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    “科技”是科学和
    ‌产业生态重构‌‌生产与服务领域‌‌金融与制造‌ :A
    推动人工智能和产

    3D NAND

    ‌就业冲击‌:自主式AI可能替代部分岗位 ,需平衡技术红利与社会稳定‌8。‌生产与服务领域‌‌金融与制造‌:AI赋能金融风控、智能制造流程优化 ,降低企业成本并提升效率‌34 。‌低空经济‌ :无人机物流 、巡检等场景成为自主式AI的重要应用方向‌8 。三、投资热点与区域格局‌资本流向聚焦‌‌基础设施‌ :算力芯片、数据中心 、量子计算等底层技术获超1亿美元级融资,占全球AI融资额69%‌36 。‌应用层分化‌:垂直领域(如金融科技)投资占比下降至24% ,资本更青睐通用技术平台与横向赋能能力‌6 。

    三、全

    物联网芯片创新

    ‌技术路径突破‌‌多模态AI‌ :大模型开发从单一文本处理转向图像、视频、语音等多维度认知,技术企业通过自研或并购加速布局多模态能力‌56  。‌轻量化与低门槛‌ :部分企业聚焦优化算法,以“最低算力消耗实现最高应用性能”为目标,推动AI工具在C端市场的普及(如自媒体文案生成工具)‌67。‌自主式AI(New AI)‌ :AI从代理式(Agents)向自主式(Autonomous Intelligence)演进,集成无人机、无人车等物理和数字机器人,形成混合平行智能体系‌8 。‌产业生态重构‌‌“AI+实体经济”深度融合‌ :AI技术突破工具属性 ,重塑产业链协作模式与商业价值网络。企业需将AI融入核心业务,否则将面临淘汰风险‌1 。‌生态闭环构建‌:AI中国发展联盟通过战略诊断 、技术接入与资源对接

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产品核心公司介绍产品核心
  • 人工智能推进产业优化升级也是建设现代化产业体系的过程。一方面,转型和升级传统产业。按照党中央要求,“支持企业用数智技术、绿色技术改造提升传统产业。”数智技术具有向各类技术和产业融合和赋能的快捷性、普遍性,数智产业具有轻资产、低污染的特性,同新能源、新材料、绿色科技及其产业具有融合性和共同目标,使数字化、智能化成为贯穿产业转型的关键主题。目标上,大模型、智能体、具身智能、智能机器人以及各种智能技术、工具、产品、软件,都在向传统产业赋能。方式上,一种是头部厂商纷纷推出MaaS(模型即服务)等平台工具服务相关行业,但有待对应用开发、系统集成、生态体系等进行培育、改进和完善;另一种是通过人工智能公司提供的底盘模型,结合行业特殊的业务、场景和数据,通过再训练培育出可直接应用的模型。进度上,从边际效益较高的研发设计和营销服务的两端率先启动,易于取得突破。后续将会由点及面,向生产制造环节走深走实,促进整个工业智能化升级。