年，人工智能对全球经济的贡献将突 破 22.3 万亿美元，约占全球 GDP 的 3.7%。随着 全球超过 70 个国家和地区陆续推出人工智能相关 战略，全面智能化已不再只是一道“可选项”，而 是关乎国家未来竞争力的“必答题”。 为协助各国更好地把握人工智能与数字经济发展机 遇，我们联合了来自经济学、社会科学及 ICT 产业 等多领域的专家学者，共同将原有的“全球数字化 指数（GDI）”升级为“全球数智化指数（GDII）”。 价值。从这一经济学理论出发，我们将物理世界中 的“土地、劳动、资本”映射至数智世界，进一步 拓展出符合新时代特质的三大新要素 ：数据、ICT 人才和数智化生产工具。数据作为核心生产要素， 其流通与利用效率直接关乎国家竞争力 ；以网络、 计算、存储、人工智能和能源为代表的数智化技 术，构成了关键的新型生产工具，推动数据转化为 知识、赋能产业升级 ；高素质的 ICT 人才，则为数 字经济的持续创新注入了根本动力。积极的 我们正在进入人工智能的大变革时代。人工智能不 再是遥远的愿景。这项技术正在迅速重塑人们的生 活、工作和交互方式，推动全球产业、经济和社会 转型。人工智能的影响力有望超越前面几次技术革 命，促进生产力提升，重新定义竞争力，开启全新 的经济与社会价值增长路径。IDC 预测到 2030 年， 人工智能将累积为全球带来近 22.3 万亿美元的经 济收入，占全球 GDP 的 3.7%。 为帮助政策制定者、商业领袖和社会各界有效应

获得效率提升，建议关注央国企的 AI 对接情况以及实际性的变化；  AI 智能化的变化为现有化工行业提供了时代的契机：①我国的竞争优势延续，海内外在材料领域的软实力差距 降低，将有望形成进一步的产品竞争力输出；②AI 智能化升级再次为行业提供长生命周期的筛选机会，没有投入 产出比优势的或者难以达到行业门槛的企业将再次面临淘汰；③AI 智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 产品销 售市场，以高精度、新产品、新型号、定制化等维度保证产品竞争力，借助市场运行 兑现成产品盈利空间，具有高壁垒、稀缺性、不可替代、独特有竞争力的工艺等属性 能够具有更高的单品盈利空间； 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 5 扫码获取更多服务  大宗化工：运行以产品生产为核心，以成本为核心考量竞争力，通过产业链、工艺、 规模、区域布局、管理、技术等维度强化成本优势，赚取行业盈利空间和竞争对手的 争对手的 成本差，能够有较好的成本管控的企业能够长时间穿越周期，获得持续的盈利空间。 不同赛道的定位属性差异明显，在相同赛道内的企业也具有明显的个体属性，在形成 AI 赋能过程中也最终形成长久竞争力的差异。 图表2：化工行业精细和大宗的赛道差异相对明显 来源：国金证券研究所绘制 不同的赛道 AI 的赋能节奏也会有明显不同。从现阶段看，对化工行业 AI 的赋能主要集中 于几个维度：

动集成电路、航空航天 ...... 医药及医疗设备等产业创 新发展。 党的十九大报告 促进我国产业迈向全球价 值链中高端 ，培育若干世 界级先进制造业集群。 n 拥有一批具有国际竞争力和影响力的先进制造业集群是制造强国的重要标志。 近年来 ， 美国、 日本、 德国等发达经济体均制定了相应的发展战略和支持政策 ，推动优势领域制造业集群发展壮大。 n 党中央、 国务院高度重视先进制造业集群工作。 占国家级集群总数的 35% 。 各省工业规模和牵头国家级先进制造业集群情况 8 二、世界级先进制造业集群的典型特征 9 世界级集群在规模、 创新、 企业等多方面均能展现出强大的竞争力 ， 代表着一国产业竞争力最高 水平。 根据当前各国集群发展情况 ，我们提出 ， 世界级集群一般具有以下四方面的特征。 国际知名的品牌产品 拥有国际知名的品牌产品 ，产 品可以代表行业最高标准 ，在 全球市场份额占主导地位。 三、世界级先进制造业集群的推进路径 1 1 集群作为一种新的产业组织形态 ， 最鲜明的特征和功能就是“链接”。 推动国家级集群向世界级集群 迈进过程中 ， 要充分聚焦集群“链接”功能的实现 ，推动集群综合竞争力加快提升。 n 链接“产学研” ， 激发技术创新“协同效应”。 推动 集群各 主体间信息交流、技术合作、成果共享 ，加快集群技术

070 中国工业和信息化 发展形势展望系列 电网，将能源供给和工业用能需求结合起来，提升能源使用效率和绿色 能源保障，并支撑构建零碳园区。 （三）碳排放双控制度全面落地，加速提升绿色低碳产业竞争力 2026年，我国将正式实施以强度控制为主、总量控制为辅的碳排放 双控制度，加快建立健全地方碳考核、行业碳管控、企业碳管理、项目 碳评价、产品碳足迹等政策制度和管理机制。这意味着碳排放将成为各 要依据。从产品来看，我国已在25个省份开展锂电池、光伏、钢铁等10 种重点产品的碳足迹标识认证试点，正在积极拓展产品碳足迹在企业供 应链管理、节能降碳诊断、政府采购等领域的应用场景。未来，产品碳 足迹或将成为产品竞争力的重要组成部分。 072 中国工业和信息化 发展形势展望系列 二、需要关注的几个问题 （一）全球气候合作削弱，绿色贸易风险持续攀升、绿色产业竞争日 趋激烈 全球气候治理格局正经历深刻变革，气候合作的“稳定器”作用 要使用欧美 开发的背景数据库，其中涉及我国的数据时效性、代表性、可靠性差， 无法体现我国工艺技术水平领先的实际情况，制约产品的国际竞争力。 展望未来，夯实工业碳数据基础需在标准化、数字化和国际化协同发 力，为碳排放双控制度的有效实施、提升中国制造绿色竞争力提供坚实 支撑。 076 中国工业和信息化 发展形势展望系列 三、应采取的对策建议 （一）积极引领全球气候治理议程 一是提升

格局持续深化。今年我对东盟、非洲出口保持两位数增长，有效弥补了 对美出口下降。随着“中国—东盟自贸区3.0版升级议定书”以及《支 持非洲现代化合作倡议》的逐步落地，我外贸多元化格局将持续拓展， 有助于增强出口韧性。四是产品综合竞争力提升。近年来，我国新能源 产业已形成完整产业链优势，新能源汽车产销量将连续11年位居全球第 一，综合竞争优势凸显。在全球绿色低碳转型加速的趋势下，有望支撑 中国工业和信息化 发展形势展望系列 程度较深，当前普遍面临内外需求低迷、国际竞争加剧、绿色智能转型 成本增加等难题，家具、纺织服装服饰、皮革毛羽制鞋等行业生产出现 萎缩。二是部分新兴产业发展进入调整期。近年来我国新能源汽车、光 伏、锂电池等新兴领域国际竞争力明显增强，但也出现了产品同质化、 无序价格战等乱象，随着行业治理不断强化，这些新兴产业将从价格竞 争转向价值竞争，产能扩张步伐放缓。三是高科技领域创新突破阻力加 大。美欧泛化国家安全概念，技术封锁和市场限制愈演愈烈，我集成电 业向价值链中高端加速迈进。 （四）提升企业服务，改善未来发展预期 一是支持企业创新发展。继续提高关键领域重点企业的研发费用加 计扣除比例，引导企业构建全流程、全员参与的质量管理体系，提升企 业创新力和竞争力，增强盈利能力。二是做好新型生产要素保障。加快 探索创新空天、深海、频谱轨道等新型要素市场化配置方式，支持低空 经济、海洋经济、航空航天等新兴产业发展；完善数据、绿电等交易市 场建设，更好满足

企业。其核心优势在于开发成本低、 技术门槛低、应用效率高——经过持续的数据训练和算 法优化，智能体将释放巨大的商业价值。对银行业而言 更是一次脱胎换骨的数字化转型机遇，能够构建起具有 高度竞争力的护城河。最直观的效益是解放生产力：传 统需要耗费大量时间撰写的各类研究报告和分析文档， 现在通过智能体只需几分钟即可生成多篇，这不仅大幅 提升了工作效率，更可让员工专注于确实能“增效”的 有意义的工作。 性与可得性矛盾、台胞跨境金融服务的复杂性等。因此， 我们将 AI 大模型明确定位为“业务赋能引擎”，而非 技术炫技平台。基于此，确立了三大核心策略，平衡降 本增效与差异化价值创造，锻造在特定领域的“小而精” 竞争力：一是敏捷迭代，快速试点验证，小步快跑，降 低试错成本；二是价值优先，严格筛选高 ROI、高频、 易落地的业务场景，确保资源精准投放；三是安全筑基， 从架构设计到数据管理，严守合规与安全底线，构建可 促进数据资产的高效流通与价值释放。 前沿技术的持续深入探索是证券公司数字化转型的 关键引擎。在实施路径上，一方面，应加速部署经过市 场验证的成熟技术，通过持续迭代保持现有数字化业务 的核心竞争力；另一方面，要前瞻性地布局人工智能、 大模型等先进技术，重点突破智能创新场景，同步建设 适配未来业务发展的算力支撑体系，持续推进技术架构 转型。 在深化创新技术应用方面，东方证券通过“治理 -

等领域158项改革清单的指 引下，引导各方细化实施细则和推进举措，谋划数字经济创新型企业培 育、数字经济新场景大规模应用等领域新思路新布局，协同数据基础制 度和数字基础设施建设，打造具有国际竞争力的数字产业集群，创新数 字化改革配套机制，为数字经济高质量发展提供更完善的制度保障。 017 （二）数字产业新动能“成势”，“智能+”赛道创新育新 2025年，数字产业稳步回升，数字大省带动作用强劲，集聚化、智 育将深入探索，在数字技术赋能下，“数据+技术”深度嵌入数字产业 集群活动，推动集群发展模式走向数据化共享、网络化协作、平台化运 营、链群化共治，京津冀、长三角、粤港澳大湾区等区域将布局形成一 批具有国际竞争力的数字产业集群，在创新策源能力、大规模产业化能 力方面形成全球领先优势。 019 （三）数据要素化探索“破局”，数据与场景培育双向赋能 2025年，我国围绕数据供给、流通、应用全链条推出一系列新举 土化提升用户黏性。三是战略协同与运营模式全面优化。企业通过并 购、本地团队建设、研发中心落地等方式强化区域布局，推动跨区域技 术、供应链和营销资源整合。在监管趋严背景下，完善的合规机制、数 据安全体系与风险管理能力将成为核心竞争力。 二、需要关注的几个问题 （一）行业数据集发展参差不齐，高质量标准仍待厘清 当前，行业数据集匮乏、标准缺失、质量低下等问题直接影响了 人工智能模型训练效果与应用成效。一是部分行业数据供给不足，如医

优化升级，为经济增长注入新动力。在资源利用方面，充分发挥了西 部地区的能源优势，提高了能源利用效率，实现了东西部资源的优势 互补。同时，有助于缩小东西部数字经济发展差距，推动区域协调发 展，提升我国整体数字经济竞争力，为数字中国建设提供坚实支撑。 2 1.3 发展历程及现状 2021 年，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国 家能源局联合印发《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实 施方 级的边缘云服务，难 以满足部分对实时性和本地化要求较高的应用场景。因此，协同全网 边缘云上的 GPU 资源成为解决问题的关键，既能满足实时性请求， 又能最大程度地降低推理成本，提升服务质量和竞争力。 4.5.2 目标效果  并发能力提升 支持调度多供应方的边缘算力来执行推理服务的并发操作，以此 充分整合分散于各个边缘节点的算力资源，极大地提高系统的并发处 理能力，保障在高流量访问场景下服务的稳定性与响应速度。同时具 新步伐，满足市场对 AI 应用不断升级的需求。  冷启动优化 支持基于用户请求访问的从 0 到 1 冷启动，并且具备冷启动加速 能力，提升用户体验，使得 AI 应用能够快速响应用户请求，增强产 品的竞争力。  镜像和模型预热 支持特定地域进行镜像和模型文件预热，提前将常用的 AI 镜像 和模型文件加载到边缘节点，进一步缩短冷启动时间，提高服务的响 应速度和质量。 4.5.3 业务流程 步骤一：任务发布

发投资记分牌》，在全球研发投资前2000名的企业中，我国大陆企业有 524家，占比达到26.2%，比日本、德国分别多339家、418家，是韩国的 047 13倍。预计2026年我国具有全球竞争力的科技领军企业数量将进一步增 多，科技领军企业将继续为产业科技创新注入强劲的带动动能。独角兽 企业数量稳居世界前列。胡润研究院发布《2025全球独角兽榜》显示， 2025年，我国共有343家独 等2%—4%的水平。在具身智能、空间计算、可控核聚变等未来产业，我 国企业多采取“观望—跟进”策略，缺乏像OpenAI、Tesla、SpaceX那 样敢于重注长周期、高风险前沿探索的领军者。二是国际竞争力偏弱， “大而不强”问题突出。我国企业在《财富》世界500强数量上已多年位 居全球第一，但上榜企业多集中于传统行业，在高附加值、高创新密度 的领域，企业数量和影响力远逊于美国。苹果、微软、英伟达等科技巨

以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金 以数据闭环体系巩固金融领域的场景化优势。 金融机构如何应用好大模型 ? 不断动态沉淀的本地数据及业务逻辑是金融机构利用大模型加速数字化转型的核心胜负手 ; “AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量业务数据、深化垂直场景认知，并通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向 循 环，不断提升金融服务水平。 围绕金融五篇大文章，大模型本身即是数字金 的高性能凸显高质量数据的重要性。如 V3 模型训练时使用了 14.8 万亿涵盖多种领域 和语言的 token ;R1 通过精心筛选和处理的冷启动数据提升了模型性能和可读性。 4) 展望未来， “ AI+ 金融”竞争力将取决于能否持续积累吸收高质量私域业务数据、深化垂直场景认 知 ，并 通过迭代形成“数据 - 模型 - 业务”的正向循环。 结论 :“ 电力 + 算力 + 数据”是大模型本身的关键，但对于金融应用不断动态沉淀下来的数据和模式创新才