人民网北京12月28日电（张桂贵 周晶 王帅）“智能化是信息技术应用发展的必然，人类社会从信息化向智能化发展，人工智能已成为国际科技竞争的制高点。”近日，2020年APEC中小企业工商论坛在深圳召开，中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明在接受人民网强国论坛记者采访时表示，当前人工智能用得最多的是在图像和语音识别领域，要扩大到工业、产业或社会领域，人工智能就必须要从核心技术上做一些改变。

　　数字化转型和AI技术快速发展的情况下，如何缩小不同国家和群体之间的数字鸿沟？如何应对AI快速应用在一段时间内带来大规模失业的风险？如何培养数字人才和技能？ 　　人工智能的发展正在塑造一种新的技术与经济现实，其深远影响尚未完全显现。未来历史学学家或许会说AI是形成新社会秩序的影响因子，当然我们也可能高估其对历史进程的影响。 　　尽管如此，我们已可明确看到各国对人工智能技术的获取并不平等。AI在生产、政府和公共活动中的实施速度与效率，取决于一国的科技经济基础、人工智能发展政策的针对性，以及是否有足够资源保证政策的实施。

　　《AI-2027》预测未来十年超人类人工智能（AI）的影响将远超工业革命，且超级智能可能在十年内出现，但社会对此准备不足。 　　文档通过设想的场景展开叙述。2025年中，AI代理崭露头角，虽在理论和精选案例中令人印象深刻，但实际应用中不可靠且部分昂贵，不过企业仍将其融入工作流程；2025年末，虚构的OpenBrain公司建设大型数据中心，其模型Agent-0训练所用计算量远超GPT-4，且公司聚焦能加速AI研究的AI，后续的Agent-1在多方面表现出色，尤其擅长助力AI研究，但也存在安全等方面的担忧。

　　随着2025年的到来，全球人工智能（AI）产业正迎来前所未有的技术革新与发展机遇。我国凭借超大规模市场需求、完整的工业体系以及丰富的应用场景，正积极推动“人工智能+”产业迈向更高水平，彰显出强劲的产业韧性与创新潜力。在这一背景下，深度解析我国在AI技术革新方面的最新突破，揭示行业领先企业的战略布局，以及未来产业发展的深远影响，成为业界关注的焦点。 　　在核心技术层面，深度学习和神经网络的持续优化是推动行业革新的关键驱动力。我国科研机构和企业通过集中攻关大模型技术，突破了多项行业瓶颈。例如，某知名科技巨头在2025年发布的自主研发的超大规模多模态模型，其参数规模已突破千万亿级，性能指标比国际同期产品提升了15%以上，显著增强了模型的理解与生成能力。这一突破不仅彰显我国在基础科研和算法创新方面的实力，也标志着我国在深度学习领域逐渐实现技术自主可控，摆脱对国外生态的依赖。

　　AI Now研究所最新发布的报告揭示了人工智能行业日益加剧的垄断现象及其深远影响。数据显示，全球AI市场正被少数科技巨头主导，微软、谷歌和Meta三家公司合计控制了超过60%的AI基础设施市场份额。这种集中化趋势在云计算领域尤为明显，亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云三大平台占据了全球云服务市场76%的份额。 　　报告指出，AI行业的规模至上发展模式带来了显著的经济失衡。2022年，全球AI初创企业融资总额中，超过40%流向了与大型科技公司有战略合作的企业。同时，AI基础设施投资呈现爆发式增长，2023年全球数据中心建设投资达到980亿美元，较2020年增长近三倍。这种投资热潮背后是巨大的资源消耗，单个大型AI模型的训练能耗相当于120个美国家庭一年的用电量。

　　因为单q业绩和产能审批问题导致的下跌都是短期问题。看的是长期公司各板块发展趋势以及人工智能硬件卡位的核心地位。至于产能，扩张是必然性。再结合2526年的pe估值什么水准。就知道该怎么投资了。 　　复盘特斯拉，一直产能无法满足订单，直到2019年q4 ，上海产能的投产，带来了特斯拉十倍级别的行情。给我们带来一定的参考意义。 　　这不就是刻舟求剑吗？特斯拉当初不能满足产能时是什么市场环境，现在是什么市场环境。换句话说，你让现在小米把产能拉满，卖的完吗？

　　人工智能技术是推动经济高质量发展的重要引擎，近年来，我国大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥产业体系完备、市场规模大等优势，推动人工智能与产业深度融合。 　　此前，国务院常务会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。 　　推动AI技术和数字安全的融合发展成为助力数字化建设、提速数字经济发展的关键。结合当前发展态势与未来趋势，中国工程院院士、ISC名誉主席邬贺铨在近日召开的2025第十三届互联网安全大会上表示，“要深化行业大模型协作，构建高质量的专业语料库，为模型注入行业灵魂。同时，降低应用门槛，让广大中小企业也能够便捷、低成本地获取定制化的AI能力，真正释放行业大模型驱动产业升级的普惠价值。”

　　大会一年一个热点。今年世界人工智能大会，首发、首秀的智能体令人目不暇接。据了解，过去3个月涌现的智能体相关产品，超过了去年全年的总和，这场科技行业的“奥运会”才刚刚开始。 　　AI Agent的兴起并非偶然。大模型、算力供给、能源供给、开源、生态系统和产业应用的同步发展，共同“托举”起AI Agent的诞生，成为当前最值得关注的技术趋势之一。在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，AI Agent正加速从工具属性向产业智能体的核心引擎跃迁，推动产业边界重构。数据显示，作为今年最受瞩目的技术之一，全球智能体市场规模已突破50亿美元，年增长率高达40%。中航证券认为，大模型进入智能体执行时代，AI应用落地与政策支持共振加速。2025年将是AI Agent能力平台化元年，国内外大模型能力从“内容生成”跃迁至“流程代理”，技术范式跃迁与商业价值转化正同步加速。在开源生态繁荣、政策全链支持、应用落地提速的背景下，建议重点关注以下两类投资主线:①大模型开发与AI Agent能力提供商；②AI落地场景平台与消费端应用企业。

　　技术发展趋势，自主研发整合全栈AI能力的AI中台—远光天蜂，集成适配DeepSeek、光明、大瓦特等大模型，研发可视化编排快速构建智能体的智能体平台，实现从接口定义到MCP服务的全链路自动化生成，发布企业级超级助手数智人，作为企业统一的自然语言交互入口，实现多智能体的协同；发布了知识智能问答、表单智能填报、业务智能审核、报告智能生成、数据智能分析等企业级通用智能体，研发商旅行程规划、资金智能排程等专业型智能应用，实现核心应用的“对话即操作、指令即办理”的全新交互体验和智能化升级，在国网、南网、国家电投等集团上线应用，助力客户数智化转型；突出软硬一体化智能优势，整合大模型、OCR、等技术，应用于智能硬件设备，发布无人值守全自助收单的智能票小栈、即插即用的一句话查数、分析、出图的智能问数一体机，研发新一代的智能票据交收终端、智能U盾管家等智能硬件产品。

　　一颗新药从idea出来到商业化销售，需要经过药物发现、临床前研究、临床研究和审批上市四个阶段，因此新药研发具有研发周期长、研发费用高、研发风险大三大痛点，人工智能可应用于药物研发中的多个场景，帮助提高新药研发的效率和成功率。当前，我国AI+药物研发仍处在起步阶段，发展依然面临诸多挑战。 　　人工智能技术可作用于药物研发中的药物发现、临床前研究、临床试验、药品生产和销售推广五个阶段，主要应用于靶点发现、化合物合成、新适应症发现、化合物筛选、晶型预测、患者招募、优化临床试验设计、药品检查、学术推广等九大场景。