..................................2 （三）加强跨区域合作与协同创新................................. 3 （四）聚焦关键技术和颠覆性创新................................. 5 二、美国....................................................... 年在集群发展方面有重要部署的 相关国家地区，对政策治理、技术创新等最新动态进行梳理 分析，总结其发展特征。 一、欧盟 欧盟国家通过系列措施和倡议强化集群跨区域协作，持 续关注净零脱碳等能源战略问题，以关键性技术和颠覆性创 新创造欧洲在全球竞争中的新优势，并为中小企业提供全方 位支持，助力营造和优化集群创新创业发展环境。 （一）积极推动绿色能源转型 欧盟国家通过出台各项计划、法案强调集群绿色能源战 略的 家、区域和地方的创新主体间的合作，支持初创企业、创新企业在欧 洲市场扩大规模。 （四）聚焦关键技术和颠覆性创新 欧盟国家明确支持发展涉及绿色转型、数字化、生物健 康等领域的关键技术，加速集群实施颠覆性创新。2024 年 9 月，欧盟委员会发布《欧洲竞争力的未来》，指出当前的研 发投资对颠覆性创新的关注度不高，提出要缩小在人工智能、 量子计算等先进技术方面与中美的创新差距，并将制定脱碳

在长尾客群方面，线上服务能够低成本、高效率地 满足用户的大部分金融需求。而互联网运营能力 更强、数字服务生态更加完善、深度洞察用户需求 痛点的大型数字平台得以切入多个金融服务场景， 并在一定程度上对传统金融机构产生颠覆性影响； 同时，积极顺应技术发展趋势、主动应用数字技 术赋能业务的部分金融机构也推动了自身的快速 发展。 展望未来，大模型有望在服务长尾客群方面 带来较大影响。具体而言，大模型有望给长尾客群 样化、定制化的金融服务需求，传统金融机构仍主 要通过线下面对面的交流加深信任，并依托金融领 域的业务专长提供更加专业化的服务，实现客户关 系的维系。而在线下展业过程中，高净值及机构企 业客户获取服务的方式较难被大模型颠覆，大模型 将更多作为赋能金融机构和金融从业者的工具提升 线下服务质效。 2. 产业协作 ：大模型在金融领域的价值创造 更多体现为业务驱动，科技公司与金融机构更多 体现为“竞合”关系 科技公司与持牌机构将形成“竞合”关系，而 融从 业者对客展业、提升用户交互体验，带来业务层面 的价值创造。 3.AI 产业化视角 ：大模型对金融行业需求侧 和渠道侧可能产生较大影响，而在供给侧目前更 多仍是渐进式赋能，未来能否产生颠覆效应取决 于潜在技术发展边界 基于前文对大模型在金融行业应用发展趋势的 讨论，本文认为大模型有望在需求侧给长尾客户带 来交互体验的升级，形成新的服务入口，进而为涌 现出大模型范式下的金融超级应用提供土壤，并有

如果保险公司将人工智能重点应用于人力资源、工作流程和数据管理方面， 那么他们将从中获得最大效益。 在保险公司面临巨大压力之际，人工智能领域正在取得飞速进展。竞争变得 异常激烈，新的竞争者正在颠覆现有的商业模式。受其他行业技术快速发展 的影响，消费者对保险公司的期望也会越来越高。 因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 心战略非常重要；61%的保险公司高管预计，未来 3 年，需要与人工智能合 作的员工比例将会上升；68%的保险公司高管认为，人工智能将对他们的工 作产生积极影响。 流程管理：利用智能自动化颠覆商业模式 7 智能自动化不应该仅仅是将现有的人工流程自动化，弥补现有系统的缺点。 它应该从根本上重新定义这些流程，甚至是商业模式，以达到最佳效果。 保险公司已经开始使

社会资本、VC/PE 推动原始创新。中国融资以国家逻辑为主，近 80% 投资金额来自债权和债券融资，用于支持头部企业扩张发展；美国超 八成依赖 VC/PE，形成“融资—研发—迭代—再融资”的创新循环， 以此颠覆式技术突破。 中国的政府界、学术界、产业界，正以前所未有的态势相互融合、 相互支撑，为具身智能这个从技术到产业再到应用发展的未来行业， 开启下一轮产业变革。 目 录 一、中国具身智能：开启以“AI+高端制造”为核心的 生态在算力、数据力、通用软实力等环节领先，且在消费领域有先发 优势；中国以极致的硬件供应链、成本优势、规模化交付与本土场景 深度融合见长，在工业、商用场景正加快落地，在特种、消费有一定 优势，而在从 0-1 的颠覆式创新方面偏弱；欧洲在高精度电机、编码 器、轴承等核心部件领域保持领先，但电网并网瓶颈、数据的伦理合 规成本与供应链碎片化拖累整体迭代；日本在新材料、传感器、减速 器、丝杠等硬件环节较强，但算力及模型生态薄弱与产品高价策略限 企开放应用场景。产业界一方面开展前沿技术研究，在世界顶刊发表 世界模型、人形机器人等研究结果，另一方面加速上下游供应链的性 能与成本迭代。同时，行业还涌现出诸多新动向：“小天才”创业者们 在积极推动从 0 到 1 的颠覆性创新，企业高管离职创业开拓从 1 到 10 的全球市场，上市公司则积极布局“有关制造服务业务”的拆分，以 及产业上下游的收并购。学术界从多元维度推动科技创新：一方面， 依托政府设立的学科专业、科研项目夯实原始创新的基础研究，攻关

战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”，更在于让机器能够整合自身能力， 自主行动，感知现实环境，并以自适应且可靠的方式追求其目标。 智能系统的构建正在颠覆传统的系统工程，需要将基于传统 ICT 模型的开发与数据驱动的 AI 技 术相结合。我们需要通过混合解决方案构建智能系统，确保其能够基于大量已有知识做出安全高效 的决策，还能规避 AI 系统的不可解释性。 社会的算力总量跟 2025 年相比，将增长 10 万倍。计算领域将迎来历史性变革——技术演进路径将 逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束缚，在计算架构、材料器件、工程工艺、计算范式四大核心 层面实现颠覆性创新，最终催生新型计算的全面兴起。 另外，数据将成为推动人工智能发展的“新燃料”。伴随数字孪生、具身智能的普及以及可 能的超级智能体的出现，到 2035 年，人工智能存储容量需求将比 2025 1. 规模主导，奇点降临： Scaling Law 继续作为核心定律持续生效， 算力、数据与模型规模的扩展红利未见衰减。 技术沿现有轨道高速演进，最终量变引发质变， 触及 AGI 奇点，从而颠覆现有技术范式，推动 人类社会发生根本性变革。 2. 架构革新，范式转移： 当前基于 Transformer 的规模扩展路径触 及天花板，Scaling Law 逐渐失效。然而，基础 理论迎来突破，出现超越

塔企业称，他们仅需6个月不到的时间，便能 部署新的前沿用例，而30%的灯塔企业称，他们甚至可以在3个月之内完成。技术应用是个良性 循环过程：进步越大，速度越快。企业能够在此过程中更加敏捷，并获得应对颠覆的能力，但也 进一步加大了与其他制造商的差距[3]。 其他制造商：创新、加速，还是追赶？ 对制造商而言，拐点意味着什么？随着灯塔企业等领军制造商逐渐摆脱规模化低谷，并将4IR技 术的影响力扩展到

拥有的“独门绝技”在金融机构眼中可能是一个无法估值的“黑箱”，导致“不敢投、不 愿贷”。 （2）风险定价模型的“失灵”：传统信贷风控模型高度依赖历史财务数据和 有形资产抵押。对于一家初期亏损但拥有颠覆性技术的企业，该模型会得出极高 的风险评级，从而拒绝授信。它无法有效衡量和定价企业的未来成长潜力、技术 壁垒和团队价值等关键信息。 （3）信贷模式的“矛盾”：在以有形资产为核心的抵押文化下，专精特新企 专精特新企业面临的风险复杂且多元，既有企业内生的经营风险，也有外 部环境变化带来的系统性风险。 风险类别 具体风险点 对融资的影响 内生风险 (Endogenous) 技术迭代与研发失败风险 核心技术被颠覆或研发投入无法转化为商业成果，导致企 业价值归零，投资血本无归。 市场接受度与商业化风险 产品虽技术领先，但市场需求未被验证或商业化路径不清 晰 ，导致“叫好不叫座”，无法产生稳定现金流。 核心人才流失风险

的精准响应：新一代 AI 范式满足市场期待 过去的状态： 满足于 10% 或 20% 的渐进式效率提升，这属于“量变”； 现在的要求： 期待的是数量级（例如生产力翻倍甚至更高）的“质变”，旨在真正重塑工作方式、颠覆性地降低成本； 终极愿景： 将宝贵的人力资源从繁琐、重复的执行性工作中解放出来，使其能完全专注于更高价值的创造性、洞察性与战略性工作。 2025 年， AI Agent 风口已至：企业级 AI 、 AutoGLM 、 Genspark 等开始涌现，验证了子技术的可行性，标志着 Agent 从设想进入相对成熟的产品阶 段。 企业不再满足于 AI 的浅尝辄止，而是寻求能深度嵌入业务、创造颠覆性价值的真正生产力。 Agent 走向 生产力工具 2025 年， AI Agent 风口已至：市场需求得到标杆产品的验 证 主要 AI Agent 产 品 AWS Bedrock 集成 提效）： 进一步地， AI 被用于创 造 新的收入来源或显著提升核心业务的效率和效果。 • 最终阶段（模式创新）： AI 能力的终极价值在于 催 生全新的商业模式，帮助企业在竞争中建立颠覆 性 优势，开辟第二增长曲线。 市场细分五 行业的商业模式创新 市场细分四 行业的专业强化及流程优化 维度一（横坐标） ：产业深度与专业化 核心理念： AI 能力从通用走向专用，深度赋能产业。

2022 年 1 月 7 日 2018 年湖州市中心医院自主研发医后付 功能，拥护浙江政务改革，夯实‘最多跑 一次 9 理念。 湖州特色的智慧就医模式得到了老百姓的 充分认可，成效明显，彻底的颠覆了传统 看病流程，带给患者看病的极大便捷。 “ 医后付”让更多的患者在手机、自助机 上支付，减少了医院现金使用差错。市级 医院都关闭了人工付费窗口，腾出来的收 费人员走出窗口为患者提供面对面的手机