深度解读：国家“人工智能+”行动纲领发布，谁将抓住万亿级智能经济新浪潮？

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深度解读：国家“人工智能+”行动纲领发布，谁将抓住万亿级智能经济新浪潮？引言：新时代的“数字工业革命”——国家级行动纲领吹响冲锋号

一项划时代的国家级战略已经部署。最新发布的“人工智能+”行动纲领，并非又一份普通的政策文件，它更像是一份开启新“数字工业革命”的宣言书。这份纲领的发布，标志着一个关键的转折点：人工智能（AI）正从一个前沿的技术领域，全面跃升为驱动国家经济发展、提升社会生产力、重塑全球竞争格局的核心引擎 [1]。

这份行动纲领的战略意图深远。它紧密围绕着实现高水平科技自立自强、推动经济社会高质量发展的宏大目标，明确将发展新一代人工智能视为赢得全球科技竞争主动权的战略抓手 [1]。这不仅关乎产业的优化升级，更关乎在日益激烈的大国博弈中，抢占决定未来话语权的战略制高点。

本文旨在穿透政策文本的表层，进行一次多维度的深度剖析。我们将不再停留于对政策条文的简单复述，而是深入探寻其背后蕴含的根本性变革。报告将系统性地拆解三大核心议题：（1）剖析“人工智能+”行动所定义的全新经济范式与顶层逻辑；（2）绘制并解读由此催生的五大核心产业赛道与万亿级市场机遇；（3）特别延展，深入探讨人工智能与物联网（IoT）的融合，揭示“万物智联”时代的未来图景。这不仅是一份政策解读，更是一份面向未来十年，为企业家、投资者和战略决策者准备的机遇地图。

第一部分：读懂顶层设计——“人工智能+”行动的核心内涵与范式跃迁从“+AI”到“AI+”：这不仅是文字游戏，而是根本性变革

理解“人工智能+”行动纲领的精髓，首先要辨析一个核心概念的转变：从“+AI”到“AI+”。这绝非简单的文字顺序调整，其背后是发展理念与产业逻辑的根本性革命。

“+AI”代表的是存量优化的旧范式。它指的是在现有的产业流程、产品或服务中，将人工智能作为一种“附加”或“赋能”工具，以提升效率或增加功能。例如，在传统的图片编辑软件中加入AI美化功能，或是在客服系统中集成一个智能问答机器人。这种模式的核心是“应用+AI”，AI是辅助性的，并未改变业务的底层架构 [2]。

而“人工智能+”则代表着一种“智能原生”的新范式。它要求我们将AI作为构建未来产业和商业模式的基石与出发点，从零开始重新设计和架构。这如同从马车时代进入汽车时代，关键不是给马车装上发动机，而是要发明全新的交通工具——汽车。在这种范式下，AI不再是外挂的模块，而是内嵌于系统、流程乃至整个商业模式基因中的核心要素 [2, 3]。

这一根本性变革，催生了纲领所指向的“智能经济”新形态。根据国家发展和改革委员会的解读，智能经济呈现出三大显著特征 [4]：

1.人机协同 (Human-Machine Collaboration)：人与机器的关系正在从单向的“使用工具”演变为双向的“智能协作”。AI系统将承担越来越多的结构化、重复性工作，而人类则能从繁琐任务中解放出来，专注于更需要情感、直觉和创造性思维的高阶活动。这构成了“人适应机器”到“机器服务于人”的根本转变，形成一种技术理性与人类感性深度交互的新型生产关系 [4, 5]。2.跨界融合 (Cross-Sector Fusion)：以大模型为代表的AI技术具备强大的通用性和泛化能力，使其成为一种“通用目的技术”。它能够像电力一样渗透到各行各业，打破传统产业的边界，催生出前所未有的新业态。政策明确指出的“人工智能+新材料”、“人工智能+制造”等方向，正是这种跨界融合趋势的体现，它将加速基础科学的发现和传统产业的颠覆式创新 [4, 6]。3.共创分享 (Co-creation and Sharing)：智能经济的复杂性决定了单一企业难以包揽所有创新环节。无论是高质量数据的融通、超大算力的建设，还是复杂算法的研发，都需要产业链上下游、产学研各方的协同。因此，智能经济天然地导向一种生态系统层面的价值共创与分享模式，强调多主体协同，以实现优势互补和利益共享 [4, 7]。

智能经济新三驾马车：数据、算力、算法的协同聚变

如果说“AI+”是新的顶层设计，那么驱动这一设计的核心引擎，则是智能经济时代的关键生产要素。相较于数字经济时代将“数据”奉为核心生产要素，智能经济时代则进入了“数据、算力、算法”三位一体、协同聚变的新阶段 [4]。这三者不再是孤立的元素，而是相互依存、相互促进的有机整体。

•数据 (Data)：被誉为AI模型的“燃料”。没有海量、高质量、多样化的数据进行训练，再先进的算法也只是空中楼阁。因此，行动纲领高度重视数据要素的流通与治理，鼓励合作打造高质量数据集，并强调在流动中保护个人隐私与数据安全，旨在为AI的发展注入源源不断的“养料” [7, 8]。•算力 (Computing Power)：是处理海量数据的“引擎”。算力的强弱直接决定了AI模型训练和推理的速度与效率，是衡量一个国家或企业AI实力的硬指标。政策中“强化智能算力统筹”的提法，正是将算力基础设施定位为如同“水电煤”一样的战略性公共资源，其重要性不言而喻 [4, 8]。•算法 (Algorithms)：是赋予机器智能的“大脑”或“灵魂”。算法，特别是以大模型为代表的深度学习算法，通过模拟人类的思考和认知范式，将数据和算力转化为可执行的决策和可创造的内容。它是实现从数据到智慧转化的核心环节 [4]。

政策对这三大要素的同时强调，揭示了一个深刻的转变：国家和企业的战略资产正在被重新定义。在智能经济时代，竞争优势不再仅仅依赖于对单一要素的占有。一家企业即便拥有海量数据，若缺乏经济高效的算力支持，便无法训练出最前沿的大模型；反之，拥有强大算力但缺乏高质量专有数据的企业，其模型也难以形成真正的商业壁垒。因此，对“数据+算力+算法”这三大要素的协同掌控能力，共同构成了新的经济“护城河”。未来的全球竞争，将更加激烈地围绕着半导体供应链（决定算力）、数据主权与跨境流动规则（决定数据），以及顶尖AI人才的储备（决定算法）展开。

第二部分：掘金万亿赛道——五大核心机遇板块全景解析

“人工智能+”行动纲领不仅是宏观战略的指引，更是具体产业机遇的路线图。通过对政策文本和市场趋势的交叉分析，可以清晰地识别出五个确定性最高、潜力最大的核心赛道。这五大板块共同构成了支撑智能经济运行的完整生态系统。

新基建：“人工智能时代的水电煤”

政策将“强化智能算力统筹”置于突出位置，这发出了一个明确信号：国家将以战略性投入，构建支撑整个AI时代的底层基础设施 [8]。这轮“新基建”投资，其本质是将智能算力从传统的IT开支，提升至关乎国计民生的战略性公共资源，即“人工智能时代的水电煤”。这一赛道主要包含以下三大核心环节：

•AI服务器：作为AI运算的物理载体和核心单元，AI服务器是算力中心建设的重中之重。市场需求持续高增，预计未来2-3年，AI服务器渗透率将保持上扬趋势 [9]。行业龙头如浪潮信息，凭借其在全球AI服务器市场高达47%的占有率，以及承接国家“东数西算”重大项目的核心地位，正迎来爆发式增长，其2025年第一季度营收同比激增165% [8]。•液冷技术：随着AI芯片功耗和算力的飙升，传统的风冷技术已难以为继。高效的液冷技术，特别是PUE（电源使用效率）低至1.04的浸没式液冷，已成为大型智算中心降低能耗、实现绿色运营的刚需 [8]。中科曙光等企业凭借其技术壁垒，深度参与了全国超过80%的智算中心建设，其AI服务器收入占比已达45%，彰显了这一细分市场的巨大潜力 [8]。•光模块：如果说AI服务器是计算节点，那么高速光模块就是连接这些节点的“神经网络”。大模型训练需要海量数据在服务器集群间进行高速无损传输，这极大地推动了800G乃至1.6T高速光模块的需求 [8, 10]。全球市场的领导者中际旭创，占据800G光模块60%的市场份额，并深度绑定英维达、谷歌等巨头，其2025年上半年净利润增幅预计超过86%，充分受益于AI算力需求的井喷 [8]。

新范式：AI Agent的“iPhone时刻”已至

如果说算力是地基，那么AI Agent（智能体）就是这片土地上即将拔地而起的摩天大楼，它代表了AI时代最核心的应用范式和交互革命。纲领中明确提出要“支持智能体广泛应用”、“发展‘智能体即服务’”，这无疑为AI Agent的发展按下了快进键 [5]。

AI Agent并非简单的应用程序（App），它是一种具备自主感知、思考、决策和行动能力的智能实体 [11, 12]。它标志着人机交互从被动的“命令-执行”模式（Copilot），跃迁至主动的“目标-达成”模式（Agent）。用户不再需要一步步告诉机器如何做，只需设定目标，AI Agent便能自主规划、调用工具、执行任务，成为真正意义上的“数字员工”或“智能协作者” [13]。

这一范式的转变正催生一个爆炸性增长的市场。据预测，中国AI Agent行业市场规模将以87.10%的年均复合增长率，从2024年的约695亿元人民币增长至2028年的8520亿元人民币 [11]。政策更是设定了明确的普及目标：到2027年，智能体等应用普及率超过70%；到2030年，超过90% [5]。

百度（文心智能体）、阿里巴巴（通义千问）、科大讯飞（星火大模型）等国内科技巨头已纷纷布局，推出各自的智能体平台和开发框架，一个从“应用商店”（App Store）向“智能体商店”（Agent Store）演进的全新生态正在加速形成 [13, 11, 12]。

这一转变的深层影响在于，它将重构整个软件产业的商业逻辑和价值链。传统的软件以功能和流程为中心，价值相对固定，商业模式多为一次性购买或许可证。而AI Agent以任务和结果为导向，其价值是动态和持续的，天然适合“智能体即服务”的订阅制模式 [13, 5]。这将导致价值链的重心从应用分发渠道，向上游的基础大模型和智能体平台转移。同时，这也将催生全新的职业岗位，如智能体训练师、智能体流程设计师、人机协同监督员等，对劳动力市场产生深远影响 [14]。

新交互：智能终端，AI的“肉身化”

AI的智慧需要通过物理载体触达用户，而新一代智能终端就是AI能力的“肉身化”体现。行动纲领鼓励“智能终端万物智联”，预示着一场围绕人机交互的终端革命已经到来 [8]。这场革命的核心特征可概括为“四新”趋势 [2]：

1.新的交互方式：从单一的触控、键盘交互，演变为语音、手势、环境感知等多模态融合的智能交互，最终实现“机器适应人”的自然体验 [2, 15]。2.新的服务模式：从被动响应用户指令，转向主动预测用户意图，提供前瞻性、个性化的服务 [2]。3.新的应用范式：从“AI赋能”的传统应用，全面迈向以大模型和智能体为核心的“AI原生”应用 [2]。4.新的业务场景：从设备简单连接的“万物互联”，升级为设备间智能协同的“万物智联” [2]。

在这些趋势的驱动下，一系列创新产品形态正在涌现：

•AI PC与AI手机：它们不再是简单的性能升级，而是内置了专用AI处理单元（NPU），能够在端侧运行大模型和智能体，从而提供更个性化、更及时、更注重隐私的AI服务 [2, 9]。市场渗透率正在快速提升，预计到2025年，AI PC出货量将占PC总量的40%，到2027年，AI手机出货量将占手机市场的51.9% [11, 16]。•新型AI硬件：AI Pin、智能戒指、AI眼镜等新形态产品层出不穷，它们探索的是更加无感、更加融入环境的AI交互方式 [2]。例如，恒玄科技作为阿里AI眼镜的核心芯片供应商，其单芯片已能支持长达10小时的连续交互，显示出智能穿戴设备市场的巨大潜力 [8]。•人形机器人：作为多模态智能交互的终极形态，人形机器人融合了移动能力与通用智能，正在从实验室走向工厂和家庭。特斯拉的Optimus、优必选的Walker S等产品，预示着一个由机器人提供实体服务的未来 [2]。

新产业：AI赋能千行百业的智能化重塑

“人工智能+”行动的核心要义，在于推动AI与实体经济的深度融合，赋能千行百业，实现从“中国制造”到“中国智造”的跨越 [1, 7]。纲领明确了多个重点垂直领域，这些领域将成为AI技术商业化落地的主战场。

•智能制造：工业是AI应用的黄金场景。例如，宝信软件为钢铁行业打造的工业大模型和AI质检系统，能够将产品缺陷率从5%大幅降低至0.8%，其智能工厂合同额已剑指50亿元，展示了AI在提质增效方面的巨大价值 [8]。•智慧医疗：AI正在深刻改变诊断、治疗和健康管理的全流程。卫宁健康的AI辅助诊断系统已覆盖全国3000家医院，诊断准确率高达93.6%，尤其是在基层医疗机构，AI能够有效弥补专家资源的不足 [8]。此外，AI还能赋能新药研发、辅助机器人手术、自动生成电子病历，将医生从繁重的文书工作中解放出来 [17, 18, 19]。•智慧政务：利用AI提升政府治理能力和公共服务效率是政策的重要方向。拓尔思凭借其在政务自然语言处理（NLP）领域的领先地位，其中标的省级政务项目超过20个，其“天鹰”大模型能实现政策文件的自动解析和智能问答，使政务处理效率提升70% [8]。AI还将在公共安全预警、防灾救灾、环境监测等领域发挥关键作用 [5]。•智慧教育：AI有望破解教育资源不均衡、个性化培养不足等难题。通过构建AI助教、个性化学习平台和智能评测系统，可以实现因材施教，将教师的角色从“知识传授者”转变为“学习引导者”和“成长陪伴者” [20, 21, 22]。

新要素：数据资产化与安全新边疆

在智能经济生态中，数据和安全是贯穿始终的两大基石。

•数据作为战略资产：高质量的专有数据是训练出卓越AI模型的关键，构成了难以逾越的竞争壁垒。海天瑞声等数据服务商，通过提供覆盖工业、自动驾驶等领域的“高纯度”训练数据集，能够将模型训练效率提升3倍，其高达72%的毛利率也反映了优质数据要素的核心价值 [8]。•安全成为刚性需求：AI的广泛应用也带来了新的安全挑战，包括模型自身的安全漏洞、数据隐私泄露、AI驱动的网络攻击等。因此，政策高度强调“安全治理”，催生了对AI安全防护的巨大需求。网络安全龙头奇安信，其AI安全防护系统已成功拦截超过200万次攻击，在政务云安全市场占据第一份额，随着数据跨境流动等监管政策的落地，百亿级的AI安全市场空间正在打开 [7, 8]。

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为了更直观地呈现这五大机遇板块，下表进行了系统性梳理：

赛道核心逻辑代表性企业/技术价值主张
智能算力AI时代的“水电煤”，国家战略投入浪潮信息 (服务器), 中科曙光 (液冷), 中际旭创 (光模块)提供AI模型训练和推理所需的基础算力支持
智能体 (AI Agent)下一代软件与交互范式，从工具到“数字员工”科大讯飞 (星火大模型), 百度 (文心智能体), 拓维信息 (昇腾生态)实现任务自动化、流程重塑和生产力变革
智能终端AI能力的物理载体，重塑人机交互华为 (AI手机/PC), 联想 (AI PC), 恒玄科技 (穿戴芯片)提供无缝、主动、多模态的AI服务入口
行业应用AI与实体经济深度融合，解决垂直领域痛点卫宁健康 (医疗), 宝信软件 (工业), 拓尔思 (政务)提升特定行业效率、准确性和决策能力
数据与安全AI生态的“燃料”与“护盾”海天瑞声 (数据服务), 奇安信 (AI安全)保障AI模型训练质量和运行环境安全可靠

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第三部分：【专题延展】从万物互联到万物智联——物联网（IoT）的黄金十年

在“人工智能+”的宏大叙事中，物联网（IoT）扮演着一个至关重要的角色。如果说AI是决策的大脑，那么IoT就是感知和执行的神经网络。本章节将深入探讨AI与IoT的融合（AIoT），揭示其如何从根本上重塑物理世界，并开启一个“万物智联”的黄金十年。

概念升级：为物联网装上“大脑”

首先需要明确一个核心概念的演进。万物互联（Internet of Everything），是IoT发展的初级阶段，其核心目标是“连接”，即通过传感器、网络等技术，让物理世界的设备能够上网、能够传输数据。它的重点在于数据的采集与汇聚 [2]。

而万物智联（Intelligent Connectivity of Everything），则是AIoT时代的核心特征。它在“互联”的基础上，为物联网装上了AI这个“大脑”，实现了从“连接”到“认知”的质变 [2, 23]。在万物智联的框架下，系统不仅能收集数据，更能理解数据背后的情境、预测未来的趋势，并自主地做出决策和采取行动。这是一个“感知-决策-行动”的闭环。

这一升级带来了巨大的市场机遇。据艾瑞咨询预测，到2025年，中国的物联网连接数将达到198.8亿个；而早在2022年，中国AIoT市场规模就预计将达到7509亿元，并保持着超过30%的复合年增长率 [24]。这表明，为海量的物联网设备赋予智能，将是一个万亿级的庞大市场。

三大爆发场景：AIoT如何重构物理世界

AIoT的真正威力在于它能够将AI的数字智能，转化为对物理世界的直接改造。以下三个场景，是AIoT技术落地应用、创造巨大价值的典型代表。

场景一：智慧城市——从“被动响应”到“主动预见”

传统的智慧城市建设多停留在数据可视化层面，而AIoT则推动城市管理从“被动响应”升级为“主动预见”和“智能调度”。

•应用案例：•预测性交通管理：通过遍布城市的摄像头、地磁传感器和雷达，AIoT系统可以实时分析车流、人流数据。它不仅能看到当前的拥堵，更能结合历史数据和天气等因素，预测半小时后可能出现的拥堵点，并提前动态优化红绿灯配时、发布诱导信息，从而将拥堵消解于无形 [25]。台湾高雄市利用“路口智慧感测系统”自动监测并取缔交通违规行为，也是提升交通安全的典型应用 [26]。•智能基础设施运维：在桥梁、隧道、供水管网等关键基础设施上部署的传感器，可以实时监测结构应力、振动、渗漏等微小变化。AI算法能够从这些海量数据中识别出异常模式，提前预警潜在的故障风险，实现从“故障后维修”到“故障前维护”的转变，极大提升了城市运行的安全性和经济性 [25, 27]。•精细化环境治理：台中市为解决空气污染问题，在工业区和污染热点部署了近千个微型感测器，全年无休地监测空气质量。AI平台对这些数据进行分析，能够精准溯源污染排放，为环境执法提供科学依据，实现对城市环境的精细化、动态化管理 [26]。

场景二：工业物联网——“黑灯工厂”与韧性供应链

在制造业领域，AIoT是实现工业4.0和“黑灯工厂”（完全自动化工厂）的核心技术，它正在重塑生产、运维和供应链管理的每一个环节。

•应用案例：•预测性维护：这是工业物联网中最成熟、价值最明确的应用。通过在生产线设备上安装振动、温度、压力等传感器，AI模型可以实时分析设备运行状态，精准预测下一次可能发生故障的时间点和具体部件，从而让企业能够按需安排维护，最大限度地减少非计划停机时间，带来巨大的经济效益 [25]。•数字孪生（Digital Twin）：AIoT技术能够构建物理工厂或生产线的实时、高保真虚拟模型。传感器将物理世界的实时数据源源不断地传输给这个“数字孪生体”，企业可以在虚拟空间中进行工艺优化、流程模拟、压力测试，甚至培训新员工，而无需中断实际生产，极大地提升了研发效率和决策水平 [28]。•自动化质量控制：在高速运转的产线上，基于AI机器视觉的质检系统可以替代人眼，以更高的精度和不知疲倦的耐力，检测出产品表面的微小瑕疵。这不仅提升了产品质量和一致性，还将人力从枯燥重复的质检工作中解放出来 [8]。美的集团在泰国建设的智慧仓储系统，正是利用AIoT技术优化内部物流，实现降本增效的实例 [29]。

场景三：智慧农业——“新农人”的科技武器库

面对劳动力老龄化、水土资源紧张和粮食安全等多重挑战，AIoT正成为推动农业现代化的“科技武器库”，让“面朝黄土背朝天”的传统农业，转变为“知天知地知作物”的精准农业 [28, 30]。

•应用案例：•精准种植：搭载多光谱摄像头的无人机在农田上空巡视，获取作物的长势、病虫害和营养状况数据；同时，插入土壤的传感器实时监测温湿度和肥力。这些空地一体的数据汇集到AI农业大脑 [31]。AI模型通过分析这些数据，生成精准的“农田处方图”，指导无人驾驶的拖拉机和植保无人机，对每一小块土地进行差异化的灌溉、施肥和施药，从而在提升产量的同时，大幅减少水、肥、药的浪费 [31, 32]。•无人化农场：新疆的“3000亩无人化棉花农场”项目是智慧农业的标杆。仅由两名“90后”新农人管理，通过遥感无人机、农业物联网、自动驾驶农机和棉花打顶机器人等一系列AIoT设备，实现了从耕种、田间管理到采收的全流程智能化和少人化，亩均成本降低了419.6元，验证了大规模智慧农业的可行性 [31]。•智能畜牧养殖：在养殖场中，AIoT同样大有可为。例如，通过在猪舍部署麦克风阵列，科大讯飞的AI系统能够通过分析猪群的咳嗽声音，实时监测呼吸道疾病的发生并提前预警 [33]。通过为牲畜佩戴智能项圈，可以追踪其活动量和健康状况，并结合AI分析，为其提供个性化的饲料配方，提高产出和养殖效益 [30]。

这三大场景清晰地表明，“人工智能+”的宏伟蓝图，其最终的价值实现，并不仅仅局限于聊天机器人、内容生成等纯数字领域。其更深刻、更具变革性的力量，在于通过AIoT这座桥梁，将AI的智慧注入到城市的脉搏、工厂的机器和广袤的田野之中。AIoT是实现数字世界与物理世界深度融合的关键，是AI技术从“赋能信息”走向“改造物质”的必由之路。因此，理解AIoT，就是理解“人工智能+”行动的现实主义路径和最终价值归宿。

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下表总结了AIoT在三大关键领域的应用场景与核心价值：

领域核心应用场景解决的关键问题创造的核心价值技术支撑
智慧城市预测性交通管理、智能基础设施运维交通拥堵、资源浪费、应急响应慢提升城市运行效率、公共安全和居民生活品质视频分析、物联网传感器、城市数据大脑 [25, 27]
工业物联网预测性维护、数字孪生、自动化质检设备停机、生产效率低、产品缺陷率高降低运营成本、提升产品质量、打造柔性制造能力边缘计算、机器视觉、工业大模型 [8, 25]
智慧农业精准灌溉与施肥、自动化农机作业、病虫害监测劳动力短缺、水肥资源消耗大、产出不稳定降本增效、保障粮食安全、促进农业可持续发展遥感无人机、物联网传感器、农业AI模型 [30, 31]

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结语：拥抱变革，成为未来的“智能原生”赢家

“人工智能+”行动纲领的发布，正式宣告了一个新时代的到来。这个时代的核心特征，不是对过去的修补与改良，而是基于人工智能的彻底重塑与再造。在这场由技术驱动的经济范式大迁徙中，最大的风险不是行动过快，而是犹豫不前。

未来的赢家，将属于那些能够深刻理解并践行“智能原生”（AI-Native）理念的企业和个人。所谓“智能原生”，是指那些将AI和数据驱动的思维方式，融入到其战略、组织、文化和业务流程每一个毛细血管中的组织 [34, 35, 3]。它们不再将AI视为一个独立的IT部门或一个附加的功能，而是将其作为整个组织运行的操作系统和决策中枢。它们的核心竞争力，将体现在构建人机协同的新型组织架构，以及利用AIoT打通数字世界与物理世界，创造全新价值的能力上。

对于中国的企业家、投资者和各行各业的专业人士而言，行动的号角已经吹响。从智能算力的“新基建”，到AI Agent的“新范式”，再到智能终端的“新交互”；从千行百业的智能化重塑，到万物智联的广阔天地，一幅波澜壮阔的产业画卷正在展开。

过去，我们谈论“互联网+”，拥抱数字化转型。今天，我们必须以更大的决心和更快的行动，拥抱“人工智能+”，开启智能化升级。这要求我们不仅要学习如何“使用”AI工具，更要思考如何“成为”一个AI驱动的组织。因为在这场关乎未来的竞赛中，唯一的确定性，就是变革本身。谁能率先完成这场认知与实践的深刻革命，谁就将赢得下一个十年的发展主动权。