中国 AI 产业发展研究报告（2021-2026 年）
中国 AI 产业发展研究报告(2021-2026 年)中国 AI 产业在 2021-2026 年间实现了跨越式发展，产业规模从 2021 年的 4041 亿元增长至 2025 年预计的 1.2 万亿元，年均复合增长率达 32.1%，成为全球 AI 产业的重要增长引擎。产业发展呈现出明显的阶段性特征：2021-2022 年为快速增长期，2023 年进入调整期，2024-2025 年迎来新的爆发式增长。 在技术突破方面，中国在大模型、计算机视觉、机器人等关键领域取得重要进展。大模型领域形成了百度文心一言、阿里通义千问、字节豆包、腾讯混元等头部产品格局，其中豆包以 2.5 亿用户占据 25% 市场份额领跑。计算机视觉市场规模预计 2025 年突破 800 亿元，商汤科技、旷视科技、云从科技等企业在人脸识别等领域技术全球领先。机器人产业呈现工业稳增、服务爆发、人形崛起的格局，2025 年整体市场规模达 1895 亿元。 产业投融资经历了从低谷到复苏的过程，2022 年触底 222 亿元后，2025 年回升至 734 亿元，占创投市场比重从 2.65% 提升至 10.86%。区域发展呈现 "东强西追" 格局，北京以超 2500 家 AI 企业领跑，上海产业规模超 5500 亿元，深圳、杭州、武汉、成都等城市也形成各具特色的产业集群。 政策体系日趋完善，国务院《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》确立了 "六大重点行动" 和 "八大基础支撑" 框架，各地方政府通过算力补贴、模型券、产业基金等措施大力支持产业发展。展望未来，中国 AI 产业将在技术创新、应用落地、生态构建等方面持续深化，预计 2029 年产业规模将突破万亿大关。 中国人工智能产业在 2021-2026 年间经历了从高速增长到调整再到新增长的完整周期。根据中国信通院的权威数据，2021 年中国人工智能产业规模达到 4041 亿元，同比增长 33.3%，创下历史新高 。这一增长主要得益于深度学习技术的成熟应用和政策支持的全面发力。 2022 年，产业规模继续扩张至 5080 亿元，同比增长 18%，增速有所放缓但仍保持稳健态势 。这一时期，产业发展特征从单纯的规模增长转向质量提升，企业更加注重技术创新和商业化落地。2023 年，产业规模达到 5784 亿元，增速进一步放缓至 13.9%，生成式 AI 技术开始崛起，为后续的爆发式增长奠定基础 。 2024 年成为中国 AI 产业发展的重要转折点，产业规模突破 9000 亿元，同比增长 24%，增速显著回升 。这一增长主要由大模型技术突破和应用场景拓展驱动。进入 2025 年，产业发展势头更加强劲，预计核心产业规模将突破 1.2 万亿元，同比增长 33% 。工信部副部长张云明在 2026 年 1 月的新闻发布会上确认了这一数据，同时指出截至 2025 年底，中国人工智能企业数量超过 6000 家，全球占比达 16%，形成了从基础底座、模型框架到行业应用的完整产业体系 。 从产业结构来看，中国 AI 产业链已形成 "基础层 - 技术层 - 应用层" 的完整体系。基础层涵盖算力基础设施、数据资源等核心要素，2024 年收入规模达 3099 亿元，同比增长 54%，成为推动产业增长的核心引擎。技术层包括算法模型、开发框架等关键技术，2024 年收入 315 亿元，同比增长 18%。应用层则渗透到智能制造、智慧医疗、智能驾驶等多个领域，2024 年收入规模达 5665 亿元，占产业总规模的 63%，显示出 AI 技术与实体经济融合的深度和广度。 中国 AI 产业投融资在 2021-2026 年间经历了显著的波动和结构性变化。根据 IT 桔子数据统计，近十年中国人工智能行业一级市场融资整体规模从 2015 年的 300.7 亿元扩张至 2024 年的 1052.51 亿元，实现 3.5 倍增长 。然而，这一增长过程并非一帆风顺。 2022 年，受宏观经济环境和地缘政治等因素影响，中国 AI 产业投融资遭遇 "寒冬"，全年融资总额仅为 222.06 亿元，创下近年新低 。这一低谷反映了资本市场对 AI 产业发展前景的谨慎态度，投资者更加注重企业的技术实力和商业化能力。 从 2023 年开始，随着生成式 AI 技术的突破和应用场景的拓展，投融资市场开始逐步复苏。2024 年，中国 AI 产业领域共有投资案例 1156 起，披露总投资金额近 850 亿元 。进入 2025 年，投融资市场迎来全面爆发，全年融资总额达到 733.99 亿元，占整个创投市场的比重从 2022 年的 2.65% 飙升至 10.86% 。 从融资案例数量来看，2025 年 AI 领域共发生约 2000 起融资事件，创下统计周期内历史新高 。其中，具身智能成为最受资本青睐的赛道，融资额从 2024 年的 66.57 亿元飙升到 2025 年的 473.7 亿元，同比增长 612%。大模型领域虽然融资事件有所减少，但平均单笔融资额连年攀升，从 2023 年的 1.73 亿元增至 2025 年的 2.41 亿元 。 投融资的区域分布呈现高度集中的特征。北京凭借其在技术创新和企业集聚方面的优势，吸引了全国 40% 的 AI 融资 。上海、深圳、杭州等城市也成为重要的投融资中心，形成了明显的区域集聚效应。 值得关注的是，2025 年 AI 投融资呈现出 "脱虚向实" 的新趋势。投资者更加注重企业的技术壁垒、商业化路径和供应链安全性，从追求 "烧钱圈地" 转向 "技术护城河" 的构建。同时，国资背景的投资机构开始在 AI 领域发挥更大作用，国家人工智能产业投资基金资金规模达 600 亿元，为产业发展提供了重要的资金支持 。 中国 AI 产业在 2021-2026 年间呈现出明显的阶段性发展特征，每个阶段都有其独特的技术突破和产业特征。 2021-2022 年为快速增长期。这一阶段的特征是 "量增"，产业规模保持高速扩张，企业数量快速增长，技术应用场景不断拓展。2021 年，中国在 AI 市场的支出达到 82 亿美元，2021-2025 年五年预测期内，中国 AI 市场相关支出总量以 22% 左右的年复合增长率增长 。这一时期，传统的计算机视觉、语音识别等技术日趋成熟，开始大规模商业化应用。 2023 年被业界称为中国的 "大模型元年"，标志着产业发展进入新阶段。这一年，中国发布超过 200 个大模型，百度文心一言、阿里通义千问、腾讯混元等头部产品相继发布，形成 "百模大战" 的激烈竞争格局 。产业发展特征从 "量增" 转向 "质升"，企业更加注重技术创新和差异化竞争。 2024-2025 年为技术突破与商业化落地并进期。DeepSeek 等技术突破引领了中国 AI 从跟跑到部分领域领跑的跨越 。2025 年，中国生成式 AI 用户规模达 5.15 亿人，半年实现翻番，超 90% 用户优先选择国产大模型，国产大模型用户粘性与市场主导地位进一步巩固 。 从技术发展路径来看，中国 AI 产业经历了从专用 AI 到通用 AI 的演进。人工智能的发展已从 2000 年到 2018 年的专用 AI 时代，迈入以大模型为核心的通用智能新阶段 。这一转变不仅体现在技术架构的革新，更体现在应用模式的根本性变化 —— 从单一功能的 AI 应用转向具备理解、推理、创造等综合能力的智能系统。 产业生态的成熟度也在不断提升。截至 2025 年底，中国已形成涵盖基础层、技术层、应用层的完整产业链，产业生态日趋完善 。在基础层，国产 AI 芯片取得重要突破，华为昇腾、百度昆仑、寒武纪等产品在特定场景已实现对国外产品的替代。在技术层，飞桨、MindSpore 等国产 AI 框架快速发展，开源生态日益繁荣。在应用层，AI 技术已渗透到制造、金融、医疗、教育等 20 余个行业，渗透率超 45%，较 2024 年提升 18 个百分点 。 中国 AI 产业在全球竞争格局中已确立了重要地位，形成了与美国双雄并立的格局。根据多家权威机构的评估，中国人工智能产业整体上处于全球第一梯队，发展水平仅次于美国，产业链完整、创新能力强、应用场景丰富 。 从产业规模来看，2025 年全球人工智能核心产业规模突破 1 万亿美元大关，同比增长 35%，其中生成式 AI 贡献了 42% 的增长份额。在这一全球格局中，北美依然占据主导地位，核心产业规模达 5200 亿美元，占比 52%；中国以 1700 亿美元（约 1.2 万亿元人民币）紧随其后，增速高达 38%，成为全球增长最快的 AI 市场；欧洲以 1800 亿美元位列第二，增速 28%。 在技术创新方面，中国取得了多项重要突破。2025 年 4 月 9 日，国家知识产权局发布的最新数据显示，我国人工智能专利申请量达 1576379 件，占全球总量的 38.58%，位居全球首位，这一数字相当于第二名美国的 1.8 倍 。在大模型领域，中国大模型数量已达到全球总量的 40%，远超美国的 28% 。 中国在开源生态建设方面表现尤为突出。2025 年，中国开源 AI 模型的全球下载量占比提升至 32%，较 2024 年增长 15 个百分点，成为全球开源生态的重要一极。通义千问 Qwen 大模型全球下载量突破 6 亿次，超越 Llama 成为最受欢迎的开源模型之一，实现了国产 AI 技术的反向输出。 从应用落地来看，中国在 AI 产业化应用方面具有独特优势。美国《时代》杂志提到，中国 AI 产业快速发展，2014 年至 2023 年在生成式 AI 领域的专利注册数量上领先全球，是美国的 6 倍。中国凭借庞大的应用场景与政策推动，成为亚太人工智能市场的核心增长引擎，市场支出占亚太地区总支出的比重过半 。 然而，中国 AI 产业在某些关键领域仍面临挑战。在基础研究和原创技术方面，美国仍保持领先地位。美国在 AI 领域以显著优势领先（89 分），中国（68 分）与欧洲（65 分）分列二三位，但中美之间的差距远大于中欧之间的差异 。在高端芯片、开发工具等关键技术和设备方面，中国仍存在 "卡脖子" 风险。 尽管如此，中国在人才储备方面具有明显优势。中国最大的竞争力来自其庞大的数据资源和人力资本 —— 全国拥有超过 50 万 AI 相关专业人才，每年新增 15 万毕业生，这一数字是美国的 2.3 倍 。同时，中国在数据资源方面也具有独特优势，2022 年我国数据产量达 8.1ZB，同比增长 22.7%，全球占比达 10.5%，位居世界第二 。 中国大模型领域在 2021-2026 年间经历了从起步到爆发的快速发展过程。2023 年被业界定义为中国的 "大模型元年"，这一年国内发布超过 200 个大模型，标志着中国 AI 产业进入了以大模型为核心的新阶段。 从技术发展路径来看，中国大模型经历了从跟随到并跑、部分领域领跑的转变。2022 年底 OpenAI 发布的 ChatGPT 以 "对话即交互" 的颠覆性体验掀开了 AI 大模型产业化的序幕，随后 OpenAI、Anthropic 等海外独角兽与月之暗面、智谱 AI 等国内新星竞相崛起，互联网巨头更是纷纷加码 —— 百度文心、阿里通义、腾讯混元、华为盘古等自研大模型相继落地，形成 "百模大战" 的激烈竞争格局 。 在市场格局方面，2025 年中国大模型市场已形成清晰的梯队分布。根据用户规模统计，字节跳动旗下豆包以 2.5 亿用户占据 25% 市场份额，深度求索（DeepSeek）凭借 2 亿用户拿下 20%，双雄合计垄断 45% 市场，构筑起技术领先性与生态协同性的双重护城河。第二梯队包括百度文心一言与月之暗面 KIMI，各拥有约 1.5 亿用户，分别占据 15% 市场份额。第三梯队中，腾讯元宝和阿里通义千问各占 10% 市场份额，用户规模均约 1 亿。 从技术能力来看，中国大模型在多项关键指标上已达到或接近国际先进水平。根据中国信通院 "方升" 测试数据，截至 2025 年 12 月，头部语言大模型综合能力提升约 30%，多模态理解能力增长超过 50%，推理、编程等能力实现了 "又好又快" 的发展。特别是在中文理解和本土化应用方面，国产大模型展现出明显优势。2025 年测评显示，豆包大模型在中文任务上已达到 GPT-4 的 95% 水平，尤其在文字渲染、国风美感等本土化指标上领先 。 技术架构的创新是中国大模型快速发展的重要驱动力。百度文心一言 ERNIE 4.5 系列首创 "异构混合专家（MoE）架构"，通过动态路由机制调用不同专家模块处理特定任务，参数利用率提升 40%，推理速度较上一代提升 2 倍。通义千问推出的实时翻译系统，以视觉上下文增强技术打破传统翻译局限，支持 18 种语言及方言，含 6 种中文方言，12 种外语，嘈杂环境下翻译准确率达 94%，较传统模型提升 20% 。 商业化落地是大模型产业发展的关键。在企业级市场，通义千问表现最为突出，2025 年上半年以 17.7% 的份额领跑，成为最受企业欢迎的大模型 。豆包在 B 端企业市场的日均调用量达 12.7 万亿 tokens，市场份额约占 14.1%，位列第二。DeepSeek 在企业市场的份额约为 10.3% 。 从产业生态来看，中国大模型已形成 "大厂引领、创业突围、开源赋能" 的发展格局。大厂凭借资金、数据、场景优势，在 AI 领域全面发力，形成各具特色的发展路径。字节跳动的豆包凭借先发优势领跑，2025 年底月活跃用户（MAU）近 17 亿，日活跃用户（DAU）破 1 亿，12 月日均 tokens 使用量超 50 万亿，市占率约 60% 。百度文心一言深度嵌入百度搜索、文库、网盘、办公套件，形成 "AI + 信息 + 服务" 闭环。阿里通义千问与电商生态深度绑定，并通过开源策略扩大影响力。 创业公司则通过差异化技术路线寻求突破。DeepSeek 以其 MoE 架构的 Kimi 智能助手闻名，核心突破在于超长的上下文窗口（支持数百万字文本），在长文本处理和深度对话上表现出色。智谱 AI 源于清华大学 KEG 实验室，推出 ChatGLM 系列大模型，通过开源与闭源并行的策略快速建立了影响力和生态。 开源生态的繁荣为中国大模型发展提供了重要支撑。除了 DeepSeek 和通义千问的开源成果，智谱 AI 陆续开源多款模型，并发布能直接操作手机的智能体框架 AutoGLM；阶跃星辰发布全球首个开源 LLM 级音频编辑大模型 Step-Audio-EditX，首次实现对语音情感、说话风格等特征的高精度控制。中国开源模型的优势不仅在于性能，更在于 "适配性"—— 针对中文场景和中国行业需求进行了深度优化，比海外模型更贴合国内用户需求。 计算机视觉作为人工智能最早实现商业化的领域之一，在中国 AI 产业发展中占据重要地位。2024 年中国计算机视觉领域市场规模达 627 亿元，预计 2025 年突破 800 亿元，年复合增长率维持在 28% 以上 。 从应用场景分布来看，安防、医疗影像、工业质检三大场景贡献了超过 65% 的市场份额 。在安防领域，计算机视觉技术已广泛应用于人脸识别、行为分析、视频结构化等场景，为智慧城市建设提供了重要技术支撑。在医疗影像领域，AI 辅助诊断系统已覆盖全国 80% 的三级医院和 40% 的县级医院，在肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病的早期筛查中发挥重要作用，使基层医院的诊断准确率提升至 90% 以上。在工业质检领域，预计 2025 年中国 AI 工业质检市场规模将达到 649 亿元 。 在自动驾驶领域，计算机视觉技术占据核心地位。2025 年中国自动驾驶相关的计算机视觉技术市场规模约为 300 亿元人民币，预计到 2025 年底将突破 600 亿元 。据行业预测，2025 年中国自动驾驶辅助驾驶系统市场规模将达到 300 亿元，其中计算机视觉部分占比将超过 70% 。 市场竞争格局方面，中国计算机视觉产业呈现 "三梯队" 分化特征。第一梯队由商汤科技、旷视科技、依图科技等头部 AI 企业主导，合计占据 42% 市场份额，其竞争优势体现在算法专利储备（平均每家企业持有核心专利超 1500 项）及跨行业解决方案能力（覆盖金融、安防、医疗等 12 个垂直领域） 。 商汤科技以 23.4% 的市场份额位居首位，其核心优势在于自研 SenseCore AI 大模型底座支撑下的高精度活体检测，误拒率低于 0.8%，误识率低于千万分之一，跨光照跨姿态鲁棒性验证能力强，以及覆盖全国 31 个省级行政区的公安实战平台部署案例 。旷视科技以 19.1% 的份额位列第二，依托 Brain++ 框架在金融级身份核验场景形成深度绑定，如建设银行、招商银行手机银行人脸登录系统，并在 2025 年新增工信部人工智能产业创新任务揭榜挂帅项目支持的边缘侧轻量化 SDK，推动其在智能门禁与社区治理终端出货量同比增长 41.3% 。 第二梯队以海康威视、大华股份等传统安防巨头转型企业为主，凭借硬件协同优势在边缘计算场景占据 24% 市场份额，2024 年其智能摄像头搭载自研图像识别算法的渗透率已达 67% 。第三梯队为垂直领域专精企业如极目智能（农业无人机巡检）、图麟科技（工业质检），通过细分场景定制化服务实现年均 35% 以上的增速，但单体规模普遍低于 5 亿元 。 技术发展方面，中国计算机视觉企业在算法精度上已达到国际领先水平。新兴企业如商汤科技、旷视科技聚焦人工智能算法创新，其人脸识别技术准确率已达 99.7%，推动行业向智能化方向演进 。同时，随着深度学习技术的不断进步，计算机视觉应用正从单一功能向多模态、智能化方向发展，在图像分割、目标检测、视频理解等领域持续突破。 从产业链发展来看，中国计算机视觉产业已形成从上游芯片、算法到下游应用的完整产业链。在芯片层面，华为海思、寒武纪、地平线等企业推出了专门针对计算机视觉应用的 AI 芯片。在算法层面，除了头部企业的自研算法，OpenCV、TensorFlow 等开源框架也为产业发展提供了重要支撑。在应用层面，计算机视觉技术已广泛渗透到智能制造、智慧交通、智慧医疗、智慧零售等多个行业，推动各行业的数字化转型。 中国机器人产业在 2021-2026 年间呈现出 "工业稳增、服务爆发、人形崛起" 的发展格局。2025 年机器人市场规模达 1895 亿元，其中工业机器人占比 66.8%，服务机器人成为增长最快的赛道，同比增长 35.1% 。 工业机器人作为机器人产业的基石，继续保持稳健增长。2025 年中国工业机器人市场规模约 1260-1270 亿元，同比增长 23.2%，汽车、3C、新能源为核心应用场景 。从装机量来看，2025 年中国工业机器人装机量达到 45 万台，同比增长 25%，占全球市场份额的 55% 。中国已成为全球最大的工业机器人市场，2024 年安装量占全球 54%。 在应用领域，汽车制造与 3C 电子两大领域合计贡献率达 58.3%，形成双轮驱动的产业格局 。比亚迪、蔚来等企业采用 AI 视觉检测、智能排产、预测性维护等技术，生产效率提升 25%-30%，产品合格率提升至 99.8%。在电子制造领域，华为、小米的智能工厂实现 "黑灯生产"，AI 驱动的机器人完成焊接、组装、检测等全流程工作，人均产值提升 40%。 服务机器人市场呈现爆发式增长态势。2025 年中国服务机器人市场规模约 630 亿元，同比增长 35.1%，家用清洁、商用配送、医疗康复等高增长细分领域表现突出 。从更广义的统计口径来看，2025 年中国市场规模已突破万亿级，其中工业和服务机器人市场规模分别达到 4800 亿元和 3200 亿元，同比增长 19% 和 27% 。 人形机器人作为机器人产业的新兴领域，展现出巨大的发展潜力。2025 年中国商用服务机器人全球出货份额达 84.7%，在全球市场中占据主导地位。2025 年全球人形机器人出货量达约 1.8 万台，同比增长 508%，标志着该品类正式迈入规模化商用阶段 。中国在这一领域也取得重要进展，2025 年人形机器人出货量达到 5000 台，预计 2026 年将突破 2 万台 。 从市场规模来看，2025 年中国机器人产业规模约 166.3 亿元，2030 年将达到 861 亿元，产业驱动模式将由资源拉动转为市场驱动 。全球市场方面，2025 年全球人形机器人市场规模预计达 380 亿元，中国占比提升至 29%，其中服务型人形机器人商用落地速度超出预期，在医疗陪护、高端接待等场景渗透率已达 18% 。 竞争格局方面，中国机器人产业形成了多层次的企业生态。在人形机器人领域，优必选科技凭借其 WalkerX 系列人形机器人占据市场领先地位，以 28.7% 的市场份额位居第一，全年实现相关营收约 23.65 亿元。第二梯队包括小米集团与达闼机器人，分别以 19.3% 和 16.8% 的市场份额位列第二和第三 。 从全球视角来看，根据 Omdia 数据，优必选以 1000 台的规模位居 2025 年全球人形机器人出货量第三，市场份额约 7%。中国企业在全球人形机器人市场中占据重要地位，深圳优必选、乐聚机器人、众擎机器人三家企业分别位列第三至第五名，合计贡献显著市场份额 。 技术发展方面，人形机器人已基本实现 "站得住、走得稳、跑得快"，并向 "会操作、能决策" 进化。2025 年，人形机器人的核心零部件国产化率提升至 75%，电机、减速器、传感器等关键部件的成本降低 40%，为规模化量产奠定基础。在应用层面，人形机器人已进入工业一线，在汽车发动机工厂分拣物料、家电制造生产线完成组装等任务，成为 "常驻员工"；在商业服务领域，人形机器人开始应用于酒店接待、物流配送等场景，展现出广阔的应用前景。 产业生态建设方面，中国已形成较为完整的机器人产业链。在核心零部件领域，汇川技术、绿的谐波等企业在伺服电机、减速器等关键部件上取得重要突破。在整机制造领域，除了传统的工业机器人企业，小米、腾讯、百度等科技巨头也纷纷布局服务机器人和人形机器人。在应用场景方面，机器人技术已渗透到制造、物流、医疗、教育、娱乐等多个领域，形成了丰富的应用生态。 除了大模型、计算机视觉和机器人三大核心领域外，中国 AI 产业在自然语言处理、语音识别、自动驾驶、AI 芯片等细分领域也取得了重要进展。 自然语言处理（NLP）作为 AI 技术的基础能力，在中国得到了广泛应用和快速发展。科大讯飞作为老牌的 AI 公司，在智能语音领域拥有近乎垄断性的市场地位。其讯飞星火认知大模型在语言理解、知识问答、逻辑推理等方面持续升级，并集成到全线产品中。讯飞输入法和讯飞听见已成为国民级应用，其语音识别和转写技术在准确率和方言支持上领先。在垂直应用领域，科大讯飞在智慧教育和智慧医疗领域建立了强大的壁垒，智慧教育已成为其最核心、最成熟的业务，包括智能评卷、个性化学习手册、智慧课堂等，形成了完整的 B2B2C 商业模式。 自动驾驶作为 AI 技术的重要应用场景，在中国呈现出快速发展态势。根据市场规模测算，到 2030 年，中国计算机视觉技术应用产业链整体市场规模预计将突破 5000 亿元人民币，其中自动驾驶领域占比将达到 35%，成为最大的细分市场 。中国在自动驾驶技术方面已达到国际先进水平，百度 Apollo、小马智行、文远知行等企业在 L4 级自动驾驶技术上取得重要突破。2025 年，自动驾驶成为 AI 应用融资能力最强的场景之一，平均单项目融资金额达 4.5 亿元，位居第一。新石器无人车完成的 6 亿美元 D 轮融资成为 2025 年单笔规模最大的融资之一。 AI 芯片作为 AI 产业的 "心脏"，是中国重点突破的关键领域。面对国际技术封锁，中国在 AI 芯片自主研发方面取得了重要进展。华为昇腾系列芯片已实现批量部署，百度昆仑芯、寒武纪思元系列、海光 DCU 等产品在特定场景已具备竞争力。2025 年，国产 AI 芯片在推理性能上较上一代提升 2-3 倍，已实现对部分海外芯片的替代，在政务、金融、能源等关键领域的渗透率提升至 25%。 在 AI 芯片市场格局方面，海光信息以超过 50% 的市占率领先 GPU/DCU 市场，2024 年营收 91.6 亿元，同比增长 52%。寒武纪在 AI 芯片领域占据先锋地位，思元系列产品 2024 年营收 11.7 亿元，同比增长 66%，第一季度实现扭亏为盈。澜起科技在内存接口芯片领域市占率达 40-50%，2024 年净利润 14.1 亿元，同比增长 213%。 从产业链角度来看，中国 AI 芯片产业已形成从设计、制造到封测的完整体系。在设计领域，除了前述企业外，壁仞科技、摩尔线程等新兴企业也在高端 GPU 领域积极布局。在制造领域，中芯国际 14nm 工艺已实现量产，7nm 工艺进入风险试产，虽然与国际先进水平仍有差距，但正在快速追赶。在封测领域，长电科技、通富微电、华天科技等企业在先进封装技术上取得重要进展。 智能终端作为 AI 技术的重要载体，市场呈现爆发式增长。2024 年中国 AI 终端市场规模达 5860 亿元，同比增长 67.3%，预计 2025 年将突破万亿元大关，2030 年达 4.2 万亿元，占全球比重超 35%。其中，AI 手机 2025 年出货量预计达 1.18 亿部，渗透率超过 40%；AI PC 2025 年国内出货量预计超 1 亿台，占全球市场 40%。 在垂直行业应用方面，AI 技术已渗透到金融、医疗、教育、零售等多个领域。在金融领域，AI 技术在风险控制、智能投顾、客户服务等方面广泛应用，平安保险智能理赔 Agent 将简单案件处理周期从 2 天压缩至数小时，效率提升 70%；券商 AI 研究员每小时可产出 20 页深度研报，覆盖 4000+A 股标的。在医疗领域，2025 年 6 月，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心联合复旦大学附属华山医院，成功开展我国首例侵入式脑机接口前瞻性临床试验，为失语症患者恢复沟通能力带来希望。 中国 AI 产业的区域发展呈现出高度集中的特征，形成了以北京、上海、深圳、杭州为第一梯队，武汉、成都、重庆等城市快速崛起的发展格局。 北京作为中国 AI 产业的 "心脏"，在产业规模、企业数量、技术创新等方面全面领先。截至 2025 年 12 月末，北京拥有人工智能相关企业超过 2500 家，备案大模型 209 款，数量居全国首位 。北京的优势不仅体现在数量上，更体现在质量上 —— 拥有 46 家上市公司、36 家独角兽企业，占全国半数以上，涵盖自动驾驶、大模型、机器人等全产业链。2025 年北京人工智能核心产业规模预计突破 4500 亿元，上半年 AI 核心产业规模 2152.2 亿元，同比增长 25.3% 。 北京的产业优势源于其独特的资源禀赋。作为中国的学术中心，北京拥有 AI 学者 1.5 万人，占全国总量的 30%，在全球人工智能创新城市排名中稳居第二。同时，北京集聚了百度、字节跳动、智谱 AI、月之暗面、百川智能等头部企业和新兴力量，形成了完整的产业生态。在技术创新方面，北京在大模型和决策类 AI 领域优势明显，被称为中国 AI 的 "脑和手" 。 上海在 AI 产业规模上展现出强劲的竞争力。2025 年上海人工智能产业规模预计将超过 5500 亿元，增速超过 30%，仅前三季度 394 家规上企业的营收就达到了 4354.92 亿元，同比增长高达 39.6%。上海的优势在于其强大的产业转化能力和完善的应用场景，在硬件和视觉 AI 领域具有核心优势 。 上海在 AI 人才储备方面也具有重要优势，人工智能专业人才已近 30 万人，虽然顶尖学者占比可能不如北京，但庞大的工程师队伍为产业落地提供了坚实支撑。同时，上海已有 139 款大模型完成备案，这一数字在全国范围内也极具竞争力。张江地区已发展成为中国大陆最集中、最完整的集成电路产业集群，为 AI 硬件发展提供了重要支撑 。 深圳作为中国的 "硬件之都"，在 AI 终端和智能制造领域具有独特优势。深圳市拥有 AI 相关企业数量约 22.6 万家，排名各城市第二 。深圳汇聚相关典型企业 2887 家，同比增长 27.3%，其中专精特新 "小巨人"AI 企业达 143 家，居全国前列。 深圳的发展战略清晰而富有雄心 —— 到 2026 年，人工智能终端产业规模要达到 8000 亿元以上，并力争突破 1 万亿元。目前仅前海一个区域的 AI 领域企业营收就已超 3000 亿元，显示出强劲的发展势头。深圳在自动驾驶和传感器领域优势明显，云天励飞、奥比中光、晶泰科技等企业在相关领域占据重要地位 。 杭州凭借其在数字经济领域的深厚积淀，成为中国 AI 产业的重要一极。截至 2025 年 11 月，杭州市已汇聚人工智能上市企业 84 家，独角兽企业 10 家，专精特精小巨人企业 138 家。2024 年杭州人工智能核心产业规模已突破 3000 亿元，占全国比重约为 18%，对于一座非一线城市而言，能切走全国近五分之一的蛋糕，足见其在数字经济领域的深厚积淀。 杭州的发展特色在于其强大的资本运作能力和丰富的应用场景。杭州计划在 2025 年将超 1000 亿产业基金投向人工智能领域，这种真金白银的支持对初创企业具有极大吸引力。同时，依托阿里巴巴和电商生态，杭州在 SaaS、电商 AI、智慧城市等应用层面积累深厚，形成了独特的发展路径。 中国 AI 产业园区建设呈现出 "国家级引领、地方特色发展" 的格局。178 家国家高新区集聚了全国 30% 的 AI 研发机构、40% 的 AI 独角兽企业、50% 的 AI 上市企业、60% 的已备案上线大模型，AI 的产业引领力和竞争力不断增强 。 各主要城市的产业园区形成了鲜明的特色定位。中关村领跑 AI 大模型与智能芯片，上海张江高新区深耕计算机视觉与智慧医疗，深圳高新区聚焦机器人系统与智能终端，杭州高新区未来科技城发力城市大脑与电商算法，苏州工业园区专注智能语音与服务机器人，成都高新区天府软件园主攻政务 AI 与智慧文旅，构成了我国 AI 产业生态的核心骨架 。 北京中关村作为中国科技创新的标杆，在 AI 领域继续保持领先地位。中关村（京西）人工智能科技园和中关村（海淀）具身智能创新产业园的建设，进一步强化了北京在 AI 领域的引领地位。中关村汇聚了大量的 AI 企业和顶级人才，百度、字节等头部企业，智谱、月之暗面、百川智能等新兴势力都在这里蓬勃发展 。 上海张江 AI 岛地处长三角集成电路与人工智能产业核心区域，位于张江科学城 "心脏地带"，核心区北邻张江集成电路设计产业园，南接上海国际旅游度假区，西连张江药谷，东靠临港新片区，处于 "张江科学城 — 陆家嘴金融城 — 临港新片区" 科创走廊核心节点。张江科学城经过 30 多年发展，目前建有 2 个国家实验室和基地、9 个大科学设施、20 多个国家级和上海市级研发机构，100 多个孵化器，夯实了创新创业的基础。 深圳在产业园区建设方面注重产城融合。深圳高新区聚焦机器人系统与智能终端，形成了从研发、设计到制造、应用的完整产业链。特别是在南山区、前海深港现代服务业合作区等地，集聚了大量 AI 企业，形成了浓厚的创新氛围。 杭州未来科技城作为杭州 AI 产业的核心载体，重点发展城市大脑与电商算法。依托阿里巴巴的技术和生态优势，未来科技城吸引了大量 AI 企业入驻，形成了以电商 AI 为特色的产业集群。 中西部地区的产业园区建设也在加速推进。成都高新区天府软件园主攻政务 AI 与智慧文旅，2025 年成都人工智能产业规模增长 39%，核心产业规模达到 1500 亿元，汇聚企业超 1200 家 。武汉依托中国光谷，形成了中部人工智能创新极核，2025 年福布斯中国 AI 企业 TOP50 榜单中，武汉 9 家企业入选，上榜数量全国第四，其中 8 家聚集于光谷 。 产业园区的发展不仅体现在物理空间的集聚，更体现在创新生态的构建。各园区通过提供研发平台、孵化服务、投融资支持、人才服务等全方位的产业服务，形成了良好的创新创业环境。同时，园区之间的协同发展也日益重要，通过产业链上下游合作、技术转移转化、人才交流等方式，形成了优势互补、协同发展的产业格局。 中西部地区在 AI 产业发展中正在加速崛起，形成了各具特色的发展路径和竞争优势。 武汉作为中部地区的 AI 产业重镇，展现出强劲的发展势头。截至 2025 年底，武汉人工智能产业规模已达 1000 亿元，聚集相关企业超 1300 家，9 家企业入选 2025 福布斯中国人工智能科技企业 TOP50，数量居全国第四；数字经济百强市排名跃居全国第 9 位，连续两年进位升级，荣获 "2025 亚太领军智慧城市奖" 。 武汉的发展优势在于其雄厚的科教资源。武汉拥有 90 余所高校，其中 33 所已设立人工智能学院；在全球高产出、高被引 AI 科学家数量排名中，武汉位列第六，为产业发展提供持续智力支持 。兰丁股份、声通科技等企业在垂直应用领域市占率全国第一，显示出武汉在细分领域的竞争优势 。 成都在 AI 产业发展中展现出西部龙头的地位。2025 年，成都人工智能产业规模增长 39%，核心产业规模达到 1500 亿元，汇聚企业超 1200 家，构建起完整的人工智能产业链条 。成都新增千亿级园区 2 个、总数达到 14 个，新增国家级中小企业特色产业集群 3 个、总数达到 8 个，人工智能等 10 条产业链营收保持两位数增长，构建了电子信息、装备制造 2 个万亿级产业集群和人工智能、智能网联汽车等 10 条千亿级产业链 。 成都在政策支持方面力度空前。成都出台了《成都市打造人工智能产业发展新高地若干政策》，围绕 "夯实人工智能要素、深化场景应用、营造良好生态、提升行业影响" 四大方向，制定了 8 条、12 款政策。在人才激励方面，对获得 "吴文俊人工智能科学技术奖" 的个人或团队，给予最高 50 万元一次性奖励 。成都还发布了具身智能产业攻坚方案，明确 2027 年培育 100 个 "爆款产品" 和 100 个示范场景，打造 "双百工程" 。 重庆作为西部大开发的重要节点城市，在 AI 产业发展中也取得重要进展。作为国家新一代人工智能创新发展试验区，重庆正系统谋划人工智能产业发展，大力实施 "人工智能 +" 行动，形成涵盖 "基础硬件 - 核心技术 - 行业应用" 的人工智能特色产业集群，全市人工智能核心及关联产业规模超 2000 亿元 。 2025 年 12 月 17 日，重庆市人民政府正式印发《推动人工智能加行动方案》，明确提出五大突破方向：AI + 智能网联新能源汽车，打造重庆 AI 底座；AI + 先进制造，建设未来工厂；AI + 能源，构建智慧能源网络等 。2025 年以来，重庆推出 32 个 "AI+" 典型应用场景，覆盖制造业、农业、城市治理、医疗健康、公共服务等多个领域，勾勒出人工智能技术融入实体经济的鲜活图景。 中西部地区的发展机遇主要体现在以下几个方面： 一是政策支持力度不断加大。国家 "东数西算" 工程的实施，为中西部地区发展 AI 产业提供了重要机遇。中西部地区可以依托丰富的算力资源和较低的运营成本，发展 AI 算力中心和数据处理业务。 二是应用场景日益丰富。中西部地区在智能制造、智慧农业、智慧城市等领域具有广阔的应用空间，为 AI 技术提供了丰富的试验田。特别是在传统产业转型升级方面，AI 技术可以发挥重要作用。 三是人才回流趋势明显。随着中西部地区经济发展和生活水平提升，越来越多的 AI 人才选择回到家乡发展，为产业发展提供了人才支撑。 四是产业转移带来机遇。东部地区产业升级过程中，一些 AI 应用企业和项目开始向中西部地区转移，带动了当地 AI 产业的发展。 然而，中西部地区在发展 AI 产业时也面临一些挑战，如高端人才相对缺乏、创新资源不足、产业配套不够完善等。因此，中西部地区需要因地制宜，发挥比较优势，在特定领域形成特色和优势，避免盲目跟风和同质化竞争。 中国 AI 产业的企业格局呈现出明显的分层分类特征，形成了 "巨头引领、独角兽突破、新锐创新、场景驱动" 的多层次竞争格局。 ** 巨头派（综合生态型）** 以百度、阿里巴巴、腾讯、华为为代表，它们凭借庞大的用户基础、全面的业务布局和雄厚的资金实力，构建从芯片、框架到模型、应用的全栈式 AI 生态。这些企业的优势在于能够通过内部协同实现技术快速迭代和应用场景快速拓展，同时拥有强大的资金实力支撑长期研发投入。 ** 独角兽派（垂直深耕型）** 包括商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技（并称 "AI 四小龙"），以及科大讯飞、寒武纪等企业。它们通常在计算机视觉、智能语音、AI 芯片等特定领域率先突破，建立技术壁垒，并寻求向更广泛领域扩张。这些企业的特点是技术专注度高，但面临商业化压力和巨头竞争的双重挑战。 ** 新锐力量（大模型驱动型）** 以 MiniMax、智谱 AI、月之暗面、零一万物等为代表，它们诞生于 "大模型时代"，以自研或优化的大语言模型为核心产品，在生成式 AI 的浪潮中寻找差异化定位。这些企业的优势在于技术创新活跃、产品迭代快速，但也面临资金压力和市场竞争的挑战。 ** 场景派（产业赋能型）** 如字节跳动、滴滴等，它们虽非纯粹的 AI 公司，但其核心业务高度依赖 AI 技术驱动，并将 AI 深度融入具体产品与服务中，实现了大规模商业化落地。这类企业的特点是 AI 技术与业务场景深度融合，具有天然的应用优势。 从竞争层次来看，中国 AI 产业形成了三个明显的梯队： 第一梯队：阿里与字节跳动稳居国内 AI 第一梯队，凭借各自核心优势构建起难以逾越的竞争壁垒，形成 "技术为王、流量制胜" 的双雄格局 。字节跳动预计 2025 年全年营收将达 1860 亿美元，同比增长 20%，距离 Meta 的 1870 亿美元仅一步之遥。阿里巴巴 2025 财年阿里云收入达到 1180 亿元，同比增幅达到 11%，在 AI 基础设施和大模型服务方面占据重要地位 。 第二梯队：腾讯、百度等传统巨头与 DeepSeek、智谱 AI、MiniMax、Kimi 等新锐企业，分别依托生态、场景或技术优势，在细分赛道展开突围，构成产业生态的中坚力量 。百度在 2025 年第三季度首次披露 AI 业务收入，显示同比增长超 50%，其中 AI 云收入同比增长 33%，AI 应用收入达 26 亿元，AI 原生营销服务收入同比增长 262% 达 28 亿元 。腾讯混元大模型深度集成于微信、QQ、游戏、腾讯广告等核心产品，在社交和内容领域具有独特优势。 第三梯队：包括众多垂直领域的专精企业和初创公司，它们通过在特定场景的深度应用寻求差异化发展机会。 百度：AI 战略的坚定执行者 百度是国内最早且最坚定投入 AI 的巨头，其战略核心是 "云智一体"，通过百度智能云将 AI 能力输出给千行百业。文心大模型作为百度 AI 战略的皇冠，已迭代至文心 4.0 版本，具备更强的理解、生成、推理和记忆能力。其特点是知识增强，与百度搜索引擎的海量知识库深度融合，在中文理解和事实准确性上具有一定优势。 百度的技术全栈布局优势明显，从底层芯片（昆仑芯）、框架（飞桨）、模型（文心）到上层应用，形成了完整的技术体系，自主可控性强。同时，搜索引擎积累的万亿级网页和知识图谱，为文心大模型提供了丰富的 "养料"。在 B 端市场，百度凭借深厚的政府和企业客户关系，在智慧城市、智能制造等领域落地了大量案例。 然而，百度也面临一些挑战。与腾讯、阿里相比，百度缺乏现象级的 C 端超级 App 作为流量入口和 AI 应用试验田；长期的 AI 投入带来巨大的财务压力，市场对其盈利能力和回报率有较高期待；在生成式 AI 领域，面临来自国内外众多对手的激烈竞争，先发优势正在被追赶。 阿里巴巴：电商生态的 AI 赋能者 阿里的 AI 战略紧密围绕其核心商业生态和阿里云展开，强调 "AI 驱动商业"。通义千问大模型是阿里旗下核心大模型，其最大特点是与阿里电商、文娱、办公等业务的深度集成，例如在淘宝天猫中用于商品描述生成、客服机器人等。 阿里的优势在于拥有电商、支付、物流、文娱等庞大的业务生态，为 AI 技术提供了绝佳的试验田和海量数据。阿里云作为国内云市场领头羊，为 AI 模型的训练和推理提供了强大的算力保障和天然的销售渠道。魔搭社区作为国内规模最大的模型即服务社区，聚合了来自各界的大量开源模型，构建了开放生态。 在商业化能力方面，AI 技术已直接服务于阿里的核心电商和广告业务，商业模式清晰。2025 财年阿里云收入达到 1180 亿元，同比增幅达到 11%，充分体现了 AI 技术对业务的推动作用 。 腾讯：社交帝国的 AI 布局 腾讯的 AI 战略相对务实和内敛，核心是 "AI in All"，将 AI 作为赋能工具，深度融合到其现有的产品和社交体系中。混元大模型是腾讯全链路自研的通用大模型，已全面覆盖文生文、文生图、文生视频等多模态能力，其最大优势是深度集成于微信、QQ、游戏、腾讯广告等核心产品。 腾讯拥有无与伦比的用户与场景优势，微信和 QQ 两大社交平台提供了十亿级的用户触达和极其丰富的社交、支付、内容消费场景。同时，腾讯在产品化能力方面极强，擅长将技术转化为用户喜爱的产品，AI 能力能快速、平滑地集成到现有 App 中，用户体验顺畅。在数据多样性方面，社交、游戏、内容、金融等数据维度丰富，为多模态大模型训练提供了独特优势。 华为：全栈 AI 解决方案提供商 华为的 AI 战略是其整体 ICT 战略的延伸，核心是 "AI for Industries"，强调硬件优势与产业结合。昇腾 AI 芯片 & Atlas 系列基于自研的达芬奇架构，提供从芯片到服务器、集群的全栈 AI 算力解决方案，是其最核心的竞争力。 华为的优势在于硬核技术实力，在芯片、硬件、算力基础设施上拥有绝对优势，尤其在 "AI 算力国产化" 背景下地位关键。同时，华为拥有深厚的 B 端和 G 端客户关系，长期服务全球运营商和大型政企客户，对行业需求理解深刻，信任度高。在软硬一体化协同方面，从芯片、框架到模型的全栈优化，能带来极致的性能和能效。 盘古大模型避开通用领域的红海竞争，聚焦气象、矿山、药物分子等垂直行业，直击行业核心痛点，价值主张清晰。2025 年，华为在政企市场的 AI 相关营收突破 300 亿元，同比增长 45%。 中国 AI 产业链呈现出清晰的三层结构，每一层都有其独特的价值创造模式和竞争特征。 基础层竞争格局 基础层是 AI 产业的根基，包括算力基础设施、数据资源和 AI 芯片等核心要素。2024 年基础层收入规模达 3099 亿元，同比增长 54%，成为推动产业增长的核心引擎。 在 AI 芯片领域，竞争格局呈现多元化特征。海光信息以超过 50% 的市占率领先 GPU/DCU 市场，2024 年营收 91.6 亿元，同比增长 52%。华为昇腾系列芯片凭借全栈自研优势，在政务、金融、能源等对安全要求高的领域占据领先地位。寒武纪作为 AI 芯片先锋，思元系列产品 2024 年营收 11.7 亿元，同比增长 66%，第一季度实现扭亏为盈。百度昆仑芯与文心大模型形成软硬一体协同优势，即将完成股改，加速冲刺上市。 在算力基础设施方面，中国已建成多个超大规模智算集群，智能算力规模达 350 EFLOPS，同比增长 45%。阿里云、百度智能云主导算力基建，灵骏 AI 集群、华为昇腾平台提供高密度训练与推理支持。截至 2025 年末，中国 AI 算力基础设施的整体利用率提升至 68%，较 2024 年提高 12 个百分点，算力浪费问题得到有效缓解。 技术层竞争格局 技术层包括算法模型、开发框架、工具库等核心技术，2024 年收入 315 亿元，同比增长 18%。 在 AI 框架领域，国产框架快速发展。百度飞桨作为国内最早开源、目前生态最成熟的深度学习框架，降低了 AI 开发的门槛，形成了庞大的开发者社区。华为 MindSpore 与昇腾芯片深度绑定，支持端、边、云全场景部署。这些国产框架在特定场景已具备与 TensorFlow、PyTorch 竞争的实力。 在大模型领域，竞争最为激烈。根据市场份额统计，字节豆包以 25% 份额领先，DeepSeek 占 20%，百度文心一言和月之暗面 KIMI 各占 15%，腾讯元宝和阿里通义千问各占 10%。技术能力方面，各主要模型在上下文长度、推理速度、多模态能力等方面持续提升，通义千问、华为盘古 NLP、字节豆包和腾讯混元均达到 256K tokens 级别，领先于文心一言的 128K 和智谱清言的 128K 。 应用层竞争格局 应用层是 AI 技术与实体经济融合的主要战场，2024 年收入规模达 5665 亿元，占产业总规模的 63%。 在计算机视觉领域，市场格局呈现 "三梯队" 分化。第一梯队的商汤科技、旷视科技、依图科技合计占据 42% 市场份额，在算法专利储备和跨行业解决方案能力方面优势明显 。第二梯队的海康威视、大华股份等传统安防巨头凭借硬件协同优势在边缘计算场景占据 24% 市场份额。第三梯队的垂直领域专精企业通过细分场景定制化服务实现差异化发展。 在机器人领域，竞争格局同样呈现分层特征。工业机器人领域，中国企业在市场规模上占据主导地位，但在核心零部件方面仍依赖进口。服务机器人领域，中国企业在全球市场中占据重要地位，2025 年商用服务机器人全球出货份额达 84.7%。人形机器人作为新兴领域，优必选、小米、达闼等企业正在快速布局。 从产业链协同来看，中国 AI 产业正在形成 "巨头平台 + 专精企业 + 开发者生态" 的协同发展模式。巨头企业提供基础设施和平台服务，专精企业专注于垂直领域的技术创新和应用开发，开发者生态则通过开源贡献和应用创新推动技术扩散。这种模式既发挥了巨头的资源优势，又保持了创新的活力和多样性。 中国 AI 产业政策体系在 2021-2026 年间经历了从顶层设计到全面实施的演进过程，形成了 "战略引领、重点突破、安全保障" 的政策框架。 《新一代人工智能发展规划》的深化实施 自 2017 年《新一代人工智能发展规划》发布以来，国家层面已将法治与伦理纳入人工智能发展的制度保障体系，提出到 2025 年基本建立人工智能法律法规、伦理规范与政策体系 。这一规划为中国 AI 产业发展奠定了坚实的政策基础，明确了 "三步走" 的战略目标：到 2020 年进入世界先进水平行列，到 2025 年人工智能产业成为新的重要经济增长点，到 2030 年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。 "人工智能 +" 行动的全面启动 2025 年 8 月，国务院印发《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》（国发〔2025〕11 号），标志着中国 AI 产业发展进入以广泛深度融合为重点的新阶段 。这份纲领性文件立足我国 2024 年 1600 亿元数据交易规模、2000 家 AI 核心企业的基础，标志 "人工智能 +" 进入规模化落地阶段 。 《意见》确立了 "前瞻谋划、系统布局、分业施策、开放共享、安全可控" 五大原则，提出了六大重点行动和八大基础支撑，构建了 "人工智能 +" 的全景图 。 六大重点行动包括： "人工智能 +" 科学技术：加速科学发现进程，驱动技术研发模式创新和效能提升，创新哲学社会科学研究方法 "人工智能 +" 产业发展：培育智能原生新模式新业态，推进工业全要素智能化发展，加快农业数智化转型升级，创新服务业发展新模式 "人工智能 +" 消费提质：拓展服务消费新场景，培育产品消费新业态 "人工智能 +" 民生福祉：创造更加智能的工作方式，推行更富成效的学习方式，打造更有品质的美好生活 "人工智能 +" 治理能力：开创社会治理人机共生新图景，打造安全治理多元共治新格局，共绘美丽中国生态治理新画卷 "人工智能 +" 全球合作：推动人工智能普惠共享，共建人工智能全球治理体系 八大基础支撑涵盖：提升模型基础能力、加强数据供给创新、强化智能算力统筹、优化应用发展环境、促进开源生态繁荣、加强人才队伍建设等关键要素。 发展目标的阶段性部署 《意见》设定了清晰的三阶段发展目标： 到 2027 年，率先实现人工智能与 6 大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%，智能经济核心产业规模快速增长 到 2030 年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超 90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极 到 2035 年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑 科技重大专项的持续支持 科技部新一代人工智能国家科技重大专项在 2025 年继续加大支持力度。2025 年 11 月初发布的第一批项目申报指南设置了 15 个研究任务，被清晰地划分为三个技术方向，指南里明确提到了超大带宽域驱动的大模型架构，对工艺节点有明确要求，基于 14 纳米以下自主国产工艺或者 7nm 以下国际先进工艺 。 2025 年政府工作报告的重点部署 2025 年 3 月，《2025 年政府工作报告》提出，持续推进 "人工智能 +" 行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备。这一表述体现了政府对 AI 产业发展的高度重视和明确支持。 各地方政府在国家政策框架下，结合自身资源禀赋和产业基础，制定了差异化的 AI 产业发展策略和扶持政策。 北京：硬核技术突破与全场景赋能 北京主打 "硬核技术突破 + 多领域赋能" 策略，聚焦具身智能、通用大模型，提出 2027 年突破 100 项关键技术、培育千亿级集群的目标。在资金支持方面，北京推出了 "三券" 政策体系： 算力券：每年 1 亿元，企业买算力服务最高补贴 30%，单个企业最多拿 2000 万 模型券：每年 1 亿元，支持大模型应用落地，单个项目最高补贴 500 万 国产芯片补贴：买国产 AI 芯片服务器，最高补 10%，单个项目上限 1000 万 北京还发布了《行动方案》，提出支持 MaaS 企业在京集聚发展、推动信息软件企业发展行业模型能力、支持通用智能体发展、实施信息软件企业智能技改工程、提升数据治理能力、加速构建开源生态新体系、提升面向中小企业的人工智能服务能力、加强人工智能应用能力培训等八项措施 。 上海：三大券政策与人才专项奖励 上海市发布《进一步扩大人工智能应用的若干措施》，推出 "算力券 + 模型券 + 语料券" 三大支持政策。同时发布《重点产业领域人才专项奖励实施办法》，将人工智能列为重点产业领域之一，自 2025 年 11 月 27 日起实施，有效期至 2027 年 11 月 26 日。 深圳：全场景开放与产业规模目标 深圳以 "全场景开放" 打造先锋城市，2025-2026 年计划开放超 100 个城市场景，目标 AI 企业超 3000 家、产业年均增长 20%。深圳还发布了《行动计划》，提出到 2026 年人工智能终端产业规模要达到 8000 亿元以上，并力争突破 1 万亿元的宏伟目标。 杭州：千亿产业基金与创新高地建设 杭州发布《杭州市加快建设人工智能创新高地实施方案（2025 年版）》，设定了雄心勃勃的发展目标：到 2025 年底，全市投入市场的智算规模超过 50EFLOPS，培育具有国际一流水平的基础大模型 2 个、具有行业重大影响力的垂直应用大模型 25 个以上，全市人工智能核心产业营业收入超 3900 亿元，规模以上人工智能核心产业企业超 700 家，全市投向人工智能的产业基金组建规模突破 1000 亿元 。 成都：真金白银补贴与具身智能攻坚 成都以 "真金白银补贴" 激活产业，对 AI 企业算力投入、研发费用给予最高 600 万元 / 年补贴，每年发放 1 亿元算力券。成都还发布了具身智能产业攻坚方案，明确 2027 年培育 100 个 "爆款产品" 和 100 个示范场景，打造 "双百工程"，新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70% 。 重庆：人工智能 + 行动方案 2025 年 12 月 17 日，重庆市人民政府正式印发《推动人工智能加行动方案》，明确提出五大突破方向：AI + 智能网联新能源汽车，打造重庆 AI 底座；AI + 先进制造，建设未来工厂；AI + 能源，构建智慧能源网络等 。 从政策工具来看，各地主要采用了以下几种扶持方式： 直接资金补贴：包括研发补贴、算力补贴、应用示范补贴等 税收优惠政策：对 AI 企业给予税收减免或优惠 人才政策支持：包括人才引进奖励、人才培养计划等 应用场景开放：政府开放公共数据和应用场景，支持 AI 技术验证和示范 产业基金支持：设立专项产业基金，为 AI 企业提供投融资支持 中国在推动 AI 产业发展的同时，高度重视安全监管和伦理规范建设，形成了 "发展与安全并重、创新与规范协同" 的治理理念。 法律法规体系的完善 2025 年 10 月 28 日，十四届全国人大常委会第十八次会议表决通过关于修改网络安全法的决定，修改后的法律自 2026 年 1 月 1 日起施行。新修改的网络安全法第二十条规定：国家支持人工智能基础理论研究和算法等关键技术研发，推进训练数据资源、算力等基础设施建设，完善人工智能伦理规范，加强风险监测评估和安全监管，促进人工智能应用和健康发展 。 同时，《网络数据安全管理条例》已经 2024 年 8 月 30 日国务院第 40 次常务会议通过，自 2025 年 1 月 1 日起施行 。该条例对网络数据的收集、处理、使用、传输等环节进行了全面规范，为 AI 技术的安全应用提供了法律保障。 AI 安全监管的具体要求 等保 2025 明确提出了 AI 安全评估的具体合规要求： AI 模型训练数据必须经过合规审查，并且要对个人信息进行脱敏处理 生成的内容必须添加无法去除的唯一标识 模型 API 要进行渗透测试防止被黑客利用 这些要求体现了对 AI 技术全生命周期的安全管理，从数据输入、模型训练到应用输出都有明确的规范要求。 专项治理行动的开展 2025 年中央网信办部署开展 "清朗・整治 AI 技术滥用"" 清朗・网络平台算法典型问题治理 " 等专项行动，进一步规范人工智能服务和应用 。这些专项行动针对 AI 技术滥用、算法歧视、虚假信息生成等问题进行集中整治，促进 AI 技术的健康发展。 AI 服务管理政策的优化 2025 年 1 月，国家网信办调整了 2024 年《生成式人工智能服务管理暂行办法》对大模型服务的市场准入要求（业内通常称为 "大模型备案"）的口径，提出如果仅通过 API 接口或其他方式直接调用已经备案的底层大模型而提供生成式服务，则可通过属地省级网信办办理登记即可上线。这一政策调整体现了监管部门在促进创新与加强监管之间寻求平衡的努力。 行业自律与标准建设 产业界积极形成自律共识，构筑产业良性发展生态。2024 年 12 月，中国信息通信研究院依托中国人工智能产业发展联盟（AIIA）研究起草并发布《人工智能安全承诺》，截至目前已有 22 家企业签署。2025 年 7 月，18 家企业围绕风险管理、模型安全、数据安全、基础设施安全、透明度及前沿安全研究 6 大核心承诺内容披露负责任的实践成果 。 在标准建设方面，2025 年 7 月，工业和信息化部人工智能标准化技术委员会（MIIT/TC1）发布《工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025 版）》，细化人工智能安全治理标准体系结构 。2025 年，中国累计研制发布 40 余项关键国家标准、行业标准，智能体协议、算子库等一批关键开源项目孵化落地 。 伦理规范的建立 2025 年 8 月，工业和信息化部等部门联合发布《人工智能科技伦理管理服务办法（试行）（公开征求意见稿）》，强化人工智能领域科技伦理风险防范，促进负责任地创新 。2026 年 1 月，国家互联网信息办公室公布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法（征求意见稿）》，首次针对 "AI 陪伴" 类服务提出系统性规范 。 这些政策措施体现了中国在 AI 治理方面的系统性思维：既要促进技术创新和产业发展，又要防范安全风险和伦理挑战；既要加强政府监管，又要发挥行业自律作用；既要立足国内实际，又要参与全球治理。通过这种多层次、全方位的治理体系，为中国 AI 产业的健康可持续发展提供了有力保障。 中国 AI 技术发展在 2026-2030 年将呈现出从通用大模型向专用智能体、从云端向边缘、从单一模态向多模态融合的演进趋势。 大模型技术的持续突破与分化 大模型技术将继续沿着 "更大、更强、更高效" 的方向发展，但竞争焦点将从参数规模转向性能效率和应用能力。根据行业预测，未来 5 年，全模态大模型（可处理文本、图像、音频、视频、传感器数据等多类型输入）将实现规模化应用，模型能力从 "单一模态理解" 转向 "跨模态融合推理" 。 技术架构方面，混合专家（MoE）架构将成为主流，通过动态路由机制实现参数的高效利用。百度文心一言 ERNIE 4.5 系列首创的 "异构混合专家（MoE）架构" 已经证明了这一路径的有效性，参数利用率提升 40%，推理速度较上一代提升 2 倍。未来，这一架构将在更多大模型中得到应用和优化。 在应用形态上，大模型将从通用对话工具向行业专用智能体演进。2025 年被业界称为 "AIAgent 商业化元年"，全球市场规模突破 300 亿美元，金融行业部署率超 80%。招商银行数字员工 AI 解决率达 92%，美的集团在 5000 + 工厂部署 Agent 系统，年降本 2.8 亿元。未来，AI Agent 将在更多行业实现规模化部署。 具身智能的商业化加速 具身智能作为 AI 与物理世界融合的重要载体，将迎来爆发式增长。2025 年中国具身智能领域融资总金额超 500 亿元，较 2024 年增长超 400%，产业板块总市值已突破 3 万亿元人民币。 技术层面，人形机器人已基本实现 "站得住、走得稳、跑得快"，并向 "会操作、能决策" 进化。2025 年，人形机器人的核心零部件国产化率提升至 75%，电机、减速器、传感器等关键部件的成本降低 40%，为规模化量产奠定基础。 应用层面，人形机器人已进入工业一线，在汽车发动机工厂分拣物料、家电制造生产线完成组装等任务，成为 "常驻员工"；在商业服务领域，人形机器人开始应用于酒店接待、物流配送等场景。预计 2026 年中国人形机器人出货量将突破 2 万台，2030 年将达到近 6 万台 。 端侧 AI 与边缘计算的普及 随着 AI 模型的轻量化和芯片算力的提升，AI 计算将从云端向边缘和终端迁移。2025 年中国 AI 手机出货量达 1.18 亿部，渗透率 40.7%，端侧 NPU 算力普遍突破 100TOPS，支持百亿参数模型本地运行，响应延迟控制在 50ms 以内，真正实现 "随身智能"。 边缘 AI 将 AI 计算能力部署在靠近数据源的边缘设备上，实现本地化的智能处理，对中国庞大的物联网设备基础具有特殊意义。市场规模预测显示，2024 年端侧 AI 市场规模 1939 亿元，2025 年将突破 2500 亿元，2030 年有望达到 1.2 万亿元，年复合增长率超 30%。 多模态融合技术的成熟应用 多模态 AI 技术将从 "拼接式融合" 转向 "统一建模"。通义千问 Qwen2.5-Omni 采用的 Thinker-Talker 双核架构，可实时解析视频、音频与文本，唇形匹配准确率达 98.7%，为虚拟主播、远程会议等场景提供沉浸体验。 未来，多模态技术将在内容创作、智能交互、自动驾驶等领域实现广泛应用。Qwen2.5-Omni 可在 30 分钟内完成 "文本→图像→3D 建模→4K 视频" 全链路生成，短视频博主制作 3 分钟成片仅需 2 分钟，效率提升超 10 倍。 AI 芯片的自主化突破 面对国际技术封锁，中国 AI 芯片将加快自主化进程。百度昆仑芯 3.0、华为昇腾 910B、寒武纪思元 400 等国产 AI 芯片，在推理性能上较上一代提升 2-3 倍，已实现对部分海外芯片的替代，在政务、金融、能源等关键领域的渗透率提升至 25%。 未来，随着先进制程技术的突破和产业链的完善，国产 AI 芯片将在更多场景实现对进口产品的替代，为中国 AI 产业的自主可控发展提供坚实支撑。 中国 AI 产业在 2026-2030 年将进入高质量发展阶段，产业规模将实现新的跨越，产业结构将更加优化，国际竞争力将进一步提升。 产业规模的持续扩张 根据多家权威机构的预测，中国 AI 产业规模将在未来几年保持高速增长： 艾瑞咨询预测，2025 至 2029 年中国 AI 产业将保持 32.1% 的年均复合增长率，在 2029 年突破 1 万亿的市场规模 。 中研普华预测，2025 年中国 AI 产业规模将接近万亿元，2030 年达到 2.5 万亿元，2025-2030 年复合年均增长率超过 25%。 赛迪顾问预测，中国人工智能产业规模将从 2025 年的 3985 亿元增长至 2030 年的 1 万亿元，"十五五" 期间复合年均增长率为 19.8%。 从细分领域来看，生成式 AI 将成为增长最快的领域，2025 年市场规模将达 260 亿美元，复合年均增长率超 85%；AI Agent 市场规模 2025 年突破 1735 亿元，2027 年达 5442 亿元。 产业结构的优化升级 中国 AI 产业结构将继续向 "硬科技" 和 "深应用" 方向演进。基础层占比将进一步提升，从 2024 年的 34% 提升至 2030 年的 40% 以上，这反映出算力基础设施建设的重要性日益凸显。应用层虽然占比可能有所下降，但绝对规模将大幅增长，且应用的深度和广度将显著提升。 在产业生态方面，将形成 "平台型企业 + 生态伙伴 + 开发者社区" 的协同发展模式。平台型企业提供基础设施和核心能力，生态伙伴专注于行业解决方案和应用创新，开发者社区则通过开源贡献推动技术扩散和应用创新。 区域发展格局的演变 中国 AI 产业的区域发展将呈现 "东部优化、中西部崛起" 的格局。东部沿海地区将继续保持领先地位，但增长速度可能放缓，发展重点将从规模扩张转向质量提升和创新引领。中西部地区将迎来快速发展期，特别是在 AI 算力中心、数据处理、智能制造等领域具有发展潜力。 预计到 2030 年，将形成 5-8 个具有国际影响力的 AI 产业集群，其中北京、上海、深圳、杭州将继续保持第一梯队地位，武汉、成都、重庆、西安等城市将成为新的增长极。 国际化发展的机遇与挑战 中国 AI 产业的国际化发展将面临新的机遇和挑战。在机遇方面，中国 AI 技术在某些领域已达到国际先进水平，特别是在应用创新和成本控制方面具有优势。中国开源 AI 模型的全球下载量占比已提升至 32%，成为全球开源生态的重要一极。 在挑战方面，国际技术封锁和地缘政治因素可能对中国 AI 产业的国际化发展造成阻碍。特别是在高端芯片、开发工具等关键技术和设备方面，中国仍面临 "卡脖子" 风险。 尽管如此，中国 AI 产业通过技术创新、开源合作、"一带一路" 等渠道，仍有望在全球 AI 治理和标准制定中发挥更大作用，推动构建更加公平、开放、包容的全球 AI 发展格局。 中国 AI 产业在未来发展中既面临重大机遇，也面临诸多挑战，需要准确把握、积极应对。 发展机遇 政策红利持续释放：国家 "人工智能 +" 行动的深入实施，为 AI 产业发展提供了强大的政策支撑。六大重点行动和八大基础支撑的全面推进，将为 AI 技术创新和产业应用创造良好环境。 市场需求旺盛：中国庞大的经济体量和丰富的应用场景为 AI 技术提供了广阔的市场空间。特别是在制造业转型升级、服务业数字化、社会治理智能化等方面，AI 技术需求巨大。 数据资源丰富：中国拥有全球最大的互联网用户群体和最丰富的数据资源，2022 年数据产量达 8.1ZB，全球占比 10.5%，位居世界第二 。这些数据为 AI 模型训练提供了宝贵资源。 人才储备充足：中国拥有超过 50 万 AI 相关专业人才，每年新增 15 万毕业生，是美国的 2.3 倍 。同时，海外人才回流趋势明显，为产业发展提供了人才支撑。 产业链完整：中国已形成从芯片、算法到应用的完整 AI 产业链，在某些环节已具备国际竞争力。特别是在应用创新方面，中国企业展现出强大的创新能力和市场洞察力。 资本支持强劲：随着 AI 技术的成熟和应用场景的拓展，资本市场对 AI 产业的投资热情重新高涨。2025 年 AI 领域融资总额达 734 亿元，占创投市场比重达 10.86% 。 面临挑战 技术瓶颈亟待突破：在基础研究和原创技术方面，中国与美国仍有差距。特别是在高端芯片、开发框架、核心算法等方面，需要持续的技术攻关和创新投入。 算力资源紧张：AI 模型训练需要大量算力支撑，而中国在高端 GPU 等算力芯片方面依赖进口。随着模型规模的不断增大，算力成本和供应安全问题日益突出。 数据质量参差不齐：虽然中国数据资源丰富，但数据质量、标注标准、隐私保护等问题仍需解决。特别是在医疗、金融等敏感领域，数据的合规使用面临挑战。 人才结构失衡：虽然人才总量充足，但高端人才特别是领军人才相对缺乏。同时，AI 人才的区域分布不均衡，中西部地区人才短缺问题突出。 安全风险增加：随着 AI 技术的广泛应用，算法偏见、隐私泄露、网络安全等风险日益凸显。需要建立完善的安全监管和伦理规范体系。 国际竞争加剧：全球 AI 竞争日趋激烈，美国等发达国家在技术和标准制定方面仍占据主导地位。中国需要在开放合作与自主可控之间找到平衡。 应对策略建议 加强基础研究投入：加大对 AI 基础理论和原创技术的研发投入，特别是在通用人工智能、类脑计算、量子计算等前沿领域。 推进关键技术攻关：集中力量攻克高端芯片、开发框架、核心算法等关键技术，建立自主可控的技术体系。 优化产业生态环境：完善数据开放机制，加强人才培养和引进，优化投融资环境，为 AI 产业发展创造良好条件。 强化安全治理体系：建立健全 AI 安全监管和伦理规范体系，加强算法透明度和可解释性研究，防范 AI 技术滥用风险。 深化国际合作交流：在坚持自主可控的基础上，积极参与全球 AI 治理和标准制定，推动技术和产业的开放合作。 推动应用场景创新：充分发挥中国市场优势，推动 AI 技术在更多领域的创新应用，以应用带动技术进步和产业发展。 总体而言，中国 AI 产业正处于从跟跑到并跑、部分领域领跑的关键时期。只要抓住机遇、应对挑战、发挥优势、补齐短板，中国 AI 产业完全有可能在全球竞争中占据更加重要的地位，为人类社会的智能化发展做出更大贡献。 本报告基于 2021-2026 年中国 AI 产业发展的实际情况，全面分析了产业规模、技术突破、区域格局、企业竞争、政策环境等关键要素。展望未来，中国 AI 产业将在技术创新、应用落地、生态构建等方面持续深化，为经济社会发展注入新动能，为全球 AI 产业发展贡献中国智慧和中国方案。
