AI智能体（AI Agent）作为人工智能落地的核心形态，其产业链可分为基础层（算力与数据）、技术层（模型与平台）、应用层（场景落地）三大核心板块，各板块相互支撑、协同发展。以下从源头逻辑出发，逐一拆解板块分类，并结合个股案例说明其业务逻辑与产业链定位。
一、基础层：AI智能体的“动力引擎”
基础层是AI智能体的底层支撑，决定了智能体的算力能力与数据质量，核心包括算力硬件、数据服务两大细分领域。
1. 算力硬件：智能体的“心脏”
算力是AI智能体运行的核心资源，需满足高并发、低延迟、高能效的要求，主要分为AI芯片、AI服务器、光模块三大类。
1）AI芯片：算力的“物理载体”
AI芯片是智能体的“大脑”，负责处理海量数据与复杂计算，分为GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）、FPGA（现场可编程门阵列）三类。
GPU：适合训练场景（如大模型训练），具备强大的并行计算能力。
代表公司：寒武纪（国产AI芯片龙头，思元系列芯片覆盖训练与推理）、海光信息（x86架构AI芯片，应用于服务器与数据中心）。
ASIC：适合推理场景（如智能体实时决策），能效比高。
代表公司：华为昇腾（未上市，昇腾910B芯片性能对标英伟达H200）、百度昆仑芯（未上市，用于百度智能云）。
（2）AI服务器：算力的“承载平台”
AI服务器是AI芯片的“容器”，需支持多芯片协同与高带宽传输。
代表公司：浪潮信息（全球AI服务器龙头，市占率22%）、中科曙光（国产服务器龙头，“星河”AI服务器集群单机柜算力超100PF）。
（3）光模块：算力的“传输管道”
光模块负责数据中心内部互联，需满足高带宽、低功耗要求。
代表公司：中际旭创（800G光模块龙头，批量交付阿里云、腾讯云）、新易盛（1.6T光模块前瞻布局，受益于算力需求增长）。
2. 数据服务：智能体的“燃料”
数据是AI智能体的“训练原料”，需满足高质量、多模态、场景化要求，主要分为数据采集、数据标注、数据存储三大类。
数据采集：负责收集场景化数据（如工业设备数据、医疗影像数据）。
代表公司：海天瑞声（多模态数据采集，服务于智能体与机器人训练）、数据堂（语音与图像数据采集，应用于AI教育、医疗）。
数据标注：将数据转化为模型可理解的格式（如图像标注、语音转文字）。
代表公司：云测数据（AI数据标注龙头，服务于百度、阿里）、龙猫数据（高精度数据标注，应用于自动驾驶与智能体）。
数据存储：负责数据安全与高效存储。
代表公司：易华录（蓝光存储技术，用于存储医疗、政务等敏感数据）、浙数文化（浙江大数据交易中心，推动数据要素市场化）。
二、技术层：AI智能体的“大脑中枢”
技术层是AI智能体的核心能力层，决定了智能体的智能水平与场景适配性，核心包括大模型研发、多模态交互、智能体平台三大细分领域。
1. 大模型研发：智能体的“思维引擎”
大模型是AI智能体的“大脑”，负责理解、推理、决策，分为通用大模型与垂直大模型两类。
通用大模型：具备跨场景能力（如文本生成、图像理解）。
代表公司：科大讯飞（星火大模型，覆盖教育、医疗、政务）、百度（文心一言，国内首个月活破2亿的大模型）、华为（未上市）（盘古大模型，面向企业市场）。
垂直大模型：针对特定场景（如工业、医疗）优化。
代表公司：智谱AI（GLM系列模型，应用于金融、法律）、月之暗面（未上市）（Kimi K2.5，多模态智能体模型）。
2. 多模态交互：智能体的“感知能力”
多模态交互是AI智能体的“感官”，负责融合文本、图像、语音、视频等多源数据，提升智能体的场景理解能力。
代表公司：商汤科技（计算机视觉，应用于智能安防、医疗影像）、旷视科技（未上市）（Face++平台，应用于金融身份认证）、云从科技（人机协同操作系统，应用于政务、机场）。
3. 智能体平台：智能体的“开发工具”
智能体平台是连接技术与应用的桥梁，负责降低智能体开发门槛。
代表公司：中科创达（智能操作系统，支持智能体与机器人开发）、虹软科技（计算机视觉算法，应用于手机、汽车）、华为（未上市）（ModelArts平台，提供大模型训练与智能体部署工具）。
三、应用层：AI智能体的“落地场景”
应用层是AI智能体的价值实现层，决定了智能体的商业化潜力，核心包括金融、医疗、工业、消费四大场景。
1. 金融场景：智能体的“效率工具”
金融是AI智能体的高价值场景，主要用于风险控制、客户服务、投资决策。
代表公司：恒生电子（AI交易系统，日均处理订单超1亿笔）、同花顺（AI投研平台，覆盖90%以上公募基金）、东方财富（AI量化分析工具，用户数突破500万）。
2. 医疗场景：智能体的“辅助诊断工具”
医疗是AI智能体的民生场景，主要用于辅助诊断、病历生成、药物研发。代表公司：卫宁健康（AI辅助诊断系统，肺癌筛查准确率98%）、润达医疗（智慧检验AI，缩短检测报告时间50%）、联影医疗（AI影像诊断，覆盖CT、MRI等设备）。
3. 工业场景：智能体的“生产优化工具”
工业是AI智能体的实体经济场景，主要用于设备维护、生产调度、质量控制。
代表公司：中控技术（流程工业智能体，助力化工企业能耗降低15%）、宝信软件（钢铁行业工业互联网，应用于宝钢、武钢）、赛意信息（智能制造AI方案，与华为合作打造流程AI Agent）。
4. 消费场景：智能体的“生活助手”
消费是AI智能体的C端场景，主要用于智能客服、个性化推荐、内容生成。代表公司：蓝色光标（AI营销内容生成，接入Sora API服务跨境电商）、值得买（AI选品推荐，应用于电商导购）、万兴科技（AI视频生成，应用于短剧创作）。
四、个股逻辑关系：产业链的“协同网络”
AI智能体行业的个股并非孤立存在，而是通过产业链协同形成价值传递网络。以下是典型案例：
1. 算力-模型-应用：纵向协同
寒武纪（算力）→科大讯飞（模型）→卫宁健康（应用）：寒武纪的AI芯片为科大讯飞的星火大模型提供算力支持，星火大模型为卫宁健康的AI辅助诊断系统提供智能能力，最终应用于医疗场景。
浪潮信息（算力）→百度（模型）→恒生电子（应用）：浪潮信息的AI服务器为百度文心一言提供算力支撑，文心一言为恒生电子的AI交易系统提供智能能力，最终应用于金融场景。
2. 技术-场景：横向协同
商汤科技（技术）→海康威视（场景）：商汤科技的计算机视觉算法为海康威视的智能安防系统提供技术支持，应用于城市监控与工业质检。
中科创达（技术）→特斯拉（场景）：中科创达的智能操作系统为特斯拉的Autopilot系统提供技术支持，应用于自动驾驶场景。
