本文来自微信公众号“物联网智库”，【作者】Sophia。
继去年全国两会「人工智能+」行动被首次写入政府工作报告后，今年的全国两会「人工智能+」行动被再次强调。
具体而言，总理在政府工作报告中提出，要持续推进「人工智能+」行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。
回望2015年，政府工作报告中首提制定「互联网+」行动计划，由此拉开了以移动互联网、云计算、大数据、物联网为代表的新一代信息通信技术与经济社会各领域、各行业深度融合和跨界融合的序幕。十年后的今天，从「互联网+」到「人工智能+」，AI成为全球新一轮科技革命和产业变革的核心内容。
如果说「互联网+」侧重通过连接实现资源整合与效率提升，那么「人工智能+」则以深度学习、大模型等技术为核心，从底层逻辑重构生产流程和服务模式，AI自身也从辅助工具升级为产业发展的核心驱动力。技术迭代无疑将驱动范式的转变，站在关键政策窗口期，本文将从产业链重塑、竞争升维、前沿趋势这三个维度潜析新一轮科技浪潮可能带来的颠覆性影响。
产业链重构和竞争升维
整体来看，以生成式AI、大模型为代表的新一轮人工智能浪潮正在使广泛的价值链受益，比如算力需求的激增，推动了芯片和云计算产业升级；数据成为核心生产资料，催生数据治理和隐私计算市场；智能化应用的深化，加速了制造、医疗、内容、金融等行业的转型升级。不过，新技术和新应用也会促使“蛋糕”的重新分配，产业链上一些企业可能会成为新时代的赢家。
最典型的比如，DeepSeek-R1通过高效蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到更小、更高效的版本中。这一突破使其小尺寸版本在保持卓越性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，成为端侧部署的理想选择。当AI大模型从云端下沉至边侧，一场“端侧AI革命”正悄然展开，拥有边缘AI解决方案的边缘计算制造商（如Eurotech和研华科技）将从中获利；布局边缘计算芯片的芯片公司（如英伟达、AMD、ARM、高通甚至英特尔）也可能受益。
除此之外，数据管理服务提供商是另一大潜在赢家。没有数据就没有人工智能，要使用开放模型开发应用程序，采用者需要大量数据进行训练和部署，这需要适当的数据管理。因此，随着不同AI模型数量的增加，数据管理将变得越来越重要。MongoDB、Databricks和Snowflake等数据管理公司以及超大规模企业提供的相关产品都将从中获利。
在重构供应链的同时，「人工智能+」行动的深化还将催化企业和企业之间，乃至国家和国家之间竞争的升维。传统竞争主要围绕资金、人才、市场、供应链等展开，而AI时代的竞争则涉及数据主权、算力基础设施、模型生态和智能化渗透，这种竞争呈现出更复杂、更深远的特征。
- 企业间的竞争：从产品竞争到AI生态竞争
过去，企业之间的竞争主要体现在产品功能、成本控制、市场营销等方面，而AI时代的竞争核心在于：①模型能力：企业是否掌握最先进的AI模型，决定了其产品智能化水平；②数据闭环：企业能否建立专属的数据流，以提升AI系统的长期竞争力；③智能化生态：企业是否构建了从底层基础设施到终端用户体验的AI生态闭环。
大厂早已为此行动起来，比如微软早早就深度绑定OpenAI，在Office、Azure等产品中整合AI；而推出了大语言模型Claude的Anthropic则得到了亚马逊的大力支持，亚马逊将Claude AI平台与AWS进行深度绑定，让企业和开发者通过AWS使用Claude AI。
当大模型成为竞争力的关键，算力短缺一度成为企业运行AI模型面临的主要困难，GPT-4、Gemini、Llama 2和其他模型严重依赖H100 GPU，但H100产能却严重受限。即使像微软、Meta这样大型科技公司，也需要提前数年预定产能，才能获得足够的新型芯片。不过，DeepSeek的横空出世似乎重构了游戏规则。正如中国工程院院士李国杰所言：DeepSeek的崛起说明AI不再是简单堆砌算力的暴力游戏，而是进入了以算法和模型架构优化为主，同时高度重视数据质量与规模、理性提高算力的新时期。
当AI的渗透进一步加速之时，可以预见各行各业、各个场景几乎都能以更加低廉的成本享受到顶尖的人工智能服务，那么，企业间竞争的关键则会变成对AI的应用和整合能力，即如何使用AI让企业的知识管理、创新速度、决策效率全面升级。
比如，AIGC+自动化客服，使得营销获客效率指数级提升；AI代码生成（GitHub Copilot），使得研发效率翻倍；AI驱动的供应链优化，实现精准预测需求，减少浪费等等…..而在消费品营销领域，企业甚至需要开始迎合大模型为代表的AI工具的喜好，毕竟越来越多的客户通过AI工具来选择商品、提供辅助的购买决策，如何让AI更好理解、更多推荐自家产品，是厂商的一个新命题。
当企业间竞争从“资源和管理”维度跃升到“智能化程度”维度，落后的企业将难以追赶。
- 国家间的竞争：从科技竞争到“智能主权”之争
如果说企业竞争的升维体现在AI生态、算力、数据闭环，那么国家竞争的升维，则体现在AI基础设施、数据主权、科技生态完整性等方面。
首先，全球范围内，AI已经成为国家级竞争的核心战场，各国政府直接参与AI投资和政策支持。
以美国为例，1月上任伊始，特朗普就宣布撤销拜登政府2023年签署的AI行政令，预示着美国AI发展战略可能迎来重大转向。相比于拜登政府更加侧重于AI等科技监管，特朗普显然更加支持发展，以最小限度监管取得美国在全球AI领域的最大程度竞争优势。上任次日，特朗普宣布启动“星际之门”（Stargate）计划，集聚海量资金投入美国国内的AI基础设施建设。而在打造AI国家战略，确保OpenAI、DeepMind、Meta等企业的领先地位的同时，其还在不遗余力的通过“芯片禁令”限制对手发展。
中国近年来更是重视人工智能安全发展，逐步完善相关政策法规。国务院印发《新一代人工智能发展规划》提出面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。值得强调的是，中国非常重视AI的实际落地应用，比如国新办举行吹风会解读《政府工作报告》时就提及，今年重点要抓三个方面的工作：第一是产业赋能方面，让人工智能尽可能在工业农业、服务业中利用起来；第二是终端应用方面，通过数字技术推动智能网联汽车、手机、电脑、机器人进行新一轮的终端快速发展；第三是场景培育方面，要对新技术、新场景、新业态有一个专门的场景示范行动，比如在确保安全的情况下，加快在低空经济、教育、培训、医疗等领域的场景应用等。
随着“AI国家队”加速形成，“智能主权”将取代“数字主权”成为大国科技博弈的关键——哪个国家能自主训练和运营本土大模型？哪个国家掌握着最先进的AI芯片和算法？哪个国家拥有高质量本土数据？AI监管体系是否具备全球话语权？
面对全球新一轮科技竞争，各个国家对AI的发展思路和政策方向或许将决定未来成败。DeepSeek的开源策略堪称全球AI领域的“破冰行动”，开源模式让全球开发者能够自由使用和改进技术，从而加速AI技术在各行各业的普及应用。DeepSeek的开源战略也向历史证明：在这场AI竞赛中，谁拥抱开源，谁就能赢得未来。如今，中国已孵化超3000万个开源项目，覆盖了从芯片到框架再到应用的整个产业链。据中国工业和信息化部去年12月的数据显示，中国软件开发者数量突破940万，开源参与者数量排名全球第二。
而在对AI的监管方面，全国政协委员、360集团创始人周鸿祎建议：大模型发展关系国运，不能因过度追求准确而限制其创造力，需要对「幻觉」给予柔性监管，打造支持创新、包容失误的良好环境，争取让更多企业「复制」DeepSeek的成功。建议借鉴「避风港原则」成功经验，对大模型以及相关的产品和服务，实施柔性监管，适度包容大模型的「幻觉」，对于「幻觉」导致的一般性失误，避免直接关停、下架，给予企业自我纠正的机会，促进企业大胆创新、放手竞争。
长期来看，AI的竞争不会是传统行业的延续，而是一套完全不同的游戏规则，只有拥抱变化的企业和国家才能在未来立于不败之地。
AGI的前沿趋势和应用
站在更长远的时间维度，当前的人工智能仍处于“弱人工智能”（ANI）阶段，即任务专用模型（如ChatGPT、Claude、Gemini等）。但随着大模型的进化，AGI（通用人工智能）的探索正在加速，一些前沿方向和应用正在蓄势待发：
- AI智能体（AI Agent)
AI Agent是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体，它们拥有自主性和自适应性，可以依靠大模型赋予的能力完成特定任务，并在此过程中不断对自我进行完善和改进。此外，不同的AI智能体之间也可以进行交互，从而共同完成复杂工作。
举例而言，一个自动驾驶Agent可以感知周围的交通情况、道路状况等信息（感知环境），根据感知的信息制订下一步的行动计划，例如决定是否加速、减速、转弯等（做出决策），然后再根据决策控制汽车的加速器、刹车、方向盘等（采取行动）。
中移智库发布的《智能体通信网络（ACN）白皮书（2024）》提及：AI智能体（AI Agent)将成为大模型落地商用的主流形式。AI Agent不但使得人人拥有虚拟智能体（如数字人、智能助理等）成为可能，也会将大量物理具身智能体，如人形机器人、机器狗、智能车、智能无人机等推向商用。智能体将会是未来网络连接的“新公民”，掀起智能体经济热潮，将人类社会生活带入到人与智能体协同、智能体与智能体协作的新阶段、新常态。
- 具身智能（Embodied AI）
“具身智能”和“智能机器人”首次出现在了今年的政府工作报告中。
中国计算机学会(CCF)官网于2023年7月发布的《具身智能|CCF专家谈术语》中称，具身智能是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
与传统的人工智能相比，具身智能的最大区别就体现在“具身”两个字，过去的人工智能很多是停留在数字世界，比如大语言模型，只能在互联网上与人对话。具身智能是将AI赋予了一个物理实体，不仅可以与人进行互动，还能在现实世界执行指令，比如让它端茶、倒水、搬东西。因此，人形机器人普遍被认为是具身智能的最佳载体。
传统工业机器人作为智能化水平较低的机器人早已在制造业领域广泛应用，其本质是“固定程序”与“机械臂本体”的组合，而具身智能机器人则在于其“多模态感知”与“大脑决策”的进一步迭代。今年以来，DeepSeek出现带动的端侧模型的爆发与革新，解决了机器人在复杂决策场景中构建起感知-理解-推演的闭环认知体系的部分难题，推动了端侧模型与人形机器人的结合落地，加速了端侧实现具身智能。随着人形机器人可能进入量产阶段，2025年获将成为具身智能元年，应用场景从工业自动化扩展到医疗护理、家庭服务等领域。
- 世界模型（World Models）
目前，世界模型尚无统一的定义，英伟达官网的定义为：“世界模型是理解现实世界动态(包括其物理和空间属性)的生成式AI模型。它们使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频。通过学习，它们能够理解现实世界环境的物理特性，从而对运动、应力以及感官数据中的空间关系等动态进行表示和预测。”
AI行业人士认为，世界模型就是AI的下一个大事件。相比语言模型还停留在理解人类语义阶段，世界模型从一维形式的数字智能走向三维形式的空间智能，开始理解真实的物理世界，创建对世界运作方式的内部表征，理解现实世界的规律，并据此推理行为的后果。
今年1月，谷歌旗下DeepMind组建了一个新团队，聘请Sora核心人员Tim Brooks掌舵，专门开发可以用来模拟物理世界的AI模型。无独有偶，黄仁勋也在2025年拉斯维加斯消费电子展（CES）上宣布，推出Cosmos世界模型（Cosmos World Foundation Models），该模型专为理解物理世界打造，可预测和生成“物理感知”的视频。此外，“AI教母”李飞飞的World Labs、初创公司Decart、Odyssey也都涉足其中。
写在最后
「人工智能+」行动不仅是技术应用的扩展，更是对中国经济结构和社会形态的深度重构。通过政策引导、场景创新与生态协同，AI将从工具演变为基础设施，驱动新质生产力发展，并在全球科技竞争中占据制高点。未来，随着技术普惠化与伦理治理的完善，「人工智能+」有望成为推动高质量发展、实现共同富裕的核心引擎。
参考资料：
政府工作报告部署“人工智能+”行动,新旧动能转换再添动力，中国网财经
从“互联网＋”到“人工智能＋”：技术革新引领产业变革，百家号
中国对“人工智能+”有何政策导向？政府工作报告起草组成员解读，北晚在线
7天暴涨58%！DeepSeek为何震撼全球？李国杰再论第三波人工智能浪潮，中国基金报
政府工作报告首提的“具身智能”,中国正走在世界前列，中国报道
“世界模型”——AI下一个“必争之地”,英伟达、谷歌双双下场，华尔街见闻
《智能体通信网络（ACN）白皮书（2024）》，中移智库
