全球经济进入新阶段，促进中小创新企业发展、推动产业结构升级成为重要议题。人工智能正从实验室走向广泛应用，成为支撑实体经济跃升的重要引擎，AI产业进入商业化落地的新起点。作为推动力之一，AI正从单纯的模式创新走向对底层生产力的深度赋能，社会各行业对高效、低成本的智能化需求日益增加。

在这一变革路径中，面向大规模智能生产的基础设施显得尤为关键。通过先进行业级大模型的预训练，再结合量化、剪枝、知识蒸馏等技术对模型进行压缩，可以在不牺牲核心能力的前提下实现高效生产。以大模型为底座的小模型组合策略，显著降低研发成本，提高产出效率，支撑快速扩展的商业化应用mile米乐。行业内的领先实践已证明，这种“大模型+小模型”的生态，能够在保持精度的同时提升部署与落地的性价比。

凭借前瞻性布局，持续扩展的超算能力成为现实，超大规模AI计算中心的落地为产业提供强大算力支撑，标志着AI时代的基础设施进入普惠阶段。AI-as-a-Service的开放格局，将为产业、科研、城市治理等领域提供更易获得的智能计算能力，进一步推动AI创新走向广泛应用。

多场景落地正在加速。智能城市、智慧商业、智慧生活、智能汽车等领域已形成成熟应用生态。智慧城市板块在收入和市场份额方面实现持续增长，城市管理相关产品在行业内处于领先地位。智慧商业服务对象规模庞大，覆盖众多大中型企业及上市公司客户。智慧生活通过开放平台和开发工具，推动终端设备与应用的广泛普及。智能汽车领域通过多家车企合作，推动智能驾驶、智慧座舱和车路协同等关键技术的前装与商用化，未来五年内覆盖大量车型与规模化量产。

在智能汽车领域，领先的平台解决方案覆盖智能驾驶、智能座舱、路云感知等核心能力，具备高鲁棒性和对复杂场景的适应能力。通过车端、路端、云端的协同，实现高效决策与路径规划，确保安全可靠的智能驾驶系统落地。随着技术的发展和应用范围的扩大，普惠型的AI基础设施将使更多行业以更低成本获得智能能力，推动全社会生产力水平提升。

未来趋势是，AI将以更低的门槛、更快的速度服务于更多产业，成为推动数字化转型和实体经济深度融合的重要底座。国家级区域与产业协同将进一步促进数字产业化与产业数字化的协同发展，为制造业等传统领域注入新的增长动能。以此为基础，AI的商业化路径将越走越稳，更多社会价值、国家价值乃至全球价值将由此不断创造与放大。