报告导读
近日，中国新一代人工智能发展战略研究院发布了《中国新一代人工智能科技产业发展报告2026》。报告不仅勾勒了中国人工智能产业的全景图，更提出了一个关键判断：人工智能的深度应用正在催生“智能经济”这一全新经济形态。报告数据显示，中国人工智能企业数量已超过6000家，核心产业规模突破1.2万亿元，智能算力总规模达到1590EFLOPS。从判别式AI到生成式AI，再从“规模竞赛”转向“智能密度”竞争，中国人工智能产业正站在从“技术追赶”迈向“价值捕获”的关键节点。
要点梳理
? 一、两次重大技术转向，中国AI进入“密度竞争”时代
报告首先梳理了近年来人工智能领域的两次重大技术转向。第一次转向是从判别式人工智能向生成式人工智能的跃迁，这一转变以2022年ChatGPT-3.5的发布为标志。第二次转向则发生在2025年，其核心特征是从强调“规模效应”转向重视“智能密度”。
规模效应逼近天花板，效率革新成为新焦点
报告指出，当前算力集群规模已迈入吉瓦级时代，算力成本攀升速度超过过去五年的两倍，而模型性能提升则趋于停滞。摩根士丹利的预测进一步显示，2025年全球云计算企业资本支出达到4450亿美元，但受电网承载能力限制，算力的继续堆叠已无法带来线性收益。在这一背景下，中国大模型研发开始从预训练扩展转向推理时扩展（Test-time Compute）和架构优化。
“智能密度”提升成为核心指标
2025年以来，中国大模型开发不再一味追求参数规模的绝对领先，而是将重心放在提升“单位算力的智能产出率智能”上。以DeepSeek V4系列、Qwen3、豆包大模型2.0为代表，国产模型通过混合专家（MoE）架构、稀疏注意力机制等创新，将推理成本大幅度压缩。中国信通院“方升”测试数据显示，2025年底主流语言基础模型平均能力提升约30%，多模态理解能力提升超过50%。报告认为，这种以“智能密度”为核心的技术路线，为人工智能在经济社会领域的深度应用奠定了坚实基础。
? 二、从模型到智能体，物理智能时代加速到来
报告指出，2025年的技术转向不仅发生在算法层面，更体现在从“信息智能”向“物理智能”的跨越。
具身智能与世界模型构建“知”与“行”的闭环
传统基础模型局限于语言和逻辑处理，缺乏与物理世界的真实交互能力。具身智能的出现改变了这一局面，它将感知、记忆、决策和执行整合为闭环体系，使人工智能具备了“身体”。在世界模型的支持下，具身智能系统能够在采取行动前预判行为结果，理解重力、摩擦等物理规律，从而极大提升机器人在非结构化环境中的自适应能力。
中国具身智能已进入商业化阶段
报告数据显示，2025年中国具身智能市场规模达到82.39亿元，约占全球50%，预计2027年将突破1.25万亿元。北京人形机器人创新中心的“天工2.0”已在人形机器人生产线上实现无人化装配；宇树科技H1与G1系列机器人依托优化运动控制算法，在奔跑与跳跃性能上达到全球领先；银河通用推出的Galbot G1则在药店与商超场景中展现出泛化抓取能力。报告分析指出，中国企业正凭借“工程落地+场景驱动”的开发路线，在全球竞争中形成差异化优势。
? 三、开源生态与算力底座，重塑产业创新格局
开源生态呈现“中美双极驱动”格局
智算芯片实现“Day0”国产化适配
2026年4月，DeepSeek V4系列大模型正式发布并开源，同步完成华为昇腾、寒武纪、海光信息、摩尔线程、百度昆仑芯等八家国产芯片厂商的Day0原生适配。报告认为，这一突破性进展标志着中国AI产业正式完成从“跟随式CUDA生态兼容”到“全栈自主软硬件生态构建”的战略跨越。
全国算力基础设施进入“网络化调度”新阶段
报告数据显示，截至2025年底，中国已建成万卡级智算集群42个，智能算力总规模超过1590EFLOPS。在“东数西算”工程推动下，超过七成新增算力集中在内蒙古、宁夏、贵州等西部地区，形成了“前端敏捷感知、后台高效承载”的一体化运行格局。
? 四、备案数据透视，AI应用向实体经济深度渗透
报告基于截至2025年12月31日的全量备案数据，从446款新增备案服务中揭示了产业演进趋势。
行业大模型成为备案增长的核心驱动力
图3：已备案生成式人工智能服务的类型分布
空间集聚特征显著，长三角领跑全国
工业与智能制造成为增速最快赛道
图5：已备案生成式人工智能服务的行业领域分布
? 五、505家“小巨人”企业，勾勒AI深度应用微观图景
报告以505家AI专精特新“小巨人”企业为样本，刻画了人工智能深度应用的微观基础。
企业分布呈现“头部集聚”特征
图6：AI 专精特新“小巨人”企业所在主要城市分布（前 20）
技术合作网络以国内大循环为主体
AI专精特新“小巨人”企业的国内技术合作关系占比高达95%，国外合作仅占5%。在技术类型上，大数据与云计算（23.0%）、智能机器人（14.8%）、物联网（11.7%）位列前三。在应用领域上，智能制造（20.9%）、智慧城市（10.0%）、智能交通（7.8%）占据主导，表明人工智能深度应用正在推动制造业从“机器替代”向“智能增强”转变。
? 六、智能经济新形态——从“连接效率”到“智能优化”
报告最后提出了“智能经济”的理论框架，成为全篇的核心战略判断。
智能经济的本质：以“智能要素”为关键驱动力
报告将智能经济定义为“基于网络空间发展的、以数据、算法和算力融合产出的‘智能要素’为关键驱动力的新经济形态”。与数字经济以“数据连接”为核心不同，智能经济的关键在于“智能决策”。在智能经济中，数据从被动分析的对象转化为实时学习和自主决策的驱动源，人智协同的“混合智能”成为微观经济活动的基础。
智能经济的组成：核心部门与融合部门形成良性互动
智能经济包括核心经济部门和融合经济部门。核心经济部门产出“智能要素”，融合经济部门投入“智能要素”并创造新价值。报告指出，两个部门的良性互动和正反馈是智能经济发展的关键动力。例如，制造业复杂装配环境催生了多模态灵巧手系统的研发，而政务服务高频问句的再训练又促进了语义模型持续迭代，这种“场景开放—技术优化—泛化提升”的创新循环构成了智能经济的自我演进机制。
制度创新是智能经济健康发展的保障
报告强调，智能经济的发展需要与之相适应的制度结构。当前，我国已在数据确权流通（“三权分置”）、算法透明可控（备案与风险分级治理）、劳动权益保障（新就业形态制度化）和伦理安全底线（科技伦理审查）四大领域展开系统性布局。报告认为，构建与智能经济发展相适应的制度结构，是“十五五”时期我国体制机制改革的重要方向。
本报告为我们呈现了一幅清晰的图景：中国人工智能产业已从“跟跑”迈向“并跑”乃至部分领域的“领跑”，技术创新的重心从“实验室参数”转向“产业可落地性”，经济形态从“数字经济”向“智能经济”跃迁。面对全球技术竞争与制度博弈，中国正在通过科技创新与产业创新的深度融合，探索一条以“智能密度”为核心、以“人智协同”为基础、以“深度应用”为路径的智能经济发展新路。
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