这篇文章深入探讨了AI技术在实体经济中的应用与变革，主要观点可概括为以下几点： --- ### **1. AI下半场：从“模型竞赛”到“场景落地”** - **技术竞争转向应用落地**：随着DeepSeek等模型的开源，大模型“百模大战”逐渐落幕，企业从追逐参数规模转向实际应用场景。AI Agent（智能体）成为新焦点，如Manus、Windsurf等项目快速崛起。 - **商业模型挑战**：大模型企业（如OpenAI）试图通过“技术垄断+订阅费”盈利，但DeepSeek的低成本调用打破了这一模式，云厂商和芯片企业成为最大受益者。 - **垂直场景爆发**：AI在Office办公、代码编程、科研等“互联网原生”场景中实现爆发式增长，但实体经济的深度转型仍需解决数据收集、清洗和标注的难题。 --- ### **2. 实体经济的AI化转型：数据与场景是核心** - **CRIC深度智联的实践**：作为首个开放行业知识的AI模型，它通过整合20多年地产数据（如土地价值、租金定价、项目分析），为决策提供精准支持。例如，其生成的《上海复兴中路租金定价报告》能综合地理区位、交通条件等因素，快速输出专业分析。 - **数据驱动决策**：实体经济转型的关键在于将分散的行业知识转化为可计算的模型，AI不再只是“写作工具”，而是成为“产业智能”，辅助复杂商业决策。 - **行业普遍需求**：每个实体行业都需要专属的“产业AI”，以降低新手门槛，推动AI在千行百业的渗透。 --- ### **3. 实体经济下半场：从“大干快上”到“精耕细作”** - **行业转型趋势**：随着城镇化接近饱和，地产行业从“建造繁荣”转向“守护繁荣”，聚焦物业、资管、租赁等细分领域。CRIC深度智联已延伸至营销、土地评估等环节，未来可拓展至城市更新、不动产+等场景。 - **精细化运营**：中国成为世界第二大经济体后，企业从粗放型增长转向“精耕细作”，注重项目优选、降本增效。AI成为提升经营效益的重要工具。 - **新质生产力驱动**：科技与实体经济深度融合，推动经济结构转型，AI成为“第一步”，后续需持续探索数据与场景的深度结合。 --- ### **4. 未来展望：AI与实体经济的共生共荣** - **开放生态的重要性**：CRIC深度智联的案例表明，行业知识沉淀与开放共享是AI落地的关键。未来更多行业需构建类似生态，推动AI从“工具”升级为“伙伴”。 - **技术与产业协同**：AI下半场的核心是解决实体经济的“数据-场景”难题，通过模型与行业Know-how结合，实现从效率提升到决策革命的跨越。 - **长期价值**：AI将重塑实体经济的生产方式，推动产业数字化渗透率（目前第三产业达45.6%）进一步提升，为经济高质量发展注入新动力。 --- ### **总结** 文章揭示了AI技术从模型竞赛走向场景落地的转型，强调实体经济的AI化需以数据与场景为核心，通过行业知识沉淀和开放共享实现突破。未来，AI将深度融入产业生态，推动从“大开发”到“不动产时代”的转型，成为新质生产力的重要引擎。