国工匠、高技能人才等各类人才 [18] 市场体系与宏观经济 - 大力提振消费，深入实施提振消费专项行动，扩大优质消费品和服务供给，推动商品消费扩容升级，培育国际消费中心城市 [20] - 扩大有效投资，保持投资合理增长，提高投资效益，激发民间投资活力、提高民间投资比重 [21] - 坚决破除阻碍全国统一大市场建设卡点堵点，统一市场基础制度规则，消除要素获取、资质认定、招标投标、政府采购等方面壁垒，破除地方保护和市场分割 [21] - 充分激发各类经营主体活力，深化国资国企改革，落实民营经济促进法，发展壮大民营经济，支持中小企业和个体工商户发展 [22] 金融体系与财政政策 - 加快建设金融强国，大力发展科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融，积极发展股权、债券等直接融资 [24] - 发挥积极财政政策作用，加强财政资源和预算统筹，深化零基预算改革，优化财政支出结构，完善地方税、直接税体系 [24] - 加快完善要素市场化配置体制机制，建立健全城乡统一的建设用地市场、功能完善的资本市场、流动顺畅的劳动力市场、转化高效的技术市场 [23] 对外开放与国际贸易 - 积极扩大自主开放，以服务业为重点扩大市场准入和开放领域，加快推进区域和双边贸易投资协定进程，实施自由贸易试验区提升战略 [25] - 推动贸易创新发展，促进外贸提质增效，优化升级货物贸易，拓展中间品贸易、绿色贸易，大力发展服务贸易，创新发展数字贸易 [26] - 拓展双向投资合作空间，塑造吸引外资新优势，缩减外资准入负面清单，健全外商投资服务保障体系 [26] - 高质量共建"一带一路"，深化基础设施硬联通、规则标准软联通，深化贸易、投资、产业、人文务实合作，拓展绿色发展、人工智能、数字经济等领域合作新空间 [27] 能源体系与绿色转型 - 加快建设新型能源体系，持续提高新能源供给比重，坚持风光水核等多能并举，加强化石能源清洁高效利用，全面提升电力系统互补互济和安全韧性水平 [45] - 积极稳妥推进和实现碳达峰，实施碳排放总量和强度双控制度，推动煤炭和石油消费达峰，扩大全国碳排放权交易市场覆盖范围 [46] - 加快形成绿色生产生活方式，推动工业、城乡建设、交通运输、能源等重点领域绿色低碳转型，完善资源总量管理和全面节约制度 [46] 农业发展 - 提升农业综合生产能力和质量效益，加力实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动，增强粮食等重要农产品供给保障能力，深入实施种业振兴行动 [28] - 推进宜居宜业和美乡村建设，发展各具特色的县域经济，推动农村一二三产业深度融合，培育壮大乡村特色产业 [29]

AI在金融领域的应用现状 - AI已广泛嵌入金融行业主要业务中，但应用仍处于早期阶段[1] - 中外嘉宾在2025外滩年会上一致认为AI在提升效率的同时带来增量风险，需谨慎评估利弊[1] - AI应用对金融系统的影响性质（边际性改变、增量性变革或根本性颠覆）仍需继续观察[1] AI在金融业务中的具体应用 - AI深度渗透到金融业务各流程，主要用于优化业务流程和对外服务[3] - 应用集中在中后台运营、客户交流与提供金融产品三个领域[3] - 中后台运营智能化已较广泛应用，覆盖数据收集、加工、信息甄别与客户评估等环节[3] - 客户关系管理普遍应用AI技术，包括营销、维护和问题解答等方面[3] - AI在提供金融产品方面带来双重效益：对内帮助降低成本提高效率，对外使服务更个性化精准[3] - 金融系统积累的海量数据为AI应用提供良好基础，可用于机器学习深度学习[4] - AI为金融系统特别是银行系统提供新发展机会，将带来较大边际变化[5] - 2025年7月国务院发布意见明确将重点推动"人工智能+"产业发展，在金融等领域推动智能终端、智能体广泛应用[3] AI带来的增量风险 - AI既提升监管者监测风险能力，也增强风险潜在影响力[7] - 微观层面金融机构面临模型稳定性风险和数据治理风险两类新型或增量风险[7] - 宏观层面金融业面临集中度风险和决策趋同风险两类增量风险[7] - 金融行业在AI模型技术上可能依赖少数技术开发能力强、稳定性高的服务提供商[7] - 大型金融机构在资源投入上比小型机构更具优势，可能导致市场集中度提高[7] - 由于使用模型和数据相对标准化集中，金融机构决策依据可能趋同，导致行业整体决策同质化[7] - 决策趋同性过高可能引发"共振"效应[7] - AI模型大量运用短期高频数据可能导致学习结果与金融稳健和宏观调控所需的长远稳定性要求不一致[7] AI对决策和货币政策的影响 - AI在金融领域应用仍处于早期阶段，作用仍是辅助性的，无法取代人的决策[9] - 在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域仍然离不开人的专业判断[9] - 人才是金融领域最宝贵最有价值的资产[9] - AI可能重演"索洛悖论"，转化为生产率跃升需要更多时间[9] - 国际清算银行讨论认为AI相关模型对货币政策影响尚不明显[9] - AI可在物价和微观行为的数据收集、处理、模式识别和推理方面影响货币政策决定[9] - 货币政策属于慢变量，随经济周期或经济变化而调整，不可能对每天价格变化做出响应[10] - AI对货币政策的影响还需要更长时间的观察和研究[10]

财政实力与预算收支 - 全市一般公共预算收入预计达到1254亿元，比“十三五”时期增加266亿元，增长约27% [3] - 全市一般公共预算支出五年预计超过2900亿元，比“十三五”时期增加966亿元，增长47.7% [3] - 支出结构不断优化，更多资金用于保障重点领域发展 [3] 财政政策与资金支持 - 争取各类转移支付资金超1100亿元，保障政策落地 [3] - 落实结构性减税降费政策，重点支持科技创新和制造业 [3] - 安排地方政府专项债券881亿元，支持建设项目850余个，有效带动社会投资 [3] - 争取大规模设备更新和消费品以旧换新资金34.4亿元 [3] - 安排财政资金80亿元，支持397万亩高标准农田建设 [3] 民生保障支出 - 全市一般公共预算保障民生相关支出超2400亿元，占支出比重始终保持在80%左右 [4] - 社会保障和就业支出536亿元、教育支出528亿元、农林水支出368亿元 [4] - 卫生健康支出271亿元、住房保障支出125亿元 [4] - 九类困难群众补助标准平均提高23.6% [4] - 城乡居民基本养老保险基础养老金标准由每人每月142元提高到208元 [4] 金融行业发展与支持 - 截至2025年9月末全市本外币贷款余额4474.22亿元，同比增长9.39% [6] - 2021—2024年各项贷款年均增速12.77% [6] - 科技型企业贷款、普惠小微、绿色贷款等年均增速超过25% [6] - 2021年以来新增上市公司2家，新增挂牌企业396家、总数达594家，累计直接融资870.9亿元 [6] - 创新“抢单制”“金融辅导1分钟”等特色金融服务品牌 [6] 财政改革与管理 - 强化预算绩效管理，构建“全方位、全过程、全覆盖、全成本”的新体系，创造“德州模式” [5] - 深化政府采购领域改革实践，助力全国统一大市场建设 [5] - 全省首创“金服制度”，推行“无还本续贷”“无缝续贷”模式 [5]

文章核心观点 - 金融与科技历来相辅相成，人工智能是金融行业自然演进的下一个领先应用领域 [1] - 人工智能在金融行业的应用目前处于早期辅助阶段，旨在优化流程、提升服务并创造内外双重效益，尚未对员工安置构成压力 [1][2] - 人工智能的应用为金融机构带来了微观层面的模型稳定性和数据治理风险，以及宏观层面的行业集中度和决策趋同风险，需关注其对整体金融结构变化的潜在影响 [3] 人工智能在金融领域的应用现状 - 应用主要集中在三个领域：中后台运营智能化（如数据收集加工、信息甄别、客户评估）、客户关系管理（如营销、维护、问题解答）以及金融产品提供 [1] - 应用带来双重效益：对内帮助金融机构降低成本、提高效率，对外为客户提供更个性化、精准的产品与服务 [1] - 目前应用仍属辅助性，无法取代人的决策及与客户的个性化互动，在信贷、保险定价、定损、精算等关键领域仍需专业判断 [2] 人工智能对就业的影响 - 目前尚无金融机构单纯因应用人工智能而出现员工安置压力的案例 [2] - 员工被视为金融机构最有效的生产力，人才是行业最宝贵、最有价值的资产 [2] 人工智能带来的风险 - 对单家金融机构而言，主要新型风险包括模型稳定性风险和数据治理风险（涉及数据来源、质量及事后评估监测） [3] - 对整个行业而言，主要增量风险包括因依赖少数技术服务商和大型机构资源优势可能导致的集中度风险，以及因模型和数据标准化可能引发的决策趋同风险 [3] - 决策趋同风险过高可能引发行业“共振”效应，需要关注人工智能对金融结构多元化的潜在影响 [3]

AI在金融行业的应用现状 - 金融与科技的互动相辅相成、相互促进 [2] - AI目前主要用于优化业务流程和对外服务 [2] - AI在金融领域的应用仍处于早期阶段 其作用仍是辅助性的 无法取代人的决策 [2] AI在金融行业的具体应用领域 - 中后台运营智能化应用广泛 覆盖数据收集、加工、信息甄别与识别及客户评估等多个环节 [2] - 客户关系管理普遍应用AI技术 包括营销、维护和问题解答等方面 [2] - 金融产品提供方面AI带来双重效益 对内帮助金融机构降低成本、提高效率 对外使服务更个性化、精准 [2] 人力资源在金融业的核心地位 - 金融机构未出现单纯因AI应用而产生的员工安置压力案例 [2] - 员工是金融机构最有效的生产力 每一位员工都在创造价值 [2] - 在柜员服务、信贷、保险定价、定损、精算等关键领域 AI无法替代人的专业判断和个性化互动 [2][3] - 人才始终是金融行业最宝贵、最有价值的资产 [3]

AI在金融领域的应用现状与定位 - 金融监管总局表示目前尚无金融机构因AI应用而出现员工安置压力的案例[1] - AI在金融领域的应用仍处于早期阶段，其作用是辅助性的，无法取代人的决策[1] - AI是辅助工具，无法替代柜员与客户之间个性化的互动，在信贷、保险定价等关键领域仍离不开人的专业判断[2] AI对金融机构人力资源的影响 - 员工被视为金融机构最有效的生产力，每一位员工都在创造价值[1] - 人才是金融行业最宝贵、最有价值的资产[2] - AI的应用可能创造更多工作岗位，但其影响是边际性改变、增量性变革还是根本性颠覆仍需观察[2] AI应用带来的新型风险 - 从微观层面，单家金融机构面临模型稳定性风险和数据治理风险两类新型或增量风险[3] - 从行业层面，金融行业面临集中度风险和决策趋同风险两类增量风险[3] - 风险的成因、路径和形态有所变化，但金融行业面临的根本性风险未发生革命性改变[2] AI在金融行业的具体应用领域 - AI主要用于优化业务流程和对外服务，应用集中在三个领域：中后台运营智能化、客户交流、金融产品提供[4] - 中后台运营智能化在银行等金融机构内部已应用广泛，覆盖数据收集、加工、信息甄别等多个环节[4] - 在客户关系管理方面，金融机构普遍应用AI技术进行营销、维护和问题解答[4] - AI应用带来双重效益：对内帮助降低成本提高效率，对外提供更个性化精准的金融产品与服务[4]

核心观点 - 国泰海通维持战术性超配黄金、A/H股，战术性标配美债、国债与人民币的资产配置观点 [1] - 中国科技突破与新兴产业主题交易热度高涨，总量政策预期稳定及资本市场制度改革提振市场风险偏好 [1] - 外部局势冲突和交易扰动造成的资产价格波动或提供配置机会 [1] A/H股配置观点 - 多重因素支持中国权益表现，维持对A/H股的战术性超配观点 [1] - 中国内地无风险利率中枢下行以及海外美联储货币政策趋松调整有利于支持流动性充裕稳定 [1] - 国内金融条件稳定，财政/货币的宽松储备以及稳定资本市场的作用为市场提供支撑 [1] - 社会和投资人关于“找资产”的需求持续井喷，尤其是发展逻辑坚实的优质资产 [1] 美债配置观点 - 维持对美债的战术性标配观点 [2] - 鲍威尔货币政策指引趋于宽松有利于市场修正货币政策与流动性预期 [2] - 地区银行暴雷事件或将催化货币政策宽松进程 [2] - 降温却未失速的经济状态有助于压制内生性通胀粘性与实际利率 [2] - 美债阶段性具备适中的风险回报比与战术性配置价值 [2] 国债配置观点 - 维持对国债的战术性标配观点 [3] - 不平衡的信贷供需与充裕稳定的流动性对债市仍有支撑 [3] - “央行买债”与债基赎回费率调整两大主题持续博弈 [3] - 国内利率或高位宽幅震荡，央行货币政策或发力呵护银行间资金流动性 [3] - 融资需求与信贷供给不平衡是客观现实，流动性边际改善或稳定债市情绪 [3] - 债市或延续震荡格局，地缘政治事件或催化其表现 [3] 黄金配置观点 - 维持对黄金的战术性超配观点，积极看好金价短期表现，看多长期配置价值 [1][4] - 8月末黄金突破3500美元阻力位后涨势如虹，10月初已突破4000美元关键点位 [4] - 美联储降息、全球地缘政治形势叠加中国央行持续购金将对黄金定价形成有力支撑 [4] - 国际地缘政治环境变化导致资本市场波动加剧，支持黄金表现 [4] 人民币汇率观点 - 维持对人民币的战术性标配观点 [5] - 中国经济运行稳中向好，相较于其他主要经济体增长动能韧性较强 [5] - 资本市场回报较好与景气预期改善有望支撑人民币汇率中枢稳定升值 [5] - 人民币汇率整体将呈现双向波动的态势，中枢震荡升值 [5]

中美战略博弈 - 中国在贸易谈判中采取强硬姿态，美方代表称中国谈判代表无礼且难缠，并类比历史上美国对待日本的方式[1] - 中国统一思路，主和派影响力因美方不靠谱做法而消耗殆尽，美方存在今天谈明天反悔的情况[7] - 中国推动去美元化甚至脱钩，以应对美元体系风险，避免被拖累[5] 美国经济与制度特征 - 美国经济依赖美元底气和金融市场，财政赤字高但GDP增长，通过金融收割全球维持循环，区别在于赚多赚少[3] - 资本逐利导致制造业回流困难，金融业收益远高于制造业，实业辛苦一年比不上股市波动[3] - 美国政治制度存在四年轮换周期，政策缺乏连续性，难以持续推行如制造业回流等长期战略[3] 美元体系与风险 - 美元玩法本质是收割，只要使用美元就被美国扒一层皮，利益分配在美联储与特朗普推出的稳定币之间存在博弈[5] - 稳定币操作缺乏透明度和责任人，曾手滑产生300万亿美元，相当于全球三年GDP总和，实质是变相印美元[5] - 美元无锚定物，依赖信用支撑，中国认为此模式将拖累全球，只有美国能幸存[5] 农业与战略准备 - 网络出现诋毁国内农业的声音，目的包括促使中国购买美国大豆以及让中国放松警惕[7] - 中国坚持备战备荒传统，农业领域经验丰富以应对潜在风险[7]