产品发布与市场反响 - 阿里巴巴新推出的AI应用千问APP于11月18日公测上线次日即冲入苹果App Store免费应用总榜第四位，排名超越DeepSeek [1] - 应用火爆人气一度导致服务器拥堵，相关话题登上热搜 [1] - 此次发布标志着公司正全力进军AI to C市场，项目被视为AI时代的未来之战 [1] 产品战略与功能定位 - 千问APP主打免费，目标是成为未来的AI生活入口，与ChatGPT展开全面竞争 [1] - 核心发力点为打造一个会聊天能办事的个人AI助手，能实现一句指令生成PPT等复杂任务 [2] - 公司计划将地图、外卖、订票、办公等各类生活场景全面接入千问，构建更强大的办事能力 [2] 技术基础与全球布局 - 千问APP的底气源于Qwen系列开源大模型的强大性能，该模型自2023年全面开源以来全球下载量已突破6亿次 [1] - 近期发布的旗舰模型Qwen3-Max在性能上已超过GPT-4、Claude 3 Opus等国际顶尖模型 [1] - 面向海外市场的千问APP国际版也将在近期上线 [1]

11月18日，阿里巴巴新推出的AI应用千问APP，在公测上线次日便迅速冲入苹果App Store免费应用总榜 第五位，排名超越DeepSeek。其火爆人气一度导致服务器拥堵，"阿里巴巴千问崩了"的话题登上微博热 搜，官方则以"我好着呢"幽默回应，侧面印证了其公测首日的火热流量。 此次发布标志着阿里正全力进军AI to C市场。11月17日，阿里巴巴正式宣布"千问"项目，并将其视 为"AI时代的未来之战"。千问APP主打免费，并计划与阿里生态内的各类生活场景深度结合，其目标是 与ChatGPT展开全面竞争。据悉，面向海外市场的千问APP国际版也将在近期上线。 千问APP的底气源于阿里Qwen系列开源大模型的强大性能和广泛影响力。自2023年全面开源以来， Qwen模型全球下载量已突破6亿次。近期发布的旗舰模型Qwen3-Max，在性能上已超过GPT-4、Claude 3 Opus等国际顶尖模型。英伟达CEO黄仁勋曾表示，Qwen已占据全球开源模型的大部分市场。同时， Qwen模型也正成为硅谷初创公司的技术基石，Airbnb CEO布莱恩·切斯基公开称公司正"大量依赖 Qwen"，因其比OpenAI模型更快更好。 ...

市场表现与用户反响 - 千问APP在公测上线次日即冲入苹果App Store免费应用总榜第五位，排名超越DeepSeek [1] - 火爆人气导致服务器拥堵，相关话题登上微博热搜 [1] 公司战略与市场定位 - 此次发布标志着公司正全力进军AI to C市场 [3] - 千问APP主打免费，目标是与ChatGPT展开全面竞争 [3] - 战略目标是打造未来的“AI生活入口”，成为一个“会聊天能办事”的个人AI助手 [4] - 计划与公司生态内的地图、外卖、订票、办公等各类生活场景深度结合 [3][4] 技术基础与竞争优势 - 应用的底气源于Qwen系列开源大模型的强大性能，其旗舰模型Qwen3-Max在性能上已超过GPT-4、Claude 3 Opus等国际顶尖模型 [3] - Qwen模型全球下载量已突破6亿次，被指已占据全球开源模型大部分市场 [3] - Qwen模型正成为硅谷初创公司的技术基石，例如Airbnb公司正大量依赖Qwen，因其比OpenAI模型更快更好 [3] 产品功能与未来规划 - 核心发力点是“能办事”，目前已能实现一句指令生成PPT等复杂任务，并在实盘投资大赛中战胜过全球顶级模型 [4] - 面向海外市场的千问APP国际版也将在近期上线 [3]

文章核心观点 - 人工智能是引领科技革命和产业变革的战略性技术，我国高度重视其发展，在技术创新与商业应用驱动下产业规模持续增长，虽已初步形成产业形态，但产业化仍需破解多重难题，需发挥场景优势加速应用创新 [1] 人工智能引领技术创新和产业变革 - 人工智能指模拟、延伸和扩展人类智能的技术，发展需数据、算法和算力支撑，经历“两落三起” [2] - 20世纪50 - 70年代是初期探索与理论奠基阶段，因计算能力及算法局限，70年代陷入低谷；80年代“专家系统”兴起，因依赖人工编写规则、计算资源有限，90年代初遭遇第二次瓶颈；21世纪得益于互联网等发展，技术迎来突破，深度学习成主流方向，在多领域广泛应用 [3] - 2020年大规模预训练模型兴起，高性能计算芯片、云计算等发展使训练和部署超大规模模型成为可能，大模型扩展能力边界，具身智能将人工智能扩展到物理世界 [4] - 人工智能未来发展方向是通用人工智能，可能从外延式转向内涵式发展，拓展类脑计算；其技术创新突破，嵌入多领域，赋能传统行业，成为推动科技、产业和经济发展的关键力量 [5] 人工智能产业形态初步形成 - 人工智能产业分为核心产业和融合应用产业，二者相互促进，推动形成相对完整产业体系，技术创新、产业投资和应用场景不断发展 [6] - 美国在人工智能领域领先，以技术创新为引领，按“通用基础模型—行业垂直模型”扩展，形成“技术优势—市场扩张—生态垄断”正向循环 [7] - 欧盟在行业数据资源和立法标准制定方面有优势；日本重点推动人工智能与制造业融合；但二者在技术创新与产业应用方面落后于美国 [8] - 我国人工智能发展注重整体布局与产业协同，结合制造业优势，应用优先，通过算法创新实现突破，产业从技术跟跑转为并跑和领跑 [9] 协同创新人工智能产业链 - 2017 - 2024年我国人工智能核心产业规模从180亿元跃升至6000亿元，企业超4700家，论文和专利量居全球第一，产业体系初步构建，产业链转向协同创新 [10] - 国内科技龙头企业布局人工智能，推出自研大模型并接入业务系统；初创企业不断涌现；企业主要集中在北京等地，北京产业优势突出 [11] - 部分企业深耕细分赛道，构建定制化服务平台，人工智能与细分产业结合助力转型升级，部分细分领域有成功案例 [11] - 语音助手、智能客服是大模型最先适配场景，目前大模型付费订阅模式不成熟；企业服务领域智能客服应用拓宽深化，2023年市场规模39.4亿元 [12][13] - 金融领域利用人工智能提升服务水平，降低不良贷款率，提高理财产品转化率 [13] - 智能制造领域大模型渗透全链条，推动制造业升级，但存在前期投入成本高问题，未来突破后或加速普惠应用 [14] - 矿产开采领域人工智能在多环节应用，提升效率、优化成本、保障安全 [15] - 智能网联汽车领域人工智能应用广泛，缩短设计周期，催生新业态，2024年末L2级组合辅助驾驶功能乘用车新车销售占比达57.3%，领航辅助驾驶功能新车渗透率为13.2% [15] 产业化之路需破解多重难题 - 我国在核心技术攻关和产业生态构建方面有待突破，算力基础未完全自主可控，算法底层框架依赖开源体系，前沿领域缺乏原创性突破，技术适配性不足 [16] - 产业生态建设中，中小企业协同发展生态未形成，专有服务平台建设滞后，资本层面投资放缓，2024年美国投资额约641亿美元，我国约为55亿美元 [17] - 大模型研发投入大、收益不确定，行业应用多在试点阶段，形成商业闭环面临挑战，头部企业持续投入与收益平衡成关键 [18] 发挥场景优势加速应用创新 - 强化顶层设计，将人工智能产业发展纳入“人工智能 +”战略部署，整合资源，挖掘应用场景，实施示范工程 [19] - 攻克关键核心技术，支持基础科研和大模型攻关，建设自主可控软件工具系统，鼓励龙头企业联合开发核心算法模型 [19] - 完善产业体系，加大产业主体和平台建设力度，引导行业主体参与布局，加强基础设施建设，完善监管制度和应用标准 [20] - 构建协同创新产业生态，打造“AI + 千行百业”生态，建设创新工程中心，强化需求侧管理，鼓励企业创新商业模式 [21]