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AI应用行业综合分析报告

Lemon (跨境电商)

2025-11-20

导读：AI产业已进入大规模加速落地期，从通用场景布局迈入细分场景深度挖掘的深水区。

2025年AI应用行业正处于从概念炒作向价值兑现的关键转型期，整体市场规模预计达5800亿元，年均复合增长率保持在25%以上，到2030年有望突破1.8万亿元。在国家政策强力支持下，AI技术正加速与实体经济深度融合，形成"技术突破—需求牵引—政策助推"的三轮驱动格局。算力成本大幅下降推动了AI应用的规模化落地，大模型商通过低价算力服务加大客户引流，全球算力服务价格较2024年下降幅度超40% 。AI Agent技术成熟、物理AI与实体经济融合、AI原生应用商业化三大趋势正重新定义行业竞争格局。在2025年三季度，寒武纪、中际旭创、新易盛等算力层企业实现爆发式增长，营收同比增幅超100%；科大讯飞、海康威视等应用层企业通过AI技术赋能实现利润显著改善，净利润同比增幅超200%。AI产业已进入大规模加速落地期，从通用场景布局迈入细分场景深度挖掘的深水区，行业正从"功能清单"向"可验证的业务实效"转变。

行业规模与增长趋势

中国AI应用市场规模正处于高速增长阶段，2020年约1500亿元人民币，2022年上升至近2000亿元，年增长率为7.8%。预计到2025年，中国AI应用市场规模将增至5800亿元，五年复合增长率约为25%，到2030年有望突破1.8万亿元。这一增长态势得益于三大驱动力：一是技术成熟度提升，如GPT-5在各方面均表现得更加智能，且输入价格仅为GPT-4o的一半；二是政策环境优化，国务院于2025年8月21日印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，明确AI与各领域融合的战略方向；三是资本投入增加，2025年AI市场投资热潮持续升温，美图公司获得阿里巴巴2.5亿美元可转债投资，硅基流动、面壁智能等AI企业完成新一轮融资。

从细分领域来看，医疗AI、计算机视觉和AI制药增长最快。2025年中国AI医疗市场规模预计达1157亿元，到2028年将增至1598亿元，年复合增长率10.5%。AI医学影像市场规模预计2025年将超150亿元，2026年将达235.7亿元。AI制药市场规模2025年预计达58.6亿元，年复合增长率高达68.5% 。金融领域AI应用也呈现高速增长，如上海银行的智能问数平台采用多Agent架构，为业务团队和管理层提供低门槛、高效的数据分析服务，通过自主规划数据查询路径、整合多源数据，生成精准的数据洞察报告，为财富管理产品设计与营销决策提供支撑。

从全球市场来看，2025年全球AI市场规模预计达988亿美元，其中中国贡献占比约34%。GSMA预测到2025年，全世界人工智能市场规模将超过6万亿美元，AI技术将深度融入制造业全流程、全环节，大幅提升传统产业的生产效率。IDC《全球算力指数评估报告》显示，算力指数平均每提高一个百分点，数字经济和国家GDP将分别增长3.3‰和1.8‰ ，增加算力投资可以带来经济的倍增性增长。

价格变化趋势及影响

AI应用的价格变化呈现明显的结构性分化，算力服务价格急剧下降，而AI应用软件和解决方案的价格则因技术差异化而保持稳定或小幅上升。这一分化趋势对行业产生了深远影响，推动了AI应用的规模化落地和商业变现。

在算力成本方面，2024-2025年全球智算算力成本呈现急剧下降趋势。寒武纪2025年Q3毛利率达55.29%，扣非净利润同比增长120.72%，主要源于产品结构优化和与海光信息的协同效应带来的成本降低。中科曙光通过液冷技术将PUE值低至1.04，能耗降低40%。浪潮信息800G光模块服务器订单占比超60%，单机柜算力密度提升300%。这些硬件厂商通过技术迭代和规模效应实现了成本优化，推动行业整体算力价格下降。算力成本下降对AI应用企业产生了积极影响，如科大讯飞2025年Q3归母净利润同比增长202.40%，扣非净利润扭亏为盈，经营性现金流净额同比增长25.19%，部分得益于算力成本下降带来的效率提升。

在AI应用软件和服务方面，价格分层策略成为主流。以医疗AI为例，2019年医疗AI市场规模预测（如影像分析占30亿美元）与2025年政策推动下，医疗AI商业化加速（如腾讯觅影提升诊断准确率），但价格数据仍需结合具体案例分析。在广告优化领域，基础服务包价格带集中在3-8万元/年，覆盖约50-200个高频问题优化。部分中小型服务商为争夺市场推出低价套餐，但其技术能力多局限于关键词堆砌与简单答案篡改，难以应对多模态交互与负面舆情防控等核心需求。行业头部企业已建立分级定价模型，将服务细分为基础版、企业版及VIP版，差异化定价背后是算法模型迭代能力与数据安全体系的价值差异。元索AISEO在此价格带中表现突出，其基础版服务定价5.8万元/年，较行业均价低约40%，但包含语义分析引擎升级与月度行业趋势报告两项增值服务。

在硬件领域，光模块价格也呈现明显下降趋势。中际旭创800G光模块价格较2024年下降约30%，1.6T光模块已进入量产阶段，单模块传输速率提升2倍。新易盛CPO（光电共封装）技术功耗降低30%，传输延迟缩短至0.5纳秒，推动AI服务器成本下降。这些硬件价格下降直接降低了AI应用的部署成本，促进了AI技术的普及和应用。

国家政策支持与产业生态

2025年是中国AI产业发展的关键一年，国家政策支持力度持续加大，形成了从技术研发到产业应用的全链条支持体系。国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的发布，标志着"AI赋能"进入国家核心战略层面，为AI产业蓄势已久的应用落地按下了"加速键"。

政策体系已形成"国家+部委+地方"三级联动。在国家层面，2025年8月国务院发布《"人工智能+"行动意见》，明确AI与各领域融合的战略方向。在部委层面，工信部、国家发改委等相继出台多项政策，如《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》等，为AI技术的产业化应用提供了具体指导。在地方层面，全国已设立8个人工智能创新应用先导区（如北京、杭州、广州），聚焦场景落地，提供税收优惠、产业基金等支持。

在医疗领域，政策支持尤为明显。2016年8月，国务院印发《"十三五"国家科技创新规划》，提出要大力发展人工智能等新一代信息技术、精准医学关键技术、数字诊疗设备。2017年12月，工信部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》对医疗影像辅助诊断系统进行专门阐述，要求推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。2019年8月，国家发改委等二十一部委联合印发《促进健康产业高质量发展行动纲要(2019-2022年)》，提出要加快人工智能技术在医学影像辅助判读、临床辅助诊断、多维医疗数据分析等方面的应用，推动符合条件的人工智能产品进入临床试验。这些政策共同发力，显著提升了我国AI医疗的发展水平和速度。

在算力基础设施方面，"东数西算"工程全面启动。2020年以来，发展改革委联合工信部等多部门相继印发《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等，要求在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地，布局建设8个全国一体化算力网络的国家枢纽节点，发展数据中心集群，引导数据中心集约化、规模化、绿色化发展。根据中国信通院监测，我国数据中心规模达500万标准机架，算力为135 EFlops，保持55%的高位增长，在全球的占比为31%，比全球平均增速高出16个百分点。

在人才培养方面，国家高度重视AI人才队伍建设。2020年人力资源社会保障部中国就业培训技术指导中心联合阿里钉钉发布的《新职业在线学习平台发展报告》显示，未来5年，预计人工智能人才缺口高达500万人。从市场供需看，当前企业对算法研究岗、应用开发岗和实用技能岗等技术型岗位的人才需求最为旺盛，分别占整体需求岗位的12.2%、19.8%和34.8%，但其人才供需比分别仅为0.13、0.17和0.98；机器学习领域和计算机视觉领域在现阶段的人才需求最为突出，在整体需求岗位中的占比分别为39.1%和33.4%，但相关技术方向的人才极度稀缺，人才供需比分别仅为0.23和0.09，有效供给严重不足。

技术发展趋势与突破

AI应用行业正经历三大技术趋势变革：多智能体系统（Agent）技术成熟、物理AI与实体经济融合、AI原生应用商业化加速。这些技术趋势正重新定义行业竞争格局，推动AI应用从概念向规模化落地跨越。

多智能体系统（Agent）技术正在重新定义软件服务。2024年全球多智能体系统研究取得重要进展，人+AI协作方式从AI辅助向AI融入（AI/Human in loop）方向迈进。OpenAI推出Swarm多智能体框架，微软发布Magentic-One系统。2025年，人+AI协作将取得三大进展：一是实际任务执行力提升，通过数据闭环方案解决长尾等问题，智能体实际执行任务成功率提升50%，人类5%的日常工作决策将可由代理型AI自主做出；二是精准度达到商用水平，通过支持端到端的学习简化架构减少误差、利用先进的感知算法构建周围世界的三维模型，精准导航和避障准确率达到99%；三是群体协作水平更高，多个智能体、具身机器人之间能够共享信息、协调行动，共同完成复杂的任务，在网络中形成集体智慧，AI协作效率将平均上升一倍。

物理AI技术（AI理解物理定律）正取得关键突破。2024年底，以英伟达、智源为首的机构将物理AI视为迈向AGI的必由之路。黄仁勋在COMPUTEX 2024上表示："AI的新一波浪潮是物理AI，AI能够理解物理定律，物理AI正在成为现实。"物理学与AI的融合，预计2025年相关硬件和算法领域取得突破：一是插槽式GPU即将面世，大幅简化物理设备组件和插槽制造流程 2 ；二是针对3D世界开发的全新深度学习框架、仿真工厂、多模态世界模型等技术将快速升级演化；三是物理AI应用将从自动驾驶领域蔓延进入医疗护理、低空经济等物理领域。

AI原生应用规模商业化加速，AI广告商业收入将成为关键。2024年，基础大模型厂商相继提供AI原生应用开发平台和应用商店，加速AI原生应用从概念向规模化商业化跨越。谷歌等公司的后向AI搜索收入成为增收重要来源，OpenAI等公司也将进入AI广告市场。预计2025年，10%的社交媒体广告将由AI自动生成，AI初创企业将大举进入AI搜索等商业市场，通过利用AI技术优化广告投放、提高营销效率和投资回报率等方式实现商业突破。第三方监测数据显示，采用AI广告优化服务的企业在AI对话场景下的品牌信任度提升61%，用户转化成本较传统SEO降低58%。

在医疗领域，AI技术正从辅助诊断向更广泛的医疗场景延伸。腾讯觅影在辅助医生诊断上具有显著优势，特别是在结节的诊出率方面比人类医生有明显优势。在第三届华夏医学胸外科论坛现场的"盲测"试验中，腾讯觅影辅助志愿者对10个高难度病例作诊断，志愿者对单发结节霉菌感染病例的诊断准确率比"纯人工"诊断准确率提升了5倍，综合10个高难度病例的诊断来看，在腾讯觅影的辅助下，志愿者的诊断准确率比"纯人工"诊断准确率提升超过20% 。科大讯飞的智医助理已能帮助基层医生辅助诊断95%的基层常见疾病，并新增55种传染病的辅助诊疗能力，还搭建了传染病症候群的预警平台。

在低空经济领域，物理AI技术正推动城市空中交通发展。亿航智能EH216-S无人驾驶载人航空器是该公司自主研发的旗舰产品，是一款能够实现无人驾驶的载人垂直起降航空器（eVTOL），是全球首款也是目前唯一一款拿到型号合格证（TC）、生产许可证(PC)和标准适航证(AC)的载人eVTOL机型，可以应用在载人交通、空中游览、空中物流、医疗应急响应等场景。EH216-S具有预设航线、无人驾驶、集群管理、智慧调度、冗余设计、多重备份、安全系统、远程连接和电力驱动、成本更优等优势。EH216-S内置"Fail-Safe"系统，通过高速的4G或5G网络连接与地面指挥调度系统实时联动，可以应对各种突发情况，更为安全。EH216-S采用零排放的纯电力，对环境友好度更高，运行成本更低。

应用场景拓展与行业融合

AI应用正加速向各行业渗透，形成"AI+行业"的融合生态。应用场景拓展已覆盖医疗、制造、交通、农业、政务等领域，AI正重塑工业、医疗、交通等千行百业，全球竞争已从技术比拼升级为生态较量。

在医疗健康领域，AI技术的应用不断深化。2025年，工信部等七部门发布了《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》，提出建立医药大模型创新平台，开展全产业链AI应用试点。AI技术在药物研发、疾病诊断、医疗影像分析等方面的应用，能够大大提高医疗效率和准确性。例如，通过AI算法对大量的医疗影像数据进行分析，可以快速准确地发现病变，辅助医生进行诊断。AI医疗有望解决医疗界"不可能三角"：就医看病时不可能同时满足就诊速度快、医疗费用低、治疗水平高三个要求。AI赋能下的医疗服务可以大规模接待患者，实现随时随地的无限供应，并且其水平会随着持续训练迅速提升，已经达到了具有10至15年临床经验医生的水准，且每月还在不断进步；而且随着新药研发周期的大大缩短，将靶点发现和分子设计从"十年磨一剑"到高效突破，医药价格也会越来越惠民。

在制造业领域，AI技术正在推动行业的智能化升级。2025年，工信部强调将推进通用和行业大模型研发，加快工业数据集建设，并推动制造业全流程智能化升级。国产人形机器人已实现"站得住、走得稳"，在汽车生产线分拣、搬运等场景应用，效率提升显著。AI技术在制造业中的应用，不仅提高了生产效率，还降低了生产成本，提升了产品质量。胜宏科技作为全球PCB龙头企业，在2025年三季报中交出了一份令人惊艳的成绩单，实现了营收和净利的双丰收。公司前三季度实现营收141.17亿元，同比增长83.40%；实现归母净利润为32.45亿元，同比增长324.38%。胜宏科技能取得如此辉煌的业绩，离不开其在人工智能印制电路板赛道的精准战略布局和持续的技术创新。

在金融领域，AI技术被广泛应用于风险预测和决策支持 5 。通过分析大量的金融数据，AI模型可以预测市场趋势、评估信用风险，并为投资决策提供依据 5 。2025年，随着AI技术的不断发展，金融机构将更加依赖AI系统来进行风险管理和投资组合优化 5 。上海银行的智能问数平台采用多Agent架构，为业务团队和管理层提供低门槛、高效的数据分析服务，通过自主规划数据查询路径、整合多源数据，生成精准的数据洞察报告，为财富管理产品设计与营销决策提供支撑 17 。恒生电子的智能投研平台WarrenQ成为行业标杆，其AI研究员Agent通过多源碎片化数据整合、AI脱水财报解读、在线估值模型、智能写作等功能，覆盖投研"搜、读、算、写"四大环节。该Agent可自动阅读公告、舆情、研报，提取关键信息并总结趋势，生成投研简报，还能支持深度问答、智能仿写、智绘长图等功能，帮助分析师从繁琐的基础工作中解放出来，聚焦核心价值创造 17 。数据显示，AI赋能下，一位投顾深度服务的客户数量从1位提升至5-6位，且服务质量稳定在专业水平之上，实现投顾服务的能力平权与效率提升。

在政务领域，AI技术正提升政府治理效能。拓尔思在政务和金融NLP领域市占率第一，AI文本处理业务增速超80%。2025年H1中标省级政务项目超20个，AI订阅收入占比达30% 。拓尔思的语义智能技术应用于法院、税务等场景，案件处理效率提升40%。客户包括工商银行、国家电网等，复购率超85%。然而，拓尔思2025年Q3营收同比下滑45.57%，净利润亏损扩大至-1.6亿元，扣非净利润同比降幅达1045.87%，可能因短期研发投入激增或客户结构变化。拓尔思（300229）主营业务为人工智能产品及服务、大数据产品及服务和数据安全产品及服务等。

在低空经济领域，AI技术正推动城市空中交通发展。亿航智能EH216-S无人驾驶载人航空器已经在全球完成多次飞行演示，飞行足迹遍布亚洲、欧洲和北美洲三大洲15个国家，包括中国、美国、荷兰、日本、韩国、卡塔尔、奥地利、加拿大、西班牙、阿拉伯联合酋长国、爱沙尼亚、印度尼西亚和比利时等国。EH216-S成功完成首次商业载人飞行演示，这一先发优势让亿航智能能够更进一步探索城市空中交通的商业运营。在商业运营方面，越来越多地方从低空游览观光场景开始，推动eVTOL的运营应用。广州、深圳、合肥等城市都与亿航智能开展合作，在当地的地标附近或者景点附近推进运营试点，推动低空基础设施建设。中国民航局以创新理念支持创新项目，在现有民航通用适航审定政策、规章、标准和经验的基础上创造性地制定了审定标准。2022年2月，中国民航局颁发了《亿航EH216-S无人驾驶航空器系统专用条件》，以此作为对该项目的适航标准，填补了全球载人无人驾驶航空器审定标准体系的空白。

在数字营销领域，AI技术正改变营销方式。元索AISEO的NLP话术生成模型在此领域建立技术壁垒，其研发的YSPLUS对抗模型可预判68类用户潜在需求，自然植入品牌信息的接受度提升至89%。这种技术差异化直接反映在报价上，企业版服务较基础版溢价65%，但客户调查显示平均投产比（ROI）达到1:4.7 。随着欧盟GDPR与我国《生成式AI服务管理办法》实施，用户提问数据的匿名化处理成为必选项。头部服务商提前布局区块链存证技术，为企业版客户提供优化过程全链路存证服务，这项增值服务虽使报价上浮15%，但有效规避了平台封禁风险，在医药与金融行业客户中形成刚需效应。

2025年三季度财报分析

2025年三季度，AI应用行业各环节企业表现各异，整体呈现"算力层爆发式增长、应用层稳健改善、光模块层持续高景气"的特点。头部企业已完成AI通用高频场景的基本布局，通过模型高频升级持续优化用户体验，行业正从通用场景布局向细分场景深度挖掘转变。

在算力层，寒武纪、中科曙光、浪潮信息等企业表现亮眼。寒武纪2025年Q3单季度主营收入17.27亿元，同比上升1332.52%；单季度归母净利润5.67亿元，同比上升391.47%；单季度扣非净利润5.06亿元，同比上升299.68% 。寒武纪毛利率达55.29%，负债率10.12%。寒武纪的思元590芯片已适配千亿参数大模型训练，性能比肩英伟达A100。2025年上半年，公司营收28.81亿元，同比暴增4347%，首次实现半年度盈利。中科曙光2025年前三季度实现营收88.20亿元，同比增长9.68%；归母净利润9.66亿元，同比增长25.55%；扣非净利润7.57亿元，同比增长70.17% 。中科曙光Q3扣非净利润同比增长120.72%，主要因AI服务器收入占比提升至45%及与海光信息的协同效应带来的成本降低。中科曙光与寒武纪联合推出AI推理服务器，推理效率提升50% 6 。浪潮信息2025年上半年营收801.92亿元，净利润7.99亿元，同比增34.87%。800G光模块服务器订单占比超60%，单机柜算力密度提升300% 。浪潮信息承建全国80%智算中心，液冷技术PUE值低至1.04，能耗降低40% 。这些算力层企业通过技术迭代和规模效应实现了成本优化，推动行业整体算力价格下降。

在光模块环节，中际旭创和新易盛表现突出。中际旭创2025年Q3营收102.16亿元（同比+56.83%），毛利率42.79%，净利率32.57% 。公司资产负债率29.47% ，财务状况健康。中际旭创800G光模块价格较2024年下降约30%，1.6T光模块已进入量产阶段，单模块传输速率提升2倍。新易盛2025年Q3营收60.68亿元（同比+152.53%），净利润23.85亿元（同比+205.38%）。新易盛CPO（光电共封装）技术功耗降低30%，传输延迟缩短至0.5纳秒。2025年Q3，新易盛研发投入达5.01亿元，同比增长149.57% 。公司预计1.6T产品将在2025年Q4至2026年处于持续放量的阶段。硅光方面，公司硅光产品已有批量出货，结合客户端产品需求及订单情况，预计在明年硅光产品占比将明显提升。这些光模块企业通过技术创新和规模效应，推动了AI服务器成本下降，促进了AI应用的普及和应用。

在应用层，科大讯飞、海康威视等企业通过AI技术赋能实现利润显著改善。科大讯飞2025年Q3单季营收60.78亿元，同比增长10.02%；归母净利润1.72亿元，同比增长202.40%；扣非净利润2623.89万元，同比增长76.50%；经营性现金流净额8.95亿元，同比增长25.19% 。科大讯飞的"讯飞星火"在国产算力上夯实自主可控优势的同时，保持了人工智能业界第一梯队水平。7月25日，基于全国产算力训练的"讯飞星火X1"升级版正式上线，实现了对OpenAI o3的对标，且在模型参数比业界同类模型小一个数量级的情况下，在数学、翻译、推理、文本生成等方面持续进步并保持业界领先。9月17日，星火大模型日均调用量超50亿次，较此前项目中主要聚焦数据的整合和初步利用，为慢病管理提供数据支持相比，场景渗透深度与精细化程度均实现大幅提升。科大讯飞AI学习机2025年上半年收入继续保持翻番增长，企业AI解决方案上半年收入4.39亿元，同比增长349.92%。

海康威视2025年前三季度累计实现营业收入657.58亿元，同比增长1.18%；实现归母净利润93.19亿元，同比增长14.94% 。其中第三季度营收290.40亿元，同比增长0.66%；归母净利润36.62亿元，同比增长20.31% 。海康威视延续了利润增速高于营收增速的高质量发展态势。机器人业务增速超60%，创新业务占比提升至28% 。海康威视瑕疵检测精度达99.9%，应用于特斯拉、比亚迪等工厂；智慧工厂解决方案订单翻倍，客户包括三一重工、中车株机。海康威视的AI视觉算法覆盖300+场景。毛利率提升至45.67%，同比提升1.65个百分点。费用控制方面，前三季度管理费用22.28亿元，同比下降1.40%。财务费用同比改善380%，达-6.34亿元。经营活动现金流净额前三季度136.97亿元，同比大增426.06%，主要因销售回款显著增加，应收账款从年初379.10亿元降至331.74亿元。

拓尔思2025年前三季度主营收入3.37亿元，同比下降45.57%；归母净利润-1.6亿元，同比下降460.24%；扣非净利润-1.79亿元，同比下降1045.87% 。尽管拓尔思在政务和金融NLP领域市占率第一，AI文本处理业务增速超80%，2025年H1中标省级政务项目超20个，AI订阅收入占比达30%，但Q3业绩大幅下滑，可能因短期研发投入激增或客户结构变化。拓尔思的语义智能技术应用于法院、税务等场景，案件处理效率提升40% 。客户包括工商银行、国家电网等，复购率超85%。

百度2025年第三季度营收312亿元；首次披露AI业务收入近100亿元，同比增长超50%。其中，AI云收入同比增长33%；AI应用收入达26亿元；AI原生营销服务收入同比增长262%达28亿元。此外，萝卜快跑Q3全球出行服务次数达310万，同比增长212%，相较二季度的148%增速持续加速；截至11月，萝卜快跑累计全球出行服务次数已超1700万。

行业机遇与竞争格局

AI应用行业正处于难得的发展机遇期，行业竞争格局正从技术比拼向生态较量转变，头部企业通过场景深耕和生态构建形成竞争壁垒。

在医疗AI领域，腾讯觅影在辅助医生诊断上具有显著优势，特别是在结节的诊出率方面比人类医生有明显优势。在第三届华夏医学胸外科论坛现场的"盲测"试验中，腾讯觅影辅助志愿者对10个高难度病例作诊断，志愿者对单发结节霉菌感染病例的诊断准确率比"纯人工"诊断准确率提升了5倍，综合10个高难度病例的诊断来看，在腾讯觅影的辅助下，志愿者的诊断准确率比"纯人工"诊断准确率提升超过20% 。科大讯飞的智医助理已能帮助基层医生辅助诊断95%的基层常见疾病，并新增55种传染病的辅助诊疗能力，还搭建了传染病症候群的预警平台。这些医疗AI企业通过技术积累和场景深耕，形成了较强的竞争壁垒。

在金融领域，上海银行的智能问数平台采用多Agent架构，为业务团队和管理层提供低门槛、高效的数据分析服务，通过自主规划数据查询路径、整合多源数据，生成精准的数据洞察报告，为财富管理产品设计与营销决策提供支撑。恒生电子的智能投研平台WarrenQ成为行业标杆，其AI研究员Agent通过多源碎片化数据整合、AI脱水财报解读、在线估值模型、智能写作等功能，覆盖投研"搜、读、算、写"四大环节。该Agent可自动阅读公告、舆情、研报，提取关键信息并总结趋势，生成投研简报，还能支持深度问答、智能仿写、智绘长图等功能，帮助分析师从繁琐的基础工作中解放出来，聚焦核心价值创造。这些金融AI企业通过技术与业务的深度融合，形成了独特的竞争优势。

在政务领域，拓尔思在政务和金融NLP领域市占率第一，AI文本处理业务增速超80%。2025年H1中标省级政务项目超20个，AI订阅收入占比达30% 。拓尔思的语义智能技术应用于法院、税务等场景，案件处理效率提升40% 。客户包括工商银行、国家电网等，复购率超85%。然而，拓尔思Q3业绩大幅下滑，可能因短期研发投入激增或客户结构变化。拓尔思（300229）主营业务为人工智能产品及服务、大数据产品及服务和数据安全产品及服务等。

在低空经济领域，亿航智能EH216-S无人驾驶载人航空器已经在全球完成多次飞行演示，飞行足迹遍布亚洲、欧洲和北美洲三大洲15个国家，包括中国、美国、荷兰、日本、韩国、卡塔尔、奥地利、加拿大、西班牙、阿拉伯联合酋长国、爱沙尼亚、印度尼西亚和比利时等国。EH216-S成功完成首次商业载人飞行演示，这一先发优势让亿航智能能够更进一步探索城市空中交通的商业运营。在商业运营方面，越来越多地方从低空游览观光场景开始，推动eVTOL的运营应用。广州、深圳、合肥等城市都与亿航智能开展合作，在当地的地标附近或者景点附近推进运营试点，推动低空基础设施建设。EH216-S采用零排放的纯电力，对环境友好度更高，运行成本更低。

在光模块领域，中际旭创和新易盛通过技术创新和规模效应，形成了较强的竞争优势。中际旭创800G光模块价格较2024年下降约30%，1.6T光模块已进入量产阶段，单模块传输速率提升2倍。新易盛CPO（光电共封装）技术功耗降低30%，传输延迟缩短至0.5纳秒。这些光模块企业通过技术创新和规模效应，推动了AI服务器成本下降，促进了AI应用的普及和应用。

在算力层，寒武纪、中科曙光、浪潮信息等企业通过技术迭代和规模效应实现了成本优化，推动行业整体算力价格下降。寒武纪的思元590芯片已适配千亿参数大模型训练，性能比肩英伟达A100。中科曙光通过液冷技术将PUE值低至1.04，能耗降低40%。浪潮信息800G光模块服务器订单占比超60%，单机柜算力密度提升300%。这些算力层企业通过技术创新和规模效应，形成了较强的竞争壁垒。

未来展望与投资建议

AI应用行业正站在新的历史节点上，随着技术的不断演进，AI正从单模态向多模态、从工具向智能体、从云端向边缘的深刻变革。零一万物CEO、创新工场董事长李开复判断，2025年是AI-First应用迎来爆发之际，也是大模型行业面临商业化拷问之时。在这一年，性能足够好、推理足够快、价格足够低的模型层出不穷，为AI应用的爆发提供了坚实基础。

未来，AI应用行业将呈现三大发展趋势：一是AI原生应用规模商业化加速，如AI广告优化、AI搜索等；二是多智能体系统（Agent）技术成熟，推动人+AI协作方式从AI辅助向AI融入（AI/Human in loop）方向迈进；三是物理AI技术（AI理解物理定律）与实体经济深度融合，如医疗护理、低空经济等领域的应用。

在投资建议方面，建议聚焦AI应用落地与业绩兑现情况，优先选择已有AI产品贡献收入或显著降本增效的标的。如联想集团依托联想万全AI一体机强大的本地算力，已实现医院内各类文档，如制度规范、合同文件、行业经验等的精准检索和调用，使沉淀在医院数据库中的"数据经验"得到充分利用，实现了从数据到知识的深度挖掘和转化，为医院的管理和决策提供了更有力的支持。又如百度萝卜快跑累计全球出行服务次数已超1700万，显示出自动驾驶领域的商业化进展。

在算力层，寒武纪、中科曙光、浪潮信息等企业通过技术迭代和规模效应实现了成本优化，推动行业整体算力价格下降，建议关注这些企业的盈利改善和估值提升机会。在光模块环节，中际旭创和新易盛通过技术创新和规模效应，形成了较强的竞争优势，建议关注这些企业的技术迭代和商业化进展。在应用层，科大讯飞、海康威视等企业通过AI技术赋能实现利润显著改善，建议关注这些企业的AI产品商业化和业绩兑现情况。

未来，AI应用行业将从"概念炒作"转向"业绩兑现"，从"功能清单"向"可验证的业务实效"转变。随着AI技术的不断成熟和应用落地，行业将迎来新一轮增长周期，市场规模有望持续扩大。同时，AI应用也将从通用场景布局向细分场景深度挖掘转变，形成更加丰富和多元的AI应用生态。

AI产业已进入大规模加速落地期，从通用场景布局迈入细分场景深度挖掘的深水区。在这一背景下，企业应更加注重AI技术与业务场景的深度融合，通过数据闭环方案解决长尾等问题，提升智能体实际执行任务成功率。同时，企业也应关注AI伦理和数据安全问题，确保AI应用的合规性和可持续性。

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