AI超级应用的机遇在中国

文：泽平宏观团队

摘要

我们正站在第四次科技革命的起点，AI正以前所未有的速度、广度和深度，重塑全球经济结构与竞争格局。全球AI竞争的焦点已从基础大模型的军备竞赛，转向AI超级应用的深度内化。中国正全面推进“人工智能+”国家战略，抢占AI产业应用的制高点。

过去二十年，互联网技术渗透到生产生活各个领域，催生了电商、移动支付、直播、短视频、智能手机、新媒体等这些超级应用。“人工智能+”作为国家级战略，未来也将催生一批AI超级应用，AI智能体、无人驾驶、人形机器人、AI眼镜、AI搜索、AI助手等等，每一个都是万亿级的大赛道。

以百度萝卜快跑在物理世界的规模化落地和百度伐谋智能体在数字世界的生产力革命为代表，中国的AI超级应用不仅形成了独特的差异化优势，更在全球竞争中赢得了先发与领先话语权。

中国拥有14亿人的庞大市场规模、软硬件一体化的强大产业基础，以及全球最丰富、最复杂的应用场景。这为中国AI技术从“可用”走向“好用”和“规模化应用”提供了独一无二的训练场和试验田，确保技术能够快速迭代、适应高复杂度需求，有望成为全球人工智能革命中最大的赢家。

正文

1 全球AI竞争趋势：抢占超级应用制高点

人工智能已成为驱动产业变革和国家核心竞争力的核心力量。全球主要科技力量纷纷加大投入AI战略布局，意图抢占技术和应用的制高点。大国战略的焦点正从基础通用模型的军备竞赛，转向谁能率先完成AI技术在千行百业的深度内化。未来，AI超级应用深度与广度而非单一技术领先，将决定未来经济主导权。

1.1 中国：“人工智能+”战略升级，抢占AI应用制高点。

中国已将科技自主创新提升为“十五五”规划中贯穿全局的核心命题，旨在赢得未来竞争、实现高质量发展。“十五五”规划中“人工智能”一词共出现了8次，其中第14条明确提出“全面实施‘人工智能+’行动”，并强调“以人工智能引领科研范式变革，加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。

两个时间点值得关注。根据国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极。

回溯政策脉络，2015年7月，我国出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，宣布全面启动的“互联网+”行动，互联网技术渗透到生产生活各个领域，催生了电商、移动支付、短视频等一系列超级应用。如今，作为国家级战略的“人工智能+”将接过接力棒，成为新一轮技术爆发的催化剂。

正如互联网催生了移动互联时代的巨头，未来的“人工智能+”战略将孕育出新一代的AI超级应用，无人驾驶、人形机器人、AI眼镜、AI搜索、AI助手、AI科研等等都是万亿级赛道。它们将以前所未有的深度和广度嵌入各行各业，实现从信息数字化到智能化的全面升级，奠定中国在未来全球经济中的领先地位。在百度世界大会2025上，百度创始人李彦宏的观点也印证了这一方向：“只有当AI被内化为一种原生的能力，才能真正在各行各业实现效果的涌现，进而引爆一场全面的生产力革命，推动经济增长，让‘智能红利’转化成‘社会红利’”。

尽管美国人工智能模型在整体性能上仍处于领先地位，但中国在开源模型领域的表现已达到世界级水平。更引人注目的是，中国在AI领域的投入产出效率远超美国。根据Artificial Analysis的报告，在2023年至2025年间，中国主要AI企业的总资本支出（1240亿美元）比美国同行业企业投入（6940亿美元）低了82%。而中国的模型MiniMax M2的性能已与GPT-5的差距缩小至仅10%。根据LMArena，文心大模型5.0的文本能力排行榜中也取得了全球并列第二位置。

中国拥有14亿人的庞大市场规模、软硬件一体化的强大产业基础，以及全球最丰富、最复杂的应用场景。这为中国AI技术从“可用”走向“好用”和“规模化应用”提供了独一无二的训练场和试验田，确保技术能够快速迭代、适应高复杂度需求，有望成为全球人工智能革命中最大的赢家。

1.2 美国：由风险监管转向效率优先，进入AI加速周期。

2025年7月，美国特朗普政府发布《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》（Winning the Race: American’s AI Action Plan）包括90余项行动政策建议，主要聚焦加速人工智能创新、建设人工智能基础设施、国际安全等。

首先，政策的宽松是最大的看点。通过修订或废除阻碍AI创新与部署的联邦条例、行政令，尤其是废除拜登政府的部分监管约束，为大型科技企业（如Waymo、OpenAI等）在无人驾驶、数据中心建设等高投入领域提供了明确的政策绿灯和效率保障；其次，计划明确将AI领导权视为国家安全和经济主导权的基础，其核心目标是赢得竞赛。政策工具箱围绕如何最快、最大化地实现技术商业化展开。

政策标志着美国AI政策重心发生重大、实质性转向。政策基调从拜登政府时期侧重风险与伦理监管，转向以加速创新与竞争领先为绝对核心。这种监管环境的宽松化，将极大释放美国科技巨头和初创企业在AGI和算力基础设施方面的投入热情，驱动AI创新进入一个更加激进的加速周期。

1.3 欧盟：差异化竞争，锁定AI价值链高附加值环节

2025年10月，欧盟委员会发布《应用AI战略》和《欧洲科学AI战略：为欧洲AI科学资源铺平道路》两份重磅战略，是其《AI大陆行动计划》的落地性、执行性文件。

首先，两个战略同样体现了从监管到加速的变化。欧盟此前以《AI法案》奠定了全球最严格的AI监管框架。而本次双战略则体现出加速应用的务实需求。在监管红线确定的前提下，最大化地释放市场应用潜力。其次，强调了差异化竞争路线。欧盟的强项并非通用大模型，而是高端制造业、精密医疗、绿色能源等垂直行业。在承认与中美在基础模型和通用算力方面存在差距的前提下，利用欧盟在高标准数据治理、垂直行业优势（如高端制造、医疗）和深厚科研基础上的长板，通过加速AI应用落地和强化AI科学资源，打造具有欧洲特色的AI生态和全球竞争力。

2 数字世界AI超级应用：“全局最优”智能体

在未来可以想象的AI超级应用中，智能体（AI Agent）已成为核心角色，代表着人工智能在数字世界中对生产效率的极致优化，是实现国家级“人工智能+”战略的关键落地载体。

根据《2025年智能体发展与治理研究报告》，AI智能体其正在从传统的“感知-规划-记忆-行动”四维架构，向具备高阶自主能力的智能体迭代。它们不再是简单被动执行指令的程序，而是能够进行自主学习、决策和自我优化的数字分身，部分产品已初步展现出通用智能（AGI）的雏形。

展望未来，实际落地能力和多智能体协同将成为衡量智能体技术商业价值的核心竞争力。

核心竞争力一：实际落地能力决定智能体价值释放。智能体能力的完全释放，必须依赖其与实际业务流程的深度嵌入，并带来切实的效率提升。核心落地能力的体现包括：

1. 任务分解与自动化。高效地将复杂任务拆解并实现全流程自动化执行。

2. 动态适应与优化。具备动态适应能力，能够根据环境变化和反馈优化决策。

3. 人机协同优化。通过优化的人机协同模式，将智能体无缝集成到现有工作流中。

核心竞争力二：多智能体协同将是复杂任务处理的主流方向。更高级别的复杂任务往往需要超越单个智能体的能力边界。多智能体协同将成为必然趋势，通过形成类似人类合作网络的复杂智能体合作网络，每个智能体承担特定角色，共同完成宏大目标。

智能体是企业数字化转型的必选项，其核心逻辑在于它将带来效率革命、认知突破，并最终构建出人机协同的新生产力模型。智能体的核心价值在于其在大模型驱动下的任务拆解与规划能力，这与传统仅能执行预设重复流程的RPA 1.0形成鲜明对比。智能体实现了全链路闭环，能够高效处理包含复杂分支逻辑的业务流程。

以百度世界大会2025上发布的“自我演化”智能体百度伐谋为例，其最主要的价值在于寻找并实现“全局最优”解。在拥有完整产业链和庞大复杂系统的中国，这种能力具有颠覆性意义。

面对多变量、相互耦合的系统性难题，百度伐谋智能体能够迅速识别、计算并提供全局层面的最优决策：在交通管理方面，百度伐谋实时优化城市交通流，实现全局通行效率最大化。在金融风控方面，百度伐谋可以在复杂多变的市场环境中，实现风险最小化和收益最大化的最优配置。在资源调度方面，在农田灌溉、工业生产线调度等场景中，百度伐谋可以实现有限资源下的最优配置与最高效率。

智能体的爆发离不开坚实的基础支撑。百度作为全球少数具备从算力、框架、模型到应用全栈布局的企业，其新一代原生全模态大模型文心大模型5.0和飞桨深度学习平台为智能体的快速发展提供了强大的底层动力。这种全栈优势使其智能体在权威基准测试中多次登顶，展现出超越国际同类产品的性能，确保中国智能体在新一轮的全球竞争中占据先发优势。

3 物理世界AI超级应用：无人驾驶迈入新阶段

如果说智能体是数字世界的效率之王，那么无人驾驶则成为锚定AI在物理世界的超级应用、激活城市新质生产力的代表。无人驾驶的价值远超出行本身，因其横跨芯片、汽车制造、智慧交通等庞大产业链，已跃升为全球竞争的核心靶点。

自动驾驶行业正受到全球高度重视，其背后的驱动力主要源于三大核心要素。首先，汽车产业链作为经济发展的重要引擎，自动驾驶是推动整个行业实现迭代升级的关键环节。它不仅是技术的革新，更是产业结构优化的核心动力。其次，终端市场对更高效、更安全的出行方式有着强烈的需求。随着通勤时间压力的增大，消费者对减少通勤时间、显著提高驾驶安全性的自动驾驶技术寄予厚望。最后，得益于人工智能的快速发展，自动驾驶拥有了强大的技术支撑。智能驾驶已成为AI技术中实现快速落地和规模化应用的关键领域之一。

在技术演进方面，自动驾驶经历了显著的跨越式发展。百度创始人李彦宏也在百度世界大会2025上提到的“无人驾驶技术已经越过了那个临界点”。早期的自动驾驶车辆仍处于实验阶段，系统相对简陋，面临诸多挑战，例如缺乏线控转向等关键技术。而如今，量产自动驾驶车型已然成熟，它们在外观上与普通车辆无异，但在性能上却有了质的飞跃。随着系统工程化成熟度、核心算法的持续精进，以及海量驾驶数据的积累，现代自动驾驶车辆不仅舒适性和平顺性大幅提升，而且能够从容应对各种复杂路况和场景。

政策松绑与技术创新正形成强劲的正向循环，成为驱动无人驾驶产业走向成熟的核心引擎。当前，美国正通过分级监管为Waymo等企业规模化运营开辟道路。特斯拉正在美国多州加速推进其Robotaxi计划。预计在2025年底前于8至10个大都市区投放超过1000辆自动驾驶出租车。目前，旧金山与奥斯汀已率先启动服务，下一阶段将拓展至拉斯维加斯、凤凰城、达拉斯、休斯敦和迈阿密。在中国，适时放宽无人驾驶政策的意义更为深远——这已不再是简单的监管跟进，而是国家激活新质生产力、抢占全球AI产业竞争领先地位的主动战略选择。

中国以百度萝卜快跑为代表的企业有望以规模化和成本优势赢得全球话语权。

运营数据方面，百度萝卜快跑已覆盖22城的服务网络、超1700万次服务量以及2.4亿公里的行驶里程，尤其是每周25万的全无人订单量，印证了其技术在真实场景中的可靠性。相比之下，Waymo虽借助美国新政推进规模化，2025年才计划联合丰田在美国凤凰城投放5000辆无人驾驶出租车，在全无人运营的规模化落地速度上已落后于萝卜快跑。

成本优势方面，成本控制是无人驾驶商业化的关键。Waymo此前改装一辆自动驾驶车成本约8万美元，即便计划2025年降到3万美元以下，百度第六代无人车成本仍仅为其1/7。这一巨大的成本差异，极大地加速了无人驾驶的商业化进程和规模化推广，使其在全球市场具备了强大的竞争力基础。

安全性方面，萝卜快跑全无人驾驶平均行驶1014万公里才会出现一次气囊弹出事故。这一数据不仅远超人类驾驶员的平均水平，也超过了谷歌Waymo安全水平。

从渗透率来看，中国Robotaxi有望从2025年不到1%上升至2030年的10%以补充潜在的劳动力缺口。根据清华大学出行平台数据，2021年46岁以上网约车司机占比超30%。因此推算2021-2035年间将有390万司机退休。乐观预计将有超200万辆Robotaxi填补这一缺口。

无人驾驶的快速成熟和全球范围内的政策松绑，标志着AI技术在物理世界应用的爆发期已经到来。中国企业以规模、成本和安全构筑的竞争壁垒，正在加速无人驾驶的商业化进程，使其成为中国抢占全球AI产业制高点、培育新质生产力的关键抓手。

综上所述，AI超级应用不是简单的技术升级，而是实现经济增长方式根本性转变的战略选择。面向未来，随着“人工智能+”战略的深入实施，以及新一代智能终端和智能体的普及率目标（到2030年超90%），中国将从根本上完成从信息数字化到智能化的全面升级，最终赢得这场全球人工智能革命，奠定其在未来全球经济中的领先地位。决胜AI超级应用，是中国开启智能时代新纪元、实现高质量发展的必然选择。