近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）在深入调研和量化评测的基础上，发布了《人工智能产业发展研究报告（2025年）》。
报告全面探讨了基础模型演进、具身智能突破、智算基础设施升级、智能原生应用涌现、安全治理实践及全球合作进展等，并对迈向通用人工智能（AGI）的路径进行了前瞻展望，以期与业界分享，共同推动人工智能生态蓬勃发展。
一、技术产业发展
基础超级模型持续突破
语言与多模态模型能力显著提升，头部模型综合能力较2024年提升30%，多模态理解能力提升超50%。
模型学习进入“经验时代”，通过强化学习（如GRPO、Agentic RL）与环境交互实现自主进化。
架构创新包括稀疏注意力机制（如NSA、MoBA）与混合模型（如Qwen3-Next），提升效率与泛化能力。
智算基础设施迈向“吉瓦级”
超大规模集群（如xAI Colossus 2）向百万卡规模迈进，算力竞争进入“算电协同”阶段。
超节点成为核心计算单元，呈现垂直整合、协议开放、全栈开放三种发展路径。
推理算力多样化（一体机、算力盒子、AIPC等），推动AI泛在部署。
数据集建设转向“质量优先”
数据需求从规模堆砌转向高质量、高密度，行业聚焦智能生成、专业细分与合规治理。
数据工程体系加速成型，覆盖数据设计、采集、清洗、标注、质检、运营全链条。
工程化能力提升
模型即服务（MaaS）成为产业落地“必备项”，调用量爆发式增长（2025年预计达2000万亿Token）。
MaaS平台性能持续优化，推动大模型从“通用能力供给”向“场景价值闭环”跃迁。
智能体自主性增强
智能体成为大模型“出厂标配”，推动技术架构从“被动响应”转向“主动服务”。
开发工具（如AgentKit、扣子平台）降低研发门槛，通信协议（如MCP、A2A）促进智能体互联互通。
具身智能走向实训
模型、数据、本体协同发展，端到端VLA、世界模型等技术路径加速探索。
机器人通过训练场、竞技场、行业场景实训，提升运动与作业能力，但面临数据稀缺、泛化难等挑战。
二、应用赋能
向高附加值领域渗透
农业：大模型助力精准种植、智慧农机，培育“新农人”。
工业：AI赋能研发设计、生产制造、运营管理全环节，推动智能制造。
服务业：金融、物流、零售等领域深化智能应用，提升个性化体验。
赋能新型工业化
装备制造、电子信息、消费品、原材料等行业差异化应用AI，优化工艺、质检、运维等环节。
大模型实现“研发创新、生产辅助、服务延伸、产品增值”全环节覆盖。
智能原生成为“时代基因”
大模型嵌入软件（深度研究、代码编写、多用途智能体），重塑数字生产力。
硬件产品（AI手机、智能汽车、机器人）重构人机交互，推动“数字劳动力”崛起。
企业向“智能原生”转型，人工智能成为核心驱动力。
落地路径清晰化
围绕“场景筛选-技术适配-业务融合-数据支撑”展开，企业因规模与需求差异化实施（央国企“自上而下”、中小企业“自下而上”）。
三、生态支撑
开源成为标配
国产开源模型（DeepSeek、Qwen等）全球影响力提升，下载量份额达17.1%。
开源社区（魔搭、焕新、魔乐）推动技术普惠与国产软硬件适配。
全球AI标准竞合加剧
欧盟、美国、中国加速标准布局，中国形成十大重点标准方向，推动国内国际标准协同。
资本持续聚焦AI
全球AI投融资活跃，中国非国资机构主导投资，基础层（算力、模型）与垂直赛道（工业、医疗）受青睐。
基准测试体系升级
“方升”测试体系演进至3.0，覆盖能力、安全等多维评估，支撑模型研发与产业政策制定。
四、安全治理
现实与前沿风险交织
现实风险：推理链劫持、模型幻觉、智能体攻击等。
前沿风险：模型自我复制、拒绝关闭、欺骗行为等。
全球治理协同加强
国际组织（UN、OECD）推动协作，中美欧等优化监管框架，中国完善法律法规与标准体系。
产业实践落地
企业构建全流程技术防线（数据治理、安全对齐、运行时防护），研发水印溯源、深度伪造检测等滥用防护工具。
五、国际合作
合作走向开放包容
人工智能成为多边机制核心议题，中国积极参与全球治理对话。
创新资源从分散走向“有限共享”，数据、算力协作呈区域化态势。
“开源+本地化”普惠全球
通过开源生态与本地化拓展，推动AI作为国际公共产品，弥合数字鸿沟。
构建跨境规则互认框架，促进产业链深度协同。
六、发展展望
技术迈向通用人工智能
大模型持续优化推理与泛化能力，世界模型、具身智能成为关键路径。
智算生态开放协同
开源开放生态深化，软硬件全栈协同加速创新。
安全治理体系化
从理论探索转向实践落地，构建动态风险防护体系。
