行业规模与增长 - 截至2025年6月，中国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人 [1] - 截至2025年8月，共有538款生成式人工智能服务完成备案，应用向智能搜索、内容创作、农业生产、工业制造等场景延伸 [1] - 2025年上半年，中国大模型市场日均调用量超过10万亿tokens，较2024年下半年增长约363% [13] 政策与方向 - 2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出6大重点行动和8项基础支撑能力，为行业发展明确方向 [1] 资本市场动态 - 2025年至今，中国人工智能领域共发生709起投资事件，是2024年全年数量的136%，投资金额合计约591.45亿元，是2024年全年的94.5% [1] - 2025年三季度，人工智能行业一级市场新增融资事件435起，同比增长99%，环比增长21%，总融资规模约370亿元 [8] - 2025年三季度，人工智能是资本最集中的投资赛道，前十名企业合计融资超百亿元，前三名为MiniMax、曦智科技和千里智驾 [8] - 自动驾驶公司小马智行以绿鞋后77亿港元集资额，成为2025年港股AI领域募资额最高的新股 [1] - 大模型公司MiniMax完成近3亿美元融资，智谱获得10亿元人民币融资 [1] 企业上市与融资案例 - 2025年11月，自动驾驶公司小马智行和文远知行在港交所双重主要上市 [6] - 小马智行Robotaxi车队规模超过720辆，在部分城市实现7×24小时服务 [6] - 文远知行L4级自动驾驶车队规模超过1500辆，其中Robotaxi超700辆，在11个国家、30余个城市运营 [7] - 企业级数据智能软件公司明略科技、仿真技术公司赛目科技、机器视觉服务商索威尔科技相继上市 [7] - AI语音公司云知声股价从2025年6月上市时的205港元涨至超500港元 [7] - 多家AI相关公司如合合信息、特斯联、群核科技正在赴港上市途中 [7] - AI+消费机器人公司灵宇宙完成2亿元Pre-A轮系列融资，其“小方机”产品在“双11”期间销售额同比“6·18”增长超230% [16] - 阿里云领投企业级AI智能体平台斑头雁，创下国内AI Agent赛道当时已披露的单笔最大融资纪录 [12] 竞争格局与生态演变 - 2025年中国AI产业进入深度洗牌与生态重构阶段，竞争立体化、生态化 [11] - 科技巨头与新兴创业公司在几乎所有赛道同台竞争，合作加深 [11] - 深度求索的DeepSeek App在2025年初迅速崛起，日活跃用户数在2月24日突破5000万 [11] - 截至2025年2月，国内AI原生App活跃用户达2.4亿，较1月净增1.15亿 [11] - 截至2025年9月，原生AI App用户规模达2.87亿，In-App AI及手机厂商AI助手用户规模分别达7.06亿和5.35亿 [12] - 大厂通过投资（如百度“文心杯”创业大赛）与创业公司绑定，并购案例相对较少 [12] 应用场景与商业化 - 大模型核心价值在于“提质增效”，应用占比最高的场景为“问答增强”（32%），其次是代码助手（18%）和文档处理生成（17%） [14] - 与自动驾驶、具身智能相比，大模型在数字世界运行，试错成本低、迭代快，被认为可率先实现商业闭环 [14] - AI硬件成为商业化新载体，IDC预计2026年中国智能终端市场出货量将超9亿台，同比增长4% [16] - 市场理性化导致同质化竞争加剧与价格战延续，企业更关注营收规模和盈利时间 [15] 巨头战略与投入 - 阿里巴巴积极推进三年3800亿元的AI基础设施建设计划，并规划到2032年将其全球数据中心能耗规模较2022年提升10倍 [18] - 腾讯2025年三季度研发开支约为228.22亿元，同比增长28%，创单季历史新高；同期资本开支130亿元，持续投入AI人才、研发及算力 [18] - 科技巨头竞争从底层算力延伸至C端入口和智能硬件，如百度小度、阿里千问App、腾讯元宝、字节跳动豆包App等 [18] 技术实力与未来展望 - 截至2025年4月，中国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%，位居全球首位 [19] - 行业形成“技术突破、产业落地、资本反哺”的良性循环生态，未来发展关键在于实现技术价值、产业价值和商业价值的统一 [17][19]

阿里巴巴成立千问C端事业群 - 公司已成立千问C端事业群，由阿里巴巴集团副总裁吴嘉负责 [1] - 该事业群由原智能信息与智能互联两个事业群合并重组而来，业务包含千问APP、夸克、AI硬件、UC、书旗等 [2] 千问APP的战略定位与发展目标 - 事业群的首要目标是将千问打造成为一款超级APP，成为AI时代用户的第一入口 [3] - 公司计划将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问 [4] - 公司计划在未来几个月内，在千问APP中逐步增加智能体AI功能，以支持包括主要淘宝市场在内的平台上的购物功能 [5] - 公司计划最终通过海外版本向全球扩张 [6] 公司的AI战略与资源投入 - 在过去几个月里，阿里巴巴CEO吴泳铭已从各部门调集了超过百名开发人员投入到千问项目中 [6] - 此次项目是今年9月宣布的额外AI基础设施投入的一部分，公司计划开发“全栈”AI技术，既开发服务也开发支撑技术的基础设施 [7] - 公司正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入 [8] 公司高管对AI发展的观点 - 公司CEO吴泳铭认为，大模型是下一代操作系统，AI云是下一代计算机，未来全世界可能只会有五六个超级云计算平台 [8] - 吴泳铭认为，实现AGI已是确定性事件，但仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的ASI，以解决重大科学难题 [9] - 通往超级人工智能之路分为三个阶段：智能涌现、自主行动、自我迭代 [10][14] - 吴泳铭提到，在AGI到ASI的变革中，大模型将承载现有操作系统的地位，几乎所有链接真实世界的工具接口都将与大模型连接 [10] 千问APP的近期表现 - 千问APP自11月17日开启公开测试以来，一周内应用下载量已超1000万次，目前仍在公测阶段 [11]

韩国总统与软银CEO会面讨论人工智能发展 - 韩国总统李在明在首尔接见日本软银集团首席执行官孙正义，双方谈及超级人工智能等话题 [1] - 会面期间，孙正义描述了关于ASI的未来，称先进的人工智能可能会超越人类 [1] 孙正义对超级人工智能的展望 - 孙正义将未来人类与ASI的智能差距比作人脑与鱼，称ASI将比人类聪明1万倍 [3] - 孙正义将ASI与人类的关系比作人类与宠物的关系，强调可以和平共处，ASI不需要“吃掉”人类 [3] - 当被问及ASI是否可能获得诺贝尔文学奖时，孙正义给出了肯定的回答 [3] 超级人工智能的技术背景与发展预期 - ASI是一个描述“人工智能超越人类”的假设情景，科学家普遍认为距离实现目标还有很长的路要走 [3] - 作为关键一步的通用人工智能将在大多数任务中超越人类，这一情景可能会在十年内实现 [3] 韩国的AI发展战略 - 韩国总统李在明誓言将韩国打造为AI强国 [3] - 首尔计划明年在AI领域投入三倍资金，目标是跻身世界三大AI强国之列，即仅次于美国和中国 [3]

核心观点 - 阿里巴巴旗下饿了么正式更名为“淘宝闪购” 以更深度融入集团“大消费平台”战略 [1] - 互联网公司最差时期或已过去 竞争回归商业本质 未来应关注核心业务盈利修复及新增长引擎的实质进展 [1] 行业竞争与财务影响 - 2024年4月以来的“外卖大战”对阿里巴巴、美团、京东等互联网板块的盈利造成冲击 并导致股价调整 [1] - 2024年第三季度财报显示 为争夺市场 公司付出了短期利润代价 [1] - 京东第三季度调整后净利润为58亿元人民币 同比减少56% [1] - 美团第三季度净亏损160亿元人民币 创上市以来新纪录 而去年同期为净利润128亿元人民币 [1] - 阿里巴巴第三季度净利润为210亿元人民币 同比减少52% 非GAAP准则下净利润为104亿元人民币 同比减少72% [1] 阿里巴巴战略转型与AI布局 - 阿里巴巴正从“外卖补贴”竞争转向拥抱“AI时代” 布局从算力、模型、Agent平台到应用生态的全链条 [2] - 阿里巴巴的千问Qwen超越美国Meta的Llama 成为全球第一的开源模型家族 [2] - 公司计划将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问APP 以增强其办事能力 [2] - 阿里巴巴控股的半导体设计部门平头哥开发出一款AU芯片 其功能与英伟达的H20 GPU相当 [2] - 在9月云栖大会上 公司CEO吴泳铭公布了向“超级人工智能”（ASI）迈进的长期目标 并预计到2032年 阿里云全球数据中心的能耗规模将是现在的10倍 [2] 市场地位与投资工具 - 阿里巴巴是众多港股科技指数的重仓股 在港股通科技指数成分股中 其权重占比高达17.62% [2] - 港股通科技ETF（159101.SZ）被提及为布局港股科技盈利修复及估值从消费向AI科技切换的指数工具 并支持T+0交易 [2]

AI发展演进阶段 - 阿里巴巴集团CEO吴泳铭将迈向超级人工智能的征程划分为智能涌现、自主行动、自我迭代三个阶段，当前正处于承上启下的自主行动阶段 [2] - 智能涌现阶段以大模型为里程碑，使AI具备认知理解、内容生成与逻辑推理的通用智能基础，为自主行动阶段做好了铺垫 [2] - 自主行动阶段是AI从感知与生成加速迈向决策与行动的关键时期，智能体技术推动AI实现从被动响应指令到主动感知环境、规划任务、调用工具的本质性转变 [3] 技术突破：构筑AI发展底层能力 - 云计算与AI深度融合构建全栈技术生态，其异构算力池化能力能将CPU、GPU、TPU等资源整合为统一资源池，根据任务需求动态分配，形成弹性可扩展的算力底座 [5] - 全栈AI云向上整合了数据管理、模型训练推理与应用开发的全流程服务，极大地降低了AI开发与部署的门槛，使企业无需投入巨额硬件成本即可按需使用资源 [8] - 大模型正从单一模态向多模态融合演进，能够协同处理文本、图像、音频、视频乃至3D信息，极大地拓宽了AI的应用场景 [9] - 通过引入基于人类反馈的强化学习等技术，并结合领域知识进行后训练，大模型正从被动响应指令转向主动求解复杂问题，成为AI自主行动的核心技术支撑 [10] - 智能体技术重塑了AI应用开发范式，任务规划与执行从预定义静态流程转向模型自主分解任务、动态决策的智能化模式 [11] - 应用架构正向AI原生阶段演进，初步形成以“大模型为核心、Agent为执行单元、工具链为延伸能力”的智能系统框架 [12] - 开源开放是推动AI技术普惠化与创新加速的关键力量，阿里云已贡献300余款开源模型，通义千问衍生模型超14万个 [13] - 魔搭社区汇聚了1600万开发者与7万个模型，成为中国特色开源生态的标杆 [14] 应用创新：开拓AI赋能多元场景 - 智能体深度融入真实业务流与数据流，例如在电商采购中能实时抓取数据、分析需求、筛选供应商并下达订单，重构了数字世界的运行模式 [16] - 人机协作重塑分工模式，智能体承担数据处理、任务执行等重复性工作，人类则专注于战略规划、创意设计等高价值工作 [17] - 多智能体自主协同可打破企业部门壁垒，实现跨部门、跨领域的流程流转与协作，催生更加扁平灵活的组织形态 [17] - AI正突破虚拟边界，以智能硬件、智能驾驶汽车、机器人等为载体融入物理场景，构建“感知-决策-执行”闭环，实现从数字智能到具身智能的跨越 [18] - 智能硬件如AI眼镜、AI PC、智能家居系统演进为具备情境感知与主动服务的智能伙伴，提供个性化沉浸式体验 [22] - 智能驾驶汽车借助大模型提升复杂场景认知与实时决策能力 [22] - 工业与服务机器人通过融合大模型，大幅提升环境感知、任务拆解和灵巧操作能力 [22] 产业升级：AI驱动系统性革新 - 在企业层面，AI正从单点辅助转向系统智能，全面渗透到研发、生产、供应链和服务等环节，例如药企利用大模型加速药物筛选，食品企业通过AI视觉检测提升质量控制 [20] - 面向消费者，AI从被动响应转变为主动服务，在衣着造型、个人健康管理、智能家居、日常出行等方面提供更加个性化的体验，促进更高效便捷的生活方式 [20] - AI正加速创新能力的全球扩散与协同创造，AI云作为全球创新数字基座，通过统一平台实现全球数据、模型、工具的共享，支撑跨国企业构建分布式研发网络 [21] - 云和AI技术的普及显著降低创新创业门槛，推动创新主体从科技巨头走向多元生态，中小企业可快速推出细分场景AI产品，个人开发者也能实现创意高效落地 [23][24] - 年轻人和女性凭借新鲜和细腻的视角开辟创新路径，拓展AI的应用边界 [24] - AI的正向价值已在医疗、教育、科研、能源等多领域落地，其本质被界定为“帮助谁”而非“替代谁” [25] - 为应对数据隐私、算法偏见等技术挑战，需构建以“AI向善”为核心、健全伦理规范与技术安全防护的负责任AI治理体系 [26]

公司财务表现 - 2026财年第二季度公司收入为2477.95亿元，剔除已出售业务影响后同比增长15%，超出市场预期[1] - 阿里云季度收入同比加速增长34%，外部商业化收入加速增长29%[5][6] - 客户管理收入同比增长10%[6] AI to B业务战略与进展 - 公司计划投入3800亿元用于AI基础设施建设，目标到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍[8] - 过去4个季度，公司在AI+云基础设施的资本开支约1200亿元人民币[8] - AI相关产品收入连续第九个季度实现三位数同比增长[5][6] - 在中国AI云市场份额达35.8%，超过第二到第四名总和，在已采用生成式AI的财富中国500强中超53%企业选择阿里云[8][9] - 混合云市场增速超20%，超过市场平均增速，金融云增速也领先市场[8] AI to C业务战略与进展 - 千问App公测版上线一周新下载量超过1000万，成为史上增长最快的AI应用[5][9] - 阿里千问Qwen全球下载量超7亿，已开源300多款模型，全球主要模型社区下载量突破6亿，衍生模型突破18万个[10][13] - 公司战略目标是将千问APP打造为“未来的AI生活入口”，计划接入地图、外卖、订票等各类生活场景[9][13] 全栈AI技术能力 - 通义旗舰模型Qwen3-Max在模型智能水平、工具调用能力上达到全球领先，在专项测试中处于全球第一梯队[6][8] - AI模型实现7连发，覆盖语言、语音、视觉、多模态、代码等模型领域[8] - 公司认为AI技术演进已进入“自主行动”的第二阶段，千问APP是此阶段的最新探索[14]

公司AI战略布局 - 公司在AI to B和AI to C两大方向齐发力，旨在成为世界领先的全栈AI服务商并打造面向C端用户的AI超级原生应用 [1] - AI to B和AI to C的协同效应将激发核心业务产生更大动能，成为驱动公司持续增长的新引擎 [3] - 公司AI双线布局正迎来收获期，在企业市场凭借全栈AI能力持续扩大领先优势 [4] B端业务表现与市场地位 - 阿里云在中国AI云市场占据35.8%的份额，超过第二名到第四名的总和 [7] - 本财季阿里云整体收入同比强劲增长34%，AI相关产品收入连续9个季度实现三位数同比增长 [5][7] - 阿里云AI服务器上架节奏严重跟不上客户订单增长速度，在手积压订单数量持续扩大，显示未来增长潜力加速 [7] C端应用进展与成就 - 千问App公测首周下载量超1000万次，成为史上增长最快AI应用 [1][8] - 通义千问API单周调用量突破2000亿Tokens，跃居全球第四 [1] - 千问App的爆发性增长得益于公司在AI模型性能与商业生态上构筑的双重护城河 [9] 技术能力与开源战略 - 公司最新旗舰模型Qwen3-Max已跻身全球前三甲，超越GPT5和Claude Opus 4等国际竞争对手 [11] - 千问Qwen已开源300多款模型，全球主要模型社区下载量突破6亿 [12] - 在全球性能最强的15个AI大模型中，仅有的5个开源模型全部由中国AI企业开发 [12] 生态协同与竞争优势 - 公司是中国唯一拥有领先模型同时又有丰富生活和消费场景的企业 [13] - 公司将千问App深度整合到电商、地图、本地生活等业务生态中，强化跨场景协同能力 [13][16] - 公司通过"由B入C"的独特路径，将B端锤炼成熟的全栈AI技术能力系统性反哺至C端产品 [12] 全球影响与行业认可 - 前谷歌CEO埃里克·施密特指出中国开源模型因免费可得将被预算有限国家标准化采用 [17] - 爱彼迎CEO表示公司"大量依赖Qwen"，英伟达CEO屡次点赞千问并承认其占据开源模型大部分市场份额 [17] - 斯坦福大学报告显示中美顶级AI大模型性能差距已缩至0.3% [18] 未来战略方向 - 公司AI布局的终极目标是打造未来的AI生活入口，并向超级人工智能迈进 [15] - 公司规划将地图、外卖、订票、办公、购物、健康等各类生活场景全面接入千问App [16] - 公司描绘了通往ASI的三阶段路线图：从"智能涌现"到"自主行动"，最终抵达"自我迭代" [16]

文章核心观点 - 阿里巴巴于2025年11月17日正式推出基于Qwen3大模型的个人AI助手“千问”APP，全力进军AI to C市场，旨在打造一个“会聊天、能办事”的生产力型AI助手，并与ChatGPT等国际产品展开直接竞争 [1] - 公司选择此时入局的战略判断基于其高层提出的AGI发展三段论，认为技术已从“学习人”阶段进入能够理解并执行复杂任务的“辅助人”（Agentic AI）阶段，契合了用户需求从娱乐化转向实用性的拐点 [3] - 公司的竞争底气源于其独特的“生态+技术”双轮驱动模式，即难以复制的C端数字生活服务生态与全球领先的Qwen开源大模型技术底座 [4] 阿里AI to C战略的时机选择 - 公司CEO吴泳铭将AGI发展划分为“学习人”、“辅助人”和“超越人”三个阶段，当前正处于“辅助人”的Agentic AI时代，此为发力C端市场的基石 [3] - 公司判断C端市场的真正爆发点在于“生产力型AI”，即AI能帮助用户完成订机票、做PPT、分析报告等实际任务，而非仅停留在娱乐功能 [3] - Qwen3系列模型在深度推理、代码生成和多智能体协作等方面的突破，为满足用户对实用性AI的需求提供了技术前提 [3] 阿里AI to C的竞争力来源 - 公司拥有丰富的C端生态协同优势，其数字生活服务矩阵（如淘宝、高德、饿了么、钉钉、飞猪）为千问APP提供了高频、刚需的“办事”接口，可实现“一个入口、全域协同”的用户体验 [4] - Qwen大模型家族已迭代至第三代，形成全模态、全尺寸模型体系，截至2025年全球下载量突破6亿次，衍生模型超17万个，稳居主流平台榜首，被视为全球第一开源模型 [4] - Qwen3-Max等旗舰模型在权威评测中已跻身全球前三，性能超越GPT-5、Claude Opus 4等闭源对手，并通过开源策略构建了强大的全球开发者生态 [5] - 公司采用“开源赢得开发者，闭源服务消费者”的双轨策略，既能巩固B端和开发者基本盘，又能以最强模型赋能C端产品 [5] 千问APP的战略定位与功能特点 - 千问APP的核心战略定位是打造“会办事的AI助理”，而不仅仅是“会聊天的AI玩具”，其目标是实现“从对话到办事”的转变 [6] - 应用已展现出强大的生产力属性，例如可根据用户指令在短时间内生成深度报告并制作成PPT，或为科研人员对比分析多篇论文 [6] - 应用正加速接入地图、外卖、订票、办公、购物、健康等全场景服务能力，未来旨在成为用户的“数字分身”，通过简单指令完成各类生活与工作操作，重构人机交互范式 [6] - 千问APP被视为自然语言作为AI时代源代码的载体，通过支持用户创建个性化智能体，将逐步演化为可自我迭代、自主决策的AI中枢 [6] 全球AI竞争格局与影响 - 千问APP的推出标志着中国AI力量首次在C端应用层向全球顶尖产品发起全面挑战 [7] - 公司背后有3800亿元AI基础设施投入的决心，以及Qwen开源生态在全球的影响力 [7] - 此举被公司称为“AI时代的未来之战”，关乎全球AI发展的话语权，并被视为中国AI自信走向世界的宣言 [7]

软银对OpenAI的投资与合作 - 软银集团加大对美国OpenAI公司的投资，将于12月追加出资225亿美元，并合作参与在美国建设大型数据中心的"星际之门"计划 [2] - 软银集团力争成为通过AI基础设施赚取收益的"平台提供商"，并不断加大投资力度 [2] - 软银集团在2024年9月后对OpenAI进行了多次投资，并于2025年4月实施追加投资，OpenAI的组织重组于10月完成 [4] - 12月出资完成后，软银集团累计投资额将达到347亿美元，成为出资比例约为11%的大股东，投资额超过微软成为最大 [5] 投资回报与估值 - 在4月至9月的合并决算中，软银集团计入了对OpenAI投资带来的2.1567万亿日元的投资收益 [4] - 根据OpenAI透露，其企业估值为5000亿美元，经简单计算，软银集团持有的股票估值超过8万亿日元 [5] - 有分析认为，OpenAI为IPO准备的估值可能达到1万亿美元，软银集团持有的股票估值有进一步增加的空间 [5] - 软银集团首席财务官表示，企业估值正在稳步增长，对投资回收充满信心 [9] 战略布局与未来构想 - 软银集团会长兼社长孙正义表示，全球AI业务的总收益约600万亿日元将由几家公司分享，软银希望成为其中之一，并认为OpenAI和软银将处于核心位置 [7] - 软银集团以与OpenAI的合作为基础，面向超级人工智能进行布局，计划在美国建立多个数据中心，收购半导体企业，并自行构建电力供应体制 [7] - 为实现AI和机器人的结合，软银集团于10月宣布投入约8000亿日元收购瑞士工业巨头ABB的机器人业务 [7] - 软银集团首席财务官对ABB的机器人业务充满期待，认为其将成为非常强大的战斗力 [7] 行业竞争与风险 - OpenAI的"ChatGPT"拥有8亿用户，但面临来自美国谷歌、亚马逊投资的Anthropic以及中国阿里巴巴集团和DeepSeek等竞争对手的威胁 [9] - 目前还没有企业能在AI相关业务中描绘出确保盈利的路线，OpenAI前期投资沉重，持续亏损 [9] - 股票市场上有观点对软银集团投资的回收持怀疑态度 [9]

会议概况 - 2025年世界互联网大会乌镇峰会于11月7日在浙江乌镇开幕，主题为“共筑开放合作、安全普惠的数智未来——携手构建网络空间命运共同体” [1] - 峰会围绕数字经济、文化遗产数字化保护与传承等议题举办24场分论坛，来自130多个国家和地区的1600多名嘉宾参会 [1] - 峰会特设“六小龙乌镇对话”，中国工程院院士王坚与杭州“六小龙”企业负责人交流人工智能技术前沿趋势 [1] 人工智能发展趋势 - 人工智能发展正从智能涌现阶段向通用人工智能阶段演进，最终目标是超级人工智能 [5] - AI技术正从传统的二维平面处理向三维空间感知和交互转变，空间智能被视为继大语言模型之后的重要领域 [3] - AI正在从虚拟世界走向物理世界，从语义理解扩展到机器人可感知、可行动的真实空间，这是从二维计算到三维交互的重大转折 [2] 具身智能与空间智能 - 业内普遍认为人形机器人是AGI的理想载体，为通用智能提供了与物理世界交互的最佳接口 [6] - 空间智能业务主要服务人类和机器两类群体，未来需要该技术统一管理、指挥大量机器人 [3] - 具身智能或机器人领域的通用模型最有可能达到人们想象中的AGI效果 [6] - 宇树科技等公司正探索机器人领域的具身模型、多模态模型 [6] 企业战略与产业应用 - 京东集团预计未来5年内中国社会化物流成本占GDP比重将降至10%以内，进度将超过过去10至15年 [2] - 京东计划到明年4月建成全球首个全无人配送站，实现无人机、无人车货物装载全由机器人完成 [2] - 阿里巴巴正在建设超大规模AI基础设施，加大投入打造超级AI云，向全球开发者提供AI服务 [5] 技术挑战与未来展望 - 当前AI不具备像人类一样稳定的智能，在复杂领域表现卓越但在简单任务上可能较差 [6] - 需要让AI具备稳定的学习算法，建立与真实世界的更多链接，使模型能够终身学习、自我迭代 [6] - 机器人领域在明后年可能带来比今年更多的惊喜 [2] - 中国科技生态正加速从云端迈向实体，与产业深度融合，在全球AI格局中担当关键引领者角色 [6]