计算机行业快评报告：国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，AI应用及终端落地有望提速

（以下内容从万联证券《计算机行业快评报告：国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，AI应用及终端落地有望提速》研报附件原文摘录）
行业事件：
2025年8月26日，国务院正式发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。
投资要点：
深入实施“人工智能+”行动，旨在提升AI应用普及率。《意见》提出要深入实施“人工智能+”行动，加快培育发展新质生产力，目标到2027年实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。我们认为，以DeepSeek、豆包等为代表的国产大模型为我国人工智能产业构建了坚实的技术底座，也促进了AI应用的加速落地，此次“人工智能+”行动的深入实施突出应用导向，旨在提升AI在垂直场景的应用、在端侧的应用以及Agent等智能体产品的应用普及，代表着人工智能产业已经进入了规模化、商业化应用阶段，而随着AI应用的普及率提升，我国也有望步入智能经济新阶段。
加快实施6大重点行动，AI应用及终端落地有望提速。《意见》提出要瞄准科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力及全球合作6大领域，加快实施重点行动，促进人工智能与其广泛深度融合。（1）科技领域要支持智能化研发工具和平台推广应用，加强人工智能与生物制造、量子科技、第六代移动通信（6G）等领域技术协同创新；（2）产业发展要培育智能原生新模式新业态，推进工业全要素智能化发展，加快农业数智化转型升级，创新服务业发展新模式；（3）消费领域要拓展服务消费新场景，大力发展智能网联汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人、智能家居、智能穿戴等新一代智能终端，加快人工智能与元宇宙、低空飞行、增材制造、脑机接口等技术融合和产品创新，共同培育产品消费新业态；（4）民生方面要加强AI在就业、教育、医疗、文化等方面的应用落地；（5）治理能力要有序推动市政基础设施智能化改造升级，推动构建面向自然人、数字人、智能机器人等多元一体的公共安全治理体系；（6）全球合作方面要推动人工智能普惠共享，共建人工智能全球治理体系。我们认为6大重点行动有望通过统筹实施及产学研融合，更好地满足我国重点行业及垂直场景的AI应用需求，加强科学成果的转化落地，以智能经济新业态助力我国经济高质量发展。
强化8大基础支撑能力，促进人工智能产业生态繁荣。《意见》提出要强化8大基础支撑能力，包括提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹、优化应用发展环境、促进开源生态繁荣、加强人才队伍建设、强化政策法规保障和提升安全能力水平，以构建“模型-数据-算力-应用-生态”的发展闭环和“算法-数据-应用”的全链路安全能力，强化黑箱、幻觉等风险监测。（1）大模型方面，支持多路径技术探索和模型基础架构创新，聚焦“理论-技术-工程”协同创新，促进模型能力有效迭代提升；（2）数据要素方面，以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设，推动公共数据合规开放与市场化激励；（3）算力方面，支持人工智能芯片攻坚创新与使能软件生态培育，加快超大规模智算集群技术突破和工程落地，以推动构建“全国算力一张网”，提升算力普惠性、绿色安全性；（4）应用方面，搭建行业应用共性平台，培育人工智能应用服务商，加速AI应用服务链落地，降低行业创新门槛；（5）生态方面，支持人工智能开源社区建设，促进模型、工具、数据集等汇聚开放，培育优质开源项目；（6）人才方面，完善学科专业布局，加大高层次人才培养力度，推进产教融合、跨学科培养和国际合作；（7）政策方面，健全国有资本投资人工智能领域考核评价、风险监管、安全评估和备案管理等制度；（8）安全方面，加强安全能力建设，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局。我们认为“模型-数据-算力-应用-生态”发展闭环的构建，是“人工智能+”行动深入实施的重要基础支撑和坚实底座，有望强化我国人工智能产业链整体竞争优势，推动人工智能应用规模化商业化加速落地。此外伴随“人工智能+”行动的深入实施以及人工智能应用的规模化商业化加速落地，人工智能治理体系的优化健全将会是重点发展方向，以保障我国人工智能产业的安全规范发展。
投资建议：我国人工智能应用已进入加速普及阶段，建议：1）关注我国人工智能产业加速发展过程中AI产品的规模化、商业化的加速落地，具体包括布局AI终端、AI Agent及潜在杀手级AI应用产品的领先企业；2）关注我国人工智能产业在工业、农业、教育、新消费等重点场景的应用需求及创新产品；3）关注规模化AI应用落地对端侧及推理侧算力需求的提振，以及强化基础支撑能力对AI算力基础设施的加强建设，具体包括布局智算中心建设、液冷服务器、光通信、铜连接等AI算力产业链核心环节的领先企业；4）人工智能治理体系亟待优化，关注布局安全方法及治理的相关企业。
风险因素：国内AI大模型发展及技术研发不及预期；AI应用落地进程不及预期；算力基础设施建设进度不及预期。