行业宏观趋势 - 人工智能行业正以每年约30%的速度快速增长 在大型金融机构中的应用覆盖率已达到85% [3][7] - AI技术的快速进展主要得益于硬件成本降低与算力提升 其形态不仅限于大语言模型 早期已涵盖专家系统、机器学习等多种形式 [3][7] - 2024年有两项诺贝尔奖授予了AI相关成果 凸显了该领域的重要性 [3][7] AI在金融业的应用现状 - 前台应用当前主要用于智能客服 能大幅节省人力 但为确保信息准确 多采用闭环AI而非开放模型 最终决策仍需客户经理负责 [4][8] - 中台应用集中在反欺诈监测、信用评级和文档处理分析 其中反欺诈因应对日益猖獗的电信诈骗而备受重视 [4][8] - 后台应用更多用于市场分析、模型计算以及至关重要的资本储备计量 [4][8] - AI的应用已带来大幅降低成本、提升客户满意度的效果 [3][7] AI在金融领域应用的核心风险 - AI应用存在产生“幻觉”的风险 即输出不准确或虚构内容 [3][7] - 训练数据若存在偏见 输出结果也会带有偏见 [3][7] - 模型决策过程复杂且不透明 形成“黑箱” 难以解释 [3][7] - 存在数据使用不当、侵犯个人隐私的风险 [3][7] - 这四大问题是金融业实现“风险可控”必须直面的挑战 [3][7]

说句实在话，2026 年的全球经济总算告别了前些年的雾里看花，慢慢变得清晰起来。 国际上剑拔弩张的气氛有所缓和，国内经济正卯足劲搞转型，科技领域更是频频传出突破的好消息，整 体就是 "机会不少。 但不确定因素也没断" 的状态，不管是普通人过日子还是做投资，都值得静下心来好好琢磨。 现在不管是网上购物的智能客服，还是马路上越来越多的自动驾驶测试车，AI 技术已经悄悄融入了我 们的日常生活。这种技术应用不仅方便了大家，还催生了很多新产业、新岗位，为经济增长注入了新动 力。 全球大环境：关系缓和 + 钱变宽松，避险资产成香饽饽 最明显的变化就是中美这两个大国的关系不那么紧张了。自从 2024 年 11 月两国元首通了电话之后，双 方高层见面、沟通的次数明显多了，尤其是在贸易方面，互相商量、合作的氛围越来越浓。这可不是小 事，对企业来说，之前一直悬着的关税上涨风险降低了，做生意不用再整天担心突然加税，市场的稳定 感一下子提上来了。 另一个影响全球经济的关键动作，就是美联储的降息。根据 2025 年 12 月美联储的会议公告，全年已经 累计降息 100 个基点，现在的基准利率维持在 3.5%-3.75% 之间。市场上大 ...

宏观经济与改革路径 - 2025年前三季度中国GDP同比增长5.2%，比上年同期加快0.4个百分点，10月份规模以上工业增加值、社会消费品零售总额等主要经济指标表现良好 [2] - 当前工业经济面临“量价背离”困局，呈现持续时间长、PPI降幅深、影响范围广等特征，挑战包括内需不足、产能过剩、外部环境复杂 [2] - 2026年需依靠改革与科技双轮驱动，从优化供给、扩大内外需、稳定预期、强化产业链安全四方面扭转局面 [2] - 中国制造业全球占比达32%，出口价值链上移，针对出口结构优化的建议包括推动人民币合理升值、差异化降低出口退税并投向科创、提升劳动力回报等六点 [3] 资本市场与金融改革 - “十五五”时期金融需以法治为基础、双创新为支柱支撑高质量发展，资本市场需深化认知、资金端、制度三大改革 [1] - 改革目标是从“融资者中心”向“投资者权益保护中心”转型，具体三重目标是“排雷”防控风险、建设财富管理市场、打造国际金融中心 [1] 粤港澳大湾区发展 - 粤港澳大湾区应打造“科技创新-产业创新-金融创新”三创循环先导区，利用香港国际金融中心、深圳科技金融策源地、珠三角产业基地的独特优势 [3] - 建议发挥香港资源链接作用、强化深圳科创金融创新、构建跨境“科技-产业-金融”生态链，实现创新资源自由流动 [3] - 建设大湾区示范区的五点建议包括补齐研发投入短板、推动“四链”融合、优化科技金融创新环境、探索有效循环路径、加大国家政策支持力度 [4] - 科技金融需从资金提供者转变为风险承担者与创新伙伴，中国已形成全周期政策体系，贷款、股权融资、科技保险等支持成效显著 [4] 人工智能与金融融合现状 - 人工智能技术给金融产业带来深刻变化，AI与金融融合已进入大模型驱动新阶段，慢思考、蒸馏、智能体、多模态等技术突破重塑服务模式 [5][7] - 多智能体协同正覆盖金融业务全生命周期，当前机构聚焦内部赋能并探索对客应用，2025年典型案例显示多智能体端到端智能化已覆盖营销、风控等全流程 [7] - 全球AI大模型呈现“美国领跑、中国崛起、多国布局”格局，当前形成“全栈能力构建-开源生态-应用市场-算力支撑”闭环创新体系 [6] - 港澳智能金融经历“数字化-线上化-智能化”演进，形成多层次生态，在银行、证券、保险等行业均有突破，智能投顾、风控等产品不断涌现 [8] 智能金融的支持体系与挑战 - AI技术路径频繁换道、迭代快的特性冲击传统估值体系，增加投融资难度，金融支持面临价值预期模糊、技术路径不确定等挑战 [6] - 构建适配的金融支持体系建议包括：提升金融产品适配性，开发知识产权质押贷款等定制化产品；壮大早期投资规模，完善退出机制；增强AI适配的风险防控能力；提升投后服务质效 [6] - 通过构建多层次金融体系、完善全周期投融资机制、创新风险评估与退出机制、强化产业培育，以提升金融支持质效 [6] - 智能金融发展需避免技术与业务“两张皮”，既要布局前沿技术，也要建立健全风险防控体系，确保创新在规范轨道推进 [7] 数据治理与风险防控 - 大模型重构数据生态为金融数据治理带来机遇，行业已形成“合规助基-协同提效-资产创值-生态扩展”阶梯式路径 [7] - 智能数据治理与数据治理智能体构成治理基石，但仍面临技术适配、权属界定、隐私保护、伦理风险、成本压力五大挑战 [7] - 针对数据治理挑战的破局方案包括：推动技术与大模型融合、明确数据权属、强化隐私保护技术、健全伦理规范、共建共享降本、培养专业人才 [8] - 金融大模型的跨场景、动态迭代特性要求治理从被动应对转向主动适配、协同治理，中小金融机构智能转型面临战略模糊、资源不足等挑战 [8] “十五五”时期智能金融展望 - “十五五”期间金融业面临高效运营海量资金、实现资金优化配置的压力，需加快数智化、市场化、国际化转型 [9][10] - 模型、算力、数据三大效率革命正重置智能金融底层逻辑，算力效率是应对技术封锁的关键，数据效率核心是从被动存储转向主动智能利用 [10] - 中国人工智能技术已具备规模应用基础，政策支持力度加大，相关投资快速增长，应用产品创新不断涌现，应用门槛降低 [11] - 金融行业人工智能应用已取得显著进展，智能客服、投顾、风控、量化交易等广泛落地，金融智能体应用为发展积累经验 [11] - 95%美国企业AI投入未产生实质回报，核心问题是技术与业务体系不适配，AI大模型尚未嵌入业务流程，迁移学习可破解数据孤岛，增强适配能力 [12] - 金融全生命周期蕴含海量AI场景，需探索智能体、联邦学习等技术落地方式，AI应用应立足业务需求，注重实用性 [12]

AI大模型全栈工程师的角色定位与价值 - 当前技术浪潮由代码和数据重塑，AI大模型是驱动力量，单一技能工程师难以应对复杂生态，而AI大模型全栈工程师是能够驾驭整个技术生态的“全能探险家” [2] - 全栈思维的核心在于打通从AI“大脑”到“应用”的最后一公里，使模型产生价值，这种端到端能力是AI领域最稀缺且最具价值的核心竞争力 [3] AI大模型全栈工程师的能力要求 - 能力版图要求从被动的“使用者”转变为主动的“创造者” [4] - 能力体系是系统性的工程思维，需要将多项技术融会贯通以解决复杂问题 [5] - 具体能力包括：深入理解大模型原理，掌握提示工程、微调、RAG等核心技术；精通后端开发，能设计API、管理数据库、处理高并发；具备前端开发思维，能设计流畅自然的交互界面 [6] AI大模型全栈工程师的思维模式与价值创造 - 在AI大模型时代，全栈工程师的价值超越编写代码，成为“问题的终结者”，他们从完整价值链角度思考，致力于用最合适的技术组合解决业务问题 [7] AI大模型全栈工程师的职业前景 - 该角色意味着定义未来的机会，能够站在技术革命前沿，将科幻场景变为现实 [8] - 职业道路宽广，可成为科技公司核心技术骨干、独立开发者或技术布道者，最终掌握驾驭未来的主动权 [8]

行业现状与用户痛点 - 智能客服在企业和机构中应用广泛，因其成本低廉和24小时在线等优势 [5] - 当前智能客服技术存在较大局限性，面对复杂或个性化问题时，常出现答非所问或机械化回复，无法真正解决问题 [5] - 用户寻求客服帮助时，常因智能客服不智能而陷入“转人工”的漫长等待，体验极差，被戏称为“西天取经” [2] 企业策略与服务理念 - 客户服务是企业赢得信任、树立形象的关键环节，客服岗位的设立根本目标是为了服务客户 [5] - 在当前技术水平下，智能客服无法完全取代人工客服在精准提供信息和合理解决问题方面的作用 [5] - 过度依赖智能客服并大幅压减人工客服，实质上是服务降级，并侵害了消费者的选择权 [5] - 企业应认识到，低质量的客服体验会让用户感受到敷衍和漠视，可能导致客户流失 [7] 技术与服务融合方向 - 智能客服应与人工客服互相补位，而非单向取代，成为用户与企业沟通的新桥梁而非“拦路虎” [5] - 用户并不完全反对智能客服，但要求在需要时能便捷地找到人工客服 [5] - 理想的客服服务应实现智能客服与人工客服的无缝对接与互补 [7] 监管与政策动向 - 工信部等相关部门已关注到人工客服缺失问题，并陆续制定发布政策文件，督促企业整改以提升服务能力 [6] - 相关部门可考虑提出更明确要求，例如优化智能客服性能、按用户规模设定人工客服最低接入占比、在语音提示队列中前置人工客服选项、设置“一键转人工”独立入口等 [6][7]

行业政策与战略定位 - 售后服务被定位为企业竞争力的核心组成部分，是畅通消费循环、激发消费潜力的关键环节 [1][4] - 国家已将提升售后服务水平明确为促进消费升级、推动经济高质量发展的重要政策抓手 [1][4] 行业发展趋势与变革 - 行业正经历深刻变革，从传统维修保障向品质化、多元化服务转型 [1][4] - 服务模式从线下单点服务向线上线下融合的全链条服务升级 [1][4] - 数字技术与智能应用催生了远程诊断、智能客服等新业态新模式，为行业注入新活力 [1][4] 行业标准化建设成果 - 全国售后服务大会自2003年首届举办，至2025年已成功举办12届，历经二十二年发展 [2][5] - 行业组织携手各方力量，累计推动制定了二十余项相关国家标准、行业标准和团体标准 [2][6] - 标准体系的构建填补了多项行业发展空白，为行业高质量发展筑牢了制度根基 [2][6] 本届大会核心内容与目标 - 本届大会主题为“深入宣传贯彻国家标准，促进服务业数字化转型” [2][6] - 大会严格按照《商品售后服务评价体系》等国标行标，对相关企业售后服务水平进行公开公平公正的综合评价并公布结果 [2][6] - 旨在发挥示范引领作用，带动更多企业提升服务品质，搭建交流合作平台，强化标准引领，树立行业标杆 [3][6] - 最终目标是引导企业打造自主品牌、增强服务意识、完善服务体系，实现服务质量与核心竞争力的双重提升 [3][6]

文章核心观点 - 中国人民银行原副行长李东荣在第二十二届中国国际金融论坛上表示，我国人工智能技术已具备规模应用基础，金融行业人工智能应用已取得显著进展，智能金融在“十五五”时期将成为数字金融发展的重要方向 [3][6][9] - 演讲者就智能金融发展提出了四点思考，包括高度重视信息安全、加快生态构建、监管需适应发展、以及为金融业务带来实质性提升 [3][4][10][11][12][13] 我国人工智能技术发展基础 - **政策支持力度不断加大**：党和国家高度重视人工智能发展，2024年4月中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行集体学习，2024年8月国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出到2030年智能经济成为重要增长极，到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [6][21] - **相关投资快速增长**：斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》指出，过去十年人工智能相关投资增长近13倍，2024年全球人工智能总投资额增至2523亿美元，较2023年增长25.5% [6][21] - **应用产品创新不断涌现**：国家数据局数据显示我国人工智能专利数量占全球六成，中国信通院报告指出截至2024年三季度我国人工智能企业数量超5300家，全球占比达15%，形成完整产业体系 [6][21] - **技术成本与门槛降低**：例如DeepSeek的发布降低了各行各业应用AI的成本，同时我国人工智能开源生态发展壮大，推动技术走向普惠 [6][21] - **人才生态快速构建**：人工智能人才规模以28.7%的年复合增长率快速增长 [11][25] 金融行业人工智能应用进展 - **行业是信息化坚定推动者与受益者**：金融行业发展史是信息化驱动的进化史，从手工操作到电子化、系统集中处理，行业一直是科技创新应用的推动者和受益者 [7][22] - **行业政策持续支持**：人民银行2019年《金融科技发展规划2019-2021》将“稳步应用人工智能”作为重点任务，近年发布了《人工智能算法金融应用评价规范》等标准，2024年底七部委联合发布的《推动数字金融高质量发展行动方案》要求加快人工智能等技术规范应用 [7][22] - **行业发展基础牢固**：金融行业信息化程度高，数据资源丰富，银行业日均交易数据量已达PB级，且资金优势明显，2024年国有六大行金融科技投入总计1254.59亿元，较2023年增长2.15% [7][22] - **行业应用不断深入**：智能客服提升体验并降低成本，智能投顾提供精准服务，AI量化交易以毫秒级速度改写市场规则，智能风控提高风险防控效率和准确性，金融智能体成为新的推动力量 [7][22] 关于智能金融发展的思考 - **高度重视信息安全问题**：信息技术应用具有两面性，在提高效率的同时带来新风险，金融信息安全风险随科技发展而演变，当前需关注模型幻觉、信息污染、算法黑箱、可解释性不足、算法歧视等已知风险，更需警惕未发现或不可预知的风险（如智能手机AI权限过高查询账户余额的争议） [10][24] - **加快智能金融生态构建**：金融生态建设本质是更好服务于民（“国之所需要、民心所盼，正是金融所往”），金融机构需夯实数字化基础，打破数据孤岛，不盲目追求“大而全”，通过开放、信任、合作构建生态体系 [3][11][18][25] - **监管需适应发展需要**：监管机构坚持“技术中性”原则，努力实现“不缺位、不越位”，需着力解决算法不可解释、公平性差、黑箱等问题，推进金融应用标准制定与执行，并应用监管沙盒，在国家人工智能标准体系框架下推进金融行业人工智能应用标准体系建设 [4][12][19][26] - **为金融业务带来实质性提升**：首先需夯实数据底座，推动内部跨部门、跨领域数据合规共享，提高数据质量，统一标准，搭建数据融合平台；其次需加强金融机构与科技公司合作；最后需符合实际需求选择适合自身的发展道路，国有大行应探索行业大模型，绝大多数尤其中小金融机构应聚焦特定业务场景，从小规模起步选择合适的AI模型 [4][13][19][27]

行业地位与权威认可 - 腾讯云在IDC《2025年亚太区AI赋能前台对话式AI软件厂商评估》报告中，超越众多全球头部厂商，荣获最高评级“第一象限领导者” [1][17] - 腾讯云是唯一入选“第一象限领导者”的中国企业 [1][17] 产品技术与核心能力 - 腾讯云对话式AI基于智能体开发平台（ADP）、数智人及智能客服产品，能更精准理解意图、交互更亲和拟人 [4][19] - 对话式AI是生成式AI产业落地的最典型应用场景之一，对外可作为智能客服提升消费者体验，对内可作为专业助手用于员工培训、知识查询以提升效率 [4][19] - 亚太地区是对话式AI落地最具挑战的地区，因其语言多样、文化多元、监管复杂，对AI产品的本地化支持与合规能力要求极高 [4][19] - IDC的评选历时半年，门槛极高，不仅考察AI产品技术实力，更考察其是否“好用”及是否真正帮助企业 [4][19] 客户案例与落地成效 - **跨境物流行业**：与国际物流巨头DHL合作打造客服机器人，使转人工客服的绝对数减少200人次/天，机器人解决率从69%提升至74% [4][19] - **酒店行业**：与华住集团合作打造“24小时数字管家”华小AI，该集团业务覆盖19个国家、运营超1.2万家酒店、拥有2.9亿会员，AI覆盖信息咨询、订单管理、客需服务及房内IoT控制等场景 [9][22] - **金融行业**：与某头部券商合作打造“智能投资助手”智能体，可提供财报、行业趋势等财经信息并深度分析，已处理用户提问近200万次，助力券商用户渗透率环比增长3倍 [9][23] - **汽车制造行业**：与一汽丰田合作打造汽车领域专家级Agent，能以图文并茂形式精准解答车型配置、保养指南等问题，提升服务体验与问题解决率 [10][24] - **快消零售行业**：与伊利集团合作打造导购智能体，为导购提供社群个性化话术，推动导购社群商品链接点击率提升15.7%，导购订单数提升26% [13][27] - **快消零售行业**：与伊利集团合作打造智能下单智能体，让消费者通过对话了解商品并完成下单，推动下单转化率提升39% [13][27] 市场覆盖与行业应用 - 腾讯云对话式AI应用已覆盖中国港澳地区及新加坡、印尼、马来西亚等亚太国家和地区 [15][29] - 其解决方案已落地于汽车制造、跨境物流、医药零售、金融保险等多个不同行业 [15][29]

核心观点 - 建设银行体系化构建“为民办实事”工作机制，通过九大专项行动，围绕便民惠民、养老保障、住房安居、普惠金融、扶贫扶弱、支农支小、助企纾困、金融教育、信息保护、反诈防非等内容，提升金融服务的可得性和满意度 [1] 工作机制与原则 - 坚持“总分协同，矩阵输出”原则，构建集团消保一体化服务模式，形成“横向到部门、纵向至分行及子公司”的总分协同推进格局，打造“总、分（省/市）、支行、网点”四级工作传导机制 [2] - 坚持“服务优先，突出实效”原则，面向“一老一少一新”、少数民族、残障人士等群体推出系列化金融服务，开展“走进社区、军营、企业、校园、商圈、县域”六大场景活动，优化线下网点服务并开辟绿色通道，持续优化ATM大字版界面和手机银行无障碍版本，在乡镇农村增设便民服务点并推广移动金融服务车 [3] - 坚持“科技赋能，惠企便民”原则，依托金融科技加强线上场景建设，优化手机银行和网上银行功能，探索AI智能客服提供7x24小时服务，利用大数据风控技术实现客户精准画像，集中开展小微企业走访并提供“一企一策”服务方案，例如上海市分行开发反诈模型帮助一家在沪企业挽回54.9万欧元损失 [4] - 坚持“问题导向、信息透明”原则，聚焦小微企业及个人客户减费让利，主动落实账户管理费等基础服务费用的减免，针对社保卡激活、养老金领取、遗产继承等场景提供便捷通道，以清晰易懂语言向客户说明产品条款，建立高效透明的客户投诉处理与反馈机制，例如吉林省分行组织开展特殊客户服务专题培训解决老年人办理遗产继承业务难题 [5] 对公领域举措 - 组织开展“千企万户大走访”活动，更好满足中小微企业需求，推动政策和服务触达经营主体，围绕小微、涉农、外贸、民营、科技、消费等重点领域开展专题走访，优化产品服务与办理流程 [6] - 实施助力乡村振兴举措，围绕助力农村信用体系建设、丰富特色金融产品、拓展可用抵质押品范围、加大涉农和小微企业贷款投放等工作，例如乡村振兴金融部印发《2025年信用卡乡村振兴暨县域经营工作要点及实施方案》，将信用卡产品作为促消费、惠民生的重要纽带 [7] - 持续推出支持灾后重建举措，常态化构建救灾应急工作机制，深入一线调研客户受损情况及资金需求，加大对基础设施建设、生态修复、灾后重建等领域的支持力度，例如广东省分行在防风应急响应提升为I级时组织客户及员工及时疏散并做好灾后应急付款准备 [8] - 持续推进服务新市民系列举措，构建创业就业、住房安居、“一老一小”、医疗保障和基础金融服务等五大服务场景，初步构建覆盖广泛的新市民综合服务体系，例如江苏省分行通过南京公积金APP和数字人民币支付，使灵活就业者几分钟完成公积金缴存 [8] 零售领域便民服务 - 优化已故存款人小额存款提取业务，整合流程并推出“一键继承”交易，支持资产概览、持仓明细查询、限额一键校验等功能，例如宁夏区分行依托数字化平台开展社会保障卡同号换卡服务 [9] - 系统化体系化推进养老业务，聚焦养老客群金融服务，推广老年人金融服务标准，引导老年人参与数字化金融活动，推进网点适老化改造，做好老年人电话银行金融服务，例如福建省分行打造“云速递”上门服务，老年客户可通过微信公众号自助预约 [9] - 常态化开展账户安全管理，强化反诈防非宣传，及时发布新型诈骗案例，做好银行卡一类二类账户管理，常态化开展睡眠账户清理，例如推广数字人民币集中营销活动，覆盖民生服务、金融服务等场景，宁波市分行结合浙BA篮球赛带动交易额达1.06亿元 [10] - 面向听障、视障人群持续开展数字化金融教育，完善上门办理业务服务，充分利用网点助残设施和手机银行无障碍服务，例如广西区分行携手自治区残联等开展“让爱无碍 暖心相伴”无障碍适老化服务体验活动 [11] - 做好外籍来华人士境内金融服务，编制多语种金融服务手册，优化境外来华人士开户便利化流程，完善金融产品服务，例如内蒙古区分行依托满洲里口岸开展俄语服务，黑龙江省分行与地方政府合作为往来俄罗斯的边贸商户提供便捷服务 [12]

政策核心内容 - 深圳市罗湖区发布全市首个口岸经济专项措施 旨在构建集商贸流通枢纽 入境消费首站 场景示范窗口 人才交流纽带于一体的特色口岸经济带 [1] 产业发展举措 - 货物贸易方面 重点吸引高附加值产品及大宗商品贸易总部 推动农产品与能源集采业务 建设数字化供应链平台 发展跨境电商产业园 与香港研究食品等贸易“前店后仓”联动模式 [2] - 服务贸易方面 引进金融机构与知识密集型服务企业 加快形成跨境旅游 国际物流 知识产权 建筑服务 创意设计 软件外包等领域服务品牌 建设数字创意艺术街区与怡景数字创意谷 [2] - 协同创新方面 布局人工智能 智能终端 生命健康等前沿产业 以“深南东1号”为载体建设人工智能产学研基地 依托过境土地B1地块 联动香港科研资源与罗湖临床优势 建设深港生命健康产业园 推动“医教研产”融合发展 [2] 消费促进举措 - 发挥口岸流量优势 积极引进国际一线品牌旗舰店与定制服务中心 打造大湾区高奢消费中心 [2] - 发展高端医疗 医美及“AI中医+港式健康管理”等医旅融合产品 [2] - 鼓励首店与创新业态集聚 完善跨境支付 扩大离境退税 增设便捷提货点 提升多语种服务与跨境交通接驳 全面建设便捷友好的跨境消费服务圈 [2] 前沿技术应用与低空经济 - “AI+”应用方面 建设口岸AI数字人 推广生物识别 智能引导等服务 试点无人的士 深港无人巴士与跨境无人货运 探索AI翻译 智能客服与“AI跨境消费维权助手” [3] - 低空经济方面 文锦渡口岸率先启动无人机物流配送 拓展跨境快递 应急物资等应用 发展医疗冷链 生鲜等高附加值低空运输 优化“低空花游”产品 开辟山海航线 构建“低空+文旅+商业”融合发展新模式 [3] 人文交流与人才服务 - 重点打造人民南—东门深港文化旅游街区 塑造沉浸式人文体验目的地 [3] - 深化与香港高校及姊妹学校合作 构建涵盖基础 职业与高等教育的全链条合作体系 优化港籍子女入学服务 引入香港科创与跨学科资源 [3] - 实施跨境人才集聚计划 设立深港职工服务驿站与创新创业孵化基地 打造集创业 文创 夜生活于一体的青年活力街区 提供契合境外人士习惯的安居保障 [3] 口岸经济基础数据 - 罗湖区坐拥罗湖 文锦渡 莲塘三大口岸 2025年1月1日以来 三大口岸通关量达9034.59万人次 同比增长12.21% [1]