当前AI发展已从“拼规模”转向“拼密度”，即通过优化算法架构、训练方法和精细化机制提升模型效率。例如，提出的稀疏注意力机制（NSA）和月之暗面的MoBA架构，显著降低了推理成本。企业应关注轻量化模型、稀疏计算等方向，通过架构创新降低算力依赖，同时提升模型性能。
多模态大模型正从“识别”向“认知与推理”跃迁，需构建跨模态语义对齐、深度结构化的数据体系。例如，训练模型理解混合图文报告、软件界面操作逻辑等复杂任务。具身智能作为AI进入物理世界的关键，需通过高维交互数据（如多视角视频、力/触觉传感器流）构建“感知-决策-行动-结果”的完整因果链。企业可布局机器人、智能驾驶等领域，开发具备物理交互能力的AI系统。
AGI需具备自主设定任务、规划路径、长期记忆等能力。企业可参与AGI理论创新，如构建新一代AGI理论体系，或开发具备初步自主性的智能体AI（如腾讯将大模型落地900+内部场景，强化场景适应能力）。
数据是AI能力的新基石。企业需构建覆盖多模态认知全链条的数据体系，例如：
算力需求从“训练主导”转向“推理主导”，需通过架构创新弥补硬件差距。例如：
无问芯穹通过搭建“立交桥”式算力融通平台，整合分散算力资源，降低企业研发成本。
构建智能电网与绿色算力中心，保障数据中心低碳高效运行。例如，通过液冷技术、余热回收等手段降低能耗，满足ESG要求的同时提升算力可持续性。
智能制造：利用AI优化生产线柔性重构、设备预测性维护、能耗动态优化等环节。例如，南京已建成7000余家先进级智能工厂，通过AI实现全要素智能联动。
医疗健康：AI辅助诊断、药物研发等领域需求强烈。例如，新希望集团利用AI预测猪周期、优化养殖环境，泸州老窖通过AI解决白酒质量检测痛点。
智慧城市：构建家庭、社区、城市全场景智能方案。例如，海信围绕新型智慧城市、城市大脑、智慧交通建设，推动AI在民生领域的应用。
跨学科人才培养：高校与企业共建场景化AI实训基地，培养兼具技术创新与工程应用能力的复合型人才。例如，苏州大学与产业界合作引进、培养AI人才，形成产学研用创新体系。
标准化与测试体系：参与构建AI测试标准，覆盖视觉、语言、认知推理等多维度任务集，评估模型能力演进路径。例如，中国信通院推动建立全链条标准体系，支持第三方机构参与认证评估。
政府通过设立专项基金、税收优惠等政策支持AI研发，例如“十五五”规划建议提出加强AI与产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合。
市场主导需求驱动，企业需以真实场景为切入点，形成“创新-应用-反馈-迭代”的闭环系统。
鼓励地方政府以专项债形式支持通用和行业大模型研发及应用生态发展所需的算力基础设施建设。
通过风险投资、产业基金等渠道为AI初创企业提供资金支持，加速技术商业化。
惠阳区AI产业布局：通过签约智元创新、优必选等头部企业，构建具身智能全产业链生态，2025年AI产业产值达325亿元。其成功经验包括：
2025年AI核心产业规模突破1.2万亿元，国产开源大模型全球下载量超100亿次；
AI竞争从“Chat”范式转向“能办事”的智能体时代，基础模型数量收敛，应用层成为竞争焦点。