DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！DeepSeek的横空出世再次提醒我们，以人工智能技术为代表的第四轮科技革命正在发生，而中国力量在这场科技革命中无疑将扮演重要角色。
DeepSeek再次提醒——第四次科技革命正在发生。人工智能与蒸汽机、电力、互联网一样，是人类历史上又一项对于人类发展史有着重要影响的“通用目的技术”，有望进一步解放生产力、发展生产力，显著提高全要素生产率，促进人类历史上第四次科技腾飞。与前三次科技革命相比，人工智能不仅能替代重复性体力或者脑力劳动，并且在创造性领域展现出潜力，人类历史进程迎来一次全面跃升。DeekSeek不是昙花一现，而是芯片、大数据、物联网、深度学习框架、大模型等技术共同迭代升级之后的一个典型成果。从2016年的AlphaGo，到2023年ChatGPT，再到如今的DeepSeek，人工智能正在更快更深入地融入生产生活当中去。微观上，科技企业加大资本开支力度，AI相关领域竞争愈发激烈；宏观上，新模型、新产品、新应用层出不穷，我们应该提前做好准备迎接“技术爆炸”。
DeepSeek时刻的出现意味着中国在人工智能领域已步入全球领先行列。长期以来，美国都是人工智能行业唯一的领先者，而中国则是最有力的追赶者。面对美国严苛的半导体制裁，DeepSeek通过架构设计和算法优化，以更低的成本达到相近的性能，成功开辟出了“有限算力”下的效率提升赛道。中国在本轮科技革命中将扮演重要角色，主要原因如下：（1）政策支持力度大。在新型制政策安排下，中国得以充分发挥大国优势发展人工智能产业，在产业政策和人才政策方面都大力支持。（2）市场规模大。AI具有典型的“大国经济”特征，庞大的国内市场规模可以容纳大规模生产、提高企业的竞争力并形成技术研发和创新优势。（3）制造业优势大。强大的制造业实力使得中国在AI应用端的诸多领域已经形成领先优势，如机器人、自动驾驶、无人机等，场景应用积累的数据又能进一步反哺大模型的训练和推理，形成“干中学”的正反馈效应。
DeepSeek证明中国在算法领域已经有所突破，数据和算力方面仍在加速追赶。数据、算力、算法是人工智能领域的核心三要素。算法方面，除了DeepSeek以外，近年来月之暗面、阿里、百度、字节跳动、智谱清言等公司也在AI大模型领域崭露头角，中国在算法领域已经进入到全球领先行列。数据方面，中国具备市场规模优势，但面临数据流通、数据安全等诸多问题。算力是综合信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，中国在超级计算机中心、大数据中心、新能源供应等重要基础设施建设方面具备优势，DeepSeek助力芯片国产化进程，但核心技术“卡脖子”难题仍需要集中优势突破。
机器人或成为人工智能科技革命在应用领域的代表性科技成果，尤其是无人驾驶车辆和人形机器人。每一轮科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用于生产生活，如蒸汽机、内燃机、电灯、电话、计算机等。我们认为，同时能够替代体力和替代脑力的具身智能产品——机器人或将成为第四次科技革命的最佳载体。机器人包含广义和狭义两个口径：广义机器人即具有一定脑力或体力的机器，例如扫地机器人、餐饮服务机器人等，未来广义机器人领域市场空间最大的应该是无人驾驶车辆。狭义机器人即人形机器人，具有人形外观特征，可以替代或者辅助人类工作。人形机器人能够自然适应人类现有的基础设施环境，也有可能成为本轮科技革命的代表性科技成果。另外，短期内可穿戴智能设备也有较大的应用空间，如AI手机、手表、VR/AR以及脑机接口等，可以辅助人类提升效率和产出。
风险提示：1.市场需求不及预期；2.产品研发不及预期；3.大模型商业落地不及预期。
DeepSeek是人工智能科技革命的缩影, 正在深刻推动第四次科技革命。科技革命爆发的标志就是新一代科技成果开始广泛应用生产生活，解放生产力、发展生产力，提高全要素生产率。DeepSeek的出世进一步推动第四次科技革命的深入发展，其低成本、高性能的特点将使AI技术更加普及，有望进一步解放生产力、发展生产力，显著提高全要素生产率，促进人类历史上第四次科技腾飞。
综合技术突破、经济转型、社会变革三个维度，一般可将科技革命划分为如下四个阶段：第一次科技革命在18世纪中后期，标志是蒸汽机与机械革命。第二次科技革命是在19世纪中后期，标志是电力与内燃机革命，出现了电力、内燃机、电讯技术。第三次科技革命是在20世纪中后期，以电子计算机的发明、信息网络为标志，表现为电子技术、计算机、半导体、自动化乃至信息网络的产生。第四次科技革命是在21世纪初至今，以人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术为标志，表现为无人驾驶、人形机器人等更广泛地应用于生产生活当中。与前三次科技革命相比，人工智能不仅在替代重复性体力或脑力劳动方面表现出色，而且能够处理数据和执行任务，通过深度学习和生成式算法创造出全新的内容，在创造性领域展现出巨大潜力，这使其成为第四次科技革命的核心力量，推动人类历史进程迎来一次全面跃升。
全要素生产率提升带动经济增长，降低宏观杠杆率实现债务化解。对全球经济而言，当今世界正处于一个深刻的变革时期，债务危机、地缘政治和气候挑战等多重因素相互作用、交织加深正逐步催生全球经济螺旋衰退的重大挑战。人工智能作为第四次科技革命的通用性目的技术，可以通过对劳动、资本等生产要素的功能倍加和智能替代、智能自动化的推广应用以及促进科技创新及成果转化这三重机制提升要素生产率。科技革命提高全要素生产率进而提高经济潜在增速，在稳定债务规模的情况下，提升经济增长水平能带来宏观杠杆率的降低；即便考虑债务扩张的惯性，只要经济增速高于债务扩张速度，则宏观杠杆率也会降低，债务化解问题得以实现。
近年来人工智能技术迅猛发展，深刻改变着全球科技格局和人们的生产生活方式。从2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，人工智能开始走进大众视野，展示了其在复杂策略游戏中的强大能力，开启了新一轮人工智能发展浪潮。2023年ChatGPT的发布，更是掀起全球对大语言模型的关注热潮，其出色的自然语言处理能力，能实现高质量的对话交互、文本生成等任务，让人们看到人工智能在自然语言领域的巨大潜力，推动了各行业对人工智能应用的探索。如今DeepSeek模型的出现，标志着人工智能技术又迈出重要一步。它是多种先进技术共同迭代升级的典型成果，在模型架构、训练算法等方面进行了创新，展现出强大的性能和广泛的应用前景。
芯片是人工智能发展的硬件基础，随着 AI 芯片的不断演进，为深度学习等任务提供了强大的计算能力。例如英伟达推出的专为深度学习优化的芯片，其性能提升数倍，使训练大型模型更加高效。DeepSeek模型在训练过程中，依赖高性能芯片提供的并行计算能力，得以处理海量的数据和复杂的计算任务，大幅缩短训练时间，提高模型训练效率。
大数据为人工智能提供了丰富的训练素材。全球每天生成海量数据，大数据的体量、速度和多样性特点，让DeepSeek模型通过分析海量多样的数据，学习到更广泛的知识和语言模式，从而在语义分析、问答对话等任务中表现更出色。通过对结构化、半结构化和非结构化数据的处理，模型能生成更深入准确的业务洞察与市场预测。
物联网的发展使得大量设备连接入网，产生海量数据。这些数据为人工智能模型训练提供了更多维度的信息，同时也拓展了人工智能的应用场景。DeepSeek模型可以与物联网设备相结合，实现更智能的设备控制和数据分析，例如在智能家居、智能交通等领域，通过对物联网设备数据的分析处理，提供更个性化、高效的服务。
深度学习框架为DeepSeek模型的开发和优化提供了便利。深度学习框架如TensorFlow和PyTorch针对新型芯片进行优化，使得开发者能够更高效地利用芯片性能，加速模型的训练和部署。同时，深度学习框架的不断发展，推动了深度学习技术的创新和应用，让DeepSeek模型能够采用更先进的算法和技术，提升模型性能。
DeepSeek 模型以 Transformer 架构为基础，通过自主研发的深度神经网络模型，在算法和工程优化方面进行了系统级创新。例如采用混合专家模型、低秩注意力机制等创新技术，在受限资源下实现高效训练，打破了大语言模型以大算力为核心的预期天花板。
微观层面上，当下科技企业正处于战略布局与高速发展的关键节点，各企业纷纷加大资本开支，全力抢占AI相关领域的发展制高点。根据数据分析公司Dealroom在2025年AI峰会报告，2024年全球风险投资在AI领域的投资达到了1100亿美元，同比增长62%。在中国，2024年的AI投资额也相当可观，达到了76亿美元，仅次于美国，位居全球第二，其后是英国和法国。推动2024年AI投资增长的主要因素之一是生成式AI，该领域的风险投资总额达到了474亿美元。此外，生成式AI的平均融资轮次规模也在迅速扩大，超过了传统AI和其他科技领域。
宏观层面上，新模型、新产品、新应用层出不穷，推动科技产业迈向新的发展阶段。在模型创新方面，以GPT系列为代表的大语言模型引发全球技术变革，带动大模型技术迅速发展。据国际咨询机构弗若斯特沙利文数据，2024 年大模型在中国的产业落地明显加快，中国AI大模型市场规模已从2023年的105亿元增长至2024年的165亿元，同比增长57%，预计到2028年市场规模将达到624亿元，复合增长率为40%。新产品方面，智能硬件产品迭代加速，智能穿戴设备在健康监测、运动追踪等功能上不断升级，市场规模持续增长。新应用在各行业加速渗透，新能源汽车智能化进程加快，自动驾驶技术从L2向L3及更高等级迈进；医疗领域的AI辅助诊断系统显著提升诊断效率与准确性；金融领域的智能投顾服务为投资者提供个性化的资产配置方案。
我们建议投资者提前布局，从技术储备、产业投资、业务创新等多维度做好准备，积极迎接这场科技变革带来的投资机遇与挑战。
长期以来，美国都是人工智能行业唯一的领先者，而中国则是最有力的追赶者。美国凭借先发优势、雄厚的科研实力以及丰富的资本投入，稳居行业唯一领先者地位。从技术层面来看，美国拥有如谷歌、微软、英伟达等科技巨头，它们在人工智能基础算法、芯片研发等关键领域不断创新突破，引领全球技术发展方向。中国作为人工智能领域最有力的追赶者，近年来发展势头极为强劲。在应用场景拓展方面，中国凭借庞大的人口基数与丰富的产业生态，在智能安防、移动支付、电商推荐等领域取得显著成果，海量的数据资源为人工智能技术的优化迭代提供了坚实基础。同时，中国本土的人工智能企业如百度、字节跳动等快速崛起，在自然语言处理、计算机视觉等细分领域已具备与美国企业一较高下的实力。根据斯坦福大学AI发展指数，中国和美国是人工智能领域的两大领跑者，领先其他国家优势较明显。此外，近年来中国在AI自主创新方面取得较大进展，授权专利占比稳步提升，处于努力加速追赶美国进程中。
DeepSeek时刻的出现意味着中国在人工智能领域已步入全球领先行列。如今，面对美国严苛的半导体制裁，DeepSeek脱颖而出，通过创新性的架构设计和算法优化，成功开辟出一条 “有限算力”下的效率提升赛道。从技术原理来看，DeepSeek摒弃了传统依赖高算力硬件堆叠的发展路径，深入挖掘芯片架构与算法之间的协同潜力。在架构设计上，采用了全新的并行计算架构，打破了传统架构的数据传输瓶颈，使得数据在芯片内部的流动更加高效；在算法优化方面，研发出针对有限算力场景的自适应算法，能够根据现有算力资源动态调整计算策略，以更低的成本达到与高算力设备相近的性能表现。从市场影响来看，DeepSeek的这一突破，不仅为自身在受限环境下赢得了发展空间，更为整个行业提供了新的发展思路，DeepSeek有望引领行业在有限算力条件下实现新的发展突破，重塑人工智能行业的竞争格局 。
中国在本轮科技革命中将扮演重要角色。当前大模型遵循规模定律（Scaling Law），参数、数据、算力都是越多越好。因此，AI发展具有典型的“大国经济”特征。在新型制下，中国具备优越的政策环境，可以发挥超大规模市场和强大生产能力的优势，利用“大国优势”实现全面加速追赶甚至超越。
（1）政策支持力度大。在新型制政策安排下，中国得以充分发挥大国优势发展人工智能产业。从资源调配角度来看，中国能够凭借强大的国家动员能力，集中全国的科研、资金、人力等关键资源。如在人工智能芯片研发的关键时期，政府引导科研院校、头部企业等联合攻关，整合各方科研力量，避免资源分散，大大提高研发效率。在技术攻关层面，通过设立国家重点研发计划专项，汇聚国内顶尖科研团队，攻克人工智能基础算法、核心芯片等 “卡脖子” 难题，实现技术的自主可控与创新突破。在产业协同方面，新型制推动形成了从基础研究、技术开发到产业应用的全产业链协同发展格局。
产业政策方面，“十四五规划”中6次提到人工智能，35次提到智能，提出推动AI成为经济社会发展重要驱动力的目标，支持AI技术与大数据、云计算、5G等技术深度融合，推动智慧城市、智慧农业等应用场景的普及；加强AI基础设施建设，推动数据资源的开放和共享，支持AI创业创新。2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”，2024年发布的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》更是要求推动人工智能产业的规范化发展，加速人工智能与其他产业的融合。人才政策方面，《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》强调优化数字人才培养政策，推进数字技术相关课程和教材建设，深化产学研融合，支持高校、科研院所与企业联合培养复合型数字人才。
（2）市场规模大。AI具有典型的“大国经济”特征，庞大的国内市场规模可以容纳大规模生产、提高企业的竞争力并形成技术研发和创新优势。数据作为人工智能时代新的生产要素，具有非竞争性、非稀缺性、非消耗性等特征，规模越大、种类越丰富，蕴含的价值越大，规模报酬绝对递增。
庞大的市场规模意味着潜在可用数据规模也极为可观，这为中国率先探索大模型等AI赋能场景提供了有力支撑。中国拥有超过14亿人口，其中有4亿多人属于中等收入群体，且预计在未来十几年内这一数字将增长至8亿人。随着居民收入水平的稳步提升和消费规模的不断扩大，人民群众对高品质生活的追求愈发强烈，消费提质升级的趋势愈发明显。与发达国家相比，中国仍处于需求快速释放的阶段，是全球最具成长潜力的超大规模市场，为“数据要素×”、“人工智能+”等行动提供了丰富的应用场景，能够促进数据要素资源在更大范围畅通流动，最大化发挥规模效应、倍增效应，构筑竞争优势。
（3）制造业优势大。强大的制造业实力使得中国在AI应用端的诸多领域已经形成领先优势，如机器人、自动驾驶、无人机等，场景应用积累的数据又能进一步反哺大模型的训练和推理，形成“干中学”的正反馈效应。2024年，我国全部工业增加值完成40.5万亿元，制造业总体规模连续15年保持全球第一。其中，规模以上装备制造业增加值同比增长7.7%，对全部规模以上工业增长贡献率达46.2%。规模以上高技术制造业增加值同比增长8.9%，占全部规模以上工业的比重较2023年提高0.6个百分点。
制造业成果广泛运用于人工智能领域，为中国带来发展优势。例如，铝合金因其轻便且具有较高强度，广泛用于机器人和无人机的框架和机身；钢和不锈钢常用于机器人和自动驾驶系统中的结构件，提供高强度和耐用性。中国钢铁制造业、机械设备制造业、电子元件制造业等都处于全球领先行列，为人工智能应用快速发展打下坚实基础。中国在机器人领域世界领先，装机量大于其他所有国家总和。
DeepSeek证明中国在算法领域已经有所突破，数据和算力方面仍在加速追赶。数据、算力、算法是人工智能领域的核心三要素。此前，中国借助超大市场规模和强势的制造业在数据和算力方面有一定优势，在算法方面则无法打破美国的先发优势。DeepSeek的出现让中国在算法方面也步入领先，核心技术得以突破，带动数据和算力共同发展。
DeepSeek的横空出世意味着我国在算法领域已经进入到全球领先行列。2024年11月DeepSeek在中国市场推出应用后，用户数量迅速增长，特别是在春节期间，其日访问量和用户数量显著增加。2025年1月，DeepSeek的月访问量达到2.56亿，日活跃用户数最高达到2480万。DeepSeek通过创新的算法和技术路径，实现了低成本、高效率的AI模型开发。DeepSeek选择全面开源，吸引了全球47万开发者参与，衍生出金融、医疗、教育等多个垂直子模型，在全球多个国家的下载量位居榜首，超越ChatGPT，引发科技界广泛关注。其中，DeepSeek-R1在数学解题、代码生成和多语言处理等任务上的表现与OpenAI的GPT-4相当，甚至在某些方面超越，但训练成本仅为GPT-4的5%，单次训练成本约为557万美元，其低训练成本和高性能表现，挑战了“强大硬件是AI发展关键”的传统观念，在全球市场中展现出强大的竞争力。
除DeepSeek外，其他中国大模型也展现出自身实力。目前我国人工智能大模型有月之暗面（Kimi）、豆包、文心一言、讯飞星火、智谱清言等，各自也展示出不俗的实力。例如月之暗面坚持只做toC端，并拥有AI to C类大模型公司中最高的估值，其产品Kimi在2024年6月的访问量了达到2280万。中国AI大模型正处于快速发展阶段，技术进步迅速，市场规模不断扩大。未来，这些模型将在技术创新、多模态应用和云边协同等方面持续发力，进一步提升性能和应用范围。随着政策支持和企业投入的增加，中国AI大模型有望在全球市场中占据更重要的地位。
数据方面，中国具备市场规模优势。据IDC统计，2023-2028年期间，中国数据量的年均复合增长率为25.7%，是全球数据增长最快的国家，并预计2028年数据规模将达到97.06ZB。据上海数交所统计，近年来各行各业对数据应用的需求不断提高，极大促进了中国数据交易市场的活跃度，2023年中国数据交易规模约1,536.9亿元人民币。从细分行业看，金融、互联网、通信、制造工业、政务、医疗健康、交通运输、教育等分别占比34.8%、24%、9%、7.6%、7.1%、6.4%、4.2%、4%，各行业各维度数据资源融通发展的数据交易市场正在形成。此外，物联网和云计算稳步增长，市场规模不断扩大，为数据整合与发展提供了坚实保障。
数据优化和数据安全等方面仍存在挑战。目前我国的数据基础在将潜在可用数据变为现实可用数据存在一些挑战。尽管我国本身拥有海量数据，但高质量、标注清晰、准确可靠的数据相对匮乏。许多专业领域的数据仍处于封闭状态，形成数据“孤岛”，例如医疗数据在不同医疗机构之间难以共享，导致数据利用效率低下。中国缺乏类似美国Databricks和Snowflake的高质量数据汇聚和治理主体，数据集构建和运营利用的商业模式尚不成熟。在一些垂直领域，如金融、医疗、工业等，缺乏专门面向人工智能发展的高质量行业数据集，数据碎片化问题突出。数据安全上，随着数据应用的不断深入，数据泄露、滥用等风险日益凸显，如何在保障数据安全的前提下，充分利用数据资源，是当前的重大挑战。
算力方面，中国在基础设施建设方面具备很大优势。算力是综合信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。基于先进制造业发展与我国推进双碳过程中高速发展的新能源产业，中国在超级计算机中心、大数据中心、新能源供应等重要算力基础设施建设方面具备优势。中国在超级计算机数量上长期保持领先，但近年来因不再参与HPL基准测试，上榜数量有所减少。尽管如此，中国在E级超算（ExaFLOPS）领域已取得显著进展，如神威·海洋之光和天河三号等。截至2023年底，全国在用数据中心标准机架超过810万架，算力总规模达到230EFLOPS，居全球第二，8个国家算力枢纽节点进入落地应用阶段，累计建成国家级超算中心14个。随着双碳政策推行以及互联网世代的遗留红利，我国的光伏、风电等新能源行业蓬勃发展，在全球市场也较具竞争力，为人工智能发展提供了充足能源供应。
DeepSeek助力芯片国产化进程，但核心技术“卡脖子”难题仍需要集中优势突破。考虑到目前中美半导体博弈加剧，DeepSeek积极适配昇腾、海光等国产芯片。结合华为昇腾AI平台，DeepSeek可以将算力成本降低70%，同时性能损失仅为5%，使用相对低端的芯片实现与OpenAI类似的性能，这可能会影响英伟达2025年以后最先进GPU的普及。因此今年初DeepSeek开源模型公布后英伟达股价大跌，华为昇腾、寒武纪等国内企业股价有所上升，寒武纪更是成为市场上的热门股。然而，目前美国在全球芯片市场中仍然占据主导地位，2023年其市场份额占比达到50%；中国大陆在全球芯片市场的份额相对较小，2023年占比仅为7%。尤其是在高端芯片设计领域，中国仍然需要积极自主研发，突破美国的核心技术封锁。随着技术突破和产能扩张，预计中国芯片产业的市场份额在未来会逐步提升，芯片国产化势在必行。
机器人或将成为人工智能科技革命在应用领域的里程碑式突破，其发展轨迹正印证着科技革命的普遍规律：当新一代技术成果突破实验室边界，大规模渗透到人类生产生活场景时，将引发社会生产力的根本性变革。回顾历次科技革命，蒸汽机解放了机械动力革命，内燃机重构了交通运输体系，电力系统重塑了能源利用范式，计算机则开启了数字化时代。如今，以具身智能为核心的机器人技术，正以前所未有的方式融合替代体力劳动与脑力劳动的双重能力，有望解放大量生产力，或将成为第四次科技革命最具标志性的载体。
我们认为机器人作为人工智能最佳载体主要有三点原因，一是随着人口老龄化加剧、劳动力短缺以及用工成本不断攀升，机器替代人力已成为不可逆转的时代趋势。二是从主观能动性角度而言，科技革命成果的重要体现之一，便是借助机器完成人类不愿或无法完成的任务，从而显著提升生产效率。在人工智能技术的赋能下，传统机器被赋予了“大脑”，进而进化为广义上的机器人。三是机器人凭借其移动性和感知能力，已具备大规模应用于生产生活的基础条件。尤其是人形机器人，能够自然地适应人类现有的生活环境，极有可能成为第四次科技革命的标志性产品，就如同第二次科技革命中的电器，以及第三次科技革命中的电脑和手机一样。
我们将机器人分为广义和狭义两个口径：广义机器人即具有一定脑力或体力的机器，包括工业机器人和服务机器人等。狭义机器人即人形机器人，具有人形外观特征，可以替代或者辅助人类工作。
无人驾驶技术的核心价值在于通过高度智能化的系统替代人类驾驶员，从而解放人类生产力，提升社会运行效率。首先，无人驾驶释放驾驶过程中的人力和时间资源。在传统交通模式下，驾驶任务占据了大量的人力和时间资源，而无人驾驶技术的普及将使这些资源得以释放，当无人驾驶技术能够实现24小时不间断运行，尤其在物流和公共交通领域时，人类的脑力和体力可以用于更具创造性和价值的活动。其次，无人驾驶技术能够显著减少驾驶疲劳和人为失误，从而降低交通事故的发生率。根据国家统计局数据，我国2023年发生25.47万起交通事故，造成6万人死亡和25万人受伤。无人驾驶技术的普及不但可以提高出行安全性，还节省了因事故处理和医疗救治所消耗的社会资源，因此我们认为未来广义机器人领域市场空间最大的应该是无人驾驶车辆。
出生率下降、全球老龄化压力加大，人形机器人空间广阔。在全球生育率持续走低、老龄化加速的背景下，劳动力供给与成本的结构性矛盾日益突出。根据联合国数据，全球总和生育率已从1950年的4.7降至2023年的2.3，而日本等国家老龄化率超过20%。到 2080 年，65 岁及以上人口数量将超过 18 岁以下儿童数量。
人形机器人可补充劳动市场缺口。在生育率持续下降，出生人口逐渐降低的背景下，我国面临人口下降造成的劳动力缺口，根据我们的预测，最早在2049年就会出现劳动力供给小于退休人口的情况，后续15年总计劳动力缺口或达到1500万人，在特定行业领域劳动力缺口可能更大。因此这种人口与经济结构的双重压力，正推动人形机器人从技术概念加速迈向产业革命的核心载体。同时，高风险岗位上，人形机器人的应用还能显著降低工作场所事故的发生频率，实现生产的安全与效益双提升。通过替代部分重复性、危险性高的工作，人形机器人不仅缓解了劳动力短缺的问题，还提升了整体生产效率，为全要素生产率的提升提供了有力支持。
随着人工智能技术的快速发展，智能终端设备正逐渐成为推动经济效率提升的重要力量。通过将人工智能与智能终端设备相结合，不仅能够优化生产流程、降低人力成本，还能通过智能化服务创造新的经济增长点。
不仅如此，人工智能应用程序等软件帮助经济优化生产效率，减少不必要损耗。根据南方电网深圳供电局的案例报告，2023年通过部署十万套智能终端设备，构建了电网数字“天眼”，实现了输变电设备的实时感知和智能监控。这一系统不仅将故障处置效率提升了90%以上，还将应急处置时间平均缩短超过1小时。在制造业中，人工智能技术可以通过对生产设备运行时间、速度、良品率和维修成本的综合分析，AI技术能够精准定位效率低下的原因，并设计优化方案，从而为稳定、高效的生产提供支持。
本文摘自：中国银河证券2025年2月20日发布的研究报告《DeepSeek冲击波：宏观视角》
评级标准为报告发布日后的6到12个月行业指数（或公司股价）相对市场表现，其中：A股市场以沪深300指数为基准，新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准，北交所市场以北证50指数为基准，香港市场以恒生指数为基准。