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当 AI 大模型渗透率突破临界点

——中国网民的认知底色究竟如何？

2025 年，中国 AI 大模型产业迎来爆发式增长——截至 10 月，国内已发布大模型超 1509 个，个人用户注册量突破 31 亿，API 调用用户达 1.59 亿。当技术从实验室走向千家万户，公众对 AI 的认知是否已跟上技术迭代的步伐？从“工具采纳”到“生态共建”，中国网民的 AI 认知正在经历怎样的范式转变？

对外经济贸易大学数字经济与法律创新中心、中国人民大学数字经济研究中心与蚂蚁集团研究院联合发布的《2025中国网民AI认知调研报告》，基于 7061 份有效问卷的深度分析，首次系统揭示了我国公众对 AI 大模型的认知图谱。

本报告通过纵向（2024-2025）与横向（六国对比）双维度交叉验证，勾勒出一幅兼具中国特色与全球视野的 AI 认知全景图。

核心观点导读

一、认知基本面：高渗透与浅理解的“双重差距”

1.1 渗透率过半，但深度认知群体收窄

调研数据显示，54.27% 的受访者使用过 AI 大模型，但认知深度呈现明显的“金字塔结构”：72.94% 仅“部分了解”相关知识，“非常了解”者仅占 12.57%；62.21% 自评“一般熟练”，“比较熟练”者仅 17.94%。这揭示了一个关键矛盾——使用门槛的降低并未同步转化为认知深度的提升。

更值得警惕的是 2024-2025 年的动态变化：虽然“从未听说过”的比例从 10.72% 骤降至 3.64%，但“非常了解”的群体却从 10.19% 回落至 8.19%。技术迭代速度远超公众知识更新速度，形成“中间群体扩张、深度认知群体收窄”的剪刀差。

1.2 学习路径：被动使用为主流，系统培训严重缺位

超七成受访者（72.71%）未接受过任何 AI 相关培训，仅 4.87% 接受过正式培训。“被动使用”占比最高（40.28%），意味着大多数用户是在“用中学”，缺乏系统性认知框架。这种碎片化学习模式虽能解决即时需求，但难以建立对技术原理、能力边界的系统性理解。

二、应用场景：从“信息娱乐”到“生产力工具”的质变

2.1 学习、工作、生活三驾马车，娱乐场景退居次席

使用场景数据清晰展现了 AI 大模型的功能定位演变：学习用（56.23%）、工作用（53.30%）、生活用（48.87%）三大实用场景占比均显著高于娱乐用（36.67%）。AI 大模型已从早期的“聊天玩具”进化为嵌入日常生产力体系的核心工具。

2.2 场景迁移的年度对比：工作与娱乐激增，学习场景回调

对比 2024 年数据，2025 年呈现明显的场景重心转移：

这一变化折射出用户需求的成熟化——从“尝鲜体验”转向“深度赋能”。

三、信任结构：“情境化信任”成为主流模式

3.1 任务复杂度决定信任梯度

用户对 AI 的信任呈现清晰的层级分布：基础信息查询（59.51%）、辅助创作（63.43%）、简单事务处理（61.45%）的信任度均超六成；而专业问题参考（46.69%）和复杂事务处理（29.00%）则显著下降。这表明用户具备相当精细的风险-收益评估能力——在低风险场景中充分信赖，在高责任场景中保持审慎。

3.2 场景信任的极化：日常生活 68.51% vs 金融服务 18.42%

场景层面的信任差异更为悬殊：日常生活（68.51%）、教育学习（67.47%）等低风险场景信任度超六成；而金融服务（18.42%）、司法领域（17.64%）等高风险场景不足两成。这种“情境化信任”既是公众理性判断的体现，也暴露了 AI 在严谨领域建立信任机制的紧迫性。

3.3 整体信任：六成用户处于“半信半疑”状态

60.71% 的用户对 AI 整体持“半信半疑”态度，明确信任与不信任占比均偏低。这意味着 AI 大模型尚未建立起社会层面的系统性信任，仍处于“试用期”心理阶段。

四、风险认知的结构性转向：从外部威胁到内生危机

4.1 传统风险担忧显著缓解

与 2024 年相比，多项传统风险认知大幅下降：隐私风险从 68.36% 降至 41.17%，岗位替代从 60.50% 降至 39.44%，“被用作武器”从 30.72% 降至 17.97%。这一变化一方面反映行业在数据安全与隐私保护领域的持续发力已获用户感知，另一方面也表明“人机协同”模式逐渐被社会接受。

4.2 新增风险焦点：能力退化居首（45.79%）

2025 年新增的四项风险认知中，“人类过度使用 AI 工具，能力退化”以 45.79% 的占比位居首位，远超“隐私问题”（41.17%）和“岗位替代”（39.44%）。这一转变具有标志性意义——公众对 AI 的审视已从“工具是否安全”升维至“工具如何影响人的主体性价值”。

“AI 幻觉，生成错误信息”占比 36.37%，“对交互式 AI 产生情感依赖”占比 24.08%，“使用 AI 拉大数字鸿沟”占比 16.50%——这些新增风险项共同指向一个深层命题：当 AI 从工具演变为“准主体”，人机关系的伦理边界何在？

4.3 情绪图谱：不确定感（35.99%）与新鲜感（35.73%）并存

用户面对 AI 广泛应用的情绪呈复杂矛盾特征——既有无视风险的“新鲜感”，也有深层的不确定感，同时伴随焦虑与恐慌等负面情绪。这种情绪张力恰是“工具采纳”向“生态共建”过渡期的典型心理表征。

五、治理诉求：高诉求与低认知的“治理鸿沟”

5.1 治理紧迫性共识强烈

72.11% 的用户认为需要加快 AI 治理进程，其中 54.31% 认为“比较紧迫”，17.80% 认为“非常紧迫”。在应对措施中，“加强 AI 监管立法与司法实践”以 54.89% 位居首位，“构建多元治理机制”占 37.60%。

5.2 权利认知严重滞后——最尖锐的矛盾

与高涨的治理诉求形成强烈反差的是，仅 5.74% 的用户亲自阅读过国家 AI 安全相关规定，33.55% 完全不了解；算法知情权与拒绝权的认知上，仅 5.58% 非常了解，27.64% 完全不了解。“高诉求、低认知”的治理鸿沟，暴露出当前数字素养教育与公众参与机制的严重不足。

5.3 政策认知的年度倒退值得警惕

一个令人意外的发现：2025 年“亲自阅读过”相关规定的比例（5.74%）较 2024 年（17.77%）大幅下降 12.03 个百分点，“不了解”比例从 17.04% 翻倍至 33.55%。在 AI 认知普及度整体提升的背景下，政策认知反而大幅倒退——政策宣传渠道未能有效触达普通用户，是当前 AI 治理体系中的重大短板。

六、国际比较：中国场景的独特性

6.1 认知普及率：中国显著领先

中国“从未听说过 AI”的仅 3.64%，远低于六国平均 22.5%；超 54% 的受访者达到“了解+使用”层级，认知深度也明显优于国际水平。

6.2 使用场景：中国更深度的日常融合

工作学习场景中国使用率 44%，远超六国平均 21%；生活场景 42% vs 六国平均 27%。中国消费者已将 AI 更深度地融入日常生产生活。

6.3 信任逻辑的分野：个人工具 vs 社会变革

中国消费者信任高度集中于个人高频场景（日常生活 66.81%、教育学习 62.69%），专业领域信任度显著偏低（金融 18.76%、司法 17.43%）。国际公众则更前瞻地预判 AI 对社会结构的变革性影响——医疗从业人员（59.10%）、金融机构（58.83%）、政府（53.36%）被列为 AI 将产生最大影响的领域。简言之：中国视 AI 为“个人生活助手”，国际视 AI 为“社会系统变革引擎”。

七、群体差异：年龄、学历、性别的多维透视

7.1 年龄效应

7.2 学历效应

7.3 性别差异

八、前瞻：智能体与具身智能的认知缺口

调研显示，仅 6.95% 的受访者“非常了解”智能体，具身智能的“完全不了解”比例高达 31.57%。对于是否要大力发展 AI 新形态，54.58% 持观望态度。最大的期待在于提升生活便利度（69.04%）和激发创造力（63.93%），最大的担忧则是大规模失业（46.42%）和系统性风险（42.69%）。

AI 新形态正处于“市场教育初期”，认知缺口既是挑战，也是机遇。

结语：从“工具采纳”到“生态共建”，AI 健康发展的关键一跃

《2025 中国网民 AI 认知调研报告》揭示了一个正处于深刻转型期的 AI 社会图景：公众认知从“狂热追捧”走向“理性务实”，应用场景从“浅层体验”走向“深度赋能”，风险关注从“外部威胁”走向“内生危机”，治理诉求从“依赖监管”走向“多元共治”。

但报告同时暴露了三个亟待破解的核心矛盾：

当“人机共生”而非“人机替代”逐渐成为社会共识，当公众的情绪从“新鲜感”走向“不确定感”，中国 AI 产业正站在一个关键节点——技术的下一步突破，不仅取决于算法与算力的迭代，更取决于全社会数字素养的提升、治理体系的完善，以及每一个用户对自身主体性的坚守。

唯有监管、行业与用户三方协同，方能构建一个“技术可信、权利可及、发展可持续”的人工智能社会。

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[本文基于对外经济贸易大学数字经济与法律创新中心、中国人民大学数字经济研究中心、蚂蚁集团研究院联合发布的《2025 中国网民 AI 认知调研报告》撰写，数据截至 2025 年 10 月。]