📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本次会议围绕“中国经济新质启新”主题，探讨人工智能如何重塑智能经济新形态。与会嘉宾从政府政策、学术理论、产业落地三个维度，分析了 AI 驱动的“原生全球化”趋势、世界模型（World Models）对物理世界的理解、以及端侧模型（Edge AI）的演进逻辑，并发布了 2026 年上半年企业家信心指数调研结果。
行业主线：
- 原生全球化：AI 技术降低了创新资源的跨境流动成本，使中国企业从“先国内后国外”的走出去模式，转向“生而为全球”的创新模式，尤其在 AI 制药、数字贸易等领域表现突出。
- 从虚拟走向物理（世界模型）：AI 正在从处理虚拟世界的语言指令转向理解物理世界的直觉。世界模型旨在通过预测物理状态实现物理一致性，为具身智能、工业仿真提供底层支撑。
- 端侧智能的崛起：模型演进正从追求参数规模转向提升“知识密度”。端侧模型在隐私性、实时性和可靠性方面具有天然优势，将推动智能在手机、汽车及机器人等终端设备上的深度闭环。
关键变化与分歧：
- 研发范式转移：AI for Science 显著缩短了药物研发等前沿领域的周期（如从 4-5 年缩短至 12-18 个月）。
- 规模定律的补充：在 AGI 信仰的基础上，行业开始关注单位参数的智能水平（知识密度），认为模型参数量每 3.3 个月减半即可实现相同智能。
受益方向与风险：
- 受益方向：具身智能、端侧 AI 硬件、原生全球化数字服务、基于 AI 的工业仿真软件。
- 核心风险：端侧隐私泄露风险、AI 投入成本高昂且应用场景不清晰、跨境数据合规与制度性障碍。