上海交通大学安泰经济与管理学院&上海交通大学行业研究院&人工智能+行业研究团队：
《2025“人工智能+”行业发展蓝皮书》

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上海交通大学安泰经济与管理学院等联合发布的《2025“人工智能 +” 行业发展蓝皮书》，全面梳理了人工智能的技术演进、产业应用、政策环境与伦理治理，构建了从技术底座到行业赋能、从国内实践到全球格局的完整分析框架，为政府决策、企业创新与行业转型提供了系统性参考。

一、人工智能技术底座：大模型、数据与算力的协同进化

（一）大模型：通用智能的核心桥梁

大模型已成为全球科技竞争的制高点，国内外形成差异化竞争格局。国际层面，OpenAI 以 GPT 系列领跑，从 ChatGPT 到 GPT-4.5 持续突破多模态能力与情感智能，Anthropic 的 Claude 系列聚焦安全伦理，Google Gemini、Meta Llama 系列则在多模态与开源生态中占据重要地位。国内方面，百度文心一言、阿里 Qwen、字节豆包等头部模型快速迭代，上海人工智能实验室的书生・万象系列在多模态领域表现接近国际顶尖水平，而 DeepSeek 凭借 V3（混合专家架构）与 R1（推理模型）实现重大突破，以仅为行业平均水平 1/20~1/15 的训练成本，跻身全球第一梯队，其开源特性打破了技术垄断。

大模型的核心技术体系以 Transformer 架构为基石，凭借多头注意力机制实现并行处理与长距离语义依赖捕捉。训练流程遵循 “预训练 - 微调 - 强化学习” 三阶模式：预训练阶段通过掩码语言建模等任务积累通识知识；微调阶段通过监督学习适配特定场景；强化学习（尤其是 RLHF）则实现输出与人类偏好对齐。此外，交互提示技术（零样本、少样本、思维链）、推理时间扩展（多步推理、动态算力分配）、知识检索增强（RAG）、工具调用（MCP 协议）等技术，进一步拓展了大模型的应用边界，推动其从通用能力向专业赋能升级。未来，多模态融合、高阶推理能力强化、与具身智能 / 量子计算的交叉融合，将成为大模型的核心发展方向。

（二）数据：智能时代的核心引擎

模型技术的突破推动数据需求从 “规模扩张” 向 “价值重构” 升级。一方面，数据量需求呈指数级增长，遵循 “Chinchilla Scaling Law”，模型参数与数据量需同步增长以实现最优性能；另一方面，数据质量的颗粒度持续细化，从单模态静态数据转向多模态动态对齐数据，要求在像素、语义等多个层级实现跨模态协同。数据生产正经历从劳动密集型向技术密集型转型，合成数据（如 NVIDIA Omniverse 生成的自动驾驶数据）、自动化标注（Google AutoML-Zero）、人机协同标注等技术大幅降低成本，而联邦学习、差分隐私等隐私计算技术则在合规前提下实现数据共享。

全球数据生态呈现分工精细化、获取便捷化、合规约束强化的特征。科研机构与科技巨头主导高质量数据集开发（如 The Pile、万卷语料库），技术企业重构数据服务模式，数据交易所（如上海数据交易所）通过标准化框架激活数据要素价值。但数据治理仍面临挑战：合成数据的 “真实性鸿沟”、隐私与效用的平衡难题、多模态对齐成本高企等，亟需通过高保真合成技术、零样本标注、去中心化 Data DAO 生态等创新方案破解。全球数据竞争已从技术层面延伸至标准制定，中、美、欧在数据主权、跨境流动规则上的博弈，正在重塑全球数字秩序。

（三）算力：支撑智能进化的底层底座

算力产业链涵盖硬件基础层、软件服务层与应用场景层，形成全链路支撑体系。上游硬件中，AI 芯片是核心，英伟达 GPU（A100/H100/B200）凭借 CUDA 生态占据主导，国产芯片如华为昇腾、寒武纪 MLU、壁仞科技 BR 系列等加速突破，ASIC、DPU 因能效优势增速显著；存储设备方面，HBM（高带宽内存）成为高性能计算的关键，长江存储、合肥长鑫在 3D NAND 与 DRAM 领域逐步打破国际垄断；网络设备则呈现 “铜连接 + 光模块” 的分工格局，华为、新华三在硅光技术、液冷方案上实现差异化创新。

中游软件服务层以数据中心、智算中心、云计算为核心。国内已建成超 250 个智算中心，华为昇腾、阿里云智算集群成为标杆；云计算服务向 “AI 原生” 转型，CoreWeave 等专业 AI 算力云与火山引擎、硅基流动等国内创新力量，满足大模型训练与推理的规模化算力需求。下游应用场景中，算力已深度融入互联网消费、智能制造、科研服务、金融能源等领域，从电商精准推荐到自动驾驶实时决策，从气候模拟到高频交易风控，算力的价值创造能力持续释放。

当前算力发展面临多重挑战：芯片制程逼近物理极限、异构计算协同不足、高能耗与碳排放争议、算力分配不均与生态断层等。未来，存算一体芯片、光量子计算、类脑芯片等硬件创新，动态计算架构、AI for AI 等算法与算力的共生优化，液冷技术、边缘计算等绿色可持续方案，以及算力民主化（开源平台、算力即服务）将成为核心发展方向。

二、“人工智能 +” 行业赋能：全场景渗透与产业重构

（一）制造业：从流程自动化到认知自动化

人工智能正推动制造业从传统生产模式向 “智能原生” 转型，破解系统孤岛、流程僵化与人才缺口三大难题。核心应用场景包括：智能生产调度通过强化学习算法优化行车协同与路径规划，某钢铁厂冷轧库区吞吐量提升三成以上；设备预测性维护基于多维度传感器数据与大模型分析，实现故障提前预警，半导体厂非计划停机时间减少 30%；供应链智能协同整合多源数据，通过多目标优化模型平衡成本、碳排放与交货周期。

产业升级呈现两大趋势：一是架构范式从流程自动化转向认知自动化，大模型驱动的智能体能够自主决策、处理复杂场景，成为 “数字员工”；二是多智能体协同的全数字化员工服务普及，通过规划、执行、验证代理的分工协作，整合多模型优势，实现跨系统、跨任务的高效协同。典型案例中，某钢铁企业的自主化制造系统通过工业机器人、智能传感与数据驱动优化，生产效率与产品质量显著提升；某集团的数字孪生项目则将新产品开发周期缩短近一半，核心产线效率提升超 20%。

（二）信息产业：技术融合与算力协同

人工智能与量子信息、下一代通信、半导体等领域深度交叉，重塑信息产业边界。智能通信网络通过强化学习实现 5G/6G 网络切片动态调度，上海虹桥枢纽约频谱利用率从 68% 提升至 89%；量子信息与 AI 的融合形成双向赋能，AI 优化量子比特控制以提升系统稳定性，量子计算则加速 AI 模型训练，在金融风险建模、药物研发中实现效率突破；EDA 工具借助 AI 技术实现芯片设计全流程自动化，Synopsys 与 NVIDIA 合作将芯片设计速度提高 30 倍。

产业发展目标明确：通过 AI 与自主可控半导体、通信技术的融合，推动我国科技产业从 “战略防守” 向 “战略相持” 乃至 “战略反攻” 转型。典型案例中，英伟达 Omniverse 工业元宇宙平台，支持汽车制造、建筑设计等领域的虚拟协作与全生命周期管理，显著缩短产品开发周期；某货运航空的机坪智能识别系统，通过计算机视觉技术实现航班保障节点自动化采集，运营效率与安全管理水平大幅提升。

（三）材料产业：从试错实验到智能设计

人工智能颠覆了材料研发的传统模式，推动行业从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。核心应用包括：新材料研发智能加速，通过机器学习预测材料性能、遗传算法优化成分与工艺，创材深造将镍基高温合金研发周期从 5 年缩短至半年；生产过程智能优化，实时采集温度、压力等数据，通过神经网络算法精准控制生产参数，钢铁企业铁水质量稳定性显著提高；材料性能监测与寿命预测，结合无损检测技术与 LSTM 模型，实现桥梁、汽车零部件等材料的缺陷识别与剩余寿命预判。

国内外均在积极布局该领域，美国材料基因组计划、英国利物浦大学自动化合成实验室引领国际前沿，国内则通过政策扶持、产学研协同，在电子、新能源、生物医药材料领域逐步实现突破。典型案例中，S 科技公司的材料设计平台，通过 DeepMD 方法实现材料性能预测效率提升 1000 倍；SY 科技的 DeepChem 智能合成平台，日均完成百个自动化实验，研发周期缩短 90% 以上。

（四）能源产业：清洁低碳与智能调度

人工智能为核能、核聚变、氢能、生物质能等清洁能源的发展提供核心支撑，破解成本高、安全性不足、基础设施滞后等难题。在核能领域，AI 优化核电站设计与项目管理，EDF 的预测性维护平台减少非计划停机时间；核聚变研究中，AI 通过强化学习预测等离子体不稳定性，普林斯顿大学团队提前 300 毫秒干预，将约束时间延长 50%；氢能领域，AI 优化电解水制氢参数与存储运输方案，某研究通过 AI 筛选出高效催化剂合金，降低制氢成本；生物质能产业则借助 AI 优化原料收集路径与转化过程，某集团将发电效率从 28% 提升至 35%。

AI 赋能能源产业面临技术融合复杂、数据安全风险、人才短缺、法规滞后等挑战，未来需通过统一技术标准、强化数据加密、跨学科人才培养、完善政策监管等方式破解。

（五）健康医疗：从群体诊疗到精准个性化

人工智能推动医疗健康从 “疾病治疗” 向 “健康管理” 转型，覆盖诊断、药物研发、慢病防控、精准医疗等全场景。医疗影像分析通过 CNN 等模型实现病灶快速识别，腾讯觅影对早期食管癌的检出率达 90%，3 毫米以上肺结节识别准确率 95%；药物研发中，AI 整合多组学数据挖掘靶点、模拟药物 - 靶点相互作用，PandaOmics 平台成功发现抗纤维化治疗新靶点；慢病防控依托可穿戴设备与多模态数据，构建个性化健康管理方案，Babylon Health 通过 AI 辅助患者实现慢性病自我管理；精准医疗则结合基因测序与 AI 分析，华大基因的心血管疾病风险评估基因检测，实现早期筛查与精准用药指导。

典型案例中，腾讯觅影数智医疗影像平台已在全国 30 多家医院落地，基层诊断效率提升 400%；N 公司的全生命周期健康管理系统，通过 “健康管理中台 + 三个 AI agent” 联动，实现从被动治疗到主动干预的转型。

（六）空间产业：突破物理边界与智能重构

人工智能推动空间产业从物理扩张向智能重构升级，覆盖城市规划、低空经济、卫星互联网等领域。城市空间规划通过生成式 AI 与多模态数据，实现方案动态优化与多目标平衡，CL 公司的虚拟空间智能设计平台将老旧小区改造设计周期从数月缩短至数天；低空经济借助 AI 算法优化无人机路径规划与调度，美团无人机物流构建 “城市末端十五分钟配送圈”，云南山火扑救中，消防无人机将处置时间压缩 60%；卫星互联网通过 AI 实现轨道优化、数据自动解译与故障预警，P 公司的商业航天卫星智能化平台，用户意图识别能力提升 10%，空天信息应用构建效率提升 30%。

典型案例中，Q 科技的星载 AI 系统将遥感信息处理时延从小时级压缩至分钟级，形成 “天基预警 - 空中侦查 - 地面救援” 闭环；某跨江大桥的 AI 监测系统，提前发现钢梁疲劳裂纹隐患，避免安全事故。

（七）金融服务业：从经验驱动到算法驱动

人工智能重塑金融行业的风险控制、财富管理与基础设施，推动从 “资本中介” 向 “智能中枢” 转型。智能风控通过多模态数据融合与图神经网络，识别异常资金流转与担保圈风险，GS 银行风险识别准确率提升至 97.3%，成功拦截高风险贷款 120 亿元；财富管理依托生成式 AI 构建 360° 客户画像，智能投顾实现个性化资产配置，国内某股份制银行客户资产配置匹配度提升 35%；金融基础设施通过联邦学习与区块链技术，实现跨机构数据协作，支付宝将跨境支付清算时间从 T+1 缩短至实时，手续费降低 70%。

典型案例中，TB 的智能保险产品推荐系统，通过客户画像与动态调整模块，客户满意度提升至 92.5%；THS i 问财 2.0 以 “快慢双系统思维模型” 为基础，股票诊断准确率达 87.5%，每日服务超 500 万投资者。

三、政策与治理：全球格局与中国实践

（一）国内外产业政策对比

全球人工智能政策呈现 “创新激励与风险防控” 双轨并行的趋势。国内政策经历 “早期布局 - 战略升级 - 规范深化” 三阶段，形成全周期政策体系：2017 年《新一代人工智能发展规划》将 AI 上升为国家战略，2021 年后聚焦伦理安全与标准化，2024 年《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》构建覆盖算法、芯片、应用的标准体系，2025 年政府工作报告强调 “人工智能 +” 行动与未来产业培育。地方层面，北京、上海、浙江等多地出台专项政策，从技术研发、产业集聚、人才培养等维度提供全方位支持。

国际方面，美国以 “创新优先” 为核心，通过《2024 年人工智能倡议法案》设立 250 亿美元基金，强化军事应用与技术封锁；欧盟采取 “风险为本” 监管，《人工智能法案》建立四层级风险分类体系，通过主权 AI 基金支持本土创新；英国推行 “敏捷治理”，发布全球首份《AI 监管原则适应性指南》，设立国家 AI 实验室；日本以 “社会 5.0” 战略为引领，通过知识产权保护与税收优惠，推动 AI 与社会经济深度融合。

未来政策趋势包括：推广监管沙盒试点、制定综合性人工智能法、深度参与全球 AI 治理规则制定，形成 “监管科技深化 - 制度建设 - 国际竞争” 三位一体的治理体系。

（二）人工智能伦理与治理挑战

人工智能的快速发展引发多重伦理与治理难题，涵盖人机关系、数据隐私、内容安全、知识产权四大维度。人机关系方面，已形成协作、竞争、依赖三种模式，未来将向智能化自主化、多模态交互、人机融合演进，但也面临隐私安全、伦理道德困境等挑战，尤其是医疗、自动驾驶等领域的责任界定问题。数据隐私保护方面，数据收集过度、存储泄露、滥用等风险突出，成因涉及技术缺陷、制度缺失与产业无序，需通过法规完善、技术加密、企业自律与国际合作协同应对。

内容安全领域，生成式 AI 导致虚假信息呈现高度逼真、低门槛制造、病毒式传播等新特征，对个体权益、企业声誉、社会稳定乃至国家安全构成威胁，治理面临技术滞后、规模庞大、法律适配不足等困境，需构建技术检测、法律规制、社会监督、国际协作的综合治理体系。知识产权与责任归属方面，AI 相关发明的可专利性、生成内容的著作权归属、商标显著性审查等成为法律挑战，责任认定在产品责任、侵权责任等场景中面临复杂性难题，亟需通过法律框架完善、国际协调形成统一治理标准。

四、核心结论与未来展望

人工智能正驱动一场 “技术 - 经济” 范式重构，其影响力已超越传统 ICT 技术，成为重塑人类文明进程的核心力量。技术层面，大模型、数据、算力三者协同进化，构建起人工智能发展的 “铁三角”，多模态融合、绿色算力、算力民主化为核心发展方向；产业层面，“人工智能 +” 已深度渗透千行百业，从流程优化到范式革新，从技术叠加到基因重组，推动产业向高端化、绿色化、融合化转型；治理层面，全球政策呈现创新与风控并重的特征，伦理治理需应对人机关系、数据隐私、内容安全等多重挑战，构建多方参与、协同高效的治理体系。

未来，人工智能的发展将呈现三大趋势：技术上，多模态大模型与具身智能、量子计算的交叉融合加速；产业上，从 “技术下沉” 到 “场景反哺” 的双向进化机制形成，AI 原生型产业生态成为竞争制高点；治理上，全球规则博弈与协同治理并行，中国需在技术自主、制度创新、文化赋能维度强化战略布局。唯有通过技术突破、产业协同、政策引导与伦理规范的多元发力，才能推动人工智能实现可持续、普惠化发展，真正成为驱动人类社会进步的通用能量。

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