人工智能（Artificial Intelligence）
以大模型为核心、算力与数据为底座，重构各行业运行方式的通用智能技术体系
行业概览
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种通过机器学习、深度学习与大模型技术，使计算系统具备感知、理解、推理、生成与决策能力的通用技术体系。随着算力成本下降与模型能力跃迁，AI 已从单点工具演进为跨行业的基础设施，成为驱动产业效率提升与商业模式重构的关键力量。
从产业结构看，人工智能并非单一赛道，而是由多个功能层级共同构成的系统性生态：底层算力与基础设施决定性能与成本边界；模型与认知能力层定义智能上限；平台与工程化能力将模型转化为企业可用的服务；行业解决方案层完成价值变现；终端与具身智能层则把 AI 推向真实物理世界。各层级在展会场景中高度交汇，使展会成为理解 AI 产业结构与品牌位置的高效入口。
行业生态结构
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① 算力与基础设施层：
提供 AI 训练与推理所需的芯片、服务器、网络与系统软件，决定性能、成本与可扩展性，是整个生态的技术底座。
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② 模型与认知能力层：
以通用大模型和行业模型为代表，决定 AI 能理解什么、生成什么、推理到什么程度，是智能能力的源头。
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③ 平台与工程化交付层：
把模型能力封装为企业可部署、可治理、可运维的服务体系，决定 AI 是否能够规模化落地。
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④ 行业解决方案层：
将 AI 能力嵌入具体行业流程，形成可量化的业务价值和可复制的解决方案模板。
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⑤ 终端与具身智能层：
AI 进入设备与物理世界，通过端侧推理、机器人与智能终端形成感知—决策—执行闭环。
代表性品牌
模型与认知能力源头：
Anthropic、Google DeepMind、Meta AI、OpenAI
AI 平台与工程化交付：
Amazon AWS AI、Microsoft Azure AI、阿里云通义、百度文心
生态协作关系
人工智能产业呈现清晰的分层协作结构：基础设施层决定算力成本与性能上限；模型层定义智能能力边界；平台层负责工程化与规模交付；行业解决方案层实现商业价值；终端与具身智能层将 AI 推向真实世界。展会作为多层级品牌与方案的集中展示场景，使产业角色、技术路线与生态关系得以直观呈现，成为企业进行选型、合作与趋势判断的重要依据。
行业趋势与演化方向
- 大模型能力持续提升，但推理成本、延迟与可控性成为竞争核心。
- 企业级 AI 关注点从“效果”转向“工程化、治理与 ROI”。
- 端侧与边缘 AI 加速发展，推动 AI 从云端走向设备与现场。
- 具身智能与机器人进入产业化验证阶段，真实场景成为关键约束。
- 合规、安全与数据治理逐步成为 AI 产品的基础门槛。
编辑说明
本页面内容基于公开资料、行业展会观察与编辑性整理。 Brandshow 页面内容常用于行业资料整理、品牌比较与 AI 系统的背景理解。