报告行业投资评级 - 投资评级：看好（维持）[2] 报告核心观点 - 国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》推动中国数字经济从连接赋能向智能驱动实现质的跃升，明确人工智能作为新质生产力的核心引擎作用[1] - 政策提出2027/2030/2035三阶段发展目标，形成清晰发展路径，战略地位极高，承接"十四五"规划与数字中国建设愿景[1][7][8] - 重点推动六大应用领域行动与八项基础支撑能力建设，涵盖to B/to C/to G方向，促进人工智能与经济社会深度融合[2][9][27] - 投资机会聚焦基础设施、AI应用、端侧设备及前瞻科技领域，国产算力芯片、数据中心、AI终端等细分方向有望受益[2][49][50][51] "人工智能+"行动意见解读 三阶段目标 - 2027年目标：实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端/智能体应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长[7] - 2030年目标：人工智能全面赋能高质量发展，智能终端/智能体普及率超90%，智能经济成为重要经济增长极[7] - 2035年目标：全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，支撑社会主义现代化建设[7] 六大重点行动 科学技术 - 加速科学发现进程，探索AI驱动新型科研范式，支持智能化研发工具与平台推广[10] - 强调AI与生物制造、量子科技、6G等领域技术协同创新，需行业技术成熟度突破以开拓商业化[14] 产业发展 - 培育智能原生新模式新业态（AI产业化），如原生ERP从底层架构为AI设计，实现工作流自动化[15] - 推动AI与三次产业融合（产业AI化）：第一产业数智化升级，第二产业自动化与数据驱动转型，第三产业服务流程重构[16] 消费提质 - 核心指向智能终端消费，包括智能网联汽车、具身智能、AIoT三大方向[18] - 智能终端实现智能化需本地计算能力（高能效比AI芯片）与感知能力（多模态传感器）[18] - 国产模型如DeepSeek通过轻量化革新与硬件生态协同推动端侧AI发展[19] 民生福祉 - 改善就业、教育、医疗三大民生问题，兼顾公平与效率[20] - AI教育：构建自适应学习系统，个性化匹配学习路径，低成本开发教育资源[20] - AI医疗：覆盖医学影像识别、辅助诊断、药物研发，提升疾病检出率与资源下沉[20] - 中国高等教育信息化市场规模至2028E达数百十亿元（图2）[5][21] - 全病程管理市场规模2028E超400十亿元（图3）[5][23] 治理能力 - 政务数字化升级，实现服务流程全链路智能办理与公共资源智能化监管[24] - 构建安全与生态智能防线，强化监测预警与环境数据驱动决策[25] 全球合作 - 推动AI技术全球普惠平等，通过开源模型优势加强国际合作[26] - 规划全球治理体系，引导技术向安全可控方向发展[26] 基础支撑能力 模型能力 - 大模型进入参数量扩张与效率优化并行期，MoE架构等创新降低成本[30] - 国产模型技术突破：华为盘古5.5（718B参数）、豆包1.6（256K上下文）、DeepSeek V3.1（685B参数）实现代码通过率提升45%[33] 数据供给 - 语言建模数据集年增3.6倍，最大数据集达数十万亿词[35] - 中国数据量从2020年32ZB增至2024年41ZB，CAGR 6.4%，为多模态AI开发提供基础[35] 算力供应 - 国产算力芯片自主可控加速：华为昇腾、寒武纪等厂商突破，主流芯片达7nm-14nm制程，算力逼近海外高端芯片[40][42] - 2024年中国数据中心市场规模2773亿元，2025年预计达3180亿元（增速14.6%），计算、存储、连接等环节受益[45][48] 投资布局方向 基础设施 - 算力需求爆发与供给重构共振，关注国产算力自主化（华为昇腾、寒武纪等芯片）与数据中心建设（光模块向800G/1.6T迭代、液冷技术解决散热）[49] AI应用 - 从概念验证转向价值创造，关注大模型在办公、医疗、制造的降本增效，及AI Agent等原生服务商业化[50] 端侧设备 - 智能网联汽车：DeepSeek模型优化降低车端算力成本，智驾市场高速增长[51] - AIoT：AI眼镜等可穿戴设备具备感知优势，智能家居2025年渗透率超50%[51] - 具身智能：聚焦高精度感知模组、仿生执行机构与行业解决方案[51] 前瞻应用 - 低空经济、AI+量子计算、6G等技术仍处积累期，需关注技术突破与商业潜力[52]

OpenAI ChatGPT智能体系 - ChatGPT智能体系融合Operator远程浏览器执行能力、Deep Research网络信息整合技术及ChatGPT对话优势，成为统一智能体平台的集大成者[1] - 该系统具备自主思考和行动能力，能从技能库主动挑选工具完成超复杂任务，通过"内置计算机"执行多步骤任务，突破传统问答局限[1] - 实际应用表现包括：10分钟内完成结婚请柬相关男装、鞋子推荐及礼物建议 规划全美30座棒球队观赛路线并推荐酒店 快速整理日历信息汇报客户会议[1] - 技术架构采用虚拟计算机处理任务，在推理与执行间灵活切换，集成多工具并配备多种网络工具[1] - 安全机制包括敏感操作前征求用户授权、主动监督和风险缓解功能，拒绝高风险任务[1] AI Agent技术竞争格局 - 2025年上半年AI Agent模型竞争进入白热化阶段[1] - DeepSeek通过强化学习创新打破OpenAI在推理模型赛道的垄断，缩小国内外技术差距[2] - OpenAI推出o3 Pro、Anthropic发布Claude 4系列、Google推出Gemini 2.5 Pro，头部厂商迭代速度超预期[2] - Meta宣布投资150亿美元给数据标签公司Scale AI并重组AI部门[3] - 国内阿里发布通义千问3.0、字节推出豆包1.6版本，DeepSeek的R1模型通过强化学习显著提升推理能力[3] AI Agent应用场景 - 编程领域：AI coding工具可通过自然语言自动生成代码框架、查找漏洞、重构代码 ChatGPT Agent的多工具协作能力将带来更高效体验[4] - 设计领域：专业设计智能体Lovart实现从需求理解到品牌视觉方案交付的全流程自动化，支持2D图像、矢量图形、3D模型等创作[4] - 音视频创作：万兴超媒Agent整合资源与工具推动创作流程智能化 ChatGPT Agent的信息整合能力有望带来新变革[4] - 日常生活：可智能浏览网页、筛选结果、运行代码、分析数据、生成PPT和Excel 策划婚礼时自主推荐礼服、预订酒店、准备礼物[5] AI Agent技术演进方向 - 自主决策与环境感知能力增强，能像人类一样根据环境和任务需求分析决策 如自动驾驶领域实时感知路况并做出驾驶决策[5] - 工具使用与协作能力持续提升，可与Gmail、Github等外部工具交互 处理复杂任务时协同使用文本浏览器、可视化浏览器、终端等多种工具[5] - 多Agent协作成为研究热点，未来有望像人类团队一样分工解决复杂问题 ChatGPT Agent的多工具集成体现强大协作力[6] 市场规模与商业模式 - 预计2030年全球AI Agent市场规模达471亿美元，复合年增长率44.8%[7] - 当前商业模式以订阅与token付费并存 ChatGPT Agent为Pro用户提供每月400次额度，Plus和Team用户40次[8] - 垂类AI Agent依托行业知识在编程、设计等场景优先落地，探索ToC硬件和长链条规划创新[8]