文章核心观点 - 2025年中国在人工智能领域，特别是具身智能（以人形机器人为代表）与大模型两大方向，实现了从技术展示到规模化产业落地的关键跃迁，并开始将技术红利输出至全球市场 [2][3][10] 具身智能与人形机器人产业化进展 - 产业从“实验室表演”转向“工厂干活、园区干活”的工程化与规模化阶段，关键突破体现在产业规模化推进和应用闭环能力增强 [3] - 2025年通过多场公开赛事（如半程马拉松、格斗赛、足球赛）展示了人形机器人的运动与控制能力 [3] - 应用场景已深入实体经济，涵盖零售服务（银河通用）、汽车制造（优必选、乐聚）、养老护理（傅利叶）及生产线（PNDbotics）等多个领域 [4] - 截至11月末，行业公开的千万元以上大额订单已超18起 [4] - 2025年中国具身智能市场规模预计达52.95亿元，占全球约27%；人形机器人市场规模预计达82.39亿元，占全球约50% [5] - 产业正以超50%的增速发展，奔向2030年千亿市场规模 [5] 产业发展的驱动因素与生态优势 - 发展得益于“新型举国体制”下的系统集成能力与集群生态优势，核心竞争力在于“应用牵引+系统集成+工程落地”的综合路线 [6] - 以上海、深圳、苏州、北京等为核心的机器人产业集群已形成技术多元、供应链集中、整机厂快速迭代的良性格局 [6] - 中国在标准制定上抢占先机，2025年5月发布了《人形机器人智慧化分级》团体标准，并推出了首个具身智能国家级测评基准EIBench [6] 人工智能大模型的进展与优势 - 中国大模型在2025年完成了从规模扩张到价值深挖的战略转身，向复杂场景深处渗透 [6] - 中国开发的开源大模型（如阿里的Qwen系列、DeepSeek的V3、月之暗面的Kimi K2）推动了全球开源大语言模型使用量激增，占全球总使用量的近30% [7] - 过去一年，中国研发的开源AI模型全球下载量占比达到17.1%，首次超越美国的15.8%，跃居全球第一 [7] - 在国际大模型竞技场榜单中，尤其在文字生成图片、文字生成视频及图片生成视频等领域，中国模型几乎占据榜单前十的半壁江山 [7] - 技术领先体现为“多模型+多场景”的体系化优势，已在政务、教育、医疗、工业（科大讯飞）及视频生成、具身智能（商汤科技）等多个赛道打造“模型+应用”新模式 [8] 技术出海与全球市场拓展 - 中国在AI、机器人等领域的技术实力正惠及全球，部分外媒报道中国正将AI、高铁和清洁能源等新科技带给世界 [10][11] - 云深处科技的机器狗产品在美国市场销售额较去年实现了超10倍增长，成为其增速最快的海外区域 [11] - 美国市场需求明确，源于高人力成本（普通工人时薪约25–30美元）及消防、危险作业等场景对自动化设备的强烈需求，与云深处在消防巡检、应急救援等领域的产品能力高度契合 [11] - 云深处在美国的应用场景包括安防巡检（码头、住宅区、商场）、物流配送（仓库及站点间投递）以及消防应急救援（如加州山火） [12] - 相较于部分欧美企业不允许多次开发并收取软件年费，中国机器人企业多选择开放平台，帮助客户拓展多元应用场景 [12] - 在南美矿区，云深处机器狗已用于井下气体检测与矿产探测；阿根廷、哥伦比亚、智利、墨西哥等地对中国机器人产品也有很大需求 [12] - 百度文库面向海外推出的AI学习与办公平台Oreate，发现海外用户存在AI“认知鸿沟”与工具链割裂的痛点，这为其提供了市场机遇 [13] - Oreate进入海外地区后保持着“每个月翻倍增长”的势头，几个月内达到百万级月活用户 [14] - 中国科技公司可以专注于自身擅长的垂直领域和特定市场（如拉美、非洲），成为全球AI生态中有价值的一环 [15]

报告核心观点 - 生成式营销正从以“内容生成”为核心的AIGC阶段，迈向以“决策支持”为核心的AIGD新阶段，AI在营销中从“效率工具”升级为“战略伙伴”[2] - 行业面临从“可行性探索”迈入“规模化落地”的新阶段，技术迭代与应用深化并存[8] - 未来趋势是人智协同，企业需构建“AI-ready”组织架构，本质是从“内容驱动”走向“决策驱动”[6] AIGC：营销供给的全面爆发 - 2025年生成式AI在营销内容创作方面已趋于成熟，能快速生成文案、图片、视频、数字人，极大丰富供给[3] - DeepSeek、Manus等新锐模型和产品出现，降低技术门槛，推动AI从“创意助手”发展为“执行智能体”[3] - 内容爆炸式增长带来新问题，包括如何选择最优方案以及应对AI生成内容的“幻觉”和偏见风险，AIGC解决了“生产问题”但未解决“效果问题”[3] AIGD：营销决策的系统升级 - AIGD强调将经典营销理论与AI工具结合，构建“洞察—生成—验证—决策”的完整闭环以解决AIGC时代的决策困境[4] - 超过68%的消费者会根据AI推荐完成购买，决策权逐渐向AI转移，AI正成为“购物参谋”[4] - 在企业端，AI被用于环境分析、品牌定位、需求挖掘等核心营销任务，通过引入PESTEL、KANO模型等经典思维链辅助科学决策[4] AI实践：行业应用走向纵深 - 食品饮料行业：蒙牛推出营养健康大模型，伊利利用AI测试广告创意，王老吉通过AI设计国风包装实现品牌年轻化[5] - 美妆个护行业：欧莱雅用AI优化配方研发，珀莱雅构建ROI导向的决策体系，虚拟试妆、AI测肤成为标配[5] - 汽车、酒业、餐饮零售、鞋服、家电数码等行业均在特定场景深度应用AI，如线索管理、酿造工艺优化、智能点餐、辅助设计等[5] AI产业趋势与商业模式 - 2024年全球人工智能IT总投资规模达3158亿美元，预计2028年增至8159亿美元，5年复合增长率32.9%，生成式AI占AI市场投资总规模35%[26] - 2028年中国人工智能总投资规模将突破1000亿，5年复合增长率35.2%，2024年全球AI领域融资额达创纪录的1004亿美元[26] - 大模型商业模式主要分为企业服务、API调用、订阅付费、广告变现四类，中美模式分化，中国以B端政企项目为主导，海外以C端订阅为核心[35][43][44] - 多数大模型企业尚未盈利，OpenAI年亏50亿美元，出现从卖产品转向效果抽成的新商业模式探索[45][46] 新锐模型与产品分析 - DeepSeek在2025年第一季度日均活跃用户超2千万，累计用户1.25亿，占据全球AI应用市场6.58%份额，月访问量5.25亿次，其API调用成本仅为GPT-4的1%[52] - DeepSeek通过混合专家模型等技术将参数总量减少90%、训练成本降至行业平均的5-10%，训练成本仅为557.6万美元[53][59] - Manus作为全球首款通用型AI智能体产品，上线首日服务器请求量超预期17倍，在GAIA基准测试得分86.5%，超越OpenAI的DeepResearch 12个百分点[68][69] - Manus发布后月活从峰值2000万骤降至1000万，面临技术依赖质疑和商业化困境[74] AI能力发展评估 - 2025年5款大模型高考平均分较2024年显著提升，文科总分从495分升至666分，理科总分从418分升至619分，体现综合能力进步[77] - 2024年AI在语言能力、信息处理方面超越人类天才，但在IQ百分位和SAT分数等侧重逻辑推理的测试中差距不明显[78] - 2024年双盲实验显示，AI模型的广告文案创造力尚未显著超越人类，基于人智协作方式的文案创造力也未高于人类独立创作[81][85]

“5G+工业互联网”整体发展现状 - 过去5年实现从0到1的系统性突破，建设项目超过2万个，覆盖全部41个工业大类[1] - 典型应用场景覆盖全部41个工业大类、近90个工业行业，5G工厂建设超1200个，投资规模超过500亿元人民币[1] - 行业正从单点突破迈向深度融合，制造业的产品质量、运营成本与产能效率均实现明显改善[1] 基础设施与网络支撑 - 中国建成全球规模最大、质量最好的移动宽带网络，中国铁塔累计建设基站953万个，通过资源共享节约投资超2100亿元[1] - 中国联通网络实现毫秒级时延、微秒级时延抖动、5个9的高可靠传输，为机器协同等业务提供确定性网络保障[1] - 中国电信“工业+AI”智算一体化服务平台助力41万家工业企业便捷使用算力资源[1] 标准建设与成本优化 - 中国工业标准建设全球领先，发布全球首个工业5G国际标准，累计形成国际标准3项以上，国家和行业标准超过100项[2] - 工业5G RedCap物联网终端已超过400万，5G模组成本与商用初期相比大幅下降90%[2] 人工智能融合应用与成效 - 人工智能推动“5G+工业互联网”向智向新而行，从辅助环节到核心生产，从单点应用到全链路重构[2] - 卡奥斯“工业大脑”以大模型为核心，在九大行业落地40多个应用场景，赋能16万家企业，品牌价值突破千亿元，其与陕西延长石油合作项目使企业人工和能源成本下降10%[2] - 浪潮云洲与江西黑猫集团合作，利用AI大模型使炭黑生产良品率从90%提升至98%，每年节约成本约2000万元[2] - 科大讯飞星火大模型为国家能源集团打造的系统一年创造直接效益19亿元，新增开发者中40%聚焦工业领域[3] 重点行业应用案例 - 在汽车领域，生成式人工智能使设计效率提升超过8%，近九成汽车企业引入人工智能辅助，超过65%汽车企业规划设立人工智能专职岗位[3] - 华为数据显示，5G工厂平均效能提升达19.6%，运营成本下降14.5%[3] 未来发展规划 - 下一步将加快行业融合应用“向新”拓展，实施工业互联网和重点产业链“链网协同”行动，加快5G工厂建设，加强6G与工业融合的前瞻研究[3]

新加坡国家AI战略核心转向 - 新加坡国家人工智能计划(AISG)在最新的东南亚语言大模型项目“海狮”(Sea-Lion v4)中，放弃使用美国Meta的模型，转而采用中国阿里巴巴的通义千问Qwen3-32B开源架构[3][5] - 根据合作协议，阿里巴巴不仅输出核心模型技术，还将为“海狮”模型的“高级后训练”提供全程技术支持[7] - 阿里云智能新加坡总经理表示，合作旨在结合阿里千问的多语言和推理优势与AI Singapore的区域专长，使AI更具“包容性和本地相关性”[7] 技术选择背后的原因 - 新加坡放弃Meta的Llama系列模型，因其在东南亚语言支持上存在不足，例如印尼语俚语翻译错误、马来语表达跑偏，其模型中东南亚语言的训练内容占比仅为0.5%[9] - 阿里巴巴的千问Qwen3-32B基础训练覆盖119种语言，其中东南亚语言的专属训练数据超过1000亿个词元[10] - 新模型上线后即在东南亚语言能力榜单排名第一，性能超越Meta[10] 阿里巴巴千问模型的全球影响力 - 自2023年全面开源后，阿里Qwen成为全球性能最强、应用最广泛的开源大模型，超越Meta的Llama和DeepSeek[12] - 截至目前，全球下载量已突破6亿次，最新版本上线一周内被下载1000万次[12] - 英伟达CEO黄仁勋指出，Qwen已占据全球开源模型大半市场，且优势持续扩大[14] - Airbnb的CEO布莱恩・切斯基表示公司“非常依赖Qwen”，因其比OpenAI的模型更快、更好用且成本更低[17] - 美国AI界出现“Qwen Panic（千问恐慌）”一词，反映其带来的竞争压力[17] 新加坡的AI战略投入与生态 - 2019-2023年间，新加坡在AI领域投入总计70亿新元，占其当年GDP的1.5%，投入力度全球第一[17] - 2017年推出“人工智能新加坡”(AI.SG)计划，2019年启动“国家人工智能战略”(NAIS 1.0)并投入5亿新元，旨在成为全球AI解决方案的“试验田”[26] - 2023年发布“国家人工智能战略2.0”，追加投入20-30亿新元，目标在2030年成为世界级的“AI率先经济体”[28] - 计划将AI从业者队伍扩大至1.5万人的专业梯队，并通过与芯片厂商、云服务商合作建设绿色数据中心以解决算力问题[28] - 目前新加坡活跃着80多个AI科研单位、150多个产品研发团队以及超过1000家AI相关初创企业[30] - 2024年，AI相关产业产值达到150亿新元，同比增长22%，对GDP的贡献率达5.8%[30] - 在覆盖83个国家的“全球AI指数”排名中，新加坡位列全球第三[30] 新加坡AI应用与人才市场 - 新加坡总理黄循财指出“AI时代已经来临”，并将其类比为当年的电脑和互联网[33] - 2024年，使用AI的非中小企业比例从2023年的44%上升至62.5%[35] - 在新加坡的知识型工作者中，有74.8%使用生成式AI辅助工作，应用场景包括金融数据分析、营销方案撰写、教师备课及医生诊疗等[37] - AI相关岗位平均年薪为12-20万新元（约合60-100万人民币），高级AI工程师岗位年薪超过20万新元，但74%的企业仍面临招聘困难[36] - Prompt工程师、AI伦理专家等新兴岗位成为职场热门[36] 中国AI企业在新加坡的布局 - 中国公司Manus AI在推出全球首款“通用AI智能体”后，将总部迁至新加坡，并以新加坡为基地开拓美国、日本、中东等市场[19] - 前360副总裁陆剑锋在新加坡创立WIZ.AI，业务已扩展至17个国家，客户超300家，并完成数千万美元B轮融资[21] - 科大讯飞于2年前将星火大模型和智能硬件引入新加坡，是最早将大模型推向东南亚的中国企业之一[23] - 字节跳动将TikTok业务总部设在新加坡，借助其区位优势拓展全球短视频市场[23] 中新AI合作的前景与机遇 - 合作被视为双赢：新加坡成为中国AI技术进入全球市场的关键跳板，而新加坡相关行业则获得中国技术加持，有望成为未来十年东南亚的AI产业中心[43] - 未来中国及东南亚市场对“懂AI技术+本地市场”的复合型人才需求巨大，相关专业留学背景将在就业市场占据先机[44]

公司与阿里、蚂蚁集团合作状态 - 公司明确表示截至目前未与阿里、蚂蚁集团在人工智能领域开展直接合作或提供相关服务 [2] 公司核心产品与AI能力 - 公司自主研发的信源密信是一个安全通信平台 [2] - 信源密信具备与以AI大模型为核心算法的智能对话机器人对接的能力 [2] - 通过密信AI能力平台可实现机器人与人的对话交流及安全通信 [2] AI大模型合作生态 - 公司产品目前已接入国内多个优秀的大模型AI产品 [2] - 已接入的模型包括百度文心一言、阿里通译千问、智普ChatGLM、Kimi、DeepSeek以及科大讯飞星火大模型等 [2]

中国AI巨头技术路线差异化 - 百度构建“开源生态+场景闭环”双轮驱动模式，其飞桨开源框架已吸引全球超800万开发者，覆盖40余个场景[1] - 阿里巴巴依托电商场景将AI深度嵌入供应链等环节，通义千问大模型在电商推荐等场景落地，使阿里云成为全球唯一实现“卖算力”向“卖智能”转型的云服务商[1] - 腾讯混元大模型通过微信生态的万亿级用户数据训练，在中文处理、多模态交互领域形成优势，“元宝”AI助手可实时调用微信内容[2] - 科大讯飞聚焦语音识别、自然语言处理等基础技术，其星火大模型在医疗诊断中的准确率达三甲医院主治医师水平[2] 生态构建战略分化 - 百度通过飞桨开源社区联合多方构建AI创新联合体，“AI开发者生态计划”已孵化超10万个AI应用[3] - 阿里巴巴以阿里云为底座，通过“云+AI+行业”整合模式为制造业、零售业等提供端到端解决方案[4] - 腾讯通过微信、QQ等超级应用将AI能力嵌入高频场景，微信“搜一搜”功能使搜索准确率提升40%，用户日均使用时长增加25分钟[4] - 科大讯飞采用“技术授权+行业解决方案”轻资产模式，星火大模型已开放200余项API接口，覆盖12个行业[4] 算力与标准制定突破 - 阿里云通过“无影架构”将GPU资源池化使利用率提升40%，腾讯通过“梯度压缩+弹性拓扑感知”技术使万卡集群通信效率从68%提升至92%[5] - 百度飞桨成为全球第二大深度学习框架，其模型压缩技术被纳入国际标准[6] - 阿里云主导的“AI模型服务标准”被联合国ITU采纳，成为全球首个AI云服务国际标准[6] - 科大讯飞参与制定的智能语音国际标准覆盖90%的语音识别场景[6] 市场现状与未来机遇 - 中国AI在消费级市场渗透率达68%，但在企业级市场如工业质检、智能运维的渗透率仅32%[7] - 摩根士丹利预测到2027年中国AI核心产业规模将突破1.2万亿元，带动相关产业规模超10万亿元[8] - 阿里云在东南亚市场份额已超AWS，腾讯云在欧洲市场增速达120%，科大讯飞智能语音产品在非洲市场覆盖率达85%[8]

政策背景与行业实践 - 国务院办公厅发布《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，首次在国家层面系统部署场景培育开放 [1] - 政策明确要求国有企业特别是中央企业主动开放主业领域场景，吸引民营企业、中小企业和科研院所参与 [2] - 中国石油与中国移动进行A股股份无偿划转，以及科大讯飞行业大模型交流会等实践，勾勒出“资本互嵌+技术协同+场景落地”的生态闭环 [1][2] 央企的角色与场景供给 - 央企是新场景培育的核心载体与“富矿”，掌握大量关键基础设施与行业核心数据 [2] - 央企深化“AI+场景”建设，累计布局了800多个应用场景 [2] - 昆仑大模型发布时同步推出100个能源化工行业代表性场景应用，是开放协同模式的示范标杆 [2] 民企的技术支撑与市场表现 - 以科大讯飞为代表的民企为场景落地提供关键的算力与算法支撑 [3] - 科大讯飞星火大模型是目前唯一基于国产算力训练的通用大模型，能以更低算力消耗、更高效率构建行业大模型 [3] - 公司前三季度在央国企大模型公开招标市场蝉联第一，已深度服务中石油、中海油等20余家中央企业 [3] - 昆仑大模型由三方协同打造：语言大模型依托讯飞，视觉大模型借力华为，总集成由中国移动牵头 [1] 协同合作的战略价值 - 助力技术创新与自主可控，推动从算力底座到模型生态的全链条自主可控 [4] - 加速企业数字化转型与产业升级，通过场景开放与技术赋能提升国企数智化水平 [4] - 优化资源配置与协同发展，打破发展壁垒，实现跨产业、跨要素、跨领域的深度联动 [4]

合作事件概述 - 上海灵境智源科技有限公司与科大讯飞股份有限公司于2025年11月6日签署战略合作协议 [1] 合作维度 - 合作领域包括机器人多模态超拟人交互、星火大模型基座、康养数据服务、生态创新和品牌宣传 [1] - 双方将围绕多个维度展开深度合作 [1] 合作目标 - 共同推动国产具身智能技术的发展与应用 [1]

核心财务表现 - 第三季度营业收入为60.78亿元，同比增长10.02% [1][4] - 第三季度归母净利润达1.72亿元，同比大幅增长202.40%，实现扭亏为盈 [1][4] - 第三季度扣非净利润为2624万元，同比增长76.5% [4] - 前三季度累计营业收入为169.89亿元，同比增长14.41% [7][8] - 前三季度归母净利润虽为小幅亏损0.67亿元，但亏损额较上年同期大幅收窄80.6% [7][8] - 经营性现金流表现强劲，前三季度经营活动产生的现金流量净额为1.23亿元，同比大幅增长114.94% [7][10] AI大模型技术突破 - 公司基于全国产算力平台完成讯飞星火X1升级版的关键技术升级，算法、算力、数据等要素自主可控 [3][14] - 星火大模型在参数规模较小的情况下，于文本生成（准确率90.43）、数学能力（准确率90.16）等核心能力上表现优异，并在幻觉治理（幻觉率2.39）上大幅领先业界主流模型 [14][15] - 大模型底座能力支持130多个语种，并发布首个基于纯国产软硬件打造的星火东盟多语言大模型，推进国际化布局 [15] 商业化落地与生态建设 - AI大模型的技术突破与产业化落地成为拉动业绩修复的关键引擎 [2][13] - 第三季度大模型相关项目中标金额达5.45亿元，为行业第二至第五名总和的1.88倍，中标数量和金额在行业中排名第一 [16] - 前三季度大模型开发者新增69万人，生态开发者总量新增122万人，显示出产业生态的强劲吸引力 [17] - 公司计划通过定向增发融资不超过40亿元，资金将投向星火教育大模型及算力平台建设 [19] 盈利质量与运营效率 - 公司主营业务盈利能力展现，核心利润指标高增，成本控制与盈利效率提升 [5][9] - 非经常性损益为利润转正提供补充，报告期内非经常性损益达1.46亿元，主要来自政府补助（2.68亿元）与投资收益（6046万元） [11][12] - 毛利率保持稳定，前三季度毛利率为40.28%，与往年同期水平相当 [10]

公司财务业绩 - 第三季度实现营业收入60.78亿元，同比增长10.02% [1] - 第三季度归属于母公司所有者的净利润为1.72亿元，同比增长202.40% [1] - 第三季度扣除非经常性损益后的净利润为2624万元，同比增长76.50% [1] - 业绩表现预示着公司已进入盈利拐点期 [2] 公司技术与战略 - 公司坚持核心技术自主可控战略，在AI技术底座建设上不断取得突破性进展 [1] - 基于国产算力，公司实现'星火大模型'在底座能力上持续对标全球第一梯队，打造全栈自主可控大模型 [1] - 公司未来将通过"模型底座—行业模型—智能体应用"的持续闭环迭代，将技术优势转化为应用落地优势 [1] 行业地位与市场表现 - 根据行业报告，今年1月至9月，科大讯飞大模型相关项目的中标数量和金额在行业中均排名第一 [1] - 第三季度科大讯飞大模型相关项目的中标金额为5.45亿元 [1] 行业前景与机遇 - 自主可控的AI技术有望在政策红利与市场需求的双重驱动下持续释放商业价值 [2] - 公司将把人工智能的先发优势和产业机遇转化成规模化商业落地成果，加速构建通用人工智能时代的根红利 [1]