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来源：中国信息通信研究院
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前 言
2025年，全球人工智能飞速发展，技术、应用、生态协同共振，重塑开发范式、改变人机交互模式，催生更多个体与行业智能化应用，逐步实现从“有能力”走向“有用处”,人工智能与经济社会的融合正从浅入深加速推进。
过去一年来，人工智能发展是系统性的，模型能力正在经历与真实世界互动中自主迭代的技术跃升，智能体与生产生活各领域结合成为应用重要形态，具身智能发展有望使智能走出比特世界，AI正探索从工具走向伙伴、从单点走向系统的升级路径。技术方面，基础超级模型在核心能力上实现全方位提升，强化学习推动模型在真实环境中持续进化，原生多模态架构逐渐走向成熟。高度封装的智能体产品加速模型从感知认知向自主决策执行演进。同时，智算基础设施进入“吉瓦级”竞争新阶段，开源开放的智算生态加速形成。数据工程从规模堆砌转向质量优先，为模型能力提供优质“燃料”。应用方面，人工智能加速在一二三产业融合渗透，助力农业降本增产，加速推进赋能新型工业化进程，深化服务场景智能化新业态。智能原生成为“AI+”新内核，大模型深度嵌入工具软件，代码编写、深度研究等智能原生软件加速数字生产力跃升，新一代智能终端等硬件产品重构人机交互模式，人工智能角色从“智能工具”逐步演变为“共生伙伴”。生态和治理方面，开源生态成为技术普惠的关键力量，全球AI标准竞争加剧，中国纵深推进体系建设，基准测试体系随技术演进持续升级。安全治理从理论探索走向实践落地，面对新型威胁，技术防线与监管框架同步完善。国际合作方面展现开放包容态势，人工智能成为多边机制核心议题，创新资源从分散走向有限共享，“开源生态+本地化拓展”助力人工智能作为国际公共产品普惠全球。
展望未来，迈向通用人工智能的道路，可能会经历若干不确定的“奇点”。从短期来看，技术层面大模型将持续优化推理效率，探索世界模型成为关键路径，以突破物理图灵测试为目标探索具身智能本体与模型协同。智算生态加速开放协同，安全治理构建动态防护体系。面向中远期，人工智能从工具赋能走向系统重构，带来更大范围转型升级，我们将不仅见证效率的飞跃，更将一同探索人类与AI以新型的信任与协同关系塑造智能世界的新形态。
报告旨在探讨近期人工智能技术创新方向、产业升级重点、行业落地趋势和安全治理进展，展望人工智能发展机遇，以期与业界分享，共同推动人工智能生态蓬勃发展。
一、 核心发展态势：从“有能力”走向“有用处”，迈向“能实干”
报告开篇即指出，2025年人工智能发展的核心特征是技术、应用、生态的协同共振，产业正加速从展示技术“有能力”向创造实际“有用处”的价值闭环演进，并积极探索从“能思考”向“能实干”的转变。这一定位贯穿了技术、应用、生态等所有章节。
二、 技术产业发展：系统性突破与工程化落地并重
基础模型进入“经验时代”与“超级模型”阶段：
能力跃升：头部语言模型（如GPT-5.2、DeepSeek V3.2、Qwen3等）综合能力较2024年底提升约30%，多模态理解能力提升超50%。模型正向集成推理、代码、智能体能力的“基础超级模型”演进。
机制转变：模型训练从依赖静态人类标注数据的“人类数据时代”，转向通过与真实环境交互、任务试错进行“经验学习”的动态进化阶段。强化学习（如GRPO及其变体）、智能体强化学习（Agentic RL）和自主进化框架（如AlphaEvolve）是关键技术驱动力。
产业收敛：基础模型研发厂商数量呈收敛趋势，产业焦点从追求“模型规模”转向关注“真实场景应用效果”。
智算基础设施进入“吉瓦级”竞争与开放协同新阶段：
规模竞赛：全球智算集群规模向百万卡迈进，进入“吉瓦级”时代（如xAI的Colossus2集群）。能源供给成为制约算力规模扩张的新瓶颈。
形态多元：算力产品呈现多样化，从云侧超大规模集群到边侧的一体机、个人超算（算力盒子），再到端的AIPC、机器人，推动AI泛在部署。
生态开放：“算法-软硬件”协同设计成为主流。一个覆盖模型、框架、算子库、通信库等多层次的开源开放智算生态正在加速形成，国产软硬件通过协同优化已能满足实际产业应用需求。
数据工程转向“质量优先”与体系化建设：
范式转变：单纯堆砌数据量的模式效能见顶，数据训练密度（数据量/参数量）出现回落。行业建设重点从追求规模转向质量跃升，聚焦智能生成、专业细分和合规治理。
瓶颈与体系：当前行业数据集在内容稠密性、领域相关性等方面存在质量问题。报告强调需构建覆盖体系建设、开发维护、质量控制、资源运营、合规可信五大核心要素的全生命周期数据工程体系。
工程化推动MaaS向“场景价值闭环”跃迁：
关键载体：模型即服务（MaaS）平台已成为大模型产业落地“必备项”。我国公有云大模型调用量呈爆发式增长，头部云厂商调用量已处全球第一梯队。
体验优化：通过动态资源调度、推理引擎优化等手段，国内主流MaaS平台的服务稳定性（调用成功率）、响应速度（首Token时延）和吞吐能力（TPS）在2025年内得到显著提升。
未来方向：MaaS将横向扩充多模态、行业化能力，纵向持续优化性能与能效，以实现从“通用能力供给”到“场景价值闭环”的跃迁。
智能体（Agent）自主性增强，加速智能原生应用：
标配化与重构：智能体能力正成为大模型的出厂标配，推动技术架构从“被动响应”转向“主动服务”，加速形成原生解决方案。
开发门槛降低：国内外厂商（如OpenAI AgentKit、百度AgentBuilder、腾讯元器等）推出大量低代码/无代码智能体开发工具与平台，降低开发门槛，促进生态繁荣。
协议与产业链：智能体通信协议（如MCP、A2A）解决了接口碎片化问题，推动智能体互联互通。我国已形成从基础支撑到行业应用的较为健全的智能体产业链。
具身智能走向“实训”，软硬一体协同创新：
技术路径：行业正沿着端到端VLA架构（如智元GO-1）和世界模型（如英伟达DreamGen）两条主要路径探索通用具身基础模型。
场景驱动：本体（机器人等）通过进入训练场、竞技场和真实行业场景进行“实训”，加速技术迭代。产品形态多元化，涵盖人形机器人、智能运载装备、新型智能产品等。
挑战与路径：面临高质量数据少、模型泛化难、软硬协同难三大挑战。未来发展需依托数据驱动、通用模型探索和开发平台建设，实现“数据-模型-本体”的三位一体联合优化。
三、 应用赋能：纵深渗透与模式革新
全产业渗透：人工智能正系统性地赋能一二三产业，从数字化水平较高的领域向更多行业扩散。
赋能新型工业化：
行业差异化：在装备制造（研发创新）、电子信息（先进制程）、消费品（质量管控）、原材料（生产管控）等行业形成了各有侧重的应用模式。
环节全覆盖：大模型应用呈现“两端深化、中间突破”态势，在研发设计、生产制造、运营管理等全环节均有渗透，其中生产制造环节应用占比提升显著（从18.8%至25.9%）。
平台化趋势：出现“底座大模型+上层专用模型”的行业大模型平台，实现多模型协同与全链路覆盖。
智能原生成为“时代基因”：
软件层面：深度研究、代码编写、多用途等智能体正在重塑研究范式、软件开发流程和用户体验，推动数字生产力跃升。
硬件层面：大模型为AI手机、智能汽车、机器人等硬件“赋魂增智”，重构人机交互模式。
企业层面：AI从“配角”变为“主角”，驱动组织架构向人机协同的扁平化网络转变，催生以AI为核心驱动力的“智能原生企业”。
四、 生态、资本与测评：支撑体系日趋成熟
开源生态繁荣：开源已成为AI技术发展的标配和重要引擎。国产开源模型（如DeepSeek、Qwen）全球影响力显著提升，本土开源社区（魔搭、魔乐等）蓬勃发展，并形成了“开源免费+高阶服务收费”等可行商业模式。
标准竞合加剧：全球主要经济体加速AI标准战略布局。我国纵深推进标准体系建设，在产业界定、大模型评测、智能体、安全治理等方向形成了一批重要标准成果，并积极参与国际标准制定。
资本持续热捧：全球AI投融资活跃度不断提高。在我国，非国资机构是投资主力。投资方向聚焦于AI基础层（算力、模型），同时工业、医疗等垂直应用领域以及智能机器人等智能产品也备受关注。
基准测试价值凸显：测试体系随技术快速演进，向高难度、场景化、自动化、全生命周期风险防控方向发展。报告指出，国内外头部模型在基础能力上不相上下，但推理能力差距仍是综合能力差距的主因。中国信通院的“方升”和“AI Safety Benchmark”测试体系为产业提供了重要的评测与安全评估工具。
五、 安全治理：应对现实与前沿双重风险
风险复杂化：报告区分了现实风险（如思维链劫持、模型幻觉、智能体攻击）和前沿风险（如模型自我复制、拒绝关闭、欺骗与胁迫）。后者随着模型能力进化而显现，对治理提出新挑战。
规则协同化：全球各方在规则层面加强协同治理。国际组织（如联合国、OECD）积极推动对话与框架建设；中美欧等主要经济体根据自身情况优化监管举措；产业界通过签署安全承诺、制定标准规范凝聚共识。
实践体系化：产业界正构建贯穿研发、部署、运营全流程的技术防线，并通过水印溯源、鉴伪识别等技术完善滥用误用防护举措，推动安全可靠的研发与应用。
六、 国际合作：走向开放包容与普惠共享
趋势开放包容：人工智能成为各大多边机制的核心议题，国际合作总体走向更加开放包容。全球创新资源呈现“有限共享、区块协同”态势，产业协作从产品贸易走向产业链深度协同，治理体系从单边主导走向多元共治。
构建国际公共产品：报告强调应把人工智能作为“造福人类的国际公共产品”。通过 “开源生态+本地化拓展” 的模式，建设全球开源开放生态，依据各国优势进行产业链协同，并构建兼顾主权安全与高效配置的数据治理和规则互认框架，以加快技术普惠全球市场。
七、 总结与展望
报告描绘了一幅2025年人工智能产业蓬勃发展的全景图：技术层面正在经历从数据驱动到经验学习、从单一模型到超级模型与智能体、从虚拟世界到具身实干的深刻变革；应用层面正从单点赋能走向与业务流程深度融合的系统重构，智能原生模式开始萌芽；生态支撑（开源、标准、资本、测评）日益坚实；安全治理与国际合作在应对挑战中不断演进。
展望未来，报告预测人工智能将沿着优化推理效率、探索世界模型、突破物理图灵测试（具身智能） 的技术路径，向通用人工智能（AGI）方向探索。同时，开放的智算生态、动态的安全防护体系以及更加普惠的全球发展格局将是支撑产业持续健康发展的关键。
总体而言，这份报告深刻揭示了人工智能产业已进入以价值实现和深度融合为标志的新阶段，技术突破、应用深化与生态治理正在形成相互促进的良性循环，为经济社会的高质量发展注入强劲的智能动能。
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