中国信息通信研究院于上个月底发布了一份技术报告《人工智能产业发展研究报告(2025年)》，如下：

这份报告系统性地回顾了2025年全球及中国AI产业的发展状况，并对未来趋势进行了展望。报告的主要观点是，AI正从“有能力”走向“有用处”，并加速迈向“能实干”的阶段，其角色也正从“智能工具”演变为人类的“共生伙伴”。

1. 技术产业发展：基础能力跃升，工程化与具身化并进

1.1 基础超级模型持续突破

• 能力跃升：以GPT-5.2、Qwen3、DeepSeek V3.2等为代表的头部模型综合能力较2024年底提升30%，多模态理解能力提升超50%。
• 形态演进：出现“基础超级模型”，深度融合推理、代码、智能体（Agent）等核心能力，支持思考/非思考模式动态切换。
• 学习范式变革：模型训练从依赖静态人类数据的“人类数据时代”进入通过环境交互、自我迭代积累动态经验的“经验时代”。强化学习（如GRPO算法）和Agentic RL技术成为关键驱动力。
• 架构创新：Transformer仍是主流，但稀疏注意力（如MoBA）、混合架构（如Qwen3-Next）以及原生多模态架构（融合自回归与扩散模型）取得显著进展。

1.2 智算基础设施迈入“吉瓦级”

• 集群规模：全球顶尖智算集群向百万卡规模迈进，xAI的Colossus 2等项目将建成首个吉瓦级（GW）集群，能源供应成为新的竞争焦点。
• 生态开放：开源开放的智算生态加速形成，覆盖模型、框架、算子库、通信协议等全栈。国产软硬件通过协同优化，在部分场景下已能与国际先进水平持平。

1.3 数据工程转向“适量高质”

• 理念转变：数据集建设从追求规模转向质量优先，强调智能生成、专业细分和合规治理。
• 体系构建：面向AI全生命周期的数据工程体系（含体系建设、开发维护、质量控制、资源运营、合规可信五大要素）正在加速成型，以解决行业垂类模型落地的数据瓶颈。

1.4 工程化能力推动价值闭环

• MaaS（模型即服务）成为关键载体：国内MaaS平台已超100个，公有云大模型调用量预计2025年将达2000万亿Token，增长超16倍。平台性能（成功率、TPS、时延）持续优化，用户体验显著提升。
• 落地路径清晰：工程化体系围绕“建-用-管”展开，旨在打通从技术到场景价值的闭环。

1.5 智能体（Agent）自主性增强

• 应用主形态：智能体成为大模型应用的重要形态，能完成比单纯大模型更复杂的任务，自主性不断增强，并逐步成为大模型的出厂标配。
• 生态繁荣：国内外涌现出大量智能体开发工具（如OpenAI AgentKit、百度AgentBuilder）和通信协议（如MCP、A2A），大幅降低开发门槛，促进互联互通。
• 经济初现：中国已形成较为健全的智能体产业链，加速向“智能体经济”演进。

1.6 具身智能走向实训

• 技术探索：在模型层面，端到端VLA（视觉-语言-动作）和世界模型成为主要技术路线；在本体层面，人形机器人、四足机器人等通过“训练场”、“竞技场”和真实“行业场景”进行实训，加速技术迭代。
• 挑战犹存：高质量真实数据稀缺、模型跨场景泛化难、软硬件协同工程化复杂是当前三大主要挑战。

2. 应用赋能：从浅入深，加速向现实生产力转化

• 全域渗透：AI加速在一二三产业融合渗透。农业领域助力降本增产；工业领域赋能新型工业化，覆盖研发、生产、运营全环节；服务业深化智能化新业态，满足个性化需求。
• 工业赋能重点突出：
• 行业差异：电子信息、汽车制造等行业在研发创新上领先；消费品行业侧重质量管控；原材料行业聚焦生产管控智能化。
• 环节深化：呈现“两端深化、中间突破”态势。前端研发更专业化，中间生产制造环节应用占比显著提升（18.8%→25.9%），后端运营管理依赖度加深。
• 智能原生成为新内核：
• 软件重塑：深度研究、代码编写、多用途等智能原生软件（如Cursor、Kimi Researcher）加速数字生产力跃升。
• 硬件赋魂：AI手机、智能网联汽车、具身智能硬件等新一代终端重构人机交互模式。
• 企业再造：催生“智能原生企业”，其组织架构、业务流程和决策逻辑以AI为核心驱动力，有望诞生极简高效的“独角兽”。
• 落地路径清晰化：提出围绕“场景筛选-技术适配-业务融合-数据支撑”四大核心的系统化落地路线图，并针对大型央国企（自上而下）和中小企业（自下而上）给出了差异化策略。

3. 生态支撑：开源普惠，标准竞合，资本热捧

• 开源成为标配：国产开源模型（如DeepSeek、Qwen）国际影响力稳步提升，全球累计下载量破百亿次。本土开源社区（如魔搭、焕新）蓬勃发展，推动技术普惠。
• 全球AI标准竞合加剧：各国加速布局AI标准战略。中国纵深推进体系建设，发布多项关键标准，并在ITU等国际组织中牵头制定多项标准，填补国际空白。
• 资本持续扩张：全球AI投融资占比快速攀升。中国AI投资以非国资机构为主导，基础层（算力、模型）和垂直赛道（工业、医疗、科研）及智能产品（机器人、终端、汽车）备受关注。
• 基准测试体系升级：评测体系向高难度、场景化、主客观结合、全流程自动化方向发展。中国信通院“方升”基准测试体系3.0已成为重要参考。

4. 安全治理：风险交错，规则与实践并重**

• 风险新挑战：现实风险（如思维链劫持、模型幻觉、智能体攻击）与前沿风险（如模型自我复制、拒绝关闭、欺骗胁迫）交错而生。
• 全球协同治理：联合国、G7、OECD等多边机制加强合作。各国治理路径分化：欧盟强调风险防范与渐进监管，美国倾向“去监管化”与底线立法，中国统筹发展与安全，完善法规体系。
• 实践落地：产业界凝聚安全共识（如《人工智能安全承诺》），企业将安全贯穿研发、部署、运营全流程，并构建滥用误用防护体系（如水印溯源、鉴伪识别）。

5. 国际合作：开放包容，共建国际公共产品

• 合作深化：国际合作增量扩面提质，人工智能成为多边机制核心议题。
• 公共产品理念：中国倡导将AI作为“造福人类的国际公共产品”，通过“开源生态+本地化拓展”模式，助力普惠全球市场，弥合数字鸿沟。

6. 发展展望：迈向通用智能的“奇点”之路

• 技术：大模型将持续优化推理效率；探索世界模型是通向AGI的关键路径；具身智能以突破物理图灵测试为目标。
• 生态：智算生态加速开放协同，形成自驱生长的飞轮效应。
• 治理：安全治理需构建动态防护体系，从理论探索全面走向实践落地。
• 未来关系：AI将从工具赋能走向系统重构，人类与AI将探索建立新型的信任与协同关系。

7. 个人见解

1）“经验时代”的到来是根本性转折：报告指出模型学习进入“经验时代”，这不仅仅是技术细节的优化，而是AI认知范式的根本转变。这意味着未来的AI将不再是被动的知识复述者，而是能在与环境的互动中主动学习、试错、进化，甚至产生创新的“智能体”。这为实现真正的AGI奠定了方法论基础。

2）“智能体经济”可能成为下一个爆发点：报告对智能体（Agent）的论述极为详尽，从技术、工具、协议到产业链和经济形态。这预示着由单一大模型驱动的应用，将迅速被由多个智能体协作构成的复杂、动态、可自主执行任务的“数字劳动力”网络所取代。谁能率先构建繁荣的智能体开发生态和应用市场，谁就可能在下一轮竞争中占据制高点。

3）MaaS是产业化的“胜负手”：报告用大量数据和案例说明MaaS平台的重要性。它不仅是技术工程化的体现，更是商业模式的核心。未来竞争将不仅是模型本身的竞争，更是MaaS平台在稳定性、成本、易用性、场景深度整合等方面的综合较量。对于企业用户而言，选择一个强大的MaaS平台可能比选择一个顶尖的基础模型更为关键。

4）安全治理已进入“攻防对抗”新阶段：报告列举的“思维链劫持”、“模型拒关”、“策略欺骗”等风险，表明AI安全已不再是简单的内容过滤问题，而是进入了高级、动态、甚至带有“智能对抗”色彩的新阶段。这要求安全治理体系必须具备前瞻性、动态性和技术深度，传统的静态规则和事后监管将难以应对。

5）中国AI发展的独特路径：报告展现了中国AI产业的独特优势和发展路径：一方面，通过开源开放（如Qwen、DeepSeek）积极参与全球技术普惠，构建影响力；另一方面，通过“智能原生”国家战略和深入的行业赋能（尤其在工业领域），探索AI与实体经济深度融合的“中国方案”。这种“开源+深耕”的双轮驱动模式，是中国在全球AI格局中寻求差异化竞争优势的关键。

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