AI产业融合趋势 - AI与重点产业融合拥有万亿元人民币级增量空间，发展核心从工具赋能、业务融合迈向商业演进和生态重塑[1] - AI应用从单点尝试转向系统融合，逐渐融入核心业务流程并与IT应用系统深度融合[1] - 企业不再一味追求大模型，参数更少的小模型因成本低、响应快、数据隐私保护好在特定场景成为更经济实用选择[1] - AI应用重点从提升效率转向直接变现，越来越多用于创造新收入来源和商业模式[1] 重点应用领域 - 金融、医疗、制造等领域是AI+重点产业主战场，制造领域以智能升级为核心驱动自动化与良品率提升[1] - 垂直行业大模型成为规模化商业化重点，医疗领域AI辅助诊断系统和AI驱动药物研发，金融与法律领域智能风控、智能投顾、合同审查、合规预警等场景显现巨大潜力[2] - AI智能体应用从概念验证走向生产环节，开始处理企业核心业务，包括企业服务中AI客服、AI排班、AI运营等服务，以及制造业流程自动化、供应链优化、仓储管理等[2] 产业发展瓶颈 - 数据瓶颈表现为数据质量差、存在噪声与缺失，形成数据孤岛，难以实现数据-模型-反馈闭环，制约模型优化[2] - 技术瓶颈包括AI研发与算力成本高，通用大模型与专业场景适配难，开发行业小模型需要深厚领域知识，大模型幻觉和黑箱特性在工业、医疗等场景面临信任危机[2] - 人才瓶颈体现为既懂AI又懂行业的复合型人才稀缺[3] - 商业变现与合规瓶颈除降本外AI增收商业模式尚不清晰，数据隐私、算法公平性等合规要求日趋严格[3] 突破路径 - 突破瓶颈需多方协同，技术侧需发展高效、可解释的垂直模型，企业侧需加强数据治理并推动组织转型，政策侧应加快标准制定与生态建设[3]