今天分享的是：2025人工智能行业从大模型到智能体——人工智能+场景的投资展望

报告共计：31页

从大模型到智能体：2025年人工智能行业如何重塑产业生态？

在数字经济加速渗透的当下，人工智能正从技术探索走向产业深耕。国联民生证券最新发布的《从大模型到智能体——人工智能+场景的投资展望》报告，系统梳理了人工智能行业的发展脉络，揭示了从大语言模型（LLM）到智能体（Agent）的演进逻辑，以及AI与产业场景融合的深层趋势，为我们理解人工智能的当下与未来提供了清晰视角。

大语言模型：人工智能的“iPhone时刻”

当ChatGPT掀起全球AI热潮时，英伟达CEO黄仁勋将其定义为“人工智能的iPhone时刻”，这一判断如今已在产业实践中不断得到印证。报告指出，AI大模型本质是“大数据+大算力+强算法”的融合产物，它如同一个凝聚了海量信息精华的“隐式知识库”，不仅具备理解人类语言的能力，更能灵活执行多种任务——从回答问题、生成文本，到翻译语言、梳理文献摘要，甚至为其他类型AI模型的发展提供助力，推动AIGC（生成式人工智能）在多个领域实现突破。

这种突破的价值，早已超越技术层面，开始深刻改变产业形态。在底层技术领域，大模型的发展带动了算力、服务器、通信等产业链环节的技术革命；在应用场景层面，它正加速渗透医疗、金融、教育、传媒等行业，催生新的商业模式。以农业和矿山这两个传统领域为例，AI大模型的落地已展现出显著的变革力量。

在智慧农业领域，“一体式数字农业一张图”的构想正在成为现实。政府通过空天地一体监控与区块链溯源构建监管与信任体系，企业/基地借助生产管理ERP系统实现智能排产，营销商则依托数字化工具进行IP塑造与渠道营销，从环境管控、原料投入，到作物管理、加工仓储，再到产品销售，AI技术贯穿农业产业链全流程，推动农产品生产标准化、品质优质化。

在智慧矿山领域，安全与效率的双重提升更为直观。晋控煤业集团引入AI技术后，不仅让人工智能替代人工从事危险作业与重复劳动，还成功沉淀专家经验，其解决方案已适配全国4300余家井工矿，覆盖采矿、掘进、机电、运输、通风等核心业务。以三元矿为例，基于5G+AI的全景视频拼接技术，让采煤司机从井下转移到井上远程操作，既保障了安全，又提升了效率；主运智能监测系统替代了20公里的人工巡检，直接减少50%的井下巡检人员；王家岭矿的掘进场景中，AI算法对掘进动作规范的识别准确率达95%，井下安全事故减少90%以上。这些案例生动说明，大模型正让传统产业告别“看不清、看不全、缺乏实时管控”的困境，迈向“智能决策、安全高效”的新阶段。

通向通用人工智能：不止于“下棋”，更要懂“因果”

尽管大语言模型成果显著，但报告也提出了一个关键问题：LLM（大语言模型）是通向通用人工智能（AGI）的道路吗？在行业认知中，通用人工智能需要具备“知识+计算+推理”的组合能力，而语言能力、逻辑推理与知识图谱很可能是三类相互独立的核心能力。当前的大语言模型虽在语言处理上表现出色，但在逻辑推理与因果认知上仍有明显短板。

报告用一个形象的对比指出了问题核心：金融圈或许认为“相关性足矣”，但科学家追求的必然是“因果关系”。真正的智能，并非简单的信息压缩或对相关性的识别，而是对因果规律的理解。就像人类学习知识的过程——从小学到硕士，知识结构不断深化，不仅是信息积累，更是对事物逻辑与因果关系认知的升级。大语言模型虽能在已知知识边界的“不连续地带”建立新联系，甚至跨越未知领域，但要实现真正的通用智能，还需要在逻辑推理与因果认知上实现突破，完成从“信息处理”到“规律理解”的跃迁。

智能体（Agent）：人工智能落地的“必经之路”

如何让人工智能更好地服务产业？报告给出的答案是引入“智能体（Agent）”。随着大模型技术逐渐成熟，行业的关注点正从“如何开发更强大的模型”转向“如何高效利用模型能力”，而智能体正是连接技术与应用的关键桥梁。

传统的人机协作模式中，人类往往需要主动调用AI工具，而智能体的出现将改变这一逻辑——它能主动提取并系统化AI的核心能力，结合具体场景需求，实现更自主、更高效的任务执行。简单来说，智能体可以理解为“具备目标导向与行动能力的AI系统”，它不仅能利用大模型的知识与语言能力，还能结合逻辑推理、环境感知等功能，自主规划任务步骤、调整执行策略，真正实现AI与产业场景的深度融合。

报告认为，AI对工作效率的提升，核心在于“系统化我们的能力和执念”。智能体通过整合大模型的技术优势与产业场景的实际需求，将分散的AI能力转化为系统化的解决方案，让人工智能从“工具”升级为“伙伴”，这不仅是技术应用的必然选择，更是推动产业数字化转型的关键路径。

场景建设与产业数字化：AI落地的核心战场

人工智能的价值最终要在产业场景中兑现，而金融行业的数字化进程正是这一趋势的典型代表。报告梳理中国金融科技产业政策演变发现，从1993年《国务院关于金融体制改革的决定》提出“加快金融电子化建设”，到2014年互联网金融写入政府工作报告，再到2019年首份金融科技顶层文件《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》出台，以及2022年《金融标准化“十四五”发展规划》强化风险防控，金融科技已从“技术探索”阶段迈入“规范发展、深度融合”阶段。

在这一过程中，人工智能、大数据、云计算、物联网等技术与金融业务深度绑定，成为推动金融行业提质增效的核心动力——它既是服务实体经济的新途径，也是促进普惠金融的新机遇，更是防范化解金融风险的新利器。而金融行业的实践，也为其他行业提供了可借鉴的经验：AI与产业的融合，需要政策引导与市场需求的双向发力，更需要技术与业务的深度适配。

值得关注的是，数据作为AI发展的核心要素，其市场化进程也在加速推进。报告将数据资产相关政策发展划分为三个阶段：2014-2019年，“大数据”战略正式提出，数据成为国家基础战略资源；2020-2021年，数据被确立为生产要素，要素市场加快建设；2022年至今，数据要素市场逐渐规范，数据确权、定价等制度逐步完善。从《促进大数据发展行动纲要》到《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，一系列政策的出台为数据流通、开发利用提供了制度保障，也为AI技术的进一步发展奠定了基础——毕竟，高质量的数据供给，是AI模型持续优化、场景深度落地的前提。

结语：AI重塑产业的未来已来

从大模型的技术突破，到智能体的应用探索，再到与农业、矿山、金融等产业场景的深度融合，人工智能正以肉眼可见的速度重塑我们的生产与生活。报告虽未给出具体的投资建议，却清晰勾勒出一个趋势：人工智能不再是孤立的技术概念，而是渗透到产业肌理的“基础设施”，它正在打破传统产业的边界，创造新的价值链条，推动数字经济迈向更高质量的发展阶段。

对于行业从业者与普通大众而言，理解这一趋势不仅能帮助我们把握技术发展的方向，更能让我们在产业变革中找到自身的定位。未来，随着智能体技术的成熟与数据要素市场的完善，人工智能必将在更多场景中释放潜力，而那些能将AI技术与产业需求精准结合的领域，也将成为数字经济时代的新增长点。

以下为报告节选内容

报告共计： 31页

中小未来圈，你需要的资料，我这里都有！