在智能网联汽车领域，人工智能已广泛应用于产品设计、智能座舱研发、自动驾驶等层面。通过大模型应用，可根据用户需求快速生成外观设计图，大大缩短了产品设计周期。以智能驾驶为例，截至2024年末，具备L2级组合辅助驾驶功能的乘用车新车销售占比达57.3%，具备领航辅助驾驶功能的新车渗透率为13.2%，随着人工智能技术的算法创新与场景应用深度融合，催生出Robotaxi运营、无人物流配送、智能道路基础设施建设运维等一系列新业态。
我国人工智能发展注重整体布局与产业协同，而非单一技术指标的突破。作为全球工业门类最齐全的国家，我国制造业增加值占全球比重约30%，结合这一基础和优势，人工智能产业发展更加注重应用优先与产业协同，推动人工智能技术与行业Know-How深入融合，形成差异化竞争力。例如，将人工智能应用于自动化质检，提高效率、降低成本；将大模型应用于金融领域，提升风险管理能力。技术发展路径上，主要通过算法创新突破物理限制，DeepSeek-V3模型训练成本仅为GPT-4的1/10，推理成本为OpenAI o1的1/30，实现多项突破性创新，人工智能产业从技术跟跑转为并跑和领跑。
一是强化顶层设计。将推动人工智能产业发展纳入“人工智能+”总体战略部署，开展多维度、多阶段系统布局和强化政策支持。发挥超大规模市场、产业体系完备、应用场景丰富等优势，有效整合数据、知识、人才资源，夯实算力基础，深入挖掘垂直领域应用场景，实施一批产业创新及应用示范工程。
“按照正常流程，他们的产品最快要到5月11日才能上架。”第一食品南东店店长梁龙俊补告诉澎湃新闻记者，为了赶上“五一”消费热潮，第一食品商店南京东路店开设了绿色通道，仅用一周就完成了货品上架，赶在节前最后一天开张。
值得注意的是，由于大模型研发投入大而收益不确定性高，目前行业应用多停留在试点阶段，形成商业闭环仍面临挑战。例如，工业生产场景对精度、可靠性的严苛要求，与现有生成式人工智能的专业理解短板形成错位；技术迭代速度与企业消化能力脱节，导致适配难度加大；企业盈利模式不确定，主流的API调用、订阅制、项目制尚未实现可持续盈利。以OpenAI为例，预计2029年有望盈利，2026年亏损或达140亿美元，是2024年预期亏损的3倍。头部企业通过免费模式抢占市场，但数据资产转化、技术迭代降本、垂直场景价值挖掘的闭环尚未打通，持续投入与收益平衡成为破局关键。
“穿越”第一站，先到“古绫阁”里上道具，等待挑选古代服装的游客把队都排到了店门外。换好服装来到这条主街，就相当于来到了一个“穿越剧场”。游客边走边逛，时不时就能撞见货郎、瓜农、鱼贩、客栈掌柜等多种角色，还有街头艺人表演通天绳绝技，仿佛回到了热闹的古代市集。
产业生态建设方面，科技龙头企业积极推动技术开源，但中小企业协同发展的生态尚未形成。在工业制造、医疗健康、能源石化等垂直领域，由于缺乏行业主体深度参与或主导，往往只能以应用方的单一角色浅尝辄止，难以从行业战略、技术研发、业务流程、应用场景等多个维度进行深度整合。行业专有服务平台建设略显滞后，企业难以获取专业技术支持，数据质量参差不齐、算力分配不均、行业标准缺失等问题制约了规模化应用。资本层面，人工智能投资放缓，中国工业互联网研究院数据显示，2024年美国在人工智能领域投资额约641亿美元，我国约为55亿美元。
