广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长三角、珠三角这三大经济高地，其占比分别为40%、31%、20%。 生产制造端 硬件与基础软件 上游厂商 七十年代初，独立数据库公司的崛起推动全球数据库市场快速崛起。 1981年，IBM推出了面向大众市场的IBM PC及其配套软件，该 里程碑事件标志着全新软件时代的开启。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二十一世纪初，互联网普及与计算能力的显著增强，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 中国互联网用户规模的激增，以及互联网普及与计算能力的增强，推动了智能软件研发行业在多种应用场景中的广泛渗透与快速发 展。 成熟期 2022-01-01~至今 2022年， 政策名称 《质量强国建设纲要》 颁布主体 中共中央，国务院 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造。同时，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农 业融合发展。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主

29项具体活动（见图3）。例如，“生产制造”集 群便涵盖了生产加工、产品组装以及包装等活动。 随后，我们将受访企业各项活动的当前状态及预 期的未来状态，映射到了既定的自主化发展阶段 （见图4）。 调研明确显示，没有任何一项供应链活 动能够在这场变革中置身事外。AI将在不同程 度上赋能所有这些活动（见图5）。目前，大多 数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平， 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在 这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽 车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 仓库拣选与处理 原材料与零部件补给 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装 设置、维修与切换 质量与生产控制 运营采购 预警、风险、改进 17. 18. 19. 产业化（初始设备设置、规模扩大） 切换（包括清洁）

匹配度不高等问题。同时，不同区域的算力政策、标准不一致及算 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 软硬件水平亟待进一步提升。硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、 高性能服务器等关键技术环节与国际先进水平存在一定差距，部分 核心部件依赖进口，这在一定程度上限制了算力产业的自主可控发 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相 所未有的深度和广度 渗透到各产业领域，区域间的数字经济发展差距却愈发凸显。东部 沿海地区凭借深厚且完备的产业基础、超前的科技创新能力以及发 达的基础设施网络，得以率先深度应用数字化技术，在智能制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才 40%，存力规模持 续扩大。《全国数据资源调查报告（2024 年）》显示，我国数据存 储总量持续增长，2024 年已达 2.09ZB，同比增长 20.81%。大数据、 人工智能等技术的广泛应用，以及智能制造、智慧交通等场景对海 量数据存储需求的释放，有力推动了存储需求的增加。 我国存储技术在容量、速度和可靠性等关键性能指标方面取得 显著提升。容量方面，通过不断优化存储架构和采用先进的存储介 质

断链风险 核心 制造 美国 / 欧洲 中国台湾 / 韩 国 中国大陆 产业竞争从国家间分段互补合作模式转为主导权、制高点和卡脖子的争夺 产业认知决策：国家战略需求 资源优化配置 产业链自主可控 卡脖子技术识别 晶圆制造 存储器制造 整机组装 终端制造 芯片架构 操作系统等 现在 ：主导权和卡脖子争夺 过去 ：分段互补合作模 式 终端 制造 技术标准 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 设施、技术标准、检测认证和监管体系尚不健 全，缺乏统一的战略规划和顶层设计 · 人才基础较为薄弱 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900 万人 ， 面临 高 达 450 万人的人才缺口 ， 中国亟需加强未来 产业 相关领域的人才培养和引进

21 号等最新准则条款 | 合规问题发现率提高 28% | 具体到审计效率提升路径，DeepSeek 可构建端到端的智能辅 助系统：在计划阶段自动生成风险矩阵，基于被审计单位行业特征 （如制造业存货周转率异常阈值设定为±30%）；在执行阶段实现 凭证抽查的智能分层抽样，某试点项目证明可使抽样量减少 45%同 时保持 95%的置信水平；在报告阶段支持自动生成管理层建议书初 稿，包含可操作建议点数量平均提升 98.6%。 审计知识库构建采用双通道更新机制，包含以下关键组件： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 测：基于孤立森林算法自动识别金额异常波动（如单笔交易超过上 季度均值 3σ ）或分录模式异常（如频繁午夜过账）。 - 上下文增 强：注入审计知识图谱数据，包括企业股权结构、行业风险指标 （如制造业存货周转率阈值）等特征。 训练阶段采用混合训练策略提升模型鲁棒性： 1. 基础预训 练：在千万级通用审计文档（含上市公司年报、审计报告等）上完 成领域自适应训练，使用 LoRA 技术微调模型对会计术语的理解

万亿美元。海外以美国为例，相关政策出台时间较早， 人工智能领域发展更加成熟，许多智能体应用已在服务各类企业。并且美国有意 与人工智能强国组成战略伙伴，共同发展 AI 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 token 消耗问题。另外，中国政府积极推动人工智能的发展，各地相继出台相关政策。 预计到 2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 多模态大模型利用异构数据提升应用效率，促进 AI Agent 发展。将智能体赋能于图 片+语音的多模态大模型中，可以减少使用工具和交互的过程，使智能体完成更多复杂 任务，解决跨行业、跨领域的问题。智能体发展能推动政府、金融、制造、能源、医疗、 零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 多地陆续出台关于人工智能发展的指导文件，2024 年政府与企业的投入资金有望迎 来大幅增长。国务院在《2024

支撑范式突破：实现能源人工智能个 性 化方案的 "3 D 打印 "! 26/30 大模型的特性： · 工程化产物：大模型是基于现有技术的“大工业流水线式”工程化成果 · 柔性 制造：在实现智能化的过程中，需要更灵活的开发与部署方式 实现的关键： · 工程化要求：需要熟练的工程实现人员参与，确保模型从实验到生产的平稳过渡 · 高投入：必须依赖大数据、大算力、大资金和大能耗的支持，推动模型性能最大化 面临的挑战： · 开发难度：当前人工智能模型的开发周期长，难度高，存在成本与效率的矛盾 · 规模化瓶颈：从试验性产品到生产线产品，需要解决模型适配性与通用性问题 解决路径： 口推动模型的柔性制造，实现更高效、更低成本的开发流程 口借助自动化、模块化和流水线技术，降低生产成本，提升部署速度 DeepSeek 支撑范式突破：降低开发难度，推动能源领域智力普惠 27/30 报 告 提 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能技术，将决定国家在未来科技与产业领域的战略地位 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经 营管理与运维服务的效率与质量。企业通过智能化升级，增强综合竞争力，抢 占未来产业发展制高点 口每一次科技与产业革命都形成了符合当时需求的新质生产力。历史证明，技术

数据分析和决策支持。 在行业应用方面，AI 技术正逐步渗透至金融、医疗、制造等多 个领域。在金融行业，通过智能风控、智能投顾等应用，提升了风 险管理和投资决策能力。在医疗行业，AI 辅助诊断和个性化治疗取 得了显著成效，大幅提升了患者的就医体验。  智能风控提升信贷审批效率  医疗影像辅助诊断准确率大幅提高  制造业智能生产线降低运营成本 此外，我国的人工智能政策环境也为行业发展提供了强有力的 医疗健康：利用大模型进行医学图像识别、基因组学分析、个 性化治疗方案规划等，助力医生提高诊断准确率及治疗效果。 3. 零售与电商：应用于个性化推荐、库存管理、消费者行为分析 等方面，帮助商家提升销售和客户满意度。 4. 制造业：通过预测性维护、质量控制和供应链优化，提升生产 效率，降低成本。 5. 智能家居和物联网：在设备智能化、用户交互和数据分析方 面，提升家居生活的便捷性与舒适度。 6. 教育：用于个性化学习方案、教育效果评估及学生行为分析， 主要应用 客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 大型及中小企业 医疗健康 医学图像、个性化治疗 医院、研究机构 零售与电商 个性化推荐、消费者分析 各类零售商 制造业 预测性维护、供应链优化 大中型制造企业 智能家居 设备智能化、用户交互 家庭用户、开发 商 教育 个性化学习、教育评估 教育机构、学生 通过对这些市场细分的充分理解，我们可以为人工智能行业大 模型 SaaS

在行业应用方面，商务 AI 智能体正在多个领域展现出广泛的 应用前景。例如，在零售行业，AI 智能体可以用于库存管理、智能 推荐和供应链优化；在金融行业，AI 智能体可以应用于风险评估、 投资建议和欺诈检测；而在制造业，AI 智能体则可以用于生产流程 优化、设备维护和质量管理。这些应用不仅能够帮助企业提高运营 效率，还能够降低运营成本，提升整体竞争力。 然而，尽管市场需求旺盛，企业在应用商务 AI 智能体时也面 这一系统的引入使得公司在过去一年内避免了超过一亿美元的潜在 损失。以下是一些关键的数据点：  风险预测准确率提高了 30%  风险事件发现时间缩短了 50%  风险评估成本降低了 40% 此外，一家大型制造企业通过部署 AI 智能体优化了其供应链 管理。AI 智能体不仅能够实时监控供应链各环节的状态，还能够预 测潜在的物流延误并提出优化建议。通过这一系统，企业的供应链 效率提高了 25%，库存周转率提升了 分析，生成更精确的信用评分。  欺诈检测：通过实时监控交易数据，识别异常行为，及时拦截 欺诈交易。  客户服务自动化：通过 AI 智能体提供 24/7 的客户支持，减少 人工客服的负担，提升客户体验。 在制造业中，AI 智能体的应用也取得了显著成效。一家汽车制 造企业通过部署 AI 智能体，优化了生产线的调度和维护流程，使生 产效率提高了 20%。具体实施的措施包括：  生产调度优化：利用 AI

为了突破算力“卡脖子”的问题，并抓住新技术带来的机遇，我国正加快国产GPU芯片 生态体系的建设，包括从芯片设计、制造到封装测试的全流程加速推进。华为、寒武纪、摩 尔线程、景嘉微、海光信息、沐曦科技、壁仞科技、燧原科技等企业通过加大研发投入、优化 生产工艺、提升测试水平等措施，在GPU设计、制造和封装等环节均取得显著进步，国产芯 片在性能、功耗、成本等方面不断取得突破，与国际巨头的差距不断缩小。 的学习 体验。例如，网易有道推出的子曰教育大模型2.0版本和虚拟人口语教练Hi Echo 2.0版本 等产品，就充分展示了大模型在教育领域的应用潜力。 （4）制造业与服务业 在制造业和服务业领域，大模型的应用也日益广泛。在制造业中，大模型通过实现生 �� 产过程的智能化控制和管理，提高了生产效率和产品质量。同时，大模型还可以应用于供 应链的优化和管理，降低运营成本。在服务业中，大模型则主要应用于智能客服和个性化 具 体行动规划，无需额外数据和训练。这种能力极大地降低了机器人的使用门槛，推进了机 器人落地各行业场景应用。 （2）产业应用 具身智能在多个领域得到了广泛应用，包括智能制造、智能家居、智慧医疗等。例如， 在智能制造领域，搭载大模型的机器人能够完成高精度、高效率的生产任务；在智能家居 领域，具身智能技术使得家电设备更加智能化、便捷化；在智慧医疗领域，具身智能机器人 能够辅助医生进行手术、护理等工作。