摘要：AI Agent进入生产力验证与商业化放量的早期阶段——中国AI Agent市场已从概念验证迈向生产力验证，企业通用Agent率先进入商业化落地阶段，行业垂直Agent加速从试点走向规模化，个人消费Agent快速探索，端侧与具身Agent则处于生态布局和早期验证阶段。据CIDC数据，2025年中国企业级AI Agent市场规模已达212亿元，预计2029年将达到3,320亿元，产业整体仍处于早期，但商业化扩张速度明显加快。Agent产业价值由模型能力向任务执行与结果交付迁移——基础模型能力持续提升、推理成本下降，大模型正从相对稀缺的智能资源逐步转变为可调用、可组合的通用能力，产业竞争重点也由参数规模和模型性能逐步转向任务完成能力、业务适配能力和单位任务成本。Agent真正创造的价值，不再是提供更好的回答，而是持续调用工具、连接系统并最终完成任务、交付结果。企业级Agent正在从应用构建工具升级为智能基础设施——随着Agent进入真实业务环境，企业需求已由快速搭建一个Agent转向对开发、评测、部署、运行、监控和持续优化的全生命周期管理，Agent平台正在由单纯的应用开发工具升级为企业级智能基础设施。同时，Agent与Workflow开始形成协同架构，连接、可观测、权限和安全治理逐渐成为规模化落地的关键能力。Agent将由单体应用走向持续进化与网络化协作——随着长期记忆、反馈学习等能力成熟，Agent将从一次性完成任务走向持续学习与自主优化，并将进一步通过Agent间的能力调用与协作形成网络化生态。

摘要：芯片供应商难以跟上日益增长的 AI需求。AI加速器芯片的需求预计到 2028年将增长 50%至70%。83%的芯片买家表示他们已经遇到供应瓶颈——而新的工业应用将进一步推高需求。芯片买家正优先考虑本地化采购。约80%的高管认为，获得本地生产的AI芯片、就近的AI人才资源和可访问的AI平台至关重要。然而，这一转变速度未能达到买卖双方的预期。伴随 AI的成熟，能效成为重中之重。82%的芯片买家正在寻求用于特定任务的专用芯片以优化能耗。近90%的供应商预计，对能够平衡性能、成本和能效的定制化系统级芯片(SoC)与芯粒（Chiplets）的需求将会增加。下一代技术将有助于优化芯片性能88%的芯片供应商预计，在未来三年内，包括光子计算、神经形态计算和量子计算在内的替代性计算技术将陆续涌现，以满足AI的发展需求。

摘要：国之大者，必有重器。高端装备已成为全球各国竞逐的战略高地。为抢占全球竞胜先机，中国将高端装备作为发展新质生产力的基石，大力推动高端装备制造业以促进工业转型升级。近年来，中国高端装备制造业以创新引领，不断输出先进生产力，以“新”赋能千行百业，推动工业制造向“新”升级。当前，全球新一轮科技革命和产业变革持续深化。高端装备作为筑牢发展新质生产力的国家战略支撑力量，是引领未来工业发展的重要引擎。长三角地区作为中国经济活力最强、开放水平领先、创新实力突出的区域之一，依托长三角G60科创走廊的协同发展机制，在高端装备领域已塑造显著的先发优势。数据显示，2024年，长三角区域出口高端装备共计2,611.6亿元，占全国同类商品的56.7%。机电产品是长三角地区最大的出口品类，出口规模近6.0万亿元，占长三角出口总值的6成，占全国同类商品的39.4%。长三角地区高端装备出口势头强劲，已构建明显的全球竞争力。然而，如何精准识别并孵化具有全球竞争力的领军企业，仍是推动产业跃升的关键课题。为此，毕马威携手长三角G60科创走廊共同发布《未来独角兽|毕马威中国长三角高端装备新质领袖榜单》（以下简称《榜单》），此次《榜单》遴选出38家涵盖G60九城市在内的长三角区域高端装备领域兼具技术硬实力与生态协同力的标杆企业，旨在推动产业向高端化、智能化、绿色化方向转型升级，赋能区域高端装备企业实现高质量发展。

摘要：过去十年，人工智能的主旋律是技术供给侧的突飞猛进：从深度学习到大语言模型，从单一模态到多模态融合，从百亿参数到万亿参数。然而，2025 年以来，行业正在经历一个意义深远的范式转换。Scaling Law 的边际递减效应促使技术路线从“规模竞赛”回归“研究创新”，后训练技术革命推动模型从“知识灌输”走向“思维涌现”，AI-Native 应用的兴起则标志着人工智能不再是嵌入既有系统的工具，而是从底层重构应用、产品乃至组织的基础力量。十五五规划将人工智能的发展提升至前所未有的战略高度，明确其作为驱动中国式现代化建设的核心引擎与关键支柱。2025年8 月，国务院印发《关于深入实施人工智能+行动的意见》，首次在国家战略层面提出培育智能原生新模式新业态。从国家层面到产业一线，共识正在凝聚：人工智能将引发一场关乎国家竞争力、产业格局与社会治理的系统性变革。技术在重构，产业在跨越，治理在追赶——三条线索交织，构成了当下中国人工智能发展最真实的全景图。

摘要：随着“百模大战”逐渐落幕，行业竞争重心转变，企业级AI从技术探索期全面转向规模化应用期。得益于大语言模型能力的快速跃升，新一代AI应用已在智能客服、知识库问答、内容生成等知识密集且交互相对开放的场景中率先取得规模化突破。在新一代AI应用的规模化落地过程中，企业也面临着更加复杂的挑战。其应用成果不仅依赖于单一的技术突破，更在于构建系统性、端到端的落地能力。目前企业级AI应用领域主要有应用软件、技术服务及解决方案、云服务和AI模型四类厂商，部分深耕垂直场景，部分聚集平台能力，形成分层协作、动态竞合的格局。