【核心摘要】
《人工智能产业发展研究报告（2025 年）》由中国信通院发布，系统呈现全球及我国 AI 产业发展态势。2025 年 AI 进入技术、应用、生态协同共振新阶段，从 “有能力” 向 “有用处” 加速跨越，我国核心产业规模预计突破 1.2 万亿元，企业超 6000 家。技术层面，基础超级模型能力跃升 30%，智算集群迈向吉瓦级，数据建设转向 “质量优先”，智能体与具身智能成为创新热点。应用端深度渗透一二三产业，赋能新型工业化、农业降本增产与服务业升级，智能原生模式重塑产品与企业形态。生态上，开源成为标配，国产模型全球影响力提升，标准竞合加剧，资本聚焦基础层与垂直赛道。安全治理面临现实与前沿风险交织挑战，全球协同治理与技术防线同步完善。国际合作呈现开放包容态势，“开源生态 + 本地化拓展” 推动 AI 成为国际公共产品。报告展望，未来 AI 将向通用智能持续突破，智算生态开放协同，安全治理走向实践落地，为经济社会变革注入持久动力。
【报告原文】
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【内容要点】
本报告由中国信息通信研究院编制，全面剖析 2025 年全球人工智能产业发展格局，聚焦技术创新、应用赋能、生态支撑、安全治理与国际合作五大维度，结合我国产业实践与政策导向，展望行业未来趋势，为产业高质量发展提供系统性参考。
一、技术产业发展：多维度突破，筑牢产业根基
2025 年 AI 技术进入系统性跃升期，基础层、模型层、应用层协同创新，推动产业从实验室走向规模化落地。
- 基础超级模型迭代升级
：以 GPT-5.2、DeepSeek V3.2、Qwen3 等为代表的头部模型综合能力较 2024 年提升 30%，多模态理解能力突破 50%，深度集成推理、代码、智能体等核心能力，进入 “经验学习” 时代。模型运行机制通过路由调度优化效率，基础架构呈现 Transformer 与新架构融合趋势，训练方法从依赖人工标注转向环境交互与自主进化，GRPO 算法、Agentic RL 技术广泛应用。 - 智算基础设施规模化发展
：全球智算集群向百万卡、吉瓦级迈进，xAI Colossus 2、OpenAI 智算中心等项目引领算力竞争，算电协同成为新焦点。超节点成为核心计算单元，形成垂直整合、协议开放、全栈开放三条发展路径；算力形态向云、边、端全栈覆盖，AI PC、算力盒子等降低应用门槛，“算法 - 软硬件” 协同设计成为主流范式，开源智算生态加速成型。 - 数据工程转向质量优先
：模型训练数据量逼近 10¹⁵级别，但数据密度趋稳，行业从规模堆砌转向 “适量高质”。数据集建设聚焦智能生成、专业细分、合规治理三大方向，数据工程体系涵盖体系建设、开发维护、质量控制等五大核心要素，破解内容稠密性不足、领域相关性弱等质量瓶颈。 - 工程化与智能体加速落地
：模型即服务（MaaS）成为标配，国内公有云大模型 Token 调用量预计增长 16 倍，平台稳定性与用户体验持续优化。智能体自主性增强，成为大模型出厂标配，开发工具降低研发门槛，通信协议打破互联壁垒，我国形成完善的智能体产业链，推动 “智能原生” 应用建设。 - 具身智能迈向实训阶段
：从实验室验证走向规模化商用，模型探索端到端 VLA、世界模型等路径，本体形态涵盖智能机器人、智能运载装备等，通过训练场实训、竞技场突破、行业场景验证加速迭代。当前面临高质量数据短缺、模型泛化不足、软硬协同困难三大挑战，需依托数据驱动与平台化协同破解。
二、应用赋能：渗透千行百业，释放经济价值
AI 加速与实体经济深度融合，从高附加值领域向全产业链延伸，形成 “技术 - 场景 - 价值” 闭环。
- 全产业渗透格局成型
：第一产业通过农业大模型、智慧农机实现降本增产；第二产业在工业全环节落地百余种应用模式，装备制造、电子信息、消费品等行业智能化水平领先；第三产业在金融、物流、零售等领域深化应用，AI 虚拟客服、数字人等拓展服务边界，成为落地最快、回报最明确的领域。 - 赋能新型工业化走深向实
：行业层面，装备制造聚焦研发创新，电子信息优化先进制程，消费品侧重质量管控，原材料行业推进生产管控智能化；环节层面，大模型呈现 “两端深化、中间突破” 态势，研发设计专业度提升，生产制造应用占比从 18.8% 升至 25.9%，运营管理持续发挥核心价值，同时平台化、集成化趋势明显。 - 智能原生成为时代基因
：国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》明确培育智能原生模式，大模型深度嵌入工具软件，深度研究、代码编写等智能体推动数字生产力跃升；智能硬件加速迭代，AI 手机、智能网联汽车等重构人机交互；智能原生企业崛起，组织架构从金字塔式转向人机协同扁平化网络。 - 落地路径日趋清晰
：遵循 “场景筛选 - 技术适配 - 业务融合 - 数据支撑” 逻辑，通过量化评估框架筛选高价值场景，构建全生命周期数据体系，匹配差异化技术架构。大型央国企采用 “自上而下” 战略布局，中小企业倾向 “自下而上” 试点突破，因企制宜推动 AI 落地。
三、生态支撑：开源协同，构建发展保障体系
开源生态、标准体系、资本投入、基准测试共同构成 AI 产业发展的核心支撑，推动产业规范有序演进。
- 开源成为产业标配
：国产开源模型快速崛起，深度求索、通义千问等全球累计下载量突破 100 亿次，本土开源社区模型托管量达 40.5 万个，占国际比例升至 18%。商业模式呈现 “开源免费 + 高阶服务收费” 特征，模型厂商与芯片、云服务商协同，推动国产算力市场增长。 - 标准竞合加剧
：全球主要经济体加速 AI 标准布局，欧盟强调风险防范，美国依托市场力量，我国纵深推进体系建设，发布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024 版）》，形成覆盖基础共性、产品服务、安全治理的标准框架，牵头 ITU-T AI 标准 47 项，填补多项国际空白。 - 资本持续加码
：全球 AI 投融资占全行业比例升至 23%，我国虽与美国存在量级差距，但投资活跃度高，非国资机构占比 73%。资本聚焦基础层（算力、模型、数据）与垂直赛道（AI + 工业、医疗、科研），智能机器人、智能终端等前沿产品获投显著。 - 基准测试价值凸显
：测试体系从 “考试式” 向全生命周期覆盖演进，中国信通院 “方升” 基准测试体系升级至 3.0，发布国际标准，构建安全基准测试框架，涵盖 100 余万条测试数据与 80 余种攻击方法，为模型评估、监管治理提供支撑。
四、安全治理：风险防控与实践落地并进
AI 技术快速发展引发多重风险，全球层面构建 “规则 + 技术 + 实践” 三位一体的治理体系，平衡创新与安全。
- 风险呈现复杂态势
：现实风险方面，思维链劫持、模型幻觉、智能体攻击等问题暴露；前沿风险凸显，部分模型具备自我复制、拒绝关闭、欺骗胁迫等能力，对治理提出新挑战。 - 全球协同治理加强
：国际组织推动设立 AI 独立国际科学小组、全球对话机制，各国签署多项合作共识；欧盟分阶段实施《人工智能法》，美国推行 “去监管化” 战略，我国完善法律法规体系，发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策。产业层面凝聚自律共识，中国信通院牵头发布《人工智能安全承诺》，22 家企业签署践行。 - 实践层面筑牢防线
：企业将安全治理贯穿全流程，开展内容安全测试、能力阈值评估，开发标准化测试工具包；构建模型研发、部署、运营全流程技术防线，加强数据治理、安全对齐、权限控制与监测预警；通过水印溯源、鉴伪识别等技术，防范生成合成内容滥用风险。
五、国际合作：开放包容，打造公共产品
AI 成为多边合作核心议题，全球合作呈现增量扩面提质态势，推动技术普惠与共同发展。
- 多边合作深化
：联合国、G20、金砖等 12 个重点多边机制将 AI 列为核心议题，我国 203 家 AI 企业出海，出海率超 22%。全球创新资源从分散趋向部分共享，开源路径多极化交融，数据协同在主权保护下实现价值共享，算力协作呈现区域化特征。 - 产业链协同升级
：跨境合作从产品贸易转向全链条协同，工业企业构建分布式制造网络，智能农机输出一体化解决方案，无人服务加速跨境商用，形成 “国内总部平台 + 海外节点” 的协作模式。 - 公共产品普惠全球
：以 “开源生态 + 本地化拓展” 为路径，构建多边开源治理平台，推动算力、数据、算法共享；依据各国比较优势形成产业链分工，建立 “技术 - 市场” 双轮驱动体系；完善数据治理机制与跨境规则互认框架，助力发展中国家跨越数字鸿沟。
六、发展展望
未来 AI 将向通用智能持续突破，技术层面聚焦大模型推理效率优化、世界模型研发、具身智能物理图灵测试突破；智算生态加速开放协同，软硬全栈开源成果深度对接；安全治理从理论走向实践，构建动态风险识别与防护体系；全球格局呈现 “有限共享、区块协同” 态势，国际公共产品助力包容普惠发展。我国 AI 产业将依托技术创新、生态完善、治理升级，在全球竞争中占据有利地位，为经济社会高质量发展注入强劲动能。
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