政策核心与目标 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在加快推进人工智能技术在制造业的融合应用，打造新质生产力，全方位赋能新型工业化 [1] - 政策目标是到2027年，实现人工智能关键核心技术安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1] - 具体量化目标包括：推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 具体量化目标还包括：培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] 重点赋能行业与主体 - 原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等行业被列为人工智能赋能新型工业化发展的重点行业 [2] - 政策鼓励龙头企业、央国企先行探索人工智能赋能制造业的新模式、新应用 [2] - 政策将深入实施中小企业数字化赋能专项行动 [2] 技术发展与产业基础建设 - 在夯实人工智能赋能底座方面，政策强调要强化人工智能算力供给，推动智能芯片软硬协同发展 [2] - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 支持开发高水平行业模型，培育重点行业大模型，打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新 [2] - 开展“模数共振”行动，探索建立“数据协同、模型训练、应用开发、安全保障”一体化机制 [2] 产品突破与企业培育 - 推动智能装备迭代和智能终端升级，加快人工智能与工业母机、工业机器人、智能网联汽车等融合 [2] - 培育人形机器人等新业态，打造软件和智能体新业态，推动人工智能与工业软件深度融合 [2] - 构建智能体分类分级管理体系，培育企业梯队，打造创新载体 [2] 国际合作与市场拓展 - 推动优势产业高水平走出去，开展人工智能赋能新型工业化深度行“海外版” [3] - 打造国际合作平台，积极参与多双边合作机制下的人工智能议题讨论 [3] 实施保障与资金支持 - 建立部门合作、央地联动、产业协同的工作推进机制，鼓励地方因地制宜制定政策措施 [3] - 引导企业错位发展，防范产业“内卷式”竞争 [3] - 统筹现有资金渠道，布局支持“人工智能+制造”有关技术研发和赋能应用任务 [3] - 发挥国家人工智能产业投资基金作用，丰富优质项目储备，吸引带动更多社会资本有序加大投资 [3]

文章核心观点 - 工信部等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过强化AI算力供给、开发行业模型、拓展应用场景等措施，到2027年深度推动人工智能与制造业融合，将AI打造为真正的生产力工具，并培育具有全球影响力的生态主导企业 [1][2] 政策目标与量化指标 - 到2027年，推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [1] - 到2027年，打造100个工业领域高质量数据集，推广500个典型应用场景 [1] - 到2027年，培育2至3家具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业，打造一批赋能应用服务商，选树1000家标杆企业 [1] - 目标是建成全球领先的开源开放生态，为人工智能发展贡献中国方案 [1] 夯实人工智能赋能底座 - 专项行动首位是“创新筑基：夯实人工智能赋能底座”，首要任务是强化人工智能算力供给 [2] - 支持突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器、高速互联、智算云操作系统等关键核心技术 [2] - 有序推进高水平智算设施布局，加快建设全国一体化算力网监测调度平台，促进算力资源高效利用 [2] - 开展智算云服务试点，推动大模型一体机、边缘计算服务器、工业云算力部署，提升智算资源供给能力 [2] - 支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型 [2] AI芯片行业机遇 - AI算力需求驱动AI芯片行业快速发展，以GPU为代表的逻辑芯片得到迅速发展 [3] - 据预测，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至2029年的13367.92亿元，2025年至2029年年均复合增长率为53.7% [3] - 华为、寒武纪、海光信息等厂商正加速AI芯片国产替代 [3] - AI芯片是AI大模型的底座，技术迭代、国产替代有望带来发展新机遇，AI基础设施建设或将推动AI算力规模增长，从而带动国内AI芯片企业实现收入增长 [3] 重点行业应用赋能 - 专项行动第二位是“赋智升级：拓展推广高价值应用场景”，明确提出加快重点行业应用赋能 [4] - 优先加快人工智能赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等五大制造业相关重点行业 [4] - 分类制定“人工智能+制造”行业应用全景图和转型路线图，加快标杆解决方案和经验推广应用 [4] - 配套的《指引》对五大重点行业的细分行业如何利用人工智能赋能做出了具体部署 [4] 重点行业赋能的具体方向与影响 - 对于装备制造行业，明确提出加速汽车行业全链条智能化升级，打造汽车大模型，自动生成车身造型、内饰布局等方案，实时仿真优化结构强度、风阻系数等参数 [4][5] - 加快人工智能技术在硬件配置、参数调优等环节应用，开发模块化工艺岛，打造柔性可重构产线 [5] - 优先选择这五大行业的原因包括：它们是国民经济的支柱和优势产业，中国具有规模与产业集聚优势；这些产业更容易与AI融合；这些产业具有数字化改造的迫切性 [5] - 人工智能对原材料行业的影响：将材料数据和经验转化为工艺优势，并加速新材料研发 [5] - 人工智能对装备制造业的影响：提高装备的自主能力和自适应控制能力，增强生产效率；通过预测性维护降低产品次品率 [5] - 人工智能对消费品行业的影响：丰富产品功能；对电子信息和软件行业的影响：推进芯片工艺提升，提高软件产品的智能水平 [5]

文章核心观点 - 小米与某KOL合作引发的舆情事件 反映出在流量为王的时代 企业与KOL之间相互成就又相互反噬的畸形生态 正侵蚀市场公平与消费者信任 [1] - 行业乱象导致劣币驱逐良币 煽动性内容大行其道 消费者失去可信判断依据 企业迷失创新方向 最终损害行业整体公信力 [2] - 净化行业生态需要监管、平台、媒体、KOL及企业共同努力 企业应回归产品与技术本质 构建透明沟通机制 从流量驱动转向价值驱动 [3][4] 行业生态现状与困境 - 自媒体兴起催生各类测评达人与行业观察家 但部分KOL在资本与流量裹挟下 滑向拿钱说话、制造对立、有偿沉默甚至成为网络打手的灰色地带 [1] - 这些无底线KOL以中立之名行舆论操控之实 不仅误导消费者 更扰乱了健康的网络生态 [1] - 企业在激烈竞争中陷入囚徒困境 将KOL视为建立口碑、压制负面舆情的工具 主动扶持友好型KOL或花钱让批评者闭嘴 [2] - 这种短视的舆论操控策略埋下隐患 一旦合作KOL翻车 企业将首当其冲成为舆论反噬对象 小米连续致歉正是为此付出代价 [2] 乱象导致的负面影响 - 劣币驱逐良币效应凸显 坚守专业客观的自媒体与KOL因不愿配合营销或黑稿而难以获得商业资源 声音被淹没 [2] - 煽动性、情绪化内容大行其道 消费者失去可信的判断依据 企业也在虚假口碑中迷失创新方向 [2] - 舆论场沦为谁砸钱多谁有理的角斗场 最终没有赢家 消费者被误导 企业声誉受损 行业整体公信力下降 [2] 解决方案与未来方向 - 不应否定所有媒体渠道价值 优质负责任的第三方评测与内容传播是健康市场生态不可或缺的一环 [3] - 国家已出台《网络信息内容生态治理规定》并修订《反不正当竞争法》 明确禁止商业诋毁、虚假宣传及操纵舆论等行为 监管部门也多次开展清朗专项行动 [3] - 政策规范是外力 行业生态净化更需要企业内省与自律 [3] - 企业应回归产品本质与技术实力 构建透明开放的沟通机制 主动接受社会监督 并与真正具备公信力的媒体及评测机构建立长期合作 [3] - 企业需从流量驱动转向价值驱动 这是在智能生态竞争中行稳致远的关键 [3] - 整治网络黑嘴、净化传播生态 需要监管持续发力、平台落实主体责任、媒体与KOL坚守专业底线 更需要头部企业自觉与乱象切割 成为良序的建设者 [4]

文章核心观点 - 八部门联合发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，旨在通过推动人工智能与制造业深度融合，发展新质生产力，赋能新型工业化，目标是到2027年使中国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列 [1][4][5] 总体要求与目标 - **总体要求**：坚持创新驱动、场景牵引、市场主导、安全可信、开放共享、普惠融通，推动“智能产业化”与“产业智能化”双向赋能，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展 [5] - **量化目标（至2027年）**： - 推动 **3-5个** 通用大模型在制造业深度应用，形成特色化、全覆盖的行业大模型 [5] - 打造 **100个** 工业领域高质量数据集 [5] - 推广 **500个** 典型应用场景 [5] - 培育 **2-3家** 具有全球影响力的生态主导型企业和一批专精特新中小企业 [5] - 打造一批“懂智能、熟行业”的赋能应用服务商 [6] - 选树 **1000家** 标杆企业 [6] - 建成全球领先的开源开放生态，安全治理能力全面提升 [6] 创新筑基：夯实人工智能赋能底座 - **强化算力供给**：推动智能芯片软硬协同发展，突破高端训练芯片、端侧推理芯片、人工智能服务器等关键技术，有序推进高水平智算设施布局，提升智算资源供给能力 [7] - **开发高水平行业模型**：开发适应制造业特点的高性能算法模型，培育重点行业大模型，发展“云-边-端”模型体系，打造面向细分场景的小模型，并推动模型轻量化部署与应用 [7] - **开展“模数共振”行动**：推动建立企业首席数据官制度，夯实数据治理基础，梳理数据资源清单，发布高质量数据集建设指南，推动基础数据转化为高质量行业数据集，并促进数据开发与模型建设深度融合 [7][8] 赋智升级：拓展推广高价值应用场景 - **加快重点行业应用赋能**：深入开展“深度行”活动，建设应用对接平台，参考《人工智能赋能制造业重点行业转型指引》，加快赋能原材料、装备制造、消费品、电子信息、软件和信息技术服务等重点行业 [9] - **加速全流程转型升级**：深化智能工厂梯度培育，推动大模型技术嵌入研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等全流程 [9] - **研发设计**：推进智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发等 [9] - **中试验证**：应用虚拟仿真、多模态融合等技术优化工艺、提高效率、降低成本 [10][11] - **生产制造**：深化人工智能在流程控制、工艺优化、排产调度、工业质检、预测性维护等环节应用 [11] - **营销服务**：推广智能客服、数字人、个性化推荐、定制化售后等 [11] - **运营管理**：运用大模型优化供应链管理，提升战略、人力、财务、风险管理能力 [11] - **提升重点企业应用水平**：开展企业人工智能应用就绪度评估，鼓励龙头企业、央国企先行先试，并支持中小企业开展数字化、智能化改造 [12] - **推进重点区域与领域应用**：发挥国家人工智能创新应用先导区、国家高新区等作用，推动区域集群化转型升级，并加强人工智能与工业互联网、绿色制造等领域的融合应用 [12][13] 产品突破：构建智能新产品新业态 - **推动智能装备迭代**：加快人工智能赋能工业母机、工业机器人，研制新一代人工智能数控系统，发展手术机器人、智能医疗装备，推动人工智能技术融入大飞机、船舶等重大技术装备，发展无人机等智能低空装备，并推进智能网联汽车测试与试点 [14] - **加速智能终端升级**：培育智能手机、电脑、平板、智能家居等人工智能终端，加快AR/VR可穿戴设备、脑机接口等新型终端的产业化，推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和标杆产线 [16] - **打造软件和智能体新业态**：推动人工智能与研发设计类、生产控制类、经营管理类等工业软件深度融合，开展工业智能体技术攻关和应用推广，打造编程开发智能体，并构建智能体分类分级管理体系 [16] 主体培育：打造发展和赋能应用主力军 - **梯次培育企业**：支持企业打造生态主导型企业，梯次培育更多人工智能专精特新“小巨人”企业、高新技术企业、制造业单项冠军企业等，鼓励地方给予“算力券”“模型券”等支持 [16] - **打造创新载体**：建设人工智能领域国家制造业创新中心，布局重点实验室，高质量建设国家人工智能应用中试基地 [17] - **发展赋能应用服务商**：健全制造业数字化转型服务体系，建设人工智能赋能应用加速器，培育优质赋能应用服务商，打造标准化赋能解决方案 [17] 人工智能赋能制造业重点行业转型指引（摘要） - **原材料行业**：提升钢铁行业全流程智能化水平，推动石化化工行业提质增效，加快人工智能与新材料研发深度融合，促进人工智能赋能有色金属行业，推动人工智能赋能建材行业创新应用 [26][27][28][29] - **装备制造行业**：推动工业母机柔性化智能化跃升，加速汽车行业全链条智能化升级，推进电力装备全生命周期智能化，推动人工智能技术在船舶行业应用落地，打造航空航天智能化制造体系 [30][31] - **消费品行业**：提升纺织服装领域个性化设计与高效生产能力，强化家居领域智能化运营和智能产品供给能力，构建食品加工领域安全高效智慧化管理体系，提升医药智能研发与供应管理水平，推进生物制造领域全链条创新发展，推动历史经典产业焕新升级 [32][33][34][35][36] - **电子信息行业**：提升电子元器件设计智能化水平，推动消费电子、新型显示等行业柔性智造，强化电子信息元件与产品质量管控能力，创新电子信息行业绿色低碳发展智能方案 [37][38][39] - **软件和信息技术服务行业**：打造软件全生命周期智能工具链产品体系，加快传统软件与服务智能化升级，培育打造垂直领域智能体，建设软件行业高质量数据集 [40][41] 制造业企业人工智能应用指南（摘要） - **开展智能化评估和规划**：企业应开展智能化水平诊断评估，并制定人工智能应用规划，确定核心场景和技术导入优先级 [42] - **提升智能化基础能力**：升级硬件基础能力（如改造“哑设备”、部署边缘计算、推动数据中心转型智算中心），并提升软件智能化水平（如升级核心软件、植入智能算法） [43] - **构建高质量数据集**：建设数据资源平台和工业知识库，应用数据集处理工具链，建立数据管理体系，并构建多样化的多模态工业高质量数据集 [43][44][45] - **合理规划布局算力资源**：科学规划算力规模，合理配置算力资源（鼓励采用云服务或自建智算设施），并加强云边端算力协同调度 [47] - **开展模型选型与调优**：科学确定高价值应用场景（研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运维管理），量化场景关键指标，结合业务选定安全可信的模型，并采用提示词工程、模型微调、混合调优等技术进行优化 [48][49][50][51] - **模型部署与集成及持续提升**：在实际环境中验证模型性能并灵活部署，提升模型应用易用性，定期评估应用能力水平并推动迭代优化升级，深化技术融合创新，并鼓励领军企业向产业链输出优秀技术方案 [52][53][54]

文章核心观点 - 工业和信息化部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过四大行动推动两者深度融合，目标是到2028年显著提升融合赋能水平，为推进新型工业化注入强大动力 [1][2][3] 总体要求与目标 - 总体要求是以推动信息化和工业化深度融合为主线，以推动“人工智能+”在工业领域落地为着力点，为加快形成新质生产力、推进新型工业化提供支撑 [3] - 到2028年，推动不少于50000家企业实施新型工业网络改造升级 [1][3] - 在20个重点行业打造一批高质量数据集 [1][3] - 培育一批智能化解决方案供应商，推动大中小企业协同升级 [1][3] 基础底座升级行动 - 加快工业网络开放智能升级，支持企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动网络控网算一体化演进 [4] - 加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [4] - 提高工业互联网平台智能化水平，鼓励平台企业基于AI技术提升低代码、无代码开发能力，并探索打造“模型池” [5] - 发展“工业互联网平台+智能体”等创新模式，打造面向生产网络优化、人机交互等典型场景的工业智能体应用 [5] - 强化工业智能算力供给，鼓励公共算力服务商向工业企业提供服务，引导企业加快边缘一体机、智能网关等设备部署 [6] - 推动端侧设备智能化升级，在生产设备、传感器、AGV等部署轻量化算力模块，并加快构建全国一体化算力网络 [6] 数据模型互通行动 - 加强工业数据汇聚共享，依托国家工业互联网大数据中心等设施，加快汇聚供应链数据、工业基础数据、“双碳”基础数据 [7] - 鼓励龙头企业建立工业数据可信流通空间，促进产业链端到端数据共享，并健全数据确权授权和收益分配机制 [7] - 加强行业数据集建设支撑，鼓励企业联合开展数据清洗、标注、合成、评估，支撑通识类、行业通用类及专用类数据集建设 [8] - 引导龙头企业带动上下游开放数据资源，打造高质量行业数据集，并加强数据标注、训练等关键技术攻关 [8] - 提升工业模型开发部署效率，引导平台企业加快工业机理、知识经验模型化封装，助力形成面向重点行业的工业大模型 [9] - 开发面向质量检测、智能控制、工艺优化等场景的专用小模型，并探索形成“大模型夯基+小模型深耕”的模型体系 [9] 应用模式焕新行动 - 推进应用模式变革，鼓励企业利用工业互联网打通数据流，基于AI开展智能分析，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制等模式变革 [10] - 加快设计方案、物料清单等资源汇聚，实现设计图纸、三维模型等自动生成，降低研发周期和成本 [10] - 打造基于AI的虚拟产线，增强设备状态预测、工艺调优等生产活动的自主决策能力，并加快工业设备运维模型等智能化服务产品研发 [10] - 加快重点行业推广，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等超过十个重点行业编制推广融合应用参考指南 [11] - 分行业梳理典型场景、技术产品清单、供应商名录等，建立解决方案资源池，并开展人工智能与工业互联网“链网协同”典型案例征集 [11] 产业生态融通行动 - 强化重点企业培育，推动工业企业、工业互联网企业等打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商 [13] - 支持工业互联网解决方案供应商向智能化转型，培育一批工业数据、工业模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [13] - 加快技术产品创新，鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、终端、控制系统等智能化升级，并逐步深化人形机器人应用 [13] - 利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理软件、工艺参数自优化软件等通用工具产品，并推动AI赋能网络安全技术创新 [13] - 优化公共服务能力，推动行业数据集、工业模型评测等公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务 [14] - 支持建设开源项目和社区，持续开展“百城千园行”、供需对接深度行等活动，加强供需对接与案例推广 [14] 保障措施 - 强化统筹协调，鼓励地方制定配套举措，形成区域集聚、特色路径的融合赋能格局 [15] - 充分利用现有资金渠道，发挥国家产融合作平台作用，支持关键技术产品研发推广，鼓励地方设立专项资金 [15] - 优化学科专业布局，推动产教融合实践中心建设，开展工业互联网工程技术人员、人工智能训练师等新职业培训和评价 [15]

文章核心观点 - 工信部印发《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，旨在通过推动“人工智能+”在工业领域落地，深化工业互联网规模应用，以加快形成新质生产力、推进新型工业化 [2][7][9] - 方案设定了到2028年的具体量化目标，包括推动不少于**50000家**企业实施新型工业网络改造升级，在**20个**重点行业打造高质量数据集，并培育一批智能化解决方案供应商 [3][9] - 方案将通过四大行动（基础底座升级、数据模型互通、应用模式焕新、产业生态融通）来释放融合赋能效应，覆盖从网络设施、数据模型到应用推广和产业生态的全链条 [3][4][5] 基础底座升级行动 - **加快工业网络开放智能升级**：支持工业企业运用5G/5G-A、工业光网、TSN、SPE、边缘计算等技术推动工业网络控网算一体化演进，并加快5G PLC、AI路由器、工业算网交换机等产品攻关，推进重点行业新型工业网络改造 [10] - **提高工业互联网平台智能化水平**：基于深度学习、大模型技术强化平台能力，鼓励基于AI的低代码/无代码技术创新，探索打造“模型池”，发展“工业互联网平台+智能体”模式，打造面向典型场景的工业智能体应用 [11] - **强化工业智能算力供给**：加快工业互联网与各类算力中心融合应用，鼓励向工业企业提供公共算力服务，引导部署边缘一体机、智能网关及端侧轻量化算力模块，构建全国一体化算力网络以提升工业智算供给和利用效率 [11][12] 数据模型互通行动 - **加强工业数据汇聚共享**：鼓励工业企业应用信息模型，推进多源异构数据联通共享，依托国家工业互联网大数据中心建立全国工业数据目录，并利用标识解析体系提升数据协同能力，探索数据资产登记与价值评估模式 [13] - **加强行业数据集建设支撑**：鼓励产业链各方联合开展数据清洗、标注等工作，支撑通识类、通用类及专用类数据集建设，引导龙头企业开放数据资源打造高质量行业数据集，并加强数据安全与质量管理 [14] - **提升工业模型开发部署效率**：引导平台企业加快工业机理模型化封装，提升模型推理、跨模态处理等能力，助力形成面向重点行业的工业大模型和面向具体场景的专用小模型，优化大、小模型协同效率 [15] 应用模式焕新行动 - **推进应用模式变革**：鼓励工业企业利用工业互联网与AI，加快平台化设计、智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸、数字化管理、精细化投融、可视化治理等应用模式变革，以降低研发成本、增强生产自主决策能力 [16] - **加快重点行业推广**：实施“链网协同”工程，在钢铁、航空、船舶、工程机械、电子信息制造等**10余个**重点行业推广融合应用参考指南，分行业梳理典型场景、技术产品清单等，建立解决方案资源池并遴选典型案例 [17] 产业生态融通行动 - **强化重点企业培育**：推动各类企业打造具备智能系统集成能力的解决方案，鼓励龙头企业孵化行业级智能化解决方案供应商，支持供应商向智能化转型，并培育数据、模型等领域的专业化服务商及民营科技领军企业 [18] - **加快技术产品创新**：鼓励企业联合推进工业通信芯片、传感器、控制系统等智能化升级，深化人形机器人应用，利用AI优化工业软件开发，研发智能生产调度管理等通用工具，并加强工业互联网与AI标准体系衔接 [18] - **优化公共服务能力**：统筹推动创新中心、实验室及公共服务平台建设，为中小企业提供低成本智能服务，支持开源项目和社区建设，并持续开展“百城千园行”、供需对接等活动以加强宣传推广 [19]

巴西2025年贸易数据 - 2025年巴西贸易顺差为683亿美元，出口额为3487亿美元，进口额为2804亿美元 [1] - 巴西出口额和进口额均创下历史新高 [1] 行业表现 - 出口额增长主要来自制造业、采矿业、农产品 [1] - 进口额增幅最大的是资本货物、中间商品和消费品 [1] 主要出口市场 - 2025年超过40个市场创下巴西产品购买量的新纪录 [1] - 表现突出的市场包括加拿大、印度、土耳其、巴拉圭、乌拉圭、瑞士、巴基斯坦和挪威 [1]

文章核心观点 - 2026年作为“十五五”开局之年，中国经济拥有更多积极因素支撑，扩大内需、建设强大国内市场是首要任务，市场“乘数效应”与“结构红利”将充分释放，有望催生更大规模的新增消费市场 [1] 精准施策提振内需 - 中国拥有14亿多人口和4亿以上中等收入群体的超大规模市场基本盘，但内需不足仍是主要挑战 [2] - 消费结构正从以商品消费为主转向商品与服务消费并重，服务消费潜力巨大，需针对不同人群（年轻群体、银发群体、农村地区）分层分类施策 [2] - “十五五”规划建议提出“实施城乡居民增收计划”，目标实现居民收入增长和经济增长同步，以增强居民消费能力 [2] - 实施城乡居民增收计划旨在增加工资性、经营性、财产性及其他转移支付收入，经济回升向好有望提升居民财产性收入，为消费信心注入持久动力 [3] 持续增强供需适配 - 中国面临供强需弱的矛盾，政策将引导企业紧跟消费趋势，扩大优质商品和服务供给，目标是到2030年形成供给与消费良性互动的高质量发展格局 [4] - 中国消费品品种总量已达2.3亿种，家电、家具等100多个品类产量全球第一，创新型产品供给稳步提升，制造体系能快速响应需求变化 [4] - 人工智能成为促进消费的“催化剂”，例如5G新通话融合AI可提升通信体验感 [5] - “Z世代”等年轻消费者注重悦己与体验，愿意为情绪消费、体验消费溢价买单，经营主体需转向“用户导向”，运用大数据、AI捕捉需求 [5] - 扩大内需应与发展新质生产力结合，通过产业高端化、智能化、绿色化改造创造高质量供给，激发超大规模市场优势 [5] 着力扩大有效投资 - 扩大内需需激发有潜能的消费和扩大有效益的投资，形成良性循环，2025年中央经济工作会议提出优化“两新”（大规模设备更新、消费品以旧换新）和“两重”（国家重大战略实施、重点领域安全能力建设）政策 [6] - 2025年前11个月，消费品以旧换新带动相关商品销售额超2.5万亿元，超3.6亿人次享受补贴，政策直接带动了绿色智能消费 [6] - 2025年，“两重”项目安排8000亿元支持1459个“硬投资”项目，在带动投资和促进产业升级上发挥重要作用，国家发展改革委将高质量推进重大项目建设 [6] - 需把投资于物和投资于人结合，加快建设消费基础设施（如停车场、充电桩），提高养老、托育、医疗等民生类投资比重 [7] - 促进民间投资措施为民营资本参与人工智能、工业互联网等领域项目创造条件 [7] 积极寻求增长空间 - 商品提质、服务扩容、数字升级、绿色健康等领域将涌现一系列新的消费增长点 [8] - 海洋经济是一个规模已达10万亿级、增长迅速但关注度相对较低的领域 [8] - 补齐北方地区防洪排涝抗灾基础设施短板，短期将形成可观的投资拉动效应，长期能提升基础设施建设水平 [8] - 《关于增强消费品供需适配性进一步促进消费的实施方案》提出，到2027年将形成3个万亿级消费领域（老年用品、智能网联汽车、消费电子等）和10个千亿级消费热点（婴童用品、智能穿戴、化妆品、健身器材、户外用品、宠物食品用品、民用无人机、潮玩、珠宝首饰与国潮服饰等） [8][9] - 各地各企业已纷纷开始布局，积极拓展内需增长新空间 [9]

中韩高层外交互动 - 韩国总统李在明于1月4日至7日对中国进行国事访问，这是自2017年12月以来韩国总统首次对华进行国事访问，也是时隔6年韩国总统再次访华 [3] - 中国国家主席习近平与韩国总统李在明于1月5日在北京举行会谈，这是两国元首在两个月内的第二次会面 [3][6] - 双方领导人强调中韩作为朋友和邻居应多走动、常来往、勤沟通，中方表示始终将中韩关系置于周边外交重要位置，对韩政策保持连续性和稳定性 [3] 双边关系定位与发展方向 - 双方同意牢牢把握友好合作方向，秉持互利共赢宗旨，推动中韩战略合作伙伴关系沿着健康轨道迈进 [3] - 韩方表示高度重视对华关系，愿以此次元首外交为契机，巩固韩中关系全面恢复发展势头，求同存异，深化战略合作伙伴关系 [5] - 韩国总统李在明表示，此次会谈将为2026年成为韩中关系全面恢复的元年创造重要契机 [3] - 韩联社评论称，元首会谈使韩中关系恢复的趋势更加平稳，预计两国关系将加速得到恢复 [6] 政治互信与核心利益 - 韩方在会谈中表示尊重中国核心利益和重大关切，坚持一个中国原则 [3][5] - 习近平主席强调，双方应不断增进互信，尊重各自选择的发展道路，照顾彼此核心利益和重大关切 [4] - 双方提及共同历史，指出80多年前两国曾共同赢得抗击日本军国主义的胜利，今天应携手捍卫二战胜利成果，守护东北亚和平稳定 [5] 经济与产业合作 - 会谈后，两国元首共同见证签署了科技创新、生态环境、交通运输、经贸合作等领域的15份合作文件 [6] - 双方同意加强发展战略对接和政策协调，在人工智能、绿色产业、银发经济等新兴领域打造更多合作成果 [4] - 韩国总统李在明指出，中韩经济联系紧密，产业链供应链深度互嵌，应做大共同利益蛋糕 [4] - 双方将中断7年的韩中商贸部长级会议实现定期化，韩国产业通商资源部长与中国商务部长将定期会晤，外界期待此举将加快韩中自由贸易协定第二阶段谈判 [9] 商务论坛与企业参与 - 1月5日，由中国贸促会与韩国大韩商工会议所共同主办的中韩商务论坛在北京举行，两国政府、工商界代表约400人参加 [7] - 韩国企业“四巨头”掌门人悉数出席论坛，包括三星电子会长李在镕、SK集团会长崔泰源、现代汽车会长郑义宣、LG集团会长具光谟 [7] - 在商务论坛上，两国企业共签署了9项合作谅解备忘录，商定在消费品、文创内容、供应链等领域进一步加强合作 [8] 经贸关系现状与展望 - 韩国总统李在明提及，韩中年贸易额长期停滞在3000亿美元规模，两国正处在开辟合作新航道的关键节点 [7] - 李在明以“同海共航”为喻，形容韩中如同在同一海域同向航行的船只，通过产业链供应链的深度互嵌相互成就 [7] - 除新兴技术外，消费品与文化产业也被视为两国合作的新突破口 [7] - 路透社报道指出，北京对加强与首尔的经济合作有着浓厚的兴趣 [9] 多边与国际事务合作 - 习近平主席指出，中韩在维护地区和平、促进全球发展方面肩负重要责任，有广泛利益交集 [5] - 双方强调作为经济全球化的受益者，要共同反对保护主义，践行真正的多边主义，为推进平等有序的世界多极化、普惠包容的经济全球化作出贡献 [5] 人文与社会交流 - 双方同意增进人员往来，开展青少年、媒体、体育、智库、地方等方面交往，让正面叙事成为民意主流 [4] - 韩国总统李在明结束北京行程后，将赴上海出席为争取韩国摆脱日本殖民统治举行的纪念活动 [10]

中国贸易顺差结构的历史性转变 - 2025年前11个月，中国对“一带一路”国家的贸易顺差首次超过同期对美贸易顺差[1] - “一带一路”伙伴国贡献了中国贸易顺差的45%，约4800亿美元，而对美顺差比例跌至24%，同比下滑超过10个百分点[1] - 这标志着全球贸易重心转移和中国顺差结构从单核依赖向多元圈层转型[1][10] “一带一路”倡议的演进与角色 - “一带一路”已从基础设施援建进化成一个多元贸易生态，参与国家超过155个，占全球国家总数接近80%[6] - 这些国家大部分是发展和新兴市场国家，更看重性价比和规模交付，与中国制造业的竞争优势形成模式契合[6][8] - 合作逻辑更为务实，聚焦稳定供货、性价比和长期配套，避开了与欧美贸易中的政治条件和意识形态门槛[8] 贸易路径转变的驱动因素 - 美国通过加征关税、供应链脱钩、技术围堵和投资限制等行动，将自己从关键客户变成了不可靠变量[4] - 外部压力倒逼中国贸易路线实现“大变轨”，“一带一路”成为转轨过程中的主引擎[4][6] - 此举旨在将单一市场风险分散到多节点、多链条的全球贸易网络中[14] 对全球金融与规则的影响 - 贸易顺差结构转移推动中国与“一带一路”国家开始推动本币结算、多币结算，是一种市场主导下的去美元化[10] - 人民币在中亚、东南亚、非洲的清算速度和使用频率正在增长，削弱了美元的“一票否决权”[12] - 这一转变冲击了以美元和美国为中心的全球金融及话语权逻辑，可能引发规则制定权的重构[12][16] 转型的战略意义与挑战 - 顺差结构转型是中国外贸从求生存到谋突围的关键一步，奠定了战略自主的基石[14][16] - 转型面临挑战，“一带一路”国家的政治稳定性、还款能力、汇率波动和市场监管风险远高于欧美发达经济体[14] - 然而，通过构建多边市场网络，公司得以降低对单一市场的依赖，增强整体抗风险能力[14][16]